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# 2 - Kompromiß: Schnelligkeit/Genauigkeit/Stabilität |
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Einige Möglichkeiten
Mischsignalsimulation zu Beschleunigungen
- Auswechseln des Integrators:
Genauigkeit nimmt ab, während sich die Geschwindigkeit erhöht.
Die Sachkenntnis des Designer‘s dient dazu festzustellen,
welcher Algorithmus die notwendige Stabilität und Genauigkeit
bei ausreichender Geschwindigkeit der Simulation ergeben würde.
- Beschleunigung des Modells
oder das Partionieren der Schaltung: für jeden möglichen
Integrator beschleunigt solch eine Methode die Simulation wobei
weder ein Verlust der Stabilität noch der Genauigkeit auftritt
- Verwendung von linearen
Näherungswerten oder tabellengestützte Simulation: für
jeden möglichen Integrator wird die Simulationsgeschwindigkeit
dann bei gleicher Stabilität erhöht, was aber einen Genauigkeitsverlust
zur Folge hat
- Verwenden des Relaxationsalgorithmus:
was auch immer die vorhergehende Auswahl war, dieser Algorithmus
beschleunigt die Simulationen von CMOS Transistoren im Schalter-Modus,
und zwar bei nur geringer Genauigkeitseinbuße
 Stabilität
ist eine der wichtigsten Eigenschaften: danach folgt die Genauigkeit
...
Ein Simulator ist nur glaubhaft, wenn er folgendes zur Verfügung
stellt: stabile Resultate, die nah an den Messungen der Schaltung
liegen, mit einer
Genauigkeit von mindestens 10 % ...
Geschwindigkeit versus Präzision
und Stabilitätskompromisse
Sehen Sie wie Leichtgläubigkeit
an Goldene Simulatoren Ihrem Design schaden kann!
Hier
ist ein einfaches Beispiel mit Unterschieden in der Stabilität
und Präzision zwischen den Grund-integratoren: Trapez
(grüne Kurve), Gear 2 (blaue Kurve) and Backward Euler
(rote Kurve).
Diese Schaltung ist eine einfache LC-Filter-Struktur:
Das physikalisch korrekte Ergebnis, für diese Schaltung, liefert
die Trapezmethode.
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Die
Analyse der Stabilität der Integratoren und der Algorithmen
für das Simulieren der elektronischen Schaltungsgleichungen
ist eine beträchtlich schwierigere Aufgabe als die Präzision
zu bestimmen.
Es gibt viele unterschiedliche Wege die Stabilität zu definieren,
aber es ist hauptsächlich die Leistungsfähigkeit reale Simulationsergebnisse
zu liefern.
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Stabilitätsbereiche
sind wichtig, da sie die Rate wiedergeben, in der sich Fehler in
angenäherten Lösungen ausbreiten. Gerade da es absolute
und relative Fehler in der Auswertung existieren, gibt es auch absolute
und relative Stabilitätsmaße. Eine gegebene numerische
Methode für ein Problem kann in das System der Annäherungstheorie
umgeändert werden. Das Ziel ist dann zu studieren, wie gut sich
diese Annäherung im Vergleich zur Lösung verhält.
Es gibt hier einen Widerspruch, denn, wenn die Lösung bekannt
wäre, würden Sie keine Notwendigkeit haben, auf einen numerischen
Näherungswert zurückzugreifen. Da generische analytische
Lösungen zu den Problemen nicht gefunden werden können,
ist es aus Realitätsgründen nötig, alle Simulationstechniken
durch Vergleiche mit Siliziummessungen zu kalibrieren!
Diese Ausgabe
veranschaulicht, warum Mischsignal Einchiplösungen eine Mehrebenenmodellierung
für Simulatoren benötigen, welche den Designern einfache
Richtlinien und Tutorials zur Verfügung stellen.
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