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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:
:クラス
- Matrix (165)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (110) -
Matrix
:: LUPDecomposition (110) - Vector (72)
キーワード
- []= (6)
- det (11)
-
det
_ e (11) - determinant (11)
-
determinant
_ e (11) - diagonal? (11)
- dot (11)
-
each
_ with _ index (22) - eigen (11)
- eigensystem (11)
-
eigenvalue
_ matrix (11) - eigenvalues (11)
-
eigenvector
_ matrix (11) -
eigenvector
_ matrix _ inv (11) - eigenvectors (11)
-
find
_ index (33) - independent? (11)
- index (33)
-
inner
_ product (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - magnitude (11)
- norm (11)
- p (11)
- pivots (11)
- r (11)
- singular? (11)
- solve (11)
-
to
_ a (22) -
to
_ ary (22) - u (11)
- v (11)
-
v
_ inv (11)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # d -> Matrix (21104.0) -
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
:: LUPDecomposition # l -> Matrix (21104.0) -
LUP分解の下半行列部分を返します。
...LUP分解の下半行列部分を返します。... -
Vector
# independent?(*vectors) -> bool (12303.0) -
self とベクトルの列 vectors が線形独立であれば true を返します。
...self とベクトルの列 vectors が線形独立であれば true を返します。
require 'matrix'
Vector.independent?(self, *vectors)
と同じです。
@param vectors 線形独立性を判定するベクトル列... -
Matrix
# diagonal? -> bool (12203.0) -
行列が対角行列ならば true を返します。
...行列が対角行列ならば true を返します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (12103.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # det -> Numeric (12103.0) -
元の行列の行列式の値を返します。 LUP 分解の結果を利用して計算します。
...元の行列の行列式の値を返します。
LUP 分解の結果を利用して計算します。
@see Matrix#determinant... -
Matrix
:: LUPDecomposition # determinant -> Numeric (12103.0) -
元の行列の行列式の値を返します。 LUP 分解の結果を利用して計算します。
...元の行列の行列式の値を返します。
LUP 分解の結果を利用して計算します。
@see Matrix#determinant... -
Matrix
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (9433.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
... 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*self......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
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (9104.0) -
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
:: LUPDecomposition # singular? -> bool (9103.0) -
元の行列が正方で特異なら true を、正則なら false を返します。 LUP 分解の結果を利用して判定します。
...元の行列が正方で特異なら true を、正則なら false を返します。
LUP 分解の結果を利用して判定します。
@see Matrix#singular?...