種類
- インスタンスメソッド (73)
- 特異メソッド (12)
- 文書 (7)
- クラス (3)
ライブラリ
- matrix (88)
クラス
- Matrix (51)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (10) -
Matrix
:: LUPDecomposition (10) - Vector (14)
キーワード
- EigenvalueDecomposition (1)
- ErrNotRegular (1)
- LUPDecomposition (1)
-
NEWS for Ruby 2
. 1 . 0 (1) -
NEWS for Ruby 2
. 2 . 0 (1) -
NEWS for Ruby 2
. 3 . 0 (1) -
NEWS for Ruby 2
. 5 . 0 (1) -
NEWS for Ruby 2
. 6 . 0 (1) -
NEWS for Ruby 3
. 1 . 0 (1) - Ruby用語集 (1)
- []= (1)
- adjugate (1)
- build (2)
- cofactor (1)
-
cofactor
_ expansion (1) - collect (2)
- collect! (2)
- collect2 (1)
- column (2)
-
column
_ count (1) -
column
_ size (1) -
column
_ vector (1) -
column
_ vectors (1) - columns (1)
- combine (1)
- conjugate (1)
-
cross
_ product (1) - d (1)
- det (2)
- determinant (2)
- diagonal (1)
- each (2)
- each2 (1)
-
each
_ with _ index (1) - eigen (1)
- eigensystem (1)
-
eigenvalue
_ matrix (1) - eigenvalues (1)
-
eigenvector
_ matrix (1) -
eigenvector
_ matrix _ inv (1) - eigenvectors (1)
- elements (1)
- empty (1)
-
entrywise
_ product (1) -
find
_ index (2) -
first
_ minor (1) -
hadamard
_ product (1) - index (2)
-
inner
_ product (1) - l (1)
-
laplace
_ expansion (1) -
lower
_ triangular? (1) - lup (1)
-
lup
_ decomposition (1) - magnitude (1)
- map (2)
- map! (2)
- norm (1)
- p (1)
- permutation? (1)
- pivots (1)
- rectangular (1)
- regular? (1)
- round (1)
-
row
_ count (1) -
row
_ size (1) - rows (1)
- scalar (1)
- singular? (2)
- solve (1)
- square? (1)
-
to
_ a (2) -
to
_ ary (2) - unit (1)
- unitary? (1)
-
upper
_ triangular? (1) - v (1)
-
v
_ inv (1) - zero (1)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: LUPDecomposition # u -> Matrix (96907.0) -
LUP分解の上半行列部分を返します。
LUP分解の上半行列部分を返します。 -
Matrix
# lower _ triangular? -> bool (96601.0) -
行列が下三角行列ならば true を返します。
行列が下三角行列ならば true を返します。 -
Matrix
# upper _ triangular? -> bool (96601.0) -
行列が上三角行列ならば true を返します。
行列が上三角行列ならば true を返します。 -
Matrix
. column _ vector(column) -> Matrix (88204.0) -
要素がcolumnの(n,1)型の行列(列ベクトル)を生成します。
要素がcolumnの(n,1)型の行列(列ベクトル)を生成します。
@param column (n,1)型の行列として生成するVector Array オブジェクト -
Matrix
# entrywise _ product(m) -> Matrix (87979.0) -
アダマール積(要素ごとの積)を返します。
アダマール積(要素ごとの積)を返します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行や列の要素数が一致しない時に発生します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[1,2], [3,4]].hadamard_product(Matrix[[1,2], [3,2]]) # => Matrix[[1, 4], [9, 8]]
//} -
Matrix
# hadamard _ product(m) -> Matrix (87979.0) -
アダマール積(要素ごとの積)を返します。
アダマール積(要素ごとの積)を返します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行や列の要素数が一致しない時に発生します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[1,2], [3,4]].hadamard_product(Matrix[[1,2], [3,2]]) # => Matrix[[1, 4], [9, 8]]
//} -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix _ inv -> Matrix (87928.0) -
左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
これは Matrix::EigenvalueDecomposition#v の逆行列です -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix -> Matrix (87910.0) -
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。 -
Matrix
# round(ndigits = 0) -> Matrix (87904.0) -
行列の各要素を指定した桁数で丸めた行列を返します。
行列の各要素を指定した桁数で丸めた行列を返します。
@see Float#round -
Matrix
# regular? -> bool (87673.0) -
行列が正方で正則なら true を、特異なら false を返します。
行列が正方で正則なら true を、特異なら false を返します。
行列が正則であるとは、正方行列であり、かつ、その逆行列が存在することです。
行列式が0でないことと同値です。
正方行列でない場合には例外 ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch を
発生させます。
//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.regular? # => true
... -
Matrix
# column _ vectors -> [Vector] (87637.0) -
自分自身を列ベクトルの配列として返します。
自分自身を列ベクトルの配列として返します。
//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.column_vectors # => [Vector[1, 10, -1], Vector[2, 15, -2], Vector[3, 20, 1.5]]
//} -
Matrix
# permutation? -> bool (87601.0) -
行列が置換行列ならば true を返します。
行列が置換行列ならば true を返します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します -
Matrix
# row _ count -> Integer (87601.0) -
行列の行数を返します。
行列の行数を返します。 -
Matrix
# singular? -> bool (87601.0) -
行列が正方で特異なら true を、正則なら false を返します。
行列が正方で特異なら true を、正則なら false を返します。
行列が特異(singular)であるとは、正則でないことです。
行列式が0であること同値です。
正方行列でない場合には例外 ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch を
発生させます。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します -
Matrix
# square? -> bool (87601.0) -
正方行列であるなら、 true を返します。
正方行列であるなら、 true を返します。 -
Matrix
# unitary? -> bool (87601.0) -
行列がユニタリならば true を返します。
行列がユニタリならば true を返します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します -
Vector
# r -> Float (87322.0) -
ベクトルの大きさ(ノルム)を返します。
ベクトルの大きさ(ノルム)を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector[3, 4].norm # => 5.0
Vector[Complex(0, 1), 0].norm # => 1.0
//}
@see Vector#normalize -
Matrix
. build(row _ size , column _ size = row _ size) {|row , col| . . . } -> Matrix (79594.0) -
row_size×column_sizeの行列をブロックの返り値から生成します。
row_size×column_sizeの行列をブロックの返り値から生成します。
行列の各要素の位置がブロックに渡され、それの返り値が行列の要素となります。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix.build(2, 4) {|row, col| col - row }
# => Matrix[[0, 1, 2, 3], [-1, 0, 1, 2]]
m = Matrix.build(3) { rand }
# => a 3x3 matrix with random... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (79510.0) -
固有値を対角成分に並べた行列を返します。
固有値を対角成分に並べた行列を返します。 -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (79369.0) -
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 = 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.... -
Matrix
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (79369.0) -
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 = 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.... -
Matrix
. columns(columns) -> Matrix (79312.0) -
引数 columns を列ベクトルの集合とする行列を生成します。
引数 columns 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'
a1 = [1, 2, 3]
a2 = [4, 5, 6]
a3 = [-1, -2, -3]
# 配列を行ベクトルとして生成
m = Matrix.rows([a1, a2, a3], true)
p m # => Matrix[[1, 2, 3], [4, 5, 6],... -
Matrix
# rectangular -> [Matrix , Matrix] (79249.0) -
行列を実部と虚部に分解したものを返します。
行列を実部と虚部に分解したものを返します。
//emlist[例][ruby]{
m.rect == [m.real, m.imag] # ==> true for all matrices m
//}
@see Matrix#imaginary, Matrix#real -
Matrix
. build(row _ size , column _ size = row _ size) -> Enumerable (78994.0) -
row_size×column_sizeの行列をブロックの返り値から生成します。
row_size×column_sizeの行列をブロックの返り値から生成します。
行列の各要素の位置がブロックに渡され、それの返り値が行列の要素となります。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix.build(2, 4) {|row, col| col - row }
# => Matrix[[0, 1, 2, 3], [-1, 0, 1, 2]]
m = Matrix.build(3) { rand }
# => a 3x3 matrix with random... -
Matrix
