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EnglishWe introduce a novel generative model for stochastic device responses using limited available data. This model is oblivious to any varying design parameters or their distribution and only requires a small set of “training” responses. Using this model, new responses are efficiently generated whose distribution closely matches that of the real data, e.g., for use in Monte-Carlo-like analyses. The modeling methodology consists of a vector fitting step, where device responses are represented by a rational model, followed by the optimization of a Gaussian process latent variable model. Passivity is guaranteed by a posteriori discarding of nonpassive responses. The novel model is shown to considerably outperform a previous generative model, as evidenced by comparing accuracies of distribution estimation for the case of differential-to-common mode conversion in two coupled microstrip lines.
| Titolo: | Generation of stochastic interconnect responses via Gaussian process latent variable models |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2019 |
| Rivista: | |
| Digital Object Identifier (DOI): | 10.1109/TEMC.2018.2830104 |
| Appare nelle tipologie: | 1.1 Articolo in rivista |
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http://hdl.handle.net/11583/2759721
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