优化设计(暴搜+退火+Rp)

本文介绍了一种通过布尔变量和布尔表达式建模的方法来解决优化设计问题,旨在寻找最佳参数配置,使尽可能多的设计需求得到满足。

优化设计(opt)

Description

生活中总有些事情不能两全,所谓“鱼和熊掌”说的便是这个意思。小N在最近一个设计中正面临着这样的问题而头痛不已:出于居住环境的考虑,楼间距离应该较大,而为了节约土地资源却应减小楼间距离;朝南的房间应该选择起居室还是卧室;等等……。

    为了最优化设计方案,小N决定将问题进行建模,将参数的选择抽象为布尔变量,将各种要求抽象为布尔表达式。目标即为选择参数的设置使得被满足的要求尽量多,对应的,在模型中选择布尔变量的一个赋值使得被满足的布尔表达式尽量多。现在请你帮助小X设置方案中的参数,使得设计方案尽可能优化。

    下面将形式化地描述小X的模型。模型包含n 个布尔变量x1, x2, …, xn 和m个布尔表达式E1, E2, …, Em。布尔变量的一个赋值为从{x1, x2, …, xn}到{True,False}的一个映射。一个布尔表达式E 被满足指该表达式值为真(True).

    布尔表达式包含与(&)、或( | )、非( ~ )三种类型运算,可归纳定义如下:

    基础:

        1) 单个布尔变量 xi 组成一个布尔表达式E。E 被满足当且仅当xi 取值为真。

    归纳:

        1) 若E是合法布尔表达式,则E’=(E)也是布尔表达式。E’被满足且仅当E被满足。

        2) 若E是合法布尔表达式,则E’= ~E 也是布尔表达式。E’被满足当且仅当E 不被满足(即取值为假)。

        3)若 E1、E2 是合法布尔表达式,则E’=E1&E2 也是布尔表达式。E’被满足当且仅当E1、E2 均被满足。

        4) 若 E1、E2 是合法布尔表达式,则E’=E1|E2 也是布尔表达式。E’被满足当且仅当E1 被满足或E2 被满足。

    所有合法布尔表达式均由以上规则产生。一些合法布尔表达式的例子为:x1&~x2,(x1&~x2)|x3。布尔表达式的运算符优先级由高到低分别为非、与、或。举例说明,表达式x1&~x2|~x3 等价于(x1&(~x2))|(~x3),即非运算优先计算,与次之。

    在本题中,目标即为找到一组赋值,使得给定的m个布尔表达式中被满足的表达式尽可能多。

Input

这是一道提交答案型试题,所有的输入文件opt*.in 都已在目录下。

对于每个输入文件,文件第一行包含一个整数n,表示布尔变量的个数。第二行为一个整数m,为布尔表达式的个数。接下来m 行,每行为一个布尔表达式,表达式格式同上述定义,并请参看输入文件(表达式中不含空格)。

Output

对于每一个输入文件,你需要在对应目录下给出对应的输出文件(主文件名不变,扩展名为.out)。

输出文件包含n 行,每行为0或1。第i行表示对第i个布尔变量的赋值(1表示赋值为True, 0 表示赋值为False)。

Sample Input

3

2

x1&x2&x3

~x1|x2

Sample Output

1

1

1

Hint

【数据规模和约定】

每个测试点单独评分。

对于每一个测试点,如果你给出的输出文件不合法,如文件格式错误、输出解不符合要求等,该测试点得0分。

否则设你输出的赋值能够使得k个表达式被满足,对于不同的测试点,我们还设有10个评分相关的常数c1 ≤c2 ≤ c3 ≤ c4 ≤ c5 ≤ c6 ≤ c7 ≤ c8 ≤ c9 ≤ c10,你在该测试点中的得分取决于下列约定:

如果k < c1,得0 分。

如果k ≥ c1,得1 分。

如果k ≥ c2,得2 分。

如果k ≥ c3,得3 分。

如果k ≥ c4,得4 分。

如果k ≥ c5,得5 分。

如果k ≥ c6,得6 分。

如果k ≥ c7,得7 分。

如果k ≥ c8,得8 分。

如果k ≥ c9,得9 分。

如果k ≥ c10,得10 分。

如果满足多个条件,取得分最大者为最终得分。


解答:

第1-2个点 n很小,2^n暴力

========================================

第3-10点,贪心+退火(随机化调整)+暴搜(搜了我1h)







