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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023120737
(43)【公開日】2023-08-30
(54)【発明の名称】パターン生成プログラムおよびパターン生成方法
(51)【国際特許分類】
G06F 30/398 20200101AFI20230823BHJP
G06F 30/39 20200101ALI20230823BHJP
G06F 30/36 20200101ALI20230823BHJP
H01L 21/82 20060101ALI20230823BHJP
G06F 117/12 20200101ALN20230823BHJP
【ＦＩ】
G06F30/398
G06F30/39
G06F30/36
H01L21/82 C
G06F117:12
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022023752
(22)【出願日】2022-02-18
(71)【出願人】
【識別番号】000002130
【氏名又は名称】住友電気工業株式会社
(71)【出願人】
【識別番号】504173471
【氏名又は名称】国立大学法人北海道大学
(74)【代理人】
【識別番号】100087480
【弁理士】
【氏名又は名称】片山 修平
(72)【発明者】
【氏名】川崎 健
(72)【発明者】
【氏名】五十嵐 一
【テーマコード（参考）】
5B146
5F064
【Ｆターム（参考）】
5B146AA22
5B146AA23
5B146DJ04
5B146GC23
5B146GG24
5F064BB24
5F064EE03
5F064HH02
5F064HH06
5F064HH09
5F064HH10
5F064HH15
(57)【要約】 （修正有）
【課題】効率よくパターンを生成するパターン生成プログラム及びパターン生成方法を提供する。
【解決手段】方法は、生成条件に基づき、誘電体層の表面の金属層のパターンに対応するパターンデータを生成しＳ１２、パターンデータが所定条件を満足するか否か判定しＳ１４、満足しないと判定したとき、パターンデータを生成するＳ１２に戻り、満足すると判定したとき、パターンデータに基づき電磁界解析することで、パターンの第１箇所に高周波信号が入力し、パターンの第２箇所から高周波信号が出力するときのパターン又はパターンを有する素子若しくは回路の特性を算出しＳ１６、特性が目標範囲内であるか否か判定しＳ１８、目標範囲内でないと判定したとき、生成条件を変更しＳ２０、変更するＳ２０の後に、パターンデータを生成するＳ１２に戻る。
【選択図】図５
【解決手段】方法は、生成条件に基づき、誘電体層の表面の金属層のパターンに対応するパターンデータを生成しＳ１２、パターンデータが所定条件を満足するか否か判定しＳ１４、満足しないと判定したとき、パターンデータを生成するＳ１２に戻り、満足すると判定したとき、パターンデータに基づき電磁界解析することで、パターンの第１箇所に高周波信号が入力し、パターンの第２箇所から高周波信号が出力するときのパターン又はパターンを有する素子若しくは回路の特性を算出しＳ１６、特性が目標範囲内であるか否か判定しＳ１８、目標範囲内でないと判定したとき、生成条件を変更しＳ２０、変更するＳ２０の後に、パターンデータを生成するＳ１２に戻る。
【選択図】図５
【特許請求の範囲】
【請求項1】
生成条件に基づき、誘電体層の表面に設けられた金属層のパターンに対応するパターンデータを生成するステップと、
生成された前記パターンデータが所定条件を満足するか否か判定するステップと、
前記所定条件を満足しないと判定したとき前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、
前記所定条件を満足すると判定したとき前記パターンデータに基づき電磁界解析することで、前記パターンの第１箇所に高周波信号が入力し、前記パターンの第２箇所から高周波信号が出力するときの前記パターン、または前記パターンを有する素子もしくは回路の特性を算出するステップと、
算出された前記特性が目標範囲内であるか否か判定するステップと、
前記算出された特性が目標範囲内でないと判定したとき、前記生成条件を変更するステップと、
前記生成条件を変更するステップの後に、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、
をコンピュータに実行させるパターン生成プログラム。
生成された前記パターンデータが所定条件を満足するか否か判定するステップと、
前記所定条件を満足しないと判定したとき前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、
前記所定条件を満足すると判定したとき前記パターンデータに基づき電磁界解析することで、前記パターンの第１箇所に高周波信号が入力し、前記パターンの第２箇所から高周波信号が出力するときの前記パターン、または前記パターンを有する素子もしくは回路の特性を算出するステップと、
算出された前記特性が目標範囲内であるか否か判定するステップと、
前記算出された特性が目標範囲内でないと判定したとき、前記生成条件を変更するステップと、
前記生成条件を変更するステップの後に、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、
をコンピュータに実行させるパターン生成プログラム。
【請求項2】
前記生成条件を変更するステップは、変更される生成条件に基づき生成されるパターンデータに基づき算出される前記特性が前記目標範囲に近づくように前記生成条件を変更するステップを含む請求項１に記載のパターン生成プログラム。
【請求項3】
前記所定条件を満足しないと判定したとき、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップの前に、変更される生成条件に基づき生成されるパターンデータが前記所定条件に近づくように前記生成条件を変更するステップをコンピュータに実行させる請求項１または請求項２に記載のパターン生成プログラム。
【請求項4】
前記パターンデータを生成するステップは、
前記表面における複数の位置にそれぞれ関連付けられた複数の重みを生成するステップと、
生成された複数の重みに基づきパターンデータを生成するステップと、
を含み、
前記生成条件は、前記複数の重みを生成する条件である請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のパターン生成プログラム。
前記表面における複数の位置にそれぞれ関連付けられた複数の重みを生成するステップと、
生成された複数の重みに基づきパターンデータを生成するステップと、
を含み、
前記生成条件は、前記複数の重みを生成する条件である請求項１から請求項３のいずれか一項に記載のパターン生成プログラム。
【請求項5】
前記パターンデータを生成するステップは、前記表面内の位置を各々変数とし前記複数の位置にそれぞれ関係し前記複数の重みをそれぞれ有する複数の関数を算出し、前記表面が分割された複数の単位領域の各々に対し、対応する単位領域における前記複数の関数の積算値がそれぞれ所定範囲のとき前記対応する単位領域に前記パターンを生成し、前記積算値が前記所定範囲でないとき前記対応する単位領域に前記パターンを生成しないステップを含む請求項４に記載のパターン生成プログラム。
【請求項6】
前記複数の関数は前記複数の位置を中心とするガウス基底関数である請求項５に記載のパターン生成プログラム。
【請求項7】
前記所定条件は、前記第１箇所と前記第２箇所との間が前記パターンを介し物理的に接続されることである請求項１から請求項６のいずれか一項に記載のパターン生成プログラム。
【請求項8】
前記所定条件を満足しないと判定したとき、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップの前に、変更される生成条件に基づき生成されるパターンデータにおける、前記第１箇所に接続されるパターンと前記第２箇所に接続されるパターンとの最小距離が小さくなるように前記生成条件を変更するステップをコンピュータに実行させる請求項７に記載のパターン生成プログラム。
【請求項9】
前記パターンデータを生成するステップは、異なる前記パターンデータを複数生成するステップを含み、
前記所定条件を満足するか否か判定するステップは、前記複数のパターンデータのうち少なくとも１つのパターンデータが前記所定条件を満足したとき、前記所定条件を満足すると判定し、前記複数のパターンデータの全てが前記所定条件を満足しないとき、前記所定条件を満足しないと判定するステップを含む請求項１から請求項８のいずれか一項に記載のパターン生成プログラム。
前記所定条件を満足するか否か判定するステップは、前記複数のパターンデータのうち少なくとも１つのパターンデータが前記所定条件を満足したとき、前記所定条件を満足すると判定し、前記複数のパターンデータの全てが前記所定条件を満足しないとき、前記所定条件を満足しないと判定するステップを含む請求項１から請求項８のいずれか一項に記載のパターン生成プログラム。
【請求項10】
コンピュータが、
生成条件に基づき、誘電体層の表面に設けられた金属層のパターンに対応するパターンデータを生成するステップと、
生成された前記パターンデータが所定条件を満足するか否か判定するステップと、
前記所定条件を満足しないと判定したとき前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、
前記所定条件を満足すると判定したとき前記パターンデータに基づき電磁界解析することで、前記パターンの第１箇所に高周波信号が入力し、前記パターンの第２箇所から高周波信号が出力するときの前記パターン、または前記パターンを有する素子もしくは回路の特性を算出するステップと、
算出された前記特性が目標範囲内であるか否か判定するステップと、
前記算出された特性が目標範囲内でないと判定したとき、前記生成条件を変更するステップと、
前記生成条件を変更するステップの後に、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、
を実行するパターン生成方法。
生成条件に基づき、誘電体層の表面に設けられた金属層のパターンに対応するパターンデータを生成するステップと、
生成された前記パターンデータが所定条件を満足するか否か判定するステップと、
前記所定条件を満足しないと判定したとき前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、
前記所定条件を満足すると判定したとき前記パターンデータに基づき電磁界解析することで、前記パターンの第１箇所に高周波信号が入力し、前記パターンの第２箇所から高周波信号が出力するときの前記パターン、または前記パターンを有する素子もしくは回路の特性を算出するステップと、
算出された前記特性が目標範囲内であるか否か判定するステップと、
前記算出された特性が目標範囲内でないと判定したとき、前記生成条件を変更するステップと、
前記生成条件を変更するステップの後に、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、
を実行するパターン生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、パターン生成プログラムおよびパターン生成方法に関する。
【背景技術】
【0002】
マイクロ波用の受動素子として、誘電体層上にスタブ等を有する金属パターンを設けた部品が用いられる。金属パターン内のある箇所に高周波信号が入力し別の個所から高周波信号が出力される。金属パターンの平面形状を変えることで、受動素子におけるＳパラメータ等の高周波特性が変化する。構造体の形状最適化にトポロジー形状最適化を用いることが知られている（例えば特許文献１）。アナログ回路を自動的にレイアウトすることが知られている（例えば特許文献２、３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１３－２５５３３号公報
【特許文献2】特開平１０－２５６３８０号公報
【特許文献3】特開２００８－２９９６８６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
誘電体層上に設けられた金属層により形成されるパターンを電子回路の受動素子等の素子として使用する場合に、パターンの平面形状を高周波特性の観点から最適化する方法として、パターンの平面形状を自由に変形させることで最適化するトポロジー形状最適化を行うことが考えられる。生成されたパターンの平面形状を電磁界解析することで受動素子等の素子または回路の高周波特性が算出できる。しかしながら、パターンの平面形状から電磁界解析を用い受動素子等の高周波特性を算出するには多大な時間を要する。
【0005】
本開示は、効率よくパターンを生成することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本開示の一実施形態は、生成条件に基づき、誘電体層の表面に設けられた金属層のパターンに対応するパターンデータを生成するステップと、生成された前記パターンデータが所定条件を満足するか否か判定するステップと、前記所定条件を満足しないと判定したとき前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、前記所定条件を満足すると判定したとき前記パターンデータに基づき電磁界解析することで、前記パターンの第１箇所に高周波信号が入力し、前記パターンの第２箇所から高周波信号が出力するときの前記パターン、または前記パターンを有する素子もしくは回路の特性を算出するステップと、算出された前記特性が目標範囲内であるか否か判定するステップと、前記算出された特性が目標範囲内でないと判定したとき、前記生成条件を変更するステップと、前記生成条件を変更するステップの後に、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、をコンピュータに実行させるパターン生成プログラムである。
【0007】
本開示の一実施形態は、コンピュータが、生成条件に基づき、誘電体層の表面に設けられた金属層のパターンに対応するパターンデータを生成するステップと、生成された前記パターンデータが所定条件を満足するか否か判定するステップと、前記所定条件を満足しないと判定したとき前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、前記所定条件を満足すると判定したとき前記パターンデータに基づき電磁界解析することで、前記パターンの第１箇所に高周波信号が入力し、前記パターンの第２箇所から高周波信号が出力するときの前記パターン、または前記パターンを有する素子もしくは回路の特性を算出するステップと、算出された前記特性が目標範囲内であるか否か判定するステップと、前記算出された特性が目標範囲内でないと判定したとき、前記生成条件を変更するステップと、前記生成条件を変更するステップの後に、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、を実行するパターン生成方法である。
【発明の効果】
【0008】
本開示によれば、効率よくパターンを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【発明を実施するための形態】
【0010】
［本開示の実施形態の説明］
最初に本開示の実施形態の内容を列記して説明する。
（１）本開示の一実施形態は、生成条件に基づき、誘電体層の表面に設けられた金属層のパターンに対応するパターンデータを生成するステップと、生成された前記パターンデータが所定条件を満足するか否か判定するステップと、前記所定条件を満足しないと判定したとき前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、前記所定条件を満足すると判定したとき前記パターンデータに基づき電磁界解析することで、前記パターンの第１箇所に高周波信号が入力し、前記パターンの第２箇所から高周波信号が出力するときの前記パターン、または前記パターンを有する素子もしくは回路の特性を算出するステップと、算出された前記特性が目標範囲内であるか否か判定するステップと、前記算出された特性が目標範囲内でないと判定したとき、前記生成条件を変更するステップと、前記生成条件を変更するステップの後に、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、をコンピュータに実行させるパターン生成プログラムである。
（２）前記生成条件を変更するステップは、変更される生成条件に基づき生成されるパターンデータに基づき算出される前記特性が前記目標範囲に近づくように前記生成条件を変更するステップを含むことが好ましい。
（３）前記所定条件を満足しないと判定したとき、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップの前に、変更される生成条件に基づき生成されるパターンデータが前記所定条件に近づくように前記生成条件を変更するステップをコンピュータに実行させることが好ましい。
（４）前記パターンデータを生成するステップは、前記表面における複数の位置にそれぞれ関連付けられた複数の重みを生成するステップと、生成された複数の重みに基づきパターンデータを生成するステップと、を含み、前記生成条件は、前記複数の重みを生成する条件であることが好ましい。
（５）前記パターンデータを生成するステップは、前記表面内の位置を各々変数とし前記複数の位置にそれぞれ関係し前記複数の重みをそれぞれ有する複数の関数を算出し、前記表面が分割された複数の単位領域の各々に対し、対応する単位領域における前記複数の関数の積算値がそれぞれ所定範囲のとき前記対応する単位領域に前記パターンを生成し、前記積算値が前記所定範囲でないとき前記対応する単位領域に前記パターンを生成しないステップを含むことが好ましい。
（６）前記複数の関数は前記複数の位置を中心とするガウス基底関数であることが好ましい。
（７）前記所定条件は、前記第１箇所と前記第２箇所との間が前記パターンを介し物理的に接続されることであることが好ましい。
（８）前記所定条件を満足しないと判定したとき、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップの前に、変更される生成条件に基づき生成されるパターンデータにおける、前記第１箇所に接続されるパターンと前記第２箇所に接続されるパターンとの最小距離が小さくなるように前記生成条件を変更するステップをコンピュータに実行させることが好ましい。
（９）前記パターンデータを生成するステップは、異なる前記パターンデータを複数生成するステップを含み、前記所定条件を満足するか否か判定するステップは、前記複数のパターンデータのうち少なくとも１つのパターンデータが前記所定条件を満足したとき、前記所定条件を満足すると判定し、前記複数のパターンデータの全てが前記所定条件を満足しないとき、前記所定条件を満足しないと判定するステップを含むことが好ましい。
（１０）本開示の一実施形態は、コンピュータが、生成条件に基づき、誘電体層の表面に設けられた金属層のパターンに対応するパターンデータを生成するステップと、生成された前記パターンデータが所定条件を満足するか否か判定するステップと、前記所定条件を満足しないと判定したとき前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、前記所定条件を満足すると判定したとき前記パターンデータに基づき電磁界解析することで、前記パターンの第１箇所に高周波信号が入力し、前記パターンの第２箇所から高周波信号が出力するときの前記パターン、または前記パターンを有する素子もしくは回路の特性を算出するステップと、算出された前記特性が目標範囲内であるか否か判定するステップと、前記算出された特性が目標範囲内でないと判定したとき、前記生成条件を変更するステップと、前記生成条件を変更するステップの後に、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、を実行するパターン生成方法である。
最初に本開示の実施形態の内容を列記して説明する。
（１）本開示の一実施形態は、生成条件に基づき、誘電体層の表面に設けられた金属層のパターンに対応するパターンデータを生成するステップと、生成された前記パターンデータが所定条件を満足するか否か判定するステップと、前記所定条件を満足しないと判定したとき前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、前記所定条件を満足すると判定したとき前記パターンデータに基づき電磁界解析することで、前記パターンの第１箇所に高周波信号が入力し、前記パターンの第２箇所から高周波信号が出力するときの前記パターン、または前記パターンを有する素子もしくは回路の特性を算出するステップと、算出された前記特性が目標範囲内であるか否か判定するステップと、前記算出された特性が目標範囲内でないと判定したとき、前記生成条件を変更するステップと、前記生成条件を変更するステップの後に、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、をコンピュータに実行させるパターン生成プログラムである。
（２）前記生成条件を変更するステップは、変更される生成条件に基づき生成されるパターンデータに基づき算出される前記特性が前記目標範囲に近づくように前記生成条件を変更するステップを含むことが好ましい。
（３）前記所定条件を満足しないと判定したとき、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップの前に、変更される生成条件に基づき生成されるパターンデータが前記所定条件に近づくように前記生成条件を変更するステップをコンピュータに実行させることが好ましい。
（４）前記パターンデータを生成するステップは、前記表面における複数の位置にそれぞれ関連付けられた複数の重みを生成するステップと、生成された複数の重みに基づきパターンデータを生成するステップと、を含み、前記生成条件は、前記複数の重みを生成する条件であることが好ましい。
（５）前記パターンデータを生成するステップは、前記表面内の位置を各々変数とし前記複数の位置にそれぞれ関係し前記複数の重みをそれぞれ有する複数の関数を算出し、前記表面が分割された複数の単位領域の各々に対し、対応する単位領域における前記複数の関数の積算値がそれぞれ所定範囲のとき前記対応する単位領域に前記パターンを生成し、前記積算値が前記所定範囲でないとき前記対応する単位領域に前記パターンを生成しないステップを含むことが好ましい。
（６）前記複数の関数は前記複数の位置を中心とするガウス基底関数であることが好ましい。
（７）前記所定条件は、前記第１箇所と前記第２箇所との間が前記パターンを介し物理的に接続されることであることが好ましい。
（８）前記所定条件を満足しないと判定したとき、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップの前に、変更される生成条件に基づき生成されるパターンデータにおける、前記第１箇所に接続されるパターンと前記第２箇所に接続されるパターンとの最小距離が小さくなるように前記生成条件を変更するステップをコンピュータに実行させることが好ましい。
（９）前記パターンデータを生成するステップは、異なる前記パターンデータを複数生成するステップを含み、前記所定条件を満足するか否か判定するステップは、前記複数のパターンデータのうち少なくとも１つのパターンデータが前記所定条件を満足したとき、前記所定条件を満足すると判定し、前記複数のパターンデータの全てが前記所定条件を満足しないとき、前記所定条件を満足しないと判定するステップを含むことが好ましい。
（１０）本開示の一実施形態は、コンピュータが、生成条件に基づき、誘電体層の表面に設けられた金属層のパターンに対応するパターンデータを生成するステップと、生成された前記パターンデータが所定条件を満足するか否か判定するステップと、前記所定条件を満足しないと判定したとき前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、前記所定条件を満足すると判定したとき前記パターンデータに基づき電磁界解析することで、前記パターンの第１箇所に高周波信号が入力し、前記パターンの第２箇所から高周波信号が出力するときの前記パターン、または前記パターンを有する素子もしくは回路の特性を算出するステップと、算出された前記特性が目標範囲内であるか否か判定するステップと、前記算出された特性が目標範囲内でないと判定したとき、前記生成条件を変更するステップと、前記生成条件を変更するステップの後に、前記パターンデータを生成するステップに戻るステップと、を実行するパターン生成方法である。
【0011】
［本開示の実施形態の詳細］
本開示の実施形態にかかるパターン生成プログラムおよびパターン生成方法の具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本開示はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
本開示の実施形態にかかるパターン生成プログラムおよびパターン生成方法の具体例を、以下に図面を参照しつつ説明する。なお、本開示はこれらの例示に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【0012】
［実施例１］
実施例１により最適化されるパターンの例として高周波回路用の受動素子について説明する。図１は、実施例１において設計する受動素子のパターンの平面図であり、図２は、図１のＡ－Ａ断面図である。誘電体層３２の表面１０の法線方向をＺ方向、表面１０に平行であり入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との配列方向をＸ方向、表面１０に平行でありＸ方向に直交する方向をＹ方向とする。
実施例１により最適化されるパターンの例として高周波回路用の受動素子について説明する。図１は、実施例１において設計する受動素子のパターンの平面図であり、図２は、図１のＡ－Ａ断面図である。誘電体層３２の表面１０の法線方向をＺ方向、表面１０に平行であり入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との配列方向をＸ方向、表面１０に平行でありＸ方向に直交する方向をＹ方向とする。
【0013】
図１および図２に示すように、受動素子３０では、誘電体層３２の表面１０に金属層３４が設けられている。金属層３４からパターン１８が形成される。誘電体層３２の下面の全面に金属層３６が設けられている。パターン１８のＸ方向の－方向側の端部は入力ポートＰ１に接続され、Ｘ方向の＋方向側の端部は出力ポートＰ２に接続されている。入力ポートＰ１から高周波信号が入力し、出力ポートＰ２から高周波信号が出力される。高周波信号は例えば周波数が０．３ＧＨｚ以上のマイクロ波またはミリ波である。パターン１８の平面形状に依存して、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間のＳパラメータ（Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ２１およびＳ２２）等の高周波特性が変化する。所望の高周波特性を得るためにパターン１８の平面形状を設計する。
【0014】
次に、受動素子３０が用いられる増幅回路の例を説明する。図３は、実施例１において設計する増幅回路のブロック図である。図３に示すように、増幅回路４０は増幅器４２、整合回路４４および４６を備えている。増幅器４２は例えばＧａＮ ＨＥＭＴ（Ｇａｌｌｉｕｍ Ｎｉｔｒｉｄｅ Ｈｉｇｈ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｏｂｉｌｉｔｙ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）等のトランジスタである。入力端子Ｔｉｎに入力した高周波信号は整合回路４４を介し増幅器４２に入力する。整合回路４４は、入力端子Ｔｉｎから整合回路４４をみたインピーダンスと整合回路４４から増幅器４２をみたインピーダンスを整合させる。増幅器４２が増幅した高周波信号は整合回路４６を介し出力端子Ｔｏｕｔから出力される。整合回路４６は、増幅器４２から整合回路４６をみたインピーダンスと整合回路４６から出力端子Ｔｏｕｔをみたインピーダンスを整合させる。整合回路４４および４６の少なくとも一部を図１および図２の受動素子３０で形成する。整合回路４４および４６の高周波特性を調整することで、増幅回路４０の特性を所望の特性に設計することができる。
【0015】
図４は、実施例１においてパターン生成プログラムおよびパターン生成方法を実行するコンピュータを示すブロック図である。図４に示すように、コンピュータ２０は、プロセッサ２２、メモリ２４、入力装置２６、出力装置２８および内部バス２５を備えている。プロセッサ２２は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔａｌ Ｐｒｏｓｓｅｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であり、主にパターン生成プログラムおよびパターン生成方法を実行する。メモリ２４は、例えば揮発性メモリまたは不揮発性メモリであり、パターン生成プログラムおよびパターン生成方法を行うためのデータ等を記憶する。入力装置２６は、例えば外部からパターン生成を行うための情報を入力する入力インターフェースである。出力装置２８は、例えば生成されたパターンの結果を出力する出力インターフェースである。プロセッサ２２、メモリ２４、入力装置２６および出力装置２８の間におけるデータまたは情報の送受信は内部バス２５を介して行われる。パターン生成プログラムは、例えばＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の一時的でない有形の記録媒体に記憶されてもよい。
【0016】
図５は、実施例１においてコンピュータの処理を示すフローチャートである。図５に示すように、プロセッサ２２は入力装置２６を介し入力情報を受け付ける（ステップＳ１０）。プロセッサ２２は、入力情報および初期の重みに関する情報と、パターンデータを生成するための生成条件と、に基づき、表面１０内のパターン１８の平面形状に関するパターンデータを生成する（ステップＳ１２）。例えば、プロセッサ２２は、後述する複数の重みに基づき、表面１０に設けられた金属層３４のパターン１８に対応するパターンデータを生成する。プロセッサ２２は、１つのパターンデータを生成してもよいし、ランダムに複数のパターンデータを生成してもよい。
【0017】
プロセッサ２２は、パターンデータが所定条件を満足するか判定する（ステップＳ１４）。例えば、プロセッサ２２は、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間がパターン１８により物理的に接続されている場合、Ｙｅｓと判定し、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間がパターン１８により物理的に接続されていない場合、Ｎｏと判定する。ステップＳ１２において、複数のパターンデータが生成された場合、プロセッサ２２は、複数のパターンデータのうち少なくとも１つのパターンデータが所定条件を満足したとき、所定条件を満足すると判定し、複数のパターンデータの全てが所定条件を満足しないとき、所定条件を満足しないと判定する。
【0018】
ステップＳ１４においてＮｏの場合、ステップＳ１２に戻る。ステップＳ１２において、プロセッサ２２は、ステップＳ１０にて入力情報を受け付けて以降前回のステップＳ１２までに生成したパターンデータとは異なるパターンデータをランダムに生成する。
【0019】
ステップＳ１４においてＹｅｓの場合、プロセッサ２２は、ステップＳ１４において所定条件を満足すると判定されたパターンデータを用いパターン１８、素子または回路の特性を算出する（ステップＳ１６）。例えば、プロセッサ２２は、所定条件を満足すると判定されたパターンデータを用い（例えばデータパターン１８を用いて）図１および図２の受動素子３０における電磁界解析を行い、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間の高周波特性またはパターン１８の特性を算出する。プロセッサ２２は、算出された受動素子３０の高周波特性またはパターンの特性を用い、増幅回路４０等の電子回路の特性を算出してもよい。プロセッサ２２は、特性を算出したパターンデータと算出した特性を関連付けてメモリ２４に記憶させてもよい。ステップＳ１２において、複数のパターンデータを生成し、ステップＳ１４において、複数のパターンデータが所定条件を満足した場合、プロセッサ２２は、所定条件を満足した複数のパターンデータについて、特性を算出する。
【0020】
プロセッサ２２は、算出された特性が目標範囲か否かを判定する（ステップＳ１８）。目標とする特性が受動素子３０の高周波特性またはパターン１８の特性の場合、プロセッサ２２は、算出された受動素子３０の高周波特性またはパターン１８の特性が目標範囲に含まれているか否かを判定する。目標とする特性が受動素子３０を用いた増幅回路４０等の特性の場合、プロセッサ２２は、増幅回路４０等の特性が目標範囲に含まれているか否かを判定する。ステップＳ１６において、異なる複数のパターンデータに対応する複数の特性を算出した場合、プロセッサ２２は、算出された複数の特性パターンデータのうち少なくとも１つの特性が目標範囲に含まれているとき、目標範囲に含まれていると判定し、算出された複数の特性の全てが目標範囲に含まれていないとき、目標範囲に含まれていないと判定する。
【0021】
ステップＳ１８においてＮｏの場合、プロセッサ２２は、ステップＳ１６において算出する特性が目標範囲に近づくようにパターンデータを生成する生成条件を変更する（ステップＳ２０）。その後、ステップＳ１２に戻り、プロセッサ２２は、変更された生成条件に基づき、パターンデータを生成する。その後、ステップＳ１４、Ｓ１６およびＳ１８を実行する。
【0022】
ステップＳ１８においてＹｅｓの場合、プロセッサ２２は、出力装置２８に特性が目標範囲となったパターンデータを出力する（ステップＳ２２）。特性が目標範囲となるパターンデータが複数ある場合、目標範囲となった複数のパターンデータをすべて出力してもよいし、目標範囲となった複数のパターンデータのうち最も特性のよいパターンデータを出力してもよい。その後終了する。
【0023】
［ステップＳ１０の例の説明］
ステップＳ１０において、プロセッサ２２が受け付ける情報について説明する。図６は、実施例１における誘電体層の表面を示す図である。図６に示すように、誘電体層３２の表面１０を格子状の複数の単位領域１４に分割する。各単位領域１４の平面形状は例えば矩形であり、Ｘ方向およびＹ方向に配列されている。
ステップＳ１０において、プロセッサ２２が受け付ける情報について説明する。図６は、実施例１における誘電体層の表面を示す図である。図６に示すように、誘電体層３２の表面１０を格子状の複数の単位領域１４に分割する。各単位領域１４の平面形状は例えば矩形であり、Ｘ方向およびＹ方向に配列されている。
【0024】
誘電体層３２の表面１０におけるＸ方向およびＹ方向の幅Ｗｘ１およびＷｙ１は、例えばそれぞれ１０ｍｍおよび８ｍｍである。例えば、表面１０をＸ方向に５０分割し、Ｙ方向に４０分割する。単位領域１４の個数は２０００個であり、単位領域１４におけるＸ方向およびＹ方向の幅Ｗｘ２およびＷｙ２はいずれも０．２ｍｍである。単位領域１４の個数、幅Ｗｘ１、Ｗｙ１、Ｗｘ２およびＷｙ２は、任意に設定できる。精度よく設計するため、単位領域１４のＸ方向の個数およびＹ方向の個数は各々１０個以上であることが好ましい。単位領域１４の個数、幅Ｗｘ１、Ｗｙ１、Ｗｘ２およびＷｙ２は、ステップＳ１０において、プロセッサ２２が受け付けてもよいし、予め定めメモリ２４に記憶しておいてもよい。
【0025】
電磁界解析に用いるパラメータは、例えば、高周波信号の周波数、誘電体層３２の厚さ、比誘電率εrおよび損失係数ｔａｎδ、金属層３４および３６の材料および厚さ、入力ポートＰ１および出力ポートＰ２の入力インピーダンスおよび出力インピーダンスである。電磁界解析に用いるパラメータは、ステップＳ１０において、プロセッサ２２が受け付けてもよいし、予め定めメモリ２４に記憶しておいてもよい。例えば、高周波信号の周波数、は３．５ＧＨｚ、誘電体層３２の厚さは０．２ｍｍ、比誘電率εrは３．４、損失係数ｔａｎδは０．００４、金属層３４の材料および厚さは銅および３０μｍ、金属層３６の材料および厚さは銅および０．２ｍｍ、入力ポートＰ１の入力インピーダンスは５０Ω、出力ポートＰ２の出力インピーダンスは５０Ωである。受動素子３０の高周波特性および／または増幅回路４０の特性の目標範囲は、ステップＳ１０において、プロセッサ２２が受け付けてもよいし、予め定めメモリ２４に記憶しておいてもよい。受動素子３０の高周波特性の目標範囲は、例えばＳ１１およびＳ２２ともに－１５ｄＢ以下である。
【0026】
図６では、簡略化のため、Ｘ方向の単位領域１４の個数を１０個とし、Ｙ方向の単位領域１４の個数を８個として、説明する。Ｘ座標をＸ方向における単位領域１４の幅Ｗｘ２で規格化し、Ｙ座標をＹ方向における単位領域１４の幅Ｗｙ２で規格化する。最小のＸおよび最小のＹの単位領域１４のＸ方向における－側およびＹ方向における－側の角の座標を原点（０、０）に設定する。最大のＸおよび最大のＹの単位領域１４のＸ方向における＋側およびＹ方向における＋側の角の座標は（１０、８）になる。各単位領域１４は（１、１）～（１０、８）で表される。単位領域（１、１）の中心ｘの座標は（０．５，０．５）である。入力ポートＰ１と出力ポートＰ２の位置を太線で示している。入力ポートＰ１に接する単位領域１４ａは（１、４）および（１、５）である。出力ポートＰ２に接する単位領域１４ｂは（１０、４）および（１０、５）である。表面１０における入力ポートＰ１および出力ポートＰ２の位置に関する位置情報は、ステップＳ１０において、プロセッサ２２が受け付けてもよいし、予め定めメモリ２４に記憶しておいてもよい。位置情報としては、入力ポートＰ１に接する単位領域１４ａの位置座標および出力ポートＰ２に接する単位領域１４ｂの位置座標でもよい。
【0027】
［ステップＳ１２の例の説明］
ステップＳ１２において、プロセッサ２２がパターンデータを生成する方法について説明する。図７は、実施例１におけるパターンデータの生成方法を示す図である。図７に示すように、簡略化のため単位領域１４を７×７個を例に説明する。単位領域（１、１）～（７、７）が設けられている。単位領域（１、１）のＸ方向における－側およびＹ方向における－側を原点（０、０）とすると、単位領域（１、１）の中心ｘの座標は（０．５，０．５）である。同様に単位領域（７、７）の中心座標は（６．５，６．５）である。パターン１８が形成された単位領域１５ａをｉｒｏｎと称し、パターン１８が形成されていない単位領域１５ｂをａｉｒと称する。ｉｒｏｎおよびａｉｒをそれぞれ１および０で表すとすると、パターンデータは、各単位領域（１、１）～（７、７）１４がｉｒｏｎかａｉｒかを示すデータであり、７×７の行列であり、各要素は１または０となる。
ステップＳ１２において、プロセッサ２２がパターンデータを生成する方法について説明する。図７は、実施例１におけるパターンデータの生成方法を示す図である。図７に示すように、簡略化のため単位領域１４を７×７個を例に説明する。単位領域（１、１）～（７、７）が設けられている。単位領域（１、１）のＸ方向における－側およびＹ方向における－側を原点（０、０）とすると、単位領域（１、１）の中心ｘの座標は（０．５，０．５）である。同様に単位領域（７、７）の中心座標は（６．５，６．５）である。パターン１８が形成された単位領域１５ａをｉｒｏｎと称し、パターン１８が形成されていない単位領域１５ｂをａｉｒと称する。ｉｒｏｎおよびａｉｒをそれぞれ１および０で表すとすると、パターンデータは、各単位領域（１、１）～（７、７）１４がｉｒｏｎかａｉｒかを示すデータであり、７×７の行列であり、各要素は１または０となる。
【0028】
数式１は、ガウス基底関数を表す数式である。
ここで、ｘは単位領域１４の中心座標、μｎはガウス基底関数の中心座標、｜ｘ－μｎ｜２は、ｘとμｎの距離の２乗である。ｒはガウス基底関数の半径である。ＧｎはＧ１～Ｇ９のうちｎ番目のガウス基底関数であることを示し、Ｇｎ（ｘ）は、任意の単位領域１４の中心座標ｘにおけるガウス基底関数Ｇｎの値を示す。数式１のように、ガウス基底関数Ｇｎ（ｘ）は中心μｎのとき最大値となり、中心μｎからの距離が離れるにしたがいガウス基底関数Ｇｎは徐々に０に近くなる。ガウス基底関数Ｇｎは有限な範囲においては０にならない。
【数1】
【0029】
図７では、９個のガウス基底関数Ｇ１～Ｇ９を配置する。ガウス基底関数Ｇ１～Ｇ９の中心μ１～μ９の座標は、それぞれ（０，０）、（０，３．５）、（０，７）、（３．５，０）、（３．５，３．５）、（３．５，７）、（７，０）、（７，３．５）および（７，７）である。ガウス基底関数Ｇｎの中心μｎは単位領域１４の角、辺、中心または他の位置に位置してもよい。ガウス基底関数Ｇｎの個数および位置は任意に設定できる。半径ｒも任意に設定できるが、μｎを中心に半径ｒの円は隣接するガウス基底関数Ｇｎの間で一部が重なることが好ましい。
【0030】
上述の例のように、単位領域１４を５０×４０個配置した場合、例えばガウス基底関数を１１×９個配置する。ガウス基底関数Ｇｎの半径ｒは例えば０．８ｍｍである。ガウス基底関数Ｇｎの中心μｎの座標および半径ｒは、ステップＳ１０において、プロセッサ２２が受け付けてもよいし、予め定めメモリ２４に記憶しておいてもよい。
【0031】
図８は、実施例１におけるパターンデータの生成方法を示すフローチャートである。生成するパターンデータが１個の場合Ｎ＝１であり、生成するパターンデータが複数の場合Ｎ≧２である。Ｉはパターンデータの生成数をカウントする変数である。まず、プロセッサ２２は、Ｉ＝１に設定する（ステップＳ３０）。プロセッサ２２は、ガウス基底関数を正規化する（ステップＳ３２）。各単位領域１４におけるパターン生成を単位領域（１、１）を例にガウス基底関数の規格化を説明する。プロセッサ２２は、単位領域（１、１）の中心ｘにおけるガウス基底関数Ｇｎ（ｘ）を規格化する。数式２は、規格化されたガウス基底関数Ｇｎ´（例えばＧ１´～Ｇ９´）を表す式である。
右辺の分母は、単位領域（１、１）の中心ｘにおけるガウス基底関数Ｇｎ（例えばＧ１～Ｇ９）の総和である。
【数2】
【0032】
プロセッサ２２は、ガウス基底関数Ｇｎ（例えばＧ１～Ｇ９）のそれぞれ重みＷｎ（例えばＷ１～Ｗ９）を生成条件に基づきランダムに生成する（ステップＳ３４）。重みＷｎの範囲は、例えば－１≦Ｗｎ≦１である。単位領域１４のカウンタを最初の単位領域（１、１）にセットする（ステップＳ３５）。
【0033】
プロセッサ２２は、ステップＳ３４において生成された重みＷｎと単位領域（１、１）の中心ｘにおける規格化されたガウス基底関数Ｇｎ´（ｘ）との積Ｗｎ×Ｇｎ´（ｘ）の総和（例えばｎが１～９の和）を算出する（ステップＳ３６）。数式３は、重み付きガウス基底関数Ｗｎ×Ｇｎ´（ｘ）の総和ｙ（ｘ）を表す。
【数3】
【0034】
プロセッサ２２は、算出されたｙ（ｘ）が閾値ｔｈ以上か否かを判定する（ステップＳ３８）。閾値ｔｈは例えば０である。ｙ（ｘ）が閾値ｔｈ以上のとき単位領域（１、１）をｉｒｏｎと判定（ステップＳ４０）し、単位領域（０、０）にパターンを生成する。プロセッサ２２は、ｙ（ｘ）が閾値ｔｈより小さいとき単位領域（１、１）をａｉｒと判定し（ステップＳ４２）、単位領域（１、１）にパターンを生成しない。プロセッサ２２は、単位領域（１、１）に対応するパターンデータの要素をｉｒｏｎのとき１、ａｉｒのとき０とする。
【0035】
プロセッサ２２は最後の単位領域１４か否か判定する（ステップＳ４４）。Ｎｏの場合、プロセッサ２２は単位領域１４をインクリメントする（ステップＳ４６）。例えば単位領域を（２、１）とする。ステップＳ３６に戻り、プロセッサ２２はステップＳ３６～Ｓ４２を実行する。これにより、単位領域（２、１）に対応するパターンデータの要素が１または０となる。その後、プロセッサ２２は、残りの単位領域（３、１）～（７、７）について、同様にｉｒｏｎかａｉｒの判定を行い、パターンデータを生成する。
【0036】
ステップＳ４４においてＹｅｓの場合（例えば単位領域（７、７）の場合）、プロセッサ２２は生成したパターンデータをメモリ２４に記憶させる（ステップＳ４８）。
【0037】
プロセッサ２２は、Ｉ≧Ｎか否かを判定する（ステップＳ５０）。Ｎｏのとき、Ｉ＝Ｉ＋１とし（ステップＳ５２）、ステップＳ３４に戻る。ステップＳ３４～Ｓ４８により、パターンデータを生成する。ステップＳ５０においてＹｅｓのとき、終了する。これにより、互いに異なるＮ個のパターンデータが生成される。
【0038】
ステップＳ３４において、重みＷｎを生成条件に基づきランダムに発生することで、パターン１８が形成される。ある重みＷｋ（例えばｋは１～９）を１にすると、μｋ付近の単位領域１４ではパターン１８が生成されやすくなる。Ｗｋを－１にすると、μｋ付近の単位領域１４ではパターン１８が形成されにくくなる。全てのＷｎを－１～＋１の間でランダムに生成すると、パターン１８はランダムな形状となる。重みＷｎの取りうる範囲を設けると、パターン１８の生成にバイアスが加わる。例えばＷｋを＋１、０または－１等の－１～＋１内の特定の数値に固定する生成条件、またはＷｋを＋０．５～＋１の範囲で生成するなど、Ｗｋが取りうる範囲を－１～＋１内の特定の範囲に限定する生成条件を決めると、μｋ付近（例えばｋ＝５のとき単位領域（４、４）付近）にパターン１８が形成されやすくなる。生成条件としては、重みＷｎを生成する範囲を決める生成条件以外に、発現する確率を変える方法（例えばＷｋとして－１．０～０が発現する確率を０～＋１．０が発現する確率の２倍にする）など、公知の方法を用いることができる。このように、複数の重みＷｎの生成条件を決めることで所望のパターンに近いパターン１８をランダムに生成できる。
【0039】
［ステップＳ１４の例の説明］
図９および図１０は、実施例１におけるステップＳ１２において生成されるパターンデータＤ１およびＤ２の例を示す図である。図９および図１０では、表面１０を１０個×８個の単位領域１４に分割している。単位領域１４の「０」および「１」はパターンデータＤ１およびＤ２の各要素を示している。パターン１８が形成された単位領域１５ａに対応するパターンデータＤ１およびＤ２の要素は１であり、パターン１８が形成されていない単位領域１５ｂに対応するパターンデータＤ１およびＤ２の要素は０である。図９のパターンデータＤ１では、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間はパターン１８を介して物理的に接続されていない。図１０のパターンデータＤ２では、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間はパターン１８を介して物理的に接続されている。
図９および図１０は、実施例１におけるステップＳ１２において生成されるパターンデータＤ１およびＤ２の例を示す図である。図９および図１０では、表面１０を１０個×８個の単位領域１４に分割している。単位領域１４の「０」および「１」はパターンデータＤ１およびＤ２の各要素を示している。パターン１８が形成された単位領域１５ａに対応するパターンデータＤ１およびＤ２の要素は１であり、パターン１８が形成されていない単位領域１５ｂに対応するパターンデータＤ１およびＤ２の要素は０である。図９のパターンデータＤ１では、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間はパターン１８を介して物理的に接続されていない。図１０のパターンデータＤ２では、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間はパターン１８を介して物理的に接続されている。
【0040】
ステップＳ１４における所定条件が「入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間がパターン１８を介し物理的に接続されている」である場合、ステップＳ１４においてプロセッサ２２は、パターンデータＤ１についてＮｏと判定し、パターンデータＤ２についてＹｅｓと判定する。
【0041】
ステップＳ１４において、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間がパターン１８を介し物理的に接続されるパターンデータであるか否かの判定方法について説明する。
【0042】
まず、パターンデータＤ１を例に説明する。図１１および図１２は、実施例１におけるステップＳ１４において用いる判定用データＥ１の例を示す図である。判定用データＥ１はパターンデータＤ１を別のシートにコピーしたデータである。判定用データＥ１はパターンデータＤ１と同じ行の数および列の数を有する行列であり、各要素は、０、１以外に２、３等をとることもできる。
【0043】
図１１に示すように、プロセッサ２２は、入力ポートＰ１に接する単位領域１４（例えば（１、４）および（１、５））に対応する判定用データＥ１の要素が１か０かを判定する。単位領域（１、４）および／または（１、５）に対応する判定用データＥ１の要素が１のとき、プロセッサ２２は対応する単位領域（１、４）および／または（１、５）に対応する判定用データＥ１の要素を２にセットする。プロセッサ２２は、判定用データＥ１の要素が２の単位領域（１、４）および／または（１、５）について、Ｘ方向に接する単位領域およびＹ方向に接する単位領域が１か判定する。例えば単位領域（１、４）の場合、Ｘ方向における－側に接する単位領域は存在しないため、プロセッサ２２は、単位領域（１、３）、（１、５）および（２、４）に対応する判定用データＥ１の要素が１か判定する。単位領域（２、４）に対応する判定用データＥ１の要素は１であるため、プロセッサ２２は単位領域（２、４）に対応する判定用データＥ１の要素に２をセットする。プロセッサ２２はこの操作を繰り返す。
【0044】
図１２に示すように、入力ポートＰ１にパターン１８を介し物理的に接続される単位領域１４は単位領域１５ｃとなり、対応する判定用データＥ１の要素は２となる。単位領域（４、５）を２とした後、単位領域（４、５）のＸ方向およびＹ方向に接する単位領域（５、５）、（４、４）および（４、６）はいずれも０である。よって、これ以上判定用データＥ１の要素を２とする単位領域１４は存在しない。判定用データＥ１の要素を２とする単位領域１４がなくなったときに、出力ポートＰ２に接する単位領域（１０、４）および（１０、５）の判定用データの要素は１である。プロセッサ２２は出力ポートＰ２に接する単位領域（１０、４）および（１０、５）のいずれもが２でないとき、ステップＳ１４においてＮｏと判定する。
【0045】
次に、パターンデータＤ２を例に説明する。図１３は、実施例１におけるステップＳ１４において用いる判定用データＥ２の例を示す図である。判定用データＥ２はパターンデータＤ２を別のシートにコピーしたデータである。図１３に示すように、図１１および図１２と同様の操作を行う。判定用データＥ２の要素を２とする単位領域１４がなくなったときに、出力ポートＰ２に接する単位領域（１０、４）および（１０、５）の判定用データＥ２の要素は２となる。プロセッサ２２は、出力ポートＰ２に接する単位領域（１０、４）および（１０、５）の少なくとも１つが２のとき、ステップＳ１４においてＹｅｓと判定する。以上のように、プロセッサ２２は、パターン１８を介し入力ポートＰ１と出力ポートＰ２とが物理的に接続されるか否か判定することができる。図１１から図１３のような処理は、ｐｙｔｈｏｎまたはＣ＋等の言語のｆｌｏｏｄＦｉｌｌ等のコマンドを用いて実行してもよい。
【0046】
ステップＳ１４における所定条件は「入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間がパターン１８を介し物理的に接続される」である場合以外でもよい。例えば、所定条件は、「入力ポートＰ１と出力ポートＰ２とを接続するパターン以外にｉｒｏｎの単位領域１５ａが存在しない」こと、または、「入力ポートＰ１と出力ポートＰ２とを物理的に接続するパターンから一定距離以上離れたｉｒｏｎの単位領域１５ａが存在しない」こと、などでもよい。所定条件としては、ステップＳ１６において「電磁界解析を行う必要のない（例えば高周波特性を算出できない）パターンデータでない」こととすることができる。
【0047】
［ステップＳ１６の例の説明］
ステップＳ１６では、ステップＳ１４においてＹｅｓとされたパターンデータについて、図１および図２のような、受動素子３０を仮定する。プロセッサ２２は、入力ポートＰ１から高周波信号が入力し出力ポートＰ２に高周波信号が出力する場合における受動素子３０の３次元電磁界解析を例えば有限要素法を用い行う。有限要素法を用いた３次元電磁界解析では、受動素子３０を３次元のメッシュに分割し、入力ポートＰ１から高周波信号が入力された場合に受動素子３０内の各メッシュにおける時間に対する電界および磁界をマックスウェルの方程式を解くことで求め、受動素子３０の高周波特性またはパターン１８の特性を算出する。算出する高周波特性は、例えばＳパラメータまたはインピーダンスであり、パターン１８の特性は、例えばパターン１８内の電流および／または電圧、電界および／または磁界の強度などである。目標が受動素子３０の高周波特性またはパターン１８の特性である場合には、受動素子３０の高周波特性またはパターン１８の特性の算出によりステップＳ１６を終了する。
ステップＳ１６では、ステップＳ１４においてＹｅｓとされたパターンデータについて、図１および図２のような、受動素子３０を仮定する。プロセッサ２２は、入力ポートＰ１から高周波信号が入力し出力ポートＰ２に高周波信号が出力する場合における受動素子３０の３次元電磁界解析を例えば有限要素法を用い行う。有限要素法を用いた３次元電磁界解析では、受動素子３０を３次元のメッシュに分割し、入力ポートＰ１から高周波信号が入力された場合に受動素子３０内の各メッシュにおける時間に対する電界および磁界をマックスウェルの方程式を解くことで求め、受動素子３０の高周波特性またはパターン１８の特性を算出する。算出する高周波特性は、例えばＳパラメータまたはインピーダンスであり、パターン１８の特性は、例えばパターン１８内の電流および／または電圧、電界および／または磁界の強度などである。目標が受動素子３０の高周波特性またはパターン１８の特性である場合には、受動素子３０の高周波特性またはパターン１８の特性の算出によりステップＳ１６を終了する。
【0048】
目標が受動素子３０を含む電子回路の特性の場合、プロセッサ２２は、算出された受動素子３０の高周波特性を用い電子回路の特性を算出する。例えば受動素子３０を図３の増幅回路４０の整合回路４６に用い、目標が増幅回路４０の特性の場合、算出された受動素子３０の高周波特性（例えばＳパラメータ）を整合回路４６の高周波特性とし、増幅回路４０の特性を算出する。これにより、ステップＳ１６を終了する。
【0049】
［ステップＳ１８の例の説明］
目標とする特性が受動素子３０におけるＳパラメータの場合、Ｓパラメータの目標範囲は、例えばＳ１１、Ｓ１２、Ｓ２１および／またはＳ２２のスミスチャート上の範囲、Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ２１および／またはＳ２２の絶対値の範囲である。目標とする特性が受動素子３０におけるインピーダンスの場合、インピーダンスの目標範囲は、例えば入力ポートＰ１からパターンをみたインピーダンスおよび／または出力ポートＰ２からパターン１８をみたインピーダンスのスミスチャート上の範囲、インピーダンスの絶対値の範囲である。目標とする特性が受動素子３０における電流および／または電圧の場合、電流および／または電圧の範囲は例えばパターン１８内の特性箇所の電流成分および／または電圧成分の大きさ、パターン１８内の最大電流密度などである。目標とする特性が受動素子３０における電界および／または磁界の場合、電界および／または磁界の範囲は、例えば受動素子３０内外の特定箇所の電界および／または磁界の大きさの範囲である。目標とする特性が増幅回路４０の特性の場合、増幅回路４０の特性の範囲は、例えば、増幅回路４０の効率、歪特性および／またはパワー特性の範囲である。
目標とする特性が受動素子３０におけるＳパラメータの場合、Ｓパラメータの目標範囲は、例えばＳ１１、Ｓ１２、Ｓ２１および／またはＳ２２のスミスチャート上の範囲、Ｓ１１、Ｓ１２、Ｓ２１および／またはＳ２２の絶対値の範囲である。目標とする特性が受動素子３０におけるインピーダンスの場合、インピーダンスの目標範囲は、例えば入力ポートＰ１からパターンをみたインピーダンスおよび／または出力ポートＰ２からパターン１８をみたインピーダンスのスミスチャート上の範囲、インピーダンスの絶対値の範囲である。目標とする特性が受動素子３０における電流および／または電圧の場合、電流および／または電圧の範囲は例えばパターン１８内の特性箇所の電流成分および／または電圧成分の大きさ、パターン１８内の最大電流密度などである。目標とする特性が受動素子３０における電界および／または磁界の場合、電界および／または磁界の範囲は、例えば受動素子３０内外の特定箇所の電界および／または磁界の大きさの範囲である。目標とする特性が増幅回路４０の特性の場合、増幅回路４０の特性の範囲は、例えば、増幅回路４０の効率、歪特性および／またはパワー特性の範囲である。
【0050】
［ステップＳ２０の例の説明］
ステップＳ２０では、ステップＳ１２においてパターンデータを生成するときの生成条件を変更する。例えば、図８のステップＳ３４において複数の重みＷｎを生成するときに用いる生成条件を変更する。重みＷｎの生成条件は、Ｗｎごとに生成条件を設定してもよい。プロセッサ２２は、メモリ２４に格納された過去のパターンデータと、パターンデータに関連付けされた特性とに基づき、特性を目的関数とし、目的関数が目標範囲に近づくように複数の重みＷｎの生成条件を最適化してもよい。最適化の手法としては、ニュートン法等の勾配法を用いてもよいし、機械学習を用いてもよい。
ステップＳ２０では、ステップＳ１２においてパターンデータを生成するときの生成条件を変更する。例えば、図８のステップＳ３４において複数の重みＷｎを生成するときに用いる生成条件を変更する。重みＷｎの生成条件は、Ｗｎごとに生成条件を設定してもよい。プロセッサ２２は、メモリ２４に格納された過去のパターンデータと、パターンデータに関連付けされた特性とに基づき、特性を目的関数とし、目的関数が目標範囲に近づくように複数の重みＷｎの生成条件を最適化してもよい。最適化の手法としては、ニュートン法等の勾配法を用いてもよいし、機械学習を用いてもよい。
【0051】
［ステップＳ２２の例の説明］
図１４は、実施例１におけるステップＳ２２において出力されるパターンデータＤ３の例を示す図である。図１４に示すようなパターンデータＤ３を用いてステップＳ１６において特性を算出したところ、ステップＳ１８において、算出された特性が目標範囲であると判定される。図１４のように、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２とはパターン１８を介し物理的に接続されている。ステップＳ２２において、プロセッサ２２は、図１４のパターンデータＤ３を外部の装置（コンピュータ、表示装置またはプリンタ）等に出力する。
図１４は、実施例１におけるステップＳ２２において出力されるパターンデータＤ３の例を示す図である。図１４に示すようなパターンデータＤ３を用いてステップＳ１６において特性を算出したところ、ステップＳ１８において、算出された特性が目標範囲であると判定される。図１４のように、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２とはパターン１８を介し物理的に接続されている。ステップＳ２２において、プロセッサ２２は、図１４のパターンデータＤ３を外部の装置（コンピュータ、表示装置またはプリンタ）等に出力する。
【0052】
比較例として、図５のステップＳ１４を設けない場合、ステップＳ１２において生成されたパターンデータについて、ステップＳ１６において特性を算出する。しかし、電磁界解析の計算には時間がかかる。例えば、１つのパターンデータについて電磁界解析を行うには１秒以上かかることもある。一方、ステップＳ１２のようにパターンデータの生成は、例えば１０００個以上のパターンデータを生成しても０．１秒以下の時間で十分である。ステップＳ１２において生成されたパターンデータでは、ステップＳ１６において電磁界解析しても意味のないパターンデータも多く含まれる。このようなパターンデータに対して電磁界解析を行うと、コンピュータ２０への負荷が大きくなる。
【0053】
実施例１によれば、図５のステップＳ１２において、誘電体層３２の表面１０に設けられた金属層のパターン１８に対応するパターンデータを生成条件に基づき生成する。ステップＳ１４のように、生成されたパターンデータが所定条件を満足するか否か判定する。所定条件を満足しないと判定したときパターンデータを生成するステップＳ１２に戻る。ステップＳ１６のように、所定条件を満足すると判定したときパターンデータに基づき電磁界解析することで、入力ポートＰ１（パターン１８の第１箇所）に高周波信号が入力し、出力ポートＰ２（パターン１８の第２箇所）から高周波信号が出力するときのパターン１８、またはパターン１８を有する素子もしくは回路の特性を算出する。ステップＳ１８のように、算出されたパターン１８、またはパターン１８を有する素子もしくは回路の特性が目標範囲内であるか否か判定する。ステップＳ２０のように、算出された特性が目標範囲内でないと判定したとき、パターンデータを生成する生成条件を変更する。その後、ステップＳ１２に戻る。このように、パターンデータが所定条件を満足しない場合、電磁界解析を実行せず、パターンデータが所定条件を満足する場合、電磁界解析を実行する。これにより、例えば、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２とはパターン１８を介し物理的に接続されていない場合など、明らかにステップＳ１８にて目標とする特性範囲に及ばないと思われるパターンデータに対し、電磁界解析を行わないため、コンピュータ２０への負荷を抑制でき、パターンの最適化を効率よく行うことができる。特性を算出する素子は、実施例１および２のように受動素子３０でもよいし他の素子でもよい。特性を算出する回路は増幅回路４０でもよいし他の回路でもよい。
【0054】
ステップＳ２０におけるパターンデータの生成条件の変更は、変更される生成条件に基づき生成されるパターンデータに基づき算出されるパターン１８、またはパターン１８を有する素子もしくは回路の特性が目標範囲に近づくように実行する。これにより、ステップＳ１４において、より目標範囲を満足しやすいパターンデータを生成できる。
【0055】
ステップＳ１２では、図８のステップＳ３４のように、表面１０における複数の位置にそれぞれ関連付けられた複数の重みＷｎを生成する。ステップＳ３６～Ｓ４８のように、生成された複数の重みＷｎに基づきパターンデータを生成する。このとき、ステップＳ２０において変更されるパターンデータの生成条件は、ステップＳ３４において複数の重みＷｎを生成する条件である。このように、重みＷｎの生成条件を変更することで、パターンデータの生成条件を変更できる。パターンデータの生成条件は、重みＷｎの生成条件以外の条件でもよい。
【0056】
ステップＳ３４において、重みＷｎの範囲（例えば複数の重みＷｎの各々の範囲）内において複数の重みＷｎをランダムに生成する。ステップＳ２０において、ステップＳ３４において重みＷｎをランダムに生成する範囲を変更しステップＳ１２に戻る。重みＷｎをランダムに生成する範囲の変更は、変更される複数の重みＷｎの範囲内においてランダムに生成される複数の重みＷｎに基づき生成されるパターンデータに基づき算出されるパターン１８、素子または回路の特性が目標範囲に近づくように実行する。これにより、ステップＳ１８において、より目標範囲を満足しやすいパターンデータを生成できる。
【0057】
入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間がパターン１８を介し物理的に接続されていないパターンデータは、ステップＳ１６において電磁界解析を行っても所望の特性が得られない。よって、ステップＳ１４における所定条件を、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間がパターン１８を介し物理的に接続されることとする。これにより、電磁界解析を行う必要のないパターンデータの電磁界解析を行わなくてよくなり、パターンの最適化を効率よく行うことができる。
【0058】
ステップＳ１２において、異なるパターンデータを複数生成する。ステップＳ１４において、複数のパターンデータのうち少なくとも１つのパターンデータが所定条件を満足したとき、所定条件を満足すると判定し、複数のパターンデータの全てが所定条件を満足しないとき、所定条件を満足しないと判定する。これにより、ステップＳ１２に一度に複数のパターンデータを生成するため、より効率的にパターンの最適化を行うことができる。
【0059】
ステップＳ１２において、一度にパターンデータを生成する個数は、ステップＳ１４において所定条件を満足するパターンデータの個数に基づき変更してもよい。例えば、ステップＳ１４において所定条件を満足するパターンデータが多い場合、ステップＳ１２において一度にパターンデータを生成する個数を少なくし、ステップＳ１４において所定条件を満足するパターンデータが少ない場合（例えば０の場合）、ステップＳ１２において一度にパターンデータ生成する個数を多くしてもよい。
【0060】
ステップＳ１２において、図８のステップＳ３６のように、プロセッサ２２は、複数の関数Ｇｎを算出する。複数の関数Ｇｎは、表面１０内の位置（例えば単位領域１４の中心ｘの位置）を各々変数とし、複数の位置（例えば中心μｎの位置）にそれぞれ関係し、複数の重みＷｎをそれぞれ有する。ステップＳ３８～Ｓ４０のように、プロセッサ２２は、表面１０が分割された複数の単位領域１４の各々に対し、対応する単位領域１４における複数の関数Ｇｎの積算値ｙ（ｘ）がそれぞれ所定範囲（例えばｔｈ≧０）のとき対応する単位領域１４にパターン１８を生成し、積算値ｙ（ｘ）が所定範囲でないとき対応する単位領域１４にパターン１８を生成しない。これにより、重みＷｎに基づきパターンデータを生成できる。所定範囲は、例えばステップＳ３８のようにある閾値ｔｈ以上でもよいし、ある閾値ｔｈより小さくてもよい。
【0061】
複数の関数として複数の位置を中心とするガウス基底関数を例に説明したが、複数の関数はガウス基底関数以外でもよい。複数の関数は中心μｎにおいて極大または極小となり、μｎから離れると徐々に０に近づく、有限の範囲では０とならないことが好ましい。
【0062】
［実施例２］
図１５は、実施例２においてコンピュータの処理を示すフローチャートである。図１５に示すように、ステップＳ１４においてＮｏの場合、プロセッサ２２は、ステップＳ２４においてパターンデータが所定条件に近づくように複数の重みの生成条件を変更する（ステップＳ２４）。その後、ステップＳ１２に戻り、プロセッサ２２は、変更された生成条件に基づき、パターンデータを生成する。その他の構成は実施例１と同じであり説明を省略する。
図１５は、実施例２においてコンピュータの処理を示すフローチャートである。図１５に示すように、ステップＳ１４においてＮｏの場合、プロセッサ２２は、ステップＳ２４においてパターンデータが所定条件に近づくように複数の重みの生成条件を変更する（ステップＳ２４）。その後、ステップＳ１２に戻り、プロセッサ２２は、変更された生成条件に基づき、パターンデータを生成する。その他の構成は実施例１と同じであり説明を省略する。
【0063】
［ステップＳ２４の例の説明］
ステップＳ２４では、図８のステップＳ３４において重みＷｎを生成するときの重みＷｎの生成条件を変更する。重みＷｎの生成条件として、例えば重みＷｎを生成できるＷｎの範囲をＷｎ（Ｗ１～Ｗ９）毎に設定する。プロセッサ２２は、メモリ２４に格納された過去のパターンデータと、パターンデータに関連付けされたパターンデータとの特徴とに基づき、特徴を目的関数とし、目的関数が所定条件の特徴に近づくように複数の重みＷｎの生成条件を最適化してもよい。最適化の手法としては、ニュートン法等の勾配法を用いてもよいし、機械学習を用いてもよい。
ステップＳ２４では、図８のステップＳ３４において重みＷｎを生成するときの重みＷｎの生成条件を変更する。重みＷｎの生成条件として、例えば重みＷｎを生成できるＷｎの範囲をＷｎ（Ｗ１～Ｗ９）毎に設定する。プロセッサ２２は、メモリ２４に格納された過去のパターンデータと、パターンデータに関連付けされたパターンデータとの特徴とに基づき、特徴を目的関数とし、目的関数が所定条件の特徴に近づくように複数の重みＷｎの生成条件を最適化してもよい。最適化の手法としては、ニュートン法等の勾配法を用いてもよいし、機械学習を用いてもよい。
【0064】
ステップＳ２４において、目的関数とするパターンデータの例について説明する。図１６は、実施例２におけるステップＳ１４において用いる判定用データＥ３の例を示す図である。判定用データＥ３はパターンデータＤ１を別のシートにコピーしたデータである。図１６に示すように、ステップＳ１４において図１２のように、これ以上判定用データＥ３の要素を２とする単位領域１４が存在しないとき、プロセッサ２２は、出力ポートＰ２に接する単位領域１４（例えば（１０、４）および（１０、５））に接続する単位領域１５ｄに相当する判定用データＥ３の要素に３をセットする。判定用データＥ３の要素が２の単位領域１５ｃを生成するのと同様に、判定用データＥ３の要素が３の単位領域１５ｄを生成する。これ以上判定用データＥ２の要素を３とする単位領域１４は存在しないとき、プロセッサ２２は、単位領域１５ｃと１５ｄとの最も短い距離を算出する。図１６では、単位領域（４、５）と（７、５）の距離Ｄが最も短い。そこで、パターンデータＤ１の特徴として距離Ｄとする。
【0065】
ステップＳ２４において、プロセッサ２２は、距離Ｄを目的関数とし、目的関数が小さくなるように複数の重みＷｎの生成条件を最適化する。これにより、ステップＳ１２において、距離Ｄが小さくなるようにパターンデータが生成される。また、プロセッサ２２は、単位領域（４、５）と（７、５）の間の単位領域（５、５）および（６、５）付近を中心とするガウス基底関数の重みが１に近くなるように重みＷｎの生成条件を変更してもよい。
【0066】
実施例２によれば、図１５のステップＳ１４においてＮｏと判定したとき、ステップＳ２４のように、変更した生成条件に基づき生成されるパターンデータが所定条件に近づくようにパターンデータの生成条件を変更しステップＳ１２に戻る。これにより、ステップＳ１２において、所定条件を満足するようにパターンデータが生成される。よって、パターンの最適化を効率よく行うことができる。
【0067】
所定条件が、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間がパターン１８を介し物理的に接続されることである場合、ステップＳ２４において、変更した生成条件に基づき生成されるパターンデータにおける、入力ポートＰ１に接続されるパターン（単位領域１５ｃのパターン）と出力ポートＰ２に接続されるパターン（単位領域１５ｄのパターン）との最小距離Ｄが小さくなるように生成条件を変更する。これにより、ステップＳ１２において、距離Ｄが小さくなるようにパターンデータが生成され、入力ポートＰ１と出力ポートＰ２との間がパターン１８を介し物理的に接続されるパターンデータが生成される確率が高くなる。よって、パターンの最適化を効率よく行うことができる。
【0068】
実施例１および２では、図５および図１５において、初期はステップＳ１２において生成されたパターンデータのほとんどはステップＳ１４において所定条件を満足しない。ステップＳ１８からステップＳ１２のループを繰り返すと、ステップＳ１２において生成されたパターンデータのほとんどはステップＳ１４において所定条件を満足するようになる。このように、ステップＳ１２において生成されたパターンデータのほとんどがステップＳ１４において所定条件を満足するようになった場合、ステップＳ１４は行わなくてもよい。
【0069】
本開示は、このような特徴的なプロセッサ２２（処理部）を備えるパターン生成装置として実現することができるだけでなく、かかる特徴的な処理をステップとするパターン生成方法として実現したり、かかるステップをコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現したりすることができる。また、パターン生成装置の一部又は全部を実現する半導体集積回路として実現したり、パターン生成装置を含むパターン生成システムとして実現したりすることができる。
【0070】
上記実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。パターン生成装置は、コンピュータを備えて構成され、パターン生成装置の各機能は、コンピュータの記憶装置に記憶されたコンピュータプログラムがコンピュータのＣＰＵによって実行されることで発揮される。コンピュータプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭなどの一時的でない有形の記録媒体に記憶させることができる。
【0071】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【0072】
１０ 表面
１４、１４ａ、１４ｂ、１５ａ～１５ｄ 単位領域
１８ パターン
２０ コンピュータ
２２ プロセッサ
２４ メモリ
２５ 内部バス
２６ 入力装置
２８ 出力装置
３０ 受動素子
３２ 誘電体層
３４、３６ 金属層
４０ 増幅回路
４２ 増幅器
４４、４６ 整合回路
１４、１４ａ、１４ｂ、１５ａ～１５ｄ 単位領域
１８ パターン
２０ コンピュータ
２２ プロセッサ
２４ メモリ
２５ 内部バス
２６ 入力装置
２８ 出力装置
３０ 受動素子
３２ 誘電体層
３４、３６ 金属層
４０ 増幅回路
４２ 増幅器
４４、４６ 整合回路
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【手続補正書】
【提出日】2023-04-04
【手続補正1】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0020】
プロセッサ２２は、算出された特性が目標範囲か否かを判定する（ステップＳ１８）。目標とする特性が受動素子３０の高周波特性またはパターン１８の特性の場合、プロセッサ２２は、算出された受動素子３０の高周波特性またはパターン１８の特性が目標範囲に含まれているか否かを判定する。目標とする特性が受動素子３０を用いた増幅回路４０等の特性の場合、プロセッサ２２は、増幅回路４０等の特性が目標範囲に含まれているか否かを判定する。ステップＳ１６において、異なる複数のパターンデータに対応する複数の特性を算出した場合、プロセッサ２２は、算出された複数の特性のうち少なくとも１つの特性が目標範囲に含まれているとき、目標範囲に含まれていると判定し、算出された複数の特性の全てが目標範囲に含まれていないとき、目標範囲に含まれていないと判定する。
【手続補正2】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0027】
［ステップＳ１２の例の説明］
ステップＳ１２において、プロセッサ２２がパターンデータを生成する方法について説明する。図７は、実施例１におけるパターンデータの生成方法を示す図である。図７に示すように、簡略化のため単位領域１４を７×７個を例に説明する。単位領域（１、１）～（７、７）が設けられている。単位領域（１、１）のＸ方向における－側およびＹ方向における－側を原点（０、０）とすると、単位領域（１、１）の中心ｘの座標は（０．５，０．５）である。同様に単位領域（７、７）の中心座標は（６．５，６．５）である。パターン１８が形成された単位領域１５ａをｉｒｏｎと称し、パターン１８が形成されていない単位領域１５ｂをａｉｒと称する。ｉｒｏｎおよびａｉｒをそれぞれ１および０で表すとすると、パターンデータは、各単位領域（１、１）～（７、７）がｉｒｏｎかａｉｒかを示すデータであり、７×７の行列であり、各要素は１または０となる。
ステップＳ１２において、プロセッサ２２がパターンデータを生成する方法について説明する。図７は、実施例１におけるパターンデータの生成方法を示す図である。図７に示すように、簡略化のため単位領域１４を７×７個を例に説明する。単位領域（１、１）～（７、７）が設けられている。単位領域（１、１）のＸ方向における－側およびＹ方向における－側を原点（０、０）とすると、単位領域（１、１）の中心ｘの座標は（０．５，０．５）である。同様に単位領域（７、７）の中心座標は（６．５，６．５）である。パターン１８が形成された単位領域１５ａをｉｒｏｎと称し、パターン１８が形成されていない単位領域１５ｂをａｉｒと称する。ｉｒｏｎおよびａｉｒをそれぞれ１および０で表すとすると、パターンデータは、各単位領域（１、１）～（７、７）がｉｒｏｎかａｉｒかを示すデータであり、７×７の行列であり、各要素は１または０となる。
【手続補正3】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0029】
図７では、９個のガウス基底関数Ｇ１～Ｇ９を配置する。ガウス基底関数Ｇ１～Ｇ９の中心μ１～μ９の座標は、それぞれ（０，０）、（３．５，０）、（７，０）、（０，３．５）、（３．５，３．５）、（７，３．５）、（０，７）、（３．５，７）および（７，７）である。ガウス基底関数Ｇｎの中心μｎは単位領域１４の角、辺、中心または他の位置に位置してもよい。ガウス基底関数Ｇｎの個数および位置は任意に設定できる。半径ｒも任意に設定できるが、μｎを中心に半径ｒの円は隣接するガウス基底関数Ｇｎの間で一部が重なることが好ましい。
【手続補正4】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0034】
プロセッサ２２は、算出されたｙ（ｘ）が閾値ｔｈ以上か否かを判定する（ステップＳ３８）。閾値ｔｈは例えば０である。ｙ（ｘ）が閾値ｔｈ以上のとき単位領域（１、１）をｉｒｏｎと判定（ステップＳ４０）し、単位領域（１、１）にパターンを生成する。プロセッサ２２は、ｙ（ｘ）が閾値ｔｈより小さいとき単位領域（１、１）をａｉｒと判定し（ステップＳ４２）、単位領域（１、１）にパターンを生成しない。プロセッサ２２は、単位領域（１、１）に対応するパターンデータの要素をｉｒｏｎのとき１、ａｉｒのとき０とする。
【手続補正5】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0035】
プロセッサ２２は最後の単位領域１４か否か判定する（ステップＳ４４）。Ｎｏの場合、プロセッサ２２は単位領域１４をインクリメントする（ステップＳ４６）。例えば単位領域を（２、１）とする。ステップＳ３６に戻り、プロセッサ２２はステップＳ３６～Ｓ４４を実行する。これにより、単位領域（２、１）に対応するパターンデータの要素が１または０となる。その後、プロセッサ２２は、残りの単位領域（３、１）～（７、７）について、同様にｉｒｏｎかａｉｒの判定を行い、パターンデータを生成する。
【手続補正6】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0056】
ステップＳ３４において、重みＷｎの範囲（例えば複数の重みＷｎの各々の範囲）内において複数の重みＷｎをランダムに生成する。ステップＳ２０において、ステップＳ３４において重みＷｎをランダムに生成する範囲を変更しステップＳ１２に戻る。重みＷｎをランダムに生成する範囲の変更は、変更される複数の重みＷｎの範囲内においてランダムに生成される複数の重みＷｎに基づき生成されるパターンデータに基づき算出されるパターン１８、素子または回路の特性が目標範囲に近づくように実行する。これにより、ステップＳ１４において、より目標範囲を満足しやすいパターンデータを生成できる。