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クラス
- Matrix (103)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (120) -
Matrix
:: LUPDecomposition (24) - Vector (282)
キーワード
- * (24)
- []= (21)
- collect (24)
- collect! (14)
- collect2 (24)
- column (12)
-
column
_ vectors (12) - component (12)
- covector (12)
-
cross
_ product (12) - d (12)
- eigen (12)
- eigensystem (12)
-
eigenvalue
_ matrix (12) - eigenvalues (12)
-
eigenvector
_ matrix (12) -
eigenvector
_ matrix _ inv (12) - eigenvectors (12)
-
elements
_ to _ f (12) -
elements
_ to _ i (12) -
elements
_ to _ r (12) - independent? (12)
-
inner
_ product (12) - inspect (12)
- inv (12)
- inverse (12)
- map (24)
- map! (14)
- map2 (12)
- pivots (12)
- row (12)
-
row
_ vectors (12) - solve (12)
-
to
_ a (24) -
to
_ ary (12) -
to
_ s (12) -
v
_ inv (12)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # v -> Matrix (21104.0) -
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 # pivots -> [Integer] (12203.0) -
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
:: 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。 -
Vector
# map2(v) {|x , y| . . . } -> Vector (9268.0) -
ベクトルの各要素と引数 v の要素との組に対してブロックを評価し、その結果を要素として持つベクトルを返します。
...ベクトルの各要素と引数 v の要素との組に対してブロックを評価し、その結果を要素として持つベクトルを返します。
ベクトルの各要素と、それに対応するインデックスを持つ引数 (ベクトル or 配列) の要素との組に対し......numerator を返します。
@param v ブロック内で評価される(ベクトル or 配列)
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 自分自身と引数のベクト
ルの要素の数(次元)が異なっていたときに発生します。
@see Vector#collect2
次の例は、......として持つベクトルを生成します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v1 = Vector[2, 3, 5]
v2 = Vector[7, 9, 11]
a = Array[7, 9, 11]
z = v1.map2(v2) { |x, y| x * y }
p z # => Vector[14, 27, 55]
z = v1.map2(a) { |x, y| x * y } # Array でも OK
p z # => Vector[14, 27, 55]
//}... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvectors -> [Vector] (9203.0) -
右固有ベクトルを配列で返します。
右固有ベクトルを配列で返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (9203.0) -
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。......@param b 一次方程式の定数項を指定します。
//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[... -
Vector
# independent?(*vectors) -> bool (9203.0) -
self とベクトルの列 vectors が線形独立であれば true を返します。
...self とベクトルの列 vectors が線形独立であれば true を返します。
require 'matrix'
Vector.independent?(self, *vectors)
と同じです。
@param vectors 線形独立性を判定するベクトル列... -
Vector
# covector -> Matrix (9133.0) -
Matrix オブジェクトへ変換します。
...Matrix オブジェクトへ変換します。
列ベクトル (行列)、すなわち、(n, 1) 型の行列に変換します。
実際には Matrix.row_vector(self) を適用します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[2, 3, 5]
p v # => Vector[2, 3, 5]
m = v.covector
p m # => M... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix _ inv -> Matrix (9110.0) -
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...