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## インタフェース
org.mklab.nfc.scalar.NumericalScalar の使用

NumericalScalar を使用しているパッケージ
org.mklab.nfc.eig | 固有値問題に関するクラスを提供します。
org.mklab.nfc.elf | 初等関数(Elementary Function)に関するクラスを提供します。
org.mklab.nfc.fft | FFT(高速フーリエ変換)に関するクラスを提供します。
org.mklab.nfc.leq | 線形方程式に関するクラスを提供します。
org.mklab.nfc.matrix | 行列に関するクラスを提供します。
org.mklab.nfc.matrix.misc | さまざまな行列を生成するクラスを提供します。
org.mklab.nfc.nleq | 非線形方程式(のソルバー)に関するクラスを提供します。
org.mklab.nfc.operator | 演算子に関するクラスを提供します。
org.mklab.nfc.random | 乱数に関するクラスを提供します。
org.mklab.nfc.scalar | スカラーに関するクラスを提供します。
org.mklab.nfc.svd | 特異値分解に関するクラスを提供します。
org.mklab.tool.control | 制御系の解析・設計に関するクラスを提供します。
org.mklab.tool.matrix | 行列計算に関するクラスを提供します。

org.mklab.nfc.eig での NumericalScalar の使用

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.eig のクラス
`class` | `BalancedDecomposer<E extends NumericalScalar<E>>` 行列のバランス化分解(A=D*B*D^(-1), B=D\A*D)を行うための クラスです。
`class` | `BalancedDecompositionElements<E extends NumericalScalar<E>>` 行列のバランス化分解(A=D*B*D^(-1), B=D\A*D)を保持するためのクラスです。
`class` | `ComplexEigenSolver<E extends NumericalScalar<E>>` 複素行列の固有値問題を解くためのクラスです。
`class` | `ComplexHessenbergDecomposer<E extends NumericalScalar<E>>` 複素行列のヘッセンベルグ分解を求めるクラスです。
`class` | `ComplexQrDecomposer<E extends NumericalScalar<E>>` 複素行列のQR分解を行うためのクラスです。
`class` | `ComplexSchurDecomposer<E extends NumericalScalar<E>>` 複素行列のシュア分解を行うクラスです。
`class` | `EigenSolutionElements<E extends NumericalScalar<E>>` 行列の固有値と固有ベクトルを表すクラスです。
`class` | `HessenbergDecompositionElements<E extends NumericalScalar<E>>` 行列のHessenberg分解(A=Q*H*Q^#)を保持するためのクラスです。
`class` | `QRDecompositionElements<E extends NumericalScalar<E>>` 並べ替え付きQR分解(A*P=Q*R)の成分を保持するためのクラスです。
`class` | `QZDecompositionElements<E extends NumericalScalar<E>>` QZ分解の成分を保持するためのクラスです。
`class` | `RealEigenSolver<E extends NumericalScalar<E>>` 実行列の固有値問題を解くためのクラスです。
`class` | `RealGeneralizedEigenSolver<E extends NumericalScalar<E>>` 実行列に関する一般化固有値問題を解くためのクラスです。
`class` | `RealHessenbergDecomposer<E extends NumericalScalar<E>>` 実行列のヘッセンベルグ分解を求めるクラスです。
`class` | `RealQrDecomposer<E extends NumericalScalar<E>>` 実行列のQR分解を行うためのクラスです。
`class` | `RealQzDecomposer<E extends NumericalScalar<E>>` 実行列に関するQZ分解を行うためのクラスです。
`class` | `RealSchurDecomposer<E extends NumericalScalar<E>>` 実行列のシュア分解を行うクラスです。
`class` | `SchurDecompositionElements<E extends NumericalScalar<E>>` 行列のSchur分解(A=U*T*U^#)を保持するためのクラスです。

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.eig のメソッド
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.housePostMul(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] vRe, E[][] vIm)` ハウスホルダー行列を右から掛けます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.housePreMul(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] vRe, E[][] vIm)` ハウスホルダー行列を左から掛けます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.houseVector(E[][] xRe, E[][] xIm, int size)` 複素行列のハウスホルダー行列を作るためのベクトルを返します。

NumericalScalar を返す org.mklab.nfc.eig のメソッド
`E[][]` | `QZDecompositionElements.getAA()` AA(上三角行列)を返します。
`E[][]` | `BalancedDecompositionElements.getB()` B(バランス化された行列)を返します。
`E[][]` | `QZDecompositionElements.getBB()` BB(上三角行列)を返します。
`E[][]` | `BalancedDecompositionElements.getD()` D(スケーリング行列、対角行列)を返します。
`E[][]` | `HessenbergDecompositionElements.getH()` H(上Hessenberg行列)を返します。
`E[]` | `EigenSolutionElements.getImValue()` 固有値ベクトルの虚部を返します。
`E[][]` | `EigenSolutionElements.getImVector()` 固有ベクトルからなる行列の虚部を返します。
`E[][]` | `QZDecompositionElements.getImX()` 一般化固有ベクトルの虚部Im(X)を返します。
`E[][]` | `QZDecompositionElements.getQ()` 左変換行列Q(ユニタリー行列)を返します。
`E[][]` | `QRDecompositionElements.getQ()` Q(直交行列)を返します。
`E[][]` | `HessenbergDecompositionElements.getQ()` Q(直交行列、ユニタリー行列)を返します。
`E[][]` | `QRDecompositionElements.getR()` R(上三角行列)を返します。
`E[]` | `EigenSolutionElements.getReValue()` 固有値ベクトルの実部を返します。
`E[][]` | `EigenSolutionElements.getReVector()` 固有ベクトルからなる行列の実部を返します。
`E[][]` | `QZDecompositionElements.getReX()` 一般化固有ベクトルの実部Re(X)を返します。
`E[][]` | `SchurDecompositionElements.getT()` T(Schur行列、ブロック上三角行列、上三角行列)を返します。
`E[][]` | `SchurDecompositionElements.getU()` U(ユニタリー行列、直交行列)を返します。
`E[][]` | `QZDecompositionElements.getZ()` 右変換行列Z(ユニタリー行列)を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.housePostMul(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] vRe, E[][] vIm)` ハウスホルダー行列を右から掛けます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.housePreMul(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] vRe, E[][] vIm)` ハウスホルダー行列を左から掛けます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.houseVector(E[][] xRe, E[][] xIm, int size)` 複素行列のハウスホルダー行列を作るためのベクトルを返します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.eig のメソッド
`SchurDecompositionElements<E>` | `RealSchurDecomposer.decompose(E[][] a)` 実行列のSchur分解を返します。
`QRDecompositionElements<E>` | `RealQrDecomposer.decompose(E[][] a)` 実行列をQR分解を返します。
`HessenbergDecompositionElements<E>` | `RealHessenbergDecomposer.decompose(E[][] a)` 実行列のヘッセンベルグ分解を求め、対応する直交行列とともに返します。
`BalancedDecompositionElements<E>` | `BalancedDecomposer.decompose(E[][] a)` 行列のバランス化を行い, 対角成分が 2 のべき乗である対角行列 D と、バランス化された行列 B を返します。
`QZDecompositionElements<E>` | `RealQzDecomposer.decompose(E[][] a, E[][] b)` 2個の実正方行列AとBに関するQZ分解を行い、上三角行列 AA と BB、変換のための行列 QとZ、一般化固有ベクトルからなる行列 Xを返します。
`QZDecompositionElements<E>` | `RealQzDecomposer.decompose(E[][] a, E[][] b)` 2個の実正方行列AとBに関するQZ分解を行い、上三角行列 AA と BB、変換のための行列 QとZ、一般化固有ベクトルからなる行列 Xを返します。
`QRDecompositionElements<E>` | `RealQrDecomposer.decomposeWithPermutation(E[][] a)` 実行列の並べ替え付きQR分解を返します。
`ComplexScalar<E>[]` | `RealEigenSolver.getEigenValue(E[][] a)` 実行列の固有値を返します。
`ComplexScalar<E>[]` | `RealGeneralizedEigenSolver.getEigenValue(E[][] a, E[][] b)` 実行列の一般化固有値を返します。
`ComplexScalar<E>[]` | `RealGeneralizedEigenSolver.getEigenValue(E[][] a, E[][] b)` 実行列の一般化固有値を返します。
`ComplexScalar<E>[][]` | `RealEigenSolver.getEigenVector(E[][] a)` 実行列の固有ベクトルを返します。
`ComplexScalar<E>[][]` | `RealGeneralizedEigenSolver.getEigenVector(E[][] a, E[][] b)` 実行列の一般化固有ベクトルを返します。
`ComplexScalar<E>[][]` | `RealGeneralizedEigenSolver.getEigenVector(E[][] a, E[][] b)` 実行列の一般化固有ベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.housePostMul(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] vRe, E[][] vIm)` ハウスホルダー行列を右から掛けます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.housePostMul(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] vRe, E[][] vIm)` ハウスホルダー行列を右から掛けます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.housePostMul(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] vRe, E[][] vIm)` ハウスホルダー行列を右から掛けます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.housePostMul(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] vRe, E[][] vIm)` ハウスホルダー行列を右から掛けます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.housePreMul(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] vRe, E[][] vIm)` ハウスホルダー行列を左から掛けます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.housePreMul(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] vRe, E[][] vIm)` ハウスホルダー行列を左から掛けます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.housePreMul(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] vRe, E[][] vIm)` ハウスホルダー行列を左から掛けます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.housePreMul(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] vRe, E[][] vIm)` ハウスホルダー行列を左から掛けます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.houseVector(E[][] xRe, E[][] xIm, int size)` 複素行列のハウスホルダー行列を作るためのベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `ComplexHouseHolder.houseVector(E[][] xRe, E[][] xIm, int size)` 複素行列のハウスホルダー行列を作るためのベクトルを返します。
`EigenSolutionElements<E>` | `RealEigenSolver.solve(E[][] a)` 実行列の固有値と固有ベクトルを返します。
`EigenSolutionElements<E>` | `RealGeneralizedEigenSolver.solve(E[][] a, E[][] b)` 実行列aと実行列bの一般化固有値と一般化固有ベクトルを返します。
`EigenSolutionElements<E>` | `RealGeneralizedEigenSolver.solve(E[][] a, E[][] b)` 実行列aと実行列bの一般化固有値と一般化固有ベクトルを返します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.eig のコンストラクタ
`BalancedDecompositionElements(E[][] d, E[][] b)` 新しく生成された`BalancedDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`BalancedDecompositionElements(E[][] d, E[][] b)` 新しく生成された`BalancedDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`EigenSolutionElements(E[] reValue, E[] imValue, E[][] reVector, E[][] imVector)` 新しく生成された`EigenSolutionElements`オブジェクトを初期化します。
`EigenSolutionElements(E[] reValue, E[] imValue, E[][] reVector, E[][] imVector)` 新しく生成された`EigenSolutionElements`オブジェクトを初期化します。
`EigenSolutionElements(E[] reValue, E[] imValue, E[][] reVector, E[][] imVector)` 新しく生成された`EigenSolutionElements`オブジェクトを初期化します。
`EigenSolutionElements(E[] reValue, E[] imValue, E[][] reVector, E[][] imVector)` 新しく生成された`EigenSolutionElements`オブジェクトを初期化します。
`HessenbergDecompositionElements(E[][] q, E[][] h)` 新しく生成された`HessenbergDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`HessenbergDecompositionElements(E[][] q, E[][] h)` 新しく生成された`HessenbergDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`QRDecompositionElements(E[][] q, E[][] r)` 新しく生成された`QRDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`QRDecompositionElements(E[][] q, E[][] r)` 新しく生成された`QRDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`QRDecompositionElements(E[][] q, E[][] r, int[][] p)` 新しく生成された`QRDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`QRDecompositionElements(E[][] q, E[][] r, int[][] p)` 新しく生成された`QRDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`QZDecompositionElements(E[][] aa, E[][] bb, E[][] q, E[][] z, E[][] reX, E[][] imX)` 新しく生成された`QZDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`QZDecompositionElements(E[][] aa, E[][] bb, E[][] q, E[][] z, E[][] reX, E[][] imX)` 新しく生成された`QZDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`QZDecompositionElements(E[][] aa, E[][] bb, E[][] q, E[][] z, E[][] reX, E[][] imX)` 新しく生成された`QZDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`QZDecompositionElements(E[][] aa, E[][] bb, E[][] q, E[][] z, E[][] reX, E[][] imX)` 新しく生成された`QZDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`QZDecompositionElements(E[][] aa, E[][] bb, E[][] q, E[][] z, E[][] reX, E[][] imX)` 新しく生成された`QZDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`QZDecompositionElements(E[][] aa, E[][] bb, E[][] q, E[][] z, E[][] reX, E[][] imX)` 新しく生成された`QZDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`SchurDecompositionElements(E[][] u, E[][] t)` 新しく生成された`SchurDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`SchurDecompositionElements(E[][] u, E[][] t)` 新しく生成された`SchurDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。

