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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:matrix種類
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キーワード
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angle
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-
cofactor
_ expansion (12) - collect2 (24)
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cross
_ product (12) - det (12)
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- eigen (12)
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-
entrywise
_ product (8) -
first
_ minor (12) -
hadamard
_ product (8) - hermitian? (12)
- hstack (24)
-
inner
_ product (12) -
laplace
_ expansion (12) - map2 (12)
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-
skew
_ symmetric? (7) - symmetric? (12)
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- vstack (12)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# determinant -> Numeric (8.0) -
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
# diagonal? -> bool (8.0) -
行列が対角行列ならば true を返します。
...行列が対角行列ならば 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
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (8.0) -
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
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (8.0) -
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
# entrywise _ product(m) -> Matrix (8.0) -
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
# first _ minor(row , column) -> Matrix (8.0) -
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
# hadamard _ product(m) -> Matrix (8.0) -
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
# hermitian? -> bool (8.0) -
行列がエルミートならば true を返します。
...行列がエルミートならば 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
# hstack(*matrices) -> Matrix (8.0) -
行列 self と matrices を横に並べた行列を生成します。
...self と matrices を横に並べた行列を生成します。
Matrix.hstack(self, *matrices) と同じです。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
x = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
y = Matrix[[5, 6], [7, 8]]
x.hstack(y) # => Matrix[[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]
//}
@param matrices 並べる行列。......すべての行列の行数がselfの行数と一致していなければならない
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行数の異なる行列がある場合に発生します
@see Matrix.hstack, Matrix#vstack... -
Matrix
# normal? -> bool (8.0) -
行列が正規行列ならば true を返します。
...行列が正規行列ならば 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...