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मैट्रिक्स रैंक मैट्रिक्स में रैखिक रूप से स्वतंत्र पंक्तियों या स्तंभों की संख्या को संदर्भित करता है। FAQs जांचें
ρ=N-p
ρ - मैट्रिक्स रैंक?N - नोड्स?p - नोड कनेक्शन संभाव्यता?

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक उदाहरण

मूल्यों के साथ
इकाइयों के साथ
केवल उदाहरण

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक समीकरण मूल्यों के साथ जैसा दिखता है।

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक समीकरण इकाइयों के साथ जैसा दिखता है।

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक समीकरण जैसा दिखता है।

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HomeIcon घर » Category अभियांत्रिकी » Category विद्युतीय » Category सर्किट ग्राफ सिद्धांत » fx प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक समाधान

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक की गणना कैसे करें, इसके लिए हमारे चरण-दर-चरण समाधान का पालन करें।

पहला कदम सूत्र पर विचार करें
ρ=N-p
अगला कदम चरों के प्रतिस्थापन मान
∴ ρ=6-1
अगला कदम मूल्यांकन के लिए तैयार रहें
∴ ρ=6-1
अगला कदम मूल्यांकन करना
∴ρ=5.25
अंतिम चरण उत्तर को गोल करना
∴ρ=5

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक FORMULA तत्वों

चर
मैट्रिक्स रैंक
मैट्रिक्स रैंक मैट्रिक्स में रैखिक रूप से स्वतंत्र पंक्तियों या स्तंभों की संख्या को संदर्भित करता है।
प्रतीक: ρ
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 0 से अधिक होना चाहिए.
मैट्रिक्स रैंक खोजने के लिए सूत्रOpen Variable
नोड्स
नोड्स को उन जंक्शनों के रूप में परिभाषित किया जाता है जहां दो या दो से अधिक तत्व जुड़े होते हैं।
प्रतीक: N
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 1 से अधिक होना चाहिए.
नोड्स खोजने के लिए सूत्रOpen Variable
नोड कनेक्शन संभाव्यता
नोड कनेक्शन संभाव्यता को एक किनारे के अन्य किनारों से जुड़े होने की संभावना के रूप में परिभाषित किया गया है।
प्रतीक: p
माप: NAइकाई: Unitless
टिप्पणी: मान 1.00001 से कम होना चाहिए.
नोड कनेक्शन संभाव्यता खोजने के लिए सूत्रOpen Variable

मैट्रिक्स रैंक खोजने के लिए अन्य सूत्र

​जाना घटना मैट्रिक्स की रैंक
ρ=N-1
​जाना कटसेट मैट्रिक्स की रैंक
ρ=N-1

सर्किट ग्राफ सिद्धांत श्रेणी में अन्य सूत्र

​जाना पूर्ण ग्राफ में शाखाओं की संख्या
bc=N⋅(N-1)2
​जाना किसी भी ग्राफ में लिंक्स की संख्या
L=b-N+1
​जाना Maxterms और Minterms की संख्या
Nτ=2n
​जाना किसी भी ग्राफ में शाखाओं की संख्या
b=L+N-1

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

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक मूल्यांकनकर्ता मैट्रिक्स 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। का मूल्यांकन करने के लिए Matrix Rank = नोड्स-नोड कनेक्शन संभाव्यता का उपयोग करता है। मैट्रिक्स रैंक को ρ प्रतीक द्वारा दर्शाया जाता है।

इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करके प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक का मूल्यांकन कैसे करें? प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक के लिए इस ऑनलाइन मूल्यांकनकर्ता का उपयोग करने के लिए, नोड्स (N) & नोड कनेक्शन संभाव्यता (p) दर्ज करें और गणना बटन दबाएं।

FAQs पर प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक

प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक ज्ञात करने का सूत्र क्या है?
प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक का सूत्र Matrix Rank = नोड्स-नोड कनेक्शन संभाव्यता के रूप में व्यक्त किया जाता है। यहाँ एक उदाहरण दिया गया है- 5 = 6-0.75.
प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक की गणना कैसे करें?
नोड्स (N) & नोड कनेक्शन संभाव्यता (p) के साथ हम प्रायिकता का उपयोग करके घटना मैट्रिक्स के लिए रैंक को सूत्र - Matrix Rank = नोड्स-नोड कनेक्शन संभाव्यता का उपयोग करके पा सकते हैं।
मैट्रिक्स रैंक की गणना करने के अन्य तरीके क्या हैं?
मैट्रिक्स रैंक-
  • Matrix Rank=Nodes-1OpenImg
  • Matrix Rank=Nodes-1OpenImg
 की गणना करने के विभिन्न तरीके यहां दिए गए हैं
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