# adjugate -> Matrix (78976.0) -
余因子行列を返します。
余因子行列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[7,6],[3,9]].adjugate # => Matrix[[9, -6], [-3, 7]]
//}
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します。
@see Matrix#cofactor -
Matrix
# column(j) -> Vector | nil (78637.0) -
j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。 j 番目の列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列の各要素についてブロックを繰り返します。
j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。
j 番目の列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列の各要素についてブロックを繰り返します。
@param j 列の位置を指定します。
先頭の列が 0 番目になります。j の値が負の時には末尾から
のインデックスと見倣します。末尾の列が -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 = Matr... -
Matrix
# column _ count -> Integer (78601.0) -
行列の列数を返します。
行列の列数を返します。 -
Matrix
# column _ size -> Integer (78601.0) -
行列の列数を返します。
行列の列数を返します。 -
Matrix
# column(j) {|x| . . . } -> self (78337.0) -
j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。 j 番目の列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列の各要素についてブロックを繰り返します。
j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。
j 番目の列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列の各要素についてブロックを繰り返します。
@param j 列の位置を指定します。
先頭の列が 0 番目になります。j の値が負の時には末尾から
のインデックスと見倣します。末尾の列が -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 = Matr... -
Matrix
# row _ size -> Integer (78301.0) -
行列の行数を返します。
行列の行数を返します。 -
Matrix
. rows(rows , copy = true) -> Matrix (70276.0) -
引数 rows を行ベクトルの列とする行列を生成します。
引数 rows を行ベクトルの列とする行列を生成します。
引数 copy が偽(false)ならば、rows の複製を行いません。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
m = Matrix.rows([a1, a2], false) # 配列を複製せずに行列を生成
p m # => Matrix[[1, 2, 3], [10, 15, 20]]
a2[1] = 1000 # 配列のデータを変更
p m # => Matrix[[1, 2, 3], [10, 1000, 20]]
//... -
Matrix
. zero(row , column) -> Matrix (70270.0) -
row × column の零行列(要素が全て 0 の行列)を生成して返します。
row × column の零行列(要素が全て 0 の行列)を生成して返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
p Matrix.zero(2, 3) #=> Matrix[[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
//}
@param row 生成する行列の行数
@param column 生成する行列の列数 -
Matrix
# conjugate -> Matrix (69961.0) -
複素共役を取った行列を返します。
複素共役を取った行列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]]
# => 1+2i i 0
# 1 2 3
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]].conjugate
# => 1-2i -i 0
# 1 2 3
//} -
Matrix
. scalar(n , value) -> Matrix (69958.0) -
対角要素が全てvalue(数)で、非対角要素が全て0であるようなn次の正方行列を生成します。
対角要素が全てvalue(数)で、非対角要素が全て0であるようなn次の正方行列を生成します。
@param n 生成する行列の次元
@param value 生成する行列の対角要素の値
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix.scalar(3, 2.5)
p m # => Matrix[[2.5, 0, 0], [0, 2.5, 0], [0, 0, 2.5]]
//} -
Matrix
. unit(n) -> Matrix (69910.0) -
n次の単位行列を生成します。
n次の単位行列を生成します。
@param n 単位行列の次元
単位行列とは、対角要素が全て1で非対角要素が全て0であるような行列のことです。 -
Matrix
# first _ minor(row , column) -> Matrix (69904.0) -
self から第 row 行と第 column 列を取り除いた行列を返します。
self から第 row 行と第 column 列を取り除いた行列を返します。
@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row, column が行列の行数/列数を越えている場合に発生します。 -
Matrix
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (69691.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
通常の行列に対してはこれは単に固有値を計算するだけです。かわりに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) # => 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].... -
