Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
۴۰۰ کلوین است. این گرم شدن موجب انبساط سریع این هوا و ورود آن به هوای سردتر اطراف با سرعتی بیش از سرعت صوت در آن هوای سردتر می شود. این پالس ایجاد شده همان موج صوتی است که شبیه به موج ناشی از انفجار یا پالس صوتی ایجاد شده در لحظهٔ شکسته شدن دیوار صوتی توسط هواپیما یی مافوق صوت است. بررسی های آزمایشگاهی و مدل سازی های انجام شده تاکنون، این مدل را تأیید کرده است، هرچند هنوز مدل سازی آذرخش مورد توجه پژوهش گران است. مدل های دیگری نیز بر اساس اثرات الکترومغناطیسی جریان الکتریکی شدید در مسیر پلاسما در آذرخش مطرح شده اند. محاسبه فاصله. مشاهدهٔ نور آذرخش و شنیده شدن تندر به دنبال آن، بیانگر کمتر بودن سرعت صوت از سرعت نور در هوا است. با استفاده از این تفاوت می توان فاصله از محل آذرخش را محاسبه کرد. برای این منظور می توان سرعت صوت را در هوا در دمای ۲۰ درجه سانتی گراد حدود ۳۴۳ متر بر ثانیه (۱٬۲۳۶ کیلومتر بر ساعت) فرض نمود و از رابطهٔ زیر فاصله را یافت: formula_1 که در آن formula_2 اختلاف زمانی دیده شدن آذرخش و شنیده شدن تندر و formula_3 سرعت صدا در هواست. در این محاسبه سرعت نور (به درستی) بی نهایت فرض می شود.
پرچم مصر (به عربی: ) یک پرچم سه رنگ متشکل از سه نوار افقی مساوی قرمز، سفید و سیاه پرچم انقلاب مصر است که به انقلاب ۱۹۵۲ مصر بازمی گردد. این پرچم دارای نشان ملی مصر، عقاب مصری صلاح الدین است که در میانه نوار سفید قرار دارد.
این مقاله در بارهٔ الگوریتمی برای بهینه سازی می باشد. برای جستجوی مقاله جستجوی محلی را ببینید. در علم کامپیوتر، جستجوی محلی یک روش فرا ابتکاری برای حل مسائل بهینه سازی سخت، به صورت محاسباتی می باشد. جستجوی محلی می تواند در مسائلی مورد استفاده قرار گیرد که می تواند به عنوان یافتن راه حلی برای حداکثر رساندن یک معیار در میان تعدادی از راه حل های پیش رو، مطرح شود. الگوریتم های جستجوی محلی از یک راه حل به راه حل دیگر در فضایی از راه حل های پیش رو (فضای جستجو) با استفاده از تغییرات محدود حرکت می کنند تا یک راه حل به نظر مطلوب یافت شود یا یک زمانی سپری شود. الگوریتم های جستجوی محلی در تعداد زیادی از مسائل سخت محاسباتی، از جمله مسائلی از علم کامپیوتر (مخصوصا هوش مصنوعی)، ریاضیات، تحقیق در عملیات، مهندسی، بیو انفورماتیک به طور گسترده به کار می رود. نمونه های از الگوریتم های جستجوی محلی، الگوریتم های WalkSAT و الگوریتم 2-opt برای مسئله فروشنده دوره گرد می باشد. مثال ها. برخی از مسائلی که در آن ها الگوریتم جستجوی محلی به کار گرفته شده اند عبارتند از: توصیف. بسیاری از مسائل را می توان از لحاظ فضای جستجو و هدف به چندین رو
ش مختلف مطرح کرد. برای مثال، در مسئله فروشنده دوره گرد، یک راه حل می تواند یک دور (چرخه) و میزان به حداکثر رساندن ترکیبی از تعداد گره ها و طول چرخه باشد. همچنین یک راه حل دیگر می تواند یک مسیر باشد و وجود یک چرخه، بخشی از هدف باشد. الگوریتم جستجوی محلی از یک راه حل پیش رو آغاز می شود و سپس به صورت مکرر به راه حل مجاور حرکت می کند. این تنها زمانی امکان پذیر است که روابط همسایه ای و مجاورت در فضای جستجوی مسئله تعریف شده باشد. به عنوان مثال، در مسئله پوشش رأسی، مجاورت یک پوشش رأسی، سایر پوشش های رأسی مختلف توسط یک گره می باشد. برای مسئله رضایت یولی، مجاورت یک انتساب درست، معمولاً انتساب های درستی هستند که تنها با ارزیابی یک متغیر نسبت به هم متفاوت می شوند. مسائل مشابه ممکن است مجاورت های مختلف متعددی برای آن تعریف شده باشد. بهینه سازی محلی با مجاورهایش، که مستلزم تغییر k مؤلفه از راه حل ها می باشند اغلب به عنوان k-opt""اشاره دارند. به طور معمول، هر راه حل پیش رو، بیشتر از یک راه حل مجاور دارد. انتخاب هر کدام از راه حل ها برای حرکت، تنها با استفاده از اطلاعاتی در بارهٔ راه حل های مجاور با راه حل فعلی صورت می گیرد
و به همین جهت جستجوی محلی نامیده می شود. زمانی که راه حل مجاور به گونه ای انتخاب شود که به صورت محلی معیار را به حداکثر برساند روش فرا ابتکاری فوق را الگوریتم تپه نوردی (hill climbing) می نامند. وقتی هیچ تنظیماتی برای بهبود در مجاورت و همسایگی صورت نگیرد، جستجوی محلی، در یک نقطه بهینه محلی گیر کرده است. این مشکل بهینه سازی محلی، را می توان با استفاده از راه اندازی مجدد (تکرار الگوریتم جستجوی محلی با شرایط اولیه متفاوت) یا طرح های پیچیده تری بر اساس تکرار مانند جستجوی محلی تکرار شده در حافظه، مانند جستجوی بهینه سازی فعال در حافظه با تغییرات تصادفی کمتر مانند تبرید شبیه سازی شده(Simulated Annealing)، برطرف کرد. پایان الگوریتم جستجوی محلی می تواند بر مبنای یک محدوده زمانی باشد، انتخاب معمول دیگر برای پایان دادن به الگوریتم، هنگامی است که بهترین راه حل یافته شده توسط الگوریتم، در گام های معینی بهبود نیافته باشد. الگوریتم جستجوی محلی یک الگوریتم همیشگی (در هر زمانی) می باشد. این الگوریتم می تواند یک راه حل معتبر را ارائه دهد، حتی اگر در هر زمانی قبل از اینکه پایان یابد دچار وقفه شود. به طور معمول الگوریتم های جست
جوی محلی، الگوریتم هایی تقریبی یا نا کامل هستند، از این جهت که، حتی اگر بهترین راه حل پیدا شده توسط الگوریتم بهینه نباشد جستجو ممکن است متوقف شود. این، حتی در صورتی که خاتمهٔ الگوریتم، به علت عدم امکان بهبود راه حل باشد، می تواند اتفاق بیفتد، بدین صورت راه حل بهینه می تواند دور از مجاورت و همسایگی راه حل هایی باشد که الگوریتم از آن ها عبور کرده است. برای مسائل خاصی امکان دارد همسایه هایی را در نظر بگیریم که بسیار بزرگ هستند و احتمالاً به اندازه نما هستند. اگر بهترین راه حل در میان همسایگان، بتواند به طور کارآمد و مؤثر یافت شود، چنین الگوریتم هایی به عنوان الگوریتم های جستجوی مجاور با مقیاس بسیاربزرگ، نامگذاری می شوند. همچنین نگاه کنید به. جستجوی محلی، جزئی از زمینه های زیر است: زمینه های درون جستجوی محلی شامل موارد زیر است: فضاهای واقعی جستجو. چند روش برای انجام جستجوی محلی از فضاهای واقعی جستجو وجود دارد:
این مقاله شامل لیستی از مراجع، مربوط به مطالعه یا پیوند به بیرون است اما منابع باقی مانده واضح نیستند چون فاقد نقل و قول برخط هستند. لطفاً این مقاله را با مطرح کردن نقل و قول دقیق تری در جای مناسب بهبود دهید. هنر الگوریتمی همچنین به عنوان الگوریتم هنر شناخته شده، هنر اساساً هنر دیداری است، که طراحی به وسیلهٔ یک الگوریتم تولید می شود. هنرمندان الگوریتمی بعضی اوقات الگوریست ها نامیده می شوند. مقدمه. هنر الگوریتمی یک زیرمجموعه از هنر تولیدی است، و تقریباً همیشه با یک کامپیوتر اجرا شده است. اگر با کامپیوتر اجرا شده باشد به عنوان هنر تولید شده کامپیوتری طبقه بندی می شود، اما در بیشتر هنر تولید شده کامپیوتری بخشی از کامپیوتر در اجرا محدود شده است. در تباین هنر الگوریتمی، طراحی خلاق، نتیجه فرایند الگوریتمی است، معمولاً فرایند تصادفی یا شبه تصادفی برای محصول تغییرپذیری به کار می برند. هنر الگوریتمی به هنر سیستمی هم مربوط می شود. معمولاً هنر دیجیتالی است، اگرچه تعدادی از هنرمندان با رسام ها کار می کنند. هنر فراکتال نمونه ای از هنر الگوریتمی است. تاریخچه. قدیمی ترین مثال های معروف از هنر الگوریتمی، کارهای هنری ایجاد شد
