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:![[x]](/images/drop-condition-icon.png "条件を削除"){kind=icon}
:
:
:matrixクラス
- Matrix (60)
-
Matrix
:: EigenvalueDecomposition (10) -
Matrix
:: LUPDecomposition (10) - Vector (27)
キーワード
- +@ (2)
- -@ (1)
- == (2)
- [] (1)
-
angle
_ with (1) - clone (2)
- cofactor (1)
-
cofactor
_ expansion (1) - collect (4)
- collect2 (2)
- column (2)
-
column
_ count (1) -
column
_ size (1) -
column
_ vectors (1) - component (1)
- d (1)
- det (1)
-
det
_ e (1) - determinant (1)
-
determinant
_ e (1) - diagonal? (1)
- dot (1)
- each (3)
- each2 (1)
-
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)
- eql? (2)
-
find
_ index (3) -
first
_ minor (1) - hermitian? (1)
- independent? (1)
- index (3)
-
inner
_ product (1) -
laplace
_ expansion (1) -
lower
_ triangular? (1) - lup (1)
-
lup
_ decomposition (1) - magnitude (1)
- map (4)
- minor (2)
- norm (1)
- normal? (1)
- normalize (1)
- orthogonal? (1)
- p (1)
- permutation? (1)
- pivots (1)
- r (1)
- real (1)
- real? (1)
- rectangular (1)
- regular? (1)
- row (2)
- singular? (2)
- solve (1)
- square? (1)
- symmetric? (1)
-
to
_ a (2) -
to
_ ary (2) - tr (1)
- trace (1)
- u (1)
- unitary? (1)
-
upper
_ triangular? (1) - v (1)
-
v
_ inv (1) - zero? (1)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
:: LUPDecomposition # l -> Matrix (87616.0) -
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
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (70078.0) -
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 (70078.0) -
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
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (69700.0) -
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
# collect {|x| . . . } -> Matrix (69688.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
...適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
ブロックがない場合、 Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map { |x| x + 100 } # => Matrix[[101, 102], [103, 104]]
//}
@see Matrix#each... -
Matrix
# real -> Matrix (69667.0) -
行列の実部を返します。
...行列の実部を返します。
//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]].real
# => 1 0 0
# 1 2 3
//}... -
Matrix
# clone -> Matrix (69613.0) -
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
# elements _ to _ f -> Matrix (69613.0) -
各要素を浮動小数点数 Float に変換した行列を返します。
各要素を浮動小数点数 Float に変換した行列を返します。
このメソッドは deprecated です。 map(&:to_f) を使ってください。 -
Matrix
# elements _ to _ i -> Matrix (69613.0) -
各要素を整数 Integer に変換した行列を返します。
各要素を整数 Integer に変換した行列を返します。
このメソッドは deprecated です。 map(&:to_i) を使ってください。 -
Matrix
# elements _ to _ r -> Matrix (69613.0) -
各要素を有理数 Rational に変換した行列を返します。
各要素を有理数 Rational に変換した行列を返します。
このメソッドは deprecated です。 map(&:to_r) を使ってください。 -
Matrix
# collect -> Enumerator (69388.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
...適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
ブロックがない場合、 Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map { |x| x + 100 } # => Matrix[[101, 102], [103, 104]]
//}
@see Matrix#each... -
Matrix
# real? -> bool (69382.0) -
行列の全要素が実(Numeric#real?)であれば true を返します。
...が0でも偽を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[[1, 0], [0, 1]].real? # => true
Matrix[[Complex(0, 1), 0], [0, 1]].real? # => false
# 要素が実数であっても Complex オブジェクトなら偽を返す。
Matrix[[Complex(1, 0), 0], [0, 1]].real? # => false
//}... -
Matrix
# regular? -> bool (69382.0) -
行列が正方で正則なら true を、特異なら false を返します。
...例外 ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch を
発生させます。
//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.regular? # => true
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, -3]
m = Matrix[a1, a2, a3]
p m.re......gular? # => false
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
a4 = [1, 1, 1]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4]
p m.regular? # => raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch
//}
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
Matrix
# column(j) -> Vector | nil (69346.0) -
j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。 j 番目の列が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその列の各要素についてブロックを繰り返します。
...ンデックスと見倣します。末尾の列が -1 番目になります。
//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.column(1) # => Vector[2, 15, -2]
cnt = 0
m.column(-1) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 24.5... -
Matrix
# column(j) {|x| . . . } -> self (69346.0) -
j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。 j 番目の列が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその列の各要素についてブロックを繰り返します。
...ンデックスと見倣します。末尾の列が -1 番目になります。
//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.column(1) # => Vector[2, 15, -2]
cnt = 0
m.column(-1) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 24.5... -
Matrix
# column _ vectors -> [Vector] (69346.0) -
自分自身を列ベクトルの配列として返します。
...自分自身を列ベクトルの配列として返します。
//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.column_vectors # => [Vector[1, 10, -1], Vector[2, 15, -2], Vector[3, 20, 1.5]]
//}... -
Matrix
# column _ count -> Integer (69310.0) -
行列の列数を返します。
行列の列数を返します。 -
Matrix
# column _ size -> Integer (69310.0) -
行列の列数を返します。
行列の列数を返します。 -
Matrix
# diagonal? -> bool (69310.0) -
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
# lower _ triangular? -> bool (69310.0) -
行列が下三角行列ならば true を返します。
行列が下三角行列ならば true を返します。 -
Matrix
# normal? -> bool (69310.0) -
行列が正規行列ならば true を返します。
...行列が正規行列ならば 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 (69310.0) -
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
# singular? -> bool (69310.0) -
行列が正方で特異なら true を、正則なら false を返します。
...るとは、正則でないことです。
行列式が0であること同値です。
正方行列でない場合には例外 ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch を
発生させます。
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方行列でない場合に発生します... -
Matrix
# upper _ triangular? -> bool (69310.0) -
行列が上三角行列ならば true を返します。
行列が上三角行列ならば true を返します。 -
Matrix
# rectangular -> [Matrix , Matrix] (60958.0) -
行列を実部と虚部に分解したものを返します。
...行列を実部と虚部に分解したものを返します。
//emlist[例][ruby]{
m.rect == [m.real, m.imag] # ==> true for all matrices m
//}
@see Matrix#imaginary, Matrix#real... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalue _ matrix -> Matrix (60919.0) -
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 # eigenvector _ matrix _ inv -> Matrix (60637.0) -
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 # eigenvector _ matrix -> Matrix (60619.0) -
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
# map {|x| . . . } -> Matrix (60388.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
...適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
ブロックがない場合、 Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map { |x| x + 100 } # => Matrix[[101, 102], [103, 104]]
//}
@see Matrix#each... -
Matrix
# element(i , j) -> () (60346.0) -
(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
# eql?(other) -> bool (60310.0) -
自分自身と other を比較し、同値であれば真(true)を返します。
自分自身と other を比較し、同値であれば真(true)を返します。
@param other 比較対象のオブジェクト -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # eigenvalues -> [Float] (60310.0) -
固有値を配列で返します。
固有値を配列で返します。 -
Matrix
# map -> Enumerator (60088.0) -
行列の各要素に対してブロックの適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
...適用を繰り返した結果を、要素として持つ行列を生成します。
ブロックがない場合、 Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [3, 4]]
p m.map { |x| x + 100 } # => Matrix[[101, 102], [103, 104]]
//}
@see Matrix#each... -
Matrix
:: LUPDecomposition # solve(b) -> Vector | Matrix (51733.0) -
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。......指定します。
//emlist[][ruby]{
require 'matrix'
lup = Matrix[[2, 1], [1, 2]].lup
lup.solve([1, -1]) #=> Vector[(1/1), (-1/1)]
lup.solve(Vector[3, 0]) #=> Vector[(2/1), (-1/1)]
lup.solve(Matrix[[1, 3], [-1, 0]]) #=> Matrix[[(1/1), (2/1)], [(-1/1), (-1/1)]]
//}... -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (51688.0) -
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 (51688.0) -
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
# minor(from _ row , row _ size , from _ col , col _ size) -> Matrix (51670.0) -
selfの部分行列を返します。
...ram col_size 部分行列の列サイズ
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
a2 = [11, 12, 13, 14, 15]
a3 = [21, 22, 23, 24, 25]
a4 = [31, 32, 33, 34, 35]
a5 = [51, 52, 53, 54, 55]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4, a5]
p m.minor(0, 2, 1, 2) # => Matrix[[2, 3], [12, 13]]
//}... -
Matrix
# minor(from _ row . . to _ row , from _ col . . to _ col) -> Matrix (51670.0) -
selfの部分行列を返します。
...ram col_size 部分行列の列サイズ
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3, 4, 5]
a2 = [11, 12, 13, 14, 15]
a3 = [21, 22, 23, 24, 25]
a4 = [31, 32, 33, 34, 35]
a5 = [51, 52, 53, 54, 55]
m = Matrix[a1, a2, a3, a4, a5]
p m.minor(0, 2, 1, 2) # => Matrix[[2, 3], [12, 13]]
//}... -
Matrix
# first _ minor(row , column) -> Matrix (51613.0) -
self から第 row 行と第 column 列を取り除いた行列を返します。
self から第 row 行と第 column 列を取り除いた行列を返します。
@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row, column が行列の行数/列数を越えている場合に発生します。 -
Matrix
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (51400.0) -
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
# each(which = :all) -> Enumerator (51400.0) -
行列の各要素を引数としてブロックを呼び出します。
...uby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].each { |e| puts e }
# => prints the numbers 1 to 4
Matrix[ [1,2], [3,4] ].each(:strict_lower).to_a # => [3]
//}
@param which どの要素に対してブロックを呼び出すのかを Symbol で指定します
@see Matrix#each_with_index, Matrix#map... -
Matrix
# each(which = :all) {|e| . . . } -> self (51400.0) -
行列の各要素を引数としてブロックを呼び出します。
...uby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].each { |e| puts e }
# => prints the numbers 1 to 4
Matrix[ [1,2], [3,4] ].each(:strict_lower).to_a # => [3]
//}
@param which どの要素に対してブロックを呼び出すのかを Symbol で指定します
@see Matrix#each_with_index, Matrix#map... -
Matrix
# each _ with _ index(which = :all) -> Enumerator (51382.0) -
行列の各要素をその位置とともに引数としてブロックを呼び出します。
...る要素の範囲を指定することができます。
Matrix#each と同じなのでそちらを参照してください。
ブロックを省略した場合、 Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].each_with_index do |e, row, col|
puts "#......{e} at #{row}, #{col}"
end
# => 1 at 0, 0
# => 2 at 0, 1
# => 3 at 1, 0
# => 4 at 1, 1
//}
@param which どの要素に対してブロックを呼び出すのかを Symbol で指定します
@see Matrix#each... -
Matrix
# each _ with _ index(which = :all) {|e , row , col| . . . } -> self (51382.0) -
行列の各要素をその位置とともに引数としてブロックを呼び出します。
...る要素の範囲を指定することができます。
Matrix#each と同じなのでそちらを参照してください。
ブロックを省略した場合、 Enumerator を返します。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].each_with_index do |e, row, col|
puts "#......{e} at #{row}, #{col}"
end
# => 1 at 0, 0
# => 2 at 0, 1
# => 3 at 1, 0
# => 4 at 1, 1
//}
@param which どの要素に対してブロックを呼び出すのかを Symbol で指定します
@see Matrix#each... -
Matrix
# find _ index(selector = :all) -> Enumerator (51382.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
...で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ [1,1], [1,1] ].index(1, :strict_lower) # => [1, 0]
//}
value を指定せず... -
Matrix
# find _ index(selector = :all) {|e| . . . } -> [Integer , Integer] | nil (51382.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
...で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ [1,1], [1,1] ].index(1, :strict_lower) # => [1, 0]
//}
value を指定せず... -
Matrix
# find _ index(value , selector = :all) -> [Integer , Integer] | nil (51382.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
...で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ [1,1], [1,1] ].index(1, :strict_lower) # => [1, 0]
//}
value を指定せず... -
Matrix
# index(selector = :all) -> Enumerator (51382.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
...で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ [1,1], [1,1] ].index(1, :strict_lower) # => [1, 0]
//}
value を指定せず... -
Matrix
# index(selector = :all) {|e| . . . } -> [Integer , Integer] | nil (51382.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
...で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ [1,1], [1,1] ].index(1, :strict_lower) # => [1, 0]
//}
value を指定せず... -
Matrix
# index(value , selector = :all) -> [Integer , Integer] | nil (51382.0) -
指定した値と一致する要素の位置を [row, column] という配列で返します。 ブロックを与えた場合は各要素を引数としてブロックを呼び出し、 返り値が真であった要素の位置を返します。
...で行列のどの部分を探すかを指定します。この引数の意味は
Matrix#each を参照してください。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
Matrix[ [1,2], [3,4] ].index(&:even?) # => [0, 1]
Matrix[ [1,1], [1,1] ].index(1, :strict_lower) # => [1, 0]
//}
value を指定せず... -
Matrix
# row(i) -> Vector | nil (51364.0) -
i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。 i 番目の行が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
...す。
ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
Vector オブジェクトは Matrix オブジェクトとの演算の際には列ベクトルとして扱われることに注意してください。
@param i 行の位置を指定......のインデックスと見倣します。末尾の行が -1 番目になります。
//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.row(1) # => Vector[10, 15, 20]
cnt = 0
m.row(0) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 6
//}... -
Matrix
# row(i) {|x| . . . } -> self (51364.0) -
i 番目の行を Vector オブジェクトで返します。 i 番目の行が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
...す。
ブロックが与えられた場合はその行の各要素についてブロックを繰り返します。
Vector オブジェクトは Matrix オブジェクトとの演算の際には列ベクトルとして扱われることに注意してください。
@param i 行の位置を指定......のインデックスと見倣します。末尾の行が -1 番目になります。
//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.row(1) # => Vector[10, 15, 20]
cnt = 0
m.row(0) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 6
//}... -
Matrix
# det _ e -> Rational | Float (51358.0) -
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 (51358.0) -
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
# tr -> Integer | Float | Rational | Complex (51346.0) -
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 (51346.0) -
