Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ژگی استقلال از راه های دیگر بی ربط را می توان با یک شریط یکنواختی جایگزین کرد. فرض کنید بازیکن اول حداکثر مقدار formula_14 را با کمک بازیکن دوم بدست می اورد (همین طور مقدار formula_15 برای بازیکن دوم). در راه حل کالای-اسمورودینسکی در صورتی که نقطه formula_8 انتخاب شود در ان نقطه formula_17 است. راه حل چانه زنی تساوی گرا. این راه حل توسط کالای ارائه شده. این راه حل شرط ثابت بودن را از شرایط نش برداشته می شود و شرط های مستقل بودن از راه های بی ربط دیگر و شرط یکنواختی را به شرط ها با هم اضاقه می کند. این راه حل در تلاش برای بدست اوردن نتایج برابر برای هر بازیکن است. در حقیقت این راه حل حداقل سود هر شخص را در میان تمامی بازیکنان بیشینه می کند. کالای ذکر کرده که ایدهای این راه حل رابطه نزدیکی به ایده های جان رالز دارد. کاربردها. تعدادی از فلاسفه و اقتصاد دان ها به تازگی از این بازی برای توضیح دادن نیاز انسان ها در عدالت توزیعی استفاده کردند. این نویسندگان از تئوری بازی تکاملی برای این کار استفاده کردند تا توضیح دهند چرا اشخاص باور دارند که قسمت کردن ۵۰-۵۰ تنها راه بازی چانه زنی نش است که دارای عدالت است.
جسیکا رابین بومن (زاده ۲۶ نوامبر ۱۹۸۰) هنرپیشه آمریکایی است. از فیلم های معروف او می توان به فیلم لذت سواری و همچنین سریال پزشک دهکده اشاره کرد.
پاته [تلفظ انگلیسی patei] نوعی غذا است که از قرار دادن گوشت، ماهی، سبزیجات، میوه و مانند آن ها در داخل خمیر پای و پخت آن در داخل فر درست می شود. پاته یا [پاتی patei] هم به طور گرم و هم به صورت سرد سِرو می شود. پاته به خصوص اشاره به «پای»ی دارد که در درون آن گوشت قرار دارد. در داخل قالب انواع خمیر، مانند خمیر هزارلا پهن شده و مواد غذایی در درون آن فشرده شده و پخت می شود.
آلوئیس ریگل (زاده ۱۴ ژانویه ۱۸۵۸–۱۷ ژوئن ۱۹۰۵) استاد تاریخ اهل کشور اتریش بوده است. زندگی. آلوئیس ریگل در ۱۴ ژانویه ۱۸۵۸ در لینتس زاده شد. در دانشگاه وین به تحصیل پرداخت. در سال ۱۸۸۹ به استادی تاریخ هنر در دانشگاه وین نایل گشت. در۱۹۸۷ به مقام استاد ارتقا یافت در ۱۹۰۱سرپرستی کمیسیون حفظ و حراست هنر را بر عهده گرفت؛ و در ۱۷ ژانویه ۱۹۰۵ در وین در گذشت. آلوئیس ریگل در کنار ولفین و پانوسفکی یکی از بنیان گذران تاریخ هنر همچون رشته ای مستقل است. هر سه اینان به سنت فلسفه ایدئالیستی آلمان متعلق اند که از کانت و هگل نشأت می گیرند. شاید این امر خصوصاً در مورد ریگل درست باشد که رسالتش، از دید خودش، این بود که در برابر نفوذ فرایند برداشتماده گرایانه در هنر به مقابله برخیزد. او این گرایش را به نام گوتفرید زمپر منتسب ساخت. زمپر نویسنده ای در حوزهٔ نظریه هنر و معماری برجسته بود که بناهایش مرکز شهر وین را زینت می بخشد. جالب اینجاست که مفهوم انتزاعی ارادهٔ هنری، نخستین بار در سیاق بحث دربارهٔ هنرهای تزئینی، خصوصاً مباحث مربوط به پیدایش نقش مایه های تزئینی که ریگل در نخستین کتابش گنجانیده بود شکل گرفت. او نشان داد که نقش فراگیر
برگ گیاه آکانتوس در واقع، نقش مایهٔ سادهٔ گل آبی است که در طی نسل ها به شکل مفصل و ریزه کارانه تری تحول یافته است. دستاورد بزرگ ریگل در تاریخ هنر، که در کتاب «صناعت هنر رومی متاخر» آمده است تمایز میان دو گونه بازنمایی بساوایی یا لامسه ای و مرایایی بود
پای گوشت نوعی غذاست که در آن گوشت چرخ شده و با پیاز سرخ شده، قارچ، انواع سبزیجات و غیره در داخل خمیر پای قرار گرفته و بر سطح آن معمولاً تخم مرغ و آب را با برس آشپزی مالیده می شود و در داخل فر پخت می شود.
مجموعه چیره یا مجموعه غالب یا مجموعه احاطه گری برای گراف (G=(V, E زیرمجموعه ای از گره هاست به گونه ای که هر گره یا درون این مجموعه است یا همسایه ای در این مجموعه دارد. شمار گره های کوچکترین مجموعه چیره را عدد چیرگی گراف می نامیم. یافتن مجموعه چیره ای برای گراف formula_1 و با عدد چیرگی formula_2 کوچک تر از formula_3 مسئله ای ان پی سخت است . بنابراین تاکنون الگوریتم بهینه ای برای یافتن این مجموعه چیره پیدا نشده است. سه مجموعه چیرهٔ برای گرافی نمونه در شکل های a تا c نشان داده شده اند. هر گره قرمز همسایهٔ گره ای سفید است و به اصطلاح بر گره سفید چیره شده است. عدد چیرگی در این نمونه ها برابر ۲ است. هم چنین، به آسانی می توان نشان داد که هیچ یک از مجموعه های تک گره ای چیره نیستند. تاریخچه. پژوهش ها دربارهٔ مجموعهٔ چیره از دههٔ ۱۹۵۰ آغاز شدند و در میانهٔ ۱۹۷۰ با به اوج رسیدن پژوهش ها بیش از ۳۰۰ جستار در این زمینه نوشته شد. کاربردها. این مسئله کاربردهای بسیاری در زمینهٔ مسیریابی و رایانش های توزیع شده یا خوشه ای دارد. برای نمونه در یک شبکه، فرستادنِ پلکانی پیام از خوشه ای به خوشهٔ دیگری می تواند از راه سرخوشه ها انجام
شود. سرخوشه گره ای است که مسیریابی درون و میان خوشه ای را انجام می دهد. پرسش اینجاست که برای چنین شبکه ای کدام گره ها باید برای سرخوشگی برگزیده شوند تا بتوان از هر خوشه ای به خوشه ای دیگر پیام فرستاد و هم چنین، کم ترین سرخوشه ها را داشته باشیم. یافتن مجموعهٔ چیرهٔ کمینه برای چنین شبکه ای هم ارز است با یافتن کم ترین شمار سرخوشه ها. کران ها. برای گراف formula_1 دارای formula_5 گره و با بیشینه درجه formula_6، نابرابری های زیر را برای عدد چیرگی formula_2 داریم: چیرگی ناوابسته. مجموعه های چیره پیوند نزدیکی با مجموعه های ناوابسته در گراف دارند. مجموعه ای ناوابسته یک مجموعه چیره نیز است اگر و تنها اگر یک مجموعه ناوابسته بیشینه باشد؛ بنابراین هر مجموعه ناوابسته بیشینه مجموعه ای چیرهٔ کمینه است. پس کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه بی گمان کوچک ترین مجموعه چیره ناوابسته خواهد بود. اندازه کوچک ترین مجموعه چیره ناوابسته (یا همان گونه که گفته شد کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه) عدد چیرگی ناوابسته نامیده و با formula_12 می شود. کوچک ترین مجموعه چیره در گرافی بی گمان یک مجموعه ناوابسته نخواهد بود ولی اندازه آن همیشه کوچکتر
یا برابر اندازه کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه است: formula_13. خانواده هایی از گراف ها هستند که کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه آنها با کوچکترین مجموعه چیره شان برابر است. برای نمونه (Allan &amp; Laskar (۱۹۷۸ نشان دادند که اگر formula_1 گرافی پنجه آزاد باشد، داریم formula_15. اگر برای همه زیرگرافهای درهازیدهٔ (induced) formula_16 از formula_1 داشته باشیم formula_18 آنگاه گراف formula_1 چیرهٔ فرساخت (perfect) نامیده می شود. از آن جایی که هر زیر گراف درهاخته (induced) گراف پنجه آزاد خود نیز پنجه آزاد است، بنابراین هر گراف پنجه آزاد چیرهٔ فرساخت می باشد (Faudree, Flandrin &amp; Ryjáček 1997). نمونه ها. شکل های a و b مجموعه چیره ناوابسته هستند در حالی که در شکل c مجموعه چیره نشان داده شده است یک مجموعه ناوابسته نیست. برای هر گراف G گراف خطی آن (L(G یک گراف claw-free خواهد بود. پس کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه در (L(G کوچکترین مجموعه چیره در این گراف نیز خواهد بود. یک مجموعه ناوابسته در (L(G متناظر یک تطابق در گراف G خواهد بود و یک مجموعه چیره در (L(G متناظر یک مجموعه چیره یالی در گراف G است؛ بنابراین اندازه ک
