"パラメータセットとコストとの関係を表すコスト関数のデータを格納する第1のデータ格納部に格納されている前記コスト関数のデータから、限定子除去法についての問題を生成する第1の処理と、項置換による限定子除去法についての処理を実施する第1のモジュールに、生成された前記問題について処理を実施させ、第1の処理結果を取得する第2の処理と、前記第1の処理結果が、項置換が不可能な部分問題のデータを含む場合には、数値解析処理を実施する第2のモジュールに、当該項置換が不可能な部分問題について前記コストを最小化する処理を実施させ、第2の処理結果を取得する第3の処理と、前記第1の処理結果が、項置換が行われた部分問題の解である論理式を含む場合には、当該論理式からコスト最小値を特定するための第1のデータを生成する第4の処理と、前記第2の処理結果と前記第1のデータが生成された場合には当該第1のデータとから、前記問題に対するコスト最小を表すデータを生成する第5の処理と、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。前記第1のデータが生成されなかった場合には、前記第2の処理結果から、前記問題に対するコスト最小を表すデータを生成する第6の処理をさらに前記コンピュータに実行させるための請求項1記載のプログラム。パラメータセットとコストとの関係を表すコスト関数のデータを格納する第1のデータ格納部に格納されている前記コスト関数のデータから、限定子除去法についての問題を生成する第1の処理と、項置換による限定子除去法についての処理を実施する第1のモジュールに、生成された前記問題について処理を実施させ、第1の処理結果を取得する第2の処理と、前記第1の処理結果が、項置換が不可能な部分問題のデータを含む場合には、数値解析処理を実施する第2のモジュールに、当該項置換が不可能な部分問題について前記コストを最小化する処理を実施させ、第2の処理結果を取得する第3の処理と、前記第1の処理結果が、項置換が行われた部分問題の解である論理式を含む場合には、当該論理式からコスト最小値を特定するための第1のデータを生成する第4の処理と、前記第2の処理結果と前記第1のデータが生成された場合には当該第1のデータとから、前記問題に対するコスト最小を表すデータを生成する第5の処理と、を、コンピュータが実行する情報処理方法。パラメータセットとコストとの関係を表すコスト関数のデータを格納する第1のデータ格納部に格納されている前記コスト関数のデータから、限定子除去法についての問題を生成し、項置換による限定子除去法についての処理を実施する第1のモジュールに、生成された前記問題について処理を実施させ、第1の処理結果を取得する第1の処理部と、前記第1の処理結果が、項置換が不可能な部分問題のデータを含む場合には、数値解析処理を実施する第2のモジュールに、当該項置換が不可能な部分問題について前記コストを最小化する処理を実施させ、第2の処理結果を取得し、前記第1の処理結果が、項置換が行われた部分問題の解である論理式を含む場合には、当該論理式からコスト最小値を特定するための第1のデータを生成し、前記第2の処理結果と前記第1のデータが生成された場合には当該第1のデータとから、前記問題に対するコスト最小を表すデータを生成する第2の処理部と、を有する情報処理装置。従って、本技術の目的は、一側面として、数式処理で許容時間内に解に関する情報が得られない場合でも高速に適切な解を求めるための技術を提供することである。本技術に係る情報処理方法は、Aパラメータセットとコストとの関係を表すコスト関数のデータを格納する第1のデータ格納部に格納されているコスト関数のデータから、限定子除去法についての問題を生成するステップと、B項置換による限定子除去法についての処理を実施する第1のモジュールに、生成された問題について処理を実施させ、第1の処理結果を取得するステップと、C第1の処理結果が、項置換が不可能な部分問題のデータを含む場合には、数値解析処理を実施する第2のモジュールに、当該項置換が不可能な部分問題についてコストを最小化する処理を実施させ、第2の処理結果を取得するステップと、D第1の処理結果が、項置換が行われた部分問題の解である論理式を含む場合には、当該論理式からコスト最小値を特定するための第1のデータを生成するステップと、E第2の処理結果と第1のデータが生成された場合には当該第1のデータとから、上記問題に対するコスト最小を表すデータを生成するステップとを含む。数式処理で許容時間内に解に関する情報が得られない場合でも高速に適切な解を求めることができるようになる。本技術の実施の形態に係る情報処理装置100の機能ブロック図を図1に示す。本実施の形態に係る情報処理装置100は、パラメータ値格納部10と、第1コストデータ格納部11と、コスト関数生成部12と、コスト関数格納部13と、第1データ格納部14と、制約式処理部15と、第2データ格納部16と、最小コスト探索処理部17と、第2コストデータ格納部18と、出力部19とを有する。