Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
توسعه یافتند. مولدهای خانوادهٔ well کیفیت مرسن توئیستر را در برخی جنبه ها بهبود دادند. Mersenne Twister دارای فضای حالتی بسیار بزرگ و سرعت بازیابی کمی بود که این بازیابی کند در فضاهای حالتی که تعداد زیادی صفر داشتند رخ می داد. مولدهای شماره شبه تصادفی با رمزنگاری ایمن. PRNG مناسب برای کاربردهای رمزنگاری، یک "PRNG" با "رمزنگاری ایمن" (CSPRNG) نامیده می شود. یک الزام برای CSPRNG این است که طرفی که seed را نداند، تنها شانس بسیار ناچیزی برای تشخیص و تمایز توالی خروجی مولد از یک دنباله تصادفی دارد. به عبارت دیگر، در حالی که یک PRNG فقط باید آزمون های آماری را پشت سر بگذارد، یک CSPRNG باید تمام آزمون های آماری محدود شده به زمان چند جمله ای را در اندازه seed را بگذراند. گرچه اثبات این خاصیت فراتر از توانایی فعلی نظریه پیچیدگی محاسباتی است، اما ممکن است با کاهش CSPRNG به مسئله ای که فرض بر آن است که از لحاظ محاسباتی سخت است، مانند فاکتورسازی عدد صحیح، شواهد محکمی بدست آید. به طور کلی، ممکن سالها بررسی برای اینکه یک الگوریتم به عنوان CSPRNG تأیید شود، مورد نیاز باشد. برخی از کلاس های CSPRNG شامل موارد زیر است: نشان دا
ده شده است که به احتمال زیاد آژانس امنیت ملی آمریکا یک درپشتی نامتقارن به NIST قرار داده بود. NIST مولد اعداد شبه تصادفی Dual_EC_DRBG را گواهی می کند. اکثر الگوریتم های PRNG توالی هایی تولید می کنند که به طور یکنواخت توسط آزمون های گوناگون توزیع می شوند. این یک سؤال بدون پاسخ است، و یک موضوع اصلی برای تئوری و عمل رمزنگاری است که آیا راهی برای تمایز خروجی یک PRNG با کیفیت بالا از یک دنباله واقعاً تصادفی وجود دارد؟ در این تنظیم، تشخیص دهنده می داند که یا از الگوریتم شناخته شده PRNG استفاده شده است (اما نه وضعیتی که با آن آغاز شد) یا از یک الگوریتم واقعاً تصادفی استفاده شده است، و باید بین این دو تفاوت قایل شود. امنیت اکثر الگوریتم های رمزنگاری و پروتکل های با استفاده از PRNG برفرض آن بناشده اند که تشخیص استفاده از PRNG مناسب از استفاده از یک توالی واقعاً غیرممکن است. ساده ترین نمونه های این وابستگی، رمزنگاری های جریانی هستند، که (اغلب) با یای انحصاری بین متن ساده (رمزنشده) پیام و خروجی PRNG کار می کنند و متن رمزشده را تولید می کنند. طراحی PRNGهای مناسب از نظر رمزنگاری بسیار دشوار است زیرا آنها باید معیارهای بیش
تری را رعایت کنند. اندازه دورهٔ تناوب آنها یک عامل مهم تعیین میزان مناسب بودن رمزنگاری یک PRNG است، اما به تنهایی کافی نیست. معیارهای ارزیابی BSI. دفتر امنیت اطلاعات فدرال آلمان ("Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik" , BSI) چهار معیار برای ارزیابی کیفیت مولدهای اعداد تصادفی قطعی تعیین کرده است. این موارد به صورت زیر خلاصه می شوند: برای کاربردهای رمزنگاری، فقط مولدهایی که موارد K3 و K4 را رعایت کنند، قابل قبول می باشند. تعریف ریاضی. داده شده (در صورتی که) ما یک تابع formula_20 (جایی که formula_21 مجموعه اعداد صحیح مثبت است) را یک مولد عدد شبه تصادفی برای formula_2 به طوری که formula_5 مقادیر formula_12 را می گیرد مینامیم اگر و تنها اگر می توان نشان داد که اگر formula_28 مولد عدد شبه تصادفی برای توزیع یکنواخت بر روی بازهٔ formula_29 باشد و اگر formula_30 تابع توزیع تجمعی برای توزیع توزیع احتمالی داده شده formula_2 باشد، سپس formula_32 مولد اعداد شبه تصادفی برای formula_2 است، به طوری که formula_34 صدک formula_2 است، یعنی formula_36 . به طور شهودی، یک توزیع دلخواه می تواند توسط یک توزیع استاندارد
