জয়েন লগইন

এসসিপি

🌈এসসিপি কি?

📋এসসিপি হলো লিনিয়ার অ্যালজেবরা অপারেশন সম্পাদন করার পদ্ধতি।

⚒️এসসিপি লিনিয়ার অ্যালজেবরা অপারেশন সম্পাদন করতে ব্যবহৃত হয়।

এসসিপি সমূহ

এসসিপি এবং সেগুলোর ব্যবহারের তালিকা

  • ➡️ solve - রৈখিক সমীকরণ সমাধান করা
  • ➡️ inv - ম্যাট্রিক্সের বিপরীত নির্ণয় করা
  • ➡️ det - ম্যাট্রিক্সের নির্ণায়ক বের করা
  • ➡️ norm - ভেক্টর বা ম্যাট্রিক্সের নর্ম নির্ণয় করা
  • ➡️ eig - ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান ও নিজস্ব ভেক্টর নির্ণয় করা
  • ➡️ eigh - হার্মিটিয়ান বা প্রতিসম ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান নির্ণয় করা
  • ➡️ eigvals - ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান বের করা
  • ➡️ eigvalsh - হার্মিটিয়ান বা প্রতিসম ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান বের করা
  • ➡️ svd - ম্যাট্রিক্সের একক মান বিশ্লেষণ করা
  • ➡️ qr - ম্যাট্রিক্সের কিউআর বিশ্লেষণ করা
  • ➡️ lu - ম্যাট্রিক্সের এলইউ বিশ্লেষণ করা
  • ➡️ lu_factor - ম্যাট্রিক্সের এলইউ গুণনীয়ক নির্ণয় করা
  • ➡️ lu_solve - এলইউ গুণনীয়ক ব্যবহার করে সমীকরণ সমাধান করা
  • ➡️ cholesky - ম্যাট্রিক্সের কোলেস্কি বিশ্লেষণ করা
  • ➡️ schur - ম্যাট্রিক্সের শুর বিশ্লেষণ করা
  • ➡️ hessenberg - ম্যাট্রিক্সকে হেসেনবার্গ রূপে রূপান্তর করা
  • ➡️ expm - ম্যাট্রিক্সের সূচকীয় রূপ নির্ণয় করা
  • ➡️ logm - ম্যাট্রিক্সের লগারিদম নির্ণয় করা
  • ➡️ sqrtm - ম্যাট্রিক্সের বর্গমূল নির্ণয় করা

solve - রৈখিক সমীকরণ সমাধান করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [3, 2],
    [1, 2]
]

values = [5, 5]
result = linalg.solve(matrix, values)

print(result)

inv - ম্যাট্রিক্সের বিপরীত নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [4, 7],
    [2, 6]
]

result = linalg.inv(matrix)

print(result)

det - ম্যাট্রিক্সের নির্ণায়ক বের করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [4, 7],
    [2, 6]
]

result = linalg.det(matrix)

print(result)

norm - ভেক্টর বা ম্যাট্রিক্সের নর্ম নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

number = [3, 4]
result = linalg.norm(number)

print(result)

eig - ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান ও নিজস্ব ভেক্টর নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [4, 1],
    [2, 3]
]

values, vectors = linalg.eig(matrix)

print(values)
print(vectors)

eigh - হার্মিটিয়ান বা প্রতিসম ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [4, 1],
    [1, 3]
]

values, vectors = linalg.eigh(matrix)

print(values)
print(vectors)

eigvals - ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান বের করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [4, 1],
    [2, 3]
]

result = linalg.eigvals(matrix)

print(result)

eigvalsh - হার্মিটিয়ান বা প্রতিসম ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান বের করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [4, 1],
    [1, 3]
]

result = linalg.eigvalsh(matrix)

print(result)

svd - ম্যাট্রিক্সের একক মান বিশ্লেষণ করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [3, 1],
    [1, 3],
    [2, 2]
]

u, s, vh = linalg.svd(matrix)

