电气工程代写|模拟电路代写analog circuit代考|EEW240A

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模拟电路通常是运算放大器、电阻、电容和其他基础电子元件的复杂组合。这是一个B类模拟音频放大器的例子。

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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
电气工程代写|模拟电路代写analog circuit代考|EEW240A

电气工程代写|模拟电路代写analog circuit代考|Background

The semiconductor industry is one of the marvels of modern society. We are constantly being presented with novel machines that utilize the extraordinary progress the industry has kept up over some seven decades of intense development. It was around 1965 that one of the Intel founders, Gordon Moore, coined what has become known as Moore’s law stating that for every 2 years, the number of transistors in a given area is doubling. It is an exponential scaling law that has kept up until recently (Fig. 1.1).

This is an extraordinary development driven by consumer demand for higher and higher data processing. The advent of streaming where full movies can be viewed as they are downloaded to a particular device requires enormous data delivery rates. In the beginning of this industry epoch, a commercial integrated circuit had a few hundred transistors at most. Compare this to the latest tens of billions of devices in a modern central processing unit (CPU) integrated circuit.

One of the fundamental units one measures these devices with is the so-called transistor gate length. It is as presently known to the author at $3 \mathrm{~nm}$ scale with the latest so-called gate-all-around technology. A typical atom has perhaps a size scale of $0.1 \mathrm{~nm}$, just 30 times smaller. We are at the realm of quantum physics for these devices. This is not new. Quantum effects like tunneling, where an electron can appear at the other side of a barrier with a certain probability, has been a source of the so-called leakage current for more than a decade.

Imagine now a modern integrated circuit or chip in industry parlance with some billion devices on it. The key development step of these products is the maskmaking step. There might be some 50 masks needed for the latest technology, and on average such masks cost a few 100,000 US dollars each. This cost is a large portion of the design engineering cost, and the total cost of designing such chips can then be of the order tens of millions of US dollars. This is before mass production starts. If something is wrong with the design, the masks need to be remade. How can one be reasonably sure that such enormous chips will be working when it comes back from the first fabrication run so a costly mask production step is avoided? The answer lies in the use of simulators, both digital, for the core data processing, and analog ones for the interfaces to the outside world among other things.

电气工程代写|模拟电路代写analog circuit代考|The Arrival of Simulators

Using simulators to prove out electronic circuitry is an old idea. The earliest attempts can be found in the 1960 s where the US Department of Defense supported circuit simulation developments that were proprietary. The modern attempts to make simulators publicly available were started by researchers at the University of California at Berkeley, where the extraordinary vision by a handful of young professors and researchers has developed what became known as Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis or SPICE. It was not without controversy in the beginning. A lot of contemporaries felt that simulators could not possibly capture the operations well and the effort was a waste of time. Instead the idea was to prototype the design using breadboards and discrete devices and then miniaturize on a chip. The Berkeley team persisted and it is now considered the original master code, and most simulators after this use many of the same features SPICE introduced to solve numerical problems. In fact the word spice has become a verb in that one often says of simulating a circuit as “spiceing” a circuit. Naturally many decades of innovation have produced a code that is quite a bit more complex than the first versions.

电气工程代写|模拟电路代写analog circuit代考|EEW240A

模拟电路代考

电气工程代写|模拟电路代写analog circuit代考|Background

半导体产业是现代社会的奇迹之一。我们不断地看到新颖的机器,这些机器利用了该行业在大约七年的激烈发展中保持的非凡进步。大约在 1965 年,英特尔创始人之一戈登·摩尔(Gordon Moore)创造了众所周知的摩尔定律,即每 2 年,给定区域的晶体管数量就会翻一番。这是一个指数比例定律,直到最近才一直保持(图 1.1)。

这是由消费者对越来越高的数据处理需求推动的非凡发展。在将完整电影下载到特定设备时可以观看完整电影的流媒体技术的出现需要巨大的数据传输速率。在这个工业时代的开始,一个商用集成电路最多只有几百个晶体管。将此与现代中央处理器 (CPU) 集成电路中最新的数百亿个设备进行比较。

测量这些器件的基本单位之一是所谓的晶体管栅极长度。正如作者目前所知,3 n米采用最新的所谓的全方位门技术进行扩展。一个典型的原子的大小尺度可能为0.1 n米,仅小 30 倍。我们处于这些设备的量子物理学领域。这并不新鲜。像隧道效应这样的量子效应,电子可以以一定的概率出现在势垒的另一侧,十多年来一直是所谓的泄漏电流的来源。

现在想象一下一个现代集成电路或工业用语中的芯片,上面有数十亿个设备。这些产品的关键开发步骤是掩模制造步骤。最新技术可能需要大约 50 个口罩,平均每个口罩的成本为 100,000 美元。这个成本是设计工程成本的很大一部分,那么设计这种芯片的总成本可以达到数千万美元的量级。这是在大规模生产开始之前。如果设计有问题,则需要重新制作口罩。如何合理地确定如此巨大的芯片从第一次制造运行回来时能够正常工作,从而避免昂贵的掩模生产步骤?答案在于使用模拟器,无论是数字的,用于核心数据处理,

电气工程代写|模拟电路代写analog circuit代考|The Arrival of Simulators

使用模拟器来证明电子电路是一个古老的想法。最早的尝试可以在 1960 年代找到,当时美国国防部支持专有的电路仿真开发。公开提供模拟器的现代尝试是由加州大学伯克利分校的研究人员开始的,那里的少数年轻教授和研究人员的非凡愿景开发了被称为集成电路重点的模拟程序或 SPICE。一开始也不是没有争议。很多同时代的人认为模拟器不可能很好地捕捉到操作,而且这种努力是在浪费时间。相反,这个想法是使用面包板和分立设备对设计进行原型设计,然后在芯片上进行小型化。伯克利团队坚持不懈,现在它被认为是原始主代码,此后的大多数模拟器都使用许多与 SPICE 引入的相同功能来解决数值问题。事实上,香料这个词已经成为一个动词,人们经常说模拟一个电路作为“调味”一个电路。自然地,数十年的创新产生了一个比第一个版本复杂得多的代码。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

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,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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