机器学习驱动的电路模型简化：深度探讨与工业应用

《机器学习与模型降阶》是一本专著，由Khaled Salah Mohamed撰写，针对现代VLSI设计中的模型预测问题，探讨了机器学习在模型降阶（Model Order Reduction，MOR）中的应用。在电子电路行为预测中，通过数学模型大幅减少大规模微分方程组模拟所需的时间，这些模拟以往可能耗时数天甚至数周。本书将复杂的机器学习算法以深入但简洁的方式介绍，旨在帮助读者理解和掌握相关概念。 作者在书中首先介绍了机器学习算法的不同层次，包括架构级的生物启发式方法（如遗传算法）、热力学启发的模拟退火、自然界的灵感（如粒子群优化和人工蜂群）、控制理论启发的模糊逻辑优化，以及神经网络优化等脑启发算法。每一章都详细探讨了各自算法的工作原理及其在电路模拟和数值分析中的应用实例，以实际工业场景来验证算法的有效性。 除了独立的机器学习方法，本书还关注于比较和混合解决方案的研究，讨论了硬件架构的新趋势以及未来发展方向。此外，作者强调版权信息，指出该作品受版权保护，所有权利归Springer International Publishing AG所有，未经许可，禁止任何形式的复制、改编或传播。 此书不仅适用于对电路设计和机器学习有兴趣的专业人士，也适合希望深入了解如何利用机器学习技术简化大型系统仿真过程的工程师和研究人员。通过阅读这本书，读者不仅能提升理论知识，还能掌握如何在实际项目中应用这些技术，从而提高设计效率和准确性。