Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
وض کمربندی از بادهای متغیر تشکیل می شوند که آرامگان استوایی نامیده می شوند. بادهای بسامان، آرامگان استوایی و منطقه همگرایی درون حاره ای، همراه با تغییر مکان کمربندهای فشار و خطوط همدما، به طور فصلی به طرف شمال و جنوب تغییر مکان می دهند. منطقه همگرایی درون حاره ای در روی اقیانوس های آرام و اطلس فقط چند درجه عرض جغرافیایی به شمال و جنوب حرکت می کند، اما به اندازه ۲۰ تا ۳۰ درجه عرض جغرافیایی را در روی آمریکای جنوبی، آفریقا و ناحیه بزرگ جنوب شرقی آسیا و اقیانوس هند را زیر پوشش قرار می دهد. تغییرات فصلی مهم در بادها، ابرناکی و بارندگی این تغییر مکان های منطقه همگرایی درون حاره ای و بادهای بسامان را همراهی می کنند. در کمربندهای پرفشار جنب حاره ای هسته های پرفشار بزرگ و ساکن (واچرخندها) وجود دارند. در مراکز این هسته ها، بادها ضعیف هستند و در اطراف برد وسیعی از جهات قطب نما، توزیع شده اند. به علت فراوانی زیاد آرامگان، دریانوردان این کمربند را عرض های اسبی نامیده اند.
منطقه همگرایی درون حارّه ای (به اختصار: ITCZ) که گاهی منطقه همگرایی بین مداری نیز نامیده می شود، به منطقه ای باریک گفته می شود که در آن، بادهای بسامان (بادهای تجارتی) با یکدیگر همگرا شده و برخورد می کنند. منطقه همگرایی درون حاره ای بخش بزرگی از منطقه مدارگان را تحت نفوذ خود دارد. در این منطقه بادهای بسامان که از دو نیمکره به طرف استوا در حال حرکت است، پیش از رسیدن به استوا به علت گرمای زیاد ناپایدار شده و به سمت بالا صعود می کنند. به علت عدم وجود عامل بازدارنده صعود تا ارتفاع بسیار زیاد (مرز تروپوسفر یا تروپوپاز استوایی ۱۷ کیلومتر ارتفاع دارد) ادامه می یابد و همین امر به تشکیل ابرهای حجیم و ریزش باران های فراوان می انجامد. گرچه متوسط موقعیت منطقه همگرایی درون حاره ای بر روی استوا منطبق است، با عزیمت مؤلفه عمودی خورشید به سوی مدارهای رأس السرطان و رأس الجدی در طی تابستان نیمکره مربوط، منطقه همگرایی درون حاره ای به پیروی از این مؤلفه به سمت شمال و جنوب انتقال می یابد. در نواحی استوایی توزیع فعالیت های همرفتی قوی در اتمسفر به میزان زیادی به همگرایی بادهای تجارتی و دمای سطح دریا بستگی دارد به طوری که منطقه همگرای
ی درون حاره ای و منطقه همگرایی آرام جنوبی SPCZ بر روی مناطقی واقع شده اند که دارای آب های سطحی با دمای بالاتر از ۲۷ درجه سانتیگراد می باشند. چگونگی شکل گیری. از دو کمربند پرفشار نیمه حاره ای (جنب حاره)، شیب اختلاف فشار به طرف استواست، که به سمت چاله کم فشار استوایی هدایت می شود. بر پایه این الگو، هوایی که از پرفشار به کم فشار حرکت می کند به وسیله اثر کریولیس منحرف می شود. در نتیجه بادهای بسامان به وجود می آیند که از آن ها در تحت عنوان بادهای بسامان شمال خاوری و بادهای بسامان جنوب خاوری یاد می شود. این بادها، بادهای بسیار پایدار و مداومی هستند که بسیار کم انحراف حاصل می کنند. بادهای بسامان در محلی نزدیک استوا همگرا می شوند. برخورد بادهای بسامان با یکدیگر در منطقه باریکی صورت می گیرد که منطقه همگرایی درون حاره ای نامیده می شود. بادهای همگرا مستلزم صعود هوا هستند تا حجم هوای تازه واردی را فراهم سازند. در امتداد قسمت هایی از چاله کم فشار استوایی در مواقع معینی از سال بادهای بسامان همگرا نمی شوند و در عوض کمربندی از بادهای متغیر تشکیل می شوند که آرامگان استوایی نامیده می شوند. بادهای بسامان، آرامگان استوایی و منطق
ه همگرایی درون حاره ای، همراه با تغییر مکان کمربندهای فشار و خطوط هم دما، به طور فصلی به طرف شمال و جنوب تغییر مکان می دهند. منطقه همگرایی درون حاره ای در روی اقیانوس های آرام و اطلس فقط چند درجه عرض جغرافیایی به شمال و جنوب حرکت می کند، اما به اندازه ۲۰ تا ۳۰ درجه عرض جغرافیایی را در روی آمریکای جنوبی، آفریقا و ناحیه بزرگ جنوب شرقی آسیا و اقیانوس هند را زیر پوشش قرار می دهد. تغییرات فصلی مهم در بادها، ابرناکی و بارندگی این تغییر مکان های منطقه همگرایی درون گرمسیری و بادهای بسامان را همراهی می کنند. در کمربندهای پرفشار درون حاره ای هسته های پرفشار بزرگ و ساکن (واچرخندها) وجود دارند. در مراکز این هسته ها، بادها ضعیف هستند و در اطراف برد وسیعی از جهات قطب نما، توزیع شده اند. به علت فراوانی زیاد آرامگان، دریانوردان این کمربند را عرض های اسبی نامیده اند.
مناره های دردشت بنایی تاریخی است در اصفهان. این بنا بر روی آرامگاه سلطان بخت آقا مدفن سلطان بخت آغا برادرزادهٔ شاه شیخ ابواسحاق، پادشاه سدهٔ هشتم خورشیدی ساخته شده است. مربوط به سدهٔ ۷ و ۸ ه .ق است و در اصفهان، خیابان ابن سینا، بازارچه دردشت، کوی دردشت واقع شده و این اثر در تاریخ با شمارهٔ ثبت ۱۱۵ به عنوان یکی از آثار ملی ایران به ثبت رسیده است. خواجه حافظ شیرازی درباره سلطان بخث آقا این چنین گفته است: سلطان بخت پس از قتل عمویش به دست آل مظفر، تصمیم می گیرد با ازدواج با سلطان محمود آل مظفر به دربار او نفوذ کرده و میان شاهزادگان این خاندان را به هم بزند و به این ترتیب انتقام خون عمویش را بگیرد. در این راه برادرشوهرش نیز به او کمک می کند. چندی نمی گذرد که سلطان مظفر به توطئه های همسرش پی می برد و دستور قتل او را می دهد. مدتی پس از قتل سلطان بخت آغا، جلال الدین مسعودشاه اصفهان را متصرف می شود و دستور می دهد بر روی گور آن بانو آرامگاهی بسیار زیبا بسازند. بنای کنونی این آرامگاه کنار مناره های دردشت واقع شده است و هیچگونه تزئیناتی ندارد و با لایه ای از گچ پوشیده شده است، ولی در گذشته قطعاً دارای تزئینات نقاشی بوده
است. سطح بیرونی گنبد سلطان بخت آغا دارای تزئیناتی از کاشی های فیروزه ای و لاجوردی بر زمینهٔ آجری است.
شاهد ۲۷۸، نوعی بالگرد سبک چند منظوره است که با مهندسی معکوس بالگرد بل ۲۰۶ در ایران ساخته شده است. به نوشته منابع ایرانی شاهد ۲۷۸ در صنایع دفاعی سپاه پاسداران توسعه یافته، در سال ۱۳۸۰ آماده آزمایش شده و در سال ۱۳۹۱ گواهینامه (TC) آن صادر شده است و سپس چند فروند از آن در شرکت صنایع هواپیماسازی ایران (هسا) تولید شده است. این بالگرد در دو مدلِ چندمنظوره برای مأموریت های گشت زنی و شناسایی در نیروهای مسلح، جابجایی فرماندهان و کنترل هوایی، آموزش خلبانی، کنترل ترافیک شهری، آمبولانس هوایی، گشت حفاظت محیط زیست، بازدید خطوط نفت و گاز و برق، و مدل مسلح شاهد OH-۷۸ برای مأموریت های کلاس حمله سبک و شناسایی رزمی مسلح معرفی شده است. مدل مسلح شاهد ۲۷۸ به دو پرتابگر هفت تایی راکت های هیدرا ۷۰ که ۵۰۰ تا ۵هزار متر برد دارد، در دو طرف بدنه و یک قبضه تیربار ۱۲٫۷ میلی متری دوربین دار در زیر بدنه مجهز شده است. تیربار مورد استفاده در این بالگرد تیربار ساخت شوروی ان اس وی است که ۲۵ کیلوگرم جرم، برد مؤثر ۱۵۰۰ متر در برابر اهداف هوایی و ۲ کیلومتر در برابر اهداف زمینی در صورت شلیک از زمین و نرخ آتش تئوریک ۷۰۰ تا ۸۰۰ گلوله بر دقیقه دارد. ش
اهد ۲۷۸ شباهت بسیار زیادی با بالگرد شاهد ۲۸۵ دارد که سال ۱۳۹۰ در دو مدل شناسایی/تهاجمی سبک و گشت دریایی رونمایی شد. ملخ های اصلی و ملخ های دم، بخش هایی از بدنه اصلی و دم در دو بالگرد شاهد ۲۷۸ و ۲۸۵ مشابه می باشند و با توجه به اطلاعات منتشره از قدرت موتور و بیشینه وزن برخاست این دو بالگرد، قاعدتاً موتور و سامانه انتقال قدرت دو بالگرد نیز مشترک است. بل ۲۰۶ جت رنجر، که بالگردهای شاهد از آن اقتباس شده اند، در سال ۱۹۶۲ توسط شرکت آمریکایی بل هلیکوپتر برای شرکت در رقابت انتخاب یک بالگرد سبک مراقبتی جدید برای نیروی هوایی ارتش ایالات متحده آمریکا ساخته شد و از سال ۱۹۶۷ در خدمت ارتش این کشور قرار دارد. ایران نیز در همین سال این بالگرد را خریداری کرده و تا پیش از انقلاب حدود ۱۳۰ فروند از آن را دریافت کرده بود. مشخصات. مشخصات بالگرد شاهد ۲۷۸ آنگونه که در روزنامه همشهری منتشر شده است:
