Resumen

En el cálculo estocástico convencional, todos los flujos de entrada son secuencias Bernoulli (BS), lo que puede dar lugar a un gran error aleatorio. Para reducir el error aleatorio y mejorar la precisión computacional, se han descrito otras secuencias como alternativas a las BS. Sin embargo, estas secuencias sólo se aplican a los circuitos estocásticos específicos, tienen dificultades en la generación de hardware, o tienen restricciones de longitud. Por ello, deben considerarse nuevas secuencias sin estas desventajas. Este trabajo propone el método de análisis de errores aleatorios para el cálculo estocástico basado en la secuencia de autocorrelación (AS), que es más general que el convencional basado en la BS. Los resultados del análisis muestran que podemos utilizar las AS adecuadas como secuencias de entrada de los circuitos estocásticos para reducir el error aleatorio. Basándonos en esta conclusión, proponemos el esquema de reducción de errores aleatorios basado en la secuencia de autocorrelación concentrada máxima (MCAS) y la BS, ambas AS. MCAS y BS son aplicables a cualquier circuito estocástico combinacional, se generan fácilmente por hardware, y no tienen restricciones de longitud, lo que evita las desventajas de las secuencias en el trabajo anterior. Además, aplicamos el esquema de reducción de errores aleatorios propuesto en varios circuitos estocásticos típicos como casos de estudio. Los resultados de la simulación confirman la eficacia del esquema propuesto.

• Materias:Álgebra Análisis Matemático Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Algebra Mathematical Analysis Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:Cálculo estocástico convencional; flujos de entrada; secuencias Bernoulli (BS); error aleatorio; precisión computacional; alternativas a las BS; generación de hardware; restricciones de longitud; método de análisis de errores aleatorios; secuencia de autocorrelación (AS); resultados del análisis; AS adecuadas; circuitos estocásticos; esquema de reducción de errores aleatorios; secuencia de autocorrelación concentrada máxima (MCAS); circuito estocástico combinacional; resultados de la simulación; eficacia del esquema propuesto.
• Keywords:Conventional stochastic computation; input streams; Bernoulli sequences (BSs); random error; computational accuracy; alternatives to BSs; hardware generation; length constraints; random error analysis method; autocorrelation sequence (AS); analysis results; proper ASs; stochastic circuits; random error reduction scheme; maximal concentrated autocorrelation sequence (MCAS); combinational stochastic circuit; simulation results; effectiveness of the proposed scheme.