9.1 — Introduction to Calculus (ক্যালকুলাসের সূচনা)¶
এই অধ্যায়ে কী শিখব: position (অবস্থান) থেকে velocity (বেগ) বের করা differentiation, আর velocity integrate করে net displacement (নিট সরণ) পাওয়া। Total distance পেতে velocity-র magnitude/speed integrate করতে হয়। এরপর average velocity থেকে instantaneous velocity-তে যাব limit (সীমা) দিয়ে, আর circular motion থেকে \(\sin\) ও \(\cos\)-এর slope বের করব।
উৎস (source): Calculus — Gilbert Strang (MIT)।
১. কেন শিখব? (Motivation)¶
তুমি গাড়িতে বসে আছ। সামনে speedometer এই মুহূর্তের speed (দ্রুতি) দেখায়, আর odometer মোট কত পথ পেরিয়েছ—total distance—দেখায়। Calculus-এ signed velocity \(v(t)\) ব্যবহার করলে তার antiderivative \(f(t)\)-কে position (অবস্থান) ধরা বেশি নির্ভুল। তখন
Velocity পুরো interval-এ nonnegative হলে দুটো একই হয়। এই chapter-এ source-এর ভাষা অনুসরণে কোথাও \(f\)-কে “distance” বলা হলেও negative velocity এলে \(f\) আসলে signed position/displacement।
দুটো স্বাভাবিক প্রশ্ন ওঠে:
- Signed velocity \(v(t)\) জানা থাকলে position-এর change এবং total distance কীভাবে বের করব? — যথাক্রমে \(\int v\) ও \(\int|v|\)।
- Position \(f(t)\) জানা থাকলে প্রতি মুহূর্তের velocity কীভাবে বের করব? — derivative \(f'(t)\) দিয়ে।
Speed/signed velocity-এর পুরো record থাকলে odometer ও displacement দুটোই rebuild করা সম্ভব—শুধু integrand যথাক্রমে \(|v|\) ও \(v\)। Calculus সেই accumulation-টাই formalize করে।
মজার ব্যাপার হলো, এই পুরো বিষয়টা বুঝতে প্রথমে কোনো জটিল সূত্র লাগে না — লাগে শুধু graph দেখা আর সাধারণ বুদ্ধি। তাই শুরুটাই হবে হাতে-কলমে।
মূল স্বজ্ঞা
Calculus মানে দুটো জিনিস, আর তারা একে অপরের উল্টো:
- position graph \(f\)-এর slope = velocity \(v\) → derivative।
- velocity graph-এর signed area = displacement; speed \(|v|\)-এর area = total distance → integral।
একটা graph থাকলে অন্যটা বের করা যায়। "slope আর area একে অপরের বিপরীত" — এই একটা বাক্যেই পুরো Chapter 1-এর প্রাণ।
২. মূল ধারণা (Core idea)¶
২.১ Velocity ও Distance — graph-এর গল্প (1.1)¶
প্রথমে লক্ষ করো, \(v\) আর \(f\)-এর একক (unit) আলাদা। \(f\) মাপা হয় mile বা কিলোমিটারে; \(v\) মাপা হয় mile/hour-এ। বেগে সময় (time) ঢুকে আছে, দূরত্বে নেই। তাই \(f\) থেকে \(v\) বের করার প্রতিটা সূত্রে \(f\)-কে সময় দিয়ে ভাগ করতে হবে — এটাই মনে রাখার প্রথম সূত্র।

চিত্র ১: ড্যাশবোর্ডের দুটো কাঁটা — একটা বেগ (\(v\)) দেখায়, আরেকটা মোট দূরত্ব (\(f\))। একই মুহূর্তে দুটো তথ্য।
সবচেয়ে সহজ কেস — ধ্রুব বেগ (constant velocity)। ধরো বেগ সবসময় \(v = 60\) (mile/hour)। তাহলে \(2\) ঘণ্টায় \(f = 120\), \(4\) ঘণ্টায় \(f = 240\), আর \(t\) ঘণ্টায় \(f = 60t\)। দূরত্ব সময়ের সাথে রৈখিকভাবে (linearly) বাড়ছে — তার graph একটা সরলরেখা।

চিত্র ২: বাঁয়ে ধ্রুব বেগ \(v = 60\) — একটা আনুভূমিক (horizontal) রেখা। ডানে দূরত্ব \(f = 60t\) — একটা ঢালু সরলরেখা। গাড়িটা শুরু থেকেই পুরো বেগে (এটা "step function"), আর \(f\) শুরু হয় শূন্য থেকে (নতুন গাড়ি)।
এখানে \(v\) ধ্রুব এবং \(f\) শূন্য থেকে শুরু, তাই:
উল্টোটাও সত্য: \(f\) যখন রৈখিকভাবে বাড়ে, \(v\) তখন ধ্রুব। সময় দিয়ে ভাগ করলেই ঢাল (slope) পাওয়া যায়। যেমন \(t_1 = 2\) ঘণ্টায় \(f_1 = 120\), আর \(t_2 = 4\) ঘণ্টায় \(f_2 = 240\) — দুই জায়গাতেই \(f/t = 60\) mile/hour। জ্যামিতিকভাবে বেগ হলো distance-graph-এর ঢাল:
আরও দুটো সম্ভাবনা। graph সবসময় \((0,0)\) থেকে শুরু হয় না, আর ঢাল ঋণাত্মকও হতে পারে:

চিত্র ৩: বাঁয়ে position \(f=20+60t\), ঢাল \(60\)। ডানে position \(f=-30t\)—velocity negative, তাই graph নামে; physical total distance কখনো negative হয় না।
দুটো শিক্ষা এখান থেকে:
- শুরুর মান কোনো প্রভাব ফেলে না ঢালে। \(60t\)-এর বদলে \(20 + 60t\) হলেও ঢাল \(60\)-ই থাকে — যোগ করা ধ্রুবটা পরিবর্তন হিসাব করার সময় বাদ পড়ে যায়।
- ঋণাত্মক বেগ = নিচে-নামা graph। \(v\) ঋণাত্মক হলে \(f\)-এর graph নামতে থাকে।
এবার calculus-এর সবচেয়ে চমকপ্রদ অংশ — slope-এর উল্টো হলো signed area। \(v\)-এর graph থেকে position \(f\)-এর পরিবর্তন পাই area accumulate করে। ধ্রুব positive velocity-তে area \(v\times t\) একই সঙ্গে displacement ও distance; velocity negative হলে signed area কমে, কিন্তু total distance কমে না।

চিত্র ৪: এখানে \(v=60>0\), তাই velocity-graph-এর area \(=180\) mile একই সঙ্গে displacement ও total distance। Position graph \(f=60t\)-এর slope \(60\)।
মূল উপপাদ্য 1A (calculus-এর দুই স্তম্ভ)
- position \(f\)-graph-এর slope দেয় velocity \(v\)।
- \(v\)-graph-এর signed area দেয় position-এর change; \(|v|\)-এর area দেয় total distance।
এবার একটা পরিবর্তনশীল বেগের উদাহরণ, যেটা তুমি সঙ্গে সঙ্গে বুঝবে — সামনে-পিছে (forward and back)। গাড়ি বেগ \(+V\) নিয়ে সামনে যায় \(t = 3\) পর্যন্ত, তারপর বেগ \(-V\) নিয়ে পিছিয়ে \(t = 6\)-এ ঠিক শুরুর জায়গায় ফিরে আসে।

