সব বই

পেশাদার

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsবাজার অনলাইনইংরেজি 2 Markets II: Rates, FX and Creditবাজার অনলাইনইংরেজি 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoবাজার অনলাইনইংরেজি 4 Quantitative Methodsপদ্ধতি অনলাইনইংরেজি 5 Derivatives and Volatilityডেরিভেটিভস অনলাইনইংরেজি 6 Rates, Credit, XVA and Riskসুদহার, ঋণ ও ঝুঁকি অনলাইনইংরেজি 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosগবেষণা অনলাইনইংরেজি 8 Strategies I: Equities and Futuresকৌশল অনলাইনইংরেজি 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksকৌশল অনলাইনইংরেজি 10 Microstructure and Executionএক্সিকিউশন অনলাইনইংরেজি 11 Market Making and High-Frequency Tradingমার্কেট মেকিং অনলাইনইংরেজি 12 Machine Learning for Marketsমেশিন লার্নিং অনলাইনইংরেজি 13 Low-Latency Softwareপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 15 Research, Data and Risk Platformsপ্রযুক্তি অনলাইনইংরেজি 16 The Desk and the Firmপ্রতিষ্ঠান অনলাইনইংরেজি 17 The Industry: Firms, Roles and Careersক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 18 Interviews I: Maths, Probability and Speedক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 19 Interviews II: Markets, Trading Games and the Final Roundক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি 20 Interviews III: Codeক্যারিয়ার অনলাইনইংরেজি
অ্যাপ পরিচিতি Coach সাইন ইন পড়া শুরু করো

বইগুলো এখনো বাংলা ভাষায় পাওয়া যায় না — Bahasa Indonesia সংস্করণ দেখানো হচ্ছে।

Matematika · পরিভাষা

Pemetaan transpos কী?

Definisi 2.8 Matematika Universitas — Tahun 2 · অধ্যায় 2 — Aljabar Linear

Untuk u∈L(E,F)u \in \mathcal{L}(E, F), transpos uT∈L(F∗,E∗)u^{\mathsf T} \in \mathcal{L}(F^*, E^*) adalah

uT(ψ)=ψ∘u.u^{\mathsf T}(\psi) = \psi \circ u .

Transpos memenuhi (v∘u)T=uT∘vT(v \circ u)^{\mathsf T} = u^{\mathsf T} \circ v^{\mathsf T}, dan pada basis dual, matriks uTu^{\mathsf T} adalah matriks transpos uu — yang akhirnya menjelaskan transpos pada Tahun ke-1.

উদাহরণ

Contoh 2.9 (Transpos, unsur demi unsur)

Misalkan u ⁣:R2→R3u \colon \R^2 \to \R^3 bermatriks A=(120130)A = \left(\begin{smallmatrix} 1 & 2\\ 0 & 1\\ 3 & 0\end{smallmatrix}\right) pada basis kanonik. Untuk ψ=b1f1∗+b2f2∗+b3f3∗∈(R3)∗\psi = b_1f_1^* + b_2f_2^* + b_3f_3^* \in (\R^3)^*, hitung uT(ψ)=ψ∘uu^{\mathsf T}(\psi) = \psi \circ u pada basis R2\R^2:

(ψ∘u)(e1)=ψ(1,0,3)=b1+3b3,(ψ∘u)(e2)=ψ(2,1,0)=2b1+b2.(\psi \circ u)(e_1) = \psi(1, 0, 3) = b_1 + 3b_3, \qquad (\psi \circ u)(e_2) = \psi(2, 1, 0) = 2b_1 + b_2 .

Jadi uT(ψ)=(b1+3b3) e1∗+(2b1+b2) e2∗u^{\mathsf T}(\psi) = (b_1 + 3b_3)\,e_1^* + (2b_1 + b_2)\,e_2^*, dan pada basis dual matriks uTu^{\mathsf T} adalah

(103210)=AT:\begin{pmatrix} 1 & 0 & 3\\ 2 & 1 & 0\end{pmatrix} = A^{\mathsf T} :

transpos abstrak adalah matriks yang dibalik, tanpa perhitungan yang tersisa untuk dipercaya begitu saja. Perhatikan mekanismenya: kolom ke-jj pada AA menjadi baris ke-jj pada matriks yang baru, sebab ψ∘u\psi \circ u membaca keluaran uu lewat koefisien ψ\psi.

Contoh 2.11 (Rank dibaca dari kedua sisi)

Misalkan

A=(120101111312).A = \begin{pmatrix} 1 & 2 & 0 & 1\\ 0 & 1 & 1 & 1\\ 1 & 3 & 1 & 2 \end{pmatrix} .

Rank kolom: baris ketiga adalah jumlah dua baris pertama, jadi rk⁡A≤2\operatorname{rk} A \leq 2; kolom 11 dan 22 bebas, sehingga rk⁡A=2\operatorname{rk} A = 2. Kernel transposnya: menyelesaikan ATy=0A^{\mathsf T}y = 0 memberi y∈R (1,1,−1)y \in \R\,(1, 1, -1), jadi ker⁡AT\ker A^{\mathsf T} berdimensi 1=3−21 = 3 - 2: persis (im⁡A)∘(\operatorname{im} A)^\circ di bawah penyamaan (R3)∗(\R^3)^* dengan vektor baris, sebagaimana ditegaskan Proposisi 2.10 — satu-satunya kaitan “baris3_3 = baris1_1 + baris2_2” adalah anihilator ruang kolomnya. Rank baris (22 baris yang bebas) dan rank kolom berimpit bukan karena kebetulan, melainkan karena keduanya sama dengan rk⁡A=rk⁡AT\operatorname{rk} A = \operatorname{rk} A^{\mathsf T}.

প্রসঙ্গসহ পড়ো →