敏感度分析幫助在類比電路設計中，我們經常使用變化分析來了解導致性能變化的原因。我們將使用像蒙特卡羅模擬這樣的工具，其中每個電晶體的多個參數都是從分佈中獲取的，然後我們模擬電路以獲得相關測量值的分佈。測量分佈可以與目標規格進行比較，我們可以預測失敗的機率。
我正在尋找一種方法來了解各個晶體管的變化如何影響測量結果。由於這些電路需要很長時間進行仿真，因此很難獲得超過幾百到一千次的蒙特卡洛試驗。而且由於電晶體的數量，自變數的數量也有數百個。直覺我們知道電路對參數組合最敏感。例如，最糟糕的情況可能是電晶體 A 和 B 的參數 X 差異最大，但前提是兩者之一的參數 Y 較大。
我正在尋找有關如何在 JMP 中分析蒙特卡羅結果的指導，以找到對測量結果影響最大的潛在敏感性。
回覆：敏感度分析幫助我認識一些正在進行驗證的人，他們可能有一些有用的見解，特別是在 MPE 領域。請隨時給我 DM，我們可以聯絡。 -喬伊斯
