JPH09171521A

JPH09171521A - 半導体のシミュレーション方法及び装置

Info

Publication number: JPH09171521A
Application number: JP33164195A
Authority: JP
Inventors: Takaaki Tatsumi; 孝明巽
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1995-12-20
Filing date: 1995-12-20
Publication date: 1997-06-30
Also published as: US5886906A

Abstract

(57)【要約】【課題】パラメータの分布が正規分布以外の場合でも
対応可能なシミュレーション方法及び装置を提供する。【解決手段】本シミュレーション方法は、パラメータ
それぞれについて実際の分布状況に対し個別に適合する
ように分布情報を入力し又は設定する工程(ST1) と、該
分布情報に基づいて、その分布状況に応じた確率で発生
する乱数を生成する工程(ST3) と、生成した乱数を用い
て素子物理の所定の支配方程式を解くことにより半導体
装置の特性を算出する工程(ST5) とを少なくとも含む。
分布情報は、一般分布関数，数値データ列，ヒストグラ
ムの何れのかたちで与えてもよい。これにより、正規分
布以外の分布関数や積分が簡単に行えない複雑な分布関
数をとるパラメータ等、あらゆる分布状況のパラメータ
について入力設定が可能となる。また、本シミュレーシ
ョン装置２は、上記３工程を各々行う入力設定手段６，
乱数生成手段８，特性算出手段４と、この算出結果を含
む情報を所定形式で出力し又は表示する出力表示手段１
０とを少なくとも有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、いわゆるモンテカ
ルロ法による半導体シミュレーション方法及び装置に関
し、特に半導体装置の特性変動に影響を及ぼすデバイス
又はプロセスパラメータの分布が正規分布以外の場合で
も、シミュレーションを有効に行うための方法及びその
実現のための装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】半導体の開発や設計過程において、プロ
セスの制御パラメータやゲート長等の形状寸法などを、
工程のバラツキに従うように振ってシミュレーションを
行うというのは、素子特性値（例えば閾値電圧Ｖth）の
バラツキ予測や解析、或いは電界分布等の把握のため重
要である。

【０００３】従来、バラツキ予測はプロセスパラメータ
を正規分布と仮定してモンテカルロシミュレ−ションを
行っていた。これに対応した、半導体のシミュレータ用
ソフトとして、例えばＰＤＦＡＢ（PDF Solution Inc.
）やＶＭＦａｂ（SILVACO ）等が、市販品として既に
提供されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、この従来の半
導体のシミュレータ用ソフトでは、バラツキの分布が正
規分布だけにしか対応しておらず、実際の工程における
バラツキは必ずしも正規分布に従わないことから、バラ
ツキを示す関数が与えられてもモンテカルロ法によるシ
ミュレーションができないことが多いといった問題があ
った。

【０００５】本発明は、このような実状に鑑みてなさ
れ、特性変動への影響を見積もろうとするパラメータの
分布が正規分布以外の場合でも、これに対応可能なシミ
ュレーション手法を提案するとともに、その実現のため
の装置を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上述した従来技術の問題
点を解決し、上述した目的を達成するために、本発明の
半導体のシミュレーション方法によれば、以下の３つの
工程を少なくとも含むことを特徴とする。（ａ）半導体装置の特性変動への影響を見積もろうとす
る単数又は複数のデバイス又はプロセスパラメータそれ
ぞれについて、実際の分布状況に対し個別に適合するよ
うに、分布情報を入力し又は設定する工程（ｂ）入力し又は設定した分布情報に基づいて、該分布
情報が示す実際の分布状況に応じた確率で発生する乱数
を生成する工程（ｃ）生成した乱数を用いて素子物理の所定の支配方程
式を解くことにより、半導体装置の特性を算出する工程本シミュレーション方法では、パラメータの実際の分布
状況に個別に適合する分布情報が与えられることから、
例えば関数でいえば正規分布以外の一般分布関数に対応
できる。一般に、デバイス又はプロセスパラメータは正
規分布をとるよりも、そのパラメータ特有な分布を示す
ことが多いが、その場合であっても、本発明によりモン
テカルロ法のシミュレーションが可能となる。

