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Matrix#entrywise_product(m) -> Matrix (36604.0)

• 2.5.0

• インスタンスメソッド

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#hadamard_product(m) -> Matrix (27304.0)

• 2.5.0

• インスタンスメソッド

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.identity(n) -> Matrix (18604.0)

• 2.5.0

• 特異メソッド

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#eigensystem -> Matrix::EigenvalueDecomposition (9730.0)

• 2.5.0

• インスタンスメソッド

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::EigenvalueDecomposition