amar_kadeh | Unsorted

Telegram-канал amar_kadeh - آمارکده

12352

✾ ـ﷽ـ ✾ بزرگترین مرجع تخصصی آمار کتب و جزوات دروس تخصصی آمار آموزش مباحث مهم آمار نرم افزار های آماری مشاوره آماری ادمین و روابط عمومی : @Amar_kadeh_admin اینستاگرام: https://instagram.com/amar__kade

Subscribe to a channel

آمارکده

آموزش ساختش بزارم؟😂💕

/channel/propt405

Читать полностью…

آمارکده

وقتی از صبح بیدار بودی و خسته ای

┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

🧠 ماشین‌ها چطور درس می‌خوانند؟ (فراتر از حدس و خطا)

در پست قبل گفتیم که در «یادگیری ماشین»، ما به جای نوشتن قوانین سخت و خشک، به کامپیوتر داده می‌دهیم تا یاد بگیرد. اما این «یادگیری» دقیقاً پشت صحنه چه اتفاقی می‌افتد؟ آیا ماشین واقعاً می‌فهمد یا فقط تقلید می‌کند؟ 🤔

بیایید با یک مثال واقعی شروع کنیم. فرض کنید می‌خواهیم به یک هوش مصنوعی یاد بدهیم تفاوت بین «سیب» و «پرتقال» را تشخیص دهد. 🍎🍊

۱. چالشِ روش سنتی (چرا جواب نمی‌دهد؟)
در برنامه‌نویسی قدیمی، ما باید دستور می‌دادیم: «اگر گرد بود و قرمز، سیب است؛ اگر نارنجی بود و زبر، پرتقال است.»
اما دنیای واقعی بسیار پیچیده است! سیب‌های سبز داریم، پرتقال‌های نرسیده یا حتی سیب‌هایی که تغییر شکل داده‌اند. قوانین انسانی ما خیلی زود شکست می‌خورند. 🛑

۲. روش یادگیری ماشین (استراتژیِ آزمون و خطا)
در یادگیری ماشین، ما به جای قانون‌گذاری، به مدل اجازه می‌دهیم خودش تجربه کسب کند. فرآیند آموزش این‌طور است:

* مرحله اول: حدس زدن (Guessing): در ابتدا مدل کاملاً «خام» است. مثل دانش‌آموزی که هیچ‌چیز نمی‌داند، وقتی عکسی به او نشان می‌دهیم، تصادفی حدس می‌زند: «این یک پرتقال است!» (در حالی که سیب بوده).
* مرحله دوم: محاسبه خطا (Loss Calculation): این مهم‌ترین بخش است! سیستمی وجود دارد که به مدل می‌گوید: «اشتباه کردی! چقدر اشتباه کردی؟» فاصله بینِ «حدسِ مدل» و «واقعیت»، خطا (Loss) نامیده می‌شود.
* مرحله سوم: اصلاح مسیر (Optimization): حالا مدل برمی‌گردد و تنظیمات داخلی‌اش (که به آن پارامتر می‌گوییم) را کمی تغییر می‌دهد تا در حدس بعدی، کمتر اشتباه کند. 🛠️

۳. چرا یادگیری ماشین جادو نیست؟
این فرآیندِ «حدس بزن، خطا را ببین، اصلاح کن» شاید میلیون‌ها بار تکرار شود.
مدل‌های هوش مصنوعی خسته نمی‌شوند! آن‌ها می‌توانند در عرض چند دقیقه، کل دیتابیس تصاویر جهان را مرور کنند و میلیون‌ها بار اصلاح شوند. وقتی خطا به نزدیک صفر برسد، یعنی مدل «یاد گرفته» است. 🎓

نکته کلیدی:
یادگیری ماشین، در واقع هنرِ بهینه‌سازی برای کاهش اشتباهات است. هر چقدر داده‌های بیشتری به مدل بدهیم (داده‌های آموزشی)، مدل دقیق‌تر می‌شود و کمتر خطا می‌کند. این دقیقاً همان چیزی است که باعث شده مدل‌های امروزی مثل GPT یا سیستم‌های تشخیص چهره، تا این حد دقیق شوند.

این‌طور است که ماشین‌ها از دل داده‌های خام، دانش استخراج می‌کنند و به ابزارهای هوشمندی تبدیل می‌شوند که ما امروز در گوشی‌هایمان می‌بینیم. 🚀

هفته آینده با بررسی یکی از این مباحث، عمیق‌تر وارد دنیای داده‌ها می‌شویم. منتظر پست بعدی ما باشید! 📈

#یادگیری_ماشین
#هوش_مصنوعی
#آموزش
#علم_داده

┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

دوستان عزیز

امروز کلا من نیستم
کاری داشتین پیام بدید صبوری کنین شب اومدم خونه جواب میدم
🙏

Читать полностью…

آمارکده

با سلام 👋

🏐 با توجه به نیاز مهم دانشجویان تصمیم گرفتیم مجموعه‌ای از کانال‌های آموزشی رو به صورت #رایگان قرار دهیم، برای دسترسی به اون‌ها تنها یک کلیک کافیست!!

⌨️ برنامه نویسی     🏛 دانشگاهی    📲 توییتری

⌨️ طراحی سایت     📚 جزوه             🛫 اپلای

⌨️ کامپیوتر            🌐 شبکه            💉پزشکی

🧠 هوش مصنوعی                          💎 سایر

Читать полностью…

آمارکده

لینک کانال هوش مصنوعی مون
هر روز کلی پرامپت قرار میدم ✨
/channel/propt405

Читать полностью…

آمارکده

‏واکنش بانک سامان به اختلال سراسری بانک‌ها:

تنها بانکی که خدماتش قطع نشد، بانک سامان و بلو بانک بود که فقط با کمی کندی مواجه شده بود.


┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

بعضی از ممبرا گزارش دادن بانکا باز قطع شدن ملی، تجارت و کشاورزی و بلوبانک

شما هم یه نگا کنید ببینید قطعه براتون؟

Читать полностью…

آمارکده

سوالات و کلید سوالات کنکور ارشد آمار از سال 1390 تا 1404

#کنکور_ارشد
#آمارکده
┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

تنها کسی که ریلکس کرده بود دروازه بان بلژیک بود🤣

Читать полностью…

آمارکده

🔴فوری

نیروهای مسلح جمهوری اسلامی ایران در واکنش به شرارت فیفا برای رد کردن گل مهدی طارمی اقیانوس آرام را بستند

🤣🤣🤦‍♀

Читать полностью…

آمارکده

دانشگاه علوم پزشکی تهران: امتحانات پایان‌ترم دانشجویان به مرداد منتقل شد

دانشگاه علوم پزشکی تهران:
🔹بر اساس برنامه‌ریزی جدید، سه هفته به نیمسال تحصیلی افزوده شده و آزمون‌های پایان ترم جاری به مردادماه منتقل شده است.
🔹دانشکده‌ها موظف شده‌اند آزمون‌های ناتمام نیمسال اول را طبق زمان‌بندی مشخص برگزار کنند تا روند آموزشی بدون وقفه ادامه یابد./ایسنا

┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

✔️ دوستان برای دسترسی راحت تر شما کانال‌ها و گروه‌هایی که لازمتون می‌شه رو تو یه فولدر گذاشتیم.

⭐️ این فولدر رو به تلگرامتون اضافه کنید، اینجوری دیگه بین انبوه آموزش‌ها و گروه‌ها سردرگم نمی‌شید و هر سوالی که واسه کامپیوتر و طراحی سایت و برنامه نویسی و شبکه نیاز دارید می‌تونید بپرسید.

🔹 حتی می‌تونید جزوه‌ها دانشگاهیتو هم از اینجا بردارید.

📥 با زدن دکمه Add این فولدر به تلگرام شما اضافه می‌شود. 👇👇

➡️🔗 /channel/addlist/QWGau_lNQrs4Yzc0

Читать полностью…

آمارکده

📊 رگرسیون به میانگین
چرا بهترین‌ها افت می‌کنن — و تقصیر هیچ‌کس نیست

━━━━━━━━━━━━━━
بهترین بازیکن فصل، فصل بعد ضعیف‌تر می‌شه.
بهترین دانشجوی ترم، ترم بعد نمره‌هاش پایین‌تره.
بیماری در بدترین حالش دارو می‌گیره — و بهتر می‌شه.
همه دنبال دلیل می‌گردن.
اکثر اوقات دلیل اینه:
شانس به حالت عادی برگشته.

━━━━━━━━━━━━━━
ماجرا از کجا شروع شد؟
سال ۱۸۸۶، فرانسیس گالتون داشت قد پدرها و پسرهاشون رو بررسی می‌کرد.
انتظار داشت:
پدرهای خیلی بلند ⟶ پسرهای خیلی بلند
اما دید پسرهای این پدرها، به میانگین جمعیت نزدیک‌ترن.
اسمش رو گذاشت:
Regression to the Mean
یا همان رگرسیون به میانگین

━━━━━━━━━━━━━━
چرا این اتفاق می‌افته؟
هر نتیجه‌ای که می‌بینیم از دو چیز ساخته شده:

نتیجه = مهارت واقعی + شانس

وقتی یه نتیجه خیلی افراطیه — خیلی خوب یا خیلی بد — یعنی شانس هم در جهت مهارت عمل کرده.
دفعه بعد؟
شانس معمولاً به حالت عادی برمی‌گرده.
نتیجه «افت» می‌کنه؛ نه به خاطر تغییر مهارت، بلکه چون شانس دیگه کمک نمی‌کنه.

━━━━━━━━━━━━━━
مشکل اینجاست که مغز ما اینو نمی‌فهمه
مغز انسان دنبال علت می‌گرده.
افت بعد از عملکرد عالی؟
حتماً یه چیزی عوض شده.
همین باعث می‌شه:
🔸 مربی تاکتیک رو عوض کنه — در چیزی که مشکلی نداشت
🔸 مدیر کارمند موفق رو زیر فشار بذاره
🔸 پزشک داروی بی‌اثر رو مؤثر تشخیص بده
🔸 معلم تنبیه رو مؤثرتر از تشویق بدونه
دنیل کانمن در کتاب Thinking, Fast and Slow مثالی از خلبان‌های نیروی هوایی اسرائیل نقل می‌کنه:
بعد از یک پرواز عالی، خلبان تشویق می‌شد و پرواز بعدی معمولاً ضعیف‌تر بود.
بعد از یک پرواز ضعیف، خلبان تنبیه می‌شد و پرواز بعدی معمولاً بهتر بود.
نتیجه‌گیری اشتباه؟
«تنبیه از تشویق مؤثرتره.»
واقعیت؟
رگرسیون به میانگین

━━━━━━━━━━━━━━
یه مثال ساده
فرض کن یه دانشجو در آزمون اول نمره ۱۹ گرفته.
احتمالاً این نتیجه ترکیبی از مهارت بالا + کمی شانس بوده
(مثلاً سؤال‌ها آشنا بودن یا شرایط آزمون خوب بوده).
در آزمون دوم؟
احتمال داره نمره پایین‌تر از ۱۹ باشه.
نه چون ضعیف‌تر شده؛ بلکه چون اثر شانس کمتر شده.
برعکسش هم صادقه:
دانشجویی که نمره ۱۰ گرفته، احتمالاً در آزمون بعدی عملکرد بهتری خواهد داشت.

━━━━━━━━━━━━━━
یه نگاه فنی‌تر
در مدل رگرسیون خطی:
Y = βX + ε
اگر:
|β| < 1
باشد، مقادیر افراطی X هنگام پیش‌بینی به سمت میانگین Y کشیده می‌شوند.
گالتون این موضوع را در داده‌های قد پدر و پسر نشان داد.
شیب رگرسیون حدود ۰٫۶۴ بود، نه ۱.
یعنی اگر قد پدر ۲ انحراف معیار بالاتر از میانگین باشد، قد پسر به طور میانگین فقط حدود ۱٫۲۸ انحراف معیار بالاتر از میانگین خواهد بود، نه ۲.

━━━━━━━━━━━━━━
کجا باید این مفهوم را جدی بگیریم؟
مهم‌ترین جا:
پزشکی و سیاست‌گذاری
بیمار معمولاً زمانی درمان را شروع می‌کند که در بدترین وضعیت خود قرار دارد.
مدتی بعد حالش بهتر می‌شود.
بدون گروه کنترل، ممکن است این بهبود را به اثر دارو نسبت دهیم؛ در حالی که بخشی از آن فقط نتیجه رگرسیون به میانگین باشد.
به همین دلیل کارآزمایی‌های بالینی معتبر حتماً گروه کنترل دارند.

