scilab - en to ja translation catalogue (119 entries)

en: %s: Wrong size for input arguments: Same sizes expected.
ja: %s: 入力引数の大きさが間違っています: 同じ大きさで指定してください.

en: %s: Wrong value for input argument #%d: not a valid reference to Cholesky factors.
ja: %s: 入力引数 #%d の値が間違っています:コレスキー分解への有効な参照ではありません.

en: %s: Wrong value for input argument #%d: Must be symmetric positive definite matrix.
ja: %s: 入力引数 #%d の値が間違っています: 対称正定行列を指定してください.

en: %s: No more memory.
ja: %s: メモリ不足です.

en: %s: An error occurred: %s
ja: %s: エラーが発生しました: %s

en: factorization
ja: 因数分解

en: %s: Wrong value for input argument #%d: Must be a valid reference to a Cholesky factorization
ja: %s: 入力引数 #%d の値が間違っています: コレスキー分解への有効な参照を指定してください

en: %s: Memory allocation error.
ja: %s: メモリ確保エラー.

en: %s: Wrong value for input argument #%d: not a valid reference to Cholesky factors
ja: %s: 入力引数 #%d の値が間違っています:コレスキー分解への有効な参照ではありません

en: %s: Wrong size for input argument #%d.
ja: %s: 入力引数 #%d の大きさが間違っています.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: not compatible with the Cholesky factorization.
ja: %s: 入力引数 #%d の型が間違っています: コレスキー分解と互換性がありません.

en: %s: Wrong size for input argument #%d: not compatible with the Cholesky factorization.
ja: %s: 入力引数 #%d の大きさが間違っています: コレスキー分解と互換性がありません.

en: %s: not enough memory.
ja: %s: メモリ不足です.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: A pointer expected.
ja: %s: 入力引数 #%d の型が間違っています: ポインタを指定してください.

en: %s: Wrong value for input argument #%d: Must be a valid reference to (umf) LU factors.
ja: %s: 入力引数 #%d の値が間違っています: (umf) LU分解への有効な参照を指定してください.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: A sparse matrix expected.
ja: %s: 入力引数 #%d の型が間違っています: 疎行列を指定してください.

en: %s: An error occurred: %s: %s
ja: %s: エラーが起きました: %s: %s

en: symbolic factorization
ja: 記号因数分解

en: The (square) matrix appears to be singular.
ja: (正方)行列は特異と思われます.

en: Warning
ja: 警告

en: no place to store the LU pointer in ListNumeric.
ja: LUポインターを数値リストに保存するための場所がありません。

en: %s: An error occurred: %s.
ja: %s: エラーが発生しました: %s

en: This is not a factorization of a square matrix
ja: 正方行列の分解ではありません

en: This is a factorization of a singular matrix
ja: 特異行列の分解ではありません

en: %s: Wrong type for input argument #%d: A real or complex column vector or matrix expected.
ja: %s: 入力引数 #%d の型が間違っています: 疎行列を指定してください.

en: %s: Wrong input argument #%d: '%s' or '%s' expected.
ja: %s: 入力引数 #%d が間違っています: '%s' または '%s' を指定してください.

en: %s: Wrong size for input argument #%d: %s.
ja: %s: 入力引数 #%d の大きさが間違っています: %s.

en: Matrix is not compatible with the given LU factors
ja: この行列は指定したLU分解と互換性がありません.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: string expected.
ja: %s: 入力引数 #%d の型が間違っています: 文字列を指定してください.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: A matrix expected.
ja: %s: 入力引数 #%d の型が間違っています: 行列を指定してください.

en: numeric factorization
ja: 数値因数分解

en: singular matrix
ja: 特異行列

en: not enough memory
ja: メモリが足りません

en: internal error
ja: 内部エラー

en: invalid matrix
ja: 無効な行列

en: GENMMD ordering only works on symmetric matrices.
ja: GENMMD整列は,対称行列でのみ使用可能です.

