I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io ( I J RA)   Vo l.  1 5 ,   No .   2 J u n e   20 2 6 ,   p p .   319 ~ 3 3 0   I SS N:  2722 - 2 5 8 6 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i jr a . v 1 5 i 2 . pp 3 1 9 - 330           319       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij r a . ia esco r e. co m   Vect o r - lo g ic  mo d els o dig ital ci rcu its f o r simula tion  a nd  rendering       Vla dim ir  H a ha no v ,   Sv et l a na   Chum a chenk o ,   E ug enia   L it v ino v a ,   Andrii Vo ro no v ,   O le h De m chenk o ,   Na t a liy a   M a k s y m o v a   C o m p u t e r   E n g i n e e r i n g   a n d   I n f o r m a t i o n   Te c h n o l o g y   F a c u l t y ,   D e si g n   A u t o mat i o n   D e p a r t me n t ,     K h a r k i v   N a t i o n a l   U n i v e r si t y   o f   R a d i o   El e c t r o n i c s ,   K h a r k i v ,   U k r a i n e       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   1 9 ,   2 0 2 6   R ev is ed   Ap r   1 2 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   Ap r   1 9 ,   2 0 2 6       Ve c to r - lo g ica in - m e m o ry   c o m p u ti n g   f o r   so lv in g   m o d e ll i n g   fo r   sim u latio n   (M OSI)  p r o b lem b y   u sin g   r e a d - write  tran sa c ti o n fre e   o f   p ro c e ss o r   in stru c ti o n is  p r o p o se d .   p a rse m e c h a n ism   h a b e e n   d e v e lo p e d   f o r   c o n v e rti n g   t h e   HD c o d e   o th e   lo g ica c ircu it   in t o   th e   in tern a v e c to r - lo g ica d a ta  str u c tu re o t h e   M OSI  se rv ice ,   a d d re ss e o f   lo g ica v e c to rs   o f   e lem e n ts.  De d u c ti v e   v e c to rs   a re   g e n e ra ted   fr o m   t h e   v e c to r - lo g ic  m o d e o th e   d i g it a c ircu it   f o fa u l a a d d re ss   sim u latio n   o th e   in p u t e st  se ts.  A   m e c h a n ism   fo m o d e ll i n g   a   fa u lt   sim u latio n   m a tri x   a t h e   a d d re ss e o th e   d e d u c ti v e   v e c to b it o e a c h   e le m e n o n   t h e   tes se h a b e e n   c re a ted .   Th e   re su lt o g o o d - v a l u e   a n d   fa u lt   a a d d re ss   sim u latio n   a re   re n d e re d   a n d   sy n c h r o n ize d   i n   t h e   g o o d - v a l u e   sim u latio n ,   fa u lt   a a d d re ss   sim u la ti o n ,   fa u lt   sim u latio n   m a tri c e o n   t h e   in p u t   se t,   a n d   o n   th e   li n e o f   th e   lo g i c a c ircu it   d isp lay e d   o n   t h e   m o n it o r .   M o d e li n g   a n d   sim u lati o n   m e c h a n ism s   e n c o d e d   a n d   v e rifi e d   u si n g   e x a m p les   o lo g ica c ircu it o t h e   IS CAS  li b ra ry .   T h e   sc ien ti fic  n o v e lt y   is  re p re se n ted   b y   v e c to r - l o g ica m o d e l o f   d i g i tal  c ircu it   e lem e n ts,  g o o d - v a l u e   sim u latio n   o tes se a a d d re ss   a n d   fa u lt   a a d d re ss   sim u latio n   o a   d i g it a c ircu i t,   a n d   fa u lt   a a d d re ss   sim u latio n   o f   th e   i n p u se t,   u sin g   a   q u a d ra ti c   sim u lati o n   m a tri x .   K ey w o r d s :   Dig ital c ir cu its   Fau lt si m u latio n   Go o d - v al u s im u latio n   Mo d ellin g   f o r   s im u latio n   R en d er in g   o f   in f er e n ce   Sy s tem   o n   ch ip   Vec to r   lo g ic   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Vlad im ir   Hah an o v   Kh ar k o v   Natio n al  Un iv er s ity   o f   R ad io   E lectr o n ics,    Kh ar k iv ,   Uk r ain e   E m ail: v lad im ir . h ah a n o v @ n u r e. u a       1.   I NT RO D UCT I O N   T h p u r p o s e   o f   r o b o t   [ 1 ]   is   to   r ep lace   a   p e r s o n   in   n o n - in tellectu al,   m o n o to n o u s   ta s k s   wh er h u m an s   ten d   t o   m ak m is tak es  [ 2 ] .   At  th s am tim e,   th r o b o t' s   m etr ics  [ 3 ]   in clu d lo n g - ter m   o p er atio n al   au to n o m y ,   m in im al  p o wer   co n s u m p tio n ,   o p er atio n al  ac cu r a cy   in   b o th   tim an d   s p ac e,   an d   th r eliab ilit y   o f   co n tr o s y s tem s   [ 4 ] .   All  th ese  p r o p e r ties   ar ef f ec tiv ely   i m p lem en ted   in   I So C s   [ 5 ]   th at  u tili ze   en er g y - ef f icien t,  p r o ce s s o r less   in - m em o r y   co m p u tin g   ar c h itectu r e s   [ 5 ] [ 6 ]   b ased   o n   r ea d - wr it tr an s ac tio n s .   T h r eliab ilit y   o f   r o b o co n tr o s y s tem s   is   en s u r ed   b y   lo g ical  cir c u its   [ 6 ]   an d   s im p le,   lo w - co s to o ls   [ 7 ]   f o r   test in g ,   m o d elin g ,   a n d   d iag n o s tics   b ased   o n   v ec to r   lo g ic.   W h y   is   th is   th p r ef er r ed   s o lu tio n   f o r   th E DA  m ar k et  to d ay I n d u s tr ial  E DA   [ 8 ]   s i m u latio n   s y s tem s   ( s u ch   as  S y n o p s y s ,   Sen tau r u s   T C AD;   C ad en ce ,   Vir tu o s o ,   Sp ec tr e,   Vo ltu s ,   Qu an tu s ,   Xc eliu m ,   Alleg r o Ald ec ,   Activ e - HDL ,   R iv ier a - PR O Siem en s   E DA  Mo d elSim ,   I n tel  Qu ar tu s   Prim e,   PS I M;  Xilin x   I SE,   Viv ad o )   ar f o cu s ed   o n   h elp in g   test er s   [ 9 ]   o r   d esig n er s   v er if y   [ 1 0 ]   d ig ital  p r o jects  b ased   o n   So C ,   VL SI,   ASI C ,   PLD,   FP G [ 1 1 ] .   T h ese  s y s tem s   co s ten s   o f   m illi o n s   to   h u n d r ed s   o f   m illi o n s   o f   d o llar s .   T h ey   p r o v i d h ig h - v al u s im u latio n   an d   f a u lt - s im u latio n   s er v ices  to   g en er at e   test s   an d   r ed u ce   test   r u n   tim es,  wh ich   ar cr u cial  f o r   lar g e - s ca le  d ig ital  p r o jects.  Su ch   s y s tem s   ar g en er ally   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   2 J u n 20 2 6 :   319 - 3 3 0   320   u n av ailab le  to   s m all  co m p a n ies  o r   m o s u n iv er s ities   in   th E ast  o r   th W est.  Me an wh ile,   in   th E DA  d o m ain   o f   d esig n   a n d   test in g ,   f a u lt  s im u latio n   s er v ices  ar co n s id er ed   m o r e   th an   ten   tim es  as  co m p lex   as  ty p ical   s im u latio n   to o ls   u s ed   to   v er if y   lar g p r o jects  with   m illi o n s   o r   b illi o n s   o f   g ates.  Ho wev e r ,   it  tu r n s   o u th at   good - v alu e   s im u latio n   al o n d o es  n o t   ad d r ess   test in g   is s u es  f o r   s u ch   p r o jects.  C o n s eq u e n tly ,   s tan d ar d s   [ 1 2 ]   ( I E E E   1 5 0 0 ,   P3 4 0 5 ,   1 1 . 4 9 ,   1 6 8 7 )   wer d ev elo p ed   to   m ai n tain   So C ,   ASI C ,   VL SI,   an d   FP GA  f u n ctio n alities   b y   d iv id in g   th em   in to   s u b cir c u its ,   wh ich   ar e   test ed   u s in g   th "d iv id e   an d   co n q u e r b o u n d ar y - s ca n   tech n o lo g y   [ 1 3 ] .   T h is   ap p r o ac h   allo ws  th u s o f   s m all  test b en ch es  to   v er if y   f u n ctio n s   an d   s tr u ct u r es  as  s ep ar ate  p ar ts   o f   lar g p r o ject.   Mo r p r ec is f au lt si m u latio n   m ec h an is m s   ca n   th en   b em p lo y ed   t o   m in im ize  test in g   tim an d   d iag n o s d ef ec ts .   T h er ef o r e,   s eg m en tin g   lar g p r o jects  in to   s m aller   u n its   b ased   o n   f u n ctio n ,   s tr u ctu r e,   an d   an   ac ce p tab le  n u m b er   o f   in p u ts   en ab les  th ap p licatio n   o f   m o r ac cu r ate  s im u latio n   m eth o d s   [ 1 4 ] .   Af ter   s u b d iv is io n ,   ea c h   s eg m en t   is   p r o ce s s ed   u s in g   a d v an ce d   f au lt - m o d elin g   tec h n iq u es.   T h is   h ig h lig h ts   th e   im p o r tan ce   o f   i n n o v ativ f a u lt - m o d elin g   an d   test in g - m ap p in g   m eth o d s   f o r   th e   f u n ctio n s   an d   s tr u ctu r es  o f   lar g d ig ital  p r o jects  s eg m en te d   in to   c o m p o n en ts .   