FMI for Model Exchange と MOSFET モデル：モデルとソルバを分離しつつ、異なる“微分”を扱う話

はじめに

前回の記事では、「FMI (Functional Mock-up Interface) for Model Exchange (以下 FMI for ME) と MOSFET モデルは、どちらも“モデルとソルバを分離する”という意味で似ている」とお話ししました。
両者とも、モデル（方程式や特性式）の定義と、それを解くためのソルバ（数値解法）を区別して考える枠組みを持っているからです。

しかし、一方で “どのような微分を返すのか” という点では大きく異なります。
本記事では、まず「モデルとソルバの分離」という観点での共通点をおさえた上で、
なぜ FMI for ME が“時間微分” を返し、そして MOSFET モデルが“端子電圧に対する偏微分” を返すのかをわかりやすく解説します。

モデルとソルバを分離するという意味で似ている

FMI for Model Exchange: モデル本体と数値積分器（ソルバ）の分離

FMI for ME は、以下のような常微分方程式 (ODE) ベースの状態空間モデルを想定します。

$$
\dot{\mathbf{x}}(t) = f\bigl(t,\mathbf{x}(t),\mathbf{u}(t)\bigr), \quad
\mathbf{y}(t) = g\bigl(t,\mathbf{x}(t),\mathbf{u}(t)\bigr).
$$

モデル本体: $ \mathbf{x}$, $ \mathbf{u}$, $ \mathbf{y}$ と、それらの関係式 $ f$, $ g$。
ソルバ: この方程式を解くための数値積分器やシミュレーションエンジン（例: Euler 法、Runge-Kutta 法など）。

FMI for ME は、モデルを FMU (Functional Mock-up Unit) という形でブラックボックス化し、
ソルバ（数値積分器）は外部に用意 します。
FMU 側は「状態 $ \mathbf{x}$ と入力 $ \mathbf{u}$ を与えれば、$ \dot{\mathbf{x}}$ と $ \mathbf{y}$ を返す」という仕組みだけ実装しておけばよく、
ソルバの具体的な実装はユーザ側に委ねられます。
これが、「モデルをソルバから切り離しておける」という FMI for ME の大きな利点です。

MOSFET モデル: SPICE などの回路シミュレータとの分離

MOSFET モデル（たとえば BSIM4）も、実は「モデル本体」と「ソルバ役の回路シミュレータ」を明確に切り分けています。

モデル本体: ドレイン電流 $ I_d$ の計算式や、端子電圧に対する微分パラメータなど。
ソルバ: SPICE 系の回路シミュレータ（HSPICE, Spectre, LTspice など）が、モデルから返される電流および偏微分情報を用いて
非線形方程式
$$
\mathbf{f}(\mathbf{V}) = 0
$$
を解く（ニュートン法など）。

つまり「モデルとソルバは別々の役割をもち、モデルは回路シミュレータに必要な情報（電流や偏微分）を返すだけで、
実際の数値解法は回路シミュレータ側が担当している」のです。
このように、モデルとソルバを分けておくというアプローチは FMI for ME と MOSFET モデルに共通しており、
前回述べた“似ている点”といえます。

それでも違うのは「返す微分」が異なるから

FMI for ME は「時間微分」を返す

FMI for ME は、「状態の時間変化 $ \dot{\mathbf{x}}$」を返すための仕様になっています。
制御システムや機械システムなど、時間軸に沿って「状態がどう変化するか」を数値積分するのが中心です。
ソルバ（数値積分器）は、FMU から返される $ \dot{\mathbf{x}}$ をもとに

$$
\mathbf{x}(t + \Delta t) \approx \mathbf{x}(t) + \int_{t}^{t+\Delta t} \dot{\mathbf{x}}(\tau) , d\tau
$$

などと計算し、シミュレーションを進めていきます。

MOSFET モデルは「端子電圧に対する偏微分」を返す

一方、回路シミュレータが必要としているのは「ノード電圧に対して回路方程式がどのように変化するか」、つまり “偏微分” です。
具体的には、MOSFET（たとえば BSIM4）のドレイン電流 $ I_d$ は、ゲート電圧 $ V_g$、ドレイン電圧 $ V_d$、ソース電圧 $ V_s$、バルク電圧 $ V_b$ などに依存しており、

$$
I_d = I_d(V_g, V_d, V_s, V_b)
$$

という複雑な関係式になっています。
ニュートン法では、1ステップごとに「いまの推定点まわりで $ \mathbf{f}(\mathbf{V})$ を一次近似」するため、

$$
\frac{\partial I_d}{\partial V_g}, \quad
\frac{\partial I_d}{\partial V_d}, \quad
\frac{\partial I_d}{\partial V_s}, \quad \dots
$$

のような “端子電圧に対する微分”（偏微分値）が不可欠です。
これらの値がないと、回路方程式のヤコビ行列を構築できず、ニュートン法が解の更新方向（修正量）を計算できなくなります。

ニュートン法の幾何学的イメージ

1変数の場合：接線

1変数のニュートン法では「関数 $ f(x)$ の微分 $ f'(x_n)$ から接線を引き、
x 軸との交点を次の推定値 $ x_{n+1}$ とする」という流れです。
幾何学的には「近傍の曲線を直線近似して解を探す」イメージです。

多変数の場合：接平面（超平面）

回路シミュレータが解くような多変数の非線形方程式

$$
\mathbf{f}(\mathbf{V})=0
$$

では、1変数の「接線」が**「接平面（超平面）」**となります。
式を1次近似すると、

$$
f_i\bigl(\mathbf{V} + \Delta \mathbf{V}\bigr)
\approx
f_i(\mathbf{V})
+
\sum_j
\frac{\partial f_i}{\partial V_j}\bigl(\mathbf{V}\bigr),
\Delta V_j.
$$

ここで
$ \frac{\partial f_i}{\partial V_j}(\mathbf{V})$ は 「端子電圧に対する偏微分」 であり、
MOSFET モデルが提供する重要な情報です。

まとめ：モデルとソルバを分離する点で似ているが、返す微分は異なる

モデルとソルバの分離という共通点
- FMI for ME は「FMU (モデル)」と「数値積分ソルバ」を分離
- MOSFET モデル は「デバイスモデル本体」と「回路シミュレータ（ソルバ役）」を分離
- いずれも、モデルは自分の方程式（特性）を定義し、ソルバはその解法を担うという役割分担を行う
扱う微分は異なる
- FMI for ME: 「時間微分($ \dot{\mathbf{x}}$)」を返し、ODE ソルバで時間積分を行う
- MOSFET モデル（BSIM4 など）: 「端子電圧に対する電流の偏微分($ \partial I/\partial V$)」を返し、回路シミュレータがニュートン法で代数方程式を解く
なぜ微分が違うのか？
- FMI for ME は「制御系や機械システムなど、状態の時間変化を中心に据えた解析」を想定
- 回路シミュレータは「各時刻でノード電圧を求めるための非線形方程式解法（ニュートン法）」を主眼にしている

結論として、FMI for ME と MOSFET モデルは「モデルとソルバを切り離す」という点では確かに似ていますが、
実際にやり取りされる微分情報（時間微分 vs. 端子電圧に対する偏微分）が大きく異なるため、
適用分野や目的も違ってきます。

回路シミュレーションでは「いまの電圧に対する電流の変化量」を即座に把握する必要があるため、
MOSFET モデルは偏微分を返す仕組みを備えているのです。