Matrix
# determinant -> Numeric (69655.0) -
行列式 (determinant) の値を返します。
行列式 (determinant) の値を返します。
Float を使用すると、精度が不足するため、誤った結果が生じる可能性があることに注意してください。
代わりに、Rational や BigDecimal などの正確なオブジェクトを使用することを検討してください。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 正方行列でない場合に発生します
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
p Matrix[[2, 1], [-1, 2]].det #=> 5
p Matrix[[2.0, 1... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # v _ inv -> Matrix (69628.0) -
左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
これは Matrix::EigenvalueDecomposition#v の逆行列です -
Matrix
# cofactor(row , column) -> Integer | Rational | Float (69619.0) -
(row, column)-余因子を返します。
(row, column)-余因子を返します。
各要素の型によって返り値が変わります。
@param row 行
@param column 列
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します。
@see Matrix#adjugate -
Matrix
:: LUPDecomposition # singular? -> bool (69619.0) -
元の行列が正方で特異なら true を、正則なら false を返します。 LUP 分解の結果を利用して判定します。
元の行列が正方で特異なら true を、正則なら false を返します。
LUP 分解の結果を利用して判定します。
@see Matrix#singular? -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # v -> Matrix (69610.0) -
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (69301.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
ExceptionForMatrix
:: ErrNotRegular (69001.0) -
逆行列計算時に行列が正則でない場合に発生する例外です。
逆行列計算時に行列が正則でない場合に発生する例外です。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # to _ ary -> [Matrix , Matrix , Matrix] (61363.0) -
Matrix::EigenvalueDecomposition#v, Matrix::EigenvalueDecomposition#d, Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv をこの順に並べた配列を返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition#v,
Matrix::EigenvalueDecomposition#d,
Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv
をこの順に並べた配列を返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # to _ ary -> [Matrix , Matrix , Matrix] (61219.0) -
分解した行列を [下半行列, 上半行列, 置換行列] という3要素の配列で 返します。
分解した行列を [下半行列, 上半行列, 置換行列] という3要素の配列で
返します。 -
Matrix
. empty(row _ size=0 , column _ size=0) -> Matrix (61012.0) -
要素を持たない行列を返します。
要素を持たない行列を返します。
「要素を持たない」とは、行数もしくは列数が0の行列のことです。
row_size 、 column_size のいずれか一方は0である必要があります。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix.empty(2, 0)
m == Matrix[ [], [] ]
# => true
n = Matrix.empty(0, 3)
n == Matrix.columns([ [], [], [] ])
# => true
m * n
# => Matrix[[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
//}
... -
Matrix
. diagonal(*values) -> Matrix (60994.0) -
対角要素がvaluesで、非対角要素が全て0であるような 正方行列を生成します。
対角要素がvaluesで、非対角要素が全て0であるような
正方行列を生成します。
@param values 行列の対角要素
=== 注意
valuesに一次元Arrayを1個指定すると、そのArrayを唯一の要素とした1×1の行列が生成されます。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix.diagonal(1, 2, 3)
p m # => Matrix[[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]]
a = [1,2,3]
m = Matrix.diagonal(a)
p m # => Matrix[[[1,... -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (60979.0) -
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)
を得ることができます。
これを [V, D, W] と書くと、
(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], [... -
Matrix
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (60979.0) -
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)
を得ることができます。
これを [V, D, W] と書くと、
(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], [... -
