We present the notions of uniform distribution and discrepancy of sequences contained in the unit interval, as well as an important application of discrepancy in numerical integration by way of the quasi-Monte Carlo method. Some fundamental (and other interesting) results with regards to these notions are presented, along with some detalied and instructive examples and comparisons (some of which not often provided by the literature). We go on to analytical and numerical investigations of the asymptotic behaviour of the discrepancy (in particular for the van der Corput-sequence), and for the general error estimates of the quasi-Monte Carlo method. Using the discoveries from these investigations, we give a conditional proof of the van der Corput theorem. Furthermore, we illustrate that by using low discrepancy sequences (such as the vdC-sequence), a rather fast convergence rate of the quasi-Monte Carlo method may still be achieved, even for situations in which the famous theoretical result, the Koksma inequality, hasbeen rendered unusable. / Vi presenterar begreppen likformig distribution och diskrepans hos talföljder på enhetsintervallet, såväl som en viktig tillämpning av diskrepans inom numerisk integration via kvasi-Monte Carlo metoden. Några fundamentala (och andra intressanta) resultat presenteras med avseende på dessa begrepp, tillsammans med några detaljerade och instruktiva exempel och jämförelser (varav några sällan presenterade i litteraturen). Vi går vidare med analytiska och numeriska undersökningar av det asymptotiska beteendet hos diskrepansen (särskilt för van der Corput-följden), såväl som för den allmänna feluppskattningen hos kvasi-Monte Carlo metoden. Utifrån upptäckterna från dessa undersökningar ger vi ett villkorligt bevis av van der Corput's sats, samt illustrerar att man genom att använda lågdiskrepanstalföljder (som van der Corput-följden) fortfarande kan uppnå tämligen snabb konvergenshastighet för kvasi-Monte Carlo metoden. Detta även för situationer där de kända teoretiska resultatet, Koksma's olikhet, är oandvändbart.

De nombreuses sources de variabilité impactent la fabrication des circuits intégrés analogiques et RF et peuvent conduire à une dégradation du rendement. Il est donc nécessaire de mesurer leur influence le plus tôt possible dans le processus de fabrications. Les méthodes de simulation statistiques permettent ainsi d'estimer le rendement paramétrique des circuits durant la phase de conception. Cependant, les méthodes traditionnelles telles que la méthode de Monte Carlo ne sont pas assez précises lorsqu'un faible nombre de circuits est simulé. Par conséquent, il est nécessaire de créer un estimateur précis du rendement paramétrique basé sur un faible nombre de simulations. Dans cette thèse, les méthodes statistiques existantes provenant à la fois de publications en électroniques et non-Électroniques sont d'abord décrites et leurs limites sont mises en avant. Ensuite, trois nouveaux estimateurs de rendement sont proposés: une méthode de type quasi-Monte Carlo avec tri automatique des dimensions, une méthode des variables de contrôle basée sur l'estimation par noyau, et une méthode par tirage d'importance. Les trois méthodes reposent sur un modèle mathématique de la métrique de performance du circuit qui est construit à partir d'un développement de Taylor à l'ordre un. Les résultats théoriques et expérimentaux obtenus démontrent la supériorité des méthodes proposées par rapport aux méthodes existantes, à la fois en terme de précision de l'estimateur et en terme de réduction du nombre de simulations de circuits. / Semiconductor device fabrication is a complex process which is subject to various sources of variability. These variations can impact the functionality and performance of analog integrated circuits, which leads to yield loss, potential chip modifications, delayed time to market and reduced profit. Statistical circuit simulation methods enable to estimate the parametric yield of the circuit early in the design stage so that corrections can be done before manufacturing. However, traditional methods such as Monte Carlo method and corner simulation have limitations. Therefore an accurate analog yield estimate based on a small number of circuit simulations is needed. In this thesis, existing statistical methods from electronics and non-Electronics publications are first described. However, these methods suffer from sever drawbacks such as the need of initial time-Consuming circuit simulations, or a poor scaling with the number of random variables. Second, three novel statistical methods are proposed to accurately estimate the parametric yield of analog/RF integrated circuits based on a moderate number of circuit simulations: An automatically sorted quasi-Monte Carlo method, a kernel-Based control variates method and an importance sampling method. The three methods rely on a mathematical model of the circuit performance metric which is constructed based on a truncated first-Order Taylor expansion. This modeling technique is selected as it requires a minimal number of SPICE-Like circuit simulations. Both theoretical and simulation results show that the proposed methods lead to significant speedup or improvement in accuracy compared to other existing methods.

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