গনিতে ম্যাট্রিক্স এর ব্যবহার বা এতে সুবিধা কী? - ScienceBee প্রশ্নোত্তর

বিজ্ঞান ও প্রযুক্তির প্রশ্নোত্তর দুনিয়ায় আপনাকে স্বাগতম! প্রশ্ন-উত্তর দিয়ে জিতে নিন পুরস্কার, বিস্তারিত এখানে দেখুন।

0 টি ভোট
1,709 বার দেখা হয়েছে
"গণিত" বিভাগে করেছেন (15,210 পয়েন্ট)

3 উত্তর

+1 টি ভোট
করেছেন (16,190 পয়েন্ট)
নির্বাচিত করেছেন
 
সর্বোত্তম উত্তর

ম্যাট্রিক্স

উইকিপিডিয়া, মুক্ত বিশ্বকোষ থেকে

গণিতে ম্যাট্রিক্স বলতে মূলত দুপাশে বন্ধনী দ্বারা আবদ্ধ বিভিন্ন সংখ্যার এক ধরনের আয়তাকার বিন্যাসকে বুঝায়।[১][২] যা বিশেষ কিছু নিয়মের অধীনে পরিচালিত হয়। তার মাঝে দুটি নিয়ম সর্বাধিক প্রয়োজনীয় :

  1. কিছু সমসত্ত্ব রৈখিক সমীকরণের সমষ্টির সহগ দ্বারা নির্ণয়যোগ্যতা
  2. কিছু অসমসত্ত্ব রৈখিক সমীকরণের সমষ্টির আর্গুমেন্ট দ্বারা নির্ণয়যোগ্যতা

একটি ম্যাট্রিক্সের গঠন

ম্যাট্রিক্সের সংজ্ঞা হিসেবে বলা যায়: আয়তাকারে সারি ও কলামে বা শুধু সারিতে বা শুধু কলামে সাজানো ও বন্ধনী দ্বারা আবদ্ধ সংখ্যাগোষ্ঠী একটি ম্যাট্রিক্স গঠন করে।

একটি ম্যাট্রিক্সকে তার সারি এবং কলাম সংখ্যার মাধ্যমে প্রকাশ করা হয়। যেমন:  &\vdots \\a_{m,1}&a_{m,2}&\cdots &{\displaystyle A={\begin{bmatrix}a_{1,1}&a_{1,2}&\cdots &a_{1,n}\\a_{2,1}&a_{2,2}&\cdots &a_{1,n}\\\vdots &\vdots &\ddots &\vdots \\a_{m,1}&a_{m,2}&\cdots &a_{m,n}\end{bmatrix}}}উপরিউক্ত ম্যাট্রিক্সে তার উপাদানগুলোকে (a1,1, a1,2 প্রভৃতি) m সংখ্যক সারি এবং n সংখ্যক কলাম দ্বারা প্রকাশ করা হয়েছে। তাই একে m×n ম্যাট্রিক্স বলা হয়। সাধারণত এই ধরনের ম্যাট্রিক্সকে A=[am,n] দ্বারা প্রকাশ করা হয়।

 

প্রকারভেদ

কলাম ম্যাট্রিক্স (Column Matrices)

যে ম্যাট্রিক্সে একটি মাত্র কলাম থাকে। একে কলাম ভেক্টরও বলে।

যেমন : {\displaystyle {\begin{bmatrix}1\\2\\3\end{bmatrix}}}\begin{bmatrix}  1 \\  2 \\  3  \end{bmatrix}

সারি ম্যাট্রিক্স (Row Matrices)

যে ম্যাট্রিক্সে একটি মাত্র সারি থাকে। একে সারি ভেক্টরও বলে।

যেমন : {\displaystyle {\begin{bmatrix}1&2&3\end{bmatrix}}}\begin{bmatrix}  1 & 2 & 3  \end{bmatrix}

বর্গ (square) ম্যাট্রিক্স

যে ম্যাট্রিক্সে কলাম ও সারির সংখ্যা সমান। অর্থাৎ যদি কোনো ম্যাট্রিক্স [aij]এর উপাদান এমন হয় যে i=j তবে তাকে বর্গ ম্যাট্রিক্স বলে।

যেমন : {\displaystyle {\begin{bmatrix}1&3&2\\1&0&0\\1&5&2\end{bmatrix}}}{\displaystyle {\begin{bmatrix}1&3&2\\1&0&0\\1&5&2\end{bmatrix}}},

