Solvers de campo diferenciales
Los solvers de campo diferenciales funcionan resolviendo las ecuaciones de Maxwell mediante métodos de diferencias finitas. Estos métodos discretizan el espacio en una cuadrícula rectilínea, donde se calculan los campos eléctricos y magnéticos en cada punto. Este enfoque es muy adecuado para analizar los efectos de la alta frecuencia y las transiciones bruscas en un diseño, como trazas de señal en una placa de circuito impreso o interconexiones en un chip. La precisión de un solver diferencial depende del tamaño de las celdas de la cuadrícula utilizadas para discretizar el espacio: las celdas más pequeñas permiten resultados más precisos, pero requieren más recursos informáticos.
Métodos de diferencia finita (FD) y elementos finitos (FEM)
La forma diferencial del campo se presenta en dos tipos distintos: métodos de diferencia finita (FD) y de elementos finitos (FEM). El método de diferencia finita ofrece excelentes propiedades de convergencia. Con el ajuste adecuado de la resolución de la cuadrícula y los esquemas numéricos, los diseñadores pueden conseguir soluciones altamente precisas para las ecuaciones de campo con un esfuerzo informático mínimo. Esto lo convierte en una opción atractiva para aplicaciones en las que el tiempo es crítico a la hora de diseñar circuitos integrados, donde los tiempos de respuesta rápidos son esenciales.
Solvers de campo integrales
Por otro lado, los solvers de campo integrales utilizan técnicas de integración numérica para resolver las ecuaciones de Maxwell sobre superficies o volúmenes en un diseño. Los solvers integrales se basan en la discretización de las fuentes de campos electromagnéticos, como la densidad de carga superficial, para resolver la capacitancia. Entre los algoritmos comunes se incluyen el método de elementos de contorno (BEM) y el método de momentos (MoM).
Solvers de recorrido aleatorio flotante (FRW)
El algoritmo Floating Random Walk (recorrido aleatorio flotante, FRW por sus siglas en inglés) también se suele agrupar junto con los solvers de campo, pero no es oficialmente un solver de campo, ya que no resuelve campos en general. A diferencia de los solvers de campo tradicionales que utilizan métodos deterministas para resolver ecuaciones, el algoritmo FRW introduce un elemento estocástico mediante la incorporación de recorridos aleatorios en la simulación. Esta aleatoriedad permite una representación más realista del movimiento de las partículas en entornos complejos. Una de las principales desventajas del método FRW es la naturaleza lenta del algoritmo. Requiere un gran número de iteraciones para obtener resultados precisos, lo que puede aumentar significativamente el tiempo de simulación.

De izquierda a derecha: Representaciones de solvers de campo diferenciales, solvers de campo integrales y recorrido aleatorio flotante. Con solvers de campo diferenciales (método de diferencias finitas y método de elementos finitos), el chip se representa con una cuadrícula rectilínea. Con los solvers de campo integrales (método de elementos de contorno y método de momentos), solo se discretiza el límite. Con el recorrido aleatorio flotante, que no es oficialmente un solver de campo, ya que no resuelve campos, se simulan trayectorias aleatorias de partículas entre dos conductores.