Sensitivity Analysis for Active Sampling, with Applications to the Simulation of Analog Circuits

要約

アナログ回路に対する組み合わせた変動の影響をシミュレートするユースケースを使用して、アクティブ サンプリング フローを提案します。
このような状況では、パラメーターの数が多いため、代理モデルを適合させたり、設計フィーチャーの空間を効率的に探索したりすることが困難になります。
感度分析とベイジアンサロゲートモデリングを使用した大幅な次元削減を組み合わせることで、柔軟なアクティブサンプリングフローが得られます。
合成データセットと実際のデータセットでは、このフローは、設計空間探索の基礎となることが多い通常のモンテカルロ サンプリングよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

要約(オリジナル)

We propose an active sampling flow, with the use-case of simulating the impact of combined variations on analog circuits. In such a context, given the large number of parameters, it is difficult to fit a surrogate model and to efficiently explore the space of design features. By combining a drastic dimension reduction using sensitivity analysis and Bayesian surrogate modeling, we obtain a flexible active sampling flow. On synthetic and real datasets, this flow outperforms the usual Monte-Carlo sampling which often forms the foundation of design space exploration.

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