জর্জ কান্টর (Georg Cantor)
(১৮৪৫ খ্রিস্টাব্দ-১৯১৮ খ্রিস্টাব্দ)
জার্মান গণিতবিদ
সৃষ্টির শুরু থেকেই মানুষের চারপাশে যা কিছু বর্তমান তার হিসাব রাখা এবং গণনার জন্যই মূলত সংখ্যার সৃষ্টি। মানব সমাজের ক্রমবর্ধমান উন্নতির সঙ্গে সঙ্গে সংখ্যার ব্যবহারেরও ক্রমবিকাশ ঘটেছে। আধুনিক বিশ্বের সর্বাধুনিক আবিষ্কার কম্পিউটার এর কর্মপদ্ধতিও তৈরি করা হয় সংখ্যাকে কাজে লাগিয়ে।
সংখ্যার ধারণা অতি প্রাচীন। সংখ্যার উৎপত্তি কখন হয়েছিল তা সঠিকভাবে জানা সম্ভব হয়নি। স্বাভাবিক সংখ্যা দিয়ে গণনা শুরু হলেও সময়ের ব্যবধানে নতুন নতুন সংখ্যার লিখন পদ্ধতি পরিপূর্ণরূপে প্রকাশ পেয়েছে। পূর্ণ সংখ্যা ও ভগ্নাংশ নিয়ে মূলদ সংখ্যা গঠিত হয়। মূলদ সংখ্যা ও অমূলদ সংখ্যা নিয়েই বাস্তব সংখ্যা।
যীশুখৃষ্টের জন্মের প্রায় দুই হাজার বছর পূর্বে সংখ্যাভিত্তিক গণিতের সৃষ্টি হয়েছিল। ইতিহাসবিদদের ধারণা, ভারতীয় ও চীনা দার্শনিকরা পূর্ণসংখ্যার, মিশরীয়রা ভগ্নাংশের ও গ্রীক দার্শনিকরা জ্যামিতিক চিত্র অঙ্কনের সূচনা করেছিল।
খ্রিষ্টপূর্ব ১০০০ এর মধ্যে মিশরের গণিতবিদগণ সামান্য ভগ্নাংশ (Vulgar fraction) ব্যবহার করেন। খ্রিষ্টপূর্ব (৭৫০-৬৯০) এর মধ্যে ভারতীয় এবং খ্রিষ্টপূর্ব ৫০০ এর মধ্যে গ্রিসের গণিতবিদগণ অমূলদ সংখ্যার ধারণা দেন। ইংরেজ গণিতবিদ জন ওয়ালিস (John Wallies) জন ওয়ালিস (John Wallies) (১৬১৬খ্রিস্টাব্দ-১৭০৩খ্রিস্টাব্দ) জন ওয়ালিস ছিলেন একজন ইংরেজ পাদ্রি এবং গণিতবিদ যিনি অসীম ক্যালকুলাসের বিকাশের জন্য আংশিক কৃতিত্ব প্রদান করেন। ১৬৪৩ থেকে ১৬৮৯ এর মধ্যে তিনি পার্লামেন্ট এবং পরে, রাজদরবারের প্রধান ক্রিপ্টোগ্রাফার হিসাবে কাজ করেছিলেন। অনন্তের ধারণার প্রতিনিধিত্ব করার জন্য the প্রতীকটি প্রবর্তনের কৃতিত্ব তার। (১৬১৬খ্রিস্টাব্দ-১৭০৩খ্রিস্টাব্দ) এবং ফ্রেন্স গণিতবিদ পিয়ারে বগার (Pierre Bouguer)পিয়ারে বগার (Pierre Bouguer) (১৬৯৮খ্রিস্টাব্দ-১৭৫৮খ্রিস্টাব্দ) পিয়ের বাউগার (Pierre Bouguer) ছিলেন একজন ফরাসি গণিতবিদ, ভূ -পদার্থবিদ, ভূতাত্ত্বিক এবং জ্যোতির্বিজ্ঞানী। তিনি "নৌ স্থাপত্যের জনক" নামেও পরিচিত। (১৬৯৮খ্রিস্টাব্দ-১৭৫৮খ্রিস্টাব্দ) যথাক্রমে ১৬৭০ এবং ১৭৩৪ খ্রিষ্টাব্দে সর্বপ্রথম অসমতার চিহ্ন (\(\le\) এবং \(\ge\) ) ব্যবহার করেন। এছাড়া "The Analytical Arts Applied to Solving Algebraic Equations" বইটিতে বৃটিশ গণিতবিদ ও দার্শনিক টমাস হ্যারিয়ট (Thomas Harriot) টমাস হ্যারিয়ট (Thomas Harriot) (১৫৬০খ্রিস্টাব্দ-১৬২১খ্রিস্টাব্দ) টমাস হ্যারিয়ট (Thomas Harriot) তিনি ছিলেন একজন ইংরেজ জ্যোতির্বিজ্ঞানী, গণিতবিদ, নৃতাত্ত্বিক এবং অনুবাদক, যার প্রতিফলন তত্ত্বকে দায়ী করা হয়। (১৫৬০খ্রিস্টাব্দ-১৬২১খ্রিস্টাব্দ) বৃহত্তম ও ক্ষুদ্রতম চিহ্ন (\(\gt\) এবং \(\lt\) ) ব্যবহার করেন যা ১৬৩১ খ্রিষ্টাব্দে প্রকাশিত হয়।
কসি-সোয়াজ অসমতা (Cauchy-Schwarz inequality) লিনিয়ার অ্যালজ্যাবরায় ও পরিসংখ্যানে খুবই গুরুত্বপূর্ণ অসমতা হিসেবে বিবেচিত হয়।
বাস্তব সংখ্যার বিষদ বিবরণ
Details of Real Numbers
বাস্তব সংখ্যা সম্পর্কে স্পষ্ট ধারণার জন্য পর্যায়ক্রমে স্বাভাবিক সংখ্যা, পূর্ণসংখ্যা, অ-ঋনাত্মক পূর্ণসংখ্যা, ঋনাত্মক পূর্ণসংখ্যা, ঋনাত্মক সংখ্যা, মৌলিক সংখ্যা, কৃত্রিম সংখ্যা এবং মূলদ ও অমূলদ সংখ্যা সম্পর্কে ধারণা থাকা প্রয়োজন। স্বাভাবিক সংখ্যাঃ সকল ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যাকে স্বাভাবিক সংখ্যা (Natural Number) বলা হয়। সকল স্বাভাবিক সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{N}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{N}=\left\{1, \ 2, \ 3, ....\right\}\)।
গণনার প্রয়োজনেই স্বাভাবিক সংখ্যা আবিষ্কৃত হয়, এ কারণে স্বাভাবিক সংখ্যাকে গণনাকারী সংখ্যাও বলা হয়। সকল ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যার সেটকে \(\mathbb{Z_{\gt{0}}}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{Z_{\gt{0}}}=\mathbb{N}=\left\{1, \ 2, \ 3, ....\right\}\)।
পূর্ণসংখ্যা
Integers
পূর্ণসংখ্যাঃ সকল ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যা, ঋনাত্মক পূর্ণসংখ্যা ও শূন্য নিয়ে পূর্ণসংখ্যার সেট (Set of integer) গঠিত। পূর্ণসংখ্যার সেটকে \(\mathbb{Z}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{Z}=\left\{...., \ -3, \ -2, \ -1, \ 0, \ 1, \ 2, \ 3, ....\right\}\)।
অ-ঋনাত্মক পূর্ণসংখ্যা
Non negative integer
অ-ঋনাত্মক পূর্ণসংখ্যাঃ শূন্য \((0)\) সহ সকল স্বাভাবিক সংখ্যাকে স্বাভাবিক সংখ্যাঃ সকল ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যাকে স্বাভাবিক সংখ্যা (Natural Number) বলা হয়। সকল স্বাভাবিক সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{N}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{N}=\left\{1, \ 2, \ 3, ....\right\}\)। অ-ঋনাত্মক পূর্ণসংখ্যা (Non negative integer) বলা হয়। সকল অ-ঋনাত্মক পূর্ণসংখ্যার সেটকে \(\mathbb{Z_{\ge{0}}}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{Z_{\ge{0}}}=\left\{0, \ 1, \ 2, \ 3, ....\right\}\)।
\(=\left\{0\right\}\cup\mathbb{Z_{\gt{0}}}\)।
ঋনাত্মক পূর্ণসংখ্যা
Negative integer
ঋনাত্মক পূর্ণসংখ্যাঃ শূন্য \((0)\) অপেক্ষা ছোট পূর্ণসংখ্যাকে ঋনাত্মক পূর্ণসংখ্যা (Negative integer) বলা হয়। সকল ঋনাত্মক পূর্ণসংখ্যার সেটকে \(\mathbb{Z_{\lt{0}}}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{Z_{\lt{0}}}=\left\{......, \ -3, \ -2, \ -1\right\}\)।
ঋনাত্মক সংখ্যা
Negative number
ঋনাত্মক সংখ্যাঃ শূন্য \((0)\) অপেক্ষা ছোট সংখ্যাকে ঋনাত্মক সংখ্যা (Negative number) বলা হয়। সকল ঋনাত্মক সংখ্যার সেট নিম্নরূপঃ
\(\left\{-1, \ -2, \ -\frac{1}{2}, \ -\frac{1}{3}, \ -\sqrt{2}, -0.322, \ -0.63, \ -4.12034506 \ ........\text{ইত্যাদি।} \right\}\)।
মৌলিক সংখ্যা
Prime number
মৌলিক সংখ্যাঃ \(1\) ব্যতীত যে সকল স্বাভাবিক সংখ্যা স্বাভাবিক সংখ্যাঃ সকল ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যাকে স্বাভাবিক সংখ্যা (Natural Number) বলা হয়। সকল স্বাভাবিক সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{N}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{N}=\left\{1, \ 2, \ 3, ....\right\}\)। কেবলমাত্র ঐ সংখ্যা ও \(1\) দ্বারা বিভাজ্য, ঐ সকল সংখ্যাকে মৌলিক সংখ্যা (Prime number) বলা হয়। সকল মৌলিক সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{P}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{P}=\left\{2, \ 3, \ 5, \ 7, \ 11, \ 13, \ 17, \ 19, \ 23, \ ......\right\}\)।
বিকল্প সঙ্গাঃ
মৌলিক সংখ্যাঃ \(1\) ব্যতীত যে সকল স্বাভাবিক সংখ্যাকে স্বাভাবিক সংখ্যাঃ সকল ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যাকে স্বাভাবিক সংখ্যা (Natural Number) বলা হয়। সকল স্বাভাবিক সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{N}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{N}=\left\{1, \ 2, \ 3, ....\right\}\)। দুইয়ের অধিক উৎপাদকে বিশ্লেষণ করা যায় না, ঐ সকল সংখ্যাকে মৌলিক সংখ্যা (Prime number) বলা হয়।
যেমনঃ \(2=2\times1\)।
\(3=3\times1\)।
\(5=5\times1\)।
\(7=7\times1\)।
\(11=11\times1\)।
\(13=13\times1\)।
\(17=17\times1\)।
\(17=17\times1\)।
\(23=23\times1\)।
\(... \ ... \ ...\ ...\ ...\)
\(... \ ... \ ...\ ...\ ...\)
\(... \ ... \ ...\ ...\ ...\)
অর্থাৎ \(\mathbb{P}=\left\{2, \ 3, \ 5, \ 7, \ 11, \ 13, \ 17, \ 19, \ 23, \ ......\right\}\)।
কৃত্রিম সংখ্যা
Composite number
কৃত্রিম সংখ্যাঃ \(1\) ব্যতীত যে সকল স্বাভাবিক সংখ্যা স্বাভাবিক সংখ্যাঃ সকল ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যাকে স্বাভাবিক সংখ্যা (Natural Number) বলা হয়। সকল স্বাভাবিক সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{N}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{N}=\left\{1, \ 2, \ 3, ....\right\}\)। ঐ সংখ্যা ও \(1\) ব্যতীত এক বা একাধিক সংখ্যা দ্বারা বিভাজ্য, ঐ সকল সংখ্যাকে কৃত্রিম সংখ্যা (Composite number) বলা হয়। কৃত্রিম সংখ্যার সেট নিম্নরূপঃ
কৃত্রিম সংখ্যার সেট \(=\left\{4, \ 6, \ 8, \ 9, \ 10, \ 12, \ 14, \ 15, \ 16, \ 18, \ 20, \ 21, \ ......\right\}\)।
বিকল্প সঙ্গাঃ
কৃত্রিম সংখ্যাঃ \(1\) ব্যতীত যে সকল স্বাভাবিক সংখ্যাকে স্বাভাবিক সংখ্যাঃ সকল ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যাকে স্বাভাবিক সংখ্যা (Natural Number) বলা হয়। সকল স্বাভাবিক সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{N}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{N}=\left\{1, \ 2, \ 3, ....\right\}\)। দুইয়ের অধিক উৎপাদকে বিশ্লেষণ করা যায়, ঐ সকল সংখ্যাকে কৃত্রিম সংখ্যা (Composite number) বলা হয়।
যেমনঃ \(4=2\times2\times1\)।
\(6=3\times2\times1\)।
\(8=2\times2\times2\times1\)।
\(9=3\times3\times1\)।
\(10=5\times2\times1\)।
\(12=3\times2\times2\times1\)।
\(14=7\times2\times1\)।
\(16=2\times2\times2\times2\times1\)।
\(18=3\times3\times2\times1\)।
\(20=5\times2\times2\times1\)।
\(21=7\times3\times1\)।
\(... \ ... \ ...\ ...\ ...\)
\(... \ ... \ ...\ ...\ ...\)
\(... \ ... \ ...\ ...\ ...\)
কৃত্রিম সংখ্যার সেট \(=\left\{4, \ 6, \ 8, \ 9, \ 10, \ 12, \ 14, \ 15, \ 16, \ 18, \ 20, \ 21, \ ......\right\}\)।
সহমৌলিক
Co-prime
সহমৌলিকঃ যদি দুইটি পূর্ণ সংখ্যার মধ্যে \(1\) ব্যতীত অন্য কোনো সাধারণ উৎপাদক না থাকে তবে তাদেরকে একে অপরের সহমৌলিক (Coprime) বলে। অন্য কোনো সাধারণ উৎপাদক না থাকায় এদের একটি দ্বারা অন্যটি কখনই নিঃশেষে বিভাজ্য নয়।
যেমনঃ \(3\) ও \(5\); \(4\) ও \(9\); \(5\) ও \(12\) ইত্যাদি।
মূলদ সংখ্যা
Rational number
মূলদ সংখ্যাঃ যে সকল সংখ্যাকে \(\frac{p}{q}\) আকারে প্রকাশ করা যায় (যেখানে, \(p, \ q\in{\mathbb{Z}}\) এবং \(q\ne{0}\)) ঐ সকল সংখ্যাকে মূলদ সংখ্যা (Rational number) বলা হয়। সকল মূলদ সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{Q}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{Q}=\left\{\frac{p}{q}; \ p, \ q\in{\mathbb{Z}} \text{ এবং } \ q\ne{0}\right\}\)।
বিশেষ দ্রষ্টব্যঃ
দুইটি সংখ্যার যোগ, বিয়োগ ও গুণের ফলে অপর একটি পূর্ণসংখ্যা পাওয়া যায় কিন্তু দুইটি পূর্ণসংখ্যা ভাগ করলে ভাগফল পূর্ণ সংখ্যা নাও হতে পারে।
যেমনঃ \(\frac{9}{3}=3\)
কিন্তু \(\frac{3}{9}=\frac{1}{3}\) যা পূর্ণ সংখ্যা নয়। সুতরাং এ ধারণা থেকেই সংখ্যার একটি নতুন শ্রেণির আবির্ভাব ঘটে, যা ভগ্নাংশ (Fraction) হিসেবে পরিচিত। যদি \(q=1\) হয় তবে, \(\frac{p}{q}\) আকারের সকল মূলদ সংখ্যাগুলি মূলদ সংখ্যাঃ যে সকল সংখ্যাকে \(\frac{p}{q}\) আকারে প্রকাশ করা যায় (যেখানে, \(p, \ q\in{\mathbb{Z}}\) এবং \(q\ne{0}\)) ঐ সকল সংখ্যাকে মূলদ সংখ্যা (Rational number) বলা হয়। সকল মূলদ সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{Q}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{Q}=\left\{\frac{p}{q}; \ p, \ q\in{\mathbb{Z}} \text{ এবং } \ q\ne{0}\right\}\)। পূর্ণসংখ্যা হয়। সুতরাং মূলদ সংখ্যা মূলদ সংখ্যাঃ যে সকল সংখ্যাকে \(\frac{p}{q}\) আকারে প্রকাশ করা যায় (যেখানে, \(p, \ q\in{\mathbb{Z}}\) এবং \(q\ne{0}\)) ঐ সকল সংখ্যাকে মূলদ সংখ্যা (Rational number) বলা হয়। সকল মূলদ সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{Q}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{Q}=\left\{\frac{p}{q}; \ p, \ q\in{\mathbb{Z}} \text{ এবং } \ q\ne{0}\right\}\)। হয় ভগ্নাংশ অথবা পূর্ণসংখ্যা।
অমূলদ সংখ্যা
Irrational number
অমূলদ সংখ্যাঃ যে সকল সংখ্যাকে \(\frac{p}{q}\) আকারে প্রকাশ করা যায় না (যেখানে, \(p, \ q\in{\mathbb{Z}}\) ও সহমৌলিক সহমৌলিকঃ যদি দুইটি পূর্ণ সংখ্যার মধ্যে \(1\) ব্যতীত অন্য কোনো সাধারণ উৎপাদক না থাকে তবে তাদেরকে একে অপরের সহমৌলিক (Coprime) বলে। অন্য কোনো সাধারণ উৎপাদক না থাকায় এদের একটি দ্বারা অন্যটি কখনই নিঃশেষে বিভাজ্য নয়। যেমনঃ \(3\) ও \(5\); \(4\) ও \(9\); \(5\) ও \(12\) ইত্যাদি। এবং \(q\ne{0}\)) ঐ সকল সংখ্যাকে অমূলদ সংখ্যা (Irrational number) বলা হয়। সকল অমূলদ সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{Q^{\prime}}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{Q^{\prime}}=\mathbb{R}-\{\mathbb{Q}\}\) যেখানে, \(\mathbb{R}\) বাস্তব সংখ্যার সেট।
যেমনঃ \(\sqrt{2}, \ \sqrt{3}, \ \sqrt{5}, \ \sqrt{6}, \ \sqrt{7}, \ \sqrt{11}, \) তুরীয় সংখ্যা (\(e, \ \pi \)) প্রভৃতি অমূলদ সংখ্যা ।
বাস্তব সংখ্যা
Real number
বাস্তব সংখ্যাঃ সকল মূলদ মূলদ সংখ্যাঃ যে সকল সংখ্যাকে \(\frac{p}{q}\) আকারে প্রকাশ করা যায় (যেখানে, \(p, \ q\in{\mathbb{Z}}\) এবং \(q\ne{0}\)) ঐ সকল সংখ্যাকে মূলদ সংখ্যা (Rational number) বলা হয়। সকল মূলদ সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{Q}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{Q}=\left\{\frac{p}{q}; \ p, \ q\in{\mathbb{Z}} \text{ এবং } \ q\ne{0}\right\}\)। এবং অমূলদ অমূলদ সংখ্যাঃ যে সকল সংখ্যাকে \(\frac{p}{q}\) আকারে প্রকাশ করা যায় না (যেখানে, \(p, \ q\in{\mathbb{Z}}\) ও সহমৌলিক এবং \(q\ne{0}\)) ঐ সকল সংখ্যাকে অমূলদ সংখ্যা (Irrational number) বলা হয়। সকল অমূলদ সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{Q^{\prime}}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{Q^{\prime}}=\mathbb{R}-\{\mathbb{Q}\}\) যেখানে, \(\mathbb{R}\) বাস্তব সংখ্যার সেট।
যেমনঃ \(\sqrt{2}, \ \sqrt{3}, \ \sqrt{5}, \ \sqrt{6}, \ \sqrt{7}, \ \sqrt{11}, \) তুরীয় সংখ্যা (\(e, \ \pi \)) প্রভৃতি অমূলদ সংখ্যা । সংখ্যাগুলিকে একত্রে বাস্তব সংখ্যা (Real Number) বলা হয়। অর্থাৎ প্রত্যেক মূলদ মূলদ সংখ্যাঃ যে সকল সংখ্যাকে \(\frac{p}{q}\) আকারে প্রকাশ করা যায় (যেখানে, \(p, \ q\in{\mathbb{Z}}\) এবং \(q\ne{0}\)) ঐ সকল সংখ্যাকে মূলদ সংখ্যা (Rational number) বলা হয়। সকল মূলদ সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{Q}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{Q}=\left\{\frac{p}{q}; \ p, \ q\in{\mathbb{Z}} \text{ এবং } \ q\ne{0}\right\}\)। বা অমূলদ অমূলদ সংখ্যাঃ যে সকল সংখ্যাকে \(\frac{p}{q}\) আকারে প্রকাশ করা যায় না (যেখানে, \(p, \ q\in{\mathbb{Z}}\) ও সহমৌলিক এবং \(q\ne{0}\)) ঐ সকল সংখ্যাকে অমূলদ সংখ্যা (Irrational number) বলা হয়। সকল অমূলদ সংখ্যার সেটকে \(\mathbb{Q^{\prime}}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{Q^{\prime}}=\mathbb{R}-\{\mathbb{Q}\}\) যেখানে, \(\mathbb{R}\) বাস্তব সংখ্যার সেট।
যেমনঃ \(\sqrt{2}, \ \sqrt{3}, \ \sqrt{5}, \ \sqrt{6}, \ \sqrt{7}, \ \sqrt{11}, \) তুরীয় সংখ্যা (\(e, \ \pi \)) প্রভৃতি অমূলদ সংখ্যা । সংখ্যাই এক একটি বাস্তব সংখ্যা (Real Number)। বাস্তব সংখ্যার (Real Number) সেটকে \(\mathbb{R}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ \(\mathbb{R}=\mathbb{Q}\cup{\mathbb{Q^{\prime}}}\)
চিত্রের সাহায্যে বাস্তব সংখ্যা
Real number with the help of diagram
চিত্রের সাহায্যে বাস্তব সংখ্যাঃ
বাস্তব সংখ্যার জ্যামিতিক ব্যাখ্যা
Geometrical interpretation of Real number
বাস্তব সংখ্যার জ্যামিতিক ব্যাখ্যাঃ যেকোনো বাস্তব সংখ্যাকে তার মান অনুসারে যে সরলরেখার উপর বিন্দুর সাহায্যে চিত্রের মাধ্যমে প্রকাশ করা হয় তাকে সংখ্যারেখা (The number line) বলা হয়। এই রেখাকে বাস্তব রেখাও (Real line) বলা হয়ে থাকে। সুতরাং সকল বাস্তব সংখ্যা এবং বাস্তব রেখাস্থ সকল বিন্দুর মধ্যে একটি এক-এক মিল (One-One correspondences) দেখানো যায়।
নিম্নে \(X^{\prime}X\) একটি অসীম দৈর্ঘ্যবিশিষ্ট সরলরেখা। \(O\) সরলরেখাটির উপর যেকোনো একটি বিন্দু। \(O\) বিন্দুকে \(0\) (শূন্য) ধরে, \(O\) এর ডানে প্রতি একক দূরত্বের বিন্দুসমূহকে
\(1, \ 2, \ 3, \ ...... \) ইত্যাদি এবং বামের বিন্দুসমূহকে \(-1, \ -2, \ -3, \ ...... \) ইত্যাদি দ্বারা সূচিত করা হয়।
এভাবে \(\frac{1}{2}, \ -\frac{3}{5}, \ 2\frac{1}{4}, \ 3.5 \) ইত্যাদি যেকোনো বাস্তব সংখ্যা ও মূলদ সংখ্যা \(X^{\prime}X\) রেখার উপরিস্থিত বিভিন্ন বিন্দু দ্বারা সূচিত করা হয়।
মনে করি \(AB\perp{X^{\prime}X}\) এবং \(OA=AB=1;\) তাহলে \(OAB\) একটি সমদ্বিবাহু সমকোণী ত্রিভুজ যার অতিভুজ \(OB=\sqrt{OA^2+AB^2}\)।
\(=\sqrt{1^2+1^2}\)।
\(=\sqrt{1+1}\)।
\(=\sqrt{2}\)।
এখন, \(O\) কে কেন্দ্র করে \(OB\) এর সমান ব্যাসার্ধ নিয়ে অঙ্কিত বৃত্তচাপ \(X^{\prime}X\) কে \(P\) বিন্দুতে ছেদ করে। অতএব, \(OP=\sqrt{2}\) এবং \(\sqrt{2}\) অমূলদ সংখ্যাটি \(X^{\prime}X\) রেখার উপরিস্থিত \(P\) বিন্দু দ্বারা সূচিত করা যায়। সুতরাং যেকোনো মূলদ অথবা অমূলদ সংখ্যা \(X^{\prime}X\) রেখার উপরিস্থিত যেকোনো বিন্দু দ্বারা সূচিত করা যায়।
বাস্তব সংখ্যার কয়েক প্রকার স্বীকার্য রয়েছে, এর মধ্যে বীজগণিতীয় গুণাবলি ভিত্তিক বা ফিল্ড স্বীকার্য এবং ক্রম ভিত্তিক স্বীকার্য অন্যতম। বীজগণিতীয় গুণাবলি ভিত্তিক বা ফিল্ড স্বীকার্যঃ বাস্তব সংখ্যার সেট \(\mathbb{R}\) এর বীজগণিতীয় গুণাবলী ভিত্তিক স্বীকার্য মূলত যোগ \((+)\) এবং গুণন \((.)\) এর উপর নির্ভরশীল।
বাস্তব সংখ্যার স্বীকার্যসমূহ
Axioms of the real numbers
আবদ্ধতাঃ বাস্তব সংখ্যা \(\mathbb{R}\) যোগ \((+)\) এবং গুণন \((.)\) প্রক্রিয়ায় আবদ্ধ (Closure law)।
যদি \(a, \ b\in{\mathbb{R}}\) হয় তবে, যোগে আবদ্ধঃ \(a+b\in{\mathbb{R}}\) গুণনে আবদ্ধঃ \(ab\in{\mathbb{R}}\) যেমনঃ \(2, \ 3\in{\mathbb{R}}\) হয় তবে,
\(2+3=5\in{\mathbb{R}}\) এবং \(2.3=6\in{\mathbb{R}}\)
বিনিময় যোগ্যতা
Commutative law
বিনিময় যোগ্যতাঃ বাস্তব সংখ্যা \(\mathbb{R}\) যোগ \((+)\) এবং গুণন \((.)\) প্রক্রিয়ার জন্য বিনিময় যোগ্য (Commutative law)।
যদি \(a, \ b\in{\mathbb{R}}\) হয় তবে, যোগের বিনিময় বিধিঃ \(a+b=b+a\) গুণনের বিনিময় বিধিঃ \(ab=ba\) যেমনঃ \(3, \ 4\in{\mathbb{R}}\) হয় তবে,
\(3+4=4+3\) এবং \(3.4=4.3\)
সংযোজন যোগ্যতা
Associative law
সংযোজন যোগ্যতাঃ বাস্তব সংখ্যা \(\mathbb{R}\) যোগ \((+)\) এবং গুণন \((.)\) প্রক্রিয়ার জন্য সংযোজন যোগ্য (Associative law)।
যদি \(a, \ b, \ c\in{\mathbb{R}}\) হয় তবে, যোগের সংযোজন বিধিঃ \((a+b)+c=a+(b+c)\) গুণনের সংযোজন বিধিঃ \((a.b).c=a.(b.c)\) যেমনঃ \(3, \ 4, \ 5\in{\mathbb{R}}\) হয় তবে,
\((3+4)+5=3+(4+5)\) এবং \((3.4).5=3.(4.5)\)
বন্টন যোগ্যতা
Distributive law
বন্টন যোগ্যতাঃ বাস্তব সংখ্যা \(\mathbb{R}\) যোগ \((+)\) এবং গুণন \((.)\) প্রক্রিয়ার জন্য বন্টন যোগ্য (Distributive law)।
যদি \(a, \ b, \ c\in{\mathbb{R}}\) হয় তবে, বাম বন্টন বিধিঃ \(a(b+c)=ab+ac\) ডান বন্টন বিধিঃ \((b+c)a=ba+ca\) যেমনঃ \(3, \ 4, \ 5\in{\mathbb{R}}\) হয় তবে,
\(3.(4+5)=3.4+3.5\) এবং \((4+5).3=4.3+5.3\)
অনন্যতা
Uniqueness law
অনন্যতাঃ বাস্তব সংখ্যা \(\mathbb{R}\) যোগ \((+)\) এবং গুণন \((.)\) প্রক্রিয়ার জন্য অনন্য (Uniqueness law)।
যদি \(a, \ b, \ c, \ d\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a=c, \ b=d\) হয় তবে, যোগের অনন্যতাঃ \(a+b=c+d\) গুণনের অনন্যতাঃ \(a.b=c.d\) যেমনঃ \(x, \ y, \ p, \ q\in{\mathbb{R}}\) হয় তবে,
\(x+y=p+y\) হলে, \(x=p\) এবং \(xy=xq\) হলে, \(y=q\)
অভেদকের অস্তিত্ব
law of existance of identity
অভেদকের অস্তিত্বঃ বাস্তব সংখ্যা \(\mathbb{R}\) যোগ \((+)\) এবং গুণন \((.)\) প্রক্রিয়ার জন্য অভেদকের অস্তিত্ব (law of existance of identity)।
যেকোনো \(a\in{\mathbb{R}}\) হয় তবে, যোগের অভেদকঃ \(a+0=0+a\) গুণনের অভেদকঃ \(a.1=1.a\) যেমনঃ \(0\) এবং \(1\) কে যথাক্রমে যোগ \((+)\) এবং গুণন \((.)\) এর অভেদক বলে।
বিপরীতকের অস্তিত্ব
law of existance of inverse
বিপরীতকের অস্তিত্বঃ বাস্তব সংখ্যা \(\mathbb{R}\) যোগ \((+)\) এবং গুণন \((.)\) প্রক্রিয়ার জন্য বিপরীতকের অস্তিত্ব (law of existance of inverse)।
যেকোনো \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য \(-a\in{\mathbb{R}}\) হয় তবে, যোগের বিপরীতকঃ \(a+(-a)=(-a)+a=0\)
যেকোনো \(a\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\ne{0}\) এর জন্য \(a^{-1}\in{\mathbb{R}}\) হয় তবে, গুণনের বিপরীতকঃ \(a.a^{-1}=a^{-1}a=1\) যেমনঃ \(5, \ -5\in{\mathbb{R}}\) এবং \(5, \ 5^{-1}=\frac{1}{5}\in{\mathbb{R}}\)
\(5+(-5)=(-5)+5=0\) এবং \(5.5^{-1}=5^{-1}.5=1\)
অসমতা
Inequalities
অসমতাঃ অসমতা (Inequalities) এমন এক প্রকার গাণিতিক বাক্যের প্রকাশ (Mathematical Expression) যা সংখ্যা, পরিমাণ বা গাণিতিক বাক্যের ক্রমের সম্পর্ক (Order Relation) নির্দেশ করে।
গাণিতিকভাবে অসমতাকে \(\lt{}(less \ than), \ \gt{}(greater \ than), \ \le{}(less \ than \ or \ equal), \ \ge{}(greater \ than \ or \ equal)\) ইত্যাদি সম্পর্ক প্রতীক দ্বারা প্রকাশ করা হয়। \(2\gt{1}\) অথবা \(1\lt{2}\) এর অর্থ হচ্ছে \(2, \ 1\) থেকে বড় অথবা \(1, \ 2\) থেকে ছোট। আবার, \(x\gt{0}\) অসমতাটি \(x\) এর সকল ধনাত্মক মানের জন্য সত্য হলেও \(x^2\gt{0}\) অসমতাটি \(x=0\) ব্যতীত সকল বাস্তব মানের জন্য সত্য। অসমতা ও সমীকরণের মধ্যে অনেক বৈশিষ্ট্যের মিল বিদ্যমান থাকলেও অসমতার সমাধান নির্দিষ্ট কোনো সংখ্যা বা মানের জন্য স্থির না থেকে সমাধানের ব্যপ্তি নির্দেশ করে। অর্থাৎ নির্দিষ্ট সেটে বা অঞ্চলে বিদ্যমান সকল মানের জন্য অসমতা সিদ্ধ হয়। অসমতা গণিতে বিশেষ স্থান দখল করে আছে। যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম গঠন, কোণের সম্পর্ক নির্ণয়, ত্রিভুজ ও চতুর্ভুজ সম্পর্কিত উপপাদ্য তথা গণিতের অনেক মৌলিক তথ্যাবলি অসমতার সাহায্যে ব্যাখ্যা করা হয়।
বাস্তব সংখ্যার অসমতা সম্পর্কিত স্বীকার্যসমূহ
Axioms of the real numbers related to inequality
স্বীকার্যঃ সকল \(a, \ b\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য \(a\gt{b}\) বা \(a=b\) বা \(a\lt{b}\) স্বীকার্যঃ সকল \(a, \ b, \ c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\gt{b}\) ও \(b\gt{c}\) এর জন্য \(a\gt{c}\)
প্রমাণঃ
\(a, \ b\in{\mathbb{R}}\) এবং পরস্পর অসমান হলে,
\(a\lt{b}\) বা \(a\gt{b}\)
\(\Rightarrow a-b\gt{0}\)
\(\therefore a-b\gt{0} ....(1)\)
\(b, \ c\in{\mathbb{R}}\) এবং পরস্পর অসমান হলে,
\(b\lt{c}\) বা \(b\gt{c}\)
\(\Rightarrow b-c\gt{0}\)
\(\therefore b-c\gt{0} ....(2)\)
এখন, \(a-b+b-c\gt{0}\) ➜
\((1)\) ও \((2)\) যোগ করে,
\(\Rightarrow a-c\gt{0}\)
\(\Rightarrow a-c+c\gt{0+c}\) ➜
উভয় পার্শে \(c\) যোগ করে,
স্বীকার্যঃ সকল \(a, \ b, \ c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\gt{b}\) এর জন্য \(a+c\gt{b+c}\) এবং \(a-c\gt{b-c}\)
প্রমাণঃ
\(a, \ b, \ c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\gt{b}\) হলে,
\(\Rightarrow a\gt{b}\) হলে,
\(\Rightarrow a+c\gt{b+c}\) ➜
উভয় পার্শে \(c\) যোগ করে,
\(\therefore a+c\gt{b+c}\)
আবার, \(a, \ b, \ c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\gt{b}\) হলে,
\(\Rightarrow a\gt{b}\)
\(\Rightarrow a+(-c)\gt{b+(-c)}\) ➜
উভয় পার্শে \((-c)\) যোগ করে,
\(\therefore a-c\gt{b-c}\)
স্বীকার্যঃ সকল \(a, \ b, \ c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\lt{b}\) এর জন্য \(a+c\lt{b+c}\) এবং \(a-c\lt{b-c}\)
প্রমাণঃ
\(a, \ b, \ c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\lt{b}\) হলে,
\(\Rightarrow a\lt{b}\) হলে,
\(\Rightarrow a+c\lt{b+c}\) ➜
উভয় পার্শে \(c\) যোগ করে,
\(\therefore a+c\lt{b+c}\)
আবার, \(a, \ b, \ c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\lt{b}\) হলে,
\(\Rightarrow a\lt{b}\) হলে,
\(\Rightarrow a+(-c)\lt{b+(-c)}\) ➜
উভয় পার্শে \((-c)\) যোগ করে,
\(\therefore a-c\lt{b-c}\)
স্বীকার্যঃ সকল \(a, \ b, \ c, \ d\in{\mathbb{R}};\) \(a\gt{b}\) এবং \(c\gt{d}\) এর জন্য \(a+c\gt{b+d}\)
প্রমাণঃ
\(a, \ b, \ c, \ d\in{\mathbb{R}};\) \(a\gt{b}\) এবং \(c\gt{d}\) হলে,
ধরি, \(a\gt{b} ......(1)\)
এবং \(c\gt{d} ......(2)\)
\(\Rightarrow a+c\gt{b+d}\) ➜
\((1)\) ও \((2)\) যোগ করে,
\(\therefore a+c\gt{b+d}\)
স্বীকার্যঃ সকল \(a, \ b, \ c\in{\mathbb{R}};\) \(a\gt{b}\) এবং \(c\gt{0}\) এর জন্য \(ac\gt{bc}\) এবং \(\frac{a}{c}\gt{\frac{b}{c}}\)
প্রমাণঃ
\(a, \ b, \ c\in{\mathbb{R}};\) \(a\gt{b}\) এবং \(c\gt{0}\) হলে,
\(\Rightarrow a-b\gt{0}\) এবং \(c\gt{0}\)
ধরি, \(a-b\gt{0} ......(1)\)
এবং \(c\gt{0} ........(2)\)
\(\Rightarrow (a-b).c\gt{0}\) ➜
\((1)\) ও \((2)\) গুণ করে,
\(\Rightarrow a.c-b.c\gt{0}\)
\(\Rightarrow ac-bc\gt{0}\)
\(\Rightarrow ac-bc+bc\gt{0+bc}\) ➜
উভয় পার্শে \(bc\) যোগ করে,
\(\Rightarrow ac+(bc-bc)\gt{bc}\)
\(\Rightarrow ac+0\gt{bc}\)
\(\therefore ac\gt{bc}\)
আবার, \(a, \ b, \ c\in{\mathbb{R}};\) \(a\gt{b}\) এবং \(c\gt{0}\) হলে,
\(\Rightarrow a-b\gt{0}\) এবং \(\frac{1}{c}\gt{0}\)
ধরি, \(a-b\gt{0} ......(1)\)
এবং \(\frac{1}{c}\gt{0} ........(2)\)
\(\Rightarrow (a-b).\frac{1}{c}\gt{0}\) ➜
\((1)\) ও \((2)\) গুণ করে,
\(\Rightarrow a.\frac{1}{c}-b.\frac{1}{c}\gt{0}\)
\(\Rightarrow \frac{a}{c}-\frac{b}{c}\gt{0}\)
\(\Rightarrow \frac{a}{c}-\frac{b}{c}+\frac{b}{c}\gt{0+\frac{b}{c}}\) ➜
উভয় পার্শে \(\frac{b}{c}\) যোগ করে,
বিশেষ দ্রষ্টব্যঃ \(a, \ b\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য
\(a\ge{b}\) এবং \(a\le{b}\) কে দুর্বল অসমতা বলে। দুর্বল অসমতাও মৌলিক স্বীকার্য মেনে চলে। স্বীকার্যঃ সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য \(a^2\ge{0}\)
ব্যবধি
Interval
ব্যবধিঃ বাস্তব সংখ্যার বিশেষ ধরনের সেটকে ব্যবধি (Interval) বলা হয়। ব্যবধি দুই প্রকার। যেমনঃ সসীম ব্যবধি (Finite Interval) অসীম ব্যবধি (Infinite Interval)
সসীম ব্যবধি
Finite Interval
সসীম ব্যবধিঃ \(a\) ও \(b\) বাস্তব সংখ্যা এবং \(a\lt{b}\) হলে, \(a\) ও \(b\) এর মধ্যবর্তী সকল বাস্তব সংখ্যার সেটকে সসীম ব্যবধি (Finite Interval) বলে। খোলা ব্যবধিঃ কোনো বাস্তব চলক \(x\) এর মান \(a\) ও \(b\) ব্যতীত এদের মধ্যবর্তী সকল বাস্তব সংখ্যা হলে, ঐ ব্যবধিকে খোলা ব্যবধি (Open Interval) বলা হয়। গাণিতিকভাবেঃ \((a, b)=\left\{x\in{\mathbb{R}}: a\lt{x}\lt{b}\right\}\) সংখ্যারেখাঃ
বদ্ধ ব্যবধি
Closed Interval
বদ্ধ ব্যবধিঃ কোনো বাস্তব চলক \(x\) এর মান \(a\) ও \(b\) সহ এদের মধ্যবর্তী সকল বাস্তব সংখ্যা হলে, ঐ ব্যবধিকে বদ্ধ ব্যবধি (Closed Interval) বলা হয়। গাণিতিকভাবেঃ \([a, b]=\left\{x\in{\mathbb{R}}: a\le{x}\le{b}\right\}\) সংখ্যারেখাঃ
বদ্ধ-খোলা ব্যবধি
Closed-Open Interval
বদ্ধ-খোলা ব্যবধিঃ কোনো বাস্তব চলক \(x\) এর মান \(a\) সহ এবং \(b\) ব্যতীত এদের মধ্যবর্তী সকল বাস্তব সংখ্যা হলে, ঐ ব্যবধিকে বদ্ধ-খোলা ব্যবধি (Closed-Open Interval) বলা হয়। গাণিতিকভাবেঃ \([a, b)=\left\{x\in{\mathbb{R}}: a\le{x}\lt{b}\right\}\) সংখ্যারেখাঃ
খোলা-বদ্ধ ব্যবধি
Open-closed Interval
খোলা-বদ্ধ ব্যবধিঃ কোনো বাস্তব চলক \(x\) এর মান \(a\) ব্যতীত এবং \(b\) সহ এদের মধ্যবর্তী সকল বাস্তব সংখ্যা হলে, ঐ ব্যবধিকে খোলা-বদ্ধ ব্যবধি (Open-closed Interval) বলা হয়। গাণিতিকভাবেঃ \((a, b]=\left\{x\in{\mathbb{R}}: a\lt{x}\le{b}\right\}\) সংখ্যারেখাঃ
অসীম ব্যবধি
Infinite Interval
অসীম ব্যবধিঃ যেকোনো বাস্তব সংখ্যা \(a\) হলে, \(a\) এর চেয়ে বড় ; কিংবা \(a\) এর চেয়ে ছোট সকল বাস্তব সংখ্যার সেটকে অসীম ব্যবধি (Infinite Interval) বলা হয়। সুতরাং বিন্দু \(a\) বিশিষ্ট চারটি অসীম ব্যবধি রয়েছে। যেমনঃ বামে খোলা ডানে অসীম ব্যবধিঃ \((a, \infty)=\left\{x\in{\mathbb{R}}: x\gt{a}\right\}\) সংখ্যারেখাঃ
ঊর্ধেব সীমিত সেটঃ বাস্তব সংখ্যার কোনো সেট \(S\) কে ঊর্ধেব সীমিত (Bounded above) বলা হয়; যদি একটি বাস্তব সংখ্যা \(M\) থাকে যেন তা একটি বাস্তব সংখ্যার অশূন্য (Non empty) উপসেট \(S\) এর যেকোনো উপাদানের সমান অথবা \(S\) এর যেকোনো উপাদান অপেক্ষা বৃহত্তর হয় (অর্থাৎ সকল \(s\in{S}\) এর জন্য \(M\ge{s}\)) তাহলে \(M\) হলো \(S\) উপসেটের একটি ঊর্ধবসীমা। \(M\) এর চেয়ে বড় যেকোনো সংখ্যা \(S\) এর একটি ঊর্ধবসীমা। যেমনঃ \(S=\left\{... ...., -3, \ -2, \ -1, \ 0, \ 1, \ 2, \ 3\right\}\) একটি ঊর্ধেব সীমিত সেট।
\(3, \ 4, \ 5, \ ...\) ইত্যাদি সেটটির ঊর্ধবসীমা।
ক্ষুদ্রতম ঊর্ধবসীমা
Supremum or Least Supper Bound
ক্ষুদ্রতম ঊর্ধবসীমাঃ ঊর্ধেব সীমিত সেটের ঊর্ধবসীমাগুলোর মধ্যে ক্ষুদ্রতমটিকে ক্ষুদ্রতম ঊর্ধবসীমা (Supremum or Least Supper Bound) বা লঘিষ্ঠ ঊর্ধবসীমা বলে। \(S\) এর ক্ষুদ্রতম ঊর্ধবসীমাকে \(\left(Sup(S)\right)\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়। যেমনঃ \(S=\left\{... ...., -3, \ -2, \ -1, \ 0, \ 1, \ 2, \ 3\right\}\) একটি ঊর্ধেব সীমিত সেট।
\(3, \ 4, \ 5, \ ...\) ইত্যাদি সেটটির ঊর্ধবসীমা।
এখানে ক্ষুদ্রতম ঊর্ধবসীমা \(3\) ।
সুতরাং \(Sup(S)=3\)।
নিম্নে সীমিত সেট
Bounded below set
নিম্নে সীমিত সেটঃ বাস্তব সংখ্যার কোনো সেট \(S\) কে নিম্নে সীমিত (Bounded below) বলা হয়; যদি একটি বাস্তব সংখ্যা \(m\) থাকে যেন তা একটি বাস্তব সংখ্যার উপসেট \(S\) এর যেকোনো উপাদানের সমান অথবা \(S\) এর যেকোনো উপাদান অপেক্ষা ক্ষুদ্রতর হয় (অর্থাৎ সকল \(p\in{S}\) এর জন্য \(m\ge{p}\)) তাহলে \(m\) হলো \(S\) উপসেটের একটি নিম্নসীমা। \(m\) এর চেয়ে ছোট যেকোনো সংখ্যা \(S\) এর একটি নিম্নসীমা। যেমনঃ \(S=\left\{2, \ 3, \ 4, \ 5, \ .......\right\}\) একটি নিম্নে সীমিত সেট।
\(2, \ 1, \ 0, \ -1, \ -2, \ -3, \ ...\) ইত্যাদি সেটটির নিম্নসীমা।
বৃহত্তম নিম্নসীমা
Infimum or Greatest Lower Bound
বৃহত্তম নিম্নসীমাঃ নিম্নে সীমিত সেটের নিম্নসীমাগুলোর মধ্যে বৃহত্তমটিকে বৃহত্তম নিম্নসীমা (Infimum or Greatest Lower Bound) বা গরিষ্ঠ নিম্নসীমা বলে। \(S\) এর বৃহত্তম নিম্নসীমাকে \(Inf(S)\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়। যেমনঃ \(S=\left\{2, \ 3, \ 4, \ 5, \ .......\right\}\) একটি নিম্নে সীমিত সেট।
\(2, \ 1, \ 0, \ -1, \ -2, \ -3, \ ...\) ইত্যাদি সেটটির নিম্নসীমা।
এখানে বৃহত্তম নিম্নসীমা \(2\) ।
সুতরাং \(Inf(S)=2\)।
সীমিত সেট
Bounded set
সীমিত সেটঃ যদি বাস্তব সংখ্যার একটি উপসেট \(S\) ঊর্ধেবসীমিত এবং নিম্নেসীমিত উভয় ধরনের হয়, তবে \(S\) কে সীমিত সেট (Bounded set) বলা হয়। যেমনঃ \(S=\left\{2, \ 3, \ 4, \ 5, \ 6\right\}\) একটি সীমিত সেট।
অসীমিত সেট
Unbounded set
অসীমিত সেটঃ যে সেট সীমিত নয় তাকে অসীমিত সেট (Unbounded set) বলা হয়। যেমনঃ \(S=\left\{2, \ 3, \ 4, \ 5, \ 6, \ .......\right\}\) একটি অসীমিত সেট।
বাস্তব সংখ্যার সম্পূর্ণতা স্বীকার্য
Axioms of completeness of \(\mathbb{R}\)
বাস্তব সংখ্যার প্রত্যেক অশূন্য ঊর্ধেব সীমিত (Bounded above) উপসেট একটি (অনন্য) লঘিষ্ঠ ঊর্ধবসীমা বিদ্যমান যা একটি বাস্তব সংখ্যা। বাস্তব সংখ্যার প্রত্যেক অশূন্য নিম্নে সীমিত (Bounded below) উপসেট একটি (অনন্য) গরিষ্ঠ নিম্নসীমা বিদ্যমান যা একটি বাস্তব সংখ্যা। দ্রষ্টব্যঃ মূলদ সংখ্যার সেটে সম্পূর্ণতার ধর্ম খাটে না। যেমনঃ ধরি, মূলদ সংখ্যার একটি উপসেট \(S=\left\{x\in{\mathbb{Q}}: x\lt{0} \text{ এবং} \ x^2\lt{2}\right\}\)।
যেহেতু \(1\in{S}\), সুতরাং \(S\) ফাঁকা সেট নয়।
যেহেতু \(2^2\gt{2}\)।
\(\therefore S\) একটি ঊর্ধেবসীমিত সেট।
অর্থাৎ \(S\) একটি অশূন্য ঊর্ধেবসীমিত সেট।