Matrix
# find _ index(selector = :all) -> Enumerator (60973.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。
ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、
返り値が真であった要素の位置を返します。
複数の位置で値が一致する/ブロックが真を返す、場合は最初
に見つかった要素の位置を返します。
selector で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ ... -
Matrix
# index(selector = :all) -> Enumerator (60973.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。
ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、
返り値が真であった要素の位置を返します。
複数の位置で値が一致する/ブロックが真を返す、場合は最初
に見つかった要素の位置を返します。
selector で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ ... -
Vector
# cross _ product(*vs) -> Vector (60901.0) -
self とベクトル vs とのクロス積を返します。
self とベクトル vs とのクロス積を返します。
self が3次元ベクトル空間のときは
普通のクロス積です。
それ以外の場合は拡張されたクロス積で
n-1個のn次元ベクトルが張る空間と
直交するベクトルを返します。
self の次元が n であるとき、 vs は n-2 個の
n次元ベクトルでなければなりません。
@param vs クロス積を取るベクトルの集合
@raise ExceptionForMatrix::ErrOperationNotDefined self の
次元が1以下であるときに発生します。
@raise ArgumentError vs のベ... -
Matrix
. combine(*matrices) -> Enumerator (60760.0) -
要素ごとにブロックを呼び出した結果を組み合わせた Matrix を返します。
要素ごとにブロックを呼び出した結果を組み合わせた Matrix を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
x = Matrix[[6, 6], [4, 4]]
y = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
Matrix.combine(x, y) {|a, b| a - b} # => Matrix[[5, 4], [1, 0]]
//}
@param matrices 並べる行列。すべての行列の行数と列数が一致していなければならない
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行や列... -
Matrix
# collect(which = :all) -> Enumerator (60733.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
ブロックがない場合、 Enumerator を返します。
@param which which に以下の Symbol を指定することで、
引数として使われる要素を限定できます。
デフォルトは、:all (全ての要素)です。
指定できる Symbol の詳細は、 Matrix#each の項目を参照して下さい。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, ... -
Matrix
# map(which = :all) -> Enumerator (60733.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
ブロックがない場合、 Enumerator を返します。
@param which which に以下の Symbol を指定することで、
引数として使われる要素を限定できます。
デフォルトは、:all (全ての要素)です。
指定できる Symbol の詳細は、 Matrix#each の項目を参照して下さい。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, ... -
Matrix
# collect!(which = :all) -> Enumerator (60727.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果で要素を置き換えます。
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果で要素を置き換えます。
ブロックのない場合は、自身と map! から生成した Enumerator オブジェクトを返します。
@param which which に以下の Symbol を指定することで、
引数として使われる要素を限定できます。
デフォルトは、:all (全ての要素)です。
指定できる Symbol の詳細は、 Matrix#each の項目を参照して下さい。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
... -
Matrix
# map!(which = :all) -> Enumerator (60727.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果で要素を置き換えます。
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果で要素を置き換えます。
ブロックのない場合は、自身と map! から生成した Enumerator オブジェクトを返します。
@param which which に以下の Symbol を指定することで、
引数として使われる要素を限定できます。
デフォルトは、:all (全ての要素)です。
指定できる Symbol の詳細は、 Matrix#each の項目を参照して下さい。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
... -
Matrix
# each(which = :all) -> Enumerator (60691.0) -
行列の各要素を引数としてブロックを呼び出します。
行列の各要素を引数としてブロックを呼び出します。
0行目、1行目、…という順番で処理します。
which に以下の 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対角成分とそれより上側の部分
* :strict_lower 対角成分の下側
* :strict_upper 対角成分の上側
ブロックを省略した場合、 Enumerator ... -
Matrix
