āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻ“ āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāĻžā§ŸāĻ• (Matrix & Determinant)

āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻšāϞ⧋ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž, āϚāϞāĻ• āĻŦāĻž āĻĒā§āϰāϤ⧀āϕ⧇āϰ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏ⧁āĻļ⧃āĻ™ā§āĻ–āϞ āĻ†ā§ŸāϤāĻžāĻ•āĻžāϰ āĻŦāĻŋāĻ¨ā§āϝāĻžāϏ āϝāĻž āϏāĻžāϰāĻŋ (Row) āĻāĻŦāĻ‚ āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āĻ­ (Column) āĻĻā§āĻŦāĻžāϰāĻž āĻ—āĻ āĻŋāϤāĨ¤ āĻ—āĻŖāĻŋāϤ, āĻĒāĻĻāĻžāĻ°ā§āĻĨāĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ, āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāωāϟāĻžāϰ āĻŦāĻŋāĻœā§āĻžāĻžāύ, āĻ…āĻ°ā§āĻĨāύ⧀āϤāĻŋ āĻ“ āĻĒā§āϰāĻ•ā§ŒāĻļāϞ⧇ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻŦā§āϝāĻžāĻĒāĻ•āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšā§ƒāϤ āĻšā§ŸāĨ¤

āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āϏāĻ‚āĻœā§āĻžāĻž

āϝāĻĻāĻŋ m āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻ• āϏāĻžāϰāĻŋ āĻāĻŦāĻ‚ n āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻ• āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āĻ­āĻŦāĻŋāĻļāĻŋāĻˇā§āϟ āϕ⧋āύ⧋ āĻ†ā§ŸāϤāĻžāĻ•āĻžāϰ āĻŦāĻŋāĻ¨ā§āϝāĻžāϏ āĻĨāĻžāϕ⧇, āϤāĻŦ⧇ āϤāĻžāϕ⧇ m × n āĻŽāĻžāĻ¤ā§āϰāĻžāϰ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻŦāϞāĻž āĻšā§ŸāĨ¤

āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āϏāĻžāϧāĻžāϰāĻŖ āϰ⧂āĻĒ

A = [ a11 a12 ... a1n a21 a22 ... a2n am1 am2 ... amn ]

āĻāĻ–āĻžāύ⧇,

  • m = āϏāĻžāϰāĻŋāϰ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž
  • n = āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āϭ⧇āϰ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž
  • aij = i āϤāĻŽ āϏāĻžāϰāĻŋ āĻ“ j āϤāĻŽ āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āϭ⧇āϰ āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ

āωāĻĻāĻžāĻšāϰāĻŖ

A = [ 1 2 3 4 ]

āĻāϟāĻŋ āĻāĻ•āϟāĻŋ 2 × 2 āĻŽāĻžāĻ¤ā§āϰāĻžāϰ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏāĨ¤

āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āĻĒā§āϰāĻ•āĻžāϰāϭ⧇āĻĻ

ā§§. āϏāĻžāϰāĻŋ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ (Row Matrix)

āϝ⧇ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇ āĻŽāĻžāĻ¤ā§āϰ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻžāϰāĻŋ āĻĨāĻžāϕ⧇ āϤāĻžāϕ⧇ āϏāĻžāϰāĻŋ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻŦāϞ⧇āĨ¤

[ 1 2 3 ]

⧍. āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āĻ­ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ (Column Matrix)

āϝ⧇ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇ āĻŽāĻžāĻ¤ā§āϰ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āĻ­ āĻĨāĻžāϕ⧇ āϤāĻžāϕ⧇ āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āĻ­ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻŦāϞ⧇āĨ¤

[ 1 2 3 ]

ā§Š. āĻŦāĻ°ā§āĻ— āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ (Square Matrix)

āϝ⧇ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇ āϏāĻžāϰāĻŋ āĻ“ āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āϭ⧇āϰ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž āϏāĻŽāĻžāύ āϤāĻžāϕ⧇ āĻŦāĻ°ā§āĻ— āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻŦāϞ⧇āĨ¤

ā§Ē. āĻļā§‚āĻ¨ā§āϝ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ (Zero Matrix)

āϝ⧇ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āϏāĻ•āϞ āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ āĻļā§‚āĻ¨ā§āϝ āϤāĻžāϕ⧇ āĻļā§‚āĻ¨ā§āϝ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻŦāϞ⧇āĨ¤

ā§Ģ. āĻ•āĻ°ā§āĻŖ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ (Diagonal Matrix)

