JP5939073B2 - Analysis support method, analysis support program, and analysis support apparatus - Google Patents

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本発明は、解析支援方法、解析支援プログラム、および解析支援装置に関する。   The present invention relates to an analysis support method, an analysis support program, and an analysis support apparatus.

従来、半導体集積回路の高集積化にともなって、リーク電流が増大する。リーク電流は、たとえば、半導体集積回路の消費電力・発熱を増大させ、回路性能を低下させる。   Conventionally, leakage current increases with the high integration of semiconductor integrated circuits. For example, the leakage current increases the power consumption and heat generation of the semiconductor integrated circuit, and degrades the circuit performance.

そのため、回路設計時にリーク電流を正確に見積もることにより、その対策が行われる。プロセスの微細化により、回路リーク電流に対してもプロセスに起因するばらつきが増大している。ばらつきを考慮し、より正確に回路リーク電流を見積もる方法として、たとえば、統計的リーク電流解析が挙げられる。統計的リーク電流解析とは、たとえば、解析対象回路内の各素子のリーク電流のばらつきの総和として、回路全体のリーク電流のばらつき分布を計算する手法である。リーク電流を統計的に見積もる手法として、たとえば、数百万素子の確定的なリーク電流解析を数万回反復させるモンテカルロ法が知られている(たとえば、下記特許文献1参照。)。   Therefore, countermeasures are taken by accurately estimating the leakage current during circuit design. Due to the miniaturization of the process, the variation due to the process is increasing with respect to the circuit leakage current. As a method for estimating the circuit leakage current more accurately in consideration of variations, for example, statistical leakage current analysis can be cited. The statistical leakage current analysis is a method of calculating a distribution of variation in leakage current of the entire circuit, for example, as a total sum of variations in leakage current of each element in the analysis target circuit. As a technique for statistically estimating the leakage current, for example, a Monte Carlo method is known in which a definite leakage current analysis of millions of elements is repeated tens of thousands of times (for example, see Patent Document 1 below).

また、モンテカルロ法における手法の一例として、インポータンスサンプリング法が知られている(たとえば、下記特許文献2または非特許文献1参照。)。   Moreover, the importance sampling method is known as an example of the method in the Monte Carlo method (for example, refer to the following Patent Document 2 or Non-Patent Document 1).

また、半導体集積回路内のパスの遅延量を見積もるために、モンテカルロ法が利用されている(たとえば、下記特許文献3参照。)。また、半導体集積回路の設計において利用されるパラメータがモデル化される際に確率解析プロセスによって確率解析が行われる技術が知られている(たとえば、下記特許文献4参照。)。   In order to estimate the delay amount of the path in the semiconductor integrated circuit, the Monte Carlo method is used (for example, refer to Patent Document 3 below). Further, a technique is known in which probability analysis is performed by a probability analysis process when parameters used in the design of a semiconductor integrated circuit are modeled (see, for example, Patent Document 4 below).

特開2011−237889号公報JP2011-237889A 特開2010−160787号公報JP 2010-160787 A 特開2009−129150号公報JP 2009-129150 A 特表2008−523516号公報Special table 2008-523516

Paul Glasserman、他2名、“Efficient Monte Carlo methods for value−at−risk”、[online]、Mastering Risk:Vol2,Financial Times−Prentice Hall、2001、[平成24年5月10日検索]、インターネット<URL:http://www2.gsb.columbia.edu/faculty/pglasserman/Other/masteringrisk.pdf>Paul Glasserman, two others, “Efficient Monte Carlo methods for value-at-risk”, [online], Mastering Risk: Vol2, Final Times-Plenty Hall, 2001, May 10, 2012 URL: http: // www2. gsb. columnia. edu / factory / plasserman / Other / masteringrisk. pdf>

しかしながら、上述したモンテカルロ法によってリーク電流を統計的に見積もる手法では、乱数の発生回数が少ないとリーク電流を正確に見積もることが困難である。一方、見積もられたリーク電流量が正確であるかを判定するための乱数の発生回数が多いと、計算量が多くなる。   However, in the method of statistically estimating the leakage current by the above-described Monte Carlo method, it is difficult to accurately estimate the leakage current if the number of random numbers generated is small. On the other hand, if the number of occurrences of random numbers for determining whether the estimated amount of leak current is accurate, the amount of calculation increases.

1つの側面では、本発明は、見積もられたリーク電流量の確かさを少ない計算量によって判定することができる解析支援方法、解析支援プログラム、および解析支援装置を提供することを目的とする。   In one aspect, an object of the present invention is to provide an analysis support method, an analysis support program, and an analysis support apparatus that can determine the certainty of an estimated leakage current amount with a small amount of calculation.

本発明の一側面によれば、解析対象回路内の素子に固有のリーク電流に関する定数の値と、標準正規分布に従い前記素子に固有のリーク電流のばらつきを表す第1確率変数に対する第1の重み係数の値と、前記解析対象回路内の素子群で共通のリーク電流のばらつきを表す第2確率変数に対する第2の重み係数の値と、を前記解析対象回路内の素子ごとに取得し、発生確率が所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第1リーク電流量を取得し、前記第1の重み係数と前記第1確率変数との積および前記定数をパラメータとする正規分布の平均値を表す式と、前記第2確率変数と前記第2の重み係数との積と、を素子ごとにパラメータとする前記解析対象回路のリーク電流量の変動関数がテイラー展開された場合の項を記憶装置から取得し、取得した前記項に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与えることにより、前記項の値を算出し、前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が取得した前記第1リーク電流量になる正規分布の特徴量を、算出した前記項の値と、取得した前記第1リーク電流量と、に基づいて算出し、前記記憶装置から前記変動関数を取得し、取得した前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、算出した前記特徴量により所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第2リーク電流量を算出し、前記第1リーク電流量と算出した前記所定回数分の前記第2リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第2リーク電流量のうち前記第1リーク電流量より大きい前記第2リーク電流量の割合を示す指標を算出し、前記割合を示す指標を出力する解析支援方法、解析支援プログラム、および解析支援装置が提案される。   According to one aspect of the present invention, a constant value related to a leakage current unique to an element in a circuit to be analyzed, and a first weight for a first random variable representing a variation in leakage current unique to the element according to a standard normal distribution A coefficient value and a second weighting factor value for a second random variable representing a variation in leakage current common to the element group in the analysis target circuit are obtained for each element in the analysis target circuit, and generated. A first candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the probability is equal to or less than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is greater than the predetermined probability An expression representing an average value of a normal distribution having a leak current amount obtained, a product of the first weighting coefficient and the first random variable, and the constant as a parameter, the second random variable and the second weight Product with coefficient Is obtained from the storage device when the variation function of the leakage current amount of the circuit to be analyzed, which is a parameter for each element, is expanded from the storage device, and the obtained value of the constant and the first The value of the term is calculated by giving the value of the weighting factor and the value of the second weighting factor, the standard deviation is smaller than the standard normal distribution, and the value of the second random variable in the variation function is A normal distribution for determining a value, wherein the characteristic value of the normal distribution that is the average of the distribution of the leakage current amount obtained by the variation function is the acquired first leakage current amount, and the obtained value of the term Calculated based on the first leakage current amount, obtaining the variation function from the storage device, and calculating the constant, the first weighting factor, and the second weighting factor in the obtained variation function. Of the obtained constant And the value of the first weighting factor and the value of the second weighting factor, and the second probability that is generated a predetermined number of times by the calculated feature quantity in the second random variable in the variation function By giving a variable value, the second leakage current amount for the predetermined number of times is calculated, and based on the magnitude relationship between the first leakage current amount and the calculated second leakage current amount for the predetermined number of times, An analysis support method and an analysis support for calculating an index indicating a ratio of the second leak current amount larger than the first leak current amount among the second leak current amount for the predetermined number of times and outputting the index indicating the ratio A program and an analysis support device are proposed.

本発明の一態様によれば、見積もられたリーク電流量の確かさを少ない計算量によって判定することができる。   According to one embodiment of the present invention, the certainty of the estimated leakage current amount can be determined with a small amount of calculation.

図1は、本発明にかかる解析支援装置による一動作例を示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram showing an operation example by the analysis support apparatus according to the present invention. 図2は、解析支援装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the analysis support apparatus. 図3は、解析対象回路の一例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating an example of the analysis target circuit. 図4は、データテーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of the contents stored in the data table. 図5は、解析支援装置の機能的構成を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram illustrating a functional configuration of the analysis support apparatus. 図6は、標準正規分布の累積分布を示す説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram showing the cumulative distribution of the standard normal distribution. 図7は、算出された確率が所定範囲より大きい場合の近似例を示す説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an approximation example when the calculated probability is greater than a predetermined range. 図8は、算出された確率が所定範囲より小さい場合の近似例を示す説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram showing an approximation example when the calculated probability is smaller than the predetermined range. 図9は、解析支援装置による解析支援処理手順の一例を示すフローチャート(その1)である。FIG. 9 is a flowchart (part 1) illustrating an example of an analysis support processing procedure by the analysis support apparatus. 図10は、解析支援装置による解析支援処理手順の一例を示すフローチャート(その2)である。FIG. 10 is a flowchart (part 2) illustrating an example of the analysis support processing procedure by the analysis support apparatus. 図11は、図9および図10で示したISMCによる確率yの算出処理の詳細な説明を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart showing a detailed description of the calculation process of the probability y by ISMC shown in FIGS. 9 and 10.

以下に添付図面を参照して、本発明にかかる解析支援方法、解析支援プログラム、および解析支援装置の実施の形態を詳細に説明する。   Exemplary embodiments of an analysis support method, an analysis support program, and an analysis support apparatus according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings.

図1は、本発明にかかる解析支援装置による一動作例を示す説明図である。ここで、リーク電流とは、電子回路において本来流れるはずのない箇所で流れ出る電流である。解析支援装置100は、累積の発生確率が所定確率以下となる第1リーク電流量を簡易的なリーク電流解析によって得て、第1リーク電流量に近い値を得る確率変数の分布によって算出された第2リーク電流量を算出が第1リーク電流量より大きい確率を算出する。これにより、簡易的に算出された第1電流量の確かさを少ない計算量で判定することができる。   FIG. 1 is an explanatory diagram showing an operation example by the analysis support apparatus according to the present invention. Here, the leak current is a current that flows out at a place that should not flow in the electronic circuit. The analysis support apparatus 100 obtains a first leakage current amount with a cumulative occurrence probability equal to or less than a predetermined probability by simple leakage current analysis, and is calculated by a distribution of random variables that obtains a value close to the first leakage current amount. A probability that the calculation of the second leakage current amount is larger than the first leakage current amount is calculated. Thereby, the certainty of the calculated first current amount can be determined with a small amount of calculation.

第1リーク電流量の算出方法について特に限定しないが、一例については後述する。
第1リーク電流量は、分布d2に示すように、累積の発生確率が所定確率以下となる解析対象回路のリーク電流量の範囲と、発生確率が所定確率より大きくなる解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である。解析対象回路の一例については、図3で後述する。
Although the calculation method of the first leakage current amount is not particularly limited, an example will be described later.
As shown in the distribution d2, the first leakage current amount includes the range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the cumulative occurrence probability is equal to or less than the predetermined probability, and the leakage current amount of the analysis target circuit in which the generation probability is greater than the predetermined probability. , And boundary value candidates. An example of the analysis target circuit will be described later with reference to FIG.

従来のリーク電流解析では、解析対象回路のリーク電流量は解析対象回路内の各素子のリーク電流量の総和である。各素子のリーク電流量は、解析対象回路内に含まれる素子に固有のリーク電流に関する定数aの値と、第1確率変数αに対する第1の重み係数bの値と、第2確率変数βに対する第2の重み係数cの値と、によって表される。第1確率変数αは、標準正規分布に従い素子に固有のリーク電流のばらつきを表す。第2確率変数βは、解析対象回路内の素子群で共通のリーク電流のばらつきを表す。標準正規分布は、分布d0に示すように、平均が「0」であり、標準偏差が「1」である。解析対象回路のリーク電流量を算出するための変動関数L0は、各素子のリーク電流量の総和である。変動関数L0の詳細については、後述する。   In the conventional leakage current analysis, the leakage current amount of the analysis target circuit is the sum of the leakage current amounts of the respective elements in the analysis target circuit. The amount of leakage current of each element includes the value of a constant a regarding the leakage current unique to the element included in the analysis target circuit, the value of the first weighting factor b for the first random variable α, and the value of the second random variable β. And the value of the second weighting factor c. The first random variable α represents a variation in leak current inherent to the element according to a standard normal distribution. The second random variable β represents a variation in leak current common to the element groups in the analysis target circuit. As shown in the distribution d0, the standard normal distribution has an average of “0” and a standard deviation of “1”. The variation function L0 for calculating the leakage current amount of the analysis target circuit is the sum of the leakage current amounts of the respective elements. Details of the variation function L0 will be described later.

本実施の形態では、素子のリーク電流量の総和によって表される変動関数L0が近似された変動関数L1によって、解析対象回路の第2リーク電流量が算出される。変動関数L1は、第1の重み係数bと第1確率変数との積および定数aをパラメータとする正規分布の平均値を表す式と、第2確率変数と第2の重み係数cとの積と、を素子ごとにパラメータとする。変動関数L0から変動関数L1が得られる詳細については、後述する。   In the present embodiment, the second leakage current amount of the analysis target circuit is calculated by the variation function L1 obtained by approximating the variation function L0 represented by the sum of the leakage current amounts of the elements. The variation function L1 is a product of the first weighting factor b and the first random variable and an expression representing an average value of a normal distribution with the constant a as a parameter, and the product of the second random variable and the second weighting factor c. Are parameters for each element. Details of obtaining the fluctuation function L1 from the fluctuation function L0 will be described later.

解析支援装置100は、変動関数L1に、定数aの値と、第1の重み係数bの値と、第2の重み係数cの値と、を与え、第2確率変数βを所定回数乱数発生させて第2リーク電流量を算出する。定数aの値と、第1の重み係数bの値と、第2の重み係数cの値とについては、解析支援装置100がアクセス可能な記憶装置にあらかじめ記憶されている。解析支援装置100は、所定回数分の第2リーク電流量のうち第1リーク電流量より大きい第2リーク電流量の割合を示す指標を算出する。   The analysis support apparatus 100 gives the value of the constant a, the value of the first weighting factor b, and the value of the second weighting factor c to the variation function L1, and generates a random number for the second random number β a predetermined number of times. To calculate the second leakage current amount. The value of the constant a, the value of the first weighting factor b, and the value of the second weighting factor c are stored in advance in a storage device accessible by the analysis support apparatus 100. The analysis support apparatus 100 calculates an index indicating the ratio of the second leakage current amount larger than the first leakage current amount among the predetermined number of second leakage current amounts.

標準正規分布の幅が広いため、標準正規分布に従って第2確率変数βを乱数発生させると、数万回程度乱数を発生させなければならない。そこで、本実施の形態では、解析支援装置100は、インポータンスサンプリングモンテカルロ法によって第2確率変数βの乱数を発生させる。解析支援装置100は、変動関数L1に定数aの値、第1の重み係数b、第2の重み係数cを与え、第2確率変数βを乱数発生させた場合に得られるリーク電流量が第1リーク電流量に近くなるような値を発生させる。   Since the standard normal distribution is wide, if the second random variable β is generated according to the standard normal distribution, the random number must be generated about tens of thousands of times. Therefore, in the present embodiment, the analysis support apparatus 100 generates a random number of the second random variable β by the importance sampling Monte Carlo method. The analysis support apparatus 100 gives the value of the constant a, the first weighting coefficient b, the second weighting coefficient c to the variation function L1, and the amount of leak current obtained when the second random variable β is generated randomly is the first. A value close to one leakage current amount is generated.

そこで、解析支援装置100は、標準正規分布よりも分布の幅が小さく、変動関数L1内の第2確率変数βの値を決定する正規分布であって、変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が第1リーク電流量になる正規分布の特徴量を算出する。該正規分布の特徴量は、分布d1に示すように、たとえば、平均m(θ)、標準偏差σ(θ)である。平均m(θ)と標準偏差σ(θ)の詳細については、後述する。分布d1に示すように、該正規分布の確率変数はξである。該正規分布は、標準正規分布よりも分布の幅が小さいため、乱数発生させる回数を減少させることができる。   Therefore, the analysis support apparatus 100 is a normal distribution that has a smaller distribution width than the standard normal distribution and determines the value of the second random variable β in the variation function L1, and is a distribution of the amount of leakage current obtained by the variation function. A feature value of a normal distribution in which the average of the first leakage current amount is calculated is calculated. The characteristic amount of the normal distribution is, for example, an average m (θ) and a standard deviation σ (θ) as shown in the distribution d1. Details of the average m (θ) and the standard deviation σ (θ) will be described later. As shown in the distribution d1, the random variable of the normal distribution is ξ. Since the distribution width of the normal distribution is smaller than that of the standard normal distribution, the number of random numbers generated can be reduced.

解析支援装置100は、該正規分布の特徴量により所定回数発生させた値を変動関数L1内の第2確率変数βに与えることにより、所定回数分の第2リーク電流量を算出する。そして、解析支援装置100は、所定回数分の第2リーク電流量のうち第1リーク電流量より大きくなる第2リーク電流量の割合を表す指標を算出する。たとえば、所定回数が100回であり、100回分の第2リーク電流量のうち第1リーク電流量より大きいリーク電流量が1回であれば、割合を表す指標は「0.01」のように確率であってもよいし、「99:1」のように比率であってもよく、特に限定しない。解析支援装置100は、割合を表す指標を出力する。出力形式としては、解析支援装置100がアクセス可能な記憶装置に記憶させてもよいし、解析支援装置100がアクセス可能なディスプレイに表示させてもよい。   The analysis support apparatus 100 calculates the second leakage current amount for the predetermined number of times by giving the second random variable β in the variation function L1 the value generated a predetermined number of times based on the feature value of the normal distribution. Then, the analysis support apparatus 100 calculates an index representing a ratio of the second leakage current amount that is larger than the first leakage current amount among the predetermined number of second leakage current amounts. For example, if the predetermined number of times is 100 and the amount of leak current greater than the first leak current amount is one out of 100 second leak current amounts, the index indicating the ratio is “0.01”. The probability may be a ratio or a ratio such as “99: 1”, and is not particularly limited. The analysis support apparatus 100 outputs an index representing the ratio. The output format may be stored in a storage device accessible by the analysis support apparatus 100, or may be displayed on a display accessible by the analysis support apparatus 100.

