Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
هان همگرایی بعداً توسط واتکینز و دایان ارائه شد. in 1992. واتکینز اولین بار در مقاله ای با عنوان «یادگیری از پاداش تاخیری» در رسالهٔ دکترایش به این موضوع اشاره کرد. هشت سال زودتر در سال ۱۹۸۱ مسئله ای با عنوان «یادگیری تقویتی تاخیری» توسط بولونسزکی حل شد. درسال۲۰۱۴ تیم گوگل دیپ مایند یادگیری کیو را با یادگیری عمیق ترکیب کرد و با نام «یادگیری عمیق کیو» منتشر کرد که می توانست بازی آتاری۳۶۰۰ را در سطح انسان بازی کند. مشتقات. یادگیری عمیق کیو. در یادگیری کیو معمولی، فقط اعداد داخل ماتریس اهمیت دارند زیرا فضای حالت محیط مارا مشخص می کنند، اما با بزرگتر شدن محیط مسئله، این نوع یادگیری کاربرد خود را از دست می دهد و نمی تواند در زمان معقول به جواب برسد. اینجا زمانی بود که تیم گوگل دیپ مایند، یادگیری عمیق کیو را وارد میدان کرد. در این الگوریتم به جای ماترس کیو اولیه، ما از یک شبکه عصبی استفاده می کنیم و هر اکشن را با توجه به خروجی شبکه عصبی پیش بینی می کنیم. این روش بر این قاعده توجیه می شود که مقادیر داخل ماتریس کیو، فقط اهمیت نسبی دارند و هرکدام جدا جدا تأثیر خاصی در مسئله ندارند. یادگیری دوگانه کیو. همان طور که دیدی
م، یادگیری کیو معمولی بر اساس تخمین پاداش در آینده عمل می کرد و اکشن مناسب را انتخاب می کرد. اما گاهی اوقات و به خصوص در مسائل نویزی، یادگیری کیو معمولی به سختی به جواب بهینه، همگرا می شوند و ممکن است در داخل یک حلقه تکرار شونده تا بی نهایت پیش روند و خیلی کند یا حتی هرگز به جواب بهینه برسند. در اینجا یادگیری کیو دوگانه این مشکل را حل می کند. این روش، دو ماتریس کیو دارد که هردو به وسیلهٔ تجربیات مجزا و مستقل از یکدیگر آموزش دیده اند: formula_14 و formula_15 در هنگام اتخاذ تصمیم برا اساس ماتریس کیو، اگر یکی از این دو ماتریس به وسیلهٔ نویزها یا تغیرات تصادفی دچار مشکل شود، ماتریس دیگر این مشکل را حل می کند و الگوریتم به سمت همگرا شدن پیش خواهد رفت. در سال ۲۰۱۵ نیز روش یادگیری دوگانه کیو با یادگیری عمیق کیو ترکیب شد و روشی جدید به نام یادگیری عمیق دوگانه کیو را به وجود آورد که برآیند دو روش ذکر شده در بالا هستند. جستارهای وابسته. یادگیری تقویتی یادگیری تقویتی عمیق استراتژی مین مکس شبکه عصبی
آدابوست تطبیقی بوده و یک الگوریتم یادگیری ماشین است که توسط یاو فروند و رابرت شاپیر اختراع شد. تطبیقی بودن آدابوست به این معناست که مدلها یکی پس از دیگری ساخته شده و عملکرد مدل های قبلی بر روند مدل سازی مدل های پس از آن تأثیر می گذارد. در واقع آدابوست یک متا الگوریتم است که به منظور ارتقاء عملکرد، و رفع مشکل رده های نامتوازن همراه دیگر الگوریتم های یادگیری استفاده می شود. در این الگوریتم، طبقه بندی هر مرحله جدید به نفع نمونه های غلط طبقه بندی شده در مراحل قبل تنظیم می گردد. آدابوست نسبت به داده های نویزی و پرت حساس است؛ ولی نسبت به مشکل بیش برازش از بیشتر الگوریتم های یادگیری برتری دارد. طبقه بندی پایه که در اینجا استفاده می شود فقط کافیست از طبقه بندی تصادفی (۵۰٪) بهتر باشد و به این ترتیب عملکرد الگوریتم در تکرارهای بیشتر بهبود می یابد. حتی طبقه بندهای با خطای بالاتر از تصادفی با گرفتن ضریب منفی عملکرد کلی را بهبود می بخشند. در الگوریتم آدابوست در هر دور formula_1 یک طبقه بند ضعیف اضافه می شود. در هر فراخوانی بر اساس اهمیت نمونه ها، وزن ها formula_2 بروز می شود. در هر دور وزن نمونه های غلط طبقه بندی شده افزا
