On efficient Monte Carlo-based Statistical Static Timing Analysis of digital circuits
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
The Monte-Carlo (MC) technique is a well-known solution for statistical analysis. In contrast to probabilistic (non-Monte Carlo) statistical static timing analysis (SSTA) techniques, which are typically derived from simple statistical or timing models, the MC-based SSTA technique encompasses complicated timing and process variation models. However, a precise analysis that involves a traditional MC-based technique requires many timing simulation runs (1000s). In this paper, the behavior of the critical delay of digital circuits is investigated by using a Legendre polynomial-based ANOVA decomposition. The analysis verifies that the variance of the critical delay is mainly due to the pairwise interactions among the principal components (PCs) of the process parameters. Based on this fact, recent progress on the MC-based SSTA, through Latin hypercube sampling (LHS), is also studied. It is shown that this technique is prone to inefficient critical delay variance and quantile estimating. Inspired by the decomposition observations, an efficient algorithm is proposed which produces optimally low L2-discrepancy quasi-MC (QMC) samples which significantly improve the precision of critical delay statistical estimations, compared with that of the MC, LHS, and traditional QMC techniques.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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