\(\therefore S\) এর লঘিষ্ঠ ঊর্ধবসীমা \(\sqrt{2},\) যা মূলদ সংখ্যা নয়।
অর্থাৎ মূলদ সংখ্যার সেটে সম্পূর্ণতার ধর্ম খাটে না।
পরম মান
Absolute value
পরম মানঃ সংখ্যারেখায় মূলবিন্দু (\(0\) নির্দেশক বিন্দু) এবং সংখ্যা নির্দেশক বিন্দুর মধ্যবর্তী দূরত্বকে সংখ্যাটির পরমমান (Absolute value) বলা হয়। যেমনঃ সংখ্যারেখায় মূলবিন্দু থেকে \(-4\) এর দূরত্ব \(4\) এবং \(4\) এর দূরত্ব \(4\) একক। অর্থাৎ \(-4\) এর পরমমান \(4\) এবং \(4\) এর পরমমান \(4\) । সংখ্যারেখাঃ
সুতরাং সকল ধনাত্মক সংখ্যার পরমমান সংখ্যাগুলির সমান, সকল ঋনাত্মক সংখ্যার পরমমান সংখ্যাগুলির বিপরীত চিহ্নবিশিষ্ট এবং \(0\) এর পরমমান \(0\)।
যেকোনো বাস্তব সংখ্যা \(x\) এর পরমমান \(|x|\) দ্বারা সূচিত হয় এবং
\(|x|=\begin{cases} \ \ \ x, & \text{যখন} \ x\gt{0} \\ \ \ \ 0, & \text{যখন} \ x =0 \\-x, & \text{যখন} \ x \lt{0}\end{cases}\) \(\Rightarrow\) \(|x|=\begin{cases} \ \ \ x, & \text{যখন} \ x\ge{0} \\-x, & \text{যখন} \ x \lt{0}\end{cases}\)
অর্থাৎ শূন্য \((0)\) ব্যতীত সকল বাস্তব সংখ্যার পরমমান ধনাত্মক এবং শূন্য \((0)\) এর পরমমান শূন্য \((0)\) হবে। সকল \(x\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য, \(|x|=\sqrt{x}\)
প্রমাণঃ
আমরা জানি,
\(|x|^2=x^2\) যা \(x\) এর সকল ধ্নাত্মক, ঋনাত্মক ও শূন্যের জন্য সত্য।
\(\Rightarrow |x|=\pm\sqrt{x^2}\)
যেহেতু \(|x|\ge{0}\) কাজেই ঋনাত্মক মান বর্জন করে,
\(\therefore |x|=\sqrt{x^2}\)
বিশেষ দ্রষ্টব্যঃ যেকোনো বাস্তব সংখ্যার পরমমান শূন্য অপেক্ষা বৃহত্তর বা শূন্যের সমান।
পরম মানের বৈশিষ্ট্যসমূহ এবং এদের প্রমাণ
Properties of absolute value and its proof
সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য, \(|a|\ge{0}\)
প্রমাণঃ
সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(a=0\) হলে,
\(\Rightarrow |a|=|0|\)
\(\therefore |a|=0 ......(1)\) ➜
\(\because |0|=0\)
আবার, সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(a\gt{0}\) হলে,
\(\Rightarrow |a|=a\)
\(\therefore |a|\gt{0} ......(2)\)
আবার, সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(a\lt{0}\) হলে,
\(\Rightarrow |a|=-a\)
আবার, \(a\lt{0}\) হলে,
\(\Rightarrow -a\gt{0}\)
\(\therefore |a|\gt{0}\) যা \((2)\) এর অনুরূপ ➜
\(\because |a|=-a\)
\((1)\) ও \((2)\) হতে,
\(|a|\ge{0}\)
\(|a|\ge{a}\) এর প্রমাণ
Proof of \(|a|\ge{a}\)
সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য, \(|a|\ge{a}\)
প্রমাণঃ
সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(a\ge{0}\) হলে,
\(|a|=a ......(1)\) ➜
পরমমানের সংজ্ঞানুসারে,
সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(a\lt{0}\) হলে,
\(\Rightarrow |a|=-a\)
আবার, সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(a\lt{0}\) হলে,
\(\Rightarrow -a\gt{0}\)
\(\Rightarrow -a\gt{0}\gt{a}\)
\(\Rightarrow -a\gt{a}\)
\(\therefore |a|\gt{a} ......(2)\) ➜
\(\because |a|=-a\)
\((1)\) ও \((2)\) হতে,
\(|a|\ge{a}\)
\(|a|\ge{-a}\) এর প্রমাণ
Proof of \(|a|\ge{-a}\)
সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য, \(|a|\ge{-a}\)
প্রমাণঃ
সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(a\ge{0}\) হলে,
\(|a|=a ......(1)\) ➜
পরমমানের সংজ্ঞানুসারে,
আবার, সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(a\ge{0}\) হলে,
\(\Rightarrow -a\le{0}\)
\(\Rightarrow 0\ge{-a}\)
\(\Rightarrow a\ge{0}\ge{-a}\)
\(\therefore a\ge{-a} ......(2)\)
\((1)\) ও \((2)\) হতে,
\(|a|\ge{-a} ......(3)\)
আবার, সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(a\lt{0}\) হলে,
\(\therefore |a|=-a .....(4)\)
\((3)\) ও \((4)\) হতে,
\(|a|\ge{-a}\)
\(-|a|\le{a}\le{|a|}\) এর প্রমাণ
Proof of \(-|a|\le{a}\le{|a|}\)
সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য, \(-|a|\le{a}\le{|a|}\)
কুঃ ২০১১ ।
প্রমাণঃ
সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(|a|\ge{a}\) হলে,
\(\therefore a\le{|a|} ......(1)\)
আবার, সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(|a|\ge{-a}\)
\(\therefore -|a|\le{a} ......(2)\) ➜
উভয় পার্শে \(-1\) গুণ করে,
\((1)\) ও \((2)\) হতে,
\(-|a|\le{a}\le{|a|}\)
\(|a|^2=a^2\) বা \(|a|=\sqrt{a^2}\) এর প্রমাণ
Proof of \(|a|^2=a^2\) বা \(|a|=\sqrt{a^2}\)
সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য, \(|a|^2=a^2\) বা \(|a|=\sqrt{a^2}\)
প্রমাণঃ
সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(a\gt{0}\) হলে,
\(\Rightarrow |a|=a\)
\(\therefore |a|^2=a^2\) ➜
উভয় পার্শে বর্গ করে,
আবার, সকল \(a\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(a\lt{0}\) হলে,
\(\Rightarrow |a|=-a\)
\(\therefore |a|^2=a^2\) ➜
উভয় পার্শে বর্গ করে,
\(\therefore |a|^2=a^2\)
\(\Rightarrow |a|=\pm\sqrt{a^2}\)
\(\therefore |a|=\sqrt{a^2}\) ➜
পরমমানের বর্গমূল ঋনাত্মক হতে পারে না,
\(|ab|=|a||b|\) এর প্রমাণ
Proof of \(|ab|=|a||b|\)
সকল \(a, \ b\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য, \(|ab|=|a||b|\)
সিঃ ২০১০; রাঃ ২০০৯ ।
প্রমাণঃ
আমরা জানি,
সকল \(x\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(|x|^2=x^2\)
\(\Rightarrow |ab|^2=(ab)^2\) ➜
\(x\) এর পরিবর্তে \(ab\) বসিয়ে,
\(\left|\frac{a}{b}\right|=\frac{|a|}{|b|}\) এর প্রমাণ
Proof of \(\left|\frac{a}{b}\right|=\frac{|a|}{|b|}\)
সকল \(a, \ b\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য, \(\left|\frac{a}{b}\right|=\frac{|a|}{|b|}\)
প্রমাণঃ
আমরা জানি,
সকল \(x\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য,
\(|x|^2=x^2\)
\(\Rightarrow \left|\frac{a}{b}\right|^2=\left(\frac{a}{b}\right)^2\) ➜
\(x\) এর পরিবর্তে \(\frac{a}{b}\) বসিয়ে,
সকল \(a, \ x\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য, \(a\ge{0}\) এবং \(|x|\le{a}\) হলে, \(-a\le{x}\le{a}\)
প্রমাণঃ
\(x\ge{0}\) এবং \(|x|\le{a}\) হলে,
\(x\le{a} .......(1)\)
আবার, \(x\lt{0}\) এবং \(|x|\le{a}\)
\(\Rightarrow -x\le{a}\)
\(\Rightarrow x\ge{-a}\) ➜
উভয় পার্শে \(-1\) গুণ করে,
\(\therefore -a\le{x} .....(2)\)
\((1)\) ও \((2)\) হতে,
\(-a\le{x}\le{a}\)
সকল \(a, \ x\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য, \(a\gt{0}\) এবং \(|x|\lt{a}\) হলে, \(-a\lt{x}\lt{a}\)
প্রমাণঃ
\(x\gt{0}\) এবং \(|x|\lt{a}\) হলে,
\(x\lt{a} .......(1)\)
আবার, \(x\lt{0}\) এবং \(|x|\lt{a}\)
\(\Rightarrow -x\lt{a}\)
\(\Rightarrow x\gt{-a}\) ➜
উভয় পার্শে \(-1\) গুণ করে,
\(\therefore -a\lt{x} .....(2)\)
\((1)\) ও \((2)\) হতে,
\(-a\lt{x}\lt{a}\)
\(x\le{-a}\) অথবা \(x\ge{a}\) এর প্রমাণ
Proof of \(x\le{-a}\) Or \(x\ge{a}\)
সকল \(a, \ x\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য, \(|x|\ge{a}\) হলে, \(x\le{-a}\) অথবা \(x\ge{a}\)
যেখানে, \(a\ge{0}\)
প্রমাণঃ
\(|x|\ge{a} .......(1)\)
এখন, \(x\ge{0}\) হলে,
\((1)\) নং হতে পাই,
\(x\ge{a}\)
আবার, \(x\lt{0}\) হলে,
\((1)\) নং হতে পাই,
\(-x\ge{a}\)
\(\Rightarrow x\le{-a}\) ➜
উভয় পার্শে \(-1\) গুণ করে,
সুতরাং \(|x|\ge{a}\) হলে, \(x\le{-a}\) অথবা \(x\ge{a}\)
সকল \(a, \ x\in{\mathbb{R}}\) এর জন্য, \(|x|\gt{a}\) হলে, \(x\lt{-a}\) অথবা \(x\gt{a}\)
যেখানে, \(a\gt{0}\)
প্রমাণঃ
\(|x|\gt{a} .......(1)\)
এখন, \(x\gt{0}\) হলে,
\((1)\) নং হতে পাই,
\(x\gt{a}\)
আবার, \(x\lt{0}\) হলে,
\((1)\) নং হতে পাই,
\(-x\gt{a}\)
\(\Rightarrow x\lt{-a}\) ➜
উভয় পার্শে \(-1\) গুণ করে,
সুতরাং \(|x|\gt{a}\) হলে, \(x\lt{-a}\) অথবা \(x\gt{a}\)
এক চলক সম্বলিত অসমতা
Inequalities of one variable
এক চলক সম্বলিত অসমতারঃ এক চলক সম্বলিত বাক্য যার একটি রাশি অপর একটি রাশির চেয়ে ছোট অথবা বড়, ছোট বা সমান, বড় বা সমান অথবা কোনোটিই নয় এরূপ বাক্যকে এক চলক সম্বলিত অসমতা (Inequalities of one variable) বলে। যেমনঃ \(x\gt{5}, \ x\lt{5}, \ x\ngtr{5}, \ x\nless{5}, \ x\ge{5}, \ x\le{5}, \ x\ngeq{5}, \ x\nleq{5}\) ইত্যাদি। যৌগিক অসমতাঃ একাধিক বাক্য সমন্বিত অসমতাকে যৌগিক অসমতা (Compound inequalities) বলা হয়। যেমনঃ \(a\gt{x}\gt{b}\) একটি যৌগিক অসমতা।
কারণ এখানে একটি অসমতা \(a\gt{x}\) এবং অপরটি \(x\gt{b}\)।
এক চলক সম্বলিত অসমতার সমাধান
Solution of inequalities with one variable
যে অসমতার মধ্যে কেবল একটি চলক বিধ্যমান তাকে এক চলক সম্বলিত অসমতা বলে। এক চলক সম্বলিত অসমতাকে দুই ভাগে বিভক্ত করা যায়। শর্তাধীন অসমতাঃ যে সমস্ত অসমতা সম্পর্কযুক্ত চলকের নির্দিষ্ট কিছু মানের জন্য সত্য তাকে শর্তাধীন অসমতা (Conditional inequalities) বলা হয়। যেমনঃ \(x+5\gt{7}\) একটি শর্তাধীন অসমতা।
কারণ এটি কেবল \(x\gt{2}\) এর জন্য সত্য। শর্তহীন অসমতাঃ যে সমস্ত অসমতা সম্পর্কযুক্ত চলকের প্রত্যেক মানের জন্য সত্য তাকে শর্তহীন অসমতা (Unconditional inequalities) বলা হয়। যেমনঃ \(x+5\gt{x}\) একটি শর্তহীন অসমতা।
কারণ এটি \(x\) এর প্রত্যেক মানের জন্য সত্য।
এক চলক সম্বলিত দ্বিঘাত অসমতার সমাধান
Solution of quadratic inequality with one variable
\(a\gt{b}\) হলে, \((x-a)(x-b)\lt{0}, \ \frac{x-a}{x-b}\lt{0}, \ \frac{x-b}{x-a}\lt{0}\) এবং \(\frac{1}{(x-a)(x-b)}\lt{0}\) এর সমাধানঃ \(b\lt{x}\lt{a}\)
\(a\gt{b}\) হলে, \((x-a)(x-b)\gt{0}, \ \frac{x-a}{x-b}\gt{0}, \ \frac{x-b}{x-a}\gt{0}\) এবং \(\frac{1}{(x-a)(x-b)}\gt{0}\) এর সমাধানঃ \(x\lt{b}\) অথবা \(x\gt{a}\)
লেখচিত্রের সাহায্যে এক চলক সম্বলিত দ্বিঘাত অসমতার সমাধান
Solution of quadratic inequality with one variable with the help of graph
লেখচিত্রের সাহায্যে এক চলক সম্বলিত দ্বিঘাত অসমতার সমাধানের জন্য নিচের ধাপগুলি অনুসরণীয়। প্রথমে সংশ্লিষ্ট সমীকরণের সমাধান করতে হবে। পরবর্তীতে দ্বিঘাত ফাংশনের লেখচিত্র অঙ্কন করতে হবে। দ্রষ্টব্যঃ \(ax^2+bx+c=0\) এ \(a\gt{0}\) হলে, পরাবৃত্তের আকার হবে \(\cup\) এবং \(a\lt{0}\) হলে পরাবৃত্তের আকার হবে \(\cap\) অসমতাটি ঋনাত্মক হলে, সমাধান হবে \(x\) অক্ষের সাথে পরাবৃত্তের ছেদকের মধ্যস্থ সরলরেখা এবং অসমতাটি ধনাত্মক হলে, সমাধান হবে \(x\) অক্ষের সাথে পরাবৃত্তের ছেদকের বাইরের সরলরেখাদ্বয়।
লিনিয়ার প্রোগ্রামিং হল ইনপুট এবং আউটপুট সহ আন্তঃনির্ভর ক্রিয়াকলাপগুলি বেছে নেওয়ার একটি উপায়, যাতে কিছু মাত্রায় একটি সর্বোত্তম অর্জন করা যায় (যেমন, লাভ বা কল্যাণের কিছু সূচক)। মানবজীবনের সফলতার ক্ষেত্রে যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম (Linear Programming) এর
প্রয়োজনীয়তা অপরিসীম। একজন মানুষ যখন বুঝতে শেখে তখন থেকেই যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম ব্যবহার করে। যেমনঃ একটি শিশুর সামনে কিছু খেলনা রেখে এগুলি থেকে কিছু নিতে বলা হলে সে সর্বোচ্চ পরিমাণে খেলনা নিতে চাইবে। আবার তাকে যদি বলা হয়, এগুলি হতে কিছু খেলনা তোমার
বোনকে দাও, তবে সে কমসংখ্যক খেলনা দিতে চাইবে। এভাবে, একজন কৃষক জমিতে চাষাবাদ করার সময় সে চায় বিভিন্ন শর্ত সাপেক্ষে সর্বোচ্চ পরিমাণ ফসল ফলাতে, আবার প্রাকৃতিক কারণে ফসল নষ্ট হলে সে চাইবে সর্বনিম্ন ক্ষতিতে তার ফসল ঘরে উঠাতে। এভাবে প্রতিটি মানুষেই
সাধারণত সর্বনিম্ন পরিশম বা বিনিয়োগের বিনিময়ে সম্ভাব্য সর্বোচ্চ পরিমাণ মুনাফা অর্জন করতে চায়। মানুষ মাত্রই এটি একটি সহজাত আকাঙ্ক্ষা। আবার, শিল্প কারখানার উৎপাদন ব্যবস্থায় কাঁচামাল, শ্রমিক এবং অন্যান্য দ্রব্যাদির সর্বনিম্ন কি পরিমাণ ব্যবহারের মাধ্যমে
সর্বোচ্চ উৎপাদন সম্ভব হতে পারে এবং কম সময়ে স্বল্প পরিমাণ খরচে কিভাবে অধিক মুনাফা অর্জন করা যায়, তা একটি বিশেষ গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম (Linear Programming) সামাজিক ব্যবহারিক বিজ্ঞানে এবং ব্যবসায়িক পরিকল্পনার পরিমাণগত
সিদ্ধান্তে কৌশলগতভাবে ব্যবহৃত হয়। যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম (Linear Programming)কে চরম সমাধানও (Linear Optimization) বলা হয়ে থাকে। কারণ যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম (Linear Programming) এমন একটি পদ্ধতি, যা কোনো ক্ষেত্র হতে সর্বোচ্চ পরিমাণ মুনাফার সম্ভাবনা নির্দেশ
করে। এ প্রোগ্রামটি সর্বোনিম্ন পরিশ্রম বা বিনিয়োগের বিনিময়ে সর্বোচ্চ পরিমাণ মুনাফা অর্জন করতে শেখায়। সর্বোপ্রথম জোসেফ ফরিয়ার (Joseph Fourier) জোসেফ ফরিয়ার (Joseph Fourier) (১৭৬৮খ্রিস্টাব্দ-১৮৩০খ্রিস্টাব্দ) জোসেফ ফুরিয়ার একজন ফরাসি গণিতবিদ এবং পদার্থবিদ যিনি ফুরিয়ার সিরিজ এবং তাপ স্থানান্তর এবং কম্পনের সমস্যাগুলির জন্য তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলির তদন্ত শুরু করার জন্য সর্বাধিক পরিচিত। ১৮২৭ খ্রিস্টাব্দে যোগাশ্রয়ী অসমতা (Linear Inequalities) সমাধান করার অভিপ্রায়ে একটি সমাধান পদ্ধতি উদ্ভাবন করেন। পরবর্তীতে ১৯৩৯ খ্রিস্টাব্দে সোভিয়েত গণিতবিদ লিওনিড ভিতালিচিভ ক্যান্টোরোভিচ (Leonid Vitaliyevich Kantorovich) এবং আমেরিকান অর্থনীতিবিদ
ওয়াসিলি লেওন্টিফ (Wassily Leontief) ওয়াসিলি লেওন্টিফ (Wassily Leontief) (১৯০৬ খ্রিস্টাব্দ-১৯৯৯ খ্রিস্টাব্দ) লিওন্টিফ লেনিনগ্রাদ বিশ্ববিদ্যালয়ের (1921-25) এবং বার্লিন বিশ্ববিদ্যালয়ের (1925-28) ছাত্র ছিলেন। তিনি 1931 সালে মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে অভিবাসিত হন, হার্ভার্ড বিশ্ববিদ্যালয়, কেমব্রিজ, ম্যাসাচুসেটসে 1931 থেকে 1975 সাল পর্যন্ত অধ্যাপনা করেন। 1948
থেকে 1975 সাল পর্যন্ত তিনি আমেরিকান অর্থনীতির কাঠামোর উপর হার্ভার্ড অর্থনৈতিক গবেষণা প্রকল্পের পরিচালক ছিলেন। 1975 থেকে মৃত্যুর আগ পর্যন্ত তিনি নিউইয়র্ক বিশ্ববিদ্যালয়ের অর্থনীতির অধ্যাপক ছিলেন। প্রথম গাণিতিক আকারে যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম (Linear Programming) প্রকাশ করেন। আমেরিকান গণিতবিদ জর্জ বার্নার্ড ড্যান্টজিগ (George Bernard Dantzig) জর্জ বার্নার্ড ড্যান্টজিগ (George Bernard Dantzig) (১৯১৪ খ্রিস্টাব্দ-২০০৫ খ্রিস্টাব্দ) 1963 সালে প্রকাশিত একটি ক্লাসিক কাজে, লিনিয়ার প্রোগ্রামিং এবং এক্সটেনশন-এ ড্যান্টজিগ তার পদ্ধতিগুলি ব্যাখ্যা করেছিলেন। দ্বিতীয় বিশ্বযুদ্ধে যুদ্ধের কৌশলে যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম (Linear Programming) ব্যবহার করেন। বিংশ শতাব্দীর নিত্যনতুন আবিষ্কার এবং পণ্য উৎপাদনের প্রতিযোগিতায় যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম (Linear Programming) এর নতুন মাত্রা সূচীত হয়। শিল্প কারখানা, শিক্ষা প্রতিষ্ঠান,
সামরিক-বেসামরিক প্রশাসনে, বৈজ্ঞানিক গবেষণায়, সাংখিক বিশ্লেষণে গণিতবিদ এবং অর্থনীতিবিদদের কাছে যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম (Linear Programming) একটি অপরিহার্য মাধ্যম। যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম (Linear Programming) বিজ্ঞানভিত্তিক পদ্ধতিতে কর্মদক্ষতা, উদ্দেশ্য
ও কর্মপদ্ধতি নির্ধারণ করে নির্দিষ্ট লক্ষ এবং উদ্দেশ্য পূরণে সর্বোতভাবে সহায়তা প্রদান করে।
যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম
Linear Programming
মানব সমাজের একটি বিশেষ প্রচলিত প্রবাদ "পরিকল্পনা হলো কাজের অর্ধেক"। সৃষ্টির লগ্ন থেকেই মানুষ পরিকল্পনা করে এগিয়েছে। যে কোনো বিষয়ে পরিকল্পনা করার জন্য তিনটি মূখ্য বিষয় প্রথমেই চিন্তায় এসে যায়- আমি কি করতে চাই (অর্থাৎ উদ্দেশ্য কি) ? উদ্দেশ্য সফল করার জন্য মূলত কোন কোন বিষয়ের উপর নির্ভরশীল হতে হবে? এবং আমার সীমাবদ্ধতা কি কি ? যেমনঃ আমি আন্তর্জাতিক গণিত অলিম্পিয়ার্ড-এ দেশকে চ্যাম্পিয়ন করার লক্ষে একটি গণিত প্রশিক্ষণ একাডেমি করতে চাই। এই পরিকল্পনা সঠিকভাবে বাস্তবায়নের জন্য
আমাকে প্রশিক্ষক এবং শিক্ষার্থীদের উপর নির্ভর করতে হবে এবং এখানে যে সকল সীমাবদ্ধতা চিন্নতা করতে হবে তা হলো অর্থের পরিমাণ, প্রশিক্ষক এবং শিক্ষার্থীর সরবরাহ। একাডেমি পরিচালনা করার ক্ষেত্রে যে ধারণা সর্বদা পোষণ করতে হবে তা হলো-সর্বনিম্ন পরিশ্রম বা
বিনিয়োগের বিনিময়ে সম্ভাব্য সর্বোচ্চ পরিমাণ মুনাফা প্রাপ্তি বা সর্বোৎকৃষ্ট শিক্ষার্থী তৈরী অর্থাৎ Maximum profit for minimum cost এটা মানুষ মাত্রেই সহজাত আকাঙ্ক্ষা। যোগাশ্রয়ী শব্দের অর্থ রৈখিক বা একঘাত এবং প্রোগ্রাম শব্দের অর্থ পরিকল্পনা। সুতরাং
যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম এর অর্থ হল একঘাত বিশিষ্ট সমীকরণ বা অসমতার বিশেষ গাণিতিক সমাধান। যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রামঃ দুই বা ততোধিক স্বাধীন চলক সংবলিত সমীকরণ এবং অসমতার সেট থেকে নির্ভরশীল চলকের সবচেয়ে সুবিধাজনক মানের জন্য স্বাধীন চলকের নির্দিষ্ট মান নির্ণয়ের একটি বিশেষ বীজগাণিতিক পদ্ধতি হচ্ছে
যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম। সর্বনিম্ন বিনিয়োগে সর্বোচ্চ মুনাফা অর্জন করার লক্ষে \((1)\) সিদ্ধান্ত চলক (Decision Variable) \((2)\) উদ্দেশ্য ফাংশন (Ojective Function) এবং \((3)\) শর্ত বা সীমাবদ্ধতা (Constraints) এই তিনটি পরিকল্পনা গ্রহণ করতে হবে। সিদ্ধান্ত চলকঃ কোনো সমস্যা সমাধানের জন্য তার সাথে সংশ্লিষ্ট পরিবর্তনযোগ্য অজানা রাশিগুলিকে সিদ্ধান্ত চলক (Decision Variable) বলে। এই রাশিগুলিকে বিভিন্ন অবস্থায় বাড়ানো বা কমানো যেতে পারে এবং এই চলকগুলির
মান ঋণাত্মক হয় না। কোনো ব্যবসায় প্রতিষ্ঠান \(A\) এবং \(B\) দুইটি পণ্য তৈরী করে। এদেরকে চলকের মাধ্যমে \(A\) পণ্যটি \(x\) পরিমাণ এবং \(B\) পণ্যটি \(y\) পরিমাণ তৈরী করলে অবশ্যই \(x\ge{0}\) এবং \(y\ge{0}\) হবে। কখনো ঋণাত্মক পরিমাণ তৈরী করা যায় না। উদ্দেশ্য ফাংশনঃ যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রামের মূল উদ্দেশ্য হলো কোনো কিছুকে সর্বোচ্চ সুবিধাজনক অবস্থায় নিয়ে সর্বোচ্চ বা সর্বনিম্ন মান নির্ণয়ের জন্য উপযুক্ত চলক দ্বারা গাণিতিক ফাংশনে প্রকাশ করতে হবে, এই প্রক্রিয়াকে
উদ্দেশ্য ফাংশন বা অভীষ্ট ফাংশন (Ojective Function) বলে। শর্ত বা সীমাবদ্ধতাঃ সব ধরনের কাজের জন্য কিছু সীমাবদ্ধতা বা প্রতিবন্ধকতা থাকে, যেমন- যোগ্য লোকের সীমাবদ্ধতা, কাঁচা মালের সীমাবদ্ধতা এবং সম্পদের সীমাবদ্ধতা ইত্যাদি। এই সীমাবদ্ধতাকে অসমতার মাধ্যমে বা
রৈখিক সমীকরণের মাধ্যমে প্রকাশ করা হয়। এগুলিকে একত্রে যোগাশ্রয়ী সীমাবদ্ধতা বা শর্ত (Constraints) বলে।
যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম এর গুরুত্ব
Importance of Linear Programming
বাস্তব এবং পরীক্ষণ ক্ষেত্রে বিভিন্ন শর্তের অধীনে সম্ভাব্য সর্বোচ্চ মান গাণিতিকভাবে অনুমান করা যায়। একইভাবে পরীক্ষণ ক্ষেত্রে সম্ভাব্য সর্বনিম্ন মান নির্ণয়ের সাহায্য করে। বাস্তব ক্ষেত্রে যেখানে একাধিক উপায়ে কাঙ্ক্ষিত ফলাফল পাওয়া সম্ভব সেখানে কম খরচের উপায় নির্দেশ করে।
যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম এর ব্যবহার
Use of Linear Programming
অর্থনৈতিক পরিকল্পনা করতে। উৎপাদন পরিকল্পনা এবং সময়সূচি নির্ধারণে। কাঁচা মালের প্রাপ্যতা এবং মূল্য অনুযায়ী কি দ্রব্য উৎপাদন লাভজনক তা নির্ধারণে। বিমান বন্দরে পাইলট, কর্মচারি, এয়ার হোস্টেজ এবং কেবিন ক্রু'দের শিডিউল নির্ধারণে। কম খরচ সাপেক্ষ অধিক পুষ্টিকর খাদ্যতালিকা প্রস্তুতিতে। গৃহপালিত প্রাণীদের জন্য সেরা খাদ্যমিশ্রণ প্রস্তুতিতে। সমুদ্র বন্দরে জাহাজ ভেড়ানো এবং মাল নামানোর সময়সূচি প্রস্তুতিতে। কোনো অফিস প্রোজেক্ট এর জন্য সেরা কর্মী বাছাই করতে। পরিবহন ক্ষেত্রে খরচ অনুযায়ী কোন পথে সবচেয়ে কম খরচে পরিবহণ সম্ভব তা নির্ধারণ করতে। যুদ্ধক্ষেত্রে সরঞ্জাম এবং লোকবল পাঠানোর সঠিক স্থান বাছাই করতে। কর্মকর্তা এবং কর্মচারীদের বেতন-ভাতাদি তৈরী করতে। শিক্ষার্থীদের প্রয়োজনীয় উপকরণ সরবরাহের সীমাবদ্ধতার ক্ষেত্রে গাণিতিক মডেল তৈরীতে।
যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম এর শর্ত
Conditions of Linear Programming
কতগুলি শর্ত পূরণ সাপেক্ষে যে কোনো সমস্যার ( সর্বোচ্চ বা সর্বনিম্ন মান নির্ণয়করণ ) সমাধান করার জন্য যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম প্রয়োগ করা হয়। নিম্নে শর্তগুলি উল্লেখ করা হলোঃ সমস্যার একটি অভিষ্ট ফাংশন (Ojective Function) অবশ্যই থাকতে হবে যার সর্বোচ্চ বা সর্বনিম্ন মান নির্ণয় করতে হবে এবং তাকে সিদ্ধান্ত চলকের রৈখিক অপেক্ষক বা ফাংশন হিসেবে প্রকাশ করা যাবে। সমস্যার অবশ্যই বিকল্প পদ্ধতির কার্যক্রম এর ব্যবস্থা থাকতে হবে। যেমনঃ একটি দ্রব্য দুইটি মেশিনে প্রস্তুত হতে পারে। এরূপ ক্ষেত্রে সমস্যা হবে কোন মেশিনে কত একক দ্রব্য প্রস্তুত হবে
তা নির্ণয় করা। যে কোনো সমস্যায় অবশ্যই সীমিত সম্পদ থাকতে হবে অর্থাৎ উৎসের বা সম্পদের সীমাবদ্ধতা থাকবে এবং সিদ্ধান্ত চলকের সাহায্যে প্রকাশ করলে অসমতা বা সমীকরণে পরিণত হবে। যেমনঃ একটি উৎপাদন কারখানায়
কাঁচামালের যোগান সীমিত হতে হবে। সিদ্ধান্ত চলকগুলি অবশ্যই পরস্পর সম্পর্কযুক্ত এবং অঋণাত্মক হতে হবে। যেমনঃ দুই প্রকার দ্রব্যের একটি \(x\) একক এবং অন্যটি \(y\) একক প্রস্তুত করা হলে \(x\) এবং \(y\) অঋণাত্মক হবে অর্থাৎ
\(x\ge{0}, \ y\ge{0}\)
যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম এর সুবিধাসমূহ
Advantages of Linear Programming
যোগাশ্রয়ী প্রগ্রামের উদ্দেশ্য হলো সর্বনিম্ন বিনিয়োগ করে সর্বোচ্চ লাভের উপায় নির্ণয় করে। যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম এর সুবিধাসমূহ নিম্নরূপঃ সর্বনিম্ন বিনিয়োগ করে সর্বোচ্চ মুনাফা লাভের উপায় নির্ণয় করা যায়। উৎপাদনযোগ্য চলকের কাঙ্ক্ষিত মান নির্ধারণে সহায়তা করা। সামরিক কার্যক্রমে যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম অপরিসীম ভূমিকা রাখে। সকল অদৃশ্য এবং অনাকাঙ্ক্ষিত প্রতিবন্ধকতা চিহ্নিত করে সেগুলি দূরীকরণের ব্যবস্থা গ্রহণ করা যায়। ভবিষ্যতে উৎপাদনকে অধিকতর সুবিধাজনক করার পরিকল্পনা গ্রহণে দূরদৃষ্টি এবং দক্ষতা বৃদ্ধি করা যায়।
আধুনিক উৎপাদন এবং বন্টন ব্যবস্থায় যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম
Linear Programming in modern production and distribution system
"আধুনিক উৎপাদন এবং বন্ঠন ব্যবস্থায় যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম একটি অপরিহার্য হাতিয়ার" উক্তিটির তাৎপর্যঃ
বিংশ শতাব্দীর গোড়ার দিকেচারিদিকে যখন সমাজতন্ত্রের জয় জয়কার, "শ্রমিক এবং মালিক সবাই সমান সুবিধা প্রাপ্তির যোগ্য" যে তন্ত্রের মূল কথা, ঠিক তখনই উৎপাদন এবং বন্টন ব্যবস্থায় বিপুল এবং ব্যপক পরিবর্তেন সূচনা করে যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম। মানুষের চাহিদা
এবং যোগানের তুলুনায় প্রাপ্তি কম। তাই চাহিদা এবং যোগানের মধ্যে সমন্বয় সাধন করা তথা সর্বনিম্ন পরিশ্রমে সর্বোচ্চ মুনাফা অর্জন নিশ্চিতকরণ প্রয়োজন। গণিতে এ কারণেই উৎপাদন এবং বন্টনের মাঝে সমন্বয় করে প্রত্যেকটি বিষয়ে সুপরিকল্পিত-প্রোগ্রাম এর ধারণা উদ্ভত
হয়। বর্তমান কালের শিল্পভিত্তিক ব্যবস্থায় যেমনঃ কাঁচামাল, শ্রমিক এবং অন্যান্য সামগ্রির ব্যবহারে এই ধারণার প্রভাব ব্যপক। এ ধারণার সুপ্রতিষ্ঠিত এবং সুপরিকল্পিত বাস্তব রূপই হলো যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম। এক কথায়, যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম এক প্রকার আধুনিক
বৈজ্ঞানিক পদ্ধতি যার সাহায্যে গাণিতিক পরক্রিয়ায় সর্বনিম্ন বিনিয়োগে সর্বাধিক মুনাফা অর্জনের উপায় পাওয়া যায়। আবার সঙ্গা থেকে বোঝা যায়, যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম দুইটি বিষয়ের উপর কাজ করে। স্বল্প বিনিয়োগ সর্বাধিক মুনাফা এ লক্ষকে সামনে রেখে সীমাবদ্ধতাগুলি থেকে কতগুলি গাণিতিক অসমতার অবতারণা করা হয় এবং এগুলি সমাধান করে- উৎপাদনযোগ্য চলকের কাঙ্ক্ষিত মান নির্ণয় করা হয়। উৎপাদনের প্রতিবন্ধকতাসমূহ নির্ণয় করা হয়। সর্বোচ্চ লাভ অর্জনের উপায় নির্ণয় করা হয়। তাই, সার্বিকভাবে বলা যেতে পারে আধুনিক উৎপাদন এবং বন্টন ব্যবস্থায় যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম একটি অপরিহার্য হাতিয়ার।
যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রামের মডেল তৈরীতে এ্যালগরিদম
Algorithm for modeling of Linear Programming
একটি সমস্যা থেকে কিভাবে যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম এর মডেল তৈরী করতে হয় তার এ্যালগরিদম নিম্নরূপঃ প্রথম ধাপঃ প্রদত্ত সমস্যাটি পর্যালোচনা করে কি নির্ণয় করতে হবে তা নির্ণয় করা। দ্বিতীয় ধাপঃ যা নির্ণয় করতে হবে তার জন্য চলক নির্ধারণ করা। তৃতীয় ধাপঃ চলকগুলির মান ধনাত্মক বা শূন্য অর্থাৎ চলক \(\ge{0}\) শর্ত আরোপ করা যাতে মানে এবং অবস্থানে বাস্তব সমাধান পাওয়া যায়। চতুর্থ ধাপঃ চলকের মাধ্যমে মোট লাভ বা মোট খরচ নির্ণয় করা এবং ইহাকে উদ্দেশ্য ফাংশন বা অভিষ্ট ফাংশন (Objective function) আকারে প্রকাশ করা, যার সর্বোচ্চকরণ করতে হবে। পঞ্চম ধাপঃ শর্তগুলিকে অসমতা বা সমীকরণ আকারে প্রকাশ করা। ষষ্ঠ ধাপঃ উদ্দেশ্য ফাংশন (চতুর্থ ধাপ থেকে প্রাপ্ত) এবং শর্তের অসমতা বা সমীকরণ (পঞ্চম এবং তৃতীয় ধাপ থেকে প্রাপ্ত) কে যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রামের মডেল আকারে প্রকাশ করা। উদাহরণঃ একজন ফল বিক্রেতা আম এবং পেয়ারা মিলে মোট \(600\) টাকার ফল কিনবেন। কিন্তু দোকান ঘরে \(14\) টির বেশি বাক্স রাখতে পারবেন না। এক বাক্স আমের দাম \(50\) টাকা এবং এক বাক্স পেয়ারার দাম
\(25\) টাকা। তিনি প্রতি বাক্স আম এবং পেয়ারা যথাক্রমে \(10\) টাকা এবং \(6\) টাকা লাভে বিক্রয় করেন। লোকটি যে পরিমাণ ফল কেনেন, তার সবই বিক্রয় হয়ে যায়। আম এবং পেয়ারা কতগুলি কিনলে তিনি সর্বোচ্চ লাভ করতে পারবেন।
মডেল তৈরীঃ প্রথম ধাপঃ প্রদত্ত সমস্যাটি পর্যালোচনা করে দেখা যায় যে, আম এবং পেয়ারা ক্রয় করে সর্বোচ্চ লাভ নির্ণয় করতে হবে। দ্বিতীয় ধাপঃ যতগুলি আম এবং পেয়ারা কিনতে হবে তা যথাক্রমে \(x\) এবং \(y\) চলকের মাধ্যমে প্রকাশ করতে হবে। তৃতীয় ধাপঃ চলকগুলির মান ধনাত্মক বা শূন্য অর্থাৎ \(x\ge{0}\) এবং \(y\ge{0}\) শর্ত আরোপ করা যাতে মানে এবং অবস্থানে বাস্তব সমাধান পাওয়া যায়। চতুর্থ ধাপঃ \(x\) এবং \(y\) চলকের মাধ্যমে মোট লাভ নির্ণয় করতে হবে এবং ইহাকে উদ্দেশ্য ফাংশন বা অভিষ্ট ফাংশন (Objective function) আকারে প্রকাশ করতে হবে, অভিষ্ট ফাংশনকে \(Z\) দ্বারা প্রকাশ করে \(Z_{max}=10x+6y\)
এর মান নির্ণয় করতে হবে। পঞ্চম ধাপঃ দোকা ঘরের ক্ষেত্রে \(x+y\le{14}\) এবং খরচের ক্ষেত্রে \(50x+25y\le{600}\) শর্তগুলিকে অসমতা আকারে প্রকাশ হলো। ষষ্ঠ ধাপঃ উদ্দেশ্য ফাংশন \(Z\) (চতুর্থ ধাপ থেকে প্রাপ্ত) এবং শর্তের অসমতা (পঞ্চম এবং তৃতীয় ধাপ থেকে প্রাপ্ত) কে যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রামের মডেল আকারে প্রকাশ হলোঃ \(Z_{max}=10x+6y\) শর্তসমূহঃ
\(x+y\le{14}\) \(50x+25y\le{600}\) \(x\ge{0}\) এবং \(y\ge{0}\)
যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম সমস্যার সমাধান
Solution system of Linear Programming problem
যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রামকে বিভিন্ন পদ্ধতিতে সমাধান করা যায়। সাধারণত লেখচিত্রের সাহায্যে দুই চলক বিশিষ্ট যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম সমস্যার সমাধান করা হয়। এই পদ্ধতিটি অধিকতর সহজ হওয়ায় শিক্ষার্থীরা সহজেই এ পদ্ধতির সাহায্যে দুই চলকবিশিষ্ট যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রামের সমাধান
করতে পারে। এ পদ্ধতিতে সমাধানের জন্য তিনটি বিষয়ে জ্ঞান থাকা প্রয়োজন। যথঃ সম্ভাব্য সমাধান (Feasible solution) সম্ভাব্য অঞ্চল (Feasible region) এবং চরম সমাধান (Optimum solution)। উক্ত বিষয় তিনটি, একটি উদাহরণে সহজে বুঝা যাবে।
সম্ভাব্য সমাধানঃ চলকের যে সকল মান প্রদত্ত শর্তসমূহকে সিদ্ধ করে তাকে সম্ভাব্য সমাধান (Feasible solution) বলে। যেমনঃ বাংলাদেশ সেনাবাহিনীতে লোক নিয়োগের জন্য পত্রিকায় বিজ্ঞাপন দেয়া হলো এই শর্তে যে, যাদের বয়স ১৮ থেকে ২২ বছরের মধ্যে, এইচ. এস. সি. পাস, বাংলাদেশের নাগরিক, তারা দরখাস্ত করতে পারবে। বর্তমানে বাংলাদেশ
সেনাবাহিনীর চাকুরি মর্যদাপূর্ণ হয়ায় সকলে দরখাস্ত করতে চাইলেও উক্ত শর্তের কারণে অনেক লোক প্রাথমিকভাবেই দরখাস্ত করতে পারবে না। যে সকল ব্যক্তি উক্ত শর্তের আলোকে দরখাস্ত করতে পারবে তারা সকলেই সম্ভাব্য সমাধান। সম্ভাব্য অঞ্চলঃ সম্ভাব্য মাধ্যম দ্বারা যে অঞ্চল সৃষ্টি হয় তাকে সম্ভাব্য অঞ্চল (Feasible region) বলে। যেমনঃ এখন দেখা গেল সেনাবাহিনীতে লোক নিয়োগ করা হবে দুই হাজার। কিন্তু দরখাস্ত করেছে পাঁচ লক্ষ প্রার্থী। সেনাবাহিনী চাইবে তাদের মধ্য থেকে সবচেয়ে মেধা এবং শারীরিক দক্ষতাসম্পন্ন ব্যক্তিবর্গকে নিয়গ
দিতে। এর জন্য প্রাথমিক মেডিকেল টেস্টের উদ্দেশ্যে সবাইকে একটি নির্দিষ্ট স্থানে একত্রিত হতে বলল। প্রত্যেক ব্যক্তি সম্ভাব্য সমাধান। এই সম্ভাব্য সমাধান দ্বারা যে অঞ্চল সৃষ্টি হবে সেটিই সম্ভাব্য অঞ্চল। চরম সমাধানঃ সম্ভাব্য সমাধানের যে সকল মানের জন্য উদ্দেশ্য ফাংশনের (Objective function) সর্বোচ্চ বা সর্বনিম্ন মান পাওয়া যায় তাকে চরম সমাধান (Optimum solution) বলে। যেমনঃ প্রাথমিক মেডিকেল টেস্ট, লিখিত পরীক্ষা, ভাইভা ইত্যাদি পরীক্ষার পর যে ব্যক্তিবর্গ চুড়ান্তভাবে নির্ধারিত হবে সেটিই চরম সমাধান। চরম সমাধান কয়েক প্রকার হতে পারে। যথাঃ নির্দিষ্ট সংখ্যক এবং অনন্য চরম সমাধান (A definite number and unique optimum solution) অনির্দিষ্ট সংখ্যক চরম সমাধান (An infinite number of optimum solution) উন্মুক্ত সমাধান (An unbounded solution) সমাধান নেই (No solution) চরম সমাধান নির্ণয়ের জন্য একটি সূত্রের সাহায্য নিতে হয়। সূত্রটি হলো-সম্ভাব্য অঞ্চলের শীর্ষবিন্দুগুলিতে চরম সমাধান অবস্থান করে। যার প্রমাণ উচ্চ
শ্রেণিতে শেখানো হয়।
অসমতা থেকে সম্ভাব্য অঞ্চল নির্ণয়ের পদ্ধতি
Determinate system of feasible region from the inequality
প্রথমে প্রদত্ত অসমতাকে সমীকরণরূপে প্রকাশ করা হয়। প্রত্যেকটি সমীকরণকে ছেদক আকৃতিতে প্রকাশ করতে হয় অথবা প্রত্যেকটি সমীকরণ থেকে কিছু বিন্দু নির্ণয় করতে হয়। ছেদক আকৃতিতে প্রকাশ করা সমীকরণটির লেখচিত্র অঙ্কন করতে হয়। ছক কাগজ থেকে এমন একটি বিন্দু বাছাই করতে হয় যা রেখাটির উপর অবস্থিত নয়। কিন্তু তার অবস্থান এবং স্থানাঙ্ক জানা থাকা প্রয়োজন। এ ক্ষেত্রে মূলবিন্দু রেখাটির উপর অবস্থিত না হলে, মূলবিন্দু
বাছাই করা উত্তম। রেখাটি মূলবিন্দুগামী হলে \((1, 0)\) অথবা \((0, 1)\) বিন্দু নেওয়া ভাল। বিন্দুটি নিয়ে প্রত্যেকটি অসমতাকে বাছাই করতে হয়। বিন্দুটির জন্য অসমতাটি সত্য হলে, উক্ত বিন্দুর দিকের অঞ্চলই হবে অসমতাটির অম্ভাব্য অঞ্চল। অন্যথায় বিন্দুটির বিপরীত দিকের অঞ্চলই হবে অসমতাটির অম্ভাব্য অঞ্চল। যে অঞ্চল প্রত্যেকটি অসমতাকে সিদ্ধ করে সে অঞ্চলই হবে সমাধানের সম্ভাব্য অঞ্চল।
যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রাম সমাধানের পদ্ধতি
Method of solution of linear programming
যোগাশ্রয়ী প্রোগ্রামের সমস্যা সমাধানের পদ্ধতি নিচে দেওয়া হলোঃ লেখচিত্র পদ্ধতি (Graphical method) সিমপ্লেক্স পদ্ধতি (Simplex method) বন্টন বা পরিবহণ পদ্ধতি (Distribution or transportation method) দ্বৈত সিমপ্লেক্স পদ্ধতি (Dual simplex method) সংশোধিত সিমপ্লেক্স পদ্ধতি (Revised simplex method) ডাইনামিক প্রোগ্রামিং পদ্ধতি (Dynamic programming method)
মূলদ ও অমূলদ সংখ্যার সেট মিলে বাস্তব সংখ্যার সেট গঠিত হয়। বাস্তব সংখ্যার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ধর্ম হলো এর বর্গ সবসময় অঋণাত্মক। কিন্তু \(\sqrt{-1}, \ \sqrt{-4}, \ \sqrt{-5}, \ .....\) প্রভৃতি এর বর্গ যথাক্রমে \(-1, \ -4, \ -5, \ .....\) প্রভৃতি যা ঋণাত্মক।
