RU2305312C2 - Neuron network for dividing numbers, represented in remainder class system - Google Patents

Neuron network for dividing numbers, represented in remainder class system Download PDF

Info

Publication number
RU2305312C2
RU2305312C2 RU2005114195/09A RU2005114195A RU2305312C2 RU 2305312 C2 RU2305312 C2 RU 2305312C2 RU 2005114195/09 A RU2005114195/09 A RU 2005114195/09A RU 2005114195 A RU2005114195 A RU 2005114195A RU 2305312 C2 RU2305312 C2 RU 2305312C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
neural network
divider
remainder
ring
represented
Prior art date
Application number
RU2005114195/09A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2005114195A (en
Inventor
ков Николай Иванович Черв (RU)
Николай Иванович Червяков
Ирина Николаевна Лавриненко (RU)
Ирина Николаевна Лавриненко
Александр Владимирович Кондрашов (RU)
Александр Владимирович Кондрашов
Михаил Владимирович Гуйда (RU)
Михаил Владимирович Гуйда
Алексей Викторович Щегольков (RU)
Алексей Викторович Щегольков
Original Assignee
Николай Иванович Червяков
Ирина Николаевна Лавриненко
Александр Владимирович Кондрашов
Михаил Владимирович Гуйда
Алексей Викторович Щегольков
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Николай Иванович Червяков, Ирина Николаевна Лавриненко, Александр Владимирович Кондрашов, Михаил Владимирович Гуйда, Алексей Викторович Щегольков filed Critical Николай Иванович Червяков
Priority to RU2005114195/09A priority Critical patent/RU2305312C2/en
Publication of RU2005114195A publication Critical patent/RU2005114195A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2305312C2 publication Critical patent/RU2305312C2/en

Links

Landscapes

  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)
  • Computer And Data Communications (AREA)

Abstract

FIELD: computer engineering, possible use in modular neuro-computers for fast division of numbers, represented in remainder class system.
SUBSTANCE: in accordance to the invention, neuron network contains input layer, neuron networks of end ring for determining remainder of denominator and neuron networks of end ring for determining quotient of division of two numbers.
EFFECT: increased speed of division operation, less equipment needed.
1 dwg, 1 tbl, 3 ex

Description

Изобретение относится к вычислительным модулярным нейрокомпьютерным системам и предназначено для выполнения операции деления над числами, представленными в системе остаточных классов (СОК).The invention relates to computational modular neurocomputer systems and is intended to perform the division operation on numbers represented in the system of residual classes (RNS).

Известно устройство для деления чисел в системе остаточных классов (Овчаренко Л.А., Лопатин Д.С. Деление числа в модулярном коде на основание системы счисления // Телекоммуникации. - 2002. - №6. - С.7-10), содержащее табличные вычислители, когерентный преобразователь модулярного кода, устройство отображения и сумматор по модулю.A device for dividing numbers in a system of residual classes (Ovcharenko L.A., Lopatin D.S. Dividing a number in the modular code by the base of the number system // Telecommunications. - 2002. - No. 6. - P.7-10), containing tabular calculators, coherent modular code converter, display device and modulo adder.

Недостатком данного устройства является большой объем оборудования и низкая скорость деления чисел.The disadvantage of this device is the large amount of equipment and low speed division of numbers.

Наиболее близким к данному изобретению техническим решением является устройство, представленное в виде "Нейронной сети для округления и масштабирования чисел, представленных в системе остаточных классов" (Решение о выдаче патента по заявке №2003115586/09(016529) от 26.05.2003), содержащее входной слой нейронов, нейронную сеть конечного кольца (НСКК) определения ранга числа, нейронную сеть конечного кольца вычисления остатка по основанию n+1, n - нейронных сетей конечного кольца вычисления масштабированного числа.Closest to this invention, the technical solution is a device presented in the form of a “Neural network for rounding and scaling the numbers represented in the system of residual classes" (Decision on the grant of a patent for application No. 2003115586/09 (016529) dated 05/26/2003), containing the input a layer of neurons, a finite ring neural network (NSCC) for determining the rank of a number, a finite ring neural network for calculating the remainder at the base of n + 1, n for a finite ring neural network for calculating a scaled number.

Недостатком устройства является большой объем оборудования и низкая скорость округления.The disadvantage of this device is the large amount of equipment and low rounding speed.

Однако такие нейронные сети предназначены для округления и масштабирования чисел, представленных в системе остаточных классов.However, such neural networks are designed to round and scale the numbers represented in the system of residual classes.

