https://script.spoken-tutorial.org/index.php?title=Python-3.4.3/C3/Advanced-Matrix-Operations/Bengali&feed=atom&action=history
Python-3.4.3/C3/Advanced-Matrix-Operations/Bengali - Revision history
2024-03-28T16:36:19Z
Revision history for this page on the wiki
MediaWiki 1.23.17
https://script.spoken-tutorial.org/index.php?title=Python-3.4.3/C3/Advanced-Matrix-Operations/Bengali&diff=51639&oldid=prev
Kaushik Datta: Created page with "{| border=1 | <center>'''Time '''</center> | <center>'''Narration'''</center> |- | 00:01 | Advanced matrix operations এর স্পোকেন টিউটোরিয..."
2020-04-21T12:15:51Z
<p>Created page with "{| border=1 | <center>'''Time '''</center> | <center>'''Narration'''</center> |- | 00:01 | Advanced matrix operations এর স্পোকেন টিউটোরিয..."</p>
<p><b>New page</b></p><div>{| border=1<br />
| <center>'''Time '''</center><br />
| <center>'''Narration'''</center><br />
<br />
|-<br />
| 00:01<br />
| Advanced matrix operations এর স্পোকেন টিউটোরিয়ালে আপনাদের স্বাগত।<br />
<br />
|-<br />
| 00:07<br />
| এই টিউটোরিয়ালে আপনি শিখবেন: matrix এর Frobenius এবং infinity norm সন্ধান করা।<br />
<br />
|-<br />
| 00:14<br />
| Matrix এর singular value decomposition সন্ধান করা।<br />
<br />
|-<br />
| 00:19<br />
| টিউটোরিয়ালটি রেকর্ড করতে ব্যবহার করছি Ubuntu Linux 16.04 অপারেটিং সিস্টেম<br />
<br />
|-<br />
| 00:26<br />
| Python 3.4.3 এবং IPython 5.1.0<br />
<br />
|-<br />
| 00:33<br />
| টিউটোরিয়ালটি অনুশীলন করতে আপনার Lists, arrays এবং arrays এর accessing parts এবং বুনিয়াদি matrix operations ক্রিয়ান্বিত করার জ্ঞান থাকা উচিত।<br />
<br />
|-<br />
| 00:46<br />
| না হলে এই ওয়েবসাইটে সম্পর্কিত পাইথন টিউটোরিয়াল দেখুন।<br />
<br />
|-<br />
| 00:51<br />
| প্রথমে আমরা flatten ফাংশন সম্পর্কে দেখবো।<br />
<br />
|-<br />
| 00:55<br />
| flatten() ফাংশন অ্যারের একটি কপি রিটার্ন করে, যা একক dimension এ ছোট হয়ে যায়।<br />
<br />
|-<br />
| 01:01<br />
|এটির ব্যবহার multidimensional matrix কে single dimension matrix এ রূপান্তর করতে করা যেতে পারে।<br />
<br />
|-<br />
| 01:08<br />
| ipython শুরু করি। টার্মিনাল খুলুন।<br />
<br />
|-<br />
| 01:13<br />
| ipython3 লিখুন এবং এন্টার টিপুন।<br />
<br />
এখান থেকে, টার্মিনালে প্রতিটি কমান্ড লেখার পর এন্টার কী টিপতে ভুলবেন না।<br />
<br />
|-<br />
| 01:25<br />
| এখন দেখি যে arrays কিভাবে বানায়।<br />
<br />
|-<br />
| 01:29<br />
| লিখুন from numpy import asmatrix comma arange.<br />
<br />
|-<br />
| 01:35<br />
| a is equal to asmatrix বন্ধনীতে arange বন্ধনীতে 1 comma 10 dot reshape বন্ধনীতে 3 comma 3.<br />
<br />
|-<br />
| 01:48<br />
| তারপর a লিখুন। এখন লিখুন, a dot flatten ওপেন এবং ক্লোস বন্ধনী।<br />
<br />
|-<br />
| 01:57<br />
| প্রথমে আমরা numpy module থেকে arange function ইম্পোর্ট করেছি।<br />
<br />
|-<br />
| 02:02<br />