āϝ⧇ āĻŦāĻ°ā§āĻ— āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇ āĻĒā§āϰāϧāĻžāύ āĻ•āĻ°ā§āĻŖ āĻ›āĻžā§œāĻž āĻ…āĻ¨ā§āϝ āϏāĻŦ āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ āĻļā§‚āĻ¨ā§āϝ āĻšā§Ÿ āϤāĻžāϕ⧇ āĻ•āĻ°ā§āĻŖ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻŦāϞ⧇āĨ¤

ā§Ŧ. āĻāĻ•āĻ• āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ (Identity Matrix)

āϝ⧇ āĻ•āĻ°ā§āĻŖ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āĻĒā§āϰāϧāĻžāύ āĻ•āĻ°ā§āϪ⧇āϰ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāϟāĻŋ āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ 1 āĻšā§Ÿ āϤāĻžāϕ⧇ āĻāĻ•āĻ• āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻŦāϞ⧇āĨ¤

I = [ 1 0 0 1 ]

āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āϏāĻŽāϤāĻž

āĻĻ⧁āϟāĻŋ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āϏāĻŽāĻžāύ āĻšāĻŦ⧇ āϝāĻĻāĻŋ āϤāĻžāĻĻ⧇āϰ āϏāĻŽāĻŽāĻžāĻ¤ā§āϰāĻž āĻšā§Ÿ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ…āύ⧁āϰ⧂āĻĒ āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύāϗ⧁āϞ⧋ āϏāĻŽāĻžāύ āĻšā§ŸāĨ¤

āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āϝ⧋āĻ—

āϏāĻŽāĻŽāĻžāĻ¤ā§āϰāĻžāϰ āĻĻ⧁āϟāĻŋ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āĻ…āύ⧁āϰ⧂āĻĒ āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ āϝ⧋āĻ— āĻ•āϰ⧇ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āϝ⧋āĻ— āĻ•āϰāĻž āĻšā§ŸāĨ¤

āωāĻĻāĻžāĻšāϰāĻŖ

[ 1 2 3 4 ] + [ 2 1 0 5 ]

āĻĢāϞāĻžāĻĢāϞ,

[ 3 3 3 9 ]

āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āϗ⧁āĻŖ

āϝāĻĻāĻŋ āĻĒā§āϰāĻĨāĻŽ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āĻ­ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž āĻĻā§āĻŦāĻŋāĻ¤ā§€ā§Ÿ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āϏāĻžāϰāĻŋ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻžāϰ āϏāĻŽāĻžāύ āĻšā§Ÿ āϤāĻŦ⧇ āϗ⧁āĻŖ āϏāĻŽā§āĻ­āĻŦāĨ¤

āϝāĻĻāĻŋ,

A = [ a b c d ]

āĻāĻŦāĻ‚

B = [ e f g h ]

āϤāĻŦ⧇,

AB = [ ae + bg af + bh ce + dg cf + dh ]

āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āĻŸā§āϰāĻžāĻ¨ā§āϏāĻĒā§‹āϜ

āϕ⧋āύ⧋ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āϏāĻžāϰāĻŋāϕ⧇ āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āĻ­ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āĻ­āϕ⧇ āϏāĻžāϰāĻŋāϤ⧇ āϰ⧂āĻĒāĻžāĻ¨ā§āϤāϰ āĻ•āϰāϞ⧇ āĻĒā§āϰāĻžāĻĒā§āϤ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏāϕ⧇ āĻŸā§āϰāĻžāĻ¨ā§āϏāĻĒā§‹āϜ āĻŦāϞ⧇āĨ¤

āϝāĻĻāĻŋ A āĻāϰ āĻŸā§āϰāĻžāĻ¨ā§āϏāĻĒā§‹āϜ āĻšā§Ÿ,

AT

āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāĻžā§ŸāĻ• (Determinant)

āĻŦāĻ°ā§āĻ— āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āϏāĻŽā§āĻĒāĻ°ā§āĻ•āĻŋāϤ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻžāĻŽāĻžāύāϕ⧇ āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāĻžā§ŸāĻ• āĻŦāϞāĻž āĻšā§ŸāĨ¤

2 × 2 āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāĻžā§ŸāĻ•

| a b c d | = a d - b c

āωāĻĻāĻžāĻšāϰāĻŖ

| 2 3 1 4 | = ( 2 × 4 ) - ( 3 × 1 ) = 5

3 × 3 āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāĻžā§ŸāĻ•

3 × 3 āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāĻžā§ŸāĻ• āϏāĻžāϧāĻžāϰāĻŖāϤ āϏāĻžāϰ⧁āϏ⧇āϰ āϏ⧂āĻ¤ā§āϰ āĻŦāĻž āϕ⧋āĻĢā§āϝāĻžāĻ•ā§āϟāϰ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋāϤ⧇ āύāĻŋāĻ°ā§āϪ⧟ āĻ•āϰāĻž āĻšā§ŸāĨ¤

