Университет Украины "Киевский Политехнический Институт"

Вид материала

Руководство пользователя

Содержание Анализ Монте Карло Диалоговое окно Monte Carlo Options (Параметры Монте Карло) Функции Сопоставления (Collating functions) Распределения Монте Карло (Monte Carlo Distributions)

Подобный материал:

• Программа конференции предусматривает: пленарные доклады ведущих научных работников, 88.12kb.
• Программа конференции 18 20 мая 2010 г. Киев, Украина, 944.72kb.
• Влияние постоянного магнитного поля на диффузионные процессы и структуру, 33.27kb.
• Уважаемые коллеги!, 89.84kb.
• Уважаемые коллеги!, 92.7kb.
• Уважаемые коллеги!, 94.31kb.
• 04–08 июня 2012 г, 92.72kb.
• Уважаемые коллеги!, 91.05kb.
• А. М. Степанчук Национальный технический университет Украины "Киевский политехнический, 245.12kb.
• Министерство образования и науки украины национальный технический университет украины, 33.38kb.

Анализ Монте Карло

Monte Carlo

После успешного моделирования схемы, пользователь может хотеть знать, как на эффективность схемы воздействует изменение параметра. Монте Карло анализ обеспечивает средства ответа на этот вопрос.

В течение анализа Монте Карло, выполняется множество моделирований. Для каждого моделирования генерируется новая схема из компонентов, чьи числовые значения параметра беспорядочно выбраны. Процесс выбора основан на заданном пользователем разбросе параметра и типе распределения. Micro-Cap извлекает характеристики эффективности из каждого моделирования и отображает информацию графически в форме гистограмм и в цифровой форме в форме статистических параметров. Продвижение (Stepping) должно быть заблокировано, чтобы выполнить анализ Монте Карло. Форма волны выбирается путем нажатия на значок Монте Карло в диалоговом окне Analysis Limits.

Диалоговое окно Monte Carlo Options (Параметры Монте Карло)

Monte Carlo Options dialog box

Диалоговое окно Monte Carlo Options выбирается из Монте Карло меню, или может вызываться через значок Монте, . Это позволяет Вам выбирать опции, которые управляют следующим запуском Монте Карло. Опции включают:

Число выполнений (Number of runs): Измените это поле, чтобы оно соответствовало числу выполнений, которое будет произведено. Обычно нужно от 10 до 100 выполнений, чтобы достигнуть существенного уровня доверия.

Independent Variable Lower Limit: Нижнее ограничение по оси X окна осуществления выборки.

Independent Variable Upper Limit: Верхнее ограничение по оси X окна осуществления выборки.

Dependent Variable Lower Limit: Нижнее ограничение по оси Y окна осуществления выборки.

Dependent Variable Upper Limit: Верхнее ограничение по оси Y окна осуществления выборки.

Распределение для использования (Distribution to use): Это выбирает тип вероятности Распределения для использования

Состояние (Status)

Выберите On чтобы включить Monte Carlo.

Выберите Off чтобы выключить Monte Carlo.

Функции Сопоставления (Collating functions)

Collating functions

Данные из каждого моделирования Монте Карло собраны, сопоставляя функции. Функция сопоставления действует высоко выборочный фильтр, позволяя только одну данную величину быть собранной при моделировании. Фильтр программируем в смысле, что пользователь определяет ограничения окна, где это применяется. Эти ограничения в конечном счете определяют характеристику эффективности, измеряемую функцией. Шесть функций сопоставления доступны:

Ymin: Эта функция собирает значения минимумов y-оси. Если проверенная форма волны пересекает 'Dependent value lower limit', то "нижняя граница" сохраняется.

Xmin: Эта функция собирает X-значение, где встретились минимумы y-оси (Ymin)

Ymax: Эта функция собирает значения максимумов y-оси. Если проверенная форма волны пересекает 'Dependent value upper limit', то "верхняя граница" сохраняется.

Xmax: Эта функция собирает X-значение, где максимумы y-оси (Ymax) произошли.

Y range: Эта функция собирает значение Ymax - Ymin для каждого 'моделирования'.

X range: Эта функция собирает значение Xmax - Xmin для каждого 'моделирования'.

Распределения Монте Карло (Monte Carlo Distributions)

Monte Carlo distributions

Первый запуск всегда делается с номинальными значениями. Для оставшихся запусков программа произвольно добавляет или вычитает значение дельты к номинальному значению. Вероятность добавления специфического значения дельты зависит от распределения вероятности. Три таких распределения вероятности доступны.

Самый плохой случай (Worst case).

Для распределения Самый Плохой Случай, значение дельты - полное значение допуска. Например, если два параметра, CBE и CBC, имеют номинальные значения C1 и C2 соответственно, и определенные абсолютные допуски 1uF и 2uF, пять различных комбинаций возможны:

Значение CBE Значение CBC

1. C1 C2

2. C1 + 1uF C2 + 2uF

3. C1 - 1uF C2 - 2uF

4. C1 + 1uF C2 - 2uF

5. C1 - 1uF C2 + 2uF

Линейное.

Линейное распределение генерирует значения дельты однородно внутри диапазона допуска. Любое значение в диапазоне допуска может быть выбрано с одинаковой вероятностью.

Гаусса.

Распределения Гаусса генерируются по функции вероятности, f (x), данной ниже:

f(x) = (e(-.5*(x-u)/std)2)/(std*sqrt(2*PI))

Где u - номинальное значение параметра, std - стандартное значение отклонения, и x - независимая переменная. Стандартное отклонение std, вычислено из допуска параметра по формуле:

std = Допуск/SD

Допуск - фактический допуск, если он определен, или процент допуска номинального значения, разделенный 100, если форма процента определена. SDSD - число стандартных отклонений в полосе допуска. SD определяется в меню Глобальных Установок (Global Settings menu). Значение по умолчанию SD = 2.58 определяет, что 99 процентов от всех компонентов остается в диапазоне допуска. Значение, определенное для SD воздействует на количество нормальной совокупности, включенной в полосу допуска. Обычные значения для SD:

SD % Из включенной совокупности

1.0 68.0

1.96 95.0

2.0 95.5

2.58 99.0

3.0 99.7

3.29 99.9

Если поставщик гарантирует, что 95 % всех 1 % резисторов находятся внутри допуска, то установите SD к 1.96. Это подразумевает, что 5 % всех резисторов превысит определенный допуск.