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数字硬件系统Digital Hardware System 相比之下，软件是可由硬件存储和运行的指令集。硬件之所以被称为硬件，是因为它在变化方面是 “硬 “或僵化的，而软件是 “软 “的，因为它容易改变。硬件通常由软件指挥，执行任何命令或指令。硬件和软件的组合构成了一个可用的计算系统，尽管其他系统只存在硬件。
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CS代写|数字硬件系统代写Digital Hardware System代考|Implementing Gates with Switches
Elementary building blocks implementing the Boolean operations AND, OR, NOT or SEL from which all Boolean functions can in turn be constructed (see section 1.3.1) are realized quite easily by electronic means. A simple solution that was actually applied in the early days of computing is the use of electrically controlled, mechanical switches. The single basic component is the controlled switch with a control input $\mathrm{G}$, a coil connected between $\mathrm{G}$ and a ground reference $\mathrm{C}$, and the poles $\mathrm{S}, \mathrm{B}, \mathrm{M}$ of the mechanical switch (Figure 2.1). If a sufficiently high voltage is applied to $\mathrm{G}$ w. r. t. $\mathrm{C}$, the magnetic force of the coil breaks the connection from $\mathrm{S}$ to $\mathrm{B}$ and makes the one from $\mathrm{S}$ to $\mathrm{M}$, and hence performs a selection between the voltage levels applied to $\mathrm{B}$ and $\mathrm{M}$, depending on the control input. An interval of voltage levels that cause the switch to be actuated is used to present the Boolean 1 while the voltages near zero represent the 0 , all voltages being referenced to $\mathrm{C}$. This SEL building block fulfills the requirement that the input and output signals be compatible. It can thus be composed with others. The high voltage level can be selected from a power supply (denoted ‘ $+$ ‘ in Figure 2.1). To output a zero voltage to another coil, the corresponding select switch input can be left open, as the unconnected coil will assume the zero level by itself. Thus, the switch can be simplified to a break or a make switch actuated by the field of the coil. A break switch connected to ‘ $+$ ‘ realizes the NOT operation.
The parallel and serial compositions of make switches shown in Figure $2.1$ implement the OR and AND functions. In the serial composition the switches controlled by $\mathrm{X}$ and $\mathrm{Y}$ must both close to output the ‘ $+$ ‘ level. The parallel and serial compositions generalize to networks of switches with two dedicated nodes. The network is in the state $f\left(a_1, \ldots, a_n\right)$ depending on the state $\mathrm{a}{\mathrm{i}}$ of the switches it is composed of, the possible states being 1 ( ‘closed’) and 0 (‘open’). If a second network of switches is in the state $\mathrm{g}\left(\mathrm{b}_1, \ldots, \mathrm{b}{\mathrm{m}}\right)$, then their serial and parallel compositions are switch networks with two dedicated nodes with the state functions $\operatorname{AND}\left(f\left(a_1, \ldots, a_n\right), g\left(b_1, \ldots, b_m\right)\right)$ and OR( $\left.f\left(a_1, \ldots, a_n\right), g\left(b_1, \ldots, b_m\right)\right)$.
Unfortunately electromechanical switches are slow, consume much space and power and suffer from a limited lifetime. Modern electronic computers use networks of transistors instead which behave like electronic switches and are used in a similar fashion to the electromechanical switches, but are cheap and fast solid state devices with a low power consumption and almost unlimited life that, moreover, have microscopic dimensions and can be integrated in their thousands into silicon chips. For an overview of the various classes of transistors and circuits implementing the gate functions, we refer to [2] and concentrate on the NMOS technology and on the most important and elegant one, the CMOS technology invented as long ago as 1963.
CS代写|数字硬件系统代写Digital Hardware System代考|Combined and Universal Functions
A Boolean function on $\mathrm{B}^{\mathrm{n}+\mathrm{k}}$ can be considered as performing a set of $2^{\mathrm{k}}$ alternative functions on $\mathrm{B}^{\mathrm{n}}$ by using the upper $\mathrm{k}$ bits as a control code and only the lower $\mathrm{n}$ bits for data (the distinction between data and control input is somewhat arbitrary). Also, any given set of $2^{\mathrm{k}}$ functions on $\mathrm{B}^{\mathrm{n}}$ can be combined into a single function on $\mathrm{B}^{\mathrm{n}+\mathrm{k}}$ by selecting from the results of the individual functions depending on the code in the upper k bits. This technique was proposed in section 1.2.2 as an implementation for algorithms with branches. The selection code is then obtained from the evaluation of a condition on the input data.
