Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
tFib previousFib := currentFib currentFib := newFib return currentFib برتری این روش به روش قبلی در این است که در این روش حتی به فضای ذخیره از مرتبه n هم نیازی نیست. فضای ذخیره از مرتبه ۱ کفایت می کند. علت این که همیشه از رویکرد پایین به بالا استفاده نمی کنیم این است که گاهی از قبل نمی دانیم باید کدام زیرمسئله ها را حل کنیم تا به مرحله اصلی برسیم، یا این که مجبوریم زیرمسئله هایی که استفاده نمی شوند را هم حل کنیم. تفاوت این روش و روش تقسیم و غلبه (تقسیم و حل). یکی از روش های پرکاربرد و مشهور طراحی الگوریتم روش برنامه نویسی پویا (یا برنامه ریزی پویا - Dynamic Programming) است. این روش همچون روش تقسیم و حل (Divide and Conquer) بر پایه تقسیم مسئله بر زیرمسئله ها کار می کند. اما تفاوت های چشم گیری با آن دارد. زمانی که یک مسئله به دو یا چند زیرمسئله تقسیم می شود، دو حالت ممکن است پیش بیاید: روش برنامه نویسی پویا غالباً برای الگوریتم هایی به کار برده می شود که در پی حل مسئله ای به صورت بهینه می باشند. در روش تقسیم و غلبه ممکن است برخی از زیرمسائلِ کوچکتر، با هم برابر باشند که در این صورت زیرمسائلِ برابر، به طور تکرار
ی چندین مرتبه حل می شوند که این یکی از معایب روش تقسیم و غلبه است. ایده ای که در فرایِ روش برنامه نویسی پویا نهفته است، جلوگیری از انجام این محاسبات تکراری است و روشی که معمولاً برای این عمل به کارگرفته می شود استفاده از جدولی برای نگهداری نتایج حاصل از حل زیرمسائل است. در این صورت اگر الگوریتم به زیرمسئله ای برخورد کرد که پیش از این حل شده است، به جای حل مجدد آن، نتیجه محاسبه قبلی را از جدول برداشته و کار را با زیرمسئله بعدی دنبال می کند. روش برنامه نویسی پویا یک روش پایین به بالا است (البته همان طور که گفته شد، اگر از قبل بدانیم باید کدام زیرمسئله ها را حل کنیم تا به مرحله اصلی برسیم، یا این که مجبور نباشیم زیرمسئله هایی که استفاده نمی شوند را هم حل کنیم) به این معنی که از حل مسائل کوچکتر به حل مسائل بزرگتر می رسیم. درحالی که از نظر ساختاری، روش تقسیم و غلبه روشی است از بالا به پایین، یعنی به طور منطقی (نه عملی) پردازش از مسئله اولیه آغاز شده و به سمت پایین و حل مسائلِ کوچکتر، به پیش می رود. مجموع زیرمجموعه و کوله پشتی: اضافه کردن یک متغیر. ما بیشتر و بیشتر می بینیم که مسائل مربوط به برنامه ریزی منبع خیلی خ
وبی از مسایل الگوریتمی را با انگیزهٔ عملی ارائه می دهد. تاکنون مشکلاتی را در نظر گرفتیم که در آن درخواست ها با فاصلهٔ زمانی مشخص از یک منبع مشخص شده و همچنین مشکلاتی که در آن درخواست ها دارای مدت و مهلت هستند، اما فواصل خاصی را که در طی آن باید انجام شود تعیین نشده است. در این بخش، ما نسخه ای از نوع دوم مشکل را با مدت زمان و مهلت در نظر می گیریم، که حل مستقیم با استفاده از تکنیک هایی که تاکنون دیده ایم، دشوار است. ما برای حل مسئله از برنامه نویسی پویا استفاده خواهیم کرد، اما با یک تغییر: مشخص می شود مجموعه زیرمسئله ها به اندازه کافی نخواهدبود، و بنابراین ما در نهایت به ایجاد یک مجموعه غنی تر از زیرمسئله ها می پردازیم. همان طور که خواهیم دید، این کار با اضافه کردن یک متغیر جدید به بازگشت در زیربرنامهٔ پویا انجام می شود. مسئله. در مسئلهٔ برنامه ریزی که در اینجا مورد توجه قرار می دهیم، ما یک ماشین داریم که می تواند دستورها را پردازش کند همچنین یک سری درخواست ها formula_1 داریم که می توانیم از آن در بازهٔ زمانی formula_2 تا formula_3 استفاده کنیم. هر درخواست مربوط به یک دستور است که برای پردازش آن به formula_4 وا
