모양 2-variable 에서 확장하여 이번엔 3-variable Karnaugh map을 살펴보자. 아래쪽으로 길쭉한 형태인데, 이번엔 A, B 두개가 아니라 A, BC로 표현되어 있기 때문이다. (AB, C라면 가로로 길쭉한 모양이 될 것이다. 어느쪽으로 긴지 짧은지는 큰 상관이 없다.) BC로 표현되면서 0, 1이 아닌 00, 01, 11, 10이 각 행별로 쓰여져 있다. 각 행은 BC가 00, 01, 11, 10에 해당하는 숫자가 된다. 그림에서도 볼 수 있듯이 ABC = 001을 가리키고 있는 화살표를 살펴보면 BC = 01, A = 0 임을 볼 수 있다. 이러한 방식으로 truth table의 각 숫자들이 배치된다. 주의할 점은 00, 01, 11, 10이라는 숫자의 배치가 서로 뒤섞여서는 안..

유용성 지금까지의 simplification 방법은 물론 유용하긴 하지만 일반적으로 적용하기 어려운 것이 사실이다. 좀 더 간단하게 simplify하기 위한 방법 중 하나가 Karnaugh map이다. Variable이 2~5개 정도인 expression이나 equation에 대해서 상당히 유용한 방법이다. 해야할 일은 Karnaugh map을 만들고, 'looping' 과정을 통해서 minimum solution을 얻는 것이다. 그 과정이 몇 줄에 걸쳐서 식을 쓰는 것에 비해 비교적 간단하기 때문에 자주 사용되며, Boolean algebra를 이용해 얻은 식이 minimum solution인지 확인하는데 쓰이기도 한다. 모양 위 그림은 2개의 variable에 대해 Karnaugh map의 틀을 그려..

예제 누군가가 어딘가에 전화를 걸어 그 통화시간을 체크했다고 하자. 1/3의 확률로 잘못된 번호를 누르거나 상대방이 통화중이다. 이 때는 통화시간을 0분으로 친다. 그렇지 않으면 2/3 확률로 통화시간이 0~3분 사이에 일정하게 분포해 있다고 하자. Y를 통화시간이라고 했을때, 이 random variable Y에 대해서 CDF, PDF, expected value를 구하라. Event A를 전화 연결이 성공한 것이라고 했을 때, Y의 범위는 0~3 사이가 되므로, law of total probability를 이용해 다음과 같이 CDF를 쓸 수 있다. 만약 event A^c, 그러니까 전화를 받지 않는 event가 발생했다면, Y = 0 이 되므로, 0 ≤ y ≤ 3 에 대해, P[Y ≤ y|A^c] ..

필요성 지금까지는 discrete RV와 continuous RV를 따로 떼어서 설명했다. Discrete RV는 PMF, continuous RV는 PDF라는 함수를 이용해 probability model을 나타냈다. 이러한 함수는 매우 중요한데, probability model의 특징을 나타내는 값들 (expected value, variance 등)을 구하는 계산을 편리하게 하기 때문이다. PMF는 덧셈, PDF는 integral을 사용하고 있다. 만약 우리가 이러한 두 가지 종류의 RV가 섞인 형태, 즉 mixed RV에 대해 이야기 하려면 여기서 설명하고자 하는 delta function이나 step function에 대해 알아야할 필요 있다. 이러한 함수들을 통해 discrete RV와 con..

Uniform Random Variable 위와 같은 PDF를 가진 continuous RV를 uniform (a, b) RV 라고한다. 이전의 원판위에서 포인터 돌리기 예제를 일반화 한 것이라고 볼 수 있다. 일반적으로 a, b는 어떤 constant이므로, 1/(b-a) 역시 constant값이 된다. 따라서 CDF의 그래프는 일정한 기울기를 갖게된다. 이전의 continuous RV의 정리를 이용해서 다음의 정리를 얻을 수 있다. 한편 continuous RV와 discrete RV관계는 직접적인 관계를 갖는 것들이 꽤 많다. X를 uniform (a, b) RV라고 하고, K를 다음과 같다고 하자. 여기서 나타난 X 양옆의 기호는 이전에 설명했던 ceil (올림)이다. 이 때의 X는 discret..

Using Full Adder Subtraction은 이전에도 end-around carry를 말하면서 언급되었듯이 full adder를 이용해서도 구현이 가능하다. 1's complement를 사용할 것인가 2's complement를 사용할 것인가가 중요한 문제가 되며, 둘 중 어찌되었든 A - B 를 계산하려면 B의 complement를 A에 더하면 된다. 위 그림은 2's complement를 이용한 것이다. 단지 NOT gate만 달아줬을 뿐인데 왜 2's complement가 될까 라는 의문이 든다면 맨 오른쪽 full adder cell의 carry in이 1이라는 것을 보면 이해가 될 것이다. 이 carry in 을 통해서 1's complement가 아닌 2's complement가 된다..