All  cu r r en f au lt  m o d elin g   m et h o d s   u s HDL   lan g u ag es  f o r   cir cu it  d escr ip tio n   [ 1 5 ]   ( s u ch   as  VHDL ,   Ver ilo g ,   Sy s tem Ver ilo g ,   a n d   Sy s tem C ) ,   wh ich   d ep en d   o n   p o wer f u l   p r o ce s s o r s   [ 1 6 ]   t o   g e n er ate  c o m p ilatio n   m o d els  [ 1 7 ]   f o r   l ar g p r o jects  an d   to   s im u late  d ef ec ts .   Ho we v er ,   th ese  co m p ilatio n   m o d els  ar e   r ig id   lo g ic  th at  ca n n o b m o d if ied   d u r in g   test in g .   T h e   d ata  s tr u ctu r es  an d   alg o r ith m s   in v o lv ed   ar en e r g y - in ten s iv an d   d if f icu lt  to   e n co d e.   An   alter n ativ is   to   u s s im p le,   in tellig en t,  ex p licit  v ec to r - lo g ical   d ata  s tr u ctu r es  th at   s ig n if ican tly   s im p lify   an aly s is   alg o r ith m s   wh e n   m o d elin g   f au lts   as   tr u th - tab le  a d d r ess es.  I n ter p r e tiv o r   e x p licit  v ec to r - lo g ical   m o d els  [ 1 8 ]   a r f lex i b le  s tr u ctu r es  th at  ca n   b e   m o d if ied   d u r in g   v er if icatio n   an d   d eb u g g in g   [ 1 9 ] .   W h en   in teg r ated   in t o   in - m em o r y   c o m p u tin g   ar ch itectu r es   [ 2 0 ] ,   v e cto r - lo g ic  m ec h an is m s   ( m o d els  an d   alg o r ith m s )   r eq u ir o n ly   r ea d - wr ite  tr an s ac tio n s ,   elim in atin g   th e   n ee d   f o r   p r o ce s s o r   in s tr u ctio n s   [ 2 1 ] .   T h is   m ak es  v ec to r - lo g ical  co m p u tin g   [ 2 2 ]   h ig h ly   s c alab le  an d   en er g y -   an d   tim e - e f f icien t   f o r   in f e r en c [ 2 3 ]   G o o d - v alu e   s im u latio n   ad d r ess es  wh eth er   th d ev ice  o p er ates  co r r ec tly   d u r in g   ex h a u s tiv o r   lim ited   te s tin g   [ 2 4 ] .   I t a n s wer s   wh eth er   th er ar er r o r s   in   th p r o ject:  i )   Fau lt si m u latio n   s o lv es  is s u es  [ 2 5 ] [ 2 6 ] i )   D o es  th d e v ice  wo r k   c o r r ec tl y   o n   ex h au s tiv test in g I o f f er s   g o o d - v alu e   s im u latio n   s er v ice ;   ii )   B u ild s   f au lt  test in g   m ap   d u r in g   ex h au s tiv test in g   [ 2 7 ] ;   iii )   Diag n o s d ef ec ts   id en tifie d   o n   ea c h   test .   iv )   C o n tr ib u tes  to   g e n er atin g   m i n im al  test s   f o r   s in g le  co n s tan f au lts ;   v )   Dev elo p s   s ch em es  f o r   s ea m less   co n tr o l   o f   in p u v ar iab les  af f ec tin g   f u n ctio n ality ,   p r o v id in g   B o o lean   d er i v ativ o f   in p u c o m b in atio n s ;   vi )   Diag n o s es  d ef ec ts   in   in p u v ar iab les   o f   an y   o r d er ;   v ii )   Def in es  tes k its   f o r   ch ec k i n g   co m b in atio n s   o f   f a u lts   at  f u n ctio n ality   in p u ts an d   v iii )   All  o f   th ese  ap p ly   to   b o th   lo g ical   f u n ctio n s   an d   an y   s tr u ctu r es r ep r esen ted   as g r ap h s .     T h s tu d y   aim s   to   d ev elo p   v ec to r - lo g ical  in - m em o r y   co m p u tin g   as  co s t - ef f ec tiv s o lu tio n   f o r   m o d elin g   an d   s im u latio n   ( M OSI )   p r o b lem s   u s in g   r ea d - w r ite  tr an s ac tio n s   with o u p r o ce s s o r   in s tr u ctio n s .   R esear ch   o b jectiv es  in clu d e:  i )   Dev elo p in g   p ar s er   m ec h an is m   to   co n v er HDL   co d o f   lo g ical  cir cu its   in to   in ter n al  v ec to r - lo g ical  d ata  s tr u ctu r es  f o r   th MO SI  s y s tem ;   ii )   C r ea tin g   v ec to r - lo g ical   m o d el  o f   d ig ital  cir cu it  f o r   ef f icien s im u latio n   o f   in p u test   s ets,  r ep r esen ted   as  ad d r ess es  o f   lo g ical  v ec to r   elem en ts ;   iii B u ild in g   d ed u ctiv v ec to r s   w ith in   v ec to r - l o g ical  m o d el  o f   lo g ical  cir c u it  f o r   f a u lt  s im u latio n   b ased   o n   ad d r ess   in p u ts ;   iv )   Desig n in g   f au lt  s im u latio n   m atr ices  as  b it  ad d r ess es  with in   th d ed u ct iv v ec to r   o f   ea ch   elem en o f   th test   s et ;   v )   Dis p lay in g   an d   s y n ch r o n izin g   th r esu lts   o f   g o o d - v al u an d   f au lt  as  ad d r ess   s im u latio n ,   in clu d in g   tab les  an d   m atr ices,  o n   th e   m o n ito r   s cr ee n an d   vi )   Dev elo p i n g   an d   test in g   th m o d elin g   an d   s im u latio n   m e ch an is m s   o n   lo g ical  cir cu its   f r o m   th I SC AS  lib r ar y   [ 2 8 ] [ 2 9 ] .   Scien tific   in n o v atio n s   in clu d e:   i )   Vec to r - lo g ical  m o d els  o f   cir c u it  ele m en ts   th at  en ab le  g o o d - v alu e   s im u latio n   o f   in p u test   s et s   an d   f au lt  s im u latio n   v ia  b its   o f   lo g ical  an d   d ed u ctiv v ec to r s   b ased   o n   r ea d - wr i te  tr an s ac tio n s ;   ii Go o d - v al u s im u latio n   m ec h an is m s   th at  o p er ate  with o u p r o ce s s o r   in s tr u ctio n s ;   iii )   Fau lt  s im u latio n   as  an   ad d r ess - b ased   m ec h an is m   f u n ctio n in g   i n d ep e n d en tly   o f   a   p r o ce s s o r ;   iv )   Fau lt  ad d r ess   s im u latio n   o f   in p u t   s ets  u s in g   q u ad r atic  s im u latio n   m atr ix an d   v )   Me th o d s   f o r   r e n d er in g   a n d   s y n ch r o n izin g   m o d elin g   r esu lts   ac r o s s   f o u r   s ca lab le  win d o ws  d is p lay ed   o n   th m o n ito r .   T h ese  g r o u n d b r ea k in g   in n o v atio n s   ar u n iq u wo r ld wid e   an d   p a v th way   f o r   c o s t - ef f e ctiv lar g e - s ca le  co m p u tin g .       2.   RE ND E RI NG   VE C T O L O G I SI M UL AT I O O F   DIGIT A L   C I RCU I T   A   r e n d e r i n g   [ 3 0 ]   o f   v e c t o r - l o g i c a l   m o d e l i n g   o f   a   d i g i ta l   c i r c u i t   is   s h o w n   i n   F i g u r e   1 .   T h e   g o a l   i s   t o   m o d e l   t h e   i n p u t s   a n d   o u t p u t s   f o r   c l e a r   v i s u a l iz a t i o n   o f   t h e   p r o c e s s e s   a n d   s i m u l a t i o n   r e s u l t s .     I n   t h e   f i g u r e ,   T a s k s   1 i s   t h e   d i s p la y   t h e   HD L   c o d e   o f   t h e   d i g i t al   c i r c u i t   o n   t h e   s c r e e n .   T as k   2 s how s   t h g o o d - v a l u e   s i m u l at i o n   m o d e   o f   t h e   c i r c u i t   l i n es .   T as k   3 d i s p l a y   t h e   d i a g r a m   o f   t h e   l i n e   f a u l t   s i m u l at i o n   t a b l e .   T a s k   4 s h o w   t h e   f a u l s i m u l at i o n   m a t r i x   o n   t h e   i n p u d a t a .   T a s k   5 p r e s e n t   o n   t h e   s c r e e n   v e ct o r - l o g i c a m o d e ls   o f   t h e   d i g i t a c i r c u it  e l e m e n ts   a n d   t h e   r e s u l ts   o f   b o t h   g o o d - v a l u e   a n d   f a u l t   s i m u la t i o n   f o r   a l l   l i n es   o f   t h e   d i a g r a m .   