"入力変数の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施してサポートベクトルと第1の回帰係数値とを算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第2データ格納部に格納されている前記第1の回帰係数値と、前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の値に対するシミュレーションの結果である前記出力変数の第2の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の値とに対して前記第1データ格納部に格納されている前記サポートベクトルを用いた前記サポートベクトルマシンの回帰計算の結果である第2の回帰係数値とから算出される誤差を最小化するように、前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施して第1の近似式を算出し、当該第1の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力して前記出力変数の第2の値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第1のデータ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値に対するシミュレーションの結果である前記出力変数の第3の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値とに対する前記サポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第4の値と、前記第2データ格納部に格納されている前記出力変数の第2の値との誤差を最小化するように、前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施して第1の近似式を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第1のデータ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値に対するシミュレーションの結果である前記出力変数の第2の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値とに対する前記サポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第3の値と、前記第2データ格納部に格納されている前記第1の近似式に前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第4の値との誤差を最小化するように、前記入力変数の第2の値をランダムに変更しつつ、前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。入力変数の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施してサポートベクトルと第1の回帰係数値とを算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第2データ格納部に格納されている前記第1の回帰係数値と、前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の値に対するシミュレーションの結果である前記出力変数の第2の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の値とに対して前記第1データ格納部に格納されている前記サポートベクトルを用いた前記サポートベクトルマシンの回帰計算の結果である第2の回帰係数値とから算出される誤差を最小化するように、前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、を含み、コンピュータにより実行される入力パラメータ算出方法。入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施して第1の近似式を算出し、当該第1の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力して前記出力変数の第2の値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第1のデータ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値に対するシミュレーションの結果である前記出力変数の第3の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値とに対する前記サポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第4の値と、前記第2データ格納部に格納されている前記出力変数の第2の値との誤差を最小化するように、前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、を含み、コンピュータにより実行される入力パラメータ算出方法。入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施して第1の近似式を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第1のデータ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値に対するシミュレーションの結果である前記出力変数の第2の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値とに対する前記サポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第3の値と、前記第2データ格納部に格納されている前記第1の近似式に前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第4の値との誤差を最小化するように、前記入力変数の第2の値をランダムに変更しつつ、前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、を含み、コンピュータにより実行される入力パラメータ算出方法。