Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
در نظریه گراف، برای هر گراف همبند ساده (غیر جهتدار) یک زیر گراف وجود دارد که در آن از گره ریشه به تمامی گره ها مسیری وجود دارد و طول این مسیر (فاصلهٔ گره ریشه با سایر گره ها) کمینه است. این گراف یک درخت است. زیرا اگر دو مسیر بین گره ریشه و یک راس v (به عنوان مثال یک دور) باشد، می توانیم یال با طول بزرگتر را حذف کنیم، بدون اینکه فاصلهٔ بین گره ریشه تا هر یک از گره های دیگر در این زیردرخت افزایش یابد؛ بنابراین دوری در گراف باقی نمی ماند و به یک درخت تبدیل می شود. اگر بین هر جفت گره در گراف کوتاهترین مسیر یکتایی وجود داشته باشد، در نتیجه این درختِ باکوتاهترین مسیر، یکتاست. با استفاده از اثبات زیر می توان این ادعا را ثابت کرد. اگر یک مسیر مشخص از ریشه به هر گره، دارای یال کمینه باشد، می توان گفت هر قسمت از آن مسیر (بین هر دو گره مختلف) یک مسیر کمینه بین آن دو گره است. در گراف های بدون یال منفی، با مشخص کردن یک راس، می توان با استفاده از الگوریتم دیکسترا درخت با کوتاهترین مسیر را یافت. در گراف هایی که احتمالاً دارای یال منفی هستند، می توان از الگوریتم بلمن–فورد، به جای این الگوریتم استفاده کرد. اگر بخواهیم مسیر کم
ینه را برای هر دو جفت گره موجود در گراف پیدا کنیم، الگوریتم به صرفه تری به نام الگوریتم فلوید-وارشال وجود دارد. یک مسئلهٔ شناخته شده در شبکه که از درخت با کوتاهترین مسیر استفاده می کند، محاسبهٔ هزینه، قابلیت اطمینان، و پهنای باند مورد نیاز برای گره مرکزی هست. مسئلهٔ درخت کوتاه ترین مسیر. در تئوری گراف، مسئلهٔ درخت کوتاهترین مسیر، در واقع پیدا کردن مسیری بین دو گره در گراف است، به صورتی که حاصل جمع وزن یال های موجود در مسیر کمینه باشد. یک مثال از این مسئله در دنیای واقعی پیدا کردن کوتاهترین مسیر به یک مقصد از روی نقشه است. در اینجا ر ئوس، نمایندهٔ مبدأ و مقصدها (مکان های مورد نظر) و یال ها بیانگر جاده ها هستند که با توجه به زمانی که طول می کشد تا مسافت بین این دو مکان را طی کنیم، ارزش گذاری می شوند. شکل زیر یک نمونه از اجرای الگوریتم دیکسترا که برای پیدا کردن درخت کوتاه ترین مسیر، در گراف های بدون دور منفی به کار گرفته می شود، می باشد.
سید بابک فرزانه پژوهشگر، مؤلف و استاد زبان و ادبیات عرب دانشگاه آزاد اسلامی است. وی پس از اخذ دیپلم متوسطه در رشته علوم تجربی و تحصیل ادبیات عرب در حوزه علمیه جهت ادامه تحصیل به دانشگاه اصفهان رفت و لیسانس زبان و ادبیات عرب گرفت. فرزانه تحصیلات خود را در زمینه ادبیات عرب ادامه داد. او به تدریس در دانشگاههای تهران(دانشکده الهیات)، آزاد اسلامی و الزهراء (و گاه دانشگاه امام صادق ع) پرداخت. فرزانه به عنوان عضو هیأت علمی پژوهشی به دانشگاه تورنتو دعوت شد و درآنجا این فرصت را یافت تا مطالعات خود را در زمینه فرهنگ نگاری قرآن تکمیل کند. فرزانه در حال حاضر مدیر گروه زبان و ادبیات عرب دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران شمال است. علاوه بر این مدیریت بخش عربی دائرةالمعارف بزرگ اسلامی و دانشنامه ایران و نیز سردبیری مجله علمی پژوهشی صحیفه مبین را بر عهده دارد. زمینه های تحقیقاتی. زبانشناسی(فقه اللغة)، ترجمه، آموزش دستورزبان، بلاغت عربی و فرهنگ نگاری قرآن
