Statischer Speicher - Schaltsymbol

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Statischer Speicher - Schaltsymbol"

Transkript

1 12.3 SRAM Bernd Becker Technische Informatik II Statischer Speicher - Schaltsymbol SRAM A n D out W D in BB TI II 12.3/2 1

2 Ein N-Bit SRAM Sei n N, N = 2 n Ein N-Bit statischer Speicher oder SRAM (static random access memory) hat:! n Eingänge A = (A n-1,..., A 0 ) Adresse! Dateneingang D in, Datenausgang D out! Kontrollsignal W write BB TI II 12.3/3 N-Bit SRAM (ff)! Der Speicher enthält N Speicherzellen L 0,..., L N-1, die je ein Bit speichern können.! Zelle L <A> wird mit Hilfe der Adresse A ausgewählt. An D out erscheint der Inhalt von L <A>. Durch Schreibpuls an W wird D in nach L <A> übernommen. BB TI II 12.3/4 2

3 N-Bit SRAM (ff)! EinN s SRAM besteht aus s N-Bit SRAMs mit gemeinsamen Adress- und Schreibsignalen.! s heißt Bitbreite des N s SRAMs! Ein SRAM besteht im Prinzip aus 3 Hilfsschaltkreisen 1. mehrfaches OR 2. Treiberbäume 3. Dekodierer BB TI II 12.3/5 Schaltbild eines SRAMs: Details werden jetzt entwickelt! W D in F N F N Y 0 G 0 N N D-Latch D Q D Q i G i n A D W n O N D out W i W Y i Y N-1 G N-1 3

4 Mehrfaches OR Ein N-faches OR O N mit N = 2 n ist ein Schaltkreis, der N-faches Oder berechnet. O 2 = " balancierter Baum BB TI II 12.3/7 Mehrfaches OR (ff) X 0 X 0 X 1 O N/2 X N/2-1 O N = X N/2 X N-1 O N/2 X N-1 Verzögerungszeit ρ(n) von O N : 3.0 n ρ(n) 6.6 n OR min max t PLH t PHL

5 Treiberbäume Ein Treiber ist ein Gatter mit einem Eingang X und einem Ausgang Y, das die Identität Y = X berechnet. Symbol: X Y BB TI II 12.3/9 Verzögerungszeiten bei Treibern Es gelten folgende Verzögerungszeiten für Treiber (74F244): min max t PLH t PHL BB TI II 12.3/10 5

6 Zweck von Treibern Zweck: Überwinden von Fanout-Beschränkungen Beispiel: Fanout- Beschränkung = 3 " Wir betrachten Fanout-Beschränkungen 10 und konstruieren deshalb Bäume mit Verzweigungsgrad 10. Beachte: Hier versteht man unter einem Baum einen (In-)Baum, d.h. einen azyklischen Graphen G = (V, E) mit! genau einer Quelle w und indeg(v) = 1 für alle v V \ {w}! Blätter = Knoten v V mit outdeg(v) = 0! innere Knoten = Knoten v V mit outdeg(v) 1 (Kantenrichtung umgekehrt wie (out-)baum!!) BB TI II 12.3/12 6

7 Bemerkung Für Baum B sei L(B) = Anzahl der Blätter I(B) = Anzahl innerer Knoten BB TI II 12.3/13 Betrachte 10-näre Bäume B 0 : B 1 : B s :... B s-1 B s-1 10 Stück BB TI II 12.3/14 7

8 Betrachte 10-äre Bäume (ff) s L(B ) = 10 s I(B ) = s s 1 i= 0 i 10 s 10 1 = 10 1 < L(B s) 9 " Benutze B s zum x-fachen Vervielfältigen eines Signals mit x = 10 s. Innere Knoten des Baumes werden durch Treiber ersetzt " Treiberbaum mit Fanoutbeschränkung 10 BB TI II 12.3/15 Mögliches Problem Ist x mit 10 s-1 < x < 10 s keine Zehnerpotenz, so konstruiere einen Baum T(x, s), der x Blätter hat und bei dem alle Pfade von der Wurzel zu einem Blatt Länge s haben. Idee: Fülle Bäume von links her 10-är auf und sorge zusätzlich für gleiche Tiefe der Blätter! (Beispiel dazu in der Vorlesung) BB TI II 12.3/16 8

9 Lemma 12.2 s N und x [1,..., 10 s ] gibt es einen Baum T(x, s) mit Ausgangsgrad 10 an jedem inneren Knoten und den folgenden Eigenschaften: 1. T(x, s) hat x Blätter x 2. I (T(x, s)) + s 9 3. Alle Pfade von der Wurzel zu einem Blatt haben Länge s. Beweis: Induktion über s " Übungen BB TI II 12.3/17 Verzögerungszeit bei Treiberbäumen! Für x N betrachte λ(x) = log 10 x und konstruiere T(x, λ(x)). log x! Wegen log 10 x = und 3 < log10 < 4 log log x < λ(x) < log x + 1 ( ) 4 3 BB TI II 12.3/18 9

10 Verzögerungszeit bei Treiberbäumen (ff)! Ersetze in T(x, λ(x)) jeden inneren Knoten durch Treiber " Schaltkreis F x mit 1 Eingang und x Ausgängen. Symbol: F x x " Verzögerungszeit τ(x) von F x : 2.5 λ(x) τ(x) 6.5 λ(x) und wegen ( ) log x τ(x) < 2.2 log x min max t PLH t PHL BB TI II 12.3/19 Verzögerungszeit bei Treiberbäumen (ff)! Invertierender Treiberbaum /F x : Ersetze in F x Treiber an der Wurzel durch Inverter " Gegenüber F x minimale Verzögerungszeit um 1 ns geringer, maximale Verzögerungszeit um 0.5 ns. Symbol: /F x x BB TI II 12.3/20 10

11 Definition Sei n N, N = 2 n. Ein n-bit-dekodierer D n ist ein Schaltkreis, der die Funktion d: B n B N berechnet, wobei gilt: 1, falls < a >= i d i (a) = i = 0,..., N - 1 0, sonst ( d i (a) ist Bit i des N-Tupels d(a). ) BB TI II 12.3/21 Dekodierer - Konstruktionsidee Baue D n rekursiv aus D n-1 und Zusatzlogik. d 0 a 0 D 1 = d 1 a 0 d 0 d 1 a 0 d 0... D n... = (siehe nächste Folie) a n-1 d N-1 BB TI II 12.3/22 11

12 n-bit-dekodierer d 0 a 0 d 0 D n-1 d i /F N/2 N/2 d i a n-2 d N/2-1 d N/2-1 a n-1 N/2 F N/2 d N/2 d N/2+i d N-1 Verzögerungszeit beim Dekodierer Obere Abschätzung für Verzögerungszeit δ(n) von D n : δ(1) 6.0, δ(2) max{ 6.0, τ(2) } δ(n) max{ δ(n-1), τ(2 n-1 ) } max{ δ(n-1), 2.2(n-1) } Durch Induktion folgt: δ(n) 6.6 n 6.6(n-1) nach I.V. BB TI II 12.3/24 12

13 Aufbau eines SRAM W D in A n SRAM D out Das SRAM besteht aus N = 2 n D-Latches L 0,..., L N-1. BB TI II 12.3/25 Schreib- und Lese-Vorgang Lesen: An D out soll der Inhalt von L <A> ausgegeben werden. Schreiben: Bei Schreibpuls W soll D in nach L <A> übernommen werden. BB TI II 12.3/26 13

