前言 在半导体技术飞速发展的今天，器件模型日益复杂，紧凑模型参数提取已成为业界面临的重大挑战。传统优化算法受困 于梯度变化不明确，极易陷入局部最优的"坑"——而最终提取结果差强人意。此外，现代半导体模型中存在大量相互关 联的参数，这使得传统方法效率更加低下，建模工程师往往需要将参数提取流程拆解为多个冗长繁琐的子步骤，整个过 程可能耗费数天甚至数周时间严重制约开发进度。 在刚刚结束的网络研讨会上，我们的技术专家重点介绍了 最新推出基于机器学习的全局优化器--MLOptimizer，为半导 体参数提取带来革命性解决方案。 以下文章来源于KEYSIGHT设计工程软件 ，作者KeysightDES KEYSIGHT设计工程软件 . Keysight EDA软件适用于微波，射频，高数数字，器件建模等应用领域，帮助工程师设计手机，无线网络，雷达，卫星 通信系统和高速数字有线基础设施。 01 模拟器件行为，模型参数怎么"提"出来？ 在芯片设计和仿真中，工程师们经常要面对一个重要任务：构建 半导体器件模型 。这是一种用数学公式来逼近和描述晶体 管、二极管等半导体器件行为的方法。 要让这些模型真正起作用，光有公式还不够，还得通 ...