(EN) This training data generation program causes a computer to perform a process for: acquiring circuit information; determining whether or not the relationship between the distance between two lines included in the circuit information and the distance between the two lines and a GND layer meets a condition; and, if the relationship meets the condition, using a simulation to generate first current distribution information associated with the two lines and generating machine learning training data on the basis of the first current distribution information, or if the relationship does not meet the condition, combining sets of current distribution information respectively associated with the two lines to generate second current distribution information associated with the two lines and generating machine learning training data on the basis of the second current distribution information.
(FR) La présente invention concerne un programme de génération de données d'apprentissage qui amène un ordinateur à effectuer un processus : pour acquérir des informations de circuit ; pour déterminer si la relation entre la distance entre deux lignes incluses dans les informations de circuit et la distance entre les deux lignes et une couche GND remplit, ou non, une condition ; et, si la relation remplit la condition, pour utiliser une simulation pour générer des premières informations de distribution de courant associées aux deux lignes et pour générer des données d'entraînement d'apprentissage machine sur la base des premières informations de distribution de courant, ou si la relation ne remplit pas la condition, pour combiner des ensembles d'informations de distribution de courant respectivement associées aux deux lignes pour générer des secondes informations de distribution de courant associées aux deux lignes et pour générer des données d'entraînement d'apprentissage machine sur la base des secondes informations de distribution de courant.
(JA) 訓練データ生成プログラムは、回路情報を取得し、回路情報に含まれる２つの線路間の距離と、２つの線路とＧＮＤ層との距離との関係が条件を満たすか否かを判定し、関係が条件を満たす場合、シミュレーションにより２つの線路に対応する第１の電流分布情報を生成し、第１の電流分布情報に基づいて機械学習用の訓練データを生成し、関係が条件を満たさない場合、２つの線路のそれぞれに対応する電流分布情報を合成して２つの線路に対応する第２の電流分布情報を生成し、第２の電流分布情報に基づいて機械学習用の訓練データを生成する、処理をコンピュータに実行させる。
