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आर्कगिस नेटवर्क एनालिस्ट में रियल टाइम ट्रैफिक के लिए लीनियर रेफरेंसिंग का उपयोग करना?

आर्कगिस नेटवर्क एनालिस्ट में रियल टाइम ट्रैफिक के लिए लीनियर रेफरेंसिंग का उपयोग करना?


मैं आर्कजीआईएस 10.2.2 में नेटवर्क विश्लेषण के लिए वास्तविक समय अनुकूलित यातायात का उपयोग कर रहा हूं।

यातायात खंड आधारित के रूप में प्रदर्शित होता है। दूसरे शब्दों में, जब मैं किसी सड़क के लिए मुक्त प्रवाह दिखाना चाहता हूं तो मुझे एक या अधिक खंड (खंडों) को मुक्त प्रवाह के रूप में निर्दिष्ट करना होगा। लेकिन मैं एक सेगमेंट के एक हिस्से को फ्री फ्लो के रूप में असाइन करना चाहता हूं न कि पूरे सेगमेंट को।

क्या किसी सेगमेंट के हिस्से के रूप में ट्रैफ़िक असाइन करना संभव है?


आर्कजीआईएस, ३डी एनालिस्ट, एलिवेशन प्रोफाइल प्रश्न

हे सब। मैं एक ऐसे प्रोजेक्ट पर काम कर रहा हूं जहां मैं ऊंचाई प्रोफाइल (इंटरपोलेट लाइन और फिर प्रोफाइल ग्राफ) बनाने के लिए 3डी विश्लेषक का उपयोग कर रहा हूं और मैं एक ऐसा प्रश्न लेकर आया हूं जिसे मैं हल नहीं कर सकता। मैं चाहता हूं कि ग्राफ यह इंगित करे कि यह अन्य विशेषताओं के साथ कब/कहां प्रतिच्छेद करता है। उदाहरण के लिए, पहचानें कि ट्रांसेक्ट ने एक गलती रेखा को पार किया है (यह मानते हुए कि मेरे पास वह लाइन सुविधा चालू है)। क्या यह कुछ ऐसा है जो आर्क में किया जा सकता है, या क्या मुझे इसे Adobe या किसी अन्य प्रोग्राम में करने की आवश्यकता है?

मैं मेक रूट इवेंट लेयर और जीटी क्रिएट रूट्स और जीटी लोकेट फीचर्स विद रूट्स के जरिए लीनियर रेफरेंसिंग का उपयोग करके एक्सप्लोर करूंगा

एक बार जब आपको प्रतिच्छेदन की विशेषताएं मिल जाती हैं तो आप अपनी ऊंचाई प्रोफ़ाइल खोजने के लिए 3D विश्लेषक का उपयोग करके इसे आसानी से अगले स्तर तक ले जा सकते हैं।

मुझे पूरा यकीन नहीं है कि इसे आपके ग्राफ़ पर कैसे प्रदर्शित किया जाए, लेकिन शायद अपनी लाइन की एक पूर्व-स्वरूपित तालिका से सभी सुविधाओं के साथ एक ग्राफ़ बनाएं जो इसे पार करती है (आपके मार्ग परत से क्रम में)।


घर के आसपास ऑटोमोबाइल यातायात और बॉडी मास इंडेक्स प्राप्त किया: 10-18 वर्ष की आयु के बच्चों का एक अनुदैर्ध्य समूह अध्ययन

इस अध्ययन का उद्देश्य बच्चों के घरों के पास मापा यातायात घनत्व और आठ साल के अनुवर्ती बॉडी मास इंडेक्स (बीएमआई) के बीच संबंधों की जांच करना है।

तरीकों

१९९३ और १९९६ (n = ३३१८) में दक्षिणी कैलिफोर्निया में ९-१० वर्ष की आयु के बच्चों को कई समुदायों में नामांकित किया गया था। वार्षिक ऊंचाई और वजन माप सहित अनुदैर्ध्य जानकारी एकत्र करने के लिए 18 वर्ष या हाई स्कूल स्नातक होने तक बच्चों का पालन किया गया। 18 साल की उम्र में बीएमआई के स्तर और घर के आसपास के यातायात के बीच संबंध का आकलन करने के लिए बहुस्तरीय विकास वक्र मॉडल का उपयोग किया गया था।

परिणाम

बच्चे के घर के आसपास १५० मीटर के भीतर यातायात के लिए, १८ साल की उम्र में दोनों लिंगों के लिए बीएमआई प्राप्त करने के साथ महत्वपूर्ण सकारात्मक संबंध थे। ३०० मीटर ट्रैफिक बफर के साथ, बीएमआई में पुरुष और महिला दोनों के विकास के संबंध सकारात्मक थे, लेकिन केवल महत्वपूर्ण रूप से उन्नत थे। महिलाओं में। कई संभावित भ्रमित करने वाले चरों को नियंत्रित करने के बाद भी ये संघ बने रहे।

निष्कर्ष

यह विश्लेषण बच्चों के एक बड़े समूह में 18 साल की उम्र में बीएमआई स्तरों पर यातायात घनत्व से महत्वपूर्ण प्रभावों का पहला सबूत देता है। अधिकांश शहरों में यातायात एक व्यापक जोखिम है, और हमारे परिणाम बच्चों में मोटापे के विकास के लिए यातायात को एक प्रमुख जोखिम कारक के रूप में पहचानते हैं।


सेवा का समायोजन? मॉन्ट्रियल, कनाडा में मार्ग स्तर पर समय के साथ बस सवारियों को प्रभावित करने वाले कारकों को समझना

उत्तरी अमेरिका के कई शहरों की तरह, मॉन्ट्रियल ने हाल के वर्षों में सिकुड़ती बस सवारियों का अनुभव किया है। अधिकांश साहित्य ने महानगरीय या शहर के स्तर पर सवारियों की संख्या में गिरावट के व्यापक कारणों पर ध्यान केंद्रित किया है, कुछ ने मार्ग स्तर पर सवारियों पर विचार किया है, विशेष रूप से विभिन्न परिचालन विशेषताओं और पहुंच-से-नौकरी के मुद्दों के लिए लेखांकन करते समय। क्योंकि सेवा समायोजन होते हैं - और सवारों द्वारा महसूस किए जाते हैं - मार्ग स्तर पर, इसी पैमाने पर बस-सवार की घटनाओं का पता लगाना आवश्यक है। हमारा अध्ययन मॉन्ट्रियल में दो अनुदैर्ध्य यादृच्छिक-गुणांक मॉडल का उपयोग करके 2012 और 2017 के बीच मार्ग स्तर पर बस सवारता के निर्धारकों की पड़ताल करता है। हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि एक मार्ग के साथ दैनिक बस यात्राओं की संख्या बढ़ाना और औसत मार्ग गति में सुधार करना बस सवारता लाभ हासिल करने के प्रमुख कारक हैं। मार्ग के आसपास सार्वजनिक परिवहन द्वारा नौकरियों के लिए सेवा क्षेत्र की क्षेत्रीय पहुंच का मार्ग स्तर पर बस सवारों पर सकारात्मक प्रभाव पड़ता है, जो भूमि उपयोग और नेटवर्क संरचना के महत्व को दर्शाता है। इसके अतिरिक्त, हमारे मॉडल दिखाते हैं कि समानांतर मार्ग पर सेवा आवृत्ति कम करने से मुख्य मार्ग पर सवारियों की संख्या में वृद्धि होगी। यह अध्ययन पारगमन योजनाकारों और नीति निर्माताओं के लिए उपयोगी हो सकता है, जिन्हें मार्ग स्तर पर सवारियों को प्रभावित करने वाले कारकों की अधिक बारीक समझ की आवश्यकता होती है।

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आर्द्रभूमि अनुप्रयोगों में खाली पड़े हवाई वाहन उपयोग की समीक्षा: दृष्टिकोण, प्रौद्योगिकी और डेटा में उभरते अवसर

11 प्रति साइट) और जमीनी संदर्भ की सुविधा के लिए विभिन्न अस्थायी समाधान विकसित करना। उदाहरण के लिए, हॉवेल एट अल। [११६] आर्द्रभूमि संयंत्र बायोमास के अध्ययन के लिए inflatable पार्टी गुब्बारों का इस्तेमाल किया, हालांकि, तेज हवाएं गुब्बारे को ख़राब या स्थानांतरित कर सकती हैं, जिससे उनकी स्थिति की सटीकता कम हो सकती है। इसी तरह, एवियन कॉलोनी सूची [१०१] में भू-संदर्भन की चर्चा ने घोंसले के शिकार स्थलों के पास जलमग्न क्षेत्रों में छवि मोज़ाइकिंग का समर्थन करने के लिए संदर्भ सुविधाओं के रूप में बुवाई प्रस्तावित की। अंत में, जीसीपी स्थापना और रखरखाव के दौरान साइट की गड़बड़ी से बचने के लिए आवश्यक हो सकता है, उदाहरण के लिए, एक आवेदन [५,६६] ने उच्च ज्वार के दौरान नाव द्वारा धातु के खंभों पर जीसीपी तैनात किया ताकि दोनों पानी के ऊपर उनकी ऊंचाई सुनिश्चित कर सकें और मार्श पर प्रभाव को कम कर सकें। वनस्पति। जैसे-जैसे आरटीके जैसी रीयल-टाइम पोजिशनिंग प्रौद्योगिकियां अधिक सुलभ होती जा रही हैं, जीसीपी प्लेसमेंट और रखरखाव का श्रम-गहन कार्य समय के साथ कम प्रासंगिक हो सकता है (उदाहरण के लिए, [७,२८,१३१,१४४])।

40 अध्ययन) ने जीसीपी स्थितीय सटीकता के बारे में टिप्पणी की। केवल 55 अध्ययन (

46% पूल) ने किसी प्रकार के सर्वेक्षण और छवि मोज़ाइकिंग त्रुटि की सूचना दी। चूंकि मोज़ेकिंग और पोजिशनिंग त्रुटियों के निहितार्थ प्रबंधन लक्ष्यों (जैसे, [28,119,128,133]) के बीच काफी भिन्न होने की संभावना है, यूएवी अनुप्रयोगों में स्पष्ट सटीकता बेंचमार्क के साथ-साथ सटीकता और त्रुटि रिपोर्टिंग के मानकों की कमी आर्द्रभूमि यूएवी के लिए एक महत्वपूर्ण कार्रवाई आइटम प्रस्तुत करती है। भविष्य में समुदाय।

4.3. यूएवी डाटा प्रोसेसिंग और प्रबंधन में विचार

0.1-1m, जो सामान्य हैं, उदाहरण के लिए, उपग्रह डेटा विश्लेषण के लिए जमीनी सच्चाई में, आधुनिक यूएवी के साथ संभव बहुत छोटे (<0.1m) पिक्सेल आकार के सापेक्ष बहुत मोटे हो जाते हैं। इसके साथ ही, आर्द्रभूमि के वातावरण की गतिशील प्रकृति स्वाभाविक रूप से वनस्पति की हवा से प्रेरित गति, पानी की सीमा में उतार-चढ़ाव, और मडफ्लैट, तलछट और जमीन के मलबे में परिवर्तन के कारण स्थितिगत अनिश्चितता की एक मौलिक डिग्री लगाती है। प्रभावी रूप से, इसका मतलब यह है कि बहुत उच्च स्तर की स्थितिगत सटीकता हमेशा आर्द्रभूमि सतह तत्वों और किसी दिए गए छोटे पिक्सेल के स्थानिक स्थान के बीच "सच्चे" मिलान की गारंटी नहीं दे सकती है। इस मुद्दे पर व्यापक रूप से चर्चा नहीं की गई है, हालांकि, यह बेहतर ढंग से समझने की एक महत्वपूर्ण आवश्यकता को उठाता है कि किसी दिए गए आर्द्रभूमि सेटिंग में वास्तविक रूप से परिदृश्य सुविधाओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए न्यूनतम स्थानिक संकल्प क्या है और फील्ड संदर्भ स्थानों के साथ इमेजरी को संरेखित करने में कौन सी स्थानिक त्रुटियां स्वीकार्य हैं। यह एक प्रश्न भी उठाता है कि किसी दिए गए अध्ययन उद्देश्य के लिए वास्तव में कितनी स्थानिक सटीकता आवश्यक है और यूएवी डेटा से अनुमान की गुणवत्ता को प्रभावित किए बिना किस स्तर की त्रुटि समान विश्लेषण परिणामों को जन्म दे सकती है।