ه توسط Georg Nees و Frieder Nake در اوایل سال ۱۹۶۰ است. این کارها با رسام ایجاد شده بودند و با کامپیوتر شخصی کنترل می شدند و اگرچه هنر تولید شده کامپیوتری بودند اما هنر دیجیتالی نبودند. عمل از راه ایجاد در نوشتن یک برنامه، ترتیبی از اعمالی که با رسام ایجاد می شوند. گذشته از کار مداوم Verostko و الگوریتم های او، مثال های معروف دیگر کارهای هنری فراکتال در اواسط تا اواخر سال ۱۹۸۰ ایجاد شده بود. این ها اکنون مهم هستند چون آن ها از وسایل متفاوتی در جهت اجرا استفاده می کنند. درحقیقت قدیمی ترین هنر الگوریتمی "drawn«با رسام بود، هنر فراکتال به سادگی یک تصویر در حافظه کامپیوتر ایجاد می کند بنابراین هنر دیجیتال است. شکل اولیه از کار هنری فراکتال یک تصویر ذخیره شده در کامپیوتر می باشد. هنوز»هنر فراکتال" در یک مفهوم صریحی مطرح نشده، چون الگوریتم به وسیلهٔ هنرمندان تدبیر نشده است. وظیفه الگوریتم. برای یک کار هنری، هنر الگوریتمی مطرح شده است، ایجاد باید شامل فرایندهایی مبنی بر الگوریتم اختراع شده توسط هنرمند باشد. در اینجا یک الگوریتم ساده بتفصیل دستورالعمل برای طراحی و شاید اجرای یک کار هنری است، که ممکن است شامل کد کامپی
وتر، توابع، عبارات یا ورودی دیگر که سرانجام شکل هنری را که می خواهیم، تعیین می کند. این ورودی ممکن است ریاضی، محاسباتی یا تولیدی در طبیعت باشد. ازانجاییکه الگوریتم ها به جبرگرایی تمایل دارند، به این معنی که اجرای مکرر آنها، همیشه در ساخت کارهای هنری کاملاً برابر، نتیجه دهد، بعضی از فاکتورهای خارجی مرسوم شده اند. می تواند هم تولیدکننده اعداد تصادفی در برخی نوع، یا بدنه خارجی از داده (که می تواند محدوده ای از ضربان قلب ثبت شده تا فریم های یک فیلم باشد.) بعضی از هنرمندان اساساً متضمن حرکات واشارات ورودی کار می کنند که سپس با یک الگوریتم اصلاح می شود. با این تعریف، هنر الگوریتمی با متدهای گرافیکی نظیر تولید فراکتال نادرست برنامه فراکتال مخلوط نشده است، آن لزوماً با عوامل انسانی مربوط است(الگوریتم شخصی و نه یک پیش تنظیم در بسته). هنرمندان باید مناسب ترین عبارت را به ایده خودشان ربط دهند، درست مانند یک نقاش خواستار بهترین استفاده از رنگ هاست. با این تعریف، کوتاهی کردن در چیزی مثل تولید کردن فراکتال (و استفاده آن برای همه یا بیشتر خلقت شما) می تواند در ماهیت دستور کامپیوتر در جهت شکل کار نهائی مانع شود و به درستی هن
ر خالق نشود. الگوریتم ساختهٔ خود هنرمند جزء مکمل ابتکار است، به خوبی یک رسانه سراسری که عقیدهٔ آن ها را نقل می کند. الگوریست ها. "Algorist" یک اصطلاح برای هنرمندان دیجیتالی استفاده می شود کسانی که هنر الگوریتمی ایجاد می کنند. یک گروه از الگوریست ها به عنوان Les Algoristes معروفند. الگوریست ها رسماً تناظر و تأسیس هویت خودشان به عنوان هنرمندان با پیروی کردن از پنلی به نام "Art and Algorithms" در SIGGRAPH در سال ۱۹۹۵ شروع کردند. بنیان گذاران Roman Verostko و Jean-Pierre Hebert بودند. Hebert با اختراع و ابداع کردن اصطلاح و تعریف آن که واقعاً غیر شگفت آور است به آن اعتبار داد، شکل الگوریتم شخصی او: if (creation &amp;&amp; object of art &amp;&amp; algorithm &amp;&amp; one's own algorithm) { include * an algorist * } elseif (!creation ||!object of art ||!algorithm ||!one's own algorithm) { exclude * not an algorist * هنرمندان الگوریتمی. در این بخش هیچ منبع و ماخذی ذکرنشده است. لطفاً به بهبود این بخش با اضافه کردن نقل و قول در منابع معتبر کمک کنید.