org.mklab.nfc.elf での NumericalScalar の使用

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.elf のメソッド
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ExponentialMatrix.exp(E[][] a)` 指数関数行列を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ExponentialMatrix.exp(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 指数関数行列を返します。

NumericalScalar を返す org.mklab.nfc.elf のメソッド
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ExponentialMatrix.exp(E[][] a)` 指数関数行列を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ExponentialMatrix.exp(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 指数関数行列を返します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.elf のメソッド
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ExponentialMatrix.exp(E[][] a)` 指数関数行列を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ExponentialMatrix.exp(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 指数関数行列を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ExponentialMatrix.exp(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 指数関数行列を返します。

org.mklab.nfc.fft での NumericalScalar の使用

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.fft のメソッド
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ComplexFFTAnalyzer.fft(E[] reData, E[] imData, int size)` 複素ベクトルに対し`size`点までの高速フーリエ変換を行います。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `RealFFTAnalyzer.fft(E[] data, int size)` 実ベクトルに対しsize点までの高速フーリエ変換を行います。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ComplexFFTAnalyzer.ifft(E[] reData, E[] imData, int size)` 複素ベクトルに対し`size`点までの逆高速フーリエ変換を行います。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `RealFFTAnalyzer.ifft(E[] data, int size)` 実ベクトルに対しsize点までの逆高速フーリエ変換を行います。

NumericalScalar を返す org.mklab.nfc.fft のメソッド
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ComplexFFTAnalyzer.fft(E[] reData, E[] imData, int size)` 複素ベクトルに対し`size`点までの高速フーリエ変換を行います。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `RealFFTAnalyzer.fft(E[] data, int size)` 実ベクトルに対しsize点までの高速フーリエ変換を行います。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ComplexFFTAnalyzer.ifft(E[] reData, E[] imData, int size)` 複素ベクトルに対し`size`点までの逆高速フーリエ変換を行います。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `RealFFTAnalyzer.ifft(E[] data, int size)` 実ベクトルに対しsize点までの逆高速フーリエ変換を行います。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.fft のメソッド
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ComplexFFTAnalyzer.fft(E[] reData, E[] imData, int size)` 複素ベクトルに対し`size`点までの高速フーリエ変換を行います。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ComplexFFTAnalyzer.fft(E[] reData, E[] imData, int size)` 複素ベクトルに対し`size`点までの高速フーリエ変換を行います。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `RealFFTAnalyzer.fft(E[] data, int size)` 実ベクトルに対しsize点までの高速フーリエ変換を行います。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ComplexFFTAnalyzer.ifft(E[] reData, E[] imData, int size)` 複素ベクトルに対し`size`点までの逆高速フーリエ変換を行います。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `ComplexFFTAnalyzer.ifft(E[] reData, E[] imData, int size)` 複素ベクトルに対し`size`点までの逆高速フーリエ変換を行います。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `RealFFTAnalyzer.ifft(E[] data, int size)` 実ベクトルに対しsize点までの逆高速フーリエ変換を行います。

org.mklab.nfc.leq での NumericalScalar の使用

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.leq のクラス
`class` | `CholeskyDecomposer<E extends NumericalScalar<E>>` コレスキー分解を求めるクラスです。
`class` | `LUDecomposer<E extends NumericalScalar<E>>` 数値行列のLU分解(P*A=L*U)を求めるためのクラスです。
`class` | `LUDecompostionElements<E extends NumericalScalar<E>>` 並べ替え付きLU分解(P*A=L*U)の成分を保持するためのクラスです。

NumericalScalar を返す org.mklab.nfc.leq のメソッド
`E[][]` | `LUDecompostionElements.getL()` L(下三角行列)を返します。
`E[][]` | `LUDecompostionElements.getU()` U(上三角行列)を返します。
`E[][]` | `LUDecomposer.inverse(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 逆行列を返します。
`E[][]` | `LUDecomposer.leftDivide(E[][] a, E[][] b, NumericalScalar<?> tolerance)` 左行列で右行列を割った結果を返します。
`E[]` | `LUDecomposer.solveLinearEquation(E[][] a, E[] b, NumericalScalar<?> tolerance)` 線形方程式の解を返します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.leq のメソッド
`LUDecompostionElements<E>` | `LUDecomposer.decompose(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 数値行列のLU分解を返します。
`LUDecompostionElements<E>` | `LUDecomposer.decompose(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 数値行列のLU分解を返します。
`LUDecompostionElements<E>` | `LUDecomposer.decomposeWithPermutation(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 数値行列の並べ替え付きLU分解を返します。
`LUDecompostionElements<E>` | `LUDecomposer.decomposeWithPermutation(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 数値行列の並べ替え付きLU分解を返します。
`E` | `LUDecomposer.getDeterminant(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 行列式を返します。
`E` | `LUDecomposer.getDeterminant(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 行列式を返します。
`E[][]` | `LUDecomposer.inverse(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 逆行列を返します。
`E[][]` | `LUDecomposer.inverse(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 逆行列を返します。
`Object[]` | `GaussianEliminationSolver.inverse(E[][] matrix, NumericalScalar<?> tolerance, boolean stopIfSingular)` 逆行列をガウスの消去法で求めます。
`E[][]` | `LUDecomposer.leftDivide(E[][] a, E[][] b, NumericalScalar<?> tolerance)` 左行列で右行列を割った結果を返します。
`E[][]` | `LUDecomposer.leftDivide(E[][] a, E[][] b, NumericalScalar<?> tolerance)` 左行列で右行列を割った結果を返します。
`E[][]` | `LUDecomposer.leftDivide(E[][] a, E[][] b, NumericalScalar<?> tolerance)` 左行列で右行列を割った結果を返します。
`E[]` | `LUDecomposer.solveLinearEquation(E[][] a, E[] b, NumericalScalar<?> tolerance)` 線形方程式の解を返します。
`E[]` | `LUDecomposer.solveLinearEquation(E[][] a, E[] b, NumericalScalar<?> tolerance)` 線形方程式の解を返します。
`E[]` | `LUDecomposer.solveLinearEquation(E[][] a, E[] b, NumericalScalar<?> tolerance)` 線形方程式の解を返します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.leq のコンストラクタ
`LUDecompostionElements(E[][] lower, E[][] upper)` 新しく生成された`IndexedElements`オブジェクトを初期化します。
`LUDecompostionElements(E[][] lower, E[][] upper)` 新しく生成された`IndexedElements`オブジェクトを初期化します。
`LUDecompostionElements(E[][] lower, E[][] upper, int[][] permutation)` 新しく生成された`IndexedElements`オブジェクトを初期化します。
`LUDecompostionElements(E[][] lower, E[][] upper, int[][] permutation)` 新しく生成された`IndexedElements`オブジェクトを初期化します。

org.mklab.nfc.matrix での NumericalScalar の使用

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.matrix のクラス
`class` | `NumericalComplexMatrix<E extends NumericalScalar<E>>` `ComplexScalar`を成分とする行列を表わすクラスです。
`class` | `NumericalMatrix<E extends NumericalScalar<E>>` `NumericalScalar`を成分とする行列を表わすクラスです。
`interface` | `NumericalMatrixOperator<E extends NumericalScalar<E>>` 数値行列を表すインターフェースです。