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (60691.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
通常の行列に対してはこれは単に固有値を計算するだけです。かわりに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) # => 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].... -
Matrix
# each _ with _ index(which = :all) -> Enumerator (60673.0) -
行列の各要素をその位置とともに引数としてブロックを呼び出します。
行列の各要素をその位置とともに引数としてブロックを呼び出します。
which で処理する要素の範囲を指定することができます。
Matrix#each と同じなのでそちらを参照してください。
ブロックを省略した場合、 Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].each_with_index do |e, row, col|
puts "#{e} at #{row}, #{col}"
end
# => 1 at 0, 0
# => 2 at 0, 1
# => 3... -
Matrix
# find _ index(value , selector = :all) -> [Integer , Integer] | nil (60673.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。
ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、
返り値が真であった要素の位置を返します。
複数の位置で値が一致する/ブロックが真を返す、場合は最初
に見つかった要素の位置を返します。
selector で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ ... -
Matrix
# index(value , selector = :all) -> [Integer , Integer] | nil (60673.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。
ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、
返り値が真であった要素の位置を返します。
複数の位置で値が一致する/ブロックが真を返す、場合は最初
に見つかった要素の位置を返します。
selector で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ ... -
Matrix
# det -> Numeric (60655.0) -
行列式 (determinant) の値を返します。
行列式 (determinant) の値を返します。
Float を使用すると、精度が不足するため、誤った結果が生じる可能性があることに注意してください。
代わりに、Rational や BigDecimal などの正確なオブジェクトを使用することを検討してください。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 正方行列でない場合に発生します
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
p Matrix[[2, 1], [-1, 2]].det #=> 5
p Matrix[[2.0, 1... -
Matrix
:: LUPDecomposition # determinant -> Numeric (60619.0) -
元の行列の行列式の値を返します。 LUP 分解の結果を利用して計算します。
元の行列の行列式の値を返します。
LUP 分解の結果を利用して計算します。
@see Matrix#determinant -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvectors -> [Vector] (60301.0) -
右固有ベクトルを配列で返します。
右固有ベクトルを配列で返します。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (60019.0) -
行列の固有分解の情報を保持するクラスです。
行列の固有分解の情報を保持するクラスです。
Matrix#eigensystem の返り値のクラスです。 -
Matrix
:: LUPDecomposition (60019.0) -
行列のLUP分解の情報を保持するクラスです。
行列のLUP分解の情報を保持するクラスです。
Matrix#lup_decomposition の返り値のクラスです。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # to _ a -> [Matrix , Matrix , Matrix] (52963.0) -
Matrix::EigenvalueDecomposition#v, Matrix::EigenvalueDecomposition#d, Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv をこの順に並べた配列を返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition#v,
Matrix::EigenvalueDecomposition#d,
Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv
をこの順に並べた配列を返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # to _ a -> [Matrix , Matrix , Matrix] (52819.0) -
分解した行列を [下半行列, 上半行列, 置換行列] という3要素の配列で 返します。
分解した行列を [下半行列, 上半行列, 置換行列] という3要素の配列で
返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (51724.0) -
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。
返り値は 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]) #=> ... -
Matrix
:: LUPDecomposition # det -> Numeric (51619.0) -
元の行列の行列式の値を返します。 LUP 分解の結果を利用して計算します。
元の行列の行列式の値を返します。
LUP 分解の結果を利用して計算します。
@see Matrix#determinant -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # d -> Matrix (51610.0) -
