JP2014170779A - Method for constituting dynamic reconfigurable logic element accompanying chaos to state transition region - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、状態遷移領域にカオスを伴う動的再構成可能な論理素子の構成方法に関するものである。 The present invention relates to a method for configuring a dynamically reconfigurable logic element with chaos in a state transition region.
近年、複雑系、特に、カオス力学系を用いた情報処理システムの研究が盛んである(下記非特許文献1〜3参照)。これらの研究においては、連続系としてのアナログダイナミクスを積極的に用いて複雑系による実数計算の実現を目指している。一方、ディジタル計算機の分野においても、FPGAなどのように再構成可能なハードウェアの研究が盛んであり、特に、論理関数回路の動的再構成が注目されている。
In recent years, research on information processing systems using complex systems, particularly chaotic dynamical systems, has been actively conducted (see Non-Patent
このような状況下で、素子の非線形性を利用し、動的に論理関数が変更できる動的理論素子が提案された(下記非特許文献4参照)。さらに、カオスニューロンモデル(下記非特許文献5参照)を用い、論理値間のアナログ的な状態遷移にカオスを伴い、かつ、論理関数を閾値や結合係数を変えることで動的に切り替え可能な動的論理素子も同時に提案された(下記非特許文献4参照)。また、この動的理論素子は、スイッチト・キャパシタ回路技術を用いて回路実装され、その基本動作が確認されている(下記非特許文献6参照)。
Under such circumstances, a dynamic theoretical element that can dynamically change a logical function by utilizing the nonlinearity of the element has been proposed (see Non-Patent
しかし、下記非特許文献4、6で提案されている動的理論素子で、OR、AND、NOR、NANDとEX−ORを実現する際、それぞれの論理関数に必要なニューロンの数が異なるため、論理関数を動的に切り替える際にニューロンの追加や削除を行う必要があった。さらに、入力の値によってはカオス的振舞いを伴わない状態遷移が存在した。
これに対し、必要なニューロンの数を変えることなく、さらに、全ての状態遷移領域にカオスを伴う動的論理素子の構成法が提案された(下記非特許文献7参照)。さらに、カオスニューロンの代わりに簡単な区分線形素子を用いた構成法も提案されている(下記非特許文献8,9参照)。
However, when the OR, AND, NOR, NAND and EX-OR are realized with the dynamic theoretical elements proposed in the following
On the other hand, a configuration method of a dynamic logic element with chaos in all state transition regions has been proposed without changing the number of necessary neurons (see Non-Patent Document 7 below). Furthermore, a configuration method using a simple piecewise linear element instead of a chaotic neuron has been proposed (see Non-Patent
図20は状態遷移領域にカオスを伴い動的に再構成可能な論理回路の従来の構成方法を示す図である。この図において、CNはカオスニューロン101、PWLは区分線形回路102を示し、○に+は加算器104を、三角に2は2倍の係数器103をそれぞれ示している。この構成法では、図20に示すように、1つのカオスニューロンと5つの区分線形関数を組み合わせることにより、2入力のOR、AND、NOR、NAND、EX−OR、EX−NOR論理を実現でき、全ての状態遷移領域にカオス的振る舞いを伴う。すなわち、アナログ入力に対してはカオス素子として動作し、ディジタル(論理)入力に対しては、動的に再構成可能な論理素子として動作する。しかし、実際の回路実装を考慮すると、素子数が多いために回路規模が大きくなってしまい実用的ではない。
FIG. 20 is a diagram showing a conventional configuration method of a logic circuit that can be dynamically reconfigured with chaos in the state transition region. In this figure, CN indicates a
本発明は、上記状況に鑑みて、遷移領域の全てにカオス的挙動があり、かつ回路パラメータを切り替えるだけで多様な論理関数の再構成を実現することができる状態遷移領域にカオスを伴う動的再構成可能な論理素子の構成方法を提供することを目的とする。 In view of the above situation, the present invention has a chaos behavior in a state transition region in which all transition regions have chaotic behavior and various logic functions can be reconfigured simply by switching circuit parameters. It is an object of the present invention to provide a method for configuring a reconfigurable logic element.
本発明は、上記目的を達成するために、
〔1〕状態遷移領域にカオスを伴う動的再構成可能な論理素子の構成方法において、遷移領域の全てにカオス的挙動があり、かつ回路パラメータを切り替えるだけで多様な論理関数を再構成することを特徴とする。
〔2〕上記〔1〕記載の状態遷移領域にカオスを伴う動的再構成可能な論理素子の構成方法において、動作の途中で論理関数を再構成する論理関数回路システムの基本構成要素に用いることを特徴とする。
In order to achieve the above object, the present invention provides
[1] In a method of configuring a dynamically reconfigurable logic element with chaos in the state transition region, all transition regions have chaotic behavior, and various logic functions can be reconfigured simply by switching circuit parameters. It is characterized by.
[2] In the method of configuring a dynamically reconfigurable logic element with chaos in the state transition region described in [1] above, used as a basic component of a logic function circuit system for reconfiguring a logic function during operation It is characterized by.
〔3〕上記〔1〕記載の状態遷移領域にカオスを伴う動的再構成可能な論理素子の構成方法において、遷移領域のカオス的な挙動を用いたアナログダイナミクスによる実数演算も同時に実装可能であることを特徴とする。
〔4〕上記〔3〕記載の状態遷移領域にカオスを伴う動的再構成可能な論理素子の構成方法において、ハイブリッドダイナミカルシステムによる演算やアナログ/ディジタルハイブリッド計算の実装に有効であることを特徴とする。
[3] In the method for constructing a dynamically reconfigurable logic element with chaos in the state transition region described in [1] above, real number arithmetic by analog dynamics using chaotic behavior of the transition region can be simultaneously implemented. It is characterized by that.
[4] In the method for configuring a dynamically reconfigurable logic element with chaos in the state transition region described in [3] above, the method is effective for implementation by a hybrid dynamical system or an analog / digital hybrid calculation. To do.
〔5〕上記〔1〕又は〔2〕記載の状態遷移領域にカオスを伴う動的再構成可能な論理素子の構成方法において、カオスニューロン1個と区分線形関数3個によって状態遷移にカオスを伴い動的に再構成可能な論理素子を実現することを特徴とする。
〔6〕上記〔5〕記載の状態遷移領域にカオスを伴う動的再構成可能な論理素子の構成方法において、2入力のOR論理,AND論理,NOR論理,NAND論理,EX−OR論理,EX−NOR論理を実現することを特徴とする。
[5] In the method of constructing a dynamically reconfigurable logic element with chaos in the state transition region described in [1] or [2] above, the state transition is accompanied by chaos by one chaotic neuron and three piecewise linear functions. It is characterized by realizing a dynamically reconfigurable logic element.
[6] In the method of constructing a dynamically reconfigurable logic element with chaos in the state transition region described in [5] above, two-input OR logic, AND logic, NOR logic, NAND logic, EX-OR logic, EX -Realize NOR logic.
本発明によれば、以下のような効果を奏することができる。
(1)回路パラメータを切り替えるだけで多様な論理関数を再構成することができ、さらにパラメータも実現が容易な値に設定できるため、動作の途中で論理関数を切り替える必要がある動的論理回路システム、特に、環境変数の値によって動的に論理関数を再構成する論理関数回路システムの基本構成要素として非常に有用である。
According to the present invention, the following effects can be achieved.
(1) A dynamic logic circuit system in which various logic functions can be reconfigured simply by switching circuit parameters, and the parameters can be set to values that can be easily realized. In particular, it is very useful as a basic component of a logic function circuit system that dynamically reconfigures a logic function according to the value of an environment variable.
(2)さらに、遷移領域のカオス的な挙動を用いたアナログダイナミクスによる実数演算も同時に実装可能であり、複雑系情報処理、特にハイブリッドダイナミカルシステムによる演算やアナログ/ディジタルハイブリッド計算の実装に有用である。
(3)本発明では、カオスニューロン1個と区分線形関数3個で、小型化でき、状態遷移にカオスを伴い動的に再構成可能な論理素子が実現できる。
(2) In addition, real number arithmetic by analog dynamics using chaotic behavior of transition region can be implemented at the same time, which is useful for complex system information processing, especially implementation by hybrid dynamic system and analog / digital hybrid calculation. .
(3) In the present invention, it is possible to reduce the size by one chaotic neuron and three piecewise linear functions, and to realize a logic element that can be dynamically reconfigured with chaos in the state transition.
状態遷移領域にカオスを伴う動的再構成可能な論理素子の構成方法は、遷移領域の全てにカオス的挙動があり、かつ回路パラメータを切り替えるだけで多様な論理関数の再構成を実現する。 The method of configuring a dynamically reconfigurable logic element with chaos in the state transition region has chaotic behavior in all of the transition regions, and realizes reconfiguration of various logic functions only by switching circuit parameters.
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
図1は本発明の第1実施例を示す状態遷移領域にカオスを伴い動的に再構成可能な論理回路の構成方法を示す図である。
この図において、CNはカオスニューロン1、PWLは区分線形回路2を示し、○に+は加算器4を、三角に2は2倍の係数器3をそれぞれ示している。つまり、この図では、2入力1出力の場合を示している。すなわち、P(t)およびQ(t)が入力、R(t+1)が出力である。ここでは、tはカオスニューロンの状態更新に関する離散時間である。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration method of a logic circuit that can be dynamically reconfigured with chaos in the state transition region according to the first embodiment of the present invention.
In this figure, CN indicates a
CNはカオスニューロン1(上記非特許文献5参照)を表し、その動作は以下の式で記述される。
R(t+1)=f〔x(t+1)〕 …(2)
ここで、k(0<k≦1)は内部状態の減衰定数、α(0<α≦1)は不応性のスケーリングパラメータ、θは閾値、vj はj番目の外部入力aj (t)との結合係数、Nは外部入力の総数である。また、x(t),R(t)はそれぞれ、離散時間tにおけるカオスニューロンの内部状態および出力である。出力関数f〔・〕は単調な非線形関数であるが、回路化の観点から、以下では次式で与えられるバイポーラ型の出力関数を用いる。
CN represents the chaotic neuron 1 (see Non-Patent Document 5 above), and its operation is described by the following equation.
R (t + 1) = f [x (t + 1)] (2)
Here, k (0 <k ≦ 1) is an internal state attenuation constant, α (0 <α ≦ 1) is a refractory scaling parameter, θ is a threshold value, and v j is a jth external input a j (t). And N is the total number of external inputs. X (t) and R (t) are the internal state and output of the chaotic neuron at the discrete time t, respectively. The output function f [•] is a monotonic nonlinear function, but from the viewpoint of circuitization, a bipolar output function given by the following equation is used below.
f(x)={〔2/〔1+exp(−x/ε)〕}−1 …(3)
ここで、εはゲインパラメータである。
また、図1のPWLは、次式で与えられる区分線形関数g(・)である。
ここで、xは区分線形関数の入力、CNTは区分線形関数の中間の線形部分の中央値を与え、また、中間部分の傾きは1である。このような、中間部分のゲインが1で、飽和値が−1と1である区分線形関数は、電子回路の実装が非常に容易である。例として、CNT=1の時のg(・)の入出力特性を図2に示す。この場合、x<0でg(x)=−1,x>2でg(x)=1、0≦x≦2ではg(x)=x−1となる。
f (x) = {[2 / [1 + exp (−x / ε)]} − 1 (3)
Here, ε is a gain parameter.
Further, PWL in FIG. 1 is a piecewise linear function g (•) given by the following equation.
Here, x is the input of the piecewise linear function, CNT is the median value of the middle linear part of the piecewise linear function, and the slope of the middle part is 1. Such a piecewise linear function with an intermediate gain of 1 and saturation values of −1 and 1 is very easy to implement an electronic circuit. As an example, FIG. 2 shows the input / output characteristics of g (•) when CNT = 1. In this case, g (x) = − 1 when x <0, g (x) = 1 when x> 2, and g (x) = x−1 when 0 ≦ x ≦ 2.
図1の構成により2入力のOR、AND、NOR、NAND、EX−OR、EX−NOR論理を実現するときのパラメータセットを表1に示す。 Table 1 shows a parameter set for realizing the 2-input OR, AND, NOR, NAND, EX-OR, and EX-NOR logics with the configuration of FIG.
−1を論理偽(fales)、1を論理真(true)とし、図3から図8において、P(t)、Q(t)およびR(t+1)がこれらの論理値だけを取る場合を考える。すなわち、図1をディジタル論理回路として用いる場合に限定して考察する。従って、この場合、{P(t)、Q(t)}は、{−1,−1}、{−1,1}、{1,−1}、{1,1}の4通りの離散値を取る。図3から図8において、これらの4通りのP(t)、Q(t)についてのR(t+1)の真理値表を作成すると表3を得ることができる。
-1 is a logical false (false), 1 is a logical true (true), and P (t), Q (t) and R (t + 1) take only these logical values in FIGS. . That is, the case where FIG. 1 is used as a digital logic circuit is considered. Therefore, in this case, {P (t), Q (t)} are four discretes of {-1, -1}, {-1, 1}, {1, -1}, {1, 1}. Take the value. 3 to 8, when the truth table of R (t + 1) for these four types of P (t) and Q (t) is created, Table 3 can be obtained.