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.matrix のメソッド
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.atan2ElementWise(E[][] a1, double[][] a2)` 行列の成分毎に逆正接(2)を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> ComplexScalar<E>[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createComplexArray(E[][] rePart, E[][] imPart)` 複素行列の成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> ComplexScalar<E>[]`
` | `NumericalMatrixUtil.createComplexArray(E[] rePart, E[] imPart)` 複素ベクトルの成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createNormalRandom(E[][] matrix, int rowSize, int columnSize)` 平均0、分散1の正規分布の乱数を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createNormalRandom(E[][] matrix, int rowSize, int columnSize, long seed)` 平均0、分散1の正規分布の乱数を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createUniformRandom(E[][] matrix, int rowSize, int columnSize)` 0〜1の範囲の一様分布の乱数を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createUniformRandom(E[][] matrix, int rowSize, int columnSize, long seed)` 0〜1の範囲の一様分布の乱数を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.elementWiseFunction(E[][] matrix, org.mklab.nfc.matrix.NumericalScalarFunction<E> function)` 成分毎に関数の計算をし、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.frobNorm(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm)` 複素行列のフロベニウスノルムを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> boolean`
` | `NumericalMatrixUtil.isUnit(E[][] matrix, NumericalScalar<?> tolerance)` 単位行列であるか判定します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> boolean`
` | `NumericalMatrixUtil.isZero(E[][] matrix, NumericalScalar<?> tolerance)` 零行列か判定します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.max(E[] matrix)` ベクトルの最大成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.max(E[][] matrix)` 行列の最大成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.maxColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に最大値を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> Object[]`
` | `NumericalMatrixUtil.maximum(E[][] matrix)` 最大成分とその行番号(1から始まります)と列番号(1から始まります)を求めます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> Object[]`
` | `NumericalMatrixUtil.maximumColumnWise(E[][] matrix)` 列毎の最大成分とその指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> Object[]`
` | `NumericalMatrixUtil.maximumRowWise(E[][] matrix)` 行毎の最大成分とその指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.maxRowWise(E[][] matrix)` 行毎に最大値を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.median(E[][] matrix)` 全ての成分の中間値(メジアン)を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.medianColumnWise(E[][] matrix)` 列毎のメジアンを成分とする行ベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.medianRowWise(E[][] matrix)` 行毎のメジアンを成分とする列ベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.min(E[] matrix)` ベクトルの最小成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.min(E[][] matrix)` 行列の最小成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.minColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に最小値を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> Object[]`
` | `NumericalMatrixUtil.minimum(E[][] matrix)` 最小成分と行番号(1から始まります)と列番号(1から始まります)を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> Object[]`
` | `NumericalMatrixUtil.minimumColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に最小成分とその指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> Object[]`
` | `NumericalMatrixUtil.minimumRowWise(E[][] matrix)` 行毎の最小成分とその指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.minRowWise(E[][] matrix)` 行毎に最小値を計算し、計算結果を成分とする行ベクトルを生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `NumericalMatrixUtil.multiply(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] bRe, E[][] bIm)` 複素行列と複素行列の積を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `NumericalMatrixUtil.multiply(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm, E valueRe, E valueIm)` 行列に複素数を掛けた行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> void`
` | `NumericalMatrixUtil.multiplySelf(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm, E scalar)` 行列に実数を乗じます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> void`
` | `NumericalMatrixUtil.multiplySelf(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm, E valueRe, E valueIm)` 行列に複素数を乗じます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalScalar<?>`
` | `NumericalMatrixUtil.norm(E[][] matrix, NormType type)` 行列のノルムを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(E[][] matrix, double scalar)` 行列の全ての成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(E[][] a1, double[][] a2)` 行列の成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(E scalar, double[][] matrix)` スカラーの累乗を実行列の成分毎に求めます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalMatrixOperator<?>`
` | `NumericalMatrix.powerElementWise(E scalar, DoubleMatrix matrix)` スカラーの成分毎の累乗を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalMatrixOperator<E>`
` | `NumericalMatrix.powerElementWise(E scalar, IntMatrix matrix)` スカラーの成分毎の累乗を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> void`
` | `NumericalMatrixUtil.quickSort(E[] vector, int[] index, int start, int end)` ベクトルの成分を昇順にソートした結果を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.signumElementWise(E[][] matrix)` 自身の各成分の(x/abs(x)を成分に持つ行列を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.sortColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に昇順に並び替えた(絶対値でソートした)行列と元の位置を示す指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> org.mklab.nfc.matrix.IndexedElements<E>`
` | `NumericalMatrixUtil.sortColumnWiseWithIndex(E[][] matrix)` 列毎に昇順に並び替えた(絶対値でソートした)行列と元の位置を示す指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.sortRowWise(E[][] matrix)` 行毎に昇順に並び替えた(絶対値でソートした)行列と元の位置を示す指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> org.mklab.nfc.matrix.IndexedElements<E>`
` | `NumericalMatrixUtil.sortRowWiseWithIndex(E[][] matrix)` 行毎に昇順に並び替えた(絶対値でソートした)行列と元の位置を示す指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.std(E[][] matrix)` 行列の全ての成分の標準偏差を求めます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.stdColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に標準偏差を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.stdRowWise(E[][] matrix)` 行毎に標準偏差を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。

