Monte Carlo procesu variāciju analīze
Monte Carlo procesu variāciju analīze statistiskās izlases veidā kvantificē ražošanas nenoteiktību ietekmi uz ķēdes veiktspēju. Tā kā pusvadītāju tehnoloģija attīstās, procesu variācijas (vārtu garums, oksīda biezums, dopinga svārstības) rada ievērojamas nenoteiktības aizkavēšanās, jaudas un noplūdes ziņā. Monte Carlo metodes izlases veidā aptver nejaušo variāciju telpu, ļaujot statistiski raksturot ražu, laika rezerves un uzticamību. Būtiski mūsdienu tehnoloģiju mezgliem.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/electrical-engineering/monte-carlo-process-variation
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Automātiska testēšanas paraugu ģenerēšanaElektrotehnika↔ salīdzināt
- Loģiskā sintēzeElektrotehnika↔ salīdzināt
- Statiskā laika analīzeElektrotehnika↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →