Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
بوزان (به عربی: بوزان) یک روستا در عراق است که در استان نینوا واقع شده است.
مانکیش (به عربی: مانکیش) یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در کردستان واقع شده است. مانکیش ۳٬۰۰۰ نفر جمعیت دارد.
شیخ ابراهیم (به عربی: شیخ إبراهیم، العراق) یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در بخش تلعفر واقع شده است.
شرفیه (به عربی: شرفیة) یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در استان نینوا واقع شده است. شرفیه ۵۰۰ نفر جمعیت دارد.
ناحیه رمانه (به عربی: الرمانة) یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در استان انبار واقع شده است.
از زیبر یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در استان اربیل واقع شده است.
کمپ تاجی یک پایگاه نظامی است که توسط نیروهای ائتلاف استفاده می شد و در نزدیکی منطقه التاجی، عراق واقع شده است. کمپ در منطقه ای غیرشهری و در حدود ۳۰ کیلومتری شمال عراق در استان بغداد واقع شده است. ستاد فرماندهی و پادگان لشکر ۹ زرهی عراق در کمپ تاجی قرار دارد.
دیربون یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در شهرستان زاخو واقع شده است. دیربون ۴٬۲۴۱ نفر جمعیت دارد.
کوخی یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در استان دهوک واقع شده است. کوخی ۴ نفر جمعیت دارد و ۸۶۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده است.
شرانیش یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در استان دهوک واقع شده است. شرانیش ۱٬۰۰۰ نفر جمعیت دارد.
کینگربان یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در استان دیاله واقع شده است.
قره تبه (به عربی: قرة تبة) یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در استان دیاله واقع شده است.
تال الواد یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در استان کرکوک واقع شده است.
ابو صلابیخ (به عربی: أبو صلابیخ) یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در استان قادسیه واقع شده است.
واسِط (به عربی: واسط) یک منطقهٔ مسکونی در عراق است که در استان واسط واقع شده است. پیشینه. روایت سنتی، بنیان گذاری شهر واسط را به حجّاج بن یوسف نسبت می دهد که آن را در کرانهٔ غربی رود دجله، روبه روی شهر کسکر، به عنوان پایتخت خود در ناحیهٔ سواد عراق ساخت. پس از مرگ حجّاج، واسط به طور مقطعی پایتخت والیان اموی باقی ماند. این شهر با تکیه بر کشاورزی در آن منطقه و تبدیل شدن به مرکز ضرب سکه، شکوفا شد. اما با به قدرت رسیدن عباسیان و تأسیس بغداد، اهمیت اداری واسط کاهش یافت. با این حال، در دورهٔ خلافت منصور و مهدی، توجه زیادی به کشاورزی در ناحیهٔ کسکر و شهر واسط شد. با فروپاشی اقتدار عباسیان در نیمهٔ دوم قرن نهم میلادی، واسط بار دیگر به صحنهٔ رویدادها بازگشت و به صورت یک اقطاع، زیر سلطهٔ فرماندهان ترک درآمد. در سال ۸۳۴ میلادی، زط ها در جریان شورش خود، این شهر را غارت کردند و در شورش زنگیان در سال ۸۷۷ نیز آسیب های گسترده ای به شهر وارد شد. همه گیری سال ۸۷۱ نیز جمعیت واسط را به شدت کاهش داد. با این حال، شهر در قرن دهم میلادی دوباره رونق یافت. در میانهٔ قرن یازدهم، واسط به تشیع گروید و خطبه ها در آن به نام خلیفهٔ فاطمی ایر
اد می شد. اما سلجوقیان پس از محاصره ای طولانی و در جریان جنگشان با بَساسِیری که به فاطمیان گرایش داشت، شهر را تصرف کردند. پس از مرگ سلطان ملک شاه در سال ۱۰۹۲، درگیری میان امرای سلجوقی در عراق و امیران خاندان مزید در حله شدت گرفت و این منطقه به لحاظ اقتصادی و جمعیتی رو به افول گذاشت. حتی تلاش های خلفای عباسی مانند راشد بالله و مقتفی لأمرالله برای بازگرداندن اقتدار در منطقهٔ سواد نیز نتوانست شرایط واسط را بهبود دهد. با این حال، در دو قرن بعدی، تمرکز مجدد قدرت عباسیان باعث شد بخشی از شکوه پیشین به واسط بازگردد. در سال ۱۲۸۵ میلادی، شهر در برابر سپاه مغول به رهبری هلاکو مقاومت کرد که به کشتار گسترده ای انجامید. اما فرمانروایان ایلخانی پس از او شهر را بازسازی کردند. در سال ۱۳۳۹ و با تسلط جلایریان، واسط بار دیگر به عنوان مرکز ضرب سکه اهمیت یافت. جایگاه شهر تا آن جا اهمیت داشت که تیمورلنگ پس از تصرف آن، پادگانی بزرگ در آن مستقر کرد. اما پس از سلطهٔ قبیلهٔ ترکمان قرا قویونلو (گوسفند سیاه)، اهمیت شهر به طور نهایی رو به افول گذاشت. واسط به هدفی آسان برای حملات مشعشعیان تبدیل شد که چندین بار به آن یورش بردند. آخرین حمله
در سال ۱۴۵۴ میلادی صورت گرفت که در پی آن، شهر به طور کامل غارت و ویران شد. با این حال، یکی از نواحی حومهٔ آن با نام «واسط دوم» تا اوایل دوران عثمانی در قرن شانزدهم میلادی، همچنان مسکونی باقی ماند. اما با تغییر مسیر رود دجله، این ناحیه نیز متروک شد و واسط در دل بیابان به فراموشی سپرده شد.
