【手続補正書】
【提出日】平成30年12月14日(2018.12.14)
【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】
インタラクティブエクスペリエンスにおいて使用するサロゲートモデルを生成するコンピュータ実施方法であって、
コンピュータが、
現実世界のシステムを表すモデルを定義することであって、前記モデルは、振る舞いを表すパラメトリック状態ベクトルと、設計変数ベクトルとを含むことと、
前記パラメトリック状態ベクトルの経時的な応答を決定するための第１の実験を実行し、かつ、前記設計変数ベクトルに対する第２の実験を実行することであって、前記第１および第２の実験を実行することは、前記パラメトリック状態ベクトルおよび前記設計変数ベクトルのデータセットを時間の関数として生成することと、
前記パラメトリック状態ベクトルの１または複数の導関数で前記データセットを修正することと、
前記データセット内の前記パラメトリック状態ベクトルに関して前記パラメトリック状態ベクトルの高次導関数を近似するサロゲート微分方程式のセットを構築することであって、前記構築することは、前記サロゲート微分方程式のセットをサロゲートモデルとしてメモリに動作可能に格納することを含むことと、
前記モデルとのユーザインタラクションに応答してシミュレートされる振る舞いを促進する方法で、メモリから前記サロゲートモデルを応答可能に提供することであって、前記サロゲートモデルを提供することは、前記サロゲートモデルの状態ベクトルを時間の関数として解く時系列を使用することを含む前記設計変数ベクトルの所与の値に対する前記サロゲート微分方程式を解くことと
を含む方法。
【請求項２】
前記サロゲート微分方程式のセットを構築することは、
前記サロゲート微分方程式の１または複数の候補セットを反復して構築することであって、前記サロゲート微分方程式のセットは、少なくとも前記データセットのサブセットに対する最小交差検証エラーを伴う前記セットとして前記１または複数の候補セットから選択されることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記パラメトリック状態ベクトルの１または複数の導関数で前記データセットを修正することは、前記データセットから時間を除去することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１および第２の実験は、
物理的実験、および、
数値高忠実度実験
のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記定義されたモデルは、
離散事象、および、
境界条件のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記定義されたモデルは、高忠実度の高次元数値モデルであり、
前記定義されたモデルの次元数を低減すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記定義されたモデルの次元数を低減することは、
主成分分析、
ｋ−最近傍法、および、
部分空間学習
のうちの少なくとも１つを採用する、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記サロゲートモデルをファンクショナルモックアップインターフェイス（ＦＭＩ）にエクスポートすること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記サロゲートモデルをハードウェアシステムに採用することであって、前記ハードウェアシステムは、飛行シミュレータまたは自動車電子制御装置（ＥＣＵ）を含むこと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記パラメトリック状態ベクトルの前記高次導関数は、
放射基底関数、
ニューラルネットワーク、
チェビシェフの多項式、
応答曲面法、
多項式応答曲面法、
任意項回帰、
サポートベクトルマシン、および、
空間マッピング
のうちの少なくとも１つを使用することによって近似される、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記サロゲートモデルを構築することは、
分散およびバイアスエラーを低減するために前記サロゲートモデルを最適化すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
インタラクティブエクスペリエンスにおいて使用するサロゲートモデルを生成するシステムであって、
現実世界のシステムを表すモデルを定義するように構成されたモデル定義モジュールであって、前記モデルは、振る舞いを表すパラメトリック状態ベクトルと、設計変数ベクトルとを含むモデル定義モジュールと、
前記モデル定義モジュールに動作可能に結合され、前記パラメトリック状態ベクトルの経時的な応答を決定するための第１の実験、および、前記設計変数ベクトルに対する第２の実験を実行するように構成される実験モジュールであって、前記第１および第２の実験は、前記パラメトリック状態ベクトルおよび前記設計変数ベクトルのデータセットを時間の関数として生成する実験モジュールと、
前記実験モジュールから前記データセットを受信して、前記パラメトリック状態ベクトルの１または複数の導関数により前記データセットを修正するように構成されたデータセットモジュールと、
前記データセット内の前記パラメトリック状態ベクトルに関して前記パラメトリック状態ベクトルの高次導関数を近似するサロゲート微分方程式のセットを構築するように構成されたサロゲートモジュールであって、前記構築することは、前記サロゲート微分方程式のセットをサロゲートモデルとしてメモリに動作可能に格納することを含む、サロゲートモジュールと、
前記モデルとのユーザインタラクションに応答してシミュレートされる振る舞いを促進する方法で、メモリから前記サロゲートモデルを応答可能に提供するように構成されたインタラクションモジュールであって、前記サロゲートモデルを提供することは、前記サロゲートモデルの状態ベクトルを時間の関数として解く時系列を使用することを含む前記設計変数ベクトルの所与の値に対する前記サロゲート微分方程式を解く、インタラクションモジュールと
を備えたシステム。
【請求項１３】
前記サロゲートモジュールが、
前記サロゲート微分方程式の１または複数の候補セットを反復して構築することであって、前記サロゲート微分方程式のセットは、少なくとも前記データセットのサブセットに対する最小交差検証エラーを伴う前記セットとして前記１または複数の候補セットから選択されること
によって、前記サロゲート微分方程式のセットを構築するように構成された請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記データセットモジュールが、前記パラメトリック状態ベクトルの１または複数の導関数で前記データセットを修正することにおいて、前記データセットから時間を除去するように構成された請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記第１および第２の実験は、
物理的実験、および、
数値高忠実度実験
のうちの少なくとも１つである、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１６】
前記定義されたモデルは、
離散事象、および、
境界条件のうちの少なくとも１つを含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１７】
前記定義されたモデルは、高忠実度の高次元数値モデルであり、前記モデル定義モジュールが、前記定義されたモデルの次元数を低減するように構成された請求項１２に記載のシステム。
【請求項１８】
前記モデル定義モジュールが、
主成分分析、
ｋ−最近傍法、および、
部分空間学習
のうちの少なくとも１つを採用することによって、前記定義されたモデルの次元数を低減するように構成された請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記サロゲートモデルをファンクショナルモックアップインターフェイス（ＦＭＩ）にエクスポートするように構成されたエクスポートモジュール
をさらに備えた請求項１２に記載のシステム。
【請求項２０】
飛行シミュレータまたは自動車電子制御装置（ＥＣＵ）のうちの少なくとも１つに組み入れられる、請求項１２に記載のシステム。
【請求項２１】
前記サロゲートモデルが、
放射基底関数、
ニューラルネットワーク、
チェビシェフの多項式、
応答曲面法、
多項式応答曲面法、
任意項回帰、
サポートベクトルマシン、および、
空間マッピング
のうちの少なくとも１つを使用することによって、前記パラメトリック状態ベクトルの前記高次導関数を近似するように構成された、請求項１２に記載のシステム。
【請求項２２】
１または複数のクライアントとのネットワークにわたる通信においてサーバによって実行されるコンピュータプログラムであって、
プログラム命令を備えたコンピュータ可読媒体を備え、前記プログラム命令はプロセッサに実行されると、
現実世界のシステムを表すモデルを定義することであって、前記モデルは、振る舞いを表すパラメトリック状態ベクトルと、設計変数ベクトルとを含むことと、
前記パラメトリック状態ベクトルの経時的な応答を決定するための第１の実験を実行し、かつ、前記設計変数ベクトルに対して第２の実験を実行することであって、前記第１および第２の実験を実行することは、前記パラメトリック状態ベクトルおよび前記設計変数ベクトルのデータセットを時間の関数として生成することと、
前記パラメトリック状態ベクトルの１または複数の導関数により前記データセットを修正することと、
前記データセット内の前記パラメトリック状態ベクトルに関して前記パラメトリック状態ベクトルの高次導関数を近似するサロゲート微分方程式のセットを構築することであって、前記構築することは、前記サロゲート微分方程式のセットをサロゲートモデルとしてメモリに動作可能に格納することを含むことと、
前記モデルとのユーザインタラクションに応答してシミュレートされる振る舞いを促進する方法で、メモリから前記サロゲートモデルを応答可能に提供することであって、前記サロゲートモデルを提供することは、前記サロゲートモデルの状態ベクトルを時間の関数として解く時系列を使用することを含む前記設計変数ベクトルの所与の値に対する前記サロゲート微分方程式を解くことを含むことと
を実行させる、コンピュータプログラム。