また、たとえば、解析支援装置100は、割合を示す指標に基づく第2リーク電流量が第1リーク電流量より大きい確率yを算出してもよい。確率yの詳細な算出式については、後述する。所定確率と第2リーク電流量が第1リーク電流量より大きい確率yの合計値が「1」に近ければ、第1リーク電流量が正確である可能性が高い。たとえば、所定確率が0.990の場合に、第2リーク電流量が第1リーク電流量より大きい確率yが0.01であれば、所定確率と確率yの合計値が1.0になる。そのため、第1リーク電流量は、累積の発生確率が所定確率以下となる解析対象回路のリーク電流量の範囲と、発生確率が所定確率より大きくなる解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値である可能性が高い。   For example, the analysis support apparatus 100 may calculate the probability y that the second leakage current amount based on the index indicating the ratio is larger than the first leakage current amount. A detailed calculation formula of the probability y will be described later. If the total value of the predetermined probability and the probability y that the second leakage current amount is larger than the first leakage current amount is close to “1”, the first leakage current amount is likely to be accurate. For example, when the predetermined probability is 0.990 and the probability y that the second leakage current amount is larger than the first leakage current amount is 0.01, the total value of the predetermined probability and the probability y is 1.0. For this reason, the first leakage current amount includes a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the cumulative occurrence probability is equal to or less than the predetermined probability, and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the generation probability is greater than the predetermined probability. There is a high possibility that it is a boundary value.

合計値が「1」にどの程度近ければ第1リーク電流量が正確である可能性が高いか否かは、利用者が判断してもよい。解析支援装置100は、誤差を含めた範囲を設けて、該合計値が該範囲に含まれるか否かを判断してもよい。たとえば、所定確率が0.990の場合に、該範囲が「0.01±誤差」と設定される。   The user may determine how close the total value is to “1” and whether or not the first leakage current amount is likely to be accurate. The analysis support apparatus 100 may provide a range including an error and determine whether or not the total value is included in the range. For example, when the predetermined probability is 0.990, the range is set as “0.01 ± error”.

また、本実施の形態では、割合を示す指標に基づく第2リーク電流量が第1リーク電流量より大きい確率yが算出される例を示すが、割合を示す指標に基づく第2リーク電流量が第1リーク電流量より小さい確率を算出してもよい。この場合、所定確率と第2リーク電流量が第1リーク電流量より小さい確率との差分値が「0」に近ければ、第1リーク電流量が正確である可能性が高い。   In the present embodiment, an example is shown in which the probability y that the second leakage current amount based on the index indicating the ratio is greater than the first leakage current amount is calculated. However, the second leakage current amount based on the index indicating the ratio is A probability smaller than the first leakage current amount may be calculated. In this case, if the difference value between the predetermined probability and the probability that the second leakage current amount is smaller than the first leakage current amount is close to “0”, there is a high possibility that the first leakage current amount is accurate.

解析支援装置100によれば、リーク電流量の確かさを少ない計算量によって判定することができる。   According to the analysis support apparatus 100, the certainty of the leakage current amount can be determined with a small amount of calculation.

(解析支援装置100のハードウェア構成例)
図2は、解析支援装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図2において、解析支援装置100は、CPU(Central Processing Unit)201と、ROM(Read‐Only Memory)202と、RAM(Random Access Memory)203と、磁気ディスクドライブ204と、磁気ディスク205と、を有している。解析支援装置100は、光ディスクドライブ206と、光ディスク207と、ディスプレイ208と、I/F(InterFace)209と、キーボード210と、マウス211と、を有している。また、各部はバス200によってそれぞれ接続されている。
(Hardware configuration example of the analysis support apparatus 100)
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware configuration example of the analysis support apparatus. In FIG. 2, the analysis support apparatus 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 201, a ROM (Read-Only Memory) 202, a RAM (Random Access Memory) 203, a magnetic disk drive 204, and a magnetic disk 205. Have. The analysis support apparatus 100 includes an optical disc drive 206, an optical disc 207, a display 208, an interface (I / F) 209, a keyboard 210, and a mouse 211. Each unit is connected by a bus 200.

ここで、CPU201は、解析支援装置100の全体の制御を司る。ROM202は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。RAM203は、CPU201のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ204は、CPU201の制御にしたがって磁気ディスク205に対するデータのリード/ライトを制御する。磁気ディスク205は、磁気ディスクドライブ204の制御で書き込まれたデータを記憶する。   Here, the CPU 201 governs overall control of the analysis support apparatus 100. The ROM 202 stores a program such as a boot program. The RAM 203 is used as a work area for the CPU 201. The magnetic disk drive 204 controls reading / writing of data with respect to the magnetic disk 205 according to the control of the CPU 201. The magnetic disk 205 stores data written under the control of the magnetic disk drive 204.

光ディスクドライブ206は、CPU201の制御にしたがって光ディスク207に対するデータのリード/ライトを制御する。光ディスク207は、光ディスクドライブ206の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク207に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。図2では、記憶装置として、ROM202と、RAM203と、磁気ディスク205と、光ディスク207と、を記載しているが、これに限らず、たとえば、フラッシュメモリが用いられるSSD(Solid State Drive)などを有していてもよい。   The optical disk drive 206 controls reading / writing of data with respect to the optical disk 207 according to the control of the CPU 201. The optical disk 207 stores data written under the control of the optical disk drive 206, or causes the computer to read data stored on the optical disk 207. In FIG. 2, ROM 202, RAM 203, magnetic disk 205, and optical disk 207 are described as storage devices. However, the present invention is not limited to this. For example, an SSD (Solid State Drive) using a flash memory is used. You may have.

ディスプレイ208は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ208は、たとえば、CRT、TFT液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。   The display 208 displays data such as a document, an image, and function information as well as a cursor, an icon, or a tool box. As the display 208, for example, a CRT, a TFT liquid crystal display, a plasma display, or the like can be adopted.

I/F209は、通信回線を通じてLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネットなどのネットワークNETに接続され、このネットワークNETを介して他の装置に接続される。そして、I/F209は、ネットワークNETと内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。I/F209には、たとえばモデムやLANアダプタなどを採用することができる。   The I / F 209 is connected to a network NET such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), and the Internet through a communication line, and is connected to other devices via the network NET. The I / F 209 manages an internal interface with the network NET, and controls input / output of data from an external device. For example, a modem or a LAN adapter may be employed as the I / F 209.

キーボード210は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス211は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などを行う。ポインティングデバイスとして同様に機能を有するものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。図2では、入力手段としてキーボード210、マウス211を挙げて、出力手段としてディスプレイ208を挙げているが、これに限らず、たとえば、ディスプレイ208をタッチパネルディスプレイとして入力手段および出力手段としてもよい。   The keyboard 210 has keys for inputting characters, numbers, various instructions, and the like, and inputs data. Moreover, a touch panel type input pad or a numeric keypad may be used. The mouse 211 performs cursor movement, range selection, window movement, size change, and the like. A trackball or a joystick may be used as long as they have the same function as a pointing device. In FIG. 2, the keyboard 210 and the mouse 211 are cited as input means, and the display 208 is cited as output means. However, the present invention is not limited to this. For example, the display 208 may be a touch panel display as input means and output means.

(解析対象回路)
図3は、解析対象回路の一例を示す説明図である。解析対象回路300とは、回路設計時におけるリーク電流の解析対象となる半導体集積回路である。解析対象回路300は、セルC1〜セルCn(n≧1)を有している。セルとは、解析対象回路300に含まれるANDゲート、NANDゲート、ORゲート、バッファ、INV(インバータ)、FFなどの素子を示す情報である。解析対象回路300の一部を抜粋して表示している。ここでは説明上、解析対象回路300には、セルC1〜Cnが含まれていることとする。
(Analysis target circuit)
FIG. 3 is an explanatory diagram illustrating an example of the analysis target circuit. The analysis target circuit 300 is a semiconductor integrated circuit that is an analysis target of leakage current at the time of circuit design. The analysis target circuit 300 includes cells C1 to Cn (n ≧ 1). The cell is information indicating elements such as an AND gate, a NAND gate, an OR gate, a buffer, INV (inverter), and FF included in the analysis target circuit 300. A part of the analysis target circuit 300 is extracted and displayed. Here, for the sake of explanation, it is assumed that the analysis target circuit 300 includes cells C1 to Cn.

(データテーブルの記憶内容)
図4は、データテーブルの記憶内容の一例を示す説明図である。図4において、データテーブル400は、セルID、定数a、第1の重み係数b、第2の重み係数cのフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することで、セルC1〜Cnごとのばらつきデータ(401−1〜)がレコードとして記憶されている。データテーブル400は、たとえば、図2に示したRAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置により実現される。
(Data table storage contents)
FIG. 4 is an explanatory diagram of an example of the contents stored in the data table. In FIG. 4, the data table 400 has fields of cell ID, constant a, first weighting factor b, and second weighting factor c. By setting information in each field, variation data (401-1 to 401-1) for each of the cells C1 to Cn is stored as a record. The data table 400 is realized by a storage device such as the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207 shown in FIG.

セルIDは、対象回路に含まれるセルCiの識別子である(i=1,2,…,n)。定数a、第1の重み係数b、第2の重み係数cは、セルCiごとに記憶されている。ここで、定数aの値、第1の重み係数bの値、および第2の重み係数cの値の特定方法について説明する。データテーブル400の作成者は、セルの種類ごとに特定の電圧や特定の温度などの条件を用いてSPICEシミュレータを用いてリーク電流量をシミュレーションする。そして、作成者は、シミュレーションにより算出したリーク電流量から下記式(1)に沿うように定数aの値、第1の重み係数bの値、および第2の重み係数cの値を特定する。または、作成者は、素子ごとにTEG(Test Element Group)を用いて、リーク電流の実測値から定数a、第1の重み係数b、および第2の重み係数cを特定してもよい。   The cell ID is an identifier of the cell Ci included in the target circuit (i = 1, 2,..., N). The constant a, the first weighting factor b, and the second weighting factor c are stored for each cell Ci. Here, a method for specifying the value of the constant a, the value of the first weighting factor b, and the value of the second weighting factor c will be described. The creator of the data table 400 simulates the amount of leakage current using a SPICE simulator using conditions such as a specific voltage and a specific temperature for each cell type. Then, the creator specifies the value of the constant a, the value of the first weighting factor b, and the value of the second weighting factor c so as to follow the following formula (1) from the leak current amount calculated by the simulation. Alternatively, the creator may specify the constant a, the first weighting factor b, and the second weighting factor c from the actually measured value of the leakage current by using a TEG (Test Element Group) for each element.

(解析支援装置100の機能的構成例)
図5は、解析支援装置の機能的構成を示すブロック図である。解析支援装置100は、定数係数取得部501と、変動関数取得部502と、簡易リーク電流量算出部503と、第1リーク電流量取得部504と、項取得部505と、を有している。解析支援装置100は、項の値算出部506と、正規分布算出部507と、変動関数取得部508と、第2リーク電流量算出部509と、確率算出部510と、を有している。解析支援装置100は、比較部511と、第3リーク電流量取得部512と、第4リーク電流量算出部513と、出力部514と、を有している。
(Functional configuration example of the analysis support apparatus 100)
FIG. 5 is a block diagram illustrating a functional configuration of the analysis support apparatus. The analysis support apparatus 100 includes a constant coefficient acquisition unit 501, a variation function acquisition unit 502, a simple leak current amount calculation unit 503, a first leak current amount acquisition unit 504, and a term acquisition unit 505. . The analysis support apparatus 100 includes a term value calculation unit 506, a normal distribution calculation unit 507, a fluctuation function acquisition unit 508, a second leakage current amount calculation unit 509, and a probability calculation unit 510. The analysis support apparatus 100 includes a comparison unit 511, a third leakage current amount acquisition unit 512, a fourth leakage current amount calculation unit 513, and an output unit 514.

定数係数取得部501から出力部514の処理は、具体的には、たとえば、図2に示したROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶された解析プログラムにコーディングされている。そして、CPU201が記憶装置から解析プログラムを読み出して、解析プログラムにコーディングされている処理を実行することにより、定数係数取得部501から出力部514の処理が、実現される。CPU201が、I/F209を介してネットワークNETから解析プログラムを読み出してもよい。   Specifically, the processing from the constant coefficient acquisition unit 501 to the output unit 514 is coded in an analysis program stored in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207 shown in FIG. . Then, the CPU 201 reads the analysis program from the storage device and executes the processing coded in the analysis program, whereby the processing from the constant coefficient acquisition unit 501 to the output unit 514 is realized. The CPU 201 may read the analysis program from the network NET via the I / F 209.

ここで、解析対象回路300のリーク電流量を算出するための変動関数L0,L1について説明する。解析対象回路300内の各セルのリーク電流量を算出するための変動関数ICは、下記式(1)のようにセル内のトランジスタのゲート長、ゲート幅などに基づく確率変数の関数として表現される。   Here, the fluctuation functions L0 and L1 for calculating the leakage current amount of the analysis target circuit 300 will be described. The variation function IC for calculating the leakage current amount of each cell in the analysis target circuit 300 is expressed as a function of a random variable based on the gate length, gate width, etc. of the transistor in the cell as in the following formula (1). The

IC=exp(a+b・α+c・β) ・・・(1)   IC = exp (a + b · α + c · β) (1)

上述したように、αは、平均「0」、標準偏差「1」の標準正規分布に従いセルに固有のリーク電流のばらつきを表す第1確率変数である。上述したように、βは、平均「0」、標準偏差「1」の標準正規分布に従い解析対象回路300内の素子群で共通のリーク電流のばらつきを表す第2確率変数である。上述したように、aは、セルに固有のリーク電流に関する定数aである。上述したように、bは、第1確率変数αに対する第1の重み係数bである。上述したように、cは、第2確率変数βに対する第2の重み係数cである。   As described above, α is a first random variable that represents a variation in leak current inherent to a cell according to a standard normal distribution with an average of “0” and a standard deviation of “1”. As described above, β is a second random variable representing a variation in leak current common to the element groups in the analysis target circuit 300 in accordance with a standard normal distribution with an average “0” and a standard deviation “1”. As described above, “a” is a constant “a” related to the leak current inherent to the cell. As described above, b is the first weighting factor b for the first random variable α. As described above, c is the second weighting factor c for the second random variable β.

定数aの値と、第1の重み係数bの値と、第2の重み係数cの値とは、上述したように、データテーブル400に記憶されている。   The value of the constant a, the value of the first weighting factor b, and the value of the second weighting factor c are stored in the data table 400 as described above.

解析対象回路300全体のリーク電流量を算出するための変動関数L0は、下記式(2)のように、各セルC1〜Cnのリーク電流のばらつきの総和となる。   The variation function L0 for calculating the leakage current amount of the entire analysis target circuit 300 is the sum of variations in leakage currents of the cells C1 to Cn as shown in the following equation (2).

L0=IC1+IC2+・・・+ICn
=exp(a1+b1・α1+c1・β)+exp(a2+b2・α2+c2・β)+・・・+exp(an+bn・αn+cn・β)・・・(2)
L0 = IC1 + IC2 + ... + ICn
= Exp (a1 + b1 · α1 + c1 · β) + exp (a2 + b2 · α2 + c2 · β) +... + Exp (an + bn · αn + cn · β) (2)

変動関数L0の場合、第1確率変数αと第2確率変数βごとにモンテカルロなどを用いて数万回乱数を発生させなければならない。実際の半導体集積回路では、何百万個もの素子を有している。第1確率変数αがセルごとに異なっていたとしても、素子が何百万個もあることで、ばらつきが相殺される可能性が高い。すなわち、いくつかの素子のばらつきが顕著であったとしても、素子数が何百万個もあれば、各素子のばらつきが相殺されて平均に近づく(大数の法則)。   In the case of the variation function L0, random numbers must be generated tens of thousands of times using Monte Carlo or the like for each of the first random variable α and the second random variable β. An actual semiconductor integrated circuit has millions of elements. Even if the first random variable α is different for each cell, there is a high possibility that the variation is offset by the millions of elements. That is, even if the variation of some elements is remarkable, if there are millions of elements, the variation of each element is canceled out and approaches the average (the law of large numbers).

ここでは、上記式(2)内の第1確率変数αと第1の重み係数bとの積および定数aで示される確率分布の関数が該確率分布の平均値で代用する。   Here, the product of the first random variable α and the first weighting factor b in the above formula (2) and the function of the probability distribution indicated by the constant a substitute for the average value of the probability distribution.

Figure 0005939073
Figure 0005939073

変動関数L0と上記式(3)で示した変動関数L1の関係は、変動関数L0≒変動関数L1である。これにより、第1確率変数αの値をモンテカルロシミュレーションによって乱数発生させることなく、解析対象回路300全体のリーク電流量が算出される。したがって、解析対象回路300全体のリーク電流の見積もりにかかる計算量を減少させることができる。変動関数L1は、あらかじめ記憶装置に記憶されている。変動関数L1は、利用者によって作成されてもよいし、解析支援装置100によって変動関数L0から変動関数L1に変換されてもよい。   The relationship between the variation function L0 and the variation function L1 shown in the above equation (3) is the variation function L0≈the variation function L1. As a result, the leakage current amount of the entire analysis target circuit 300 is calculated without generating random values for the value of the first random variable α by Monte Carlo simulation. Therefore, it is possible to reduce the amount of calculation required for estimating the leakage current of the entire analysis target circuit 300. The variation function L1 is stored in the storage device in advance. The variation function L1 may be created by the user, or may be converted from the variation function L0 to the variation function L1 by the analysis support apparatus 100.

ここで、定数aと、第1確率変数αと第1の重み係数bとの乗算結果と、で表される関数Iが表す対数正規分布の平均値について説明する。定数aと、第1確率変数αと第1の重み係数bとの乗算結果と、で表される関数Iは、下記式(4)である。   Here, the average value of the lognormal distribution represented by the function I represented by the constant a and the multiplication result of the first random variable α and the first weighting coefficient b will be described. A function I represented by the constant a and the multiplication result of the first random variable α and the first weighting coefficient b is the following equation (4).

I=exp(a+b・α)・・・(4)   I = exp (a + b · α) (4)

第1確率変数αは標準正規分布に従うため、第1確率変数αの確率密度関数p(x)は、下記式(5)である。   Since the first random variable α follows a standard normal distribution, the probability density function p (x) of the first random variable α is expressed by the following equation (5).

Figure 0005939073
Figure 0005939073

従って、関数Iが表す対数正規分布の平均値は下記式(6)である。   Therefore, the average value of the lognormal distribution represented by the function I is the following formula (6).

Figure 0005939073
Figure 0005939073

変動関数L1が複数の指数関数の和であるため、リーク電流量を1回算出するときに、n回分の指数関数の算出が行われる。さらに、第2確率変数βを数万回乱数で発生させるため、数万回リーク電流量が算出される。そこで、本実施の形態では、解析対象回路300のリーク電流量の正規分布が近似された正規分布から、所定確率におけるリーク電流量が近似されたリーク電流量を得ることができる1つの指数関数で表される変動関数L2を提供する。これにより、指数関数の算出回数を減少させることができ、第2確率変数βの値を乱数で発生させることなく、近似されたリーク電流量が得られる。   Since the variation function L1 is the sum of a plurality of exponential functions, n exponential functions are calculated when the leakage current amount is calculated once. Furthermore, since the second random variable β is generated with random numbers tens of thousands of times, the amount of leakage current is calculated tens of thousands of times. Therefore, in the present embodiment, a single exponential function that can obtain a leakage current amount approximated to a leakage current amount at a predetermined probability from a normal distribution obtained by approximating the normal distribution of the leakage current amount of the analysis target circuit 300. Provide the represented variation function L2. As a result, the number of times the exponential function is calculated can be reduced, and an approximate amount of leakage current can be obtained without generating the value of the second random variable β as a random number.

変動関数L2は、複数の指数関数の和である変動関数L1が近似されて1つの指数関数で表された第2確率変数βで変動する関数である。近似手法としては、Wilkinson近似でもよいし、経験則でもよい。   The variation function L2 is a function that varies with the second random variable β expressed by one exponential function by approximating the variation function L1 that is the sum of a plurality of exponential functions. The approximation method may be Wilkinson approximation or an empirical rule.

平均Aとは、変動関数L2によって表される正規分布の平均Aの値を算出できる式である。B2とは、変動関数L2によって表される正規分布の標準偏差Bの2乗であるB2の値を算出できる式である。正規分布の統計情報が、平均Aの値と標準偏差Bの値である。ここで、図面でも示しているが、変動関数L2と、平均Aと、B2と、をそれぞれ下記式(7)〜(9)に示す。式(7)〜(9)については、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶されていることとする。 The average A is an expression that can calculate the value of the average A of the normal distribution represented by the variation function L2. B 2 is an expression that can calculate the value of B 2 that is the square of the standard deviation B of the normal distribution represented by the variation function L2. The statistical information of the normal distribution is the average A value and the standard deviation B value. Here, although also shown in the drawings, the fluctuation function L2, the average A, and B 2 are shown in the following formulas (7) to (9), respectively. Expressions (7) to (9) are stored in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207.

Figure 0005939073
Figure 0005939073
Figure 0005939073
Figure 0005939073
Figure 0005939073
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ここで、変動関数L1と変動関数L2とから平均AとB2のそれぞれの値の導出について説明する。たとえば、ばらつきがない(typ値)場合にはβ=0であり、変動関数L1と変動関数L2とが一致する場合、下記式(10)になる。下記式(10)を平均Aについて解くと、上記式(8)が得られる。 Here, the derivation of the respective values of the averages A and B 2 from the fluctuation function L1 and the fluctuation function L2 will be described. For example, when there is no variation (typ value), β = 0, and when the variation function L1 matches the variation function L2, the following equation (10) is obtained. When the following formula (10) is solved for the average A, the above formula (8) is obtained.

Figure 0005939073
Figure 0005939073

そして、変動関数L1で表される正規分布の平均値と、変動関数L2で表される正規分布の平均値と、が一致する場合、下記式(11)になる。下記式(11)をB2について解くと、上記式(9)が得られる。 When the average value of the normal distribution represented by the variation function L1 matches the average value of the normal distribution represented by the variation function L2, the following equation (11) is obtained. When the following equation (11) is solved for B 2 , the above equation (9) is obtained.

Figure 0005939073
Figure 0005939073

定数係数取得部501は、解析対象回路300内の素子ごとの、定数aの値と、第1の重み係数bの値と、第2の重み係数cの値と、を記憶装置から取得する。上述したように、素子ごとの、定数aの値と、第1の重み係数bの値と、第2の重み係数cの値とは、データテーブル400に記憶されている。   The constant coefficient acquisition unit 501 acquires the value of the constant a, the value of the first weighting coefficient b, and the value of the second weighting coefficient c for each element in the analysis target circuit 300 from the storage device. As described above, the value of the constant a, the value of the first weighting factor b, and the value of the second weighting factor c for each element are stored in the data table 400.

変動関数取得部502は、記憶装置に記憶された変動関数L2と、平均Aと、B2と、を取得する。簡易リーク電流量算出部503は、平均Aと、B2と、のそれぞれに、定数aの値と、第1の重み係数bの値と、第2の重み係数cの値と、を与えることにより、平均Aの値と、B2の値と、を算出する。簡易リーク電流量算出部503は、変動関数L2に、平均Aの値と、B2の値と、標準正規分布の累積の確率が所定確率になるときの第2確率変数の値を与えることで、近似された正規分布を積分した累積確率分布における所定確率時のリーク電流量が算出される。 Variation function acquiring unit 502, a variation function L2 stored in the storage device acquires the average A, and B 2, the. Simple leakage current calculator 503, the average A, and B 2, the respectively, giving the values of the constants a, the value of the first weighting factor b, the value of the second weighting factor c, and Thus, the average A value and the B 2 value are calculated. Simple leakage current calculator 503, the variation function L2, by giving the value of the average A, the value of B 2, the value of the second random variable when the probability of accumulation of the standard normal distribution has a predetermined probability Then, the leakage current amount at a predetermined probability in the cumulative probability distribution obtained by integrating the approximated normal distribution is calculated.

簡易リーク電流量算出部503によって算出されたリーク電流量は、発生確率が当該所定確率以下となる解析対象回路300のリーク電流量の範囲と、発生確率が所定確率より大きくなる解析対象回路300のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補となる。   The leakage current amount calculated by the simple leakage current amount calculation unit 503 includes the range of the leakage current amount of the analysis target circuit 300 in which the occurrence probability is equal to or less than the predetermined probability, and the analysis target circuit 300 in which the occurrence probability is greater than the predetermined probability. It becomes a candidate for a boundary value between the range of the leakage current amount.

図6は、標準正規分布の累積分布を示す説明図である。ここでは、第1所定確率p1と、第1所定確率p1よりも小さい第2所定確率p2と、第1所定確率p1よりも大きい第3所定確率p3と、のそれぞれになるときの第2確率変数βの値を示している。第1所定確率p1と、第2所定確率p2と、第3所定確率p3と、の値は、それぞれ利用者や解析支援装置100の設計者によって指定されることとする。   FIG. 6 is an explanatory diagram showing the cumulative distribution of the standard normal distribution. Here, the second random variable when each of the first predetermined probability p1, the second predetermined probability p2 smaller than the first predetermined probability p1, and the third predetermined probability p3 larger than the first predetermined probability p1 is obtained. The value of β is shown. The values of the first predetermined probability p1, the second predetermined probability p2, and the third predetermined probability p3 are specified by the user and the designer of the analysis support apparatus 100, respectively.

たとえば、第1所定確率p1が0.990の場合、標準正規分布の累積が第1所定確率p1になるときの第2確率変数の値は、2.33である。第2所定確率p2が0.930の場合、標準正規分布の累積が第1所定確率p1になるときの第2確率変数の値は、1.5である。第3所定確率p3が0.999の場合、標準正規分布の累積が第1所定確率p1になるときの第2確率変数の値は、3.99である。   For example, when the first predetermined probability p1 is 0.990, the value of the second random variable when the accumulation of the standard normal distribution becomes the first predetermined probability p1 is 2.33. When the second predetermined probability p2 is 0.930, the value of the second random variable when the accumulation of the standard normal distribution becomes the first predetermined probability p1 is 1.5. When the third predetermined probability p3 is 0.999, the value of the second random variable when the accumulation of the standard normal distribution becomes the first predetermined probability p1 is 3.99.

ここで、累積の発生確率が所定確率になるときの第2確率変数の値が変動関数L2に与えられて得られたリーク電流量については、所定確率に対応するリーク電流量と称する。簡易リーク電流量算出部503は、第1所定確率p1と、第2所定確率p2と、第3所定確率p3と、のそれぞれに対応するリーク電流量を算出する。算出結果は、記憶装置に記憶される。   Here, the leakage current amount obtained by giving the value of the second random variable when the cumulative occurrence probability becomes the predetermined probability to the variation function L2 is referred to as a leakage current amount corresponding to the predetermined probability. The simple leakage current amount calculation unit 503 calculates a leakage current amount corresponding to each of the first predetermined probability p1, the second predetermined probability p2, and the third predetermined probability p3. The calculation result is stored in the storage device.

第1リーク電流量取得部504は、第1リーク電流量を取得する。図1で説明したように第1リーク電流量は、発生確率が第1所定確率p1以下となる解析対象回路300のリーク電流量の範囲と、発生確率が第1所定確率p1より大きくなる解析対象回路300のリーク電流量の範囲と、の第1境界値の候補である。具体的には、第1リーク電流量取得部504は、簡易リーク電流量算出部503によって得られた算出結果が記憶装置に記憶されている場合、記憶装置から第1リーク電流量を取得してもよい。または、第1リーク電流量取得部504は、利用者が入力手段によって入力した第1リーク電流量を取得してもよい。たとえば、入力手段としては、キーボード210が挙げられる。   The first leakage current amount acquisition unit 504 acquires a first leakage current amount. As described with reference to FIG. 1, the first leakage current amount is the range of the leakage current amount of the analysis target circuit 300 in which the occurrence probability is equal to or less than the first predetermined probability p1, and the analysis target in which the occurrence probability is greater than the first predetermined probability p1. This is a candidate for the first boundary value of the range of the leakage current amount of the circuit 300. Specifically, the first leakage current amount acquisition unit 504 acquires the first leakage current amount from the storage device when the calculation result obtained by the simple leakage current amount calculation unit 503 is stored in the storage device. Also good. Alternatively, the first leakage current amount acquisition unit 504 may acquire the first leakage current amount input by the user using the input unit. For example, a keyboard 210 is an example of the input means.

つぎに、本実施の形態では、解析支援装置100は、インポータンスサンプリング法によって、リーク電流量の算出にかかる反復回数を削減する。すなわち、解析支援装置100は、第1リーク電流量に近いリーク電流量を変動関数L1から得られる正規分布によって変動関数L1内の第2確率変数の値を乱数発生させる。これにより、簡易的に算出された第1リーク電流量の確かさを少ない計算量で判定することができる。   Next, in the present embodiment, the analysis support apparatus 100 reduces the number of iterations required for calculating the leakage current amount by the importance sampling method. That is, the analysis support apparatus 100 generates a random number of the value of the second random variable in the variation function L1 by a normal distribution obtained from the variation function L1 with a leakage current amount close to the first leakage current amount. Thereby, the certainty of the first leak current amount calculated simply can be determined with a small calculation amount.

項取得部505は、解析対象回路300のリーク電流量の変動関数L1がテイラー展開された場合の項を記憶装置から取得する。ここでは、3次の微分係数が僅少であるとして、2次の微分係数についてまで対象としている。変動関数L1がテイラー展開された結果を下記式(12)に示す。下記式(13)〜(15)のそれぞれに示す0次の項d、1次の項e、2次の項oが記憶装置に記憶されていることとする。   The term acquisition unit 505 acquires a term when the variation function L1 of the leakage current amount of the analysis target circuit 300 is Taylor-expanded from the storage device. Here, the third order differential coefficient is assumed to be small, and the second order differential coefficient is also covered. The result of Taylor expansion of the variation function L1 is shown in the following formula (12). It is assumed that the zero-order term d, the first-order term e, and the second-order term o shown in the following formulas (13) to (15) are stored in the storage device.

Figure 0005939073
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Figure 0005939073
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Figure 0005939073
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項の値算出部506は、0次の項dと1次の項eと2次の項oとに、定数aの値と第1の重み係数bの値と第2の重み係数cの値と、を与えることにより、0次の項dの値と、1次の項eの値と、2次の項oの値と、を算出する。   The term value calculation unit 506 calculates the value of the constant a, the value of the first weighting factor b, and the value of the second weighting factor c for the zeroth-order term d, the first-order term e, and the second-order term o. , The value of the zeroth-order term d, the value of the first-order term e, and the value of the second-order term o are calculated.

正規分布算出部507は、標準正規分布よりも標準偏差が小さく、変動関数L1内の第2確率変数βの値を決定する正規分布であって、変動関数L1によって得られるリーク電流量の分布の平均が第1リーク電流量になる正規分布の特徴量を算出する。具体的には、正規分布算出部507は、0次の項dの値と、1次の項eの値と、2次の項oの値と、第1リーク電流量と、に基づいて正規分布の特徴量を算出する。特徴量は上述したように標準偏差σ(θ)と平均m(θ)であり、それぞれを式(21)と式(22)で後述する。   The normal distribution calculation unit 507 is a normal distribution that has a standard deviation smaller than that of the standard normal distribution and determines the value of the second random variable β in the variation function L1, and is a distribution of the leakage current amount obtained by the variation function L1. A feature amount of a normal distribution whose average is the first leakage current amount is calculated. Specifically, the normal distribution calculation unit 507 performs normalization based on the value of the zeroth-order term d, the value of the first-order term e, the value of the second-order term o, and the first leakage current amount. The distribution feature amount is calculated. As described above, the feature amounts are the standard deviation σ (θ) and the average m (θ), which will be described later with Expression (21) and Expression (22).

ここで、インポータンスサンプリングモンテカルロ法について簡単に説明する。たとえば、kが確率変数であり、pがkの分布密度関数である場合、平均Ep[f]は下記式(16)のようになる。βjは、pによる独立乱数である。 Here, the importance sampling Monte Carlo method will be briefly described. For example, when k is a random variable and p is a distribution density function of k, the average E p [f] is expressed by the following equation (16). βj is an independent random number by p.

Figure 0005939073
Figure 0005939073

チェビシェフの不等式によれば、下記式(17)、式(18)が表される。   According to Chebyshev's inequality, the following equations (17) and (18) are expressed.

Figure 0005939073
Figure 0005939073
Figure 0005939073
Figure 0005939073

εは、任意の正の数である。Varp[f]が小さいほど、モンテカルロ法のサンプル数(N)が小さくてよい。インポータンスモンテカルロ法では、分布密度関数をpから、下記式(19)、式(20)に示すようなqに変更する。特に式(20)に示す分散が小さくなるqに変更する。 ε is an arbitrary positive number. The smaller the Var p [f], the smaller the sample number (N) of the Monte Carlo method. In the importance Monte Carlo method, the distribution density function is changed from p to q as shown in the following equations (19) and (20). In particular, it is changed to q where the dispersion shown in the equation (20) becomes small.

Figure 0005939073
Figure 0005939073

pが標準正規分布に従う関数である。式(20)に示すpと上述した式(5)に示すpとは異なる。“L1(k)>第1リーク電流量となる確率”をProb{L1>x}とする。「f(k)=Prob{L1>x}」である。qは、標準偏差σ(θ)であり、平均m(θ)である正規分布に従う関数とする。σ(θ)2と平均m(θ)とをそれぞれ下記式(21)、式(22)に示す。 p is a function that follows a standard normal distribution. P shown in Expression (20) is different from p shown in Expression (5) described above. “Probability that L1 (k)> first leakage current amount” is Prob {L1> x}. “F (k) = Prob {L1> x}”. q is a standard deviation σ (θ) and is a function according to a normal distribution having an average m (θ). σ (θ) 2 and average m (θ) are shown in the following equations (21) and (22), respectively.

σ(θ)2=1/(1−2・θ・o) ・・・(21)
m(θ)=θ・e・σ(θ)2 ・・・(22)
σ (θ) 2 = 1 / (1-2 · θ · o) (21)
m (θ) = θ · e · σ (θ) 2 (22)

式(21)、式(22)については、RAM203、ROM202、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶されていることとする。p(k)/q(k)は下記式(23)のように表すことができる。   Expressions (21) and (22) are stored in a storage device such as the RAM 203, the ROM 202, the magnetic disk 205, and the optical disk 207. p (k) / q (k) can be expressed as in the following formula (23).

p(k)/q(k)=Exp{θ・Q(k)+φ(θ)) ・・・(23)   p (k) / q (k) = Exp {θ · Q (k) + φ (θ)) (23)

Q(k)は変動関数L1のテイラー展開によって2次近似された結果である。φ(θ)は下記式(24)のように表され、2次モーメントは下記式(25)のようになる。   Q (k) is the result of quadratic approximation by Taylor expansion of the variation function L1. φ (θ) is expressed by the following equation (24), and the second moment is expressed by the following equation (25).