サポートベクトルマシンの回帰計算を実施する第1の処理部と、シミュレーションを実施する第2の処理部と、前記第1の処理部と前記第2の処理部と協働する第3の処理部と、を有し、前記第3の処理部は、入力変数の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、前記第1の処理部に前記サポートベクトルマシンの回帰計算を実施させサポートベクトルと第1の回帰係数値とを取得して、第2データ格納部に格納し、前記第2データ格納部に格納されている前記第1の回帰係数値と、前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の値に対する前記第2の処理部によるシミュレーションの結果である前記出力変数の第2の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の値とに対して前記第1データ格納部に格納されている前記サポートベクトルを用いた前記サポートベクトルマシンの回帰計算の結果である第2の回帰係数値とから算出される誤差を最小化するように、前記第2の処理部による前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納する、入力パラメータ算出装置。サポートベクトルマシンの回帰計算を実施する第1の処理部と、シミュレーションを実施する第2の処理部と、前記第1の処理部と前記第2の処理部と協働する第3の処理部と、を有し、前記第3の処理部は、入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、前記第1の処理部に前記サポートベクトルマシンの回帰計算を実施させて第1の近似式を取得し、当該第1の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力して前記出力変数の第2の値を算出し、第2データ格納部に格納し、前記第1のデータ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値に対する前記第2の処理部によるシミュレーションの結果である前記出力変数の第3の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値とに対する前記サポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第4の値と、前記第2データ格納部に格納されている前記出力変数の第2の値との誤差を最小化するように、前記第2の処理部による前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納する入力パラメータ算出装置。サポートベクトルマシンの回帰計算を実施する第1の処理部と、シミュレーションを実施する第2の処理部と、前記第1の処理部と前記第2の処理部と協働する第3の処理部と、を有し、前記第3の処理部は、入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、前記第1の処理部にサポートベクトルマシンの回帰計算を実施させて第1の近似式を取得し、第2データ格納部に格納し、前記第1のデータ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値に対する前記第2の処理部によりシミュレーションの結果である前記出力変数の第2の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値とに対する前記サポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第3の値と、前記第2データ格納部に格納されている前記第1の近似式に前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第4の値との誤差を最小化するように、前記入力変数の第2の値をランダムに変更しつつ、前記第2の処理部による前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納する入力パラメータ算出装置。従って、本技術の目的は、一側面において、実測値の状況に拘わらず適切な入力パラメータ値を導出するための技術を提供することである。本技術の第1の態様に係る入力パラメータ算出方法は、A入力変数の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施してサポートベクトルと第1の回帰係数値とを算出し、第2データ格納部に格納するステップと、B第2データ格納部に格納されている第1の回帰係数値と、第1データ格納部に格納されている入力変数の値に対するシミュレーションの結果である出力変数の第2の値と第1データ格納部に格納されている入力変数の値とに対して第1データ格納部に格納されているサポートベクトルを用いたサポートベクトルマシンの回帰計算の結果である第2の回帰係数値とから算出される誤差を最小化するように、シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、第2データ格納部に格納するステップとを含む。本技術の第2の態様に係る入力パラメータ算出方法は、A入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施して第1の近似式を算出し、当該第1の近似式に対して入力変数の第2の値を入力して出力変数の第2の値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、B第1のデータ格納部に格納されている入力変数の第1の値に対するシミュレーションの結果である出力変数の第3の値と第1データ格納部に格納されている入力変数の第1の値とに対するサポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して入力変数の第2の値を入力することで得られる出力変数の第4の値と、第2データ格納部に格納されている出力変数の第2の値との誤差を最小化するように、シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、第2データ格納部に格納するステップとを含む。本技術の第3の態様に係る入力パラメータ算出方法は、A入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施して第1の近似式を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、B第1のデータ格納部に格納されている入力変数の第1の値に対するシミュレーションの結果である出力変数の第2の値と第1データ格納部に格納されている入力変数の第1の値とに対するサポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して入力変数の第2の値を入力することで得られる出力変数の第3の値と、第2データ格納部に格納されている第1の近似式に入力変数の第2の値を入力することで得られる出力変数の第4の値との誤差を最小化するように、入力変数の第2の値をランダムに変更しつつ、シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、第2データ格納部に格納するステップとを含む。実測値の状況に拘わらず適切な入力パラメータ値を導出することができるようになる。[実施の形態1]本実施の形態に係る入力パラメータ算出装置100の機能ブロック図を図7に示す。入力パラメータ算出装置100は、第1データ格納部101と、入力部102と、SVMSupportVectorMachine回帰計算部103と、シミュレータ104と、第2データ格納部105と、出力部106と、制御部107とを有する。