<listitem>
- <para>a full or sparse, real or complex, symmetric or non-symmetric square matrix</para>
+ <para>通常または疎, 実数または複素数, 対称または非対称正方行列</para>
</listitem>
<listitem>
- <para>a function</para>
+ <para>関数</para>
</listitem>
<para>
- a scalar, defined only if <literal>A</literal> is a function
+ スカラー, Aが関数の場合のみ <literal>A</literal> 定義
</para>
<para>
- a sparse, real or complex, square matrix with same dimensions as
+ <literal> A</literal>と同じ次元の
- <literal> A</literal>
+ 疎, 実数または複素数, 正方行列
</para>
<listitem>
- <para>an integer, number of eigenvalues to be computed</para>
+ <para>整数, 計算する固有値の数</para>
</listitem>
<listitem>
- <para>a real scalar or a string of length 2</para>
+ <para>実スカラーまたは長さ2の文字列</para>
</listitem>
<listitem>
- <para>a structure</para>
+ <para>構造体</para>
</listitem>
<listitem>
- <para>a real or complex eigenvalues vector or diagonal matrix (eigenvalues along the diagonal)</para>
+ <para>実数または複素数の固有値ベクトルまたは対角行列 (対角項に固有値)</para>
</listitem>
<para>
- real or complex eigenvector matrix
+ 実数または複素数の固有ベクトル行列
</para>
<para>
- The purpose of the eigs function is to compute the largest eigenvalues of sparse, large matrices.
+ eigs関数の目的は,疎で大きな行列の最大固有値を計算することです.
</para>
<varlistentry>
- <term>d = eigs(A) or d = eigs(Af, n)</term>
+ <term>d = eigs(A) または d = eigs(Af, n)</term>
<listitem>
<para>
- solves the eigenvalue problem <literal>A * v = lambda * v</literal>. This calling returns a vector <literal>d</literal> containing the six largest magnitude eigenvalues.
+ は,固有値問題<literal>A * v = lambda * v</literal>を解きます.
- <literal>A</literal> is either a square matrix, which can be symmetric or non-symmetric, real or complex, full or sparse.
+ このコールは,大きさが最大の6個の固有値を有する
+
+ ベクトル <literal>d</literal>を返します.
+
+ <literal>A</literal> は正方行列で,
+
+ 対称または非対称, 実数または複素数, 通常または複素数
+
+ とすることができます.
</para>
<para>
- <literal>A</literal> should be represented by a function <literal>Af</literal>. In this instance, a scalar <literal>n</literal> designating
+ <literal>A</literal> は関数<literal>Af</literal>で
+
+ 表すことも可能です.この場合,
+
+ ベクトル引数の長さを指定するスカラー<literal>n</literal>を
- the length of the vector argument, must be defined. It must have the following header :
+ 定義する必要があります.
+
+ この関数は,以下のヘッダを有する必要があります:
</para>
<para>
- This function <literal>Af</literal> must return one of the four following expressions :
+ この関数 <literal>Af</literal> は以下の4つの式の1つを返す必要があります:
<itemizedlist>
<term>A * x</term>
- <para> if sigma is not given or is a string other than 'SM'.</para>
+ <para> sigmaが指定されないか文字列が'SM'以外の場合.</para>
</listitem>
<term>A \ x</term>
- <para> if sigma is 0 or 'SM'.</para>
+ <para>sigmaが0または'SM'の場合.</para>
</listitem>
<term>(A - sigma * I) \ x</term>
- <para>for the standard eigenvalue problem, where I is the identity matrix.</para>
+ <para>標準固有値問題の場合, ただし I は単位行列.</para>
</listitem>
<term>(A - sigma * B) \ x</term>
- <para> for the generalized eigenvalue problem.</para>
+ <para> 一般化固有値問題の場合.</para>
</listitem>
<para>
- returns a diagonal matrix <literal>d</literal> containing the six largest magnitude eigenvalues on the diagonal.
+ は,6個の最大固有値を対角項に有する対角行列 <literal>d</literal> を返します.
+
+ <literal>v</literal> は n行6列の行列で,
- <literal>v</literal> is a n by six matrix whose columns are the six eigenvectors corresponding to the returned eigenvalues.
