Procesní variabilita Monte Carlo
Analýza procesní variability Monte Carlo kvantifikuje dopad výrobních nejistot na výkon obvodů pomocí statistického vzorkování. S postupným zmenšováním polovodičových technologií vytvářejí procesní variace (délka hradla, tloušťka oxidu, fluktuace dopantů) významné nejistoty v zpoždění, spotřebě energie a svodovém proudu. Metody Monte Carlo vzorkují prostor náhodných variací, což umožňuje statistickou charakterizaci výtěžnosti, časových rezerv a spolehlivosti. Nezbytné pro moderní technologické uzly.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Fishman, G. S. (1996). Monte Carlo: Concepts, Algorithms, and Applications. Springer-Verlag. DOI: 10.1007/978-1-4757-2553-7 ↗
- Nassif, S. R. (2003). Modeling and analysis of manufacturing variations. In Proc. CICC (pp. 223-228). IEEE. DOI: 10.1109/cicc.2001.929760 ↗
- Agarwal, A., Blaauw, D., Zolotov, V., & Sundareswaran, S. (2005). Statistical timing analysis with dual-Vth devices. IEEE Transactions on VLSI Systems, 13(3), 319-328. link ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/electrical-engineering/monte-carlo-process-variation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Automatické generování testovacích vzorůElektrotechnika↔ compare
- Logická syntézaElektrotechnika↔ compare
- Statická časová analýzaElektrotechnika↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →