Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
پدیدهٔ گالینگ ، نوعی از سایش بین دو سطح است که از چسبندگی بین دو سطح ایجاد می شود. وقتی در یک ماده گالینگ اتفاق می افتد مقداری از آن ماده به سطح مادهٔ دیگری که در تماس با آن است کشیده می شود، به ویژه در زمانی که فشار زیادی بین آن دو سطح برقرار باشد. گالینگ بر اثر ترکیب سایش و چسبندگی بین دو سطح ایجاد می شود، که با لغزش و برش در ساختار کریستالی زیرین می شود. این پدیده به طور کلی باعث چسبیده شدن ماده یا ایجاد جوش اصطکاکی در آن که باعث ایجاد برآمدگی می شود همراه خواهد شد. این پدیده بیشتر در فلزاتی که در تماس با یک فلز دیگر است اتفاق می افتد و در فلزاتی که به طور مناسب روان کاری نمی شوند رایج تر است. در هر صورت بعضی فلزات خاص به دلیل ساختار کریستالی اتمی خود گرایش بیشتری به پدیدهٔ گالینگ از حود نشان می دهند. به عنوان مثال آلومینیم فلزی است که به راحتی دچار پدیدهٔ گالینگ می شود، در حالیکه فولاد آنیل شده مقاومت بیشتری در برابر پدیدهٔ گالینگ از خود نشان می دهد و همچنین فولاد سخت کاری شده مقاومت بسیار زیادی در مقابل این پدیده از خود نشان می دهد. گالینگ مشکل رایجی در مواردی است که کاربرد آن تماس دو فلز با یکدیگر می با
شد. این اتفاق بدون توجه به اینکه دو فلز از یک جنس باشند یا نه اتفاق می افتد. آلیاژهایی مثل برنج (آلیاژ) و مفرغ (برنز) آلیاژهایی هستند که در مقابل گالینگ از خود مقاومت خوبی نشان می دهند به همین دلیل است که در یاتاقانها و بوش ها به وفور از این دو آلیاژ استفاده می شود. معرفی. گالینگ یک سایش چسبنده است که باعث انتقال میکروسکوپی ماده بین دو فلزی که در تماس با یکدیگرند می شود. این پدیده عموماً در مواردی که میزان بار اعمالی و سرعت مکانیزم پایین باشد اتفاق می افتد، البته در شرایط کاری سرعت بالا و میزان بار پایین نیز این پدیده مشاهده می شود. گالینگ پدیدهٔ رایج در شکل دهی فلزات، یاتاقان ها، پیستون ماشین آلات، سیلندرهای هیدرولیکی و پنوماتیکی و دیگر ماشین آلات صنعتی است. برخلاف انواع دیگر سایش، گالینگ یک پدیدهٔ تدریجی نیست بلکه به صورت آنی اتفاق می افتد و باعث ایجاد برآمدگی بر روی سطح می شود که این برآمدگی خود منبع ایجاد هرچه بیشتر گالینگ است. پدیدهٔ گالینگ نیازمند وجود دو ویژگی در فلز است، چسبندگی بین پیوند فلزی و همچنین موم سانی یا پلاستیسیته. گرایش مواد به گال شدن تحت تأثیر شکل پذیری (داکتیلیتی) است. به عنوان مثال فلز
ات سخت کاری شده مقاومت خوبی در مقابل این پدیده دارد در حالی که فلزی از همان نوع که سخت کاری نشده راحت تر این پدیده درش اتفاق می افتد. گرایش مواد به گالینگ همچنین به آرایش اتمی آن ها نیز وابسته است، چون فلزاتی با ساختار FCC نسبت به BCC راحت تر اجازهٔ گال شدن را می دهند. چون ساختار FCC گرایش بیشتری به تولید نابجاییها در شبکهٔ کریستالی خود دارد. در فلزکاری که اغلب با پدیدهٔ برش سر و کار دارد (تراشکاری و فرزکاری) پدیده گالینگ برای فلزات نرم اغلب اتفاق می افتد. ماده از قطعه کار جدا می شود و به ابزار می چسبد و باعث ایجاد برآمدگی بر روی نوک ابزار می شود. برآمدگی روی ابزار به طور کلی رفتار تماسی بین دو سطح را تغییر می دهد که باعث افزایش چسبندگی، مقاومت در برابر ادامهٔ ماشینکاری می شود و همچنین به دلیل وجود ارتعاشات به واسطهٔ گالینگ صدای ناهنجاری نیز ایجاد می شود. گالینگ پیچی. گالینگ پیچی (به انگلیسی: Thread galling) پدیده ای است که بیشتر در اتصال دهنده های پیچی اتفاق می افتد. سازنده های اتصالات پیچ و مهرهٔ فولاد ضد زنگ چندبار در هر سال شکایاتی از سوی مشتری های خود دریافت می کردند که پیچ و مهرهٔ آن ها به همدیگر قفل شد
