Matritsalar ustida arifmetik amallar va element bo'yicha hisoblash farqlari
Annotatsiya
Ushbu maqolada matritsalar ustida arifmetik amallar va element bo‘yicha hisoblash usullarining nazariy asoslari hamda ularning amaliy qo‘llanilish jihatlari tahlil qilingan. Matritsalarni qo‘shish, ayirish, ko‘paytirish kabi asosiy arifmetik amallar va element bo‘yicha bajariladigan hisoblashlarning o‘zaro farqlari yoritilgan. Shuningdek, ushbu usullar yordamida iqtisodiyot, transport, tibbiyot, sun’iy intellekt va ma’lumotlarni qayta ishlash sohalarida uchraydigan hayotiy amaliy masalalarni yechish imkoniyatlari ko‘rib chiqilgan. Tadqiqot davomida matritsaviy amallar murakkab matematik bog‘lanishlarni ifodalashda samarali ekanligi, element bo‘yicha hisoblashlar esa katta hajmdagi ma’lumotlarni tezkor qayta ishlashda qulayligi aniqlangan. Olingan natijalar zamonaviy dasturlash muhitlarida matritsalar bilan ishlashning muhim ahamiyatga ega ekanligini ko‘rsatadi.
Kalit so‘zlar: matritsa, arifmetik amallar, element bo‘yicha hisoblash, NumPy, Python, matritsa ko‘paytirish, ma’lumotlarni qayta ishlash, matematik modellashtirish, sun’iy intellekt, algoritm.
Библиографические ссылки
1. Abduqodirov A.A., Hayitov A.G. Dasturlash asoslari va Python tili. – Toshkent: “Fan va texnologiya”, 2022. – 256 b.
2. NumPy Developers. NumPy User Guide. – Available at: NumPy Official Documentation
3. Langtangen H.P. A Primer on Scientific Programming with Python. – Berlin: Springer, 2016. – 922 p.
4. Strang G. Linear Algebra and Its Applications. – 4th ed. – Boston: Cengage Learning, 2006. – 576 p.
5. McKinney W. Python for Data Analysis. – 3rd ed. – Sebastopol: O'Reilly Media, 2022. – 579 p.
6. Press W.H., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., Flannery B.P. Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing. – Cambridge: Cambridge University Press, 2007. – 1235 p.
7. Chollet F. Deep Learning with Python. – 2nd ed. – Shelter Island: Manning Publications, 2021. – 504 p.
8. VanderPlas J. Python Data Science Handbook. – Sebastopol: O'Reilly Media, 2016. – 548 p.
9. Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. – Cambridge: MIT Press, 2016. – 775 p.
10. Axborot texnologiyalari va matematik modellashtirish asoslari / Tahrir ostida B. Begalov. – Toshkent: O‘zbekiston Respublikasi Oliy ta’lim nashriyoti, 2021. – 312 b.
