БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ВЫПУСКНАЯ РАБОТА ПО
“ОСНОВАМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ”
магистрант кафедры интеллектуальных систем факультета рафиофизики и электроники
Леонтьев Ю. А.
руководитель
к.ф.- м.н., доцент каф. интеллект. систем
Садов В.С.
старший преподаватель
Кожич П.П.
МИНСК 2010
СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ КО ВСЕ ВЫПУСКНОЙ РАБОТЕ. 3
РЕФЕРАТ НА ТЕМУ “ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭЛИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ” 4
ГЛАВА 1. МЕТОД МОНТЕ-КАРЛО ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ИОННОГО ЛЕГИРОВАНИЯ МАТЕРИАЛОВ ЭЛЕКТРОННОЙ ТЕХНИКИ.. 6
1.1 История метода Монте-Карло. 6
1.2 Основной принцип реализации метода Монте-Карло. 7
1.3 Генераторы случайных чисел. 8
1.4 Используемая физическая реализация метода Монте-Карло. 9
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ К РЕФЕРАТУ. 19
ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ К РЕФЕРАТУ. 20
ИНТЕРНЕТ РЕСУРСЫ В ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ. 21
ДЕЙСТВУЮЩИЙ ЛИЧНЫЙ САЙТ В WWW (ГИПЕРССЫЛКА). 22
ТЕСТОВЫЕ ВОПРОСЫ ПО ОСНОВАМ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.. 23
ПРЕЗЕНТАЦИЯ МАГИСТРСКОЙ ДИССЕРТАЦИИ.. 25
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ К ВЫПУСКНОЙ РАБОТЕ. 26
В дипломной (курсовой) работе используются следующие термины
с соответствующими определениями:
Microsoft .NET – программная технология, предназначенная для создания как обычных программ, так и веб-приложений.
Microsoft DirectX – это набор API функций, разработанных для решения задач, связанных с игровым и видеопрограммированием под Microsoft Windows.
C# – язык программирования, сочетающий объектно-ориентированные и аспектно-ориентированные концепции. Относится к семье языков с C-подобным синтаксисом. Язык имеет строгую статическую типизацию, поддерживает полиморфизм, перегрузку операторов, указатели на функции-члены классов, атрибуты, события, свойства, исключения.
SRIM – Stopping and Ranges Ions in Matter.
TRIM – Transport and Range Ions in Matter.
В настоящее время математическое моделирование играет огромную роль в микроэлектронике. Достигнут тот уровень интеграции, при котором чисто экспериментальный подход к оптимизации конструкции элементов интегральных схем (ИС) и технологии их производства, представляющий собой по сути дела метод проб и ошибок, стал совершенно неприемлемым. Элементы современных СБИС и УБИС обладают микронными и субмикронными характерными размерами, а толщины образующих их слоев составляют сотни и десятки ангстрем. Интеллектуальные материалы и технологии начинают широко внедрятся в микро- и наноэлектронику. Программное обеспечение современных технологических процессов постоянно совершенствуется в связи с непрерывным уменьшением размеров элементов интегральных схем. Происходит переход от 1D к 2D и 3D моделям. Возрастающие при этом математические сложности требуют разработки более эффективных алгоритмов моделирования технологических процессов.
Одной из важнейших технологических операций, используемых при изготовлении СБИС, является ионная имплантация, заключающаяся во внедрении заряженных частиц высокой энергии (10..1000 кэВ) в полупроводниковые материалы. Для корректного описания профиля пространственного распределения внедренной примеси необходимо уметь рассчитывать функцию распределения. Функцию распределения можно восстановить, определив первые четыре ее центральных момента (решение обратных кинетических уравнений) или, непосредственно получить, используя метод Монте-Карло (МК) используемый для моделирования ионного легирования и физического распыления металлов, полупроводников и диэлектриков уже более двадцати лет. Причем, в последнее время он получает все большее распространение в связи с гигантским скачком в производительности современных ПЭВМ, что отводит на второй план его основной недостаток − огромный объем вычислений. Главное достоинство расчета методом Монте-Карло состоит в том, что он позволяет учитывать любой физический процесс непосредственно. Например, локальные и нелокальные неупругие потери энергии, энергию связи между различными атомами, замещающие столкновения и так далее. Кроме того, можно получить точные решения для многокомпонентных и многослойных мишеней сложной геометрии, что позволяет моделировать реальное взаимодействие плазмы со стенкой камеры ядерного реактора; современные технологические процессы производства СБИС, включая ионную имплантацию; физическое распыление; осаждение пленок и диффузию примесей.