চিত্র ৫: velocity \(+V\) ও \(-V\) — সামনে-পিছে গতি। Position \(f\) প্রথমে \(3V\)-তে উঠে, পরে \(0\)-তে ফেরে। Signed area/net displacement শূন্য; কিন্তু total distance \(3V+3V=6V\)।
এখানে \(v\)-graph-এর signed area শূন্য: সামনে-যাওয়া ও পিছিয়ে-আসা displacement cancel হয়ে \(f(6)-f(0)=0\)। কিন্তু odometer-এর total distance শূন্য নয়; সেটা \(\int_0^6|v(t)|dt=6V\)।
Function (অপেক্ষক) কী? এই উদাহরণটা function-এর ধারণা শেখার সোনার সুযোগ:
\(v(t)\) হলো \(t\) সময়ে \(v\) function-টার মান। সময় \(t\) হলো input (ইনপুট), আর বেগ \(v(t)\) হলো output (আউটপুট)।
"\(v\) of \(t\)" পড়ি \(v(t)\)-কে। সামনে-পিছে উদাহরণে \(v(2) = +V\) আর \(v(4) = -V\)। function যেন একটা memory bank — প্রতিটা \(t\)-এর জন্য \(v\)-এর মান জমা রাখা। সূত্রে:
লক্ষ করো \(t = 3\)-এ কাঁটাটা হঠাৎ লাফ দেয় — তাই \(v\) এখানে discontinuous (অবিচ্ছিন্ন নয়), \(v(3)\) সংজ্ঞায়িতই নয়। কিন্তু distance function-টা মসৃণ:
\(t = 3\)-এ দুই সূত্রই \(f(3) = 3V\) দেয় — তারা মিলে যায়, তাই \(f\) continuous (অবিচ্ছিন্ন)। \(v\)-তে লাফ থাকলেও \(f\)-এ লাফ নেই; \(f\)-graph-এ শুধু একটা কোণা (corner) — যেখানে ঢাল সংজ্ঞায়িত নয়।
Domain ও Range। function-এর সব input-এর সেট হলো domain (ডোমেইন), সব output-এর সেট হলো range (রেঞ্জ)। এখানে \(f\)-এর domain হলো \(0 \le t \le 6\), range হলো \(0 \le f \le 3V\)। আর \(v\)-এর range মাত্র দুটো মান: \(\{+V,\ -V\}\)।
প্রতিটা linear (রৈখিক) function-এর সূত্র \(f(t) = vt + C\) — graph একটা সরলরেখা, \(v\) তার ঢাল, আর ধ্রুব \(C\) রেখাটাকে ওপরে-নিচে সরায় (শুরুর বিন্দু ঠিক করে)।
Function-কে বদলানো — শিফট (shift)। একই \(f\) থেকে নতুন function বানানো যায়। \(f(t) - 2\) আর \(f(t - 2)\) — এই দুটো আলাদা, আর শুরুতে গুলিয়ে ফেলা সহজ:

চিত্র ৬: \(f\) থেকে \(2\) বিয়োগ (\(f(t) - 2\)) — সব দূরত্ব \(2\) কমে, পুরো graph নিচে নামে (range বদলায়)। \(t\) থেকে \(2\) বিয়োগ (\(f(t - 2)\)) — সময় \(2\) পিছিয়ে যায়, graph ডানে সরে (domain বদলায়)।
Function-কে বদলানো — জুম (zoom)। যোগ-বিয়োগের বদলে গুণ করলে: \(2f(t)\) দূরত্ব দ্বিগুণ করে, আর \(f(2t)\) সময় দ্বিগুণ দ্রুত চালায় (সব কিছু দ্বিগুণ তাড়াতাড়ি হয়)। দুটোই ঢাল দ্বিগুণ করে:

চিত্র ৭: \(2f(t)\) (দূরত্ব দ্বিগুণ) আর \(f(2t)\) (সময় দ্রুত) — দুটোই ঢাল দ্বিগুণ করে। এগুলো calculator-এ "zoom"-এর মতো।
২.২ Calculus Without Limits — পার্থক্য ও যোগফল (1.2)¶
এবার একটা চাবিকাঠি — এখানে function বা curve লাগবে না, শুধু কতগুলো সংখ্যা আর তাদের পার্থক্য (differences)। ধরো সংখ্যাগুলো \(f\), আর পাশাপাশি সংখ্যার বিয়োগফল \(v\):
(\(2 - 0 = 2\), \(6 - 2 = 4\), \(7 - 6 = 1\), \(4 - 7 = -3\), \(9 - 4 = 5\)।) এবার এই পার্থক্যগুলো যোগ করো:
যোগফল \(9\) — যা কিনা \(f\)-এর শেষ সংখ্যা! এটা কি কাকতালীয়? আরেকটা উদাহরণ নাও: \(f = 1, 3, 7, 8, 5, 10\) — সব \(f\) ঠিক \(1\) করে বাড়ানো। পার্থক্য \(v\) হুবহু একই (\(2, 4, 1, -3, 5\)), যোগফলও \(9\)। কিন্তু শেষ সংখ্যা এখন \(10\)। তাহলে যোগফল \(=\) শেষ \(f\) নয়, বরং \(9 = 10 - 1 =\) শেষ \(f\) বিয়োগ প্রথম \(f\)।
কেন মাঝের সংখ্যাগুলো কাটাকাটি হয়? লিখে দেখো (telescoping):
\(5\)-রা কাটে, \(12\)-রা কাটে, \(7\)-রা কাটে — শুধু \(10\) আর \(1\) বেঁচে থাকে। এটাই calculus-এর বীজ।
মূল উপপাদ্য 1B
\(f\)-দের পার্থক্যগুলো যোগ করলে পাওয়া যায় \(f_{\text{last}} - f_{\text{first}}\) (শেষ বিয়োগ প্রথম)।
দুটো সুন্দর উদাহরণ:
- রৈখিক: \(f = 2, 3, 4, 5, 6, 7\) → পার্থক্য \(v = 1, 1, 1, 1, 1\) (ধ্রুব)। যোগফল \(5 = 7 - 2\)। ধ্রুব \(v\) মানে ধ্রুব বেগ, আর \(f = t + 2\) একটা সরলরেখা।
- বর্গ (squares): \(f = 0, 1, 4, 9, 16\) → পার্থক্য \(v = 1, 3, 5, 7\) (বিজোড় সংখ্যা!)। আর \(1 + 3 + 5 + 7 = 16 = 4^2\)। সুন্দর সত্য: প্রথম \(j\)টা বিজোড় সংখ্যার যোগফল সবসময় \(j^2\)।
Subscript (নিম্নলিপি) দিয়ে লেখা। কোন সংখ্যাটা দেখছি বোঝাতে \(j\) ব্যবহার করি: শূন্যতম সংখ্যা \(f_0 = 0\), আর \(j\)-তম সংখ্যা \(f_j = j^2\)। \(j\)-তম পার্থক্য:
আর \(j\)-তম বিজোড় সংখ্যা \(v_j = 2j - 1\)।

চিত্র ৮: বর্গ উদাহরণের graph। \(f\)-graph piecewise linear (বিন্দুগুলো সরলরেখায় জোড়া), \(v\)-graph piecewise constant (প্রতি ধাপে ধ্রুব — সিঁড়ির মতো)। ঠিক distance-velocity graph-এর মতোই।
দুটো সংযোগ এই graph থেকে স্পষ্ট:
- ঢালের সাথে: প্রতি ধাপে সময়ের পরিবর্তন (across) \(= 1\), আর \(f\)-এর পরিবর্তন (up) \(= v\)। তাই ঢাল \(= v/1 = v\)। breakpoint-গুলোতে (\(t = 1, 2, 3, \dots\)) ঢাল হঠাৎ বদলায়।
- ক্ষেত্রফলের সাথে: সিঁড়ির নিচের প্রতিটা আয়তক্ষেত্রের ভিত্তি \(1\), উচ্চতা \(v\), তাই ক্ষেত্রফল \(= v\)। মোট ক্ষেত্রফল \(= v\)-দের যোগফল \(= f_{\text{last}} - f_{\text{first}}\)।
আরও: যেকোনো সময়ে থামা যায়। \(t = 3.5\)-এ থামলে শেষ আয়তক্ষেত্রের (উচ্চতা \(7\)) অর্ধেক গোনা হয়: \(1 + 3 + 5 + \tfrac12(7) = 12.5\) — যা \(9\) আর \(16\)-এর ঠিক মাঝখানে।
মূল উপপাদ্য 1C (Fundamental Theorem-এর ছায়া)
\(v\)-রা হলো \(f(t)\)-এর ঢাল। আর \(v\)-graph-এর নিচের ক্ষেত্রফল \(= f(t_{\text{end}}) - f(t_{\text{start}})\)।
এটাই Fundamental Theorem of Calculus — কিন্তু এখানে শুধু বীজগণিত (algebra) দিয়ে, কোনো limit ছাড়াই। আপাতত এটা শুধু piecewise linear \(f\) ও piecewise constant \(v\)-এর জন্য; Chapter 5-এ curve-এর জন্য সাধারণীকরণ হবে।
Exponential (সূচকীয়) বৃদ্ধি। \(f = 1, 2, 4, 8, 16\) ("\(2\)-এর ঘাত")। পার্থক্য \(v = 1, 2, 4, 8\) — একই সুন্দর সংখ্যা! \(f\) যখন \(2\)-এর ঘাত, \(v\)-ও তাই। এখানে \(v(t)\) হলো \(f(t)\)-এর সমানুপাতিক — এটাই exponential growth-এর চিহ্ন (population, ব্যাংকের টাকা, জাতীয় ঋণ)।