یش و وزن نمونه های درست طبقه بندی شده کاهش داده می شود؛ بنابراین طبقه بند جدید تمرکز بر نمونه هایی که سخت تر یادگرفته می شوند، خواهند داشت. پس به طور خلاصه این الگوریتم منطبق بر یادگیری گروهی می باشد. به بیان ساده تر طرز کار این الگوریتم به این صورت است که عملکرد مدلهایی که به تنهایی ضعیف عمل می کنند را با یکدیگر ترکیب کرده و باعث بهبود عملکرد آنها می شود. پس در نظرگرفتن پیش بینی که مجموع چند الگوریتم یادگیری ضعیف ارائه می دهد می تواند در نهایت به اندازهٔ عملکرد یک الگوریتم قوی قابل اتکا باشد. الگوریتم طبقه بندی دوگانه. داده شده ها: مقداردهی اولیه: formula_6 برای formula_7 formula_11 خطای formula_12 را با formula_13 نمایش می دهیم: formula_14 formula_19 formula_24 بنابراین بعد از انتخاب بهینه طبقه بند formula_27 برای توزیع formula_28 آندسته از نمونه ها formula_29 که طبقه بند formula_27 آن ها را غلط طبقه بندی می کند وزن بیشتری نسبت به بقیه داده می شود؛ بنابراین وقتی الگوریتم طبقه بندها را براساس توزیع formula_31 تست می کند، طبقه بندی انتخاب می شود که نمونه های غلط طبقه بندی شده را بهتر تشخیص دهد. مراحل الگوریتم
آدابوست. الگوریتم آدابوست مطابق مراحل زیر به صورت مکرر کار می کند ایجاد مدل در پایتون. در این مرحله مطابق کد زیر کتابخانه های مورد نیاز را وارد می کنیم. &lt;source lang="python"&gt; from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import metrics &lt;/source &gt; در مرحله بعد از یک مجموعه داده برای بررسی مدل روی آن استفاده می کنیم. &lt;source lang="python"&gt; iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target &lt;/source &gt; سپس مجموعه داده را به دو قسمت آموزش و تست تقسیم می کنیم. &lt;source lang="python"&gt; X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 70% training and 30% test &lt;/source &gt; در نهایت یک مدل آدابوست روی مجموعه داده اجرا می کنیم. &lt;source lang="python"&gt; abc = AdaBoostClassifier(n_estimators=۵۰, learning_rate=۱) model = abc.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) &lt;/source &gt; اثبات و فهم ریاضی آدابوست. عمل تقویت کردن را می توان به صورت حدا
قل کردن یک تابع هزینه محدب روی یک مجموعه محدب از توابع در نظر گرفت. به طور خاص تابعی که حداقل می شود نمایی است: formula_32 و ما به دنبال تابعی به شکل زیر هستیم: formula_33 مجهولِ تابع هزینه formula_34، formula_35 است که خود به formula_36 بستگی دارد. در نتیجه بهینه سازی تابع هزینه در نهایت باید نسبت به formula_37 صورت بگیرد. حال برای راحتتر شدن کار فرض می کنیم که مقادیر formula_38 ثابت هستند و هدف ما پیدا کردن formula_39 و formula_40 است. با این اوصاف تابع formula_34را می توان به شکل پایین نوشت: formula_42 اگر formula_43 را با formula_44 نمایش دهیم، تابع هزینه ما به شکل پایین تغییر شکل خواهد داد: formula_45 اگر مجموعه تمام داده هایی که توسط formula_46 به درستی پیش بینی می شوند را با formula_47 و مجموعه تمام داده هایی که توسط formula_46 نادرست پیش بینی می شوند را با formula_49 نمایش دهیم. تابع هزینه به شکل پایین تغییر خواهد کرد: formula_50 حال اگر formula_51 را نسبت به formula_52 بهینه کنیم، از آنجا کهformula_53 و formula_54 نسبت به formula_52 ثابت هستند، فقط باید formula_56 را نسبت به formula_52 کمینه کنیم؛ یع
نی formula_58 بعد از پیدا کردن formula_52 باید formula_60 را پیدا کنیم اگر formula_61 را formula_62 بنامیم تابع هزینه ما تبدیل می شود به formula_63که اگر از آن نسبت به formula_60 مشتق بگیریم و جواب را در نقطه صفر به دست بیاوریم به این جواب می رسیم: formula_65. حال که formula_66 و formula_67 را پیدا کردیم باید ببینیم که formula_68 به چه شکل نسبت به formula_44 بروز می شود. formula_68 همان formula_71 است یعنی formula_72 پس ارتباط formula_68 با formula_44 به این شکل خواهد بود: formula_75 از آنجا که formula_76 به روز کردن formula_68 به این شکل تغییر خواهد کرد: formula_78 اگر تمام formula_68 ها را در یک مقدار ثابتی ضرب کنیم تأثیری در جواب نهایی formula_80 و formula_81 و formula_82 نخواهد داشت. ازین رو همیشه می توان مقدار آن ها را نرمال سازی کرد. با نرمال سازی formula_68 به معادله بازگشتی پایین می رسیم، در این معادله formula_84 : formula_85 formula_68 همان formula_87است، و از آنجا که formula_88در جواب formula_89 تأثیری ندارد، می توان آن را حذف کرد. حال اگر formula_90 را همان formula_5 بگیریم به الگوریتم آدابوست خواه
یم رسید.
