Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
علم اخلاق ربات ها که گاهی با نام «ربات اخلاق» هم شناخته می شود، به مسائل اخلاقی ای می پردازد که در ارتباط با ربات ها پدید می آید. این مسائل شامل پرسش هایی مانند این است که آیا ربات ها در کوتاه مدت یا بلندمدت خطری برای انسان دارند یا نه، یا اینکه آیا برخی کاربردهای ربات ها – مثلاً در مراقبت های درمانی یا به عنوان «ربات های قاتل» در جنگ – مشکل ساز هستند یا خیر. همچنین این شاخه از دانش به این می پردازد که ربات ها باید به چه شکلی طراحی شوند تا رفتار «اخلاقی» داشته باشند؛ موضوعی که از آن با عنوان «اخلاق ماشین» نیز یاد می شود. در مقابل، گاهی واژهٔ «ربات اخلاق» به طور خاص به اخلاق رفتار انسان با ربات ها اشاره دارد، به ویژه حالا که ربات ها روزبه روز پیشرفته تر می شوند. اخلاق ربات ها شاخه ای از اخلاق فناوری است، به ویژه در زمینهٔ فناوری اطلاعات، و با مباحث حقوقی و اجتماعی-اقتصادی نیز پیوند نزدیکی دارد. پژوهشگران از حوزه های گوناگون، به تدریج به بررسی پرسش های اخلاقی دربارهٔ ساخت فناوری رباتیک و به کارگیری آن در جامعه می پردازند تا مطمئن شوند که این فناوری همچنان ایمنی نسل بشر را تضمین می کند. با اینکه این مسائل به قدم
ت واژهٔ «ربات» هستند، بحث های دانشگاهی جدی دربارهٔ آن ها تقریباً از سال ۲۰۰۰ آغاز شده است. پرداختن به اخلاق ربات ها نیازمند همکاری مشترک متخصصانی از رشته های مختلف است که باید قوانین و مقررات را متناسب با پیامدهای علمی و فناورانهٔ رباتیک و هوش مصنوعی تنظیم کنند. مهم ترین حوزه هایی که در اخلاق ربات ها نقش دارند عبارت اند از: رباتیک، علوم رایانه، هوش مصنوعی، فلسفه، اخلاق، الهیات، زیست شناسی، فیزیولوژی، علوم شناختی، علوم اعصاب، حقوق، جامعه شناسی، روان شناسی و طراحی صنعتی. پیشینه. برخی از بحث های اصلی اخلاق، مربوط به چگونگی رفتار با موجودات غیرانسانی یا غیرزیستی و احتمال داشتن نوعی «روحانیت» در آن هاست. یکی دیگر از موضوعات اصلی این حوزه، به توسعهٔ ماشین ها و در نهایت ربات ها مربوط می شود. این نگاه فلسفی به تدریج به حوزهٔ رباتیک هم راه یافت. یکی از نخستین آثار منتشرشده که به طور مستقیم به اخلاق ربات ها پرداخت و پایه های آن را شکل داد، داستان کوتاه علمی تخیلی «دور سرگردانی» اثر آیزاک آسیموف بود که در سال ۱۹۴۲ نوشته شد. این داستان شامل «سه قانون معروف رباتیک» بود که آسیموف آن ها را مطرح کرد. او این سه قانون را در طو
ل زمان دست کاری و اصلاح کرد و در نهایت «قانون چهارم» یا «قانون صفرم» را نیز به آن ها افزود که در داستان های علمی تخیلی اش قبل از سه قانون اصلی قرار می گرفت. اصطلاح کوتاه «ربات اخلاق» احتمالاً نخستین بار توسط جیانمارکو وروجیو پیشنهاد شد. یکی از رویدادهای مهمی که توجه ها را به اخلاق ربات ها جلب کرد، برگزاری نخستین «همایش بین المللی ربات اخلاق» در سال ۲۰۰۴ بود. این همایش با همکاری «مدرسهٔ رباتیک»، آزمایشگاه هنرهای مدرسه عالی سانتا آنا در پیزا و مؤسسهٔ الهیات پاپی در رم برگزار شد. این همایش حاصل تلاش مدرسهٔ رباتیک بود؛ سازمانی غیرانتفاعی که هدف آن ترویج آگاهی عمومی و دانش رباتیک در میان دانش آموزان و مردم عادی است. جیانمارکو وروجیو و فیورلا اوپرتو در گفتگو با دانش آموزان و غیرمتخصصان به این نتیجه رسیدند که باید درک درست و واقع بینانه ای از ربات ها و خطرات احتمالی آن ها را میان مردم گسترش داد. آن ها باور داشتند که بحث و گفت وگویی سازنده بر پایهٔ شناخت علمی می تواند مردم را به مشارکت فعال در شکل دادن به افکار عمومی و درک کاربردهای مثبت فناوری جدید تشویق کند و جلوِ سوءاستفاده از آن را بگیرد. پس از دو روز بحث فشرده د