第1データ格納部101は、例えば図8に示すようなデータを格納している。すなわち、実測値データとして、各入力変数例えば入力変数1乃至nの値と出力変数の値との組み合わせが複数含まれている。シミュレータ104は、入力パラメータの値と入力変数の値とに対して、よく知られたシミュレーションを実施し、処理結果として出力変数の値を出力する。SVM回帰計算部103は、入力変数の値と出力変数の値とに対して、サポートベクトルマシンのよく知られた回帰計算を実施し、回帰計算の結果として係数値を出力する。サポートベクトルマシンについては、例えば、NelloCristianiniandJohnShaweTaylorAnIntroductiontoSupportVectorMachinesandotherkernelbasedlearningmethodsCambridgeUniversityPress2000ISBN0521780195を参照のこと。制御部107は、第1データ格納部101に格納されているデータを用い、SVM回帰計算部103及びシミュレータ104と連携して処理を実施する。また、制御部107は、処理途中のデータ及び処理結果を、第2データ格納部105に格納する。なお、入力部102は、処理に用いられるデータなどの入力をユーザから受け付け、制御部107に出力する。制御部107は、入力データに従って処理を実施する。出力部106は、制御部107からの指示に従って、第2データ格納部105に格納されているデータを出力する。次に、図1に示した入力パラメータ算出装置100の処理内容について、図9乃至図13を用いて説明する。入力部102は、ユーザに対して最適化のための繰り返し回数上限の入力をユーザに対して求め、ユーザから当該繰り返し回数上限の入力を受け付けると、制御部107に出力する図9:ステップS1。制御部107は、繰り返し回数上限を受け取る。また、制御部107は、第1データ格納部101から実測値データを読み出すステップS3。そして、制御部107は、実測値データをSVM回帰計算部103に出力して、実測値データに対してサポートベクトルマシンによる回帰計算を実施させる。本実施の形態では、例えば以下のような近似式を生成する。1式におけるKは、入力変数の識別番号を表し、Iについてはデータの識別番号を表す。また、XKは入力変数を表し、Y1は出力変数を表し、AIは指数関数についての係数であり、FI,Kは指数関数の幅についての係数である。このような場合に、サポートベクトルはAI≠0におけるデータDI,Kである。なお、AI=0であれば、Y1の計算にはその際のDI,Kは用いられない。すなわち、サポートベクトルは、入力変数と出力変数の関係を近似するために重要なデータサンプルを表している。サポートベクトルについて図10に模式的に示す。図10の例では、縦軸が出力変数を表し、横軸が入力変数を表しており、実測値に対応する点s1乃至s5が示されている。このような場合、点線で表される曲線上に載っている実測値s1乃至s4は、入力変数と出力変数の関係を近似するために重要なデータサンプルとして特定される。一方、異常値とみなされる実測値s5については、入力変数と出力変数の関係を近似する上では除外すべきデータサンプルであるから、サポートベクトルではないとされる。同様に、図11の例では、実測値の分布に疎密が生じているが、SVMによれば、実測値s12及びs13については、入力変数と出力変数の関係を近似する上で重要ではないと判定されて、対応する係数AIが0に設定されてしまう。従って、実測値s12及びs13はサポートベクトルではない。このようにして、制御部107は、SVM回帰計算部103から回帰計算結果として係数値AI、FI,K及びAI≠0におけるデータDI,Kを取得し、第2データ格納部105に格納するステップS5。また、制御部107は、入力パラメータの初期値を取得するステップS7。入力パラメータの初期値については、ユーザが入力部102から入力するようにしても良いし、乱数によって生成するようにしても良いし、予め設定しておくようにしても良い。処理は端子Aを介して図12の処理に移行する。図12の処理の説明に移行して、制御部107は、入力パラメータ値及び実測値の入力変数値をシミュレータ104に出力して、よく知られたシミュレーションを実施させ、処理結果として出力変数値を取得し、第2データ格納部105に格納するステップS9。図8に示したように、入力変数値の組み合わせは複数用意されているので、組み合わせ毎に出力変数値が得られる。さらに、制御部107は、実測値の入力変数値及びシミュレーション結果の出力変数値に対して、ステップS5で取得したサポートベクトルDI,K等を用いたSVM回帰計算をSVM回帰計算部103に実行させ、回帰計算の結果として回帰係数BI等を取得し、第2データ格納部105に格納するステップS11。本実施の形態の第1の例では、回帰計算によって例えば以下のような近似式を生成する。2式におけるKは、入力変数の識別番号を表し、Iについてはデータの識別番号を表す。また、XKは入力変数を表し、Y2は出力変数を表し、BIは指数関数についての係数であり、FI,Kは指数関数の幅についての係数である。第1の例では、FI,KはステップS5で取得したものをそのまま使用する。また、DI,Kは、サポートベクトルであり、AI≠0におけるデータDI,Kである。一方、本実施の形態の第2の例では、回帰計算によって例えば以下のような近似式を生成する。3式におけるKは、入力変数の識別番号を表し、Iについてはデータの識別番号を表す。また、XKは入力変数を表し、Y2は出力変数を表し、BIは指数関数についての係数であり、GI,Kは指数関数の幅についての係数である。第2の例では、FI,Kとは別にGI,Kを算出する。また、DI,Kは、サポートベクトルであり、AI≠0におけるデータDI,Kである。そして、制御部107は、回帰係数AI及び回帰係数BI等から誤差を算出し、今回使用した入力パラメータ値に対応付けて、第2データ格納部105に格納するステップS13。本実施の形態における第1の例では、以下のような誤差を算出する。4式及び5式から得られる誤差は、指数関数についての係数値の差の二乗の総和に基づく。一方、本実施の形態における第2の例では、以下のような誤差を算出する。但し、AI≠0且つFI,K≠0についての合計である。6式は、5式に加え、指数関数の幅についての係数の差の二乗に基づく値をも含む。ステップS13の処理結果として、例えば図13に示すようなデータが第2データ格納部105に格納される。具体的には、入力パラメータ1乃至mの値と、当該入力パラメータの値を使用した際に算出された誤差とが登録されるようになっている。1回につき1レコード分のデータが登録される。そして、制御部107は、繰り返し回数が、ステップS1で入力された繰り返し回数上限に達したか判断するステップS15。繰り返し回数が、繰り返し回数上限に達していない場合には、制御部107は、これまでに用いた入力パラメータ値と誤差とに基づき、よく知られた最適化アルゴリズムによって誤差を最小化する可能性が高い入力パラメータの値を算出し、第2データ格納部105に格納するステップS16。