【０００７】本発明のシミュレーション方法では、素子
物理の所定の支配方程式を解くに先立って、パラメータ
の実際の分布状況に個別に適合した分布情報に基づい
て、例えば一様確率を用いて乱数を生成する。この乱数
を用い、例えば該支配方程式による特性算出の入力等が
とり得る確率を決めれば、分布情報を特性計算結果に反
映できる。

【０００８】パラメータの分布情報としては、一般分布
関数のほかに、数値データ列又はヒストグラムのかたち
で与えることもできる。これにより、実測値データだけ
でなく、例えば関数について積分が簡単に行えないよう
な複雑な分布をとるデバイス又はプロセスのパラメータ
等、あらゆる分布状況のパラメータについて入力設定が
可能となる。

【０００９】本発明の半導体のシミュレーション装置
は、以下の４つの手段を有することを特徴とする。（ｄ）半導体装置の特性変動への影響を見積もろうとす
る単数又は複数のデバイス又はプロセスパラメータそれ
ぞれについて、実際の分布状況に対し個別に適合するよ
うに、分布情報を入力し又は設定する入力設定手段（ｅ）入力設定手段からの分布情報に基づいて、該分布
情報が示す実際の分布状況に応じた確率で発生する乱数
を生成する乱数生成手段（ｆ）乱数生成手段からの乱数を用いて素子物理の所定
の支配方程式を解くことにより、半導体装置の特性を算
出する特性算出手段（ｇ）特性算出手段による算出結果を含む情報を所定形
式で出力し又は表示する出力表示手段

【００１０】

【本発明の実施の形態】以下、本発明に係る半導体のシ
ミュレーション方法及び装置を、図面にもとづいて詳細
に説明する。本発明のシミュレーション方法は、いわゆ
るモンテカルロ法をデバイスシミュレータの条件振りに
応用したものである。これにより、半導体装置の種々の
パラメータ（プロセスパラメータであるとデバイスパラ
メータであるとを問わない）のうち、所定のパラメータ
を一定の規則でばらつかせ、残りを固定して素子物理の
所定の支配方程式を解くことにより、所定のパラメータ
がばらつくことによる半導体装置の特性変動を統計的に
見積もることができる。

【００１１】本シミュレーション方法は、一般の方法と
同様、ミクロな現象が物理方程式で表現できる半導体装
置の特性であれば、種々適用できる。代表的なもので
は、能動デバイスの特性値があり、例えばトランジスタ
の閾値電圧Ｖth，相互コンダクタンスｇｍ，動作電流Ｉ
ｄ等を予測したり解析する場合がある。また、電界や不
純物の分布状況を把握するのにも有用である。一方、こ
れら特性に影響するパラメータとしては、例えばＭＯＳ
トランジスタの閾値電圧Ｖthを例にとると、Ｖth制御用
イオン注入時のドース量やエネルギー，ゲート酸化膜
厚，ゲート長等を挙げることができる。

【００１２】従来のシミュレータでは、これらパラメー
タを一定の規則でばらつかせるのに、正規分布のみを用
いていたのに対し、本発明では、正規分布のほかに、こ
れ以外の分布をも表す一般的な関数（以下、「一般分布
関数」という）を用いることができ、更に実測値をも用
いることができる点に特徴を有している。

【００１３】モンテカルロ法によるシミュレーションで
は、半導体装置の特性について逐次計算を行うことか
ら、このパラメータの分布情報を何らかのかたちで特性
計算のルーチン内に盛り込む必要があるが、ここでは、
このパラメータの分布情報を、これに応じた確率で発生
する乱数で与え、数値計算の入力がとり得る頻度を該乱
数により決めることとしている。

【００１４】図２は、本発明のシミュレーション装置の
構成を示すブロック図である。本実施形態のシミュレー
ション装置（シミュレータ２）は、パラメータの実際の
分布状況を、一般分布関数，数値データ列，ヒストグラ
ムの何れの形式によっても入力可能に構成してある。

【００１５】図２に示すように、本シミュレータ２は、
上記特性計算を行う特性算出手段４を中心に、入力設定
手段６，乱数生成手段８，出力／表示手段１０を少なく
とも有して構成してある。本実施形態では、入力設定手
段６に変数メモリ１２が接続してある。この変数メモリ
１２には、各パラメータ特有の一般分布関数を予め複数
パターン記憶させ、また各パラメータの設定値（ばらつ
き中心のことで、以下、「固定パラメータ値」ともい
う）を記憶させてある。また、出力／表示手段１０の切
り替えを行うために、出力設定手段１４を入力設定手段
６と出力／表示手段１０との間に介在させている。さら
に、上記特性計算に使用される素子物理の所定の支配方
程式を格納した物理式メモリ１６を、この出力設定手段
１４を介して特性算出手段４に入力可能に接続させてい
る。