এ ধরনের সংখ্যার উদ্ভব হয়েছে \(x^2+1=0, \ x^2+4=0, \ x^2+5=0, \ ....\) প্রভৃতি সমীকরণ থেকে। এ জাতীয় সমীকরণ সমাধানের চেষ্টার ক্ষেত্রে যে সকল সংখ্যা যা বাস্তব সংখ্যা থেকে ভিন্ন তাই কাল্পনিক সংখ্যা। জটিল সংখ্যা হচ্ছে বাস্তব সংখ্যার বর্ধিত
রূপ। যা \(i, \ (i=\sqrt{-1})\) দ্বারা সূচিত একটি কাল্পনিক এককের সংযুক্তির মাধ্যমে গঠিত। খৃষ্টপূর্ব \(50\) অব্দে গ্রিক গণিতবিদ ও প্রকৌশলী আলেকজান্দ্রিয়ার হেরন জটিল সংখ্যার ধারণা দেন। জটিল সংখ্যার যোগ, বিয়োগ, গুণ এবং ভাগ সর্বপ্রথম প্রবর্তন করেন
ইতালীয় গণিতবিদ Rafael Bombelli (1526-1572)। তিনি জটিল সংখ্যার আদর্শরূপ \(a+ib\) ব্যবহার করেন। রেনে দেকার্তে এবং ১৭৭৭ সালে অয়লার \(\sqrt{-1}\) এর জন্য \(i\) প্রতীক আবিষ্কার করেন। ১৮০৬ সালে রবার্ট আরগাঁ জটিল সংখ্যাকে সমতলে চিত্রের সাহায্যে উপস্থাপন
করেন যা Argand Diagram নামে পরিচিত। প্রকৌশলী ও বিজ্ঞানীরা বীমের বৈশিষ্ট্য ও অনুনাদ বিশ্লেষণে \(i\) ব্যবহার করেন। প্রবাহী পদার্থ, পাইপের ভিতরের পানির প্রবাহ, ইলেক্ট্রিক সার্কিট, রেডিও তরঙ্গ প্রেরন ইত্যাদি ক্ষেত্রে জটিল সংখ্যা বিভিন্ন অভিনব সমস্যার
সমাধান করে। সবচেয়ে মজার ব্যাপার হলো জটিল সংখ্যা আবিষ্কার না হলে আমরা মোবাই ফোনে কথা বলা কিংবা রেডিও শুনতে পারতাম না।
জটিল সংখ্যা
Complex Number
যদি \(a\) ও \(b\) বাস্তব সংখ্যা হয়, তবে \(a+ib\) আকারের সংখ্যাকে জটিল সংখ্যা বা জটিল রাশি বলে যেখানে, \(i=\sqrt{-1}\) । \(a\) কে সংখ্যাটির বাস্তব অংশ এবং \(b\) কে কাল্পনিক অংশ বলা হয়। যদি \(Z=a+ib\) হয়, তবে \(Z\) এর বাস্তব অংশকে সংক্ষেপে \(Re(Z)\) এবং
কাল্পনিক অংশকে \(Im(Z)\) অর্থাৎ, \(Re(Z)=a\) ও \(Im(Z)=b\) দ্বারা প্রকাশ করা করা হয়। সংখ্যাটির বাস্তব অংশ \(a=0\) হলে, তাকে কাল্পনিক সংখ্যা বলে। আবার, কাল্পনিক অংশ \(b=0\) হলে তাকে বাস্তব সংখ্যা বলে। জটিল সংখ্যা \(a+ib\) কে \((a, b)\) ক্রমজোড়
(ordered pair) আকারে প্রকাশ করা হয়। সুতরাং, \(1+2i=(1, 2); \ 0+i=(0, 1); 2-5i=(2, -5)\) ইত্যাদি।
জটিল সংখ্যার সেট যে সকল সংখ্যা সেটের সুপার সেট তা চিত্রের মাধ্যমে উপস্থাপনঃ
বাস্তব সংখ্যার ক্রমজোড় হিসেবে জটিল সংখ্যাঃ
জটিল সংখ্যাকে বাস্তব সংখ্যার একটি ক্রমজোড় \((x, y)\) হিসেবে উপস্থাপন করা যেতে পারে, যেখানে সংখ্যাটি হচ্ছে জটিল সমতলে একটি বিন্দু, ঠিক যেমন বাস্তব সংখ্যাগুলিকে সংখ্যারেখার উপর একটি বিন্দু হিসেবে প্রকাশ করা যায়। জটিল সংখ্যার ক্ষেত্রে ব্যবহার করা হয় জটিল
সমতল বা জেড প্লেন। এ ক্ষেত্রে \(x\) অক্ষ বরাবর বাস্তব অংশ এবং \(y\) অক্ষ বরাবর সংখ্যাটির কাল্পনিক অংশ ধরা হয়। এখান থেকে সহজেই দেখা যায় \((x, 0)\) আকারের প্রতিটি জটিল সংখ্যাই আসলে জটিল সমতলে \(x\) অক্ষ বরাবর একেকটি বিন্দু, এবং এরা একই সাথে একেকটি বাস্তব
সংখ্যা। এভাবে জটিল সমতলে \(x\) অক্ষ বরাবর ধনাত্মক এবং ঋণাত্মক দিকে যেতে থাকলে আমরা \(\mathbb{R}\) এর প্রতিটি সংখ্যা অর্থাৎ প্রত্যেকটা বাস্তব সংখ্যাকেই খুঁজে পাব। তার মানে আমরা এই \(x\) অক্ষকে আমাদের পরিচিত সংখ্যারেখা হিসেবে ভাবতে পারি। অতএব,
দেখা যাচ্ছে সংখ্যারেখার প্রতিটি বিন্দুই আসলে জটিল সমতলের অন্তর্ভুক্ত। এখান থেকে সহজেই দেখা যায় যে, \(\mathbb{R}\subset{\mathbb{C}}\)। যদি \((x, y)\) ক্রমজোড়টিকে আমরা \(Z\) নাম দেই তাহলে \(Z=(x, y)\) যেখানে \(Re(Z)=x\) এবং \(Im(Z)=y\) লেখা যায়। দুইটি জটিল সংখ্যা \(Z_{1}=(x_{1}, y_{1})\) এবং \(Z_{2}=(x_{2}, y_{2})\) সমান হবে যদি তারা জটিল সমতলে একই বিন্দু নির্দেশ করে, অর্থাৎ \((x_{1}, y_{1})=(x_{2}, y_{2})\) হয়, জটিল সংখ্যা পদ্ধতি আসলে বাস্তব সংখ্যা পদ্ধতির একটা প্রাকৃতিক প্রবৃদ্ধি (Natural
Extension)।
জটিল সংখ্যার শ্রেণীবিন্যাস
Classification of Complex numbers
জটিল সংখ্যা এবং এর জ্যামিতিক প্রতিরূপ (আরগাঁ চিত্র)
Complex numbers and their geometric replicas
যে কোনো জটিল সংখ্যা \(a+ib\) এর ক্রমজোড় \((a, b)\) কে বিন্দু হিসেবে বিবেচনা করে সমতলে নির্দেশ করা যায়। চিত্রের মাধ্যমে এ পদ্ধতি ১৮০৬ খৃস্টাব্দে প্রথম প্রকাশ করেন গণিতবিদ রবার্ট আরগাঁ। তার নাম অনুসারে জটিল সংখ্যা সমতলে স্থাপনের চিত্রকে আরগাঁ চিত্র (Argand
diagram) বলা হয়। মনে করি, \(XOX^{\prime}\) ও \(YOY^{\prime}\) সরলরেখাদ্বয় কোনো সমতলে পরস্পরকে লম্বভাবে \(O\) বিন্দুতে
ছেদ করে। তাহলে, \(XOX^{\prime}\) কে \(x\) অক্ষ এবং \(YOY^{\prime}\) কে \(y\) অক্ষ বলা হয়। \(x\) অক্ষকে বাস্তব অক্ষ এবং \(y\) অক্ষকে কাল্পনিক অক্ষ ধরা হলে, \(P(a, b)\) বিন্দুটি জটিল সংখ্যা \(a+ib\) কে নির্দেশ করবে, যেখানে জটিল সংখ্যাটির বাস্তব অংশ
\(a\) কে \(P\) বিন্দুটির ভুজ (বাস্তব অক্ষ বরাবর) এবং কাল্পনিক অংশ \(b\) কে \(P\) বিন্দুটির কোটি (কাল্পনিক অক্ষ বরাবর) হিসেবে বিবেচনা করা হয়। যদি \(b=0\) হয়, তাহলে \(P\) বিন্দুটি \(x\) অক্ষের উপর মূলবিন্দু \(O\) হতে \(a\) একক দূরত্বে অবস্থান করবে। আবার, \(a=0\) হয়, তাহলে \(P\) বিন্দুটি \(y\) অক্ষের উপর মূলবিন্দু \(O\) হতে \(b\) একক দূরত্বে অবস্থান করবে। Example: \(-2+3i\) সংখ্যাটির আরগাঁ চিত্র পাশে দেখানো হলোঃ \(-2+3i\) সংখ্যাটির ক্রমজোড় \((-2, 3)\)
জটিল সংখ্যার ভেনচিত্র
Venn diagram of complex numbers
জটিল সংখ্যার পোলার আকার
Polar size of complex numbers
\(Z=x+iy\) হলে \(Z\) কে কার্তেসীয় আকারের জটিল সংখ্যা বলা হয়। একটি বিন্দুর কার্তেসীয় স্থানাঙ্ক \((x, y)\) ও পোলার স্থানাঙ্ক \((r, \theta)\) হলে, \(x=r\cos{\theta}, \ y=r\sin{\theta}\) এখন, \(Z=x+iy\) \(\Rightarrow Z=r\cos{\theta}+ir\sin{\theta}\) \(=r(\cos{\theta}+i\sin{\theta})\)
\(=re^{i\theta}\) ➜
\(\because \cos{\theta}+i\sin{\theta}=e^{i\theta}\)
\(re^{i\theta}\) কে \(Z\) পোলার আকার বলা হয়। \(\therefore re^{i\theta}=x+iy\) এক্ষেত্রে, \(r=\sqrt{x^2+y^2}\) এবং \(\theta=\tan^{-1}{\frac{y}{x}}\) \(r\) এবং \(\theta\) যথাক্রমে \(Z\) এর মডুলাস ও আর্গুমেন্ট। দ্রষ্টব্যঃ \(\cos{\theta}+i\sin{\theta}=re^{i\theta}\) এবং \(\cos{\theta}-i\sin{\theta}=re^{-i\theta}\) এই সূত্র অয়লারের সূত্র (Euler's formula) নামে পরিচিত। উদাহরণঃ \(Z=3+5i\) জটিল সংখ্যার পোলার আকার \(Z=r(\cos{\theta}+i\sin{\theta})\) যেখানে, \(r=\sqrt{3^2+5^2}=\sqrt{34}\) এবং \(\theta=\tan^{-1}{\frac{5}{3}}\)
জটিল সংখ্যার ভেক্টর আকার
Vector size of complex numbers
কোনো জটিল সংখ্যা \(Z=x+iy=(x, y)\) কে ভেক্টর \(\overrightarrow{OP}\) হিসেবে চিহ্নিত করা যায়। যার \(O\) আদি বিন্দু এবং \(P\)
প্রান্ত বিন্দু। দৈর্ঘ্য \(OP\) হলো \(\overrightarrow{OP}\) বা \((Z=x+iy)\) এর পরমমান এবং \(Z=x+iy=\overrightarrow{OP}\) কে \(P\) এর অবস্থান ভেক্টর বলা হয়।
জটিল সংখ্যার মডুলাস (পরমমান) এবং আর্গুমেন্ট (নতি)
Modulus of complex numbers and argument
\(Z=x+iy\) জটিল সংখ্যাটির আরগাঁ চিত্র \(P\) বিন্দু এবং \(P\) এর পোলার স্থানাঙ্ক \((r, \theta)\) হলে, চিত্রানুযায়ী \(OP=r\)
এবং \(\angle{XOP}=\theta\) \(r=OP=\sqrt{x^2+y^2}\) কে \(Z\) এর মডুলাস (প্রকৃতমান বা পরমমান) বলা হয় এবং একে \(|Z|\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়। অর্থাৎ, \(Z=x+iy\) হলে, \(|Z|=\sqrt{x^2+y^2}=\sqrt{\{Re(Z)\}^2+\{Im(Z)\}^2}\) । চিত্রানুযায়ী
\(x=r\cos{\theta}\) এবং \(y=r\sin{\theta}\) তাহলে \(\theta=\tan^{-1}{\left(\frac{y}{x}\right)}\) \(\theta=\tan^{-1}{\left(\frac{y}{x}\right)}\) কে \(Z\) এর আর্গুমেন্ট বলা হয়। যদি, \(-\pi\lt{\theta}\lt{\pi}\) হয় তবে \(\theta\) কে মুখ্য আর্গুমেন্ট বলা হয়। \(Z\) এর মুখ্য আর্গুমেন্টকে \(Arg(Z)\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়। \(x\) এবং \(y\) এর মান নির্দিষ্ট থাকলেও ত্রিকোণমিতিক নিয়ম অনুযায়ী \(\theta\) এর অসংখ্য মান হতে পারে। \(2n\pi+\theta\) কে সাধারণ আর্গুমেন্ট বলা হয়, যেখানে \(n\) যে কোনো স্বাভাবিক সংখ্যা এবং \(\theta\) মুখ্য আর্গুমেন্ট। ইহাকে \(arg(Z)\) দ্বারা প্রকাশ করা যায়। অর্থাৎ, \(arg(Z)=2n\pi+\theta\) উল্লেখ্য যে, \(-\pi\lt{\theta}\le{\pi}\) ব্যাবধিতে \(\theta\) এর কেবলমাত্র একটি মান পাওয়া যায় এবং এ মানটিই মূখ্য আর্গুমেন্ট। যদি জটিল সংখ্যার আর্গুমেন্ট নির্ণয় করতে বলা হয়, সেক্ষেত্রে মূখ্য আর্গুমেন্টকেই বোঝায়। উদাহরণঃ \(4+3i\) এর মডলাস এবং আর্গুমেন্ট নির্ণয় কর। সমাধানঃ ধরি \(Z=4+3i\) \(\Rightarrow x=4, \ y=3\) ➜
\(Z=x+iy\) এর সহিত তুলুনা করে।
\(Z\) এর মডুলাস \(|Z|=\sqrt{x^2+y^2}\) \(=\sqrt{4^2+3^2}\)
\(=\sqrt{16+9}\)
\(=\sqrt{25}\)
\(=5\)
এবং \(Z\) এর আর্গুমেন্ট \(\theta=\tan^{-1}{\left(\frac{y}{x}\right)}\) \(=\tan^{-1}{\left(\frac{3}{4}\right)}\)
\(\therefore \) মডুলাস \(=5\) আর্গুমেন্ট \(=\tan^{-1}{\left(\frac{3}{4}\right)}\)
চৌকোণের ভিত্তিতে জটিল সংখ্যার আর্গুমেন্ট (নতি)
Arguments of complex numbers in quadrant
\(x\gt{0}\) এবং \(y\gt{0}\) হলে, জটিল সংখ্যা \(x+iy, \ -x+iy, \ -x-iy\) ও \(x-iy\) কে যথাক্রমে \(P(x, y), \ Q(-x, y), \ R(-x, -y)\) ও \(S(x, -y)\) দ্বারা প্রকাশ করা যায়।
\((x, y), \ (-x, y), \ (-x, -y)\) ও \((x, -y)\) বিন্দুর অবস্থান যথাক্রমে প্রথম , দ্বিতীয়, তৃতীয় ও চতুর্থ চতুর্ভাগে। জটিল সংখ্যার আর্গুমেন্ট \(]-\pi, \pi]\) সীমার মধ্যে থাকে।
সুতরাং \(x\gt{0}, \ y\gt{0}\) হলে, জটিল সংখ্যা \(x+iy\) এর আর্গুমেন্ট \(=\tan^{-1}{\left(\frac{y}{x}\right)}\) জটিল সংখ্যা \(-x+iy\) এর আর্গুমেন্ট \(=\tan^{-1}{\left(\frac{y}{-x}\right)}=\pi-\tan^{-1}{\left(\frac{y}{x}\right)}\) জটিল সংখ্যা \(-x-iy\) এর আর্গুমেন্ট \(=\tan^{-1}{\left(\frac{-y}{-x}\right)}=\pi+\tan^{-1}{\left(\frac{y}{x}\right)}=\tan^{-1}{\left(\frac{y}{x}\right)}-\pi\) জটিল সংখ্যা \(x-iy\) এর আর্গুমেন্ট \(=-\tan^{-1}{\left(\frac{y}{x}\right)}=2\pi-\tan^{-1}{\left(\frac{y}{x}\right)}\)
দুইটি জটিল সংখ্যার মধ্যবর্তী কোণ
Angle between two complex numbers
\(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা, \(\theta\) সংখ্যাদ্বয়ের মধ্যবর্তী কোণ।
তাহলে, \(\theta=|arg(Z_{1})-arg(Z_{2})|\) \(\theta\gt{\pi}\) হলে, জটিল সংখ্যাদ্বয়ের মধ্যবর্তী কোণ হবে, \(=2\pi-\theta\)
কাল্পনিক একক এবং এর প্রকৃতি
Imaginary unit and its nature
\(\sqrt{-1}\) কে কাল্পনিক একক বলা হয় এবং একে \(i\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়। সুতরাং, \(i=\sqrt{-1}\) \(\therefore i^2=-1\) \(i^3=i^2.i=-i\)
\(i^4=i^2\times{i^2}=-1\times-1=1\)
\(i^5=i^2\times{i^2}\times{i}=-1\times-1\times{i}=i\) ইত্যাদি। \(n\) যে কোনো পূর্ণসংখ্যা হলে সাধারণভাবে, \(i^{4n+1}=i^{4n}.i=(i^{2})^{2n}.i=(-1)^{2n}.i=\{(-1)^{2}\}^n.i\)\(=1^n.i=1.i=i\)
\(i^{4n+2}=i^{4n}.i^2=(i^{2})^{2n}\times-1=(-1)^{2n}\times-1\)\(=\{(-1)^{2}\}^n\times-1=1^n\times-1=1\times-1=-1\)
\(i^{4n+3}=i^{4n}.i^2.i=(i^{2})^{2n}\times-1\times{i}=(-1)^{2n}\times-i\)\(=\{(-1)^{2}\}^n\times-i=1^n\times-i=1\times-i=-i\)
\(i^{4n+4}=i^{4n}.i^4=(i^{2})^{2n}.(i^2)^2=(-1)^{2n}.(-1)^2\)\(=\{(-1)^{2}\}^n.1=1^n=1\) ইত্যাদি। আবার,
\(i^{-1}=\frac{1}{i}=\frac{i}{i^2}=\frac{i}{-1}=-i\)
\(i^{-2}=\frac{1}{i^2}=\frac{1}{-1}=\frac{1}{-1}=-1\)
\(i^{-3}=\frac{1}{i^3}=\frac{1}{i^2.i}=\frac{1}{-1.i}\)\(=\frac{1}{-i}=\frac{i}{-i^2}=\frac{i}{-(-1)}=\frac{i}{1}=i\)
\(i^{-4}=\frac{1}{i^4}=\frac{1}{i^2.i^2}=\frac{1}{(-1)(-1)}\)\(=\frac{1}{1}=1\) ইত্যাদি।
জটিল সংখ্যার যোগ এবং বিয়োগ
Addition and Subtraction of complex numbers
জটিল সংখ্যার যোগঃ দুইটি জটিল সংখ্যা \(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) এর যোগফল \(Z_{1}+Z_{2}\) কে নিম্নলিখিতভাবে সংজ্ঞায়িত করা যায়। \(Z_{1}+Z_{2}=x_{1}+iy_{1}+x_{2}+iy_{2}\)
\(=x_{1}+x_{2}+iy_{1}+iy_{2}\)
\(=(x_{1}+x_{2})+i(y_{1}+y_{2})\)
উদাহরণঃ \(4-3i\) ও \(-2+5i\) এর যোগফল \(=(4-2)+i(-3+5)\) \(=2+2i\)
জটিল সংখ্যার বিয়োগঃ দুইটি জটিল সংখ্যা \(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) এর বিয়োগফল \(Z_{1}-Z_{2}\) কে নিম্নলিখিতভাবে সংজ্ঞায়িত করা যায়। \(Z_{1}-Z_{2}=x_{1}+iy_{1}-x_{2}-iy_{2}\)
\(=x_{1}-x_{2}+iy_{1}-iy_{2}\)
\(=(x_{1}-x_{2})+i(y_{1}-y_{2})\)
উদাহরণঃ \(4-3i\) ও \(-2+5i\) এর যোগফল \(=(4+2)+i(-3-5)\) \(=6-8i\)
জটিল সংখ্যার গুণ এবং ভাগ
Multiplication and division of complex numbers
জটিল সংখ্যার গুণঃ দুইটি জটিল সংখ্যা \(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) এর গুণফল \(Z_{1}Z_{2}\) কে নিম্নলিখিতভাবে সংজ্ঞায়িত করা যায়। \(Z_{1}Z_{2}=(x_{1}+iy_{1})(x_{2}+iy_{2})\)
\(=x_{1}x_{2}+ix_{1}y_{2}+ix_{2}y_{1}+i^2y_{1}y_{2}\)
\(=x_{1}x_{2}+i(x_{1}y_{2}+x_{2}y_{1})-y_{1}y_{2}\) ➜
\(\because i^2=-1\)
\(=(x_{1}x_{2}-y_{1}y_{2})+i(x_{1}y_{2}+x_{2}y_{1})\)
উদাহরণঃ \(4-3i\) ও \(-2+5i\) এর গুণফল \(=\{4\times-2-(-3)\times5\}+i\{4\times5+(-2)\times-3\}\) \(=\{-8+15\}+i\{20+6\}\)
\(=7+26i\)
জটিল সংখ্যার ভাগঃ দুইটি জটিল সংখ্যা \(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) এর ভাফল \(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\) কে নিম্নলিখিতভাবে সংজ্ঞায়িত করা যায়। \(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}=\frac{x_{1}+iy_{1}}{x_{2}+iy_{2}}\)
\(=\frac{(x_{1}+iy_{1})(x_{2}-iy_{2})}{(x_{2}+iy_{2})(x_{2}-iy_{2})}\) ➜
লব ও হরের সাথে \((x_{2}-iy_{2})\) গুণ করে।
উদাহরণঃ \(4-3i\) ও \(-2+5i\) এর ভাফল \(=\frac{\{4\times-2+(-3)\times5\}-i\{4\times5-(-2)\times-3\}}{(-2)^2+5^2}\) \(=\frac{\{-8-15\}-i\{20-6\}}{4+25}\)
\(=\frac{-23-14i}{29}\)
\(=-\frac{23}{29}-\frac{14}{29}i\)
দুইটি জটিল সংখ্যার সমতা
Equality of Two complex numbers
\(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) জটিল সংখ্যা দুইটি সমান হবে অর্থাৎ, \(Z_{1}=Z_{2}\) হবে যদি এবং কেবল যদি \(x_{1}=x_{2}\) এবং \(y_{1}=y_{2}\) হয়।
প্রমাণঃ
দেওয়া আছে, \(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা। এবং \(Z_{1}=Z_{2}\) \(\Rightarrow x_{1}+iy_{1}=x_{2}+iy_{2}\) \(\Rightarrow x_{1}-x_{2}=iy_{2}-iy_{1}\) \(\Rightarrow x_{1}-x_{2}=-i(y_{1}-y_{2})\)
\(\Rightarrow (x_{1}-x_{2})^2=i^2(y_{1}-y_{2})^2\) ➜
উভয় পার্শে বর্গ করে,
\(\therefore x_{1}=x_{2}, \ y_{1}=y_{2}\) \(\therefore Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) জটিল সংখ্যা দুইটি সমান হবে অর্থাৎ, \(Z_{1}=Z_{2}\) হবে যদি এবং কেবল যদি \(x_{1}=x_{2}\) এবং \(y_{1}=y_{2}\) হয়। অর্থাৎ,
একটি জটিল সংখ্যার বাস্তব ও কাল্পনিক অংশ যথাক্রমে অপর একটি জটিল সংখ্যার বাস্তব ও কাল্পনিক অংশের সমান হলে জটিল সংখ্যা দুইটি সমান হবে।
\(Z_{1}=3+5i\) এবং \(Z_{2}=3+5i\) হলে, \(Z_{1}=Z_{2}\) হবে। \(Z_{1}=5+3i\) এবং \(Z_{2}=3+5i\) হলে, \(Z_{1}\ne{Z_{2}}\) হবে কারণ, \(Re(Z_{1})\ne{Re(Z_{1})}\) এবং \(Im(Z_{1})\ne{Im(Z_{1})}\)।
অনুবন্ধী জটিল সংখ্যা
Conjugate complex numbers
জটিল সংখ্যার গুণের ক্ষেত্রে একটি বিশেষ অবস্থা লক্ষ করি, \(a+ib\) এর সাথে \(a-ib\) গুণ করলে পাই, \(a^2-i^2b^2=a^2+b^2\in{\mathbb{R}}\) যা একটি বাস্তব সংখ্যা। সুতরাং কোনো জটিল সংখ্যাকে যে জটিল সংখ্যা দ্বারা গুণ করলে ফলাফল বাস্তব সংখ্যা হয় তাদের পরস্পর অনুবন্ধী
জটিল সংখ্যা বলা হয়। \(a+ib\) এবং \(a-ib\) জটিল সংখ্যা দুইটির একটিকে অপরটির অনুবন্ধী জটিল সংখ্যা বলা হয়। কোনো জটিল সংখ্যার অনুবন্ধী জটিল সংখ্যা নির্ণয় করেতে শুধুমাত্র কাল্পনিক একক \(i\) এর চিহ্নের পরিবর্তন করতে হয়। কোনো জটিল সংখ্যাকে \(Z\)
দ্বারা প্রকাশ করলে, তার অনুবন্ধী জটিল সংখ্যাকে \(\overline{Z}\) অথবা \(Z^{\star}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়। সুতরাং \(Z=a-ib\) হলে, \(\overline{Z}=a+ib\) বা \(Z^{\star}=a+ib\) ফরাসি গণিতবিদ অগাস্টিন কসি (1789-1857) ১৮২১ খ্রিস্টাব্দে অনুবন্ধী
শব্দটি প্রবর্তন করেন। \(2+3i, \ 2-3i\) ও \(3i\) জটিল সংখ্যাগুলির অনুবন্ধী জটিল সংখ্যা যথাক্রমে \(2-3i, \ 2+3i\) ও \(-3i\) উল্লেখ্য জটিল সংখ্যার অনুবন্ধী সংখ্যাটিতে বাস্তব অংশের কোনো পরিবর্তন হয় না, কিন্তু কাল্পনিক অংশের চিহ্নের পরিবর্তন হয়। যদি \(x\) কোনো বাস্তব সংখ্যা হয় তবে একে \(x+i.0\) লেখা যায় এবং সংখ্যাটির অনুবন্ধী সংখ্যা \(x-i.0=x\) হয়।
অর্থাৎ কোনো জটিল সংখ্যার কাল্পনিক অংশ শূন্য (0) হলে তার অনুবন্ধী সংখ্যা ও ঐ সংখ্যাটি একই। জটিল সমতলে কোনো জটিল সংখ্যা \(Z=x+iy\) এবং তার অনুবন্ধী জটিল সংখ্যা \(\overline{Z}=x-iy\) পাশের চিত্রে দেখানো হলো।
জটিল রাশিকে A+iB আকারে প্রকাশ
Express complex numbers in the form of A+iB
কোনো জটিল সংখ্যা \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\ne{0}\) দ্বারা \(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) কে ভাগ করলে তা, \(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}=\frac{x_{1}+iy_{1}}{x_{2}+iy_{2}}\) হয়। এ রাশিটিকে \(A+iB\) আকারে পরিণত করার পদ্ধতি নিম্নরূপঃ \(\frac{x_{1}+iy_{1}}{x_{2}+iy_{2}}\)
\(=\frac{(x_{1}+iy_{1})(x_{2}-iy_{2})}{(x_{2}+iy_{2})(x_{2}-iy_{2})}\)
\(=\frac{x_{1}x_{2}-ix_{1}y_{2}+ix_{2}y_{1}-i^2y_{1}y_{2}}{x_{2}^2-i^2y_{2}^2}\)
\(=\frac{x_{1}x_{2}+i(x_{2}y_{1}-x_{1}y_{2})+y_{1}y_{2}}{x_{2}^2+y_{2}^2}\) ➜
\(\because i^2=-1\)
\(=\frac{(x_{1}x_{2}+y_{1}y_{2})+i(x_{2}y_{1}-x_{1}y_{2})}{x_{2}^2+y_{2}^2}\) \(=\frac{x_{1}x_{2}+y_{1}y_{2}}{x_{2}^2+y_{2}^2}+i\frac{x_{2}y_{1}-x_{1}y_{2}}{x_{2}^2+y_{2}^2}\) যা \(A+iB\) আকারের। অর্থাৎ, ভাগ আকৃতির জটিল রাশিকে,
রাশিটির হরের অনুবন্ধী সংখ্যা দ্বারা লব ও হরকে গুণ করে সরল করলে অপর একটি জটিল রাশি আকারে পরিণত করা যায়। উদাহরণঃ \(\frac{-1+2i}{3+4i}\) কে \(A+iB\) আকারে প্রকাশ কর। সমাধানঃ প্রদত্ত রাশি \(\frac{-1+2i}{3+4i}\)
\(=\frac{(-1+2i)(3-4i)}{(3+4i)(3-4i)}\) ➜
লব ও হরের সাথে \((3-4i)\) গুণ করে।
\(=\frac{-2+14i}{25}\) \(=-\frac{2}{25}+i\frac{14}{25}\) যা \(A+iB\) আকারের। \((3)\) দেওয়া আছে, \(\frac{5+2i}{4-3i}\)
\(=\frac{(5+2i)(4+3i)}{(4-3i)(4+3i)}\) ➜
লব ও হরের সাথে \((4+3i)\) গুণ করে।
\(=\frac{14+23i}{25}\) \(=\frac{14}{25}+i\frac{23}{25}\) যা \(A+iB\) আকারের।
জটিল সংখ্যার ধর্ম
Characteristics of complex numbers
কোনো জটিল সংখ্যা \(x+iy=0\) হবে, যদি \(x=0\) এবং \(y=0\) হয়। প্রমাণঃ \(x+iy=0,\) যেখানে \(x,y\in{\mathbb{R}}\) \(\therefore x=-iy\) \(\Rightarrow x^2=i^2y^2\) \(\Rightarrow x^2=-y^2\) ➜
\(\because i^2=-1\)
দুইটি জটিল সংখ্যা \(x_{1}+iy_{1}\) এবং \(x_{2}+iy_{2}\) সমান হবে যদি প্রথমটির বাস্তব অংশ \((x_{1})=\) দ্বিতীয়টির বাস্তব অংশ \((x_{2})\) এবং প্রথমটির কাল্পনিক অংশ \((y_{1})=\) দ্বিতীয়টির কাল্পনিক অংশ \((y_{2})\) হয়।
প্রমাণঃ
দেওয়া আছে, \(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা। এবং \(Z_{1}=Z_{2}\) \(\Rightarrow x_{1}+iy_{1}=x_{2}+iy_{2}\) \(\Rightarrow x_{1}-x_{2}=iy_{2}-iy_{1}\) \(\Rightarrow x_{1}-x_{2}=-i(y_{1}-y_{2})\)
\(\Rightarrow (x_{1}-x_{2})^2=i^2(y_{1}-y_{2})^2\) ➜
উভয় পার্শে বর্গ করে,
\(\therefore x_{1}=x_{2}, \ y_{1}=y_{2}\) \(\therefore Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) জটিল সংখ্যা দুইটি সমান হবে অর্থাৎ, \(Z_{1}=Z_{2}\) হবে যদি এবং কেবল যদি \(x_{1}=x_{2}\) এবং \(y_{1}=y_{2}\) হয়। অর্থাৎ,
একটি জটিল সংখ্যার বাস্তব ও কাল্পনিক অংশ যথাক্রমে অপর একটি জটিল সংখ্যার বাস্তব ও কাল্পনিক অংশের সমান হলে জটিল সংখ্যা দুইটি সমান হবে।
কোনো জটিল সংখ্যার অনুবন্ধীর অনুবন্ধী ঐ জটিল সংখ্যাই অর্থাৎ \(\overline{\overline{Z}}=Z\) প্রমাণঃ ধরি, \(Z=x+iy\) তাহলে, \(\overline{Z}=x-iy\) \(\Rightarrow \overline{\overline{Z}}=\overline{x-iy}\) \(\Rightarrow \overline{\overline{Z}}=x+iy\) ➜
\(\because \overline{x-iy}=x+iy\)
\(\therefore \overline{\overline{Z}}=Z\) দুইটি জটিল সংখ্যা \(Z\) এবং \(\overline{Z}\) এর সমষ্টি \(Z+\overline{Z}\) এবং গুণফল \(Z\overline{Z}\) উভয়ে বাস্তব সংখ্যা। প্রমাণঃ ধরি, \(Z=x+iy\) তাহলে, \(\overline{Z}=x-iy\) এখন, \(Z+\overline{Z}\) \(=x+iy+x-iy\)
\(=2x\) যা বাস্তব। আবার,
\(Z\overline{Z}\)
\(=(x+iy)(x-iy)\)
\(=x^2-i^2y^2\)
\(=x^2+y^2\) যা বাস্তব। ➜
\(\because i^2=-1\)
দুইটি অনুবন্ধী জটিল সংখ্যা \(Z\) এবং \(\overline{Z}\) এর বিয়োগফল \(Z-\overline{Z}\) একটি কাল্পনিক সংখ্যা এবং ভাগফল \(\frac{Z}{\overline{Z}}\) একটি জটিল সংখ্যা।
প্রমাণঃ ধরি, \(Z=x+iy\) তাহলে, \(\overline{Z}=x-iy\) এখন, \(Z-\overline{Z}\) \(=x+iy-x+iy\)
\(=2iy\) যা কাল্পনিক সংখ্যা। আবার,
\(\frac{Z}{\overline{Z}}\)
\(=\frac{x+iy}{x-iy}\)
\(=\frac{(x+iy)^2}{(x+iy)(x-iy)}\) ➜
লব ও হরের সাথে \((x+iy)\) গুণ করে।
\(=\frac{x^2-y^2+i2xy}{x^2+y^2}\) \(=\frac{x^2-y^2}{x^2+y^2}+i\frac{2xy}{x^2+y^2}\) যা জটিল সংখ্যা।
অনুবন্ধী নয় এরূপ দুইটি জটিল সংখ্যা \(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) এর যোগফল \((Z_{1}+Z_{2}),\) বিয়োগফল \((Z_{1}-Z_{2}),\) গুণফল \((Z_{1}Z_{2})\) এবং ভাগফল \(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\) প্রতিটিই এক একটি জটিল সংখ্যা।
প্রমাণঃ ধরি, \(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) এখন, \(Z_{1}+Z_{2}\) \(=x_{1}+iy_{1}+x_{2}+iy_{2}\)
\(=(x_{1}+x_{2})+i(y_{1}+y_{2})\) যা জটিল সংখ্যা। আবার, \(Z_{1}-Z_{2}\) \(=x_{1}+iy_{1}-x_{2}-iy_{2}\)
\(=(x_{1}-x_{2})+i(y_{1}-y_{2})\) যা জটিল সংখ্যা। আবার, \(Z_{1}Z_{2}\) \(=(x_{1}+iy_{1})(x_{2}+iy_{2})\)
\(=x_{1}x_{2}+ix_{1}y_{2}+ix_{2}y_{1}+i^2y_{1}y_{2}\)
\(=x_{1}x_{2}+ix_{1}y_{2}+ix_{2}y_{1}-y_{1}y_{2}\) ➜
\(\because i^2=-1\)
\(=(x_{1}x_{2}-y_{1}y_{2})+i(x_{1}y_{2}+x_{2}y_{1})\) যা জটিল সংখ্যা। আবার, \(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\) \(=\frac{x_{1}+iy_{1}}{x_{2}+iy_{2}}\)
\(=\frac{(x_{1}+iy_{1})(x_{2}-iy_{2})}{(x_{2}+iy_{2})(x_{2}-iy_{2})}\) ➜
লব ও হরের সাথে \((x_{2}-iy_{2})\) গুণ করে।
\(=\frac{(x_{1}x_{2}+y_{1}y_{2})+i(x_{2}y_{1}-x_{1}y_{2})}{x_{2}^2+y_{2}^2}\) \(=\frac{x_{1}x_{2}+y_{1}y_{2}}{x_{2}^2+y_{2}^2}+i\frac{x_{2}y_{1}-x_{1}y_{2}}{x_{2}^2+y_{2}^2}\) যা জটিল সংখ্যা।
কোনো জটিল সংখ্যা \(Z=x+iy\) এর মূলও একটি জটিল সংখ্যা। প্রমাণঃ ধরি, \(\sqrt[n]{a+ib}=x\) তাহলে, \(a+ib=x^n\) যদি \(x\) বাস্তব সংখ্যা হয় তবে \(x^n\) ও একটি বাস্তব সংখ্যা। সুতরাং একটি জটিল সংখ্যা \((a+ib)\) একটি বাস্তব সংখ্যা \((x^n)\) এর সমান হয়ে যায়, যা অসম্ভব।
অতএব, \(x\) একটি জটিল সংখ্যা হবে। অর্থাৎ একটি জটিল সংখ্যার \(n-\)তম (যে কোনো সসীমতম) মূলও জটিল সংখ্যা হবে। সুতরাং একটি জটিল সংখ্যার মূল একটি জটিল সংখ্যা। কোনো জটিল সংখ্যা \(Z=x+iy\) এর শক্তির সূচক ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যা হলে শক্তিবিশিষ্ট জটিল সংখ্যাটিও একটি জটিল সংখ্যা।
\(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা হলে, \(|Z_{1}+Z_{2}|\le{|Z_{1}|+|Z_{2}|}\)
প্রমাণঃ
দেওয়া আছে, \(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা তাহলে, \(|Z_{1}+Z_{2}|^2=(Z_{1}+Z_{2})(\overline{Z_{1}+Z_{2}})\) ➜
\(\because |Z|^2=Z\overline{Z}\)
অনুসিদ্ধান্তঃ \(|Z_{1}+Z_{2}+Z_{3}|\le{|Z_{1}|+|Z_{2}|+|Z_{3}|}\) \(|Z_{1}+Z_{2}+....+Z_{n}|\le{|Z_{1}|+|Z_{2}|+....+|Z_{n}|}\) \(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা হলে, \(|Z_{1}-Z_{2}|\le{|Z_{1}|+|Z_{2}|}\)
প্রমাণঃ দেওয়া আছে, \(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা তাহলে, \(|Z_{1}-Z_{2}|^2=(Z_{1}-Z_{2})(\overline{Z_{1}-Z_{2}})\) ➜
\(\because |Z|^2=Z\overline{Z}\)
\(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা হলে, \(|Z_{1}-Z_{2}|\ge{|Z_{1}|-|Z_{2}|}\)
প্রমাণঃ দেওয়া আছে, \(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা তাহলে, \(|Z_{1}-Z_{2}|^2=(Z_{1}-Z_{2})(\overline{Z_{1}-Z_{2}})\) ➜
\(\because |Z|^2=Z\overline{Z}\)
\(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা হলে, \(|Z_{1}Z_{2}|=|Z_{1}||Z_{2}|\)
প্রমাণঃ ধরি, \(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা তাহলে, \(Z_{1}Z_{2}=(x_{1}+iy_{1})(x_{2}+iy_{2})\) \(\Rightarrow Z_{1}Z_{2}=x_{1}x_{2}+ix_{1}y_{2}+ix_{2}y_{1}+i^2y_{1}y_{2}\) \(\Rightarrow Z_{1}Z_{2}=x_{1}x_{2}+ix_{1}y_{2}+ix_{2}y_{1}-y_{1}y_{2}\) ➜
\(\because i^2=-1\)
\(\Rightarrow |Z_{1}Z_{2}|^2=|x_{1}+iy_{1}|^2|x_{2}+iy_{2}|^2\) \(\Rightarrow |Z_{1}Z_{2}|^2=|Z_{1}|^2|Z_{2}|^2\) \(\Rightarrow |Z_{1}Z_{2}|^2=(|Z_{1}||Z_{2}|)^2\) \(\therefore |Z_{1}Z_{2}|=|Z_{1}||Z_{2}|\) অর্থাৎ,
দুইটি জটিল সংখ্যার গুণফলের মডুলাস তাদের মডুলাসের গুণফলের সমান।
কোনো জটিল সংখ্যা \(Z\ne{0}\) হলে, \(\left|\frac{1}{Z}\right|=\frac{1}{|Z|}\) প্রমাণঃ আমরা জানি, \(Z\times\frac{1}{Z}=1\) \(\Rightarrow \left|Z\times\frac{1}{Z}\right|=|1|\) \(\Rightarrow |Z|\times\left|\frac{1}{Z}\right|=1\) ➜
\(\because |ab|=|a||b|\)
\(\therefore \left|\frac{1}{Z}\right|=\frac{1}{|Z|}\) \(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা এবং \(Z_{2}\ne{0}\) হলে, \(\left|\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right|=\frac{|Z_{1}|}{|Z_{2}|}\)
প্রমাণঃ দেওয়া আছে, \(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা এবং \(Z_{2}\ne{0}\) তাহলে, \(\left|\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right|=\left|Z_{1}\times\frac{1}{Z_{2}}\right|\) \(=|Z_{1}|\times\left|\frac{1}{Z_{2}}\right|\)
➜
\(\because |ab|=|a||b|\)
\(=|Z_{1}|\times\frac{1}{|Z_{2}|}\)
\(=\frac{|Z_{1}|}{|Z_{2}|}\)
\(\therefore \left|\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right|=\frac{|Z_{1}|}{|Z_{2}|}\) অর্থাৎ, দুইটি জটিল সংখ্যার ভাগফলের মডুলাস তাদের মডুলাসের ভাগফলের সমান।
\(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা হলে, \(arg(Z_{1}Z_{2})=arg(Z_{1})+arg(Z_{2})\)
প্রমাণঃ ধরি, \(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা তাহলে, \(Z_{1}Z_{2}=(x_{1}+iy_{1})(x_{2}+iy_{2})\) \(\Rightarrow Z_{1}Z_{2}=x_{1}x_{2}+ix_{1}y_{2}+ix_{2}y_{1}+i^2y_{1}y_{2}\) \(\Rightarrow Z_{1}Z_{2}=x_{1}x_{2}+ix_{1}y_{2}+ix_{2}y_{1}-y_{1}y_{2}\) ➜
\(\because i^2=-1\)
\(\Rightarrow Z_{1}Z_{2}=(x_{1}x_{2}-y_{1}y_{2})+i(x_{1}y_{2}+x_{2}y_{1})\) \(\Rightarrow arg(Z_{1}Z_{2})=\tan^{-1}{\left\{\frac{x_{1}y_{2}+x_{2}y_{1}}{x_{1}x_{2}-y_{1}y_{2}}\right\}}\) \(=\tan^{-1}{\left\{\frac{\frac{x_{1}y_{2}+x_{2}y_{1}}{x_{1}x_{2}}}{\frac{x_{1}x_{2}-y_{1}y_{2}}{x_{1}x_{2}}}\right\}}\)
➜
লব ও হরের সাথে \((x_{1}x_{2})\) ভাগ করে।
\(Z_{1}\) এবং \(Z_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা হলে, \(arg\left(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right)=arg(Z_{1})-arg(Z_{2})\)
প্রমাণঃ ধরি, \(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) দুইটি জটিল সংখ্যা তাহলে, \(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}=\frac{x_{1}+iy_{1}}{x_{2}+iy_{2}}\) \(=\frac{(x_{1}+iy_{1})(x_{2}-iy_{2})}{(x_{2}+iy_{2})(x_{2}-iy_{2})}\)
➜
লব ও হরের সাথে \((x_{2}-iy_{2})\) গুণ করে।
\(=\frac{(x_{1}x_{2}+y_{1}y_{2})+i(x_{2}y_{1}-x_{1}y_{2})}{x_{2}^2+y_{2}^2}\) \(=\frac{x_{1}x_{2}+y_{1}y_{2}}{x_{2}^2+y_{2}^2}+i\frac{x_{2}y_{1}-x_{1}y_{2}}{x_{2}^2+y_{2}^2}\) \(\therefore \frac{Z_{1}}{Z_{2}}=\frac{x_{1}x_{2}+y_{1}y_{2}}{x_{2}^2+y_{2}^2}+i\frac{x_{2}y_{1}-x_{1}y_{2}}{x_{2}^2+y_{2}^2}\)
\(\therefore arg\left(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right)=\tan^{-1}{\left(\frac{\frac{x_{2}y_{1}-x_{1}y_{2}}{x_{2}^2+y_{2}^2}}{\frac{x_{1}x_{2}+y_{1}y_{2}}{x_{2}^2+y_{2}^2}}\right)}\) \(=\tan^{-1}{\left(\frac{x_{2}y_{1}-x_{1}y_{2}}{x_{1}x_{2}+y_{1}y_{2}}\right)}\)
➜
লব ও হরের সাথে \((x_{2}^2+y_{2}^2)\) গুণ করে।
\(=\tan^{-1}{\left(\frac{\frac{x_{2}y_{1}-x_{1}y_{2}}{x_{1}x_{2}}}{\frac{x_{1}x_{2}+y_{1}y_{2}}{x_{1}x_{2}}}\right)}\) ➜
লব ও হরের সাথে \((x_{1}x_{2})\) ভাগ করে।
Geometrical Representation of the Addition and subtraction of complex numbers
ধরি, জটিল সমতলে \(Z_{1}=x_{1}+iy_{1}\) এবং \(Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\) জটিল সংখ্যাদ্বয় যথাক্রমে \(P\) ও \(Q\) বিন্দু দ্বারা সূচিত। । \(OPRQ\) একটি সামান্তরিক অঙ্কন করি, যেখানে \(OP\) এবং \(OQ\) সামান্তরিকের সন্নিহিত বাহু নির্দেশ করে। \(P, \ Q\) ও \(R\) বিন্দু হতে \(x\) অক্ষের উপর যথাক্রমে \(PA, \ QB\) ও \(RC\) লম্ব অঙ্কন করি। তাহলে \(A\) ও \(B\) এর কার্তেসীয় স্থানাঙ্ক যথাক্রমে
\((x_{1}, 0)\) ও \((x_{2}, 0)\)। এখানে, \(OC=OX\) এর উপর, \(OR\) এর লম্ব অভিক্ষেপ। \(=OX\) এর উপর, \((OP \ \text{এর লম্ব অভিক্ষেপ})+(PR \ \text{এর লম্ব অভিক্ষেপ})\) । \(=OX\) এর উপর, \((OP \ \text{এর লম্ব অভিক্ষেপ})+(OQ \ \text{এর লম্ব
অভিক্ষেপ})\) ➜
\(\because OQ\parallel{PR}\)
এবং \(OQ=PR\)
\(=OA+OB\) \(=x_{1}+x_{2}\) আবার, \(OY\) এর উপর লম্ব অভিক্ষেপ অঙ্কন করে এভাবে দেখানো যায়, \(RC=y_{1}+y_{2}\) সুতরাং, \(R\) বিন্দুর ভুজ \(x_{1}+x_{2}\) এবং কোটি \(y_{1}+y_{2}\) অর্থাৎ, \(R\) বিন্দুর স্থানাংক \((x_{1}+x_{2},
y_{1}+y_{2})\) বিন্দুটির জটিল আকার \((x_{1}+x_{2})+i(y_{1}+y_{2})\) \(=x_{1}+x_{2}+iy_{1}+iy_{2}\) \(=(x_{1}+iy_{1})+(x_{2}+iy_{2})\) \(=Z_{1}+Z_{2}\) ➜
\(\because x_{1}+iy_{1}=Z_{1}, \ Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\)
সুতরাং, জটিল সমতলে \(R\) বিন্দুটি, \(P\) ও \(Q\) বিন্দুদ্বয় দ্বারা সূচিত জটিল সংখ্যাদ্বয়ের যোগফল প্রকাশ করে। অনুরূপভাবে, \(OQ^{\prime}SP\) সামান্তরিক অঙ্কন করি যার সন্নিহিত বাহুদ্বয় যথাক্রমে \(OQ^{\prime}\) ও \(OP\) এখানে,
\(-Z_{2}=-x_{2}-iy_{2}\) জটিল সংখ্যাটি \(Q^{\prime}\) বিন্দু সূচিত করে। পূর্বের ন্যায় অগ্রসর হয়ে দেখানো যায় যে, জটিল সমতলে \(S\) বিন্দুটিই \(P\) ও \(Q\) বিন্দুদ্বয় দ্বারা সূচিত সংখ্যাদ্বয়ের বিয়োগফল প্রকাশ করে এবং \(S\) এর কার্তেসীয় স্থানাঙ্ক \((x_{1}-x_{2},
y_{1}-y_{2})\)। বিন্দুটির জটিল আকার \((x_{1}-x_{2})+i(y_{1}-y_{2})\) \(=x_{1}-x_{2}+iy_{1}-iy_{2}\) \(=(x_{1}+iy_{1})-(x_{2}+iy_{2})\) \(=Z_{1}-Z_{2}\) ➜
\(\because x_{1}+iy_{1}=Z_{1}, \ Z_{2}=x_{2}+iy_{2}\)
সতরাং, জটিল সমতলে \(S\) বিন্দুটি, \(P\) ও \(Q\) বিন্দুদ্বয় দ্বারা সূচিত সংখ্যাদ্বয়ের বিয়োগফল প্রকাশ করে। চিত্র হতে, \(OR\le{OP+PR}\)
\(\Rightarrow OR\le{OP+OQ}\) \(\therefore |Z_{1}+Z_{2}|\le{|Z_{1}|+|Z_{2}|}\)
জটিল সংখ্যার গুণ এবং এর জ্যামিতিক প্রতিরূপ
Multiplication of complex numbers and its geometric counterpart
ধরি, দুইটি জটিল সংখ্যা \(Z_{1}=r_{1}(\cos{\theta_{1}}+i\sin{\theta_{1}})\) এবং \(Z_{2}=r_{2}(\cos{\theta_{2}}+i\sin{\theta_{2}})\) তাহলে সংখ্যাদ্বয়ের গুণফল, \(Z_{1}Z_{2}=r_{1}(\cos{\theta_{1}}+i\sin{\theta_{1}})\times{r_{2}}(\cos{\theta_{2}}+i\sin{\theta_{2}})\)