パラメータ値格納部10は、複数の設計パラメータについてのパラメータ値セットを複数セット格納する。また、コストデータ格納部11は、パラメータ値格納部10に格納されているパラメータ値セットに対応する各コストのコスト値を複数セット格納する。コスト関数生成部12は、パラメータ値格納部10とコストデータ格納部11とに格納されているデータを用いてコスト関数の近似式を生成し、コスト関数格納部13に格納する。なお、コスト関数生成部12は、同一又は他の装置典型的にはコンピュータに実装されているシミュレータ200と連携する場合もある。シミュレータ200は、例えば設計パラメータのパラメータ値セットを入力すると、各種コスト値を算出する機能を有している。この機能については従来から存在しているので、これ以上述べない。第1データ格納部14は、設計パラメータ空間における変動範囲などの制約条件やコストや他のパラメータの制約条件のデータを格納している。また、制約式処理部15は、コスト関数格納部13と第1データ格納部14に格納されているデータを用いてQE問題である制約式を生成し、同一又は異なる装置に実装されているQEモジュール300と連携して処理を行い、処理結果を取得して、第2データ格納部16に格納する。QEモジュール300は、項置換による限定子除去法に従って数式処理を行うものである。このQEモジュール300は、例えば実数x,b,cに関する∃b∀xx2bxc>0という制約式から限定子∃及び∀を除去した等価な式を生成する。なお、∃又は∀が付された変数を限定子付変数と呼び、限定子が付されていない変数を自由変数と呼ぶ。具体的には、F=∃b∀xx2bxc>0であれば、最初に∀xx2bxc>0を解くことで、b2-4c<0を得る。そして、∃bb2-4c<0を解くことで、c>0を得る。このようにして、xとbという変数を1つずつ消去して行く処理が行われる。なお、実際には、∃x∀y∃zx,y,zと自由変数を含む論理式∃x∀yx,yと自由変数とを含む長い論理式∃xxと自由変数とを含む非常に長い論理式というように、1つの変数を消去する毎に論理式が長くなることが多く、途中で許容時間内に計算不可能になることがある。本実施の形態に係るQEモジュール300は、制約式処理部15で生成された制約式による問題を、段階的に項置換しつつ部分問題に分割して解き、項置換が所定時間内に不可能な部分問題についてはそのまま処理結果として出力すると共に、項置換が所定時間内に可能な部分問題については解具体的には実行可能領域を表す論理式を出力する。最小コスト探索処理部17は、第2データ格納部16に格納されているQEモジュール300の処理結果及び第1データ格納部14に格納されている制約条件などのデータを用いて、コスト最小値などを探索する処理を実施する。なお、一般的なQEについては、以下の文献を参照のこと。但し、QEについての文献は多数存在しているので、以下の文献以外でも有用な文献は存在している。数学セミナー穴井宏和横山和弘計算実代数幾何入門日本評論社出版。第1回CADCylindricalAlgebraicDecompositionとQEの概要2007年11月号、第2回QEによる最適化とその応用2007年12月号、第3回CADアルゴリズム2008年1月号、第4回CADアルゴリズム2008年3月号、第5回CADによるQE2008年4月号。雑誌FUJITSU20099月号,穴井宏和金児純司屋並仁史岩根秀直,数式処理を用いた設計技術httpimgjpfujitsucomdownloadsjpjmagvol605paper24pdfから2010年7月取得可能MatsJirstrandCylindricalAlgebraicDecompositionanIntroduction,1995-10-18httpwwwcontrolisyliuseresearchreports19951807psZから2010年7月取得可能上で述べたようなQEモジュール300は、項置換が可能な部分問題については解を出力し、項置換が不可能な部分問題があればその部分問題を表す論理式を出力する。本実施の形態では、最小コスト探索処理部17は、項置換が不可能な部分問題を表す論理式については、同一又は他の装置に実装されている数値解析処理モジュール400に、コストを最小化する処理を実施させて、当該数値解析処理モジュール400から処理結果を取得し、第2コストデータ格納部18に格納する。項置換が所定時間内に不可能な部分問題についても、一部の変数の消去が完了しているか、消去すべき変数に対して項置換すべき論理式が決まっているため、変数の数が実質的に削減されていて全体の探索範囲が狭まっている。そのためはじめから数値解析で、コスト最小値を探索するより処理時間を短縮することができる。また、最小コスト探索処理部17は、実行可能領域を表す論理式については、コスト最小値を特定するためのデータを生成し、第2コストデータ格納部18に格納する。出力部19は、第2コストデータ格納部18に格納されているデータを出力装置例えば表示装置や印刷装置に出力する。次に、図2乃至図6を用いて図1に示した情報処理装置100の処理の内容を説明する。まず、コスト関数生成部12及び制約式処理部15は、コストとパラメータとの関係式からQE問題を生成して、メインメモリなどの記憶装置に格納する図2:ステップS1。具体的には、コスト関数生成部12は、複数の設計パラメータについてのパラメータ値セットと対応するコスト値複数のコストを取り扱う場合には複数のコスト値とを複数組取得して、コスト関数の近似式を算出し、コスト関数格納部13に格納する。複数の設計パラメータについてのパラメータ値セットについては、パラメータ値格納部10に格納されている。例えば図3Aに示すようなデータがパラメータ値格納部10に格納されている。パラメータ値セットそのものではなくパラメータ値セットを生成するための式やルール等を格納しておくようにしても良い。例えば予め設定されている設計パラメータの変動範囲において、ランダムにパラメータ値を生成させるようにしても良いし、規則的に等間隔でパラメータ値を生成するようにしても良い。また、対応するコスト値については、予め用意されている場合には第1コストデータ格納部11に格納されている。例えば複数のコストを取り扱う場合図3Bに示すようなデータが第1コストデータ格納部11に格納されている。一方予め用意されているわけではない場合には、コスト関数生成部13は、パラメータ値格納部10に格納されているパラメータ値セットを、例えばシミュレータ200に入力して対応するコスト値をシミュレータ200に生成させ、当該コスト値をシミュレータ200から取得し、第1コストデータ格納部11に格納する。これをパラメータ値格納部10に格納されている各パラメータ値セットについて行えば、対応するコスト値を複数取得することができる。すなわち、図3Cに示すようなパラメータ1乃至nとコスト1乃至m複数のコストを取り扱う場合との対応付けがなされる。ただし、n及びmは2以上の整数である。コスト関数の近似式については、複数のパラメータ値セットと対応するコスト値群とから重回帰分析などの従来からよく知られた方法を用いて導出する。重回帰分析だけではなく他の多項式近似の手法を採用するようにしても良い。そして、制約式処理部15は、第1データ格納部14に格納されている、設計パラメータなどの制約条件のデータと、コスト関数格納部13に格納されているコスト関数とから、QEモジュール300への入力となる制約式を生成する。本実施の形態では、設計パラメータx、y及びzについて、コスト関数の近似式f=Fx,y,zが求められ、設計パラメータ等の制約条件などがψx,y,zと表されるとすると、問題となる制約式は以下のように表される。∃z∃y∃xf-Fx,y,z=0∧ψx,y,zそして、制約式処理部15は、このように生成された制約式のデータをQEモジュール300に出力して、QEモジュール300に項置換によるQE処理を実施させ、項置換が所定時間内に不可能な部分問題のデータと項置換が行われた部分問題の解とをQEモジュール300から取得し、第2データ格納部16に格納するステップS3。ここで項置換によるQE処理の概要について説明する。以下の1行目に示すように、xと自由変数との論理式についての制約式を解く場合を考える。このような制約式は、2行目に示すように表すことができるが、Rは実数全体の集合無限集合であり、実質的には変換できない。しかし、さらに3行目に示すように、自由変数の項を含む集合有限集合Sに含まれる項tでxを置換しても同値である。項tはx以外の変数で表されるので、項tでxを置換すればxが消去できる。S={t1,t2,t3,...,ts}であれば、4行目に示すように論理和で連結された複数の式に分解される。このような項置換によるQE処理を実施するQEモジュール300は、∃z∃y∃x限定子付変数x,y,zと自由変数f等を含む論理式を、図4に模式的に示すように処理してゆく。すなわち、xを消去する段階では、最初の問題に対して、xをt1乃至tsで置換することで、複数の部分問題に分割する。図4の例では、左から2番目の矢印の先Aにおける×で示すように、xをt2で置換することが所定時間内にできなかったものとする。従って、xを消去する段階では、元の問題においてx=t2とおく部分問題を、項置換できなかった部分問題として、QEモジュール300から制約式処理部15へ出力する。さらに、○印で示されてxを消去できた部分問題についても、yを消去する段階になると、3カ所のBにおける×で示すように、yをuiで置換することが所定時間内にできなかったものとする。従って、yを消去する段階では、xが消去済みの部分問題においてy=uiとおく部分問題を、項置換できなかった部分問題として、QEモジュール300から制約式処理部15へ出力する。さらに、○印で示されてx及びyを消去できた部分問題についても、zを消去する段階になると、3カ所のCにおける×で示すように、zをvjで置換することが所定時間内にできなかったものとする。従って、zを消去する段階では、x及びyが消去済みの部分問題においてz=vjとおく部分問題を、項置換できなかった部分問題として、QEモジュール300から制約式処理部15へ出力する。なお、最下段で○を付され、x、y及びzを消去できた部分問題については、x、y及びzが消去されている論理式が解として得られる。従って、x、y及びzが消去されている論理式を、QEモジュール300から制約式処理部15に出力する。元の問題においてx=t2とおく部分問題については、y及びzと自由変数とについて、第1データ格納部14に格納されている制約条件などに従って探索することになる。すなわち、探索範囲が狭まっている。xが消去済みの部分問題においてy=uiとおく部分問題については、z及び自由変数について、第1データ格納部14に格納されている制約条件などに従って探索することになる。すなわち、探索範囲が狭まっている。さらに、x及びyが消去済みの部分問題においてz=vjとおく部分問題については、自由変数について、第1データ格納部14に格納されている制約条件などに従って探索することになる。すなわち、探索範囲が狭まっている。このようにQEモジュール300は、一部でも項置換できないと処理不可という結果を返すのではなく、項置換できる部分問題については次の項置換に移行し、項置換できなかった部分問題についてはそのデータを返す。全ての限定子付変数を除去できれば、QEモジュール300は、部分問題の解の論理式を返す。次に、最小コスト探索処理部17は、第2データ格納部16に格納されているQEモジュール300の処理結果の中に、項置換が不可能な部分問題のデータが含まれるのか判断するステップS5。QEモジュール300の処理結果の中に、項置換が不可能な部分問題のデータが含まれていない場合、すなわち元の問題の解の論理式が得られた場合には、通常の数式処理が完了したことになる。その場合には、最小コスト探索処理部17は、元の問題の解の論理式から、コスト関数の最小値を特定し、当該コスト関数の最小値のデータを、第2コストデータ格納部18に格納するステップS7。そして処理はステップS15に移行する。例えば、∃z∃y∃xf-Fx,y,z=0∧ψx,y,zの解としてΦfが得られるとすると、コストfの実行可能領域が得られるので、その最小値が特定される。Φfは通常複数の式の論理和で表される。図5に模式的に示すように、2つの式の論理和の場合、式aから特定されるfの値域1及び値域2と、式bから特定されるfの値域3とから、値域1の下限値がコスト最小値と特定される。なお、図5の右方向にコストfが大きな値となるものとする。一方、QEモジュール300の処理結果に項置換が不可能な部分問題が含まれる場合には、最小コスト探索処理部17は、項置換が不可能な部分問題のデータを、数値解析処理モジュール400に出力して、コスト最小値を探索させる。コスト最小値を探索するための数値最適化手法には、様々な手法が知られているのでいずれを用いても良い。そして、最小コスト探索処理部17は、数値解析処理モジュール400から処理結果を取得して、第2コストデータ格納部18に格納するステップS9。項置換が不可能な部分問題が複数存在していれば、それぞれについコスト最小値が得られる。例えば、項置換が不可能な部分問題g、h及びkが存在していれば、図6下段に示すように、コスト最小値g1、h1及びk1が得られたものとする。なお、図6でも右方向にコストfが大きな値となるものとする。さらに、最小コスト探索処理部17は、第2データ格納部16に格納されているQEモジュール300の処理結果に項置換が行われた部分問題の解の論理式が含まれている場合には、当該解の論理式からコスト最小値を特定するためのデータを生成し、第2コストデータ格納部18に格納するステップS11。例えば、図6上段に示すように、部分問題の解の論理式cについてのコストfの値域4及び5と、部分問題の解の論理式dについてのコストfの値域6と、部分問題の解の論理式eについてのコストfの値域7及び8とが得られたものとする。そうすると、これらの部分問題の解を総合すると、図6のcdeの行に示すように値域R1及びR2が得られる。本ステップは、このような値域R1及びR2を特定する処理でも良いし、この値域R1及びR2の下限値を特定しても良い。なお、項置換が行われた部分問題の解の論理式が存在しない場合もある。どこかの段階で項置換に失敗したことになるが、いずれの場合も探索範囲が狭められているので、数値解析処理の処理時間を短縮できる。また、最小コスト探索処理部17は、ステップS9における数値解析処理の処理結果と、項置換が行われた部分問題の解の論理式が存在している場合にはステップS11におけるコスト最小値を特定するためのデータとから、コスト最小値を特定し、第2コストデータ格納部18に格納するステップS13。図6の例では、cdeの行の値域R1の下限値よりも、数値解析処理で得られたh1の方が小さいのでコスト最小値はh1と特定される。このコスト最小値h1のデータを第2コストデータ格納部18に格納する。なお、数値解析処理で得られた値がコスト最小値として特定される場合には、真のコスト最小値ではない場合もある。すなわち、仮に数式処理で解けた場合には、より低い値を含む値域が得られる場合もあるからである。また、項置換が行われた部分問題の解がなければ、図6上段についてのデータは存在せず、図6下段の方の数値解析処理の結果からコスト最小値を特定することになる。出力部19は、第2コストデータ格納部18に格納されているコスト最小値のデータを、出力装置に出力するステップS15。以上のような処理を実施すれば、数式処理では解けない部分についても、探索すべき変数の数が減らされた数値解析処理にてコスト最小値を得ることができるようになるので、全体として処理時間を削減しつつ解を得ることができるようになる。なお、上ではコストfが1つの場合を一例に説明したが、この場合にはコスト最小値を1つ特定することができる。但し、2以上のコストを取り扱う場合には、2以上のコストでトレードオフが発生するため、数値解析処理でも多目的最適化処理となり、パレート曲線又は曲面が得られることになる。項置換できた部分問題についても曲線又は曲面が得られるので、それらの曲線又は曲面を重ねて示すためのデータを生成して、出力装置に出力することになる。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。例えば図1に示した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一致しない場合もある。また、処理フローについては、ステップS9とステップS11については並列実行するようにしても良いし、順番を入れ替えても良い。さらに、数値解析処理モジュール400、QEモジュール300及びシミュレータ200の少なくともいずれかと情報処理装置100とが1台のコンピュータに実装される場合もある。また、情報処理装置100が、複数台のコンピュータで実装される場合もある。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7に示すように、メモリ2501とCPU2503とハードディスクドライブHDD2505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、以下のようになる。本実施の形態に係る情報処理方法は、Aパラメータセットとコストとの関係を表すコスト関数のデータを格納する第1のデータ格納部に格納されているコスト関数のデータから、限定子除去法についての問題を生成する第1の処理と、B項置換による限定子除去法についての処理を実施する第1のモジュールに、生成された問題について処理を実施させ、第1の処理結果を取得する第2の処理と、C第1の処理結果が、項置換が不可能な部分問題のデータを含む場合には、数値解析処理を実施する第2のモジュールに、当該項置換が不可能な部分問題についてコストを最小化する処理を実施させ、第2の処理結果を取得する第3の処理と、D第1の処理結果が、項置換が行われた部分問題の解である論理式を含む場合には、当該論理式からコスト最小値を特定するための第1のデータを生成する第4の処理と、E第2の処理結果と第1のデータが生成された場合には当該第1のデータとから、上記問題に対するコスト最小を表すデータを生成する第5の処理とを含む。このような処理を実施することで、数式処理のみでは許容時間内に解が得られないような問題でも、数値解析処理を融合することによってある程度の精度の解を得ることができるようになる。また、部分的にもQEの解を得られる場合もある。なお、数値解析処理を実施する場合であっても、初期の問題ではなく部分問題になっており、一部項置換が行われて探索すべき変数の数が減っているか、消去すべき変数に対して項置換すべき論理式が決まっているため、処理時間を短縮することができる。さらに、上記情報処理方法は、F第1のデータが生成されなかった場合には、第2の処理結果から、問題に対するコスト最小を表すデータを生成する第6の処理をさらに含む場合もある。第1のデータが得られなかった場合であっても、少なくとも1つは限定子付変数が消去されることになるので、数値解析処理で探索される変数の探索範囲は削減されており、処理時間は短縮されている。なお、上で述べた第1のデータが、コストの値域のデータ又は当該コストの値域の中での最小値である場合もある。また、上で述べた第2の処理結果が、1又は複数のコスト最小値である場合もある。このような場合には、上で述べたコスト最小を表すデータが、コストの値域又は当該コストの値域の中での最小値と1又は複数のコスト最小値とのうちのコスト最小値である。なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施さ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などの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ例えばROM、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。なお、処理途中のデータについては、RAM等の記憶装置に一時保管される。以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1パラメータセットとコストとの関係を表すコスト関数のデータを格納する第1のデータ格納部に格納されている前記コスト関数のデータから、限定子除去法についての問題を生成する第1の処理と、項置換による限定子除去法についての処理を実施する第1のモジュールに、生成された前記問題について処理を実施させ、第1の処理結果を取得する第2の処理と、前記第1の処理結果が、項置換が不可能な部分問題のデータを含む場合には、数値解析処理を実施する第2のモジュールに、当該項置換が不可能な部分問題について前記コストを最小化する処理を実施させ、第2の処理結果を取得する第3の処理と、前記第1の処理結果が、項置換が行われた部分問題の解である論理式を含む場合には、当該論理式からコスト最小値を特定するための第1のデータを生成する第4の処理と、前記第2の処理結果と前記第1のデータが生成された場合には当該第1のデータとから、前記問題に対するコスト最小を表すデータを生成する第5の処理と、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。付記2前記第1のデータが生成されなかった場合には、前記第2の処理結果から、前記問題に対するコスト最小を表すデータを生成する第6の処理をさらに前記コンピュータに実行させるための付記1記載のプログラム。付記3前記第1のデータが、前記コストの値域のデータ又は当該コストの値域のなかでの最小値であり、前記第2の処理結果が、1又は複数のコスト最小値であり、前記コスト最小を表すデータが、前記コストの値域又は当該コストの値域の中での最小値と前記1又は複数のコスト最小値とのうちのコスト最小値である付記1又は2記載のプログラム。付記4パラメータセットとコストとの関係を表すコスト関数のデータを格納する第1のデータ格納部に格納されている前記コスト関数のデータから、限定子除去法についての問題を生成する第1の処理と、項置換による限定子除去法についての処理を実施する第1のモジュールに、生成された前記問題について処理を実施させ、第1の処理結果を取得する第2の処理と、前記第1の処理結果が、項置換が不可能な部分問題のデータを含む場合には、数値解析処理を実施する第2のモジュールに、当該項置換が不可能な部分問題について前記コストを最小化する処理を実施させ、第2の処理結果を取得する第3の処理と、前記第1の処理結果が、項置換が行われた部分問題の解である論理式を含む場合には、当該論理式からコスト最小値を特定するための第1のデータを生成する第4の処理と、前記第2の処理結果と前記第1のデータが生成された場合には当該第1のデータとから、前記問題に対するコスト最小を表すデータを生成する第5の処理と、を、コンピュータが実行する情報処理方法。付記5パラメータセットとコストとの関係を表すコスト関数のデータを格納する第1のデータ格納部に格納されている前記コスト関数のデータから、限定子除去法についての問題を生成し、項置換による限定子除去法についての処理を実施する第1のモジュールに、生成された前記問題について処理を実施させ、第1の処理結果を取得する第1の処理部と、前記第1の処理結果が、項置換が不可能な部分問題のデータを含む場合には、数値解析処理を実施する第2のモジュールに、当該項置換が不可能な部分問題について前記コストを最小化する処理を実施させ、第2の処理結果を取得し、前記第1の処理結果が、項置換が行われた部分問題の解である論理式を含む場合には、当該論理式からコスト最小値を特定するための第1のデータを生成し、前記第2の処理結果と前記第1のデータが生成された場合には当該第1のデータとから、前記問題に対するコスト最小を表すデータを生成する第2の処理部と、を有する情報処理装置。"