半导体器件仿真的概念是由肖克莱(Shockley)提出的，并且奠定了晶体管仿真的基础。无论是在半导体器件的设计中，还是在集成电路的制造中，晶体管仿真都起着极其重要的作用。晶体管仿真的过程就是解晶体管的基本方程的过程，而对晶体管基本方程的求解主要体现在对大型稀疏矩阵的求解，因此晶体管仿真方法优劣反映在对大型稀疏矩阵求解的速度和精度以及所需内存空间上。然而，传统的数值解法很难达到满意的要求。　　 为此，本文在群智能粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization PSO)的基础上，提出量子文化PSO 算法(Quantum Culture Particle Swarm Optimization QCPSO)，并将其应用到晶体管仿真中，为晶体管仿真技术另辟蹊径。本论文的主要研究工作如下：　　 (1)晶体管方程的分析及其常用的仿真方法的分析。在建立晶体管仿真的数学物理基础之上，阐述晶体管方程的归一化处理、边界条件的确定以及晶体管方程的离散化处理，逐步研究常用的矩阵求解算法如高斯消去法、雅克比迭代法、高斯-赛德尔迭代法、牛顿迭代法等方法，以及如何求解方程和求解方程的优缺点。　　 (2)提出QCPSO 算法。QCPSO 算法就是首先将量子算法中的量子行为性质应用到粒子群的选择上，从而得到量子PSO(Quantum Particle Swarm Optimization QPSO)算法，然后结合文化算法(Culture Algorithm CA)，将QPSO 算法纳入文化框架中作为主群体空间的进化算法，而信念空间则采用环境知识和标准知识组成的集合进行进化。两个空间进行独立并行的进化，并通过影响操作和接受操作指导彼此的进化，大大的提高算法的性能。　　 (3)研究QCPSO在晶体管仿真中的应用。晶体管方程经过一系列处理后得到矩阵方程，然后采用QCPSO 算法进行迭代求解。通过晶体管的仿真，结果表明QCPSO 算法优越于牛顿迭代法，PSO算法、量子PSO算法以及文化PSO算法(Culture Particle SwarmOptimization CPSO)。并且通过QCPSO算法的迭代计算得到的晶体管的内部参数，即电势、电子浓度和空穴浓度的分布均满足精度要求。