This book offers coverage of developments in linear macromodeling, with a focus on effective, proven methods. After starting with a definition of the fundamental properties that must characterize models of physical systems, the authors discuss several prominent passive macromodeling algorithms for lumped and distributed systems and compare them under accuracy, efficiency, and robustness standpoints. The book includes chapters with standard background material (such as linear time-invariant circuits and systems, basic discretization of field equations, state-space systems), as well as appendices collecting basic facts from linear algebra, optimization templates, and signals and transforms. The text also covers more technical and advanced topics, intended for the specialist, which may be skipped at first reading.

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