یکنواخت شبیه سازی شود. رویکردهای اولیه. یکی از روش های اولیهٔ مبتنی بر کامپیوتر، به وسیلهٔ فُون نویمان در سال ۱۹۴۶ ارائه شد. این روش به روش «میان-مربع» (Middle-Square) معروف است («میانِ مربع» یا «مربعِ میانی» خوانده نشود)؛ یک عدد دلخواه در نظر گرفته، آن را به توان ۲ برسانید (مربع کنید)، ۴ رقم میانی آن را به عنوان یک عدد تصادفی جدید در نظر بگیرید و آن را به عنوان عدد بعدی در الگوریتم استفاده کنید و به این کار ادامه دهید. مثلاً با شروع از عدد ۱۱۱۱، عدد ۱۲۳۴۳۲۱ حاصل می شود، که اگر آن را به صورت هشت رقمی بنویسیم، ۰۱۲۳۴۳۲۱ به دست می آید. عدد ۲۳۴۳ به عنوان یک عدد تصادفی به دست می آید. با تکرار این عمل روی ۲۳۴۳ به ۴۸۹۶ به عنوان عدد تصادفی بعدی خواهیم رسید. می توان همین روند را ادامه داد. اگر در روش اصلی از اعداد ۵ رقمی استفاده می شد، روند کاملاً مشابه می بود. در این الگوریتم، پس از تعدادی مرحله به عددی تکراری خواهیم رسید. مشکل اینجاست که به ازای بعضی از اعداد ورودی، این اتفاق به سرعت می افتد. فون نویمان از این مشکل مطلع بود، اما روش ارائه شده برای کاربرد موردنظر، کافی بود. فون نویمان، تولیدکننده های سخت افزاری اعدا
د تصادفی را غیرمناسب می دانست. چراکه اگر خروجی های تولیدشده ذخیره نمی شد، بعداً امکان بازتولید آن ها و تست کردن خطا وجود نداشت. در حالتی هم که خروجی ها را ذخیره می کردند، حافظه به هدر می رفت. اگر اعداد تولیدشده روی کارت پانچ ذخیره می شد، زمان خواندن و نوشتن آن ها طولانی می شد، درحالی که استفاده از روش «میان-مربع» سرعتی صدها برابر بیشتر از سرعت خواندن و نوشتن از کارت پانچ داشت. از آن زمان، روش مربع میانی توسط مولدهای دقیق تر تعویض شد. یک نوآوری تازه ترکیب مربع میانه با دنباله Weyl می باشد. این روش در مدت زمان طولانی تولید خروجی به کیفیت بالا دست میابد (رجوع کنید به توالی PRNG دنباله میدانی Weyl). مولدهای غیر یکنواخت. تعداد انتخاب شده از توزیع احتمال غیر یکنواخت را می توان با استفاده از یک توزیع PRNG یکنواخت و تابعی که مربوط به این دو توزیع باشد، تولید کرد. اعداد انتخاب شده از یک توزیع احتمالاتی غیریکنواخت می تواند توسط یک توزیع یکنواخت PRNG و یک تابع که دو توزیع را به هم مرتبط کند، تولید شود. ابتدا به تایع توزیع تجمعی نیاز داریم formula_37 توزیع هدف formula_38 (تابع F توزیع تجمعی f است): توجه داشته باشید که fo
rmula_40 . با استفاده از عدد تصادفی "c" که از توزیع یکنواخت آمده است، به عنوان چگالی احتمال، دریافت می کنیم: در نتیجه عددی است که به طور تصادفی از توزیع formula_38 انتخاب شده است. به طور مثال، وارونه توزیع گاوسی تجمعی formula_44 با یک PRNG یکنواخت ایده آل با دامنه (۰، ۱) که ورودی formula_45 توالی از مقادیر (فقط مثبت) با توزیع گاوسی را تولید می کند. با این حال ملاحظات مشابهی برای تولید توزیع های غیر یکنواخت دیگر مانند ریلی و پواسون صورت می گیرد.
ایل جلالوند یکی از ایلات لک ساکن در جنوب استان کرمانشاه و استان ایلام است.مردم جلالوند به زبان لکی سخن می گویند. محل سکونت. عشایر جلالوند در جنوب و شرق استان کرمانشاه سکونت دارند. منطقهٔ زیستی آنان از شمال به عثمانوند، از جنوب به هلیلان، از شرق به زردلان و از سمت مغرب به اسلام آباد غرب محدود است که همین همزیستی با سایر مناطق موجب تنوع در گویش مردم جلالوند شده است. معیشت. طوایف جلالوند دارای مراتع و منطقهٔ مشخص گرمسیری و سردسیری می باشند. آن ها دیگر کوچ نمی کنند. تعداد کمی از آن ها در روستاهای خود به کشاورزی اشتغال دارند و بیشترشان در شهر کرمانشاه ساکن شده اند. پیشینه. سر هنری راولینسون (۱۸۳۶م) جلالوندها را یکی از شاخه های اصلی هلیلانی نوشته که جزء محدوده کرمانشاه بوده اند.
یک درخت van Emde Boas (یا صف اولویت van Emde Boas) که به اسم درخت vEB نیز خوانده می شود، یک درخت ساختار داده است که یک آرایه شرکت پذیر را با m بیت کلیدهای عدد صحیح پیاده سازی می کند.زمان اجرای این عملیات (O(log m می باشد، توجه داشته باشید که m اندازه کلیدها می باشد، بنابراین ( O ( Log m در یک درختی که در آن هر کلیدی زیر n مجموعه قرار دارد برابر (O(log n است، به صورت نمایی، این بهتر از یک درخت جستجوی دوتایی خود متعادل می باشد. همانطور که در زیر بیان شده، در زمانی که آن ها تعداد عناصر زیادی را شامل می شوند، بازده مساحتی خوبی دارند. . آن ها توسط یک تیم به رهبری پیتر ون امدبوس( Peter van Emde Boas ) در 1997 اختراع شدند. عملیاتهای پشتیبانی شده. عملیاتی که با درخت vEB پشتیبانی می شوند آنهایی هستند که آرایه شرکت پذیر مرتب شده دارند که شامل عملیات شرکت پذیر منظم معمولی به همراه دو عملیات منظم دیگر، یافتن بعدی و یافتن قبلی می شود: درج کردن : یک کلید وارد کنید / مقدار به همراه یک کلید عدد m حذف کردن : کلید را حذف کنید / مقدار به همراه یک کلید داده شده جستجو : مقدار را با توجه به کلید داده شده پیدا کنید یافتن بعدی : کلی
د را پیدا کنید / مقدار به همراه کوچکترین کلید حداقل یک k داده شده یافتن قبلی : کلید را پیدا کنید / مقدار به همراه بزرگترین کلید حداکثر یک k داده شده چگونگی عملیات. برای سادگی کار، یک عدد صحیح " k" را در "log2 m = k " قرار دهید . M=2m را تعریف کنید. "T" یک درخت vEB بالای جهان {0...,"M"-1} } یک منحنی ریشه ای دارد که آرایه "T.children" به طول "M1/2" را ذخیره می کند. "[T.children[i" یک اشاره گر به درخت vEB است که برای مقدارهای {"iM1/2...,(i+1)M1/2-1" } مسئول است. به علاوه ، "T" دو مقدار "T.min" و "T.max" را به همراه یک درخت vEB کمکی، "T.aux"، ذخیره می کند. اطلاعات در یک درخت vEB به گونه زیر ذخیره شده است : کوچکترین مقدار موجود در درخت در "T.min" و بزرگترین مقدار در "T.max" ذخیره می شوند. این دو مقدار در هیچ جای دیگر درخت vEB ذخیره نمی شود. اگر "T" خالی است پس ما از قاعده "T.max=-1" و "T.min=M" استفاده می کنیم . هر مقدار "x" دیگر در زیر درخت "[T.children[i" قرار می گیرد که در آن formula_1 . درخت کمکی "T.aux" نگه می دارد که کدام زیر مجموعه ها (children) غیر خالی هستند. پس "T.aux" مقدار j را شامل می شود که این فقط د
ر صورتی است که "[T.children[j" غیر خالی است . یافتن بعدی. عملیات یافتن بعدی "(FindNext(T, x" که به دنبال یک جانشین برای یک عنصر "x" در یک درخت vEB می باشد این گونه پیش می رود : اگر "x"≤"T.min" باشد پس جستجو کامل است، و پاسخ "T.min" است . اگر "x&gt;T.max" باشد آنوقت عنصر بعدی وجود ندارد ، M را برمی گرداند . در غیراینصورت ، "i=x/M1/2" . اگر "x≤T.children[i].max" باشد، پس مقداری که دنبالش می گردید در "[T.children[i" است پس جستجو به حالت بازگشتی در "[T.children[i" ادامه پیدا می کند. در غیراینصورت، ما به دنبال مقدار i در "T.aux" می گردیم . این به ما شاخص j را از اولین زیردرخت می دهد که شامل یک عنصر بزرگتر از x می باشد. الگوریتم سپس به "T.children[j].min" بر می گردد. عنصر یافت شده در مقطع children نیاز دارد با ارقام بالا ترکیب شود تا یک عنصر کامل بعدی را تشکیل دهد. توجه داشته باشید که در هر حال الگوریتم عملیات در (o(1 انجام می شود و سپس احتمالاً به روی یک زیردرخت روی یک کلیت به اندازه "M1/2" (یک عدد کلی "m/2") بر می گردد. این باعث عودت زمان عملیات "(T(m)=T(m/2) + O(1" که معادل ("O(log "m") = "O"(log log "M" است، می
شود . درج کردن. فراخوان "(Insert(T, x" که یک مقدار x را در درخت vEB T درج می کند، به گونه زیر عمل می کند : اگر "T" خالی است پس "T.min = T.max = x" و کار تمام است. در غیر اینصورت، اگر "x&lt;T.min" است، پس ما "T.min" را در زیردرخت "i" که مسئول "T.min" است قرار می دهیم و سپس "T.min = x" می شود. اگر "[T.children[i" قبلاً خالی بوده، پس ما همچنین "i" را در "T.aux" قرار می دهیم. در غیر اینصورت، اگر "x&gt;T.max" باشد، ما "T.max" را در زیردرخت i که مربوط به "T.max" است قرار می دهیم و سپس "T.max = x" می شود . اگر "[T.children[i" قبلاً خالی بوده، پس ما همچنین "i" را در "T.aux" قرار می دهیم. در غیر اینصورت، اگر "T.min&lt; x &lt; T.max" باشد، بنابراین ما "x" را در زیردرختی قرار می دهیم که برای "x" است. اگر "[T.children[i" قبلاً خالی بوده، پس ما همچنین "i" را در "T.aux" قرار می دهیم. در کد : بهترین راه برای بازدهی این عملیات این است که درج کردن یک عنصر در یک درخت vEB خالی حدود "(O(1" زمان ببرد . بنابراین اگرچه بعضی اوقات الگوریتم دو فراخوان بازگشتی دارد، این فقط در زمانی رخ می دهد که اولین فراخوان بازگشتی در یک زیردرخت خا
لی باشد. درست مثل قبل، این عملیات بازگشتی در زمان "(T(m)=T(m/2) + O(1" انجام می شود . حذف کردن. حذف از درخت VEB بیشترین مهارت را در میان عملیاتها نیاز دارد. فراخوان "(Delete(T, x" که یک مقدار x را از درخت (vEB (T حذف می کند، همانند زیر عمل می کند : اگر "T.min = T.max = x" باشد سپس "x" تنها عنصری است که در درخت ذخیره شده است و ما "T.min = M" و "T.max = -1" تا نشان دهیم درخت خالی است . در غیر اینصورت، اگر "x = T.min" پس ما نیاز داریم دومین کمترین مقدار y را در درخت vEB پیدا کنیم، آن را از جای فعلیش حذف کنیم و آن وقت "T.min=y" . دومین کمترین مقدار "y" یا "T.max" است یا "T.children[T.aux.min].min" . پس این می تواند در زمان "(O(1" پیدا شود . در شرایط بعدی، ما y را از زیر درختی که او را در خود جای داده حذف می کنیم . به طور مشابه، اگر "x = T.max" باشد، ما باید دومین بزرگترین مقدار y را در درخت vEB پیدا کنیم، آن را از جایگاهش حذف کنیم و آن وقت "T.max=y" می شود . دومین بزرگترین مقدار y یا "T.min" است یا "T.children[T.aux.max].max" . پس این می تواند در زمان "(O(1" پیدا شود . در شرایط بعدی، ما y را از زیر درختی که او را
در خود جای داده حذف می کنیم . در شرایطی که T.min ، x یا T.max نیست و T هیچ عنصر دیگری ندارد ما می دانیم که x در T نیست و بدون هیچ عملیاتی برمی گردیم. در غیر اینصورت ما شرایط معمولی را داریم که در آن "x≠T.min" و "x≠T.max" است . در این موقع، ما x را از زیر درخت "[T.children[i" که شامل x است، حذف می کنیم . در هر کدام از شرایط فوق، اگر ما آخرین عنصر "x" یا "y" را از هر زیر درخت "[T.children[i" حذف کنیم، آنگاه ما "i" را از "T.aux" حذف می کنیم . در کد : و دوباره اینکه، بازدهی این عملیات وابسته به این حقیقت است که حذف از یک درخت vEB که تنها یک عنصر دارد فقط زمان مشخصی می برد . خصوصاً، آخرین خط قانون فقط در حالتی اجرا می شود که x تنها عنصر در "[T.children[i" قبل از عملیات حذف بوده باشد . بحث. این تفکر که "log m" یک عدد صحیح است غیرضروری است . اگر عملیات "(x/sqrt(m" و "(x%sqrt(m" با تنها گرفتن ترتیب بالاتر از سقف (m/2) و ترتیب پایین تر از کف (m/2) ارقام "x" به ترتیب می توانند جایگزین شوند. در هر ماشین موجود این نسبت به تقسیم و محاسبات باقی مانده کارآمد تر است . انجام عملیاتی که در بالا توضیح داده شد از اشاره گرها است
