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A study of stratified sampling in variance reduction techniques for parametric yield estimation

机译：参数化产量估计方差减少技术中的分层抽样研究

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The Monte Carlo (MC) method exhibits generality and insensitivity to the number of stochastic variables, but is expensive for accurate yield estimation of electronic circuits. In the literature, several variance reduction techniques have beendescribed, e.g., stratified sampling. In this contribution the theoretical aspects of the partitioning scheme of the tolerance region in stratified sampling is presented. Furthermore, a theorem about the efficiency of this estimator over the primitive MC(PMC) estimator versus sample size is given. To the best of our knowledge, this problem was not previously studied in parametric yield estimation. In this method we suppose that the components of parameter disturbance space are independent or can betransformed to an independent basis. The application of this approach to a numerical example (Rosenbrock's curved-valley function) and a circuit example (Sallen-Key low-pass filter) are given.
机译：蒙特卡罗 （MC） 方法表现出通用性和对随机变量数量的不敏感性，但对于电子电路的准确良率估计来说成本高昂。在文献中，已经描述了几种方差减少技术，例如分层抽样。本文介绍了分层抽样中公差区域划分方案的理论方面。此外，还给出了该估计器相对于原始MC（PMC）估计器的效率与样本量的定理。据我们所知，这个问题以前没有在参数产量估计中研究过。在这种方法中，我们假设参数扰动空间的分量是独立的，或者可以变换为独立的基。给出了该方法在数值算例（Rosenbrock的曲谷函数）和电路算例（Sallen-Key低通滤波器）中的应用。

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