Notice bibliographique
Résumé
One of the main challenges facing designers of high-speed integrated circuits and interconnects is predicting the effect of the variability of geometrical and physical parameters on the circuit performance.Monte Carlo (MC) simulation has been traditionally used in commercial circuit and electromagnetic (EM) simulators for predicting the statistical distribution of circuit and system performance metrics.However, the high computational cost associated with the MC simulation is a significant limiting factor especially for large circuits.In this thesis, an algorithm based on Parametric Model Order Reduction (PMOR) is presented for statistical analysis of large microwave and high-speed circuits with multiple stochastic parameters.Using the proposed algorithm, a set of local reducedorder parameterized circuits are derived based on adaptive frequency sampling and implicit multi-moment matching projection techniques.The local models preserve the stochastic parameters as symbolic quantities.As a result, stochastic response of the circuit can be obtained by simulating the local reduced models instead of the original large system leading to significant reduction in the computational cost compared to traditional Monte-Carlo techniques.In addition, a method is presented for high-dimensional variability analysis.This algorithm is based on two main concepts, namely node tearing for parameter partitioning and sparse grid interpolation.Node-tearing is used to localize the parameters Most of the acknowledgments begins with "I would like to acknowledge someone", which sounded like a speech after winning a Nobel prize somehow.To me, pursuing PhD is an enjoyable adventure full of memorial moments.I have known my supervisor Professor Michel Nakhla since my fourth year undergraduate.I took one of his courses and he guided my fourth-year project.During his lecture, he could explain some very difficult concepts clearly with very few words and obscure theories with intuitively clear language, yet profoundly and systematically.I immediately applied to join this research team for graduate study without any hesitation and luckily, I got accepted.From then on, Professor Nakhla opened a new gate for me and led me into the realm of CAD.Pursuing PhD requires innovations, yet not all lead to success.Many PhD students may feel lost and confusing during this thorny path, I was no exception.His encouragement, with only few incisive words, could always clear my negative thoughts completely.Moreover, he cares about my future and always provides guidance and adjustment for further milestones."Learn from the wise" is the exact word.For seven years we spent, apart from the unlimited knowledge he shared with me, the confidence and optimism I built up from him is invaluable lifelong.Meanwhile, Professor Emad Gad showed
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».