るりまサーチ

最速Rubyリファレンスマニュアル検索!
88件ヒット [1-88件を表示] (0.025秒)

別のキーワード

  1. matrix map
  2. matrix []
  3. matrix index
  4. matrix *
  5. matrix each

キーワード

検索結果

Matrix#inv -> Matrix (35247.0)

逆行列を返します。

...逆行列を返します。

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'

p Matrix[[2, 1], [3, 2]].inv #=> Matrix[[(2/1), (-1/1)], [(-3/1), (2/1)]]

p Matrix[[2.0, 1.0], [3.0, 2.0]].inv #=> Matrix[[2.0000000000000004, -1.0000000000000002], [-3.000000000000001, 2.0000000000000004]]
//}...

Matrix::EigenvalueDecomposition#eigenvector_matrix_inv -> Matrix (23313.0)

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#inverse -> Matrix (23247.0)

逆行列を返します。

...逆行列を返します。

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'

p Matrix[[2, 1], [3, 2]].inv #=> Matrix[[(2/1), (-1/1)], [(-3/1), (2/1)]]

p Matrix[[2.0, 1.0], [3.0, 2.0]].inv #=> Matrix[[2.0000000000000004, -1.0000000000000002], [-3.000000000000001, 2.0000000000000004]]
//}...

Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv -> Matrix (20213.0)

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#eigen -> Matrix::EigenvalueDecomposition (17152.0)

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...
...、 self == V*D*W, V = 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 ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します
@see Matrix::EigenvalueDecomposition...

絞り込み条件を変える

Matrix#eigensystem -> Matrix::EigenvalueDecomposition (17152.0)

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...
...、 self == V*D*W, V = 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 ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します
@see Matrix::EigenvalueDecomposition...

Matrix::EigenvalueDecomposition#to_a -> [Matrix, Matrix, Matrix] (11372.0)

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。...

Matrix::EigenvalueDecomposition#to_ary -> [Matrix, Matrix, Matrix] (11372.0)

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。...