ここで、図3〜図8について詳述する。
図3においては、図3(a):P(t)を−1⇔1,Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)を−1⇔1,Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図3(b):Q(t)=−1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)=1固定で、Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図3(c):P(t)=−1固定で、Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、Q(t)=1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合を示している。
Here, FIGS. 3 to 8 will be described in detail.
In FIG. 3, FIG. 3 (a): P (t) is changed to −1⇔1, Q (t) is changed to −1⇔1, and P (t) is changed to −1⇔1, Q (t ) Is changed to 1⇔−1, FIG. 3B: Q (t) = − 1 fixed, P (t) is changed to −1⇔1, and P (t) = 1. When Q (t) is fixed and changed to 1⇔−1, FIG. 3C: P (t) = − 1 fixed and Q (t) is changed to −1⇔1 and In this example, Q (t) = 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1.
図4においては、図4(a):P(t)を−1⇔1,Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)を−1⇔1,Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図4(b):Q(t)=−1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)=1固定で、Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図4(c):P(t)=−1固定で、Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、Q(t)=1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合を示している。 In FIG. 4, FIG. 4 (a): P (t) is changed to −1⇔1, Q (t) is changed to −1⇔1, and P (t) is changed to −1⇔1, Q (t ) Is changed to 1⇔−1, FIG. 4 (b): Q (t) = − 1 fixed, P (t) is changed to −1⇔1, and P (t) = 1. Fig. 4 (c): P (t) = -1 fixed and Q (t) changed to -1 -1 when Q (t) is changed to 1 -1 In this example, Q (t) = 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1.
図5においては、図5(a):P(t)を−1⇔1,Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)を−1⇔1,Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図5(b):Q(t)=−1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)=1固定で、Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図5(c):P(t)=−1固定で、Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、Q(t)=1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合を示している。 In FIG. 5, FIG. 5 (a): P (t) is changed from −1⇔1 and Q (t) to −1⇔1, and P (t) is changed from −1⇔1, Q (t ) Is changed to 1⇔−1, FIG. 5B: Q (t) = − 1 fixed, P (t) is changed to −1⇔1, and P (t) = 1. Fig. 5 (c): P (t) = -1 fixed and Q (t) changed to -1 ⇔1 when Q (t) is changed to -1⇔-1 In this example, Q (t) = 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1.
図6においては、図6(a):P(t)を−1⇔1,Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)を−1⇔1,Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図6(b):Q(t)=−1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)=1固定で、Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図6(c):P(t)=−1固定で、Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、Q(t)=1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合を示している。 In FIG. 6, FIG. 6 (a): P (t) is changed to −1⇔1, Q (t) is changed to −1⇔1, and P (t) is changed to −1⇔1, Q (t ) Is changed to 1⇔-1, FIG. 6B: Q (t) = − 1 fixed, and P (t) is changed to −1⇔1, and P (t) = 1. Fig. 6 (c): P (t) = -1 fixed and Q (t) changed to -1 -1 when Q (t) is changed to 1 -1; In this example, Q (t) = 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1.
図7においては、図7(a):P(t)を−1⇔1,Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)を−1⇔1,Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図7(b):Q(t)=−1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)=1固定で、Q(t)1⇔−1と変化させた場合、図7(c):P(t)=−1固定で、Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、Q(t)=1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合を示している。 7 (a): P (t) is changed to −1⇔1, Q (t) is changed to −1) 1, and P (t) is changed to −1) 1, Q (t ) Is changed to 1⇔−1, FIG. 7B: Q (t) = − 1 fixed, P (t) is changed to −1⇔1, and P (t) = 1. FIG. 7 (c): P (t) = − 1 fixed and Q (t) changed to −1⇔1 when Q (t) 1⇔−1 is fixed and Q (t) 1⇔−1 In this example, (t) = 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1.
