"データ格納部に格納されている複数のサンプル点の複数種類の性能項目値を、当該複数種類の性能項目で張られる空間を分割することで得られる複数のメッシュ要素のうち該当するメッシュ要素の座標値に変換し、前記データ格納部に格納する第1の処理と、前記データ格納部に格納されている前記複数のサンプル点の座標値の集合を表現する二分決定グラフを生成する第2の処理と、前記データ格納部に格納されている前記複数のサンプル点に含まれる第1のサンプル点の各座標値以下の座標値に対応するノードを、前記二分決定グラフにおける1を表す葉ノードから辿って根ノードに至るパスの数を計数することで、前記複数のサンプル点のうち前記第1のサンプル点を支配する第2のサンプル点及び前記第1のサンプル点の数を算出する第3の処理と、算出された前記数を前記複数のサンプル点の数で除することで、前記第1のサンプル点の歩留り率を算出し、前記データ格納部に格納する第4の処理と、を、コンピュータに実行させるプログラム。前記複数のサンプル点に含まれる各サンプル点を前記第1のサンプル点に設定して、前記第3の処理及び前記第4の処理を実施させる第5の処理をさらに前記コンピュータに実行させる請求項1記載のプログラム。前記第3の処理は、前記第1のサンプル点の各座標値以下の座標値に対応するノードを有し且つ当該ノードの全てが真の場合に1を表す葉ノードに達する第2の二分決定グラフを生成する処理と、前記第2の二分決定グラフに含まれるノードに対応するノードを、前記二分決定グラフにおける根ノードから1を表す葉ノードに至るパスの数を計数する処理と、を含む請求項1又は2記載のプログラム。前記第3の処理において、前記二分決定グラフの根ノードから前記葉ノードの方向にノードを順番に探索し、前記第1のサンプル点の各座標以下の座標値に対応するノードではないと確認された場合及び前記二分決定グラフにおける0を表す葉ノードに到達した場合には探索を中止し、前記二分決定グラフにおける1を表す葉ノードに到達した場合には、逆方向に前記根ノードまで探索の経路を戻ることで前記パスの数を計数する請求項1又は2記載のプログラム。前記逆方向に前記根ノードまで探索の経路を戻る処理において、当該経路上のノードにおいて、偽の枝方向のパス数と真の枝方向のパス数とを加算して、前記根ノードの方向の次のノードに移行する請求項4記載のプログラム。データ格納部に格納されている複数のサンプル点の複数種類の性能項目値を、当該複数種類の性能項目で張られる空間を分割することで得られる複数のメッシュ要素のうち該当するメッシュ要素の座標値に変換し、前記データ格納部に格納する第1の処理と、前記データ格納部に格納されている前記複数のサンプル点の座標値の集合を表現する二分決定グラフを生成する第2の処理と、前記データ格納部に格納されている前記複数のサンプル点に含まれる第1のサンプル点の各座標値以下の座標値に対応するノードを、前記二分決定グラフにおける1を表す葉ノードから辿って根ノードに至るパスの数を計数することで、前記複数のサンプル点のうち前記第1のサンプル点を支配する第2のサンプル点及び前記第1のサンプル点の数を算出する第3の処理と、算出された前記数を前記複数のサンプル点の数で除することで、前記第1のサンプル点の歩留り率を算出し、前記データ格納部に格納する第4の処理と、を、コンピュータが実行する情報処理方法。複数のサンプル点の複数種類の性能項目値を格納するデータ格納部と、前記データ格納部に格納されている複数のサンプル点の複数種類の性能項目値を、当該複数種類の性能項目で張られる空間を分割することで得られる複数のメッシュ要素のうち該当するメッシュ要素の座標値に変換し、前記データ格納部に格納する変換部と、前記データ格納部に格納されている前記複数のサンプル点の座標値の集合を表現する二分決定グラフを生成する生成部と、前記データ格納部に格納されている前記複数のサンプル点に含まれる第1のサンプル点の各座標値以下の座標値に対応するノードを、前記二分決定グラフにおける1を表す葉ノードから辿って根ノードに至るパスの数を計数することで、前記複数のサンプル点のうち前記第1のサンプル点を支配する第2のサンプル点及び前記第1のサンプル点の数を算出し、算出された前記数を前記複数のサンプル点の数で除することで、前記第1のサンプル点の歩留り率を算出し、前記データ格納部に格納する歩留り算出部と、を有する情報処理装置。従って、本技術の目的は、一側面において、サンプル点間の支配関係に基づく歩留り率を高速に算出するための技術を提供することである。本技術に係る歩留率算出方法は、Aデータ格納部に格納されている複数のサンプル点の複数種類の性能項目値を、当該複数種類の性能項目で張られる空間を分割することで得られる複数のメッシュ要素のうち該当するメッシュ要素の座標値に変換し、データ格納部に格納する第1のステップと、Bデータ格納部に格納されている複数のサンプル点の座標値の集合を表現する二分決定グラフを生成する第2のステップと、Cデータ格納部に格納されている複数のサンプル点に含まれる第1のサンプル点の各座標値以下の座標値に対応するノードを、二分決定グラフにおける根ノードから1を表す葉ノードに至るパスの数を計数することで、複数のサンプル点のうち第1のサンプル点を支配する第2のサンプル点及び第1のサンプル点の数を算出する第3のステップと、D算出された数を上記複数のサンプル点の数で除することで、第1のサンプル点の歩留り率を算出し、データ格納部に格納する第4のステップとを含む。サンプル点間の支配関係に基づく歩留り率を高速に算出できるようになる。[実施の形態1]図3に、本実施の形態に係る情報処理装置100の機能ブロック図を示す。情報処理装置100は、データ格納部110と、データ格納部110に格納されているデータを用いて処理を行う処理部120とを有する。処理部120は、変換部121と、生成部122と、歩留り算出部123とを有する。データ格納部110は、例えば図4に示すようなデータを格納している。本実施の形態では、サンプル点の識別子IDと、性能項目1乃至Mの値とを登録するようになっている。別途、各サンプル点について、該当する回路構成、設計変数値及び設計パラメータ値などを対応付けて登録する場合もあるが、本実施の形態では直接関係ないので省略する。例えば、本情報処理装置100又は他のコンピュータで、設計変数値及び設計パラメータ値などに応じて回路シミュレーションを実施して、当該回路シミュレーションの結果すなわち性能項目1乃至Mの値を取得して、データ格納部110に格納しておく。処理部120の変換部121は、各性能項目で張られる性能項目空間をメッシングして、各サンプル点について、そのサンプル点を包含するメッシュ要素を特定し、当該メッシュ要素の座標値を、当該サンプル点の座標値として特定する。処理部120の生成部122は、データ格納部110に格納されているサンプル点の集合を表す二分決定グラフ例えばZDDZerosuppressedBDDを生成する。処理部120の歩留り算出部123は、二分決定グラフを用いた処理を行って、各サンプル点の歩留り率を算出し、データ格納部110に格納する。次に、図5乃至図42を用いて、処理部120の処理について説明する。まず、処理部120の変換部121は、性能空間をメッシュ化して、データ格納部110に格納されている各サンプル点の座標値すなわち性能項目値を、当該サンプル点を包含するメッシュ要素の座標値に変換して、データ格納部110に格納する図5:ステップS1。例えば、図6に示すような性能空間を一例にして説明する。ここでは説明を簡単にするために、性能項目1及び2で張られる平面において、サンプル点sample1乃至sample5の5つのサンプル点を考える。例えば、sample1=1.1,1.1、sample=2.7,3.2、ssample3=3.2,2.7、sample4=2.8,4.9、sample5=5.1,1.6であるとする。ここで、図7に示すように、この平面を3×3のメッシュ要素に分割すると、サンプル点sample1乃至sample5の座標値は、sample1=1,1、sample2=2,2、sample3=2,2、sample4=2,3、sample5=3,1に変換される。一般的には、例えば図8に示すようなデータをデータ格納部110に格納する。すなわち、サンプル点のIDと、性能項目1乃至Mの座標値とが格納される。但し、以下で述べる処理においてサンプル点数と歩留り率とがさらに格納される。このようなデータを座標リストLと呼ぶものとする。次に、処理部120の生成部122は、データ格納部110に格納されているサンプル点の集合を表すZDDを生成するZDD生成処理を実施するステップS3。ZDD生成処理については、図19乃至図26を用いて説明する。なお、具体的な処理の説明より前に、ZDDの前提となるBDDから説明する。最初に、図9に示すような真理値表についての二分決定グラフBDDについて説明する。この真理値表は、以下のような論理関数fx1,x2,x3で表される。なお、ダッシュ’はNOTを表す。fx1,x2,x3=x1’x2x3’x1x2’x1x2x3’二分決定グラフは、このような論理関数又は真理値表をグラフの形に圧縮して表現するものであり、論理関数同士の演算も圧縮したグラフ間の処理で行うことができる。このような真理値表は、図10のような二分決定木で表される。図10の二分決定木では、x1を根ノードとして、x1が真1の場合の枝と、偽0の場合の枝とに分岐する。さらに、これらの枝の各々にはx2のノードが接続されており、x2が真1の場合の枝と、偽0の場合の枝とに分岐する。さらに、これらの枝の各々にはx3のノードが接続されており、x3が真1の場合の枝と、x3が偽0の場合の枝とに分岐する。x3の各々の枝には、葉ノードとして真理値表に従った1を表す葉ノード又は0を表す葉ノードが接続されている。このように、根ノードから1を表す葉ノードに至るパスが、出力を1にする入力組み合わせを表す。一般的には、等価ノードの統合を行うことで図10のような二分決定木は圧縮される。図10の場合、四角で囲った2つのx3については、偽0の枝に接続された葉ノードは1であり、真1の枝に接続された葉ノードは0であるということで等価なノードである。従って、いずれか1つに統合することができる。このような等価ノードの統合を行うと、図11に示すような仮の二分決定グラフが得られる。さらに、冗長ノードの削除を行うことで図11のようにグラフが圧縮される。図11のグラフにおいて四角で囲われた左側のx3は、真1の枝についても偽0の枝についても0についての葉ノードに接続されており、このノードは冗長である。さらに、右側のx3は、真1の枝についても偽0の枝についても1についての葉ノードに接続されており、このノードは冗長である。従って、これらのノードを削除すると、図12に示すような二分決定グラフが得られる。ノードが削除されたため、図12において四角で囲われた部分にはノードがなくなっている。このように、二分決定木から等価ノードと冗長ノードの削除を行ったグラフを二分決定グラフと呼ぶ。次に、BDDの変種であるZDDについて説明する。ZDDは、出力が1となる入力組み合わせの中に、偽0が多い場合すなわち疎な組み合わせの場合に効果的であることが知られている。例えば、図13のような真理値表の場合、二分決定木は、図14のように表される。なお、葉ノードを統合すると、図15のように表される。上でも述べたように、BDDであれば、真1でも偽0でも同じノードに繋がるノードは冗長ノードであるから、図15の4つのx3のノードのうち一番左側のノードと、左から3番目のノードとが冗長ノードとして特定されて、図16に示すような二分決定グラフが得られる。