āϕ⧋āĻĢā§āϝāĻžāĻ•ā§āϟāϰ (Cofactor)

āϕ⧋āύ⧋ āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ⧇āϰ āĻŽāĻžāχāύāϰ⧇āϰ āϏāĻžāĻĨ⧇ āωāĻĒāϝ⧁āĻ•ā§āϤ āϚāĻŋāĻšā§āύ āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰāϞ⧇ āϕ⧋āĻĢā§āϝāĻžāĻ•ā§āϟāϰ āĻĒāĻžāĻ“ā§ŸāĻž āϝāĻžā§ŸāĨ¤

āĻŽāĻžāχāύāϰ (Minor)

āϕ⧋āύ⧋ āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ⧇āϰ āϏāĻžāϰāĻŋ āĻ“ āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āĻ­ āĻŦāĻžāĻĻ āĻĻāĻŋāϞ⧇ āϝ⧇ āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāĻžā§ŸāĻ• āĻĒāĻžāĻ“ā§ŸāĻž āϝāĻžā§Ÿ āϤāĻžāϕ⧇ āϐ āωāĻĒāĻžāĻĻāĻžāύ⧇āϰ āĻŽāĻžāχāύāϰ āĻŦāϞ⧇āĨ¤

āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āĻŦāĻŋāĻĒāϰ⧀āϤ (Inverse Matrix)

āϝāĻĻāĻŋ āϕ⧋āύ⧋ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ A āĻāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻāĻŽāύ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻĒāĻžāĻ“ā§ŸāĻž āϝāĻžā§Ÿ āϝāĻžāϤ⧇,

A A-1 = I

āϤāĻŦ⧇,

A-1

āϕ⧇ A āĻāϰ āĻŦāĻŋāĻĒāϰ⧀āϤ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ āĻŦāϞ⧇āĨ¤

2 × 2 āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āĻŦāĻŋāĻĒāϰ⧀āϤ āύāĻŋāĻ°ā§āϪ⧟

āϝāĻĻāĻŋ,

A = [ a b c d ]

āĻāĻŦāĻ‚

|A| = a d - b c 0

āϤāĻŦ⧇,

A-1 = 1 a d - b c [ d -b -c a ]

āĻ•ā§āĻ°ā§āϝāĻžāĻŽāĻžāϰ⧇āϰ āϏ⧂āĻ¤ā§āϰ (Cramer’s Rule)

āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāĻžā§Ÿāϕ⧇āϰ āϏāĻžāĻšāĻžāĻ¯ā§āϝ⧇ āϏāϰāϞ āϏāĻŽā§€āĻ•āϰāĻŖ āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύ⧇āϰ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦāĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āĻĒāĻĻā§āϧāϤāĻŋ āĻšāϞ⧋ āĻ•ā§āĻ°ā§āϝāĻžāĻŽāĻžāϰ⧇āϰ āϏ⧂āĻ¤ā§āϰāĨ¤

āĻŽāύ⧇ āϰāĻžāĻ–āĻžāϰ āωāĻĒāĻžā§Ÿ

  • Matrix = āϏāĻžāϰāĻŋ + āĻ¸ā§āϤāĻŽā§āϭ⧇āϰ āĻŦāĻŋāĻ¨ā§āϝāĻžāϏ
  • Determinant āĻļ⧁āϧ⧁āĻŽāĻžāĻ¤ā§āϰ āĻŦāĻ°ā§āĻ— āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āύāĻŋāĻ°ā§āϪ⧟ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžā§Ÿ
  • |A| = ad − bc āĻšāϞ⧋ 2 × 2 āύāĻŋāĻ°ā§āĻŖāĻžā§Ÿāϕ⧇āϰ āĻŽā§‚āϞ āϏ⧂āĻ¤ā§āϰ
  • det(A) = 0 āĻšāϞ⧇ āĻŽā§āϝāĻžāĻŸā§āϰāĻŋāĻ•ā§āϏ⧇āϰ āĻŦāĻŋāĻĒāϰ⧀āϤ āĻĨāĻžāϕ⧇ āύāĻž

Related Question

View All
āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻ•āĻĻ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻŦāĻŋāĻļ⧇āώāĻ­āĻžāĻŦ⧇ āϤ⧈āϰāĻŋ

ā§§ āĻ•ā§āϞāĻŋāϕ⧇ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ, āĻļā§€āϟ, āϏāĻžāĻœā§‡āĻļāύ āĻ“
āĻ…āύāϞāĻžāχāύ āĻĒāϰ⧀āĻ•ā§āώāĻž āϤ⧈āϰāĻŋāϰ āϏāĻĢāϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ!

