সিঙ্গেল পেমেন্ট ফ্যাক্টর — F/P ও P/F
এই পাঠে যা শিখবেন
- "F/P ফ্যাক্টর" ও "P/F ফ্যাক্টর" নোটেশনের ফরমাল অর্থ এবং কেন এগুলোকে আলাদা নাম দেওয়া হয়
- Python ফাংশন হিসেবে দুটো ফ্যাক্টর বাস্তবায়ন করে একটি ফ্যাক্টর টেবিল তৈরি করা
- একটি ভবিষ্যৎ লক্ষ্য থেকে আজকের প্রয়োজনীয় বিনিয়োগ (P) বের করার দুই-দিকের হিসাব
- P থেকে F, ও F থেকে P — উভয় দিকের গণনা একে অপরকে ভেরিফাই করে দেখানো
১ · F/P ফ্যাক্টর — সিঙ্গেল পেমেন্ট কম্পাউন্ড অ্যামাউন্ট ফ্যাক্টর
আগের পাঠে দেখা $F = P(1+i)^n$ সূত্রের $(1+i)^n$ অংশটিকেই ইঞ্জিনিয়ারিং ইকোনমিক্সে একটি নাম দেওয়া হয় — F/P ফ্যাক্টরSingle-Payment Compound Amount Factorএকটি আজকের একক পরিমাণ $P$-কে $n$ পিরিয়ড পরের ভবিষ্যৎ মূল্যে রূপান্তরকারী গুণক $(1+i)^n$।, প্রায়ই লেখা হয় $(F/P, i, n)$ — অর্থাৎ "F পেতে P-কে কী দিয়ে গুণ করতে হবে, হার i ও n পিরিয়ডে।"
$$F = P(1+i)^n = P \cdot (F/P, i, n)$$
২ · P/F ফ্যাক্টর — সিঙ্গেল পেমেন্ট প্রেজেন্ট ওয়ার্থ ফ্যাক্টর
উল্টো দিকে, যদি আমরা জানি ভবিষ্যতে $n$ পিরিয়ড পর একটি নির্দিষ্ট পরিমাণ $F$ দরকার বা পাওয়া যাবে, তাহলে আজকের সমতুল্য মূল্য বের করতে P/F ফ্যাক্টরSingle-Payment Present Worth Factorভবিষ্যতের একক পরিমাণ $F$-কে আজকের মূল্যে ডিসকাউন্ট করার গুণক $1/(1+i)^n$। ব্যবহার করা হয় — এটি F/P ফ্যাক্টরের গুণাত্মক বিপরীত।
$$P = \frac{F}{(1+i)^n} = F \cdot (P/F, i, n), \qquad (P/F, i, n) = \frac{1}{(F/P, i, n)}$$
৩ · Python দিয়ে ফ্যাক্টর টেবিল ও দুই-দিকের হিসাব
নিচে fp_factor(i, n) ও pf_factor(i, n) ফাংশন দিয়ে $i=10\%$-এর জন্য
একটি ফ্যাক্টর টেবিল তৈরি করা হচ্ছে, তারপর একটি বাস্তব দুই-দিকের উদাহরণ সমাধান করা হচ্ছে — ৮ বছর পর $20,000
দরকার হলে, $7\%$ সুদের হারে আজ কত বিনিয়োগ করতে হবে?
# সিঙ্গেল পেমেন্ট ফ্যাক্টর -- F/P ও P/F
def fp_factor(i, n):
return (1 + i) ** n
def pf_factor(i, n):
return 1 / (1 + i) ** n
# -- ফ্যাক্টর টেবিল (i = 10%) --
i = 0.10
print(f"সিঙ্গেল পেমেন্ট ফ্যাক্টর টেবিল (i = {i*100:.0f}%)")
print(f"{'n':>4} | {'F/P ফ্যাক্টর':>14} | {'P/F ফ্যাক্টর':>14}")
print("-" * 38)
for n in [1, 5, 10, 15, 20]:
print(f"{n:>4} | {fp_factor(i, n):>14.6f} | {pf_factor(i, n):>14.6f}")
# -- বাস্তব উদাহরণ: ৮ বছর পর $20,000 দরকার, i = 7% --
F_target = 20000
i2 = 0.07
n2 = 8
fp2 = fp_factor(i2, n2)
pf2 = pf_factor(i2, n2)
P_needed = F_target * pf2
print()
print(f"লক্ষ্য: {n2} বছর পর ${F_target:,.2f} দরকার, i = {i2*100:.0f}%")
print(f"(F/P, {i2*100:.0f}%, {n2}) = {fp2:.6f}")
print(f"(P/F, {i2*100:.0f}%, {n2}) = {pf2:.6f}")
print(f"আজ বিনিয়োগ করতে হবে: P = F * (P/F, i, n) = ${P_needed:,.2f}")
# -- ভেরিফাই: P থেকে আবার F ফিরে পাওয়া উচিত --
F_check = P_needed * fp2
print()
print(f"ভেরিফিকেশন -- P থেকে F/P দিয়ে ফিরিয়ে গুণ করলে: ${F_check:,.2f}")
assert abs(F_check - F_target) < 0.01
(1.07)^8 ≈ 1.718186, তাই (P/F, 7%, 8) = 1/1.718186 ≈ 0.582009 — আজ
প্রায় $11,640.18 বিনিয়োগ করলে $7\%$ সুদে ৮ বছর পর ঠিক $20,000 পাওয়া যাবে। এখানে P/F
ফ্যাক্টর ১-এর চেয়ে ছোট (ডিসকাউন্টিং), আর F/P ফ্যাক্টর ১-এর চেয়ে বড় (কম্পাউন্ডিং) — এটি সবসময় সত্য যখন
i > 0।
F/P ও P/F ফ্যাক্টর একই সূত্রের ($F = P(1+i)^n$) দুটো দিক — একটি সময়ে সামনে নিয়ে যায়, অন্যটি সময়ে পেছনে ডিসকাউন্ট করে আনে। এই দুটো ফ্যাক্টরই এই কোর্সের প্রতিটি পরবর্তী ফ্যাক্টরের (P/A, F/A, P/G, ...) গাণিতিক ভিত্তি।
ভাবনার প্রশ্ন
প্রতিটি প্রশ্ন নিজে কিছুক্ষণ ভাবুন — তারপর "→ উত্তর" চাপুন।
প্র ০১ কেন P/F ফ্যাক্টর সবসময় ১-এর চেয়ে ছোট (যখন i > 0), আর F/P ফ্যাক্টর সবসময় ১-এর চেয়ে বড়?