وچکترین تطابق بیشینه با کوچکترین مجموعه چیره یالی برابر خواهد بود. الگوریتم ها و پیچیدگی محاسباتی آن ها. بین مسئله یافتن کوچکترین مجموعه چیره و مسئله مجموعه پوشا شماری عملیات L - کاهشی در زمان چندجمله ای وجود دارد (Kann ۱۹۹۲، صفحات ۱۰۸–۱۰۹). این اعمال کاهشی (که در ادامه تعریف خواهند شد) نشان می دهند که یک الگوریتم کارامد برای یافتن کوچکترین مجموعه چیره می تواند یک روش کارامد برای یافتن مجموعه پوشا باشد (و بلعکس). هم چنین این اعمال کاهشی نسبت تقریب را حفظ می کنند: برای هر α یک الگوریتم با تقریب α در زمان چندجمله ای برای یافتن کوچکترین مجموعه چیره، یک الگوریتم با تقریب α در زمان چند جمله ای را برای یافتن مجموعه پوشا به ما خواهد داد (و بلعکس). مسئله مجموعه پوشا یک مسئله معروف NP-hard است. نسخه انتخابی یافتن مجموعه پوشا یکی از ۲۱ مسئله NP-COMPLETE کارپ بود که در سال ۱۹۷۲ به عنوان یک مسئله NP_COMPLETE شناخته شدند. تقریبی بودن مسئله یافتن مجموعه پوشا به خوبی درک شده است. با استفاده از یک الگوریتم حریصانهٔ ساده یک عامل لگاریتمی تقریبی یافت می شود و پیدا کردن یک زیر فاکتور تقریبی لگاریتمی NP-hard است. به صورت دقیق تر
الگوریتم حریصانه یک ضریب تقریبی برابر با |۱ + log |V برای یافتن کوچکترین مجموعه چیره فراهم می کند. (Raz &amp; Safra (۱۹۹۷ نشان دادند که در صورتی که P = NP نباشد آنگاه هیچ الگوریتمی به ضریب تقریبی بهتر از |c log |V به ازای برخی از c&gt; ۰ دست نخواهد یافت. L-کاهشی. اعمال کاهشی زیر نشان می دهد که مسئله یافتن کوچترین مجموعه چیره و مجموعه پوشا (تحت این عملیات کاهشی) معادل هستند. با داشتن نمونه ای از یکی از دو سؤال فوق می توان به معادل آن در مسئله دیگر دست یافت. تبدیل از مجموعه چیره به مجموعه پوشا. برای گراف داده شده (G = (V, E که {V = {۱, ۲, … , n یک مجموعه پوشا (S, U) را به روش زیر می سازیم: U را همان V در نظر گرفته و خانواده ای از زیرمجموعه های {S = {S1, S2, … , Sn را می سازیم به صورتی که Sv شامل گره v و همه همسایه های این گره در گراف G باشد. حال اگر D یک مجموعه چیره برای گراف G باشد آنگاه {C = {Sv: v ∈ D یک راه حل محتمل برای مسئله مجموعه پوشا خواهد بود و داریم |C| = |D|. هم چنین اگر {C = {Sv: v ∈ D یک جواب احتمالی برای مسئله مجموعه پوشا باشد آنگاه D یک مجموعه چیره برای گراف G خواهد بود به گونه ای که |D| = |C|.
بنابراین اندازه کوچک ترین مجموعه چیره برای گراف G با اندازه کوچکترین مجموعه پوشا برای (S, U) برابر خواهد بود. علاوه بر این یک الگوریتم ساده برای نگاشتن مجموعه چیره به مجموعه پوشا و بلعکس وجود دارد. به گونه ویژه یک الگوریتم کارامد با تقریب α برای یافتن مجموعه پوشا منجر به رسیدن به یک الگوریتم کارامد با تقریب α برای یافتن کوچکترین مجموعه چیره خواهد شد (و بالعکس). برای نمونه گراف G در شکل روبرو را در نظر بگیرید. زیر مجموعه های S برای مجموعه پوشا (S, U) با {U = {۱, ۲, … , ۶ را به روش زیر می سازیم: S1 = {۱, ۲, ۵}, S2 = {۱, ۲, ۳, ۵}, S3 = {۲, ۳, ۴, ۶}, S4 = {۳, ۴}, در این نمونه {D = {۳, ۵ یک مجموعه چیره برای G به شمار می رود که در نتیجه {C = {S3, S۵ یک مجموعه پوشا برای گراف خواهد بود. به عنوان نمونه گره شماره ۴ توسط گره ۳ مغلوب شده است و عضو U ∈ ۴ در مجموعه S۳ ∈ C قرار دارد. تبدیل از مجموعه پوشا به مجموعه چیره. (S, U) را به عنوان یک نمونه از مجموعه پوشا با مجموعه مرجع U و خانواده زیرمجموعه های {S = {Si: i ∈ I در نظر بگیرید. فرض می کنیم U و مجموعه اندیس های i مجزا باشند. گراف (G = (V, E را به صورت زیر می سازیم: مجم
