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- matrix (16)
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cross
_ product (1) - independent? (1)
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lup
_ decomposition (1) - map (2)
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先頭5件
-
Vector
# *(other) -> Vector (81670.0) -
self の各要素に数 other を乗じたベクトルを返します。
self の各要素に数 other を乗じたベクトルを返します。
@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
# *(m) -> Matrix (81400.0) -
自分自身を列ベクトル(行列)に変換して (実際には Matrix.column_vector(self) を適用) から、行列 m を右から乗じた行列 (Matrix クラス) を返します。
自分自身を列ベクトル(行列)に変換して (実際には Matrix.column_vector(self) を適用) から、行列 m を右から乗じた行列 (Matrix クラス) を返します。
@param m 右から乗算を行う行列
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 次元が合わない場合に発生します
=== 注意
引数の行列 m は自分自身を列ベクトルとした場合に乗算が定義できる行列である必要があります。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[1, 2]
a = [4,... -
Matrix
# *(m) -> Matrix | Vector (54643.0) -
self に行列またはベクトル m を右から乗じた行列を返します。
self に行列またはベクトル m を右から乗じた行列を返します。
m が Vector オブジェクトなら返り値も Vector オブジェクトになります。
@param m 右からの乗算が定義可能な行列やベクトルを指定します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 次元が合わない場合に発生します -
Matrix
# *(other) -> Matrix (54313.0) -
self の各成分に数 other を掛けた行列を返します。
self の各成分に数 other を掛けた行列を返します。
@param other self の各成分に掛ける Numeric オブジェクトを指定します。 -
Vector
# independent?(*vectors) -> bool (27640.0) -
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
# cross(*vs) -> Vector (27610.0) -
self とベクトル vs とのクロス積を返します。
self とベクトル vs とのクロス積を返します。
self が3次元ベクトル空間のときは
普通のクロス積です。
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... -
Vector
# cross _ product(*vs) -> Vector (27610.0) -
self とベクトル vs とのクロス積を返します。
self とベクトル vs とのクロス積を返します。
self が3次元ベクトル空間のときは
普通のクロス積です。
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... -
Vector
# map2(v) {|x , y| . . . } -> Vector (27433.0) -
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て (2引数の) ブロックを評価した結果を、要素として持つベクトルを返します。
ブロックを省略した場合は Enumerator 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... -
Vector
# collect {|x| . . . } -> Vector (27382.0) -
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。
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。
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 (27382.0) -
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。
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。
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
# collect2(v) -> Enumerator (27094.0) -
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配列を返します。
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配列を返します。
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 v (ベクトル or 配列)の要素との組に対して (2引数の) ブロックを評価し、その結果を要素として持つ配列を返します。
ブロックを省略した場合は Enumerator 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... -
Vector
# collect2(v) {|x , y| . . . } -> Array (27094.0) -
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配列を返します。
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配列を返します。
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 v (ベクトル or 配列)の要素との組に対して (2引数の) ブロックを評価し、その結果を要素として持つ配列を返します。
ブロックを省略した場合は Enumerator 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... -
Vector
# collect -> Enumerator (27082.0) -
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。
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。
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 -> Enumerator (27082.0) -
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。
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。
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]
//} -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (94.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
行列の 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*self を満たします。
//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.... -
Matrix
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (94.0) -
行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。
行列の 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*self を満たします。
//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....