JP2007500547A - パフォーマンスを改善する方法および装置 - Google Patents

Abstract

本発明は一般に、パフォーマンスを改善するための訓練方法および装置に関する。

Description

本発明は一般に、パフォーマンスを改善する方法および装置に関する。

トレーニング方法またはプログラムは、数多くの活動におけるパフォーマンスの改善に使用される。こうした活動には、器材を使用する個人の運動活動（たとえばスローイング、重量挙げなど）あるいは器材を使用しない個人の運動活動（たとえば、ランニング、跳躍、水泳など）、チームでの運動活動（たとえば、野球、サッカーなど）、精神的活動（たとえば、ＩＱテスト、想起、暗算、雑学ゲームなど）、または情緒的活動（たとえば、演劇、発表、コンテストなど）がある。

通常、個人は一定の距離または一定量をこなすことによって訓練を受ける。たとえば、水泳者は１００メートルを泳ぎ、走者は１マイルを走り、重量挙げ選手は２５０ポンドをベンチプレスし、数学者は１００題の計算を行い、発表者は一定期間の間逆境に直面して最高の感情状態を維持することができる。個人は一定の距離を反復し、または一定の分量を繰り返し行って、一定の距離の移動または一定数の問題の暗算を終えるのに要する時間を短縮し、あるいは物理的かつ／または精神的活動中の感情状態を得ようと試みる。

本発明は、不連続変数（たとえば、一定の目標、一定の繰り返し）ではなく、連続変数（たとえば、段階的な距離、継続時間、重量の変化度）に基づいた訓練方法を提供する。

個人は、あるレベルのパフォーマンス（エネルギ、推力、速度、精神的作業など）を実現するために、常に課題である時間など連続変数（実際は不連続でもよいがその場合は一定でない変数）の長さにわたり訓練される。個人は、ランニングおよび水泳などの活動ではより短期間の連続変数、たとえば時間で、同じレベルのパフォーマンスを実現することが徐々にできるようになり、重量挙げの繰り返しなど活動の間の休憩時間を短縮しても同じレベルのパフォーマンスを実現することができるようになり、またはある題数の計算問題を解くなど同じ活動をより短時間で行うことができるようになる。

最終的には、パフォーマンスを改善するこの新規の方法に適用される原理は、「Ｒａｎｉｅｒｅ’ｓ Ｍａｘｉｍａｌ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ（商標）」または「Ｒａｎｉｅｒｅ’ｓ Ｌａｗ（商標）」であると考えられるが、訓練に使用される特性または変数が最適かつ連続的に取り組む課題である。たとえば走者にとって、パフォーマンス改善目標がより長距離を走ることであれば、走者は距離に連続的に挑戦する（たとえば、最近走った最長距離を打破しようと試みる）。同様に、パフォーマンス改善目標がより速い速度であれば、（たとえば、トレッドミル上で）速度に連続的に挑戦する。パフォーマンス改善目標が、ある距離にわたる速度（すなわち、一定時間にわたる速度）であれば、（たとえばトレッドミル上で）一定速度で時間の長さに連続的に挑戦する。

本発明の第１の全般的態様では、
所与の活動のパフォーマンスに関して対象が訓練可能かどうかを判断すること、
少なくとも１つのパラメータに関して対象の効率点を決定すること、および
少なくとも１つのパラメータに関する非効率状態または疲労が起こるまで、対象を効率点あるいはその付近で活動させることを含む方法を提供する。

本発明の第２の全般的態様では、
対象が適応状態のままである少なくとも１つの連続変数に関する測定を行うこと、および
少なくとも１つの連続変数の測定値が変わるように対象を訓練することを含む方法を提供する。

