"対象粒子の近傍に位置する近傍粒子の探索を行なう探索プログラムにおいて、コンピュータに、粒子データ群の各粒子データの位置情報および変形勾配テンソルを記憶する記憶装置から読み出された前記粒子データ群の中の対象粒子データの位置情報に基づいて、前記対象粒子データの影響領域に外接する外接形状データを生成させ、前記粒子データ群のうちの少なくとも1つの粒子データが存在する領域データと、前記生成された外接形状データとのうちいずれか一方を、変形対象に設定させ、前記設定された変形対象を、前記対象粒子データの変形勾配テンソルに基づいて変形させ、前記変形後の変形対象と、前記外接形状データおよび前記領域データのうちの前記変形対象として設定されなかった非変形対象とが、重複するかを判断させ、前記変形後の変形対象と前記非変形対象とが重複すると判断された場合、前記領域データ内の粒子データを、前記対象粒子データの近傍粒子データ候補に決定させ、前記決定された決定結果を前記記憶装置に格納させることを特徴とする探索プログラム。前記変形対象の設定では、前記外接形状データを前記変形対象に設定し、前記変形対象の変形では、前記設定によって前記変形対象に設定された外接形状データを、前記対象粒子データの変形勾配テンソルで変形させ、前記変形後の変形対象と前記非変形対象とが重複するか否かの判断は、前記変形された外接形状データと、前記領域データとが、重複するかを判断することを特徴とする請求項1記載の探索プログラム。前記探索プログラムはさらに、前記コンピュータに、前記近傍粒子データ候補が、前記変形により前記外接形状データの変形とともに変形された影響領域と重複するかを判断させ、前記対象粒子データの近傍粒子データ候補の決定は、前記変形後の影響領域に重複すると判断された近傍粒子データ候補を、前記対象粒子データの近傍粒子データに決定し、前記対象粒子データと前記近傍粒子データとを関連付けて前記記憶装置に格納することを特徴とする請求項2記載の探索プログラム。前記変形対象の設定では、前記領域データを前記変形対象に設定し、前記変形対象の変形では、前記設定によって前記変形対象に設定された領域データを、前記変形勾配テンソルの逆テンソルに基づいて変形させ、前記変形後の変形対象と前記非変形対象とが重複するか否かの判断は、前記影響領域と、前記変形後の領域データとが重複するかを判断することを特徴とする請求項1記載の探索プログラム。前記探索プログラムはさらに、前記コンピュータに、前記変形により前記領域データが変形された近傍粒子データ候補が、前記対象粒子データの影響領域と重複するかを判断させ、前記対象粒子データの近傍粒子データ候補の決定は、前記判断された前記対象粒子データの影響領域と重複する近傍粒子データ候補を、前記対象粒子データの近傍粒子データに決定し、前記格納装置への格納は、前記対象粒子データと前記近傍粒子データとを関連付けて前記記憶装置に格納することを特徴とする請求項4記載の探索プログラム。前記探索プログラムはさらに、前記コンピュータに、対象粒子データごとに、前記対象粒子データと前記対象粒子データに関連付けられた近傍粒子データとに基づいて、前記対象粒子データの変形勾配テンソルおよび位置情報を更新させることを特徴とする請求項1~5のいずれか1項記載の探索プログラム。前記変形対象の設定は、所定の切替タイミングに基づいて、前記変形対象を交互に設定することを特徴とする請求項6記載の探索プログラム。前記変形対象が前記外接形状データである第1の状態と、前記変形対象が前記領域データである第2の状態のうち、前記近傍粒子データが先に決定された方の状態の変形対象を次回の変形対象に設定することを特徴とする請求項6または7記載の探索プログラム。粒子データ群の各粒子データの位置情報および変形勾配テンソルを記憶する記憶装置と、前記記憶装置から読み出された前記粒子データ群の中の対象粒子データの位置情報に基づいて、前記対象粒子データの影響領域に外接する外接形状データを生成する生成部と、前記粒子データ群のうち少なくとも1つが存在する領域データと前記生成部によって生成された外接形状データとのうちいずれか一方を、変形対象に設定する設定部と、前記設定された変形対象を、前記対象粒子データの変形勾配テンソルに基づいて変形させる変形部と、前記変形後の変形対象と、前記外接形状データおよび前記領域データのうちの非変形対象とが、重複するかを判断する判断部と、前記判断部が、前記変形後の変形対象と前記非変形対象が重複すると判断された場合、前記領域データ内の粒子データを、前記対象粒子データの近傍粒子データ候補に決定する決定部と、前記決定された決定結果を前記記憶装置に格納する格納部と、を備えることを特徴とする探索装置。前記設定部では、前記外接形状データを前記変形対象に設定し、前記変形部では、前記設定部によって前記変形対象に設定された外接形状データを、前記対象粒子データの変形勾配テンソルで変形させ、前記判断部は、前記変形された外接形状データと、前記領域データとが、重複するかを判断することを特徴とする請求項9記載の探索装置。前記判断部は、前記近傍粒子データ候補が、前記変形により前記外接形状データの変形とともに変形された影響領域と重複するかを判断し、前記決定部は、前記対象粒子データの近傍粒子データ候補の決定は、前記変形後の影響領域に重複すると判断された近傍粒子データ候補を、前記対象粒子データの近傍粒子データに決定し、前記格納部は、前記対象粒子データと前記近傍粒子データとを関連付けて前記記憶装置に格納することを特徴とする請求項10記載の探索装置。前記設定部では、前記領域データを前記変形対象に設定し、前記変形部では、前記設定部によって前記変形対象に設定された領域データを、前記変形勾配テンソルの逆テンソルに基づいて変形させ、前記判断部は、前記影響領域と、前記変形後の領域データとが重複するかを判断することを特徴とする請求項9記載の探索装置。前記判断部は、前記変形により前記領域データが変形された近傍粒子データ候補が、前記対象粒子データの影響領域と重複するかを判断し、前記決定部は、前記判断された前記対象粒子データの影響領域と重複する近傍粒子データ候補を、前記対象粒子データの近傍粒子データに決定し、前記格納部は、前記対象粒子データと前記近傍粒子データとを関連付けて前記記憶装置に格納することを特徴とする請求項12記載の探索装置。前記設定部は、前記変形対象が前記外接形状データである第1の状態と、前記変形対象が前記領域データである第2の状態のうち、前記近傍粒子データが先に決定された方の状態の変形対象を次回の変形対象に設定することを特徴とする請求項9記載の探索装置。対象粒子の近傍に位置する近傍粒子の探索を行なう探索方法において、コンピュータが、粒子データ群の中の対象粒子データの位置情報に基づいて、前記対象粒子データの影響領域に外接する外接形状データを生成し、前記粒子データ群の粒子データのうち少なくとも1つの粒子データが存在する領域データと前記生成処理によって生成された外接形状データとのうちいずれか一方を、変形対象に設定し、前記設定された変形対象を、前記対象粒子データの変形勾配テンソルに基づいて変形させ、前記変形後の変形対象と、前記外接形状データおよび前記領域データのうち変形対象として設定されなかった非変形対象とが、重複するかを判断し、前記変形後の変形対象と前記非変形対象が重複すると判断された場合、前記領域データ内の粒子データを、前記対象粒子データの近傍粒子データ候補に決定し、前記決定された決定結果を前記記憶装置に格納することを特徴とする探索方法。