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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:
:種類
- インスタンスメソッド (31)
- 特異メソッド (4)
クラス
- Matrix (9)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (10) -
Matrix
:: LUPDecomposition (2) - Vector (14)
キーワード
- []= (1)
- collect (1)
- collect! (1)
- collect2 (1)
- column (1)
-
column
_ vector (1) -
column
_ vectors (1) -
cross
_ product (1) - d (1)
- diagonal (1)
- each (1)
- each2 (1)
- eigen (1)
- eigensystem (1)
-
eigenvalue
_ matrix (1) - eigenvalues (1)
-
eigenvector
_ matrix (1) -
eigenvector
_ matrix _ inv (1) - eigenvectors (1)
- elements (1)
-
find
_ index (1) - index (1)
-
inner
_ product (1) - magnitude (1)
- map (1)
- map! (1)
- norm (1)
- pivots (1)
- r (1)
- scalar (1)
- solve (1)
-
to
_ a (1) -
to
_ ary (1) -
v
_ inv (1)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # v -> Matrix (63610.0) -
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (54907.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
Matrix
# column _ vectors -> [Vector] (37261.0) -
自分自身を列ベクトルの配列として返します。
...自分自身を列ベクトルの配列として返します。
//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_vectors # => [Vector[1, 10, -1], Vector[2, 15, -2], Vector[3, 20, 1.5]]
//}... -
Matrix
. column _ vector(column) -> Matrix (37207.0) -
要素がcolumnの(n,1)型の行列(列ベクトル)を生成します。
要素がcolumnの(n,1)型の行列(列ベクトル)を生成します。
@param column (n,1)型の行列として生成するVector Array オブジェクト -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (36907.0) -
固有値を対角成分に並べた行列を返します。
固有値を対角成分に並べた行列を返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (27925.0) -
self が正方行列 A の LUP 分解の時、一次方程式 Ax = b の解を返します。 b には Vector, Matrix, 数値の配列を指定出来ます。
...self が正方行列 A の LUP 分解の時、一次方程式 Ax = b の解を返します。
b には Vector, Matrix, 数値の配列を指定出来ます。
それぞれベクトルのサイズ、行列の行数、配列のサイズが A の列数と一致していなければなりません。......指定します。
//emlist[][ruby]{
require 'matrix'
lup = Matrix[[2, 1], [1, 2]].lup
lup.solve([1, -1]) #=> Vector[(1/1), (-1/1)]
lup.solve(Vector[3, 0]) #=> Vector[(2/1), (-1/1)]
lup.solve(Matrix[[1, 3], [-1, 0]]) #=> Matrix[[(1/1), (2/1)], [(-1/1), (-1/1)]]
//}... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvectors -> [Vector] (27907.0) -
右固有ベクトルを配列で返します。
右固有ベクトルを配列で返します。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix _ inv -> Matrix (27628.0) -
左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
...左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
これは Matrix::EigenvalueDecomposition#v の逆行列です... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # v _ inv -> Matrix (27628.0) -
左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
...左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
これは Matrix::EigenvalueDecomposition#v の逆行列です... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix -> Matrix (27610.0) -
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # pivots -> [Integer] (27607.0) -
ピボッティングを表す配列を返します。
ピボッティングを表す配列を返します。 -
Vector
# magnitude -> Float (27607.0) -
ベクトルの大きさ（ノルム）を返します。
...ベクトルの大きさ（ノルム）を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector[3, 4].norm # => 5.0
Vector[Complex(0, 1), 0].norm # => 1.0
//}
@see Vector#normalize... -
Vector
# inner _ product(v) -> Float (18979.0) -
ベクトル v との内積を返します。
...ベクトル v との内積を返します。
@param v 内積を求めるベクトル
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 自分自身と引数のベクト
ルの要素の数(次元)が異なっていたときに発生します。... -
Matrix
# column(j) -> Vector | nil (18961.0) -
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。
...ンデ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... -
Vector
# cross _ product(*vs) -> Vector (18961.0) -
self とベクトル vs とのクロス積を返します。
...vs は n-2 個の
n次元ベクトルでなければなりません。
@param vs クロス積を取るベクトルの集合
@raise ExceptionForMatrix::ErrOperationNotDefined self の
次元が1以下であるときに発生します。
@raise ArgumentError vs のベクトルの個数が n-... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # to _ a -> [Matrix , Matrix , Matrix] (18403.0) -
Matrix::EigenvalueDecomposition#v, Matrix::EigenvalueDecomposition#d, Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv をこの順に並べた配列を返します。
...
