arXiv · Machine Learning· Yuhao Mao, Chenhao Chu, Martin Vechev, Hua Wang·· 10 小时前AI 评分41
面向自由形态RFIC无源器件的电磁响应与设计性能端到端神经建模
End-to-End Neural Modeling of EM Response and Design Performance for Free-Form RFIC Passives
AI 导读
研究提出面向自由形态RFIC无源器件的端到端神经框架，可预测不同频率与电路环境下的电磁响应及后续设计性能。框架结合频率条件神经模拟器与电路条件神经求解器，并用依赖正则化促使两类响应捕捉正交信息。21M参数模型对几乎所有目标的R²均高于0.98，评估速度比传统电磁仿真快多个数量级。
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