φ(θ)=d・θ+(1/2)・{(θ2・e2)/(1−2・θ・o)}−log(1−2・θ・o) ・・・(24) φ (θ) = d · θ + (1/2) · {(θ 2 · e 2 ) / (1-2 · θ · o)}-log (1-2 · θ · o) (24)

Figure 0005939073
Figure 0005939073

(−θx+φ(θ))が最小になれば、2次モーメントが最小となる。したがって、φ’(θx)=xで2次モーメントが最小となり、分散(=Varq[fp/q])が最小となる。 If (−θ x + φ (θ)) is minimized, the second moment is minimized. Therefore, when φ ′ (θ x ) = x, the second moment is minimized, and the variance (= Var q [fp / q]) is minimized.

Prob{L1>x}を下記式(26)に示す。ここでは、Prob{L1>x}のxが第1リーク電流量である。Prob{L1>x}の近似式を下記式(27)、式(28)、式(29)に示す。   Prob {L1> x} is shown in the following formula (26). Here, x in Prob {L1> x} is the first leakage current amount. The approximate expression of Prob {L1> x} is shown in the following expression (27), expression (28), and expression (29).

Figure 0005939073
Figure 0005939073

上述したようにQ(k)はL1がテイラー展開によって2次近似された結果であるため、Q(k)は下記式(30)のようになる。   As described above, since Q (k) is a result of second order approximation of L1 by Taylor expansion, Q (k) is expressed by the following equation (30).

Q(k)=d+e・k+o・k2 ・・・(30) Q (k) = d + e · k + o · k 2 (30)

f(k)は1(L1>x)である。ここで、1( )は、たとえば、( )内が真であれば1を返し、( )内が偽であれば0を返す関数である。ξは、標準偏差がσ(θ)であり、かつ平均がm(θ)である正規分布に従う確率変数である。θについては、下記式(31)から式(34)によって算出される。   f (k) is 1 (L1> x). Here, 1 () is, for example, a function that returns 1 if () is true, and returns 0 if () is false. ξ is a random variable that follows a normal distribution with a standard deviation of σ (θ) and an average of m (θ). θ is calculated by the following equation (31) to equation (34).

u・θ2+v・θ+w=0 ・・・(31)
u=d・o2・(x−d)+e2・o ・・・(32)
v=4・o・(x−d)−e2+2・o2 ・・・(33)
w=x−d−o ・・・(34)
u · θ 2 + v · θ + w = 0 (31)
u = d · o 2 · (x−d) + e 2 · o (32)
v = 4 · o · (xd) −e 2 + 2 · o 2 (33)
w = x−d−o (34)

式(32)〜(34)のxは、第1リーク電流量である。ここで、式(29)、式(31)〜(34)については、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶されていることとする。   X in the equations (32) to (34) is the first leakage current amount. Here, the expressions (29) and (31) to (34) are stored in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207.

たとえば、正規分布算出部507は、正規分布の特徴量を算出する。正規分布算出部507は、項の値算出部506によって算出された各項の値を式(32)〜(34)に与えることにより、uの値、vの値、wの値を算出する。正規分布算出部507は、式(31)にuの値、vの値、wの値を与えることにより、θの値を算出する。正規分布算出部507は、式(21)にθの値とoの値とを与えることにより、σ(θ)2の値を算出する。正規分布算出部507は、σ(θ)2の値の正の平方根を算出することにより、σ(θ)の値を算出することができる。正規分布算出部507は、式(22)に、eの値と、θの値と、σ(θ)2の値と、を与えることにより、m(θ)の値を算出する。正規分布算出部507による各算出結果については、たとえば、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶させる。 For example, the normal distribution calculation unit 507 calculates the feature amount of the normal distribution. The normal distribution calculation unit 507 calculates the value of u, the value of v, and the value of w by giving the value of each term calculated by the term value calculation unit 506 to the equations (32) to (34). The normal distribution calculation unit 507 calculates the value of θ by giving the value of u, the value of v, and the value of w to Equation (31). The normal distribution calculation unit 507 calculates the value of σ (θ) 2 by giving the value of θ and the value of o to Equation (21). The normal distribution calculation unit 507 can calculate the value of σ (θ) by calculating the positive square root of the value of σ (θ) 2 . The normal distribution calculation unit 507 calculates the value of m (θ) by giving the value of e, the value of θ, and the value of σ (θ) 2 to Equation (22). Each calculation result by the normal distribution calculation unit 507 is stored in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207, for example.

変動関数取得部508は、記憶装置から変動関数L1を取得する。第2リーク電流量算出部509は、変動関数L1内の定数aと第1の重み係数bと第2の重み係数cに、取得した定数aの値と第1の重み係数bの値と第2の重み係数cの値と、を与える。第2リーク電流量算出部509は、変動関数L1内の第2確率変数βに、算出した特徴量により所定回数発生させた第2確率変数ξの値を与えることにより、所定回数分の第2リーク電流量を算出する。算出結果については、たとえば、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶させる。所定回数(M)については、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶されていることとする。所定回数については、解析支援装置100の設計者が決定してもよいし、利用者が決定してもよい。たとえば、解析支援装置100の設計時に、設計者が、複数パターンの回数によって第2リーク電流量の算出を行い、複数パターン分の叙述した確率を算出し、該確率が収束するような回数を所定回数に決定してもよい。本実施の形態の正規分布によって乱数を発生させる場合の所定回数Mは、標準正規分布によって乱数を発生させる場合の所定回数Nの1/50程度となる。   The variation function acquisition unit 508 acquires the variation function L1 from the storage device. The second leak current amount calculation unit 509 uses the constant value a, the first weighting factor b, and the second weighting factor c in the variation function L1 as the acquired constant a value, the first weighting factor b value, and the first weighting factor b. The value of the weighting factor c of 2 is given. The second leakage current amount calculation unit 509 gives the second probability variable β in the variation function L1 by giving the value of the second probability variable ξ generated a predetermined number of times based on the calculated feature amount, so that the second number of times corresponding to the second number of times. Calculate the amount of leakage current. The calculation result is stored in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207, for example. The predetermined number (M) is stored in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207. The predetermined number of times may be determined by the designer of the analysis support apparatus 100 or may be determined by the user. For example, when designing the analysis support apparatus 100, the designer calculates the second leakage current amount based on the number of times of a plurality of patterns, calculates the probability described for the plurality of patterns, and sets the number of times that the probability converges. The number of times may be determined. The predetermined number M when the random number is generated by the normal distribution of the present embodiment is about 1/50 of the predetermined number N when the random number is generated by the standard normal distribution.

確率算出部510は、第1リーク電流量と所定回数分の第2リーク電流量との大小関係に基づいて、所定回数分の第2リーク電流量のうち第1リーク電流量より大きい第2リーク電流量の割合を示す指標を算出する。割合を表す指標は確率であってもよいし、比率であってもよい。出力部514は、割合を表す指標を出力する。出力形式としては、たとえば、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶させてもよいし、ディスプレイ208に表示させてもよい。   Based on the magnitude relationship between the first leak current amount and the second leak current amount for a predetermined number of times, the probability calculation unit 510 calculates a second leak larger than the first leak current amount among the second leak current amount for the predetermined number of times. An index indicating the ratio of the current amount is calculated. The index representing the ratio may be a probability or a ratio. The output unit 514 outputs an index representing the ratio. As an output format, for example, the data may be stored in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207, or may be displayed on the display 208.

比較部511は、割合を表す指標に基づいて第1リーク電流量が第1境界値である確かさを表す指標を導出してもよい。具体的には、たとえば、比較部511は、割合を表す指標と、第1所定確率p1によって定められた所定値とを比較し、比較結果を出力してもよい。   The comparison unit 511 may derive an index representing the certainty that the first leakage current amount is the first boundary value based on the index representing the ratio. Specifically, for example, the comparison unit 511 may compare the index indicating the ratio with a predetermined value determined by the first predetermined probability p1, and output the comparison result.

また、確率算出部510は、割合を表す指標に基づく第2リーク電流量が第1リーク電流量より大きい確率を算出してもよい。具体的には、確率算出部510は、上記式(29)に基づいて該確率を算出する。出力部514は、2リーク電流量が第1リーク電流量より大きい確率を出力する。出力形式としては、たとえば、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶させてもよいし、ディスプレイ208に表示させてもよい。   In addition, the probability calculation unit 510 may calculate a probability that the second leakage current amount based on the ratio index is larger than the first leakage current amount. Specifically, the probability calculation unit 510 calculates the probability based on the above equation (29). The output unit 514 outputs a probability that the two leak current amount is larger than the first leak current amount. As an output format, for example, the data may be stored in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207, or may be displayed on the display 208.

比較部511は、確率算出部510により算出された確率と第1所定確率p1との合計値を算出し、該合計値が所定値であるか否かを判定してもよい。たとえば、所定値は「1」である。算出誤差が発生する可能性があるため、該合計値が「1」に近い値であるか否かを判定してもよい。たとえば、比較部511は、合計値が「1±誤差」に含まれるか否かを判定してもよい。誤差については、利用者によって設定される。   The comparison unit 511 may calculate the total value of the probability calculated by the probability calculation unit 510 and the first predetermined probability p1, and determine whether the total value is a predetermined value. For example, the predetermined value is “1”. Since a calculation error may occur, it may be determined whether or not the total value is a value close to “1”. For example, the comparison unit 511 may determine whether or not the total value is included in “1 ± error”. The error is set by the user.

または、比較部511は、算出された確率と、第1所定確率p1によって定められた範囲(以下、「所定範囲」と称する。)と、を比較してもよい。所定範囲は、たとえば、「1−第1所定確率p1±誤差」である。所定範囲については、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置にあらかじめ記憶されていることとする。出力部514は、比較結果を出力する。たとえば、出力部514は、たとえば、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に比較結果を記憶させてもよいし、比較結果をディスプレイ208に表示させてもよい。   Alternatively, the comparison unit 511 may compare the calculated probability with a range defined by the first predetermined probability p1 (hereinafter referred to as “predetermined range”). The predetermined range is, for example, “1-first predetermined probability p1 ± error”. The predetermined range is stored in advance in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207. The output unit 514 outputs the comparison result. For example, the output unit 514 may store the comparison result in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207, or may display the comparison result on the display 208.

算出された確率が所定範囲内に含まれる場合、出力部514は、第1リーク電流量を第1境界値として出力してもよいし、第1リーク電流量が第1境界値である可能性が高い旨を出力してもよい。出力形式としては、たとえば、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶させてもよいし、ディスプレイ208に表示させてもよい。   When the calculated probability is included in the predetermined range, the output unit 514 may output the first leakage current amount as the first boundary value, or the first leakage current amount may be the first boundary value. May output a high value. As an output format, for example, the data may be stored in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207, or may be displayed on the display 208.

第3リーク電流量取得部512は、算出された確率と所定確率との合計値が所定値より大きい場合、第3リーク電流量を取得する。算出された確率と所定確率との合計値が所定値より大きい場合とは、算出された確率が所定範囲より大きい場合である。ここで、第3リーク電流量は、発生確率が第2所定確率p2以下となる解析対象回路300のリーク電流量の範囲と、発生確率が第2所定確率p2より大きくなる解析対象回路300のリーク電流量の範囲と、の第2境界値の候補である。上述したように、あらかじめ第2所定確率p2に対応する第3リーク電流量は記憶装置に記憶されていることとする。   The third leakage current amount acquisition unit 512 acquires the third leakage current amount when the total value of the calculated probability and the predetermined probability is larger than the predetermined value. The case where the total value of the calculated probability and the predetermined probability is larger than the predetermined value is a case where the calculated probability is larger than the predetermined range. Here, the third leak current amount includes the leak current amount range of the analysis target circuit 300 in which the occurrence probability is equal to or less than the second predetermined probability p2, and the leak of the analysis target circuit 300 in which the occurrence probability is greater than the second predetermined probability p2. This is a second boundary value candidate for the current amount range. As described above, it is assumed that the third leakage current amount corresponding to the second predetermined probability p2 is stored in the storage device in advance.

第4リーク電流量算出部513は、算出された確率と第2所定確率p2に基づく値との比率と、第1リーク電流量と第3リーク電流量との比率と、に基づいて、第1境界値の候補となる第4リーク電流量を算出する。第2所定確率p2に基づく値は、たとえば、「1−第2所定確率p2」である。具体的には、第4リーク電流量算出部513は、下記式(35)を算出することにより、第4リーク電流量を算出する。   The fourth leakage current amount calculation unit 513 calculates the first leakage current amount based on the ratio between the calculated probability and the value based on the second predetermined probability p2 and the ratio between the first leakage current amount and the third leakage current amount. A fourth leakage current amount that is a candidate for the boundary value is calculated. The value based on the second predetermined probability p2 is, for example, “1−second predetermined probability p2”. Specifically, the fourth leakage current amount calculation unit 513 calculates the fourth leakage current amount by calculating the following equation (35).

x2=第1リーク電流量
y2=算出された確率
y1=|1−第2所定確率p2|
x1=第2所定確率p2に対応するリーク電流量
y3=|1−第1所定確率p1|
x=x1+(y3−y1)・(x2−x1)/(y2−y1)・・・(35)
x2 = first leakage current amount y2 = calculated probability y1 = | 1-second predetermined probability p2 |
x1 = leakage current amount corresponding to the second predetermined probability p2 y3 = | 1-first predetermined probability p1 |
x = x1 + (y3-y1). (x2-x1) / (y2-y1) (35)

図7は、算出された確率が所定範囲より大きい場合の近似例を示す説明図である。算出された確率が所定範囲より大きい場合、第1境界値は第1リーク電流量よりも小さい値となる。そこで、第4リーク電流量算出部513は、算出された確率と、第1所定確率p1よりも小さい第2所定確率p2と、第1リーク電流量と、第1リーク電流量よりも小さく、第2所定確率p2に対応する第3リーク電流量と、によって、直線近似を行う。これにより、グラフd4が示すように、あらたな第1境界値の候補となるリーク電流量が算出される。   FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating an approximation example when the calculated probability is greater than a predetermined range. When the calculated probability is larger than the predetermined range, the first boundary value is smaller than the first leakage current amount. Therefore, the fourth leakage current amount calculation unit 513 includes the calculated probability, the second predetermined probability p2 smaller than the first predetermined probability p1, the first leakage current amount, and the first leakage current amount, 2 A linear approximation is performed based on the third leakage current amount corresponding to the predetermined probability p2. As a result, as indicated by the graph d4, a leakage current amount that is a new candidate for the first boundary value is calculated.

出力部514は、算出された第4リーク電流量を第1境界値の候補として出力する。出力形式としては、たとえば、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶させてもよいし、ディスプレイ208に表示させてもよい。   The output unit 514 outputs the calculated fourth leakage current amount as a candidate for the first boundary value. As an output format, for example, the data may be stored in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207, or may be displayed on the display 208.

これにより、解析支援装置100によれば、簡易的に算出されたリーク電流量よりも正確である可能性の高いリーク電流量を提供することができる。   Thereby, according to the analysis support apparatus 100, it is possible to provide a leakage current amount that is highly likely to be more accurate than a leakage current amount that is simply calculated.

正規分布算出部507は、標準正規分布よりも標準偏差が小さく、変動関数L1内の第2確率変数βの値を決定する第2正規分布であって、変動関数L1によって得られるリーク電流量の分布の平均が第4リーク電流量になる第2正規分布の第2特徴量を算出する。具体的には、正規分布算出部507は、上述した式(31)〜(34)と上述した式(21)、式(22)と、に基づいて、第2正規分布の標準偏差σ(θ)と平均m(θ)を算出する。ここでは、正規分布算出部507は、上述した式(32)〜(34)に含まれるxとして第4リーク電流量が与えられる。   The normal distribution calculation unit 507 has a standard deviation smaller than that of the standard normal distribution and is a second normal distribution that determines the value of the second random variable β in the variation function L1, and the amount of leakage current obtained by the variation function L1. A second feature amount of the second normal distribution is calculated in which the average of the distribution is the fourth leakage current amount. Specifically, the normal distribution calculation unit 507 calculates the standard deviation σ (θ of the second normal distribution based on the expressions (31) to (34) described above and the expressions (21) and (22) described above. ) And average m (θ). Here, the normal distribution calculation unit 507 is given the fourth leakage current amount as x included in the above-described equations (32) to (34).

第2リーク電流量算出部509は、変動関数L1内の定数と第1の重み係数と第2の重み係数に、定数の値と第1の重み係数の値と第2の重み係数の値と、を与える。第2リーク電流量算出部509は、変動関数L1内の第2確率変数βに、第2特徴量により所定回数発生させた第2確率変数の値を与えることにより、所定回数分の第5リーク電流量を算出する。   The second leakage current amount calculation unit 509 includes a constant value, a first weighting factor, and a second weighting factor in the variation function L1, a constant value, a first weighting factor value, and a second weighting factor value. ,give. The second leak current amount calculation unit 509 gives the second leak variable for the predetermined number of times by giving the value of the second random variable generated the predetermined number of times by the second feature amount to the second random variable β in the variation function L1. Calculate the amount of current.

確率算出部510は、第4リーク電流量と所定回数分の前記第5リーク電流量との大小関係に基づいて、所定回数分の第5リーク電流量のうち第4リーク電流量より大きい第5リーク電流量の割合を示す第2指標を算出する。出力部514は、割合を示す第2指標を出力する。   Based on the magnitude relationship between the fourth leakage current amount and the fifth leakage current amount for a predetermined number of times, the probability calculation unit 510 generates a fifth larger than the fourth leakage current amount among the fifth leakage current amount for the predetermined number of times. A second index indicating the ratio of the leakage current amount is calculated. The output unit 514 outputs a second index indicating the ratio.