Целью данного изобретения является расширение возможностей известной нейронной сети для выполнения операции деления чисел, повышения скорости деления и уменьшения объема оборудования.The aim of this invention is to expand the capabilities of the known neural network to perform the operation of division of numbers, increase the speed of division and reduce the amount of equipment.

Поставленная цель достигается тем, что в нейронную сеть введена нейронная сеть конечного кольца для определения остатка делителя. Таким образом, нейронная сеть для деления чисел, представленных в системе остаточных классов, будет состоять из входного слоя 2 с нейронами 3, нейронной сети для вычисления остатка делителя 4, состоящей из нейронных сетей конечного кольца 5 по модулям СОК р1, р2,...,pn делимого и нейронных сетей конечного кольца 6 по модулю делителя, нейронных сетей конечного кольца 14 для вычисления произведений

Figure 00000002
, нейронной сети конечного кольца 11 для выполнения финального шага при выполнении делителя остатка и выходной нейронной сети частного 7, состоящей из НСКК 8.This goal is achieved by the fact that a neural network of a finite ring is introduced into the neural network to determine the remainder of the divider. Thus, the neural network for dividing the numbers represented in the system of residual classes will consist of an input layer 2 with neurons 3, a neural network for calculating the remainder of the divider 4, consisting of neural networks of the final ring 5 by the RNS modules p 1 , p 2 ,. .., p n divisible and neural networks of a finite ring 6 modulo the divider, neural networks of a finite ring 14 for computing products
Figure 00000002
, the neural network of the final ring 11 to perform the final step when performing the remainder divider and the output neural network of private 7, consisting of NSCK 8.

Структура нейронной сети зависит от внешних параметров, которые определяются модулями делимого, делителя и частного. Функционирование нейронной сети определяется весовыми коэффициентами, которые являются константами СОК и определяются заранее. Обучение сети не требуется.The structure of the neural network depends on external parameters, which are determined by the modules of the dividend, divider and private. The functioning of the neural network is determined by weighting factors, which are constants of the RNS and are determined in advance. Network training is not required.

Число А представляется в СОК набором наименьших неотрицательных остатков α12,...,αn от деления А на попарно простые числа р1,p2,...,рn, называемые модулями (основаниями). При этом число А записывается в СОК в следующей формеThe number A is represented in the RNS by the set of the smallest non-negative residues α 1 , α 2 , ..., α n from dividing A by pairwise prime numbers p 1 , p 2 , ..., p n , called modules (bases). In this case, the number A is recorded in the RNC in the following form

Figure 00000003
Figure 00000003

где

Figure 00000004
.Where
Figure 00000004
.

Число А лежит в пределах - Р≤А<Р, где Р=р1·р2·...·рn.The number A lies in the range - P≤A <P, where P = p 1 · p 2 · ... · p n .

При выполнении этого условия представление (1) взаимно однозначно с обычным представлением А в позиционной системе счисления, т.е. по (α12,...,αn) можно определить А.Under this condition, representation (1) is one-to-one with the usual representation A in a positional number system, i.e. by (α 1 , α 2 , ..., α n ) we can determine A.

Деление числа в СОК сводится к отбрасыванию от делимого соответствующим образом подобранного остатка, определяющегося делителем. Ниже выводится алгоритм деления числа А на число D с отбрасыванием остатка в предположении, что D либо целое положительное число, попарно простое с p12,...,рn, либо целое положительное число, представляющее собой произведение чисел, попарно простых с p12,...,рn. Алгоритм деления получается, исходя из следующих рассуждений.The division of the number in the RNS is reduced to discarding from the dividend an appropriately selected remainder determined by the divisor. The following is the algorithm for dividing the number A by the number D with discarding the remainder under the assumption that D is either a positive integer pairwise prime with p 1 , p 2 , ..., p n , or a positive integer representing the product of numbers pairwise prime with p 1 , p 2 , ..., p n . The division algorithm is obtained based on the following reasoning.

Если А делится на D без остатка, то операция деления является модульной операцией и сравнительно просто реализуется на НСКК. Поэтому алгоритм деления в качестве вспомогательной операции включает операцию нахождения числа

Figure 00000005
, которое делится на D без остатка. Операция нахождения
Figure 00000005
заменяет операцию отбрасывания остатка от деления. При нахождении
Figure 00000005
используется алгоритм определения остатка делителя путем расширения системы оснований, где в качестве расширяемого основания используется делитель. ПустьIf A is divisible by D without remainder, then the division operation is a modular operation and is relatively simple to implement at the NSCC. Therefore, the division algorithm as an auxiliary operation includes the operation of finding the number
Figure 00000005
which is divisible by D without remainder. Find operation
Figure 00000005
replaces the operation of discarding the remainder of the division. When finding
Figure 00000005
an algorithm is used to determine the remainder of the divider by expanding the base system, where the divider is used as the expandable base. Let be

Figure 00000006
Figure 00000006

ТогдаThen

Figure 00000007
Figure 00000007

где

Figure 00000008
.Where
Figure 00000008
.

