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種類
- インスタンスメソッド (7)
- クラス (1)
ライブラリ
- matrix (8)
クラス
- Matrix (7)
キーワード
-
cofactor
_ expansion (1) - eigen (1)
- eigensystem (1)
-
laplace
_ expansion (1) - permutation? (1)
- trace (1)
検索結果
先頭5件
-
ExceptionForMatrix
:: ErrDimensionMismatch (126001.0) -
行列/ベクトル計算時に次元が合わない場合に発生する例外です。
行列/ベクトル計算時に次元が合わない場合に発生する例外です。 -
Matrix
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (64519.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
通常の行列に対してはこれは単に固有値を計算するだけです。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_expansion(column: 1) # => 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].... -
Matrix
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (64519.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
通常の行列に対してはこれは単に固有値を計算するだけです。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_expansion(column: 1) # => 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].... -
Matrix
# tr -> Integer | Float | Rational | Complex (64222.0) -
トレース (trace) を返します。
トレース (trace) を返します。
行列のトレース (trace) とは、対角要素の和です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[7,6], [3,9]].trace # => 16
//}
trace は正方行列でのみ定義されます。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します -
Matrix
# permutation? -> bool (63919.0) -
行列が置換行列ならば true を返します。
行列が置換行列ならば 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
# trace -> Integer | Float | Rational | Complex (28222.0) -
トレース (trace) を返します。
トレース (trace) を返します。
行列のトレース (trace) とは、対角要素の和です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[7,6], [3,9]].trace # => 16
//}
trace は正方行列でのみ定義されます。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (10219.0) -
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)
を得ることができます。
これを [V, D, W] と書くと、
(元の行列が対角化可能ならば)、
D は対角行列で、 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], [... -
Matrix
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (10219.0) -
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)
を得ることができます。
これを [V, D, W] と書くと、
(元の行列が対角化可能ならば)、
D は対角行列で、 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], [...