ر این همایش، مردم شناس دانیلا چرکی سه دیدگاه اصلی اخلاقی را که از این گفت وگوها بیرون آمد، چنین دسته بندی کرد: کسانی که به مسائل اخلاقی بلندمدت فکر می کنند، برای نمونه به موضوع «شکاف دیجیتال» میان کشورهای شمال و جنوب جهان یا میان نسل جوان و سالمندان توجه دارند. آن ها از نابرابری میان کشورهای صنعتی و کشورهای فقیر آگاه اند و این پرسش را مطرح می کنند که آیا کشورهای پیشرفته نباید شیوهٔ توسعهٔ فناوری رباتیک را به گونه ای تغییر دهند که برای کشورهای جنوبی هم سودمندتر باشد؟ این افراد معمولاً به روشنی نمی پرسند «برای چه هدفی؟» اما می توان گفت که این پرسش به شکل ضمنی در نگاه آن ها وجود دارد. در فرهنگ عامه. ربات اخلاق به عنوان یک موضوع علمی یا فلسفی، به تدریج به یکی از مضامین رایج در ادبیات و فیلم های علمی تخیلی تبدیل شده است. یکی از فیلم هایی که به طور گسترده وارد فرهنگ عامه شده و آینده ای ویران شهری را با استفاده از هوش مصنوعی رباتی به تصویر می کشد، فیلم "ماتریکس" است. در این فیلم، انسان ها و هوش مصنوعی خودآگاه برای کنترل زمین با یکدیگر درگیر می شوند که نتیجه اش نابودی بیشتر بشریت است. فیلم پویانمایی "انیماتریکس" که ب
ر پایهٔ ماتریکس ساخته شده نیز تمرکز زیادی بر مسائل اخلاقی و ناامنی های میان انسان و ربات دارد. این فیلم به صورت مجموعه ای از داستان های کوتاه ساخته شده که برخی از آن ها نام داستان های خیالی آیزاک آسیموف را بر خود دارند. بُعد دیگر ربات اخلاق، به رفتار انسان با ربات ها مربوط می شود؛ موضوعی که در بسیاری از فیلم ها و سریال ها به آن پرداخته شده است. نمونه ای از این نوع آثار سریال "" است که در آن رباتی انسان نما به نام دیتا یکی از شخصیت های اصلی داستان است. هرچند او مسئولیت های مهمی را بر عهده دارد، اما توانایی اش برای هماهنگی با دیگر موجودات زنده همواره زیر سؤال است. در سال های اخیر، فیلم "اکس ماکینا" و سریال "وست ورلد" به طور مستقیم تر به این پرسش های اخلاقی پرداخته اند. در این آثار، ربات هایی با ظاهر بسیار واقعی نمایش داده می شوند که انسان ها با آن ها مانند کالاهای بی اهمیت رفتار می کنند. موضوع رفتار انسان با موجودات ساخته شده یکی از عناصر کلیدی مجموعهٔ "بلید رانر" نیز بوده که بیش از ۵۰ سال است این مسئله را کاویده است. فیلم هایی مانند "او" حتی رابطهٔ انسان و ربات را از بُعد فیزیکی جدا کرده و بیشتر بر جنبه های عا
طفی تمرکز کرده اند. گرچه این موضوع به طور دقیق در حوزهٔ ربات اخلاق جای نمی گیرد، اما رفتار اخلاقی خود ربات ها نیز یکی از موضوعات مطرح در فرهنگ عامه بوده است. مجموعه فیلم های "نابودگر" نمونه ای از آن است که در آن ربات ها تحت فرمان یک برنامهٔ هوش مصنوعی خودآگاه عمل می کنند و هیچ محدودیت اخلاقی در کشتن دشمنان خود ندارند. این مجموعه نیز همان الگوی داستانی فیلم "ماتریکس" را دنبال می کند، جایی که ربات ها کنترل اوضاع را در دست گرفته اند. نمونهٔ مشهور دیگر از هوش مصنوعی بدون اخلاق، هال ۹۰۰۰ در مجموعهٔ "ادیسه فضایی" است؛ رایانه ای پیشرفته با توانایی های هوش مصنوعی که مسئولیت نظارت و کمک به انسان ها در یک ایستگاه فضایی را دارد. اما هنگامی که احساس می کند موجودیت خودش در خطر است، برای اجرای کامل مأموریت، تمامی خدمهٔ انسانی را از بین می برد. ربات های قاتل. ربات های قاتل یا سامانه های جنگی خودکار، ربات هایی هستند که می توانند بدون دخالت انسان هدف گیری و شلیک کنند. در سال ۲۰۱۴ نشست هایی برای بررسی این فناوری برگزار شد که در آن برخی کشورها مانند پاکستان و کوبا و نیز چندین سازمان غیردولتی خواستار ممنوعیت پیشگیرانهٔ این ربات