سس زینگوره از برندهای مختلف در آشپزی فرانسوی، آ لا زینگارا ، به معنی «مدل کولی»، یک نوع تزئین غذایی است که از ژامبون خرد شده، زبان، قارچ و ترافل مخلوط در سس گوجه فرنگی، ترخون و گاهی مادیرا تشکیل شده است. این تزئین با گوشت قرمز، گوشت سفید و گاهی تخم مرغ همراه می شود.
برج فاکس دارای ۲۷ طبقه است. ارتفاع ۱۱۳٫۳۹ متر (۳۷۲٫۰ فوت) دفتر این آسمانخراش در مرکز شهر پورتلند است. این ساختمان بین خیابان یامهیل (Yamhill)و خیابان موریسون است. این برج در سال ۲۰۰۰ با هزینه ۶۴ میلیون دلار تکمیل شد و بعد از سالن تئاتر فاکس، تئاتر سایت را از سال ۱۹۱۱ تا اواخر ۱۹۹۰ اشغال کرد. گروه طراحی معماری TVA Architects ساختمان را طراحی کردند و تام مویر ساختمان را توسعه بخشید. تاریخچه. طراحی اصلی این ساختمان شامل ۷ طبقه پارکینگ بالای سطح زمین بوده است. برنامه طراحی پارکینگ ها بالای سطح زمین در سال ۱۹۹۸ برداشته شد. برای اضافه کردن فضای اصلی که سالن تئاتر بود و توسط قانون III تئاتر اداره می شود. برای این ساختمان گواهینامه مدرک طلایی لید(LEED) در زمینه طراحی انرژی و محیط زیست از ایالات متحده آمریکا صادر شده است. و همچنین شورای ساختمان سبز در سال ۲۰۱۲ برای پایداری ساختمان گواهینامه صادر کرده است. جزییات ساختمان. مورد قابل توجه در برج فاکس تضاد بین سمت شرق برج که منحنی است و سمت غرب که زاویه دار و مکعبی است می باشد. تلفیق این زوایای ساختمان، دیدهای منحصربه فردی را از هر طرف نسبت به ساختمان به وجود می آورد. این
چند بعدی بودن و طراحی مجموعه پشت ساختمان به منظور جلوگیری از سایه انداختن ساختمان روی ساختمان دادگاه پایونیر است که دقیقاً در آن سمت میدان و در گوشه مخالف برج فاکس قرار دارد. طبقه همکف خانه فروشگاه خرده فروشی است، و کاربری اصلی برج فاکس که سالن های نمایش تئاتر است به صورت ۱۰ مجموعه نمایش تئاتر در طبقه دوم قرار دارد. همچنین ۴۶۲ فضا در زیر زمین برای پارکینگ تهیه شده که عمیق ترین فضای پارکینگ در زیرزمین در پورتلند است. در سال ۲۰۰۶ برج فاکس هنوز توسعه نیافته بود، تام مویر ساخت و ساز گاراژ زیرزمینی را از بلوک غرب شروع کرد و آن را به پارکینگ برج فاکس متصل کرد. این ساختار پارکینگ جدید در دسامبر ۲۰۰۷ باز شد که در مجموع دارای ۱۱۳۲ فضا برای پارک اتومبیل بود. از آنجا که بلوک غرب نسبت به برج فاکس کمی در شیب (سربالایی) قرار داشت، پارکینگ بلوک غرب نسبت به سطح زمین از برج فاکس عمیق تر است. پارکینگ جدید یک تأسیسات (سیستم) زیرزمینی است به همراه پارکی در شهر پورتلند در روی سطح زمین (در بالای آن). ساخت و ساز و محوطه سازی برای پارک شهر پورتلند در مارس ۲۰۰۸ آغاز شده بود. همچنین برنامه ریزی شده پارکینگ زیرزمینی به پارک برج غرب مت
صل شود.