وعه گره ها را V = I ∪ U تعریف می کنیم که یک یال i, j} ∈ E} بین هر زوج i, j ∈ I وجود دارد. هم چنین یال {i, u} برای هر i ∈ I و u ∈ Si وجود دارد. گراف G به یک خوشه (i) و یک مجموعه ناوابسته (U) افرازپذیر خواهد بود. حال اگر {C = {Si: i ∈ D یک راه حل احتمالی به ازای یک زیرمجموعه D ⊆ I برای مسئله مجموعه پوشا باشد آنگاه D یک مجموعه چیره برای G است به گونه ای که |D| = |C|: برای هر u ∈ U یک i ∈ D وجود دارد به گونه ای که u ∈ Si. گراف G را گونه ای می سازیم که u و i در G همسایه باشند. به این ترتیب u توسط i مغلوب خواهد شد. از آنجایی که D باید ناتهی باشد برای هر i ∈ I یک همسایه در D خواهیم داشت. بلعکس می توان گفت که اگر D یک مجموعه چیره برای گراف G باشد آنگاه می توان یک مجموعه چیره دیگر به نام X برای گراف تعریف کرد به گونه ای که |X| ≤ |D| و X ⊆ I. به سادگی هریک از u ∈ D ∩ U را با یک همسایه i ∈ I از u جایگزین می کنیم. به این ترتیب {C = {Si: i ∈ X یک جواب محتمل برای مسئله مجموعه پوشا است به گونه ای که |C| = |X| ≤ |D|. شکل سمت چپ ساختار{ U = {a, b, c, d, e}, I = {۱, ۲, ۳, ۴}، S1 = {a, b, c, S2 = {a, b}، S3 = {b, c, d} و S4 = {
c, d, e} را نشان می دهد. در این مثال {C = {S1, S۴ یک مجموعه پوشا است که مجموعه چیره {D = {۱, ۴ را نتیجه می دهد. حالت های ویژه. اگر گراف بیشینه درجه formula_6 داشته باشد. آنگاه الگوریتم تقریبی حریصانه کوچکترین مجموعه چیره را به صورت (O(log formula_6-تقریبی پیدا می کند. مسئله یک PTAS برای حالتهای ویژه گرافهای تک سطحه (unit disk graph) و گرافهای مسطح تعریف می کند. کوچکترین مجموعه چیره در زمان خطی برای گرافهای سری موازی (series-parallel) یافت می شود. الگوریتم دقیق. کوچکترین مجموعه چیره برای یک گراف n گرهٔ در زمان (O(2nn با در نظر گرفتن همه زیرمجموعه های رئوس پیدا خواهد شد. (Fomin, Grandoni &amp; Kratsch (۲۰۰۹ اثبات کردند که این کار در زمان (O(1.5137n و با حافظه نمایی و هم چنین در زمان (O(1.5264n با حافظه چندجمله ای انجام خواهد شد. یک الگوریتم سریعتر نیز وجود دارد که همین کار را در زمان (O(1.5048n انجام می دهد. این الگوریتم توسط (van Rooij, Nederlof &amp; van Dijk (۲۰۰۹ معرفی شده است (آنها هم چنین نشان دادند که شمار کوچکترین مجموعه های چیره نیز در همین زمان قابل محاسبه است). شمار مجموعه های چیره کمینه حداکثر ۱٫۷۱۵
۹n است و همه این مجموعه ها می توانند در زمان (O(1.7159n مشخص شوند. پیچیدگی پارامتری کردن. پیدا کردن یک مجموعه چیره با اندازه K مسئله بسیار مهمی در نظریه پیچیدگی پارامتری کردن است. این مشهورترین مسئله برای کلاس [W[۲ است و در بسیاری از کاهش ها برای نشان دادن تعامل با سایر مسائل استفاده می شود. به گونه ویژه این مسئله در شرایطی که هیچ الگوریتمی با زمان اجرای f(k)nO(1) به ازای هر تابع f وجود نداشته باشد پارامتر ثابت و آسان کاربرد (fixed-parameter tractable) نیست. مگر اینکه ارث بری W به [FPT=W[۲ تبدیل شود. از طرف دیگر اگر گراف داده شده دو وجهی باشد مسئله NP-hard باقی می ماند اما یک الگوریتم پارامتر ثابت شناخته می شود. در حقیقت مسئله دارای شالوده ای به اندازه خطی k است و زمان های اجرا در k√ و مکعب n نمایی هستند و امکان دارد از طریق استفاده از برنامه نویسی پویا به جای افراز شاخه ای شالوده به دست آید. گونه های دیگر. تخمین vizing عدد غلبه ضرب دکارتی گرافها را به عدد چیرگی فاکتورهای آن مرتبط می کند. کارهای زیادی روی مجموعه های چیره همبند انجام شده است. اگر S یک مجموعه چیره همبند باشد آنگاه می توان یک درخت فراگیر روی گرا
ف G ایجاد کرد به گونه ای که S مجموعه گره های نابرگ را تشکیل دهد و به گونه وارون نیز اگر T یک درخت فراگیر روی یک گراف با بیش از دو گره باشد، آن گاه گره های نا برگ درخت یک مجموعه چیره همبند را تشکیل می دهند. بنابراین یافتن کوچکترین مجموعه چیره همبند با پیدا کردن درخت فراگیر با بیشینه شمار برگ معادل است. مجموعه تماماً چیره، مجموعه ای از گره های گراف (شامل گره های موجود در مجموعه چیره) است که دارای یک همسایه در مجموعه چیره هستند. شکل c در بالا یک مجموعه چیره را نشان می دهد که هم مجموعه چیره همبند و هم مجموعه تماماً چیره است. در این نمونه ها شکل a و b هیچ یک از این دو نوع نیستند. بخش بندی مسلط (domatic) نوعی بخش بندی است که گره های را به مجموعه های چیره مجزا تقسیم می کند. عدد تسلط (domatic number) بیشینه اندازه یک بخش بندی مسلط است.