\(=r_{1}r_{2}(\cos{\theta_{1}}+i\sin{\theta_{1}})(\cos{\theta_{2}}+i\sin{\theta_{2}})\)
\(=r_{1}r_{2}\{\cos{\theta_{1}}\cos{\theta_{2}}+i\cos{\theta_{1}}\sin{\theta_{2}}+i\sin{\theta_{1}}\cos{\theta_{2}}+i^2\sin{\theta_{1}}\sin{\theta_{2}}\}\)
\(=r_{1}r_{2}\{\cos{\theta_{1}}\cos{\theta_{2}}+i(\cos{\theta_{1}}\sin{\theta_{2}}+\sin{\theta_{1}}\cos{\theta_{2}})-\sin{\theta_{1}}\sin{\theta_{2}}\}\) ➜
\(\because i^2=-1\)
\(=r_{1}r_{2}\{(\cos{\theta_{1}}\cos{\theta_{2}}-\sin{\theta_{1}}\sin{\theta_{2}})+i(\sin{\theta_{1}}\cos{\theta_{2}}+\cos{\theta_{1}}\sin{\theta_{2}})\}\)
\(=r_{1}r_{2}\{\cos{(\theta_{1}+\theta_{2})}+i\sin{(\theta_{1}+\theta_{2})}\}\) ➜
\(\because \cos{A}\cos{B}-\sin{A}\sin{B}=\cos{(A+B)}\)
এবং \(\sin{A}\cos{B}+\cos{A}\sin{B}=\sin{(A+B)}\)
\(\therefore Z_{1}Z_{2}=r_{1}r_{2}\{\cos{(\theta_{1}+\theta_{2})}+i\sin{(\theta_{1}+\theta_{2})}\}\) এটি অপর একটি জটিল সংখ্যা প্রকাশ করে। এখন, \(|Z_{1}Z_{2}|=|r_{1}r_{2}\{\cos{(\theta_{1}+\theta_{2})}+i\sin{(\theta_{1}+\theta_{2})}\}|\) \(=r_{1}r_{2}|\cos{(\theta_{1}+\theta_{2})}+i\sin{(\theta_{1}+\theta_{2})}|\)
\(=r_{1}r_{2}\sqrt{\cos^2{(\theta_{1}+\theta_{2})}+\sin^2{(\theta_{1}+\theta_{2})}}\)
\(=r_{1}r_{2}\sqrt{1}\) ➜
\(\because \cos^2{A}+\sin^2{A}=1\)
\(=r_{1}r_{2}\)
\(\therefore |Z_{1}Z_{2}|=r_{1}r_{2}\) \(\Rightarrow |Z_{1}Z_{2}|=|Z_{1}||Z_{2}|\) আবার,
\(Arg(Z_{1}Z_{2})=\tan^{-1}{\left\{\frac{r_{1}r_{2}\sin{(\theta_{1}+\theta_{2})}}{r_{1}r_{2}\cos{(\theta_{1}+\theta_{2})}}\right\}}\)
\(=\tan^{-1}{\left\{\frac{\sin{(\theta_{1}+\theta_{2})}}{\cos{(\theta_{1}+\theta_{2})}}\right\}}\)
\(=\tan^{-1}{\tan{(\theta_{1}+\theta_{2})}}\)
\(=\theta_{1}+\theta_{2}\)
\(\therefore Arg(Z_{1}Z_{2})=\theta_{1}+\theta_{2}\) \(\Rightarrow Arg(Z_{1}Z_{2})=Arg(Z_{1})+Arg(Z_{2})\) সুতরাং এখানে দুইটি বিষয় স্পষ্ট \(|Z_{1}Z_{2}|=|Z_{1}||Z_{2}|\) অর্থাৎ দুইটি জটিল সংখ্যার গুণফলের মডুলাস তাদের পৃথক পৃথক ভাবে মডুলাসের গুণফলের সমান। \(Arg(Z_{1}Z_{2})=Arg(Z_{1})+Arg(Z_{2})\) অর্থাৎ দুইটি জটিল সংখ্যার গুণফলের আর্গুমেন্ট তাদের পৃথক পৃথক ভাবে আর্গুমেন্টের যোগফলের সমান। জ্যামিতিক ব্যাখ্যাঃ ধরি, আরগাঁ চিত্রে \(P\) ও \(Q\) বিন্দুদ্বয়
যথাক্রমে \(Z_{1}=r_{1}(\cos{\theta_{1}}+i\sin{\theta_{1}})\) এবং \(Z_{2}=r_{2}(\cos{\theta_{2}}+i\sin{\theta_{2}})\) জটিল সংখ্যা প্রকাশ করে এবং \(Z_{1}\) ও \(Z_{2}\) এর গুণফল \(Z\) দ্বারা প্রকাশিত বিন্দু \(R.\) তাহলে, \(OP=r_{1}=|Z_{1}|\) \(OQ=r_{2}=|Z_{2}|\)
\(OR=r_{1}r_{2}=|Z_{1}||Z_{2}|=OP.OQ\)
\(\angle{POX}=\theta_{1}, \ \angle{QOX}=\theta_{2}, \ \angle{ROX}=\theta_{1}+\theta_{2}\) \(OX\) বরাবর, \(OA=1\) বিবেচনা করি এবং \(OQ\) এর যে পাশে \(OP\) আছে, তার বিপরীত পাশে \(\angle{POA}\) এর সমান \(\angle{QOR}\) অঙ্কন করি যেন \(OR=\frac{OP.OQ}{OA}\)
হয়। তাহলে, \(R\) বিন্দুই \(Z_{1}\) ও \(Z_{2}\) জটিল সংখ্যাদ্বয়ের গুণফল প্রকাশ করে। \(P, A\) এবং \(R, Q\) যোগ করি। উৎপন্ন ত্রিভুজদ্বয় \(POA\) এবং \(ROQ\) হতে \(\angle{POA}=\angle{ROQ}\) এবং \(\frac{OR}{OQ}=\frac{OP}{OA}\) পাওয়া যায়। সুতরাং
\(POA\) এবং \(ROQ\) ত্রিভুজদ্বয় সদৃশ। অতএব আরগাঁ চিত্রে \(P(Z_{1})\) ও \(Q(Z_{2})\) বিন্দুদ্বয়ের গুণফল নির্ণয়ের জন্য \(OX\) হতে নির্বাচিত স্কেলে \(OA=1\) অংশ কেটে নিয়ে অঙ্কিত \(POA\) ত্রিভুজের সদৃশ \(ROQ\) ত্রিভুজ আঁকতে হবে, যেখানে \(OQ\) এর যে
পাশে \(OP\) অবস্থিত তার বিপরীত পাশে \(OR\) অবস্থিত। তাহলে \(P(Z_{1})\) ও \(Q(Z_{2})\) বিন্দুদ্বয়ের গুণফল \(R\) দ্বারা প্রকাশিত হবে।
জটিল সংখ্যার ভাগ এবং এর জ্যামিতিক প্রতিরূপ
Division of complex numbers and its geometric counterpart
ধরি, দুইটি জটিল সংখ্যা \(Z_{1}=r_{1}(\cos{\theta_{1}}+i\sin{\theta_{1}})\) এবং \(Z_{2}=r_{2}(\cos{\theta_{2}}+i\sin{\theta_{2}})\) তাহলে সংখ্যাদ্বয়ের ভাগফল, \(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}=\frac{r_{1}(\cos{\theta_{1}}+i\sin{\theta_{1}})}{{r_{2}}(\cos{\theta_{2}}+i\sin{\theta_{2}})}\)
\(=\frac{r_{1}}{r_{2}}\times\frac{(\cos{\theta_{1}}+i\sin{\theta_{1}})}{(\cos{\theta_{2}}+i\sin{\theta_{2}})}\)
\(=\frac{r_{1}}{r_{2}}\times\frac{(\cos{\theta_{1}}+i\sin{\theta_{1}})(\cos{\theta_{2}}-i\sin{\theta_{2}})}{(\cos{\theta_{2}}+i\sin{\theta_{2}})(\cos{\theta_{2}}-i\sin{\theta_{2}})}\) ➜
লব ও হরের সাথে \((\cos{\theta_{2}}-i\sin{\theta_{2}})\) গুণ করে।
\(=\frac{r_{1}}{r_{2}}\times\{\cos{(\theta_{1}-\theta_{2})}+i\sin{(\theta_{1}-\theta_{2})}\}\) ➜
\(\because \cos{A}\cos{B}+\sin{A}\sin{B}=\cos{(A-B)}\)
এবং \(\sin{A}\cos{B}-\cos{A}\sin{B}=\sin{(A-B)}\)
\(\therefore \frac{Z_{1}}{Z_{2}}=\frac{r_{1}}{r_{2}}\times\{\cos{(\theta_{1}-\theta_{2})}+i\sin{(\theta_{1}-\theta_{2})}\}\) এটি অপর একটি জটিল সংখ্যা প্রকাশ করে। এখন, \(\left|\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right|=\left|\frac{r_{1}}{r_{2}}\times\{\cos{(\theta_{1}-\theta_{2})}+i\sin{(\theta_{1}-\theta_{2})}\}\right|\) \(=\left|\frac{r_{1}}{r_{2}}\right|\times|\{\cos{(\theta_{1}-\theta_{2})}+i\sin{(\theta_{1}-\theta_{2})}\}|\)
\(=\frac{r_{1}}{r_{2}}\sqrt{\cos^2{(\theta_{1}-\theta_{2})}+\sin^2{(\theta_{1}-\theta_{2})}}\)
\(=\frac{r_{1}}{r_{2}}\sqrt{1}\) ➜
\(\because \cos^2{A}+\sin^2{A}=1\)
\(=\frac{r_{1}}{r_{2}}\)
\(\therefore \left|\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right|=\frac{r_{1}}{r_{2}}\) \(\Rightarrow \left|\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right|=\frac{|Z_{1}|}{|Z_{2}|}\) আবার,
\(Arg\left(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right)=\tan^{-1}{\left\{\frac{\frac{r_{1}}{r_{2}}\sin{(\theta_{1}-\theta_{2})}}{\frac{r_{1}}{r_{2}}\cos{(\theta_{1}-\theta_{2})}}\right\}}\)
\(=\tan^{-1}{\left\{\frac{\sin{(\theta_{1}-\theta_{2})}}{\cos{(\theta_{1}-\theta_{2})}}\right\}}\)
\(=\tan^{-1}{\tan{(\theta_{1}-\theta_{2})}}\)
\(=\theta_{1}-\theta_{2}\)
\(\therefore Arg\left(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right)=\theta_{1}-\theta_{2}\) \(\Rightarrow Arg\left(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right)=Arg(Z_{1})-Arg(Z_{2})\) সুতরাং এখানে দুইটি বিষয় স্পষ্ট \(\left|\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right|=\frac{|Z_{1}|}{|Z_{2}|}\) অর্থাৎ দুইটি জটিল সংখ্যার ভাগফলের মডুলাস তাদের পৃথক পৃথক ভাবে মডুলাসের ভাগফলের সমান। \(Arg\left(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\right)=Arg(Z_{1})-Arg(Z_{2})\) অর্থাৎ দুইটি জটিল সংখ্যার ভাগফলের আর্গুমেন্ট তাদের পৃথক পৃথক ভাবে আর্গুমেন্টের বিয়োগফলের সমান। জ্যামিতিক ব্যাখ্যাঃ ধরি, আরগাঁ চিত্রে \(P\) ও \(Q\) বিন্দুদ্বয়
যথাক্রমে \(Z_{1}=r_{1}(\cos{\theta_{1}}+i\sin{\theta_{1}})\) এবং \(Z_{2}=r_{2}(\cos{\theta_{2}}+i\sin{\theta_{2}})\) জটিল সংখ্যা প্রকাশ করে এবং \(Z_{1}\) ও \(Z_{2}\) এর ভাগফল \(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}=Z\) দ্বারা প্রকাশিত বিন্দু \(R.\) তাহলে, \(OP=r_{1}=|Z_{1}|\) \(OQ=r_{2}=|Z_{2}|\)
\(OR=\frac{r_{1}}{r_{2}}=\frac{|Z_{1}|}{|Z_{2}|}=\frac{OP}{OQ}\)
\(\angle{POX}=\theta_{1}, \ \angle{QOX}=\theta_{2}, \ \angle{ROX}=\theta_{2}-\theta_{1}\) \(OX\) বরাবর, \(OA=1\) বিবেচনা করি এবং \(OP\) এর যে পাশে \(OQ\) আছে, তার বিপরীত পাশে \(\angle{QOX}\) এর সমান \(\angle{POR}\) অঙ্কন করি যেন \(\angle{OQP}\)
এর সমান \(\angle{OAR}\) হয়। তাহলে চিত্রানুযায়ী, \(\angle{QOX}=\theta_{2}=\angle{POR}\) \(\Rightarrow \angle{QOP}+\angle{POX}=\angle{POX}+\angle{XOR}\) \(\Rightarrow \angle{QOP}=\angle{XOR}=\angle{AOR}\) আবার, \(\angle{OQP}=\angle{OAR}\)
সুতরাং, \(OPQ\) এবং \(OAR\) ত্রিভুজদ্বয় সদৃশ। তাহলে, \(\frac{OR}{OP}=\frac{AR}{PQ}=\frac{OA}{OQ}\) \(\Rightarrow \frac{OR}{OP}=\frac{OA}{OQ}\) \(\Rightarrow \frac{OR}{OP}=\frac{1}{OQ}\) ➜
\(\because OA=1\)
\(\therefore OR=\frac{OP}{OQ}\) আবার, \(\angle{XOR}=\angle{POR}-\angle{POX}=\theta_{2}-\theta_{1}\) অতএব, \(R\) বিন্দুই দুইটি জটিল সংখ্যা \(Z_{1}\) ও \(Z_{2}\) এর ভাগফল \(\frac{Z_{1}}{Z_{2}}\) প্রকাশ করে। \(Question.\) \(Z_{1}=2+3i, \ Z_{2}=2-2i\) হলে, জ্যামিতিক প্রতিরূপ দেখাওঃ \((a) \ Z_{1}+Z_{2}\) \((b) \ Z_{2}-Z_{1}\) \((c) \ Z_{1}Z_{2}\) \((d) \ \frac{Z_{1}}{Z_{2}}\)
বিশেষ দ্রষ্টব্যঃ
Special note:
\(|Z-k_{1}|=k_{2}\) সমীকরণটি একটি বৃত্ত নির্দেশ করে যার কেন্দ্র \((k_{1}, 0)\) এবং ব্যাসার্ধ \(=k_{2}\) \(|Z|=k\) সমীকরণটি একটি বৃত্ত নির্দেশ করে যার কেন্দ্র \((0, 0)\) এবং ব্যাসার্ধ \(=k\) \(|aZ+k_{1}|=|aZ+k_{2}|\) সমীকরণটি একটি সরলরেখা নির্দেশ করে। \(|aZ+k_{1}|=|bZ+k_{2}|\) সমীকরণটি একটি বৃত্ত নির্দেশ করে। \(Z\overline{Z}=a^2\) সমীকরণটি একটি বৃত্ত নির্দেশ করে যার কেন্দ্র \((0, 0)\) এবং ব্যাসার্ধ \(=a\) \(|Z+k|=x\) বা, \(|Z+k|=y\) সমীকরণটি একটি পরাবৃত্ত নির্দেশ করে। \(|Z+k|+|Z-k|=r\) সমীকরণটি একটি উপবৃত্ত নির্দেশ করে। \(Question.1\) \(Z_{1}, \ Z_{2}, \ Z_{3}\) ও \(Z_{4}\) জটিল সংখ্যা হলে প্রমাণ কর যে, \((a) \ \left|\frac{Z_{1}}{Z_{2}+Z_{3}}\right|=\frac{|Z_{1}|}{||Z_{2}|-|Z_{3}||}\) যখন \(|Z_{2}|\ne{|Z_{3}|}\) \((b) \ \left|\frac{Z_{1}+Z_{2}}{Z_{3}+Z_{4}}\right|=\frac{|Z_{1}|+|Z_{2}|}{||Z_{3}|-|Z_{4}||}\) যখন \(|Z_{3}|\ne{|Z_{4}|}\) উদাহরণের যাহায্যে \((1)\) ও \((2)\) এর সত্যতা যাচাই কর। \((2) \ Z=x+iy\) হলে \(|Z-2|=3\) দ্বারা নির্দেশিত সঞ্চারপথের
সমীকরণ নির্ণয় কর। এটি কিসের সমীকরণ নির্দেশ করে? \((3) \ Z=x+iy\) হলে \(|Z+2i|\gt{3}\) দ্বারা নির্দেশিত জ্যামিতিক অঞ্চল চিত্রের সাহায্যে দেখাও।
জটিল সংখ্যার বর্গমূলঃ
Square roots of complex numbers:
\(a+ib, \ (a,b\in{\mathbb{R}}, \ b\gt{0})\) এর বর্গমূলঃ অর্থাৎ, \(\sqrt{a+ib}=\pm{\frac{1}{\sqrt{2}}\left\{\left(\sqrt{a^2+b^2}+a\right)^{\frac{1}{2}}+i\left(\sqrt{a^2+b^2}-a\right)^{\frac{1}{2}}\right\}}\)
প্রমাণঃ ধরি, \(\sqrt{a+ib}=x+iy .........(1)\) \(\Rightarrow a+ib=(x+iy)^2\) ➜
উভয় পার্শে বর্গ করে।
একের তিনটি ঘনমূল \(1, \ \frac{1}{2}\left(-1+\sqrt{-3}\right), \ \frac{1}{2}\left(-1-\sqrt{-3}\right)\)। এদের মধ্যে \(1\) বাস্তব এবং অপর দুইটি \(\left\{\frac{1}{2}\left(-1+\sqrt{-3}\right), \ \frac{1}{2}\left(-1-\sqrt{-3}\right)\right\}\) জটিল। বিষেশ দ্রষ্টব্যঃ যে কোনো বাস্তব সংখ্যা \(a^3\) এর তিনটি ঘনমূল হচ্ছে \(a, \ a\omega, \ a\omega^2.\)
একের জটিল ঘনমূল দুইটির বৈশিষ্ট্যঃ
Properties of Complex Cube Roots of One:
একের জটিল ঘনমূল দুইটির গুণফল \(1\) অর্থাৎ একটি অপরটির বিপরীত। অতএব, \(\omega=\frac{1}{2}\left(-1+\sqrt{-3}\right)\) হলে, \(\frac{1}{\omega}=\frac{1}{2}\left(-1-\sqrt{-3}\right)\)
প্রমাণঃ ধরি, \(\omega=\frac{1}{2}\left(-1+\sqrt{-3}\right)\) \(\Rightarrow \frac{1}{\omega}=\frac{1}{\frac{1}{2}\left(-1+\sqrt{-3}\right)}\) ➜
ব্যাস্তকরণ করে।
\(=\frac{2}{\left(-1+\sqrt{-3}\right)}\) \(=\frac{2\left(-1-\sqrt{-3}\right)}{\left(-1+\sqrt{-3}\right)\left(-1-\sqrt{-3}\right)}\) ➜
লব ও হরের সাথে \(\left(-1-\sqrt{-3}\right)\) গুণ করে।
তাহলে একের ঘনমূল তিনটি \(1, \ \omega, \ \frac{1}{\omega}\)। আবার, \(\omega\times\omega^3=1\) ➜
যেহেতু জটিল মূল দ্বয়ের গুণফল \(1\)।
\(\therefore \omega^3=1\)। একের জটিল ঘনমূল দুইটি একটি অপরটির বর্গ। অর্থাৎ, \(\omega=\frac{1}{2}\left(-1+\sqrt{-3}\right)\) হলে, \(\omega^2=\frac{1}{2}\left(-1-\sqrt{-3}\right)\)
প্রমাণঃ ধরি, \(\omega=\frac{1}{2}\left(-1+\sqrt{-3}\right)\) \(\Rightarrow \omega^2=\frac{1}{4}\left(-1+\sqrt{-3}\right)^2\) ➜
উভয় পার্শে বর্গ করে।
\(\omega\) একের জটিল ঘনমূলের একটি হলে, অপর জটিল ঘনমূলটি হয় \(\omega^2\) সে ক্ষেত্রে \(\omega^3=1\) তাহলে, \(\omega^4=\omega^3\times\omega=1\times\omega=\omega\) ➜
\(\because \omega^3=1\)
কতগুলি বস্তু থেকে কয়েকটি বা সব কয়টি একবারে নিয়ে যত প্রকারে নির্বাচন বা দল (ক্রম বর্জন করে) গঠন করা যায় তাদের প্রত্যেকটিকে এক একটি সমাবেশ বলে।
\(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তু হতে প্রত্যেকবার \(r \ (r\le{n})\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে প্রাপ্ত সমাবেশ সংখ্যাকে সাধারণত \(^{n}C_{r}\) বা \(C(n,r)\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
তিনটি বস্তু \(A, \ B, \ C\) থেকে দুইটি করে নিয়ে দল গঠন করলে সম্ভাব্য দলগুলি হবে- \(AB, \ AC, \ BC\)
আবার, \(3\) টি বস্তু একবারে নিয়ে দল গঠন করলে সম্ভাব্য দল হবে- \(ABC\)
উপরের প্রত্যেকটি দলকে এক একটি সমাবেশ বলা হয়।
বিভিন্ন বস্তুর সমাবেশ
Combination of different things
\(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তু হতে প্রত্যেকবার \(r\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে প্রাপ্ত সমাবেশ সংখ্যা \(^{n}C_{r}\) হলে, \(^{n}C_{r}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\); যেখানে, (\(n\) এবং \(r\) প্রত্যেকেই ধনাত্মক পূর্ণসংখ্যা এবং \(n\ge{r}\) ) \(^nC_{r}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\ \text{যখন,} \ n, \ r\gt{0}; \ n\ge{r}\)
প্রমাণঃ
দেওয়া আছে,
সমাবেশ সংখ্যা \(^{n}C_{r}\) তাহলে প্রত্যেক সমাবেশে \(r\) সংখ্যক বস্তু আছে। এখন প্রত্যেক সমাবেশের অন্তর্গত \(r\) সংখ্যক বস্তুকে তাদের নিজেদের মধ্যে বিভিন্ন উপায়ে বিন্যাস করলে \(^{r}P_{r}\) সংখ্যক বিন্যাস পাওয়া যাবে। এরূপ \(^{n}C_{r}\) সংখ্যক সমাবেশ থেকে \(r!\times{^{n}C_{r}}\) সংখ্যক বিন্যাস পাওয়া যাবে এবং এটি \(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তু থেকে প্রত্যেকবার \(r\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে গঠিত বিন্যাস সংখ্যার সমান।
সুতরাং \(^{r}P_{r}\times{^{n}C_{r}}={^{n}P_{r}}\)
\(\Rightarrow r!\times{^{n}C_{r}}=\frac{n!}{(n-r)!}\) ➜
\(\because {^{n}P_{n}}=n!\)
এবং \({^{n}P_{r}}=\frac{n!}{(n-r)!}\)
\(\therefore {^{n}C_{r}}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
অনুসিদ্ধান্তঃ \(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তুর \(p\) সংখ্যক বস্তু এক প্রকার এবং বাকী বস্তুগুলি ভিন্ন ভিন্ন হলে, তাদের \(r \ (r\ge{p})\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে সমাবেশ সংখ্যাঃ
\[{\sum_{i=0}^{p}}{^{n-p}C_{r-i}}={^{n-p}C_{r}}+{^{n-p}C_{r-1}}+{^{n-p}C_{r-2}}+...+{^{n-p}C_{r-p}}\] উদাহরণঃ \(DHAKA\) শব্দটির বর্ণগুলি হতে প্রতিবার \(3\) টি করে বর্ণ নিয়ে কত প্রকারে বাছাই করা যায় তা নির্ণয় কর।
সমাধানঃ
\(DHAKA\) শব্দটিতে মোট \(5\) টি বর্ণ যার মধ্যে \(2\) টি \(A\) এবং \(3\) টি ভিন্ন ভিন্ন বর্ণ আছে।
বর্ণগুলি হতে প্রতিবার \(3\) টি করে বর্ণ নিয়ে বাছাইয়ের উপায় \(={^{5-2}C_{3}}+{^{5-2}C_{3-1}}+{^{5-2}C_{3-2}}\)
\(={^{3}C_{3}}+{^{3}C_{2}}+{^{3}C_{1}}\)
\(=1+\frac{3!}{2!(3-2)!}+\frac{3!}{1!(3-1)!}\) ➜
\(\because {^{n}C_{n}}=1\)
এবং \({^{n}C_{r}}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
\(=7\) অনুসিদ্ধান্তঃ \(p\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তু হতে কমপক্ষে \(r \ (r\le{p})\) সংখ্যক বস্তু বাছাইয়ের উপায়ঃ
\[{\sum_{i=r}^{p}}{^{p}C_{i}}={^{p}C_{r}}+{^{p}C_{r+1}}+{^{p}C_{r+2}}+...+{^{p}C_{p}}\] অনুসিদ্ধান্তঃ \[{\sum_{r=0}^{n}}{^{n}C_{r}}=2^n\] \(^nC_{n}=1\)
প্রমাণঃ
আমরা জানি,
\(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তু হতে প্রত্যেকবার \(r\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে প্রাপ্ত সমাবেশ সংখ্যা \(^{n}C_{r}\) হলে, \(^{n}C_{r}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
সুতরাং \(^{n}C_{r}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
\(\Rightarrow {^{n}C_{n}}=\frac{n!}{n!(n-n)!}\) ➜
যখন, \(r=n\)
\(=1\)
\(\therefore {^{n}C_{n}}=1\)
\(n\) সংখ্যক বস্তু সবগুলো একত্রে নিয়ে \(^{n}C_{n}\) সংখ্যক অর্থাৎ একটি মাত্র সমাবেশ পাওয়া যায়।
সম্পূরক সমাবেশ
Complementary combination
\(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তু হতে প্রত্যেকবার \(r\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে প্রাপ্ত সমাবেশ সংখ্যা, \(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তু হতে প্রত্যেকবার \((n-r)\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে প্রাপ্ত সমাবেশ সংখ্যার সমান। \(^nC_{r}={^nC_{n-r}}\)
প্রমাণঃ
আমরা জানি,
\(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তু হতে প্রত্যেকবার \(r\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে প্রাপ্ত সমাবেশ সংখ্যা \(^{n}C_{r}\) হলে, \(^{n}C_{r}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
সুতরাং \(^{n}C_{r}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
\(\Rightarrow {^{n}C_{n-r}}=\frac{n!}{(n-r)!(n-n+r)!}\) ➜
যখন, \(r=n-r\)
অনুসিদ্ধান্তঃ \({^{n}C_{r}}={^{n^{\prime}}C_{r}}\) \(\Rightarrow n=n^{\prime}\)
এবং \({^{n}C_{r}}={^{n}C_{r^{\prime}}}\) \(\Rightarrow r=r^{\prime}\) \(^nC_{0}=1\)
প্রমাণঃ
আমরা জানি,
\(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তু হতে প্রত্যেকবার \(r\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে প্রাপ্ত সমাবেশ সংখ্যা \(^{n}C_{r}\) হলে, \(^{n}C_{r}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
সুতরাং \(^{n}C_{r}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
\(\Rightarrow {^{n}C_{0}}=\frac{n!}{0!(n-0)!}\) ➜
যখন, \(r=0\)
\(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তু হতে প্রত্যেকবার \(r\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে প্রাপ্ত সমাবেশ সংখ্যা যাতে \(p\) সংখ্যক নির্দিষ্ট বস্তু সর্বদা অন্তর্ভুক্ত থাকে, সমাবেশ সংখ্যা \(={^{n-p}C_{r-p}}\) যেখানে, \(r\ge{p}\)
প্রমাণঃ
নির্দিষ্ট \(p\) সংখ্যক বস্তু বাদ রেখে অবশিষ্ট \((n-p)\) সংখ্যক বস্তু থেকে \((r-p)\) সংখ্যক বস্তু সব রকমে বেছে নিয়ে গঠিত \({^{n-p}C_{r-p}}\) সমাবেশগুলির প্রত্যেকের সঙ্গে ঐ \(p\) সংখ্যক বস্তু মিলিত করলে, সমাবেশগুলির প্রত্যেকটিতে \(p\) সংখ্যক বস্তুগুলি সব সময় থাকবে।
\(\therefore\) সমাবেশ সংখ্যা \(={^{n-p}C_{r-p}}\) যেখানে, \(r\ge{p}\) উদাহরণঃ \(8\) জন বালক ও \(2\) জন বালিকার মধ্যে থেকে বালিকাদের,
\((a)\) সর্বদা গ্রহণ করে
\((b)\) সর্বদা বর্জন করে \(6\) জনের একটি কমিটি কত উপায়ে গঠন করা যাবে?
সমাধানঃ
\((a)\)
বালিকা \(2\) জনকে সর্বদা গ্রহণ করলে \(8\) জন বালক থেকে \(4\) জনকে নিতে হবে।
এক্ষেত্রে কমিটির সংখ্যা \(={^8C_{4}}\times{^2C_{2}}\)
\(=\frac{8!}{4!(8-4)!}\times1\) ➜
\(\because {^nC_{r}}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
এবং \({^nC_{n}}=1\)
বালিকা \(2\) জনকে সর্বদা বর্জন করলে \(8\) জন বালক থেকে \(6\) জনকে নিতে হবে।
এক্ষেত্রে কমিটির সংখ্যা \(={^8C_{6}}\times{^2C_{0}}\)
\(=\frac{8!}{6!(8-6)!}\times1\) ➜
\(\because {^nC_{r}}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
এবং \({^nC_{0}}=1\)
\(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তু হতে প্রত্যেকবার \(r\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে প্রাপ্ত সমাবেশ সংখ্যা যাতে \(p\) সংখ্যক নির্দিষ্ট বস্তু কোনো সময় না থাকে, সমাবেশ সংখ্যা \(={^{n-p}C_{r}}\)
প্রমাণঃ
নির্দিষ্ট \(p\) সংখ্যক বস্তু কোনো সময় থাকবে না। অতএব, ঐ \(p\) সংখ্যক বস্তু বাদ রেখে অবশিষ্ট \((n-p)\) সংখ্যক বস্তু থেকে প্রত্যেকবার \(r\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে গঠিত \({^{n-p}C_{r}}\) সমাবেশগুলির কোনো সময়ই ঐ \(p\) সংখ্যক বস্তুগুলি থাকবে না।
\(\therefore\) সমাবেশ সংখ্যা \(={^{n-p}C_{r}}\)
\(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তু হতে প্রত্যেকবার অন্তত একটি বস্তু নিয়ে প্রাপ্ত সমাবেশ সংখ্যা, সমাবেশ সংখ্যা \(=2^{n}-1\)
প্রমাণঃ
প্রত্যেক বস্তুকে গ্রহণ করা বা বর্জন করা যায়। সুতরাং প্রত্যেকটি বস্তুর জন্য \(2\) টি উপায়ে গ্রহণ বা বর্জন করা যায়। এরূপ \(n\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তুর জন্য মোট উপায়ের সংখ্যা \(=2\times2\times2 ... ... n \ \text{সংখ্যক উৎপাদক পর্যন্ত}\)
\(=2^n\)
কিন্তুএর ভিতর সকলকে বর্জন করার উপায়ও অন্তর্ভুক্ত।
\(\therefore\) সমাবেশ সংখ্যা \(=2^{n}-1\) উদাহরণঃ \(5\) টি স্বরবর্ণ হতে অন্তত \(1\) টি স্বরবর্ণ বাছাই উপায় \(=2^5-1\)
\(=32-1\)
\(=31\)
\(p\) সংখ্যক এক জাতীয়, \(q\) সংখ্যক অন্য এক জাতীয় , \(r\) সংখ্যক অন্য আর এক জাতীয় এবং \(k\) সংখ্যক ভিন্ন ভিন্ন হলে যেকোনো সংখ্যক নিয়ে উৎপন্ন সমাবেশ সংখ্যাঃ সমাবেশ সংখ্যা \(=(p+1)(q+1)(r+1)2^{k}-1\)
প্রমাণঃ
মনে করি,
১ম প্রকারের \(p\) সংখ্যক, ২য় প্রকারের \(q\) সংখ্যক এবং ৩য় প্রকারের \(r\) সংখ্যক বস্তু আছে। এখন \(p\) সংখ্যক বস্তু হতে \(1\) টি, \(2\) টি \(... .... ..., \ p\) সংখ্যকটি অথবা একটিও না নেয়া যেতে পারে। অর্থাৎ \((p+1)\) সংখ্যকভাবে সমাবেশ করা যেতে পারে।
অনুরূপভাবে, \(q\) সংখ্যক বস্তু \((q+1)\) সংখ্যকভাবে এবং \(r\) সংখ্যক বস্তু \((r+1)\) সংখ্যকভাবে সমাবেশ করা যায়।
আবার, \(k\) সংখ্যক ভিন্ন ভিন্ন বস্তুর প্রত্যেকটির জন্য দুই রকম উপায়ে গ্রহণ করা যায়। সুতরাং, মোট \(2^{k}\) সংক্যক উপায়ে গ্রহণ করা যায়।
\(p, \ q, \ r\) ও \(k\) সংখ্যক বস্তু থেকে যেকোনো সংখ্যক বস্তু নিয়ে মোট সমাবেশ \((p+1)(q+1)(r+1)2^{k}\) এর মধ্যে একটি সমাবেশে কোনো বস্তু উপস্থিত থাকবে না। তাই সমাবেশ সংখ্যা হবে
\((p+1)(q+1)(r+1)2^{k}-1\)
\(\therefore\) সমাবেশ সংখ্যা \(=(p+1)(q+1)(r+1)2^{k}-1\) \(p\) সংখ্যক এক জাতীয়, \(q\) সংখ্যক অন্য এক জাতীয় এবং \(r\) সংখ্যক অন্য আর এক জাতীয় হলে প্রতিটির অন্ততঃ একটি নিয়ে উৎপন্ন সমাবেশ সংখ্যাঃ সমাবেশ সংখ্যা \(=(2^{p}-1)(2^{q}-1)(2^{r}-1)\) অনুসিদ্ধান্তঃ ১ম প্রকারের \(p\) সংখ্যক, ২য় প্রকারের \(q\) সংখ্যক এবং \(r\) সংখ্যক ভিন্ন ভিন্ন বস্তুর সমাবেশ সংখ্যা \(=(p+1)(q+1)2^r-1\) উদাহরণঃ \(4\) টি দুই টাকা, \(1\) টি দশ টাকা, \(3\) টি বিশ টাকা এবং \(1\) টি একশত টাকার নোট হতে টাকা নেওয়ার উপায় \(=(4+1)(3+1)2^2-1\)
\(=5\times4\times4-1\)
\(=80-1\)
\(=79\)
নির্দিষ্ট সংখ্যক বস্তু একাধিক ভাগে বিভক্ত হওয়ার সমাবেশ সংখ্যা, সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(p_{1}+p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n})!}{p_{1}!p_{2}!p_{3}! ... ... p_{n}!}\)
প্রমাণঃ
মনে করি,
\(p_{1}+p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n}\) সংখ্যক বস্তুকে \(n\) সংখ্যক ভাগে বিভক্ত করতে হবে যেন ভাগগুলিতে \(p_{1}, \ p_{2}, \ p_{3}, ..., \ p_{n}\) সংখ্যক বস্তু থাকে।
প্রথম ধাপে \(p_{1}+p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n}\) সংখ্যক বস্তু হতে \(p_{1}\) সংখ্যক বস্তু নেয়া যাবে \(^{p_{1}+p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n}}C_{p_{1}}\) উপায়ে।
দ্বিতীয় ধাপে \(p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n}\) সংখ্যক বস্তু হতে \(p_{2}\) সংখ্যক বস্তু নেয়া যাবে \(^{p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n}}C_{p_{2}}\) উপায়ে।
অনুরূপভাবে, \(n\) তম ধাপে \(p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n}\) সংখ্যক বস্তু হতে \(p_{n}\) সংখ্যক বস্তু নেয়া যাবে \(^{p_{n}}C_{p_{n}}\) উপায়ে।
\(\therefore\) মোট সমাবেশ সংখ্যা \(={^{p_{1}+p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n}}C_{p_{1}}}\times{^{p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n}}C_{p_{2}}}\times{... ... }\times{^{p_{n}}C_{p_{n}}}\)
\(=\frac{(p_{1}+p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n})!}{p_{1}!(p_{1}+p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n}-p_{1})!}\times\frac{(p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n})!}{p_{2}!(p_{2}+p_{3}+ ...+p_{n}-p_{2})!}\times{... ... }\times\frac{p_{n}!}{p_{n}!(p_{n}-p_{n})!}\) ➜
\(\because {^nC_{r}}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
অনুসিদ্ধান্তঃ \((m+n+p)\) সংখ্যক বস্তু থেকে \(m, \ n\) ও \(p\) সংখ্যক বস্তু নিয়ে তিনটি ভাগে বিভক্ত করার সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(m+n+p)!}{m!n!p!}\) অনুসিদ্ধান্তঃ \(m=n=p\) হলে, তিনটি ভাগ একই হবে এবং এক্ষেত্রে ভাগগুলিকে নিজেদের মধ্যে \(3!\) উপায়ে বিন্যাস করা যায়।
অর্থাৎ এক্ষেত্রে সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(3m)!}{3!(m!)^3}\)
আবার, বস্তুগুলিকে তিনজন ব্যক্তির মধ্যে সমানভাবে বন্টন করার উপায় \(=\frac{(3m)!}{(m!)^3}\) উদাহরণঃ \(52\) খানা তাস \(4\) টি ভাগে সমানভাবে ভাগ করার উপায় \(=\frac{52!}{4!(13!)^4}\)
কিন্তু \(52\) খানা তাস \(4\) ব্যক্তির মধ্যে সমানভাবে বন্টন করার উপায় \(=\frac{52!}{(13!)^4}\)
সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{2!(p+q)!}{p!q!}\) এর প্রমাণঃ
\((p+q)\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তুকে \(A\) ও \(B\) দুইটি দলে বিভক্ত করতে হবে যেন একদলে \(p\) সংখ্যক ও অন্য দলে \(q\) সংখ্যক বস্তু থাকে। সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{2!(p+q)!}{p!q!}\)
প্রমাণঃ
\((p+q)\) সংখ্যক বস্তু থেকে \(p\) সংখ্যক বস্তু নির্বাচন করা যায় \({^{p+q}C_{p}}\) উপায়ে। নির্বাচিত \(p\) সংখ্যক বস্তুকে \(A\) অথবা \(B\) দলে অন্তর্ভুক্ত করা যায় \({^{2}C_{1}}=2\) উপায়ে। অতঃপর অবশিষ্ট \(q\) সংখ্যক বস্তুকে অপর দলে অন্তর্ভুক্ত করা যায় \({^{q}C_{q}}=1\) উপায়ে।
\(\therefore\) সমাবেশ সংখ্যা \(={^{p+q}C_{p}}\times2\times1\)
\(=\frac{(p+q)!}{p!(p+q-p)!}\times2\) ➜
\(\because {^nC_{r}}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
\(\therefore\) সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{2!(p+q)!}{p!q!}\) উদাহরণঃ এক দলে \(2\) জন ও অন্য দলে \(4\) জন অন্তর্ভুক্ত করে \(6\) জন ব্যক্তিকে \(A\) ও \(B\) দুইটি দলে ভাগ করার উপায় \(=\frac{2!6!}{2!4!}\)
\(=\frac{6.5.4!}{4!}\)
\(=30\)
সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(p+q)!}{p!q!}\) এর প্রমাণঃ
\((p+q)\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তুকে দুইটি দলে বিভক্ত করতে হবে যেন একদলে \(p\) সংখ্যক ও অন্য দলে \(q\) সংখ্যক বস্তু থাকে। সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(p+q)!}{p!q!}\)
প্রমাণঃ
\((p+q)\) সংখ্যক বস্তু থেকে প্রতিবারে \(p\) সংখ্যক বস্তু নির্বাচন করা যায় \({^{p+q}C_{p}}\) উপায়ে। অতঃপর অবশিষ্ট \(q\) সংখ্যক বস্তু থেকে \(q\) সংখ্যক বস্তু নির্বাচন করা যায় \({^{q}C_{q}}=1\) উপায়ে।
\(\therefore\) সমাবেশ সংখ্যা \(={^{p+q}C_{p}}\times1\)
\(=\frac{(p+q)!}{p!(p+q-p)!}\) ➜
\(\because {^nC_{r}}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
\(\therefore\) সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(p+q)!}{p!q!}\) উদাহরণঃ \(12\) জন সদস্যের একটি কমিটি থেকে \(7\) জন ও \(5\) জনের দুইটি উপকমিটি গঠনের উপায় \(=\frac{12!}{7!5!}\)
\(=\frac{12.11.10.9.8.7!}{7!5!}\)
\(=\frac{12.11.10.9.8}{120}\) ➜
\(\because 5!=120\)
\(=792\)
সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(2p)!}{(p!)^2}\) এর প্রমাণঃ
\(2p\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তুকে \(A\) ও \(B\) দুইটি দলে সমানভাবে বিভক্ত করে দেওয়া হলে সমাবেশ সংখ্যা হবেঃ সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(2p)!}{(p!)^2}\)
প্রমাণঃ
\(2p\) সংখ্যক বস্তু থেকে \(p\) সংখ্যক বস্তুকে \(A\) দলে অন্তর্ভুক্ত করা যাবে \({^{2p}C_{p}}\) উপায়ে এবং অবশিষ্ট \(p\) সংখ্যক বস্তুকে \(B\) দলে অন্তর্ভুক্ত করা যাবে \({^{p}C_{p}}\) উপায়ে।
\(\therefore\) সমাবেশ সংখ্যা \(={^{2p}C_{p}}\times{^{p}C_{p}}\)
\(=\frac{(2p)!}{p!(2p-p)!}\times1\) ➜
\(\because {^nC_{r}}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
এবং \({^nC_{n}}=1\)
\(=\frac{(2p)!}{p!p!}\)
\(=\frac{(2p)!}{(p!)^2}\)
\(\therefore\) সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(2p)!}{(p!)^2}\) উদাহরণঃ \(6\) জন ব্যক্তিকে \(A\) ও \(B\) দুইটি দলে \(3\) জন করে অন্তর্ভুক্ত করার উপায় \(=\frac{6!}{(3!)^2}\)
\(=\frac{6.5.4.3!}{(3!)^2}\)
\(=\frac{6.5.4}{3!}\)
\(=\frac{6.5.4}{6}\) ➜
\(\because 3!=6\)
\(=20\)
সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(2p)!}{2!(p!)^2}\) এর প্রমাণঃ
\(2p\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তুকে সমান দুই ভাগে বিভক্ত করে দেওয়া হলে সমাবেশ সংখ্যা হবেঃ সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(2p)!}{2!(p!)^2}\)
প্রমাণঃ
\(2p\) সংখ্যক বস্তু থেকে \(p\) সংখ্যক বস্তুকে একটি দলে অন্তর্ভুক্ত করা যাবে \({^{2p}C_{p}}\) উপায়ে এবং অবশিষ্ট \(p\) সংখ্যক বস্তুকে অন্য দলে অন্তর্ভুক্ত করা যাবে \({^{p}C_{p}}\) উপায়ে। কিন্তু উভয় দলেই \(p\) সংখ্যক বস্তু থাকায় তাদের মধ্যে পরস্পর বিনিময় করলেও সমাবেশের কোনো পরবর্তন হয় না।
\(\therefore\) সমাবেশ সংখ্যা \(={^{2p}C_{p}}\times{^{p}C_{p}}\times\frac{1}{2!}\)
\(=\frac{(2p)!}{p!(2p-p)!}\times1\times\frac{1}{2!}\) ➜
\(\because {^nC_{r}}=\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
এবং \({^nC_{n}}=1\)
\(=\frac{(2p)!}{2!p!p!}\)
\(=\frac{(2p)!}{2!(p!)^2}\)
\(\therefore\) সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(2p)!}{2!(p!)^2}\)
অনুসিদ্ধান্তঃ \(3p\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তুকে \(A, \ B\) ও \(C\) তিনটি গ্রুপে সমান তিন ভাগে বিভক্ত করে দেওয়া হলে সমাবেশ সংখ্যা হবেঃ সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(3p)!}{(p!)^3}\) অনুসিদ্ধান্তঃ \(3p\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তুকে সমান তিন ভাগে বিভক্ত করে দেওয়া হলে সমাবেশ সংখ্যা হবেঃ সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(3p)!}{3!(p!)^3}\) অনুসিদ্ধান্তঃ \(4p\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তুকে \(A, \ B, \ C\) ও \(D\) \(4\) টি গ্রুপে সমান চার ভাগে বিভক্ত করে দেওয়া হলে সমাবেশ সংখ্যা হবেঃ সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(4p)!}{(p!)^4}\) অনুসিদ্ধান্তঃ \(4p\) সংখ্যক বিভিন্ন বস্তুকে সমান চার ভাগে বিভক্ত করে দেওয়া হলে সমাবেশ সংখ্যা হবেঃ সমাবেশ সংখ্যা \(=\frac{(4p)!}{4!(p!)^4}\)
সূত্রের ব্যাখ্যাঃ
সূত্রের ব্যাখ্যাঃ
\(a, \ b, \ c, \ d\) কে সমান দুই ভাগে ভাগ করার উপায়,
\((ab, \text{ ও} \ cd)\) অথবা \((ac, \text{ ও} \ bd)\) অথবা \((ad, \text{ ও} \ bc)\)
