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:別のキーワード
クラス
- Matrix (222)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (120) -
Matrix
:: LUPDecomposition (120) - Vector (81)
キーワード
- []= (7)
-
cofactor
_ expansion (12) - collect (24)
- collect! (14)
- collect2 (12)
- column (24)
-
column
_ vectors (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)
-
entrywise
_ product (8) -
hadamard
_ product (8) -
inner
_ product (12) - l (12)
-
laplace
_ expansion (12) - lup (12)
-
lup
_ decomposition (12) - map (24)
- map! (14)
- permutation? (12)
- pivots (12)
- regular? (12)
- singular? (12)
- solve (12)
-
to
_ a (24) -
to
_ ary (24) -
upper
_ triangular? (12) - v (12)
-
v
_ inv (12)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: LUPDecomposition # p -> Matrix (21104.0) -
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
:: LUPDecomposition # u -> Matrix (21104.0) -
LUP分解の上半行列部分を返します。
...LUP分解の上半行列部分を返します。... -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (12363.0) -
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 (12363.0) -
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 (12203.0) -
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 (12203.0) -
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
# permutation? -> bool (12203.0) -
行列が置換行列ならば true を返します。
...行列が置換行列ならば true を返します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
Matrix
# upper _ triangular? -> bool (12203.0) -
行列が上三角行列ならば true を返します。
...行列が上三角行列ならば true を返します。... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (12103.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。