Spectre与Calibre联合后仿真的方法

Spectre与Calibre联合后仿真的方法
Spectre与Calibre联合后仿真的方法

Calibre后仿

1. 在用户目录(/home/用户名)下的Simulation文件夹中,新建一个存放后仿真文件的文件夹,如对本例的inverter则后仿文件夹名可取为“postinv”。

2. 新建一个inverter的schematic cellview,如取为inverter_simu,并画好inverter的电路图和进行相应的电路仿真。仿真完成后,则会在simulation文件夹中生成一个相应的存放仿真结果的文件夹,且其文件夹名与schematic cellview name完全一样。该文件夹中保存了仿真生成的电路网表(在文件夹“…/simulation/inverter_simu/spectre/schematic/netlist”中)和仿真分析结果(在文件夹“…/simulation/inverter_simu/spectre/schematic/psf”中,里面存入了dc、ac和tran分析的所有静态工作点、所有节点电压和电流等信息)。

将文件夹“…/simulation/inverter_simu/spectre/schematic/netlist”中的网表文件“input.scs”(该文件为spectre仿真时所运行的网表文件,相当Hspice的“.sp”文件)和文件夹“…/simulation/inverter_simu/spectre/schematic/psf”中“runObjFile”文件(该文件为查看仿真分析结果文件“dc-dc”、“ac-ac”和“tran-tran”中的节点电压电流等信息时的控制文件,里面包含了节点控制信息)复制到后仿文件夹“postinv”中。

注意:这里的schematic cellview(如取名为inverter_simu_1)最好是先建成symbol,然后再新建一个仿真用的schematic cellview(如取名为inverter_simu_2)。在schematic cellview (inverter_simu_2)中调用inverter_simu_1的symbol来构造电路图进行仿真,用对inverter_simu_2进行电路仿真的过程中所生成的电路网表文件“input.scs”进行后仿真。不要直接对inverter_simu_1进行电路仿真和不要直接用inverter_simu_1仿真生成的“input.scs”进行后仿真,尤其是对于较大的电路(如有十几个或几十个晶体管的电路)。因为直接用inverter_simu_1仿真生成的“input.scs”进行后仿真时,schematci网表和PEX提取的版图网表的节点很难保持一致,具体的原因将会在后面的后仿过程中详细介绍。

3. 运行Caliber->Run PEX,提取包含寄生参数的版图网表

(1) 新建一个PEX用的inverter的layout和schematic cellview,并按Calibre LVS过程中画电路图和版图的方法,画好相应的inverter的版图和电路图。

(2) 运行Calibre->Run PEX,即弹出Calibre Interactive-PEX对话框,其中的Rules栏目和Inputs 栏目与Calibre LVS的填写完全一样(注意:运行PEX的控制文件完全与LVS的控制文件完全一样,也是“chrt035ee_lvs.ctl”文件,不要选择其它的文件,如“.cal”和“.pex”等文件)。

左击Outputs按钮,在Outputs对话框中的Extraction Type栏目中选择上“Transistor level”和“Lumped C + coupling caps”(因为EEPROM是数字工艺,寄生电阻对数字电路功能影响不大,因而主要考虑的是寄生电容的影响,故规则文件中只规定了寄生电容的提取规则,不能提取寄生电阻)。

填写好各栏目后,左击“Run PEX”运行PEX。

(3) PEX运行成功后,即弹出一个提取出来的网表文件对话框。将这个PEX提取出来的版图网表文件保存到新建的用于后仿的文件夹“postinv”中,并对其命名,如取为“netlistinv”。

打开PEX提取出来的网表“netlistinv”,若该网表用INCLUDE命令包含了其它的文件,则应将这些文件也复制到后仿文件夹“postinv”中(注意:这些文件都保存在PEX输出文件夹中,如“ee035_lvsout”)。对PEX提取出来的网表“netlistinv”,还可注意到:PEX提取出来的电路网表均是以子电路的形式的来描述的。这一点也是先将schematic cellview (inverter_simu_1)建成symbol,然后再新建一个仿真用的schematic cellview(inverter_simu_2)调用已建好的symbol进行电路仿真的理由。

4. 对schematic进行电路仿真所生成的电路网表“input.scs”和PEX提取出来的版图网表“netlistinv”,将“input.scs”的电路描述部分用PEX提取出来的版图网表“netlistinv”中相应的电路描述部分替换。在网表替换过程中,应注意如下事项:

(1) 若PEX提取出来的版图网表“netlistinv”中包含其它文件,即该网表用INCLUDE命令包含了其它的文件,则应在PEX输出文件夹(如“ee035_lvsout”) 中将这些相应的文件也复制到后仿文件夹“postinv”中。

(2) 替换后的电路网表中的节点和端口名及顺序要完全一致,且节点和端口顺序要以对schematic进行电路仿真所生成的电路网表“input.scs”为准。

(3) 要特别注意的地方是:

(a) PEX提取出来的版图网表“netlistinv”是以spice语法来描述的。并且,若版图中的端口名的第一个字母若采用了数字,如“0”等,或在端口名的后面加了“!”号,如“vdd!”及“gnd!”,则提取出来的网表中的端口名会与所标的端口名不一样,所有的端口名前均被添加了“nonref_”。故一定要用全英文字符串来标注版图中的端口名。

(b) 用spice语法描述的电路在进行电路仿真时是不区分大小写的,即节点名“IN”与“in”是完全一样的。而用spectre语法描述的电路在进行电路仿真时则是区分大小写的,即节点名分别为“IN”与“in”的两个节点是完全不相同的。这一点在进行电路仿真时要特别注意。

(c) 若对schematic中的端口是采用全数字来进行标注或端口名的第一个字母是数字,如“0”或以“0”开头,则在电路仿真生成的网表“input.scs”中,对该端口名前会自动添加上“_net0”,从而使schematic中的端口名与网表中的节点名不一致。所以尽量要用用全英文字符串来标注schematic中的端口名。

(d) 对schematic中未指定端口名的节点,spectre在电路仿真生成电路网表时是自动给这些未指定端口名的节点命名的,一般以“_net”开头,后面接编号。为保证PEX提取出的版图网表和spectre提取出的电路网表尽量一致,应对schematic作如下处理:凡是版图中标有端口名的地方,在schematic中的相应地方也要采用pin标注上一样的端口名。(由于电源电压节点“vdd!”和地节点“0”比较特殊,这里可暂时不考虑schematic中电源电压节点和地节点的端口标注,后面将会介绍这两个端口的处理方法。)

(4) 网表的替换可采取如下两种方法:

一是:不改动PEX提取出来的版图网表“netlistinv”中的节点和端口名及顺序,而是

改动schematic电路仿真生成的电路网表“input.scs”中的节点和端口名及顺序,使之与前者完全一致。

二是:不改动schematic电路仿真生成的电路网表“input.scs”中的节点和端口名及顺序,而是改动PEX提取出来的版图网表“netlistinv”中的节点和端口名及顺序,使之与前者完全一致。这种方法对小电路还可行;但对大的电路则不可行,因为大的电路中的需改动的地方很多。

因而,一般是采用第一种方法来替换“input.scs”中的电路网表。

(5) 在用PEX提取出来的版图网表“netlistinv”替换schematic电路仿真生成的电路网表“input.scs”中的相应电路描述部分时也有两种方法:

一是:打开PEX提取出来的版图网表“netlistinv”和schematic电路仿真生成的电路网表“input.scs”,将PEX提取出来的版图网表“netlistinv”中的内容复制到“input.scs”中,并替换掉“input.scs”相应的电路描述部分。然后修改“input.scs”文件中的所有节点和端口名及顺序,使两者完全一致。