E r g o n o m i c   d a t a   s t r u c t u r e   r e n d e r i n g   m e t r i cs :   i )   A l l   w i n d o w s   f o r   i n p u t   d a t a n d   s i m u l at i o n   r es u l ts   a r e   s c al a b l e   f r o m   z e r o   t o   t h e   m o n i t o r   s i z e ;   ii )   A ll   s i m u l a ti o n   p r o c e s s es   s h o w n   i n   wi n d o w s   2 - 5   a r e   s y n c h r o n i z e d   w it h   t h e   i n p u t   t e s t   e x p o s u r e ;   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         V ec to r - lo g ic  mo d els o d ig ita l   circu its   fo r   s i mu la tio n   a n d   r en d erin g   ( V la d imir   Ha h a n o v )   321   iii )   L o g i c a l   v e c t o r s   r e p r e s e n t   a l l   c i r c u it   e l e m e n ts ,   s i m p l i f y i n g   t h e   m o d e l i n g   p r o c e s s   t o   a   r e a d - w r i t e   o p e r a t i o n ,   s i m il a r   t o   b u i l d i n g   w it h   b r i c k s ,   w i t h o u t   p r o c es s o r   i n s t r u c ti o n s ;   iv )   V is u a li z i n g   i n p u t   s et   q u a l i t y   a n d   t e s t i n g ,   a l o n g   w i t h   g o o d - v a l u e   a n d   f a u l t   d e t ec t i o n   o n   d i a g r a m   l i n es ,   ac c e l e r a t es   v e r i f i c a ti o n   a n d   t h e   c r e a t i o n   o f   m i n i m al  t e s ts ;   v )   R e n d e r i n g   t h e   f a u lt   s i m u l a t i o n   m a t r i x   f o r   t h e   i n p u s e t   al l o ws   a n y   s t u d e n t   o r   e n g i n e e r   t o   l e a r n   t h p r o p o s e d   v e c t o r   l o g i c   m o d e l i n g   t h e o r y   i n   j u s t   1 0   m i n u t e s .   T h i s   k n o w l e d g e   i s   c r u c ia l   f o r   i d e n t i f y i n g   e r r o r s   i n   d i g i t a l   d e v ic e   d e s i g n   a n d   v e r if y i n g   t e s t b e n c h es .   I n d u s t r i a l   d i g i t a l   c i r c u i s i m u l a t i o n   s y s t em s   l a c k   t h i s   f e a t u r e w h a t' s   h a p p e n i n g   i n s i d e   is   h i d d e n   f r o m   t h e   u s e r   a n d   i s   e x p e n s i v e ;   a n d   v i )   k e y   f e a t u r e   a n d   i n n o v a t i o n   o f   t h es s e r v i c es   is   t h e   s y n c h r o n i z a t i o n   o f   m o d e l i n g   p r o c e s s es   a c r o s s   al l   w i n d o ws ,   i ll u s t r a t i n g   a ll   es s en t i a l   p r o c e d u r e s   t o   u n d e r s t a n d   t h e   r e s u lt s .   T h i s   i s   v e r y   i m p o r t a n t   f o r   b o t h   e n g i n e e r s   a n d   s t u d e n ts .   F o r   t h o s w h o   a p p r e ci a t v e c t o r - l o g i c a a n a l y s i s ,   t h f o l l o w i n g   o p ti o n s   a r a v a il a b le :   o p t i o n al  r e n d e r i n g   f o r   h i g h - v a l u e   a n d   f a u l t - s i m u l a t i o n   s e r v i c es .   T h e   f i r s t   m o d e   h i g h li g h t s   c i r c u it   e l em e n t s   a n d   wi r e s   b y   i n t e g r a t i n g   t h e   i n p u t   s e t   i n t o   t h e   f a u l t   s i m u l a ti o n   m a t r i x .   T h i s   m o d e   a l l o w s   y o u   t o   t r a c k   t h e   v a l i d a t i n g   p r o p e r t i es   o f   t h e   i n p u t   g o o d - v a l u e   a n d   f au l t - s i m u la t i o n   te s t   s et s   o n   a l l   c ir c u i t   l i n es .   T h e   s e c o n d   m o d e   in v o l v e s   i ll u m i n a t i n g   t h e   l o g i c   el e m e n t ,   i ts   i n p u t s ,   an d   o u t p u t s ,   i n   s y n c h r o n i z a t i o n   w i t h   t h e   f i x e d   li n e   o f   t h e   f a u lt   s i m u l a t i o n   m at r i x   a n d   t h e   e l e m e n t' s   HD L   c o d e.   A   t r u t h   t a b l e   i s   g e n e r a te d   o n   t h e   a c t i v e   c i r c u i t   e le m e n o u t p u t ,   w h e r e   a l l   c o m b i n a t i o n s   o f   s t u c k - a t   f a u lt s ,   w h i c h   a r e   c o v e r e d   b y   t h e   u n i t   c o o r d i n a t e s   o f   t h e   d e d u c t i v e   v e c t o r ,   a r e   h i g h l i g h t e d   o n   it s   u n i t   c o o r d i n a t e s   o f   b i n a r y   a d d r es s es .   T h r o w s   o f   t h e   g o o d - v a l u e   a n d   f a u l t   s i m u l at i o n   t a b l e s   a r e   a d j u s t a b l e   i n   t h is   m o d e ,   e n a b l i n g   y o u   t o   o b s e r v t h e   g o o d - v a l u e   o p e r a t i o n   a n d   f a u l t   s i m u l at i o n   o f   t h s e l e ct e d   el e m e n a c r o s s   a l t est   c as e s .   T h f i r s t   m o d e   i s   u s ed   t o   m a n u a ll y   d e v e l o p   l o g i c   f a u l t   c o v e r a g t es ts ,   w h i l e   t h e   s e c o n d   m o d e   h e l p s   p r e c i s el y   d i a g n o s e   d es i g n   e r r o r s ,   l o g i c   f a u l ts ,   o r   d e f e c ts   i n   a   d ig i t a l   p r o d u c t .           Fig u r 1 .   Vec to r   lo g ic  m o d eli n g   f o r   r en d er in g       3.   F AULT   SI M U L AT I O M A T RIX   HDL   ( VHDL ,   Ver ilo g ,   Sy s te m Ver ilo g ,   an d   Sy s tem C )   co d f o r   d escr ib in g   d ig ital  p r o jects  em er g ed   in   th E DA  m ar k et  in   th 1 9 8 0 s   [ 1 5 ] .   I ts   em er g e n ce   is   ass o ciate d   with   s ev er al  k ey   f ac to r s i )   T h s tan d ar d   o f   co m m u n icatio n   b etwe en   test er s ,   d esig n er s ,   s cien tis ts ,   an d   s tu d en ts ;   ii )   T h s tan d a r d   f o r   in ter o p er ab ilit y   am o n g   v ar io u s   m o d elin g   s y s tem s   an d   th d esig n   ef f o r ts   o f   lead in g   co m p an ies  wo r ld wid e ;   iii )   b en ch m ar k   f o r   c o m p ar i n g   e x is tin g   E DA   m o d elin g   to o ls   in   ter m s   o f   s im u latio n   s p ee d   an d   ac cu r ac y an d   iv )   T h e   o r g an izatio n   o f   b e n ch m a r k   ci r cu it  lib r ar ies  [ 3 1 ]   f ea tu r in g   v ar io u s   cir cu it  s o lu tio n s   [ 2 8 ]   ( I SC AS  8 5 ,   8 9 ,   9 6 ,   9 9 )   f o r   test in g   ex is tin g   an d   n e d esig n   an d   v e r if icatio n   m et h o d s .   v )   T h e   d ev el o p m en t   o f   p o wer f u l   co m p iler s   ca p ab le  o f   m o d elin g   lar g e - s c ale  d ig ital  p r o jects.  T h ese  f a cto r s   ar r eg u la r ly   co n s id er e d   b y   s cien tis ts   an d   r esear ch er s   in   t h E DA  f iel d   to   ev alu ate   th eir   r esu lts   ag ain s ex is tin g   b en ch m ar k s .   T h er e f o r e,   u s in g   a   s m all  C 1 7   cir cu it  f r o m   th e   I SC AS  8 5   lib r ar y   [ 2 9 ]   e f f ec tiv ely   illu s tr ates  th o p er atio n s   an d   b en e f its   o f   v ec to r - l o g ic   m o d elin g   f o r   s im u latio n .     Ver ilo g   m o d u le  c 1 7   ( N1 ,   N2 ,   N3 ,   N6 ,   N7 ,   N2 2 ,   N2 3 ) ;        in p u t   N1 ,   N2 ,   N 3 ,   N6 ,   N 7 ;        o u tp u t N 2 2 ,   N2 3 ;        wir N1 0 ,   N1 1 ,   N1 6 ,   N1 9 ;          // Stru ctu r al  d escr ip tio n   o n   elem en ts   NAND        n an d   NAND 2 _ 1   ( N 1 0 ,   N1 ,   N3 ) ;        n an d   NAND 2 _ 2   ( N 1 1 ,   N3 ,   N6 ) ;        n an d   NAND 2 _ 3   ( N 1 6 ,   N2 ,   N1 1 ) ;        n an d   NAND 2 _ 4   ( N 1 9 ,   N1 1 ,   N7 ) ;        n an d   NAND 2 _ 5   ( N 2 2 ,   N1 0 ,   N1 6 ) ;        n an d   NAND 2 _ 6   ( N 2 3 ,   N1 6 ,   N1 9 ) ;   en d m o d u le   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   2 J u n 20 2 6 :   319 - 3 3 0   322   T h is   Ver ilo g   cir cu it  d escr ip tio n   was  u s ed   to   o b tain   i )   m o n i to r   im ag o f   v ec to r   lo g ical  m o d el,   an d   ii )   m o d elin g   o f   v ec to r   lo g ic   d ata  s tr u ctu r es    f a u lt  s im u latio n   m atr ix     f o r   g o o d - v alu e   a s   ad d r ess   an d   f au lt   as a d d r ess   s im u latio n   o n   test   in p u t set ( s ee   Fig u r 2 ) .             Fig u r 2 .   L o g ic  cir cu it a n d   f a u lt si m u latio n   m atr ix       T h f au lt  s im u latio n   m atr ix   [ 2 2 ]   is   an   in tellig en s im u lati o n   en g in e,   o r   a   s m ar v ec to r - lo g ic  d ata  s tr u ctu r e,   f o r   ef f icien tly   s im u latin g   v alu es  an d   f au lt  a d d r ess es  ac r o s s   test   in p u s et.   