स्थानिक डेटा तैयारी

सामान्य तौर पर, एफआर और एसई दृष्टिकोणों का उपयोग करके जलभृत उपलब्धता क्षेत्रों को चित्रित करने के लिए चार चरणों को लागू किया जाना चाहिए। ये चरण हैं: (ए) बोरहोल स्थान डेटा एकत्र करें और मनमाने ढंग से दो सेटों में विभाजित करें: विशिष्ट मानदंडों के अनुसार प्रशिक्षण और परीक्षण जैसे (७०/३०) या (८०/२०)। प्रशिक्षण डेटा सेट का उपयोग पूरी तरह से बोरहोल स्थानों और भूजल को प्रभावित करने वाले कारक के बीच सांख्यिकीय संबंधों की जांच के लिए किया जाता है। परीक्षण सेट का उपयोग परिणामों को मान्य करने और उपलब्धता क्षेत्रों (अंधा परीक्षण) की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल की क्षमता को प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है। (बी) भू-स्थानिक डेटाबेस बनाएं। विश्लेषण के इस चरण में, पारंपरिक, क्षेत्र सर्वेक्षण और आरएस जैसे विभिन्न संसाधनों का उपयोग करके भूजल घटना कारकों की साक्ष्य रेखापुंज विषयगत परतें तैयार की जाती हैं। आगे के विश्लेषण में उपयोग करने के लिए सभी विषयगत परतों को रेखापुंज प्रारूप में परिवर्तित किया जाना चाहिए। (सी) विश्लेषण के तीसरे चरण में एफआर और एन्ट्रॉपी के सूचकांक का उपयोग करके बोरहोल स्थानों (प्रशिक्षण डेटा सेट के लिए) और भूजल घटना कारकों के बीच संबंधों की जांच की जाती है। प्रत्येक कारक के प्रत्येक वर्ग के लिए संभावना अनुपात की गणना की जाती है और उपयोग किए गए प्रत्येक कारक के लिए उपयुक्त वजन की भी गणना की जाती है। अध्ययन क्षेत्र और व्यक्तिगत अनुभव की स्थितियों के आधार पर उपयुक्त वर्गीकरण योजना जैसे प्राकृतिक विराम, ज्यामितीय, आदि का उपयोग करके GAI की गणना और विभिन्न वर्गों में वर्गीकृत किया जाता है। (डी) चौथा चरण परिणामों की मान्यता का तात्पर्य है और भविष्यवाणी भूजल उपलब्धता क्षेत्रों में मॉडल की प्रभावशीलता की तुलना करना है। सामान्य तौर पर, परिणामों का सत्यापन प्रशिक्षण (सफलता दर कहा जाता है) और परीक्षण (भविष्यवाणी दर) के लिए प्रसिद्ध सापेक्ष संचालन विशेषता (आरओसी) तकनीक का उपयोग करके किया जाता है, या सीधे अनुमानित भूजल संभावित क्षेत्रों के साथ बोरहोल के स्थानों की तुलना करके किया जाता है। कभी-कभी यदि विभिन्न तकनीकों का उपयोग करके GAI का अनुमान लगाया जाता है, तो इन तकनीकों की क्षमताओं की भी तुलना की जाती है और चयनित मॉडल न्यूनतम भविष्यवाणी त्रुटि के साथ सबसे अच्छा होता है। पहले उल्लिखित प्रक्रिया को स्पष्ट करने के लिए चित्र 4 में एक प्रवाह चार्ट प्रस्तुत किया गया है।

भूजल उपलब्धता क्षेत्रों को चित्रित करने का फ्लो चार्ट

बोरहोल स्थानों की सूची

बोरहोल डेटा सामान्य भूजल आयोग/जल संसाधन मंत्रालय, इराक से प्राप्त किया गया था। डेटा रिकॉर्ड में भौगोलिक स्थिति (UTM), बोरहोल प्रवाह दर (l/s), बोरहोल की गहराई (m), जलभृत का प्रकार (सीमित, अपुष्ट), और भूजल घटकों के भौतिक-रासायनिक विश्लेषण जैसे कई प्रासंगिक डेटा शामिल थे। अध्ययन क्षेत्र में कुल मिलाकर 211 उत्पादक बोरहोल हैं। इनमें से केवल अपेक्षाकृत उच्च प्रवाह दर (8 l/s) (137) वाले बोरहोल को मैप किया गया और भूजल संभावित मॉडल के निर्माण के लिए उपयोग किया गया। प्रवाह दर को साहित्य समीक्षा और भूजल विशेषज्ञ राय प्राप्त करने के बाद चुना गया था (जबर अल-सयादी, विशेषज्ञ, भूजल के सामान्य आयोग/जल संसाधन मंत्रालय, इराक, व्यक्तिगत संचार)। 211 बोरहोल में से, 95 (70%) को प्रशिक्षण डेटा के रूप में यादृच्छिक रूप से चुना गया था और शेष 43 (30%) को सत्यापन उद्देश्यों के लिए रखा गया था। सांख्यिकीय MINITAB v.16 वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर का उपयोग डेटा को विभाजित करने के लिए किया गया था।

