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  2. matrix l
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  4. lupdecomposition l
  5. l

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Matrix::LUPDecomposition#solve(b) -> Vector | Matrix (72661.0)

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]) #=> ...

Rake::FileList#resolve -> self (36604.0)

追加リストと除外リストを評価します。

追加リストと除外リストを評価します。

Rake::TaskManager#resolve_args(args) -> Array (36604.0)

タスクやルールに与えられたパラメータを解釈します。

タスクやルールに与えられたパラメータを解釈します。

@param args パラメータを指定します。

@return [task_name, arg_name_list, prerequisites] を返します。

Matrix#lup -> Matrix::LUPDecomposition (18712.0)

行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。

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....

Matrix#lup_decomposition -> Matrix::LUPDecomposition (18712.0)

行列の LUP 分解を保持したオブジェクトを返します。

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....

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