ه است و این سازنده ها پس از بررسی های خود متوجه شدند که مشکلی در طراحی آن وجود ندارد اما کماکان قفل شدن پیچ و مهره اتفاق می افتاد. به نظر می آید گالینگ پیچی در آن دسته از اتصال دهنده هایی از جنس فولاد ضد زنگ، آلومینیم، تیتانیم و دیگر آلیاژهایی که با ایجاد یک فیلم نازک اکسید بر روی خود از اکسید شدن محافظت می کنند رایج تر است. در طول زمان سفت کردن اتصال دهنده ها، با افزایش فشار بین سطوح تماسی و لغزشی، فیلم نازک اکسید شده شکسته می شود، کنار می رود و نیروی برشی قوی بین سطح باعث قفل شدن و چسبیدن سطوح به یکدیگر می شود. پیشگیری. راه های زیر به طور کلی برای افزایش مقاومت به گالینگ مؤثر است: روشی دیگر در مورد کاهش ایجاد پدیدهٔ گالینگ انجام عملیات حرارتی سخت کاری سطحی بر روی سطوح است. به عنوان مثال در مورد مولیبدن از عملیات کربن دهی، نیتراته کردن و کربونیتراته کردن استفاده می کنند تا به سختی ای در حدود ۱۵۰۰ سختی ویکرز (VHN) برسد. فرایند کربورایزینگ به کمک عملیات کربورایزینگ بسته انجام می گیرد. متناوباً، حرارت دهی در کربن مونوکسید در دمای ۱۰۹۵ درجه برای کربوره کردن مولیبدن انجام می گیرد. برای کاهش گالینگ و ضریب اصطکاک د
ر مولیبدن، دی سولفید مولیبدن را باید در فلز مولیبدن شکل داد که این عمل با حرارت دادن به فلز تا دمایی حدود ۸۱۵ الی ۸۷۰ درجهٔ سانتیگراد برای ۲۰ دقیقه الی ۳ ساعت در اتمسفر سولفید هیدروژن اتفاق می افتد. درجه ای از مقاومت به گالینگ هر ماده ای به استحکام برشی و سختی بستگی دارد. آلومینیوم برنز استاندارد در میان آلیاژهای مس دار خصوصیات خوبی برای مقاومت به گالینگ با توجه به دو پارامتر گفته شده دارد. اما برای مواردی که مقاومت به سایش از اولویت بالاتری برخوردار است می توان با ترکیب کردن مواد به خصوصیات بهتری دست یافت. آلیاژهای مس-آلومینیوم- آهن با میزان آلومینیوم تا ۱۶درصد مقاومت خارق العاده ای دارند و در کاربردهایی که میزان بار بالاست و سرعت پایین و همچنین در مواردی که سیستم در تماس با مواد خورنده نیست مناسب است. در شکل دهی ورق روانکننده ها به تنهایی قادر به جلوگیری از ایجاد چسبندگی و گالینگ نیستند و این باعث می شود در ورق ناصافی ایجاد شود و صدمات جبران ناپذیری به قالب وارد کند. در این موارد از لقمه های آلومینیوم برنز برای جلوگیری از صدمات استفاده می شود. این آلیاژ به میزان ۱۴ الی ۱۵ درصد آلومینیوم دارد. آن ها مقاومت ف
شاری بالا اما مقاومت کشش نهایی پایینی دارند و شکننده هستد.
فری بریج (به انگلیسی: Ferrybridge) یک روستا در بریتانیا است که در یورک شر و هامبر واقع شده است. فری بریج ۱٬۴۹۱ نفر جمعیت دارد.
ادینبرو آو د سون سیز (به انگلیسی: Edinburgh of the Seven Seas) یک منطقهٔ مسکونی در بریتانیا است که در تریستان دا کونا واقع شده است. ادینبرو آو د سون سیز ۲۶۸ نفر جمعیت دارد.
کرک وال (به انگلیسی: Kirkwall) یک شهرک در اسکاتلند است که در اورکنی واقع شده است. کرک وال ۹٬۲۹۳ نفر جمعیت دارد.
بلین آون (به انگلیسی: Blaenavon) یک منطقهٔ مسکونی در بریتانیا است که در تورفائن کانتی بارو واقع شده است. بلین آون ۱۷٫۸۳ کیلومتر مربع مساحت و ۶٬۰۵۵ نفر جمعیت دارد. خواهرخوانده. شهر Coutras خواهرخواندهٔ بلین آون هست.
فهرست تاریخ نگاران مسلمان شامل تاریخ نگارانی است که به شکل سنتی جزو تاریخ نگاران اسلامی محسوب می شدند. دوره تاریخ نگاری اسلامی از عصر محدثان در زمان خلفای اولیه شروع شد. فهرست حاضر بر تاریخ نگاران ما قبل مدرن یعنی قبل از قرن نوزدهم میلادی تمرکز کرده است. دوره ای که تاریخ نگاری اسلامی هنوز تحت نفوذ گسترده مستشرقان قرار نگرفته بود. فهرست بر اساس چینش زمانی. تاریخ نگاران عصر آغازین. آثار نویسندگان قرن اول و دوم هجری از بین رفته اند اما در منابع متاخر به آثار آنها ارجاع داده شده است.
سالفورد (به انگلیسی: Salford) یک شهر در بریتانیا است که در منچستر بزرگ واقع شده است. سالفورد ۷۲٬۷۵۰ نفر جمعیت دارد. خواهرخوانده. شهرهای لونن، ناربون و سینت کوین، سن-سن-دنی خواهرخوانده های سالفورد، گرتر منچستر هستند.
استورنووی (به انگلیسی: Stornoway) یک شهرک در اسکاتلند است که در هبریدهای بیرونی واقع شده است. استورنووی ۸٬۰۳۸ نفر جمعیت دارد.
فروردین ۱۳۹۶ اولین ماه سال ۱۳۹۶ خورشیدی است. آغاز آن میلادی مطابق با ۲۲ جمادی الثانی ۱۴۳۸ قمری قراردادی می باشد.
پیچیدگی نمونه یک الگوریتم یادگیری ماشین، برابر است با تعداد نمونه های یادگیری که برای موفقیت الگوریتم لازم است. به صورت دقیق تر، پیچیدگی نمونه برابر است با حداقل تعداد نمونه های لازم، تا تابع خروجی الگوریتم با احتمالی نزدیک به «یک» در فاصله ای نزدیک به «صفر» از تابع هدف قرار گیرد. پیچیدگی نمونه به دو صورت در نظر گرفته می شود: طبق قضیه می دانیم که در حالت کلی، پیچیدگی نمونه نوع قوی بی نهایت است. به عبارت دیگر هیچ الگوریتم یادگیری ای وجود ندارد که بتواند با تعداد محدودی نمونه هر تابع هدفی را یاد بگیرد. به هرحال اگر خود را به توابع خاصی مانند توابع خطی یا توابع دودویی محدود کنیم؛ پیچیدگی نمونه محدود است و به مربوط می شود. تعریف. اگر formula_1 را مجموعه ورودی های ممکن و formula_2 را مجموعه خروجی های ممکن در نظر بگیریم، formula_3 را به صورت ضرب دکارتی این دو مجموعه formula_4 تعریف می کنیم. برای مثال برای مسئله ، formula_1 یک فضای برداری متناهی و formula_2 برابر با مجموعه formula_7 است. formula_8 را مجموعه ای از توابع formula_9 که formula_10 است در نظر می گیریم. یک الگوریتم یادگیری formula_11 عبارت است از تابعی از
formula_12 به formula_8. به عبارت دیگر یک الگوریتم یادگیری تعداد محدودی از نمونه های یادگیری را دریافت می کند و یک تابع formula_10 را به عنوان خروجی برمی گرداند. یک formula_15 را در نظر می گیریم، برای مثال این تابع می تواند تابع هزینه خطای مربعات formula_16 باشد. برای یک توزیع احتمال formula_17 داده شده روی formula_4 متوسط خطای تابع formula_9، که یکی از اعضای کلاس فرضیه formula_8 است، به صورت زیر تعریف می شود. formula_21 داده های آموزشی یک دنباله formula_22 تایی از زوج مرتب های formula_23 به صورت formula_24 تشکیل می دهند، که تمامی آن ها به صورت یکسان و مستقل از توزیع formula_17 نمونه برداری شده اند. یک الگوریتم یادگیری formula_11 به هر دنباله از داده های آموزشی formula_27 یکی از اعضای کلاس فرضیه formula_8 را نسبت می دهد. کمینه خطای کلاس فرضیه formula_8 به صورت زیر تعریف می شود. formula_30 formula_31 را خروجی الگوریتم به ازای داده‎های آموزشی formula_27 در نظر می گیریم(formula_33 یک متغیر تصادفی است که به متغیر تصادفی formula_27 که از توزیع formula_35 نمونه برداری شده است بستگی دارد). به الگوریتم formula_11، گف
ته می شود اگر formula_37 به صورت احتمالی به formula_38 میل کند. به عبارت دیگر به ازای هر formula_39 و formula_40 عدد صحیح و مثبتی مانند formula_41 وجود داشته باشد که به ازای هر formula_42 داشته باشیم formula_43 به ازای هر الگوریتم یادگیری formula_11 و formula_45 داده شده، پیچیدگی نمونه، formula_46 را کمترین مقدار formula_41 تعریف می کنیم که رابطه بالا به ازای آن درست باشد. اگر الگوریتم formula_11 نباشد، آن گاه formula_49، هم چنین اگر الگوریتمی مانند formula_11 وجود داشته باشد که formula_46 عددی محدود باشد، می گوییم کلاس فرضیه formula_8 قابل یادگیری است. یادگیری احتمالاً تقریباً صحیح و پیچیدگی نمونه. پیچیدگی نمونه نشان دهنده میزان قاطعیت یک الگوریتم است، یعنی به ازای میزان دقت داده شده formula_53 و میزان اطمینان داده شده formula_54 الگوریتم به حداقل formula_55 نمونه آموزشی نیاز دارد تا بتواند با احتمال حداقل formula_56، خروجی ای با خطایی کمتر از formula_53 تولید کند. در مدل پیچیدگی نمونه باید تابعی چند جمله ای از formula_58 و formula_59 باشد. به عبارت دیگر باید داشته باشیم: formula_60 کرانی برای پیچیدگی نمونه
