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-
cofactor
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- eigensystem (11)
-
entrywise
_ product (7) -
hadamard
_ product (7) - hermitian? (11)
- hstack (22)
-
inner
_ product (11) -
laplace
_ expansion (11) - normal? (11)
- orthogonal? (11)
- permutation? (11)
- regular? (11)
- singular? (11)
-
skew
_ symmetric? (6) - symmetric? (11)
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- trace (11)
- unitary? (11)
- vstack (11)
検索結果
先頭5件
- ExceptionForMatrix
:: ErrDimensionMismatch - Matrix
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float - Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition - Matrix
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition - Matrix
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float
-
ExceptionForMatrix
:: ErrDimensionMismatch (27000.0) -
行列/ベクトル計算時に次元が合わない場合に発生する例外です。
行列/ベクトル計算時に次元が合わない場合に発生する例外です。 -
Matrix
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (6206.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...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_expansion(column: 1......rix[[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::ErrDimensionMi......smatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (6206.0) -
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......= W.inverse を満たします。
D のそれぞれの対角成分が行列の固有値です。
//emlist[例][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 ExceptionF......orMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します
@see Matrix::EigenvalueDecomposition... -
Matrix
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (6206.0) -
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......= W.inverse を満たします。
D のそれぞれの対角成分が行列の固有値です。
//emlist[例][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 ExceptionF......orMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します
@see Matrix::EigenvalueDecomposition... -
Matrix
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (6206.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...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_expansion(column: 1......rix[[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::ErrDimensionMi......smatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# singular? -> bool (6112.0) -
行列が正方で特異なら true を、正則なら false を返します。
...。
行列が特異(singular)であるとは、正則でないことです。
行列式が0であること同値です。
正方行列でない場合には例外 ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch を
発生させます。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行... -
Matrix
# antisymmetric? -> bool (6106.0) -
行列が反対称行列 (交代行列、歪〔わい〕対称行列とも) ならば true を返します。
...ます。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します
//emlist[][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[0, -2, Complex(1, 3)], [2, 0, 5], [-Complex(1, 3), -5, 0]].antisymmetric? # => true
Matrix.empty.antisymmetric? # => true
Matrix[[1, 2, 3],......[4, 5, 6], [7, 8, 9]].antisymmetric? # => false
# 対角要素が違う
Matrix[[1, -2, 3], [2, 0, 6], [-3, -6, 0]].antisymmetric? # => false
# 符号が違う
Matrix[[0, 2, -3], [2, 0, 6], [-3, 6, 0]].antisymmetric? # => false
//}... -
Matrix
# determinant -> Numeric (6106.0) -
行列式 (determinant) の値を返します。
...行列式 (determinant) の値を返します。
Float を使用すると、精度が不足するため、誤った結果が生じる可能性があることに注意してください。
代わりに、Rational や BigDecimal などの正確なオブジェクトを使用することを検討し......てください。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 正方行列でない場合に発生します
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
p Matrix[[2, 1], [-1, 2]].det #=> 5
p Matrix[[2.0, 1.0], [-1.0, 2.0]].det #=> 5.0
//}... -
Matrix
# diagonal? -> bool (6106.0) -
行列が対角行列ならば true を返します。
...行列が対角行列ならば true を返します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
Matrix
# entrywise _ product(m) -> Matrix (6106.0) -
アダマール積(要素ごとの積)を返します。
...ダマール積(要素ごとの積)を返します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行や列の要素数が一致しない時に発生します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[1,2], [3,4]].hadamard_product(Matrix[[1,2], [3,2]]) # => Matrix[[1, 4], [9, 8]]
//}...