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
:: EigenvalueDecomposition # v _ inv -> Matrix (51337.0) -
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
# cofactor(row , column) -> Integer | Rational | Float (51328.0) -
(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
# empty? -> bool (51328.0) -
行列が要素を持たないならば true を返します。
...行列が要素を持たないならば true を返します。
要素を持たないとは、行数か列数のいずれかが0であることを意味します。
@see Matrix.empty... -
Matrix
:: LUPDecomposition # singular? -> bool (51328.0) -
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 # v -> Matrix (51319.0) -
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
# +@ -> self (51310.0) -
単項 +。self を返します。
単項 +。self を返します。 -
Matrix
# ==(other) -> bool (51310.0) -
自分自身と other を比較し、同値であれば真(true)を返します。
自分自身と other を比較し、同値であれば真(true)を返します。
@param other 比較対象のオブジェクト -
Matrix
# hermitian? -> bool (51310.0) -
行列がエルミートならば true を返します。
...行列がエルミートならば 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 (51310.0) -
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
# square? -> bool (51310.0) -
正方行列であるなら、 true を返します。
正方行列であるなら、 true を返します。 -
Matrix
# symmetric? -> bool (51310.0) -
行列が対称ならば true を返します。
...行列が対称ならば 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
# unitary? -> bool (51310.0) -
行列がユニタリならば true を返します。
...行列がユニタリならば 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
# zero? -> bool (51310.0) -
行列が零行列ならば true を返します。
行列が零行列ならば true を返します。 -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # to _ a -> [Matrix , Matrix , Matrix] (43072.0) -
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] (43072.0) -
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] (42928.0) -
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] (42928.0) -
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。 -
Vector
# angle _ with(v) -> Float (42328.0) -
v と self がなす角度を返します。
...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::ErrDim... -
Vector
# collect -> Enumerator (42328.0) -
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。
...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 (42328.0) -
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。
...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 (42328.0) -
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。
...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に発生します。
@see Vec... -
Vector
# collect2(v) {|x , y| . . . } -> Array (42328.0) -
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。
...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に発生します。
@see Vec... -
Vector
# elements _ to _ f -> Vector (42328.0) -
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 (42328.0) -
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 (42328.0) -
ベクトルの各成分をRationalに変換したベクトルを返します。
...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
# normalize -> Vector (42328.0) -
自身を Vector#norm で正規化したベクトルを返します。
...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... -
Matrix
:: EigenvalueDecomposition # d -> Matrix (42319.0) -
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 # p -> Matrix (42313.0) -
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 (42313.0) -
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。 -
Vector
# clone -> Vector (42310.0) -
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。 -
Matrix
:: LUPDecomposition # det -> Numeric (42028.0) -
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 (42028.0) -
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
:: EigenvalueDecomposition # eigenvectors -> [Vector] (42010.0) -
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] (42010.0) -
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
# element(i) -> object | nil (33310.0) -
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 (33310.0) -
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
# map -> Enumerator (33028.0) -
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。
...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 (33028.0) -
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。
...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
# independent?(*vectors) -> bool (24328.0) -
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 (24328.0) -
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
# norm -> Float (24328.0) -
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
# r -> Float (24328.0) -
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
# +@ -> self (24310.0) -
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 (24310.0) -
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。