চিত্র ৯: বেগ ও দূরত্ব সূচকীয়ভাবে বাড়ছে (\(2\)-এর ঘাত)। \(2^j\) (সূচকীয়) খুব দ্রুত \(j^2\) (দ্বিঘাত) আর \(2j\) (রৈখিক)-কে ছাড়িয়ে যায়।
দোলন (oscillation)। এবার \(f = 0, 1, 1, 0, -1, -1, 0\) — শুরুতেই ফিরে আসে (\(f_6 = 0\))। পার্থক্য \(v = 1, 0, -1, -1, 0, 1\), যোগফল শূন্য।

চিত্র ১০: \(f\)-graph দেখতে (মোটামুটি) \(\sin\) curve-এর মতো, \(v\)-graph দেখতে (আরও মোটা দাগে) \(\cos\) curve-এর মতো — "ডিজিটাল" ধাপে ধাপে। এখানে period (পর্যায়) \(6\); সত্যিকারের \(\sin, \cos\)-এর period \(2\pi\)।
গতির ঝলক (a burst of speed)। গাড়ি বেগ \(V\) নিয়ে ছোটে যতক্ষণ না \(f = 1\) হয়, তারপর হঠাৎ থামে:

চিত্র ১১: তিনটা গাড়ি (Jeep, Corvette, Maserati) — আলাদা বেগ, কিন্তু সবাই \(f = 1\)-এ পৌঁছায়, তাই \(v\)-graph-এর নিচের ক্ষেত্রফল সবারই \(1\)। আয়তক্ষেত্রের উচ্চতা \(V\), ভিত্তি \(T = 1/V\)। বেগ যত বাড়ে, ধাপটা তত খাড়া — চরম সীমায় "step function"-এর ঢাল অসীম (একে বলে delta function, তবে এখন এর তত্ত্ব জানার দরকার নেই)।
বাস্তব প্রয়োগ — আয়কর (income tax)। আয়কর piecewise linear। slope-গুলোই হলো tax rate (করহার): \(.15,\ .28,\ .31\)। এগুলো marginal rate (প্রান্তিক হার) — প্রতিটা অতিরিক্ত ডলারের ওপর কর, অর্থাৎ ওই বিন্দুতে ঢাল। আর মোট কর \(f\) হলো ক্ষেত্রফল/দূরত্বের মতো — জমতে থাকে।

চিত্র ১২: করহার \(= v\) (ঢাল), মোট কর \(= f\)। tax bracket (করবন্ধনী)-গুলো breakpoint-এ শেষ হয়। কর যেন distance/area (জমে), করহার যেন slope/velocity (জায়গাভেদে বদলায়)।
সর্বোচ্চ bracket-এর সরলরেখার সমীকরণ (point-slope form) — একটা বিন্দু \((49{,}300,\ 11{,}158.50)\) আর ঢাল \(.31\) জানলেই:
২.৩ Instantaneous velocity — এক মুহূর্তের বেগ (1.3)¶
এতক্ষণ বেগ হয় ধ্রুব ছিল, নয় ধাপে-ধাপে বদলাত। এবার আসল calculus — বেগ প্রতি মুহূর্তে মসৃণভাবে বদলায়। দুটো প্রশ্ন, উল্টো দিকে:
- প্রশ্ন ১: প্রতি সময়ে বেগ \(v(t) = 2t\) হলে দূরত্ব \(f(t)\) কী? (integration)
- প্রশ্ন ২: দূরত্ব \(f(t) = t^2\) হলে বেগ \(v(t)\) কী? (differentiation)
\(v = 2t\) মানে acceleration (ত্বরণ) ধ্রুব (\(= 2\)) — গাড়ি সমানভাবে জোরে হচ্ছে। আর \(f = t^2\) একটা parabola (পরাবৃত্ত)।

চিত্র ১৩: বেগ \(v = 2t\) রৈখিক (বাঁয়ে), দূরত্ব \(f = t^2\) দ্বিঘাত/parabola (ডানে)। গাড়ি যত জোরে চলে, \(t^2\)-এর graph তত খাড়া হয় — প্রতি সেকেন্ডে বেশি পথ।
সমস্যা: বেগ \(=\) দূরত্ব \(\div\) সময়, কিন্তু বেগ বদলালে? \(t = 10\)-এ speedometer ঠিক কত দেখাবে? প্রথমে average velocity (গড় বেগ) বের করি — \(t = 10\) থেকে \(t = 11\):
গাড়ি ওই \(1\) সেকেন্ডে \(21\) ফুট গেছে। কিন্তু যেহেতু বেগ বাড়ছিল, শুরুতে (\(t = 10\)-এ) বেগ \(21\)-এর কম ছিল। ছোট ব্যবধান নিলে আরও ভালো আন্দাজ — \(t = 10\) থেকে \(10.5\):
মূল কৌশল — ব্যবধান ছোট করতে থাকো। \(t = 10\) থেকে \(t = 10 + h\):
\(h = 1\) হলে \(21\), \(h = \tfrac12\) হলে \(20.5\), আর \(h\) যত শূন্যের কাছে যায়, গড় তত \(20\)-এর কাছে। তাই \(t = 10\)-এ তাৎক্ষণিক বেগ \(v = 20\) — এটাই curve-এর ঢাল।
সাধারণভাবে যেকোনো \(t\)-তে:

চিত্র ১৪: \(f = t^2\)-এ বিন্দু \(A\) (\(t = 2\))। \(B\) বিন্দুটা \(A\)-এর দিকে সরে আসছে (\(t = 4, 3, 2.5, \dots\)), আর secant (ছেদক) রেখার গড় ঢাল \(6, 5, 4.5\) ক্রমশ সবুজ tangent (স্পর্শক) রেখার ঢাল \(4\)-এর দিকে যাচ্ছে। এটাই \(v(2) = 2 \times 2 = 4\)।
মূল উপপাদ্য 1E
\(h\) যখন শূন্যের দিকে যায়, গড় বেগ \(2t + h\) যায় তাৎক্ষণিক বেগ \(v(t) = 2t\)-এর দিকে। এই "average over an interval → velocity at an instant" রূপান্তরই হলো limit — বীজগণিতের পরের ধাপ, calculus-এর আসল শুরু।
প্রশ্ন ১-এর উত্তর (উল্টো দিক)। \(v = 2t\) হলে \(f = ?\) Fundamental Theorem বলে নতুন কাজ লাগবে না — \(v = 2t\)-এর নিচের ক্ষেত্রফলই \(f\)। সেটা একটা ত্রিভুজ, ভিত্তি \(t\) ও উচ্চতা \(2t\):
ঠিক \(f = t^2\) ফিরে পেলাম।
সাধারণ ত্বরণ। \(v = at\) হলে \(f = \tfrac12 a t^2\) (লক্ষ করো \(\tfrac12\))। বিলম্বে শুরু বা শুরুর বেগ থাকলে ধ্রুব যোগ হয় (\(v = at + b\), \(f = \tfrac12 a t^2 + bt\)):

চিত্র ১৫: বিলম্বিত বেগ ও দূরত্ব। \(a = g\) (অভিকর্ষজ ধ্রুবক) হলে \(v = gt\) আর \(f = \tfrac12 g t^2\) — পড়ন্ত বস্তুর গতি (Galileo, Pisa-র হেলানো মিনার)। বেগ ভরের ওপর নির্ভর করে না।
Secant থেকে tangent — গভীরে। distance-graph-এ \(A\) ও \(B\) বিন্দুর মধ্যেকার রেখা হলো secant line (ছেদক), তার ঢাল একটা গড় বেগ। calculus সেই \(B\)-কে curve ধরে \(A\)-এর দিকে নামিয়ে আনে:

চিত্র ১৬: বাঁয়ে — সরলরেখার ঢাল (secant, গড় বেগ) বনাম curve-এর ঢাল (tangent, তাৎক্ষণিক বেগ); \(B\) যত \(A\)-এর কাছে আসে, "\(f\)-এর পরিবর্তন" আর "\(t\)-এর পরিবর্তন" দুটোই শূন্যের দিকে যায়। ডানে — দুটো বেগ-graph তুলনা (কোন গাড়ি দ্রুত? কোনটার ত্বরণ বেশি?)।
একটা সূক্ষ্ম কিন্তু জরুরি পার্থক্য:
- ঢাল বের করা স্থানীয় (local): \(A\) বিন্দুতে ঢাল জানতে পুরো ইতিহাস লাগে না, শুধু \(A\)-এর আশপাশের \(f\) জানলেই হয়।
- Accumulation global: \(t\) পর্যন্ত displacement বা total distance জানতে পুরো velocity history লাগে। Displacement-এ \(v\) signedভাবে, distance-এ \(|v|\) accumulate হয়।
২.৪ Circular motion — sin ও cos (1.4)¶
এবার সম্পূর্ণ নতুন দূরত্ব ও বেগ — trigonometry-র \(\sin\) ও \(\cos\)। যতটুকু trig লাগবে: একটা সমকোণী ত্রিভুজ, বাহু \(\cos t\), \(\sin t\), \(1\); আর Pythagoras-এর সূত্র:

