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- インスタンスメソッド (18)
- 特異メソッド (1)
ライブラリ
- matrix (19)
キーワード
- clone (1)
- cofactor (1)
-
cofactor
_ expansion (1) - component (1)
- conj (1)
- conjugate (1)
-
det
_ e (1) -
determinant
_ e (1) - diagonal (1)
- diagonal? (1)
- eigen (1)
- eigensystem (1)
-
laplace
_ expansion (1) - lup (1)
-
lup
_ decomposition (1) - orthogonal? (1)
- permutation? (1)
- tr (1)
- trace (1)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (18604.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...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_expa......=> 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].laplace_expansion(row: 0) # => Vector[3, -2]
//}
@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row と column を両方指定した、もしくは両方とも指定していない、場合に発生します
@raise ExceptionForMatrix::ErrD......imensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (18604.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
...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_expa......=> 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].laplace_expansion(row: 0) # => Vector[3, -2]
//}
@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row と column を両方指定した、もしくは両方とも指定していない、場合に発生します
@raise ExceptionForMatrix::ErrD......imensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor... -
Matrix
# clone -> Matrix (18304.0) -
自分自身のコピーを返します。
自分自身のコピーを返します。 -
Matrix
# conj -> Matrix (18304.0) -
複素共役を取った行列を返します。
...複素共役を取った行列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]]
# => 1+2i i 0
# 1 2 3
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]].conjugate
# => 1-2i -i 0
# 1 2 3
//}... -
Matrix
# conjugate -> Matrix (18304.0) -
複素共役を取った行列を返します。
...複素共役を取った行列を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]]
# => 1+2i i 0
# 1 2 3
Matrix[[Complex(1,2), Complex(0,1), 0], [1, 2, 3]].conjugate
# => 1-2i -i 0
# 1 2 3
//}... -
Matrix
# diagonal? -> bool (18304.0) -
行列が対角行列ならば true を返します。
...行列が対角行列ならば true を返します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
Matrix
# orthogonal? -> bool (18304.0) -
行列が直交行列ならば true を返します。
...行列が直交行列ならば true を返します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
Matrix
# permutation? -> bool (18304.0) -
行列が置換行列ならば true を返します。
...行列が置換行列ならば true を返します。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
Matrix
. diagonal(*values) -> Matrix (18304.0) -
対角要素がvaluesで、非対角要素が全て0であるような 正方行列を生成します。
...次元Arrayを1個指定すると、そのArrayを唯一の要素とした1×1の行列が生成されます。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix.diagonal(1, 2, 3)
p m # => Matrix[[1, 0, 0], [0, 2, 0], [0, 0, 3]]
a = [1,2,3]
m = Matrix.diagonal(a)
p m # => Matrix[[[1, 2, 3]]]
//}... -
Matrix
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (9604.0) -
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.permutation? # => true
l * u == p * a # => true
a.lup.solve([2, 5]) # => Vector[(1/1), (1/2)]
//}
@see Matrix::LUPDecomposition... -
Matrix
# component(i , j) -> () (9304.0) -
(i,j)要素を返します。 行列の範囲外の値を指定した場合には nil を返します。
...分を0オリジンで指定します。
@param j 要素の列成分を0オリジンで指定します。
//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[0, 0] # => 1
p m[1, 1] # => 15
p m[1, 2] # => 20
p m[1, 3] # => nil
//}... -
Matrix
# cofactor(row , column) -> Integer | Rational | Float (304.0) -
(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
# det _ e -> Rational | Float (304.0) -
このメソッドは deprecated です。 Matrix#determinant を代わりに使ってください。
...このメソッドは deprecated です。
Matrix#determinant を代わりに使ってください。... -
Matrix
# determinant _ e -> Rational | Float (304.0) -
このメソッドは deprecated です。 Matrix#determinant を代わりに使ってください。
...このメソッドは deprecated です。
Matrix#determinant を代わりに使ってください。... -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (304.0) -
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......ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
v, d, v_inv = m.eigensystem
d.diagonal? # => true
v.inv == v_inv # => true
(v * d * v_inv).round(5) == m # => true
//}
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します
@see Matrix::EigenvalueDec... -
Matrix
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (304.0) -
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......ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
v, d, v_inv = m.eigensystem
d.diagonal? # => true
v.inv == v_inv # => true
(v * d * v_inv).round(5) == m # => true
//}
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します
@see Matrix::EigenvalueDec... -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (304.0) -
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.permutation? # => true
l * u == p * a # => true
a.lup.solve([2, 5]) # => Vector[(1/1), (1/2)]
//}
@see Matrix::LUPDecomposition... -
Matrix
# tr -> Integer | Float | Rational | Complex (304.0) -
トレース (trace) を返します。
...列のトレース (trace) とは、対角要素の和です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[7,6], [3,9]].trace # => 16
//}
trace は正方行列でのみ定義されます。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
Matrix
# trace -> Integer | Float | Rational | Complex (304.0) -
トレース (trace) を返します。
...列のトレース (trace) とは、対角要素の和です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[7,6], [3,9]].trace # => 16
//}
trace は正方行列でのみ定義されます。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します...