二是:直接删除schematic电路仿真生成的电路网表“input.scs”中与PEX提取出来的版图网表“netlistinv”相应的电路描述部分,然后用“INCLUDE netlistinv”命令代替该电路描述部分,即直接将PEX提取出来的版图网表“netlistinv”包含到“input.scs”中。然后修改“input.scs”文件中的所有节点和端口名及顺序,使两者完全一致。

(6) 修改PEX提取出来的版图网表“netlistinv”中的所有元件的模型名,使之与model文件中定义的元件的模型名完全一致。

(7) 在修改后的电路网表“input”文件中加入如下语句:

在“input”文件中被替换的电路描述部分之前加入命令:

simulator lang=spice (意思是该命令之后的电路网表是以spice语法来描述的) 在“input”文件中被替换的电路描述部分之后加入命令:

simulator lang=spectre (意思是该命令之后的电路网表是以spectre语法来描述的) (8) 在用spectre进行电路仿真时,应特别注意以下事项:

spectre在进行电路仿真时,默认的电源电压节点只有“vdd!”,默认的地节点只有“0”;并且“vdd!”和“0”均被定义成了全局变量(global 0 vdd!)。

故在对spectre网表“input.scs”进行电路仿真之前,应先确保PEX提取出来的版图网表“netlistinv”中的电源电压节点VDD和地节点GND(spice语法描述的)和spectre所定义的电源节点“vdd!”和地节点“0”是连接在一起的。修改的方法有如下两种:

(a) 由4(3)(a)可知:版图中的电源电压端口和地端口应采用大写或小写的“vdd”和“gnd”来进行标注,故PEX所提取的版图网表中电源电压节点和地节点分别为“VDD”和“GND”。因而只需将PEX所提取的版图网表中的所有电源电压节点“VDD”和地节点“GND”分别替换为spectre语法所下定义的电源电压节点“vdd!”和地节点“0”即可。

(b) 对于电源电压节点和地节点的统一,还可采取下述方法很方便的解决:

在schematic电路图中:在电源电压节点“vdd!”(即analogLib中vdd symbol,它为一“T”字形)和电路中需要提供电源电压的节点之间串联一个电压为0的电压源;同时,也在

地节点“0”和电路中需要接地的节点之间也串联一个电压为0的电压源,如下图所示。然后,在电路中需要提供电源电压的节点和需要接地的节点上用pin分别标注上“vdd”和“gnd”端口。这样,在电路仿真所生成的网表“input.scs”中,spectre就加入了与PEX提取出的版图网表中完全一致的电源电压端口“VDD”和地端口“GND”,从而保证了spectre电路仿真生成的schematic网表“input.scs”和PEX提取的版图网表中的所有端口名的完全一致。故只需用PEX提取的版图网表替换“input.scs”中相应的电路描述部分即可。(文件夹“postinv_2”就是采用这种方法解决“vdd”和“gnd”端口的一致性问题的)

5. 在终端中用spectre运行改好的电路网表“input.scs”,运行步骤如下:

(1) 在…/simulation/postinv文件夹下打开终端treminal;

(2) 输入命令csh,并键入回车,将运行环境切换到cshell环境;

(3) 输出命令:

spectre –raw psf input.scs

并在其后键入回车,即用spectre运行电路网表文件“input.scs”;其中的“psf”为指定的保存仿真输出结果的文件夹,该文件夹名可以任意取定,如“output”等均可以。

若提示没有error信息,则表示仿真成功。

6. 在终端中用spectre进行电路仿真完成后,再查看输出波形。

(1) 将前仿真生成的文件夹“…/simulation/inverter_simu/spectre/schematic/psf”中“runObjFile”文件复制到保存后仿真输出结果的文件夹“…/simulation/postinv/psf”中。

(2) 查看输出波形,方法有两种:

(i) 用旧版的波形查看窗口,方法如下:

在…/simulation/postinv文件夹下打开的终端terminal中输入命令:

awd &

(注意:这里的“&”表示在后台运行该命令,它可所打开的终端还可输入其它命令。如不加“&”后缀,则该终端就死掉了,不可再输入其它任何命令。)

并在其后键入回车,即弹出“Browser Project Hierarchy”对话框,在其中的“Porject Directory”栏目中填写保存后仿真输出结果的文件夹“…/simulation/postinv/psf”的路径“./psf”,并键入回车,则弹出“Results Browser”窗口。左击“Results Browser”窗口下的左侧小窗口中的“dc-dc”或“ac-ac”或“tran-tran”,则在右侧的小窗口中显示出相应的分析类型所对应的各个节点,然后右键双击节点名即弹出该节点的电压波形图;左键双击则可调出calculator。

(ii) 启动Cadence中的新版Results Browser来查看输出波形。

输入命令“icfb &”,启动cadence。打开tools->Analog Artist Environment->Results Browser 即可打开Results Browser对话框。点击上侧菜单栏中的:File->Open,找到要保存仿真输出结果的文件夹“…/simulation/postinv/psf”并打开,则会在Results Browser下方的左侧的小窗口中显示所保存的所有仿真结果文件,如“dc-dc”或“ac-ac”或“tran-tran”等。若左击左侧小窗口中的“dc-dc”或“ac-ac”或“tran-tran”,则在右侧的小窗口中显示出相应的分析类型所对应的各个节点。然后右击节点名,则显示出一个下拉列表,根据需要选择上节点波形的输出方式(append表示与前面的所有波形显示在同一窗口中;replace表示替换掉波形窗口中已显示的波形;newsubwin表示以新的子窗口的形式显示该波形;newwin表示以新的窗口的形式显示该波形)。在弹出的波形窗口中,点击tools->calculator即可调出计算器,通过calculator可对波形进行运算,也可对不不同仿真结果中的波形进行运算处理。

7. 在查看波形时,会发现一个比较严重的问题。

如果第2步中电路仿真所生成的网表文件“input.scs”是直接画电路图就进行电路仿真得到的;而不是先画电路图建立symbol,再调用symbol进行电路仿真得到,则仿真结果中总不能正常显示出输出波形。

这是因为采用Analog Artist Environment得到的仿真结果中的节点及端口名是区分大小写的(spectre语法),而PEX提取出来的版图网表“netlistinv”中的节点及端口名是不区分大小写的(spice语法),且提取出的节点及端口名均以大写表示。若电路仿真所生成的网表文件“input.scs”的节点和端口名是以小写表示的,则在第2步电路仿真所生成的输出仿真结果文件夹中的“…/simulation/inverter_simu/spectre/schematic/psf”中的“runObjFile”所记录的节点和端口名也是小写的,即使将“input.scs”中节点和端口名及顺序改为与“netlistinv”完全一致,但是它们的大小写却无法统一,因而在输出结果中同一个节点和端口同时出现了大写的(对应于PEX提取出来的版图网表“netlistinv”)和小写的(对应于第2步电路仿真生成的网表文件“input.scs”),致使仿真结果不能正常保存和显示。

解决这一问题的方法有三种:

(1) 在电路仿真时,先将要进行电路仿真的schematic cellview(如取名为inverter_simu_1)建成symbol,然后再建一个新的仿真用schematic cellview(如取名为inverter_simu_2)。在schematic cellview (inverter_simu_2)中调用inverter_simu_1的symbol来构造电路图并进行电路仿真,

再用对inverter_simu_2进行电路仿真所生成的电路网表文件“input.scs”进行后仿真。

这样,spectre在电路仿真时所生成的网表文件“input.scs”中的主电路部分是以子电路的形式描述的,在子电路之外的元件只有电压源和输入激励源。通过这样的子电路形式处理后,可避免所有的节点或端口名的不一致问题,不需要在schematic中外加冗余的零电压源来加入电源电压端口“vdd”和地端口“gnd”(参见4(8)(b)),只需保证端口顺序完全一致即可。故在后仿真时,推荐采用这种方法进行后仿。采用这种方法可实现如下效果:

(a) 由于PEX提取出来的电路网表均是以子电路的形式描述的,故很容易实现“input.scs”中的描述inverter_simu_1的电路网表的替换。

(b) 输入激励源的非地节点也在子电路之外。由于spectre在提取schematic的电路网表时,对子电路是两套节点处理方法,即子电路两套节点:一是主电路调用子电路时所定义的一套子电路外部节点;二是子电路定义时所下定义的一套内部节点。

(i) 子电路外部节点。spectre在提取schematic的电路网表,给主电路中的每一个节点都定义了一个节点名,这些节点处于最上层,主电路的仿真结果都保存在这些最上层的节点中。在主电路调用子电路时,根据子电路的端口调用顺序赋予了一套这样的处于最上层的节点,也即外部节点。

(ii) 内部节点。内部节点是spectre通过symbol提取电路时所生成的一套节点,它是根据建立symbol的schematic cellview的端口定义来生成的。(其实,symbol相当于是子电路) 对于上例中的电路图单元inverter_simu_1,由于在建立symbol时需先采用pin对inverter_simu_1的端口进行定义,即需定义vdd、gnd、输入端口in和输出端口out。而在建立symbol时也保存了这些端口信息,故这些端口也就是symbol(或子电路)的内部节点。或者说,spectre在提取inverter_simu_1的symbol的网表时,实质上也就是在提取inverter_simu_1的网表。而在提取电路网表时,若某个节点或端口已经采用 pin进行了命名,则所生成的电路网表的相应节点也应采用该pin名称,也即pin实际上是定义了电路网表的节点名称。

对于采用symbol仿真的inverter例子,它的节点定义如下:

内部节点: .subckt inverter_simu_1 GND IN OUT VDD

.ends inverter_simu_1

外部节点: I0 (0 net3 OUT vdd!) inverter_simu_1

虽然在提取网表时,对symbol(或子电路)赋予两套节点,即外部节点和内部节点,但在进行电路仿真时它们只相当于一套节点,语法规定这不是重复定义,因而不会导致仿真出错。

由于第2步中电路仿真过程中所生成的保存输出仿真结果的记录文件“runObjFile”(保存在第2步电路仿真所生成的输出仿真结果文件夹“…/simulation/inverter_simu/spectre /schematic/psf”中)所记录的节点信息为外部节点信息,故通过symbol(或子电路)处理后,“runObjFile”保存的节点信息与symbol(或子电路)的内部节点无关,从而保证了symbol(或子电路)的内部节点不影响输出仿真结果的保存和输出仿真结果的正常显示。(文件夹“postsimu_inv”则是采用调用symbol建立schematic cellview的方法进行后仿真的结果)

如果是直接对inverter_simu_1进行电路仿真,则PEX提取出来的版图网表“netlistinv”不能以子电路形式嵌入到“input.scs”中。此时,输入激励源的非地节点和输出节点可能会由于大小写的缘故不能正常保存仿真数据结果。若第2步中电路仿真所生成的网表文件“input.scs”的inverter的输入和输出节点分别为小写的in和out,而PEX提取出来的版图网表“netlistinv”的输入和输出节点则分别为大写的IN和OUT。由于第2步中电路仿真所生成的输出仿真结果记录文件“runObjFile”保存的节点名是小写的,而替换后的“input.scs”网表文件中的输入和输出节点又以大写形式表示,则保存输出结果信息时就会出现混乱,从而不能正常显示节点波形。

注意:采用这种方法在替换网表时,可用INCLUDE命令直接替换,不必复制。但需修改PEX提取的版图网表中所定义的子电路的名称和端口顺序,使之与主电路调用时的名称和端口顺序完全一致。(文件夹“postinv_0”就是采用这种方法进行后仿真的)

(2) 直接对inverter_simu_1进行电路仿真,在修改网表“input.scs”时作如下处理:

(a) 用PEX提取出来的版图网表“netlistinv”的内容替换掉到对inverter_simu_1进行电路仿真所生成的网表“input.scs”中相应的电路描述部分(注意:“netlistinv”用INCLUDE命令包含的文件也需要复制到后仿文件夹中)

(b) 将“netlistinv”的所有节点和端口名及顺序改为与对inverter_simu_1进行电路仿真所生成的网表“input.scs”中的节点和端口名及顺序完全一致,并且节点和端口顺序要以对inverter_simu_1进行电路仿真所生成的网表“input.scs”为准。

对于小的电路,这样的操作还勉强可行,但对于较大规模的电路,这样的操作是几乎不可行的。(文件夹“postinv_1”则是采用直接对schematic cellview进行电路仿真生成“input.scs”的方法进行后仿真的结果)

(3) 也是直接对inverter_simu_1进行电路仿真,但在仿真之前先采用4(8)(b)所述方法对电路图进行处理,然后再进行后仿真。这种方法也比较简单,推荐也可采用这种方法来做后仿真。采用这种方法处理网表“input.scs”的过程如下:

(a) 先对schematic电路图的端口进行处理,保证spectre仿真生成的电路网表“input.scs”和PEX提取的版图网表的端口名完全一致:

在电源电压节点“vdd!”(即analogLib中vdd symbol,它为一“T”字形)和电路中需要提供电源电压的节点之间串联一个电压为0的电压源;同时,也在地节点“0”和电路中需要接地的节点之间也串联一个电压为0的电压源,如下图所示。然后,在电路中需要提供电源电压的节点和需要接地的节点上用pin分别标注上“vdd”和“gnd”端口。

在schematic电路图中,用pin标注上与PEX提取的版图网表完全一致的输入输出端口。

(b) 完全(a)步骤后,再调用Analog Artist进行电路仿真,得到spectre生成的电路网表“input.scs”和“runObjFile”文件。然后,用PEX提取的版图网表替换“input.scs”中相应的电路描述部分,注意要保证两者的端口顺序也完全一致,之后的后仿过程同前。

(文件夹“postinv_2”就是采用这种方法进行后仿真的)

注意事项:

1、在对EEPROM和RF工艺电路进行后仿时,注意里面的三极管的描述需要修改。

后仿真时,将版图提取出来的电路网表替换电路仿真生成的“input.scs”文件中的相应的电路网表时,注意其中的三极管描述要进行修改。三极管的描述方式要按照电路仿真生成的“input.scs”文件中的描述方式来进行描述说明,不能按版图提取出来的spice语法格式来描述,否则仿真时不能后仿真时不能正常调用三极管的相应模型来进行仿真,导致仿真结果不正确。

在spectre中,三极管不能用发射结的面积进行标记,而用并联三极管的个数进行描述,将单个三极管的发射结面积换作m=×,才可仿真出正确的结果。

对chartered EEPROM和RF工艺,其三极管的电路描述方式好像如下:

Q1 C B E 模型名 m=2 (m表示并联的三极管的个数,与MOS管的m意义一样)

蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟法

当科学家们使用计算机来试图预测复杂的趋势和事件时, 他们通常应用一类需要长串的随机数的复杂计算。设计这种用来预测复杂趋势和事件的数字模型越来越依赖于一种称为蒙特卡罗模似的统计手段, 而这种模拟进一步又要取决于可靠的无穷尽的随机数目来源。 蒙特卡罗模拟因摩纳哥著名的赌场而得名。它能够帮助人们从数学上表述物理、化学、工程、经济学以及环境动力学中一些非常复杂的相互作用。数学家们称这种表述为“模式”, 而当一种模式足够精确时, 他能产生与实际操作中对同一条件相同的反应。但蒙特卡罗模拟有一个危险的缺陷: 如果必须输入一个模式中的随机数并不像设想的那样是随机数, 而却构成一些微妙的非随机模式, 那么整个的模拟(及其预测结果)都可能是错的。 最近, 由美国佐治亚大学的费伦博格博士作出的一分报告证明了最普遍用以产生随机数串 的计算机程序中有5个在用于一个简单的模拟磁性晶体中原子行为的数学模型时出现错误。科学家们发现, 出现这些错误的根源在于这5个程序产生的数串其实并不随机, 它们实际上隐藏了一些相互关系和样式, 这一点只是在这种微小的非随机性歪曲了晶体模型的已知特 性时才表露出来。贝尔实验室的里德博士告诫人们记住伟大的诺伊曼的忠告:“任何人如果相信计算机能够产生出真正的随机的数序组都是疯子。” 蒙特卡罗方法(MC) 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法: 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法,属于计算数学的一个分支,它是在本世纪四十年代中期为了适应当时原子能事业的发展而发展起来的。传统的经验方法由于不能逼近真实的物理过程,很难得到满意的结果,而蒙特卡罗方法由于能够真实地模拟实际物理过程,故解决问题与实际非常符合,可以得到很圆满的结果。这也是我们采用该方法的原因。 蒙特卡罗方法的基本原理及思想如下: 当所要求解的问题是某种事件出现的概率,或者是某个随机变量的期望值时,它们可以通过某种“试验”的方法,得到这种事件出现的频率,或者这个随机变数的平均值,并用它们作为问题的解。这就是蒙特卡罗方法的基本思想。蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征,利用数学方法来加以模拟,即进行一种数字模拟实验。它是以一个概率模型为基础,按照这个模型所描绘的过程,通过模拟实验的结果,作为问题的近似解。可以把蒙特卡罗解题归结为三个主要步骤:构造或描述概率过程;实现从已知概率分布抽样;建立各种估计量。 蒙特卡罗解题三个主要步骤: 构造或描述概率过程: 对于本身就具有随机性质的问题,如粒子输运问题,主要是正确描述和模拟这个概率过程,对于本来不是随机性质的确定性问题,比如计算定积分,就必须事先构造一个人为的概率过程,它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。 实现从已知概率分布抽样: 构造了概率模型以后,由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的,因此产生已知概率分布的随机变量(或随机向量),就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段,这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。最简单、最基本、最重要的一个概率分布是(0,1)上的均匀分布(或称矩形分布)。随机数就是具有这种均匀分布的随机变量。随机数序列就是具有这种分布的总体的一个简单子样,也就是一个具有这种分布的相互独立的随机变数序列。产生随机数的问题,就是从这个分布的抽样问题。在计算机上,可以用物理方法产生随机数,但价格昂贵,不能重复,使用不便。另一种方法是用数学递推公式产生。这样

大学数学实验之蒙特卡洛方法

《数学实验》报告 班级:序号:: 1.问题描述 I、用蒙特卡罗方法计算以下函数在区间上的积分,并改变随机点数 目观察对结果的影响。 (1)y=1/(1+x), 0==0,x1+2x2+2x3<=72,10< =x2<=20,x1-x2=10; (3)f(x,y)=(X.^2+2*(Y.^2)+X.*Y).*exp(-X.^2-Y.^2), abs(x)<1.5,abs(y)<1.5; 2.问题分析与实验过程 I、(1)使用均值估计法 程序: function p=shell1(a,b,n) z=0; x=unifrnd(a,b,1,n); for i=1:n u=(x(i)+1)^(-1); z=z+u; end p=(b-a)*z/n; 运行结果:p=shell1(0,1,1000) p =

0.6975 >> p=shell1(0,1,10000) p = 0.6922 >> p=shell1(0,1,100) p = 0.7001 >> p=shell1(0,1,500) p = 0.6890 结果分析:改变了四次随机点数,结果都趋近于0.69,说明积分值约等于0.69,但是点数越多,值越接近。 I、(2)使用均值估计法 程序: function p=shell2(a,b,n) z=0; x=unifrnd(a,b,1,n); for i=1:n u=(exp(3*x(i)))*sin(2*x(i)); z=z+u; end p=(b-a)*z/n; 运行结果: >> p=shell2(0,2,1000) p = -24.4911 >> p=shell2(0,2,100) p = -43.8720 >> p=shell2(0,2,10000) p = -30.8699 >> p=shell2(0,2,500) p = -23.2955 >> p=shell2(0,2,100000) p =

蒙特卡洛方法

蒙特卡洛方法 1、蒙特卡洛方法的由来 蒙特卡罗分析法(Monte Carlo method),又称为统计模拟法,是一种采用随机抽样(Random Sampling)统计来估算结果的计算方法。由于计算结果的精确度很大程度上取决于抽取样本的数量,一般需要大量的样本数据,因此在没有计算机的时代并没有受到重视。 第二次世界大战时期,美国曼哈顿原子弹计划的主要科学家之一,匈牙利美藉数学家约翰·冯·诺伊曼(现代电子计算机创始人之一)在研究物质裂变时中子扩散的实验中采用了随机抽样统计的手法,因为当时随机数的想法来自掷色子及轮盘等赌博用具,因此他采用摩洛哥著名赌城蒙特卡罗来命名这种计算方法,为这种算法增加了一层神秘色彩。 蒙特卡罗方法提出的初衷是用于物理数值模拟问题, 后来随着计算机的快速发展, 这一方法很快在函数值极小化、计算几何、组合计数等方面得到应用, 于是它作为一种独立的方法被提出来, 并发展成为一门新兴的计算科学, 属于计算数学的一个分支。如今MC方法已是求解科学、工程和科学技术领域大量应用问题的常用数值方法。 2、蒙特卡洛方法的核心—随机数 蒙特卡洛方法的基本理论就是通过对大量的随机数样本进行统计分析,从而得到我们所需要的变量。因此蒙特卡洛方法的核心就是随机数,只有样本中的随机数具有随机性,所得到的变量值才具有可信性和科学性。

在连续型随机变量的分布中, 最基本的分布是[0, 1]区间上的均匀分布, 也称单位均匀分布。由该分布抽取的简单子样ξ1,ξ2ξ3……称为随机数序列, 其中每一个体称为随机数, 有时称为标准随机数或真随机数, 独立性和均匀性是其必备的两个特点。真随机数是数学上的抽象, 真随机数序列是不可预计的, 因而也不可能重复产生两个相同的真随机数序列。真随机数只能用某些随机物理过程来产生, 如放射性衰变、电子设备的热噪音、宇宙射线的触发时间等。 实际使用的随机数通常都是采用某些数学公式产生的,称为伪随机数。真随机数只是一种数学的理想化概念,实际中我们所接触到的和使用的都是伪随机数。要把伪随机数当成真随机数来使用, 必须要通过随机数的一系列的统计检验。 无论伪随机数用什么方法产生,它的局限性都在于这些随机数总是一个有限长的循环集合, 而且序列偏差的上确界达到最大值。所以若能产生低偏差的确定性序列是很有用的,产生的序列应该具有这样的性质, 即任意长的子序列都能均匀地填充函数空间。 人们已经产生了若干种满足这个要求的序列,如Halton序列、Faure序列、Sobol序列和Niederreiter序列等。称这些序列为拟随机数序列。伪随机序列是为了模拟随机性, 而拟随机序列更致力于均匀性。 3、蒙特卡洛方法的原理 当问题可以抽象为某个确定的数学问题时,应当首先建立一个恰当的概率模型,即确定某个随机事件A或随机变量X,使得待求的解等

