Zenn
🙆

SPICE 過渡解析におけるニュートン法の課題と対策

2025/01/01に公開
ニュートン法
spice
tech

SPICE 過渡解析におけるニュートン法の課題と対策

はじめに：SPICE でのニュートン法の役割

SPICE（Simulation Program with Integrated Circuit Emphasis）は、電子回路を解析する代表的なシミュレータです。抵抗、コンデンサ、インダクタ、トランジスタなどの素子と、キルヒホッフの法則（KCL/KVL）を組み合わせると、結果的に非線形微分代数方程式 (DAE) が得られます。
SPICE はこの非線形方程式を「数値積分＋ニュートン法」の枠組みで解いており、過渡解析 やOP(動作点解析) の計算過程で頻繁にニュートン法を用いています。特に、トランジスタなどの非線形素子を含む回路を正確に解析するには、各ステップでヤコビアン行列を組み立てて解くプロセスが不可欠です。

ニュートン法の基本と課題

ニュートン法（Newton-Raphson 法）は、非線形方程式を効率的に解くための代表的な数値解法です。微分（ヤコビアン行列）を用いて局所的に方程式を線形近似し、反復計算しながら解を更新していくため、解の近傍に入ると高速な収束（2次収束）が期待できます。一方でいくつかの課題や注意点も存在します。本記事では、その中でも特に「初期値」の設定や、その他の問題点と対策について解説します。

初期値が遠い場合と近い場合

最終的に得られる解の精度は基本的に同じ

ニュートン法は反復計算を行い、各ステップで「現在の推定値に応じた線形近似」を繰り返しながら、徐々に真の解（方程式を満たす点）に近づいていきます。
もし解の近傍まで到達すれば、そこからは急激に誤差が減少する（2次収束特性）ため、「初期値がやや遠かったからと言って最終的な解にオフセットが残る」ということは通常ありません。反復を十分に続ける限り、最終的に得られる解の精度は「収束判定」で決まり、初期値そのものの影響は消えます。

初期値が遠すぎると収束しないことがある

しかし、初期値が解からあまりに遠いと、ニュートン法は収束しない（発散する）リスクが高まります。また、非線形方程式に複数の解がある場合には、意図しない別の解に吸い込まれてしまう可能性もあります。そのため、実務上は「なるべく解に近い初期値」をどのように与えるかが重要です。

初期値が遠いと、なぜ時間がかかるのか？

遠すぎる初期値は反復回数を増やす

ニュートン法は、解の近傍では誤差が指数関数的に減少しやすい一方、解から遠い領域では「線形近似」が十分に正確に働かず、ステップあたりの改善が小さいことも多いです。
そのため、そこまでたどり着くのに多くのステップ（反復回数）が必要になる場合があります。さらに、局所解や鞍点に引き寄せられてしまうなどの理由で、余計に時間がかかる要因にもなります。

収束しなければ、時間だけ浪費して終わる

ある程度ステップを進めても誤差が下がらない（発散や循環を起こす）場合は、結局計算が収束せずに打ち切られる可能性があります。こうなると計算時間が無駄になるだけでなく、解が得られないという最悪の結果になりかねません。

過渡解析での各ステップごとの収束リスク

SPICE は時間ステップごとにニュートン法を適用する

SPICE の過渡解析では、( t_n \rightarrow t_{n+1} ) のステップへ進むたびに、

  1. 数値積分（トラペゾイド法や Gear 法など）による離散化を行い、
  2. そこで得られた非線形方程式をニュートン法で解いて、ノード電圧や状態変数を求める、
    というプロセスを繰り返します。
    したがって、各ステップごとにニュートン法が発散するリスクは常に存在します。

ステップが飛躍的に大きいと危険

あるステップで大きな外部要因（電源電圧の急変など）が起こった場合、その差分方程式の「解」が急激に動く可能性があります。
このとき前ステップの解を初期値として使うニュートン法は、推定値が遠すぎる状態で局所的線形化を行い、収束が乱れたり発散しやすいという問題が生じやすくなります。

SPICE の対策：時間ステップの自動制御

SPICE には、過渡解析時の時間ステップを適切に小さく刻む（Adaptive Time Step Control）仕組みが備わっており、

  • もし発散や大きな誤差が検出されれば、自動的にステップ幅を縮めて再試行
    するといった工夫がなされています。大きく変化する区間ほどステップを細かく刻むことで、ニュートン法が安定的に収束するようにしているわけです。

その他の手法：ステップソースやリトライ

  • ステップソース: 電源をいきなりフルスケールにせず、段階的に上げていくことで、一度に大きな変化を与えないようにする。
  • リトライ機構: あるステップで収束に失敗したら、時間ステップを半分にして再度挑戦するといった方法も一般的です。これを繰り返し、最終的に十分小さいステップで解が得られるようにします。

その他の問題と対策

1. ヤコビアン行列の計算コスト

ニュートン法を大規模問題に適用する場合、ヤコビアン行列（あるいは導関数）の計算コストが高いことが大きな課題となります。

Quasi-Newton 法について

  • Quasi-Newton 法（Broyden 法など）では、ヤコビアン行列を近似的に更新しながら計算コストを削減するというアプローチがあります。
  • しかし、現状の SPICE には Quasi-Newton 法は採用されていません。多種多様な非線形素子の混在や、精度・収束速度の確保などの観点から、フルニュートン法によるヤコビアンの再計算・更新が使われています。
Quasi-Newton 法が SPICE に使われていない理由
  1. 誤差制御が難しい
    近似的にヤコビアンを更新するため、真のヤコビアンとの乖離が大きくなると収束が遅くなり、あるいは発散のリスクが高まる。
  2. 素子バリエーションが多い
    ダイオード、トランジスタ、MOSFET、BJT など、さまざまなデバイスモデルが混在する回路では、一貫して高精度な近似を保つのが難しい。
  3. フルニュートン法の実装が既に確立されている
    SPICE 系シミュレータは伝統的にフルニュートン法をベースとしており、実際の回路規模でも実用的な速度と精度を確保できる仕組みが整っている。
  4. 収束速度・安定性が保証しにくい
    Quasi-Newton 法は局所収束特性（2次収束）を維持できない場合があり、計算コスト削減のメリットを上回るリスクがある。

このような理由から、Quasi-Newton 法は SPICE では一般的に使われていないと言えます。

2. 複数解が存在する場合

非線形方程式によっては解が複数存在し、初期値によってどの解に収束するかが変わる場合があります。

  • 対策: 目的の解を得たい場合は、初期値をなるべくその解の近くに置く工夫をする。あるいはパラメータを徐々に変化させる「ホモトピー法」や「連続法」を用いると、安定して特定の解に到達しやすくなります。

3. 微分係数が極端に小さい・特異行列になるケース

ヤコビアン行列の対角要素や行列が**特異（正則でない）**に近い場合、反復が大きく乱れたり、解の更新が大きくなりすぎて発散したりします。

  • 対策: 収束補助としてラインサーチ（最適ステップ長を探す手法）やトラストリージョン法（信頼領域法）などを組み合わせる。または、事前にスケーリングや正則化（条件数の改善）を行う。

4. 一時的に解が「遠のく」ことがある

ニュートン法のステップでは、推定値が改善されるとは限らず、更新直後に解から遠のく場合もあります。

  • 対策: これも上記のラインサーチやトラストリージョン法を組み合わせることで、過大なステップを抑制し、安定的に収束させる手法があります。

5. 全局的な収束保証の欠如

ニュートン法は局所的な収束特性を持つ手法であり、初期値が適切でないと解にたどり着けない可能性があります。

  • 対策: 複数の初期値を試す、あるいは他のグローバルな探索アルゴリズム（例えば区間分割や遺伝的アルゴリズムなど）と組み合わせる工夫も検討されます。

SPICE における対策

DC 動作点解析（.DCOP）

SPICE では回路方程式の解析にニュートン法を用いますが、過渡解析や AC 解析を始める前に DC 動作点解析（.DCOP） を実施し、その結果を初期値として用いることが一般的です。

  • コンデンサやインダクタを DC 条件（開放・短絡）として、トランジスタのバイアス点などを決定
  • これによって「解に近い状態」で過渡や AC を始められ、発散のリスクが下がり、反復回数も節約できる

ステップソース（Step Source）の活用

もう一つ、SPICE でしばしば行われる対策として「ステップソース（Step Source）」という手法があります。

  • ステップソースとは？
    電源電圧や信号をいきなり最大値まで印加するのではなく、ある時間範囲で段階的に上げていく設定のことです。たとえば、0V から 5V へ少しずつ上げていく。
  • なぜ効果的か？
    回路内部のノード電圧や電流が段階的に変化するため、各ステップごとに解が大きく跳ねないようにでき、ニュートン法を安定化させやすくなります。

時間ステップ制御（Adaptive Time Step）

SPICE の過渡解析では、自動ステップ制御（Adaptive Time Step Control）を備えており、

  • あるステップで収束が乱れた場合、時間ステップを縮めて再試行
    することで、最終的には十分小さいステップで安定した解を得るよう工夫しています。大きな外乱や急激な変化に対しても、ステップを細かく刻むことで毎ステップごとの収束を確保します。

まとめ：ニュートン法の初期値とステップごとの収束リスク

  1. 初期値が多少遠くても、収束さえすれば最終的には同程度の精度が得られる

    • 反復回数を十分に確保すれば、初期値は残留誤差としては残りません。
    • 一方で、初期値が遠いと「収束しない・大幅に計算ステップが増える」リスクが高まります。

  2. 離れすぎていると収束しない・時間がかかる

    • 遠い初期値だと発散の可能性や誤収束（別の解へ到達）が大きくなります。
    • 解近傍まで到達しても、無駄なステップを踏むことで計算時間が大幅に増加します。

  3. 過渡解析では各ステップごとにニュートン法を適用するので、毎ステップ“収束失敗”の危険がある

    • SPICE は時間ステップごとに非線形方程式を解くため、各ステップで発散リスクがゼロにはなりません。
    • ステップ幅が大きいと、前ステップとの解の差が大きくなり、収束が乱れやすくなります。
    • 対策として、SPICE は**時間ステップの自動制御（Adaptive Time Step）**を実装し、発散や誤差が大きくなるとステップを細かくして再試行します。

  4. ヤコビアン行列の計算コストや複数解・特異行列の問題

    • 大規模問題ではヤコビアン行列の計算・保持が負担になる場合があります。
    • 複数解を持つ場合、初期値を選ぶだけでは不十分で、ホモトピー法などが検討されることも。
    • 特異行列や微分係数が極端に小さいときはラインサーチなどを併用して収束を補助する。
    • Quasi-Newton 法は理論上コスト削減につながる可能性があるものの、SPICE では採用されていないのが一般的。

  5. 最適な初期値を選ぶ工夫（.DCOP やステップソース）と時間ステップ制御が重要

    • SPICE では DC 動作点解析やステップソースを活用して、徐々に回路条件を変化させることで、各ステップを安定化させる。
    • 時間ステップ制御で、もし一回のステップが大きすぎて発散しそうならステップを分割し、再試行する。

ニュートン法は、解の近傍では非常に強力な収束特性を示す一方、初期値の選び方や関数の構造、ステップサイズの設定次第では発散や誤収束のリスクがある手法です。SPICE のような大規模かつ複雑な回路解析では、.DCOP やステップソースの設定、そして自動ステップ制御を組み合わせることで、毎ステップをなるべく安定的に収束させ、高精度な結果を得られるように設計されています。

Discussion