در علوم کامپیوتر، تطبیق الگو چک کردن دنباله ای از نشانه ها به منظور حضور ترکیباتی از برخی الگو هاست. در مقایسه با شناسایی الگو، الگوی منطبق همیشه باید کاملاً همان الگوی مقایسه شده باشد. الگوها عموماً به شکل رشته یا ساختار درخت هستند. کاربردهای تطبیق الگو شامل یافتن یک الگوی نشانه در یک توالی (در صورت وجود) و نمایش آن در خروجی، نمایش برخی از اجزای الگوی همسان در خروجی، و جایگزین کردن الگوی تطبیق با برخی رشته های دیگر است. (به عنوان مثال جستجو و جایگزینی) الگوهای رشته ای (مانند متنی از رشته ها) معمولاً با استفاده از عبارت باقاعده و تکنیک ها مانند عقب گرد تشریح می شوند. ساختارهای درختی در برخی زبان های برنامه نویسی به عنوان یک ابزار کلی برای انجام فر آیند روی داده ها بر اساس ساختارشان، مانند … استفاده شده اند و زبان سمبولیک ریاضی به نام متمتیکا سینتکس مخصوص خود، برای نمایش الگوهای درختی و ساختار زبانی برای اجرای شرطی و بازیابی ارزش بر اساس آن است. به منظور تأمین سادگی و کارایی، این الگوهای درخت فاقد برخی از ویژگی هایی است که در عبارات منظم در دسترس هستند. معمولاً می توان الگوهای پیشنهادی که تک به تک امتحان شده،
تا یک ساختار برنامه نویسی شرطی قوی را به دست دهد، پیشنهاد داده شود. تاریخچه. اولین برنامه های کامپیوتری که از تطبیق الگو استفاده کردند، ویرایش گر های متن هستند. در آزمایشگاه های بل، کن تامسون برای پوشش عبارت باقاعده ویژگی های جستجو و جایگذاری در QED ها را گسترش دادند. زبان های برنامه نویسی اولیه با ساختار تطبیق الگو شامل زبان اسنوبول در سال ۱۹۶۲، SASL در سال ۱۹۷۶، NPL در ۱۹۷۷، و KRC در ۱۹۸۱. زبان های برنامه نویسی اولیه که تطبیق الگوی مبتنی بر درخت داشتند، گسترش لیسپ توسط Fred McBride، در سال ۱۹۷۰ هستند. الگوهای اولیه. ساده ترین الگو در تطبیق الگو یک متغیر یا مقدار صریح است. به عنوان مثال، یک تابع Haskell با سینتکس ساده را فرض کنید (پارامترهای تابع در پرانتز نمی آیند، = به معنای مساوی نیست، بلکه به معنی تعریف است): f 0 = 1 در اینجا، ۰ یک الگو ی تک مقداری است. اکنون، هروقت ۰ به عنوان ورودی به f داده شود، الگو مطابقت می کند و تابع ۱ برمی گرداند. با هر ورودی دیگری، تابع کار نمی کند. برای اینکه سینتکس الگوهای پیشنهادی دیگر را در تعریف تابع پشتیبانی کند، می توانیم تعریف را به این صورت گسترش دهیم: f n = n * f (n-1)
در اینجا، اولین n یک الگوی تک مقداری است، که قطعاً هر مقداری در آن صدق می کند. در، الگوها به ترتیب امتحان می شوند بنابراین اولین تعریف حتماً برای صفر صدق می کند، همان طور که برای بقیه ورودی ها تابع به ازای هر ورودی، (n * f (n-1 را برمیگردند. الگوی کلمات (معمولاً به شکل _ نوشته می شوند) نیز ساده است: مانند نام متغیر، که با هر مقداری تطبیق می کند، اما هر مقداری را به هر اسمی اضافه نمی کند. الگوهای درختی. الگوهای پیچیدهٔ بیشتری می توانند از الگوهای اولیهٔ بخش قبل ساخته شوند، معمولاً همان طور که مقادیر از ترکیب مقادیر دیگر به دست می آیند. تفاوت در اینجاست که برای کلمات و متغیرها، یک الگو به یک تک مقدار ساخته نمی شود، اما با گروهی از مقادیر که ترکیبی از المان های صریح اند و المان هایی که اجازهٔ تمایز با ساختار الگو را دارند، مطابقت می کنند. در Haskell، خطی که در ادامه آمده است یک نوع دادهٔ جبری را تعریف می کند codice_1 که یک سازندهٔ یکتای داده دارد codice_2 که یک رشته و یک عدد را پوشش می دهد. data Color = ColorConstructor Integer String سازنده راسی در درخت است و عدد و رشته برگ های روی شاخه ها هستند. وقتی می خواهیم
بنویسیم functions که یک نوع داده انتزاعی از codice_1 بسازیم، می خواهیم تابع ها را در interface با نوع داده ها بنویسیم، و بنابراین می خواهیم مقداری از نوع داده را از داده بیرون بکشیم، به عنوان مثال، فقط بخش عددی یا فقط بخش رشته ای از codice_1. اگر یک متغیر را که از نوع color است را بدهیم، چگونه می توانیم داده را از این متغیر بیرون بکشیم؟ به عنوان مثال برای یک تابع برای گرفتن قسمت عددی codice_1، می توانیم یک الگوی سادهٔ درخت استفاده کنیم و بنویسیم: integerPart (ColorConstructor theInteger _) = theInteger همین طور داریم: stringPart (ColorConstructor _ theString) = theString ایجاد این تابع می تواند توسط سینتکس ضبط شدهٔ داده، اتوماتیک انجام شود.
