पंक्ति और स्तंभ सदिश: Difference between revisions

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{{One source|date=May 2021}}
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रैखिक बीजगणित में, एक कॉलम वेक्टर प्रविष्टियों का एक कॉलम होता है, उदाहरण के लिए,
रैखिक बीजगणित में, एक स्तंभ सदिश प्रविष्टियों का एक स्तंभ होता है, उदाहरण के लिए,


:<math>\boldsymbol{x} = \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_m \end{bmatrix} \,. </math>
:<math>\boldsymbol{x} = \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_m \end{bmatrix} \,. </math>
इसी तरह, एक पंक्ति सदिश प्रविष्टियों की एक पंक्ति है<ref>{{harvtxt|Meyer|2000}}, p. 8</ref>
इसी तरह, एक पंक्ति सदिश प्रविष्टियों की एक पंक्ति है<ref>{{harvtxt|Meyer|2000}}, p. 8</ref>
:<math>\boldsymbol a = \begin{bmatrix} a_1 & a_2 & \dots & a_n \end{bmatrix} \,. </math>
:<math>\boldsymbol a = \begin{bmatrix} a_1 & a_2 & \dots & a_n \end{bmatrix} \,. </math>
कुल मिलाकर, बोल्डफेस का उपयोग पंक्ति और स्तंभ वैक्टर दोनों के लिए किया जाता है। पंक्ति सदिश का स्थानान्तरण (T द्वारा दर्शाया गया) स्तंभ सदिश है
कुल मिलाकर, बोल्ड अक्षपंक्तिं का उपयोग पंक्ति और स्तंभ सदिश दोनों के लिए किया जाता है। पंक्ति सदिश का स्थानान्तरण (T द्वारा दर्शाया गया) स्तंभ सदिश है


:<math>\begin{bmatrix} x_1 \; x_2 \; \dots \; x_m \end{bmatrix}^{\rm T} = \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_m \end{bmatrix} \,,</math>
:<math>\begin{bmatrix} x_1 \; x_2 \; \dots \; x_m \end{bmatrix}^{\rm T} = \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_m \end{bmatrix} \,,</math>
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:<math>\begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_m \end{bmatrix}^{\rm T} = \begin{bmatrix} x_1 \; x_2 \; \dots \; x_m \end{bmatrix} \,.</math>
:<math>\begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_m \end{bmatrix}^{\rm T} = \begin{bmatrix} x_1 \; x_2 \; \dots \; x_m \end{bmatrix} \,.</math>
n प्रविष्टियों वाले सभी पंक्ति सदिशों का समुच्चय एक n-आयामी सदिश स्थान बनाता है; इसी प्रकार, एम प्रविष्टियों वाले सभी कॉलम वैक्टर का सेट एक एम-आयामी वेक्टर स्पेस बनाता है।
n प्रविष्टियों वाले सभी पंक्ति सदिशों का समुच्चय एक n-आयामी सदिश स्थान बनाता है; इसी प्रकार, m प्रविष्टियों वाले सभी स्तंभ सदिश का सेट एक एम-आयामी सदिश स्पेस बनाता है।


n प्रविष्टियों के साथ पंक्ति वैक्टरों के स्थान को n प्रविष्टियों वाले कॉलम वैक्टरों के स्थान के दोहरे स्थान के रूप में माना जा सकता है, क्योंकि स्तंभ वैक्टरों के स्थान पर किसी भी रैखिक कार्यात्मक को एक अद्वितीय पंक्ति वेक्टर के बाएं-गुणन के रूप में दर्शाया जा सकता है।
n प्रविष्टियों के साथ पंक्ति सदिश के स्थान को n प्रविष्टियों वाले स्तंभ सदिश के स्थान के दोहरे स्थान के रूप में माना जा सकता है, क्योंकि स्तंभ सदिश के स्थान पर किसी भी रैखिक कार्यात्मक को एक अद्वितीय पंक्ति सदिश के बाएं-गुणन के रूप में दर्शाया जा सकता है।