Из выражения (3) видно, что

Figure 00000005
делится без остатка на D.From the expression (3) shows that
Figure 00000005
divisible by D.

Рассмотрим алгоритм определения остатка делителя.Consider the algorithm for determining the remainder of the divider.

Пусть СОК состоит из оснований р1, р2, ..., рn. Диапазон чисел этой системы будет

Figure 00000009
. Добавим к числу оснований СОК делитель D=рn+1. Диапазон этой системы равен
Figure 00000010
. Тогда любое число А из диапазона [0, Pn+1) в обобщенной позиционной системе счисления (ОПСС) представим как
Figure 00000011
, где аi - коэффициенты обобщенной позиционной системы счисления.Let the RNS consists of the bases p 1 , p 2 , ..., p n . The range of numbers of this system will be
Figure 00000009
. Add to the number of bases JUICE divisor D = p n + 1 . The range of this system is
Figure 00000010
. Then any number A from the range [0, P n + 1 ) in the generalized positional number system (OPSS) can be represented as
Figure 00000011
, where a i are the coefficients of the generalized positional number system.

Если число А будет лежать в первоначальном диапазоне [0, Рn), то в обобщенной позиционной системе цифра an+1=0. Этот факт и используется для получения остатка делителя от деления числа А на новое основание СОК рn+1, которое отождествляется с делителем.If the number A will lie in the initial range [0, P n ), then in the generalized positional system the figure is a n + 1 = 0. This fact is used to obtain the remainder of the divisor by dividing the number A by the new base RNS p n + 1 , which is identified with the divisor.

Пусть число А имеет представление (α12,...,αn) по основаниям p1,p2,...,рn. Добавим новое основание pn+1=D, тогда число

Figure 00000012
в системе оснований р12,...,рn, D=pn+1, где
Figure 00000013
- остаток от деления числа А на рn+1, т.е. искомая цифра по новому основанию, равному делителю D.Let the number A have a representation (α 1 , α 2 , ..., α n ) on the bases p 1 , p 2 , ..., p n . Add a new base p n + 1 = D, then the number
Figure 00000012
in the base system p 1 , p 2 , ..., p n , D = p n + 1 , where
Figure 00000013
- the remainder of dividing the number A by p n + 1 , i.e. the desired figure on a new basis equal to the divisor D.

Для определения этой цифры используется метод перевода числа из СОК в ОПСС, включая неизвестную цифру

Figure 00000013
в проводимые операции. При этом мы параллельно получаем цифры в ОПСС a1,a2,...,аn и выражение для цифры an+1=0. Из полученных соотношений и определяем остаток числа по модулю делителя
Figure 00000013
.To determine this figure, the method of converting a number from RNS to OPSS, including an unknown figure, is used.
Figure 00000013
in ongoing operations. At the same time, we simultaneously obtain the numbers in OPSS a 1 , a 2 , ..., and n and the expression for the figure a n + 1 = 0. From the obtained relations, we determine the remainder of the number modulo the divider
Figure 00000013
.

Расширим число А в системе оснований р12,...,рn, рn+1, тогдаWe expand the number A in the base system p 1 , p 2 , ..., p n , p n + 1 , then

Figure 00000014
Figure 00000014

где

Figure 00000010
- диапазон расширенной системы оснований,Where
Figure 00000010
- range of extended base system,

Figure 00000015
- ортогональные базисы расширенной системы оснований.
Figure 00000015
- orthogonal bases of the extended base system.

Представим ортогональные базисы

Figure 00000015
в обобщенной позиционной системе счисления, тогдаWe represent orthogonal bases
Figure 00000015
in a generalized positional number system, then

Figure 00000016
Figure 00000016

где

Figure 00000017
- коэффициенты ОПСС; i,j=1,2,...,n.Where
Figure 00000017
- OPSS coefficients; i, j = 1,2, ..., n.