print(u)
print(s)
print(vh)

qr - ম্যাট্রিক্সের কিউআর বিশ্লেষণ করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [1, 2],
    [3, 4],
    [5, 6]
]

q, r = linalg.qr(matrix)

print(q)
print(r)

lu - ম্যাট্রিক্সের এলইউ বিশ্লেষণ করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [4, 3],
    [6, 3]
]

p, l, u = linalg.lu(matrix)

print(p)
print(l)
print(u)

lu_factor - ম্যাট্রিক্সের এলইউ গুণনীয়ক নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [3, 2],
    [1, 2]
]

result = linalg.lu_factor(matrix)

print(result)

lu_solve - এলইউ গুণনীয়ক ব্যবহার করে সমীকরণ সমাধান করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [3, 2],
    [1, 2]
]

values = [5, 5]

factor = linalg.lu_factor(matrix)

result = linalg.lu_solve(
    factor,
    values
)

print(result)

cholesky - ম্যাট্রিক্সের কোলেস্কি বিশ্লেষণ করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [4, 2],
    [2, 3]
]

result = linalg.cholesky(matrix)

print(result)

schur - ম্যাট্রিক্সের শুর বিশ্লেষণ করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [4, 1],
    [2, 3]
]

result = linalg.schur(matrix)

print(result)

hessenberg - ম্যাট্রিক্সকে হেসেনবার্গ রূপে রূপান্তর করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [4, 1, 2],
    [2, 3, 1],
    [1, 2, 5]
]

result = linalg.hessenberg(matrix)

print(result)

expm - ম্যাট্রিক্সের সূচকীয় রূপ নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [0, 1],
    [-1, 0]
]

result = linalg.expm(matrix)

print(result)

logm - ম্যাট্রিক্সের লগারিদম নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [2, 0],
    [0, 3]
]

result = linalg.logm(matrix)

print(result)

sqrtm - ম্যাট্রিক্সের বর্গমূল নির্ণয় করার উদাহরণ।

scipy
from scipy import linalg

matrix = [
    [4, 0],
    [0, 9]
]

result = linalg.sqrtm(matrix)

print(result)

এসসিপি সম্পর্কিত বিস্তারিত তথ্য

কার্যকর কোডিং উদাহরণ এবং সেগুলোর রেফারেন্স লিংক

নাম বিবরণ
solve রৈখিক সমীকরণ সমাধান করতে ব্যবহৃত হয়।
inv ম্যাট্রিক্সের বিপরীত নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
det ম্যাট্রিক্সের নির্ণায়ক বের করতে ব্যবহৃত হয়।
norm ভেক্টর বা ম্যাট্রিক্সের নর্ম নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
eig ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান ও নিজস্ব ভেক্টর নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
eigh হার্মিটিয়ান বা প্রতিসম ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
eigvals ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান বের করতে ব্যবহৃত হয়।
eigvalsh হার্মিটিয়ান বা প্রতিসম ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান বের করতে ব্যবহৃত হয়।
svd ম্যাট্রিক্সের একক মান বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়।
qr ম্যাট্রিক্সের কিউআর বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়।
lu ম্যাট্রিক্সের এলইউ বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়।
lu_factor ম্যাট্রিক্সের এলইউ গুণনীয়ক নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
lu_solve এলইউ গুণনীয়ক ব্যবহার করে সমীকরণ সমাধান করতে ব্যবহৃত হয়।
cholesky ম্যাট্রিক্সের কোলেস্কি বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়।
schur ম্যাট্রিক্সের শুর বিশ্লেষণ করতে ব্যবহৃত হয়।
hessenberg ম্যাট্রিক্সকে হেসেনবার্গ রূপে রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়।
expm ম্যাট্রিক্সের সূচকীয় রূপ নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
logm ম্যাট্রিক্সের লগারিদম নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।
sqrtm ম্যাট্রিক্সের বর্গমূল নির্ণয় করতে ব্যবহৃত হয়।