14 Schaltbild eines SRAMs W D in F N F N Y 0 G 0 N N D-Latch D Q D Q i G i n A D W n O N D out W i W Y i Y N-1 G N-1 Bemerkungen zur Schaltung! Die vorige Schaltung realisiert ein SRAM funktionell.! Timing-Analyse nötig, um zu klären, wie lange jeweilige Signale anliegen müssen für zeitlich korrektes Verhalten. BB TI II 12.3/28 14

15 Timing-Analyse für Lesezugriff A Y i G i D out 0 6.6n (n+1) 3n (2n+1) 0 t acc t Timing-Analyse für Lesezugriff (ff) Adresse stabil bei t = 0. " Y i stabil zur Zeit t 1 = δ(n) = ( 0, 6.6n ) Decoder W D in F N F N Y 0 G N N 0 D-Latch D D Q Q i G n i A D W n O N D out W i W Y i Y N-1 G N-1 BB TI II 12.3/30 15

16 Timing-Analyse für Lesezugriff A Y i 0 6.6n 0 t Timing-Analyse für Lesezugriff (ff) Adresse stabil bei t = 0. " Y i stabil zur Zeit t 1 = δ(n) = ( 0, 6.6n ) Decoder " G i stabil zur Zeit t 2 = t 1 + ( 2.5, 6.6 ) AND = ( 2.5, 6.6(n+1) ) W D in F N F N Y 0 N N G 0 D D-Latch D Q Q i n G i A D n W O D N ou W i W t Y i Y N-1 G N- 1 BB TI II 12.3/32 16

17 Timing-Analyse für Lesezugriff A 0 6.6n Y i (n+1) G i 0 t Timing-Analyse für Lesezugriff (ff) Adresse stabil bei t = 0. " Y i stabil zur Zeit t 1 = δ(n) = ( 0, 6.6n ) Decoder " G i stabil zur Zeit t 2 = t 1 + ( 2.5, 6.6 ) AND = ( 2.5, 6.6(n+1) ) " D out stabil zur Zeit t acc?? BB TI II 12.3/34 17

18 Schaltbild eines SRAMs W D in F N F N Y 0 G 0 N N D-Latch D Q D Q i G i n A D W n O N D out W i W Y i Y N-1 G N-1 Timing-Analyse für Lesezugriff (ff) Adresse stabil bei t = 0. " Y i stabil zur Zeit t 1 = δ(n) = ( 0, 6.6n ) Decoder " G i stabil zur Zeit t 2 = t 1 + ( 2.5, 6.6 ) AND = ( 2.5, 6.6(n+1) ) " D out stabil zur Zeit t acc = t 2 + ρ(n) OR-Baum = ( 3n+2.5, 6.6(2n+1) ) t acc = Lesezugriffszeit BB TI II 12.3/36 18

19 Timing-Analyse für Lesezugriff A 0 6.6n Y i (n+1) G i D out 3n (2n+1) 0 t acc t Timing-Analyse für Schreibzugriff Der Schreibzugriff basiert auf folgenden Parametern:! Das Schreibsignal W wird von 0 bis w aktiviert BB TI II 12.3/38 19

20 Timing-Diagramm W 0 w t Timing-Analyse für Schreibzugriff Der Schreibzugriff basiert auf folgenden Parametern:! Das Schreibsignal W wird von 0 bis w aktiviert! Adressen werden stabil gehalten von t SAW bis Zeit w + t HWA BB TI II 12.3/40 20

21 Timing-Diagramm A W t SAW t HWA 0 w t Timing-Analyse für Schreibzugriff Der Schreibzugriff basiert auf folgenden Parametern:! Das Schreibsignal W wird von 0 bis w aktiviert! Adressen werden stabil gehalten von t SAW bis Zeit w + t HWA! D in wird stabil gehalten von t SDW bis w + t HWD BB TI II 12.3/42 21

22 Timing-Diagramm A W t SAW t HWA D in t SDW t HWD 0 w t Timing-Analyse für Schreibzugriff Der Schreibzugriff basiert auf folgenden Parametern:! Das Schreibsignal W wird von 0 bis w aktiviert! Adressen werden stabil gehalten von t SAW bis Zeit w + t HWA! D in wird stabil gehalten von t SDW bis w + t HWD! Die neuen Daten sind zur Zeit t PWD an D out beobachtbar BB TI II 12.3/44 22

23 Timing-Diagramm A W t SAW t HWA D in t SDW t HWD t PWD D out 0 w t Symbole und Bezeichnungen Symbol Bezeichnung min max w Schreibpulsweite 1.575n I. t SAW Setup-Zeit von A bis W 5.975n II. t HWA Hold-Zeit von A nach W 2.2n II. t SDW Setup-Zeit von D bis W 1.575n III. t HWD Hold-Zeit von D nach W 1.575n IV. t PWD Verzögerungszeit von W bis D 3.625n n

24 Korrektheit Man kann zeigen, dass der Schreibzyklus mit den gegebenen Parameterwerten gelingt. Beweis: " Übungen Analoge Zeiten werden für den Betrieb von anderen SRAMs angegeben. (siehe auch Datenblatt) BB TI II 12.3/47 Bemerkung zum Korrektheitsbeweis (1): Schaltbild eines SRAMs W D in F N F N Y 0 G 0 N N D-Latch D Q D Q i G i n A D W n O N D out W i W Y i Y N-1 G N-1 24

25 Bemerkung zum Korrektheitsbeweis (2): I. Schreibpulsweite für D-Latch muss ausreichend sein. II. Auf Signalen W i (individuelle Schreibsignale) dürfen keine Spikes entstehen. III. Setup-Zeiten der D-Latches sind zu erfüllen. IV. Hold-Zeiten der D-Latches sind zu erfüllen. BB TI II 12.3/49 Bemerkung zum Korrektheitsbeweis (3): Timing-Diagramm A W W t SAW t 1 t 6 t 2 Y i t 5 t 7 W i t SDW t HWD D in t 3 t 9 D Q i t 12 t PWD t HWA D out 0 w t 25

26 Zum Schluss von 12.3: Tristate-Treiber und Busse Tristate-Treiber sind Treiber mit Eingangssignal X und zusätzlichem Signal /OE, dem Output Enable Signal Schaltsymbol: X Y /OE BB TI II 12.3/51 Tristate-Treiber (ff) Am Ausgang Y erscheint X, Y = Z, falls /OE = 0 falls /OE = 1 Z bezeichnet einen Zustand hoher Impedanz (high Z, Z) BB TI II 12.3/52 26

27 Tristate-Treiber (ff) Ein Tristate-Treiber, dessen Ausgang mit Leitung l verbunden ist und sich im Zustand Z befindet, verhält sich so, als sei die Verbindung zu l unterbrochen! Man sagt: Der Treiber ist disabled. (Gegensatz: enabled) BB TI II 12.3/53 n-bit-treiber n Treiber mit gemeinsamen /OE sind n-bit-treiber Beispiel: 74F244 enthält 2 4-Bit-Treiber Im Gegensatz zu Ausgängen üblicher Gatter kann man Ausgänge von Tristate-Treibern zusammenschalten. Man muss dafür sorgen, dass zu jeder Zeit höchstens ein Treiber enabled ist. BB TI II 12.3/54 27

