ষষ্ট অধ্যায়ঃ ম্যাট্রিক্স তত্ত্ব ( Theory of Matrix )

Submitted by arpita pramanik on Thu, 02/17/2011 - 14:29

সংক্ষিপ্তকরণ -[ Summarisation ]

 

(1)  ম্যাট্রিক্সের সংজ্ঞা :  [tex] m \cdot n[/tex] সংখ্যক সংখ্যা [tex]m[/tex]- সংখ্যক সারি এবং  [tex]n[/tex]- সংখ্যক স্তম্ভের মাধ্যমে আয়তাকারে সজ্জিত হলে সজ্জাকে একটি  [tex]m \times n[/tex]  ক্রমের ম্যাট্রিক্স বলা হয় । সজ্জাটিকে একটি বর্গ ( square ) ম্যাট্রিক্স বলা হয় যখন [tex] m = n[/tex] ; (অর্থাৎ [tex]m \ne n[/tex] হলে ) সজ্জাটিকে একটি আয়তকার ( rectangular ) ম্যাট্রিক্স বলে  ।

 

(2)  শূন্য ( null or zero ) ম্যাট্রিক্স : কোনো ম্যাট্রিক্সের প্রত্যেকটি পদ শূন্য হলে তাকে  শূন্য ম্যাট্রিক্স বলা হয় এবং একটি শূন্য ম্যাট্রিক্স 0 প্রতিক দ্বারা প্রকাশ করা হয় ।

 

(3) একক  (unit or identity) ম্যাট্রিক্স : কোনো বর্গ ম্যাট্রিক্সের  প্রারম্ভিক  কর্ণ বরাবর  প্রত্যেকটি পদের মান 'এক ' ( অর্থাৎ 1 ) এবং অবশিষ্ট সব পদের মান শূন্য হলে তাকে একক ম্যাট্রিক্স বলা হয় এবং তা সাধারনত [tex]I[/tex] অক্ষর  দ্বারা প্রকাশ করা হয়  ।

 

(4) ম্যাট্রিক্সের সমতা (equality of matrices): দুটি ম্যাট্রিক্স পরস্পর সমান বলা হবে যদি তারা একই ক্রমের হয় এবং  তাদের অনুরূপ স্থানে একই পদ থাকে ; দুটি ম্যাট্রিক্স  [tex]A[/tex] ও  [tex]B[/tex] -এর সমতা [tex]A = B[/tex]  দ্বারা প্রকাশ করা হয় ।

 

(5) সিঙ্গুলার ম্যাট্রিক্স ও নন-সিঙ্গুলার ম্যাট্রিক্স  ( singular and non-singular matrices ): একটি বর্গ  ম্যাট্রিক্স  [tex]A[/tex]-এর পদগুলি দিয়ে গঠিত নির্ণায়ককে  [tex]A[/tex] ম্যাট্রিক্সের নির্ণায়ক বলা হয় এবং তা det  [tex]A[/tex]  অথবা  [tex]\left| A \right|[/tex] আকারে প্রকাশ করা হয় ।  det [tex]A=0 [/tex] হলে [tex]A[/tex] ম্যাট্রিক্সকে  সিঙ্গুলার এবং  det [tex]A \ne 0[/tex]  হলে তাকে নন-সিঙ্গুলার ম্যাট্রিক্স বলা হয় ।

 

(6) পরিবর্ত ম্যাট্রিক্স (tanspose of a matrix) :  মনে করা যাক  [tex]A[/tex]  একটি প্রদত্ত  [tex]m \times n[/tex] ক্রমের ম্যাট্রিক্স ;  [tex]A[/tex] ম্যাট্রিক্সের সারি ও স্তম্ভসমূহের পদগুলি যথাক্রমে স্তম্ভ ও সারি বরাবর লিখে যে [tex]m \times n[/tex] ক্রমের ম্যাট্রিক্স পাওয়া যায় তাকে [tex]A[/tex] ম্যাট্রিক্সের পরিবর্ত ম্যাট্রিক্স বলা হয় এবং তা [tex]{A^'}[/tex]  বা [tex]{A^t}[/tex] বা [tex]{A^T}[/tex] প্রতীক দ্বারা প্রকাশ করা হয় ।

