提出一种利用符号模拟技术来优化基于区域模型错误诊断过程的方法。该方法首先使用基于区域模型错误诊断方法中电路划分方法对所要诊断的电路进行区域划分，然后在其基础上利用符号模拟技术并使用两个测量标准对各个区域的可疑度进行等级排序。
错误诊断在集成电路设计中扮演着至关重要的角色，它能够帮助设计者在早期阶段发现并定位潜在的错误，从而减轻后续调试工作。本文关注的是在符号模拟电路中的错误诊断设计方法，这种方法利用了符号模拟技术来优化基于区域模型的错误诊断过程。
我们要理解什么是符号模拟电路。符号模拟是一种电路分析技术，它不依赖于具体数值的计算，而是使用布尔代数和决策图等抽象符号来处理电路行为。这种方法避免了大规模数值计算导致的时间和资源消耗，尤其适用于处理复杂的逻辑电路。
错误诊断通常分为基于模拟和符号的方法。基于模拟的方法通过逐个错误向量的模拟来逐步缩小错误区域；而符号方法，如二叉决策图（BDD）技术，可以提供更高效但可能面临内存挑战的错误源定位。Boppana的区域模型则提供了一种扩展性良好的多错误定位框架，适合时序电路的错误诊断。
本文提出的优化方法首先采用区域模型对电路进行划分，将电路分割成多个逻辑上相对独立的部分，然后利用符号模拟技术对每个区域进行分析。通过两个测量标准——可治疗的输出数和可治疗的向量数，评估每个区域的可疑度。可治疗输出是指可以通过改变区域内信号值来修复的不匹配输出，而可治疗向量则是能够同时修复多个不匹配输出的输入向量。这两个标准结合排序准则，可以帮助确定哪些区域最有可能包含错误点。
排序准则考虑了可治疗向量的数量，数量多的区域被认为更可能是错误源，而在数量相等的情况下，可治疗输出多的区域优先级更高。这种方法的优势在于它不需要枚举所有可能的错误向量，节省了大量的计算资源，提高了诊断效率。
总结来说，本文提出的方法是将符号模拟技术与区域模型相结合，通过对电路的逻辑区域进行分析，以高效的方式识别出可能导致错误的区域，从而提高错误诊断的精度和速度。这对于现代大规模集成电路的验证和调试具有重要意义，可以有效减少开发时间和成本。