28 Busse Ein Bus ist eine Leitung, die mehrere Treiberausgänge verbindet. /OE 1... /OE k Bus n-bit breiter Bus = n-bit Treiber mit n Leitungen verbunden BB TI II 12.3/55 Zeitverhalten von Tristate-Treibern Enable-Zeit t PZX = Zeit vom Aktivieren von /OE bis zum Durchschalten Disable-Zeit t PXZ = Zeit vom Deaktivieren von /OE bis zum Isolieren des Ausgangs BB TI II 12.3/56 28

29 Zeitangaben zu Treibern Treiber 74F244 min max t PZL Enable-Zeiten t PZH Enable-Zeiten t PLZ Disable-Zeiten t PHZ Disable-Zeiten t PLH Umschaltverzögerung bei /OE = t PHL Umschaltverzögerung bei /OE = BB TI II 12.3/57 Vergleich: Bus vs. Mux k Tristate-Treiber, die durch einen Bus verbunden sind, wirken ähnlich wie ein k-fach-multiplexer. Vorteile Bus gegenüber Multiplexer:! leicht erweiterbar (siehe Bus im PC mit Steckkarten)! Datentransport in verschiedene Richtungen zu verschiedenen Zeiten BB TI II 12.3/58 29

30 Problem Vermeidung von Bus Contention d.h. nie 2 Treiber auf einem Bus gleichzeitig enablen!! BB TI II 12.3/59 Beispiel zur Verwendung SRAM mit gemeinsamem Dateneingang und ausgang: A D in /DOE 2 W D out /DOE 1 Bus BB TI II 12.3/60 30

9 Multiplexer und Code-Umsetzer

9 Multiplexer und Code-Umsetzer 9 9 Multiplexer und Code-Umsetzer In diesem Kapitel werden zwei Standard-Bauelemente, nämlich Multiplexer und Code- Umsetzer, vorgestellt. Diese Bausteine sind für eine Reihe von Anwendungen, wie zum Beispiel

Mehr

Algorithmen II Vorlesung am

Algorithmen II Vorlesung am Algorithmen II Vorlesung am 0..0 Minimale Schnitte in Graphen INSTITUT FÜR THEORETISCHE INFORMATIK PROF. DR. DOROTHEA WAGNER KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und Algorithmen nationales Forschungszentrum

Mehr

a. Flipflop (taktflankengesteuert) Wdh. Signalverläufe beim D-FF

a. Flipflop (taktflankengesteuert) Wdh. Signalverläufe beim D-FF ITS Teil 2: Rechnerarchitektur 1. Grundschaltungen der Digitaltechnik a. Flipflop (taktflankengesteuert) Wdh. Signalverläufe beim D-FF b. Zähler (Bsp. 4-Bit Zähler) - Eingang count wird zum Aktivieren

Mehr

Versuch D3: Busse, Speicher und Ampelsteuerung mit Speicher

Versuch D3: Busse, Speicher und Ampelsteuerung mit Speicher Versuch D3: Busse, Speicher und Ampelsteuerung mit Speicher Version D3_16 vom 25.05.2016 Ziel dieses Versuches: Entwicklung einer Ablaufsteuerung mit einem 32 * 4 bit Speicherbaustein, um eine flexible

Mehr

A.3. A.3 Spezielle Schaltnetze. 2002 Prof. Dr. Rainer Manthey Informatik II 1

A.3. A.3 Spezielle Schaltnetze. 2002 Prof. Dr. Rainer Manthey Informatik II 1 Spezielle Schaltnetze Spezielle Schaltnetze 22 Prof. Dr. Rainer Manthey Informatik II Übersicht in diesem Abschnitt: : Vorstellung einiger wichtiger Bausteine vieler elektronischer Schaltungen, die sich

Mehr

Statische Timing-Analyse

Statische Timing-Analyse Navigation Statische Timing-Analyse Delay Elmore-Delay Wire-Load-Modell Pfad-Problem Pfade/Cones Kritischer Pfad... Breitensuche Setup- und Hold-Zeit Ein- und Ausgänge Sensibilisierbarkeit Slack-Histogramm

Mehr

Übung zur Vorlesung Algorithmische Geometrie

Übung zur Vorlesung Algorithmische Geometrie Übung zur Vorlesung Algorithmische Geometrie Dipl.-Math. Bastian Rieck Arbeitsgruppe Computergraphik und Visualisierung Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen 8. Mai 2012 B. Rieck (CoVis)

Mehr

Statische Timing-Analyse

Statische Timing-Analyse 2.6 Statische Timing Analyse Statische Timing-Analyse Überblick Delay Elmore-Delay Wire-Load-Modell Pfad-Problem Pfade/Cones Kritischer Pfad Setup- und Hold- Zeit Ein- und Ausgänge Falsche Pfade Slack

Mehr

Bericht. Digitallabor. Hochschule Karlsruhe N1. Aufgabe 5.6 Stoppuhr. Teilnehmer: Natalia Springer, Tong Cha. Datum:

Bericht. Digitallabor. Hochschule Karlsruhe N1. Aufgabe 5.6 Stoppuhr. Teilnehmer: Natalia Springer, Tong Cha. Datum: Bericht Digitallabor Hochschule Karlsruhe N1 Aufgabe 5.6 Stoppuhr Teilnehmer: Natalia Springer, Tong Cha Datum: 09.01.08 5.6.1 4 Dekadenzähler Aufgabe: Es soll ein 4 Dekaden- Zähler entworfen werden, dessen

Mehr

Speicher: RAMs, ROMs PROMS, EPROMs, EEPROMs, Flash EPROM

Speicher: RAMs, ROMs PROMS, EPROMs, EEPROMs, Flash EPROM Speicher: RAMs, ROMs PROMS, EPROMs, EEPROMs, Flash EPROM RAMs (Random Access Memory) - Schreib-Lese-Speicher RAMs sind Speicher mit der Aufgabe, binäre Daten für eine bestimmte Zeit zu speichern. Diese

Mehr

Systemorientierte Informatik 1

Systemorientierte Informatik 1 Systemorientierte Informatik. Grundlagen Digitaler Schaltungen.8 Schaltnetze aus Gattern und Leitungen.9 Boole sche Algebra. Minimierung Boole scher Funktionen. CMOS Komplegatter Die nächste Funktion,

Mehr

16 Latches und Flipflops (Bistabile Kippstufen)

16 Latches und Flipflops (Bistabile Kippstufen) 6 Latches und Flipflops (Bistabile Kippstufen) Latches und Flipflops dienen als Speicherelemente in sequentiellen Schaltungen. Latches werden durch Pegel gesteuert (Zustandssteuerung). Bei der VHDL-Synthese

Mehr

Integrierte Schaltungen

Integrierte Schaltungen Integrierte Schaltungen Klassen von Chips: SSI (Small Scale Integrated) circuit: 1 bis 10 Gatter MSI (Medium Scale Integrated) circuit: 10 bis 100 Gatter LSI (Large Scale Integrated) circuit: 100 bis 100

Mehr

Abschnitt 18: Effizientes Suchen in Mengen

Abschnitt 18: Effizientes Suchen in Mengen Abschnitt 18: Effizientes Suchen in Mengen 18. Effizientes Suchen in Mengen 18.1 Vollständig ausgeglichene binäre Suchbäume 18.2 AVL-Bäume 18.3 Operationen auf AVL-Bäumen 18.4 Zusammenfassung 18 Effizientes

