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種類
- インスタンスメソッド (1832)
- 特異メソッド (252)
- クラス (11)
クラス
- Matrix (1303)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (110) -
Matrix
:: LUPDecomposition (110) - Vector (561)
キーワード
- * (44)
- ** (11)
- + (22)
- +@ (22)
- -@ (22)
-
/ (33) - == (22)
- I (11)
- Matrix (11)
- [] (44)
- []= (18)
- adjugate (11)
-
angle
_ with (11) - antisymmetric? (6)
- basis (11)
- build (22)
- clone (10)
- coerce (11)
- cofactor (11)
-
cofactor
_ expansion (11) - collect (44)
- collect! (24)
- collect2 (22)
- column (22)
-
column
_ count (11) -
column
_ size (11) -
column
_ vector (11) -
column
_ vectors (11) - columns (11)
- combine (21)
- component (22)
- conj (11)
- conjugate (11)
- covector (11)
- cross (11)
-
cross
_ product (11) - d (11)
- det (22)
-
det
_ e (11) - determinant (22)
-
determinant
_ e (11) - diagonal (11)
- diagonal? (11)
- dot (11)
- each (44)
- each2 (22)
-
each
_ with _ index (22) - eigen (11)
- eigensystem (11)
-
eigenvalue
_ matrix (11) - eigenvalues (11)
-
eigenvector
_ matrix (11) -
eigenvector
_ matrix _ inv (11) - eigenvectors (11)
- element (22)
- elements (11)
-
elements
_ to _ f (22) -
elements
_ to _ i (22) -
elements
_ to _ r (22) - empty (11)
- empty? (11)
-
entrywise
_ product (7) - eql? (22)
-
find
_ index (33) -
first
_ minor (11) -
hadamard
_ product (7) - hash (22)
- hermitian? (11)
- hstack (22)
- identity (11)
- imag (11)
- imaginary (11)
- independent? (22)
- index (33)
-
inner
_ product (11) - inspect (22)
- inv (11)
- inverse (11)
- l (11)
-
laplace
_ expansion (11) -
lower
_ triangular? (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - magnitude (11)
- map (44)
- map! (24)
- map2 (11)
- minor (22)
- norm (11)
- normal? (11)
- normalize (11)
- orthogonal? (11)
- p (11)
- permutation? (11)
- pivots (11)
- r (11)
- rank (11)
-
rank
_ e (11) - real (11)
- real? (11)
- rect (11)
- rectangular (11)
- regular? (11)
- round (11)
- row (22)
-
row
_ count (11) -
row
_ size (11) -
row
_ vector (11) -
row
_ vectors (11) - rows (11)
- scalar (11)
- singular? (22)
- size (11)
-
skew
_ symmetric? (6) - solve (11)
- square? (11)
- symmetric? (11)
- t (11)
-
to
_ a (44) -
to
_ ary (22) -
to
_ s (22) - tr (11)
- trace (11)
- transpose (11)
- u (11)
- unit (11)
- unitary? (11)
-
upper
_ triangular? (11) - v (11)
-
v
_ inv (11) - vstack (22)
- zero (29)
- zero? (18)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# -(m) -> Matrix (18102.0) -
self から行列mを減算した行列を返します。 self の column_size が 1 なら Vector オブジェクトも指定出来ます。
...した行列を返します。
self の column_size が 1 なら Vector オブジェクトも指定出来ます。
@param m 減算する行列。減算可能な行列やベクトルを指定します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 次元が合わない場合に発生します... -
Vector
# -(v) -> Vector | Matrix (18102.0) -
self からベクトル v を減じたベクトルを返します。
...には column_size が 1 の Matrix オブジェクトも指定できます。
その場合は返り値も Matrix オブジェクトになります。
