Algorithms for some design automation problems (Computer science) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:UMI Research Press

作者:James P Cohoon

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1985

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9780835716154

丛书系列:

图书标签:

• Algorithms
• Design Automation
• Computer Science
• VLSI
• CAD
• Optimization
• Graph Theory
• Data Structures
• Computational Geometry
• Electronic Design Automation

新书推介：《面向特定设计自动化挑战的高级算法探究》 本书聚焦于当代电子设计自动化（EDA）领域中那些尚未被充分解决或需要创新算法范式来应对的复杂设计问题。 它摒弃了对基础算法的重复介绍，而是深入探讨了前沿研究中亟待突破的关键技术点。本书旨在为高级研究人员、资深工程师以及希望在EDA领域进行前沿探索的博士生提供一份兼具理论深度和实践指导意义的参考指南。 --- 第一部分：超大规模集成电路（VLSI）布局布线中的拓扑优化与几何约束处理 第1章：后摩尔时代下新型器件布局的挑战与建模 在先进工艺节点（如3nm及以下）中，传统基于欧氏距离的优化模型已无法准确捕捉物理效应，例如跨单元应力、热点效应和量子隧穿风险。本章将详细阐述如何构建适用于新型三维集成（3.15D/3D-IC）结构和异构集成（Chiplet）场景的非凸、高维拓扑能耗模型。重点讨论将电磁耦合（EM Coupling）和热扩散方程融入到布局优化目标函数中的具体数学方法，并引入基于拓扑导向的形态学优化框架，以指导初始布局的生成，而非仅仅对固定单元的微调。 第2章：大规模网表下的并行化布线算法设计 随着设计规模突破万亿级晶体管，串行布线算法的瓶颈日益突出。本章侧重于分布式系统环境下的全局布线和详细布线并行策略。我们将深入研究基于多代理强化学习（MARL）的拥塞预测与路由决策机制。不同于传统的基于网格划分的并行方法，本书提出了一种动态负载均衡的图分区策略，用于在集群计算环境中高效分配布线任务，并探讨如何处理并行计算中因时间步不一致导致的路由冲突与收敛性问题。特别地，本章详细分析了用于处理时序收敛性约束的广义最短路径算法在并行环境下的改进版本。 第3章：时序签核与静态时序分析（STA）的概率性框架 现代设计中，工艺、电压和温度（PVT）的波动使得时序分析必须转向概率模型。本章抛弃了传统的单点分析方法，转而构建基于贝叶斯网络（Bayesian Networks）的时序路径延迟分布模型。我们将探讨如何将庞大的工艺角（Corners）信息压缩为可管理的概率图结构，并设计高效的蒙特卡洛模拟加速技术，用于快速评估关键路径的裕量分布。此外，本章还涵盖了跨时钟域（CDC）和异步电路的同步化分析中，如何利用随机过程理论来量化建立时间和保持时间的风险边界。 --- 第二部分：验证与设计空间探索中的高效采样与近似推理 第4章：形式验证中的可达性分析与模型缩减 针对SoC设计中越来越复杂的控制逻辑和协议栈，传统基于SAT/SMT求解器的形式验证面临状态空间爆炸的困境。本章介绍基于张量网络（Tensor Networks）的状态空间表示方法，特别是矩阵重构张量（MRG）在表示大型有限状态机（FSM）方面的优势。我们将阐述如何利用这些低秩近似来执行高效的逆向可达性分析（Backward Reachability Analysis），从而在不完全展开状态空间的情况下，验证关键安全属性。 第5章：基于生成模型的设计空间探索（DSE） 设计空间的广阔性使得启发式搜索难以保证找到全局最优解。本章将EDA中的DSE问题转化为高维概率密度估计问题。我们详细介绍了变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）在设计参数空间（如缓存大小、流水线深度、功耗目标）学习中的应用。重点讨论了如何设计物理信息约束的损失函数（Physics-Informed Loss Functions），确保生成的设计点不仅满足统计学上的相似性，更重要的是，在实际仿真中展现出可行性和高能效。 第6章：调试与故障定位的因果推断方法 在复杂的流水线处理器或多核系统中，定位一个偶发的、依赖于特定执行序列的错误（Bug）极其耗时。本章引入了结构因果模型（Structural Causal Models, SCMs）来描述系统内信号和状态之间的依赖关系。我们提出了一种基于“干预”（Intervention）的故障定位算法，通过分析设计者在仿真波形上施加的虚拟修改（如强制寄存器值），来快速缩小可能导致错误的逻辑路径，极大地加速了调试进程。 --- 第三部分：新兴计算架构下的算法重构与调度 第7章：内存访问模式优化与近存计算（Processing-in-Memory, PIM）的调度 随着冯·诺依曼瓶颈的加剧，PIM架构成为热点。然而，PIM的编程模型和物理限制（如单元间的干扰和写入限制）给软件和硬件协同设计带来了新的挑战。本章集中研究如何将数据流图（Dataflow Graphs）映射到PIM阵列。我们提出了一种考虑单元磨损和读写周期的混合整数线性规划（MILP）调度器，以最大化计算吞吐量同时最小化长期硬件退化。讨论还包括针对非传统逻辑操作（如模糊逻辑和模拟计算）的编译技术。 第8章：稀疏矩阵运算加速器的算法适配 面向AI和高性能计算（HPC）的加速器越来越多地依赖于处理高度稀疏的数据结构。本章深入探讨了针对特定稀疏格式（如CSR, BSR, Block-Sparse）的硬件结构优化。重点在于自适应的零值跳过（Zero-Skipping）和数据预取机制。我们将分析现有稀疏矩阵向量乘法（SpMV）算法在不同硬件拓扑（如Mesh vs. Torus互连）上的性能特征，并提出一种混合预取算法，该算法结合了静态分析和运行时动态预测，以最大限度地减少内存访存延迟。 --- 总结： 本书的价值在于其对EDA领域核心难题的算法重塑。它不仅仅是现有技术的汇编，而是对未来设计流程中不可避免的规模、复杂性和不确定性所提出的结构性、数学驱动的解决方案。通过对非凸优化、概率图模型、大规模并行化以及新型计算范式的深入剖析，本书为推动EDA工具的下一代创新奠定了坚实的理论基础。