باستکی یک منطقهٔ مسکونی کوچک در عراق است که در استان دهوک واقع شده است.
فرماندهی مبارزه با تروریسم () ; (CTC) یا SO15 یک بخش عملیات ویژه در قسمت پلیس متروپلیتن لندن است. فرماندهی پلیس ضد تروریسم در اکتبر سال ۲۰۰۶ از ترکیب بخش ضد تروریسم (SO13) و بخش ویژه (SO12) به وجود آمد که اطلاعات، عملیات و تحقیقات در هم جمع شد تا یک فرماندهی واحد تشکیل شد. این فرماندهی دارای ۱۵۰۰ افسر و کارمند و تعدادی مأمورین تحقیق در خارج از کشور است. فرمانده دین هایدون که رئیس فرماندهی مبارزه با تروریسم است، گزارش های خود را به نیل باسو معاون کمیساریا و مشاور عالی می دهد. فرماندهی مبارزه با تروریسم همچنین میزبان فرماندهی ستاد مشترک پلیس مبارزه با تروریسم است. مسؤلیت ها. طبق وب سایت رسمی فرماندهی مبارزه با تروریسم، اولویت اصلی این فرماندهی حفظ سلام عموم مردم و از بین بردن فعالیت های مربوط به تروریست ها در انگلستان و همچنین منافع انگلیس در خارج از کشور است که از طریق: فرماندهی مبارزه با تروریسم دارای تعدادی مأموریت های امنیت ملی دیگر هم است. مواردی که منجر به افراط گرایی داخلی می شود و نقش هایی که توسط واحد افراط گرایی داخلی انجام می گیرد. همچنین در مورد حساسیت تحقیقات امنیتی ملی، مانند تحقیقات سری قانون رسم
ی، تحقیقات در مورد جنایات جنگی و جنایات علیه بشریت و قتل های با انگیزه سیاسی از جمله این مأموریت ها به حساب می آید. ارگان های مرتبط. فرماندهی مبارزه با تروریسم بخشی از شبکه ملی مبارزه با تروریسم است که شامل ۵ واحد مبارزه با تروریسم (CTUs) و واحدهای کوچکتر منطقه ای است. این فرماندهی توسط کمیته هماهنگی مبارزه با تروریسم تحت نظارت معاون کمیسر «مارک روولی» از خدمات پلیس متروپولیتن کنترل می شود. SO15 به عنوان بخشی از شبکه ملی مبارزه با تروریسم، در مقابل تهدید تروریسم در سطح محلی، ملی و بین المللی فعالیت می کند و با تعدادی از شرکا برای جلوگیری از فعالیت های مرتبط با تروریست ها، از جمله سرویس امنیتی (MI5) و سازمان اطلاعات مخفی بریتانیا (MI6) همکاری می کند تاریخچه و ساختار. نخستین یگان مبارزه با تروریست در سال ۱۸۸۳ در اسکاتلندیارد توسط ویکتور هارکورت، وزیر امور خارجه، به تصویب رسید، اداره ایرلند یا شعبه ویژه ایرلند که بعداً نامیده شد، شامل تنها ۱۲ کارآگاه با مأموریت شکست دادن «فنیان» مبارزه با تروریست که در لندن و در سراسر کشور برگزار شد، بود. در نوامبر ۲۰۱۳ فرماندهی مبارزه با تروریسم در قالب فعلی (SO15) شامل ۱۷۹۰ کا
رمند از جمله ۱۳۵۰ افسر پلیس و ۶۰۰ کارآگاه که در ۷۵ واحد تخصصی سازماندهی شده و قادر به پاسخگویی فعالانه یا واکنشی در هر نقطه از جهان هستند، درآمد. تحقیق رویدادهای تروریستی. داخلی. فرماندهی مبارزه با تروریسم از زمان آغاز در موارد مختلف مسئول تحقیق در مورد چندین رویداد تروریستی برجسته در داخل انگلستان بوده است، از جمله: بین المللی. از طریق شعبه عملیات بین المللی فرماندهی مبارزه با تروریسم، SO15 به صورت فعال از افسران خود در سراسر جهان در پاسخ به حوادث تروریستی در حمایت از کشورهای میزبان و حمایت از اتباع انگلیسی که قربانی اقدامات تروریستی هستند، استفاده می کند؛ که شامل:
داکا پراکاش نخستین روزنامه منتشر شده به زبان بنگالی در داکا پایتخت بنگلادش بود. تاریخچه. این روزنامه برای اولین بار در ۷ مارس سال ۱۸۶۱ منتشر شد و پنج شنبه هر هفته انتشار می یافت. شاعر بنگالی کریشنا چاندرا ماجومدر اولین سردبیر این روزنامه بود.
