Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations
Trong các nút bán dẫn tiên tiến (28nm trở xuống), những biến thiên nhỏ trong quá trình chế tạo gây ra những thay đổi rõ rệt trong hiệu năng thiết bị. Thay vì kiểm tra mọi tổ hợp có thể (phức tạp theo hàm mũ), Monte Carlo lấy mẫu ngẫu nhiên từ phân phối biến thiên: tạo ra các biến thiên ngẫu nhiên, mô phỏng hành vi mạch, thu thập số liệu thống kê. Với hàng nghìn mẫu, một phân phối các kết quả xuất hiện. Điểm mấu chốt là việc lấy mẫu ngẫu nhiên lặp đi lặp lại cho thấy các đặc tính thống kê mà không cần liệt kê toàn bộ.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- 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 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Monte Carlo Analysis of Semiconductor Process Variations. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/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.
- Tạo Mẫu Kiểm Thử Tự ĐộngKỹ thuật điện↔ compare
- Tổng hợp logicKỹ thuật điện↔ compare
- Phân tích thời gian tĩnhKỹ thuật điện↔ compare
Được tham chiếu bởi
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →