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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:
:3.4種類
- インスタンスメソッド (89)
- 特異メソッド (11)
- クラス (5)
クラス
- Matrix (51)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (10) -
Matrix
:: LUPDecomposition (10) - Vector (29)
キーワード
- * (2)
- EigenvalueDecomposition (1)
- ErrDimensionMismatch (1)
- ErrNotRegular (1)
- ErrOperationNotDefined (1)
- LUPDecomposition (1)
- [] (3)
- []= (3)
- coerce (1)
-
cofactor
_ expansion (1) - collect (4)
- collect! (4)
- collect2 (2)
- column (2)
-
column
_ vectors (1) - columns (1)
- component (2)
- covector (1)
-
cross
_ product (1) - d (1)
- det (2)
- determinant (2)
- diagonal (1)
- eigen (1)
- eigensystem (1)
-
eigenvalue
_ matrix (1) - eigenvalues (1)
-
eigenvector
_ matrix (1) -
eigenvector
_ matrix _ inv (1) - eigenvectors (1)
- element (1)
- elements (1)
-
elements
_ to _ f (1) -
elements
_ to _ i (1) -
elements
_ to _ r (1) - empty (1)
- empty? (1)
-
entrywise
_ product (1) -
hadamard
_ product (1) - independent? (2)
-
inner
_ product (1) - inspect (2)
- inv (1)
- inverse (1)
- l (1)
-
laplace
_ expansion (1) - lup (1)
-
lup
_ decomposition (1) - map (4)
- map! (4)
- map2 (1)
- minor (2)
- permutation? (1)
- pivots (1)
- regular? (1)
- row (2)
-
row
_ vectors (1) - rows (1)
- scalar (1)
- singular? (1)
- solve (1)
-
to
_ a (4) -
to
_ ary (2) -
to
_ s (2) - tr (1)
- trace (1)
- transpose (1)
- u (1)
-
upper
_ triangular? (1) - v (1)
-
v
_ inv (1) - zero (2)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# entrywise _ product(m) -> Matrix (97285.0) -
アダマール積(要素ごとの積)を返します。
...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 (96985.0) -
アダマール積(要素ごとの積)を返します。
...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
:: LUPDecomposition # p -> Matrix (96913.0) -
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。 -
Matrix
# upper _ triangular? -> bool (96607.0) -
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
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (88375.0) -
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
. empty(row _ size=0 , column _ size=0) -> Matrix (88018.0) -
要素を持たない行列を返します。
...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]]
//}
@param row_size 行列の行数
@param column_si... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix _ inv -> Matrix (87934.0) -
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 (87916.0) -
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
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (87697.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...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_expa......=> 45
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::ErrD......imensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# inspect -> String (87679.0) -
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
# empty? -> bool (87625.0) -
行列が要素を持たないならば true を返します。
...行列が要素を持たないならば true を返します。
要素を持たないとは、行数か列数のいずれかが0であることを意味します。
@see Matrix.empty... -
Matrix
# permutation? -> bool (87607.0) -
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
# transpose -> Matrix (79282.0) -
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。... -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (79075.0) -
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
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (78997.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...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_expa......=> 45
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::ErrD......imensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# component(i , j) -> () (78715.0) -
(i,j)要素を返します。 行列の範囲外の値を指定した場合には nil を返します。
...分を0オリジンで指定します。
@param j 要素の列成分を0オリジンで指定します。
//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[0, 0] # => 1
p m[1, 1] # => 15
p m[1, 2] # => 20
p m[1, 3] # => nil
//}... -
Matrix
# tr -> Integer | Float | Rational | Complex (78643.0) -
トレース (trace) を返します。
...列のトレース (trace) とは、対角要素の和です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[7,6], [3,9]].trace # => 16
//}
trace は正方行列でのみ定義されます。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
Matrix
# trace -> Integer | Float | Rational | Complex (78643.0) -
トレース (trace) を返します。
...列のトレース (trace) とは、対角要素の和です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[7,6], [3,9]].trace # => 16
//}
trace は正方行列でのみ定義されます。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
ExceptionForMatrix
:: ErrOperationNotDefined (78007.0) -
演算時にクラスが適切でない場合に発生する例外です。
演算時にクラスが適切でない場合に発生する例外です。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (70216.0) -
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
# map(which = :all) {|x| . . . } -> Matrix (70075.0) -
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。
...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, 2], [3, 4]]
p m.map { |x| x + 100 } # => Matrix[[101, 102], [103, 104]]
p m.map(:diagonal) { |x| x * 10 } # => Matrix[[10, 2], [3, 40]]
//}
@see Matrix#each, Matrix#map!... -
Matrix
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (69985.0) -
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......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::EigenvalueDec... -
Matrix
# collect(which = :all) {|x| . . . } -> Matrix (69775.0) -
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。
...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, 2], [3, 4]]
p m.map { |x| x + 100 } # => Matrix[[101, 102], [103, 104]]
p m.map(:diagonal) { |x| x * 10 } # => Matrix[[10, 2], [3, 40]]
//}
@see Matrix#each, Matrix#map!... -
Matrix
# map(which = :all) -> Enumerator (69775.0) -
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。
...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, 2], [3, 4]]
p m.map { |x| x + 100 } # => Matrix[[101, 102], [103, 104]]
p m.map(:diagonal) { |x| x * 10 } # => Matrix[[10, 2], [3, 40]]
//}
@see Matrix#each, Matrix#map!... -
Matrix
# map!(which = :all) -> Enumerator (69769.0) -
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。
...詳細は、 Matrix#each の項目を参照して下さい。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map! { |element| element * 10 } #=> Matrix[[10, 20], [30, 40]]
p m #=> Matrix[[10, 20], [30, 40]]
//}
@see Matrix#each, Matrix#map... -
Matrix
# map!(which = :all) {|element| . . . } -> self (69769.0) -
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。
...詳細は、 Matrix#each の項目を参照して下さい。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map! { |element| element * 10 } #=> Matrix[[10, 20], [30, 40]]
p m #=> Matrix[[10, 20], [30, 40]]
//}
@see Matrix#each, Matrix#map... -
Matrix
# column _ vectors -> [Vector] (69661.0) -
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
# row _ vectors -> [Vector] (69661.0) -
自分自身を行ベクトルの配列として返します。
...自分自身を行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.row_vectors # => [Vector[1, 2, 3], Vector[10, 15, 20], Vector[-1, -2, 1.5]]
//}... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # v _ inv -> Matrix (69634.0) -
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 # v -> Matrix (69616.0) -
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
:: LUPDecomposition # pivots -> [Integer] (69607.0) -
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。 -
Matrix
# collect(which = :all) -> Enumerator (69475.0) -
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。
...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, 2], [3, 4]]
p m.map { |x| x + 100 } # => Matrix[[101, 102], [103, 104]]
p m.map(:diagonal) { |x| x * 10 } # => Matrix[[10, 2], [3, 40]]
//}
@see Matrix#each, Matrix#map!... -
Matrix
# collect!(which = :all) -> Enumerator (69469.0) -
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。
...詳細は、 Matrix#each の項目を参照して下さい。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map! { |element| element * 10 } #=> Matrix[[10, 20], [30, 40]]
p m #=> Matrix[[10, 20], [30, 40]]
//}
@see Matrix#each, Matrix#map... -
Matrix
# collect!(which = :all) {|element| . . . } -> self (69469.0) -
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。
...詳細は、 Matrix#each の項目を参照して下さい。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map! { |element| element * 10 } #=> Matrix[[10, 20], [30, 40]]
p m #=> Matrix[[10, 20], [30, 40]]
//}
@see Matrix#each, Matrix#map... -
Matrix
# element(i , j) -> () (69415.0) -
(i,j)要素を返します。 行列の範囲外の値を指定した場合には nil を返します。
...分を0オリジンで指定します。
@param j 要素の列成分を0オリジンで指定します。
//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[0, 0] # => 1
p m[1, 1] # => 15
p m[1, 2] # => 20
p m[1, 3] # => nil
//}... -
Matrix
# det -> Numeric (69397.0) -
行列式 (determinant) の値を返します。
...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, 1.0], [-1.0, 2.0]].det #=> 5.0
//}... -
Matrix
# determinant -> Numeric (69397.0) -
行列式 (determinant) の値を返します。
...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, 1.0], [-1.0, 2.0]].det #=> 5.0
//}... -
Matrix
# to _ s -> String (69379.0) -
行列を文字列化し、その文字列を返します。
...行列を文字列化し、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.to_s # => "Matrix[[1, 2], [3, 4.5]]"
//}... -
Matrix
# to _ a -> Array (69361.0) -
自分自身をArrayに変換したものを返します。
...します。
行ベクトルを配列(Array)としたものの配列(つまり配列の配列)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.to_a # => [[1, 2, 3], [10, 15, 20], [-1, -2, 1.5]]
//}... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (69025.0) -
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 (69025.0) -
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] (61369.0) -
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
:: EigenvalueDecomposition # to _ ary -> [Matrix , Matrix , Matrix] (61369.0) -
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
. rows(rows , copy = true) -> Matrix (61318.0) -
引数 rows を行ベクトルの列とする行列を生成します。
...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]]
//}
@param ro... -
Matrix
:: LUPDecomposition # to _ a -> [Matrix , Matrix , Matrix] (61225.0) -
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 # to _ ary -> [Matrix , Matrix , Matrix] (61225.0) -
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
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (60985.0) -
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......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::EigenvalueDec... -