भूजल घटना कारकों का चयन

इस अध्ययन में विशेषज्ञ राय और साहित्य समीक्षा के आधार पर दस भूजल घटना कारकों का चयन किया गया था। ये कारक थे ऊंचाई (एम), ढलान (डिग्री), वक्रता, पहलू, टीडब्ल्यूआई, एसपीआई, भूविज्ञान, मिट्टी, भूमि उपयोग/भूमि कवर (एलयूएलसी), और दोषों की दूरी। भूजल घटना के लिए ऊंचाई एक महत्वपूर्ण कारक है क्योंकि मौसम और जलवायु की स्थिति अलग-अलग ऊंचाई पर बहुत भिन्न होती है, और इससे मिट्टी और वनस्पति में अंतर होता है (अनिया 1985)। ढलान भूमि की सतह का उठना या गिरना है। भूजल उपलब्धता मानचित्रण अध्ययन के लिए यह एक महत्वपूर्ण कारक है क्योंकि यह एक क्षेत्र में पानी के संचय को नियंत्रित करता है, और इसलिए भूजल पुनर्भरण को बढ़ाता है (ओजडेमिर 2011ए)। वक्रता सतह का दूसरा व्युत्पन्न है, या ढलान का ढलान है (किमरलिंग एट अल। 2011)। यह स्थलाकृति की आकृति विज्ञान का प्रतिनिधित्व करता है। वक्रता के तीन अलग-अलग प्रकार हैं: कुल, प्रोफ़ाइल और योजना। प्रोफ़ाइल वक्रता अधिकतम ढलान की दिशा के समानांतर है और मुख्य रूप से सतह पर प्रवाह के मंदी के त्वरण को प्रभावित करती है। प्रोफ़ाइल वक्रता का एक नकारात्मक मान इंगित करता है कि सतह ऊपर की ओर उत्तल है, और एक नकारात्मक वक्रता का अर्थ है कि सतह ऊपर की ओर अवतल है, जबकि शून्य का मान इंगित करता है कि सतह रैखिक है (ओह और ली 2010)। योजना वक्रता अधिकतम ढलान की दिशा के लंबवत है और मुख्य रूप से सतह पर प्रवाह के अभिसरण और विचलन को प्रभावित करती है। एक सकारात्मक मान इंगित करता है कि सतह पार्श्व उत्तल है, एक नकारात्मक इंगित करता है कि सतह पार्श्व रूप से अवतल है, शून्य का मान यह दर्शाता है कि सतह रैखिक है (किमरलिंग एट अल। 2011)। प्रोफ़ाइल और योजना वक्रता के संयोजन को कुल वक्रता कहा जाता है। योजना और प्रोफ़ाइल वक्रता दोनों को ध्यान में रखते हुए सतह पर प्रवाह को अधिक सटीक रूप से समझने में सक्षम बनाता है। पहलू या ढलान दिशा एक रेखापुंज में प्रत्येक सेल से उसके पड़ोसियों (बरो और मैकडॉनेल 1998) के मूल्य में परिवर्तन की अधिकतम दर की डाउनस्लोप दिशा की पहचान करती है। पहलू के मान उस स्थान पर सतह का सामना करने वाली कंपास दिशा को इंगित करते हैं। इसे ० (उत्तर) से ३६० (फिर से उत्तर की ओर) डिग्री में दक्षिणावर्त मापा जाता है, जो पूर्ण चक्र में आता है। इस तथ्य के कारण कि समतल क्षेत्रों में कोई ढलान दिशा नहीं है, -1 का मान दिया जाता है। पहलू वाष्पीकरण, ललाट वर्षा की दिशा के माध्यम से हाइड्रोलॉजिकल प्रक्रियाओं को दृढ़ता से प्रभावित करता है, और इस प्रकार अपक्षय प्रक्रिया और वनस्पति और जड़ विकास को प्रभावित करता है, विशेष रूप से शुष्क वातावरण में, इसलिए इस अध्ययन में इस पर विचार किया गया है। TWI और SPI जैसे स्थलाकृतिक सूचकांकों की मिट्टी की नमी, भूजल प्रवाह और ढलान स्थिरता (ली और किम 2011) जैसी हाइड्रोलॉजिकल स्थितियों की स्थानिक भिन्नता में महत्वपूर्ण भूमिका है। इन स्थलाकृतिक सूचकांकों का उपयोग स्थानिक मिट्टी की नमी के पैटर्न का वर्णन करने के लिए किया गया है (मूर एट अल। 1991)। भूजल संभावित मानचित्रण में भूविज्ञान एक महत्वपूर्ण कारक है (ओजडेमिर 2011ए, बी ली एट अल। 2012 मनप एट अल। 2011 नमपक एट अल। 2014)। भूविज्ञान भूजल की घटना को प्रभावित करता है क्योंकि लिथोलॉजिकल भिन्नता अक्सर चट्टानों और मिट्टी की सरंध्रता और हाइड्रोलिक चालकता में अंतर की ओर ले जाती है। मिट्टी महत्वपूर्ण जैविक गतिविधियों की विशेषता वाले असंतृप्त क्षेत्र के सबसे ऊपरी हिस्से को संदर्भित करती है। मिट्टी का पुनर्भरण की मात्रा पर प्रभाव पड़ता है, जो भूजल में घुसपैठ कर सकता है, और इसलिए एक जलभृत के भूजल भंडारण को बढ़ाता है। अन्य माना कारक, एलयूएलसी, पृथ्वी की सतह की जैविक स्थिति को परिभाषित करता है और लोग भूमि और सामाजिक-आर्थिक गतिविधि का उपयोग कैसे करते हैं। इसे कई शोधकर्ताओं द्वारा भूजल उपलब्धता के निर्धारण के लिए एक कारक के रूप में माना जाता है (मनप एट अल। 2011 नम्पक एट अल। 2014 गुम्मा और पावेलिक 2013 मोघदम एट अल। 2013)। LULC श्रेणियों में भिन्नता मिट्टी की स्थिति में बदलाव और बाद में भूजल की घटना में योगदान करती है। संरचना सेटिंग भूजल की घटना और गति को नियंत्रित करती है। अधिकांश चट्टानों में फ्रैक्चर और अन्य असंतुलन होते हैं जो उनके माध्यम से तरल पदार्थ के भंडारण और आवाजाही की सुविधा प्रदान करते हैं। कुछ रुकावटें, उदा. फाल्ट और डाइक, पानी के लिए बाधाओं के रूप में भी कार्य कर सकते हैं (सिंघल और गुप्ता 1999)। इस अध्ययन में दोनों को अध्ययन क्षेत्र में भूजल उपलब्धता में योगदान करने वाले मुख्य कारकों के रूप में ध्यान में रखा गया है।

विषयगत रेखापुंज परतों की तैयारी

उपरोक्त सभी भूजल घटना कारक आर्कजीआईएस 10.2 वाणिज्यिक सॉफ्टवेयर और इसके एक्सटेंशन स्थानिक विश्लेषक, भूस्थैतिक विश्लेषक, छवि विश्लेषक, आर्क हाइड्रो और आर्कटूल बॉक्स का उपयोग करके 30 × 30 मीटर सेल आकार के सेल आकार के साथ रेखापुंज प्रारूप में तैयार किए गए थे। प्रभावशाली रेखापुंज परतों के निरंतर मूल्यों के वर्गीकरण के लिए, जेन्क्स, इक्वल और मैनुअल जैसी विभिन्न वर्गीकरण योजनाओं का उपयोग किया गया था। डेटा वर्गीकरण की प्रक्रिया कच्चे डेटा को पूर्वनिर्धारित कक्षाओं, या डिब्बे में जोड़ती है। इन वर्गों को मानचित्र में कुछ अद्वितीय प्रतीकों द्वारा या विषयगत मानचित्रों के मामले में, एक अद्वितीय रंग या रंग द्वारा दर्शाया जा सकता है। जेनक्स वर्गीकरण योजना (जिसे प्राकृतिक विराम वर्गीकरण विधि भी कहा जाता है) एक डेटा क्लस्टरिंग विधि है जिसे विभिन्न वर्गों में मूल्यों की सर्वोत्तम व्यवस्था निर्धारित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह विधि कक्षाओं के भीतर विचरण को कम करने और वर्गों के बीच विचरण को अधिकतम करने का प्रयास करती है (जेन्क्स एट अल। 1967)। अनिवार्य रूप से, जेनक्स विधि वर्ग भिन्नताओं के भीतर कम से कम होती है (उन्हें यथासंभव समान बनाती है) और समूहों के बीच भिन्नता को अधिकतम करती है (डेटा वर्गों को यथासंभव भिन्न बनाती है)। नेचुरल ब्रेक्स (जेनक्स) वर्गीकरण का लाभ यह है कि यह डेटा के भीतर वास्तविक वर्गों की पहचान करता है। यह उपयोगी है क्योंकि यह विषयगत परत मानचित्र बनाता है जिसमें डेटा में रुझानों का सटीक प्रतिनिधित्व होता है। इस वर्गीकरण योजना का चयन साहित्य समीक्षा और अध्ययन क्षेत्र के लेखक के अनुभव और इसकी स्थितियों (अल-अबादी 2015बी) पर आधारित है।