前記変形対象の設定では、前記外接形状データを前記変形対象に設定し、前記変形対象の変形では、前記設定によって前記変形対象に設定された外接形状データを、前記対象粒子データの変形勾配テンソルで変形させ、前記変形後の変形対象と前記非変形対象とが重複するか否かの判断は、前記変形された外接形状データと、前記領域データとが、重複するかを判断することを特徴とする請求項15記載の探索方法。前記探索方法はさらに、前記コンピュータが、前記近傍粒子データ候補が、前記変形により前記外接形状データの変形とともに変形された影響領域と重複するかを判断し、前記対象粒子データの近傍粒子データ候補の決定は、前記変形後の影響領域に重複すると判断された近傍粒子データ候補を、前記対象粒子データの近傍粒子データに決定し、前記対象粒子データと前記近傍粒子データとを関連付けて前記記憶装置に格納することを特徴とする請求項16記載の探索方法。前記変形対象の設定では、前記領域データを前記変形対象に設定し、前記変形対象の変形では、前記設定によって前記変形対象に設定された領域データを、前記変形勾配テンソルの逆テンソルに基づいて変形させ、前記変形後の変形対象と前記非変形対象とが重複するか否かの判断は、前記影響領域と、前記変形後の領域データとが重複するかを判断することを特徴とする請求項15記載の探索方法。前記探索方法はさらに、前記コンピュータが、前記変形により前記領域データが変形された近傍粒子データ候補が、前記対象粒子データの影響領域と重複するかを判断し、前記対象粒子データの近傍粒子データ候補の決定は、前記判断された前記対象粒子データの影響領域と重複する近傍粒子データ候補を、前記対象粒子データの近傍粒子データに決定し、前記格納装置への格納は、前記対象粒子データと前記近傍粒子データとを関連付けて前記記憶装置に格納することを特徴とする請求項18記載の探索方法。前記変形対象の設定では、前記変形対象が前記外接形状データである第1の状態と、前記変形対象が前記領域データである第2の状態のうち、前記近傍粒子データが先に決定された方の状態の変形対象を次回の変形対象に設定することを特徴とする請求項15記載の探索方法。しかしながら、上述した従来技術では、影響領域が座標軸に対して斜行する向きに大きく変形している粒子があった場合、影響領域としては重なり合っていないのに、その外接する矩形または直方体が重なりを持つときには近傍粒子候補リストに追加されてしまうことになる。このため、近傍粒子候補リストに必要以上の粒子を含むことになり、探索精度が低下し、またこれにより演算負荷が増大するという問題がある。1つの側面では、本発明は、近傍粒子探索の効率化を図ることを目的とする。対象粒子の近傍に位置する近傍粒子の探索を行なうにあたり、粒子データ群の各粒子データの位置情報および変形勾配テンソルを記憶する記憶装置から読み出された前記粒子データ群の中の対象粒子データの位置情報に基づいて、前記対象粒子データの影響領域に外接する外接形状データを生成し、前記粒子データ群のうちの少なくとも1つの粒子データが存在する領域データと、前記生成された外接形状データとのうちいずれか一方を、変形対象に設定し、前記設定された変形対象を、前記対象粒子データの変形勾配テンソルに基づいて変形し、前記変形後の変形対象と、前記外接形状データおよび前記領域データのうちの前記変形対象として設定されなかった非変形対象とが、重複するかを判断し、前記変形後の変形対象と前記非変形対象とが重複すると判断された場合、前記領域データ内の粒子データを、前記対象粒子データの近傍粒子データ候補に決定し、前記決定された決定結果を前記記憶装置に格納する探索プログラム、探索装置、および探索方法が提案される。一態様によれば、近傍粒子探索の効率化を図ることができる。以下に添付図面を参照して、この発明にかかる探索プログラム、探索装置、および探索方法の実施の形態を詳細に説明する。図1-1は、2次元空間での近傍粒子探索例その1を示す説明図である。図1においてAは変形前の状態、Bは変形後の状態を示している。Aにおいて、ボックスbは、粒子データp1~p6が存在する領域データである。各粒子データp1~p6は、影響領域e1~e6を有する。影響領域とは、粒子ごとに設定された領域であり、影響領域内に他の粒子が存在する場合、当該他の粒子との間に相互作用が生じるものとして相互作用の計算がおこなわれる。影響領域は、その初期形状があらかじめ設定されており、必要に応じて変形されるものとする。影響領域の変形の具体的な手順については後述する。また、粒子データは、たとえば、粒子の中心を示すデータである。この場合、影響領域を粒子の形状を示す領域としてもよい。影響領域は、一般には複雑な形状となるため、ボックスbと共通部分を持つかどうかの判定がそのままでは難しい。そのため、影響領域に外接する外接形状データ2次元では平行四辺形、3次元では平行六面体を考え、これがボックスと共通部分を持つかどうか判定する。また、自粒子データの影響領域内に存在する他粒子データを、近傍粒子データと称す。近傍粒子データを用いることで、自粒子データの変形勾配テンソルや加速度、位置情報といった物性値を更新することができる。対象粒子データpcが持つ変形勾配テンソルFcij下記式2を参照。により、対象粒子データpcの影響領域ecおよび影響領域ecを含む外接形状データscを変形させる。本実施の形態では、対象粒子データpcの変形前の影響領域ecがボックスbと重複するかどうかと関係なく、変形後の影響領域が重複を持つかどうかを判定する必要がある。上記式2において、変形勾配テンソルFijの下付き添え字i,jは座標軸を示すインデックスである。また、xcは変形前の対象粒子データpcの初期位置座標、Xcは変形後の位置座標である。Bは、変形勾配テンソルFcijによる変形後の状態である。変形勾配テンソルFcijにより、影響領域ecは影響領域ECに、外接形状データscは外接形状データSCに変形される。そして、変形後の外接形状データSCとボックスbとが重複するか否かが確認される。図1のBの場合、変形後の外接形状データSCとボックスbとは重複しないため、ボックスb内の粒子データp1~p6は、対象粒子データpcの近傍粒子データの候補外となる。図1-2は、非特許文献1で提案されている手法で影響領域とボックスbとの重複を判定する基準を示した図である。変形後の影響領域ecに外接する矩形sc2とボックスbが重複するので、ボックスb内の粒子データp1~p6は、対象粒子データpcの近傍粒子データの候補となる。図2は、2次元空間での近傍粒子探索例その2を示す説明図である。図2においてAは変形前の状態、Bは変形後の状態を示している。図1とは、対象粒子データpcの位置と変形勾配テンソルFcijの値が異なるものとする。図2のBでは、変形後の外接形状データSCとボックスbとは重複するため、ボックスb内の粒子データp1~p6は、対象粒子データpcの近傍粒子データ候補となる。そして、ボックスb内の粒子データp1~p6のうち、対象粒子データpcの変形後の影響領域EC内に存在する粒子データp6が、対象粒子データpcの近傍粒子データとなる。図3は、変形勾配テンソルFcijによる外接形状データscの変形例その1を示す説明図である。図3において、Aは上述した非特許文献1での変形例を示しており、Bは本実施の形態での変形例図1および図2を参照を示している。