基于Cell对称矩阵的电路划分算法优化：效率提升与95.89%优化效果

电路划分是超大规模集成电路（VLSI）设计中的核心环节，它涉及到将复杂的电路布局划分为多个互不重叠的部分，以便于制造和优化。传统上，电路划分是一个NP-hard问题，意味着其解决方案寻找过程在最坏情况下需要指数时间。Fiduccia-Mattheyses (FM) 算法是一种经典的节点移动算法，用于解决这类问题，通过不断调整节点位置来寻找最优划分。 在本文中，作者提出了一种创新的方法，即基于cell对称矩阵的数据结构来改进FM算法。Cell对称矩阵是一种新颖的数据组织形式，它能高效地存储节点和连线信息，使得数据处理更为简洁。相比于传统的增益计算方式，这种方法利用简单的加减运算来替代，这不仅减少了计算复杂度，也降低了算法的实现难度。 作者设计的电路划分流程包括三个步骤：首先，使用cell对称矩阵来存储电路的拓扑结构，这种结构能够反映出节点之间的对称性和连接关系；其次，通过矩阵操作来代替原有的节点增益计算，这简化了原本算法中涉及的复杂判断和计算步骤；最后，通过优化调整，确保新方法能得到与原始FM算法等价的划分结果，同时保持了线性复杂度，这意味着随着电路规模的增长，算法的运行效率不会急剧下降。 实验结果显示，作者的新方法在保持划分结果质量的同时，实现了显著的性能提升。对于实际电路实例，平均切边优化效果达到了惊人的95.89%，这意味着在保持划分质量的前提下，极大地提高了划分的效率和精度。这种方法的提出，对于电路物理设计领域来说，是一项重要的技术创新，有助于推动超大规模集成电路设计的自动化和优化。 总结来说，这篇论文的关键贡献在于提出了一种基于cell对称矩阵的电路划分算法，它不仅提高了划分效率，还简化了实现过程，并在实际应用中表现出优秀的性能。这对于提高集成电路设计的生产力和电路的优化至关重要，对于整个电子工程领域都有着深远的影响。