स्थलाकृतिक कारक बनाने के लिए, जैसे, ऊंचाई, ढलान कोण, वक्रता, पहलू, TWI, और SPI, उन्नत अंतरिक्ष जनित थर्मल उत्सर्जन और परावर्तन रेडियोमीटर ग्लोबल डिजिटल एलिवेशन मॉडल (ASTER-GDEM) (http://gdem.ersdac.jspacesystems.or .jp/search.jsp) का उपयोग किया गया था। ASTER-GDEM को जापान के अर्थव्यवस्था मंत्रालय और यूनाइटेड स्टेट्स नेशनल एरोनॉटिक्स एंड स्पेस एडमिनिस्ट्रेशन (NASA) द्वारा विकसित किया गया था। ASTER-GDEM टाइल का स्थानिक विभेदन लगभग 30 मीटर है। छह कच्ची डीईएम टाइलें पिछले वेब स्थान से डाउनलोड की गईं और नया रेखापुंज बनाने के लिए विलय कर दी गईं। नए रेखापुंज को तब UTM प्रक्षेपित समन्वय प्रणाली (WGS डेटाम, 38 N) में पुन: प्रक्षेपित किया जाता है, और अध्ययन क्षेत्र की भरी हुई ऊंचाई रेखापुंज परत बनाने के लिए सिंक भर दिए जाते हैं (चित्र 2a)। बेसिन में प्रवाह की दिशा की गणना करने के लिए सिंक से मुक्त क्षेत्र, जिसे अवसाद रहित डीईएम भी कहा जाता है, बेहतर इनपुट है। प्रक्रिया एक डीईएम गर्ड में सिंक को भरने का प्रयास करती है, इसलिए, यदि उच्च ऊंचाई वाली कोशिकाएं डीईएम सरणी में एक सेल को घेर लेती हैं, तो पानी फंस जाता है और प्रवाहित नहीं हो सकता है। भरण सिंक इन समस्याओं को समाप्त करने के लिए सेल के चारों ओर के उन्नयन मूल्यों को संशोधित करता है। उन्नयन रेखापुंज परत को सीधे भरे हुए डीईएम से प्राप्त किया गया था और आगे के विश्लेषण में उपयोग करने के लिए ब्रेक वर्गीकरण योजना का उपयोग करके पांच वर्गों (छवि 2) में वर्गीकृत किया गया था। अध्ययन क्षेत्र का ढलान कोण (°) आर्कमैप के स्थानिक विश्लेषक विस्तार का उपयोग करके भरे हुए डेम से लिया गया था और चित्र 5 में मैन्युअल रूप से पांच श्रेणियों में वर्गीकृत होने के बाद प्रस्तुत किया गया था: फ्लैट-कोमल ढलान और lt5 °, उचित ढलान (5 ° -15 °) ), मध्यम ढलान (15°–30°), खड़ी ढलान (30°-50°), और बहुत खड़ी ढलान >50°, (Pourghasemi et al. 2013)। वक्रता रेखापुंज मानचित्र भी सीधे भरे हुए DEM से प्राप्त किया गया था और परिणामी रेखापुंज को मैन्युअल रूप से तीन वर्गों में वर्गीकृत किया गया था: उत्तल और lt0, समतल 0, और अवतल & gt0 (चित्र 6)। पहलू नक्शा भी फिल डीईएम से तैयार किया गया था और दस वर्गों (चित्र 7) में वर्गीकृत किया गया था: फ्लैट (−1), उत्तर (0–22.5) (337.5–360), पूर्वोत्तर (22.5–67.5), पूर्व (67.5–112.5) ), दक्षिण पूर्व (112.5–157.5), दक्षिण (157.5–202.5), दक्षिण पश्चिम (202.5–247.5), पश्चिम (247.5–292.5), और उत्तर पश्चिम (292.5–337.5)। TWI और SPI को गणितीय रूप से परिभाषित किया गया है (मूर एट अल। 1991):

कहाँ पे, एक निश्चित बिंदु प्रति इकाई समोच्च लंबाई और तन के माध्यम से बहने वाला स्थानीय अनलोप क्षेत्र है β डिग्री में स्थानीय ढलान है, और एस विशिष्ट जलग्रहण क्षेत्र है। TWI और SPI कारकों की गणना करने के लिए, प्रवाह दिशा और प्रवाह संचय परतों की गणना सबसे पहले की जानी चाहिए, जिन्हें इलाके के विश्लेषण और वाटरशेड चित्रण के लिए मुख्य कदम माना जाता है। भरे हुए डेम में प्रत्येक सेल के लिए फ्लो डायरेक्शन फंक्शन की गणना की जाती है, जिस दिशा में पानी बहेगा। प्रवाह दिशा रेखापुंज में सेल का मान 1 और 128 के बीच की एक संख्या है जो एक कार्डिनल दिशा का प्रतिनिधित्व करता है। प्रवाह दिशा ग्रिड का उपयोग प्रवाह संचय परत बनाने के लिए इनपुट के रूप में किया जाता है। प्रवाह संचय फ़ंक्शन भरे हुए डीईएम सरणी में प्रत्येक सेल के लिए गणना करता है, इसमें बहने वाली कोशिकाओं की संख्या। प्रवाह संचय एक डीईएम में किसी भी निर्दिष्ट बिंदु तक बहने वाले क्षेत्र के निर्धारण की अनुमति देता है। इन परतों को प्राप्त करने के लिए आर्कजीआईएस के आर्क हाइड्रो एक्सटेंशन का उपयोग किया गया था। प्रवाह संचय परत का उपयोग Eqs का उपयोग करके TWI और SPI की रेखापुंज परतों को प्राप्त करने के लिए किया गया था। 10 और 11 और बाद में जेनक्स वर्गीकरण प्रणाली (चित्र 8, 9) का उपयोग करके दोनों परतों के लिए चार वर्गों में वर्गीकृत किया गया।


