SRAM中重尾分布的小概率事件估计

中文摘要	第4-5页
Abstract	第5页
第一章 引言	第7-11页
§1.1 小概率事件	第7页
§1.2 SRAM 中的小概率事件估计	第7-8页
§1.3 本文的前提假设	第8-9页
§1.4 小概率事件的蒙特卡洛模拟	第9-10页
§1.5 本文的工作和本文结构	第10-11页
第二章 重尾分布的相关理论	第11-18页
§2.1 重尾分布及其次指数族和 D 族	第11-12页
§2.2 渐进有效	第12-13页
§2.3 重尾和估计	第13-18页
§2.3.1 简单的蒙特卡洛估计	第13-14页
§2.3.2 条件蒙特卡洛方法	第14-15页
§2.3.3 重要抽样算法	第15-18页
第三章 抽样效率的比较	第18-28页
§3.1 抽样效果的度量	第18-19页
§3.2 关于Z(X)~2的几个不等式	第19-25页
§3.3 Z(X)~2大小的比较	第25-28页
第四章 模拟研究	第28-31页
§4.1 模拟参数与运算结果	第28-31页
第五章 结论及有待研究的问题	第31-32页
§5.1 结论	第31页
§5.2 进一步有待研究的问题	第31-32页
参考文献	第32-34页
致谢	第34-35页