== नोटेशन ==
== संकेत चिन्ह ==


कॉलम वैक्टर को अन्य पाठ के साथ इन-लाइन लिखने को आसान बनाने के लिए, कभी-कभी उन्हें पंक्ति वैक्टर के रूप में लिखा जाता है, जिसमें ट्रांसपोज़ ऑपरेशन लागू होता है।
स्तंभ सदिश को अन्य पाठ के साथ इन-लाइन लिखने को आसान बनाने के लिए, कभी-कभी उन्हें पंक्ति सदिश के रूप में लिखा जाता है, जिसमें ट्रांसपोज़ ऑपरेशन लागू होता है।


:<math>\boldsymbol{x} = \begin{bmatrix} x_1 \; x_2 \; \dots \; x_m \end{bmatrix}^{\rm T}</math>
:<math>\boldsymbol{x} = \begin{bmatrix} x_1 \; x_2 \; \dots \; x_m \end{bmatrix}^{\rm T}</math>
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:<math>\boldsymbol{x} = \begin{bmatrix} x_1, x_2, \dots, x_m \end{bmatrix}^{\rm T}</math>
:<math>\boldsymbol{x} = \begin{bmatrix} x_1, x_2, \dots, x_m \end{bmatrix}^{\rm T}</math>
कुछ लेखक कॉलम वैक्टर और रो वैक्टर दोनों को पंक्तियों के रूप में लिखने की परंपरा का भी उपयोग करते हैं, लेकिन पंक्ति वेक्टर तत्वों को अल्पविराम से और कॉलम वेक्टर तत्वों को अर्धविराम से अलग करते हैं (नीचे दी गई तालिका में वैकल्पिक नोटेशन 2 देखें)।{{fact|date=March 2021}}
कुछ लेखक स्तंभ सदिश और पंक्ति सदिश दोनों को पंक्तियों के रूप में लिखने की परंपरा का भी उपयोग करते हैं, लेकिन पंक्ति सदिश तत्वों को अल्पविराम से और स्तंभ सदिश तत्वों को अर्धविराम से अलग करते हैं (नीचे दी गई तालिका में वैकल्पिक संकेत चिन्ह 2 देखें)।{{fact|date=March 2021}}
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
|-
|-
! !! Row vector !! Column vector
! !! पंक्ति सदिश !! स्तम्भ सदिश
|-
|-
| '''Standard matrix notation'''<br/>(array spaces, no commas, transpose signs)
| मानक आव्यूह अंकन
(सरणी रिक्त स्थान, कोई अल्पविराम नहीं, संकेतों को स्थानांतरित करें)
| align=center| <math> \begin{bmatrix} x_1 \; x_2 \; \dots \; x_m \end{bmatrix} </math>  
| align=center| <math> \begin{bmatrix} x_1 \; x_2 \; \dots \; x_m \end{bmatrix} </math>  
| align=center| <math> \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_m \end{bmatrix} \text{ or } \begin{bmatrix} x_1 \; x_2 \; \dots \; x_m \end{bmatrix}^{\rm T} </math>  
| align=center| <math> \begin{bmatrix} x_1 \\ x_2 \\ \vdots \\ x_m \end{bmatrix} \text{ or } \begin{bmatrix} x_1 \; x_2 \; \dots \; x_m \end{bmatrix}^{\rm T} </math>  
|-
|-
| '''Alternative notation 1'''<br/>(commas, transpose signs)
| वैकल्पिक अंकन 1 
(अल्पविराम, संकेतों को स्थानांतरित करें)
| align=center| <math> \begin{bmatrix} x_1, x_2, \dots, x_m \end{bmatrix} </math>
| align=center| <math> \begin{bmatrix} x_1, x_2, \dots, x_m \end{bmatrix} </math>
| align=center| <math> \begin{bmatrix} x_1, x_2, \dots, x_m \end{bmatrix}^{\rm T} </math>
| align=center| <math> \begin{bmatrix} x_1, x_2, \dots, x_m \end{bmatrix}^{\rm T} </math>
|-
|-
| '''Alternative notation 2'''<br/>(commas and semicolons, no transpose signs)
| वैकल्पिक अंकन 2 
(अल्पविराम और अर्धविराम, कोई स्थानान्तरण संकेत नहीं)
| align=center| <math> \begin{bmatrix} x_1, x_2, \dots, x_m \end{bmatrix} </math>
| align=center| <math> \begin{bmatrix} x_1, x_2, \dots, x_m \end{bmatrix} </math>
| align=center| <math> \begin{bmatrix} x_1; x_2; \dots; x_m \end{bmatrix} </math>
| align=center| <math> \begin{bmatrix} x_1; x_2; \dots; x_m \end{bmatrix} </math>
Line 44: Line 47:
== संचालन ==
== संचालन ==


