Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ام پی تری تگ یا ام پی۳تگ یک ویرایشگر فراداده رایگان افزار برای بسیاری از قالب های پرونده صوتی در مایکروسافت ویندوز است. در سیستم عامل های شبه یونیکس به کمک واین قابل اجرا می باشد، هرچند نرم افزار جایگزین آزاد برای این سیستم عامل ها وجود دارد مانند پادل تگ که به زبان پایتون و کیوت نوشته شده است. ام پی تری تگ از قالب های صوتی روبرو پشتیبانی می کند: ای ای سی، فلک، مانکیز آدیو، ام پی تری، ام پی ئی جی-۴ (سازگار با ام پی۴/ام۴ای/ام۴بی/آی تیونز)، ام پی سی، اوجی جی، اس پی اکس، تی ای کی، دابلیوام ای، دابلیووی
درخت تلفیقی نوعی داده ساختار درخت گونه است که یک آرایه ارتباطی را روی اعداد صحیح w بیتی پیاده سازی می کند. این درخت از فضایی به مقدار ("O"("n" استفاده کرده و جستجو را در زمان ("O"(log"w" "n" انجام می دهد که به طور تقریبی از درخت سنتی – به نام درخت دودویی جستجوی خود تعادلی- سریع تر بوده و در واقع از درخت وان آمده باوس (van Emde Boas tree) در حالتی که w بزرگ است، بهتر می باشد. این نوع درخت سرعت خود را با بهره گیری از عملیات مخصوصی که در زمان ثابت انجام می شود، به دست می آورد که این عملیات می تواند توسط کلمه (در معنای رایانه ای) انجام شود. درخت های تلفیقی در سال ۱۹۹۰ توسط مایکل فردمن(Michael Fred man) و دان ویلارد(Dan Willard) اختراع شد. از زمان انتشار نسخه اصلی مقاله فردمن و ویلارد، چندین پیشرفت انجام شده است. در سال ۱۹۹۹ نشان داده شد که چگونه می توان درخت های تلفیقی را تحت مدل AC0 پیاده سازی کرد، به گونه ای که ضرب دیگر زمان ثابتی را به خود اختصاص ندهد. یک نسخه پویایی از درخت های تلفیقی با استفاده از جداول درهم سازی در سال ۱۹۹۶ پیشنهاد شد که با زمان اجرای مورد انتظار("O"(log"w" "n" مطابقت داشت. یک نسخه پویای دی
گر با استفاده از درخت نمایی در سال ۲۰۰۷ پیشنهاد شد که در بدترین حالت به زمان اجرای ("O"(log"w" "n" + log log "u" برای هر عملیات رسید. در این معادله u اندازه بزرگترین کلید است. این مسئله هم چنان باز است تا جایی که درخت تلفیقی با احتمال بالایی به ("O"(log"w" "n" در هر عملیات برسد. چگونه عمل می کند؟. یک درخت ترکیبی اساساً یک B-tree با عوامل شاخه ای "w"1/5 (هر توان کوچک دیگری نیز ممکن است) است که باعث می شود ارتفاع درخت از ("O"(log"w" "n" باشد. برای این که به زمان اجرای مطلوب از لحاظ بروزرسانی و پاسخ گویی برسیم، درخت باید توانایی جستجوی یک گره با کلید "w"1/5 به بالا را در زمان ثابت ("O"("n" داشته باشد. این خواسته ما با روش فشرده سازی "sketching" برآورده می شود. در این روش کلیدها به صورتی در می آید که در یک machine word جای گیرد. در واقع این روش اجازه می دهد که مقایسه ها به صورت موازی انجام گیرد. در ادامه این مقاله اجرا در یک static Fusion Tree که پاسخ گویی مطلوب را پشتیبانی می کند، توصیف می کنیم. Sketching. Sketching تابعی است که طبق آن هر کلید w بیتی منسوب به یک node شامل k تا کلید است که در k-1 بیت فشرده شده اس
ت. هر کلید x می تواند این طور در نظر گرفته شود که یک مسیر کامل در یک درخت دودویی با ارتفاع w، از ریشه تا برگِ مطابق با x است. جهت تمایز دو مسیر کافی است به سر شاخه ها نگاه کنیم (محل انشعاب بین دو شاخه، یعنی محل اولین بیتی که دو کلید متفاوت می شوند). بدیهی است که k تا مسیر در کنار هم k-1 نقطه انشعاب دارند؛ بنابراین حداکثر k-1 بیت نیاز است تا بتوانیم بین هر جفت از k تا کلید تمایز قائل شویم. خاصیت مهم تابع sketch این است که ترتیب کلیدها را حفظ می کند؛ بنابراین اگر "x" &lt; "y" آنگاه (codice_1("x") &lt; codice_1("y" تخمین sketch. اگر موقعیت بیت های sketch را "b"1 &lt; "b"2 &lt; ··· &lt; "b""r" فرض کنیم آنگاه sketch کلیدهای "x""w"-1···"x"1"x"0 یک عدد r بیتی به صورت formula_1 می شود. با machine wordهای استاندارد که مانند آن ها در زبان C دیده می شود، مشکل است که sketch هر کلید را در (O(1 بیابیم. پس به جای آن بیت های sketch می توانند در محدوده اندازه حداکثر "r"4 تایی با استفاده از ضرب و And بیت به بیت فشرده شوند. نقش bitwise AND این است که همه بیت های غیر sketch در کلید را روشن سازد. عمل ضرب نیز بیت های sketch را shi
ft می دهد تا محدوده کوچک تر گردد؛ بنابراین مثل یک sketch عالی، تخمین sketch تربیت کلیدها را حفظ می کند. برای انجام یک عمل ضرب درست در زمان ثابت چند پیش پردازش مورد نیاز است. هر بیت sketch در مکان "b""i" باید با عمل ضرب (در حالی که "m" = formula_2 2"m""i") به مکان "b""i" + "m""i"، shift پیدا کند. برای کارایی تخمین sketch لازم است سه قاعده زیر رعایت گردد: 3) "b""r" + "m""r") - ("b"1 - "m"1) ≤ "r"4) چون بیت های sketch در محدوده ای با حداکثر اندازه "r"4 بسته بندی می شوند. تحلیل روی argument نشان می دهد که چگونه "m""i" می تواند ساخته شود. فرض می کنیم که "m"1 = "w" − "b"1 و 1 &lt; "t" ≤ "r" بوده و "m"1, "m"2... "m""t-1" قبلاً انتخاب شده اند. کوچکترین عدد "m""t" را به نحوی برمی داریم که قواعد ۱ و ۲ به هم نخورد. اعمال قاعده اول موجب می شود که "m""t" ≠ "b""i" − "b""j" + "m""l" برای هر ۱ ≤ "i", "j" ≤ "r" , 1 ≤ "l" ≤ "t"-1 برقرار باشد. همچنین "m""t" از مقادیر کمتر از "tr"2 ≤ "r"3 باید دوری کند؛ بنابراین "m""t" انتخابی در رابطه "b""t" + "m""t") ≤ ("b""t"-1 + "m""t"-1) + "r"3) صدق می کند و قاعده سوم تضمین می گردد. محاسبه
تخمین sketch در مراحل زیر انجام خواهد شد: ۱) بررسی و نمایش همه، که در اینجا بیت های sketch با یک bitwise AND همراه خواهند بود. ۲) ضرب کلید با توجه به ثابت m از قبل تعیین شده. این عمل در حقیقت دو machine word نیاز دارد اما باز هم می تواند در زمان ثابت (O(1 انجام گیرد. ۳) نمایش همگانی دیگر که این بار بیت های sketch به صورت shift داده شده، نشان داده خواهند شد. بیت ها الان شامل بلاک های متصل به یکدیگر حداکثر "r"4 &lt; "w"4/5 بیتی هستند. در ادامه مقاله sketch به کار گرفته می شود تا منظور از تخمین sketch را دریابیم. مقایسه موازی. هدف فشرده سازی که از طریق Sketching به دست می آید این است که به تمام کلیدها اجازه دهیم در یک کلمه w بیتی ذخیره شوند. در گره Sketch یک گره، رشته بیتی قرار دارد: (1codice_1("x"1)1codice_1("x"2)...1codice_1("x""k" می توانیم فرض کنیم که تابع sketch دقیقاً از b بیت "b" ≤ "r"4، سپس هر بلوک از 1 + "b" ≤ "w"4/5 استفاده می کند و از آن جایی که "k" ≤ "w"1/5 کل تعداد بیت ها در گره sketch حداکثر w است. یک اشارهٔ مختصر: برای یک رشته بیتی s و عدد صحیح غیر منفی m, "s""m" الحاق m مرتبه s را باخودش نشان می