en: The lower part of the matrix must be represented.
ja: 行列の下半分を指定する必要があります.

en: %s: No more memory (n=%d, nnz=%d).
ja: %s: メモリ不足です(n=%d, nnz=%d).

en:     CC^T Factorization: Matrix is not positive definite.
ja:     CC^T 分解: 行列は正定ではありません.

en:                         nonpositive pivot in column %d
ja:                         %d 列に正でないピボットがあります

en: Scilab UMFPACK module not installed.
ja: Scilab UMFPACK モジュールはインストールされていません。

en: A small test for the condestsp function: condestsp gives an estimate of
     the condition number K1 in 1-norm of a real sparse matrix A:
ja: condestsp関数の簡単なテスト: condestspは実数の疎行列Aの一次ノルムの
    条件数K1の推定値を取得します.

en:      without explicitly computing the inverse of A. condestsp uses a factorization given by
     umf_lufact but if you have already computed this one it is recommended to give the pointer to the factorization.
ja:      Aの逆行列を陽に計算せずに. condestspは umf_lufactによる(LU)分解を使用しますが, すでにこれを計算済みの場合,
    その分解へのポインタを指定することを推奨します.

en: The test consists in forming small sparse matrices (so as to compute K1 exactly with
    norm(inv(full(A)),1)) whose values are chosen from the normal distribution.
ja: このテストは(norm(inv(full(A)),1)によりK1を計算すると共に)その値が正規分布から選択された小さな疎行列の
    作成からなります.

en: 
    Press Return to continue...
ja: 
    続けるにはリターンを押してください...

en: This test compares umfpack v3 and sparse v1.3 via their Scilab interface.
ja: このテストはそれぞれのScilabインターフェイスによりumfpack v3とsparse v1.3を比較します.

en: The test consists in loading Harwell-Boeing sparse matrices and solve linear system with a random rhs.
ja: このテストはHarwell-Boeing疎行列を読み込み, ランダムな右辺を指定した線形システムを解きます.

en: The matrices presented here come from the NIST server Matrix server:
ja: ここに示す行列はNISTの行列サーバーから取得したものです.

en: Warning: tests 2 and 3 take much more time than the others.
ja: 警告: テスト2と3は他とくらべて非常に多くの時間を要します.

en: Test 1: Jacobian of a nonlinear system of ordinary differential equations (ODEs) modeling a laser
ja: テスト1: レーザーをモデリングする常備分方程式(ODEs)の非線形システムのヤコビアン

en:   Mean time and accuracy for umfpack (t1 and ||A*x-b||):
ja:   平均時間およびumfpackの精度 (t1 and ||A*x-b||):

en:   Time and accuracy for sparse module (t2 and ||A*x-b||):
ja:   時間および疎モジュール(t2 and ||A*x-b||)の精度:

en:   Time comparison (t2/t1):
ja:   時間比(t2/t1):

en: Test 2: Generalized eigenvalue problem Kx = (lambda)Mx
ja: テスト2: 一般化固有値問題 Kx = (lambda)Mx

en: Test 3: Matrices generated by the FIDAP Package
ja: テスト3: FIDAPパッケージにより生成された行列

en: Test 4: Tokamak Matrices
ja: テスト4: Tokamak行列

en: Test 5: Acoustic scattering
ja: テスト5: 音響散乱

en: To load a sparse matrix stored in the Harwell-Boeing format in Scilab, you may use the function ReadHBSparse.
ja: Harwell-Boeing 形式で保存された疎行列をScilabに読み込む際には, ReadHBSparse関数を使用します.

en: 4 matrices will be loaded for the demo: they come from the University of Florida Sparse Matrix Collection:
ja: 4つの行列がデモで読み込まれます: これらはフロリダ大学の疎行列集から取得したものです:

en:     maintained by Tim Davis, author of UMFPACK
ja:     UMFPACKの作者であるTim Davisにより管理された

en: To see the pattern of non zeros elements, you may use the function PlotSparse.
ja: 非ゼロ要素のパターンを見るには, 関数PlotSparseを使用してください.

en: Here we will display the 4 matrices
ja: ここで4つの行列を表示します

en: Now, using umfpack to solve some linear systems:
ja: ここで, umfpackを用いていくつかの線形システムを解きます:

en: -> to create a rhs
ja: -> 右辺を作成します

en: -> to solve A1*x1 = b1
ja: -> A1*x1 = b1 を解きます

en: -> norm of the residual
ja: -> 残差のノルム

en: this is done for the 4 matrices A1, A2, A3 and A4.
ja: ４つの行列 A1,A2,A3およびA4が完成しました.

en:      norm of the residual =
ja:      残差のノルム =

en:      computing time       =
ja:      計算時間 =

en: Now we will see how to use the lu factors:
ja: ここで,LU分解を使用する方法を示します:

en:   1/ lu factors of a sparse matrix A are obtained through:
ja:   1/ 疎行列AのLU分解は次のように得られます:

en:      lup = umf_lufact(A)
         lup is a pointer to the lu factors (the memory is outside scilab space)
ja:      lup = umf_lufact(A)
         lup は LU分解へのポインタです (そのメモリはScilab空間の外です)

en:   2/ for solving a linear system A*x = b, use:
ja:   2/  線形システム A*x = b を解くには, 次のようにします:

en:      x = umf_lusolve(lup,b)
         or  x = umf_lusolve(lup,b,Ax=b,A)  to add an iterative refinement step
ja:      x = umf_lusolve(lup,b)
         または x = umf_lusolve(lup,b,Ax=b,A)   (反復改良ステップを追加する場合)

en:   3/ to solve A'*x=b you may use:
ja:   3/ A'*x=b を解く場合, 次のように行います:

en:      x = umf_lusolve(lup,b,Ax''=b)
         or  x = umf_lusolve(lup,b,Ax''=b,A)  to add an iterative refinement step
ja:      x = umf_lusolve(lup,b,Ax''=b)
         または x = umf_lusolve(lup,b,Ax''=b,A)  (反復改良ステップを追加する場合)

en:      K1 = condestsp(A,lup)
         K1 = condestsp(A) also works but in this case the lu factors are re-computed inside
ja:      K1 = condestsp(A,lup)
         K1 = condestsp(A) も動作しますが, この場合 LU分解が内部的に再計算されます

en:   5/ if you don't need the lu factors anymore, it is recommended to free them with:
ja:   5/ LU分解をもう必要としない場合, 次のように解放することを推奨します:

en:      umf_ludel(lup)
         if you have lost your pointer you may use umf_ludel() which frees all the current umf lu factors
ja:      umf_ludel(lup)
         ポインタを失った場合, カレントの umf LU分解を全て解放する umf_ludel()を使用可能です

en:      norm of the residual    =
ja:      残差のノルム =

en:      same but with refinement =
ja:      改善処理付きの残差のノルム =

en:      norm of the residual     =
ja:      残差のノルム =

en: Now we will see how to use the taucs snmf stuff on the matrix A2.
ja: 次に行列A2のtaucs snmf処理の使用法を示します.

en: This is useful and recommended when your matrix is symmetric positive definite (s.p.d.).
ja: これは行列が正定対称(s.p.d.)の場合に便利であり推奨されます.

