(57)【要約】【課題】  少ない記憶領域を用いた計算機で、実際に存在する全ての配置パターン抽出を可能とするパターン抽出計算アルゴリズムを提供する。【解決手段】  パターン抽出計算アルゴリズムを実行する計算機のバス１０１０とＣＰＵ１０１１と記憶領域１０１２と入出力１０１３，１０１４とを用い、前記記憶領域に、有限な領域のサイズ、微小セグメントのサイズ、微小セグメントの配置の始点、素子の属性、属性の情報を持つ配列、微小領域の情報を持つ配列を記憶させ、前記ＣＰＵにより、属性を持つ複数の素子からなるトポロジーに従う構造を条件および規則を用いて、有限なサイズ内でパターン化し、該トポロジーと一致する全てのパターンを抽出する。【選択図】  図１
2006119838.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターン抽出計算アルゴリズムを実行する計算機のバスとＣＰＵと記憶領域と入出力とを用い、前記記憶領域に、有限な領域のサイズ、微小セグメントのサイズ、微小セグメントの配置の始点、素子の属性、属性の情報を持つ配列、微小領域の情報を持つ配列を記憶させ、前記ＣＰＵにより、属性を持つ複数の素子からなるトポロジーに従う構造を条件および規則を用いて、有限なサイズ内でパターン化し、該トポロジーと一致する全てのパターンを抽出するパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項２】
請求項１記載のパターン抽出計算アルゴリズムにおける規則が、有限なサイズを微小領域に分割し、各領域で微小セグメントを連続的に配置することであるパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項３】
請求項２記載のパターン抽出計算アルゴリズムであって、該複数の素子の属性の情報を持つ配列、及び該有限サイズの情報を持つ記憶領域、及び該微小セグメントの寸法の情報を持つ記憶領域、及び該微小セグメントの有限サイズ内の配置の始点の情報を持つ記憶領域を具備することを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項４】
請求項３記載のパターン抽出計算アルゴリズムであって、微小領域の情報を持つ配列を具備することを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項５】
請求項３または４記載のパターン抽出計算アルゴリズムであって、属性の情報を持つ配列を用いて、微小セグメントを連続的に配置する回数を決定することを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項６】
請求項４または５記載のパターン抽出計算アルゴリズムであって、属性の情報をもつ配列と微小領域の情報を持つ配列を用いて、微小セグメントを連続的に配置する方向を決定することを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項７】
請求項４から６いずれか記載のパターン抽出計算アルゴリズムであって、属性の情報をもつ配列と微小領域の情報を持つ配列を用いて、微小セグメントを連続的に配置する本数を決定することを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項８】
請求項５から７いずれか記載のパターン抽出計算アルゴリズムであって、微小領域の情報を持つ配列を配置毎に更新することを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項９】
請求項５から８いずれか記載のパターン抽出プログラムであって、微小セグメントを連続的に配置する回数の決定に該素子の属性と微小セグメントの寸法で規格化することを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項１０】
請求項５から９いずれか記載のパターン抽出プログラムであって、微小セグメントを連続的に配置する方向の決定にランダム関数を用いることを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項１１】
請求項５から１０いずれか記載のパターン抽出プログラムであって、微小セグメントを連続的に配置する方向の決定に微小セグメントに隣接した他の微小セグメントの数を用いることを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項１２】
請求項５から１１いずれか記載のパターン抽出プログラムであって、微小領域の情報を持つ配列の配置毎の更新に、数字やキャラクタ文字やビットの識別子を用いることを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項１３】
請求項５から１２いずれか記載のパターン抽出プログラムであって、微小領域の情報を持つ配列の該セグメントの配置毎の更新を、連続的に配置した微小セグメントの有無で行うことを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項１４】
請求項５から１３いずれか記載のパターン抽出プログラムであって、微小セグメントの配置の情報を該セグメントの配置毎の更新において、微小領域の情報を持つ配列に書き込むことを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項１５】
請求項５から１４いずれか記載のパターン抽出プログラムであって、該有限サイズ、微小セグメントの寸法、微小セグメントの配置の始点の各情報を持つ記憶領域への入力を、電子ファイルの読み込みや専用のユーザーインターフェースで行うことを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項１６】
請求項１５記載のパターン抽出プログラムであって、該素子の属性を持つ配列への書き込みを、電子ファイルの読み込みや専用のユーザーインターフェースで行うことを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項１７】
請求項５から１６いずれか記載のパターン抽出プログラムであって、該トポロジーと一致する全てのパターンを電子ファイルに保存することを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項１８】
請求項１７記載のパターン抽出プログラムであって、出力される結果が、数値、キャラクタ文字、ビットによる配置のパターンであることを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項１９】
請求項１７記載のパターン抽出プログラムであって、出力される結果が、配置パターンの座標値であることを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項２０】
請求項５から１９いずれか記載のパターン抽出プログラムであって、属性は長さと幅の二次元構造であることを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項２１】
請求項５から１９いずれか記載のパターン抽出プログラムであって、属性は長さと幅と高さもしくは厚さの三次元構造であることを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項２２】
請求項５から１９いずれか記載のパターン抽出プログラムであって、属性は電位や磁気の電気特性に関するものであることを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項２３】
請求項５から１９いずれか記載のパターン抽出プログラムであって、属性は熱量や水量の流体特性に関するものであることを特徴とするパターン抽出計算アルゴリズム。
【請求項２４】
本発明からなるパターン抽出計算アルゴリズムを用いた、トポロジーに従った構造を自動配置する設計プログラム。
【請求項２５】
本発明からなるパターン抽出計算アルゴリズムを用いた電気回路設計および特性解析のシミュレータ。
【請求項２６】
本発明からなるパターン抽出計算アルゴリズムを用いた電磁気特性解析のシミュレータ。
【請求項２７】
本発明からなるパターン抽出計算アルゴリズムを用いた流体特性解析のシミュレータ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、属性を持つ複数の素子からなるトポロジーに従う構造を有限なサイズ内でパターン化し、該トポロジーと一致する全てのパターンを抽出するパターン抽出計算アルゴリズムに関する。
【背景技術】
【０００２】
属性を持つ複数の素子からなるトポロジーに従った構造の一例として伝送線路がある。この伝送線路は電気回路の構成要素の1つであり、この電気回路は単層もしくは多層構造のプリント基板（以下、一括して回路基板と略す）上に構成されている。そして、各種電気機器は、この回路基板を機器内部に設置して機能する。しかしながら、最近の電気機器の小型化および薄型化に伴い、機器内に設置される回路基板も省面積化（省体積化）が要求され、これにより伝送線路の回路基板上の配置が立体的になるなど、より複雑となり、この結果コストの高上や設計期間の長期化などが発生する問題を抱えている。
【０００３】
上記の問題は、伝送線路の配置を有限なサイズおよびスペースにおいて実施する場合、その配置が設計者によって人的に決定されることが要因の１つである。すなわち、設計者の経験的な見地などにより、実際には多数の配置方法が存在するにも関わらず、配置方法に人的な要素が強く影響するため、配置に時間と手間が掛かり、その結果、幾度にも渡る配置設計のやり直し等が発生することになる。
【０００４】
他のトポロジーに従った構造、例えば室内の電気配線、有線ＬＡＮのケーブル配線、そして筐体内のケーブル配線、さらに建物の配置や水路の配置なども限られた領域の中で行われるものである。しかし、これらの配線および配置も設計者の経験的な見地などで決定されることが殆どであり、上記と同様な問題が発生する。
【０００５】
これら問題の解決を目的とし、トポロジーに従った構造の配置を自動的に行う手法の代表的な公知例に、特許文献１，２がある。これら公知例の手法は、それぞれの用途に合わせ最適な配置および設計方法を提案するものになっている。しかしながら、これら公知例の手法は、最適化に用いた条件により、アプリオリに除外されてしまう他候補に関する情報が全く得られない為に、他の評価基準、例えばコストを加味した場合の総合的良解を見落とす可能性がある。また計算に使用する記憶領域が多く、使用する計算機のコスト高を招く問題もあった。
【０００６】
【特許文献１】特許３２５１６８６号公報
【特許文献２】特開２００４−１９９１６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
前述のように、従来の技術は、最適化に用いた条件により、アプリオリに除外されてしまう他候補に関する情報が全く得られない為に、他の評価基準、例えばコストを加味した場合の総合的良解を見落とす可能性があった。
【０００８】
また、従来の技術は、計算に使用する記憶領域が多く、使用する計算機のコスト高を招く問題もあった。
【０００９】
そこで、本発明の目的は、トポロジーに従った構造を有限なサイズおよびスペースに配置する問題に対して、少ない記憶領域を用いた計算機で、実際に存在する全ての配置パターン抽出を可能とするパターン抽出計算アルゴリズムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、パターン抽出計算アルゴリズムを実行する計算機のバスとＣＰＵと記憶領域と入出力とを用い、前記記憶領域に、有限な領域のサイズ、微小セグメントのサイズ、微小セグメントの配置の始点、素子の属性、属性の情報を持つ配列、微小領域の情報を持つ配列を記憶させ、前記ＣＰＵにより、属性を持つ複数の素子からなるトポロジーに従う構造を条件および規則を用いて、有限なサイズ内でパターン化し、該トポロジーと一致する全てのパターンを抽出するものである。
【００１１】
上記規則が、有限なサイズを微小領域に分割し、各領域で微小セグメントを連続的に配置することであってもよい。
【００１２】
複数の素子の属性の情報を持つ配列、及び該有限サイズの情報を持つ記憶領域、及び該微小セグメントの寸法の情報を持つ記憶領域、及び該微小セグメントの有限サイズ内の配置の始点の情報を持つ記憶領域を具備してもよい。
【００１３】
微小領域の情報を持つ配列を具備してもよい。
【００１４】
属性の情報を持つ配列を用いて、微小セグメントを連続的に配置する回数を決定してもよい。
【００１５】
属性の情報をもつ配列と微小領域の情報を持つ配列を用いて、微小セグメントを連続的に配置する方向を決定してもよい。
【００１６】
属性の情報をもつ配列と微小領域の情報を持つ配列を用いて、微小セグメントを連続的に配置する本数を決定してもよい。
【００１７】
微小領域の情報を持つ配列を配置毎に更新してもよい。
【００１８】
微小セグメントを連続的に配置する回数の決定に該素子の属性と微小セグメントの寸法で規格化してもよい。
【００１９】
微小セグメントを連続的に配置する方向の決定にランダム関数を用いてもよい。
【００２０】
微小セグメントを連続的に配置する方向の決定に微小セグメントに隣接した他の微小セグメントの数を用いてもよい。
【００２１】
微小領域の情報を持つ配列の配置毎の更新に、数字やキャラクタ文字やビットの識別子を用いてもよい。
【００２２】
微小領域の情報を持つ配列の該セグメントの配置毎の更新を、連続的に配置した微小セグメントの有無で行ってもよい。
【００２３】
微小セグメントの配置の情報を該セグメントの配置毎の更新において、微小領域の情報を持つ配列に書き込んでもよい。
【００２４】
有限サイズ、微小セグメントの寸法、微小セグメントの配置の始点の各情報を持つ記憶領域への入力を、電子ファイルの読み込みや専用のユーザーインターフェースで行ってもよい。
【００２５】
素子の属性を持つ配列への書き込みを、電子ファイルの読み込みや専用のユーザーインターフェースで行ってもよい。
【００２６】
トポロジーと一致する全てのパターンを電子ファイルに保存してもよい。
【００２７】
出力される結果が、数値、キャラクタ文字、ビットによる配置のパターンであってもよい。
【００２８】
出力される結果が、配置パターンの座標値であってもよい。
【００２９】
属性は長さと幅の二次元構造であってもよい。
【００３０】
属性は長さと幅と高さもしくは厚さの三次元構造であってもよい。
【００３１】
属性は電位や磁気の電気特性に関するものであってもよい。
【００３２】
属性は熱量や水量の流体特性に関するものであってもよい。
【００３３】
また、本発明の設計プログラムは、上記パターン抽出計算アルゴリズムを用いた、トポロジーに従った構造を自動配置する設計プログラムである。
【００３４】
また、本発明のシミュレータは、上記パターン抽出計算アルゴリズムを用いた電気回路設計および特性解析のシミュレータである。
【００３５】
また、本発明のシミュレータは、上記パターン抽出計算アルゴリズムを用いた電磁気特性解析のシミュレータである。
【００３６】
また、本発明のシミュレータは、上記パターン抽出計算アルゴリズムを用いた流体特性解析のシミュレータである。
【発明の効果】
【００３７】
本発明は次の如き優れた効果を発揮する。
【００３８】
（１）少ない記憶領域を用いた計算機で実行可能である。
【００３９】
（２）実際に存在する全ての配置パターンを抽出可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４０】
本発明の計算アルゴリズムは、トポロジーに従う構造を配置する有限なサイズおよびスペースを任意の形状の微小セグメントで分割し、これら微小セグメントの内で配置の始点を定め、トポロジーを構成する複数の素子の属性を使用し、その始点より隣接する微小セグメントを連続的に配置して構造をパターン化し、最終的に有限なサイズおよびスペースに配置可能な該トポロジーと一致した全ての配置パターンを算出させるようにしたことにある。
【００４１】
前記のセグメントの形状は、トポロジーに従う構造を配置する有限なサイズおよびスペースの形状、さらに算出された配置パターンを利用して特性解析を行う場合には、その手法に従った計算領域の離散化などに応じて、三角形、四角形などを選択できるものである。
前記の微小セグメントを使用し、トポロジーに従う構造を連続的に配置する本発明の計算アルゴリズムは、そのトポロジーを構成する素子の属性、分岐点数、その分岐点から分岐される素子の本数などの情報を使用し、計算処理を行うものである。
なお前記の情報とは、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムで使用する素子の属性、有限なサイズの寸法、微小セグメントの寸法を指し、これらは本発明のパターン抽出計算アルゴリズムが実行時に読み込む電子式ファイル内や画像的なユーザーインターフェースなどを介して、設計者等のユーザーが数値やキャラクタ文字を使用して、本発明の計算アルゴリズムの実行時に定義し与えるものである。
【００４２】
上記本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、トポロジーに従う構造の配置を平面的（二次元配置）もしくは立体的（三次元配置）に行うことを選択できるものであり、これは配置を行う有限なサイズおよびスペース、構成などの情報を使用し、計算処理を行うものである。
【００４３】
上記本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、微小セグメントを連続して配置する回数を、各素子の連続して配置する方向に関する属性を微小セグメントの寸法で規格化することで決定するものである。
【００４４】
上記本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、微小セグメントを連続して配置する方向を、配置を行う有限なサイズおよびスペースに関する情報を使用して決定するものである。
【００４５】
上記本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、連続して微小セグメントを配置していきトポロジーの分岐点に達した場合、素子の属性に関する情報を使用し、この分岐点となる微小セグメントから連続して配置する方向の数を決定するものである。
【００４６】
上記本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、トポロジーに従う構造の配置を行う有限なサイズおよびスペースに、構造を配置できない領域をあらかじめ、もしくは微小セグメントの配置毎に、有限なサイズおよびスペースの情報を操作することで、その領域に微小セグメントの配置を行わないように計算処理を行うこともできる。
【００４７】
また上記本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、情報を与えることで、トポロジーに従う構造の配置計算が終了後、未使用の領域や設定した配置不可の領域の特性を、目的に応じて変更することもできる。
【００４８】
以下、本発明の一実施例を添付図面に基づいて説明する。
【００４９】
図１に本発明のパターン抽出計算アルゴリズムにおけるユーザーインターフェースのブロック図を示す。本発明のパターン抽出計算アルゴリズム１００１は、入力１００２の項目を、微小セグメントを連続して配置する有限な領域のサイズ１００３、微小セグメントのサイズ１００４、微小セグメントの配置の始点１００５、そして素子の属性１００６としている。そして出力１００７は、該配置のパターン１００８としている。
【００５０】
図２に、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムを実行する計算機のバス１０１０とＣＰＵ１０１１と記憶領域１０１２と入出力１０１３，１０１４の構成図を示す。図より、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、有限な領域のサイズ１０１５、微小セグメントのサイズ１０１６、微小セグメントの配置の始点１０１７、そして各素子の属性１０１８と微小領域の情報を持つ配列１０１８と微小領域の情報を持つ配列１０１９を使用して計算が行われることが判る。
【００５１】
次に、本発明の一実施例のパターン抽出計算アルゴリズムの特徴を、図３に示す各素子２１１〜２３３と始点３と分岐点３１、３２で構成されたトポロジー１に従う構造を図４の幅ｗ、高さｈで定義された有限なサイズの配置領域４に連続的に配置していく過程を用いて説明する。なお、図３の各素子２１１〜２３３に記載された＃１１〜＃３３は、各素子２１１〜２３３それぞれの通し番号を示している。これら番号の十の位は始点３および分岐点３１、３２を境にして定義されたトポロジー１の何段目に属することを表し、一の位はその属する段での何番目の素子２１１〜２３３であることを表している。また、Ｐ１〜Ｐ２は、各分岐点３１、３２の通し番号を示し、Ｐ０はトポロジー１の始点を表している。
【００５２】
まずはじめに、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムが使用する各素子２１１〜２３３の属性である長さや幅などの情報を記述した読み込みファイルを作成する。なお、属性は、電気、磁気、熱、圧力、応力などに関するものであってもよい。例として、電気に関するものであれば電界強度、磁気に関するものであれば磁力の反発力、熱に関するものであれば熱伝導量、圧力であれば膨張量、応力であればたわみの遊びなどである。
【００５３】
図５は、本発明の他の一実施例のパターン抽出計算アルゴリズムが実行時に読み込む、素子の属性、有限なサイズの寸法、微小セグメントの寸法を記述した電子ファイルを示している。図に示す電子ファイルの例は、四角形の微小セグメント用いて、二次元配置を行う場合のものである。まず１〜２行目では、トポロジーに従う構造を配置する有限領域のサイズを指定し、この例では、図２の幅ｗと高さｈは、それぞれ１０ｍｍであることを示している。次に３〜４行目では、１〜２行目で指定した有限サイズを分割する微小セグメントのサイズを指定し、ここでは、１ｍｍ×１ｍｍの四角形の微小セグメントとしている。次に５〜６行目では、トポロジーに従う構造を配置する際のその始点となる微小セグメントの位置を指定している。そして７〜１８行目では、図３に示す＃１１〜＃３３の各素子の情報を記述している。その内容は順に、各素子自身の「通し番号」、「接続する他の素子の通し番号」、「長さおよび幅」、「保持する他素子との距離」をそれぞれ示している。例として素子＃１１は、７〜８行目にその情報が記述されており、この素子は、通し番号は１１、構造の始点に接続され、長さ３ｍｍ、幅１ｍｍ、他の素子とは１ｍｍの間隔を保持と定義していることから、「１１  ０  ３  １  １」と記述している。同様に９〜１０行目の素子＃２１は、通し番号は２１、素子１１の末端に接続、長さ５ｍｍ、幅１ｍｍ、他の素子とは１ｍｍの間隔を保持と定義していることから、「２１  １１  ５  １  １」と記述している。１１行目以下の他の素子に関する情報も同様な定義により記述されている。
【００５４】
なお、上記ファイル作成の代わりに画像的なユーザーインターフェイスなどを設ける方法も適用可能である。
【００５５】
この図５に示された該素子の属性、有限なサイズの寸法、微小セグメントの寸法の情報を使用し、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムが実行される。その計算の過程を次に示す。図６は、本発明の他の一実施例のパターン抽出計算アルゴリズムのフローチャートを示し、入力部および出力部以外は、図１の（Ｂ）部分の詳細を示している。その計算過程は、該情報を読み込み後、配置に使用する微小領域の情報を持つ配列の初期化と属性の情報を持つ配列を作成する。そして、作成した配列を使用し、連続的に配置を行う四重の計算ループを実行し、トポロジーと一致する全てのパターンを探索し、その結果を算出するようになっている。この過程の詳細を次に示す。
【００５６】
図６のパターン抽出計算アルゴリズムを実行すると、過程丸数字１で図５にその一例を示した計算用のパラメータを記述したファイルが読み込まれる。そして、このファイルから読み込んだ情報を基に過程丸数字２〜丸数字３で計算を実行するための準備および定義を実施する。
【００５７】
まず過程丸数字２では、図５の１〜２行目の情報からトポロジーに従う構造を配置する有限領域のサイズを指定する。続いて、図５の３〜４行目に記述された分割する微小セグメントのサイズにより、図７（ａ）で示される有限な配置領域４を離散化し、図７（ｂ）に示される微小領域の情報を持つ配列５を定義する。さらに、この微小領域の情報を持つ配列５をＡ（ｘ，ｙ）と定義する。そして、ここで、パラメータＪ０＝１と置く。
【００５８】
次に過程丸数字３では、連続的に位置付けされる各素子の属性の情報を持つ配列を構築する。図８に、連続的に位置付けした各素子の属性の情報を持つ配列を示す。各配列は、図５に示す計算用のパラメータファイルで各素子の属性に関する記述に従って構築したもので、それぞれ（ａ）長さ：ＢＬ（Ｍ，Ｎ）、（ｂ）幅：ＢＷ（Ｍ，Ｎ）、（ｃ）保持する間隔：ＢＳ（Ｍ，Ｎ）について示している。本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、有限領域を離散化した微小セグメントを使用して、連続的に構造を配置していくことから、（ａ）〜（ｃ）の配列は、ステップ数Ｎによる配列で定義される。なおMは素子数である。また、（ａ）〜（ｃ）に記述された各数値は、各素子の属性の情報を持つ配列と微小セグメントの寸法により算出され、パターンの表現に使用する微小セグメントの数である。
【００５９】
次に図８の各配列に記述された数値の決定方法について述べる。図３より、素子＃１１は、構造の始点から配置される1番目の素子（Ｍ＝１）である。また図５より、有限領域の離散化に使用した微小セグメントは１ｍｍ×１ｍｍの四角形であり、素子＃１１の長さは３ｍｍである。その長さを微小セグメントの１辺の長さで除算すると３となり、素子＃１１の長さは連続した３つの微小セグメントで表現できる。本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、１セグメントの配置を１ステップとすると、素子＃１１は３ステップで存在すると判定出来る。以上のことより、図８（ａ）に示されるように、ＢＬ（１，１〜３）に「１」が入力される。さらに図３より、素子＃１１と同じトポロジーの段（＃１）には他の素子は存在しないため、ＢＬ（２〜６，１〜３）には「０」が入力される。同時に図８（ｂ）のＢＷ（Ｍ，Ｎ）、図８（ｃ）のＢＳ（Ｍ，Ｎ）は、上記の存在有無に従い、幅と間隔を微小セグメントのサイズで除算した数値が入力される。
【００６０】
次に図３より、素子＃１１の末端に接続される素子は＃２１（Ｍ＝２）と＃２２（Ｍ＝３）の2つである。素子＃２１と＃２２は、素子＃１１がステップＮ＝１〜３で存在することから、図８（ａ）ではＮ＝４より存在することになる。素子＃１１のときと同様に、＃２１と＃２２の各長さは微小セグメントのサイズにより除算され、図８（ａ）でＮ＝４から存在し得るステップＮまで「１」が入力される。そして存在しないステップの部分と同じトポロジーの段（＃２）に存在しない他の素子（Ｍ＝４〜６）に関しては「０」が入力される。さらに上記同様、同時に図８（ｂ）、（ｃ）にも数値が入力される。以後同様に、素子＃３１（Ｍ＝４）、＃３２（Ｍ＝５）、＃３３（Ｍ＝６）に関しても属性の情報を持つ配列が構築され、最終的に図８の通りとなる。
【００６１】
上記のように、各素子の属性の情報を持つ配列を構築することから、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムで使用するＢＬ（Ｍ，Ｎ）、ＢＷ（Ｍ，Ｎ）、ＢＳ（Ｍ，Ｎ）のステップＮの最大値は、トポロジーの各段における最長の素子の総和を微小セグメントのサイズで除算した数値となる。本説明の場合、素子＃１１の３ｍｍ、＃２１の５ｍｍ、そして＃３１の６ｍｍの総和を微小セグメントのサイズ１ｍｍ×１ｍｍの四角形で除算することから、図８におけるステップＮの最大値は１４となる。
【００６２】
以上のような各素子の属性の情報を持つ配列の構築を終了した後、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、４重のループアルゴリズムに進む。まず、Ｌｏｏｐ１は、各ステップの全ての条件を計算するためにステップ数の最大値回繰り返される。次にＬｏｏｐ２は、Ｌｏｏｐ１がＩ＝１のときにＬｏｏｐ３とＬｏｏｐ４の計算おいて、算出された配置パターンの候補数で繰り返される。次にＬｏｏｐ３は、ステップ数Ｉのとき各素子が存在する数で繰り返される。そしてＬｏｏｐ４は、配置が成された微小セグメントの内、微小セグメントの各辺に隣接した他の微小セグメントの配置を待機しているものがある場合、この隣接する微小セグメント数で繰り返される。なお本説明では、四角形の微小セグメントを使用しているので、この繰り返し回数は４（Ｌ＝１〜４）である。次に、この４重ループの処理に関して、順を追って説明する。
【００６３】
まず、この４重ループの最初の処理では、Ｌｏｏｐ１ではＩ＝１、Ｌｏｏｐ２ではＪ＝１となる。さらにＩ＝１のとき、Ｌｏｏｐ１の過程丸数字４とＬｏｏｐ２の過程丸数字５は、何も処理が行われない。そしてＬｏｏｐ３では、Ｋ＝１のとき素子の属性の情報を持つ配列ＢＬ（１，１）＝１より、過程丸数字６が満足され、Ｌｏｏｐ４へと進む。ただし、素子の属性の情報を持つ配列ＢＬ（２〜６，１）＝０のため、Ｌｏｏｐ３でＫ＝１のときのみＬｏｏｐ４が実行される。Ｌｏｏｐ４では、Ｉ＝１のとき、計算の初期化として、図９(ｂ)のようにトポロジーに従う構造の始点となるセグメントの座標（５，５）に配置済みの識別子１１を入力する。なお、実際の本発明のパターン抽出計算アルゴリズムでは、数値やキャラクタによって、微小領域の情報を持つ配列内に識別子を表現しているが、本説明では以後、便宜上、セグメントそのものを黒塗り（■）、もしくは各種記号を使用して識別子を表現していく。
【００６４】
次に、素子の属性の情報を持つ配列ＢＷ（１，１）、ＢＳ（１，１）を使用し、幅と素子間隔に伴う識別子１１の入力を行う。ここでは、図３の素子の属性の情報を持つ配列ＢＷ（１，１）＝１のため、図９(ｂ)のままとなる。そして、過程丸数字８を省略し、パラメータＪ１に１を追加する。このＪ１は、配置パターンの候補数を記録するものである。そして微小領域の情報を持つ配列に識別子を入力し、アップデートされ、かつ配置パターンの候補となる微小領域の情報を持つ配列Ａ（ｘ，ｙ）を保存用の配列Ｂ（Ｊ１，ｘ，ｙ）に代入する。この処理を４回繰り返しＬｏｏｐ１に戻る。これよりＪ１＝４となり、保存用配列Ｂ（１〜４，ｘ，ｙ）には、それぞれ図９(ｂ)の配置情報が保存される。
【００６５】
Ｌｏｏｐ１に戻り、Ｉ＝２となる。Ｉ＝２より、過程丸数字４は処理を過程丸数字９に移す。過程丸数字９は、Ｌｏｏｐ２の回数定義とＪ１の初期化を行う。過程丸数字９により、Ｌｏｏｐ１は、Ｌｏｏｐ２にＬｏｏｐ２の回数４、Ｊ１＝０、Ｉ＝２を渡す。Ｌｏｏｐ２では、Ｉ＝２より、過程丸数字５は処理を過程丸数字１０に移す。過程丸数字１０は、Ｉ＝１のときＬｏｏｐ４の処理で保存された保存用配列Ｂ（Ｊ，ｘ，ｙ）をＪの変化ごとに微小領域の情報を持つ配列Ａ（ｘ，ｙ）に代入し、Ｌｏｏｐ３に渡す。Ｌｏｏｐ３において、Ｋ＝１のとき素子の属性の情報を持つ配列ＢＬ（１，２）＝１でＬｏｏｐ４に進む。Ｌｏｏｐ４では、素子の属性の情報を持つ配列ＢＷ（１，１）、ＢＳ（１，１）を使用し、過程丸数字８の処理が４回行われる。
【００６６】
このときの過程丸数字８の処理によって算出される結果を図１０より説明する。図中央に示す微小領域の情報を持つ配列Ａ（ｘ，ｙ）は、Ｉ＝１のときに算出された結果である。図中央の配列では、座標（５，５）の配置済みの識別子■１１に接した４つのセグメントに識別子○１２が入力されている。この識別子○１２は、識別子■１１が入力されたセグメントと連続にできるセグメントを示している。これは、４方向に構造の配置を伸ばすことが可能なことを意味する。そして、Ｌｏｏｐ４の回数が４回であるため、各回でそれぞれの方向を選択できる。図中央の配列の周りに示し、識別子■１１が新たに１つ追加された４つの微小領域の情報を持つ配列が過程丸数字８の処理で算出される４つの結果である。続いてこれらの結果を保存用配列Ｂ（１〜４，ｘ，ｙ）に保存し、Ｊ１＝４として、Ｌｏｏｐ３に戻り、同様な計算を繰り返し、再度Ｌｏｏｐ１に戻り、さらに計算を繰り返していく。
【００６７】
なお上記の図１０の結果は、本説明に使用している図５の該素子の属性、有限なサイズの寸法、微小セグメントの寸法の設定により得られるものであり、これら情報の設定、ステップごとの計算で算出された構造の配置状態などにより異なるものである。
【００６８】
また、上記のセグメントを連続にし、構造の配置を延ばす方向の選択方法には、ランダム関数を用いることもできる。
【００６９】
次に、図６の計算アルゴリズムに従って、算出される構造配置の遷移状態の一例を図示し、説明を続ける。図１１は、その一例を示したものである。図のＳｔｅｐ１は、上記の説明におけるＩ＝１のときの結果で、Ｓｔｅｐ２はＩ＝２のとき、＋ｙ方向に構造の配置を伸ばした場合の結果である。図では、識別子■１１と識別子○１２の他に識別子×１３が微小領域の情報を持つ配列Ａ（ｘ，ｙ）に入力されている。識別子○１２が３個所になっているのは、１ステップ前の識別子■１１と重なる方向は、配置を伸ばすことが出来ないためである。また識別子×１３は構造の配置が出来ないセグメントを示し、識別子○１２と供に、図６の計算アルゴリズムにおけるＬｏｏｐ４の過程丸数字８以下にある微小領域の情報を持つ配列Ａ（ｘ，ｙ）のアップデートの際に、素子の属性の情報を持つ配列ＢＭ（Ｋ，１）、ＢＳ（Ｋ，１）を使用し、入力されている。
【００７０】
その例として、Ｓｔｅｐ２の識別子■１１の２つの並びは、素子＃１１（２１１）の２ステップまでを示しており、素子＃１１（２１１）は、幅ＢＷ（１，１〜３）＝１ｍｍ、他素子との間隔ＢＳ（１，１〜３）＝１ｍｍである。Ｓｔｅｐ２では、＋ｙ方向に配置を伸ばしたことから、１ステップ前の識別子■１１（座標（５，５））の±ｘ方向と−ｙ方向は、他素子との間隔を保持することを優先するため、ＢＳ（１，１〜３）を用いて、識別子×１３をその周辺に入力している。
【００７１】
本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、これら識別子を使用し、トポロジーに従う構造の配置を続けて行く。Ｓｔｅｐ３は、図６においてＩ＝３のとき、＋ｙ方向に配置を伸ばした結果である。上記のＳｔｅｐ２のときと同様に１ステップ前の識別子■１１の周辺に識別子×１３を入力している。なお、このＳｔｅｐ３で素子＃１１（２１１）の配置は該素子の属性に従い終了する。
【００７２】
Ｓｔｅｐ４では、素子＃２１（２２１）と＃２２（２２２）の配置が行われる。Ｓｔｅｐ４は、Ｓｔｅｐ３の座標（５，７）の識別子■１１から、＃２１（２２１）は＋ｘ方向に、＃２２（２２２）は+y方向に配置をそれぞれ伸ばした結果である。ここで識別子●１４は、＃２１と＃２２のいずれかが次のステップで配置を伸ばすと両者が接することを示すもので、識別子×１３同様に配置が出来ない部分を示している。結果的に次のステップでは、＃２１（２２１）は−ｘと＋ｙの２方向、＃２２（２２２）は＋ｘ方向のみに配置を伸ばせることが決定される。
【００７３】
Ｓｔｅｐ５では、１ステップ前同様に＃２１（２２１）は＋ｘ方向に、＃２２（２２２）は＋ｙ方向に配置をそれぞれ伸ばした結果である。このＳｔｅｐ５で＃２２（２２２）の配置は終了し、かつ＃２２（２２２）の末端には、他の素子は接続されないため、＃２２（２２２）の周辺のセグメントには、素子の属性の情報を持つ配列ＢＳに従い、識別子×１３が入力される。そしてＳｔｅｐ６では、＃２１（２２１）はさらに＋ｘ方向に、配置を伸ばした場合の結果を示し、識別子○１２と識別子×１３もその配置に応じて、入力されている。以上のような、各識別子の使用により、微小領域の情報を持つ配列Ａ（ｘ，ｙ）を更新し、トポロジーに従う構造の配置を実施して行く。
【００７４】
実際の配置において、構造の配置方向の１候補が微小領域の情報を持つ配列Ａ（ｘ，ｙ）の領域を超えることがある。この場合、領域を超えた１候補は選択せず、他の方向を選択するようにする。この一例を図１２に示す。図はαステップに識別子■１１が、配列Ａ（ｘ，ｙ）の境界に達しても、次のα＋１ステップでトポロジーの配置が２通り選択できることを示している。
【００７５】
また、配置の進行方向が識別子×１３に遮られることがある。この場合、図１２同様に遮られた方向以外を選択するようにする。この一例を図１３に示す。図はαステップに識別子■１１が識別子×１３に接触しても、次のα＋１ステップでトポロジーの配置が２通り選択できることを示している。
【００７６】
以上のように、微小領域の情報を持つ配列Ａ（ｘ，ｙ）に入力された各識別子と各素子の属性の情報を持つ配列を使用し、トポロジーに従う構造を連続的に配置して行き、最終的に全てのステップが終了したときに得られるトポロジーと一致した全ての配置パターンを出力することで、図６の本発明の計算アルゴリズムは終了する。
【００７７】
図１４は、図５の該素子の属性、有限なサイズの寸法、微小セグメントの寸法を使用し、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムで得られた配置パターンの例を示している。図より、全てのパターンにおいて、異なる配置が行われていることが判る。これより、同じトポロジーにおいて、複数の配置パターンを算出できることから、実際に算出された配置パターンを試作する際に、様々な配置方法を検討することができる。
【００７８】
以上のことより、有限サイズおよびスペース上にトポロジーに従う構造を配置する場合、配置可能な全ての配置パターンを算出するパターン抽出計算アルゴリズムを実現できる。
【００７９】
また、上記パターン抽出計算アルゴリズムは、従来技術のアルゴリズムと比較して、略４分の１の記憶領域で実現可能であり、計算機コストを抑制しつつ該可能な全てのパターンを、漏れなく抽出できるので、設計コスト低減および設計期間の短縮の効果が実現できる。
【００８０】
図１５は、図５の該素子の属性の内、素子＃２２（２２２）と＃３２（２３３）の幅を２ｍｍとし、さらにトポロジーに従う構造の始点を座標（３，３）と座標（１，５）にそれぞれ指定して、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムを用いて、算出した構造の配置パターンの例である。図１５（ａ）が構造の始点を座標（３，３）とした場合の一例、図１５（ｂ）が始点を座標（１，５）とした場合の一例をそれぞれ示している。図より、素子の幅が表現されていることが判る。また構造の始点を変更していることより、それぞれ異なった独特な配置パターンが算出されている。
【００８１】
図１６は、図５の該素子の属性の内、素子＃２１（２２１）の長さを１１ｍｍとし、さらにトポロジーに従う構造の始点を座標（１，１）として、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムを用いて、算出した構造の配置パターンの一例である。このパターンは、これまでのものと異なり、大半の素子が微小領域の情報を持つ配列５の淵に沿って配置される独特なものになっている。このように本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、トポロジーと一致する配置パターンを全て算出することから、このような独特な配置パターンを得ることが可能である。
【００８２】
図１７は、計１１個の素子（２１１〜２５３）により構成されたトポロジーを示している。ここでは、トポロジーに従う構造を配置する始点３を微小領域の情報を持つ配列５の端に指定し、該素子の属性、有限なサイズの寸法、微小セグメントの寸法等を記述した図５のような情報入力用の読み込みファイルを使用し、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムにより算出した構造の配置パターンの一例を図１８と図１９にそれぞれ示す。なお、図１８と図１９で使用した各素子の属性、有限なサイズの寸法は、それぞれ異なるものを使用している。図の配置パターンは、微小領域の情報を持つ配列５の縁を囲むように素子が配置され、他の素子がその内側に配置されている独特なものである。さらに内側に配置された各素子は、入り混じるように配置されており、人的な配置方法では簡単に設計できないものになっている。
【００８３】
図２０は、トポロジーに従う構造を配置する微小領域の情報を持つ配列５の一部分に、あらかじめ微小セグメントを配置できない領域１３１を識別子×１３により設定し、この配置領域を使用して本発明のパターン抽出計算アルゴリズムを用いて、構造の配置を行った場合の一例を示している。図より、識別子×１３の設定により、この設定された部分を避けて、構造が配置されていることが判る。
【００８４】
このように、あらかじめ配置領域内に構造の配置が出来ない領域を設けて、トポロジーに従う構造の配置パターンを算出することは、図２１のように、デバイスやモジュールなどの特殊回路７を設置した回路基板６上で、トポロジーに従う伝送線路の配置を検討する場合に有用である。本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、このような場合に関しても柔軟に対応し得るものである。
【００８５】
あらかじめ配置領域内に構造の配置ができない領域を設けることは、属性の特色を考慮した配置の検討に有効である。属性が電気の場合、素子間の電界強度の影響や干渉の防止を考慮した配置を検討することができる。属性が磁気の場合、素子間の静電破壊の防止や磁力の反発の抑制を考慮した配置を検討することができる。属性が熱の場合、熱伝導や輻射熱による素子故障の防止を考慮した配置を検討することができる。属性が圧力の場合、素子が欠損したときの他素子への影響や素子の膨張を考慮した配置を検討することができる。属性が応力の場合、想定される素子のたわみや振動を考慮した配置を検討することができる。
【００８６】
図２２は、トポロジーに従う構造を配置する微小領域の情報を持つ配列５の全ての縁に、あらかじめ微小セグメントを配置できない領域１３２を識別子×１３により設定し、この微小領域の情報を持つ配列を使用して本発明のパターン抽出計算アルゴリズムを用いて、構造の配置を行った場合の一例を示している。図より、識別子×１３の設定により、この設定された部分を避けて、構造が配置されていることが判る。
【００８７】
このように、あらかじめ配置領域の全ての縁に構造の配置が出来ない領域８を設けて、トポロジーに従う構造の配置パターンを算出することは、図２３のように、回路基板の全ての縁に取り付け用のスペースを設ける場合や周辺の金属物の影響を考慮し、実際の配置領域が回路基板６の全てのスペースではない場合などに、トポロジーに従う伝送線路の配置を検討することと同じである。
【００８８】
本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、このような場合に関しても柔軟に対応し得るものになっている。
【００８９】
図２４は、トポロジーに従う構造を配置する微小領域の情報を持つ配列５の縁の一部分を除き、他の全ての縁にあらかじめ微小セグメントを配置できない領域１３３を識別子×１３により設定し、この配置領域を使用して本発明のパターン抽出計算アルゴリズムを用いて、構造の配置を行った場合の一例を示している。図より、識別子×１３の設定により、この設定された部分を避けて、構造が配置されていることが判る。
【００９０】
このように、あらかじめ配置領域の淵の一部分を除き、他の全ての縁に構造の配置が出来ない領域８１を設けて、構造の配置パターンを算出することは、図２５のように、縁に取り付け用のスペースを設ける場合や周辺の金属物の影響を考慮する場合、回路基板６上の伝送線路の一部と外部のデバイス等を接続する場合などでトポロジーに従う伝送線路の配置することを検討するのに有用である。
【００９１】
本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、このような場合に関しても柔軟に対応し得るものになっている。
【００９２】
図２６（ａ）は、伝送線路の配置が３次元となる３層の回路基板４１を示し、（ｂ）はその回路基板を微小セグメントで分割した微小領域の情報を持つ配列５１を示している。このような立体での配置を実施する場合、微小セグメントを配置し得る方向が平面（２次元）とは異なるものとなる。その違いを図２７に示す。図は、構造の配置を２次元で行う場合（図２７（ａ））と３次元で行う場合（図２７（ｂ））をそれぞれ示している。２次元の場合には、１ステップ前の微小セグメントからは、±ｘと±ｙの４方向の微小セグメント９が選択できる。これに対し、３次元では、１ステップ前の微小セグメントの４辺に±ｚ方向で隣接する８方向を足した計１２方向の微小セグメント９が選択できることになる。この場合、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムでは、図６のフローチャートにあるＬｏｏｐ４の最大数を１２に変更し、図５の素子の属性、有限なサイズの寸法、微小セグメントの寸法、そして配置領域の情報を３次元に対応させることで、容易に対応ができる。
【００９３】
このように、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムを２次元から３次元に拡張し、実際に算出したトポロジーに従う構造の配置パターンの一例を図２８に示す。図２８（ａ）は、回路基板の上面を示し、図２８（ｂ）は下面を示している。配置領域とした回路基板は３層構造であり、実際には、図２８（ａ）に示した上面と図２８（ｂ）に示した下面に挟まれた配置領域（中面）が存在する。この配置領域を含めて、配置パターンを各部で分解して表示しているのが図２８（１）〜（５）である。図２８（１）は上面であり、図２８（５）は下面を示している。図２８（３）は上面と下面に挟まれた配置領域の中面を示しており、この面にもパターンが存在している。これら上面と中面、中面と下面を接続しているパターンを表しているのが図２８（２）と図２８（４）である。
【００９４】
以上のような３次元の構造において、トポロジーに従う構造の配置パターンを算出することは、多層の回路基板などに、スルーホールやピンなどを使用し、伝送線路を立体的に配置する場合の検討に有用である。
【００９５】
本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、このような場合にも柔軟に対応することが出来る。
【００９６】
図２９は、アンテナとして機能する伝送線路のトポロジーを示している。このアンテナは、導体の伝送線路の損失を考慮し、この伝送線路を放射素子として、さらに接地導体部（グランド）を設け、そのトポロジーを決定することで機能するものである。さらに小型で平面的に構成できる利点を持っている。
【００９７】
このアンテナ構造を本発明のパターン抽出計算アルゴリズムで、そのトポロジーに従う構造の配置パターンを算出する場合の一例を図３０に示す。図では、接地導体部（グランド）の確保をするため、まず、図３０（ａ）のように微小領域の情報を持つ配列の大半に識別子×１３で固定したセグメントの配置できない領域１３４を設け、この識別子×１３に接するように識別子▲１５と給電点１６を設けている。ここで給電点１６は、構造配置の始点とする。また識別子▲１５は、図２９の素子＃３２（２３２）が配置の最終ステップでのみ選択できる微小セグメントを示している。このような条件において、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムで算出された構造の配置パターンの一例が図３０（ｂ）である。素子＃３２（２３２）の配置が識別子▲１５のあった位置で終了していることが判る。この配置パターン算出後、図３０（ａ）のセグメントの配置ができない領域１３４の識別子×１３を全て、識別子■１１に変更することで、図３０（ｂ）は最終的に図３０（ｃ）のようになり、接地導体部（グランド）１７の構成が可能になる。なお、この識別子の変更は、図６のフローチャートにおいて、過程丸数字１２において行われるものである。
【００９８】
以上のように、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、本実施例のような構造に関しても柔軟に対応することができる。
【００９９】
図３１は、実施例８と異なった方法で、接地導体部（グランド）１７を確保する場合の一例を示している。まず、図３１（ａ）のように配置領域内に給電点１６を定める。ここで給電点は、構造配置の始点とする。図３１（ａ）の状態で、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムで算出された構造の配置パターンの一例が図３１（ｂ）となる。ここで、微小領域の情報を持つ配列において、給電点１６と図２９の素子＃３２（２３２）の末端が配置されているセグメントを始点とし、これらと連続に配置可能でかつセグメントの配置が可能な全てのセグメントに識別子■１１を入力する。これにより、接地導体部（グランド）１７を構成できる。この処理は、図６のフローチャートにおいて、過程丸数字１２において行われるものであり、以上より得られた配置パターンの一例は、図３１（ｃ）のようになる。
【０１００】
以上のように、本発明のパターン抽出計算アルゴリズムは、本実施例のような柔軟な対応が可能である。
【０１０１】
図３２（ａ）は、四角形の微小セグメントで構成した微小領域の情報を持つ配列５２にトポロジーに従う構造の配置を行った一例を示し、図３２（ｂ）は、三角形の微小セグメントで構成した微小領域の情報を持つ配列５３にトポロジーに従う構造の配置を行った一例とをそれぞれ示している。図のように、微小セグメントの形状が異なる場合、同様な配置がされていても、微小セグメントの形状に沿った独特な配置パターンの特性が算出されていることが判る。
【０１０２】
このように微小セグメントの形状を変更して、トポロジーに従う構造の配置パターンを算出することは、算出された結果を他の解析手法に適用する場合などに有用である。３角形のセグメントを使用した場合には、有限要素法などの解析用構造として適用が可能である。さらに４角形のセグメントの場合には、有限差分時間領域法（ＦＤ−ＴＤ）などの解析用構造として適用が可能となる。
【０１０３】
上記の有限要素法は、電気磁気学、流体力学、電気工学の分野で使用されている解析手法である。そして、上記のＦＤ−ＴＤは、電気磁気学や電気工学で使用されている解析手法である。
【０１０４】
本発明によれば、計算機コストを抑制しつつ、人的作業に比べて、高速且つ漏れなく全パターンを抽出できるので、設計コスト低減と設計期間短縮が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】本発明のユーザーインターフェースのブロック図である。
【図２】本発明を実行する計算機のＣＰＵとバスと記憶領域と入出力の構成を示す図である。
【図３】本発明で使用するトポロジーの例を示す図である。
【図４】本発明で使用する構造を配置する有限領域を示す図である。
【図５】本発明で実行時に読み込み電子ファイルの例を示す図である。
【図６】本発明のアルゴリズムを示すフローチャートの図である。
【図７】本発明で使用する離散化した有限領域を示す図である。
【図８】本発明で使用する配列を示す図である。
【図９】本発明のアルゴリズムを説明する図である。
【図１０】本発明のアルゴリズムを説明する図である。
【図１１】本発明のアルゴリズムを説明する図である。
【図１２】本発明のアルゴリズムを説明する図である。
【図１３】本発明のアルゴリズムを説明する図である。
【図１４】本発明で算出された配置パターン例の図である。
【図１５】本発明の実施例１に係わる算出された配置パターンの例を示す図である。
【図１６】本発明の実施例２に係わる算出された配置パターンの例を示す図である。
【図１７】本発明の実施例３に係わるトポロジーを示す図である。
【図１８】本発明の実施例３に係わる算出された配置パターン例を示す図である。
【図１９】本発明の実施例３に係わる算出された配置パターン例を示す図である。
【図２０】本発明の実施例４に係わる離散化された配置領域の構造図である。
【図２１】本発明の実施例４に係わる回路基板の斜視図である。
【図２２】本発明の実施例５に係わる離散化された配置領域の構造図である。
【図２３】本発明の実施例５に係わる回路基板の斜視図である。
【図２４】本発明の実施例６に係わる離散化された配置領域の構造図である。
【図２５】本発明の実施例６に係わる回路基板の斜視図である。
【図２６】本発明の実施例７に係わる回路基板の斜視図である。
【図２７】本発明の実施例７に係わる離散化構造を示す図である。
【図２８】本発明の実施例７に係わる算出された配置パターン例を示す図である。
【図２９】本発明の実施例８に係わる伝送線路のトポロジーを示す図である。
【図３０】本発明の実施例８に係わる算出された配置パターン例を示す図である。
【図３１】本発明の実施例９に係わる算出された配置パターン例を示す図である。
【図３２】本発明の実施例１０に係わる算出された配置パターン例を示す図である。
【符号の説明】
【０１０６】
１  トポロジー
２、２１１〜２５２  素子
３  配置始点（始点）
３１〜３４  分岐点
４  配置領域
５、５１〜５３  微小領域の情報を持つ配列
６  回路基板
７  特殊回路
８、８１  構造の配置が出来ない領域
９  セグメント
１１〜１５  識別子
１３１〜１３４  微小セグメントを配置できない領域
１６  給電点
１７  接地導体部（グランド）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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