また、確率算出部510は、割合を示す第2指標に基づく第5リーク電流量が第4リーク電流量より大きい確率を算出してもよい。上述した第2リーク電流量が第1リーク電流量より大きい確率の場合と同様に、比較部511は、第5リーク電流量が第4リーク電流量より大きい確率と第1所定確率p1との合計値が所定値であるか否かを判定してもよい。または、比較部511は、第5リーク電流量が第4リーク電流量より大きい確率が所定範囲内であるか否かを判定してもよい。   Further, the probability calculation unit 510 may calculate a probability that the fifth leakage current amount based on the second index indicating the ratio is larger than the fourth leakage current amount. Similar to the case where the second leakage current amount is larger than the first leakage current amount, the comparison unit 511 adds the probability that the fifth leakage current amount is larger than the fourth leakage current amount and the first predetermined probability p1. It may be determined whether or not the value is a predetermined value. Alternatively, the comparison unit 511 may determine whether or not the probability that the fifth leakage current amount is larger than the fourth leakage current amount is within a predetermined range.

確率算出部510によって算出された確率と第1所定確率p1との合計値が所定値となる、または該確率が所定範囲内となるまで、解析支援装置100は、正規分布算出部507から第4リーク電流量算出部513の処理を繰り返してもよい。そして、合計値が所定値となる、または該確率が所定範囲内となる場合の第4リーク電流量算出部513によって算出されたリーク電流量を第1境界値として出力してもよい。   Until the total value of the probability calculated by the probability calculation unit 510 and the first predetermined probability p1 reaches a predetermined value, or the probability falls within a predetermined range, the analysis support apparatus 100 performs the fourth distribution from the normal distribution calculation unit 507 to the fourth. The processing of the leakage current amount calculation unit 513 may be repeated. Then, the leakage current amount calculated by the fourth leakage current amount calculation unit 513 when the total value becomes a predetermined value or the probability falls within a predetermined range may be output as the first boundary value.

これにより、累積の発生確率が第1所定確率p1となる場合の境界値である可能性が高いリーク電流量を提供することができる。さらに、該リーク電流量の算出にかかる演算量の低減化を図ることができる。   Accordingly, it is possible to provide a leakage current amount that is highly likely to be a boundary value when the cumulative occurrence probability is the first predetermined probability p1. Furthermore, it is possible to reduce the amount of calculation for calculating the leakage current amount.

また、第3リーク電流量取得部512は、算出された確率と所定確率との合計値が所定値より小さい場合、第3リーク電流量を取得する。算出された確率と所定確率との合計値が所定値より小さい場合とは、算出された確率が所定範囲より小さい場合である。ここで、第3リーク電流量は、発生確率が第1所定確率p1より大きい第3所定確率p3以下となる解析対象回路300のリーク電流量の範囲と、発生確率が第3所定確率p3より大きくなる解析対象回路300のリーク電流量の範囲と、の第3境界値の候補である。上述したように、あらかじめ第3所定確率p3に対応する第3リーク電流量は記憶装置に記憶されていることとする。   The third leakage current amount acquisition unit 512 acquires the third leakage current amount when the total value of the calculated probability and the predetermined probability is smaller than the predetermined value. The case where the total value of the calculated probability and the predetermined probability is smaller than the predetermined value is a case where the calculated probability is smaller than the predetermined range. Here, the third leakage current amount is the range of the leakage current amount of the circuit to be analyzed 300 in which the occurrence probability is equal to or less than the third predetermined probability p3 greater than the first predetermined probability p1, and the occurrence probability is greater than the third predetermined probability p3. This is a candidate for the third boundary value of the range of the leakage current amount of the circuit 300 to be analyzed. As described above, it is assumed that the third leakage current amount corresponding to the third predetermined probability p3 is stored in the storage device in advance.

第4リーク電流量算出部513は、算出された確率と第3所定確率p3に基づく値との比率と、第1リーク電流量と第3リーク電流量との比率と、に基づいて、第1境界値の候補となる第4リーク電流量を算出する。第3所定確率p3に基づく値は、たとえば、「1−第3所定確率p3」である。具体的には、第4リーク電流量算出部513は、下記式(36)を算出することにより、第4リーク電流量を算出する。   The fourth leakage current amount calculation unit 513 calculates the first leakage current amount based on the ratio between the calculated probability and the value based on the third predetermined probability p3, and the ratio between the first leakage current amount and the third leakage current amount. A fourth leakage current amount that is a candidate for the boundary value is calculated. The value based on the third predetermined probability p3 is, for example, “1−third predetermined probability p3”. Specifically, the fourth leakage current amount calculation unit 513 calculates the fourth leakage current amount by calculating the following equation (36).

x1=第1リーク電流量
y1=算出された確率
y2=第3所定確率p3
x2=第3所定確率p3に対応するリーク電流量
y3=|1−第1所定確率p1|
x=x1+(0.01−y1)・(x2−x1)/(y2−y1)・・・(36)
x1 = first leakage current amount y1 = calculated probability y2 = third predetermined probability p3
x2 = leakage current amount corresponding to the third predetermined probability p3 y3 = | 1-first predetermined probability p1 |
x = x1 + (0.01-y1). (x2-x1) / (y2-y1) (36)

図8は、算出された確率が所定範囲より小さい場合の近似例を示す説明図である。上記式(36)では、図8に示すように、判明済みのリーク電流量と確率に基づいて、直線近似が行われる。算出された確率が所定範囲より小さい場合、第1境界値は第1リーク電流量よりも大きな値となる。そこで、第4リーク電流量算出部513は、算出された確率と、第1所定確率p1よりも大きい第3所定確率p3と、第1リーク電流量と、第1リーク電流量よりも大きく、第3所定確率p3に対応する第3リーク電流量と、によって、直線近似を行う。これにより、グラフd5に示すように、あらたな第1境界値の候補となるリーク電流量が算出される。   FIG. 8 is an explanatory diagram showing an approximation example when the calculated probability is smaller than the predetermined range. In the above equation (36), as shown in FIG. 8, linear approximation is performed based on the amount of leakage current and the probability that have been found. When the calculated probability is smaller than the predetermined range, the first boundary value is larger than the first leakage current amount. Therefore, the fourth leakage current amount calculation unit 513 has a calculated probability, a third predetermined probability p3 greater than the first predetermined probability p1, a first leakage current amount, and a first leakage current amount greater than the first leakage probability amount. 3 A linear approximation is performed by the third leakage current amount corresponding to the predetermined probability p3. As a result, as shown in the graph d5, a leakage current amount that is a new candidate for the first boundary value is calculated.

出力部514は、算出された第4リーク電流量を第1境界値の候補として出力する。出力形式としては、たとえば、ROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶させてもよいし、ディスプレイ208に表示させてもよい。   The output unit 514 outputs the calculated fourth leakage current amount as a candidate for the first boundary value. As an output format, for example, the data may be stored in a storage device such as the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207, or may be displayed on the display 208.

これにより、解析支援装置100によれば、簡易的に算出されたリーク電流量よりも正確である可能性の高いリーク電流量を提供することができる。   Thereby, according to the analysis support apparatus 100, it is possible to provide a leakage current amount that is highly likely to be more accurate than a leakage current amount that is simply calculated.

正規分布算出部507は、標準正規分布よりも標準偏差が小さく、変動関数L1内の第2確率変数βの値を決定する第2正規分布であって、変動関数L1によって得られるリーク電流量の分布の平均が第4リーク電流量になる第2正規分布の第2特徴量を算出する。具体的には、正規分布算出部507は、上述した式(31)〜(34)と上述した式(21)、式(22)と、に基づいて、第2正規分布の標準偏差σ(θ)と平均m(θ)を算出する。ここでは、正規分布算出部507は、上述した式(32)〜(34)に含まれるxとして第4リーク電流量が与えられる。   The normal distribution calculation unit 507 has a standard deviation smaller than that of the standard normal distribution and is a second normal distribution that determines the value of the second random variable β in the variation function L1, and the amount of leakage current obtained by the variation function L1. A second feature amount of the second normal distribution is calculated in which the average of the distribution is the fourth leakage current amount. Specifically, the normal distribution calculation unit 507 calculates the standard deviation σ (θ of the second normal distribution based on the expressions (31) to (34) described above and the expressions (21) and (22) described above. ) And average m (θ). Here, the normal distribution calculation unit 507 is given the fourth leakage current amount as x included in the above-described equations (32) to (34).

第2リーク電流量算出部509は、変動関数L1内の定数と第1の重み係数と第2の重み係数に、定数の値と第1の重み係数の値と第2の重み係数の値と、を与える。第2リーク電流量算出部509は、変動関数L1内の第2確率変数βに、第2特徴量により所定回数発生させた第2確率変数の値を与えることにより、所定回数分の第5リーク電流量を算出する。   The second leakage current amount calculation unit 509 includes a constant value, a first weighting factor, and a second weighting factor in the variation function L1, a constant value, a first weighting factor value, and a second weighting factor value. ,give. The second leak current amount calculation unit 509 gives the second leak variable for the predetermined number of times by giving the value of the second random variable generated the predetermined number of times by the second feature amount to the second random variable β in the variation function L1. Calculate the amount of current.

確率算出部510は、第4リーク電流量と所定回数分の前記第5リーク電流量との大小関係に基づいて、所定回数分の第5リーク電流量のうち第4リーク電流量より大きい第5リーク電流量の割合を示す第2指標を算出する。出力部514は、割合を示す第2指標を出力する。   Based on the magnitude relationship between the fourth leakage current amount and the fifth leakage current amount for a predetermined number of times, the probability calculation unit 510 generates a fifth larger than the fourth leakage current amount among the fifth leakage current amount for the predetermined number of times. A second index indicating the ratio of the leakage current amount is calculated. The output unit 514 outputs a second index indicating the ratio.

また、確率算出部510は、割合を示す第2指標に基づく第5リーク電流量が第4リーク電流量より大きい確率を算出してもよい。上述した第2リーク電流量が第1リーク電流量より大きい確率同様に、比較部511は、第5リーク電流量が第4リーク電流量より大きい確率と第1所定確率p1との合計値が所定値であるか否かを判定してもよい。または、比較部511は、該確率が所定範囲内であるか否かを判定してもよい。   Further, the probability calculation unit 510 may calculate a probability that the fifth leakage current amount based on the second index indicating the ratio is larger than the fourth leakage current amount. Similarly to the above-described probability that the second leakage current amount is larger than the first leakage current amount, the comparison unit 511 determines that the total value of the probability that the fifth leakage current amount is larger than the fourth leakage current amount and the first predetermined probability p1 is predetermined. It may be determined whether or not it is a value. Alternatively, the comparison unit 511 may determine whether the probability is within a predetermined range.

確率算出部510によって算出された確率と第1所定確率p1との合計値が所定値となる、または該算出された確率が所定範囲内となるまで、解析支援装置100は、正規分布算出部507から第4リーク電流量算出部513の処理を繰り返してもよい。そして、合計値が所定値となる、または該確率が所定範囲内となる場合の第4リーク電流量算出部513によって算出されたリーク電流量を第1境界値として出力してもよい。   Until the total value of the probability calculated by the probability calculation unit 510 and the first predetermined probability p1 reaches a predetermined value, or until the calculated probability falls within a predetermined range, the analysis support apparatus 100 performs the normal distribution calculation unit 507. To the fourth leakage current amount calculation unit 513 may be repeated. Then, the leakage current amount calculated by the fourth leakage current amount calculation unit 513 when the total value becomes a predetermined value or the probability falls within a predetermined range may be output as the first boundary value.

これにより、累積の発生確率が所定確率となる場合の境界値である可能性が高いリーク電流量を提供することができる。さらに、該リーク電流量の算出にかかる演算量の低減化を図ることができる。   Accordingly, it is possible to provide a leakage current amount that is highly likely to be a boundary value when the cumulative occurrence probability is a predetermined probability. Furthermore, it is possible to reduce the amount of calculation for calculating the leakage current amount.

また、確率算出部510は、割合を表す指標に基づく第2リーク電流量が第1リーク電流量より小さい確率を算出してもよい。この場合、上記式(29)の「1(L1(ξ)>x)」が「1(L1(ξ)<x)」となる。比較部511は、第2リーク電流量が第1リーク電流量より小さい確率と第1所定確率p1との差分値を算出し、差分値が所定値であるかを判定してもよい。ここで、所定値は「0」である。または、比較部511は、第2リーク電流量が第1リーク電流量より小さい確率が第1所定確率p1であるか否かを判定してもよい。または、比較部511は、差分値が所定範囲内であるか否かを判定してもよい。ここで、所定範囲は、たとえば、「第1所定確率p1±誤差」である。   In addition, the probability calculation unit 510 may calculate a probability that the second leakage current amount is smaller than the first leakage current amount based on the index indicating the ratio. In this case, “1 (L1 (ξ)> x)” in the above equation (29) becomes “1 (L1 (ξ) <x)”. The comparison unit 511 may calculate a difference value between the probability that the second leakage current amount is smaller than the first leakage current amount and the first predetermined probability p1, and determine whether the difference value is a predetermined value. Here, the predetermined value is “0”. Alternatively, the comparison unit 511 may determine whether or not the probability that the second leakage current amount is smaller than the first leakage current amount is the first predetermined probability p1. Alternatively, the comparison unit 511 may determine whether or not the difference value is within a predetermined range. Here, the predetermined range is, for example, “first predetermined probability p1 ± error”.

第2リーク電流量が第1リーク電流量より小さい確率が第1所定確率p1より大きい場合、第3リーク電流量取得部512は、第2所定確率p2に対応する第3リーク電流量を取得する。第4リーク電流量算出部513は、算出された確率と第2所定確率p2との比率と、第1リーク電流量と第3リーク電流量との比率に基づいて、直線近似を行うことにより、第1境界値の候補となる第4リーク電流量を算出する。   When the probability that the second leakage current amount is smaller than the first leakage current amount is larger than the first predetermined probability p1, the third leakage current amount acquisition unit 512 acquires the third leakage current amount corresponding to the second predetermined probability p2. . The fourth leakage current amount calculation unit 513 performs linear approximation based on the ratio between the calculated probability and the second predetermined probability p2 and the ratio between the first leakage current amount and the third leakage current amount. A fourth leakage current amount that is a candidate for the first boundary value is calculated.

第2リーク電流量が第1リーク電流量より小さい確率が第1所定確率p1より小さい場合、第3リーク電流量取得部512は、第3所定確率p3に対応する第3リーク電流量を取得する。第4リーク電流量算出部513は、算出された確率と第3所定確率p3との比率と、第1リーク電流量と第3リーク電流量との比率に基づいて、直線近似を行うことにより、第1境界値の候補となる第4リーク電流量を算出する。   When the probability that the second leakage current amount is smaller than the first leakage current amount is smaller than the first predetermined probability p1, the third leakage current amount acquisition unit 512 acquires the third leakage current amount corresponding to the third predetermined probability p3. . The fourth leakage current amount calculation unit 513 performs linear approximation based on the ratio between the calculated probability and the third predetermined probability p3 and the ratio between the first leakage current amount and the third leakage current amount. A fourth leakage current amount that is a candidate for the first boundary value is calculated.

(解析支援処理手順)
図9および図10は、解析支援装置による解析支援処理手順の一例を示すフローチャートである。解析支援装置100は、定数aの値、第1の重み係数bの値、第2の重み係数cの値を取得する(ステップS901)。解析支援装置100は、累積確率が第1所定確率p1〜第3所定確率p3(たとえば、それぞれ0.990、0.930、0.999)のそれぞれに対応するリーク電流量(xini、x1、x2)を取得する(ステップS902)。
(Analysis support processing procedure)
9 and 10 are flowcharts illustrating an example of an analysis support processing procedure by the analysis support apparatus. The analysis support apparatus 100 acquires the value of the constant a, the value of the first weighting factor b, and the value of the second weighting factor c (step S901). The analysis support apparatus 100 has leakage current amounts (xini, x1, x2) corresponding to the cumulative probabilities of the first predetermined probability p1 to the third predetermined probability p3 (for example, 0.990, 0.930, 0.999, respectively). ) Is acquired (step S902).

解析支援装置100は、x=xiniとし(ステップS903)、ISMCによる確率yの算出処理を行う(ステップS904)。解析支援装置100は、確率yが所定範囲内であるか否かを判断する(ステップS905)。確率yが所定範囲内である場合(ステップS905:Yes)、ステップS1009へ移行する。確率yが所定範囲内でない場合(ステップS905:No)、解析支援装置100は、確率yが所定範囲より大きいか否かを判断する(ステップS906)。   The analysis support apparatus 100 sets x = xini (step S903), and performs the calculation process of the probability y by ISMC (step S904). The analysis support apparatus 100 determines whether or not the probability y is within a predetermined range (step S905). When the probability y is within the predetermined range (step S905: Yes), the process proceeds to step S1009. When the probability y is not within the predetermined range (step S905: No), the analysis support apparatus 100 determines whether the probability y is larger than the predetermined range (step S906).

確率yが所定範囲より大きい場合(ステップS906:Yes)、解析支援装置100は、x2=xiniとし(ステップS907)、y2=y(ステップS908)とする。解析支援装置100は、「y1=|1−第2所定確率p2|」とし(ステップS909)、ステップS1001へ移行する。たとえば、y1=0.067である。   When the probability y is larger than the predetermined range (step S906: Yes), the analysis support apparatus 100 sets x2 = xini (step S907) and y2 = y (step S908). The analysis support apparatus 100 sets “y1 = | 1−second predetermined probability p2 |” (step S909), and proceeds to step S1001. For example, y1 = 0.067.

確率yが所定範囲より小さい場合(ステップS906:No)、解析支援装置100は、x1=xiniとし(ステップS910)、y1=yとする(ステップS911)。解析支援装置100は、「y2=|1−第3所定確率p3|」とし(ステップS912)、ステップS1001へ移行する。たとえば、y2=0.001である。   When the probability y is smaller than the predetermined range (step S906: No), the analysis support apparatus 100 sets x1 = xini (step S910) and y1 = y (step S911). The analysis support apparatus 100 sets “y2 = | 1−third predetermined probability p3 |” (step S912), and proceeds to step S1001. For example, y2 = 0.001.