As the number of functions $\mathrm{B}^{\mathrm{n}}>\mathrm{B}$ is finite (namely, $=2^{\mathrm{k}}$ with $\mathrm{k}=2^{\mathrm{n}}$ ), it is even possible to define a ‘universal’ function on $\mathrm{B}^{\mathrm{n}+\mathrm{k}}$ that combines all functions on $\mathrm{B}^{\mathrm{n}}$. This is realized by the k:1 selector (or ‘multiplexer’) function constructed from k-1 SEL building blocks (Figure 1.5) with the inputs constants (the entries of the function table) being considered as variable control inputs. The k-bit control code for selecting a particular function on $\mathrm{B}^{\mathrm{n}}$ is thus the sequence of entries to the function table, and the n-bit input simply selects the right entry of this lookup table. Despite its complexity, the universal function is an important building block. It is incorporated into memories where the k control bits are buried storage elements, e.g.,fixed-position switches to the 0 or 1 levels for a read-only memory, and the $n$ ‘data’ inputs constitute an address code for the buried input to be selected. As many Boolean functions are very complex anyhow, they are realized by means of memories without attempting to derive an optimized circuit. Memory structures are very regular and can be densely integrated, and, being applicable to all kinds of functions, can be used and produced in high volume (low cost).
As pointed out in section 1.2.2, it is more attractive not to realize the combination of two functions $f_1$ and $f_2$ on $B^n$ using the select operation:
$$
f(x, c)=\operatorname{SEL}\left(f_1(x), f_2(x), c\right)
$$
but to only compute the result that is actually selected. This amounts to looking for a less complex algorithm for the function defined by equation (8), maybe using a common subcircuit in the algorithms for $f_1$ and $f_2$ in both selections or by performing a minimization of the DNF for $\mathrm{f}$. If $\mathrm{c}$ is a function of $\mathrm{x}$, then one can look for a simple algorithm for the combined function:
$$
\mathrm{g}(\mathrm{x})=\operatorname{SEL}\left(\mathrm{f}_1(\mathrm{x}), \mathrm{f}_2(\mathrm{x}), \mathrm{c}(\mathrm{x})\right)
$$
数字硬件系统代写
CS代写|数字硬件系统代写DIGITAL HARDWARE SYSTEM代考|IMPLEMENTING GATES WITH SWITCHES
