"解析対象回路に関する製造後のチップのリーク電流値の変動に伴って測定された前記チップの遅延値の集合を取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された前記チップの遅延値の集合に基づいて、前記チップの遅延値のバラツキを表す第1遅延分布を特徴付ける値を算出する第1の算出工程と、前記解析対象回路内の素子の遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路の遅延値のバラツキを表す第2遅延分布を特徴付ける値を算出する第2の算出工程と、前記第1の算出工程によって算出された前記第1遅延分布を特徴付ける値を、前記第2の算出工程によって算出された前記第2遅延分布を特徴付ける値により除算して、前記素子ごとに固有の値を補正する遅延補正値を算出する第3の算出工程と、前記第3の算出工程によって算出された算出結果を出力する出力工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とする解析支援プログラム。前記取得工程は、さらに、前記チップの遅延値の変動に伴って測定された前記チップのリーク電流値の集合を取得し、前記第1の算出工程は、さらに、前記チップのリーク電流値の集合に基づいて、前記チップのリーク電流値のバラツキを表す第1リーク電流分布を特徴付ける値を算出し、前記第2の算出工程は、さらに、前記素子のリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付ける値を補正するリーク電流補正値を未知数として、前記リーク電流分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路のリーク電流値のバラツキを表す第2リーク電流分布の値を算出し、前記第3の算出工程は、さらに、前記第2の算出工程によって算出された前記第2リーク電流分布を特徴付ける値を、前記第1の算出工程によって算出された前記第1リーク電流分布を特徴付ける値と一致させる前記リーク電流補正値を算出することを特徴とする請求項1に記載の解析支援プログラム。前記第1の算出工程は、さらに、前記チップのリーク電流値の集合に基づいて、前記チップのリーク電流値の対数をとった対数リーク電流値のバラツキを表す対数リーク電流分布を特徴付ける値を算出し、前記第3の算出工程は、さらに、前記第1遅延分布を特徴付ける値と前記対数リーク電流分布を特徴付ける値とに基づいて、前記素子の遅延値とリーク電流値との相関の度合いを示す相関係数を算出することを特徴とする請求項2に記載の解析支援プログラム。前記コンピュータに、前記素子の遅延値のバラツキを表す関数として、前記素子の遅延値のバラツキに関する確率変数と前記遅延補正値とを含む第1の関数を作成する第1の作成工程と、前記素子のリーク電流値のバラツキを表す関数として、前記素子のリーク電流値のバラツキに関する確率変数と前記リーク電流補正値とを含む第2の関数を作成する第2の作成工程と、前記第1および第2の作成工程によって作成された第1および第2の関数と、前記第3の算出工程によって算出された相関係数とに基づいて、前記解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関解析を実行することにより、前記解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関を表す相関分布を取得する解析工程と、を実行させ、前記出力工程は、前記解析工程によって取得された前記解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関を表す相関分布を出力することを特徴とする請求項3に記載の解析支援プログラム。前記取得工程は、前記チップのリーク電流値の変動に伴って測定された前記チップに埋め込まれたリングオシレータの遅延値の集合を取得し、前記第1の算出工程は、前記リングオシレータの遅延値の集合に基づいて、前記リングオシレータの遅延値のバラツキを表す第1遅延分布を特徴付ける値を算出し、前記第2の算出工程は、前記リングオシレータ内の素子の遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記リングオシレータの遅延値のバラツキを表す第2遅延分布を特徴付ける値を算出することを特徴とする請求項1~4のいずれか一つに記載の解析支援プログラム。解析対象回路に関する製造後のチップの遅延値の変動に伴って測定された前記チップのリーク電流値の集合を取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された前記チップのリーク電流値の集合に基づいて、前記チップのリーク電流値のバラツキを表す第1リーク電流分布を特徴付ける値を算出する第1の算出工程と、前記解析対象回路内の素子のリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付ける値を補正するリーク電流補正値を未知数として、前記リーク電流分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路のリーク電流値のバラツキを表す第2リーク電流分布の値を算出する第2の算出工程と、前記第2の算出工程によって算出された前記第2リーク電流分布を特徴付ける値を、前記第1の算出工程によって算出された前記第1リーク電流分布を特徴付ける値と一致させる前記リーク電流補正値を算出する第3の算出工程と、前記第3の算出工程によって算出された算出結果を出力する出力工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とする解析支援プログラム。解析対象回路に関する製造後のチップのリーク電流値の変動に伴って測定された前記チップの遅延値の集合を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記チップの遅延値の集合に基づいて、前記チップの遅延値のバラツキを表す第1遅延分布を特徴付ける値を算出する第1の算出部と、前記解析対象回路内の素子の遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路の遅延値のバラツキを表す第2遅延分布を特徴付ける値を算出する第2の算出部と、前記第1の算出部によって算出された前記第1遅延分布を特徴付ける値を、前記第2の算出部によって算出された前記第2遅延分布を特徴付ける値により除算して、前記素子ごとに固有の値を補正する遅延補正値を算出する第3の算出部と、前記第3の算出部によって算出された算出結果を出力する出力部と、を備えることを特徴とする解析支援装置。解析対象回路に関する製造後のチップのリーク電流値の変動に伴って測定された前記チップの遅延値の集合を取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された前記チップの遅延値の集合に基づいて、前記チップの遅延値のバラツキを表す第1遅延分布を特徴付ける値を算出する第1の算出工程と、前記解析対象回路内の素子の遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路の遅延値のバラツキを表す第2遅延分布を特徴付ける値を算出する第2の算出工程と、前記第1の算出工程によって算出された前記第1遅延分布を特徴付ける値を、前記第2の算出工程によって算出された前記第2遅延分布を特徴付ける値により除算して、前記素子ごとに固有の値を補正する遅延補正値を算出する第3の算出工程と、前記第3の算出工程によって算出された算出結果を出力する出力工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする解析支援方法。しかしながら、プロセスに起因するすべてのバラツキ要因を考慮して、遅延やリーク電流のバラツキモデルを作成することは困難である。このため、従来の遅延とリーク電流の相関解析では、バラツキモデルを用いて計算された相関分布と、実際に測定された相関分布との間で誤差が生じる場合があるという問題があった。本発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、回路の遅延値とリーク電流値との相関分布を見積もることができる解析支援プログラム、解析支援装置、および解析支援方法を提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するため、開示の解析支援プログラム、解析支援装置、および解析支援方法は、解析対象回路に関する製造後のチップのリーク電流値の変動に伴って測定された前記チップの遅延値の集合を取得し、取得された前記チップの遅延値の集合に基づいて、前記チップの遅延値のバラツキを表す第1遅延分布を特徴付ける値を算出し、前記解析対象回路内の素子の遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路の遅延値のバラツキを表す第2遅延分布を特徴付ける値を算出し、算出された前記第1遅延分布を特徴付ける値を、算出された前記第2遅延分布を特徴付ける値により除算して、前記素子ごとに固有の値を補正する遅延補正値を算出し、算出された算出結果を出力する。また、上述した課題を解決し、目的を達成するため、開示の解析支援プログラム、解析支援装置、および解析支援方法は、解析対象回路に関する製造後のチップの遅延値の変動に伴って測定された前記チップのリーク電流値の集合を取得し、取得された前記チップのリーク電流値の集合に基づいて、前記チップのリーク電流値のバラツキを表す第1リーク電流分布を特徴付ける値を算出し、前記解析対象回路内の素子のリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付ける値を補正するリーク電流補正値を未知数として、前記リーク電流分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路のリーク電流値のバラツキを表す第2リーク電流分布の値を算出し、算出された前記第2リーク電流分布を特徴付ける値を、算出された前記第1リーク電流分布を特徴付ける値と一致させる前記リーク電流補正値を算出し、算出された算出結果を出力する。本解析支援プログラム、解析支援装置、および解析支援方法によれば、回路の遅延値とリーク電流値との相関分布を見積もることができるという効果を奏する。以下に添付図面を参照して、この発明にかかる解析支援プログラム、解析支援装置、および解析支援方法の好適な実施の形態を詳細に説明する。本解析支援手法の一実施例本解析支援手法は、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関解析の精度を向上させるものである。ここで、解析対象回路とは、遅延値とリーク電流値との相関解析の対象となる半導体集積回路例えば、プロセッサである。解析対象回路は、並列に動作する複数のパスを含む構成である。パスは、解析対象回路内のあるセルから他のセルに辿り着くまでの部分回路である。具体的には、例えば、パスは、一対のデータパスとクロックパスを含む部分回路である。セルは、解析対象回路内のFFフリップフロップ、NOTゲート、ANDゲート、配線、バッファ、INVインバータなどの素子である。すなわち、パスは、例えば、解析対象回路内のあるFFから他のFFに辿り着くまでの経路である。また、パスは、解析対象回路内のデータ入力端子からFFに辿り着くまでの経路であってもよく、さらに、FFからあるデータ出力端子に辿り着くまでの経路であってもよい。つぎに、解析対象回路内のセルの遅延値のバラツキについて説明する。セルの遅延値のバラツキとして、解析対象回路内の各々のセルで独立のバラツキと、解析対象回路内の全セルで共通のバラツキがある。具体的には、セルの遅延値のバラツキとして、解析対象回路内の各々のセルで独立の第1遅延バラツキと、解析対象回路内の全セルで共通の第2遅延バラツキがある。このため、セルの遅延値のバラツキは、例えば、下記式1のように表現することができる。ただし、dCはセルの遅延値のバラツキ、αは第1遅延バラツキに関するパラメータ、βは第2遅延バラツキに関するパラメータである。また、mは第1遅延バラツキを表すセルの第1遅延分布の平均、sは第1遅延分布の標準偏差である。また、ap、anは第2遅延バラツキを表すセルの第2遅延分布の標準偏差である。dC=ms×αfβfβ=ap×ββ≧0、fβ=an×ββ<01解析対象回路内のパスや回路全体の遅延値のバラツキは、例えば、上記式1のバラツキモデルを用いた統計的遅延解析SSTAにより計算することができる。つぎに、解析対象回路内のセルのリーク電流値のバラツキについて説明する。セルのリーク電流値のバラツキとして、解析対象回路内の各々のセルで独立のバラツキと、解析対象回路内の全セルで共通のバラツキがある。具体的には、セルのリーク電流値のバラツキとして、解析対象回路内の各々のセルで独立の第1リーク電流バラツキと、解析対象回路内の全セルで共通の第2リーク電流バラツキがある。このため、セルのリーク電流値のバラツキは、例えば、下記式2のように表現することができる。ただし、lCはセルのリーク電流値のバラツキ、α’は第1リーク電流バラツキに関するパラメータ、β’は第2リーク電流バラツキに関するパラメータである。また、A、B、Cは、各セルに固有のモデル係数である。lC=expAB×α’C×β’2解析対象回路の回路全体のリーク電流値のバラツキは、例えば、上記式2のバラツキモデルを用いた統計的リーク電流解析により計算することができる。上記式1および2に含まれるパラメータα、α’、β、β’は、例えば、平均0、標準偏差1の標準正規分布の確率変数である。また、パラメータα、α’は、相関係数ραの相関を持つ。相関係数ραは、解析対象回路内の各セルに固有の値である。また、パラメータβ、β’は、相関係数ρの相関を持つ。相関係数ρは、解析対象回路内の全セルに共通の値である。ここで、セルのリーク電流値のバラツキlCに対する第1リーク電流バラツキの影響は、第2リーク電流バラツキの影響に比べて小さいことが知られている。このため、上記式2に含まれるパラメータα’の値を、以下の通りに置き換えることができる。具体的には、上記式2に含まれるexpBα’について、パラメータα’の値をランダムに振らせたときの平均値はexpB2/2となる。このため、パラメータα’の値は、expBα’が平均値expB2/2となるときの値α’=B/2に置き換えることができる。この結果、セルのリーク電流値のバラツキlCは、下記式3のように表現することができる。lC=expAB2/2C×β’3このように、上記式3を用いて、セルのリーク電流値のバラツキlCを表現することにより、第1遅延バラツキに関するパラメータαと第1リーク電流バラツキに関するパラメータα’との相関相関係数ραを無視することができる。この結果、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関分布は、例えば、上記式1および3のバラツキモデルを用いた相関解析により、パラメータβ、β’の相関係数ρのみを考慮して計算することができる。ここで、上記式1に含まれる平均m、標準偏差s、ap、anは、各セルに固有の値であり、各セルに固有のバラツキデータとして与えられる。また、上記式3に含まれるモデル係数A、B、Cは、各セルに固有の値であり、各セルに固有のバラツキデータとして与えられる。具体的には、例えば、各セルの平均m、標準偏差s、ap、anおよびモデル係数A、B、Cは、様々なプロセスで製造されたチップから経験的に得られる値である。チップとは、解析対象回路の回路情報を用いて製造されたシリコンウェハから切り出された任意のICIntegratedCircuitチップである。したがって、特定のプロセスで製造されたチップでは、バラツキデータとして与えられる各セルの平均m、標準偏差s、ap、anおよびモデル係数A、B、Cの値と実際の値との間に誤差が生じることがある。また、プロセスに起因するすべてのバラツキ要因を考慮して、セルの遅延値やリーク電流値のバラツキモデルを作成することは難しい。このため、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関解析を行った際に、計算された遅延値とリーク電流値との相関分布と、製造後のチップを用いて実際に測定された遅延値とリーク電流値との相関分布との間に誤差が生じてしまう場合がある。そこで、本解析支援手法では、セルの遅延値とリーク電流値の各々のバラツキモデルを用いて計算された解析対象回路の遅延値とリーク値との相関分布が、チップを用いて実測された相関分布と一致するように、各バラツキモデルを修正する。以下、実施の形態にかかる解析支援装置100の解析支援処理の一実施例について説明する。図1は、実施の形態にかかる解析支援装置100の解析支援処理の一実施例を示す説明図である。i解析支援装置100は、セルの遅延値のバラツキモデルに対して、セルの遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける値を補正する補正値を設定する。具体的には、例えば、解析支援装置100が、上記式1に対して、セルの遅延分布の平均を補正する補正係数rmと、セルの遅延分布の標準偏差を補正する補正係数rsとを設定する。この結果、上記式1は、例えば、下記式4のように変換される。ただし、rmは、セルの遅延分布の平均を補正する補正係数である。rsは、セルの遅延分布の標準偏差を補正する補正係数である。dC=rm×mrs×s×αfβfβ=rs×ap×ββ≧0、fβ=rs×an×ββ<04ii解析支援装置100は、セルのリーク電流値のバラツキモデルに対して、セルのリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付ける値を補正する補正値を設定する。具体的には、例えば、解析支援装置100が、上記式3に対して、セルの第2リーク電流バラツキを表すリーク電流分布の平均を補正する補正係数mLと、該リーク電流分布の標準偏差を補正する補正係数σLとを設定する。この結果、上記式3は、例えば、下記式5のように変換される。ただし、mLは、セルの第2リーク電流バラツキを表すリーク電流分布の平均を補正する補正係数である。σLは、セルの第2リーク電流バラツキを表すリーク電流分布の標準偏差を補正する補正係数である。lC=exp{AB2/2C×σL×β’mL}5iii解析支援装置100は、解析対象回路に関する製造後のチップCの実測された遅延値とリーク電流値との実測相関分布110を取得する。ここで、実測相関分布110は、例えば、チップCの遅延値または、リーク電流値の変動に伴って測定されたチップCの遅延値とリーク電流値とのペアの集合である。iv解析支援装置100は、上記式4および5を用いて計算される解析対象回路の遅延値とリーク電流値との見積相関分布120が、取得した実測相関分布110と一致するように、上記式4および5に含まれる補正係数rm、rs、mL、σLの値を算出する。また、解析支援装置100は、見積相関分布120が実測相関分布110と一致するように、第2遅延バラツキに関するパラメータβと第2リーク電流バラツキに関するパラメータβ’との相関係数ρを算出する。v解析支援装置100は、算出された補正係数rm、rs、mL、σLおよび相関係数ρの値を出力する。この結果、セルの遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける値が補正されたバラツキモデル、およびセルのリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付ける値が補正されたバラツキモデルを得ることができる。これにより、以降において、補正係数rm、rs、mL、σLによって修正された各バラツキモデルおよび相関係数ρを用いて、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関分布を精度よく計算することができる。また、補正係数rm、rs、mL、σLおよび相関係数ρの値はプロセスに固有の値であるため、修正後のバラツキモデルおよび相関係数ρは、同一のプロセスで製造される他の解析対象回路にも適用可能である。解析支援装置100のハードウェア構成図2は、実施の形態にかかる解析支援装置100のハードウェア構成の一例を示す説明図である。図2において、解析支援装置100は、CPUCentralProcessingUnit201と、ROMRead‐OnlyMemory202と、RAMRandomAccessMemory203と、磁気ディスクドライブ204と、磁気ディスク205と、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/FInterface209と、キーボード210と、マウス211と、スキャナ212と、プリンタ213と、を備えている。また、各構成部はバス200によってそれぞれ接続されている。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。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。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、例えば、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。I/F209は、通信回線を通じてLANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork、インターネットなどのネットワーク214に接続され、このネットワーク214を介して他のコンピュータに接続される。そして、I/F209は、ネットワーク214と内部のインターフェースを司り、外部のコンピュータからのデータの入出力を制御する。I/F209には、例えば、モデムやLANアダプタなどを採用することができる。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備え、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備えるものであれば、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。スキャナ212は、画像を光学的に読み取り、解析支援装置100内に画像データを取り込む。なお、スキャナ212は、OCROpticalCharacterReader機能を持たせてもよい。また、プリンタ213は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ213には、例えば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。解析支援装置100の機能的構成図3は、実施の形態にかかる解析支援装置100の機能的構成を示すブロック図である。図3において、解析支援装置100は、取得部301と、第1の算出部302と、第2の算出部303と、第3の算出部304と、作成部305と、解析部306と、出力部307と、を含む構成である。各機能部取得部301~出力部307は、具体的には、例えば、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プログラムをCPU201に実行させることにより、または、I/F209により、その機能を実現する。なお、各機能部の処理結果は、例えば、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る。取得部301は、解析対象回路に関する製造後のチップの実測された遅延値とリーク電流値との相関分布に関する実測相関データを取得する。ここで、実測相関データは、例えば、チップの遅延値または、リーク電流値の変動に伴って測定されたチップの遅延値とリーク電流値とのペアの集合である。チップの遅延値としては、例えば、チップ内の任意のパスの遅延値を測定してもよく、また、チップ内のパスごとの遅延値のうち最大の遅延値を測定することにしてもよい。さらに、チップの遅延値として、チップに埋め込まれたリングオシレータの遅延値を代用することにしてもよい。リングオシレータは、例えば、奇数個のインバータを組み合わせることによって発振機能を実現する発振回路である。リングオシレータは、例えば、チップ内のいずれのパスとも非接続な状態で埋め込まれている。リングオシレータの遅延値は、チップのリーク電流値の変動に伴って測定されるリングオシレータの周波数の逆数を求めることで算出することができる。具体的には、例えば、取得部301が、図2に示したキーボード210やマウス211を用いたユーザの操作入力により、実測相関データを取得する。また、取得部301が、ネットワーク214を介して、外部のコンピュータから実測相関データを取得することにしてもよい。取得された実測相関データは、例えば、図4に示す実測相関データテーブル400に記憶される。実測相関データテーブル400は、例えば、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。ここで、実測相関データテーブル400の具体例について説明する。図4は、実測相関データテーブル400の記憶内容の一例を示す説明図である。図4において、実測相関データテーブル400は、測定回数、リーク電流値および周波数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、実測相関データ400-1~400-Kがレコードとして記憶されている。測定回数は、チップのリーク電流値とチップに埋め込まれたリングオシレータの周波数とを測定した回数である。リーク電流値は、チップに埋め込まれたリングオシレータの周波数の変動に伴って測定されたチップのリーク電流値である。周波数は、チップのリーク電流値の変動に伴って測定されたリングオシレータの周波数である。実測相関データ400-kを例に挙げると、k回目に測定されたチップのリーク電流値Ikと、リングオシレータの周波数fkが示されている。実測相関データ400-kは、チップのリーク電流値がIkのときのリングオシレータの周波数はfkであることを示している。図3の説明に戻り、第1の算出部302は、取得された実測相関データに基づいて、チップの遅延値のバラツキを表す実測遅延分布を特徴付ける値を算出する。ここで、実測遅延分布を特徴付ける値とは、例えば、実測遅延分布の平均、標準偏差、分散などである。具体的には、例えば、まず、第1の算出部302が、実測相関データテーブル400に記憶されているチップに埋め込まれたリングオシレータの周波数fkに基づいて、リングオシレータの遅延値dkを算出する。より具体的には、例えば、第1の算出部302が、下記式6を用いて、リングオシレータの遅延値dkを算出することができる。ただし、fkは、k回目に測定されたリングオシレータの周波数であるk=1,2,...,K。dkは、リングオシレータの遅延値である。dk=1/fk6つぎに、第1の算出部302が、算出されたリングオシレータの遅延値の集合遅延値d1~dKに基づいて、リングオシレータの遅延値のバラツキを表す実測遅延分布の平均md、標準偏差σdを算出する。より具体的には、例えば、第1の算出部302が、下記式7および8を用いて、リングオシレータの遅延値のバラツキを表す実測遅延分布の平均md、標準偏差σdを算出することができる。md=d1d2...dK/K7σd2={d1-md2d2-md2...dK-md2}/K8また、第1の算出部302は、取得された実測相関データに基づいて、チップのリーク電流値のバラツキを表す実測リーク電流分布を特徴付ける値を算出する。ここで、実測リーク電流分布を特徴付ける値とは、例えば、実測リーク電流分布の平均、標準偏差、分散などである。具体的には、例えば、第1の算出部302が、実測相関データテーブル400に記憶されているチップのリーク電流値の集合リーク電流値I1~IKに基づいて、チップの実測リーク電流分布の平均ml、標準偏差σlを算出する。より具体的には、例えば、第1の算出部302が、下記式9および10を用いて、チップのリーク電流値のバラツキを表す実測リーク電流分布の平均ml、標準偏差σlを算出することができる。ml=I1I2...IK/K9σl2={I1-ml2I2-ml2...IK-ml2}/K...10また、第1の算出部302は、チップのリーク電流値の集合リーク電流値I1~IKに基づいて、チップのリーク電流値の対数をとった対数リーク電流値のバラツキを表す対数リーク電流分布を特徴付ける値を算出する。ここで、対数リーク電流分布を特徴付ける値とは、例えば、対数リーク電流分布の平均、標準偏差、分散などである。具体的には、例えば、まず、第1の算出部302が、実測相関データテーブル400に記憶されているチップのリーク電流値の集合リーク電流値I1~IKに基づいて、チップのリーク電流値の対数をとった対数リーク電流値を算出する。より具体的には、例えば、第2の算出部303が、下記式11を用いて、チップのリーク電流値Ikの対数をとった対数リーク電流値Xkを算出することができる。