en:   1/ the Cholesky factorization of a s.p.d. matrix A is obtained with:
ja:   1/ 正定対称行列Aのコレスキー分解は次のように取得できます:

en:      Cp is a pointer to the Cholesky fact. (the memory is outside scilab space)
ja:      Cp はコレスキー分解のポインタです. (メモリはScilab空間の外です)

en:   2/ for solving a linear system A*x = b then use:
ja:   2/  線形システム A*x = b を特には次のようします:

en:   3/ for the same thing with one refinement step, use:
ja:   3/ 改善ステップを付けて同様のことを行うには, 以下のようにします:

en:   4/ you may also compute the 2-norm condition number with:
ja:   4/ 次のように2次ノルム条件数を計算することも可能です:

en:   5/ if you don't need the Cholesky factorization anymore, it is recommended to free it with taucs_chdel(Cp)
ja:   5/ コレスキー分解をもう使用しない場合, taucs_chdel(Cp) により解放することを推奨します

en:      if you have lost your pointer you may use taucs_chdel() which frees memory for all the current Cholesky factorizations.
ja:      ポインタを失った場合, カレントのコレスキー分解用のメモリを全て解放する taucs_chdel()を使用できます.

en:  with umfpack:
ja:  umfpackを使用した場合:

en:  with the taucs snmf Cholesky solver:
ja:  taucs snmf コレスキーソルバを使用した場合:

en: Sparse Matrices
ja: 疎行列

en: %s: Wrong number of input argument(s).
ja: %s: 入力引数の数が間違っています.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: sparse matrix expected.
ja: %s: 入力引数 #%d の型が間違っています: 疎行列を指定してください.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: String expected.
ja: %s: 入力引数 #%d の型が間違っています: 文字列を指定してください.

en: Choose a sparse matrix
ja: 疎行列を選択してください

en:    then click on OK
ja:    OKをクリックして下さい

en: %s: Wrong number of input argument(s): At least %d expected.
ja: %s: 入力引数の数が間違っています: %d 個以上の引数を指定してください.

en: %s: The file contains a rhs but it will not be read !
ja: %s: このファイルには右辺がありますが,これは読み込まれません!

en: %s: currently don't read unassembled (elemental) sparse matrix.
ja: %s: 現在, 集約されていない(要素の)疎行列を読み込むことはできません.

en: %s: No values for this matrix (only non zero pattern) : put some 1.
ja: %s: この行列に値がありません(ゼロでない要素のパターンのみ): 1をいくつか代入してください.

en: 
     approximate (lM,vM) with the iterative power method
ja: 
     反復累乗法による (IM, vM) の近似

en:  iteration %3d : lM = %e
ja:  %3d回目の反復: IM = %e

en:  Warning : for lM convergence at rtol = %e
ja:  警告: rtol = %e におけるIM の収束

en:            don't reached after %d iterations (got only %e)
ja:            %d 回の反復では収束しませんでした (%e までしか到達しませんでした)

en: 
     approximate (lm,vm) with the inverse iterative power method
ja: 
     逆反復累乗法による (Im, vm) の近似

en:  iteration %3d : lm = %e
ja:  %3d回目の反復: Im = %e

en:  Warning : for lm convergence at rtol = %e
ja:  警告: rtol = %e におけるIm の収束

en: %s: Wrong number of input arguments: %d to %d expected.
ja: %s: 入力引数の数が間違っています: %d から %d 個の引数を指定してください.

en: %s: Wrong type for input argument #%d: Square sparse matrix expected.
ja: %s: 入力引数 #%d の型が間違っています: 正方疎行列を指定してください.

en: %s: Wrong size for input argument #%d: Square sparse matrix expected.
ja: %s: 入力引数 #%d の大きさが間違っています: 正方疎行列を指定してください.

en: %s: The matrix and the LU factors have not the same dimension !
ja: %s: 行列とLU要素は同じ次元を持ちません!

en: %s: Invalid type and/or size and/or value for the second arg.
ja: %s: 第二引数の値か型、またはサイズが不正です。

en: how to use this stuff
ja: 使用法

en: display a speed comparison test
ja: 速度比較のテストを表示

en: small tests for condestsp
ja: condestsp の小テスト

en: Click to choose a demo
ja: クリックしてデモを選んで下さい
