アナログ回路設計では、パフォーマンスが変化する原因を理解するために、変動分析がよく使用されます。モンテカルロ シミュレーションなどのツールを使用して、各トランジスタの複数のパラメータを分布から取得し、回路をシミュレートして関連する測定値の分布を取得します。測定値の分布を目標仕様と比較し、障害の確率を予測できます。
私が求めているのは、個々のトランジスタのばらつきが測定結果にどう影響するかを理解する方法です。これらの回路のシミュレーションには長い時間がかかるため、数百から 1,000 回以上のモンテカルロ試行を行うことは困難です。また、トランジスタの数が多いため、独立変数の数も数百になります。直感的に、回路はパラメータの組み合わせに最も敏感であることがわかっています。たとえば、トランジスタ A と B のパラメータ X の差が最大になる場合が最悪のケースですが、その場合、2 つのうちの 1 つに大きいパラメータ Y がある場合に限られます。
測定結果に最も大きな影響を与える根本的な感度を見つけるために、JMP でモンテカルロの結果を分析していく方法についてのガイダンスを探しています。