Mehr

Einführung in die technische Informatik

Einführung in die technische Informatik Einführung in die technische Informatik hristopher Kruegel [email protected] http://www.auto.tuwien.ac.at/~chris Logische Schaltungen System mit Eingängen usgängen interne Logik die Eingänge auf

Mehr

Prof. Dr. Heinrich Müller; Dr. Frank Weichert 7. September 2015

Prof. Dr. Heinrich Müller; Dr. Frank Weichert 7. September 2015 Technische Universität Dortmund Informatik VII (Graphische Systeme) Prof. Dr. Heinrich Müller; Dr. Frank Weichert 7. September 2015 Übungsaufgaben zum Vorkurs Informatik Wintersemester 2015/2016 Teil I

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundbegriffe der Informatik Einheit 11: Graphen Thomas Worsch Karlsruher Institut für Technologie, Fakultät für Informatik Wintersemester 2010/2011 1/59 Graphische Darstellung von Zusammenhängen schon

Mehr

Vorlesung 4 BETWEENNESS CENTRALITY

Vorlesung 4 BETWEENNESS CENTRALITY Vorlesung 4 BETWEENNESS CENTRALITY 101 Aufgabe! Szenario: Sie arbeiten bei einem sozialen Online-Netzwerk. Aus der Netzwerk-Struktur Ihrer Benutzer sollen Sie wichtige Eigenschaften extrahieren. [http://www.fahrschule-vatterodt.de/

Mehr

Informationsverarbeitung auf Bitebene

Informationsverarbeitung auf Bitebene Informationsverarbeitung auf Bitebene Dr. Christian Herta 5. November 2005 Einführung in die Informatik - Informationsverarbeitung auf Bitebene Dr. Christian Herta Grundlagen der Informationverarbeitung

Mehr

Speicherregister/Latches (1) 1

Speicherregister/Latches (1) 1 Informationstechnik Digitaltechnik Speicherregister/Latches (1) 1 Typisch in der Mikroprozessortechnik ist, dass viele Signale gleichzeitig mit identischen Schaltungskomponenten verarbeitet werden. Beispiele:

Mehr

13 Programmierbare Speicher- und Logikbausteine

13 Programmierbare Speicher- und Logikbausteine 13 Programmierbare Speicher- und Logikbausteine Speicherung einer Tabelle (Programm) Read Only Memory (ROM) Festwertspeicher Nichtflüchtig Nichtlöschbar: ROM PROM bzw. OTP-ROM Anwender programmierbares

Mehr

Algorithmentheorie. 13 - Maximale Flüsse

Algorithmentheorie. 13 - Maximale Flüsse Algorithmentheorie 3 - Maximale Flüsse Prof. Dr. S. Albers Prof. Dr. Th. Ottmann . Maximale Flüsse in Netzwerken 5 3 4 7 s 0 5 9 5 9 4 3 4 5 0 3 5 5 t 8 8 Netzwerke und Flüsse N = (V,E,c) gerichtetes Netzwerk

Mehr

Datenstrukturen & Algorithmen Lösungen zu Blatt 6 FS 14

Datenstrukturen & Algorithmen Lösungen zu Blatt 6 FS 14 Eidgenössische Technische Hochschule Zürich Ecole polytechnique fédérale de Zurich Politecnico federale di Zurigo Federal Institute of Technology at Zurich Institut für Theoretische Informatik 2. April

Mehr

Datenstrukturen & Algorithmen

Datenstrukturen & Algorithmen Datenstrukturen & Algorithmen Matthias Zwicker Universität Bern Frühling 2010 Übersicht Binäre Suchbäume Einführung und Begriffe Binäre Suchbäume 2 Binäre Suchbäume Datenstruktur für dynamische Mengen

Mehr

1. Übung aus Digitaltechnik 2. 1. Aufgabe. Die folgende CMOS-Anordnung weist einen Fehler auf:

1. Übung aus Digitaltechnik 2. 1. Aufgabe. Die folgende CMOS-Anordnung weist einen Fehler auf: Fachhochschule Regensburg Fachbereich Elektrotechnik 1. Übung aus Digitaltechnik 2 1. Aufgabe Die folgende CMOS-Anordnung weist einen Fehler auf: A B C p p p Y VDD a) Worin besteht der Fehler? b) Bei welcher

Mehr

Vollständiger Graph. Definition 1.5. Sei G =(V,E) ein Graph. Gilt {v, w} E für alle v, w V,v w, dann heißt G vollständig (complete).

Vollständiger Graph. Definition 1.5. Sei G =(V,E) ein Graph. Gilt {v, w} E für alle v, w V,v w, dann heißt G vollständig (complete). Vollständiger Graph Definition 1.5. Sei G =(V,E) ein Graph. Gilt {v, w} E für alle v, w V,v w, dann heißt G vollständig (complete). Mit K n wird der vollständige Graph mit n Knoten bezeichnet. Bemerkung

Mehr

Digital Design Entwicklung der DRAMs. Richard Roth / FB Informatik und Mathematik Speicher 1

Digital Design Entwicklung der DRAMs. Richard Roth / FB Informatik und Mathematik Speicher 1 Entwicklung der DRAMs Richard Roth / FB Informatik und Mathematik Speicher 1 Entwicklung der DRAMs in Zukunft Richard Roth / FB Informatik und Mathematik Speicher 2 DRAM Speicherzelle (Trench Technology)

Mehr

Integrierte Schaltungen

Integrierte Schaltungen Klausur Integrierte Schaltungen 07.03.2013 Hinweise: Beantwortung der Fragen bitte nur auf den Aufgabenbättern! (inkl. Rückseite) Nur vom Assistenten angeheftete und abgezeichnete Zusatzblätter werden

Mehr

Binary Decision Diagrams (Einführung)

Binary Decision Diagrams (Einführung) Binary Decision Diagrams (Einführung) Binary Decision Diagrams (BDDs) sind bestimmte Graphen, die als Datenstruktur für die kompakte Darstellung von booleschen Funktionen benutzt werden. BDDs wurden von

Mehr

WS 2009/10. Diskrete Strukturen

WS 2009/10. Diskrete Strukturen WS 2009/10 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws0910

Mehr

Matrixbildung mit Speicherzellen Zugriff über Multiplexer und Demultiplexer

Matrixbildung mit Speicherzellen Zugriff über Multiplexer und Demultiplexer Kapitel 7 Versuch 700 Matrixbildung mit Speicherzellen ugriff über Multiplexer und Demultiplexer Der Übergang vom einzelnen Flipflop zu einem Register entspricht dem Übergang von Buchstaben zu einer eile

Mehr

Musterlösungen. zu den Übungsaufgaben vom

Musterlösungen. zu den Übungsaufgaben vom GRUNDLAGEN DER DIGITALTECHNIK GD MUSTERLÖSUNGEN ZUM MERKBLATT VOM 2. 2. 07 1 Musterlösungen zu den Übungsaufgaben vom 2. 2. 07 1. Geben Sie an (Skizze, ggf. Funktionserläuterung), wie ein D-Flipflop auf

Mehr

Alle bislang betrachteten Sortieralgorithmen hatten (worst-case) Laufzeit Ω(nlog(n)).

