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種類
- インスタンスメソッド (4)
- 特異メソッド (3)
ライブラリ
- matrix (7)
キーワード
- [] (1)
- diagonal (1)
- eigen (1)
- eigensystem (1)
- empty (1)
- lup (1)
-
lup
_ decomposition (1)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (18466.0) -
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
# lup _ decomposition -> Matrix :: LUPDecomposition (18466.0) -
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
. empty(row _ size=0 , column _ size=0) -> Matrix (18322.0) -
要素を持たない行列を返します。
...一方は0である必要があります。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix.empty(2, 0)
m == Matrix[ [], [] ]
# => true
n = Matrix.empty(0, 3)
n == Matrix.columns([ [], [], [] ])
# => true
m * n
# => Matrix[[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
//}
@param row_size 行列の行数
@param column_si... -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (376.0) -
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 (376.0) -
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
. diagonal(*values) -> Matrix (340.0) -
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
. [](*rows) -> Matrix (322.0) -
rows[i] を第 i 行とする行列を生成します。
...rows[i] を第 i 行とする行列を生成します。
@param rows 行列の要素を数の配列の配列として渡します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[11, 12], [21, 22]]
p m # => Matrix[[11, 12], [21, 22]]
# [11, 12]
# [21, 22]
//}...