کورگان ایسیک در جنوب شرقی قزاقستان در فاصلهٔ کمتر از ۲۰ کیلومتری تالگار و نزدیک ایسیک یک گور تپه است که در سال ۱۹۶۹ م. کشف شده است.این تپه، ۶ متر ارتفاع و ۶۰ متر پهنا دارد و متعلق به ۳ تا ۴ قرن پیش از میلاد است. از اشیای کشف شدهٔ قابل توجه می توان به یک فنجان نقره ای که دارای نقش نبشته ای است، اشاره کرد. این یافته ها در شهر آستانه در معرض نمایش قرار گرفته اند. مرد طلایی. این مکان در شرق سکائستان و درست در شمال سغد واقع شده است. در گور مزبور، اسکلتی با جنسیت نامعلوم وجود دارد که احتمالاً مربوط به یک شاهزادهٔ سکایی حدوداً ۱۸ ساله بوده؛ شاهزاده ای که با القاب مختلفی چون «مرد طلایی» یا «شاهزاده خانم طلایی» شناخته می شده است. جسد یادشده همراه تجهیزات نظامی و ۴۰۰۰ قطعه زیورآلات از جنس طلا و سایر وسایل گران بهای مربوط به آداب و سنن تشییع جنازه، به خاک سپرده شده است. مرد طلایی به عنوان یکی از نمادهای قزاقستان امروزی به تصویب رسیده است. داستان مرد طلایی، سرمنشاء یادبود روز استقلال در میدان مرکزی آلماآتی است. نقش نبشتهٔ ایسیک. نقش نبشتهٔ موجود در این گور به الفبای خروشتی است که احتمالاً از زبان های سکایی بوده است. متن
حک شده در این گور تپه در سال ۱۹۹۹ م. به نام زبان سکایی ختنی شناخته شد و موقتاً اینطور ترجمه شده است: "این جام، برای می از انگور است، سپس پختنی به آن افزوده گردد؛ به اندازه ای که برای انسان [باشد]؛ و بر آن کره ای تازه افزوده گردد."
سهیل نفیسی (زاده ۱۳۴۶، تهران) خواننده، آهنگساز و نوازندهٔ گیتار اهل ایران است. او که خود به یادگیری موسیقی پرداخته است، بیش از ۲۰ سال در هرمزگان (بندرعباس) زندگی کرده و موسیقی اش تا حد زیادی تحت تاثیر این منطقه است. علاقه فراوان او به شعر معاصر ایران، سهیل را به سوی ترانه سازی بر اساس برخی اشعار به یاد ماندنی ایران معاصر سوق داد. سبک خوانندگی و نواختن گیتار او را می توان نوعی نقالی موسیقایی به شمار آورد. زندگی. سهیل نفیسی در ۵سالگی با ملودیکایی که از پدرش هدیه گرفته بود با موسیقی آشنا شد. بعدها آکاردئون و ارگ کوچک جایگزین ملودیکا می شوند. در ۱۴سالگی صاحب گیتاری می شود که سفر او را به دنیای موسیقی میسر می کند. ملاقات با نوازندگان و مدرسان گیتار در تهران و کانون گیتار کلاسیک و آشنایی با ابراهیم منصفی شاعر و ترانه سرای جنوبی باعث جدی شدن کار او شده است. به قول نفیسی در هرمزگان کمتر خانه ای است که نواری از منصفی نداشته باشد. نفیسی ۲۳سال از عمرش را در بندرعباس زندگی کرد. در این ایام، با ابراهیم منصفی، رامی، آشنا شد. این آشنایی، سال ها بعد منشأ آلبوم ترانه های جنوب وی شد و آن طور که خودش می گوید آوازهای جنوبی اش او
را ادامه می دهند و پاره ای از خودش و گذشته اش هستند. سهیل نفیسی هم اکنون در تهران زندگی می کند و حرفهٔ اصلی او نجاری است. زندگی حرفه ای. در دوران جوانی، سهیل نفیسی دست به ساخت و اجرای موسیقی برای چند فیلم کوتاه و بلند زد. سهیل نخستین بار با انتشار آلبوم ری را که از شعر نو شاعرانی چون احمد شاملو، نیما، اخوان ثالث و... استفاده کرده بود خود را به عنوان علاقمندان موسیقی معرفی کرد. پس از آن، با برگزاری تعدادی معدود کنسرت و انتشار دو آلبوم دیگر به نام های ترانه های جنوب و چنگ و سرود، ارتباط خود را با دوست داران موسیقی خود حفظ کرد. به گفتهٔ خود او، شعر معاصر، افق های دید او را متأثر کرد. وی، هم زمان با کار بر روی آلبوم ری را، کار روی چهارمین آلبوم خود که متمرکز بر اشعار حافظ است را آغاز کرد. سبک کار موسیقی سهیل، آن گونه که خود می گوید، یک ساز و یک نوازنده است، در مقابل کار بزرگ ارکسترال یا یک گروه موسیقی بزرگ. ترانه شناسی. ۱۳۸۴- "ری را"، نشر موسیقی هرمس ۱۳۸۸- "ترانه های جنوب"، انتشارات ماهریز ۱۳۹۰- "چنگ و سرود،" نشر موسیقی هرمس با حضور پیتر سلیمانی پور در نوازندگی ساکسوفون، کلارینت، گیتار دوم، و کنتر باس ۱۳۹۵- "طرح
نو"، نشر نغمه حصار
پرچم ملی شیلی, پرچمی است که شامل دو نوار نابرابر قرمز و سفید است که به اندازه ارتفاع سفید یک مربع آبی در آن جای گرفته است و در مربع آبی یک ستاره پنج پر قرار دارد. این پرچم در ۱۸ اکتبر ۱۸۱۷ تصویب شد. این پرچم در شیلی به نام اسپانیایی La Estrella Solitaria (به معنی تک ستاره) خوانده می شود. ستاره نماد افتخار و پیشرفت است، آبی نماد آسمان و اقیانوس آرام است و سفید نماد کوه های آند و قرمز نماد خون های ریخته شده برای استقلال است. هر ساله در نهم ژوئیه به عنوان «روز پرچم» جشن گرفته می شود که یادبود کشته شدن ۷۷ سرباز شیلیایی در نبرد کنسپسیون است.