الگوریتم پس رو-پیش رو یک الگوریتم استنباطی آماری برای مدل پنهان مارکف است که احتمال پسین توزیع حاشیه ای تمام متغیرهای حالت پنهان با توالی مشاهده شدهٔ formula_1 را محاسبه می کند؛ یعنی برای تمام متغیرهای حالت پنهان formula_2 توزیع formula_3 را محاسبه می کند. به این عمل استنباطی معمولاً "«صاف کردن»" می گویند. این الگوریتم از اصل برنامه نویسی پویا برای محاسبه کارآمد مقادیر مورد نیاز برای به دست آوردن احتمال پسین توضیح حاشیه ای، در دو پاس استفاده می کند. اولین پاس به جلو (پس) حرکت می کند در حالی که پاس دوم در همان زمان به عقب (پیش) می رود. از این رو نام پس رو-پیش رو را برای این الگوریتم انتخاب کردند. در اصل اصطلاح "«پس رو-پیش رو»" به تمام الگوریتم هایی که به کلاس عمومی الگوریتم هایی که به صورت پس رونده-پیش رونده بر روی توالی ها عملیات انجام می دهند گفته می شود. در این مفهوم، توصیفات ارائه شده در باقی ماندهٔ این مقاله تنها به یک نمونهٔ خاص از این کلاس اشاره می کند. بررسی اجمالی. در پاس اول، این الگوریتم مجموعهٔ احتمالاتی را محاسبه می کند که برای تمام formula_4، احتمال پایان یافتن در یکی k حالت مشاهده شدهٔ اول در تو
الی است؛ یعنی formula_5. در پاس دوم، الگوریتم مجموعهٔ احتمالاتی را محاسبه می کند که احتمال مشاهده کردن مشاهدات باقی مانده با شروع از نقطه K را به ما می دهد؛ یعنی formula_6. این دو مجموعهٔ توزیعات احتمالاتی با ترکیب شدن با هم می توانند توزیع هر حالتی در هر زمانی را با داشتن توالی آن به دست آورند: در قدم آخر با استفاده از قضیهٔ بیز و استقلال مشروط formula_8 و formula_9 مقادیر formula_10. همان طور که در بالا ذکر شده این الگوریتم شامل سه مرحله است: الگوریتم پس رو-پیش رو می تواند محتمل ترین حالت را در هر نقطهٔ زمانی پیدا کند اما نمی تواند برای پیدا کردن محتمل ترین توالی حالت ها استفاده شود (به الگوریتم ویتربی رجوع کنید) احتمالات رو به جلو (پسین). در توضیحات پیش رو به جای توزیع احتمالاتی، از ماتریس احتمالاتی استفاده می شود. در حالت عمومی از الگوریتم پس رو-پیش رو می توان هم در مدل های پیوسته و هم در مدل های گسستهٔ احتمالاتی استفاده کرد. ما توزیعات احتمالاتی مربوط به مدل پنهان مارکف را به ماتریس احتمالاتی تبدیل می کنیم. احتمالات formula_11 (با متغیر تصادفی formula_12) که تمامی حالات مدل پنهان مارکف را بیان می کند، به
صورت ماتریس احتمالاتی formula_13 نشان داده خواهند شد که در آن ستون ها با شاخص formula_14 نمایندهٔ حالت پایانی هستند و ردیف ها با شاخص formula_15 نمایندهٔ حالت آغازین. گذار(انتقال) از حالت بردار ردیفی formula_16 به حالت بردار ردیفی افزایش یافته formula_17 به صورت formula_18 نشان داده می شود. مثال زیر نشان دهندهٔ یک سیستم است که احتمال ماندن یک حالت در جای خودش بعد از هر مرحله ۷۰٪ و احتمال تبدیل شدن به حالت دیگر ۳۰٪ است. ماتریس انتقال به صورت زیر است: در مدل مارکف معمولی ما حالت فعلی را در این ماتریس ضرب می کردیم تا احتمالات حالت بعدی را به دست آوریم. اما در مدل پنهان مارکف حالت فعلی پنهان است و در عوض ما وقایع مرتبط با حالت فعلی را مشاهده می کنیم. یک ماتریس وقایع به صورت زیر است که احتمال مشاهده شدن هر واقعه را در هر حالت خاص بیان می کند: در این مثال احتمال مشاهده شدن واقعهٔ یک زمانی که در حالت اول هستیم ۹۰٪ است در حالی که احتمال مشاهده شدن واقعهٔ دو زمانی که در حالت اول هستیم ۱۰٪ می باشد. به همین ترتیب واقعهٔ یک تنها ۲۰٪ اوقات مشاهده می شود اگر در حالت دوم باشیم و واقعهٔ دو با احتمال ۸۰٪ در حالت دوم قابل مشا
