DNA计算机算术运算的自装配模型（III）—减法

计算机工程与应用 ›› 2012, Vol. 48 ›› Issue (32): 39-42.

DNA计算机算术运算的自装配模型（III）—减法

孙守霞1，刘伟2，郭迎3，孟大志4

1.鲁东大学数学与信息学院，山东烟台 264025
2.上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海 200240
3.中南大学信息与通信工程，长沙 410083
4.北京工业大学应用数理学院，北京 100022

出版日期:2012-11-11 发布日期:2012-11-20

Self-assembly model of simple arithmetic in DNA computing-
subtraction

SUN Shouxia1, LIU Wei2, GUO Ying3, MENG Dazhi4

1.College of Mathematics and Information, Ludong University, Yantai, Shandong 264025, China
2.School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200240, China
3.Department of Communication Engineering, Central South University, Changsha 410083, China
4.College of Applied Science, Beijing University of Technology, Beijing 100022, China

Online:2012-11-11 Published:2012-11-20

摘要/Abstract

摘要： DNA计算是基于DNA分子生化反应，能够在DNA计算机上实现的算法。它具有高度并行性、容量大、速度快等特点。同传统电子计算机一样，它也是以加、减、乘、除等简单算术运算和异或等逻辑运算为基本运算单元。在DNA自装配加法的基础上，设计了一般的DNA自装配并行减法模型，算法的时间复杂度为[O(1)]，空间复杂度为[O(n)]，并通过实例验证了算法的有效性。算法的主要优点在于编码简单、效率高，且具有通用性。

关键词: DNA计算机, 算术运算, 自装配, 减法

Abstract: The algorithm based on biochemical reaction of DNA computing can process in a DNA computer. It has a high degree of parallelism, large capacity, and fast speed. Like the traditional electronic computer, it also takes addition, subtraction, multiplication, division and logic operations as basic arithmetic unit. This paper proposes a general n-band parallel subtraction model of DNA self-assembly. The time complexity of proposed algorithm is[O(1)] and the space complexity is [O(n)]. As the same time, the effectiveness of the algorithm is verified by an illustration. The greatest advantage of this model is simple coding, high efficiency, and universal applicability.

Key words: DNA computer, arithmetic, self-assembly, subtraction

孙守霞1，刘伟2，郭迎3，孟大志4. DNA计算机算术运算的自装配模型（III）—减法[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(32): 39-42.

SUN Shouxia1, LIU Wei2, GUO Ying3, MENG Dazhi4. Self-assembly model of simple arithmetic in DNA computing-
subtraction[J]. Computer Engineering and Applications, 2012, 48(32): 39-42.

[1]	张建伟，陶亮，周健，王华彬. 基于改进谱平滑策略的IMCRA算法及其语音增强[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(1): 153-157.
[2]	张金敏1，雷江1，2. 统计建模与对象更新机制相结合的背景减法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(11): 152-157.
[3]	徐文超，王光艳，耿艳香，白芳，费腾. 基于谱减法和变步长LMS语音增强算法[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(1): 213-217.
[4]	王路露1，夏旭2，冯璐1，刘光灿1. 基于频谱方差和谱减法的语音端点检测新算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(8): 194-197.
[5]	夏乐乐1，孙永荣1，王勇2. 基于自适应噪声估计的语音增强技术[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(23): 225-228.
[6]	王路露1，刘光灿1，夏旭2. 一种改进型谱减算法的语音增强研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(19): 210-213.
[7]	冯璐，陈威兵. 基于加权门限谱熵的改进端点检测方法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(9): 207-210.
[8]	姚磊1，刘渊2. 基于改进模糊聚类与ANFIS的高速公路事件检测[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(19): 242-245.
[9]	隋璐瑛，张雄伟，黄建军，赵改华. 基于码本学习的改进谱减语音增强算法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(16): 216-220.
[10]	韦丽兴，张淼，钟映春，韩光. 采用PCNN的有噪特定人语音识别系统 [J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(3): 133-136.
[11]	张满，陶亮，周健. 基于实值离散Gabor变换的谱减法语音增强[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(29): 109-113.
[12]	宋佳声1，2. 动态场景的自适应高斯混合模型的研究[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(1): 8-12.
[13]	蒋静芝，孟相如，李欢，庄绪春. 减法聚类-ANFIS在网络故障诊断的应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(8): 76-78.
[14]	查诚，杨平，潘平. Turbo迭代下的改进谱减法研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(36): 159-161.
[15]	沈圆圆1，顾济华1，陶智1，2，赵鹤鸣2，谈雪丹1. 基于人类听觉系统的多频带语音增强[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(21): 145-148.