論文の概要: Approximate Bayesian Computation for Physical Inverse Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13296v1
- Date: Fri, 26 Nov 2021 02:23:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-29 16:11:44.006627
- Title: Approximate Bayesian Computation for Physical Inverse Modeling
- Title（参考訳）: 物理逆モデリングのための近似ベイズ計算
- Authors: Neel Chatterjee, Somya Sharma, Sarah Swisher, Snigdhansu Chatterjee
- Abstract要約: 本稿では,モデルパラメータ抽出プロセスを自動化する手法を提案する。
その結果, 勾配木を用いた移動曲線から抽出したパラメータを正確に予測できることが示唆された。
この研究は、提案したフレームワークと微調整されたニューラルネットワークの比較分析も提供し、提案したフレームワークの性能が向上することが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32771631221674324
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Semiconductor device models are essential to understand the charge transport
in thin film transistors (TFTs). Using these TFT models to draw inference
involves estimating parameters used to fit to the experimental data. These
experimental data can involve extracted charge carrier mobility or measured
current. Estimating these parameters help us draw inferences about device
performance. Fitting a TFT model for a given experimental data using the model
parameters relies on manual fine tuning of multiple parameters by human
experts. Several of these parameters may have confounding effects on the
experimental data, making their individual effect extraction a non-intuitive
process during manual tuning. To avoid this convoluted process, we propose a
new method for automating the model parameter extraction process resulting in
an accurate model fitting. In this work, model choice based approximate
Bayesian computation (aBc) is used for generating the posterior distribution of
the estimated parameters using observed mobility at various gate voltage
values. Furthermore, it is shown that the extracted parameters can be
accurately predicted from the mobility curves using gradient boosted trees.
This work also provides a comparative analysis of the proposed framework with
fine-tuned neural networks wherein the proposed framework is shown to perform
better.
- Abstract（参考訳）: 半導体デバイスモデルは薄膜トランジスタ(tft)の電荷輸送を理解するのに必須である。
これらのtftモデルを使用して推論を行うには、実験データに適合するパラメータを推定する。
これらの実験データは、抽出された電荷キャリアモビリティまたは測定電流を含むことができる。
これらのパラメータの推定は、デバイスパフォーマンスに関する推論を作成するのに役立ちます。
モデルパラメータを用いた実験データに対するTFTモデルの設定は、人間の専門家による複数のパラメータの手動微調整に依存する。
これらのパラメータのいくつかは実験データに相反する効果があり、手動のチューニング中に個々の効果が直感的でない過程を抽出する。
この複雑なプロセスを避けるため、モデルパラメータ抽出プロセスを自動化する新しい手法を提案し、正確なモデルフィッティングを実現する。
本研究では, モデル選択に基づく近似ベイズ近似計算(aBc)を用いて, 種々のゲート電圧値における観測モビリティを用いた推定パラメータの後方分布を生成する。
さらに, 勾配木を用いた移動曲線から抽出したパラメータを精度良く予測できることが示唆された。
この研究は、提案フレームワークがより良く機能することを示す微調整ニューラルネットワークを用いた、提案フレームワークの比較分析も提供する。
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