【手続補正書】
【提出日】平成17年2月3日(2005.2.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ランダム成分と確定的成分とを有する測定可能な分布を解析する方法であって、
（ａ）データソースからデータを収集するステップと、
（ｂ）複数の確定的関数と複数のランダム関数との畳み込みであり、分布を定義するような確率密度関数を上記データに基づいて生成するステップと、
（ｃ）少なくとも１つのパラメータが未知である、３つ以上のパラメータを有し、かつ確定的モデルとランダムモデルとを有する畳み込みモデルに基づいて確率密度関数を生成するステップと、
（ｄ）逆畳み込み演算処理を用いて未知のパラメータを決定するステップとを含む方法。
【請求項２】
上記確定的モデルは１つの確定的パラメータを有し、上記ランダムモデルは２つ以上のランダムパラメータを有する請求項１記載の方法。
【請求項３】
上記確定的パラメータは時刻位置である請求項２記載の方法。
【請求項４】
上記確定的モデルは、少なくとも１つの時刻位置のパラメータと少なくとも１つの大きさのパラメータとを有する請求項１記載の方法。
【請求項５】
上記決定するステップは、
逆問題を定式化するステップと、
上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出するステップとを含む請求項１記載の方法。
【請求項６】
上記逆問題は再帰的な解を用いて解かれる請求項５記載の方法。
【請求項７】
上記逆問題は最適化機能に基づく解を用いて解かれる請求項５記載の方法。
【請求項８】
上記分布は信号の分布である請求項１記載の方法。
【請求項９】
上記パラメータのすべては未知である請求項１記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも１つのランダムモデルのパラメータは既知であり、
上記決定するステップはさらに、逆畳み込み演算処理を用いることにより、上記既知のランダムモデルのパラメータに基づいて確定的モデルのパラメータを決定するステップを含む請求項１記載の方法。
【請求項１１】
上記確定的モデルは１つの確定的パラメータを有し、上記ランダムモデルは２つ以上のランダムパラメータを有する請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
上記確定的パラメータは時刻位置である請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
上記確定的モデルは、１つの時刻位置のパラメータと１つの大きさのパラメータとを有する請求項１０記載の方法。
【請求項１４】
上記決定するステップは、
逆問題を定式化するステップと、
上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出するステップとを含む請求項１０記載の方法。
【請求項１５】
上記逆問題は再帰的な解を用いて解かれる請求項１４記載の方法。
【請求項１６】
上記逆問題は最適化機能に基づく解を用いて解かれる請求項１４記載の方法。
【請求項１７】
上記分布は信号の分布である請求項１０記載の方法。
【請求項１８】
上記ランダムパラメータのすべては既知である請求項１０記載の方法。
【請求項１９】
上記決定するステップは、
逆問題を定式化するステップと、
上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出するステップとを含む請求項１８記載の方法。
【請求項２０】
上記逆問題は閉じた解を用いて解かれる請求項１９記載の方法。
【請求項２１】
少なくとも１つの確定的モデルのパラメータは既知であり、
上記決定するステップはさらに、逆畳み込み演算処理を用いることにより、既知の確定的モデルのパラメータに基づいて上記ランダムモデルのパラメータを決定するステップを含む請求項１記載の方法。
【請求項２２】
上記確定的モデルは１つの確定的パラメータを有し、上記ランダムモデルは２つ以上のランダムパラメータを有する請求項２１記載の方法。
【請求項２３】
上記確定的パラメータは時刻位置である請求項２２記載の方法。
【請求項２４】
上記確定的モデルは、１つの時刻位置のパラメータと１つの大きさのパラメータとを有する請求項２１記載の方法。
【請求項２５】
上記決定するステップは、
逆問題を定式化するステップと、
上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出するステップとを含む請求項２１記載の方法。
【請求項２６】
上記逆問題は再帰的な解を用いて解かれる請求項２５記載の方法。
【請求項２７】
上記逆問題は最適化機能に基づく解を用いて解かれる請求項２５記載の方法。
【請求項２８】
上記分布は信号の分布である請求項２１記載の方法。
【請求項２９】
上記確定的パラメータのすべては既知である請求項２１記載の方法。
【請求項３０】
上記決定するステップは、
逆問題を定式化するステップと、
上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出するステップとを含む請求項２９記載の方法。
【請求項３１】
上記逆問題は閉じた解を用いて解かれる請求項３０記載の方法。
【請求項３２】
ランダム成分と確定的成分とを有する分布を解析する装置であって、
（ａ）データを収集する測定装置と、
（ｂ）上記測定装置に動作可能に接続された解析装置とを備え、
上記解析装置は、
上記測定装置からデータを収集し、
複数の確定的関数と複数のランダム関数との畳み込みであり、分布を定義するような確率密度関数を上記データに基づいて生成し、
少なくとも１つのパラメータが未知である、３つ以上のパラメータを有し、かつ確定的モデルとランダムモデルとを有する畳み込みモデルに基づいて確率密度関数を生成し、
逆畳み込み演算処理を用いることによって未知のパラメータを決定する装置。
【請求項３３】
上記確定的モデルは１つの確定的パラメータを有し、上記ランダムモデルは２つ以上のランダムパラメータを有する請求項３２記載の装置。
【請求項３４】
上記確定的パラメータは時刻位置である請求項３３記載の装置。
【請求項３５】
上記確定的モデルは、少なくとも１つの時刻位置のパラメータと少なくとも１つの大きさのパラメータとを有する請求項３２記載の装置。
【請求項３６】
上記解析装置は、逆問題を定式化し、上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出する請求項３２記載の装置。
【請求項３７】
上記逆問題は再帰的な解を用いて解かれる請求項３６記載の装置。
【請求項３８】
上記逆問題は最適化機能に基づく解を用いて解かれる請求項３６記載の装置。
【請求項３９】
上記分布は信号の分布である請求項３２記載の装置。
【請求項４０】
上記パラメータのすべては未知である請求項３２記載の装置。
【請求項４１】
少なくとも１つのランダムモデルのパラメータは既知であり、
上記解析装置は、逆畳み込み演算処理を用いることにより、上記既知のランダムモデルのパラメータに基づいて確定的モデルのパラメータを決定する請求項３２記載の装置。
【請求項４２】
上記確定的モデルは１つの確定的パラメータを有し、上記ランダムモデルは２つ以上のランダムパラメータを有する請求項４１記載の装置。
【請求項４３】
上記確定的パラメータは時刻位置である請求項４２記載の装置。
【請求項４４】
上記確定的モデルは、１つの時刻位置のパラメータと１つの大きさのパラメータとを有する請求項４１記載の装置。
【請求項４５】
上記解析装置は、逆問題を定式化し、上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出する請求項４１記載の装置。
【請求項４６】
上記逆問題は再帰的な解を用いて解かれる請求項４５記載の装置。
【請求項４７】
上記逆問題は最適化機能に基づく解を用いて解かれる請求項４５記載の装置。
【請求項４８】
上記分布は信号の分布である請求項４１記載の装置。
【請求項４９】
上記ランダムパラメータのすべては既知である請求項４１記載の装置。
【請求項５０】
上記解析装置は、逆問題を定式化し、上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出する請求項４９記載の装置。
【請求項５１】
上記逆問題は閉じた解を用いて解かれる請求項５０記載の装置。
【請求項５２】
少なくとも１つの確定的モデルのパラメータは既知であり、
上記解析装置は、逆畳み込み演算処理を用いることにより、既知の確定的モデルのパラメータに基づいて上記ランダムモデルのパラメータを決定する請求項３２記載の装置。
【請求項５３】
上記確定的モデルは１つの確定的パラメータを有し、上記ランダムモデルは２つ以上のランダムパラメータを有する請求項５２記載の装置。
【請求項５４】
上記確定的パラメータは時刻位置である請求項５３記載の装置。
【請求項５５】
上記確定的モデルは、１つの時刻位置のパラメータと１つの大きさのパラメータとを有する請求項５２記載の装置。
【請求項５６】
上記解析装置は、逆問題を定式化し、上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出する請求項５２記載の装置。
【請求項５７】
上記逆問題は再帰的な解を用いて解かれる請求項５６記載の装置。
【請求項５８】
上記逆問題は最適化機能に基づく解を用いて解かれる請求項５６記載の装置。
【請求項５９】
上記分布は信号の分布である請求項５３記載の装置。
【請求項６０】
上記確定的パラメータのすべては既知である請求項５３記載の装置。
【請求項６１】
上記解析装置は、逆問題を定式化し、上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出する請求項６０記載の装置。
【請求項６２】
上記逆問題は閉じた解を用いて解かれる請求項６１記載の装置。
【請求項６３】
メモリを有するコンピュータによって読み取り可能なプログラム記憶媒体を備えた製品であって、上記媒体は、ランダム成分と確定的成分とを有する分布を解析する方法のステップを実行するために上記コンピュータによって実行可能な命令に係る１つ又は複数のプログラムを実体的に具現化し、上記方法は、
（ａ）データソースからデータを収集するステップと、
（ｂ）複数の確定的関数と複数のランダム関数との畳み込みであり、分布を定義するような確率密度関数を上記データに基づいて生成するステップと、
（ｃ）少なくとも１つのパラメータが未知である、３つ以上のパラメータを有し、かつ確定的モデルとランダムモデルとを有する畳み込みモデルに基づいて確率密度関数を生成するステップと、
（ｄ）逆畳み込み演算処理を用いて未知のパラメータを決定するステップを含む製品。
【請求項６４】
上記確定的モデルは１つの確定的パラメータを有し、上記ランダムモデルは２つ以上のランダムパラメータを有する請求項６３記載の製品。
【請求項６５】
上記確定的パラメータは時刻位置である請求項６４記載の製品。
【請求項６６】
上記確定的モデルは、少なくとも１つの時刻位置のパラメータと少なくとも１つの大きさのパラメータとを有する請求項６３記載の製品。
【請求項６７】
上記決定するステップは、
逆問題を定式化するステップと、
上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出するステップとを含む請求項６３記載の製品。
【請求項６８】
上記逆問題は再帰的な解を用いて解かれる請求項６７記載の製品。
【請求項６９】
上記逆問題は最適化機能に基づく解を用いて解かれる請求項６７記載の製品。
【請求項７０】
上記分布は信号の分布である請求項６３記載の製品。
【請求項７１】
上記パラメータのすべては未知である請求項６３記載の製品。
【請求項７２】
少なくとも１つのランダムモデルのパラメータは既知であり、
上記決定するステップはさらに、逆畳み込み演算処理を用いることにより、上記既知のランダムモデルのパラメータに基づいて確定的モデルのパラメータを決定するステップを含む請求項６３記載の製品。
【請求項７３】
上記確定的モデルは１つの確定的パラメータを有し、上記ランダムモデルは２つ以上のランダムパラメータを有する請求項７２記載の製品。
【請求項７４】
上記確定的パラメータは時刻位置である請求項７３記載の製品。
【請求項７５】
上記確定的モデルは、１つの時刻位置のパラメータと１つの大きさのパラメータとを有する請求項７２記載の製品。
【請求項７６】
上記決定するステップは、
逆問題を定式化するステップと、
上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出するステップとを含む請求項７２記載の製品。
【請求項７７】
上記逆問題は再帰的な解を用いて解かれる請求項７６記載の製品。
【請求項７８】
上記逆問題は最適化機能に基づく解を用いて解かれる請求項７６記載の製品。
【請求項７９】
上記分布は信号の分布である請求項７２記載の製品。
【請求項８０】
上記ランダムパラメータのすべては既知である請求項７２記載の製品。
【請求項８１】
上記決定するステップは、
逆問題を定式化するステップと、
上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出するステップとを含む請求項８０記載の製品。
【請求項８２】
上記逆問題は閉じた解を用いて解かれる請求項８１記載の製品。
【請求項８３】
少なくとも１つの確定的モデルのパラメータは既知であり、
上記決定するステップはさらに、逆畳み込み演算処理を用いることにより、既知の確定的モデルのパラメータに基づいて上記ランダムモデルのパラメータを決定するステップを含む請求項６３記載の製品。
【請求項８４】
上記確定的モデルは１つの確定的パラメータを有し、上記ランダムモデルは２つ以上のランダムパラメータを有する請求項８３記載の製品。
【請求項８５】
上記確定的パラメータは時刻位置である請求項８４記載の製品。
【請求項８６】
上記確定的モデルは、１つの時刻位置のパラメータと１つの大きさのパラメータとを有する請求項８３記載の製品。
【請求項８７】
上記決定するステップは、
逆問題を定式化するステップと、
上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出するステップとを含む請求項８３記載の製品。
【請求項８８】
上記逆問題は再帰的な解を用いて解かれる請求項８７記載の製品。
【請求項８９】
上記逆問題は最適化機能に基づく解を用いて解かれる請求項８７記載の製品。
【請求項９０】
上記分布は信号の分布である請求項８３記載の製品。
【請求項９１】
上記確定的パラメータのすべては既知である請求項８３記載の製品。
【請求項９２】
上記決定するステップは、
逆問題を定式化するステップと、
上記逆問題を解いて上記パラメータを抽出するステップとを含む請求項９１記載の製品。
【請求項９３】
上記逆問題は閉じた解を用いて解かれる請求項９２記載の製品。