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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:l種類
- インスタンスメソッド (1251)
- 特異メソッド (117)
- クラス (33)
クラス
- Matrix (798)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (110) -
Matrix
:: LUPDecomposition (110) - Vector (350)
キーワード
- +@ (22)
- -@ (11)
- == (22)
- EigenvalueDecomposition (11)
- ErrNotRegular (11)
- LUPDecomposition (11)
- [] (11)
- []= (12)
-
angle
_ with (11) - antisymmetric? (6)
- build (22)
- clone (10)
- cofactor (11)
-
cofactor
_ expansion (11) - collect (44)
- collect! (24)
- collect2 (22)
- column (22)
-
column
_ count (11) -
column
_ size (11) -
column
_ vector (11) -
column
_ vectors (11) - columns (11)
- combine (14)
- component (11)
- d (11)
- det (11)
-
det
_ e (11) - determinant (11)
-
determinant
_ e (11) - diagonal (11)
- diagonal? (11)
- dot (11)
- each (33)
- each2 (11)
-
each
_ with _ index (22) - eigen (11)
- eigensystem (11)
-
eigenvalue
_ matrix (11) - eigenvalues (11)
-
eigenvector
_ matrix (11) -
eigenvector
_ matrix _ inv (11) - eigenvectors (11)
- element (22)
- elements (11)
-
elements
_ to _ f (22) -
elements
_ to _ i (22) -
elements
_ to _ r (22) - empty (11)
- empty? (11)
- eql? (22)
-
find
_ index (33) -
first
_ minor (11) - hermitian? (11)
- independent? (22)
- index (33)
-
inner
_ product (11) -
laplace
_ expansion (11) -
lower
_ triangular? (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - magnitude (11)
- map (44)
- map! (24)
- minor (22)
- norm (11)
- normal? (11)
- normalize (11)
- orthogonal? (11)
- p (11)
- permutation? (11)
- pivots (11)
- r (11)
- real (11)
- real? (11)
- rectangular (11)
- regular? (11)
- row (22)
- scalar (11)
- singular? (22)
-
skew
_ symmetric? (6) - solve (11)
- square? (11)
- symmetric? (11)
-
to
_ a (22) -
to
_ ary (22) - tr (11)
- trace (11)
- u (11)
- unitary? (11)
-
upper
_ triangular? (11) - v (11)
-
v
_ inv (11) - zero (11)
- zero? (18)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: LUPDecomposition # l -> Matrix (18103.0) -
LUP分解の下半行列部分を返します。
...LUP分解の下半行列部分を返します。... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (9102.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (6232.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
... 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......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
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (6232.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
... 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......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
# collect!(which = :all) -> Enumerator (6202.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果で要素を置き換えます。
...の Symbol を指定することで、
引数として使われる要素を限定できます。
デフォルトは、:all (全ての要素)です。
指定できる Symbol の詳細は、 Matrix#each の項目を参照して下さい。
//emlist[例][ruby......]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map! { |element| element * 10 } #=> Matrix[[10, 20], [30, 40]]
p m #=> Matrix[[10, 20], [30, 40]]
//}
@see Matrix#each, Matrix#map... -
Matrix
# collect!(which = :all) {|element| . . . } -> self (6202.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果で要素を置き換えます。
...の Symbol を指定することで、
引数として使われる要素を限定できます。
デフォルトは、:all (全ての要素)です。
指定できる Symbol の詳細は、 Matrix#each の項目を参照して下さい。
//emlist[例][ruby......]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map! { |element| element * 10 } #=> Matrix[[10, 20], [30, 40]]
p m #=> Matrix[[10, 20], [30, 40]]
//}
@see Matrix#each, Matrix#map... -
Matrix
# collect(which = :all) -> Enumerator (6202.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
...下の Symbol を指定することで、
引数として使われる要素を限定できます。
デフォルトは、:all (全ての要素)です。
指定できる Symbol の詳細は、 Matrix#each の項目を参照して下さい。
//emlist[例][ru......by]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map { |x| x + 100 } # => Matrix[[101, 102], [103, 104]]
p m.map(:diagonal) { |x| x * 10 } # => Matrix[[10, 2], [3, 40]]
//}
@see Matrix#each, Matrix#map!... -
Matrix
# collect(which = :all) {|x| . . . } -> Matrix (6202.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
...下の Symbol を指定することで、
引数として使われる要素を限定できます。
デフォルトは、:all (全ての要素)です。
指定できる Symbol の詳細は、 Matrix#each の項目を参照して下さい。
//emlist[例][ru......by]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map { |x| x + 100 } # => Matrix[[101, 102], [103, 104]]
p m.map(:diagonal) { |x| x * 10 } # => Matrix[[10, 2], [3, 40]]
//}
@see Matrix#each, Matrix#map!... -
Matrix
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (6202.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...olumn 列に関するラプラス展開をする。
通常の行列に対してはこれは単に固有値を計算するだけです。かわりに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/colu......る場合には
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
# Matrix[[7,6], [3,9]].laplace_expansion(column: 1) # => 45
Matrix[[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::ErrDimensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
. column _ vector(column) -> Matrix (6202.0) -
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
. columns(columns) -> Matrix (6202.0) -
引数 columns を列ベクトルの集合とする行列を生成します。
...引数 columns を列ベクトルの集合とする行列を生成します。
@param columns 配列の配列を渡します。
=== 注意
Matrix.rows との違いは引数として渡す配列の配列を列ベクトルの配列とみなして行列を生成します。
//emlist[例][ruby]{
re......成
m = Matrix.rows([a1, a2, a3], true)
p m # => Matrix[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [-1, -2, -3]]
# 行列としてのイメージ => [ 1, 2, 3]
# [ 4, 5, 6]
# [-1, -2, -3]
# 配列を列ベクトルとして生成
m = Matrix.columns([a1,......a2, a3])
p m # => Matrix[[1, 4, -1], [2, 5, -2], [3, 6, -3]]
# 行列としてのイメージ => [1, 4, -1]
# [2, 5, -2]
# [3, 6, -3]
//}...