कुल भिन्नता

गणित में, कुल भिन्नता कई अलग-अलग अवधारणाओं की पहचान करती है, जो किसी कार्य (गणित) या एक माप (गणित) के कोडोमेन की (स्थानीय संपत्ति या वैश्विक) संरचना से संबंधित होती है। एक वास्तविक संख्या के लिए वास्तविक-मूल्यवान निरंतर कार्य f, एक अंतराल (गणित) [a, b] ⊂ R पर परिभाषित, परिभाषा के अंतराल पर इसकी कुल भिन्नता एक उपाय है पैरामीट्रिक समीकरण x ↦ f(x), x ∈ [a, b] के साथ वक्र के एक-आयामी चाप की लम्बाई ऐसे कार्य जिनकी कुल भिन्नता परिमित है, परिमित भिन्नता कहलाती है।

ऐतिहासिक नोट
एक वास्तविक चर के कार्यों के लिए कुल भिन्नता की अवधारणा को पहली बार केमिली जॉर्डन द्वारा पेपर में प्रस्तुत किया गया था. उन्होंने असंतुलित कार्य आवधिक कार्यों की फूरियर श्रृंखला के लिए एक अभिसरण प्रमेय को सिद्ध करने के लिए नई अवधारणा का उपयोग किया, जिसकी भिन्नता परिबद्ध भिन्नता है। एक से अधिक चर के कार्यों के लिए अवधारणा का विस्तार चूँकि विभिन्न कारणों से सरल नहीं है।

एक वास्तविक चर के कार्यों के लिए कुल भिन्नता
$$ वास्तविक संख्या-मूल्यवान (या अधिक सामान्यतः जटिल संख्या-मूल्यवान) कार्य (गणित) की कुल भिन्नता $$f$$, एक अंतराल पर परिभाषित (गणित) $$ [a, b] \subset \mathbb{R}$$ मात्रा है


 * $$ V_a^b(f)=\sup_{\mathcal{P}} \sum_{i=0}^{n_P-1} | f(x_{i+1})-f(x_i) |, $$

जहां एक अंतराल के सभी विभाजनों के सेट (गणित) पर अंतिम चलता है $$ \mathcal{P} = \left\{P=\{ x_0, \dots, x_{n_P}\} \mid P\text{ is a partition of } [a,b] \right\} $$ दिए गए अंतराल (गणित) का है

जहां सर्वोच्च सभी विभाजनों के सेट पर चलता है $$ \mathcal{P} = \left\{P=\{ x_0, \dots, x_{n_P}\} \mid P\text{ is a partition of } [a,b] \right\} $$ का विभाजन है।

n > 1 वास्तविक चर के कार्यों के लिए कुल भिन्नता
$$ मान लीजिए Ω, Rn का एक विवर्त उपसमुच्चय है L1(Ω) से संबंधित एक कार्य f दिया गया है Ω में f की कुल विविधता को इस रूप में परिभाषित किया गया है


 * $$ V(f,\Omega):=\sup\left\{\int_\Omega f(x) \operatorname{div} \phi(x) \, \mathrm{d}x \colon \phi\in C_c^1(\Omega,\mathbb{R}^n),\ \Vert \phi\Vert_{L^\infty(\Omega)}\le 1\right\}, $$

जहाँ इस परिभाषा के लिए यह आवश्यक नहीं है कि दिए गए कार्य का डोमेन $$\Omega \subseteq \mathbb{R}^n$$ एक परिबद्ध सेट हो।
 * $$ C_c^1(\Omega,\mathbb{R}^n)$$ $$\Omega$$ में निहित कॉम्पैक्ट समर्थन के निरंतर भिन्न वेक्टर कार्यों का सेट है।
 * $$ \Vert\;\Vert_{L^\infty(\Omega)}$$ आवश्यक सुप्रीम नॉर्म (गणित) है, और
 * $$\operatorname{div}$$ विचलन ऑपरेटर है।

मौलिक कुल भिन्नता परिभाषा
अगले, एक हस्ताक्षरित उपाय पर विचार करें $$\mu$$ एक सिग्मा-बीजगणित पर $$(X,\Sigma)$$: तब दो सेट कार्यों को परिभाषित करना संभव है $$\overline{\mathrm{W}}(\mu,\cdot)$$ और $$\underline{\mathrm{W}}(\mu,\cdot)$$, क्रमशः ऊपरी भिन्नता और निम्न भिन्नता कहा जाता है


 * $$\overline{\mathrm{W}}(\mu,E)=\sup\left\{\mu(A)\mid A\in\Sigma\text{ and }A\subset E \right\}\qquad\forall E\in\Sigma$$
 * $$\underline{\mathrm{W}}(\mu,E)=\inf\left\{\mu(A)\mid A\in\Sigma\text{ and }A\subset E \right\}\qquad\forall E\in\Sigma$$

स्पष्ट रूप से


 * $$\overline{\mathrm{W}}(\mu,E)\geq 0 \geq \underline{\mathrm{W}}(\mu,E)\qquad\forall E\in\Sigma$$

$$ हस्ताक्षरित माप की भिन्नता (जिसे निरपेक्ष भिन्नता भी कहा जाता है)। $$\mu$$ सेट कार्य है


 * $$|\mu|(E)=\overline{\mathrm{W}}(\mu,E)+\left|\underline{\mathrm{W}}(\mu,E)\right|\qquad\forall E\in\Sigma$$

और इसकी कुल भिन्नता को परिभाषा के पूरे स्थान पर इस माप के मान के रूप में परिभाषित किया गया है।


 * $$\|\mu\|=|\mu|(X)$$

कुल भिन्नता मानदंड की आधुनिक परिभाषा
हैन अपघटन प्रमेय को सिद्ध करने के लिए ऊपरी और निचले विविधताओं का उपयोग करता है। हैन-जॉर्डन अपघटन: इस प्रमेय के अपने संस्करण के अनुसार, ऊपरी और निचले भिन्नता क्रमशः गैर-नकारात्मक और गैर-सकारात्मक उपाय (गणित) हैं। अधिक आधुनिक संकेतन का उपयोग करते हुए, परिभाषित करें


 * $$\mu^+(\cdot)=\overline{\mathrm{W}}(\mu,\cdot)\,,$$
 * $$\mu^-(\cdot)=-\underline{\mathrm{W}}(\mu,\cdot)\,,$$

तब $$\mu^+$$ और $$\mu^-$$ दो गैर-ऋणात्मक माप (गणित) ऐसे हैं कि


 * $$\mu=\mu^+-\mu^-$$
 * $$|\mu|=\mu^++\mu^-$$

अंतिम उपाय को कभी-कभी अंकन के दुरुपयोग से, कुल भिन्नता माप कहा जाता है।

जटिल उपायों की कुल भिन्नता मानदंड
यदि माप $$\mu$$ जटिल-मूल्यवान है अर्थात एक जटिल माप है, तो इसकी ऊपरी और निचली भिन्नता को परिभाषित नहीं किया जा सकता है और हन-जॉर्डन अपघटन प्रमेय को केवल इसके वास्तविक और काल्पनिक भागों पर प्रयुक्त किया जा सकता है। चूँकि, का पालन करना संभव है और जटिल-मूल्यवान माप $$\mu$$ की कुल भिन्नता को निम्नानुसार परिभाषित करता है

$$ जटिल-मूल्यवान माप की भिन्नता $$\mu$$ सेट कार्य है


 * $$|\mu|(E)=\sup_\pi \sum_{A\isin\pi} |\mu(A)|\qquad\forall E\in\Sigma$$

जहाँ मापन योग्य सेट $$E$$ के सभी विभाजन $$\pi$$ पर श्रेष्ठता को अलग-अलग मापने योग्य उपसमुच्चयों की एक गणनीय संख्या में ले लिया जाता है। यह परिभाषा उपरोक्त परिभाषा के साथ मेल खाती है $$|\mu|=\mu^++\mu^-$$ वास्तविक मूल्यवान हस्ताक्षरित उपायों के स्थिति में है।

वेक्टर-मूल्यवान उपायों का कुल भिन्नता मानदंड
परिभाषित भिन्नता एक सकारात्मक उपाय है (देखें ) और इसके द्वारा परिभाषित एक के साथ मेल खाता है $$ जब $$\mu$$ एक हस्ताक्षरित उपाय है: इसकी कुल भिन्नता को ऊपर के रूप में परिभाषित किया गया है। यह परिभाषा भी काम करती है यदि $$\mu$$ एक सदिश माप है: भिन्नता को तब निम्न सूत्र द्वारा परिभाषित किया जाता है


