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特開2023-181830回路ノイズ判定システム、回路ノイズ判定方法、及び回路ノイズ判定プログラム
(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】P2023181830
(43)【公開日】2023-12-25
(54)【発明の名称】回路ノイズ判定システム、回路ノイズ判定方法、及び回路ノイズ判定プログラム
(51)【国際特許分類】
G06F 30/398 20200101AFI20231218BHJP
G06F 30/27 20200101ALI20231218BHJP
G01R 31/28 20060101ALI20231218BHJP
G06F 30/367 20200101ALN20231218BHJP
G06F 119/10 20200101ALN20231218BHJP
【ＦＩ】
G06F30/398
G06F30/27
G01R31/28 F
G06F30/367
G06F119:10
【審査請求】未請求
【請求項の数】13
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022095183
(22)【出願日】2022-06-13
(71)【出願人】
【識別番号】318010018
【氏名又は名称】キオクシア株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100083806
【弁理士】
【氏名又は名称】三好 秀和
(74)【代理人】
【識別番号】100101247
【弁理士】
【氏名又は名称】高橋 俊一
(74)【代理人】
【識別番号】100095500
【弁理士】
【氏名又は名称】伊藤 正和
(74)【代理人】
【識別番号】100098327
【弁理士】
【氏名又は名称】高松 俊雄
(72)【発明者】
【氏名】山岡 寛明
【テーマコード（参考）】
2G132
5B146
【Ｆターム（参考）】
2G132AA01
2G132AA11
2G132AA12
2G132AB08
2G132AC09
5B146DC03
5B146GL10
(57)【要約】
【課題】疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システム、回路ノイズ判定方法、及び回路ノイズ判定プログラムを提供する。
【解決手段】実施形態に係る回路ノイズ判定システムは、ノイズ解析のための対象回路及び解析設定を有するネットリストを読込む読込み部と、ネットリストに応じて、全回路のノイズ値を算出するノイズ算出部と、対象回路を検出して分類する回路分類部と、回路分類別に用意された複数のノイズ判定のための回路分類別ノイズ上限基準値を基に、対象回路が発生するノイズ値に対して、回路分類別ノイズ上限基準値を超えている対象回路を出力するノイズ判定部とを備える。
【選択図】図２
【解決手段】実施形態に係る回路ノイズ判定システムは、ノイズ解析のための対象回路及び解析設定を有するネットリストを読込む読込み部と、ネットリストに応じて、全回路のノイズ値を算出するノイズ算出部と、対象回路を検出して分類する回路分類部と、回路分類別に用意された複数のノイズ判定のための回路分類別ノイズ上限基準値を基に、対象回路が発生するノイズ値に対して、回路分類別ノイズ上限基準値を超えている対象回路を出力するノイズ判定部とを備える。
【選択図】図２
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ノイズ解析のための対象回路及び解析設定を有するネットリストを読込む読込み部と、
前記ネットリストに応じて、全回路のノイズ値を算出するノイズ算出部と、
前記対象回路を検出して分類する回路分類部と、
回路分類別に用意された複数のノイズ判定のための回路分類別ノイズ上限基準値を基に、前記対象回路が発生する前記ノイズ値に対して、前記回路分類別ノイズ上限基準値を超えている前記対象回路を出力するノイズ判定部と、
を備える、回路ノイズ判定システム。
前記ネットリストに応じて、全回路のノイズ値を算出するノイズ算出部と、
前記対象回路を検出して分類する回路分類部と、
回路分類別に用意された複数のノイズ判定のための回路分類別ノイズ上限基準値を基に、前記対象回路が発生する前記ノイズ値に対して、前記回路分類別ノイズ上限基準値を超えている前記対象回路を出力するノイズ判定部と、
を備える、回路ノイズ判定システム。
【請求項2】
前記回路分類部は、
複数の回路構造が登録された回路ライブラリを基に、前記対象回路を検出する、
請求項1に記載の回路ノイズ判定システム。
複数の回路構造が登録された回路ライブラリを基に、前記対象回路を検出する、
請求項1に記載の回路ノイズ判定システム。
【請求項3】
前記回路ライブラリは、
予め用意した回路分類情報を有する、
請求項２に記載の回路ノイズ判定システム。
予め用意した回路分類情報を有する、
請求項２に記載の回路ノイズ判定システム。
【請求項4】
前記回路分類部は、
ディジタル回路パスを検出するディジタル回路パス検出部と、
前記ディジタル回路パス検出部がパスを検出できたか判定するパス検出判定部と、
をさらに備え、
ディジタル回路パス検出判定結果により、前記対象回路をディジタル回路またはアナログ回路として分類し、
前記ノイズ判定部は、
前記ディジタル回路及び前記アナログ回路ごとにノイズ判定する、
請求項1に記載の回路ノイズ判定システム。
ディジタル回路パスを検出するディジタル回路パス検出部と、
前記ディジタル回路パス検出部がパスを検出できたか判定するパス検出判定部と、
をさらに備え、
ディジタル回路パス検出判定結果により、前記対象回路をディジタル回路またはアナログ回路として分類し、
前記ノイズ判定部は、
前記ディジタル回路及び前記アナログ回路ごとにノイズ判定する、
請求項1に記載の回路ノイズ判定システム。
【請求項5】
前記回路分類部は、
回路の階層を検出する回路階層検出部と、
階層検出された回路の論理を抽出する論理抽出部と、
前記論理抽出部が論理を抽出できたか判定する論理抽出判定部と
をさらに備え、
論理抽出判定結果により、前記対象回路をディジタル回路またはアナログ回路として分類し、
前記ノイズ判定部は、
前記ディジタル回路及び前記アナログ回路ごとにノイズ判定する、
請求項1に記載の回路ノイズ判定システム。
回路の階層を検出する回路階層検出部と、
階層検出された回路の論理を抽出する論理抽出部と、
前記論理抽出部が論理を抽出できたか判定する論理抽出判定部と
をさらに備え、
論理抽出判定結果により、前記対象回路をディジタル回路またはアナログ回路として分類し、
前記ノイズ判定部は、
前記ディジタル回路及び前記アナログ回路ごとにノイズ判定する、
請求項1に記載の回路ノイズ判定システム。
【請求項6】
前記回路分類部は、
前記回路ライブラリから回路構造を学習する第１回路学習部を、
さらに備え、
学習によって生成された回路構造推論モデル情報を基に、回路推論処理により、前記対象回路を分類する、
請求項２に記載の回路ノイズ判定システム。
前記回路ライブラリから回路構造を学習する第１回路学習部を、
さらに備え、
学習によって生成された回路構造推論モデル情報を基に、回路推論処理により、前記対象回路を分類する、
請求項２に記載の回路ノイズ判定システム。
【請求項7】
前記第１回路学習部は、
前記回路ライブラリから２分決定グラフを生成する２分決定グラフ生成部を
さらに備え、
２分決定グラフ形式により表現された回路構造を学習する、
請求項６に記載の回路ノイズ判定システム。
前記回路ライブラリから２分決定グラフを生成する２分決定グラフ生成部を
さらに備え、
２分決定グラフ形式により表現された回路構造を学習する、
請求項６に記載の回路ノイズ判定システム。
【請求項8】
前記回路ライブラリは、
予め用意したラベル付き回路情報を有する、
請求項６または請求項７に記載の回路ノイズ判定システム。
予め用意したラベル付き回路情報を有する、
請求項６または請求項７に記載の回路ノイズ判定システム。
【請求項9】
前記回路分類部は、
回路ノード名を基に、前記対象回路を分類する、
請求項1に記載の回路ノイズ判定システム。
回路ノード名を基に、前記対象回路を分類する、
請求項1に記載の回路ノイズ判定システム。
【請求項10】
前記回路分類部は、
前記回路ライブラリから読取った回路構造及びノイズ基準値を学習する第２回路学習部を、
さらに備え、
学習によって生成された回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報を基に、回路及びノイズ基準値推論処理により、前記対象回路を分類する、
請求項２に記載の回路ノイズ判定システム。
前記回路ライブラリから読取った回路構造及びノイズ基準値を学習する第２回路学習部を、
さらに備え、
学習によって生成された回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報を基に、回路及びノイズ基準値推論処理により、前記対象回路を分類する、
請求項２に記載の回路ノイズ判定システム。
【請求項11】
前記回路ライブラリは、
予め用意した回路構造及びノイズ基準値を有する、
請求項１０に記載の回路ノイズ判定システム。
予め用意した回路構造及びノイズ基準値を有する、
請求項１０に記載の回路ノイズ判定システム。
【請求項12】
ノイズ解析のための対象回路及び解析設定を有するネットリストを読込み、
前記ネットリストに応じて、全回路のノイズ値を算出し、
