mat – MACHBASE

mat

Since v8.0.75

Dense()

密行列（Dense Matrix）の実装です。

作成

Dense(r, c, data)

パラメーター

r Number 行数
c Number 列数
data Number[] 行列要素の配列

r × cサイズの新しいDense行列を作成します。

使用例

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const mat = require('mathx/mat');
const a = mat.Dense(3, 3, [11,12,13,21,22,23,31,32,33]);
console.println(mat.format(a, {format:"a = %v",  prefix: "    "}))

// a = ⎡11  12  13⎤
//     ⎢21  22  23⎥
//     ⎣31  32  33⎦

dims()

行列のサイズを(行, 列)で返します。

使用例

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const mat = require('mathx/mat');
const a = mat.Dense(3, 3, [11,12,13,21,22,23,31,32,33]);
console.println("dims:", a.dims());

// dims: [3, 3]

at()

指定した(row, col)の位置の値を返します。

使用例

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const mat = require('mathx/mat');
const a = mat.Dense(3, 3, [11,12,13,21,22,23,31,32,33]);
console.println("at(1,2):", a.at(1,2));

// at(1,2): 23

set()

指定した位置の値を設定します。

使用例

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const mat = require('mathx/mat');
const a = mat.Dense(3, 3, [11,12,13,21,22,23,31,32,33]);
a.set(2,2,55)
console.println(mat.format(a, {format:"a = %v",  prefix: "    "}))

// a = ⎡11  12  13⎤
//     ⎢21  22  23⎥
//     ⎣31  32  55⎦

t()

転置行列を作成します。

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const mat = require('mathx/mat');
A = mat.Dense(2, 2, [
    1, 2,
    3, 4,
]);
console.println(mat.format(A, {format:"A=%v", prefix:"  "}));
B = A.t();
console.println(mat.format(B, {format:"B=%v", prefix:"  "}));

// A=⎡1  2⎤
//   ⎣3  4⎦
// B=⎡1  3⎤
//   ⎣2  4⎦

add()

行列の加算を行います。

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const mat = require('mathx/mat');
A = mat.Dense(2, 2, [
    1, 2,
    3, 4,
]);
B = mat.Dense(2, 2, [
    10, 20,
    30, 40,
]);
C = mat.Dense();
C.add(A, B); // C = A + B
console.println(mat.format(C));

// ⎡11 22⎤ 
// ⎣33 44⎦

sub()

行列の減算を行います。

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const mat = require('mathx/mat');
A = mat.Dense(2, 2, [
    1, 2,
    3, 4,
]);
B = mat.Dense(2, 2, [
    10, 20,
    30, 40,
]);
C = mat.Dense();
C.sub(B, A); // C = B - A
console.println(mat.format(C));

// ⎡ 9 18⎤ 
// ⎣27 36⎦

mul()

行列の乗算を行います。

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const mat = require('mathx/mat');
A = mat.Dense(2, 2, [
    1, 2,
    3, 4,
]);
B = mat.Dense(2, 2, [
    10, 20,
    30, 40,
]);
C = mat.Dense();
C.mul(A, B); // C = A * B
console.println(mat.format(C));

// ⎡ 70 100⎤ 
// ⎣150 220⎦

mulElem()

要素ごとの乗算を行います。

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const mat = require('mathx/mat');
A = mat.Dense(2, 2, [
    1, 2,
    3, 4,
]);
B = mat.Dense(2, 2, [
    10, 20,
    30, 40,
]);
C = mat.Dense();
C.mulElem(A, B);
console.println(mat.format(C));

// ⎡ 10 40⎤ 
// ⎣ 90 160⎦

divElem()

要素ごとの除算を行います。

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const mat = require('mathx/mat');
A = mat.Dense(2, 2, [
    1, 2,
    3, 4,
]);
B = mat.Dense(2, 2, [
    10, 20,
    30, 40,
]);
C = mat.Dense();
C.divElem(A, B);
console.println(mat.format(C));

// ⎡0.1  0.1⎤
// ⎣0.1  0.1⎦

inverse()

逆行列を計算します。

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const mat = require('mathx/mat');
A = mat.Dense(2, 2, [
    1, 2,
    3, 4,
]);
B = mat.Dense();
B.inverse(A);
C = mat.Dense();
C.mul(A, B);
console.println(mat.format(B, {format:"B=%.f", prefix:"  "}));
console.println(mat.format(C, {format:"C=%.f", prefix:"  "}));

//B=⎡-2  1⎤
//  ⎣ 1 -0⎦
//C=⎡1 0⎤
//  ⎣0 1⎦

solve()

線形方程式A * X = Bを解き、その解を返します。

exp()

行列指数関数を計算します。

pow()

行列のべき乗を計算します。

scale()

スカラー値を掛けて、行列をスケーリングします。

VecDense

密ベクトル型です。

作成

VecDense(n, data)

パラメーター

n Number ベクトルの長さ（0より大きい値）
data Number[] 要素の配列（省略すると0で埋める）

cap()

内部バッファーの容量を返します。

len()

ベクトルの長さを返します。

atVec()

指定したインデックスの値を返します。

setVec()

指定したインデックスの値を設定します。

addVec()

2つのベクトルを加算し、結果を保存します。

subVec()

ベクトルの減算を行います。

mulVec()

行列とベクトルの積を計算します。

mulElemVec()

要素ごとの積を計算します。

scaleVec()

スカラーを掛けて、ベクトルをスケーリングします。

solveVec()

線形系を解き、解ベクトルを求めます。

QR

QR分解は、行列Aを直交行列Qと上三角行列Rの積A = QRで表す方法です。線形最小二乗（LLS）問題の解法や、QR固有値アルゴリズムの基礎として広く使用されます。

任意の実行列Aは、以下のように分解できます。

A = QR

ここでQは直交行列、Rは上三角行列です。 Aが可逆な場合、Rの対角要素を正とすると、分解は一意に決まります。

使用例

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const m = require('mathx/mat');
A = m.Dense(4, 2, [
    0, 1,
    1, 1,
    1, 1,
    2, 1,
]);

qr = m.QR();
qr.factorize(A);

Q = m.Dense();
qr.qTo(Q);

R = m.Dense();
qr.rTo(R);

B = m.Dense(4, 1, [1, 0, 2, 1]);
x = m.Dense();
qr.solveTo(x, false, B);
console.println(m.format(x, { format: "x = %.2f", prefix: "    " }));

// x = ⎡0.00⎤
//     ⎣1.00⎦

format()

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const m = require("mathx/mat");
A = m.Dense(100, 100);
for (let i = 0; i < 100; i++) {
    for (let j = 0; j < 100; j++) {
        A.set(i, j, i + j);
    }
}
console.println(m.format(A, {
    format: "A = %v",
    prefix: "    ",
    squeeze: true,
    excerpt: 3,
}));

// A = Dims(100, 100)
//     ⎡ 0    1    2  ...  ...   97   98   99⎤
//     ⎢ 1    2    3             98   99  100⎥
//     ⎢ 2    3    4             99  100  101⎥
//      .
//      .
//      .
//     ⎢97   98   99            194  195  196⎥
//     ⎢98   99  100            195  196  197⎥
//     ⎣99  100  101  ...  ...  196  197  198⎦

最終更新日 9月 10, 2026

interp simplex