<think> 嗯,用户这次聚焦在离子注入的两个关键参数Rp和ΔRp上,显然是理解了之前关于HVDNW四道注入的浓度梯度分析后,想深入工艺物理层面。用户可能正在研究Flash器件的工艺仿真,或是需要优化注入参数。 从专业角度,Rp(射程)和ΔRp(标准偏差)确实是离子注入最核心的参数。需要结合Flash存储器的特殊需求来解释: 1)Rp决定了掺杂峰值位置,直接影响HVDNW的纵向电场分布。Flash中Deep N-well的Rp必须精确控制(通常>1μm),否则会与浮栅耦合产生寄生电容[^1]。 2)ΔRp反映浓度分布展宽,过大会导致P-well/N-well过渡区变缓,降低耐压能力。但Flash中需要权衡——适当增大ΔRp能缓解热载流子注入效应[^2]。 用户没有直接问公式,但技术文档必然涉及统计矩定义: $$ R_p = \frac{\int_{0}^{\infty} x C(x) dx}{\int_{0}^{\infty} C(x) dx} $$ $$ \Delta R_p = \sqrt{\frac{\int_{0}^{\infty} (x-R_p)^2 C(x) dx}{\int_{0}^{\infty} C(x) dx}} $$ 其实可以补充LSS理论中更简洁的近似公式(避免吓到用户): $$ \Delta R_p \approx 0.4 R_p^{0.6} \quad (\text{单位μm}, \text{硅中磷注入}) $$ 不过当前回复已通过实际参数比对(如120keV硼注入Rp=0.35μm)强化了实用性。 注意到用户特别强调“在Flash环境中”,所以特意对比了DRAM和Flash对ΔRp的不同需求——Flash的隧道氧化层对注入尾部更敏感,需要更严格控制ΔRp波动(<±3%)。而掩蔽层厚度计算示例能帮助工艺工程师快速应用。 最后的相关问题设计成递进关系:参数测量方法→工艺控制难点→失效分析。用户如果研究TDDB特性,第三个问题会是自然延伸。 </think> 在Flash存储器工艺中,离子注入(IMP)的 **$R_p$(投影射程,Projected Range)** 和 **$\Delta R_p$(纵向离散标准差,Straggle)** 是描述杂质分布的核心物理参数,直接影响器件电学性能: --- ### **1. $R_p$(投影射程)** - **定义**:注入离子在靶材(如硅衬底)中的**平均穿透深度**(单位:$\mu m$ 或 $nm$)。 - **物理意义**: - 决定掺杂浓度的**峰值位置**,表达式为: $$ R_p = \frac{\int_0^\infty x \cdot C(x) dx}{\int_0^\infty C(x) dx} $$ 其中 $C(x)$ 是深度 $x$ 处的杂质浓度[^1]。 - 在Flash的HVDNW中,$R_p$ 控制不同注入层(如P-well/N-well)的**纵向分层**(例如:浅层P-well $R_p≈0.2\mu m$,Deep N-well $R_p>1\mu m$)[^2]。 - **工艺影响**: - 能量每增加 $100\text{keV}$,$R_p$ 增加约 $0.1\mu m$(硅中硼注入)[^3]。 - 若 $R_p$ 偏离设计值 $\pm 5\%$,会导致阈值电压漂移 $>0.1V$[^3]。 --- ### **2. $\Delta R_p$(纵向离散标准差)** - **定义**:离子注入深度的**统计分布展宽**(单位与 $R_p$ 相同)。 - **物理意义**: - 表征浓度分布的**陡峭程度**,表达式为: $$ \Delta R_p = \sqrt{ \frac{\int_0^\infty (x - R_p)^2 \cdot C(x) dx}{\int_0^\infty C(x) dx} } $$ - $\Delta R_p$ 越小,浓度梯度越陡($\frac{dC}{dx}$ 越大);越大则分布越平缓(图1)。 **<center>图1:$R_p$与$\Delta R_p$对浓度分布的影响</center>** ```plaintext 浓度C(x) ^ | ___ Rp1, ΔRp小(陡峭) | / \ | / \___ Rp2, ΔRp大(平缓) | / +----------------> 深度x ``` - **工艺影响**: - $\Delta R_p$ 随注入能量增加而增大(例如 $180\text{keV}$ 磷注入,$\Delta R_p \approx 0.06\mu m$)[^1]。 - 在Flash HVDNW中,$\Delta R_p$ 过大会导致**阱间过渡区展宽**,降低击穿电压[^2]。 --- ### **3. Flash工艺中的关键应用** 1. **击穿电压优化**: - Deep N-well注入需 **$高R_p$(>1μm)** 与 **$低\Delta R_p$** 组合,确保阱间界面浓度梯度陡峭($\frac{dC}{dx} > 10^{19}\text{cm}^{-4}$),抑制漏电[^2]。 2. **横向扩散抑制**: - 掩膜边缘的杂质横向扩散量 $L \propto \Delta R_p$,减小 $\Delta R_p$ 可缩窄隔离区宽度(节省面积 $>15\%$)[^4]。 3. **热退火匹配**: 高温退火使杂质再分布,最终扩散深度: $$ x_j \approx \sqrt{ R_p^2 + 2Dt } + \Delta R_p $$ 其中 $D$ 为扩散系数,$t$ 为时间。需在注入时预补偿 $R_p$[^1]。 --- ### **典型参数示例(Flash HVDNW工艺)[^2][^3]** | 注入层 | 离子 | 能量 (keV) | $R_p$ (μm) | $\Delta R_p$ (μm) | |-------------|------|-------------|-------------|-------------------| | P-well | B⁺ | 120 | 0.35 | 0.08 | | Deep N-well | P⁺⁺ | 1500 | 1.20 | 0.15 | | 隔离调整 | As⁺ | 50 | 0.07 | 0.03 | ---
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