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クラス
- Matrix (48)
-
Matrix
:: LUPDecomposition (12) - StringIO (24)
- StringScanner (156)
キーワード
- charpos (12)
- check (12)
-
check
_ until (12) - clear (12)
- eigen (12)
- eigensystem (12)
- lup (12)
-
lup
_ decomposition (12) - pointer (12)
- pointer= (12)
- pos= (24)
-
post
_ match (12) - reset (12)
-
scan
_ until (12) -
skip
_ until (12) - solve (12)
- terminate (12)
- ungetc (12)
検索結果
先頭5件
-
StringScanner
# pos -> Integer (15144.0) -
現在のスキャンポインタのインデックスを返します。
...デックスを返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'strscan'
s = StringScanner.new('test string')
s.pos # => 0
s.scan(/\w+/) # => "test"
s.pos # => 4
s.scan(/\w+/) # => nil
s.pos # => 4
s.scan(/\s+/) # => " "
s.pos # => 5
//}
@see StringScanner#charpos... -
StringScanner
# charpos -> Integer (6131.0) -
現在のスキャンポインタのインデックスを文字単位で返します。
...キャンポインタのインデックスを文字単位で返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'strscan'
s = StringScanner.new("abcädeföghi")
s.charpos # => 0
s.scan_until(/ä/) # => "abcä"
s.pos # => 5
s.charpos # => 4
//}
@see StringScanner#pos... -
StringIO
# pos=(n) (6126.0) -
自身の位置を n に移動します。自身が表す文字列のサイズより大きくても構いません。
...@param n 自身の位置を整数で指定します。
@raise Errno::EINVAL n がマイナスである場合に発生します。
//emlist[例][ruby]{
require "stringio"
a = StringIO.new("hoge", 'r+')
a.pos = 10
a << 'Z'
a.string #=> "hoge\000\000\000\000\000\000Z"
//}... -
StringScanner
# post _ match -> String | nil (6119.0) -
前回マッチを行った文字列のうち、マッチしたところよりも後ろの 部分文字列を返します。前回のマッチが失敗していると常に nil を 返します。
...//emlist[例][ruby]{
require 'strscan'
s = StringScanner.new('test string')
s.post_match # => nil
s.scan(/\w+/) # => "test"
s.post_match # => " string"
s.scan(/\w+/) # => nil
s.post_match # => nil
s.scan(/\s+/) # => " "
s.post_match # => "string"
s.scan(/\w+/) # => "string"
s.post_match # =>......""
s.scan(/\w+/) # => nil
s.post_match # => nil
//}... -
Matrix
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (3219.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
...trix::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*self を満たします。
//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... -
StringScanner
# pos=(n) (3144.0) -
スキャンポインタのインデックスを n にセットします。
...ist[例][ruby]{
require 'strscan'
s = StringScanner.new('test string')
p s.scan(/\w+/) # => "test"
p s.pos = 1 # => 1
p s.scan(/\w+/) # => "est"
p s.pos = 7 # => 7
p s.scan(/\w+/) # => "ring"
begin
s.pos = 20
rescue RangeError => err
puts err #=> index out of range
end
p s.pos = -4... -
Matrix
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (3019.0) -
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。
...b が行列なら行列、それ以外はベクトルになります。
@param b 一次方程式の定数項を指定します。
//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])... -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (119.0) -
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......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], [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 (119.0) -
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......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], [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...