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集成电路分析领域的模型降阶方法研究与改逬

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 引言第8-16页
    1.1 集成电路的发展和现状第8-9页
    1.2 微分方程系统的介绍第9-10页
    1.3 集成电路模拟仿真分析中的微分方程系统及其数值解法第10-14页
        1.3.1 重要性第10-11页
        1.3.2 特殊性第11-12页
        1.3.3 发展历程简介第12-14页
    1.4 本文的主要工作和组织结构第14-16页
第2章 模型降阶基本问题和基于Krylov子空间的基本方法第16-23页
    2.1 QR分解与Gram-Schmidt正交化第16-17页
    2.2 (块)Krylov子空间与(块)Arnoldi算法和Lanczos算法第17-21页
        2.2.1 标准Arnoldi算法第17-18页
        2.2.2 标准Lanczos算法第18-19页
        2.2.3 非对称Lanczos算法第19-20页
        2.2.4 块Arnoldi算法第20-21页
    2.3 矩匹配与基于Krylov子空间的基本降阶过程第21-23页
        2.3.1 矩匹配与Krylov子空间第21-22页
        2.3.2 采用Arnoldi算法第22页
        2.3.3 输入和输出Krylov子空间第22页
        2.3.4 零点矩与Markov系数第22-23页
第3章 稳定性与二阶系统模型降阶方法以及其它改进第23-46页
    3.1 稳定性与斜投影第23-24页
        3.1.1 稳定性浅论第23页
        3.1.2 不稳定的一般斜投影第23-24页
    3.2 稳定的非对称Lanczos降阶过程第24-26页
    3.3 C正交Arnoldi算法第26-27页
    3.4 Frobenius范数与整体(Global)Arnoldi算法第27-28页
    3.5 二阶系统和高阶系统与二重和多重Krylov子空间方法第28-32页
        3.5.1 等效为一阶系统第28-30页
        3.5.2 二重Krylov子空间第30页
        3.5.3 二阶Arnoldi(SOAR)算法第30-31页
        3.5.4 高阶线性系统与其等效第31-32页
        3.5.5 多重Krylov子空间第32页
    3.6 “收缩”与“中断”第32-33页
    3.7 广义Krylov子空间与相关算法第33-36页
        3.7.1 广义Krylov子空间第33-34页
        3.7.2 Generalized-SOAR算法第34-35页
        3.7.3 Q-Arnoldi算法第35-36页
    3.8 k+p步Q-Arnoldi与隐式重启第36-39页
    3.9 MIMO二阶线性系统与高阶系统第39-40页
    3.10 多点矩匹配第40-43页
        3.10.1 多点矩匹配第40页
        3.10.2 多点Arnoldi算法第40-42页
        3.10.3 MIMO多点矩匹配第42-43页
    3.11 SVD-Krylov子空间方法第43页
    3.12 交替Krylov子空间降阶方法第43页
    3.13 基于矩阵投影的模型降阶方法的几何背景——Grassmann流形第43-44页
    3.14 插值函数与切线插值方法第44-46页
第4章 集成电路分析中电路微分方程的建立第46-61页
    4.1 Maxwell方程与电路模型建模第46-58页
        4.1.1 Maxwell方程第46-49页
        4.1.2 Maxwell方程的近似形式第49-51页
        4.1.3 结合基本矢量公式的一般电磁场公式第51-53页
        4.1.4 PEEC模型第53-57页
        4.1.5 RC/RL/RLC/RLGC树状模型第57-58页
    4.2 RLC和RCS电路模型的线性微分方程系统第58-61页
        4.2.1 RLC(一阶)互连电路表示第58-59页
        4.2.2 RCS(二阶)互连电路表示第59-61页
第5章 集成电路分析中微分方程系统的特殊性及其对应的模型降阶方法第61-69页
    5.1 矩匹配、稳定性与AWE和PVL方法第61-62页
        5.1.1 AWE方法第61页
        5.1.2 PVL方法第61-62页
    5.2 无源性与PRIMA方法第62页
    5.3 保二阶结构与SPRIM方法第62-63页
    5.4 RCS二阶模型与SAPOR方法第63-66页
        5.4.1 ENOR方法第63页
        5.4.2 SMOR方法第63-64页
        5.4.3 块SAPOR算法第64-66页
    5.5 在块SAPOR基础上的一些改进第66-68页
        5.5.1 保输入输出结构与IOPOR方法第66-67页
        5.5.2 电感环路与Schur对角化和正则化方法第67页
        5.5.3 大量端口的互连电路与POAR和NHAR方法第67-68页
    5.6 传统的数值微分方法与矩阵投影模型降阶的结合第68页
    5.7 带工艺参数的模型降阶第68-69页
第6章 集成电路分析中模型降阶方法的改进第69-84页
    6.1 SISO的二阶双正交(SOB)过程及其改进第69-74页
        6.1.1 二阶双正交(SOB)算法第69-71页
        6.1.2 低存储量的SOB算法第71-72页
        6.1.3 推广的SOB算法第72-74页
    6.2 原模型降阶方法在MIMO时的改进——整体类算法第74-78页
        6.2.1 整体SPRIM算法第74-75页
        6.2.2 整体SAPOR算法第75页
        6.2.3 整体Generalized-SOAR第75-76页
        6.2.4 整体GSOB算法第76-78页
    6.3 数值算例试验第78-84页
        6.3.1 对数值算例的分析第78-80页
        6.3.2 数值试验结果第80-82页
        6.3.3 对数值试验结果的分析及结论第82-84页
第7章 总结和展望第84-86页
    7.1 全文总结第84-85页
    7.2 展望第85-86页
参考文献第86-90页
致谢第90-91页

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