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Matrix
:: EigenvalueDecomposition (10) -
Matrix
:: LUPDecomposition (2) - Vector (24)
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/ (1) -
angle
_ with (1) - collect (2)
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column
_ vectors (1) - covector (1)
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_ matrix (1) - eigenvalues (1)
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eigenvector
_ matrix (1) -
eigenvector
_ matrix _ inv (1) - eigenvectors (1)
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_ to _ f (1) -
elements
_ to _ i (1) -
elements
_ to _ r (1) -
find
_ index (1) - independent? (1)
- index (1)
- inv (1)
- inverse (1)
- magnitude (1)
- map (2)
- map2 (1)
- norm (1)
- normalize (1)
- pivots (1)
- r (1)
- row (1)
-
row
_ vectors (1) - solve (1)
-
to
_ a (2) -
to
_ ary (1) -
to
_ s (1) -
v
_ inv (1) - vstack (1)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# vstack -> Matrix (81733.0) -
行列 self と matrices を縦に並べた行列を生成します。
行列 self と matrices を縦に並べた行列を生成します。
Matrix.vstack(self, *matrices) と同じです。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
x = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
y = Matrix[[5, 6], [7, 8]]
x.vstack(y) # => Matrix[[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
//}
@see Matrix.vstack, Matrix#hstack -
Matrix
# inv -> Matrix (81700.0) -
逆行列を返します。
逆行列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
p Matrix[[2, 1], [3, 2]].inv #=> Matrix[[(2/1), (-1/1)], [(-3/1), (2/1)]]
p Matrix[[2.0, 1.0], [3.0, 2.0]].inv #=> Matrix[[2.0000000000000004, -1.0000000000000002], [-3.000000000000001, 2.0000000000000004]]
//} -
Matrix
# inverse -> Matrix (81700.0) -
逆行列を返します。
逆行列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
p Matrix[[2, 1], [3, 2]].inv #=> Matrix[[(2/1), (-1/1)], [(-3/1), (2/1)]]
p Matrix[[2.0, 1.0], [3.0, 2.0]].inv #=> Matrix[[2.0000000000000004, -1.0000000000000002], [-3.000000000000001, 2.0000000000000004]]
//} -
Matrix
# column _ vectors -> [Vector] (81640.0) -
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] (81640.0) -
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 # v -> Matrix (72616.0) -
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
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (63844.0) -
行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition 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(右固有ベクトル、固有値行列、左固有ベクトル)
を得ることができます。
これを [V, D, W] と書くと、
(元の行列が対角化可能ならば)、
D は対角行列で、 self == V*D*W, V = W.inverse を満たします。
D のそれぞれの対角成分が行列の固有値です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [... -
Matrix
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (63844.0) -
行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
行列の固有値と左右の固有ベクトルを保持したオブジェクトを返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition 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(右固有ベクトル、固有値行列、左固有ベクトル)
を得ることができます。
これを [V, D, W] と書くと、
(元の行列が対角化可能ならば)、
D は対角行列で、 self == V*D*W, V = W.inverse を満たします。
D のそれぞれの対角成分が行列の固有値です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [... -
Matrix
# *(m) -> Matrix | Vector (63610.0) -
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
# find _ index(value , selector = :all) -> [Integer , Integer] | nil (63376.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。
ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、
返り値が真であった要素の位置を返します。
複数の位置で値が一致する/ブロックが真を返す、場合は最初
に見つかった要素の位置を返します。
selector で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ ... -
Matrix
# index(value , selector = :all) -> [Integer , Integer] | nil (63376.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。
ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、
返り値が真であった要素の位置を返します。
複数の位置で値が一致する/ブロックが真を返す、場合は最初
に見つかった要素の位置を返します。
selector で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ ... -
Matrix
# row(i) -> Vector | nil (63358.0) -
i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。 i 番目の行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行の各要素についてブロックを繰り返します。
i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。
i 番目の行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行の各要素についてブロックを繰り返します。
Vector オブジェクトは Matrix オブジェクトとの演算の際には列ベクトルとして扱われることに注意してください。
@param i 行の位置を指定します。
先頭の行が 0 番目になります。i の値が負の時には末尾から
のインデックスと見倣します。末尾の行が -1 番目になります。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = ... -
Matrix
# column(j) -> Vector | nil (63340.0) -
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。
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。
@param j 列の位置を指定します。
先頭の列が 0 番目になります。j の値が負の時には末尾から
のインデ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 = Matr... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix _ inv -> Matrix (45952.0) -
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 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvector _ matrix -> Matrix (45916.0) -
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
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (36913.0) -
固有値を対角成分に並べた行列を返します。
固有値を対角成分に並べた行列を返します。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # v _ inv -> Matrix (36652.0) -
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 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (36304.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (28027.0) -