باد بیش وز یا باد غالب غرب به شرق به ویژه متمرکز در عرض های میانی هردو نیم کره را غرب وَزان (westerlies) می گویند. این بادها بین عرض های ۳۵ و ۶۰ درجه شمالی و جنوبی قرار دارند و در نیمکره شمالی از جهت جنوب غربی و در نیمکره جنوبی از جهت شمال غربی می وزند. در داخل کمربند بادهای غرب وزان، بادها از تمام جهات می وزند، اما اجزاء غربی مشخصاً غلبه دارند. توفان های چرخندی که به سرعت در حرکتند در این کمربند معمول است.
نجفقلی حبیبی (متولد ۱۳۲۰ در خوانسار) پژوهشگر فلسفه اسلامی، عضو هیئت امنای سازمان اسناد و کتابخانه ملی جمهوری اسلامی ایران و سیاستمدار اصلاح طلب است. زندگی نامه. دکتر نجفقلی حبیبی مدرک دکتری خود را در رشته فلسفه و حکمت اسلامی از دانشگاه تهران در سال ۱۳۶۶ دریافت کرد. پس از انقلاب اسلامی وی ریاست دانشگاه الزهرا، دانشگاه تربیت مدرس، دانشکده حقوق و علوم سیاسی دانشگاه تهران را به عهده داشته است. او همچنین اولین رئیس دانشکده علوم قضایی بود که در سال ۱۳۶۲ راه اندازی شد. وی از سال ۱۳۷۶ تا سال ۱۳۸۴ رئیس دانشگاه علامه طباطبایی بود. وی نماینده مردم تهران در دوره سوم مجلس شورای اسلامی و به همین مناسبت عضو شورای بازنگری قانون اساسی در سال ۱۳۶۸ بود. سوابق. کتابهای «شرح و تعلیقه صدرالمتألهین بر الهیات شفا» و «رسائل الشجره الالهیه فی علوم الحقائق الربانیه» تصحیح نجفقلی حبیبی، در دوره های بیست و دوم و بیست و پنجم کتاب سال به عنوان کتاب سال جمهوری اسلامی ایران برگزیده شده است. " ریاست پژوهشکده امام خمینی (ره) و انقلاب اسلامی (تأسیس و راه اندازی و اداره) قریب ۲ سال - عضویت «کمیته برنامه ریزی الهیات شورای عالی برنامه ریزی» قریب ۲
۰ سال - نماینده وزارت فرهنگ و آموزش عالی در بخش علوم انسانی واحد تحقیقات و خدمات تخصصی ستاد پشتیبانی جنگ دانشگاه ها (در ایام جنگ) - مسوول بخش علوم انسانی واحد تحقیقات و خدمات تخصصی ستاد پشتیبانی جنگ دانشگاه ها (در ایام جنگ) - عضویت شورای گسترش آموزش عالی. قریب ۸ سال - عضویت «هیئت امنای دانشگاه تربیت مدرس». یک دوره که پایان یافته است. - عضویت هیئت امنای پژوهشکده امام خمینی (ره) و انقلاب اسلامی - مدیریت گروه فلسفه و حکمت اسلامی، دانشکده الهیات و معارف اسلامی، دانشگاه تهران."
بادهای شرقی کم عمق و نامنظم و پراکنده در قطب سوی کمربند کم فشار نیمه گرمسیری (جنبِ قطبی) سامانه بادی شرق وزان قطبی (Polar easterlies) نامیده می شود. شرق وزان قطبی ویژگی مناطق شمالگان و قطبی است. بادها در مناطق با عرض بالا، جهات مختلفی به خود می گیرند که ناشی از اختلالات جوی محلی است. از طرف دیگر، در نیمکره جنوبی، جنوبگان یک خشکسار پوشیده با یخ است که محکم در روی این قطب مستقر شده و با پهنه اقیانوسی وسیعی احاطه می شود. در اینجا به نظر می رسد که جریان مارپیچی به خارج بادهای شرقی قطب، ویژگی عمده گردش هوا باشد. نمایهٔ شرق وزان قطبی (polar easterlies index) معیاری از قدرت باد شرقی بین عرض های ۵۵ و ۷۰ درجهٔ شمالی است.
