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:
:クラス
- Matrix (202)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (110) -
Matrix
:: LUPDecomposition (110)
キーワード
-
cofactor
_ expansion (11) - collect (11)
- collect! (6)
- column (22)
-
column
_ vectors (11) - d (11)
- det (22)
- determinant (22)
- eigen (11)
- eigensystem (11)
-
eigenvalue
_ matrix (11) - eigenvalues (11)
-
eigenvector
_ matrix (11) -
eigenvector
_ matrix _ inv (11) - eigenvectors (11)
-
entrywise
_ product (7) -
hadamard
_ product (7) - l (11)
-
laplace
_ expansion (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - map (11)
- map! (6)
- permutation? (11)
- pivots (11)
- regular? (11)
- singular? (11)
- solve (11)
-
to
_ a (22) -
to
_ ary (22) -
upper
_ triangular? (11) - v (11)
-
v
_ inv (11)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# entrywise _ product(m) -> Matrix (38529.0) -
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
# upper _ triangular? -> bool (38303.0) -
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
# hadamard _ product(m) -> Matrix (35429.0) -
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 (35305.0) -
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
:: LUPDecomposition # u -> Matrix (35305.0) -
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
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (32589.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
...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......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
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (32589.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
...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......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
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix _ inv -> Matrix (32412.0) -
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 (32406.0) -
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
# permutation? -> bool (32203.0) -
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...