āĻļ⧁āϧ⧁ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ āϏāĻŋāϞ⧇āĻ•ā§āϟ āĻ•āϰ⧁āύ — āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻĒāĻ¤ā§āϰ āĻ…āĻŸā§‹āĻŽā§‡āϟāĻŋāĻ• āϤ⧈āϰāĻŋ!

āĻĒā§āϰāĻļā§āύ āĻāĻĄāĻŋāϟ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
āϜāϞāĻ›āĻžāĻĒ āĻĻ⧇āϝāĻŧāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
āĻ āĻŋāĻ•āĻžāύāĻž āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
Logo, Motto āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻšāĻŦ⧇
āĻ…āĻŸā§‹ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāĻˇā§āĻ āĻžāύ⧇āϰ āύāĻžāĻŽ
āĻ…āĻŸā§‹ āϏāĻŽāϝāĻŧ, āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖāĻŽāĻžāύ
āĻĒā§āϰāĻļā§āύ āĻāĻĄāĻŋāϟ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
āϜāϞāĻ›āĻžāĻĒ āĻĻ⧇āϝāĻŧāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
āĻ āĻŋāĻ•āĻžāύāĻž āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
Logo, Motto āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻšāĻŦ⧇
āĻ…āĻŸā§‹ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāĻˇā§āĻ āĻžāύ⧇āϰ āύāĻžāĻŽ
āĻ…āĻŸā§‹ āϏāĻŽāϝāĻŧ, āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖāĻŽāĻžāύ
āĻ…āĻŸā§‹ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāύāĻž (āĻāĻĄāĻŋāϟāϝ⧋āĻ—ā§āϝ)
āĻ…āĻŸā§‹ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ āĻ“ āĻ…āĻ§ā§āϝāĻžāϝāĻŧ
OMR āϏāĻ‚āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
āĻĢāĻ¨ā§āϟ, āĻ•āϞāĻžāĻŽ, āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāχāĻĄāĻžāϰ
āĻĒā§āϰāĻļā§āύ/āĻ…āĻĒāĻļāύ āĻ¸ā§āϟāĻžāχāϞ āĻĒāϰāĻŋāĻŦāĻ°ā§āϤāύ
āϏ⧇āϟ āϕ⧋āĻĄ, āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ āϕ⧋āĻĄ
āĻ…āĻŸā§‹ āύāĻŋāĻ°ā§āĻĻ⧇āĻļāύāĻž (āĻāĻĄāĻŋāϟāϝ⧋āĻ—ā§āϝ)
āĻ…āĻŸā§‹ āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ āĻ“ āĻ…āĻ§ā§āϝāĻžāϝāĻŧ
OMR āϏāĻ‚āϝ⧁āĻ•ā§āϤ āĻ•āϰāĻž āϝāĻžāĻŦ⧇
āĻĢāĻ¨ā§āϟ, āĻ•āϞāĻžāĻŽ, āĻĄāĻŋāĻ­āĻžāχāĻĄāĻžāϰ
āĻĒā§āϰāĻļā§āύ/āĻ…āĻĒāĻļāύ āĻ¸ā§āϟāĻžāχāϞ āĻĒāϰāĻŋāĻŦāĻ°ā§āϤāύ
āϏ⧇āϟ āϕ⧋āĻĄ, āĻŦāĻŋāώāϝāĻŧ āϕ⧋āĻĄ
āĻāĻ–āύāχ āĻļ⧁āϰ⧁ āĻ•āϰ⧁āύ āĻĄā§‡āĻŽā§‹ āĻĻ⧇āϖ⧁āύ
ā§Ģā§Ļ,ā§Ļā§Ļā§Ļ+
āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻ•
ā§Šā§Ļ āϞāĻ•ā§āώ+
āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻĒāĻ¤ā§āϰ

Related Question

āĻŽāĻžāĻ¤ā§āϰ ā§§ā§Ģ āĻĒ⧟āϏāĻžā§Ÿ āĻĒā§āϰāĻļā§āύāĻĒāĻ¤ā§āϰ
ā§§ āĻ•ā§āϞāĻŋāϕ⧇ āĻĒā§āϰāĻļā§āύ, āĻļā§€āϟ, āϏāĻžāĻœā§‡āĻļāύ āϤ⧈āϰāĻŋ āĻ•āϰ⧁āύ āφāϜāχ

Complete Exam
Preparation

Learn, practice, analyse and improve

1M+ downloads
4.6 ¡ 8k+ Reviews