本発明の第３の全般的態様では、
パフォーマンス・システムを提供すること、
パフォーマンス・システムを起動すること、
パフォーマンス・システムの少なくとも１つのパラメータを記録すること、
対象の少なくとも１つのパラメータを測定すること、
対象の少なくとも１つのパラメータが実質的に所与の許容関数を超えて変化するまでパフォーマンス・システムの少なくとも１つのパラメータを変更することによって効率パラメータの少なくとも１点を決定すること、および
対象が効率点を維持することができる期間が変化するように、対象を効率点またはその付近で訓練することを含む方法を提供する。

本発明の第４の全般的態様では、
パフォーマンス・システムと、
パフォーマンス・システムによって訓練または測定される対象の少なくとも１つのパラメータを測定する少なくとも１つのセンサと、
パフォーマンス・システムの少なくとも１つのパラメータを制御し、少なくとも１つのセンサから少なくとも１つのパラメータ・データを獲得する制御システムとを含む装置を提供する。

本発明の上記以外の特徴および利点は、以下の本発明の好ましい実施形態のより詳細な説明から明らかになるであろう。

本発明の特徴は、例示の目的で選択し、添付の図面で示した本発明の特定の実施形態の詳細な説明から最もよく理解されるであろう。

本発明の幾つかの特定の実施形態を図で示し詳細に説明するが、理解されるように、頭記の特許請求の範囲から逸脱することなく、一般化および多様な変更並びに修正を加えることが可能である。本発明の範囲は、構成要素の数、その材料、形状、相対的配置構成などに決して限定されるものではない。本発明の幾つかの特徴を添付の図面に詳細に示す。図面では、同様の参照番号は図面を通して同様の要素を指す。図面は本発明の実施形態を示すものであるが、図面は必ずしも原寸に比例していない。

以下は、本発明に関する用語の定義である。
コンピュータ：算術演算および／または数の比較を直接的または間接的に行う任意のデバイス
変数：仮定的または実際に時間とともに変化することができる測定可能な任意の量、質、または特性
対象：少なくとも１つの測定可能な量、質、または特性を有する任意のもの
特性：特定の対象に関連する測定可能な量、質、または特性
パラメータ：基準として使用される任意の特性
パフォーマンス：特定要因の条件下で対象にもたらされた効果の測定値
活動：パフォーマンスが得られるもの全て
訓練：パフォーマンスに影響を与えるために使用される刺激
訓練可能：訓練によって影響をうけること

図６は、本発明の方法および装置両方で使用されるパフォーマンス・システム全体を概略的に示す全般的な図である。対象１８はシステム１０と対話する。システム１０は、訓練システム、測定システム、またはパフォーマンス・システムと多様に呼ばれている。対象１８と訓練システム１０の間には対話または通信３が存在する。対象１８は、訓練システム１０に少なくとも１つのパラメータ３４を送信する。その少なくとも１つのパラメータ３４が測定される。

訓練システム１０は次に対象１８にシステム・パラメータ４を返す。システム・パラメータ４が制御される。訓練システム１０は、入力７と出力６の両方を有する。対象１８は単に訓練可能なエンティティであればよい。訓練可能な対象１８の一例は、エンティティへの外部環境の影響に何らかの方法で応答し、またはそれを測定し、次いで対象１８がこうした外部環境からの影響の蓄積の記憶を維持する何らかの能力を有するエンティティである。したがって対象１８は、個人、ランニング・チームなど人間のチームまたはグループ、動物、動物のグループ、セル・オートマタ（ｃｅｌｌｕｌａｒ ａｕｔｏｍａｔａ）、セル・オートマタのグループ、ウイルス・プログラム、微生物培養、細菌、植物、一片の材料、コンピュータ・プログラム、およびデータなどでもよい。

図１は、本発明の１つの特定のパフォーマンス・システム１０を示す斜視図であり、この場合は走者用に使用される。パフォーマンス・システム１０は、トレッドミル装置１２および制御システム１４を備える。

パフォーマンス・システム１０は、任意に選択でき、とりわけ、階段昇降機、自転車、サイクリングマシン、水泳プール、重量上げ装置、他の有酸素運動用デバイス、またはコンピュータ学習システム、感情誘発システム、精神的パフォーマンス・システムなど感情あるいは精神的練習用デバイス、およびバイオフィードバック・マシンでもよい。