پرچم امارات متحده عربی (به ) شامل رنگ های پان عربیسم قرمز، سبز، سفید و سیاه است. در سال ۱۹۷۱ توسط عبدالله محمد المائینه که در آن زمان ۱۹ سال داشت طراحی شد و در ۲ دسامبر ۱۹۷۱ پس از برنده شدن در مسابقه طراحی پرچم سراسری به تصویب رسید. موضوع اصلی چهار رنگ این پرچم، حاکمیت و وحدت کشورهای عربی است. کشتی های تجاری ممکن است با پرچم غیرنظامی جایگزین، یک پرچم قرمز با پرچم ملی در کانتون، پرواز کنند. خطوط هوایی امارات از پرچم امارات به عنوان بخشی از برنامه خود استفاده می کند. هر هفت امارت از پرچم فدرال به جای پرچم امارت استفاده می کنند. پرچم دبی، نمادی از رشد و پویایی اقتصادی این شهر، به نوعی نشانگر موقعیت مهم دبی در تجارت بین المللی است.
پرچم تایوان ()، که به صورت رسمی، جمهوری چین خوانده می شود، نخستین بار در سال ۱۹۱۷ از طرف حزب ناسیونالیست چین معرفی شد و در سال ۱۹۲۸ به عنوان پرچم رسمی جمهوری چین انتخاب شد. در چینی این پرچم معمولاً به شکل آسمان آبی، خورشید سفید، و یک زمین کاملاً قرمز () توصیف می شود. معنی پرچم. در سطح پرچم قرمز است، یک مستطیل آبی در سمت چپ بالا ۱/۴، و یک خورشید سفید در مرکز وجود دارد. قرمز نشان دهنده روح انقلابی فداکاری و فداکاری است. آبی نماد سبکی است. خورشید درخشان نشان دهنده وضعیت روشن و ازخودگذشتگی است.
آریامان نام منطقه ای در شهر آنکارا در ترکیه می باشد که مدرنترین پروژه انبوه سازی مسکن در ترکیه در این منطقه انجام شده است. جمیعت منطقه یریامان به دلیل پروژه های بزرگ ساخت مسکن به صورت مداوم در حال افزایش است. فاصله شهرک یریامان از مرکز شهر آنکارا ۲۵ کیلومتر می باشد. آپارتمان های این منطقه به دلیل نزدیکی به دانشگاه های BILKENT , HACETTEPE و METU مورد پسند دانشجویان این دانشگاه ها می باشد. در گروه بعدی کارمندان دولت از ساکنان اصلی این شهرک می باشند. دریاچه مصنوعی گوکسو از مناسبترین مکانهای استراحت و تفریح شهر آنکارا در این شهرک واقع شده است. پیوند به بیرون. مرکز ورزشی آریامان
بلادی مری به معنای مری خونی یا مریم خونین یک روح یا جادوگر است که در فرهنگ غرب بیشتر تصور می شود. افسانه آن به این شکل است که اگر نام آن سه بار یا بیشتر جلوی آینه گفته شود؛ وی ظاهر شده و چشمان گوینده را از حدقه در می آورد. در بعضی نقاط بلادی مری به عنوان یک بخشی از بازی، بازی می شود. استفاده در فرهنگ. بر اساس گفته ها این افسانه در نقاطی از آمریکای شمالی اتفاق افتاده است.