蒙特卡罗方法简介

第三章蒙特卡罗方法简介 3.1 Monte Carlo方法简介 Monte Carlo方法是诺斯阿拉莫斯实验室在总结其二战期间工作(曼哈顿计划)的基础上提出来的。Monte Carlo的发明,主要归功于Enrico Fermi、Von Neumann和Stanislaw Ulam等。自二战以来,Monte Carlo方法由于其在解决粒子输运问题上特有的优势而得到了迅速发展,并在核物理、辐射物理、数学、电子学等方面得到了广泛的应用。Monte Carlo的基本思想就是基于随机数选择的统计抽样,这和赌博中掷色子很类似,故取名Monte Carlo。 Monte Carlo方法非常适于解决复杂的三维问题,对于不能用确定性方法解决的问题尤其有用,可以用来模拟核子与物质的相互作用。在粒子输运中,Monte Carlo技术就是跟踪来自源的每个粒子,从粒子产生开始,直到其消亡(吸收或逃逸等)。在跟踪过程中,利用有关传输数据经随机抽样来决定粒子每一步的结果[6]。 3.2 Monte Carlo发展历程 MCNP程序全名为Monte Carlo Neutron and Photon Transport Code (蒙特卡罗中子-光子输运程序)。Monte Carlo模拟程序是在1940年美国实施“发展核武器计划”时,由洛斯阿拉莫斯实验室(LANL)提出的,为其所投入的研究、发展、程序编写及参数制作超过了500人年。1950年Monte Carlo方法的机器语言出现, 1963年通用性的Monte Carlo方法语言推出,在此基础上,20世纪70年代中期由中子程序和光子程序合并,形成了最初的MCNP程序。自那时起,每2—3年MCNP更新一次, 版本不断发展,功能不断增加,适应面也越来越广。已知的MCNP程序研制版本的更新时间表如下:MCNP-3:1983年写成,为标准的FORTRAN-77版本,截面采用ENDF /B2III。 MCNP-3A:1986年写成,加进了多种标准源,截面采用ENDF /B2I V[20]。

maya破碎问题

pulldownit for maya(破碎插件) 安装方法:icons放在C:Users\Tracy\Documents\maya2011\prefsicons scripts放在C:Users\Tracy\Documents\maya2011\scripts plug-ins放在C:Maya2011\bin\plug-ins,就是你maya安装目录的插件文件夹里。 注意:pdiMaya.txt放在C:Users\Tracy\Documents\maya\2011的modules文件夹里,如果没有这个文件夹,那你自己创建一个这样的文件夹就可以了,打开这个文本文件,把原来的路径改为+ Thinkinetic 1.0 C:Maya\2011\bin\plug-ins即可,就是该为你maya的插件文件夹. Pulldownit的使用手册(只支持polygon物体)1.shatterIt feature(破碎物体): Num shards:破碎面数 shatter style uniform(统一):就是整体破碎的意思。 pivot based。 radial(径向):Num rings是破碎的环数 noise是噪波值 radial axis:是径向的轴向:S(shortest)是以最短的边来径向破碎。 M(medium)是以中心来径向破碎。 L(longest)是以长边来径向破碎, path based(基于路径来破碎):可用曲线来画路径,然后在按select path来选择该路径,就会沿路径来破碎了。

original geometry(原几何体) hide是隐藏remove是移动 create pdi object from fragments是从碎片中创建pdi 物体。 assign new material to cut faces是设计新的材质在被切的面上。在材质窗口可以看见一个绿色的材质。 2.create pdi body(创建pdi物体): none:无的状态可以对破碎物体进行任意的移动,其他状态不可以随便移动,即便移动了,还是变回原来的位置。 capsule(胶囊):破碎物体周围出现胶囊状的网格线条,这样破碎物体破碎运动的时候会破碎得比较开一点。让碰撞更加有弹力,同时,他是破碎碰撞也是基于胶囊状网格的。 convex hull:它的破碎是基于破碎的边缘或者边缘线的。相对于胶囊破碎的来说,它破碎的范围没有那么广,比较密集的。 mesh:这是网格破碎,是比较精密准确的一种破碎,破碎的时间比较长。 auto:自动,做挡板作用的物体要够被动(passive)按钮。 (1)flip collision side:是轻击碰撞边缘

蒙特卡洛模拟方法作业及答案(附程序)

蒙特卡洛习题 1.利用蒙特卡洛计算数值积分 () ()() 1280ln 1tan x x x xe dx +++? clear all ;clc;close all ; n=1000; count=0; x=0:0.01:1; y=log((1+x).^2+(tan(x).^8)+x.*exp(x)); plot(x,y,'linewidth',2) hold on for i=1:n x1=rand; y1=rand*y(end); plot(x1,y1,'g*') pause(0.01) if y1

2.分别用理论计算和计算机模拟计算,求连续掷两颗骰子,点数之和大于6且第一次掷出的点数大于第二次掷出点数的概率。 clear all;clc;close all; count=0; n=100000; for i=1:n x=floor(rand*6+1); y=ceil(rand*6); if x+y>6&&x>y count=count+1; end end P=count/n 3.

clear all;clc;close all; count=0; n=2000; ezplot('x^2/9+y^2/36=1'); hold on ezplot('x^2/36+y^2=1'); hold on ezplot('(x-2)^2+(y+1)^2=9') for i=1:n x=rand*12-6; y=rand*12-6; plot(x,y,'gh','linewidth',2) pause(0.01) if x^2/9+y^2/36<1&&x^2/36+y^2<1&&(x-2)^2+(y+1)^2<9

calibre电子书制作教程

kindle下英文书的mobi资源很多,但是中文版的mobi资源很少,大多需要自己制作来完成。自从拿到kindle后,很是折腾了一把,小有心的,和大家分享一下。帖子的内容主要集中在如何通过calibre来自制mobi格式的书籍,集中在txt到mobi的过程 需要使用到的软件 ?calibre,下载地址https://www.360docs.net/doc/9c9828282.html,/download ?kindle for pc,https://www.360docs.net/doc/9c9828282.html,/30427/KindleForPC-installer.exe 用来检查输出后的效果,calibre内置的阅读器速度太慢。 ?一个好一点的文本编辑器,要支持两个功能:regex(正则表达式)和unicode格式转换功能,我现在用的是emeditor ?文本处理/排版工具软件 1.GIDOT TYPESETTER,https://www.360docs.net/doc/9c9828282.html,/typesetter/ 2.Textforever,可能会用到,主要用于html文件到txt的整理工作 https://www.360docs.net/doc/9c9828282.html,/stronghorse/software/index.htm#TextForever 我在这里举几个例子大家,按照我的步骤操作一下,你基本上就会使用calibre了 第一个例子 话说我今天早上想起来,突然想看一本武侠小说,于是就去到一个我经常逛的网站:好读,这个网站以精排版的电子书闻名。好,我们随便挑一本书,古龙的《欢乐英雄》(https://www.360docs.net/doc/9c9828282.html,/?M=Share& P=0604)。好读支持的格式是PDB的,但是pdb的格式不能在kindle上直接打开,需要转换。先装一个pdb for calibre的插件,https://www.360docs.net/doc/9c9828282.html,/calibre-haodoo/。 我们在calibre当中把下载的pdb文件拖到calibre中去,点击工具栏上的“convert books", 左上角是输入格式,右上角是输出格式,如果你需要不高的话,直接点击ok,就是直接转成了mobi格式了