دهد. اگر t هم یک رشته بیتی باشد، st الحاق t به s را نشان می دهد. گره sketch جستجوی کلیدها برای هر عدد صحیح b بیتی را امکان پذیر می سازد. "z" = (0"y")"k" قرار می دهیم که می تواند در زمان ثابتی محاسبه شود (ضرب y در ثابت 0"b"1)"k")). توجه کنید که 1codice_1("x""i") - 0"y" همواره مثبت است، ولی اگر codice_1("x""i") ≥ "y" پیشرو خود را حفظ می کند؛ بنابراین می توانیم کوچکترین شاخص i را به طوری که codice_1("x""i") ≥ "y" باشد به صورت زیر محاسبه کنیم: 1)Z را از گره sketch کم کنید. ۲)بیت های مقدار حاصل و ثابت 10"b")"k") را به صورت منطقی و بیت به بیت با هم and کن. این کار همه بیت ها به جز بیت پیشرو هر بلوک را پاک می کند. ۳)پر ارزش ترین بیت نتیجه را پیدا کنید. 4) i را با استفاده از این حقیقت که بیت پیشرو i امین بلوک شاخصی برابر("i"("b"+1 دارد محاسبه کنید. Desketching. برای یک صف دلخواه q، مقایسه موازی شاخص i را به نحوی محاسبه می کند که (codice_1("x""i"-1) ≤ codice_1("q") ≤ codice_1("x""i" متأسفانه، تابع sketch خارج از مجموعه کلیدها به صورت کلی نمی تواند مرتبه زمانی اش را نگه دارد؛ بنابراین لزوماً این حالتی نیست که "x""i"-1
≤ "q" ≤ "x""i". آنچه که درست است این است که در میان تمام کلیدها، یا "x""i"-1 یا "x""i" بزرگ ترین پسوند مشترک را با q دارد. این به خاطر این است که هر کلید y با یک پسوند مشترک طولانی تر با q تعداد sketch بیت های مشترک بیشتری با q داردو بنابراین (codice_1("y" از هر (codice_1("x""j" ای به (codice_1("q" نزدیک تر است. طول بزرگترین پسوند مشترک بین دو عدد صحیح w بیتی a و b می تواند با پیدا کردن پرارزش ترین بیت xor منطقی بیت به بیت بین a و b در زمان ثابت محاسبه شود. این کار سپس می تواند برای پوشاندن تمام پسوندها به جز بزرگ ترین پسوند مشترک، به کار رود. توجه کنید که p دقیقاً جایی را که q از مجموعه کلیدها جدا می شود را مشخص می کند. اگر بیت بعدی "q"، ۰ باشد، successor (کوچک ترین عدد بزرگ تر از q) در زیر درخت p1 قرار دارد و اگر بیت بعدی q، ۱ باشد، آن گاه predecessor (بزرگ ترین عدد کوچک تر از q) در زیردرخت p0 قرار دارد. این حالت الگوریتم زیر را پیشنهاد می کند: ۱. از مقایسه موازی برای پیدا کردن شاخص i استفاده کنید، به طوری که(codice_1("x""i"-1) ≤ codice_1("q") ≤ codice_1("x""i" ۲. بزرگترین پسوند مشترک p از q و نیز x""i"-1"
یا "x""i" را محاسبه کنید (از هر جفت، آنچه طولانی تر است را بگیرید) 3.l-۱ را طول بزرگترین پسوند مشترک p بگیرید ۳٫۱. اگر l امین بیت q، ۰ است، "e" = "p"10"w"-"l" قرار دهید. از مقایسه موازی برای جستجوی successor برای (sketch(e استفاده کنید. این در واقع predecessor برای q است. ۳٫۲. اگر l امین بیت q، ۱ است، "e" = "p"10"w"-"l" قرار دهید. از مقایسه موازی برای جستجوی predecessor برای (sketch(e استفاده کنید. این در واقع successor برای q است. ۴. زمانی که یا predecessor یا successor برای q پیدا شد، محل دقیق q بین مجموعه کلیدها مشخص شده است.
