A method for Calculating the Positional Characteristics of a Modular Representation with Linear Complexity

Cover Page

Cite item

Full Text

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

Abstract

A method has been developed for selecting base modules for generating modular number systems and modular arithmetic, in which the calculation of the positional characteristic of the modular representation of a numerical quantity, which is a nonlinear function of many variables, is performed with linear complexity from the number of bases of the modular number system when calculated in the range of a single base of the modular system. This significantly reduces the bit depth (hence the amount of hardware) of additional modular processor blocks. Modular algorithmics previously lacked methods for calculating positional characteristics for such parameters. All non-modular (not parallelizable in modular arithmetic) operations of a specialized processor with multiple processor elements (data streams) and a single instruction stream are based on the calculation of positional characteristics. For numerical quantities in modular data formats, the method allows them to be performed with minimal linear complexity. The article substantiates the formulation of the problem and the goal of fast calculation of positional features in modular data encoding. A new method is described and justified. The results of numerical modeling of the method and examples of modular number systems allowing its use are presented. The analysis is given the obtained of new results.

About the authors

Sergey A. Inyutin

Moscow Aviation Institute (National Research University)

Author for correspondence.
Email: inyutin_sa@mail.ru

Full professor, Doctor of technical science

Russian Federation, Moscow

References

  1. Akushsky I.Ya., Yuditsky D.I. Machine arithmetic in residual classes. Sovetskoe radio; 1968. 440p. (In Russ.)
  2. Amerbaev V.M. Theoretical foundations of machine arithmetic. Nauka; 1976. 320p. (In Russ.).
  3. Inyutin S.A. Modular algorithmics of multi-bit computing. Moscow: Izdatel’stvo MAI; 2020. 160 p. (In Russ.).
  4. Mandelbaum D. Further Results Decoding Arithmetic Residue Codes. // Transaction on Information Theory, 1998, vol. IT – 24, N 5. P. 36-41.
  5. Amerbaev V. M., Stempkovsky A.L., Soloviev R.A. Principles of recursive modular computing // Informacionnye tekhnologii. 2013. No. 2. pp. 22-27. (In Russ.).
  6. David A., Patterson J., Hennessy L. Computer Organization and Design (Second Edition). London: Morgan Kaufmann Publishers; 2009. ISBN 1-55860-428-6, pp. 715.
  7. Inyutin S.A. Method of calculating the quantitative characteristics of a modular quantity. Informacionnye tekhnologii. 2016; 22(5): pp. 343-347. (In Russ.).
  8. Chervyakov N.I. Modular arithmetic and its applications in infocommunication technologies. FizMatLit. 2016; 395 p. (In Russ.).
  9. Munro I. The Computational Complexity of Algebraic and Numeric Problems. New-York: American Elsevier pub. Co; 1986. 174 p.
  10. Inyutin S.A. Method of calculating the characteristics of the order ratio for parallel data formats // Informacionnye tekhnologii. 2017; 23(8): pp. 569-574. (In Russ.).

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».