ライブラリ
- ビルトイン (2)
- matrix (8)
-
webrick
/ httputils (2)
クラス
キーワード
-
collect
_ concat (1) - eigen (1)
- eigensystem (1)
-
flat
_ map (1) - list (1)
- lup (1)
-
lup
_ decomposition (1) -
to
_ a (2)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # to _ ary -> [Matrix , Matrix , Matrix] (64207.0) -
Matrix::EigenvalueDecomposition#v, Matrix::EigenvalueDecomposition#d, Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv をこの順に並べた配列を返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition#v,
Matrix::EigenvalueDecomposition#d,
Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv
をこの順に並べた配列を返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # to _ ary -> [Matrix , Matrix , Matrix] (64207.0) -
分解した行列を [下半行列, 上半行列, 置換行列] という3要素の配列で 返します。
分解した行列を [下半行列, 上半行列, 置換行列] という3要素の配列で
返します。 -
WEBrick
:: HTTPUtils :: FormData # to _ ary -> Array (63307.0) -
自身が表す各フォームデータを収納した配列を生成して返します。
自身が表す各フォームデータを収納した配列を生成して返します。
例:
require "webrick/cgi"
class MyCGI < WEBrick::CGI
def do_GET(req, res)
p req.query['q'].list #=> ["val1", "val2", "val3"]
end
end
MyCGI.new.start() -
Enumerator
:: Lazy # flat _ map {|item| . . . } -> Enumerator :: Lazy (46222.0) -
ブロックの実行結果をひとつに繋げたものに対してイテレートするような Enumerator::Lazy のインスタンスを返します。
ブロックの実行結果をひとつに繋げたものに対してイテレートするような
Enumerator::Lazy のインスタンスを返します。
//emlist[][ruby]{
["foo", "bar"].lazy.flat_map {|i| i.each_char.lazy}.force
#=> ["f", "o", "o", "b", "a", "r"]
//}
ブロックの返した値 x は、以下の場合にのみ分解され、連結されます。
* x が配列であるか、to_ary メソッドを持つとき
* x が each および force メソッドを持つ (例:Enumerator::Lazy) ... -
Enumerator
:: Lazy # collect _ concat {|item| . . . } -> Enumerator :: Lazy (45922.0) -
ブロックの実行結果をひとつに繋げたものに対してイテレートするような Enumerator::Lazy のインスタンスを返します。
ブロックの実行結果をひとつに繋げたものに対してイテレートするような
Enumerator::Lazy のインスタンスを返します。
//emlist[][ruby]{
["foo", "bar"].lazy.flat_map {|i| i.each_char.lazy}.force
#=> ["f", "o", "o", "b", "a", "r"]
//}
ブロックの返した値 x は、以下の場合にのみ分解され、連結されます。
* x が配列であるか、to_ary メソッドを持つとき
* x が each および force メソッドを持つ (例:Enumerator::Lazy) ... -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (28012.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
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.... -
Matrix
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (28012.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
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.... -
WEBrick
:: HTTPUtils :: FormData # list -> Array (27307.0) -
自身が表す各フォームデータを収納した配列を生成して返します。
自身が表す各フォームデータを収納した配列を生成して返します。
例:
require "webrick/cgi"
class MyCGI < WEBrick::CGI
def do_GET(req, res)
p req.query['q'].list #=> ["val1", "val2", "val3"]
end
end
MyCGI.new.start() -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # to _ a -> [Matrix , Matrix , Matrix] (18907.0) -
Matrix::EigenvalueDecomposition#v, Matrix::EigenvalueDecomposition#d, Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv をこの順に並べた配列を返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition#v,
Matrix::EigenvalueDecomposition#d,
Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv
をこの順に並べた配列を返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # to _ a -> [Matrix , Matrix , Matrix] (18907.0) -
分解した行列を [下半行列, 上半行列, 置換行列] という3要素の配列で 返します。
分解した行列を [下半行列, 上半行列, 置換行列] という3要素の配列で
返します。 -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (9622.0) -
行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition 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(右固有ベクトル、固有値行列、左固有ベクトル)
を得ることができます。
これを [V, D, W] と書くと、
(元の行列が対角化可能ならば)、
D は対角行列で、 self == V*D*W, V = W.inverse を満たします。
D のそれぞれの対角成分が行列の固有値です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [... -
Matrix
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (9622.0) -
行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition 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(右固有ベクトル、固有値行列、左固有ベクトル)
を得ることができます。
これを [V, D, W] と書くと、
(元の行列が対角化可能ならば)、
D は対角行列で、 self == V*D*W, V = W.inverse を満たします。
D のそれぞれの対角成分が行列の固有値です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [...