Esta web utiliza cookies propias y de terceros que nos permiten optimizar tu experiencia en el sitio web, evaluar su rendimiento, generar estadísticas de uso y mejorar y añadir nuevas funcionalidades. Mediante el análisis de tus hábitos de navegación podemos mostrar contenidos más relevantes y medir las interacciones con la web.
Puede obtener más información aquí.
Unha cookie é un ficheiro que se descarga no teu ordenador ao acceder a determiñadas páxinas web.As cookies permiten a unha páxina, entre outras cousas, almacenar e recuperar información sobre os hábitos de navegación dun usuario ou do seu equipo, xestionar o acceso de usuarios a zonas restrinxidas da web, etc.Tipo de cookies utiliza esta páxina web:
Este tipo de cookies permiten al usuario la navegación a través de una página web, plataforma o aplicación y la utilización de las diferentes opciones o servicios que en ella existan como, por ejemplo, controlar el tráfico y la comunicación de datos, identificar la sesión, acceder a partes de acceso restringido, seleccionar el idioma, o compartir contenidos a través de redes sociales.
| Nombre | Descripcion | Duración | Habilitado |
|---|---|---|---|
| ID de tu sesión. Te identifica en este navegador y nos permite gestionar tus cookies o almacenar tu cesta de la compra. | 8760 horas | ||
| Indica qué cookies has aceptado. | 8760 horas | ||
| Una cookie PHPSESSID es una cookie de sesión que se utiliza para identificar la sesión de un usuario en un sitio web. | 8760 horas |
Son aquéllas que posibilitan el seguimiento y análisis del comportamiento de los usuarios en nuestra página. La información recogida se utiliza para la medición de la actividad de los usuarios en la web y la elaboración de perfiles de navegación de los usuarios, con la finalidad de mejorar la web, así como los productos y servicios ofertados.
| Nombre | Descripcion | Duración | Habilitado |
|---|---|---|---|
| Es un servicio de analítica web que utiliza cookies de análisis. | 8760 horas |
Estas cookies pueden ser establecidas a través de nuestro sitio por nuestros socios publicitarios. Pueden ser utilizadas por esas empresas para crear un perfil de sus intereses y mostrarle anuncios relevantes en otros sitios. No almacenan directamente información personal, sino que se basan en la identificación única de su navegador y dispositivo de Internet. Si no permite utilizar estas cookies, verá menos publicidad dirigida.
| Nombre | Descripcion | Duración | Habilitado |
|---|
Que son as cookies?
Unha cookie é un ficheiro que se descarga no seu ordenador ao acceder a determinadas páxinas web. As cookies permítenlle a unha páxina web, entre outras cousas, almacenar e recuperar información sobre os hábitos de navegación dun usuario ou do seu equipo, xestionar o acceso de usuarios a zonas restrinxidas da web etc.
Que tipo de cookies utiliza esta páxina web?
Cookies de análise
Son aquelas que posibilitan o seguimento e a análise do comportamento dos usuarios na nosa páxina. A información recollida utilízase para a medición da actividade dos usuarios na web e a elaboración de perfís de navegación dos usuarios coa finalidade de mellorar a web, así como os produtos e servizos ofertados.
Cookies técnicas
Este tipo de cookies permítenlle ao usuario a navegación a través dunha páxina web, plataforma ou aplicación e a utilización das diferentes opcións ou servizos que nela existan, como, por exemplo, controlar o tráfico e a comunicación de datos, identificar a sesión, acceder a partes de acceso restrinxido ou compartir contidos a través de redes sociais.
