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Matrix#cofactor_expansion(row: nil, column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (6221.0)

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• インスタンスメソッド

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...

...=> 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

Matrix#laplace_expansion(row: nil, column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (6221.0)

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• インスタンスメソッド

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...

...=> 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

Matrix#component(i, j) -> () (3121.0)

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• インスタンスメソッド

(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。

...には nil を返します。

@param i 要素の行成分を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...

• Matrix

Matrix::LUPDecomposition#solve(b) -> Vector | Matrix (3015.0)

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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。

...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...

...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
• Matrix::LUPDecomposition
• Vector