فضای فرضیه متناهی. اگر formula_8 یک مجموعه متناهی از فرضیه ها باشد و مجموعه آموزشی formula_62 به صورت یکسان و مستقل از توزیع formula_17 نمونه برداری شده باشد آنگاه به ازای هر formula_64 و formula_65 اگر الگوریتم formula_11 یکی از فرضیه های سازگار formula_67 را به عنوان خروجی تولید کند(فرضیه ای سازگار است که روی تمام نمونه های آموزشی با تابع هدف یکسان باشد) آنگاه formula_68 اثبات. formula_69 formula_70 می دانیم که فرضیه formula_71 سازگار است بنابراین formula_72 formula_73 formula_74 با توجه به می دانیم که: formula_75 بنابراین: formula_76 formula_77 formula_78
"اثر هنری در عصر بازتولید مکانیکی" (۱۹۳۵, “Das Kunstwerk im Zeitalter seiner technischen Reproduzierbarkeit”) نوشتهٔ والتر بنیامین، یک مقالهٔ نقد فرهنگی است که در آن، کاهش ارزش یک اثر هنری را برآیند تولید مکانیکی آن اثر می داند. همچنین، موضوع و مضمون این مقاله رشته های تاریخ هنر و مطالعات فرهنگی از رسانه های تئوری و نظریه معماری را تحت تأثیر قرار داده است. مسئله ای که بنیامین در این مقاله به آن می پردازد به بحث گسترش تکنولوژی و زندگی ماشینی بازمی گردد که به تبع آن ماهیت هنر هم در عصر حاضر دچار یک دگردیسی شده است. از نظر بنیامین، درک و دریافت مخاطب امروزی از هنر متحول شده و این امر با جایگزین شدن کارکرد آیینی هنر با کارکرد نمایشی آن در پیوند است. به زعم او، آنچه در اثر هنریِ بازتولیدپذیرِ امروزی از بین می رود هاله اثر هنری نامیده می شود. به صورت خلاصه، بنیامین تحلیلی مارکسیستی از سازمان یک جامعه کاپیتالیستی ارائه داده و جایگاه هنر در حوزه عمومی و حوزه خصوصی به تثبیت می رساند. سپس شرایط اجتماعی-اقتصادی را توضیح می دهد تا توسعه هایی را برون یابی کند که باعث استثمار اقتصادی بیشتر پرولتاریا شده اند. او سپس ادعا می
کند که بازتولید یا تکثیر اثر هنری یک کنش انسانی مدرن نیست، بلکه از گذشته و از یونان باستان سابقه داشته است. این متن چندین بار در مجموعه مقالات مختلف به فارسی ترجمه شده است، از جمله توسط بابک احمدی در کتاب "نشانه ای به رهایی" (نشر مرکز، ۱۳۹۸)، توسط احسان حنیف در کتاب "نظریه های زیبایی شناسی" (نشر فکرنو، ۱۳۹۹)، توسط رؤیا منجم در کتاب "برگزیده مقالات والتر بنیامین" (نشر علم، ۱۳۹۲)، و توسط ادریس ایروی در نسخهٔ فارسی لو موند دیپلماتیک (۱۴۰۴). پیوند به بیرون. https://www.youtube.com/watch?v=8qaj77kV0Pg
مجمع مسلمانان مجاهد یا جامعه مجاهدین اسلام یک گروه سیاسی ایرانی بود که در سال ۱۳۲۷ به رهبری سید ابوالقاسم کاشانی تشکیل شد. مجمع مسلمانان مبارز، بازوی نیرومند کاشانی و نیروی عملگرای وی در عرصه سیاسی نهضت ملی شدن نفت بود و به واسطه پایگاه اجتماعی قدرتمند خود، توانایی بسیج مردم برای اعتصابات و تظاهرات خیابانی را داشت. پیشینه. مجمع مسلمانان مجاهد از سازمان ها و جریان های سیاسی است که در بستر حوادث بعد از شهریور ۱۳۲۰ ایجاد شد. پس از سقوط رضاشاه، نیروهای مذهبی که طی یک دوره طولانی سرکوب شده بودند، وارد میدان شدند. سید ابوالقاسم کاشانی از چهره های مؤثر در تحولات مذهبی-سیاسی این دوره بود که افزون بر انتقاد از دولت های وقت، با نفوذ بیگانگان و کنترل روزافزون آنان بر اوضاع ایران، مخالفت میکرد. بسیاری از سازمان ها، احزاب، جریان ها، و انجمن های مذهبی-سیاسی این دوره، تا حدودی با تأثیر از کاشانی شکل می گرفتند و با او در ارتباط بودند. طرح تأسیس یک جمعیت جدید به نام «مجمع مسلمانان مجاهد»، طرحی مشترک از سوی کاشانی، نواب صفوی و قنات آبادی بود.