فاده می کند و یک مساحت کلی formula_2 را اشغال می کند . این می تواند این گونه دیده شود که عملیات بازگشت این گونه است formula_3. حل آن به این ختم می شود : formula_4 . خوشبختانه با استنتاج ( قیاس کل از جز) می توان formula_5 را ثابت کرد . در اجراهای کاربردی، به خصوص در ماشین هایی که دستورالعمل های Find First zero و shift-by-k دارند، عملکرد می تواند با یک بار تغییر به یک آرایه رقمی m برابر با اندازه کلمه ( یا یک چند رقمی کوچک) خیلی پیشرفت کند . از آنجایی که همه عملیاتهایی که به روی یک تک کلمه هستند زمان مشخصی می برند، این عملکرد اسیمپاتیک (asymptotic ) را تحت تأثیر قرار نمی دهد، اما با وجود حفظ کاربردی و مهم زمان و فضا در این مهارت مانع ذخیره اکثر اشاره گرها و ارجاع تعدادی اشاره گر می شود. یک بخش واضح و مثبت درختهای vEB دور انداختن درختهای زیر مجموعه خالی است . این درختهای vEB را در زمانی که خیلی عنصر دارند فشرده می کنند چون هیچ درخت زیر مجموعه ای به وجود نمی آید مگر اینکه چیزی باید به آن ها اضافه شود. در ابتدا، هر عنصر اضافه شده حدود "(Log(m" تا درخت جدید خلق می کند که با هم در حدود m/2 اشاره گر دارند. هم زمان با
اینکه درخت بزرگ می شود، زیر درختهای بیشتری دوباره استفاده می شوند، به خصوص آنهایی که بزرکتر هستند . در یک درخت کامل با 2m عنصر، فقط مساحت "(O(2m" استفاده می شود و اینکه بر خلاف درخت جستجوی دوتایی بیشتر این مساحت برای ذخیره اطلاعات استفاده می شود : حتی برای میلیون ها عنصر و هزاران اشاره گر در یک درخت کامل vEB . در حالی که برای درختهای کوچک بالاسری که به درختهای vEB مربوط است خیلی عظیم است : در ترتیب 2m/2 . به همین دلیل است که آن ها در عمل خیلی محبوب نیستند . یک راه مقابله با این محدودیت استفاده از تعداد مشخصی از ارقام در هر مقطع است . ساختارهای دیگر که شامل آزمایشهای y-fast و x-fast می شوند نیز پیشنهاد شده اند که زمان های تحقیق به روزتری دارند، اما فقط از فضای "(O(n Log M" یا "(O(n" استفاده می کنند که در آن ها n تعداد عناصری است که در ساختار اطلاعاتی ذخیره شده است .
ردنکس یک گروه موسیقی سوئدی است که در زمینه موسیقی بومی٬ موسیقی تکنو و موسیقی بلوگرس فعالیت دارد. این گروه شهرت بسیار زیادی در آلمان دارد که در آنجا با رکورد قرار گیری تک آهنگهایشان در صدر جدول مجموعاً به مدت ۲۵ هفته رکورد بیشترین مجموع مدت قرارگیری در صدر جدول تک آهنگ ها در سی ساله گذشته را به خود اختصاص دادند.
شهدطوطی سرخ با نام علمی ("Eos bornea" یا "Eos rubra") یک گونه از طوطی سانان است که در در تیره طوطیان قرار دارد. طوطی که بیشتر رنگ بدنش سرخ با شاهپرهای سیاه دم قهوه ای و منقار پرتقالی این پرنده با طولی ۳۰ سم است. نر و ماده شبیه به هم و جوجه ها نوک قهوه ای به جای منقار پرتقالی ندارند. این پرنده در استرالیا و گینیه نو و سواحل دریای آرام زندگی می کند. غذا این پرنده عبارت است از دانه های خوراکی انواع اقسام گیاهان خوراکی و میوه ها مانند سیب انار خربزه انگور، طالبی، آناناس، انجیر، کیوی و ذرت و همچنین شیره گل ها که غذای اصلی این طوطی به شمار می رود. این پرنده به عنوان حیوان خانگی به شمار می رود و توانایی تقلید را دارد. این پرنده در داخل درختان لانه می سازد و حدود ۲_۴ تخم می گذارد.