الگوریتم کساراجو الگوریتمی است که به منظور پیدا کردن مولفه های قویا همبند در یک گراف جهت دار استفاده می شود. این الگوریتم توسط در سال ۱۹۷۸ در یک مقاله ارائه شد. کساراجو این الگوریتم را با استفاده از این نکته که مؤلفه های قویا همبند در یک گراف جهت دار با مؤلفه های قویا همبند در معکوس آن گراف جهت دار برابر هستند، ارائه کرد. الگوریتم دیگری که بر پایه همین الگوریتم است، الگوریتم تارجان است که در واقع نسخهٔ بهبودیافته الگوریتم کساراجو است. در حدود ۲۰ سال بعد یعنی در سال ۱۹۹۶ نسخهٔ بهبودیافتهٔ دیگری از این الگوریتم، توسط هارولد گابو منتشر شد. مفاهیم. به گرافی گویند که هر جفت راس آن از یکدیگر قابل دسترس باشد. مانند شکل زیر: مولفه قویا همبند یک گراف به بیشینه زیرمجموعه ای از رأس ها گویند که قویا همبند هستند. یعنی از هر جفت راس در آن مجموعه به یکدیگر مسیر مستقیم وجود دارد. مانند شکل زیر: گراف معکوس یا همان GT که در آن راس u به راس v یال دارد اگر و فقط اگر در گراف G راس v به راس u یال داشته باشد. یعنی مجموعه یال های آن به صورت زیر است: مانند شکل زیر: الگوریتم. این الگوریتم از یک نکتهٔ بسیار ساده استفاده می کند و آن این
است که مؤلفه های قویا همبند یک گراف جهت دار با مؤلفه های قویا همبند معکوس آن گراف جهت دار یکی است، این نکته پایهٔ اصلی این الگوریتم است. ابتدا یک پشته خالی در نظر می گیریم. گراف جهت دار داده شده را، G در نظر می گیریم. این گراف را پیمایش می کنیم. پیمایش این گراف را از یک راس دلخواه به وسیلهٔ یکی از الگوریتم های پیمایش گراف یعنی جستجوی عمق اول انجام می دهیم. وقتی الگوریتم جستجوی عمق اول کار خود را با یک راس به اتمام رساند، آن را در داخل پشته قرار می دهیم. به همین ترتیب ادامه می دهیم تا کل گراف پیمایش شود. در این مرحله تمامی رأس ها در داخل پشته قرار دارند. سپس گراف معکوس G یعنی GT را به دست می آوریم. این بار گراف معکوس را با توجه به اولویت رأس ها در پشته، پیمایش می کنیم. به این ترتیب که در ابتدا از راسی شروع می کنیم که در بالای پشته قرار دارد. فرض کنید راس v در بالای پشته است. جستجوی عمق اول را از آن راس شروع می کنیم. فرض کنید در راسی به نام w به پایان برسد. تمام راس هایی که در این بین ملاقات شده جزو یک مؤلفه های قویا همبند هستند. تمام رأس های ملاقات شده را از پشته خارج و همین الگوریتم را بر روی راسی که در بالا
ی پشته قرار دارد، تکرار می کنیم، تا زمانی که پشته خالی شود. مثال. برای درک بیشتر الگوریتم مثال زیر را در نظر بگیرید. فرض کنید می خواهیم مؤلفه های قویا همبند را در گراف شکل زیر پیدا کنیم. ابتدا گراف مورد نظر را با استفاده از الگوریتم جستجوی عمق اول با شروع از راس A پیمایش می کنیم. مطابق آن چه در توضیح الگوریتم گفتیم بعد از اجرای جستجوی عمق اول بر روی گراف از راس A، راس H وارد پشته می شود. به این خاطر که جستجوی عمق اول در راس H متوقف می شود. بعد از آن، به ترتیب رأس های F - E - C - G وارد پشته می شوند. سپس جستجوی عمق اول بار دیگر از A ادامه پیدا کرده و در انتها، پشته به صورت زیر پر می شود: سر پشته --&gt; [H, G, C, E, F, D, B, A] پس از آن معکوس گراف را محاسبه می کنیم. معکوس گراف مورد نظر مطابق شکل زیر است: حال مطابق آنچه در توضیح الگوریتم گفته شد، جستجوی عمق اول را بر روی گراف معکوس، با شروع از راسی که در سر پشته است (یعنی A)، اجرا می کنیم. با پیمایش گراف از راس A، تنها دو راس B و D ملاقات می شوند؛ بنابراین ۳ راس A و B و D، تشکیل یک مؤلفهٔ قویا همبند می دهند. پس کافی است این ۳ راس را mark کرده (از پشته و گراف خار
