如果将图4-23中Worst-Case directi9n -项的设置从Low改为Hi，就可以计算极端情况下Max(V(out2》的最大值。分析过程与上述Worst-Case direction -项设置为Low的情况类似， B45196H1156K109但是这时最坏情况对应于RC1减小和RC2增大，RC1和RC2的模型参数分别取为R等于0.95和1.05，相应Max(V(out2》的最大值为106.37，即极端情况下的电路放大倍数不会大于106.37，如图4-24 (b)所示。

   (a)WC分析的Max(V(ou0》最小值为96 25

   (b)WC分析的Max(V(out2》最大值为106.37

   囹4-24差分对电路WC分析结果

   提示：由WC分析结果可知，对图3-1所示差分对电路，如果只考虑集电极负载电阻RC1和RC2存在5%容差的影响，则生产的一批电路产品的放大倍数虽然存在分散性，但是其分散范围不会超出96.25～106.37。然而，图4-21所示的Monte Carlo分析结果则表明，考虑到RC1和RC2存在5%的容差，导致实际生产的一批电路产品的放大倍数具有分散性，放大倍数最小值为88.857，最大值为112.69，竟然明显超出WC分析给出的分散范围，显然这是一种不合理的结论。

   导致上述问题的原因是因为PSpice AD中的Monte Carlo分析选用Gaussian分布时存在下述Bug:

   实际生产中描述元器件容差DEV的值是指采购的一批合格元器件中每个元器件的值与标称值的偏差不会超出容差确定的范围。例如，图3-1所示差分对电路中集电极负载电阻RC1和RC2设计标称值为lOk，容差DEV为5%，表示生产中使用的这批电阻的阻值分散范围为9.5~ 10.5k。MonteCarlo分析中通过产生一组服从一定概率分布函数的随机数来描述阻值的分散情况，通常采用正态分布。根据正态分布函数的特牲，其均值加减3倍标准偏差的范围对应容差范围，因此，作为描述元器件值分散性的正态分布函数，均值取为标称值，标准偏差应该取为容差的1/3。