CN118070720A - 影响系数的确定方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

影响系数的确定方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN118070720A
CN118070720A CN202410198920.2A CN202410198920A CN118070720A CN 118070720 A CN118070720 A CN 118070720A CN 202410198920 A CN202410198920 A CN 202410198920A CN 118070720 A CN118070720 A CN 118070720A
Authority
CN
China
Prior art keywords
parameter
preset
parameter value
linear regression
regression model
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202410198920.2A
Other languages
English (en)
Inventor
龚贵琴
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Empyrean Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Empyrean Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Empyrean Technology Co Ltd filed Critical Beijing Empyrean Technology Co Ltd
Priority to CN202410198920.2A priority Critical patent/CN118070720A/zh
Publication of CN118070720A publication Critical patent/CN118070720A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/30—Circuit design
    • G06F30/32—Circuit design at the digital level
    • G06F30/33—Design verification, e.g. functional simulation or model checking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/27—Regression, e.g. linear or logistic regression
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/30—Circuit design
    • G06F30/32—Circuit design at the digital level
    • G06F30/337—Design optimisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本公开是关于一种影响系数的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。影响系数的确定方法包括：获取第一预设参数的第一参数值和第二预设参数的第二参数值，根据第一参数值和第二参数值，确定第三预设参数的第三参数值；响应于第一参数值、第二参数值和第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合，根据第一线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值的拟合结果，确定目标拟合结果；根据目标拟合结果，确定第一预设参数和第二预设参数对第三预设参数的影响系数。该方法能够直观看出同一晶圆区域上相同元器件由于工艺制造引入的随机偏差和不同晶圆之间的工艺角偏差对集成电路芯片的影响程度，以确保设计的电路在流片出来仍然能够满足性能要求。

Description

影响系数的确定方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本公开涉及集成电路设计技术领域，尤其涉及一种影响系数的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
集成电路的设计过程中，电路需要进行仿真以达到预期结果，在仿真过程中，主要为了仿真同一晶圆区域上的相同元器件由于工艺制造引入的随机偏差和不同晶圆之间的工艺角偏差对集成电路的影响，便于在电路设计过程中就考虑到可能会由于工艺制作引入的偏差，以保证设计的电路在流片出来时仍能够满足性能要求，因此，能够直观的查看随机偏差和工艺角偏差对集成电路的影响，是方便设计者调试优化电路的必要措施。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种影响系数的确定方法、装置、计算机设备及存储介质。
根据本公开实施例的第一方面，提供影响系数的确定方法，所述方法包括：
获取第一预设参数的第一参数值和第二预设参数的第二参数值，所述第一预设参数表征芯片仿真后同一晶圆区域上的相同元器件之间的随机偏差参数，所述第二预设参数表征所述芯片仿真后不同晶圆之间的工艺角偏差参数；
根据所述第一参数值和所述第二参数值，确定第三预设参数的第三参数值；所述第三预设参数与所述第一预设参数和所述第二预设参数相关；