NumericalScalar を返す org.mklab.nfc.matrix のメソッド
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.absElementWise(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 全ての成分の絶対値を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.argumentElementWise(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 自身の各成分の偏角を成分に持つ行列を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.atan2ElementWise(E[][] a1, double[][] a2)` 行列の成分毎に逆正接(2)を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.atan2ElementWise(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2)` 行列の成分毎に逆正接(2)を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrixOperator.conditionNumber()` 条件数(2-ノルム)を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrix.conditionNumber()`
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createNormalRandom(E[][] matrix, int rowSize, int columnSize)` 平均0、分散1の正規分布の乱数を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createNormalRandom(E[][] matrix, int rowSize, int columnSize, long seed)` 平均0、分散1の正規分布の乱数を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createUniformRandom(E[][] matrix, int rowSize, int columnSize)` 0〜1の範囲の一様分布の乱数を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createUniformRandom(E[][] matrix, int rowSize, int columnSize, long seed)` 0〜1の範囲の一様分布の乱数を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.elementWiseFunction(E[][] matrix, org.mklab.nfc.matrix.NumericalScalarFunction<E> function)` 成分毎に関数の計算をし、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.elementWiseFunction(NumericalScalar<?>[][] matrix1, NumericalScalar<?>[][] matrix2, org.mklab.nfc.matrix.NumericalScalarFunctionWithTwoArguments function)` 成分毎に関数の計算をし、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.elementWiseFunction(NumericalScalar<?>[][] matrix1, NumericalScalar<?> value, org.mklab.nfc.matrix.NumericalScalarFunctionWithTwoArguments function)` 成分毎に関数の計算をし、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `BaseMatrixUtil.elementWiseFunction(NumericalScalar<?>[][] matrix, org.mklab.nfc.matrix.NumericalScalarFunction function)` 成分毎に関数の計算をし、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends SymbolicScalar<E>> NumericalScalar<?>[][]`
` | `SymbolicMatrixUtil.evaluate(E[][] matrix, NumericalScalar<?> value)` 変数に値を代入して、評価します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrixOperator.frobNorm()` フロベニウスノルムを返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrix.frobNorm()`
`static NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrixUtil.frobNorm(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 行列のフロベニウスノムルを返します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.frobNormColumnWise(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 列毎のフロベニウスノムルを成分とする行ベクトル返します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.frobNormRowWise(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 行毎のフロベニウスノムルを成分とする列ベクトル返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrixOperator.infNorm()` 無限大ノルムを返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrix.infNorm()`
`static NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrixUtil.infNorm(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 行列の無限大ノルムを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.maxColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に最大値を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.maxElementWise(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2)` 成分毎に大きさを比較し、大きい方を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.maxRowWise(E[][] matrix)` 行毎に最大値を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrixOperator.maxSingularValue()` 最大特異値を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrix.maxSingularValue()`
`NumericalScalar<E>` | `NumericalComplexMatrix.maxSingularValue()`
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.medianColumnWise(E[][] matrix)` 列毎のメジアンを成分とする行ベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.medianRowWise(E[][] matrix)` 行毎のメジアンを成分とする列ベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.minColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に最小値を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.minElementWise(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2)` 成分毎に大きさを比較し、小さい方を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.minRowWise(E[][] matrix)` 行毎に最小値を計算し、計算結果を成分とする行ベクトルを生成します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrixOperator.minSingularValue()` 最小特異値を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrix.minSingularValue()`
`NumericalScalar<E>` | `NumericalComplexMatrix.minSingularValue()`
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `NumericalMatrixUtil.multiply(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] bRe, E[][] bIm)` 複素行列と複素行列の積を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `NumericalMatrixUtil.multiply(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm, E valueRe, E valueIm)` 行列に複素数を掛けた行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalScalar<?>`
` | `NumericalMatrixUtil.norm(E[][] matrix, NormType type)` 行列のノルムを返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrixOperator.norm(NormType normType)` norm(`NormType.FROBENIUS`)でフロベニウスノルム、 norm( `NormType.INFINITY`)で無限大ノルム、 norm( `NormType.ONE`)で1-ノルムを、 norm(`NormType.TWO`)で最大特異値を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrix.norm(NormType normType)`
`NumericalScalar<?>` | `DoubleComplexMatrix.norm(NormType type)`
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(double[][] matrix, NumericalScalar<?> scalar)` 行列の全ての成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(E[][] matrix, double scalar)` 行列の全ての成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(E[][] a1, double[][] a2)` 行列の成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(E scalar, double[][] matrix)` スカラーの累乗を実行列の成分毎に求めます。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(int[][] matrix, NumericalScalar<?> scalar)` 行列の全ての成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(NumericalScalar<?>[][] matrix, NumericalScalar<?> scalar)` 行列の全ての成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2)` 行列の成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(NumericalScalar<?> scalar, NumericalScalar<?>[][] matrix)` スカラーの累乗を複素行列の成分毎に求めます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.signumElementWise(E[][] matrix)` 自身の各成分の(x/abs(x)を成分に持つ行列を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.sortColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に昇順に並び替えた(絶対値でソートした)行列と元の位置を示す指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.sortRowWise(E[][] matrix)` 行毎に昇順に並び替えた(絶対値でソートした)行列と元の位置を示す指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.stdColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に標準偏差を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.stdRowWise(E[][] matrix)` 行毎に標準偏差を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.matrix のメソッド
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.absElementWise(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 全ての成分の絶対値を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.argumentElementWise(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 自身の各成分の偏角を成分に持つ行列を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.atan2ElementWise(E[][] a1, double[][] a2)` 行列の成分毎に逆正接(2)を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`NumericalMatrixOperator<?>` | `NumericalMatrixOperator.atan2ElementWise(NumericalScalar<?> value)` 各成分の逆正接(2)関数の結果を成分とする行列を生成します。
`NumericalMatrixOperator<?>` | `NumericalMatrix.atan2ElementWise(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalMatrixOperator<?>` | `DoubleMatrix.atan2ElementWise(NumericalScalar<?> value)`
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.atan2ElementWise(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2)` 行列の成分毎に逆正接(2)を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.atan2ElementWise(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2)` 行列の成分毎に逆正接(2)を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> ComplexScalar<E>[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createComplexArray(E[][] rePart, E[][] imPart)` 複素行列の成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> ComplexScalar<E>[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createComplexArray(E[][] rePart, E[][] imPart)` 複素行列の成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> ComplexScalar<E>[]`
` | `NumericalMatrixUtil.createComplexArray(E[] rePart, E[] imPart)` 複素ベクトルの成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> ComplexScalar<E>[]`
` | `NumericalMatrixUtil.createComplexArray(E[] rePart, E[] imPart)` 複素ベクトルの成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createNormalRandom(E[][] matrix, int rowSize, int columnSize)` 平均0、分散1の正規分布の乱数を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createNormalRandom(E[][] matrix, int rowSize, int columnSize, long seed)` 平均0、分散1の正規分布の乱数を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createUniformRandom(E[][] matrix, int rowSize, int columnSize)` 0〜1の範囲の一様分布の乱数を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.createUniformRandom(E[][] matrix, int rowSize, int columnSize, long seed)` 0〜1の範囲の一様分布の乱数を成分とする行列を生成します。
`E` | `NumericalMatrix.determinant(NumericalScalar<?> tolerance, boolean stopIfSingular)` 行列式を返します。
`double` | `DoubleMatrix.determinant(NumericalScalar<?> tolerance, boolean stopIfSingular)` 行列式を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.elementWiseFunction(E[][] matrix, org.mklab.nfc.matrix.NumericalScalarFunction<E> function)` 成分毎に関数の計算をし、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.elementWiseFunction(NumericalScalar<?>[][] matrix1, NumericalScalar<?>[][] matrix2, org.mklab.nfc.matrix.NumericalScalarFunctionWithTwoArguments function)` 成分毎に関数の計算をし、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.elementWiseFunction(NumericalScalar<?>[][] matrix1, NumericalScalar<?>[][] matrix2, org.mklab.nfc.matrix.NumericalScalarFunctionWithTwoArguments function)` 成分毎に関数の計算をし、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.elementWiseFunction(NumericalScalar<?>[][] matrix1, NumericalScalar<?> value, org.mklab.nfc.matrix.NumericalScalarFunctionWithTwoArguments function)` 成分毎に関数の計算をし、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.elementWiseFunction(NumericalScalar<?>[][] matrix1, NumericalScalar<?> value, org.mklab.nfc.matrix.NumericalScalarFunctionWithTwoArguments function)` 成分毎に関数の計算をし、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `BaseMatrixUtil.elementWiseFunction(NumericalScalar<?>[][] matrix, org.mklab.nfc.matrix.NumericalScalarFunction function)` 成分毎に関数の計算をし、計算結果を成分とする行列を生成します。
`boolean` | `NumericalMatrix.equals(NumericalMatrix<?> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)` 行列`opponent`と全ての成分の値が等しい(差の絶対値が許容誤差以下である)か判定します。
`static boolean` | `NumericalMatrixUtil.equals(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2, NumericalScalar<?> tolerance)` 2個の配列の成分が全て等しか判定します。
`static boolean` | `NumericalMatrixUtil.equals(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2, NumericalScalar<?> tolerance)` 2個の配列の成分が全て等しか判定します。
`static boolean` | `NumericalMatrixUtil.equals(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2, NumericalScalar<?> tolerance)` 2個の配列の成分が全て等しか判定します。
`static
`<E extends SymbolicScalar<E>> NumericalScalar<?>[][]`
` | `SymbolicMatrixUtil.evaluate(E[][] matrix, NumericalScalar<?> value)` 変数に値を代入して、評価します。
`NumericalMatrix<?>` | `SymbolicMatrixOperator.evaluate(NumericalScalar<?> argument)` 変数に倍精度実数を代入して評価します。
`NumericalMatrix<?>` | `SymbolicMatrix.evaluate(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalMatrixOperator<E>` | `NumericalMatrixOperator.exp(NumericalScalar<?> tolerance)` 指数関数行列を返します。
`NumericalMatrixOperator<E>` | `NumericalMatrix.exp(NumericalScalar<?> tolerance)`
`DoubleMatrix` | `DoubleMatrix.exp(NumericalScalar<?> tolerance)`
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.frobNorm(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm)` 複素行列のフロベニウスノルムを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.frobNorm(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm)` 複素行列のフロベニウスノルムを返します。
`static NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrixUtil.frobNorm(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 行列のフロベニウスノムルを返します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.frobNormColumnWise(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 列毎のフロベニウスノムルを成分とする行ベクトル返します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.frobNormRowWise(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 行毎のフロベニウスノムルを成分とする列ベクトル返します。
`static int[]` | `NumericalMatrixUtil.indexOfMaximum(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 最大成分の行番号(1から始まります)と列番号(1から始まります)を求めます。
`static int[]` | `NumericalMatrixUtil.indexOfMinimum(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 最小成分の行番号(1から始まります)と列番号(1から始まります)を返します。
`static NumericalScalar<?>` | `NumericalMatrixUtil.infNorm(NumericalScalar<?>[][] matrix)` 行列の無限大ノルムを返します。
`Matrix` | `NumericalMatrixOperator.inverse(NumericalScalar<?> tolerance, boolean stopIfSingular)` 逆行列(`this` -1 )を返します。
`NumericalMatrix<E>` | `NumericalMatrix.inverse(NumericalScalar<?> tolerance, boolean stopIfSingular)`
`DoubleMatrix` | `DoubleMatrix.inverse(NumericalScalar<?> tolerance, boolean stopIfSingular)`
`boolean` | `NumericalMatrixOperator.isFullRank(NumericalScalar<?> tolerance)` フルランクであるか判定します。
`boolean` | `NumericalMatrix.isFullRank(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `NumericalComplexMatrix.isFullRank(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `DoubleMatrix.isFullRank(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `DoubleComplexMatrix.isFullRank(NumericalScalar<?> tolerance)`
`static boolean` | `DoubleMatrixUtil.isUnit(double[][] matrix, NumericalScalar<?> tolerance)` 単位行列であるか判定します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> boolean`
` | `NumericalMatrixUtil.isUnit(E[][] matrix, NumericalScalar<?> tolerance)` 単位行列であるか判定します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> boolean`
` | `NumericalMatrixUtil.isUnit(E[][] matrix, NumericalScalar<?> tolerance)` 単位行列であるか判定します。
`boolean` | `NumericalMatrixOperator.isUnit(NumericalScalar<?> tolerance)` 単位行列であるか判定します。
`boolean` | `NumericalMatrix.isUnit(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `DoubleMatrix.isUnit(NumericalScalar<?> tolerance)`
`static boolean` | `DoubleMatrixUtil.isZero(double[][] matrix, NumericalScalar<?> tolerance)` 零行列であるか判定します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> boolean`
` | `NumericalMatrixUtil.isZero(E[][] matrix, NumericalScalar<?> tolerance)` 零行列か判定します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> boolean`
` | `NumericalMatrixUtil.isZero(E[][] matrix, NumericalScalar<?> tolerance)` 零行列か判定します。
`boolean` | `NumericalMatrixOperator.isZero(NumericalScalar<?> tolerance)` 零行列であるか判定します。
`boolean` | `NumericalMatrix.isZero(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `DoubleMatrix.isZero(NumericalScalar<?> tolerance)`
`NumericalMatrixOperator<E>` | `NumericalMatrixOperator.kernel(NumericalScalar<?> tolerance)` カーネル(零空間)を張るベクトルからなる行列を返します。
`NumericalMatrix<E>` | `NumericalMatrix.kernel(NumericalScalar<?> tolerance)`
`NumericalMatrix<ComplexScalar<E>>` | `NumericalComplexMatrix.kernel(NumericalScalar<?> tolerance)`
`DoubleMatrix` | `DoubleMatrix.kernel(NumericalScalar<?> tolerance)`
`DoubleComplexMatrix` | `DoubleComplexMatrix.kernel(NumericalScalar<?> tolerance)`
`LUDecomposition<? extends NumericalMatrixOperator<E>>` | `NumericalMatrixOperator.luDecompose(NumericalScalar<?> tolerance)` LU分解を返します。
`LUDecomposition<NumericalMatrix<E>>` | `NumericalMatrix.luDecompose(NumericalScalar<?> tolerance)`
`LUDecomposition<DoubleMatrix>` | `DoubleMatrix.luDecompose(NumericalScalar<?> tolerance)`
`LUDecomposition<? extends NumericalMatrixOperator<E>>` | `NumericalMatrixOperator.luDecomposeWithPermutation(NumericalScalar<?> tolerance)` 並べ替え付きLU分解を返します。
`LUDecomposition<NumericalMatrix<E>>` | `NumericalMatrix.luDecomposeWithPermutation(NumericalScalar<?> tolerance)`
`LUDecomposition<DoubleMatrix>` | `DoubleMatrix.luDecomposeWithPermutation(NumericalScalar<?> tolerance)`
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.max(E[] matrix)` ベクトルの最大成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.max(E[][] matrix)` 行列の最大成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.maxColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に最大値を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.maxElementWise(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2)` 成分毎に大きさを比較し、大きい方を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.maxElementWise(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2)` 成分毎に大きさを比較し、大きい方を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> Object[]`
` | `NumericalMatrixUtil.maximum(E[][] matrix)` 最大成分とその行番号(1から始まります)と列番号(1から始まります)を求めます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> Object[]`
` | `NumericalMatrixUtil.maximumColumnWise(E[][] matrix)` 列毎の最大成分とその指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> Object[]`
` | `NumericalMatrixUtil.maximumRowWise(E[][] matrix)` 行毎の最大成分とその指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.maxRowWise(E[][] matrix)` 行毎に最大値を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.median(E[][] matrix)` 全ての成分の中間値(メジアン)を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.medianColumnWise(E[][] matrix)` 列毎のメジアンを成分とする行ベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.medianRowWise(E[][] matrix)` 行毎のメジアンを成分とする列ベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.min(E[] matrix)` ベクトルの最小成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.min(E[][] matrix)` 行列の最小成分を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.minColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に最小値を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.minElementWise(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2)` 成分毎に大きさを比較し、小さい方を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.minElementWise(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2)` 成分毎に大きさを比較し、小さい方を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> Object[]`
` | `NumericalMatrixUtil.minimum(E[][] matrix)` 最小成分と行番号(1から始まります)と列番号(1から始まります)を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> Object[]`
` | `NumericalMatrixUtil.minimumColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に最小成分とその指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> Object[]`
` | `NumericalMatrixUtil.minimumRowWise(E[][] matrix)` 行毎の最小成分とその指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.minRowWise(E[][] matrix)` 行毎に最小値を計算し、計算結果を成分とする行ベクトルを生成します。
`NumericalMatrixOperator<?>` | `NumericalMatrixOperator.modulusElementWise(NumericalScalar<?> value)` 各成分の符合付剰余を成分とする行列を生成します。
`NumericalMatrixOperator<?>` | `NumericalMatrix.modulusElementWise(NumericalScalar<?> value)`
`DoubleMatrix` | `DoubleMatrix.modulusElementWise(NumericalScalar<?> value)`
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `NumericalMatrixUtil.multiply(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] bRe, E[][] bIm)` 複素行列と複素行列の積を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `NumericalMatrixUtil.multiply(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] bRe, E[][] bIm)` 複素行列と複素行列の積を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `NumericalMatrixUtil.multiply(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] bRe, E[][] bIm)` 複素行列と複素行列の積を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `NumericalMatrixUtil.multiply(E[][] aRe, E[][] aIm, E[][] bRe, E[][] bIm)` 複素行列と複素行列の積を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `NumericalMatrixUtil.multiply(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm, E valueRe, E valueIm)` 行列に複素数を掛けた行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][][]`
` | `NumericalMatrixUtil.multiply(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm, E valueRe, E valueIm)` 行列に複素数を掛けた行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> void`
` | `NumericalMatrixUtil.multiplySelf(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm, E scalar)` 行列に実数を乗じます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> void`
` | `NumericalMatrixUtil.multiplySelf(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm, E scalar)` 行列に実数を乗じます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> void`
` | `NumericalMatrixUtil.multiplySelf(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm, E valueRe, E valueIm)` 行列に複素数を乗じます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> void`
` | `NumericalMatrixUtil.multiplySelf(E[][] matrixRe, E[][] matrixIm, E valueRe, E valueIm)` 行列に複素数を乗じます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalScalar<?>`
` | `NumericalMatrixUtil.norm(E[][] matrix, NormType type)` 行列のノルムを返します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(double[][] matrix, NumericalScalar<?> scalar)` 行列の全ての成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(E[][] matrix, double scalar)` 行列の全ての成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(E[][] a1, double[][] a2)` 行列の成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(int[][] matrix, NumericalScalar<?> scalar)` 行列の全ての成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`NumericalMatrixOperator<?>` | `NumericalMatrixOperator.powerElementWise(NumericalScalar<?> scalar)` 成分毎に累乗するした値を成分とする行列を返します。
`NumericalMatrix<?>` | `NumericalMatrix.powerElementWise(NumericalScalar<?> scalar)`
`NumericalMatrix<?>` | `IntMatrix.powerElementWise(NumericalScalar<?> scalar)` 成分毎に累乗します。
`NumericalMatrixOperator<?>` | `DoubleMatrix.powerElementWise(NumericalScalar<?> order)`
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(NumericalScalar<?>[][] matrix, NumericalScalar<?> scalar)` 行列の全ての成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(NumericalScalar<?>[][] matrix, NumericalScalar<?> scalar)` 行列の全ての成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2)` 行列の成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(NumericalScalar<?>[][] a1, NumericalScalar<?>[][] a2)` 行列の成分毎に累乗を計算し、計算結果を成分とする行列を生成します。
`static NumericalMatrixOperator<?>` | `NumericalMatrix.powerElementWise(NumericalScalar<?> scalar, NumericalMatrix<?> matrix)` スカラーの成分毎の累乗を成分とする行列を生成します。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(NumericalScalar<?> scalar, NumericalScalar<?>[][] matrix)` スカラーの累乗を複素行列の成分毎に求めます。
`static NumericalScalar<?>[][]` | `NumericalMatrixUtil.powerElementWise(NumericalScalar<?> scalar, NumericalScalar<?>[][] matrix)` スカラーの累乗を複素行列の成分毎に求めます。
`NumericalMatrixOperator<E>` | `NumericalMatrixOperator.pseudoInverse(NumericalScalar<?> tolerance)` 擬似逆行列を返します。
`NumericalMatrix<E>` | `NumericalMatrix.pseudoInverse(NumericalScalar<?> tolerance)`
`NumericalMatrix<ComplexScalar<E>>` | `NumericalComplexMatrix.pseudoInverse(NumericalScalar<?> tolerance)`
`DoubleMatrix` | `DoubleMatrix.pseudoInverse(NumericalScalar<?> tolerance)`
`DoubleComplexMatrix` | `DoubleComplexMatrix.pseudoInverse(NumericalScalar<?> tolerance)`
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> void`
` | `NumericalMatrixUtil.quickSort(E[] vector, int[] index, int start, int end)` ベクトルの成分を昇順にソートした結果を返します。
`int` | `NumericalMatrixOperator.rank(NumericalScalar<?> tolerance)` ランク(階数)(`tolerance`より大きい特異値の数)を返します。
`int` | `NumericalMatrix.rank(NumericalScalar<?> tolerance)`
`int` | `NumericalComplexMatrix.rank(NumericalScalar<?> tolerance)`
`int` | `DoubleMatrix.rank(NumericalScalar<?> tolerance)`
`int` | `DoubleComplexMatrix.rank(NumericalScalar<?> tolerance)`
`NumericalMatrixOperator<?>` | `NumericalMatrixOperator.remainderElementWise(NumericalScalar<?> value)` 各成分の剰余を成分とする行列を生成します。
`NumericalMatrixOperator<?>` | `NumericalMatrix.remainderElementWise(NumericalScalar<?> value)`
`DoubleMatrix` | `DoubleMatrix.remainderElementWise(NumericalScalar<?> value)`
`static
`<E extends Scalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.roundToZeroElementWise(E[][] matrix, NumericalScalar<?> tolerance)` 絶対値が小さい成分を0に丸めます。
`Matrix` | `NumericalMatrixOperator.roundToZeroElementWise(NumericalScalar<?> tolerance)` 絶対値が小さい成分を0に丸めます。
`NumericalMatrix<E>` | `NumericalMatrix.roundToZeroElementWise(NumericalScalar<?> tolerance)`
`DoubleMatrix` | `DoubleMatrix.roundToZeroElementWise(NumericalScalar<?> tolerance)`
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.signumElementWise(E[][] matrix)` 自身の各成分の(x/abs(x)を成分に持つ行列を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.sortColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に昇順に並び替えた(絶対値でソートした)行列と元の位置を示す指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> org.mklab.nfc.matrix.IndexedElements<E>`
` | `NumericalMatrixUtil.sortColumnWiseWithIndex(E[][] matrix)` 列毎に昇順に並び替えた(絶対値でソートした)行列と元の位置を示す指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.sortRowWise(E[][] matrix)` 行毎に昇順に並び替えた(絶対値でソートした)行列と元の位置を示す指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> org.mklab.nfc.matrix.IndexedElements<E>`
` | `NumericalMatrixUtil.sortRowWiseWithIndex(E[][] matrix)` 行毎に昇順に並び替えた(絶対値でソートした)行列と元の位置を示す指数を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E`
` | `NumericalMatrixUtil.std(E[][] matrix)` 行列の全ての成分の標準偏差を求めます。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.stdColumnWise(E[][] matrix)` 列毎に標準偏差を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> E[][]`
` | `NumericalMatrixUtil.stdRowWise(E[][] matrix)` 行毎に標準偏差を計算し、計算結果を成分とする列ベクトルを生成します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.matrix のコンストラクタ
`NumericalMatrix(E[] elements)` コンストラクター
`NumericalMatrix(E[][] elements)` elementsで与えられた成分を持つ数値行列を生成します。