Alle bislang betrachteten Sortieralgorithmen hatten (worst-case) Laufzeit Ω(nlog(n)). 8. Untere Schranken für Sortieren Alle bislang betrachteten Sortieralgorithmen hatten (worst-case) Laufzeit Ω(nlog(n)). Werden nun gemeinsame Eigenschaften dieser Algorithmen untersuchen. Fassen gemeinsame

Mehr

Test integrierter Schaltungen

Test integrierter Schaltungen 1. CAE Link und IC Qualifizierung 1.1 Ziel 1.1.1 CAE Link Bei der letzten Übung wurden die Zeitdefinitionen und die Test Pattern manuell eingegeben. Aber bei hochintegrierten Schaltkreise muß ein anderer

Mehr

GAL 16V8. 4. Laboreinheit - Hardwarepraktikum SS 2002 VCC / +5V. Eingang / Clock. 8 konfigurierbare Ausgangszellen. 8 Eingänge GND / 0V.

GAL 16V8. 4. Laboreinheit - Hardwarepraktikum SS 2002 VCC / +5V. Eingang / Clock. 8 konfigurierbare Ausgangszellen. 8 Eingänge GND / 0V. 1. Versuch Programmierbare Logik 4. Laboreinheit - Hardwarepraktikum SS 2002 Am Beispiel des GAL16V8 und eines GAL Development Systems werden die Möglichkeiten und Einsatzgebiete von programmierbare Logikbausteine

Mehr

2. Berechnungsmächtigkeit von Zellularautomaten. Ziele Simulation von Schaltwerken Simulation von Turingmaschinen

2. Berechnungsmächtigkeit von Zellularautomaten. Ziele Simulation von Schaltwerken Simulation von Turingmaschinen 2. Berechnungsmächtigkeit von Zellularautomaten Ziele Simulation von Schaltwerken Simulation von Turingmaschinen Beispiel WIREWORLD Elektronen laufen über Drähte von einem Gatter zum nächsten 2.3 Satz

Mehr

2.2 Rechnerorganisation: Aufbau und Funktionsweise

2.2 Rechnerorganisation: Aufbau und Funktionsweise 2.2 Rechnerorganisation: Aufbau und Funktionsweise é Hardware, Software und Firmware é grober Aufbau eines von-neumann-rechners é Arbeitsspeicher, Speicherzelle, Bit, Byte é Prozessor é grobe Arbeitsweise

Mehr

Klausur Informatik-Propädeutikum (Niedermeier/Hartung/Nichterlein, Wintersemester 2012/13)

Klausur Informatik-Propädeutikum (Niedermeier/Hartung/Nichterlein, Wintersemester 2012/13) Berlin, 21. Februar 2013 Name:... Matr.-Nr.:... Klausur Informatik-Propädeutikum (Niedermeier/Hartung/Nichterlein, Wintersemester 2012/13) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Σ Bearbeitungszeit: 90 min. max. Punktezahl:

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundbegriffe der Informatik Kapitel 15: Graphen Thomas Worsch KIT, Institut für Theoretische Informatik Wintersemester 2015/2016 GBI Grundbegriffe der Informatik KIT, Institut für Theoretische Informatik

Mehr

Kapitel 4: Minimal spannende Bäume Gliederung der Vorlesung

Kapitel 4: Minimal spannende Bäume Gliederung der Vorlesung Kapitel : Minimal spannende Bäume Gliederung der Vorlesung. Fallstudie Bipartite Graphen 2. Grundbegriffe. Elementare Graphalgorithmen und Anwendungen. Minimal spannende Bäume. Kürzeste Wege. Traveling

Mehr

Flipflops. asynchron: Q t Q t+t

Flipflops. asynchron: Q t Q t+t Flipflops Ein Flipflop ist ein elementares Schaltwerk, das jeweils einen von zwei Zuständen ( 0 und 1 ) annimmt. Es hat zwei komplementäre Ausgänge ( Q und Q ), die den internen Zustand anzeigen. (Falls

Mehr

Theoretische Informatik 1 WS 2007/2008. Prof. Dr. Rainer Lütticke

Theoretische Informatik 1 WS 2007/2008. Prof. Dr. Rainer Lütticke Theoretische Informatik 1 WS 2007/2008 Prof. Dr. Rainer Lütticke Inhalt der Vorlesung Grundlagen - Mengen, Relationen, Abbildungen/Funktionen - Datenstrukturen - Aussagenlogik Automatentheorie Formale

Mehr

Kapitel 4: Minimale spannende Bäume Gliederung der Vorlesung

Kapitel 4: Minimale spannende Bäume Gliederung der Vorlesung Kapitel : Minimale spannende Bäume Gliederung der Vorlesung. Grundbegriffe 2. Elementare Graphalgorithmen und Anwendungen. Kürzeste Wege. Minimale spannende Bäume. Färbungen und Cliquen. Traveling Salesman

Mehr

2.5.1 Das Basis-Flipflop

2.5.1 Das Basis-Flipflop 2.5 Die Flipflops 137 2.5.1 Das Basis-Flipflop Basis-Flipflops sind nicht taktgesteuerte FF. ie sollen die Funktionen etzen, Löschen und peichern aufweisen. 1 - etzeing. (et) - Löscheing. (eset) 2 etzen:

Mehr

Speicherung digitaler Signale

Speicherung digitaler Signale Speicherung digitaler Signale von Fabian K. Grundlagen Flipflops Bisher: Schaltungen ohne Speichermöglichkeit Jetzt: Speichermöglichkeit durch Flipflops Flipflops Grundlagen Flipflops Was sind Flipflops?

Mehr

Rechnerstrukturen Winter 2015 4. WICHTIGE SCHALTNETZE. (c) Peter Sturm, University of Trier 1

Rechnerstrukturen Winter 2015 4. WICHTIGE SCHALTNETZE. (c) Peter Sturm, University of Trier 1 4. WICHTIGE SCHALTNETZE (c) Peter Sturm, University of Trier 1 Wichtige Schaltnetze Häufig verwendete Grundfunktionen Umwandeln (Decoder) Verteilen (Multiplexer) und Zusammenfassen (Demultiplexer) Arithmetisch-

Mehr

t r Lineare Codierung von Binärbbäumen (Wörter über dem Alphabet {, }) Beispiel code( ) = code(, t l, t r ) = code(t l ) code(t r )

t r Lineare Codierung von Binärbbäumen (Wörter über dem Alphabet {, }) Beispiel code( ) = code(, t l, t r ) = code(t l ) code(t r ) Definition B : Menge der binären Bäume, rekursiv definiert durch die Regeln: ist ein binärer Baum sind t l, t r binäre Bäume, so ist auch t =, t l, t r ein binärer Baum nur das, was durch die beiden vorigen

Mehr

Das Briefträgerproblem

Das Briefträgerproblem Das Briefträgerproblem Paul Tabatabai 30. Dezember 2011 Inhaltsverzeichnis 1 Problemstellung und Modellierung 2 1.1 Problem................................ 2 1.2 Modellierung.............................