NelderMead法、Powell法、BFGS法、共役勾配法、遺伝的アルゴリズム、シミュレーテッドアニーリング、微分進化アルゴリズム、粒子群最適化アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムを用いることができる。処理内容については既知であるからこれ以上述べない。そしてステップS9に戻る。一方、繰り返し回数が繰り返し回数上限に達した場合には、制御部107は、第2データ格納部105に格納されている誤差の値の中から最小値を探索し、誤差最小値に対応する入力パラメータ値を特定して、第2データ格納部105に格納すると共に、出力部106に出力する。出力部106は、制御部107から受け取った入力パラメータ値を、表示装置等の記憶装置に出力するステップS17。また、例えば入力パラメータ算出装置100が接続されているネットワークに接続されている他のコンピュータなどに出力するようにしても良い。また、シミュレータ104に設定するようにしても良い。上で述べたようなSVMの回帰計算を実施するので、実測値データにばらつきや偏り、異常値がある場合であっても、実績値データを平滑化、平均化して扱うことになり、実測値データの影響を抑えつつ、適切なパラメータフィッティングを行うことができるようになる。すなわち、SVM回帰計算によって得られる近似式の係数をベースに誤差を算出するので、実測値データの影響を抑えた形でパラメータフィッティングの程度を評価することができるようになる。より具体的には、実測値データをSVMにより解析することにより複数の実測値のうち、特徴的な実測値を、自動的且つ客観的に選択し、この特徴的な実測値に基づいて、実測値データのばらつき、異常値、偏りについての悪影響を受けないように誤差を計算する。従って、この誤差を最小化するような入力パラメータを特定すれば、計算機シミュレーションにより出力変数を精度良く計算できるようになる。[実施の形態2]SVM回帰計算を採用することによって、実測値の偏りにも対応することができるようになるが、本実施の形態によってより実測値の偏りの影響を抑えるようにする。本実施の形態に係る入力パラメータ算出装置は、処理内容は異なるが構成自体は同じなので図7に示した入力パラメータ算出装置100を用いて説明する。次に、図14乃至図17を用いて本実施の形態の処理内容について説明する。入力部102は、ユーザに対して最適化のための繰り返し回数上限の入力をユーザに対して求め、ユーザから当該繰り返し回数上限の入力を受け付けると、制御部107に出力する図14:ステップS21。制御部107は、繰り返し回数上限を受け取る。また、入力部102は、ユーザに対して入力変数値の組み合わせの指定を促し、ユーザから当該入力変数値の組み合わせの入力を受け付けると、制御部107に出力するステップS23。制御部107は、入力変数値の組み合わせを、第2データ格納部105に格納する。例えば、1つの入力変数について複数の値を指定する。本実施の形態では、図15に模式的に示すように、誤差を計算するポイントとして、入力変数値v1乃至v5が指定される。そして、実測値データに基づく近似式u1と、以下で述べるシミュレーション結果を用いた近似式u2との誤差を、入力変数値v1乃至v5における誤差で評価する。そして、制御部107は、第1データ格納部101から実測値データを読み出すステップS25。その後、制御部107は、実測値データをSVM回帰計算部103に出力して、実測値データに対してサポートベクトルマシンによる回帰計算を実施させる。本実施の形態では、1式のような近似式を生成する。制御部107は、SVM回帰計算部103から回帰計算結果として係数値AI、FI,K及びAI≠0におけるデータDI,Kを取得し、これらの取得データから特定される近似式から、指定された入力変数値に対する実測値ベースの出力近似値Y3Iを算出し、第2データ格納部105に格納するステップS27。例えば、図16に示すようなデータを第2データ格納部105に格納する。図16の例では、入力変数1乃至nの値と、実測値ベースの出力近似値Y3と、計算値ベースの出力近似値Y4とが格納されるようになっている。この段階では出力近似値Y4の値は格納されない。また、図15に模式的に示すように、複数の点を設定するため、図16では複数のレコードが格納される。また、制御部107は、入力パラメータの初期値を取得するステップS29。入力パラメータの初期値については、ユーザが入力部102から入力するようにしても良いし、乱数によって生成するようにしても良いし、予め設定しておくようにしても良い。処理は端子Bを介して図17の処理に移行する。図17の処理の説明に移行して、制御部107は、入力パラメータ値及び実測値の入力変数値をシミュレータ104に出力して、よく知られたシミュレーションを実施させ、処理結果として出力変数値を取得し、第2データ格納部105に格納するステップS31。図8に示したように、入力変数値の組み合わせは複数用意されているので、組み合わせ毎に出力変数値が得られる。さらに、制御部107は、実測値の入力変数値及びシミュレーション結果の出力変数値に対してSVM回帰計算をSVM回帰計算部103に実行させる。そうすると、例えば3式のような近似式が得られる。そして、制御部107は、SVM回帰計算部103から回帰計算結果として係数値BI、GI,K及びBI≠0におけるデータDI,Kを取得し、これらの取得データから特定される近似式から、指定された入力変数値に対する実測値ベースの出力近似値Y4Iを算出し、第2データ格納部105に格納するステップS35。回帰計算の結果として回帰係数BI、GI,K及びBI≠0におけるデータDI,Kを取得し、これらの取得データから特定される近似式から、指定された入力変数値に対する計算値ベースの出力近似値Y4を算出し、第2データ格納部105に格納する。ここで、図16の例では、出力近似値Y4の列に値が登録される。そして、制御部107は、実測値ベースの出力近似値Y3I及び計算値ベースの出力近似値Y4Iから誤差を算出し、今回使用した入力パラメータ値に対応付けて、第2データ格納部105に格納するステップS35。例えば、以下のような式にて誤差を算出する。Y3Iで除するように変形しても良い。なお、Iはデータの識別番号である。なお、ステップS35で第2データ格納部105に格納されるデータのフォーマットは、例えば図13に示したようなものと同様である。そして、制御部107は、繰り返し回数が、ステップS21で入力された繰り返し回数上限に達したか判断するステップS37。繰り返し回数が、繰り返し回数上限に達していない場合には、制御部107は、これまでに用いた入力パラメータ値と誤差とに基づき、よく知られた最適化アルゴリズムによって誤差を最小化する可能性が高い入力パラメータの値を算出し、第2データ格納部105に格納するステップS39。NelderMead法、Powell法、BFGS法、共役勾配法、遺伝的アルゴリズム、シミュレーテッドアニーリング、微分進化アルゴリズム、粒子群最適化アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムを用いることができる。処理内容については既知であるからこれ以上述べない。