هده است. هر بردار افقی دلخواه نشان دهندهٔ یک حالت از سیستم است(formula_21) و احتمال مشاهدهٔ واقعه j به صورت زیر است: ما می توانیم با جبر ماتریسی این عمل را به این صورت نشان بدهیم که بردار افقی formula_21 را در ماتریس مشاهده formula_24 ضرب کنیم. این ماتریس یک ماتریس قطری است یعنی به جز قطر اصلی تمامی درایه های آن صفر هستند و در درایه های قطر اصلی آن احتمال رویداد آن واقعه خاص در حالت مربوط به آن درایه وجود دارد. ماتریس مشاهدهٔ برای واقعهٔ یک به صورت زیر است: این به ما اجازه می دهد تا با استفاده از قضیهٔ بیز بردار احتمالاتی غیرنرمال شدهٔ formula_26 را به دست آوریم. چون می دانیم احتمال این که هر عنصرformula_21 رویداد یک را تولید کند به صورت زیر است: اکنون ما می توانیم این روش کلی را به مجموعه ای از مشاهدات خود اختصاص دهیم. فرض می کنیم بردار حالت اولیه ما formula_29,&gt;(که می تواند به صورت بازگشتی بهینه شود). به این صورت شروع می کنیم: این فرایند می تواند رو به جلو (پس) تکرار شود و از مشاهدات اضافی و جدید نیز استفاده شود: نتیجه یک بردار پسین غیرنرمال احتمالاتی است. i اُمین ورودی این بردار نتیجه می دهد: به طور معم
ول ما در هر مرحله این بردار را نرمال می کنیم (جمع ورودی ها را یک می کنیم) یک عامل مقیاس گذاری را در هر مرحله به صورت زیر معرفی می کنیم: که در آن formula_34 نشان دهنده بردار مقیاس پذیر از مرحله قبلی و formula_35 نشان دهنده عامل مقیاس است که باعث می شود مجموع ورودی ها یک شود. ضرب عوامل مقیاس احتمال کامل مشاهدهٔ وقایع را بدون در نظر گرفتن شرایط نهایی به ما می دهد: ای به ما اجازه می دهد که بردار احتمالاتی مقیاس پذیر را این گونه تفسیر کنیم: پس تا به حال نتیجه گرفتین که ضرب عوامل مقیاس، احتمال حقیقی مشاهدهٔ توالی مورد نظر تا زمان t را مهیا می کند و این که بردار احتمالاتی اسکیل شده به ما احتمال بودن در هر حالت را در زمان می دهد. احتمالات رو به عقب (پیشین). با یک روش مشابه می توان احتمالات پیشین را محاسبه کرد. به صورت زیر: حالا ما فرض می کنیم که در حالت خاصformula_39 هستیم و چون این حالت فرض شده است یعنی احتمال این حالت ۱۰۰٪ است پس به این صورت در می آید: توجه کنید که ما در حال حاضر از یک بردار عمودی استفاده می کنیم و بردارهای احتمالاتی پسین ما افقی بودند. پس می توانیم عملیات زیر را انجام دهیم: می توانیم این بردار را
هم (مانند بخش قبل) نرمال کنیم اما معمولاً این کار را انجام نمی دهند. هر ورودی احتمال واقعه ای در آینده را نشان می دهد و نرمال کردن این بردار معادل استفاده از قضیهٔ بیز برای پیدا کردن احتمال هر حالت برای ایجاد کردن واقعه های آینده است. در این جا هم مانند قسمت پسین از همان formula_35 استفاده می کنیم تنها formula_43 اسکیل شده نیست. عملیات به صورت زیر است: که در آن formula_45 نشان دهنده بردار اسکیل شده قبلی است. از این معادله می توان نتیجه زیر را گرفت: این معادله برای این مفید است که اجازه می دهد تا احتمال کامل بودن در یک حالت در زمان داده