شکل 4 میں کا مستوی دکھایا گیا ہے۔ سرخ دھُرا (axis) پر واقعہ سمتیہ
اور
(شکل 4 میں سرخ نکتے) کے قدرتی بنیاد سمتیہ کہلاتے ہیں، کیونکہ فضاء کا کوئی بھی نکتہ ان دو سمتیوں کے لکیری تولیف کے طور پر لکھا جا سکتا ہے۔ مثلاً نکتہ(x,y) یوں لکھ سکتے ہیں:
غور کرو کہ سرخ دھُرا کی بجائے ہم سبز دھُرا بھی استعمال کر سکتے ہیں۔ اس کے لیے شکل 4 میں سبز نکتوں سے دو سمتیہ دکھائے گئے ہیں، جو (سرخ دھُرا کے حوالے سے ) یوں ہیں:
اور
اب نکتہ (x,y) کو ان سبز سمتیہ کے لکیری تولیف کے طور پر یوں لکھا جا سکتا ہے:
یعنی سرخ دھرا کے نکتہ (x,y) کو سبز دھرا میں نکتہ (a,b) کہا جائے گا۔ دوسرے الفاظ میں جو نکتہ
مدیدی سمتیہ e0, e1 کے حوالے سے (x=0.8, y=1.4) تھا، وہی نکتہ مدیدی سمتیہ v0, v1 کے حوالے سے (a=1.56, b=0.42) کہلائے گا۔
اب e0, e1, v0, v1 بھی ایک مدیدی سمتیہ کا مجموعہ ہے۔ اس مجموعہ کی مدد سے ہم اسی (x=0.8, y=1.4) نقطہ کو لکھ کر دیکھتے ہیں:
یا
غور کرو کہ اس میٹرکس کے ستون مدیدی سمتیہ ہیں اور ہمیں یہ یکلخت لکیری مساوات کا نظام
حل کر کے c0, c1, c2, c3 نکالنا ہیں۔ اب چونکہ مساوات صرف دو ہیں جبکہ متغیر چار، اس لیے ہم کسی بھی دو متغیر کو اپنی مرضی کی قدر دے کر باقی دو متغیر کی قدریں مساوات سے نکال سکتے ہیں۔ دوسرے الفاظ میں مساوات کے لامحدود حل ہیں، جن میں سے چند یہ ہیں:
نقطہ (x,y) کے مدیدی سمتیہ e0, e1, v0, v1 کے حوالے سے ممکنہ روپ
Possible representations of (x,y) w.r.t. spanning vectors e0, e1, v0, v1
c0
c1
c2
c3
0.5
0.5
0.85
0.42
0.1
0.7
1.0
0
2
-3
2.26
3.96
اس سے پتہ چلا کہ مدیدی سمتیہe0, e1, v0, v1 کے حوالہ سے نکات کا ایک واحد روپ نہیں۔ شکل 4 سے ظاہر ہے کہ میں کوئی بھی دو سمتیہ جو آپس میں متوازی نہ ہوں، نکات کا واحد روپ نکالنے کے لیے کافی ہیں۔ میں دو سے زیادہ سمتیہ چننے سے ایک ہی نکتہ کے بہت سے روپ ممکن ہو جاتے ہیں۔ یہ بات ہمیں بنیاد سمتیہ کی طرف لے جاتی ہے۔
E=mc2 اردو ویکیپیڈیا پر ریاضی مساوات کو بائیں سے دائیں LTR پڑھیٔے ریاضی علامات
![{\displaystyle e_{0}=\left[{\begin{matrix}1\\0\end{matrix}}\right]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f6b3930094627fbd56889d81d9cce31bda58008b)
![{\displaystyle e_{1}=\left[{\begin{matrix}0\\1\end{matrix}}\right]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/895683df95c161dc9398aa1ff80874cb8e5b2c41)
![{\displaystyle \left[{\begin{matrix}x\\y\end{matrix}}\right]=xe_{0}+ye_{1}}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/b2a4a8c9d73b97917af01864cc05103a7d4159e1)
![{\displaystyle v_{0}=\left[{\begin{matrix}1/{\sqrt {2}}\\1/{\sqrt {2}}\end{matrix}}\right]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/6ad1f6db6a674b926eecef71736d77db780c1712)
![{\displaystyle v_{1}=\left[{\begin{matrix}-1/{\sqrt {2}}\\1/{\sqrt {2}}\end{matrix}}\right]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f1a3e4191d6be27c371a86eb3c6ce5605895f821)
![{\displaystyle \left[{\begin{matrix}x\\y\end{matrix}}\right]=av_{0}+bv_{1}=a\left[{\begin{matrix}{\frac {1}{\sqrt {2}}}\\{\frac {1}{\sqrt {2}}}\end{matrix}}\right]+b\left[{\begin{matrix}-{\frac {1}{\sqrt {2}}}\\{\frac {1}{\sqrt {2}}}\end{matrix}}\right]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/dd6c89dde626a245061563b166ad2258d8f663b8)
![{\displaystyle \left[{\begin{matrix}0.8\\1.4\end{matrix}}\right]=c_{0}e_{0}+c_{1}e_{1}+c_{2}v_{0}+c_{3}v_{1}=c_{0}\left[{\begin{matrix}1\\0\end{matrix}}\right]+c_{1}\left[{\begin{matrix}0\\1\end{matrix}}\right]+c_{2}\left[{\begin{matrix}{\frac {1}{\sqrt {2}}}\\{\frac {1}{\sqrt {2}}}\end{matrix}}\right]+c_{3}\left[{\begin{matrix}-{\frac {1}{\sqrt {2}}}\\{\frac {1}{\sqrt {2}}}\end{matrix}}\right]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/9f9ac12b94ac66f0a346132d700b8cfac8c6b28d)
![{\displaystyle \left[{\begin{matrix}1&0&{\frac {1}{\sqrt {2}}}&-{\frac {1}{\sqrt {2}}}\\0&1&{\frac {1}{\sqrt {2}}}&{\frac {1}{\sqrt {2}}}\end{matrix}}\right]\left[{\begin{matrix}c_{0}\\c_{1}\\c_{2}\\c_{3}\end{matrix}}\right]=\left[{\begin{matrix}0.8\\1.4\end{matrix}}\right]}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/e1d398778d80fbfdf6d0f682c044e118e2a4417c)