Matrix::EigenvalueDecomposition#v,
Matrix::EigenvalueDecomposition#d,
Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv
をこの順に並べた配列を返します。... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # to _ ary -> [Matrix , Matrix , Matrix] (18403.0) -
Matrix::EigenvalueDecomposition#v, Matrix::EigenvalueDecomposition#d, Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv をこの順に並べた配列を返します。
...
Matrix::EigenvalueDecomposition#v,
Matrix::EigenvalueDecomposition#d,
Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv
をこの順に並べた配列を返します。... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # d -> Matrix (18307.0) -
固有値を対角成分に並べた行列を返します。
固有値を対角成分に並べた行列を返します。 -
Vector
# norm -> Float (18307.0) -
ベクトルの大きさ（ノルム）を返します。
...ベクトルの大きさ（ノルム）を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector[3, 4].norm # => 5.0
Vector[Complex(0, 1), 0].norm # => 1.0
//}
@see Vector#normalize... -
Vector
# r -> Float (18307.0) -
ベクトルの大きさ（ノルム）を返します。
...ベクトルの大きさ（ノルム）を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector[3, 4].norm # => 5.0
Vector[Complex(0, 1), 0].norm # => 1.0
//}
@see Vector#normalize... -
Vector
# collect2(v) -> Enumerator (10087.0) -
ベクトルの各要素と引数 v の要素との組に対してブロックを評価し、その結果を要素として持つ配列を返します。
...クを省略した場合は Enumerator を返します。
@param v ブロック内で評価される(ベクトル or 配列)
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 自分自身と引数のベクト
ルの要素の数(次元)が異なっていたときに発生します。
@see Vec... -
Vector
. elements(a , copy = true) -> Vector (10033.0) -
配列 a を要素とするベクトルを生成します。 ただし、オプション引数 copy が偽 (false) ならば、複製を行いません。
...orを生成する際の要素の配列
@param copy 引数の配列 a のコピーをするかどうかのフラグ
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3, 4]
v1 = Vector.elements(a, true)
v2 = Vector.elements(a, false)
p v1 # => Vector[1, 2, 3, 4]
p v2 # => Vector[1, 2, 3... -
Vector
# each2(v) -> Enumerator (9997.0) -
ベクトルの各要素と、それに対応するインデックスを持つ引数 v の要素との組に対して (2引数の) ブロックを繰返し評価します。
...ロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@param v 各要素と組を取るためのオブジェクト
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 自分自身と引数のベクト
ルの要素の数(次元)が異なっていたときに発生します。
@see Array... -
Vector
# collect -> Enumerator (9787.0) -
ベクトルの各要素に対してブロックを評価した結果を、要素として持つベクトルを生成します。
...して持つベクトルを生成します。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3.5, -10]
v1 = Vector.elements(a)
p v1 # => Vector[1, 2, 3.5, -10]
v2 = v1.map{|x|
x * -1
}
p v2 # => Vector[-1, -2, -3.5, 10]
//}... -
Vector
# map -> Enumerator (9787.0) -
ベクトルの各要素に対してブロックを評価した結果を、要素として持つベクトルを生成します。
...して持つベクトルを生成します。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3.5, -10]
v1 = Vector.elements(a)
p v1 # => Vector[1, 2, 3.5, -10]
v2 = v1.map{|x|
x * -1
}
p v2 # => Vector[-1, -2, -3.5, 10]
//}... -
Vector
# []=(index , value) (9772.0) -
index 番目の要素を value に変更します。
...定します。
@raise TypeError ベクトルの範囲外にある整数を指定したときに、発生します。
//emlist[][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[0, 0, 0, 0, 0]
v[1] = 2
p v #=> Vector[0, 2, 0, 0, 0]
v[-1] = 3
p v #=> Vector[0, 2, 0, 0, 3]
v[99] = 100
# IndexError: given index... -
Vector
# collect! -> Enumerator (9661.0) -
ベクトルの各要素を順番にブロックに渡して評価し、その結果で要素を置き換えます。
...素を置き換えます。
ブロックのない場合は、自身と map! から生成した Enumerator オブジェクトを返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[1, 2, 3]
p v.map!{ |el| el * 2 } #=> Vector[2, 4, 6]
p v #=> Vector[2, 4, 6]
//}... -
Vector
# map! -> Enumerator (9661.0) -
ベクトルの各要素を順番にブロックに渡して評価し、その結果で要素を置き換えます。
...素を置き換えます。
ブロックのない場合は、自身と map! から生成した Enumerator オブジェクトを返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[1, 2, 3]
p v.map!{ |el| el * 2 } #=> Vector[2, 4, 6]
p v #=> Vector[2, 4, 6]
//}... -
Vector
# each -> Enumerator (9607.0) -
ベクトルの各要素をブロックの引数として順にブロックを呼び出します。
ベクトルの各要素をブロックの引数として順にブロックを呼び出します。
このクラスは Enumerable を include しているため、
このメソッドを経由して Enumerable の各メソッドを使うことができます。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。 -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (1069.0) -
行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
...行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition 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(右固有ベクトル、固有値行列、左固有ベクトル)
を得ることがで......ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
v, d, v_inv = m.eigensystem
d.diagonal? # => true
v.inv == v_inv # => true
(v * d * v_inv).round(5) == m # => true
//}
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します
@see Matrix::EigenvalueDec... -
Matrix
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (1069.0) -
行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
...行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition 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(右固有ベクトル、固有値行列、左固有ベクトル)
を得ることがで......ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
v, d, v_inv = m.eigensystem
d.diagonal? # => true
v.inv == v_inv # => true
(v * d * v_inv).round(5) == m # => true
//}
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します
@see Matrix::EigenvalueDec... -
Matrix
# find _ index(value , selector = :all) -> [Integer , Integer] | nil (907.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
...で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ [1,1], [1,1] ].index(1, :strict_lower) # => [1, 0]
//}
value を指定せず... -
Matrix
# index(value , selector = :all) -> [Integer , Integer] | nil (907.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
...で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ [1,1], [1,1] ].index(1, :strict_lower) # => [1, 0]
//}
value を指定せず... -
Matrix
. diagonal(*values) -> Matrix (907.0) -
対角要素がvaluesで、非対角要素が全て0であるような 正方行列を生成します。
...次元Arrayを1個指定すると、そのArrayを唯一の要素とした1×1の行列が生成されます。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix.diagonal(1, 2, 3)
p m # => Matrix[[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]]
a = [1,2,3]
m = Matrix.diagonal(a)
p m # => Matrix[[[1, 2, 3]]]
//}... -
Matrix
. scalar(n , value) -> Matrix (907.0) -
対角要素が全てvalue(数)で、非対角要素が全て0であるようなn次の正方行列を生成します。
...角要素が全て0であるようなn次の正方行列を生成します。
@param n 生成する行列の次元
@param value 生成する行列の対角要素の値
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix.scalar(3, 2.5)
p m # => Matrix[[2.5, 0, 0], [0, 2.5, 0], [0, 0, 2.5]]
//}...