"対象の挙動をコンピュータ上に表現したモデルを用いてシミュレーションした結果に含まれる誤差をその対象を模擬した実験の結果を用いて推定した結果に基づき、前記シミュレーション結果を補正するシミュレーション結果補正装置において、n個の実験体系があるときに、iを1≦i≦nを満たす整数として、各i番目の実験について前記モデルを用いたシミュレーションで得られた対象とする物理量Rの計算値Ciの、各実験で測定された当該物理量Rの測定値Eiとの比較値である各実験比較値CEiを演算および記憶する比較値演算部および比較値記憶部と、シミュレーションに用いる前記モデルへの入力値の不確かさの割合の関係を示す共分散誤差行列Wを演算する共分散誤差行列演算部と、前記対象について前記モデルを用いたシミュレーションの結果のそのモデルへの入力値の単位変化に対する変化量を示す目的体系感度係数ベクトルSRを演算する目的体系感度係数ベクトル演算部と、各i番目の実験の体系について前記モデルを用いてシミュレーションした結果のそのモデルへの入力値の単位変化に対する変化量を表す実験体系感度係数ベクトルSiを演算する実験体系感度係数ベクトル演算部と、前記実験体系感度係数ベクトル演算部の演算結果を記憶する実験体系感度係数ベクトル記憶部と、前記実験体系感度係数ベクトルSiを線形結合した線形結合ベクトルSkの線形結合定数αiを、所定の評価値が最小になるように求める線形結合定数演算部と、前記線形結合定数αiを記憶する線形結合定数記憶部と、前記共分散誤差行列Wと前記目的体系感度係数ベクトルSRと前記線形結合ベクトルSkとから模擬性評価因子RFをRF=SRTWSK/SRTWSR1/2SKTWSK1/2により求める模擬性評価因子演算部と、前記模擬性評価因子RFを記憶する模擬性評価因子記憶部と、前記線形結合定数αiを重みとして前記各実験比較値の値を合成して前記モデルを用いたシミュレーションの結果得られる前記対象の物理量Rについての補正指標値を推定する補正指標値演算部と、信頼性増強因子RCFを前記模擬性評価因子RFの値から計算する信頼性増強因子演算部と、前記補正指標値に前記信頼性増強因子を乗ずる計算誤差補正部と、を有することを特徴とするシミュレーション結果補正装置。前記比較値演算部は、前記比較値として、相対差Eri=Ci-Ei/Eii=1,2,...,nを算出した上で、予め算出した、計算手法による相対誤差E1iおよび相対測定誤差E2iに基づき、EPi2=Eri2-E1i2-E2i2により、EPi2を求めることを特徴とする請求項1に記載のシミュレーション結果補正装置。前記比較値演算部は、前記比較値として、相対比CRi=Ei/Cii=1,2,,nを算出することを特徴とする請求項1に記載のシミュレーション結果補正装置。前記線形結合定数演算部は、SR-SkTWSR-Skの絶対値を最小とすることにより、前記目的体系感度係数ベクトルSRと前記線形結合ベクトルSkとのなす角を最小にする線形結合定数αiを求め、前記補正指標値演算部は、前記補正指標値として算出する相対誤差RDについてその二乗RD2を、に基づき求め、RDの符号はSiTWSR/{SiTWSi1/2SRTWSR1/2}の絶対値が最大になるii=1,2,,nについてこの値の符号と、そのiに関する相対差Eriの符号を掛け算して得られた符号として求め、前記信頼性増強因子演算部は、前記模擬性評価因子RFを使用して前記信頼性増強因子RCFを、RCF=3-2RF1/2によって求める、ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載のシミュレーション結果補正装置。前記線形結合定数演算部は、SR-SkTWSR-Skの絶対値を最小とすることにより、前記目的体系感度係数ベクトルSRと前記線形結合ベクトルSkとのなす角を最小にする線形結合定数αiを求め、前記共分散誤差行列Wが、前記目的体系での共分散誤差行列WRと前記実験の体系での共分散誤差行列WEとが異なる場合であって、WRとWEの二つの行列のi,j成分の大きさが比較できるときに、前記線形結合定数演算部は、SkTWRSk=SRTWRSRを満足する線形結合定数αiと、tiSiTWESi=SiTWRSiを満足する定数tiとを求め、前記補正指標値演算部は、前記補正指標値として算出される相対誤差RDについてその二乗RD2を、に基づき求め、RDの符号は、前記CORijの絶対値が最大になるii=1,2,,nについてこの値の符号と、そのiに関する相対差EPiの符号を掛け算して得られた符号として求め、前記信頼性増強因子演算部は、前記模擬性評価因子RFを使用して前記信頼性増強因子RCFを、RCF=3-2RF1/2によって求める、ことを特徴とする請求項1または請求項2に記載のシミュレーション結果補正装置。前記線形結合定数演算部は、を最小にする線形結合定数αiを求め、前記補正指標値演算部は、前記補正指標値として算出される補正因子BFを、により求め、前記信頼性増強因子演算部は、前記模擬性評価因子RFを使用して前記信頼性増強因子RCFを、RCF=3-2RF1/2によって求める、ことを特徴とする請求項1または請求項3に記載のシミュレーション結果補正装置。前記線形結合定数演算部は、を最小にする線形結合定数αiを求め、前記補正指標値演算部は、前記補正指標値として算出される補正因子BFを、BF=expLBFにより求め、前記信頼性増強因子演算部は、前記模擬性評価因子RFを使用して前記信頼性増強因子RCFを、RCF=3-2RF1/2によって求める、ことを特徴とする請求項1または請求項3に記載のシミュレーション結果補正装置。前記信頼性増強因子演算部は、前記模擬性評価因子RFを使用して前記信頼性増強因子RCFを、近似式を用いて、RCF=2-RFによって求める、ことを特徴とする請求項4ないし請求項7のいずれか一項に記載のシミュレーション結果補正装置。前記共分散誤差行列Wは単位行列であることを特徴とする請求項1ないし請求項8のいずれか一項に記載のシミュレーション結果補正装置。