চিত্র ১৭: কোণ \(t\) বদলালে graph-গুলো সমকোণী ত্রিভুজের বাহুগুলো দেখায়। trigonometry-র সবচেয়ে বড় প্রয়োগ ঘূর্ণন, কম্পন ও দোলনে।
বৃত্তে বল (ball on a circle)। ব্যাসার্ধ \(1\)-এর বৃত্ত, কেন্দ্র origin, তাই \(x^2 + y^2 = 1\)। বলের অবস্থান আমরা দিই তার কোণ দিয়ে, আর কোণটাকেই সময়ের সমান (\(= t\)) রাখি — তাই বল সমান গতিতে ঘোরে (counterclockwise, ঘড়ির উল্টো দিকে)। কোণ radian (রেডিয়ান)-এ মাপা, তাই পুরো বৃত্ত শেষ হয় \(t = 2\pi\)-তে (\(360\) নয়)। বল শুরু করে \(x\)-অক্ষে; \(t\) সময়ে:

চিত্র ১৮: ব্যাসার্ধ-\(1\) বৃত্তে বল, গতি \(1\)। কোণ \(t\), উচ্চতা \(\sin t\), ঊর্ধ্বমুখী বেগ \(\cos t\)। বৃত্তের পরিধি \(2\pi r = 2\pi\), আর বল সময় \(2\pi\)-তে সেই পথ পাড়ি দেয় — তাই গতি ঠিক \(1\)।
বলের বেগ (velocity of the ball)। বল কোন দিকে যাচ্ছে? সুতোয় বাঁধা বল ছেড়ে দিলে সে tangent (স্পর্শক) বরাবর ছুটে যায়। "velocity triangle"-টা position triangle-এরই মতো, শুধু \(90^\circ\) ঘোরানো। কর্ণ (hypotenuse) বৃত্তের স্পর্শক, দৈর্ঘ্য \(1\) (গতি)। ফলে:
- ঊর্ধ্বমুখী বেগ \(= \cos t\) (যখন ঊর্ধ্বমুখী অবস্থান \(\sin t\))।
- আনুভূমিক বেগ \(= -\sin t\) (প্রথমে বল বাঁ দিকে যায়, তাই ঋণচিহ্ন)।
যাচাই: \(t = 0\)-এ বল সোজা ওপরে ওঠে — উচ্চতা \(\sin 0 = 0\), ঊর্ধ্বমুখী বেগ \(\cos 0 = 1\)। \(t = \pi/2\)-এ বল শীর্ষে — উচ্চতা \(\sin(\pi/2) = 1\), ঊর্ধ্বমুখী বেগ \(\cos(\pi/2) = 0\) (এক মুহূর্তের জন্য ওঠা-নামা থেমে যায়)।

চিত্র ১৯: বাঁয়ে — একক বৃত্তে বল, উচ্চতা \(\sin t\), ভিত্তি \(\cos t\), আর স্পর্শক বরাবর বেগ (গতি \(1\))। ডানে — \(f = \sin t\) (উচ্চতা, লাল) আর \(v = \cos t\) (বেগ = ঢাল, সবুজ)। যেখানে \(\sin\) শীর্ষে (\(t = \pi/2\)), সেখানে \(\cos = 0\) — বেগ শূন্য।
দোলন — ওপরে-নিচে গতি (harmonic motion)। এবার বৃত্তীয় গতি দিয়ে সরলরৈখিক গতি বুঝি। একটা ভর (mass) স্প্রিং-এ ঝুলে \(y = 1\) ও \(y = -1\)-এর মধ্যে ওঠানামা করে — বলটার ছায়া (shadow)-র মতো, সবসময় বলের সমান উচ্চতায়। একে বলে simple harmonic motion (সরল দোলন গতি) — সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ সামনে-পিছে গতি (যেমন \(f = vt\) ও \(f = \tfrac12 a t^2\) হলো সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ এক-মুখী গতি)।

চিত্র ২০: বলের বৃত্তীয় গতি আর ভরের দোলন গতি (ছায়া)। বল সমান গতি \(1\)-এ ঘোরে, কিন্তু ভরের গতি বদলায় — শীর্ষ/তলায় থামে, মাঝখানে সবচেয়ে দ্রুত (\(= 1\))। উচ্চতা \(f = \sin t\)।
\(\sin\) curve-এর ঢাল। ভরের ঊর্ধ্বমুখী বেগ \(=\) বলের ঊর্ধ্বমুখী বেগ (তারা সমান উচ্চতায়) \(= \cos t\)। তাই:
শীর্ষ ও তলায় (\(t = \pi/2,\ 3\pi/2\)) ঢাল শূন্য; \(t = 0\)-এ ঢাল \(1\); \(t = \pi\)-এ ঢাল \(-1\)।

চিত্র ২১: লাল — \(f = \sin t\)-এর ঢাল \(v = \cos t\)। কালো — \(f = \cos t\)-এর ঢাল \(v = -\sin t\)। দুই জোড়া বিখ্যাত function, একে অপরের যমজ। position triangle আর velocity triangle সমকোণে থাকায় \(\sin\) ও \(\cos\) "out of phase"।
\(\cos\) curve-এর ঢাল। একই বল, শুধু ঘড়ি শুরু হয় বৃত্তের শীর্ষে। তখন দূরত্ব \(f = \cos t\), আর তার ঢাল:
দ্রুততর বল। বল দ্বিগুণ দ্রুত ঘুরলে (সময় \(t\)-এ কোণ \(2t\)): অবস্থান \(x = \cos 2t\), \(y = \sin 2t\); গতি এখন \(2\), তাই velocity triangle দ্বিগুণ বড় — ঊর্ধ্বমুখী বেগ \(2\cos 2t\), আনুভূমিক বেগ \(-2\sin 2t\) (এই \(2\)-গুলো খেয়াল করো — সামনে chain rule-এ কাজে লাগবে)।
২.৫ Review of Trigonometry — ত্রিকোণমিতির ঝালাই (1.5)¶
trigonometry (ত্রিকোণমিতি)-র শুরু একটা সমকোণী ত্রিভুজ (right triangle) দিয়ে। মজার কথা — ত্রিভুজের আকার কোনো ব্যাপার নয়, তার কোণ-ই সব। কারণ ত্রিভুজকে বড়-ছোট করলেও বাহুগুলোর পরস্পরের অনুপাত (ratio) বদলায় না। একটা কোণ \(\theta\) বেছে নিই, আর তিন বাহু — কাছের বাহু \(x\), বিপরীত বাহু \(y\), আর hypotenuse (অতিভুজ) \(r\) — এদের অনুপাত থেকে trigonometry-র ছয়টা function জন্মায়:
| function | মানে | reciprocal (অন্যোন্যক) |
|---|---|---|
| \(\cos\theta = x/r\) | কাছের বাহু / অতিভুজ | \(\sec\theta = 1/\cos\theta\) |
| \(\sin\theta = y/r\) | বিপরীত বাহু / অতিভুজ | \(\csc\theta = 1/\sin\theta\) |
| \(\tan\theta = y/x\) | বিপরীত / কাছের বাহু | \(\cot\theta = 1/\tan\theta\) |
ডান দিকের তিনটা বাঁ দিকের তিনটাকে উল্টে দিলেই পাওয়া যায়। আর tangent হলো sine ভাগ cosine:
ত্রিভুজ থেকে বৃত্তে (কেন বৃত্ত?)। ত্রিভুজের একটা বড় সীমাবদ্ধতা — এতে \(90^\circ\)-র বেশি কোণ ভালোভাবে বসে না (\(240^\circ\) কোণ কোনো ত্রিভুজে আঁকা যায় না)। তাই আমরা ত্রিভুজ ছেড়ে circle (বৃত্ত)-এ যাই। ব্যাসার্ধ \(r\)-এর বৃত্তে কোণ মাপি ধনাত্মক \(x\)-অক্ষ থেকে (counterclockwise, ঘড়ির উল্টো দিকে)। প্রতিটা কোণ বৃত্তের ওপর একটা বিন্দু দেয়, যার \(x, y\) ঋণাত্মকও হতে পারে (কিন্তু \(r\) কখনো নয়)। বিন্দুটা ঘুরলে ছয়টা অনুপাত ছয়টা তরঙ্গের মতো graph আঁকে — cosine-এর ঢেউ ঠিক sine-এরই মতো, শুধু \(90^\circ\) সরানো।

