СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА ОСНОВНЫХ МЕТОДОВ КОРРЕКЦИИ ОШИБОК МОДУЛЯРНЫМИ КОДАМИ ДЛЯ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

Основным достоинством системы класса вычетов является сравнительная простота выполнения модульных операций (сложения, вычитания, умножения). Формальные правила выполнения таких операций в ПСКВ позволяют существенно повысить скорость вычислительных устройств ЦОС. Кроме того, применение модулярных полиномиальных кодов позволяет повысить надежность функционирования вычислительных устройств, входящих в состав современных систем управления
Проблема обеспечения надежного функционирования сложного вычислительного устройства, в настоящее время приобретает первостепенное значение. Применение избыточного модулярного кодирования является одним из перспективных направлений обеспечения устойчивости к отказам, поскольку позволяют обнаружить и исправить ошибки, вызванные неисправностями оборудования.
Доказанные в работе теоремы [1] служат основой процедур поиска и исправления ошибок на основе проекции модулярного кода. Хаpaктерной чертой данного метода контроля является возможность коррекции ошибки даже при минимальном числе избыточных оснований. Так наличие одного контрольного основания, удовлетворяющего условию
позволяет однозначно исправить последствия однократной ошибки по любому основанию ПСКВ.
Однако, как показывают исследования [1-3], реализация данного метода хаpaктеризуется значительными схемными затратами, необходимыми для осуществления обратного преобразования из ПСКВ в позиционный код с последующим сравнением с величиной рабочего диапазона. В этом случае схемные затраты составят
где Vt ПСКВ-ПСС - схемные затраты, необходимые на реализацию обратного преобразования из модулярного кода в позиционный код в ПСКВ, заданной основаниями {pj(z)},j≠l, j=1,2...k+1;l=1,2...k+1.
Исходя из условия, что техническое выполнение процедур поиска и коррекции ошибок в модулярном коде тесно связано с устойчивостью функционирования СП класса вычетов, очевидно, что устройство определения и локализация ошибки, состоящее из меньшего количества комплектующих элементов, оказывает меньшее воздействие на снижение надежности функционирования СП СПКВ. Данное положение полностью согласуется с экспоненциальной моделью надежности, в которой интенсивность отказов вычислительного устройства пропорционально суммарному числу элементов, из которых оно состоит.
Тогда математическая установка задачи выбора реализации процедуры поиска и коррекции ошибок в модулярном коде имеет вид
где Укор - схемные затраты; U - алгоритм обнаружения и коррекции ошибок в молекулярных кодах; D - прострaнcтвенно-временное разделенеи алгоритма в нейросетевом базисе; N - набор модулей полиномиальной системы классов вычетов; Kош - количество парируемых ошибок выбранным алгоритмом; Kошдоп - минимально допустимое количество обнаруженных и исправленных ошибок; Тош - временные затраты необходимые на реализацию процедуры поиска и коррекции ошибки; Тпскв-псс - временные затраты на обратное преобразование из модулярного кода в позиционный код.
В табл. 1 представлены исходные данные, необходимые для решения поставленной задачи для СП ПСКВ, функционирующих в расширенных полях Галуа GF(23), GF(24), GF(25).
Табл. 1. Исходные данные для выбора алгоритма коррекции ошибок
|
№ п/п |
Алгоритм поиска и исправления ошибок |
Кратность ошибки |
Затраты на реализацию алгоритма |
|||
|
аппаратурные (нейроны) |
временные (кол-во итераций) |
|||||
|
GF(23) |
GF(24) |
GF(25) |
||||
|
1 |
Параллельная нулевизация [1] |
1 |
15 |
40 |
85 |
1 |
|
2 |
Интервальный номер [1] |
1 |
17 |
52 |
139 |
1 |
|
3 |
Интервальный номер [3] |
1 |
14 |
47 |
130 |
2 |
|
4 |
Коэффициенты ОПС [1] |
1 |
14 |
67 |
197 |
1 |
|
5 |
Синдром ошибки [2] |
1 |
18 |
41 |
87 |
1 |
|
6 |
Спектр [1] |
1 |
23 |
84 |
188 |
2 |
Анализ таблицы 1 показывает, что оптимальным способом реализации немодульной процедуры определения, локализации и исправления ошибки для конвейерной структуры СП ПСКВ с двумя контрольными основаниями, удовлетворяющим предельной теореме представленной работе [1], является метод параллельной нулевизации. Данный метод реализуется при этом минимальных аппаратурных и временных затрат.
