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種類
- インスタンスメソッド (854)
- 特異メソッド (157)
ライブラリ
- matrix (1011)
キーワード
- * (22)
- +@ (11)
-
/ (11) - == (11)
- adjugate (11)
- antisymmetric? (6)
- build (22)
- clone (5)
- coerce (11)
- cofactor (11)
-
cofactor
_ expansion (11) - collect (22)
- collect! (12)
- column (22)
-
column
_ count (11) -
column
_ size (11) -
column
_ vector (11) -
column
_ vectors (11) - combine (21)
- component (11)
- conjugate (11)
- det (11)
-
det
_ e (11) - determinant (11)
-
determinant
_ e (11) - diagonal (11)
- each (22)
-
each
_ with _ index (22) - eigen (11)
- eigensystem (11)
- element (11)
-
elements
_ to _ f (11) -
elements
_ to _ i (11) -
elements
_ to _ r (11) - empty (11)
- empty? (11)
-
entrywise
_ product (7) - eql? (11)
-
find
_ index (33) -
hadamard
_ product (7) - hash (11)
- hermitian? (11)
- hstack (22)
- identity (11)
- index (33)
- inspect (11)
- inverse (11)
-
laplace
_ expansion (11) -
lower
_ triangular? (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - map (22)
- map! (12)
- minor (11)
- permutation? (11)
- rank (11)
-
rank
_ e (11) - real (11)
- real? (11)
- rect (11)
- rectangular (11)
- regular? (11)
- row (22)
-
row
_ count (11) -
row
_ size (11) -
row
_ vector (11) -
row
_ vectors (11) - rows (11)
- scalar (11)
-
skew
_ symmetric? (6) - square? (11)
- symmetric? (11)
- tr (11)
- trace (11)
- transpose (11)
-
upper
_ triangular? (11) - vstack (11)
- zero (22)
- zero? (11)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# column _ vectors -> [Vector] (6319.0) -
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]]
//}... -
Matrix
# row _ vectors -> [Vector] (6313.0) -
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
# coerce(other) -> Array (6301.0) -
他の数値オブジェクトとの変換を行います。
...クトをMatrix::Scalarのオブジェクトに変換し、selfとの組を配列として返します。
@param other 変換する数値オブジェクト
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [1, 2]
a2 = [-1.25, 2.2]
m = Matrix[a1, a2]
r = Rational(1, 2)
p m.coerce(r) #=> [#<Matrix::Scalar:......0x832df18 @value=(1/2)>, Matrix[[1, 2], [-1.25, 2.2]]]
//}... -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (6301.0) -
行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
...行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition 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(右固有ベクトル、固有値行列、左固有ベクトル)
を得ることがで......self == V*D*W, V = W.inverse を満たします。
D のそれぞれの対角成分が行列の固有値です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
v, d, v_inv = m.eigensystem
d.diagonal? # => true
v.inv == v_inv # => true
(v * d * v_inv).round(5) == m # => true
//}......@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します
@see Matrix::EigenvalueDecomposition... -
Matrix
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (6301.0) -
行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
...行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition 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(右固有ベクトル、固有値行列、左固有ベクトル)
を得ることがで......self == V*D*W, V = W.inverse を満たします。
D のそれぞれの対角成分が行列の固有値です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
v, d, v_inv = m.eigensystem
d.diagonal? # => true
v.inv == v_inv # => true
(v * d * v_inv).round(5) == m # => true
//}......@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します
@see Matrix::EigenvalueDecomposition... -
Matrix
# antisymmetric? -> bool (6231.0) -
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。
...ue 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 (6231.0) -
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。
...ue 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
# each(which = :all) -> Enumerator (6226.0) -
行列の各要素を引数としてブロックを呼び出します。
...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対角成分とそれより上側の部分
* :strict_lower 対角成分の下側
* :strict_upper 対角成分の......上側
ブロックを省略した場合、 Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
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 (6226.0) -
行列の各要素を引数としてブロックを呼び出します。
...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対角成分とそれより上側の部分
* :strict_lower 対角成分の下側
* :strict_upper 対角成分の......上側
ブロックを省略した場合、 Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
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
# regular? -> bool (6225.0) -
行列が正方で正則なら true を、特異なら false を返します。
...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::ErrDimensionMismatch......//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...