混合正規分布による重点的サンプリングの高次元ばらつき解析への適用
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概要
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微細化に伴う製造ばらつきの相対的増大による歩留まり低下を防止するため,設計時に歩留まりを見積もる手法が必要とされている.見積もり手法の 1 つに MonteCarlo 法があるが,生起確率の低い事象に対して収束が遅いという課題がある.この収束を速める方法として重点的サンプリングがあるが,サンプリングに用いる確率密度関数 g(x) を適切に選択しないと効果が得られない.そこで本稿では,g(x) として混合正規分布を使う場合に,g(x) を決定する手法を提案する.提案手法ではクラスタリングにより g(x) を構成する正規分布の数を決め,二分法により不良領域境界を探索し,各々の正規分布の平均値を決める.提案手法により求めた確率密度分布 g(x) は良品/不良品領域の境界付近で多くのサンプルを得ることができるので,効率的に不良率を見積ることができる.また,6-24 次元における SRAM セルの不良率を提案手法により算定し,従来の Monte Carlo 法と比較し計算時間を 2 桁から 5 桁削減できることを確認した.
- 2011-03-11
著者
-
佐藤 高史
東京工業大学統合研究院
-
益 一哉
東京工業大学
-
益 一哉
東京工業大学統合大学院
-
萩原 汐
東京工業大学統合研究院
-
佐藤 高史
京都大学大学院情報学研究科通信情報システム専攻
-
上薗 巧
京都大学大学院情報学研究科
-
伊達 貴徳
東京工業大学統合研究院
-
佐藤 高史
京都大学大学院情報学研究科
-
上薗 巧
京都大学大学院情報学研究科:(独)日本学術振興会
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