Однако, если учитывать то обстоятельство, что коэффициенты обобщенной полиадической системы (ОПС) используется при выполнении процедур перевода непозиционного кода ПСКВ в позиционную систему счисления, то при проведении сравнительного анализа необходимо учитывать и схемные затраты необходимые для обратного преобразования на основе КТО. Тогда получаем, что для реализации процедуры поиска и локализации ошибки при переводе кода ПСКВ в ПСС на основе параллельной нулевизации потребуется:
- для поля GF(23) 49 формальных нейронов;
- для поля GF(24) 166 формальных нейронов;
- для поля GF(25) 401 формальных нейрон.
На рисунке 1 приведен сравнительный анализ двух методов определения глубины и местоположения ошибок в кодах ПСКВ с учетом аппаратурных затрат на устройство обратного преобразования ПСКВ-ПСС для различных полей Галуа GF(25).
Из рисунка 1 наглядно видно, что применение алгоритма вычисления коэффициентов ОПС позволяет обеспечить более надежную работу устройства обнаружения и коррекции ошибок по сравнению с параллельной нулевизацией. Полученные результаты показывают, что для СП класса вычетов с двумя контрольными основаниями алгоритм вычисления коэффициентов обобщенной полиадической системы, представленный в работе [1], является оптимальным. При этом при дальнейшем увеличении разрядной сетки СП ПСКВ с параллельно-конвейерной организацией вычислений эффективность применения данного алгоритма возрастает.
Рис. 1. Вероятность безотказной работы устройств обнаружения и коррекции ошибок в кодах ПСКВ с учетом обратного преобразования для поля Галуа GF(25)
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
- Калмыков И.А. Математические модели нейросете-вых отказоустойчивых вычислительных средств, функционирующих в полиномиальной системе классов вычетов/ Под ред. Н.И. Червякова. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. - 276 с
- Калмыков И.А., Червяков Н.И., Щелкунова Ю.О., Бережной В.В. Математическая модель нейронной сети для коррекции ошибок в непозиционном коде расширенного поля Галуа/ Нейрокомпьютеры: разработка, применение. №8-9, 2003. С. 10-16.
- Калмыков И.А. Коррекция ошибок в модулярных кодах на основе нейросетевого алгоритма вычисления номера интервала/Зб1рник наукових праць Хар1вського ушверситету Повпряних Сил. Випуск 6(6). Харюв, 2005. с.65-68.
- Калмыков И.А., Червяков Н.И., Щелкунова Ю.О., Бережной В.В., Шилов А.А. Нейросетевая реализация в полиномиальной системе классов вычетов операций ЦОС повышенной разрядности/ Нейрокомпьютеры: разработка и применение, 2004, №5-6, с.94-101.
- Элементы применения компьютерной математики и нейроинформатики/Н.И. Червяков, И.А. Калмыков И.А., В.А. Галкина, Ю.О. Щелкунова, А.А. Шилов; Под ред. Н.И. Червякова. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 216с.
Статья в формате PDF
119 KB...
16 06 2026 18:34:29
Приводятся данные по содержаниям магнетита, ильменита, лейкоксена, циркона и аутигенных минералов – лимонита, пирита, марказита в неогеновых озерных отложениях. Рассматриваются некоторые особенности минерального и химического состава неогеновых глин, и содержания в них химических элементов. На основании минералогических и геохимических особенностей делается вывод, что осадконакопление происходило в глубоких теплых и бессточных солоноватых озерах в условиях щелочной восстановительной среды и сероводородного заражения. Постепенно растущая аридизация климата в неогене неоднократно прерывалась периодами повышенной увлажненности. При этом отложения кошагачской и туерыкской свит накапливались на трaнcгрессивном этапе развития неогеновых озер, а бекенской – на регрессивном.
