গ্রাফ লিনিয়ারাইজেশন যখন ডেটা সেট কমবেশি রৈখিক হয়, এটি ভেরিয়েবলের মধ্যে সম্পর্ক সনাক্ত করা এবং বোঝা সহজ করে তোলে। ভেরিয়েবলের মধ্যে মডেলটি তৈরি করতে আপনি একটি লাইনকে চোখ বোলাতে পারেন, বা সেরা মানানসই কিছু লাইন ব্যবহার করতে পারেন।
সমীকরণ রৈখিক করা কেন গুরুত্বপূর্ণ?
একটি অ-রৈখিক সমীকরণের লিনিয়ারাইজেশন একটি অ-রৈখিক ফাংশনের একটি বিন্দু অনুমান করতে রৈখিক সমীকরণের ব্যবহারকে অনুমতি দেয়, সেই বিন্দু থেকে যত বেশি ত্রুটির সম্ভাবনা তত বেশি. … ছোট সরল সমীকরণের একটি ম্যাট্রিক্স বহুপদীর ম্যাট্রিক্সের চেয়ে সহজ এবং দ্রুত সমাধান করা যায়।
ডেটা লিনিয়ারাইজেশনের উদ্দেশ্য কী?
সুতরাং, যদি আমরা নন-লিনিয়ার (বাঁকা) ডেটার মুখোমুখি হই তাহলে আমাদের লক্ষ্য হল ডেটাকে একটি রৈখিক (সোজা) ফর্মে রূপান্তর করা যা সহজেই বিশ্লেষণ করা যায়। এই প্রক্রিয়াটিকে লিনিয়ারাইজেশন বলা হয়।
একটি গ্রাফ লিনিয়ারাইজ করা গুরুত্বপূর্ণ কেন?
লিনিয়ারাইজেশন বিশেষভাবে উপযোগী কারণ এটি একজন প্রকৌশলীকে সহজে বলতে দেয় যে একটি সাধারণ মডেল (যেমন একটি সূচকীয় মডেল) ডেটা, এবং আউটলায়ার সনাক্ত করতে উপযুক্ত কিনা। অরৈখিক ডেটা লিনিয়ারাইজ করার জন্য, লিনিয়ারাইজ করা যেতে পারে এমন একটি মডেল অনুমান করা প্রয়োজন৷
লিনিয়ারাইজেশনের উদ্দেশ্য কী?
ডাইনামিক্যাল সিস্টেমের অধ্যয়নে, লিনিয়ারাইজেশন হল একটি পদ্ধতি যা অরৈখিক ডিফারেনশিয়াল সমীকরণ বা বিচ্ছিন্ন গতিশীল সিস্টেমের একটি ভারসাম্য বিন্দুর স্থানীয় স্থিতিশীলতা মূল্যায়ন করার জন্য।সিস্টেম. এই পদ্ধতিটি প্রকৌশল, পদার্থবিদ্যা, অর্থনীতি এবং বাস্তুবিদ্যার মতো ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়।
