文档摘要

5.3 SSTA：从最坏角到统计分布 本节摘要：统计静态时序分析（SSTA）把延迟与裕量从确定值升级为随机变量：沿路径传播均值与方差，输出 slack 的分布，进而直接估计良率。它的物理主张比角点法更精细，但工业落地受限于相关性建模与表征成本——现实主流是它的折中产物 POCV。本节讲清统计思想、一笔良率算例与三重现实约束。 最初，角点法与统计法并不是前后替代关系，而是同一问题的两种世界观。角点法问："最坏条件下裕量还剩多少？ 会员。《5.3 SSTA：从最坏角到统计分布》收录于灏天文库文集《时序收敛与签核 (Static Timing Analysis)》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/867-%E6%97%B6%E5%BA%8F%E6%94%B6%E6%95%9B%E4%B8%8E%E7%AD%BE%E6%A0%B8-static-timing-analysis

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