図8においては、図8(a):P(t)を−1⇔1,Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)を−1⇔1,Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図8(b):Q(t)=−1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)=1固定で、Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図8(c):P(t)=−1固定で、Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、Q(t)=1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合を示している。 In FIG. 8, FIG. 8 (a): P (t) is changed to −1⇔1, Q (t) is changed to −1⇔1, and P (t) is changed to −1⇔1, Q (t ) Is changed to 1⇔−1, FIG. 8B: Q (t) = − 1 fixed and P (t) is changed to −1⇔1, and P (t) = 1. When Q (t) is fixed and changed to 1⇔−1, FIG. 8 (c): P (t) = − 1 fixed and Q (t) is changed to −1⇔1 and In this example, Q (t) = 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1.
次に、アナログ入力に対する応答について説明する。
図1において、入力P(t)およびQ(t)が連続値〔−1,1〕を取る場合を考える。この場合、図3から図8より,出力R(t+1)も連続値を取り、P(t)あるいはQ(t)が−1から1に変化するに従い、周期解やカオス解を含む複雑な分岐特性を示すことが確認できる。すなわち、図1は、アナログ入力に対してカオスを含む複雑な挙動を示す。これは、カオスを用いた情報処理では有用かつ必須な特性である(上記非特許文献1〜3参照)。
Next, a response to an analog input will be described.
In FIG. 1, let us consider a case where inputs P (t) and Q (t) take continuous values [−1, 1]. In this case, from FIG. 3 to FIG. 8, the output R (t + 1) also takes a continuous value, and as P (t) or Q (t) changes from −1 to 1, complex branches including periodic solutions and chaotic solutions It can be confirmed that the characteristics are exhibited. That is, FIG. 1 shows a complex behavior including chaos for an analog input. This is a useful and essential characteristic in information processing using chaos (see
一方、論理関数としての特性と上記のアナログ入力に対する応答を総合すると、図1の回路は、ディジタル入力に対しては動的に再構成可能な論理関数回路として動作し、ディジタル入力が別の入力値に遷移する時の状態遷移領域においてはカオスを伴うアナログ演算素子として動作することがわかる。すなわち、図1の回路は、アナログ/ディジタルハイブリッド情報処理装置の基本構成要素として有用である。 On the other hand, when the characteristics as a logic function and the response to the above analog input are combined, the circuit of FIG. 1 operates as a logic function circuit that can be dynamically reconfigured with respect to the digital input. It can be seen that in the state transition region at the time of transition to a value, it operates as an analog arithmetic element with chaos. That is, the circuit of FIG. 1 is useful as a basic component of an analog / digital hybrid information processing apparatus.
図9は本発明の図1の構成方法を電子回路で実装した例を示す図であり、表4に電子回路部品の例を示している。 FIG. 9 is a diagram showing an example in which the configuration method of FIG. 1 of the present invention is implemented by an electronic circuit, and Table 4 shows examples of electronic circuit components.
図10においては、図10(a):P(t)を−1V⇔1V,Q(t)を−1V⇔1Vと変化させた場合と、P(t)を−1V⇔1V,Q(t)を1V⇔−1Vと変化させた場合、図10(b):Q(t)=−1V固定で、P(t)を−1V⇔1Vと変化させた場合と、P(t)=1V固定で、Q(t)を1V⇔−1Vと変化させた場合、図10(c):P(t)=−1V固定で、Q(t)を−1V⇔1Vと変化させた場合と、Q(t)=1V固定で、P(t)を−1V⇔1Vと変化させた場合を示している。
10 (a): P (t) is changed to −1V−11V, Q (t) is changed to −1V⇔1V, and P (t) is changed to −1V⇔1V, Q (t ) Is changed to 1V⇔-1V, FIG. 10 (b): Q (t) =-1V fixed, P (t) is changed to -1V⇔1V, and P (t) = 1V When Q (t) is fixed and changed to 1VV-1V, FIG. 10 (c): P (t) = − 1V is fixed and Q (t) is changed to −1V⇔1V, In this example, Q (t) = 1V is fixed and P (t) is changed to -1V⇔1V.
図11は本発明の第2実施例を示す状態遷移領域にカオスを伴い動的に再構成可能な論理回路の構成方法を示す図である。つまり、係数器を使用する第1実施例に比してよりコンパクトな構成方法を示している。
図11において、CNはカオスニューロン11、PWLは区分線形回路12を示し、○に+は加算器13をそれぞれ示している。
FIG. 11 is a diagram showing a configuration method of a logic circuit that can be dynamically reconfigured with chaos in the state transition region according to the second embodiment of the present invention. That is, a more compact configuration method is shown as compared to the first embodiment using a coefficient unit.
