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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:クラス
- Matrix (160)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (55) -
Matrix
:: LUPDecomposition (11) -
OpenSSL
:: Cipher (11) - Vector (510)
キーワード
- * (44)
- + (22)
- +@ (11)
- -@ (11)
-
/ (11) - == (11)
- [] (11)
- []= (18)
-
angle
_ with (11) - clone (5)
-
cofactor
_ expansion (11) - collect (22)
- collect! (12)
- collect2 (22)
- column (22)
-
column
_ vectors (11) - component (11)
- covector (11)
- cross (11)
-
cross
_ product (11) - dot (11)
- each (22)
- each2 (22)
-
eigenvector
_ matrix (11) -
eigenvector
_ matrix _ inv (11) - eigenvectors (11)
- element (11)
-
elements
_ to _ f (11) -
elements
_ to _ i (11) -
elements
_ to _ r (11) - eql? (11)
- hash (11)
- independent? (11)
-
inner
_ product (11) - inspect (11)
-
iv
_ len (11) -
laplace
_ expansion (11) - lup (11)
-
lup
_ decomposition (11) - magnitude (11)
- map (22)
- map! (12)
- map2 (11)
- norm (11)
- normalize (11)
- r (11)
- row (22)
-
row
_ vectors (11) - size (11)
- solve (11)
-
to
_ a (11) -
to
_ s (11) - v (11)
-
v
_ inv (11) - zero? (7)
検索結果
先頭5件
-
Vector
# -(v) -> Vector | Matrix (27202.0) -
self からベクトル v を減じたベクトルを返します。
self からベクトル v を減じたベクトルを返します。
v には column_size が 1 の Matrix オブジェクトも指定できます。
その場合は返り値も Matrix オブジェクトになります。
@param v 減算するベクトル。減算可能な行列やベクトルを指定します。
@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。 -
Matrix
# -(m) -> Matrix (18117.0) -
self から行列mを減算した行列を返します。 self の column_size が 1 なら Vector オブジェクトも指定出来ます。
...self から行列mを減算した行列を返します。
self の column_size が 1 なら Vector オブジェクトも指定出来ます。
@param m 減算する行列。減算可能な行列やベクトルを指定します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 次元が合わな... -
Vector
# covector -> Matrix (15219.0) -
Matrix オブジェクトへ変換します。
...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 # => Matrix[[2, 3, 5]]
//}... -
Vector
# -@ -> self (15117.0) -
単項演算子の - です。 各要素の符号を反転したベクトルを返します。
...単項演算子の - です。 各要素の符号を反転したベクトルを返します。... -
Vector
# collect {|x| . . . } -> Vector (9251.0) -
ベクトルの各要素に対してブロックを評価した結果を、要素として持つベクトルを生成します。
...して持つベクトルを生成します。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3.5, -10]
v1 = Vector.elements(a)
p v1 # => Vector[1, 2, 3.5, -10]
v2 = v1.map{|x|
x * -1
}
p v2 # => Vector[-1, -2, -3.5, 10]
//}... -
Vector
# map {|x| . . . } -> Vector (9251.0) -
ベクトルの各要素に対してブロックを評価した結果を、要素として持つベクトルを生成します。
...して持つベクトルを生成します。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3.5, -10]
v1 = Vector.elements(a)
p v1 # => Vector[1, 2, 3.5, -10]
v2 = v1.map{|x|
x * -1
}
p v2 # => Vector[-1, -2, -3.5, 10]
//}... -
Vector
# normalize -> Vector (9242.0) -
自身を Vector#norm で正規化したベクトルを返します。
...自身を Vector#norm で正規化したベクトルを返します。
@raise Vector::ZeroVectorError ベクトルが0である場合に発生します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[2, 6, 9].normalize
# => Vector[0.18181818181818182, 0.5454545454545454, 0.8181818181818182]
v.......norm # => 1.0
//}
@see Vector#norm... -
Vector
# *(other) -> Vector (9240.0) -
self の各要素に数 other を乗じたベクトルを返します。
...ルを返します。
@param other self の各要素に掛ける Numeric オブジェクトを指定します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3.5, 100]
v1 = Vector.elements(a)
p v1.*(2) # => Vector[2, 4, 7.0, 200]
p v1.*(-1.5) # => Vector[-1.5, -3.0, -5.25, -150.0]
//}... -
Vector
# map2(v) {|x , y| . . . } -> Vector (9232.0) -
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。
...。
@see Vector#collect2
次の例は、２つのベクトルの要素毎の積を要素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]
//}... -
Vector
# cross(*vs) -> Vector (9221.0) -
self とベクトル vs とのクロス積を返します。
...のクロス積です。
それ以外の場合は拡張されたクロス積で
n-1個のn次元ベクトルが張る空間と
直交するベクトルを返します。
self の次元が 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 のベクトルの個数が n-2 以外である場合に発生します。...