蒙特卡罗也称统计模拟方法

蒙特卡罗也称统计模拟方法,是二十世纪四十年代中期由于科学技术的发展和电子计算机的发明,而被提出的一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。蒙特卡罗方法的名字来源于摩纳哥的一个城市蒙地卡罗,该城市以赌博业闻名,而蒙特·罗方法正是以概率为基础的方法。与它对应的是确定性算法。 蒙特卡罗方法在金融工程学,宏观经济学,计算物理学(如粒子输运计算、量子热力学计算、空气动力学计算)等领域应用广泛。 基本思想 当所求解问题是某种随机事件出现的概率,或者是某个随机变量的期望值时,通过某种“实验”的方法,以这种事件出现的频率估计这一随机事件的概率,或者得到这个随机变量的某些数字特征,并将其作为问题的解。有一个例子可以使你比较直观地了解蒙特卡罗方法:假设我们要计算一个不规则图形的面积,那么图形的不规则程度和分析性计算(比如,积分)的复杂程度是成正比的。蒙特卡罗方法是怎么计算的呢?假想你有一袋豆子,把豆子均匀地朝这个图形上撒,然后数这个图形之中有多少颗豆子,这个豆子的数目就是图形的面积。当你的豆子越小,撒的越多的时候,结果就越精确。在这里我们要假定豆子都在一个平面上,相互之间没有重叠。 工作过程 在解决实际问题的时候应用蒙特卡罗方法主要有两部分工作: 用蒙特卡罗方法模拟某一过程时,需要产生各种概率分布的随机变量。 用统计方法把模型的数字特征估计出来,从而得到实际问题的数值解。 计算步骤 使用蒙特卡罗方法进行分子模拟计算是按照以下步骤进行的: ① 使用随机数发生器产生一个随机的分子构型。 ②对此分子构型的其中粒子坐标做无规则的改变,产生一个新的分子构型。 ③计算新的分子构型的能量。 ④比较新的分子构型于改变前的分子构型的能量变化,判断是否接受该构型。 若新的分子构型能量低于原分子构型的能量,则接受新的构型,使用这个构型重复再做下一次迭代。 若新的分子构型能量高于原分子构型的能量,则计算玻尔兹曼常数,同时产生一个随机数。

使用Calibre实现RFCMOS电路寄生参量的提取及后仿真

使用Calibre xRC实现RFCMOS电路的寄生参量提取 及后仿真 郭慧民 [摘要] Calibre xRC是Mentor Graphics公司用于寄生参量提取的工具,其强大的功能和良好的易用性使其得到业界的广泛认可。本文以采用RFCMOS工艺实现的LNA为例,介绍使用Calibre xRC对RFCMOS电路寄生参量提取,以Calibreview 形式输出以及在Virtuoso的ADE中直接后仿真的流程。本文还将讨论Calibre xRC特有的XCELL方式对包含RF器件的电路仿真结果的影响。 采用Calibre xRC提取寄生参量 采用RFCMOS工艺设计低噪声放大器(LNA),其电路图如图1所示,版图如图2所示。 图1 LNA的电路图

图2 LNA的版图 Calibre支持将其快捷方式嵌入在Virtuoso平台中。用户只需在自己.cdsinit文件中加入以下一行语句: load( strcat( getShellEnvVar("MGC_HOME") "/lib/calibre.skl" )) 就可以在virtuoso的菜单中出现“calibre”一项,包含如下菜单: 点击Run PEX,启动Calibre xRC的GUI,如图3所示。Outputs菜单中的Extraction Type里,第一项通常选择Transistor Level或Gate Level,分别代表晶体管级提取和门级提取。第二项可以选择R+C+CC,R+C,R,C+CC,其中R 代表寄生电阻,C代表本征寄生电容,CC代表耦合电容。第三项可以选择No Inductance,L或L+M,分别代表不提取电感,只提取自感和提取自感与互感。这些设置由电路图的规模和提取的精度而定。 在Format一栏中,可以选择SPECTRE,ELDO,HSPICE等网表形式,也可以

大学数学实验之蒙特卡洛方法

《数学实验》报告 班级:序号:姓名: 1.问题描述 I、用蒙特卡罗方法计算以下函数在区间上的积分,并改变随机点数 目观察对结果的影响。 (1)y=1/(1+x), 0==0,x1+2x2+2x3<=72,10< =x2<=20,x1-x2=10; (3) f(x,y)=(X.^2+2*(Y.^2)+X.*Y).*exp(-X.^2-Y.^2), abs(x)<1.5,abs(y)<1.5; 2.问题分析与实验过程 I、(1)使用均值估计法 程序: function p=shell1(a,b,n) z=0; x=unifrnd(a,b,1,n); fori=1:n u=(x(i)+1)^(-1); z=z+u; end p=(b-a)*z/n; 运行结果:p=shell1(0,1,1000) p =

0.6975 >> p=shell1(0,1,10000) p = 0.6922 >> p=shell1(0,1,100) p = 0.7001 >> p=shell1(0,1,500) p = 0.6890 结果分析:改变了四次随机点数,结果都趋近于0.69,说明积分值约等于 0.69,但是点数越多,值越接近。 I、(2)使用均值估计法 程序: function p=shell2(a,b,n) z=0; x=unifrnd(a,b,1,n); fori=1:n u=(exp(3*x(i)))*sin(2*x(i)); z=z+u; end p=(b-a)*z/n; 运行结果: >> p=shell2(0,2,1000) p = -24.4911 >> p=shell2(0,2,100) p = -43.8720 >> p=shell2(0,2,10000) p = -30.8699 >> p=shell2(0,2,500) p = -23.2955 >> p=shell2(0,2,100000) p =

蒙特卡罗方法地解地的题目过程可以归结为三个主要步骤

蒙特卡罗方法的解题过程可以归结为三个主要步骤:构造或描述概率过程;实现从已知概率分布抽样;建立各种估计量。 蒙特卡罗方法解题过程的三个主要步骤: (1)构造或描述概率过程 对于本身就具有随机性质的问题,如粒子输运问题,主要是正确描述和模拟这个概率过程,对于本来不是随机性质的确定性问题,比如计算定积分,就必须事先构造一个人为的概率过程,它的某些参量正好是所要求问题的解。即要将不具有随机性质的问题转化为随机性质的问题。 (2)实现从已知概率分布抽样 构造了概率模型以后,由于各种概率模型都可以看作是由各种各样的概率分布构成的,因此产生已知概率分布的随机变量(或随机向量),就成为实现蒙特卡罗方法模拟实验的基本手段,这也是蒙特卡罗方法被称为随机抽样的原因。最简单、最基本、最重要的一个概率分布是(0,1)上的均匀分布(或称矩形分布)。随机数就是具有这种均匀分布的随机变量。随机数序列就是具有这种分布的总体的一个简单子样,也就是一个具有这种分布的相互独立的随机变数序列。产生随机数的问题,就是从这个分布的抽样问题。在计算机上,可以用物理方法产生随机数,但价格昂贵,不能重复,使用不便。另一种方法是用数学递推公式产生。这样产生的序列,与真正的随机数序列不同,所以称为伪随机数,或伪随机数序列。不过,经过多种统计检验表明,它与真正的随机数,或随机数序列具有相近的性质,因此可把它作为真正的随机数来使用。由已知分布随机抽样有各种方法,与从(0,1)上均匀分布抽样不同,这些方法都是借助于随机序列来实现的,也就是说,都是以产生随机数为前提的。由此可见,随机数是我们实现蒙特卡罗模拟的基本工具。 (3)建立各种估计量

StarRCXT使用指南

Star-RCXT使用指南单元库设计B组:张真华马艳

目录 Star-RCXT使用指南 (1) 1 .Star-RCXT概述 (3) 功能 (3) 2 .使用环境及所需文件 (3) 3 .运行流程 (4) Hercules 流程 (4) CCI (Calibre Connectivity Interface)流程 (9) 4 .更多StarRCXT命令选项 (12) Extraction命令 (13) Processing 命令 (13) Netlist命令 (13) 5 .StarRCXT运行过程中常见问题 (13) 6 .帮助文档 (15)