━━━━━━━━━━━━━━
جمع‌بندی
دفعه بعد که دیدی بهترین عملکرد یک نفر افت کرد، قبل از هر تحلیلی یک سؤال بپرس:
«آیا آن عملکرد اول واقعاً توانایی واقعی او را نشان می‌داد، یا شانس هم در آن نقش داشته است؟»

رگرسیون به میانگین یادآوری می‌کند که دنیا پر از نویز است و مغز ما خیلی سریع دنبال سیگنال می‌گردد.

━━━━━━━━━━━━━━
📚 منابع
Daniel Kahneman (2011) — Thinking, Fast and Slow, Chapter 17
Francis Galton (1886) — Regression Towards Mediocrity in Hereditary Stature


┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

🤖 هوش مصنوعی، یادگیری ماشین یا علم داده؟ مسئله این است!

بارها شنیده‌ایم که این سه واژه به جای هم به کار می‌روند، اما آیا واقعاً یک معنی دارند؟ 🤔 بیایید خیلی ساده و خودمانی گره از این کلاف باز کنیم!

برای اینکه بهتر متوجه شویم، این سه حوزه را مثل عروسک‌های ماتروشکا (تو در تو) تصور کنید:

1️⃣ هوش مصنوعی (Artificial Intelligence - AI):
بزرگ‌ترین دایره است. هر تکنولوژی که سعی کند رفتار هوشمندانه انسانی را تقلید کند، زیر چتر هوش مصنوعی قرار می‌گیرد. (از یک ربات ساده که شطرنج بازی می‌کند تا مدل‌های پیشرفته). 🧠

2️⃣ یادگیری ماشین (Machine Learning - ML):
یک دایره کوچکتر داخل هوش مصنوعی است. این یعنی کامپیوترها به جای برنامه‌نویسیِ مستقیم، از داده‌ها «یاد بگیرند». مثلاً با دیدن هزاران عکس گربه، تشخیص دهند گربه چیست. 🐱💻

3️⃣ علم داده (Data Science - DS):
این دایره بر همه آن‌ها محیط است! علم داده از آمار، برنامه‌نویسی و مهارت‌های تحلیلی استفاده می‌کند تا از دلِ داده‌ها، «معنا» استخراج کند. گاهی برای این کار از «یادگیری ماشین» استفاده می‌کند و گاهی فقط با تحلیل‌های آماریِ دقیق به نتیجه می‌رسد. 📊🔍

خلاصه داستان:
• AI: هدف نهایی (ساخت سیستم‌های هوشمند)
• ML: روشِ انجام کار (یادگیری از داده‌ها)
• DS: ابزارِ استخراج دانش (برای تصمیم‌گیری بهتر)

💡 به زبان ساده:
اگر قرار باشد یک ماشینِ خودران بسازیم:
* علم داده بررسی می‌کند که سنسورها چه داده‌هایی باید جمع کنند.
* یادگیری ماشین به ماشین یاد می‌دهد چگونه با آن داده‌ها، موانع را تشخیص دهد و ترمز کند.
* و همه‌ی این‌ها در کنار هم هوش مصنوعی را شکل می‌دهند.

هفته آینده با بررسی یکی از این مباحث، عمیق‌تر وارد دنیای داده‌ها می‌شویم. منتظر پست بعدی ما باشید! 📈