@param v 減算するベクトル。減算可能な行列やベクトルを指定します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 自... -
Vector
# -@ -> self (6118.0) -
単項演算子の - です。 各要素の符号を反転したベクトルを返します。
...単項演算子の - です。 各要素の符号を反転したベクトルを返します。... -
Matrix
# -@ -> Matrix (6102.0) -
単項 -。各要素の符号を反転させた行列を返します。
...単項 -。各要素の符号を反転させた行列を返します。... -
Matrix
. columns(columns) -> Matrix (174.0) -
引数 columns を列ベクトルの集合とする行列を生成します。
...=== 注意
Matrix.rows との違いは引数として渡す配列の配列を列ベクトルの配列とみなして行列を生成します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [1, 2, 3]
a2 = [4, 5, 6]
a3 = [-1, -2, -3]
# 配列を行ベクトルとして生成
m = Matrix.rows([a1, a......> Matrix[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [-1, -2, -3]]
# 行列としてのイメージ => [ 1, 2, 3]
# [ 4, 5, 6]
# [-1, -2, -3]
# 配列を列ベクトルとして生成
m = Matrix.columns([a1, a2, a3])
p m # => Matrix[[1, 4, -1], [2, 5, -2......], [3, 6, -3]]
# 行列としてのイメージ => [1, 4, -1]
# [2, 5, -2]
# [3, 6, -3]
//}... -
Matrix
# antisymmetric? -> bool (132.0) -
行列が反対称行列 (交代行列、歪〔わい〕対称行列とも) 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
//emlist[][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[0, -2, Complex(1, 3)], [2, 0, 5], [-Complex(1, 3), -5, 0]].antisymmetric? # => true
Matrix.empty.antisymmetric? # => true
Matrix[[1, 2, 3], [4, 5, 6]......, [7, 8, 9]].antisymmetric? # => false
# 対角要素が違う
Matrix[[1, -2, 3], [2, 0, 6], [-3, -6, 0]].antisymmetric? # => false
# 符号が違う
Matrix[[0, 2, -3], [2, 0, 6], [-3, 6, 0]].antisymmetric? # => false
//}... -
Matrix
# skew _ symmetric? -> bool (132.0) -
行列が反対称行列 (交代行列、歪〔わい〕対称行列とも) 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
//emlist[][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[0, -2, Complex(1, 3)], [2, 0, 5], [-Complex(1, 3), -5, 0]].antisymmetric? # => true
Matrix.empty.antisymmetric? # => true
Matrix[[1, 2, 3], [4, 5, 6]......, [7, 8, 9]].antisymmetric? # => false
# 対角要素が違う
Matrix[[1, -2, 3], [2, 0, 6], [-3, -6, 0]].antisymmetric? # => false
# 符号が違う
Matrix[[0, 2, -3], [2, 0, 6], [-3, 6, 0]].antisymmetric? # => false
//}... -
Vector
# collect -> Enumerator (132.0) -
ベクトルの各要素に対してブロックを評価した結果を、要素として持つベクトルを生成します。
...して持つベクトルを生成します。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3.5, -10]
v1 = Vector.elements(a)
p v1 # => Vector[1, 2, 3.5, -10]
v2 = v1.map{|x|
x * -1
}
p v2 # => Vector[-1, -2, -3.5, 10]
//}... -
Vector
# collect {|x| . . . } -> Vector (132.0) -
ベクトルの各要素に対してブロックを評価した結果を、要素として持つベクトルを生成します。
...して持つベクトルを生成します。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3.5, -10]
v1 = Vector.elements(a)
p v1 # => Vector[1, 2, 3.5, -10]
v2 = v1.map{|x|
x * -1
}
p v2 # => Vector[-1, -2, -3.5, 10]
//}... -
Vector
# map -> Enumerator (132.0) -
ベクトルの各要素に対してブロックを評価した結果を、要素として持つベクトルを生成します。
...して持つベクトルを生成します。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3.5, -10]
v1 = Vector.elements(a)
p v1 # => Vector[1, 2, 3.5, -10]
v2 = v1.map{|x|
x * -1
}
p v2 # => Vector[-1, -2, -3.5, 10]
//}...