پاول وژینوف (زاده ۹ نوامبر ۱۹۱۴ - درگذشته ۲ دسامبر ۱۹۸۳) از نویسندگان بلغاری در سبک علمی تخیلی بود. آثار او در مدارس بلغارستان تدریس می شود. زندگینامه. او در سال ۱۹۱۴ متولد و از سال ۱۹۳۲ به فعالیت ادبی مشغول شد، با مجلات و روزنامه ها با نوشتن داستان و گزارش همکاری کرد و در گیرودار انقلابات داخلی طرفدار توده بود و در آثار او ستیز با طبقات بالا دیده می شود، وژینف سناریونویسی توانا و داستان پردازی هنرمند است. معروف ترین اثر او رمانی به نام «مانع» است که در سال ۱۹۷۷ و پس از مرگ همسرش نوشته است. خیابان های بدون سنگفرش، روزها و شب ها، عمارت آبی، گروهان دوم عنوان برخی از آثارش است. این نویسنده دلاوری های میهن پرستان بلغاری ضد هیتلر را توصیف کرده است. آثار برگزیده. مجموعه ها:
اثر آتلر-تانز (ATE) اصطلاحی هست در طیف سنجی کوانتومی، و به حالت دینامیکی اثر اشتارک گفته می شود که اولین بار توسط فیزیکدانان آمریکایی استنلی آتلر و چارلز هارد تاونز ارائه شد و مربوط می شود به تنظیم یک میدان الکتریکی نوسانی همچون لیزر در تشدید یک خط طیفی یا در نزدیکی آن برای گذار فرکانسی که معمولاً همراه با تغییر متناوب شکل های جذب وانتشار طیفی می باشد. اما باید توجه داشت که این اثر با اثر اشتارک AC متفاوت هست، هر چند هر دو به عنوان حالت دینامیکی اثر اشتارک در نظر گرفته می شود. اثر آتلر-تانز یک شکاف تشدیدی را به علت نوسان رابی را نشان می دهد و اثر اشتارک AC یک شیفت از تشدید رو نشان می دهد و این زمانی رخ می دهد که میدان الکتریکی تابیده شده به ماده به اندازه کافی قوی نباشد تا نوسان رابی را ایجاد کند (بدلیل محدود بودن زمان همدوسی در ماده).
بازیافت لاستیک یا بازیافت تایر یا یا فرایندی است که طی آن تایرهای خودرو که دیگر فرسوده قلمداد می شوند یا به دلیل پارگی و خرابی غیرقابل تعمیر دیگر برای استفاده مناسب نیستند بازیافت می شوند. این تایرها در زمرهٔ بزرگترین ضایعات محسوب مشوند که بسیار مشکل آفرین می باشد. این مشکل به دلیل تداوم و ماندگاری لاستیک و حجم زیاد تولیدی آن است. تخمین زده می شود که ۲۵۹ میلیون تایر هر ساله به دور ریخته می شوند. (این تخمین مربوط به ۱۹۸۰ تا ۱۹۹۰ میباشد.) همان مشکلی که تایرهای فرسوده را دردسر آفرین می سازد، یعنی: دسترسی ارزان، تجمع زیاد و مقاومت، آن ها را هدف خوبی برای بازیافت می کند. با این وجود نصف بیشتر تایرهای فرسوده تنها برای ارزش سوختیشان سوزانده می شوند. تقریباً در هر سال به ازاء هر نفر در دنیا یک تایر به دور ریخته می شود. تایرها را معمولاً برای استفاده در زمین های ورزشی مثل زمین بسکتبال و دو و میدانی، محصولات جدید صنعت کفش و کفپوش ها و چمن های مصنوعی بازیافت می کنند. لازم به توضیح است که بازیافت اولیه تایرها موادی به نام (خرده لاستیک) یا Crumb تولید می کنند که به عنوان مواد پرکن ارزان قیمت در صنایع مختلف استفاده می شود
و اغلب با مقیاس کم تولید می شود. دورهٔ عمر لاستیک تایر. میزان عمر تایرها توسط 5 میزان زیر می تواند سنجیده شود: دفن در گورستان لاستیک. گورستان لاستیک یا Landfill به جایی گفته می شود که تایرها در زیر زمین دفن می شوند. تایرها اصولاً زباله های خوبی محسوب نمی شوند. از این جهت که جاگیر هستند و از خود ضایعات بدی به جای می گذارند. در گورستان های لاستیک با تولید گاز متان گاه باعث ایجاد آتش سوزی می شوند و همچنین برای حشرات موذی محیطی مناسب ایجاد می کنند. دفن تایرها در زیر زمین و تولید گاز توسط آن ها منتج به پدیده ای به نام حباب زایی می شود که این حباب های گازی باعث آلوده شدن منابع زیرزمینی مانند آب می شوند. در بسیاری از کشورها از جمله ایران این کار ممنوع اعلام شده است. موارد کاربرد و محصولات. هرچند تایرها بیشتر سوزانده می شوند تا اینکه بازیافت شوند تلاش های زیادی برای ارزش گذاری برای بازیافت انجام شده است. تایرها را می توان به محصولات مختلفی بازیافت نمود. از آن جمله می توان به آسفالت گرم اشاره کرد که در آن تکه های لاستیک با عنوان crumb rubber به آسفالت اضافه می شوند. این کار باعث بهبود خواص آسفالت شده و آن را به آسفالت
