पैडलॉक पर बना 'कॉम्बिनेशन' असल में एक कॉम्बिनेशन है।
मैथमेटिकली, यह एक परम्यूटेशन है। क्योंकि नंबरों का ऑर्डर मायने रखता है (10-20-30, 30-20-10 जैसा नहीं है), इसे 'परम्यूटेशन लॉक' कहा जाना चाहिए।
परम्यूटेशन एक गिनती की तकनीक है जिसका इस्तेमाल यह पता लगाने के लिए किया जाता है कि किसी आइटम के सेट को कितने तरीकों से खास तौर पर ऑर्डर किया जा सकता है, जबकि प्रोबेबिलिटी वह रेश्यो है जो उन खास अरेंजमेंट की तुलना कुल संभावित नतीजों से करता है ताकि किसी घटना के होने की संभावना का पता लगाया जा सके।
एक सेट को अरेंज करने के तरीकों की संख्या का मैथमेटिकल कैलकुलेशन, जहाँ ऑर्डर प्रायोरिटी है।
सभी पॉसिबिलिटी में से किसी खास इवेंट के होने की कितनी संभावना है, इसका न्यूमेरिकल रिप्रेजेंटेशन।
| विशेषता | परिवर्तन | संभावना |
|---|---|---|
| बेसिक कार्यक्रम | मतगणना व्यवस्था | संभावना मापना |
| क्या ऑर्डर मायने रखता है? | हां बिल्कुल | बताए गए खास इवेंट पर निर्भर करता है |
| परिणाम प्रारूप | पूर्णांक (उदाहरण के लिए, 120) | अनुपात (उदाहरण के लिए, 1/120) |
| गणितीय उपकरण | फैक्टोरियल (!) | विभाजन (अनुकूल/कुल) |
| दायरा | संयोजन विश्लेषण | भविष्यसूचक विश्लेषण |
| आप LIMIT | कोई ऊपरी सीमा नहीं | 0 और 1 से घिरा हुआ |
परम्यूटेशन एक चीज़ है, जबकि प्रोबेबिलिटी आखिरी चीज़ है। किसी खास लॉटरी को जीतने की प्रोबेबिलिटी पता करने के लिए, आप सबसे पहले हर पॉसिबल जीतने वाले सीक्वेंस को गिनने के लिए परम्यूटेशन का इस्तेमाल करते हैं। परम्यूटेशन आपको 'काउंट' देता है, और प्रोबेबिलिटी उस काउंट को चांस के कॉन्टेक्स्ट में रखती है।
परम्यूटेशन में, '1-2-3' का नतीजा '3-2-1' से बिल्कुल अलग होता है। अगर आप प्रेसिडेंट, वाइस प्रेसिडेंट और सेक्रेटरी चुन रहे हैं, तो आप परम्यूटेशन का इस्तेमाल करते हैं क्योंकि उनके रोल अलग-अलग होते हैं। प्रोबेबिलिटी इन अलग-अलग अरेंजमेंट को लेती है और पूछती है, 'किसी खास व्यक्ति के किसी खास रोल में आने के कितने चांस हैं?'
क्रमचय से बहुत तेज़ी से बहुत बड़ी संख्या में किताबें मिल सकती हैं; उदाहरण के लिए, एक शेल्फ़ पर सिर्फ़ 10 यूनिक किताबों को अरेंज करने के 3 मिलियन से ज़्यादा तरीके हैं। प्रोबेबिलिटी इसे वापस मैनेजेबल 0-से-1 रेंज तक कम कर देती है, जिससे किसी खास नतीजे के रिस्क या रिवॉर्ड को समझना आसान हो जाता है।
कंप्यूटर साइंटिस्ट हर ऑर्डर किए गए कैरेक्टर की स्ट्रिंग को टेस्ट करके पासवर्ड क्रैक करने के लिए परम्यूटेशन का इस्तेमाल करते हैं। स्टैटिस्टिक्स और इंश्योरेंस कंपनियाँ लाखों संभावित सिनेरियो में एक्सीडेंट होने की संभावना के आधार पर पॉलिसी के लिए कितना चार्ज करना है, यह तय करने के लिए प्रोबेबिलिटी का इस्तेमाल करती हैं।
पैडलॉक पर बना 'कॉम्बिनेशन' असल में एक कॉम्बिनेशन है।
मैथमेटिकली, यह एक परम्यूटेशन है। क्योंकि नंबरों का ऑर्डर मायने रखता है (10-20-30, 30-20-10 जैसा नहीं है), इसे 'परम्यूटेशन लॉक' कहा जाना चाहिए।
परम्यूटेशन की ज़्यादा संख्या का मतलब है कम संभावना।
ज़रूरी नहीं। हालांकि कुल संभावनाओं (डिनॉमिनेटर) की बड़ी संख्या अक्सर किसी खास घटना की संभावना को कम कर देती है, लेकिन संभावना पूरी तरह इस बात पर निर्भर करती है कि आपके न्यूमरेटर में कितने 'जीतने वाले' परम्यूटेशन हैं।
परम्यूटेशन में हमेशा सेट के सभी आइटम शामिल होते हैं।
आप एक सबसेट के पर्मुटेशन निकाल सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप 20 रनर्स के ग्रुप में से 3 लोगों के रेस पूरी करने के पर्मुटेशन कैलकुलेट कर सकते हैं।
संभावना 100% से ज़्यादा हो सकती है।
मैथ्स में, प्रोबेबिलिटी 1 (100%) पर लिमिट होती है। अगर आपके कैलकुलेशन का रिज़ल्ट 1 से ज़्यादा आता है, तो शायद आपने अपने परम्यूटेशन या टोटल रिज़ल्ट गिनने में गलती की है।
जब आपको यह जानना हो कि आप किसी ग्रुप को कितने अलग-अलग तरीकों से ऑर्गनाइज़ या सीक्वेंस कर सकते हैं, तो परम्यूटेशन का इस्तेमाल करें। जब आपको यह जानना हो कि असल ज़िंदगी में उन खास ऑर्गनाइज़ेशन में से किसी एक के होने का कितना चांस है, तो प्रोबेबिलिटी का इस्तेमाल करें।
असल में, अरिथमेटिक और जियोमेट्रिक सीक्वेंस नंबरों की लिस्ट को बढ़ाने या घटाने के दो अलग-अलग तरीके हैं। एक अरिथमेटिक सीक्वेंस जोड़ने या घटाने से एक जैसी, सीधी रफ़्तार से बदलता है, जबकि एक जियोमेट्रिक सीक्वेंस गुणा या भाग से तेज़ी से बढ़ता या घटता है।
अरिथमेटिक मीन हर डेटा पॉइंट को फ़ाइनल एवरेज में बराबर योगदान देने वाला मानता है, जबकि वेटेड मीन अलग-अलग वैल्यू को खास लेवल का महत्व देता है। इस अंतर को समझना सिंपल क्लास एवरेज कैलकुलेट करने से लेकर कॉम्प्लेक्स फ़ाइनेंशियल पोर्टफ़ोलियो तय करने तक, हर चीज़ के लिए ज़रूरी है, जहाँ कुछ एसेट दूसरों की तुलना में ज़्यादा ज़रूरी होते हैं।
यह तुलना अभाज्य और संयुक्त संख्याओं की परिभाषाओं, गुणों, उदाहरणों और अंतरों को स्पष्ट करती है, जो प्राकृतिक संख्याओं की दो मूलभूत श्रेणियां हैं। यह बताता है कि उन्हें कैसे पहचाना जाता है, वे गुणनखंडन में कैसे व्यवहार करते हैं, और बुनियादी संख्या सिद्धांत में उन्हें पहचानने का महत्व क्यों है।
कन्वर्जेंट और डाइवर्जेंट सीरीज़ के बीच का अंतर यह तय करता है कि नंबरों का एक अनंत जोड़ एक खास, सीमित वैल्यू पर आता है या अनंत की ओर भटक जाता है। जबकि एक कन्वर्जेंट सीरीज़ अपने टर्म्स को धीरे-धीरे 'सिकुड़ती' है जब तक कि उनका टोटल एक स्थिर लिमिट तक नहीं पहुँच जाता, एक डाइवर्जेंट सीरीज़ स्थिर नहीं हो पाती, या तो बिना किसी सीमा के बढ़ती रहती है या हमेशा ऑसिलेट करती रहती है।
कर्स्ड और रैशनल नंबरों के बीच की सीमा उन नंबरों के बीच का अंतर बताती है जिन्हें साफ-साफ फ्रैक्शन के तौर पर दिखाया जा सकता है और उन नंबरों के बीच जो इनफिनिट, नॉन-रिपीटिंग डेसिमल में बदल जाते हैं। जबकि रैशनल नंबर सिंपल डिवीज़न के साफ नतीजे होते हैं, कर्स्ड उन इंटीजर के रूट को दिखाते हैं जिन्हें फाइनाइट या रिपीटिंग फॉर्म में बदलना मना है।