الگوریتم Naïve. فرمول محاسبه واریانس جامعه آماری با اندازه "N" به این صورت است: فرمول محاسبه تخمین unbiased از واریانس جامعه آماری از یک نمونه محدود از n مشاهده به این صورت می باشد: بنابراین الگوریتم naive برای محاسبه واریانس تخمینی به صورت زیر می باشد: def naive_variance(data): n = 0 Sum = 0 Sum_sqr = 0 for x in data: n = n + 1 Sum = Sum + x Sum_sqr = Sum_sqr + x*x variance = (Sum_sqr - (Sum*Sum)/n)/(n - 1) return variance این الگوریتم به راحتی می تواند برای محاسبه واریانس یک جامعه محدود به کار رود: فقط کافیست که در خط آخر به جای تقسیم بر "N"، بر "n" − 1 تقسیم گردد. چون codice_1 و codice_2 می توانند مقدار بسیار نزدیکی داشته باشند، تقریب زدن می تواند منجر شود که دقت نتیجه بسیار کمتر از دقت ذاتی موجود در محاسبات ممیز شناور شود. بنابراین این الگوریتم نباید در عمل مورد استفاده قرار گیرد. این موضوع بخصوص در مواردی که انحراف معیار نسبت به میانگین بسیار کوچک است، تشدید می شود. اگرچه، این الگوریتم می تواند با استفاده از روش میانگین مفروض بهبود یابد. الگوریتم دومرحله ای. یک روش جایگزین، استفاده از فرمول دیگری برای مح
اسبه واریانس می باشد، به این صورت که ابتدا میانگین نمونه را محاسبه می کند: و سپس مجموع مربعات فاصله از میانگین را بدست می آورد: S برابر با مقدار انحراف معیار است، که با استفاده از شبه کد زیر به دست می آید: def two_pass_variance(data): n = 0 sum1 = 0 sum2 = 0 for x in data: n = n + 1 sum1 = sum1 + x mean = sum1/n for x in data: sum2 = sum2 + (x - mean)*(x - mean) variance = sum2/(n - 1) return variance این الگوریتم همواره از لحاظ عددی، سازگار است، مگر برای nهای بزرگ. اگرچه می تواند برای نمونه هایی که در شرایط زیر صدق می کنند، دارای خطا باشد: 1. اکثر داده های آن، بسیار نزدیک به میانگین(و نه برابر با آن) باشند. 2. فقط تعداد اندکی از داده ها، با فاصلهٔ بسیار زیاد از میانگین باشند.. نتایج هر دو الگوریتم می تواند بی اندازه، به ترتیب داده ها وابسته باشد و می تواند نتایج ضعیفی برای مجموعه داده های بسیار بزرگ (بخاطر تکرر خطای گرد کردن) داشته باشد. تکنیکهایی همچون مجموعِ جبران شده می تواند تا درجه ای برای از بین بردن این خطا مورد استفاده قرار گیرند. مغایرت جبران شده. نسخهٔ مجموعِ جبران شده از الگوریتم فوق بدین صورت است
: def compensated_variance(data): n = 0 sum1 = 0 for x in data: n = n + 1 sum1 = sum1 + x mean = sum1/n sum2 = 0 sum3 = 0 for x in data: sum2 = sum2 + (x - mean)**2 sum3 = sum3 + (x - mean) variance = (sum2 - sum3**2/n)/(n - 1) return variance الگوریتم برخط. محاسبهٔ واریانس در یک مرحله، اغلب می تواند بسیار مفید باشد، به عنوان مثال، وقتی داده ها در حال جمع آوری هستند و فضای کافی برای ذخیره همه داده ها نداریم، یا موقعی که هزینه دسترسی به حافظه، بر هزینه محاسبات تأثیر زیادی دارد. برای چنین الگوریتم برخطی، رابطه رخداد مجدد بین کمیتهایی مورد استفاده در محاسبات، مورد نیاز می باشد تا محاسبات ما به صورت به روشی سازگار انجام شود. فرمول های زیر برای به روزرسانی میانگین و واریانس(تخمینی) داده ها، در زمان افزودن عنصر جدید formula_5 استفاده می شود. در اینجا، "n" نشان دهنده میانگین "n" نمونهٔ اول ("x"1, ..., "xn") و "s"2"n" واریانس نمونه و "σ"2"N" واریانس جامعهٔ آماری آنهاست. همچنین می توان نشان داد که کمیت مناسبتر برای به روزرسانی مجموع مربعات فاصله از میانگین کنونی (formula_9)، با عنوان formula_10 دراینجا نشان داده شده ا
ست: یک الگوریتم عددی سازگار به صورت زیر داده شده است، که البته میانگین را نیز محاسبه می نماید. این الگوریتم، منتسب به Knuth است که او نیز از الگوریتمی از Welford استفاده کرده و به صورت کامل تحلیل نموده است. همچنین معمول است که متغیرهای زیر به جای همدیگر استفاده شوند: formula_14 and formula_15 def online_variance(data): n = 0 mean = 0 M2 = 0 for x in data: n = n + 1 delta = x - mean mean = mean + delta/n M2 = M2 + delta*(x - mean) variance = M2/(n - 1) return variance این الگوریتم بخاطر کاهش میزان گرد کردن، می تواند کاهشِ دقتِ کمتری داشته باشد، اما احتمالاً نمی تواند خیلی بهینه باشد، چرا که عمل تقسیم درون حلقه انجام می شود. برای الگوریتم عظیمتر دومرحله ای برای محاسبه واریانس، بهتر است ابتدا تخمینی از میانگین را محاسبه کنیم و سپس در ادامه از این الگوریتم استفاده نماییم. الگوریتم موازی که در ادامه خواهد آمد، نشان می دهد که چگونه چندین مجموعه آماری را که به صورت برخط محاسبه می شوند، ادغام نمود. الگوریتم افزایشی وزن دار. این الگوریتم می تواند برای کنترل نمونه های دارای وزن تعمیم یابد، بدین صورت که می توان شمارنده
"n" را برای مجموع وزنهایی مشاهده شده تاکنون استفاده کرد. West (1979) این الگوریتم افزایشی را پیشنهاد می دهد: def weighted_incremental_variance(dataWeightPairs): sumweight = 0 mean = 0 M2 = 0 for x, weight in dataWeightPairs: # Alternatively "for x, weight in zip(data, weights):" temp = weight + sumweight delta = x - mean R = delta * weight / temp mean = mean + R M2 = M2 + sumweight * delta * R # Alternatively, "M2 = M2 + weight * delta * (x−mean)" sumweight = temp variance_n = M2/sumweight variance = variance_n * len(dataWeightPairs)/(len(dataWeightPairs) - 1) الگوریتم موازی. Chan et al. می گوید که سومین الگوریتم برخط فوق، نمونه ای خاص از الگوریتم است که برای هر تقسیم بندی از نمونه formula_16 به مجموعه های formula_17, formula_18 درست عمل می کند: این موضوع می تواند زمانی مفید باشد که برای مثال، چندین واحد پرداش برای قسمت های مختلف از ورودی در نظر گرفته شده باشد. شیوه Chan روشی برای تخمین میانگین، زمانی که formula_22 و هر دو بسیار بزرگ باشند، از لحاظ عددی نامطمئن است، چراکه خطای عددی موجود در formula_23 متناسب
با زمانی نیست که formula_24. در چنین مواردی، formula_25 ترجیح داده می شود. مثال. فرض کنید که عملیات ممیز شناور از استاندارد محاسباتی IEEE 754 double-precision استفاده می کند. نمونهٔ {4، 7، 13، 16} را از یک جامعه آماری نامحدود فرض کنید. براساس این نمونه، میانگین تخمینی جامعه برابر با 10 است و واریانس تخمینی بدون پیشقدرِ جامعه برابر با 30 است. هر دو الگوریتم اول و دوم این مقادیر را به درستی محاسبه می کند. سپس نمونه { 108 + 4, 108 + 7, 108 + 13, 108 + 16 } را در نظر بگیرید، که مقدار واریانسی برابر با نمونهٔ قبلی به ما می دهد. الگوریتم دوم این واریانس تخمینی را به درستی محاسبه می کند، اما الگوریتم اول مقدار 29.33333333 را به جای 30 برمی گرداند. اگرچه این کمبود دقت قابل تحمل است و به عنوان نقص کوچکی در الگوریتم اول مشاهده می شود، اما به سادگی داده هایی یافت که نقص اساسی در الگوریتم naive را آشکار میسازد: نمونهٔ { 109 + 4, 109 + 7, 109 + 13, 109 + 16 } را در نظر بگیرید. دوباره واریانس تخمینی برابر با 30 می باشد که توسط الگوریتم دوم به سادگی قابل محاسبه است، اما این دفعه الگوریتم naive مقدار −170.66666666666666 را ب
