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J-GLOBAL ID：202202262788282273   整理番号：22A0779571

高次元変動空間における打切り正規分布による稀な故障事象の高速統計解析【JST・京大機械翻訳】

Fast Statistical Analysis of Rare Failure Events With Truncated Normal Distribution in High-Dimensional Variation Space

著者 (6件)： Gao Zhengqi (State Key Laboratory of ASIC and System, School of Microelectronics, Fudan University, Shanghai, China) ,  Tao Jun (State Key Laboratory of ASIC and System, School of Microelectronics, Fudan University, Shanghai, China) ,  Su Yangfeng (School of Mathematical Sciences, Fudan University, Shanghai, China) ,  Zhou Dian (Department of Electrical Engineering, University of Texas at Dallas, Richardson, TX, USA) ,  Zeng Xuan (State Key Laboratory of ASIC and System, School of Microelectronics, Fudan University, Shanghai, China) ,  Li Xin (Data Science Research Center, Duke Kunshan University, Jiangsu, China)
資料名： IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems  (IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems)
巻： 41  号： 3  ページ： 789-793  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0142C  ISSN： 0278-0070  CODEN： ITCSDI  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： 本論文では,プロセス変動が高次元空間における切頭正規分布としてモデル化される大規模回路(例えばSRAM)に対する希少故障率を正確に推定するために,著者らは,新しい短縮スケールシグマサンプリング(T-SSS)法を提案した。スケール化シグマサンプリング(SSS)と同様に,T-SSSはスケーリング因子によって短縮された正規分布を歪め,故障率推定のための解析モデルをもたらす。歪分布からランダムサンプルを描き,スケール故障率のシーケンスを推定することによって,著者らはすべての未知のモデル係数を解決して,外挿によって元の故障率を予測することができた。T-SSSの精度を,再サンプリングに基づく信頼区間(CI)を推定することによってさらに評価した。著者らの数値結果は,提案したT-SSS法が,計算コストを増加せずに最先端の方法よりも優れた精度を達成できることを実証した。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： 外挿法 ,  *故障 ,  故障率 ,  *正規分布 ,  精度 ,  モデリング ,  モデル ,  *高次元 ,  無作為抽出 ,  歪分布 ,  SRAM ,  解析モデル
準シソーラス用語： プロセス変動 ,  リサンプリング ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 固体デバイス計測・試験・信頼性  (NC03040G) ,  集積回路一般  (NC03161C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 高次元 ,  打切り ,  正規分布 ,  故障 ,  事象 ,  統計解析