شبستری (منسوب به شبستر) می تواند به موارد زیر اشاره کند:
آلبرت فرر (زاده ۶ ژوئن ۱۹۷۰ - بارسلون) بازیکن فوتبال اهل اسپانیا است وی سابقه عضویت در باشگاه های بارسلونا و چلسی را دارد. تیم ملی. همچنین فرر ۳۶ بازی ملی در کارنامه دارد و در جام های جهانی ۱۹۹۴ و ۱۹۹۸ حضور داشته است.
مجاهد مفهومی در اسلام است و می تواند به موارد زیر نیز اشاره کند:
شبکهٔ تلویزیونی سی دابلیو یک شبکه آمریکایی است که در ۱۸ سپتامبر ۲۰۰۶ با سرمایه گذاری دو شرکت سی بی اس و برادران وارنر است؛ نام این شبکه برگرفته از حروف اول دو واژهٔ CBS" و Warner Brothers" است که به صورت CW در می آید، این شبکه هنگامی ایجاد شد که دو شبکهٔ مشهور دابلیو بی ("The WB") و یوپی ان ("UPN") با هم ادغام شدند، به گفتهٔ رئیس سابق این شبکه دان آستروف دارای سریال ها و برنامه هایی مناسب مردم ۱۳ تا ۳۴ ساله است، این شبکه سازندهٔ سریال های مشهوری همچون ریوردیل، سوپرنچرال، شایعات دختر، خاطرات خون آشام، اصیل ها، پیکان، فلش، ۱۰۰ نفر نیکیتا، میراث، واکر، وینچسترها، شوالیه های گاتهام است.
الگوریتم Marzullo توسط مارزولو برای تز دکترا در سال ۱۹۸۴ اختراع شد، الگوریتم توافق در انتخاب منابع برای تخمین دقیق زمان از تعدادی منابع زمان شلوغ استفاده می شود. یک نسخه تصحیح شده از آن، به "الگوریتم اشتراک" تغییر نام داده شده است، بخشی از پروتکل زمانی شبکه کنونی را می سازد. هدف. الگوریتم Marzullo برحسب زمان برای تولید مقدار بهینه از مجموعه ای برآوردها با فاصله اطمینان، جایی که مقدار واقعی ممکن است خارج از فاصله اطمینان برای بعضی منابع باشد کارامد است. در این مورد بهترین تخمین که کوچکترین فاصله ثابت با بزرگترین تعداد منابع هست، گرفته می شود. اگر ما برآوردهای ۱۱ ± ۱ و ۱۰ ± ۲, ۱۲ ± ۱ را داشته باشیم سپس فاصله اینها [۱۰٬۱۲] و [۸٬۱۲], [۱۱٬۱۳]هستند که در شکل ۱۱٫۵ ± ۰٫۵ یا [۱۱٬۱۲] در همهٔ سه مقدار سازگار است. اگر درعوض محدوده ها [۸٬۱۲], [۱۱٬۱۳] و [۱۴٬۱۵] پس فاصله سازگاری بین سه مقدار وجود ندارد اما [۱۱٬۱۲] با بزرگترین تعداد منابع بنام دو از آن ها سازگار است. سرانجام، اگر محدوده ها [۸٬۹], [۸٬۱۲] و [۱۰٬۱۲] پس هر دو فاصله [۸٬۹] و [۱۰٬۱۲] سازگار با بزرگترین تعداد منابع هستتند. این فرایند یک فاصله را تعیین می کند. اگر به
ترین مقدار از فاصله، نتیجه مطلوب هست پس شیوه ساده که بخواهیم مرکز فاصله را به عنوان مقدار بگیریم، که چیز مشخص شده در الگوریتم Marzullo اصلی بود. مشگل و پیچیده ترین روش، تشخیص دادن این که اطلاعات سودمند از فاصله اطمینان منابع را، بیرون پرت کند و آنهم الگوی احتمالی منابع می تواند مقدار غیر مرکز را برگشت دهد. توجه به اینکه مقدار محاسبه شده شاید بهتر توصیف می کند مانند "خوش بینانه" به جای "بهینه". برای مثال ملاحظه سه فاصله [۱۰٬۱۲], [۱۱, ۱۳] و [۱۱٫۹۹٬۱۳]. الگوریتم محاسبه پایین [۱۱٫۹۹, ۱۲] یا ۱۱٫۹۹۵ ± ۰٫۰۰۵ را توصیف می کند که مقدار بسیار دقیقی می باشد. اگر ما گمان کنیم که یکی از تخمین ها ممکن است نادرست باشد لااقل دو تا برآورد باید درست باشد. در زیر این وضعیت، بهترین تخمین [۱۱٬۱۳] است چون این بزرگترین فاصله ای است که همیشه دو تخمین کوچکتر را از وسط قطع می کند. متد. الگوریتم Marzullo با آماده کردن جدولی از منابع، مرتب سازی آن و سپس جستجو (کارامد) برای اشتراک فاصله شروع می شود. برای هر منبع محدودهٔ [c−r,c+r] تعریف شده با c ± r وجود دارد. برای هر محدوده جدول دو چندتایی از &lt;offset,type&gt; خواهیم داشت. یک چندتایی شر