Matrix
# minor(from _ row . . to _ row , from _ col . . to _ col) -> Matrix (60985.0) -
selfの部分行列を返します。
...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
. columns(columns) -> Matrix (60754.0) -
引数 columns を列ベクトルの集合とする行列を生成します。
...=== 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, a......ue)
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]... -
Matrix
# inv -> Matrix (60739.0) -
逆行列を返します。
...逆行列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
p Matrix[[2, 1], [3, 2]].inv #=> Matrix[[(2/1), (-1/1)], [(-3/1), (2/1)]]
p Matrix[[2.0, 1.0], [3.0, 2.0]].inv #=> Matrix[[2.0000000000000004, -1.0000000000000002], [-3.000000000000001, 2.0000000000000004]]
//}... -
Matrix
# inverse -> Matrix (60739.0) -
逆行列を返します。
...逆行列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
p Matrix[[2, 1], [3, 2]].inv #=> Matrix[[(2/1), (-1/1)], [(-3/1), (2/1)]]
p Matrix[[2.0, 1.0], [3.0, 2.0]].inv #=> Matrix[[2.0000000000000004, -1.0000000000000002], [-3.000000000000001, 2.0000000000000004]]
//}... -
Matrix
. diagonal(*values) -> Matrix (60736.0) -
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。
...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, 2, 3]]]
//}... -
Matrix
. zero(n) -> Matrix (60697.0) -
n × n の零行列（要素が全て 0 の行列）を生成して返します。
...n × n 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) #=> Matrix[[0, 0], [0, 0]]
//}
@param n 生成する正方零行列の次数... -
Matrix
. zero(row , column) -> Matrix (60697.0) -
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
# minor(from _ row , row _ size , from _ col , col _ size) -> Matrix (60685.0) -
selfの部分行列を返します。
...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
. [](*rows) -> Matrix (60682.0) -
rows[i] を第 i 行とする行列を生成します。
...rows[i] を第 i 行とする行列を生成します。
@param rows 行列の要素を数の配列の配列として渡します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[11, 12], [21, 22]]
p m # => Matrix[[11, 12], [21, 22]]
# [11, 12]
# [21, 22]
//}... -
Matrix
. scalar(n , value) -> Matrix (60682.0) -
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。
...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]]
//}... -
Vector
# independent?(*vectors) -> bool (60625.0) -
self とベクトルの列 vectors が線形独立であれば true を返します。
...self とベクトルの列 vectors が線形独立であれば true を返します。
require 'matrix'
Vector.independent?(self, *vectors)
と同じです。
@param vectors 線形独立性を判定するベクトル列... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvectors -> [Vector] (60607.0) -
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。 -
Vector
# inspect -> String (60607.0) -
オブジェクトの内容を文字列化します。
オブジェクトの内容を文字列化します。 -
Vector
. independent?(*vectors) -> bool (60607.0) -
ベクトルの列 vectors が線形独立であれば true を返します。
ベクトルの列 vectors が線形独立であれば true を返します。
@param vectors 線形独立性を判定するベクトル列 -
Matrix
# coerce(other) -> Array (60415.0) -
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
# row(i) -> Vector | nil (60397.0) -
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......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 + x
}
p cnt # => 6
//}... -
Matrix
# column(j) -> Vector | nil (60379.0) -
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。
...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 = Matrix[a1, a2, a3]
p m.column(1) # => Vector[2, 15, -2]
cnt = 0
m.column(-1) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 24.5... -
Matrix
:: LUPDecomposition # det -> Numeric (60325.0) -
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
:: LUPDecomposition # determinant -> Numeric (60325.0) -
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
# []=(row , col , v) (60277.0) -
行が row、列が col である範囲を v に変更する。
...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,......9, 0], [9, 9, 0]]
m[1..-1, 0..1] = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m # => Matrix[[9, 9, 0], [1, 2, 0], [3, 4, 0]]
//}... -
Matrix
# regular? -> bool (60133.0) -
行列が正方で正則なら true を、特異なら false を返します。
...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
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, -3]
m = Matrix[a1, a2, a3]
p m.re......gular? # => false
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
a4 = [1, 1, 1]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4]
p m.regular? # => raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch
//}
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
Matrix
# [](i , j) -> () (60115.0) -
(i,j)要素を返します。 行列の範囲外の値を指定した場合には nil を返します。
...分を0オリジンで指定します。
@param j 要素の列成分を0オリジンで指定します。
//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[0, 0] # => 1
p m[1, 1] # => 15
p m[1, 2] # => 20
p m[1, 3] # => nil
//}... -
Matrix
# row(i) {|x| . . . } -> self (60097.0) -
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......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 + x
}
p cnt # => 6
//}... -
Matrix
# column(j) {|x| . . . } -> self (60079.0) -
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。
...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 = Matrix[a1, a2, a3]
p m.column(1) # => Vector[2, 15, -2]
cnt = 0
m.column(-1) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 24.5... -
ExceptionForMatrix
:: ErrDimensionMismatch (60007.0) -
