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।
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।
from scipy import linalg
matrix = [
[4, 7],
[2, 6]
]
result = linalg.inv(matrix)
print(result)
det - ম্যাট্রিক্সের নির্ণায়ক বের করার উদাহরণ।
from scipy import linalg
matrix = [
[4, 7],
[2, 6]
]
result = linalg.det(matrix)
print(result)
norm - ভেক্টর বা ম্যাট্রিক্সের নর্ম নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import linalg
number = [3, 4]
result = linalg.norm(number)
print(result)
eig - ম্যাট্রিক্সের নিজস্ব মান ও নিজস্ব ভেক্টর নির্ণয় করার উদাহরণ।
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।
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।
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।
from scipy import linalg
matrix = [
[4, 1],
[1, 3]
]
result = linalg.eigvalsh(matrix)
print(result)
svd - ম্যাট্রিক্সের একক মান বিশ্লেষণ করার উদাহরণ।
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।
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।
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।
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।
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।
from scipy import linalg
matrix = [
[4, 2],
[2, 3]
]
result = linalg.cholesky(matrix)
print(result)
schur - ম্যাট্রিক্সের শুর বিশ্লেষণ করার উদাহরণ।
from scipy import linalg
matrix = [
[4, 1],
[2, 3]
]
result = linalg.schur(matrix)
print(result)
hessenberg - ম্যাট্রিক্সকে হেসেনবার্গ রূপে রূপান্তর করার উদাহরণ।
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।
from scipy import linalg
matrix = [
[0, 1],
[-1, 0]
]
result = linalg.expm(matrix)
print(result)
logm - ম্যাট্রিক্সের লগারিদম নির্ণয় করার উদাহরণ।
from scipy import linalg
matrix = [
[2, 0],
[0, 3]
]
result = linalg.logm(matrix)
print(result)
sqrtm - ম্যাট্রিক্সের বর্গমূল নির্ণয় করার উদাহরণ।
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। |