حد زمانی نیاز داریم. اگر هدف ما این باشد که دستورها را پردازش کنیم به طوری که ماشین را تا زمان formula_3 مشغول نگه داریم، کدام دستورها را باید انتخاب کنیم؟ به زبان دقیق تر، فرض کنید که ما آیتم های formula_1 را داریم، که هر کدام دارای وزن formula_4 است. هدف ما انتخاب یک زیرمجموعه از این آیتم ها است به طوری که مجموع formula_4های آیتم های انتخاب شده از formula_3 کمتر مساوی باشند و با توجه به این محدودیت، مجموع این وزن ها بیشترین مقدار ممکن باشد. ما این مسئله را «مسئلهٔ مجموع زیرمجموعه» می نامیم. این مسئله یک حالت خاص رایج از مسئلهٔ کوله پشتی است، که هر درخواست formula_10 یک ارزش formula_11 و یک وزن formula_4 دارد. هدف در این مسئلهٔ کلی تر این است که زیرمجموعه ای با بیشترین مجموع ارزش انتخاب کنیم با توجه به اینکه نباید مجموع وزن ها از formula_3 بیشتر باشد. به طور معمول مسئلهٔ کوله پشتی یک زیرمسئله از مسائل کلی تر است. نام «کوله پشی» اشاره به مسئلهٔ پر کردن یک کوله پشتی با ظرفیت formula_3 دارد که باید آن را تا جای ممکن با استفاده از مجموعه ای از آیتم ها پرکرد. ما از واژهٔ وزن یا زمان برای اشاره به formula_3، formu
la_4 استفاده خواهیم کرد. چون این مسئله، مسائل برنامه ریزی دیگری که قبلاً دیده ایم را شبیه سازی می کند، طبیعی است که از خود بپرسیم آیا الگوریتم حریصانه ای برای راه حل بهینه وجود دارد یا خیر. به نظر می آید که پاسخ خیر باشد، حداقل تا کنون هیچ روش حریصانهٔ کارایی شناخته نشده است که آیتم ها را به صورت نزولی مرتب کند؛ یا حداقل این کار را برای آیتم های با وزن حداکثر formula_3 انجام دهد، و سپس ما شروع به انتخاب آیتم ها با این ترتیب کنیم تا جایی که مجموع وزن آیتم های انتخاب شده کمتر از formula_3 باشد. اما اگر formula_3 مضرب دو باشد، و ما سه آیتم با وزن های formula_20 داشته باشیم، خواهیم دید که الگوریتم حریصانه جواب بهینه را تولید نخواهد کرد. به طور جایگزین می توانستیم آیتم ها را بر اساس وزنشان به صورت صعودی مرتب کنیم و کار مشابه را انجام دهیم، ولی این بار در ورودی های formula_21 شکست می خورد. هدف ما این است که نشان دهیم که چگونه با استفاده از برنامه نویسی پویا این مسئله را حل کنیم. اصول اولیهٔ برنامه نویسی پویا را به یاد بیاورید: ما باید تعداد کمی از زیرمسئله ها را داشته باشیم به طوری که هر زیرمسئله را بتوان به راحتی
با استفاده از زیرمسئله های «کوچکتر» حل کرد و پاسخ به مسئلهٔ اصلی به راحتی به دست می آید، هنگامی که ما پاسخ همهٔ زیر مسئله ها را بدانیم. طراحی الگوریتم. می خواهیم از تعداد زیادی زیرمسئله استفاده کنیم. در واقع برای هر مجموعهٔ اولیه formula_22 از آیتم ها و هر مقدار ممکن w برای بیشینه وزن ممکن، زیرمسئله ای در نظر می گیریم تا با استفاده از آنها بتوانیم سریعتر مسئله را حل کنیم. فرض کنید که formula_3 یک عدد صحیح باشد و همهٔ درخواست های formula_24 مقادیر صحیح formula_4 هستند. ما یک زیرمسئله به ازای هر formula_24 و هر formula_27 داریم. ما formula_28 را به عنوان مقدار پاسخ بهینه برای آیتم های formula_29 و بیشینه وزن مجاز formula_30 تعریف می کینم که برابر است با: formula_31 که formula_32 روی زیرمجموعهٔ formula_33 است که formula_34 را ارضا می کند. استفاده از این مجموعهٔ جدید از زیرمسئله ها، این اجازه را به ما می دهد که مقدار formula_28 به عنوان یک عبارت ساده بر حسب مقادیر به دست آمده از مسائل کوچکتر بیان کرد. علاوه بر این formula_28 کمیتی است که ما در انتها به دنبال آن هستیم. فرض کنید که o نمایانگر راه حل بهینه برای مسئل
