マトリクスを転移させてください: マトリクス

[随伴行列論理演算子]: 複雑なマトリクスだけのために: ダイレクトパラメタの随伴行列を要求してください。 デフォルト: 本当

→ マトリクス: 転置行列

multmatrix いずれも: 本当のアレイかマトリクス

いずれでも: 本当のアレイかマトリクス

→ いくらか: 本物、本物かマトリクスのアレイ

invertmatrix マトリクス: 2つのマトリクスのマトリクスかリスト_本物、A_imag

[正数論理演算子]: 誤っている: 一般的なマトリクスで、本当: 左右対称であるかHermitianの積極的なマトリクスデフォルト: 誤る

→ 記録: 逆さのマトリクス(ipivと)を返してください。 Deteminantはいつも計算されます。

線形系 マトリクスを解決してください: 2つのマトリクスのマトリクスかリスト_本物、A_imag

本当のRHSアレイ: 桁B1、B2、…のベクトルを表す本当のアレイかマトリクスとしてのB (2のリストが整列させる本当の複合体か2つのマトリクスのリストのための)

[対称論理演算子]: 誤っている: 一般的なマトリクスで、本当: 左右対称であるかHermitianマトリクスデフォルト: 誤る

[正数論理演算子]: 明確な正型デフォルトに本当: 誤る

→ 本当のアレイ: または、「右手」であるなら、マトリクスはマトリクスです。 わずかな正の数nがある誤りは、Aの未成年者nが積極的でないことを意味します。

固有値 マトリクスを計算してください: 正方行列

[eigenvects論理演算子]: 本当: 固有ベクトルを計算してください。デフォルトとしてください: 誤る

[Vtype整数]: eigenvectsが非左右対称のマトリクスに必要であるときに、使用されます。 両方をeigenvectsします。0: 右、1: 左、2: デフォルトとしてください: 0

[対称論理演算子]: 誤っている: 一般的なマトリクスで、本当: 左右対称であるかHermitianマトリクスデフォルト: 誤る

[論理演算子を征服します]、: 誤っている: 標準のドライバーで、本当: 左右対称の入力デフォルトの場合に分割している、征服しているドライバーを使用してください: 本当

[整数のirangeリスト]: 2つの整数のリスト、i1、i2: i1からi2までの固有値(固有ベクトル)は計算されます。

[本当のerangeリスト]: 固有値が捜される間隔の下側のVLと上側のVU領域。 VL<VU

[RHS マトリクス]: 正しい手の側に関する一般化された問題を解決してください: =lamba Bxを斧で作ってください。 対称が本当であるなら、RHSは左右対称の明確な正数でなければなりません、そして、Itypeは以下のケースについて説明します。 Itype=1: 斧=のlamba Bx、Itype=2: λx、ABx=Itype=3: BAx=λx

[Itype整数]: 「右手」のdescritionを見てください、そして、デフォルトとしてください: 1

→ 記録: 固有ベクトル(Vtype=2であるなら固有ベクトルと左の固有ベクトルを正す): 2つのマトリクスの固有値: 本物の勢ぞろいか本物の2つの勢ぞろいのリスト、マトリクスまたはリスト

LUdecomposition マトリクス: あなたは、複雑なマトリクスを定義するために2つのマトリクスのリストを提供することができます。

[正数論理演算子]: 誤っている: 一般的なマトリクス、LU分解を計算してください。 本当: Chowlesky分解を計算してください; この場合Aが正数左右対称になるように持っているマトリクスかHermitian。 デフォルト: 誤る

→ 記録: 決定的: uppermatrix: マトリクス、lowermatrix: マトリクス、順列ベクトル: 本物の勢ぞろい、本物、Chowlesky分解の場合にlowermatrixを提供しません。 あなたが複雑なマトリクスを供給したなら、結果は2つのマトリクスのリストです。本当であって、想像しています。

