ar
Feedback

لا تقع ضحية للمخادعين! تيليمتريو يكتشف ويُميّز هذه القنوات 👉 إذا كنت تريد رؤية العلامة، اشترك

کانال تخصصی ریاضیات

کانال تخصصی ریاضیات

الذهاب إلى القناة على Telegram

ریاضیات محض و کاربردی در مقاطع دانشگاهی علمی - آموزشی - پژوهشی ° دانشگاه علم و صنعت ایران ° لینک ارتباطی @mathematical_science1 انتشار مطالب با ذکر منبع بلامانع است

إظهار المزيد

📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام کانال تخصصی ریاضیات

تُعد قناة کانال تخصصی ریاضیات (@mathematics_learn) في القطاع اللغوي Farsi لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 11 664 مشتركاً، محتلاً المرتبة 17 381 في فئة التعليم والمرتبة 28 517 في منطقة إيران.

📊 مؤشرات الجمهور والحراك

منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 11 664 مشتركاً.

بحسب آخر البيانات بتاريخ 27 أكتوبر, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 125، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.

  • حالة التحقق: غير موثّقة
  • معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 13.52‎%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 8.69‎% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
  • وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 1 577 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 014 مشاهدة.
  • التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
  • الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل ریاضی, جبر, تعریف, عدد, فضا.

📝 الوصف وسياسة المحتوى

يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“ریاضیات محض و کاربردی در مقاطع دانشگاهی علمی - آموزشی - پژوهشی ° دانشگاه علم و صنعت ایران ° لینک ارتباطی @mathematical_science1 انتشار مطالب با ذکر منبع بلامانع است”

بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 28 أكتوبر, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التعليم.

11 664
المشتركون
-524 ساعات
+217 أيام
+12530 أيام
أرشيف المشاركات
🔻ماتریس فیبوناچی (Fibonacci Matrix) • ماتریس فیبوناچی ماتریسی مربعی از مرتبهٔ دو است که با استفاده از توان‌های آن می‌توان جم
🔻ماتریس فیبوناچی (Fibonacci Matrix) • ماتریس فیبوناچی ماتریسی مربعی از مرتبهٔ دو است که با استفاده از توان‌های آن می‌توان جملات دنبالهٔ فیبوناچی را تولید کرد. از دیدگاه جبر خطی، اهمیت ماتریس فیبوناچی صرفاً در تولید اعداد فیبوناچی نیست؛ بلکه این ماتریس نمونه‌ای کلاسیک از نمایش ماتریسی روابط بازگشتی خطی، نظریهٔ مقادیر ویژه، قطری‌سازی ماتریس‌ها و تحلیل رفتار مجانبی دنباله‌ها محسوب می‌شود. به بیان دقیق‌تر، ماتریس فیبوناچی نشان می‌دهد چگونه می‌توان یک رابطهٔ بازگشتی را به یک دستگاه دینامیکی خطی گسسته تبدیل کرد. 🔹کانال تخصصی ریاضیات ♾ @mathematics_learn

🔻ماتریس فیبوناچی (Fibonacci Matrix) • ماتریس فیبوناچی ماتریسی مربعی از مرتبهٔ دو است که با استفاده از توان‌های آن می‌توان جم
🔻ماتریس فیبوناچی (Fibonacci Matrix) • ماتریس فیبوناچی ماتریسی مربعی از مرتبهٔ دو است که با استفاده از توان‌های آن می‌توان جملات دنبالهٔ فیبوناچی را تولید کرد.