অর্থাৎ \(=\frac{4!}{2!(2!)^2}\)
\(=\frac{4.3}{(2)^2}\) ➜
\(\because 2!=2\)
\(=\frac{4.3}{4}\)
\(=3\)
\(a, \ b, \ c, \ d\) কে \(A\) ও \(B\) দুইটি গ্রুপে সমান দুই ভাগে ভাগ করার উপায়,
\((A \text{ গ্রুপে} \ ab, \text{ ও} \ B \text{ গ্রুপে} \ cd)\) অথবা \((B \text{ গ্রুপে} \ ab, \text{ ও} \ A \text{ গ্রুপে} \ cd)\) অথবা \((A \text{ গ্রুপে} \ ac, \text{ ও} \ B \text{ গ্রুপে} \ bd)\)
অথবা \((B \text{ গ্রুপে} \ ac, \text{ ও} \ A \text{ গ্রুপে} \ bd)\) অথবা \((A \text{ গ্রুপে} \ ad, \text{ ও} \ B \text{ গ্রুপে} \ bc)\) অথবা \((B \text{ গ্রুপে} \ ad, \text{ ও} \ A \text{ গ্রুপে} \ bc)\)
অর্থাৎ \(=\frac{4!}{(2!)^2}\)
\(=\frac{4.3.2!}{(2!)^2}\)
\(=\frac{4.3}{2!}\)
\(=\frac{4.3}{2}\) ➜
\(\because 2!=2\)
\(=6\)
\(4p\) সংখ্যক বস্তুকে সমান চার ভাগে ভাগ করার উপায়,
\(=\frac{(4p)!}{4!(p!)^4}\)
\(4p\) সংখ্যক বস্তুকে চার জনের মধ্যে সমান চার ভাগে ভাগ করার উপায়,
\(=\frac{(4p)!}{(p!)^4}\)
\(52\) খানা তাস সমান চার ভাগে ভাগ করার উপায়,
\(=\frac{52!}{4!(13!)^4}\)
\(52\) খানা তাস চার জনের মধ্যে সমান চার ভাগে ভাগ করার উপায়,
\(=\frac{52!}{(13!)^4}\)
\(^nC_{r}\) এর বৃহত্তম মান
Greatest value of \(^nC_{r}\)
আমরা জানি, \(^nC_{r}=\frac{n(n-1)(n-2) ... ... (n-r+1)}{r!}\)
এবং \(^nC_{r-1}=\frac{n(n-1)(n-2) ... ... (n-r+2)}{(r-1)!}\)
এখন, \(\frac{^nC_{r}}{^nC_{r-1}}=\frac{\frac{n(n-1)(n-2) ... ... (n-r+1)}{r!}}{\frac{n(n-1)(n-2) ... ... (n-r+2)}{(r-1)!}}\)
\(=\frac{n(n-1)(n-2) ... ... (n-r+1)}{r!}\times\frac{(r-1)!}{n(n-1)(n-2) ... ... (n-r+2)}\)
\(=\frac{n(n-1)(n-2) ... ... (n-r+2)(n-r+1)}{r(r-1)!}\times\frac{(r-1)!}{n(n-1)(n-2) ... ... (n-r+2)}\)
\(=\frac{n-r+1}{r}\)
\(\therefore \frac{^nC_{r}}{^nC_{r-1}}=\frac{n-r+1}{r}\)
এখন, \(^nC_{r}\gt{^nC_{r-1}}\) বা, \(^nC_{r}=\ ^nC_{r-1}\) বা, \(^nC_{r}\lt{^nC_{r-1}}\) হয়।
তাহলে, \(n-r+1\gt{r}\) বা, \(n-r+1=r\) বা, \(n-r+1\lt{r}\) হয়।
\(\Rightarrow n+1\gt{2r}\) বা, \(n+1=2r\) বা, \(n+1\lt{2r}\) হয়।
\(\Rightarrow 2r\lt{n+1}\) বা, \(2r=n+1\) বা, \(2r\gt{n+1}\) হয়।
\(\therefore r\lt{\frac{1}{2}(n+1)}\) বা, \(r=\frac{1}{2}(n+1)\) বা, \(r\gt{\frac{1}{2}(n+1)}\) হয়। \(n\) জোড় সংখ্যা হলে,
ধরি, \(n=2m \Rightarrow m=\frac{n}{2}\)
তাহলে, \(r\lt{\frac{1}{2}(2m+1)}\) বা, \(r=\frac{1}{2}(2m+1)\) বা, \(r\gt{\frac{1}{2}(2m+1)}\) হয়।
\(\Rightarrow r\lt{m+\frac{1}{2}}\) বা, \(r=m+\frac{1}{2}\) বা, \(r\gt{m+\frac{1}{2}}\) হয়।
কিন্তু \(r\) এবং \(m\) পূর্ণ সংখ্যা বলে, \(r\) এর মান \(m+\frac{1}{2}\) হতে পারে না।
এইরূপে যতক্ষণ পর্যন্ত \(r\lt{m+\frac{1}{2}}\) অর্থাৎ \(r\) এর \(1\) হতে \(m\) পর্যন্ত সকল মানের জন্য \(^nC_{1}, \ ^nC_{2}, \ ^nC_{3} ... ... \) ধারাটির প্রত্যেকটি পদ তার পূর্ববর্তী পদ অপেক্ষা বৃহত্তর হবে এবং \(r\) এর \(m+1\) হতে পরবর্তী সকল মানের জন্য পদ প্রত্যেকটি পদ তার পূর্ববর্তী পদ হতে ক্ষুদ্রত্তর হবে।
অতএব, \(r=m \Rightarrow r=\frac{n}{2}\) হলে, \(^nC_{r}\) এর মান বৃহত্তম হবে। \(n\) বিজোড় সংখ্যা হলে,
ধরি, \(n=2m+1 \Rightarrow m=\frac{1}{2}(n-1)\)
\(\Rightarrow m+1=\frac{1}{2}(n-1)+1=\frac{1}{2}(n+1)\)
তাহলে, \(r\lt{m+1}\) বা, \(r=m+1\) বা, \(r\gt{m+1}\) হয়।
এইরূপে যতক্ষণ পর্যন্ত \(r\lt{m+1},\) \(^nC_{1}, \ ^nC_{2}, \ ^nC_{3} ... ... \) ধারাটির প্রত্যেকটি পদ তার পূর্ববর্তী পদ অপেক্ষা বৃহত্তর হবে এবং যখন \(r=m+1,\) তখন \(^nC_{r}=\ ^nC_{r-1}\)
\(\Rightarrow ^nC_{m+1}=\ ^nC_{m}\)
আবার, \(r\gt{m+1}\) হলে, ঐ ধারাটির প্রত্যেকটি পদ তার পূর্ববর্তী পদ অপেক্ষা ক্ষুদ্রতর হবে।
সুতরাং এই ক্ষেত্রে \(^nC_{m}\) এবং \(^nC_{m+1}\) সমান এবং বাকিগুলির যে কোনোটি অপেক্ষা বৃহত্তর হবে।
অতএব, \(^nC_{r}\) বৃহত্তম হবে যখন \(r=m\) বা \(r=m+1\) হবে।
অর্থাৎ যখন \(r=\frac{1}{2}(n-1)\) বা \(r=\frac{1}{2}(n+1)\) হবে।
গণিতে যোগ, বিয়োগ এবং গুণ পদ্ধতিতে প্রকাশিত বহুপদী একটি পরিবর্তনশীল রাশি। যেমনঃ \(x^2+x+1=0\) সমীকরণটিতে তিনটি পদ বিদ্যমান। যেখানে, \(x\) পরিবর্তনশীল চলক, কিন্তু \(1\) ধ্রুবক। মূলত সমীকরণটি চলকের ঘাতকে সংজ্ঞায়িত করে, যার রূপ \(ax^n\)। বীজগণিত ও ক্যালকুলাসে
বহুপদীর পরিপুর্ণতা প্রতিষ্ঠিত হয়। বহুপদী ও বহুপদী সমীকরণের সংজ্ঞা ও এই সম্পর্কিত বিস্তারিত আলোচনা এ অধ্যায়ে ধারাবাহিকভাবে বর্ণনা করা হয়েছে। শুরুতে আমরা একটি উদাহরণের মাধ্যমে এর প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরেছি। "যদি কোনো আয়তক্ষেত্রের দৈর্ঘ্য,
প্রস্থ অপেক্ষা \(4\) মিটার বেশি হয় এবং ক্ষেত্রটির ক্ষেত্রফল \(192\) বর্গমিটার হয়, তবে ক্ষেত্রটির দৈর্ঘ্য ও প্রস্থ কত হবে?" উপরিউক্ত সমস্যাটিকে গাণিতিক রূপ দিলে তা নিম্নরূপঃ মনে করি ক্ষেত্রটির প্রস্থ \(x\) মিটার। তাহলে, ক্ষেত্রটির দৈর্ঘ্য
\(x+4\) মিটার এবং ক্ষেত্রটির ক্ষেত্রফল \(x(x+4)\) বর্গমিটার অতএব, \(x(x+4)=192\) \(\Rightarrow x^2+x-192=0\) এ সমীকরণটি একটি বহুপদী সমীকরণ। অর্থাৎ, \(x\) এর মান নির্ণয়ের জন্য এ সমীকরণের সমাধান করা প্রয়োজন। আধুনিক গণিতে রবার্ট রেকর্ড
\((=)\) চিহ্ন প্রয়োগ করে বহুপদী সমীকরণ তৈরিকরেন। বহুপদী মূল নির্ণয় বা "বীজগাণিতিক সমীকরণের সমাধান নির্ণয়", গণিতের অতি পুরাতন একটি সমস্যা। যদিও পনের শতক থেকে এই বিষয়ে ব্যবহারিক প্রতীকের প্রয়োগ, সুচারুভাবে উন্নতি সাধন শুরু হয়েছে। এর পূর্বে সমীকরনকে
কথায় লেখা হতো। খ্রিষ্টপূর্ব \(2000\)-এ ব্যবিলনের অধিবাসিরা সর্বপ্রথম দ্বিঘাত সমীকরণের মৌলিক সমাধান দেন। খ্রিষ্টপূর্ব \(300\)-এ ইউক্লিড দ্বিঘাত সমীকরণকে জ্যামিতিকভাবে সমাধান করেন। \(1000\) খ্রিষ্টাব্দে আরব গণিতবিদ দ্বিঘাত সমীকরণকে \(ux^{2p}+vx^p=w\)
আকারে রূপান্তর করেন। \(1400\) খ্রিষ্টাব্দে আলকাশি ত্রিঘাত সমীকরণকে পুনরুক্তি পদ্ধতিতে সমাধান করেন। এ ছাড়া আরও যে সকল গণিতবিদ এই বিষয়ে উন্নতি সাধনে বিশেষ অবদান রেখেছেন তাদের মধ্যে রেনে দেকার্ত \(1596-1650\), সার আইজ্যাক নিউটন \(1642-1727\)
মাইকেল রোল \(1652-1719\), লিওনার্দো অয়লার \(1707-1787\) ও গাউস উল্লেখযোগ্য। আধুনিককালে বহুপদী সমীকরণের অর্থিনীতির ব্যয় বিশ্লেষণ, শেয়ার বাজারের পরিবর্তন, বাজেট বিশ্লেষণ, দ্রব্যমূল্য হ্রাস-বৃদ্ধির পরিমাণ, মিসাইলের গতিপথ, ভোল্টেজের উঠানামা, বস্তুর
জড়তা ইত্যাদি পরিমাপ করা যায়।
বহুপদী ও বহুপদী সমীকরণ
Polynomials and Polynomial Equations
বহপদী একটি বীজগাণিতিক রাশি যা এক বা একাধিক পদবিশিষ্ট এবং এক বা একাধিক চলকবিশিষ্ট হতে পারে। এ রাশিতে চলকের ঘাত শুন্য বা স্বাভাবিক সংখ্যা হতে হবে। বহপদীঃ এক বা একাধিক চলকবিশিষ্ট বীজগাণিতিক রাশির চলকের ঘাত শুন্য বা স্বাভাবিক সংখ্যা হলে সেটিকে বহুপদী বলে।
বহুপদী রাশিতে বিদ্যমান পদগুলিতে চলকের সর্বোচ্চ ঘাতকে ঐ রাশির ঘাত বলা হয়।
একটি বহুপদী রাশিতে একটি মাত্র চলক বিদ্যমান থাকলে রাশিটিকে এক চলকের বহুপদী, দুইটি চলক বিদ্যমান থাকলে রাশিটিকে দুই চলকের বহুপদী, তিনটি চলক বিদ্যমান থাকলে রাশিটিকে তিন চলকের বহুপদী বলা হয়। এভাবে বহুপদী রাশিতে যে কয়টি চলক বিদ্যমান থাকে রাশিটিকে তত চলকের বহুপদী বলা হয়।
যদি কোনো বীজগাণিতিক রাশিতে কোনো চলক না থাকে অর্থাৎ, রাশিটি শুধুমাত্র একটি ধ্রুবকের রাশি হয় তবে ঐ রাশিকে শূন্য ঘাতবিশিষ্ট বহুপদী বলা হয়।
এক চলকের বহুপদী রাশি
Polynomial expression in one variable
\(a_{0}\) একটি শূন্য ঘাতবিশিষ্ট বহুপদী। \(a_{0}x+a_{1}\) একটি এক ঘাতবিশিষ্ট এক চলকের বহুপদী। \(10x^3+5x^2-4x+8\) একটি তিন ঘাতবিশিষ্ট এক চলকের বহুপদী। \(a_{0}x^n+a_{1}x^{n-1}+a_{2}x^{n-2}+...+a_{n}\) একটি \(n\)ঘাতবিশিষ্ট এক চলকের বহুপদী। এখানে \(a_{0}, \ a_{1}, \ a_{2} ...... a_{n}\) ধ্রুবক এবং \(a_{0}\ne{0}\)
একাধিক চলকের বহুপদী রাশি
Polynomial expression in more than one variable
\(ax+by+c\) একটি এক ঘাতবিশিষ্ট দুই চলকের বহুপদী। \(ax^2+2hxy+by^2+2gx+2fy+c\) একটি দুই ঘাতবিশিষ্ট দুই চলকের বহুপদী। \(6x^3+4x^2y+3xy^2+7x^2+3y+3\) একটি তিন ঘাতবিশিষ্ট দুই চলকের বহুপদী। \(ax^2yz+bxy^3+cz^4\) একটি চার ঘাতবিশিষ্ট তিন চলকের বহুপদী।
দুই, তিন ও চার ঘাতবিশিষ্ট এক চলকের বহুপদীর চিত্র
Graphs of polynomials in one variable with two, three and four terms
এক চলকের বীজগাণিতিক রাশি যা বহুপদী নয়
An algebraic expression in one variable that is not a polynomial
\(5x^2+2x^{\frac{2}{3}}+4\) রাশিটি বহুপদী নয় কেননা, দ্বিতীয় পদে \(x\) এর ঘাত \(\frac{2}{3}\) যা স্বাভাবিক সংখ্যা নয়। \(6x^3+5x^2-7x^{-1}+4\) রাশিটি বহুপদী নয় কেননা, তৃতীয় পদে \(x\) এর ঘাত \(-1\) যা স্বাভাবিক সংখ্যা নয়।
সমমাত্রিক ও অসমমাত্রিক বহুপদী
Homogeneous and Non-homogeneous polynomials
কোনো বহুপদীর সকল পদের ঘাত সমান হলে ঐ বহুপদীকে সমমাত্রিক বহুপদী এবং সমান না হলে তাকে অসমমাত্রিক বহুপদী বলা হয়। যেমনঃ \(ax^2+2hxy+by^2\) একটি \(x\) ও \(y\) চলকের দুই ঘাতবিশিষ্ট সমমাত্রিক বহুপদী। যেমনঃ \(ax^2+bx+c\) একটি \(x\) চলকের দুই ঘাতবিশিষ্ট অসমমাত্রিক বহুপদী। কেননা,
সমীকরণ
Equations
বীজগণিতীয় চলক সম্বলিত দুইটি রাশি \("="\) চিহ্ন দিয়ে সংযুক্ত হলে ঐ রাশিদ্বয়ের সমতাজ্ঞাপক সম্বন্ধটিকে সমীকরণ বলে।
এতে ব্যবহৃত চলককে বলে অজ্ঞাত রাশি।
সমীকরণের সমান চিহ্নের বাম দিকের রাশিকে বাম পক্ষ এবং ডান দিকের রাশিকে ডান পক্ষ বলে। যেমনঃ \((i) \ 3x+5=2x+2\)
\((ii) \ 2x^2+5=2x\)
\((iii) \ 3x^3+5x^2=2x+8\)
\((iv) \ 4x^4+5x^2-6x+8=0\)
অভেদ
Identity
যদি কোনো সমীকরণ এর অজ্ঞাত রাশি বা চলকের ঘাত সংখ্যার অধিক মান দ্বারা সিদ্ধ হয় তবে ঐ সমীকরণকে অভেদ বলে। যেমনঃ \((i) \ (x+2)^2=x^2+4x+4\)
\((ii) \ (a+b)^2=a^2+2ab+b^2\)
\((iii) \ (x+1)^3=x^3+3x^2+3x+1\) দ্রষ্টব্যঃ প্রত্যেক অভেদ একটি সমীকরণ তবে প্রত্যেক সমীকরণ অভেদ নয়।
বহুপদী সমীকরণ
Polynomial Equations
\(f(x)=a_{0}x^n+a_{1}x^{n-1}+a_{2}x^{n-2}+ ... ... +a_{n}\) একটি \(n\) ঘাতের বহুপদী। যদি বহুপদীটি শূন্য এর সমান হয়, অর্থাৎ \(f(x)=0\) বা \(a_{0}x^n+a_{1}x^{n-1}+a_{2}x^{n-2}+ ... ... +a_{n}=0\) হয় এবং \(a_{0}\ne{0},\) তবে এই সমীকরণকে \(x\) এর \(n\) ঘাতবিশিষ্ট বহুপদী সমীকরণ বা সংক্ষেপে \(x\) এর \(n\) ঘাতের বহুপদী সমীকরণ বলা হয়।
যেখানে, \(a_{0}, \ a_{1}, \ a_{2}, .....a_{n}\) ইত্যাদি সমীকরণটির সহগ। যেমনঃ \(ax^2+bx+c=0, \ a\ne{0}\) একটি \(x\) চলকের দুই ঘাতবিশিষ্ট বহুপদী সমীকরণ বা সংক্ষেপে দ্বিঘাত সমীকরণ বলা হয়। একইভাবে, \(5x^3+4x^2+8x+2=0\) একটি \(x\) চলকের ত্রিঘাত সমীকরণ।
বহুপদী সমীকরণের মূল
Roots of a Polynomial Equations
ধরি, \(f(x)=0\) একটি বহুপদী সমীকরণ।
যদি \(f(a)=0\) হয়, তবে \(x=a\) কে বহুপদী সমীকরণের একটি মূল বলা হয়। যেমনঃ \(x^2-3x+2=0\)
বা, \(f(x)=0\) সমীকরণের দুইটি মূল \(1\) এবং \(2,\)
কেননা \(f(x)=x^2-3x+2\) এর জন্য \(f(1)=0\) ও \(f(2)=0\)
বহুপদী সমীকরণের উৎপাদক উপপাদ্য
Factor Theorem for Polynomial Equations
বর্ণনাঃ যদি \(f(x)\) একটি বহুপদী হয় এবং \(f(a)=0\) হয়, তবে বহুপদী \(f(x)\) এর একটি উৎপাদক \(x-a\) হবে।
প্রমাণঃ
ধরি \(f(x)\) বহুপদীকে \(x-a\) দ্বারা ভাগ করলে ভাগফল \(q(x)\) এবং ভাগশেষ \(r\) পাওয়া যায়।
তাহলে সংজ্ঞানুসারে, \(f(x)=(x-a)q(x)+r .......(1)\) ➜
\(\because \text{ভাজ্য}=(\text{ভাজক}\times\text{ভাগফল})+\text{ভাগশেষ}\)
\((1)\) নং সমীকরণে \(x=a\) বসিয়ে,
\(f(a)=(a-a)q(x)+r\)
\(\Rightarrow f(a)=0.q(x)+r\)
\(\Rightarrow f(a)=r\)
\(\therefore r=f(a)\)
সে ক্ষেত্রে \((1)\) নং হতে, \(f(x)=(x-a)q(x)+f(a) .......(2)\)
যদি, \(f(x)=0\) এর একটি মূল \(a\) হয়, তবে \(f(a)=0\) হবে।
সুতরাং এ শর্তে \((2)\) নং হতে পাওয়া যায় \(f(x)=(x-a)q(x)\) যা স্পষ্ট করে যে, \(f(x)\) বহুপদী, \((x-a)\) দ্বারা নিঃশেষে বিভাজ্য।
অতএব, বহুপদী \(f(x)\) এর \((x-a)\) একটি উৎপাদক।
উদাহরণঃ ধরি, \(f(x)=x^4-2x^3-21x^2+22x+40\)
এখানে, \(f(-1)=(-1)^4-2.(-1)^3-21.(-1)^2+22.(-1)+40\)
\(=1+2-21-22+40\)
\(=-43+43\)
\(=0\)
অর্থাৎ, বহুপদী \(f(x)\) এর \(x-(-1)=x+1\) একটি উৎপাদক।
তাহলে, \(x^4-2x^3-21x^2+22x+40=(x+1)(x^3-3x^2-18x+40)\)
বহুপদীর ভাগশেষ উপপাদ্য
Remainder Theorem of Polynomials
বর্ণনাঃ যদি \(a\) যে কোনো একটি ধ্রুবক হয় এবং \(f(x)\) বহুপদীকে \((x-a)\) দ্বারা ভাগ করা হয়, তবে ভাগশেষ \(f(a)\) হবে।
প্রমাণঃ
ধরি \(f(x)\) বহুপদীকে \(x-a\) দ্বারা ভাগ করলে ভাগফল \(q(x)\) এবং ভাগশেষ \(r\) পাওয়া যায়।
তাহলে সংজ্ঞানুসারে, \(f(x)=(x-a)q(x)+r .......(1)\) ➜
\(\because \text{ভাজ্য}=(\text{ভাজক}\times\text{ভাগফল})+\text{ভাগশেষ}\)
\((1)\) নং সমীকরণে \(x=a\) বসিয়ে,
\(f(a)=(a-a)q(x)+r\)
\(\Rightarrow f(a)=0.q(x)+r\)
\(\Rightarrow f(a)=r\)
\(\therefore r=f(a)\)
সুতরাং \(f(x)\) বহুপদীকে \((x-a)\) দ্বারা ভাগ করলে ভাগশেষ \(f(a)\) পাওয়া যায়।
উদাহরণঃ \(f(x)=x^3-3x^2+4x-10\) কে
\((x-1)\) দ্বারা ভাগ করলে ভাগশেষ, \(f(1)=1^3-3.1^2+4.1-10\)
\(=1-3+4-10\)
\(=5-13\)
\(=-8\)
\((x+2)\) দ্বারা ভাগ করলে ভাগশেষ, \(f(-2)=(-2)^3-3.(-2)^2+4.(-2)-10\)
\(=-8-12-8-10\)
\(=-38\) দ্রষ্টব্যঃ যদি ভাগশেষ শূন্য হয় অর্থাৎ, \(f(a)=0\) হয়, তবে \((x-a)\) কে \(f(x)\) এর একটি উৎপাদক বলা হয়।
প্রত্যেক \('n'\) ঘাত বহুপদী সমীকরণের মূলের সংখ্যা
Number of roots of every \('n'\) degree polynomial equations
বর্ণনাঃ প্রত্যেক \('n'\) ঘাত বহুপদী সমীকরণ \(f(x)=0\) এর কেবলমাত্র \('n'\) সংখ্যক মূল বিদ্যমান।
প্রমাণঃ
ধরি \(f(x)\equiv a_{0}x^n+a_{1}x^{n-1}+a_{2}x^{n-2}+ ... ... +a_{n}=0\) একটি \('n'\) ঘাতবিশিষ্ট বহুপদী সমীকরণ।
বীজগণিতীয় মৌলিক উপপাদ্য অনুসারে, প্রত্যেক \('n'\) ঘাতের বহুপদী সমীকরণ \(f(x)=0\) এর কমপক্ষে একটি বাস্তব অথবা কাল্পনিক মূল বিদ্যমান।
ধরি, সমীকরণ \(f(x)=0\) এর একটি মূল \(\alpha_{1}\)।
তাহলে উপপাদ্য অনুযায়ী \(f(x)\) এর একটি উৎপাদক \((x-\alpha_{1})\)
সুতরাং, \(f(x)=(x-\alpha_{1})\phi_{1}(x) ..... (1)\)
যেখানে, \(\phi_{1}(x)\) হলো \((n-1)\) ঘাতের বহুপদী যার প্রথম পদ \(=a_{0}x^{n-1}.\)
আবার,
বীজগণিতীয় মৌলিক উপপাদ্য অনুসারে,\(\phi_{1}(x)=0\) এর কমপক্ষে একটি মূল বিদ্যমান।
ধরি, সমীকরণ \(\phi_{1}(x)=0\) এর একটি মূল \(\alpha_{2}\)।
তাহলে উপপাদ্য অনুযায়ী \(\phi_{1}(x)\) এর একটি উৎপাদক \((x-\alpha_{2})\)
সুতরাং, \(\phi_{1}(x)=(x-\alpha_{2})\phi_{2}(x) ..... (2)\)
যেখানে, \(\phi_{2}(x)\) হলো \((n-2)\) ঘাতের বহুপদী যার প্রথম পদ \(=a_{0}x^{n-2}.\)
এখন, \((1)\) ও \((2)\) নং হতে,
\(f(x)=(x-\alpha_{1})(x-\alpha_{2})\phi_{2}(x)\)
এভাবে অগ্রসর হয়ে \(n\) ধাপের পর,
\(f(x)=(x-\alpha_{1})(x-\alpha_{2})(x-\alpha_{3}) .... (x-\alpha_{n})\phi_{n}(x) .... (3)\)
এখানে, \(\phi_{n}(x)\) হলো \((n-n)\) ঘাতের বহুপদী।
অর্থাৎ, \(\phi_{n}(x)=a_{0}x^{n-n}=a_{0}\) যা ধ্রুবক।
সুতরাং, \((3)\) নং হতে,
\(f(x)=(x-\alpha_{1})(x-\alpha_{2})(x-\alpha_{3}) .... (x-\alpha_{n})a_{0}\)
\(\therefore f(x)=a_{0}(x-\alpha_{1})(x-\alpha_{2})(x-\alpha_{3}) .... (x-\alpha_{n}) ...... (4)\)
এখন, \(\alpha_{i}\in{\{\alpha_{1}, \ \alpha_{2}, \ \alpha_{3}, ... \alpha_{n}\}}\) হলে,
\((4)\) নং হতে,
\(f(\alpha_{i})=0\) যেখানে, \(i=1, \ 2, \ 3, ....n\)
অতএব, \(f(x)=0\) বহুপদী সমীকরণের \('n'\) সংখ্যক মূল \(\alpha_{1}, \ \alpha_{2}, \ \alpha_{3}, ... \alpha_{n}\)বিদ্যমান।
এখন যদি \(\alpha_{i}\ne{\{\alpha_{1}, \ \alpha_{2}, \ \alpha_{3}, ... \alpha_{n}\}}\) হয়
তবে \(f(\alpha)=a_{0}(\alpha-\alpha_{1})(\alpha-\alpha_{2})(\alpha-\alpha_{3}) .... (\alpha-\alpha_{n})\ne{0}\)
সুতরাং, বহুপদী সমীকরণ \(f(x)=0\) এর \(\alpha_{1}, \ \alpha_{2}, \ \alpha_{3}, ... \alpha_{n}\) এ \(n\) সংখ্যক মূল ব্যতীত অন্য কোনো মূল বিদ্যমান থাকতে পারে না।
উদাহরণঃ নিচের সমীকরণগুলির মাত্রা ও মূলের সংখ্যা নির্ণয় কর।
\((i) \ 16x^2=0\)
\((ii) \ x^3+x=0\)
\((iii) \ 4x^4-12x^2+4=0\)
বহুপদী সমীকরণ এবং অভেদ
Polynomial Equations and Identity
ধরি \(n\) ঘাতের একটি বহুপদী সমীকরণ \(f(x)=0\) যদি সমীকরণটি \(x\) এর সর্বোচ্চ \(n\) সংখ্যক মান দ্বারা সিদ্ধ হয়, অর্থাৎ সমীকরণটির সর্বোচ্চ \(n\) সংখ্যক মান বিদ্যমান থাকে, তবে \(f(x)=0\) কে বহুপদী সমীকরণ বলা হয়। যেমনঃ \((i) \ x^3-6x^2+11x-6=0\) একটি সমীকরণ কেননা, সমীকরণটির ঘাত তিন এবং এর কেবলমাত্র \(1, \ 2\) ও \(3\) এ তিনটি মূল বিদ্যমান। আবার, যদি সমীকরণটি \(x\) এর সকল মান দ্বারা সিদ্ধ হয়, তবে \(f(x)=0\) কে বহুপদী অভেদ বলা হয়। যেমনঃ \((i) \ (x-a)^3=x^3-3x^2a+3xa^2-a^3\) এটি একটি অভেদ কেননা, এটি \(x\) এর সকল মান দ্বারা সিদ্ধ হয়।
মূলদ সহগবিশিষ্ট বহুপদী সমীকরণের অমূলদ মূল
Irrational roots of polynomial equations with rational coefficients
বর্ণনাঃ মূলদ সহগবিশিষ্ট একটি বহুপদী সমীকরণের অমূলদ মূলগুলি যুগলে থাকে।
প্রমাণঃ
ধরি \(f(x)=0\) একটি মূলদ সহগবিশিষ্ট বহুপদী সমীকরণ এবং \(x=p+\sqrt{q}\) এর একটি মূল, যেখানে \(p\in{\mathbb{Q}}\) এবং \(\sqrt{q}\in{\mathbb{Q^{\prime}}}\) ।
তাহলে, \(f(p+\sqrt{q})=0 ........(1)\)
আবার,
যেহেতু বহুপদী \(f(x)=0\) এর সহগগুলি মূলদ।
সুতরাং, \(f(p+\sqrt{q})=A+\sqrt{B} ..... (2)\)
এবং \(f(p-\sqrt{q})=A-\sqrt{B} ....... (3)\)
যেখানে, \(A\in{\mathbb{Q}}\) এবং \(\sqrt{B}\in{\mathbb{Q^{\prime}}}.\)
এখন, \((1)\) ও \((2)\) নং হতে,
\(A+\sqrt{B}=0\)
\(\Rightarrow A=0, \ B=0\) ➜
\(\because\) একটি মূলদ ও একটি অমূলদ সংখ্যার যোগফল শূন্য হতে পারে না।
তাহলে, \((3)\) হতে,
\(f(p-\sqrt{q})=0\)
সুতরাং, প্রদত্ত সমীকরণের একটি মূল \(p+\sqrt{q}\) হলে অপর একটি মূল \(p-\sqrt{q}\) পাওয়া যায় এবং বিপরীতক্রমে একটি মূল \(p-\sqrt{q}\) হলে অপর একটি মূল \(p+\sqrt{q}\) পাওয়া যাবে।
\(\therefore\) মূলদ সহগবিশিষ্ট একটি বহুপদী সমীকরণের অমূলদ মূলগুলি যুগলে থাকে।
উদাহরণঃ \(x^3-6x^2+9x-2=0\) মূলদ সহগবিশিষ্ট একটি বহুপদী সমীকরণ।
এর অমূলদ যূগল মূল \(2+\sqrt{3}\) এবং \(2-\sqrt{3}\) বিদ্যমান।
আবার,
\(x^3-(7+\sqrt{2})x^2+(12+7\sqrt{2})x-12\sqrt{2}=0\) একটি বহুপদী সমীকরণ। যার একটি মূল \(\sqrt{2}\) কিন্তু অপর মূল \(-\sqrt{2}\) নয়। কারন, সমীকরণটি মূলদ সহগবিশিষ্ট নয়।
বাস্তব সহগবিশিষ্ট বহুপদী সমীকরণের কাল্পনিক মূল
Imaginary roots of polynomial equations with real coefficients
বর্ণনাঃ বাস্তব সহগবিশিষ্ট বহুপদী সমীকরণের কাল্পনিক মূলগুলি অনুবন্ধী যুগলে থাকে।
প্রমাণঃ
ধরি \(f(x)=0\) একটি বাস্তব সহগবিশিষ্ট বহুপদী সমীকরণ এবং \(x=p+iq\) এর একটি মূল, যেখানে \(p,q\in{\mathbb{R}}\) এবং \(i=\sqrt{-1}\) ।
তাহলে, \(f(p+iq)=0 ........(1)\)
আবার,
যেহেতু বহুপদী \(f(x)=0\) এর সহগগুলি বাস্তব।
সুতরাং, \(f(p+iq)=A+iB ..... (2)\)
এবং \(f(p-iq)=A-iB ....... (3)\)
যেখানে, \(A,B\in{\mathbb{R}}\) এবং \(i=\sqrt{-1}.\)
এখন, \((1)\) ও \((2)\) নং হতে,
\(A+iB=0\)
\(\Rightarrow A+iB=0+i0\)
\(\Rightarrow A=0, \ B=0\) ➜
উভয় পার্শ হতে বাস্তব ও কাল্পনিক অংশের সমতা নিয়ে।
তাহলে, \((3)\) হতে,
\(f(p-iq)=0\)
সুতরাং, প্রদত্ত সমীকরণের একটি মূল \(p+iq\) হলে অপর একটি মূল \(p-iq\) পাওয়া যায় এবং বিপরীতক্রমে একটি মূল \(p-iq\) হলে অপর একটি মূল \(p+iq\) পাওয়া যাবে।
\(\therefore\) বাস্তব সহগবিশিষ্ট বহুপদী সমীকরণের কাল্পনিক মূলগুলি অনুবন্ধী যুগলে থাকে।
উদাহরণঃ \(2x^3-9x^2+14x-5=0\) বাস্তব সহগবিশিষ্ট বহুপদী সমীকরণের।
এর কাল্পনিক যূগল মূল \(2+i\) এবং \(2-i\) বিদ্যমান।
আবার,
\(x^3+(5-i)x^2+(6+5i)x-6i=0\) একটি বহুপদী সমীকরণ। যার একটি মূল \(i\) কিন্তু অপর মূল \(-i\) নয়। কারন, সমীকরণটি বাস্তব সহগবিশিষ্ট নয়।
দ্বিঘাত রাশি এবং দ্বিঘাত সমীকরণ
Quadratic Quantity and Quadratic Equations
\(ax^2+bx+c, \ a,b,c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\ne{0}\) আকারের রাশিকে এক চলকবিশিষ্ট দ্বিঘাত রাশি বলা হয়। \(ax^2+bx+c=0, \ a,b,c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\ne{0}\) আকারের সমীকরণকে এক চলকবিশিষ্ট দ্বিঘাত সমীকরণ বলা হয়। দ্বিঘাত সমীকরণের বামপক্ষে একটি দ্বিঘাত রাশি এবং ডানপক্ষে শূন্য ধরা হয়।
দ্বিঘাত সমীকরণের সমাধান
Solving quadratic equations
\(ax^2+bx+c=0, \ a,b,c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\ne{0}\) কে দ্বিঘাত সমীকরণের প্রমাণ আকার বা আদর্শ আকার বলে। একাধিক উপায়ে এ সমীকরণের সমাধান করা যায়। প্রথম পদ্ধতিঃ যদি সমীকরণের বামপক্ষ \(ax^2+bx+c\) কে দুইটি সরল একঘাতি উতপাদকে বিশ্লেষণ করা যায় তবে উতপাদকদ্বয় পৃথকভাবে শূন্য \((0)\) এর সমান ধরে দুইটি সমাধান পাওয়া যায়। দ্বিতীয় পদ্ধতিঃ প্রদত্ত সমীকরণ \(ax^2+bx+c=0\)
\(\Rightarrow 4a^2x^2+4abx+4ac=0\) ➜
উভয় পক্ষে \(4a\) গুণ করে।
\(\Rightarrow (2ax)^2+2.2ax.b+b^2-b^2+4ac=0\)
\(\Rightarrow (2ax+b)^2-b^2+4ac=0\)
\(\Rightarrow (2ax+b)^2=b^2-4ac\)
\(\Rightarrow 2ax+b=\pm{\sqrt{b^2-4ac}}\)
\(\Rightarrow 2ax=-b\pm{\sqrt{b^2-4ac}}\)
\(\therefore x=\frac{-b\pm{\sqrt{b^2-4ac}}}{2a}\)
বহুলভাবে ব্যবহৃত এ পদ্ধতিটি বিখ্যাত ভারতীয় গণিতবিদ শ্রীধর আচার্যের \((870-930)\) পদ্ধতি নামে পরিচিত।
দ্বিঘাত সমীকরণের মূলের সংখ্যা
Number of roots of quadratic equation
বর্ণনাঃ দ্বিঘাত সমীকরণের মূলের সংখ্যা দুইয়ের অধিক হতে পারে না।
প্রমাণঃ
প্রদত্ত সমীকরণ \(ax^2+bx+c=0, \ a,b,c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\ne{0}\) এর সমাধান
\(x=\frac{-b\pm{\sqrt{b^2-4ac}}}{2a}\)
\(\therefore x=\frac{-b+\sqrt{b^2-4ac}}{2a}, \ \frac{-b-\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\)
\(x\) এর এই দুইটি মানকে প্রদত্ত সমীকরণের দুইটি মূল বলে। প্রমাণ করতে হবে যে, দ্বিঘাত সমীকরণের দুইটির বেশী মূল থাকতে পারে না।
ধরি, দ্বিঘাত সমীকরণ \(ax^2+bx+c=0, \ a\ne{0}\) এর তিনটি ভিন্ন ভিন্ন মূল বিদ্যমান এবং মূলগুলি যথাক্রমে \(\alpha, \ \beta\) ও \(\gamma\)।
তাহলে, সমীকরণটি \(\alpha, \ \beta\) ও \(\gamma\) দ্বারা সিদ্ধ হবে।
অতএব, \(a\alpha^2+b\alpha+c=0 ....... (1)\)
\(a\beta^2+b\beta+c=0 ....... (2)\)
\(a\gamma^2+b\gamma+c=0 ....... (3)\)
এখন, \((1)-(2)\) এর সাহায্যে,
\(a(\alpha^2-\beta^2)+b(\alpha-\beta)=0\)
\(\Rightarrow a(\alpha-\beta)(\alpha+\beta)+b(\alpha-\beta)=0\)
\(\Rightarrow (\alpha-\beta)\{a(\alpha+\beta)+b\}=0\)
\(\Rightarrow (\alpha-\beta)\ne{0}\)
\(\therefore a(\alpha+\beta)+b=0 ........(4)\) ➜
\(\because \alpha\ne{\beta}\)
এখন, \((4)-(5)\) এর সাহায্যে,
\(a(\alpha+\beta)-a(\beta+\gamma)=0\)
\(\Rightarrow a(\alpha+\beta-\beta-\gamma)=0\)
\(\Rightarrow a(\alpha-\gamma)=0\) যা অসম্ভব।
কারন, \(a\ne{0}\) এবং \(\alpha\ne{\gamma}\)
\(\therefore\) দ্বিঘাত সমীকরণের মূলের সংখ্যা দুইয়ের অধিক হতে পারে না।
উদাহরণঃ \(2x^2+13x-5=0\) সমীকরণের সর্বোচ্চ কয়টি মূল থাকতে পারে? প্রদত্ত সমীকরণের সমাধান নির্ণয় কর।
দ্বিঘাত সমীকরণের মূল ও সহগের মধ্যে সম্পর্ক
Relationship between roots and coefficients of quadratic equations
দ্বিঘাত সমীকরণ \(ax^2+bx+c=0, \ a,b,c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\ne{0}\) এর সমাধান
\(x=\frac{-b\pm{\sqrt{b^2-4ac}}}{2a}\)
\(\therefore x=\frac{-b+\sqrt{b^2-4ac}}{2a}, \ \frac{-b-\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\)
\(x\) এর এই দুইটি মানকে প্রদত্ত সমীকরণের দুইটি মূল বলে এবং \(a, \ b, \ c\) সমীকরণের সহগ নামে পরিচিত।
সমীকরণের মূলদ্বয়কে যথাক্রমে \(\alpha\) ও \(\beta\) দ্বারা প্রকাশ করা হলো।
অর্থাৎ, \(\alpha=\frac{-b+\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\) এবং \(\beta=\frac{-b-\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\)
এখন, \(\alpha\) ও \(\beta\) এর সাথে \(a, \ b, \ c\) সহগগুলির সম্পর্ক স্থাপন করতে হবে।
ধরি, \(\alpha=\frac{-b+\sqrt{b^2-4ac}}{2a} .......(1)\)
এবং \(\beta=\frac{-b-\sqrt{b^2-4ac}}{2a} .......(2)\)
\((1)+(2)\) এর সাহায্যে
\(\alpha+\beta=\frac{-b+\sqrt{b^2-4ac}}{2a}+\frac{-b-\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\)
\(=\frac{-b+\sqrt{b^2-4ac}-b-\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\)
\(=\frac{-2b}{2a}\)
\(=-\frac{b}{a}\)
\(\therefore \alpha+\beta=-\frac{b}{a}\)
\((1)\times(2)\) এর সাহায্যে
\(\alpha\beta=\frac{-b+\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\times\frac{-b-\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\)
\(=\frac{(-b+\sqrt{b^2-4ac})(-b-\sqrt{b^2-4ac})}{4a^2}\)
\(=\frac{(-b)^2-(\sqrt{b^2-4ac})^2}{4a^2}\)
\(=\frac{b^2-b^2+4ac}{4a^2}\)
\(=\frac{4ac}{4a^2}\)
\(=\frac{c}{a}\)
\(\therefore \alpha\beta=\frac{c}{a}\)
সুতরাং, দ্বিঘাত সমীকরণের মূল ও সহগের মধ্যে সম্পর্ক, \(\alpha+\beta=-\frac{b}{a}\)\(\alpha\beta=\frac{c}{a}\)
দ্বিঘাত সমীকরণের সাধারণ মূল
Common roots of quadratic equations
দুইটি দ্বিঘাত সমীকরণের একটি সাধারণ মূল থাকতে পারে অথবা, উভয় মূলই সাধারণ হতে পারে। বর্ণনাঃ দুইটি দ্বিঘাত সমীকরণের একটি সাধারণ মূল থাকার শর্ত নির্ণয় কর।
বর্ণনাঃ দুইটি দ্বিঘাত সমীকরণের উভয় মূলই সাধারণ হওয়ার শর্ত নির্ণয় কর।
প্রমাণঃ
ধরি, দুইটি দ্বিঘাত সমীকরণ যথাক্রমে
\(a_{1}x^2+b_{1}x+c_{1}=0 .......(1)\)
\(a_{2}x^2+b_{2}x+c_{2}=0 .......(2)\)
\(\alpha, \ \beta\) উভয় সমীকরণের সাধারণ মূল।
\(\alpha, \ \beta\) যখন, \((1)\) নং সমীকরণের মূল হবে।
\(\alpha+\beta=-\frac{b_{1}}{a_{1}} .......(3)\)
\(\alpha\beta=\frac{c_{1}}{a_{1}} .......(4)\)
\(\alpha, \ \beta\) যখন, \((2)\) নং সমীকরণের মূল হবে।
\(\alpha+\beta=-\frac{b_{2}}{a_{2}} .......(5)\)
\(\alpha\beta=\frac{c_{2}}{a_{2}} .......(6)\)
\((3)\) ও \((5)\) নং সমীকরণ হতে,
\(-\frac{b_{2}}{a_{2}}=-\frac{b_{1}}{a_{1}}\)
\(\Rightarrow \frac{b_{2}}{a_{2}}=\frac{b_{1}}{a_{1}}\)
\(\therefore \frac{a_{1}}{a_{2}}=\frac{b_{1}}{b_{2}} ...... (7)\)
আবার, \((4)\) ও \((6)\) নং সমীকরণ হতে,
\(\frac{c_{2}}{a_{2}}=\frac{c_{1}}{a_{1}}\)
\(\therefore \frac{a_{1}}{a_{2}}=\frac{c_{1}}{c_{2}} ...... (8)\)
আবার, \((7)\) ও \((8)\) নং সমীকরণ হতে,
\(\frac{a_{1}}{a_{2}}=\frac{b_{1}}{b_{2}}=\frac{c_{1}}{c_{2}}\)
ইহাই নির্ণেয় শর্ত।
নিশ্চায়ক বা পৃথায়ক
Discriminant
দ্বিঘাত সমীকরণ \(ax^2+bx+c=0, \ a,b,c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\ne{0}\) এর সমাধান
\(x=\frac{-b\pm{\sqrt{b^2-4ac}}}{2a}\)
\(\therefore x=\frac{-b+\sqrt{b^2-4ac}}{2a}, \ \frac{-b-\sqrt{b^2-4ac}}{2a}\)
\(x\) এর এই দুইটি মানকে প্রদত্ত সমীকরণের দুইটি মূল বলে এবং \(a, \ b, \ c\) সমীকরণের সহগ নামে পরিচিত।
\(a, \ b, \ c\) সহগগুলি বাস্তব সংখ্যা হলে, সমীকরণের মূলদ্বয়ে বিদ্যমান \(b^2-4ac\) রাশিটি মূলদ্বয়ের প্রকৃতি নিশ্চিত করে। তাই \(b^2-4ac\) রাশিটিকে সমীকরণের নিশ্চায়ক বা পৃথায়ক বলে।
নিশ্চায়ককে (Discriminant) শব্দের প্রথম অক্ষর (D) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
অর্থাৎ নিশ্চায়ক, \(D=b^2-4ac\)
দ্বিঘাত সমীকরণের মূলের প্রকৃতি
Nature of roots of quadratic equations
দ্বিঘাত সমীকরণ \(ax^2+bx+c=0, \ a,b,c\in{\mathbb{R}}\) এবং \(a\ne{0}\) এর সমাধান
\(x=\frac{-b\pm{\sqrt{b^2-4ac}}}{2a}\) যদি \(b^2-4ac=0\) হয়, তবে মূলদ্বয় বাস্তব ও সমান হয়। যদি \(b^2-4ac\gt{0}\) হয়, তবে মূলদ্বয় বাস্তব ও অসমান হয়। যদি \(b^2-4ac\lt{0}\) হয়, তবে মূলদ্বয় জটিল ও অসমান হবে। জটিল মূলদ্বয় একটি অপরটির অনুবন্ধী হয়। যদি \(b^2-4ac\gt{0}\) এবং পূর্ণবর্গ সংখ্যা এবং \(a, \ b, \ c\) মূলদ সংখ্যা হয়, তবে মূলদ্বয় মূলদ ও অসমান হয়।
দ্বিঘাত সমীকরণ গঠন
Formation of quadratic equations
ধরি, কোনো দ্বিঘাত সমীকরণের মূলদ্বয় \(\alpha, \ \beta\)
তাহলে, \((x-\alpha), \ (x-\beta)\) উক্ত সমীকরণের বাম পক্ষের দুইটি উৎপাদক হবে।
যেহেতু, দ্বিঘাত সমীকরণের কেবলমাত্র দুইটি মূল বিদ্যমান;
সুতরাং, \(\alpha, \ \beta\) মূলবিশিষ্ট সমীকরণ \((x-\alpha)(x-\beta)=0\)
\(\Rightarrow x^2-(\alpha+\beta)x+\alpha\beta=0\)
\(\therefore\) কোনো দ্বিঘাত সমীকরণের মূলদ্বয় জানা থাকলে, সমীকরণটি \(x^2-(\text{মূল দ্বয়ের যোগফল})x+(\text{মূল দ্বয়ের গুণফল})=0\)
ত্রিঘাত সমীকরণের মূল ও সহগের মধ্যে সম্পর্ক
Relationship between roots and coefficients of cubic equations
ধরি, ত্রিঘাত সমীকরণ \(ax^3+bx^2+cx+d=0\)
\(\therefore x^3+\frac{b}{a}x^2+\frac{c}{a}x+\frac{d}{a}=0\) ➜
উভয় পার্শে \(a\) ভাগ করে,
ত্রিঘাত সমীকরণের মূলত্রয় \(\alpha, \ \beta, \ \gamma\) হলে,
\(x^3+\frac{b}{a}x^2+\frac{c}{a}x+\frac{d}{a}\equiv(x-\alpha)(x-\beta)(x-\gamma)\) হবে।
\(\Rightarrow x^3+\frac{b}{a}x^2+\frac{c}{a}x+\frac{d}{a}\equiv x^3-(\alpha+\beta+\gamma)x^2+(\alpha\beta+\beta\gamma+\alpha\gamma)x-\alpha\beta\gamma\)
\(\Rightarrow x^3-(\alpha+\beta+\gamma)x^2+(\alpha\beta+\beta\gamma+\alpha\gamma)x-\alpha\beta\gamma\equiv x^3+\frac{b}{a}x^2+\frac{c}{a}x+\frac{d}{a}\)
\(\Rightarrow -(\alpha+\beta+\gamma)=\frac{b}{a}, \ \alpha\beta+\beta\gamma+\alpha\gamma=\frac{c}{a}, \ -\alpha\beta\gamma=\frac{d}{a}\) ➜
উভয় পার্শ হতে \(x^3, \ x^2, \ x\) এর সহগ ও ধ্রুবক রাশির সমতা নিয়ে,
\(\therefore \alpha+\beta+\gamma=-\frac{b}{a}, \ \alpha\beta+\beta\gamma+\alpha\gamma=\frac{c}{a}, \ \alpha\beta\gamma=-\frac{d}{a}\)
\(\therefore\) ত্রিঘাত সমীকরণের মূল ও সহগের মধ্যে সম্পর্কগুলি, \(\alpha+\beta+\gamma=-\frac{b}{a}\)\(\alpha\beta+\beta\gamma+\alpha\gamma=\frac{c}{a}\)\(\alpha\beta\gamma=-\frac{d}{a}\)
ত্রিঘাত সমীকরণ গঠন
Formation of cubic equations
ধরি, ত্রিঘাত সমীকরণের মূলত্রয় \(\alpha, \ \beta, \ \gamma\) হলে,
তাহলে, \((x-\alpha), \ (x-\beta), \ (x-\gamma)\) উক্ত সমীকরণের বাম পক্ষের তিনটি উৎপাদক হবে।
যেহেতু, ত্রিঘাত সমীকরণের কেবলমাত্র তিনটি মূল বিদ্যমান;
সুতরাং, \(\alpha, \ \beta, \ \gamma\) মূলবিশিষ্ট সমীকরণ \((x-\alpha)(x-\beta)(x-\gamma)=0\)
\(\Rightarrow x^3-(\alpha+\beta+\gamma)x^2+(\alpha\beta+\beta\gamma+\alpha\gamma)x-\alpha\beta\gamma=0\)
\(\therefore\) কোনো ত্রিঘাত সমীকরণের মূলত্রয় জানা থাকলে, সমীকরণটি \(x^3-(\text{মূল ত্রয়ের যোগফল})x^2+(\text{মূল ত্রয়ের দুইটি করে গুণফলের যোগফল})x\)\(-(\text{মূল ত্রয়ের গুণফল})=0\)
বিভিন্ন প্রগমনভুক্ত রাশিসমূহ
Various Sequential Quantity
তিনটি সমান্তর প্রগমনভুক্ত রাশি \(a-d, \ a, \ a+d\) তিনটি সমানুপাতিক (গুণোত্তর) প্রগমনভুক্ত রাশি \(\frac{a}{d}, \ a, \ ad\) তিনটি ভাজিত (Harmonic) প্রগমনভুক্ত রাশি \(\frac{1}{a-d}, \ \frac{1}{a}, \ \frac{1}{a+d}\) চারটি সমান্তর প্রগমনভুক্ত রাশি \(a-3d, \ a-d, \ a+d, \ a+3d\) চারটি সমানুপাতিক (গুণোত্তর) প্রগমনভুক্ত রাশি \(\frac{a}{d^3}, \ \frac{a}{d}, \ ad, \ ad^3\) চারটি ভাজিত (Harmonic) প্রগমনভুক্ত রাশি \(\frac{1}{a-3d}, \ \frac{1}{a-d}, \ \frac{1}{a+d}, \ \frac{1}{a+3d}\)
\(n\in{\mathbb{N}}\) হলে,
\((1+x)^n=1+\ ^nC_{1}x+\ ^nC_{2}x^2+ ... ... +\ ^nC_{r}x^r+\)\( ... ... +x^n\)
\(=1+nx+\frac{n(n-1)}{2!}x^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}x^3+ ... ...