解析支援装置100は、「x=x1+(0.01−y1)・(x2−x1)/(y2−y1)」を算出し(ステップS1001)、ISMC(Importance Sampling Monte Carlo、インポータンスサンプリングモンテカルロ法)による確率yの算出処理を行う(ステップS1002)。ここでは、第1所定確率p1が0.990としているため、ステップS1001では、「0.01=1−第1所定確率p1」としている。解析支援装置100は、確率yが所定範囲内であるかを判断し(ステップS1003)、確率yが所定範囲内である場合(ステップS1003:Yes)、ステップS1009へ移行する。確率yが所定範囲内でない場合(ステップS1003:No)、解析支援装置100は、確率yが所定範囲より大きいかを判断する(ステップS1004)。   The analysis support apparatus 100 calculates “x = x1 + (0.01−y1) · (x2−x1) / (y2−y1)” (step S1001), and ISMC (Importance Sampling Monte Carlo, Importance Sampling Monte Carlo method). The probability y is calculated according to (Step S1002). Here, since the first predetermined probability p1 is 0.990, “0.01 = 1−first predetermined probability p1” is set in step S1001. The analysis support apparatus 100 determines whether the probability y is within a predetermined range (step S1003). If the probability y is within the predetermined range (step S1003: Yes), the analysis support apparatus 100 proceeds to step S1009. When the probability y is not within the predetermined range (step S1003: No), the analysis support apparatus 100 determines whether the probability y is larger than the predetermined range (step S1004).

確率yが所定範囲より大きい場合(ステップS1004:Yes)、解析支援装置100は、x2=xとし(ステップS1005)、y2=yとし(ステップS1006)、ステップS1001へ戻る。確率yが所定範囲より小さい場合(ステップS1004:No)、解析支援装置100は、x1=xとし(ステップS1007)、y1=yとし(ステップS1008)、ステップS1001へ戻る。   When the probability y is larger than the predetermined range (step S1004: Yes), the analysis support apparatus 100 sets x2 = x (step S1005), sets y2 = y (step S1006), and returns to step S1001. When the probability y is smaller than the predetermined range (step S1004: No), the analysis support apparatus 100 sets x1 = x (step S1007), sets y1 = y (step S1008), and returns to step S1001.

ステップS905のNoの場合、またはステップS1003のYesの場合のつぎに、解析支援装置100は、xを第1所定確率p1におけるリーク電流量として出力し(ステップS1009)、一連の処理を終了する。   In the case of No in step S905 or in the case of Yes in step S1003, the analysis support apparatus 100 outputs x as the leakage current amount at the first predetermined probability p1 (step S1009), and ends the series of processes.

図11は、図9および図10で示したISMCによる確率yの算出処理の詳細な説明を示すフローチャートである。解析支援装置100は、変動関数L1がテイラー展開された項(0次の項d、1次の項e、2次の項o)を取得する(ステップS1101)。解析支援装置100は、各項のそれぞれに、定数aの値と第1の重み係数bの値と第2の重み係数cの値を与え、各項の値を算出する(ステップS1102)。   FIG. 11 is a flowchart showing a detailed description of the calculation process of the probability y by ISMC shown in FIGS. 9 and 10. The analysis support apparatus 100 acquires a term (zero-order term d, first-order term e, second-order term o) in which the variation function L1 is Taylor-expanded (step S1101). The analysis support apparatus 100 gives the value of the constant a, the value of the first weighting factor b, and the value of the second weighting factor c to each of the terms, and calculates the value of each term (step S1102).

解析支援装置100は、正規分布d1の特徴量を算出し(ステップS1103)、変動関数L1を取得する(ステップS1104)。上述したように、特徴量は、平均m(θ)と標準偏差σ(θ)である。解析支援装置100は、j=0とし(ステップS1105)、j<所定回数Mであるか否かを判断する(ステップS1106)。j<所定回数Mの場合(ステップS1106:Yes)、解析支援装置100は、正規分布d1に基づいて乱数を発生させる(ステップS1107)。解析支援装置100は、変動関数L1に、定数aの値、第1の重み係数bの値、第2の重み係数cの値、発生させた乱数を与えて第2リーク電流量を算出する(ステップS1108)。解析支援装置100は、算出結果を記憶する(ステップS1109)。   The analysis support apparatus 100 calculates the feature amount of the normal distribution d1 (step S1103), and acquires the variation function L1 (step S1104). As described above, the feature amounts are the average m (θ) and the standard deviation σ (θ). The analysis support apparatus 100 sets j = 0 (step S1105), and determines whether j <the predetermined number of times M (step S1106). If j <predetermined number M (step S1106: Yes), the analysis support apparatus 100 generates a random number based on the normal distribution d1 (step S1107). The analysis support apparatus 100 calculates the second leakage current amount by giving the value of the constant a, the value of the first weighting factor b, the value of the second weighting factor c, and the generated random number to the variation function L1 ( Step S1108). The analysis support apparatus 100 stores the calculation result (step S1109).

解析支援装置100は、「j=j+1」とし(ステップS1110)、ステップS1106へ戻る。j<所定回数Mでない場合(ステップS1106:No)、解析支援装置100は、Prob{L1>x}(y)を算出し(ステップS1111)、確率yを出力し(ステップS1112)、一連の処理を終了する。   The analysis support apparatus 100 sets “j = j + 1” (step S1110) and returns to step S1106. If j <the predetermined number of times M is not satisfied (step S1106: No), the analysis support apparatus 100 calculates Prob {L1> x} (y) (step S1111), outputs the probability y (step S1112), and a series of processes Exit.

以上説明したように、解析支援装置は、累積の発生確率が所定確率となる候補の第1リーク電流量に近い値を算出できる確率変数の正規分布を算出し、該正規分布によって第2リーク電流量を算出する。解析支援装置は、第2リーク電流量のうち第1リーク電流量より大きくなる割合の指標を算出する。これにより、利用者は、該算出された指標によって、第1リーク電流量が正確であるか否かを判別することができ、再度第1リーク電流量を見積もるか否かを判断できる。したがって、解析支援装置は、第1リーク電流量の確かさを少ない計算量で判定することができる。   As described above, the analysis support apparatus calculates a normal distribution of random variables that can calculate a value close to a candidate first leakage current amount with a cumulative probability of occurrence being a predetermined probability, and the second leakage current is calculated based on the normal distribution. Calculate the amount. The analysis support apparatus calculates an index of a ratio that is larger than the first leakage current amount in the second leakage current amount. Thereby, the user can determine whether or not the first leakage current amount is accurate based on the calculated index, and can determine whether or not to estimate the first leakage current amount again. Therefore, the analysis support apparatus can determine the certainty of the first leakage current amount with a small amount of calculation.

また、解析支援装置は、割合を示す指標によって第1リーク電流量が境界値である確かさを表す指標を導出する。これにより、利用者は、確かさを表す指標を参照するだけで、第1リーク電流量が正確であるか否かを判定することができる。したがって、解析支援装置は、第1リーク電流量の確かさを少ない計算量で判定することができる。   In addition, the analysis support apparatus derives an index representing the certainty that the first leakage current amount is a boundary value based on the index indicating the ratio. Thus, the user can determine whether or not the first leakage current amount is accurate only by referring to an index representing the certainty. Therefore, the analysis support apparatus can determine the certainty of the first leakage current amount with a small amount of calculation.

また、解析支援装置は、第2リーク電流量が第1リーク電流量より大きい確率と第1所定確率との合計値が所定値より大きい場合、累積の発生確率が第1所定確率よりも小さい第2所定確率となる第3リーク電流量と、第1リーク電流量と、により線形近似を行う。これにより、解析支援装置は、累積の発生確率が第1所定確率となる候補の第4リーク電流量をあらたに算出する。これにより、解析支援装置は、あらたにリーク電流量の候補を利用者に提供することができる。   In addition, the analysis support apparatus has a first occurrence probability that the cumulative occurrence probability is smaller than the first predetermined probability when the total value of the probability that the second leakage current amount is larger than the first leakage current amount and the first predetermined probability is larger than the predetermined value. (2) Linear approximation is performed using the third leakage current amount and the first leakage current amount, which have a predetermined probability. Thereby, the analysis support apparatus newly calculates a candidate fourth leakage current amount whose cumulative occurrence probability is the first predetermined probability. As a result, the analysis support apparatus can newly provide a leak current amount candidate to the user.

また、解析支援装置は、第2リーク電流量が第1リーク電流量より大きい確率と第1所定確率との合計値が所定値より小さい場合、累積の発生確率が第1所定確率よりも大きい第3所定確率となる第3リーク電流量と、第1リーク電流量と、により線形近似を行う。これにより、解析支援装置は、累積確率が第1所定確率となる候補の第4リーク電流量をあらたに算出する。   In addition, the analysis support apparatus determines that the cumulative occurrence probability is larger than the first predetermined probability when the total value of the probability that the second leakage current amount is larger than the first leakage current amount and the first predetermined probability is smaller than the predetermined value. 3 Linear approximation is performed by the third leakage current amount and the first leakage current amount having a predetermined probability. Thus, the analysis support apparatus newly calculates a candidate fourth leakage current amount whose cumulative probability is the first predetermined probability.

また、解析支援装置は、算出した第4リーク電流量に近い値がリーク電流量の算出に関する変動関数によって得られる正規分布を算出する。解析支援装置は、該正規分布によってあらたに第2リーク電流量を算出する。解析支援装置は、第2リーク電流量が第4リーク電流量より大きくなる確率を算出する。これにより、解析支援装置は、あらたな候補となるリーク電流量の確かさを少ない計算量で判定することができる。さらに、線形近似によるあらたな候補のリーク電流量の算出と、あらたな候補のリーク電流量の確かさの判定と、を繰り返すことにより、累積の発生確率が第1所定確率となるリーク電流量を提供することができる。   In addition, the analysis support apparatus calculates a normal distribution in which a value close to the calculated fourth leakage current amount is obtained by a variation function related to the calculation of the leakage current amount. The analysis support apparatus newly calculates the second leakage current amount based on the normal distribution. The analysis support apparatus calculates a probability that the second leakage current amount is larger than the fourth leakage current amount. As a result, the analysis support apparatus can determine the certainty of the leak current amount as a new candidate with a small amount of calculation. Furthermore, by repeating the calculation of the leakage current amount of the new candidate by linear approximation and the determination of the certainty of the leakage current amount of the new candidate, the leakage current amount at which the cumulative occurrence probability becomes the first predetermined probability is obtained. Can be provided.

なお、本実施の形態で説明した解析支援方法は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本解析支援プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、CD−ROM、MO、DVD等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本解析支援プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。   The analysis support method described in this embodiment can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. The analysis support program is recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk, a CD-ROM, an MO, and a DVD, and is executed by being read from the recording medium by the computer. The analysis support program may be distributed through a network such as the Internet.

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。   The following additional notes are disclosed with respect to the embodiment described above.

(付記1)コンピュータが、
解析対象回路内の素子に固有のリーク電流に関する定数の値と、標準正規分布に従い前記素子に固有のリーク電流のばらつきを表す第1確率変数に対する第1の重み係数の値と、前記解析対象回路内の素子群で共通のリーク電流のばらつきを表す第2確率変数に対する第2の重み係数の値と、を前記解析対象回路内の素子ごとに取得し、
発生確率が所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第1リーク電流量を取得し、
前記第1の重み係数と前記第1確率変数との積および前記定数をパラメータとする正規分布の平均値を表す式と、前記第2確率変数と前記第2の重み係数との積と、を素子ごとにパラメータとする前記解析対象回路のリーク電流量の変動関数がテイラー展開された場合の項を記憶装置から取得し、
取得した前記項に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与えることにより、前記項の値を算出し、
前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が取得した前記第1リーク電流量になる正規分布の特徴量を、算出した前記項の値と、取得した前記第1リーク電流量と、に基づいて算出し、
前記記憶装置から前記変動関数を取得し、
取得した前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、算出した前記特徴量により所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第2リーク電流量を算出し、
前記第1リーク電流量と算出した前記所定回数分の前記第2リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第2リーク電流量のうち前記第1リーク電流量より大きい前記第2リーク電流量の割合を示す指標を算出し、
前記割合を示す指標を出力する、
処理を実行することを特徴とする解析支援方法。
(Supplementary note 1)
A constant value relating to a leakage current unique to the element in the analysis target circuit, a value of a first weighting factor for a first random variable representing a variation in leakage current unique to the element according to a standard normal distribution, and the analysis target circuit A value of a second weighting factor for a second random variable representing a variation in a common leak current among the element groups in each element in the analysis target circuit,
A candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is equal to or less than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is greater than the predetermined probability. Get one leak current amount,
A product of the first weighting factor and the first random variable and an expression representing an average value of a normal distribution with the constant as a parameter, and a product of the second random variable and the second weighting factor, Obtain a term when the variation function of the leakage current amount of the analysis target circuit as a parameter for each element is Taylor-expanded from the storage device,
The value of the term is calculated by giving the acquired value of the constant, the value of the first weighting factor, and the value of the second weighting factor to the acquired term.
A standard distribution having a standard deviation smaller than the standard normal distribution and determining the value of the second random variable in the variation function, wherein the average of the distribution of the leakage current amount obtained by the variation function is obtained. A feature amount of a normal distribution that becomes one leakage current amount is calculated based on the calculated value of the term and the acquired first leakage current amount,
Obtaining the variation function from the storage device;
The obtained constant value, the first weighting factor, and the second weighting factor, the obtained constant value, the first weighting factor value, and the second weighting factor value, , And giving the value of the second random variable generated a predetermined number of times by the calculated feature quantity to the second random variable in the variation function, the second leak current amount for the predetermined number of times is obtained. Calculate
Based on the magnitude relationship between the first leakage current amount and the calculated second leakage current amount for the predetermined number of times, the second leakage current amount for the predetermined number of times is greater than the first leakage current amount. Calculate an index indicating the ratio of the second leakage current amount,
Outputting an index indicating the ratio,
An analysis support method characterized by executing processing.

(付記2)前記コンピュータが、
算出した前記割合を示す指標に基づいて前記第1リーク電流量が前記境界値である確かさを表す指標を導出し、
導出した前記確かさを表す指標を出力する、
処理を実行することを特徴とする付記1に記載の解析支援方法。
(Appendix 2) The computer
Deriving an index representing the certainty that the first leakage current amount is the boundary value based on the calculated index indicating the ratio;
Outputting an index representing the derived certainty,
The analysis support method according to appendix 1, wherein the process is executed.

(付記3)前記コンピュータが、
算出した前記割合を示す指標に基づく前記第2リーク電流量が前記第1リーク電流量より大きい確率と前記所定確率との合計値が所定値より大きい場合、前記発生確率が前記所定確率(以下、「第1所定確率」と称する)よりも小さい第2所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記第2所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第3リーク電流量を取得し、
前記大きい確率と前記第2所定確率に基づく値との比率と、取得した前記第1リーク電流量と取得した前記第3リーク電流量との比率と、に基づいて、前記発生確率が前記第1所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記第1所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第4リーク電流量を算出し、
算出した前記第4リーク電流量を出力する、
処理を実行することを特徴とする付記1または2に記載の解析支援方法。
(Supplementary note 3)
When the total value of the probability that the second leakage current amount based on the calculated index indicating the ratio is greater than the first leakage current amount and the predetermined probability is greater than a predetermined value, the occurrence probability is the predetermined probability (hereinafter, The range of the leakage current amount of the circuit to be analyzed that is less than or equal to a second predetermined probability that is smaller than the “first predetermined probability”) and the leakage current of the circuit to be analyzed in which the occurrence probability is greater than the second predetermined probability The third leak current amount that is a candidate of the boundary value between the range of the amount,
Based on the ratio between the large probability and the value based on the second predetermined probability, and the ratio between the acquired first leakage current amount and the acquired third leakage current amount, the occurrence probability is the first. A fourth candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit that is not more than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit that has the occurrence probability larger than the first predetermined probability. Calculate the amount of leakage current,
Outputting the calculated fourth leakage current amount;
The analysis support method according to Supplementary Note 1 or 2, wherein the process is executed.

(付記4)前記コンピュータが、
前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する第2正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が算出した前記第4リーク電流量になる第2正規分布の第2特徴量を、算出した前記項の値と、算出した前記第4リーク電流量と、に基づいて算出し、
取得した前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、算出した前記第2特徴量により前記所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第5リーク電流量を算出し、
算出した前記第4リーク電流量と算出した前記所定回数分の前記第5リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第5リーク電流量のうち前記第4リーク電流量より大きい前記第5リーク電流量の割合を示す第2指標を算出し、
前記割合を示す第2指標を出力する、
処理を実行することを特徴とする付記3に記載の解析支援方法。
(Appendix 4) The computer
The standard deviation is smaller than the standard normal distribution and is a second normal distribution for determining the value of the second random variable in the variation function, and the average of the distribution of the leakage current amount obtained by the variation function is calculated. Calculating the second characteristic amount of the second normal distribution that becomes the fourth leakage current amount based on the calculated value of the term and the calculated fourth leakage current amount;
The obtained constant value, the first weighting factor, and the second weighting factor, the obtained constant value, the first weighting factor value, and the second weighting factor value, , And giving the value of the second random variable generated the predetermined number of times by the calculated second feature amount to the second random variable in the variation function, the fifth leak corresponding to the predetermined number of times Calculate the amount of current,
Based on the magnitude relationship between the calculated fourth leakage current amount and the calculated fifth leakage current amount for the predetermined number of times, the fourth leakage current amount among the fifth leakage current amount for the predetermined number of times. Calculating a second index indicating a ratio of the large fifth leakage current amount;
Outputting a second index indicating the ratio,
4. The analysis support method according to appendix 3, wherein the process is executed.

