诸葛生活网eda计算方法？
1. Monte Carlo方法
1946年，在洛斯阿拉莫斯科学实验室工作的John von Neumann，Stan Ulam和Nick Metropolis编制了Metropolis算法，也称为Monte Carlo方法。 Metropolis算法旨在通过模仿随机过程，来得到具有难以控制的大量的自由度的数值问题和具有阶乘规模的组合问题的近似解法。数字计算机是确定性问题的计算的强有力工具，但是对于随机性（不确定性）问题如何当时并不知晓。通过monte Carlo方法，可以在有效的时间内近似得到最优解。
在EDA领域，Monte Carlo算法在电路仿真等多个领域有应用。
2. 线性规划的单纯形方法
1947年，兰德公司的Grorge Dantzig创造了线性规划的单纯形方法。就其广泛的应用而言，Dantzig算法一直是最成功的算法之一。线性规划对于那些要想在经济上站住脚，同时又有赖于是否具有在预算和其他约束条件下达到最优化的能力的工业界，有着决定性的影响(当然，工业中的“实际”问题往往是非线性的；使用线性规划有时候是由于估计的预算，从而简化了模型而促成的)。单纯形法是一种能达到最优解的精细的方法。尽管从理论上可以证明它是指数级而非线性的，但在实践中该算法是高度有效的——它本身说明了有关计算的本质的一些有趣的事情：理论和实践不一定完全一致。
在EDA领域，布局布线工具经常需要用到线性规划或者二次规划求解。
3. Krylov子空间迭代法
M0Q是什么意思？
随机过程里面，MH是Metropolis-Hastings，一种抽样算法的名称
随机变量样本值的产生？
直接法 不难看出，若函数 可以表示成初等函数，随机变量 服从 区间上的均匀分布时，变换后的随机变量 满足某指定分布，则可以使用直接法生成随机变量 。
间接法 舍选法：（无法通过直接变换生成随机变量） 算法改进 观察发现，上面的算法中并没有用到区域 ， 条件 的重要性： Metropolis 算法： 随机样本生成的发生。
生成的随机变量 有以下的累积分布函数 注意； 如果定义随机变量 则 服从参数为 的几何分布，且 。 在上例中我们也可以用以下方法生成贝塔随机变量： 1）生成 区间上服从均匀分布的随机变量 和独 立随机变量 ； 2）如果 ，则令 ，否则返回 步骤1）。 设 ，其中 有相同的支撑集。 1）生成 ，令 ：对 2）生成 区间上服从。