ग्रामीण क्षेत्रों में मानव सक्रिय गतिशीलता की भविष्यवाणी: तीन अलग-अलग दृष्टिकोणों का विकास और वैधता परीक्षण

सक्रिय गतिशीलता पर्यावरणीय जोखिमों (जैसे यातायात से संबंधित वायु प्रदूषण, पशुधन उत्सर्जन) के आकलन में एक प्रासंगिक भूमिका निभा सकती है, लेकिन वास्तविक गतिशीलता पैटर्न के बारे में डेटा एकत्र करने के लिए गहन काम है, विशेष रूप से बड़ी अध्ययन आबादी में, इसलिए सक्रिय गतिशीलता के आकलन के तरीके हो सकते हैं विभिन्न प्रकार के अध्ययनों में जोखिम मूल्यांकन के लिए प्रासंगिक हो। हमने पहले सप्ताह भर चलने वाली जीपीएस ट्रैकिंग का उपयोग करके नीदरलैंड में एक ग्रामीण सेटिंग में 941 प्रतिभागियों के समूह में गतिशीलता पैटर्न एकत्र किया था। हमारे पास व्यक्तिगत विशेषताओं, साप्ताहिक गतिशीलता पैटर्न और स्थानिक विशेषताओं के बारे में स्व-रिपोर्ट किए गए डेटा के बारे में जानकारी थी। इस अध्ययन का लक्ष्य सक्रिय गतिशीलता के बहुमुखी अनुमानों को विकसित करना, जीपीएस माप का उपयोग करके उनकी सटीकता का परीक्षण करना और जोखिम मूल्यांकन अध्ययनों के निहितार्थों का पता लगाना था।

तरीकों

हमने व्यक्तिगत विशेषताओं (जैसे उम्र, लिंग, पूर्व-मौजूदा स्थितियों), स्व-रिपोर्ट किए गए डेटा (जैसे प्रति बाइक आने में लगने वाले घंटे) या घर और काम के पते जैसे स्थानिक भविष्यवाणियों के आधार पर सक्रिय गतिशीलता पर खर्च किए गए घंटों / सप्ताह का अनुमान लगाया। सक्रिय गतिशीलता पर खर्च किए गए अनुमानित घंटे/सप्ताह की तुलना रेखीय प्रतिगमन और कप्पा आंकड़ों का उपयोग करते हुए जीपीएस मापा घंटे/सप्ताह से की गई थी।

परिणाम

सक्रिय गतिशीलता पर खर्च किए गए अनुमानित और मापा घंटे/सप्ताह में कम पत्राचार था, यहां तक ​​कि स्व-रिपोर्ट किए गए डेटा के आधार पर सबसे अच्छी भविष्यवाणी अनुमान पद्धति भी थी, जिसके परिणामस्वरूप एक आर 0.09 का 2 और कोहेन का कप्पा 0.07 का। एक दृश्य जांच ने संकेत दिया कि, हालांकि काम करने के लिए अनुमानित मार्ग जीपीएस द्वारा मापी गई पटरियों से मेल खाते हुए दिखाई दिए, इस तरह से सक्रिय गतिशीलता का केवल एक छोटा हिस्सा ही कैप्चर किया गया था, जिसके परिणामस्वरूप समग्र अनुमानित सक्रिय गतिशीलता की कम वैधता थी।

निष्कर्ष

हम एक ऐसी विधि विकसित करने में असमर्थ थे जो सक्रिय गतिशीलता का सटीक अनुमान लगा सके, सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला तरीका विस्तृत स्व-रिपोर्ट की गई जानकारी पर आधारित था, लेकिन फिर भी कम पत्राचार हुआ। भविष्य के अध्ययन के लिए घर-कार्य यातायात के एक्सपोजर के योगदान का मूल्यांकन करने के उद्देश्य से, स्थानिक भविष्यवाणियों को लागू करना उपयुक्त हो सकता है। गतिशीलता पैटर्न का मूल्यांकन करने के लिए माप अभी भी सर्वोत्तम संभव उपकरण का प्रतिनिधित्व करते हैं।


आईओएसआर-जेसीई वॉल्यूम -8

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कागज़ का प्रकार : शोध पत्र
शीर्षक : प्लानर ग्राफ के उत्तल आरेखण पर सर्वेक्षण
देश : बांग्लादेश
लेखकों : शरीफा रानिया महमूद
: 10.9790/0661-0840717

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कागज़ का प्रकार : शोध पत्र
शीर्षक : मेडिकल इमेज माइनिंग में डेटा माइनिंग एप्लीकेशन: वेटेड रूल माइनिंग और क्लासिफायर का उपयोग करके स्तन कैंसर का विश्लेषण
देश : इंडिया
लेखकों : ए.कविप्रिया, बी.गोमती
: 10.9790/0661-0841823

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कागज़ का प्रकार : शोध पत्र
शीर्षक : फ़ज़ी लॉजिकल डेटाबेस मॉडल की समीक्षा
देश : इंडिया
लेखकों : अनुप्रिया, प्रो. राहुल ऋषि
: 10.9790/0661-0842434

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कागज़ का प्रकार : शोध पत्र
शीर्षक : उच्च सटीकता का पता लगाने और वस्तुओं की ट्रैकिंग
देश : इंडिया
लेखकों : श्री वी.एम. विजय कन्नन
: 10.9790/0661-0843135

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[९] इसहाक कोहेन, और जेरार्ड मेडियोनी, "वीडियो निगरानी के लिए चलती वस्तुओं का पता लगाना और ट्रैकिंग", आईईईई की कार्यवाही में
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कागज़ का प्रकार : शोध पत्र
शीर्षक : नए ब्लाइंडिंग सिग्नेचर प्रोटोकॉल का उपयोग करते हुए ई-वोटिंग प्रणाली का कार्यान्वयन
देश : इंडिया
लेखकों : प्रकाश कुप्पुस्वामी, उमर सईद अली अल-मुशायत
: 10.9790/0661-0843640

