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クラス
- Matrix (422)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (110) -
Matrix
:: LUPDecomposition (110) - Vector (128)
キーワード
- []= (6)
- adjugate (11)
- cofactor (11)
-
cofactor
_ expansion (11) - collect (22)
- collect! (12)
- collect2 (11)
- column (22)
-
column
_ count (11) -
column
_ size (11) -
column
_ vectors (11) - conjugate (11)
-
cross
_ product (11) - d (11)
- det (22)
- determinant (22)
- each (22)
- each2 (11)
-
each
_ with _ index (11) - eigen (11)
- eigensystem (11)
-
eigenvalue
_ matrix (11) - eigenvalues (11)
-
eigenvector
_ matrix (11) -
eigenvector
_ matrix _ inv (11) - eigenvectors (11)
-
entrywise
_ product (7) -
find
_ index (22) -
first
_ minor (11) -
hadamard
_ product (7) - index (22)
-
inner
_ product (11) - l (11)
-
laplace
_ expansion (11) -
lower
_ triangular? (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - magnitude (11)
- map (22)
- map! (12)
- norm (11)
- p (11)
- permutation? (11)
- pivots (11)
- r (11)
- rectangular (11)
- regular? (11)
- round (11)
-
row
_ count (11) -
row
_ size (11) - singular? (22)
- solve (11)
- square? (11)
-
to
_ a (22) -
to
_ ary (22) - unitary? (11)
-
upper
_ triangular? (11) - v (11)
-
v
_ inv (11)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: LUPDecomposition # u -> Matrix (18104.0) -
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
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (9103.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
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。
...の 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*s......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 (6233.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
...の 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*s......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
# adjugate -> Matrix (6103.0) -
余因子行列を返します。
...余因子行列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[7,6],[3,9]].adjugate # => Matrix[[9, -6], [-3, 7]]
//}
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します。
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# column(j) -> Vector | nil (6103.0) -
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。
...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
//}... -
Matrix
# column(j) {|x| . . . } -> self (6103.0) -
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。
...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
//}... -
Matrix
# column _ count -> Integer (6103.0) -
行列の列数を返します。
行列の列数を返します。 -
Matrix
# column _ size -> Integer (6103.0) -
行列の列数を返します。
行列の列数を返します。 -
Matrix
# column _ vectors -> [Vector] (6103.0) -
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]]
//}...