Ritardo aumento Soluzione

FASE 0: Riepilogo pre-calcolo
Formula utilizzata
Ritardo in aumento = Ritardo di salita intrinseco+(Aumentare la resistenza*Capacità di ritardo)+(Aumento della pendenza*Ritardo precedente)
Td = tir+(Rrise*Cd)+(tsr*tprev)
Questa formula utilizza 6 Variabili
Variabili utilizzate
Ritardo in aumento - (Misurato in Secondo) - Ritardo di aumento: il tempo impiegato dall'uscita di un gate per passare da un valore a 1 è chiamato ritardo di aumento.
Ritardo di salita intrinseco - (Misurato in Secondo) - Il ritardo di salita intrinseco nello stadio corrente è la porzione del ritardo di salita che è inerente al circuito e non influenzata da fattori esterni come il carico.
Aumentare la resistenza - (Misurato in Ohm) - La resistenza di salita è definita come la resistenza incontrata durante la transizione di salita del segnale di uscita.
Capacità di ritardo - (Misurato in Farad) - La capacità di ritardo rappresenta la capacità nello stadio corrente, ovvero la capacità totale nel nodo di uscita.
Aumento della pendenza - (Misurato in Secondo) - L'aumento della pendenza è definito come la velocità con cui aumenta la tensione del segnale di ingresso.
Ritardo precedente - (Misurato in Secondo) - Il ritardo precedente è definito come l'uscita precedente ottenuta nel gate o il ritardo passato osservato dal gate.
PASSAGGIO 1: conversione degli ingressi in unità di base
Ritardo di salita intrinseco: 2.1 Nanosecondo --> 2.1E-09 Secondo (Controlla la conversione ​qui)
Aumentare la resistenza: 7.68 Milliohm --> 0.00768 Ohm (Controlla la conversione ​qui)
Capacità di ritardo: 12.55 Microfarad --> 1.255E-05 Farad (Controlla la conversione ​qui)
Aumento della pendenza: 100 Nanosecondo --> 1E-07 Secondo (Controlla la conversione ​qui)
Ritardo precedente: 5.6 Nanosecondo --> 5.6E-09 Secondo (Controlla la conversione ​qui)
FASE 2: valutare la formula
Sostituzione dei valori di input nella formula
Td = tir+(Rrise*Cd)+(tsr*tprev) --> 2.1E-09+(0.00768*1.255E-05)+(1E-07*5.6E-09)
Valutare ... ...
Td = 9.848400056E-08
PASSAGGIO 3: conversione del risultato nell'unità di output
9.848400056E-08 Secondo -->98.48400056 Nanosecondo (Controlla la conversione ​qui)
RISPOSTA FINALE
98.48400056 98.484 Nanosecondo <-- Ritardo in aumento
(Calcolo completato in 00.004 secondi)

Titoli di coda

Creator Image
Creato da Shobhit Dimri
Bipin Tripathi Kumaon Institute of Technology (BTKIT), Dwarahat
Shobhit Dimri ha creato questa calcolatrice e altre 900+ altre calcolatrici!
Verifier Image
Verificato da Urvi Rathod
Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad
Urvi Rathod ha verificato questa calcolatrice e altre 1900+ altre calcolatrici!

Caratteristiche di ritardo CMOS Calcolatrici

Ritardo normalizzato
​ Partire Ritardo normalizzato = Ritardo totale di propagazione/Capacità del ritardo di propagazione
Tasso di vantaggio
​ Partire Tasso di vantaggio = (Ora di alzarsi+Tempo di caduta)/2
Tempo di caduta
​ Partire Tempo di caduta = 2*Tasso di vantaggio-Ora di alzarsi
Ora di alzarsi
​ Partire Ora di alzarsi = 2*Tasso di vantaggio-Tempo di caduta

Ritardo aumento Formula

Ritardo in aumento = Ritardo di salita intrinseco+(Aumentare la resistenza*Capacità di ritardo)+(Aumento della pendenza*Ritardo precedente)
Td = tir+(Rrise*Cd)+(tsr*tprev)

Perché i modelli lineari vengono soppressi dai modelli non lineari?

I modelli lineari sono spesso soppressi o superati dai modelli non lineari a causa dei loro limiti intrinseci nell'acquisizione di relazioni complesse e intricate presenti in molti set di dati del mondo reale. I modelli non lineari offrono maggiore flessibilità e precisione nella rappresentazione di questi modelli complessi, rendendoli più adatti a un'ampia gamma di attività. I modelli non lineari possono catturare relazioni curve, oscillanti e interagenti che i modelli lineari faticano a rappresentare. Nei domini in cui le relazioni tra i dati sono intrinsecamente non lineari, come la biologia, la finanza e il comportamento umano, i modelli non lineari eccellono nello scoprire le dinamiche sottostanti. Nonostante i loro vantaggi, i modelli non lineari possono essere computazionalmente intensivi e meno interpretabili rispetto ai modelli lineari. Tuttavia, la loro capacità di modellare con precisione relazioni complesse spesso supera questi inconvenienti.

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