conformal tights 是一个python包 特征： sklearn元估计器：向任何scikit-learn回归器添加分位数和区间的共形预测 darts预测：向任何scikit-learn回归器添加共形校准的概率预测 保形校准：准确的分位数和可靠的覆盖的区间 相干分位数：分位数单调增加而不是相互交叉 紧密分位数：选择提供所需覆盖范围的最低分散度 数据高效：仅需要少量校准示例

目录 前言 一、通用命令 二、Genus帮助验证 三、hierachical comparision 参考 前言 上一篇文章介绍了Conformal工具的使用流程和VPXMODE模式下的常用命令，具体见： Cadence公司的数字IC设计工具：形式验证工具（Conformal）——（1）_cadence conformal_qq_42922513的博客-CSDN博客http

验证方法：Exhaustive static verification of key point pairs using mathematical algorithms 一种静态比较，会遍历所有的组合保证逻辑等价性，不需要动态激励

在conformal中除了有SETUP, LEC mode 外，还有tcl interface

自底向下进行comparison

在conformal lec 检查等价性的过程中，遇到abort points 是比较头疼的，可以通过以下方式避免

在debug NEQ 的时候，可以使用analyze 相关command，帮助使用者快速定位NEQ原因

Diagnosis manager 对debug NEQ 帮助很大，其中的信息也是丰富，理解里面的内容，对解决NEQ 很有帮助。