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種類
- インスタンスメソッド (642)
- 特異メソッド (128)
- クラス (33)
クラス
- Matrix (539)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (110) -
Matrix
:: LUPDecomposition (110) - Vector (11)
キーワード
- EigenvalueDecomposition (11)
- ErrNotRegular (11)
- LUPDecomposition (11)
- adjugate (11)
- build (22)
- cofactor (11)
-
cofactor
_ expansion (11) - collect (11)
- collect! (6)
- column (22)
-
column
_ count (11) -
column
_ size (11) -
column
_ vector (11) -
column
_ vectors (11) - columns (11)
- combine (7)
- conjugate (11)
- d (11)
- det (22)
- determinant (22)
- diagonal (11)
- each (11)
-
each
_ with _ index (11) - eigen (11)
- eigensystem (11)
-
eigenvalue
_ matrix (11) - eigenvalues (11)
-
eigenvector
_ matrix (11) -
eigenvector
_ matrix _ inv (11) - eigenvectors (11)
- elements (11)
- empty (11)
-
entrywise
_ product (7) -
find
_ index (22) -
first
_ minor (11) -
hadamard
_ product (7) - index (22)
- l (11)
-
laplace
_ expansion (11) -
lower
_ triangular? (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - map (11)
- map! (6)
- p (11)
- permutation? (11)
- pivots (11)
- rectangular (11)
- regular? (11)
- round (11)
-
row
_ count (11) -
row
_ size (11) - rows (11)
- scalar (11)
- singular? (22)
- solve (11)
- square? (11)
-
to
_ a (22) -
to
_ ary (22) - unit (11)
- unitary? (11)
-
upper
_ triangular? (11) - v (11)
-
v
_ inv (11) - zero (11)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# entrywise _ product(m) -> Matrix (32428.0) -
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
:: LUPDecomposition # u -> Matrix (32304.0) -
LUP分解の上半行列部分を返します。
...LUP分解の上半行列部分を返します。... -
Matrix
# lower _ triangular? -> bool (32202.0) -
行列が下三角行列ならば true を返します。
...行列が下三角行列ならば true を返します。... -
Matrix
# upper _ triangular? -> bool (32202.0) -
行列が上三角行列ならば true を返します。
...行列が上三角行列ならば true を返します。... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix _ inv -> Matrix (29411.0) -
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 (29405.0) -
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
# hadamard _ product(m) -> Matrix (29328.0) -
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
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (26505.0) -
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。 -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (26458.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
...の 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*s......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 (26458.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
...の 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*s......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...