@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00066895,
 author = {伊達, 貴徳 and 萩原, 汐 and 益, 一哉 and 佐藤, 高史 and Takanori, Date and Shiho, Hagiwara and Kazuya, Masu and Takashi, Sato},
 issue = {14},
 month = {Nov},
 note = {微細化に伴うトランジスタの製造ばらつきの相対的増大により，SRAM の動作マージン減少が深刻な課題となっている．SRAM セルの不良率を推定するため，従来より Monte Carlo 法による解析が行われている．しかし，動作しない SRAM セルの発生頻度が小さいため，多大な計算時間を要する課題がある．本稿では平均値移動による重点的サンプリングで用いる移動ベクトルを，効果的に探索する手法を提案する．提案手法は，初めに探索領域を段階的に拡大し，その後歩留まりへの寄与が大きい領域に向かって縮小する．これより効率的かつ安定に，平均値移動量を決定できる．複数回の実験より，10-10 での不良率の回路について従来の Monte Carlo 法に比べ，計算試行回数を 106 倍以上，削減できることを確認した．, Monte Carlo simulations have been widely adopted for analyzing circuit properties, such as SRAM yield, under strong influence of process variations. Enormous calculation time is required in such a simulation due to the low defect probabilities. In this paper, we propose a robust shift vector determination for mean shift importance sampling, by which efficiency and stability of the Monte Carlo simulation is improved. In the proposed technique, the sampling region is developed to find the optimal shift-vector autonomously. The sampling is also limited to the regions where meaningful contribution to the yield is recognized. Simulation examples reveal that the proposed technique stably and efficiently estimates yield the failure probability of 10-10, the number of calculation trials has been reduced by six orders magnitude compared with a conventional Monte Carlo simulation.},
 title = {重点的サンプリングにおける平均値移動量の決定手法とそのSRAM歩留り解析への適用},
 year = {2009}
}