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  1. _builtin -
  2. open-uri open
  3. irb/input-method new
  4. irb/input-method gets
  5. matrix -

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Matrix::LUPDecomposition#solve(b) -> Vector | Matrix (21225.0)

self が正方行列 A の LUP 分解の時、一次方程式 Ax = b の解を返します。 b には Vector, Matrix, 数値の配列を指定出来ます。

...指定します。

//emlist[][ruby]{
require 'matrix'

lup = Matrix[[2, 1], [1, 2]].lup

lup.solve([1, -1]) #=> Vector[(1/1), (-1/1)]
lup.solve(Vector[3, 0]) #=> Vector[(2/1), (-1/1)]
lup.solve(Matrix[[1, 3], [-1, 0]]) #=> Matrix[[(1/1), (2/1)], [(-1/1), (-1/1)]]
//}...

Newton.#nlsolve(f, x) -> Integer (9200.0)

ニュートン法を用いて非線形方程式 f(x) = 0 の解 x を求めます。

...形方程式 f(x) = 0 の解 x を求めます。

@param f 関数を表すオブジェクトを指定します。詳細は
bigdecimal/newton をご覧ください。

@param x 探索を開始する点を数値の配列で指定します。解が複数ある場合、初
期値に...

Matrix#lup_decomposition -> Matrix::LUPDecomposition (3306.0)

行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。

...行列の 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...
...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...

LUSolve.#ludecomp(a, n, zero = 0, one = 1) -> [Integer] (3206.0)

n 次正方行列を表す配列 a を破壊的に変更し、返り値と併せて元の行列の LU 分解を提供します。

...、返り値と併せて元の行列の LU 分解を提供します。

LUSolve.#lusolve の引数を構築するために使います。

@param a 行列を BigDecimal の配列で指定します。(各要素を
Row-major order で 1 次元の配列にしたオブジェクトを指定し...
...ます)

@param n 引数 a の次元を整数で指定します。

@param zero 0 を表す値を指定します。

@param one 1 を表す値を指定します。

@return ピボットの位置を表す Integer の配列を返します。

@raise RuntimeError 引数 a に特異行列を指...

Matrix#lup -> Matrix::LUPDecomposition (206.0)

行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。

...行列の 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...
...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...

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