هٔ اصلی باشد. دو حالت داریم: ۱- اگر formula_37 آنگاه formula_38 پس به راحتی می توانیم عبارت formula_39 را نادیده بگیریم. ۲- اگر formula_40 آنگاه formula_41، از این به بعد ما به دنبال استفاده از ظرفیت باقی ماندهٔ formula_42 هستیم. هنگامی که آیتم nام بسیار بزرگ است، formula_43 ما باید داشته باشیم formula_44. در غیر این صورت، ما راه حل بهینه را از این طریق با توجه به اینکه برای هر n درخواست کدام یک از گزینه های بالا بهتر است به دست می آوریم. با استفاده از استدلال مشابه برای زیرمسئلهٔ آیتم های formula_45 و بیشینه وزن formula_30، رابطهٔ بازگشتی روبرو را می دهد: اگر formula_47 آنگاهformula_48. در غیر اینصورت:formula_49 مانند قبل، ما می خواهیم الگوریتمی طراحی کنیم که جدولی از همهٔ مقادیر ممکن formula_28 داشته باشیم درحالی که هر کدام از آنها را حداکثر یکبار محاسبه کرده باشیم. با استفاده از لم (*) می توان فوراً ثابت کرد که مقدار برگشتی formula_51 برای در خواست های formula_1 و وزن در دسترس formula_3، پاسخ بهینه ای است .(formula_54 یک آرایهٔ دو بعدی است که مقادیر formula_28 را در خود ذخیره کرده است) آنالیز آلگوریتم. برا
ی الگوریتمی که در این شرایط طراحی کرده ایم، اما به یک جدول دو بعدی نیاز داریم، که بازتاب دو بعدی جدول زیرسوالات است که در حال ساخته شدن هستند. به عنوان یک مثال از اجرای این الگوریتم، به یک نمونه با وزن formula_56 و formula_57 و آیتم هایی با اندازه formula_58 "و" formula_59 توجه کنید. ما در خواهیم یافت که مقدار بهینه formula_60 خواهدبود (که با استفاده از سومین آیتم و یکی از دو آیتم اول آن را به دست آورده ایم). قبل از آن، در مورد برنامه ریزی فواصل زمانی موزون، جدول راه حل های formula_54 را ساخته ایم، و مقادیر formula_62 را با استفاده از مقادیر قبلی در زمان اجرای formula_63محاسبه می کنیم؛ بنابراین مدت زمان اجرا متناسب با تعداد ورودی ها به جدول می باشد. الگوریتم مجموع زیرمجموعه formula_64 بهینه جواب مسئله را محاسبه می کند و زمان اجرای آن formula_65 است. توجه کنید که زمان اجرای برنامه تابعی از چندجمله ای بر حسب n نیست، در واقع یک تابع چندجمله ای از formula_39 و formula_30 است. ما چنین الگوریتم هایی را «شبه چندجمله ای» می نامیم. الگوریتم های شبه چندجمله ای می توانند به طور قابل توجهی کارا باشند هنگامی که اعداد form
ula_68ی که به عنوان ورودی دریافت می کنیم به طور قابل توجهی کوچک باشند. هرچند هنگامی که formula_69ها بزرگ می شوند عملکرد این الگوریتم ها کاهش می یابد. برای به دست آوردن یک مجموعه بهینه formula_70 از آیتم ها، می توانیم آرایهٔ formula_54 را با استفاده از روشی که در قبل گفته شد ردیابی کنیم. یک جدول formula_54 از بهینه مقدارهای زیرمسئله ها داده شده است. بهترین مجموعه formula_70 را می توان در زمان formula_74 پیدا کرد. مسئلهٔ کوله پشتی. مسئلهٔ کوله پشتی کمی از مسئلهٔ برنامه ریزی که در قبل بحث کردیم سخت تر است. شرایطی را در نظر بگیرید که مانند قبل آیتم formula_10 یک وزن نامنفی formula_69 دارد و همچنین یک ارزش جداگانه formula_77 نیز دارد. هدف ما پیدا کردن مجموعه formula_70 با بیشینه ارزش formula_79 با محدودیت مجموع وزن این آیتم ها نباید از formula_3 بیشتر شود. سخت نیست که الگوریتم پویای خود را برای این مسئله کلی تر گسترش دهیم. ما از مجموعه زیرمسئله های مشابه استفاده می کنیم، formula_28 تا مقدار راه حل بهینه را مشخص کنیم با استفاده از زیرمجموعه از آیتم های formula_22 و بیشینه وزن دردسترس formula_30. ما یک راه حل بهینه