मैट्रिक्स गुणन में एक मैट्रिक्स के प्रत्येक पंक्ति वेक्टर को दूसरे मैट्रिक्स के प्रत्येक कॉलम वेक्टर से गुणा करने की क्रिया शामिल है।
आव्यूह गुणन में एक आव्यूह के प्रत्येक पंक्ति सदिश को दूसरे आव्यूह के प्रत्येक स्तंभ सदिश से गुणा करने की क्रिया शामिल है।


दो कॉलम वैक्टर ए और बी का डॉट उत्पाद बी के साथ के स्थानान्तरण के मैट्रिक्स उत्पाद के बराबर है,
दो स्तंभ सदिश a और b का गुणन उत्पाद b के साथ a के स्थानान्तरण के आव्यूह उत्पाद के बराबर है,


:<math>\mathbf{a} \cdot \mathbf{b} = \mathbf{a}^\intercal \mathbf{b} = \begin{bmatrix}
:<math>\mathbf{a} \cdot \mathbf{b} = \mathbf{a}^\intercal \mathbf{b} = \begin{bmatrix}
Line 53: Line 56:
     b_1 \\ \vdots \\ b_n
     b_1 \\ \vdots \\ b_n
\end{bmatrix} = a_1 b_1 + \cdots + a_n b_n \,, </math>
\end{bmatrix} = a_1 b_1 + \cdots + a_n b_n \,, </math>
डॉट उत्पाद की समरूपता से, दो कॉलम वैक्टर ए और बी का डॉट उत्पाद भी के साथ बी के ट्रांसपोज़ के मैट्रिक्स उत्पाद के बराबर है,
गुणन उत्पाद की समरूपता से, दो स्तंभ सदिश a और b का गुणन उत्पाद भी a के साथ b के पक्षांतरित के आव्यूह उत्पाद के बराबर है,


:<math>\mathbf{b} \cdot \mathbf{a} = \mathbf{b}^\intercal \mathbf{a} = \begin{bmatrix}
:<math>\mathbf{b} \cdot \mathbf{a} = \mathbf{b}^\intercal \mathbf{a} = \begin{bmatrix}
Line 60: Line 63:
     a_1 \\ \vdots \\ a_n
     a_1 \\ \vdots \\ a_n
\end{bmatrix} = a_1 b_1 + \cdots + a_n b_n\,. </math>
\end{bmatrix} = a_1 b_1 + \cdots + a_n b_n\,. </math>
कॉलम और रो वेक्टर का मैट्रिक्स उत्पाद दो वैक्टर ए और बी का बाहरी उत्पाद देता है, जो अधिक सामान्य टेंसर उत्पाद का एक उदाहरण है। के कॉलम वेक्टर प्रतिनिधित्व और बी के पंक्ति वेक्टर प्रतिनिधित्व का मैट्रिक्स उत्पाद उनके डाईडिक उत्पाद के घटक देता है,
स्तंभ और पंक्ति सदिश का आव्यूह उत्पाद दो सदिश a और b का बाहरी उत्पाद देता है, जो अधिक सामान्य टेंसर उत्पाद का एक उदाहरण है। a के स्तंभ सदिश प्रतिनिधित्व और b के पंक्ति वे सदिश प्रतिनिधित्व का आव्यूह उत्पाद उनके युग्मकीय उत्पाद के घटक देता है,


