Linearity in System: Additivity और Homogeneity क्या है? | हिंदी में समझें


Linearity क्या होती है?

Signal and System में Linearity एक ऐसी property है, जो यह तय करती है कि system का output उसके input signals के साथ mathematically predictable और proportional है या नहीं। यदि कोई system linear है, तो वह Additivity और Homogeneity दोनों conditions को satisfy करता है।

Linearity की दो मुख्य शर्तें:

  1. 1. Additivity (सांयोजनशीलता)
  2. 2. Homogeneity (समरूपता)

1. Additivity

यदि किसी system को दो अलग-अलग inputs दिए जाएं x₁(t) और x₂(t), और उनके respective outputs हों y₁(t) और y₂(t), तो:

System Additive तब होता है जब:
\[ H\{x₁(t) + x₂(t)\} = H\{x₁(t)\} + H\{x₂(t)\} = y₁(t) + y₂(t) \]

Example: System: y(t) = 3x(t)
Check: H{x₁ + x₂} = 3(x₁ + x₂) = 3x₁ + 3x₂ = H{x₁} + H{x₂} ⇒ Additive ✔

2. Homogeneity

System Homogeneous तब होता है जब input को किसी constant से गुणा करने पर output भी उसी factor से गुणा हो जाए।

Mathematically:
यदि H{x(t)} = y(t), तो:
\[ H\{a·x(t)\} = a·H\{x(t)\} = a·y(t) \] जहाँ a कोई constant scalar है।

Example: System: y(t) = 2x(t)
H{a·x(t)} = 2a·x(t) = a·(2x(t)) = a·y(t) ⇒ Homogeneous ✔

Combined Linearity Condition

System linear तभी कहलाएगा जब वह दोनों properties को एक साथ satisfy करे:

\[ H\{a₁x₁(t) + a₂x₂(t)\} = a₁H\{x₁(t)\} + a₂H\{x₂(t)\} \]

Note: Linear system में superposition principle valid होता है।

Non-linear System Example

System: y(t) = x²(t)

  • Additivity fails: (x₁ + x₂)² ≠ x₁² + x₂²
  • Homogeneity fails: (a·x)² = a²·x² ≠ a·x²
  • ⇒ Non-linear ❌

निष्कर्ष (Conclusion)

Linearity system की सबसे महत्वपूर्ण properties में से एक है, खासकर जब हम systems को mathematically analyze करना चाहते हैं। यदि कोई system additivity और homogeneity दोनों को satisfy करता है, तो उसे linear system कहा जाता है। यह property signal processing और control systems में analysis को आसान बनाती है।

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