На основании (5) запишем выражение (4) в видеBased on (5), we write expression (4) in the form

Figure 00000018
Figure 00000018

Из выражения (6) можно определить коэффициенты обобщенной позиционной системы счисления аi числа А, тогдаFrom the expression (6), we can determine the coefficients of the generalized positional number system a i of the number A, then

Figure 00000019
Figure 00000019

где αi - вычеты числа А по рi;where α i are the residues of the number A by p i ;

Figure 00000017
- ортогональные базисы, представленные в ОПСС.
Figure 00000017
- orthogonal bases presented in the OPSS.

Цифра аi в представлении ОПСС получается суммированием по модулю pi всех произведений

Figure 00000002
и переносом, генерируемым при формировании ai-1. Перенос генерируется как число раз, когда сумма цифр в ОПСС переполняется по модулю pi. Этот перенос используется для формирования цифр ai+1. Последний перенос, генерируемый при получении последней цифры числа в ОПСС, отбрасывается. Рассмотренный метод выполняется в параллельном режиме. Цифры αi,
Figure 00000017
принимают от 0 до pi-1, причем
Figure 00000017
являются константами, поэтому произведение
Figure 00000002
можно поместить в ПЗУ или в весовые коэффициенты связей между нейронами. Адресами произведений
Figure 00000002
являются вычеты αi числа А по модулю pi.The number a i in the OPSS representation is obtained by summing modulo p i all the products
Figure 00000002
and the transfer generated by the formation of a i-1 . The transfer is generated as the number of times when the sum of the digits in the OPSS is overflow modulo p i . This transfer is used to form the numbers a i + 1 . The last transfer generated when the last digit of the number is received in the OPSS is discarded. The considered method is executed in parallel. The numbers α i ,
Figure 00000017
take from 0 to p i-1 , and
Figure 00000017
are constants, therefore the product
Figure 00000002
can be placed in ROM or in weights of connections between neurons. Addresses of works
Figure 00000002
are the residues α i of the number A modulo p i .

Для иллюстрации определения констант приведем пример 1.To illustrate the definition of constants, we give an example 1.

Пример 1. Пусть p1=2, p2=3, p3=5, D=7, Рn+1=2·3·5·7=210, B1=105, B2=70, В3=126, B4=120.Example 1. Let p 1 = 2, p 2 = 3, p 3 = 5, D = 7, P n + 1 = 2 · 3 · 5 · 7 = 210, B 1 = 105, B 2 = 70, B 3 = 126, B 4 = 120.

Далее на основании (5) определим

Figure 00000017
:Further, on the basis of (5) we define
Figure 00000017
:

Figure 00000020
Figure 00000020

Пример 2. Пусть задана система модулей р1=2, р2=3, р3=5, тогда Рn=2·3·5=30. И пусть задано число X=23=(1, 2, 3). Расширим систему оснований, где в качестве рn+1 возьмем делитель D=7. Необходимо определить остаток по основанию, равному делителю.Example 2. Let a system of modules p 1 = 2, p 2 = 3, p 3 = 5 be given, then P n = 2 · 3 · 5 = 30. And let the number X = 23 = (1, 2, 3) be given. We expand the base system, where as p n + 1 we take the divisor D = 7. It is necessary to determine the balance on the basis of an equal divisor.

Пусть X=23=(1, 2, 3, |A|7) в системе оснований р1=2, р2=3, р3=5, р4=D=7.Let X = 23 = (1, 2, 3, | A | 7 ) in the base system p 1 = 2, p 2 = 3, p 3 = 5, p 4 = D = 7.

Воспользуемся константами

Figure 00000017
, приведенными в (8), которые заданы матрицейWe use constants
Figure 00000017
given in (8), which are given by the matrix

Figure 00000021
Figure 00000021

Процесс решения задачи приведем в таблице 1.The process of solving the problem is shown in table 1.

Таблица 1Table 1 Вычеты числа Х по модулю pi The residue of the number X modulo p i МодулиModules p1=2p 1 = 2 p2=3p 2 = 3 p3=5p 3 = 5 p4=7p 4 = 7 1one 1one 1one 22 33 22 00 4four 22 4four 33 00 00 33 1212 |A|7 | A | 7 00 00 00 4|A|7 4 | A | 7 Коэффициенты ОПСС числа AOPSS coefficients of the number A 1one 22 33 6+4|A|7 6 + 4 | A | 7

Так как

Figure 00000022
, но по условию a4=0, т.е. 4|A|7=-6 или
Figure 00000023
. Мультипликативная обратная величина
Figure 00000024
, и так как число 6 отрицательное, возьмем его дополнение по модулю 7.As
Figure 00000022
, but by condition a 4 = 0, i.e. 4 | A | 7 = -6 or
Figure 00000023
. Multiplicative Inverse
Figure 00000024
, and since the number 6 is negative, we take its complement modulo 7.