ج کنیم) و الگوریتم را ادامه دهیم. راس F اکنون سر پشته است و قبلاً ملاقات (mark) نشده است. پس الگوریتم جستجوی عمق اول را بر روی آن اجرا می کنیم و F و E را به عنوان یک مؤلفهٔ قویا همبند دیگر، گزارش می کنیم. با ادامه الگوریتم H و G و C نیز که در پشته باقی مانده اند، به عنوان آخرین مؤلفهٔ قویا همبند گزارش می کنیم. اثبات درستی الگوریتم. در نگاهی عمیق تر به الگوریتم، می توان متوجه شد که هر چه یک راس در قسمت بالاتری از پشته قرار گیرد، به این معناست که در زمان دیرتری مراحل الگوریتم بر روی آن به پایان رسیده است. به بیان دیگر اگر (f(u زمان به پایان رسیدن مراحل جستجوی عمق اول بر روی راس u نظر گرفته شود، هر چه راس u در پشته بالاتر (به سر پشته نزدیک تر) باشد، دارای (f(u بزرگتری نیز است. برای به دست آوردن f مربوط به هر راس، کافی است الگوریتم جستجوی عمق اول را به صورت زیر تغییر دهیم: Algorithm DFS(G) 1 for each vertex u ∈ V [G] 2 mark U as not visited 3 time ← 0 4 for each vertex u ∈ V [G] 5 do if u is unvisited 6 then DFS-Visit (u) Algorithm DFS-Visit(u) 1 mark u as visited 2 d[u] ← time 3 time + 1 4 for each v ∈ Adj[u] 5
do if v is unvisited 6 then DFS-Visit (v) 7 f [u] ← time 8 time + 1 پس الگوریتم کساراجو در واقع به این صورت است که تعریف. به ازای هر زیر مجموعه ای از رأس ها مانند U: لم. فرض کنید C1 و C2 دو مؤلفه متمایز قویا همبند در گراف G باشند و وجود دارد یک یالی از راس u به راس v به طوری که u ∈ C1 و v ∈ C2 در این صورت (f(C1 بزرگتر از (f(C2 است. اثبات: دو حالت وجود دارد: در ابتدا تمامی رأس های موجود در C1 ملاقات شده و سپس از طریق یال u به v، رأس های C2 ملاقات می شوند. چون C2 یالی به خارج از خود ندارد پس در ابتدا رأس های آن به پایان می رسد و سپس رأس های C1 به پایان می رسد. در ابتدا تمامی رأس های موجود در C2 ملاقات شده و چون C2 یالی به خارج از خود ندارد پس الگوریتم در همان مؤلفه به پایان می رسد. سپس با شروع از رأس های C1 به کار خود ادامه می دهد. بنابراین در هر دو حالت (f(C1 بزرگتر از (f(C2 خواهد بود. نتیجه. یک نتیجه حاصل از این لم، این است که اگر در گراف G، داشته باشیم (f(C1 بزرگتر از (f(C2، در گراف معکوس یعنی GT، برعکس خواهد بود و (f(C1 کوچکتر از (f(C2 خواهد بود. چون مؤلفه های قویا همبند در G و GT برابر هستند و تنها جهت یال
ها عوض خواهد شد. بنابراین چون این الگوریتم در ابتدا (f(uها را محاسبه می کند و سپس در GT، الگوریتم جستجوی عمق اول را از راسی که بیشینه (f(u را در گراف G دارد، اجرا می کند، این راس یعنی u مطابق نتیجه ای که در بالا گرفته شد، دارای کمینه (f(u است. به این ترتیب، اگر مؤلفه ای که u در آن وجود دارد را C3 بنامیم، الگوریتم جستجوی عمق اول در ابتدا تمامی همسایگان u را در C3 ملاقات می کند. حال ادعا می کنیم که جستجوی عمق اول در این مرحله به پایان می رسد. چون در غیر این صورت باید از C3 به یکی دیگر از مؤلفه ها مانند Ci یال وجود داشته باشد. درحالیکه از C3 به هیچ مؤلفه دیگری مانند Ci، یال وجود ندارد. چون اگر یالی از یک راس در C3 به یک راس در مؤلفه دیگر مانند Ci وجود داشت، طبق لم بالا، (f(C3 از (f(Ci بزرگتر بود که این با کمینه بودن (f(C3 تناقض است؛ بنابراین الگوریتم به درستی اولین مؤلفه قویا همبند را مشخص کرد. در مرحله بعد (f(Ci به گونه ای انتخاب می شود که در گراف G، از (f(C مربوط به تمامی مؤلفه ها به جز (f(C3 بزرگتر است. به این ترتیب الگوریتم به درستی کار خود را به پایان می برد. تحلیل زمانی. همان طور که در توضیح الگوریتم گفته
شد، الگوریتم شامل ۳ مرحله است: در صورتی که گراف به وسیله ماتریس مجاورت پیاده سازی شود، زمان اجرای این الگوریتم از (۲|O(|V خواهد بود. از طرف دیگر می دانیم اگر گراف به وسیله لیست مجاورت پیاده سازی شود، الگوریتم جستجوی عمق اول به زمان (|O(|V|+|E نیاز دارد که در آن V تعداد راسها و E تعداد یال هاست. برای معکوس کردن گراف نیز کافی است یک بار گراف را به وسیله جستجوی اول عمق پیمایش کرده و در گذر از هر یال جهت آن یال را عوض کنیم. پس آن نیز به (|O(|V|+|E زمان نیاز دارد. پس در کل ۳ بار جستجوی اول عمق نیاز داریم. می توان مرحله اول و مرحله معکوس کردن را در یک بار پیمایش گراف انجام دهیم به این ترتیب تنها به دو جستجوی اول عمق نیاز داریم پس در کل زمان اجرا برابر(|O(|V|+|E است. پیاده سازی. شبه کد الگوریتم کساراجو به صورت زیر است: 1 Algorithm Kosaraju(G,v) 2 Input: G=(V,E),) 3 Output: strongly connected component (SCC) 4 begin 5 while(stack does not contain all vertices) 6 Choose an arbitrary vertex v not in S 7 Depth First Search(G,V) 8 Each time that depth-first search finishes expanding a vertex u, push u onto S 9 compute G
T 10 While(stack is not empty) 11 pop vertex v form stack 12 Depth First Search(GT,v) 13 Output set of visited vertices as a seprate SCC 14 mark this set of vertices form stack and graph 12 end پیاده سازی الگوریتم با استفاده از جاوا: import java.util.ArrayList; public class Kosaraju { private ArrayList&lt;Node&gt; stack; public ArrayList&lt;ArrayList&lt;Node» getSCC(Node root, AdjacencyList list){ stack = new ArrayList&lt;Node&gt;(); // search the graph (depth-first search), adding nodes to the stack search(root, list, true); // reverse all the edges in the graph list.reverseGraph(); // search the graph again in the stack's order ArrayList&lt;ArrayList&lt;Node» SCC = new ArrayList&lt;ArrayList&lt;Node»(); while(!stack.isEmpty()){ ArrayList&lt;Node&gt; component = new ArrayList&lt;Node&gt;(); search(stack.get(0), list, false); // any components we visited are strongly connected // remove them from the stack and add them to the component for(Iterator&lt;Node&gt; it = stack.iterator(); it.hasNext(); ){ Node n =
it.next(); if(!n.visited){ component.add(n); it.remove(); // add the component to the result set SCC.add(component); return SCC; private void search(Node root, AdjacencyList list, boolean forward){ root.visited = forward; if(list.getAdjacent(root) == null){ if(forward) stack.add(0, root); return; for(Edge e : list.getAdjacent(root)){ if(e.to.visited != forward){ search(e.to, list, forward); if(forward) stack.add(0, root); کاربرد. پیدا کردن مؤلفه های قویا همبند از مهمترین مسایل در نظریه گراف است. با بدست آوردن گراف مؤلفه های قویا همبند، بسیاری از مسایل نظریه گراف به راحتی قابل حل است. مانند: که همه این مسایل با داشتن گراف مؤلفه های قویا همبند، در (|O(|E قابل حل است. علاوه بر این مسئله مؤلفه های قویا همبند در مخابرات و شبکه نیز بسیار کاربرد دارد.