+ その列は返された固有値に対応する6個の固有値ベクトルです.
</para>
<para>
- solves the generalized eigenvalue problem <literal>A * v = lambda * B * v </literal> with positive, definite matrix <literal>B</literal>.
+ は,正定行列<literal>B</literal>を指定して,
+
+ 一般化固有値問題 <literal>A * v = lambda * B * v </literal>
+
+ を解きます.
</para>
<para>
- if <literal>B</literal> is not specified, <literal>B = []</literal> is used.
+ <literal>B</literal> が指定されない場合,
+
+ <literal>B = []</literal> が使用されます.
</para>
<para>
- if <literal>B</literal> is specified, <literal>B</literal> must be the same size as A.
+ <literal>B</literal> が指定された場合,
+
+ <literal>B</literal> はAと同じ大きさとする必要があります.
</para>
<para>
- returns in vector <literal>d</literal> the <literal>k</literal> eigenvalues.
+ は,<literal>k</literal>個の固有値をベクトル<literal>d</literal>に返します.
+
+ <literal>k</literal> が指定されない場合,
- If <literal>k</literal> is not specified, <literal>k = min(n, 6)</literal>, where n is the row number of A.
+ <literal>k = min(n, 6)</literal>, ただし, nはAの行数となります.
</para>
<para>
- returns in vector <literal>d</literal> the <literal>k</literal> eigenvalues determined by <literal>sigma</literal>.
+ は,<literal>sigma</literal>で定義された<literal>k</literal>個の固有値を
+
+ ベクトル<literal>d</literal>に返します.
- <literal>sigma</literal> can be either a real or complex including 0 scalar or string.
+ <literal>sigma</literal> は,0を含む実数または複素数,または文字列
- If sigma is a string of length 2, it takes one of the following values :
+ とすることができます.
+
+ sigma が長さ2の文字列の場合, 以下の値のどれかとします :
</para>
<para>
- <literal>'LM'</literal> compute the <varname>k</varname> largest in magnitude eigenvalues (by default).
+ <literal>'LM'</literal> は,大きさが最大の<varname>k</varname>個の
+
+ 固有値を計算します(デフォルト).
</para>
<para>
- <literal>'SM'</literal> compute the <varname>k</varname> smallest in magnitude eigenvalues (same as sigma = 0).
+ <literal>'SM'</literal> は,大きさが最小の<varname>k</varname>個の
+
+ 固有値を計算します(sigma = 0 と同じ).
</para>
<para>
- <literal>'LA'</literal> compute the <varname>k</varname> Largest Algebraic eigenvalues, only for real symmetric problems.
+ <literal>'LA'</literal> は,実対称問題のみに適用され,
+
+ <varname>k</varname>個の代数的最大固有値を計算します.
</para>
<para>
- <literal>'SA'</literal> compute the <varname>k</varname> Smallest Algebraic eigenvalues, only for real symmetric problems.
+ <literal>'SA'</literal> は,実対称問題のみに適用され,
+
+ <varname>k</varname>個の代数的最小固有値を計算します.
</para>
<para>
- <literal>'BE'</literal> compute <varname>k</varname> eigenvalues, half from each end of the spectrum, only for real
+ <literal>'BE'</literal> は,実対称問題のみに適用され,
- symmetric problems.
+ スペクトラムの各端から半分づつ,<varname>k</varname>個の固有値を計算します.
</para>
<para>
- <literal>'LR'</literal> compute the <varname>k</varname> eigenvalues of Largest Real part, only for real non-symmetric or
+ <literal>'LR'</literal> は,実非対称または複素問題のみに適用され,
- complex problems.
+ <varname>k</varname>個の実部最大の固有値を計算します.
</para>
<para>
- <literal>'SR'</literal> compute the <varname>k</varname> eigenvalues of Smallest Real part, only for real non-symmetric or
+ <literal>'SR'</literal> は,実非対称または複素問題のみに適用され,
- complex problems.
+ <varname>k</varname>個の実部最小の固有値を計算します.
