ライブラリ
- matrix (162)
クラス
- Matrix (98)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (10) -
Matrix
:: LUPDecomposition (10) - Vector (44)
キーワード
- * (4)
- ** (1)
- + (2)
- +@ (2)
- - (2)
- -@ (2)
-
/ (3) - == (2)
- [] (2)
- adjugate (1)
-
angle
_ with (1) - clone (2)
- coerce (1)
- cofactor (1)
-
cofactor
_ expansion (1) - collect (4)
- collect2 (2)
- column (2)
-
column
_ count (1) -
column
_ size (1) -
column
_ vectors (1) - combine (1)
- component (2)
- conj (1)
- conjugate (1)
- covector (1)
- cross (1)
-
cross
_ product (1) - d (1)
- det (2)
-
det
_ e (1) - determinant (2)
-
determinant
_ e (1) - diagonal? (1)
- dot (1)
- each (4)
- each2 (2)
-
each
_ with _ index (2) - eigen (1)
- eigensystem (1)
-
eigenvalue
_ matrix (1) - eigenvalues (1)
-
eigenvector
_ matrix (1) -
eigenvector
_ matrix _ inv (1) - eigenvectors (1)
- element (2)
-
elements
_ to _ f (2) -
elements
_ to _ i (2) -
elements
_ to _ r (2) - empty? (1)
-
entrywise
_ product (1) - eql? (2)
-
find
_ index (3) -
first
_ minor (1) -
hadamard
_ product (1) - hash (2)
- hermitian? (1)
- hstack (1)
- imag (1)
- imaginary (1)
- independent? (1)
- index (3)
-
inner
_ product (1) - inspect (2)
- inv (1)
- inverse (1)
- l (1)
-
laplace
_ expansion (1) -
lower
_ triangular? (1) - lup (1)
-
lup
_ decomposition (1) - magnitude (1)
- map (4)
- map2 (1)
- minor (2)
- norm (1)
- normal? (1)
- normalize (1)
- orthogonal? (1)
- p (1)
- permutation? (1)
- pivots (1)
- r (1)
- rank (1)
-
rank
_ e (1) - real (1)
- real? (1)
- rect (1)
- rectangular (1)
- regular? (1)
- round (1)
- row (2)
-
row
_ count (1) -
row
_ size (1) -
row
_ vectors (1) - singular? (2)
- size (1)
- solve (1)
- square? (1)
- symmetric? (1)
- t (1)
-
to
_ a (4) -
to
_ ary (2) -
to
_ s (2) - tr (1)
- trace (1)
- transpose (1)
- u (1)
- unitary? (1)
-
upper
_ triangular? (1) - v (1)
-
v
_ inv (1) - vstack (1)
- zero? (2)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (42613.0) -
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 (42331.0) -
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 # v -> Matrix (42313.0) -
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 # to _ a -> [Matrix , Matrix , Matrix] (34066.0) -
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] (34066.0) -
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
:: LUPDecomposition # to _ a -> [Matrix , Matrix , Matrix] (33922.0) -
分解した行列を [下半行列, 上半行列, 置換行列] という3要素の配列で 返します。
分解した行列を [下半行列, 上半行列, 置換行列] という3要素の配列で
返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # to _ ary -> [Matrix , Matrix , Matrix] (33922.0) -
分解した行列を [下半行列, 上半行列, 置換行列] という3要素の配列で 返します。
分解した行列を [下半行列, 上半行列, 置換行列] という3要素の配列で
返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (33427.0) -
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]) #=> ... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # d -> Matrix (33313.0) -
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
:: LUPDecomposition # l -> Matrix (33307.0) -
LUP分解の下半行列部分を返します。
LUP分解の下半行列部分を返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # p -> Matrix (33307.0) -
LUP分解の置換行列部分を返します。
LUP分解の置換行列部分を返します。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # u -> Matrix (33307.0) -
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
:: LUPDecomposition # det -> Numeric (33022.0) -
元の行列の行列式の値を返します。 LUP 分解の結果を利用して計算します。
元の行列の行列式の値を返します。
LUP 分解の結果を利用して計算します。
@see Matrix#determinant -
Matrix
:: LUPDecomposition # determinant -> Numeric (33022.0) -
元の行列の行列式の値を返します。 LUP 分解の結果を利用して計算します。
元の行列の行列式の値を返します。
LUP 分解の結果を利用して計算します。
@see Matrix#determinant -
Matrix
:: LUPDecomposition # singular? -> bool (33022.0) -
元の行列が正方で特異なら true を、正則なら false を返します。 LUP 分解の結果を利用して判定します。
元の行列が正方で特異なら true を、正則なら false を返します。
LUP 分解の結果を利用して判定します。
@see Matrix#singular? -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (33004.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvectors -> [Vector] (33004.0) -
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] (33004.0) -
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。 -
Vector
# *(m) -> Matrix (24460.0) -
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
# covector -> Matrix (24409.0) -
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]]
//} -
Vector
# +(v) -> Vector | Matrix (24343.0) -
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 (24343.0) -
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
# *(other) -> Vector (24040.0) -
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
# / (other) -> Vector (24022.0) -
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
# angle _ with(v) -> Float (24022.0) -
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 -> Enumerator (24022.0) -