Mehr

3 Arithmetische Schaltungen

3 Arithmetische Schaltungen . Schaltungselemente Arithmetische Schaltungen. Schaltungselemente Logikgatter Treiber; gibt am Ausgang denselben Logikpegel aus, der auch am Eingang anliegt Inverter; gibt am Ausgang den Logikpegel des

Mehr

9 Flipflops (FF) Basis-FF. (Auffang-FF, Latch) praxis verstehen chancen erkennen zukunft gestalten 9-1

9 Flipflops (FF) Basis-FF. (Auffang-FF, Latch) praxis verstehen chancen erkennen zukunft gestalten 9-1 9 Flipflops (FF) Digitale chaltungen Unterteilung der Flipflops: Es gibt bistabile, monostabile und astabile Kippstufen. Bistabile FF s werden als Flipflops bezeichnet. FF s weisen zwei stabile Zustände

Mehr

Grundlagen der Digitaltechnik GD. Aufgaben und Musterlösungen

Grundlagen der Digitaltechnik GD. Aufgaben und Musterlösungen DIGITALTECHNIK GD KLAUSUR VOM 19. 3. 2014 AUFGABEN UND MUSTERLÖSUNGEN SEITE 1 VON 9 Name: FH Dortmund Matr.-Nr.: FB Informations- und Elektrotechnik Grundlagen der Digitaltechnik GD Klausur vom 19. 3.

Mehr

Computersysteme. 2. Grundlagen Digitaler Schaltungen 2.15 Fan-In und Fan-Out 2.16 Standard-Schaltnetze

Computersysteme. 2. Grundlagen Digitaler Schaltungen 2.15 Fan-In und Fan-Out 2.16 Standard-Schaltnetze Computersysteme 2. Grundlagen Digitaler Schaltungen 2.5 Fan-In und Fan-Out 2.6 Standard-Schaltnetze 2.5 Fan-In und Fan-Out: Fan-In: Die Anzahl der Eingänge in ein Gatter. Bestimmt die Anzahl der Transistoren

Mehr

Labor Grundlagen der Elektrotechnik

Labor Grundlagen der Elektrotechnik Gruppe: S4 Versuch I2-5 Hendrik Schwarz, Edgar Nanninga 19.10.2000 1/ 8 Digitale integrierte Schaltungen 1.0 Aufgaben zur Vorbereitung 1.1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 1 0 Funktionstabelle 1.2 Inverter SN7404 Pegel

Mehr

Digitaltechnik. 6 Speicherelemente. Revision 1.4

Digitaltechnik. 6 Speicherelemente. Revision 1.4 Digitaltechnik 6 Speicherelemente A Revision 1.4 Übersicht Adressen Read-Only Memory ROM Random Access Memory RAM Datenbusse Caches Speicher Memory ROM: read-only memory RAM: random-access memory (besser

Mehr

Wintersemester 2001/2002. Hardwarepraktikum. Versuch 4: Sequentielle Systeme 1. - Toralf Zemlin - Swen Steinmann - Sebastian Neubert

Wintersemester 2001/2002. Hardwarepraktikum. Versuch 4: Sequentielle Systeme 1. - Toralf Zemlin - Swen Steinmann - Sebastian Neubert Hardwarepraktikum Wintersemester 2001/2002 Versuch 4: Sequentielle Systeme 1 - Toralf Zemlin - Swen Steinmann - Sebastian Neubert Aufgabenstellung: 2.1. Untersuchen Sie theoretisch und praktisch die Wirkungsweise

Mehr

<[email protected]> Oliver Liebold. NAND (negierte Undverknüpfung) L L H L H H H L H H H L

<ruske.s@web.de> Oliver Liebold. NAND (negierte Undverknüpfung) L L H L H H H L H H H L Elektronische Grundlagen Versuch E7, Grundelemente der Digitaltechnik Praktikumsgruppe IngIF, 04. Juni 2003 Stefan Schumacher Sandra Ruske Oliver Liebold

Mehr

a) Wie viele ROM-Bausteine benötigen Sie für den Aufbau des 64x16 ROMs? c) Wie viele Bytes Daten können im 64x16 ROM insgesamt gespeichert werden?

a) Wie viele ROM-Bausteine benötigen Sie für den Aufbau des 64x16 ROMs? c) Wie viele Bytes Daten können im 64x16 ROM insgesamt gespeichert werden? VU Technische Grundlagen der Informatik Übung 4: Schaltwerke 83.579, 24W Übungsgruppen: Mo., 24.. Mi., 26..24 Aufgabe : ROM-Erweiterung Ein 64x6 ROM soll aus mehreren 32x4 ROMs (vgl. Abbildung rechts:

Mehr

Vorlesung Diskrete Strukturen Graphen: Wieviele Bäume?

Vorlesung Diskrete Strukturen Graphen: Wieviele Bäume? Vorlesung Diskrete Strukturen Graphen: Wieviele Bäume? Bernhard Ganter Institut für Algebra TU Dresden D-01062 Dresden [email protected] WS 2013/14 Isomorphie Zwei Graphen (V 1, E 1 ) und (V

Mehr

23. November Betweenness Centrality Closeness Centrality. H. Meyerhenke: Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse 108

23. November Betweenness Centrality Closeness Centrality. H. Meyerhenke: Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse 108 23. November 2011 Betweenness Centrality Closeness Centrality H. Meyerhenke: Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse 108 Betweenness Centrality Grundlegende Idee: Ein Knoten ist wichtig, wenn er auf

Mehr

Übung Algorithmen I

Übung Algorithmen I Übung Algorithmen I.6.5 Christoph Striecks [email protected] (Mit Folien von Julian Arz, Timo Bingmann und Sebastian Schlag.) Roadmap Hinweise zur Übungsklausur (Weitere) Traversierungen von Binärbäumen

Mehr

Prozessorarchitektur. Kapitel 1 - Wiederholung. M. Schölzel

Prozessorarchitektur. Kapitel 1 - Wiederholung. M. Schölzel Prozessorarchitektur Kapitel - Wiederholung M. Schölzel Wiederholung Kombinatorische Logik: Ausgaben hängen funktional von den Eingaben ab. x x 2 x 3 z z = f (x,,x n ) z 2 z m = f m (x,,x n ) Sequentielle

Mehr

Getaktete Schaltungen

Getaktete Schaltungen Getaktete Schaltung DST SS23 - Flipflops und getaktete Schaltung P. Fischer, TI, Uni Mannheim, Seite Sequtielle Logik Zum Speichern des Zustands eines Systems sind Speicherelemte notwdig Abhängig vom Zustand

Mehr

zugehöriger Text bei Oberschelp/Vossen: 2.1-2.3

zugehöriger Text bei Oberschelp/Vossen: 2.1-2.3 Spezielle Schaltnetze Übersicht in diesem Abschnitt: Vorstellung einiger wichtiger Bausteine vieler elektronischer Schaltungen, die sich aus mehreren Gattern zusammensetzen ("spezielle Schaltnetze") und

Mehr

Anhang zum Lehrbuch Digitaltechnik, Gehrke, Winzker, Urbanski, Woitowitz, Springer-Verlag, 2016.