কর্ণ (diagonal) ম্যাট্রিক্স

যদি কোনো বর্গ ম্যাট্রিক্স উপাদানগুলোর মুখ্য (a11 উপাদান দিয়ে) কর্ণ ব্যতীত সকল উপাদানের মান শূন্য (০) হয় তবে তাকে কর্ণ ম্যাট্রিক্স বলে। অর্থাৎ যদি ম্যাট্রিক্স [aij] এর উপদান এমন হয় যে aij=0, যখন {\displaystyle i\neq \ j}i \neq \ j তখন তাকে কর্ণ ম্যাট্রিক্স বলে। {\displaystyle {\begin{bmatrix}1&0&0\\0&2&0\\0&0&3\end{bmatrix}}}\begin{bmatrix}     1 & 0 & 0 \\     0 & 2 & 0 \\     0 & 0 & 3   \end{bmatrix}

অভেদক (identity) বা একক ম্যাট্রিক্স (unit)[সম্পাদনা]

একটি বর্গ ম্যাট্রিক্সের কর্ণ বরাবর উপাদানের মান ব্যতীত সকল উপাদান যদি শূন্য (০) হয় এবং কর্ণ বরাবর উপাদানের মান যদি এক (১) হয় তবে তাকে অভেদক ম্যাট্রিক্স বা একক ম্যাট্রিক্স বলে॥ সকল অভেদক ম্যাট্রিক্সই কর্ণ ম্যাট্রিক্স। অর্থাৎ যদি কোনো ম্যাট্রিক্স [aij]-এর উপাদান এমন হয় যে aij=0 যখন {\displaystyle i\neq \ j}i \neq \ j এবং aij=1 যখন i=j তখন তাকে অভেদক ম্যাট্রিক্স বলে।

{\displaystyle {\begin{bmatrix}1&0&0\\0&1&0\\0&0&1\end{bmatrix}}}\begin{bmatrix}     1 & 0 & 0 \\     0 & 1 & 0 \\     0 & 0 & 1   \end{bmatrix} একক ম্যাট্রিক্স দ্বারা প্রকাশ করা হয় I দিয়ে।একক ম্যাট্রিক্স (I) সাথে একক ম্যাট্রিক্স (I) কে যতবার গুন করা হোক না কেন আমারা একক ম্যাট্রিক্স পাবো, একক ম্যাট্রিক্স (I) পাবো I × I=I আবার কয়টা সারি কয়টা কলাম বুঝায় I নিচে In

শূন্য ম্যাট্রিক্স (Zero Matrices)[সম্পাদনা]

যখন কোনো ম্যাট্রিক্সের সকল উপাদানের মান শূন্য হয় তাকে শূন্য ম্যাট্রিক্স বলে। অর্থাৎ [aij] একটি শূন্য ম্যাট্রিক্স যখন aij=0।

যেমন: {\displaystyle {\begin{bmatrix}0&0\\0&0\\0&0\end{bmatrix}}}\begin{bmatrix}     0 & 0 \\     0 & 0  \\     0 & 0    \end{bmatrix} এটিকে 03×2 চিহ্নরূপে প্রকাশ করা হয় ৷

প্রতিসম (Symmetric) ম্যাট্রিক্স[সম্পাদনা]

যে অশূন্য বর্গ ম্যাট্রিক্সের সারি(গুলোকে) কলাম অথবা কলাম(গুলোকে) সারিতে রূপান্তরিত করলে একই ম্যাট্রিক্স পাওয়া যায় তাকে প্রতিসম ম্যাট্রিক্স বলে। অর্থাৎ [aij] একটি প্রতিসম ম্যাট্রিক্স যখন aij=aji। যেমন: {\displaystyle {\begin{bmatrix}1&3&2\\3&0&6\\2&6&2\end{bmatrix}}}\begin{bmatrix}     1 & 3 & 2 \\     3 & 0 & 6 \\     2 & 6 & 2   \end{bmatrix}

বিপ্রতিসম (skew symmetric) ম্যাট্রিক্স[সম্পাদনা]

যে বর্গ ম্যাট্রিক্সের সারি(গুলোকে) কলাম অথবা কলাম(গুলোকে) সারিতে রূপান্তরিত করলে ঐ ম্যাট্রিক্সের উপাদানের বিপরীত মান সংবলিত ম্যাট্রিক্স পাওয়া যায় তাকে বিপ্রতিসম ম্যাট্রিক্স বলে। অর্থাৎ [aij] একটি প্রতিসম ম্যাট্রিক্সের যখন aij= −aji