سانوفی شرکت داروسازی چندملیتی فرانسوی است، که دفتر مرکزی آن در شهر پاریس قرار گرفته است. سانوفی در سال ۱۹۷۳ به عنوان زیرمجموعه ای از شرکت نفتی الف اکیتین تأسیس شد. این شرکت در سال ۱۹۹۴ از الف اکیتین تفکیک و به عنوان یک شرکت مستقل ثبت گردید. شکل کنونی سانوفی، حاصل ادغام چندین شرکت دارویی و آزمایشگاه داروسازی اروپایی و آمریکایی می باشد. شرکت سانوفی اکنون از نظر میزان فروش سالیانه، به عنوان چهارمین شرکت بزرگ در صنایع داروسازی جهان، شناخته می شود. سهام این شرکت در بازارهای بورس یورونکست پاریس، بورس لندن، بورس فرانکفورت و بازار بورس نیویورک مبادله می شود. ساختار. سانوفی ۷ حیطه تخصصی و پژوهشی دارد، که عبارتند از: ۱. قلب و عروق ۲. دستگاه عصبی مرکزی ۳. پزشکی داخلی ۴. دیابت ۵. سرطان شناسی ۶. ترومبوسیز ۷. واکسن
هانیبال ژزف (یوسف) Honiball Joseph (زاده ۱۲ دی ۱۳۴۹) موسیقیدان، آهنگساز، رهبر ارکستر، نوازندهٔ پیانو آشوری تبار اهل ایران، مدیر پیشین آکادمی موسیقی بن ایل و پایه گذار آنسامبل مسایا است. او همچنین مدیر و بنیانگذار بنیاد فرهنگ و هنر گیلگمش و آنسامبل گیلگمش می باشد. وی دانش آموخته ی هنرستان موسیقی، دانشگاه آزاد (مرکز) در شاخه ی موسیقی کلاسیک و دانشگاه CalArts در زمینه ی آهنگسازی و اجرای موسیقی معاصر است. هانیبال سال ها بر اجرای موسیقی کلیسای، کرال، موسیقی فولک آشوری، فولک ایرانی و همچنین ترانه سرایی تمرکز داشته است. زندگی نامه. هانیبال یوسف در ۱۲ دی ۱۳۴۹ در مشهد متولد شد. در سال ۱۳۶۵ وارد هنرستان موسیقی شد و با راهنمایی استادانش، ساز ویلن را به عنوان ساز تخصصی انتخاب کرد و نزد بهروز وحیدی آذر به یادگیری آن پرداخت. از دیگر استادان دوران هنرستان او می توان از محسن الهامیان، بهزاد داداشی و محمد میرزمانی نام برد. او هم زمان با تحصیل در هنرستان موسیقی، آهنگسازی را نزد اساتیدی چون مرتضی حنانه و شریف لطفی فراگرفت. در اسفند ۱۳۶۹ با هدف تحصیل در خارج از ایران به خدمت سربازی رفت، اما این هدف او محقق نشد و پس از چند سال از
پایان خدمت سربازی، در سال ۱۳۷۵ در رشته موسیقی، وارد دانشگاه آزاد هنر و معماری شد. این بار ساز پیانو را به عنوان ساز اصلی انتخاب کرد و با استادانی همچون رافائل میناسکانیان، گاگیک بابائیان، دلبر حکیم اُوا، فرهاد فخرالدینی، کامبیز روشن روان، مصطفی کمال پورتراب و علی اشرف آریانپور به تحصیل هنر ادامه داد. توماس کریستیان داوید و تنگیز شاولوخاشویلی از دیگر موسیقیدانان بزرگی بودند که وی هرچند برای مدتی کوتاه، توانست از دانش و هنر ایشان به ویژه در زمینهٔ آهنگسازی بهره مند شود. هانیبال یوسف موسیقی کلیسایی را به صورت تخصصی در کنار فعالیت های دیگرش مانند موسیقی کلاسیک و موسیقی فولک و موسیقی تجربی دنبال می کند. او موسیقی معاصر کلیساهای جهان را، هم به لحاظ سبک موسیقی و هم به لحاظ محتوای عبادتی آن سال ها دنبال کرده و این ویژگی موسیقی او در ایران کاملاً تازه و بدیع است. هانیبال در دی ۱۳۹۱ ابتدای ۲۰۱۵ به وین و سپس ایالات متحده آمریکا مهاجرت کرد. در ایالات متحده آمریکا، «بنیاد فرهنگ و هنر گیلگمش» را به عنوان یک سازمان هنریِ غیرانتفاعی، در تابستان ۲۰۱۵ تأسیس کرد. او «گروه کر ایرانیان آمریکا» را در میان جامعهٔ ایرانی جنوب کالیف
