प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक कैलकुलेटर

✖नोड्स को उन जंक्शनों के रूप में परिभाषित किया जाता है जहां दो या दो से अधिक तत्व जुड़े होते हैं।ⓘ नोड्स [N]			+10% -10%
✖नोड कनेक्शन संभाव्यता को एक किनारे के अन्य किनारों से जुड़े होने की संभावना के रूप में परिभाषित किया गया है।ⓘ नोड कनेक्शन संभाव्यता [p]			+10% -10%

✖मैट्रिक्स रैंक मैट्रिक्स में रैखिक रूप से स्वतंत्र पंक्तियों या स्तंभों की संख्या को संदर्भित करता है।ⓘ प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक [ρ]

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सूत्र

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प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक

सूत्र

`"ρ" = "N"-"p"`

उदाहरण

`"5"="6"-"0.75"`

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प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक उपाय

चरण 0: पूर्व-गणना सारांश

प्रयुक्त सूत्र

मैट्रिक्स रैंक = नोड्स-नोड कनेक्शन संभाव्यता
ρ = N-p
यह सूत्र 3 वेरिएबल का उपयोग करता है

चर

मैट्रिक्स रैंक - मैट्रिक्स रैंक मैट्रिक्स में रैखिक रूप से स्वतंत्र पंक्तियों या स्तंभों की संख्या को संदर्भित करता है।
नोड्स - नोड्स को उन जंक्शनों के रूप में परिभाषित किया जाता है जहां दो या दो से अधिक तत्व जुड़े होते हैं।
नोड कनेक्शन संभाव्यता - नोड कनेक्शन संभाव्यता को एक किनारे के अन्य किनारों से जुड़े होने की संभावना के रूप में परिभाषित किया गया है।

चरण 1: इनपुट को आधार इकाई में बदलें

नोड्स: 6 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है
नोड कनेक्शन संभाव्यता: 0.75 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

चरण 2: फॉर्मूला का मूल्यांकन करें

फॉर्मूला में इनपुट वैल्यू को तैयार करना

ρ = N-p --> 6-0.75

मूल्यांकन हो रहा है ... ...

ρ = 5.25

चरण 3: परिणाम को आउटपुट की इकाई में बदलें

5.25 --> कोई रूपांतरण आवश्यक नहीं है

आख़री जवाब

5.25 ≈ 5 <-- मैट्रिक्स रैंक

(गणना 00.004 सेकंड में पूरी हुई)

आप यहाँ हैं -

होम » अभियांत्रिकी » विद्युतीय » सर्किट ग्राफ सिद्धांत » प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक

क्रेडिट

के द्वारा बनाई गई परमिंदर सिंह

चंडीगढ़ विश्वविद्यालय (घन), पंजाब

परमिंदर सिंह ने इस कैलकुलेटर और 100+ अधिक कैलकुलेटर को बनाए है!

के द्वारा सत्यापित अमन धुसावत

गुरु तेग बहादुर प्रौद्योगिकी संस्थान (जीटीबीआईटी), नई दिल्ली

अमन धुसावत ने इस कैलकुलेटर और 100+ को अधिक कैलकुलेटर से सत्यापित किया है!

< 15 सर्किट ग्राफ सिद्धांत कैलक्युलेटर्स

कनेक्टेड नोड्स के बीच औसत पथ लंबाई

जाओ औसत पथ लंबाई = ln(नोड्स)/ln(औसत डिग्री)

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक

जाओ मैट्रिक्स रैंक = नोड्स-नोड कनेक्शन संभाव्यता

किसी भी ग्राफ में लिंक्स की संख्या

जाओ सरल ग्राफ़ लिंक = सरल ग्राफ़ शाखाएँ-नोड्स+1

किसी भी ग्राफ में शाखाओं की संख्या

जाओ सरल ग्राफ़ शाखाएँ = सरल ग्राफ़ लिंक+नोड्स-1

किसी भी ग्राफ में नोड्स की संख्या

जाओ नोड्स = सरल ग्राफ़ शाखाएँ-सरल ग्राफ़ लिंक+1

पूर्ण ग्राफ में शाखाओं की संख्या

जाओ पूर्ण ग्राफ़ शाखाएँ = (नोड्स*(नोड्स-1))/2

दिए गए ग्राफ़ की संख्या

जाओ ग्राफ़ की संख्या = 2^(नोड्स*(नोड्स-1)/2)

