Stochastic spektral metoder har uppnått en stor framgång i osäkerhet kvantifieringen av många tekniska problem, inklusive variation-medveten elektronisk och fotonisk design automation. State-of-the-art tekniker använder generaliserade polynom-chaos expansioner och antar att alla slumpmässiga parametrar är oberoende eller Gaussian korrelerade. Detta antagande är sällan sant i verkliga tillämpningar. Hur man hanterar icke-gaussiska korrelerade slumpmässiga parametrar är en långvarig och grundläggande utmaning: Det är inte klart hur man väljer basfunktioner och att utföra ett projektion steg i en korrelerad osäker parameter utrymme. Detta papper presenterar först en ny uppsättning basfunktioner för att väl fånga effekten av icke-gaussiska korrelerade parametrar och föreslår sedan en automatisk och optimeringsbaserad kvadreringsmetod för att utföra projektionbaserad stokastisk samlokalisering med några simuleringsprover i det korrelerade parameterutrymmet. Vi tillhandahåller också några teoretiska bevis för komplexiteten och felet i vår föreslagna metod. De numeriska experimenten på flera syntetiska, elektroniska och fotoniska integrerade kretsexempel visar den nästan exponentiella konvergensen av vår strategi och dess betydande (700×-6000×) hastighet upp än Monte Carlo. Många andra öppna problem med icke-gaussiska korrelerade osäkerheter kan lösas ytterligare baserat på detta dokument.
Arbetet i REF generaliserar den stokastiska samlokaliseringsmetoden för att kvantifiera osäkerheten i system, som består av icke-gaussiska och korrelerade indataparametrar.
Stochastic Collocation With Non-Gaussian Correlated Process Variations: Theory, Algorithms, and Applications
{'venue': 'IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering']}