前記対象回路に含まれるディジタル回路及びアナログ回路を検出して分類し、
回路分類別に用意された複数のノイズ判定のためのノイズ上限基準値を基に、分類された前記対象回路が発生する前記ノイズ値に対して、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を出力する、
回路ノイズ判定方法。
前記ネットリストに応じて、全回路のノイズ値を算出し、
前記対象回路に含まれるディジタル回路及びアナログ回路を検出して分類し、
回路分類別に用意された複数のノイズ判定のためのノイズ上限基準値を基に、分類された前記対象回路が発生する前記ノイズ値に対して、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を出力する、
回路ノイズ判定方法。
【請求項13】
回路ノイズ判定システムに用いられるコンピュータのプログラムであって、
ノイズ解析のための対象回路及び解析設定を有するネットリストを読込むこと、
前記ネットリストに応じて、全回路のノイズ値を算出すること、
前記対象回路に含まれるディジタル回路及びアナログ回路を検出して分類すること、
回路分類別に用意された複数のノイズ判定のためのノイズ上限基準値を基に、分類された前記対象回路が発生する前記ノイズ値に対して、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を出力する、
を前記コンピュータに実行させる、回路ノイズ判定プログラム。
ノイズ解析のための対象回路及び解析設定を有するネットリストを読込むこと、
前記ネットリストに応じて、全回路のノイズ値を算出すること、
前記対象回路に含まれるディジタル回路及びアナログ回路を検出して分類すること、
回路分類別に用意された複数のノイズ判定のためのノイズ上限基準値を基に、分類された前記対象回路が発生する前記ノイズ値に対して、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を出力する、
を前記コンピュータに実行させる、回路ノイズ判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、回路ノイズ判定システム、回路ノイズ判定方法、及び回路ノイズ判定プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、トランジスタベース回路におけるノイズ解析では、回路全体に対して一律のノイズ上限値を設定し、算出されたノイズと設定されたノイズ上限値とを比較してエラー判定する設計手法が用いられている。しかし、ノイズの上限値を一律に設定してノイズ対策を実施すると、対象集積回路によっては、必ずしも適切な対策が実施できない可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００３－１８９３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
実施形態が解決しようとする課題は、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システム、回路ノイズ判定方法、及び回路ノイズ判定プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0005】
実施形態に係る回路ノイズ判定システムは、ノイズ解析のための対象回路及び解析設定を有するネットリストを読込む読込み部と、ネットリストに応じて、全回路のノイズ値を算出するノイズ算出部と、対象回路を検出して分類する回路分類部と、回路分類別に用意された複数のノイズ判定のための回路分類別ノイズ上限基準値を基に、対象回路が発生するノイズ値に対して、回路分類別ノイズ上限基準値を超えている対象回路を出力するノイズ判定部とを備える。
【図面の簡単な説明】
【0006】
【図1】実施形態に係る回路ノイズ判定システムの模式図である。
【図2】第１の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロック構成図である。
【図3】第１の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロックとデータとの関係を例示する概念図である。
【図4】第１の実施形態に係る回路分類部の説明図である。
【図5】第１の実施形態に係るノイズ判定部の説明図である。
【図6】第１の実施形態に係る回路ノイズ判定方法の一例である。
【図7】第２の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロック構成図である。
【図8A】第２の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロックとデータとの関係を例示する概念図である。
【図9】第２の実施形態に係る回路分類部の説明図である。
【図10】第２の実施形態に係るノイズ判定部の説明図である。
【図11】第２の実施形態に係る回路ノイズ判定方法の一例である。
【図12】第３の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロック構成図である。
【図13A】第３の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロックとデータとの関係を例示する概念図である。
【図14】第３の実施形態に係る回路分類部の説明図である。
【図15】第３の実施形態に係るノイズ判定部の説明図である。
【図16】第３の実施形態に係る回路ノイズ判定方法の一例である。
【図17】第４の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロック構成図である。
【図18A】第４の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロックとデータとの関係を例示する概念図である。
【図19】第４の実施形態に係る回路分類部の説明図である。
【図20】第４の実施形態に係る回路ノイズ判定方法の一例である。
【図21】第５の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロック構成図である。
【図22A】第５の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロックとデータとの関係を例示する概念図である。
【図23】第５の実施形態に係る回路分類部の説明図である。
【図24】第５の実施形態に係る回路ノイズ判定方法の一例である。
【図25】第６の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロック構成図である。
【図26】第６の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロックとデータとの関係を例示する概念図である。
【図27】第６の実施形態に係る回路分類部の説明図である。
【図28】第６の実施形態に係る回路ノイズ判定方法の一例である。
【図29】第７の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロック構成図である。
【図30A】第７の実施形態に係る回路ノイズ判定システムのブロックとデータとの関係を例示する概念図である。
【図31】第７の実施形態に係る回路分類部の説明図である。
【図32】第７の実施形態に係る第２回路学習部の説明図である。
【図33】第７の実施形態に係る回路ノイズ判定方法の一例である。
【発明を実施するための形態】
【0007】
次に、図面を参照して、実施形態について説明する。以下に説明する図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付している。図面は模式的なものである。
【0008】
また、以下に示す実施形態は、技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、各構成部品の材質、形状、構造、配置等を特定するものではない。この実施形態は、特許請求の範囲において、種々の変更を加えることができる。
【0009】
（第１の実施形態）
（回路ノイズ判定システム）
回路ノイズ判定システム１００は、図１に示すように、中央演算処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）サーバ１と、記憶媒体２と、コンピュータ装置３、ネットワーク４とを備える。以下の説明において、中央演算処理装置サーバ１をＣＰＵサーバ１とも称する。
（回路ノイズ判定システム）
回路ノイズ判定システム１００は、図１に示すように、中央演算処理装置（ＣＰＵ：Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）サーバ１と、記憶媒体２と、コンピュータ装置３、ネットワーク４とを備える。以下の説明において、中央演算処理装置サーバ１をＣＰＵサーバ１とも称する。
【0010】
回路ノイズ判定システム１００は、ネットワーク４を介して、ユーザが操作するコンピュータ装置３と、ＣＰＵサーバ１と、記憶媒体２とを接続する。コンピュータ装置３は、ユーザが操作する。ＣＰＵサーバ１は、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを格納する。記憶媒体２は、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するために必要となる入力情報とノイズ判定結果情報を格納する。