 

(7)  প্রতিসম ও বিপ্রতিসম ম্যাট্রিক্স  ( symmetric and skew symmetric ) :  একটি বর্গ ম্যাট্রিক্স  [tex]A[/tex] -কে প্রতিসম বলা হবে যদি [tex]{A^T} = A[/tex] ; আবার  [tex]{A^T} =  - A[/tex]  হলে ,  [tex]A[/tex] ম্যাট্রিক্স  বিপ্রতিসম ম্যাট্রিক্স বলা হয়, এখানে  [tex]{A^T}[/tex] হল [tex]A[/tex] -এর পরিবর্ত  ম্যাট্রিক্স ।

 

(8) একটি ম্যাট্রিক্সের স্কেলার গুণ (scalar multiplication of a matirx ):  একটি ম্যাট্রিক্স [tex]A[/tex] এবং একটি স্কেলার [tex]k[/tex]-এর গুণফল হল একটি ম্যাট্রিক্স  যার প্রত্যেকটি পদ  [tex]A[/tex]  ম্যাট্রিক্সের  প্রত্যেকটি পদের [tex]k[/tex] গুণ এবং [tex]kA[/tex] আকারে প্রকাশ করা হয় ।

 

(9) দুটি ম্যাট্রিক্সের যোগফল ও বিয়োগফল ( addition and subtraction of two matrices ) :  দুটি ম্যাট্রিক্স  [tex]A[/tex] ও [tex]B[/tex] -এর যোগফল ও বিয়োগফল সংজ্ঞাত হয় যখন তারা একই ক্রমের ম্যাট্রিক্স  । [tex]A[/tex]  ও [tex]B[/tex] উভয়েই  [tex]m \times n[/tex]  ক্রমের  ম্যাট্রিক্স হলে তাদের যোগফল [tex](A + B)[/tex] -ও [tex]m \times n[/tex] ক্রমের ম্যাট্রিক্স হবে ,যার পদসমূহ [tex]A[/tex] ও [tex]B[/tex] -এর অনুরূপ পদ দুটির সমষ্টির সাহায্যে নির্ণয় করা হয় । [tex]A[/tex] ও [tex]B[/tex]  ম্যাট্রিক্সের  বিয়োগফল [tex]A[/tex] ম্যাট্রিক্সের সঙ্গে ঋণাত্মক [tex]B[/tex] ম্যাট্রিক্সের যোগফলের সাহায্যে সংজ্ঞাত হয় অর্থাৎ [tex]A - B = A + ( - B) = A + ( - 1)B[/tex]  ।

 

(10)  [tex]A,B,C[/tex]  একই ক্রমের তিনটি ম্যাট্রিক্স হলে ,
    (i)   [tex]A + B = B + A[/tex]
   (ii)   [tex](A + B) + C = A + (B + C)[/tex]
  (iii)   [tex]k(A + B) = kA + kB[/tex] , যেখানে [tex]k[/tex] একটি স্কেলার
  (iv)   [tex]A + O = O + A = A[/tex]
  (v)    [tex]A + ( - A) = ( - A) + A = O[/tex]  যেখানে [tex]O[/tex] হল শূন্য ম্যাট্রিক্স ।
  (vi)   [tex]A + C = B + C[/tex]  হলে [tex]A = B[/tex] ।

 