চিত্র ২৬: বৃত্তে trigonometry — \(2\sin\theta\), \(\sin 2\theta\) ও \(\tan\theta\)-এর তুলনা (period যথাক্রমে \(2\pi,\ \pi,\ \pi\))। ত্রিভুজে বড় কোণ বসে না বলেই বৃত্ত দিয়ে সব কোণের function সংজ্ঞায়িত করা হয়।
Radian (রেডিয়ান) — কেন degree ছেড়ে দিই। বৃত্তে গেলে degree বাদ, radian চালু। পুরো বৃত্তের পরিধি \(2\pi r\); কোণ \(\theta\) পর্যন্ত চাপ (arc)-এর দৈর্ঘ্য \(r\theta\)। অর্থাৎ radian-এ কোণ মানে "ব্যাসার্ধের কত গুণ চাপ পেরোলাম"। ব্যাসার্ধ \(1\) হলে একেবারে সহজ — চাপের দৈর্ঘ্যই কোণ। তাই:
ঘড়ির দিকে (clockwise) ঘুরলে কোণ ঋণাত্মক। এতে \(x\) বদলায় না, কিন্তু \(y\)-এর চিহ্ন উল্টে যায়, তাই:
মানে cosine even (জোড়), আর sine ও tangent odd (বিজোড়)। আর \(2\pi\) যোগ করলে একই বিন্দুতে ফিরি — তাই সব function-এর period (পর্যায়) \(2\pi\)। আবার \(x, y\) কখনো \(r\)-এর বড় হয় না, তাই মানের সীমা \(\lvert\cos\theta\rvert \le 1\), \(\lvert\sin\theta\rvert \le 1\), আর \(\lvert\sec\theta\rvert \ge 1\), \(\lvert\csc\theta\rvert \ge 1\) (\(\tan, \cot\) যেকোনো মান নিতে পারে)।
তিনটা মূল identity (Pythagoras থেকে)। সবকিছুর মূলে \(x^2 + y^2 = r^2\)। একে \(r^2\) দিয়ে ভাগ করলে \((x/r)^2 + (y/r)^2 = 1\), অর্থাৎ:
\(x^2\) দিয়ে ভাগ করলে দ্বিতীয়টা, \(y^2\) দিয়ে ভাগ করলে তৃতীয়টা:
এদের প্রথমটা — \(\cos^2\theta + \sin^2\theta = 1\) — মুখস্থের চেয়েও বেশি, একেবারে হাড়ে গেঁথে রাখতে হবে।
দূরত্ব ও addition formula (কীভাবে \(\cos(s-t)\) পাই)। দুই বিন্দুর মধ্যেকার দূরত্বও Pythagoras থেকেই আসে:

চিত্র ২৭: দুই বিন্দুর দূরত্ব, আর দুটো একই বৃত্তে সমান দৈর্ঘ্যের জ্যা (chord)। একই দূরত্বকে দুইভাবে লিখে trigonometry-র addition formula বেরিয়ে আসে।
একই ব্যাসার্ধের দুটো বৃত্তে এই দূরত্ব-সূত্র খাটিয়ে, \(\cos^2 + \sin^2 = 1\) বসিয়ে সরল করলে পাই addition formula:
\(s = t\) বসালে double-angle (দ্বিগুণ কোণ) সূত্র, আর complementary angle (পূরক কোণ) \(\sin\theta = \cos(\tfrac{\pi}{2} - \theta)\) দিয়ে sine-এর জোড়াও পাই:
এই দশটা সূত্র (তিন identity, \(\cos(s\pm t)\), \(\sin(s\pm t)\), double-angle, complementary) trigonometry-র মেরুদণ্ড — Chapter 2-এ derivative আর Chapter 5-এ integral-এ কাজে লাগবে। বিশেষ কোণে (special angles) সংখ্যা বসিয়ে সবগুলো যাচাই করা যায়।

চিত্র ২৮: বিশেষ কোণে (\(\tfrac{\pi}{6}, \tfrac{\pi}{3}\)) দশটা সূত্রের যাচাই — যেমন \(\cos\tfrac{\pi}{6} = \sin\tfrac{\pi}{3} = \tfrac{\sqrt{3}}{2}\) আর \(\sin\tfrac{\pi}{6} = \cos\tfrac{\pi}{3} = \tfrac{1}{2}\)। calculus-এর আসল চমক এর পরের ধাপে — কোণ শূন্যের দিকে গেলে কী হয়, সেই limit-এ।
২.৬ A Thousand Points of Light — হাজার বিন্দুর আলো (1.6)¶
এবার একটা চমকপ্রদ ছবি—আমরা আঁকব \(y=\sin n\), যেখানে \(n\) শুধু integer \(0,1,2,3,\dots\) (radian-এ)। এটা continuous (অবিচ্ছিন্ন) curve \(y=\sin x\) থেকে সম্পূর্ণ আলাদা। \(\sin x\) একটাই smooth wave; \(x=10{,}000\)-এ পৌঁছাতে সেটা প্রায় \(10{,}000/(2\pi)\approx1591\) বার oscillate করে। কিন্তু curve থেকে শুধু integer input-এর point-গুলো sample করলে সেগুলো যেন \(40\)-এর বেশি আলাদা sine curve-এর ওপর সাজানো মনে হয়।

চিত্র ২৯: \(y = \sin n\)-এর হাজার হাজার বিন্দু। যদিও সব বিন্দু একটাই \(\sin x\) curve থেকে নেওয়া, চোখে সেগুলো অনেকগুলো আলাদা sine curve-এর মতো লাগে — এটাই sampling-এর ছলনা।
কোন বিন্দুগুলো \((0,0)\)-এর কাছে? \(\sin n\) শূন্যের কাছে তখনই, যখন \(n\) কোনো \(\pi\)-এর গুণিতকের কাছে। \(\sin 1 = 0.84\) (\(1\) radian কিন্তু বেশ বড় কোণ!), \(\sin 2 = 0.91\), \(\sin 3 = 0.14\) — কেউই শূন্যের খুব কাছে নয়। প্রথম যেটা কাছে আসে সেটা \(\sin 22\), কারণ \(\tfrac{22}{7} \approx \pi\), অর্থাৎ \(22 \approx 7\pi\):
— শূন্যের একদম গায়ে (সামান্য নিচে), ছবির \((0,0)\)-এর ডানে প্রথম বিন্দু। পরেরটা \(\sin 44\) (\(44 \approx 14\pi\)), প্রায় \(0.02\)। হিসাব করলে দেখা যায় ছবিতে আসলে \(44\)টা sine curve — \(22\)টা ওপরে ওঠা, \(22\)টা নিচে নামা। মাঝের curve-টার বিন্দুগুলো \(n = 0, 44, 88, \dots\) (মানে \(44N\)), আর সেটা শূন্যে ফেরে \(n \approx 7810\)-এর কাছে (এর period প্রায় \(15{,}620\) — আমাদের ছবির বাইরে)।
একই বিন্দু, ভিন্ন scale — আর hexagon (ষড়ভুজ)। প্রথম \(1000\) বিন্দু আলাদা করে আঁকলে বেশির ভাগ মানুষ sine curve নয়, hexagon (ষড়ভুজ) দেখে — অথচ এগুলো হুবহু একই বিন্দু! পার্থক্যটা শুধু scale (মাপ)-এর, ঠিক যেমন মানচিত্র zoom in/out করলে ভিন্ন জিনিস চোখে পড়ে। এই ষড়ভুজগুলো আসলে Moiré pattern — দুটো প্রায়-পর্যাবৃত্ত (periodic) নকশা একটার ওপর আরেকটা পড়লে যে হস্তক্ষেপ (interference), তা থেকে।

