595件ヒット
[1-100件を表示]
（0.127秒）
:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:ライブラリ
- matrix (595)
クラス
- Matrix (91)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (120) -
Matrix
:: LUPDecomposition (24) - Vector (360)
キーワード
- +@ (12)
- -@ (12)
- == (12)
- [] (12)
- []= (14)
-
angle
_ with (12) - clone (5)
- collect (24)
- collect! (14)
- collect2 (24)
- column (12)
-
column
_ vectors (12) - component (12)
- d (12)
- dot (12)
- each (12)
- each2 (12)
- eigen (12)
- eigensystem (12)
-
eigenvalue
_ matrix (12) - eigenvalues (12)
-
eigenvector
_ matrix (12) -
eigenvector
_ matrix _ inv (12) - eigenvectors (12)
- element (12)
-
elements
_ to _ f (12) -
elements
_ to _ i (12) -
elements
_ to _ r (12) - eql? (12)
-
find
_ index (12) - independent? (12)
- index (12)
-
inner
_ product (12) - magnitude (12)
- map (24)
- map! (14)
- norm (12)
- normalize (12)
- pivots (12)
- r (12)
- row (12)
- solve (12)
-
to
_ a (12) -
to
_ ary (12) -
v
_ inv (12) - zero? (8)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # v -> Matrix (35205.0) -
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。 -
Matrix
# column _ vectors -> [Vector] (29313.0) -
自分自身を列ベクトルの配列として返します。
...自分自身を列ベクトルの配列として返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
m = Matrix[a1, a2, a3]
p m.column_vectors # => [Vector[1, 10, -1], Vector[2, 15, -2], Vector[3, 20, 1.5]]
//}... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (29201.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (26404.0) -
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
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix _ inv -> Matrix (26317.0) -
左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
...左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
これは Matrix::EigenvalueDecomposition#v の逆行列です... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix -> Matrix (26305.0) -
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。
右固有ベクトルを横に並べた行列を返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (23442.0) -
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。......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)], [(-1/1), (-1/1)]]... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # v _ inv -> Matrix (23217.0) -
左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
...左固有ベクトルを縦に並べた行列を返します。
これは Matrix::EigenvalueDecomposition#v の逆行列です... -
Matrix
# column(j) -> Vector | nil (23213.0) -
j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。 j 番目の列が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその列の各要素についてブロックを繰り返します。
...j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。
j 番目の列が存在しない場合は nil を返します。
ブロックが与えられた場合はその列の各要素についてブロックを繰り返します。
@param j 列の位置を指定します。
先頭の......ックスと見倣します。末尾の列が -1 番目になります。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
m = Matrix[a1, a2, a3]
p m.column(1) # => Vector[2, 15, -2]
cnt = 0
m.column(-1) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 24.5
//}...