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lup
_ decomposition (1) - rectangular (1)
検索結果
先頭5件
-
Matrix
# ==(other) -> bool (105601.0) -
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 -
Vector
# ==(v) -> bool (78601.0) -
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 -
Matrix
# lup -> Matrix :: LUPDecomposition (70087.0) -
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 (70087.0) -
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
# eql?(other) -> bool (69301.0) -
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
# rectangular -> [Matrix , Matrix] (60967.0) -
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
. empty(row _ size=0 , column _ size=0) -> Matrix (51748.0) -
要素を持たない行列を返します。
要素を持たない行列を返します。
「要素を持たない」とは、行数もしくは列数が0の行列のことです。
row_size 、 column_size のいずれか一方は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]]
//}
... -
Matrix
# eigen -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (51733.0) -
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)
を得ることができます。
これを [V, D, W] と書くと、
(元の行列が対角化可能ならば)、
D は対角行列で、 self == V*D*W, V = W.inverse を満たします。
D のそれぞれの対角成分が行列の固有値です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [... -
Matrix
# eigensystem -> Matrix :: EigenvalueDecomposition (51733.0) -
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)
を得ることができます。
これを [V, D, W] と書くと、
(元の行列が対角化可能ならば)、
D は対角行列で、 self == V*D*W, V = W.inverse を満たします。
D のそれぞれの対角成分が行列の固有値です。
//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
m = Matrix[[1, 2], [... -
Vector
# eql?(v) -> bool (42301.0) -
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 -
Ruby用語集 (9091.0)
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Ruby用語集 A B C D E F G I J M N O R S Y
Ruby用語集
A B C D E F G I J M N O R S Y
a ka sa ta na ha ma ya ra wa
=== 記号・数字
: %記法
: % notation
「%」記号で始まる多種多様なリテラル記法の総称。
参照：d:spec/literal#percent
: 0 オリジン
: zero-based
番号が 0 から始まること。
例えば、
Array や Vector、Matrix などの要素の番号、
String における文字の位置、
といったものは 0 オリジンである。
: 1 オリジン
: one-based
...