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
# collect {|x| . . . } -> Vector (24022.0) -
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 (24022.0) -
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 (24022.0) -
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
# elements _ to _ f -> Vector (24022.0) -
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 (24022.0) -
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 (24022.0) -
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
# independent?(*vectors) -> bool (24022.0) -
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
# magnitude -> Float (24022.0) -
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
# map -> Enumerator (24022.0) -
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 (24022.0) -
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
# map2(v) {|x , y| . . . } -> Vector (24022.0) -
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
# norm -> Float (24022.0) -
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
# normalize -> Vector (24022.0) -
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
# r -> Float (24022.0) -
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
# to _ a -> Array (24022.0) -
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 (24022.0) -
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
# +@ -> self (24004.0) -
単項演算子の + です。 self を返します。
単項演算子の + です。 self を返します。 -
Vector
# -@ -> self (24004.0) -
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
# ==(v) -> bool (24004.0) -
自分自身と引数 v を比較し、true/false を返します。
自分自身と引数 v を比較し、true/false を返します。
@param v 比較対象ベクトル -
Vector
# [](i) -> object | nil (24004.0) -
i 番目の要素を返します。インデックスは 0 から開始します。 要素が存在しないインデックスを指定した時には nil を返します。
i 番目の要素を返します。インデックスは 0 から開始します。
要素が存在しないインデックスを指定した時には nil を返します。
@param i 取得する要素のインデックスを整数値で指定します。
インデックスは 0 から始めます。 -
Vector
# clone -> Vector (24004.0) -
自分自身をコピーしたベクトルを返します。
自分自身をコピーしたベクトルを返します。 -
Vector
# component(i) -> object | nil (24004.0) -
i 番目の要素を返します。インデックスは 0 から開始します。 要素が存在しないインデックスを指定した時には nil を返します。
i 番目の要素を返します。インデックスは 0 から開始します。
要素が存在しないインデックスを指定した時には nil を返します。
@param i 取得する要素のインデックスを整数値で指定します。
インデックスは 0 から始めます。 -
Vector
# cross(*vs) -> Vector (24004.0) -
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 (24004.0) -
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
# dot(v) -> Float (24004.0) -
ベクトル v との内積を返します。
ベクトル v との内積を返します。
@param v 内積を求めるベクトル
@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
# each -> Enumerator (24004.0) -
ベクトルの各要素をブロックの引数として順にブロックを呼び出します。
ベクトルの各要素をブロックの引数として順にブロックを呼び出します。
このクラスは Enumerable を include しているため、
このメソッドを経由して Enumerable の各メソッドを使うことができます。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。 -
Vector
# each {|e| . . . } -> self (24004.0) -
ベクトルの各要素をブロックの引数として順にブロックを呼び出します。
ベクトルの各要素をブロックの引数として順にブロックを呼び出します。
このクラスは Enumerable を include しているため、
このメソッドを経由して Enumerable の各メソッドを使うことができます。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。 -
Vector
# each2(v) -> Enumerator (24004.0) -
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 の要素との組に対して (2引数の) ブロックを繰返し評価します。
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 の要素との組に対して (2引数の) ブロックを繰返し評価します。
v は配列互換(size メソッドと [] メソッドを持つ)オブジェクトです。
Vector も使えます。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@param v 各要素と組を取るためのオブジェクト
@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 Array#zip -
Vector
# each2(v) {|x , y| . . . } -> self (24004.0) -
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 の要素との組に対して (2引数の) ブロックを繰返し評価します。
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 の要素との組に対して (2引数の) ブロックを繰返し評価します。
v は配列互換(size メソッドと [] メソッドを持つ)オブジェクトです。
Vector も使えます。
ブロックを省略した場合は Enumerator を返します。
@param v 各要素と組を取るためのオブジェクト
@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 Array#zip -
Vector
# element(i) -> object | nil (24004.0) -
i 番目の要素を返します。インデックスは 0 から開始します。 要素が存在しないインデックスを指定した時には nil を返します。
i 番目の要素を返します。インデックスは 0 から開始します。
要素が存在しないインデックスを指定した時には nil を返します。
@param i 取得する要素のインデックスを整数値で指定します。
インデックスは 0 から始めます。 -
Vector
# eql?(v) -> bool (24004.0) -
自分自身と引数 v を比較し、true/false を返します。
自分自身と引数 v を比較し、true/false を返します。
@param v 比較対象ベクトル -
Vector
# hash -> Integer (24004.0) -
自分自身のハッシュ値を返します。
自分自身のハッシュ値を返します。 -
Vector
# inner _ product(v) -> Float (24004.0) -
ベクトル v との内積を返します。
ベクトル v との内積を返します。
@param v 内積を求めるベクトル
@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
# inspect -> String (24004.0) -
オブジェクトの内容を文字列化します。
オブジェクトの内容を文字列化します。 -
Vector
# size -> Integer (24004.0) -
ベクトルの要素数(次元)を返します。
ベクトルの要素数(次元)を返します。 -
Vector
# zero? -> bool (24004.0) -
すべての要素がゼロであれば true を返します。
すべての要素がゼロであれば true を返します。