Математическое моделирование в микроэлектронике. Ч.1. Лукьяненко Е.Б. - 31 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

DEV – независимые случайные числа;

LOT – коррелированные случайные числа.

В программе имеются группы случайных величин с 2-я стандартными законами

распределения:

UNIFORM - равновероятное распределение на отрезке (-1,+1);

GAUSS - гауссово распределение на отрезке (-1,+1);

Кроме того пользователь может задать нестандартные законы распределения

случайных величин x директивой:

.DISTRIBUTION <имя> <<x> <P>…>

Параметр <имя> задает имя закону распределения ,который задается в

табличной форме. Пары чисел задают значение случайной величины x и

соответствующую вероятность Р. Может быть задано до 100 точек (x - на

интервале –1,+1).

Пример описания бимодального распределения.

-1 -0,5 0 0,5 1

.DISTRIBUTION BIMODAL (-1,1) (-0.5, 1) (-0.5,0) (0.5,0) (0.5,1) (1,1)

Случайным параметрам элементов, закон распределения которых не задан в

директиве .MODEL, по умолчанию назначается распределение, указанное в

опции .DISTRIBUTION директивы .OPTIONS.

Статистические испытания по методу Монте –Карло проводятся при

расчете режима по постоянному току , частотных и переходных характеристик

по директиве:

.MC <n> [DS][TRAN][AC]<имя выходной переменной <обработкарезультатов>

+[LIST][OUTPUT<спецификация >] [RANGE(<минимум > <максимум>]

параметр n-задает количество статических испытаний .

DC, TRAN или AC-указывает вид анализа.

(имя выходной переменной) - указывает выходную переменную, подлежащую

статической обработке

(обработка результатов) - задается одно из следующих значений:

y max- расчет максимального значения текущей реализации от номинальной;

max- расчет максимального значения в каждой реализации

min - расчет минимального значения в каждой реализации