図3のAでは、bにおいて、aに示した変形前の影響領域ecを変形勾配テンソルFcijで変形して影響領域ECとする。そして、cにおいて、影響領域ECの外接形状データscが生成される。一方、図3のBでは、bにおいて、aに示した変形前の影響領域ecの外接形状データscを生成する。そして、cにおいて、影響領域ecおよびその外接形状データscを変形勾配テンソルFcijで変形して影響領域ECおよび外接形状データSCとする。影響領域ECの外接形状データSCが生成される。このように、図3のAでは、外接形状データscが変形勾配テンソルFcijで変形されないのに対し、図3のBでは、外接形状データscが変形勾配テンソルFcijで変形されることになる。このように、外接形状データscを、影響領域ecとともに変形勾配テンソルFcijで変形させることで、変形後の外接形状データSCは、影響領域ECの変形に追従した形状となる。このため、図3のAの外接形状データscに比べ、外接形状データSC内の影響領域EC以外の領域2次元の場合は面積、3次元の場合は体積が小さくなる。したがって、図1-2に示したような、ボックスbとの無駄な重複を防止することができることになる。図4は、変形後の影響領域ECおよび外接形状データSCを示す説明図である。図4のAでは、連続体粒子データ群の体積を保存する前提の下で、影響領域ECおよび外接形状データSCが、座標軸に斜交45度する向きにλ倍伸び、それと直行する方向に2次元の場合には1/λ倍、3次元の場合には1/√λ倍縮んでいるものとする。非特許文献1では、外接形状データscの各辺がλ倍になるため、近傍粒子候補リストを含むかどうか調べる必要のある領域の大きさは初期に比べて、2次元の場合にはλ2倍、3次元の場合にはλ3倍になる。粒子密度が一定であれば、近傍粒子データであるかどうかを判定する粒子データ対の数が2次元の場合にはλ2倍、3次元の場合にはλ3倍になるということを意味する。一方で、体積を保存する前提の下では、変形勾配テンソルFcijの作る平行四辺形、もしくは、平行六面体はその面積、及び、体積を変えないため、近傍粒子データかどうかを判定する必要のある粒子データ対の数は大きく変化することはない。一方、座標軸に沿って連続体が伸びるときには、図4のBに示したように、外接形状データSC,scの形状2次元の場合は平行四辺形、3次元の場合は平行六面体は一致することになる。図5は、2次元空間での近傍粒子探索例その3を示す説明図である。図5においてAは変形前の状態、Bは変形後の状態を示している。図1とは、対象粒子データpcの位置と変形勾配テンソルFcijの値が異なるものとする。図5のBでは、図1のBとは異なり、変形後の外接形状データSCとボックスbとは重複するため、ボックスb内の粒子データp1~p6は、対象粒子データpcの近傍粒子データ候補となる。しかしながら、ボックスb内の粒子データp1~p6のうち、対象粒子データpcの変形後の影響領域EC内に存在する粒子データは存在しないため、対象粒子データpcの近傍粒子データはない。図5のBのような場合、影響領域EC内に含まれていないにもかかわらず、ボックスbは外接形状データSCに重複するため、本来必要とされるよりも多くのボックスに対して重複判定をしてしまう可能性がある。変形による扁平率が大きい場合、この誤判定がより多く発生する。このため、このような誤判定が継続する場合は、変形対象を、対象粒子データpcの影響領域ecおよび外接形状データscではなく、ボックスbとする。図6は、2次元空間での近傍粒子探索例その4を示す説明図である。図6は、図5のAから、対象粒子データpcの影響領域ecおよび外接形状データscではなく、ボックスbを変形させた状態を示している。図6では、ボックスbは、対象粒子データpcの変形勾配テンソルFcijの逆テンソルFcij1により変形されている。これにより、図5のAのボックスbは、ボックスBに変形され、粒子データp1~p6の影響領域e1~e6は、影響領域E1~E6に変形される。また、粒子データp1~p6の位置も変更される。そして、対象粒子データpcの影響領域ecと変形後のボックスBとは重複しないため、粒子データp1~p6は、対象粒子データpcの近傍粒子データ候補に含まれないことになる。図7は、2次元空間での近傍粒子探索例その5を示す説明図である。図7においてAは変形前の状態、Bは変形後の状態を示している。図5とは、対象粒子データpcの位置と変形勾配テンソルFcijの値が異なるものとする。図7のBでは、ボックスbは、対象粒子データpcの変形勾配テンソルFcijの逆テンソルFcij1により変形されている。これにより、図7のAのボックスbは、ボックスBに変形され、粒子データp1~p6の影響領域e1~e6は、影響領域E1~E6に変形される。また、粒子データp1~p6の位置も変更される。この場合、図6と異なり、対象粒子データpcの影響領域ecと変形後のボックスBとは重複するため、粒子データp1~p6は、対象粒子データpcの近傍粒子データ候補に含まれることになる。ここで、変形勾配テンソルFcijを下記式3であらわした場合、その逆テンソルFcij1は、下記式4によりあらわされる。なお、上記式4中、Jは、下記式5となる。J=εijkFc1iFc2jFc3k5ただし、εijkはレビチビタ記号で、添え字の組i,j,kが1,2,3,2,3,1,3,1,2のときはεijk=1、1,3,2,2,1,3,3,2,1のときはεijk=-1、それ以外のときは、εijk=0となる。探索装置のハードウェア構成例図8は、実施の形態にかかる探索装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図8において、探索装置は、CPUCentralProcessingUnit801と、ROMReadOnlyMemory802と、RAMRandomAccessMemory803と、磁気ディスクドライブ804と、磁気ディスク805と、光ディスクドライブ806と、光ディスク807と、ディスプレイ808と、I/FInterface809と、キーボード810と、マウス811と、スキャナ712と、プリンタ713と、を備えている。また、各構成部はバス800によってそれぞれ接続されている。ここで、CPU801は、探索装置の全体の制御を司る。ROM802は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。RAM803は、CPU801のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ804は、CPU801の制御にしたがって磁気ディスク805に対するデータのリード/ライトを制御する。磁気ディスク805は、磁気ディスクドライブ804の制御で書き込まれたデータを記憶する。光ディスクドライブ806は、CPU801の制御にしたがって光ディスク807に対するデータのリード/ライトを制御する。光ディスク807は、光ディスクドライブ806の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク807に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。