Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations
U naprednim poluprovodničkim čvorovima (28nm i niže), male varijacije u proizvodnji izazivaju primetne promene u performansama uređaja. Umesto testiranja svake moguće kombinacije (eksponencijalno složeno), Monte Karlo nasumično uzorkuje iz distribucije varijacija: generišu se slučajne varijacije, simulira se ponašanje kola, prikupljaju se statistike. Sa hiljadama uzoraka, pojavljuje se distribucija ishoda. Ključni uvid je da ponovljeno slučajno uzorkovanje otkriva statistička svojstva bez iscrpnog nabrajanja.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Automatsko generisanje test obrazacaElektrotehnika↔ compare
- Logička sintezaElektrotehnika↔ compare
- Analiza statičkog vremenaElektrotehnika↔ compare
Citirana u
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →