장치 모델링은 다음 범주로 분류됩니다.
물리 기반 모델: 엔지니어는 기본적인 물리 법칙에 의존하는 물리 기반 장치 모델의 정확성을 인식합니다. 한 가지 예는 반도체 장치의 전위 분포를 설명하는 Poisson's 방정식의 2D 솔루션입니다.
경험적 모델: 실험 데이터에 방정식을 적용하여 파생된 이 모델은 이론적인 기초보다 실제적인 예측 가능성을 우선시합니다. 예를 들어, Curtice 경험적 모델은 금속 반도체 전계 효과 트랜지스터(MESFET) 및 고전자 이동도 트랜지스터(HEMT)의 I-V 특성을 설명합니다.
반경험적 모델: 이 모델은 물리적 원리와 경험적 데이터를 결합합니다. 예를 들어 Gummel-Poon은 BJT(바이폴라 접합 트랜지스터)에 대한 반경험적 모델입니다.
테이블 기반 모델: HP Root FET 모델과 같은 테이블 기반 모델은 측정된 데이터를 보간하여 다양한 조건에서 장치 동작을 시뮬레이션합니다.
인공 신경망(ANN) 모델: 이 모델은 인공 지능 알고리즘을 사용하여 데이터로부터 학습하고 반도체 장치 동작을 예측합니다. 예를 들어 DynaFET 모델은 신경망을 적용하여 전계 효과 트랜지스터(FET)의 동적 동작과 비선형성을 시뮬레이션합니다.