پژو ۱۰۷ (به انگلیسی: Peugeot 107) یک خودرو در کلاس خودرو شهری است که از ژوئن سال ۲۰۰۵ تا ژوئیه سال ۲۰۱۴ میلادی تولید می شده است. این خودرو با ۲ موتور ۱/۰ لیتری ۶۹ اسب بخاری و ۱/۴ لیتری ۵۴ اسب بخاری عرضه می شد که به ترتیب بنزینی و دیزلی بودند. پژو ۱۰۷ در سال ۲۰۰۵ پس از توقف تولید پژو ۱۰۶ در سال ۲۰۰۳، جایگزین آن شد. این خودرو از سال ۲۰۰۵ تا ۲۰۱۴ دو بار فیس لیفت شده است. این خودرو در طول زمان تولیدش در شهر کلین واقع در کشور جمهوری چک در کمپانی تویوتا پژو سیتروئن اتومبیل چک مونتاژ می شد. این خودرو چهار نفره در طول عمرش به دو صورت سه در هاچ بک و پنج در هاچ بک تولید می شد. از این خودرو بیش از ۶۵۰ هزار دستگاه تولید شده است. قیمت این خودرو در سال ۲۰۱۲ میلادی از ۸۰۰۰ یورو آغاز می شد. در سال ۲۰۱۴ میلادی تولید این خودرو متوقف شد و پژو ۱۰۸ به عنوان جایگزین آن به بازار عرضه شد. سیتروئن سی۱ و تویوتا آیگو. دو خودروی سیتروئن سی۱ نسل اول و تویوتا آیگو نسل اول برمبنای پژو ۱۰۷ تولید می شدند و همزمان با این خودرو رونمایی شدند. هر سه خودرو دریک کارخانه و بر اساس یک سکو و با قطعات یکسان تولید می شدند و تفاوت آن ها به شکل ظاهریشان
محدود می گشت. ایمنی. از آنجاییکه هر سه خودروی پژو ۱۰۷، سیتروئن سی۱ و تویوتا آیگو کاملاً یکسان هستند، مؤسسه یورو ان سی ای پی نتایج حاصل از تست هریک را به بقیه خودروها نیز تعمیم داده است. از این رو، سیتروئن سی۱ به عنوان نماینده هر سه خودرو در سال ۲۰۰۵ و تویوتا آیگو به عنوان نماینده هر سه خودرو در سال ۲۰۱۲ مورد تست تصادف این مؤسسه قرار گرفتند. جانشین. طبق اعلام شرکت پژو جایگزین ۱۰۷ مدل ۱۰۸ است که از آن در ژوئیه سال ۲۰۱۴ معرفی شد و در همان سال به عنوان جایگزین مدل ۱۰۷ بر روی خط تولید قرار گرفت.
نیم منقارماهی های زنده زا نام یک تیره از راسته منقارماهی سانان است.
نیم منقارماهی پوسو نام یک گونه از تیره نیم منقارماهیان است.
نیم منقاری کشتی گیر () گونه ای ماهی از خانواده نیم منقارماهی های زنده زا است که در رودخانه های سنگاپور، تایلند، اندونزی، تایلند، مالزی، بورنئو و سوماترا زندگی می کند.
نیم منقاری اندونزی نام یک گونه از تیره نیم منقارماهی های زنده زا است.