🔻قضیه بطلمیوس برای چهارضلعی های محاطی • Ptolemy's Theorem for Cyclic Quadrilaterals 🔹کانال تخصصی ریاضیات ♾ @mathematics_lea
🔻قضیه بطلمیوس برای چهارضلعی های محاطی • Ptolemy's Theorem for Cyclic Quadrilaterals 🔹کانال تخصصی ریاضیات ♾ @mathematics_learn

🔻قضیه بطلمیوس برای چهارضلعی های محاطی • Ptolemy's Theorem for Cyclic Quadrilaterals
🔻قضیه بطلمیوس برای چهارضلعی های محاطی • Ptolemy's Theorem for Cyclic Quadrilaterals

🔻توابع گاما (Γ) و بتا (B) از توابع خاص و بسیار پرکاربرد در ریاضیات، آمار (به ویژه در توزیع‌های احتمالی) هستند. تابع گاما در
🔻توابع گاما (Γ) و بتا (B) از توابع خاص و بسیار پرکاربرد در ریاضیات، آمار (به ویژه در توزیع‌های احتمالی) هستند. تابع گاما در واقع تعمیمی از مفهوم فاکتوریل برای اعداد غیرصحیح و حتی اعداد مختلط است. تابع بتا یک تابع دو متغیره است که ارتباط تنگاتنگی با تابع گاما دارد و اغلب به عنوان “تابع اویلر نوع اول” شناخته می‌شود. 🔹کانال تخصصی ریاضیات ♾ @mathematics_learn

🔻توابع گاما (Γ) و بتا (B) از توابع خاص و بسیار پرکاربرد در ریاضیات، آمار (به ویژه در توزیع‌های احتمالی) هستند.
🔻توابع گاما (Γ) و بتا (B) از توابع خاص و بسیار پرکاربرد در ریاضیات، آمار (به ویژه در توزیع‌های احتمالی) هستند.

🔻Cauchy’s integral theorem states: ∮_C f(z) dz = 0 when f is holomorphic throughout the enclosed region and near its boundar
🔻Cauchy’s integral theorem states: ∮_C f(z) dz = 0 when f is holomorphic throughout the enclosed region and near its boundary. The proof connects complex analysis with Green’s theorem: ① Write f = u + iv and dz = dx + i dy. ② Convert the real and imaginary contour integrals into area integrals. ③ Apply the Cauchy–Riemann equations: uₓ = vᵧ and uᵧ = −vₓ. Both area integrands vanish, so the contour integral is zero. The assumptions matter! For f(z) = 1/z, a counterclockwise circle around the origin gives 2πi because f is singular at z = 0. 🔹کانال تخصصی ریاضیات ♾ @mathematics_learn

Cauchy’s integral theorem states: ∮_C f(z) dz = 0 when f is holomorphic throughout the enclosed region and near its boundary.
Cauchy’s integral theorem states: ∮_C f(z) dz = 0 when f is holomorphic throughout the enclosed region and near its boundary. The proof connects complex analysis with Green’s theorem: ① Write f = u + iv and dz = dx + i dy. ② Convert the real and imaginary contour integrals into area integrals. ③ Apply the Cauchy–Riemann equations: uₓ = vᵧ and uᵧ = −vₓ. Both area integrands vanish, so the contour integral is zero. The assumptions matter! For f(z) = 1/z, a counterclockwise circle around the origin gives 2πi because f is singular at z = 0. 🔹کانال تخصصی ریاضیات ♾ @mathematics_learn

Cauchy’s integral theorem states: ∮_C f(z) dz = 0 when f is holomorphic throughout the enclosed region and near its boundary.
Cauchy’s integral theorem states: ∮_C f(z) dz = 0 when f is holomorphic throughout the enclosed region and near its boundary. The proof connects complex analysis with Green’s theorem: ① Write f = u + iv and dz = dx + i dy. ② Convert the real and imaginary contour integrals into area integrals. ③ Apply the Cauchy–Riemann equations: uₓ = vᵧ and uᵧ = −vₓ. Both area integrands vanish, so the contour integral is zero. The assumptions matter! For f(z) = 1/z, a counterclockwise circle around the origin gives 2πi because f is singular at z = 0. 🔹کانال تخصصی ریاضیات ♾ @mathematics_learn

Cauchy’s integral theorem states: ∮_C f(z) dz = 0 when f is holomorphic throughout the enclosed region and near its boundary.
Cauchy’s integral theorem states: ∮_C f(z) dz = 0 when f is holomorphic throughout the enclosed region and near its boundary. The proof connects complex analysis with Green’s theorem: ① Write f = u + iv and dz = dx + i dy. ② Convert the real and imaginary contour integrals into area integrals. ③ Apply the Cauchy–Riemann equations: uₓ = vᵧ and uᵧ = −vₓ. Both area integrands vanish, so the contour integral is zero. The assumptions matter! For f(z) = 1/z, a counterclockwise circle around the origin gives 2πi because f is singular at z = 0.

🔻چرا هسیان «ماتریس» است؟ • برای تابعی که فقط یک متغیر دارد، بررسی خمیدگی نسبتاً ساده است، چون فقط یک جهت اصلی برای حرکت داری
🔻چرا هسیان «ماتریس» است؟ • برای تابعی که فقط یک متغیر دارد، بررسی خمیدگی نسبتاً ساده است، چون فقط یک جهت اصلی برای حرکت داریم. اما در یک تابع چندمتغیره، ممکن است در جهت‌های مختلف حرکت کنیم. مثلاً یک سطح می‌تواند در جهت شرق–غرب یک نوع خمیدگی و در جهت شمال–جنوب نوع دیگری داشته باشد. حتی مهم‌تر، ممکن است تغییر هم‌زمان دو متغیر بر خمیدگی اثر متقابل داشته باشد. بنابراین به جای یک عدد، به مجموعه‌ای منظم از اطلاعات نیاز داریم. این اطلاعات در قالب یک ماتریس سازمان‌دهی می‌شوند؛ همان ماتریس هسیان. 🔹کانال تخصصی ریاضیات ♾ @mathematics_learn

🔻چرا هسیان «ماتریس» است؟ • برای تابعی که فقط یک متغیر دارد، بررسی خمیدگی نسبتاً ساده است، چون فقط یک جهت اصلی برای حرکت داری
🔻چرا هسیان «ماتریس» است؟ • برای تابعی که فقط یک متغیر دارد، بررسی خمیدگی نسبتاً ساده است، چون فقط یک جهت اصلی برای حرکت داریم. اما در یک تابع چندمتغیره، ممکن است در جهت‌های مختلف حرکت کنیم. مثلاً یک سطح می‌تواند در جهت شرق–غرب یک نوع خمیدگی و در جهت شمال–جنوب نوع دیگری داشته باشد. حتی مهم‌تر، ممکن است تغییر هم‌زمان دو متغیر بر خمیدگی اثر متقابل داشته باشد. بنابراین به جای یک عدد، به مجموعه‌ای منظم از اطلاعات نیاز داریم. این اطلاعات در قالب یک ماتریس سازمان‌دهی می‌شوند؛ همان ماتریس هسیان.

🔻ماتریس هسیان «نقشه‌ی خمیدگی تابع» • اگر یک تابع را مانند یک سطح، مثلاً تپه، دره یا زین اسب تصور کنیم، ماتریس هسیان به ما می
🔻ماتریس هسیان «نقشه‌ی خمیدگی تابع» • اگر یک تابع را مانند یک سطح، مثلاً تپه، دره یا زین اسب تصور کنیم، ماتریس هسیان به ما می‌گوید این سطح در اطراف یک نقطه چگونه خم شده است. یعنی فقط نمی‌پرسد سطح به کدام سمت بالا یا پایین می‌رود؛ بلکه می‌پرسد شیب آن با حرکت ما چگونه تغییر می‌کند. به زبان ساده، هسیان ابزار اندازه‌گیری خمیدگی موضعی تابع است. در تصویر فوق حالات مختلف نمایش ماتریس هسیان مشاهده می شود. 🔹کانال تخصصی ریاضیات ♾ @mathematics_learn

🔻ماتریس هسیان «نقشه‌ی خمیدگی تابع» • اگر یک تابع را مانند یک سطح، مثلاً تپه، دره یا زین اسب تصور کنیم، ماتریس هسیان به ما می
🔻ماتریس هسیان «نقشه‌ی خمیدگی تابع» • اگر یک تابع را مانند یک سطح، مثلاً تپه، دره یا زین اسب تصور کنیم، ماتریس هسیان به ما می‌گوید این سطح در اطراف یک نقطه چگونه خم شده است. یعنی فقط نمی‌پرسد سطح به کدام سمت بالا یا پایین می‌رود؛ بلکه می‌پرسد شیب آن با حرکت ما چگونه تغییر می‌کند. به زبان ساده، هسیان ابزار اندازه‌گیری خمیدگی موضعی تابع است.

