種類
- インスタンスメソッド (2005)
- 特異メソッド (276)
- クラス (96)
クラス
- Matrix (1426)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (120) -
Matrix
:: LUPDecomposition (120) - Vector (615)
キーワード
- * (48)
- ** (12)
- + (24)
- +@ (24)
- - (24)
- -@ (24)
-
/ (36) - == (24)
- EigenvalueDecomposition (12)
- ErrDimensionMismatch (12)
- ErrNotRegular (12)
- ErrOperationNotDefined (12)
- I (12)
- LUPDecomposition (12)
- Matrix (12)
- Vector (12)
- ZeroVectorError (12)
- [] (48)
- []= (21)
- adjugate (12)
-
angle
_ with (12) - antisymmetric? (7)
- basis (12)
- build (24)
- clone (10)
- coerce (12)
- cofactor (12)
-
cofactor
_ expansion (12) - collect (48)
- collect! (28)
- collect2 (24)
- column (24)
-
column
_ count (12) -
column
_ size (12) -
column
_ vector (12) -
column
_ vectors (12) - columns (12)
- combine (24)
- component (24)
- conj (12)
- conjugate (12)
- covector (12)
- cross (12)
-
cross
_ product (12) - d (12)
- det (24)
-
det
_ e (12) - determinant (24)
-
determinant
_ e (12) - diagonal (12)
- diagonal? (12)
- dot (12)
- each (48)
- each2 (24)
-
each
_ with _ index (24) - eigen (12)
- eigensystem (12)
-
eigenvalue
_ matrix (12) - eigenvalues (12)
-
eigenvector
_ matrix (12) -
eigenvector
_ matrix _ inv (12) - eigenvectors (12)
- element (24)
- elements (12)
-
elements
_ to _ f (24) -
elements
_ to _ i (24) -
elements
_ to _ r (24) - empty (12)
- empty? (12)
-
entrywise
_ product (8) - eql? (24)
-
find
_ index (36) -
first
_ minor (12) -
hadamard
_ product (8) - hash (24)
- hermitian? (12)
- hstack (24)
- identity (12)
- imag (12)
- imaginary (12)
- independent? (24)
- index (36)
-
inner
_ product (12) - inspect (24)
- inv (12)
- inverse (12)
- l (12)
-
laplace
_ expansion (12) -
lower
_ triangular? (12) - lup (12)
-
lup
_ decomposition (12) - magnitude (12)
- map (48)
- map! (28)
- map2 (12)
- minor (24)
- norm (12)
- normal? (12)
- normalize (12)
- orthogonal? (12)
- p (12)
- permutation? (12)
- pivots (12)
- r (12)
- rank (12)
-
rank
_ e (12) - real (12)
- real? (12)
- rect (12)
- rectangular (12)
- regular? (12)
- round (12)
- row (24)
-
row
_ count (12) -
row
_ size (12) -
row
_ vector (12) -
row
_ vectors (12) - rows (12)
- scalar (12)
- singular? (24)
- size (12)
-
skew
_ symmetric? (7) - solve (12)
- square? (12)
- symmetric? (12)
- t (12)
-
to
_ a (48) -
to
_ ary (24) -
to
_ s (24) - tr (12)
- trace (12)
- transpose (12)
- u (12)
- unit (12)
- unitary? (12)
-
upper
_ triangular? (12) - v (12)
-
v
_ inv (12) - vstack (24)
- zero (32)
- zero? (20)
検索結果
先頭5件
-
Vector
# to _ s -> String (2.0) -
ベクトル(Vector)から文字列 (String) に変換します。
...ベクトル(Vector)から文字列 (String) に変換します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[2, 3, 5, 7, 9]
p v.to_s
# => "Vector[2, 3, 5, 7, 9]"
//}... -
Vector
# zero? -> bool (2.0) -
すべての要素がゼロであれば true を返します。
すべての要素がゼロであれば true を返します。 -
Vector
. [](*a) -> Vector (2.0) -
可変個引数を要素とするベクトルを生成します。
...tor[a1, a2, a3, ... ]としたとき、 引数a1, a2, a3, ... を要素とするベクトルを生成します。
@param a ベクトルの要素
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v1 = Vector[1, 3, 5, 7]
v2 = Vector[5.25, 10.5]
p v1 # => Vector[1, 3, 5, 7]
p v2 # => Vector[5.25, 10.5]
//}... -
Vector
. basis(size: , index:) -> Vector (2.0) -
size 次元ベクトル空間の index 番目の標準基底を返します。
...size 次元ベクトル空間の index 番目の標準基底を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector.basis(size: 3, index: 1) # => Vector[0, 1, 0]
//}
@param size ベクトルの次元
@param index 標準基底の何番目か。0 origin... -
Vector
. elements(a , copy = true) -> Vector (2.0) -
配列 a を要素とするベクトルを生成します。 ただし、オプション引数 copy が偽 (false) ならば、複製を行いません。
...orを生成する際の要素の配列
@param copy 引数の配列 a のコピーをするかどうかのフラグ
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3, 4]
v1 = Vector.elements(a, true)
v2 = Vector.elements(a, false)
p v1 # => Vector[1, 2, 3, 4]
p v2 # => Vector[1, 2, 3... -
Vector
. independent?(*vectors) -> bool (2.0) -
ベクトルの列 vectors が線形独立であれば true を返します。
ベクトルの列 vectors が線形独立であれば true を返します。
@param vectors 線形独立性を判定するベクトル列 -
Vector
. zero(size) -> Vector (2.0) -
零ベクトルを返します。
...零ベクトルを返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector.zero(3) # => Vector[0, 0, 0]
//}
@param size ベクトルの次元... -
Vector
:: ZeroVectorError (2.0) -
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。