سوزن ماهی رودخانه رابرت نام یک گونه از تیره نیم منقارماهی های زنده زا است.
نیم منقاری توندانو نام یک گونه از تیره نیم منقارماهی های زنده زا است.
پوست آرواره ای ها نام یک سرده از تیره نیم منقارماهی های زنده زا است.
نیم منقاری کلت نام یک گونه از سرده پوست آرواره ای ها است.
نیم منقاری وبر نام یک گونه از تیره نیم منقارماهی های زنده زا است.
سوزن ماهی باله قاشقی نام یک گونه از تیره نیم منقارماهی های زنده زا است.
سوزن ماهی رودخانه الن نام یک گونه از تیره نیم منقارماهی های زنده زا است.
نیم منقاردندانی ها نام یک سرده از تیره نیم منقارماهی های زنده زا است.
میلیاردر (فرانسوی:Milliardaire) یا بیلیونر () در کشورهایی که از نظام مقیاس کوچک استفاده می کنند، شخصی است که ثروت خالص او دست کم ۱ میلیارد (۱٬۰۰۰٬۰۰۰٬۰۰۰؛ هزار میلیون) واحد پول باشد، که معمولاً به ارزهایی چون دلار آمریکا، یورو، یا پوند استرلینگ سنجیده می شود. غول نفتی آمریکایی جان دیویس راکفلر در سال ۱۹۱۶ نخستین میلیاردر دلاری تأیید شدهٔ جهان شد. مجله کسب و کار آمریکایی «"فوربز"» فهرستی از ثروتمندترین افراد جهان را هر ساله منتشر می کند و یک نسخهٔ اینترنتی از این فهرست را به طور پیوسته به روز می کند. در ۲۰۱۷ بیش از ۲٬۰۰۰ میلیاردر دلاری در سطح جهان وجود دارد که ثروت مجموع آن ها بیش از ۷٫۶ تریلیون دلار است. بنابر گزارش ۲۰۱۷ آکسفام، هشت نفر نخست ثروتمند دنیا ثروتی برابر نیمه فقیر جهان دارند. میلیاردرهای کنونی. بر اساس گزارش فوربز در مارس ۲۰۱۷ در حال حاضر ۲۰۴۳ ثروتمند میلیارد دلاری از ۶۶ کشور در سراسر جهان با مجموع ثروت خالص ۷٫۶۷۰٫۰۰۰٫۰۰۰٫۰۰۰ دلار (۷٫۶۷ تریلیون) وجود دارند که بیش از مجموع تولید ناخالص داخلی ۱۵۲ کشور جهان است. اکثر میلیاردرها مرد هستند، اما ۱۹۷ میلیاردر زن نیز در سال ۲۰۱۵ وجود داشته است. در میان می
لیاردرهای سال ۲۰۱۵، هفت میلیاردر سیاه و ده میلیاردر دگرباشان جنسی به چشم می خورد. ایالات متحده با ۵۳۶ نفر در سال ۲۰۱۵ دارای بیشترین تعداد میلیاردرها است. در حالی که چین، هند و روسیه به ترتیب به ۲۱۳، ۹۰ و ۸۸ میلیاردر دارند. میانگین سن میلیاردرهای آمریکایی ۶۶ سال است. ۴۶ میلیاردر در سال ۲۰۱۵ زیر سن ۴۰ سالگی در سطح جهان وجود داشته است. آمار. جدول زیر فهرست آمارهای متعدد مربوط به میلیاردرها شامل تعداد کل میلیاردرهای شناخته شده و ارزش خالص ثروتمندترین افراد جهان در هر سال از سال ۲۰۰۸ است. داده ها برای هر سال از فهرست سالانه میلیاردرهای فوربس از و ارقام داده شده براساس دلار آمریکا است.
ناوی منقاری ها نام یک سرده از تیره منقارماهی های ناوی است.