org.mklab.nfc.matrix.misc での NumericalScalar の使用

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.matrix.misc のメソッド
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalMatrixOperator<E>`
` | `LogarithmicallySpacedVector.create(E x1, E x2)` `10^x1`と`10^x2`の間を対数的に `50`等分割した点をもつベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalMatrixOperator<E>`
` | `LinearlySpacedVector.create(E x1, E x2)` `x1`と`x2`の間を`100` 等分した点を成分にもつベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalMatrixOperator<E>`
` | `LogarithmicallySpacedVector.create(E x1, E x2, int splitSize)` `splitSize`分割した点を返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalMatrixOperator<E>`
` | `LinearlySpacedVector.create(E x1, E x2, int splitSize)` `x1`と`x2`の間を `n`等分した点を成分にもつベクトルを返します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.matrix.misc のメソッド
`static Matrix` | `GivensMatrix.create(NumericalScalar<?> x, NumericalScalar<?> y)` 2×2の複素ギブンス回転行列 `| c s | | x | | r | G = | | ただし G * | | = | | |-conj(s) c | | y | | 0 |` を返します。
`static Matrix` | `GivensMatrix.create(NumericalScalar<?> x, NumericalScalar<?> y)` 2×2の複素ギブンス回転行列 `| c s | | x | | r | G = | | ただし G * | | = | | |-conj(s) c | | y | | 0 |` を返します。