شده t را داشته با ضرب کردن این مقادیر داشته باشیم: برای درک این موضوع توجه داشته باشید که formula_48 احتمال مشاهده کردن حالت داده شده را از طریق گذشتن از حالت formula_49 در زمان t مشخص می کند. این احتمال شامل احتمالات پسین است که که تمام وقایع تا زمان t را پوشش می دهد و همچنین احتمال های پیشین که شامل تمام وقایع آینده می شود. این همان شمارنده ای است که در معادله به دنبالش بودیم و بر احتمال حقیقی توالی مشاهده شده تقسیم می کنیم تا بردار را نرمال کنیم و تنها احتمال formula_39. این
ارزش ها گاهی اوقات به نام "ارزش های هموار (صاف شده)" خوانده می شوند زیرا برای به دست آوردن آن ها از احتمالات پسین و پیشین استفاده شده است تا احتمال نهایی را محاسبه کند. بنابراین مقادیر formula_51 احتمال بودن در هر حالت را در زمان t ارائه می کند. به این ترتیب آن ها برای تعیین محتمل ترین حالت به کار می روند. لازم است ذکر شود که اصطلاح «محتمل ترین حالت» تا حدودی مبهم است. برای توضیح باید گفت که محتمل ترین حالت، حالتی است که بیشترین احتمال برای درست بودن در یک نقطه معین را دارد اما محاسبه توالی احتمالات حالت ها احتمالاً نتواند به ما محتمل ترین توالی را بدهد. این به خاطر این هست که احتمال برای هر نقطه به صورت مستقل از یک دیگر محاسبه می شود و احتمال شرطی میان حالتی محاسبه نمی شود و این به این معنی است که احتمالات حالت ها در زمان های t و t+1 متفاوت هست و ما با این فرمول نمی توانیم یک توالی را برای زمان های جلوتر محاسبه کنیم. به زبان ریاضی: formula_52. برای به دست آوردن محتمل ترین دنباله از حالت ها که دنبالهٔ مشاهدات را تولید می کنند، می توانید از الگوریتم ویتربی استفاده کنید مثال. این مثال منشاءاش را از جهان چتری(u
mbrella world) در راسل و نوریگ ۲۰۱۰ فصل ۱۵, صفحات ۵۶۶ می آورد که در آن ما می خواهم با مشاهداتمان از چتر داشتن یا نداشتن یک مرد وضعیت آب و هوا را نتیجه گیری کنیم. ما دو حالت مختلف را برای آب و هوا فرض می کنیم: حالت اول = باران ببارد؛ حالت دوم = باران نبارد. ما فرض می کنیم که آب و هوا است ۷۰٪ شانس ماندن در همان وضعیت خودش را دارد و ۳۰٪ شانس برای تغییر حالت دادن. پس ماتریس تغییرات ما به شکل زیر خواهد شد: ما همچنین فرض کنیم که هر حالت دو واقعه را دربردارد: واقعه اول = مرد چتر بیاورد؛ واقعه دوم = مرد چتر نیاورد. پس احتمالات چتر آوردن و چتر نیاوردن را برای هر حالت (بارانی و غیر بارانی) در ماتریس احتمالات می نویسیم. فرض کنید احتمال این که بارانی باشد و چتر بیاورد ۹۰٪؛ بارانی باشد و چتر بیاورد ۱۰٪؛ بارانی نباشد و چتر بیاورد ۲۰٪؛ بارانی نباشد و چتر نیاورد ۸۰٪ است: با داشتن این اطلاعات بعد از آن که توالی وقایع را به ترتیب {چتر، چتر، بدون چتر، چتر، چتر} مشاهده کردیم می توانیم محاسبات خود را شروع کنیم: توجه داشته باشید که formula_56 متفاوت است چون مرد «بدون چتر» مشاهده شده و در بقیه موارد «با چتر» دیده شده است. شروع می ک