وع محدوده را بیان خواهد کرد، با نوع ۱- مانند &lt;c−r,−1&gt; نشان داده می شود و دیگری پایان را با نوع ۱+ مانند &lt;c+r,+1&gt; بیان خواهد کرد. در توصیف الگوریتم از متغیرهای زیر استفاده شده است: best(بزرگترین تعداد فاصله دارای اشتراک پیدا شده)، cnt(تعداد جاری از فاصله دارای اشتراک)، beststart و bestend (شروع و پایان بهترین فاصله پیدا شده تاکنون)، i(ایندکس) و جدولی از دوچندتایی ها. راندمان. الگوریتم Marzullo در فضا و زمان کارامد می باشد. فضای مجانب کاربردی (O(n می باشد، جایی که n تعداد منابع است. در نظر به زمان لازم مجانب الگوریتم می تواند شامل ساختمان جدول، مرتب سازی و جستجوی آن مطرح شود. مرتب سازی می تواند در زمان (O(n lognانجام شود، و این برساختن و مرحله جستجو که می تواند در زمان خطی انجام شود تسلط دارد. بنابراین زمان کارایی الگوریتم Marzullo O(n log n(می باشد. یکوققتی ساخت و مرتب سازی جدول ممکن است فاصله یک منبع را جدید کند (زمانی اطلاعات جدیدی دریافت می شود) در زمان خطی بوده است. بنابراین به هنگام سازی داده های یک منبع و پیدا کردن بهترین فاصله می تواند در زمان (O(n انجام شود.
درآمد در ایالات متحده آمریکا به وسیلهٔ وزارت بازرگانی ایالات متحده به دو صورت درآمد خانوار و درآمد شخصی اندازه گیری می شود. از آنجا که در حال حاضر در ۴۲٪ خانوارها (عمدهٔ آنهایی که با دارا بودن ۵۷،۶۵۸ دلار در سال جزء ۴۰٪ بالای جامعه از نظر درآمدی قرار می گیرند) دو نفر به کسب درآمد می پردازند، تفاوت میان درآمد خانوار و شخصی قابل توجه است. تفاوت آنگاه کاملاً آشکار می شود که درصد خانوارهای دارای درآمد ۶ رقمی را با درآمد افراد مقایسه کنیم. در سال ۲۰۰۶، درآمد ۱۷٫۳٪ خانوارها بیش از یکصدهزار دلار در سال بود. حال آنکه این درصد برای افراد اندکی کمتر از ۶٪ بود. به طور کلی میانهٔ درآمد خانوارها در آن سال ۴۶٬۳۲۶ دلار و میانهٔ درآمد شخصی (تنها شامل افراد بالای ۲۵ سال) ۳۲٬۱۴۰ دلار بود. نابرابری درآمدی افزایش قابل ملاحظه ای یافته است. میانگین درآمد صدک بالا پس از کسر مالیات ۱۶۷٪ رشد را نشان می دهد، در حالی که این رقم برای بیستک (بیست درصد) بالا ۶۹٪، بیستک چهارم ۲۹٪، بیستک میانی ۲۱٪، بیستک دوم ۱۷٪ و سرانجام برای بیستک پایین ۶٪ است. در حالی که دستمزد زنان افزایش چشمگیری داشته است، میانهٔ دریافتی کارکنان مرد از اواخر دههٔ ۱۹۷۰
ثایت باقی مانده است. در مقابل درآمد خانوار به علت افزایش تعداد خانوارهایی که در آن دو نفر به کسب درآمد مشغولند و همچنین به علت افزایش حضور زنان در نیروی کار رو به فزونی گذاشته است.
یکی از ماه های طبیعی مشتری است. این ماه کوچکترین ماه کشف شده در منظومه شمسی است که توسط یک تیم از اخترشناسان دانشگاه هاوایی به رهبری اسکات شپرد و در سال ۲۰۰۳ میلادی کشف شد. قطر حدود یک کیلومتر است, و در مداری با فاصله متوسط از مشتری ۱۷٬۸۸۳ Mm در مدت ۴۸۹٫۷۲ روز دور می زند, این ماه انحراف ۱۴۳° نسبت به استوای مشتری دارد و خروج از مرکز مدار آن۰٫۴۹۲۰ است.
