De toenemende vraag naar hogere prestaties van geïntegreerde schakelingen (IC's) leidt onvermijdelijk naar signalen met hogere bandbreedtes. Omwille van nieuwe geavanceerde productiemogelijkheden worden deze IC’s steeds kleiner, en ook de dichtheid hiervan wordt aanzienlijk verhoogd. De afgelopen jaren is het analyseren van variabiliteitseffecten van geometrische en elektrische parameters op de prestaties van moderne IC’s steeds belangrijker geworden. Parametervariabiliteit is een belangrijke oorzaak voor de verminderde prestaties van IC’s, omdat het invloed heeft op belangrijke eigenschappen zoals koppeling, vertraging en overspraak. Een statistische analyse kan uitgevoerd worden om de integriteit van het signaal van moderne IC’s te beoordelen. Dit gebeurt doorgaans met behulp van Monte Carlo (MC)-gebaseerde methoden. De MC analyse wordt beschouwd als de standaardaanpak voor variabiliteitsanalyse dankzij zijn robuustheid, nauwkeurigheid en eenvoud van implementatie. Het belangrijkste nadeel hiervan is de langzame convergentie die de ontwerpers ertoe dwingt om een groot aantal simulaties uit te voeren vooraleer er betrouwbare resultaten verkregen worden. Doordat simulaties van moderne IC’s vaak computationeel duur zijn, is de hoge rekentijd van de MC analyse een belangrijke hinderpaal. Het doel van dit proefschrift is het ontwikkelen van innovatieve technieken voor efficiënte en nauwkeurige variabiliteitsanalyse van moderne hogesnelheids IC’s, gebruik makend van geschikte stochastische macromodellen.