जर्नल पेपर्स:
[१] पाटिल वी.एम. " मतदाता की गोपनीयता और प्रमाणीकरण के लिए नेत्रहीन हस्ताक्षर और क्रिप्टोग्राफी का उपयोग करके ईवीएस सुरक्षित करें" सिग्नल के जर्नल और
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[२] सुबरिया इब्राहिम, मज़ना कामत, मज़लीना सल्लेह, शाह रिज़ान अब्दुल अज़ीज़, "ब्लाइंड सिग्नेचर के साथ सुरक्षित ई-वोटिंग",
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[३] प्रकाश कुप्पुस्वामी, डॉ.सी. चंद्रशेखर, "ब्लॉक पर आधारित क्रिप्टोग्राफ़िक सार्वजनिक कुंजी एल्गोरिथम के माध्यम से सुरक्षा का संवर्धन
सिफर", आईजेसीएसई, आईएसएसएन: ०९७६-५१६६ वॉल्यूम। 2 नंबर 3 जून-जुलाई 2011 पीपी 347-355।
पुस्तकें:
[४] जॉन सी. बोमन, गणित ४२२ कोडिंग सिद्धांत और क्रिप्टोग्राफी, अल्बर्टा विश्वविद्यालय, एडमोंटन, कनाडा।
[५] डेनिंग, डी.ई. "क्रिप्टोग्राफी और डेटा सुरक्षा। पढ़ना (एमए)": एडिसन-वेस्ले, १९८२।
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कार्यवाही कागजात:
[७] निधि गुप्ता, प्रवीण कुमार और सतीश छोकर, " ए सिक्योर ब्लाइंड सिग्नेचर एप्लीकेशन इन ई वोटिंग", 5वीं की कार्यवाही
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वाशिंगटन विश्वविद्यालय: कंप्यूटर विज्ञान तकनीकी रिपोर्ट, १९९६।
[१०] ज़े ज़िया, स्टीव श्नाइडर, "ए न्यू रिसीप्ट-फ्री ई-वोटिंग स्कीम ब्लाइंड सिग्नेचर पर आधारित", २५ मई २००६।

कागज़ का प्रकार : शोध पत्र
शीर्षक : आंशिक डीकंप्रेसन का उपयोग कर XML डेटाबेस के लिए क्वेरी मूल्यांकन
देश : इंडिया
लेखकों : विजय गुल्हाने, एम.एस.अली
: 10.9790/0661-0844145

[१] जेम्स चेंग और विल्फ्रेड एनजी XQzip: स्ट्रक्चरल इंडेक्सिंग का उपयोग करके संपीड़ित एक्सएमएल को क्वेरी करना‖ ई। बर्टिनो एट अल। (सं.): ईडीबीटी
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[२] आंद्रेई एरियन, एंजेला बोनिफाटी, इओना मैनोलेस्कु, एंड्रिया पुगलीसे XQueC: एक क्वेरी-कॉन्शियस कंप्रेस्ड XML डेटाबेस‖
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[३] जुनकी मिन मायुंगजे पार्क चिनवान चुंग (एक्सप्रेस: ​​एक्सएमएल डेटा के लिए एक प्रश्न योग्य संपीड़न) सिगमोड २००३, जून ९१२, २००३, सैन डिएगो, सीए। कॉपीराइट 2003 एसीएम 158113634X/ 03/06
[४] मुस्तफा अताय, येझोउ सन, डापेंग लियू, शियाओंग लू, फरशाद फोटौही मैपिंग एक्सएमएल डेटा टू रिलेशनल डेटा: ए डोमबेस्ड एप्रोच‖ डिपार्टमेंट ऑफ कंप्यूटर साइंस वेन स्टेट यूनिवर्सिटी, डेट्रायट, एमआई ४८२०२
[५] शेरिफ साकर XML संपीड़न तकनीक: एक सर्वेक्षण और तुलना राष्ट्रीय आईसीटी ऑस्ट्रेलिया (एनआईसीटीए), २२३ एंज़ैक परेड, एनएसडब्ल्यू २०५२, सिडनी, ऑस्ट्रेलिया जर्नल ऑफ़ कंप्यूटर एंड सिस्टम साइंसेज ७५ (२००९) ३०३-३२२
[६] पंकज एम. तोलानी जयंत आर. हरित्सा XGRIND: एक क्वेरी-फ्रेंडली एक्सएमएल कंप्रेसर, 18वीं इंटरनेशनल की कार्यवाही
डाटा इंजीनियरिंग पर सम्मेलन (आईसीडीई.02) 1063-6382/02 $17.00 © 2002 आईईईई
[७] विल्फ्रेड एनजी · वाई-येंग लैम पीटर टी। वुड · मार्क लेवेन XCQ: एक क्वेरी करने योग्य एक्सएमएल संपीड़न प्रणाली‖ नोएल इंफ सिस्ट (२००६) डीओआई १०.१००७/एस१०११५-००६-००१२-जेड
[८] विल्फ्रेड एनजी लाम वाई येंग जेम्स चेंग XML संपीड़न प्रौद्योगिकियों का तुलनात्मक विश्लेषण‖ कंप्यूटर विभाग
विज्ञान हांगकांग विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय हांगकांग
[९] वीमिन ली XCOMP: एक एक्सएमएल संपीड़न उपकरण‖ वाटरलू विश्वविद्यालय को प्रस्तुत एक थीसिस। वाटरलू, ओंटारियो,
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कागज़ का प्रकार : शोध पत्र
शीर्षक : वायरलेस सेंसर नेटवर्क के लिए विवश Delaunay त्रिकोणासन
देश : इंडिया
लेखकों : रमनेश दुबे
: 10.9790/0661-0844653

[1] एम. कार्डेई, डी. मैक्कलम, एक्स. चेंग, एम. मिन, एक्स. जिया, डी. ली, और डी.जेड. ड्यू, ऊर्जा दक्ष के साथ वायरलेस सेंसर नेटवर्क
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न्यूयॉर्क, लंदन, बोका रैटन, 2005), पीपी. 361-372।
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[८] डी. टियां और एन.डी. जॉर्जेनस, बड़े वायरलेस सेंसर नेटवर्क के लिए एक कवरेज-संरक्षण नोड शेड्यूलिंग योजना, पहला एसीएम
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2002.