本当のアレイをピボット上に置いてください: LUdecompositionによって返される順列ベクトル

[いずれへの]、: 本当のマトリクスかアレイ

→ いくらか

決定的な マトリクスを計算してください: 正方行列。 あなたは、複雑なマトリクスを定義するために2つのマトリクスのリストを提供することができます。

[正数論理演算子]: 誤っている: 一般的なマトリクスで、本当: 左右対称であるかHermitianの積極的なマトリクスデフォルト: 誤る

→ 本当: または、2つの本物のリストre(det)、不-(det)

本当のfft1dアレイ: または、aは本物の2つの勢ぞろいについて実数部、虚数部を記載します。

[逆論理演算子]: 本当であるなら虚偽でデフォルトとしてください、逆さの高速フーリエ変換

[ロット整数]: 変えるベクトルの数

[ベクトルサイズ整数]: それぞれのベクトルの要素の数

[ベクトルステップ整数]: ベクトルにおける要素の間の距離

[ベクトルオフセット整数]: ベクトルの間の距離

→ 本当のアレイ: 実数部、虚数部、結果として起こる高速フーリエ変換

fft2d マトリクス: または、aは2つのマトリクスについて実数部、虚数部を記載します。

[逆論理演算子]: 本当であるなら虚偽でデフォルトとしてください、逆さの高速フーリエ変換

→ マトリクス: 実数部、虚数部、結果として起こる高速フーリエ変換

本当のfilterarrayアレイ: 信号s(サイズナノセカンド)

本当の使用アレイ: フィルタf(サイズnf)

相関関係論理演算子: 包旋状態の代わりに相関関係について計算してください。

→ 本当のアレイ: ナノセカンドサイズがnrであるという結果r.=nf+1

本当のconvolveアレイ: 機能f: サイズnで本当のアレイ

本当のアレイのそばで: 機能g: サイズmで本当のアレイ。 m≠n(fかgのどちらか)が0で水増しされるなら

[回覧論理演算子]: 機能fとgは期間の最大(n、m)でperiodizedされます。 デフォルト: 本当

→ 本当のアレイ: 結果の円形のサイズが最大(n、m)、2*最大(n、m)ほかの-1であるなら

本当のアレイを関連させてください: 信号(サイズn)

本当のアレイに: サイズnに関する別の信号

[回覧論理演算子]: 信号は期間nでperiodizedされます。 デフォルト: 本当

[正常にされた論理演算子]: 正常にされるなら、「xへの相関物x」の結果は、円形であるなら、1より小さく、インデックス1における値1を取るか、またはインデックスnか回覧でそうします。 デフォルト: 本当

→ 本当のアレイ: 結果の円形のサイズがn、2*n-1であり、起源(i=0)がインデックスnであるなら

[ 本当のアレイのリスト]を補間してください: xs、ys

本当のアレイで: 新しいxs

[期間の本物]

[直線的な論理演算子]: 直線的な挿入対スプライン 虚偽でデフォルトとしてください。

[本当の境界状態リスト]: dy1、ダイン

→ 本当のアレイ: 新しいys

imagefile領域は ファイルされます。

→ 長方形

imagefile ファイルを変換してください。

[選択された長方形長方形]

→ マトリクス

grayimagefile マトリクスを作成してください。

ファイル仕様で: 目的ファイル。 拡大はイメージ形式を指定します。

[逆さの論理演算子]: 逆さのイメージレベル。 虚偽でデフォルトとしてください。

[最小の本物]: この値より等しいか大きいマトリクス値は255に設定されます。 デフォルト: マトリクス値では、最大です。

[最大の本物]: この値より等しいか低マトリクス値は0に設定されます。 デフォルト: マトリクス値では、最小です。

[解決整数]: イメージ解決。 デフォルト: 72dpi

→ ファイル

粒子 マトリクス: 灰色のレベルを含むマトリクスとしてのイメージ

敷居本物

[データ論理演算子]: 結果記録のxdataとydataインフォメーションを得てください。

[最小の本物]: 最小面積

[最大の本物]: 最大の領域

→ 記録: 粒子に関するインフォメーション

open3D [テキスト]: 3Dアレイの名前

整数の寸法リスト: nzは全く全体でサイズを定義して、スケールの3つの寸法がnxであって、nyなアレイについてnyにnzをnxして、整数か勢ぞろいのどちらかです。 寸法が整数であるなら、スケールは想定されます。{0, 1, 2, ...}