طلای رنگی (به انگلیسی Colored gold) طلاهایی هستند که به رنگ و از جنس طلای خالص نیستند. طلای خالص رنگ زرد کمی مایل به قرمز دارد اما طلاهای رنگی دیگری نیز قابل تولید است. طلاهای رنگی به سه دسته قابل تقسیم هستند: آلیاژی، میان فلزی و سطوح کارشده مانند لایه های اکسید. طلای سفید به آلیاژی از طلا همراه با دست کم یک فلز سفیدرنگ گفته می شود. آلیاژ طلا برای ساخت طلای سفید معمولاً نیکل، منگنز، و پالادیم و در مواردی نقره، روی، پلاتین، و مس است. البته رنگ طلای سفید مرسوم در جواهرسازی رنگ واقعی این آلیاژ نیست، بلکه با روکش کردن طلا از فلز رودیم به دست می آید. از آن جا که طلا در حالت خالص بسیار نرم است، در جواهرسازی با افزودن فلز دیگری آن را مقاوم تر می سازند. برای ساخت طلای زرد معمولاً از مس استفاده می شود اما برای طلای سفید از فلزی سفید یا نقره ای رنگ استفاده می شود. ویژگی های طلای سفید بسته به نوع و مقدار فلزی است که به طلا اضافه می شود. نیکل فلزی محکم و سخت است و در نتیجه آلیاژ طلا و نیکل برای ساخت حلقه، سنجاق و گیره مناسب است. آلیاژ طلا و پالادیم نرم تر و انعطاف پذیرتر است و برای سرویس های جواهرات و سنگ های قیمتی کاربر
د دارد. گاهی فلزات دیگری مثل مس، نقره و پلاتین هم برای افزودن مقاومت و افزایش وزن طلای سفید هم به این آلیاژ اضافه می شوند. آلیاژ طلا، نیکل، مس، روی (طلا: ۷۵۰ قسمت، نیکل: ۱۳۵، مس: ۸۵ و روی: ۳۰ قسمت) که در آن نیکل برای افزایش استحکام، مس برای افزایش چکش خوری و روی برای استحکام، و جلوگیری از زنگ زدن مس به طلا اضافه شده و همچنین آلیاژ طلا، پالادیم، نقره (طلا: ۷۵۰، پالادیم: ۲۰۰، نقره: ۵۰) از انواع متداول دیگر طلای سفید است. همچنین آلیاژ طلا و آلومینیم (۷۸٫۴۹٪ طلا و بقیه آلومینیم) برای تولید "طلای ارغوانی" و آلیاژ طلا و ایندیم (۴۶٫۱۷٪ طلا و ۵۳٫۸۳٪ ایندیم) برای تولید "طلای آبی" استفاده می شوند. آلیاژ طلا و نیکل ارزان تر از طلا و پالادیم است اما برخی افراد به نیکل حساسیت دارند و استفاده طولانی از طلاهای حاوی نیکل در آن ها موجب بروز جوش های پوستی می شود. در طلای سفید هم مثل طلای زرد میزان طلای خالص عیار نامیده می شود. عیار ۱۸ از ۲۴ به معنای ۱۸ قسمت طلا و ۶ قسمت فلز یا فلزات دیگر است. کاربردهای دیگر. در زبان عامیانه گاهی به پلاتین هم طلای سفید گفته می شود در حالی که پلاتین فلزی متفاوت است و در مقایسه با طلا مقاوم تر، ک
میاب تر، و رنگ آن درخشان تر از طلای سفید است. همچنین الکتروم که آلیاژی از طلا و نقره است و به طور طبیعی نیز یافت می شود گاه طلای سفید نامیده شده است.
نانومتر یک واحد طول در سیستم متری برابر با ۹-۱۰ متر است. یک نانومتر معادل ۱۰۰۰ پیکومتر یا ۱/۱۰۰۰ میکرون است. نامگذاری ترکیبی از پیشوند SI نانو (به معنای کوتوله) و واحد اصلیِ متر (مترون، به معنای واحد اندازه گیری) است. نانومتر اغلب به منظور توصیف ابعاد در مقیاس اتمی مورد استفاده است. برای مثال، قطر اتم هلیم در حدود ۰٫۱ نانومتر و قطر ریبوزوم برابر ۲۰ نانومتر می باشد. واحد نانومتر به طور عمده برای تعیین طول موج تابش الکترومغناطیسی نزدیک طیف موج مرئی مورد استفاده است: نور مرئی به طور مشخص بازهٔ ۳۵۰ تا ۶۸۰ نانومتر را شامل می شود که رنگ بنفش کوتاه ترین طول موج و رنگ سرخ بلند ترین طول موج را بین نور های مرئی دارند.(در کتاب شیمی(۱)پایه دهم دبیرستان طول موج نور مرئی بین ۴۰۰ تا ۷۰۰ نانومتر بیان شده است)؛ به نظر می رسد که نانومتر در حال جایگزینی با سایر واحدهای رایج در ابعاد با مقیاس اتمی نظیر انگستروم، که برابر ۰٫۱ نانومتر است، می باشد. این واحد عموماً به حوزهٔ نانو تکنولوژی مربوط می شود. همچنین از اواخر دههٔ ۱۹۸۰، این واحد به منظور توصیف تولیدات تکنولوژیِ صنعتی در صنعت نیمه رسانا مورد استفاده قرار می گرفت. نانومتر در
ابتدا با نام میلی میکرون شناخته می شد، چراکه برابر با ۱/۱۰۰۰ میکرون است.