行列/ベクトル計算時に次元が合わない場合に発生する例外です。
行列/ベクトル計算時に次元が合わない場合に発生する例外です。 -
ExceptionForMatrix
:: ErrNotRegular (60007.0) -
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。 -
Vector
# covector -> Matrix (51748.0) -
Matrix オブジェクトへ変換します。
...Matrix オブジェクトへ変換します。
列ベクトル (行列)、すなわち、(n, 1) 型の行列に変換します。
実際には Matrix.row_vector(self) を適用します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[2, 3, 5]
p v # => Vector[2, 3, 5]
m = v.covector
p m # => M... -
Matrix
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (51730.0) -
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。......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)]]
//}... -
Vector
# map2(v) {|x , y| . . . } -> Vector (51661.0) -
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ベクトルを返します。
...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に発生します。
@see Vec......t2
次の例は、２つのベクトルの要素毎の積を要素として持つベクトルを生成します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v1 = Vector[2, 3, 5]
v2 = Vector[7, 9, 11]
a = Array[7, 9, 11]
z = v1.map2(v2) { |x, y| x * y }
p z # => Vector[14, 27, 55]
z = v1.map2(a) { |... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # d -> Matrix (51616.0) -
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 (51610.0) -
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 # u -> Matrix (51610.0) -
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。 -
Vector
# component(i) -> object | nil (51607.0) -
i 番目の要素を返します。インデックスは 0 から開始します。 要素が存在しないインデックスを指定した時には nil を返します。
i 番目の要素を返します。インデックスは 0 から開始します。
要素が存在しないインデックスを指定した時には nil を返します。
@param i 取得する要素のインデックスを整数値で指定します。
インデックスは 0 から始めます。 -
Vector
# cross _ product(*vs) -> Vector (51607.0) -
self とベクトル vs とのクロス積を返します。
...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 のベクトルの個数が n-... -
Vector
# inner _ product(v) -> Float (51607.0) -
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
# elements _ to _ f -> Vector (51343.0) -
ベクトルの各成分をFloatに変換したベクトルを返します。
...ベクトルの各成分をFloatに変換したベクトルを返します。
このメソッドは deprecated です。 map(&:to_f) を使ってください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector.elements([2, 3, 5, 7, 9])
p v.elements_to_f
# => Vector[2.0, 3.0, 5.0, 7.0, 9.0]
//}... -
Vector
# elements _ to _ i -> Vector (51343.0) -
ベクトルの各成分をIntegerに変換したベクトルを返します。
...ベクトルの各成分をIntegerに変換したベクトルを返します。
このメソッドは deprecated です。 map(&:to_i) を使ってください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector.elements([2.5, 3.0, 5.01, 7])
p v.elements_to_i
# => Vector[2, 3, 5, 7]
//}... -
Vector
# elements _ to _ r -> Vector (51343.0) -
ベクトルの各成分をRationalに変換したベクトルを返します。
...の各成分をRationalに変換したベクトルを返します。
このメソッドは deprecated です。 map(&:to_r) を使ってください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector.elements([2.5, 3.0, 5.75, 7])
p v.elements_to_r
# => Vector[(5/2), (3/1), (23/4), (7/1)]
//}... -
Vector
# to _ a -> Array (51343.0) -
ベクトル(Vector)から配列 (Array) に変換します。
...ベクトル(Vector)から配列 (Array) に変換します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[2, 3, 5, 7, 9]
p v.to_a
# => [2, 3, 5, 7, 9]
//}... -
Vector
# to _ s -> String (51343.0) -
ベクトル(Vector)から文字列 (String) に変換します。
...ベクトル(Vector)から文字列 (String) に変換します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[2, 3, 5, 7, 9]
p v.to_s
# => "Vector[2, 3, 5, 7, 9]"
//}... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (51307.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # singular? -> bool (51025.0) -
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?... -
Vector
. elements(a , copy = true) -> Vector (42697.0) -
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。
...or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[1, 2, 3... -
Vector
# map -> Enumerator (42661.0) -
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。
...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 {|x| . . . } -> Vector (42661.0) -
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。
...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 (42661.0) -
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。
...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
# map! {|element| . . . } -> self (42661.0) -
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。
...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
# collect -> Enumerator (42361.0) -
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。
...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 {|x| . . . } -> Vector (42361.0) -
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。
...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 (42361.0) -
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。
...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
# collect! {|element| . . . } -> self (42361.0) -
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。
...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 (42361.0) -
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。
...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に発生します。
@see Vec... -
Vector
# collect2(v) {|x , y| . . . } -> Array (42361.0) -
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。
...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に発生します。
@see Vec...