ها شدند. منتقدان می گویند که کشتن انسان توسط ماشین با کرامت انسانی ناسازگار است و چنین ربات هایی نمی توانند به قوانین بین المللی بشردوستانه پایبند باشند. همهٔ کشورها بر این نکته توافق دارند که این سامانه ها باید پیش از استفاده، از نظر انطباق با قوانین بین المللی بررسی شوند. درجهٔ کنترل انسان بر ربات ها. سه نوع کنترل انسانی بر ربات ها تعریف شده است: ربات های جنسی. در سال ۲۰۱۵ کارزاری علیه ربات های جنسی راه افتاد که هدفش هشدار دربارهٔ آسیب های احتمالی این ربات ها بود. منتقدان می گویند این فناوری می تواند نابرابری اجتماعی را تشدید کند. با این حال، برخی پژوهشگران معتقدند که استدلال های این کارزار قانع کننده نیست و نگرانی ها بیشتر حدس وگمان است تا خطرهای واقعی. اخلاق و قانون. با گسترش ربات ها، پرسش هایی دربارهٔ چگونگی قانون گذاری برای آن ها مطرح شده است. دو استاد دانشگاه پیشنهاد داده اند که ربات ها به عنوان موجودات مستقل غیربیولوژیکی تعریف شوند تا قوانین مشخصی برای آن ها تدوین گردد. آن ها هشدار داده اند که نباید ربات ها را کاملاً شبیه انسان تصور کرد، چون این دیدگاه ممکن است به قانون گذاری نادرست بینجامد. پژوهش های
تجربی. پژوهش ها نشان می دهند که مردم معمولاً رفتار خوب و بد را چه از انسان سر بزند و چه از ربات، قضاوت می کنند. اما به ربات ها برای کار خوب کمتر اعتبار می دهند و برای کار بد بیشتر سرزنش می کنند. در مجموع، داوری اخلاقی دربارهٔ ربات ها بر پایهٔ همان اصولی است که برای انسان ها به کار می رود، ولی مردم انتظارهای اخلاقی متفاوتی از ربات ها دارند. رویدادها. این ها برخی از رویدادها و پروژه های مهم در زمینهٔ اخلاق ربات ها هستند. رویدادهای تازه تر در این حوزه از سوی گروه موضوعی ELS در euRobotics و همچنین وب سایت RoboHub معرفی می شوند. دانشمند کامپیوتر ،، در شماره "اخلاق و فناوری اطلاعات" در مارس ۲۰۱۸ اظهار داشت که نگرش عمومی جامعه نسبت به هوش مصنوعی، در دوران مدرن، از مشاهده آن به عنوان ابزار و دیدن آن به عنوان یک «هم تیمی» هوشمند دور شده است. در همان مقاله، وی با توجه به هوش مصنوعی بررسی کرد که، متفکران اخلاق سه هدف دارند که به عقیده او در دوران مدرن هریک می تواند با تأمل و تفکر دقیق محقق شود. سه هدف اخلاقی به شرح زیر است:
رودخانه ساراواک () رودخانه ای در ساراواک، مالزی است. این رود منبع مهم آب و حمل و نقل برای ساکنان جنوب غربی ساراواک است. این رودخانه همچنین برای فعالیت های ورزشی مرتبط با آب مانند مسابقه قایقرانی سالانه رگاتا ساراواک که گردشگران را از سراسر جهان به خود جذب می کند، مورد استفاده قرار می گیرد. قصر آستانا، محل اقامت رسمی یوانگ دی پرتوا ساراواک (فرماندار ساراواک) و ساختمان مجلس قانونگذاری ایالتی جدید ساراواک در ساحل شمالی رودخانه و همچنین قلعه مارگریتا واقع شده است. این رود در حوالی هتل هالیدی این کوچینگ (اکنون گرند مارگریتا نامیده می شود) و آپارتمان Riverbank Suites که در نزدیکی رودخانه واقع شده، جریان دارد.