(付記5)前記コンピュータが、
算出した前記割合を示す指標に基づく前記第2リーク電流量が前記第1リーク電流量より大きい確率と前記所定確率との合計値が所定値より小さい場合、前記発生確率が前記所定確率(以下、「第1所定確率」と称する)よりも大きい第2所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記第2所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第3リーク電流量を取得し、
前記大きい確率と前記第2所定確率に基づく値との比率と、取得した前記第1リーク電流量と取得した前記第3リーク電流量との比率と、に基づいて、前記発生確率が前記第1所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記第1所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第4リーク電流量を算出し、
算出した前記第4リーク電流量を出力する、
処理を実行することを特徴とする付記1または2に記載の解析支援方法。
(Appendix 5) The computer
When the total value of the probability that the second leakage current amount based on the calculated index indicating the ratio is larger than the first leakage current amount and the predetermined probability is smaller than a predetermined value, the occurrence probability is the predetermined probability (hereinafter, The range of the leakage current amount of the circuit to be analyzed that is equal to or less than a second predetermined probability that is greater than the “first predetermined probability”) and the leakage current of the circuit to be analyzed in which the occurrence probability is greater than the second predetermined probability The third leak current amount that is a candidate of the boundary value between the range of the amount,
Based on the ratio between the large probability and the value based on the second predetermined probability, and the ratio between the acquired first leakage current amount and the acquired third leakage current amount, the occurrence probability is the first. A fourth candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit that is not more than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit that has the occurrence probability larger than the first predetermined probability. Calculate the amount of leakage current,
Outputting the calculated fourth leakage current amount;
The analysis support method according to Supplementary Note 1 or 2, wherein the process is executed.

(付記6)前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する第2正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が算出した前記第4リーク電流量になる第2正規分布の第2特徴量を、算出した前記項の値と、算出した前記第4リーク電流量と、に基づいて算出し、
取得した前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、算出した前記第2特徴量により前記所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第5リーク電流量を算出し、
前記第4リーク電流量と算出した前記所定回数分の前記第5リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第5リーク電流量のうち前記第4リーク電流量より大きい前記第5リーク電流量の割合を示す第2指標を算出し、
前記割合を示す第2指標を出力する、
処理を実行することを特徴とする付記5に記載の解析支援方法。
(Supplementary Note 6) A second normal distribution having a standard deviation smaller than that of the standard normal distribution and determining the value of the second random variable in the variation function, wherein the leakage current amount distribution obtained by the variation function is Calculating a second feature amount of the second normal distribution that becomes the fourth leakage current amount calculated as an average based on the calculated value of the term and the calculated fourth leakage current amount;
The obtained constant value, the first weighting factor, and the second weighting factor, the obtained constant value, the first weighting factor value, and the second weighting factor value, , And giving the value of the second random variable generated the predetermined number of times by the calculated second feature amount to the second random variable in the variation function, the fifth leak corresponding to the predetermined number of times Calculate the amount of current,
Based on the magnitude relationship between the fourth leakage current amount and the calculated fifth leakage current amount for the predetermined number of times, the fifth leakage current amount for the predetermined number of times is greater than the fourth leakage current amount. Calculate a second index indicating the ratio of the fifth leakage current amount,
Outputting a second index indicating the ratio,
The analysis support method according to appendix 5, wherein the process is executed.

(付記7)コンピュータに、
解析対象回路内の素子に固有のリーク電流に関する定数の値と、標準正規分布に従い前記素子に固有のリーク電流のばらつきを表す第1確率変数に対する第1の重み係数の値と、前記解析対象回路内の素子群で共通のリーク電流のばらつきを表す第2確率変数に対する第2の重み係数の値と、を前記解析対象回路内の素子ごとに取得し、
発生確率が所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第1リーク電流量を取得し、
前記第1の重み係数と前記第1確率変数との積および前記定数をパラメータとする正規分布の平均値を表す式と、前記第2確率変数と前記第2の重み係数との積と、を素子ごとにパラメータとする前記解析対象回路のリーク電流量の変動関数がテイラー展開された場合の項を記憶装置から取得し、
取得した前記項に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与えることにより、前記項の値を算出し、
前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が取得した前記第1リーク電流量になる正規分布の特徴量を、算出した前記項の値と、取得した前記第1リーク電流量と、に基づいて算出し、
前記記憶装置から前記変動関数を取得し、
取得した前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、算出した前記特徴量により所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第2リーク電流量を算出し、
前記第1リーク電流量と算出した前記所定回数分の前記第2リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第2リーク電流量のうち前記第1リーク電流量より大きい前記第2リーク電流量の割合を示す指標を算出し、
前記割合を示す指標を出力する、
処理を実行させることを特徴とする解析支援プログラム。
(Appendix 7)
A constant value relating to a leakage current unique to the element in the analysis target circuit, a value of a first weighting factor for a first random variable representing a variation in leakage current unique to the element according to a standard normal distribution, and the analysis target circuit A value of a second weighting factor for a second random variable representing a variation in a common leak current among the element groups in each element in the analysis target circuit,
A candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is equal to or less than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is greater than the predetermined probability. Get one leak current amount,
A product of the first weighting factor and the first random variable and an expression representing an average value of a normal distribution with the constant as a parameter, and a product of the second random variable and the second weighting factor, Obtain a term when the variation function of the leakage current amount of the analysis target circuit as a parameter for each element is Taylor-expanded from the storage device,
The value of the term is calculated by giving the acquired value of the constant, the value of the first weighting factor, and the value of the second weighting factor to the acquired term.
A standard distribution having a standard deviation smaller than the standard normal distribution and determining the value of the second random variable in the variation function, wherein the average of the distribution of the leakage current amount obtained by the variation function is obtained. A feature amount of a normal distribution that becomes one leakage current amount is calculated based on the calculated value of the term and the acquired first leakage current amount,
Obtaining the variation function from the storage device;
The obtained constant value, the first weighting factor, and the second weighting factor, the obtained constant value, the first weighting factor value, and the second weighting factor value, , And giving the value of the second random variable generated a predetermined number of times by the calculated feature quantity to the second random variable in the variation function, the second leak current amount for the predetermined number of times is obtained. Calculate
Based on the magnitude relationship between the first leakage current amount and the calculated second leakage current amount for the predetermined number of times, the second leakage current amount for the predetermined number of times is greater than the first leakage current amount. Calculate an index indicating the ratio of the second leakage current amount,
Outputting an index indicating the ratio,
An analysis support program characterized by causing processing to be executed.

(付記8)解析対象回路内の素子に固有のリーク電流に関する定数の値と、標準正規分布に従い前記素子に固有のリーク電流のばらつきを表す第1確率変数に対する第1の重み係数の値と、前記解析対象回路内の素子群で共通のリーク電流のばらつきを表す第2確率変数に対する第2の重み係数の値と、を前記解析対象回路内の素子ごとに取得する定数係数取得部と、
発生確率が所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第1リーク電流量を取得する第1リーク電流量取得部と、
前記第1の重み係数と前記第1確率変数との積および前記定数をパラメータとする正規分布の平均値を表す式と、前記第2確率変数と前記第2の重み係数との積と、を素子ごとにパラメータとする前記解析対象回路のリーク電流量の変動関数がテイラー展開された場合の項を記憶装置から取得する項取得部と、
前記項取得部によって取得された前記項に、前記定数係数取得部によって取得された前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与えることにより、前記項の値を算出する項の値算出部と、
前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が前記第1リーク電流量取得部によって取得された前記第1リーク電流量になる正規分布の特徴量を、算出した前記項の値と、取得した前記第1リーク電流量と、に基づいて算出する正規分布算出部と、
前記記憶装置から前記変動関数を取得する変動関数取得部と、
前記変動関数取得部によって取得された前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、前記正規分布算出部によって算出された前記特徴量により所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第2リーク電流量を算出する第2リーク電流量算出部と、
前記第1リーク電流量と前記第2リーク電流量算出部によって算出された前記所定回数分の前記第2リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第2リーク電流量のうち前記第1リーク電流量より大きい前記第2リーク電流量の割合を示す指標を算出する確率算出部と、
前記確率算出部によって算出された前記割合を示す指標を出力する出力部と、
を有することを特徴とする解析支援装置。
(Supplementary note 8) A constant value related to a leakage current unique to the element in the analysis target circuit, a value of a first weighting factor for a first random variable representing a variation in leakage current unique to the element according to a standard normal distribution, A constant coefficient acquisition unit that acquires, for each element in the analysis target circuit, a value of a second weighting factor for a second random variable that represents a variation in leakage current common to the element group in the analysis target circuit;
A candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is equal to or less than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is greater than the predetermined probability. A first leakage current amount acquisition unit for acquiring one leakage current amount;
A product of the first weighting factor and the first random variable and an expression representing an average value of a normal distribution with the constant as a parameter, and a product of the second random variable and the second weighting factor, A term acquisition unit that acquires a term when the variation function of the leakage current amount of the analysis target circuit as a parameter for each element is Taylor-expanded from a storage device;
By giving the term obtained by the term obtaining unit, the value of the constant obtained by the constant coefficient obtaining unit, the value of the first weighting factor, and the value of the second weighting factor, A term value calculation unit for calculating the value of the term;
A normal distribution having a standard deviation smaller than that of the standard normal distribution and determining a value of the second random variable in the variation function, wherein an average of a distribution of leakage current amounts obtained by the variation function is the first leakage A normal distribution calculation unit that calculates the characteristic amount of the normal distribution that becomes the first leakage current amount acquired by the current amount acquisition unit based on the calculated value of the term and the acquired first leakage current amount When,
A variation function obtaining unit for obtaining the variation function from the storage device;
The constant value, the first weighting factor, and the second weighting factor in the variation function acquired by the variation function acquisition unit include the acquired constant value, the first weighting factor value, and the first weighting factor. And a value of the second random variable generated a predetermined number of times by the feature amount calculated by the normal distribution calculating unit is given to the second random variable in the variation function. A second leakage current amount calculation unit for calculating a second leakage current amount for the predetermined number of times,
Based on the magnitude relationship between the first leakage current amount and the second leakage current amount for the predetermined number of times calculated by the second leakage current amount calculation unit, the second leakage current amount for the predetermined number of times is calculated. A probability calculating unit for calculating an index indicating a ratio of the second leakage current amount larger than the first leakage current amount;
An output unit that outputs an index indicating the ratio calculated by the probability calculation unit;
An analysis support apparatus characterized by comprising:

(付記9)解析対象回路内の素子に固有のリーク電流に関する定数の値と、標準正規分布に従い前記素子に固有のリーク電流のばらつきを表す第1確率変数に対する第1の重み係数の値と、前記解析対象回路内の素子群で共通のリーク電流のばらつきを表す第2確率変数に対する第2の重み係数の値と、を前記解析対象回路内の素子ごとに取得する定数係数取得部と、
発生確率が所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第1リーク電流量を取得する第1リーク電流量取得部と、
前記第1の重み係数と前記第1確率変数との積および前記定数をパラメータとする正規分布の平均値を表す式と、前記第2確率変数と前記第2の重み係数との積と、を素子ごとにパラメータとする前記解析対象回路のリーク電流量の変動関数がテイラー展開された場合の項を記憶装置から取得する項取得部と、
前記項取得部によって取得された前記項に、前記定数係数取得部によって取得された前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与えることにより、前記項の値を算出する項の値算出部と、
前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が前記第1リーク電流量取得部によって取得された前記第1リーク電流量になる正規分布の特徴量を、算出した前記項の値と、取得した前記第1リーク電流量と、に基づいて算出する正規分布算出部と、
前記記憶装置から前記変動関数を取得する変動関数取得部と、
前記変動関数取得部によって取得された前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、前記正規分布算出部によって算出された前記特徴量により所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第2リーク電流量を算出する第2リーク電流量算出部と、
前記第1リーク電流量と前記第2リーク電流量算出部によって算出された前記所定回数分の前記第2リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第2リーク電流量のうち前記第1リーク電流量より大きい前記第2リーク電流量の割合を示す指標を算出する確率算出部と、
前記確率算出部によって算出された前記割合を示す指標を出力する出力部と、
を有するコンピュータを含むことを特徴とする解析支援装置。
(Supplementary note 9) A value of a constant related to a leakage current unique to the element in the circuit to be analyzed, a value of a first weighting factor for a first random variable representing a variation in leakage current unique to the element according to a standard normal distribution, A constant coefficient acquisition unit that acquires, for each element in the analysis target circuit, a value of a second weighting factor for a second random variable that represents a variation in leakage current common to the element group in the analysis target circuit;
A candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is equal to or less than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is greater than the predetermined probability. A first leakage current amount acquisition unit for acquiring one leakage current amount;
A product of the first weighting factor and the first random variable and an expression representing an average value of a normal distribution with the constant as a parameter, and a product of the second random variable and the second weighting factor, A term acquisition unit that acquires a term when the variation function of the leakage current amount of the analysis target circuit as a parameter for each element is Taylor-expanded from a storage device;
By giving the term obtained by the term obtaining unit, the value of the constant obtained by the constant coefficient obtaining unit, the value of the first weighting factor, and the value of the second weighting factor, A term value calculation unit for calculating the value of the term;
A normal distribution having a standard deviation smaller than that of the standard normal distribution and determining a value of the second random variable in the variation function, wherein an average of a distribution of leakage current amounts obtained by the variation function is the first leakage A normal distribution calculation unit that calculates the characteristic amount of the normal distribution that becomes the first leakage current amount acquired by the current amount acquisition unit based on the calculated value of the term and the acquired first leakage current amount When,
A variation function obtaining unit for obtaining the variation function from the storage device;
The constant value, the first weighting factor, and the second weighting factor in the variation function acquired by the variation function acquisition unit include the acquired constant value, the first weighting factor value, and the first weighting factor. And a value of the second random variable generated a predetermined number of times by the feature amount calculated by the normal distribution calculating unit is given to the second random variable in the variation function. A second leakage current amount calculation unit for calculating a second leakage current amount for the predetermined number of times,
Based on the magnitude relationship between the first leakage current amount and the second leakage current amount for the predetermined number of times calculated by the second leakage current amount calculation unit, the second leakage current amount for the predetermined number of times is calculated. A probability calculating unit for calculating an index indicating a ratio of the second leakage current amount larger than the first leakage current amount;
An output unit that outputs an index indicating the ratio calculated by the probability calculation unit;
An analysis support apparatus comprising: a computer having:

(付記10)解析対象回路内の素子に固有のリーク電流に関する定数の値と、標準正規分布に従い前記素子に固有のリーク電流のばらつきを表す第1確率変数に対する第1の重み係数の値と、前記解析対象回路内の素子群で共通のリーク電流のばらつきを表す第2確率変数に対する第2の重み係数の値と、を前記解析対象回路内の素子ごとに取得し、
発生確率が所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第1リーク電流量を取得し、
前記第1の重み係数と前記第1確率変数との積および前記定数をパラメータとする正規分布の平均値を表す式と、前記第2確率変数と前記第2の重み係数との積と、を素子ごとにパラメータとする前記解析対象回路のリーク電流量の変動関数がテイラー展開された場合の項を記憶装置から取得し、
取得した前記項に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与えることにより、前記項の値を算出し、
前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が取得した前記第1リーク電流量になる正規分布の特徴量を、算出した前記項の値と、取得した前記第1リーク電流量と、に基づいて算出し、
前記記憶装置から前記変動関数を取得し、
取得した前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、算出した前記特徴量により所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第2リーク電流量を算出し、
前記第1リーク電流量と算出した前記所定回数分の前記第2リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第2リーク電流量のうち前記第1リーク電流量より大きい前記第2リーク電流量の割合を示す指標を算出し、
前記割合を示す指標を出力する、
処理をコンピュータに実行させる解析支援プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
(Supplementary Note 10) A value of a constant related to a leakage current unique to the element in the circuit to be analyzed, a value of a first weighting factor for a first random variable representing a variation in leakage current unique to the element according to a standard normal distribution, Obtaining a value of a second weighting factor for a second random variable representing a variation in leak current common to the element group in the analysis target circuit for each element in the analysis target circuit;
A candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is equal to or less than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is greater than the predetermined probability. Get one leak current amount,
A product of the first weighting factor and the first random variable and an expression representing an average value of a normal distribution with the constant as a parameter, and a product of the second random variable and the second weighting factor, Obtain a term when the variation function of the leakage current amount of the analysis target circuit as a parameter for each element is Taylor-expanded from the storage device,
The value of the term is calculated by giving the acquired value of the constant, the value of the first weighting factor, and the value of the second weighting factor to the acquired term.
A standard distribution having a standard deviation smaller than the standard normal distribution and determining the value of the second random variable in the variation function, wherein the average of the distribution of the leakage current amount obtained by the variation function is obtained. A feature amount of a normal distribution that becomes one leakage current amount is calculated based on the calculated value of the term and the acquired first leakage current amount,
Obtaining the variation function from the storage device;
The obtained constant value, the first weighting factor, and the second weighting factor, the obtained constant value, the first weighting factor value, and the second weighting factor value, , And giving the value of the second random variable generated a predetermined number of times by the calculated feature quantity to the second random variable in the variation function, the second leak current amount for the predetermined number of times is obtained. Calculate
Based on the magnitude relationship between the first leakage current amount and the calculated second leakage current amount for the predetermined number of times, the second leakage current amount for the predetermined number of times is greater than the first leakage current amount. Calculate an index indicating the ratio of the second leakage current amount,
Outputting an index indicating the ratio,
A recording medium on which an analysis support program for causing a computer to execute processing is recorded.