ادراک پریشی یا آگنوزیا در لغت به معنی نادانستن و بنابراین نقص در بازشناسی است. به طور کلی یک فرد ادراک پریش می تواند اشیاء و اشکال را حس کند اما نمی تواند هوشیارانه آن ها را تشخیص دهد و معنی آن ها را تفسیر کند. ادراک پریشی می تواند ناشی از وجود ضایعه ای در کورتکس لوب پاریتال (حسی) باشد.
ادراک پریشی چهره ای، چهره کوری یا چهره ناشناسی یا پروسپاگنوزیا که یک کلمه یونانی است که از دو قسمت تشکیل شده است: "prosopon" به معنی صورت و "agnosia" به معنای نابینایی. نوعی اختلال عصب شناختی که مشخصهٔ آن ناتوانی در بازشناسی چهره هاست. در موارد بسیار شدیدِ آن ممکن است شخص توانایی بازشناسی چهرهٔ خود را نیز نداشته باشد. در اصل، این اصطلاح به وضعیتی اطلاق می شود که پس از آسیب شدید به مغز رخ می دهد (prosopagnosia اکتسابی)، اما یک نوع مادرزادی یا رشدی این اختلال وجود دارد که ممکن است حدود 2.5٪ از جمعیت جهان را تحت تاثیر قرار دهد. ناحیه ای از مغز که مسئول پروسوپاگنوزیا است، شکنج دوکی شکل است که به طور خاص به صورت ها پاسخ می دهد روش تشخیص چهره برای کسانی که پروسوپاگنوزیا دارند بستگی به... سیستمی با حساسیت کمتر برای تشخیص اشیاء نیمه راست شکنج دوکی شکل بیشتر از نیمه چپ در تشخیص چهره های آشنا نقش دارد در تشخیص چهره انسان نقش دارد یا اگر با محرک های بصری بسیار آموزش دیده همراه باشد. افراد مبتلا به بیماری ادراک پریشیِ چهره ای ناگزیر هستند به جای توجه به چهرهٔ افراد، نشانه های دیگری مانند آرایش مو، لباس، صدا یا سایر علایم
مشخصه را برای شناسایی آنان به کار گیرند. پروسوپاگنوزی اکتسابی و پروسوپاگنوزی مادرزادی (تکاملی) ناشی از آسیب به لوب گیجگاهی و پس سری است (به علل و مناطق آسیب دیده مغز مراجعه کنید) و اغلب در بزرگسالان نیز دیده می شود به بخش های شناختی و انجمنی اضافی (به بخش ها مراجعه کنید). به اندازه کافی، فردی که دارای پروسوپاگنوزی مادرزادی است، هرگز نمی تواند توانایی تشخیص چهره ها را به دست آورد، اگرچه تلاش های متعددی برای درمان صورت گرفته است، هیچ درمان واقعی و موثری برای گروهی از افراد مبتلا به ادراک پریشیِ چهره ای نشان داده نشده است او استراتژی های تمایز «تدریجی» یا استراتژی «ویژگی به ویژگی» را می آموزد که ممکن است شامل سرنخ های ثانویه مانند لباس، راه رفتن، رنگ مو ، شکل بدن و صدا باشد . از آنجایی که چهره عامل مهمی در تعیین هویت در حافظه است ، کسانی که از پیش آگاهی رنج می برند ممکن است حفظ اطلاعات در مورد افراد و همچنین تعامل عادی با آنها دشوار باشد. Prosopagnosia همچنین با سایر اختلالات مرتبط با نواحی مجاور مغز مرتبط است: همیانوپسی چپ (از دست دادن بینایی در سمت چپ همراه با آسیب به لوب اکسیپیتال راست)، کوررنگی (نقص درک رنگ
