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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
# conjugate -> Matrix (114.0) -
複素共役を取った行列を返します。
...複素共役を取った行列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]]
# => 1+2i i 0
# 1 2 3
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]].conjugate
# => 1-2i -i 0
# 1 2 3
//}... -
Matrix
# each(which = :all) -> Enumerator (114.0) -
行列の各要素を引数としてブロックを呼び出します。
...以下の Symbol を指定することで
引数として使われる要素を限定することができます。
* :all - すべての要素(デフォルト)
* :diagonal - 対角要素
* :off_diagonal 対角要素以外
* :lower 対角成分とそれより下側の部分
* :upper対角......uby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].each { |e| puts e }
# => prints the numbers 1 to 4
Matrix[ [1,2], [3,4] ].each(:strict_lower).to_a # => [3]
//}
@param which どの要素に対してブロックを呼び出すのかを Symbol で指定します
@see Matrix#each_with_index, Matrix#map... -
Matrix
# each(which = :all) {|e| . . . } -> self (114.0) -
行列の各要素を引数としてブロックを呼び出します。
...以下の Symbol を指定することで
引数として使われる要素を限定することができます。
* :all - すべての要素(デフォルト)
* :diagonal - 対角要素
* :off_diagonal 対角要素以外
* :lower 対角成分とそれより下側の部分
* :upper対角......uby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].each { |e| puts e }
# => prints the numbers 1 to 4
Matrix[ [1,2], [3,4] ].each(:strict_lower).to_a # => [3]
//}
@param which どの要素に対してブロックを呼び出すのかを Symbol で指定します
@see Matrix#each_with_index, Matrix#map... -
Matrix
# row(i) -> Vector | nil (114.0) -
i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。 i 番目の行が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
...す。
ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
Vector オブジェクトは Matrix オブジェクトとの演算の際には列ベクトルとして扱われることに注意してください。
@param i 行の位置を指定......には末尾から
のインデックスと見倣します。末尾の行が -1 番目になります。
//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(1) # => Vector[10, 15, 20]
cnt = 0
m.row(0) { |x|
cnt = cnt... -
Matrix
# row(i) {|x| . . . } -> self (114.0) -
i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。 i 番目の行が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
...す。
ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
Vector オブジェクトは Matrix オブジェクトとの演算の際には列ベクトルとして扱われることに注意してください。
@param i 行の位置を指定......には末尾から
のインデックスと見倣します。末尾の行が -1 番目になります。
//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(1) # => Vector[10, 15, 20]
cnt = 0
m.row(0) { |x|
cnt = cnt... -
Matrix
# row _ vectors -> [Vector] (114.0) -
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
# to _ a -> Array (114.0) -
自分自身をArrayに変換したものを返します。
...します。
行ベクトルを配列(Array)としたものの配列(つまり配列の配列)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.to_a # => [[1, 2, 3], [10, 15, 20], [-1, -2, 1.5]]
//}... -
Matrix
# adjugate -> Matrix (108.0) -
余因子行列を返します。
...余因子行列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[7,6],[3,9]].adjugate # => Matrix[[9, -6], [-3, 7]]
//}
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します。
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (108.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...けです。かわりにMatrix#determinant を
利用すべきです。
変則的な形状の行列に対してはそれ以上の意味を持ちます。例えば
row行/column列が行列やベクトルである場合には
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
# Matrix[[7,6], [3,9]].laplace_expa......=> 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].laplace_expansion(row: 0) # => Vector[3, -2]
//}
@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row と column を両方指定した、もしくは両方とも指定していない、場合に発生します
@raise ExceptionForMatrix::ErrD......imensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# inv -> Matrix (108.0) -
逆行列を返します。
...逆行列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
p Matrix[[2, 1], [3, 2]].inv #=> Matrix[[(2/1), (-1/1)], [(-3/1), (2/1)]]
p Matrix[[2.0, 1.0], [3.0, 2.0]].inv #=> Matrix[[2.0000000000000004, -1.0000000000000002], [-3.000000000000001, 2.0000000000000004]]
//}...