トレッドミル装置は、その上で対象１８が走ることができるベルト１６を備える。トレッドミル装置１２は、トレッドミル装置１２の支持部２２上に取り付けられたインターフェース・デバイス２０も備える。

制御システム１４は、とりわけ、コンピュータ２４、データ獲得システム２６、メモリ・デバイス２８、表示デバイス３２、および出力ポート３０を備えることができる。

対象１８の少なくとも１つの物理、感情、または精神パラメータ３４が少なくとも１つのセンサ３６によって収集される。少なくとも１つの物理、感情、または精神パラメータ３４は、任意の適した測定値（たとえば、ランニングの足の回転数、歩幅、蹴力（ｓｔｒｉｄｅ ｓｔｒｉｋｅ ｆｏｒｃｅ）、筋肉収縮速度、筋肉収縮プロフィール、筋肉収縮力、体温、発生熱、血圧心拍数、心拍の強さ、呼吸数、ＶＯ_２、発汗率、代謝率、血流、呼吸速度、呼吸の長さ、呼吸量、血圧、ＶＯ_２、３ずつ逆に正確に数える能力など）を含むことができる。精神および感情パラメータ全てが物理パラメータ３４によって測定可能であると考えることができる。測定とは、五感のうちの少なくとも１つで相違を「感知」することである。したがって、感情的思考の全てまたは他のパラメータ３４が測定されるには、物理信号（たとえば五感の１つによって「感知された」信号）に変形可能であることが必要である。

ケーブル３８は、少なくとも１つのセンサ３６をインターフェース・デバイス２０に接続する。ケーブル４０は、インターフェース・デバイス２０を制御システム１４に接続する。

この実施形態では、コンピュータ２４はデータ獲得システム２６を制御し、データ獲得システム２６は物理パラメータ３４を少なくとも１つのセンサ３６からケーブル３８、インターフェース・デバイス２０、およびケーブル４０を介して獲得する。コンピュータ２４は、ケーブル４２を介して速度コマンド（すなわちシステム・パラメータ）を送信してトレッドミル装置１２上のベルト１６の速度を制御することができる。コンピュータ２４は、物理パラメータ３４およびトレッドミルの速度６６（図２Ａ）データをメモリ・デバイス２８に格納する。

オペレータは、キーボード４４、マウス４６、キーパッド４８、音声認識システム（図示せず）など、任意の適した入力デバイスによって入力コマンドをコンピュータ２４に送信することができる。インターフェース・デバイス２０は、とりわけ、表示画面５０および複数のボタン５２を備えることができる。ボタン５２によって、対象１８がコマンドを制御システム１４に入力することができるようになる。

表示画面５０は、トレッドミルの速度６６（図２Ａ）および物理パラメータ３４などの情報を対象１８に表示する。表示デバイス３２はさらに、情報（たとえばトレッドミルの速度６６（図２Ａ）、物理パラメータ３４、図表、グラフなど）を表示する。

ケーブル５４は、出力ポート３０をリモート・コンピュータ５６に接続する。制御システム１４のコンピュータ２４は、データをメモリ・デバイス２８からリモート・コンピュータ５６に送信することができる。ケーブル５８は出力ポート３０をプリンタ６０に接続することができる。コンピュータ２４は、データをメモリ・デバイス２８からプリンタ６０に送信することができる。プリンタ６０は、データのハード・コピー６２を印刷してオペレータに提供する。ケーブル５８のいずれかの代わりに、システムは、無線技術（たとえば、無線周波数、赤外線、音響など）を介してデータを伝送することができる。