پلیمری تبدیل می کند. با این کار آسفالت دوام بیشتری یافته و زود ترک نمی خورد. همچنین از لاستیک بازیافتی در سیمان بتن های پرتلند نیز استفاده می کنند. از طرفی از تایرهای فرسوده می توان در ساخت تایرهای جدید استفاده کرد. در موارد از خود تایر بازیافت نشده به عنوان نگه دارندهٔ آب یا مواد در باغبانی و جلوگیری از علف هرز استفاده می کنند. محصولات دیگری که از مواد بازیافتی لاستیک استفاده می کنند می توان به کفپوش لاستیکی و چمن مصنوعی اشاره کرد. روش های بازیافت. روش های بازیافت لاستیک به دو شاخهٔ مکانیکی و شیمیایی تقسیم بندی می شوند. در روش مکانیکی لاستیک تایر به تکه های کوچکتر تقسیم می شوند. این کار در چند مرحله و توسط دستگاه های خردکن (Shredder) و آسیاب (Granulator) انجام می شوند. هر مرحله از این روش محصولات متفاوتی تولید می کند که در صنایع مختلف کاربرد دارد. برخی صنایع از گرانولهای درشت استفاده کرده و برخی دیگر به پودر بسیار نرم لاستیک احتیاح دارند. در روش شیمیایی یا تایر سوزانده می شوند و از زغال و سیم های فلزی باقی مانده استفاده می شود یا تایر پیرولیز می شود. در روش پیرولیز تایر در خلاء سوزانده می شود. در این روش مح
صولاتی مانند سوخت (سوختی مانند گازوئیل)، روغن و غیره استخراج می گردد. لازم به توضیح است که در روش شیمیایی نیز از تایرهای خرد شده استفاده می شود، تکه لاستیک هایی که به crumb معروف هستند. محصولات بازیافت. محصولات بازیافتی تایر بسته به بازیافت مکانیکی یا شیمیایی متفاوت هستند ولی به صورت کلی به محصولات زیر می توان اشاره کرد: احیاء. در طی فرایند خردکردن مکانیکی لاستیک ساختار مولکول های تایر تغیر پیدا می کنند، پدیده ای که به نام devulcanization معروف است. در طی فرایندی به نام احیاء یا reclaim لاستیک های خرد شده تحت فشارهای ترمومکانیکی قرار می گیرند کاری که به thermo mechanical treatment معروف می باشد. در طی این فرایند مولکول های لاستیک خواص اصلی خود را پیدا کرده و لاستیک احیاء شده تولید می شود. از این لاستیک می توان دوباره در فرایند تولید تایر استفاده کرد. پیرولیز تایر. پیرولیز تایر به فرایندی گفته می شود که لاستیک های خرد شدهٔ تایر طی فرایندی گرماگیر در خلاء تصعید و سپس بخار هیدرو کربنی حاصله در کندانسورها تقطیر شده و بهروغن پیرولیز که عمدهٔ آن سوخت گازوئیلی می باشد تبدیل می شوند.
نیکلای خایتف (۱۵ سپتامبر ۱۹۱۹ - ۳۰ ژوئن ۲۰۰۲) نویسنده و نمایشنامه نویس بلغاری بود. او به خاطر پژوهشی که در زمینه زندگی انقلابی بلغار، واسیل لوسکی انجام داد شهرت دارد. خایتف بر نویسندگان معاصر بلغار تأثیر فراوان گذاشته است. نیکلای خایتف در سال ۱۹۱۹ به دنیا آمد، تحصیلات دانشگاهی را در رشته جنگلداری به پایان رسانید مدتها در جنگل و کوهستان نزد کارگران جنگل به سر برد. آثار خایتف در بلغارستان با استقبال فراوان روبرو بوده و پاره ای از آثارش به بسیاری از زبان ها نیز ترجمه شده است. در زمینه داستان کوتاه، رمان، نمایشنامه آثاری از جمله رقیب ها، داستان های پراکنده، یاغیان، برگ های رون پدید آورد. در توصیف او گفته اند که وی را رسام و نقاش جامعه باید دانست زیرا به زیبایی به تصویر و ترسیم جامعه خویش پرداخته و از موضوعات اجتماعی بحث های جالب در آثارش آورده است.
