Accelerated and Reliable Analog Circuits Yield Analysis Using SMT Solving Techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Existing yield analysis methods are computationally expensive and generally encounter challenges with high-dimensional process parameters space. In this paper, we propose a new method for accelerated and reliable computation of parametric yield that combines the advantages of sparse regression and satisfiability modulo theory (SMT) solving techniques, and avoids issues in both. The key idea is to characterize the failure regions as a collection of hyperrectangles in the parameters space. Toward this goal, the method constructs sparse polynomial models based on adaptive least absolute shrinkage and selection operator to find low degree approximations of the circuit performances. A procedure inspired by statistical model checking is then introduced to assess the model accuracy. Given the constructed models, an SMT-based solving algorithm is employed to locate the failure hyperrectangles in the parameters space. The yield estimation is based on a geometric calculation of probabilistic volumes subtended by the located hyperrectangles. We demonstrate the effectiveness of our method using circuits that require expensive run-time simulation during yield evaluation. They include: an integrated ring oscillator, a 6T static RAM cell and a multistage fully-differential amplifier. Experimental results show that the proposed method is suitable for handling problems with tens of process parameters. Meanwhile, it can provide 5×-2000× speed-up over Monte Carlo methods, when a high prediction accuracy is required.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle