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:ライブラリ
- matrix (1832)
クラス
- Matrix (1102)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (110) -
Matrix
:: LUPDecomposition (110) - Vector (510)
キーワード
- * (44)
- ** (11)
- + (22)
- +@ (22)
- -@ (22)
-
/ (33) - == (22)
- [] (22)
- []= (18)
- adjugate (11)
-
angle
_ with (11) - antisymmetric? (6)
- clone (10)
- coerce (11)
- cofactor (11)
-
cofactor
_ expansion (11) - collect (44)
- collect! (24)
- collect2 (22)
- column (22)
-
column
_ count (11) -
column
_ size (11) -
column
_ vectors (11) - combine (7)
- component (22)
- conj (11)
- conjugate (11)
- covector (11)
- cross (11)
-
cross
_ product (11) - d (11)
- det (22)
-
det
_ e (11) - determinant (22)
-
determinant
_ e (11) - diagonal? (11)
- dot (11)
- each (44)
- each2 (22)
-
each
_ with _ index (22) - eigen (11)
- eigensystem (11)
-
eigenvalue
_ matrix (11) - eigenvalues (11)
-
eigenvector
_ matrix (11) -
eigenvector
_ matrix _ inv (11) - eigenvectors (11)
- element (22)
-
elements
_ to _ f (22) -
elements
_ to _ i (22) -
elements
_ to _ r (22) - empty? (11)
-
entrywise
_ product (7) - eql? (22)
-
find
_ index (33) -
first
_ minor (11) -
hadamard
_ product (7) - hash (22)
- hermitian? (11)
- hstack (11)
- imag (11)
- imaginary (11)
- independent? (11)
- index (33)
-
inner
_ product (11) - inspect (22)
- inv (11)
- inverse (11)
- l (11)
-
laplace
_ expansion (11) -
lower
_ triangular? (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - magnitude (11)
- map (44)
- map! (24)
- map2 (11)
- minor (22)
- norm (11)
- normal? (11)
- normalize (11)
- orthogonal? (11)
- p (11)
- permutation? (11)
- pivots (11)
- r (11)
- rank (11)
-
rank
_ e (11) - real (11)
- real? (11)
- rect (11)
- rectangular (11)
- regular? (11)
- round (11)
- row (22)
-
row
_ count (11) -
row
_ size (11) -
row
_ vectors (11) - singular? (22)
- size (11)
-
skew
_ symmetric? (6) - solve (11)
- square? (11)
- symmetric? (11)
- t (11)
-
to
_ a (44) -
to
_ ary (22) -
to
_ s (22) - tr (11)
- trace (11)
- transpose (11)
- u (11)
- unitary? (11)
-
upper
_ triangular? (11) - v (11)
-
v
_ inv (11) - vstack (11)
- zero? (18)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# entrywise _ product(m) -> Matrix (17227.0) -
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
# hadamard _ product(m) -> Matrix (17227.0) -
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
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (17227.0) -
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
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (17227.0) -
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
# map {|x| . . . } -> Matrix (17227.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
...適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
ブロックがない場合、 Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map { |x| x + 100 } # => Matrix[[101, 102], [103, 104]]
//}
@see Matrix#each... -
Matrix
# t -> Matrix (17225.0) -
転置行列 (transpose matrix) を返します。
...転置行列 (transpose matrix) を返します。
self を Matrix のオブジェクトで、(m,n) 型行列としたとき a(j,i) を (i,j) 要素とする (n,m) 型行列を返します。... -
Matrix
# transpose -> Matrix (17225.0) -
転置行列 (transpose matrix) を返します。
...転置行列 (transpose matrix) を返します。
self を Matrix のオブジェクトで、(m,n) 型行列としたとき a(j,i) を (i,j) 要素とする (n,m) 型行列を返します。... -
Matrix
# imag -> Matrix (17221.0) -
行列の虚部を返します。
...行列の虚部を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]]
# => 1+2i i 0
# 1 2 3
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]].imaginary
# => 2i i 0
# 0 0 0
//}... -
Matrix
# imaginary -> Matrix (17221.0) -
行列の虚部を返します。
...行列の虚部を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]]
# => 1+2i i 0
# 1 2 3
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]].imaginary
# => 2i i 0
# 0 0 0
//}... -
Matrix
# minor(from _ row , row _ size , from _ col , col _ size) -> Matrix (17221.0) -
selfの部分行列を返します。
...ram col_size 部分行列の列サイズ
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
a2 = [11, 12, 13, 14, 15]
a3 = [21, 22, 23, 24, 25]
a4 = [31, 32, 33, 34, 35]
a5 = [51, 52, 53, 54, 55]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4, a5]
p m.minor(0, 2, 1, 2) # => Matrix[[2, 3], [12, 13]]
//}......aram col_size 部分行列の列サイズ
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
a2 = [11, 12, 13, 14, 15]
a3 = [21, 22, 23, 24, 25]
a4 = [31, 32, 33, 34, 35]
a5 = [51, 52, 53, 54, 55]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4, a5]
p m.minor(0, 2, 1, 2) # => Matrix[[2, 3], [12, 13]]
//}... -
Matrix
# minor(from _ row . . to _ row , from _ col . . to _ col) -> Matrix (17221.0) -
selfの部分行列を返します。
...ram col_size 部分行列の列サイズ
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
a2 = [11, 12, 13, 14, 15]
a3 = [21, 22, 23, 24, 25]
a4 = [31, 32, 33, 34, 35]
a5 = [51, 52, 53, 54, 55]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4, a5]
p m.minor(0, 2, 1, 2) # => Matrix[[2, 3], [12, 13]]
//}......aram col_size 部分行列の列サイズ
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
a2 = [11, 12, 13, 14, 15]
a3 = [21, 22, 23, 24, 25]
a4 = [31, 32, 33, 34, 35]
a5 = [51, 52, 53, 54, 55]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4, a5]
p m.minor(0, 2, 1, 2) # => Matrix[[2, 3], [12, 13]]
//}...