Итак, вычет числа А по модулю p4=D=7 определяется выражением |A|7=2·(7-6)=2.So, the residue of the number A modulo p 4 = D = 7 is determined by the expression | A | 7 = 2 · (7-6) = 2.

Так как результат образования цифры в СОК по новому основанию pn+1=D зависит только от первых цифр, то операцию определения вычетов можно проводить сразу по нескольким делителям, попарно простым с основаниями СОК.Since the result of the formation of a digit in the RNS on a new basis p n + 1 = D depends only on the first digits, the operation of determining the residues can be carried out immediately on several divisors, pairwise simple with the bases of the RNS.

Преимущество предложенного метода определения вычетов исходного числа по нескольким делителям состоит в том, что:The advantage of the proposed method for determining the residues of the initial number by several divisors is that:

- все вычисления выполняются в параллельных каналах по отдельным модулям;- all calculations are performed in parallel channels on separate modules;

- не требуется вычисления большого количества дополнительных величин, необходимо только наличие констант

Figure 00000025
и мультипликативных величин по расширенным основаниям;- calculation of a large number of additional quantities is not required, only the presence of constants is necessary
Figure 00000025
and multiplicative values on extended grounds;

- возможно получение расширенного представления вычетов числа сразу по нескольким дополнительным основаниям, что не влияет на быстродействие всей операции расширения.- it is possible to obtain an extended representation of the deductions of the number at once for several additional reasons, which does not affect the performance of the entire expansion operation.

На основании проведенных расширений алгоритм деления числа А на число D с отбрасыванием остатка можно представить как последовательность следующих операций:Based on the extensions, the algorithm for dividing the number A by the number D with discarding the remainder can be represented as a sequence of the following operations:

определение αn+1 на основе вычислительной модели (7);determination of α n + 1 based on a computational model (7);

вычисление

Figure 00000005
на основе вычислительной модели (3);calculation
Figure 00000005
based on a computational model (3);

нахождение частного от деления

Figure 00000005
на Dfinding quotient
Figure 00000005
on D

Figure 00000026
Figure 00000026

Эта операция представляет собой совокупность модульных операций, реализующих выражениеThis operation is a collection of modular operations that implement the expression

Figure 00000027
Figure 00000027

В случае, если pi - простые числаIf p i are prime numbers

Figure 00000028
Figure 00000028

Величины d1,d2,...,dn не зависят от А и они вычисляются заранее по заданному D, т.е. числа d1,d2,...,dn являются константами операции. Алгоритм деления числа А на число D, являющееся произведением чисел, попарно простых с р12,...,рn, может быть представлен как последовательность алгоритмов деления числа на числа, попарно простые с p1,p2,...,pn.The values of d 1 , d 2 , ..., d n are independent of A and they are calculated in advance from the given D, i.e. the numbers d 1 , d 2 , ..., d n are operation constants. The algorithm for dividing the number A by the number D, which is the product of numbers pairwise prime with p 1 , p 2 , ..., p n , can be represented as a sequence of algorithms for dividing the number by numbers pairwise simple with p 1 , p 2 , .. ., p n .

Пример 3. Пусть задана система оснований, как в примере 1. Требуется число А=(1, 2, 3) разделить на D=7.Example 3. Let a base system be given, as in Example 1. It is required to divide the number A = (1, 2, 3) by D = 7.

В примере 2 вычислен остаток по модулю D и он равен α4=2.In example 2, the remainder is calculated modulo D and it is equal to α 4 = 2.

После этого вычисляются

Figure 00000005
по формуле (3)After that they are calculated
Figure 00000005
by the formula (3)

Figure 00000029
Figure 00000029

Далее вычисляем по формуле (11) d1=|70|2=1, d2=|71|3=1 и d3=|73|5=3.Next, we calculate by the formula (11) d 1 = | 7 0 | 2 = 1, d 2 = | 7 1 | 3 = 1 and d 3 = | 7 3 | 5 = 3.

Наконец, по формуле (10) вычисляем частное F=(|1·1|2, |1·0|3, |1·3|5)=(1, 0, 3).Finally, using formula (10), we calculate the quotient F = (| 1 · 1 | 2 , | 1 · 0 | 3 , | 1 · 3 | 5 ) = (1, 0, 3).