formula_84 در نظرمی گیریم و دوحالت را با توجه به اینکه formula_40 هست یا خیر، مشخص می کنیم: ۱- اگر formula_37 آنگاه formula_87 ۲- اگر formula_40 آنگاه formula_89 استفاده از این خط از استدلال برای زیرمسئله ها نتیجهٔ مشابه (*) را می دهد. اگر formula_90 آنگاه formula_91. در غیر این صورت: formula_92 با استفاده از این روش بازگشت، می توانیم یه الگوریتم پویای کاملاً مشابه پیاده سازی کنیم، که نتیجهٔ روبرو را می دهد: مسئلهٔ کوله پشتی در زمان اجرای formula_93 قابل حل است. الگوریتم ضریب دو جمله ای با استفاده از برنامه ریزی پویا. ورودی ها : اعداد صحیح و مثبت formula_39 و formula_95 که در آن formula_96 است. خروجی ها : bin2 ضریب دو جمله ای formula_97 int bin2(int n, int k) int B[n + 1][k + 1]; for(int i = 0;i &lt;= n;i++) for(int j = 0;j &lt;= min(k, i);j++) if(j == 0 || j == i) B[i][j] = 1; else B[i][j] = B[i - 1][j - 1] + B[i - 1][j]; return B[n][k]; محدودیت های برنامه نویسی پویا: مسئلهٔ فروشندهٔ دوره گرد. برنامه نویسی پویا همیشه جواب نمی دهد. خوب است که علت این موضوع را بدانیم تا از اینکه در دام الگوریتم های نادرست و نا
بهینه بیفتیم، خودداری کنیم. ابتدا به بررسی مسئلهٔ زیر می پردازیم: مسئله: بلندترین مسیر ساده ورودی: یک گراف وزن دار formula_98 با راس های شروع و پایان formula_99 داریم . خروجی: مسیری از formula_70 به formula_101 بیابید که بیشترین وزن را داشته باشد و در آن هیچ رأسی را بیش از یک بار نبینیم. این مسئله از دو جهت با مسالهٔ فروشندهٔ دوره گرد(TSP) متفاوت است. اولاً، این مسئله به دنبال یک مسیر است نه یک تور بسته. این تفاوت قابل توجه نیست: به راحتی با اضافه کردن یال formula_102 یک تور بسته به دست می آوریم. ثانیاً این مسئله به دنبال مسیر با بیشترین وزن است به جای مسیر با کمترین وزن. باز هم این تفاوت خیلی مهم نیست: این مسئله ما را تشویق می کند تا جایی که می توان راس ها را بازدید کرد (در حالت ایدئال تمام رئوس) دقیقاً مانند TSP. نکتهٔ مهم در این مسئله این است که ما نیابد از هیچ رأسی بیش از یک بار عبور کنیم. برای گراف های غیر وزندار، بزرگترین مسیر از formula_70 به formula_101 حداکثر formula_105 یال دارد. پیدا کردن چنین «مسیرهای همیلتونی» یک مسئلهٔ مهم در نظریه گراف است. چه زمان هایی الگوریتم های برنامه نویسی پویا درست هستند
؟ درستی الگوریتم های برنامه نویسی پویا وابسته به روابط بازگشتی ای است که بر پایه آن بنا شده اند. فرض کنید ما تابع formula_106 را به عنوان تابعی که نمایانگر طول بلندترین مسیر ساده از formula_10 به formula_108 است تعریف کنیم. توجه کنید که بلندترین مسیر ساده از formula_10 به formula_108 باید قبل از رسیدن به formula_108، تعدادی رئوس formula_112 را بازید کند؛ بنابراین، آخرین یال بازدید شده باید به صورت formula_113 باشد. این موضوع رابطهٔ بازگشتی روبرو را برای محاسبهٔ طول بلندترین مسیر ساده پیشنهاد می کند: formula_114 که در آن formula_115 وزن یال formula_113 است. ایده به نظر معقول می رسد، اما شما می توانید مشکلات را ببینید؟ به دو مورد زیر توجه کنید: اولاً، این رابطهٔ بازگشتی منجر به هیچ گونه سادگی نمی شود. ما از کجا می دانیم که راس formula_108 قبلاً در بلندترین مسیر ساده از formula_10 به formula_112 ظاهر نشده است؟ اگر ظاهر شده باشد، آنگاه اضافه کردن یال formula_113 منجر به ایجاد دور در گراف می شود. برای جلوگیری از چنین چیزی، ما باید یک تابع بازگشتی متفاوت تعریف کنیم که صراحتاً ذخیره کند که ما در چه مکان هایی حضور دا
