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Matrix#cofactor(row, column) -> Integer | Rational | Float (54607.0)

• 2.1.0

• インスタンスメソッド

(row, column)-余因子を返します。

(row, column)-余因子を返します。

各要素の型によって返り値が変わります。

@param row 行
@param column 列
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します。
@see Matrix#adjugate

• Matrix

Matrix#cofactor_expansion(row: nil, column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (18628.0)

• 2.1.0

• インスタンスメソッド

row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。

row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。

通常の行列に対してはこれは単に固有値を計算するだけです。かわりにMatrix#determinant を
利用すべきです。

変則的な形状の行列に対してはそれ以上の意味を持ちます。例えば
row行/column列が行列やベクトルである場合には

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
# Matrix[[7,6], [3,9]].laplace_expansion(column: 1) # => 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]]....

• Matrix

Matrix#laplace_expansion(row: nil, column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (9328.0)

• 2.1.0

• インスタンスメソッド

row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。

row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。

通常の行列に対してはこれは単に固有値を計算するだけです。かわりにMatrix#determinant を
利用すべきです。

変則的な形状の行列に対してはそれ以上の意味を持ちます。例えば
row行/column列が行列やベクトルである場合には

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
# Matrix[[7,6], [3,9]].laplace_expansion(column: 1) # => 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]]....

• Matrix