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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 (1622)
- 特異メソッド (241)
- クラス (77)
クラス
- Matrix (1303)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (110) -
Matrix
:: LUPDecomposition (110) - Vector (340)
キーワード
- * (44)
- ** (11)
- + (22)
- +@ (11)
- - (22)
- -@ (11)
-
/ (33) - == (11)
- EigenvalueDecomposition (11)
- ErrDimensionMismatch (11)
- ErrNotRegular (11)
- ErrOperationNotDefined (11)
- I (11)
- LUPDecomposition (11)
- Vector (11)
- [] (33)
- []= (18)
- adjugate (11)
-
angle
_ with (11) - antisymmetric? (6)
- basis (11)
- build (22)
- clone (5)
- coerce (11)
- 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 (21)
- component (11)
- 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 (11)
- elements (11)
-
elements
_ to _ f (22) -
elements
_ to _ i (22) -
elements
_ to _ r (22) - empty (11)
- empty? (11)
-
entrywise
_ product (7) - eql? (11)
-
find
_ index (33) -
first
_ minor (11) -
hadamard
_ product (7) - hash (11)
- hermitian? (11)
- hstack (22)
- identity (11)
- imag (11)
- imaginary (11)
- independent? (11)
- index (33)
- inspect (11)
- inv (11)
- inverse (11)
- l (11)
-
laplace
_ expansion (11) -
lower
_ triangular? (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - magnitude (11)
- map (44)
- map! (24)
- map2 (11)
- 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)
-
skew
_ symmetric? (6) - solve (11)
- square? (11)
- symmetric? (11)
- t (11)
-
to
_ a (44) -
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 (52014.0)
-
数Numericを要素とする行列を扱うクラスです。
...a(m-1,n-1) ]
のように、縦横の表にあらわしたものを(m,n)型の行列といいます。
m=nの行列をm次の正方行列(square matrix)といいます。
インデックスは 0 から始まることに注意してください。
上からi番目の横の数の並びを第i行(t... -
Matrix
# rect -> [Matrix , Matrix] (38434.0) -
行列を実部と虚部に分解したものを返します。
...行列を実部と虚部に分解したものを返します。
//emlist[例][ruby]{
m.rect == [m.real, m.imag] # ==> true for all matrices m
//}
@see Matrix#imaginary, Matrix#real... -
Matrix
# rectangular -> [Matrix , Matrix] (38434.0) -
行列を実部と虚部に分解したものを返します。
...行列を実部と虚部に分解したものを返します。
//emlist[例][ruby]{
m.rect == [m.real, m.imag] # ==> true for all matrices m
//}
@see Matrix#imaginary, Matrix#real... -
Matrix
. combine(*matrices) {|*elements| . . . } -> Matrix (38308.0) -
要素ごとにブロックを呼び出した結果を組み合わせた Matrix を返します。
...ごとにブロックを呼び出した結果を組み合わせた Matrix を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
x = Matrix[[6, 6], [4, 4]]
y = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
Matrix.combine(x, y) {|a, b| a - b} # => Matrix[[5, 4], [1, 0]]
//}
@param matrices 並べる行列。すべて......の行列の行数と列数が一致していなければならない
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行や列の要素数が一致しない時に発生します
@see Matrix#combine... -
Matrix
# collect(which = :all) {|x| . . . } -> Matrix (38290.0) -
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。
...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 { |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
# map(which = :all) {|x| . . . } -> Matrix (38290.0) -
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。
...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 { |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
# hstack(*matrices) -> Matrix (38288.0) -
行列 self と matrices を横に並べた行列を生成します。
...self と matrices を横に並べた行列を生成します。
Matrix.hstack(self, *matrices) と同じです。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
x = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
y = Matrix[[5, 6], [7, 8]]
x.hstack(y) # => Matrix[[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]
//}
@param matrices 並べる行列。......すべての行列の行数がselfの行数と一致していなければならない
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行数の異なる行列がある場合に発生します
@see Matrix.hstack, Matrix#vstack... -
Matrix
# vstack -> Matrix (38288.0) -
行列 self と matrices を縦に並べた行列を生成します。
...と matrices を縦に並べた行列を生成します。
Matrix.vstack(self, *matrices) と同じです。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
x = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
y = Matrix[[5, 6], [7, 8]]
x.vstack(y) # => Matrix[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
//}
@see Matrix.vstack, Matrix#hstack... -
Matrix
. hstack(*matrices) -> Matrix (38288.0) -
行列 matrices を横に並べた行列を生成します。
...[例][ruby]{
require 'matrix'
x = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
y = Matrix[[5, 6], [7, 8]]
Matrix.hstack(x, y) # => Matrix[[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]
//}
@param matrices 並べる行列。すべての行列の行数が一致していなければならない
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch......行数の異なる行列がある場合に発生します
@see Matrix.vstack, Matrix#hstack... -
Matrix
. vstack(*matrices) -> Matrix (38288.0) -
行列 matrices を縦に並べた行列を生成します。
...][ruby]{
require 'matrix'
x = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
y = Matrix[[5, 6], [7, 8]]
Matrix.vstack(x, y) # => Matrix[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
//}
@param matrices 並べる行列。すべての行列の列数が一致していなければならない
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch......列数の異なる行列がある場合に発生します
@see Matrix.hstack, Matrix#vstack... -
Matrix
. columns(columns) -> Matrix (38276.0) -
引数 columns を列ベクトルの集合とする行列を生成します。
...=== 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]{
require 'matrix'
a1 = [1, 2, 3]
a2 = [4, 5, 6]
a3 = [-1, -2, -3]
# 配列を行ベクトルとして生成
m = Matrix.rows([a1, a......ue)
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]...