org.mklab.nfc.nleq での NumericalScalar の使用

NumericalScalar を返す org.mklab.nfc.nleq のメソッド
`NumericalScalar<?>` | `NewtonRaphsonSolver.getDeltaJacobian()` 数値微分を求める際に利用する微少変化量を求めるための変化率を返します。
`NumericalScalar<?>` | `JacobianSolver.getDeltaRate()` 数値微分を求める際に利用する微少変化量を求めるための変化率を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NewtonRaphsonSolver.getDeltaSolution()` ヤコビ行列が非正則な場合に用いる解の修正量を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NewtonRaphsonSolver.getToleranceOfFunction()` 連立方程式のそれぞれの残差の絶対値の許容誤差(収束判定に使われる)を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NewtonRaphsonSolver.getToleranceOfJacobian()` ヤコビ行列の正則性に関する許容誤差を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NewtonRaphsonSolver.getToleranceOfSolution()` 連立方程式のそれぞれの解の変化量の絶対値の許容誤差(収束判定に使われる)を返します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.nleq のメソッド
`void` | `NewtonRaphsonSolver.setDeltaJacobian(NumericalScalar<?> deltaJacobian)` 数値微分を求める際に利用する微少変化量を求めるための変化率を設定します。
`void` | `JacobianSolver.setDeltaRate(NumericalScalar<?> deltaRate)` 数値微分を求める際に利用する微少変化量を求めるための変化率を設定します。
`void` | `NewtonRaphsonSolver.setToleranceOfFunction(NumericalScalar<?> toleranceOfFunction)` 連立方程式のそれぞれの残差の絶対値の許容誤差(収束判定に使われる)を設定します。
`void` | `NewtonRaphsonSolver.setToleranceOfJacobian(NumericalScalar<?> toleranceOfJacobian)` ヤコビ行列の正則性に関する許容誤差を設定します。
`void` | `NewtonRaphsonSolver.setToleranceOfSolution(NumericalScalar<?> toleranceOfSolution)` 連立方程式のそれぞれの解の変化量の絶対値の許容誤差(収束判定に使われる)を設定します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.nleq のコンストラクタ
`JacobianSolver(NonLinearFunction function, NumericalScalar<?> deltaRate)` 新しく生成された`Jacobian`オブジェクトを初期化します。

org.mklab.nfc.operator での NumericalScalar の使用

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.operator のクラス
`class` | `ComplexScalarAddOperator<E extends NumericalScalar<E>>` 複素スカラーの足し算に関するオペレータを表わすクラスです。
`class` | `ComplexScalarAtan2Operator<E extends NumericalScalar<E>>` 複素数の逆正接(2)に関するオペレータを表わすクラスです。
`class` | `ComplexScalarDivideOperator<E extends NumericalScalar<E>>` 複素数の割り算に関するオペレータを表わすクラスです。
`class` | `ComplexScalarLeftDivideOperator<E extends NumericalScalar<E>>` 複素数の左からの割り算に関するオペレータを表わすクラスです。
`class` | `ComplexScalarMultiplyOperator<E extends NumericalScalar<E>>` 複素数の掛け算に関するオペレータを表わすクラスです。
`interface` | `ComplexScalarOperator<E extends NumericalScalar<E>>` 複素スカラーに関するオペレータを定義するためのクラスです。
`class` | `ComplexScalarPowerOperator<E extends NumericalScalar<E>>` 複素数の累乗に関するオペレータを表わすクラスです。
`class` | `ComplexScalarSubtractOperator<E extends NumericalScalar<E>>` 複素数の引き算に関するオペレータを表わすクラスです。

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.operator のメソッド
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> Operator`
` | `ComplexScalarSubtractOperator.getInstance()` インスタンス(シングルトン)を返します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> Operator`
` | `ComplexScalarPowerOperator.getInstance()` インスタンス(シングルトン)を返します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> Operator`
` | `ComplexScalarMultiplyOperator.getInstance()` インスタンス(シングルトン)を返します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> Operator`
` | `ComplexScalarLeftDivideOperator.getInstance()` インスタンス(シングルトン)を返します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> Operator`
` | `ComplexScalarDivideOperator.getInstance()` インスタンス(シングルトン)を返します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> Operator`
` | `ComplexScalarAtan2Operator.getInstance()` インスタンス(シングルトン)を返します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> Operator`
` | `ComplexScalarAddOperator.getInstance()` インスタンス(シングルトン)を返します。

org.mklab.nfc.random での NumericalScalar の使用

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.random のクラス
`class` | `ComplexScalarRandom<T extends NumericalScalar<T>>` 0〜1の範囲の倍精度複素数一様乱数生成器を表わすクラスです。
`class` | `NormalRandom<T extends NumericalScalar<T>>` 平均0、分散1の正規分布乱数生成器を表わすクラスです。
`interface` | `RandomGenerator<E extends NumericalScalar<E>>` 乱数生成器を表わすインターフェースです。

org.mklab.nfc.scalar での NumericalScalar の使用

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.scalar のクラス
`class` | `AbstractNumericalScalar<E extends NumericalScalar<E>>` 抽象数値スカラーを表すクラスです。
`class` | `ComplexScalar<T extends NumericalScalar<T>>` 複素スカラーを表わすクラスです。
`interface` | `NumericalScalar<E extends NumericalScalar<E>>` 数値スカラーを表すインターフェースです。

NumericalScalar を実装している org.mklab.nfc.scalar のクラス
`class` | `AbstractNumericalScalar<E extends NumericalScalar<E>>` 抽象数値スカラーを表すクラスです。
`class` | `ComplexScalar<T extends NumericalScalar<T>>` 複素スカラーを表わすクラスです。
`class` | `DoubleComplexNumber` 倍精度(double)型の値を実部および虚部とする複素数を表わすクラスです。
`class` | `DoubleNumber` 倍精度型(double)の実数を表わすクラスです。

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.scalar のメソッド
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> ComplexScalar<T>[][]`
` | `ComplexNumericalScalarUtil.createArray(T[][] realPart, T[][] imagPart)` 実部配列と虚部配列から複素行列を生成します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> ComplexScalar<T>[]`
` | `ComplexNumericalScalarUtil.createArray(T[] realPart, T[] imagPart)` 実部配列と虚部配列から複素行列を生成します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> ComplexScalar<T>`
` | `ComplexNumericalScalarUtil.divide(double realNumber, ComplexScalar<T> complexNumber)` 実数と複素数の商を返します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> ComplexScalar<T>`
` | `ComplexNumericalScalarUtil.leftDivide(double realNumber, ComplexScalar<T> complexNumber)` 実数の逆数と複素数の積を返します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> ComplexScalar<T>`
` | `ComplexNumericalScalarUtil.leftDivide(int intNumber, ComplexScalar<T> complexNumber)` 整数の逆数と複素数の積を返します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> ComplexScalar<T>`
` | `ComplexNumericalScalarUtil.multiply(double realNumber, ComplexScalar<T> complexNumber)` 実数と複素数の積を返します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> ComplexScalar<T>`
` | `ComplexNumericalScalarUtil.power(NumericalScalar<?> realNumber, ComplexScalar<T> complexNumber)` 実数の複素数乗を返します。

