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Matrix.diagonal(*values) -> Matrix (24313.0)

• 2.1.0
• 2.2.0
• 2.3.0
• 2.4.0
• 2.5.0
• 2.6.0
• 2.7.0
• 3.0
• 3.1
• 3.2
• 3.3

• 特異メソッド

対角要素がvaluesで、非対角要素が全て0であるような 正方行列を生成します。

...次元Arrayを1個指定すると、そのArrayを唯一の要素とした1×1の行列が生成されます。

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'

m = Matrix.diagonal(1, 2, 3)
p m # => Matrix[[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]]
a = [1,2,3]
m = Matrix.diagonal(a)
p m # => Matrix[[[1, 2, 3]]]
//}...

• Matrix

Matrix#diagonal? -> bool (12301.0)

• 2.1.0
• 2.2.0
• 2.3.0
• 2.4.0
• 2.5.0
• 2.6.0
• 2.7.0
• 3.0
• 3.1
• 3.2
• 3.3

• インスタンスメソッド

行列が対角行列ならば true を返します。

...行列が対角行列ならば 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...

• Matrix

Matrix#eigen -> Matrix::EigenvalueDecomposition (206.0)

• 2.1.0
• 2.2.0
• 2.3.0
• 2.4.0
• 2.5.0
• 2.6.0
• 2.7.0
• 3.0
• 3.1
• 3.2
• 3.3

• インスタンスメソッド

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...

...re '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
• Matrix::EigenvalueDecomposition

Matrix#eigensystem -> Matrix::EigenvalueDecomposition (206.0)

• 2.1.0
• 2.2.0
• 2.3.0
• 2.4.0
• 2.5.0
• 2.6.0
• 2.7.0
• 3.0
• 3.1
• 3.2
• 3.3

• インスタンスメソッド

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...

...re '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
• Matrix::EigenvalueDecomposition