نیم به محاسبهٔ احتمالات پیش رو، بنابراین یک بردار اولیه می گیریم: به این دلیل بردار اولیه را انتخاب می کنیم، چون نمی دانیم قبل از مشاهدات ما آب و هوا در چه حالتی بود (بارانی بود یا نبود). بردار اولیه ما باید یک بردار افقی باشد. برای راحت تر شدن محاسباتمان این بردار را ترانهاده می کنیم. معادلهٔ ما به صورت زیر می شود: به جای: توجه کنید که ماتریس انتقال نیز ترانهاده شده اما در مثال ما ترانهاده این ماتریس با خودش برابر است (چون ماتریس متقارن است). انجام این محاسبات و نرمال کردن این نتایج را فراهم می کند: شروع می کنیم به محاسبهٔ احتمالات پس رو، بنابراین یک بردار اولیه می گیریم: و بعد از آن شروع می کنیم به انجام محاسبات (مثل قبل): در نهایت، ما احتمالات صاف شده را محاسبه می کنیم. این نتایج باید نرمال هم بشوند (جمع ورودی ها یک شود) چون ما در احتمالات پیشین، احتمالات را با &lt;formula_35 اسکیل نکرده بودیم. دقت داشته باشید که ارزش formula_77 دقیقاً برابر است با formula_78 و همچنین ارزش formula_79 دقیقاً برابر است با formula_80. این بدین دلیل است که هر دو formula_80 و formula_78 دارایاحتمالات پیشین و حالات های پایانی یک
سان هستند و شامل تمامی مشاهدات ما هستند. اگرچه، formula_77 تنها در زمانی برابر formula_78 است که تمامی بردارهای حالت اولیه یکسان داشته باشند (یعنی تمامی آن ها ورودی برابر داشته باشند). وقتی شرایط چنین نیست e formula_78 باید با بردار حالت اولیه ترکیب شود تا محتمل ترین حالت اولیه را پیدا کنیم. ما همچنان می دانیم که احتمالات پسین خودشان به اندازهٔ کافی اعتبار دارند تا محتمل ترین حالت پایانی را محاسبه کنند. به همین ترتیب احتمالات پسین هم می توانند با بردارهای حالات اولیه ترکیب شوند تا محتمل ترین حالت آغازین طبق مشاهدات را به ما بدهند. احتمالات پسین و پیشین با ترکیب با هم می توانند احتمال حالات محتمل آغازین و پایانی را محاسبه کنند. محاسبات فوق نشان می دهند که محتمل ترین حالت آب و هوا برای هر روز به غیر از روز سوم، آب و هوای «بارانی» است. البته این محاسبات به ما بیشتر از این می گویند، چون آن ها می توانند احتمالات هر حالت را در زمان های مختلف به ما ارائه کنند. شاید مهمتر از همه بدست آوردن اطلاع دربارهٔ formula_79 حال ما با استفاده از این اطلاعات و محاسبات می توانیم حالات مختلف آب و هوای فردا را تنها با احتمال مشاهده
کردن چتر پیش بینی کنیم. عملکرد. با استفاده از الگوریتم جستجوی جامع برای حل این مسئله ما باید تمامی formula_87 تا توالی حالات را تولید کنیم و احتمال هر یک از حالات آن را با استفاده از توالی وقایع (رویدادها) محاسبه کنیم. این رویکرد دارای پیچیدگی زمانی formula_88 که در آن formula_89 طول دنباله (توالی) و formula_90 تعداد نمادهای استفاده شده در الفبای حالات است. این پیچیدگی زمانی برای مسائل کاربردی غیرقابل تحمل است زیرا تعداد توالی گره های حالات پنهان محتمل در عمل بسیار زیاد است. در این صورت، الگوریتم پس رو-پیش رو می تواند این مسئله را در پیچیدگی زمانی formula_91. یک الگوریتم حافظه محور بهینه تر از الگوریتم پس رو-پیش رو وجود دارد به نام الگوریتم جزیره که استفادهٔ از حافظهٔ کمتر را با کشیدن زمان بیشتر تعویض کرده. این الگوریتم دارای پیچیدگی زمان formula_92 است اما تنها از پیچیدگی حافظهٔ formula_93 استفاده می کند. اما بر روی یک کامپیوتر با تعداد نامحدودی پردازنده (تعدادی زیادتر از حجم محاسبات) پیچیدگی زمانی این الگوریتم می تواند به formula_91 کاهش یابد درحالی که هنوز از پیچیدگی حافظه formula_93 استفاده می کند. علاوه