NumericalScalar を返す org.mklab.nfc.scalar のメソッド
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.abs()` 絶対値を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.abs2()` 絶対値の2乗を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.arg()` 偏角を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.atan2(NumericalScalar<?> scalar)` 逆正接(2)の値を返します。
`NumericalScalar<?>` | `DoubleNumber.atan2(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `DoubleComplexNumber.atan2(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.createImagUnit()` 虚部単位を返します。
`NumericalScalar<?>` | `AbstractNumericalScalar.createImagUnit()`
`NumericalScalar<?>` | `SymbolicScalar.evaluate(NumericalScalar<?> value)` 式変数に倍精度複素数を代入した評価結果を返します。
`NumericalScalar<?>` | `RationalPolynomial.evaluate(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `Polynomial.evaluate(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `Polynomial.getCoefficient(int order)` `order`次の係数を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.getMachineEpsilon()` 機種精度(Machine Epsilon)を返します。
`NumericalScalar<?>` | `ComplexScalar.getMachineEpsilon()`
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.log()` 自然対数の値を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.log10()` 常用対数の値を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.max(NumericalScalar<?> value)` この値と引き数の最大値を返します。
`NumericalScalar<?>` | `AbstractNumericalScalar.max(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.min(NumericalScalar<?> value)` この値と引き数の最小値を返します。
`NumericalScalar<?>` | `AbstractNumericalScalar.min(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.modulus(NumericalScalar<?> value2)` 符合付剰余関数を計算します。
`NumericalScalar<?>` | `AbstractNumericalScalar.modulus(NumericalScalar<?> value2)`
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.power(NumericalScalar<?> scalar)` `scalar`乗(`this` `scalar`)を返します。
`NumericalScalar<?>` | `DoubleNumber.power(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `DoubleComplexNumber.power(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.remainder(NumericalScalar<?> value2)` 剰余関数を計算します。
`NumericalScalar<?>` | `AbstractNumericalScalar.remainder(NumericalScalar<?> value2)`
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.sqrt()` 平方根を返します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.scalar のメソッド
`RationalPolynomial` | `RationalPolynomial.add(NumericalScalar<?> value)` 数値を加えた有理多項式を生成します。
`Polynomial` | `Polynomial.add(NumericalScalar<?> value)` 数値との和を生成します。
`ComplexScalar<T>` | `ComplexScalar.atan2(NumericalScalar value)`
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.atan2(NumericalScalar<?> scalar)` 逆正接(2)の値を返します。
`NumericalScalar<?>` | `DoubleNumber.atan2(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `DoubleComplexNumber.atan2(NumericalScalar<?> value)`
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> ComplexScalar<T>[][]`
` | `ComplexNumericalScalarUtil.createArray(T[][] realPart, T[][] imagPart)` 実部配列と虚部配列から複素行列を生成します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> ComplexScalar<T>[][]`
` | `ComplexNumericalScalarUtil.createArray(T[][] realPart, T[][] imagPart)` 実部配列と虚部配列から複素行列を生成します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> ComplexScalar<T>[]`
` | `ComplexNumericalScalarUtil.createArray(T[] realPart, T[] imagPart)` 実部配列と虚部配列から複素行列を生成します。
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> ComplexScalar<T>[]`
` | `ComplexNumericalScalarUtil.createArray(T[] realPart, T[] imagPart)` 実部配列と虚部配列から複素行列を生成します。
`RationalPolynomial` | `RationalPolynomial.divide(NumericalScalar<?> value)` 数値で割った有理多項式を生成します。
`Polynomial` | `Polynomial.divide(NumericalScalar<?> value)` 数値との商を生成します。
`boolean` | `ComplexScalar.equals(ComplexScalar<T> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)` 許容範囲内で等しいか判定します。
`boolean` | `DoubleComplexNumber.equals(DoubleComplexNumber opponent, NumericalScalar<?> tolerance)` 許容範囲内で等しいか判定します。
`boolean` | `DoubleNumber.equals(DoubleNumber opponent, NumericalScalar<?> tolerance)` 許容範囲内で等しいか判定します。
`boolean` | `NumericalScalar.equals(NumericalScalar<?> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)` 許容範囲内で等しいか判定します。
`boolean` | `NumericalScalar.equals(NumericalScalar<?> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)` 許容範囲内で等しいか判定します。
`boolean` | `DoubleNumber.equals(NumericalScalar<?> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `DoubleNumber.equals(NumericalScalar<?> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `DoubleComplexNumber.equals(NumericalScalar<?> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `DoubleComplexNumber.equals(NumericalScalar<?> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `AbstractNumericalScalar.equals(NumericalScalar<?> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `AbstractNumericalScalar.equals(NumericalScalar<?> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `ComplexScalar.equals(NumericalScalar opponent, NumericalScalar tolerance)`
`boolean` | `ComplexScalar.equals(NumericalScalar opponent, NumericalScalar tolerance)`
`boolean` | `Polynomial.equals(Polynomial opponent, NumericalScalar<?> tolerance)` 許容範囲内で等しいか判定します。
`boolean` | `RationalPolynomial.equals(RationalPolynomial opponent, NumericalScalar<?> tolerance)` 許容範囲内で等しいか判定します。
`boolean` | `SymbolicScalar.equals(SymbolicScalar<?> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)` 許容範囲内で等しいか判定します。
`boolean` | `RationalPolynomial.equals(SymbolicScalar<?> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `Polynomial.equals(SymbolicScalar<?> opponent, NumericalScalar<?> tolerance)`
`NumericalScalar<?>` | `SymbolicScalar.evaluate(NumericalScalar<?> value)` 式変数に倍精度複素数を代入した評価結果を返します。
`NumericalScalar<?>` | `RationalPolynomial.evaluate(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `Polynomial.evaluate(NumericalScalar<?> value)`
`boolean` | `NumericalScalar.isGreaterThan(NumericalScalar<?> opponent)` `opponent`より大きいか判定します。
`boolean` | `DoubleNumber.isGreaterThan(NumericalScalar<?> opponent)`
`boolean` | `DoubleComplexNumber.isGreaterThan(NumericalScalar<?> opponent)`
`boolean` | `ComplexScalar.isGreaterThan(NumericalScalar<?> opponent)`
`boolean` | `NumericalScalar.isGreaterThanOrEquals(NumericalScalar<?> opponent)` `opponent`以上であるか判定します。
`boolean` | `DoubleNumber.isGreaterThanOrEquals(NumericalScalar<?> opponent)`
`boolean` | `DoubleComplexNumber.isGreaterThanOrEquals(NumericalScalar<?> opponent)`
`boolean` | `ComplexScalar.isGreaterThanOrEquals(NumericalScalar<?> opponent)`
`boolean` | `NumericalScalar.isLessThan(NumericalScalar<?> opponent)` `opponent`より小さいか判定します。
`boolean` | `DoubleNumber.isLessThan(NumericalScalar<?> opponent)`
`boolean` | `DoubleComplexNumber.isLessThan(NumericalScalar<?> opponent)`
`boolean` | `ComplexScalar.isLessThan(NumericalScalar<?> opponent)`
`boolean` | `NumericalScalar.isLessThanOrEquals(NumericalScalar<?> opponent)` `opponent`以下であるか判定します。
`boolean` | `DoubleNumber.isLessThanOrEquals(NumericalScalar<?> opponent)`
`boolean` | `DoubleComplexNumber.isLessThanOrEquals(NumericalScalar<?> opponent)`
`boolean` | `ComplexScalar.isLessThanOrEquals(NumericalScalar<?> opponent)`
`boolean` | `Scalar.isUnit(NumericalScalar<?> tolerance)` 1(単位元)であるか判定します。
`boolean` | `RationalPolynomial.isUnit(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `Polynomial.isUnit(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `DoubleNumber.isUnit(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `DoubleComplexNumber.isUnit(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `ComplexScalar.isUnit(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `Scalar.isZero(NumericalScalar<?> tolerance)` 零であるか判定します。
`boolean` | `RationalPolynomial.isZero(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `Polynomial.isZero(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `DoubleNumber.isZero(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `DoubleComplexNumber.isZero(NumericalScalar<?> tolerance)`
`boolean` | `ComplexScalar.isZero(NumericalScalar<?> tolerance)`
`RationalPolynomial` | `RationalPolynomial.leftDivide(NumericalScalar<?> value)` 数値を割った有理多項式を生成します。
`RationalPolynomial` | `Polynomial.leftDivide(NumericalScalar<?> value)` 数値との左からの商を生成します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.max(NumericalScalar<?> value)` この値と引き数の最大値を返します。
`NumericalScalar<?>` | `AbstractNumericalScalar.max(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.min(NumericalScalar<?> value)` この値と引き数の最小値を返します。
`NumericalScalar<?>` | `AbstractNumericalScalar.min(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.modulus(NumericalScalar<?> value2)` 符合付剰余関数を計算します。
`NumericalScalar<?>` | `AbstractNumericalScalar.modulus(NumericalScalar<?> value2)`
`RationalPolynomial` | `RationalPolynomial.multiply(NumericalScalar<?> value)` 数値を乗じた有理多項式を生成します。
`Polynomial` | `Polynomial.multiply(NumericalScalar<?> value)` 数値との積を生成します。
`ComplexScalar<T>` | `ComplexScalar.power(NumericalScalar value)`
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.power(NumericalScalar<?> scalar)` `scalar`乗(`this` `scalar`)を返します。
`NumericalScalar<?>` | `DoubleNumber.power(NumericalScalar<?> value)`
`NumericalScalar<?>` | `DoubleComplexNumber.power(NumericalScalar<?> value)`
`static
`<T extends NumericalScalar<T>> ComplexScalar<T>`
` | `ComplexNumericalScalarUtil.power(NumericalScalar<?> realNumber, ComplexScalar<T> complexNumber)` 実数の複素数乗を返します。
`NumericalScalar<?>` | `NumericalScalar.remainder(NumericalScalar<?> value2)` 剰余関数を計算します。
`NumericalScalar<?>` | `AbstractNumericalScalar.remainder(NumericalScalar<?> value2)`
`T` | `RoundableToInteger.roundToZero(NumericalScalar<?> tolerance)` 絶対値が小さい成分を0に丸めます。
`RationalPolynomial` | `RationalPolynomial.roundToZero(NumericalScalar<?> tolerance)`
`Polynomial` | `Polynomial.roundToZero(NumericalScalar<?> tolerance)`
`DoubleNumber` | `DoubleNumber.roundToZero(NumericalScalar<?> tolerance)`
`DoubleComplexNumber` | `DoubleComplexNumber.roundToZero(NumericalScalar<?> tolerance)`
`ComplexScalar<T>` | `ComplexScalar.roundToZero(NumericalScalar<?> tolerance)`
`void` | `Polynomial.setCoefficient(int order, NumericalScalar<?> value)` `order`次の係数を設定します。
`void` | `Polynomial.simplify(NumericalScalar<?> tolerance)` `tolerance`以下の数を0と見なし、係数を単純化します。
`RationalPolynomial` | `RationalPolynomial.subtract(NumericalScalar<?> value)` 数値を引いた有理多項式を生成します。
`Polynomial` | `Polynomial.subtract(NumericalScalar<?> value)` 数値との差を生成します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.scalar のコンストラクタ
`ComplexScalar(NumericalScalar realPart, NumericalScalar imagPart)` 新しく生成された`ComplexScalar`オブジェクトを初期化します。
`ComplexScalar(NumericalScalar realPart, NumericalScalar imagPart)` 新しく生成された`ComplexScalar`オブジェクトを初期化します。

org.mklab.nfc.svd での NumericalScalar の使用

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.nfc.svd のクラス
`class` | `ComplexSingularValueDecomposer<E extends NumericalScalar<E>>` 複素行列の特異値分解を行うためのクラスです。
`class` | `RealSingularValueDecomposer<E extends NumericalScalar<E>>` 実行列の特異値分解を行うためのクラスです。
`class` | `SingularValueDecompositionElements<E extends NumericalScalar<E>>` 行列の特異値分解を保持するためのクラスです。

