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種類
- インスタンスメソッド (916)
- 特異メソッド (121)
- クラス (55)
クラス
- Matrix (528)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (110) -
Matrix
:: LUPDecomposition (110) - Vector (289)
キーワード
- * (22)
- EigenvalueDecomposition (11)
- ErrDimensionMismatch (11)
- ErrNotRegular (11)
- ErrOperationNotDefined (11)
- LUPDecomposition (11)
- [] (33)
- []= (18)
- coerce (11)
-
cofactor
_ expansion (11) - collect (44)
- collect! (24)
- collect2 (22)
- column (22)
-
column
_ vectors (11) - columns (11)
- component (22)
- covector (11)
-
cross
_ product (11) - d (11)
- det (22)
- determinant (22)
- diagonal (11)
- 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 (11) -
elements
_ to _ i (11) -
elements
_ to _ r (11) - empty (11)
- empty? (11)
-
entrywise
_ product (7) -
hadamard
_ product (7) - independent? (22)
-
inner
_ product (11) - inspect (22)
- inv (11)
- inverse (11)
- l (11)
-
laplace
_ expansion (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - map (44)
- map! (24)
- map2 (11)
- minor (22)
- permutation? (11)
- pivots (11)
- regular? (11)
- row (22)
-
row
_ vectors (11) - rows (11)
- scalar (11)
- singular? (11)
- solve (11)
-
to
_ a (44) -
to
_ ary (22) -
to
_ s (22) - tr (11)
- trace (11)
- transpose (11)
- u (11)
-
upper
_ triangular? (11) - v (11)
-
v
_ inv (11) - zero (22)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: LUPDecomposition # p -> Matrix (29204.0) -
LUP分解の置換行列部分を返します。
...LUP分解の置換行列部分を返します。... -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (23258.0) -
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 (23258.0) -
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
. empty(row _ size=0 , column _ size=0) -> Matrix (23239.0) -
要素を持たない行列を返します。
...ります。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix.empty(2, 0)
m == Matrix[ [], [] ]
# => true
n = Matrix.empty(0, 3)
n == Matrix.columns([ [], [], [] ])
# => true
m * n
# => Matrix[[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
//}
@param row_size 行列の行数
@param column_size 行列の列数
@raise Argum... -
Matrix
# entrywise _ product(m) -> Matrix (23228.0) -
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 (23228.0) -
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
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (23132.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...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/column列が行列やベクトルである場合には
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
# Matrix[[7,6], [3,9]].laplace_expansion(column......=> 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::ErrD......imensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (23132.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...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/column列が行列やベクトルである場合には
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
# Matrix[[7,6], [3,9]].laplace_expansion(column......=> 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::ErrD......imensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# inspect -> String (23126.0) -
自分自身を見やすい形式に文字列化し、その文字列を返します。
...自分自身を見やすい形式に文字列化し、その文字列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [1, 2]
a2 = [3, 4.5]
m = Matrix[a1, a2]
p m.inspect # => "Matrix[[1, 2], [3, 4.5]]"
//}... -
Matrix
# empty? -> bool (23108.0) -
行列が要素を持たないならば true を返します。
...行列が要素を持たないならば true を返します。
要素を持たないとは、行数か列数のいずれかが0であることを意味します。
@see Matrix.empty...