【００１６】そして、これら入力設定手段６，乱数生成
手段８，出力／表示手段１０，変数メモリ１２，出力設
定手段１４，物理式メモリ１６は、不図示の中央処理装
置（ＣＰＵ）により監視，制御させることとしている。
なお、上記変数メモリ１２，物理式メモリ１６について
は、本シミュレータ２を測定値のみ入力可とした場合，
他のメモリと共有化した場合等では適宜省略され得る。
また、出力データ設定手段１４についても、出力／表示
手段１０やその出力形式が予め決められている場合等で
は適宜省略され得る。

【００１７】入力設定手段６は、入力手段１８と入力デ
ータ設定手段２０とから構成してある。入力手段１８
は、本シミュレータ２の操作指示を入力するためのキー
入力装置の他に、必要に応じて記憶媒体に格納された測
定値データを読み取るためのデータ読取装置、或いは図
示しない外部の測定器からの実測値データをオンライン
接続させるためのインターフェイス等により適宜構成さ
れる。入力データ設定手段２０は、本シミュレータ２の
入力初期設定を行うとともに、変数メモリ１２等からの
一般分布関数又は入力手段１６を介して外部から入力さ
れる測定値に、乱数発生手段８からの頻度情報を盛り込
むことで次段の特性算出手段４への入力データを自動設
定するためのものである。

【００１８】乱数発生手段８は、所定の一般分布関数や
ヒストグラム等に応じた確率で発生する乱数を生成する
もので、これが上記入力データの自動設定の際に必要な
頻度情報として入力データ設定手段１８に供給される。
出力／表示手段１０は、例えばディスプレイ，プリン
タ，プロッタ等から適宜構成される。出力／表示手段１
０が複数の機器からなる場合、これらの切替えは、出力
設定手段１４により、入力手段１６からの操作指示に基
づいて行われる。

【００１９】つぎに、本シミュレータ２の動作につい
て、図１の本発明のシミュレーション方法の流れを示す
フローチャートに沿って説明する。まず、ステップ１
で、入力初期設定が行われる。この入力初期設定は、主
に図２の入力デ−タ設定手段２０で行われる。

【００２０】すなわち、種々のパラメータの中から、ば
らつかせようとする分布パラメーターｘ_nを選定し、他
のパラメータについての固定パラメータ値を手入力又は
変数メモリ１２等から読み出すことにより設定する。こ
の分布パラメーターｘ_nの分布情報の入力については、
これが関数で与えられる場合は、変数メモリ１２或いは
入力手段１８としてのデータ読取装置等から、所定の分
布関数を読み出すことにより行われる。また、分布情報
が測定値（数値データ列又はヒストグラム）として与え
られる場合には、この分布情報を、入力手段１８として
のデータ読取装置等から直接に、或いは入力手段１８と
してインターフェイスを介して外部の測定装置等から呼
び出すことができる。

【００２１】ステップ１と相前後して、ステップ２で
は、出力初期設定が行われる。この出力初期設定は、図
２の出力設定手段１４で行われる。すなわち、入力手段
１８からの操作指示により特性計算の対象であるデバイ
ス特性が選択され、これを支配する物理方程式Ｇ(
ｘ_n) が、物理式メモリ１６から読み出される。また、
入力手段１８からの操作指示により、特性計算結果の出
力形式が設定される。たとえば、出力ポイント数ｍが設
定され、表又はグラフの何れの形式で出力させるか等が
決められる。さらに、入力手段６からの操作指示によ
り、出力／表示手段１０の切り替えが行われる。

【００２２】つぎの、ステップ３では、乱数の生成が行
われる。この乱数の生成は、図２の乱数生成手段８によ
り行われる。すなわち、前記分布パラメーターｘ_n（ｎ
＝１，２，…）のそれぞれについて、上記出力ポイント
数ｍ個分の乱数Ｒ_n1，Ｒ_n2，…，Ｒ_ni，…，Ｒ_nmが生成
される。

【００２３】この乱数の生成について、分布情報が所定
の分布関数ｆ( ｘ_n) で与えられた場合を例に、以下に
より詳しく説明する。まず、所定の分布パラメーターｘ
_nについて、最大値ｘ_n(max) と最小値ｘ_n(min) が判
定され、これをそれぞれａ，ｂとおく。これは、例え
ば、ある工程のプロセスパラメータが、〔ａ，ｂ〕の範
囲内でｆ( ｘ_n) に従ってばらつくことを示している。

【００２４】つぎに〔０，１〕間の値をとる一様乱数を
発生させ、その値をｒとする。そして、出力ポイントｉ
番目の乱数Ｒ_ni（ｉ＝１，２，…，ｍ）を、以下の式を
満すように発生させる。

【００２５】

【数１】

【００２６】この式を満たす乱数Ｒ_niを、出力ポイント
それぞれについて求めれば、乱数Ｒ _n1，Ｒ_n2，…，
Ｒ_ni，…，Ｒ_nmの生成が終了する。このような方法で出
力ポイント数ｍ個分の乱数を生成すれば、得られた乱数
Ｒ _n1，Ｒ_n2，…，Ｒ_ni，…，Ｒ_nm全体では、分布関数ｆ
( ｘ_n) に従ってばらついたものとなる。

【００２７】つぎのステップ４では、上記出力ポイント
数ｍ個分の各乱数Ｒ_n1，Ｒ_n2，…，Ｒ_ni，…，Ｒ_nmを順
次用いて、ｍ個分の特性計算への入力データが設定され
る。この入力データ設定は、図２の入力データ設定手段
２０により行われる。すなわち、特性計算の入力とし
て、まず最初の乱数Ｒ_n1によって、ある値だけ中心値か
らばらついた分布パラメータｘ_n1が設定される。同様に
して、乱数Ｒ_n2によって分布パラメータｘ_n2が設定さ
れ、この操作が繰り返し行われて、分布関数ｆ( ｘ_n)
に従ってばらついた分布パラメータｘ_n1，ｘ_n2，…，ｘ
_nmが自動設定される。

【００２８】そして、次のステップ５では、分布パラメ
ータｘ_n1，ｘ_n2，…，ｘ_nmを、前記ステップ２で読み出
された所定の物理方程式Ｇ( ｘ_n) に入力することで、
特性算出が行われる。たとえば、トランジスタの場合、
この素子物理を支配する物理方程式Ｇ( ｘ_n) として代
表的なものは、以下の（１）〜（３）式から導出される
各種特性方程式を用い得る。

【００２９】 ∇（ε∇ψ）＝ｑ（ｎ−ｐ−Ｃ） [ Poisson の方程式 ] …（１）式 −∇・Ｊ_n＋ｑＲ＝０ [ 電子電流連続方程式 ] …（２）式 −∇・Ｊ_p−ｑＲ＝０ [ 正孔電流連続方程式 ] …（３）式ここで、εはシリコン等の誘電率、ψは静電ポテンシャ
ル、ｑは単位電荷、ｎは電子濃度、ｐは正孔濃度、Ｃは
ｎ型基板不純物濃度Ｎ_Dとｐ型基板不純物濃度Ｎ_Aとの
差：Ｎ_D−Ｎ_Aである。また、Ｊ_nは電子電流密度、Ｊ
_pは正孔電流密度、Ｒは単位時間当たりに生成・消滅す
る電子・正孔濃度である。

【００３０】その後、ステップ６で、先にステップ２で
決定された出力形式により、特性算出の結果が表示又は
出力されると、当該シミュレーションが終了する。

【００３１】

【実施例】以下、さらに具体的に、本発明の実施例につ
いて説明する。第１実施例本実施例は、分布パラメータの分布情報が、一般分布関
数により与えられる場合の一例として、イオン注入時の
ドーズ量をばらつかせて行う閾値電圧Ｖthのシミュレー
ションである。

【００３２】つぎの〔表１〕は、図１のステップ１の入
力初期設定時に於ける、出力／表示装置１０としてのデ
ィスプレイ等に表示されるフォーマット例を示す。

【００３３】

【表１】

【００３４】ここでは、「 DOPANT=BORON, DOSE=5E13,
ENERGY=30keV 」によって、イオン注入のイオン種，ド
ーズ量及びエネルギーがそれぞれ設定され、「 DEVI=DO
SE」によって、このうちドーズ量のみばらつかせること
が指示されている。また、「 FUNC=func1 」によって、
関数１（func1)に従ってばらつかせることが指示されて
いる。

【００３５】図３（Ａ）は、この関数１を例示する。も
ちろん関数１のかたちは、同図に限定されず、分布パラ
メータ（この場合、ドーズ量）の分布状況に合わせて、
任意なものとできる。本発明では、このように任意の分
布関数を設定できることから、実際の分布状況、或いは
これに最も近い分布パターンを用いてモンテカルロ法の
シミュレーションが行える。

【００３６】ステップ２では、出力設定手段１４によ
り、物理方程式Ｇ( ｘ_n) として物理式メモリ１６から
閾値電圧の式Ｖth( ｘ_n) が呼び出され、特性算出手段
４に与えられる。ステップ３では、乱数が生成される。
図３（Ｂ）は、この乱数生成を説明するための図であ
る。同図は、ａからｂまでの関数１の積分値（面積）に
対する、ａからＲまでの積分値（図中の斜線部面積）の
比率が〔０，１〕間で一様になるようなＲの値は、即ち
関数１に従う乱数となることを示している。

【００３７】このようにして発生させた乱数Ｒ_n1，
Ｒ_n2，…，Ｒ_ni，…，Ｒ_nmをもとに、次のステップ４で
は、〔表１〕の「DOSE」（ばらつき中心値）を書き換え
て、特性算出の入力データが自動設定される。例えば、
最初と次の乱数Ｒ_n1，Ｒ_n2からは、次表のように入力デ
ータが設定される。

【００３８】

【表２】

【００３９】３番目以降の入力データも同様で、このよ
うな入力データがｍ個になるまで次々と設定される。設
定された入力データは、特性算出手段４に順送りされ、
ステップ２で設定された閾値電圧の式Ｖth( ｘ_n) に入
力されて、その時のＶthが順次、算出される。そして、
ディスプレイ等の出力／表示手段１０に表示される。例
えば、上記〔表２〕の算出結果としては、次表のように
表示あるいはプリントされる。

【００４０】

【表３】

【００４１】同様にして、ｍ個の特性算出が終了する
と、例えば、その結果がグラフ化され所定の出力／表示
手段１０に表示あるいはプリントされる。第２実施例本実施例では、分布パラメータの分布情報が、ヒストグ
ラムのかたちで与えられる場合の一例として、ゲート長
をばらつかせて閾値電圧Ｖthのシミュレーションを行う
ものである。

【００４２】つぎの〔表４〕は、ステップ１でのフォー
マット例を示す。

【００４３】

【表４】

【００４４】ここでは、「 DEVI=LENGTH 」によって、
ばらつき中心値：３．５のステッパ露光量をばらつかせ
ることが指示されている。また、「 HISTFILE=file1 」
によって、ファイル１（file1)に従ってばらつかせるこ
とが指示されている。このファイル１の内容は、例えば
次表のように記述されている。

【００４５】

【表５】

【００４６】図４（Ａ）は、このファイル１の内容をヒ
ストグラム形式にしたものを例示する。このヒストグラ
ムは、実測値から求めたものである。本発明では、この
ように測定値による実際の分布状況を用いてモンテカル
ロ法のシミュレーションが行える。

【００４７】ステップ２で、第１実施例と同様にして閾
値電圧の式Ｖth( ｘ_n) が与えられ、ステップ３では、
乱数が生成される。図４（Ｂ）は、この乱数生成の定性
的な説明図である。まず、次式のように、ヒストグラム
の面積全体Ａが算出される。Ａ＝0.2*10 + 0.2*75 + 0.
2*120 + 0.2*45 + 0.2*31 + 0.2*6 …（５）式図４
（Ｂ）は、このヒストグラムの面積全体Ａに対する、ａ
からＲまでのヒストグラムの面積（図中の斜線部面積）
の比率が〔０，１〕間で一様になるようなＲの値は、即
ち当該ヒストグラムに従う乱数となることを示してい
る。

【００４８】このようにして発生させた乱数Ｒ_n1，
Ｒ_n2，…，Ｒ_ni，…，Ｒ_nmをもとに、次のステップ４で
は、〔表４〕の「LENGTH」（ばらつき中心値：３．５）
を書き換えて、次表のような入力データが設定される。

【００４９】

【表６】

【００５０】以後は、第１実施例と同様にして、この入
力データに応じた閾値電圧Ｖthが算出され、所定の出力
形式で表示あるいはプリント等される。なお、上記実施
形態，実施例１，２の説明において、特に言及した以外
の事項に限定はなく、本発明の範囲内で種々に改変で
る。たとえば、パラメータの分布情報を特性算出のルー
チン内に盛り込むのに、上記説明では生成した乱数を用
い所定の物理方程式の入力がとり得る確率を決めること
としたが、この乱数により物理方程式の出力がとり得る
確率を決めるようにしてもよい。

【００５１】また、本発明は上記実施例に限定されな
い。たとえば、パラメータの分布情報の入力形式は、実
施例１の一般分布関数や実施例２のヒストグラムのほか
に、実測値そのままの数値データ列であってもよいし、
この数値データ列をヒストグラム化する手段を他に設け
ることもできる。同様に、関数をヒストグラム化する手
段を他に設けることもでき、この場合では、図５に示す
ように積分が容易でない複雑な関数についても、ヒスト
グラム化することにより入力設定が可能となる。すなわ
ち、本発明は、あらゆる分布情報のパラメータに対応可
能なものである。

【００５２】さらに、上記説明では、プロセスパラメー
タを例に説明したが、パラメータはこれに限らず、デバ
イスパラメータであってもよい。たとえば、ゲート抵抗
のばらつきに対するトランジスタの雑音指数の変動を見
積もったり、寄生抵抗のばらつきがトランジスタの電流
特性に与える影響を見積ることができる。

【００５３】

【発明の効果】以上説明してきたように、本発明に係る
半導体のシミュレーション方法及び装置によれば、特性
変動への影響を見積もろうとするパラメータの分布が正
規分布以外の場合でも、これに対応可能なシミュレーシ
ョン手法を提案し、その実現のための装置を提供するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のシミュレーション方法の流れを示すフ
ローチャートである。

【図２】本発明のシミュレーション装置の略構成を示す
ブロック図である。

【図３】図３（Ａ）は、同シミュレーション装置に入力
可能な分布情報の一例を示す関数のグラフである。同図
（Ｂ）は、乱数生成の説明図である。

【図４】図４（Ａ）は、同分布情報の一例を示すヒスト
グラムである。同図（Ｂ）は、乱数生成の説明図であ
る。

【図５】積分が容易でない複雑な分布関数からヒストグ
ラムへの変換を示す図である。

【符号の説明】

２シミュレータ４特性算出手段６入力設定手段８乱数発生手段１０出力表示手段１２変数メモリ１４出力設定手段１６物理式メモリ１８入力手段２０入力データ設定手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】半導体装置の特性変動への影響を見積も
ろうとする単数又は複数のデバイス又はプロセスパラメ
ータそれぞれについて、実際の分布状況に対し個別に適
合するように、分布情報を入力し又は設定する工程と、入力し又は設定した前記分布情報に基づいて、該分布情
報が示す実際の分布状況に応じた確率で発生する乱数を
生成する工程と、生成した前記乱数を用いて素子物理の所定の支配方程式
を解くことにより、半導体装置の特性を算出する工程と
を少なくとも含む半導体のシミュレーション方法。
【請求項２】前記分布情報は、正規分布関数を含む一
般的な分布関数のかたちで与えられる請求項１に記載の
半導体のシミュレーション方法。
【請求項３】前記分布情報は、数値データ列又はヒス
トグラムのかたちで与えられる請求項１に記載の半導体
のシミュレーション方法。
【請求項４】半導体装置の特性変動への影響を見積も
ろうとする単数又は複数のデバイス又はプロセスパラメ
ータそれぞれについて、実際の分布状況に対し個別に適
合するように、分布情報を入力し又は設定する入力設定
手段と、前記入力設定手段からの分布情報に基づいて、該分布情
報が示す実際の分布状況に応じた確率で発生する乱数を
生成する乱数生成手段と、前記乱数生成手段からの乱数を用いて素子物理の所定の
支配方程式を解くことにより、半導体装置の特性を算出
する特性算出手段と、前記特性算出手段による算出結果を含む情報を、所定形
式で出力し又は表示する出力表示手段とを少なくとも有
する半導体のシミュレーション装置。