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)
- [] (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 # to _ ary -> [Matrix , Matrix , Matrix] (20489.0) -
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
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (20444.0) -
self が正方行列 A の LUP 分解の時、一次方程式 Ax = b の解を返します。 b には Vector, Matrix, 数値の配列を指定出来ます。
...self が正方行列 A の LUP 分解の時、一次方程式 Ax = b の解を返します。
b には Vector, Matrix, 数値の配列を指定出来ます。
それぞれベクトルのサイズ、行列の行数、配列のサイズが A の列数と一致していなければなりません。......項を指定します。
//emlist[][ruby]{
require 'matrix'
lup = Matrix[[2, 1], [1, 2]].lup
lup.solve([1, -1]) #=> Vector[(1/1), (-1/1)]
lup.solve(Vector[3, 0]) #=> Vector[(2/1), (-1/1)]
lup.solve(Matrix[[1, 3], [-1, 0]]) #=> Matrix[[(1/1), (2/1)], [(-1/1), (-1/1)]]... -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (20383.0) -
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。
...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)
を得ることができます。
これを [V, D, W] と書くと、
(元の行列......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
# *(m) -> Matrix | Vector (20305.0) -
self に行列またはベクトル m を右から乗じた行列を返します。
...じた行列を返します。
m が Vector オブジェクトなら返り値も Vector オブジェクトになります。
@param m 右からの乗算が定義可能な行列やベクトルを指定します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 次元が合わない場合に発生... -
Matrix
# find _ index(value , selector = :all) -> [Integer , Integer] | nil (20227.0) -
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。
...selector で行列のどの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、さらにブロックを省略した場合、
Enumerator を返します。
@param value 探索する値
@param selector 探索範囲... -
Matrix
# index(value , selector = :all) -> [Integer , Integer] | nil (20227.0) -
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。
...selector で行列のどの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、さらにブロックを省略した場合、
Enumerator を返します。
@param value 探索する値
@param selector 探索範囲... -
Matrix
# row(i) -> Vector | nil (20221.0) -
i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。 i 番目の行が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
...i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。
i 番目の行が存在しない場合は nil を返します。
ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
Vector オブジェクトは Matrix オブジェクトとの......のインデックスと見倣します。末尾の行が -1 番目になります。
//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(1) # => Vector[10, 15, 20]
cnt = 0
m.row(0) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 6
//}... -
Vector
# elements _ to _ f -> Vector (20221.0) -
ベクトルの各成分をFloatに変換したベクトルを返します。
...ベクトルの各成分をFloatに変換したベクトルを返します。
このメソッドは deprecated です。 map(&:to_f) を使ってください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector.elements([2, 3, 5, 7, 9])
p v.elements_to_f
# => Vector[2.0, 3.0, 5.0, 7.0, 9.0]
//}... -
Vector
# elements _ to _ i -> Vector (20221.0) -
ベクトルの各成分をIntegerに変換したベクトルを返します。
...ベクトルの各成分をIntegerに変換したベクトルを返します。
このメソッドは deprecated です。 map(&:to_i) を使ってください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector.elements([2.5, 3.0, 5.01, 7])
p v.elements_to_i
# => Vector[2, 3, 5, 7]
//}...