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इस पाठ को फॉर लूप फ़न कहते है।
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इस पाठ में, हम एक पासे का गेम खेलने के
लिए एक नंबर लाइन का उपयोग करेंगे।
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एक शुरुआती मूल्य, एक रोक मूल्य, और
हमारा इंटेर्वेल असाइन करने के लिये
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हर खिलाड़ी तीन बार रोल करेगा।
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हर बारी के दौरान,
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हम एक शुरुआती मूल्य सर्कल करते हैं
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और हर मूल्य जिसमे एक संख्या के स्टेप फॉरवर्ड
किए गए है हमारे इंटेर्वेल मूल्य जितना।
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जब हम अपने स्टॉपिंग वैल्यू पर आ जाते हैं
तो हम चक्कर लगाना बंद कर देते हैं।
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उच्चतम स्कोर वाला व्यक्ति जीतता है!
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फॉर लूप कई जगह काम आता है।
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और यदि आप मौसम विज्ञानी बनना चाहते हैं,
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आप फॉर लूप हमेशा इस्तेमाल करेंगे।
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नमस्ते, मैं बैकी हूं।
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मैं एक हवा मौसम विज्ञानी के रूप में
Able Driller Renewables पर काम करती हूं।
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मैं कोलंबिया नदी गोर्गे क्षेत्र के
लिए हवा की गति का अनुमान लगाती हूं,
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जहां कंपनी का विंड फार्म है।
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तो हम समझने की कोसिश कर रहे है
की कितनी हवा रहने वाली है
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जिसके की हमे यह जानकारी मिल सके की
कितना पावर हमे मिलने वाला है।
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हम उस सूचना को रियल टाइम ऊर्जा
व्यापारियों को देते हैं।
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और कितना पावर होने वाला है हम उन्हे बताते है
जिसके आधार पर वह बिजली खरीदते और बेचते हैं
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यह सुनिश्चित करने के लिए कि पावर ग्रिड
संतुलित है, आपकी रोशनी चालू रहे,
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और हम अपने फार्म से निकलने वाली
ऊर्जा की मात्रा को अधिकतम करते हैं।
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हम पोर्टलैंड में Eber Troller Renewables
के लिए राष्ट्रीय नियंत्रण केंद्र में हैं।
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यह वह जगह है जहाँ हमें देश भर में
हमारे सभी फार्म की जानकारी मिलती है।
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यहां तक कि आज के उच्चतम शक्ति वाले कंप्यूटर भी
हर जगह के वायुमंडल का अनुकरण नहीं कर सकते हैं।
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तो कम्प्युटर पूर्वानुमान मोडेल मे, हमारे पास है,
जिस हम कहते ग्रीड।
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प्रत्येक ग्रिड बिंदु एक
अक्षांश(latitude), देशांतर(longitude) है।
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हमें भौतिकी की गणना
करनी होती है।
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और हवा की गति, तापमान,
दबाव जैसे चीज़ों का पता लगाना पड़ता है।
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चूंकि ये काफी बड़े ग्रिड हैं और
हम बहुत सारे पॉइंट्स में कर रहे है।
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हम इन चीजों को लूप में डाल
रहे हैं, लाखों-करोड़ों बार।
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मैं जो भी करता हु,
मैं फॉर लूप का इस्तेमाल करता हूँ।
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उदाहरण के लिए यहाँ एक फॉर लूप है।
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यहा पे।
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जब आप हवा की पूर्वानुमान करते हैं, तो बहुत
सारे पैरामीटर है जो इसमें शामिल होते हैं।
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किसी इंसान के लिए
यह हिसाब करना बहुत ही असंभव है।
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हवा को क्या प्रभावित करेगा
इसमें बहुत सारे पहलू है
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जिसके लिए हमें एक कंप्यूटर मॉडल की
आवश्यकता है जिससे हम पूर्वानुमान कर सके।
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