327件ヒット
[101-200件を表示]
(0.062秒)
別のキーワード
クラス
- Matrix (239)
-
Matrix
:: LUPDecomposition (12) - Vector (76)
キーワード
- * (24)
- []= (7)
-
angle
_ with (12) - coerce (12)
- collect! (28)
- column (24)
- covector (12)
- each (24)
-
each
_ with _ index (24) - eigen (12)
- eigensystem (12)
- hstack (12)
- lup (12)
-
lup
_ decomposition (12) - map! (28)
- minor (24)
- row (24)
- solve (12)
- vstack (12)
検索結果
先頭5件
-
Vector
# *(other) -> Vector (40.0) -
self の各要素に数 other を乗じたベクトルを返します。
...
self の各要素に数 other を乗じたベクトルを返します。
@param other self の各要素に掛ける Numeric オブジェクトを指定します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3.5, 100]
v1 = Vector.elements(a)
p v1.*(2) # => Vector[2, 4, 7.0, 200]
p v1.*(-... -
Matrix
# vstack -> Matrix (37.0) -
行列 self と matrices を縦に並べた行列を生成します。
... self と matrices を縦に並べた行列を生成します。
Matrix.vstack(self, *matrices) と同じです。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
x = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
y = Matrix[[5, 6], [7, 8]]
x.vstack(y) # => Matrix[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
//}
@see Matrix.vstack, Matrix#hst... -
Vector
# *(m) -> Matrix (35.0) -
自分自身を列ベクトル(行列)に変換して (実際には Matrix.column_vector(self) を適用) から、行列 m を右から乗じた行列 (Matrix クラス) を返します。
...を列ベクトル(行列)に変換して (実際には Matrix.column_vector(self) を適用) から、行列 m を右から乗じた行列 (Matrix クラス) を返します。
@param m 右から乗算を行う行列
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 次元が合わない場合に発......生します
=== 注意
引数の行列 m は自分自身を列ベクトルとした場合に乗算が定義できる行列である必要があります。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[1, 2]
a = [4, 5, 6]
m = Matrix[a]
p v * m # => Matrix[[4, 5, 6], [8, 10, 12]]
//}... -
Matrix
# minor(from _ row , row _ size , from _ col , col _ size) -> Matrix (31.0) -
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 (31.0) -
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
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (31.0) -
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。
...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。
それぞれベクトルのサイズ、行列の行数、配列のサイズが A の列数と一致していなければなりません。......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]) #=> Vector[(2/1), (-1/1)]
lup.solve(Matrix[[1, 3], [-1, 0]]) #=> Matrix[[(1/1), (2/1)], [(-1/1), (-1/1)]]
//... -
Matrix
# []=(row , col , v) (27.0) -
行が row、列が col である範囲を v に変更する。
...行が row、列が col である範囲を v に変更する。
@param row self の変更する行の範囲を Integer か Range で指定します。
@param col self の変更する列の範囲を Integer か Range で指定します。
@param v セットする要素を指定します。......す。
v が Matrix のとき、変更の対象範囲と行数・列数が同じである必要があります。
v が上記以外のとき、変更の対象範囲の全ての要素を v に変更します。
//emlist[][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[0, 0], [0, 0]]
m[0, 1......1] = 9
p m # => Matrix[[0, 6], [0, 9]]
m = Matrix[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
m[0, 0..-1] = 5
m[1, 0..1] = Vector[2, 4]
m[2, 0..2] = Matrix[[3, 6, 9]]
p m #=> Matrix[[5, 5, 5], [2, 4, 0], [3, 6, 9]]
m = Matrix[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
m[0..2, 0..1] = 9
p m # => Matrix[[9, 9, 0], [9,... -
Matrix
# coerce(other) -> Array (21.0) -
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]]]
//}... -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (21.0) -
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......(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...