+\)\(\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}x^r+ ... ... +x^n\)
\((1+x)^n\) এর বিস্তৃতিতে \((r+1)\) তম পদ,
\(t_{r+1}=\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}x^r\)
\(t_{r+1}\) এর সহগ, \(=\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}\)
\(r=n\) হলে, \(t_{n+1}\) এর সহগ,
\(=\frac{n(n-1)(n-2)... ... 3.2.1}{n!}=\frac{n!}{n!}=1\)
\(r=n+1\) হলে, \(t_{n+2}\) এর সহগ,
\(=\frac{n(n-1)(n-2)... ... 3.2.1.0}{(n+1)!}=0\) \(r\gt{n}\) হলে, সাধারণ পদ অর্থাৎ \((n+1)\) তম পদের পরে আর কোনো পদ থাকে না। অতএব ধারাটি একটি
সান্ত (finite) ধারা হয়। কিন্তু \(n\) ঋণাত্মক পূর্ণ সংখ্যা বা মূলদ ভগ্নাংশ (ধনাত্মক বা ঋণাত্মক) হলে, \(r\) এর এমন মান পাওয়া যাবে না যার জন্য সাধারণ পদের লবের কোনো উৎপাদক শূন্য হয়। সুতরাং এই ক্ষেত্রে বিস্তৃতির পদের সংখ্যা অসীম (infinite) হবে। ফলে, \(n\in{\mathbb{Q}}\) এবং \(n\) ধনাত্মক পূর্ণ সংখ্যা অথবা ভগ্নাংশ ঋণাত্মক বা ধনাত্মক \((n\ne{\mathbb{N}})\) হলে, \((1+x)^n=1+nx+\frac{n(n-1)}{2!}x^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}x^3+\)\( ... ... +\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}x^r+ ... ...\infty
\) আসীম ধারায় দ্বিপদী বিস্তৃতি নামে পরিচিত। বিস্তৃতিটি বৈধ হবে যদি \(-1\lt{x}\lt{1}\) অর্থাৎ \(|x|\lt{1}\) হয়।
আসীম ধারায় দ্বিপদী বিস্তৃতির অভিসারি
Convergency of Infinite Binomial Series
অভিসারী(convergent): কোনো অনন্ত ধারার সমষ্টি একটি নির্দিষ্ট সসীম সংখ্যা হলে ঐ ধারাটিকে অভিসারী বলা হয়।
\(n\rightarrow{\infty}\) হলে, যদি একটি ধারার \(n\) সংখ্যক পদের যোগফলের সীমাস্থ মান (Limiting value) একটি সসীম সংখ্যার সমান হয়, তবে ঐ ধারাটিকে অভিসারী ধারা বলা হয়।
অর্থাৎ \(u_{1}+u_{2}+u_{3}+ ... ... +u_{r}+ ... ...\infty \) ধারাটি অভিসারী হবে যদি \[\sum_{n=1}^\infty{u_{n}}=S\] এখানে \(S\) একটি সসীম সংখ্যা। Example: \[S_{n}=1-\frac{1}{2^n}\] এর জন্য
\[\lim_{r \rightarrow \infty}S_{n}=\lim_{r \rightarrow \infty}\left(1-\frac{1}{2^n}\right)\]
\[=1-\frac{1}{\infty}\]
\[=1-0\]
\[=1\] অপসারী(divergent): কোনো অনন্ত ধারার সমষ্টি একটি অসীম সংখ্যা হলে ঐ ধারাটিকে অপসারী বলা হয়।
\(n\rightarrow{\infty}\) হলে, যদি একটি \(n\) সংখ্যক পদের যোগফলের সীমাস্থ মান (Limiting value) একটি অসীম সংখ্যা হয়, তবে ঐ ধারাটিকে অপসারী ধারা বলা হয়।
অর্থাৎ \(u_{1}+u_{2}+u_{3}+ ... ... +u_{r}+ ... ...\infty \) ধারাটি অপসারী হবে যদি \[\sum_{n=1}^\infty{u_{n}}=S\] এখানে \(S\) একটি অসীম সংখ্যা। Example: \[S_{n}=1+2^n\] এর জন্য
\[\lim_{r \rightarrow \infty}S_{n}=\lim_{r \rightarrow \infty}\left(1+2^n\right)\]
\[=1+\infty\]
\[=\infty\] অসীম ধারার অভিসারী বা অপসারী নির্ণয়ঃ অনুপাত পরীক্ষাঃ কোনো অসীম ধারার অভিসারী ধর্ম প্রমাণ করার জন্য সাধারণত \(D'Alembert\) অনুপাত পরীক্ষণ প্রয়োগ করা হয়।
যদি \(u_{1}+u_{2}+u_{3}+ ... ... +u_{r}+u_{r+1} ... ...\infty \) অসীম ধারার ক্ষেত্রে \[\lim_{r \rightarrow \infty}\left|\frac{u_{r+1}}{u_{r}}\right|=l\] হয়, যদি \(l\lt{1}\) হয়, তবে প্রদত্ত ধারাটি অভিসারী হবে। যদি \(l\gt{1}\) হয়, তবে প্রদত্ত ধারাটি অপসারী হবে। যদি \(l=1\) হয়, তবে অনুপাত পরীক্ষা ব্যর্থ। এই ক্ষেত্রে অন্য পরীক্ষণ প্রয়োজন। Example: দেখাও যে, \[\sum_{n=1}^{\infty}\frac{n^3}{e^n}\] ধারাটি অভিসারী। \(Sol^n\): ধরি, \[U_{n}=\frac{n^3}{e^n}\]
\[\therefore U_{n+1}=\frac{(n+1)^3}{e^{n+1}}\]
\[\therefore \frac{U_{n+1}}{U_{n}}=\frac{\frac{(n+1)^3}{e^{n+1}}}{\frac{n^3}{e^n}}\]
\[=\frac{(n+1)^3}{e^{n+1}}\times\frac{e^n}{n^3}\]
\[=\frac{(n+1)^3}{e^{n}.e}\times\frac{e^n}{n^3}\]
\[=\frac{(n+1)^3}{n^3}\times\frac{1}{e}\]
\[=\left(\frac{n+1}{n}\right)^3\times\frac{1}{e}\]
\[=\left(1+\frac{1}{n}\right)^3\times\frac{1}{e}\]
\[\Rightarrow \frac{U_{n+1}}{U_{n}}=\left(1+\frac{1}{n}\right)^3\times\frac{1}{e}\]
\[\Rightarrow \lim_{n \rightarrow \infty}\frac{U_{n+1}}{U_{n}}=\lim_{n \rightarrow \infty}\left(1+\frac{1}{n}\right)^3\times\frac{1}{e}\]
\[=\left(1+0\right)^3\times\frac{1}{e}\] ➜
\[\because \lim_{n \rightarrow \infty}\frac{1}{n}=0\]
\[=1\times\frac{1}{e}\]
\[=\frac{1}{e}\lt{1}\] কারণ \(2\lt{e}\lt{3}\)
\(\therefore\) প্রদত্ত ধারাটি অভিসারী। লগারিদমিক পরীক্ষাঃ
যদি \(u_{1}+u_{2}+u_{3}+ ... ... +u_{n}+u_{n+1} ... ...\infty \) অসীম ধারার ক্ষেত্রে \[\lim_{n \rightarrow \infty}\left(n\ln{\frac{u_{n}}{u_{n+1}}}\right)=l\] হয়, যদি \(l\lt{1}\) হয়, তবে প্রদত্ত ধারাটি অভিসারী হবে। যদি \(l\gt{1}\) হয়, তবে প্রদত্ত ধারাটি অপসারী হবে। যদি \(l=1\) হয়, তবে অনুপাত পরীক্ষা ব্যর্থ। এই ক্ষেত্রে অন্য পরীক্ষণ প্রয়োজন। Example: \[1+\frac{1}{2}x+\frac{2!}{3^2}x^2+\frac{3!}{4^3}x^3+\frac{4!}{5^4}x^4+ ... ...\] ধারাটির অভিসৃতি পরীক্ষা কর। \(Sol^n\): প্রদত্ত ধারা হতে, \[U_{n}=\frac{(n-1)!}{n^{n-1}}x^{n-1}\]
\[\therefore U_{n+1}=\frac{n!}{(n+1)^n}x^n\]
\[\therefore \frac{U_{n+1}}{U_{n}}=\frac{\frac{n!}{(n+1)^n}x^n}{\frac{(n-1)!}{n^{n-1}}x^{n-1}}\]
\[=\frac{n!}{(n+1)^n}x^n\times\frac{n^{n-1}}{(n-1)!x^{n-1}}\]
\[=\frac{n(n-1)!}{(n+1)^n}x^{n-1}.x\times\frac{n^{n-1}}{(n-1)!x^{n-1}}\]
\[=\frac{n.n^{n-1}}{(n+1)^n}.x\]
\[=\frac{n^n}{(n+1)^n}.x\]
\[=\left(\frac{n}{n+1}\right)^n.x\]
\[=\left\{\frac{n}{n\left(1+\frac{1}{n}\right)}\right\}^n.x\]
\[=\left(\frac{1}{1+\frac{1}{n}}\right)^n.x\]
\[=\frac{1}{\left(1+\frac{1}{n}\right)^n}.x\]
\[\Rightarrow \frac{U_{n+1}}{U_{n}}=\frac{1}{\left(1+\frac{1}{n}\right)^n}.x\]
\(D'Alembert's \ Ratio \ Test\) এর সাহায্যে,
\[\lim_{n \rightarrow \infty}\frac{U_{n+1}}{U_{n}}=\lim_{n \rightarrow \infty}\frac{1}{\left(1+\frac{1}{n}\right)^n}.x\]
\(=\frac{1}{e}.x\) ➜
\[\because \lim_{n \rightarrow \infty}\left(1+\frac{1}{n}\right)^n=e\]
\(=\frac{x}{e}\) যদি \(\frac{x}{e}\lt{1}\) হয়, তবে প্রদত্ত ধারাটি অভিসারী হবে। যদি \(\frac{x}{e}\gt{1}\) হয়, তবে প্রদত্ত ধারাটি অপসারী হবে। যদি \(\frac{x}{e}=1\) হয়, তবে অনুপাত পরীক্ষা ব্যর্থ। এই ক্ষেত্রে অন্য পরীক্ষণ প্রয়োজন। \(\frac{x}{e}=1 \Rightarrow x=e\) এর জন্য, লগারিদমিক পরীক্ষাঃ
\[\lim_{n \rightarrow \infty}n\ln{\frac{U_{n}}{U_{n+1}}}=\lim_{n \rightarrow \infty}n\ln{\frac{\left(1+\frac{1}{n}\right)^n}{x}}\]
\[=\lim_{n \rightarrow \infty}n\ln{\frac{\left(1+\frac{1}{n}\right)^n}{e}}\] ➜
\[\because x=e\]
\[=-\frac{1}{2}\lt{1}\]
\(\therefore\) প্রদত্ত ধারাটি অভিসারী। র্যাবেস এর অভিসৃতি পরীক্ষাঃ
যদি \(u_{1}+u_{2}+u_{3}+ ... ... +u_{n}+u_{n+1} ... ...\infty \) অসীম ধারার ক্ষেত্রে \[\lim_{n \rightarrow \infty}n\left(\frac{u_{n}}{u_{n+1}}-1\right)=l\] হয়, যদি \(l\lt{1}\) হয়, তবে প্রদত্ত ধারাটি অপসারী হবে। যদি \(l\gt{1}\) হয়, তবে প্রদত্ত ধারাটি অভিসারী হবে। যদি \(l=1\) হয়, তবে অনুপাত পরীক্ষা ব্যর্থ। এই ক্ষেত্রে অন্য পরীক্ষণ প্রয়োজন। Example: \[1+\frac{3}{7}x+\frac{3.6}{7.10}x^2+\frac{3.6.9}{7.10.13}x^3+ ... ...\] ধারাটির অভিসৃতি পরীক্ষা কর। \(Sol^n\): প্রদত্ত ধারা হতে, \[U_{n}=\frac{3.6.9 .... (3n-3)}{7.10.13 .... (3n+1)}x^{n-1}\]
\[\therefore U_{n+1}=\frac{3.6.9 .... (3n-3).3n}{7.10.13 .... (3n+1)(3n+4)}x^n\]
\[\therefore \frac{U_{n+1}}{U_{n}}=\frac{\frac{3.6.9 .... (3n-3).3n}{7.10.13 .... (3n+1)(3n+4)}x^n}{\frac{3.6.9 .... (3n-3)}{7.10.13 .... (3n+1)}x^{n-1}}\]
\[=\frac{3.6.9 .... (3n-3).3n}{7.10.13 .... (3n+1)(3n+4)}x^{n-1}.x\times\frac{7.10.13 .... (3n+1)}{3.6.9 .... (3n-3)x^{n-1}}\]
\[=\frac{3n}{(3n+4)}.x\]
\[=\frac{3n}{n\left(3+\frac{4}{n}\right)}.x\]
\[=\frac{3}{3+\frac{4}{n}}.x\]
\[\Rightarrow \frac{U_{n+1}}{U_{n}}=\frac{3}{3+\frac{4}{n}}.x\]
\(D'Alembert's \ Ratio \ Test\) এর সাহায্যে,
\[\lim_{n \rightarrow \infty}\frac{U_{n+1}}{U_{n}}=\lim_{n \rightarrow \infty}\frac{3}{3+\frac{4}{n}}.x\]
\(=\frac{3}{3+0}.x\) ➜
\[\because \lim_{n \rightarrow \infty}\frac{4}{n}=0\]
\(=x\) যদি \(x\lt{1}\) হয়, তবে প্রদত্ত ধারাটি অভিসারী হবে। যদি \(x\gt{1}\) হয়, তবে প্রদত্ত ধারাটি অপসারী হবে। যদি \(x=1\) হয়, তবে অনুপাত পরীক্ষা ব্যর্থ। এই ক্ষেত্রে অন্য পরীক্ষণ প্রয়োজন। \(x=1\) এর জন্য, র্যাবেস এর অভিসৃতি পরীক্ষাঃ
\[\lim_{n \rightarrow \infty}n\left(\frac{u_{n}}{u_{n+1}}-1\right)=\lim_{n \rightarrow \infty}n\left(\frac{3+\frac{4}{n}}{3.x}-1\right)\]
\[=\lim_{n \rightarrow \infty}n\left(\frac{3+\frac{4}{n}}{3.1}-1\right)\] ➜
\[\because x=1\]
\[=\lim_{n \rightarrow \infty}n\left(\frac{3+\frac{4}{n}}{3}-1\right)\]
\[=\lim_{n \rightarrow \infty}n\left(1+\frac{4}{3n}-1\right)\]
\[=\lim_{n \rightarrow \infty}n\times\frac{4}{3n}\]
\[=\lim_{n \rightarrow \infty}\frac{4}{3}\]
\[=\frac{4}{3}\gt{1}\]
\(\therefore\) প্রদত্ত ধারাটি অভিসারী। তুলুনামূলক পরীক্ষণ (Comparision test):
যদি \[\sum{u_{n}}\] ও \[\sum{v_{n}}\] দুইটি ধনাত্মক পদের ধারা হয় এবং \[\lim_{r \rightarrow \infty}\frac{u_{n}}{v_{n}}\] এর মান অশূন্য সসীম সংখ্যা হয় (finite and non-zero) তাহলে \[\sum{u_{n}}\] ও \[\sum{v_{n}}\] উভয়েই অভিসৃত বা উভয়েই অপসৃত হবে। অর্থাৎ একটি অভিসৃত হলে অপরটিও অভিসৃত হবে এবং বিপরীত-ক্রমে (vice-versa)। \(p\) সিরিজ পর্যবেক্ষণঃ কোনো ধারার \(n\) তম পদ \(\frac{1}{n^p}\) হয় তবে ধারাটি অভিসারী হবে যদি \(p\gt{1}\) হয় এবং অপসারী হবে যদি \(p\le{1}\)। \(n\) ঋণাত্মক পূর্ণসংখ্যা অথবা ভগ্নাংশ (ধনাত্মক বা ঋণাত্মক) হলে, \((1+x)^n=1+nx+\frac{n(n-1)}{2!}x^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}x^3+\)\( ... ... +\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}x^r+
... ...\infty \) ধারাটি অভিসারী হবে যদি \[\lim_{r \rightarrow \infty}\left|\frac{u_{r+1}}{u_{r}}\right|=l\] হয়, যেখানে \(l\lt{1}\) এখানে, \(u_{r+1}=\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}x^r\) এবং \(u_{r}=\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r)}{(r-1)!}x^{r-1}\) এখন, \(\frac{u_{r+1}}{u_{r}}=\frac{\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}x^r}{\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r)}{(r-1)!}x^{r-1}}\) \(=\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}\times\frac{(r-1)!}{n(n-1)(n-2)... ... (n-r)}x^{r-r+1}\) \(=\frac{n(n-1)(n-2)...
... (n-r)(n-r+1)}{r(r-1)!}\times\frac{(r-1)!}{n(n-1)(n-2)... ... (n-r)}x\) \(=\frac{(n-r+1)}{r}x\)
\(=\left(\frac{n}{r}-1+\frac{1}{r}\right)x\)
\[\therefore \lim_{r \rightarrow \infty}\left|\frac{u_{r+1}}{u_{r}}\right|=\lim_{r \rightarrow \infty}\left|\left(\frac{n}{r}-1+\frac{1}{r}\right)x\right|\] \[=|(0-1+0)x|\]
\[=|-x|\]
\[=|x|\lt{1}\] এখানে \(l=|x|\) অতএব, \((1+x)^n=1+nx+\frac{n(n-1)}{2!}x^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}x^3+\)\( ... ... +\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}x^r+ ... ...\infty \) ধারাটি অভিসারী হবে যখন \(|x|\lt{1}\)
দ্বিপদী ধারা
Binomial Series
সকল \(n\in{\mathbb{N}}\) এর জন্য,
\((a+x)^n=a^n+na^{n-1}x+\frac{n(n-1)}{2!}a^{n-2}x^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}\)\(a^{n-3}x^3+ ... +\frac{n(n-1)(n-2)... (n-r+1)}{r!}a^{n-r}x^r+ ...+x^n \)
ডানপক্ষের সান্ত ধারাটিকে দ্বিপদী ধারা (Binomial Series) বলা হয়। \((a+x)^n=a^n+na^{n-1}x+\frac{n(n-1)}{2!}a^{n-2}x^2+ ... ... \)\(+\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}a^{n-r}x^r+ ... ...+x^n \) \(n\in{\mathbb{Q}}\) এবং \(n\) ধনাত্মক পূর্ণ সংখ্যা অথবা ভগ্নাংশ ঋণাত্মক বা ধনাত্মক \((n\ne{\mathbb{N}})\) এবং \(|x|\lt{|a|}\) হলে,
\((a+x)^n=a^n+na^{n-1}x+\frac{n(n-1)}{2!}a^{n-2}x^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}\)\(a^{n-3}x^3+
... +\frac{n(n-1)(n-2)... (n-r+1)}{r!}a^{n-r}x^r+ ... \infty \)
ডানপক্ষের অনন্ত ধারাটিকে দ্বিপদী ধারা (Binomial Series) বলা হয়। \((a+x)^n=a^n+na^{n-1}x+\frac{n(n-1)}{2!}a^{n-2}x^2+\)\( ... ... +\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}a^{n-r}x^r+ ... ...\infty \) সকল \(n\in{\mathbb{N}}\) এর জন্য,
\((1+x)^n=1+nx+\frac{n(n-1)}{2!}x^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}x^3+...\)\(+\frac{n(n-1)(n-2)... (n-r+1)}{r!}x^r+...+x^n \) ডানপক্ষের সান্ত
ধারাটিকে দ্বিপদী ধারা (Binomial Series) বলা হয়। \((1+x)^n=1+nx+\frac{n(n-1)}{2!}x^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}x^3+ ... ... \)\(+\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}x^r+ ... ...+x^n \) \(n\in{\mathbb{Q}}\) এবং \(n\) ধনাত্মক পূর্ণ সংখ্যা অথবা ভগ্নাংশ ঋণাত্মক বা ধনাত্মক \((n\ne{\mathbb{N}})\) এবং \(|x|\lt{1}\) হলে,
\((1+x)^n=1+nx+\frac{n(n-1)}{2!}x^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}x^3+\)\(... ... +\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}x^r+ ... ...\infty \) ডানপক্ষের অনন্ত ধারাটিকে দ্বিপদী ধারা (Binomial Series) বলা হয়। \((1+x)^n=1+nx+\frac{n(n-1)}{2!}x^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}x^3+ ... ... \)\(+\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}x^r+ ... ...\infty \) \(n\in{\mathbb{Q}}\) এবং \(n\) ধনাত্মক পূর্ণ সংখ্যা অথবা ভগ্নাংশ ঋণাত্মক বা ধনাত্মক \((n\ne{\mathbb{N}})\) এবং \(|x|\lt{1}\) হলে,
\((1+x)^n=1+nx+\frac{n(n-1)}{2!}x^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}x^3+\)\( ... ... +\frac{n(n-1)(n-2)... ... (n-r+1)}{r!}x^r+ ... ...\infty \) ধরি, \(n=-1\) তাহলে, উক্ত ধারাটি দাঁড়ায়,
\((1+x)^{-1}=1-x+\frac{-1(-1-1)}{2!}x^2+\frac{-1(-1-1)(-1-2)}{3!}\)\(x^3+... +\frac{-1(-1-1)(-1-2)... (-1-r+1)}{r!}x^r+ ...\infty\)
\(=1-x+\frac{-1(-2)}{2!}x^2+\frac{-1(-2)(-3)}{3!}x^3+ ... ... \)\(+\frac{-1(-2)(-3)... ... (-r)}{r!}x^r+ ... ...\infty \)
\(=1-x+\frac{1.2}{2!}x^2-\frac{1.2.3}{3!}x^3+ ... ...\)\( +(-1)^r\frac{1.2.3... ... r}{r!}x^r+ ... ...\infty \)
\(=1-x+\frac{2!}{2!}x^2-\frac{3!}{3!}x^3+...+(-1)^r\frac{r!}{r!}x^r+...\infty \)
\(=1-x+x^2-x^3+ ... ... +(-1)^rx^r+ ... ...\infty \)
\(\therefore (1+x)^{-1}=1-x+x^2-x^3+ ... ... \)\(+(-1)^rx^r+ ... ...\infty \) \((1+x)^{-1}=1-x+x^2-x^3+ ... ... +(-1)^rx^r+ \)\(... ...\infty \) \(|x|\lt{1}\) হলে,
\((1+x)^{-1}=1-x+x^2-x^3+ ... ... +(-1)^rx^r+\)\( ... ...\infty \)
উপরোক্ত ধারায় \(x\) এর স্থলে \(-x\) বসিয়ে,
\((1-x)^{-1}=1-(-x)+(-x)^2-(-x)^3+ ... ... \)\(+(-1)^r(-x)^r+... ... \)
\(=1+x+x^2+x^3+ ... ... +(-1)^r(-1)^rx^r+ ... ... \)
\(=1+x+x^2+x^3+ ... ... +(-1)^{2r}x^r+ ... ... \)
\(=1+x+x^2+x^3+ ... ... +x^r+ ... ... \) ➜
\(\because (-1)^{2r}=\{(-1)^{2}\}^r=\{1\}^{r}=1\)
অসীম ধারাঃ যে ধারার পদসংখ্যা অসীম, সেই ধারাকে অসীম ধারা (Infinite Series) বলে। সসীম ধারায় পদসংখ্যার সীমা (Limit) থাকে, কিন্তু অসীম ধারায় পদের সংখ্যা সীমিত নয়। এটি যত বৃদ্ধি করা হয়
ততই বৃদ্ধি পায়। মূলত, অসীম ধারার শুরু আছে, কিন্তু শেষ নেই। যেমনঃ \(1+2+3+ ... ... +n+ ... ...\) \(1+3+5+ ... ... +(2n-1)+ ... ...\)
\(n\gt{1}\) হলে, \(x\) সকল মানের জন্য,
\(\left\{\left(1+\frac{1}{n}\right)^n\right\}^x=\left(1+\frac{1}{n}\right)^{nx}\)
\(\Rightarrow \left\{1+n.\frac{1}{n}+\frac{n(n-1)}{2!}\left(\frac{1}{n}\right)^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}\left(\frac{1}{n}\right)^3+ ...\right\}^x\)\(=1+nx.\frac{1}{n}+\frac{nx(nx-1)}{2!}\left(\frac{1}{n}\right)^2+\frac{nx(nx-1)(nx-2)}{3!}\left(\frac{1}{n}\right)^3+...\) ➜
\(\because (1+x)^n=1+nx+\frac{n(n-1)}{2!}x^2+\frac{n(n-1)(n-2)}{3!}x^3+ ... ... \)
যদি কোনো ভগ্নাংশকে একাধিক ভগ্নাংশের যোগফল বা বিয়োগফল রূপে প্রকাশ করা যায়, তবে শেষোক্ত ভগ্নাংশগুলির প্রত্যেকটিকে প্রথমোক্ত ভগ্নাংশের আংশিক ভগ্নাংশ বলে। কোনো মূলদ বীজগণিতীয় ভগ্নাংশের দ্বিপদী বিস্তৃতি নির্ণয় করার জন্য ভগ্নাংশটিকে আংশিক ভগ্নাংশে
বিশ্লেষণ করে প্রত্যেক ভগ্নাংশের জন্য দ্বিপদী বিস্তৃতি নির্ণয় করতে হয়। যেমনঃ\(\frac{x}{(x-a)(x-b)}\)
\(=\frac{a}{(x-a)(a-b)}+\frac{b}{(b-a)(x-b)}\)
\(=\frac{a}{(x-a)(a-b)}-\frac{b}{(a-b)(x-b)}\)
\(=\frac{a}{(a-b)}(x-a)^{-1}-\frac{b}{(a-b)}(x-b)^{-1}\) উদাহরণঃ \(\frac{x}{(1-4x)(1-5x)}\)
\(=\frac{\frac{1}{4}}{(1-4x)\left(1-5\times\frac{1}{4}\right)}+\frac{\frac{1}{5}}{\left(1-4\times\frac{1}{5}\right)(1-5x)}\)
\(=\frac{\frac{1}{4}}{(1-4x)\left(1-\frac{5}{4}\right)}+\frac{\frac{1}{5}}{\left(1-\frac{4}{5}\right)(1-5x)}\)
\(=\frac{\frac{1}{4}}{(1-4x)\times\frac{4-5}{4}}+\frac{\frac{1}{5}}{\frac{5-4}{5}\times(1-5x)}\)
\(=\frac{\frac{1}{4}\times4}{-(1-4x)}+\frac{\frac{1}{5}\times5}{(1-5x)}\)
\(=-\frac{1}{(1-4x)}+\frac{1}{(1-5x)}\)
\(=\frac{1}{1-5x}-\frac{1}{1-4x}\)
\(=(1-5x)^{-1}-(1-4x)^{-1}\)
\(=(1+5x+25x^2+125x^3+ ... ...\infty)-\)\((1+4x+16x^2+64x^3+ ... ...\infty)\) ➜
\(\because (1-x)^{-1}=1+x+x^2+x^3+ ... ...\infty\)
\((a+x)^n\) এর বিস্তৃতিতে সংখ্যা সূচক বৃহত্তম পদটি নির্ণয় করতে হবে, যখন \(n\in{\mathbb{Q}}\) এবং \(n\) ধনাত্মক পূর্ণ সংখ্যা অথবা ভগ্নাংশ ঋণাত্মক বা ধনাত্মক \((n\ne{\mathbb{N}})\) এবং \(|x|\lt{1}\)
পদসমূহের সংখ্যা সূচক মানের জন্য কেবল \(x\) এর যোগবোধক মান সমূহ বিবেচনা করি। ধরি, \(t_{r},\) \((a+x)^n\) এর বিস্তৃতিতে \(r\) তম পদ প্রকাশ করে। তাহলে, \(t_{r+1}=\frac{n(n-1)(n-2) ... .... (n-r+2)(n-r+1)}{r!}a^{n-r}x^r\) এবং \(t_{r}=\frac{n(n-1)(n-2)
... .... (n-r+2)}{(r-1)!}a^{n-r+1}x^{r-1}\) \(\therefore \frac{t_{r+1}}{t_{r}}=\frac{\frac{n(n-1)(n-2) ... ... (n-r+2)(n-r+1)}{r!}a^{n-r}x^r}{\frac{n(n-1)(n-2) ... ... (n-r+2)}{(r-1)!}a^{n-r+1}x^{r-1}}\) \(=\frac{\frac{n(n-1)(n-2) ...
... (n-r+2)(n-r+1)}{r!}x}{\frac{n(n-1)(n-2) ... ... (n-r+2)}{(r-1)!}a}\) \(=\frac{n(n-1)(n-2)...(n-r+2)(n-r+1)}{r!}\times\frac{(r-1)!}{n(n-1)(n-2)...(n-r+2)}\frac{x}{a}\) \(=\frac{n(n-1)(n-2)...(n-r+2)(n-r+1)}{r(r-1)!}\times\frac{(r-1)!}{n(n-1)(n-2)...(n-r+2)}\frac{x}{a}\) \(=\frac{n-r+1}{r}.\frac{x}{a}\) \(=\frac{(n-r+1)x}{ar}\) এখন যদি, \(t_{r+1}\gt{t_{r}}\) অথবা \(t_{r+1}=t_{r}\) অথবা \(t_{r+1}\lt{t_{r}}\) হয়। তাহলে, \((n-r+1)x\gt{ar}\) অথবা \((n-r+1)x=ar\) অথবা
\((n-r+1)x\lt{ar}\) হবে। \(\Rightarrow nx-rx+x\gt{ar}\) অথবা \(nx-rx+x=ar\) অথবা \(nx-rx+x\lt{ar}\) \(\Rightarrow nx+x\gt{ar+rx}\) অথবা \(nx+x=ar+rx\) অথবা \(nx+x\lt{ar+rx}\) \(\Rightarrow (n+1)x\gt{(a+x)r}\) অথবা \((n+1)x=(a+x)r\)
অথবা \((n+1)x\lt{(a+x)r}\) \(\Rightarrow (a+x)r\lt{(n+1)x}\) অথবা \((a+x)r=(n+1)x\) অথবা \((a+x)r\gt{(n+1)x}\) \(\therefore r\lt{\frac{(n+1)}{a+x}x}\) অথবা \(r=\frac{(n+1)}{a+x}x\) অথবা \(r\gt{\frac{(n+1)}{a+x}x}\) \((i)\) যদি,
\(\frac{(n+1)}{a+x}x\) একটি পূর্ণ সংখ্যা হয়, তবে ধরি, \(\frac{(n+1)}{a+x}x=p\) তাহলে, যতক্ষণ পর্যন্ত \(r\lt{p}, \ t_{r+1}\gt{t_{r}}\) এবং পদগুলি বৃদ্ধি পেতে থাকে। যখন \(r=p, \ t_{r+1}=t_{r}\) \(\Rightarrow t_{p+1}=t_{p}\) আবার,
যখন \(r\gt{p}, \ t_{r+1}\lt{t_{r}}\) এবং পদগুলি হ্রাস পায়। সুতরাং, \(t_{p+1}=t_{p}\) এবং অন্য যে কোনো পদ হতে এদের মান বৃহত্তর। \((ii)\) যদি, \(\frac{(n+1)}{a+x}x=p+f\) যেখানে \(f\) একটি প্রকৃত ভগ্নাংশ। এইক্ষেত্রে যতক্ষণ পর্যন্ত \(r\lt{p+f},
\ t_{r+1}\gt{t_{r}}\) এবং যখন \(r\gt{p+f}, \ t_{r+1}\lt{t_{r}},\) অতএব, \(r\le{p}\) এর জন্য পদসমূহ বৃদ্ধি পেতে থাকে, \(t_{p+1}\) পদটি, \(t_{p}\) এবং সকল পূর্ব্বর্তী পদসমূহ অপেক্ষা বৃহত্তর। \(r\ge{p+1}\) এর জন্য \(t_{r+1}\lt{t_{r}}\)
এর পদসমূহ হ্রাস পায়।
অতএব, \(t_{p+1}\) পদটি বৃহত্তম। সংখ্যামান বৃহত্তম পদ নির্ণয় পদ্ধতিঃ
\((a\pm{x})^n\) বিস্তৃতিতে সংখ্যামান বৃহত্তম পদের জন্য, \(\frac{t_{r+1}}{t_{r}}=\frac{n-r+1}{r}.\frac{x}{a}=1\) যখন \(n\gt{0}\)
\(\frac{t_{r+1}}{t_{r}}=\frac{n-r+1}{r}.\frac{x}{a}=-1\) যখন \(n\lt{0}\)
\(r\) পূর্ণসংখ্যা হলে, \(t_{r}\) ও \(t_{r+1}\) সংখ্যামান বৃহত্তম পদ। \(r\) ভগ্নাংশ হলে পরবর্তী পূর্ণসংখ্যা তম পদটি সংখ্যামান বৃহত্তম।
ভেক্টর নির্দেশক রেখাংশের প্রারম্ভিক বিন্দু এবং প্রান্তবিন্দুর মধ্যবর্তী দূরত্বকে ভেক্টরের মাণ বলা হয়। \( \overrightarrow{V}\) ভেক্টরের মাণকে \(|\overrightarrow{V}|\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
বিপরীত ভেক্টর
Opposite Vector
দুইটি ভেক্টরের দৈর্ঘ্য বা মাণ সমান তাদের ধারক রেখা একই অথবা সমান্তরাল কিন্তু দিক বিপরীতমুখী এরূপ ভেক্টরকে একে অপরের বিপরীত ভেক্টর বলা হয়। যেমনঃ \(\overrightarrow{AB}=\overrightarrow{v}\) এবং বিপরীত ভেক্টর \(\overrightarrow{BA}=-\overrightarrow{v};\)
\(\overrightarrow{AB}\) এবং \(\overrightarrow{BA}\) এর দৈর্ঘ্য সমান কিন্তু এরা পরস্পর বিপরীতমুখী।
একক ভেক্টর
Unite Vector
কোনো ভেক্টরের দৈর্ঘ্য বা মাণ \(\) (এক) হলে তাকে একক ভেক্টর বলে। মাণ শন্য নয় এরূপ একটি ভেক্টরকে তার মাণ দ্বারা ভাগ করলে ঐ ভেক্টর রাশিটির দিক বরাবর অথবা তার সমান্তরাল বরাবর একটি একক ভেক্টর পাওয়া যায়। একক ভেক্টর প্রকাশের জন্য ভেক্টর প্রতীক হিসেবে হ্যাট \((\hat{})\) চিহ্ন ব্যবহার করা হয়। যেমনঃ অক্ষ রেখা বরাবর একক ভেক্টরগুলি যথাক্রমে \(\hat{i}, \hat{j}, \hat{k}\)
আবার
\(\overline{a}\) একটি ভেক্টর রাশি যার মাণ \(|\overline{a}|,\) যেখানে \(|\overline{a}|\ne{0}\)
তাহলে, \(\overline{a}\) এর একক ভেক্টর অথবা সমান্তরাল একক ভেক্টর, \(\hat{a}=\pm{\frac{\overline{a}}{|\overline{a}|}}\) \(\overline{a}\) এর দিক বরাবর একক ভেক্টর , \(\hat{a}=\frac{\overline{a}}{|\overline{a}|}\) \(\overline{a}\) এর বিপরিতদিক বরাবর একক ভেক্টর , \(\hat{a}=-\frac{\overline{a}}{|\overline{a}|}\)
সমরৈখিক ভেক্টর
Collinear Vector
দুই বা ততোধিক ভেক্টর একটি সরলরেখার সমান্তরাল হলে, তবে তাদেরকে সমরৈখিক বা সমান্তরাল ভেক্টর বলে।
যদি \(\overline{A}\) ও \(\overline{B}\) ভেক্টরদ্বয় সমরৈখিক হয় তবে \(\overline{A}=m\overline{B};\) যেখানে \(m\) একটি স্কেলার ।
সমতলীয় ভেক্টর
Coplanar Vector
দুই বা ততোধিক ভেক্টরের ধারক রেখা অভিন্ন হলে, তাদেরকে সমতলীয় ভেক্টর বলে।
দুইটি ভেক্টরের অন্তরভুক্ত কোণ
The angle between two vectors
ধরা যাক, \(\overline{P}\) ও \(\overline{Q}\) দুইটি ভেক্টর এদের ধারক রেখাদ্বয় পরস্পরকে \(O\) বিন্দুতে ছেদ করেছে। ছেদবিন্দুতে \(0<\theta<\pi\) কোণ উৎপন্ন হয়।
ভেক্টর যোগের ত্রিভুজ সূত্র
Triangle law of vector addition
যদি কোনো ত্রিভুজের দুইটি বাহু একই ক্রমে দিকে ও মাণে দুইটি ভেক্টর রাশিকে নির্দেশ করে, তাহলে ত্রিভুজের তৃতীয় বাহুটি বিপরীতক্রমে ভেক্টরদ্বয়ের লব্ধির মাণ ও দিক নির্দেশ করবে।
এখানে, \(\overline{P}\) ও \(\overline{Q}\) ভেক্টর দুইটিকে \(\overrightarrow{AB}\) ও \(\overrightarrow{BC}\) দ্বারা সূচিত করা হলো। \(\overrightarrow{AB}\) এর প্রারম্ভিকবিন্দু \(A\) এবং \(\overrightarrow{BC}\) এর প্রান্তবিন্দু \(B\) এর সংযোগ রেখাংশ দ্বারা গঠিত ভেক্টর \(\overrightarrow{AC}\) পূর্বোক্ত ভেক্টরদ্বয়ের লব্ধি নির্দেশ করবে যাকে \(\overline{R}\) দ্বারা সূচীত করা হলো।
সুতরাং , \(\overline{P}+\overline{Q}=\overline{R}\)
\(\therefore \overrightarrow{AB}+\overrightarrow{BC}=\overrightarrow{AC}\)
ভেক্টর যোগের সামান্তরিক সূত্র
Parallelogram law of vector addition
কোনো সামান্তরিকের একটি কৌণিক বিন্দু থেকে অঙ্কিত সন্নিহিত বাহুদ্বয় যদি কোনো কণার উপর একই সময়ে ক্রিয়ারত দুইটি ভেক্টরের মাণ ও দিক নির্দেশ করে, তাহলে ঐ বিন্দু থেকে অঙ্কিত সামান্তরিকের কর্ণটি ভেক্টরদ্বয়ের লব্ধির মাণ ও দিক নির্দেশ করবে।
অর্থাৎ, \(\overrightarrow{AB}+\overrightarrow{AD}=\overrightarrow{AC}\)
দ্রঃ দুইটি ভেক্টর সমান্তরাল হলে তাদের যোগের ক্ষেত্রে সামান্তরিক বিধি প্রযোজ্য নয়, কিন্তু ত্রিভুজ বিধি সকল ক্ষেত্রেই প্রযোজ্য হবে।
ভেক্টর যোগের বহুভুজ সূত্র
Polygon law of vector addition
দুইয়ের অধিক ভেক্টরের ক্ষেত্রে একই ক্রমে ভেক্টরগুলিকে সাজিয়ে প্রথম ভেক্টরের প্রারম্ভিকবিন্দু এবং শেষ ভেক্টরের প্রান্তবিন্দু যোগ করে একটি বহুভুজ অঙ্কন করলে বহুভুজের শেষ বাহুটি বিপরীতক্রমে ভেক্টরগুলির লব্ধির মাণ ও দিক নির্দেশ করবে।
\(\therefore \overrightarrow{AB}+\overrightarrow{BC}+\overrightarrow{CD}+\overrightarrow{DE}=\overrightarrow{AE}\)
দুইটি ভেক্টরের বিয়োগ
Subtraction of two vectors
ভেক্টরের বিয়োগের ক্ষেত্রে যে ভেক্টর বিয়োগ করতে হবে তার ঋণাত্মক ভেক্টরকে অপর ভেক্টরের সাথে যোগ করলেই বিয়োগফল পাওয়া যায়।
\(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\) এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{b}\) দুইটি ভেক্টর।
এদের বিয়োগফল হবে,
\(\overrightarrow{BA}=\overline{a}-\overline{b}\)
অথবা, \(\overrightarrow{AB}=\overline{b}-\overline{a}\)
দ্রঃ ভেক্টরদ্বয়ের প্রান্তবিন্দুর সংযোগ রেখাংশ দ্বারা তাদের বিয়োগফল প্রকাশিত হয়। প্রথম ভেক্টরের প্রান্তবিন্দু পরে এবং দ্বিতীয় ভেক্টরের প্রান্তবিন্দু প্রথমে হয়।
ভেক্টর রাশির স্কেলার গুণিতক
Scalar Multiple of Vector
ধরি, \(\overline{a}\) একটি ভেক্টর এবং \(m\) একটি স্কেলার। \(m\overline{a}\) দ্বারা ভেক্টর \(\overline{a}\) এর \(m\) গুণিতক বোঝায়। \(m\) গুনিতকের বিবরণ নিম্নে দেওয়া হলো।
\(\overline{a}=\underline{0}\) হলে,
\(m\overline{a}=\underline{0}\)
\(\overline{a}\ne{\underline{0}}\) হলে,
\(m\overline{a}\) এবং \(\overline{a}\) এর ধারকরেখা একই অথবা সমান্তরাল হবে। \(m\overline{a}\) এর দৈর্ঘ্য \(\overline{a}\) এর দৈর্ঘ্যের \(m\) গুণ হবে। অর্থাৎ, \(|m\overline{a}|=m|\overline{a}|\) হবে। \(m\overline{a}\) এর দিক এবং \(\overline{a}\) এর দিক একই হবে যখন, \(m>0\) \(m\overline{a}\) এর দিক এবং \(\overline{a}\) এর দিক পরস্পর বিপরীত হবে যখন, \(m<0\)
\(m\) গুনিতকের বিশেষ বিধি
\((mn)\overline{a}=m(n)\overline{a}\) \(m(-\overline{a})=(-m)\overline{a}=-m\overline{a}\) \((-1)\overline{a}=-\overline{a}\) \(0\overline{a}=\underline{0}\) (এখানে, বামপক্ষের শূন্যটি স্কেলার কিন্তু ডানপক্ষের শূন্যটি ভেক্টর ) \(m=\frac{\overline{a}}{\overline{b}} \Rightarrow \overline{a}=m\overline{b}\) দ্রঃ যদি দুইটি অশূণ্য ভেক্টরের ধারকরেখা একই অথবা সমান্তরাল হয়, তবে একটি ভেক্টরকে অন্যটির একটি স্কেলার গুণিতক হিসেবে বিবেচনা করা হয়।
ত্রিমাত্রিক জগতে ভেক্টর অপারেশন
Vector operations in three-dimensional Space
ভেক্টর যোগের এবং স্কেলার গুণিতক গঠনের মৌলিক বিধিগুলো নিম্নে তালিকা আকারে দেওয়া হলো। এখানে, \(\overline{a}, \overline{b}, \overline{c}\) যে কোনো ভেক্টর এবং \(m, \ n\) কে স্কেলার হিসেবে বিবেচনা করা হয়েছে। \(\overline{a}+\overline{b}=\overline{b}+\overline{a}\) ( যোগের বিনিময় বিধি )
এখানে, \(\overline{a}\) যে কোনো ভেক্টর এবং \(m, \ n\) কে স্কেলার হিসেবে বিবেচনা করা হয়েছে। \(\overline{a}+\underline{0}=\underline{0}+\overline{a}=\overline{a}\) ( যোগের অভেদক বিধি ) \(\overline{a}+(-\overline{a})=\underline{0}\) ( যোগের বিপরীতক বিধি ) \((m+n)\overline{a}=m\overline{a}+n\overline{a}\) ( বন্টন বিধি ) \(1(\overline{a})=\overline{a}\) ( গুণের অভেদক বিধি )
সমতলে ভেক্টরের অংশক
Components of a Vector in a Plane
যদি, \(\overline{a}\) এবং \(\overline{b}\) দুইটি অসম ভেক্টর হয়, তবে \(\overline{a}\) ও \(\overline{b}\) এর সমতলে যে কোনো ভেক্টর \(\overline{r}\) কে \(\overline{a}\) ও \(\overline{b}\) এর যোগাশ্রয়ী সমাবেশ এককভাবে প্রকাশ করা যাবে।
অর্থাৎ, \(\overline{r}=m\overline{a}+n\overline{b}\)
\(OX\) বরাবর \(\overline{r}\) এর অংশক \(=m\overline{a}\)
\(OY\) বরাবর \(\overline{r}\) এর অংশক \(=n\overline{b}\)
আয়ত একক ভেক্টর \(\hat{i}, \hat{j}\)
Unite Vector \(\hat{i}, \hat{j}\)
কার্তেসীয় সমতলে \(x\) ও \(y\) অক্ষ বরাবর যথাক্রমে একক ভেক্টর \(\hat{i}\) ও \(\hat{j}\) কে আয়ত একক ভেক্টর বলা হয়। \(\hat{i}\) ও \(\hat{j}\) পরস্পর লম্ব দুইটি একক ভেক্টর।
এখানে, \(|\hat{i}|=|\hat{j}|=1\)
কার্তেসীয় স্থানাংককে ভেক্টরে এবং ভেক্টরকে কার্তেসীয় স্থানাংকে প্রকাশ
Represention of Vector in Cartesian Co-ordinates and Cartesian Co-ordinates in Vector
ধরি, কার্তেসীয় সমতলে \(P\) বিন্দুর কার্তেসীয় স্থানাঙ্ক \((x, y)\) এবং মূলবিন্দু \((0, 0), x\) ও \(y\) অক্ষের ধনাত্মক দিকে একক ভেক্টর যথাক্রমে \(\hat{i}\) ও \(\hat{j}\)
এবং \(\overrightarrow{OP}=\overline{r}\)
এখানে, \(PN\perp{OX}\) এবং \(PM\perp{OY}\)
তাহলে, \(\overrightarrow{ON}=x\hat{i}\) এবং \(\overrightarrow{NP}=\overrightarrow{OM}=y\hat{j}\)
এখন, \(\triangle{PON}\)-এ ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OP}=\overrightarrow{ON}+\overrightarrow{NP}\)
\(\therefore\) \(\overline{r}=x\hat{i}+y\hat{j}\)
আবার, \(\triangle{PON}\) সমকোণী
\(\therefore OP^2=ON^2+NP^2\)
\(\Rightarrow \overrightarrow{OP}.\overrightarrow{OP}=\overrightarrow{ON}.\overrightarrow{ON}+\overrightarrow{NP}.\overrightarrow{NP}\)
\(\Rightarrow \overline{r}.\overline{r}=x\hat{i}.x\hat{i}+y\hat{j}.y\hat{j}\)
\(\Rightarrow r^2=x^2\hat{i}.\hat{i}+y^2\hat{j}.\hat{j}\) ➜
\(\because \overline{r}.\overline{r}=r^2\)
অবস্থান ভেক্টরঃ প্রসঙ্গ কাঠামোর মূলবিন্দু সাপেক্ষে কোনো বিন্দুর অবস্থান যে ভেক্টরের মাধ্যমে প্রকাশ করা হয় তাকে ঐ বিন্দুর অবস্থান ভেক্টর বলে।
ধরি, \(O\) মূলবিন্দু সাপেক্ষে \(A\) ও \(B\) এর অবস্থান ভেক্টর যথাক্রমে, \(\overline{a}\) ও \(\overline{b}\)
চিত্র হতে,
\(\overrightarrow{OA}=\overline{a}, \overrightarrow{OB}=\overline{b}\)
এখন, \(\triangle{OAB}\)-এ ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{AB}=\overrightarrow{OB}\)
\(\Rightarrow \overrightarrow{AB}=\overrightarrow{OB}-\overrightarrow{OA}\)
\(\therefore \overrightarrow{AB}=\overline{b}-\overline{a}\)
কার্তেসীয় দ্বিমাত্রিক জগতে অবস্থান ভেক্টর
Position Vector in two Dimension Space
