en
Feedback

Don't get caught by a cheater! Telemetrio finds and tags such channels 👉 If you want to see the tag, subscribe

کانال تخصصی ریاضیات

کانال تخصصی ریاضیات

Open in 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

Show more

📈 Analytical overview of Telegram channel کانال تخصصی ریاضیات

Channel کانال تخصصی ریاضیات (@mathematics_learn) in the Farsi language segment is an active participant. Currently, the community unites 11 626 subscribers, ranking 17 388 in the Education category and 28 406 in the Iran region.

📊 Audience metrics and dynamics

Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 11 626 subscribers.

According to the latest data from 14 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by 101 over the last 30 days and by 0 over the last 24 hours, overall reach remains high.

  • Verification status: Not verified
  • Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 12.31%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 9.68% reactions from the total number of subscribers.
  • Post reach: On average, each post receives 1 428 views. Within the first day, a publication typically gains 1 123 views.
  • Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
  • Thematic interests: Content is focused on key topics such as ریاضی, جبر, تعریف, عدد, فضا.

📝 Description and content policy

The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“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”

Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 15 October, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Education category.

11 626
Subscribers
No data24 hours
+267 days
+10130 days
Attracting Subscribers
Oct '26
October '26
+86
in 5 channels
September '26
+113
in 0 channels
Get PRO
August '26
+107
in 1 channels
Get PRO
July '26
+105
in 0 channels
Get PRO
June '26
+135
in 2 channels
Get PRO
May '26
+45
in 0 channels
Get PRO
April '26
+74
in 1 channels
Get PRO
March '26
+11
in 0 channels
Get PRO
February '26
+91
in 2 channels
Get PRO
January '26
+66
in 1 channels
Get PRO
December '25
+121
in 1 channels
Get PRO
November '25
+116
in 2 channels
Get PRO
October '25
+154
in 1 channels
Get PRO
September '25
+94
in 3 channels
Get PRO
August '25
+114
in 3 channels
Get PRO
July '25
+79
in 3 channels
Get PRO
June '25
+81
in 2 channels
Get PRO
May '25
+75
in 3 channels
Get PRO
April '25
+122
in 4 channels
Get PRO
March '25
+213
in 7 channels
Get PRO
February '25
+211
in 1 channels
Get PRO
January '25
+228
in 4 channels
Get PRO
December '24
+378
in 6 channels
Get PRO
November '24
+529
in 9 channels
Get PRO
October '24
+590
in 8 channels
Get PRO
September '24
+345
in 2 channels
Get PRO
August '24
+404
in 5 channels
Get PRO
July '24
+397
in 5 channels
Get PRO
June '24
+440
in 3 channels
Get PRO
May '24
+441
in 4 channels
Get PRO
April '24
+534
in 4 channels
Get PRO
March '24
+840
in 9 channels
Get PRO
February '24
+471
in 3 channels
Get PRO
January '24
+538
in 8 channels
Get PRO
December '23
+701
in 4 channels
Get PRO
November '23
+221
in 2 channels
Get PRO
October '23
+276
in 17 channels
Get PRO
September '23
+155
in 0 channels
Get PRO
August '23
+174
in 0 channels
Get PRO
July '23
+198
in 0 channels
Get PRO
June '23
+78
in 0 channels
Get PRO
May '23
+185
in 0 channels
Get PRO
April '23
+93
in 0 channels
Get PRO
March '23
+73
in 0 channels
Get PRO
February '23
+147
in 0 channels
Get PRO
January '23
+101
in 0 channels
Get PRO
December '22
+113
in 0 channels
Get PRO
November '22
+107
in 0 channels
Get PRO
October '22
+189
in 0 channels
Get PRO
September '22
+65
in 0 channels
Get PRO
August '22
+172
in 0 channels
Get PRO
July '22
+203
in 0 channels
Get PRO
June '22
+91
in 0 channels
Get PRO
May '22
+212
in 0 channels
Get PRO
April '22
+106
in 0 channels
Get PRO
March '22
+196
in 0 channels
Get PRO
February '22
+167
in 0 channels
Get PRO
January '22
+186
in 0 channels
Get PRO
December '21
+76
in 0 channels
Get PRO
November '21
+239
in 0 channels
Get PRO
October '21
+154
in 0 channels
Get PRO
September '21
+232
in 0 channels
Get PRO
August '21
+73
in 0 channels
Get PRO
July '21
+227
in 0 channels
Get PRO
June '21
+170
in 0 channels
Get PRO
May '21
+146
in 0 channels
Get PRO
April '21
+177
in 0 channels
Get PRO
March '21
+67
in 0 channels
Get PRO
February '21
+152
in 0 channels
Get PRO
January '21
+181
in 0 channels
Get PRO
December '20
+2 313
in 0 channels
Date
Subscriber Growth
Mentions
Channels
15 October+17
14 October0
13 October+4
12 October+4
11 October+6
10 October+8
09 October+7
08 October+7
07 October+5
06 October+5
05 October+4
04 October+6
03 October+4
02 October+2
01 October+7
Channel Posts
🔻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

2
🔻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.
31
3
🔻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
1 737
4
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
21
5
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
1
6
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.
46
7
🔻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
3 084
8
🔻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.
31
9
🔻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
2 842
10
🔻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.
54
11
🔻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 ♾
🔻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
2 793
12
🔻اثبات تصویری یک رابطه جبری درجه سه • A visual proof that 1³+2³+3³+⋯+n³ = (1+2+3+⋯+n)² #جبر #ریاضیات
🔻اثبات تصویری یک رابطه جبری درجه سه • A visual proof that 1³+2³+3³+⋯+n³ = (1+2+3+⋯+n)² #جبر #ریاضیات
9
13
🔻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
2 238
14
🔻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.
6
15
🔻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.
1
16
🔻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
3 534
17
مفهوم تانسور متریک (Metric Tensor) روی یک منیفلد دوبعدی (Surface/Manifold)
مفهوم تانسور متریک (Metric Tensor) روی یک منیفلد دوبعدی (Surface/Manifold)
157
18
🔻محاسبه المان حجمی دیفرانسیلی در مختصات استوانه ای • Differential Volument Element in cylinderical coordinates
🔻محاسبه المان حجمی دیفرانسیلی در مختصات استوانه ای • Differential Volument Element in cylinderical coordinates
4 959
19
ماتریس ژاکوبی J(s,t,h) توضیح می‌دهد که تغییرات کوچک در پارامترهای s، t و h چگونه به جابه‌جایی در فضای سه‌بعدی (x,y,z) تبدیل م
ماتریس ژاکوبی J(s,t,h) توضیح می‌دهد که تغییرات کوچک در پارامترهای s، t و h چگونه به جابه‌جایی در فضای سه‌بعدی (x,y,z) تبدیل می‌شوند. ستون‌های این ماتریس به‌صورت مستقیم به شکل بردارهای مماسی رنگی نمایش داده می‌شوند — آبی برای ts​، بنفش برای tt​ و قرمز برای th​ — که با خطوط شبکهٔ پارامتری نیم‌کره هم‌راستا هستند.
4 219
20
🌀 تلگرام از دستیار هوش مصنوعی خود به نام Mira رونمایی کرد 🌐 لینک دسترسی: t.me/mira
2 164