コンピュータの処理により、最小二乗法に基づきパラメトリックシステム同定を行う方法であって、測定値と、観測モデルと、パラメータを用意するステップと、前記パラメータに対して、測定値と、パラメータの値を関連付けるIDマッピングを作成するステップと、最小二乗法によりパラメータを計算するために行列にパラメータを格納するステップであって、該行列を小行列に分割し、該小行列の対角小行列においては、前記IDマッピングが存在する場合に主対角からオフセットの位置にN×NNは、パラメータの値で定義されているパラメータの数の疎行列の成分をオフセットMMはパラメータインデックスの値の位置に生成してBSRまたはDIAを選択し、前記IDマッピングが存在しない場合にN×Nの密行列を選択し、前記小行列の対角小行列でない場合で、前記IDマッピングを介さない項が存在するなら、密行列を格納し、前記小行列の対角小行列でない場合で、前記IDマッピングを介さない項が存在しないなら、同じIDマッピングを参照しているなら、ブロックが主対角に存在し、BSRまたはDIAを選択し、同じIDマッピングを参照しているのでないなら、左要素のパラメータ数が右要素のパラメータ数より大きいならELLで要素を格納し、そうでないならCSRで要素を格納するステップを有する、方法。前記小行列の対角小行列でない場合、前もって左要素のパラメータ数×右要素のパラメータ数のブロックを生成するステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。格納された上記行列を含む方程式を、スケーリング共役勾配法で解くことによりパラメータを決定するステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。コンピュータの処理により、最小二乗法に基づきパラメトリックシステム同定を行う方法であって、前記コンピュータに、測定値と、観測モデルと、パラメータを用意するステップと、前記パラメータに対して、測定値と、パラメータの値を関連付けるIDマッピングを作成するステップと、最小二乗法によりパラメータを計算するために行列にパラメータを格納するステップであって、該行列を小行列に分割し、該小行列の対角小行列においては、前記IDマッピングが存在する場合に主対角からオフセットの位置にN×NNは、パラメータの値で定義されているパラメータの数の疎行列の成分をオフセットMMはパラメータインデックスの値の位置に生成してBSRまたはDIAを選択し、前記IDマッピングが存在しない場合にN×Nの密行列を選択し、前記小行列の対角小行列でない場合で、前記IDマッピングを介さない項が存在するなら、密行列を格納し、前記小行列の対角小行列でない場合で、前記IDマッピングを介さない項が存在しないなら、同じIDマッピングを参照しているなら、ブロックが主対角に存在し、BSRまたはDIAを選択し、同じIDマッピングを参照しているのでないなら、左要素のパラメータ数が右要素のパラメータ数より大きいならELLで要素を格納し、そうでないならCSRで要素を格納するステップを実行させる、プログラム。前記コンピュータに、前記小行列の対角小行列でない場合、前もって左要素のパラメータ数×右要素のパラメータ数のブロックを生成するステップをさらに実行させる、請求項4に記載のプログラム。前記コンピュータに、格納された上記行列を含む方程式を、スケーリング共役勾配法で解くことによりパラメータを決定するステップをさらに実行させる、請求項4に記載のプログラム。コンピュータの処理により、最小二乗法に基づきパラメトリックシステム同定を行うシステムであって、記憶手段と、前記記憶手段に保存された、測定値と、観測モデルと、パラメータのデータと、前記記憶手段に保存された、前記パラメータに対して、測定値と、パラメータの値を関連付けるIDマッピングのデータと、最小二乗法によりパラメータを計算するために行列にパラメータを格納するステップであって、該行列を小行列に分割し、該小行列の対角小行列においては、前記IDマッピングが存在する場合に主対角からオフセットの位置にN×NNは、パラメータの値で定義されているパラメータの数の疎行列の成分をオフセットMMはパラメータインデックスの値の位置に生成してBSRまたはDIAを選択し、前記IDマッピングが存在しない場合にN×Nの密行列を選択し、前記小行列の対角小行列でない場合で、前記IDマッピングを介さない項が存在するなら、密行列を格納し、前記小行列の対角小行列でない場合で、前記IDマッピングを介さない項が存在しないなら、同じIDマッピングを参照しているなら、ブロックが主対角に存在し、BSRまたはDIAを選択し、同じIDマッピングを参照しているのでないなら、左要素のパラメータ数が右要素のパラメータ数より大きいならELLで要素を格納し、そうでないならCSRで要素を格納する手段を有する、システム。