コンピュータによるニューラルネットワークを設計させるプログラムであって、設計対象となるリカレントニューラルネットワークRNN:RecurrentNeuralNetwork回路の入力データbiと出力データyiが与えられたときiは1以上の自然数、n個の入力データとn個の出力データを並べることによって得られる入力ベクトルbと出力ベクトルyから行列Aを決定することで入出力の整合がとれる結線aijの値を決定して記憶部に記憶する決定手順と、前記決定手順は、n個の出力ベクトルを並べた行列をY、n個の入力ベクトルbを並べた行列をBとすると、全ての時間tに対して行列Yが0でない場合、前記行列Yは逆行列を持つので前記行列Aを決定して前記RNN回路の結線aijの値を決定し、前記結線aijが決定された前記RNN回路を使用して互いに異なるサンプル点を通る複数の局所近似解を計算すると共に、前記複数の局所近似解を接続して大域近似解を計算して出力する出力手順とを前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。前記出力手順は、前記RNN回路に入力される中心位置情報及び接続位置情報に基づいて、前記結線aijが決定された前記RNN回路を使用して前記中心位置情報が示す各サンプル点を通る局所近似解を計算すると共に、前記接続位置情報が示す時刻の接続位置において各局所近似解を接続して大域近似解を計算することを特徴とする、請求項1記載のプログラム。前記出力手順は、ABを用いて局所近似解を生成する際に、以下の式で表される初期値を設定し、ことを特徴とする、請求項2記載のプログラム。前記出力手順は、前記中心位置情報が示す各サンプル点を中心とした近傍で、m次近似まで保障された局所近似解を算出することを特徴とする、請求項2又は3記載のプログラム。コンピュータによるニューラルネットワーク設計方法であって、設計対象となるリカレントニューラルネットワークRNN:RecurrentNeuralNetwork回路の入力データbiと出力データyiが与えられたときiは1以上の自然数、n個の入力データとn個の出力データを並べることによって得られる入力ベクトルbと出力ベクトルyから行列Aを決定することで入出力の整合がとれる結線aijの値を決定して記憶部に記憶する決定手順と、前記決定手順は、n個の出力ベクトルを並べた行列をY、n個の入力ベクトルbを並べた行列をBとすると、全ての時間tに対して行列Yが0でない場合、前記行列Yは逆行列を持つので前記行列Aを決定して前記RNN回路の結線aijの値を決定し、前記結線aijが決定された前記RNN回路を使用して互いに異なるサンプル点を通る複数の局所近似解を計算すると共に、前記複数の局所近似解を接続して大域近似解を計算して出力する出力手順とを前記コンピュータに実行させることを特徴とする、ニューラルネットワーク設計方法。しかし、上記の方法では、全ての時間tに対し行列Aを計算する必要があるので、RNN回路の結線の値を決定するための計算量が非常に多く計算時間が非常にかるため、現実的な方法ではないというという問題があった。そこで、本発明は、RNN回路の結線の値を決定するための計算量及び計算時間を削減可能なニューラルネットワーク設計方法及びプログラムを提供することを目的とする。本発明の一観点によれば、コンピュータによるニューラルネットワーク設計方法であって、設計対象となるリカレントニューラルネットワークRNN:RecurrentNeuralNetwork回路の入力データbiと出力データyiが与えられたときiは1以上の自然数、n個の入力データとn個の出力データを並べることによって得られる入力ベクトルbと出力ベクトルyから行列Aを決定することで入出力の整合がとれる結線aijの値を決定して記憶部に記憶する決定手順と、前記決定手順は、n個の出力ベクトルを並べた行列をY、n個の入力ベクトルbを並べた行列をBとすると、全ての時間tに対して行列Yが0でない場合、前記行列Yは逆行列を持つので前記行列Aを決定して前記RNN回路の結線aijの値を決定し、前記結線aijが決定された前記RNN回路を使用して互いに異なるサンプル点を通る複数の局所近似解を計算すると共に、前記複数の局所近似解を接続して大域近似解を計算して出力する出力手順とを前記コンピュータに実行させることを特徴とするニューラルネットワーク設計方法が提供される。