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Matrix::LUPDecomposition#solve(b) -> Vector | Matrix (21325.0)

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• インスタンスメソッド

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。

...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。
返り値は b が行列なら行列、それ以外はベクトルになります。

@param b 一...

...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
• Matrix::LUPDecomposition
• Vector

Resolv::DefaultResolver -> Resolv (15400.0)

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• 定数

Resolv の各クラスメソッドを呼びだしたときに 利用されるリゾルバです。

...Resolv の各クラスメソッドを呼びだしたときに
利用されるリゾルバです。...

• Resolv

RubyVM.resolve_feature_path (15312.0)

• 2.6.0

• 特異メソッド

require を呼んだときに読み込まれるファイルを特定します。 このメソッドはRuby 2.7 で $LOAD_PATH の特異メソッドに移動しました。

...require を呼んだときに読み込まれるファイルを特定します。
このメソッドはRuby 2.7 で $LOAD_PATH の特異メソッドに移動しました。

//emlist[][ruby]{
p RubyVM.resolve_feature_path('set')
# => [:rb, "/build-all-ruby/2.6.0/lib/ruby/2.6.0/set.rb"]
//}...

• RubyVM

Rake::FileList#resolve -> self (12300.0)

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• インスタンスメソッド

追加リストと除外リストを評価します。

...][ruby]{
# Rakefile での記載例とする

IO.write("test.rb", "test")
IO.write("test.java", "test")
IO.write("test.js", "test")

task default: :test_rake_app
task :test_rake_app do
file_list = FileList.new("*.rb")
file_list.include("*.java")
file_list.exclude("*.js")
file_list.resolve #...

...=> ["test.rb", "test.java"]
end
//}...

• Rake::FileList

Rake::TaskManager#resolve_args(args) -> Array (12300.0)

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• インスタンスメソッド

タスクやルールに与えられたパラメータを解釈します。

...タスクやルールに与えられたパラメータを解釈します。

@param args パラメータを指定します。

@return [task_name, arg_name_list, prerequisites] を返します。...

• Rake::TaskManager

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LUSolve.#lusolve(a, b, ps, zero = 0.0) -> [BigDecimal] (9318.0)

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• モジュール関数

LU 分解を用いて、連立1次方程式 Ax = b の解 x を求めて返します。

...@param a 行列を BigDecimal の配列で指定します。
各要素を Row-major order で並べて 1 次元の配列にし、
LUSolve.#ludecomp で変換したものを指定します。

@param b ベクトルを BigDecimal の配列で指定します。

@param ps LUSolve.#lu...

...ます。

@param zero 0.0 を表す値を指定します。

//emlist[][ruby]{
require 'bigdecimal'
require 'bigdecimal/util'
require 'bigdecimal/ludcmp'

include LUSolve

a = [['1.0', '2.0'], ['3.0', '1.0']].flatten.map(&:to_d)
# x = ['1.0', -1.0']
b = ['-1.0', '2.0'].map(&:to_d)

zero = '0.0'.to_...

...d
one = '1.0'.to_d
# 以下の 2 行は
ps = ludecomp(a, b.size, zero, one) # a が破壊的に変更される
x = lusolve(a, b, ps, zero)
# こう書いてもよい
# x = lusolve(a, b, ludecomp(a, b.size, zero, one), zero)

p x.map(&:to_f) #=> [1.0, -1.0]
//}...

• BigDecimal
• LUSolve

Newton.#nlsolve(f, x) -> Integer (6300.0)

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• モジュール関数

ニュートン法を用いて非線形方程式 f(x) = 0 の解 x を求めます。

...ュートン法を用いて非線形方程式 f(x) = 0 の解 x を求めます。

@param f 関数を表すオブジェクトを指定します。詳細は
bigdecimal/newton をご覧ください。

@param x 探索を開始する点を数値の配列で指定します。解が複数ある...

...に RuntimeError が発生する場合があります。実行後は引
数 x に指定したオブジェクトに解が代入されます。
実行後は解を表す値が代入されています。

@return 計算した回数を整数で返します。

@raise RuntimeError 解が...

• Newton

Resolv.new(resolvers = [Hosts.new, DNS.new]) -> Resolv (3400.0)

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• 特異メソッド

resolvers に与えたリゾルバの配列を先頭から順に 名前解決を試すような、新しいリゾルバオブジェクトを返します。

...resolvers に与えたリゾルバの配列を先頭から順に
名前解決を試すような、新しいリゾルバオブジェクトを返します。

resolvers の各要素は each_address と each_name という
メソッドを持っていなければなりません。

@param resolvers リ...

• Resolv

LUSolve.#ludecomp(a, n, zero = 0, one = 1) -> [Integer] (3206.0)

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• モジュール関数

n 次正方行列を表す配列 a を破壊的に変更し、返り値と併せて元の行列の LU 分解を提供します。

...を提供します。

LUSolve.#lusolve の引数を構築するために使います。

@param a 行列を BigDecimal の配列で指定します。(各要素を
Row-major order で 1 次元の配列にしたオブジェクトを指定し
ます)

@param n 引数 a の次元を...

...整数で指定します。

@param zero 0 を表す値を指定します。

@param one 1 を表す値を指定します。

@return ピボットの位置を表す Integer の配列を返します。

@raise RuntimeError 引数 a に特異行列を指定した場合に発生します。...

• BigDecimal
• Integer
• LUSolve

Matrix#lup -> Matrix::LUPDecomposition (3206.0)

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• インスタンスメソッド

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...

• Matrix
• Matrix::LUPDecomposition

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