Anhang zum Lehrbuch Digitaltechnik, Gehrke, Winzker, Urbanski, Woitowitz, Springer-Verlag, 2016. Schaltsymbole in der Digitaltechnik Anhang zum Lehrbuch Digitaltechnik, Gehrke, Winzker, Urbanski, Woitowitz, Springer-Verlag, 2016. In diesem Anhang erfolgt eine Zusammenfassung der wichtigsten Begriffe

Mehr

2.11 Kontextfreie Grammatiken und Parsebäume

2.11 Kontextfreie Grammatiken und Parsebäume 2.11 Kontextfreie Grammatiken und Parsebäume Beispiel: Beispiel (Teil 3): Beweis für L(G) L: Alle Strings aus L der Länge 0 und 2 sind auch in L(G). Als Induktionsannahme gehen wir davon aus, dass alle

Mehr

15 Optimales Kodieren

15 Optimales Kodieren 15 Optimales Kodieren Es soll ein optimaler Kodierer C(T ) entworfen werden, welcher eine Information (z.b. Text T ) mit möglichst geringer Bitanzahl eindeutig überträgt. Die Anforderungen an den optimalen

Mehr

Serielle Kommunikation mit dem Arduino. Teil 1: Das Serial Peripheral Interface (SPI)

Serielle Kommunikation mit dem Arduino. Teil 1: Das Serial Peripheral Interface (SPI) Serielle Kommunikation mit dem Arduino Teil 1: Das Serial Peripheral Interface (SPI) Axel Attraktor e.v. 4. Juni 2012 Axel (Attraktor e.v.) 5. Arduino-Stammtisch 4. Juni 2012 1 / 25 Serielle Kommunikation

Mehr

2 i. i=0. und beweisen Sie mittels eines geeigneten Verfahrens die Korrektheit der geschlossenen Form.

2 i. i=0. und beweisen Sie mittels eines geeigneten Verfahrens die Korrektheit der geschlossenen Form. für Informatik Prof. aa Dr. Ir. Joost-Pieter Katoen Christian Dehnert, Friedrich Gretz, Benjamin Kaminski, Thomas Ströder Tutoraufgabe (Vollständige Induktion): Finden Sie eine geschlossene Form für die

Mehr

SMP Übung 2 1. Aufgabe

SMP Übung 2 1. Aufgabe SMP Übung 2 1. Aufgabe a) Kilo: K = 2 10 = 1.024 Mega: M = 2 20 = 1.048.576 Giga: G = 2 30 = 1.073.741.824 Tera: T = 2 40 = 1.099.511.627.776 b) Der Prozessor hat 30 Adressleitungen A[31..2], mit denen

Mehr

Binäre Suchbäume. Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps

Binäre Suchbäume. Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps Binäre Suchbäume Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps Mengen n Ziel: Aufrechterhalten einer Menge (hier: ganzer Zahlen) unter folgenden Operationen: Mengen n Ziel: Aufrechterhalten einer

Mehr

Wiederholung zu Flüssen

Wiederholung zu Flüssen Universität Konstanz Methoden der Netzwerkanalyse Fachbereich Informatik & Informationswissenschaft SS 2008 Prof. Dr. Ulrik Brandes / Melanie Badent Wiederholung zu Flüssen Wir untersuchen Flüsse in Netzwerken:

Mehr

Suchen und Sortieren Sortieren. Heaps

Suchen und Sortieren Sortieren. Heaps Suchen und Heaps (Folie 245, Seite 63 im Skript) 3 7 21 10 17 31 49 28 14 35 24 42 38 Definition Ein Heap ist ein Binärbaum, der die Heapeigenschaft hat (Kinder sind größer als der Vater), bis auf die

Mehr

Schaltwerke Schaltwerk

Schaltwerke Schaltwerk Schaltwerke Bisher habe wir uns nur mit Schaltnetzen befasst, also Schaltungen aus Gattern, die die Ausgaben als eine Funktion der Eingaben unmittelbar (durch Schaltvorgänge) berechnen. Diese Schaltnetze

Mehr

Grundlagen der Informationverarbeitung

Grundlagen der Informationverarbeitung Grundlagen der Informationverarbeitung Information wird im Computer binär repräsentiert. Die binär dargestellten Daten sollen im Computer verarbeitet werden, d.h. es müssen Rechnerschaltungen existieren,

Mehr

Halbleiterspeicher. Halbleiterspeicher. 30.09.2008 Michael Kuhfahl 1

Halbleiterspeicher. Halbleiterspeicher. 30.09.2008 Michael Kuhfahl 1 Halbleiterspeicher 30.09.2008 Michael Kuhfahl 1 Gliederung I. FF als Speicher (1 Bit) II. Register als Speicher (n Bit) III. Anordnung der Speicherzellen IV. SRAM V. DRAM VI. ROM VII. PROM VIII. EPROM

Mehr

Tietze, Schenk: Halbleiterschaltungstechnik (Kap. 10) Keller / Paul: Hardwaredesign (Kap. 5) L. Borucki: Digitaltechnik (Kap.

Tietze, Schenk: Halbleiterschaltungstechnik (Kap. 10) Keller / Paul: Hardwaredesign (Kap. 5) L. Borucki: Digitaltechnik (Kap. 6 Versuch Nr. 5 6.1 Anmerkungen zum Versuch Nr. 5 In den bisherigen Versuchen haben Sie sich mit kombinatorischen Schaltkreisen beschäftigt, in denen die Ausgänge bisher nicht auf die Eingänge zurückgeführt

Mehr

3.1 Konstruktion von minimalen Spannbäumen Es gibt zwei Prinzipien für die Konstruktion von minimalen Spannbäumen (Tarjan): blaue Regel rote Regel

3.1 Konstruktion von minimalen Spannbäumen Es gibt zwei Prinzipien für die Konstruktion von minimalen Spannbäumen (Tarjan): blaue Regel rote Regel 3.1 Konstruktion von minimalen Spannbäumen Es gibt zwei Prinzipien für die Konstruktion von minimalen Spannbäumen (Tarjan): blaue Regel rote Regel EADS 3.1 Konstruktion von minimalen Spannbäumen 16/36

Mehr

6.0 Speicherelemente, Flip-Flops, sequentielle Schaltungen

6.0 Speicherelemente, Flip-Flops, sequentielle Schaltungen 6.0 Speicherelemente, Flip-Flops, sequentielle Schaltungen Ziele dieses Kapitels sind: Lernen wie digitale Speicherelemente aus elementaren Logikgattern aufgebaut werden Unterschiede zwischen asynchronen

Mehr

Felix Brandt, Jan Johannsen. Vorlesung im Wintersemester 2008/09

Felix Brandt, Jan Johannsen. Vorlesung im Wintersemester 2008/09 Felix Brandt, Jan Johannsen Vorlesung im Wintersemester 2008/09 Übersicht Übersicht Definition Ein Matching in G = (V, E) ist eine Menge M E mit e 1 e 2 = für e 1, e 2 M, e 1 e 2 Ein Matching M ist perfekt,

Mehr

13. Binäre Suchbäume

13. Binäre Suchbäume 1. Binäre Suchbäume Binäre Suchbäume realiesieren Wörterbücher. Sie unterstützen die Operationen 1. Einfügen (Insert) 2. Entfernen (Delete). Suchen (Search) 4. Maximum/Minimum-Suche 5. Vorgänger (Predecessor),

Mehr

Einführung in die technische Informatik

Einführung in die technische Informatik Einführung in die technische Informatik Christopher Kruegel [email protected] http://www.auto.tuwien.ac.at/~chris VHDL VHDL Akronym für Very High-Speed Integrated Circuit Hardware Description Language

Mehr

Literatur. Dominating Set (DS) Dominating Sets in Sensornetzen. Problem Minimum Dominating Set (MDS)

Literatur. Dominating Set (DS) Dominating Sets in Sensornetzen. Problem Minimum Dominating Set (MDS) Dominating Set 59 Literatur Dominating Set Grundlagen 60 Dominating Set (DS) M. V. Marathe, H. Breu, H.B. Hunt III, S. S. Ravi, and D. J. Rosenkrantz: Simple Heuristics for Unit Disk Graphs. Networks 25,

Mehr

Prozess-rechner. auch im Büro. Automation und Prozessrechentechnik. Prozessrechner. Sommersemester 2011. Prozess I/O. zu und von anderen Rechnern

Prozess-rechner. auch im Büro. Automation und Prozessrechentechnik. Prozessrechner. Sommersemester 2011. Prozess I/O. zu und von anderen Rechnern Automation und Prozessrechentechnik Sommersemester 20 Prozess I/O Prozessrechner Selbstüberwachung zu und von anderen Rechnern Prozessrechner speziell Prozessrechner auch im Büro D A D A binäre I/O (Kontakte,

Mehr

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen

Klausur Algorithmen und Datenstrukturen Technische Universität Braunschweig Sommersemester 2013 IBR - Abteilung Algorithmik Prof. Dr. Sándor Fekete Dr. Christiane Schmidt Stephan Friedrichs Klausur Algorithmen und Datenstrukturen 22.08.2013

Mehr

Graphentheorie. Eulersche Graphen. Eulersche Graphen. Eulersche Graphen. Rainer Schrader. 14. November Gliederung.