و معمولاً با یک طرفه یا دو طرفه همراه است. آسیب به لوب گیجگاهی) و عدم جهت گیری توپوگرافی (از دست دادن آشنایی با محیط و مشکل در استفاده از نشانه ها و این با آسیب به قسمت خلفی شکنج پاراهیپوکامپ و قسمت قدامی شکنج زبانی سمت راست همراه است.) انواع. ادراک پریشیِ چهره ای معمولاً برای توصیف مواردی از prosopagnosia اکتسابی با برخی از مراحل اولیه در سیستم ادراک چهره استفاده می شود. آنها همچنین قادر به تشخیص چهره های آشنا و ناآشنا نیستند، با این حال می توانند افراد را بر اساس شواهدی غیر از صورت، مانند لباس ، مدل مو ، یا صدا تشخیص دهند. پروسوپاگنوزی انجمنی: اغلب برای توصیف مواردی از پروسوپاگنوزی اکتسابی استفاده می شود که فرآیندهای ادراکی را دور می زند، اما با پیوند دادن فرآیندهای ادراک اولیه صورت با اطلاعات معنایی افراد که در حافظه نگه می داریم ، ناحیه زمانی قدامی سمت راست ممکن است نقش مهمی در پروسوپاگنوزی تداعی ایفا کند افراد مبتلا به ادراک پریشیِ چهره ای با این نوع اختلال، می توانند تشخیص دهند که آیا تصاویر افراد یکسان است یا خیر و همچنین سن و جنسیت را از چهره آن افراد استنباط کنند (که نشان می دهد حتی برخی از چهره ها
را تشخیص می دهند)، اما ممکن است نتوانند. برای شناسایی افراد یا اطلاعات مربوط به آنها مانند نام، شغل یا آخرین باری که با آنها ملاقات کرده اند. ادراک پریشیِ چهره ای رشدی (DP) یک نقص ادراک مادام العمر است که در اوایل دوران کودکی شروع می شود و نمی توان آن را تحت عنوان آسیب اکتسابی مغز قرار داد عامل ژنتیکی برای این بیماری معرفی شد آنها به طور تصادفی نمونه هایی از این نظرسنجی را ارائه کردند که در آن هفده مورد از خانواده های مبتلا به پروسوپاگنوزیا را مشخص کردند و در هر یک از چهارده خانواده، یک فرد دیگر پیدا شد. تحت تاثیر قرار گیرد. در سال 2005، مطالعه ای که توسط Ingo Kinerknecci انجام شد، نشان داد که از مدل اختلالات مادرزادی prosopagnosia پشتیبانی می کند در خانواده های خاصی بسیار رایج است (Kennerknecht et al. 2006). اختلالات رشدی متعددی وجود دارد که با افزایش احتمال اینکه فرد در درک چهره مشکل داشته باشد و ممکن است فرد از آنها آگاه نباشد، مرتبط است. مکانیسم این نقص شناختی تا حد زیادی ناشناخته است. فهرستی جزئی از برخی از اختلالاتی که معمولاً عناصر prosopagnosia در آنها وجود دارد شامل اختلالات یادگیری غیرکلامی، بیماری
آلزایمر و اختلالات طیف اوتیسم به طور کلی است. نواحی مغز تحت تأثیر و تحت تأثیر قرار گرفته. Prosopagnosia ممکن است در اثر آسیب به نواحی مختلف ناحیه اکسیپیتال خلفی (ناحیه پس سری)، شکنج دوکی شکل (ناحیه دوکی شکل) و توموگرافی انتشار پوزیترون قدامی (PET) ایجاد شود و اسکن های fMRI نشان داده اند که این نواحی به طور خاص برای پاسخ گویی عمل می کنند در یک فرد بدون ادراک پریشی چهره ای، عمدتاً نواحی اکسیپیتال تحتانی در مراحل اولیه ادراک صورت درگیر هستند، ساختار گیجگاهی قدامی اطلاعات خاصی را در مورد چهره، نام و صدای یک فرد آشنا یکپارچه می کند. پروسوپاگنوزی اکتسابی می تواند در نتیجه انواع مختلفی از علل عصبی ایجاد شود. علل عروقی پروسوپاگنوزیا شامل انسداد شریان مغزی خلفی (PCAIs) و خونریزی در قسمت میانی خلفی ناحیه اکسیپیتوتمپورال است، اینها می توانند دو طرفه یا یک طرفه باشند، اما اگر یک طرفه باشند تقریباً همیشه در نیمکره راست هستند. مطالعات اخیر تأیید کرده اند که آسیب به نیمکره راست مغز، به ویژه به نواحی پس سری گیجگاهی، برای القای پروسوپاگنوزیا کافی است. اسکن MRI از افراد مبتلا به پروسوپاگنوزیا آسیب مجزا به سمت راست مغز را نشان
داد، در حالی که اسکن های fMRI نشان داد که نیمه چپ مغز به طور طبیعی عمل می کند. آسیب یک طرفه پس سری به سمت چپ منجر به اشیاء بی جان شد، در حالی که تشخیص چهره تحت تأثیر قرار نگرفت. گفته شده است که اختلالات تشخیص چهره ناشی از آسیب به قسمت چپ مغز به دلیل نقص معنایی است که فرآیندهای بازیابی درگیر در به دست آوردن اطلاعات معنایی در مورد یک فرد از طریق روش بصری را مسدود می کند. سایر علل کمتر شایع شامل مسمومیت با مونوکسید کربن، لوبکتومی گیجگاهی، انسفالیت، تومورها، آتروفی لوب گیجگاهی راست، آسیب روانی، بیماری پارکینسون و بیماری آلزایمر است. تشخیص چهره ناخودآگاه. یکی از ویژگی های جالب prosopagnosia این است که تشخیص چهره هر دو جنبه ادراکی و غیر ادراکی را شامل می شود. آزمایش ها نشان داده اند که وقتی به افراد مبتلا به پروسوپاگنوزیا چهره های آشنا و ناآشنا نشان داده می شود، ممکن است نتوانند با موفقیت افراد را در تصاویر شناسایی کنند یا حتی آشنایی ساده ای نشان دهند (این فرد آشنا/ناآشنا به نظر می رسد). با این حال، وقتی مقداری از واکنش عاطفی انجام می شود، گرایش به واکنش های عاطفی نسبت به برخی از افراد آشنا وجود دارد، حتی اگر تبعیض
ادراکی رخ ندهد. این نشان می دهد که احساسات نقش مهمی در تشخیص چهره ایفا می کند، شاید زمانی که شناخت افراد اطراف شما به بقا (به ویژه ایمنی) بستگی دارد. تصور می شود که هذیان کاپگرا ممکن است برعکس prosopagnosia باشد، در این صورت تشخیص ادراکی افراد از طریق چهره ها را فراهم می کند، اما بدون نشان دادن هیچ واکنش عاطفی، و ممکن است منجر به این باور هذیانی شود که یکی از بستگان یا همسر با یک بستگان جایگزین شده است.
سونی تبلت اس همچنین شناخته شده تحت نام سونی تبلت اس۱ ، تبلت عرضه شده به وسیلهٔ شرکت سونی است که در تاریخ ۱۶ سپتامبر ۲۰۱۱ در اروپا و آمریکا و در ۲۵ اکتبر ۲۰۱۱ در استرالیا عرضه گردید. سخت افزار. نمایشگر سونی تبلت اس در اندازهٔ ۹٬۴ اینچ از نوع ال سی دی و با تفکیک پذیری ۸۰۰×۱۲۸۰ پیکسل است. این دستگاه از یک چیپ ست ان ویدیا تارگا استفاده می کند که شامل یک پردازندهٔ ARM Cortex-A9 از نوع دوهسته ای و با سرعت ۱ گیگاهرتز می باشد، گرافیک این دستگاه از نوع جی فورس ULP است و حافظهٔ رم آن ۱ گیگابایت به اضافه ۱۶ یا ۳۲ گیگابایت حافظهٔ داخلی به همراه پشتیبانی از کارت حافظهٔ اس دی است. سونی تبلت اس دارای یک دوربین ۵ مگاپیکسل با فیلمبرداری اچ دی است، این دستگاه از امکانات سامانهٔ موقعیت یاب جهانی (جی پی اس)، وای-فای، بلوتوث به همراه EDR، مادون قرمز، میکرو یواس بی و درگاه ۳٬۵ میلی متری پشتیبانی می کند. نرم افزار. سونی تبلت اس دارای سیستم عامل آندروید نسخهٔ ۳٬۱ است اما پس از مدت کوتاهی بعد از تولید آن، شرکت سونی آپدیت نسخهٔ ۳٬۲ آن را در دسترس قرار داد.
توهم زدگی به انگلیسی:hallucinosis اصطلاحی کلی است به معنای مستعد بودن مفرط برای توهم.این اصطلاح برای حالت هایی به کار می رود که در آن ها توهم ها دارای اساس عضوی یا ناشی از مصرف مواد هستند.
منبع فرانک-رید (Frank–Read source) مکانیزمی برای توجیه تکثیر نابه جایی ها به هنگام تغییر شکل کریستال است. هنگام تغییر شکل به منظور ایجاد لغزش، نابه جایی ها باید توسط مکانیزم هایی تکثیر شوند که یکی از آن ها منبع فرانک-رید است. در طی فرآیند کرنش سختی (Cold working) نابه جایی ها توسط منبع فرانک-رید تکثیر می شوند. افزایش چگالی نابه جایی ها تنش تسلیم فلزات را افزایش می دهد و در نتیجه استحکام فلز افزایش می یابد. این مکانیزم توسط دو فیزیکدان بریتانیایی، چارلز فرانک و تورنتن رید پیشنهاد شد. تاریخچه. چارلز فرانک تاریخچه این کشف را از دیدگاه خود در مجموعه مقالات انجمن سلطنتی در سال ۱۹۸۰ شرح داد. در سال ۱۹۵۰، چارلز فرانک، که در آن زمان محققی در بخش فیزیک در دانشگاه بریستول بود، از ایالات متحده بازدید کرد تا در کنفرانسی در مورد پلاستیسیته کریستال در پیتسبورگ شرکت کند. فرانک خیلی قبل از کنفرانس وارد ایالات متحده شد تا زمانی را در آزمایشگاه نیروی دریایی بگذراند و در دانشگاه کرنل سخنرانی کند. هنگامی که فرانک در طول سفر خود به پنسیلوانیا از پیتسبورگ بازدید کرد، نامه ای از دانشمند همکار جوک اشلبی دریافت کرد که به او پیشنهاد م
ی کرد مقاله اخیر گونتر لیبفرید را بخواند. قرار بود فرانک سوار قطاری به مقصد کرنل شود تا در کرنل سخنرانی کند، اما قبل از عزیمت به کرنل به کتابخانه موسسه فناوری کارنگی رفت تا یک نسخه از مقاله را تهیه کند. کتابخانه هنوز مجله ای با مقاله لایبفرید نداشت، اما کارکنان کتابخانه معتقد بودند که مجله می تواند در بسته ای که به تازگی از آلمان وارد شده است باشد. فرانک تصمیم گرفت منتظر بماند تا کتابخانه بسته را باز کند، که در واقع حاوی مجله بود. پس از خواندن مقاله، او با قطار به سمت کرنل رفت، در آنجا به او گفتند که زمان را تا ساعت ۵:۰۰ بگذراند، زیرا اعضای هیئت علمی در حال جلسه بودند. فرانک تصمیم گرفت بین ساعت ۳:۰۰ تا ۵:۰۰ پیاده روی کند. در طول این دو ساعت، در حالی که مقاله لایبفرید را بررسی می کرد، نظریه ای را برای چیزی که بعداً منبع فرانک-رید نام گرفت، فرموله کرد. چند روز بعد، او به کنفرانس پلاستیکی کریستالی در پیتسبورگ رفت و در لابی هتل با تورتون رید برخورد کرد. پس از مواجهه با یکدیگر، دو دانشمند بلافاصله دریافتند که تقریباً به طور همزمان به همان ایده برای تولید نابجایی رسیده اند (فرانک در حین پیاده روی در کورنل و تورنتون
رید در هنگام چای چهارشنبه گذشته) و تصمیم گرفتند مقاله مشترکی در مورد موضوع. مکانیسم تولید نابجایی شرح داده شده در آن مقاله اکنون به عنوان منبع فرانک-رید شناخته می شود. مکانیزم. منبع فرانک-رید مکانیزمی بر اساس تکثیر نابجایی در یک صفحه لغزش تحت تنش برشی است. یک نابجایی مستقیم را در یک صفحه لغزش کریستالی با دو انتهای پین شده ی A و B، در نظر بگیرید. اگر تنش برشی روی صفحه لغزش اعمال می شود و سپس یک نیرو formula_1، که در آن b بردار برگر نابجایی و x فاصله بین محل های پین A و B است، در نتیجه تنش برشی روی خط نابجایی اعمال می شود. این نیرو به صورت عمود بر خط عمل می کند و باعث می شود که نابجایی طولانی شود و به شکل قوس منحنی شود. نیروی خمشی ناشی از تنش برشی با کشش خط نابجایی مخالف است، که در هر انتهای نابجایی در امتداد جهت خط نابجایی به دور از A و B به اندازه ی formula_2 عمل می کند. که در آن G مدول برشی است. اگر نابجایی خم شود، انتهای نابجایی زاویه ای با خط افقی بین A و B ایجاد می کند که به کشش های خطی که در امتداد انتهای آن ها عمل می کنند، یک جزء عمودی می دهد که مستقیماً در برابر نیروی ناشی از تنش برشی عمل می کند. اگر
تنش برشی کافی اعمال شود و نابجایی خم شود، مولفه عمودی ناشی از کشش های خط، که مستقیماً در برابر نیروی ناشی از تنش برشی عمل می کند، با نزدیک شدن نابجایی به شکل نیم دایره ای رشد می کند. هنگامی که نابجایی به صورت نیم دایره ای در می آید، تمام کشش خط در برابر نیروی خمشی ناشی از تنش برشی عمل می کند، زیرا کشش خط بر افقی بین A و B عمود است. بنابراین برای رسیدن نابجایی به این نقطه، واضح است که معادله: formula_3 باید ارضا شود و از این طریق می توانیم تنش برشی را حل کنیم: formula_4 این تنشی است که برای ایجاد جابجایی از منبع فرانک-رید لازم است. اگر تنش برشی بیش از این افزایش یابد و نابجایی از حالت تعادل نیم دایره ای عبور کند، به طور خود به خود به خم شدن و رشد ادامه می دهد و در اطراف نقاط پین A و B به شکل مارپیچی می چرخد تا زمانی که قطعات مارپیچی در اطراف نقاط پین A و B با هم برخورد کرده و خنثی شوند. این فرآیند منجر به ایجاد یک حلقه نابجایی در اطراف A و B در صفحه لغزش می شود که تحت تنش برشی مداوم منبسط می شود، و همچنین در یک خط نابجایی جدید بین A و B که تحت برش مجدد یا ادامه یافته، می تواند به تولید حلقه های نابجایی ادامه د
هد به نحوی که در بالا ذکر شد. بنابراین یک حلقه فرانک رید می تواند در یک صفحه در یک کریستال تحت تنش اعمالی، نابجایی های زیادی ایجاد کند. مکانیسم منبع فرانک-رید توضیح می دهد که چرا نابجایی ها عمدتاً در صفحات لغزشی خاصی ایجاد می شوند. نابجایی ها در درجه اول فقط در صفحاتی با منابع فرانک رید ایجاد می شوند. توجه به این نکته ضروری است که اگر تنش برشی بیشتر از مقدار زیر نباشد: formula_4 و نابجایی از حالت تعادل نیم دایره ای خم نشود، یک حلقه نابجایی تشکیل نمی دهد و در عوض به حالت اولیه خود باز می گردد.
ایْجِس کلمه ای با ریشه یونانی است که در اصل به عنوان یک وسیله محافظتی مانند سپر و شال برای افراد روحانی گفته می شد. "ایجس" در اسطوره های یونان نام سپری بود که زئوس و آتنا از آن استفاده می کردند. زئوس دارای ایجسی از جنس پوست بز بود که به گفته ی هومر توسط هفائستوس ساخته شده بود، درحالی که بر روی زره آتنا نقش سر مدوسا دیده می شد. اصطلاح و لغت. در ایجس کسی کاری کردن، به معنای در حمایت و سایه قدرتی بزرگ کاری کردن است. در لغت، ایجس به معنای حمایت یا تامین نیز هست.
جوشَن یا خِفتان پوششی است از زره های فلزی که سربازان به تن می کنند. پولک های فلزی جوشن با حلقه به هم متصل می شوند. به پولک های آهنی و فولادین که جوشن از آن تشکیل می یابد غیبه گفته می شود. جوشن در هزاره نخست پیش از میلاد ابداع شد اما محل و زمان دقیق ابداع آن مشخص نیست. در صورت فلزی بودن پولک ها بیشتر به آن جوشن و در صورتی که جنس لایه محافظ از پشم و ابریشم باشد بیشتر به آن خفتان گفته می شود. واژه های قزاگند، گَبر، و پنام هم مترادف های خفتان هستند. خفتان جامه ای هنگفت و ستبر بوده است از ابریشم یا پشم و شمشیرِ زننده بر آن می لغزیده و اثر نمی کرده است.
بزرگسال پنداری یا بزرگسال انگاری به انگلیسی:adultomorphism تعبیر و تغسیر رفتار کودک از دیدگاه بزرگسالان؛ انتساب نابه جای ویژگی ها، صفات یا فرایند های بزرگسای به کودکان. .
مرتب سازی درونگرا، یک الگوریتم جستجو است که توسط دیوید ماسر (David Musser) در سال ۱۹۹۷ طراحی شد. این الگوریتم ابتدا با فراخوانی مرتب سازی سریع شروع کرده و هنگامی بخش بازگشتی مرتب سازی سریع به عمق مشخصی که متناسب با لگاریتم تعداد عناصر موجود است رسید، الگوریتم مرتب سازی هرمی را فراخوانی می کند. این گونه پیاده سازی باعث می شود که الگوریتم هم سرعت زیاد مرتب سازی سریع را روی داده های معمولی داشته باشد و هم بدترین زمان اجرای آن formula_1 باشد. در الگوریتم مرتب سازی سریع یکی از مهم ترین مراحل انتخاب نقطه محور () می باشد که عناصر درون آرایه حول آن بخش بندی می شوند. ساده ترین الگوریتم انتخاب نقطه محور، انتخاب اولین یا آخرین عنصر آرایه است که باعث می شود الگوریتم برای آرایه های مرتب زمان اجرای بدی داشته باشد. الگوریتم های دیگری نیز مانند میانه ۳ (median-of-۳) وجود دارند، اما آن ها هم در بدترین حالت زمان اجرای (O("n"² خواهند داشت. این نوع ورودی ها می توانند هنگام حمله های انکار سرویس در اینترنت به کار روند. شبه کد الگوریتم با بخش بندی میانه ۳ به صورت زیر می باشد: Algorithm Introsort(A, f, b) A: Input array A[f]… A[b -
1] f: The first Position of sequence b: The first position beyond the end of sequence Introsort_Loop(A, f, b, 2 * log(b – f)) InsertionSort(A, f, b) Algorithm Introsort_Loop(A, f, b, depth_limit) while b – f &gt; size_threshold do if depth_limit = 0 then HeapSort(A, f, b) return depth_limit = depth_limit – 1 p = Partiotion(A, f, b, MedianOf3(A[f], A[f + (b – f)/2], A[b – 1])) Introsort_Loop(A, p, b, depth_limit) b = p
الگوریتم های چندریسمانی الگوریتمهایی هستند که برای انجام کارهای موازی در روی رایانهای تک پردازنده و چندپردازنده استفاده می شوند. الگوریتم های سریال برای اجرا روی کامپیوترهای تک پردازنده ای مناسبند که در آن ها در هر لحظه فقط یک دستورالعمل اجرا می شود؛ اما الگوریتم های موازی قابلیت اجرا بر روی کامپیوترهای چندپردازنده را دارند که به آن ها قابلیت اجرای چندین دستورالعمل به صورت هم زمان را می دهد. برنامه نویسی چندریسمانه به دو دسته ایستا، وپویا تقسیم بندی می شود که در ادامه به توضیح هر کدام می پردازیم. برنامه نویسی چندریسمانی ایستا. یک روش معمول برای برنامه نویسی کامپیوترهای موازی با حافظه مشترک استفاده از ریسمان سازی ایستا است. که یک تجرید نرم افزاری از پردازنده های مجازی فراهم می کند و ریسمان ها از یک حافظه مشترک استفاده می کنند. در این روش به هر ریسمان شمارنده برنامه اختصاص می دهیم و به همین دلیل است که می تواند مستقل از بقیه ریسمان ها کد مربوط به خود را اجرا کند. مدیریت این ریسمان ها بر عهده سیستم عامل می باشد. به این صورت که سیستم عامل می تواند در صورت لزوم هر یک از این ریسمان ها را روی پردازنده بارگذاری کند ی
ا آن ها را از پردازنده خارج سازد تا ریسمان دیگری روی آن پردازنده شروع به اجرا شود. سیستم عامل به برنامه نویس این امکان را می دهد که ریسمان ها را ساخته یا آن ها را از بین ببرد. اما انجام این اعمال ب کندی صورت می گیرد. به همین دلیل اکثر اوقات ریسمان ها در طول اجرای برنامه ثابت باقی می مانند و به همین دلیل به آن ها ایستا گفته می شود. برنامه نویسی چندریسمانی پویا. برنامه نویسی چندریسمانی پویا به برنامه نویس اجازه می دهد در کاربردها از موازی سازی استفاده کند. با آن که کارایی محیط های چندریسمانی پویا هنوز در حال تکامل است، اما تقریباً تمام آن ها از دو ویژگی پشتیبانی می کنند: موازی سازی تودرتو و حلقه های موازی. موازی سازی تودرتو به زیرروال ها اجازه می دهد که تکثیر شوند که این به معنی ادامهٔ اجرای تابع فراخوانی کننده است در حالی که زیرروال فراخوانی شده هم زمان در حال محاسبهٔ نتیجهٔ خود است. یک حلقهٔ موازی، مشابه یک حلقهٔ دستور for معمولی است غیر از این که تکرارهای حلقه می توانند به صورت هم زمان اجرا شوند. مزایا. برنامه نویسی چندریسمانی پویا دارای چندین مزیت مهم به شرح زیر است: مبانی چندریسمانی پویا. با بررسی مثالی از