【0011】
ＣＰＵサーバ１は、例えば、エンジニアリングワークステーション、メインフレーム、スーパーコンピュータでもよい。記憶媒体２は、例えば、ハードディスクの外部記憶装置、メモリの半導体記憶装置、記憶媒体（メディア）でもよい。コンピュータ装置３は、例えば、パソコン（ＰＣ）、シンクライアント端末、携帯端末、ＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）でもよい。ネットワーク４は、例えば、インターネット、イントラネット、ＬＡＮ、電話通信網、専用線でもよい。ただし、実際には、これらの例に限定されない。
【0012】
ＣＰＵサーバ１は、図２に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行する回路ノイズ判定プログラム１１を備える。以下の説明において、回路ノイズ判定プログラム１１をノイズ判定プログラム１１とも称する。
【0013】
なお、ノイズ判定プログラム１１は、例えば、ＣＰＵやマイクロプロセッサ（Ｍｉｃｒｏｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）の処理装置、または同様な機能を有する半導体集積回路（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）でもよい。ただし、実際には、これらの例に限定されない。
【0014】
ノイズ判定プログラム１１は、読込み部１１１と、ノイズ算出部１１２と、回路分類部１１３と、ノイズ判定部１１４とを備える。ノイズ判定プログラム１１は、ノイズ判定を実行後にノイズ判定結果情報を解析レポート２５に出力する。なお、読込み部１１１、ノイズ算出部１１２、回路分類部１１３、及びノイズ判定部１１４の詳細は、図３を用いて説明する。
【0015】
記憶媒体２は、第１の情報格納部２６と、第２の情報格納部２７とを有する。第１の情報格納部２６は、ネットリスト２１と、回路ライブラリ２２とを備える。第２の情報格納部２７は、全回路のノイズ値２３と、回路分類別ノイズ上限基準値２４と、解析レポート２５とを備える。
【0016】
ネットリスト２１は、図２に示すように、対象回路２１Ａと、解析設定２１Ｂとを有する。ネットリスト２１は、回路ノイズ判定システム１００で解析する回路を記述したものである。なお、ネットリスト２１は、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するために必要となる入力情報の一例である。また、ネットリスト２１は、回路ノイズ判定プログラム１１に用いられるコンピュータのプログラムを実行するために必要となる入力情報の一例であってもよい。
【0017】
対象回路２１Ａは、例えば、回路を構成する受動素子、能動素子、及び素子同士の接続する節点（ノード）の情報を有する。対象回路２１Ａは、構成する回路が１つでも複数であってもよい。つまり、ノイズ解析の対象とする回路は、トランジスタベース回路であり、回路設計の最小単位はトランジスタである。以下の説明において、回路ノイズ判定システム１００で解析する回路を対象回路２１Ａと称する。また、素子同士の接続する節点をノードと称する。
【0018】
以下において、回路ノイズ判定システム１００で解析するための電源設定を解析設定２１Ｂと称する。解析設定２１Ｂは、例えば、解析するための電源設定である対象回路２１Ａへの入力電圧及び入力信号などの電源設定の情報である。
【0019】
回路ライブラリ２２は、図２に示すように、回路分類情報２２Ａを有する。回路分類情報２２Ａには、複数の回路構造の回路情報が登録されている。なお、回路ライブラリ２２は、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するために必要となる入力情報の一例である。また、回路ライブラリ２２は、回路ノイズ判定プログラム１１に用いられるコンピュータのプログラムを実行するために必要となる入力情報の一例であってもよい。
【0020】
回路分類情報２２Ａは、例えば、回路種別に予め用意したディジタル回路、アナログ回路等の回路構造の情報を有する。ここで、回路分類情報２２Ａとは、ディジタル回路またはアナログ回路の回路種別に登録されている回路情報である。ディジタル回路には、例えば、ＡＮＤ回路、ＯＲ回路、ＮＡＮＤ回路、２入力ＮＡＮＤ回路、インバータ、マルチプレクサ、加算器、乗算器等の論理回路等が挙げられる。また、アナログ回路には、例えば、オペアンプ、差動増幅回路、カレントミラー回路、チャージポンプ回路、位相同期回路（ＰＬＬ：Ｐｈａｓｅ Ｌｏｃｋｅｄ Ｌｏｏｐ）等のアナログ信号を扱う回路等が挙げられる。なお、回路分類情報２２Ａは、トランジスタベース回路であり、登録する回路構造の最小単位はトランジスタである。
【0021】
全回路のノイズ値２３は、例えば、ノイズ算出部１１２が出力する全回路のノイズ値を有する。ここで、ノイズ値には、例えば、クロストークノイズ、伝搬ノイズ、電源ノイズ（基板ノイズ）等のノイズが含まれる。なお、全回路のノイズ値２３には、対象回路２１Ａに含まれる回路構造及び各回路構造の入出力の各ノードのノイズ値が含まれる。以下の説明において、対象回路２１Ａに含まれる回路構造及び各回路構造の入出力の各ノードのノイズ値を全回路のノイズ値２３と称する。
【0022】
回路分類別ノイズ上限基準値２４は、例えば、回路情報別に各回路構成におけるノードのノイズ上限基準値を有する。ここで、回路分類別ノイズ上限基準値２４とは、回路構造ごとに、その回路構造に対応するノイズ上限基準値である。なお、回路分類別ノイズ上限基準値２４は、予め設定してもよい。具体的には、回路分類別ノイズ上限基準値２４は、回路種別毎に、回路シミュレーションにより予め算出してもよい。また、１つの回路種別の中に、構成の異なる回路が複数存在し、ノイズ上限基準値が複数有する場合は、回路種別毎にノイズ上限値がもっとも高い値（ワーストケース）を代表値として設定してもよい。
【0023】
解析レポート２５は、例えば、ノイズ判定部１１４が出力するノイズ判定結果情報を有する。ここで、ノイズ判定結果情報には、例えば、ノイズ値、ノイズ上限基準値、対象回路、ノードの情報等が挙げられる。なお、解析レポート２５は、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するために必要となるノイズ判定結果情報の一例である。また、ネットリスト２１は、回路ノイズ判定プログラム１１に用いられるコンピュータのプログラムを実行するために必要となるノイズ判定結果情報の一例であってもよい。
【0024】
図３に示すように、読込み部１１１は、ノイズ解析のための対象回路２１Ａ及び解析設定２１Ｂを有するネットリスト２１を読込む。
【0025】
ノイズ算出部１１２は、ネットリスト２１に応じて、対象回路２１Ａに含まれる全回路のノイズ値を算出する。また、ノイズ算出部１１２は、算出した全回路のノイズ値を全回路のノイズ値２３に出力する。なお、ノイズ算出部１１２は、読込んだ対象回路２１Ａ内の全回路において、回路構造ごとに算出したノイズ値をその対応する回路構造に付加して出力してもよい。
【0026】
回路分類部１１３は、複数の回路構造が登録された回路ライブラリ２２を基に、対象回路２１Ａに含まれるディジタル回路及びアナログ回路を検出して分類する。また、回路分類部１１３は、対象回路２１Ａに含まれる回路構造を回路種別ごとに分類し、分類された回路情報を分類された回路情報３１に出力する。なお、回路分類部１１３は、例えば、回路分類情報２２Ａを有する回路ライブラリ２２及び全回路のノイズ値２３を読込んでもよい。また、回路分類部１１３は、分類された回路情報をノイズ判定部１１４に出力してもよい。回路分類部１１３の詳細は、図４を用いて説明する。
【0027】
ノイズ判定部１１４は、回路分類別に用意された複数のノイズ判定のための回路分類別ノイズ上限基準値２４を基に、分類された対象回路２１Ａの回路構造が発生するノイズ値に対して、回路分類別ノイズ上限基準値２４を超えている対象回路２１Ａを解析レポート２５に出力する。なお、ノイズ判定部１１４は、回路分類別ノイズ上限基準値２４を読み込んでもよい。ノイズ判定部１１４の詳細は、図５を用いて説明する。
【0028】
図４に示すように、回路分類部１１３は、回路分類情報２２Ａを基に、対象回路２１Ａに含まれる回路構造を分類する。具体的には、回路分類部１１３は、例えば、予め用意した回路分類情報２２Ａを読込む。
【0029】
次に、回路分類部１１３は、対象回路２１Ａの回路構造及びその回路構造に対応するノイズ値を含む全回路のノイズ情報２３を読込む。さらに、回路分類部１１３は、全回路のノイズ情報２３に含まれる対象回路２１Ａの回路構造と、回路分類情報２２Ａに含まれる回路構造とを照合し、一致する回路構造を検出し、回路種別ごとに対象回路２１Ａの回路構造を分類する。
【0030】
図４に示すように、回路分類部１１３は、例えば、全回路のノイズ情報２３内の２入力ＮＡＮＤ回路と、回路分類情報２２Ａ内のディジタル回路として登録した２入力ＮＡＮＤ回路とを照合し、一致する回路構造として検出し、ディジタル回路の第１回路として、分類された回路情報３１に分類する。同様に、回路分類部１１３は、例えば、全回路のノイズ情報２３内の差動増幅回路と、回路分類情報２２Ａ内のアナログ回路として登録した差動増幅回路とを照合し、一致する回路構造として検出し、アナログ回路の第２回路として、分類された回路情報３１に分類する。なお、回路分類部１１３は、例えば、全回路のノイズ情報２３内の回路構造が回路分類情報２２Ａに登録している回路構造の中に含まれていない場合または全回路のノイズ情報２３内の回路構造がノイズに強いアナログ回路の場合等は、その他の回路の第３回路として検出し、分類された回路情報３１に分類してもよい。