یدالله زیوه متولد اردبیل-خواننده و نوازنده موسیقی آذربایجانی فعالیت هنری. از هنرمندان بنام موسیقی آذربایجانی که علاوه بر خوانندگی در مقوله نواختن دف و ناقارا نیز صاحب سبک بوده و در بیشتر ارکسترهای ملی رادیو تبریز که در ایران و کشور جمهوری آذربایجان به سالهای ۱۳۲۰ الی ۱۳۵۰ شمسی برگزار گردیده مشارکت داشته است. از همکاران بنام او می توان به علی سلیمی نوازنده چیره دست تار آذری. مشهدی حسن گیلانی (علی آقا واحد در غزل اش اسم او را برده است)، علی اکبر اردبیلی، آقابابا اردبیلی، ممیش اردبیلی از نوازندگان گارمون. اسماعیل چشم آذر از نوازندگان کمانچه. علی قوام اردبیلی، صحاب شکروف از خوانندگان آن دوره، همکاری می کرده است. استاد محمود دست پیش در خاطرات خود از خوانندگی یدالله زیوه در ترانه خوانی ترانه های آیریلیق، آغلاما، ساوالان، اوزون چمن… نام برده است.
آب فوق داغ که اغلب با نام آب زیر بحرانی (SBCW) شناخته می شود، یک حلال کارا و مؤثر برای استخراج هر دو نوع مواد قطبی و غیرقطبی به شمار می رود. این قابلیت چندکاره بودن آب فوق داغ به عنوان حلال، به قطبیت انعطاف پذیر آب وابسته است که آن هم مستقیماً به دما وابسته است. با افزایش دمای آب، قطبیت آن کاهش می یابد که نتیجه آن افزایش حلالیت مواد آلی غیرقطبی و کاهش حلالیت مواد آلی قطبی است. آب یک حلال منحصربه فرد است. به دلیل ساختار قدرتمند پیوندهای هیدروژنی آن، قطبیت بالا، ثابت دی الکتریک بالا و اینکه در دمای اتاق نقطه جوش آن به شکل نامتناسبی برای جرم آن بالاست. آب در دمای اتاق و فشار اتمسفر به دلیل وجود ساختار گسترده پیوندهای هیدروژنی، حلالی بسیار قطبی با ثابت دی الکتریک (ε) بالاست. ازاین رو، به طور سنتی و در دمای اتاق، آب به عنوان یک سیال مناسب برای استخراج ترکیبات غیرقطبی یا آلی در نظر گرفته نمی شود. با افزایش دما، کاهش مشخص و سیستماتیک در ثابت دی الکتریک، ویسکوزیته و کشش سطحی و در کنار آن افزایش در نرخ نفوذ رخ خواهد داد این تغییرات به علت افزایش جنبش های حرارتی و ایجاد اخلال در شبکه پیوندهای هیدروژنی رخ داده و موجب خو
اهد شد تا خواص آن تغییر قابل ملاحظه ای داشته باشند. اصطلاح آب فوق داغ اشاره دارد به آب مایع تحت فشار با دمای بین ۱۰۰درجه سلسیوس و دمای بحرانی آن (۳۷۴ درجه سلسیوس). در این بازه دمایی فشار مورد نیاز برای حفظ حالت فشرده آب در حد متوسط است، ۱۵ بار در ۲۰۰ درجه سلسیوس و ۸۵ بار در ۳۰۰ درجه سلسیوس.