مفدرون یک ماده مخدر از نوع محرک است مفدرون به نام های ۴-متیل مت کاتینون (4MMC) یا ۴-متیل افدرون نیز شناخته می شود. مفدرون در دسته کاتینون قرار دارد مفدرون به صورت سنتیتک ساخته می شود و اثراتی مشابه با اکستاسی و آمفتامین و کوکائین دارد مفدرون به صورت قرص و پودر موجود است و می تواند به صورت خوراکی یا اسنیف یا تزریقی استفاده شود. منابع. [Erowid 4-Methylmethcathinone (Mephedrone, 4-MMC)Mephedrone - Wikipedia, the free encyclopedia
سیگار برقی یا سیگار الکترونیکی ( ویپ و پادسیستم) وسیله ای است الکترونیکی که مصرف نیکوتین را به وسیله بخار کردن مایع الکترونیکی (e-liquid) توسط المنت حرارتی (Coil) شبیه سازی می کند. این کار توسط تولید بخار از ماده ای به نام سالت نیکوتین یا ای لیکوئید یا ای جویس (به انگلیسی E juice) صورت می گیرد. برخی از آن ها به گونه ای طراحی شده اند تا بو، طعم، مزه و احساس کشیدن سیگار واقعی را به مصرف کننده بدهند اما زیان های سیگار واقعی را نداشته یا این زیان ها به حداقل برسد. سیگارهای الکترونیکی به دو دسته ویپ و پاد سیستم تقسیم می شوند که ویپ ها اغلب برای مصرف کنندگان تفریحی، و پاد سیستم ها اغلب برای ترک سیگار استفاده می شوند. در مورد مضرات احتمالی استفاده از سیگارهای الکترونیکی نمی توان با اطمینان نظر داد. اگرچه این دستگاه ها احتمالاً در مقایسه با سیگارهای معمولی سالم تر هستند، نتایج تأثیرات بلند مدت استفاده از آن ها بر روی بدن انسان به طور قطع موجود نیست. شواهد اولیه نشان می دهد استفاده از این دستگاه ها می تواند به ترک سیگار کمک کند، هرچند بهتر بودن کارایی این دستگاه ها در مقایسه با سایر روش های ترک سیگار هنوز به اثبات نرس
یده است. فواید این دستگاه ها در کاهش معضلات ناشی از مصرف دخانیات هنوز روشن نیست، اما ممکن است در کاهش مرگ و میر و بیماری های ناشی از مصرف دخانیات مؤثر باشند. آزمایش های انجام گرفته تاکنون هیچ عوارض خطرناکی برای استفاده کنندگان نشان نداده اند. عوارض خفیف تری که تاکنون ثبت شده شامل التهاب و حس ناخوشایند در گلو و دهان، سرفه، سرگیجه و تهوع می باشد. افراد غیر سیگاری در صورت استفاده از این دستگاه ها در معرض اعتیاد به نیکوتین قرار می گیرند. سیگار الکترونیکی اولین بار در سال ۲۰۰۳ و در کشور چین تولید شد اما امروزه در نقاط مختلف جهان فروخته می شود و میلیونها مصرف کننده دارد. مطالعهٔ جدیدی در آمریکا نشان داده است که در سال ۲۰۱۶، حدود ۱۱ میلیون از بالغان آمریکایی مصرف کنندهٔ متداول سیگار الکترونیکی بودند. مزیت ها و خطرهای احتمالی سیگارهای الکترونیکی، موضوع مورد بحث محقق ها و سازمان های فعال در زمینهٔ بهداشت و سلامتی است. بعضی دانشمندان، از جمله مسئولان اداره مواد غذائی و داروئی ایالات متحده آمریکا هشدار داده اند که در مورد ایمن بودن این محصول، هنوز سؤال های فراوانی بی پاسخ مانده است. طبق آزمایش های انجام شده هیچ کدام از
۴۰۰۰ مادهٔ شیمیایی مضر موجود در کاغذ، فیلتر و توتون سیگارهای معمولی در سیگارهای الکترونیکی وجود ندارد اما این سیگارها حاوی مواد شیمیایی مضر دیگری هستند که می توانند به اندازهٔ سیگارهای معمولی به مصرف کننده آسیب بزنند. محققان می گویند بیست درصد نوجوانان (۱۳تا ۱۹ سال) بریتانیایی سیگار الکترونیکی (برقی) را امتحان کرده یا آن را خریده اند. سازندگان سیگار برقی مدعی هستند که این نوع سیگار باعث تشویق نوجوانان به استفاده از آن نمی شود، اما نتیجه این تحقیق که در دانشگاه جان مورز لیورپول انجام شده این ادعا را زیر سؤال می برد. سیگار الکترونیکی فاقد بسیاری از مواد مضر و سرطان زای دود سیگار معمولی است، اما دربارهٔ آن اختلاف نظر زیادی وجود دارد. پژوهش ها موید آن است که مصرف کنندگان سیگارهای الکترونیکی در قیاس با سایرین، شانس کمتری برای ترک سیگار دارند. تحقیق در دانشگاه کالیفرنیا نشان می دهد افرادی که از سیگار الکترونیکی استفاده می کنند، ۲۸ درصد کمتر از افرادی که از این نوع سیگار استفاده نمی کنند، شانس ترک سیگار دارند. نوع دیگری از این دستگاه وجود دارد با نام اختصاری VAPE ویپ که قوی تر و پیشرفته تر از سیگارهای الکترونیکی معم
ولی است. اجزای تشکیل دهنده. سیگارهای الکترونیکی از اجزای مختلفی تشکیل شده اند که هر کدام نقشی در عملکرد دستگاه ایفا می کنند. اجزای اصلی این دستگاه عبارتند از: باتری: وظیفه تأمین انرژی برای گرم کردن المنت دستگاه را برعهده دارد. باتری های این دستگاه ها معمولاً از نوع لیتیوم-یون است و در دو مدل قابل شارژ یا یکبار مصرف عرضه می شوند. برخی مدل ها از باتری های داخلی و برخی دیگر از باتری های جداشدنی و قابل تعویض استفاده می کنند. کارتریج یا تانک (مخزن): این قسمت، محفظه ای است که مایع ویپ (جویس یا لیکویید) در آن ذخیره می شود. کارتریج های یک بار مصرف در برخی مدل ها قابل تعویض هستند، اما تانک ها معمولاً قابل شارژ بوده و می توان مایع ویپ را در آن ها دوباره پر کرد. کوئل (المنت حرارتی): کوئل سیم پیچی است که با عبور جریان الکتریکی گرم می شود و مایع درون مخزن را تبخیر می کند. کوئل ها معمولاً از موادی مانند کانتال، نیکل یا استیل ساخته می شوند و نیاز به تعویض دوره ای دارند. دهانه(سری): بخار تولیدشده از طریق این دهانه منتقل می شود. دهانه ها معمولاً از مواد مقاوم در برابر حرارت ساخته می شوند و در مدل های مختلف، اندازه و شکل های م
تنوعی دارند. برد الکترونیکی: وظیفه کنترل دمای کوئل و سایر تنظیمات دستگاه را برد بر عهده دارد. بردها در برخی مدل ها شامل نمایشگر، دکمه های تنظیم دستگاه و ولتاژ و سنسورهای مختلفی برای بهبود تجربه کاربر هستند. این اجزا با همکاری یکدیگر، مایع ویپ را به بخار تبدیل می کنند و امکان استفاده به عنوان جایگزین سیگار سنتی را فراهم می سازند. استدلال. سیگار الکترونیکی حاوی هیچ یک از مواد زیانباری نیست که از سوختن توتون و کاغذ سیگارهای معمولی تولید می شود اما می تواند میل به سیگار کشیدن را تسکین دهد. به این ترتیب، سیگار برقی «وسیله واسطه» برای کنار گذاشتن کامل مصرف دخانیات توصیف شده است. پژوهشگران بسیاری نیز از کشورهای مختلف جهان در نامه ای به سازمان بهداشت جهانی، وابسته به سازمان ملل متحد، از این سازمان خواستند از قرار دادن سیگار برقی در طبقه بندی دخانیات زیانبار مانند سیگار خودداری ورزد و خواستار آزادی استفاده از سیگار برقی شده اند. به عقیده آنان طبقه بندی سیگار الکترونیک در زمره دخانیات زیانبار باعث خواهد شد تا فرصتی مناسب برای کاهش موارد بیماری و مرگ در اثر استعمال دخانیات از دست برود. سیگار برقی «بخشی از راه حل» مسئله