ادامه کد ☝️

# تعریف ذرات و نیروها
particle = Particle(0.0, 0.0, 1.0)
force = 10.0
time = 1.0

# اعمال نیرو و شبیه‌سازی حرکت ذره
for i in range(10):
    particle.apply_force(force, time)
    print(f"Time: {i*time}s, Position: {particle.position}, Velocity: {particle.velocity}")

استفاده از الگوریتم‌ها در هوش مصنوعی 🤖

الگوریتم‌های محاسباتی پیشرفته یکی از اجزای اصلی هوش مصنوعی هستند. به عنوان مثال، الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی و یادگیری از داده‌ها استفاده می‌شوند. یکی از الگوریتم‌های پایه‌ای در این زمینه، الگوریتم نزول گرادیان (Gradient Descent) است که برای به حداقل رساندن تابع هزینه در مسائل یادگیری ماشین استفاده می‌شود.

import numpy as np

def gradient_descent(X, y, learning_rate=0.01, iterations=1000):
    m = len(y)
    theta = np.zeros(X.shape[1])
    for i in range(iterations):
        gradients = (1/m) * np.dot(X.T, (np.dot(X, theta) - y))
        theta -= learning_rate * gradients
    return theta

# مثال با داده‌های مصنوعی
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3]])
y = np.array([6, 8, 9, 11])
theta = gradient_descent(X, y)

print(f"Optimized Parameters: {theta}")

بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای کارایی بالا 🔄

برای کاربردهای سنگین مانند شبیه‌سازی‌های پیچیده و یا الگوریتم‌های یادگیری ماشین، بهینه‌سازی کد برای کارایی بالا اهمیت زیادی دارد. از جمله روش‌های بهینه‌سازی می‌توان به استفاده از کتابخانه‌های محاسباتی بهینه مانند NumPy، اجرای موازی (parallel processing)، و بهینه‌سازی حافظه اشاره کرد.

(🚩اینجا کلیک کن تا بیشتر یاد بگیری🚩)

#Algorithms #Computational_Programming #MachineLearning #AI #Python #برنامه‌نویسی #الگوریتم #شبیه‌سازی #محاسبات_پیشرفته #هوش_مصنوعی