蒙特卡洛仿真 我们要进行蒙特卡洛分析首先要明确工艺库是否支持,如果这个工艺库不支持蒙特卡洛仿真,那就要自己写相关的失配模型,而且就算工艺库支持蒙特卡洛仿真,我们也不能完全相信,尽量去仿真验证。这个模型很复杂,尽量找一个现有的模板来写,另外MOS管的 Vth 是失配的主要来源,而且有些工艺库对阈值电压的估计过于乐观,我...
蒙特卡洛仿真(或概率仿真)是一种基于“随机数”的计算方法,也被称为蒙特卡洛方法。 其核心思想是通过执行大量的随机试验来模拟实际情况,从而得到近似的结果。它依靠重复的随机抽样来获得数值结果,基本概念是利用随机性来解决理论上可能是确定性的问题。 在不同领域有广泛的应用: - 金融领域:用于了解金融部门风险和不确...
这是一个模拟,但不是蒙特卡洛模拟。 蒙特卡洛方法:将一盒硬币倒在桌子上,然后计算正面与反面落地的硬币比例。这是一种确定重复掷硬币行为的蒙特卡洛方法,但它不是模拟。 蒙特卡罗模拟法:一次或多次从区间[0,1]中绘制“大量”伪随机均匀变量,赋值小于或等于0.50作为正面,大于0.50为反面。...
蒙特卡洛仿真法 蒙特卡洛仿真法(Monte Carlo Simulation)是一种基于随机抽样的数值计算方法,用于模拟和估计复杂系统或过程的行为和特性。它通过生成大量随机数,并利用这些随机数对系统进行多次模拟,从而获得系统的统计特征或输出结果。 蒙特卡洛仿真法的基本思想是基于概率分布的采样。首先,需要确定系统中各个变量或参数的...
在芯片设计领域,蒙特卡洛仿真是一种强大的工具,它能够模拟芯片上器件和器件之间的失配,以及不同晶圆之间的失配。这种方法的覆盖范围如图二所示,可以看出单向工艺角有很多情况没有被覆盖,因此需要蒙特卡洛仿真来保证良率。经验表明,6sigma的波动特性优于交叉工艺角,而3sigma则等于单向工艺角,typical则是最基础的模拟方法。
直接在VerilogA模型中写入随机函数,对于特定参数进行设定标准差下的高斯分布变化,然后进行多次仿真,进而完成蒙特卡洛仿真。 这种思路在理论上可行的,根据《Cadence® Verilog®-A Language Reference》[1]P147所示,我们可以利用$arandom函数来进行直接蒙卡仿真。
新思科技定制设计平台可在不同仿真其中进行蒙特卡洛分析。除了常见的模型和技术,新思科技还支持范围自定义、sigma放大等先进功能。在保证结果准确性的同时,大幅减少仿真次数,进而提高设计效率。, 视频播放量 1558、弹幕量 0、点赞数 40、投硬币枚数 8、收藏人数 95、转发
蒙特卡洛仿真方法(Monte Carlo simulation)是一种基于统计学原理的数值计算方法,用于模拟和预测复杂系统或过程的行为表现。它通过随机抽样和统计分析,利用随机数生成的方法来模拟系统的随机变量,从而得出系统的不确定性和风险。 蒙特卡洛仿真方法的基本原理是通过对系统的随机变量进行多次抽样和模拟,计算出每次模拟中系统的输...
基于蒙特卡洛仿真得到近似结果 事实上对于绝大多数人来说,只有一种选择,那就是蒙特卡罗仿真法,只要会编程就可以做得到。第一种选择需要相当程度的数学能力(特别是随机过程理论方面)。 3. 第一个仿真程序 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...