Xk=logIk11つぎに、第1の算出部302が、チップの対数リーク電流値の集合対数リーク電流値X1~XKに基づいて、チップの対数リーク電流分布の平均mX、標準偏差σXを算出する。より具体的には、例えば、第1の算出部302が、下記式12および13を用いて、チップのリーク電流値の対数をとった対数リーク電流値のバラツキを表す対数リーク電流分布の平均mX、標準偏差σXを算出することができる。mX=X1X2...XK/K12σX2={X1-mX2X2-mX2...XK-mX2}/K...13また、取得部301は、解析対象回路内のセルの遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付けるセルごとに固有の値の集合を取得する。ここで、セルの遅延値のバラツキを表す遅延分布とは、例えば、セルの第1遅延バラツキを表す第1遅延分布や第2遅延バラツキを表す第2遅延分布である。第1遅延バラツキは、解析対象回路内の各々のセルで独立の遅延値のバラツキである。第2遅延バラツキは、解析対象回路内の全セルで共通の遅延値のバラツキである。すなわち、セルの遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付けるセルごとに固有の値とは、例えば、第1遅延分布の平均m、標準偏差sや第2遅延分布の標準偏差ap、anである。また、上述したチップの遅延値として、チップに埋め込まれたリングオシレータの遅延値を代用する場合、取得部301は、リングオシレータ内のセルの遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付けるセルごとに固有の値の集合を取得することにしてもよい。以下、セルの遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付けるセルごとに固有の値を遅延バラツキデータという。具体的には、例えば、取得部301が、キーボード210やマウス211を用いたユーザの操作入力により、セルごとに固有の遅延バラツキデータを取得する。また、取得部301が、ライブラリからの抽出により、または、外部のコンピュータからセルごとに固有の遅延バラツキデータを取得することにしてもよい。取得されたセルごとに固有の遅延バラツキデータは、例えば、図5に示す遅延バラツキデータテーブル500に記憶される。遅延バラツキデータテーブル500は、例えば、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。ここで、遅延バラツキデータテーブル500の具体例について説明する。図5は、遅延バラツキデータテーブル500の記憶内容の一例を示す説明図である。図5において、遅延バラツキデータテーブル500は、セルID、m、s、apおよびan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、遅延バラツキデータ500-1~500-nがレコードとして記憶されている。セルIDは、セルの識別子である。図5に示すセルC1~Cnは、チップに埋め込まれたリングオシレータ内のセルである。mは、セルの第1遅延分布の平均である。sは、セルの第1遅延分布の標準偏差である。ap、anは、セルの第2遅延分布の標準偏差である。ただし、apは、第2遅延バラツキに関するパラメータβがβ≧0の場合の標準偏差であり、anは第2遅延バラツキに関するパラメータβがβ<0の場合の標準偏差である。遅延バラツキデータ500-iを例に挙げると、セルCiの第1遅延分布の平均miと、セルCiの第1遅延分布の標準偏差siと、セルCiの第2遅延分布の標準偏差api、aniとが示されている。図3の説明に戻り、第2の算出部303は、解析対象回路内のセルごとに固有の遅延バラツキデータの集合に基づいて、解析対象回路の遅延値のバラツキを表す見積遅延分布を特徴付ける値を算出する。ここで、見積遅延分布を特徴付ける値とは、例えば、見積遅延分布の平均、標準偏差、分散などである。具体的には、例えば、第2の算出部303が、遅延バラツキデータテーブル500に記憶されている遅延バラツキデータ500-1~500-nに基づいて、リングオシレータの遅延値のバラツキを表す見積遅延分布の平均M、標準偏差Sを算出する。より具体的には、例えば、第2の算出部303が、下記式14および15を用いて、リングオシレータの遅延値のバラツキを表す見積遅延分布の平均M、標準偏差Sを算出することができる。M=m1m2...mnAP-AN/2πAP=ap1ap2...apnAN=an1an2...ann14なお、上記式14に含まれるAP-AN/2πは、例えば、セルCiの第2遅延分布の標準偏差apiと標準偏差aniとが異なる場合api≠aniの修正項である。S2=σ12σ22...σn2AP2AN2/2-AP-AN2/2π15第3の算出部304は、チップの遅延値のバラツキを表す実測遅延分布を特徴付ける値を、解析対象回路の遅延値のバラツキを表す見積遅延分布を特徴付ける値により除算して、セルの遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける値を補正する遅延補正値を算出する。ここで、遅延補正値は、例えば、セルの第1遅延分布の平均mを補正する補正係数rm、およびセルの第1および第2遅延分布の標準偏差s、ap、anを補正する補正係数rsである。具体的には、例えば、第3の算出部304が、リングオシレータの遅延値のバラツキを表す実測遅延分布の平均mdを、リングオシレータの遅延値のバラツキを表す見積遅延分布の平均Mにより除算して、補正係数rmを算出する。より具体的には、例えば、第3の算出部304が、下記式16を用いて、補正係数rmを算出することができる。rm=md/M16また、第3の算出部304が、リングオシレータの遅延値のバラツキを表す実測遅延分布の標準偏差σdを、リングオシレータの遅延値のバラツキを表す見積遅延分布の標準偏差Sにより除算して、補正係数rsを算出する。より具体的には、例えば、第3の算出部304が、下記式17を用いて、補正係数rsを算出することができる。rs=σd/S17算出された遅延補正値は、例えば、図6に示す補正値テーブル600に記憶される。補正値テーブル600は、例えば、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。ここで、補正値テーブル600の具体例について説明する。図6は、補正値テーブル600の記憶内容の一例を示す説明図である。図6において、補正値テーブル600は、遅延分布の平均、標準偏差、リーク電流分布の平均、標準偏差および相関係数のフィールドを有する。遅延分布の平均フィールドは、セルの遅延分布の平均を補正する補正係数rmを記憶するフィールドである。遅延分布の標準偏差フィールドは、セルの遅延分布の標準偏差を補正する補正係数rsを記憶するフィールドである。リーク電流分布の平均フィールドは、セルの第2リーク電流バラツキを表すリーク電流分布の平均を補正する補正係数mLを記憶するフィールドである。リーク電流分布の標準偏差フィールドは、セルの第2リーク電流バラツキを表すリーク電流分布の標準偏差を補正する補正係数σLを記憶するフィールドである。相関係数フィールドは、セルの第2遅延バラツキに関するパラメータβとセルの第2リーク電流バラツキに関するパラメータβ’との相関係数ρを記憶するフィールドである。ここでは、図6の6-1において、セルの遅延分布の平均を補正する補正係数rmと、セルの遅延分布の標準偏差を補正する補正係数rsが、遅延分布の平均フィールドおよび遅延分布の標準偏差フィールドに記憶されている。図3の説明に戻り、取得部301は、解析対象回路内のセルのリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付けるセルごとに固有の値の集合を取得する。ここで、セルのリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布とは、例えば、セルの第1リーク電流バラツキを表すリーク電流分布や第2リーク電流バラツキを表すリーク電流分布である。第1リーク電流バラツキは、解析対象回路内の各々のセルで独立のリーク電流値のバラツキである。第2リーク電流バラツキは、解析対象回路内の全セルで共通のリーク電流値のバラツキである。すなわち、セルのリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付けるセルごとに固有の値とは、例えば、各セルに固有のモデル係数A、B、Cである。以下、セルのリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付けるセルごとに固有の値をリーク電流バラツキデータという。具体的には、例えば、取得部301が、キーボード210やマウス211を用いたユーザの操作入力により、セルごとに固有のリーク電流バラツキデータを取得する。また、取得部301が、ライブラリからの抽出により、または、外部のコンピュータからセルごとに固有のリーク電流バラツキデータを取得することにしてもよい。取得されたセルごとに固有のリーク電流バラツキデータは、例えば、図7に示すリーク電流バラツキデータテーブル700に記憶される。リーク電流バラツキデータテーブル700は、例えば、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。ここで、リーク電流バラツキデータテーブル700の具体例について説明する。図7は、リーク電流バラツキデータテーブル700の記憶内容の一例を示す説明図である。図7において、リーク電流バラツキデータテーブル700は、セルID、A、Bおよび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、リーク電流バラツキデータ700-1~700-mがレコードとして記憶されている。セルIDは、セルの識別子である。図7に示すセルC1~Cmは、解析対象回路内のセルである。A、B、Cは、各セルのリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付ける各セルに固有のモデル係数である。リーク電流バラツキデータ700-jを例に挙げると、セルCjに固有のモデル係数Aj、Bj、Cjが示されている。図3の説明に戻り、第2の算出部303は、解析対象回路内のセルごとに固有のリーク電流バラツキデータの集合に基づいて、解析対象回路のリーク電流値のバラツキを表す見積リーク電流分布を特徴付ける値を算出する。ここで、見積リーク電流分布を特徴付ける値とは、例えば、見積リーク電流分布の平均、標準偏差、分散などである。また、見積リーク電流分布を特徴付ける値として、例えば、見積リーク電流分布の平均の2乗と見積リーク電流分布の標準偏差の2乗とを足し合わせた値などの、見積リーク電流分布の平均、標準偏差、分散などを用いて計算される値を用いることにしてもよい。具体的には、例えば、第2の算出部303が、解析対象回路内のセルのリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付ける値を補正するリーク電流補正値を未知数として、見積リーク電流分布を特徴付ける値を算出する。ここで、リーク電流補正値は、例えば、補正係数である。セルの第2リーク電流バラツキを表すリーク電流分布の平均を補正する補正係数mL、および該リーク電流分布の標準偏差を補正する補正係数σLである。より具体的には、例えば、第2の算出部303が、補正係数mL、σLを未知数として、下記式18を用いて、解析対象回路のリーク電流値のバラツキを表す見積リーク電流分布の平均Xを算出する。また、例えば、第2の算出部303が、補正係数mL、σLを未知数として、下記式19を用いて、解析対象回路のリーク電流値のバラツキを表す見積リーク電流分布の平均の2乗と見積リーク電流分布の標準偏差の2乗とを足し合わせた値Yを算出する。また、第3の算出部304は、解析対象回路のリーク電流値のバラツキを表す見積リーク電流分布を特徴付ける値を、チップのリーク電流値のバラツキを表す実測リーク電流分布を特徴付ける値と一致させるリーク電流補正値を算出する。ここで、リーク電流補正値は、例えば、上述した補正係数mL、σLである。具体的には、例えば、第3の算出部304が、下記式20のように、補正係数mL、σLを未知数として、解析対象回路の見積リーク電流分布の平均Xと、チップの実測リーク電流分布の平均mlとが等しくなる方程式を作成する。また、例えば、第3の算出部304が、下記式21のように、補正係数mL、σLを未知数として、解析対象回路の見積リーク電流分布の平均の2乗と標準偏差の2乗とを足し合わせた値Yと、チップの実測リーク電流分布の平均mlの2乗と標準偏差σlの2乗とを足し合わせた値ml2σl2とが等しくなる方程式を作成する。なお、上記式20および21の方程式は、例えば、解析対象回路の見積リーク電流分布とチップの実測リーク電流分布とのモーメントマッチングにより導き出される。また、第3の算出部304が、上記式20および21の方程式を解くことにより、補正係数mL、σLを算出する。具体的には、例えば、第3の算出部304が、ニュートン法を用いて、上記式20および21の方程式を数値的に解くことにより、補正係数mL、σLを算出することができる。算出されたリーク電流補正値は、例えば、図6に示した補正値テーブル600に記憶される。ここでは、図6の6-2において、セルの第2リーク電流バラツキを表すリーク電流分布の平均を補正する補正係数mLがリーク電流分布の平均フィールドに記憶されている。また、セルの第2リーク電流バラツキを表すリーク電流分布の標準偏差を補正する補正係数σLがリーク電流分布の標準偏差フィールドに記憶されている。また、第3の算出部304は、算出されたチップの実測遅延分布を特徴付ける値とチップの対数リーク電流分布を特徴付ける値とに基づいて、セルの遅延値とリーク電流値との相関の度合いを示す相関係数を算出する。ここで、セルの遅延値とリーク電流値との相関の度合いを示す相関係数とは、例えば、上述した相関係数ρα,ρである。ただし、上記式3を用いてセルのリーク電流値のバラツキlCを表現した場合、第1遅延バラツキに関するパラメータαと第1リーク電流バラツキに関するパラメータα’との相関係数ραを無視することができる。このため、ここでは、第2遅延バラツキに関するパラメータβと第2リーク電流バラツキに関するパラメータβ’との相関係数ρを求める。ここで、チップに埋め込まれているリングオシレータの遅延値のバラツキを表す確率変数を確率変数Dとする。また、セルの遅延値のバラツキを表現する上記式1に含まれるセルの第2遅延分布の標準偏差ap、anをap=anと仮定する。この場合、リングオシレータの遅延値のバラツキを表す確率変数Dは下記式22となる。D=m1m2...mns1α1s2α2...snαnap1ap2...apnβ22また、チップに埋め込まれているリングオシレータのリーク電流値のバラツキを表す確率変数を確率変数Iとし、上記式3を用いてセルのリーク電流値のバラツキを表現する。この場合、リングオシレータのリーク電流値のバラツキを表す確率変数Iは下記式23となる。ただし、A,B,Cは、リングオシレータ内のセルCiに固有のモデル係数A,B,Cである。I=expAB2/2C×β’expAB2/2C×β’...expAB2/2C×β’23また、上記式23は、Wilkinson近似を用いて、下記式24のように変換することができる。ただし、U,Vは、A~A,B~B,C~Cから得られる定数であるi=1,2,...,n。I≒expUV×β’24ここで、上記式24の対数をとると下記式25のようになる。logI≒UV×β’25この結果、上記式22および25は、第2遅延バラツキに関するパラメータβと、第2リーク電流バラツキに関するパラメータβ’とに関する一次式となる。このため、相関係数の定義から、上記Dと上記logIとの相関係数以下、相関係数ρ0というは、上記βと上記β’との相関係数ρとなる。すなわち、上記Dと上記logIとの相関係数ρ0を求めることにより、上記βと上記β’との相関係数ρを求めることができる。具体的には、例えば、第3の算出部304が、下記式26を用いて、第2遅延バラツキに関するパラメータβと第2リーク電流バラツキに関するパラメータβ’との相関係数ρを算出することができる。ただし、X1~XKは、チップの対数リーク電流値である。d1~dKは、リングオシレータの遅延値である。md,σdは、リングオシレータの遅延値のバラツキを表す実測遅延分布の平均、標準偏差である。mX,σXは、チップのリーク電流値の対数をとった対数リーク電流値のバラツキを表す対数リーク電流分布の平均、標準偏差である。ρ=ρ0={X1-mX×d1-mdX2-mX×d2-md...XK-mX×dK-md}/K×σX×σd26算出された相関係数は、例えば、図6に示した補正値テーブル600に記憶される。ここでは、図6の6-3において、第2遅延バラツキに関するパラメータβと第2リーク電流バラツキに関するパラメータβ’との相関係数ρが相関係数フィールドに記憶されている。作成部305は、解析対象回路内のセルの遅延値のバラツキを表す関数として、セルの遅延値のバラツキに関する確率変数と遅延補正値とを含む第1の関数を作成する。具体的には、例えば、作成部305が、補正値テーブル600を参照して、補正係数rmと補正係数rsを上記式4に代入することで、セルの遅延値のバラツキモデルを作成する。また、作成部305は、解析対象回路内のパスの遅延値のバラツキを表す関数として、パスの遅延値のバラツキに関する確率変数と遅延補正値とを含む第1の関数を作成することにしてもよい。以下、解析対象回路内の任意のパスをパスPiと表記するi=1,2,...,n。具体的には、例えば、作成部305が、補正値テーブル600を参照して、補正係数rmと補正係数rsを下記式27に代入することで、パスPiの遅延値のバラツキモデルを作成する。ただし、Diは解析対象回路内のパスPiの遅延値のバラツキ、αは第1遅延バラツキに関するパラメータ、βは第2遅延バラツキに関するパラメータである。また、Miは第1遅延バラツキを表すパスPiの第1遅延分布の平均、Siは第1遅延分布の標準偏差である。また、Api、Aniは第2遅延バラツキを表すパスPiの第2遅延分布の標準偏差である。Di=rm×Mirs×Si×αfβfβ=rs×Api×ββ≧0、fβ=rs×Ani×ββ<027また、作成部305は、解析対象回路内のセルのリーク電流値のバラツキを表す関数として、セルのリーク電流値のバラツキに関する確率変数とリーク電流補正値とを含む第2の関数を作成する。具体的には、例えば、作成部305が、補正値テーブル600を参照して、補正係数mLと補正係数σLを上記式5に代入することで、セルのリーク電流値のバラツキモデルを作成する。解析部306は、作成された第1および第2の関数と、算出されたセルの遅延値とリーク電流値との相関の度合いを示す相関係数とに基づいて、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関解析を実行することにより、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関を表す相関分布を取得する。具体的には、例えば、解析部306が、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関解析に必要となる各種情報をシミュレータに与えてモンテカルロシミュレーションを実行する。シミュレータは、解析支援装置100が備えていてもよく、また、外部のコンピュータが備えていてもよい。そして、解析部306が、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関を表す相関分布をシミュレータから取得する。ここで、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関解析に必要となる各種情報は、例えば、解析対象回路の回路情報、解析対象回路内のセルCjごとに固有の遅延バラツキデータおよびリーク電流バラツキデータ、セルCjの遅延値およびリーク電流値の各々のバラツキモデルである。解析対象回路の回路情報とは、例えば、解析対象回路内のセル間の接続関係や配置関係を表すネットリストである。また、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関解析に必要となる各種情報として、セルCjごとに固有の遅延バラツキデータの代わりに、パスPiごとに固有の遅延バラツキデータを用いることにしてもよい。この場合、シミュレータに与える各種情報は、例えば、パスPiごとに固有の遅延バラツキデータ、セルCjごとに固有のリーク電流バラツキデータ、パスPiの遅延値のバラツキモデルおよびセルCjのリーク電流値のバラツキモデルとなる。パスPiごとに固有の遅延バラツキデータは、取得部301が、例えば、キーボード210やマウス211を用いたユーザの操作入力により取得してもよく、ライブラリからの抽出により、または、外部のコンピュータから取得してもよい。なお、パスPiの遅延バラツキデータは、例えば、公知技術である統計的遅延解析SSTAの手法により、パスPi内の各セルの遅延バラツキデータから算出される。取得されたパスPiごとに固有の遅延バラツキデータは、例えば、図8に示す遅延バラツキデータテーブル800に記憶される。遅延バラツキデータテーブル800は、例えば、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。ここで、遅延バラツキデータテーブル800の具体例について説明する。図8は、遅延バラツキデータテーブル800の記憶内容の一例を示す説明図である。図8において、遅延バラツキデータテーブル800は、パスID、M、S、ApおよびAn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、遅延バラツキデータ800-1~800-nがレコードとして記憶されている。パスIDは、解析対象回路内のパスの識別子である。Mは、パスの第1遅延分布の平均である。Sは、パスの第1遅延分布の標準偏差である。Ap、Anは、パスの第2遅延分布の標準偏差である。ただし、Apは、第2遅延バラツキに関するパラメータβがβ≧0の場合の標準偏差であり、Anは第2遅延バラツキに関するパラメータβがβ<0の場合の標準偏差である。遅延バラツキデータ800-iを例に挙げると、パスPiの第1遅延分布の平均Miと、パスPiの第1遅延分布の標準偏差Siと、パスPiの第2遅延分布の標準偏差Api、Aniとが示されている。また、取得された解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関を表す相関分布は、例えば、図9に示す相関分布テーブル900に記憶される。相関分布テーブル900は、例えば、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。ここで、相関分布テーブル900の具体例について説明する。図9は、相関分布テーブル900の記憶内容の一例を示す説明図である。図9において、相関分布テーブル900は、相関ID、遅延値およびリーク電流値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、相関データ900-1~900-Pがレコードとして記憶されている。相関IDとは、p回目のモンテカルロシミュレーションによる解析結果の識別子であるp=1,2,...,P。なお、Pは、モンテカルロシミュレーションの反復回数である。遅延値は、解析対象回路の遅延値を表す解析値である。リーク電流値は、解析対象回路のリーク電流値を表す解析値である。図3の説明に戻り、出力部307は、取得された解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関を表す相関分布を出力する。具体的には、例えば、出力部307が、図9に示した相関分布テーブル900に記憶されている相関データ900-1~900-Pを出力する。出力形式としては、例えば、ディスプレイ208への表示、プリンタ213への印刷出力、I/F209による外部のコンピュータへの送信がある。また、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶装置に記憶することとしてもよい。また、出力部307は、算出されたセルの遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける値を補正する遅延補正値を出力することにしてもよい。また、出力部307は、セルのリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付ける値を補正するリーク電流補正値を出力することにしてもよい。また、出力部307は、セルの遅延値とリーク電流値との相関の度合いを示す相関係数を出力することにしてもよい。具体的には、例えば、出力部307が、図6に示した補正値テーブル600に記憶されている補正係数rm、rs、mL、σLおよび相関係数ρを出力することにしてもよい。これにより、以降において、補正係数rm、rs、mL、σLによって修正された各バラツキモデルおよび相関係数ρを用いて、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関分布を精度よく計算することができる。解析支援装置100の解析支援処理手順つぎに、実施の形態にかかる解析支援装置100の解析支援処理手順について説明する。解析支援処理は、例えば、上述した補正係数rm、rs、mL、σLおよび相関係数ρを算出する処理である。図10および図11は、実施の形態にかかる解析支援装置100の解析支援処理手順の一例を示すフローチャートである。図10において、取得部301により、実測相関データ400-1~400-Kと遅延バラツキデータ500-1~500-nとリーク電流バラツキデータ700-1~700-mを取得したか否かを判断するステップS1001。ここで、取得部301により、実測相関データ400-1~400-Kと遅延バラツキデータ500-1~500-nとリーク電流バラツキデータ700-1~700-mを取得するのを待つステップS1001:No。そして、取得部301により、該各種データを取得した場合ステップS1001:Yes、第1の算出部302により、取得された実測相関データ400-1~400-Kに基づいて、リングオシレータの遅延値d1~dKを算出するステップS1002。このあと、第1の算出部302により、算出されたリングオシレータの遅延値d1~dKに基づいて、リングオシレータの実測遅延分布の平均md、標準偏差σdを算出するステップS1003。つぎに、第1の算出部302により、取得された実測相関データ400-1~400-Kに基づいて、チップの実測リーク電流分布の平均ml、標準偏差σlを算出するステップS1004。このあと、第1の算出部302により、取得された実測相関データ400-1~400-Kに基づいて、チップのリーク電流値I1~IKの対数をとった対数リーク電流値X1~XKを算出するステップS1005。そして、第1の算出部302により、算出されたチップの対数リーク電流値X1~XKに基づいて、チップの対数リーク電流分布の平均mX、標準偏差σXを算出するステップS1006。つぎに、第2の算出部303により、取得された遅延バラツキデータ500-1~500-nに基づいて、リングオシレータの見積遅延分布の平均M、標準偏差Sを算出するステップS1007。そして、第3の算出部304により、ステップS1003において算出された実測遅延分布の平均mdを、ステップS1007において算出された見積遅延分布の平均Mにより除算して、補正係数rmを算出するステップS1008。また、第3の算出部304により、ステップS1003において算出された実測遅延分布の標準偏差σdを、ステップS1007において算出された見積遅延分布の標準偏差Sにより除算して、補正係数rsを算出してステップS1009、図11に示すステップS1101に移行する。算出された補正係数rm、rsは、例えば、図6に示した補正値テーブル600に記憶される。図11のフローチャートにおいて、まず、第2の算出部303により、取得されたリーク電流バラツキデータ700-1~700-mに基づいて、補正係数mL、σLを未知数として、解析対象回路の見積リーク電流分布の平均Xを算出するステップS1101。また、第2の算出部303により、リーク電流バラツキデータ700-1~700-mに基づいて、補正係数mL、σLを未知数として、解析対象回路の見積リーク電流分布の平均の2乗と標準偏差の2乗とを足し合わせた値Yを算出するステップS1102。このあと、第3の算出部304により、補正係数mL、σLを未知数として、解析対象回路の見積リーク電流分布の平均Xと、チップの実測リーク電流分布の平均mlとが等しくなる方程式を作成するステップS1103。また、第3の算出部304により、補正係数mL、σLを未知数として、解析対象回路の見積リーク電流分布の平均の2乗と標準偏差の2乗とを足し合わせた値Yと、チップの実測リーク電流分布の平均mlの2乗と標準偏差σlの2乗とを足し合わせた値ml2σl2とが等しくなる方程式を作成するステップS1104。そして、第3の算出部304により、ステップS1103およびS1104において作成された方程式を解くことにより、補正係数mL、σLを算出するステップS1105。算出された補正係数mL、σLは、例えば、図6に示した補正値テーブル600に記憶される。このあと、第3の算出部304により、第2遅延バラツキに関するパラメータβと第2リーク電流バラツキに関するパラメータβ’との相関係数ρを算出するステップS1106。具体的には、第3の算出部304が、リングオシレータの遅延値のバラツキを表す確率変数Dとリングオシレータのリーク電流値のバラツキを表す確率変数Iの対数をとったlogIとの相関係数ρ0を算出することにより、相関係数ρを算出する。算出された相関係数ρは、図6に示した補正値テーブル600に記憶される。そして、出力部307により、算出された補正値テーブル600に記憶されている補正係数rm、rs、mL、σLおよび相関係数ρを出力してステップS1107、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、セルCjの遅延分布の平均m、標準偏差sを補正する補正係数rm、rsを求めることができる。また、セルCjのリーク電流分布の平均、標準偏差を補正する補正係数mL、σLを求めることができる。また、セルCjの遅延値とリーク電流値との相関係数ρを実測値に合わせて求めることができる。解析支援装置100の解析処理手順つぎに、解析支援装置100の解析処理手順について説明する。解析処理は、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関解析を行う処理である。解析処理は、例えば、パスPiごとに固有の遅延バラツキデータ800-iと、セルCjごとに固有のリーク電流バラツキデータ700-jと、補正値テーブル600内の補正係数rm、rs、mL、σLおよび相関係数ρをシミュレータに与えて実行される。図12および図13は、実施の形態にかかる解析支援装置100の解析処理手順の一例を示すフローチャートである。図12において、解析部306により、モンテカルロシミュレーションの反復回数Pを設定するステップS1201。なお、反復回数Pは、例えば、予め設定されて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。つぎに、解析部306により、反復回数pをp=1とするステップS1202。そして、解析部306により、相関係数ρの標準正規乱数β、β’を生成するステップS1203。相関係数ρは、図11に示したステップS1106において算出された相関係数である。このあと、作成部305により、補正係数rmと補正係数rsを上記式27に代入することで、パスPiの遅延値のバラツキモデルを作成するステップS1204。補正係数rmと補正係数rsは、図10に示したステップS1008とステップS1009において算出された補正係数である。また、作成部305により、補正係数mLと補正係数σLを上記式5に代入することで、セルCjのリーク電流値のバラツキモデルを作成するステップS1205。補正係数mLと補正係数σLは、図11に示したステップS1105において算出された補正係数である。そして、解析部306により、パスPiのiをi=1とするステップS1206。つぎに、解析部306により、標準正規乱数αを生成するステップS1207。そして、解析部306により、作成されたパスPiの遅延値のバラツキモデルを用いて、パスPiの遅延値のバラツキDi=rm×Mirs×Si×αfβを算出するステップS1208。ただし、fβ=rs×Api×ββ≧0、fβ=rs×Ani×ββ<0である。つぎに、解析部306により、パスPiのiをインクリメントしてステップS1209、iがnより大きいか否かを判断するステップS1210。ここで、i≦nの場合ステップS1210:No、ステップS1207に戻る。一方、i>nの場合ステップS1210:Yes、解析部306により、解析対象回路の遅延値Dp=max{D1,D2,...,Dn}を算出してステップS1211、図13に示すステップS1301に移行する。算出された解析対象回路の遅延値D1は、図9に示した相関分布テーブル900に記憶される。図13のフローチャートにおいて、まず、解析部306により、解析対象回路のリーク電流値IpをIp=0としステップS1301、解析対象回路内のセルCjのjをj=1とするステップS1302。そして、解析部306により、作成されたセルCjのリーク電流値のバラツキモデルを用いて、セルCjのリーク電流値のバラツキIp=Ipexp{AB2/2C×σL×β’mL}を算出するステップS1303。つぎに、解析部306により、セルCjのjをインクリメントしてステップS1304、jがmより大きいか否かを判断するステップS1305。ここで、j≦mの場合ステップS1305:No、ステップS1303に戻る。一方、j>mの場合ステップS1305:Yes、解析部306により、反復回数pをインクリメントしてステップS1306、pがPより大きいか否かを判断するステップS1307。ここで、p≦Pの場合ステップS1307:No、図12に示したステップS1203に戻る。一方、p>Pの場合ステップS1307:Yes、出力部307により、相関分布テーブル900内の解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関分布に関する相関データ900-1~900-Pを出力してステップS1308、本フローチャートによる一連の処理を終了する。これにより、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関分布を精度よく計算することができる。以上説明したように、実施の形態にかかる解析支援装置100によれば、製造後のチップの実測遅延分布の平均mdを、解析対象回路の見積遅延分布の平均Mにより除算することで、セルCjの遅延分布の平均mを補正する補正係数rmを求めることができる。また、解析支援装置100によれば、製造後のチップの実測遅延分布の標準偏差σdを、解析対象回路の見積遅延分布の標準偏差Sにより除算することで、セルCjの遅延分布の標準偏差sを補正する補正係数rsを求めることができる。これにより、遅延のバラツキモデルを用いて見積もられる各セルCjの遅延値のバラツキを実測値に合わせて修正することができる。また、チップに埋め込まれたリングオシレータの遅延値を用いて、実測遅延分布の平均md、標準偏差σdを算出することにより、補正係数rm、rsの算出処理にかかる負荷を低減させることができる。また、解析支援装置100によれば、セルCjのリーク電流分布の平均、標準偏差を補正する補正係数mL、σLとして、解析対象回路の見積リーク電流分布の平均、標準偏差を、チップの実測リーク電流分布の平均ml、標準偏差σlと一致させる補正係数mL、σLを求めることができる。これにより、リーク電流のバラツキモデルを用いて見積もられる各セルCjのリーク電流値のバラツキを実測値に合わせて修正することができる。また、解析支援装置100によれば、チップの遅延値のバラツキを表す確率変数Dとチップのリーク電流値のバラツキを表す確率変数Iの対数をとったlogIとの相関係数ρ0を算出することで、セルCjの遅延値とリーク電流値との相関係数ρを求めることができる。これにより、セルCjの遅延値とリーク電流値との相関係数ρを実測値に合わせて修正することができる。また、チップに埋め込まれたリングオシレータの遅延値を用いて確率変数Dを算出することにより、相関係数ρの算出処理にかかる負荷を低減させることができる。これらのことから、実施の形態にかかる解析支援装置100によれば、補正係数rm、rs、mL、σLによって修正された各バラツキモデルおよび相関係数ρを用いて、解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関分布を正確に見積もることができる。この結果、チップの歩留まり分布などを精度よく見積もって回路設計の手戻りを防ぎ、設計者の作業負担を軽減するとともに、設計期間の短縮化を図ることができる。また、補正係数rm、rs、mL、σLおよび相関係数ρの値はプロセスに固有の値であるため、修正後のバラツキモデルおよび相関係数ρは、同一のプロセスで製造される他の解析対象回路にも適用することができる。なお、本実施の形態で説明した解析支援方法は、予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。また、本実施の形態で説明した解析支援装置100は、スタンダードセルやストラクチャードASICApplicationSpecificIntegratedCircuitなどの特定用途向けIC以下、単にASICと称す。やFPGAなどのPLDProgrammableLogicDeviceによっても実現することができる。具体的には、例えば、上述した解析支援装置100の機能取得部301~出力部307をHDL記述によって機能定義し、そのHDL記述を論理合成してASICやPLDに与えることにより、解析支援装置100を製造することができる。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。