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種類
- インスタンスメソッド (55)
- 特異メソッド (11)
ライブラリ
- matrix (66)
キーワード
-
cofactor
_ expansion (11) - columns (11)
- eigensystem (11)
- inspect (11)
-
laplace
_ expansion (11) - transpose (11)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (12301.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...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......
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].laplace_expansion(row: 0) # => Vector[3, -2]
//}
@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row と column を両方指定した、もしくは両方とも指定していない、場合に発生します
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensi......onMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# inspect -> String (12301.0) -
自分自身を見やすい形式に文字列化し、その文字列を返します。
...自分自身を見やすい形式に文字列化し、その文字列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [1, 2]
a2 = [3, 4.5]
m = Matrix[a1, a2]
p m.inspect # => "Matrix[[1, 2], [3, 4.5]]"
//}... -
Matrix
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (12301.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...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......
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].laplace_expansion(row: 0) # => Vector[3, -2]
//}
@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row と column を両方指定した、もしくは両方とも指定していない、場合に発生します
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensi......onMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (9301.0) -
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......= 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 ExceptionF......orMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します
@see Matrix::EigenvalueDecomposition... -
Matrix
. columns(columns) -> Matrix (9301.0) -
引数 columns を列ベクトルの集合とする行列を生成します。
...ns を列ベクトルの集合とする行列を生成します。
@param columns 配列の配列を渡します。
=== 注意
Matrix.rows との違いは引数として渡す配列の配列を列ベクトルの配列とみなして行列を生成します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix......m = Matrix.rows([a1, a2, a3], true)
p m # => Matrix[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [-1, -2, -3]]
# 行列としてのイメージ => [ 1, 2, 3]
# [ 4, 5, 6]
# [-1, -2, -3]
# 配列を列ベクトルとして生成
m = Matrix.columns([a1, a2......, a3])
p m # => Matrix[[1, 4, -1], [2, 5, -2], [3, 6, -3]]
# 行列としてのイメージ => [1, 4, -1]
# [2, 5, -2]
# [3, 6, -3]
//}... -
Matrix
# transpose -> Matrix (6213.0) -
転置行列 (transpose matrix) を返します。
...転置行列 (transpose matrix) を返します。
self を Matrix のオブジェクトで、(m,n) 型行列としたとき a(j,i) を (i,j) 要素とする (n,m) 型行列を返します。...