شتیم. شاید بتوانیم formula_121 را تعریف کنیم به عنوان تابعی که نمایانگر بلندترین مسیر ساده از formula_10 به formula_108 است و از راس formula_95 عبور نمی کند؟ شاید این یک قدم در جهت درست باشد ولی هنوز ما را به یک تابع بازگشتی قابل اطمینان نمی رساند. مشکل دوم مربوط به دستورالعمل ارزیابی است. ابتدا چه چیزی را ارزیابی می کنید؟ چون هیچ ترتیب چپ به راست یا بزرگ به کوچکی از رئوس وجود ندارد، واضح نیست که زیرمسئله های کوچکتر چه هستند. بدون داشتن چنین ترتیبی، ما در یک دور بینهایت می افتیم تا زمانی که بخواهیم کاری انجام دهیم. برنامه نویسی پویا را می توان در هر مسئله ای که اصل بهینه بودن را رعایت می کند بکار برد. برای مثال، در تصمیم گیری اینکه یک تطابق رشته ای را به وسیلهٔ جابه جایی، اضافه کردن یا حذف کردن گسترش دهیم، ما نیازی نداریم که بدانیم کدام دنباله از عملگرها تا آن زمان انجام شده است. در واقع، ممکن است دنباله های متفاوت ویرایش وجود داشته باشد که هزینهٔ formula_125 را بر روی formula_126 حرف از الگوی formula_127 و formula_101 حرف از الگوی formula_129 اعمال می کند. مسئله ها هنگامی از اصل بهینگی پیروی نمی کنند که به ج
ای هزینهٔ عملیات، مشخصهٔ عملیات مهم می شود. چنین چیزی می تواند شکلی از مسئلهٔ فاصلهٔ ویرایش که در آن مجاز به استفاده از عملگرها با یک ترتیب خاص نیستیم، باشد. هر چند بسیاری از مسائل ترکیبیات از اصل بهینگی پیروی می کنند. چه زمانی الگوریتم های برنامه نویسی پویا کارا هستند؟ زمان اجرای الگوریتم های برنامه نویسی پویا تابع دو چیز است :۱) تعداد زیر مسئله هایی که ما باید آنها را بررسی کنیم ۲) چه قدر طول می کشد تا هر زیرمسئله را بررسی کنیم. مورد اول – که معمولاً فضای حالات نامیده می شود – مشکل جدی تری است. تاکنون در مسئله هایی که بررسی کردیم، زیر مسئله ها به وسیلهٔٔ مکان های توقف در ورودی مشخص می شدند. این به این خاطر است که موضوعات ترکیبیاتی که روی آنها کار می شده مانند رشته ها، دنباله های عددی، چندضلعی ها و … به صورت ضمنی در عناصر خود دارای یک ترتیب هستند. این ترتیب را نمی توان به هم زد مگر با عوض کردن صورت مسئله. هنگامی که ترتیب مشخص شد، مکان های توقف یا حالات نسبتاً کمی وجود خواهد داشت، به طوری که ما می توانیم الگوریتم های بهینه را به دست بیاوریم. هنگامی که اشیا به صورت مشخص دارای یک ترتیب نیستند، ما تعداد نمایی از
زیر مسئله ها را به دست می آوریم (برخلاف بالا). فرض کنید حالات زیرمسئله ما شامل کل مسیرها از راس شروع تا مقصد است. پس formula_130 مشخص کنندهٔ بلندترین مسیر ساده از formula_10 تا formula_108 است که formula_127 دنبالهٔ دقیق رئوس میانی بین formula_10 و formula_108 است که در مسیر آمده است. رابطهٔ بازگشتی روبرو برای محاسبهٔ مقدار بالا است که در آن formula_136 به معنی اضافه کردن formula_112 به انتهای formula_127 است: formula_139 این رابطه درست است اما چه قدر بهینه است؟ مسیر formula_127 شامل حداکثر formula_141 راس با یک ترتیب مشخص است. پس ما formula_142 از چنین مسیرهایی داریم، در واقع، این الگوریتم واقعاً از جستجوی ترکیبیاتی استفاده می کند تا تمامی مسیرهای بین را بسازد. ما با این ایده می توانیم یک کار بهتر انجام دهیم. فرض کنید که formula_143 مشخص کنندهٔ بلندترین مسیر از formula_10 به formula_108 است که رأس های میانی روی مسیر دقیقاً در مجموعه formula_146 قرار دارد. بنابر این اگر formula_147، دقیقاً ۶ مسیر وجود دارد: formula_148 این فضای حالت حداکثر formula_149 حالت دارد، بنابراین کوچکتر از مسیرهای محاسبه شده در قسمت
قبل است. علاوه بر این، تابع را می توان با رابطه بازگشتی روبرو محاسبه کرد: formula_150 پس می توان بلندترین مسیر ساده از formula_10 به formula_108 را با بیشینه کردن روی مجموعهٔ تمام رئوس بین این دو رأس به دست آورد. formula_153 تنها formula_149 زیر مجموعه از formula_39 راس وجود دارد، پس این یک بهبود چشمگیر روی شمردن تمام formula_156 تور ممکن است. در واقع این روش می تواند برای حل TSP هنگامی که بیش از ۳۰ رأس داریم استفاده شود. همچنان برنامه نویسی پویا بیشترین تأثیر را بر اشیایی که به صورت مناسب مرتب شده اند دارد.