(11)  ম্যাট্রিক্সের গুণ (multiplication of matrices ):  দুটি  ম্যাট্রিক্স [tex]A[/tex] ও [tex]B[/tex] এর গুণফল [tex]AB[/tex]  সংজ্ঞাত হয় যদি [tex]A[/tex] ম্যাট্রিক্সের স্তম্ভ সংখ্যা (no of columns) [tex]B[/tex] ম্যাট্রিক্সের সারি সংখ্যার (no of rows ) সমান হয় ।

[tex]A = {\left[ {{a_{ij}}} \right]_{m \times n}}[/tex] এবং [tex]B ={\left[ {{b_{ij}}} \right]_{p \times n}}[/tex] হলে [tex]AB[/tex] গুণফল ম্যাট্রিক্স [tex]m \times n[/tex] ক্রমের হবে এবং তার [tex]i[/tex] -তম সারি ও [tex]j[/tex]-তম স্তম্ভের সংযোগস্থলের  পদটি , [tex]A[/tex] ম্যাট্রিক্সের [tex]i[/tex] -তম সারির পদগুলি  [tex]B[/tex] ম্যাট্রিক্সের [tex]j[/tex] -তম  স্তম্ভের অনুরূপ পদগুলি পরপর গুণ করে ও গুণফল গুলির সমষ্টি নিয়ে , নির্ণয় করা হয় ।

 

(12) [tex]A[/tex], [tex]B[/tex]  ও  [tex]C[/tex]  তিনটি ম্যাট্রিক্স হলে ,
(i) সাধারণভাবে [tex]AB \ne BA[/tex] অর্থাৎ ম্যাট্রিক্সের গুণ সাধারণভাবে বিনিময় নিয়ম (commutative law) সিদ্ধ করে না ।
(ii) [tex](AB)C = A(BC)[/tex] , যখন সংশ্লিষ্ট গুণফলগুলি সংজ্ঞাত  ।
(iii) [tex]A(B + C) = AB + AC[/tex]  যখন সংশ্লিষ্ট  যোগফলগুলি ও গুণফলগুলি সংজ্ঞাত  ।
(iv) [tex]CA = CB[/tex]  হলে [tex]A = B[/tex] হবে এমন স্থিরতা নেই ।
(v)  [tex]A \cdot O = O \cdot A = O[/tex]  যেখানে [tex]O[/tex]  হল শূন্য ম্যাট্রিক্স ।
(vi) [tex]A \cdot I = I \cdot A = A[/tex]   যেখানে [tex]I[/tex]  হল একক ম্যাট্রিক্স ।
(vii) [tex]A \ne O[/tex] ও [tex]B \ne O[/tex] হলেও [tex]AB = O[/tex]  হতে পারে যেখানে  [tex]O[/tex] হল  শূন্য ম্যাট্রিক্স ।

 

(13) A বর্গ ম্যাট্রিক্সের পরিবর্ত [tex]{A^T}[/tex] এবং [tex]A \cdot {A^T} = {A^T} \cdot A = 1[/tex] হলে A -কে লম্ব (orthogonal) ম্যাট্রিক্স বলা হয় ।

14) A ও B  ম্যাট্রিক্সের পরিবর্ত যথাক্রমে [tex]{A^T}[/tex] ও [tex]{B^T}[/tex]  হলে ,
(i)   [tex]{({A^T})^T} = A[/tex]
(ii)  [tex]{(A + B)^T} = {A^T} + {B^T}[/tex]
(iii) [tex]{(A - B)^T} = {A^T} - {B^T}[/tex]
(iv  [tex]{(AB)^T} = {B^T} \cdot {A^T}[/tex]

(15)  একটি বর্গ ম্যাট্রিক্স A- কে একটি প্রতিসম  (symmetric) ম্যাট্রিক্স এবং একটি বিপ্রাতিসম (skew-symmetric) ম্যাট্রিক্সের সমষ্টির আকারে প্রকাশ করা যায় অর্থাৎ ,
   [tex]A = {1 \over 2}(A + {A^T}) + {1 \over 2}(A - {A^T})[/tex]
    যেখানে [tex]{1 \over 2}(A + {A^T})[/tex] একটি প্রতিসম ম্যাট্রিক্স এবং  [tex]{1 \over 2}(A - {A^T})[/tex] একটি বিপ্রতিসম ম্যাট্রিক্স ।

