るりまサーチ (Ruby 2.5.0)

最速Rubyリファレンスマニュアル検索!
4件ヒット [1-4件を表示] (0.010秒)
トップページ > バージョン:2.5.0[x] > クエリ:ArgumentError[x] > クラス:Matrix[x]

別のキーワード

  1. _builtin argumenterror
  2. on argumenterror
  3. new argumenterror
  4. dump argumenterror
  5. parse argumenterror

ライブラリ

キーワード

検索結果

Matrix#cofactor_expansion(row: nil, column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (22.0)

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#first_minor(row, column) -> Matrix (22.0)

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#laplace_expansion(row: nil, column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (22.0)

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.empty(row_size=0, column_size=0) -> Matrix (22.0)

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...