C lev er ly   r elate d   h er ar e   th f o llo win g   co m p o n e n ts i )   q u ad r atic  f au lt  s im u latio n   m atr ix ,   in itially   f illed   with   u n i ts   at  th co o r d in ates  o f   th m ain   d iag o n al;  ii )   Date   s tr u ctu r co n tain in g I n p u   i n p u lin n u m b e r s   o f   lo g ic  elem en ts ,   I - s et    in p u test   s et s   f o r   ea ch   cir cu it  elem en t,  L   lo g ical  v ec to r s   o f   ea ch   cir cu it  elem en f o r   g o o d - v alu as  ad d r ess   s im u latio n ,   DV    d ed u ctiv v ec to r s   o f   ea ch   cir cu it  elem en f o r   f au lt  as  ad d r ess   s im u latio n ;   an d   iii )   I n f er en ce   o f   g o o d - v alu as  ad d r ess   an d   f au lt  as  ad d r ess   s im u latio n   r es u lts ,   th « s u m »   is   an   in teg r al  v ec to r   o f   lo g ical  o r - s u m m atio n   o f   all   d etec ted   f au lts   o n   th e   o b s er v ed   o u tp u ts   o f   th cir cu it.  T w o   v ec t o r s   o r   t wo   m atr ix   lin es  ar e   s u m m ed   u p   h e r e,   s u m   1 0 1 1 =1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 ,   « g o o d »     g o o d - v alu as a d d r ess   s im u latio n   o f   all  cir cu it lin es,   « f au lt»     f au lt a s   ad d r ess   s im u latio n   o f   all  cir cu it lin f au lts   o n   th test   in p u t set.   f ea tu r o f   f au lt  s im u latio n   m atr ix   is   th u n itar y   co d in g   o f   all  f au lts   b y   u n it  co o r d in ates  o f   a   q u ad r atic  m atr ix   with   d im en s io n   ( n × n ) ,   wh er n   is   th n u m b er   o f   in p u t,  o u tp u t,  an d   in te r n al  lin es  o f   th e   lo g ical  cir cu it.  E ac h   n o n - i n p u t   r o o f   th m atr ix   is   r esp o n s ib le  f o r   tr an s p o r tin g   f au lts   o f   th in p u lin es  o f   th co r r esp o n d in g   elem en to   its   o u tp u u s in g   th DV  d ed u ctiv v ec to r ,   wh ich   is   lo ca ted   in   th s am r o o f   th e   m atr ix   o n   th e   r ig h t.  T h a d d r e s s ,   wh ich   is   f o r m ed   b y   th e   o n an d   ze r o   co o r d in ates  o f   t h s im u latio n   m atr i x   at   th in p u t,  s elec ts   b it  o f   t h d ed u ctiv e   v ec to r   th at  f o r m s   a   ( 0 ) 1   v al u at   th o u tp u t,   wh i ch   will  m ea n   ( n o t)   d etec ted   th co m b in atio n   o f   in p u f a u lts ,   as  th g en e r ated   a d d r ess ,   at  th o u tp u o f   th e   elem en t.  Fo r   e x am p le ,   th s ix th   r o o f   th m atr ix   h a s   1 - v alu es  at  co o r d in ates  1   an d   3 ,   wh ic h   f o r m   th e   ad d r ess   1 1   f o r   th last   b it  o f   th d ed u ctiv v ec to r   0 1 1 1 .   T h er is   1   at  th is   ad d r ess .   T h is   m ea n s   th at  in p u f a u lts   at  co o r d in ates  1   an d   3   will   b d etec ted   at  th o u tp u o f   e lem en 6 .   T h e   « s u m »   v ec to r   i s   lo g ical  o r - o p er atio n   o f   all   th v ec to r s   o f   th e   m atr ix   th at  co r r esp o n d   to   th e   o b s er v ed   o u t p u lin es  o f   th cir cu it.  « Su m »   r o f o r m s   th « f au lt»   v ec to r   o f   d etec ted   f a u lts ,   wh ich   will  al way s   b t h in v er s o f   t h g o o d - v alu e   s tates  o f   th ese  lin es  i n   th e   « g o o d »   v ec to r   o r   o n   th e   test   in p u s et  f au lt  =   ( s u m =1 ) &  ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅ .   Sh o w n   h e r is   th d ate  s tr u ctu r e ,   wh ich   s h o ws  th f o r m atio n   o f   DV  d ed u ctiv v ec to r s   as  f u n ctio n   o f   th in p u s et  an d   t h lo g ical  v ec to r   o f   th L el em en DV= f ( I - s et,   L V) .   T h d ed u ctiv v ec to r   w ill  b m o d eled   in   d etail  in   th n ex s ec tio n .   T h Fau lt  Simu latio n   Ma tr ix   is   a   b o d y   o f   k n o w - h o with   n o   an alo g s   wo r l d wid e,   i n   ter m s   o f   th e   s im p licity   o f   its   d ata   s tr u ctu r es  a n d   th e   alg o r ith m   f o r   p r o ce s s in g   th em .       4.   M O DE L I NG   D E DUC T I VE   VE C T O RS A ND  T E ST I NG   M AP     Vec to r - lo g ical  m o d elin g   o f   d ig ital  cir cu it.  T h g o al  is   to   s ig n if ican tly   r ed u ce   th e   tim an d   en e r g y   co s ts   o f   s im u latio n   m o d elin g   b y   u s in g   r ea d - wr ite  in - m e m o r y   c o m p u tin g   tr an s ac tio n s   o n   v ec t o r - lo g ical   m o d els  o f   d ig ital  cir cu it  elem en ts .   Vec to r   lo g ic  m o d elin g   m etr ic  ( Fig u r e   3 ) :   i)   A   lo g ical  v ec to r   ( 0 1 0 0 0 0 1 0 )   is   all  th at  is   n ee d ed   to   d escr ib an y   f u n ctio n ality   o r   s tr u ctu r e;   ii)  r ea d - wr ite  tr an s ac tio n   b ased   o n   an   ex p licit   b in ar y   ad d r ess   o f   lo g ical  v ec to r   b it  is   all  th at  is   n ee d ed   to   co m p u te  th s tate  o f   an y   lo g ica elem en t;  iii)  An y   two - s ea o p er atio n   is   s p ec if ie d   b y   a   lo g ical   v ec to r   o f   4   b its   in   le n g th ;   iv )   two - p lace   o p er atio n   o n   lo g ical  v ec to r   also   g en er ates  lo g ical  v ec to r   o r   m atr ix   o f   len g th   2 2 v )   An   Xo r   o p er atio n   o n   lo g ical  v ec to r   g en er ates  d is o r d e r ed   L - m atr ix   o f   ac tiv ity   o r   c o m p lete  s e o f   u n o r d e r ed   d e d u ctiv v ec to r s   an d   d e r iv ativ es;  v i)   Or d er in g   th ac ti v ity   m at r ix   ac co r d in g   t o   th HDL   s ta n d ar d   ( H - m atr ix )   b y   f o llo win g   th ad d r ess es  o f   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         V ec to r - lo g ic  mo d els o d ig ita l   circu its   fo r   s i mu la tio n   a n d   r en d erin g   ( V la d imir   Ha h a n o v )   323   lo g ical  v ar iab les  g en e r ates  d ed u ctiv D - m atr ix   .   I co n tain s   th co m p lete  s et  o f   d ed u ctiv v ec to r s   in   r o ws  an d   th co m p lete  s et  o f   d er iv ativ es  in   th co lu m n s   o f   th m atr ix v ii)  d ed u ctiv v ec to r   is   lo g ical  v ec to r   th at  d eter m in es th co n d itio n s   f o r   ac tiv atin g   ( ch a n g in g )   th o u tp u t o f   an   elem e n t b y   in p u t lo g ical  f au lts   o n   g i v en   in p u s et;  v iii)  T h B o o lean   d e r iv ativ is   l o g ical  v ec to r   th at  d eter m i n es  th co n d itio n s   f o r   ac tiv atin g   th o u tp u wh en   g iv en   n u m b er   o f   in p u v ar iab l es  ch an g o n   an   ex h a u s tiv test ix )   C - m atr ix   o r   test in g   m ap   is   m atr ix   o f   r elatio n s h ip s   b etwe en   an   ex h au s tiv test   an d   th co m p lete  s et  o f   all  co m b in ati o n s   o f   in p u v a r iab le  f a u lts .   T h e   co o r d in ates  o f   t h m atr ix   ar e   d eter m in e d   b y   th e   F - v ec to r s   o f   t h f a u lts   to   b e   d etec ted   in   alp h ab etica o r d er   ( 0 1 ) ,   wh er th "d o t"  d en o te s   n o n - f au lt  d etec ted   o n   th co r r esp o n d in g   in p u t   v ar iab le.   E ac h   s ig n if ica n ( 0 , 1 )   co o r d i n ate  o f   th e   F - v ec to r   is   d ef in e d   at  t h lo ca tio n s   with   1 - v alu e   o f   th e   ad d r ess   b its   at  th to p   o f   th C - m atr ix ,   wh ich   ar f u r th er   d eter m in ed   b y   th e   in v er s v alu o f   th e   co r r esp o n d in g   b its   o f   th in p u t   test   s et  o n   th lef t sid o f   th m atr ix .     T h r ee   m atr ix   o p e r atio n s   ar a ll  th at  is   n ee d ed   to   b u ild   test   m ap   o f   an y   f u n ctio n   o r   s tr u ctu r [ 2 3 ] .   B u o u r   task   is   m o r e   d if f ic u lt    to   u s v ec to r   l o g ic  to   s im u late  th f au lts   in   all  lin es  o f   s ch em b u ilt  b y   s o m eo n else.  