(16)  অ্যাডজয়েন্ট বা অ্যাডজুগেট  ম্যাট্রিক্স ( adjoint or adjugate matrix ) A বর্গ ম্যাট্রিক্সের নির্ণায়ক [tex]\left| A \right|[/tex] এবং [tex]\left| A \right|[/tex] -র পদগুলির সহগুণনীয়কগুলি (co-factors) দ্বারা প্রাপ্ত ম্যাট্রিক্সের পরিবর্ত (transpose) ম্যাট্রিক্সকে A ম্যাট্রিক্সের অ্যাডজয়েন্ট বলা হয় এবং তা Adj A  বা  Adj A  প্রতীক  দ্বারা  প্রকাশ করা হয় ।

(17) বিলোম বা বিপরীত ম্যাট্রিক্স ( inverse of a matrix ):  দুটি একই ক্রমের বর্গ ম্যাট্রিক্স A ও B যদি এমন ভাবে সম্বন্ধযুক্ত হয় যে , [tex]AB = BA = I[/tex], যেখানে I  হল একই ক্রমের একক ম্যাট্রিক্স তবে B ম্যাট্রিক্সকে A  ম্যাট্রিক্সের বিপরীত অথবা A ম্যাট্রিক্সকে B ম্যাট্রিক্সের বিপরীত বলা হয় ।  A ম্যাট্রিক্সের বিলোম বা বিপরীত [tex]{A^{ - 1}}[/tex] প্রতীক দ্বারা প্রকাশ করা হয়  ।

(18) A বর্গ ম্যাট্রিক্সের বিপরীতের অস্তিত্ব থাকে যখন [tex]\left| A \right| \ne 0[/tex] এবং  [tex]{A^{ - 1}} = {{AdjA} \over {\left| A \right|}}[/tex] হয় ।

(19) A ও B দুটি  বর্গ ম্যাট্রিক্স এবং  [tex]\left| A \right| \ne 0[/tex]  ও [tex]\left| B \right| \ne 0[/tex]  হলে
(i)   [tex]{A^{ - 1}}A = A \cdot {A^{ - 1}} = I[/tex]
(ii)  [tex]{({A^{ - 1}})^{ - 1}} = A[/tex]
(iii) [tex]{({A^{ - 1}})^T} = {({A^T})^{ - 1}}[/tex]
(iv) [tex]{(AB)^{ - 1}} = {B^{ - 1}} \cdot {A^{ - 1}}[/tex]

 

 

 

Related Items

প্রথম অধ্যায়ঃ অন্তরকলজের ব্যাখ্যা

প্রথম অধ্যায়ঃ অন্তরকলজের ব্যাখ্যা

চতুর্থ অধ্যায়ঃ একমাত্রিক অবকল সমীকরণ

চতুর্থ অধ্যায়ঃ একমাত্রিক অবকল সমীকরণ

তৃতীয় অধ্যায়ঃ ধ্রুবক সহগবিশিষ্ট একঘাত দ্বিতীয় ক্রমের অবকল সমীকরণ

তৃতীয় অধ্যায়ঃ ধ্রুবক সহগবিশিষ্ট একঘাত দ্বিতীয় ক্রমের অবকল সমীকরণ

দ্বিতীয় অধ্যায়ঃ প্রথম ক্রম ও প্রথম মাত্রার অবকল সমীকরণ

দ্বিতীয় অধ্যায়ঃ প্রথম ক্রম ও প্রথম মাত্রার অবকল সমীকরণ

প্রথম অধ্যায়ঃ অবকল সমীকরণ

প্রথম অধ্যায়ঃ অবকল সমীকরণ