本当のアレイをさばいてください: 本当(または、ベクトル場を定義する本当の3つのアレイのリスト)の主なnzで寸法の勢ぞろい。 ix、iy、izがオフセットix+nx*iy+にあるに違いないので、値は*ny*izをnxします。

→ Array3DRef: 3DアレイへのID

close3D Array3DRef: 開かれた3Dアレイの参照(または、名前)

info3D Array3DRef: 開かれた3Dアレイの参照(または、名前)

→ 記録: 寸法とスケール

contents3D Array3DRef: 開かれた3Dアレイの参照(または、名前)

→ 本当のアレイ: データ

list3D

[いずれとしての]、: 開かれた3Dの名前が彼らの参照の代わりに整列させるストリングリターンとしてのlist3D

→ Array3DRefのリスト: 開かれた3Dアレイの参照

rename3D Array3DRef: 開かれた3Dアレイの参照(または、名前)

テキストに: 新しい名前

extract3D Array3DRef: 開かれた3Dアレイの参照(または、名前)

整数のリストを始めてください: xxの1ベースのオフセット

整数の長さのリスト: 3つの長さ

[分野インデックス整数]: 3Dアレイがベクトル場であるなら、1〜3の数です。 デフォルト1

→ 本当のアレイ

isosurface Array3DRef: 開かれた3Dアレイの参照(または、名前)

本当で: isosurface値

[分野インデックス整数]: 3Dアレイがベクトル場であるなら、1〜3の数です。 デフォルト1

→ 本当のアレイ: isosurfaceを定義する本当のアレイとしての三角形リスト

Array3DRefを流線型にしてください: 開かれた3Dアレイの参照(または、名前)

本当のリストでは、始まります: ポイントx、y、z

[解決本物]: デフォルト1。 より小さい値は流線型のポイントの数を増加させます。

[指示整数]: デフォルト1。 -1に、逆方向に沿って流線型を計算するために、セットします。

→ 本当のアレイ: 流線型のポイントの座標x1、y1、z1、…、xn、yn、Zn

XNFgetは ファイルします: .xnfファイルかXNFtocから入手されたXMLRef。 この場合、他のパラメタは無視されます。

[xmlidテキスト]: 要求されたアレイのイド

[インデックス整数]: ファイルの中の要求されたアレイのインデックス

[整数のスタメン・リスト]: データセットの各次元、読む最初の要素のために。 デフォルト: 1の勢ぞろい

[整数の長さのリスト]: データセットの各次元、読む要素の数のために。 デフォルト: 全体のアレイ

→ いくらか: 本物の勢ぞろい: 寸法: n、a、本物の勢ぞろいと、マトリクスのために: マトリクス、寸法: ncであって、nrなncols: nc、nrows: nr、本物: aのアレイを分類してください。さもないと、aは開かれた3Dにアレイに参照をつけます。(または、名前)

XNFsave、 いずれも: 開かれた3Dアレイの本当のアレイ、マトリクス、または参照

テキストで: 新しいファイルか既存のファイル(あなたは別名を提供することができます)

xmlidテキスト: 加えられたアレイのイド。 イドはXML Nameです; それは、特に、手紙で始まって、スペースを含んでいません。

→ ファイル: 結果として起こるファイル

XNFdelete テキスト: XNFtocから入手されたイドかXMLRef。 この場合、“in"パラメタは無視されます。

[ファイル仕様による]、: .xnfファイル

XNFtocは 仕様をファイルします: .xnfファイル

→ XMLRef: xml目次の参照はあなたがXMLCloseと共にリリースすることができるXMLLib.osaxと共に開きました。