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Enregistrement W4226250573 · doi:10.1109/tmtt.2022.3180390

Electromagnetic Modeling of Lossy Interconnects From DC to High Frequencies With a Potential-Based Boundary Element Formulation

2022· article· en· W4226250573 sur OpenAlexafffund
Shashwat Sharma, Piero Triverio

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectromagnetic Scattering and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMC MicrosystemsAdvanced Micro Devices
Mots-clésLossy compressionDiscretizationBoundary element methodPartial element equivalent circuitSkin effectConductorCoupling (piping)Electronic engineeringBoundary (topology)Perfect conductorTopology (electrical circuits)Boundary value problemPhysicsComputer scienceMathematical analysisFinite element methodEquivalent circuitEngineeringMathematicsElectrical engineeringGeometryVoltageOpticsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accurate electromagnetic modeling of both low- and high-frequency physics is crucial in the signal and power integrity analysis of electrical interconnects. The boundary element method (BEM) is appealing for lossy conductor modeling because it can capture the frequency-dependent variation of skin depth with only a surface-based discretization of the structure. Conventional BEM formulations rely on the mutual coupling of electric and magnetic fields and can become inaccurate or unstable at low frequencies. We develop a new full-wave BEM formulation based on potentials that can accurately model lossy conductors from exactly DC to very high frequencies. A new set of simple boundary conditions is proposed along with a modified Lorenz gauge to ensure that the proposed formulation has a stable condition number down to DC. Moreover, coupling the potential-based integral equations to a circuit model allows the straightforward extraction of network parameters. Realistic numerical examples at both the chip and package level demonstrate the accuracy and stability of the proposed method from DC to high frequencies, beyond the capabilities of state-of-the-art BEM formulations based on fields.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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