Нетрудно проверить, что F=23:7≈3→(1, 0, 3).It is easy to verify that F = 23: 7≈3 → (1, 0, 3).

Предложенный алгоритм деления отличается от известного тем, что его реализация полностью состоит из модульных операций по модулю pi и его можно легко реализовать нейронными сетями конечного кольца.The proposed division algorithm differs from the known one in that its implementation consists entirely of modular operations modulo p i and it can be easily implemented by neural networks of a finite ring.

На чертеже представлена схема нейронной сети для деления чисел, представленных в СОК.The drawing shows a diagram of a neural network for dividing the numbers represented in the RNS.

Принцип работы данного изобретения излагается ниже.The principle of operation of the present invention is described below.

Нейронная сеть, приведенная на чертеже, позволяет выполнять операции деления исходного числа (α12,...,αn) 1 на число D, соответствующее расширяемому модулю pn+1.The neural network shown in the drawing allows the operations of dividing the original number (α 1 , α 2 , ..., α n ) 1 by the number D corresponding to the expandable module p n + 1 .

Остатки делимого (α12,...,αn) 1 по системе оснований р12,...,рn поступают на вход нейронов 3 входного слоя 2, остаток делителя с учетом переносов 10 формируется нейронной сетью 4, состоящей из НСКК 5, 6, 14, финальный шаг которого вычисляется НСКК 11, а результат (частное) в остатках появляется на выходе нейронной сети частного 7, выходы 9.The remains of the dividend (α 1 , α 2 , ..., α n ) 1 according to the base system p 1 , p 2 , ..., p n are fed to the input of neurons 3 of the input layer 2, the remainder of the divider, taking into account transfers 10, is formed by the neural network 4, consisting of NSCC 5, 6, 14, the final step of which is calculated by NSCC 11, and the result (partial) in the residues appears at the output of the neural network of private 7, outputs 9.

С выходов нейронов 3 входного слоя 2 остатки делимого (α12,...,αn) по модулям р12,...,рn поступают на вход нейронной сети 4, состоящей из НСКК 5, 6, по соответствующим модулям. Весовые коэффициенты 12 нейронов НСКК 5, 6, выполняющие роль распределенной памяти, определяются значениями

Figure 00000030
. НСКК 5, 6 вычисляют значение
Figure 00000031
с учетом переносов 10. Выходные значения НСКК 5, 6 с весовыми коэффициентами 13, равными 1, подаются на вход НСКК 14 для выполнения суммирования значений
Figure 00000031
.From the outputs of neurons 3 of the input layer 2, the remainder of the dividend (α 1 , α 2 , ..., α n ) through the modules p 1 , p 2 , ..., p n goes to the input of the neural network 4, consisting of NSCC 5, 6 , according to the relevant modules. Weighting factors of 12 neurons NSCC 5, 6, performing the role of distributed memory, are determined by the values
Figure 00000030
. NSCC 5, 6 calculate the value
Figure 00000031
taking into account transfers 10. Output values of NSCC 5, 6 with weighting factors 13 equal to 1 are fed to the input of NSCC 14 for summing the values
Figure 00000031
.

Результаты суммирования с выхода НСКК 14 по модулю D (делителя), соответствующему остатку делителя, в дополнительном коде подаются на вход нейронной сети НСКК 11 для выполнения финального шага, весовой коэффициент которого 15 определяется мультипликативной величиной

Figure 00000032
. На выходе НСКК 11 формируется остаток делителя, равный
Figure 00000033
, который поступает на первые входы нейронной сети 7 НСКК 8. На вторые входы НСКК 8 с входного слоя поступают остатки делимого α12,...,αn. Весовые коэффициенты 16 НСКК 8 определяются выражением
Figure 00000034
, где i=1,2,...,n. Используя распределительный закон алгебры, выходные НСКК 8 реализуют вычислительную модель
Figure 00000035
, на выходах которой формируется частное 9.The summation results from the output of NSCC 14 modulo D (the divider) corresponding to the remainder of the divider are supplied in an additional code to the input of the NSCC 11 neural network to perform the final step, the weight coefficient of which 15 is determined by the multiplicative value
Figure 00000032
. At the output of NSCC 11, the remainder of the divider is formed, equal to
Figure 00000033
, which enters the first inputs of the neural network 7 of the NSCC 8. The second inputs of the NSCC 8 from the input layer receive the remains of the divisible α 1 , α 2 , ..., α n . Weighting factors 16 NSCC 8 are determined by the expression
Figure 00000034
, where i = 1,2, ..., n. Using the distribution law of algebra, the output of NSCC 8 implements a computational model
Figure 00000035
at the outputs of which a quotient 9 is formed.