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这本书的叙事风格如同一次精妙的智力探险，它没有选择那种过于通俗易懂的“入门级”讲解方式，而是直接将读者带入了算法思维的核心地带。作者对于特定设计问题——那些需要精心构造数据结构和巧妙步骤才能有效解决的难题——的处理方式，体现了深厚的专业功底。我特别喜欢它探讨的那些非主流但极具启发性的案例，它们迫使我跳出固有的思维定式，去思考问题边界条件下的最优解。例如，书中对于某些NP难问题的近似算法讨论，不仅仅给出了解决方案，更重要的是阐述了在计算资源有限的前提下，如何定义和追求“足够好”的解，这在现实世界的优化任务中具有极高的指导意义。阅读过程中，我常常需要停下来，在草稿纸上推演作者提出的构造过程，这种主动的参与感极大地增强了学习的深度，感觉自己不仅仅是在阅读，更是在参与一场与作者的智力对话。

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这是一本关于理论计算机科学和离散数学的经典著作，它以一种非常严谨且深入的方式探讨了算法设计与分析的核心概念。书中对各种基础算法，比如排序、搜索以及图论算法的介绍详实而透彻，即便是初学者也能从中窥见算法世界的宏伟蓝图。尤其值得称道的是，作者在讲解复杂度理论时，不仅仅停留在渐进符号的介绍上，更是深入剖析了时间与空间复杂度的实际含义及其在工程实践中的权衡。读完第一部分，我对算法的“效率”有了全新的认识，明白了为什么在面对大规模数据时，一个巧妙的算法设计能带来数量级的性能提升。书中的数学证明部分逻辑清晰，层层递进，使得读者能够真正理解算法背后的数学原理，而不是仅仅停留在调用的层面。对于希望打下坚实理论基础的计算机专业学生或研究人员来说，这本书无疑是不可多得的宝藏，它为理解更复杂的计算问题提供了坚实的基石。

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这本书的排版和结构设计体现出一种古典的学术美感，使得尽管内容繁复，阅读体验依然保持了较高的流畅性。它在介绍复杂算法时，常常会先从一个简化的模型入手，逐步增加约束条件和复杂性，这种“剥洋葱”式的讲解方式非常有利于理解核心思想的演变过程。特别是对于那些涉及递归和分治策略的章节，作者通过大量的图示辅助说明了分解与合并的过程，这对于可视化理解递归深度和分支效率起到了决定性作用。虽然全书的语言风格偏向学术化，但作者的遣词造句精准有力，没有丝毫冗余。读完这本书，我感觉自己获得了一种看待计算问题的全新视角，它不仅教授了“做什么”和“怎么做”，更重要的是教会了“为什么这样做才是最优或次优的”，这是一种思维层面的升级。

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这本书在处理与计算几何和离散优化相关的算法时，展现出了非凡的洞察力。它并非一本专注于某一特定应用领域的教科书，而是提供了一个通用的、可应用于多种设计场景的算法框架。书中对于证明过程的严谨性要求极高，每一个步骤都必须经得起最苛刻的逻辑推敲。我印象最深的是关于最大流/最小割算法的章节，作者不仅详细讲解了福特-富尔克森方法，还引入了更现代的预流推进算法，并对比了它们在稀疏图和稠密图上的实际性能差异。这种广度和深度的结合，使得这本书更像是一部算法领域的“工具箱”，工具的种类齐全，且每把工具的使用说明都清晰明了。它鼓励读者不仅要会用工具，更要懂得工具的制造原理，这对于未来从事算法研发工作的人来说至关重要。

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作为一本偏向理论深度的书籍，它的阅读体验是充满挑战性的，但这种挑战性恰恰是其价值所在。书中对高级数据结构，例如平衡树和堆的实现细节和性能分析，描述得极其细致，几乎每一种结构的选择都伴随着详尽的性能对比表格和关键代码片段（尽管书本身不是一本编程手册）。它成功地在理论的抽象性和实际应用的具体性之间找到了一种微妙的平衡。我特别欣赏作者对于“为什么”的深入探究，比如为什么要使用特定类型的树来优化某一类查询，而不是仅仅告诉我们“这样做更快”。这种对内在机制的剖析，使得读者能够举一反三，将学到的知识迁移到未曾遇到的新问题上。不过，对于初学者来说，可能需要借助一些在线资源或更基础的教材作为辅助理解，因为它假定读者已经具备一定的离散数学和初步算法知识背景。

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