औसत डिग्री

जाओ औसत डिग्री = नोड कनेक्शन संभाव्यता*नोड्स

वन ग्राफ में शाखाओं की संख्या

जाओ वन ग्राफ़ शाखाएँ = नोड्स-वन ग्राफ घटक

पूर्ण ग्राफ़ में फैले तनाव

जाओ फैले हुए पेड़ = नोड्स^(नोड्स-2)

Maxterms और Minterms की संख्या

जाओ कुल न्यूनतम अवधि/अधिकतम अवधि = 2^इनपुट वेरिएबल्स की संख्या

द्विदलीय ग्राफ में किनारों की अधिकतम संख्या

जाओ द्विदलीय ग्राफ शाखाएँ = (नोड्स^2)/4

व्हील ग्राफ में शाखाओं की संख्या

जाओ व्हील ग्राफ शाखाएँ = 2*(नोड्स-1)

कटसेट मैट्रिक्स की रैंक

जाओ मैट्रिक्स रैंक = नोड्स-1

घटना मैट्रिक्स की रैंक

जाओ मैट्रिक्स रैंक = नोड्स-1

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक सूत्र

मैट्रिक्स रैंक = नोड्स-नोड कनेक्शन संभाव्यता
ρ = N-p

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक की गणना कैसे करें?

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक के लिए ऑनलाइन कैलकुलेटर पर, कृपया नोड्स (N), नोड्स को उन जंक्शनों के रूप में परिभाषित किया जाता है जहां दो या दो से अधिक तत्व जुड़े होते हैं। के रूप में & नोड कनेक्शन संभाव्यता (p), नोड कनेक्शन संभाव्यता को एक किनारे के अन्य किनारों से जुड़े होने की संभावना के रूप में परिभाषित किया गया है। के रूप में डालें। कृपया प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक गणना को पूर्ण करने के लिए कैलकुलेट बटन का उपयोग करें।

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक गणना

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक कैलकुलेटर, मैट्रिक्स रैंक की गणना करने के लिए Matrix Rank = नोड्स-नोड कनेक्शन संभाव्यता का उपयोग करता है। प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक ρ को संभाव्यता का उपयोग कर घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक को विद्युत नेटवर्क ग्राफ के लिए बनाए गए एक घटना मैट्रिक्स के रैंक के रूप में परिभाषित किया गया है। के रूप में परिभाषित किया गया है। यहाँ प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक गणना को संख्या में समझा जा सकता है - 5 = 6-0.75. आप और अधिक प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक उदाहरण यहाँ देख सकते हैं -

FAQ

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक क्या है?

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक संभाव्यता का उपयोग कर घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक को विद्युत नेटवर्क ग्राफ के लिए बनाए गए एक घटना मैट्रिक्स के रैंक के रूप में परिभाषित किया गया है। है और इसे ρ = N-p या Matrix Rank = नोड्स-नोड कनेक्शन संभाव्यता के रूप में दर्शाया जाता है।

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक की गणना कैसे करें?

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक को संभाव्यता का उपयोग कर घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक को विद्युत नेटवर्क ग्राफ के लिए बनाए गए एक घटना मैट्रिक्स के रैंक के रूप में परिभाषित किया गया है। Matrix Rank = नोड्स-नोड कनेक्शन संभाव्यता ρ = N-p के रूप में परिभाषित किया गया है। प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक की गणना करने के लिए, आपको नोड्स (N) & नोड कनेक्शन संभाव्यता (p) की आवश्यकता है। हमारे टूल के द्वारा, आपको नोड्स को उन जंक्शनों के रूप में परिभाषित किया जाता है जहां दो या दो से अधिक तत्व जुड़े होते हैं। & नोड कनेक्शन संभाव्यता को एक किनारे के अन्य किनारों से जुड़े होने की संभावना के रूप में परिभाषित किया गया है। के लिए संबंधित मान दर्ज करने और कैलकुलेट बटन को क्लिक करने की आवश्यकता है।

मैट्रिक्स रैंक की गणना करने के कितने तरीके हैं?

मैट्रिक्स रैंक नोड्स (N) & नोड कनेक्शन संभाव्यता (p) का उपयोग करता है। हम गणना करने के 2 अन्य तरीकों का उपयोग कर सकते हैं, जो इस प्रकार हैं -

मैट्रिक्स रैंक = नोड्स-1
मैट्रिक्स रैंक = नोड्स-1

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