NumericalScalar を返す org.mklab.nfc.svd のメソッド
`E[][]` | `SingularValueDecompositionElements.getD()` D(特異値を対角成分とする対角行列)を返します。
`E[][]` | `SingularValueDecompositionElements.getU()` U(左特異ベクトルからなる行列、直交行列(ユニタリー行列))を返します。
`E[][]` | `SingularValueDecompositionElements.getV()` V(右特異ベクトルからなる行列、直交行列(ユニタリー行列))を返します。
`E[][]` | `RealSingularValueDecomposer.kernel(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 実行列のカーネル(零空間)を張るベクトルからなる行列を返します。
`E[][]` | `RealSingularValueDecomposer.leastSquare(E[][] a, E[][] b, NumericalScalar<?> tolerance)` 線形方程式の最小二乗解を返します。
`E[][]` | `RealSingularValueDecomposer.pseudoInverse(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 実行列の擬似逆行列を返します。
`E[]` | `ComplexSingularValueDecomposer.singularValue(ComplexScalar<E>[][] a)` 複素行列の特異値を返します。
`E[]` | `RealSingularValueDecomposer.singularValue(E[][] a)` 実行列の特異値を返します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.svd のメソッド
`E` | `RealSingularValueDecomposer.conditionNumber(E[][] a)` 実行列の条件数を返します。
`boolean` | `ComplexSingularValueDecomposer.isFullRank(ComplexScalar<E>[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 複素行列がフルランクであるか判定します。
`boolean` | `RealSingularValueDecomposer.isFullRank(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 実行列がフルランクであるか判定します。
`boolean` | `RealSingularValueDecomposer.isFullRank(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 実行列がフルランクであるか判定します。
`boolean` | `RealSingularValueDecomposer.isSingular(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 実行列が非正則であるか判定します。
`boolean` | `RealSingularValueDecomposer.isSingular(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 実行列が非正則であるか判定します。
`ComplexScalar<E>[][]` | `ComplexSingularValueDecomposer.kernel(ComplexScalar<E>[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 複素行列のカーネル(零空間)を張るベクトルからなる行列を返します。
`E[][]` | `RealSingularValueDecomposer.kernel(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 実行列のカーネル(零空間)を張るベクトルからなる行列を返します。
`E[][]` | `RealSingularValueDecomposer.kernel(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 実行列のカーネル(零空間)を張るベクトルからなる行列を返します。
`E[][]` | `RealSingularValueDecomposer.leastSquare(E[][] a, E[][] b, NumericalScalar<?> tolerance)` 線形方程式の最小二乗解を返します。
`E[][]` | `RealSingularValueDecomposer.leastSquare(E[][] a, E[][] b, NumericalScalar<?> tolerance)` 線形方程式の最小二乗解を返します。
`E[][]` | `RealSingularValueDecomposer.leastSquare(E[][] a, E[][] b, NumericalScalar<?> tolerance)` 線形方程式の最小二乗解を返します。
`E` | `RealSingularValueDecomposer.maximumSingularValue(E[][] a)` 実行列の最大特異値を返します。
`E` | `RealSingularValueDecomposer.minimumSingularValue(E[][] a)` 実行列の最小特異値を返します。
`E` | `RealSingularValueDecomposer.norm(E[][] a)` 実行列の最大特異値(2-ノルム)を返します。
`ComplexScalar<E>[][]` | `ComplexSingularValueDecomposer.pseudoInverse(ComplexScalar<E>[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 複素行列の擬似逆行列を返します。
`E[][]` | `RealSingularValueDecomposer.pseudoInverse(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 実行列の擬似逆行列を返します。
`E[][]` | `RealSingularValueDecomposer.pseudoInverse(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 実行列の擬似逆行列を返します。
`int` | `ComplexSingularValueDecomposer.rank(ComplexScalar<E>[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 複素行列のランク(階数)を返します。
`int` | `RealSingularValueDecomposer.rank(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 実行列のランク(階数)を返します。
`int` | `RealSingularValueDecomposer.rank(E[][] a, NumericalScalar<?> tolerance)` 実行列のランク(階数)を返します。
`E[]` | `RealSingularValueDecomposer.singularValue(E[][] a)` 実行列の特異値を返します。
`SingularValueDecompositionElements<E>` | `RealSingularValueDecomposer.singularValueDecompose(E[][] a)` 実行列の特異値分解を返します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.nfc.svd のコンストラクタ
`SingularValueDecompositionElements(E[][] u, E[][] d, E[][] v)` 新しく生成された`SingularValueDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`SingularValueDecompositionElements(E[][] u, E[][] d, E[][] v)` 新しく生成された`SingularValueDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。
`SingularValueDecompositionElements(E[][] u, E[][] d, E[][] v)` 新しく生成された`SingularValueDecompositionElements`オブジェクトを初期化します。

org.mklab.tool.control での NumericalScalar の使用

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.tool.control のメソッド
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> List<E>`
` | `Pmargin.pmargin_roots(RationalPolynomial g)`
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> List<E>`
` | `Pmargin.pmargin_roots(RationalPolynomial g, double tolerance)`

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.tool.control のメソッド
`static Matrix` | `Are.are(Matrix A, Matrix R, Matrix Q, NumericalScalar<?> tolerance)` 虚軸に対する固有値の位置を判定するための許容誤差として`tolerance`を用いる。
`static List<Matrix>` | `C2d.c2d(Matrix A, Matrix B, NumericalScalar<?> samplingInterval)` 連続時間システム `dx/dt = Ax + Bu` を離散時間システム `x[n + 1] = Ad * x[n] + Bd * u[n]` に変換します。
`static List<Matrix>` | `Ctrf.ctrf(Matrix A, Matrix B, Matrix C, NumericalScalar<?> tolerance)` 部分空間の次元を決めるために許容誤差`tolerance`を用いる。
`static List<Matrix>` | `D2c.d2c(Matrix Ad, Matrix Bd, NumericalScalar<?> samplingInterval)` 離散時間システム `x[n + 1] = Ad * x[n] + Bd * u[n]` を連続時間システム `dx/dt = Ax + Bu` に変換します。
`static List<Matrix>` | `Minreal.minreal(Matrix A, Matrix B, Matrix C, Matrix D, NumericalScalar<?> tolerance)` 状態の次数を決定するための許容誤差として`tolerance`を用いる。
`static List<Matrix>` | `Minreal.minreal(Matrix A, Matrix B, Matrix C, Matrix D, NumericalScalar<?> tolerance, int order)` 次数が`order`となるよう、許容誤差を自動的に決めます。
`static List<Matrix>` | `Obsf.obsf(Matrix A, Matrix B, Matrix C, NumericalScalar<?> tolerance)` 可観測部分空間の次数を決定するために許容誤差`tol` を用いる。
`LinearSystem` | `LinearSystem.simplify(NumericalScalar<?> tolerance)` 最小実現したシステムを返します。
`LinearSystem` | `AbstractLinearSystem.simplify(NumericalScalar<?> tolerance)` 最小実現したシステムを返します。

org.mklab.tool.matrix での NumericalScalar の使用

NumericalScalar 型の型パラメータを持つ org.mklab.tool.matrix のメソッド
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalMatrixOperator<E>`
` | `Linspace.linspace(E x1, E x2)` `x1`と`x2`の間を`100` 等分した点を成分にもつベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalMatrixOperator<E>`
` | `Linspace.linspace(E x1, E x2, int splitSize)` `x1`と`x2`の間を `n`等分した点を成分にもつベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalMatrixOperator<E>`
` | `Logspace.logspace(E x1, E x2)` `10^x1`と`10^x2`の間を対数的に `50`等分割した点をもつベクトルを返します。
`static
`<E extends NumericalScalar<E>> NumericalMatrixOperator<E>`
` | `Logspace.logspace(E x1, E x2, int splitSize)` `splitSize`分割した点を返します。

NumericalScalar を返す org.mklab.tool.matrix のメソッド
`static NumericalScalar<?>` | `Cond.cond(Matrix A)` 2ノルムに関する条件数( `A` 最小特異値と 最大特異値の比を求める)を求めます。
`static NumericalScalar<?>` | `Corrcoef.corrcoef(Matrix x)` 全ての成分の相関係数を返します。
`static NumericalScalar<?>` | `Corrcoef.corrcoef(Matrix x, Matrix y)` [x y]の全ての成分の相関係数を返します。
`static NumericalScalar<?>` | `Cov.cov(Matrix x)` ベクトル `x` の成分の分散を求めます。
`static NumericalScalar<?>` | `Cov.cov(Matrix x, Matrix y)` cov([x y])を返します。
`abstract NumericalScalar<?>` | `Funm.ComplexFunction.eval(NumericalScalar<?> c)` 関数を評価します。
`static NumericalScalar<?>` | `Median.median(NumericalMatrixOperator<?> x)` `x` の全ての成分のメジアンを返します。

NumericalScalar 型のパラメータを持つ org.mklab.tool.matrix のメソッド
`static NumericalMatrixOperator<?>` | `Ccpair.ccpair(Matrix x_, NumericalScalar<?> tolerance)` 値を比較するための許容誤差に `tolerance` を用いる。
`abstract NumericalScalar<?>` | `Funm.ComplexFunction.eval(NumericalScalar<?> c)` 関数を評価します。
`static Matrix` | `Gammai.gammai(NumericalMatrixOperator<?> a, NumericalScalar<?> x)` `a` の成分について、不完全ガンマ関数の値( `x`
`static Matrix` | `Givens.givens(NumericalScalar<?> x, NumericalScalar<?> y)` 2×2の複素ギブンス回転行列 `| c s | | x | | r | G = | | ただし G * | | = | | |-conj(s) c | | y | | 0 |` を返します。
`static Matrix` | `Givens.givens(NumericalScalar<?> x, NumericalScalar<?> y)` 2×2の複素ギブンス回転行列 `| c s | | x | | r | G = | | ただし G * | | = | | |-conj(s) c | | y | | 0 |` を返します。
`static Matrix` | `Unwrap.unwrap(Matrix phase, NumericalScalar<?> tolerance)` 位相を360度で折り返さないようにします。
`static Matrix` | `Unwrap.unwrapColumnWise(Matrix phase, NumericalScalar<?> tolerance)` `tolerance` を位相角のギャップを調べるために用いる。
`static Matrix` | `Unwrap.unwrapRowWise(Matrix phase, NumericalScalar<?> tolerance)` `tolerance` は、位相角のギャップを調べるために使われる。

概要 | パッケージ | クラス | 使用 | 階層ツリー | 非推奨 API | 索引 | ヘルプ
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