Mathematical Methods of Circuit Design

Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Nummer0000004322
Art
Umfang4 SWS
SemesterWintersemester 2020/21
UnterrichtsspracheEnglisch
Stellung in StudienplänenSiehe TUMonline

Termine

Teilnahmekriterien

Lernziele

Nach der Teilnahme an den Modulveranstaltungen kennt und beherrscht der Studierende in differenzierter Weise * grundlegende Methoden und Algorithmen der mathematischen Optimierung, * Basismethoden der multivariaten Statistik, * grundlegende Aufgaben und Randbedingungen der Schaltungsdimensionierung. 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

In WS 2020/21, the lecture is planned to be offered online and asynchronous, i.e., lecture videos are downloaded at any time. In addition, a weekly online live Q&A session will be offered. The tutorial is planned to be offered in physical presence. The number of participants is therefore limited for the pysical attendance of the tutorial. But the tutorial sessions are recorded and provided online in addition, so that everyone interested will be able to view the online recording of the tutorial. The preliminary plan (no warranty) for the exam is written form and online only over Moodle. Please note that the maximum number of 25 participants is only for the tutorial with physical presence. Participants beyond that limit will be accepted for the online access to the course. (früher: Optimization Methods for Circuit Design) 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. Optionales 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.

Studien-, Prüfungsleistung

Die Prüfung ist schriftlich mit Unterlagen und mit einem nicht programmierbaren Taschenrechner, aber ohne sonstige elektronische Hilfsmittel. Sie dauert 60 Minuten. Sie umfasst den Vorlesungs- und Übungsteil mit Verständnisfragen zum Prüfen des Wissens und Handrechnungsaufgaben zum Prüfen des Könnens.

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


Vollständiges Lehrangebot

Bachelorbereich: BSc-EI, MSE, BSEEIT

 

WS

SS

Diskrete Mathematik für Ingenieure (BSEI, EI00460)

Discrete Mathematics for Engineers (BSEEIT) (Schlichtmann) (Januar)

 

O

WS

SS

Entwurf digitaler Systeme mit VHDL u. System C (BSEI, EI0690) (Ecker)

WS 20/21 block course after lecture period

P

 

SS

Entwurfsverfahren für integrierte Schaltungen (MSE, EI43811) (Schlichtmann)

 

WS

 

Methoden der Unternehmensführung (BSEI, EI0481) (Weigel)

O

WS

 

Praktikum System- und Schaltungstechnik (BSEI, EI0664) (Schlichtmann et al.)

?

 

SS

Schaltungssimulation (BSEI, EI06691) (Gräb/Schlichtmann)

 

 

Masterbereich: MSc-EI, MSCE, ICD

 

SS

Advanced Topics in Communication Electronics (WS20/21: Willy Sansen) (MSCE, MSEI, EI79002)

O

WS

 

Aspects of Integrated Systems Technology & Design (MSCE, MSEI, EI5013) (Wurth)

fällt aus

WS

 

Electronic Design Automation (MSCE, MSEI, EI70610) (B. Li, Tseng)

O

WS

 

Design Methodology and Automation (ICD) (Schlichtmann) (Nov)

 

WS

SS

Machine Learning: Methods and Tools (MSCE, MSEI, EI71040) (Ecker)

O

WS

SS

SS

Mathematical Methods of Circuit Design (MSCE, MSEI, EI74042) (Gräb)

Simulation and Optimization of Analog Circuits (ICD) (Gräb) (Mai)

O

WS

 

Mixed Integer Programming and Graph Algorithms in Engineering Problems (MSCE, MSEI, EI71059) (Tseng)

O

WS

SS

Numerische Methoden der Elektrotechnik (MSEI, EI70440) (Schlichtmann oder Gräb)

O

WS

WS

SS

Seminar VLSI-Entwurfsverfahren (MSEI, EI7750) (Schlichtmann/Müller-Gritschneder)

Seminar on Topics in Electronic Design Automation (MSCE, EI77502) (Schlichtmann/Müller-Gritschneder)

O P?

O

WS

SS

Synthesis of Digital Systems (MSCE, MSEI, EI70640) (Müller-Gritschneder)

O

WS

 

Testing Digital Circuits (MSCE, MSEI, EI50141) (Otterstedt)

O

WS

 

Timing of Digital Circuits (MSCE, MSEI, EI70550) (B. Li, Zhang)

O

WS

SS

VHDL System Design Laboratory (MSCE, MSEI, EI7403) (Schlichtmann)

O

WS

SS

VLSI Design Laboratory (MSCE, MSEI, EI5043) (Schlichtmann)

fällt aus

 

Die Spalte ganz rechts bezeichnet die beabsichtigte Vorlesungsform im WS 2020/21 sofern Hörsäle verfügbar sind: O=online, P=physische Präsenz

 

MSE: Munich School of Engineering (TUM)
BSEEIT: Bachelor in Electrical Engineering and Information Technology (TUM-Asia)
ICD: Master of Science in Integrated Circuit Design (TUM-Asia)
MSCE: Master of Science in Communications Engineering (TUM)

MSEI: Master of Science in Elektrotechnik und Informationstechnik

BSEI: Bachelor of Science in Elektrotechnik und Informationstechnik

 

Bitte informieren Sie sich auch regelmäßig unter https://www.tum.de/die-tum/aktuelles/coronavirus/studium/ sowie ggf. die Website der Fakultät www.ei.tum.de über aktuelle Informationen zur Lehre.