eAt = ...def matrix(h: VectorSpace, w: VectorSpace, values: Double*): Matrix[w.type, h.type] = {The method is in a test, generates matrix from values.
val m = Matrix(w, h)
for {
i <- 0 until h.dim
j <- 0 until w.dim
} m(i, j) = values(i*w.dim+j)
m
}
Ан нет, это скала! Впендюрил. Всандалил класс VectorSpace (is it better if I call it LinearSpace? who fucking cares...); и в нем уже вектор. Проверять совместимость при сложении не надо, ну и все такое. К матрице присобачил два свойства - домен (одно пространство) и кодомен (другое пространство). И все заебись! Беру row - оно уже нужного типа и нужной длины, по дефолту, блин! Типы стали зависимы.
А если я так напишу class NormedLinearSpace extends VectorSpace with Norm (норма - у меня уже есть такой класс).
Классно же, а. Кстати, и вопросы перформенса легче решаются. Что-то у меня тайпклассы не пошли в этот раз.
![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
timeasmymeasure