ディスプレイ808は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ808は、たとえば、CRTCathodeRayTube、TFTThinFIlmTransistor液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。インターフェース以下、I/Fと略する。809は、通信回線を通じてLANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork、インターネットなどのネットワーク714に接続され、このネットワーク814を介して他の装置に接続される。そして、I/F809は、ネットワーク714と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。I/F809には、たとえばモデムやLANアダプタなどを採用することができる。キーボード810は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス811は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。スキャナ812は、画像を光学的に読み取り、探索装置内に画像データを取り込む。なお、スキャナ812は、OCROpticalCharacterReader機能を持たせてもよい。また、プリンタ813は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ813には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。図9は、データベースDBの記憶内容例を示す説明図である。DB900は、具体的には、たとえば、図8に示したROM802、RAM803、磁気ディスク805、光ディスク807などの記憶装置によりその機能を実現する。DB900は、一例として、粒子ID項目、位置座標項目、影響半径項目、変形勾配テンソル項目、速度項目、質量項目、密度項目、応力テンソル項目、温度項目、加速度項目、近傍粒子ID項目を有する。そして、DB900は、各項目の値を粒子データごとに記憶する。本実施の形態では、一例として、初期状態においては、粒子データpkごとに、粒子ID:pk、位置座標Ck、影響半径Rk、変形勾配テンソルFkij、速度vk、質量mk、密度ρk、応力テンソルσk、温度Tkの各初期値が格納されている。なお、加速度akは計算により求められるため、初期値はないものとする。近傍粒子IDも探索により格納されるため、初期値はないものとする。また、位置座標Ck、影響半径Rk、変形勾配テンソルFkij、速度vk、質量mk、密度ρk、応力テンソルσk、温度Tk、加速度ak、近傍粒子IDは、計算ステップごとに登録される。1つ前の計算ステップでの値は、保存しておいてもよく、上書きすることとしてもよい。なお、質量mk、密度ρk、応力テンソルσk、温度Tkは固定値であってもよい。探索装置の機能的構成例図10は、探索装置の機能的構成例を示すブロック図である。探索装置1000は、DB900と、生成部1001と、設定部1002と、変形部1003と、判断部1004と、決定部1005と、格納部1006と、更新部1007と、を備えている。生成部1001~更新部1007は、具体的には、たとえば、図8に示したROM802、RAM803、磁気ディスク805、光ディスク807などの記憶装置に記憶されたプログラムをCPU801に実行させることにより、または、I/F809により、その機能を実現する。生成部1001は、粒子群データが存在する計算領域を分割して、部分領域データ群を生成する。具体的には、たとえば、Tree法により、計算領域内を再帰的にボックスに分割する。ここで、Tree法による再帰的ボックス分割例について説明する。図11は、Tree法による再帰的ボックス分割例を示す説明図である。図11では、辺の長さが1/2となるように分割していき、分割ブロック内の粒子データ数が1個以下、または、階層r=3になるまで、再帰的に分割をおこなう場合を例に挙げて説明する。階層rとは分割回数を示す。図11において、Aは、分割前の計算領域Aを示している。分割前であるため、階層rはr=0である。計算領域A内の丸い図形群は、粒子データ群である。Bは、Aの状態からの分割例を示している。Bでは計算領域Aが4分割されることで、階層rはr=1となり、ブロックb1~b4が生成される。Bでは階層r=1となり、また、各ブロックb1~b4の粒子データ数はそれぞれ2個以上存在するため各ブロックb1~b4については、さらに再帰的に分割がおこなわれる。Cは、Bの状態からの分割例を示している。Cでは、Bの各ブロックb1~b4が4分割されることで、ブロックb11~b44が生成される。Bでは階層r=2となる。また、ブロックb11~b44のうち、ブロックb11,b22,b14,b23,b33,b34,b42内の粒子データ数は1個であるため、これ以上の分割はおこなわれない。それ以外のブロックb12,b13,b21,b24,b31,b32,b41,b43,b44については、さらに再帰的に分割がおこなわれる。Dは、Cの状態からの分割例を示している。Dでは、Cの各ブロックb12,b13,b21,b24,b31,b32,b41,b43,b44が4分割されることで、ブロックb121~b444が生成される。Dでは階層r=3となるため、ブロック内の粒子データ数にかかわらず、分割を終了する。このように、最終的にDで得られたブロック群が、分割領域データ群となる。図12は、図11に示した再帰的分割によって得られた領域データ群のツリー構造体の一例を示す説明図である。図12に示すツリー構造体が生成されると、ブロックの頂点座標とDB900内の粒子データの位置座標とにより、ブロック内の粒子データが特定される。そして、特定された粒子データの粒子IDがツリー構造体の該当するブロック内に格納される。たとえば、ブロックb1内には、ブロックb1内に存在する粒子データの粒子IDが格納され、ブロックb12内には、ブロックb12内に存在する粒子データの粒子IDが格納され、ブロックb123内には、ブロックb123内に存在する粒子データの粒子IDが格納される。また、図10に戻り、生成部1001は、粒子データ群の中から順次粒子データを指定する。指定された粒子データが対象粒子データpcである。粒子データpkが指定されると、生成部1001は、DB900から粒子データpkの位置座標Ckおよび影響半径Rkを抽出する。そして、生成部1001は、位置座標Ckおよび影響半径Rkに基づいて、影響領域ekを生成する。たとえば、2次元の場合の影響領域ekは半径Rkの円であり、3次元の場合の影響領域ekは半径Rkの球である。また、生成部1001は、粒子データ群の中の対象粒子データの位置情報に基づいて、対象粒子データの影響領域に外接する外接形状データを生成する。具体的には、たとえば、生成部1001は、DB900を参照して、粒子データ群の中から順次粒子データの粒子IDを選択し、その位置情報となる位置座標Ckを取得する。粒子IDが選択された粒子データpkが対象粒子データpcである。つぎに、生成部1001は、対象粒子データpcの影響半径を参照することで影響領域ecを生成する。そして、生成部1001は、影響領域ecの外接形状データscを生成する。設定部1002は、粒子データ群のうち少なくとも1つが存在する領域データであるブロックbと生成部1001によって生成された外接形状データscとのうちいずれか一方を、変形対象に設定する。