Cookies de personalización
Son aquelas que nos permiten adaptar a navegación na nosa páxina web ás súas preferencias (idioma, navegador utilizado etc.).
| Nome | Propia / Terceiros | Duración | Descripción | Propietario |
| _gat | Terceiros | 1 minuto | Se usa para limitar a porcentaxe de solicitudes. | Google Analytics |
| _ga | Terceiros | 2 anos | Se usa para distinguir os usuarios. | Google Analytics |
| _gid | Terceiros | 24 horas | Se usa para distinguir os usuarios. | Google Analytics |
| PHPSESSID | Propia | Sesion | Cookie de Sesion, desaparece cando se cerra a web. | Arnoia |
| COOKIE_CONSENT | Propia | 1 mes | Cookie de personalización. | Arnoia |
| SESS_ID | Propia | 10 días | Cookie de Sesion. | Arnoia |
As cookies empregadas nesta páxina web son utilizadas polo responsable legal desta páxina web e polo seguinte servizo ou provedor de servizos:
- Google Analytics: é un servizo de analítica web que utiliza cookies de análise. Pode consultar a política de privacidade deste servizo neste enderezo web: http://www.google.com/intl/es/analytics/privacyoverview.html.
Como podo desactivar ou eliminar as cookies?
Pode permitir, bloquear ou eliminar as cookies instaladas no seu equipo mediante a configuración das opcións do navegador instalado no seu ordenador. Nos seguintes enlaces achará información adicional sobre as opcións de configuración das cookies nos distintos navegadores.
– Internet Explorer: http://windows.microsoft.com/es-es/windows7/how-to-manage-cookies-in-internet-explorer-9
– Google Chrome: http://support.google.com/chrome/bin/answer.py?hl=es&answer=95647
– Firefox: http://support.mozilla.org/es/kb/habilitar-y-deshabilitar-cookies-que-los-sitios-we
– Safari: http://support.apple.com/kb/ph5042
Symbolic analysis is an intriguing topic in VLSI designs. The analysis methods are crucial for the applications to the parasitic reduction and analog circuit evaluation. However, analyzing circuits symbolically remains a challenging research issue. Therefore, in this book, we survey the recent results as the progress of on-going works rather than as the solution of the field. For parasitic reduction, we approximate a huge amount of electrical parameters into a simplified RLC network. This reduction allows us to handle very large integrated circuits with given memory capacity and CPU time. A symbolic analysis approach reduces the circuit according to the network topology. Thus, the designer can maintain the meaning of the original network and perform the analysis hierarchically. For analog circuit designs, symbolic analysis provides the relation between the tunable parameters and the characteristics of the circuit. The analysis allows us to optimize the circuit behavior. The book is divided into three parts. Part I touches on the basics of circuit analysis in time domain and in s domain. For an s domain expression, the Taylor?s expansion with s approaching infinity is equivalent to the time domain solution after the inverse Laplace transform. On the other hand, the Taylor?s expansion when s approaches zero derives the moments of the output responses in time domain. Part II focuses on the techniques for parasitic reduction. In Chapter 2, we present the approximation methods to match the first few moments with reduced circuit orders. In Chapter 3, we apply the Y-Delta transformation to reduce the dynamic linear network. The method finds the exact values of the low order coefficients of the numerator and denominator of the transfer function and thus matches part of the moments. In Chapter 4, we handle two major issues of the Y-Delta transformation: common factors in fractional expressions and round-off errors. Chapter 5 explains the stability of the reduced expression, in particular the Ruth-Hurwitz Criterion. We make an effort to describe the proof of the Criterion because the details are omitted in most of the contemporary textbooks. In Chapter 6, we present techniques to synthesize circuits to approximate the reduced expressions after the transformation. In Part III, we discuss symbolic generation of the determinants and cofactors for the application to analog designs. In Chapter 7, we depict the classical topological analysis approach. In Chapter 8, we describe a determinant decision diagram approach that exploits the sparsity of the matrix to accelerate the computation. In Chapter 9, we take only significant terms when we search through determinant decision diagram to approximate the solution. In Chapter 10, we extend the determinant decision diagram to a hierarchical model. The construction of the modules through the hierarchy is similar to the Y-Delta transformation in the sense that a byproduct of common factors appears in the numerator and denominator. Therefore, we describe the method to prune the common factors.