در علوم کامپیوتر، درهم سازی میانی یک روش برای تخمین میزان مشابهت دو مجموعه به صورت سریع می باشد. این رویه توسط آندری برودر ابداع شد و ابتدا در موتور جستجو آلتاویستا برای پیدا کردن و حذف کردن صفحه های تکراری استفاده شد. همچنین در خیلی مسایل مربوط به دسته بندی کردن، مانند دسته بندی مدارک و اسناد با توجه به تشابه بین مجموعه کلمات آنها، استفاده شد. تشابه و مقدار میانی در هم سازی ژاکار. ثابت تشابه ژاکار برای دو مجموعه و به صورت زیر تعریف می شود که یک عدد بین ۰ و ۱ است؛ وقتی دو مجموعه کاملاً از هم جدا هستند مقدار ۰ و وقتی دو مجموعه برابر هستند مقدار ۱ را می پذیرد. در بقیه حالات به طور موکد بین ۰ و ۱ است. این ثابت یک نمایش رایج برای نشان دادن میزان تشابه بین دو مجموعه است: دو مجموعه بیشتر به هم شبیه هستند اگر ثابت ژاکار آن نزدیکتر به ۱ باشد، و به همین طریق وقتی ثابت ژاکار آن ها به ۰ نزدیکتر باشد، کمتر متشابه اند. فرض کنید "h" یک تابع درهم سازی باشد که اعضای و را به اعداد صحیح متمایز نسبت می دهد، و برای هر مجموعه "S" تعریف می کنیم که عضو از است با مقدار میانی . بنابراین دقیقاً زمانی که مقدار درهم سازی میانی اجتماع دا
خل تلاقی قرار گیرد. از همین رو، به عبارتی دیگر، اگر یک متغیر تصادفی باشد که وقتی است برابر ۱ و در غیر این صورت ۰ باشد، آنگاه یک برآوردگر بی غرض از است، با اینکه واریانس بالایی برای اینکه در نوع خود مفید باشد، دارد. هدف روش درهم سازی میانی برای کاهش واریانس، میانگین گیری از چندین متغیر است که به صورت یکسان تولید شده اند. الگوریتم. گوناگونی با توابع درهم سازی زیاد. ساده ترین نسخه از روش درهم سازی میانی از تابع درهم سازی متفاوت استفاده می کند (که یک پارامتر عدد صحیح ثابت است) و نمایانگر هر مجموعه با مقدار از برای این تابع است. برای تخمین زدن با استفاده از این نسخهٔ این رویه، فرض کنید تعداد توابع درهم سازی باشد به صورتی که ، از به عنوان تخمین استفاده کنید. این تخمین حاصل میانگین متغیر تصادفی است که بین ۰-۱ هستند، که هر کدام وقتی است، برابر ۱ و در غیر اینصورت برابر ۰ هستند، و هرکدام از این ها یک ثابت مطلق ژاکار هستند. از این رو میانگین آن ها هم یک برآوردگر بی غرض است، و بر طبق کران های چرنوف استاندارد برای مجموع متغیرهای تصادفی ۰-۱ خطای مورد انتظار از می باشد. از این رو، برای هر ای یک ثابت وجود دارد به طوری که خطا
ی مورد انتظار تخمین حداکثر برابر است. برای مثال، ۴۰۰ تابع در هم سازی ملزوم تخمین با خطای مورد انتظار کوچکتر یا مساوی ۰٫۰۵ است. گوناگونی با تک تابع درهم سازی. ممکن است از لحاظ محاسباتی، محاسبهٔ توابع گوناگون درهم سازی پرهزینه باشد ولی یک نسخه مربوط به روش درهم سازی میانه از این مشکل پرده برداری کرده است، تنها با استفاده از یک تک تابع درهم سازی و استفاده از آن برای انتخاب چند مقدار از هر مجموعه به جای انتخاب کردن تنها یک مقدار کمینه از تابع درهم سازی. فرض کنیم یک تابع درهم سازی باشد، و یک عدد صحیح ثابت. اگر هر مجموعه ای از یا مقادیر بیشتری در دامنه باشد، تعریف می کنیم یک زیر مجموعه از عنصر با کمترین مقدار است. این زیر مجموعه به عنوان یک "مشخصه" برای مجموعه است. که تشابه بین هر دو مجموعه از طریق مقایسه این مشخصه بدست می آید و تخمین زده می شود. خصوصاً، فرض کنیم "A" و "B" دو مجموعه دلخواه باشند، آنگاه یک مجموعه "k" عضوی از است، و اگر "h" یک تابع تصادفی باشد، آنگاه هر زیر مجموعه از "k" عضو با احتمال برابر انتخاب می شوند؛ یعنی اینکه، یک نمونه تصادفی ساده از است، زیر مجموعه یک مجموعه از اعضای است که متعلق به تلاقی اس
ت. از این رو ||/ یک برآوردگر بی غرض است. تفاوت این برآوردگر با برآوردگر تولید شده توسط توابع گوناگون درهم سازی این است که در هر صورتی دقیقاً عضو دارد، درحالیکه توابع گوناگون درهم سازی ممکن است به دلیل اینکه دو تابع متفاوت در هم سازی ممکن است مینیما برابر داشه باشند، منجر به اعضای کوچکتر از نمونه های ساده شده شود. به هر حال وقتی یک مقدار کوچکی نسبت به اندازهٔ مجموعه است این تفاوت قابل چشم پوشی است. بر طبق کران های چرنوف استاندارد برای ساده سازی بدون جایگزینی، این برآوردگر دارای خطای مورد انتظار از ، در مقایسه با اجرای روش تابع درهم سازی چند گانه می باشد. بررسی زمانی. برآوردگر در زمانی از در هر کدام از روش ها، از طریق دو مشخصه دو مجموعه محاسبه می شود. از این رو، وقتی و ثابت باشند، مدت زمان محاسبه تشابه تخمینی از مشخصه ها هم ثابت است. مشخصه هر مجموعه قابل محاسبه در زمان خطی (تابع خطی از زمان) روی اندازهٔ مجموعه است، بنابراین وقتی مقدار بسیاری تشابه زوج مانند قرار است که تخمین زده شود، این روش منجر به صرفه جویی قابل توجه زمان اجرا در مقایسه با، مقایسهٔ کامل تمام اعضای هر مجموعه است. خصوصاً، برای مجموعه ای با اندا
زه ، توابع گوناگون درهم سازی از زمان می گیرد. تک تابع درهم سازی به طور معمول سریعتر است، و ملزم به زمان برای نگهداری لیست مرتب شده مینیما است. جایگشت های مستقل نسبت به مقدار میانی. برای پیاده سازی رویهٔ درهم سازی میانه که در فوق مورد وصف قرار گرفت، به یک تابع درهم سازی نیاز است که یک جایگشت تصادفی روی عضو تعریف کند، به طوریکه مجموع اعداد اعضای متمایز از اجتماع تمام مجموعه هایی است که قرار است مقایسه شوند. اما به خاطر اینکه جایگشت متفاوت وجود دارد، تنها برای مشخص کردن صحیح یک جایگشت تصادفی نیاز به بیت دارد، که حتی برای مقادیر متوسط از ، به طور ناکارآمدی بزرگ است. به همین دلیل، همانند نظریه درهم سازی جهانی، تلاش قابل توجهی بر روی پیدا کردن خانواده ای از جایگشت ها که "نسبت به مقدار میانی مستقل" هستند صورت گرفت، به معنی آنکه برای هر زیر مجموعه بر روی دامنه، هر عضوی به احتمال برابر می تواند مینیمم باشد. این قضیه بنا شده است که یک خانواده از جایگشت های مستقل از مقدار میانی حداقل باید formula_2 جایگشت متفاوت داشته باشد، و به همین جهت که نیاز به بیت برای مشخص کردن یک تک جایگشت دارد، باز هم به صورت ناکارآمدی بزرگ است.
به دلیل همین ناکارآمدی، دو تعریف گوناگون از استقلال نسبت به مقدار میانی معرفی شده است: خانواده های جایگشتی محدود (مستقل نسبت به مقدار میانی)، و خانواده های جایگشتی تقریبی (مستقل نسبت به مقدار میانی). نوع اول یعنی اینکه قسمت مستقل نسبت به مقدار میانی محدود به مجموعه هایی معین با اندازه (کاردینال) حداکثر است. نوع دوم حداکثر یک احتمال ثابت متفاوت از استقلال کامل دارد. کاربردها. کاربردهای اصلی برای درهم سازی میانی شامل دسته بندی و حذف قریب به شباهت متون (اینترنتی) می شود، که به عنوان مجموعه ای از کلمات که در متن حضور دارند معرفی می شود. تکنیک های مشابهی همچنین برای دسته بندی و حذف متون تکراری برای بقیه انواع داده ها استفاده شده است، مانند تصاویر: در موضوع داده های تصویری، یک تصویر می تواند به صورت یک سری از تصاویر بریده شده از ان معرفی شود، یا به عنوان یک سری ویژگی های تعریفی تصویری پیچیده، معرفی می شود. در جمع آوری و استخراج داده، کوئن و همکاران از درهم سازی میانی به عنوان ابزاری برای یادگیری قانون ارتباط استفاده می کنند. با فرض اینکه یک پایگاه داده داریم که هر داده چند جنبه دارد (که به صورت ماتریسی از ۰ و ۱ اس
ت که به ازای هر پایگاه داده یک ردیف و به ازای هر جنبه یک ستون داریم). آن ها از تقریب های مبتنی بر درهم سازی میانه بر روی ثابت ژاکار انجام می دهند تا جفت هم جنبه مورد نظری که به صورت متداوم باهم رخ می دهند را محاسبه کنند، و سپس محاسبهٔ مقدار دقیق آن ثابت، فقط برای آن جفت ها، برای معین کردن آن هایی که تداوم با هم رخ دادنشان زیر یک بازه محدود داده شده باشد. برای مشاهده. رویهٔ درهم سازی میانی ممکن است به عنوان نمونه ای از درهم سازی حساس به محل دیده شود، یک مجموعه ای از روش ها برای استفاده از توابع درهم سازی برای متناظر کردن مجموعه هایی بزرگ به مقادیر درهم سازی کوچکتر به طریقی که وقتی دو عضو فاصلهٔ کمی یک یکدیگر دارند، مقادیر در هم سازی آن ها احتمالاً با هم یکی است. در این نمونه، مشخصهٔ یک مجموعه ممکن است همان مقدار در هم سازی آن در نظر گرفته شود. دیگر روش های درهم سازی های حساس به محل برای فاصله همینگ بین دو مجموعه و فاصله کسینوسی بین دو بردار وجود دارد؛ درهم سازی حساس به محل در الگوریتم پیدا کردن نزدیک ترین همسایه، کاربردهای زیادی دارد. برای سیستم های توزیع شدهٔ بزرگتر و نگاشت کاهش خاص، یک سری نسخه های تغییر یاف
تهٔ درهم سازی میانی برای کمک به محاسبه تشابه بدون نیاز به بستگی در نقطه، وجود دارد. ارزش ها و محک. یک ارزشگذاری در مقیاس بالا توسط گوگل از سال ۲۰۰۶ هدایت شد، تا اجرای الگوریتم درهم سازی میانی و شبه درهم سازی را با هم مقایسه کند. در سال ۲۰۰۷ گوگل خبر از استفاده از شبه درهم سازی برای پیدا کردن تکرار در مرور صفحات اینترنت، و استفاده از درهم سازی میانی و درهم سازی حساس به محل برای شخصی سازی قسمت خبری گوگل، داد.
آراز نام یک گروه موسیقی بین المللی در تبریز به سرپرستی رحیم شهریاری می باشد که موسیقی پاپ، فولکوریک و سنتی آذربایجانی را اجرا می کنند. عموماً در گروه موسیقی آراز اعم از مردان و زنان به هنگام اجرای برنامه های خود از لباس آذربایجانی بهره می گیرند. گروه آراز کنسرت های متعدد داخلی را در شهرهای آستارا، تبریز، زنجان، اردبیل ارومیه، کرج، فرهنگسرای بهمن و برج میلاد تهران و کنسرت های خارجی را در اروپا، کانادا، آمریکا به همراه ارکستر بزرگ کالیفرنیا برگزار کرده است. شهریاری در برنامه های خود از دو هنرمند اهل جمهوری آذربایجان نیز استفاده می کند. وی کار تدوین و ضبط آثارش را در باکو و ترکیه پیگیری می کند. رحیم شهریاری برگزاری کنسرت در اردبیل و ارومیه را سخت تر از همه جای دنیا توصیف کرده است. نام آراز برگرفته از نام ترکی ارس می باشد. اعضا. اعضای اصلی تشکیل دهنده گروه موسیقی آراز:
در حوزه ریاضیات نظریه گراف، یک گراف آزاد-مثلث گرافی بدون جهت است که هیچ سه راس آن تشکیل مثلث ندهند. معادل گراف های آزاد-مثلث می تواند گراف هایی که عدد خوشه ای آن ها حداکثر ۲ است، گراف هایی که کوچکترین دور در آن ها حداقل ۴ است، گراف های بدون دور ۳تایی یا گراف های با استقلال محلی باشد. طبق نظریه توران یک گراف n راسی آزاد-مثلث با بیشترین تعداد یال یک گراف کامل دوبخشی است که در آن تعداد راس ها در هر بخش تا جای ممکن برابرند. مسئله یافتن مثلث. مسئله پیدا کردن مثلث مانند این مسئله است که گراف، آزاد-مثلث هست یا نه. وقتی گراف مثلث داشته باشد الگوریتمها معمولاً نیازمند این هستند که ۳ راس پیدا کنند که با هم تشکیل مثلث می دهند. برای گراف با m راس در (O("m"1.41 می توان فهمید که گراف بدون مثلث است یا خیر. راه دیگر، پیدا کردن اثر ماتریس "A"3 است که A ماتریس همجواری گراف است. اثر ماتریس صفر است اگر و فقط اگر گراف آزاد-مثلث باشد. برای گراف های متراکم بهتر است از این الگوریتم ساده استفاده شود که مبتنی بر ضرب ماتریسی است. چرا که این الگوریتم پیچیدگی را به (O("n"2.373 می رساند که در آن n تعداد رئوس است. همان طور که (Imrich, Klav