静的学習における効率的な間接含意の発見と保存について
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概要
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経路活性化法に基づくATPG(自動テストパターン生成)では,静的学習で見つけた間接含意を含意操作に利用することが処理の効率化に役立つ.大規模回路に対してはATPGの効率化の要求はなおも強くある一方で,得られる間接含意が多すぎて,保存に必要となる記憶領域が増大することが問題になることがある.本論文では,これまでの静的学習では得られなかった間接含意を見つけることのできる新しい学習規則を提案する.また,冗長な間接含意の保存を避けるような静的学習の処理方法について考察する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-11-21
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