实现布尔运算 AND、OR、NOT 或 SEL 的基本构建块，从中可以依次构造所有布尔函数 seesection1.3.1通过电子方式很容易实现。计算早期实际应 用的一个简单解决方案是使用电控机械开关。单个基本组件是带有控制输入的受控开关 $\mathrm{G}$ ，线圈之间连接 $\mathrm{G}$ 和地面参考 $\mathrm{C}$, 和极点 $\mathrm{S}, \mathrm{B}, \mathrm{M}$ 机械开关 Figure 2.1. 如果施加足够高的电压GwrtC，线圈的磁力断开连接 $\mathrm{S}$ 到 $\mathrm{B}$ 并从 $\mathrm{S}$ 到 $\mathrm{M}$ ，因此执行施加到的电压电平之间的选择 $\mathrm{B}$ 和 $\mathrm{M}$ ，取决于控制输 入。导致开关启动的电压电平区间用于呈现布尔值 1 而接近零的电压表示 0 ，所有电压均参考C. 此 SEL 构建块满足输入和输出信号兼容的要求。 因此它可以与其他人组成。高电压等级可选电源denoted $\$+\$ ‘ i n F i g u r e 2.1$. 要将零电压输出到另一个线圈，相应的选择开关输入可以保持打开 状态，因为末连接的线圈将自行呈现零电平。因此，开关可以简化为由线圈的场致动的断开或闭合开关。连接到 ‘ 的断路开关+’ 实现 NOT 操作。
开关的并联和串联组成如图所示 $2.1$ 实现 $O R$ 和 AND 函数。在串行组合中，开关由 X和 $\mathrm{Y}$ 必须同时关闭才能输出 ‘+’ 等级。并行和串行组合推广到具 有两个专用节点的交换机网络。网络处于状态 $f\left(a_1, \ldots, a_n\right)$ 取决于状态ai它由哪些开关组成，可能的状态是 $1^{\prime}$ closed’和 $0^{\prime}$ open’. 如果第二个交 换机网络处于状态 $g\left(b_1, \ldots, b m\right)$ ，那么它们的串行和并行组合是具有两个具有状态函数的专用节点的开关网络
遗憾的是，机电开关速度懵、占用空间大、耗电大且使用寿命有限。现代电子计算机使用晶体管网络代替，它们的行为类似于电子开关，并且以 与机电开关类似的方式使用，但它们是便宜且快速的固态设备，具有低功耗和几乎无限的寿命，而且具有微观尺寸和可以将数干个集成到硅芯片 中。有关实现门功能的各类晶体管和电路的概述，请参阅
并专注于 NMOS 技术以及最重要和最优雅的技术，即早在 1963 年就发明的 CMOS 技术。
CS代写|数字硬件系统代写DIGITAL HARDWARE SYSTEM代考|COMBINED AND UNIVERSAL FUNCTIONS
一个布尔函数 $\mathrm{B}^{\mathrm{n}+\mathrm{k}}$ 可以被认为是执行一组 $2^{\mathrm{k}}$ 上的替代功能 $\mathrm{B}^{\mathrm{n}}$ 通过使用上 $\mathrm{k}$ 位作为控制代码，只有较低的 $\mathrm{n}$ 数据位 thedistinctionbetweendataandcontrolinputissomewhatarbitrary. 此外，任何给定的集合 $2^{\mathrm{k}}$ 作用于 $\mathrm{B}^{\mathrm{n}}$ 可以组合成一个单一的功能 $\mathrm{B}^{\mathrm{n}+\mathrm{k}}$ 通 过根据高 $\mathrm{k}$ 位中的代码从各个函数的结果中进行选择。该技术在 1.2.2 节中作为分支算法的实现被提出。然后从对输入数据的条件的评估中获得选 择代码。
随着功能的数量 $\mathrm{B}^{\mathrm{n}}>\mathrm{B}$ 是有限的namely, $\$=2^{\mathrm{k}} \$ w i t h \$ \mathrm{k}=2^{\mathrm{n}} \$$ ，甚至可以定义一个 “通用”函数 $\mathrm{B}^{\mathrm{n}+\mathrm{k}}$ 结合了所有功能 $\mathrm{B}^{\mathrm{n}}$. 这是通过 $\mathrm{k}: 1$ 选择器 实现的or’multiplexer’ 由 $k-1$ 个 SEL 构建块构建的函数Figure1.5与输入常数 theentriesofthefunctiontable被视为可变控制输入。用于选择 特定功能的 $k$ 位控制代码 $\mathrm{B}^{\mathrm{n}}$ 因此是函数表的条目序列， $\mathrm{n}$ 位输入只是选择该查找表的正确条目。尽管它很复杂，但通用功能是一个重要的组成部 分。它被合并到存储器中，其中 $\mathrm{k}$ 个控制位被埋藏在存储元件中，例如，固定位置开关到 0 或 1 电平用于只读存储器，并且 $n$ “数据”输入构成要选 择的掩埋输入的地址代码。由于许多布尔函数无论如何都非常复杂，因此它们是通过存储器实现的，而没有试图推导出优化电路。内存结构非常 规则，可以密集集成，适用于各种功能，可以大批量使用和生产lowcost. 正如 1.2.2 节所指出的，不实现两个功能的组合更具吸引力 $f_1$ 和 $f_2$ 在 $B^n$ 使用选择操作:
$$
f(x, c)=\operatorname{SEL}\left(f_1(x), f_2(x), c\right)
$$
但只计算实际选择的结果。这相当于为等式定义的函数寻找一个不太复杂的算法 8 ，也许在算法中使用一个公共子电路 $f_1$ 和 $f_2$ 在两个选择中或通过 执行 DNF 的最小化f. 如果c是一个函数 $\mathrm{x}$, 然后可以为组合函数寻找一种简单的算法:
$$
\mathrm{g}(\mathrm{x})=\operatorname{SEL}\left(\mathrm{f}_1(\mathrm{x}), \mathrm{f}_2(\mathrm{x}), \mathrm{c}(\mathrm{x})\right)
$$
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。