4-Variable Boolean Functions Representations Classification in the Form of Nonlinearity Minimal Degree Separating Surfaces

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

In this paper, a classification study was carried out on the construction of 4-variable Boolean functions representations classification in the form of nonlinearity minimal degree separating surfaces. To construct these surfaces was used an adaptive ellipsoid algorithm based on the Khachiyan algorithm for solving systems of linear inequalities with integer coefficients. To define Boolean functions, we used its graphical representation on the projection of a four-dimensional cube. The classification study carried out was not limited only to the search for a separating surface of the minimum degree of nonlinearity. Additionally, the task was set to find the surface with the smallest number of non-zero nonlinear terms in accordance with a given lexicographic order. Based on the results of the study, a catalog of separating surfaces of the nonlinearity minimum degree with the smallest number of nonlinear terms for Boolean functions of 4 variables is constructed, and it is also determined that 15 classes of geometric equivalence functions have a minimum degree of nonlinearity of 1, 166 - degree 2, 40 - degree 3, and 1 function degree 4.

About the authors

Igor I. Lapikov

MIREA - Russian Technological University

Email: lapikov.i.i@yandex.ru
Cand. Sci. (Eng.); аssociate professor at the Cybersecurity and Digital Technologies Institute of the Russian Technological Moscow, Russian Federation

Vladimir G. Nikonov

Russian Academy of Natural Sciences

Email: nikonovu@yandex.ru
Dr. Sci. (Eng.), Professor, Member at the Presidium of the Russian Academy of Natural Sciences Moscow, Russian Federation

Kristina V. Kasyanenko

S.M.Kirov Military Medical Academy

Email: dr.snegur@gmail.com
lecturer Saint-Petersburg, Russian Federation

References

  1. Balakin G.V., Nikonov V.G. Methods of reducing Boolean equations to systems of threshold relations. Review of the appl. Industrial. Math. 1994. Vol. 1. No. 3. Pp. 389-401. (In Rus.)
  2. Ivanescu P.L., Rudeanu S. Boolean methods in operator research and related areas. Berlin; Heidelberg; New York: Springer Verlag, 1968. 331 p.
  3. Khachiyan L.G. Polynomial algorithms in linear programming. ZHVMIMF. 1980. Vol. 20. No. 1. Pp. 51-68. (In Rus.)
  4. Lapikov I.I. On the possibility of constructing a spatial decomposition algorithm based on geometric parallelization of an adaptive ellipsoid algorithm. Computational Nanotechnology. 2018. No. 1. Pp. 140-145. (In Rus.)
  5. Harisson M.A. Introduction to switching and automata theory. NY: McGraw-Hill, 1964. 499 p.
  6. Ninomiya I. A study of the structures of Boolean functions and its application to the synthesis of switching circuits // Mem. Faculty Engineering, Nagoya Univ. 1961. Vol. 13. No. 2. Pp. 149-363.
  7. Nikonov V.G. Classification of minimal basic representations of all Boolean functions from four variables. Review of the Appl. Industrial. Math. 1994. Vol. 1. No. 3. Pp. 458-545. (In Rus.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».