</para>
<para>
- <literal>'LI'</literal> compute the <varname>k</varname> eigenvalues of Largest Imaginary part, only for real non-symmetric
+ <literal>'LI'</literal> は,実非対称または複素問題のみに適用され,
- or complex problems.
+ <varname>k</varname>個の虚部最大の固有値を計算します.
</para>
<para>
- <literal>'SI'</literal> compute the <varname>k</varname> eigenvalues of Smallest Imaginary part, only for real non-symmetric
+ <literal>'SI'</literal> は,実非対称または複素問題のみに適用され,
- or complex problems.
+ <varname>k</varname>個の虚部最小の固有値を計算します.
</para>
<para>
- If the <literal> opts </literal> structure is specified, different options can be used to compute the <literal>k</literal> eigenvalues :
+ <literal> opts </literal> 構造体が指定された場合,
+
+ <literal>k</literal> 個の固有値を計算する際に
+
+ 異なるオプションを使用できます:
</para>
<para>
- required convergence tolerance. By default, <literal>tol = %eps</literal>.
+ 所要の収束閾値. デフォルトで, <literal>tol = %eps</literal>.
</para>
<para>
- maximum number of iterations. By default, <literal>maxiter = 300</literal>.
+ 最大反復回数. デフォルトで, <literal>maxiter = 300</literal>.
</para>
<para>
- number of Lanzcos basis vectors to use. For real non-symmetric problems, the <literal>ncv</literal> value must be greater or equal than <literal>2 * k + 1 </literal> and, by default, <literal>ncv = min(max(2 * k + 1, 20), nA) </literal>. For real symmetric or complex problems, <literal>ncv</literal> must be greater or equal <literal>2 * k </literal> and, by default, <literal> ncv = min(max(2 * k, 20), nA) </literal> with <literal> nA = size(A, 2) </literal>.
+ 使用するLanzcos基底ベクトルの数.
+
+ 実非対称問題の場合, <literal>ncv</literal>の値は
+
+ <literal>2 * k + 1 </literal>以上とする必要があり,
+
+ デフォルトで <literal>ncv = min(max(2 * k + 1, 20), nA) </literal>です.
+
+ 実対称または複素数問題の場合,<literal>ncv</literal>は
+
+ <literal>2 * k </literal>以上とする必要があり,
+
+ デフォルトで<literal> ncv = min(max(2 * k, 20), nA) </literal>
+
+ です.ただし,<literal> nA = size(A, 2) </literal>.
</para>
<para>
- starting vector whose contains the initial residual vector, possibly from a previous run. By default,
+ 初期残差ベクトルを有する開始ベクトルで,
+
+ 前回実行時の値を使用することもできます.
- <literal>resid</literal> is a random initial vector.
+ デフォルトで,<literal>resid</literal> はランダムな
+
+ 初期値ベクトルです.
</para>
<para>
- if <literal>chol(B)</literal> is passed rather than <literal>B</literal>. By default, <literal>cholB</literal> is %f.
+ <literal>B</literal>ではなく
+
+ <literal>chol(B)</literal>を指定します.
+
+ デフォルトで
+
+ , <literal>cholB</literal> は %f です.
</para>
<para>
- if <literal>Af</literal> is given, <literal>isreal</literal> can be defined. By default, <literal>isreal</literal> is %t.
+ <literal>Af</literal> が指定された場合,
+
+ <literal>isreal</literal> を定義できます.
+
+ デフォルトで, <literal>isreal</literal> は %t です.
+
+ この引数は,<literal>A</literal>が行列の場合,
- This argument should not be indicated if <literal>A</literal> is a matrix.
+ 指定する必要がありません.
</para>
<para>
- if <literal>Af</literal> is given, <literal>issym</literal> can be defined. By default, <literal>issym</literal> is %f.
+ <literal>Af</literal> が指定された場合,
- This argument should not be indicated if <literal>A</literal> is a matrix.
+ <literal>issym</literal> を定義できます.
+
+ デフォルトで <literal>issym</literal> は %f です.
+
+ この引数は,<literal>A</literal>が行列の場合,
+
+ 指定する必要がありません.
</para>
<programlisting role="example">
+
+
<
projects / scilab.git / blobdiff