مرجان سرخ نمونه ای از مرجان های هشت شاخکی است که دارای پایهٔ آهکی قرمز یا گلی رنگ است. این مرجان سازواره های بزرگی در اعماق بین ۶۰ تا ۱۵۰ متری دریا به وجود می آورد. از پایه های این گونه مرجان در جواهرسازی استفاده می شود و به همین دلیل سالانه مقادیر زیادی از این قسم مرجان در دریای سرخ و دریای مدیترانه صید می شود. کالبدشناسی. همانند دیگر آلکیوناسه ها، مرجان های قرمز به شکل بوته های کوچک بدون برگ هستند و تا ارتفاع یک متر می رسند. اسکلت ارزشمند آنها از اسپیکول های کربنات کلسیم سخت تشکیل شده است که به دلیل وجود رنگدانه های کاروتنوئیدی، به رنگ های قرمز متفاوت رنگ شده اند. در نمونه های زنده، شاخه های اسکلتی با پوششی نرم به رنگ قرمز روشن پوشیده شده اند که از آنها پلیپ های سفید بی شماری بیرون می آیند. پلیپ ها دارای تقارن شعاعی هشت پره ای هستند. به عنوان گوهر. مرجان قرمز روشن به عنوان یک گوهر ارزشمند است. اسکلت سخت شاخه های مرجان قرمز به طور طبیعی مات است، اما می توان آن را تا درخشندگی شیشه ای پرداخت کرد. دامنه رنگ های گرم قرمز-صورتی آن از صورتی کمرنگ تا قرمز تیره متغیر است؛ واژه مرجان نیز برای نامگذاری این رنگ ها استف
اده می شود. به دلیل رنگ شدید و پایدار و درخشندگی، اسکلت های گوهری مرجان از زمان های باستان برای استفاده تزئینی جمع آوری شده اند. جواهرات مرجانی در دفن های مصر باستان و اروپای پیشاتاریخی یافت شده اند، و تا به امروز ساخته می شوند. این جواهرات در عصر ویکتوریایی به ویژه محبوب بودند. در فرهنگ. منشاء مرجان ها در اساطیر یونان با داستان پرسئوس توضیح داده شده است. هنگامی که پرسئوس سر مدوزا را در کنار رودخانه قرار داد تا دستانش را بشوید، کتوس، هیولای دریایی که آندرومده را تهدید می کرد، به سنگ تبدیل شد. وقتی سر مدوزا را بیرون آورد، مشاهده کرد که خون او جلبک ها (در برخی نسخه ها نی) را به مرجان قرمز تبدیل کرده است. بنابراین، واژه یونانی که به مرجان اشاره دارد، "گرگیا" است، زیرا مدوزا یکی از سه گورگون بود. پوزئیدون در قصری ساخته شده از مرجان و جواهرات زندگی می کرد، و هفستوس برای اولین بار کار خود را از مرجان ساخته بود. رومیان معتقد بودند که مرجان می تواند کودکان را از آسیب محافظت کند، همچنین زخم های ناشی از مار و عقرب را درمان کند و با تغییر رنگ بیماری ها را تشخیص دهد.
درعلوم کامپیوتر، درخت محدوده یک ساختمان داده از نوع درخت مرتب است که لیستی از نقاط را نگه می دارد. این درخت تمامی نقاط داخل یک بازه را به صورت بهینه گزارش می دهد و معمولاً در دو بعد یا بیشتر استفاده می شود. درختهای محدوده توسط جان لوئیس بنتلی در سال ۱۹۷۹ معرفی شدند. ساختمان داده های مشابه نیز به صورت مستقل توسط لوکر، لی و وانگ و ویللرد معرفی شدند. درخت محدوده یک جایگزین برای "درخت کی دی است. در مقایسه با درختهای کی دی، درختهای محدوده زمان جستجو سریعتری از مرتبه (O(log"d" "n" + "k " دارند ولی حافظه بیشتری از مرتبه (O("n" log"d"−۱ "n" استفاده می کنند که n تعداد نقاط ذخیره شده در درخت، d بعد هر نقطه و k تعداد نقاط به دست آمده از جستجوی مورد نظر است. تعریف. درخت محدوده روی مجموعهای از نقاط یک بعدی، یک درخت جستجوی دودویی متوازن روی آن نقاط است. نقاط در برگ های درخت ذخیره می شوند. هر گرهٔ داخلی، بیشترین مقدار ذخیره شده در زیر درخت چپ خود را نگه می دارد. یک درخت محدوده روی مجموعه ای از نقاط d بعدی، یک درخت جستجوی دودویی بازگشتی در چندین سطح است. هر سطح از این ساختمان داده یک درخت جستجوی دودویی روی یکی از d بعد است.