响应于所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合，根据第一线性回归模型对所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值的拟合结果，确定目标拟合结果；
根据所述目标拟合结果，确定所述第一预设参数和所述第二预设参数对所述第三预设参数的影响系数。
在一示例性实施例中，所述根据第一线性回归模型对所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值的拟合结果，确定目标拟合结果，包括：
当所述第一线性回归模型的预设参数的参数值大于等于第一预设阈值，则将所述第一线性回归模型的拟合结果确定为所述目标拟合结果；
当所述第一线性回归模型的预设参数的参数值小于所述第一预设阈值，使用第二线性回归模型对所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值进行重新拟合，获得所述第二线性回归模型的拟合结果，将所述第二线性回归模型的拟合结果确定为所述目标拟合结果；所述第二线性回归模型的拟合能力大于所述第一线性回归模型的拟合能力。
在一示例性实施例中，所述根据所述目标拟合结果，确定所述第一预设参数和所述第二预设参数对所述第三预设参数的影响系数，包括：
将所述目标拟合结果中所述第一参数值的系数与所有系数之和的比值，确定为所述第一预设参数对所述第三预设参数的影响系数；
将所述目标拟合结果中所述第二参数值的系数与所有系数之和的比值，确定为所述第二预设参数对所述第三预设参数的影响系数。
在一示例性实施例中，所述第一预设参数包括多个第一子参数，所述第二预设参数包括多个第二子参数，所述方法还包括：
显示每个所述第一子参数对所述第三预设参数的影响系数，以及每个所述第二子参数对所述第三预设参数的影响系数；和/或，
显示所有所述第一子参数对所述第三预设参数的影响系数之和，以及所有所述第二子参数对所述第三预设参数的影响系数之和。
在一示例性实施例中，所述方法还包括：
显示预设标识，所述预设标识表示对所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值进行拟合时所使用的线性回归模型的标识。
在一示例性实施例中，所述方法还包括：
将所述第一参数值和所述第二参数值作为自变量，将所述第三参数值作为因变量，使用所述第一线性回归模型对所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值进行拟合，确定拟合结果；
若所述拟合结果的检验参数大于等于第二预设阈值，确定所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值适合于所述第一线性回归模型的拟合；
若所述拟合结果的检验参数小于所述第二预设阈值，确定所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值不适合于所述第一线性回归模型的拟合。
在一示例性实施例中，所述方法还包括：
响应于所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值不适合于所述第一线性回归模型的拟合，以预设方式标记所述第一预设参数和所述第二预设参数对所述第三预设参数的影响系数。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种影响系数的确定装置，所述装置包括：
第一获取模块，被配置为获取第一预设参数的第一参数值和第二预设参数的第二参数值，所述第一预设参数表征芯片仿真后同一晶圆区域上的相同元器件之间的随机偏差参数，所述第二预设参数表征所述芯片仿真后不同晶圆之间的工艺角偏差参数；
第二获取模块，被配置为根据所述第一参数值和所述第二参数值，确定第三预设参数的第三参数值；所述第三预设参数与所述第一预设参数和所述第二预设参数相关；
拟合模块，被配置为响应于所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合，根据第一线性回归模型对所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值的拟合结果，确定目标拟合结果；
确定模块，被配置为根据所述目标拟合结果，确定所述第一预设参数和所述第二预设参数对所述第三预设参数的影响系数。
根据本公开实施例的第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的方法的步骤。
根据本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。
采用本公开的上述方法，具有以下有益效果：能够直观看出同一晶圆区域上相同元器件由于工艺制造引入的随机偏差和不同晶圆之间的工艺角偏差对集成电路芯片的影响程度，便于在电路设计过程中就考虑到可能会由于工艺制作引入的偏差，保证设计的电路在流片出来仍然能够满足性能要求。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种影响系数的确定方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出第一预设参数的参数示意图；
图3是根据一示例性实施例示出第一预设参数的第一参数值示意图；
图4是根据一示例性实施例示出第二预设参数的参数示意图；
图5是根据一示例性实施例示出第二预设参数的第二参数值示意图；
图6是根据一示例性实施例示出的一种影响系数的确定装置框图；
图7是根据一示例性实施例示出的一种计算机设备的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