In FIG. 11, CN indicates a
この構成で、OR、AND、NOR、NAND、EX−OR、EX−NOR論理を実現するためのパラメータセットを表5に示す。 Table 5 shows a parameter set for realizing OR, AND, NOR, NAND, EX-OR, and EX-NOR logic with this configuration.
表5のパラメータセットを用いた時の、図11の入出力特性を図12から図17に示す。
The input / output characteristics of FIG. 11 when the parameter set of Table 5 is used are shown in FIGS.
論理関数としての特性について説明する。−1を論理偽、1を論理真とし、図12から図17において、P(t)、Q(t)およびR(t+1)がこれらの論理値だけを取る場合の真理値表を表6に示す。 The characteristics as a logical function will be described. Table 6 shows a truth table in the case where -1 is logic false and 1 is logic true, and P (t), Q (t) and R (t + 1) take only these logic values in FIGS. Show.
ここで、図12〜図17について詳述する。
図12においては、図12(a):P(t)を−1⇔1,Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)を−1⇔1,Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図12(b):Q(t)=−1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)=1固定で、Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図12(c):P(t)=−1固定で、Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、Q(t)=1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合を示している。
Here, FIGS. 12 to 17 will be described in detail.
In FIG. 12, FIG. 12 (a): P (t) is changed from −1⇔1, Q (t) to −1⇔1, and P (t) is changed from −1⇔1, Q (t ) Is changed to 1⇔-1, FIG. 12B: when Q (t) = − 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1, and P (t) = 1. Fig. 12 (c): P (t) = -1 fixed and Q (t) changed to -1 ⇔1 when Q (t) is changed to -1⇔-1 In this example, Q (t) = 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1.
図13においては、図13(a):P(t)を−1⇔1,Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)を−1⇔1、Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図13(b):Q(t)=−1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)=1固定で、Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図13(c):P(t)を−1固定で、Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、Q(t)1=1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合を示している。 In FIG. 13, FIG. 13 (a): P (t) is changed to −1 を 1, Q (t) is changed to −1⇔1, and P (t) is changed to −1⇔1, Q (t ) Is changed to 1⇔-1, FIG. 13B: Q (t) = − 1 fixed, P (t) is changed to −1⇔1, and P (t) = 1. Fig. 13 (c): P (t) is fixed to -1 and Q (t) is changed to -1⇔1 when Q (t) is changed to 1⇔-1. In this example, Q (t) 1 = 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1.
図14においては、図14(a):P(t)を−1⇔1,Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)を−1⇔1,Q(t)を1⇔−1と、変化させた場合、図14(b):Q(t)=−1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)=1固定で、Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図14(c):P(t)=−1固定で、Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、Q(t)=1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合を示している。 In FIG. 14, FIG. 14 (a): P (t) is changed to −1) 1, Q (t) is changed to −1⇔1, and P (t) is changed to −1⇔1, Q (t ) Is changed to 1⇔-1, FIG. 14B: when Q (t) = − 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1, and P (t) = Fig. 14 (c): P (t) = -1 fixed and Q (t) changed to -1 ⇔1 when Q (t) is changed to 1⇔-1 with 1 fixed , Q (t) = 1 is fixed, and P (t) is changed to −1⇔1.
図15においては、図15(a):P(t)を−1⇔1,Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)を−1⇔1,Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図15(b):Q(t)=−1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)=1固定で、Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図15(c):P(t)=−1固定で、Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、Q(t)=1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合を示している。 15, FIG. 15 (a): P (t) is changed to −1⇔1, Q (t) is changed to −1⇔1, and P (t) is changed to −1⇔1, Q (t ) Is changed to 1⇔−1, FIG. 15B: Q (t) = − 1 is fixed, and P (t) is changed to −1⇔1, and P (t) = 1. Fig. 15 (c): P (t) = -1 fixed and Q (t) changed to -1 ⇔1 when Q (t) is changed to -1⇔-1 In this example, Q (t) = 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1.
図16においては、図16(a):P(t)を−1⇔1,Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)を−1⇔1,Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図16(b):Q(t)=−1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)=1固定で、Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図16(c):P(t)=−1固定で、Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、Q(t)=1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合を示している。 In FIG. 16, FIG. 16 (a): P (t) is changed to −1) 1, Q (t) is changed to −1⇔1, and P (t) is changed to −1⇔1, Q (t ) Is changed to 1⇔−1, FIG. 16B: Q (t) = − 1 is fixed, and P (t) is changed to −1⇔1, and P (t) = 1. When Q (t) is fixed and changed to 1 で −1, FIG. 16 (c): P (t) = − 1 fixed and Q (t) is changed to −1⇔1 and In this example, Q (t) = 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1.