| এখানে আমরা দেখতে পারি যে 3 by 3 matrix একটি dimensional matrix এ বদলে গেছে।<br />
<br />
|-<br />
| 02:08<br />
| এরপর আমরা frobenius norm সম্পর্কে শিখব।<br />
<br />
|-<br />
| 02:12<br />
|এটি elements এর absolute squares এর যোগফলের বর্গমূল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়।<br />
<br />
|-<br />
| 02:18<br />
| ভিডিওটি থামান।<br />
<br />
এই অনুশীলনী চেষ্টা করুন এবং তারপর ভিডিওটি আবার শুরু করুন।<br />
<br />
|-<br />
| 02:24<br />
| প্রদত্ত 4 by 4 matrix এর inverse এর frobenius norm সন্ধান করুন।<br />
<br />
|-<br />
| 02:30<br />
| সমাধানের জন্য টার্মিনালে ফিরে যান।<br />
<br />
|-<br />
| 02:34<br />
| লিখুন:<br />
<br />
m is equal to asmatrix বন্ধনীতে arange বন্ধনীতে 1 comma 17 dot reshape বন্ধনীতে 4 comma 4<br />
<br />
|-<br />
| 02:46<br />
|এখানে আমরা asmatrix, arange এবং reshape ফাংশন ব্যবহার করেছি।<br />
<br />
|-<br />
| 02:52<br />
|আমরা 1 থেকে 16 পর্যন্ত elements সহ 4 by 4 আকারের matrix বানিয়েছি।<br />
<br />
|-<br />
| 02:59<br />
| এখন লিখুন:<br />
<br />
m বর্গাকার বন্ধনীতে 0 comma 1 is equal to 0.<br />
<br />
|-<br />
| 03:06<br />
|m বর্গাকার বন্ধনীতে 1 comma 3 is equal to 0.<br />
<br />
|-<br />
| 03:12<br />
| তারপর লিখুন, m.<br />
<br />
আমরা সারি 0 কলাম 1 এবং সারি 1 কলাম 3 তে এলিমেন্টের ভ্যালুকে 0 তে বদলেছি।<br />
<br />
|-<br />
| 03:23<br />
| matrix m এর ইনভার্সের Frobenius norm খুঁজে পেতে দেখানো অনুযায়ী লিখুন।<br />
<br />
|-<br />
| 03:33<br />
| norm ফাংশন numpy.linalg module এ উপলব্ধ।<br />
<br />
|-<br />
| 03:39<br />
| এরপর, আমরা matrix এর infinity norm সম্পর্কে শিখব।<br />
<br />
|-<br />
| 03:44<br />
|এটিকে প্রতিটি সারিতে এলিমেন্টের absolute value এর যোগফলের সর্বাধিক ভ্যালু হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়।<br />
<br />
|-<br />
| 03:51<br />
| ভিডিওটি থামান।<br />
<br />
এই অনুশীলনী চেষ্টা করুন এবং তারপর ভিডিওটি আবার শুরু করুন।<br />
<br />
|-<br />
| 03:57<br />
| matrix im এর infinity norm সন্ধান করুন।<br />
<br />
|-<br />
| 04:01<br />
| সমাধানের জন্য টার্মিনালে ফিরে যান।<br />
<br />
|-<br />
| 04:05<br />
| matrix im এর Infinity norm জানতে, দেখানো অনুযায়ী লিখুন।<br />
<br />
|-<br />
| 04:11<br />
|এখানে ord parameter এর জন্য ভ্যালুকে infinity norm এ গণ্য করার জন্য inf হিসাবে পাস করা হয়।<br />
<br />
|-<br />
| 04:18<br />
| norms সম্পর্কে আরো জানতে লিখুন norm question mark.<br />
<br />
|-<br />
| 04:24<br />
| প্রস্থান করতে q টিপুন।<br />
<br />
|-<br />
| 04:28<br />
| এরপর আমরা singular value decomposition সম্পর্কে দেখবো।<br />
<br />
|-<br />
| 04:33<br />
|linear algebra তে, singular value decomposition real বা complex matrix এর গুণনখন্ড।<br />
<br />
|-<br />
| 04:42<br />
| matrix m1 এর SVD, numpy.linalg module এ উপলব্ধ svd ফাংশন ব্যবহার করে পাওয়া যাবে।<br />
<br />
|-<br />
