مقدمه مفهومی درباره واژه تقریب یا Approximation در علوم کامپیوتر به روش هایی اطلاق می شود که به جای محاسبه دقیق و زمان بر، نتایجی نزدیک به جواب واقعی با خطای قابل قبول ارائه می دهند. این تکنیک ها در بسیاری از الگوریتم ها و محاسبات پیچیده کاربرد دارند.
کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در الگوریتم های بهینه سازی. در گرافیک کامپیوتری. در یادگیری ماشین. در پردازش سیگنال. در محاسبات عددی.
مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT الگوریتم های تقریبی برای مسائل NP. تقریب در رندرینگ سه بعدی. روش های تخمین در داده کاوی. محاسبات سریع در بازی ها. الگوریتم های تصحیح خطا.
نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها کاهش زمان محاسبات. امکان حل مسائل پیچیده. بهینه سازی مصرف منابع. افزایش کارایی سیستم ها. ارائه راهکارهای عملی برای مسائل سخت.
شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف اولین بار در محاسبات عددی دهه 1940 استفاده شد. در دهه 1970 با الگوریتم های تقریبی توسعه یافت. در دهه 1990 در گرافیک کامپیوتری کاربرد یافت. امروزه در یادگیری ماشین پیشرفته اهمیت دارد.
تفکیک آن از واژگان مشابه با Estimation متفاوت است که تخمین است. با Heuristic فرق دارد که تجربی است. با Rounding متفاوت است که ساده تر است.
شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در Python: کتابخانه های scipy.optimize. در C++: الگوریتم های تقریبی. در MATLAB: توابع approximation. در Java: پیاده سازی الگوریتم های تخمین.
چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن سوءبرداشت رایج این است که تقریب همیشه غیردقیق است. چالش اصلی کنترل خطا و تعادل بین دقت و عملکرد است.
نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی روشی قدرتمند برای حل مسائل پیچیده. درک آن برای بهینه سازی الگوریتم ها ضروری است. آموزش باید بر تکنیک های کنترل خطا تأکید کند.