بر این، این الگوریتم ها طوری تکوین یافته اند تا با استفاده از الگوریتم های صاف کردن برخط(online smoothing) مانند الگوریتم fixed-lag smoothing (FLS) مقادیر formula_96 به صورت کارآمد محاسبه کنند راسل و نووریگ ۲۰۱۰ شکل ۱۵٫۶ صفحهٔ ۵۸۰. مثال با زبان پایتون. با توجه HMM(مدل پنهان مارکف) (دقیقاً مانند الگوریتم ویتربی) در زبان برنامه نویسی پایتون نشان می دهیم: states = ('Healthy', 'Fever') end_state = 'E' observations = ('normal', 'cold', 'dizzy') transition_probability = { 'Healthy' : {'Healthy': 0.69, 'Fever': 0.3, 'E': 0.01}, 'Fever' : {'Healthy': 0.4, 'Fever': 0.59, 'E': 0.01}, emission_probability = { 'Healthy' : {'normal': 0.5, 'cold': 0.4, 'dizzy': 0.1}, 'Fever' : {'normal': 0.1, 'cold': 0.3, 'dizzy': 0.6}, ما می توانیم پیاده سازی را بدین شکل بنویسیم: def fwd_bkw(observations, states, start_prob, trans_prob, emm_prob, end_st): # forward part of the algorithm fwd = [] for i, observation_i in enumerate(observations): for st in states: if i == 0: # base case for the forward part prev_f_sum = start_prob[st] else:
prev_f_sum = sum(f_prev[k]*trans_prob[k][st] for k in states) f_curr[st] = emm_prob[st][observation_i] * prev_f_sum fwd.append(f_curr) f_prev = f_curr p_fwd = sum(f_curr[k] * trans_prob[k][end_st] for k in states) # backward part of the algorithm bkw = [] for i, observation_i_plus in enumerate(reversed(observations[1:]+(None,))): for st in states: if i == 0: # base case for backward part b_curr[st] = trans_prob[st][end_st] else: b_curr[st] = sum(trans_prob[st][l] * emm_prob[l][observation_i_plus] * b_prev[l] for l in states) bkw.insert(0,b_curr) b_prev = b_curr p_bkw = sum(start_prob[l] * emm_prob[l][observations[0]] * b_curr[l] for l in states) # merging the two parts posterior = [] for i in range(len(observations)): posterior.append({st: fwd[i][st] * bkw[i][st] / p_fwd for st in states}) assert p_fwd == p_bkw return fwd, bkw, posterior تابع codice_1 این ورودی ها را می گیرد: codice_2 دنبالهٔ مشاهدات ما است مثلاً codice_3; codice_4 همان مجموعه ما از حالات پنهان است؛ codice_5 احتمالات آغازین ما است؛ codice_6
احتمالات گذار ما است احتمالات و codice_7 احتمالات انتشار ما. برای سادگی کد، ما فرض می کنیم که توالی مشاهدات ما codice_2 خالی نیست و codice_9 و codice_10 تعریف شده است برای تمام حالات i,j. در مثال اجرا شده، الگوریتم پس رو-پیش رو به صورت زیر استفاده شده است: def example(): return fwd_bkw(observations, states, start_probability, transition_probability, emission_probability, end_state) »&gt; for line in example(): ... print(*line)
خطسانی یا خطینگی یا خطی بودن یا خطیَّت ، ویژگی یک رابطه یا عملکرد ریاضی است؛ به این معنی که می توان آن رابطه را در شکل نموداری به صورت یک خط مستقیم نشان داد. مثال های "رابطهٔ خطی" ولتاژ و جریان در یک مقاومت (قانون اهم)، یا جِرم و وزن یک شیء است. تناسب بیانگر خطسانی است، اما خطی بودن لزوماً به معنای تناسب رابطه نیست. در ریاضیات. در ریاضیات، یک نگاشت خطی یا تابع خطی f(x) تابعی است که دو ویژگی زیر را برآورده می کند: مفهوم "رابطهٔ خطی" را می توان به عملگرهای خطی گسترش داد. مثال های مهم از عملگرهای خطی مشتق را شامل