 * $$|\mu|(E) = \sup_\pi \sum_{A\isin\pi} \|\mu(A)\|\qquad\forall E\in\Sigma$$

जहां सुप्रीम ऊपर जैसा है। यह परिभाषा द्वारा दी गई परिभाषा से थोड़ी अधिक सामान्य है क्योंकि इसके लिए केवल स्थान $$X$$ के परिमित विभाजनों पर विचार करने की आवश्यकता है: इसका तात्पर्य है कि इसका उपयोग परिमित-योगात्मक उपायों पर कुल भिन्नता को परिभाषित करने के लिए भी किया जा सकता है।

संभाव्यता उपायों की कुल भिन्नता
किसी भी संभाव्यता माप की कुल भिन्नता बिल्कुल एक है, इसलिए यह ऐसे उपायों के गुणों की जांच के साधन के रूप में रोचक नहीं है। चूँकि, जब μ और ν संभाव्यता उपाय हैं, तो संभाव्यता उपायों की कुल भिन्नता दूरी को इस रूप में परिभाषित किया जा सकता है $$\| \mu - \nu \|$$ जहां मानदंड हस्ताक्षरित उपायों का कुल भिन्नता मानदंड है। संपत्ति का उपयोग करना $$(\mu-\nu)(X)=0$$, हम अंततः समतुल्य परिभाषा पर पहुँचते हैं


 * $$\|\mu-\nu\| = |\mu-\nu|(X)=2 \sup\left\{\,\left|\mu(A)-\nu(A)\right| : A\in \Sigma\,\right\}$$

और इसके मान गैर-तुच्छ हैं। कारण $$2$$ ऊपर सामान्यतः गिरा दिया जाता है (जैसा कि लेख में परिपाटी है संभाव्यता उपायों की कुल भिन्नता दूरी)। अनौपचारिक रूप से, यह संभावनाओं के बीच सबसे बड़ा संभावित अंतर है कि दो संभावना वितरण एक ही घटना को निर्दिष्ट कर सकते हैं। एक श्रेणीबद्ध वितरण के लिए कुल भिन्नता दूरी को निम्नानुसार लिखना संभव है


 * $$\delta(\mu,\nu) = \sum_x \left| \mu(x) - \nu(x) \right|\;.$$

पिछली परिभाषा को निम्नानुसार आधा करके इसे $$[0, 1]$$ में मानों के लिए सामान्यीकृत किया जा सकता है


 * $$\delta(\mu,\nu) = \frac{1}{2}\sum_x \left| \mu(x) - \nu(x) \right|$$

अलग-अलग कार्यों की कुल भिन्नता
एक $$C^1(\overline{\Omega})$$ कार्य $$f$$ की कुल भिन्नता को परिभाषाओं $$ और $$ के कार्यों के सर्वोच्च के अतिरिक्त दिए गए कार्य को सम्मिलित करने वाले अभिन्न के रूप में व्यक्त किया जा सकता है।

एक चर के अवकलनीय फलन की कुल भिन्नता का रूप
$$ अवकलनीय फलन का कुल परिवर्तन $$f$$, एक अंतराल पर परिभाषित (गणित) $$ [a, b] \subset \mathbb{R}$$, निम्नलिखित अभिव्यक्ति है यदि $$f'$$ रीमैन इंटीग्रेबल है


 * $$ V_a^b(f) = \int _a^b |f'(x)|\mathrm{d}x$$

यदि $$ f$$ अवकलनीय और मोनोटोनिक कार्य है, तो उपरोक्त को सरल करता है
 * $$ V_a^b(f) = |f(a) - f(b)|$$

किसी भी भिन्न कार्य के लिए $$f$$, हम डोमेन अंतराल को विघटित कर सकते हैं $$[a,b]$$, उपअंतराल में $$[a,a_1], [a_1,a_2], \dots, [a_N,b]$$ (साथ $$a<a_1<a_2<\cdots<a_N<b $$) जिसमें $$f$$ स्थानीय रूप से मोनोटोनिक है, तो की कुल भिन्नता $$ f$$ ऊपर $$[a,b]$$ उन उपअंतरालों पर स्थानीय विविधताओं के योग के रूप में लिखा जा सकता है:

\begin{align} V_a^b(f) &= V_a^{a_1}(f) + V_{a_1}^{a_2}(f) + \, \cdots \, +V_{a_N}^b(f)\\[0.3em] &=|f(a)-f(a_1)|+|f(a_1)-f(a_2)|+ \,\cdots \, + |f(a_N)-f(b)| \end{align}$$

