【課題】流体解析において，解析の精度を下げることなく速度場の数値振動を低減する計算方法および流体解析装置を提供する。
【解決手段】運動量保存式による対流項の計算（Ｓ４）、拡散項の計算（Ｓ５）、圧力勾配項の計算（Ｓ６）に基づいて得られた速度分布に対し，人工粘性項の計算（Ｓ８）を行って速度の最新値を設定し（Ｓ９）、この値が質量保存則を満たすかを判定する。満たしたときは次の解析時刻の計算に移る。満たさないときは速度・圧力の修正計算を行って、質量保存則を満たすかを再判定する。人工粘性項の計算（Ｓ８）は２ｍ次微分オペレータ操作を行い，その結果に対し，係数の符号を変えて更に２ｍ次微分オペレータ操作を行う。 （もっと読む）

【課題】平均値算出装置、平均値算出方法およびプログラムを提供すること。
【解決手段】ｎ番目に入力されたサンプルのサンプル値と、ｎ−１番目以前に入力された１または２以上のサンプルのサンプル値が所定の累積係数に従って累積された累積値および累積係数に応じた値の乗算値と、を加算してｎ番目の累積値を算出する累積値算出部と、累積値算出部により算出されたｎ番目の累積値を記憶する記憶部と、記憶部に記憶されたｎ番目の累積値を累積係数で乗じ、サンプル値のｎ番目の平均値を算出する平均値算出部と、累積係数を、入力されたサンプル数に応じて可変的に設定する累積係数設定部１４８とを備えたことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】特に網羅的な発現プロファイル解析に代表される多変量解析において、変量が０近傍となるデータの影響を有効に軽減し、確実な解析を行う。
【解決手段】解析用変量から、第１データおよび第２データの対数比を含む補正変量を算出する補正変量算出部３２と、１回の実験により、複数の要素のそれぞれから同時期に解析用変量が得られ、かつ、同一の実験により得られた解析用変量より算出される補正変量が、同一の実験系に所属する補正変量として分類できる場合に、同一の要素より得られ、かつ異なる実験系に所属する２つの補正変量を、相関変量として抽出する相関変量抽出部４１と、相関変量を用いて、２つの実験系の間における相関係数を算出する相関係数算出部４３とを備えている。 （もっと読む）

【課題】 IFFT演算であっても複素乗算器を使用することにより論理規模が増大してしまうという問題点、また、IFFT演算では、演算の途中結果を記憶させるメモリの容量も分割数に比例して多くなり、更に演算レイテンシーについても分割数に比例して大きくなるという問題点を解決する。
【解決手段】 マッピング信号の位相角に基づいた回転演算を行い、該回転演算は、所定の回転因子テーブルに記憶した回転因子信号の初期位相を開始点として選択し、該選択した初期位相に基づいて（該選択した初期位相を初期値として）回転演算を前記回転因子テーブルを参照することで逆フーリエ変換を行うことを特徴とする。 （もっと読む）

【課題】 多項式による近似の場合、凸凹のある測定データから滑らかな曲線を描いてノイズ成分を除去したデータが近似できたできたとしても、その精度が低いとノイズ除去どころか、元の測定データの信頼性が低くなる。
【解決手段】 それぞれが基準値に対応する複数個のデータを平滑化するデータ処理方法であって、複数個のデータを各基準値に対応付けて基準値の順にプロットし、（ｎ−２）番目のデータＤn-2のプロット点と、（ｎ−１）番目のデータＤn-1のプロット点とを結ぶ（ｎ−１）番目の線分の傾きＡn-1を算出し（Ｓ１０３）、ｎ番目のデータＤnのプロット点と、（ｎ＋１）番目のデータＤn+1のプロット点とを結ぶ（ｎ＋１）番目の線分の傾きＡn+1を算出し（Ｓ１０５）、（ｎ−１）番目のデータＤn-1のプロット点と、ｎ番目のデータＤnのプロット点とを結ぶｎ番目の線分の傾きＡnが、前記傾きＡn+1とＡn-1との総和平均になるよう前記ｎ番目のデータＤnを修正する（Ｓ１０６）。 （もっと読む）

【課題】 歯周病の進行度を簡易に判定することができる口腔予備検診システムを提供する。
【解決手段】 データベースサーバはインターネットを介してユーザの携帯電話から受信した属性データと呼気データとを格納する。解析サーバはデータベースサーバに格納された属性データ及び呼気データを読み出し（Ｓ２０６）、入力層、中間層及び出力層で構成されるニューラルネットワークの入力層に入力し、出力層から歯周病の進行度との相関を表す相関値を出力するように演算し（Ｓ２０８）、演算された相関値に応じて予め定められた歯周病の進行度を複数に区分した歯周病進行度区分のいずれに属するかを判定して（Ｓ２１０）、判定結果をユーザの携帯電話にメール送信する（Ｓ２２２）。 （もっと読む）

【課題】 線形計画法における目的関数の最適値を与える装置の運転条件を、高速に、安定して、かつ簡単に推定する石油コンビナートの運転条件の推定方法の提供。
【解決手段】石油コンビナートの運転条件の推定方法は、装置の異なる運転条件に応じた製品の収率を計算することにより、学習データを取得して、ニューラルネットワークモデルを生成する手順Ｓ２と、所定の目的関数が設定された線形計画モデルから入力される条件に基づいて、ニューラルネットワークモデルを用いて、該条件に応じた運転条件を探索して取得する手順Ｓ７と、得られた運転条件に基づいて、線形計画モデルに設定された目的関数の値を演算する手順Ｓ８と、得られた目的関数の値から、最適な運転条件であるか否かを判定する手順Ｓ９と、最適な運転条件でない場合、新たに変更された条件をニューラルネットワークモデルに入力する手順Ｓ１１とを備えている。 （もっと読む）