قهوه خانه عرش، نام یکی از معروفترین قهوه خانه های تهران در عهد قاجاریه است، که در خیابان چراغ برق این شهر قرار داشت. در تهران قدیم، برخی از قهوه خانه های شهر، مرکز اجتماع و به اصطلاح پاتوق اشرار و افراد بدنام و ناراحت بودند و محل فسق و فجور آن ها به شمار می آمدند. یکی از شاخصترین و معروفترین این قهوه خانه ها، قهوه خانه عرش بود که پاتوق و محل تجمع افراد معتاد و الکلی محسوب می شد. به نظر می آید که وجه تسمیهٔ این قهوه خانه از سفر خیالی افراد معتاد و الکلی پس از مستی و نشئگی به عرش، گرفته شده باشد و این قهوه خانه به دلیل سیر دادن مشتریان خود در عرش، بدین نام نامیده می شد. محل این قهوه خانه در خیابان چراغ برق قرارداشت و مرکز شبانه روزی معتادها و و عرق خورهای تهران به شمار می آمد. به این کیفیت که:
قُرنه به معنی شاخ و شهریست در جنوب شرق کشور عراق و از توابع شهرستان بصره با جمعیت ۴۵۰ هزار نفر است. قرنه در در محل تقاطع دو رود دجله و فرات و محل تشکیل شط العرب است. به واسطه استخراج نفت جز ثروتمندترین شهرهای عراق می باشد. تا زمان حکومت صدام حسین استخراج نفت از این چاه ها را شرکت های روسی انجام می دادند. همچنین قرنه محل قدیمی سکونت عشیره قرینی است که اکنون این محل سکونت این عشیره بصره می باشد. همچنین اجداد عشیره سادات آل جابر در این منطقه سکونت داشتند و سید جابر الصغیر یکی از اجداد عشیره سادات آل جابر محمدیه در این منطقه به دست حکومت عثمانی مسموم شد و پدرش سید حسن نیز از سوی حکومت عثمانی اعدام شد. و فرزندان سید جابر الصغیر به اجبار از قرنه فرار کردند سید موسی بن سید علی بن سید جابر الصغیر پس از به قتل رسیدن مظلومانه برادرش سید حسین به خرمشهر و منطقه صلبوخ قدیم (جزیره مینو) رفت. و سید هاشم و سید جاسم فرزندان سید جابر بن سید محسن بن سید یوسف بن سید شریف بن سید جابر الصغیر نیز از منطقه کوت الزین به جزیره مینو مهاجرت کردند و فرزندانشان در آن منطقه و منطقه سلیچ در آبادان ساکن شدند. قرنه از در محاصره دو هور العظیم
از شرق و هور الحمار از غرب می باشد. به واسطه فاصله ۴۰ کیلومتری با مرز ایران این شهر در طول جنگ هشت ساله ایران و عراق متحمل خسارات فراوانی شد. از اماکن تفریحی آن می توان به درخت آدم اشاره کرد. درختی که اهالی منطقه اعتقاد دارند در محل حضور آدم کاشته شده و ابراهیم بر آن نماز خوانده است. فاصله شهرک القرنه تا جزیره مجنون ۱۵ کیلومتر است.
محمدحسین سهرابی راد یکی از زندانیان سیاسی ایرانی است. به گفته سایت جرس وی بدلیل همکاری با محمد داوری سردبیر سایت سحام نیوز جهت مستند سازی مسائل رویداده در بازداشتگاه کهریزک دستگیر و توسطقاضی مقیسه ای به اتهام اقدام علیه امنیت ملی و نشر اکاذیب به ۴سال حبس تعزیری و۷۴ ضربه شلاق محکوم گردید. وی بر اثر فشارهای وارده در طی ماه ها شکنجه از طریق سلول انفرادی و تحدید به بازداشت خانواده اش از سوی بازجویان وزارت اطلاعات در زندان اوین دست به خودکشی زده است.
سحام نیوز، وب سایت وابسته به مهدی کروبی، برگرفته از سر حروف ابتدای واژگان «سایت حزب اعتماد ملی» است. در بهار سال ۱۳۸۷، مهدی کروبی با صدور یک حکم، مهدی علی بابایی را به عنوان مدیر روابط عمومی حزب اعتماد ملی منصوب کرد. تا قبل از فعالیت مهدی علی بابایی به عنوان مدیر روابط عمومی، حزب اعتماد ملی دارای یک وب سایت اطلاع رسانی بود که در اردیبهشت سال ۱۳۸۷ با پیشنهاد مدیر روابط عمومی، مهدی علی بابایی و تصویب مهدی کروبی، نام سحام نیوز برای پایگاه خبری حزب اعتماد ملی انتخاب شد. نخستین سردبیر سایت حزب اعتماد ملی نیز مهدی علی بابایی بود که در ماه های اولیه پس از وقایع انتخابات ریاست جمهوری ۱۳۸۸ نیز همچنان مسئولیت ادارهٔ سایت را به عهده داشت. سردبیر بعدی این وب سایت یعنی محمد داوری و دو تن از همکارانش به دلیل تلاش برای مستندسازی رویدادهای بازداشتگاه کهریزک دستگیر شده و به اتهام نشر اکاذیب به مجازات حبس محکوم شدند. این سایت، اخبار و بیانیه های مهدی کروبی را گزارش می داد و پس از حبس خانگی میرحسین موسوی، مهدی کروبی و همسرانشان، به عنوان وب سایت اطلاع رسانی از وضعیت مهدی کروبی فعالیت می کند. این وبگاه در حال حاضر در ایران مسدود
شده است. در ۹ آذر ۱۴۰۲ این خبرگزاری نامش را به دلیل استقلال آن از حزب اعتماد ملی به «سهام نیوز» تغییر داد. سهام نیوز در کانال تلگرامش نوشته بود: «سایت خبری سحام نیوز در سال ۱۳۸۶ و پس از تأسیس حزب اعتماد ملی ایجاد شد که در آن زمان برگرفته از حروف اول «سایت حزب اعتماد ملی» بود. با توجه به اینکه طی سال های اخیر حزب اعتماد ملی مجموعه رسانه ای خود را راه اندازی کرده است و نیز به دلیل ایجاد تغییراتی «واضح» جهت اعلام عدم وابستگی به حزب اعتماد ملی و نیز دبیرکل اسبق و محصور آن، جناب آقای کروبی؛ ما تصمیم به تغییر نام این رسانه گرفته ایم.» از سرگیری فعالیت سایت رسمی حزب اعتماد ملی. در تیرماه ۱۳۹۶ طی حکمی از سوی رسول منتجب نیا، قائم مقام حزب اعتماد ملی مسئولیت سایت رسمی این حزب به کمیته روابط عمومی حزب اعتماد ملی واگذار شد. سامان سلیمانی مرند، فعال اصلاح طلب و مسئول امور رسانه ای روابط عمومی حزب اعتماد ملی به عنوان سردبیر این وب سایت تعیین و معرفی شد. وب سایت اطلاع رسانی حزب اعتماد ملی ایران به آدرس www.etemad-melli.com تنها وب سایت خبری رسمی وابسته به این حزب است که اخبار، بیانیه ها و مواضع حزب از طریق آن اعلام می شود.
پیش از این، وب سایت خبری سحام نیوز مواضع رسمی حزب اعتماد ملی را اعلام می کرد که با فیلتر شدن آن طی اعتراض ها به نتیجه انتخابات ریاست جمهوری سال ۸۸، هم اکنون بیشتر منعکس کننده مواضع خانواده مهدی کروبی است.
کواگولاز نوعی آنزیم پروتئینی است که به وسیله ریزاندام به وجود می آید. کواگیولیز در تبدیل فیبرینوژن به فیبرین نقش مهمی را ایفا می کند. در آزمایشگاه ها از وجود یا عدم وجود کواگولاز در تشخیص بین انواع گوناگون استافیلوکوک استفاده می کنند. این پروتئین همچنین از یرسینیا پستیس نیز تهیه می گردد.
بهروز کریمی ملقب به پریستو و پدر شعبده بازی ایران Iranian magician هنرمند سرشناس. شعبده باز، هیپنوتیزور، بازیگر، عروسک گردان و استند آپ کمدی ایرانی است. او همچنین داور بخش شعبده بازی و داور بخش تقلید صدا جشنواره بین المللی ستاره های صحنه بوده است و تندیس ستاره جاودان هنر را به پاس سالها فعالیت در عرصه سرگرمیهای نمایشی دریافت نموده است. زندگی نامه. کریمی در دوم فروردین ۱۳۳۴ در آبادان متولد شد و اکنون عضو انجمن شعبده بازان بین المللی و مؤسسه هنرمندان پیشکسوت می باشد. کریمی از کودکی شعبده بازی و تردستی را بدون کمک مربی فرا گرفت و نخستین اجرای خود را در سن ۸ سالگی در زادگاهش آبادان به نمایش گذاشت. او در سن ۱۴ سالگی راهی کشور کویت شد و برای اولین بار در یک سیرک بزرگ شروع به اجرای برنامه کرد و اسم هنری «پریستو» را برای خود برگزید. کریمی در سال ۱۳۵۱ با دیدن شعبده های ذهنی Mental Magic وارد این عرصه شد و توانست با تمرکز قاشق و چنگال را خم کند، شیشه را بشکند و همچنین نبض خودرا متوقف نماید. کریمی در سال ۱۳۵۲ توسط یک شعبده باز آمریکایی به نام (جو بریکی) به انجمن شعبده بازان بین المللی در آمریکا راه یافت. کریمی تنها شعبد
ه بازی است که در برنامه های رادیویی برای شنوندگان به ویژه روشن دلان نابینا برنامه اجرا می کند. از محبوب ترین نمایش های او در تلویزیون می توان به ایفای نقش نهان و آشکار در سریال هوشیار و بیدار اشاره کرد. از تردستی های دیگر او می توان به نمایش رانندگی با چشمان بسته در اتوبان تهران، کرج و متوقف نمودن نبض خود در بیمارستان امیر اعلم تهران اشاره نمود. وی از سال ۱۳۷۱ تا کنون مسئولیت کانون و انجمن هنرمندان سرگرمی های نمایشی ایران را به عهده دارد. بهروز کریمی علاوه بر پنج جلد کتاب آموزش شعبده بازی جهت استفاده هنرجویان خود، برای اولین بار کتاب رازهای هودینی را به فارسی ترجمه کرد.. نکته مهم آنکه هنرجویان شعبده باز وی از سراسر ایران که اکنون برای خود استاد تردستی و شعبده بازی شده اند روز ۲ فروردین که مصادف با زاد روز تولد ایشان است را روز شعبده بازان ایران می نامند و به هم دیگر تبریک می گویند. یکی از بزرگترین افتخارات بهروز کریمی، به دست آوردن رتبه دوم جهانی است که در سال ۱۳۷۰ تحت عنوان فستیوال شعبده بازان در سوئیس و با حضور شعبده بازان مطرح و نام آوری همچون David Copperfield دیوید کاپرفیلد برگزار شد.
کارا (카라) یک گروه موسیقی پاپ کره ای با امضای دانشگران صنعت پژوه رسانه ها (DSP)از کشور کره جنوبی است. نام کارا برگرفته شده از واژهٔ یونانی chara (χαρά) به معنای لذت است؛ که تفسیر گروه از آن، ملودی شیرین است. اعضا. کارا به عنوان یک گروه چهار نفره شروع به کار کرد که اولین آلبوم آن ها The First Blooming در سال ۲۰۰۷ (۱۳۸۶) منتشر شد. جدایی کیم سونگ-هی. سال ۲۰۰۸ کیم سونگ-هی به علت فشارهای پدر و مادرش از گروه جدا شد و دو عضو دیگر وارد گروه شدند که گروه، پنج نفره شد: پارک گیو-ری؛ هان سئونگ-یون؛ گو ها-را؛ جانگ نیکول و کانگ جی-یونگ. شروع آثار. این گروه پنج نفره اولین اثر خود را با تک آهنگ Honey به وجود آورد. گروه دو آلبوم کامل - The First Blooming و Revolution - را همراه با چند آهنگ مختلف بیرون داد. جوایز. کارا جوایز مختلفی شامل جایرهٔ رقص برتر از جوایز موسیقی آسیایی M.net و جایزهٔ خوانندهٔ زن برتر در شانزدهمین جوایز هنر سرگرمی کره به دست آورده است. سرانجام گروه اولین کار خود را دژاپن سال ۲۰۱۰ ساخت. در پایان آن سال، کارا به عنوان بهترین هنرمند تازه کار سال ۲۰۱۰ توسط oricon ژاپن دوبله شد و همچنین جایزهٔ بین المللی هنرمند