図２Ａは、パラメータ３４対トレッドミルの速度６６のグラフを示す。上述のように、パラメータ３４は物理、感情、または精神パラメータでもよいが、対象１８の任意の適した測定値（たとえば、心拍数、足の回転数、呼吸数、血圧、ＶＯ_２など）を含むことができる。回転数は、それぞれ対象１８の足６４Ａ、６４Ｂが１分当たりにトレッドミル１２のベルト１６を蹴る回数である。ＶＯ_２は、対象１８の身体の酸素量である。図２Ａのグラフは、トレッドミルの速度６６を上げて、心拍数など物理パラメータ３４を測定しているところを示す。この例では、トレッドミルの速度６６が速くなるに従って、心拍数が適応状態６８でトレッドミルの速度とともに概ね線形に（許容範囲内で）変化している。

図２Ａで示すように、適応状態６８は、物理パラメータ３４が所与の関数の許容範囲を超えて著しく変動しない値である。関数の許容範囲は、たとえば時間の関数、または任意の１つまたは複数のパラメータでもよい。適応状態６８では、対象１８が過剰なストレスを感じることなくトレッドミルの速度６６に適応している。

トレッドミルの速度６６が速くなると、効率点７０に到達する。トレッドミルの速度６６が効率点７０を超えて上昇すると、物理パラメータ３４（たとえば心拍数など）がグラフの線７２に沿って著しく変化する。対象１８の身体および／または身体から測定される感情および精神は、効率点７０を超えたところで、もはや追加のストレスに適応することができず、非効率状態に入り、物理パラメータ３４が以前と異なって変化する（たとえば変化がより速くなったり遅くなったりする）ようになる。

対象１８が訓練を受けるに従って、効率点７０Ｃおよび７０Ｄ（図２Ａ）で示したように、効率点７０がますます速い速度に移動する。したがって、図２Ａの場合、効率点７０は、適応状態が維持されるトレッドミルの速度の最高値である。

図２Ｂは、この場合は足の回転数であるパラメータ３４をトレッドミルの速度６６に対して比較したグラフを示す。この場合、回転数は、一定の所定の許容範囲内でトレッドミルの速度６６に比例して変化する。一定の回転数で効率点７０に到達する。回転数は、効率点７０を超えると、トレッドミルの速度６６に比例しなくなる。すなわち、トレッドミルの速度６６と比較して回転速度が加速または減速される。しかし、この方法で訓練が続けられると、効率点７０がさらなる新しい効率点７０Ｃ、７０Ｄまで上げられる。

図３は、パラメータ３４対時間７４を示すグラフである。この例では、トレッドミルの速度６６が、対象１８を運動させるための一定速度で維持されている。「Ｔ」で示した時間にわたり、呼吸数などの物理パラメータ３４は、所定の関数の許容範囲内で概ね線形のままである。この適応状態６８Ａで、対象１８の身体は、時間７４にわたり運動のストレスに適応している。

時間が長くなると効率点７０Ａに到達する。この効率点７０Ａを超えて運動すると、物理パラメータ３４がグラフの線７２Ａに沿って著しく変化する。効率点７０Ａを越えると、対象１８はもはやストレスに適応することができず、非効率状態に入り、物理パラメータ３４が著しく変化するようになる。そのときはトレッドミルの速度がグラフを左右する（すなわち、非効率点が機械のパラメータの変動によって移動し、対象１８はストレスのレベルに実質的に適応することができず、機械の変動により大きく反応するようになる）。

許容範囲を十分に大きく設定することによって、ときに非効率的状態が単に活動を継続することができない状態になる可能性があることを留意されたい。これは、（走者が立ち止まらなければならないなど）ランニングまたは（バーベルが持ち上げられないなど）重量挙げの訓練でよくあることである。

対象１８が訓練を受けて能力を高めるに従って、効率点７０Ａが、効率点７０Ｅおよび７０Ｆで示したように、この場合はますます長い時間７４に移動する（すなわち、パラメータのグラフに沿って、ある方向に移動する）。

