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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:ライブラリ
- matrix (288)
-
net
/ imap (60) - rexml (24)
-
rexml
/ sax2listener (12)
クラス
- Matrix (48)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (120) -
Matrix
:: LUPDecomposition (120) -
Net
:: IMAP :: BodyTypeBasic (12) -
Net
:: IMAP :: BodyTypeMessage (12) -
Net
:: IMAP :: BodyTypeMultipart (12) -
Net
:: IMAP :: BodyTypeText (12) -
Net
:: IMAP :: ContentDisposition (12) -
REXML
:: ParseException (24)
モジュール
-
REXML
:: SAX2Listener (12)
キーワード
- context (12)
- d (12)
- det (12)
- determinant (12)
- disposition (48)
- eigen (12)
- eigensystem (12)
-
eigenvalue
_ matrix (12) - eigenvalues (12)
-
eigenvector
_ matrix (12) -
eigenvector
_ matrix _ inv (12) - eigenvectors (12)
- lup (12)
-
lup
_ decomposition (12) - p (12)
- param (12)
- pivots (12)
- progress (12)
- singular? (12)
- solve (12)
-
to
_ a (24) -
to
_ ary (24) - u (12)
- v (12)
-
v
_ inv (12)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: LUPDecomposition # l -> Matrix (21102.0) -
LUP分解の下半行列部分を返します。
...LUP分解の下半行列部分を返します。... -
REXML
:: ParseException # position -> Integer (21102.0) -
パースエラーが起きた(XML上の)場所を先頭からのバイト数で返します。
...パースエラーが起きた(XML上の)場所を先頭からのバイト数で返します。... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (12101.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
Matrix
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (9431.0) -
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... -
Net
:: IMAP :: BodyTypeMultipart # disposition -> Net :: IMAP :: ContentDisposition | nil (9301.0) -
Content-Dispotition の値を返します。
...Content-Dispotition の値を返します。
Net::IMAP::ContentDisposition オブジェクトを返します。
@see 1806, 2183... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (9101.0) -
固有値を対角成分に並べた行列を返します。
固有値を対角成分に並べた行列を返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # singular? -> bool (9101.0) -
元の行列が正方で特異なら true を、正則なら false を返します。 LUP 分解の結果を利用して判定します。
...元の行列が正方で特異なら true を、正則なら false を返します。
LUP 分解の結果を利用して判定します。
@see Matrix#singular?... -
Matrix
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (9101.0) -
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... -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (6331.0) -
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...