T o   ac h iev th i s   g o al,   we  n ee d   to   s o lv th f o llo win g   task s   ( Fig u r 4 ) i)   C r ea te  p ar s er   f o r   HDL   co d to   d escr ib th lo g ical  s ch em in to   th in ter n al   d ata  s tr u ctu r es  o f   MO SI  s er v ices;  ii)  Mo d elin g   v ec to r - lo g ical  d ata  s tr u ct u r es  o f   a   d ig ital  cir c u it  f o r   m o d eli n g   an d   d is p lay in g   o n   th s cr e en iii)  Go o d - v alu s im u latio n   o f   test   s u ites   as  a d d r ess es  o f   b its   o f   lo g ical   v e cto r s   o f   elem en ts iv )   Simu la tio n   o f   f a u lts   as  th e   ad d r ess es  o f   th b its   o f   lo g ical   v ec to r s   o f   elem en ts v )   R en d er in g   th g o o d - v alu an d   f au lt  s im u latio n   p r o ce s s   o n   v ec to r - lo g ical  d ata  s tr u ct u r es  o f   th lo g ical  cir c u it  u s in g   s cr o llin g v i)   R en d er in g   th v ec to r - lo g ical  m o d el  o f   th s ch em u s in g   s cr o llin g   an d   win d o s ca lin g v ii)  R en d er in g   g o o d - v alu a n d   f a u lt  s im u latio n   o n   a   lo g ical  s ch em a   im ag u s in g   s cr o llin g   an d   win d o s ca lin g v iii)  R en d er in g   in p u s et  f au lt  s im u latio n   f o r   s y n th esizin g   m in im al   lo g ic   cir cu it  test an d   ix )   Mo d elin g   is   th co n s tr u ctio n   o f   a   m o d el  o f   a n   o b ject  o r   p h en o m en o n   in   th m em o r y   o f   co m p u ter .             Fig u r 3 .   Ma tr ix   v ec to r - lo g ica l m o d elin g   o f   th test in g   m ap           Fig u r 4 .   T h m ap   o f   th e   v ec t o r - lo g ic  cir c u it f o r   s im u latio n   an d   r en d er in g       Simu latio n   in v o lv es  u s in g   m o d el  o f   p r o ce s s   o r   p h en o m en o n   to   d eter m in h o it  r esp o n d s   to   s p ec if ic  in p u ts .   Vec to r   lo g ic  is   th th eo r y   an d   p r ac tice  o f   m o d elin g   d ata  s tr u ctu r es  an d   alg o r ith m s   to   s o lv p r o b lem s   with o u p r o ce s s o r ,   u s in g   r ea d - wr ite  tr an s ac tio n s   in   co m p u ter   m em o r y .   R en d er in g   r ef er s   to   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   2 J u n 20 2 6 :   319 - 3 3 0   324   o p tim izatio n   a n d   er g o n o m ic   v is u aliza tio n   o f   th r elatio n s h i p   b etwe en   an   ap p licatio n ' s   in p u an d   o u tp u d ata   o n   th s cr ee n ,   aim ed   at  e n ter i n g   th E DA  m ar k et.   An   a p p li ca tio n   m ap   f o r   v er if y in g   an d   r en d er in g   f u n ctio n   s tr u ctu r es  an d   d ig ital  lo g ic  cir cu its   is   s h o wn   ab o v e.   T h is   k in d   o f   v is u aliza tio n   f o r   m o d el in g   an d   s im u latio n   p r o ce s s es  is   cu r r en tly   in n o v at iv an d   ap p ea lin g   n o o n ly   to   u n iv er s ities   b u also   to   s p ec ialis ts   in v o lv ed   in   test in g   m o d er n   So C - b ased   d ig ital sy s tem s .       5.   T RU T H   T A B L E   M O D E L I NG   DE DUC T I V E   V E CT O R     m ec h an is m   f o r   c o n s tr u ctin g   d ed u ctiv v ec to r   o n   t h i n p u s et  u s in g   ex p licit  ad d r es s es  in   th e   tr u th   tab le  is   co n s id er ed .   T h is   m ec h an is m   is   ea s ily   s ca lab le  to   an y   tr u th   tab le  f r o m   n   v a r iab les.  T h e   m ec h an is m   ca n   also   b u s ed   to   id en tify   f au lts   in   test   s e ts   o f   an y   f u n ctio n   o r   s tr u ctu r e.   I n it ial  d ata  ( Fig u r e   5 ) lo g ical  v ec to r   o f   f u n ctio n ali ty ,   test   in p u t set T .           Fig u r 5 .   Data   s tr u ctu r es f o r   m o d elin g   d ed u ctiv e   v ec to r         Alg o r ith m   o f   m o d elin g   d ed u ctiv v ec to r   f o r   th test   s et   0 1 1   f o r   th lo g ic  v ec to r s   0 1 1 1 1 1 1 0 ,   1 1 1 0 0 1 1 1   ( Fig u r e   6 ) i )   T h o u tp u f u n ctio n   g o o d - v alu s t ate  is   ca lcu lated   as  th ad d r es s   o f   th t r u th   ta b le  Y T =f ( F) ;   iii )   Vec to r   x o r   o p e r atio n s   L =T Y AY  cr ea te  an   ac tiv u n o r d er ed   tr u t h   tab le  o n   th t est  s et ;   an d   iii Or d er in g   th r esu ltin g   tr u th   t ab le  ac co r d in g   to   th e   HDL   a d d r ess   f o llo win g   s tan d ar d   cr ea tes  d ed u ctiv e   v ec to r     D A = L   in   th r ee   o p er atio n s .   I n itial  d ata  f o r   m o d elin g in p u b in ar y   s et,   len g th   n T = 0 1 1   an d   lo g ical  v ec to r s   Y= 0 1 1 1 1 1 1 0 ,   1 1 1 0 0 1 1 1 ,   len g th   2 ,   f o r m ativ 2   tr u th   tab le  in p u ad d r ess   F,  o n   v ar iab les  x 1 x 2 x 3 .   Ou tp u d ata:  tr u t h   tab le   o f   th f a u lts   b ein g   d etec ted ,   d im en s io n   n × 2 .   T h s ize  o f   m em o r y   to   s to r d ata  s tr u ct u r es  is   d eter m in ed   b y   th ex p r ess io n n × 2 + 2 + n +1 ,   wh er n   is   th n u m b er   o f   v ar iab l es  o f   lo g ical  elem en th at  f o r m s   co m p ac an d   s m ar d ata  s tr u c tu r es:  tr u th   tab le  F,  lo g ical  ( d ed u ctiv e)   v ec to r   D,   in p u b i n ar y   s et  T =0 1 1 ,   an d   o u tp u t states   Y= 1 ,   0 .   Mo d elin g   alg o r ith m   in   ex am p le:  I n   Mo d el  1 )   Go o d - v al u s im u latio n   o f   lo g ic  elem en   co m p u tes  th o u t p u v alu Y   wh en   f ee d in g   a   b in ar y   i n p u t   s et  T ,   t r ea ted   as  th e   ad d r ess   o f   th l o g ic  v ec to r   b it  Y T .   T h en ,   in   Mo d el  2 ) ,   it  ex ec u tes  th v ec to r   m atr ix   o p e r atio n   A= T to   o b tain   th ac tiv ity   tr u th   tab le  A.   Her e,   th e   co lu m n s ,   th c o r r esp o n d in g   v ar iab les  ( x 1 x 2 x 3 )   tr ea ted   as  b in ar y   ad d r ess es  0 1 1 ,   to   r ec o d o r   r eo r d er   th b its   o f   v ec to r   L .   I n   Mo d el  3 ) ,   o r d er in g   L - Vec to r   co o r d in ates  b y   in p u b i n ar y   ad d r ess es  x 1 x 2 x 3 ,   an d   th e   tr u t h   tab les  f o r   o b tain i n g   d e d u cti v v ec to r   D A = L .   T h is   o p er atio n   is   n ec ess ar y   to   b r in g   t h tr u t h   tab le  to   th e   g en er ally   ac ce p ted   s tan d ar d   o f   in cr em en ted   b i n ar y - d ec im al  ad d r ess es  b ased   o n   in p u v ar iab les,  wh ich   is   r eq u ir ed   f o r   p r o ce s s in g   ele m en ts   in   d i g ital  s tr u ctu r e.   T h co m p u tatio n al   co m p le x ity   o f   g en er ati n g   a   d ed u ctiv v ec to r   is   d ef in e d   as  2 n × ( n + 1 ) .     G e n e r a t i o n   o f   d e te c t e d   i n p u t   f a u l t s   o f   l o g i c   e l e m e n t   b y   i n v e r s e   v a l u es   o f   i n p u t   v a r i ab l e   s i g n al s   x 1 x 2 x 3   o n   t h e   u n i t   c o o r d i n a t e s   o f   t h e   t r u t h   t a b l e   c o l u m n s   c o v e r e d   ( a c t i v a t e d )   b y   t h e   1 - u n i t   v a l u e s   o f   t h e   d e d u c t i v e   v e c t o r   c o o r d i n a t e s F ij   T ̅ i F ij D i   = 1 .   T h e   c o m p u t a t i o n a l   c o m p l e x i t y   o f   t h e   a l g o r i t h m   i s   d e t e r m i n e d   b y   t h e   f o l l o w i n g   f o r m u l a :   Q   =   1 +   2 n × ( n + 1 ) 2 n 2 n × n   p e r f o r m i n g   r e a d - w r i t e   t r a n s a ct i o n s .   I i s   p r o p o s e d   t o   u s e   t r u t h   ta b l t o   s i m u l a te   i n p u f a u l ts   f o r   a n y   l o g i c   el e m e n t .   T h t r u t h   t a b le   f o r   e a c h   i n p u t   s e g i v e s   a   c o m p l e te   s et   o f   c o m b i n a t i o n s   o f   d e t e ct e d   s t u c k - at   f au l t s   ( x 2 0 x 3 0 x 1 1 ) ,   ( x 3 0 x 2 0 x 2 0 x 3 0 x 1 1 x 1 1 x 3 1 x 1 1 x 2 1 ) .   I n   t h e   b a c k l i g h t   m o d e ,   t r u t h   t a b l e   is   g e n e r a t e d   o n   t h s c r ee n   o f   t h e   a c t i v c i r c u it   e l e m e n t   a it s   o u t p u t ,   w h e r e   a ll  c o m b i n a t i o n s   o f   s t u c k - a t   f a u lt s ,   w h i c h   a r e   c o v e r e d   b y   t h e   u n i t   c o o r d i n a t e s   o f   t h e   d e d u c t i v e   v e c t o r ,   a r e   h i g h l i g h t e d   o n   i t s   u n i t   c o o r d i n a t e s   o f   b i n a r y   a d d r e s s e s .   