ScholarGate
Assistent
Process / pipelineStatistical circuit analysis

Monte Carlo Procesvariation

Monte Carlo Procesvariation-analyse kvantificerer effekten af fremstillingsusikkerheder på kredsløbsydelse ved hjælp af statistisk sampling. Efterhånden som halvlederteknologi skalerer, skaber procesvariationer (gate-længde, oxidtykkelse, dopantfluktuationer) betydelige usikkerheder i forsinkelse, strømforbrug og lækage. Monte Carlo-metoder sampler variationsrummet, hvilket muliggør statistisk karakterisering af udbytte, timing-marginer og pålidelighed. Essentielt for moderne teknologinoder.

Åbn i MethodMindSnartVideoSnartHent slides

Læs hele metoden

Kun for medlemmer

Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.

Log ind

Metodekort

Nabolaget af beslægtede metoder — vælg en knude for at udforske.

Kilder

  1. Fishman, G. S. (1996). Monte Carlo: Concepts, Algorithms, and Applications. Springer-Verlag. DOI: 10.1007/978-1-4757-2553-7
  2. Nassif, S. R. (2003). Modeling and analysis of manufacturing variations. In Proc. CICC (pp. 223-228). IEEE. DOI: 10.1109/cicc.2001.929760
  3. 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

Sådan citerer du denne side

ScholarGate. (2026, June 3). Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations. ScholarGate. https://scholargate.app/da/electrical-engineering/monte-carlo-process-variation

Hvilken metode?

Stil denne metode ved siden af dens nærmeste slægtninge, og læs dem side om side — biblioteket lægger bøgerne på bordet; valget er dit.

Sammenlign side om side

Refereret af

ScholarGateMonte Carlo Process Variation (Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/da/electrical-engineering/monte-carlo-process-variation · Datasæt: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026