そしてステップS31に戻る。一方、繰り返し回数が繰り返し回数上限に達した場合には、制御部107は、第2データ格納部105に格納されている誤差の値の中から最小値を探索し、誤差最小値に対応する入力パラメータ値を特定して、第2データ格納部105に格納すると共に、出力部106に出力する。出力部106は、制御部107から受け取った入力パラメータ値を、表示装置等の記憶装置に出力するステップS41。また、例えば入力パラメータ算出装置100が接続されているネットワークに接続されている他のコンピュータなどに出力するようにしても良い。このように、実測値データに偏りやばらつき、異常値とがある場合であっても、その影響を抑えるため、実測値データに基づくSVMの回帰計算結果による出力変数の近似値と、シミュレーション結果に基づくSVMの回帰計算結果による出力変数の近似値とから誤差を算出する。このような誤差を最小化するような入力パラメータ値が得られれば、計算機シミュレーションにおいて適切な出力変数値を得られるようになる。より詳しくは、実測値と計算値とのフィッティングの程度を表す誤差を、ユーザが入力した入力変数値に対して計算することにより、実測値の影響を抑えてユーザの経験や知識を反映させつつ、フィッティングの評価を行うことができるようになる。[実施の形態3]実施の形態2では、ユーザの経験や知識に基づき、入力変数値の組み合わせが設定されるが、経験の乏しいユーザは適切な入力変数値の組み合わせを設定することが難しい場合がある。このため、本実施の形態では、このような点についても対処できるようにする。なお、本実施の形態に係る入力パラメータ算出装置は、処理内容は異なるが構成自体は同じなので図7に示した入力パラメータ算出装置100を用いて説明する。次に、図18乃至図21を用いて本実施の形態の処理内容について説明する。入力部102は、ユーザに対して最適化のための繰り返し回数上限の入力をユーザに対して求め、ユーザから当該繰り返し回数上限の入力を受け付けると、制御部107に出力する図18:ステップS51。制御部107は、繰り返し回数上限を受け取る。また、制御部107は、第1データ格納部101から実測値データを読み出すステップS53。その後、制御部107は、実測値データをSVM回帰計算部103に出力して、実測値データに対してサポートベクトルマシンによる回帰計算を実施させる。本実施の形態では、1式のような近似式を生成する。制御部107は、SVM回帰計算部103から回帰計算結果として係数値AI、FI,K及びAI≠0におけるデータDI,Kを取得し、実測値ベースの近似式のデータとして第2データ格納部105に格納するステップS55。また、制御部107は、入力パラメータの初期値を取得するステップS57。入力パラメータの初期値については、ユーザが入力部102から入力するようにしても良いし、乱数によって生成するようにしても良いし、予め設定しておくようにしても良い。処理は端子Cを介して図19の処理に移行する。図19の処理の説明に移行して、制御部107は、実験計画法、ラテン超方格法、ランダムサンプリングなどの既存の方法を用いて、誤差計算対象の入力変数値の組み合わせを複数生成し、第2データ格納部105に格納するステップS59。そして、制御部107は、ステップS55で生成された実測値ベースの近似式に誤差計算対象の入力変数値を入力して、誤差計算対象の入力変数値に対する出力近似値Y5Iを算出し、第2データ格納部105に格納するステップS61。例えば、図20に示すようなデータが第2データ格納部105に格納される。図20の例では、誤差計算対象の入力変数値の組み合わせ毎すなわちI毎に、出力近似値Y5と、以下で算出される出力近似値Y6とを格納するようになっている。さらに、制御部107は、入力パラメータ値及び実測値の入力変数値をシミュレータ104に出力して、よく知られたシミュレーションを実施させ、処理結果として出力変数値を取得し、第2データ格納部105に格納するステップS63。図8に示したように、入力変数値の組み合わせは複数用意されているので、組み合わせ毎に出力変数値が得られる。また、制御部107は、実測値の入力変数値及びシミュレーション結果の出力変数値に対してSVM回帰計算をSVM回帰計算部103に実行させる。そうすると、例えば3式のような近似式が得られる。そして、制御部107は、SVM回帰計算部103から回帰計算結果として係数値BI、GI,K及びBI≠0におけるデータDI,Kを取得し、これらの取得データから特定される近似式に誤差計算対象の入力変数値を代入して、出力近似値Y6Iを算出し、第2データ格納部105に格納するステップS65。図20のようにデータを格納する。そして、制御部107は、出力近似値Y5I及び出力近似値Y6Iから誤差を算出し、今回使用した入力パラメータ値に対応付けて、第2データ格納部105に格納するステップS67。例えば、以下のような式にて誤差を算出する。Y5Iで除するように変形しても良い。なお、Iはデータの識別番号である。なお、ステップS67で第2データ格納部105に格納されるデータのフォーマットは、例えば図13に示したようなものと同様である。そして、制御部107は、繰り返し回数が、ステップS51で入力された繰り返し回数上限に達したか判断するステップS69。繰り返し回数が、繰り返し回数上限に達していない場合には、制御部107は、これまでに用いた入力パラメータ値と誤差とに基づき、よく知られた最適化アルゴリズムによって誤差を最小化する可能性が高い入力パラメータの値を算出し、第2データ格納部105に格納するステップS71。NelderMead法、Powell法、BFGS法、共役勾配法、遺伝的アルゴリズム、シミュレーテッドアニーリング、微分進化アルゴリズム、粒子群最適化アルゴリズムなどの最適化アルゴリズムを用いることができる。処理内容については既知であるからこれ以上述べない。そしてステップS59に戻る。一方、繰り返し回数が繰り返し回数上限に達した場合には、制御部107は、第2データ格納部105に格納されている誤差の値の中から最小値を探索し、誤差最小値に対応する入力パラメータ値を特定して、第2データ格納部105に格納すると共に、出力部106に出力する。出力部106は、制御部107から受け取った入力パラメータ値を、表示装置等の記憶装置に出力するステップS73。また、例えば入力パラメータ算出装置100が接続されているネットワークに接続されている他のコンピュータなどに出力するようにしても良い。このように、ステップS59において、繰り返し毎に誤差計算対象の入力変数値を生成し直すようになっている。図21に模式的に示すように、例えば入力パラメータ値=10でSVM回帰計算によって曲線z2が描かれた場合には、生成した入力変数値y1乃至y5について曲線z1の対応する点に対する誤差を算出する。一方、入力パラメータ値=20で曲線z3が描かれた場合には、再度生成した入力変数値x1乃至x5について曲線z1の対応する点に対する誤差を算出する。このようにすれば、誤差計算対象の入力変数値が偏ることが無くなるため、フィッティングの評価も偏ることなく行われるようになり、より適切な入力パラメータ値が特定されるようになる。すなわち、実測値データに偏りやばらつきがある場合であっても、均等に設定される入力変数値を用いることでできるようになるため、適切なフィッティングの評価を行うことができるようになる。以上本技術の実施の形態を述べたが、本技術はこれに限定されるものではない。特に装置構成については、図1に示した入力パラメータ算出装置100は一例であって、複数台のコンピュータによって上で述べた機能を実現するようにしても良い。例えば、シミュレータ104やSVM回帰計算部103については、それぞれ1又は複数台のコンピュータで実現し、制御部107についても管理コンピュータとして独立に実施するようにしても良い。また、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たり、並列実行するようにしても良い。さらに、誤差の式は、上で述べた主旨に沿った形で変形することができる。なお、上で述べた入力パラメータ算出装置100は、コンピュータ装置であって、図22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、以下のようになる。本実施の形態の第1の態様に係る入力パラメータ算出方法は、A入力変数の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施してサポートベクトルと第1の回帰係数値とを算出し、第2データ格納部に格納するステップと、B第2データ格納部に格納されている第1の回帰係数値と、第1データ格納部に格納されている入力変数の値に対するシミュレーションの結果である出力変数の第2の値と第1データ格納部に格納されている入力変数の値とに対して第1データ格納部に格納されているサポートベクトルを用いたサポートベクトルマシンの回帰計算の結果である第2の回帰係数値とから算出される誤差を最小化するように、シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、第2データ格納部に格納するステップとを含む。サポートベクトルマシンを用いることによって、測定値のばらつきや偏り、異常値などの問題を回避することができる。特にサポートベクトルを用いているため、適切なサンプルポイントが自動的に抽出されて、このサンプルポイントをベースに適切な近似式が導出されるようになっている。すなわち、このような適切な近似式をベースに、誤差を最小化する入力パラメータ値が特定されるようになる。本実施の形態の第2の態様に係る入力パラメータ算出方法は、A入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施して第1の近似式を算出し、当該第1の近似式に対して入力変数の第2の値を入力して出力変数の第2の値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、B第1のデータ格納部に格納されている入力変数の第1の値に対するシミュレーションの結果である出力変数の第3の値と第1データ格納部に格納されている入力変数の第1の値とに対するサポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して入力変数の第2の値を入力することで得られる出力変数の第4の値と、第2データ格納部に格納されている出力変数の第2の値との誤差を最小化するように、シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、第2データ格納部に格納するステップとを含む。入力変数の第2の値を適切に入力することによって、適切なポイントで誤差の評価、すなわち実測値へのフィッティングの評価を行うことができるようになる。すなわち、測定値のばらつきや偏り、異常値の影響を抑えつつ、実測値へのフィッティングの評価を行うことができるようになる。本実施の形態の第3の態様に係る入力パラメータ算出方法は、A入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施して第1の近似式を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、B第1のデータ格納部に格納されている入力変数の第1の値に対するシミュレーションの結果である出力変数の第2の値と第1データ格納部に格納されている入力変数の第1の値とに対するサポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して入力変数の第2の値を入力することで得られる出力変数の第3の値と、第2データ格納部に格納されている第1の近似式に入力変数の第2の値を入力することで得られる出力変数の第4の値との誤差を最小化するように、入力変数の第2の値をランダムに変更しつつ、シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、第2データ格納部に格納するステップとを含む。入力変数の第2の値をランダムに変更するため、空間全体で均一に、実測値へのフィッティングの評価を行うことができるようになる。すなわち、実測値のばらつきや偏り、異常値の影響を抑えつつ、実測値へのフィッティングの評価を行うことができるようになる。なお、第1の態様において、上で述べた第1の回帰係数値が、指数関数についての第1の関数係数値及び前記指数関数の幅についての第1の幅係数値を含み、第2の回帰係数値が、指数関数についての第2の関数係数値及び前記指数関数の幅についての第2の幅係数値とを含むようにしてもよい。その場合、上で述べた誤差が、第1の関数係数値と第2の関数係数値とについての誤差と第1の関数係数値と第2の幅係数値とについての誤差との和で算出される場合もある。このようにすれば、より正確な誤差を算出することができる。本実施の形態に係る第4の態様に係る入力パラメータ算出装置図23は、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施する第1の処理部図23:1010と、シミュレーションを実施する第2の処理部図23:1020と、第1の処理部と第2の処理部と協働する第3の処理部図23:1030とを有する。そして、第3の処理部は、A入力変数の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部図23:1040に格納されているデータに対して、第1の処理部にサポートベクトルマシンの回帰計算を実施させサポートベクトルと第1の回帰係数値とを取得して、第2データ格納部図23:1050に格納し、B第2データ格納部に格納されている第1の回帰係数値と、第1データ格納部に格納されている入力変数の値に対する第2の処理部によるシミュレーションの結果である出力変数の第2の値と第1データ格納部に格納されている入力変数の値とに対して第1データ格納部に格納されているサポートベクトルを用いたサポートベクトルマシンの回帰計算の結果である第2の回帰係数値とから算出される誤差を最小化するように、第2の処理部によるシミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、第2データ格納部に格納する。また、本実施の形態に係る第5の態様に係る入力パラメータ算出装置は、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施する第1の処理部と、シミュレーションを実施する第2の処理部と、第1の処理部と第2の処理部と協働する第3の処理部とを有する。そして、第3の処理部は、A入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、第1の処理部にサポートベクトルマシンの回帰計算を実施させて第1の近似式を取得し、当該第1の近似式に対して入力変数の第2の値を入力して出力変数の第2の値を算出し、第2データ格納部に格納し、B第1のデータ格納部に格納されている入力変数の第1の値に対する第2の処理部によるシミュレーションの結果である出力変数の第3の値と第1データ格納部に格納されている入力変数の第1の値とに対するサポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して入力変数の第2の値を入力することで得られる出力変数の第4の値と、第2データ格納部に格納されている出力変数の第2の値との誤差を最小化するように、第2の処理部によるシミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、第2データ格納部に格納する。さらに、本実施の形態に係る第6の態様に係る入力パラメータ算出装置は、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施する第1の処理部と、シミュレーションを実施する第2の処理部と、第1の処理部と第2の処理部と協働する第3の処理部とを有する。そして、第3の処理部は、A入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、第1の処理部にサポートベクトルマシンの回帰計算を実施させて第1の近似式を取得し、第2データ格納部に格納し、B第1のデータ格納部に格納されている入力変数の第1の値に対する第2の処理部によりシミュレーションの結果である出力変数の第2の値と第1データ格納部に格納されている入力変数の第1の値とに対するサポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して入力変数の第2の値を入力することで得られる出力変数の第3の値と、第2データ格納部に格納されている第1の近似式に入力変数の第2の値を入力することで得られる出力変数の第4の値との誤差を最小化するように、入力変数の第2の値をランダムに変更しつつ、第2の処理部によるシミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、第2データ格納部に格納する。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入力変数の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施してサポートベクトルと第1の回帰係数値とを算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第2データ格納部に格納されている前記第1の回帰係数値と、前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の値に対するシミュレーションの結果である前記出力変数の第2の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の値とに対して前記第1データ格納部に格納されている前記サポートベクトルを用いた前記サポートベクトルマシンの回帰計算の結果である第2の回帰係数値とから算出される誤差を最小化するように、前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。付記2入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施して第1の近似式を算出し、当該第1の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力して前記出力変数の第2の値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第1のデータ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値に対するシミュレーションの結果である前記出力変数の第3の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値とに対する前記サポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第4の値と、前記第2データ格納部に格納されている前記出力変数の第2の値との誤差を最小化するように、前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。付記3入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施して第1の近似式を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第1のデータ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値に対するシミュレーションの結果である前記出力変数の第2の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値とに対する前記サポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第3の値と、前記第2データ格納部に格納されている前記第1の近似式に前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第4の値との誤差を最小化するように、前記入力変数の第2の値をランダムに変更しつつ、前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。付記4前記第1の回帰係数値が、指数関数についての第1の関数係数値及び前記指数関数の幅についての第1の幅係数値を含み、前記第2の回帰係数値が、指数関数についての第2の関数係数値及び前記指数関数についての第2の幅係数値とを含み、前記誤差が、前記第1の関数係数値と前記第2の関数係数値とについての誤差と前記第1の幅係数値と前記第2の幅係数値とについての誤差との和で算出される付記1記載のプログラム。付記5入力変数の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施してサポートベクトルと第1の回帰係数値とを算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第2データ格納部に格納されている前記第1の回帰係数値と、前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の値に対するシミュレーションの結果である前記出力変数の第2の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の値とに対して前記第1データ格納部に格納されている前記サポートベクトルを用いた前記サポートベクトルマシンの回帰計算の結果である第2の回帰係数値とから算出される誤差を最小化するように、前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、を含み、コンピュータにより実行される入力パラメータ算出方法。付記6入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施して第1の近似式を算出し、当該第1の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力して前記出力変数の第2の値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第1のデータ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値に対するシミュレーションの結果である前記出力変数の第3の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値とに対する前記サポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第4の値と、前記第2データ格納部に格納されている前記出力変数の第2の値との誤差を最小化するように、前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、を含み、コンピュータにより実行される入力パラメータ算出方法。付記7入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、サポートベクトルマシンの回帰計算を実施して第1の近似式を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第1のデータ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値に対するシミュレーションの結果である前記出力変数の第2の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値とに対する前記サポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第3の値と、前記第2データ格納部に格納されている前記第1の近似式に前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第4の値との誤差を最小化するように、前記入力変数の第2の値をランダムに変更しつつ、前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、を含み、コンピュータにより実行される入力パラメータ算出方法。付記8サポートベクトルマシンの回帰計算を実施する第1の処理部と、シミュレーションを実施する第2の処理部と、前記第1の処理部と前記第2の処理部と協働する第3の処理部と、を有し、前記第3の処理部は、入力変数の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、前記第1の処理部に前記サポートベクトルマシンの回帰計算を実施させサポートベクトルと第1の回帰係数値とを取得して、第2データ格納部に格納し、前記第2データ格納部に格納されている前記第1の回帰係数値と、前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の値に対する前記第2の処理部によるシミュレーションの結果である前記出力変数の第2の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の値とに対して前記第1データ格納部に格納されている前記サポートベクトルを用いた前記サポートベクトルマシンの回帰計算の結果である第2の回帰係数値とから算出される誤差を最小化するように、前記第2の処理部による前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納する、入力パラメータ算出装置。付記9サポートベクトルマシンの回帰計算を実施する第1の処理部と、シミュレーションを実施する第2の処理部と、前記第1の処理部と前記第2の処理部と協働する第3の処理部と、を有し、前記第3の処理部は、入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、前記第1の処理部に前記サポートベクトルマシンの回帰計算を実施させて第1の近似式を取得し、当該第1の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力して前記出力変数の第2の値を算出し、第2データ格納部に格納し、前記第1のデータ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値に対する前記第2の処理部によるシミュレーションの結果である前記出力変数の第3の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値とに対する前記サポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第4の値と、前記第2データ格納部に格納されている前記出力変数の第2の値との誤差を最小化するように、前記第2の処理部による前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納する入力パラメータ算出装置。付記10サポートベクトルマシンの回帰計算を実施する第1の処理部と、シミュレーションを実施する第2の処理部と、前記第1の処理部と前記第2の処理部と協働する第3の処理部と、を有し、前記第3の処理部は、入力変数の第1の値と出力変数の第1の値とを格納する第1データ格納部に格納されているデータに対して、前記第1の処理部にサポートベクトルマシンの回帰計算を実施させて第1の近似式を取得し、第2データ格納部に格納し、前記第1のデータ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値に対する前記第2の処理部によりシミュレーションの結果である前記出力変数の第2の値と前記第1データ格納部に格納されている前記入力変数の第1の値とに対する前記サポートベクトルマシンの回帰計算により得られた第2の近似式に対して前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第3の値と、前記第2データ格納部に格納されている前記第1の近似式に前記入力変数の第2の値を入力することで得られる前記出力変数の第4の値との誤差を最小化するように、前記入力変数の第2の値をランダムに変更しつつ、前記第2の処理部による前記シミュレーションの入力となる入力パラメータの値を算出し、前記第2データ格納部に格納する入力パラメータ算出装置。"