#علم_داده
#هوش_مصنوعی
#یادگیری_ماشین
#تکنولوژی
#DataScience
#MachineLearning
#AI

┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

۵ ابزار هوش مصنوعی در زمینه مقاله‌نویسی

☑️ essayailab.com

☑️ Writesonic.com

☑️ Writecream.com

☑️ Hyperwriteai.com

☑️ quillbot.com


┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

⚽️ وقتی نتیجه، همه حقیقت را نمی‌گوید
یه نگاه آماری به پشت‌پرده گل‌های نزده
━━━━━━━━━━━━━━
تیمت ۲۰ شوت زد، حریف ۴ تا.
نتیجه؟ ۰-۱ باختی.
هوادار می‌گه: «شانس نیاوردیم.»
مربی می‌گه: «دروازه‌بانشون فوق‌العاده بود.»
آنالیستِ آماری می‌گه: «صبر کن اول ببینم اون شوت‌ها از کجا بودن.»
━━━━━━━━━━━━━━
📊 منظور از xG چیه؟
عبارت xG (Expected Goals) یعنی:
احتمال اینکه یه شوت مشخص گل بشه.
نه همه شوت‌ها با هم برابرن.
شوت از ۵ متر جلوی دروازه با شوت از خط میانی فرق داره که این رو همه می‌دونن.
ولی xG این تفاوت رو عددی می‌کنه.
مثال ساده:
🔹 شوت از روی نقطه پنالتی xG ≈ ۰.۷۶
🔹 شوت با سر از ۱۰ متر xG ≈ ۰.۱۲
🔹 شوت از بیرون محوطه xG ≈ ۰.۰۳
جمع xG همه شوت‌های یه بازی = تعداد گل‌هایی که انتظار داشتیم اون تیم بزنه.
━━━━━━━━━━━━━━
🧠 پشتش چه مدل آماری‌ایه؟
در ساده‌ترین شکلش، xG با رگرسیون لجستیک محاسبه می‌شه:

P(گل) = σ(β₀ + β₁·فاصله + β₂·زاویه + β₃·هدر + ...)

که σ
تابع سیگموید است و خروجی رو بین ۰ و ۱ نگه می‌داره.
متغیرهای اصلی مدل:
🔸 فاصله از دروازه
🔸 زاویه شوت نسبت به دروازه
🔸 هدر بود یا با پا
🔸 موقعیت دفاع حریف
🔸 فشار دفاعی روی شوت‌زننده
روش‌های پیشرفته‌تر شامل Gradient Boosting، شبکه‌های عصبی، Random Forest و SVM هم هستن ولی منطق آماری پشت همه‌شون یکیه:
یه مسئله طبقه‌بندی دوکلاسه (گل / نه گل) روی صدها هزار شوت تاریخی.
━━━━━━━━━━━━━━
🎯 چرا مهمه؟
بدون xG، فقط نتیجه می‌بینیم و نه کیفیت بازی.
یه تیم می‌تونه ۳ بازی پشت سر هم ببازه ولی xG بالاتری از حریف داشته باشه.
یعنی: بدشانس بوده، نه بد بازی کرده.
این برای سه گروه حیاتیه:
🔹 مربی : می‌فهمه آیا سیستمش واقعاً خوبه یا فقط نتایج خوبی داشته.
🔹 باشگاه : برای خرید بازیکن، xG فردی رو نگاه می‌کنه، نه فقط گل‌زده.
🔹 شرط‌بندی و پیش‌بینی : مدل‌های xG پایه تحلیل احتمال نتایجن.
━━━━━━━━━━━━━━
⚠️ کجا xG شکست می‌خوره؟
مشکل اول: مدل موقعیت رو می‌بینه، بازیکن رو نه
یه شوت از نقطه پنالتی برای همه xG یکسانی داره - چه مسی باشه، چه آخرین نفر نیمکت.
تحقیقات اخیر نشون داده که موقعیت بازیکن (مهاجم در برابر هافبک) واقعاً روی احتمال گل تأثیر داره این چیزیه که مدل‌های ساده نادیده می‌گیرن.
مشکل دوم: نویز در نمونه کوچک
در یه بازی، تفاوت xG و گل واقعی می‌تونه صرفاً شانس باشه.
و اینکه در بلندمدت (یه فصل کامل) معنادار می‌شه - نه در یه بازی.
مشکل سوم: چه چیزی رو اندازه نمی‌گیره؟
کیفیت دریبل قبل از شوت، خستگی بازیکن، فشار روانی - هیچ‌کدام در مدل نیستن.
━━━━━━━━━━━━━━
🎯 جمع‌بندی
xG یه معجزه نیست اما یه ابزار آماری با فرضیات مشخصه.
قدرتش اینه که نویز نتایج کوتاه‌مدت رو کاهش می‌ده و سیگنال واقعی کیفیت بازی رو نشون می‌ده.
ضعفش اینه که مثل هر مدل آماری، ساده‌سازی واقعیته و واقعیت فوتبال پیچیده‌تر از هر معادله‌ایه.
"All models are wrong, but some are useful."