Время деления числа определяется двумя циклами синхронизации: один цикл для формирования остатка делителя и один цикл для формирования частного.The number division time is determined by two synchronization cycles: one cycle to form the remainder of the divider and one cycle to form the quotient.

Работа выполнена по гранту А 04-2.8-755.The work was performed under grant A 04-2.8-755.

Claims (1)

Нейронная сеть для деления чисел, представленных в системе остаточных классов, содержащая входной слой нейронов, выходы которых разветвлены на входы нейронных сетей конечного кольца, входящих в состав выходной нейронной сети частного и на входы нейронных сетей конечного кольца по модулям р12,...рnn+1, входящих в состав нейронной сети для вычисления остатка делителя, которая реализует вычислительную модель αn+1=|A|D, где А - исходное число, представленное в системе остаточных классов, D - делитель, D=рn+1, отличающаяся тем, что в нейронную сеть для вычисления остатка делителя введены нейронная сеть конечного кольца для вычисления суммы произведений
Figure 00000036
, где αi - остатки исходного числа А по модулю рi,
Figure 00000037
- ортогональные базисы, представленные в обобщенной позиционной системе счисления, i,j=1,2,...n, и нейронная сеть конечного кольца с весовым коэффициентом, равным обратной мультипликативной величине
Figure 00000038
для выполнения финального шага при вычислении остатка от делителя, вход которой соединен с инверсным выходом нейронной сети конечного кольца для вычисления суммы произведений
Figure 00000036
по модулю делителя D, на вход которой подаются значения
Figure 00000036
с выходов нейронных сетей конечного кольца по модулям р12,...рnn+1, выход нейронной сети конечного кольца для выполнения финального шага при вычислении остатка от делителя соединен с первыми входами нейронных сетей конечного кольца, входящих в состав выходной нейронной сети частного, на вторые входы которых поступают остатки исходного числа по модулям р12,...рn, которая реализует вычислительную модель
Figure 00000039
, где
Figure 00000040
, причем di являются константами операции, вычисляемыми заранее по заданному делителю D и не зависящими от исходного числа А, на выходной нейронной сети частного получают результат от деления исходного числа на заданный делитель.
A neural network for dividing the numbers represented in the system of residual classes, containing an input layer of neurons whose outputs are branched to the inputs of neural networks of a finite ring that are part of the output neural network of a private and to the inputs of neural networks of a finite ring by modules p 1 , p 2 ,. .. p n , p n + 1 included in the neural network to calculate the remainder of the divider, which implements the computational model α n + 1 = | A | D , where A is the initial number represented in the system of residual classes, D is the divider, D = p n + 1 , characterized in that a neural network of a finite ring is introduced into the neural network to calculate the remainder of the divider to calculate the sum of the products
Figure 00000036
where α i are the residues of the original number A modulo p i ,
Figure 00000037
- orthogonal bases represented in the generalized positional number system, i, j = 1,2, ... n, and the neural network of a finite ring with a weight coefficient equal to the inverse multiplicative quantity
Figure 00000038
to perform the final step in calculating the remainder of the divider, the input of which is connected to the inverse output of the neural network of the final ring to calculate the sum of the products
Figure 00000036
modulo divider D, to the input of which values
Figure 00000036
from the outputs of the neural networks of the final ring by modules p 1 , p 2 , ... p n , p n + 1 , the output of the neural network of the final ring to perform the final step when calculating the remainder of the divider is connected to the first inputs of the neural networks of the final ring included in the composition of the output neural network of the private, the second inputs of which receive the remains of the original number in modules p 1 , p 2 , ... p n , which implements a computational model
Figure 00000039
where
Figure 00000040
and where d i are operation constants calculated in advance by a given divisor D and not depending on the initial number A, on the output neural network of the quotient, the result is obtained from dividing the initial number by the given divider.
RU2005114195/09A 2005-05-11 2005-05-11 Neuron network for dividing numbers, represented in remainder class system RU2305312C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2005114195/09A RU2305312C2 (en) 2005-05-11 2005-05-11 Neuron network for dividing numbers, represented in remainder class system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2005114195/09A RU2305312C2 (en) 2005-05-11 2005-05-11 Neuron network for dividing numbers, represented in remainder class system

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2005114195A RU2005114195A (en) 2006-11-20
RU2305312C2 true RU2305312C2 (en) 2007-08-27