উদাহরণ:{\displaystyle {\begin{bmatrix}1&-3&2\\3&0&-6\\-2&6&2\end{bmatrix}}}\begin{bmatrix}     1 & -3 & 2 \\     3 & 0 & -6 \\     -2 & 6 & 2   \end{bmatrix}

হার্মেশিয়ান (Hermitian) ম্যাট্রিক্স[সম্পাদনা]

কোনো ম্যাট্রিক্সের কোনো ভুক্তি জটিল মান হলে এর জটিল মান কে অনুবন্ধী করে ট্রান্সপোজ করলে আবার সেই ম্যাট্রিক্স ফিরে আসলে তাকে হার্মেশিয়ান ম্যাট্রিক্স বলে।

{\displaystyle {\begin{bmatrix}1&3-2i&2\\3-2i&0&-6\\2&-6&2\end{bmatrix}}}{\displaystyle {\begin{bmatrix}1&3-2i&2\\3-2i&0&-6\\2&-6&2\end{bmatrix}}}

বিপ্রতিসম হার্মেশিয়ান ম্যাট্রিক্স[সম্পাদনা]

কোনো ম্যাট্রিক্সের কোনো ভুক্তি জটিল মান হলে এর জটিল মানকে অনুবন্ধী করে ট্রান্সপোজ (সারি(গুলোকে) কলাম অথবা কলাম(গুলোকে) সারিতে রূপান্তরিত) করলে আবার বিপরীত মানের সেই ম্যাট্রিক্স ফিরে আসলে, তাকে বিপ্রতিসম হার্মেশিয়ান ম্যাট্রিক্স বলে।

ম্যাট্রিক্সের বীজগণিত[সম্পাদনা]

যোগ[সম্পাদনা]

দুইটি m×n ম্যাট্রিক্স A এবং B, তাদের যোগ A+B একটি m×n ম্যাট্রিক্স হবে যা গণনা করা হয়েছে সংশ্লিষ্ট উপাদান সমূহের যোগের মাধ্যমে (অর্থ্যাৎ, (A + B)ij = Aij + Bij)। উদাহরণঃ

{\displaystyle {\begin{bmatrix}1&3&2\\1&0&0\\1&2&2\end{bmatrix}}+{\begin{bmatrix}0&0&5\\7&5&0\\2&1&1\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}1+0&3+0&2+5\\1+7&0+5&0+0\\1+2&2+1&2+1\end{bmatrix}}={\begin{bmatrix}1&3&7\\8&5&0\\3&3&3\end{bmatrix}}}\begin{bmatrix}     1 & 3 & 2 \\     1 & 0 & 0 \\     1 & 2 & 2   \end{bmatrix} +   \begin{bmatrix}     0 & 0 & 5 \\     7 & 5 & 0 \\     2 & 1 & 1   \end{bmatrix} =   \begin{bmatrix}     1+0 & 3+0 & 2+5 \\     1+7 & 0+5 & 0+0 \\     1+2 & 2+1 & 2+1   \end{bmatrix} =   \begin{bmatrix}     1 & 3 & 7 \\     8 & 5 & 0 \\     3 & 3 & 3   \end{bmatrix}

গুণন[সম্পাদনা]

ম্যাট্রিক্স গুনন বলতে মুলত দুইটি ম্যাট্রিক্সের গুণনকে বুঝায়। এক্ষেত্রে প্রথম ম্যাট্রিক্সের সারি দিয়ে এবং দ্বিতীয় ম্যাট্রিক্সের কলামকে গুণ করা হয়। উদাহরণ স্বরূপ বলা যায় যদি-

{\displaystyle A={\begin{bmatrix}a&b&c\end{bmatrix}},\quad B={\begin{bmatrix}p\\q\\r\end{bmatrix}}\,,}{\displaystyle A={\begin{bmatrix}a&b&c\end{bmatrix}},\quad B={\begin{bmatrix}p\\q\\r\end{bmatrix}}\,,} যদি দুটি ম্যাট্রিক্স হয় তাহলে এদের গুনফল ম্যাট্রিক্স AB হবে A ম্যট্রিক্সের সারি এবং B ম্যাট্রিক্সের কলামের ডট গুনফলের সমান অর্থাৎ {\displaystyle AB=(a,b,c)\cdot (p,q,r)=ap+bq+cr}{\displaystyle AB=(a,b,c)\cdot (p,q,r)=ap+bq+cr}

