如果你也在 怎样代写电路设计Intro to circuit design这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。电路设计Intro to circuit design一个简单的电路由电阻器、电容器、电感器、晶体管、二极管和集成电路组成。这些基本的电子元件是由导电线连接的。电流可以很容易地在这些导线之间流动，以便使电子元件处于工作状态。
电路设计Intro to circuit design过程从规格书开始，规格书说明了成品设计必须提供的功能，但没有指出如何实现这些功能。最初的规格书基本上是对客户希望成品电路实现的技术上的详细描述，可以包括各种电气要求，如电路将接收什么信号，必须输出什么信号，有什么电源，允许消耗多少功率。规格书还可以（通常也是如此）设定设计必须满足的一些物理参数，如尺寸、重量、防潮性、温度范围、热输出、振动容限和加速度容限等。
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电子工程代写|电路设计作业代写Intro to circuit design代考|Supervised or Unsupervised Learning
While the methods presented in this book mostly use deep learning and ANNs, the following section provides a brief overview of the broader range of ML algorithms, as many of them can also provide alternatives for electronic design automation (EDA). ANNs are a good (but not the only) choice for analog integrated circuit (IC) design automation. The following exposition follows the taxonomy proposed by Domingos in his book, The Master Algorithm [11], that separates ML algorithms in five different “tribes” based on their core methods and philosophy. Those tribes are the symbolists, Bayesians, connectionists, evolutionaries, and analogizers. Table $3.1$ shows a summary of the advantages and disadvantages of each tribe.
All five tribes have something unique to offer. The key is to understand what type of data is available and figure out which methodology will best suit the problem at hand. Different problems require different approaches, and the next sections go over the strengths and weaknesses of several ML approaches and analyze their relevance in the context of electronic design automation. Some problems may be solved using only one technique, while others might require a combination of different techniques. The size and structure of the data are important properties to analyze early. Assessing the type of learning problem (supervised or unsupervised) being handled is also an easy way to exclude some options. Computation time is also an important property to take into account.
Symbolists argue that knowledge can be reduced to manipulating symbols, the same way a mathematician solves equations by replacing expressions by other expressions. Instead of starting with an initial premise and looking for a conclusion, the inverse deduction starts with some premises and conclusions and essentially works backward to fill in the gaps. This is done by deducing missing rules that fit the preestablished conclusions (much like solving a puzzle). Representative algorithms are rules and decision trees.
Symbolists are probably the simplest to understand, interpret, and visualize set of techniques one can come across. Rules and decision tree offer clear insight about data and are easy to extrapolate conclusions from. They can handle both numerical and categorical data and multi-output problems. Nonlinearities in the data do not affect the performance of trees. Nevertheless, complex datasets where several rules need to be inferred may not be the most fitting for these techniques. Overcomplex trees may end up not generalizing the data well, thus resulting in overfitting. Some classes may also dominate others if the input dataset is not balanced, so it is recommended to have a similar number of examples for each class (this is true for almost all algorithms). In terms of achieving satisfying results, a global maximum may not be found by simply running one decision tree. A more favorable set of results can be obtained by training multiple trees where features and samples are randomly sampled with replacement. Random forests generalize this concept and are used to overcome the overfitting problem inherent to decision trees. Both training and prediction are very fast, because of the simplicity of the underlying decision trees. In addition, both tasks can be straightforwardly parallelized, because the individual trees are entirely independent entities.
电子工程代写|电路设计作业代写Intro to circuit design代考|Why Use ANNs for EDA
All these approaches provide valuable techniques that can be applied in analog IC design automation. From all the above-mentioned methods, evolutionary is probably the most used approach in analog EDA, namely for global optimization of analog IC sizing. NSGA-II is at the core of many state-of-the-art EDA optimization approaches15-18.
SVMs can provide high-accuracy classifiers and have well-documented methods to avoid overfitting, and with an appropriate kernel, they can work well even if the training data are not linearly separable in the base feature space. SVMs are not as widespread in analog EDA, but they can be found in a couple of works. For example, in [19] and [20] they are used in an evolutionary optimization loop to classify if the tentative solutions are worth (or not) to be passed to the electrical stimulator. Markov chains, probabilistic graphical models, or Naive Bayes classifiers are not common in analog EDA, but a couple of recent works do employ Bayesian model fusion [21] and Bayesian optimization in analog EDA 22.
Decision trees are easy-to-interpret algorithms. They easily handle feature interactions and they are non-parametric, so the designer does not have to worry about outliers or whether the data are linearly separable. One disadvantage is that they easily overfit, but a workaround to this problem is to use ensemble methods like random forests. These methods are fast and scalable and require a low amount of tuning. Their applicability in the context of EDA is still an open topic.
This work focuses on ANNs that are widely used in pattern recognition because of their ability to generalize and to respond to unexpected inputs/patterns. ANNs are a low bias/high variance classifiers appropriate for high-volume datasets. These are flexible models that allow the implementation of different tasks in the same networks. ANNs can share features, and they can easily be trained with flexible cost functions. A complete overview of ANNs can be found in [23]. In the context of analog EDA, ANNs are an appropriate choice because their flexibility allows the application to several tasks, while the scalability might enable end-to-end models. More, the available computational power is enough to produce the large amount of data needed to train effective models.
