- Computation
محاسبه، محاسبات
معنی Computation - جستجوی لغت در جدول جو
- Computation
مقدمه مفهومی درباره واژه
محاسبه (Computation) به فرآیند تبدیل داده های ورودی به خروجی های مطلوب از طریق اجرای دنباله ای از عملیات های تعریف شده اشاره دارد. این مفهوم پایه ای تمام سیستم های دیجیتال است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
محاسبات در الگوریتم ها، پردازش داده ها، شبیه سازی های علمی، گرافیک کامپیوتری و یادگیری ماشین کاربرد دارند. در معماری سیستم ها، واحدهای پردازش مرکزی (CPU) و گرافیکی (GPU) مسئول انجام محاسبات هستند.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
محاسبه مسیر بهینه در نرم افزارهای نقشه
پردازش تصویر در فتوشاپ
شبیه سازی آب و هوا
الگوریتم های رمزنگاری
محاسبات ماتریسی در یادگیری عمیق
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های مدرن، توزیع محاسبات بین چندین پردازنده یا گره های محاسباتی یک چالش طراحی است. در سیستم های ابری، سرویس هایی مانند AWS Lambda امکان اجرای محاسبات بدون سرور را فراهم می کنند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم محاسبه مکانیکی به ماشین های قدیمی مانند Difference Engine چارلز بابیج (1822) بازمی گردد. در دهه 1940 با ظهور کامپیوترهای الکترونیکی، محاسبات دیجیتال متولد شد. امروزه محاسبات کوانتومی مرزهای جدیدی را می گشاید.
تفکیک آن از واژگان مشابه
محاسبه با پردازش (Processing) که عمومی تر است متفاوت است. همچنین با شبیه سازی (Simulation) که هدفش تقلید رفتار سیستم هاست فرق دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
Python: کتابخانه های NumPy و SciPy
Java: محاسبات موازی با Stream API
C++: محاسبات پرسرعت با SIMD
SQL: محاسبات تجمعی با GROUP BY
JavaScript: Web Workers برای محاسبات غیرمسدودکننده
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
چالش اصلی، تعادل بین دقت و کارایی در محاسبات است. همچنین برخی توسعه دهندگان بین محاسبات CPU و GPU تمایز قائل نمی شوند.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
درک اصول محاسبات و بهینه سازی آن برای طراحی سیستم های کارآمد ضروری است و پایه ای برای پیشرفت در حوزه هایی مانند هوش مصنوعی محسوب می شود.
محاسبه (Computation) به فرآیند تبدیل داده های ورودی به خروجی های مطلوب از طریق اجرای دنباله ای از عملیات های تعریف شده اشاره دارد. این مفهوم پایه ای تمام سیستم های دیجیتال است.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
محاسبات در الگوریتم ها، پردازش داده ها، شبیه سازی های علمی، گرافیک کامپیوتری و یادگیری ماشین کاربرد دارند. در معماری سیستم ها، واحدهای پردازش مرکزی (CPU) و گرافیکی (GPU) مسئول انجام محاسبات هستند.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
محاسبه مسیر بهینه در نرم افزارهای نقشه
پردازش تصویر در فتوشاپ
شبیه سازی آب و هوا
الگوریتم های رمزنگاری
محاسبات ماتریسی در یادگیری عمیق
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های مدرن، توزیع محاسبات بین چندین پردازنده یا گره های محاسباتی یک چالش طراحی است. در سیستم های ابری، سرویس هایی مانند AWS Lambda امکان اجرای محاسبات بدون سرور را فراهم می کنند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم محاسبه مکانیکی به ماشین های قدیمی مانند Difference Engine چارلز بابیج (1822) بازمی گردد. در دهه 1940 با ظهور کامپیوترهای الکترونیکی، محاسبات دیجیتال متولد شد. امروزه محاسبات کوانتومی مرزهای جدیدی را می گشاید.
تفکیک آن از واژگان مشابه
محاسبه با پردازش (Processing) که عمومی تر است متفاوت است. همچنین با شبیه سازی (Simulation) که هدفش تقلید رفتار سیستم هاست فرق دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
Python: کتابخانه های NumPy و SciPy
Java: محاسبات موازی با Stream API
C++: محاسبات پرسرعت با SIMD
SQL: محاسبات تجمعی با GROUP BY
JavaScript: Web Workers برای محاسبات غیرمسدودکننده
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
چالش اصلی، تعادل بین دقت و کارایی در محاسبات است. همچنین برخی توسعه دهندگان بین محاسبات CPU و GPU تمایز قائل نمی شوند.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
درک اصول محاسبات و بهینه سازی آن برای طراحی سیستم های کارآمد ضروری است و پایه ای برای پیشرفت در حوزه هایی مانند هوش مصنوعی محسوب می شود.