物理パラメータ３４が著しくまたは顕著に変化する場合、物理パラメータ３４は一貫性がなくなり、または実質的に一貫性がなくなる。物理パラメータ３４が依然として一貫性があり、または実質的に一貫性があるようにするには、物理パラメータ３４が、一定の事前定義のできる限りパラメータの変動に関連した（関数の）許容範囲内に継続的に存在しなければならない。測定される物理パラメータ３４によって、事前定義の許容範囲が変わる。たとえば、許容範囲を物理パラメータ３４の値の＋／−２％に設定することができる。したがって、上述の例では、物理パラメータ３４が値の＋／−２％内にある限り、対象１８は適応状態６８内にある。

こうした許容範囲は時間の関数でもよい。代替実施形態では、訓練は、対象が適応状態６８内にある時間を短縮することでもよい。たとえば重量挙げでは、重量挙げのセットの間に身体が必要とする休息および回復期の時間が連続的な訓練を通して短縮される。

図４は、トレッドミルの速度６６の効率点７０を決定する概略図である。ステップ７８で、走者など対象１８がトレッドミル装置１２のベルト１６上に配置される。ステップ８０で、トレッドミルの初期速度６６Ｂが設定される。ステップ８２で、最初の物理パラメータ３４（たとえば、心拍数、回転数、呼吸数、ＶＯ_２など）の測定が行われる。ステップ８４で、トレッドミルの速度６６を上げる。ステップ８６で、制御システム１４のデータ獲得システム２６で現在の物理パラメータ３４Ｂが測定される。

ステップ８８で、制御システム１４は、現在の物理パラメータ３４Ｂが許容関数または変化率の外にあるかどうかを判断する。コンピュータ２４は、この判断を行うことができる。現在の物理パラメータ３４Ｂが許容関数の外でない場合、方法はステップ８４に戻り、トレッドミルの速度６６がさらに上げられる。現在の物理パラメータ３４Ｂが許容関数の外である場合、次いで方法はステップ９０に続く。

ステップ９０で、制御システム１４は効率的速度点９２を記録し、その効率的速度点９２をメモリ・デバイス２８に格納する。効率的速度点９２は、図２Ａで示した効率点７０に相当するトレッドミルの速度６６である。方法はステップ９４に続く。ステップ９４で、トレッドミル装置１２を停止することができ、対象１８は走るのを止める。効率点は単に基準点である。

図５は、走者１８が適応状態６８Ａのままである時間７４の長さを決定する概略図である。ステップ９６で、走者がトレッドミル装置１２上に配置される。ステップ９８で、トレッドミルの速度６６が、ステップ９０（図４）で決定された効率的速度点９２またはその付近に設定される。ステップ１００で、制御システム１４が最初の物理パラメータ３４Ｃを測定する。ステップ１０２で、制御システム１４はタイマ１０４を開始して経過時間を測定する。

ステップ１０６で、タイマ１０４およびトレッドミル装置１２が継続的に稼動する。ステップ１０８で、現在の物理パラメータ３４Ｄが制御システム１４によって測定される。ステップ１１０で、制御システム１４は、現在の物理パラメータ３４Ｄが許容関数の外にあるかどうかを判断する。制御システム１４のコンピュータ２４は、許容関数と現在の物理パラメータ３４Ｄを比較することによってこの判断を行う。現在の物理パラメータ３４Ｄが許容関数の外でない場合、方法はステップ１０６に戻り、タイマ１０４が継続的に稼動する。現在の物理パラメータ３４Ｄが許容関数の外である場合、次いで方法はステップ１１２に続く。

ステップ１１２で、制御システム１４はタイマ１０４を停止し、図３で示したように対象１８が適応状態６８Ａのままである時間の長さＴを記録する。やはり非効率性が疲労状態で生じることがあり、対象１８によって信号が出される可能性があることを留意されたい。