🔻اثبات تصویری یک رابطه جبری درجه سه • A visual proof that 1³+2³+3³+⋯+n³ = (1+2+3+⋯+n)² #جبر #ریاضیات 🔹کانال تخصصی ریاضیات ♾ @mathematics_learn

🔻اثبات تصویری یک رابطه جبری درجه سه • A visual proof that 1³+2³+3³+⋯+n³ = (1+2+3+⋯+n)² #جبر #ریاضیات

🔻تابع دلتای دیراک (Dirac Delta) که با δ(x) نمایش داده می‌شود، در واقع یک تابع معمولی نیست، بلکه یک توزیع (Distribution) یا ت
🔻تابع دلتای دیراک (Dirac Delta) که با δ(x) نمایش داده می‌شود، در واقع یک تابع معمولی نیست، بلکه یک توزیع (Distribution) یا تابع تعمیم‌یافته است. 🔹کانال تخصصی ریاضیات ♾ @mathematics_learn

🔻تابع دلتای دیراک (Dirac Delta) که با δ(x) نمایش داده می‌شود، در واقع یک تابع معمولی نیست، بلکه یک توزیع (Distribution) یا ت
🔻تابع دلتای دیراک (Dirac Delta) که با δ(x) نمایش داده می‌شود، در واقع یک تابع معمولی نیست، بلکه یک توزیع (Distribution) یا تابع تعمیم‌یافته است.

🔻تابع دلتای دیراک (Dirac Delta) که با δ(x) نمایش داده می‌شود، در واقع یک تابع معمولی نیست، بلکه یک توزیع (Distribution) یا ت
🔻تابع دلتای دیراک (Dirac Delta) که با δ(x) نمایش داده می‌شود، در واقع یک تابع معمولی نیست، بلکه یک توزیع (Distribution) یا تابع تعمیم‌یافته است.

🔻مفهوم تانسور متریک (Metric Tensor) روی یک منیفلد دوبعدی (Surface/Manifold) که یکی از بنیادی‌ترین تصاویر در هندسه دیفرانسیل
🔻مفهوم تانسور متریک (Metric Tensor) روی یک منیفلد دوبعدی (Surface/Manifold) که یکی از بنیادی‌ترین تصاویر در هندسه دیفرانسیل (Differential Geometry) و نسبیت عام است. سطح آبی‌رنگ با نماد M نمایش داده شده است. این سطح می‌تواند هر منیفلد دوبعدی باشد: سطح کره سطح زین اسبی یا هر سطح خمیده دیگری نکته مهم این است که این سطح لزوماً در فضای سه‌بعدی رسم شده تا قابل مشاهده باشد، اما در ریاضیات می‌تواند در هر بعدی تعریف شود. خطوط زرد، دستگاه مختصات روی سطح هستند. مانند خطوط طول و عرض جغرافیایی روی کره. در نقطه مشخص شده دو بردار سیاه رسم شده‌اند. این‌ها بردار های پایه دستگاه مختصات هستند. gij = تانسور متریک در هندسه دیفرانسیل و نسبیت عام گفته می‌شود که متریک، هندسه فضا را تعیین می‌کند؛ و بسیاری از مفاهیم پیشرفته مانند نمادهای کریستوفل، ژئودزیک‌ها و تانسورهای انحنا مستقیماً از همین gij​ به دست می‌آیند. 🔹کانال تخصصی ریاضیات ♾ @mathematics_learn

کانال تخصصی ریاضیات - إحصائيات وتحليلات قناة تيليجرام @mathematics_learn