【0031】
図５に示すように、ノイズ判定部１１４は、回路分類別ノイズ上限基準値２４を基に、分類された回路情報３１に含まれる対象回路２１Ａの回路構造のノイズ値を判定する。具体的には、ノイズ判定部１１４は、例えば、予め設定した回路分類別ノイズ上限基準値２４に含まれる各回路（ここでは、第１回路、第２回路）に対応したノイズ上限基準値（第１回路：０．８Ｖ、第２回路：０．０２Ｖ）を読込む。
【0032】
次に、ノイズ判定部１１４は、分類された回路情報３１を読取る。さらに、ノイズ判定部１１４は、分類された回路情報３１のノイズ値と、回路分類別ノイズ上限基準値２４のノイズ上限基準値とを比較する。
【0033】
図５に示すように、ノイズ判定部１１４は、例えば、第１回路のノイズ値（０．９Ｖ）が第１回路に対応したノイズ上限基準値（０．８Ｖ）を超えているため、第１回路を解析レポート２５に出力する。同様に、ノイズ判定部１１４は、例えば、第２回路のノイズ値（０．０３Ｖ）が第２回路に対応したノイズ上限基準値（０．０２Ｖ）を超えているため、第２回路を解析レポート２５に出力する。
【0034】
【0035】
（Ｂ１）次に、ステップＳ１２において、ノイズ算出部１１２は、ネットリスト２１に応じて、全回路のノイズ値を算出する。具体的には、ノイズ算出部１１２は、例えば、対象回路２１Ａに含まれる回路構成ごとに各ノードの信号スルー（slew）値、各ノードの配線対地容量値、及び各ノード間のカップリング容量値を解析して、各ノードのノイズ値を算出する。
【0036】
（Ｃ１）次に、ステップＳ１３において、回路分類部１１３は、複数の回路構造が登録された回路ライブラリ２２（図２）を基に、対象回路２１Ａに含まれるディジタル回路及びアナログ回路を検出して分類する。具体的には、回路分類部１１３は、例えば、対象回路２１Ａに含まれる回路構造と、回路ライブラリに含まれる回路分類情報２２Ａの回路構造とを照合して検出して分類し、ステップＳ１４に進む。すなわち、対象回路２１Ａは、回路分類部１１３によって、ディジタル回路及びアナログ回路に分類される。回路分類部１１３は、ディジタル回路及びアナログ回路に分類された回路情報をノイズ判定部１１４に出力する。なお、回路ライブラリ２２を基に、回路分類部１１３が対象回路２１Ａに含まれるディジタル回路及びアナログ回路を検出して分類することを回路パターンマッチとも称する。
【0037】
（Ｄ１）最後に、ステップＳ１４において、回路分類別に用意された複数のノイズ判定のためのノイズ上限基準値を基に、ノイズ判定部１１４（図２）は、分類された回路情報３１に含まれる対象回路２１Ａの回路構造が発生するノイズ値に対して、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を解析レポート２５に出力する。そして、出力後には、処理を終了する。
【0038】
（第１の実施形態の効果）
以上説明したように、第１の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
以上説明したように、第１の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
【0039】
（第２の実施形態）
（回路ノイズ判定システム）
ＣＰＵサーバ１Ａは、図７に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するノイズ判定プログラム１１Ａを備える。なお、ＣＰＵサーバ１Ａは、ＣＰＵサーバ１の別の一例である。また、ノイズ判定プログラム１１Ａは、ノイズ判定プログラム１１の別の一例である。
（回路ノイズ判定システム）
ＣＰＵサーバ１Ａは、図７に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するノイズ判定プログラム１１Ａを備える。なお、ＣＰＵサーバ１Ａは、ＣＰＵサーバ１の別の一例である。また、ノイズ判定プログラム１１Ａは、ノイズ判定プログラム１１の別の一例である。
【0040】
ＣＰＵサーバ１Ａは、図７に示すように、ノイズ判定プログラム１１の代わりに、ノイズ判定プログラム１１Ａを備える。また、記憶媒体２は、第１の情報格納部２６の代わりに、第１の情報格納部２６Ａを備える。なお、第１の情報格納部２６Ａは、第１の情報格納部２６の別の一例である。なお、他の構成は、第１の実施形態に係る回路ノイズ判定システム１００と同じであるため、説明を省略する。
【0041】
ノイズ判定プログラム１１Ａは、読込み部１１１と、ノイズ算出部１１２と、回路分類部１１３Ａと、ノイズ判定部１１４Ａとを備える。ノイズ判定プログラム１１Ａは、ノイズ判定を実行後にノイズ判定結果情報を解析レポート２５に出力する。第１の情報格納部２６Ａは、ネットリスト２１を備える。なお、読込み部１１１及びノイズ算出部１１２は、第１の実施形態と同様の構成を有するため、説明を省略する。
【0042】
回路分類部１１３Ａは、静的タイミング解析部１２１と、ディジタル回路パス検出部１２２と、パス検出判定部１２３とを備える。
【0043】
図８Ａ及び図８Ｂに示すように、静的タイミング解析部１２１は、静的タイミング解析（ＳＴＡ：Ｓｔａｔｉｃ Ｔｉｍｉｎｇ Ａｎａｌｙｓｉｓ）により、ディジタル回路パス情報を検出し、ディジタル回路パス情報３２に出力する。なお、静的タイミング解析部１２１は、例えば、全回路のノイズ値２３を読込んでもよい。
【0044】
ディジタル回路パス検出部１２２は、ディジタル回路パス情報３２を基に、ディジタル回路パスを検出し判定する。なお、ディジタル回路パス検出部１２２は、ディジタル回路パス検出判定結果をパス検出判定部１２３に出力してもよい。
【0045】
パス検出判定部１２３は、ディジタル回路パス検出判定結果を基に、対象回路２１Ａに含まれる回路構造をディジタル回路またはアナログ回路として分類し、パス判定された回路情報３３に出力する。なお、回路種別ごとにパス判定された回路情報は、ノイズ判定部１１４Ａに出力してもよい。回路分類部１１３Ａの詳細は、図９にて説明する。
【0046】
ノイズ判定部１１４Ａは、回路分類別ノイズ上限基準値２４を基に、パス判定された対象回路２１Ａの回路構造が発生するノイズ値に対して、回路分類別ノイズ上限基準値２４を超えている対象回路２１Ａを解析レポート２５に出力する。なお、ノイズ判定部１１４Ａは、回路分類別ノイズ上限基準値２４を読込んでもよい。ノイズ判定部１１４Ａの詳細は、図１０を用いて説明する。
【0047】
図９に示すように、静的タイミング解析部１２１は、例えば、対象回路２１Ａの回路構造を含む全回路のノイズ値２３に対して、静的タイミング解析を行う。また、静的タイミング解析部１２１は、ディジタル回路パス検出部１２２に静的タイミング解析結果を出力してもよい。以下の説明において、静的タイミング解析結果をディジタル回路パス情報とも称する。
【0048】
ディジタル回路パス検出部１２２は、例えば、ディジタル回路パス情報に含まれる回路構造を回路種別ごとにディジタル回路パスがあるか否かを判定する。また、ディジタル回路パス検出部１２２は、ディジタル回路パス判定情報を含むディジタル回路パス情報３２をパス検出判定部１２３に出力する。具体的には、図９に示すように、ディジタル回路パス検出部１２２は、例えば、ディジタル回路パス情報３２内の論理回路に対し、ディジタル回路パスがあると判定する。
【0049】
パス検出判定部１２３は、例えば、ディジタル回路パス検出判定結果により、対象回路２１Ａをディジタル回路またはアナログ回路として分類する。すなわち、パス検出判定部１２３は、例えば、ディジタル回路パスを有する回路構造を検出した場合、ディジタル回路とし、検出しない場合、アナログ回路として分類する。具体的には、図９に示すように、パス検出判定部１２３は、例えば、ディジタル回路パス検出判定結果により、ディジタル回路パスを有すると判定された回路構造をディジタル回路の第１回路として、パス判定された回路情報３３に分類する。また、パス検出判定部１２３は、例えば、ディジタル回路パス検出判定結果により、ディジタル回路パスが有していないと判定された回路構造をアナログ回路の第２回路として、パス判定された回路情報３３に分類する。
【0050】
図１０に示すように、ノイズ判定部１１４Ａは、例えば、ディジタル回路及びアナログ回路ごとに、ノイズ判定する。具体的には、図１０に示すように、ノイズ判定部１１４Ａは、回路分類別ノイズ上限基準値２４を読込む。
【0051】
次に、ノイズ判定部１１４Ａは、例えば、パス判定された回路情報３３を読込む。さらに、ノイズ判定部１１４Ａは、パス判定された回路情報３３内のディジタル回路の第１回路のノイズ値（図１０では、ノイズ値の数値例を記載省略）と、回路分類別ノイズ上限基準値２４内の第１回路に対応するノイズ上限基準値（図１０では、ノイズ値の数値例を記載省略）とを比較する。ノイズ判定部１１４Ａは、ノイズ値の比較結果により、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を解析レポート２５に出力する。
【0052】
【0053】
（Ｂ２）次に、ステップＳ２２において、ノイズ算出部１１２は、ネットリスト２１に応じて、全回路のノイズ値２３を算出する。
【0054】
（Ｃ２－１）次に、ステップＳ２３において、静的タイミング解析部１２１は、例えば、全回路のノイズ値２３（図７）を読込む。次に、静的タイミング解析部１２１は、静的タイミング解析により、ディジタル回路パス情報を検出する。
【0055】
（Ｃ２－２）次に、ステップＳ２４においてディジタル回路パス検出部１２２は、ディジタル回路パス情報３２に含まれる回路構造を回路種別ごとにディジタル回路パスがあるか否かを判定する。
【0056】
（Ｃ２－３）また、ステップＳ２４において、ＹＥＳと判定された場合は、ステップＳ２５に進む。ＮＯと判定された場合は、ステップＳ２６に進む。
【0057】
（Ｄ２－１）次に、ステップＳ２５において、回路分類別ノイズ上限基準値２４を基に、ノイズ判定部１１４Ａは、パス判定された回路情報３３内のディジタル回路が発生するノイズ値に対し、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を解析レポート２５に出力する。そして、出力後には、処理を終了する。
【0058】
（Ｄ２－２）また、ステップＳ２６において、回路分類別ノイズ上限基準値２４を基に、ノイズ判定部１１４Ａは、パス判定された回路情報３３内のアナログ回路が発生するノイズ値に対し、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を解析レポート２５に出力する。そして、出力後には、処理を終了する。
【0059】
（第２の実施形態の効果）
以上説明したように、第２の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
以上説明したように、第２の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
【0060】
（第３の実施形態）
（回路ノイズ判定システム）
ＣＰＵサーバ１Ｂは、図１２に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するノイズ判定プログラム１１Ｂを備える。なお、ＣＰＵサーバ１Ｂは、ＣＰＵサーバ１の別の一例である。また、ノイズ判定プログラム１１Ｂは、ノイズ判定プログラム１１の別の一例である。
（回路ノイズ判定システム）
ＣＰＵサーバ１Ｂは、図１２に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するノイズ判定プログラム１１Ｂを備える。なお、ＣＰＵサーバ１Ｂは、ＣＰＵサーバ１の別の一例である。また、ノイズ判定プログラム１１Ｂは、ノイズ判定プログラム１１の別の一例である。
【0061】
ＣＰＵサーバ１Ｂは、図１２に示すように、ノイズ判定プログラム１１の代わりに、ノイズ判定プログラム１１Ｂを備える。また、記憶媒体２は、第１の情報格納部２６の代わりに、第１の情報格納部２６Ｂを備える。なお、第１の情報格納部２６Ｂは、第１の情報格納部２６の別の一例である。また、第１の情報格納部２６Ｂは、第１の情報格納部２６Ａと同じであってもよい。なお、他の構成は、第１の実施形態に係る回路ノイズ判定システム１００と同様な機能を有するため、説明を省略する。
【0062】
ノイズ判定プログラム１１Ｂは、読込み部１１１と、ノイズ算出部１１２と、回路分類部１１３Ｂと、ノイズ判定部１１４Ｂとを備える。ノイズ判定プログラム１１Ｂは、ノイズ判定を実行後にノイズ判定結果情報を解析レポート２５に出力する。第１の情報格納部２６Ｂは、ネットリスト２１を備える。なお、読込み部１１１及びノイズ算出部１１２は、第１の実施形態と同様な機能を有するため、説明を省略する。
【0063】
回路分類部１１３Ｂは、回路階層検出部１２４と、論理抽出部１２５と、論理抽出判定部１２６とを備える。
【0064】
図１３Ａ及び図１３Ｂに示すように、回路階層検出部１２４は、対象回路２１Ａの回路構造に対し、回路の階層を検出し、回路階層情報３４に出力する。なお、回路階層検出部１２４は、例えば、全回路のノイズ値２３を読込んでもよい。また、回路階層検出部１２４は、回路の階層を検出した結果を論理抽出部１２５に出力してもよい。以下の説明において、回路の階層を検出した結果を回路階層検出情報とも称する。
【0065】
論理抽出部１２５は、回路階層情報３４を基に、階層検出された回路の論理抽出し、論理抽出情報３６に出力する。なお、論理抽出部１２５は、抽出した結果を論理抽出判定部１２６に出力してもよい。
【0066】
論理抽出判定部１２６は、抽出した結果を基に、論理抽出部１２５が論理を抽出できたか判定する。また、論理抽出判定部１２６は、論理抽出判定の結果により、対象回路２１Ａをディジタル回路またはアナログ回路として分類し、抽出判定された回路情報３５に出力する。なお、回路種別ごとに抽出判定された回路情報は、ノイズ判定部１１４Ｂに出力してもよい。回路分類部１１３Ｂの詳細は、図１４を用いて説明する。
【0067】
ノイズ判定部１１４Ｂは、回路分類別ノイズ上限基準値２４を基に、抽出判定された対象回路２１Ａの回路構造が発生するノイズ値に対して、回路分類別ノイズ上限基準値２４を超えている対象回路２１Ａを解析レポート２５に出力する。なお、ノイズ判定部１１４Ｂは、回路分類別ノイズ上限基準値２４を読み込んでもよい。ノイズ判定部１１４Ｂの詳細は、図１５を用いて説明する。
【0068】
図１４に示すように、回路階層検出部１２４は、例えば、対象回路２１Ａの回路構造を含む全回路のノイズ値２３に対して、論理回路の階層を抽出する。図１４に示すように、具体的には、回路階層検出部１２４は、例えば、全回路のノイズ値２３から回路階層情報３４として２入力ＮＡＮＤ回路を抽出する。
【0069】
論理抽出部１２５は、例えば、階層の抽出結果により、論理抽出する。図１４に示すように、具体的には、論理抽出部１２５は、例えば、階層の抽出結果の２入力ＮＡＮＤ回路から論理抽出情報として／Ａ・Ｂ（ＮＡＮＤの論理式）を抽出する。
【0070】
論理抽出判定部１２６は、例えば、論理抽出情報により、対象回路２１Ａをディジタル回路またはアナログ回路として分類する。すなわち、論理抽出判定部１２６は、例えば、論理抽出が可能な場合、ディジタル回路と判断し、論理抽出が可能でない場合、アナログ回路と判断して分類する。具体的には、図１４に示すように、論理抽出判定部１２６は、例えば、論理抽出情報内の／Ａ・Ｂ（ＮＡＮＤの論理式）において、論理抽出が可能と判断し、ディジタル回路の第１回路として分類する。また、論理抽出判定部１２６は、例えば、図示しないが、論理抽出情報内の論理抽出ができない回路構造において、論理抽出が可能でないと判断し、アナログ回路の第２回路として分類する。
【0071】
図１５に示すように、ノイズ判定部１１４Ｂは、例えば、ディジタル回路及びアナログ回路ごとに、ノイズ判定する。具体的には、図１５に示すように、ノイズ判定部１１４Ｂは、回路分類別ノイズ上限基準値２４を読込む。
【0072】
次に、ノイズ判定部１１４Ｂは、例えば、抽出判定された回路情報３５を読込む。さらに、ノイズ判定部１１４Ｂは、抽出判定された回路情報３５内のディジタル回路の第１回路のノイズ値（図１５では、ノイズ値の数値例を記載省略）と、回路分類別ノイズ上限基準値２４内の第１回路に対応するノイズ上限基準値（図１５では、ノイズ値の数値例を記載省略）とを比較する。ノイズ判定部１１４Ｂは、ノイズ値の比較結果により、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を解析レポート２５に出力する。
【0073】
【0074】
（Ｂ３）次に、ステップＳ３２において、ノイズ算出部１１２は、ネットリスト２１に応じて、全回路のノイズ値２３を算出する。
【0075】
（Ｃ３－１）次に、ステップＳ３３において、回路階層検出部１２４は、全回路のノイズ値２３（図１２）を読込む。次に、回路階層検出部１２４は、全回路のノイズ値２３に含まれる回路構造を基に、回路の階層を検出する。
【0076】
（Ｃ３－２）次に、ステップＳ３４において、論理抽出部１２５は、階層の抽出結果を基に、論理抽出する。
【0077】
（Ｃ３－３）次に、ステップＳ３５において、ＹＥＳと判定された場合は、ステップＳ３６に進む。ＮＯと判定された場合は、ステップＳ３７に進む。
【0078】
（Ｄ３－１）次に、ステップＳ３６において、回路分類別ノイズ上限基準値２４を基に、ノイズ判定部１１４Ｂは、抽出判定された回路情報３５内のディジタル回路が発生するノイズ値に対し、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を解析レポート２５に出力する。そして、出力後には、処理を終了する。
【0079】
（Ｄ３－２）また、ステップＳ３６において、回路分類別ノイズ上限基準値２４を基に、ノイズ判定部１１４Ｂは、抽出判定された回路情報３５内のアナログ回路が発生するノイズ値に対し、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を解析レポート２５に出力する。そして、出力後には、処理を終了する。
【0080】
（第３の実施形態の効果）
以上説明したように、第３の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
以上説明したように、第３の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
【0081】
（第４の実施形態）
（回路ノイズ判定システム）
ＣＰＵサーバ１Ｃは、図１７に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するノイズ判定プログラム１１Ｃを備える。なお、ＣＰＵサーバ１Ｃは、ＣＰＵサーバ１の別の一例である。また、ノイズ判定プログラム１１Ｃは、ノイズ判定プログラム１１の別の一例である。
（回路ノイズ判定システム）
ＣＰＵサーバ１Ｃは、図１７に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するノイズ判定プログラム１１Ｃを備える。なお、ＣＰＵサーバ１Ｃは、ＣＰＵサーバ１の別の一例である。また、ノイズ判定プログラム１１Ｃは、ノイズ判定プログラム１１の別の一例である。
【0082】
ＣＰＵサーバ１Ｃは、図１７に示すように、ノイズ判定プログラム１１の代わりに、ノイズ判定プログラム１１Ｃを備える。また、記憶媒体２は、第１の情報格納部２６の代わりに、第１の情報格納部２６Ｃを備える。第１の情報格納部２６Ｃは、ネットリスト２１と、回路ライブラリ２２とを備える。回路ライブラリ２２は、図１７に示すように、ラベル付き回路情報２２Ｂを有する。なお、第１の情報格納部２６Ｃは、第１の情報格納部２６の別の一例である。なお、他の構成は、第１の実施形態に係る回路ノイズ判定システム１００と同様な機能を有するため、説明を省略する。
【0083】
ラベル付き回路情報２２Ｂは、例えば、回路種別に予め用意したディジタル回路、アナログ回路等の回路構造の情報を有する。また、ラベル付き回路情報２２Ｂは、回路情報ごとに、ディジタル回路またはアナログ回路のラベル情報を有する。ここで、ラベル付き回路情報２２Ｂには、ディジタル回路またはアナログ回路のラベル付きでディジタル回路またはアナログ回路の回路種別の回路情報が登録されている。なお、ラベル付き回路情報２２Ｂは、トランジスタベース回路であり、登録する回路構造の最小単位はトランジスタである。
【0084】
ノイズ判定プログラム１１Ｃは、読込み部１１１と、ノイズ算出部１１２と、回路分類部１１３Ｃと、ノイズ判定部１１４とを備える。ノイズ判定プログラム１１Ｃは、ノイズ判定を実行後にノイズ判定結果情報を解析レポート２５に出力する。なお、読込み部１１１、ノイズ算出部１１２、及びノイズ判定部１１４は、第１の実施形態に係る回路ノイズ判定システム１００と同様な機能を有するため、説明を省略する。
【0085】
回路分類部１１３Ｃは、第１回路学習部１２７を備える。
【0086】
図１８Ａ及び図１８Ｂに示すように、第１回路学習部１２７は、ラベル付き回路情報２２Ｂを有する回路ライブラリ２２から回路構造を学習する。また、第１回路学習部１２７は、学習した回路構造推論モデル情報を回路構造推論モデル情報３７に出力する。なお、第１回路学習部１２７は、学習した回路構造推論モデル情報を回路分類部１１３Ｃに出力してもよい。
【0087】
回路分類部１１３Ｃは、回路ライブラリ２２を基に、回路構造推論モデル情報を用いて、回路推論処理により、対象回路２１Ａを分類する。すなわち、回路分類部１１３Ｃは、対象回路２１Ａに含まれる回路構造を回路種別ごとに分類し、分類された回路情報を分類された回路情報３１Ｃに出力する。なお、回路分類部１１３Ｃは、例えば、ラベル付き回路情報２２Ｂを有する回路ライブラリ２２及び全回路のノイズ値２３を読込んでもよい。また、回路分類部１１３Ｃは、分類された回路情報をノイズ判定部１１４に出力してもよい。回路分類部１１３Ｃの詳細は、図１９を用いて説明する。以下の説明において、回路構造推論モデル情報３７を用いて、回路種別ごとに分類することを回路推論処理とも称する。
【0088】
図１９に示すように、第１回路学習部１２７は、ラベル付き回路情報２２Ｂを基に、学習によって回路構造推論モデル情報を生成する。具体的には、第１回路学習部１２７は、例えば、予め用意したラベル付き回路情報２２Ｂに含まれるディジタル回路及びアナログ回路の回路構造を読込む。
【0089】
次に、第１回路学習部１２７は、ラベル付き回路情報２２Ｂを基に、ディジタル回路及びアナログ回路の回路構造を学習する。また、第１回路学習部１２７は、学習結果を回路構造推論モデル情報３７に出力する。
【0090】
回路分類部１１３Ｃは、全回路のノイズ情報２３及び回路構造推論モデル情報３７を読込む。回路分類部１１３Ｃは、全回路のノイズ情報２３に含まれる対象回路２１Ａの回路構造と、回路構造推論モデル情報３７に含まれる回路構造とを照合し、一致する回路構造を検出し、回路種別ごとに対象回路２１Ａの回路構造を分類する。
【0091】
図１９に示すように、回路分類部１１３Ｃは、例えば、全回路のノイズ情報２３内のディジタル回路と、回路構造推論モデル情報３７内のディジタル回路とを照合し、一致する回路構造として検出し、ディジタル回路の第１回路として、分類された回路情報３１に分類する。同様に、回路分類部１１３Ｃは、例えば、全回路のノイズ情報２３内のアナログ回路と、回路構造推論モデル情報３７内のアナログ回路とを照合し、一致する回路構造として検出し、アナログ回路の第２回路として、分類された回路情報３１に分類する。なお、回路分類部１１３Ｃは、例えば、全回路のノイズ情報２３内の回路構造が回路構造推論モデル情報３７内の回路構造の中に含まれていない場合または全回路のノイズ情報２３内の回路構造がノイズに強いアナログ回路の場合等は、その他の回路の第３回路として検出し、分類された回路情報３１に分類してもよい。
【0092】
【0093】
（Ｂ４）次に、ステップＳ４２において、ノイズ算出部１１２は、ネットリスト２１に応じて、全回路のノイズ値を算出する。
【0094】
（Ｃ４－１）次に、ステップＳ４３において、第１回路学習部１２７は、ラベル付き回路情報２２Ｂを有する回路ライブラリ２２（図１７）を基に、回路構造を学習する。具体的には、第１回路学習部１２７は、例えば、ラベル付き回路情報２２Ｂから回路構造を学習する。
【0095】
（Ｃ４－２）次に、ステップＳ４４において、回路分類部１１３は、回路推論処理により、対象回路２１Ａに含まれるディジタル回路及びアナログ回路を検出して分類する。
【0096】
（Ｄ４）次に、ステップＳ４５において、回路分類別に用意された複数のノイズ判定のためのノイズ上限基準値を基に、ノイズ判定部１１４は、分類された回路情報３１Ｃに含まれる対象回路２１Ａの回路構造が発生するノイズ値に対して、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を解析レポート２５に出力する。そして、出力後には、処理を終了する。
【0097】
（第４の実施形態の効果）
以上説明したように、第４の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
以上説明したように、第４の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
【0098】
（第５の実施形態）
（回路ノイズ判定システム）
ＣＰＵサーバ１Ｄは、図２１に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するノイズ判定プログラム１１Ｄを備える。なお、ＣＰＵサーバ１Ｄは、ＣＰＵサーバ１の別の一例である。また、ノイズ判定プログラム１１Ｄは、ノイズ判定プログラム１１の別の一例である。
（回路ノイズ判定システム）
ＣＰＵサーバ１Ｄは、図２１に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するノイズ判定プログラム１１Ｄを備える。なお、ＣＰＵサーバ１Ｄは、ＣＰＵサーバ１の別の一例である。また、ノイズ判定プログラム１１Ｄは、ノイズ判定プログラム１１の別の一例である。
【0099】
ＣＰＵサーバ１Ｄは、図２１に示すように、ノイズ判定プログラム１１の代わりに、ノイズ判定プログラム１１Ｄを備える。また、記憶媒体２は、第１の情報格納部２６の代わりに、第１の情報格納部２６Ｄを備える。第１の情報格納部２６Ｄは、ネットリスト２１と、回路ライブラリ２２とを備える。回路ライブラリ２２は、ラベル付き回路情報２２Ｂを有する。なお、第１の情報格納部２６Ｄは、第１の情報格納部２６Ｃと同じであってもよい。第１の情報格納部２６Ｄは、第１の情報格納部２６の別の一例である。他の構成は、第１の実施形態に係る回路ノイズ判定システム１００と同様な機能を有するため、説明を省略する。
【0100】
ノイズ判定プログラム１１Ｄは、読込み部１１１と、ノイズ算出部１１２と、回路分類部１１３Ｄと、ノイズ判定部１１４とを備える。ノイズ判定プログラム１１Ｄは、ノイズ判定を実行後にノイズ判定結果情報を解析レポート２５に出力する。なお、読込み部１１１、ノイズ算出部１１２、及びノイズ判定部１１４は、第１の実施形態に係る回路ノイズ判定システム１００と同様な機能を有するため、説明を省略する。
【0101】
回路分類部１１３Ｄは、第１回路学習部１２７Ｄを備える。また、第１回路学習部１２７Ｄは、２分決定グラフ生成部１２８を備える。
【0102】
図２２Ａ及び図２２Ｂに示すように、２分決定グラフ生成部１２８は、ラベル付き回路情報２２Ｂを有する回路ライブラリ２２から、２分決定グラフ（ＢＤＤ：Ｂｉｎａｒｙ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｄｉａｇｒａｍ）の回路情報を生成する。また、２分決定グラフ生成部１２８は、生成結果を第１回路学習部１２７Ｄに出力する。
【0103】
第１回路学習部１２７Ｄは、２分決定グラフ（ＢＤＤ）形式により表現された回路構造から回路構造を学習する。また、第１回路学習部１２７Ｄは、学習結果を回路構造推論モデル情報３７に出力する。なお、第１回路学習部１２７Ｄは、学習結果を回路分類部１１３Ｄに出力してもよい。
【0104】
回路分類部１１３Ｄは、回路構造推論モデル情報３７を基に、回路推論処理により、対象回路２１Ａを分類する。すなわち、回路分類部１１３Ｄは、対象回路２１Ａに含まれる回路構造を回路種別ごとに分類し、分類された回路情報を分類された回路情報３１Ｄに出力する。なお、回路分類部１１３Ｄは、例えば、ラベル付き回路情報２２Ｂを有する回路ライブラリ２２及び全回路のノイズ値２３を読込んでもよい。また、回路分類部１１３Ｄは、分類された回路情報をノイズ判定部１１４に出力してもよい。回路分類部１１３Ｄの詳細は、図２３を用いて説明する。
【0105】
図２３に示すように、２分決定グラフ生成部１２８は、ラベル付き回路情報２２Ｂを有する回路ライブラリ２２を基に、２分決定グラフ（ＢＤＤ）の回路構造を生成する。具体的には、２分決定グラフ生成部１２８は、例えば、ラベル付き回路情報２２Ｂの回路構造を基に、トランジスタの接続情報から２分決定グラフ化した回路構造を生成する。なお、２分決定グラフ生成部１２８は、生成結果を２分決定グラフ形式で表現された回路情報３８に出力してもよい。
【0106】
第１回路学習部１２７Ｄは、２分決定グラフ形式で表現された回路情報３８を基に、学習する。具体的には、第１回路学習部１２７Ｄは、例えば、２分決定グラフ形式で表現された回路情報３８を読込み、ディジタル回路及びアナログ回路の回路構造を学習する。また、第１回路学習部１２７Ｄは、学習結果を回路構造推論モデル情報３７に出力する。
【0107】
回路分類部１１３Ｄは、全回路のノイズ情報２３及び回路構造推論モデル情報３７を読込む。回路分類部１１３Ｄは、回路推論処理により回路構造を分類する。
【0108】
【0109】
（Ｂ５）次に、ステップＳ５２において、ノイズ算出部１１２は、ネットリスト２１に応じて、全回路のノイズ値を算出する。
【0110】
（Ｃ５－１）次に、ステップＳ５３において、２分決定グラフ生成部１２８は、回路ライブラリ２２（図１７）を基に、２分決定グラフ（ＢＤＤ）形式で表現された回路情報を生成する。
【0111】
（Ｃ５－２）次に、ステップＳ５４において、第１回路学習部１２７Ｄは、２分決定グラフ形式で表現された回路情報３８を基に、回路構造推論モデル情報を学習する。
【0112】
（Ｃ５－３）次に、ステップＳ５５において、回路分類部１１３Ｄは、回路推論処理により、対象回路２１Ａに含まれるディジタル回路及びアナログ回路を検出して分類する。
【0113】
（Ｄ５）次に、ステップＳ５６において、回路分類別に用意された複数のノイズ判定のためのノイズ上限基準値を基に、ノイズ判定部１１４は、分類された回路情報３１Ｄに含まれる対象回路２１Ａの回路構造が発生するノイズ値に対して、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を解析レポート２５に出力する。そして、出力後には、処理を終了する。
【0114】
（第５の実施形態の効果）
以上説明したように、第５の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
以上説明したように、第５の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
【0115】
（第６の実施形態）
（回路ノイズ判定システム）
ＣＰＵサーバ１Ｅは、図２５に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するノイズ判定プログラム１１Ｅを備える。なお、ＣＰＵサーバ１Ｅは、ＣＰＵサーバ１の別の一例である。また、ノイズ判定プログラム１１Ｅは、ノイズ判定プログラム１１の別の一例である。
（回路ノイズ判定システム）
ＣＰＵサーバ１Ｅは、図２５に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するノイズ判定プログラム１１Ｅを備える。なお、ＣＰＵサーバ１Ｅは、ＣＰＵサーバ１の別の一例である。また、ノイズ判定プログラム１１Ｅは、ノイズ判定プログラム１１の別の一例である。
【0116】
ＣＰＵサーバ１Ｅは、図２５に示すように、ノイズ判定プログラム１１の代わりに、ノイズ判定プログラム１１Ｅを備える。また、記憶媒体２は、第１の情報格納部２６の代わりに、第１の情報格納部２６Ｅを備える。なお、第１の情報格納部２６Ｅは、第１の情報格納部２６の別の一例である。また、第１の情報格納部２６Ｅは、第１の情報格納部２６と同じであってもよい。なお、他の構成は、第１の実施形態に係る回路ノイズ判定システム１００と同様な機能を有するため、説明を省略する。
【0117】
ノイズ判定プログラム１１Ｅは、読込み部１１１と、ノイズ算出部１１２と、回路分類部１１３Ｅと、ノイズ判定部１１４とを備える。ノイズ判定プログラム１１Ｅは、ノイズ判定を実行後にノイズ判定結果情報を解析レポート２５に出力する。第１の情報格納部２６Ｅは、ネットリスト２１を備える。なお、読込み部１１１、ノイズ算出部１１２、及びノイズ判定部１１４は、第１の実施形態と同様な機能を有するため、説明を省略する。
【0118】
図２６に示すように、回路分類部１１３Ｅは、ネットリストのノード名ネーミングルールを基に、対象回路２１Ａに含まれるディジタル回路及びアナログ回路を検出して分類する。また、回路分類部１１３Ｅは、対象回路２１Ａに含まれる回路構造を回路種別ごとに分類し、分類された回路情報を分類された回路情報３１に出力する。なお、回路分類部１１３Ｅは、例えば、全回路のノイズ値２３を読込んでもよい。また、回路分類部１１３Ｅは、分類された回路情報をノイズ判定部１１４に出力してもよい。回路分類部１１３Ｅの詳細は、図２７を用いて説明する。
【0119】
図２７に示すように、回路分類部１１３Ｅは、ネットリスト２１のノード名ネーミングルール別に、対象回路２１Ａに含まれる回路構造を分類する。具体的には、回路分類部１１３Ｅは、例えば、対象回路２１Ａの回路構造及びその回路構造に対応するノイズ値を含む全回路のノイズ情報２３を読込む。なお、ネットリスト２１のノード名ネーミングルールは、例えば、ネットリストに含まれる対象回路２１Ａにおいて、図２７に示すように、ディジタル回路の場合、ノード名のままにし、アナログ回路の場合、ノード名にＡ＿＊のように＿＊を付加してもよい。ネットリスト２１のノード名ネーミングルールは、ディジタル回路とアナログ回路を識別できればよく、これに限定されない。以下の説明において、「ネットリスト２１のノード名ネーミングルール別」を「回路ノード別」とも称する。
【0120】
次に、回路分類部１１３Ｅは、読込んだ対象回路２１Ａのノード名を検出し、回路種別ごとに対象回路２１Ａの回路構造分類する。
【0121】
図２７に示すように、回路分類部１１３Ｅは、例えば、全回路のノイズ情報２３内のノード名に＿＊がない場合、ディジタル回路として検出し、ディジタル回路の第１回路として、分類された回路情報３１に分類する。同様に、回路分類部１１３Ｅは、例えば、全回路のノイズ情報２３内のノード名に＿＊がある場合、アナログ回路として検出し、アナログ回路の第２回路として、分類された回路情報３１に分類する。
【0122】
【0123】
（Ｂ６）次に、ステップＳ６２において、ノイズ算出部１１２は、ネットリスト２１に応じて、全回路のノイズ値を算出する。
【0124】
（Ｃ６）次に、ステップＳ６３において、回路分類部１１３Ｅは、回路ノード名別に、対象回路２１Ａに含まれるディジタル回路及びアナログ回路を検出して分類する。
【0125】
（Ｄ６）最後に、ステップＳ６４において、回路分類別に用意された複数のノイズ判定のためのノイズ上限基準値を基に、ノイズ判定部１１４（図２５）は、分類された回路情報３１に含まれる対象回路２１Ａの回路構造が発生するノイズ値に対して、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を解析レポート２５に出力する。そして、出力後には、処理を終了する。
【0126】
（第６の実施形態の効果）
以上説明したように、第６の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
以上説明したように、第６の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
【0127】
（第７の実施形態）
（回路ノイズ判定システム）
ＣＰＵサーバ１Ｆは、図２９に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するノイズ判定プログラム１１Ｆを備える。なお、ＣＰＵサーバ１Ｆは、ＣＰＵサーバ１の別の一例である。また、ノイズ判定プログラム１１Ｆは、ノイズ判定プログラム１１の別の一例である。
（回路ノイズ判定システム）
ＣＰＵサーバ１Ｆは、図２９に示すように、回路ノイズ判定システム１００に用いられるコンピュータのプログラムを実行するノイズ判定プログラム１１Ｆを備える。なお、ＣＰＵサーバ１Ｆは、ＣＰＵサーバ１の別の一例である。また、ノイズ判定プログラム１１Ｆは、ノイズ判定プログラム１１の別の一例である。
【0128】
ＣＰＵサーバ１Ｆは、図２９に示すように、ノイズ判定プログラム１１の代わりに、ノイズ判定プログラム１１Ｆを備える。また、記憶媒体２は、第１の情報格納部２６及び第２の情報格納部２７の代わりに、第１の情報格納部２６Ｆ及び第２の情報格納部２７Ｆを備える。第１の情報格納部２６Ｆは、ネットリスト２１と、回路ライブラリ２２とを備える。第２の情報格納部２７Ｆは、全回路のノイズ値２３と、解析レポート２５とを備える。回路ライブラリ２２は、回路構造及びノイズ基準値２２Ｃを有する。なお、第１の情報格納部２６Ｆは、第１の情報格納部２６の別の一例である。第２の情報格納部２７Ｆは、第２の情報格納部２７の別の一例である。なお、他の構成は、第１の実施形態に係る回路ノイズ判定システム１００と同様な機能を有するため、説明を省略する。
【0129】
回路構造及びノイズ基準値２２Ｃは、例えば、回路種別に予め用意したディジタル回路、アナログ回路等の回路構造の情報を有する。また、回路構造及びノイズ基準値２２Ｃは、例えば、回路構造の回路情報ごとに、その回路構造に対応するノイズ基準値を有する。ここで、回路構造及びノイズ基準値２２Ｃには、回路種別ごとの回路構造及びその回路構造に対応するノイズ基準値の回路情報が登録されている。なお、回路構造及びノイズ基準値２２Ｃは、トランジスタベース回路であり、登録する回路構造の最小単位はトランジスタである。
【0130】
ノイズ判定プログラム１１Ｆは、読込み部１１１と、ノイズ算出部１１２と、回路分類部１１３Ｆと、ノイズ判定部１１４Ｆとを備える。ノイズ判定プログラム１１Ｆは、ノイズ判定を実行後にノイズ判定結果情報を解析レポート２５に出力する。なお、読込み部１１１及びノイズ算出部１１２は、第１の実施形態に係る回路ノイズ判定システム１００と同様な機能を有するため、説明を省略する。
【0131】
回路分類部１１３Ｆは、第２回路学習部１２９を備える。
【0132】
図３０Ａ及び図３０Ｂに示すように、第２回路学習部１２９は、回路構造及びノイズ基準値２２Ｃを有する回路ライブラリ２２から回路構造及びノイズ基準値を学習する。また、第２回路学習部１２９は、学習した回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報を回路構造推論モデル情報３７に出力する。なお、第２回路学習部１２９は、学習した回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報を回路分類部１１３Ｆに出力してもよい。
【0133】
回路分類部１１３Ｆは、回路ライブラリ２２を基に、回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報を用いて、回路推論処理により、対象回路２１Ａを分類する。すなわち、回路分類部１１３Ｆは、対象回路２１Ａに含まれる回路構造を回路種別ごとに分類し、分類された回路情報を分類された回路情報３１Ｆに出力する。なお、回路分類部１１３Ｆは、例えば、回路構造及びノイズ基準値２２Ｃを有する回路ライブラリ２２及び全回路のノイズ値２３を読込んでもよい。また、回路分類部１１３Ｆは、分類された回路情報をノイズ判定部１１４に出力してもよい。回路分類部１１３Ｆの詳細は、図３１を用いて説明する。
【0134】
図３１に示すように、第２回路学習部１２９は、回路ライブラリ２２を基に、学習によって回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報を生成する。具体的には、第２回路学習部１２９は、例えば、予め用意した回路構造及びノイズ基準値２２Ｃを有する回路ライブラリの回路構造を読込む。
【0135】
次に、第２回路学習部１２９は、回路構造及びノイズ基準値２２Ｃを基に、ディジタル回路及びアナログ回路の回路構造及びその回路構造に対応するノイズ基準値を学習する。また、第２回路学習部１２９は、学習結果を回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報３９に出力する。第２回路学習部１２９の詳細は、図３２を用いて説明する。
【0136】
回路分類部１１３Ｆは、全回路のノイズ情報２３及び回路構造を読込む。回路分類部１１３Ｆは、例えば、回路及びノイズ基準値推論処理により、回路種別ごとに対象回路２１Ａの回路構造を分類する。以下の説明において、回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報３９を用いて、回路種別ごとに分類することを回路及びノイズ基準値推論処理とも称する。
【0137】
回路分類別に用意された複数のノイズ判定のための回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報３９のノイズ基準値を基に、ノイズ判定部１１４Ｆは、分類された対象回路２１Ａの回路構造が発生するノイズ値に対して、回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報３９のノイズ基準値を超えている対象回路２１Ａを解析レポート２５に出力する。なお、回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報３９のノイズ基準値は、回路分類別ノイズ上限基準値２４の別の一例である。
【0138】
図３２に示すように、第２回路学習部１２９は、例えば、回路構造及びノイズ基準値２２Ｃを基に、回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報を生成する。具体的には、第２回路学習部１２９は、例えば、回路構造及びノイズ基準値２２Ｃ内の回路Ａ（ＮＡＮＤ回路）及びその回路構造に対応するノイズ基準値０．８Ｖと、回路構造及びノイズ基準値２２Ｃ内の回路Ｂ（３入力ＮＡＮＤ回路）及びその回路構造に対応するノイズ基準値０．９Ｖとの情報から学習し、回路Ｃ（２入力ＮＡＮＤ回路）及びその回路構造に対応するノイズ基準値０．８５Ｖとして回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報３９に出力する。
【0139】
【0140】
（Ｂ７）次に、ステップＳ７２において、ノイズ算出部１１２は、ネットリスト２１に応じて、全回路のノイズ値を算出する。
【0141】
（Ｃ７－１）次に、ステップＳ７３において、第２回路学習部１２９は、回路構造及びノイズ基準値２２Ｃを有する回路ライブラリ２２（図２９）を基に、回路構造及びノイズ基準値を学習する。具体的には、第２回路学習部１２９は、例えば、回路構造及びノイズ基準値２２Ｃから回路構造及びノイズ基準値を学習する。
【0142】
（Ｃ７－２）次に、ステップＳ７４において、回路分類部１１３Ｆは、回路推論処理により、対象回路２１Ａに含まれるディジタル回路及びアナログ回路を検出して分類する。
【0143】
（Ｄ７）次に、ステップＳ７５において、回路分類別に用意された複数のノイズ判定のための回路構造及びノイズ基準値推論モデル情報を基に、ノイズ判定部１１４Ｆは、分類された回路情報３１Ｆに含まれる対象回路２１Ａの回路構造が発生するノイズ値に対して、ノイズ上限基準値を超えている回路構造を解析レポート２５に出力する。そして、出力後には、処理を終了する。
【0144】
（第７の実施形態の効果）
以上説明したように、第７の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
以上説明したように、第７の実施形態によれば、対象回路をディジタル回路及びアナログ回路に分類し、分類した回路構成ごとのノイズ値と回路分類別ノイズ上限基準値とを比較することにより、疑似エラーの発生を抑えつつ、ノイズに弱い回路に発生する微小ノイズを検出可能な回路ノイズ判定システムを提供することができる。
【0145】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【0146】
１、１Ａ、１Ｂ、１Ｃ、１Ｄ、１Ｅ、１Ｆ・・・ＣＰＵサーバ
２・・・記憶媒体
３・・・コンピュータ装置
１１、１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｃ、１１Ｄ、１１Ｅ、１１Ｆ・・・ノイズ判定プログラム
２１・・・ネットリスト
２１Ａ・・・対象回路
２１Ｂ・・解析設定
２２・・・回路ライブラリ
２２Ａ・・・回路分類情報
２２Ｂ・・・ラベル付き回路情報
２２Ｃ・・・回路構造及びノイズ基準値
２３・・・全回路のノイズ値
２４・・・回路分類別ノイズ上限基準値
２５・・・解析レポート
１００・・・回路ノイズ判定システム
１１１・・・読込み部
１１２・・・ノイズ算出部
１１３、１１３Ａ、１１３Ｂ、１１３Ｃ、１１３Ｄ、１１３Ｅ、１１３Ｆ・・・回路分類部
１１４、１１４Ａ、１１４Ｂ、１１４Ｆ・・・ノイズ判定部
２・・・記憶媒体
３・・・コンピュータ装置
１１、１１Ａ、１１Ｂ、１１Ｃ、１１Ｄ、１１Ｅ、１１Ｆ・・・ノイズ判定プログラム
２１・・・ネットリスト
２１Ａ・・・対象回路
２１Ｂ・・解析設定
２２・・・回路ライブラリ
２２Ａ・・・回路分類情報
２２Ｂ・・・ラベル付き回路情報
２２Ｃ・・・回路構造及びノイズ基準値
２３・・・全回路のノイズ値
２４・・・回路分類別ノイズ上限基準値
２５・・・解析レポート
１００・・・回路ノイズ判定システム
１１１・・・読込み部
１１２・・・ノイズ算出部
１１３、１１３Ａ、１１３Ｂ、１１３Ｃ、１１３Ｄ、１１３Ｅ、１１３Ｆ・・・回路分類部
１１４、１１４Ａ、１１４Ｂ、１１４Ｆ・・・ノイズ判定部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8A】
【図8B】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13A】
【図13B】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18A】
【図18B】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22A】
【図22B】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30A】
【図30B】
【図31】
【図32】
【図33】