कागज़ का प्रकार : शोध पत्र
शीर्षक : उच्च प्रदर्शन क्लाउड डेटा माइनिंग एल्गोरिथम और क्लाउड में डेटा माइनिंग
देश : इंडिया
लेखकों : नंदिनी मिश्रा, सौरभ शर्मा, आशीष पांडेय
: 10.9790/0661-0845461

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[६] के. केहे, आर. फिगुएरेडो, जे. फोर्ट्स, टी. फ्रीमैन, और एम. त्सुगावा, साइंस क्लाउड्स: वैज्ञानिक अनुप्रयोगों के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग में प्रारंभिक अनुभव, ‖ क्लाउड कंप्यूटिंग और अनुप्रयोग, वॉल्यूम। 2008, 2008।

[७] आई. फोस्टर, टी. फ्रीमैन, के. केही, डी. शेफ्टनर, बी. सोतोमेयर, और एक्स झांग, ग्रिड समुदायों के लिए वर्चुअल क्लस्टर, क्लस्टर कंप्यूटिंग और ग्रिड, आईईईई इंटरनेशनल सिम्पोजियम ऑन, वॉल्यूम। 0, पीपी. 513-520, 2006.

[८] आर. क्रीसी, द ओरिजिन ऑफ द वीएम/३७० टाइम-शेयरिंग सिस्टम, आईबीएम जर्नल ऑफ रिसर्च एंड डेवलपमेंट, वॉल्यूम। 25, नहीं। 5, पीपी. 483-490, 1981.

[९] अमेज़ॅन इलास्टिक कंप्यूट क्लाउड, ‖ [ऑनलाइन], http://aws.amazon.com/ec2/।

[१०] के. केहे, आई. फोस्टर, टी. फ्रीमैन, और एक्स झांग, वर्चुअल वर्कस्पेस: ग्रिड में सेवा की गुणवत्ता और जीवन की गुणवत्ता प्राप्त करना, वैज्ञानिक प्रोग्रामिंग, वॉल्यूम। 13, नहीं। 4, पीपी. 265-275, 2005


रैखिक बीजगणित . के कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है विज्ञान सामान्य रूप में। क्योंकि रैखिक समीकरणों को हल करना इतना आसान है, व्यावहारिक रूप से आधुनिक विज्ञान के हर क्षेत्र में ऐसे मॉडल होते हैं जहां समीकरणों को रैखिक समीकरणों (टेलर विस्तार तर्कों का उपयोग करके) द्वारा अनुमानित किया जाता है और सिस्टम के लिए हल करने से सिद्धांत को विकसित होने में मदद मिलती है। एक सूची बनाना शुरू करना आपके लिए भी प्रासंगिक नहीं होगा और मुझे नहीं पता कि लोग समीकरणों के अनुमानित समाधान के लिए रैखिक बीजगणित की शक्ति का दुरुपयोग कैसे करते हैं। चूंकि ज्यादातर मामलों में, समीकरणों को हल करना व्यावहारिक समस्या को हल करने का पर्याय है, यह बहुत उपयोगी हो सकता है। बस इसी कारण से, रैखिक बीजगणित के अस्तित्व का एक कारण है, और यह किसी भी वैज्ञानिक के लिए रैखिक बीजगणित को जानने के लिए पर्याप्त कारण है।

अधिक विशेष रूप से, गणित में, रैखिक बीजगणित, निश्चित रूप से, अमूर्त बीजगणित वेक्टर रिक्त स्थान में इसका उपयोग बीजगणित के कई अलग-अलग क्षेत्रों जैसे समूह सिद्धांत, अंगूठी सिद्धांत, मॉड्यूल सिद्धांत, प्रतिनिधित्व सिद्धांत, गैलोइस सिद्धांत, और बहुत कुछ में उत्पन्न होता है। रैखिक बीजगणित के उपकरणों को समझने से उन सिद्धांतों को बेहतर ढंग से समझने की क्षमता मिलती है, और रैखिक बीजगणित के कुछ प्रमेयों को उन सिद्धांतों की समझ की भी आवश्यकता होती है जो वे कई अलग-अलग आंतरिक तरीकों से जुड़े होते हैं।

बीजगणित के बाहर, विश्लेषण का एक बड़ा हिस्सा, कहा जाता है कार्यात्मक विश्लेषण, वास्तव में रैखिक बीजगणित का अनंत-आयामी संस्करण है। अनंत आयाम में, अधिकांश परिमित-आयाम प्रमेय बहुत ही रोचक तरीके से टूट जाते हैं, हमारे कुछ अंतर्ज्ञान संरक्षित होते हैं, लेकिन उनमें से अधिकांश टूट जाते हैं। बेशक, बीजीय अंतर्ज्ञान में से कोई भी दूर नहीं जाता है, लेकिन अधिकांश विश्लेषणात्मक भाग बंद गेंदें कभी कॉम्पैक्ट नहीं होती हैं, मानदंड हमेशा समकक्ष नहीं होते हैं, और आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले मानदंड के आधार पर अंतरिक्ष की संरचना बहुत बदल जाती है। इसलिए विश्लेषण का अध्ययन करने वाले व्यक्ति के लिए भी रैखिक बीजगणित को समझना महत्वपूर्ण है।

दूसरे शब्दों में, यदि आप सोचना शुरू करना चाहते हैं, तो पहले सीधे (रैखिक) सोचना सीखें। =)


एक ऐसी स्थिति जिसमें सरकारी अधिकारी का निर्णय उसकी व्यक्तिगत रूचि से प्रभावित हो

होप ड्राहेम: संकल्पना (लीड) डेटा क्यूरेशन (लीड) औपचारिक विश्लेषण (लीड) फंडिंग अधिग्रहण (समर्थन) जांच (लीड) कार्यप्रणाली (लीड) प्रोजेक्ट एडमिनिस्ट्रेशन (लीड) राइटिंग-ओरिजिनल ड्राफ्ट (लीड) राइटिंग-रिव्यू एंड एडिटिंग (लीड) . जेनिफर ए मूर: संकल्पना (बराबर) डेटा क्यूरेशन (बराबर) लेखन-समीक्षा और संपादन (समर्थन)। स्कॉट विंटरस्टीन: फंडिंग अधिग्रहण (बराबर) लेखन-समीक्षा और संपादन (बराबर)। किम स्क्रिबनेर: संकल्पना (समर्थन) वित्त पोषण अधिग्रहण (लीड) पर्यवेक्षण (बराबर) लेखन-समीक्षा और संपादन (समर्थन)।


वीडियो देखना: नटवरक वशलषक: नटवरक डटसट बनन