رنیا آغاز نمود. این گروه به مدت سه سال تحت نظر ایشان آموزش دیده و رهبری شد. سپس «ارکستر فیلارمونیک گیلگمش» را آغاز کرد و این دو گروه اجراهای متعددی را در شهرهای گوناگون کالیفرنیا ارایه دادند. از مهم ترین اجراهای این دو گروه می توان به پروژهٔ «آوازهای سرزمین من» اشاره کرد که قطعات فولک اقوام گوناگون ایرانی را به صورت کرال و ارکسترال اجرا می کردند. فعالیت حرفه ای. هانیبال یوسف تدریس موسیقی را از سال ۱۳۶۵ آغاز نمود و به پشتوانه این تجربه، در سال ۱۳۸۱ «آکادمی موسیقی بن ایل» را تأسیس کرد و با کمک همسرش گوهار باغومیان در این مؤسسه به تربیت هنرمندان و موسیقیدانان جوان پرداخت. «آنسامبل مسایا» را در سال ۱۳۷۸ بنیان نهاد اما پس از برگزاری چندین کنسرت، فعالیت آن متوقف شد؛ بعد از چند سال وقفه این بار با همکاری روزبه نجارنژاد آن را احیا کرد و به این ترتیب این دو اجراهای متعددی را در کنار هم به روی صحنه بردند. وی چندین سال دبیر یک جشنواره هنری اینترنتی بوده، در حال حاضر مدیریت یک وب سایت هنری را نیز به عهده دارد. در سال های اخیر، موسیقی شرق و به خصوص موسیقی آشوری توجه او را به خود جلب کرده و در پی آن به خلق آثاری تازه در ای
ن زمینه پرداخته است. او در سال ۱۳۹۲(۲۰۱۳) با ایجاد ارکستری تلفیقی به اجرای کنسرت تلفیقی آشوری پرداخت. همچنین در همین سال برای اولین بار در ایران ایده ی اجرای بداهه ی موسیقی و نقاشی را با نام دوئت بداهه ی بوم و پیانو «رنگاهنگ» همراه با علیرضا مجابی (م. آذرفر) در موزه هنرهای معاصر تهران و سپس اجرای بداهه ی پیانو و رقص را با نام دوئت بداهه ی بدن و پیانو «تناهنگ» همراه با یاسر خاسب در تئاتر شهر به اجرا درآورد که با استقبال بی نظیری مواجه شد. طی سال ها، ایده پردازی و نوآوری جزئی ناگسستنی از فعالیت های او در همه عرصه ها بوده است و هنرمندان بزرگی چون هانیبال الخاص، از دوران نوجوانی الهام بخش او بوده اند.
کیو-یادگیری تکنیک یادگیری تقویتی است که با یادگیری یک تابع اقدام/مقدار، سیاست مشخصی را برای انجام حرکات مختلف در وضعیت های مختلف دنبال می کند. یکی از نقاط قوت این روش، توانایی یادگیری تابع مذکور بدون داشتن مدل معینی از محیط می باشد. اخیراً در این روش اصلاحی با نام کیو-یادگیری تأخیری انجام شده که بهبود قابل توجهی ایجاد نموده است. در روش اخیر یادگیری PAC با فراینده های تصمیم مارکوف ترکیب شده اند. کیو-یادگیری در تلاش است با توجه به شرایط فعلی، بهترین اقدامات را انجام دهد. این الگوریتم خارج از خط مشی در نظر گرفته می شود. چراکه، تابع کیو-یادگیری از اقداماتی خارج از خط مشی فعلی یادمی گیرد. به طور کلی می توان گفت که، کیو-یادگیری به دنبال یادگیری خط مشی است تا مجموع پاداش را بیشینه کند. الگوریتم. در اینجا مدل مسئله تشکیل شده از یک عامل، وضعیت ها یا حالت "S" و مجموعه از اقدامات یا عمل "A" برای هر وضعیت. با انجام یک اقدام formula_1، عامل یا بازیگر از یک وضعیت به وضعیت بعدی حرکت کرده و هر وضعیت پاداشی به عامل می دهد. هدف عامل حداکثر کردن پاداش دریافتی کل خود است. این کار با یادگیری اقدام بهینه برای هر وضعیت انجام می گرد
