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種類
- インスタンスメソッド (2)
- モジュール関数 (1)
ライブラリ
- bigdecimal (1)
- matrix (2)
クラス
- Matrix (2)
モジュール
- BigMath (1)
キーワード
-
cofactor
_ expansion (1) -
laplace
_ expansion (1)
検索結果
先頭3件
-
BigMath
. # exp(x , prec) -> BigDecimal (54358.0) -
x の指数関数を prec で指定した精度で計算します。
x の指数関数を prec で指定した精度で計算します。
x に正の無限大を指定した場合は正の無限大を返します。負の無限大を指定し
た場合には 0 を返します。NaN を指定した場合には NaNを返します。
@param x 計算対象の数値を Integer、BigDecimal、
Float、Rationalオブジェクトのいずれかで指定します。
@param prec 計算結果の精度を指定します。
@raise ArgumentError x に Integer、BigDecimal、
Float、Rational以外のオ... -
Matrix
# cofactor _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (18607.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
通常の行列に対してはこれは単に固有値を計算するだけです。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_expansion(column: 1) # => 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].... -
Matrix
# laplace _ expansion(row: nil , column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (18607.0) -
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。
通常の行列に対してはこれは単に固有値を計算するだけです。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_expansion(column: 1) # => 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]]....