scipy.linalg প্যাকেজের expm() ফাংশনটি প্যাডে অ্যাপ্রোক্সিমেশন ব্যবহার করে ম্যাট্রিক্স এক্সপোনেনশিয়াল গণনা করতে ব্যবহৃত হয়। একটি প্যাডে অ্যাপ্রোক্সিমেন্ট হল একটি ফাংশনের "সর্বোত্তম" অ্যাপ্রোক্সিমেশন একটি দেয়া অর্ডারের র্যাশনাল ফাংশন দ্বারা। এই টেকনিকের অধীনে, অ্যাপ্রোক্সিমেন্টের পাওয়ার সিরিজ সেটি অনুকরণ করা ফাংশনের পাওয়ার সিরিজের সাথে মিলে।
সিনট্যাক্স
scipy.linalg.expm(x)
এখানে x হল এক্সপোনেনশিয়েট করা ইনপুট ম্যাট্রিক্স।
উদাহরণ ১
নিচের উদাহরণটি বিবেচনা করুন:
# প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইমপোর্ট করুন
from scipy import linalg
import numpy as np
# ইনপুট অ্যারে সংজ্ঞায়িত করুন
e = np.array([[100, 5], [78, 36]])
print("ইনপুট অ্যারে:\n", e)
# এক্সপোনেনশিয়াল গণনা করুন
m = linalg.expm(e)
# ম্যাট্রিক্সের এক্সপোনেনশিয়াল প্রদর্শন করুন
print("e-এর এক্সপোনেনশিয়াল:\n", m)
আউটপুট
ইনপুট অ্যারে: [[100 5] [ 78 36]] e-এর এক্সপোনেনশিয়াল: [[6.74928440e+45 4.84840154e+44] [7.56350640e+45 5.43330432e+44]]
উদাহরণ ২
একটি অন্য উদাহরণ:
# প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি ইমপোর্ট করুন
from scipy import linalg
import numpy as np
# 3x3 জিরো ম্যাট্রিক্স তৈরি করুন
k = np.zeros((3, 3))
print("ইনপুট অ্যারে:\n", k)
# এক্সপোনেনশিয়াল গণনা করুন
n = linalg.expm(k)
# ম্যাট্রিক্সের এক্সপোনেনশিয়াল প্রদর্শন করুন
print("k-এর এক্সপোনেনশিয়াল:\n", n)
আউটপুট
ইনপুট অ্যারে: [[0. 0. 0.] [0. 0. 0.] [0. 0. 0.]] k-এর এক্সপোনেনশিয়াল: [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]]
