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クラス
- Matrix (88)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (120) -
Matrix
:: LUPDecomposition (120) - Vector (43)
キーワード
- []= (7)
-
cross
_ product (12) - det (24)
- determinant (24)
- eigen (12)
- eigensystem (12)
-
eigenvalue
_ matrix (12) - eigenvalues (12)
-
eigenvector
_ matrix (12) -
eigenvector
_ matrix _ inv (12) - eigenvectors (12)
-
entrywise
_ product (8) -
hadamard
_ product (8) - independent? (12)
-
inner
_ product (12) - l (12)
- lup (12)
-
lup
_ decomposition (12) - pivots (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 # pivots -> [Integer] (9103.0) -
ピボッティングを表す配列を返します。
ピボッティングを表す配列を返します。 -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (6233.0) -
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... -
Vector
# cross _ product(*vs) -> Vector (6203.0) -
self とベクトル vs とのクロス積を返します。
...が n であるとき、 vs は n-2 個の
n次元ベクトルでなければなりません。
@param vs クロス積を取るベクトルの集合
@raise ExceptionForMatrix::ErrOperationNotDefined self の
次元が1以下であるときに発生します。
@raise ArgumentError vs のベ... -
Matrix
# det -> Numeric (6115.0) -
行列式 (determinant) の値を返します。
...行列式 (determinant) の値を返します。
Float を使用すると、精度が不足するため、誤った結果が生じる可能性があることに注意してください。
代わりに、Rational や BigDecimal などの正確なオブジェクトを使用することを検討し......てください。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 正方行列でない場合に発生します
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
p Matrix[[2, 1], [-1, 2]].det #=> 5
p Matrix[[2.0, 1.0], [-1.0, 2.0]].det #=> 5.0
//}... -
Matrix
# determinant -> Numeric (6115.0) -
行列式 (determinant) の値を返します。
...行列式 (determinant) の値を返します。
Float を使用すると、精度が不足するため、誤った結果が生じる可能性があることに注意してください。
代わりに、Rational や BigDecimal などの正確なオブジェクトを使用することを検討し......てください。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 正方行列でない場合に発生します
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
p Matrix[[2, 1], [-1, 2]].det #=> 5
p Matrix[[2.0, 1.0], [-1.0, 2.0]].det #=> 5.0
//}... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # to _ a -> [Matrix , Matrix , Matrix] (6019.0) -
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
:: EigenvalueDecomposition # to _ ary -> [Matrix , Matrix , Matrix] (6019.0) -
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
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (6004.0) -
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 # eigenvalues -> [Float] (6003.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。