...
15 06 2026 17:50:28
Статья в формате PDF
262 KB...
12 06 2026 5:54:40
Статья в формате PDF
140 KB...
10 06 2026 7:39:49
09 06 2026 3:43:26
Статья в формате PDF
133 KB...
08 06 2026 0:40:21
Статья в формате PDF
129 KB...
07 06 2026 18:20:46
Статья в формате PDF
114 KB...
06 06 2026 0:56:46
Статья в формате PDF
153 KB...
05 06 2026 17:39:36
04 06 2026 22:49:18
Статья в формате PDF
112 KB...
03 06 2026 13:57:57
Статья в формате PDF
135 KB...
02 06 2026 16:34:58
Статья в формате PDF
116 KB...
01 06 2026 8:54:43
Статья в формате PDF
104 KB...
31 05 2026 6:22:16
Статья в формате PDF
132 KB...
30 05 2026 7:41:49
Статья в формате PDF
345 KB...
29 05 2026 13:16:52
Статья в формате PDF
384 KB...
28 05 2026 11:38:55
Статья в формате PDF
253 KB...
27 05 2026 14:36:27
В статье отражены результаты комплексного исследования подготовленности спортсменок, специализирующихся в беге на 300-400 м с барьерами. Дан анализ статистически достоверных различий по педагогическим, физиологическим и биометрическим показателям в ответственейший момент спортивной карьеры - момент перехода с «детской» дистанции (бега на 300 м с барьерами) на олимпийскую дисциплину (400 м с барьерами). Выявлены взаимосвязи между различными сторонами подготовленности: физической, функциональной и технической. Представленный материал можно использовать в виде модельных хаpaктеристик для дeвyшек в возрасте 15-16 лет и закономерностей становления спортивного мастерства при уточнении Учебной программы для детско-юношеских спортивных школ, специализированных детско-юношеских школ олимпийского резерва и школ высшего спортивного мастерства по разделу «Барьерный бег».
...
26 05 2026 18:46:35
Статья в формате PDF
112 KB...
23 05 2026 7:41:41
Статья в формате PDF
127 KB...
22 05 2026 19:11:47
Изучены особенности биологии и некоторые демографические хаpaктеристики двух популяций озерной лягушки (Rana ridibunda Pall.), случайно интродуцированной в водоемы-охладители тепловых станций, на территории Среднего Урала. Условия существования в новых водоемах оказались благоприятными. За интродукцией последовало самостоятельное расселение, обе популяции в настоящее время занимают значительную территорию. Животные, обитающие в этих популяциях, отличаются по размерно-возрастному составу размножающихся особей, типу нереста, плодовитости. Полученные данные позволяют утверждать, что обнаруженные различия носят адаптивный хаpaктер.
...
20 05 2026 6:44:41
18 05 2026 15:57:43
Статья в формате PDF
120 KB...
17 05 2026 6:50:51
Статья в формате PDF
112 KB...
16 05 2026 20:50:31
Статья в формате PDF
115 KB...
15 05 2026 15:45:20
Статья в формате PDF
297 KB...
14 05 2026 18:53:48
Статья в формате PDF
292 KB...
13 05 2026 19:47:55
Статья в формате PDF
131 KB...
12 05 2026 16:39:44
Статья в формате PDF
140 KB...
11 05 2026 3:21:12
Статья в формате PDF
120 KB...
10 05 2026 2:16:47
Статья в формате PDF
117 KB...
09 05 2026 20:12:49
Предложена нестационарная математическая модель рассеяния примеси в трехслойной атмосфере (приземный, пограничный слои, слой свободной атмосферы). Приведены результаты исследования этой модели аналитическими методами в случае рассеяния легкой, сохраняющейся примеси при постоянной скорости ветра.
...
08 05 2026 4:39:11
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::