ভেক্টর রাশির গুনন দুই ধরনের হতে পারে। যেমন-
- ভেক্টর রাশিকে স্কেলার রাশি দিয়ে গুন করা যায়
- ভেক্টর রাশিকে ভেক্টর রাশি দিয়ে গুন করা যায়
ভেক্টর রাশিকে স্কেলার রাশি দিয়ে গুন
যেকোনো ভেক্টর রাশিকে তুমি যদি কোনো স্কেলার রাশি দিয়ে গুন করো তবে সেই গুনফল একটা ভেক্টর রাশি হয়।
যেমন- A একটা ভেক্টর রাশি, m একটা স্কেলার রাশি। এদেরকে গুন করলে নতুন একটা গুনফল পাওয়া যাবে- mA এবং এর মান হবে = |mA|
আবার m এর মান যদি -ve হয় তবে mA ভেক্টরের দিক হবে A এর বিপরীত দিকে। এই ধরনের গুননের ছোট্ট একটা বাস্তব উদাহরণ দেখি-
কোনো বস্তুর ভর m একটা স্কেলার রাশি এবং ত্বরন a একটি ভেক্টর রাশি। আর এদের গুনফল F = ma, এটিও একটি ভেক্টর রাশি। আর F এর দিক হচ্ছে a এর দিক বরাবর।
ভেক্টর রাশিকে ভেক্টর রাশি দ্বারা গুন
দুটো ভেক্টর রাশিকে যখন গুন করা হয় তখন দুটো ঘটনা ঘটতে পারে। এদের গুনফল স্কেলারও হতে পারে আবার ভেক্টরও হতে পারে।
দুটো ভেক্টর রাশিকে “ডট গুন” বা “স্কেলার গুন” করা হলে গুনফল হবে স্কেলার রাশি।
আবার দুটো ভেক্টর রাশিকে “ক্রস গুনন” বা “ভেক্টর গুন” করলে সেই গুনফল হবে ভেক্টর রাশি।
ক্রাশ স্কুলের Youtube চ্যানেলের জয়েন করুন-
অথিতি লেখক হিসেবে আমাদেরকে আপনার লেখা পাঠাতে চাইলে মেইল করুন-
write@thecrushschool.com

Emtiaz Khan
A person who believes in simplicity. He encourages the people for smart education. He loves to write, design, teach & research about unknown information.
Related posts:
- ভেক্টর অভিক্ষেপ (Vector Projection)
- ভেক্টর বিভাজন বা ভেক্টর উপাংশ (Vector Division or Vector Component)
- ভেক্টর যোগ ও বিয়োগ (Addition & Subtraction of Vectors)
- ভেক্টর রাশির বিয়োগফল (Subtraction of Vectors)
- ভেক্টর লব্ধির দিক (Direction of Vector Resultant)
- ভেক্টর লব্ধির সর্বোচ্চ এবং সর্বনিম্ন মান (Maximum & Minimum Value of Vector Resultant)
- ভেক্টর সম্পর্কিত কিছু সংজ্ঞা
- ভেক্টরের বন্টন সূত্র (Distributive Law of Vector)
- ভেক্টরের বিনিময় সূত্র (Commutative Law of Vector)
- ভেক্টরের সংযোগ সূত্র (Associative Law of Vector)
- ভেক্টরের সামান্তরিক সূত্র (Vector’s Law of Parallelogram)
- ভৌত রাশি ও একক (Physical Quantity & Unit)
- মৌলিক ও লব্ধ রাশি (Fundamental and Derived Quantities)
- স্কেলার ও ভেক্টর রাশি (Scalar & Vector Quantity)
- স্কেলার ও ভেক্টর রাশি (Scalar & Vector Quantity)