电路设计作业代写
电子工程代写|电路设计作业代写INTRO TO CIRCUIT DESIGN代考|SUPERVISED OR UNSUPERVISED LEARNING
虽然本书中介绍的方法主要使用深度学习和人工神经网络，但下一节简要概述了更广泛的 ML 算法，因为其中许多算法还可以为电子设计自动化提供替代方案和D一种. ANN 是个好东西b在吨n这吨吨H和这nl是模拟集成电路的选择一世C设计自动化。以下论述遵循多明戈斯在他的著作《主算法》中提出的分类法11，根据其核心方法和哲学将 ML 算法分为五个不同的“部落”。这些部落是象征主义者、贝叶斯主义者、联结主义者、进化论者和类推论者。桌子3.1显示了每个部落的优点和缺点的总结。
所有五个部落都有一些独特的东西可以提供。关键是要了解可用的数据类型，并找出最适合手头问题的方法。不同的问题需要不同的方法，接下来的部分将介绍几种 ML 方法的优缺点，并分析它们在电子设计自动化背景下的相关性。有些问题可能只使用一种技术就可以解决，而另一些问题可能需要结合不同的技术。数据的大小和结构是早期分析的重要属性。评估学习问题的类型s在p和r在一世s和d这r在ns在p和r在一世s和d被处理也是排除某些选项的简单方法。计算时间也是一个需要考虑的重要属性。
符号主义者认为，知识可以简化为操纵符号，就像数学家通过用其他表达式替换表达式来解决方程一样。反向演绎不是从初始前提开始并寻找结论，而是从一些前提和结论开始，并且基本上向后工作以填补空白。这是通过推断符合预先确定的结论的缺失规则来完成的米在CHl一世ķ和s这l在一世nG一种p在和和l和. 代表性算法是规则和决策树。
象征主义者可能是最容易理解、解释和可视化的一组技术。规则和决策树提供了关于数据的清晰洞察，并且很容易从中推断出结论。他们可以处理数字和分类数据以及多输出问题。数据中的非线性不会影响树的性能。然而，需要推断多个规则的复杂数据集可能不是最适合这些技术的。过度复杂的树最终可能无法很好地概括数据，从而导致过度拟合。如果输入数据集不平衡，某些类也可能支配其他类，因此建议每个类有相似数量的示例吨H一世s一世s吨r在和F这r一种l米这s吨一种ll一种lG这r一世吨H米s. 就实现令人满意的结果而言，仅通过运行一棵决策树可能无法找到全局最大值。通过训练多棵树可以获得更有利的结果集，其中特征和样本是随机抽样替换的。随机森林概括了这一概念，并用于克服决策树固有的过拟合问题。由于底层决策树的简单性，训练和预测都非常快。此外，这两个任务都可以直接并行化，因为各个树是完全独立的实体。
电子工程代写|电路设计作业代写INTRO TO CIRCUIT DESIGN代考|WHY USE ANNS FOR EDA
所有这些方法都提供了可应用于模拟 IC 设计自动化的宝贵技术。在上述所有方法中，渐进式可能是模拟 EDA 中最常用的方法，即模拟 IC 尺寸的全局优化。NSGA-II 是许多最先进的 EDA 优化方法的核心15−18.
支持向量机可以提供高精度的分类器，并有详细记录的方法来避免过度拟合，并且使用适当的内核，即使训练数据在基本特征空间中不是线性可分的，它们也可以很好地工作。SVM 在模拟 EDA 中并不普遍，但可以在一些作品中找到。例如，在19和20它们用于进化优化循环中，以分类暂定解决方案是否值得这rn这吨传递给电刺激器。马尔可夫链、概率图模型或朴素贝叶斯分类器在模拟 EDA 中并不常见，但最近的一些工作确实采用了贝叶斯模型融合21和模拟 EDA 中的贝叶斯优化22.
决策树是易于解释的算法。它们很容易处理特征交互并且它们是非参数的，因此设计者不必担心异常值或数据是否线性可分。一个缺点是它们很容易过拟合，但解决这个问题的一种方法是使用像随机森林这样的集成方法。这些方法快速且可扩展，并且需要少量调整。它们在 EDA 环境中的适用性仍然是一个开放的话题。
这项工作的重点是广泛用于模式识别的人工神经网络，因为它们具有泛化和响应意外输入/模式的能力。ANN 是适用于大容量数据集的低偏差/高方差分类器。这些是允许在同一网络中执行不同任务的灵活模型。ANN 可以共享特征，并且可以使用灵活的成本函数轻松训练它们。ANN 的完整概述可以在23. 在模拟 EDA 的上下文中，ANN 是一个合适的选择，因为它们的灵活性允许应用程序执行多个任务，而可扩展性可能支持端到端模型。此外，可用的计算能力足以产生训练有效模型所需的大量数据。
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光学代考
光学（Optics），是物理学的分支，主要是研究光的现象、性质与应用，包括光与物质之间的相互作用、光学仪器的制作。光学通常研究红外线、紫外线及可见光的物理行为。因为光是电磁波，其它形式的电磁辐射，例如X射线、微波、电磁辐射及无线电波等等也具有类似光的特性。
大多数常见的光学现象都可以用经典电动力学理论来说明。但是，通常这全套理论很难实际应用，必需先假定简单模型。几何光学的模型最为容易使用。
相对论代考
上至高压线，下至发电机，只要用到电的地方就有相对论效应存在！相对论是关于时空和引力的理论，主要由爱因斯坦创立，相对论的提出给物理学带来了革命性的变化，被誉为现代物理性最伟大的基础理论。
流体力学代考
流体力学是力学的一个分支。 主要研究在各种力的作用下流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体之间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。
随机过程代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