اولین سطح درخت محدوده یک درخت جستجوی دودویی روی اولین مؤلفه است. هر رأس v از این درخت، یک درخت محدوده (d-1) بعدی روی (d-1) مؤلفه آخر نقاط ذخیره شده در زیر درخت v است. عملیات. ساختمان. درخت محدوده یک بعدی روی مجموعه ای از n نقطه، یک درخت جستجو دودویی است که می تواند در زمان (O(n log n ساخته شود. درختهای محدوده در ابعاد بالاتر را به صورت بازگشتی این گونه می سازیم: ابتدا یک درخت جستجوی دودویی متوازن روی مؤلفه اول نقاط می سازیم. سپس، برای هر رأس v در این درخت، یک درخت محدوده (d-1) بعدی روی نقاط زیر درخت v می سازیم. ساختن درخت محدوده با این روش به زمان (O("n" log"d""n" نیاز دارد. با توجه به اینکه یک درخت محدوده روی مجموعهای از نقاط دو بعدی می تواند در زمان (O(n log n ساخته شود، می توانیم روش فوق را ارتقا دهیم. فرض کنید S مجموعه ای n تایی از نقاط دو بعدی است. اگر S فقط یک نقطه داشته باشد، برگ شامل آن نقطه را بر گردانید. در غیر این صورت، ساختار مرتبط با S؛ یک درخت محدوده یک بعدی روی مختصات y نقاط S را بسازید. "x"m را میانهٔ مؤلفه های x نقاط در نظر بگیرید. "S"L مجموعه نقاطی است که مختصات x شان کمتر یا مساوی "x"m و "S
"R مجموعه نقاطی است که مختصات x شان بیشتر از "x"m است. به صورت بازگشتی "v"L، یک درخت محدوده دو بعدی روی "S"L و "v"R، یک درخت محدوده دو بعدی روی "S"R، را بسازید. رأس v را با فرزند چپ v"L و فرزند راست "v"R بسازید. اگر در ابتدای الگوریتم این نقاط را برحسب مختصات y شان مرتب کنیم و این ترتیب هنگام جدا کردن نقاط برحسب x شان تغییر نکند، می توانیم ساختارهای مرتبط با هریک از درخت ها را در زمان خطی بسازیم. این راه، زمان ساخته شدن درخت محدودهٔ دوبعدی را به (O(n logn کاهش می دهد، که همچنین زمان ساخت درخت محدوده d بعدی نیز به مرتبهٔ (O("n" log"d"−۱"n" کاهش می یابد. جستجوهای بازه ای. درختهای محدوده می توانند برای پیدا کردن مجموعه نقاط داخل یک بازه استفاده شوند. برای پیدا کردن نقاطی که در بازه ["x"۱, "x"۲] هستند، با جستجو "x"۱ و "x"۲ شروع می کنیم. در یکی از رأس های درخت، مسیر جستجوی "x"۱ و "x"۲ جدا می شوند. "v"split را آخرین رأسی که در دو مسیر جستجو مشترک است در نظر می گیریم. به جستجوی "x"۱ در درخت ادامه می دهیم. برای هر رأس v در مسیر جستجو از "v"split تا "x"۱، اگر مقدار ذخیره شده در v بیشتر از "x"۱ باشد، همه نقاط زیر درخت
راست v را اعلام می کنیم. اگر v یک برگ باشد، مقدار ذخیره شده در v را درصورتی که داخل بازهٔ جستجو باشد اعلام می کنیم. به طور مشابه، در مسیر جستجو از "v"split تا "x"۲. تمامی نقاط ذخیره شده را در زیر درخت های چپ رأس هایی که مقدارشان کمتر از "x"۲ است و برگ این مسیر را درصورتی که مقدارش در بازهٔ جستجو وجود داشت اعلام می کنیم. از آنجایی که درخت محدوده، یک درخت جستجوی دودویی متوازن است، طول مسیر جستجو "x"۱ و "x"۲ از مرتبه (O(log n است. اعلام کردن تمامی نقاط ذخیره شده در زیر درخت یک رأس، می تواند با استفاده از هر الگوریتم پیمایش درخت، در زمان خطی انجام شود. در نتیجه زمان اجرای یک جستجو بازهای از مرتبه (O(log n + k است که k، تعداد نقاط داخل بازهٔ جستجو است. بازه های جستجو در d بعد نیز مشابه هستند. بجای اعلام تمامی نقاط ذخیره شده در زیر درخت های مسیرهای جستجو، یک جستجو بازهای (d-1) بعدی روی ساختار مربوط به هر زیر درخت انجام می دهیم. سرانجام، جستجو بازهای یک بعدی انجام خواهد شد و نقاط درست اعلام خواهند شد. از آنجایی که یک جستجو d بعدی شامل (O(log n جستجو بازه ای (d-1) بعدی می شود، زمان لازم برای اجرای یک جستجو بازهای d ب
عدی از مرتبه (O(log"d""n" + "k" است، که k تعداد نقاط در بازهٔ جستجو است. این زمان می تواند با استفاده از روش fractional cascading به (O(log"d"−۱"n" + "k" کاهش یابد.