شاخه و کران یا شاخه و کرانه یا شاخه و حد یا تحدید و انشعاب، یک الگوریتم عمومی برای پیدا کردن راه حل های بهینه مسائل مختلف است، به خصوص در بهینه سازی گسسته و ترکیبی. این الگوریتم تمام راه حل های یک مسئله را شمارش می کند که در این بین راه حل های بی ثمر بسیاری هستند که می توان با حذف آن ها با تخمین مرزهای بالایی و پایینی، بهینه شود. این روش اولین بار توسط "ای جیی دواگ و ای اچ لند" برای برنامه نویسی گسسته در سال ۱۹۶۰ هنگام پژوهش در مدرسه اقتصاد لندن با حمایت بریتیش پترولیوم پیشنهاد شد. توصیف کلی. برای قطعیت، ما فرض می کنیم که هدف پیدا کردن حداقل مقدار یک تابع (f(x است، که در آن x در دامنه مجموعه S که از راه حل های مجاز و پیشنهادی است، می باشد (فضای جستجو یا منطقه مجاز). توجه داشته باشید که با پیدا کردن حداکثر مقدار (g(x) = -f(x، می توان حداقل مقدار (f(x را پیدا کرد. (برای مثال اگر S مجموعه ای از برنامه های ممکن برای ناوگان اتوبوس باشد، (x)f را می توان انتظار از درآمد برنامه های x دانست). روش شاخه و کران به دو ابزار نیاز دارد: اول روش تقسیم کردن مجموعه پیشنهاد شده S است که داده شده، که دو یا چند مجموعه کوچکتر را ب
ازمی گرداند، که درمجموع S را پوشش می دهند. توجه داشته باشید که مقدار کمینه (f(x برروی {... , S ,min{V1 , V2 است، که هر Vi حداقل (f(x به همراه Si است. این مرحله شاخه شدن نامیده می شود. از وقتی که برنامه های بازگشتی، یک درخت تعریف شدند (درخت جستجو) گره ها همان زیرمجموعه های S هستند. ابزار دیگر روش محاسبه مرزهای بالایی و پایینی برای محاسبه مقدار حداقل (f(x با زیرمجموعه داده شده از S. این مرحله کران بندی نامیده می شود. ایده کلیدی الگوریتم شاخه و کران این است: درصورتی که کران پایین برای بعضی گره های درخت (مجموعه ای از راه حل های پیشنهادی) A بزرگتر از دیگر گره ها B است، در آن صورت با اطمینان می تواند A از جستجو دور انداخته شود. این مرحله هرس کردن نام دارد و معمولاً با متغیر جهانی m (مشترک در میان تمام گره ها از درخت) پیاده سازی می شود، که حداقل کران بالایی که تاکنون دیده شده در میان تمام حاشیه ها را ثبت می کند. هر گره کران پایین که بزرگتر از m است می تواند دور انداخته شود. تابع بازگشتی زمانی متوقف می شود که مجموعه راه حل پیشنهادی جاری S به یک عنصر کاهش یابد، و همچنین زمانی که کران بالای مجموعه S منطبق بر کران پایین
شود. در هر صورت، هر عنصر از S حداقل تابع را در درون Sخواهد بود. کاربرد. این رویکرد برای حل تعدادی از مسائل NP سخت استفاده می شود. از قبیل: می توان در شاخه و کران ابتکارات مختلفی بکار برد. برای مثال، ممکن است کسی بخواهد مرحله شاخه کردن را زمانی که شکاف بین کران پایین و بالا به کوچکتر از یک آستانه شد، پایان دهد. این هنگامی استفاده می شود که راه حل به اندازه کافی برای اهداف کاربردی خوب باشد و می تواند محاسبات لازم را تا کران زیادی کاهش دهد. این نوع راه حل قابل اجرا است بخصوص زمانیکه تابع هزینه به کار رفته شلوغ یا حاصل برآورد آماری باشد، و همچنین دقیقاً شناخته نشده باشد، بلکه در طیف وسیعی از ارزش ها با احتمال خاص شناخته شده اند. نمونه ای از کاربرد آن در زیست شناسی است. هنگام انجام تجزیه و تحلیل برای ارزیابی روابط تکاملی بین موجودات، که اغلب در آن مجموعه داده های غیرعملی بزرگی هستند. به همین دلیل روش شاخه و کران اغلب در الگوریتم درخت جستجو در بازی استفاده می شود که مهم ترین آن ها در هرس آلفا-بتا استفاده می شود.
یک ماه نامنظم مشتری است. این ماه در سال ۲۰۰۳ توسط یک تیم از دانشمندان دانشگاه هاوایی (به رهبری اسکات اس.شپرد) کشف شد. قطری برابر دو کیلومتر دارد، متوسط مدارش ۲۲٬۷۳۱ مگامتر است که دوره آن ۷۰۰٫۱۲۹ روز است. انحرافی ۱۶۴ درجه نسبت به دایره البروج یا ۱۶۶ درجه نسبت به استوای مشتری دارد. حرکت آن رجوعی است و خروج از مرکزی برابر ۰.۳۴۳۸ دارد . این ماه به گروه کارمه تعلق دارد.