S i m u la t i o n   f o r m u l a :   t h e   i n p u t   b i n a r y   s e t   u s e d   as   t h e   c el a d d r e s s   o f   t h e   l o g ic a l   v e ct o r   c o n t a i n s   t h e   o u t p u t   s t at e   o f   t h e   c o m p o n e n t   t h a t   is   c o n c at e n a t e d   w i t h   t h i n p u t   s e t t o   f o r m   a   g o o d   s t a t e   v e c t o r   d e s i g n e d   t o   XOR - i n t e r a ct   w i t h   a ll   c o l u m n s   o f   t h e   t r u t h   t a b l e   t o   c r e a t e   a n   u n o r d e r e d   b y   a d d r e s s es   o f   t h e   t a b l e   a n d   t h e   a c t i v i t y   v e c t o r   t o   w h i c h   t h e   p r o c e d u r e   o f   o r d e r i n g   t h e   c o l u m n s   o f   t h e   t a b l e   a n d   t h e   b i t s   o f   t h e   a c t i v i t y   v e c t o r   b y   s t a n d a r d   a d d r e s s es   i n   c o r r e s p o n d i n g   c o l u m n s   o f   t h e   t a b l e ,   t h e n   t h e   r e s u l t i n g   d e d u c t i v e   v e c t o r   a c t i v at es   u n i c o o r d i n a t e s   i n   t h e   c o r r es p o n d i n g   c o l u m n s   o f   t h e   t r u t h   t a b l e   w i t h   i ts   u n i t   v a l u es ,   t h e   s i g n s   o f   w h i c h   a r e   d e t e r m i n e d   b y   t h e   i n v e r s e   s t a t es   o f   t h e   in p u t   s e t   b i t .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         V ec to r - lo g ic  mo d els o d ig ita l   circu its   fo r   s i mu la tio n   a n d   r en d erin g   ( V la d imir   Ha h a n o v )   325       Fig u r 6 .   Mo d elin g   d ed u ctiv e   v ec to r   o n   test   s et  0 1 1   f o r   th e   lo g ic  v ec to r s   0 1 1 1 1 1 1 0 ,   1 1 1 0 0 1 1       6.   GOOD - VALUE   AN F AUL T   SI M U L AT I O O F   DIGI T AL   C I RCU I T   Vec to r   lo g ic  s im u latio n   o f   d ig ital  cir cu its   h as  th f o llo win g   m etr ic:  i)   E x tr em ely   s im p le,   s m ar t,  an d   r ed u n d an d ata  s tr u ctu r es  th at   n u llify   th e   alg o r ith m ' s   g o o d - v alu an d   f au lt  s im u latio n   alg o r ith m s   as  ad d r ess   s im u latio n ii)  I n   th ex tr em e,   th ese  alg o r ith m s   u s r ea d - wr ite  tr an s ac tio n s   with o u p r o ce s s o r   in s tr u ctio n s   wh en   im p lem e n ted   i n   an   in - m em o r y   co m p u tin g   ar ch itectu r e iii)  R en d er in g   o f   s im u latio n   r esu lts   is   aim ed   at   h elp in g   th test er   s o lv p r o b l em s   o f   v er if y in g   f u n ctio n alities   o r   s tr u ctu r es,  m in im izin g   t ests ,   an d   d iag n o s in g   d ef ec ts iv )   Sy n ch r o n izatio n   o f   s im u latio n   p r o ce s s es  ac r o s s   s ca lab le  win d o ws  s h o ws  al th d etails  o f   th cir cu it  s im u latio n   o n   c o m p r eh en s iv test   an d   o n   s ep ar ate  in p u s ets,  b o t h   o n   th d iag r am   a n d   o n   its   in d iv id u al  elem e n ts v )   T h win d o ws  co n tain   th f o llo win g   s tatis tical  in f o r m atio n th t im o f   ex ec u tio n   o f   in d iv id u al  s im u latio n   p r o ce d u r es,  th q u ality   o f   test   in p u s ets  Q,   an d   th q u ality   o f   th tes Σ   as  wh o le;  v i)   T h cir cu it  im ag o n   th m o n ito r   s cr ee n   is   s y n ch r o n ized   with   th f au lt  s im u latio n   m atr ix   an d   co n tain s   th lo g ic  f au lt  c h ec k   a n d   g o o d - v a lu s tates  o f   all  cir cu it  lin es  o n   ea ch   i n p u s et.   All  r esu lts   f r o m   th g o o d - v al u an d   f a u lt  s im u latio n   o f   th C 1 7   cir cu it  ar e   s h o wn   in   Fig u r 7   in   two   win d o ws,  s y n ch r o n iz ed   b y   th d ates  o f   th s im u latio n   tab les,  th s im u latio n   m atr ix ,   an d   th cir c u it im ag o n   th m o n ito r   s cr ee n .       7.   DIS CU SS I O O F   T H E   RE SUL T S O F   T H E   ST U DY   T h is s u es  o f   u s in g   n ew  tech n o lo g y   to   m o d el  i n p u test   s ets  as  ad d r ess es  o f   co r r ec b eh av io r   an d   t o   r ep r esen f a u lts   as  ad d r ess es  in   a   lo g ical  v ec to r   ar d is cu s s ed .   I em p lo y s   an   in - m em o r y   co m p u tin g   ar ch itectu r b ased   o n   r ea d - wr ite  tr an s ac tio n s   to   lo wer   p o w er   co n s u m p tio n   a n d   r ed u ce   in f er en ce   ac q u is itio n   tim e.   T h e   m o d elin g   f o r   s im u latio n   ( MO SI)   [ 3 1 ] [ 3 2 ]   in cl u d es  th e   f o llo win g   s er v ices:  i )   Mo d elin g   d ig ital  cir cu it  d ata  s tr u ctu r es  f o r   ac cu r ate  s im u latio n ii)  Mo d elin g   d ata  s tr u ctu r es  f o r   s im u latio n   f au lts   as  ad d r ess es   o n   test   s ets;   an d   iii)  Vis u aliz in g   all  p r o ce s s es  in v o lv ed   i n   cr ea tin g   m o d els  o f   d ig ital  p r o jects  at  th g ate,   r eg is ter ,   an d   s y s tem   lev els  f o r   b o th   ac cu r ate  an d   f a u lt  s im u latio n   o n   in p u s ets.  T h ese  s er v ices  ca n   b u s ed   to   v er if y   d ig ital lo g ic  p r o jects a n d   to   s tu d y   t h m ec h a n is m s   o f   v ec to r   lo g ic  m o d elin g   at  tech n ical  u n iv er s ities .   T h en tire   MO SI  HDL   p r o g r a m   co n tain s   ab o u 1 3 , 0 0 0   lin es  o f   co d in   th C ++ 1 7   v er s io n ,   o f   wh ich   s m all  p ar is   web   m o d u le  wr itten   in   J av aScr ip an d   HT ML .   T h m o d elin g   m o d u le  its elf   co n s is ts   o f   m o r e   th an   2 , 0 0 0   lin es  o f   co d e;   th e   lar g est  v o lu m e   is   o cc u p ied   b y   th e   g r a p h ic  m o d u le  ( v iew)     m o r t h an   8 , 0 0 0   lin es.   W in d o ws  an d   Ub u n tu   a r s u p p o r ted .   T h e   s tr u ctu r e   o f   th e   MO SI  HDL   p r o ject,   i n   ter m s   o f   d ataf lo w   lin es o f   co d e,   is   s h o wn   in   Fig u r 8 .   T h m o d u lar   s tr u ctu r o f   MO SI  HDL   u s es   th MV C   ( Mo d el - View - C o n tr o ller )   d esig n   p a tter n .   E ac h   s p ec if ic  ac tio n   ( p a r s in g ,   p lace m en t,  tr ac in g ,   tab le  g en er ati o n )   is   im p lem e n ted   as  s ep a r ate  co m m an d   th a t   in ter ac ts   with   th m o d el,   an d   th g r ap h ics  d is p lay   th m o d el  in   v ar io u s   f o r m s   ( tab les,  m atr i ce s ,   tex t,  cir cu its ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   2 J u n 20 2 6 :   319 - 3 3 0   326   T h MO SI  HDL   p r o g r a m   u s es  ex ter n al  lib r ar ies  to   s o lv p r o b lem s   n o d ir ec tly   r elate d   t o   m o d elin g i)   T h e   o p en - s o u r ce   Su r el o g   p ar s er   [ 3 3 ]   with   its   u n iv er s al  h a r d war e   m o d el   UHDM   is   r esp o n s ib le  f o r   p ar s in g   Ve r ilo g   f iles ; ii)   T h Gr ap h Viz   lib r ar y   is   r esp o n s ib le  f o r   th p lace m e n t o f   cir cu it e lem en ts   ( g r a p h   n o d es [ 3 4 ] ; iii)   T h e   FLUT E   p ac k ag [ 3 5 ] [ 3 7 ]   is   r esp o n s ib le  f o r   p r elim in ar y   tr ac in g   o f   co n n ec tio n s   b etwe e n   elem en ts   ( g r ap h   ed g es) iv )   T h f in al  tr ac is   p er f o r m ed   b y   o n o f   th s ea r ch   alg o r ith m s   in   th m az   A*   s ea r ch   alg o r ith m   [ 3 8 ] v )   Gr ap h ic  elem en ts   ( in   p ar ticu lar   ico n s )   ar u s ed   f r o m   th Flatico n   s er v ice   [ 3 9 ] v i)   T h g r a p h ical   in ter f ac is   wr itten   u s in g   th Qt  lib r ar y   [ 4 0 ] .   