:<math>\mathbf{a} \otimes \mathbf{b} = \mathbf{a} \mathbf{b}^\intercal = \begin{bmatrix}
:<math>\mathbf{a} \otimes \mathbf{b} = \mathbf{a} \mathbf{b}^\intercal = \begin{bmatrix}
Line 71: Line 74:
a_3b_1 & a_3b_2 & a_3b_3 \\
a_3b_1 & a_3b_2 & a_3b_3 \\
\end{bmatrix} \,, </math>
\end{bmatrix} \,, </math>
जो बी के कॉलम वेक्टर प्रतिनिधित्व के मैट्रिक्स उत्पाद का स्थानान्तरण है और की पंक्ति वेक्टर प्रतिनिधित्व है,
जो b के स्तंभ सदिश प्रतिनिधित्व के आव्यूह उत्पाद का स्थानान्तरण है और a की पंक्ति सदिश प्रतिनिधित्व है,


:<math>\mathbf{b} \otimes \mathbf{a} = \mathbf{b} \mathbf{a}^\intercal = \begin{bmatrix}
:<math>\mathbf{b} \otimes \mathbf{a} = \mathbf{b} \mathbf{a}^\intercal = \begin{bmatrix}
Line 84: Line 87:




== मैट्रिक्स परिवर्तन ==
== आव्यूह परिवर्तन ==
{{main|Transformation matrix}}
{{main|Transformation matrix}}
एक n × n मैट्रिक्स M एक रेखीय मानचित्र का प्रतिनिधित्व कर सकता है और रैखिक मानचित्र के परिवर्तन मैट्रिक्स के रूप में पंक्ति और स्तंभ वैक्टर पर कार्य कर सकता है। एक पंक्ति सदिश v के लिए, गुणनफल vM एक अन्य पंक्ति सदिश p है:
एक n × n आव्यूह M एक रेखीय मैप का प्रतिनिधित्व कर सकता है और रैखिक मैप के परिवर्तन आव्यूह के रूप में पंक्ति और स्तंभ सदिश पर कार्य कर सकता है। एक पंक्ति सदिश v के लिए, गुणनफल vM एक अन्य पंक्ति सदिश p है:


:<math> v M = p \,.</math>
:<math> v M = p \,.</math>
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:<math> p Q = t \,. </math>
:<math> p Q = t \,. </math>
फिर कोई t = p Q = v MQ लिख सकता है, इसलिए मैट्रिक्स उत्पाद परिवर्तन MQ सीधे t से v को मैप करता है। पंक्ति वैक्टर के साथ जारी रखते हुए, एन-स्पेस को फिर से कॉन्फ़िगर करने वाले मैट्रिक्स ट्रांसफॉर्मेशन को पिछले आउटपुट के दाईं ओर लागू किया जा सकता है।
फिर कोई t = p Q = v MQ लिख सकता है, इसलिए आव्यूह उत्पाद परिवर्तन MQ सीधे t से v को मैप करता है। पंक्ति सदिश के साथ जारी रखते हुए, एन-स्पेस को फिर से कॉन्फ़िगर करने वाले आव्यूह ट्रांसफॉर्मेशन को पिछले आउटपुट के दाईं ओर लागू किया जा सकता है।


जब एक कॉलम वेक्टर को n × n मैट्रिक्स क्रिया के तहत दूसरे कॉलम वेक्टर में बदल दिया जाता है, तो ऑपरेशन बाईं ओर होता है,
जब एक स्तंभ सदिश को n × n आव्यूह क्रिया के तहत दूसरे स्तंभ सदिश में बदल दिया जाता है, तो ऑपरेशन बाईं ओर होता है,


:<math> p^\mathrm{T} = M v^\mathrm{T} \,,\quad t^\mathrm{T} = Q p^\mathrm{T} </math>,
:<math> p^\mathrm{T} = M v^\mathrm{T} \,,\quad t^\mathrm{T} = Q p^\mathrm{T} </math>,