具体的には、たとえば、初期状態では、外接形状データscを変形対象とし、領域データであるブロックbを非変形対象とする。また、初期状態では、領域データであるブロックbを変形対象とし、外接形状データscを非変形対象としてもよい。また、設定部1002は、変形対象を外接形状データscから領域データに、または、領域データであるブロックbから外接形状データscに切替設定することもできる。具体的には、設定部1002は、所定の切替タイミング、たとえば、所定時間経過する都度、交互に切り替えることができる。変形部1003は、設定部1002によって設定された変形対象を、対象粒子データpcの変形勾配テンソルFcijに基づいて変形させる。具体的には、たとえば、変形対象が外接形状データscである場合、図3のBに示したように、外接形状データsc影響領域ec含むに変形勾配テンソルFcijを施すことで、外接形状データsc影響領域ec含むが変形して、外接形状データSC影響領域EC含むが得られる。一方、変形対象が領域データたとえば、ブロックbである場合、変形勾配テンソルFcijの逆テンソルFcij1を算出する。そして、図6に示したように、ブロックbに逆テンソルFcij1を施すことで、ブロックb影響領域ecを含むが変形して、ブロックB影響領域E1~E6を含むが得られる。判断部1004は、変形部1003による変形後の変形対象と、外接形状データおよび領域データのうち変形対象として設定されなかった非変形対象とが、重複するか否かを判断する。具体的には、たとえば、変形対象が外接形状データscである場合、変形後の外接形状データSCとブロックbとの重複を判断する。たとえば、判断部1004は、図1―1のBのケースでは重複していないと判断する。また、図2のBや図5のBのケースでは重複すると判断する。決定部1005は、判断部1004によって重複すると判断された場合、領域データ内の粒子データを、対象粒子データpcの近傍粒子データ候補に決定する。具体的には、たとえば、図1―1のBのケースでは重複していないため、近傍粒子データ候補は決定されない。また、図2のBや図5のBのケースでは重複すると判断されるため、決定部1005は、ブロックb内の粒子データp1~p6を対象粒子データpcの近傍粒子データ候補に決定する。格納部1006は、決定部1005によって決定された決定結果を記憶装置に格納する。具体的には、たとえば、格納部1006は、粒子データごとに、近傍粒子データ候補の粒子IDをDB900に格納する。また、判断部1004は、変形対象が外接形状データscである場合、決定部1005によって近傍粒子データ候補が決定されたことにより、近傍粒子データ候補が、変形部1003により外接形状データscの変形とともに変形された影響領域ECと重複するか否かを判断する。具体的には、たとえば、図2のBのケースでは、近傍粒子データ候補は粒子データp1~p6であり、このうち粒子データp6が影響領域ECと重複する。一方、図5のBのケースでは、近傍粒子データ候補は粒子データp1~p6であるが、影響領域ECと重複する粒子データは存在しない。そして、決定部1005は、影響領域ECと重複する近傍粒子データ候補がある場合、当該近傍粒子データ候補を近傍粒子データに決定する。このあと、格納部1006は、近傍粒子データの粒子IDを、対象粒子データと関連付けて記憶する。たとえば、DB900内の対象粒子データのレコードにおける近傍粒子ID項目に、近傍粒子IDが格納される。また、判断部1004は、変形対象が領域データである場合、決定部1005によって近傍粒子データ候補が決定されたことにより、近傍粒子データ候補が、変形されていない対象粒子データpcの影響領域ecと重複するか否かを判断する。具体的には、たとえば、図6のケースでは、近傍粒子データ候補は粒子データp1~p6であり、影響領域ecと重複する粒子データは存在しない。一方、図7のBのケースでは、近傍粒子データ候補は粒子データp1~p6であり、このうち、位置が変更された粒子データp6が、変形されていない対象粒子データの影響領域ecと重複する。したがって、決定部1005は、粒子データp6を対象粒子データpcの近傍粒子データに決定することになる。なお、図7のBの例において、対象粒子データpcも、粒子データp6の影響領域E6と重複するとした場合、決定部1005は、対象粒子データpcを粒子データp6の近傍粒子データに決定することができる。この場合、格納部1006は、粒子データp6のレコードに、対象粒子データpcの粒子IDを格納する。このように、互いに重複しあう粒子データを近傍粒子データとして決定、格納することで、探索処理の高速化を図ることができる。このような処理は、変形対象が外接形状データscである場合も同様である。更新部1007は、対象粒子データpcごとに、対象粒子データpcと対象粒子データpcに関連付けられた近傍粒子データとに基づいて、対象粒子データpcの変形勾配テンソルおよび位置情報を更新する。具体的には、たとえば、更新部1007は、あらかじめ粒子データ群に設定された物理モデルに従って、連続体粒子の運動を解く。たとえば、弾性体をモデル化した連続体粒子に対しては下記式6を解いて、粒子データpkごとに加速度akを求める。なお、下記式6において、aiは加速度ak、mijは質量mk、ρijは密度ρk、σijは応力テンソルσk、Wはカーネル関数である。上付き添え字Ikに相当,Jは粒子のインデックス、下付き添え字i,jは座標軸を示すインデックスであり、座標軸のインデックスjについては縮約の規約を適用する。和の範囲Jは各粒子I粒子データpkに対して、その近傍粒子データの間を渡る。また、各粒子データpkの位置座標Ckが変化するのに応じて粒子データpkごとに変形勾配テンソルFkijを算出する。たとえば、下記式7によって得られる。ここで、δijはクロネッカーデルタ、dxは粒子データpkの変位である。最後に、求められた加速度akを用いて粒子データpkごとに速度vkを時間積分し、速度vkを用いて粒子データpkごとに位置座標Ckを時間積分し、時刻を時間刻みの分だけ進めると1計算ステップ分の計算が終了する。上記式8のvIinewは、1計算ステップ後の粒子データpkの速度である。上記式8のvIiは、現時刻の速度vkである。上記式9のxIinewは、1計算ステップ後の粒子データpkの位置座標Ckである。上記式9のxIiは、現時刻の位置座標である。dtは、1計算ステップ分の時間刻み幅である。なお、dtは固定の値としてあらかじめ決めておく、たとえば、csを粒子データpkの音速、hを粒子データpkの典型的な影響領域ekのサイズとして、dt=h/csとすればよい。なお、必要に応じて計算結果は外部ファイルとして出力される。該出力ファイルは、別に用意されたプログラムで必要な数値や図を画面に表示したり、紙に印刷したりするときに利用される。また、設定部1002では、変形対象が外接形状データscである第1の状態と、変形対象が領域データである第2の状態のうち、近傍粒子データが先に決定された方の状態の変形対象を次回の変形対象に設定する。たとえば、第1の状態と第2の状態とで並列実行をおこなって、先に実行完了した方の変形対象を次回の変形対象とする。このようにすることで、実行時間が短いほうのデータが変形対象となるため、探索処理の高速化を図ることができる。