درخت بی استار، یک نوع خاص از درخت بی پلاس است. درخت های بی، بی استار و بی پلاس در پایگاه داده ها و سیستم فایلها کاربرد زیادی دارند. الگوریتم بی استار یک الگوریتم جستجوی ابتدا بهترین در گراف است. در این روش، کم هزینه ترین مسیر از یک گره به گرهٔ هدف در گراف محاسبه می شود(برای جستجو). این الگوریتم اولین بار در سال ۱۹۷۹ توسط ارائه شد که با الگوریتم الگوریتم جستجوی آ* مرتبط است. درخت *B. درخت های بی، بی استار و بی پلاس در پایگاه داده ها و سیستم فایلها کاربرد زیادی دارند و در داده ساختارها و پایگاه داده ها به منظور شاخص بندی استفاده می شوند. در علوم کامپیوتر، یک درخت بی یا بی تری داده ساختاری درختی است که داده ها را به صورت مرتب شده نگه می دارد و جستجو، درج و حذف را در زمان لگاریتمی میسر می سازد. بر خلاف درخت های جستجوی دودویی متوازن (به انگلیسی: Balanced binary search tree)، این داده ساختار برای سیستم هایی که بلاک های عظیم اطلاعات را خوانده و می نویسند بهینه سازی شده است. این داده ساختار معمولاً در پایگاه داده ها و سیستم پرونده استفاده می شود. در درخت بی داده ها می توانند در برگ ها یا گره های میانی ذخیره شوند. اما
در درخت بی پلاس، تمام داده ها در برگ ها ذخیره می شوند و یک گره توانایی نگهداری چند داده به جای یک داده هم دارد. درخت *B نوع خاصی از درخت +B است که حداقل دو سوم از ظرفیت هر گره تکمیل باشد. مقایسه با درخت های مشابه. تفاوت اساسی که بین درخت بی استار و بی پلاس وجود دارد این است که در درخت بی پلاس، هر گره وقتی دارای یک گرهٔ فرزند خواهد شد که کامل باشد. داده ها در یک گرهٔ درخت بی پلاس، نصف ظرفیت آن هستند؛ که این مقدار در درخت بی استار، دو سوم ظرفیت آن است. پس درخت بی استار در مقایسه با بی پلاس متراکم تر است. تفاوت های اصلی یک درخت دودویی و درخت بی استار عبارتند از: خلاصه. این الگوریتم نشان می دهد که شروع از ریشه برای جستجو بهتر است. برای این کار، تلاش می کند گرهٔ بهتری را پید کند. در این الگوریتم، ترتیب بسط دادن گره ها تعیین می شود، و هر گرهٔ بسط داده شده دو مقدار به عنوان باند بالا و باند پایین دارد. اگر در طول الگوریتم این دو مقدار به یک عدد مشخص میل کنند و همگرا شوند، الگوریتم به سوی پایان یافتن است. تا وقتی که باندهای یک گره در درخت قابل بسط دادن توسط قوانین مربوطه هستند، الگوریتم به دنبال بهترین گره می گردد.
الگوریتم. علت استفاده از الگوریتم *B. در سایر الگوریتم های جستجو، برای انجام جستجوهای تکراری، یک راه طبیعی برای پایان جستجو وجود ندارد. همچنین با در نظر گرفتن محدودیت های مختلف این نکته که کدام عنصر باید ریشه واقع شود، چیز ثابتی نیست. برای غلبه بر این مشکلات از الگوریتم جستجوی بی استار استفاده می کنیم. توضیح الگوریتم. این الگوریتم، یک الگوریتم جستجوی ابتدا بهترین است؛ بدین معنا که تمام درخت در حافظه نگهداری می شود و همین طوری پایین می رود تا برگ را برای ادامهٔ الگوریتم بیابد. برای ریشهٔ درخت، دو نوع الگوریتم می تواند اجرا شود. همان طور که در شکل1 معلوم است، گرهٔ سمت چپ شانس زیادی برای اینکه گرهٔ برگزیده باشد دارد. باید ذکر شود اگر در این مثال الگوریتم تنها روش خوشبینانه را پیش گیرد، جستجو در همین مرحله تمام می شد. پس جستجو یکی از دو راهکار زیر را در پیش می گیرد. در درخت بی استار هر گره دو ارزش دارد؛ یک ارزش خوشبینانه و دیگری بدبینانه. این کار باعث می شود مقادیری که احتمال می رود جواب ما باشند در زیر درخت مورد نظر یافت شوند. اکنون به شرح این دو روش می پردازیم: در هر دو روش، الگوریتم منجر به ادامهٔ حرکت در درخت