Family

ID=37501710

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2005114195/09A RU2305312C2 (en) 2005-05-11 2005-05-11 Neuron network for dividing numbers, represented in remainder class system

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2305312C2 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2397541C2 (en) * 2008-05-30 2010-08-20 Ставропольский военный институт связи ракетных войск Neural network for detection of point coordinates on elliptical curve
RU2400813C2 (en) * 2008-12-22 2010-09-27 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ставропольский военный институт связи ракетных войск" Министерства обороны Российской Федерации Neutron network for main division of modular numbers

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1141400A1 (en) * 1983-07-29 1985-02-23 Московский Ордена Трудового Красного Знамени Физико-Технический Институт Device for dividing in residual class system
SU1287152A1 (en) * 1985-07-01 1987-01-30 Научно-исследовательский институт прикладных физических проблем им.А.Н.Севченко Device for dividing numbers in residual class system
US5155699A (en) * 1990-04-03 1992-10-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Divider using neural network
RU2003115586A (en) * 2003-05-26 2004-11-27 ков Николай Иванович Черв (RU) Черв ков Николай Иванович (RU) NEURAL NETWORKING AND SCALING NETWORK OF NUMBERS REPRESENTED IN THE RESIDUAL CLASS SYSTEM

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
SU1141400A1 (en) * 1983-07-29 1985-02-23 Московский Ордена Трудового Красного Знамени Физико-Технический Институт Device for dividing in residual class system
SU1287152A1 (en) * 1985-07-01 1987-01-30 Научно-исследовательский институт прикладных физических проблем им.А.Н.Севченко Device for dividing numbers in residual class system
US5155699A (en) * 1990-04-03 1992-10-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Divider using neural network
RU2003115586A (en) * 2003-05-26 2004-11-27 ков Николай Иванович Черв (RU) Черв ков Николай Иванович (RU) NEURAL NETWORKING AND SCALING NETWORK OF NUMBERS REPRESENTED IN THE RESIDUAL CLASS SYSTEM

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2397541C2 (en) * 2008-05-30 2010-08-20 Ставропольский военный институт связи ракетных войск Neural network for detection of point coordinates on elliptical curve
RU2400813C2 (en) * 2008-12-22 2010-09-27 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Ставропольский военный институт связи ракетных войск" Министерства обороны Российской Федерации Neutron network for main division of modular numbers

Also Published As

Publication number Publication date
RU2005114195A (en) 2006-11-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11042358B2 (en) Secure computation system, secure computation method, secure computation apparatus, distribution information generation apparatus, and methods and programs therefor
Chervyakov et al. An approximate method for comparing modular numbers and its application to the division of numbers in residue number systems
KR20050023326A (en) Testing probable prime numbers for cryptographic applications
Chionh et al. Fast computation of the Bezout and Dixon resultant matrices
US6763366B2 (en) Method for calculating arithmetic inverse over finite fields for use in cryptography
Lehmer et al. An application of high-speed computing to Fermat's last theorem
İlter et al. Efficient big integer multiplication in cryptography
CN109284085B (en) High-speed modular multiplication and modular exponentiation operation method and device based on FPGA
Isupov et al. Fast power-of-two RNS scaling algorithm for large dynamic ranges
RU2400813C2 (en) Neutron network for main division of modular numbers
Ishmukhametov et al. Calculation of Bezout’s coefficients for the k-ary algorithm of finding GCD
RU2318239C1 (en) Neuron network for dividing numbers which are represented in a system of residual classes
RU2256226C2 (en) Neuron network for broadening tuple of numeric subtractions system
RU2271570C2 (en) Neuron network for rounding and scaling numbers, represented in system of remainder classes
RU2559771C2 (en) Device for primary division of molecular numbers
Jagadeeshkumar et al. A novel design of low power and high speed hybrid multiplier
RU2559772C2 (en) Device for primary division of molecular numbers in format of remainder class system
CN113672196A (en) A dual multiplication computing device and method based on a single digital signal processing unit
Kumar et al. Implementation and Performance Analysis of Reconfigurable Montgomery Modular Multiplier
TWI858950B (en) K-cluster residue number system and method for generating k-cluster residue number system
RU2846501C1 (en) Device for parallel generation of q-valued pseudorandom sequences on arithmetic polynomials with monitoring of computation errors
RU2767450C1 (en) Method of determining sign of number in system of residual classes
Ishmukhametov et al. A parallel computation of the GCD of natural numbers
Menandas et al. Effective implementations of scalar multiplications in elliptic curve cryptography
RU2359325C2 (en) Neuron network of accelerated ranging of modular numbers