対象の挙動をコンピュータ上に表現したモデルを用いてシミュレーションした結果に含まれる誤差をその対象を模擬した実験の結果を用いて推定した結果を用いて、自動的に前記シミュレーション結果を補正するシミュレーション結果補正方法において、実験体系測定値記憶部が、前記実験の結果得られる測定値QEを記憶するステップと、実験体系測定値記憶部が、前記模擬実験体系で得られる測定値を記憶するステップと、共分散誤差行列演算部および共分散誤差行列記憶部が、共分散誤差行列を導出し記憶するステップと、実験体系物理量演算部および実験体系演算値記憶部が、模擬実験体系のシミュレーション計算を行いかつシミュレーション計算の計算値を記憶するステップと、比較値演算部および比較値記憶部が、シミュレーション計算値と測定値の比較値を算出し記憶するステップと、実験体系感度係数ベクトル演算部および目的体系演算値記憶部で計算機が、実験体系感度係数ベクトルを算出し記憶するステップと、実機体系物理量演算部および目的体系演算値記憶部が、目的とする実機体系のシミュレーション計算を行いかつシミュレーション計算の計算値を記憶するステップと、目的体系感度係数ベクトル演算部および実機体系感度係数ベクトル記憶部が、目的とする実機体系の感度係数を算出し記憶するステップと、線形結合定数演算部および線形結合定数記憶部が、線形結合定数を算出するステップと、模擬性評価因子演算部および模擬性評価因子記憶部が、模擬実験体系を組み合わせた模擬性評価因子RFを算出するステップと、補正指標値演算部が、補正指標値を算出するステップと、信頼性増強因子演算部および信頼性増強因子記憶部が、信頼性増強因子RCFを算出するステップと、計算誤差補正部が、前記補正指標値と前記信頼性増強因子RCFの積を算出するステップと、を有することを特徴とするシミュレーション結果補正方法。原子力分野や、試作品を製作して最終的な性能を確認することが現実的ではない分野では、特定の設計手法に基づき、特定のパラメータを入力として目的とする体系の着目する物理量を計算して設計値としている。この計算で用いる方程式を、ここではモデル方程式と呼ぶ。設計計算の段階で計算値である設計値に含まれる数値の誤差を定量評価することは、設計精度を確認するために極めて重要な作業である。設計精度を確認するために、原子力分野では臨界実験が行われてきた。実験において着目する物理量を測定し、設計する際に使用するのと同じ計算手法計算機プログラムと物理定数などパラメータを用いて計算を行ない、計算値と測定値の差によって設計計算での誤差を推測する。あるいは計算値と測定値の差がある許容限界の範囲ならば、この方法で設計計算を行なっても問題はないという判断がなされてきた。臨界実験は、従来、理論や計算手法の誤差と、パラメータによる誤差とを定量化することを目的として実施されてきた。ただし、臨界実験で得られる情報について、これまで物理学的数学的に詳しい検討がなされることは少なく、目的とする体系と比較して重要な特徴が再現されている実験であれば有用であるという判断に基づいて実験がなされてきた。臨界実験の測定値と計算値とは、補正因子バイアス法や断面積アジャストメントに利用されてきた。よって、臨界実験で得られた計算誤差の情報を組み合わせて、目的の体系の計算誤差にする手法は提供されていなかった。ここで情報とは、目的とする体系を、特定の設計手法、特定のパラメータで計算したときに得られる数値設計予想値に対して、誤差がどの程度含まれるかを確認するための情報である。実験結果に対して定量的、数学的に詳しい検討がなされなかったため、実験を行う際に、着目する物理量の性質を明らかにするには実験においてどの項目を重要視すべきかの判断ができないので、最善の実験を行ったかどうか判断できないという問題がある。また、目的とする体系の状態を常に広い範囲について実験で模擬できるとは限らない。たとえば目的とする体系で使用する物質について実験施設で十分な量を用意できない場合、実験ではその物質を使用している空間領域は実験体系の一部になり、このような実験は部分模擬実験と呼ばれる。部分模擬実験で得られた情報で目的とする体系の着目する物理量の誤差を評価する手法は知られていない。さらに、複数の実験を行った際、どの実験が優れていたかを定量的に比較する方法、複数の実験の情報を組み合わせて設計計算の誤差を推定する手法は知られていない。その他、過去に実施した実験の情報を有効利用したり、実験に必要な資源人的、時間的、経済的資源の最適化を行う有効な手法がないのが現状である。工学上、製作する製品や施設の性能を設計から保証する際に、設計で得られた最も信頼できる数値をそのまま使うのではなくて、設計目標値を必ず満足させるために、保守的な意味で余裕をもつようにある係数を乗じたり、一定値を加えたりして最終的な設計がなされる。このときの係数を安全係数と呼んでいる。これまでこの安全係数は一定の値が用いられたり、設計計算者の判断で決められることが多く、その値が工学的に安全性と経済性の両面を満足しているという保証は乏しく、おおむね経済性が損なわれてきた。そこで、本発明は、対象の挙動をコンピュータ上に表現したモデルを用いたシミュレーションにおいて、パラメータに起因してシミュレーション結果に含まれる誤差を、目的とした体系を模擬した実験結果を用いて定量的に推定した補正係数を用いて補正することができることを目的とする。上述の目的を達成するため、本発明は、対象の挙動をコンピュータ上に表現したモデルを用いてシミュレーションした結果に含まれる誤差をその対象を模擬した実験の結果を用いて推定した結果に基づき、前記シミュレーション結果を補正するシミュレーション結果補正装置において、n個の実験体系があるときに、iを1≦i≦nを満たす整数として、各i番目の実験について前記モデルを用いたシミュレーションで得られた対象とする物理量Rの計算値Ciの、各実験で測定された当該物理量Rの測定値Eiとの比較値である各実験比較値CEiを演算および記憶する比較値演算部および比較値記憶部と、シミュレーションに用いる前記モデルへの入力値の不確かさの割合の関係を示す共分散誤差行列Wを演算する共分散誤差行列演算部と、前記対象について前記モデルを用いたシミュレーションの結果のそのモデルへの入力値の単位変化に対する変化量を示す目的体系感度係数ベクトルSRを演算する目的体系感度係数ベクトル演算部と、各i番目の実験の体系について前記モデルを用いてシミュレーションした結果のそのモデルへの入力値の単位変化に対する変化量を表す実験体系感度係数ベクトルSiを演算する実験体系感度係数ベクトル演算部と、前記実験体系感度係数ベクトル演算部の演算結果を記憶する実験体系感度係数ベクトル記憶部と、前記実験体系感度係数ベクトルSiを線形結合した線形結合ベクトルSkの線形結合定数αiを、所定の評価値が最小になるように求める線形結合定数演算部と、前記線形結合定数αiを記憶する線形結合定数記憶部と、前記共分散誤差行列Wと前記目的体系感度係数ベクトルSRと前記線形結合ベクトルSkとから模擬性評価因子RFをRF=SRTWSK/SRTWSR1/2SKTWSK1/2により求める模擬性評価因子演算部と、前記模擬性評価因子RFを記憶する模擬性評価因子記憶部と、前記線形結合定数αiを重みとして前記各実験比較値の値を合成して前記モデルを用いたシミュレーションの結果得られる前記対象の物理量Rについての補正指標値を推定する補正指標値演算部と、信頼性増強因子RCFを前記模擬性評価因子RFの値から計算する信頼性増強因子演算部と、前記補正指標値演算部は、前記補正指標値に前記信頼性増強因子を乗ずる計算誤差補正部と、を有することを特徴とする。また、本発明は、対象の挙動をコンピュータ上に表現したモデルを用いてシミュレーションした結果に含まれる誤差をその対象を模擬した実験の結果を用いて推定した結果を用いて、自動的に前記シミュレーション結果を補正するシミュレーション結果補正方法において、実験体系測定値記憶部が、前記実験の結果得られる測定値QEを記憶するステップと、実験体系測定値記憶部が、前記模擬実験体系で得られる測定値を記憶するステップと、共分散誤差行列演算部および共分散誤差行列記憶部が、共分散誤差行列を導出しかつ記憶するステップと、実験体系物理量演算部および実験体系演算値記憶部が、模擬実験体系のシミュレーション計算を行いかつ計算値を記憶するステップと、比較値演算部および比較値記憶部が、シミュレーション計算値と測定値の比較値を算出し記憶するステップと、実験体系感度係数ベクトル演算部および目的体系演算値記憶部で計算機が、実験体系感度係数ベクトルを算出し記憶するステップと、実機体系物理量演算部および目的体系演算値記憶部が、目的とする実機体系のシミュレーション計算を行いかつ記憶するステップと、目的体系感度係数ベクトル演算部および実機体系感度係数ベクトル記憶部が、目的とする実機体系の感度係数を算出しかつ記憶するステップと、線形結合定数演算部および線形結合定数記憶部が、線形結合定数を算出するステップと、模擬性評価因子演算部および模擬性評価因子記憶部が、模擬実験体系を組み合わせた模擬性評価因子RFを算出するステップと、補正指標値演算部が、補正指標値を算出するステップと、信頼性増強因子演算部および信頼性増強因子記憶部が、信頼性増強因子RCFを算出するステップと、計算誤差補正部が、前記補正指標値と前記信頼性増強因子RCFの積を算出するステップと、を有することを特徴とする。本発明によれば、対象の挙動をコンピュータ上に表現したモデルを用いたシミュレーションにおいて、シミュレーション結果を、パラメータに起因してシミュレーション結果に含まれる誤差と、目的とした体系を模擬できた割合を定量的に評価した模擬性評価因子から推定した信頼性増強因子を用いて補正することができるので、経済性を確保しながら設計計算値を最適化して信頼度を確保することができる。以下、図面を参照して本発明に係る計算誤差処理装置の実施形態について説明する。ここで、同一または類似の部分には、共通の符号を付して、重複説明は省略する。[第1の実施形態]図1は、本発明に係るシミュレーション結果補正装置の第1の実施形態の構成を示すブロック図である。このシミュレーション結果補正装置10は、計算機図示しない上に構築することができる。計算機は、中央演算処理装置CPU100、記憶装置140、入力装置160および表示装置170を備える。CPU100は、演算部110および制御部130を有し、制御部130はその一部として入力制御部131および表示制御部132を有する。これらの各構成要素は、バス30を介して接続されている。入力制御部131には、キーボードやマウスなどの入力装置160が接続されている。表示制御部132には、液晶ディスプレイなどの表示装置170が接続されている。シミュレーション結果補正装置10への演算開始の指示など計算機への入力は、入力装置160を介して行われる。推定された誤差や信頼性増強因子、シミュレーション結果を補正した結果などの必要な情報は、表示装置170に表示される。CPU100の演算部110は、共分散誤差行列演算部111、実験体系物理量演算部112、計算値測定値相対差演算部113、物理量相対差判定部114、実験体系感度係数ベクトル演算部115、実機体系物理量演算部116、実機体系感度係数ベクトル演算部117、第1の線形結合定数演算部118、模擬性評価因子演算部119、相対誤差演算部120、信頼性増強因子演算部121および計算結果補正部122を有する。また、記憶装置140は、実験体系測定値記憶部141、実験体系演算値記憶部142、実機体系演算値記憶部143、計算値測定値相対差記憶部144、相対誤差記憶部145、実験体系感度係数ベクトル記憶部146、実機体系感度係数ベクトル記憶部147、線形結合定数記憶部148、共分散誤差行列記憶部149、模擬性評価因子記憶部150および信頼性増強因子記憶部151を有する。シミュレーション結果補正装置10は、対象の挙動をコンピュータ上に表現したモデルを用いてシミュレーションした結果に付随する計算誤差を推定し、この推定結果を用いてシミュレーション結果を補正する。ここで、シミュレーション結果補正装置10が計算誤差を推定する体系を目的体系あるいは実機体系と呼ぶ。この目的体系とは、たとえば原子炉などの製品である。計算誤差を推定するときに、シミュレーション結果補正装置10は、n個の実験によって得られた結果を用いる。ここで、実験とは、目的体系の少なくとも一部を模擬しておこなうものであり、実験に用いた装置などの体系を実験体系と呼ぶ。本実施の形態では、模擬実験として臨界実験を行う場合について説明する。本実施形態では、対象の挙動をコンピュータ上に表現したモデル以下モデルを用いてシミュレーションした結果に含まれるパラメータに起因する誤差を、その対象を模擬した実験の結果を用いて定量的に推定する。そのため実験と目的とする実機体系に関して、数理的にまず両者の模擬性あるいは類似性を定義する。次にその模擬性の数値に従って安全係数を合理的に算出し、安全面、経済面の両方を満たす必要十分な安全係数の評価方法を提供する。実験体系測定値記憶部141は、n個の実験によって得られた各測定値を記憶する。以下、物理量Rについての第i番目i=1,2,,nの実験で得られた測定値をREiと表記する。実験体系物理量演算部112は、前記のn個の実験に関して、それぞれの実験体系についてモデルを用いてシミュレーションを行い、前記の物理量Rの値を求める。以下、物理量Rについての第i番目i=1,2,,nの実験に関するシミュレーションで得られた計算値をRCiと表記する。また、実験体系演算値記憶部142は、実験体系物理量演算部112により得られた各計算値RCiを記憶する。実機体系物理量演算部116は、目的とする実機体系について、モデルを用いてシミュレーションを行い、前記の物理量Rの値を求める。また、実機体系演算値記憶部143は、目的とする実機体系について実機体系物理量演算部116で得られた物理量Rの値を記憶する。実験体系感度係数ベクトル演算部115は、i番目の実験の体系についてモデルを用いてシミュレーションした結果について、そのモデルのパラメータxii=1,2,...,mの入力値の単位変化によって生ずる、着目する物理量をRの変化量を表す実験体系感度係数ベクトルSiをにより、算出する。実験体系感度係数ベクトルはその名の示すようにベクトル量であり、パラメータの数mがその要素数である。実験体系感度係数ベクトル記憶部146は、実験体系感度係数ベクトル演算部115で算出した実験体系感度係数ベクトルSiを記憶する。実機体系感度係数ベクトル演算部117は、目的の体系についてシミュレーションした結果について、そのモデルのパラメータxii=1,2,...,mの入力値の単位変化によって生ずる着目する物理量Rの変化量を表す目的体系感度係数ベクトルSRをにより、算出する。実験体系感度係数ベクトルもパラメータの数mを要素数とするベクトル量である。実機体系感度係数ベクトル記憶部147は、実験体系感度係数ベクトル演算部117で算出した実験体系感度係数ベクトルSRを記憶する。共分散誤差行列演算部111は、シミュレーションに用いるモデルへの入力値の不確かさの割合の関係を示す共分散誤差行列Wを算出する。ここで、共分散誤差行列は、目的とする体系と実験体系とで使用する同じ構造の入力値の不確かさを表す誤差行列である。目的とする体系と実験体系で共通に使用するこの共分散誤差行列Wは、対角成分wiiにそれぞれのパラメータxii=1,2,...,mの相対誤差を二乗した値が、また、非対角成分wijにはパラメータiとパラメータjの間の相対誤差の積が収められている。この共分散誤差行列Wの各成分の大きさは、互いの大きさの関係が正しければ良く、絶対値は問題ではない。なお、ここでは、目的とする体系の入力に関しての不確かさを表した共分散誤差行列とそれぞれの実験についての体系の入力に関しての不確かさを表した共分散誤差行列が同じ行列であるという仮定をしている。一般に、モデルへの入力値の不確かさの割合を表す共分散誤差行列は、必ずしも明確に定義されない。この場合は、共分散誤差行列を単位行列としてもよい。共分散誤差行列記憶部149は、共分散誤差行列演算部111で算出された共分散誤差行列Wを記憶する。第1の線形結合定数演算部118は、実験体系感度係数ベクトルSiを線形結合した線形結合ベクトルSkの線形結合定数αiを、SkTWSkがSRTWSRと等しくかつ目的体系感度係数ベクトルSRと線形結合ベクトルSkとのなす角が最小になるように求める。まず、i番目の実験体系の感度係数ベクトルSiを用いて、3式を満足する感度係数ベクトルの線形結合線形結合ベクトルSkをにより定義し、算出する。ここで、αiは任意の定数であり、これを線形結合定数と呼ぶ。次に、線形結合定数αiを、SkTWSk=SRTWSR...4を満足し、かつ目的体系感度係数ベクトルSRと線形結合ベクトルSkとのなす角θが最小になるように求める。ここで、Tはベクトルや行列の転置を示す記号である。この4式は、相対誤差の総量が同じであるという条件を表している。目的体系感度係数ベクトルSRと線形結合ベクトルSkとのなす角θが最小になるように求める方法はいくつか想定される。たとえば、SR-SkTWSR-Skの絶対値を最小とすることにより、目的体系感度係数ベクトルSRと線形結合ベクトルSkとのなす角θを最小にすることができる。SR-SkTWSR-Skの値が零0となった場合、すなわち、SR-SkTWSR-Sk=0...5を満足する場合は、自動的に、SkTWSR/{SkTWSk1/2SRTWSR1/2}=1...6となる。この場合、6式は、後述する模擬性評価因子RFが1となっていることを示している。6式の左辺の分子は、共分散誤差行列Wを考慮した線形結合ベクトルSkと目的体系感度係数ベクトルSRとの内積を示している。6式の左辺の分母は、共分散誤差行列Wを考慮した線形結合ベクトルSkと目的体系感度係数ベクトルSRのベクトルの大きさになっている。SR-SkTWSR-Skの絶対値を最小とする線形結合定数αiは、たとえばLagrangeの未定定数法を用いて求めることができる。dを、d=SkTWSk...7とし、この式を束縛条件とし、Lagrangeの未定定数λを用いて、以下の式Lを作る。L={SR-SkTWSR-Sk}λ{SkTWSk-d}L={2d-2SkTWSR}λ{SkTWSk-d}...8この8式に関して極値条件から、として、αiの条件式連立方程式を作成する。この条件式から、λとαii=1,2,...,nを決定する。今、rij=SiTWSj、rRi=SiTWSjとすれば、Lagrange未定定数λを用いて、λとαii=1,2,...,nとを解く方程式は以下のように書ける。Rλα=r...10ここで、RはRijで構成される行列、αはαiで構成される列ベクトル、rはrRiで構成される列ベクトルである。例として、Rが4行4列の行列である場合について説明する。この場合、上述の方程式は、となる。この式を解いて、λαii=1,2,...,nを求める。すなわち、により、λαii=1,2,...,nを算出する。加えて、αiは、が成り立つように規格化される。このようにして、λとαii=1,2,...,nが決定される。なお、λとαii=1,2,...,nは、正負で与えられる。原理的には、2d-2SkTWSRが小さくなるほうの符号を選ぶことになる。しかし、新たに定義される模擬性評価因子がλに等しいことがわかっており、模擬性評価因子は1に近い値であるべきなので、λを負の値とすることは目的と合致しない。そこで、λとしては常に正の値を選択すればよいことになる。線形結合定数記憶部148は、第1の線形結合定数演算部118で算出された線形結合定数αii=1,2,...,nを記憶する。模擬性評価因子演算部119は、実験体系と、目的とする実機体系の類似度を数理的に定義する。実験体系に関して着目する物理パラメータRに関する感度係数ベクトルSK、目的とする実機体系に関して着目する物理パラメータRに関する感度係数ベクトルSR、および計算に用いたパラメータの共分散誤差行列Wを用いて、これらの体系間の類似性を示す模擬性評価因子RepresentativityFactor:RFを求めることができる。模擬性評価因子RFは、RF=SRTWSK/SRTWSR1/2SKTWSK1/2...14により算出する。模擬性評価因子RFとは、目的体系感度係数ベクトルSRと線形結合ベクトルSkとのなす角をθとしたときの、cosθを表している。この値が1のとき、すなわちcosθ=1のときに、θ=0となり、線形結合ベクトルSkと目的体系感度係数ベクトルSRとが重なった状態、すなわち、数理的に完全に一致していることになる。逆に何の関係もない場合は、模擬性評価因子は0となる。なお、線形結合定数αiを求める際にその絶対値を最小化しようとする評価値の値が、零0となった場合、すなわち、SR-SkTWSR-Sk=0...15を満足する場合には、自動的に、SkTWSR/{SkTWSk1/2SRTWSR1/2}=1...16となる。この16式は、模擬性評価因子RFが1となっていることを示している。16式の左辺の分子は、共分散誤差行列Wを考慮した線形結合ベクトルSkと目的体系感度係数ベクトルSRとの内積を示している。16式の左辺の分母は、共分散誤差行列Wを考慮した線形結合ベクトルSkと目的体系感度係数ベクトルSRのベクトルの大きさになっている。模擬性評価因子記憶部150は、模擬性評価因子演算部119で算出された模擬性評価因子RFを記憶する。信頼性増強因子演算部121は、模擬性評価因子演算部119で算出された模擬性評価因子RFを用いて、安全係数を求める。当然ながら安全係数は明確な数学的意味付けに従って定義される。以下、安全係数を、信頼性増強因子RCFと呼ぶ。以下の、信頼性増強因子RCFの導出について説明する。一般にSKとSRは完全には一致せず、差のベクトルが存在して、技術者が次に興味があるのはその差のベクトルの大きさである。既にSKに関して大きさの二乗をdとする規格化が行われており、Wを共分散誤差行列とすればSKとSRの差のベクトルの大きさの二乗、すなわちここで二乗差SDは以下のベクトルと行列の二次形式で定義できる。SD=SR-SKTWSR-SK=SRTWSRSKTWSK-2SKTWSR=dd―2SRTWSK...17この式は次のように変形できる。この変形は二つのベクトルSKとSRで構成される三角形において第二余弦定理として成立している。図2は、本発明の第1の実施形態に係るシミュレーション結果補正装置における二乗差SDの概念図である。図2にこの二つのベクトルSKとSRとがなすいくつかの角度の場合の例を示す。この場合、模擬性評価因子RFは、共分散誤差行列Wが単位行列とした場合における二つのベクトルSKとSRで構成される角度の余弦となっている。さらに、式17は、次のように変形できる。SD=dd―2SRTWSK=2d-2dSRTWSK/d=2d-2dSRTWSK/√d√d=2d-2dSRTWSK/SRTWSR1/2SKTWSK1/2=2d-2dRF=2d1-RF...18このように二乗差SDが定義できるので、二つのベクトルSKとベクトルSRの二乗差SDの、上記dに対する二乗差割合SDRを次の式で定義することができる。SDR=SD/d=21-RFここで0≦RF≦119上記の18式を19式の条件下で評価すればSDRの値の範囲は容易に評価でき、0≦SDR≦2...20となる。二乗差割合SDRは二つのベクトルSKとSRの差のベクトルの大きさが今実験体系で見出されている計算誤差SKTWSK=dの何倍に相当するかを示す数値である。前述のように、前記の式1819のSDRは、上記の目的とする実機体系に関する着目する物理パラメータに関する計算誤差を求めた場合、評価ができないで残っている計算誤差の大きさの割合を示すものといえる。二乗差割合SDRの値が最大2であるというのを理解するのは難しいように思えるが、もしも2つの感度係数ベクトルSKとSRとが全く類似性を持たず直交関係にあり、模擬性評価因子が0である場合に二乗差割合SDRが最大値の2になってしまう。ただしこれは特殊な場合というか、もともと類似性をもたない模擬性評価因子が0になる場合で、計算誤差の評価には適さない場合であり、この2という値の理論上の最大値となっている。このような極端な場合を除き、一般的に模擬性価因子RFは0.7より大きいと考えて良い。なぜならもともと技術者は目的とする実機体系になるべく類似した臨界実験を採用しようと意図するからである。従っておおむねSDRは0.6より小さくなる。更に模擬牲評価因子RFが0.9よりも大きければSDRは0.2よりも小さくなり、これらの関係は妥当といえる図2および後述の図4を参照。次に、先に求めた二乗差割合SDRと、模擬性評価因子記憶部150に記憶されている模擬性評価因子RFを用いて、新たに信頼性増強因子RCFを定義する。前記のように、目的とする実機体系に関する着目する物理パラメータに関する計算誤差を求めても、模擬性価因子RFは常に1.0ではないので評価ができない計算誤差不確かさが残っているからである。図3は、本実施形態に係るシミュレーション結果補正装置における2つのベクトルで構成される角度θと信頼性増強因子RCFの二乗との関係図である。目的とする実機体系の計算値について計算で用いたパラメータに関する計算誤差を補正した場合、a補正する相対誤差の二乗の大きさをdとしていること。bSKとSRの差のベクトルの大きさの二乗、すなわちここで二乗差SDは、模擬性価因子をRFとしてSD=2d1-RFであること。c補正係数としてまずdとSDの和を考え、その和をdで割った値を求める。dその値の平方根を新たな補正係数信頼性増強因子RCFとして定義する。という考え方に基づいて行う。RCF=[dSD/d]1/2=1SD/d1/2=1SDR1/2=[121-RF]1/2=3-2RF1/221以上の処理を、図3で説明する。まず、上記のように、SKとSRの差のベクトルの大きさの二乗、すなわちここで二乗差SDを求める。次に、これと絶対値が等しく、かつSRと直行するベクトルSDaを考える。ベクトルSRとベクトルSDaとを合成したベクトルの絶対値が、求める信頼性増強因子RCFの二乗となる。図4は、本発明の第1の実施形態に係るシミュレーション結果補正装置における模擬性評価因子RFと、二乗差割合SDRおよび信頼性増強因子RCFとの関係を示すグラフである。図4に示すように、SDRは、0~2の範囲の値をとるが、RCFは、1~√3の範囲の値をとり、補正のための係数に適した形態である。ここで、RCFは、RCF=3-2RF1/2≒2-RF...22により近似できる。この式の右辺の最後の項はRF≧0.7について良い近似式になっている。たとえば、RF=0.7の場合、元の式では3-2RF1/2=1.265、これに対し近似式では、2-RF=1.300であり、3程度の違いであり、相対誤差のレベルでの違いであることから良い近似となっている。信頼性増強因子記憶部151は、信頼性増強因子演算部121で算出された信頼性増強因子RCFを記憶する。計算値測定値相対差演算部113は、モデルを用いてシミュレーションした結果に含まれる誤差を、各実験に関する相対差Erii=1,2,nとして算出する。ここで、iは、1から実験の総数nまでの自然数である。すなわち、相対差Eriは、i番目の実験についてのモデルにより得られた物理量Rの計算値の、当該実験で測定された当該物理量Rの測定値に対する誤差である。ここで、相対差Erii=1,2,nは、次のような意味を持つ。今、臨界実験などの模擬実験により、着目する物理量Rに対して得られた測定値をREとし、あるモデルを用いてシミュレーション計算を行ったときに得られた計算値をRCとする。計算値RCと測定値REの相対差EPiは、Eri=RC-RE/RE=RC/RE-1...23により算出される。この値は、パラメータによる相対誤差計算手法による相対誤差-測定誤差にほぼ等しい。なお、ここでの測定誤差は相対誤差である。この値から計算手法による相対誤差と測定誤差を取り除く。計算手法による相対誤差および測定誤差は、いずれも通常、正負が明らかではないから、二乗して、{RC/RE-1}2-計算手法による相対誤差2-相対測定誤差2を実験体系でのパラメータによって生じている相対差EPiの二乗、すなわちEPi2とみなす。なお、この演算は正確な評価ではないが、便宜上の評価である。計算手法による相対誤差が明確でないときには、0とおいてもよい。また、計算手法による相対誤差が十分小さいときは、EPi2をEri2-相対測定誤差2から求め、あるいは相対測定誤差が十分小さいときはEPi2をEri2-計算手法による相対誤差2から求め、さらに計算手法による相対誤差も相対測定誤差も共に十分小さいときはEri2とをEPi2としてもよい。十分小さいか否かについては、たとえば、{RC/RE-1}2に対して、相対測定誤差の二乗あるいは計算手法による相対誤差の二乗が、1/100程度の判断値を基準とすればよい。物理量相対差判定部114は、計算値測定値相対差演算部113で算出された相対差Erii=1,2,nの絶対値が、予め判断のために与えられたn個の規定値以内にあるか否かを判定し、いずれであるかの判定値を出力する。これらのステップは、実験の総数n回繰り返される。計算値測定値相対差記憶部144は、計算値測定値相対差演算部113で算出された相対差EriとEPi2i=1,2,nとを記憶する。評価してそれを実験の数組み合わせて、目的とする実機体系の計算誤差不確かさΔZ/Z2を以下のような手法で評価する。相対誤差演算部120は、線形結合定数記憶部148に記憶された線形結合定数αiを重みとして用い、相対差EPiの値を合成して、目的の体系の着目する物理量Zの誤差ΔZに対して、計算に用いたパラメータに起因する相対誤差の二乗ΔZ/Z2を求める。具体的には、この相対誤差の二乗ΔZ/Z2は、ただし、CORij=SiTWSj/{SiTWSi1/2SjTWSj1/2}により算出される。この際、線形結合定数記憶部148に記憶されている線形結合定数αiの正負が考慮される。計算結果補正部122は、計算値測定値相対差記憶部144で算出された計算誤差不確かさすなわち、24式から求めることのできるΔZ/Zで表される補正量に対して、信頼性増強因子演算部121で算出された信頼性増強因子RCFを乗ずることによって、目的とする実機体系の計算値に、安全係数すなわち信頼性増強因子RCFを考慮した誤差を適用する。すなわち、この補正係数信頼性増強因子RCFを目的とする実機体系の計算値について計算で用いたパラメータに関する計算誤差を補正する値に更に乗ずれば理論的に保守的に計算値の補正がなされ、さらに模擬性価因子をRFに基づく合理的な補正が実施できる。本補正因子の優れたところはこの因子が数学的な考察に従って導出されたものであり、もう一つの優れた点は、この補正因子は模擬性評価因子と直接的な関係があることで、模擬性評価因子が計算されれば容易に計算できる点である。なお、目的とする体系と実験体系とで異なる共分散誤差行列を用いてもよい。目的とする体系の共分散行列をWR、実験体系での共分散行列をWEとする。ただし、WRとWEの構造は同じで、この場合二つの行列の互いのi,j成分は同じ単位で定義されているものとする。すなわち互いのi,j成分は大きさの比較が直接行えるものとする。この場合、4式および5式は、SkTWRSk=SRTWRSR...25および、SR-SkTWRSR-Sk=0...26となる。これらの式を用いて、線形結合定数αiを求める。さらに、次式が成り立つように、定数tii=1,2,...,nを決定する。tiSiTWESi=SiTWRSi...27定数tii=1,2,...,nの決定は、たとえば第1の線形結合定数演算部118で行えばよい。このようにして得られた定数tiを用いて、目的の体系の相対誤差の二乗は、ただし、CORij=SiTWSj/{SiTWSi1/2SjTWSj1/2}により求められる。図5は、本実施形態の処理のフロー図である。まずシミュレーション計算を開始するに当たり、判断のためのn個の規定値が設定されるS01。次に、目的とする実機体系が選定されるS02。加えてn種類の模擬実験体系が選定されるS03。実験体系測定値記憶部141は、模擬実験体系の各測定値を記憶するS04。更に着目する物理量を計算する手法シミュレーション方法が選定されS05、計算のためのパラメータ入力の選定と設定が行われるS06。次に、ステップS05で選定されたシミュレーション方法に起因する計算手法による相対誤差、および実験体系における相対測定誤差を算出し、記憶するS07。この算出は、共分散誤差行列演算部111で行われる。実験体系演算値記憶部142は、前記相対誤差、および実験体系における相対測定誤差の算出結果を記憶する。次に、共分散誤差行列演算部111は、共分散誤差行列を導出し、共分散誤差行列記憶部149はこの結果を記憶するS08。次に、実験体系物理量演算部112は、ステップS05において選定された計算手法とステップS06によって設定されたパラメータに基づき、模擬実験体系に関するシミュレーション計算を実施する。得られた計算結果は、実験体系演算値記憶部142に格納、記憶されるS09。次に、計算値測定値相対差演算部113は、ステップS04で実験体系測定値記憶部141に記憶されたi番目の模擬実験体系の測定値と、ステップS09で実験体系演算値記憶部142に記憶されたi番目の模擬実験体系についての計算結果に基づき、相対差Eriの値を算出し、ステップS07で実験体系演算値記憶部142に記憶した計算手法による相対誤差、および実験体系における相対測定誤差を用いてEPi2を計算する。計算値測定値相対差記憶部144がこの結果を格納、記憶するS10。次に、物理量相対差判定部114は、ステップS10の結果すなわち前記のEri値の絶対値が第i番目の規定値以下であるかどうかの判定を行うS11。Eriの絶対値が第i番目の規定値を越える場合は、シミュレーションに用いた手法の見直しが行われるS05。以上のステップS04からステップS11は模擬実験体系の数であるn回繰り返されるS12。次に、実験体系感度係数ベクトル演算部115は、ステップS05において選定された計算手法とステップS06によって入力されたパラメータに基づき、模擬実験の感度係数を導出する。実験体系感度係数ベクトル記憶部146は、この結果を記憶するS13。次に、実機体系物理量演算部116は、目的とする実機体系に関するシミュレーション計算を実行する。実機体系演算値記憶部143は、実機体系について得られた計算結果を格納、記憶するS14。その後、実機体系感度係数ベクトル演算部117は、目的体系での物理量の感度係数を導出する。実機体系感度係数ベクトル記憶部147は、この結果を記憶するS15。第1の線形結合定数演算部118は、SR-SkTWSR-Skの絶対値を最小とすることにより、前記目的体系感度係数ベクトルSRと前記線形結合ベクトルSkとのなす角を最小にする線形結合定数αiを求めるS16。模擬性評価因子演算部119は、ステップS08で共分散誤差行列記憶部149に記憶された共分散誤差行列、ステップS13で実験体系感度係数ベクトル記憶部146に記憶された模擬実験の感度係数と線形結合定数記憶部148に記憶された線形結合係数線形結合定数αi、ステップS15で実機体系感度係数ベクトル記憶部147に記憶された実機体系での感度係数に基づき、模擬実験体系を組み合わせた模擬性評価因子RFが算出される。模擬性評価因子記憶部150は、算出された模擬性評価因子RFを記憶するS17。次に、相対誤差演算部120は、模擬性評価因子RFの計算の過程で得られた係数を利用して、Eri値i=1,2、、nとその正負を用いて目的とする実機体系の計算誤差RDの絶対値と符号を算出する。相対誤差記憶部145は、この結果を記憶するS18。次に、信頼性増強因子演算部121は、RFの計算値に基づき信頼性増強因子RCFを算出し、信頼性増強因子記憶部は、これを記憶するS19。最後に計算結果補正部122は、計算誤差RDと信頼性増強因子RCFとを組み合わせて補正演算を行いS20、以上の自動プロセスを終了する。このように、目的とする体系の入力に関しての不確かさを表した共分散誤差行列とそれぞれの実験についての体系の入力に関しての不確かさを表した共分散誤差行列が同じ行列という仮定をせずに、この共分散誤差行列が異なる場合でも処理すべき式を一般化できて計算誤差を推定することができる。最後にこれまで求められた模擬性評価因子RFから安全係数信頼性増強因子RCFは、RCF=3-2RF1/2≒2-RF...22により求められる。RFが0.7よりも大きい場合は上式の最も右の式が非常に良い近似になっている。効果本発明によれば、モデルを用いたシミュレーションにおいて、パラメータに起因してシミュレーション結果に含まれる誤差を、目的とした体系を模擬した実験結果を用いて定量的に推定した補正係数を用いて補正することができる。[第2の実施形態]図6は、本発明に係るシミュレーション結果補正装置の第2の実施形態の構成を示すブロック図である。計算機全体の構成は、第1の実施形態と同様である。本実施形態では、演算部110および記憶装置140の機能的な構成要素の一部を異にしている。CPU100の演算部110は、共分散誤差行列演算部111、実験体系物理量演算部112、計算値測定値相対比演算部125、実験体系感度係数ベクトル演算部115、実機体系物理量演算部116、実機体系感度係数ベクトル演算部117、第2の線形結合定数演算部126、模擬性評価因子演算部119、補正因子BF演算部127、信頼性増強因子演算部121および計算結果補正部122を有する。すなわち、計算値測定値相対比演算部125、第2の線形結合定数演算部126、補正因子BF演算部127に違いがある。記憶装置140は、実験体系測定値記憶部141、実験体系演算値記憶部142、実機体系演算値記憶部143、計算値測定値相対比記憶部155、補正因子BF記憶部156、実験体系感度係数ベクトル記憶部146、実機体系感度係数ベクトル記憶部147、線形結合定数記憶部148、共分散誤差行列記憶部149、模擬性評価因子記憶部150および信頼性増強因子記憶部151を有する。すなわち、計算値測定値相対比記憶部155、補正因子BF記憶部156に違いがある。以上のように、第1の実施形態では、実験体系での測定値と、実験体系での演算値の比較は、両者の差に基づき行ったが、本実施形態では、両者の比に基づき行うものである。実施した臨界実験のケース数が1である場合、補正因子バイアス法が良く適用される。補正因子バイアス法では、計算によって生じる誤差を減らすことを目的としている。例えば特定の計算手法計算機プログラムと特定の核データライブラリ計算で用いるパラメータを使用して、目的とする体系の設計計算を行なうものとする。特定の物理量に注目して、臨界実験で得られた計算値の相対誤差の割合が、目的とする体系の計算値の相対誤差の割合と同じと仮定する。次に、臨界実験の計算値と測定値とから、補正因子バイアスを計算する。目的とする体系の計算値に、この補正因子を乗じれば目的とする体系の計算値の相対誤差を取り除くことが可能になり、目的とする体系の計算精度を向上させることができる。臨界実験の真値をTE、臨界実験での計算値をCE=TE1Δce、臨界実験での測定値をEE=TE1Δeとする。ここで、Δceは臨界実験での計算誤差、Δeは測定誤差である。実験体系での計算値CEに対する実験体系での測定値REの比をCRで表すと、CR=EE/CE=TE1Δe/TE1Δce=1Δe/1Δceであるから、このCRを目的とする計算値Cd=Td1Δcdに乗ずれば、一般に実験の測定誤差Δeは計算誤差Δceよりも小さいので、ΔcdとΔceとが同じ程度であるならば、Rd=Cd×CR=Td1Δcd×1Δe/1Δce≒Td1ΔeΔcd-Δce≒Td1Δe...29となり、目的とする体系の計算値Rdから計算による誤差を減らした値を推定することができる。これが補正因子バイアス法である。なお、Tdは真値、Δcdは目的とする計算値に含まれる計算誤差である。計算値測定値相対比演算部125は、i番目の模擬実験体系の測定値Ei、その模擬体系の計算手法シミュレーション方法を用いて得られた計算値Ciの二つの値の比CRiを、CRi=Ei/Cii=1,2,,n...30によって算出する。従って、CRiは模擬実験体系の数n個存在することになる。計算値測定値相対比記憶部155は、計算値測定値相対比演算部125で算出されたCRii=1,2,,nを記憶する。第2の線形結合定数演算部126は、実験体系感度係数ベクトルSiを線形結合した線形結合ベクトルSkの線形結合定数αiを、から求める。ここでΔMは計算手法の不確かさ、ΔEは測定誤差を示し、Vはその分散を示す。ここで線形結合係数αiには条件式が課せられる。すなわち、全てのαi≧0正またはゼロ...32およびあるいはcを1として、である。通常、特別な意味が存在しない限り、線形結合係数αiの和は1に規格化される非特許文献1参照。式31のIを最小にする方法は、MonteCarlo法などの数値計算によっても良いし、Iをαiで偏微分してそれを0とおいてαiの条件式である式31~式33の成立する範囲で解けばよい。線形結合定数記憶部148は、第2の線形結合定数演算部126で算出された線形結合定数αii=1,2,,nを記憶する。補正因子BF演算部127は、計算値測定値相対比記憶部155に記憶されたCRii=1,2,,nを、第2の線形結合定数演算部126に記憶されている線形結合定数αiを用いて線形結合し、補正因子BFを、により算出する。EiとCiとの自然対数をとってその両者の差に線形結合因子αiを重みにして線形結合した値をLBFとする。即ち、によりLBFを算出する。ここでも線形結合係数αiには条件式が課せられる。すなわち、全てのαi≧0正またはゼロおよびあるいはcを1としたである。さらに、自然対数eをLBF乗した値を補正因子BFとする。即ち、BF=expLBF...39この方法は、非特許文献2にPE法として同文献の1513頁に示されている。補正因子BF記憶部156は、補正因子BF演算部127により算出された補正因子BFを記憶する。補正因子バイアス法では、目的とする実機体系において計算で生じる相対誤差を減らすことを目的としており、補正因子BFをCdに乗じることになるが、このとき、臨界実験と目的とする実機体系との模擬性価因子RFが計算されれば、容易に補正係数信頼性増強因子RCFを求めることができるので、この値を更に乗じてCd×BF×RCFとすれば合理的に信頼性を増すことができる。図7は、本実施形態の処理のフロー図である。まず、目的とする実機体系が選定されるS02。加えてn種類の模擬実験体系が選定されるS03。実験体系測定値記憶部141は、模擬実験体系の各測定値を記憶するS04。更に着目する物理量を計算する手法シミュレーション方法が選定されS05、計算のためのパラメータ入力の選定と設定が行われるS06。次に、共分散誤差行列演算部111は、共分散誤差行列を導出し、共分散誤差行列記憶部149はこの結果を記憶するS08。次に、実験体系物理量演算部112は、ステップS05において選定された計算手法とステップS06によって設定されたパラメータに基づき、模擬実験体系に関するシミュレーション計算を実施する。得られた計算結果は、実験体系演算値記憶部142に格納、記憶されるS09。次に、計算値測定値相対比演算部125は、ステップS04で実験体系測定値記憶部141に記憶されたi番目の模擬実験体系の測定値と、ステップS09で実験体系演算値記憶部142に記憶されたi番目の模擬実験体系についての計算結果に基づき、相対比差CRiの値を算出し、計算値測定値相対比記憶部155がこの結果を格納、記憶するS10。以上のステップS04からステップS10は模擬実験体系の数であるn回繰り返されるS12。次に、実験体系感度係数ベクトル演算部115は、ステップS05において選定された計算手法とステップS06によって入力されたパラメータに基づき、模擬実験の感度係数を導出する。実験体系感度係数ベクトル記憶部146は、この結果を記憶するS13。次に、実機体系物理量演算部116は、目的とする実機体系に関するシミュレーション計算を実行する。実機体系演算値記憶部143は、実機体系について得られた計算結果を格納、記憶するS14。その後、実機体系感度係数ベクトル演算部117は、目的体系での物理量の感度係数を導出する。実機体系感度係数ベクトル記憶部147は、この結果を記憶するS15。第2の線形結合定数演算部126は、前記31式のIを最小にする線形結合定数αiを求める。線形結合定数記憶部148は、この結果を記憶するS30。模擬性評価因子演算部119は、ステップS08で共分散誤差行列記憶部149に記憶された共分散誤差行列、ステップS13で実験体系感度係数ベクトル記憶部146に記憶された模擬実験の感度係数と線形結合定数記憶部148に記憶された線形結合係数線形結合定数αi、ステップS15で実機体系感度係数ベクトル記憶部147に記憶された実機体系での感度係数に基づき、模擬実験体系を組み合わせた模擬性評価因子RFが算出される。模擬性評価因子記憶部150は、算出された模擬性評価因子RFを記憶するS17。次に、補正因子BF演算部127は、模擬性評価因子RFの計算の過程で得られた係数を利用して、CRi値i=1,2、、nを用いて目的とする実機体系の補正因子BFを算出する。補正因子BF記憶部156は、この結果を記憶するS31。次に、信頼性増強因子演算部121は、RFの計算値から安全係数信頼性増強因子RCFを算出するS19。最後に計算結果補正部122は、補正因子BFと信頼性増強因子RCFとを組み合わせて補正演算を行いS32、以上の自動プロセスを終了する。なお、共分散誤差行列は原理的にはシミュレーションに用いる入力の全てについて定義されるものであるが、その評価が非常に困難である場合は共分散誤差行列を単位行列としてもよい。効果本実施形態によれば、モデルを用いたシミュレーションにおいて、パラメータに起因してシミュレーション結果に含まれる誤差を、目的とした体系を模擬した実験結果を用いて定量的に推定した補正係数を用いて補正することができる。[その他の実施形態]以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。例えば、目的体系として原子炉、実験体系として原子炉を模擬する臨界実験装置の体系を例にとって説明したが、原子炉以外の製品についても適用しうる。また、例えば、第1の実施形態では、線形結合定数αiの求め方として、代表的なLagrangeの未定定数法による場合を示したが、同様の結果が得られる他の方法でもよい。さらに、各実施形態の特徴を組み合わせてもよい。また、これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。例えば、各実施形態においては、演算し記憶する場合に、演算部と称する各演算機能部分と記憶部と称する記憶装置内の各記憶機能部分とに区分した形で説明している。しかしながら、演算した結果を次のステップで使用する場合は、一々記憶装置に記憶させるようなことはせずCPU内に仮置きしてステップを進めることも通常行われている。従って、記憶装置内にあるとして記載している記憶部が、CPU内の演算部分の一部として一時的に記憶される場合も、本発明の実施形態に含まれる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。"