固有値を対角成分に並べた行列を返します。
固有値を対角成分に並べた行列を返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # l -> Matrix (51604.0) -
LUP分解の下半行列部分を返します。
LUP分解の下半行列部分を返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # p -> Matrix (51604.0) -
LUP分解の置換行列部分を返します。
LUP分解の置換行列部分を返します。 -
Vector
# inner _ product(v) -> Float (51601.0) -
ベクトル v との内積を返します。
ベクトル v との内積を返します。
@param v 内積を求めるベクトル
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 自分自身と引数のベクト
ルの要素の数(次元)が異なっていたときに発生します。 -
Vector
# magnitude -> Float (51322.0) -
ベクトルの大きさ(ノルム)を返します。
ベクトルの大きさ(ノルム)を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector[3, 4].norm # => 5.0
Vector[Complex(0, 1), 0].norm # => 1.0
//}
@see Vector#normalize -
Vector
# norm -> Float (51322.0) -
ベクトルの大きさ(ノルム)を返します。
ベクトルの大きさ(ノルム)を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector[3, 4].norm # => 5.0
Vector[Complex(0, 1), 0].norm # => 1.0
//}
@see Vector#normalize -
Matrix
:: LUPDecomposition # pivots -> [Integer] (51301.0) -
ピボッティングを表す配列を返します。
ピボッティングを表す配列を返します。 -
Vector
# collect -> Enumerator (33619.0) -
ベクトルの各要素に対してブロックを評価した結果を、要素として持つベクトルを生成します。
ベクトルの各要素に対してブロックを評価した結果を、要素として持つベクトルを生成します。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3.5, -10]
v1 = Vector.elements(a)
p v1 # => Vector[1, 2, 3.5, -10]
v2 = v1.map{|x|
x * -1
}
p v2 # => Vector[-1, -2, -3.5, 10]
//} -
Vector
# collect! -> Enumerator (33619.0) -
ベクトルの各要素を順番にブロックに渡して評価し、その結果で要素を置き換えます。
ベクトルの各要素を順番にブロックに渡して評価し、その結果で要素を置き換えます。
ブロックのない場合は、自身と map! から生成した Enumerator オブジェクトを返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[1, 2, 3]
p v.map!{ |el| el * 2 } #=> Vector[2, 4, 6]
p v #=> Vector[2, 4, 6]
//} -
Vector
# collect2(v) -> Enumerator (33619.0) -
ベクトルの各要素と引数 v の要素との組に対してブロックを評価し、その結果を要素として持つ配列を返します。
ベクトルの各要素と引数 v の要素との組に対してブロックを評価し、その結果を要素として持つ配列を返します。
ベクトルの各要素と、それに対応するインデックスを持つ引数 v (ベクトル or 配列)の要素との組に対して (2引数の) ブロックを評価し、その結果を要素として持つ配列を返します。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@param v ブロック内で評価される(ベクトル or 配列)
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 自分自身と引数のベクト
ルの要素の数(次元)が異なっていたとき... -
Vector
# map -> Enumerator (33619.0) -
ベクトルの各要素に対してブロックを評価した結果を、要素として持つベクトルを生成します。
ベクトルの各要素に対してブロックを評価した結果を、要素として持つベクトルを生成します。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3.5, -10]
v1 = Vector.elements(a)
p v1 # => Vector[1, 2, 3.5, -10]
v2 = v1.map{|x|
x * -1
}
p v2 # => Vector[-1, -2, -3.5, 10]
//} -
Vector
# map! -> Enumerator (33619.0) -
ベクトルの各要素を順番にブロックに渡して評価し、その結果で要素を置き換えます。
ベクトルの各要素を順番にブロックに渡して評価し、その結果で要素を置き換えます。
ブロックのない場合は、自身と map! から生成した Enumerator オブジェクトを返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[1, 2, 3]
p v.map!{ |el| el * 2 } #=> Vector[2, 4, 6]
p v #=> Vector[2, 4, 6]
//} -
Vector
. elements(a , copy = true) -> Vector (33619.0) -
配列 a を要素とするベクトルを生成します。 ただし、オプション引数 copy が偽 (false) ならば、複製を行いません。
配列 a を要素とするベクトルを生成します。
ただし、オプション引数 copy が偽 (false) ならば、複製を行いません。
@param a Vectorを生成する際の要素の配列
@param copy 引数の配列 a のコピーをするかどうかのフラグ
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3, 4]
v1 = Vector.elements(a, true)
v2 = Vector.elements(a, false)
p v1 # => Vector[1, 2, 3, 4]
p v2 #... -
Vector
# each -> Enumerator (33601.0) -
ベクトルの各要素をブロックの引数として順にブロックを呼び出します。
ベクトルの各要素をブロックの引数として順にブロックを呼び出します。
このクラスは Enumerable を include しているため、
このメソッドを経由して Enumerable の各メソッドを使うことができます。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。 -
Vector
# each2(v) -> Enumerator (33601.0) -
ベクトルの各要素と、それに対応するインデックスを持つ引数 v の要素との組に対して (2引数の) ブロックを繰返し評価します。
ベクトルの各要素と、それに対応するインデックスを持つ引数 v の要素との組に対して (2引数の) ブロックを繰返し評価します。
v は配列互換(size メソッドと [] メソッドを持つ)オブジェクトです。
Vector も使えます。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@param v 各要素と組を取るためのオブジェクト
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 自分自身と引数のベクト
ルの要素の数(次元)が異なっていたときに発生します。
@see Array#zip -
Vector
# []=(index , value) (33334.0) -
index 番目の要素を value に変更します。
index 番目の要素を value に変更します。
@param index インデックスを整数で指定します。
@param value 設定したい要素の値を指定します。
@raise TypeError ベクトルの範囲外にある整数を指定したときに、発生します。
//emlist[][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[0, 0, 0, 0, 0]
v[1] = 2
p v #=> Vector[0, 2, 0, 0, 0]
v[-1] = 3
p v #=> Vector[0, 2, 0, 0, 3]
v[99] = 100
# IndexE... -
Ruby用語集 (27157.0)
-
Ruby用語集 A B C D E F G I J M N O R S Y
...ってメソッド呼び出し等に
制限を課していた。
しかし、Ruby 2.7 でこの機構は実質的に無効化されて、
Ruby 3.2 で削除された。
: 鬼雲
: Onigmo
Ruby 2.0 以降採用されている正規表現エンジン。鬼車のフォーク。
参照:spe......に基づき、行える操作に制限を加える仕組み。
しかし、Ruby 2.7 でこの機構は実質的に無効化されて、
Ruby 3.2 で削除された。
: セッター
: setter
オブジェクトのインスタンス変数に値を代入するためのメソッド。
イン... -
NEWS for Ruby 2
. 2 . 0 (18181.0) -
NEWS for Ruby 2.2.0 このドキュメントは前回リリース以降のバグ修正を除くユーザーに影響のある機能の変更のリストです。
NEWS for Ruby 2.2.0
このドキュメントは前回リリース以降のバグ修正を除くユーザーに影響のある機能の変更のリストです。
それぞれのエントリーは参照情報があるため短いです。
十分な情報と共に書かれた全ての変更のリストは ChangeLog ファイルか bugs.ruby-lang.org の issue を参照してください。
== 2.1.0 以降の変更
=== 言語仕様の変更
* nil/true/false
* nil/true/false はフリーズされました 8923
* Hash リテラル
* 後ろにコロンのあるシンボルをキーにしたと... -
NEWS for Ruby 2
. 1 . 0 (18145.0) -
NEWS for Ruby 2.1.0 このドキュメントは前回リリース以降のバグ修正を除くユーザーに影響のある機能の変更のリストです。
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== 2.0.0 以降の変更
=== 言語仕様の変更
* キーワード引数のデフォルト値が省略可能になりました。これらの「必須キーワード引数」は呼び出し時に明示的に与えなければなりません。
* 整数や小数のリテラルの末尾に'r','i','... -
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. 6 . 0 (18127.0) -
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=== 言語仕様の変更
* $SAFE はプロセスグローバルで扱われることになると共に、0以外を設定した後に0に戻せるようになりました。 14250
* Refinements がブロック引数にも反映されるよ... -
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== 2.4.0 以降の変更
=== 言語仕様の変更
* トップレベルの定数参照を削除しました 11547
* do/end ブロック内部で rescue/else/ensure を書けるようになりました 12906
* 文字列の式展... -
NEWS for Ruby 2
. 3 . 0 (18073.0) -
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== 2.2.0 以降の変更
=== 言語仕様の変更
* frozen-string-literal プラグマ:
* 実験的な機能として fronzen-string-literal というプラグマが導入されました。
897... -
NEWS for Ruby 3
. 1 . 0 (18019.0) -
NEWS for Ruby 3.1.0 このドキュメントは前回リリース以降のバグ修正を除くユーザーに影響のある機能の変更のリストです。
...した。
* RubyGems 3.3.3
* base64 0.1.1
* benchmark 0.2.0
* bigdecimal 3.1.1
* bundler 2.3.3
* cgi 0.3.1
* csv 3.2.2
* date 3.2.2
* did_you_mean 1.6.1
* digest 3.1.0
* drb 2.1.0
* erb 2.2.3
* error_highlight 0.3.0
* etc 1.3.0
* fcntl 1.0.......以下のbundled gemsが更新されました。
* minitest 5.15.0
* power_assert 2.0.1
* rake 13.0.6
* test-unit 3.5.3
* rexml 3.2.5
* rbs 2.0.0
* typeprof 0.21.1
* 以下のdefault gemsがbundled gemsに変更されました。
* net-ftp 0.1.3
* net-imap 0.2.......12913
* Psych 4.0では、デフォルトで Psych.load が Psych.safe_load に変更されました。この動作に移行するにはPsych 3.3.2を使用する必要があるかもしれません。 17866
== C API の更新
* ドキュメント化されました。 https://github.com/ruby/...