می شود طوری که نشان دهد موفقیت آمیز دارد حرکت می کند. همان طور که در شکل های دو و سه نشان داده شده است، عددهای هر گره، ترتیب حرکت را نشان می دهد.مقادیر درون پرانتز باندهای بالا و پایین اند و مقادیر مربوط به فرایند پشتیبانی بالای هر پرانتز نوشته شده است. در بدترین حالت، باند بالا یا پایین برابر با گرهٔ پدر دارد. انتخاب روش. اجرای روش بدبینانه تا وقتی که باند پایین گرهٔ فرزندی که بالاترین باند بالا را دارد، در میان سایر باندهای پایین، بزرگترین است، بیهوده است. الگوریتم اصلی کمک بیشتری برای انتخاب روش به ما نمی کند. روش انتخاب برای یک گرهٔ غیر ریشه. وقتی که یک گرهٔ فرزند انتخاب شده باشد، با اجرای یکی از دو روش ذکر شده در بالا، به یک برگ می رسیم. وقتی که به برگ رسیدیم، الگوریتم گره های ترتیبی بعدی را تولید می کند، سپس با استفاده از تابع سنجش، اختلاف فاصلهٔ هر گره به آن اختصاص داده شود. سپس تمامی این اختلافات ذخیره شده به وسیلهٔ یک فرایند پشتیبانی، مدیریت می شوند. وقتی که جابجایی و حرکت روی گره ها امکان پذیر است، فرایند پشتیبانی ممکن است نیاز داشته باشد مقدار گره هایی که در مسیر انتخابی نیستند تغییر دهد. در این ح
الت الگوریتم نیاز دارد که از هر فرزند هم به گرهٔ پدر یک اشاره گر وجود داشته باشد تا تغییرات بتواند منتشر شود. باید توجه داشت منتشر شدن وقتی اتفاق می افتد که فرایند پشتیبانی مقدار گرهٔ مورد نظر را تغییر نمی دهد. فرایند پشتیبانی. دقت داشته باشیم که در فرایند پشتیبانی باید باند بالای گرهٔ پدر، به عنوان باند بالای همهٔ باندهای بالای گره های فرزند در نظر گرفته می شود. باند پایین آن هم باید از باند پایین گره های فرزند بیشتر در نظر گرفته شود. فرایند پشتیبانی وقتی رخ می دهد که یکی از سه رخداد زیر پیش آید: ۱-مقادیر خوشبینانه و بدبینانه به هم نزدیک شوند طوری که با هم برابر شوند. ۲-شاخه های مورد نیاز برای بررسی برای روش خوشبینانه بیشتر است. ۳- روش خوشبینانه و بدبینانه تا جایی پیش رفته باشند که وضعیت زیردرختی که به آن رسیدیم، معلوم شود. در فرایند پشتیبانی، بهترین مقدار خوشبینانه جایگزین مقدار بدبینانهٔ آن می شود و بهترین مقدار بدبینانه، مقدار خوشبینانهٔ آن می شود. برای حالت بیشینه، مقادیر خوشبینانه از مقادیر بدبینانه بیشترند. در حالی که در حالت کمینه، مقادیر خوشبینانه کمتر از بدبینانه اند. فرایند پشتیبانه به طور مداوم تا
وقتی که مقادیر جدیدی طبق سه قانون بالا باید پشتیبانی شوند وجود دارد، اجرا می شود. پایان یافتن جستجو. وقتی باند پایین یکی از فرزندان مستقیم ریشه، بزرگتر یا مساوی باند بالای سایر فرزندان ریشه باشد، الگوریتم *B باعث ایجاد جداسازی می شود. درختی که جداسازی در آن صورت می گیرد، نشان می دهد که فرزند ریشه حداقل به اندازهٔ سایر گره ها مناسب است؛ پس این الگوریتم پایان می یابد. البته در عمل، جستجوهای پیچیده، ممکن است در یک مدت زمان معقول تمام نشوند پس الگوریتم با یک پایان مصنوعی مانند تایم لیمیت یا مموری لیمیت تمام می شود. مزایای الگوریتم. دو نکتهٔ زیر می تواند الگوریتم *B را به عنوان یک الگوریتم ابندا-بهترین ساده متمایز سازد: ۱-الگوریتم *B، فرایند پشتیبانی را اجرا می کند هر گاه به جایی برسد که مقدار آن برای مسئلهٔ ما کافی است. در حالی که سایر الگوریتم های ابتدا-بهترین، تا مقدار نهایی را نیابند فرایند پشتیبانی را اجرا نمی کنند. یک نکتهٔ ظریف اینجا وجود دارد و آن این است که بی معنی ایت اگر حرکت را از یک گره ادامه بدهیم در حالی که گره موجود حاوی مقداری است که مناسب انتخاب شدن است. در حالی که سایر روش های ابتدا-بهترین این
را نمی فهمند. ۲-الگوریتم می تواند یکی از دو روش را فقط وقتی روی ریشه است انتخاب کند. این باعث می شود ادامهٔ الگوریتم در مسیری حرکت کند که کم هزینه ترین حرکت ها مشخص شود. شبه کد. codice_1 کاربرد الگوریتم. اندرو پالای توانست از این الگوریتم در شطرنج استفاده کند. نقطهٔ پایان ارزیابی، به وسیلهٔ جستجوهای پوچ شناخته می شود. گزارشی در دست نیست که این الگوریتم چگونه در برابر هرس آلفا بتا که روی سخت افزارهای مشابه کار می کند، عملکرد بهتری دارد. همچنین الگوریتم *B استفاده می شود تا روش بهینه در بازی جمع از یک مجموعه بازی های ترکیبی را محاسبه کند.