গুণ করার নিয়ম

ধরা যাক A এবং B দুইটি ম্যাট্রিক্স। এদের মান যথাক্রমে-

{\displaystyle A={\begin{bmatrix}6&4\\2&5\end{bmatrix}},\;B={\begin{bmatrix}4&8\\2&7\end{bmatrix}}}{\displaystyle A={\begin{bmatrix}6&4\\2&5\end{bmatrix}},\;B={\begin{bmatrix}4&8\\2&7\end{bmatrix}}}

১ম ম্যাট্রিক্সের ১ম সারির ভুক্তিসমূহ দিয়ে ২য় ম্যাট্রিক্সের ১ম কলামের অনুরুপ ভুক্তিসমূহকে গুণ করতে হবে এবং গুণফলগুলোকে সমষ্টিবদ্ধ আকারে লিখতে হবে। গুণফলগুলোর সমষ্টি হলো AB ম্যাট্রিক্সের ১ম সারির ১ম ভুক্তি।

{\displaystyle (AB)_{1,1}=32}{\displaystyle (AB)_{1,1}=32}

এভাবে ১ম ম্যাট্রিক্সের ২য় ৩য় সারির ভুক্তিসমূহ দিয়ে দ্বিতীয় ম্যাট্রিক্সের ১ম কলামের ভুক্তিসমূহকে গুণ করতে হবে। গুনফলগুলো হবে AB ম্যাট্রিক্সের ১ম সারির যথাক্রমে ২য় ও ৩য় ভুক্তি।

গুনন যোগ্যতা[সম্পাদনা]

যদি Am×n একটি m সংখ্যাক সারি এবং n সংখ্যাক কলাম বিশিষ্ট ম্যাট্রিক্স হয় এবং Bp×q একটি p সংখ্যাক সারি এবং q সংখ্যাক কলাম বিশিষ্ট ম্যাট্রিক্স হয় তাহলে A এবং B ম্যাট্রিক্স দুটি গুননের যোগ্য হবে যদি এবং কেবল যদি n=p হয়। অর্থাৎ দুটি ম্যাট্রিক্স গুননের যোগ্যতা তখনই অর্জন করে যখন প্রথম ম্যাট্রিক্স এর কলাম সংখ্যা এবং দ্বিতীয় ম্যাট্রিক্সের সারি সংখ্যা সমান হয়।

গুননে প্রাপ্ত ম্যাট্রিক্সের আকার[সম্পাদনা]

যদি A(m×n) একটি m সংখ্যাক সারি এবং n সংখ্যাক কলাম বিশিষ্ট ম্যাট্রিক্স হয় এবং B(p×q) একটি p সংখ্যাক সারি এবং q সংখ্যাক কলাম বিশিষ্ট ম্যাট্রিক্স হয় তাহলে A এবং B ম্যাট্রিক্সটি গুনন যোগ্য হবে যদি যদি n=p হয় এবং গুনের পর ম্যাট্রিক্স AB পাওয়া গেলে এতে m সংখ্যাক সারি এবং q সংখ্যাক কলাম থাকবে। অর্থাৎ দুটি ম্যাট্রিক্সের গুনফল ম্যাট্রিক্সের সারি সংখ্যা হবে প্রথম ম্যাট্রিক্সের সারি সংখ্যার সমান এবং গুনফল ম্যট্রিক্সের কলাম সংখ্যা হবে দ্বিতীয় ম্যাট্রিক্সের কলাম সংখ্যার সমান। AB ম্যাট্রিক্সের আকার হবে (m×q) অর্থাৎ এতে m সংখ্যাক সারি এবং q সংখ্যাক কলাম থাকবে।[৩]

{\displaystyle A={\begin{bmatrix}a&b&c\\p&q&r\\u&v&w\end{bmatrix}},\quad B={\begin{bmatrix}\alpha &\beta &\gamma \\\lambda &\mu &\nu \\\rho &\sigma &\tau \\\end{bmatrix}}\,,}{\displaystyle A={\begin{bmatrix}a&b&c\\p&q&r\\u&v&w\end{bmatrix}},\quad B={\begin{bmatrix}\alpha &\beta &\gamma \\\lambda &\mu &\nu \\\rho &\sigma &\tau \\\end{bmatrix}}\,,}

 

