Abstract-Fabricering processvariationer är en viktig källa till avkastning nedbrytning i nanoskala design av integrerade kretsar (ICs), mikroelektromekaniska system (MEMS) och fotonic kretsar. Stochastiska spektralmetoder är en lovande teknik för att kvantifiera osäkerheterna som orsakas av processvariationer. Trots sin överlägsna effektivitet över Monte Carlo för många design fall, stokastiska spektral metoder lider av förbannelsen av dimensionalitet, d.v.s., deras beräkningskostnader växer mycket snabbt när antalet slumpmässiga parametrar ökar. För att lösa detta utmanande problem presenterar detta dokument en högdimensionell kvantifieringsalgoritm för osäkerhet ur ett stort dataperspektiv. Specifikt visar vi att det enorma antalet (t.ex. 1,5 × 10 27 ) simuleringsprov i standard stokastisk samlokalisering kan reduceras till en mycket liten (t.ex. 500) genom att utnyttja vissa dolda strukturer i en högdimensionell datamatris. Denna idé är formulerad som en tensor återhämtning problem med sparsamma och låg-rank begränsningar, och det är löst med en omväxlande minimering strategi. De numeriska resultaten visar att vår strategi effektivt kan simulera vissa IC, MEMS och fotoniska problem med över 50 oberoende slumpmässiga parametrar, medan den traditionella algoritmen bara kan hantera ett litet antal slumpmässiga parametrar.
Dessutom, tensor återvinning algoritmer har framgångsrikt använts för osäkerhet kvantifiering, minska antalet nödvändiga simuleringar i PC-metoden REF.
Big-Data Tensor Recovery for High-Dimensional Uncertainty Quantification of Process Variations
{'venue': 'IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}