BriefGPT - AI 论文速递
·
应用拉格朗日乘子的受限贝叶斯优化在功率晶体管设计中的应用
💡
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文提出了一种新颖的受限贝叶斯优化算法，用于优化侧向扩散金属氧化物半导体晶体管的设计过程，实现目标击穿电压。该算法通过引入拉格朗日乘子，将受限BO问题转化为传统BO问题，并将拉格朗日函数设置为目标函数。利用具有可变拉格朗日乘子的自适应目标函数，可以解决需要耗费昂贵评估的约束BO问题，无需额外的替代模型来近似约束条件。该算法使设备设计师能够在设计空间中设置目标击穿电压，并自动获得满足优化FOM和目标击穿电压约束的设备。利用该算法，还在定义的设计空间内探索了30-50V范围内设备FOM的物理限制。
🎯
关键要点
- 提出了一种新颖的受限贝叶斯优化算法，用于优化侧向扩散金属氧化物半导体晶体管的设计过程。
- 该算法通过引入拉格朗日乘子，将受限BO问题转化为传统BO问题。
- 拉格朗日函数被设置为BO的目标函数。
- 利用可变拉格朗日乘子的自适应目标函数，解决了约束BO问题，无需额外的替代模型。
- 该算法使设计师能够在设计空间中设置目标击穿电压，并自动获得满足优化FOM和目标击穿电压约束的设备。
- 在定义的设计空间内探索了30-50V范围内设备FOM的物理限制。
➡️