一方、ZDDでは、真1の枝が、0を表す葉ノードに接続されているようなノードを削除して、削除されたノードの上位のノードの枝を、削除されたノードの偽0の枝に接続されたノードに接続する。図15の場合には、四角で囲われた右側のノードx3の真1の枝は、0を表す葉ノードに接続されているので、このx3のノードを削除して、上位のノードx2の偽0の枝を1を表す葉ノードに接続する。また、四角で囲われた左側のノードx3の真1の枝は、0を表す葉ノードに接続されているので、このノードx3も削除して、上位ノードx2の真1の枝を0を表す葉ノードに接続する。そうすると、図17のような仮の二分決定グラフが得られる。この仮の二分決定グラフにおいて、四角で囲われたノードx2の真1の枝は、0を表す葉ノードに接続されているので、このノードx2も削除する。そうすると、このノードx2の上位ノードの真1の枝を1を表す葉ノードに接続する。このような圧縮を行うと、図18に示すようなZDDが完成する。図18のZDDにおいて四角の点線部分がノードが削除された部分である。本実施の形態では座標リストLを表すZDDの生成処理を、図19乃至図26の処理フローで説明する。生成部122は、座標リストLにおけるサンプル数からnを設定する図19:ステップS21。具体的には、以下の式に従って算出する。これは、座標リストLにおけるサンプル数の、2を底とする対数値の小数点以下を繰り上げて整数値化したものである。そして、生成部122は、メッシングの結果に基づき、各性能項目の軸について取り得る値各々について、ZDDのレベルを1つ対応付け、対応付けを表すデータをデータ格納部110に格納するステップS23。例えば、図7に示すような性能空間において性能項目1をx、性能項目2をyと表すものとすると、各軸の取り得る値各々とレベルとの対応付けは、図20に示すように表される。図20の例では、xもyも1乃至3の値をとるので、x1、x2、x3、y1、y2、y3の順に、1から6までレベルを割り当てる。なお、ここでは葉ノードのレベルは7以上の値とする。次に、生成部122は、ZDD_f[i]iは1以上n以下の整数に、恒偽関数のZDD0を表す葉ノードのみを設定するステップS25。そして、生成部122は、座標リストLにおいて未処理のサンプル点があるか判断するステップS27。座標リストLにおいて未処理のサンプル点が存在しない場合には、呼び出し元の処理に戻る。一方、未処理のサンプル点が存在する場合には、生成部122は、座標リストLにおいて未処理のサンプル点を1つ特定し、当該サンプル点をcurに設定するステップS29。そして、生成部122は、桁上がりのためのZDD_cに、サンプル点curのZDDを設定するステップS31。そして処理は端子Aを介して図21の処理に移行する。図21の処理の説明に移行して、生成部122は、カウンタiを1に設定するステップS33。そして、生成部122は、ZDD_f[i]をZDD_gに設定するステップS34。ZDD_f[i]をZDD_gに待避させる。その後、生成部122は、ZDD_f[i]ZDD_cここでは排他的論理和を表すの結果をZDD_f[i]に設定し、ZDD_gZDD_cの結果をZDD_cに設定するステップS35。その後、生成部122は、ZDD_cが恒偽関数、すなわち桁上がりがない場合には、端子Bを介して図19のステップS27に戻る。一方、ZDD_cが恒偽関数ではない場合には、生成部122は、iを1インクリメントしてステップS39、ステップS35に戻る。このような処理にてサンプル点の出現状況に応じたZDD_f[i]が生成されるようになる。ここで図7に示すような5つのサンプル点を表すZDD_f[i]を生成する過程を、図22乃至図25を用いて説明する。最初に、サンプル点1,1を処理する場合には、ZDD_f[1]は恒偽関数であり、サンプル点1,1のZDDがZDD_cに設定される。そしてステップS35を実施すると、恒偽関数であるZDD_f[1]とサンプル点1,1のZDD_cとの排他的論理和が行われ、ZDD_f[1]はサンプル点1,1のZDDになる。なお、ZDD_gZDD_c=0で桁上がりはないので、次のサンプル点の処理に移行する。次に、サンプル点3,1を処理する場合を、図22を用いて説明する。図22に示すように、1,1を表すZDDと、3,1を表すZDDとについて排他的論理和を算出すると、1,1と3,1とが出現することを表すZDDが生成される。なお、ZDD_gZDD_c=0で桁上がりはないので、次のサンプル点の処理に移行する。次に、サンプル点2,2を処理する場合を、図23を用いて説明する。図23に示すように、前回の結果を表すZDDと、2,2を表すZDDとについて排他的論理和を算出すると、1,1、3,1及び2,2が出現することを表すZDDが生成される。なお、ZDD_gZDD_c=0で桁上がりはないので、次のサンプル点の処理に移行する。次に、サンプル点2,3を処理する場合を、図24を用いて説明する。図24に示すように、前回の結果を表すZDDと、2,3を表すZDDとについて排他的論理和を算出すると、1,1、3,1、2,2及び2,3が出現することを表すZDDが生成される。なお、ZDD_gZDD_c=0で桁上がりはないので、次のサンプル点の処理に移行する。最後に、サンプル点2,2を処理する場合を、図25を用いて説明する。図25に示すように、前回の結果を表すZDDと、2,2を表すZDDとについて排他的論理和を算出すると、1,1、3,1及び2,3が出現することを表すZDD_f[1]f1と表すが生成される。さらに、ZDD_gZDD_c=1で桁上がりがあるので、2,2を表すZDD_cが生成され、これがそのままZDD_f[2]f2と表すに設定される。このように、2つのZDDが生成されて、以下の処理で用いられる。なお、このような2つのZDDを、頻度表形式で表せば、図26に示すような表になる。