बीजगणितीय व्यंजक QM v के लिए अग्रणी<sup>T</sup> v से निर्मित आउटपुट के लिए<sup>टी</sup> इनपुट। मैट्रिक्स ट्रांसफ़ॉर्मेशन में इनपुट के लिए कॉलम वेक्टर के इस उपयोग में मैट्रिक्स ट्रांसफ़ॉर्मेशन बाईं ओर माउंट होता है।
''v''<sup>T</sup> इनपुट से रचित आउटपुट के लिए बीजगणितीय व्यंजक ''v''<sup>T</sup> के लिए अग्रणी ''QM होता है''। ''v''<sup>T</sup> के लिए अग्रणी। मैट्रिक्स ट्रांसफ़ॉर्मेशन के इनपुट के लिए कॉलम सदिश के इस उपयोग में आव्यूह ट्रांसफ़ॉर्मेशन बाईं ओर माउंट होता है


== यह भी देखें ==
== यह भी देखें ==
* सहप्रसरण और सदिशों का अंतर्विरोध
* सहप्रसरण और सदिशों का अंतर्विपंक्तिध
* सूचकांक संकेतन
* सूचकांक संकेतन
* लोगों का वेक्टर
* लोगों का सदिश
* सिंगल-एंट्री वेक्टर
* सिंगल-एंट्री सदिश
* मानक इकाई वेक्टर
* मानक इकाई सदिश
* इकाई वेक्टर
* इकाई सदिश


== टिप्पणियाँ ==
== टिप्पणियाँ ==

Revision as of 21:44, 2 December 2022

रैखिक बीजगणित में, एक स्तंभ सदिश प्रविष्टियों का एक स्तंभ होता है, उदाहरण के लिए,

इसी तरह, एक पंक्ति सदिश प्रविष्टियों की एक पंक्ति है[1]

कुल मिलाकर, बोल्ड अक्षपंक्तिं का उपयोग पंक्ति और स्तंभ सदिश दोनों के लिए किया जाता है। पंक्ति सदिश का स्थानान्तरण (T द्वारा दर्शाया गया) स्तंभ सदिश है

और स्तंभ सदिश का स्थानान्तरण पंक्ति सदिश है

n प्रविष्टियों वाले सभी पंक्ति सदिशों का समुच्चय एक n-आयामी सदिश स्थान बनाता है; इसी प्रकार, m प्रविष्टियों वाले सभी स्तंभ सदिश का सेट एक एम-आयामी सदिश स्पेस बनाता है।

n प्रविष्टियों के साथ पंक्ति सदिश के स्थान को n प्रविष्टियों वाले स्तंभ सदिश के स्थान के दोहरे स्थान के रूप में माना जा सकता है, क्योंकि स्तंभ सदिश के स्थान पर किसी भी रैखिक कार्यात्मक को एक अद्वितीय पंक्ति सदिश के बाएं-गुणन के रूप में दर्शाया जा सकता है।

संकेत चिन्ह

स्तंभ सदिश को अन्य पाठ के साथ इन-लाइन लिखने को आसान बनाने के लिए, कभी-कभी उन्हें पंक्ति सदिश के रूप में लिखा जाता है, जिसमें ट्रांसपोज़ ऑपरेशन लागू होता है।

या

कुछ लेखक स्तंभ सदिश और पंक्ति सदिश दोनों को पंक्तियों के रूप में लिखने की परंपरा का भी उपयोग करते हैं, लेकिन पंक्ति सदिश तत्वों को अल्पविराम से और स्तंभ सदिश तत्वों को अर्धविराम से अलग करते हैं (नीचे दी गई तालिका में वैकल्पिक संकेत चिन्ह 2 देखें)।[citation needed]

पंक्ति सदिश स्तम्भ सदिश
मानक आव्यूह अंकन

(सरणी रिक्त स्थान, कोई अल्पविराम नहीं, संकेतों को स्थानांतरित करें)

वैकल्पिक अंकन 1 

(अल्पविराम, संकेतों को स्थानांतरित करें)

वैकल्पिक अंकन 2 

(अल्पविराम और अर्धविराम, कोई स्थानान्तरण संकेत नहीं)


संचालन

आव्यूह गुणन में एक आव्यूह के प्रत्येक पंक्ति सदिश को दूसरे आव्यूह के प्रत्येक स्तंभ सदिश से गुणा करने की क्रिया शामिल है।

दो स्तंभ सदिश a और b का गुणन उत्पाद b के साथ a के स्थानान्तरण के आव्यूह उत्पाद के बराबर है,

गुणन उत्पाद की समरूपता से, दो स्तंभ सदिश a और b का गुणन उत्पाद भी a के साथ b के पक्षांतरित के आव्यूह उत्पाद के बराबर है,

स्तंभ और पंक्ति सदिश का आव्यूह उत्पाद दो सदिश a और b का बाहरी उत्पाद देता है, जो अधिक सामान्य टेंसर उत्पाद का एक उदाहरण है। a के स्तंभ सदिश प्रतिनिधित्व और b के पंक्ति वे सदिश प्रतिनिधित्व का आव्यूह उत्पाद उनके युग्मकीय उत्पाद के घटक देता है,

जो b के स्तंभ सदिश प्रतिनिधित्व के आव्यूह उत्पाद का स्थानान्तरण है और a की पंक्ति सदिश प्रतिनिधित्व है,


आव्यूह परिवर्तन

एक n × n आव्यूह M एक रेखीय मैप का प्रतिनिधित्व कर सकता है और रैखिक मैप के परिवर्तन आव्यूह के रूप में पंक्ति और स्तंभ सदिश पर कार्य कर सकता है। एक पंक्ति सदिश v के लिए, गुणनफल vM एक अन्य पंक्ति सदिश p है:

अन्य n × n आव्यूह Q, p पर कार्य कर सकता है,

फिर कोई t = p Q = v MQ लिख सकता है, इसलिए आव्यूह उत्पाद परिवर्तन MQ सीधे t से v को मैप करता है। पंक्ति सदिश के साथ जारी रखते हुए, एन-स्पेस को फिर से कॉन्फ़िगर करने वाले आव्यूह ट्रांसफॉर्मेशन को पिछले आउटपुट के दाईं ओर लागू किया जा सकता है।

जब एक स्तंभ सदिश को n × n आव्यूह क्रिया के तहत दूसरे स्तंभ सदिश में बदल दिया जाता है, तो ऑपरेशन बाईं ओर होता है,

,

vT इनपुट से रचित आउटपुट के लिए बीजगणितीय व्यंजक vT के लिए अग्रणी QM होता हैvT के लिए अग्रणी। मैट्रिक्स ट्रांसफ़ॉर्मेशन के इनपुट के लिए कॉलम सदिश के इस उपयोग में आव्यूह ट्रांसफ़ॉर्मेशन बाईं ओर माउंट होता है

यह भी देखें

  • सहप्रसरण और सदिशों का अंतर्विपंक्तिध
  • सूचकांक संकेतन
  • लोगों का सदिश
  • सिंगल-एंट्री सदिश
  • मानक इकाई सदिश
  • इकाई सदिश

टिप्पणियाँ

  1. Meyer (2000), p. 8


संदर्भ

  • Axler, Sheldon Jay (1997), Linear Algebra Done Right (2nd ed.), Springer-Verlag, ISBN 0-387-98259-0
  • Lay, David C. (August 22, 2005), Linear Algebra and Its Applications (3rd ed.), Addison Wesley, ISBN 978-0-321-28713-7
  • Meyer, Carl D. (February 15, 2001), Matrix Analysis and Applied Linear Algebra, Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM), ISBN 978-0-89871-454-8, archived from the original on March 1, 2001
  • Poole, David (2006), Linear Algebra: A Modern Introduction (2nd ed.), Brooks/Cole, ISBN 0-534-99845-3
  • Anton, Howard (2005), Elementary Linear Algebra (Applications Version) (9th ed.), Wiley International
  • Leon, Steven J. (2006), Linear Algebra With Applications (7th ed.), Pearson Prentice Hall