付記1解析対象回路に関する製造後のチップのリーク電流値の変動に伴って測定された前記チップの遅延値の集合を取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された前記チップの遅延値の集合に基づいて、前記チップの遅延値のバラツキを表す第1遅延分布を特徴付ける値を算出する第1の算出工程と、前記解析対象回路内の素子の遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路の遅延値のバラツキを表す第2遅延分布を特徴付ける値を算出する第2の算出工程と、前記第1の算出工程によって算出された前記第1遅延分布を特徴付ける値を、前記第2の算出工程によって算出された前記第2遅延分布を特徴付ける値により除算して、前記素子ごとに固有の値を補正する遅延補正値を算出する第3の算出工程と、前記第3の算出工程によって算出された算出結果を出力する出力工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とする解析支援プログラム。付記2前記取得工程は、さらに、前記チップの遅延値の変動に伴って測定された前記チップのリーク電流値の集合を取得し、前記第1の算出工程は、さらに、前記チップのリーク電流値の集合に基づいて、前記チップのリーク電流値のバラツキを表す第1リーク電流分布を特徴付ける値を算出し、前記第2の算出工程は、さらに、前記解析対象回路内の素子のリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付ける値を補正するリーク電流補正値を未知数として、前記リーク電流分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路のリーク電流値のバラツキを表す第2リーク電流分布を特徴付ける値を算出し、前記第3の算出工程は、さらに、前記第2の算出工程によって算出された前記第2リーク電流分布を特徴付ける値を、前記第1の算出工程によって算出された前記第1リーク電流分布を特徴付ける値と一致させる前記リーク電流補正値を算出することを特徴とする付記1に記載の解析支援プログラム。付記3前記第1の算出工程は、さらに、前記チップのリーク電流値の集合に基づいて、前記チップのリーク電流値の対数をとった対数リーク電流値のバラツキを表す対数リーク電流分布を特徴付ける値を算出し、前記第3の算出工程は、さらに、前記第1遅延分布を特徴付ける値と前記対数リーク電流分布を特徴付ける値とに基づいて、前記素子の遅延値とリーク電流値との相関の度合いを示す相関係数を算出することを特徴とする付記2に記載の解析支援プログラム。付記4前記コンピュータに、前記素子の遅延値のバラツキを表す関数として、前記素子の遅延値のバラツキに関する確率変数と前記遅延補正値とを含む第1の関数を作成する第1の作成工程と、前記素子のリーク電流値のバラツキを表す関数として、前記素子のリーク電流値のバラツキに関する確率変数と前記リーク電流補正値とを含む第2の関数を作成する第2の作成工程と、前記第1および第2の作成工程によって作成された第1および第2の関数と、前記第3の算出工程によって算出された相関係数とに基づいて、前記解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関解析を実行することにより、前記解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関を表す相関分布を取得する解析工程と、を実行させ、前記出力工程は、前記解析工程によって取得された前記解析対象回路の遅延値とリーク電流値との相関を表す相関分布を出力することを特徴とする付記3に記載の解析支援プログラム。付記5前記取得工程は、前記チップのリーク電流値の変動に伴って測定された前記チップに埋め込まれたリングオシレータの遅延値の集合を取得し、前記第1の算出工程は、前記リングオシレータの遅延値の集合に基づいて、前記リングオシレータの遅延値のバラツキを表す第1遅延分布を特徴付ける値を算出し、前記第2の算出工程は、前記リングオシレータ内の素子の遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記リングオシレータの遅延値のバラツキを表す第2遅延分布を特徴付ける値を算出することを特徴とする付記1~4のいずれか一つに記載の解析支援プログラム。付記6解析対象回路に関する製造後のチップの遅延値の変動に伴って測定された前記チップのリーク電流値の集合を取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された前記チップのリーク電流値の集合に基づいて、前記チップのリーク電流値のバラツキを表す第1リーク電流分布を特徴付ける値を算出する第1の算出工程と、前記解析対象回路内の素子のリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付ける値を補正するリーク電流補正値を未知数として、前記リーク電流分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路のリーク電流値のバラツキを表す第2リーク電流分布を特徴付ける値を算出する第2の算出工程と、前記第2の算出工程によって算出された前記第2リーク電流分布を特徴付ける値を、前記第1の算出工程によって算出された前記第1リーク電流分布を特徴付ける値と一致させる前記リーク電流補正値を算出する第3の算出工程と、前記第3の算出工程によって算出された算出結果を出力する出力工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とする解析支援プログラム。付記7解析対象回路に関する製造後のチップのリーク電流値の変動に伴って測定された前記チップの遅延値の集合を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記チップの遅延値の集合に基づいて、前記チップの遅延値のバラツキを表す第1遅延分布を特徴付ける値を算出する第1の算出部と、前記解析対象回路内の素子の遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路の遅延値のバラツキを表す第2遅延分布を特徴付ける値を算出する第2の算出部と、前記第1の算出部によって算出された前記第1遅延分布を特徴付ける値を、前記第2の算出部によって算出された前記第2遅延分布を特徴付ける値により除算して、前記素子ごとに固有の値を補正する遅延補正値を算出する第3の算出部と、前記第3の算出部によって算出された算出結果を出力する出力部と、を備えることを特徴とする解析支援装置。付記8解析対象回路に関する製造後のチップの遅延値の変動に伴って測定された前記チップのリーク電流値の集合を取得する取得部と、前記取得部によって取得された前記チップのリーク電流値の集合に基づいて、前記チップのリーク電流値のバラツキを表す第1リーク電流分布を特徴付ける値を算出する第1の算出部と、前記解析対象回路内の素子のリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付ける値を補正するリーク電流補正値を未知数として、前記リーク電流分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路のリーク電流値のバラツキを表す第2リーク電流分布を特徴付ける値を算出する第2の算出部と、前記第2の算出部によって算出された前記第2リーク電流分布を特徴付ける値を、前記第1の算出部によって算出された前記第1リーク電流分布を特徴付ける値と一致させる前記リーク電流補正値を算出する第3の算出部と、前記第3の算出部によって算出された算出結果を出力する出力部と、を備えることを特徴とする解析支援装置。付記9解析対象回路に関する製造後のチップのリーク電流値の変動に伴って測定された前記チップの遅延値の集合を取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された前記チップの遅延値の集合に基づいて、前記チップの遅延値のバラツキを表す第1遅延分布を特徴付ける値を算出する第1の算出工程と、前記解析対象回路内の素子の遅延値のバラツキを表す遅延分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路の遅延値のバラツキを表す第2遅延分布を特徴付ける値を算出する第2の算出工程と、前記第1の算出工程によって算出された前記第1遅延分布を特徴付ける値を、前記第2の算出工程によって算出された前記第2遅延分布を特徴付ける値により除算して、前記素子ごとに固有の値を補正する遅延補正値を算出する第3の算出工程と、前記第3の算出工程によって算出された算出結果を出力する出力工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする解析支援方法。付記10解析対象回路に関する製造後のチップの遅延値の変動に伴って測定された前記チップのリーク電流値の集合を取得する取得工程と、前記取得工程によって取得された前記チップのリーク電流値の集合に基づいて、前記チップのリーク電流値のバラツキを表す第1リーク電流分布を特徴付ける値を算出する第1の算出工程と、前記解析対象回路内の素子のリーク電流値のバラツキを表すリーク電流分布を特徴付ける値を補正するリーク電流補正値を未知数として、前記リーク電流分布を特徴付ける前記素子ごとに固有の値の集合に基づいて、前記解析対象回路のリーク電流値のバラツキを表す第2リーク電流分布を特徴付ける値を算出する第2の算出工程と、前記第2の算出工程によって算出された前記第2リーク電流分布を特徴付ける値を、前記第1の算出工程によって算出された前記第1リーク電流分布を特徴付ける値と一致させる前記リーク電流補正値を算出する第3の算出工程と、前記第3の算出工程によって算出された算出結果を出力する出力工程と、をコンピュータが実行することを特徴とする解析支援方法。"