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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:種類
- インスタンスメソッド (770)
- 特異メソッド (128)
クラス
- Matrix (539)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (110) -
Matrix
:: LUPDecomposition (110) - Vector (139)
キーワード
- []= (6)
- adjugate (11)
- build (22)
- cofactor (11)
-
cofactor
_ expansion (11) - collect (22)
- collect! (12)
- collect2 (11)
- column (22)
-
column
_ count (11) -
column
_ size (11) -
column
_ vector (11) -
column
_ vectors (11) - columns (11)
- combine (7)
- conjugate (11)
-
cross
_ product (11) - d (11)
- det (22)
- determinant (22)
- diagonal (11)
- each (22)
- each2 (11)
-
each
_ with _ index (11) - eigen (11)
- eigensystem (11)
-
eigenvalue
_ matrix (11) - eigenvalues (11)
-
eigenvector
_ matrix (11) -
eigenvector
_ matrix _ inv (11) - eigenvectors (11)
- elements (11)
- empty (11)
-
entrywise
_ product (7) -
find
_ index (22) -
first
_ minor (11) -
hadamard
_ product (7) - index (22)
-
inner
_ product (11) - l (11)
-
laplace
_ expansion (11) -
lower
_ triangular? (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - magnitude (11)
- map (22)
- map! (12)
- norm (11)
- p (11)
- permutation? (11)
- pivots (11)
- r (11)
- rectangular (11)
- regular? (11)
- round (11)
-
row
_ count (11) -
row
_ size (11) - rows (11)
- scalar (11)
- singular? (22)
- solve (11)
- square? (11)
-
to
_ a (22) -
to
_ ary (22) - unit (11)
- unitary? (11)
-
upper
_ triangular? (11) - v (11)
-
v
_ inv (11) - zero (11)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: LUPDecomposition # u -> Matrix (18203.0) -
LUP分解の上半行列部分を返します。
...LUP分解の上半行列部分を返します。... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (9202.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
Matrix
. columns(columns) -> Matrix (6374.0) -
引数 columns を列ベクトルの集合とする行列を生成します。
...columns を列ベクトルの集合とする行列を生成します。
@param columns 配列の配列を渡します。
=== 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 '......6]
a3 = [-1, -2, -3]
# 配列を行ベクトルとして生成
m = Matrix.rows([a1, a2, a3], true)
p m # => 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
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (6332.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
...の 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*s......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
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (6332.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
...の 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*s......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
. column _ vector(column) -> Matrix (6302.0) -
要素がcolumnの(n,1)型の行列(列ベクトル)を生成します。
...要素がcolumnの(n,1)型の行列(列ベクトル)を生成します。
@param column (n,1)型の行列として生成するVector Array オブジェクト... -
Matrix
# regular? -> bool (6226.0) -
行列が正方で正則なら true を、特異なら false を返します。
...正則なら true を、特異なら false を返します。
行列が正則であるとは、正方行列であり、かつ、その逆行列が存在することです。
行列式が0でないことと同値です。
正方行列でない場合には例外 ExceptionForMatrix::ErrDimensionMisma......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.regular? # => true
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, -3]
m = Matrix[a1, a2, a3]
p m.regular? # => false
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
a4 =......[1, 1, 1]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4]
p m.regular? # => raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch
//}
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
Matrix
# column(j) -> Vector | nil (6220.0) -
j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。 j 番目の列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列の各要素についてブロックを繰り返します。
...ックスと見倣します。末尾の列が -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.column(1) # => Vector[2, 15, -2]
cnt = 0
m.column(-1) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 24.5
//}... -
Matrix
# column(j) {|x| . . . } -> self (6220.0) -
j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。 j 番目の列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列の各要素についてブロックを繰り返します。
...ックスと見倣します。末尾の列が -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.column(1) # => Vector[2, 15, -2]
cnt = 0
m.column(-1) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 24.5
//}... -
Matrix
# column _ vectors -> [Vector] (6220.0) -
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]]
//}...