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  1. Matrix#minor(from_row, row_size, from_col, col_size) -> Matrix
  2. Matrix#minor(from_row..to_row, from_col..to_col) -> Matrix
  3. Matrix#each(which = :all) -> Enumerator
  4. Matrix#row(i) -> Vector | nil
  5. Matrix#coerce(other) -> Array
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Matrix#minor(from_row, row_size, from_col, col_size) -> Matrix (130.0)

  • インスタンスメソッド

selfの部分行列を返します。

...
selfの部分行列を返します。

自分自身の部分行列を返します。
ただし、パラメータは次の方法で指定します。
(1) 開始行番号, 行の大きさ, 開始列番号, 列の大きさ
(2) 開始行番号..終了行番号, 開始列番号..終了列番号

@pa...
...ram col_size 部分行列の列サイズ

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
a2 = [11, 12, 13, 14, 15]
a3 = [21, 22, 23, 24, 25]
a4 = [31, 32, 33, 34, 35]
a5 = [51, 52, 53, 54, 55]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4, a5]

p m.minor(0, 2, 1, 2) # => Matrix[[2, 3], [12, 13]]
//}...
...aram col_size 部分行列の列サイズ

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
a2 = [11, 12, 13, 14, 15]
a3 = [21, 22, 23, 24, 25]
a4 = [31, 32, 33, 34, 35]
a5 = [51, 52, 53, 54, 55]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4, a5]

p m.minor(0, 2, 1, 2) # => Matrix[[2, 3], [12, 13]]
//}...

Matrix#minor(from_row..to_row, from_col..to_col) -> Matrix (130.0)

  • インスタンスメソッド

selfの部分行列を返します。

...
selfの部分行列を返します。

自分自身の部分行列を返します。
ただし、パラメータは次の方法で指定します。
(1) 開始行番号, 行の大きさ, 開始列番号, 列の大きさ
(2) 開始行番号..終了行番号, 開始列番号..終了列番号

@pa...
...ram col_size 部分行列の列サイズ

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
a2 = [11, 12, 13, 14, 15]
a3 = [21, 22, 23, 24, 25]
a4 = [31, 32, 33, 34, 35]
a5 = [51, 52, 53, 54, 55]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4, a5]

p m.minor(0, 2, 1, 2) # => Matrix[[2, 3], [12, 13]]
//}...
...aram col_size 部分行列の列サイズ

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
a2 = [11, 12, 13, 14, 15]
a3 = [21, 22, 23, 24, 25]
a4 = [31, 32, 33, 34, 35]
a5 = [51, 52, 53, 54, 55]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4, a5]

p m.minor(0, 2, 1, 2) # => Matrix[[2, 3], [12, 13]]
//}...

Matrix#each(which = :all) -> Enumerator (127.0)

  • インスタンスメソッド

行列の各要素を引数としてブロックを呼び出します。

...以下の Symbol を指定することで
引数として使われる要素を限定することができます。
* :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...
...][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#ma...

Matrix#row(i) -> Vector | nil (127.0)

  • インスタンスメソッド

i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。 i 番目の行が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。

...す。
ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。

Vector オブジェクトは Matrix オブジェクトとの演算の際には列ベクトルとして扱われることに注意してください。

@param i 行の位置を指定...
...には末尾から
のインデックスと見倣します。末尾の行が -1 番目になります。

//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(1) # => Vector[10, 15, 20]

cnt = 0
m.row(0) { |x|
cnt = cnt...

Matrix#coerce(other) -> Array (120.0)

  • インスタンスメソッド

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]]]
//}...

絞り込み条件を変える

Matrix#eigen -> Matrix::EigenvalueDecomposition (120.0)

  • 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...
...(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], [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 (120.0)

  • 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...
...(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], [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#lup -> Matrix::LUPDecomposition (120.0)

  • インスタンスメソッド

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 = 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...

Matrix#lup_decomposition -> Matrix::LUPDecomposition (120.0)

  • インスタンスメソッド

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 = 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...
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