Наиболее известными программами, реализующими метод МК в применении к задачам ионного легирования, являются TRIM(SRIM) [1,2] и Geant [3,4]. Названные программные комплексы ориентированы на проведение демонстрационных расчетов, их исходные коды закрыты и пользователи используют их как черные ящики. При этом, постоянно обнаруживают существенные расхождения в экспериментальных и расчетных значениях, что приводит авторов к поиску ошибок в программных кодах.
Целью настоящей работы является разработка эффективного базового алгоритма реализации метода Монте-Карло для решения задач ионного легирования широкого круга материалов электронной техники и написание тестового варианта программного комплекса. Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд ниже перечисленных задач.
Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд ниже перечисленных задач:
· Создание базы данных материалов. В современной микроэлектронике используется большое количество материалов: металлы, полупроводники, диэлектрики. Поэтому, разрабатываемый программный комплекс должен иметь широкую базу данных, что подразумевает необходимость построения удобной и эффективной бизнес логики для доступа и обработки данных, а также возможность ее беспрепятственного развития в дальнейшем. Этим создаваемый программный комплекс будет существенно отличаться от имеющихся аналогичных разработок.
· Построение удобного для пользователя графического интерфейса ввода расчетных данных. Имеющиеся в настоящее время программные комплексы обычно оперируют фиксированным значением числа слоев и количеством элементов в них. Не фиксированное количество элементов требует не только создания более гибкой реализации расчетного алгоритма, но и расширенного, современного интерфейса, позволяющего пользователю в кратчайшие сроки освоить программу и не задумываться над ее использование. Кроме того, обширная база данных требует реализации возможности удобного просмотра, редактирования, добавления в базу новых и загрузки в расчет с ранее сохраненных данных.
· Добавление в программу нового функционала. Существующие программные комплексы постоянно обновляются, внося изменения связанные как с добавление и корректировкой физических моделей, улучшениями графического интерфейса пользователя и применением новых программных технологий.
Сначала Энрико Ферми в 1930х годах в Италии, а затем Джон фон Нейман и Станислав Улам в 1940-х в Лос-Аламосе предположили, что можно использовать связь между стохастическими процессами и дифференциальными уравнениями «в обратную сторону». Они предложили использовать стохастический подход для аппроксимации многомерных интегралов в уравнениях переноса, возникших в связи с задачей о движении нейтрона в изотропной среде.
Идея была развита Станиславом Уламом, ему в голову пришла мысль, что вместо того, чтобы использовать обычные для подобных задач соображения комбинаторики, можно просто поставить «эксперимент» большое число раз и, таким образом, подсчитав число удачных исходов, оценить их вероятность. Он же предложил использовать компьютеры для расчетов методом Монте-Карло. Появление первых электронных компьютеров, которые могли с большой скоростью генерировать псевдослучайные числа, резко расширило круг задач, для решения которых стохастический подход оказался более эффективным, чем другие математические методы. После этого произошел большой прорыв и метод Монте-Карло применялся во многих задачах, однако его использование не всегда было оправдано из-за большого количества вычислений, необходимых для получения ответа с заданной точностью.
Годом рождения метода Монте-Карло считается 1949 год, когда в свет выходит статья Метрополиса и Улама «Метод Монте-Карло». Название метода происходит от названия города в княжестве Монако, широко известного своими многочисленными казино, поскольку именно рулетка является одним из самых широко известных генераторов случайных чисел. Станислав Улам пишет в своей автобиографии «Приключения математика», что название было предложено Метрополисом в честь его дяди, который был азартным игроком.