ه عنوان جواب برمی گرداند. این یک مشکل اساسی در الگوریتم اول می باشد و بخاطر تقریب زدن فاجعه آمیزی رخ داده است که در مرحله آخر الگوریتم، هنگام تفریق دو عدد مشابه صورت گرفته است. آمارهای رده بالاتر. Terriberry فرمول Chan را برای محاسبه سومین و چهارمین گشتاور مرکزی تعمیم می دهد. برای مثال برای تخمین چولگی و کشیدگی مورد نیاز است: اینجا formula_28 برابر با توان های فاصله با میانه formula_29 است که نتیجه می دهد: برای نسخه افزایشی (مثلاً formula_32)، به صورت زیر ساده می شود: با نگهداشتن مقدار formula_38، فقط یک عمل تقسیم مورد نیاز است و آمار رده بالاتر می تواند بنابراین برای هزینه افزایشی محاسبه شود. مثال الگوریتم برخط برای کشیدگی به صورت زیر پیاده سازی شده است: def online_kurtosis(data): n = 0 mean = 0 M2 = 0 M3 = 0 M4 = 0 for x in data: n1 = n n = n + 1 delta = x - mean delta_n = delta / n delta_n2 = delta_n * delta_n term1 = delta * delta_n * n1 mean = mean + delta_n M4 = M4 + term1 * delta_n2 * (n*n - 3*n + 3) + 6 * delta_n2 * M2 - 4 * delta_n * M3 M3 = M3 + term1 * delta_n * (n - 2) - 3 * delta_n * M2 M2 = M2 +
term1 kurtosis = (n*M4) / (M2*M2) - 3 return kurtosis Pébay سپس این نتایج را برای گشتاورهای مرکزیِ رده-اختیاری، برای موارد افزایشی و دوبه دو تعمیم داد. می توان فرمول های مشابهی را برای کوواریانس یافت. Choi و Sweetman دو روش جایگزین برای محاسبه چولگی و کشیدگی پیشنهاد می دهند، که هر کدام می تواند مقدار قابل ملاحظه ای در حافظه مورد نیاز و زمان CPU در کاربردهای معینی، صرفه جویی کند. روش اول، برای محاسبه گشتاورهای آماری، با جداسازی داده ها، گشتاورها را از رابطه هندسیِ هیستوگرامِ به دست آمده محاسبه می کند، که به صورت بهینه ای تبدیل به یک الگوریتم یک مرحله ای برای گشتاورهای بالاتر می شود. یکی از مزایای کار این است که محاسبات گشتاورهای آماری می تواند با دقت اختیاری محاسبه شود، پس می توان این دقت را با دقت فرمت انبار داده ویا سخت افزار اندازه گیری اصلی، منطبق کرد. هیستوگرام نسبی از یک متغیر تصادفی می تواند یک در این راه قراردادی ساخته شود: محدوده مقادیر بالقوه به بازه هایی تقسیم می شود و تعداد رخدادها در هر بازه شمارش و به گونه ای کشیده می شود که مساحت هر مستطیل برابر با سهم رخدادهای آن بازه شود: که formula_40 و form
ula_41 نشاندهندهٔ میزان فرکانس و فرکانس نسبی در بازهٔ formula_42 است و formula_43 مجموع تمام نواحی هیستوگرام است. بعد از نرمال سازی، formula_44 گشتاور خام و گشتاورهای مرکزیِ formula_45 می تواند از هیستوگرام نسبی محاسبه شود: که توان formula_48 نشان دهنده گشتاورهایی است که از هیستوگرام محاسبه شده است. برای بازهٔ با ضخامت ثابت formula_49 این دو عبارت می تواند با استفاده از formula_50 ساده شود: دومین روش Choi و Sweetman یک متدولوژی تحلیلی برای ترکیب گشتاورهای آماری از بخش های مجزا از یک بازهٔ زمانی است که گشتاورهای کلی بدست آمده، همان گشتاورهای بازهٔ زمانی کامل است. این متدولوژی می تواند برای محاسبه موازی گشتاورهای آماری با کمک ترکیب گشتاورهای پس آیند(بعدی) ویا ترکیب گشتاورهای آماری محاسبه شده در زمان های پشت سرهم، استفاده شود. اگر تعداد formula_53 مجموعه از گشتاورهای آماری به این صورت نمایش داده شوند: formula_54 که در آن formula_55 است، سپس هر formula_56 می تواند براساس formula_44 گشتاور اولیه معادل نمایش داده شود: که formula_59 به صورت کلی در طول formula_60 بازهٔ زمانی بدست آمده است یا تعداد نقاطی که formula_61
