216件ヒット
[1-100件を表示]
（0.095秒）
:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:matrix種類
- インスタンスメソッド (147)
- 特異メソッド (69)
クラス
- Matrix (194)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (11) -
Matrix
:: LUPDecomposition (11)
キーワード
- antisymmetric? (6)
- coerce (11)
- combine (14)
- eigensystem (11)
- empty (11)
- empty? (11)
-
entrywise
_ product (7) -
hadamard
_ product (7) - hstack (22)
- identity (11)
- imaginary (11)
- rows (11)
-
skew
_ symmetric? (6) - symmetric? (11)
-
to
_ a (11) -
to
_ ary (22) - unitary? (11)
- vstack (22)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# antisymmetric? -> bool (21302.0) -
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。
...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
# skew _ symmetric? -> bool (21302.0) -
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。
...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
# symmetric? -> bool (21302.0) -
行列が対称ならば true を返します。
...行列が対称ならば 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 (15302.0) -
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]]
//}... -
Matrix
# unitary? -> bool (15202.0) -
行列がユニタリならば true を返します。
...行列がユニタリならば 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
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (12402.0) -
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
. empty(row _ size=0 , column _ size=0) -> Matrix (12402.0) -
要素を持たない行列を返します。
...ize 、 column_size のいずれか一方は0である必要があります。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix.empty(2, 0)
m == Matrix[ [], [] ]
# => true
n = Matrix.empty(0, 3)
n == Matrix.columns([ [], [], [] ])
# => true
m * n
# => Matrix[[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
//}
@param row_si......ze 行列の行数
@param column_size 行列の列数
@raise ArgumentError row_size, column_size が両方とも0でない場合に発生します... -
Matrix
# imaginary -> Matrix (12326.0) -
行列の虚部を返します。
...行列の虚部を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]]
# => 1+2i i 0
# 1 2 3
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]].imaginary
# => 2i i 0
# 0 0 0
//}... -
Matrix
. identity(n) -> Matrix (12303.0) -
n次の単位行列を生成します。
n次の単位行列を生成します。
@param n 単位行列の次元
単位行列とは、対角要素が全て1で非対角要素が全て0であるような行列のことです。 -
Matrix
# empty? -> bool (12102.0) -
行列が要素を持たないならば true を返します。
...行列が要素を持たないならば true を返します。
要素を持たないとは、行数か列数のいずれかが0であることを意味します。
@see Matrix.empty... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # to _ ary -> [Matrix , Matrix , Matrix] (9702.0) -
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。...