جورج باکس
xG یکی از مفیدترین‌هاست.
━━━━━━━━━━━━━━

📚 منابع:
📖 Scholtes & Karakuş (2024). Bayes-xG. Frontiers in Sports and Active Living.
📖 Box, G.E.P. (1976). Science and Statistics. *Journal of the American Statistical Association.
Frontiers
PubMed Central

┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

سلام 🔰
تقریبا هر پنجشنبه هر هفته سعی میکنم به موضوعات ریاضی هوش مصنوعی علم داده آمار و یسری اطلاعات رشته های مهندسی از جمله رشته خودم صنایع که از کاربرد آمار در صنعت هم صحبت میکنه باهاتون به اشتراک بگزارم
این هفته سراغ عدد نپر e میریم

---

📌 عدد نِپر؛ امضای تغییرات پیوسته

می‌گویند بعضی عددها را انسان ساخت…

اما بعضی دیگر، از دل خودِ جهان بیرون آمدند.

داستان e از یک سؤال ساده شروع شد:

اگر سودِ پول، فقط روی اصل پول نباشد…

بلکه روی سودهای قبلی هم سود بدهد، چه می‌شود؟

هرچه دفعات محاسبه سود بیشتر شد، نتیجه به یک عدد ثابت نزدیک شد:

e ≈ 2.71828


(که بدین منظوره
شما روی ۱ واحد پولی خودت اگه سال دیگه هر درصد تغییری اعمال کنی و ازش حد بگیری تا تغییرات بی نهایتی رو سالانه روی ۱ واحد پولت انجام‌داده باشی (سود روی سود پولت)
(1+0/1)
(1+0.001)
(1+0.0000001)

e = Lim(1 + 1/n)^n
n>>inf
(وقتی n به سمت بی نهایت میره)
(سود روی سود های قبلی هم اثر میگذارد و در حد گرفتن وقتی n بی نهایت میل کند به عدد e که تقریبا ۲.۷۱ و خورده ای هست میل میکنه! )
(

و این فقط شروع ماجرا بود.

ریاضی‌دان‌ها کم‌کم فهمیدند یک الگوی مشترک پشت خیلی از پدیده‌هاست:

هرجا «تغییر» به مقدار فعلی خودش وابسته باشد، e ظاهر می‌شود.

📈 رشد جمعیت
💰 بهره مرکب
🧫 خرابی سیستم‌ها و تجهیزات
🚶 صف‌ها و زمان انتظار
🤖 یادگیری ماشین
📊 مدل‌های آماری و تصادفی

حتی در آمار و مهندسی صنایع، بسیاری از پدیده‌های واقعی با یک ایده ساده توصیف می‌شوند:

اینکه «اتفاق در هر لحظه، به وضعیت همان لحظه وابسته است».

و اینجا است که e وارد می‌شود.

مثلاً در توزیع نمایی:

e^{-λt}

این فرمول به ما می‌گوید احتمال اینکه یک رویداد هنوز اتفاق نیفتاده باشد، با گذشت زمان چگونه کاهش پیدا می‌کند.

⏳ یعنی زبان ریاضیِ «صبر کردن تا اتفاق بیفتد».


---

اگر π را ثابتِ هندسه و شکل‌ها بدانیم…

e را می‌توان ثابتِ تغییر و زمان دانست.

π می‌گوید جهان چگونه «هست»
e می‌گوید جهان چگونه «تغییر می‌کند»


---

و جالب‌تر اینکه این عدد فقط در رشد نیست؛

وقتی رشد را وارد دنیای چرخش و موج کنیم…

ناگهان به یکی از عمیق‌ترین روابط ریاضی می‌رسیم:

e^(iπ) + 1 = 0

جایی که پنج عدد بنیادی کنار هم قرار می‌گیرند:

0 (هیچ)
1 (آغاز)
π (شکل)
e (تغییر)
i (فراتر از دنیای معمول)

و فقط با جمع و ضرب و توان، به هم وصل می‌شوند…

انگار جهان در ساده‌ترین زبان ممکن نوشته شده باشد.


---

📊 نتیجه ساده اما عمیق:

e فقط یک عدد نیست؛
زبان ریاضیِ تغییرات پیوسته در جهان است.

و هرجا چیزی آرام، مداوم و وابسته به خودش تغییر کند…
رد پای آن دیده می‌شود.