F/P ফ্যাক্টর (1+i)^n সবসময় ১-এর চেয়ে বড় যখন i > 0 ও n > 0,
কারণ ধনাত্মক সুদের হারে কম্পাউন্ডিং সবসময় মূল্য বাড়ায়। P/F ফ্যাক্টর তার বিপরীত (1/(F/P)),
তাই এটি সবসময় ১-এর চেয়ে ছোট — ভবিষ্যতের টাকা আজকের চেয়ে কম মূল্যবান, এটিই টাইম ভ্যালু অফ মানির মূল কথা।
প্র ০২ একই সুদের হারে, n যত বাড়ে F/P ফ্যাক্টর কীভাবে বদলায় আর P/F ফ্যাক্টর কীভাবে বদলায়?
উপরের টেবিলে দেখা যায় n বাড়ার সাথে F/P ফ্যাক্টর ক্রমাগত বাড়ে (১.১০ → ৬.৭২৭৫, i=10%-এ) —
এক্সপোনেনশিয়াল বৃদ্ধি। P/F ফ্যাক্টর ঠিক তার বিপরীত আচরণ করে — ক্রমাগত কমতে থাকে (০.৯০৯১ → ০.১৪৮৬), কারণ
দূরের ভবিষ্যতের টাকা আজকের দৃষ্টিতে ক্রমশ কম মূল্যবান হয়ে যায়।
প্র ০৩
উপরের কোড সেলের ভেরিফিকেশন ধাপ (F_check) আসলে কী প্রমাণ করছে?
এটি দেখায় P/F ও F/P ফ্যাক্টর একে অপরের সঠিক বিপরীত — প্রথমে F-কে P/F দিয়ে গুণ করে
P পাওয়া হলো, তারপর সেই P-কে F/P দিয়ে গুণ করলে ঠিক আগের F-এই
ফিরে যাওয়া উচিত। এই "রাউন্ড-ট্রিপ" টেস্ট গণনায় কোনো ভুল নেই তা নিশ্চিত করার একটি সহজ উপায়।
অনুশীলন
-
চিন্তা করুন: আপনার কাছে দুটো ফ্যাক্টর টেবিলের এন্ট্রি আছে —
(F/P, 8%, 10) = 2.1589এবং(P/F, 8%, 10)অজানা। গণনা না করেই(P/F, 8%, 10)-এর মান কীভাবে বের করবেন?যেহেতু
(P/F, i, n) = 1 / (F/P, i, n), তাই(P/F, 8%, 10) = 1 / 2.1589 ≈ 0.4632। দুটো টেবিল আলাদাভাবে গণনা করার দরকার নেই — একটি থেকে সরাসরি অন্যটি বের করা যায়। -
পরীক্ষা করুন: উপরের কোড সেলে
i2 = 0.07-কেi2 = 0.12-এ বদলে Run চেপে দেখুন — একই লক্ষ্য ($20,000, ৮ বছর পর) পেতে আজ কম না বেশি বিনিয়োগ করতে হবে, এবং কেন?i2=0.12হলে(1.12)^8 ≈ 2.475963, তাইP = 20000/2.475963 ≈ $8,077.63— এটি $7\%$-এর তুলনায় ($11,640.18) অনেক কম। সুদের হার বেশি হলে টাকা দ্রুত বাড়ে, তাই একই ভবিষ্যৎ লক্ষ্যে পৌঁছাতে আজ কম মূল অর্থ বিনিয়োগ করলেই চলে।
আরও পড়ুন · ABCL TECH-এ আপনার পরবর্তী পদক্ষেপ
- কোর্সের সম্পূর্ণ সিলেবাস দেখুন ৫৭টি পাঠ টাইম ভ্যালু অফ মানি, ক্যাশ ফ্লো সিরিজ, ওয়ার্থ-ভিত্তিক তুলনা, রেট অফ রিটার্ন, ডেপ্রিসিয়েশন, ট্যাক্স, ইনফ্লেশন, রিস্ক অ্যানালাইসিস ও ক্যাপিটাল বাজেটিং।
- Discrete Mathematics কোর্স সহোদর কোর্স সিকোয়েন্স ও সিরিজ অধ্যায় — এই ফ্যাক্টরগুলোর গাণিতিক ভিত্তি জিওমেট্রিক সিকোয়েন্সে তৈরি হয়েছে।
- সব Courses দেখুন ABCL TECH C, C++, Python, Java, JavaScript, DSA, DBMS, Discrete Mathematics, System Design, Cybersecurity, Cloud Computing & DevOps, Computer Networks, Operating Systems, Computer Architecture, Programming Languages & Compiler Design, Software Engineering & Git, Theory of Computation ও Engineering Economics — সব এক জায়গায়।