100 解析支援装置
300 解析対象回路
501 定数係数取得部
504 第1リーク電流量取得部
505 項取得部
506 項の値算出部
507 正規分布算出部
508 変動関数取得部
a 定数
b 第1の重み係数
c 第2の重み係数
α 第1確率変数
β,ξ 第2確率変数
xini 第1リーク電流量
L1 変動関数
d 0次の項
e 1次の項
o 2次の項
y 確率
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Analysis support apparatus 300 Analysis object circuit 501 Constant coefficient acquisition part 504 1st leak current amount acquisition part 505 Term acquisition part 506 Term value calculation part 507 Normal distribution calculation part 508 Fluctuation function acquisition part a constant b 1st weight coefficient c Second weighting factor α First random variable β, ξ Second random variable xini First leakage current amount L1 Fluctuation function d 0th-order term e First-order term o Second-order term y Probability

Claims (8)

コンピュータが、
解析対象回路内の素子に固有のリーク電流に関する定数の値と、標準正規分布に従い前記素子に固有のリーク電流のばらつきを表す第1確率変数に対する第1の重み係数の値と、前記解析対象回路内の素子群で共通のリーク電流のばらつきを表す第2確率変数に対する第2の重み係数の値と、を前記解析対象回路内の素子ごとに取得し、
発生確率が所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第1リーク電流量を取得し、
前記第1の重み係数と前記第1確率変数との積および前記定数をパラメータとする正規分布の平均値を表す式と、前記第2確率変数と前記第2の重み係数との積と、を素子ごとにパラメータとする前記解析対象回路のリーク電流量の変動関数がテイラー展開された場合の項を記憶装置から取得し、
取得した前記項に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与えることにより、前記項の値を算出し、
前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が取得した前記第1リーク電流量になる正規分布の特徴量を、算出した前記項の値と、取得した前記第1リーク電流量と、に基づいて算出し、
前記記憶装置から前記変動関数を取得し、
取得した前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、算出した前記特徴量により所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第2リーク電流量を算出し、
前記第1リーク電流量と算出した前記所定回数分の前記第2リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第2リーク電流量のうち前記第1リーク電流量より大きい前記第2リーク電流量の割合を示す指標を算出し、
前記割合を示す指標を出力する、
処理を実行することを特徴とする解析支援方法。
Computer
A constant value relating to a leakage current unique to the element in the analysis target circuit, a value of a first weighting factor for a first random variable representing a variation in leakage current unique to the element according to a standard normal distribution, and the analysis target circuit A value of a second weighting factor for a second random variable representing a variation in a common leak current among the element groups in each element in the analysis target circuit,
A candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is equal to or less than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is greater than the predetermined probability. Get one leak current amount,
A product of the first weighting factor and the first random variable and an expression representing an average value of a normal distribution with the constant as a parameter, and a product of the second random variable and the second weighting factor, Obtain a term when the variation function of the leakage current amount of the analysis target circuit as a parameter for each element is Taylor-expanded from the storage device,
The value of the term is calculated by giving the acquired value of the constant, the value of the first weighting factor, and the value of the second weighting factor to the acquired term.
A standard distribution having a standard deviation smaller than the standard normal distribution and determining the value of the second random variable in the variation function, wherein the average of the distribution of the leakage current amount obtained by the variation function is obtained. A feature amount of a normal distribution that becomes one leakage current amount is calculated based on the calculated value of the term and the acquired first leakage current amount,
Obtaining the variation function from the storage device;
The obtained constant value, the first weighting factor, and the second weighting factor, the obtained constant value, the first weighting factor value, and the second weighting factor value, , And giving the value of the second random variable generated a predetermined number of times by the calculated feature quantity to the second random variable in the variation function, the second leak current amount for the predetermined number of times is obtained. Calculate
Based on the magnitude relationship between the first leakage current amount and the calculated second leakage current amount for the predetermined number of times, the second leakage current amount for the predetermined number of times is greater than the first leakage current amount. Calculate an index indicating the ratio of the second leakage current amount,
Outputting an index indicating the ratio,
An analysis support method characterized by executing processing.
前記コンピュータが、
算出した前記割合を示す指標に基づいて前記第1リーク電流量が前記境界値である確かさを表す指標を導出し、
導出した前記確かさを表す指標を出力する、
処理を実行することを特徴とする請求項1に記載の解析支援方法。
The computer is
Deriving an index representing the certainty that the first leakage current amount is the boundary value based on the calculated index indicating the ratio;
Outputting an index representing the derived certainty,
The analysis support method according to claim 1, wherein processing is executed.
前記コンピュータが、
算出した前記割合を示す指標に基づく前記第2リーク電流量が前記第1リーク電流量より大きい確率と前記所定確率との合計値が所定値より大きい場合、前記発生確率が前記所定確率(以下、「第1所定確率」と称する)よりも小さい第2所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記第2所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第3リーク電流量を取得し、
前記大きい確率と前記第2所定確率に基づく値との比率と、取得した前記第1リーク電流量と取得した前記第3リーク電流量との比率と、に基づいて、前記発生確率が前記第1所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記第1所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第4リーク電流量を算出し、
算出した前記第4リーク電流量を出力する、
処理を実行することを特徴とする請求項1または2に記載の解析支援方法。
The computer is
When the total value of the probability that the second leakage current amount based on the calculated index indicating the ratio is greater than the first leakage current amount and the predetermined probability is greater than a predetermined value, the occurrence probability is the predetermined probability (hereinafter, The range of the leakage current amount of the circuit to be analyzed that is less than or equal to a second predetermined probability that is smaller than the “first predetermined probability”) and the leakage current of the circuit to be analyzed in which the occurrence probability is greater than the second predetermined probability The third leak current amount that is a candidate of the boundary value between the range of the amount,
Based on the ratio between the large probability and the value based on the second predetermined probability, and the ratio between the acquired first leakage current amount and the acquired third leakage current amount, the occurrence probability is the first. A fourth candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit that is not more than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit that has the occurrence probability larger than the first predetermined probability. Calculate the amount of leakage current,
Outputting the calculated fourth leakage current amount;
The analysis support method according to claim 1, wherein the process is executed.
前記コンピュータが、
前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する第2正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が算出した前記第4リーク電流量になる第2正規分布の第2特徴量を、算出した前記項の値と、算出した前記第4リーク電流量と、に基づいて算出し、
取得した前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、算出した前記第2特徴量により前記所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第5リーク電流量を算出し、
算出した前記第4リーク電流量と算出した前記所定回数分の前記第5リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第5リーク電流量のうち前記第4リーク電流量より大きい前記第5リーク電流量の割合を示す第2指標を算出し、
前記割合を示す第2指標を出力する、
処理を実行することを特徴とする請求項3に記載の解析支援方法。
The computer is
The standard deviation is smaller than the standard normal distribution and is a second normal distribution for determining the value of the second random variable in the variation function, and the average of the distribution of the leakage current amount obtained by the variation function is calculated. Calculating the second characteristic amount of the second normal distribution that becomes the fourth leakage current amount based on the calculated value of the term and the calculated fourth leakage current amount;
The obtained constant value, the first weighting factor, and the second weighting factor, the obtained constant value, the first weighting factor value, and the second weighting factor value, , And giving the value of the second random variable generated the predetermined number of times by the calculated second feature amount to the second random variable in the variation function, the fifth leak corresponding to the predetermined number of times Calculate the amount of current,
Based on the magnitude relationship between the calculated fourth leakage current amount and the calculated fifth leakage current amount for the predetermined number of times, the fourth leakage current amount among the fifth leakage current amount for the predetermined number of times. Calculating a second index indicating a ratio of the large fifth leakage current amount;
Outputting a second index indicating the ratio,
The analysis support method according to claim 3, wherein the process is executed.
前記コンピュータが、
算出した前記割合を示す指標に基づく前記第2リーク電流量が前記第1リーク電流量より大きい確率と前記所定確率との合計値が所定値より小さい場合、前記発生確率が前記所定確率(以下、「第1所定確率」と称する)よりも大きい第2所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記第2所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第3リーク電流量を取得し、
前記大きい確率と前記第2所定確率に基づく値との比率と、取得した前記第1リーク電流量と取得した前記第3リーク電流量との比率と、に基づいて、前記発生確率が前記第1所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記第1所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第4リーク電流量を算出し、
算出した前記第4リーク電流量を出力する、
処理を実行することを特徴とする請求項1または2に記載の解析支援方法。
The computer is
When the total value of the probability that the second leakage current amount based on the calculated index indicating the ratio is larger than the first leakage current amount and the predetermined probability is smaller than a predetermined value, the occurrence probability is the predetermined probability (hereinafter, The range of the leakage current amount of the circuit to be analyzed that is equal to or less than a second predetermined probability that is greater than the “first predetermined probability”) and the leakage current of the circuit to be analyzed in which the occurrence probability is greater than the second predetermined probability The third leak current amount that is a candidate of the boundary value between the range of the amount,
Based on the ratio between the large probability and the value based on the second predetermined probability, and the ratio between the acquired first leakage current amount and the acquired third leakage current amount, the occurrence probability is the first. A fourth candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit that is not more than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit that has the occurrence probability larger than the first predetermined probability. Calculate the amount of leakage current,
Outputting the calculated fourth leakage current amount;
The analysis support method according to claim 1, wherein the process is executed.
前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する第2正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が算出した前記第4リーク電流量になる第2正規分布の第2特徴量を、算出した前記項の値と、算出した前記第4リーク電流量と、に基づいて算出し、
取得した前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、算出した前記第2特徴量により前記所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第5リーク電流量を算出し、
前記第4リーク電流量と算出した前記所定回数分の前記第5リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第5リーク電流量のうち前記第4リーク電流量より大きい前記第5リーク電流量の割合を示す第2指標を算出し、
前記割合を示す第2指標を出力する、
処理を実行することを特徴とする請求項5に記載の解析支援方法。
The standard deviation is smaller than the standard normal distribution and is a second normal distribution for determining the value of the second random variable in the variation function, and the average of the distribution of the leakage current amount obtained by the variation function is calculated. Calculating the second characteristic amount of the second normal distribution that becomes the fourth leakage current amount based on the calculated value of the term and the calculated fourth leakage current amount;
The obtained constant value, the first weighting factor, and the second weighting factor, the obtained constant value, the first weighting factor value, and the second weighting factor value, , And giving the value of the second random variable generated the predetermined number of times by the calculated second feature amount to the second random variable in the variation function, the fifth leak corresponding to the predetermined number of times Calculate the amount of current,
Based on the magnitude relationship between the fourth leakage current amount and the calculated fifth leakage current amount for the predetermined number of times, the fifth leakage current amount for the predetermined number of times is greater than the fourth leakage current amount. Calculate a second index indicating the ratio of the fifth leakage current amount,
Outputting a second index indicating the ratio,
6. The analysis support method according to claim 5, wherein processing is executed.
コンピュータに、
解析対象回路内の素子に固有のリーク電流に関する定数の値と、標準正規分布に従い前記素子に固有のリーク電流のばらつきを表す第1確率変数に対する第1の重み係数の値と、前記解析対象回路内の素子群で共通のリーク電流のばらつきを表す第2確率変数に対する第2の重み係数の値と、を前記解析対象回路内の素子ごとに取得し、
発生確率が所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第1リーク電流量を取得し、
前記第1の重み係数と前記第1確率変数との積および前記定数をパラメータとする正規分布の平均値を表す式と、前記第2確率変数と前記第2の重み係数との積と、を素子ごとにパラメータとする前記解析対象回路のリーク電流量の変動関数がテイラー展開された場合の項を記憶装置から取得し、
取得した前記項に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与えることにより、前記項の値を算出し、
前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が取得した前記第1リーク電流量になる正規分布の特徴量を、算出した前記項の値と、取得した前記第1リーク電流量と、に基づいて算出し、
前記記憶装置から前記変動関数を取得し、
取得した前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、算出した前記特徴量により所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第2リーク電流量を算出し、
前記第1リーク電流量と算出した前記所定回数分の前記第2リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第2リーク電流量のうち前記第1リーク電流量より大きい前記第2リーク電流量の割合を示す指標を算出し、
前記割合を示す指標を出力する、
処理を実行させることを特徴とする解析支援プログラム。
On the computer,
A constant value relating to a leakage current unique to the element in the analysis target circuit, a value of a first weighting factor for a first random variable representing a variation in leakage current unique to the element according to a standard normal distribution, and the analysis target circuit A value of a second weighting factor for a second random variable representing a variation in a common leak current among the element groups in each element in the analysis target circuit,
A candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is equal to or less than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is greater than the predetermined probability. Get one leak current amount,
A product of the first weighting factor and the first random variable and an expression representing an average value of a normal distribution with the constant as a parameter, and a product of the second random variable and the second weighting factor, Obtain a term when the variation function of the leakage current amount of the analysis target circuit as a parameter for each element is Taylor-expanded from the storage device,
The value of the term is calculated by giving the acquired value of the constant, the value of the first weighting factor, and the value of the second weighting factor to the acquired term.
A standard distribution having a standard deviation smaller than the standard normal distribution and determining the value of the second random variable in the variation function, wherein the average of the distribution of the leakage current amount obtained by the variation function is obtained. A feature amount of a normal distribution that becomes one leakage current amount is calculated based on the calculated value of the term and the acquired first leakage current amount,
Obtaining the variation function from the storage device;
The obtained constant value, the first weighting factor, and the second weighting factor, the obtained constant value, the first weighting factor value, and the second weighting factor value, , And giving the value of the second random variable generated a predetermined number of times by the calculated feature quantity to the second random variable in the variation function, the second leak current amount for the predetermined number of times is obtained. Calculate
Based on the magnitude relationship between the first leakage current amount and the calculated second leakage current amount for the predetermined number of times, the second leakage current amount for the predetermined number of times is greater than the first leakage current amount. Calculate an index indicating the ratio of the second leakage current amount,
Outputting an index indicating the ratio,
An analysis support program characterized by causing processing to be executed.
解析対象回路内の素子に固有のリーク電流に関する定数の値と、標準正規分布に従い前記素子に固有のリーク電流のばらつきを表す第1確率変数に対する第1の重み係数の値と、前記解析対象回路内の素子群で共通のリーク電流のばらつきを表す第2確率変数に対する第2の重み係数の値と、を前記解析対象回路内の素子ごとに取得する定数係数取得部と、
発生確率が所定確率以下となる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、前記発生確率が前記所定確率より大きくなる前記解析対象回路のリーク電流量の範囲と、の境界値の候補である第1リーク電流量を取得する第1リーク電流量取得部と、
前記第1の重み係数と前記第1確率変数との積および前記定数をパラメータとする正規分布の平均値を表す式と、前記第2確率変数と前記第2の重み係数との積と、を素子ごとにパラメータとする前記解析対象回路のリーク電流量の変動関数がテイラー展開された場合の項を記憶装置から取得する項取得部と、
前記項取得部によって取得された前記項に、前記定数係数取得部によって取得された前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与えることにより、前記項の値を算出する項の値算出部と、
前記標準正規分布よりも標準偏差が小さく、前記変動関数内の前記第2確率変数の値を決定する正規分布であって、前記変動関数によって得られるリーク電流量の分布の平均が前記第1リーク電流量取得部によって取得された前記第1リーク電流量になる正規分布の特徴量を、算出した前記項の値と、取得した前記第1リーク電流量と、に基づいて算出する正規分布算出部と、
前記記憶装置から前記変動関数を取得する変動関数取得部と、
前記変動関数取得部によって取得された前記変動関数内の前記定数と前記第1の重み係数と前記第2の重み係数に、取得した前記定数の値と前記第1の重み係数の値と前記第2の重み係数の値と、を与え、前記変動関数内の前記第2確率変数に、前記正規分布算出部によって算出された前記特徴量により所定回数発生させた前記第2確率変数の値を与えることにより、前記所定回数分の第2リーク電流量を算出する第2リーク電流量算出部と、
前記第1リーク電流量と前記第2リーク電流量算出部によって算出された前記所定回数分の前記第2リーク電流量との大小関係に基づいて、前記所定回数分の前記第2リーク電流量のうち前記第1リーク電流量より大きい前記第2リーク電流量の割合を示す指標を算出する確率算出部と、
前記確率算出部によって算出された前記割合を示す指標を出力する出力部と、
を有することを特徴とする解析支援装置。
A constant value relating to a leakage current unique to the element in the analysis target circuit, a value of a first weighting factor for a first random variable representing a variation in leakage current unique to the element according to a standard normal distribution, and the analysis target circuit A constant coefficient acquisition unit that acquires, for each element in the analysis target circuit, a value of a second weighting coefficient for a second random variable that represents a variation in leakage current common to the elements in the group;
A candidate for a boundary value between a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is equal to or less than a predetermined probability and a range of the leakage current amount of the analysis target circuit in which the occurrence probability is greater than the predetermined probability. A first leakage current amount acquisition unit for acquiring one leakage current amount;
A product of the first weighting factor and the first random variable and an expression representing an average value of a normal distribution with the constant as a parameter, and a product of the second random variable and the second weighting factor, A term acquisition unit that acquires a term when the variation function of the leakage current amount of the analysis target circuit as a parameter for each element is Taylor-expanded from a storage device;
By giving the term obtained by the term obtaining unit, the value of the constant obtained by the constant coefficient obtaining unit, the value of the first weighting factor, and the value of the second weighting factor, A term value calculation unit for calculating the value of the term;
A normal distribution having a standard deviation smaller than that of the standard normal distribution and determining a value of the second random variable in the variation function, wherein an average of a distribution of leakage current amounts obtained by the variation function is the first leakage A normal distribution calculation unit that calculates the characteristic amount of the normal distribution that becomes the first leakage current amount acquired by the current amount acquisition unit based on the calculated value of the term and the acquired first leakage current amount When,
A variation function obtaining unit for obtaining the variation function from the storage device;
The constant value, the first weighting factor, and the second weighting factor in the variation function acquired by the variation function acquisition unit include the acquired constant value, the first weighting factor value, and the first weighting factor. And a value of the second random variable generated a predetermined number of times by the feature amount calculated by the normal distribution calculating unit is given to the second random variable in the variation function. A second leakage current amount calculation unit for calculating a second leakage current amount for the predetermined number of times,
Based on the magnitude relationship between the first leakage current amount and the second leakage current amount for the predetermined number of times calculated by the second leakage current amount calculation unit, the second leakage current amount for the predetermined number of times is calculated. A probability calculating unit for calculating an index indicating a ratio of the second leakage current amount larger than the first leakage current amount;
An output unit that outputs an index indicating the ratio calculated by the probability calculation unit;
An analysis support apparatus characterized by comprising:
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