In der vorliegenden Arbeit wird eine Datenstruktur zur Darstellung einer Booleschen Funktion "TVL-Tupel" präsentiert, die im Ergebnis einer Kombination der bekannten Datenstrukturen Entscheidungsgraph und Ternärvektorliste entsteht. Zuerst wird untersucht, wie lokale Phasenlisten sich als Elemente des Tupels eignen. Weiterhin wird die neue Dekompositionsart ("Tupel-Dekomposition") einer Boolesche Funktion in drei bzw. vier Teilfunktionen vorgestellt. Die Besonderheit der Teilfunktionen der Dekomposition besteht in ihrer Orthogonalität zueinander. Der Vorteil der Dekomposition von Funktionen mit einer hohen Anzahl von Konjunktionen besteht im geringeren Speicherplatzbedarf. Des weiteren wurden Algorithmen für Realisierung der Operationen entwickelt, die für eine Handhabung der zerlegten Funktionen erforderlich sind. Der detaillierte Vergleich der Berechnungszeiten für die Operationen erbringt den Nachweis, dass eine Verringerung des Zeitbedarfs als Folge der Zerlegung zu erwarten ist. Weiterhin bietet die Dekomposition einen Ansatz für den Entwurf von Algorithmen, die eine parallele Bearbeitung auf der Grundlage verteilter Rechentechnik zulassen. Die Erkenntnisse der Untersuchungen der Tupel-Dekomposition einschließlich der Verwendung der verteilen Verarbeitung können beispielsweise für die Suche der Variablenmengen der OR-Bi-Decomposition verwendet werden.

In der vorliegenden Arbeit wird eine Datenstruktur zur Darstellung einer Booleschen Funktion "TVL-Tupel" präsentiert, die im Ergebnis einer Kombination der bekannten Datenstrukturen Entscheidungsgraph und Ternärvektorliste entsteht. Zuerst wird untersucht, wie lokale Phasenlisten sich als Elemente des Tupels eignen. Weiterhin wird die neue Dekompositionsart ("Tupel-Dekomposition") einer Boolesche Funktion in drei bzw. vier Teilfunktionen vorgestellt. Die Besonderheit der Teilfunktionen der Dekomposition besteht in ihrer Orthogonalität zueinander. Der Vorteil der Dekomposition von Funktionen mit einer hohen Anzahl von Konjunktionen besteht im geringeren Speicherplatzbedarf. Des weiteren wurden Algorithmen für Realisierung der Operationen entwickelt, die für eine Handhabung der zerlegten Funktionen erforderlich sind. Der detaillierte Vergleich der Berechnungszeiten für die Operationen erbringt den Nachweis, dass eine Verringerung des Zeitbedarfs als Folge der Zerlegung zu erwarten ist. Weiterhin bietet die Dekomposition einen Ansatz für den Entwurf von Algorithmen, die eine parallele Bearbeitung auf der Grundlage verteilter Rechentechnik zulassen. Die Erkenntnisse der Untersuchungen der Tupel-Dekomposition einschließlich der Verwendung der verteilen Verarbeitung können beispielsweise für die Suche der Variablenmengen der OR-Bi-Decomposition verwendet werden.