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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:Vector種類
- インスタンスメソッド (736)
- 特異メソッド (73)
- クラス (22)
クラス
- Matrix (182)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (55) -
Matrix
:: LUPDecomposition (11) - Vector (561)
キーワード
- * (44)
- + (22)
- +@ (11)
- - (22)
- -@ (11)
-
/ (11) - == (11)
- ZeroVectorError (11)
- [] (22)
- []= (18)
-
angle
_ with (11) - basis (11)
- clone (5)
-
cofactor
_ expansion (11) - collect (22)
- collect! (12)
- collect2 (22)
- column (22)
-
column
_ vector (11) -
column
_ vectors (11) - component (11)
- covector (11)
- cross (11)
-
cross
_ product (11) - dot (11)
- each (22)
- each2 (22)
-
eigenvector
_ matrix (11) -
eigenvector
_ matrix _ inv (11) - eigenvectors (11)
- element (11)
- elements (11)
-
elements
_ to _ f (11) -
elements
_ to _ i (11) -
elements
_ to _ r (11) - eql? (11)
- hash (11)
- independent? (22)
-
inner
_ product (11) - inspect (11)
-
laplace
_ expansion (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - magnitude (11)
- map (22)
- map! (12)
- map2 (11)
- norm (11)
- normalize (11)
- r (11)
- row (22)
-
row
_ vector (11) -
row
_ vectors (11) - size (11)
- solve (11)
-
to
_ a (11) -
to
_ s (11) - v (11)
-
v
_ inv (11) - zero (7)
- zero? (7)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# row(i) -> Vector | nil (131.0) -
i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。 i 番目の行が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
...i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。
i 番目の行が存在しない場合は nil を返します。
ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
Vector オブジェクトは Matrix オブジェクトとの......のインデックスと見倣します。末尾の行が -1 番目になります。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
m = Matrix[a1, a2, a3]
p m.row(1) # => Vector[10, 15, 20]
cnt = 0
m.row(0) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 6
//}... -
Matrix
# column(j) -> Vector | nil (125.0) -
j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。 j 番目の列が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその列の各要素についてブロックを繰り返します。
...j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。
j 番目の列が存在しない場合は nil を返します。
ブロックが与えられた場合はその列の各要素についてブロックを繰り返します。
@param j 列の位置を指定します。
先頭の......ックスと見倣します。末尾の列が -1 番目になります。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
m = Matrix[a1, a2, a3]
p m.column(1) # => Vector[2, 15, -2]
cnt = 0
m.column(-1) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 24.5
//}... -
Matrix
# *(m) -> Matrix | Vector (115.0) -
self に行列またはベクトル m を右から乗じた行列を返します。
...から乗じた行列を返します。
m が Vector オブジェクトなら返り値も Vector オブジェクトになります。
@param m 右からの乗算が定義可能な行列やベクトルを指定します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 次元が合わない場合... -
Matrix
# row(i) {|x| . . . } -> self (31.0) -
i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。 i 番目の行が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
...i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。
i 番目の行が存在しない場合は nil を返します。
ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
Vector オブジェクトは Matrix オブジェクトとの......のインデックスと見倣します。末尾の行が -1 番目になります。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
m = Matrix[a1, a2, a3]
p m.row(1) # => Vector[10, 15, 20]
cnt = 0
m.row(0) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 6
//}... -
Matrix
# column(j) {|x| . . . } -> self (25.0) -
j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。 j 番目の列が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその列の各要素についてブロックを繰り返します。
...j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。
j 番目の列が存在しない場合は nil を返します。
ブロックが与えられた場合はその列の各要素についてブロックを繰り返します。
@param j 列の位置を指定します。
先頭の......ックスと見倣します。末尾の列が -1 番目になります。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
m = Matrix[a1, a2, a3]
p m.column(1) # => Vector[2, 15, -2]
cnt = 0
m.column(-1) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 24.5
//}... -
Matrix
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (20.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...けです。かわりにMatrix#determinant を
利用すべきです。
変則的な形状の行列に対してはそれ以上の意味を持ちます。例えば
row行/column列が行列やベクトルである場合には
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
# Matrix[[7,6], [3,9]].laplace_expa......=> 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].laplace_expansion(row: 0) # => Vector[3, -2]
//}
@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row と column を両方指定した、もしくは両方とも指定していない、場合に発生します
@raise ExceptionForMatrix::ErrD......imensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (20.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...けです。かわりにMatrix#determinant を
利用すべきです。
変則的な形状の行列に対してはそれ以上の意味を持ちます。例えば
row行/column列が行列やベクトルである場合には
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
# Matrix[[7,6], [3,9]].laplace_expa......=> 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].laplace_expansion(row: 0) # => Vector[3, -2]
//}
@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row と column を両方指定した、もしくは両方とも指定していない、場合に発生します
@raise ExceptionForMatrix::ErrD......imensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# +(m) -> Matrix (18.0) -
self に行列 m を加算した行列を返します。 self の column_size が 1 なら Vector オブジェクトも指定出来ます。
...算した行列を返します。
self の column_size が 1 なら Vector オブジェクトも指定出来ます。
@param m 加算する行列。加算可能な行列やベクトルを指定します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 次元が合わない場合に発生しま... -
Matrix
# -(m) -> Matrix (18.0) -
self から行列mを減算した行列を返します。 self の column_size が 1 なら Vector オブジェクトも指定出来ます。
...算した行列を返します。
self の column_size が 1 なら Vector オブジェクトも指定出来ます。
@param m 減算する行列。減算可能な行列やベクトルを指定します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 次元が合わない場合に発生しま... -
Matrix
# []=(row , col , v) (14.0) -
行が row、列が col である範囲を v に変更する。
...ットする要素を指定します。
v が Vector のとき、変更の対象範囲は Integer と Range で指定し、
サイズが同じである必要があります。
v が Matrix のとき、変更の対象範囲と行数・列数が同......by]{
require 'matrix'
m = Matrix[[0, 0], [0, 0]]
m[0, 1] = 6
m[-1, -1] = 9
p m # => Matrix[[0, 6], [0, 9]]
m = Matrix[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
m[0, 0..-1] = 5
m[1, 0..1] = Vector[2, 4]
m[2, 0..2] = Matrix[[3, 6, 9]]
p m #=> Matrix[[5, 5, 5], [2, 4, 0], [3, 6, 9]]
m = Matrix[[0, 0, 0], [0......, 0, 0], [0, 0, 0]]
m[0..2, 0..1] = 9
p m # => Matrix[[9, 9, 0], [9, 9, 0], [9, 9, 0]]
m[1..-1, 0..1] = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m # => Matrix[[9, 9, 0], [1, 2, 0], [3, 4, 0]]
//}... -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (8.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
...
Matrix::LUPDecomposition は to_ary を定義しているため、
多重代入によって3つの行列(下三角行列、上三角行列、置換行列)
を得ることができます。これを [L, U, P] と書くと、
L*U = P*self を満たします。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'......a = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
l, u, p = a.lup
l.lower_triangular? # => true
u.upper_triangular? # => true
p.permutation? # => true
l * u == p * a # => true
a.lup.solve([2, 5]) # => Vector[(1/1), (1/2)]
//}
@see Matrix::LUPDecomposition...