図17においては、図17(a):P(t)を−1⇔1,Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)を−1⇔1,Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図17(b):Q(t)=−1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合と、P(t)=1固定で、Q(t)を1⇔−1と変化させた場合、図17(c):P(t)=1固定で、Q(t)を−1⇔1と変化させた場合と、Q(t)=1固定で、P(t)を−1⇔1と変化させた場合を示している。 In FIG. 17A, FIG. 17A shows a case where P (t) is changed to −1 (1, Q (t) to −1⇔1, and P (t) is changed to −1⇔1, Q (t ) Is changed to 1⇔-1, FIG. 17B: Q (t) = − 1 fixed, P (t) is changed to −1⇔1, and P (t) = 1. When Q (t) is fixed and changed to 1 で -1, FIG. 17 (c): P (t) = 1 fixed and Q (t) is changed to −1⇔1, In this example, (t) = 1 is fixed and P (t) is changed to −1⇔1.
次に、アナログ入力に対する応答について説明する。
図11において、入力P(t)およびQ(t)が連続値〔−1,1〕を取る場合、図12から図17より、P(t)およびQ(t)が−1から1に変化するに従い、出力R(t+1)は周期解やカオス解を含む複雑な分岐特性を示すことが分かる。すなわち、図11は、アナログ入力に対してはカオスを用いた情報処理で有用かつ必須な特性である(上記非特許文献1〜3参照)、カオスを含む複雑な挙動を示す。
Next, a response to an analog input will be described.
In FIG. 11, when inputs P (t) and Q (t) take continuous values [−1, 1], P (t) and Q (t) change from −1 to 1 from FIGS. 12 to 17. It can be seen that the output R (t + 1) exhibits complex branching characteristics including periodic solutions and chaotic solutions. That is, FIG. 11 shows a complex behavior including chaos, which is a useful and essential characteristic for information processing using chaos for analog input (see
さらに、論理関数としての特性と上記のアナログ入力に対する応答を総合すると、図11の回路は、ディジタル入力に対しては動的に再構成可能な論理関数回路として動作し、入力が別の値に遷移する時の状態遷移領域においては、カオスを伴うアナログ演算素子として動作することがわかる。すなわち、図11の回路は、アナログ/ディジタルハイブリッド情報処理装置の基本構成要素として有用である。 Furthermore, when the characteristics as a logic function and the response to the above analog input are combined, the circuit of FIG. 11 operates as a logic function circuit that can be dynamically reconfigured with respect to the digital input, and the input is set to another value. In the state transition region at the time of transition, it can be seen that it operates as an analog arithmetic element with chaos. That is, the circuit of FIG. 11 is useful as a basic component of the analog / digital hybrid information processing apparatus.
図18は本発明の図11の構成方法を電子回路で実装した例を示す図であり、表7に電子回路部品の例を示している。 FIG. 18 is a diagram showing an example in which the configuration method of FIG. 11 of the present invention is implemented by an electronic circuit, and Table 7 shows examples of electronic circuit components.
図19においては、図19(a):P(t)を−1V⇔1V,Q(t)を−1V⇔1Vと変化させた場合と、P(t)を−1V⇔1V,Q(t)を1V⇔−1Vと変化させた場合、図19(b):Q(t)=−1V固定で、P(t)を−1V⇔1Vと変化させた場合と、P(t)=1V固定で、Q(t)を1V⇔−1Vと変化させた場合、図19(c):P(t)=−1V固定で、Q(t)を−1V⇔1Vと変化させた場合と、Q(t)=1V固定で、P(t)を−1V⇔1Vと変化させた場合を示している。
In FIG. 19, FIG. 19 (a): P (t) is changed to -1V−11V, Q (t) is changed to -1V⇔1V, and P (t) is changed to -1V⇔1V, Q (t ) Is changed to 1V⇔-1V, FIG. 19 (b): Q (t) =-1V fixed, P (t) is changed to -1V⇔1V, and P (t) = 1V When Q (t) is fixed and changed to 1VV-1V, FIG. 19 (c): P (t) = − 1V is fixed and Q (t) is changed to −1V⇔1V, In this example, Q (t) = 1V is fixed and P (t) is changed to -1V⇔1V.
