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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:種類
- インスタンスメソッド (1537)
- 特異メソッド (230)
- クラス (66)
クラス
- Matrix (1303)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (110) -
Matrix
:: LUPDecomposition (110) - Vector (244)
キーワード
- * (33)
- ** (11)
- + (22)
- +@ (11)
- - (22)
- -@ (11)
-
/ (22) - == (11)
- EigenvalueDecomposition (11)
- ErrDimensionMismatch (11)
- ErrNotRegular (11)
- ErrOperationNotDefined (11)
- LUPDecomposition (11)
- Matrix (11)
- [] (33)
- []= (12)
- adjugate (11)
-
angle
_ with (11) - antisymmetric? (6)
- basis (11)
- build (22)
- clone (5)
- coerce (11)
- cofactor (11)
-
cofactor
_ expansion (11) - collect (22)
- collect! (12)
- column (22)
-
column
_ count (11) -
column
_ size (11) -
column
_ vector (11) -
column
_ vectors (11) - columns (11)
- combine (21)
- component (22)
- conj (11)
- conjugate (11)
- covector (11)
- d (11)
- det (22)
-
det
_ e (11) - determinant (22)
-
determinant
_ e (11) - diagonal (11)
- diagonal? (11)
- each (22)
-
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
_ to _ f (11) -
elements
_ to _ i (22) -
elements
_ to _ r (11) - empty (11)
- empty? (11)
-
entrywise
_ product (7) - eql? (11)
-
find
_ index (33) -
first
_ minor (11) -
hadamard
_ product (7) - hash (22)
- hermitian? (11)
- hstack (22)
- identity (11)
- imag (11)
- imaginary (11)
- independent? (22)
- index (33)
-
inner
_ product (11) - inspect (22)
- inv (11)
- inverse (11)
- l (11)
-
laplace
_ expansion (11) -
lower
_ triangular? (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - magnitude (11)
- map (22)
- map! (12)
- minor (22)
- norm (11)
- normal? (11)
- normalize (11)
- orthogonal? (11)
- p (11)
- permutation? (11)
- pivots (11)
- r (11)
- rank (11)
-
rank
_ e (11) - real (11)
- real? (11)
- rect (11)
- rectangular (11)
- regular? (11)
- round (11)
- row (22)
-
row
_ count (11) -
row
_ size (11) -
row
_ vector (11) -
row
_ vectors (11) - rows (11)
- scalar (11)
- singular? (22)
- size (11)
-
skew
_ symmetric? (6) - solve (11)
- square? (11)
- symmetric? (11)
- t (11)
-
to
_ a (33) -
to
_ ary (22) -
to
_ s (22) - tr (11)
- trace (11)
- transpose (11)
- u (11)
- unit (11)
- unitary? (11)
-
upper
_ triangular? (11) - v (11)
-
v
_ inv (11) - vstack (22)
- zero (29)
- zero? (11)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
. I(n) -> Matrix (35206.0) -
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
# find _ index(selector = :all) {|e| . . . } -> [Integer , Integer] | nil (26426.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
...部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ [1,1], [1,1] ].index(1, :strict_lower) # => [1, 0]
//}
value を指定せず、さらにブロ... -
Matrix
# find _ index(value , selector = :all) -> [Integer , Integer] | nil (26426.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
...部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ [1,1], [1,1] ].index(1, :strict_lower) # => [1, 0]
//}
value を指定せず、さらにブロ... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix _ inv -> Matrix (26311.0) -
左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
...左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
これは Matrix::EigenvalueDecomposition#v の逆行列です... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix -> Matrix (26305.0) -
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。 -
Matrix
# find _ index(selector = :all) -> Enumerator (26226.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
...部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ [1,1], [1,1] ].index(1, :strict_lower) # => [1, 0]
//}
value を指定せず、さらにブロ... -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (23328.0) -
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 (23328.0) -
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
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (23328.0) -
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
# index(selector = :all) {|e| . . . } -> [Integer , Integer] | nil (23326.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
...部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ [1,1], [1,1] ].index(1, :strict_lower) # => [1, 0]
//}
value を指定せず、さらにブロ...