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:ライブラリ
- matrix (1005)
クラス
- Matrix (483)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (120) -
Matrix
:: LUPDecomposition (120) - Vector (282)
キーワード
- * (24)
- [] (12)
- []= (21)
- coerce (12)
-
cofactor
_ expansion (12) - collect (48)
- collect! (28)
- collect2 (24)
- column (24)
-
column
_ vectors (12) - component (24)
- covector (12)
-
cross
_ product (12) - d (12)
- det (24)
- determinant (24)
- 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) - empty? (12)
-
entrywise
_ product (8) -
hadamard
_ product (8) - independent? (12)
-
inner
_ product (12) - inspect (24)
- inv (12)
- inverse (12)
- l (12)
-
laplace
_ expansion (12) - lup (12)
-
lup
_ decomposition (12) - map (48)
- map! (28)
- map2 (12)
- minor (24)
- permutation? (12)
- pivots (12)
- regular? (12)
- row (24)
-
row
_ vectors (12) - singular? (12)
- solve (12)
-
to
_ a (48) -
to
_ ary (24) -
to
_ s (24) - tr (12)
- trace (12)
- transpose (12)
- u (12)
-
upper
_ triangular? (12) - v (12)
-
v
_ inv (12)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: LUPDecomposition # p -> Matrix (29203.0) -
LUP分解の置換行列部分を返します。
...LUP分解の置換行列部分を返します。... -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (23257.0) -
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 _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (23257.0) -
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
# entrywise _ product(m) -> Matrix (23227.0) -
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 (23227.0) -
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
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (23131.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...かわりにMatrix#determinant を
利用すべきです。
変則的な形状の行列に対してはそれ以上の意味を持ちます。例えば
row行/column列が行列やベクトルである場合には
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
# Matrix[[7,6], [3,9]].laplace_expansion(column......=> 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].laplace_expansion(row: 0) # => Vector[3, -2]
//}
@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row と column を両方指定した、もしくは両方とも指定していない、場合に発生します
@raise ExceptionForMatrix::ErrD......imensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (23131.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...かわりにMatrix#determinant を
利用すべきです。
変則的な形状の行列に対してはそれ以上の意味を持ちます。例えば
row行/column列が行列やベクトルである場合には
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
# Matrix[[7,6], [3,9]].laplace_expansion(column......=> 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].laplace_expansion(row: 0) # => Vector[3, -2]
//}
@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row と column を両方指定した、もしくは両方とも指定していない、場合に発生します
@raise ExceptionForMatrix::ErrD......imensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# inspect -> String (23125.0) -
自分自身を見やすい形式に文字列化し、その文字列を返します。
...自分自身を見やすい形式に文字列化し、その文字列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [1, 2]
a2 = [3, 4.5]
m = Matrix[a1, a2]
p m.inspect # => "Matrix[[1, 2], [3, 4.5]]"
//}... -
Matrix
# empty? -> bool (23107.0) -
行列が要素を持たないならば true を返します。
...行列が要素を持たないならば true を返します。
要素を持たないとは、行数か列数のいずれかが0であることを意味します。
@see Matrix.empty...