कई चरों के एक अवकलनीय फलन की कुल भिन्नता का रूप
$$ एक दिय गये $$C^1(\overline{\Omega})$$ कार्य $$f$$ एक बाउंडेड सेट विवर्त सेट पर परिभाषित $$\Omega \subseteq \mathbb{R}^n$$, साथ $$\partial \Omega $$ कक्षा का $$C^1$$, की कुल भिन्नता $$f$$ निम्नलिखित अभिव्यक्ति है


 * $$V(f,\Omega) = \int_\Omega \left|\nabla f(x) \right| \mathrm{d}x$$.

प्रमाण
प्रमाण में पहला कदम पहले एक समानता सिद्ध करना है जो गॉस-ओस्ट्रोग्रैडस्की प्रमेय से अनुसरण करता है।

लेम्मा
प्रमेय की नियमो के तहत, निम्नलिखित समानता रखती है:
 * $$ \int_\Omega f\operatorname{div}\varphi = -\int_\Omega\nabla f\cdot\varphi $$

लेम्मा का प्रमाण
गॉस-ओस्ट्रोग्रैडस्की प्रमेय से:
 * $$ \int_\Omega \operatorname{div}\mathbf R = \int_{\partial\Omega}\mathbf R\cdot \mathbf n $$

प्रतिस्थापित करके $$\mathbf R:= f\mathbf\varphi$$, अपने पास:


 * $$ \int_\Omega\operatorname{div}\left(f\mathbf\varphi\right) =

\int_{\partial\Omega}\left(f\mathbf\varphi\right)\cdot\mathbf n $$ जहाँ $$\mathbf\varphi $$ परिभाषा के अनुसार $$\Omega$$ की सीमा पर शून्य है:
 * $$ \int_\Omega\operatorname{div}\left(f\mathbf\varphi\right)=0$$
 * $$ \int_\Omega \partial_{x_i} \left(f\mathbf\varphi_i\right)=0$$
 * $$ \int_\Omega \mathbf\varphi_i\partial_{x_i} f + f\partial_{x_i}\mathbf\varphi_i=0$$
 * $$ \int_\Omega f\partial_{x_i}\mathbf\varphi_i = - \int_\Omega \mathbf\varphi_i\partial_{x_i} f $$
 * $$ \int_\Omega f\operatorname{div} \mathbf\varphi = - \int_\Omega \mathbf\varphi\cdot\nabla f $$

समानता का प्रमाण
प्रमेय की नियमो के तहत, लेम्मा से हमारे पास:
 * $$ \int_\Omega f\operatorname{div} \mathbf\varphi

= - \int_\Omega \mathbf\varphi\cdot\nabla f \leq \left| \int_\Omega \mathbf\varphi\cdot\nabla f \right| \leq \int_\Omega \left|\mathbf\varphi\right|\cdot\left|\nabla f\right| \leq \int_\Omega \left|\nabla f\right| $$ पिछले भाग में $$\mathbf\varphi$$ छोड़ा जा सकता है, क्योंकि परिभाषा के अनुसार इसकी आवश्यक श्रेष्ठता अधिक से अधिक एक है।

दूसरी ओर, हम $$\theta_N:=-\mathbb I_{\left[-N,N\right]}\mathbb I_{\{\nabla f\ne 0\}}\frac{\nabla f}{\left|\nabla f\right|}$$और $$\theta^*_N$$ जो $$\varepsilon$$ के सन्निकटन तक है $$\theta_N$$ में $$ C^1_c$$ उसी इंटीग्रल के साथ। हम ऐसा कर सकते हैं क्योंकि $$ C^1_c$$ $$ L^1 $$ में सघन है। अब फिर से लेम्मा में प्रतिस्थापन:


