numerical matrix classes
 
  CDSMatrixes are container objects for numerical contents. Elements
can be assigned to and read from using [i,j] index notation.
They can be added, subtracted, and multiplied 
 
classes:
 CDSMatrix_double
 CDSMatrix_DComplex
 CDSMatrix_int
 
 
Constructor:
 
   here, replace ``type'' with the appropriate containee type (e.g. ``double'')
 
 CDSMatrix_type(rows,cols,initializer) - initializer optional.
 CDSMatrix_type(otherMatrix) - construct a new CDSMatrix, initializing
                               elements from those of otherMatrix.
 
Also:
 
   SymMatrix_double(size)     - construct symmetric real matrix of specified
                                size
   SymMatrix_double(lowerTri) - construct symmetric real matrix from 
                                a lower triangular matrix. Example:
                                   s = SymMatrix_double([1,2,3])
                                   print s
                                   [1, 2]
                                   [2, 3]
 
Methods:
 
  fromList(list) - set elements from a sequence of sequences.
 
  rows() - number of rows
  cols() - number of columns
 
  set(val) - set all elements to val.
  setDiag(val) - set all diagonal elements to val.
  scale(val) - scale all elements by val.
 
One can multiply CDSMatrixes by CDSMatrixes and by cdsVector.CDSVectors.
 
In addition there are the functions:
 
 transpose(mat) - return the matrix transpose
 inverse(mat)   - return the matrix inverse
 svd(mat) - perform singular value decomposition on mat, and return the
            results in a structure with members
               sigma - singular values
               u     - left matrix
               vT    - right matrix
            Note that the singular value representation of mat is
                    u * sigma * vT
 eigen(mat) - perform eigenvalue analysis on mat. This returns a list of 
              eigenPairs, each of which has accessors value and vector
              which which return the expected information.
 trace(mat) - return trace of mat
 det(mat)   - return determinate of mat
 
 
 

Functions
		addTmPAtoms(tpOatom=None, tpXatom=None, tpYatom=None, resid=None, segid=None, pot=None, mass=1000)   create psf and initial coordinates for pseudo atoms used for optimizing diffusion tensor temperature analyze(potList)   perform analysis of relaxRatioPot terms and return nicely formatted summary create_relaxRatioPot(name, data_in=None, Fr=None, sel='known and (not resname ANI) and (not resname TEMP) and (not resname TRRP)', inc_sel='known', temperature=293, addAtoms=False, mass=1000, bond_type='NH')   cross(...)   currentSimulation(...)   dot(...)   eigen(...)   help(...)   intersection(...)   inverse(...)   meanTemperature(term)   term can be a single potential term, or a list of terms      norm(...)   registerTerm(term)   add the given relaxRatioPot object to a list associated with its Simulation. These objects will be automatically processed by topologySetup and massSetup. reset_relaxRatioPot_temp(pot=None, temperature=None)   sqrt(...)   sqrt(x)   Return the square root of x. svd(...)   topologySetup(ivm, list=[])   configure the given ivm.IVM object's topology setup using the freedom string for each relaxRatioPot in list. This function should be called prior to ivm.IVM.autoTorsion() or protocol.torsionTopology() transpose(...)

Data
		FALSE = 0 PI = 3.1415926535897931 TRUE = 1 __package__ = None default_resid = 1700 default_segid = '' pi = 3.1415926535897931 psfTmPTemplate = '\nstructure\nPSF\n\n 1 !NTITLE\n REMARKS preP... 1 0 !NGRP\n 0 0 0\n\nend\n' pyXplorHelp = Type help() for interactive help, or help(object) for help about object. radiusMap = {'C': 1.8500000000000001, 'H': 1.0, 'N': 1.75, 'O': 1.6000000000000001, 'S': 2.0} registeredTerms = {}