新たに作成した RegressionHTML.cpp の実行結果です。この文を加えたり、コード系を UTF-8 に変換するなど、多少の手を加えました。 ドキュメントは GraphGo 0.6 として公開しました。 ソースコードは regressionhtml 0.1 として公開しました。
コンストラクタ CBVector a(4, "a");
a.setValue(3, 1);
a.setValue(4, 1);
$$\boldsymbol{a}=\begin{pmatrix}0\\0\\1\\1\end{pmatrix}$$
コンストラクタ int v[] = { 0, 1, 0, 1 };
CBVector b(4, v, "b");
$$\boldsymbol{b}=\begin{pmatrix}0\\1\\0\\1\end{pmatrix}$$
要素 a.getValue(3) $$(\boldsymbol{a})_3=1$$
論理和 a.or(b) $$\boldsymbol{a} \vee \boldsymbol{b}=\begin{pmatrix}0\\1\\1\\1\end{pmatrix}$$
論理積 a.and(b) $$\boldsymbol{a} \wedge \boldsymbol{b}=\begin{pmatrix}0\\0\\0\\1\end{pmatrix}$$
絶対値 a.abs()
$$\left| \boldsymbol{ a } \right|=2$$反転 a.inv() $$\overline{\boldsymbol{a}}=\begin{pmatrix}1\\1\\0\\0\end{pmatrix}$$
転置 a.tran() $$^ta=\begin{pmatrix}0 & 0 & 1 & 1\end{pmatrix}$$
論理差 a.diff(b) $$\boldsymbol{a} - \boldsymbol{b}=\begin{pmatrix}0\\0\\1\\0\end{pmatrix}$$
排他的論理和 a.xor(b) $$\boldsymbol{a} \oplus \boldsymbol{b}=\begin{pmatrix}0\\1\\1\\0\end{pmatrix}$$
スカラとの積 a.mul(0) $$0 \boldsymbol{a}=\begin{pmatrix}0\\0\\0\\0\end{pmatrix}$$
ドット積 a.dot(b) $$\boldsymbol{a} \cdot \boldsymbol{b} = \; ^t\boldsymbol{a} \boldsymbol{b}=1$$
クロス積 a.cross(b) $$\boldsymbol{a} \times \boldsymbol{b} = \boldsymbol{a} \; ^t\boldsymbol{b}= \begin{pmatrix}0 & 0 & 0 & 0\\0 & 0 & 0 & 0\\0 & 1 & 0 & 1\\0 & 1 & 0 & 1\end{pmatrix}$$
コンストラクタ CBMatrix A(4, 4);
A.setValue(1, 4, 1);
A.setValue(2, 4, 1);
A.setValue(3, 4, 1);
A.setValue(4, 4, 1);
$$A=\begin{pmatrix}0 & 0 & 0 & 1\\0 & 0 & 0 & 1\\0 & 0 & 0 & 1\\0 & 0 & 0 & 1\end{pmatrix}$$
コンストラクタ CBMatrix B(4, 4);
B.setValue(1, 4, 1);
B.setValue(2, 3, 1);
B.setValue(3, 2, 1);
B.setValue(4, 1, 1);
$$B=\begin{pmatrix}0 & 0 & 0 & 1\\0 & 0 & 1 & 0\\0 & 1 & 0 & 0\\1 & 0 & 0 & 0\end{pmatrix}$$
要素 A.getValue(4, 3) $$(A)_{4,3}=0$$
論理和 A.or(B) $$A \vee B=\begin{pmatrix}0 & 0 & 0 & 1\\0 & 0 & 1 & 1\\0 & 1 & 0 & 1\\1 & 0 & 0 & 1\end{pmatrix}$$
論理積 A.and(B) $$A \wedge B=\begin{pmatrix}0 & 0 & 0 & 1\\0 & 0 & 0 & 0\\0 & 0 & 0 & 0\\0 & 0 & 0 & 0\end{pmatrix}$$
絶対値 A.abs() $$\left| A \right|=4$$
反転 A.inv() $$\overline{A}=\begin{pmatrix}1 & 1 & 1 & 0\\1 & 1 & 1 & 0\\1 & 1 & 1 & 0\\1 & 1 & 1 & 0\end{pmatrix}$$
転置 A.tran() $$^tA=\begin{pmatrix}0 & 0 & 0 & 0\\0 & 0 & 0 & 0\\0 & 0 & 0 & 0\\1 & 1 & 1 & 1\end{pmatrix}$$
論理差 a.diff(b) $$A - B=\begin{pmatrix}0 & 0 & 0 & 0\\0 & 0 & 0 & 1\\0 & 0 & 0 & 1\\0 & 0 & 0 & 1\end{pmatrix}$$
排他的論理和 a.xor(b) $$A \oplus B=\begin{pmatrix}0 & 0 & 0 & 0\\0 & 0 & 1 & 1\\0 & 1 & 0 & 1\\1 & 0 & 0 & 1\end{pmatrix}$$
積 A.mul(B) $$A B=\begin{pmatrix}1 & 0 & 0 & 0\\1 & 0 & 0 & 0\\1 & 0 & 0 & 0\\1 & 0 & 0 & 0\end{pmatrix}$$
コンストラクタ int v2[] = { 0, 0, 1, 1 };
CBVector c(4, v2, "c");
$$\boldsymbol{c}=\begin{pmatrix}0\\0\\1\\1\end{pmatrix}$$