図26の頻度表では、各軸について取り得る座標値の組み合わせの各々について、f2f1の2ビットの出現頻度を表している。すなわち、Fの列で示すように、01は1であり、10は2を表している。図5の処理の説明に戻って、処理部120の歩留り算出部123は、座標リストLにおいて未処理のサンプル点を1つ特定するステップS5。そして、歩留り算出部123は、特定されたサンプル点についてサンプル数計数処理を実施するステップS9。サンプル数計数処理については、図27乃至図40を用いて説明する。まず、歩留り算出部123は、ZDD_bに、恒真関数のZDDを設定する図27:ステップS41。そして、歩留り算出部123は、性能項目数をrに設定するステップS42。また、歩留り算出部123は、jを1に設定するステップS43。さらに、歩留り算出部123は、aに対して、特定されたサンプル点の座標のj番目の要素の要素値を設定するステップS45。例えば、図28に示すように、サンプル点2,2が特定されたとする。そうすると、j=1であればa=2であり、j=2でもa=2となる。なお、j番目の要素をvとおくものとする。なお、サンプル点2,2が特定されると、このサンプル点を支配するサンプル点存在するかしないかをとわずの座標は1,2、1,1及び2,1となる。さらに、歩留り率を算出する場合には、同じ座標2,2及びそれ自身もカウント対象である。すなわち、x≦2及びy≦2がサンプル数計数の条件となる。そして、歩留り算出部123は、kを1に初期化するステップS47。その後、歩留り算出部123は、kがa以下であるか判断するステップS49。kがa以下であれば、ZDD_bvkを、ZDD_bに設定し、kを1インクリメントするステップS51。そしてステップS49に戻る。vkは、j=1であれば、v=xであり、j=2であればv=yである。すなわち、恒真関数のZDD_bに対してx1と、x2とを最初のjに関するループで乗ずる。さらに、2回目のループでは、j=2であるから、y1及びy2がZDD_bに乗じられる。ステップS49でkがaを超えた場合には、歩留り算出部123は、jがr以下であるか判断するステップS53。jがrを超えた場合には、端子Cを介して図30の処理に移行する。一方、jがr以下である場合には、歩留り算出部123は、jを1インクリメントしてステップS55、処理はステップS45に戻る。このような処理を実施することで、サンプル点2,2を特定した場合には、図29に示すようなZDD_bが生成される。図29のように、サンプル点2,2で特定される条件x≦2及びy≦2に該当する各座標値に対応するノードx1、x2、y1及びy2が全て真である場合に1を表す葉ノードに達するZDDが生成される。処理は端子Cを介して図30の処理に移行して、歩留り算出部123は、カウンタiを1に初期化するステップS57。また、歩留り算出部123は、ZDD_f[i]の各ノードに対応するパス数を登録するためのハッシュ表Pを、ZDD_f[i]から生成するステップS59。ハッシュ表Pは、ノード毎にパス数を登録するものである。以下では、説明を分かり易くするために、図31に示すように識別子を付与するものとする。図31の例では、0を表す葉ノードの識別子は0であり、1を表す葉ノードの識別子は1であり、根ノードのx1の識別子は2であり、x2のノード識別子は3であり、x3のノード識別子は4であり、y1のノード識別子は5であり、y3のノード識別子は6である。そして、ハッシュ表Pは、例えば図33Aに示すように、ノードの識別子0乃至6の各々について、パス数が登録されるようになっている。なお、この段階ではパス数は登録されていない。また、ZDD_bについても図32に示すように、以下の説明を分かり易くするために、ノードに識別子を付与しておく。次に、歩留り算出部123は、ハッシュ表P[葉ノード]=葉の値、P[他のノード]=-1を設定するステップS61。初期値を設定するものである。これにて図33Aの状態になる。その後、歩留り算出部123は、ZDD_f[i]及びZDD_bの根ノードを引数として設定して、関数Hfnode,bnodeを呼び出すステップS63。関数Hは、ハッシュ表を完成させて、第一引数のパス数を得るための関数である。この関数Hの処理については図34乃至図40を用いて説明する。歩留り算出部123は、P[fnode]=-1であるか判断する図34:ステップS71。-1は初期値であり、-1以外の値が設定されているということは、fnodeのノードについての処理は完了しているので、呼び出し元の処理に戻る。一方、初期値である-1が設定されたままである場合には、歩留り算出部123は、fnodeの変数をpに設定し、pのレベルをaに設定するステップS73。今、fnodeが図31のノード2である場合には、p=x1であり、図20からa=1である。また、歩留り算出部123は、bnodeのノードの変数をqに設定し、qのレベルをbに設定するステップS75。bnodeが、図32のノード7である場合には、q=x1であり、図20からb=1である。そして、歩留り算出部123は、a=bであるか判断するステップS77。a=bではない場合には、端子Dを介して図35の処理に移行する。一方、a=bであれば、歩留り算出部123は、P[fnodeの偽0枝の子ノード]=-1であるか判断するステップS79。ハッシュ表P図33Aにおいて、fnodeが図31のノード2である場合、fnodeの偽0枝の子ノードであるノード3の値は-1である。P[fnodeの偽0枝の子ノード]=-1でなければ、ステップS83に移行する。一方、P[fnodeの偽0枝の子ノード]=-1であれば、歩留り算出部123は、関数Hfnode|s0,bnode|t1を再帰的に呼び出すステップS81。s=0は、fnodeの偽0枝が指す子ノードを表し、t=1は、bnodeの真1枝が指す子ノードを表す。従って、上で述べた例では、図31のノード3と図32のノード8をHの第一引数と第二引数に設定する。ステップS81が完了すると、ステップS83に移行する。ステップS81の後又はP[fnodeの偽0枝の子ノード]=-1でなければ、歩留り算出部123は、P[fnodeの真1枝の子ノード]=-1であるか判断するステップS83。P[fnodeの真1枝の子ノード]=-1でなければ端子Eを介して図35の処理に移行する。一方、P[fnodeの真1枝の子ノード]=-1であれば、歩留り算出部123は、関数Hfnode|s1,bnode|t1を再帰的に呼び出すステップS85。s=1は、fnodeの真1枝の子ノードを表し、t=1は、bnodeの真1枝の子ノードを表す。従って、上で述べた例では、図31のノード5と図32のノード8を、Hの第一引数と第二引数に設定する。ステップS85が完了すると、端子Eを介して図35の処理に移行する。図35において端子E以降の処理の説明に移行して、歩留り算出部123は、P[fnode]=P[fnodeの偽0枝の子ノード]P[fnodeの真1枝の子ノード]と設定するステップS87。そして呼び出し元の処理に戻る。さらに、図35において端子D以降の処理の説明に移行して、歩留り算出部123は、a>bであるか判断するステップS89。fnodeのレベルaが、bnodeのレベルbより上である場合には、bnodeのレベルをレベルaに近づけるため、歩留り算出部123は、Hfnode,bnode|s1を再帰的に呼び出すステップS93。fnodeについては変更せず、bnodeについては真1枝の子ノードに変更することを意味する。ステップS93の後には呼び出し元の処理に戻る。一方、a<bである場合には、fnodeのレベルと同一のレベルのノードがbnodeには存在しないので、歩留り算出部123は、P[fnode]=0を設定するステップS91。そして、呼び出し元の処理に戻る。上で述べた例では、ステップS81で、図31のノード3と図32のノード8を、Hの第一引数と第二引数に設定して、図34の最初から処理を実施する。図36においては、v,wは、図31におけるノード識別子vと、図32におけるノード識別子wを表すものとする。ここでは、1の遷移を行ったことになる。この場合も、ステップS77でa=bとなり、P[ノード3の偽0枝の子ノードであるノード4]=-1であるので、再度ステップS81に移行する。図36においては、2の遷移を行ったことになる。そうすると、図31のノード4と図32のノード9をHの第一引数及び第二引数に設定する。そうすると、a=3でb=4となるので、ステップS77からステップS89に移行する。ステップS89では、a<bであるから、ステップS91に移行する。そして、fnodeのノード識別子は4であるから、P[4]=0を設定する。すなわち、図33Bに示すようなハッシュ表Pに変化する。図36においては、3の遷移を行って1つ上位の階層の処理に戻る。そうすると、ステップS83で、P[fnodeであるノード3の真1枝の子ノード]=-1であるので、ステップS85において、図31のノード6と図32のノード9をHの第一引数及び第二引数に設定して、図34の最初から処理を実施する。図36においては、4の遷移を行ったことになる。そうすると、a=6でb=4であるから、ステップS77からステップS89に移行して、さらにa>bであるから、ステップS93に移行する。ここでは、図31のノード6と図32のノード10をHの第一引数及び第二引数に設定して、図34の最初から処理を実施する。図36においては、5の遷移を行ったことになる。そうすると、a=6でb=5であるから、ステップS77からステップS89に移行して、さらにa>bであるから、ステップS93に移行する。ここでは、図31のノード6と図32において1を表す葉ノードに設定して、図34の最初から処理を実施する。図36においては、6の遷移を行ったことになる。そうすると、a=6でb=7であるから、ステップS77からステップS89に移行して、さらにa<bであるから、ステップS91に移行する。そして、fnodeのノード識別子は6であるから、P[6]=0を設定する。すなわち、図33Cに示すようなハッシュ表Pに変化する。図36においては、7の遷移を行って1つ上位の階層の処理に戻る。但し、ステップS93が終了すると、さらに1つ上位の階層の処理に戻るので、図36においては、8の遷移を行って1つ上位の階層の処理に戻る。さらに、この階層においてもステップS93が終了することになるので、さらに1つ上位の階層の処理に戻るので、図36においては、9の遷移を行って1つ上位の階層の処理に戻る。そうすると、ステップS85が終了してステップS87に移行し、P[ノード3の偽0枝の子ノードであるノード4]P[ノード3の真1枝の子ノードであるノード6]=P[3=00=0が設定される。すなわち、図33Dに示すようなハッシュ表Pに変化する。そして、図36においては、10の遷移を行って1つ上位の階層の処理に戻る。根ノードの処理に戻ると、ステップS83でP[ノード2の真1枝の子ノード]=P[5]=-1であるので、ステップS85に移行する。そして、図31のノード5と図32のノード8をHの第一引数及び第二引数に設定して、図34の最初から処理を実施する。図36においては、11の遷移を行ったことになる。そうすると、a=4でb=2であるので、ステップS77からステップS89に移行して、a>bであるから、ステップS93に移行する。ここでは、図31のノード5と図32のノード9をHの第一引数と第二引数に設定して、図34の最初から処理を実施する。図36においては、12の遷移を行ったことになる。そうすると、a=4でb=4であるので、ステップS77からステップS79に移行して、P[ノード5の偽0枝の子ノード=0を表す葉ノード]=0であるから、ステップS83に移行する。さらに、P[ノード5の真1枝の子ノード=1を表す葉ノード]=1であるから、ステップS87に移行する。ステップS87では、P[ノード5]=P[0を表す葉ノード]P[1を表す葉ノード]=01=1となる。これにより、ハッシュ表Pは図33Eの状態に変化する。図36においては、13の遷移を行って1つ上位の階層の処理に戻る。但しステップS93が終了すると、さらに1つ上位の階層に戻るので、図36においては、14の遷移を行って1つ上位の階層根ノードの階層の処理に戻る。根ノードの階層の処理ではステップS85が完了したのでステップS87に移行して、P[f1の根ノード2]=P[3]P[5]=01=1となる。これにより、ハッシュ表Pは図33Fの状態に変化する。これによって、P[2]=1という根ノードについての結果を得ることができたことになる。図30の処理の説明に戻って、歩留り算出部123は、iがm以下であるか判断するステップS65。mは、ZDD_f[i]iは1以上n以下の整数のうち恒偽関数でない最も上位の桁を表す。iがm未満であれば、歩留り算出部123は、iを1インクリメントしてステップS67、ステップS59に戻る。上で述べた例では、ZDD_f[2]についても処理を行う。この場合、図37に示すように、ノードに識別子を付与すると、ハッシュ表Pは、図38に示すようになる。この図38の例でも、根ノードの識別子2についての値P[2]=1が得られる。一方、iがm以上になった場合には、歩留り算出部123は、サンプル数算出処理を実施するステップS69。サンプル数算出処理については、図39を用いて説明する。そして処理は呼び出し元の処理に戻る。歩留り算出部123は、サンプル数Sを0に初期化する図39:ステップS101。また、歩留り算出部123は、カウンタi=1と初期化するステップS103。そして、歩留り算出部123は、SP[ZDD_f[i]の根ノード]2i1をSに設定するステップS105。i=1では、P[ZDD_f[1]の根ノード]=120=1であるから、最初はS=1となる。そして、歩留り算出部123は、iがm以上であるか判断するステップS107。iがm未満であれば、歩留り算出部123はiを1インクリメントしてステップS109、処理はステップS105に戻る。i=2であれば、P[ZDD_f[2]の根ノード]=121=2であるから、S=3となる。iがm以上である場合には、歩留り算出部123は、Sをサンプル数として、データ格納部110に格納するステップS111。そして呼び出し元の処理に戻る。なお、このサンプル数は、同一の座標値の他のサンプル点と自サンプル点とを併せた数である。図5の処理の説明に戻って、歩留り算出部123は、歩留り率を、サンプル数S/全サンプル点数によって算出し、データ格納部110に格納するステップS11。これによって、例えば図40に示すようなデータがデータ格納部110に格納される。すなわち、各サンプル点について、サンプル数の列及び歩留り率の列に値が設定されるようになる。そして、歩留り算出部123は、座標リストLにおいて未処理のサンプル点が存在するか判断するステップS13。未処理のサンプル点が存在する場合にはステップS5に戻る。一方、未処理のサンプル点が存在しない場合には処理を終了する。このような処理を実施すれば、各サンプル点について歩留り率が高速に算出されるので、例えば図41のようなグラフを高速に表示させることができるようになる。図41の例は、性能項目1が遅延delatX軸に相当であり、性能項目2が電流値CurrentY軸に相当である場合に、Z軸方向に歩留り率Yieldを表すと、遅延が大きく電流値が大きいほど歩留り率が高くなる曲面が得られる。なお、ある特定の歩留り率を指定して、XY平面に平行な平面で切断すると、図42に示すような図も表示できる。図42の例では、80の歩留り率を得るサンプル点を丸印で示し、50の歩留り率を得るサンプル点を三角印で示している。このようにそれぞれの分布を把握できるようになる。[実施の形態2]本実施の形態に係る情報処理装置の構成は、第1の実施の形態と同じであるので、説明を省略する。但し、個々の要素の処理内容については、以下のように変更される。本実施の形態に係る情報処理装置100は、図43乃至図47の処理を実施する。処理部120の変換部121は、性能空間をメッシュ化して、データ格納部110に格納されている各サンプル点の座標値すなわち性能項目値を、当該サンプル点を包含するメッシュ要素の座標値に変換して、データ格納部110に格納する図43:ステップS201。この処理は、図6及び図7を用いて説明したような処理である。また、図8に示すようなデータを、データ格納部110に格納する。次に、生成部122は、データ格納部110に格納されているサンプル点の集合を表現する二分決定グラフ例えばZDDやBDDを生成するステップS203。ZDDなどの生成方法については、第1の実施の形態で説明したものと同様である。そして、歩留り算出部123は、二分決定グラフの探索を以下で述べるように行って、特定のサンプル点を支配するサンプル点及び当該特定のサンプル点の数を算出し、データ格納部110に格納するステップS205。具体的には、特定のサンプル点の各座標値以下の座標値に対応するノードを、二分決定グラフにおける根ノードから辿って1を表す葉ノードに至るパスの数を計数するように、二分決定グラフの探索を実施する。例えば、サンプル点x,y=2,2が特定のサンプル点であるとすると、x≦2及びy≦2に対応するノードであるx1とx2とy1とy2とが辿るべきノードとして特定される図44。そして、二分決定グラフにおいて根ノードから、このように特定されたノードを辿って1を表す葉ノードに至るパスを探索する。図45のようなZDDの場合には、根ノードx1から、図44に示すようなノード以外のノードを経由することなく、y1を経由して、1を表す葉ノードに至るパスが1本特定される。図46のようなZDDの場合には、根ノードx2から、図44に示すようなノード以外のノードを経由することなく、y2を経由して、1を表す葉ノードに至るパスが1本特定される。また、図47のようなZDDの場合には、根ノードx1から、ノードx2とノードy2とを経由する第1のパスと、ノードy1を経由する第2のパスとが得られる。なお、ZDDは1桁分のZDDだけではなく、2桁分以上のZDDが存在する場合もある。その場合には、それぞれの桁についてパスを計数して、各桁iの重み2i1を乗じた上で加算する。例えば図45が1桁目のZDDで、図46が2桁目のZDDであるとすると、1×2111×221=3が算出される。その後、歩留り算出部123は、ステップS205で算出された数を、データ格納部110に格納されている全サンプル点の数で除することで、歩留り率を算出し、データ格納部110に格納するステップS207。これによって、図48に示すようなデータが、データ格納部110に格納される。図48の例では、サンプル点IDが1のサンプル点を特定のサンプル点として処理した例を示している。他のサンプル点についても、ステップS205及びS207を実施すれば、同様にサンプル点数及び歩留り率もデータ格納部110に格納される。このようにすれば、二分決定グラフの生成は一度に済み、二分決定グラフの探索を、サンプル点毎に実施すればよいので、各サンプル点について他の全てのサンプル点について支配関係を特定するよりも効率的に、即ち高速に歩留り率を算出することができるようになる。なお、同じメッシュ要素に属するサンプル点については、1度だけ上で述べた処理を実施すれば良いので、この点においても処理が高速化される。以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成とは一致しない場合もある。さらに、処理フローについても、処理結果が変わらない限り処理順番を入れ替えるようにしても良い。なお、上で述べた情報処理装置100は、コンピュータ装置であって、図49に示すように、メモリ2501とCPUCentralProcessingUnit2503とハードディスクドライブHDD:HardDiskDrive2505と表示装置2509に接続される表示制御部2507とリムーバブルディスク2511用のドライブ装置2513と入力装置2515とネットワークに接続するための通信制御部2517とがバス2519で接続されている。オペレーティングシステムOS:OperatingSystem及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーションプログラムは、HDD2505に格納されており、CPU2503により実行される際にはHDD2505からメモリ2501に読み出される。CPU2503は、アプリケーションプログラムの処理内容に応じて表示制御部2507、通信制御部2517、ドライブ装置2513を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ2501に格納されるが、HDD2505に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーションプログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブルディスク2511に格納されて頒布され、ドライブ装置2513からHDD2505にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部2517を経由して、HDD2505にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたCPU2503、メモリ2501などのハードウエアとOS及びアプリケーションプログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。以上述べた本実施の形態をまとめると以下のとおりである。本実施の形態に係る情報処理方法は、Aデータ格納部に格納されている複数のサンプル点の複数種類の性能項目値を、当該複数種類の性能項目で張られる空間を分割することで得られる複数のメッシュ要素のうち該当するメッシュ要素の座標値に変換し、データ格納部に格納する第1の処理と、Bデータ格納部に格納されている複数のサンプル点の座標値の集合を表現する二分決定グラフを生成する第2の処理と、Cデータ格納部に格納されている複数のサンプル点に含まれる第1のサンプル点の各座標値以下の座標値に対応するノードを、二分決定グラフにおける1を表す葉ノードから辿って根ノードに至るパスの数を計数することで、複数のサンプル点のうち第1のサンプル点を支配する第2のサンプル点及び第1のサンプル点の数を算出する第3の処理と、D算出された数を複数のサンプル点の数で除することで、第1のサンプル点の歩留り率を算出し、データ格納部に格納する第4の処理とを含む。このようにすることで、各サンプル点について残余のサンプル点との支配関係を確認した上で歩留り率を算出するよりも、効率的に且つ高速に歩留り率を算出することができるようになる。また、本実施の形態に係る情報処理方法が、複数のサンプル点に含まれる各サンプル点を第1のサンプル点に設定して、第3の処理及び第4の処理を実施させる第5の処理をさらに含むようにしても良い。多数のサンプル点について処理を行えば、より効果が大きくなる。なお、上で述べた第3の処理は、c1第1のサンプル点の各座標値以下の座標値に対応するノードを有し且つ当該ノードの全てが真の場合に1を表す葉ノードに達する第2の二分決定グラフを生成する処理と、c2第2の二分決定グラフに含まれるノードに対応するノードを、上記二分決定グラフにおける根ノードから辿って1を表す葉ノードに至るパスの数を計数する処理とを含むようにしても良い。さらに、上で述べた第3の処理においては、c11二分決定グラフの根ノードから葉ノードの方向にノードを順番に探索し、c12第1のサンプル点の各座標以下の座標値に対応するノードではないと確認された場合及び二分決定グラフにおける0を表す葉ノードに到達した場合には探索を中止し、c13二分決定グラフにおける1を表す葉ノードに到達した場合には、逆方向に根ノードまで探索の経路を戻ることで上記パスの数を計数するようにしても良い。これによって、適切にパス数を計数できるようになる。なお、上で述べた逆方向に根ノードまで探索の経路を戻る処理において、当該経路上のノードにおいて、偽の枝方向のパス数と真の枝方向のパス数とを加算して、根ノードの方向の次のノードに移行するようにしても良い。処理を効率化するためである。なお、上記方法による処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、CD-ROM、光磁気ディスク、半導体メモリ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。尚、中間的な処理結果はメインメモリ等の記憶装置に一時保管される。付記1データ格納部に格納されている複数のサンプル点の複数種類の性能項目値を、当該複数種類の性能項目で張られる空間を分割することで得られる複数のメッシュ要素のうち該当するメッシュ要素の座標値に変換し、前記データ格納部に格納する第1の処理と、前記データ格納部に格納されている前記複数のサンプル点の座標値の集合を表現する二分決定グラフを生成する第2の処理と、前記データ格納部に格納されている前記複数のサンプル点に含まれる第1のサンプル点の各座標値以下の座標値に対応するノードを、前記二分決定グラフにおける1を表す葉ノードから辿って根ノードに至るパスの数を計数することで、前記複数のサンプル点のうち前記第1のサンプル点を支配する第2のサンプル点及び前記第1のサンプル点の数を算出する第3の処理と、算出された前記数を前記複数のサンプル点の数で除することで、前記第1のサンプル点の歩留り率を算出し、前記データ格納部に格納する第4の処理と、を、コンピュータに実行させるプログラム。付記2前記複数のサンプル点に含まれる各サンプル点を前記第1のサンプル点に設定して、前記第3の処理及び前記第4の処理を実施させる第5の処理をさらに前記コンピュータに実行させる付記1記載のプログラム。付記3前記第3の処理は、前記第1のサンプル点の各座標値以下の座標値に対応するノードを有し且つ当該ノードの全てが真の場合に1を表す葉ノードに達する第2の二分決定グラフを生成する処理と、前記第2の二分決定グラフに含まれるノードに対応するノードを、前記二分決定グラフにおける根ノードから1を表す葉ノードに至るパスの数を計数する処理と、を含む付記1又は2記載のプログラム。付記4前記第3の処理において、前記二分決定グラフの根ノードから前記葉ノードの方向にノードを順番に探索し、前記第1のサンプル点の各座標以下の座標値に対応するノードではないと確認された場合及び前記二分決定グラフにおける0を表す葉ノードに到達した場合には探索を中止し、前記二分決定グラフにおける1を表す葉ノードに到達した場合には、逆方向に前記根ノードまで探索の経路を戻ることで前記パスの数を計数する付記1又は2記載のプログラム。付記5前記逆方向に前記根ノードまで探索の経路を戻る処理において、当該経路上のノードにおいて、偽の枝方向のパス数と真の枝方向のパス数とを加算して、前記根ノードの方向の次のノードに移行する付記4記載のプログラム。付記6データ格納部に格納されている複数のサンプル点の複数種類の性能項目値を、当該複数種類の性能項目で張られる空間を分割することで得られる複数のメッシュ要素のうち該当するメッシュ要素の座標値に変換し、前記データ格納部に格納する第1の処理と、前記データ格納部に格納されている前記複数のサンプル点の座標値の集合を表現する二分決定グラフを生成する第2の処理と、前記データ格納部に格納されている前記複数のサンプル点に含まれる第1のサンプル点の各座標値以下の座標値に対応するノードを、前記二分決定グラフにおける1を表す葉ノードから辿って根ノードに至るパスの数を計数することで、前記複数のサンプル点のうち前記第1のサンプル点を支配する第2のサンプル点及び前記第1のサンプル点の数を算出する第3の処理と、算出された前記数を前記複数のサンプル点の数で除することで、前記第1のサンプル点の歩留り率を算出し、前記データ格納部に格納する第4の処理と、を、コンピュータが実行する情報処理方法。付記7複数のサンプル点の複数種類の性能項目値を格納するデータ格納部と、前記データ格納部に格納されている複数のサンプル点の複数種類の性能項目値を、当該複数種類の性能項目で張られる空間を分割することで得られる複数のメッシュ要素のうち該当するメッシュ要素の座標値に変換し、前記データ格納部に格納する変換部と、前記データ格納部に格納されている前記複数のサンプル点の座標値の集合を表現する二分決定グラフを生成する生成部と、前記データ格納部に格納されている前記複数のサンプル点に含まれる第1のサンプル点の各座標値以下の座標値に対応するノードを、前記二分決定グラフにおける1を表す葉ノードから辿って根ノードに至るパスの数を計数することで、前記複数のサンプル点のうち前記第1のサンプル点を支配する第2のサンプル点及び前記第1のサンプル点の数を算出し、算出された前記数を前記複数のサンプル点の数で除することで、前記第1のサンプル点の歩留り率を算出し、前記データ格納部に格納する歩留り算出部と、を有する情報処理装置。"