اصطلاح دفاع اجتماعی جهت توضیح اقدام غیرنظامی توسط جامعه یا گروه اجتماعی، به خصوص در چارچوب کارزار مداوم در برابر حمله خارجی یا حکومت دیکتاتوری یا آمادگی برای کارزاری در صورت حمله یا تجاوز خارجی می باشد. اصطلاحات تقریباً مترادف گوناگونی از قبیل "دفاع بی خشونت"، "دفاع مدنی"، "دفاع شهروندمحور" و "دفاع از طریق مقاومت مدنی" نیز وجود دارد. با در نظر گرفتن هر اصطلاحی، این رهیافت دربرگیرنده آمادگی هایی برای استفاده از گستره ای از اقدامات مختلف - که می تواند در مقاطع مختلف مقاومت بی خشونت و مقاومت مدنی برشمرده شود – جهت دفاع ملی در برابر اشغالگری، کودتا و سایر تهدیدات باشد. نوشته های در این ارتباط شامل آثار تئودور اربرت (آلمان)، برایان مارتین (استرالیا)، آدام رابرتز (بریتانیا)، جین شارپ (ایالات متحده)، هاینز وِچِرا (اتریش) و بسیاری دیگر می شود. کاربرد ایده در کشورهای خاص. تعدادی از مطالعات صورت گرفته، به کارگیری ایده سیاست دفاعی مبتنی بر مقاومت مدنی را برای کشورهای خاصی امکان پذیر در نظر گرفته است. در کشور بریتانیا، در سال ۱۹۵۹ فرمانده سِر استفان کینگ هال از خلع سلاح هسته ای یک جانبه از سوی بریتانیا پشتیبانی کرد، و مد
ل جایگزینی را ارائه نمود که حاوی تکیه بر نیروهای متعارف بعلاوهٔ یک "سیستم دفاعی بی خشونت در برابر خشونت" بود. در سال ۱۹۸۳ یک نهاد مستقل غیردولتی در بریتانیا (کمیسیون دفاع جایگزین) این ایده را به طول کامل مورد بررسی قرار داده و امکاناتی را در آن مشاهده کرد که با اقبال کشورهای عضو پیمان ناتو جهت اتخاذ وضعیت "بازدارندگی دفاعی"، مانند بازدارندگی مبتنی بر سلاح ها و استراتژی های غیرهسته ای حاوی عنصر دفاع نظامی در عمق، روبرو شد. در مورد کشور سوئد، در سال ۱۹۷۲ آدام رابرتز به سفارش مقامات رسمی یک مطالعه انجام داد که نتیجه می گرفت "مقاومت مدنی بعید است که جایگزین برخی عملکردهای قوای نظامی سوئد مانند دفاع از مناطق کم جمعیت کشور شود". هرچند که مقاومت مدنی ممکن است بهترین ابزار برای مقاومت در برابر کنترل نیروهای بیگانه در شرایط معینی باشد؛ به عنوان مثال اشغال کامل توسط یک ابرقدرت، حمله توسط یک دولت لیبرال دموکرات، اشغال جهت استثمار اقتصادی، یا اشغال مناطق شهری و بسیار توسعه یافته. از زمان پایان جنگ سرد ایده دفاع از طریق مقاومت مدنی از سوی تعدادی از کشورها از قبیل کشورهای حوزه دریای بالتیک دنبال شده است. هرچند به استثنای م
حدود و جزئی کشورِ سوئد، این ایده به طور کلی پشتیبانی احزاب عمدهٔ سیاسی را به خود جلب نکرده است و توسط هیچ کشوری به عنوان کانون اصلی سیاست امنیتی به تصویب نرسیده است. در یک بررسی مطالعات گوناگون در مورد زیست پذیری دفاع از طریق مقاومت مدنی در سال ۲۰۰۹، ادام رابرتز نتیجه گیری خود را با طرح سوالی نه درباره کلیت سودمندی مقاومت مدنی، بلکه ظرفیت جایگزینی کامل آن با نیروی نظامی عنوان کرد. کاربردهای دیگر این اصطلاح. "دفاع اجتماعی" همانگونه که در زیر تعریف و خلاصه شده است، از سایر کاربردهای این اصطلاح متمایز است. برای مثال کشور سنگاپور در سیاست دفاع مدنی و امنیت ملی، در چارچوب سیستم دفاع کلی خود، اصطلاح "دفاع اجتماعی" را مترادف سیاست های شمول اجتماعی به کار می برد.
زویزدان میسیمویچ (زاده ۵ ژوئن ۱۹۸۲ - مونیخ) بازیکن فوتبال اهل بوسنی و هرزگوین است. وی در تیم های مطرحی همچون بایرن مونیخ، بوخوم، نورنبرگ، وولفسبورگ، گالاتاسرای، دینامو مسکو و گوئیژو رن سابقه عضویت دارد. میسیمویچ همچنین سابقه ۷۹ بازی و ۲۵ گل ملی در کارنامه دارد.