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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:クラス
- Matrix (67)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (60) -
Matrix
:: LUPDecomposition (12) -
OpenSSL
:: Cipher (24) - Vector (559)
キーワード
- * (36)
- + (12)
- +@ (12)
- - (12)
- -@ (12)
-
/ (12) - == (12)
- [] (12)
- []= (21)
-
angle
_ with (12) - clone (5)
- collect (24)
- collect! (14)
- collect2 (24)
- column (12)
-
column
_ vectors (12) - component (12)
- covector (12)
- cross (12)
-
cross
_ product (12) - dot (12)
- each (24)
- each2 (24)
-
eigenvector
_ matrix (12) -
eigenvector
_ matrix _ inv (12) - eigenvectors (12)
- element (12)
-
elements
_ to _ f (12) -
elements
_ to _ i (12) -
elements
_ to _ r (12) - eql? (12)
- hash (12)
- independent? (12)
-
inner
_ product (12) - inspect (12)
- iv= (12)
-
iv
_ len (12) - magnitude (12)
- map (24)
- map! (14)
- map2 (12)
- norm (12)
- normalize (12)
- r (12)
- row (12)
-
row
_ vectors (12) - size (12)
- solve (12)
-
to
_ a (12) -
to
_ s (12) -
v
_ inv (12) - zero? (8)
検索結果
先頭5件
-
Vector
# covector -> Matrix (24237.0) -
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]]
//}... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # v -> Matrix (21102.0) -
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
# column _ vectors -> [Vector] (12420.0) -
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]]
//}... -
Matrix
# row _ vectors -> [Vector] (12420.0) -
自分自身を行ベクトルの配列として返します。
...自分自身を行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.row_vectors # => [Vector[1, 2, 3], Vector[10, 15, 20], Vector[-1, -2, 1.5]]
//}... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvectors -> [Vector] (12402.0) -
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。 -
Vector
# map2(v) {|x , y| . . . } -> Vector (12285.0) -
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......ator 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、２......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
# normalize -> Vector (12254.0) -
自身を Vector#norm で正規化したベクトルを返します。
...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
# collect {|x| . . . } -> Vector (12251.0) -
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 (12251.0) -
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]
//}...