د. الگوریتم دارای تابعی است که ترکیب حالت/اقدام را محاسبه می نماید: قبل از شروع یادگیری، جدول کیو مقدار ثابتی را که توسط طراح انتخاب شده برمی گرداند. سپس هر بار که به عامل پاداش داده می شود، مقادیر جدیدی برای هر ترکیب وضعیت/اقدام محاسبه می گردد. هسته الگوریتم از یک بروز رسانی تکراری ساده تشکیل شده است. به این ترتیب که بر اساس اطلاعات جدید مقادیر قبلی اصلاح می شود. که "formula_4" پاداش حالت formula_5 و عمل formula_6 است. نرخ یادگیری (formula_7) ممکن است برای همه زوج ها یکسان باشد. مقدار عامل تخفیف formula_8 بگونه است که formula_9 فرمول فوق معادل عبارت زیر است: formula_10 یک اپیزود الگوریتم وقتی formula_11 به وضعیت نهایی می سد پایان می یابد. توجه کنید که برای همه وضعیت های نهایی formula_12 و formula_13 مربوطه هیچگاه بروز نمی شود و مقدار اولیه خود را حفظ می کند. تأثیر متغیرها بر الگوریتم. نرخ یادگیری. این نرخ تعیین می کند که تا چه میزان اطلاعات به دست آمده جدید بر اطلاعات قدیمی ترجیح داده شود. مقدار صفر باعث می شود عامل چیزی یادنگیرد و مقدار یک باعث می شود عامل فقط اطلاعات جدید را ملاک قرار دهد. عامل تخفیف. عامل
تخفیف اهمیت پاداش های آینده را تعیین می کند. مقدار صفر باعث می شود عامل ماهیت فرصت طلبانه گرفته و فقط پاداش های فعلی را مد نظر قرار می دهد. در حالی که مقدار یک عامل را ترغیب می کند برای یک دوره زمانی طولانی برای پاداش تقلا کند. اگر این عامل، یک یا بیشتر از یک باشد مقادیر در جدول کیو واگرا می شود. شرایط اولیه (Q_0). از آنجایی که یادگیری کیو یک الگوریتم تکرار شونده است، شرایط اولیه را به صورت شهودی فرض می کند و سپس بروزشدن ها از آن آغاز می شود. شرایط اولیه خوشبینانه باعث می شود خیلی سریع ماتریس کیو به یک مقدار مشخص همگرا شود و در مقایسه با شرایط اولیه تصادفی، به نتایج بهتری در زمان آموزش مدل خواهد رسید ولی در هنگام کارکردن با آن در داده های تست، این موضوع برقرار نیست. کارایی عملی. در ساده ترین شکل کیو-یادگیری از جداول برای ذخیره داده استفاده می شود. این روش با پیچیده شدن سیستم مورد نظر، به سرعت کارایی خود را از دست می دهد. یک راه حل استفاده از شبکه عصبی به عنوان تخمین گر تابع است. از این روش تسارو در بازی تخته نرد استفاده کرد. تخمین گر تابع. گاهی اوقات که فضای حالت ما بزرگ می شود یا به سمت پیوسته می رود، دیگر
بصرفه نیست از ماتریس کیو معمولی استفاده کنیم، زیرا که اردر محاسباتی و فضا، بالا خواهد رفت. در این زمان ها ما از تخمین گر تابع استفاده می کنیم. یک راه برای تشکیل تخمین گر تابع، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است و راه دیگر، استفاده از قوانین فازی پراکنده خواهد بود. هرچند ماتریس کیو گسسته، درک بیشتری برای انسان داشت، اما تخمینگر تابع سرعت پردازش را بهبود و اردر فضایی را کاهش می دهد زیرا در بعضی اوقات تجربیات قبلی را به تجربیات فعلی تعمیم می دهد. گسسته سازی(Quantization). یک روش دیگر برای کاهش فضای حالت/عمل گسسته سازی فضا است. برای مثال بازی تعادل چوپ روی انگشت را درنظر بگیرید. در این بازی ما یک حالت را به وسیلهٔ موقعیت انگشت در فضا بر روی چوب، سرعت، زاویه چوب و سرعت زاویه ای مشخص می کنند. اما مشکل در این است که ممکن است بینهایت حالت وجود داشته باشد؛ مثلاً موقعیت انگشت در فضا بر روی چوب، از نقطهٔ شروع خود می تواند بینهایت فاصله ممکن داشته باشد. ما به وسیله گسسته سازی می توانیم حالت های نزدیک به هم را در یک دسته قرار دهیم و فضای حالت را محدود تر کنیم. تاریخچه. کیو-یادگیری اولین بار توسط واتکینز معرفی شد. in 1989. بر