پیشنهاد واژه بر اساس جستجوی شما
جابجایی
جابجایی، سوئیچینگ
مجموعه، تالیف
مقدمه مفهومی درباره واژه
ترجمه (Compilation) فرآیندی چندمرحله ای است که کدهای سطح بالا را به زبان ماشین تبدیل می کند. این فرآیند شامل تحلیل، بهینه سازی و تولید کد است و پایه اجرای برنامه های کامپیوتری محسوب می شود.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
ترجمه در زبان های کامپایلری مانند C، C++، Rust و Go استفاده می شود. در سیستم های embedded، ترجمه کراس پلتفرم اهمیت دارد. در توسعه کرنل سیستم عامل، ترجمه سفارشی ضروری است.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
کامپایل کرنل لینوکس با make
ترجمه برنامه های C++ با g++
کامپایل Rust با cargo build
کامپایل Just-In-Time در Java
کامپایل Ahead-Of-Time در .NET Native
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های بزرگ، انتخاب استراتژی ترجمه (AOT vs JIT) بر عملکرد تأثیر می گذارد. در سیستم های امنیتی، ترجمه می تواند شامل تحلیل های استاتیک برای کشف آسیب پذیری ها باشد.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
اولین کامپایلرها در دهه 1950 برای زبان Fortran توسعه یافتند. در دهه 1980 با ظهور کامپایلرهای بهینه ساز، عملکرد برنامه ها بهبود چشمگیری یافت. امروزه کامپایلرهای مدرن از تکنیک های پیچیده ای مانند ترجمه چندمرحله ای استفاده می کنند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
ترجمه با تفسیر (Interpretation) که کد را خط به خط اجرا می کند متفاوت است. همچنین با ترانسپایل (Transpile) که بین زبان های سطح بالا تبدیل انجام می دهد فرق دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
C: کامپایلر GCC/Clang
Java: کامپایل به بایت کد با javac
C#: کامپایلر Roslyn
Go: کامپایلر gc
Rust: کامپایلر rustc
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
چالش اصلی، تعادل بین زمان کامپایل و بهینه سازی کد است. همچنین برخی توسعه دهندگان تفاوت بین خطاهای کامپایل و خطاهای زمان اجرا را درک نمی کنند.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
درک فرآیند ترجمه به توسعه دهندگان کمک می کند کدهای بهینه تر و قابل نگهداری تری بنویسند و خطاها را سریع تر تشخیص دهند.
ترجمه (Compilation) فرآیندی چندمرحله ای است که کدهای سطح بالا را به زبان ماشین تبدیل می کند. این فرآیند شامل تحلیل، بهینه سازی و تولید کد است و پایه اجرای برنامه های کامپیوتری محسوب می شود.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
ترجمه در زبان های کامپایلری مانند C، C++، Rust و Go استفاده می شود. در سیستم های embedded، ترجمه کراس پلتفرم اهمیت دارد. در توسعه کرنل سیستم عامل، ترجمه سفارشی ضروری است.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
کامپایل کرنل لینوکس با make
ترجمه برنامه های C++ با g++
کامپایل Rust با cargo build
کامپایل Just-In-Time در Java
کامپایل Ahead-Of-Time در .NET Native
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های بزرگ، انتخاب استراتژی ترجمه (AOT vs JIT) بر عملکرد تأثیر می گذارد. در سیستم های امنیتی، ترجمه می تواند شامل تحلیل های استاتیک برای کشف آسیب پذیری ها باشد.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
اولین کامپایلرها در دهه 1950 برای زبان Fortran توسعه یافتند. در دهه 1980 با ظهور کامپایلرهای بهینه ساز، عملکرد برنامه ها بهبود چشمگیری یافت. امروزه کامپایلرهای مدرن از تکنیک های پیچیده ای مانند ترجمه چندمرحله ای استفاده می کنند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
ترجمه با تفسیر (Interpretation) که کد را خط به خط اجرا می کند متفاوت است. همچنین با ترانسپایل (Transpile) که بین زبان های سطح بالا تبدیل انجام می دهد فرق دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
C: کامپایلر GCC/Clang
Java: کامپایل به بایت کد با javac
C#: کامپایلر Roslyn
Go: کامپایلر gc
Rust: کامپایلر rustc
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
چالش اصلی، تعادل بین زمان کامپایل و بهینه سازی کد است. همچنین برخی توسعه دهندگان تفاوت بین خطاهای کامپایل و خطاهای زمان اجرا را درک نمی کنند.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
درک فرآیند ترجمه به توسعه دهندگان کمک می کند کدهای بهینه تر و قابل نگهداری تری بنویسند و خطاها را سریع تر تشخیص دهند.