前記小行列の対角小行列でない場合、前もって左要素のパラメータ数×右要素のパラメータ数のブロックを生成する手段をさらに有する、請求項7に記載のシステム。格納された上記行列を含む方程式を、スケーリング共役勾配法で解くことによりパラメータを決定する手段をさらに有する、請求項7に記載のシステム。しかし、上記従来技術の技法は、疎行列に格納する際に、システムズモデルの情報を考慮に入れることができないので、結果の疎行列は、計算速度を向上させる点で十分ではなかった。従って、この発明の目的は、システムズモデルの情報を考慮に入れて、システム同定のパラメータ計算のための最小二乗法で使用される疎行列に、計算速度を向上させるように効率よく値を格納する技法を提供することにある。本発明は、先ず観測が複数の要素からなることを前提とする。観測の要素とは、それぞれが異なるパラメータの組と数からなる観測の部分集合である。そこで、本発明に従うシステムは、最小二乗法で使用される疎行列を、観測の要素の数に応じて小行列に分割する。一方、観測の要素毎に観測IDが付与され、各パラメータにはパラメータIDが付与され、IDマッピングとして要素のパラメータと関連付けられている。そこで本発明に従うシステムは、IDマッピングの有無、観測IDとパラメータIDの対応関係、及び小行列の位置に応じて、非ゼロ要素の位置を判断し、それに基づき、各小行列の格納形式を選択する。ここで、使用される格納形式には、CSR、ELL、DIA、BSR、COO及びDNSがある。本発明に従うシステムは、対角要素であるかどうか、IDマッピングを介さない項が存在するかどうか、同じIDマッピングを参照しているかどうか、などの条件に応じて格納形式を選択する。本発明に従うシステムは、こうして格納形式を選択して要素を行列に格納すると、SCG法などの既知の方法で計算して、パラメータの値を求める。この発明によれば、システムズモデルの情報を考慮に入れて、システム同定のパラメータ計算のための最小二乗法で使用される疎行列に要素を格納することにより、システム同定のパラメータ計算の計算速度を向上させるという効果が得られる。以下、図面に基づき、この発明の実施例を説明する。特に断わらない限り、同一の参照番号は、図面を通して、同一の対象を指すものとする。尚、以下で説明するのは、本発明の一実施形態であり、この発明を、この実施例で説明する内容に限定する意図はないことを理解されたい。図1を参照すると、本発明の一実施例に係るシステム構成及び処理を実現するためのコンピュータハードウェアのブロック図が示されている。図1において、システムパス102には、CPU104と、主記憶RAM106と、ハードディスクドライブHDD108と、キーボード110と、マウス112と、ディスプレイ114が接続されている。CPU104は、好適には、32ビットまたは64ビットのアーキテクチャに基づくものであり、例えば、インテル社のPentium商標4、Core2Duo、Xeon、AMD社のAthlon商標などを使用することができる。主記憶106は、好適には、4GB以上の容量をもつものである。ハードディスクドライブ108は、大量のデータを格納できるように、例えば、500GB以上の容量をもつものであることが望ましい。ハードディスクドライブ108には、個々に図示しないが、オペレーティングシステムが、予め格納されている。オペレーティングシステムは、Linux、マイクロソフト社のWindowsXP、Windows7、アップルコンピュータのMacOS商標などの、CPU104に適合する任意のものでよい。ハードディスクドライブ108にはさらに、システム同定を行うための観測データ204、観測とパラメータの対応を示すIDマッピングのデータ206、行列格納ルーチン208、格納された行列に基づくパラメータ計算ルーチン210などが格納されている。行列格納ルーチン208及びパラメータ計算ルーチン210は、Java、C、C、Cなどの既存の任意のプログラミング言語で作成することができる。これらのパラメータや処理ルーチンの詳細は、図2を参照して後で説明する。キーボード110及びマウス112は、オペレーティングシステムまたは、ハードディスクドライブ108から主記憶106にロードされ、ディスプレイ114に表示されたメインプログラム202上で操作したり、文字を打ち込んだりするために使用される。ディスプレイ114は、好適には液晶ディスプレイであり、例えば、XGA1024×768の解像度、またはUXGA1600×1200の解像度などの任意の解像度のものを使用することができる。ディスプレイ114は、図示しないが、本発明の処理を開始するための操作ウインドウや、パラメータの計算結果等を表示するために使用される。次に、図2の機能ブロック図を参照して、本発明の処理の論理的な構成について説明する。図2において、メインプログラム202は、全体の処理を統合する機能をもつプログラムであり、ユーザの操作に従い、観測データ204としてデータを格納したり、IDマッピングのデータ206を作成したり、行列格納ルーチン208を起動したり、パラメータ計算ルーチン210を起動したり、結果をディスプレイ114に表示したりするために使用される。観測データ204は、図3に示すような形式で観測データを保持する。すなわち、観測がm回行われるとすると、図3はi番目の観測値θiのデータ構造を示す。すなわち、各々の観測値は、一般的には各々パラメータが異なる複数の要素からなり、ここではそれを各々要素j1、要素j2、要素j3とする。各々の要素には、パラメータのセットと、観測値を与える関数が関連付けられている。例えば、要素j1の場合、パラメータPikp11p1N1と、関数fが関連付けられている。ここで多重度というのは、当該パラメータで測定される対象の数である。例えば、パラメータをの座標だとすると、多重度Mというのは、というM個のパラメータの組が存在することを意味する。このような要素j1、要素j2、要素j3により、θiは以下の式で計算される。IDマッピングのデータ206とは、観測に使用されるパラメータセット毎にパラメータIDを付与し、上記したm回の観測毎にIDを付与し、図4に示すように、i番目の観測の観測IDの観測データについて、その観測で使用されるパラメータIDをIDマッピングとして対応付けて保存するものである。IDマッピングのデータ206からは、ある観測IDで使用されているパラメータのパラメータIDを知ることができる。一方、あるパラメータについて、それに関連付けられた観測IDがあるかどうかも知ることができる。最小二乗法の計算で使用される疎行列ATAは、観測値θiに含まれる要素に数に応じて、図5のように分割される。すなわち、行列Aが3分割されるなら、ATAは、図示されているように、3×3=9個の小行列に分割される。行列格納ルーチン208は、図6に関連して後で説明する処理に基づき、観測データ204と、IDマッピング206を参照して、所定の格納形式で行列要素を格納して、行列データ212を用意する機能を有する。格納形式には以下のような種類がある。-CSR疎行列を行方向に走査し、零要素を省いた格納形式であり、非零要素の値、格納された非零要素の列番号、各行の開始位置を格納する。CRSと表記されることもある-ELL疎行列の一辺のサイズをn、疎行列1行あたりの非零要素数の最大値をkとし、疎行列をnkの密行列に格納する。1行あたりの非零要素数がkに満たない場合は0で埋める。-DIA非零な対角要素の値および主対角から各対角へのオフセットを格納する。-BSRr×cの大きさの部分行列ブロックと呼ぶに分割する。BSRはCSRと同様の手順で、少なくとも1つの非零要素が存在する非零ブロックを格納する。非零ブロックの全要素を格納し、非零ブロックのブロック列番号、ブロック行の開始位置を格納する。-COO非零要素の値、行番号、列番号をそれぞれの非零要素ごとに格納する。-DNS密行列の格納方法。疎行列を配列として格納する。パラメータ計算ルーチン210は、格納された行列データ212を使用して、システム同定のためのパラメータを計算し、パラメータデータ214として、好適にはハードディスクドライブ108に保存する機能を有する。パラメータ計算ルーチン210は、好適には、SCG法、すなわち、スケーリング共役勾配法により、下記の式を解くことにより、パラメータを計算する。これの具体的な計算アルゴリズムは後で説明する。次に、図6のフローチャートを参照して、行列格納ルーチン208の処理について説明するが、その前に、小行列の呼称の定義を図7を参照して与える。すなわち、図7において、3×3に分割された小行列の集まりとしてみたとき、対角を占める小行列を、主対角ブロックと呼び、主対角に隣接する小行列をオフセット1のブロック、オフセット1のブロックに隣接して、主対角からさらに離れる小行列をオフセット2のブロックと呼ぶ。図7においてNは、パラメータの値で定義されるパラメータの数である。これは、図3では、Pikp11p1N1のぱらメータの数に相当する。なおここでは便宜上、各小行列が、2×2の升目に区切られて示されている。ここでの議論は、3×3に分割された小行列の集まりだけではなく、一般に、より多くの任意の数の小行列の集まりにも適用可能であることを理解されたい。図6に戻って、行列格納ルーチン208は、図6のフローチャートの処理を、分割された小行列に順次適用していくものであることを理解されたい。ステップ602で、行列格納ルーチン208は、目下の小行列が対角要素、すなわち主対角かどうか判断する。もし対角要素であるなら、行列格納ルーチン208はステップ604で、IDマッピングが存在するかどうか判断する。ここで、IDマッピングが存在しないとは、図8に示すように、観測IDに対してパラメータが定義され、観測IDによらず、常に同じパラメータインデックスが使用される場合例えば、定数項などである。一方、IDマッピングが存在するとは、図9に示すように、観測IDに対してパラメータが定義され、IDマッピングを介してパラメータの値が決定される場合である。IDマッピングが存在するなら、行列格納ルーチン208は、ステップ606で、N行×N列のブロックを主対角からオフセットMの位置に生成して、ユーザーの設定で、BSRかDIAのどちらかを選択して、要素を格納する。ここでMとは、パラメータインデックスの値であり、図3では、M1M2及びM3に相当する。IDマッピングが存在しないなら、行列格納ルーチン208は、ステップ608で、N行×N列の密行列が存在すると判断して、要素を格納する。ステップ602に戻って、対角要素でないと判断したなら、行列格納ルーチン208は、ステップ610で、NL×NRのブロックを生成する。ここで、NL、NRはそれぞれ、非対角要素において、行列積の左要素と右要素で定義されるパラメータの数である。ステップ612では行列格納ルーチン208は、IDマッピングを介さない値が存在するかどうか判断する。ここで、IDマッピングを介さない値が存在するとは、図10に示すような場合である。IDマッピングを介さない値が存在するなら、行列格納ルーチン208は、ステップ614で、密行列を格納する。IDマッピングを介さない値が存在しないなら、行列格納ルーチン208は、ステップ616で、同じIDマッピングを参照するかどうか判断する。同じIDマッピングを参照するとは、例えば図11に示すような場合である。より具体的に言うと、例えば、測定する対象の位置を測定する場合、要素j1がxの測定値、要素j2がyの測定値、要素j3がTの測定値を含むなら、その両方は同じIDマッピングを参照することになる。また、異なるIDマッピングを参照するとは、例えば図12に示すような場合である。例えば、測定する対象の位置と温度Tを別個に測定する場合、位置は1つのIDマッピング1で測定データに関連付けられるが、温度Tは別のIDマッピング2で測定データに関連付けられる。同じIDマッピングを参照すると判断すると、行列格納ルーチン208はステップ618で、ブロックが主対角に存在すると判断して、ユーザーの設定で、BSRまたはDIAを選択する。もし同じIDマッピングを参照していない、すなわち、図12のような場合なら、行列格納ルーチン208はステップ620で、NLNRかどうか判断し、もしそうなら、ステップ622でELLで格納し、そうでないなら、ステップ624でCSRで格納する。図13は、このようにして選択した格納形式の例を示す。次に、パラメータ計算ルーチン210が実行するSCG法のアルゴリズムについて説明する。このアルゴリズムは例えば、速水、原田、ベクトル計算機におけるScaledCG法の有効性について情報処理学会研究報告ハイパフォーマンスコンピューティングHPCVol1986No40pp161986に基づくものである。ここで改めて、Aを疎行列、xを求めるパラメータベクトル、bを観測値ベクトルとすると、Axbという線形連立方程式で書かれる。そこで、行列Aの対角項を用いてスケーリングを行い、共役勾配法CG法を適用する。そのために先ず、下記の式で初期値を与える。次に、下記の式を反復することで、xを更新し、収束したら停止する。なお、下記の式で、のように表記するのは、ベクトルAとベクトルBの内積を計算するものとして定義する。パラメータ計算ルーチン210は、計算が収束すると、計算結果のパラメータを、パラメータのデータ214として、好適にはハードディスクドライブ108に書き出す。なお、パラメータ計算ルーチン210は、SCG法に限定されず、ICCG法、MICCG法など、ある程度の収束速度が期待できる任意の連立一次方程式計算法を使用してもよい。以上、特定の実施例に従い本発明を説明してきたが、本発明はこれには限定されず、本発明の技術思想の範囲で、様々な変形例を考慮することができる。例えば、行列のサイズ、パラメータの数は任意でよく、使用するコンピュータのハードウェアも、利用可能な任意のプラットフォーム、アーキテクチャのものでよい。