v ii)   Alg o r ith m s   an d   o t h er   b u s in ess   lo g ic  ar e   im p lem en ted   u s in g   B o o s [ 4 1 ] v ii)   web   m o d u l is   b ein g   d e v elo p e d   s ep ar atel y ,   wh ich ,   with   th h el p   o f   Do ck er   co n tain er s   an d   s er v er s ,   allo ws  y o u   to   h o s d esk to p   p r o g r am   as  web   s e r v ice;  an d   v iii)  T h f o llo win g   I SC A S8 5   cir cu its   wer p r o ce s s ed   to   v er if y   th m o d elin g   m ec h a n is m s c1 7 . v ,   c4 3 2 . v ,   c 4 9 9 . v ,   c8 8 0 . v ,   c1 3 5 5 . v ,   c1 9 0 8 . v ,   c3 5 4 0 . v ,   c6 2 8 8 . v .   C ir cu it p r o c ess in g   s tati s tics   as  s h o wn   in   Fig u r 9 .           Fig u r e   7 .   I n f er e n ce   o f   g o o d - v a lu an d   f a u lt a s   ad d r ess es in   th s im u latio n           Fig u r 8 .   Pro ject  s tr u ct u r in   li n es o f   co d e   an d   MO SI  HDL   d ataf lo w   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6         V ec to r - lo g ic  mo d els o d ig ita l   circu its   fo r   s i mu la tio n   a n d   r en d erin g   ( V la d imir   Ha h a n o v )   327       Fig u r 9 .   L ate n cy   o f   th m o d e lin g   an d   s im u latio n   o p e r atio n       L im itatio n s   o f   MO SI  HDL i o n l y   Ver ilo g   GL ,   R T L ,   S y s tem   co m b i n atio n   co d e   is   s u p p o r ted   with o u h ier ar c h ical  s u p p o r ( o n m o d u le  with o u in s tan tiatin g   o th e r   m o d u les)  an d   o n ly   o n   s ca lar   co n d u cto r s ;   ii th r o u tin g ,   alth o u g h   s h o win g   h ig h   lev el  o f   wir in g   ( o v er   9 0 %),   is   in   m an y   ca s es less   th an   1 0 0 % a n d   d o es   n o g u ar a n tee  o p tim al  r esu lts ;   iii )   C ir cu its   with   m o r th an   1 0   in p u ts   in   elem en ts   r eq u ir m an u al  in p u o f   test   v ec to r s ;   iv d ev el o p m en h as  b ee n   u n d er way   s in ce   Ma y   2 0 2 5 .   T h r ep o s ito r y   c o n tain s   3 0 2   co m m its ea ch   co m m it  is   p r ec ed ed   b y   1 - 3   h o u r s   o f   d ev el o p m en t an d   v )   T h to tal  am o u n o f   co d in g   wo r k   ca n   b esti m ated   at  5 0 0   h o u r s .       8.   CO NCLU SI O N   Vec to r - lo g ical  in - m em o r y   c o m p u tin g   is   p r o p o s ed   as  a   co s t - ef f ec tiv e,   lo w - b u d g et  s o lu tio n   f o r   m o d elin g   a n d   s im u latio n   ( MO SI)   p r o b lem s   th at   u s es  r ea d - wr ite  tr a n s ac tio n s   r at h er   th an   p r o ce s s o r   in s tr u ctio n s .   p ar s er   m ec h an is m   h as  b ee n   d ev elo p ed   to   co n v er th HDL   co d o f   th lo g ical  cir cu it  in to   th e   MO SI  s er v ice' s   in ter n al  v ec to r - lo g ical  d ata   s tr u ctu r es.  v e cto r - lo g ical  m o d el  o f   a   d ig ital   cir cu it  f o r   ef f icien s im u latio n   o f   in p u test   s ets,  u s in g   lo g ical   v ec to r   b it  a d d r e s s es,  h as  b ee n   im p lem e n ted .   m ec h an is m   f o r   g en er atin g   d ed u ctiv v e cto r s   b ased   o n   v ec to r - lo g ical  m o d el  o f   d ig ital  cir cu it  is   p r o p o s ed   f o r   f a u lt - as - ad d r ess   s im u latio n   o f   i n p u te s s ets.  m ec h an is m   f o r   m o d elin g   f au lt  s im u latio n   m atr ix   as  th ad d r ess es  o f   th d ed u ctiv v ec to r   b its   o f   e ac h   elem en t   o n   th test   s et  h a s   b ee n   cr ea te d .   T h r esu lts   o f   th g o o d - v alu a n d   f au lt - as - ad d r ess   s im u latio n s   wer r en d e r ed   a n d   s y n c h r o n ized   in   th e   tab les  f o r   th g o o d - v alu a n d   f au lt - as - ad d r ess   s im u latio n s ,   th f au l t - m o d elin g   m at r ices  o n   th in p u s et,   an d   th lin es  o f   t h lo g ical  s ch em d is p lay ed   o n   t h m o n ito r   s cr ee n .   M o d elin g   an d   s im u latio n   m ec h an is m s   ar e   co d e d   a n d   v er if ied   u s in g   ex am p les  f r o m   th I SC AS  lib r ar y   o f   lo g ical  cir cu its .   T h e   p r o ce s s in g   tim o f   lo g ic  ci r cu it s   an d   m ec h a n is m s   f o r   f au lt  m o d elin g   an d   g o o d - v alu s im u latio n   is   p r esen ted .   T h s cien tific   n o v elty   o f   t h s tu d y   lies   in   v ec to r - lo g ical  m o d els  o f   d ig ital  cir cu it  elem en ts ,   h ig h - v al u s im u latio n   o f   th e   test   s et,   ad d r ess -   an d   f au lt - as - a d d r ess   s im u latio n   o f   th e   d ig ital  cir cu it,  an d   f au lt - as - ad d r ess   s im u latio n   o f   th i n p u s et,   al u s in g   q u ad r atic   s im u latio n   m atr ix .   I m p lem e n ted   m ec h an is m s   f o r   er g o n o m ic  r en d er in g   an d   s y n ch r o n i za tio n   o f   m o d elin g   r esu lts   in   f o u r   s ca lab le  win d o ws  d is p lay ed   o n   t h m o n ito r   s cr ee n .   All  o f   th ese  in n o v ativ s o lu tio n s   ar e   u n p ar alleled   w o r ld wid a n d   c r ea te  co s t - ef f ec tiv e   f u tu r o f   m ass   co m p u tin g .   MO SI  clo u d   s er v ices  ca n   b e   u s ef u l to   s tu d en ts   an d   en g i n ee r s   en g ag ed   i n   v er i f y in g   d ig ital   p r o jects b ased   o n   v ec to r   lo g ic   elem en ts .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT )   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   Vlad im ir   Hah an o v                               Sv e tla n a   C h u m a ch e n k o                               E u g en ia  L itv in o v a                               An d r ii Vo r o n o v                               Oleh   Dem ch en k o                               Nata liy Ma k s y m o v a                                 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   2 J u n 20 2 6 :   319 - 3 3 0   328   C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   -   T h d ata   th at   s u p p o r th e   f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e   av ailab l o n   r e q u est  f r o m   th c o r r esp o n d in g   au t h o r ,   [ Vlad im ir   Hah an o v ] .     -   Der iv ed   d ata  s u p p o r tin g   th f i n d in g s   o f   t h is   s tu d y   ar av aila b le  f r o m   th c o r r esp o n d in g   au th o r   [ Vlad im ir   Hah an o v ]   o n   r eq u est.   -   T h au th o r s   co n f ir m   th at  th d ata  s u p p o r tin g   th f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar av ailab le  with in   th ar ticle.       RE F E R E NC ES   [ 1 ]   S .   K i e t   a l . ,   M A V ER I C :   A   1 6 n 7 2   F P S ,   1 0   mJ / f r a me   h e t e r o g e n e o u s   r o b o t i c S o C   w i t h   4   C o r e a n d   1 3   I N T8 / F P 3 2   A c c e l e r a t o r s,   i n   D i g e s t   o f   T e c h n i c a l   P a p e rs  -   S y m p o s i u m   o n   VLS I   T e c h n o l o g y ,   2 0 2 5 ,   p p .   1 3 .   d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / V LSI Te c h n o l o g y a n d C i r 6 5 1 8 9 . 2 0 2 5 . 1 1 0 7 5 1 6 3 .   [ 2 ]   R .   R .   C h e k u r i ,   V .   S h i v a r a m,  K .   S h r a v a n ,   T.   V .   S a i ,   M .   C .   C h i n n a i a h ,   a n d   D .   H .   K r i s h n a ,   D e si g n   a n d   i m p l e men t a t i o n   o f   l i n e   f o l l o w e r   r o b o t   o n   S o C   w i t h   S D K ,   i n   2 0 2 4   3 rd   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   f o I n n o v a t i o n   i n   T e c h n o l o g y ,   I N O C O N   2 0 2 4 ,   2 0 2 4 ,   p p .   1 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I N O C O N 6 0 7 5 4 . 2 0 2 4 . 1 0 5 1 1 5 0 9 .   [ 3 ]   D .   Ji a n g   e t   a l . ,   Li v e   d e m o n s t r a t i o n :   a   r e c o n f i g u r a b l e ,   e n e r g y - e f f i c i e n t   a n d   h i g h - f r a me - r a t e   E K F - S LA M   a c c e l e r a t o r   b a se d   S o C   d e s i g n   f o r   a u t o n o m o u s   m o b i l e   r o b o t   a p p l i c a t i o n s ,   i n   Pr o c e e d i n g s   -   I E E I n t e r n a t i o n a l   S y m p o si u m   o n   C i rc u i t s   a n d   S y s t e m s 2 0 2 4 ,   p .   