করেছেন (1,120 পয়েন্ট)
সম্পাদিত করেছেন
উইকিপিডিয়া থেকে সরাসরি কপি করে পেস্ট করা। প্লেইজারিজম করা হয়েছে।
0 টি ভোট
করেছেন (980 পয়েন্ট)
কোনো জটিল আকারের বস্তুর আয়তন নির্ণয় করা যায় ম্যাট্রিক্স এর মাধ্যমে, যেমনটা ত্রিভুজ এর জন্য বের করি
0 টি ভোট
করেছেন (33,350 পয়েন্ট)
কোনো জটিল আকারের বস্তুর আয়তন নির্ণয় করা যায় ম্যাট্রিক্স এর মাধ্যমে।

সম্পর্কিত প্রশ্নগুচ্ছ

+2 টি ভোট
1 উত্তর 255 বার দেখা হয়েছে
+1 টি ভোট
2 টি উত্তর 362 বার দেখা হয়েছে
05 জানুয়ারি 2022 "গণিত" বিভাগে জিজ্ঞাসা করেছেন Subrata Saha (15,210 পয়েন্ট)
0 টি ভোট
2 টি উত্তর 291 বার দেখা হয়েছে
18 ফেব্রুয়ারি 2022 "গণিত" বিভাগে জিজ্ঞাসা করেছেন Rayhan Shikder (9,310 পয়েন্ট)
+1 টি ভোট
2 টি উত্তর 281 বার দেখা হয়েছে
+4 টি ভোট
2 টি উত্তর 2,038 বার দেখা হয়েছে

10,776 টি প্রশ্ন

18,469 টি উত্তর

4,743 টি মন্তব্য

271,663 জন সদস্য

58 জন অনলাইনে রয়েছে
6 জন সদস্য এবং 52 জন গেস্ট অনলাইনে
  1. Shariar Rafi

    420 পয়েন্ট

  2. Tazriyan

    190 পয়েন্ট

  3. Khandoker Farhan

    110 পয়েন্ট

  4. Eyasin

    110 পয়েন্ট

  5. MerrySvc7120

    100 পয়েন্ট

বাংলাদেশের সবচেয়ে বড় উন্মুক্ত বিজ্ঞান প্রশ্নোত্তর সাইট সায়েন্স বী QnA তে আপনাকে স্বাগতম। এখানে যে কেউ প্রশ্ন, উত্তর দিতে পারে। উত্তর গ্রহণের ক্ষেত্রে অবশ্যই একাধিক সোর্স যাচাই করে নিবেন। অনেকগুলো, প্রায় ২০০+ এর উপর অনুত্তরিত প্রশ্ন থাকায় নতুন প্রশ্ন না করার এবং অনুত্তরিত প্রশ্ন গুলোর উত্তর দেওয়ার আহ্বান জানাচ্ছি। প্রতিটি উত্তরের জন্য ৪০ পয়েন্ট, যে সবচেয়ে বেশি উত্তর দিবে সে ২০০ পয়েন্ট বোনাস পাবে।


Science-bee-qna

সর্বাপেক্ষা জনপ্রিয় ট্যাগসমূহ

মানুষ পানি ঘুম পদার্থ - জীববিজ্ঞান চোখ এইচএসসি-উদ্ভিদবিজ্ঞান এইচএসসি-প্রাণীবিজ্ঞান পৃথিবী রোগ রাসায়নিক শরীর #ask রক্ত আলো মোবাইল ক্ষতি চুল কী #science চিকিৎসা পদার্থবিজ্ঞান সূর্য প্রযুক্তি স্বাস্থ্য মাথা প্রাণী গণিত বৈজ্ঞানিক মহাকাশ পার্থক্য #biology এইচএসসি-আইসিটি বিজ্ঞান খাওয়া গরম শীতকাল #জানতে কেন ডিম চাঁদ বৃষ্টি কারণ কাজ বিদ্যুৎ রাত রং উপকারিতা শক্তি লাল আগুন সাপ মনোবিজ্ঞান গাছ খাবার সাদা আবিষ্কার দুধ উপায় হাত মশা শব্দ মাছ ঠাণ্ডা মস্তিষ্ক ব্যাথা ভয় বাতাস স্বপ্ন তাপমাত্রা গ্রহ রসায়ন উদ্ভিদ কালো পা কি বিস্তারিত রঙ মন পাখি গ্যাস সমস্যা মেয়ে বৈশিষ্ট্য হলুদ বাচ্চা সময় ব্যথা মৃত্যু চার্জ অক্সিজেন ভাইরাস আকাশ গতি দাঁত কান্না আম হরমোন বাংলাদেশ
...