Nilalaman
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Karnaugh Mapping (K-Mapping)?
- Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Karnaugh Mapping (K-Mapping)
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Karnaugh Mapping (K-Mapping)?
Ang Karnaugh mapping (K-mapping) ay ang proseso ng pagbuo ng isang nakalarawan na mapa na ginamit upang mabawasan ang isang expression ng Boolean, na bumubuo ng isang resulta na may mas kaunting bilang ng mga literals (lohikal na operasyon) at variable. Ang K-mapping ay maaaring maging katulad sa pagguhit ng talahanayan ng katotohanan kung saan ipinapakita ang bawat variable ng estado sa bawat posibleng pagsasama sa iba pang mga variable. Sa ganitong paraan, ang mga karaniwang variable ay maaaring pinagsama-sama upang ma-optimize ang aktwal na equation.
Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Karnaugh Mapping (K-Mapping)
Inilarawan ni Maurice Karnaugh ang diskarteng pagma-map ng Karnaugh noong 1953. Ito ay nagsasangkot sa pagpapangkat ng mga ekspresyon na may magkakasamang mga term at literals na magkasama, kaya't inaalis ang mga hindi kanais-nais na variable, upang makakuha ng isang na-optimize na nagreresultang function. Ang K-mapping ay pinaka ginagamit kung saan ang bilang ng mga variable na kasangkot ay mai-minimize. Katulad nito, ang bilang ng mga operasyon ay maaari ring mabawasan gamit ang K-mapping. Ang expression ay maaaring naglalarawan ng isang real-time na problema sa sitwasyon o pag-aaral sa kaso. Ang mga ekspresyon na kinasasangkutan ng lima hanggang anim na variable ay medyo matibay ngunit napagtanto, samantalang ang mga ekspresyon na mayroong pitong o higit pang mga variable ay napakahirap (kung hindi imposible) upang ma-optimize ang paggamit ng K-mapping.