কার্তেসীয় দ্বিমাত্রিক জগতে মূলবিন্দু \((0, 0)\) এর সাপেক্ষে \(P(x, y)\) এর অবস্থান ভেক্টর \(\overline{r}\) হলে,
\(P\) বিন্দুর অবস্থান \(\overline{r}=x\hat{i}+y\hat{j}\)
\(O\) মূলবিন্দু এবং \(\overrightarrow{OA}\) ও \(\overrightarrow{OB}\) যথাক্রমে \(A\) ও \(B\) বিন্দুর অবস্থান ভেক্টর,
যেখানে, \(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\) এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{b}\) এবং \(P\) বিন্দু \(AB\) রেখাংশকে \(m:n\) অনুপাতে অন্তর্বিভক্ত করে।
\(P\) বিন্দুর অবস্থান ভেক্টর, \(\overrightarrow{OP}=\frac{m\overline{b}+n\overline{a}}{m+n}\)
ভেক্টর বহিঃর্বিভক্তিকরণ সূত্র
Vector extrinsic formula
\(O\) মূলবিন্দু এবং \(\overrightarrow{OA}\) ও \(\overrightarrow{OB}\) যথাক্রমে \(A\) ও \(B\) বিন্দুর অবস্থান ভেক্টর,
যেখানে, \(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\) এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{b}\) এবং \(P\) বিন্দু \(AB\) রেখাংশকে \(m:n\) অনুপাতে বহিঃর্বিভক্ত করে।
\(P\) বিন্দুর অবস্থান ভেক্টর, \(\overrightarrow{OP}=\frac{m\overline{b}-n\overline{a}}{m-n}\)
অনুসিদ্ধান্ত-১
Postulate-1
\(O\) মূলবিন্দু এবং \(\overrightarrow{OA}\) ও \(\overrightarrow{OB}\) যথাক্রমে \(A\) ও \(B\) বিন্দুর অবস্থান ভেক্টর,
\(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\) এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{b}\) এবং \(P, \ AB\) রেখাংশের মধ্যবিন্দু হলে,
\(P\) বিন্দুর অবস্থান ভেক্টর, \(\overrightarrow{OP}=\frac{\overline{a}+\overline{b}}{2}\)
অনুসিদ্ধান্ত-২
Postulate-2
\(O\) মূলবিন্দু এবং \(\overrightarrow{OA}\) ও \(\overrightarrow{OB}\) যথাক্রমে \(A\) ও \(B\) বিন্দুর অবস্থান ভেক্টর,
\(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\) এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{b}\) এবং \(C, \ AB\) রেখাংশের মধ্যবিন্দু হলে, \(2\overrightarrow{OC}=(\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{OB})\)\(\overrightarrow{OC}=\frac{1}{2}(\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{OB})\)
×
ভেক্টর যোগের সামান্তরিক সূত্রঃ
কোনো সামান্তরিকের একটি কৌণিক বিন্দু থেকে অঙ্কিত সন্নিহিত বাহুদ্বয় যদি কোনো কণার উপর একই সময়ে ক্রিয়ারত দুইটি ভেক্টরের মাণ ও দিক নির্দেশ করে, তাহলে ঐ বিন্দু থেকে অঙ্কিত সামান্তরিকের কর্ণটি ভেক্টরদ্বয়ের লব্ধির মাণ ও দিক নির্দেশ করবে।
অর্থাৎ, \(\overrightarrow{AB}+\overrightarrow{AD}=\overrightarrow{AC}\)
প্রমাণঃ
ধরি,
একটি কণার উপর একই সময়ে \(\overline{P}\) ও \(\overline{Q}\) দুইটি ভেক্টর রাশি পরস্পর \(\alpha\) কোণে ক্রিয়ারত। \(AB\) এবং \(AD\) রেখাংশ দুইটি যথাক্রমে \(\overline{P}\) ও \(\overline{Q}\) এর মাণ এবং তীর চিহ্ন তাদের দিক নির্দেশ করছে।
অর্থাৎ, \(\overrightarrow{AB}=\overline{P}, \overrightarrow{AD}=\overline{Q}\)
এখানে, \(\angle{DAB}=\alpha\)
এই দুইটি ভেক্টর রাশির লব্ধি নির্ণয় করতে হবে।
\(ABCD\) সামান্তরিকটি অঙ্কন করি এবং \(A, C\) যুক্ত করি।
তাহলে \(AC\) কর্ণই ভেক্টর রাশি দুইটির লব্ধির মাণ ও দিক নির্দেশ করবে।
এখানে, \(\overrightarrow{AD}=\overrightarrow{BC}=\overline{Q}\)
এখান, \(\triangle{ABC}\)-এ ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{AB}+\overrightarrow{BC}=\overrightarrow{AC}\)
\(\Rightarrow \overrightarrow{AC}=\overrightarrow{AB}+\overrightarrow{BC}\)
\(\therefore\ \overline{R}=\overline{P}+\overline{Q}\)
\(\therefore AC\) কর্ণই ভেক্টর রাশি দুইটির লব্ধির মাণ ও দিক নির্দেশ করে।
×
ভেক্টর যোগের বহুভুজ সূত্রঃ
দুইয়ের অধিক ভেক্টরের ক্ষেত্রে একই ক্রমে ভেক্টরগুলিকে সাজিয়ে প্রথম ভেক্টরের প্রারম্ভিকবিন্দু এবং শেষ ভেক্টরের প্রান্তবিন্দু যোগ করে একটি বহুভুজ অঙ্কন করলে বহুভুজের শেষ বাহুটি বিপরীতক্রমে ভেক্টরগুলির লব্ধির মাণ ও দিক নির্দেশ করবে।
অর্থাৎ , \(\therefore \overrightarrow{AB}+\overrightarrow{BC}+\overrightarrow{CD}+\overrightarrow{DE}=\overrightarrow{AE}\)
প্রমাণঃ
ধরি,
একটি কণার উপর একই সময়ে ক্রিয়ারত ভেক্টরগুলির মাণ ও দিক যথাক্রমে \(ABCDE\) বহুভুজের বাহু \(\overrightarrow{AB}, \overrightarrow{BC}, \overrightarrow{CD}\) ও \(\overrightarrow{DE}\) বরাবর নির্দেশ করে।
প্রমাণ করতে হবে যে,
\(\therefore \overrightarrow{AB}+\overrightarrow{BC}+\overrightarrow{CD}+\overrightarrow{DE}=\overrightarrow{AE}\)
\(ABCDE\) বহুভুজে \(A, C\) এবং \(A, D\) যোগ করি,
এখন, \(\triangle{ABC}\) ত্রিভুজে ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{AB}+\overrightarrow{BC}=\overrightarrow{AC} .........(1)\)
অনুরূপভাবে, \(\triangle{ACD}\) ও \(\triangle{ADE}\) ত্রিভুজে ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{AC}+\overrightarrow{CD}=\overrightarrow{AD} .........(2)\)
\(\overrightarrow{AD}+\overrightarrow{DE}=\overrightarrow{AE} .........(3)\)
\((1)\) হতে \(\overrightarrow{AC}\) এর মাণ \((2)\) এ বসিয়ে,
\(\overrightarrow{AB}+\overrightarrow{BC}+\overrightarrow{CD}=\overrightarrow{AD} .........(4)\)
\((4)\) হতে \(\overrightarrow{AD}\) এর মাণ \((3)\) এ বসিয়ে,
\(\overrightarrow{AB}+\overrightarrow{BC}+\overrightarrow{CD}+\overrightarrow{DE}=\overrightarrow{AE}\)
( প্রমাণিত )
×
দুইটি ভেক্টরের বিয়োগঃ
ভেক্টরের বিয়োগের ক্ষেত্রে যে ভেক্টর বিয়োগ করতে হবে তার ঋণাত্মক ভেক্টরকে অপর ভেক্টরের সাথে যোগ করলেই বিয়োগফল পাওয়া যায়।
\(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\) এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{b}\) দুইটি ভেক্টর।
এদের বিয়োগফল হবে,
\(\overrightarrow{BA}=\overline{a}-\overline{b}\)
অথবা,
\(\overrightarrow{AB}=\overline{b}-\overline{a}\)
প্রমাণঃ
দেওয়া আছে,
\(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\) এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{b}\) দুইটি ভেক্টর।
\(A, B\) যোগ করি,
এখন, \(\triangle{OAB}\) ত্রিভুজে ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OB}+\overrightarrow{BA}=\overrightarrow{OA}\)
\(\Rightarrow \overrightarrow{BA}=\overrightarrow{OA}-\overrightarrow{OB}\)
\(\therefore\ \overrightarrow{BA}=\overline{a}-\overline{b}\) ➜
\(\because \overrightarrow{OA}=\overline{a}\)
এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{b}\)
আবার,
\(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\) এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{b}\) দুইটি ভেক্টর।
\(A, B\) যোগ করি,
এখন, \(\triangle{OAB}\) ত্রিভুজে ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{AB}=\overrightarrow{OB}\)
\(\Rightarrow \overrightarrow{AB}=\overrightarrow{OB}-\overrightarrow{OA}\)
\(\therefore\ \overrightarrow{AB}=\overline{b}-\overline{a}\) ➜
\(\because \overrightarrow{OA}=\overline{a}\)
এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{b}\)
( প্রমাণিত ) দ্রঃ ভেক্টরদ্বয়ের প্রান্তবিন্দুর সংযোগ রেখাংশ দ্বারা তাদের বিয়োগফল প্রকাশিত হয়। প্রথম ভেক্টরের প্রান্তবিন্দু পরে এবং দ্বিতীয় ভেক্টরের প্রান্তবিন্দু প্রথমে হয়।
×
ভেক্টর যোগের এবং স্কেলার গুণিতক গঠনের মৌলিক বিধিগুলো নিম্নে তালিকা আকারে দেওয়া হলো। এখানে, \(\overline{a}, \overline{b}, \ \overline{c}\) যে কোনো ভেক্টর এবং \(m, \ n\) কে স্কেলার হিসেবে বিবেচনা করা হয়েছে।
\(\overline{a}+\overline{b}=\overline{b}+\overline{a}\) ( যোগের বিনিময় বিধি )
প্রমাণঃ
ধরি,
\(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\) এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{b}\) দুইটি ভেক্টর \(O\) বিন্দুতে ক্রিয়ারত।
\(OACB\) সামান্তরিকটি অঙ্কন করি,
\(\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{OB}=\overrightarrow{OC}\) সামান্তরিক সূত্র মতে,
\(\therefore \overline{a}+\overline{b}=\overline{c}\)
\(OA\) এবং \(BC\) সামান এবং সমান্তরাল,
\(\therefore \overrightarrow{OA}=\overrightarrow{BC}=\overline{a}\)
আবার, \(OB\) এবং \(AC\) সামান এবং সমান্তরাল,
\(\therefore \overrightarrow{OB}=\overrightarrow{AC}=\overline{b}\)
এখন, \(\triangle{OAC}\) ত্রিভুজে ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{AC}=\overrightarrow{OC}\)
\(\therefore \overline{a}+\overline{b}=\overline{c} ....(1)\)
আবার, \(\triangle{OBC}\) ত্রিভুজে ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OB}+\overrightarrow{BC}=\overrightarrow{OC}\)
\(\therefore \overline{b}+\overline{a}=\overline{c} ...(2)\)
\((1)\) ও \((2)\) হতে,
\(\overline{a}+\overline{b}=\overline{b}+\overline{a}\)
( প্রমাণিত )
×
ভেক্টর যোগের এবং স্কেলার গুণিতক গঠনের মৌলিক বিধিগুলো নিম্নে তালিকা আকারে দেওয়া হলো। এখানে, \(\overline{a}, \overline{b}, \ \overline{c}\) যে কোনো ভেক্টর এবং \(m, \ n\) কে স্কেলার হিসেবে বিবেচনা করা হয়েছে।
\(\overline{a}+(\overline{b}+\overline{c})=(\overline{a}+\overline{b})+\overline{c}\) ( যোগের সংযোগ বিধি )
প্রমাণঃ
ধরি,
\(\overrightarrow{OA}=\overline{a}, \ \overrightarrow{AB}=\overline{b}, \ \overrightarrow{BC}=\overline{c}\) এবং \(\overrightarrow{OC}=\overline{d}\)
\(OABC\) চতুর্ভুজটি অঙ্কন করি,
\(O, B\) এবং \(A, C\) সংযোগ করি,
এখন, \(\triangle{OAB}\) ত্রিভুজে ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OB}=\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{AB}\)
\(\therefore \overrightarrow{OB}=\overline{a}+\overline{b} ....(1)\) ➜
\(\because \overrightarrow{OA}=\overline{a}\)
এবং \(\overrightarrow{AB}=\overline{b}\)
আবার, \(\triangle{ABC}\) ত্রিভুজে ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{AC}=\overrightarrow{AB}+\overrightarrow{BC}\)
\(\therefore \overrightarrow{AC}=\overline{b}+\overline{c} ...(2)\) ➜
\(\because \overrightarrow{AB}=\overline{b}\)
এবং \(\overrightarrow{BC}=\overline{c}\)
আবার, \(\triangle{OAC}\) ত্রিভুজে ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OC}=\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{AC}\)
\(\therefore \overline{d}=\overline{a}+(\overline{b}+\overline{c}) ...(3)\) ➜
\(\because \overrightarrow{OA}=\overline{a}\)
এবং \(\overrightarrow{AC}=\overline{b}+\overline{c}\)
আবার, \(\triangle{OBC}\) ত্রিভুজে ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OC}=\overrightarrow{OB}+\overrightarrow{BC}\)
\(\therefore \overline{d}=(\overline{a}+\overline{b})+\overline{c} ...(4)\) ➜
\(\because \overrightarrow{OB}=\overline{a}+\overline{b}\)
এবং \(\overrightarrow{BC}=\overline{c}\)
\((3)\) ও \((4)\) হতে,
\(\overline{a}+(\overline{b}+\overline{c})=(\overline{a}+\overline{b})+\overline{c}\)
( প্রমাণিত )
×
ভেক্টর যোগের এবং স্কেলার গুণিতক গঠনের মৌলিক বিধিগুলো নিম্নে তালিকা আকারে দেওয়া হলো। এখানে, \(\overline{a}, \overline{b}\) যে কোনো ভেক্টর এবং \(m\) কে স্কেলার হিসেবে বিবেচনা করা হয়েছে।
\(m\overline{a}=\overline{a}m\) ( গুণের বিনিময় বিধি )
প্রমাণঃ
ধরি,
\(\overrightarrow{OA}=\overline{a}, \ \overrightarrow{AP}=m_{1}\overrightarrow{OA}\)
\(O, A, P\) একই সরলরেখায় অবস্থিত
এখন, \(OP=OA+AP\)
\(\Rightarrow \overrightarrow{OP}=\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{AP}\) ভেক্টর চিহ্ন ব্যবহার করে।
\(\Rightarrow \overrightarrow{OP}=\overrightarrow{OA}+m_{1}\overrightarrow{OA}\) ➜
\(\because \overrightarrow{AP}=m_{1}\overrightarrow{OA}\)
\(\Rightarrow \overrightarrow{OP}=(1+m_{1})\overrightarrow{OA}\)
\(\therefore \overrightarrow{OP}=m\overline{a} .....(1)\) ➜
যেখানে, \(m=1+m_{1}\)
এবং \(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\)
আবার, \(OP=OA+AP\)
\(\Rightarrow \overrightarrow{OP}=\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{AP}\) ভেক্টর চিহ্ন ব্যবহার করে।
\(\Rightarrow \overrightarrow{OP}=\overrightarrow{OA}+m_{1}\overrightarrow{OA}\) ➜
\(\because \overrightarrow{AP}=m_{1}\overrightarrow{OA}\)
\(\Rightarrow \overrightarrow{OP}=\overrightarrow{OA}(1+m_{1})\)
\(\therefore \overrightarrow{OP}=\overline{a}m .....(2)\) ➜
যেখানে, \(m=1+m_{1}\)
এবং \(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\)
\((1)\) ও \((2)\) হতে,
\(m\overline{a}=\overline{a}m\)
( প্রমাণিত )
×
ভেক্টর যোগের এবং স্কেলার গুণিতক গঠনের মৌলিক বিধিগুলো নিম্নে তালিকা আকারে দেওয়া হলো। এখানে, \(\overline{a}, \overline{b}\) যে কোনো ভেক্টর এবং \(m, \ n\) কে স্কেলার হিসেবে বিবেচনা করা হয়েছে।
\(m(n\overline{a})=(mn)\overline{a}\) ( গুণের সংযোগ বিধি )
প্রমাণঃ
ধরি,
\(\overrightarrow{OA}=\overline{a}, \ \overrightarrow{AP}=m_{1}\overrightarrow{OA}\)
\(O, A, P\) একই সরলরেখায় অবস্থিত
এখন, \(OP=OA+AP\)
\(\Rightarrow nOP=nOA+nAP\)
\(\Rightarrow n\overrightarrow{OP}=n\overrightarrow{OA}+n\overrightarrow{AP}\) ভেক্টর চিহ্ন ব্যবহার করে।
\(\Rightarrow n\overrightarrow{OP}=n\overrightarrow{OA}+m_{1}n\overrightarrow{OA}\) ➜
\(\because \overrightarrow{AP}=m_{1}\overrightarrow{OA}\)
\(\Rightarrow n\overrightarrow{OP}=(1+m_{1})n\overrightarrow{OA}\)
\(\therefore n\overrightarrow{OP}=(mn)\overline{a} .....(1)\) ➜
যেখানে, \(m=1+m_{1}\)
এবং \(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\)
আবার, \(OP=OA+AP\)
\(\Rightarrow nOP=nOA+nAP\)
\(\Rightarrow n\overrightarrow{OP}=n\overrightarrow{OA}+n\overrightarrow{AP}\) ভেক্টর চিহ্ন ব্যবহার করে।
\(\Rightarrow n\overrightarrow{OP}=n\overrightarrow{OA}+m_{1}n\overrightarrow{OA}\) ➜
\(\because \overrightarrow{AP}=m_{1}\overrightarrow{OA}\)
\((1)\) ও \((2)\) হতে,
\((mn)\overline{a}=m(n\overline{a})\)
( প্রমাণিত )
×
ভেক্টর যোগের এবং স্কেলার গুণিতক গঠনের মৌলিক বিধিগুলো নিম্নে তালিকা আকারে দেওয়া হলো। এখানে, \(\overline{a}, \overline{b}, \ \overline{c}\) যে কোনো ভেক্টর এবং \(m, \ n\) কে স্কেলার হিসেবে বিবেচনা করা হয়েছে।
\(m(\overline{a}+\overline{a})=m\overline{a}+m\overline{b}\) ( বন্টন বিধি )
প্রমাণঃ
ধরি,
\(\overrightarrow{OA}=\overline{a}, \ \overrightarrow{AB}=\overline{b}, \ \overrightarrow{OB}=\overline{c}\)
এখন, \(\triangle{OAB}\) ত্রিভুজে ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OB}=\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{AB}\)
\(\therefore \overline{c}=\overline{a}+\overline{b} ....(1)\) ➜
\(\because \overrightarrow{OA}=\overline{a}\)
\(\overrightarrow{AB}=\overline{b}\)
এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{c}\)
আবার ধরি, \(\overrightarrow{OP}=m\overrightarrow{OA}=m\overline{a}\)
\(AB\parallel{PQ}\) আঁকি, যেন বর্ধিত \(OB\) রেখা \(PQ\) কে \(Q\) বিন্দুতে ছেদ করে।
\(O, B, Q\) একই সরলরেখা \(OQ\) তে অবস্থিত। সদৃশ \(\triangle{OAB}\) ও \(\triangle{OPQ}\) থেকে,
\(\frac{AB}{PQ}=\frac{OA}{OP}\)
\(\Rightarrow \frac{AB}{PQ}=\frac{OA}{mOA}\) ➜
\(\because \overrightarrow{OP}=m\overrightarrow{OA}\)
যদি, \(\overline{a}\) এবং \(\overline{b}\) দুইটি অসম ভেক্টর হয়, তবে \(\overline{a}\) ও \(\overline{b}\) এর সমতলে যে কোনো ভেক্টর \(\overline{r}\) কে \(\overline{a}\) ও \(\overline{b}\) এর যোগাশ্রয়ী সমাবেশ এককভাবে প্রকাশ করা যাবে।
অর্থাৎ , \(\overline{r}=m\overline{a}+n\overline{b}\)
\(OX\) বরাবর \(\overline{r}\) এর অংশক \(=m\overline{a}\)
\(OY\) বরাবর \(\overline{r}\) এর অংশক \(=n\overline{b}\)
প্রমাণঃ
ধরি,
\(OA, OB, OC\) তিনটি রেখা একই সমতলে অবস্থান করে \(O\) বিন্দুতে ছেদ করে এবং \(OX\) বরাবর একটি ভেক্টর \(\overline{a}, \ OY\) বরাবর একটি ভেক্টর \(\overline{b}\) এবং \(\overrightarrow{OC}=\overline{r}\)
যেখানে, \(OACB\) সামান্তরিকের কর্ণ \(OC\) এবং \(OA\) ও \(OB\) সন্নিহিত দুইটি বাহু।
সুতরাং, দুইটি স্কেলার \(m\) ও \(n\) এর জন্য
\(\overrightarrow{OA}=m\overline{a}\) ও \(\overrightarrow{OB}=\overrightarrow{AC}=n\overline{b}\)
\(OACB\) সামান্তরিক হতে,
\(\overrightarrow{OC}=\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{AC}\)
\(\therefore \overline{r}=m\overline{a}+n\overline{b}\)
( প্রমাণিত )
যেহেতু, \(\overline{a}\) ও \(\overline{b}\) বরাবর সন্নিহিত বাহু দ্বারা একটি মাত্র সামান্তরিক অঙ্কন করা যায়, যার কর্ণ \(\overrightarrow{OC},\) সুতরাং ইহা স্পষ্ট যে, \(\overline{r}\) কে এককভাবে বিশ্লেষণ করা যায়।
এখানে,
\(OX\) বরাবর \(\overline{r}\) এর অংশক \(=m\overline{a}\)
\(OY\) বরাবর \(\overline{r}\) এর অংশক \(=n\overline{b}\)
×
কার্তেসীয় দ্বিমাত্রিক জগতে মূলবিন্দু \((0, 0)\) এর সাপেক্ষে \(P(x, y)\) এর অবস্থান ভেক্টর \(\overline{r}\) হলে,
\(P\) বিন্দুর অবস্থান ভেক্টর \(\overline{r}=x\hat{i}+y\hat{j}\)
প্রমাণঃ
ধরি,
কার্তেসীয় সমতলে \(P\) বিন্দুর কার্তেসীয় স্থানাঙ্ক \((x, y)\) এবং মূলবিন্দু \((0, 0), x\) ও \(y\) অক্ষের ধনাত্মক দিকে একক ভেক্টর যথাক্রমে \(\hat{i}\) ও \(\hat{j}\)
এবং \(\overrightarrow{OP}=\overline{r}\)
এখানে, \(PN\perp{OX}\) এবং \(PM\perp{OY}\)
তাহলে, \(\overrightarrow{ON}=x\hat{i}\) এবং \(\overrightarrow{NP}=\overrightarrow{OM}=y\hat{j}\)
এখন, \(\triangle{PON}\)-এ ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OP}=\overrightarrow{ON}+\overrightarrow{NP}\)
\(\therefore\) \(\overline{r}=x\hat{i}+y\hat{j}\)
×
\(O\) মূলবিন্দু এবং \(\overrightarrow{OA}\) ও \(\overrightarrow{OB}\) যথাক্রমে \(A\) ও \(B\) বিন্দুর অবস্থান ভেক্টর,
যেখানে, \(\overrightarrow{OA}=\overline{a}\) এবং \(\overrightarrow{OB}=\overline{b}\) এবং \(P\) বিন্দু \(AB\) রেখাংশকে \(m:n\) অনুপাতে অন্তর্বিভক্ত করে।
\(P\) বিন্দুর অবস্থান ভেক্টর, \(\overrightarrow{OP}=\frac{m\overline{b}+n\overline{a}}{m+n}\)
প্রমাণঃ
\(\triangle{OAP}\)-এ ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OA}+\overrightarrow{AP}=\overrightarrow{OP}\)
\(\therefore \overrightarrow{AP}=\overrightarrow{OP}-\overrightarrow{OA}\)
আবার, \(\triangle{OBP}\)-এ ভেক্টর সংযোগের ত্রিভুজ সূত্র ব্যবহার করে,
\(\overrightarrow{OP}+\overrightarrow{PB}=\overrightarrow{OB}\)
\(\therefore \overrightarrow{PB}=\overrightarrow{OB}-\overrightarrow{OP}\)
প্রশ্ন মতে,
\(AP:PB=m:n\)
\(\Rightarrow \frac{AP}{PB}=\frac{m}{n}\)
\(\Rightarrow nAP=mPB\)
\(\Rightarrow n\overrightarrow{AP}=m\overrightarrow{PB}\)
\(\Rightarrow n(\overrightarrow{OP}-\overrightarrow{OA})=m(\overrightarrow{OB}-\overrightarrow{OP})\) ➜
\(\because \overrightarrow{AP}=\overrightarrow{OP}-\overrightarrow{OA}\)
\(\overrightarrow{PB}=\overrightarrow{OB}-\overrightarrow{OP}\)
সম্ভাবনা শব্দটি প্রাত্যহিক জীবনে আমরা সচরাচর ব্যবহার করে থাকি ।“আগামীকাল ঢাকা বিভাগের কয়েকটি স্থানে অন্থায়ী দমকা হাওয়াসহ হালকা বৃষ্টি অথবা ব্জ্রসহ বৃষ্টি হওয়ার সম্ভাবনা আছে। দেশের অন্যত্র আবহাওয়া প্রধানত শুষ্ক থাকতে পারে । “ছেলেটির এবার পাস করার সম্ভাবনা নেই” । আগামী বিশ্বকাপ ক্রিকেট খেলায় ইংল্যাভ দলের বিজয়ী হওয়ার সম্ভাবনা আছে । দৈনদ্দিন জীবনে আমরা এই ধরনের প্রশাসনিক, সামাজিক, অর্থনৈতিক, রাজনৈতিক ইত্যাদি নানা প্রকার সম্ভাবনা সংবলিত মন্তব্য ও ভবিষ্যদ্বাণী শুনতে পাই। প্রতিটি মন্তব্যের বেলায়ই মন্তব্যকারীর মনে সম্ভাবনা সন্বন্ধীয় একটি ধারণা দেখা যায়। পরিসংখ্যানবিদগণ সম্ভাবনার ক্ষেত্রে এই ধারণাশুলিকে সূক্ষ্ণভাবে যাচাই করে সুনির্দিষ্ট সংখ্যাভিত্তিক পরিমাপ ব্যবহার করেন|
সম্ভাবন্যা সবসময়ই পরোজনীয় গাণিতিক তথ্যের ভত্তিতে নির্ণয় করা হয়। জুয়া খেলার আড্ডা থেকেই মূলত সম্ভাবনা তুত্ত্বের সৃষ্টি হয়েছে । ইতালির গণিতবিদ গ্যালিলিও (Galileo) সর্বপ্রথম সম্ভাবনার একটি গাণিতিক পরিমাপ উদ্ভাবন করেন। সংজ্ঞাঃ কোনো ঘটনা ঘটবে কি ঘটবে না তার নিশ্চয়তার মাত্রা পরিমাপক রাশিকে সম্ভাব্যতা বলা হয়।
সম্ভাবনার কিছু মৌলিক ধারণা
Some fundamental Concept of Probability
পরীক্ষা (Experiment): যদি কোনো একটি কাজ একটি নির্দিষ্ট অবস্থায় কতকগুলি নির্দিষ্ট শর্ত পূরণ সাপেক্ষে পুনরাবৃত্তি করা যায় তাকে পরীক্ষা বলা হয়। অন্যভাবে বলা যায়, পরীক্ষা হলো কোনো একটি ঘটনা ঘটনার সম্ভাব্যতা নির্ণয়ের একটি উপায়। তাই শর্তসাপেক্ষে পুনরাবৃত্তি ঘটানো যায় এমন কাজই পরীক্ষা বা পরীক্ষণ। উদাহরণঃ একটি শ্রোণিতে 80 জন শিক্ষার্থী আছে। তাদের মধ্য থেকে পুনঃস্থাপন না করে 5 জনকে নির্বাচিত করে একটি দল গঠন করা হবে । দৈবচয়ন ভিতিতে প্রত্যেকবার একজন করে পাঁচজনকে নির্বাচিত করা একটি পরীক্ষা । আবার, একটি অনপেক্ষ মুদ্রা শূণ্যে নিক্ষেপ করা হলে হেভ বা টেল উপরের দিকে উঠতে পারে । মুদ্রাটিকে বেশ কয়েকবার নিক্ষেপ করে উপরে হেড (Head) কতবার এসেছে বা টেল (Tail) কতবার এসেছে তা নির্ণয় করাও একটি পরীক্ষা।
দৈব্য পরীক্ষা
Random Experiment
কোনো পরীক্ষা সম্পাদনের আগে এর সম্ভাব্য সকল কলাফলণুলি জানা থাকে কিন্তু কোন ফলটি ঘটবে তা নিশ্চিতভাবে বলা যায় না এবং একেকবার একেকটি ফলাফল আসে, তাকে দৈব পরীক্ষা বলা হয়। সুতরাং সম্ভাবনার সাথে যুক্ত সকল পরীক্ষাকে দৈব পরীক্ষা বলে । উদাহরণঃ একটি ছক্কা নিক্ষেপ পরীক্ষায় সম্ভাব্য ফলগুলি হবে \(1, \ 2, \ 3, \ 4, \ 5\) ও \(6\) বিন্দুবিশিষ্ট সংখ্যা । কিন্তু নিক্ষেপের পূর্বে নিশ্চিতভাবে বলা যাবে না কোন সংখ্যাটি উপরে আসবে। তাই এ ধরনের পরীক্ষাকে দৈব পরীক্ষা বলা হর
ট্রায়াল বা চেষ্টা
Trial
(Trial): কোনো ঘটনার সম্ভাবনা নির্ণয়ের জন্য কতকগুলি নির্দিষ্টি শর্তের অধীনে একটি কাজ যতবারে সম্পন্ন করা হয় তাদের প্রত্যেকটিকে ট্রায়াল বা চেষ্টা বলা হয়। অর্থাৎ কোনো পরীক্ষার অন্তর্গত প্রতিটি ট্রায়াল হলো পরীক্ষাটির এক একটি অংশ। মূলত পরীক্ষার ক্ষুদ্রতম একক হলো চেষ্টা বা ট্রায়াল । উদাহরণঃ একটি শ্রেণিতে 40 জন ছাত্র ও 30 জন ছাত্রী আছে। তাদের মধ্য খেকে দৈবচয়ন ভিত্তিতে তিনবারের ড্র এর মাধ্যেমে তিনজনকে নির্বাচিত করা হলে হলে প্রত্যেকবার একজনকে নির্বাচন করা হলো এক একটি ট্রায়াল। এ পরীক্ষায় তিনটি ট্রায়াল থাকবে । একটি মুদ্রা তিনবার নিক্ষেপ করা হলে প্রত্যেকবারের নিক্ষেপ এক একটি ট্রায়াল ।
ঘটনা
Event
কোনো পরীক্ষার অন্তর্গত এক একটি ট্রায়াল এর ফলাফল বা ফলাফলের সমাহারকে ঘটনা বলা হয়। নমুনাক্ষেত্রের যে কোনো উপসেটই ঘটনা । নমুনা বিন্দুর নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট দ্বারা ঘটনার নামকরণ করা হয় । ঘটনাকে সাধারণত ইংরেজি বড় অক্ষর \(A, \ B, \ C\) ইত্যাদি দ্বারা প্রকাশ করা হয়। উদাহরণঃ একটি ছক্কা নিক্ষেপ করা হলে 2 দ্বারা বিভাজ্য সংখ্যা নিয়ে একটি ঘটনা হবে, \(A=\{2, \ 4, \ 6\}\) এবং 3 দ্বারা বিভাজ্য সংখ্যা নিয়ে অপর ঘটনাটি হবে, \(B=\{3, \ 6\}\) । তাই এগুলি এক একটি ঘটনা। যেহেতু ঘটনা একটি বিশেষ ধরনের সেট। তাই কোনো নমুনাক্ষেত্রের এক একটি ঘটনাকে আয়তাকার ক্ষেত্রের অন্তর্গত এক একটি বৃত্ত-দ্বারা ভেনচিত্রের মাধ্যমে উপস্থাপন করা হয়। পাশের চিত্রে ঘটনা \(A\) ও \(B\) এর ভেনচিত্র দেওয়া হলো ।
নমুনাক্ষেত্র
Sample Space
একই শর্তাধীনে পরিচালিত একটি পরীক্ষার প্রতিটি ট্রায়াল এর প্রত্যেকটি কল্পনীয় বা পর্যবেক্ষিত ফলাফলকে নমুনা বিন্দু বা ঘটনা বলা হয় এবং এ সকল নমুনা বিন্দুর সমাহারকে নমুনাক্ষেত্র বলা হয়। নমুনাক্ষেত্র হলো পরীক্ষার ফলাফলের গাণিতিক উপস্থাপন। সুতরাং কোনো একটি দৈব পরীক্ষা হতে প্রাপ্ত সম্ভাব্য সকল ফলাফলের সেটকে নমুনাক্ষেত্র বলে । একে \(S\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়। উদাহরণঃ মনে কর, একটি পরিবারের 2 জন সন্তান আছে এবং এক্ষেত্রে নমুনাক্ষেত্র হবে \(\mathcal{S} = \{ (b, b), \ (b, g), \ (g, b), \ (g,g)\};\) এখানে বালক এবং বালিকাকে যথাক্রমে \(b\) এবং \(g\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়েছে। এখানে চারটি নমুনাবিন্দু নিয়ে নমুনাক্ষেত্র গঠিত হয়েছে। নমুনাক্ষেত্র দুই ধরনের।
যথা- বিচ্ছিন্ন ও অবিচ্ছিন্ন।
বিচ্ছিন্ন নমুনাক্ষেত্র বা ঘটন জগত
Discrete sample space
কোনো দৈব পরীক্ষার নমুনাক্ষেত্রে যদি নমুনা বিন্দুর সংখ্যা সসীম হয় বা গণনাযোগ্য অসীম হয়, তবে তাকে বিচ্ছিন্ন নমুনাক্ষেত্র বা বিচ্ছিন্ন ঘটন জগত বলা হয়। উদাহরণঃ দুইটি নিরপেক মুদ্রা একবার নিক্ষেপ করলে বে নমুনাক্ষেত্র গঠিত হবে তা একটি বিচ্ছিন্ন নমুনাক্ষেত্র। এই বিচ্ছিন্ন নমুনাক্ষেত্রটি হবে \(S=\{HH, \ HT, \ TH, \ TT\}\)
অবিচ্ছিন্ন নমুনাক্ষেত্র বা ঘটন জগত
Continuous sample space
কোনো দৈব পরীক্ষার নমুনাক্ষেত্রে যদি নমুনা বিন্দুর সংখ্যা অসীম হয়, তবে তাকে অবিচ্ছিন্ন নমুনাক্ষেত্র বা অবিচ্ছিন্ন ঘটন জগত বলা হয়। উদাহরণঃ দৈব নিয়মে এক থেকে তিনের মধ্যে বাস্তব সংখ্যা নির্বাচন। এটি একটি অবিচ্ছিন্ন নমুনাক্ষেত্র হবেঃ
নমুনাক্ষেত্রটিঃ \(S=\{x/x \text{ এক থেকে তিনের মধ্যে বাস্তব সংখ্যা বা} \} 1\le{x}\le{3}\)
সরল ঘটনা
Simple Event
একটি মাত্র নমুনাবিন্দু নিয়ে গঠিত ঘটনাকে সরল ঘটনা বলা হয়। অন্যভাবে বলা যায়, যে সকল ঘটনাকে কখনও বিশ্লেষণ করা যায় না ঐগুলিকে সরল ঘটনা বলা হয়। সুতরাং নমুনাক্ষেত্রের প্রত্যেকটি উপাদান দ্বারা গঠিত ঘটনাই সরল ঘটনা। উদাহরণঃ একটি ছক্কাকে একবার শূণ্যে নিক্ষেপ করা হলে নমুনাক্ষেত্র হবে \(S=\{1, \ 2, \ 3, \ 4, \ 5, \ 6\}\) । এ পরীক্ষায় \(6\) টি সরল ঘটনা হবে কেননা নমুনাক্ষেত্রের নমুনাবিন্দুর সংখ্যা ছয়।
যৌগিক ঘটনা
Compound Event
একাধিক নমুনা বিন্দু নিয়ে গটিত ঘটনাকে যৌগিক ঘটনা বলা হয়। অন্যভাবে যে সকল ঘটনাকে কয়েকটি সরল ঘটনায় বিশ্লেষণ করা যায়, তাদেরকে যৌগিক ঘটনা বলা হয়। অর্থাৎ যৌগিক ঘটনা হলো দুই বা ততোধিক সরল ঘটনার সংযোগে গঠিত ঘটনা। উদাহরণঃ একটি ছক্কাকে একবার শূণ্যে নিক্ষেপ করা হলে বিজোড় সংখ্যা নিয়ে গঠিত একটি ঘটনা, \(A=\{1, \ 3, \ 5\}\) এ ঘটনাটি তিনটি নমুনা বিন্দু নিয়ে গঠিত। তাই \(A\) গঠিত ঘটনা।
পরস্পর বর্জনশীল বা বিচ্ছিন্ন ঘটনা
Mutually Exclusive Events
দুই বা ততোধিক ঘটনাকে পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা বলা হয় যদি তাদের যে কোনো একটি ঘটনা ঘটলে অপর ঘটনা বা ঘটনাগুলি সংঘটিত হওয়া সম্ভব না হয়। অর্থাৎ একাধিক ঘটনা যুগপৎভাবে ঘটতে না পারলে ঐ ঘটনাগুলিকে পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা বলা হয়। এরূপ ঘটনার নমুনা বিন্দুগুলির মধ্যে কোনো সাধারণ বিন্দু থাকে না। উদাহরণঃ একটি বাক্সে \(4\) টি লাল, \(5\) টি সাদা এবং \(3\) টি নীল রঙের বল আছে। তা হতে দৈব নিয়মে একটি বল চয়ন করা হলে উহা যদি সাদা রঙের হয় তবে লাল বা নীল বল আসতে পারবে না। তাই লাল, সাদা ও নীল রঙের বল ঘটনাগুলি পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা । নিম্নে ভ্যান চিত্রে \(A, \ B\) ও \(C\) তিনটি বর্জনশীল ঘটনা দেখানো হলো। এখানে ঘটনা নির্দেশক বৃত্তগুলি কখনও পরস্পরকে ছেদ করবে না।
অবর্জনশীল বা অবিচ্ছিন্ন ঘটনা
Non-Mutually Exclusive Events
দুই বা ততোধিক ঘটনাকে অবর্জনশীল বা অবিচ্ছিন্ন ঘটনা বলা হয় যদি তাদের যে কোনো একটি ঘটনা ঘটলে অপর ঘটনা বা ঘটনাগুলি সংঘটিত হতে পারে। অর্থাৎ অবর্জনশীল ঘটনা হবে ঐ ঘটনাগুলি যেগুলি এক সাথে ঘটতে পারে। এরূপ ঘটনাগুলির মধ্যে অবশ্যই সাধারণ নমুনা বিন্দু থাকবে। উদাহরণঃ \(A\) হচ্ছে \(1\) থেকে \(10\) পর্যন্ত সকল পূর্ণ সংখ্যা এবং \(B\) হচ্ছে \(5\) থেকে \(12\) পর্যন্ত পূর্ণসংখ্যাগুলির মধ্যে \(4\) এর গুণিতক সংখ্যা ঘটনা দুইটি অবর্জনশীল বা অবিচ্ছিন্ন ঘটনা। \(A=\{1, \ 2, \ 3, \ 4, \ 5, \ 6, \ 7, \ 8, \ 9, \ 10\}\) এবং \(B=\{8, \ 12\}\)
এখানে \(A\) ও \(B\) এর মধ্যকার সাধারণ বিন্দু \(8\)। \(A\) ও \(B\) পাশে ভ্যানচিত্রে অবর্জনশীল বা অবিচ্ছিন্ন ঘটনা দুইটি দেখানো হলো। এখানে ঘটনাগুলির মধ্যে সাধারণ বিন্দু আছে, তাই ভ্যানচিত্রে ঘটনা নির্দেশক বৃত্তগুলি পরস্পরকে ছেদ করবে এবং ছেদিতাংশ \(AB\) বা \(A\cap{B}\) দ্বারা নির্দেশ করা হয়েছে।
সম্ভাবনার প্রয়োজনীয় ধারণা
Concept of Probability Useful
সম্ভাব্য ঘটনা
Equally Likely Event
দুই বা ততোধিক ঘটনা ঘটবার সময় যদি একটি অপর যে কোনোটি অপেক্ষা কম বা বোশি পরিমাণ আশা করা না যায় অর্থাৎ ঘটনাগুলি ঘটার সম্ভাবনা সমান হলে ঐ ঘটনাগুলিকে সমসম্ভাব্য ঘটনা বলা হয়। একটি অনপেক্ষ ছক্কা নিক্ষেপ পরীক্ষায় \(1, \ 2, \ 3, \ 4, \ 5, \ 6\) এর প্রত্যেকটি উপরে আসার সম্ভাবনা \(\frac{1}{6}\)।
অতএব এগুলি সমসম্ভাব্য ঘটনা।
পরিপূরক বা পূরক ঘটনা
Complementary Events
কোন দৈব পরীক্ষায় দুইটি ঘটনা যদি এমন হয় যে, পরীক্ষাটিতে ঘটনা দুইটির একটি এবং কেবলমাত্র একটি অবশ্যই সংঘটিত হবে, তবে ঘটনাদ্বয়কে পরম্পরের পরিপূর বলে। \(A\) একটি ঘটনা হলে \(A\) এর পরিপূরক বা পূরক ঘটনাকে সাধারণত \(A^{c}\) বা \(\bar{A}\) বা \(A^{\prime}\) দ্বারা প্রকাশ করা হয়।
দুইটি পূরক বা পরিপূরক ঘটনা পরম্পর বর্জনশীল হয় এবং তাদের সংযোগ নমুনাক্ষেএের সমান হয়। উদাহরণঃ একটি ছকা নিক্ষেপের জোড় সংখ্যার ঘটনা \(A=\{2, \ 4, \ 6\}\) হলে জোড় সংখ্যা না আসার বা বিজোড় সংখ্যা আসার ঘটনা হবে \(A\) ঘটনার পূরক বা পরিপূরক ঘটনা।
সম্পূর্ণ ঘটনা
Exhaustive Events
কোন দৈব পরীক্ষণের সম্ভাব্য সকল ফলাফল বা উপাদানকে সম্পূর্ণ ঘটনা বলে। অর্থাৎ কোন দৈব পরীক্ষণে দুই বা ততোবিক ঘটনা যদি এমন হয় যে, ঘটনাগুলোর যেকানো একটি কিংবা কমপকে একটি অবশ্যই সংঘটিত হবে, তবে ঘটনাসমূহকে একএে সম্পূর্ণ ঘটনা বলা হয়। সম্পূর্ণ ঘটনামূহ সংযোগ করলে তা অবশ্যই নমুনাক্ষেত্রের সমান হবে। উদাহরণঃ একটি নিরপেক্ষ ছক্কা একবার নিক্ষেপে বিজোড় সংখ্যা, \(A=\{1, \ 3, \ 5\}\) এবং জোড় সংখ্যা, \(B=\{2, \ 4, \ 6\}\) আসার
ঘটনাদ্বয় সম্পূর্ণ ঘটনা। কারণ \(A\cup{B}=\{1, \ 3, \ 5\} \cup \{2, \ 4, \ 6\} = \{1, \ 2, \ 3; \ 4, \ 5, \ 6\}=S\)
নিশ্চিত ঘটনা
Sure Events
কোন দৈব পরীক্ষার সাথে সংশ্লিষ্ট কোন ঘটনা যদি এরূপ হয় যে, পরীক্ষার সকল ক্ষেত্রে
ঐ ঘটনা ঘটে তবে তাকে নিশ্চিত ঘটনা বলে । যে ঘটনা অবশ্যই ঘটবে তাই নিশ্চিত ঘটনা। নিশ্চিত ঘটনার সম্ভাবনা \(1\)। উদাহরণঃ বিজোড় সাভাবিক সংখ্যার একটি সেট হতে একটি সংখ্যা নেওয়া হলে এটি বিজোড় সংখ্যা হবে, এটি একটি নিশ্চিত ঘটনা।
অনিশ্চিত ঘটনা
Uncertain Eveints
কোন দৈব পরীক্ষণের সাথে সংগ্লিষ্ট ঘটনা যদি এমন হয়, ঘটনাটি কখনো ঘটে আবার কখনো কখনো ঘটে না তবে উক্ত ঘটনাকে অনিশ্চিত ঘটনা বলে। যে ঘটনাটি ঘটতেও পারে আবার নাও ঘটতে পারে, তাকে অনিশ্চিত ঘটনা বলে। অনিশ্চিত ঘটনার সম্ভাবনা \(0\) এর চেয়ে বড় এবং \(1\) এর চেয়ে ছোট হয়ে থাকে। অর্থাৎ \(0\le{P(A)}\le{1}\) উদাহরণঃ একটি নিরপেক্ষ মুদ্রা একবার নিক্ষেপে \(Head\) আসার ঘটনাটি একটি অনিশ্চিত ঘটনা।
