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:クラス
- Matrix (22)
-
Matrix
:: LUPDecomposition (11)
モジュール
-
Rake
:: TaskManager (11)
キーワード
- lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) -
resolve
_ args (11)
検索結果
先頭4件
-
Matrix
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (27220.0) -
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。......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]]) #=> Matrix[[(1/1), (2/1... -
Rake
:: TaskManager # resolve _ args(args) -> Array (15201.0) -
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。... -
Matrix
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (9437.0) -
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 -> Matrix :: LUPDecomposition (6337.0) -
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...