ScholarGate
עוזר

השוואת שיטות

סקרו את השיטות שבחרתם זו לצד זו; שורות שבהן יש הבדל מודגשות.

יצירת תבניות בדיקה אוטומטית×תהליך מונטה קרלו וריאציה×
תחוםהנדסת חשמלהנדסת חשמל
משפחהProcess / pipelineProcess / pipeline
שנת המקור19662003
הוגה השיטהJ. Paul RothGeorge S. Fishman, Sani R. Nassif
סוגAutomated fault-detection test vector generationProbabilistic modeling of semiconductor manufacturing variability
מקור מכונןAbramovici, M., Breuer, M. A., & Friedman, A. D. (1990). Digital Systems Testing and Testable Design. Computer Science Press. link ↗Fishman, G. S. (1996). Monte Carlo: Concepts, Algorithms, and Applications. Springer-Verlag. DOI ↗
כינוייםATPG, Test pattern generation, Fault-based testingMonte Carlo simulation, Process variation analysis, PVT analysis
קשורות33
תקצירAutomatic Test Pattern Generation (ATPG) is the automated creation of test vectors that detect manufacturing defects in digital circuits. Pioneered by Roth in 1966, ATPG systematically finds inputs that make stuck-at faults observable at outputs, enabling comprehensive fault detection. ATPG is critical for semiconductor manufacturing: enabling high test coverage ensures only good chips ship and identifies manufacturing process issues.Monte Carlo Process Variation analysis quantifies the impact of manufacturing uncertainties on circuit performance using statistical sampling. As semiconductor technology scales, process variations (gate length, oxide thickness, dopant fluctuations) create significant uncertainties in delay, power, and leakage. Monte Carlo methods sample the random variation space, enabling statistical characterization of yield, timing margins, and reliability. Essential for modern technology nodes.
ScholarGateמערך נתונים
  1. v1
  2. 3 מקורות
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 3 מקורות
  3. PUBLISHED

מעבר לחיפוש הורדת מצגת

ScholarGateהשוואת שיטות: Automatic Test Pattern Generation · Monte Carlo Process Variation. אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/compare