قطع عضو
قطع عضو
قطع عضو
به طور محاسباتی، از نظر محاسباتی
مقدمه مفهومی درباره واژه
مسائل سخت محاسباتی (Computationally Hard) به دسته ای از مسائل اشاره می کنند که حل آنها حتی با قدرتمندترین کامپیوترهای امروزی نیز به زمان یا منابع غیرعملی نیاز دارد. این مفهوم در نظریه پیچیدگی محاسباتی مطالعه می شود.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
این مفهوم در رمزنگاری (پایه امنیت سیستم ها)، بهینه سازی ترکیباتی، یادگیری ماشین و طراحی الگوریتم های تقریبی کاربرد دارد. در سیستم های توزیع شده، برخی مسائل ذاتاً سخت هستند.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
مسئله فروشنده دوره گرد (TSP)
شکستن رمزهای RSA
مسائل NP-Complete مانند SAT
بهینه سازی ترکیباتی در برنامه ریزی خطوط تولید
آموزش مدل های بزرگ یادگیری عمیق
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های امنیتی، سختی محاسباتی پایه ای برای طرح های رمزنگاری است. در سیستم های توزیع شده، اثبات کار (Proof-of-Work) از این مفهوم استفاده می کند. در هوش مصنوعی، شناسایی مسائل سخت به انتخاب روش های مناسب کمک می کند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم سختی محاسباتی در دهه 1960 با کارهای کوک و لوین شکل گرفت. در دهه 1970، مسئله P=NP به عنوان مهم ترین مسئله حل نشده مطرح شد. امروزه در رمزنگاری پساکوانتومی، مسائل جدیدی با سختی محاسباتی بررسی می شوند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
سختی محاسباتی با پیچیدگی محاسباتی (که به منابع مورد نیاز اشاره دارد) متفاوت است. همچنین با بهینه سازی که هدفش بهبود راه حل هاست فرق دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
Python: کتابخانه های مانند pyTSP برای مسائل سخت
Java: پیاده سازی الگوریتم های تقریبی
C++: بهینه سازی محاسبات سنگین
SQL: پرس وجوهای ترکیباتی پیچیده
JavaScript: WebAssembly برای محاسبات سنگین
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
چالش اصلی، تشخیص مسائل سخت از مسائل به ظاهر مشابه است. همچنین برخی توسعه دهندگان بین مسائل سخت و غیرقابل حل تمایز قائل نمی شوند.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
شناخت مسائل سخت محاسباتی به انتخاب راهبردهای مناسب مانند الگوریتم های تقریبی یا روش های موازی سازی کمک می کند.
مسائل سخت محاسباتی (Computationally Hard) به دسته ای از مسائل اشاره می کنند که حل آنها حتی با قدرتمندترین کامپیوترهای امروزی نیز به زمان یا منابع غیرعملی نیاز دارد. این مفهوم در نظریه پیچیدگی محاسباتی مطالعه می شود.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات
این مفهوم در رمزنگاری (پایه امنیت سیستم ها)، بهینه سازی ترکیباتی، یادگیری ماشین و طراحی الگوریتم های تقریبی کاربرد دارد. در سیستم های توزیع شده، برخی مسائل ذاتاً سخت هستند.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT
مسئله فروشنده دوره گرد (TSP)
شکستن رمزهای RSA
مسائل NP-Complete مانند SAT
بهینه سازی ترکیباتی در برنامه ریزی خطوط تولید
آموزش مدل های بزرگ یادگیری عمیق
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها
در معماری سیستم های امنیتی، سختی محاسباتی پایه ای برای طرح های رمزنگاری است. در سیستم های توزیع شده، اثبات کار (Proof-of-Work) از این مفهوم استفاده می کند. در هوش مصنوعی، شناسایی مسائل سخت به انتخاب روش های مناسب کمک می کند.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف
مفهوم سختی محاسباتی در دهه 1960 با کارهای کوک و لوین شکل گرفت. در دهه 1970، مسئله P=NP به عنوان مهم ترین مسئله حل نشده مطرح شد. امروزه در رمزنگاری پساکوانتومی، مسائل جدیدی با سختی محاسباتی بررسی می شوند.
تفکیک آن از واژگان مشابه
سختی محاسباتی با پیچیدگی محاسباتی (که به منابع مورد نیاز اشاره دارد) متفاوت است. همچنین با بهینه سازی که هدفش بهبود راه حل هاست فرق دارد.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف
Python: کتابخانه های مانند pyTSP برای مسائل سخت
Java: پیاده سازی الگوریتم های تقریبی
C++: بهینه سازی محاسبات سنگین
SQL: پرس وجوهای ترکیباتی پیچیده
JavaScript: WebAssembly برای محاسبات سنگین
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن
چالش اصلی، تشخیص مسائل سخت از مسائل به ظاهر مشابه است. همچنین برخی توسعه دهندگان بین مسائل سخت و غیرقابل حل تمایز قائل نمی شوند.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی
شناخت مسائل سخت محاسباتی به انتخاب راهبردهای مناسب مانند الگوریتم های تقریبی یا روش های موازی سازی کمک می کند.