854件ヒット
[1-100件を表示]
（0.115秒）
:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:
:クラス
- Matrix (151)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (120) -
Matrix
:: LUPDecomposition (24) - Vector (559)
キーワード
- * (36)
- + (12)
- +@ (12)
- -@ (12)
-
/ (12) - == (12)
- [] (12)
- []= (21)
-
angle
_ with (12) - clone (5)
- collect (24)
- collect! (14)
- collect2 (24)
- column (12)
-
column
_ vectors (12) - component (12)
- covector (12)
- cross (12)
-
cross
_ product (12) - d (12)
- dot (12)
- each (24)
- each2 (24)
- eigen (12)
- eigensystem (12)
-
eigenvalue
_ matrix (12) - eigenvalues (12)
-
eigenvector
_ matrix (12) -
eigenvector
_ matrix _ inv (12) - eigenvectors (12)
- element (12)
-
elements
_ to _ f (12) -
elements
_ to _ i (12) -
elements
_ to _ r (12) - eql? (12)
-
find
_ index (12) - hash (12)
- independent? (12)
- index (12)
-
inner
_ product (12) - inspect (12)
- inv (12)
- inverse (12)
- magnitude (12)
- map (24)
- map! (14)
- map2 (12)
- norm (12)
- normalize (12)
- pivots (12)
- r (12)
- row (12)
-
row
_ vectors (12) - size (12)
- solve (12)
-
to
_ a (24) -
to
_ ary (12) -
to
_ s (12) -
v
_ inv (12) - vstack (12)
- zero? (8)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # v -> Matrix (38407.0) -
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
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix _ inv -> Matrix (32519.0) -
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 (32507.0) -
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。 -
Vector
# -(v) -> Vector | Matrix (32445.0) -
self からベクトル v を減じたベクトルを返します。
...self からベクトル v を減じたベクトルを返します。
v には column_size が 1 の Matrix オブジェクトも指定できます。
その場合は返り値も Matrix オブジェクトになります。
@param v 減算するベクトル。減算可能な行列やベクトルを......指定します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 自分自身と引数のベクト
ルの要素の数(次元)が異なっていたときに発生します。... -
Matrix
# column _ vectors -> [Vector] (29533.0) -
自分自身を列ベクトルの配列として返します。
...自分自身を列ベクトルの配列として返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
m = Matrix[a1, a2, a3]
p m.column_vectors # => [Vector[1, 10, -1], Vector[2, 15, -2], Vector[3, 20, 1.5]]
//}... -
Matrix
# row _ vectors -> [Vector] (29527.0) -
自分自身を行ベクトルの配列として返します。
...自分自身を行ベクトルの配列として返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
m = Matrix[a1, a2, a3]
p m.row_vectors # => [Vector[1, 2, 3], Vector[10, 15, 20], Vector[-1, -2, 1.5]]
//}... -
Matrix
# vstack -> Matrix (29446.0) -
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
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (26606.0) -
固有値を対角成分に並べた行列を返します。
固有値を対角成分に並べた行列を返します。 -
Vector
# covector -> Matrix (26456.0) -
Matrix オブジェクトへ変換します。
...Matrix オブジェクトへ変換します。
列ベクトル (行列)、すなわち、(n, 1) 型の行列に変換します。
実際には Matrix.row_vector(self) を適用します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[2, 3, 5]
p v # => Vector[2, 3, 5]
m = v.covector
p m # => M......atrix[[2, 3, 5]]
//}...