1 . Star-RCXT概述 Star-RCXT是一个集成电路版图寄生参数提取工具,并且生成一个带有版图寄生参数的网表供时序和噪声分析。 功能 1、可以完成精确的全芯片的噪声、时序、电压降分析。 2、有选择的对关键路径进行参数抽取和分析。 3、适用于各种设计类型如ASIC、全定制、存储器和模拟设计。 4、提供层次化和分布式处理。 2 .使用环境及所需文件 说明: 1、Star-RCXT 可以直接读取Milkyway ,LEF/DEF, Calibre Connectivity Interface(CCI)和Hercules流程所产生的数据库。 2、TCAD_GRD_FILE是一个以nxtgrd为扩展名的文件,其中包含了对方块电阻等工艺

参数的定义的工艺文件(ITF)的内容, Star-RCXT就是基于这些工艺参数进行计算。 3、MAPPING_FILE是一个以map为扩展名的文件,是TCAD_GRD_FILE中的层名和LVS runset文件中定义的层名的一个映射。不同的LVS runset文件需要定义不同maping文件。 4、star_cmd是一个包含所要执行命令的文件,通常用在命令行方式下,可以通过添加修改文件中的命令来达到所需应用。 5、Star_RCXT有SPF、SPEF、SBPF等输出格式。 3 . 运行流程 运行流程有以下几种:Milkyway Database Flow、LEF/DEF Database Flow、Hercules Database Flow、Calibre Connectivity Interface (CCI) Flow。各个流程的主要区别是各自生成的含有版图信息的数据库不同。 Hercules 流程 1、在hercules lvs runset 文件中找到如下语句并将值设为TRUE: (以/*开头的为注释语句。) /*Set to “TRUE” for Hercules StarRCXT TR ;level RC flow*/ V ARIABLE string STARRCXT =”TRUE”; 这行命令将会在执行LVS的同时生成一个带有LAYOUT信息的Milkyway Database。 2、运行LVS。(过程参见验证工具使用指南) 完成后将会在运行目录下生成一个和BLOCK名称相同的文件夹,这就是StarRCXT可以直接读取的Milkyway Database。 3、运行StarRCXT(图形化界面方式) #StarXtract -gui 将会看到如下界面: 选择Setup-〉Single Shot

蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介

蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介

蒙特卡罗(Monte Carlo)方法简介 蒙特卡罗(Monte Carlo)方法,也称为计算机随机模拟方法,是一种基于"随机数"的计算方法。 一起源 这一方法源于美国在第二次世界大战进研制原子弹的"曼哈顿计划"。Monte Carlo方法创始人主要是这四位:Stanislaw Marcin Ulam, Enrico Fermi, John von Neumann(学计算机的肯定都认识这个牛人吧)和Nicholas Metropolis。 Stanislaw Marcin Ulam是波兰裔美籍数学家,早年是研究拓扑的,后因参与曼哈顿工程,兴趣遂转向应用数学,他首先提出用Monte Carlo方法解决计算数学中的一些问题,然后又将其应用到解决链式反应的理论中去,可以说是MC方法的奠基人;Enrico Fermi是个物理大牛,理论和实验同时都是大牛,这在物理界很少见,在“物理大牛的八卦”那篇文章里提到这个人很多次,对于这么牛的人只能是英年早逝了(别说我嘴损啊,上帝都嫉妒!);John von Neumann可以说是计算机界的牛顿吧,太牛了,结果和Fermi一样,被上帝嫉妒了;Nicholas Metropolis,希腊裔美籍数学家,物理学家,计算机科学家,这个人对Monte Carlo方法做的贡献相当大,正式由于他提出的一种什么算法(名字忘了),才使得Monte Carlo方法能够得到如此广泛的应用,这人现在还活着,与前几位牛人不同,Metropolis很专一,他一生主要的贡献就是Monte Carlo方法。 蒙特卡罗方法的名字来源于摩纳哥的一个城市蒙地卡罗,该城市以赌博业闻名,而蒙特?罗方法正是以概率为基础的方法。与它对应的是确定性算法。 二解决问题的基本思路 Monte Carlo方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。早在17世纪,人们就知道用事件发生的"频率"来决定事件的"概率"。19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。本世纪40年代电子计算机的出现,特

calibre 介绍

epub电子书格式转换(E-book Conversion翻译) – calibre calibre转换系统的设计非常容易使用。通常情况下,你只需要添加一本书到calibre, 单击转换, calibre将尽可能接近输入地产生输出。然而,calibre接受的输入格式非常多,但并非适合所有这些格式都转换为其它格式电子图书。在这种情况下对于这些输 入格式,如果你想在更大程度上控制转换系统,calibre有很多转换过程中的控制选项。但是请注意,calibre的转换系 统并不是一个完全成熟的电子书编辑器的替代品。要编辑电子书,我建议首先使用calibre将它们转换为EPUB,然后用专 用EPUB的编辑器,如Sigil ,以获得 完美的造型成书。然后,您可以使用编辑过的EPUB作为输入,用calibre 转换为其他 格式。 这份文件将主要是指转 换设置,如下图转 换对话框所示。所有这些设置也可以通过命令行界面的转换,并记录电子书转换。 在calibre,您可以通过移动你的鼠标,在任何个人设置中获得帮助,会出现一个工具 提示描述设置。 本文来自CSDN博客,转载请标明出处: https://www.360docs.net/doc/9c9828282.html,/ccwwff/archive/2010/11/02/5982552.aspx

内容 简介 外观和感觉 页面设置 结构检测 目录 如何设置选项/保存的转换特定格式的转换提示

简介 首先要了解有关转换系统,它是一个管道设计的。示意图如下: 输入格式是先由相应的输入插件转换为XHTML。然后转换HTML。在最后一步,处理XHTML是有适当的输出插件转换到指定的输出格式。转换的结果根据输入格式可能差别很大。一些格式转换比其它工具好。这里有一个最 好的源格式转换列表如: LIT, MOBI, EPUB, HTML, PRC, RTF, PDB, TXT, PDF。 该转换XHTML的输出上的行为是发生在所有的工作。有各种各样的转换,例如,在书的开始要插入书元数据(metadata)页,用来检测章节标题并自动创建的目录表,按比例调整字体大小,等等。重要的是要记住,所有的转换是XHTML输出输入插件的行为不是在 输入文件本身。因此,举例来说,如果你问calibre转换RTF文件为EPUB的,它首先被内部转换为XHTML,各种转换将被应用到的XHTML,然后输出插件将创建EPUB 的文件,所有元数据(metadata)、目录等等,自动生成。 您可以通过使用调试选项看到这一 行动的过程。只需指定调试的路径为输出目录。在转换过程中,calibre将会把生成的XHTML转换流水线的各个阶段放在不同子目录。四个子目录是: 转换管道阶段 目录 | 说明 input | 这包含了HTML输出输入插件。使用此调试输入插件。 parsed | 前处理和从输入插件转换为XHTML输出结果。用于调试的结构检测。

