Optimization Methods for Circuit Design (Optimierungsmethoden für den Schaltungsentwurf)

Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Nummer0000001504
Art
Umfang4 SWS
SemesterWintersemester 2018/19
UnterrichtsspracheEnglisch
Stellung in StudienplänenSiehe TUMonline

Termine

Teilnahmekriterien & Anmeldung

Siehe TUMonlineAnmeldung in TUMonline aus organisatorischen Gründen bis spätestens 20. Oktober 2015 zwingend erforderlich!

Lernziele

Nach der Teilnahme an den Modulveranstaltungen kennt und beherrscht der Studierende in differenzierter Weise * grundlegende Methoden und Algorithmen der mathematischen Optimierung, * einige Aspekte der Statistik, * die Aufgaben der Schaltungsdimensionierung wie Worst-Case- und Ausbeute-Analyse und -Optimierung. Er/sie ist in der Lage, * diese einerseits als Schaltungsentwickler anzuwenden, * andererseits als EDA-Entwickler zu erforschen und zu entwickeln, sowie zu programmieren und zu evaluieren.

Beschreibung

**Vorlesung und Übung** Lagrange-Funktion, Optimalitätsbedingungen (mit/ohne Nebenbedingungen); Worst-Case-Analyse, klassisch, realistisch, allgemein; Multivariate statistische Verteilung, Transformation von Verteilungsfunktionen, Erwartungswerte und ihre Schätzung; Ausbeute-Analyse, statistisch, geometrisch, Monte-Carlo-Analyse; Schaltungsdimensionierung, Ausbeuteoptimierung/Entwurfszentrierung; Struktur eines Optimierungsprozesses, univariate Optimierung, Liniensuche, multivariate Optimierung, Polytopmethode, Koordinatensuche; Newton-Ansatz (Quasi-Newton, Levenberg-Marquardt, Least-Squares, Konjugierte Gradienten; Quadratische Optimierung (Gleichheits-/Ungleichheitsnebenbedingungen), Sequentielle Quadratische Optimierung (SQP); Strukturanalyse analoger Schaltungen, Dimensionierungsnebenbedingungen. **Praktikum** Schaltungsanalyse und -optimierung mit WiCkeD: Nominaloptimierung bezgl. Dimensionierungsregeln (z.B. Sättigung) und Schaltungseigenschaften (z.B. Verstärkung), deterministische und statistische Worst-Case und Ausbeuteanalyse, Ausbeuteoptimierung. Implementierung einzelner Verfahren mit Matlab: verschiedene Worst-Case-Analyse-Methoden, einfaches Optimierverfahren.

Inhaltliche Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Numerik und Analogschaltungsentwurf

Lehr- und Lernmethoden

Vorlesung und Übung sind als interaktiver Frontalunterricht gestaltet. Durch Tafelanschrieb werden in der Vorlesung die zu lehrenden Algorithmen Schritt für Schritt und unter Beteiligung der Lernenden entwickelt. In der Übung findet Arbeitsunterricht durch Vorrechnen und gemeinsames Rechnen von Aufgaben statt. Dabei werden Algorithmen beispielhaft und wiederholt eingesetzt. Die Studierenden bereiten sich auf Vorlesung und Übung durch Studium der Unterlagen vor, und bereiten durch Selbststudium den durchgenommenen Stoff nach. Eigene Literaturrecherchen sind Teil des Selbststudiums. In einem Praktikumsteil, werden den Studierenden praktische Probleme zur selbständigen Lösung gestellt. Die gestellten Aufgaben umfassen einerseits Schaltungsentwurfsaufgaben, die mittels einer kommerziellen EDA-Software zu lösen sind, andererseits algorithmische Entwurfsaufgaben, die mittels Matlab als Software zu implementieren sind.

Studien-, Prüfungsleistung

Die Prüfung besteht aus 2 Teilen: - 4 E-Tests während der Laborübungen im laufenden Semester (25%) - schrifltiche Prüfung am Ende der Vorlesungszeit (75%) Begleitend zum Praktikum müssen vier Arbeitsblätter bearbeitet und abgegeben werden. Die Arbeitsblätter dienen der Dokumentation der im Praktikum gelösten Aufgabenstellungen. Die Prüfung ist schriftlich mit Unterlagen und einem nicht programmierbaren Taschenrechner aber ohne sonstige elektronische Hilfsmittel . Sie dauert 75 Minuten. Sie umfasst den * Vorlesungs-/Übungsteil (2/3) mit ** Verständnisfragen zum Prüfen des Wissens, ** Handrechnungsaufgaben zum Prüfen des Könnens, * und den Praktikumsteil (1/3) mit ** Fragen zu den Praktikumsaufgaben, ** Hintergrundfragen.

Empfohlene Literatur

* R. Fletcher, Practical Methods of Optimization, John Wiley & Sons, 2nd Edition, 1987/2002. * H. Graeb, Analog Design Centering and Sizing, Springer, 2007.

Links