| 04:52<br />
|দেখানো অনুযায়ী লিখুন।<br />
<br />
|-<br />
| 04:56<br />
|svd, 3 elements এর tuple রিটার্ন করে।<br />
<br />
|-<br />
| 05:00<br />
| আমরা এই ভ্যালুগুলি variable U, sigma এবং V underscore conjugate এ আনপ্যাক করেছি।<br />
<br />
|-<br />
| 05:08<br />
| লিখুন বড়হাতের U.<br />
<br />
|-<br />
| 05:12<br />
| লিখুন sigma.<br />
<br />
|-<br />
| 05:15<br />
| লিখুন বড়হাতের V underscore conjugate.<br />
<br />
|-<br />
| 05:20<br />
| আমরা singular value decomposition এর U, sigma এবং V underscore conjugate, m1 র সাথে গুননফল তুলনা করে পুষ্টি করতে পারি।<br />
<br />
|-<br />
| 05:30<br />
|sigma একটি dimensional array যাতে matrix এর শুধুমাত্র diagonal elements রয়েছে।<br />
<br />
|-<br />
| 05:37<br />
| দেখানো অনুযায়ী লিখুন।<br />
<br />
আমরা প্রথমে এই অ্যারেটিকে matrix এ রূপান্তর করি।<br />
<br />
|-<br />
| 05:43<br />
| লিখুন smat.<br />
<br />
smat হল 2 by 3 zero matrix.<br />
<br />
|-<br />
| 05:51<br />
| এখন লিখুন, smat বর্গাকার বন্ধনীতে colon 2 comma colon 2 is equal to diag বন্ধনীতে sigma.<br />
<br />
|-<br />
| 06:02<br />
| তারপর লিখুন smat.<br />
<br />
|-<br />
| 06:06<br />
| এটি sigma থেকে ভ্যালু সহ smat এ সারি 0 কলাম 0 এবং সারি 1 কলাম 1 এ ভ্যালু প্রতিস্থাপন করে।<br />
<br />
|-<br />
| 06:16<br />
| smat হল 2 by 3 matrix, যা sigma এর ভ্যালু diagonal elements এবং শূন্য হিসাবে গুণ করে বানানো হয়েছে।<br />
<br />
|-<br />
| 06:27<br />
| দেখানো অনুযায়ী লিখুন।<br />
<br />
|-<br />
| 06:33<br />
| এটি True রিটার্ন করে।<br />
<br />
এর মানে হল m1 এ এলিমেন্টস এবং U, sigma এবং V underscore conjugate এর গুননফল সমান।<br />
<br />
|-<br />
| 06:43<br />
| এটি আমাদের টিউটোরিয়ালের শেষে নিয়ে আসে। সংক্ষেপে...<br />
<br />
|-<br />
| 06:49<br />
| এখানে আমরা শিখেছি, norm() ফাংশন ব্যবহার করে matrix এর norm গণনা করা।<br />
<br />
|-<br />
| 06:56<br />
| svd() ফাংশন ব্যবহার করে matrix এর SVD গণনা করা।<br />
<br />
|-<br />
| 07:01<br />
| আপনার সমাধানের জন্য এখানে একটি স্ব মূল্যায়ন প্রশ্ন রয়েছে।<br />
<br />
norm বন্ধনীতে A comma ord is equal to একক উদ্ধৃতিতে fro is same as norm বন্ধনীতে A.<br />
<br />
True বা False.<br />
<br />
|-<br />
| 07:19<br />
| এবং উত্তর হল True, কারণ order is equal to একক উদ্ধৃতিতে fro অর্থাৎ Frobenius norm.<br />
<br />
|-<br />
| 07:29<br />
|সময়ের সাথে আপনার প্রশ্ন এই ফোরামে পোস্ট করুন।<br />
<br />
|-<br />
| 07:33<br />
| এই ফোরামে Python সম্পর্কিত আপনার সাধারণ প্রশ্ন পোস্ট করুন।<br />
<br />
|-<br />
| 07:37<br />
| FOSSEE দল TBC প্রকল্প সমন্বয় করে।<br />
<br />
|-<br />
| 07:41<br />
| স্পোকেন টিউটোরিয়াল প্রকল্প ভারত সরকারের NMEICT, MHRD দ্বারা সমর্থিত। আরো জানতে এই লিঙ্কে যান।<br />
<br />
|-<br />
| 07:50<br />
|আই আই টী বোম্বে থেকে আমি কৌশিক দত্ত বিদায় নিচ্ছি। অংশগ্রহনের জন্য ধন্যবাদ।<br />
<br />
|}</div>
Kaushik Datta