Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019.O presente trabalho propõe a transformada da incerteza (UT) como uma alternativa ao método
de Monte Carlo (MC) para avaliar o funcionamento sob variabilidade de circuitos elétricos
baseados em tecnologias emergentes. É mostrado que a aproximação discreta pela UT
de funções de distribuição de probabilidade de variáveis aleatórias pode ser realizada a partir
da quadratura Gaussiana. A tecnologia de nanotubos de carbono (CNT) possibilita a criação
de circuitos de rádio frequência de comprimento moderado do canal e densidade de nanotubos.
Como exemplo de aplicação, são comparadas as previsões de rendimento utilizando
os métodos MC e UT de osciladores em anel construídos a partir de buffers de lógica em
modo corrente. Apesar do escalonamento exponencial, este trabalho mostra evidências de
sua aplicabilidade para a análise de circuitos menores de benchmark. Para circuitos maiores,
a natureza determinística da UT permite a exploração de redundâncias inerentes ao circuito.
Por fim, são apontados parâmetros da tecnologia com distribuição não-normais, que requerem
novos algoritmos para computar a discretização utilizando a UT.The unscented transform (UT) is proposed as an alternative to the Monte Carlo (MC) method
for assessing performance variability of electronic circuits based on emergent technologies.
We show that the discrete UT approximation of a continuous probability distribution of random
variables can be solved by Gaussian quadrature. Carbon nanotube (CNT) technology
enables radio frequency circuits at moderate channel length and semiconducting tube density.
As an application example, we compare UT and MC yield predictions for CNTFET
current-mode-logic ring oscillators. Despite of the exponential scaling of the computational
effort with system size, the UT proves to be a powerful tool for the analysis of small
benchmark circuits. For larger circuits the deterministic nature of the UT allows to explore
redundancies. Finally, we point out that technology parameters are not necessarily normal
distributed, which calls for new algorithms to compute the UT discretization
