ScholarGate
Assistent
Process / pipelineStatistical circuit analysis

Monte Carlo-processvariation

Monte Carlo-processvariation-analys kvantifierar effekten av tillverkningsosäkerheter på krets prestanda med hjälp av statistisk sampling. Allt eftersom halvledarteknologin skalar, skapar processvariationer (gate-längd, oxidetjocklek, dopningsfluktuationer) betydande osäkerheter i fördröjning, effektförbrukning och läckström. Monte Carlo-metoder samplar variationsrymden slumpmässigt, vilket möjliggör statistisk karakterisering av utbyte (yield), timingmarginaler och tillförlitlighet. Väsentligt för moderna teknologinoder.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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.

Compare side by side

Refereras av

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