<探索処理手順>図13は、探索装置1000による探索処理手順例その1を示すフローチャートである。まず、探索装置1000は、DB900から粒子データ群を読み込みステップS1301、生成部1001により、ツリー構造体生成処理を実行するステップS1302。ツリー構造体生成処理ステップS1302では、図12に示したようなツリー構造体を生成する。ツリー構造体生成処理ステップS1302の詳細は、図14で説明する。つぎに、探索装置1000は、近傍粒子データ探索処理を実行するステップS1303。近傍粒子データ探索処理ステップS1303では、粒子データpkごとに、近傍粒子データを探索する。近傍粒子データ探索処理ステップS1303の詳細は、図15で説明する。近傍粒子データ探索処理ステップS1303のあと、探索装置1000は、粒子データpkごとに、運動量を計算するステップS1304。たとえば、上記式6で示したように、探索装置1000は、粒子データpkごとに、加速度akを計算する。そして、探索装置1000は、上記式7~9で示したように、粒子データpkごとに、変形勾配テンソルFkijや速度v、位置情報xkを更新するステップS1305。このあと、探索装置1000は、1計算ステップ時間刻み幅dt更新してステップS1306、計算結果粒子データpkごとの近傍粒子データ、加速度ak、速度vk、位置座標Ckなどを出力するステップS1307。このあと、探索装置1000は、計算終了か否かを判断するステップS1308。たとえば、探索装置1000は、所定計算ステップ数に到達したか否かを判断する。計算終了でない場合ステップS1307:No、ステップS1302に戻り、探索装置1000は、再度ツリー構造体生成処理を実行するステップS1302。これにより、更新後のDB900内の情報により、あらたにツリー構造体が生成されることとなる。一方、計算終了である場合ステップS1308:Yes、一連の探索処理を終了する。図14は、図13に示したツリー構造体生成処理ステップS1302の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、探索装置1000は、階層インデックスrをr=0に設定しステップS1401、階層rのボックスこの場合、r=0であるため、分割されていない初期状態の領域データを分割するステップS1402。分割は、上述したように、辺を1/2にする。これにより、2次元の場合は4分割され、3次元の場合は、8分割される。つぎに、探索装置1000は、階層rをインクリメントするステップS1403。これにより、分割されたボックスはインクリメント後の階層rのボックスとなる。そして、探索装置1000は、階層rの未選択ボックスがあるか否かを判断するステップS1404。未選択ボックスがある場合ステップS1404:Yes、探索装置1000は、未選択ボックスを選択しステップS1405、選択ボックス内に存在する粒子データを特定するステップS1406。このあと、探索装置1000は、選択ボックス内の粒子データ数がしきい値以下であるか否かを判断するステップS1407。しきい値以下でない場合ステップS1407:No、さらに分割することができるため、探索装置1000は、選択ボックスを分割対象ボックスとして保持しステップS1408、ステップS1404に戻る。一方、しきい値以下である場合ステップS1407:Yes、これ以上選択ボックスを分割できないため、ステップS1404に移行する。また、ステップS1404において、階層rの未選択ボックスがない場合ステップS1404:No、探索装置1000は、r>Rであるか否かを判断するステップS1409。Rは階層の下限値である。r>Rでない場合ステップS1409:No、探索装置1000は、ステップS1408で保持された分割対象ボックスをそれぞれ分割するステップS1410。そして、ステップS1403に移行する。一方、r>Rである場合ステップS1409:Yes、ツリー構造体が生成できたため、ツリー構造体生成処理ステップS1302を終了し、ステップS1303に移行する。図15は、図13に示した近傍粒子データ探索処理ステップS1303の詳細な処理手順例その1を示すフローチャートである。図15では、変形対象が対象粒子データの外接形状データに設定されている場合の例である。まず、探索装置1000は、粒子データ群の中で未選択粒子データがあるか否かを判断するステップS1501。未選択粒子データがあると判断された場合ステップS1501:Yes、探索装置1000は、未選択粒子データを選択するステップS1502。選択された粒子データが対象粒子データpcである。つぎに、探索装置1000は、生成部1001により、対象粒子データpcの影響領域ecおよびその外接形状データscを生成するステップS1503。そして、探索装置1000は、変形部1003により、対象粒子データpcの変形勾配テンソルFcijにより影響領域および外接形状データを変形させるステップS1504。そして、探索装置1000は、変形後の外接形状データSCに重複するボックスを特定するステップS1505。ここでは、たとえば、tree法を用いて特定することになる。このあと、探索装置1000は、決定部1005により、重複ボックス内の粒子データを対象粒子データpcの近傍粒子データ候補に決定するステップS1506。つぎに、探索装置1000は、未選択の近傍粒子データ候補があるか否かを判断するステップS1507。未選択の近傍粒子データ候補がある場合ステップS1507:Yes、探索装置1000は、未選択の近傍粒子データ候補を選択しステップS1508、対象粒子データの変形後の影響領域EC内か否かを判断するステップS1509。このとき、さらに、対象粒子データpcが近傍粒子データの影響領域内か否かを判断してもよい。変形後の影響領域EC内である場合ステップS1509:Yes、探索装置1000は、近傍粒子データ候補を、対象粒子データpcの近傍粒子データに決定して、近傍粒子データの粒子IDを対象粒子データのレコードに追加するステップS1510。また、対象粒子データpcが近傍粒子データ候補の影響領域内か否かを判断し、影響領域内と判断された場合は、対象粒子データpcを、近傍粒子データ候補の近傍粒子データに決定して、対象粒子データpcの粒子IDを近傍粒子データのレコードに追加することとしてもよい。これにより、高速探索を実現することができる。一方、ステップS1509において、変形後の影響領域EC内でない場合ステップS1509:No、ステップS1507に戻る。また、ステップS1507において、未選択の近傍粒子データ候補がない場合ステップS1507:No、ステップS1501に戻る。そして、ステップS1501において、未選択粒子データがない場合ステップS1501:No、近傍粒子データ探索処理ステップS1303を終了し、ステップS1304に移行する。これにより、対象粒子データpcごとに近傍粒子データを探索することができる。ここで、ステップS1505での重複ボックスの特定例について具体的に説明する。なお、特定前では、例として図11のDのように再帰的分割が完了しており、図12に示したツリー構造体が生成されているものとする。図16は、ステップS1505での重複ボックスの特定例を示す説明図である。まず、Aにおいて、対象粒子データpcの影響領域ecおよび外接形状データscが変形され、変形後の影響領域ECおよび変形後の外接形状データSCが生成される。つぎに、Bでは、探索装置1000は、判断部1004により、Aの状態から第1階層r=1のボックスb1~b4のうち、外接形状データSCと重複するボックスの有無を判断する。この場合、ボックスb1、b2が重複していないため、特定候補から外される。同様に、Cでは、探索装置1000は、判断部1004により、Bでの重複ボックスb3,b4において、第2階層r=2のボックスb31~b34,b41~b44のうち、外接形状データSCと重複するボックスの有無を判断する。この場合、ボックスb31,b33,b42,b44が重複していないため、特定候補から外される。同様に、Dでは、探索装置1000は、判断部1004により、Cでの重複ボックスb32,b34,b41,b43において、第3階層r=3のボックスb321~b324,b411~b414,b431~b434、第2階層のボックスb34第3階層がないためのうち、外接形状データSCと重複するボックスの有無を判断する。この場合、ボックスb411,b412,b414,b432,b433,b434が重複していないため、特定候補から外される。Dでは、第3階層が最下層であるため、この段階で残されているボックスb321~b324,b34,b413,b431が、外接形状データSCとの重複ボックスとして特定されることになる。したがって、探索装置1000は、重複ボックスb321~b324,b34,b413,b441の各々に存在する粒子データを近傍粒子データ候補に決定することになる。また、探索装置1000は、判断部1004により、重複ボックスb321~b324,b34,b413,b431の各々に存在する近傍粒子データ候補が、変形後の影響領域ECと重複するかを判断することになる。そして、探索装置1000は、重複した近傍粒子データ候補については、決定部1005により、対象粒子データの近傍粒子データに決定することになる。図17は、図13に示した近傍粒子データ探索処理ステップS1303の詳細な処理手順例その2を示すフローチャートである。図17では、変形対象が領域データ、すなわち、ボックスbに設定されている場合の例である。まず、探索装置1000は、粒子データ群の中で未選択粒子データがあるか否かを判断するステップS1701。未選択粒子データがあると判断された場合ステップS1701:Yes、探索装置1000は、未選択粒子データを選択するステップS1702。選択された粒子データが対象粒子データpcである。つぎに、探索装置1000は、生成部1001により外接形状データscを生成し、探索装置1000は、変形部1003により、対象粒子データpcの変形勾配テンソルFcijにより影響領域および外接形状データを変形させるステップS1703a。対象粒子データpcの変形後の外接形状データSCの各座標軸における最大最小値によって特定される矩形もしくは直方体に重複するボックス以下、重複ボックスと呼ぶを特定するステップS1703b。ここでは、たとえば、tree法を用いて特定することになる。なお、この重複ボックスの特定は変形後の外接形状データSCに外接する矩形もしくは直方体との重複を調べるものであるため、平行四辺形としての重複を調べる近傍粒子データ探索処理その1のステップS1505よりも高速に行なわれる。そして、探索装置1000は、対象粒子データpcの変形勾配テンソルFcijをDB900から読み出して、逆テンソルFcij1を算出するステップS1704。そして、探索装置1000は、逆テンソルFcij1で重複ボックスを変形させるステップS1705。つぎに、探索装置1000は、逆テンソルFcij1で変形された重複ボックス群の中から、対象粒子データpcの影響領域ecに重複するボックスを再度特定するステップS1706。この再特定は、重複ボックス群の中から実行されるため、逆テンソルFcij1による変形処理を最小限に抑制することができる。なお、ステップS1706で特定されたボックスを再重複ボックスと称す。このあと、探索装置1000は、決定部1005により、再重複ボックス内の粒子データを対象粒子データpcの近傍粒子データ候補に決定するステップS1707。つぎに、探索装置1000は、未選択の近傍粒子データ候補があるか否かを判断するステップS1708。未選択の近傍粒子データ候補がある場合ステップS1708:Yes、探索装置1000は、未選択の近傍粒子データ候補を選択しステップS1709、対象粒子データpcの影響領域ec内か否かを判断するステップS1710。このとき、さらに、対象粒子データpcが近傍粒子データの影響領域内か否かを判断してもよい。影響領域ec内である場合ステップS1710:Yes、探索装置1000は、近傍粒子データ候補を、対象粒子データpcの近傍粒子データに決定して、近傍粒子データの粒子IDを対象粒子データpcのレコードに追加するステップS1711。また、対象粒子データpcが近傍粒子データ候補の逆テンソルFcij1による変形後の影響領域内か否かを判断し、変形後の影響領域内と判断された場合は、対象粒子データを、近傍粒子データ候補の近傍粒子データに決定して、対象粒子データpcの粒子IDを近傍粒子データのレコードに追加することとしてもよい。これにより、高速探索を実現することができる。一方、ステップS1710において、影響領域ec内でない場合ステップS1710:No、ステップS1708に戻る。また、ステップS1708において、未選択の近傍粒子データ候補がない場合ステップS1708:No、ステップS1701に戻る。そして、ステップS1701において、未選択粒子データがない場合ステップS1701:No、近傍粒子データ探索処理ステップS1303を終了し、ステップS1304に移行する。これにより、対象粒子データpcごとに近傍粒子データを探索することができる。なお、図17では、重複ボックス群について逆テンソルFcij1による変形を実行したが、ツリー構造体の全ボックスについて逆テンソルFcij1による変形を実行することとしてもよい。ここで、ステップS1703a、S1703bでの重複ボックスの特定例について具体的に説明する。なお、特定前では、例として図11のDのように再帰的分割が完了しており、図12に示したツリー構造体が生成されているものとする。図18は、ステップS1703a、S1703bでの重複ボックスの特定例を示す説明図である。まず、Aにおいて、対象粒子データpcの変形後の影響領域ECおよび変形後の外接形状データSCおよび変形後の外接形状SCに接する矩形SC2が生成される。つぎに、Bでは、探索装置1000は、判断部1004により、Aの状態から第1階層r=1のボックスb1~b4のうち、矩形SC2と重複するボックスの有無を判断する。この場合、ボックスb1、b2が重複していないため、特定候補から外される。同様に、Cでは、探索装置1000は、判断部1004により、Bでの重複ボックスb3,b4において、第2階層r=2のボックスb31~b34,b41~b44のうち、矩形SC2と重複するボックスの有無を判断する。この場合、ボックスb31,b33,b42,b44が重複していないため、特定候補から外される。同様に、Dでは、探索装置1000は、判断部1004により、Cでの重複ボックスb32,b34,b41,b43において、第3階層r=3のボックスb321~b324,b411~b414,b431~b434、第2階層のボックスb34第3階層がないためのうち、矩形SC2と重複するボックスの有無を判断する。この場合、ボックスb412,b414,b432,b433,b434が重複していないため、特定候補から外される。Dでは、第3階層が最下層であるため、この段階で残されているボックスb321~b324,b34,b411,b413,b441が、矩形SC2との重複ボックスとして特定されることになる。したがって、探索装置1000は、図6や図7のBに示したように、重複ボックスb321~b324,b34,b411,b413,b431の各々を逆テンソルFcij1によって変形させる。そして、探索装置1000は、判断部1004により、変形後のボックスの各々と対象粒子pcの変形前の影響領域ecとで再重複を判断することになる。また、探索装置1000は、決定部1005により、変形した再重複ボックスに存在する粒子データを近傍粒子データ候補に決定することになる。また、探索装置1000は、判断部1004により、変形した再重複ボックスの各々に存在する近傍粒子データ候補が、影響領域ecと重複するかを判断することになる。そして、探索装置1000は、重複した近傍粒子データ候補については、決定部1005により、対象粒子データの近傍粒子データに決定することになる。図19は、探索装置1000による探索処理手順例その2を示すフローチャートである。ここでは、図15に示した近傍粒子データ探索処理ステップS1303を第1の近傍粒子データ探索処理と称し、図17に示した近傍粒子データ探索処理ステップS1303を第2の近傍粒子データ探索処理と称す。図13の探索処理手順例その1では、第1の近傍粒子データ探索処理または第2の近傍粒子データ探索処理のうちいずれか一方の探索処理を用いた例について説明したが、図19では、いずれか一方の近傍粒子探索処理を適宜選択しながら探索をおこなう。まず、探索装置1000は、DB900から粒子データ群を読み込みステップS1901、所定計算ステップ数経過したか否かを判断するステップS1902。経過していない場合ステップS1902:No、探索装置1000は、生成部1001により、ツリー構造体生成処理を実行するステップS1903。ツリー構造体生成処理ステップS1903は、ツリー構造体生成処理ステップS1302と同一処理である。ツリー構造体生成処理ステップS1903では、図12に示したようなツリー構造体を生成する。つぎに、探索装置1000は、近傍粒子データ探索処理を実行するステップS1904。近傍粒子データ探索処理ステップS1904は、第1または第2の近傍粒子データ探索処理のうちいずれか一方が設定されて実行されることになる。近傍粒子データ探索処理ステップS1904のあと、探索装置1000は、粒子データpkごとに、運動量を計算するステップS1905。たとえば、上記式6で示したように、探索装置1000は、粒子データpkごとに、加速度akを計算する。そして、探索装置1000は、上記式7~9で示したように、粒子データpkごとに、変形勾配テンソルFkijや速度v、位置情報を更新するステップS1906。このあと、探索装置1000は、時間刻み幅dtの分だけ、時刻を更新してステップS1907、計算結果粒子データpkごとの近傍粒子データ、加速度ak、速度vk、位置座標Ckなどを出力するステップS1908。このあと、探索装置1000は、計算終了か否かを判断するステップS1909。たとえば、探索装置1000は、所定計算ステップ数に到達したか否かを判断する。計算終了である場合ステップS1909:Yes、一連の探索処理を終了する。一方、計算終了でない場合ステップS1909:No、後述するステップS1913、S1914で第1および第2の近傍粒子データ探索処理が並列実行されたか否かを判断するステップS1910。今回の計算ステップにおいて並列実行していない場合ステップS1910:No、ステップS1902に戻る。一方、並列実行した場合ステップS1910:Yes、ステップS1915で近傍粒子データが選択された方の近傍粒子データ探索処理を選択しステップS1911、ステップS1902に戻る。ステップS1911で選択された近傍粒子データ探索処理が、次の計算ステップにおいてステップS1904で実行されることになる。また、ステップS1902において、所定計算ステップ数経過した場合ステップS1902:Yes、探索装置1000は、生成部1001により、ツリー構造体生成処理を実行するステップS1912。ツリー構造体生成処理ステップS1912は、ツリー構造体生成処理ステップS1302と同一処理である。ツリー構造体生成処理ステップS1912では、図12に示したようなツリー構造体を生成する。つぎに、探索装置1000は、第1および第2の近傍粒子データ探索処理を並列実行するステップS1913、S1914。そして、探索装置1000は、先に探索が完了した方の近傍粒子データを選択してステップS1915、ステップS1905において運動量を計算することになるステップS1905。この場合、まだ探索が完了していない方の近傍粒子データ探索処理については、探索装置1000は、先に探索が完了した方の近傍粒子データ探索処理の実行が完了した時点で停止し、途中まで得られた近傍粒子データを消去することになる。このように、探索装置1000による探索処理手順例その2によれば、処理が速いほうの近傍粒子データ探索処理を選択するため、近傍粒子データ探索の高速化を図ることができる。以上説明したように、本実施の形態によれば、近傍粒子探索の効率化を図ることができる。具体的には、tree法をベースとして、粒子データが変形した場合においてもその外接形状データにより近傍粒子探索の効率化を図ることができる。また、本実施の形態では、影響領域内にtree法のボックスが含まれるかどうか判断する手法として、第1の近傍粒子データ探索処理図15と第2の近傍粒子データ探索処理図17がある。第1の近傍粒子データ探索処理図15は、対象粒子データの外接形状データを、対象粒子データの変形勾配テンソルで変形して平行四辺形または平行六面体とすることで、対象粒子データと領域データボックスとの重複判断をおこなう。このように、影響領域の外接形状データを変形することで、変形しない外接形状データを用いる場合に比べて影響領域の外にある粒子を近傍粒子データ候補として扱う機会を少なくすることができる。したがって、計算負荷の低減化を図ることができる。これに対し、第2の近傍粒子データ探索処理図17は、領域データボックスを、対象粒子データの変形勾配テンソルの逆テンソルで変形して平行四辺形または平行六面体とすることで、対象粒子データとの重複判断をおこなう。この場合、tree法の逆テンソルでの変形前のボックスが影響領域に含まれる場合のみを取り扱うことができる。第1の近傍粒子データ探索処理図15は、第2の近傍粒子データ探索処理図17に比べて、逆テンソルを算出せずに済む分だけ計算量が少なくなり、計算負荷の低減化を図ることができる。第2の近傍粒子データ探索処理図17では、重複しているボックスのみを再重複対象とすることができる。換言すれば、変形前から重複していないボックス内の粒子データは近傍粒子データになる可能性が低いため、そのようなボックスを再重複対象から除外することで、探索処理の効率化を図ることができる。また、第1の近傍粒子データ探索処理図15と第2の近傍粒子データ探索処理図17とで効率がよい方の処理を適宜選択することで、探索処理の効率化を図るとともに、探索処理の高速化を図ることができる。"