Graphentheorie. Eulersche Graphen. Eulersche Graphen. Eulersche Graphen. Rainer Schrader. 14. November Gliederung. Graphentheorie Rainer Schrader Zentrum für Angewandte Informatik Köln 14. November 2007 1 / 22 2 / 22 Gliederung eulersche und semi-eulersche Graphen Charakterisierung eulerscher Graphen Berechnung eines

Mehr

TINA. Teach-In Applikationssoftware. LinMot. Tel: +41 1 445 2282 Fax; +41 1 445 2281 Email: [email protected] Internet: www.linmot.

TINA. Teach-In Applikationssoftware. LinMot. Tel: +41 1 445 2282 Fax; +41 1 445 2281 Email: office@linmot.com Internet: www.linmot. TINA Teach-In Applikationssoftware Technoparkstrasse 1 CH-8005 Zürich Tel: +41 1 445 2282 Fax; +41 1 445 2281 Email: [email protected] Internet: www.linmot.com Inhaltsverzeichnis 1. Systembeschreibung...

Mehr

Referat zum Thema Huffman-Codes

Referat zum Thema Huffman-Codes Referat zum Thema Huffman-Codes Darko Ostricki Yüksel Kahraman 05.02.2004 1 Huffman-Codes Huffman-Codes ( David A. Huffman, 1951) sind Präfix-Codes und das beste - optimale - Verfahren für die Codierung

Mehr

Lernziele: Ausgleichstechniken für binäre Bäume verstehen und einsetzen können.

Lernziele: Ausgleichstechniken für binäre Bäume verstehen und einsetzen können. 6. Bäume Lernziele 6. Bäume Lernziele: Definition und Eigenschaften binärer Bäume kennen, Traversierungsalgorithmen für binäre Bäume implementieren können, die Bedeutung von Suchbäumen für die effiziente

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen in der Bioinformatik Viertes Übungsblatt WS 05/06 Musterlösung

Algorithmen und Datenstrukturen in der Bioinformatik Viertes Übungsblatt WS 05/06 Musterlösung Konstantin Clemens Johanna Ploog Freie Universität Berlin Institut für Mathematik II Arbeitsgruppe für Mathematik in den Lebenswissenschaften Algorithmen und Datenstrukturen in der Bioinformatik Viertes

Mehr

Integrierte Schaltungen

Integrierte Schaltungen Klausur Integrierte Schaltungen 01.07.2014 Hinweise: Beantwortung der Fragen bitte nur auf den Aufgabenbättern! (inkl. Rückseite) Nur vom Assistenten angeheftete und abgezeichnete Zusatzblätter werden

Mehr

GTI ÜBUNG 10 FLIPFLOPS UND AUTOMATEN

GTI ÜBUNG 10 FLIPFLOPS UND AUTOMATEN GTI ÜBUNG FLIPFLOPS UND AUTOMATEN Aufgabe Flipflps 2 Beschreibung In dieser Aufgabe sllen die Eigenschaften ausgesuchter Flipflpschaltungen untersucht werden. Die Verzögerungszeit eines jeden Lgikgatters

Mehr

Versuch 3: Sequenzielle Logik

Versuch 3: Sequenzielle Logik Versuch 3: Sequenzielle Logik Versuchsvorbereitung 1. (2 Punkte) Unterschied zwischen Flipflop und Latch: Ein Latch ist transparent für einen bestimmten Zustand des Taktsignals: Jeder Datensignalwechsel

Mehr

8 Diskrete Optimierung

8 Diskrete Optimierung 8 Diskrete Optimierung Definition 8.1. Ein Graph G ist ein Paar (V (G), E(G)) besteh aus einer lichen Menge V (G) von Knoten (oder Ecken) und einer Menge E(G) ( ) V (G) 2 von Kanten. Die Ordnung n(g) von

Mehr

4 Greedy-Algorithmen (gierige Algorithmen)

4 Greedy-Algorithmen (gierige Algorithmen) Greedy-Algorithmen (gierige Algorithmen) Greedy-Algorithmen werden oft für die exakte oder approximative Lösung von Optimierungsproblemen verwendet. Typischerweise konstruiert ein Greedy-Algorithmus eine

Mehr

3.1.1 Die Variante T1 und ein Entscheidungsverfahren für die Aussagenlogik

3.1.1 Die Variante T1 und ein Entscheidungsverfahren für die Aussagenlogik Deduktionssysteme der Aussagenlogik, Kap. 3: Tableaukalküle 38 3 Tableaukalküle 3.1 Klassische Aussagenlogik 3.1.1 Die Variante T1 und ein Entscheidungsverfahren für die Aussagenlogik Ein zweites Entscheidungsverfahren

Mehr

Übungen zu Architektur Eingebetteter Systeme. Teil 1: Grundlagen. Blatt 5 1.1: VHDL 28./29.05.2009

Übungen zu Architektur Eingebetteter Systeme. Teil 1: Grundlagen. Blatt 5 1.1: VHDL 28./29.05.2009 Übungen zu Architektur Eingebetteter Systeme Blatt 5 28./29.05.2009 Teil 1: Grundlagen 1.1: VHDL Bei der Erstellung Ihres Softcore-Prozessors mit Hilfe des SOPC Builder hatten Sie bereits erste Erfahrungen

Mehr

Theoretische Informatik SS 03 Übung 3

Theoretische Informatik SS 03 Übung 3 Theoretische Informatik SS 03 Übung 3 Aufgabe 1 a) Sind die folgenden Funktionen f : partiell oder total: f(x, y) = x + y f(x, y) = x y f(x, y) = x y f(x, y) = x DIV y? Hierbei ist x DIV y = x y der ganzzahlige

Mehr

Dank. 1 Ableitungsbäume. 2 Umformung von Grammatiken. 3 Normalformen. 4 Pumping-Lemma für kontextfreie Sprachen. 5 Pushdown-Automaten (PDAs)

Dank. 1 Ableitungsbäume. 2 Umformung von Grammatiken. 3 Normalformen. 4 Pumping-Lemma für kontextfreie Sprachen. 5 Pushdown-Automaten (PDAs) ank Vorlesung Grundlagen der Theoretischen Informatik / Einführung in die Theoretische Informatik I Bernhard Beckert iese Vorlesungsmaterialien basieren ganz wesentlich auf den Folien zu den Vorlesungen

Mehr