অসম্ভব ঘটনা
Impossible Events
অসম্ভব ঘটনার ক্ষেত্রে সংশ্লিষ্ট পরীক্ষার নমুনাক্ষেত্রের সাপেক্ষে ঐ ঘটনার কোন নমুনা বিন্দু থাকে না। কোন ঘটনা যদি এমন হয় যে, তা পরীক্ষণের কোন ক্ষেত্রেই আদৌ ঘটবে না তবে উক্ত কল্পিত ঘটনাকেই অসম্ভব ঘটনা বলে। এ ঘটনার কোন অনুকূল নমুনা বিন্দু থাকে না বিধায় এর সম্ভাবনার মান শূন্য। উদাহরণঃ একটি মুদ্রা একবার নিক্ষেপ পরীক্ষায় \(\{H, \ H\}\) আসার ঘটনা একটি অসম্ভব ঘটনা । এক্ষেত্রে নমুনাক্ষেত্র \(\{H, \ T\}\)
স্বাধীন বা অনির্ভরশীল ঘটনা
Independent Events
দুই বা ততোধিক ঘটনা যদি এরূপ হয় যে, একটি ঘটনা ঘটা বা না ঘটা কোনো অবস্থাতেই অন্য কোনো ঘটনার উপর নির্ভর করে না বা প্রভাবিত হয় না, তবে উক্ত ঘটনাগুলোকে স্বাধীন ঘটনা বলে । দুটি স্বাধীন ঘটনার একত্রে ঘটার সম্ভাবনা এদের নিজ নিজ সম্ভাবনার গুণফলের সমান। উদাহরণঃ একটি ছক্কার উপরের পিঠে প্রাপ্ত ‘জোড় সংখ্যা’ এবং ‘বিজোড় সংখ্যা’ আসার ঘটনা পরস্পর স্বাধীন।
অধীন বা নির্ভরশীল ঘটনা
Dependent Events
যদি দুটি ঘটনা এরূপ হয় যে, তাদের কোনো একটি ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা অন্য ঘটনাটি ঘটার উপর নির্ভর করে তবে ঘটনাটিকে অধীন বা নির্ভরশীল ঘটনা বলে। এক্ষেত্রে প্রথম যে ঘটনাটি ঘটে তা স্বাধীন ঘটনা। \(P(B|A)=\frac{P(A\cap{B})}{P(A)}\)
এখানে, \(A=\) স্বাধীন ঘটনা এবং \(B=\) অধীন ঘটনা উদাহরণঃ একটি বাক্সে \(8\) টি সাদ ও \(6\) টি কালো বল আছে। পুনঃস্থাপন না করে এটি হতে পরপর দুটি বল নেওয়া হলে দ্বিতীয় বলটি কোন নির্দিষ্ট রঙের হওয়ার সম্ভাবনা, প্রথম বলটি বাক্সে ফেরত দেওয়া বা না দেওয়ার উপর নির্ভর করে। এ ধরনের ঘটনা হলো অধীন ঘটনা। \(P(A|B)=\frac{P(A\cap{B})}{P(B)}\)
এখানে, \(B=\) স্বাধীন ঘটনা এবং \(A=\) অধীন ঘটনা
সম্ভাব্যতার পরিমাপক
Probability measurer
সপ্তদশ শতাব্দীর প্রথম ভাগ হতে শুরু হয়ে আজ পর্যন্ত সম্ভাবনা বা সম্ভাব্যতা সম্পর্কিত নানাবিধ তত্ত্ব ও সংজ্ঞা প্রবর্তিত হয়ে আসছে। কোনো একটি ঘটনা ঘটা বা না ঘটার সুনির্দিষ্ট প্রত্যাশার সংখ্যাগত পরিমাপই হলো সম্ভাবনা। সম্ভাব্যতাকে সাধারণত তিনটটি সংজ্ঞার সাহায্যে পরিমাপ করা যায়। যেমনঃ
সম্ভাবনার প্রাচীন (ক্লাসিক্যাল) বা অবরোহী বা পূর্ববর্তী বা গাণিতিক সংজ্ঞা (Priori or mathematical or classical definition of probability)
সম্ভাবনার পরিসংখ্যানীয় বা পরীক্ষালব্ধ বা আরোহী সংজ্ঞা (Emperical or statistical or relative definition)
সম্ভাবনার স্বতঃসিদ্ধ সংজ্ঞা (Axiomatic definition of probability)
সম্ভাবনার প্রাচীন (ক্লাসিক্যাল) বা অবরোহী বা পূর্ববর্তী বা গাণিতিক সংজ্ঞা
Priori or mathematical or classical definition of probability
কোনো একটি দৈব পরীক্ষায় যদি (১) কোনো একটি ঘটনা \(A\) এর ঘটার অনুকূলে \(m\) সংখ্যক সম্ভাব্য ফলাফল থাকে; (২) ঘটনা না ঘটার অনুকূলে সংখ্যক সম্ভাব্য ফলাফল থাকে; (৩) প্রত্যেক সম্ভাব্য ফলাফল সমসম্ভাব্য হয় এবং (8) সকল ফলাফল পরস্পর বর্জনশীল হয়, তাহলে \(A\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা হবে \(A\)-এর অনুকূল ফলাফল সংখ্যা ও পরীক্ষায় মোট সম্ভাব্য ফলাফল সংখ্যা-এর অনুপাত।
অতএব, \(P(A)=\frac{A \text{-এর অনুকূল ফলাফলের সংখ্যা}}{\text{মোট সম্ভাব্য ফলাফলের সংখ্যা}}\)
\(=\frac{m}{m+n}\)
\(=\frac{m}{N},\) যখন \(N=m+n\)
\(A\) ঘটনা না ঘটাকে যদি \(A^{\prime}\) দ্বারা চিহ্নিত করা হয়, তবে ঘটা বা না ঘটার সম্ভাবনার যোগফল \(1\)। অর্থাৎ \(P(A)+P(A^{\prime})=1\)
সম্ভাবনার এ সংজ্ঞা থেকে এটা স্পষ্ট যে, কোনো ঘটনা ঘটার সম্ভাবনার মান একটি বাস্তব সংখ্যা যা শূন্য থেকে এ্রক এর মধ্যে। যখন \(m=N\) হয়, তখন \(P(A)=1\)। আবার, যখন \(m=0\) হয়, তখন \(P(A)=0\) হয়। সুতরাং \(0\le{P(A)}\le{1}.\)
একে যুক্তিভিত্তিক সম্ভাবনাও বলা হয়। গণিত শাস্ত্রবিদ P. S. Laplace এ সংজ্ঞাটি দিয়েছেন বলে একে সম্ভাবনার ল্যাপনাসের সংজ্ঞাও বলা হয়। উদাহরণঃ একটি বাক্সে \(6\) টি লাল এবং \(7\) টি সাদা বল আছে। এখানে \(13\) টি পরস্পর বর্জনশীল,সমসম্ভাব্য ফলাফল আছে। তাদের মধ্যে \(6\) টি ফলাফল লাল বলের অনুকূলে আছে। অতএব,বাক্স হতে \(1\) টি বল দৈব নিয়মে নেওয়া হলে বলটি লাল হবে তার সম্ভাবনা, \(P(R)=\frac{m}{m+n}\)
\(=\frac{6}{6+7}\)
\(=\frac{6}{13}\)
এখানে, \(m=6, \ n=7, \ R=\) লাল বল ঘটনা।
সম্ভাবনার পরিসংখ্যানীয় বা পরীক্ষালব্ধ বা আরোহী সংজ্ঞা
Emperical or statistical or relative definition
একই শর্তাধীনে কোনো পরীক্ষার কোনো ট্রায়াল যদি অসংখ্যবার পুনরাবৃত্তি করা হয়,তবে কোনো ঘটনা \(A\)-এর় অনুকূল ফলাফলের সংখ্যা ও পরীক্ষার মোট ফলাাফলের সংখ্যার অনুপাতের সীমাস্ত মানকে উক্ত ঘটনার পরীক্ষালব্ধ বা পরিসংখ্যানিক সম্ভাবনা বলা হয়।
অতএব, \[P(A)=\lim_{N \rightarrow \infty}\frac{m}{N}\]
এখানে,\(m=A\) ঘটনার অনুকূল ফলাফল এবং \(N=\) মোট চেষ্টার সংখ্যা। এটাকে ভন মাইসেস \((Von-Mises)\)-এর পর্রীক্ষালব্ধ সংজ্ঞাও বলা হয়। উদাহরণঃ একটি নিরপেক্ষ মুদ্রাকে \(500\) বার নিক্ষেপ করা হলো। এতে \(255\) বার হেড \((H)\) উপরে এসেছে। অতএব একটি হেড আসার সম্ভাবনা, \(P(A)=\frac{255}{500}\)
মুদ্রাটি যদি নিরপেক্ষ না হয় বা পক্ষপাতদুষ্ট হয়,তথাপি এ সূত্রের সাহায্যে ঘটনার সম্ভাবনা নির্ণয় করা যাবে না।
সম্ভাবনার স্বতঃসিদ্ধ সংজ্ঞা
Axiomatic definition of probability
রুশ গণিতবিদ কোলমোগ্রোভ \(Kolmogorov \ 1933\) সালে সম্ভাবনার স্বতঃসিদ্ধ ধারণাটির প্রবর্তন করেন। সম্ভাবনার অবরোহী ও আরোহী সংজ্ঞায় কতিপয় শর্ত আরোপের মাধ্যমে আরো অধিক পরিমাণে ব্যবহার উপযোগী করা যায়। এই শর্তসমূহকে এক একটি স্বতঃসিদ্ধ বলে। কোনো নমুনাক্ষেত্রে \(S\) এর অন্তর্গত যে কোনো একটি ঘটনা \(A\) এর সম্ভাবনা \(P(A)\) যা নিচে স্বতঃসিদ্ধ মেনে চলে- \((1)\) \(P(A)\) একটি বাস্তব সংখ্যা হতে হবে। \((2)\) \(P(A)\ge{0}\) \((3)\) যদি \(A\) নিশ্চিত ঘটনা অর্থাৎ \(A=S\) হয়, তবে \(P(A)=P(S)=1\) হয়। \((4)\) যদি \(A_{1}, \ A_{2}, \ A_{3}, ......\) সমীম বা অসীম সংখ্যক বর্জনশীল ঘটনা হয়,তবে \(P(A_{1}\cup{A_{2}}\cup{A_{3}}\cup ..........)\)\(=P(A_{1})+P(A_{2})+P(A_{3})+....\)
একই ঘটনার পুনরাবৃত্তি ঘটলে সম্ভাব্য ফলাফল নির্ণয়
Determine the likely outcome if the same event is repeated
একই ঘটনার পুনরাবৃত্তি ঘটলে ঘটনাগুলি পরস্পর অনির্ভরশীল ঘটনা অর্থাৎ একটি ঘটনা ঘটার উপর অপর ঘটনাটি নির্ভরশীল নয়। কোনো দৈব পরীক্ষণে দুই বা ততোধিক ঘটনা যদি এরূপ হয় যে, একটি ঘটনা ঘটা কোনো অবস্থায় অন্য একটি ঘটনার উপর নির্ভর না করে বা অন্য কোনো ঘটনার দ্বারা প্রতাবিত না হয় তবে উক্ত ঘটনা দুইটি বা ঘটনাগুলিকে স্বাধীন ঘটনা বা অনির্ভরশীল ঘটনা বলা হয়।
যদি \(A\) ও \(B\) দুইটি ঘটনা হয়, তবে \(A\) ও \(B\) স্বাধীন ঘটনা হবে যদি এবং কেবল যদি- \((1)\) \(P(A\cap{B})=P(A)P(B)\) \((2)\) \(P(A|B)=P(A)\) যখন \(P(B)\gt{0}\) এবং \((3)\) \(P(B|A)=P(B)\) যখন \(P(A)\gt{0}\) হয়।
পরস্পর বর্জনশীল ও অবর্জনশীল ঘটনার জন্য সম্ভাবনার যোগসূত্র
Correlation of probabilities for mutually exclusive events
পরস্পর বর্জনশীল ও অবর্জনশীল ঘটনার জন্য সম্ভাবনার যোগসূত্র দুই প্রকারেরঃ \((1)\) বর্জনশীল ঘটনার ক্ষেত্রে সম্ভাবনার যোগসূত্র। \((2)\) অবর্জনশীল ঘটনার কেত্রে সম্ভাবনার যোগসূত্র।
দুইটি বর্জনশীল ঘটনার ক্ষেত্রে সম্ভাবনার যোগসূত্র
Correlation of probabilities with respect to two exclusionary events
সূত্রঃ দুইটি বর্জনশীল ঘটনার যে কোনো একটি ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা তাদের প্রত্যেকটির স্বতন্ত্রভাবে ঘটার সম্ভাবনার যোগফলের সমান। অর্থাৎ, \(A\) ও \(B\) দুইটি পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা হলে তাদের যে কোনো একটি ঘটার সম্ভাবনা হবে,
\(P(A \text{বা} B)=P(A\cup{B})=P(A)+P(B).\) ঢাঃ ২০১৪,২০১০,২০০৭,২০০৪; রাঃ ২০১৬,২০০৯,২০০৭; যঃ ২০১৬,২০১৪,২০১১; কুঃ ২০১৬,২০১০,২০০৬,২০০৪; চঃ ২০১৩,২০১১; সিঃ ২০১৬,২০১১,২০০৭; বঃ ২০১৪,২০১২,২০০৫,২০০৩; দিঃ ২০১৪,২০০৯;
প্রমাণঃ মনে করি, দৈব পরীক্ষার নমুনাক্ষেত্র \(S\) এর সাথে সংশ্লিষ্ট দুইটি পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা হলো \(A\) ও \(B\)। ঘটনাগুলির অবস্থান ভেনচিত্রে দেখানো হলো।
ধরি, \(S\) নমুনাক্ষেত্রের মোট নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N\)
\(A\) ঘটনা ঘটার অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N_{1}\)
\(B\) ঘটনা ঘটার অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N_2\)
\(A\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(A)=\frac{N_1}{N}\)
\(B\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(B)=\frac{N_2}{N}\)
এখানে, \(A\) ও \(B\) ঘটনাদ্বয় পরস্পর বর্জনশীল, তাই এদের মধ্যে কোনো সাধারণ বিন্দু নেই। সুতরাং \(A\) ও \(B\) এর অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা, \(N=N_1+N_2\)
অতএব, \(A\) ও \(B\) এর যে কোনো একটি ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা হবে,
\(P(A \text{বা} B)=\frac{N_1+N_2}{N}=\frac{N_1}{N}+\frac{N_2}{N}=P(A)+P(B)\)
অর্থাৎ \(P(A\cup{B})=P(A)+P(B)\)
(প্রমাণিত)
দুইটির অধিক বর্জনশীল ঘটনার ক্ষেত্রেও উপপাদ্যটি সত্য।
মনে করি, \(A_1, \ A_2, \ A_3, . . . . . . . A_n, \ A\) এর n সংখ্যক পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা, তাহলে কমপক্ষে তাদের যে কোনো একটি ঘটনা ঘটনার সম্ভাবনা হবে,
\(P(A_1 \text{বা} A_2 \text{বা} .......... \text{বা} A_n)=P(A_1)+P(A_2)+P(A_3)+........P(A_n)\)
\(\therefore P(A_1\cup{A_2}\cup{A_3}\cup . . . . . . . . \cup{A_n})=P(A_1)+P(A_2)+P( A_2)...... P(A_n)\)
(প্রমাণিত)
তিনটি বর্জনশীল ঘটনার ক্ষেত্রে সম্ভাবনার যোগসূত্র
Correlation of probabilities with respect to three exclusionary events
সূত্রঃ তিনটি বর্জনশীল ঘটনার যে কোনো একটি ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা তাদের প্রত্যেকটির স্বতন্ত্রভাবে ঘটার সম্ভাবনার যোগফলের সমান। অর্থাৎ, \(A, \ B\) ও \(C\) তিনটি পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা হলে তাদের যে কোনো একটি ঘটার সম্ভাবনা হবে,
\(P(A \text{বা} B \text{বা} C)=P(A\cup{B}\cup{C})=P(A)+P(B)+P(C).\)
প্রমাণঃ মনে করি, দৈব পরীক্ষার নমুনাক্ষেত্র \(S\) এর সাথে সংশ্লিষ্ট তিনটি পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা হলো \(A, \ B\) ও \(C\)। ঘটনাগুলির অবস্থান ভেনচিত্রে দেখানো হলো।
ধরি, \(S\) নমুনাক্ষেত্রের মোট নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N\)
\(A\) ঘটনা ঘটার অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N_{1}\)
\(B\) ঘটনা ঘটার অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N_2\)
\(C\) ঘটনা ঘটার অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N_3\)
\(A\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(A)=\frac{N_1}{N}\)
\(B\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(B)=\frac{N_2}{N}\)
\(C\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(C)=\frac{N_3}{N}\)
এখানে, \(A, \ B\) ও \(C\) ঘটনাত্রয় পরস্পর বর্জনশীল, তাই এদের মধ্যে কোনো সাধারণ বিন্দু নেই। সুতরাং \(A, \ B\) ও \(C\) এর অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(N=N_1+N_2+N_3\)
অতএব, \(A, \ B\) ও \(C\) এর যে কোনো একটি ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা হবে,
\(P(A \text{বা} B \text{বা} C)=\frac{N_1+N_2+N_3}{N}=\frac{N_1}{N}+\frac{N_2}{N}+\frac{N_3}{N}=P(A)+P(B)+P(C)\)
অর্থাৎ \(P(A\cup{B}\cup{C})=P(A)+P(B)+P(C)\)
(প্রমাণিত)
\(n\) সংখ্যক বর্জনশীল ঘটনার ক্ষেত্রে সম্ভাবনার যোগসূত্র
Correlation of probabilities with respect to the number exclusionary events
সূত্রঃ \(n\) সংখ্যক বর্জনশীল ঘটনার যে কোনো একটি ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা তাদের প্রত্যেকটির স্বতন্ত্রভাবে ঘটার সম্ভাবনার যোগফলের সমান। অর্থাৎ, \(A_1, \ A_2, \ A_3, . . . . . . . A_n,\) \(n\) সংখ্যক পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা এবং ঘটনাগুলি ঘটার সম্ভাবনা হবে,
\(P(A_1 \text{বা} A_2 \text{বা} A_3 ..... \text{বা} A_n)\)
\(=P(A_1\cup{A_2}\cup{A_3}.......\cup{A_n})=P(A_1)+P(A_2)\)\(+P(A_3)......+P(A_n)\) dh:04; r:03; j:04; k:03; c:01; s:11
প্রমাণঃ মনে করি, দৈব পরীক্ষার নমুনাক্ষেত্র \(S\) এর সাথে সংশ্লিষ্ট \(n\) সংখ্যক পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা হলো \(A_1, \ A_2, \ A_3, . . . . . . . A_n\)। ঘটনাগুলির অবস্থান ভেনচিত্রে দেখানো হলো।
ধরি, \(S\) নমুনাক্ষেত্রের মোট উপাদান সংখ্যা \(=n(S)\)
অনুকূল ঘটনা \(A_1\) এর উপাদান সংখ্যা \(=n(A_1)\)
অনুকূল ঘটনা \(A_2\) এর উপাদান সংখ্যা \(=n(A_2)\)
অনুকূল ঘটনা \(A_3\) এর উপাদান সংখ্যা \(=n(A_3)\)
অনুরূপভাবে অগ্রসর হয়ে,
অনুকূল ঘটনা \(A_n\) এর উপাদান সংখ্যা \(=n(A_n)\)
সুতরাং, \(A_1, \ A_2, \ A_3, . . . . . . . A_n\) ঘটনাগুলির ঘটার সম্ভাবনা যথাক্রমে
\(P(A_1)=\frac{n(A_1)}{n(S)}, \ P(A_2)=\frac{n(A_2)}{n(S)}, P(A_3)=\frac{n(A_3)}{n(S)}, ..\)\(...P(A_n)=\frac{n(A_n)}{n(S)}\)
\(A_1, \ A_2, \ A_3, . . . . . . . A_n\) বর্জনশীল ঘটনা
সুতরাং \(A_1\cup{A_2}\cup{A_3}\cup . . . . . . . . \cup{A_n}\) অনুকূল ঘটনার উপাদান সংখ্যা,
\(n(A_1\cup{A_2}\cup{A_3}\cup . . . . . . \cup{A_n})\)\(=n(A_1)+n(A_2)+n(A_3)+......+n(A_n)\)
অতএব, \(A_1 \text{বা} A_2 \text{বা} A_3 ..... \text{বা} A_n\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা,
\(P(A_1\cup{A_2}\cup{A_3}.......\cup{A_n})=\frac{n(A_1\cup{A_2}\cup{A_3}\cup . . . . . . \cup{A_n})}{n(S)}\)
\(=\frac{n(A_1)+n(A_2)+n(A_3)+......+n(A_n)}{n(S)}\)
\(=\frac{n(A_1)}{n(S)}+\frac{n(A_2)}{n(S)}+\frac{n(A_3)}{n(S)}+ .....+\frac{n(A_n)}{n(S)}\)
\(=P(A_1)+P(A_2)+P(A_3)+ .....+P(A_n)\)
\(\therefore P(A_1\cup{A_2}\cup{A_3}.......\cup{A_n})=P(A_1)+P(A_2)\)\(+P(A_3)+ .....+P(A_n)\)
(প্রমাণিত)
দুইটি অবর্জনশীল ঘটনার ক্ষেত্রে সম্ভাবনার যোগসূত্র
Correlation of probabilities for two mutually exclusive events
সূত্রঃ দুইটি অবর্জনশীল ঘটনার যে কোনো একটি ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা তাদের পৃথকভাবে ঘটার সম্ভাবনার যোগফল হতে ঘটনাগুলির একত্রে ঘটার সম্ভাবনার বিয়োগফলের সমান। অর্থাৎ, \(A\) ও \(B\) দুইটি অবর্জনশীল ঘটনা হলে তাদের যে কোনো একটি ঘটার সম্ভাবনা হবে,
\(P(A \text{বা} B)=P(A)+P(B)-P(A \text{এবং} B)\)
অথবা, \(P(A\cup{B})=P(A)+P(B)-P(A\cap{B})\) ঢাঃ ২০০৭; রাঃ ২০১৩,২০১১; যঃ ২০০৮,২০০৬; কুঃ ২০০৮; চঃ ২০১৬; সিঃ ২০১৪,২০০৯; বঃ ২০১০,২০০৬;
প্রমাণঃ মনে করি, দৈব পরীক্ষার নমুনাক্ষেত্র \(S\) এর সাথে সংশ্লিষ্ট দুইটি পরস্পর অবর্জনশীল ঘটনা হলো \(A\) ও \(B\)। ঘটনাগুলির অবস্থান ভেনচিত্রে দেখানো হলো।
ধরি, \(S\) নমুনাক্ষেত্রের মোট নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N\)
\(A\) ঘটনার অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N_{1}\)
\(B\) ঘটনার অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N_2\)
\(A\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(A)=\frac{N_1}{N}\)
\(B\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(B)=\frac{N_2}{N}\)
\(A\) ও \(B\) এর অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা, \(=M\)
এখানে, \(A\) ও \(B\) ঘটনাদ্বয় পরস্পর অবর্জনশীল, তাই এদের মধ্যে সাধারণ নমুনা বিন্দু \(M\) ধরা হয়েছে যা ভেনচিত্রে ছায়াযুক্ত দেখানো হয়েছে।
অতএব, \(A\) ও \(B\) এর অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা, \(N_{1}-M+N_{2}-M+M=N_{1}-N_{2}-M\)
\(A\) ও \(B\) ঘটনা একত্রে ঘটার সম্ভাবনা, \(P(A\cap{B})=\frac{M}{N}\)
\(A\) ও \(B\) ঘটনা যে কোনো একটি ঘটার সম্ভাবনা, \(P(A \text{বা} B)=\frac{N_1+N_2-M}{N}=\frac{N_1}{N}+\frac{N_2}{N}-\frac{M}{N}\)
\(=P(A)+P(B)-P(A\cap{B})\)
\(\therefore P(A\cup{B})=P(A)+P(B)-P(A\cap{B})\)
(প্রমাণিত)
তিনটি অবর্জনশীল ঘটনার ক্ষেত্রে সম্ভাবনার যোগসূত্র
Correlation of probabilities for three mutually exclusive events
সূত্রঃ তিনটি অবর্জনশীল বা আবিচ্ছিন্য় ঘটনার যেকোনো একটি ঘটনার সম্ভাবনা, এদের প্রত্যেকটির আলাদা আলাদা সম্ভাবনার বোাগফল হতে (১ম, ২য়); (২য়, ৩র); (৩য়, ১ম) ঘটনা একত্রে ঘটার সম্ভাবনার বিয়োগকলের সাথে তিনঢি. ঘটনার একত্রে ঘটার সম্ভাবনার যোগফলের সমান । অর্থাৎ, তিনটি ঘটনা \(A, \ B\) ও \(C\) অবর্জনশীল বা অবিচ্ছিন্ন হলে \(A\) বা \(B\) বা \(C\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা,
\(P(A\cup{B}\cup{C})=P(A)+P(B)+P(C)-P(A\cap{B})\)\(-P(A\cap{C})-P(B\cap{C})+P(A\cap{B}\cap{C})\) রাঃ ২০১৫,২০১৩,২০১১; যঃ ২০০৮; কুঃ ২০০৮; চঃ ২০০৭; সিঃ ২০০৯;
প্রমাণঃ মনে করি, কোনো নমুনাক্ষেত্র \(S\) এর মধ্যে \(A, \ B\) ও \(C\) তিনটি অবর্জনশীল বা অবিচ্ছিন্ন ঘটনা ।
\(A\) এবং \(B\) দুটি অবর্জনশীল বা অবিচ্ছিন্ন ঘটনা হলে,
\(P(A\cup{B})=P(A)+P(B)-P(A\cap{B})\)
এখন, যেহেতু \(A, \ B\) ও \(C\) তিনটি অবর্জনশীল ঘটনা।
\(\therefore A\cup{B}\cup{C}\) এর সম্ভাবনা,
\(P(A\cup{B}\cup{C})=P[(A\cup{B})\cup{C}]\)
\(=P(A\cup{B})+P(C)-P\{(A\cup{B})\cap{C}\}\)
\(=P(A)+P(B)-P(A\cap{B})+P(C)-\)\(P\{(A\cap C)\cup(B\cap C)\}\)
\(=P(A)+P(B)-P(A\cap B)+P(C)\)\(-[P(A\cap C)+P(B\cap C)-P\{(A\cap C)\cap(B\cap C)\}]\)
\(=P(A)+P(B)-P(A\cap B)+P(C)-\)\(P(A\cap C)-P(B\cap C)+P(A\cap B\cap C)\)
\(=P(A)+P(B)+P(C)-P(A\cap{B})-\)\(P(A\cap{C})-P(B\cap{C})+P(A\cap{B}\cap{C})\)
সুতরাং,
\(P(A\cup{B}\cup{C})=P(A)+P(B)+P(C)-P(A\cap{B})\)\(-P(A\cap{C})-P(B\cap{C})+P(A\cap{B}\cap{C})\)
(প্রমাণিত)
শর্তাধীন সম্ভাবনা
Conditional probability
শর্তাধীন সম্ভাবনাঃ দুইটি ঘটনার মধ্যে, একটি ঘটনা পূর্বে ঘটেছে এ শর্ত সাপেকে অপর ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা নির্ণয় করা হলে প্রাপ্ত সম্ভাবনাকে শর্তাধীন সম্ভাবনা বলা হয় । মনে করি, \(A\) ও \(B\) দুইটি ঘটনা। \(A\) ঘটনা পূর্বে ঘটেছে এ শর্তে \(B\) ঘটনা ঘটার শর্তাধীন সম্ভাবনা হবে,
\(P(B\mid A) = \frac{P(A\cap{B})}{P( A)};\) এখানে, \(P(A)\gt{0}, \ A\) স্বাধীন ঘটনা এবং \(B\) অধীন ঘটনা।
আবার, \(B\) ঘটনা পূর্বে ঘটেছে এ শর্তে \(A\) ঘটনা ঘটার শর্তাধীন সম্ভাবনা হবে,
\(P(A\mid B)=\frac{P(A\cap{B})}{P(B)};\) এখানে, \(P(B)\gt{0}, \ B\) স্বাধীন ঘটনা এবং \(A\) অধীন ঘটনা।
দুইটি অনির্ভরশীল বা স্বাধীন ঘটনার ক্ষেত্রে সম্ভাবনার গুণন সূত্র
Probability formula for two independent events
সূত্রঃ দুইটি স্বাধীন ঘটনা একত্রে ঘটার সম্ভাবনা তাদের পৃথকভাবে ঘটার সম্ভাবনার গুণফলের সমান।
\(A\) ও \(B\) দুইটি স্বাধীন ঘটনা হলে, তাদের একত্রে ঘটার সম্ভাবনা হবে,
\(P(A \text{এবং} B)=P(A)P(B)\)
\(\Rightarrow P(A\cap{B})=P(A)P(B)\) রাঃ ২০০৯,২০১২; দিঃ ২০১৬
প্রমাণঃ মনে করি, \(E_{1}\) ও \(E_{2}\) দুইটি স্বাধীন পরীক্ষা। \(E_{1}\) পরীক্ষার নমুনাক্ষেত্র \(S_{1}\) এর সাথে সংশ্লিষ্ট একটি ঘটনা \(A\) এবং \(E_{2}\) পরীক্ষার নমুনাক্ষেত্র \(S_{2}\) এর সাথে সংশ্লিষ্ট একটি ঘটনা \\(B\)। \(A\) ও \(B\) ঘটনাদ্বয় স্বাধীন।
ধরি, \(S_1\) নমুনাক্ষেত্রের মোট নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N\) এবং \(A\) ঘটনার অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N_1\)
অতএব,\(A\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(A)=\frac{N_1}{N}\)
আবার,
\(S_2\) নমুনাক্ষেত্রের মোট নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=M\) এবং \(B\) ঘটনার অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=M_1\)
অতএব,\(B\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(B)=\frac{M_1}{M}\)
\(E_{1}\) ও \(E_{2}\) পরীক্ষাদ্বয় স্বাধীন।
তাই এদের সমিলিত নমুনাক্ষেত্রের মোট নমুনা বিন্দুর সংখ্যা হবে \(NM\) এবং \(A\) ও \(B\) স্বাধীন ঘটনাদয়ের একত্রে ঘটার অনুকূল নমুনা বিন্দুর সংখ্যা হবে \(N_1M_1\)।
সুতরাং \(A\) ও \(B\) এর একত্রে ঘটার সম্ভাবনা হবে,
\(P(A \text{এবং} B)=\frac{{N_1M_1}}{NM}\)
\(=\frac{N_1}{N}\cdot\frac{M_1}{M}\)
\(=P(A)\cdot P(B)\)
\(\Rightarrow P(A \text{এবং} B)=P(A)\cdot P(B)\)
\(\therefore P(A\cap{B})=P(A)\cdot P(B)\)
(প্রমাণিত)
দ্রষ্টব্যঃ \(n\) সংখ্যক স্বাধীন ঘটনা \(A_1, \ A_2, \ A_3, . . . . . . . A_n\) এর জন্য \(P(A_1\cap{A_2}\cap{A_3}....\)\(...\cap{A_n})=P(A_1)P(A_2)P(A_3) .....P(A_n)\)
দুইটি নির্ভরশীল বা অধীন ঘটনার ক্ষেত্রে সম্ভাবনার গুণন সূত্র
Probability formula for two dependent events
সূত্রঃ দুইটি অধীন ঘটনা একএে ঘটার সম্ভাবনা তাদের যে কোনো একটি ঘটার সম্ভাবনা এবং এটি ঘটেছে এ শর্তাধীনে অপর ঘটনা ঘটার সম্ভাবনার গুণফলের সমান। \(A\) ও \(B\) দুহটি অধীন ঘটনা হলে তাদের একত্রে ঘটার সম্ভাবনা,
\(P(A\cap{B})=P(A)P(B\mid{A})\)
\(=P(B)P(A\mid{B})\) চঃ ২০০৫
প্রমাণঃ মনে করি, একটি দৈব পরীক্ষার নমুনাক্ষেত্র \(S\) এর সংশ্লিষ্ট দুইটি ঘটনা \(A\) ও \(B\)।
\(S\) নমুনাক্ষেত্রে মোট নমুনা বিন্দুর সংখ্যা \(=N\)
\(A\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(A)=\frac{N_1}{N}\)
\(B\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(B)=\frac{N_2}{N}\)
\(A\) ঘটনা ঘটেছে এ শর্তে \(B\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(B\mid{A})=\frac{M}{N_1}\)
\(B\) ঘটনা ঘটেছে এ শর্তে \(A\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা, \(P(A\mid{B})=\frac{M}{N_2}\)
অতএব, \(A\) এবং \(B\) এর একত্রে ঘটার সম্ভাবনা, \(P(A\cap{B})=\frac{M}{N}\)
\(=\frac{M}{N_1}\cdot\frac{N_1}{N}\)
\(=P(B\mid{A})\times P(A)\)
\(\therefore P(A\cap{B})=P(A)P(B\mid{A})\)
(প্রমাণিত)
আবার, \(P(A\cap{B})=\frac{M}{N}\)
\(=\frac{N_2}{N}\cdot \frac {M}{N_2}\)
\(=P(B)P(A\mid{B})\)
(প্রমাণিত)
কতিপয় গুরুত্বপূর্ণ উপপাদ্য
Some important theorems
\(P(A)=1\) ও \(P(A)=0\) এর ব্যাখ্যা
Explanation of \(P(A)=1\) and \(P(A)=0\)
ব্যাখ্যাঃ \(P(A)=1\) এর অর্থ \(A\) একটি নিশ্চিত ঘটনা
এবং \(P(A)=0\) এর অর্থ \(A\) একটি অসম্ভব ঘটনা।
প্রমাণঃ মনে করি, কোনো দৈব পরীক্ষণে \(S\) একটি নমুনাক্ষেত্র, \(A\) একটি ঘটনা।
\(S\) নমুনাক্ষেত্রের মোট নমুনা বিন্দু \(=n(S)\)
\(A\) এর অনুকূলে মোট নমুনা রিন্দু \(=n(A)\)
সম্ভাবনা অবরোহী সংজ্ঞানুসারে, \(P(A)=\frac{n(A)}{n(S)}\)
\(P(A)=1\) হলে,
\(\Rightarrow \frac{n(A)}{n(S)}=1\)
\(\therefore n(A)=n(S)\)
অর্থাৎ \(A\) ঘটনার আনুকূলে নমুনা বিন্দুর সংখ্যা এবং মোট নমুনা বিন্দুর সংখ্যা সমান।
সুতরাং \(A\) একটি নিশ্চিত ঘটনা।
\(\Rightarrow P(A)=1\) এর অর্থ \(A\) একটি নিশ্চিত ঘটনা।
(প্রমাণিত)
আবার, \(P(A)=0\)
\(\Rightarrow \frac{n(A)}{n(S)}=0\)
\(\therefore n(A)=0\)
অর্থাৎ \(A\) ঘটনার অনুকূলে নমুনা বিন্দু নেই।
সুতরাং \(A\) একটি অসম্ভব ঘটনা।
অতএব, \(P(A)=0\) এর অর্থ \(A\) একটি অসম্ভব ঘটনা।
(প্রমাণিত)
সম্ভাবনার মান \(0\) থেকে \(1\) এর মধ্যে অবস্থান করে।
The probability value lies between \(0\) to \(1\)
ব্যাখ্যাঃ সম্ভাবনার মান \(0\) থেকে \(1\) এর মধ্যে অবস্থান করে।
অর্থাৎ \(0\le{P(A)}\le{1}\)
প্রমাণঃ মনে করি, কোনো নমুনাক্ষেত্র \(S\)-এর মধ্যে \(A\) একটি ঘটনা।
নমুনাক্ষেএের মোট উপাদান বা ফলাফল সংখ্যা \(=n\)
\(A\) ঘটনার অনুকূল উপাদান বা ফলাফল সংখ্যা \(=m\)
\(\therefore A\) ঘটনার সম্ভাবনা, \(P(A)=\frac{A \text{ ঘটনার অনুকূল উপাদান বা ফলাফল সংখ্যা}}{\text{ নমুনাক্ষেত্রের মোট উপাদান বা ফলাফল সংখ্যা}}\)
\(=\frac{m}{n}\)
\(A\) ঘটনাটি এমন হতে পারে যে,
\((1) \ A\)-এর অনুকূলে কোনো উপাদান বা ফলাফল নেই। অর্থাৎ, \(m=0\)
\((2)\) নমুনাক্ষেএের সকল উপাদান বা ফলাফল \(A\)-এর অনুকূলে। অর্থাৎ, \(m=n\)
\((3)\) নমুনাক্ষেএের কিছু উপাদান বা ফলাফল \(A\)-এর অনুকূলে। অর্থাৎ, \(0\lt{m}\lt{n}\)
সুতরাং ইহা স্পষ্ট যে \(m\)-এর মান \(0\) থেকে \(n\)-এর মধ্যে থাকবে।
অর্থাৎ \(0\le{m}\le{n}\)
\(\Rightarrow \frac{0}{n}\le{\frac{m}{n}}\le{\frac{n}{n}}\) ➜
\(n\) ভাগ করে।
অতএব, সম্ভাবনার মান \(0\) থেকে \(1\) এর মধ্যে অবস্থান করে।
(প্রমাণিত)
কোনো ঘটনা ঘটা বা না ঘটার সম্ভাবনার সমষ্টি \(1\)
The sum of the probabilities of an event occurring or not occurring \(1\)
ব্যাখ্যাঃ কোনো ঘটনা ঘটা বা না ঘটার সম্ভাবনার সমষ্টি \(1\)।
অর্থাৎ \(P(A)+P(\bar{A})=1\)
অথবা, \(p+q=1\)
প্রমাণঃ মনে করি, কোনো নমুনাক্ষেত্র \(S\)-এর মধ্যে \(A\) একটি ঘটনা।
নমুনাক্ষেএের মোট উপাদান বা ফলাফল সংখ্যা \(n=n(S)\)
\(A\) ঘটনার অনুকূল উপাদান বা ফলাফল সংখ্যা \(m=n(A)\)
তাহলে, \(A\) ঘটনার প্রতিনুকূল উপাদান বা ফলাফল সংখ্যা \(n(\bar{A})=n-m\)
\(\therefore P(A)=\frac{m}{n}=p\)
এবং \(P(\bar{A})=\frac{n-m}{n}=q\) ➜
\(\because P(\bar{A})=A\) ঘটনা না ঘটার সম্ভাবনা
এখন, \(A\) ঘটনা ঘটা বা না ঘটার সম্ভাবনার সমষ্টি,
\(=P(A)+P(\bar{A})\)
\(=p+q\)
\(=\frac{m}{n}+\frac{n-m}{n}\)
\(=\frac{m+n-m}{n}\)
\(=\frac{n}{n}\)
\(=1\)
সুতরাং কোনো ঘটনা ঘটা বা না ঘটার সম্ভাবনার সমষ্টি \(1\)।
অর্থাৎ \(P(A)+P(\bar{A})=1\)
(প্রমাণিত)
দুটি বাস্তব ঘটনা একই সাথে স্বাধীন ও বর্জনশীল হতে পারে না
Two real events cannot be simultaneously independent and exclusive
ব্যাখ্যাঃ দুটি ঘটনা একত্রে বা একই সাথে বা যুগপৎভাবে স্বাধীন ও বর্জনশীল হতে পারে না।
অর্থাৎ \(P(A)\ne{0}, \ P(B)\ne{0}\) এবং \((A\cap{B})=0\) হতে পারে না।
প্রমাণঃ মনে করি, কোনো নমুনাক্ষেত্র \(S\)-এর মধ্যে \(A\) ও \(B\) দুইটি বাস্তব ঘটনা; যেন \(P(A)\ne{0}\) এবং \(P(B)\ne{0}\)।
এখন, \(A\) ও \(B\) বাস্তব ঘটনা দুইটি স্বাধীন হলে, \(P(A\cap{B})=P(A)\times P(B)\) হবে।
যেহেতু, \(P(A)\ne{0}\) এবং \(P(B)\ne{0}\)
\((A\cap{B})\ne{0}.......(i)\)
আবার, (A\) ও \(B\) বাস্তব ঘটনা দুইটি বর্জনশীল হলে, \(A\cap{B}\) এর অনুকূল নমুনা বিন্দু বা ফলাফল শূণ্য।
অর্থাৎ \(A\cap{B}=\phi\)
\(\therefore A\cap{B}=0.......(ii)\)
\((i)\) ও \((ii)\) হতে দেখা যাচ্ছে যে, দুইটি ঘটনা একই সাথে স্বাধীন ও বর্জনশীল হতে পারে না।
(প্রমাণিত)
\(A\) ও \(B\) দুইটি স্বাধীন ঘটনা হলে, \(A\) ও \(\bar{B}\) পরস্পর স্বাধীন
If \(A\) and \(B\) are two independent events, \(A\) and \(\bar{B}\) are mutually independent
ব্যাখ্যাঃ \(A\) ও \(B\) দুইটি স্বাধীন ঘটনা হলে, \(A\) ও \(\bar{B}\) পরস্পর স্বাধীন।
অর্থাৎ \(P(A)\ne{0}\) এবং \(P(B)\ne{0}\) হলে, \(P(A\cap{\bar{B}})=P(A)\times{P(\bar{B})}\)।
প্রমাণঃ মনে করি, কোনো নমুনাক্ষেত্র \(S\)-এর মধ্যে \(A\) ও \(B\) দুইটি বাস্তব ঘটনা; যেন \(P(A)\ne{0}\) এবং \(P(B)\ne{0}\)।
এখন, \(A\) ও \(B\) বাস্তব ঘটনা দুইটি স্বাধীন হলে, \(P(A\cap{B})=P(A)\times P(B)\) হবে।
ভেনচিত্র হতে পাই, \(A=(A\cap\bar{B})\cup(A\cap{B})\)
\(\Rightarrow P(A)=P[(A\cap\bar{B})\cup(A\cap{B})]\)
\(\Rightarrow P(A)=P(A\cap\bar{B})+P(A\cap{B})\)
\(\Rightarrow P(A)-P(A\cap{B})=P(A\cap\bar{B})\)
\(\Rightarrow P(A\cap\bar{B})=P(A)-P(A\cap{B})\)
\(=P(A)-P(A)\times{P(B)}\) ➜
\(\because P(A\cap{B})=P(A)\times{P(B)}\)
\(\therefore P(A\cap\bar{B})=P(A)\times{P(\bar{B})}\)
অতএব, \(A\) ও \(\bar{B}\) ঘটনাদ্বয় পরস্পর স্বাধীন।
(প্রমাণিত)
\(A\) ও \(B\) দুইটি স্বাধীন ঘটনা হলে, \(A\) ও \(B\) পরস্পর স্বাধীন
If \(A\) and \(B\) are two independent events, \(A\) and \(B\) are mutually independent
ব্যাখ্যাঃ \(A\) ও \(B\) দুইটি স্বাধীন ঘটনা হলে, \(\bar{A}\) ও \(B\) পরস্পর স্বাধীন।
অর্থাৎ \(P(A)\ne{0}\) এবং \(P(B)\ne{0}\) হলে, \(P(\bar{A}\cap{B})=P(\bar{A})\times{P(B)}\)।
প্রমাণঃ মনে করি, কোনো নমুনাক্ষেত্র \(S\)-এর মধ্যে \(A\) ও \(B\) দুইটি বাস্তব ঘটনা; যেন \(P(A)\ne{0}\) এবং \(P(B)\ne{0}\)।
এখন, \(A\) ও \(B\) বাস্তব ঘটনা দুইটি স্বাধীন হলে, \(P(A\cap{B})=P(A)\times P(B)\) হবে।
ভেনচিত্র হতে পাই, \(B=(A\cap{B})\cup(\bar{A}\cap{B})\)
\(\Rightarrow P(B)=P[(A\cap{B})\cup(\bar{A}\cap{B})]\)
\(\Rightarrow P(B)=P(A\cap{B})+P(\bar{A}\cap{B})\)
\(\Rightarrow P(B)-P(A\cap{B})=P(\bar{A}\cap{B})\)
\(\Rightarrow P(\bar{A}\cap{B})=P(B)-P(A\cap{B})\)
\(=P(B)-P(A)\times{P(B)}\) ➜
\(\because P(A\cap{B})=P(A)\times{P(B)}\)
\(\therefore P(\bar{A}\cap{B})=P(\bar{A})\times{P(B)}\)
অতএব, \(\bar{A}\) ও \(B\) ঘটনাদ্বয় পরস্পর স্বাধীন।
(প্রমাণিত)
প্রয়োজনীয় সূত্রাবলী
Required formulas
\(A=\) স্বাধীন ঘটনা এবং \(B=\) অধীন ঘটনা হলে,
\(P(B|A)=\frac{P(A\cap{B})}{P(A)}\) \(B=\) স্বাধীন ঘটনা এবং \(A=\) অধীন ঘটনা হলে,
\(P(A|B)=\frac{P(A\cap{B})}{P(B)}\) \(A\) ঘটনা না ঘটাকে যদি \(A^{\prime}\) দ্বারা চিহ্নিত করা হয়,
\(P(A)+P(A^{\prime})=1\) \(m=A\) ঘটনার অনুকূল ফলাফল এবং \(N=\) মোট চেষ্টার সংখ্যা,
\[P(A)=\lim_{N \rightarrow \infty}\frac{m}{N}\] \(A\) ও \(B\) স্বাধীন ঘটনা,
\(P(A\cap{B})=P(A)P(B)\)
\(P(A|B)=P(A)\) যখন \(P(B)\gt{0}\)
\(P(B|A)=P(B)\) যখন \(P(A)\gt{0}\) \(A\) ও \(B\) দুইটি পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা হলে,
\(P(A\cup{B})=P(A)+P(B)\) \(A, \ B\) ও \(C\) তিনটি পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা হলে,
\(P(A\cup{B}\cup{C})=P(A)+P(B)+P(C)\) \(A_1, \ A_2, \ A_3, . . . . . . . A_n,\) \(n\) সংখ্যক পরস্পর বর্জনশীল ঘটনা হলে,
\(P(A_1\cup{A_2}\cup{A_3}.......\cup{A_n})=P(A_1)+P(A_2)\)\(+P(A_3)......+P(A_n)\) \(A\) ও \(B\) দুইটি অবর্জনশীল ঘটনা হলে,
\(P(A\cup{B})=P(A)+P(B)-P(A\cap{B})\) \(A, \ B\) ও \(C\) অবর্জনশীল বা অবিচ্ছিন্ন হলে \(A\) বা \(B\) বা \(C\) ঘটনা ঘটার সম্ভাবনা,
\(P(A\cup{B}\cup{C})=P(A)+P(B)+P(C)-P(A\cap{B})\)\(-P(A\cap{C})-P(B\cap{C})+P(A\cap{B}\cap{C})\) \(A\) ও \(B\) দুইটি ঘটনা। \(A\) ঘটনা পূর্বে ঘটেছে এ শর্তে \(B\) ঘটনা ঘটার শর্তাধীন সম্ভাবনা হবে,
\(P(B\mid A) = \frac{P(A\cap{B})}{P( A)};\) এখানে, \(P(A)\gt{0}, \ A\) স্বাধীন ঘটনা এবং \(B\) অধীন ঘটনা। \(A\) ও \(B\) দুইটি ঘটনা। \(B\) ঘটনা পূর্বে ঘটেছে এ শর্তে \(A\) ঘটনা ঘটার শর্তাধীন সম্ভাবনা হবে,
\(P(A\mid B)=\frac{P(A\cap{B})}{P(B)};\) এখানে, \(P(B)\gt{0}, \ B\) স্বাধীন ঘটনা এবং \(A\) অধীন ঘটনা। \(A\) ও \(B\) দুইটি স্বাধীন ঘটনা হলে, তাদের একত্রে ঘটার সম্ভাবনা হবে,
\(P(A\cap{B})=P(A)P(B)\) \(A\) ও \(B\) দুহটি অধীন ঘটনা হলে তাদের একত্রে ঘটার সম্ভাবনা,
\(P(A\cap{B})=P(A)P(B\mid{A})\)
\(=P(B)P(A\mid{B})\) \(A\) একটি নিশ্চিত ঘটনা,
\(P(A)=1\) \(A\) একটি অসম্ভব ঘটনা।
\(P(A)=0\) সম্ভাবনার মান \(0\) থেকে \(1\) এর মধ্যে অবস্থান করে
\(0\le{P(A)}\le{1}\) কোনো ঘটনা ঘটা বা না ঘটার সম্ভাবনার সমষ্টি \(1\)
\(P(A)+P(\bar{A})=1\) \(A\) ও \(B\) দুইটি স্বাধীন ঘটনা, \(P(A)\ne{0}\) এবং \(P(B)\ne{0}\) হলে,
\(P(A\cap{\bar{B}})=P(A)\times{P(\bar{B})}\)
SELECT YOUR GROUP
নিজেকে দক্ষ করে গড়ে তোলার জন্য পরীক্ষায় অংশগ্রহণ করুণ
Email: Golzarrahman1966@gmail.com
Visitors online: 000007