ممنون از توجه تون🙏
پیشنهاد میکنم این متون رو یه نگاهی هم بندازین دیدتونو خیلی بازتر کنه

#آمارکده #عدد_e #ریاضیات #آمار #مهندسی_صنایع #هوش_مصنوعی 📈

┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

مگه به یه همچین چیزی نیاز نداشتی که رایگان یاد بگیری و در دسترست باشه کلی آموزش و جزوه ؟؟!! 😒👇👇

👉 /channel/addlist/5WYJeSHPo-gxMDg0

‼️ رایگان ظرفیت محدوده‌ها 👉

Читать полностью…

آمارکده

کدهای مهم دروس احتمال ۱ و ۲ در نرم افزار R

#نرم_افزار_R
#احتمال1
#احتمال2
┏━━━━━
🌐  @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

برای یک تم تولد، سبک زندگی لوکس یا سرمقاله شبانه، یک عکسبرداری واقع‌گرایانه ایجاد کنید.

این تصویر، دختری زیبا را نشان می‌دهد که شب هنگام روی یک نیمکت چوبی بیرون نشسته است. ژست او با اعتماد به نفس است و با اعتماد به نفس به دوربین نگاه می‌کند. در یک دست، او یک بطری شامپاین را نگه داشته است که از آن کف و پاشش‌های آب به طرز چشمگیری فوران می‌کند. در دست دیگر، او یک کیک تولد کوچک را روی پایه‌ای با شمع‌های روشن به شکل عدد 26 نگه داشته است. مکان: خیابان شبانه، پس‌زمینه تاریک، نور ملایم در دوردست، فضای مهمانی و تولد. نورپردازی: فلاش، یادآور عکاسی با فیلم درجه یک، با لهجه‌های به یاد ماندنی روی صورت، بدن، کیک و پاشش آب، و همچنین یک پس‌زمینه تاریک.

Читать полностью…

آمارکده

❗️توی این شرایط کانال های VIP ما رایگان شد😍

💢 قیمت ورودی : 3/000/000 تومان 💸

تقدیم به تک تک شما عزیزان و همراهان دوست داشتنی و همیشگی کانال ما ❤

(#ظرفیت_محدود100نفر)
/channel/addlist/9R0djKnGBS8wN2I0

Читать полностью…

آمارکده

جزوه ی معادلات دیفرانسیل از دانشگاه شهید بهشتی با تدریس دکتر شهرام منصوری

#معادلات_دیفرانسیل
#آمارکده
┏━━━━━
🌐  @Amar_kadeh 📖✍️
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

۲۳ روز فقط مونده به کنکور ارشد!

نمی دونی چی کار کنی ؟
و نمی دونی چطور برنامه ریزی کنی؟

این پست مون از دست نده!

#برنامه_ریزی
#کنکور_ارشد
#آمارکده

┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊✨
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

لحظاتی پیش یک موشک به تنگه(چونه) بیرانوند اصابت کرد.


🤣

Читать полностью…

آمارکده

Paperpal

✔️یک دستیار هوشمند نگارش  مقاله است که اختصاصاً با میلیون‌ها مقاله علمی آموزش دیده تا متن شما را نه فقط از نظر گرامری، بلکه از نظر لحن و واژگان آکادمیک اصلاح کند.

✔️این ابزار برخلاف غلط‌گیرهای عمومی، زبان تخصصی رشته شما را می‌فهمد و پیشنهادهایی ارائه می‌دهد که متن را روان، رسمی و شبیه به نگارش یک نویسنده انگلیسی‌زبان (Native) می‌کند.

ورود به Paperpal 👉

✔️این هوش مصنوعی ابزاری مفید برای عبور از سد داوران سخت‌گیر است که ریسک ریجکت شدن مقاله به خاطر ایرادات زبانی را به حداقل می‌رساند.

┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

💡 به تعدادی برنامه نویس و شبکه و دانشجو خیلی فوری نیازمندیم.

👉 /channel/addlist/QWGau_lNQrs4Yzc0

‼️ رایگان ظرفیت محدود ➡️

Читать полностью…

آمارکده

خوشگلا کنکوری !

از پست ها اینستامون جا نمونی !❤️

https://www.instagram.com/p/DZ0Ex0-iO2-/?img_index=6&amp;igsh=cDNkYmNod3ZpODk2

Читать полностью…

آمارکده

مرور مطالب هفته گذشته در آمارکده 📈📅

#مرور_هفتگی

┏━━━━━
🌐 @Amar_kadeh 📊✨
┗━━━━━━━━━━

Читать полностью…

آمارکده

پست ها اینستامون دریابین😂❤️

https://instagram.com/amar__kade

Читать полностью…
Subscribe to a channel