চিত্র ৩০: \(n / 2\pi\)-এর ভগ্নাংশ-অংশ (fractional part) দিয়ে সরলরেখার নকশা, আর তার একটা উল্টানো কপি ওপরে বসালে তৈরি হওয়া Moiré ষড়ভুজ। \(\tfrac{44}{7}, \tfrac{25}{4}, \tfrac{19}{3}\) — সবাই \(2\pi\)-এর কাছাকাছি বলেই এই হস্তক্ষেপ-নকশা।
মূল স্বজ্ঞা — sampling ও aliasing
Continuous (অবিচ্ছিন্ন) curve থেকে discrete point নেওয়াকে sampling বলে। Sample-গুলো মূল curve-এ ছিল না এমন নতুন curve বা pattern (এখানে ৪৪টি sine curve বা hexagon) দেখালে সেই false pattern-কে aliasing বলে। একই কারণে সিনেমায় চলন্ত চাকা উল্টো ঘোরে মনে হয়; digital audio ও image sampling-এও ধারণাটি কেন্দ্রীয়।
৩. মূল সূত্র ও সম্পর্ক¶
পুরো অধ্যায়ের সূত্রগুলো এক জায়গায়:
| সম্পর্ক | সূত্র | মানে |
|---|---|---|
| velocity = position-এর slope | \(v = \dfrac{df}{dt}\) | differentiation (\(f \to v\)) |
| position change = velocity-র signed area | \(f(t)-f(0)=\displaystyle\int_0^t v\,dt\) | integration (\(v \to f\)) |
| total distance = speed-এর area | $D(t)=\displaystyle\int_0^t | v |
| ধ্রুব বেগ | \(v\) ধ্রুব \(\Rightarrow f = vt + C\) | সরলরেখা |
| ধ্রুব ত্বরণ | \(v = at \Rightarrow f = \tfrac12 a t^2\) | parabola |
| দোলন (sine) | \(f = \sin t \Rightarrow v = \cos t\) | harmonic |
| দোলন (cosine) | \(f = \cos t \Rightarrow v = -\sin t\) | harmonic |
| Pythagoras | \(\cos^2 t + \sin^2 t = 1\) | অবস্থান ও বেগ, সব \(t\)-তে |
ঢালের ছোট derivation (কেন \(f = t^2\)-এর ঢাল \(2t\))। derivative-এর সংজ্ঞা হলো গড় বেগের limit:
\(f(t) = t^2\) বসাই:
\(h \to 0\) নিলে \(v(t) = 2t\)। ✓ (একইভাবে \(f = \tfrac12 a t^2\) দিলে \(v = at\) পাওয়া যায়।)
উল্টো দিক (integration)। \(v = 2t\)-এর নিচের ক্ষেত্রফল (\(0\) থেকে \(t\)) একটা ত্রিভুজ:
ধাপে-ধাপে (discrete) রূপ (1B/1C)। curve-এর আগে সংখ্যার জগতে একই সত্য:
এটাই Fundamental Theorem of Calculus-এর বীজগাণিতিক ছায়া — "পার্থক্যের যোগফল = শেষ বিয়োগ প্রথম"।
৪. উদাহরণ ও Analogy¶
উদাহরণ ১ (ধ্রুব বেগ → ক্ষেত্রফল)। \(v = 60\) mph, \(t = 3\) ঘণ্টা। দূরত্ব \(= v\)-graph-এর নিচের আয়তক্ষেত্র \(= 60 \times 3 = 180\) mile। ঢালের দিক থেকেও: \(f = 60t\), ঢাল \(60\)। ✓
উদাহরণ ২ (সামনে-পিছে → ঋণাত্মক ক্ষেত্রফল)। \(V = 30\), সামনে \(t = 0 \to 3\): \(f\) ওঠে \(3 \times 30 = 90\)-তে। পিছে \(t = 3 \to 6\): \(f\) নামে \(0\)-তে। মোট ক্ষেত্রফল \(= (+90) + (-90) = 0\), তাই \(f(6) = 0\)। ✓ \(f(3) = 90\) (শীর্ষ)।
উদাহরণ ৩ (পার্থক্যের যোগফল)। \(f = 0, 2, 6, 7, 4, 9\) → \(v = 2, 4, 1, -3, 5\)। যোগফল \(2 + 4 + 1 - 3 + 5 = 9 = f_{\text{last}} - f_{\text{first}} = 9 - 0\)। ✓ মাঝপথে থামলে (তিন পার্থক্য পরে): \(2 + 4 + 1 = 7 = f_3\)। ✓
উদাহরণ ৪ (তাৎক্ষণিক বেগ)। \(f = t^2\), \(t = 10\)। গড় বেগ \(t = 10 \to 10 + h\) হলো \(20 + h\)। \(h = 1 \Rightarrow 21\); \(h = 0.5 \Rightarrow 20.5\); \(h = 0.001 \Rightarrow 20.001\)। limit \(= 20 = v(10)\)। ✓
উদাহরণ ৫ (পড়ন্ত বস্তু)। \(a = g\) হলে \(v = gt\), \(f = \tfrac12 g t^2\) — Galileo-র বিখ্যাত জোড়া। বেগ ভরের ওপর নির্ভর করে না, তাই পালক আর পাথর (বাতাস না থাকলে) একসাথে পড়ে।
Analogy ১ — speedometer ও odometer। \(v\) পড়া মানে "এই মুহূর্তে কত দ্রুত" (তাৎক্ষণিক, ঢাল); \(f\) পড়া মানে "মোট কত পথ" (জমা, ক্ষেত্রফল)। একটা থেকে অন্যটা বের করাই calculus।
Analogy ২ — বালতিতে জল ভরা। কল দিয়ে জল পড়ার হার (rate) হলো \(v\) (বেগ); বালতিতে জমা মোট জল হলো \(f\) (দূরত্ব)। হার বেশি হলে জল দ্রুত জমে (খাড়া ঢাল); কল বন্ধ (হার \(0\)) হলে জল একই থাকে (সমতল graph)। মোট জল \(=\) হার-graph-এর নিচের ক্ষেত্রফল।
Analogy ৩ — ব্যাংক ব্যালেন্স। অ্যাকাউন্টে টাকা \(f\); প্রতিদিন জমা/খরচের হার \(v\)। খরচ (ঋণাত্মক \(v\)) হলে ব্যালেন্স নামে। মোট পরিবর্তন \(=\) সব দৈনিক পরিবর্তনের যোগফল \(= f_{\text{last}} - f_{\text{first}}\) — ঠিক 1B।
৫. Python-এ করো¶
numpy আর matplotlib দিয়ে দেখি — position graph থেকে velocity এবং velocity-র signed area থেকে position change। এই উদাহরণে \(v=2t\ge0\), তাই displacement ও total distance একই।
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# সময় 0 থেকে 5, ছোট ছোট ধাপে
t = np.linspace(0, 5, 51) # 51টা বিন্দু
f = t**2 # position f = t^2 (এখানে monotone)
# --- position থেকে velocity: slope বের করা ---
# np.gradient প্রতিবেশী বিন্দু দিয়ে সংখ্যাগত ঢাল হিসাব করে (df/dt)
v_num = np.gradient(f, t) # আনুমানিক বেগ
v_true = 2 * t # তাত্ত্বিক বেগ v = 2t
print("t=3-এ সংখ্যাগত বেগ :", round(v_num[t.tolist().index(3.0)], 3))
print("t=3-এ তাত্ত্বিক বেগ :", 2 * 3) # = 6
# দুটো graph পাশাপাশি আঁকি
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))
ax1.plot(t, f, color="tab:blue") # distance
ax1.set_title("distance f = t^2"); ax1.set_xlabel("t")
ax2.plot(t, v_num, "o", ms=3, label="numerical slope")# বিন্দু = সংখ্যাগত
ax2.plot(t, v_true, color="tab:orange", label="v = 2t")# রেখা = তাত্ত্বিক
ax2.set_title("velocity = slope of f"); ax2.set_xlabel("t"); ax2.legend()
plt.tight_layout()
# plt.show() # নিজের কম্পিউটারে চালালে খুলে দাও
লক্ষ করো, সংখ্যাগত ঢাল প্রায় হুবহু \(2t\) — শুধু একদম দুই প্রান্তে সামান্য পার্থক্য (np.gradient প্রান্তে এক পাশের বিন্দু দিয়ে হিসাব করে বলে)।
এবার উল্টো দিক — velocity থেকে position change (signed area জমিয়ে):
import numpy as np
t = np.linspace(0, 5, 51)
dt = t[1] - t[0] # প্রতিটা ধাপের প্রস্থ
v = 2 * t # দেওয়া বেগ v = 2t
# trapezoid rule-এ signed area জমাই (এখানে v>=0, তাই distance-ও একই)
# প্রতিটা ছোট অংশের ক্ষেত্রফল = গড় উচ্চতা × প্রস্থ, তারপর যোগফল জমা
strip = (v[:-1] + v[1:]) / 2 * dt # প্রতিটা ফালির ক্ষেত্রফল
f_rebuilt = np.concatenate([[0], np.cumsum(strip)]) # f(0)=0 থেকে শুরু
print("পুনর্গঠিত f (শেষ কটি):", np.round(f_rebuilt[-3:], 3))
print("আসল t^2 (শেষ কটি):", np.round((t**2)[-3:], 3))
# দুটো প্রায় সমান → area দিয়ে position ফিরে পেলাম (Fundamental Theorem)
শেষে circular motion — \(\sin t\)-এর ঢাল সত্যিই \(\cos t\) কিনা যাচাই:
import numpy as np
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)
slope_of_sin = np.gradient(np.sin(x), x) # sin-এর সংখ্যাগত ঢাল
gap = np.max(np.abs(slope_of_sin - np.cos(x)))
print("|sin-এর ঢাল − cos|-এর সর্বোচ্চ পার্থক্য:", gap) # ≈ 0.00004, প্রায় শূন্য
৬. সাধারণ ভুল (Common mistakes)¶
- Slope আর value গুলিয়ে ফেলা। Position graph উঁচুতে থাকা মানে velocity বেশি নয়—velocity হলো slope। Flat position graph মানে velocity zero। Odometer-distance graph আলাদা: সেটি nondecreasing এবং তার slope speed \(|v|\)।
- \(f(t) - 2\) আর \(f(t - 2)\) এক ভাবা। প্রথমটা graph নিচে নামায় (range), দ্বিতীয়টা ডানে সরায় (domain)। একইভাবে \(2f(t) \ne f(2t)\)।
- ঋণাত্মক ক্ষেত্রফল ভুলে যাওয়া। অক্ষের নিচের ক্ষেত্রফল ঋণাত্মক গোনা হয়। সামনে-পিছে গতিতে মোট ক্ষেত্রফল শূন্য — নাহলে \(f(6) = 0\) মিলবে না।
- গড় বেগকেই তাৎক্ষণিক বেগ ভাবা। \(\dfrac{f(t+h) - f(t)}{h}\) হলো গড়; তাৎক্ষণিক বেগ পেতে \(h \to 0\) limit নিতে হবে। \(h = 1\)-এর গড় (\(21\)) আর \(t = 10\)-এর আসল বেগ (\(20\)) এক নয়।
- \(2^j\), \(j^2\), \(2j\) গুলিয়ে ফেলা। \(2j\) রৈখিক, \(j^2\) দ্বিঘাত, \(2^j\) সূচকীয়। \(j = 10\)-এ এরা যথাক্রমে \(20\), \(100\), \(1024\) — সূচকীয়টা অনেক দ্রুত বাড়ে।
- Degree আর radian মেশানো। calculus-এ কোণ সবসময় radian-এ। পুরো বৃত্ত \(2\pi\) (radian), \(360\) নয়। \(\sin 1\) (radian) \(\approx 0.84\), কিন্তু \(\sin 1^\circ \approx 0.017\) — সম্পূর্ণ আলাদা।
- \(\cos\)-এর ঢালে ঋণচিহ্ন বাদ। \(f = \sin t \Rightarrow v = \cos t\), কিন্তু \(f = \cos t \Rightarrow v = -\sin t\) (ঋণচিহ্নসহ)।
৭. এক্সারসাইজ (Exercises)¶
নিজে চেষ্টা করো, তারপর নিচের সমাধান খোলো।
- ধ্রুব বেগে \(f(0) = 0\) থেকে শুরু করে \(f(t) = 55t\) হলে বেগ \(v = ?\) আর \(f(t) = 55t + 1000\) হলে বেগ \(v = ?\) ও শুরুর মান \(f(0) = ?\)
- সংখ্যা \(f = 1, 5, 12, 7, 10\)-এর পার্থক্য \(v\) বের করো, তাদের যোগফল বের করো, আর দেখাও যে তা \(f_{\text{last}} - f_{\text{first}}\)-এর সমান।
-
নিচের প্রতিটা position graph-এর জন্য সংশ্লিষ্ট velocity graph (slope) আঁকো/বর্ণনা করো।

চিত্র ২২: চারটা distance-graph (\(f\) বনাম \(t\))। প্রতিটার ঢাল বের করে \(v\)-graph আঁকো।
-
নিচের প্রতিটা velocity graph-এর জন্য সংশ্লিষ্ট position graph আঁকো (\(f=0\) থেকে শুরু, signed area জমিয়ে)। আলাদাভাবে total-distance graph কেমন হবে বলো।

চিত্র ২৩: চারটা velocity-graph (\(v\) বনাম \(t\))। প্রতিটার নিচের ক্ষেত্রফল জমিয়ে \(f\)-graph আঁকো।
-
নিচের দুটো distance-graph সরলরেখা (simple interest-এর মতো)। প্রতিটার ঢাল (বেগ) বের করো, আর শুরুর ব্যালেন্সের ওপর বছরে সুদের হার বের করো।

চিত্র ২৪: দুটো সরল distance-graph। বাঁয়ে \(f: 100 \to 120\), ডানে \(f: 80 \to 100\) (\(t = 0\) থেকে \(2\) পর্যন্ত)।
-
এই নকশা দিয়ে দেখাও কেন \(1 + 3 + 5 + 7 = 4^2\), আর L-আকৃতির প্রতিটা বন্ধনীর (band) ক্ষেত্রফল কেন পরপর বিজোড় সংখ্যা।

চিত্র ২৫: বাঁয়ে নেস্টেড বর্গ (nested squares), ডানে কর্ণের নিচে সিঁড়ি। এই ছবি \(1 + 3 + 5 + 7 = 4^2\)-এর জ্যামিতিক প্রমাণ।
-
\(f(t) = t^2\) হলে \(t = 3\) ও \(t = 3 + h\)-এর মধ্যে গড় বেগ বের করো, সরল করো, তারপর \(h \to 0\) নিয়ে \(t = 3\)-এ তাৎক্ষণিক বেগ বের করো। এরপর \(f(t) = 3t + t^2\)-এর বেগ \(v(t)\) বের করো।
- একক বৃত্তে গতি \(1\)-এ ঘোরা বলের জন্য: (ক) \(t = \pi/2\)-এ অবস্থান \((x, y)\) ও বেগের উপাংশ (ঊর্ধ্বমুখী, আনুভূমিক); (খ) বল দ্বিগুণ দ্রুত ঘুরলে (কোণ \(2t\)) অবস্থান \((\cos 2t, \sin 2t)\) আর ঊর্ধ্বমুখী বেগ \(2\cos 2t\) — এই \(2\) কোথা থেকে এল ব্যাখ্যা করো।
৮. সমাধান (ব্যাখ্যাসহ)¶
১-নং সমাধান দেখাও
ধ্রুব বেগ মানে \(f = vt + C\), আর বেগ \(=\) ঢাল।
- \(f(t) = 55t\): ঢাল \(55\), তাই \(v = 55\)। শুরুর মান \(f(0) = 0\)।
- \(f(t) = 55t + 1000\): ধ্রুব \(1000\) ঢালে কোনো প্রভাব ফেলে না, তাই বেগ এখনও \(v = 55\)। শুরুর মান \(f(0) = 1000\)।
শিক্ষা: যোগ করা ধ্রুব graph-কে ওপরে সরায়, কিন্তু ঢাল বদলায় না।
২-নং সমাধান দেখাও
পাশাপাশি বিয়োগ করি: \(5 - 1 = 4\), \(12 - 5 = 7\), \(7 - 12 = -5\), \(10 - 7 = 3\)।
যোগফল: \(4 + 7 - 5 + 3 = 9\)। আর \(f_{\text{last}} - f_{\text{first}} = 10 - 1 = 9\)। ✓
মাঝের সংখ্যা (\(5, 12, 7\)) telescoping-এ কাটাকাটি হয়ে যায় — এটাই 1B।
৩-নং সমাধান দেখাও
নিয়ম: velocity = position graph-এর slope। প্রতিটা linear segment-এর slope constant, তাই \(v\)-graph piecewise constant।
- 1a (trapezoid): উঠতি অংশে ঢাল ধনাত্মক ধ্রুব → \(v > 0\); সমতল শীর্ষে ঢাল \(0\) → \(v = 0\); নামতি অংশে ঢাল ঋণাত্মক → \(v < 0\)। যেমন \(f\) \(0 \to 60\) (\(t: 0 \to 2\)) হলে \(v = 30\); সমতলে \(v = 0\); \(60 \to 0\) (\(t: 4 \to 6\)) হলে \(v = -30\)।
- 1b (V-আকৃতি): নামতি অংশে \(v < 0\), তলা ছুঁয়ে উঠতি অংশে \(v > 0\) — একটা লাফ।
- 2a: প্রথমে খাড়া ধনাত্মক ঢাল, তারপর কম ধনাত্মক, শেষে ঋণাত্মক (নামা)।
- 2b (step up): শুরুতে সমতল (\(v = 0\)), তারপর উঠতি (\(v > 0\)), তারপর আবার সমতল (\(v = 0\))।
মূল কৌশল: সমতল \(f\) → \(v = 0\); খাড়া \(f\) → বড় \(|v|\); নিচে-নামা \(f\) → ঋণাত্মক \(v\)।
৪-নং সমাধান দেখাও
নিয়ম: distance \(=\) velocity-graph-এর নিচের ক্ষেত্রফল (অক্ষের নিচে ঋণাত্মক)। \(f\) শুরু \(0\) থেকে, ক্ষেত্রফল জমতে থাকে; ধ্রুব \(v\)-এর টুকরোতে \(f\) সরলরেখা (ঢাল \(= v\))।
- 13a (একটা ঝলক, ধরো \(v = 30\), \(t: 1 \to 2\)): \(t < 1\)-এ \(f = 0\); \(t: 1 \to 2\)-এ \(f\) ঢাল \(30\) নিয়ে ওঠে \(30\)-তে; তারপর সমতল \(30\)।
- 13b (\(v = -30\) then \(0\) then \(+30\)): \(f\) প্রথমে নামে (\(-60\) পর্যন্ত \(t = 2\)-এ), সমতল থাকে, তারপর ওঠে।
- 14a (\(v = -40\) then \(+40\)): \(f\) নামে \(-40\)-তে (\(t = 1\)), তারপর ওঠে \(0\)-তে (\(t = 2\)) — একটা V।
- 14b (\(v = 40, 0, 20\)): \(f\) খাড়া ওঠে, সমতল থাকে, তারপর কম ঢালে ওঠে — ক্রমাগত বাড়ে (piecewise linear)।
যাচাই: যেকোনো সময়ে \(f =\) ততক্ষণ পর্যন্ত আয়তক্ষেত্রগুলোর যোগফল।
৫-নং সমাধান দেখাও
সরলরেখার ঢাল \(= \dfrac{\text{change in } f}{\text{change in } t}\)।
- বাঁ graph: \(f: 100 \to 120\), \(t: 0 \to 2\)। ঢাল (বেগ) \(= \dfrac{120 - 100}{2} = 10\) প্রতি বছর। শুরুর ব্যালেন্স \(100\), তাই সুদের হার \(= \dfrac{10}{100} = 10\%\) প্রতি বছর।
- ডান graph: \(f: 80 \to 100\), \(t: 0 \to 2\)। ঢাল \(= \dfrac{100 - 80}{2} = 10\) প্রতি বছর। শুরুর ব্যালেন্স \(80\), তাই হার \(= \dfrac{10}{80} = 12.5\%\) প্রতি বছর।
মজার: দুটোর ঢাল (বছরে জমা টাকা) একই (\(10\)), কিন্তু হার আলাদা — কারণ হার নির্ভর করে শুরুর ব্যালেন্সের ওপর।
৬-নং সমাধান দেখাও
নেস্টেড বর্গ (বাঁ ছবি): \(1 \times 1\) বর্গের বাইরে L-আকৃতির বন্ধনী যোগ করে \(2 \times 2\) বানাই — যোগ হওয়া ক্ষেত্রফল \(2^2 - 1^2 = 3\)। এরপর \(3 \times 3\): যোগ \(3^2 - 2^2 = 5\)। তারপর \(4 \times 4\): যোগ \(4^2 - 3^2 = 7\)। অর্থাৎ L-বন্ধনীগুলোর ক্ষেত্রফল পরপর বিজোড় সংখ্যা \(1, 3, 5, 7\)। সব যোগ করলে পুরো \(4 \times 4\) বর্গ:
সিঁড়ি (ডান ছবি): সিঁড়ির ধাপগুলোর ক্ষেত্রফল \(1, 3, 5, 7\) (মোট)। কর্ণের নিচের ত্রিভুজের ক্ষেত্রফল \(\tfrac12 \cdot 4 \cdot 8 = 16 = 4^2\) — সিঁড়ি আর ত্রিভুজ একই ক্ষেত্রফল ঢাকে। সাধারণভাবে \(j\)টা ধাপে \(\tfrac12 \cdot j \cdot 2j = j^2\)।
এটাই Fig 1.7-এর সেই সুন্দর সত্য: বর্গের পার্থক্য = বিজোড় সংখ্যা।
৭-নং সমাধান দেখাও
\(f(t) = t^2\), \(t = 3\) থেকে \(t = 3 + h\):
\(h \to 0\) নিলে তাৎক্ষণিক বেগ \(v(3) = 6\) (যা \(2t = 2 \times 3 = 6\)-এর সাথে মেলে)।
এবার \(f(t) = 3t + t^2\):
\(h \to 0 \Rightarrow v(t) = 3 + 2t\)। অর্থাৎ \(3t\) অংশটা বেগে ধ্রুব \(3\) যোগ করে (শুরুর বেগ), আর \(t^2\) অংশটা \(2t\) দেয়।
৮-নং সমাধান দেখাও
(ক) \(x = \cos t\), \(y = \sin t\)। \(t = \pi/2\)-এ:
বল বৃত্তের শীর্ষে \((0, 1)\)। বেগ tangent বরাবর: ঊর্ধ্বমুখী বেগ \(= \cos t = \cos\tfrac{\pi}{2} = 0\), আনুভূমিক বেগ \(= -\sin t = -\sin\tfrac{\pi}{2} = -1\)। অর্থাৎ শীর্ষে বল আর উঠছে না, পুরো বেগ বাঁ দিকে (\(-1\))।
(খ) কোণ এখন \(2t\), তাই অবস্থান \(x = \cos 2t\), \(y = \sin 2t\)। বল দ্বিগুণ দ্রুত ঘোরে, তাই গতি \(= 2\) (velocity triangle দ্বিগুণ বড়)। ফলে ঊর্ধ্বমুখী বেগ \(= 2\cos 2t\), আনুভূমিক বেগ \(= -2\sin 2t\)।
\(2\)-টা দুই জায়গা থেকে আসে: একটা ভেতরের কোণ \(2t\) থেকে (\(\cos 2t\)), আরেকটা গতি \(2\) থেকে (সামনে chain rule হিসেবে ফিরে আসবে — "ভেতরের function-এর ঢাল দিয়ে গুণ")।
৯. সারসংক্ষেপ ও Checklist¶
এই অধ্যায়ের পর নিজেকে যাচাই করো:
- [ ] \(v\) ও \(f\)-এর সম্পর্ক বলতে পারি: \(v = f\)-এর ঢাল (derivative), \(f = v\)-এর ক্ষেত্রফল (integral) — এরা একে অপরের উল্টো।
- [ ] ধ্রুব বেগে \(f = vt\), আর ঢাল \(= \dfrac{\text{change in distance}}{\text{change in time}}\) — বুঝি।
- [ ] ঋণাত্মক বেগ graph নামায়, আর অক্ষের নিচের ক্ষেত্রফল ঋণাত্মক — মনে আছে (সামনে-পিছে গতিতে মোট \(0\))।
- [ ] Function-এর input/output, domain, range আলাদা করতে পারি; \(f(t) - 2\) (নিচে) বনাম \(f(t - 2)\) (ডানে) গুলাই না।
- [ ] পার্থক্যের যোগফল \(= f_{\text{last}} - f_{\text{first}}\) (1B) — telescoping দিয়ে বোঝাতে পারি; জানি বিজোড় সংখ্যার যোগফল \(= j^2\)।
- [ ] গড় বেগ থেকে তাৎক্ষণিক বেগ: \(\dfrac{f(t+h) - f(t)}{h}\)-এর \(h \to 0\) limit; \(f = t^2 \Rightarrow v = 2t\) derive করতে পারি।
- [ ] ধ্রুব ত্বরণে \(v = at\), \(f = \tfrac12 a t^2\) — জানি।
- [ ] Circular motion: \(x = \cos t\), \(y = \sin t\); \(\sin t\)-এর ঢাল \(\cos t\), \(\cos t\)-এর ঢাল \(-\sin t\); কোণ radian-এ।
- [ ] Python-এ
np.gradientদিয়ে velocity, \(\int v\) দিয়ে displacement, আর \(\int|v|\) দিয়ে total distance বের করতে পারি।
➡️ পরের অধ্যায়: 9.2 — Derivatives — derivative-এর আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞা ও নিয়ম।