می شود که عملگر دیفرانسیلی در نظر گرفته شده، و بسیاری از آن، از جمله عملگرهای دل و لاپلاس ساخته شده اند. هنگامی که یک معادله دیفرانسیلی را بتوان در شکل خطی بیان کرد، به طور کلی معادله به سادگی با شکستن آن به قطعات کوچک، و حل این قطعات، و درنهایت جمع کردن نتیجه ها، قابل حل است. جبر خطی شاخه ای از ریاضیات است و به مطالعهٔ بردارها، فضاهای برداری (همچنین فضاهای خطی نامیده می شود)، نگاشت خطی و دستگاه های معادلات خطی می پردازد. واژهٔ خطی و واژهٔ لاتین آن (لینیر linear) به معنی «مربوط به خط» اشاره به مشابه خط
بودن است، برای شرح معادلات خطی و غیرخطی، به مقاله های اصلی آنها مراجعه کنید. فیزیک دانان و ریاضیدانان به استفاده از معادلات و توابع غیرخطی علاقه مند هستند زیرا آن ها می توانند برای نشان دادن بسیاری از پدیده های طبیعی، از جمله آشوب، آن ها را به راحتی مورد استفاده قرار دهند. چندجمله ای های خطی. در یک استفادهٔ متفاوت از تعریف فوق، به یک چندجمله ای درجهٔ ۱، خطی گفته می شود زیرا نمایش هندسی تابع آن به شکل یک خط است. در حقیقت، یک معادلهٔ خطی یکی از اشکال: توجه شود که این استفاده از "اصطلاح خطی" همانند بخش فوق نیست، زیرا چندجمله ای های خطی بر روی اعداد حقیقی، به طور کلی هیچ جمع پذیری یا همگنی را برآورده نمی کنند. در حقیقت، اگر و فقط اگر «صفر = b» باشد، این کار را انجام می دهند؛ بنابراین در حالت «b ≠ ۰»، تابع اغلب یک تابع آفین نامیده می شود، (تبدیل آفین را ببینید).
چیزی برای از دست دادن نیست (انگلیسی: Nothing to lose) نام فیلمی به کارگردانی استیو اودکرک و محصول سال ۱۹۹۷ میلادی است. چکیده داستان. نیک بیم در راه بازگشت به خانه متوجه می شود که همسرش ظاهراً با رئیسش فیلیپ بارلو در شرکت به او خیانت می کند؛ پس از آن نیک تصمیم می گیرد از فیلیپ به کمک یکی از اوباش به نام تی پل که در راه خانه با او آشنا شده، انتقام بگیرد. پس با دانستن ضعف سیستم امنیتی شرکت، او مبلغ زیادی پول نقد می دزدد. اما متوجه می شود که در مورد همسرش اشتباه می کرده است، بنابراین قبل از اینکه کسی متوجه ناپدید شدن پول شود، آن را دوباره به گاو صندوق برمی گرداند.
علی احمدزاده کارگردان، فیلمنامه نویس و تهیه کننده ایرانی است. برخی از فیلم های وی از جمله نخستین فیلم او «مهمونی کامی» (۱۳۹۱)، «مادر قلب اتمی» (۱۳۹۳) و «پدیده» مجوز اکران عمومی نگرفته یا توقیف شده اند. منطقه بحرانی آخرین فیلم علی احمدزاده است که در اولین نمایش آن در فستیوال فیلم لوکارنو جایزه یوزپلنگ طلایی را به دست آورد. توقیف فیلم ها. علی احمدزاده اولین فیلم خود مهمونی کامی را در سال ۱۳۹۱ ساخت که پس از مواجه شدن با مشکل در دریافت پروانه نمایش فیلم را بدون مجوز در جشنواره های مختلف به اکران درآورد و نهایتاً در یک اقدام جنجالی و در واکنش به توقیف «مهمونی کامی» اقدام به انتشار نسخه با کیفیت فیلم خود در یک وبسایت پخش ویدئو کرد. فیلم دوم او مادر قلب اتمی هم با مشکلات مشابهی مواجه شد اما نهایتاً با اعمال تغییراتی در سال ۹۶ اکران شد. وضعیت فیلم سوم او پدیده نامشخص است. دستگیری. جمعه ۱۱ شهریور ۱۴۰۱ رادیو فردا خبر داد که علی احمدزاده دستگیر شده است. بنا بر این گزارش دلیل بازداشت این کارگردان سینمای ایران مشخص نیست با این همه او به تازگی ساخت فیلم تازه ای را بدون دریافت پروانه ساخت سازمان سینمایی وزارت ارشاد به پایان