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Enregistrement W4248833181 · doi:10.22215/etd/2015-10846

Advanced Framework for Transient Simulation of High-Speed Circuits and Interconnects Using L-Stable High-Order Integration Methods

2015· dissertation· en· W4248833181 sur OpenAlexaff
Mina Farhan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscretizationWaveformCoupling (piping)Convergence (economics)Transient (computer programming)Topology (electrical circuits)Computer scienceAlgorithmElectronic engineeringElectronic circuitVoltageMathematicsEngineeringElectrical engineeringMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trends toward higher operating frequencies and sharper rise times coupled with faster switching signals have made modeling and simulation of high-speed interconnects an increasingly challenging task.Typically, the circuit models arising from characterizing coupled high-speed interconnects are very large linear circuits with many linear components, making the transient analysis a cumbersome task.Recently, waveform relaxation methods based on transverse partitioning (WR-TP) were proposed to address this issue.It was shown that the complexity of WR-TP grows only linearly with the number of lines.However, as the coupling between the lines becomes stronger, the WR-TP algorithm either fails to converge or the number of iterations required for convergence increases.To address the issue of convergence in WR-TP, an overlapping partitioning (OP) method is presented in this thesis proposal.Using the OP approach, the coupled interconnects are partitioned such that each subcircuit contains one or more lines that are tightly coupled, while allowing the lines between adjacent subcircuits to overlap.The weak coupling between the subcircuits are represented using voltage/current sources.Next, each subcircuit is simulated independently using a suitable integration method for the whole time of interest.The voltage/current sources representing the i ii coupling between the subcircuits are then updated.This process is repeated until convergence is obtained.Typically, during the simulation of each subcircuit, an integration method is used to discretize the time points by taking finite time steps to approximate the waveforms at those time points.Recently, it has been shown that using a high-order and L-stable integration methods based on Obreshkov formula (ObF) can lead to a large reduction in the transient analysis time of general circuits.In this thesis, we show that by using ObF and taking advantage of the special structure of the mathematical formulation of the interconnect circuits, the simulation time of each subcircuit can be significantly reduced.Thus, reducing the overall simulation time.Finally, the ObF is applied to another class of simulation methods, known as Envelope-Following (EF) methods.The EF method is suitable for transient analysis of highly oscillatory circuits with widely separated time-scales.We show that using the high-order ObF leads to a significant reduction in the computational time compared to low-order EF methods because it allows taking large steps in time while keeping the same accuracy.In addition, the new ObF-based EF method is modified to exploit multicore machines to provide fast simulation.I would like to express my gratitude to my co-supervisors, Prof.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,327 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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