本発明によれば、回路パラメータを切り替えるだけで多様な論理関数の再構成が実現でき、さらにバラメータも実現が容易な値に設定できるため、動作の途中で論理関数を再構成する論理関数回路システムの基本構成要素として非常に有用である。さらに、論理演算だけでなく、遷移領域のカオス的な挙動を用いたアナログダイナミクスによる実数演算も同時に実装可能であり、複雑系情報処理、特にハイブリッドダイナミカルシステムによる演算やアナログ/ディジタルハイブリッド計算の実装に有用である。このようなハイブリッドシステムによれば、動的なメモリ、最適化問題の解法、デッドロック状態からの自律的脱出、環境変数や状態に依存して機能が自律的に変化する動的情報処理システムなどに応用可能である。特に、デッドロック状態からの自律的脱出は、無線通信ネットワークやコンピュータネットワーク、交通流ネットワーク、電力ネットワークなど、さまざまなネットワークの最適運用や機能停止回避などに広く応用である。 According to the present invention, since various logic functions can be reconfigured simply by switching circuit parameters, and the parameters can be set to values that can be easily realized, a logic function circuit system that reconfigures a logic function during operation. It is very useful as a basic component. Furthermore, not only logic operations but also real number operations by analog dynamics using chaotic behavior in the transition region can be implemented at the same time, for complex information processing, especially for operations by hybrid dynamical systems and analog / digital hybrid calculations. Useful. According to such a hybrid system, dynamic memory, solution of optimization problem, autonomous escape from deadlock state, dynamic information processing system whose function changes autonomously depending on environment variable and state, etc. It can be applied to. In particular, autonomous escape from a deadlock state is widely applied to optimal operation of various networks such as a wireless communication network, a computer network, a traffic flow network, and a power network, and avoiding a function stop.
提案する論理素子を構成する要素はカオスニューロンと区分線形関数である。カオスニューロンについては既に本願発明者らにより集積回路化されており、十分小型で低消費電力、高速に動作可能であることが示されている。
また、本発明で用いる区分線形関数は、集積回路等で実装するのは非常に容易であり、小型化が可能である。
The elements composing the proposed logic element are chaotic neurons and piecewise linear functions. The chaos neuron has already been integrated into an integrated circuit by the inventors of the present application, and it has been shown that it is sufficiently small and can operate at low power consumption and high speed.
In addition, the piecewise linear function used in the present invention is very easy to implement in an integrated circuit or the like, and can be miniaturized.
従って、本発明はすぐにでも集積回路などで実用回路化可能である。
本発明の構成方法では、回路パラメータを切り替えるだけで多様な論理関数の再構成が実現できるため、ハイブリッドダイナミカルシステムによる演算やアナログ/ディジタルハイブリッド計算の実装に利用でき、論理演算だけでは容易に解決できない問題など、様々な問題に応用可能である。
Therefore, the present invention can be immediately put into practical use with an integrated circuit or the like.
In the configuration method of the present invention, since various logic functions can be reconfigured simply by switching the circuit parameters, it can be used for implementation by a hybrid dynamical system or an analog / digital hybrid calculation, and cannot be easily solved only by logic operations. It can be applied to various problems such as problems.
なお、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形が可能であり、これらを本発明の範囲から排除するものではない。 In addition, this invention is not limited to the said Example, Based on the meaning of this invention, a various deformation | transformation is possible and these are not excluded from the scope of the present invention.
本発明の状態遷移領域にカオスを伴う動的再構成可能な論理素子の構成方法は、遷移領域の全てにカオス的挙動があり、かつ回路パラメータを切り替えるだけで多様な論理関数の再構成を実現する、状態遷移領域にカオスを伴う動的再構成可能な論理素子の構成方法として利用可能である。 The configuration method of dynamically reconfigurable logic elements with chaos in the state transition region of the present invention has chaotic behavior in all of the transition regions, and realizes reconfiguration of various logic functions just by switching circuit parameters It can be used as a method for configuring a dynamically reconfigurable logic element with chaos in the state transition region.
1,11 カオスニューロン(CN)
2,12 区分線形回路(PWL)
3 係数器
4,13 加算器
P(t),Q(t) 入力
R(t+1) 出力
t カオスニューロンの状態更新に関する離散時間
1,11 Chaotic neuron (CN)
2,12 Piecewise linear circuit (PWL)
3
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