 * $$\begin{align}

&\lim_{N\to\infty}\int_\Omega f\operatorname{div}\theta^*_N \\[4pt] &= \lim_{N\to\infty}\int_{\{\nabla f\ne 0\}}\mathbb I_{\left[-N,N\right]}\nabla f\cdot\frac{\nabla f}{\left|\nabla f\right|} \\[4pt] &= \lim_{N\to\infty}\int_{\left[-N,N\right]\cap{\{\nabla f\ne 0\}}} \nabla f\cdot\frac{\nabla f}{\left|\nabla f\right|} \\[4pt] &= \int_\Omega\left|\nabla f\right| \end{align}$$

इसका अर्थ है कि हमारे पास $\int_\Omega f \operatorname{div} \mathbf\varphi$ का अभिसारी अनुक्रम है जो $\int_\Omega\left|\nabla f\right|$  की ओर जाता है और साथ ही हम जानते हैं कि $\int_\Omega f\operatorname{div}\mathbf\varphi \leq \int_\Omega\left|\nabla f\right| $. Q.E.D.

यह प्रमाण से देखा जा सकता है कि श्रेष्ठता कब प्राप्त होती है
 * $$\varphi\to \frac{-\nabla f}{\left|\nabla f\right|}.$$

कार्य (गणित) $$f$$ निश्चित रूप से परिमित भिन्नता वाला कहा जाता है यदि इसकी कुल विविधता परिमित है।

माप की कुल भिन्नता
कुल भिन्नता एक आदर्श (गणित) है जो परिबद्ध भिन्नता के उपायों के स्थान पर परिभाषित है। सेट के σ-बीजगणित पर उपायों का स्थान एक बनच स्थान है, जिसे इस मानक के सापेक्ष सीए स्थान कहा जाता है। यह बड़े बनच अंतरिक्ष में समाहित है, जिसे बा स्थान कहा जाता है, जिसमें एक ही मानदंड के साथ-साथ परिमित योगात्मक उपाय (गणना करने योग्य योज्य के विपरीत) उपाय भी सम्मिलित हैं। मानदंड से जुड़ा दूरी कार्य दो उपायों μ और ν के बीच कुल भिन्नता दूरी को जन्म देता है।

'R ' पर परिमित उपायों के लिए, माप μ की कुल भिन्नता और कार्य की कुल भिन्नता के बीच की कड़ी, जैसा कि ऊपर वर्णित है, इस प्रकार है। दिए गए μ, एक कार्य को परिभाषित करें $$\varphi\colon \mathbb{R}\to \mathbb{R}$$ द्वारा
 * $$\varphi(t) = \mu((-\infty,t])~.$$

फिर, हस्ताक्षरित माप μ की कुल भिन्नता कार्य $$\varphi$$ के उपरोक्त अर्थ में, कुल भिन्नता के समान है। सामान्यतः, जॉर्डन के अपघटन प्रमेय का उपयोग करके एक हस्ताक्षरित माप की कुल विविधता को परिभाषित किया जा सकता है
 * $$\|\mu\|_{TV} = \mu_+(X) + \mu_-(X)~,$$

मापने योग्य स्थान $$(X,\Sigma)$$ पर किसी हस्ताक्षरित उपाय μ के लिए है ।

अनुप्रयोग
कुल भिन्नता को वास्तविक संख्या के स्थान पर परिभाषित एक गैर-नकारात्मक वास्तविक संख्या-मूल्यवान कार्यात्मक (गणित) के रूप में देखा जा सकता है। वास्तविक-मूल्यवान कार्य (गणित) एस (एक चर के कार्यों के स्थिति के लिए) या पूर्णांक के स्थान पर कार्य (कई चर के कार्यों के स्थिति में)। एक कार्यात्मक के रूप में, कुल भिन्नता गणित और इंजीनियरिंग की कई शाखाओं में अनुप्रयोगों को खोजती है, जैसे कि इष्टतम नियंत्रण, संख्यात्मक विश्लेषण और विविधताओं की गणना, जहां एक निश्चित समस्या का समाधान मैक्सिमा और मिनिमा है। एक उदाहरण के रूप में, निम्नलिखित दो प्रकार की समस्याओं में कुल भिन्नता कार्यात्मक का उपयोग सामान्य है


 * अवकल समीकरणों का संख्यात्मक विश्लेषण: यह अवकल समीकरणों के सन्निकट हल खोजने का विज्ञान है। इन समस्याओं के लिए कुल भिन्नता के अनुप्रयोगों का विस्तृत विवरण 'कुल भिन्नता ह्रासमान' लेख में दिया गया है।
 * छवि डेनोईसिंग : छवि प्रसंस्करण में, डेनोईसिंग एक छवि में इलेक्ट्रॉनिक ध्वनि को कम करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधियों का एक संग्रह है, जिसे इलेक्ट्रॉनिक माध्यमों से प्राप्त डेटा से पुनर्निर्मित किया जाता है, उदाहरण के लिए डेटा ट्रांसमिशन या सेंसर छवि ध्वनि में कमी के लिए कुल भिन्नता के आवेदन के लिए कुल भिन्नता डेनोईसिंग नाम है; अधिक विवरण के कागजात में पाया जा सकता है और . छवियों को रंगीन करने के लिए इस मॉडल का एक समझदार विस्तार, जिसे कलर टीवी कहा जाता है, में पाया जा सकता है.

यह भी देखें

 * परिबद्ध भिन्नता
 * पी-भिन्नता
 * कुल भिन्नता ह्रासमान
 * कुल भिन्नता डेनोईसिंग
 * द्विघात भिन्नता
 * संभाव्यता उपायों की कुल भिन्नता दूरी
 * कोलमोगोरोव-स्मिर्नोव परीक्षण
 * अनिसोट्रोपिक प्रसार

ऐतिहासिक संदर्भ

 * ( फ्रेंच में उपलब्ध)। यह, बोरिस गोलूबोव के अनुसार, परिबद्ध भिन्नता के कार्यों पर पहला पेपर है।
 * . पेपर जिसमें विटाली कवर प्रमेय का पहला प्रमाण है।
 * ( फ्रेंच में उपलब्ध)। यह, बोरिस गोलूबोव के अनुसार, परिबद्ध भिन्नता के कार्यों पर पहला पेपर है।
 * . पेपर जिसमें विटाली कवर प्रमेय का पहला प्रमाण है।
 * ( फ्रेंच में उपलब्ध)। यह, बोरिस गोलूबोव के अनुसार, परिबद्ध भिन्नता के कार्यों पर पहला पेपर है।
 * . पेपर जिसमें विटाली कवर प्रमेय का पहला प्रमाण है।
 * ( फ्रेंच में उपलब्ध)। यह, बोरिस गोलूबोव के अनुसार, परिबद्ध भिन्नता के कार्यों पर पहला पेपर है।
 * . पेपर जिसमें विटाली कवर प्रमेय का पहला प्रमाण है।
 * ( फ्रेंच में उपलब्ध)। यह, बोरिस गोलूबोव के अनुसार, परिबद्ध भिन्नता के कार्यों पर पहला पेपर है।
 * . पेपर जिसमें विटाली कवर प्रमेय का पहला प्रमाण है।
 * . पेपर जिसमें विटाली कवर प्रमेय का पहला प्रमाण है।

संदर्भ

 * . Available at Numdam.
 * . Available at Numdam.


 * . (available at the Polish Virtual Library of Science). English translation from the original French by Laurence Chisholm Young, with two additional notes by Stefan Banach.
 * . (available at the Polish Virtual Library of Science). English translation from the original French by Laurence Chisholm Young, with two additional notes by Stefan Banach.

बाहरी संबंध
One variable
 * "Total variation" on PlanetMath.

One and more variables
 * Function of bounded variation at Encyclopedia of Mathematics

Measure theory
 * Jordan decomposition at Encyclopedia of Mathematics
 * Jordan decomposition at Encyclopedia of Mathematics
 * Jordan decomposition at Encyclopedia of Mathematics

अनुप्रयोग

 * (छवि प्रसंस्करण के लिए डेनोईसिंग समस्याओं में कुल भिन्नता आवेदन से संबंधित कार्य)।






 * टोनी एफ. चान और जैकी (जियानहोंग) शेन (2005), छवि प्रसंस्करण और विश्लेषण - भिन्नता, पीडीई, वेवलेट, और स्टोचैस्टिक तरीके, सोसाइटी फॉर इंडस्ट्रियल एंड एप्लाइड मैथमेटिक्स, ISBN 0-89871-589-X (रूडिन, ओशेर और फातेमी द्वारा शुरू की गई आधुनिक इमेज प्रोसेसिंग में कुल विविधताओं के गहन कवरेज और व्यापक अनुप्रयोगों के साथ)।

श्रेणी:गणितीय विश्लेषण