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Matrix::LUPDecomposition#solve(b) -> Vector | Matrix (21119.0)

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• インスタンスメソッド

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)]]
//}...

• Matrix
• Matrix::LUPDecomposition
• Vector

Resolv::DefaultResolver -> Resolv (12200.0)

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• 定数

Resolv の各クラスメソッドを呼びだしたときに 利用されるリゾルバです。

Resolv の各クラスメソッドを呼びだしたときに
利用されるリゾルバです。

• Resolv

LUSolve.#lusolve(a, b, ps, zero = 0.0) -> [BigDecimal] (9224.0)

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• モジュール関数

LU 分解を用いて、連立1次方程式 Ax = b の解 x を求めて返します。

...列を BigDecimal の配列で指定します。
各要素を Row-major order で並べて 1 次元の配列にし、
LUSolve.#ludecomp で変換したものを指定します。

@param b ベクトルを BigDecimal の配列で指定します。

@param ps LUSolve.#ludecomp の返...

...[][ruby]{
require 'bigdecimal'
require 'bigdecimal/util'
require 'bigdecimal/ludcmp'

include LUSolve

a = [['1.0', '2.0'], ['3.0', '1.0']].flatten.map(&:to_d)
# x = ['1.0', -1.0']
b = ['-1.0', '2.0'].map(&:to_d)

zero = '0.0'.to_d
one = '1.0'.to_d
# 以下の 2 行は
ps = ludecomp(a, b.size, zero,...

...one) # a が破壊的に変更される
x = lusolve(a, b, ps, zero)
# こう書いてもよい
# x = lusolve(a, b, ludecomp(a, b.size, zero, one), zero)

p x.map(&:to_f) #=> [1.0, -1.0]
//}...

• BigDecimal
• LUSolve

LUSolve.#ludecomp(a, n, zero = 0, one = 1) -> [Integer] (9100.0)

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• モジュール関数

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。

...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...

• BigDecimal
• Integer
• LUSolve

Resolv::DNS::Config::OtherResolvError (9000.0)

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• クラス

DNS サーバからの応答がエラーであった場合に発生する例外です。

...DNS サーバからの応答がエラーであった場合に発生する例外です。

Resolv::DNSの各メソッドがこの例外を発生させる可能性があります。...

絞り込み条件を変える

Matrix#lup_decomposition -> Matrix::LUPDecomposition (3206.0)

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• 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。

...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...

• Matrix
• Matrix::LUPDecomposition

Resolv.new(resolvers = [Hosts.new, DNS.new]) -> Resolv (200.0)

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• 特異メソッド

resolvers に与えたリゾルバの配列を先頭から順に 名前解決を試すような、新しいリゾルバオブジェクトを返します。

...resolvers に与えたリゾルバの配列を先頭から順に
名前解決を試すような、新しいリゾルバオブジェクトを返します。

resolvers の各要素は each_address と each_name という
メソッドを持っていなければなりません。

@param resolvers リ...

• Resolv

Matrix#lup -> Matrix::LUPDecomposition (106.0)

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• 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。

...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...

• Matrix
• Matrix::LUPDecomposition