Procesowa zmienność metodą Monte Carlo
Analiza procesowej zmienności metodą Monte Carlo kwantyfikuje wpływ niepewności produkcyjnych na wydajność obwodu przy użyciu próbkowania statystycznego. Wraz ze skalowaniem technologii półprzewodnikowych, zmienności procesowe (długość bramki, grubość tlenku, fluktuacje domieszkowania) generują znaczące niepewności w opóźnieniu, poborze mocy i prądzie upływu. Metody Monte Carlo próbują przestrzeń losowych zmienności, umożliwiając statystyczną charakterystykę uzyskanej wydajności, marginesów czasowych i niezawodności. Niezbędne dla nowoczesnych węzłów technologicznych.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- 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 cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.
- Automatyczne generowanie wzorców testowychElektrotechnika↔ compare
- Synteza logicznaElektrotechnika↔ compare
- Statyczna Analiza CzasowaElektrotechnika↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →