(57)【要約】【課題】電子回路設計における回路定数最適化において、局所最適解に陥ることなく、安定して真の最適解に到達させる。【解決手段】回路定数の初期パラメータを与える工程と、パラメータフィッティング条件を設定する工程と、初期パラメータに演算を適用してばらつきを有する相異なる２つのパラメータ群を生成する工程と、それぞれパラメータ群から所望の回路特性に適合するそれぞれの回路定数解を求めるパラメータフィッティング工程と、２つの回路定数解による回路特性を比較する工程と、この比較結果の差異量が予め与えられた範囲外であればパラメータフィッティング条件を調整してパラメータ群を生成する工程以降の処理を繰り返し、比較結果の差異量が予め与えられた範囲内であれば処理を終了する工程とを有する。【選択図】　図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子回路の回路定数として初期パラメータを与える工程と、
パラメータフィッティング条件を設定する工程と、
前記初期パラメータに演算を適用してばらつきを有する第１のパラメータ群を生成する工程と、
前記第１のパラメータ群を元にして所望の回路特性に適合する第１の回路定数解を求めるパラメータフィッティング工程と、
前記初期パラメータに演算を適用してばらつきを有する前記第１のパラメータ群とは異なる第２のパラメータ群を生成する工程と、
前記第２のパラメータ群を元にして所望の回路特性に適合する第２の回路定数解を求めるパラメータフィッティング工程と、
前記第１の回路定数解による回路特性と前記第２の回路定数解による回路特性を比較する工程と、
前記比較結果の差異量が予め与えられた範囲外であれば前記パラメータフィッティング条件を調整した上で前記パラメータ群を生成する工程以降の処理を繰り返し、前記比較結果の差異量が予め与えられた範囲内であれば処理を終了する工程と、
を有する回路定数最適化方法。
【請求項２】
前記初期パラメータに演算を適用してばらつきを有するパラメータ群を生成する工程は、乱数を使用してばらつきを有するパラメータ群を生成することを特徴とする請求項１記載の回路定数最適化方法。
【請求項３】
前記回路定数解を求めるパラメータフィッティング工程では、前記パラメータ群のそれぞれのパラメータをある範囲で乱数を用いてばらつかせた上でパラメータフィッティングを行い、それぞれのパラメータに対応して得られた回路定数解による回路特性と所望の回路特性との差異を求め、前記差異の小さい方からある範囲で前記差異を与えたパラメータを選択し、前記選択されたパラメータ群に対して再度パラメータをある範囲で乱数を用いてばらつかせた上で前記パラメータフィッティング以降の過程を繰り返すことを特徴とする請求項１または２記載の回路定数最適化方法。
【請求項４】
前記回路定数解を求めるパラメータフィッティング工程は、最急降下法、Ｇａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ法またはＬｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法を使用することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項記載の回路定数最適化方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は半導体集積回路等の電子回路設計に係るＣＡＤシステムにおける回路定数最適化方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
半導体集積回路等の電子回路設計においては、回路設計者が、抵抗値、容量値、トランジスタサイズ値等の回路定数を調整し、調整結果をＳＰＩＣＥシミュレーション等により確認するという工程を繰り返し、所望の回路特性を得ている。
【０００３】
効率良く所望の回路特性を得るために、従来、最急降下法、Ｇａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ法、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法に代表されるパラメータフィッティング方法が使用されてきた。図７は、これら局所パラメータフィッティング方法の概要を説明するフローチャートである。
【０００４】
図７において、工程７０１、７０２では初期パラメータと目標回路特性を設定し、工程７０３で初期パラメータに対応した回路特性値をＳＰＩＣＥシミュレーション等により算出し、算出した回路特性値と目標回路特性値から工程７０４で最小自乗誤差を算出し、工程７０５でパラメータｐについてのＪａｃｏｂｉａｎを算出した後に、工程７０６ではｋに関する繰り返しの式を算出する。
【０００５】
さらに、工程７１０の繰り返し終了条件を満たすまで工程７０３から工程７０６までを繰り返す。この際、工程７０６において、条件７０７を適用するのが最急降下法であり、条件７０８を適用するのがＧａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ法であり、収束性を良くするために両方を組み合わせて調整する条件７０９を適用するのがＬｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法である。
【０００６】
Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法に関しては、文献「Ｄｏｇａｎｉｓ，　Ｋ．，ａｎｄ　Ｄ．　Ｌ．　Ｓｃｈａｒｆｅｔｔｅｒ，　”Ｇｅｎｅｒａｌ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｅｘｒａｃｔｉｏｎ　ｏｆ　ＩＣ　ＤｅｖｉｃｅＭｏｄｅｌ　Ｐａｒａｍｅｅｒｓ，”　ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ．　ｏｎ　ＥＤ，　ＥＤ−３０，　１９８３，　ｐｐ．　１２１９−１２２８．」がある。
【０００７】
従来技術は、上記パラメータフィッティング方法を素朴に回路定数最適化に適用するものであり、図９は、このような従来技術による回路定数最適化方法を示すフローチャートである。
【０００８】
図９において、工程９０１では初期パラメータを設定し、工程９０２でパラメータフィッティング制約範囲を設定し、工程９０３でパラメータフィッティング用初期値をセットし、工程９０４で最急降下法等による局所パラメータフィッティングを実施し、工程９０５でパラメータフィッティング結果を出力し、工程９０６で所望のフィッティング結果が得られたか否かを検証する。
【０００９】
得られたフィッティング結果が不十分の場合は、工程９０２のパラメータフィッティング制約範囲を再設定し、工程９０２から工程９０５までを繰り返し、所望のパラメータフィッティング結果が得られた場合は工程９０７でパラメータフィッティング結果を出力する。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術では、出力される最適化結果が局所最適値ではないことを検証する工程が存在しないため、局所最適化結果を最適化結果として出力してしまうことがあるという問題があった。図８は、局所パラメータフィッティング方法の過程を説明するイメージ図で、局所最適化結果を最適化結果として出力してしまうことがある例を示している。
【００１１】
図８において、事例８０１はパラメータフィッティングのイメージを簡略化して図示したものである。ここでは、関数ｆの最小値を見付けるために、パラメータｐを初期値８０２に設定した後、関数ｆの勾配を継続的に計算する。極小値８０３、８０５を経由して計算点８０４に到達すると、関数ｆの値が初期値８０２を超えるので、精査を中止し、それまでに経由した極小値のうち最小であった極小値８０５を最小値として出力する。
【００１２】
これに対して、事例８０６では、初期値８０７が事例８０１の初期値８０２よりも小さい値に設定されたために、極小値８０８を見付けただけで精査が中止され、真の最小値８０９に到達できずに終わっている。
【００１３】
これらの事例は非常に簡略化して図示したものであるが、現実のパラメータフィッティング対象の関数はパラメータの領域によって場合分けされた多種類の関数をつなぎ合わせて構成されており、また、関与するパラメータ数が複数であり、フィッティング対象の関数も複数であるため、真の最小値に到達することは一般的に困難である。事例８１０のような関数を対象とした場合は、初期値を様々に変化させて最適化を行っても真の最小値に到達することは極めて困難で、ほとんどの場合は局所最適化に陥っていた。
【００１４】
本発明は上記従来の問題点を解決するもので、半導体集積回路等の電子回路設計における回路定数最適化において、局所最適解に陥ることなく、安定して真の最適解に到達することができる回路定数最適化方法を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
この課題を解決するために、本発明の請求項１に係る回路定数最適化方法は、電子回路の回路定数として初期パラメータを与える工程と、パラメータフィッティング条件を設定する工程と、前記初期パラメータに演算を適用してばらつきを有する第１のパラメータ群を生成する工程と、前記第１のパラメータ群を元にして所望の回路特性に適合する第１の回路定数解を求めるパラメータフィッティング工程と、前記初期パラメータに演算を適用してばらつきを有する前記第１のパラメータ群とは異なる第２のパラメータ群を生成する工程と、前記第２のパラメータ群を元にして所望の回路特性に適合する第２の回路定数解を求めるパラメータフィッティング工程と、前記第１の回路定数解による回路特性と前記第２の回路定数解による回路特性を比較する工程と、前記比較結果の差異量が予め与えられた範囲外であれば前記パラメータフィッティング条件を調整した上で前記パラメータ群を生成する工程以降の処理を繰り返し、前記比較結果の差異量が予め与えられた範囲内であれば処理を終了する工程からなるものである。
【００１６】
上記構成によれば、異なった初期値から出発して、同一のパラメータフィッティング工程を経由して出力された結果を比較することで、得られたパラメータフィッティング結果が局所最適値か真の最適値かを判断することができ、局所最適値の場合にはパラメータフィッティング工程を調整して再度パラメータフィッティング工程を繰り返すことで、最終的に真の最適化を実現することができる。
【００１７】
本発明の請求項２に係る回路定数最適化方法は、請求項１記載の回路定数最適化方法において、前記初期パラメータに演算を適用してばらつきを有するパラメータ群を生成する工程は、乱数を使用してばらつきを有するパラメータ群を生成するものである。
【００１８】
上記構成によれば、乱数によりパラメータフィッティング用初期値群を発生させることにより、初期値設定時に生じる恣意的偏りを排除できるため、フィッティング対象の関数の性質に拠らない安定した最適化を実現することができる。
【００１９】
本発明の請求項３に係る回路定数最適化方法は、請求項１または２記載の回路定数最適化方法において、前記回路定数解を求めるパラメータフィッティング工程では、前記パラメータ群のそれぞれのパラメータをある範囲で乱数を用いてばらつかせた上でパラメータフィッティングを行い、それぞれのパラメータに対応して得られた回路定数解による回路特性と所望の回路特性との差異を求め、前記差異の小さい方からある範囲で前記差異を与えたパラメータを選択し、前記選択されたパラメータ群に対して再度パラメータをある範囲で乱数を用いてばらつかせた上で前記パラメータフィッティング以降の過程を繰り返すものである。
【００２０】
上記構成によれば、局所パラメータフィッティングの際に、パラメータをばらつかせてパラメータフィッティングを行う工程と、得られた回路定数解による回路特性を所望の回路特性と比較し上位のパラメータを選択する工程を交互に繰り返す方法を適用することで、局所パラメータフィッティングの際に解に収束しない問題の発生を回避することができ、より安定に最適解に到達することができる。
【００２１】
本発明の請求項４に係る回路定数最適化方法は、請求項１から３のうちいずれか１項記載の回路定数最適化方法において、前記回路定数解を求めるパラメータフィッティング工程は、最急降下法、Ｇａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ法またはＬｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法を使用するものである。
【００２２】
上記構成によれば、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｇｕａｒｄｔ法等の手法を用いることにより、局所パラメータフィッティングを効率よく実行することができ、結果として最適解に速やかに到達することができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図１から図６を参照して説明する。
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る回路定数最適化方法を示すフローチャートである。図１において、工程１０１で初期パラメータＡ０を設定する。工程１０２では繰り返し回数ｇ、パラメータ群の要素数ｍ、パラメータフィッティング制約範囲を設定する。
【００２４】
工程１０３、１１４では初期パラメータＡ０に演算を適用してパラメータ群｛Ａ１，Ａ２，・・・Ａｍ｝および｛Ａ´１，Ａ´２，・・・Ａ´ｍ｝を生成する。工程１０４、１１５ではそれぞれＡｊ、Ａ´ｊを選択して初期値としてセットする。
【００２５】
工程１０５、１１６では最急降下法、またはＧａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ法、またはＬｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法により局所パラメータフィッティングを行う。工程１０６、１０７でパラメータフィッティング結果Ｂｊ、Ｂ´ｊを得、工程１０７、１１８でパラメータフィッティング制約範囲を再設定した上で、工程１０８、１１９では初期値としてＢｊ、Ｂ´ｊを設定する。
【００２６】
工程１０９、１２０では、再度、最急降下法、Ｇａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ法またはＬｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法による局所パラメータフィッティングを行い、工程１１０、１２１で結果Ｃｊ、Ｃ´ｊを得る。工程１１１、１２２では繰り返し終了条件を検証した上で必要に応じて局所パラメータフィッティングを繰り返す。
【００２７】
工程１１２、１２３でそれぞれのパラメータフィッティング結果Ｒｂ、Ｒ´ｂを得、工程１１３でパラメータフィッティング結果Ｒｂ、Ｒ´ｂを比較して差異を評価する。差異量が大きい場合は、工程１２４で繰り返し回数ｇ、パラメータ群の要素数ｍ、パラメータフィッティング制約範囲をそれぞれ再設定した上で工程１０３、１１４以降を繰り返す。差異量が小さい場合は終了する。
【００２８】
このように、異なった初期値から出発し、同一のパラメータフィッティング工程を経由して出力された結果を比較することで、得られたパラメータフィッティング結果が局所最適値か真の最適値かを判断することができる。局所最適値と判断した場合は、パラメータフィッティング工程を調整し、再度パラメータフィッティング工程を繰り返すことで最終的に真の最適解に到達することができる。
【００２９】
（実施の形態２）
図２は、本発明の実施の形態２に係る回路定数最適化方法を示すフローチャートである。図２において、図１に示した実施の形態１の工程と同一の工程については同一符号を付し、その説明を省略する。
【００３０】
図２においては、図１の工程１０３、１１４での規則的な演算によりパラメータ群を生成する方法に代えて、工程２０３、２１４で、初期パラメータＡ０を乱数によりばらつかせる方法でパラメータ群｛Ａ１，Ａ２，・・・Ａｍ｝および｛Ａ´１，Ａ´２，・・・Ａ´ｍ｝を生成する。
【００３１】
このように、乱数によりパラメータフィッティング用初期値群を発生させることにより、初期値設定時に恣意的偏りを排除出来るため、フィッティング対象の関数の性質に拠らない安定した最適化を実現できる。
【００３２】
その結果、パラメータフィッティング対象の関数の性質が十分把握できている場合に効果的である実施の形態１に比べて、本実施の形態によれば、関数の性質が十分把握できていない場合に効率良く最適解に到達できる。
【００３３】
（実施の形態３）
図３は、本発明の実施の形態３に係る回路定数最適化方法を示すフローチャートである。図３において、工程３０１で初期パラメータＡ０を設定する。工程３０２では繰り返し回数ｇ、パラメータ群の要素数ｍ、ｐ、ｑ、パラメータフィッティング制約範囲を設定する。
【００３４】
工程３０３、３１６では初期パラメータＡ０に演算を適用してパラメータ群｛Ａ１，Ａ２，・・・Ａｍ｝および｛Ａ´１，Ａ´２，・・・Ａ´ｍ｝を生成する。
【００３５】
工程３０４、３１７ではパラメータ群の要素それぞれに対応した回路特性値を算出する。工程３０５、３１８で目標回路特性と算出した回路特性値との差異量をソーティングし、工程３０６、３１９でソーティング結果の上位パラメータ群｛Ｂ１，Ｂ２，・・・，Ｂｐ｝を選択する。
【００３６】
工程３０７、３２０でパラメータフィッティング制約範囲を再設定し、工程３０８、３２１でソーティング結果の上位パラメータ群｛Ｂ１，Ｂ２，・・・，Ｂｐ｝をさらに乱数を用いてばらつかせ、Ｂ１に対応するパラメータ群｛Ｂ１１，Ｂ１２，・・・，Ｂ１ｑ｝、Ｂ２に対応するパラメータ群｛Ｂ２１，Ｂ２２，・・・，Ｂ２ｑ｝、・・・、Ｂｐに対応するパラメータ群｛Ｂｐ１，Ｂｐ２，・・・，Ｂｐｑ｝を得る。
【００３７】
工程３１０、３２３では、このようにして得られたパラメータ群の要素それぞれに対応した回路特性値を算出する。工程３１１、３２４で目標回路特性と算出した回路特性値との差異量をソーティングし、工程３１２、３２５でソーティング結果の上位パラメータ群｛Ｃ１，Ｃ２，・・・，Ｃｐ｝を選択する。工程３１３、３２６では繰り返し終了条件を検証した上で必要に応じて局所パラメータフィッティングを繰り返す。
【００３８】
工程３１４、３２７でそれぞれのパラメータフィッティング結果Ｒｂ、Ｒ´ｂを得、工程３１５でパラメータフィッティング結果Ｒｂ、Ｒ´ｂを比較して差異を評価する。差異量が大きい場合は、工程３２８で繰り返し回数ｇ、パラメータ群の要素数ｍ、ｐ、ｑ、パラメータフィッティング制約範囲をそれぞれ再設定した上で工程３０３、３１６以降を繰り返す。差異量が小さい場合は終了する。
【００３９】
このように、異なった初期値から出発し、局所パラメータフィッティングの際に、パラメータをばらつかせる工程と結果をソーティングして上位パラメータを選択する工程を交互に繰り返すことで、局所パラメータフィッティングの際に解に収束しない問題が発生することを回避することができ、より安定に最適解に到達することができる。
【００４０】
（実施の形態４）
図４は、本発明の実施の形態４に係る回路定数最適化方法を示すフローチャートである。図４において、図３に示した実施の形態３の工程と同一の工程については同一符号を付し、その説明を省略する。
【００４１】
図４においては、図３の工程３０３、３１６での規則的な演算によりパラメータ群を生成する方法に代えて、工程４０３、４１６で、初期パラメータＡ０を乱数によりばらつかせる方法でパラメータ群｛Ａ１，Ａ２，・・・Ａｍ｝および｛Ａ´１，Ａ´２，・・・Ａ´ｍ｝を生成する。
【００４２】
このように、乱数によりパラメータフィッティング用初期値群を発生させることにより、初期値設定時に恣意的偏りを排除出来るため、フィッティング対象の関数の性質に拠らない安定した最適化を実現でき、関数の性質が十分把握できていない場合に実施の形態３よりさらに効率良く最適解に到達できる。
【００４３】
（実施の形態５）
図５は、本発明の実施の形態５に係る回路定数最適化方法を示すフローチャートである。図５において、図３に示した実施の形態３の工程と同一の工程については同一符号を付し、その説明を省略する。
【００４４】
図５においては、図３の工程３０４、３１０、３１７、３２３でのパラメータ群の要素それぞれに対応した回路特性値の算出に代えて、工程５０５、５１０、５１７、５２３で、パラメータ群の要素それぞれに対応して、最急降下法、またはＧａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ法、またはＬｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｇｕａｄｔ法による局所パラメータフィッティングを行う。
【００４５】
このように、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｇｕａｒｄｔ法等を用いることで、局所パラメータフィッティングを効率よく実行ことができ、さらに、パラメータをばらつかせる工程と局所パラメータフィッティング結果をソーティングして上位パラメータを選択する工程を交互に繰り返すことで、局所パラメータフィッティングの際に解に収束しない問題が発生することを回避することができ、結果として高速に安定して最適解に到達することができる。
【００４６】
（実施の形態６）
図６は、本発明の実施の形態６に係る回路定数最適化方法を示すフローチャートである。図６において、図５に示した実施の形態５の工程と同一の工程については同一符号を付し、その説明を省略する。
【００４７】
図６においては、図３の工程３０３、３１６での規則的な演算によりパラメータ群を生成する方法に代えて、工程６０３、６１６で、初期パラメータＡ０を乱数によりばらつかせる方法でパラメータ群｛Ａ１，Ａ２，・・・Ａｍ｝および｛Ａ´１，Ａ´２，・・・Ａ´ｍ｝を生成する。
【００４８】
このように、乱数によりパラメータフィッティング用初期値群を発生させることにより、初期値設定時に恣意的偏りを排除出来るため、フィッティング対象の関数の性質に拠らない安定した最適化を実現でき、関数の性質が十分把握できていない場合に実施の形態５よりさらに効率良く最適解に到達できる。複雑な電子回路への適用に関しては、実施の形態６が特に安定して有効である。
【００４９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、異なった初期値から出発して、同一のパラメータフィッティング工程を経由して出力された結果を比較することで、得られたパラメータフィッティング結果が局所最適値か真の最適値かを判断することができ、局所最適値の場合にはパラメータフィッティング工程を調整して再度パラメータフィッティング工程を繰り返すことで、局所最適解に陥ることなく、最終的に真の最適化を実現することができるという優れた効果が得られる。
【００５０】
さらに本発明によれば、乱数によりパラメータフィッティング用初期値群を発生させることにより、初期値設定時に生じる恣意的偏りを排除できるため、フィッティング対象の関数の性質に拠らない安定した最適化を実現することができるという優れた効果が得られる。
【００５１】
さらに本発明によれば、局所パラメータフィッティングの際に、パラメータをばらつかせてパラメータフィッティングを行う工程と、得られた回路定数解による回路特性を所望の回路特性と比較し上位のパラメータを選択する工程を交互に繰り返す方法を適用することで、局所パラメータフィッティングの際に解に収束しない問題が発生することを回避することができ、より安定に最適解に到達することができるという優れた効果が得られる。
【００５２】
さらに本発明によれば、パラメータフィッティング工程において、最急降下法または、Ｇａｕｓｓ−Ｎｅｗｔｏｎ法または、Ｌｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法を使用することにより、局所パラメータフィッティングを効率よく実行することができ、結果として最適解に速やかに到達することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１に係る回路定数最適化方法を示すフローチャート。
【図２】本発明の実施の形態２に係る回路定数最適化方法を示すフローチャート。
【図３】本発明の実施の形態３に係る回路定数最適化方法を示すフローチャート。
【図４】本発明の実施の形態４に係る回路定数最適化方法を示すフローチャート。
【図５】本発明の実施の形態５に係る回路定数最適化方法を示すフローチャート。
【図６】本発明の実施の形態６に係る回路定数最適化方法を示すフローチャート。
【図７】局所パラメータフィッティング方法の概要を説明するフローチャート。
【図８】局所パラメータフィッティング方法の過程を説明するイメージ図。
【図９】従来技術による回路定数最適化方法を示すフローチャート。
【符号の説明】
１０１、３０１　初期パラメータ付与工程
１０２、３０２　初期設定工程
１０３、１１４、３０３、３１６　演算によるパラメータ群生成工程
１０４、１０８、１１５、１１９　初期値セット工程
１０５、１０９、１１６、１２０、
５０４、５１０、５１７、５２３　局所パラメータフィッティング工程
１０６、１１０、１１７、１２１　パラメータフィッティング結果
１０７、１１８、３０７、３２０　制約範囲再設定工程
１１１、１２２、３１３、３２６　繰り返し回数判定工程
１１２、１２３、３１４、３２７　パラメータフィッティング結果出力
１１３、３１５　パラメータフィッティング結果差異比較工程
１２４、３２８　繰り返し回数、パラメータ群の要素数調整工程
２０３、２１４、４０３、４１６、
６０３、６１６　乱数によるパラメータ群生成工程
３０４、３１０、３１７、３２３　特性値算出工程
３０５、３１１、３１８、３２４　差異量ソーティング工程
３０６、３１２、３１９、３２５　ソーティング結果の上位パラメータ
３０８、３２１　乱数によりパラメータをばらつかせる工程
３０９、３２２　ばらつかせたパラメータ群
５０３、５０９、５１６、５２２　初期値セット工程
７０１〜７１０　局所パラメータフィッティング方法の手順を示す工程
８０１、８０６、８１０　局所パラメータフィッティング過程における事例
８０２、８０７　初期値
８０３、８０５、８０８、８０９　極小値
８０４　初期値に到達した計算値
９０１〜９０７　従来技術による回路定数最適化方法の手順を示す工程
【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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