1 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I S C A S 5 8 7 4 4 . 2 0 2 4 . 1 0 5 5 8 1 3 9 .   [ 4 ]   J.  Le e   a n d   J.  H .   Y o o n ,   A   n e u r o m o r p h i c   S LA M   A c c e l e r a t o r   s u p p o r t i n g   m u l t i - a g e n t   e r r o r   c o r r e c t i o n   i n   sw a r r o b o t i c s ,   i n   Pro c e e d i n g -   I n t e r n a t i o n a l   S o C   D e si g n   C o n f e r e n c e   2 0 2 2 ,   I S O C C   2 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   p p .   2 4 1 2 4 2 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I S O C C 5 6 0 0 7 . 2 0 2 2 . 1 0 0 3 1 3 8 8 .   [ 5 ]   S .   M a h mo o d   M a h d i ,   A .   I .   A b d u l k a r e e m,  A .   J a l e e l   H u m a i d i ,   A .   K .   A l   M h d a w i ,   a n d   H .   A l - R a w e s h i d y ,   C o m p r e h e n si v e   r e v i e w   o f   c o n t r o l   t e c h n i q u e f o r   v a r i o u me c h a n i sms   o f   p a r a l l e l   r o b o t s,”   I E E Ac c e ss ,   v o l .   1 3 ,   p p .   6 3 3 8 1 6 3 4 1 6 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 5 . 3 5 5 7 9 3 7 .   [ 6 ]   K .   D e n g   e t   a l . ,   S y s t e m - on - c h i p   t e st   a n d   c h a r a c t e r i z a t i o n :   a   r e v i e w ,   I EE T r a n s a c t i o n o n   I n st r u m e n t a t i o n   a n d   M e a su r e m e n t v o l .   7 4 ,   p p .   1 2 8 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TI M . 2 0 2 5 . 3 5 8 4 1 3 4 .   [ 7 ]   B .   S .   I .   S .   P u b l i c a t i o n ,   B S I   S t a n d a r d s   p u b l i c a t i o n   q u a l i t y   o f   e l e c t r o n i c   a n d   s o f t w a r e   i n t e l l e c t u a l   p r o p e r t y   u se d   i n   s y s t e m   a n d   sy st e o n   c h i p   (   S o C   )   D e s i g n s ,   I E C   6 2 0 1 4 - 5   I EEE  S t d   1 7 3 4 - 2 0 1 1 ,   p p .   1 4 2 ,   M a r .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I EEEST D . 2 0 1 5 . 7 0 6 7 3 4 6 .   [ 8 ]   J.  S i f a k i s,   S y st e d e s i g n   a u t o ma t i o n :   c h a l l e n g e s   a n d   l i m i t a t i o n s,   Pr o c e e d i n g o f   t h e   I EE E ,   v o l .   1 0 3 ,   n o .   1 1 ,   p p .   2 0 9 3 2 1 0 3 ,   N o v .   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / JP R O C . 2 0 1 5 . 2 4 8 4 0 6 0 .   [ 9 ]   B .   Z h a o   e t   a l . ,   ED A - Q :   e l e c t r o n i c   d e s i g n   a u t o ma t i o n   f o r   s u p e r c o n d u c t i n g   q u a n t u m   c h i p ,   I EE T r a n s a c t i o n o n   C o m p u t e r - Ai d e d   D e s i g n   o f   I n t e g ra t e d   C i r c u i t s   a n d   S y st e m s ,   v o l .   4 5 ,   n o .   1 ,   p p .   2 6 6 2 7 9 ,   J a n .   2 0 2 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C A D . 2 0 2 5 . 3 5 8 0 3 4 1 .   [ 1 0 ]   H .   D u ,   X .   D u ,   a n d   J.   Y a n g ,   A S G F 4 EPD :   A n   a u t o ma t e d   s c h e ma t i c   g e n e r a t i o n   f r a m e w o r k   f o r   e l e c t r o n i c   p r o d u c t s   d e si g n ,   I EEE   T ra n s a c t i o n o n   C o m p u t e r - A i d e d   D e s i g n   o f   I n t e g ra t e d   C i r c u i t s   a n d   S y s t e m s ,   2 0 2 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TC A D . 2 0 2 6 . 3 6 5 2 4 9 7 .   [ 1 1 ]   S .   S r i l a k s h mi   a n d   G .   L.   M a d h u m a t i ,   A   c o m p a r a t i v e   a n a l y s i o f   H D a n d   H LS  f o r   d e v e l o p i n g   C N N   a c c e l e r a t o r s ,   i n   Pro c e e d i n g o f   t h e   3 rd   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Ar t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e   a n d   S m a rt   E n e r g y ,   I C AI S   2 0 2 3 ,   2 0 2 3 ,   p p .   1 0 6 0 1 0 6 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C A I S 5 6 1 0 8 . 2 0 2 3 . 1 0 0 7 3 7 4 6 .   [ 1 2 ]   K .   J.   L e e ,   T .   Y .   H si e h ,   C .   Y .   C h a n g ,   Y .   T.   H o n g ,   a n d   W .   C .   H u a n g ,   O n - c h i p   S O C   t e st   p l a t f o r m   d e si g n   b a s e d   o n   I EEE   1 5 0 0   st a n d a r d ,   I EEE  T r a n sa c t i o n o n   Ve ry  L a r g e   S c a l e   I n t e g ra t i o n   ( VLS I )   S y st e m s ,   v o l .   1 8 ,   n o .   7 ,   p p .   1 1 3 4 1 1 3 9 ,   J u l .   2 0 1 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TV LSI . 2 0 0 9 . 2 0 1 9 9 7 8 .   [ 1 3 ]   F .   R e st u c c i a   a n d   R .   K a st n e r ,   C u t   a n d   F o r w a r d :   safe   a n d   sec u r e   c o mm u n i c a t i o n   f o r   F P G A   S y st e o n   C h i p s,   I EEE   T ra n s a c t i o n s   o n   C o m p u t e r - A i d e d   D e s i g n   o f   I n t e g r a t e d   C i rc u i t s   a n d   S y s t e m s ,   v o l .   4 1 ,   n o .   1 1 ,   p p .   4 0 5 2 4 0 6 3 ,   N o v .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C A D . 2 0 2 2 . 3 1 9 7 3 4 3 .   [ 1 4 ]   K .   J.   L e e ,   T .   Y .   H si e h ,   C .   Y .   C h a n g ,   Y .   T.   H o n g ,   a n d   W .   C .   H u a n g ,   O n - c h i p   S O C   t e st   p l a t f o r m   d e si g n   b a s e d   o n   I EEE   1 5 0 0   st a n d a r d d ,   I E EE   T ra n s a c t i o n s   o n   V e ry   L a r g e   S c a l e   I n t e g ra t i o n   ( VL S I )   S y st e m s ,   v o l .   1 8 ,   n o .   7 ,   p p .   1 1 3 4 1 1 3 9 ,   Ju l .   2 0 1 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / TV LSI . 2 0 0 9 . 2 0 1 9 9 7 8 .   [ 1 5 ]   D .   K o v a c h e v ,   S .   B e l c h e v ,   D .   N e d e v a ,   a n d   T.   U z u n t o n e v ,   S o me  g u i d e l i n e o n   H D s e l e c t i o n   f o r   d i g i t a l   s y s t e ms  d e s i g n ,   i n   Pro c e e d i n g o f   t h e   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Bi o m e d i c a l   I n n o v a t i o n s   a n d   Ap p l i c a t i o n s,  BI A   2 0 2 1 ,   2 0 2 1 ,   p p .   7 7 8 0 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / B I A 5 2 5 9 4 . 2 0 2 2 . 9 8 3 1 2 3 6 .   [ 1 6 ]   S .   F r o e h l i c h   a n d   R .   D r e c h sl e r ,   Li M - H D L:   H D L - B a s e d   sy n t h e s i f o r   i n - memo r y   c o m p u t i n g ,   i n   Pr o c e e d i n g s o f   t h e   2 0 2 2   D e si g n ,   Au t o m a t i o n   a n d   T e st   i n   Eu r o p e   C o n f e r e n c e   a n d   E x h i b i t i o n ,   D ATE  2 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   p p .   1 3 9 5 1 4 0 0 .   d o i :   1 0 . 2 3 9 1 9 / D A T E5 4 1 1 4 . 2 0 2 2 . 9 7 7 4 6 2 7 .   [ 1 7 ]   S .   N a k a m u r a ,   H .   N a k a y a ma,   R .   O n u ma,   J.   Ta c h i b a n a ,   H .   K a m i n a g a ,   a n d   Y .   M i y a d e r a ,   A   s y s t e m   f o r   i d e n t i f i c a t i o n   o f   s t u m b l e s   i n   c o n st r u c t i o n   o f   p r o g r a m   l o g i c   t h a t   d o e n o t   a p p e a r   a s   c o m p i l a t i o n   e r r o r s,”   i n   2 0 2 2   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t i n g ,   I C O C O   2 0 2 2 ,   2 0 2 2 ,   p p .   4 3 4 8 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C O C O 5 6 1 1 8 . 2 0 2 2 . 1 0 0 3 1 9 2 0 .   [ 1 8 ]   Z.   Y .   X i o n g   a n d   Z .   X .   Y a n ,   R e se a r c h   o n   a u d i o   p l a y i n g   s y st e m   d e si g n   f a c t o r m o d e l i n g   b a s e d   o n   i n t e r p r e t i v e   st r u c t u r e   m o d e l ,   i n   Pro c e e d i n g s   -   2 0 2 1   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   Ma c h i n e   L e a r n i n g   a n d   I n t e l l i g e n t   S y s t e m s   E n g i n e e r i n g ,   MLI S 2 0 2 1 ,   2 0 2 1 ,   p p .   33 3 7 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / M LI S E5 4 0 9 6 . 2 0 2 1 . 0 0 0 1 4 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.