対象１８は、図５のステップ９６から１１２の繰り返しによってさらに訓練を受けることができる。ある期間が経過すると、対象１８は期間を延長して特定レベルのパフォーマンスをもたらすことができるようになる。対象１８が訓練を受けて能力を高めるに従って、効率点７４Ｅおよび７０Ｆ（図３）で示したように、効率点７０Ａがますます長い時間７４に移動する。対象１８は、非効率的状態でより長い距離を走り、全体として距離を延ばすことができる。これは、非常にゆるい開放的な許容関数を使用して試験することができる。あるいは、対象１８はやはり訓練を受けて能力を高めることができるが、特定の活動では効率点７０Ａに到達する時間７４の長さを短縮してもよい。たとえば、（特定の重量で２０回繰り返すなど）重量挙げでは、本発明の使用により効率点７０Ａが短縮される。

上記の本発明によるパフォーマンス改善のための訓練プログラムでは、多様な運動、ランニング活動での人間のパフォーマンスの改善のための方法および装置について記載したが、本発明の訓練プログラムは、動物（たとえば競走馬、競走犬、パフォーマンス犬など）、ウィルス、セル・オートマタなど他の対象１８のための訓練およびパフォーマンス改善、並びに、他の物理、感情、または精神領域の改善にも有用であることが当業者には明らかであろう。

本発明の実施形態の他の例は、数学の計算を行う人間である対象１８のためのものである。この実施形態では、数学の計算とは、人が数学の計算の足し算を行うことでもよい。特定の目標は、たとえば、対象１８が１００題の足し算をできるだけ早くやろうと試みることでもよい。この実施形態の測定システム１０は、所与の（すなわちランニングの実施形態のトレッドミルの速度に類似した）速度で一回に１題ずつ出題されて対象１８によって計算される計算問題が表示される練習用機械でもよい。

対象１８に計算問題を出題する速度は、対象１８が次の計算問題が表示される前にその計算問題を答えることができなくなるまで加速される。一例として、対象１８の効率点が１秒当たり１題であり、失敗するまでに１０題だけ答えることができることが判明した場合、対象１８はその速度で訓練を受ける。次いで対象１８は、対象１８が解き終えた計算問題の合計数を増やすこと（たとえば１５題、２５題、５０題など）ができるような速度で訓練される。たとえば、対象１８が１秒当たり１題の速度で１００題の計算問題を行うことができるようになってから、新しい効率点が位置付けられる。したがって、たとえば１秒当たり０．７５題の速度で訓練が行われる。

上述の実施形態での数学者と同様に、たとえば、重量挙げ選手もこの方法をある期間にわたって使用すると、重量挙げの繰り返しの間の時間を短縮することができる。したがって重量挙げ選手は、訓練の結果として持ち上げる重量を増加するのではなく、訓練中に同じ重量を連続的に繰り返し持ち上げる時間の合計およびその間隔を短くすることができる。

本発明の実施形態の他の例では、微生物が厳しい環境要因に対して耐性を持つようにする最適な訓練を可能にする。微生物培養物（すなわち対象１８）は、培養物の大量死に大きい変化が生じるまで厳しさのレベルを徐々に上げた環境要因にさらされる。効率点７０は、培養物が最適に適応するこの点である。その後に生成される微生物培養物は、培養物が実質的に影響を受けなくなるまで効率点７０で環境要因にさらされる。新しい効率点７０は、現在の影響と元の効率グラフの比較によって見つけられる。新しい効率点７０に到達するまで厳しい環境要因の量を増加することによって、新しいグラフが拡張される。培養物が適応しなくなるまで、または培養物が所望レベルの適応性に達するまで、このプロセスが繰り返される。

本発明の方法を使用する他の実施形態は、適応コンピュータ・プログラムを訓練するためのものである。上述の細菌の訓練と同様に、使用される方法は、訓練すべきシステムの共振点（すなわち所与の入力に対する最大出力）を見つけることである。訓練の影響（すなわち出力）が、対象およびトレーナー（すなわち入力）によって払われる努力に対して最大化される。最適パフォーマンスを「Ｒａｎｉｅｒｅ Ｒｅｓｏｎａｎｃｅ Ｔｒａｉｎｉｎｇ Ｅｆｆｅｃｔ（商標）」と呼ぶことができる。

本発明の以上の記載は、図示および説明のために提示したものである。本発明を網羅したものでも、開示した正確な形態に限定するものでもなく、上記の教示に照らして多くの変更形態および変形形態が可能である。たとえば、測定データ（たとえば物理パラメータ３４、速度、時間など）を（たとえば手動、図表、クリップボードなど）任意の適切な手段で記録することができる。当業者には明らかな、こうした変更形態および変形形態は、頭記の特許請求の範囲に記載したように、本発明の範囲内に包含されるものとする。

本発明の範囲内の特定の運動（ランニング）パフォーマンス・システムを示す斜視図である。 本発明の範囲内の、物理パラメータ対このパフォーマンス・システム（トレッドミル）の速度パラメータを示す概略的グラフである。 本発明の範囲内の、回転数対このパフォーマンス・システム（トレッドミル）の速度パラメータを示す概略的グラフである。 本発明の範囲内の、物理パラメータ対所与の速度での時間の長さを示すグラフである。 本発明の範囲内の、ランニングに関する特定の実施形態についての効率的速度点の決定を示す概略図である。 本発明の範囲内の、ランニングに関する特定の実施形態について、走者が適応状態のままである時間の長さの決定を示す概略図である。 本発明による方法および装置で使用されるパフォーマンス・システムを示す全般的な図である。

Claims (33)

1. 所与の活動のパフォーマンスに関して対象が訓練可能かどうかを判断することを含む方法。
2. 少なくとも１つのパラメータに関して対象の効率点を決定することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記少なくとも１つのパラメータに関する非効率状態または疲労が生じるまで前記対象を効率点あるいはその付近で活動させることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記少なくとも１つのパラメータが、前記対象の物理パラメータ、感情パラメータ、および精神パラメータのうちの１つである、請求項３に記載の方法。
5. 前記少なくとも１つの物理パラメータが、ランニングの足の回転数、歩幅、蹴力、筋肉収縮速度、筋肉収縮プロフィール、筋肉収縮力、持ち上げた重量、電磁的活性プロフィール、化学的活性プロフィール、体温、および血圧からなる群から選択される、請求項４に記載の方法。
6. 前記少なくとも１つの物理パラメータが、心拍数、心拍の強さ、呼吸数、ＶＯ_２、発汗率、代謝率、血流、呼吸速度、発生熱、および呼吸の長さからなる群から選択される、請求項４に記載の方法。
7. 前記少なくとも１つのパラメータが、言葉の発声、物理的動作の群から選択される信号によって観測される、請求項４に記載の方法。
8. 前記対象が、動物、人間、人間のグループ、動物のグループ、セル・オートマタ、セル・オートマタのグループ、微生物、植物、並びに、コンピュータ・プログラムおよびデータからなる群から選択される、請求項１に記載の方法。
9. 対象が適応状態のままである少なくとも１つの連続変数に関する測定をおこなうこと、および
   前記少なくとも１つの連続変数の測定値が変わるように前記対象を訓練することを含む方法。
10. 前記少なくとも１つの連続変数が時間の長さである、請求項９に記載の方法。
11. 適応状態が少なくとも１つの実質的に一貫性のあるパラメータを含む、請求項９に記載の方法。
12. 前記少なくとも１つの実質的に一貫性のあるパラメータが、前記対象の物理パラメータである、請求項１１に記載の方法。
13. 前記物理パラメータが、ランニングの足の回転数、歩幅、蹴力、筋肉収縮速度、筋肉収縮プロフィール、筋肉収縮力、電磁的活性プロフィール、化学的活性プロフィール、体温、および血圧からなるグループから選択される、請求項１２に記載の方法。
14. 前記物理パラメータが、心拍数、心拍の強さ、呼吸数、ＶＯ_２、発汗率、代謝率、血流、発生熱、呼吸速度、および呼吸の長さからなる群から選択される、請求項１２に記載の方法。
15. 前記時間の長さが短縮され、またはその関数が小さくなる、請求項１０に記載の方法。
16. 前記時間の長さが長くなり、またはその関数が大きくなる、請求項１０に記載の方法。
17. パフォーマンス・システムを提供すること、
    前記パフォーマンス・システムを起動すること、
    前記パフォーマンス・システムの少なくとも１つのパラメータを記録すること、
    対象の少なくとも１つのパラメータを測定すること、
    前記対象の前記少なくとも１つのパラメータが所与の許容関数を実質的に超えて変化するまで前記パフォーマンス・システムの前記少なくとも１つのパラメータを変更することによって効率パラメータの少なくとも１点を決定すること、および
    前記対象が前記効率点を維持することができる継続期間が変わるように前記対象を前記効率点またはその付近で訓練することを含む方法。
18. 前記少なくとも１つのパラメータが物理パラメータである、請求項１７に記載の方法。
19. 前記物理パラメータが、ランニングの足の回転数、歩幅、蹴力、筋肉収縮速度、筋肉収縮プロフィール、筋肉収縮力、電磁的活性プロフィール、化学的活性プロフィール、体温、および血圧からなる群から選択される、請求項１８に記載の方法。
20. 前記物理パラメータが、心拍数、心拍の強さ、呼吸数、ＶＯ_２、発汗率、代謝率、血流、呼吸速度、および呼吸の長さからなる群から選択される、請求項１８に記載の方法。
21. パフォーマンス・システムと、
    前記パフォーマンス・システムによって訓練または測定される対象の少なくとも１つのパラメータを測定する少なくとも１つのセンサと、
    前記パフォーマンス・システムの少なくとも１つのパラメータを制御し、前記対象の測定された少なくとも１つのパラメータを前記少なくとも１つのセンサから獲得する制御システムとを含む装置。
22. 前記制御システムが、前記対象が効率点に到達したときを決定する、請求項２１に記載の装置。
23. 経過時間を記録するためのタイマをさらに含む、請求項２１に記載の装置。
24. 前記パラメータ以外の情報およびデータを格納するためのメモリ・デバイスをさらに含む、請求項２１に記載の装置。
25. 前記メモリ・デバイスからの前記パラメータ以外の前記情報およびデータを表示するための表示装置をさらに含む、請求項２４に記載の装置。
26. 前記メモリ・デバイスからプリンタまたはリモート・コンピュータに前記パラメータ以外の情報およびデータを伝送するための出力ポートをさらに含む、請求項２４に記載の装置。
27. オペレータがコマンドを制御システムに入力できるようにするための入力デバイスをさらに含む、請求項２１に記載の装置。
28. 前記入力デバイスが、キーボード、マウス、マイクロフォン、光動作センサ、およびキーパッドからなる群から選択される、請求項２７に記載の装置。
29. 前記対象の前記少なくとも１つのパラメータが物理パラメータである、請求項２１に記載の装置。
30. 前記物理パラメータが、ランニングの足の回転数、歩幅、蹴力、筋肉収縮速度、筋肉収縮プロフィール、筋肉収縮力、電磁的活性プロフィール、化学的活性プロフィール、体温、および血圧からなる群から選択される、請求項２９に記載の装置。
31. 前記物理パラメータが、心拍数、心拍の強さ、呼吸数、ＶＯ_２、発汗率、代謝率、血流、呼吸速度、および呼吸の長さからなる群から選択される、請求項２９に記載の装置。
32. 前記パフォーマンス・システムが、コンピュータ、ビデオ・カセット・レコーダ（ＶＣＲ）、聴覚デバイス、視覚デバイス、伝送システムへの接続部、またはその組合せからなる群から選択されるデバイスをさらに含む、請求項２１に記載の装置。
33. 前記伝送システムが、インターネット、イントラネット、電話システム、音波、短波、衛星、有線テレビジョン・システム、およびその組合せからなる群から選択される、請求項３２に記載の装置。

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