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種類
- インスタンスメソッド (500)
- 特異メソッド (40)
- クラス (12)
ライブラリ
- matrix (552)
キーワード
- * (48)
- + (24)
- - (24)
-
/ (24) - []= (14)
- adjugate (12)
-
angle
_ with (12) - antisymmetric? (7)
- cofactor (12)
-
cofactor
_ expansion (12) - collect2 (24)
- combine (16)
- det (12)
- determinant (12)
- diagonal? (12)
- dot (12)
- each2 (24)
- eigen (12)
- eigensystem (12)
-
entrywise
_ product (8) -
hadamard
_ product (8) - hermitian? (12)
- hstack (24)
-
inner
_ product (12) -
laplace
_ expansion (12) - map2 (12)
- normal? (12)
- orthogonal? (12)
- permutation? (12)
- regular? (12)
- singular? (12)
-
skew
_ symmetric? (7) - symmetric? (12)
- tr (12)
- trace (12)
- unitary? (12)
- vstack (12)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# unitary? -> bool (6106.0) -
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... -
Matrix
. hstack(*matrices) -> Matrix (6106.0) -
行列 matrices を横に並べた行列を生成します。
...行列 matrices を横に並べた行列を生成します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
x = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
y = Matrix[[5, 6], [7, 8]]
Matrix.hstack(x, 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.vstack, Matrix#hstack... -
Matrix
. vstack(*matrices) -> Matrix (6106.0) -
行列 matrices を縦に並べた行列を生成します。
...行列 matrices を縦に並べた行列を生成します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
x = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
y = Matrix[[5, 6], [7, 8]]
Matrix.vstack(x, y) # => Matrix[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
//}
@param matrices 並べる行列。すべての行列の列数が一致し......ていなければならない
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 列数の異なる行列がある場合に発生します
@see Matrix.hstack, Matrix#vstack... -
Vector
# angle _ with(v) -> Float (6106.0) -
v と self がなす角度を返します。
...list[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector[1, 0].angle_with(Vector[0, 1]) # => Math::PI/2
//}
@param v このベクトルと self とがなす角度を計算します
@raise ZeroVectorError self もしくは v のどちらかが零ベクトルである場合に
発生します
@raise Exception......ForMatrix::ErrDimensionMismatch v と self の
ベクトルの次元が異なる場合に発生します。... -
Vector
# collect2(v) -> Enumerator (6106.0) -
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。
...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 Vector#map2
次の......素毎の積を要素とする配列を生成します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v1 = Vector[2, 3, 5]
v2 = Vector[7, 9, 11]
a = Array[7, 9, 11]
z = v1.collect2(v2){ |x, y| x * y }
p z # => [14, 27, 55]
z = v1.collect2(a) { |x, y| x * y } # Array でも OK
p z # => [14, 27, 55]
//}... -
Vector
# collect2(v) {|x , y| . . . } -> Array (6106.0) -
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。
...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 Vector#map2
次の......素毎の積を要素とする配列を生成します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v1 = Vector[2, 3, 5]
v2 = Vector[7, 9, 11]
a = Array[7, 9, 11]
z = v1.collect2(v2){ |x, y| x * y }
p z # => [14, 27, 55]
z = v1.collect2(a) { |x, y| x * y } # Array でも OK
p z # => [14, 27, 55]
//}... -
Vector
# dot(v) -> Float (6106.0) -
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
# inner _ product(v) -> Float (6106.0) -
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。... -
Matrix
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (3206.0) -
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...