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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:v種類
- インスタンスメソッド (780)
- 特異メソッド (106)
- クラス (33)
クラス
- Matrix (193)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (110) -
Matrix
:: LUPDecomposition (22) - Vector (561)
キーワード
- * (33)
- + (11)
- +@ (11)
- - (11)
- -@ (11)
-
/ (11) - == (11)
- EigenvalueDecomposition (11)
- Vector (11)
- ZeroVectorError (11)
- [] (22)
- []= (18)
-
angle
_ with (11) - basis (11)
- clone (5)
- collect (22)
- collect! (12)
- collect2 (22)
- column (11)
-
column
_ vector (11) -
column
_ vectors (11) - component (11)
- covector (11)
- cross (11)
-
cross
_ product (11) - d (11)
- diagonal (11)
- dot (11)
- each (22)
- each2 (22)
- 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) - eql? (11)
-
find
_ index (11) - hash (11)
- independent? (22)
- index (11)
-
inner
_ product (11) - inspect (11)
- inv (11)
- inverse (11)
- magnitude (11)
- map (22)
- map! (12)
- map2 (11)
- norm (11)
- normalize (11)
- pivots (11)
- r (11)
- row (11)
-
row
_ vector (11) -
row
_ vectors (11) - scalar (11)
- size (11)
- solve (11)
-
to
_ a (22) -
to
_ ary (11) -
to
_ s (11) -
v
_ inv (11) - vstack (22)
- zero (7)
- zero? (7)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # v -> Matrix (18103.0) -
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
# covector -> Matrix (9120.0) -
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... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (9102.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
Vector
:: ZeroVectorError (9002.0) -
ベクトルが 0 でエラーとなる(Vector#normalize など)場合に 発生する例外です。
...ベクトルが 0 でエラーとなる(Vector#normalize など)場合に
発生する例外です。... -
Matrix
# column _ vectors -> [Vector] (6202.0) -
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] (6202.0) -
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
:: EigenvalueDecomposition # eigenvectors -> [Vector] (6202.0) -
右固有ベクトルを配列で返します。
右固有ベクトルを配列で返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (6202.0) -
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。......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
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix _ inv -> Matrix (6109.0) -
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 # v _ inv -> Matrix (6109.0) -
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...