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Matrix::LUPDecomposition#solve(b) -> Vector | Matrix (21242.0)

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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。

...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。...

...@param b 一次方程式の定数項を指定します。

//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]]) #=> Matri...

• Matrix
• Matrix::LUPDecomposition
• Vector

Rake::TaskManager#resolve_args(args) -> Array (12401.0)

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• インスタンスメソッド

タスクやルールに与えられたパラメータを解釈します。

...タスクやルールに与えられたパラメータを解釈します。

@param args パラメータを指定します。

@return [task_name, arg_name_list, prerequisites] を返します。...

• Rake::TaskManager

Rake::FileList#resolve -> self (9101.0)

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• インスタンスメソッド

追加リストと除外リストを評価します。

...y]{
# Rakefile での記載例とする

IO.write("test.rb", "test")
IO.write("test.java", "test")
IO.write("test.js", "test")

task default: :test_rake_app
task :test_rake_app do
file_list = FileList.new("*.rb")
file_list.include("*.java")
file_list.exclude("*.js")
file_list.resolve # => [...

..."test.rb", "test.java"]
end
//}...

• Rake::FileList

Matrix#lup -> Matrix::LUPDecomposition (3131.0)

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• インスタンスメソッド

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
• Matrix::LUPDecomposition

Matrix#lup_decomposition -> Matrix::LUPDecomposition (3131.0)

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• インスタンスメソッド

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...

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