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。
返り値は b が行列なら行列、それ以外はベクトルになります。
@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
# covector -> Matrix (27763.0) -
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 # => Matrix[[2, 3, 5]]
//} -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvectors -> [Vector] (27604.0) -
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 # pivots -> [Integer] (27304.0) -
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 # to _ a -> [Matrix , Matrix , Matrix] (19162.0) -
Matrix::EigenvalueDecomposition#v, Matrix::EigenvalueDecomposition#d, Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv をこの順に並べた配列を返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition#v,
Matrix::EigenvalueDecomposition#d,
Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv
をこの順に並べた配列を返します。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # to _ ary -> [Matrix , Matrix , Matrix] (19162.0) -
Matrix::EigenvalueDecomposition#v, Matrix::EigenvalueDecomposition#d, Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv をこの順に並べた配列を返します。
Matrix::EigenvalueDecomposition#v,
Matrix::EigenvalueDecomposition#d,
Matrix::EigenvalueDecomposition#v_inv
をこの順に並べた配列を返します。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # d -> Matrix (18313.0) -
固有値を対角成分に並べた行列を返します。
固有値を対角成分に並べた行列を返します。 -
Vector
# +(v) -> Vector | Matrix (9730.0) -
self にベクトル v を加えたベクトルを返します。
self にベクトル v を加え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 加算するベクトル。加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。 -
Vector
# -(v) -> Vector | Matrix (9730.0) -
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。 -
Vector
# *(m) -> Matrix (9505.0) -
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,... -
Vector
# collect2(v) -> Enumerator (9502.0) -
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 (9502.0) -
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
# map2(v) {|x , y| . . . } -> Vector (9481.0) -
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
# angle _ with(v) -> Float (9427.0) -
v と self がなす角度を返します。
v と self がなす角度を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector[1, 0].angle_with(Vector[0, 1]) # => Math::PI/2
//}
@param v このベクトルと self とがなす角度を計算します
@raise ZeroVectorError self もしくは v のどちらかが零ベクトルである場合に
発生します
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch v と self の
ベクトルの次元が異なる場合に発... -
Vector
# collect {|x| . . . } -> Vector (9412.0) -
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 (9412.0) -
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
# *(other) -> Vector (9400.0) -
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
# elements _ to _ f -> Vector (9358.0) -
ベクトルの各成分をFloatに変換したベクトルを返します。
ベクトルの各成分をFloatに変換したベクトルを返します。
このメソッドは deprecated です。 map(&:to_f) を使ってください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector.elements([2, 3, 5, 7, 9])
p v.elements_to_f
# => Vector[2.0, 3.0, 5.0, 7.0, 9.0]
//} -
Vector
# elements _ to _ i -> Vector (9358.0) -
ベクトルの各成分をIntegerに変換したベクトルを返します。
ベクトルの各成分をIntegerに変換したベクトルを返します。
このメソッドは deprecated です。 map(&:to_i) を使ってください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector.elements([2.5, 3.0, 5.01, 7])
p v.elements_to_i
# => Vector[2, 3, 5, 7]
//} -
Vector
# elements _ to _ r -> Vector (9358.0) -
ベクトルの各成分をRationalに変換したベクトルを返します。
ベクトルの各成分をRationalに変換したベクトルを返します。
このメソッドは deprecated です。 map(&:to_r) を使ってください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector.elements([2.5, 3.0, 5.75, 7])
p v.elements_to_r
# => Vector[(5/2), (3/1), (23/4), (7/1)]
//} -
Vector
# normalize -> Vector (9358.0) -
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 (9322.0) -
self の各要素を数 other で割ったベクトルを返します。
self の各要素を数 other で割ったベクトルを返します。
@param other self の各要素を割る Numeric オブジェクトを指定します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrOperationNotDefined other が Vector や Matrix
の場合に発生します -
Vector
# independent?(*vectors) -> bool (9322.0) -
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
# collect -> Enumerator (9112.0) -
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 (9112.0) -
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
# to _ a -> Array (9058.0) -
ベクトル(Vector)から配列 (Array) に変換します。
ベクトル(Vector)から配列 (Array) に変換します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[2, 3, 5, 7, 9]
p v.to_a
# => [2, 3, 5, 7, 9]
//} -
Vector
# to _ s -> String (9058.0) -
ベクトル(Vector)から文字列 (String) に変換します。
ベクトル(Vector)から文字列 (String) に変換します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
v = Vector[2, 3, 5, 7, 9]
p v.to_s
# => "Vector[2, 3, 5, 7, 9]"
//} -
Vector
# magnitude -> Float (9022.0) -
ベクトルの大きさ(ノルム)を返します。
ベクトルの大きさ(ノルム)を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector[3, 4].norm # => 5.0
Vector[Complex(0, 1), 0].norm # => 1.0
//}
@see Vector#normalize -
Vector
# norm -> Float (9022.0) -
ベクトルの大きさ(ノルム)を返します。
ベクトルの大きさ(ノルム)を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector[3, 4].norm # => 5.0
Vector[Complex(0, 1), 0].norm # => 1.0
//}
@see Vector#normalize -
Vector
# r -> Float (9022.0) -
ベクトルの大きさ(ノルム)を返します。
ベクトルの大きさ(ノルム)を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Vector[3, 4].norm # => 5.0
Vector[Complex(0, 1), 0].norm # => 1.0
//}
@see Vector#normalize