本発明の一観点によれば、コンピュータによるニューラルネットワークを設計させるプログラムであって、設計対象となるリカレントニューラルネットワークRNN:RecurrentNeuralNetwork回路の入力データbiと出力データyiが与えられたときiは1以上の自然数、n個の入力データとn個の出力データを並べることによって得られる入力ベクトルbと出力ベクトルyから行列Aを決定することで入出力の整合がとれる結線aijの値を決定して記憶部に記憶する決定手順と、前記決定手順は、n個の出力ベクトルを並べた行列をY、n個の入力ベクトルbを並べた行列をBとすると、全ての時間tに対して行列Yが0でない場合、前記行列Yは逆行列を持つので前記行列Aを決定して前記RNN回路の結線aijの値を決定し、前記結線aijが決定された前記RNN回路を使用して互いに異なるサンプル点を通る複数の局所近似解を計算すると共に、前記複数の局所近似解を接続して大域近似解を計算して出力する出力手順とを前記コンピュータに実行させることを特徴とするプログラムが提供される。開示のニューラルネットワーク設計方法及びプログラムによれば、RNN回路の結線の値を決定するための計算量及び計算時間を削減可能となる。開示のニューラルネットワーク設計方法及びプログラムでは、RNN回路の出力ベクトルそのものを出力するのではなく、簡略化して局所的な近似解を出力するように上記の式1の行列Aを学習又は、記憶する方式以下、局所近似型RNN方式と言うを用いる。設計対象となるRNN回路の入力データbiと出力データyiが与えられたときiは1以上の自然数、n個の入力データとn個の出力データを並べることによって得られる入力ベクトルbと出力ベクトルyから行列Aを決定することで入出力の整合がとれる結線aijの値を決定する。又、いくつかの領域で得られた局所近似解を接続し、大域近似解を得る方式以下、接続RNN方式と言うを用いる。結線aijが決定されたRNN回路を使用して互いに異なるサンプル点を通る複数の局所近似解を計算すると共に、複数の局所近似解を接続して大域近似解を計算して出力する。こらら2つの方式局所近似型RNN方式及び接続RNN方式を用いることで、大域的な近似解の出力ベクトルを生成する。以下に、開示のニューラルネットワーク設計方法及びプログラムの各実施例を図面と共に説明する。先ず、上記の式1とは異なる行列Aを決定方法について説明する。式2に示すように、n個の出力ベクトルが与えられたとき、式3のような入力ベクトルbとn個の出力ベクトルyの整合性がとれるように、行列Aを決定することを考える。ここで、nは複数、即ち、2以上の自然数である。以下の式4のようにn個の出力ベクトルを並べてできる行列をY、n個の入力ベクトルbを並べてできる行列をBとすると、上記の関係式3から方程式5が導き出せる。この結果、全ての時間tに対して行列Yが0でない場合即ち、det≠0、行列Yは逆行列を持つので、式6に示すように、上記の関係式5からAを決定することができ、元のRNN回路の結線aijの値を決定することができる。しかし、上記の方法では、全ての時間tに対し行列Yが0でないこと即ち、det≠0を確認し、行列Yの逆行列を計算する必要があるので、RNN回路の結線の値を決定するための計算量が比較的多く、計算時間がかかる。図4及び図5は、本発明の一実施例におけるニューラルネットワーク設計方法を説明するブロック図である。図4及び図5は、プログラムを実行することでニューラルネットワーク設計処理を行うコンピュータシステム又は、情報処理装置を示すブロック図である。この例では、コンピュータシステムは、パーソナルコンピュータPC:PersonalComputer等の汎用コンピュータで形成可能である。図4は、PCで入力データと出力データを記憶するために、設計対象となるRNN回路の結線を学習又は、記憶する場合を示し、図5は、PCにおいて結線が学習されたRNN回路に対し、入力データが与えられたとき、その入力データに対する出力データを求めて決定する場合を示す。図4及び図5において、PCはCPUCentralProcessingUnit101と、メモリ等で形成可能な記憶部102を有する。記憶部102は、入力データ又は、入力データファイル及び出力データ又は、出力データファイルを格納する。例えば、ロボット図示せずの移動軌跡を計算する場合、ロボットに設置された加速度センサ図示せずから、3次元空間の軌跡データを周知の方法で計算することができる。そこで、図4において、記憶部102は、時刻データが記録されている入力データファイルと、加速度センサ等からのデータに基づいて計算された3次元空間の軌跡データ又は軌跡のログyzが記録されている出力データファイルを格納している。又、図4の記憶部102は、局所近似型RNN方式のプログラムを格納しており、CPU101はこのプログラムと記憶部102に格納された入出力データファイルを使用してRNN回路の結線の値を計算する。図5において、与えられる入力データは、時刻データ、中心位置情報yz、及び接続位置情報yzが含まれる。中心位置情報とは、局所近似解の中心位置となる時刻と3次元空間の位置情報である。又、接続位置情報とは、局所近似解を接続する時刻と3次元空間の位置情報である。図4において結線の学習又は、記憶が行われたRNN回路を使用することで、図5のCPU101は各中心位置を通る局所近似解を計算する。又、図5において、CPU101は、記憶部102に格納されている接続RNN方式のプログラムを使用して、接続位置において各局所近似解を接続し、大域近似解を計算して出力する。このようにして図5のCPU101から出力される出力データ即ち、大域近似解は、例えば3次元空間の軌跡データを含み、この軌跡データをロボットに入力することにより、ロボットを軌跡データで表される軌跡上を走行するように制御することができる。次に、1つの具体例について説明する。例えば、説明の便宜上、以下の式7及び式8に示すような、加速度センサの出力データから計算された2次元空間の軌跡データyのファイルがあるものとする。加速度センサからの出力は、単位時間毎のデジタルデータであるため、上記の2次元空間の軌跡データyは、このデジタルデータを連続時間のアナログデータに変換したものに相当する。上記の式7及び式8で与えられた軌跡データをグラフ化すると、夫々図6及び図7のようになる。図6は上記の式7で与えられた軌跡データを示す図であり、図7は上記の式8で与えられた軌跡データを示す図である。図6及び図7において、縦軸はy座標、横軸はx座標示す。時刻tを入力データとし、図6及び図7の2つの軌跡データを出力するような学習方法を、先ず従来の手法を用いる比較例から説明する。この比較例の場合、入力行列Bは、式9のようになり、出力行列Yは式10のようになる。Yは、0≦t≦6の範囲実際には全ての実数値で無限回微分可能であるが、t0でYは逆行列をも持たないため、0<t≦6の全てのtに対し、上記の式6から2×2行列のAを計算することができる。ここで、Aを求めるための上記の式6の計算量掛け算の回数を説明する。tの値を1つ固定するとき、Yの逆行列を求めるときに7回、Yの逆行列とdYdtBの掛け算のときに8回、合計で15回の掛け算を必要とする。例えば、tの単位を秒とし、加速度センサの記録間隔を20msとすると、6秒間で300個のサンプル点を取ることができる。全てのサンプル点に対し、上記の式6からAを計算するときの計算量は、300×154500回となる。加速度センサの記録間隔が短く、軌跡の開始時刻と停止時刻の間隔が長い場合等には、より計算量が多くなる。次に、上記の具体例に対し、局所近似型RNN方式を適用して学習する方法を、図8と共に説明する。図8は、局所近似型RNN方式によりAを計算する処理を説明するフローチャートである。先ず、ステップST1で中心位置情報t0と保障する次数mを決定する。局所近似は、t0を中心とした近傍で生成され、m次近似まで保障される。中心位置情報と次数の決め方は、学習させる入出力情報に応じて様々な方法が使用可能であるが、この具体例では、中心位置情報を等間隔にt0135と3点選び、次数を3に設定する。一般に、中心位置情報を増やし、次数を上げると近似も良くなるが、計算量はその分多くなる。又、中心位置情報t0を決定するときに、Yが逆行列を持つことが必要な条件となる。図8において、ステップST2で、Yの逆行列と以下の式11のようなY、Bのテイラー展開TailorExpansionを次数m=3まで計算する。以下の式12はt0135を中心とするYの次数m=3までのテイラー展開を表し、以下の式13はt0135を中心とするBのテイラー展開を表す。図8において、ステップST3で、Yの逆行列とY、Bのテイラー展開を用いて以下の生成式14よりAkを求め、Aを計算する。ここで、中心位置情報t0135と次数m=3という今回の条件でのAを求めるための式14の計算量掛け算の回数を計算して上記比較例の場合と比較する。局所近似型RNN方式によりAを計算する処理の場合、t0の値を1つ固定するとき、Yの逆行列を求めるときに7回、A0を求めるときに8回、A1を求めるときに20回、A2を求めるときに28回、合計して63回の掛け算を必要とする。この例では、中心位置情報はt0135の3点あることから、全ての中心位置情報での計算量は63×3189回となる。この結果、上記比較例の場合の計算量を比較すると、局所近似型RNN方式は上記比較例に比べて0042倍の計算量で済むことがわかる。このような計算量の減少は、上記比較例のサンプル点の個数に対し、中心位置情報の個数が大幅に減少していることに起因する。尚、上記の式14の☆印で示す部分の計算量は考慮していない。これは、加速度センサの記録間隔がこの例のように20msと等間隔である場合には、逐次的な更新が可能であるからである。上記更新方法を、以下の式15と共に説明する。Δt20msとした場合、tの次のtΔtに対するAの値は、上記の式15の更新方法で計算できる。上記の式15中、太線の下線で示す項には、予め計算した値を保存しておき使用する。式15の更新方法では、tの値での計算結果と太線の下線部分の値を足し合わせることにより、tΔtの値での計算結果を得ることができる。又、この更新方法においては、掛け算が使用されていない。次に、上記の如く、局所近似型RNN方式を用いることでAを求める際の計算量が減る理由を説明する。上記比較例のようにAを求める場合、tの値を1つ固定するとき、Yの逆行列を求めるときに7回、Yの逆行列とdYdtBの掛け算のときに8回、合計で15回の掛け算を必要とする。例えば、tの単位を秒とし、加速度センサの記録間隔を20msとすると、6秒間で300個のサンプル点を取ることができる。全てのサンプル点に対し、上記の式6からAを計算するときの計算量は、以下に示すように300×154500回となる。これに対し、局所近似型RNN方式によりAを求める場合、t0の値を1つ固定するとき、Yの逆行列を求めるときに7回、A0を求めるときに8回、A1を求めるときに20回、A2を求めるときに28回、合計して63回の掛け算を必要とする。この例では、中心位置情報はt0135の3点あることから、以下に示すように全ての中心位置情報での計算量は63×3189回となる。この結果、上記比較例の場合の計算量を比較すると、局所近似型RNN方式は上記比較例に比べて0042倍の計算量で済むことがわかる。次にABを用いて局所近似解を生成する方法を、図9と共に説明する。図9は、局所近似解を生成する処理を説明するフローチャートである。先ず、ステップST11では、以下の式17のような初期値を設定する。ステップST12では、以下の生成式18を用いて上記の初期値を通るような局所近似解を作成する。求めるm次局所近似解を以下の式19に示す。上記の具体例で計算したAYBを用いて、中心位置情報t0135での式20、式21及び式22の初期値を持つ近似解を、上記の生成式19を用いて作成すると、以下の式23、式24及び式25の局所近似解が得られる。上記の式23の局所近似解は上記の式20の初期値を持ち、上記の式24の局所近似解は上位式21の初期値を持ち、上記の式25の局所近似解は上記の式22の初期値を持つ。又、式23の局所近似解は、上記の式7の0≦t≦2の軌跡と一致し、式25の局所近似解は上記の式7の4≦t≦6の軌跡と一致する。又、式24の局所近似解は、上記の式7の2≦t≦4の軌跡の次数3までのテイラー展開となっている。図10は、上記の式7の2≦t≦4の軌跡を表す図であり、図11は、上記の式24の局所近似解を表す図である。図10及び図11において、縦軸はy座標、横軸はx座標を示す。図10と図11との比較からもわかるように、図11の局所近似解は図10の軌跡を良く近似していることが確認された。次に、接続RNN方式について説明する。接続RNN方式は、上記の如く得られたいくつかの局所近似解を接続して大域近似解を作成する手法である。接続RNN方式は、図12に示す如き関数から図13に示す如き関数を作成し、図13の関数を用いて局所近似解を接続する。図12及び図13は、接続RNN方式で用いる関数を説明する図であり、縦軸はy座標、横軸はx座標を示す。図13の関数は、a1より小さい点、又は、a4より大きい点に対して0の値をとり、a2~a3の間で1の値をとる。又、図13の関数は、a1~a2、a3~a4の間は0~1の値をとる。上記の具体例の場合を例に取ると、局所近似型RNN方式で求めた上記の式23、式24及び式25の関数を、接続RNN方式で接続する。図14は、接続RNN方式を用いた局所近似解の接続処理を説明するフローチャートである。先ず、ステップST21で、接続位置情報を設定する。接続位置としてt04018223842664とし、以下の式26で表される関数を作成する。そして、ステップST22で、上記の式26で表される関数を用いて局所近似解を接続する。先ず、上記の式26の関数を正規化することにより、以下の式27で表される関数を求める。上記の式27で表される関数を用いることで、以下の式28のように上記の式23、式24及び式25で表される関数を接続し、大域近似解yを求める。図15は、大域近似解yを表す図である。図15において、縦軸はy座標、横軸はx座標を夫々任意単位で示す。図15に示す大域近似解yは、図6に示す上記の式7で与えられた軌跡データと殆ど同じであり、求められた大域近似解yが上記の式7の真の関数に近いことが確認された。図16は、コンピュータシステムの一例をより詳細に示すブロック図である。図16に示すコンピュータシステム100は、CPU101、記憶部102、インタフェースI/F103、入力装置104、及び表示部105がバス106により接続された構成を有する。CPU101は、記憶部102に格納されたプログラムを実行することによりコンピュータシステム100全体を制御する。記憶部102は、半導体記憶装置、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体等で形成可能であり、上記のプログラムや各種データを格納すると共に、CPU101が実行する演算の中間結果や演算結果等を一時的に格納する一時メモリとしても機能する。I/F103は、記憶部102に格納するプログラムやデータをネットワーク図示せずから受信することができる。入力装置104は、キーボード等により形成可能である。表示部105は、ディスプレイ等により形成可能である。入力装置104及び表示部105は、タッチパネルのように入力装置と表示部の両方の機能を有する入出力装置で形成しても良い。CPU101は、記憶部102に格納されたプログラムを実行することにより、コンピュータシステム100をニューラルネットワークを設計する装置として機能させる。プログラムは、CPU101に少なくともニューラルネットワークの設計処理の手順を実行させるものであっても良く、記憶部102を含む適切なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納されていても良い。又、プログラムは、CPU101に少なくとも上記局所近似型RNN方式と上記接続RNN方式を用いて大域的な近似解の出力ベクトルを生成する処理を実行させるものであっても良い。つまり、CPU101にこのような大域的な近似解の出力ベクトルを生成する処理を実行させるプログラムは、CPU101にニューラルネットワークの設計処理の手順を実行させるプログラムに対してプラグイン可能な構成としても良い。尚、上記実施例では、RNN回路が一例としてロボットに適用されているが、開示の方法で設計されるRNN回路はロボットの駆動回路等に限定されず、各種装置の制御回路や音声解析回路等を含む各種物理モデルに対して適用可能であることは言うまでもない。上記の如く、局所近似型RNN方式は全てのtに対しAを求める必要がないので、計算量を大幅に減少できる。又、局所近似型RNN方式に接続RNN方式を組み合わせることにより、大域近似解を得ることが可能となる。以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。付記1コンピュータによるニューラルネットワーク設計方法であって、設計対象となるリカレントニューラルネットワークRNN:RecurrentNeuralNetwork回路の入力データbiと出力データyiが与えられたときiは1以上の自然数、n個の入力データとn個の出力データを並べることによって得られる入力ベクトルbと出力ベクトルyから行列Aを決定することで入出力の整合がとれる結線aijの値を決定して記憶部に記憶する決定手順と、前記決定手順は、n個の出力ベクトルを並べた行列をY、n個の入力ベクトルbを並べた行列をBとすると、全ての時間tに対して行列Yが0でない場合、前記行列Yは逆行列を持つので前記行列Aを決定して前記RNN回路の結線aijの値を決定し、前記結線aijが決定された前記RNN回路を使用して互いに異なるサンプル点を通る複数の局所近似解を計算すると共に、前記複数の局所近似解を接続して大域近似解を計算して出力する出力手順とを前記コンピュータに実行させることを特徴とする、ニューラルネットワーク設計方法。付記2前記出力手順は、前記RNN回路に入力される中心位置情報及び接続位置情報に基づいて、前記結線aijが決定された前記RNN回路を使用して前記中心位置情報が示す各サンプル点を通る局所近似解を計算すると共に、前記接続位置情報が示す時刻の接続位置において各局所近似解を接続して大域近似解を計算することを特徴とする、付記1記載のニューラルネットワーク設計方法。付記3前記出力手順は、ABを用いて局所近似解を生成する際に、以下の式で表される初期値を設定し、ことを特徴とする、付記2記載のニューラルネットワーク設計方法。付記4前記出力手順は、前記中心位置情報が示す各サンプル点を中心とした近傍で、m次近似まで保障された局所近似解を算出することを特徴とする、付記2又は3記載のニューラルネットワーク設計方法。付記5コンピュータによるニューラルネットワークを設計させるプログラムであって、設計対象となるリカレントニューラルネットワークRNN:RecurrentNeuralNetwork回路の入力データbiと出力データyiが与えられたときiは1以上の自然数、n個の入力データとn個の出力データを並べることによって得られる入力ベクトルbと出力ベクトルyから行列Aを決定することで入出力の整合がとれる結線aijの値を決定して記憶部に記憶する決定手順と、前記決定手順は、n個の出力ベクトルを並べた行列をY、n個の入力ベクトルbを並べた行列をBとすると、全ての時間tに対して行列Yが0でない場合、前記行列Yは逆行列を持つので前記行列Aを決定して前記RNN回路の結線aijの値を決定し、前記結線aijが決定された前記RNN回路を使用して互いに異なるサンプル点を通る複数の局所近似解を計算すると共に、前記複数の局所近似解を接続して大域近似解を計算して出力する出力手順とを前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。付記6前記出力手順は、前記RNN回路に入力される中心位置情報及び接続位置情報に基づいて、前記結線aijが決定された前記RNN回路を使用して前記中心位置情報が示す各サンプル点を通る局所近似解を計算すると共に、前記接続位置情報が示す時刻の接続位置において各局所近似解を接続して大域近似解を計算することを特徴とする、付記5記載のプログラム。付記7前記出力手順は、ABを用いて局所近似解を生成する際に、以下の式で表される初期値を設定し、ことを特徴とする、付記6記載のプログラム。付記8前記出力手順は、前記中心位置情報が示す各サンプル点を中心とした近傍で、m次近似まで保障された局所近似解を算出することを特徴とする、付記6又は7記載のプログラム。以上、開示のニューラルネットワーク設計方法及びプログラムを実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。