ثابت است. مزیت نمایش گشتاورهای آماری براساس formula_62 این است که formula_53 مجموعه می توانند با عمل جمع ترکیب شوند و محدودیتی در مقدار formula_53 نیست. در اینجا اندیس formula_66 ترکیب بازه های زمانی یا formula_62ی ترکیب شده را نشان می دهد. این مقادیر ترکیب شده از formula_62 می تواند سپس به صورت معکوس به گشتاورهای خام که تمام بازهٔ ترکیبی را نشان می دهند، تبدیل شوند: روابط مشاهده شده بین گشتاورهای خام (formula_70) و گشتاورهای مرکزی (formula_71)، سپس برای محاسبه گشتاورهای مرکزیِ ترکیبِ بازه زمانی مورد استفاده قرار می گیرد. در پایان، گشتاورهای آماری بازهٔ ترکیبی از گشتاورهای مرکزی محاسبه می شوند: کوواریانس. الگوریتم های کاملاً مشابهی هم می تواند برای محاسبه کوواریانس به کار برده شود. الگوریتم naive بدین صورت در می آید: برای الگوریتم فوق می توان شبه کد زیر را استفاده کرد: def naive_covariance(data1, data2): n = len(data1) sum12 = 0 sum1 = sum(data1) sum2 = sum(data2) for i in range(n): sum12 += data1[i]*data2[i] covariance = (sum12 - sum1*sum2 / n) / n return covariance یک الگوریتم دو مرحله ای مطمئن تر از لحاظ
عددی، ابتدا میانه های میانگین را محاسبه می کند و سپس کوواریانس را به دست می آورد: الگوریتم دومرحله ای می تواند به صورت زیر نوشته شود: def two_pass_covariance(data1, data2): n = len(data1) mean1 = sum(data1) / n mean2 = sum(data2) / n covariance = 0 for i in range(n): a = data1[i] - mean1 b = data2[i] - mean2 covariance += a*b / n return covariance یک نسخهٔ جبرانی با دقت بالاتر، الگوریتم naive را بر روی باقی مانده ها انجام می دهد. مجموع نهایی formula_77 و formula_78 "باید" صفر شود، اما مرحله دوم هرگونه خطای کوچکی را جبران کند. یک الگوریتم تک مرحله ای مطمئنی، مشابه با مورد بالا، وجود دارد، که گشتاورهای مشترک formula_79 را محاسبه می کند: عدم تقارن آشکار در تساوی آخر بخاطر این است که formula_83، پس هر دو عبارت به روزرسانی برابرند با: formula_84 . با محاسبهٔ میانگین ها می توان به دقت بالاتری دست یافت، سپس بااستفاده از الگوریتم تک مرحله ای مطمئن بر روی بقیه استفاده کرد. بنابراین ما می توانیم کوواریانس را به این صورت به دست آوریم: به همین ترتیب، فرمولی برای ترکیب کوواریانس دو مجموعه برای موازی سازی محاسبات وجود دارد
هیکتاس ( یونانی باستان:Ἱκέτας یا Ἱκέτης) فیلسوف فیثاغوری و منجم اهل سیراکوز بود. وی بین سالهای حدود ۴۰۰ قبل از میلاد تا ۳۳۵ قبل از میلاد می زیست. هیکتاس از فیلولائوس جوان تر بود و احتمالاً اعتقاد داشت که زمین در هربیست و چهار ساعت به گرد محور خویش می چرخد. فیلولائوس معتقد بود زمین در هر بیست و چهار ساعت یک بار به گرد یک آتش مرکزی، یعنی قلب عالم می چرخد.
حَنّا دریانورد کارتاژی بود که ناوگانی مرکب از ۶۰ کشتی را تا پشت ستون های هرکول (تنگه جبل طارق) هدایت کرد و در طول کرانه باختری آفریقا پیش راند تا به عرض شمالی حدود '۳۰ °۷ رسید (یعنی هم چنان که عموماً تصدیق شده، دورترین نقطه ای که بدان رسیده اند، جزیره ای در تنگه شربور در سیرالئون بریتانیا بوده است). دریانوردی حنّا در طول کرانه باختری آفریقا جمعاً به ۲۹ درجه عرض جغرافیایی، یا حدود ۲۶۰۰ میل از جبل طارق بالغ گردید. گزارش هیئت حنّا در اصل بر لوحه ای به فنیقی حک شده و بر نیایشگاه ملقرت در کارتاژ آویخته شده بود. این گزارش بعدها به یونانی ترجمه شده و متن خلاصه شده ای از یونانی آن به دست ما رسیده است. این متن و خود مسافرت اینک عموماً مورد قبول است، ولی تعیین تاریخ دقیق آن غیرممکن است. مسافرت حنّا احتمالاً در سده پنجم قبل میلاد (یا در آخر سده ششم؟) و ظاهراً در نیمه اول آن صورت گرفته است. نام حنّا یا حنّون در زبان های سامی به معنای باگذشت و مهربان است. خلاصه سفرنامه. این سفرنامه حنّون شاه کارتاژ است در باب سفرش به سرزمین های لیبی آن سوی ستون های هرکول، که همچنین معبد کرونوس را در آنجا بنا کرد. کارتاژیان حنّون را مأمور