蒙特卡罗方法及应用实验讲义2016

蒙特卡罗方法及应用 实验讲义 东华理工大学核工系 2016.8

实验一 蒙特卡罗方法基本思想 一、实验目的 1、了解蒙特卡罗方法方法的基本思想; 2、掌握蒙特卡罗方法计算面积、体积的方法; 3、掌握由已知分布的随机抽样方法。 二、实验原理 Monte Carlo 方法,又称统计模拟方法或计算机随机模拟方法,是一种基于“随机数”进行数值模拟的方法,一种采用统计抽样理论近似求解物理或数学问题的方法。 如待求量可以表述成某些特征量的期望值、某些事件出现的概率或两者的函数形式,那么可采用蒙特卡罗方法求解。在求解某些特征量的期望值或某些事件出现的概率时,必须构建合符实际的数学模型。例如采用蒙特卡罗方法计算某函数所围面积时,构建的数学模型是构造一已知面积的可均匀抽样区域,在该区域投点,由伯努利定理大数定理可知,进入待求区域投点的频率依概率1收敛于该事件出现的概率(面积之比)。 由已知分布的随机抽样方法指的是由已知分布的总体中抽取简单子样。具体方法很多,详见教材第三章。 三、实验内容 1、安装所需计算工具(MATLAB 、fortran 、C++等); 2、学习使用rand(m,n)、unifrnd(a,b,m,n)函数 3、求解下列问题: 3.0、蒲丰氏投针求圆周率。 3.1、给定曲线y =2 – x 2 和曲线y 3 = x 2,曲线的交点为:P 1( – 1,1 )、P 2( 1,1 )。曲线围成平面有限区域,用蒙特卡罗方法计算区域面积; 3.2 、计算1z z ?≥??≤??所围体积 其中{(,,)|11,11,02}x y z x y z Ω=-≤≤-≤≤≤≤。 4、对以下已知分布进行随机抽样:

蒙特卡罗实验报告

蒙特卡罗方法 实验一 实验报告 蒙特卡罗方法实验一实验报告 一、实验目的 1、了解蒙特卡罗方法方法的基本思想; 2、掌握蒙特卡罗方法计算面积、体积的方法; 3、掌握由已知分布的随机抽样方法。 二、实验原理

Monte Carlo 方法,又称统计模拟方法或计算机随机模拟方法,是一种基于“随机数”进行数值模拟的方法,一种采用统计抽样理论近似求解物理或数学问题的方法。 倘若待求量可以表述成某些特征量的期望值、某些事件出现的概率或两者的函数形式,那么可采用蒙特卡罗方法求解。在求解某些特征量的期望值或某些事件出现的概率时,必须构建合符实际的数学模型。例如采用蒙特卡罗方法计算某函数所围面积时,构建的数学模型是构造一已知面积的可均匀抽样区域,在该区域投点,由伯努利定理大数定理可知,进入待求区域投点的频率依概率1收敛于该事件出现的概率(面积之比)。 由已知分布的随机抽样方法指的是由已知分布的总体中抽取简单子样。抽样方法有: 直接抽样方法:离散型分布随机抽样方法、连续型分布直接抽样方法;挑选抽样方法;复合抽样方法;随机抽样一般方法:加抽样方法、减抽样方法、乘抽样方法、乘加抽样方法、乘减抽样方法、对称抽样方法、替换抽样方法、多为分布抽样方法、积分抽样方法;随机抽样其他方法:偏倚抽样方法、近似分布抽样方法、近似-修正抽样方法。 三、实验内容 1、安装所需计算工具(MA TLAB 、fortran 、C++等); 2、编写一伪随机数发生器;(如乘加同余a=1366,c=150889,M=714025、a=9301,c=49297,M=233280;乘同余a=16807,M=232 -1;或采用其它方法) 以下内容选取一个采用自编伪随机数发生器进行计算,其余采用工具软件中自带伪随机数发生器进行计算。 3、求解以下区域的面积、体积: 3.1、给定曲线y =2 – x 2 和曲线y 3 = x 2,曲线的交点为:P 1( – 1,1 )、P 2( 1,1 )。曲线围成平面有限区域,用蒙特卡罗方法计算区域面积; 3.2、计算22 22 11z x y z x y ?≥+? ?≤+--??所围体积 其中{(,,)|11,11,02}x y z x y z Ω=-≤≤-≤≤≤≤。 4、对以下已知分布进行随机抽样: 4.1、()() []2 3 321,0,12 f x x x x =+ -∈; 4.2、()() ()[]11,1,21E f x f x x E k E = ?∈+

大学物理刚体的转动惯量的研究实验报告

大学物理仿真实验报告 电子 3班 实验名称:刚体的转动惯量的研究 实验简介 在研究摆的重心升降问题时,惠更斯发现了物体系的重心与后来欧勒称之为转动惯 量的量。转动惯量是表征刚体转动惯性大小的物理量,它与刚体的质量、质量相对于转轴 的分布有关。 本实验将学习测量刚体转动惯量的基本方法,目的如下: 1.用实验方法验证刚体转动定律,并求其转动惯量; 2.观察刚体的转动惯量与质量分布的关系 3.学习作图的曲线改直法,并由作图法处理实验数据。 实验原理 1.刚体的转动定律 具有确定转轴的刚体,在外力矩的作用下,将获得角加速度β ,其值与外力矩成正比,与刚体的转动惯量成反比,即有刚体的转动定律: M = I β(1) 利用转动定律,通过实验的方法,可求得难以用计算方法得到的转动惯量。 2.应用转动定律求转动惯量

如图所示,待测刚体由塔轮,伸杆及杆上的配重物组成。刚体将在砝码的拖动下绕 竖直轴转动。 设细线不可伸长,砝码受到重力和细线的张力作用,从静止开始以加速度 a 下落,其运动方程为 mg – t=ma ,在 t 时间内下落的高度为 h=at 2/2 。刚体受到张力的力矩为T r和 轴摩擦力力矩 M。由转动定律可得到刚体的转动运动方程:T - M f = I β 。绳与塔轮间 f r 无相对滑动时有 a = r β,上述四个方程得到: m(g - a)r - M f = 2hI/rt2(2) M f与张力矩相比可以忽略,砝码质量m比刚体的质量小的多时有a<

蒙特卡洛方法及其在风险评估中的应用(1)

蒙特卡洛方法及其应用 1风险评估及蒙特卡洛方法概述 1.1蒙特卡洛方法。 蒙特卡洛方法,又称随机模拟方法或统计模拟方法,是在20世纪40年代随着电子计算机的发明而提出的。它是以统计抽样理论为基础,利用随机数,经过对随机变量已有数据的统计进行抽样实验或随机模拟,以求得统计量的某个数字特征并将其作为待解决问题的数值 解。 蒙特卡洛模拟方法的基本原理是:假定随机变量X1、X2、X3……X n、Y,其中X1、X2、X3……X n 的概率分布已知,且X1、X2、X3……X n、Y有函数关系:Y=F(X1、X2、X3……X n),希望求得随机变量Y的近似分布情况及数字特征。通过抽取符合其概率分布的随机数列X1、X2、X3……X n带入其函数关系式计算获得Y的值。当模拟的次数足够多的时候,我们就可以得到与实际情况相近的函数Y的概率分布和数字特征。 蒙特卡洛法的特点是预测结果给出了预测值的最大值,最小值和最可能值,给出了预测 值的区间范围及分布规律。 1.2风险评估概述。 风险表现为损损益的不确定性,说明风险产生的结果可能带来损失、获利或是无损失也无获利,属于广义风险。正是因为未来的不确定性使得每一个项目都存在风险。对于一个公司而言,各种投资项目通常会具有不同程度的风险,这些风险对于一个公司的影响不可小视,小到一个项目投资资本的按时回收,大到公司的总风险、公司正常运营。因此,对于风险的 测量以及控制是非常重要的一个环节。 风险评估就是量化测评某一事件或事物带来的影响的可能程度。根据“经济人”假设,收益最大化是投资者的主要追求目标,面对不可避免的风险时,降低风险,防止或减少损失, 以实现预期最佳是投资的目标。 当评价风险大小时,常有两种评价方式:定性分析与定量分析法。定性分析一般是根据风险度或风险大小等指标对风险因素进行优先级排序,为进一步分析或处理风险提供参考。这种方法适用于对比不同项目的风险程度,但这种方法最大的缺陷是在于,在多个项目中风险最小者也有可能亏损。而定量分析法则是将一些风险指标量化得到一系列的量化指标。通过这些简单易懂的指标,才能使公司的经营者、投资者对于项目分风险有正确的评估与判断,

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