二元矩图

二元矩图（BMD）是二元决策图（BDD）的一个概括，适用于域上的线性函数，如布尔函数（像BDD），但也适用于整数或实数。它们可以处理布尔函数，其复杂程度与BDD相当，而且一些在BDD中处理效率很低的函数也能被BMD轻松处理，最明显的是乘法。BMD最重要的特性是，与BDDs一样，每个函数正好有一个典型的表示，而且许多操作可以在这些表示上有效地进行。区别于BMD的主要特征是使用线性图而不是点状图，并且有加权边。确保表示法的规范性的规则是。在排序中较高的变量的决策只能指向排序中较低的变量的决策。没有两个节点可以是相同的（在规范化这种节点时，对其中一个节点的引用应该被替换为对另一个节点的引用）没有一个节点的所有决策部分可以等同于0（对这种节点的链接应该被替换为对其总是部分的链接）没有一条边可以有权重为0（所有这种边应该被替换为直接链接为0）边的权重应该是共素的。如果没有这条规则或与之相当的规则，一个函数就有可能有很多表示方法，例如2x+2可以表示为2-(1+x)或1-(2+2x)。点式和线性分解在点式分解中，就像在BDDs中一样，在每个分支点上我们分别存储所有分支的结果。对于一个整数函数(2x+y)，这种分解的例子是。

在加法函数的情况下，后一种（线性）表示法更有效，因为当我们添加许多元素时，后一种表示法只有O(n)个元素，而前一种（点式），即使有共享，也是指数级的许多。

另一个扩展是使用边缘的权重。给定节点的函数值是它下面的真实节点（总是下的节点，可能还有决定的节点）乘以边的权重。