第6章 蒙特卡洛（Monte Carlo）工具的使用
PSpice一直重視所設計的電路，要能適合於批量生產的需要。現在PSpice10.3單獨設立Monte Carlo工具，使這一項工作得到加強。本章先簡介容差分析的基本概念，其後重點介紹Monte Carlo工具的使用方法。
6.1容差分析
前幾章所述電路分析法時，已經提過只將元件視作理想元件按標稱值進行分析是不全面的。實際上，由於生產工藝的不同或老化等原因，元件值與理想元件值（稱為標稱值）之間，都存在一定的偏差。比如，標為1kΩ 的電阻，如果偏差為±10%，那麼實際元件值可能是在1.1kΩ～900Ω之間的某一值。設計者不僅需要分析當電路元件為標稱值的電路響應，還需分析當電路元件值在一定範圍內變動時電路響應所發生的變化。所謂容差分析就是研究元件參數值的變化（公差）對電路特性的影響（公差）；或者相反，由給定的電路特性的公差，求元件參數值的公差。一般來說，保證電路在性能指標範圍內，儘可能地擴大元件的容差範圍以便降低成本，這是設計者幾乎天天必須考慮的問題。
6.2 蒙特卡洛（Monte Carlo簡寫為MC）法
前面關於電路參數靈敏度的計算，反映了電路參數的改變對電路特性影響的大小，這對設計人員來說無疑是重要的。然而很多情況下，並不能確切知道各個參數的實際改變數，而只是知道各個參數的隨機分佈規律或者是變化範圍。在這種情況下，怎樣來分析電路特性的隨機分佈規律或者它的相應變化範圍，這就是容差分析所要討論的問題。由於這種不確定性，容差分析一般用概率統計分析，而且多用蒙特卡洛法。
在計算機上進行蒙特卡洛分析時關鍵在於用計算機產生隨機數。然後用一組一組的隨機數對各元件取值。元件的分佈規律有：
1. 均勻分佈(FLAT)
任一元件值在容差的上下限範圍內以相等的概率出現，該類元件值為均勻分佈。又因其元件偏差和出現頻率圖為距形，所以也稱距形分佈，實際上，這種分佈是很少的，因為它很簡單。PSpice中用“DIST”設置元件值的分散性其默認值就是FLAT。
2. 正態分佈或稱高斯（GAUSS）分佈（常用） 
3. 雙峰分佈（BSIMG）；即在正負容差邊界處出現的概率最大。
4．斜峰分佈（SKEW）：即在正、負容差兩個方向出現的概率不相等。
5. 自定義分佈
若想得到構成電路元件的準確分佈，就必須進行實際測量以便取得精確數據，即測試和模擬相結合才能取得良好效果，這一點請讀者留意。
蒙特卡洛法優點是：對各種廣泛問題都適用，並且十分靈活；該法也是在複雜條件下得到一個現實解的唯一可行的方法。不足之處是當電路模型不精確或者所用的概率分佈不準確，這種計算將存在各種固有的誤差。
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