本公开示例性的实施例中，提供一种影响系数的确定方法，包括：获取第一预设参数的第一参数值和第二预设参数的第二参数值，第一预设参数表征芯片仿真后同一晶圆区域上的相同元器件之间的随机偏差参数，第二预设参数表征芯片仿真后不同晶圆之间的工艺角偏差参数；根据第一参数值和第二参数值，确定第三预设参数的第三参数值；第三预设参数与第一预设参数和第二预设参数相关；响应于第一参数值、第二参数值和第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合，根据第一线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值的拟合结果，确定目标拟合结果；根据目标拟合结果，确定第一预设参数和第二预设参数对第三预设参数的影响系数。该方法能够直观看出同一晶圆区域上相同元器件由于工艺制造引入的随机偏差和不同晶圆之间的工艺角偏差对集成电路芯片的影响程度，便于在电路设计过程中就考虑到可能会由于工艺制作引入的偏差，保证设计的电路在流片出来仍然能够满足性能要求。
本公开示例性的实施例中，提供一种影响系数的确定方法，图1是根据一示例性实施例示出的一种影响系数的确定方法的流程图，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S101，获取第一预设参数的第一参数值和第二预设参数的第二参数值，第一预设参数表征芯片仿真后同一晶圆区域上的相同元器件之间的随机偏差参数，第二预设参数表征芯片仿真后不同晶圆之间的工艺角偏差参数；
步骤S102，根据第一参数值和第二参数值，确定第三预设参数的第三参数值；第三预设参数与第一预设参数和第二预设参数相关；
步骤S103，响应于第一参数值、第二参数值和第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合，根据第一线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值的拟合结果，确定目标拟合结果；
步骤S104，根据目标拟合结果，确定第一预设参数和第二预设参数对第三预设参数的影响系数。
本公开实施例中的方法应用于计算机设备，计算机设备包括智能手机、平板、笔记本电脑、台式电脑等具有执行以上步骤功能的电子设备。
在步骤S101中，使用电路仿真软件对集成电路芯片进行仿真，在进行仿真时，使用任一仿真方法进行仿真，例如蒙特卡洛(Monte Carlo)仿真方法，本实施例中对电路仿真软件和仿真方法不做限制。第一预设参数表征同一晶圆区域上的相同元器件之间的随机偏差参数，随机偏差参数由元器件工艺的外部条件或者生产条件的变化引起，例如工艺变化、电压变化或者温度变化等。第二预设参数表征不同晶圆之间的工艺角偏差，由晶圆工艺的掺杂浓度、扩散深度、刻蚀程度等条件的变化引起。第一预设参数和第二预设参数分别包括多个子参数，分别获取第一预设参数中每个子参数的第一参数值和第二预设参数中每个子参数的第二参数值。
在一示例中，通过蒙特卡洛仿真方法对集成电路芯片进行仿真时，通过查找蒙特卡洛仿真结果目录下的参数文件，参数文件包括第一预设参数的参数文件和第二预设参数的参数文件：
第一预设参数的参数文件中包括参数和第一参数值，图2是根据一示例性实施例示出第一预设参数的参数示意图，如图2所示，在文件名为“compactmismatchParam”的文件中显示第一预设参数包含的参数，其中，I7.NM1.n18_dnw_ckt和I7.PM0表示元器件名称，rnd_mis_2、rnd_mis_0、rnd_mis_1、rnd_mis_fn分别表示元器件I7.NM1.n18_dnw_ckt和元器件I7.PM0共有的参数的参数名称；图3是根据一示例性实施例示出第一预设参数的第一参数值示意图，如图3所示，在文件名为“compactmismatchData”的文件中显示第一参数值，其中包括5组数据，每组数据是在不同的仿真条件下产生的，每组数据与图2中的参数对应，以第一组数据为例，元器件I7.NM1.n18_dnw_ckt的参数rnd_mis_2的参数值为1.5594864272，元器件I7.PM0的参数rnd_mis_2的参数值为1.1934497802，元器件I7.NM1.n18_dnw_ckt的参数rnd_mis_0的参数值为-1.527490009，元器件I7.PM0的参数rnd_mis_0的参数值为-0.16051347471，依此类推，图3中的每组数据对应图2中的8个参数的参数值。
第二预设参数的参数文件中包括参数和第二参数值，图4是根据一示例性实施例示出第二预设参数的参数示意图，如图4所示，在文件名为“processParam”的文件中显示第二预设参数包含的参数，其中，每一行表示一个参数，例如sigma_var_mc1_08、rnd_0等；图5是根据一示例性实施例示出第二预设参数的第二参数值示意图，如图5所示，在文件名为“processData”的文件中显示第二参数值，其中包括5组数据，每组数据是在不同的仿真条件下产生的，每组数据与图4中的每一行的参数一一对应。
在步骤S102中，由于第一预设参数和第二预设参数分别表示工艺制造引入的随机偏差参数和工艺角偏差参数，因此第一预设参数和第二预设参数会对集成电路芯片的仿真结果产生影响。第三预设参数表示集成电路中预设表达式的计算结果，预设表达式用于计算集成电路中某一个支路的电压、电流等，因此，第一预设参数和第二预设参数会对第三预设参数产生影响。第三预设参数的第三参数值是在第一预设参数为第一参数值和第二预设参数为第二参数值的情况下仿真获得的。
在步骤S103中，第一线性回归模型包括多元一次线性回归模型，第一参数值、第二参数值和第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合，表示第一参数值、第二参数值和第三参数值之间的分布关系符合第一线性回归模型的分布。使用第一线性回归模型对第一预设参数的第一参数值、第二预设参数的参数值和第三预设参数的参数值进行拟合，获得第一线性回归模型的拟合结果，确定第一参数值、第二参数值和第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合时，将第一线性回归模型的拟合结果作为初次拟合结果，根据初次拟合结果，确定目标拟合结果。在本实施例中，由于需要确定第一预设参数和第二预设参数对第三预设参数的影响系数，因此在对第一参数值、第二参数值和第三参数值进行拟合时，将第三预设参数的第三参数值作为因变量，将第一预设参数的第一参数值和第二预设参数的第二参数值作为自变量，进行拟合。
在步骤S104中，根据目标拟合结果中第一参数值的系数，能够确定第一预设参数对第三预设参数的影响程度，根据目标拟合结果中第二参数值的系数，能够确定第二预设参数对第三预设参数的影响程度，根据影响程度即可量化第一预设参数和第二预设参数对第三预设参数的影响系数，影响系数越大表示影响越大。
在本公开示例性的实施例中，在第一参数值、第二参数值和第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合时，根据第一线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值的拟合结果，确定目标拟合结果，根据目标拟合结果，计算得出第一预设参数和第二预设参数对第三预设参数的影响系数，能够直观看出同一晶圆区域上相同元器件由于工艺制造引入的随机偏差和不同晶圆之间的工艺角偏差对集成电路芯片的影响程度，便于在电路设计过程中就考虑到可能会由于工艺制作引入的偏差，保证设计的电路在流片出来仍然能够满足性能要求。
在一示例性实施例中，上述实施例步骤S103中根据第一线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值的拟合结果，确定目标拟合结果，包括以下两种情况中的一种：
第一种，当第一线性回归模型的预设参数的参数值大于等于第一预设阈值，则将第一线性回归模型的拟合结果确定为目标拟合结果。
预设参数表示第一线性回归模型与第一参数值、第二参数值、第三参数值之间的关系强度，预设参数的参数值越大，表示第一线性回归模型与第一参数值、第二参数值、第三参数值之间的关系越紧密，即第一参数值、第二参数值、第三参数值的分布关系越符合第一线性回归模型，拟合效果越好。预设参数包括拟合优度，即R2。第一预设阈值为经验值，例如当预设参数为拟合优度时，第一预设阈值为0.9，当第一线性回归模型的拟合优度大于或等于0.9时，说明第一线性回归模型的拟合效果较好，此时，将第一线性回归模型的拟合结果确定为目标拟合结果。
第二种，当第一线性回归模型的预设参数的参数值小于第一预设阈值，使用第二线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值进行重新拟合，获得第二线性回归模型的拟合结果，将第二线性回归模型的拟合结果确定为目标拟合结果；第二线性回归模型的拟合能力大于第一线性回归模型的拟合能力。
预设参数为拟合优度，即R2，第一预设阈值为0.9时，当第一线性回归模型的拟合优度小于0.9时，说明第一线性回归模型的拟合效果不好，此时，使用第二线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值进行重新拟合，获得第二线性回归模型的拟合结果，将第二线性回归模型的拟合结果确定为目标拟合结果。其中，第二线性回归模型的拟合能力大于第一线性回归模型的拟合能力，例如当第一线性回归模型为多元一次线性回归模型时，第二线性回归模型为多元二次线性回归模型；当第一线性回归模型为多元二次线性回归模型时，第二线性回归模型为多元三次线性回归模型。
在一示例性实施例中，上述实施例步骤S104中根据目标拟合结果，确定第一预设参数和第二预设参数对第三预设参数的影响系数，包括：
将目标拟合结果中第一参数值的系数与所有系数之和的比值，确定为第一预设参数对第三预设参数的影响系数；
将目标拟合结果中第二参数值的系数与所有系数之和的比值，确定为第二预设参数对第三预设参数的影响系数。
第一预设参数的第一参数值记为a，第二预设参数的第二参数值记为b，将第三参数的第三参数值记为c，以多元一次线性回归模型的拟合结果作为目标拟合结果，则将多元一次线性回归模型的拟合结果记为c＝xa+yb+k，其中，x表示第一参数值的系数，y表示第二参数值的系数，k表示常数，则第一预设参数对第三预设参数的影响系数为x与x+y的比值，第二预设参数对第三预设参数的影响系数为y与x+y的比值。当第一预设参数中包括多个参数，且第二预设参数中也包括多个参数时，拟合结果中每个参数值都有相应的系数，则能够计算每个参数值的对应的参数对第三预设参数的影响系数。
在一些实施方式中，第一预设参数包括多个第一子参数，第二预设参数包括多个第二子参数时，上述实施例步骤S104之后还包括以下两种情况中的至少一种：
第一种，显示每个第一子参数对第三预设参数的影响系数，以及每个第二子参数对第三预设参数的影响系数。
在一示例中，表1示出了每个第一子参数对第三预设参数的影响系数，以及每个第二子参数对第三预设参数的影响系数，如表1所示，risetime1表示第三预设参数，R2表示第一线性回归模型的拟合优度，rnd_io_0至rnd_io_4表示第二预设参数中的第二子参数，I7/NM1/n18_dnw_ckt：rnd_mis_0和I7/PM0：rnd_mis_0表示第一预设参数中的第一子参数，则第二子参数rnd_io_0对第三预设参数的影响系数为6％，以此类推，即可通过表1获知每个第一子参数对第三预设参数的影响系数，以及每个第二子参数对第三预设参数的影响系数。
表1
第二种，显示所有第一子参数对第三预设参数的影响系数之和，以及所有第二子参数对第三预设参数的影响系数之和。
在一示例中，表2示出了所有第一子参数对第三预设参数的影响系数之和，以及所有第二子参数对第三预设参数的影响系数之和，由表1计算得出表2，如表2所示，risetime1表示第三预设参数，R2表示第一线性回归模型的拟合优度，process表示第二预设参数中所有第二子参数，I7/NM1/n18_dnw_ckt和I7/PM0表示第一预设参数中这每个元器件的所有第一子参数，则所有第二子参数对第三预设参数的影响系数之和为98％，元器件I7/NM1/n18_dnw_ckt的所有第一子参数对第三预设参数的影响系数之和为1％，元器件I7/PM0的所有第一子参数对第三预设参数的影响系数之和为1％。
表2
在一些实施方式中，在显示上述影响系数时，还显示预设标识，预设标识表示对第一参数值、第二参数值和第三参数值进行拟合时所使用的线性回归模型的标识。
表3
在一示例中，当使用多元一次线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值进行拟合时，预设标识为空，当使用多元二次线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值进行拟合时，预设标识为Quadratic。
例如，表3示出了每个第一子参数对第三预设参数的影响系数，以及每个第二子参数对第三预设参数的影响系数，如表3所示，delay1Nominal表示在普通条件下的第三预设参数，delay1C1表示在C1条件下的第三预设参数，risetime1Nominal表示在普通条件下的第三预设参数，risetime1C1表示在C1条件下的第三预设参数，delay1和rasetime1表示不同的第三预设参数，R2表示第二线性回归模型的拟合优度，第一列前10个参数表示第二预设参数中的第二子参数，后5个参数表示第一预设参数中的第一子参数，则通过表3即可获知每个第一子参数对每个第三预设参数的影响系数，以及每个第二子参数对每个第三预设参数的影响系数，以及每个第一子参数和每个第二子参数对所有第三预设参数的影响系数最大值。
表4示出了所有第一子参数对每个第三预设参数的影响系数之和，以及所有第二子参数对每个第三预设参数的影响系数之和，由表3计算得出表4，如表4所示，delay1Nominal表示在普通条件下的第三预设参数，delay1C1表示在C1条件下的第三预设参数，risetime1Nominal表示在普通条件下的第三预设参数，risetime1C1表示在C1条件下的第三预设参数，delay1和rasetime1表示不同的第三预设参数，R2表示第二线性回归模型的拟合优度，process表示第二预设参数中所有第二子参数，I7/NM1/n18_dnw_ckt和I7/PM0表示第一预设参数中这每个元器件的所有第一子参数，则所有第二子参数对delay1Nominal的影响系数之和为100％，元器件I7/NM1/n18_dnw_ckt的所有第一子参数对delay1Nominal的影响系数之和，以及元器件I7/PM0的所有第一子参数对delay1Nominal的影响系数之和均为0，以此类推，根据表4即可获知所有第一子参数对每个第三预设参数的影响系数之和，以及所有第二子参数对每个第三预设参数的影响系数之和。
表4
在一示例性实施例中，上述实施例还包括确定第一参数值、第二参数值和第三参数值是否适合于第一线性回归模型的拟合：
将第一参数值和第二参数值作为自变量，将第三参数值作为因变量，使用第一线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值进行拟合，确定拟合结果；
若拟合结果的检验参数大于等于第二预设阈值，确定第一参数值、第二参数值和第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合；
若拟合结果的检验参数小于第二预设阈值，确定第一参数值、第二参数值和第三参数值不适合于第一线性回归模型的拟合。
由于本公开需要确定第一预设参数和第二预设参数对第三预设参数的影响系数，因此，将第一预设参数的第一参数值和第二预设参数的第二参数值作为自变量，将第三预设参数的第三参数值作为因变量，使用第一线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值进行拟合，获得拟合结果。拟合结果的检验参数用于验证第一参数值、第二参数值和第三参数值的分布是否符合第一线性回归模型的分布，检验参数根据检验方式确定，检验方式包括显著性检验，例如F检验、T检验等。第二预设阈值为经验值，当拟合结果的检验参数大于或等于第二预设阈值时，说明第一参数值、第二参数值和第三参数值的分布符合第一线性回归模型的分布，即确定第一参数值、第二参数值和第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合；当拟合结果的检验参数小于第二预设阈值时，说明第一参数值、第二参数值和第三参数值的分布不符合第一线性回归模型的分布，即确定第一参数值、第二参数值和第三参数值不适合于第一线性回归模型的拟合。
表5
在一示例性实施例中，上述显示影响系数时，还包括：
响应于第一参数值、第二参数值和第三参数值不适合于第一线性回归模型的拟合，以预设方式标记第一预设参数和第二预设参数对第三预设参数的影响系数。
预设方式包括将第一预设参数和第二预设参数对第三预设参数的影响系数记为N.A。在一示例中，表5示出了第一预设参数中每个第一子参数对第三预设参数的影响系数，以及第二预设参数中每个第二子参数对第三预设参数的影响系数，如表5所示，delay1Nominal表示在普通条件下的第三预设参数，delay1C1表示在C1条件下的第三预设参数，risetime1Nominal表示在普通条件下的第三预设参数，risetime1C1表示在C1条件下的第三预设参数，delay1和rasetime1表示不同的第三预设参数，R2表示第一线性回归模型的拟合优度，第一列中的参数表示第一预设参数中的第一子参数，则通过表5即可获知这几个第一子参数和第三预设参数不适合于第一线性回归模型的拟合。
本公开示例性的实施例中，提供一种影响系数的确定装置，图6是根据一示例性实施例示出的一种影响系数的确定装置框图，如图6所示，影响系数的确定装置包括：
第一获取模块601，被配置为获取第一预设参数的第一参数值和第二预设参数的第二参数值，第一预设参数表征芯片仿真后同一晶圆区域上的相同元器件之间的随机偏差参数，第二预设参数表征芯片仿真后不同晶圆之间的工艺角偏差参数；
第二获取模块602，被配置为根据第一参数值和第二参数值，确定第三预设参数的第三参数值；第三预设参数与第一预设参数和第二预设参数相关；
拟合模块603，被配置为响应于第一参数值、第二参数值和第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合，根据第一线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值的拟合结果，确定目标拟合结果；
确定模块604，被配置为根据目标拟合结果，确定第一预设参数和第二预设参数对第三预设参数的影响系数。
在一示例性实施例中，拟合模块603还被配置为：
当第一线性回归模型的预设参数的参数值大于等于第一预设阈值，则将第一线性回归模型的拟合结果确定为目标拟合结果；
当第一线性回归模型的预设参数的参数值小于第一预设阈值，使用第二线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值进行重新拟合，获得第二线性回归模型的拟合结果，将第二线性回归模型的拟合结果确定为目标拟合结果；第二线性回归模型的拟合能力大于第一线性回归模型的拟合能力。
在一示例性实施例中，确定模块604还被配置为：
将目标拟合结果中第一参数值的系数与所有系数之和的比值，确定为第一预设参数对第三预设参数的影响系数；
将目标拟合结果中第二参数值的系数与所有系数之和的比值，确定为第二预设参数对第三预设参数的影响系数。
在一示例性实施例中，第一预设参数包括多个第一子参数，第二预设参数包括多个第二子参数，影响系数的确定装置还包括显示模块605，被配置为：
显示每个第一子参数对第三预设参数的影响系数，以及每个第二子参数对第三预设参数的影响系数；和/或，
显示所有第一子参数对第三预设参数的影响系数之和，以及所有第二子参数对第三预设参数的影响系数之和。
在一示例性实施例中，显示模块605还被配置为：
显示预设标识，预设标识表示对第一参数值、第二参数值和第三参数值进行拟合时所使用的线性回归模型的标识。
在一示例性实施例中，拟合模块603还被配置为：
将第一参数值和第二参数值作为自变量，将第三参数值作为因变量，使用第一线性回归模型对第一参数值、第二参数值和第三参数值进行拟合，确定拟合结果；
若拟合结果的检验参数大于等于第二预设阈值，确定第一参数值、第二参数值和第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合；
若拟合结果的检验参数小于第二预设阈值，确定第一参数值、第二参数值和第三参数值不适合于第一线性回归模型的拟合。
在一示例性实施例中，显示模块605还被配置为：
响应于第一参数值、第二参数值和第三参数值不适合于第一线性回归模型的拟合，以预设方式标记第一预设参数和第二预设参数对第三预设参数的影响系数。
上述拍摄装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个示例性实施例中，提供了一种计算机设备，包括处理器和存储器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一拍摄方法的步骤。
在一个示例性实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一项拍摄方法的步骤。计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
在一个示例性实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述任一拍摄方向的步骤。
参考图7，现将描述可以作为本公开的相机2或终端1的计算机设备700的结构框图，计算机设备700包括计算单元707，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的计算机程序或者从存储单元708加载到随机访问存储器(RAM)703中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还可存储计算机设备700操作所需的各种程序和数据。计算单元707、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
计算机设备700中的多个部件连接至I/O接口705，包括：输入单元706、输出单元707、存储单元708以及通信单元709。输入单元706可以是能向计算机设备700输入信息的任何类型的设备，输入单元706可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与计算机设备700的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入，并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、轨迹板、轨迹球、操作杆、麦克风和/或遥控器。输出单元707可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元708可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元709允许计算机设备700通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙TM设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。
计算单元707可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元707的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元707执行上文所描述的各个方法和处理，例如拍摄方法。例如，在一些实施例中，拍摄方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元708。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM702和/或通信单元709而被载入和/或安装到计算机设备700上。当计算机程序加载到RAM 703并由计算单元707执行时，可以执行上文描述的拍摄方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元707可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行拍摄方法。
计算机设备700可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述的拍摄方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性地，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种影响系数的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一预设参数的第一参数值和第二预设参数的第二参数值，所述第一预设参数表征芯片仿真后同一晶圆区域上的相同元器件之间的随机偏差参数，所述第二预设参数表征所述芯片仿真后不同晶圆之间的工艺角偏差参数；
根据所述第一参数值和所述第二参数值，确定第三预设参数的第三参数值；所述第三预设参数与所述第一预设参数和所述第二预设参数相关；
响应于所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合，根据第一线性回归模型对所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值的拟合结果，确定目标拟合结果；
根据所述目标拟合结果，确定所述第一预设参数和所述第二预设参数对所述第三预设参数的影响系数。
2.根据权利要求1所述的影响系数的确定方法，其特征在于，所述根据第一线性回归模型对所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值的拟合结果，确定目标拟合结果，包括：
当所述第一线性回归模型的预设参数的参数值大于等于第一预设阈值，则将所述第一线性回归模型的拟合结果确定为所述目标拟合结果；
当所述第一线性回归模型的预设参数的参数值小于所述第一预设阈值，使用第二线性回归模型对所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值进行重新拟合，获得所述第二线性回归模型的拟合结果，将所述第二线性回归模型的拟合结果确定为所述目标拟合结果；所述第二线性回归模型的拟合能力大于所述第一线性回归模型的拟合能力。
3.根据权利要求2所述的影响系数的确定方法，其特征在于，所述根据所述目标拟合结果，确定所述第一预设参数和所述第二预设参数对所述第三预设参数的影响系数，包括：
将所述目标拟合结果中所述第一参数值的系数与所有系数之和的比值，确定为所述第一预设参数对所述第三预设参数的影响系数；
将所述目标拟合结果中所述第二参数值的系数与所有系数之和的比值，确定为所述第二预设参数对所述第三预设参数的影响系数。
4.根据权利要求3所述的影响系数的确定方法，其特征在于，所述第一预设参数包括多个第一子参数，所述第二预设参数包括多个第二子参数，所述方法还包括：
显示每个所述第一子参数对所述第三预设参数的影响系数，以及每个所述第二子参数对所述第三预设参数的影响系数；和/或，
显示所有所述第一子参数对所述第三预设参数的影响系数之和，以及所有所述第二子参数对所述第三预设参数的影响系数之和。
5.根据权利要求4所述的影响系数的确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
显示预设标识，所述预设标识表示对所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值进行拟合时所使用的线性回归模型的标识。
6.根据权利要求1所述的影响系数的确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述第一参数值和所述第二参数值作为自变量，将所述第三参数值作为因变量，使用所述第一线性回归模型对所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值进行拟合，确定拟合结果；
若所述拟合结果的检验参数大于等于第二预设阈值，确定所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值适合于所述第一线性回归模型的拟合；
若所述拟合结果的检验参数小于所述第二预设阈值，确定所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值不适合于所述第一线性回归模型的拟合。
7.根据权利要求6所述的影响系数的确定方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值不适合于所述第一线性回归模型的拟合，以预设方式标记所述第一预设参数和所述第二预设参数对所述第三预设参数的影响系数。
8.一种影响系数的确定装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，被配置为获取第一预设参数的第一参数值和第二预设参数的第二参数值，所述第一预设参数表征芯片仿真后同一晶圆区域上的相同元器件之间的随机偏差参数，所述第二预设参数表征所述芯片仿真后不同晶圆之间的工艺角偏差参数；
第二获取模块，被配置为根据所述第一参数值和所述第二参数值，确定第三预设参数的第三参数值；所述第三预设参数与所述第一预设参数和所述第二预设参数相关；
拟合模块，被配置为响应于所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值适合于第一线性回归模型的拟合，根据第一线性回归模型对所述第一参数值、所述第二参数值和所述第三参数值的拟合结果，确定目标拟合结果；
确定模块，被配置为根据所述目标拟合结果，确定所述第一预设参数和所述第二预设参数对所述第三预设参数的影响系数。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
CN202410198920.2A 2024-02-22 2024-02-22 影响系数的确定方法、装置、计算机设备及存储介质 Pending CN118070720A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410198920.2A CN118070720A (zh) 2024-02-22 2024-02-22 影响系数的确定方法、装置、计算机设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410198920.2A CN118070720A (zh) 2024-02-22 2024-02-22 影响系数的确定方法、装置、计算机设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN118070720A true CN118070720A (zh) 2024-05-24

Family

ID=91094856

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410198920.2A Pending CN118070720A (zh) 2024-02-22 2024-02-22 影响系数的确定方法、装置、计算机设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN118070720A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108255653B (zh) 一种产品的测试方法及其终端
CN113448787B (zh) 晶圆异常分析的方法、装置、电子设备及可读存储介质
CN108388509B (zh) 一种软件测试方法、计算机可读存储介质及终端设备
CN109858828B (zh) 一种配电网定值自动整定方法、装置及配网系统
CN112333246B (zh) 一种ABtest实验方法、装置、智能终端及存储介质
CN115270687A (zh) 芯片布局方法、装置、设备及存储介质
CN111858369A (zh) 内存监控方法、装置、设备及存储介质
WO2022095847A1 (zh) 系统升级方法、装置、设备和存储介质
CN115238628A (zh) PhuMob模型修正方法、装置、TCAD仿真方法及系统、介质及设备
CN117508635A (zh) 基于lvdt的飞机燃油设备测试方法、装置及设备
CN116911236B (zh) 一种半导体器件的数值仿真方法、装置、设备及存储介质
CN118070720A (zh) 影响系数的确定方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112561690A (zh) 信用卡分期业务接口的测试方法、系统、设备及存储介质
CN112487067A (zh) 基于数据配置化进行页面展示的方法、装置及存储介质
CN113821443B (zh) 应用程序的功能检测方法、装置、设备及存储介质
CN114003305B (zh) 设备相似度计算方法、计算机设备和存储介质
CN115080412A (zh) 软件更新质量评估方法、装置、设备及计算机存储介质
CN114997575A (zh) 定价策略的评估方法、电子设备以及存储介质
CN114896105A (zh) 电子设备的可靠性评估方法、装置、设备和介质
CN115549854A (zh) 循环冗余校验方法、装置、存储介质以及电子设备
CN113935261A (zh) 插损评估方法、装置、计算机设备及存储介质
CN115145893B (zh) 集群在线扩容方法、系统、设备及存储介质
CN113411196B (zh) 一种衡量智能代理协同效果的方法及系统
CN112433932A (zh) 一种数据处理方法、装置以及计算机存储介质
CN113553202B (zh) 组合消息序列的验证方法、装置及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination