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種類
- インスタンスメソッド (843)
- 特異メソッド (140)
- クラス (36)
クラス
- Matrix (590)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (120) -
Matrix
:: LUPDecomposition (120) - Vector (153)
キーワード
- EigenvalueDecomposition (12)
- ErrNotRegular (12)
- LUPDecomposition (12)
- []= (7)
- adjugate (12)
- build (24)
- cofactor (12)
-
cofactor
_ expansion (12) - collect (24)
- collect! (14)
- collect2 (12)
- column (24)
-
column
_ count (12) -
column
_ size (12) -
column
_ vector (12) -
column
_ vectors (12) - columns (12)
- combine (8)
- conjugate (12)
-
cross
_ product (12) - d (12)
- det (24)
- determinant (24)
- diagonal (12)
- each (24)
- each2 (12)
-
each
_ with _ index (12) - eigen (12)
- eigensystem (12)
-
eigenvalue
_ matrix (12) - eigenvalues (12)
-
eigenvector
_ matrix (12) -
eigenvector
_ matrix _ inv (12) - eigenvectors (12)
- elements (12)
- empty (12)
-
entrywise
_ product (8) -
find
_ index (24) -
first
_ minor (12) -
hadamard
_ product (8) - index (24)
-
inner
_ product (12) - l (12)
-
laplace
_ expansion (12) -
lower
_ triangular? (12) - lup (12)
-
lup
_ decomposition (12) - magnitude (12)
- map (24)
- map! (14)
- norm (12)
- p (12)
- permutation? (12)
- pivots (12)
- r (12)
- rectangular (12)
- regular? (12)
- round (12)
-
row
_ count (12) -
row
_ size (12) - rows (12)
- scalar (12)
- singular? (24)
- solve (12)
- square? (12)
-
to
_ a (24) -
to
_ ary (24) - unit (12)
- unitary? (12)
-
upper
_ triangular? (12) - v (12)
-
v
_ inv (12) - zero (12)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: LUPDecomposition # u -> Matrix (21203.0) -
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
# entrywise _ product(m) -> Matrix (15302.0) -
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 (15202.0) -
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
# lower _ triangular? -> bool (15202.0) -
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 (15202.0) -
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
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (12432.0) -
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
# column _ vectors -> [Vector] (12302.0) -
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
. column _ vector(column) -> Matrix (12302.0) -
要素がcolumnの(n,1)型の行列(列ベクトル)を生成します。
...要素がcolumnの(n,1)型の行列(列ベクトル)を生成します。
@param column (n,1)型の行列として生成するVector Array オブジェクト... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (12302.0) -
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。