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J-GLOBAL ID：202202246638691131   整理番号：22A0780786

一様に安定な受動パラメータ化マクロモデルのデータ駆動抽出【JST・京大機械翻訳】

Data-Driven Extraction of Uniformly Stable and Passive Parameterized Macromodels

著者 (4件)： Bradde Tommaso (Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino, Torino, Italy) ,  Grivet-Talocia Stefano (Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino, Torino, Italy) ,  Zanco Alessandro (Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino, Torino, Italy) ,  Calafiore Giuseppe C. (Department of Electronics and Telecommunications, Politecnico di Torino, Torino, Italy)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 15786-15804  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サンプリングされた周波数応答から縮小次数行動モデルを抽出するためのロバストなアルゴリズムを提案した。検討中のシステムは,線形および時間不変構造であり,主な強調は,電気配線および統合受動部品のような,信号および電力完全性およびRF設計に関連するデバイスである。モデリング下のデバイスが1つ以上の設計変数によってパラメータ化され,これは形状または材料に関係すると仮定した。したがって,著者らは,これらの外部パラメータに対するモデル方程式の陽的埋込み依存性を用いて,予め定義された周波数帯上の動的挙動を再現する多変量マクロモデルを探索した。そのようなパラメータ化されたマクロモデルは,コンポーネントライブラリを構築するために使用され,時間あるいは周波数領域における高速システムレベル数値シミュレーションにおいて,最適化,何等,および感度分析も含めて非常に有用である。主な新しい貢献は,モデル同定の間に適用される凸制約の有限集合の定式化であり,それはパラメータ空間を通して均一モデル安定性と受動性のための十分条件を提供する。そのような制約は,Bernstein多項式のいくつかの特殊な特性のおかげで,モデル精度と実行時間のトレードオフを可能にする明示的制御によって特性化される。要約すれば,著者らは,データ駆動モデル次数低減における多変量安定性および受動性取締りの長年の問題を系統的に対処する方法を提案し,それは,過剰保存的または発見的およびおそらく信頼できない方法のいずれかによって取り組まれてきた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  多項式 ,  電力 ,  配線 ,  *抽出 ,  モデリング ,  *モデル ,  定式化 ,  周波数帯 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  *マクロモデル ,  受動素子 ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： パラメータ化 ,  マクロモデル ,  データ駆動