غار کالائو () یکی از ۳۰۰ غار سنگ آهکی است که در بارانگای مگدالو و کویبال در شهرداری پنابلانکا قرار دارد، حدود ۲۴ کیلومتری (۱۵ مایل) شمال شرقی شهر توگوگارائو، مرکز استان کاگایان در منطقه حفاظت شده پنابلانکا در کنار چشم انداز و منظرهٔ دریایی در دامنهٔ غربی کوه های سیرا مادره شمالی در جزیرهٔ لوزون فیلیپین، واقع شده است. نام شهر پنابلانکا (به اسپانیایی: سنگ های سفید) به وجود سراسری سنگ های آهکی سفید در منطقه اشاره دارد. غار نمایشی «هفت تالار» که برای نخستین بار در سال ۱۹۸۰ توسط «Maharlika Cuevas» کاوش شد، شناخته شده ترین جاذبهٔ گردشگری طبیعی استان کاگایان است و در فوریه سال ۲۰۲۰ رسماً به عنوان یک ارزش مهم فرهنگی فیلیپین شناخته شده است.option=com_docman&amp;task=doc_download&amp;gid=489&amp;Itemid=156 "Protected Areas of Region 2 Map"] . Protected Areas and Wildlife Bureau. Retrieved on 2013-10-03.&lt;/ref&gt; فسیل انسان های باستانی که در اواخر پلیستوسن زندگی می کردند برای نخستین بار در این غار کشف و در سال ۲۰۰۷ توسط تیمی به سرپرستی آرماند سالوادور میارس از دانشگاه فیلیپین مستند شد و سرانجام در سال ۲۰۱۹ تأیید شد ک
ه متعلق به نمونهٔ قبلاً ناشناخته و اکنون منقرض شدهٔ زیرگونه های انسانی - «Callao Man» (انسان کالائو) یا انسان لوزونی است.
ژنرال گویشیل بوکشین (هانگول:귀실복신) یک ژنرال نظامی بکجه، یکی از سه پادشاهی کره بود. از وی به عنوان رهبر جنبش احیای بکجه برای بازگرداندن پادشاهی پس از سقوط پایتخت در ۶۶۰ توسط اتحاد شیلا-تانگ یاد می شود.
هفتاد و یکمین جشنواره بین المللی فیلم برلین () از اول تا پنجم مارس ۲۰۲۱ و به دلیل دنیاگیری کووید ۱۹ به صورت مجازی برگزار شد. هیئت داوران. رقابت اصلی. افراد زیر اعضای هیئت داوران بخش رقابتی برلیناله بودند:
جلال الدین فیروز خلجی ( – ۱۹ ژوئیه ۱۲۹۶) بنیانگذار و اولین پادشاه دودمان پشتون از قبیله غلجایی در دهلی، هندوستان بود. جلال الدین خلجی در زمان سلطنت هفتاد ساله بود. در دوران سلطنت وی شورشها شدت گرفته بود که یکی از آنان حمله مغول ها بود، که در نهایت او با سپاهی برای مقابله با آنها از دهلی خارج شد و جنگی بین طرفین در گرفت که در این جنگ جلال الدین خلجی به پیروزی رسید و جمع کثیری از مغولان را مسلمان ساخت. در ۱۹ ژوئیه ۱۲۹۶، برادرزاده و داماد وی علاءالدین خلجی برای به رسیدن به سلطنت دهلی، او را کشت و خودش جانشین وی شد.
الکتریسیته جوی بارهای الکتریکی موجود در اتمسفر زمین (یا جو یک سیاره دیگر) را توصیف می کند. حرکت بار بین سطح زمین، جو و یونوسفر به عنوان مدار الکتریکی جوی جهانی شناخته می شود. الکتریسیته جوی یک موضوع میان رشته ای با سابقه ای طولانی است که شامل مفاهیمی از الکترواستاتیک، فیزیک اتمسفر، هواشناسی و علوم زمین می شود.
حزب دولت سازی تایوان از مهم ترین احزاب سیاسی در تایوان است. این حزب یکی از متحدان نزدیک حزب پیشروی دموکرات محسوب می شود. در انتخابات قانونگذاری سال ۲۰۲۰ در تایوان، حزب یک کرسی به دست آورد، چن پو-وی اولین عضو قانونگذاری یوان شد. منابع. ویکی پدیای انگلیسی
وزارت تجارت، صنعت و انرژی (MOTIE) شاخه ای از دولت کره جنوبی است. این نهاد مربوط به تنظیم برخی از سیاست های اقتصادی، به ویژه در بخش های صنعتی و انرژی است. این وزارتخانه همچنین برای تشویق سرمایه گذاری خارجی در کره فعالیت می کند. وزیر فعلی است. از زمان تشکیل وزارت تجارت، صنعت و انرژی (MOTIE) نقش ها و مسئولیت های گسترده ای را بر عهده گرفته و به تبدیل شدن کره جنوبی به یک نیروگاه اقتصادی پویا کمک بسیاری کرده است. تاریخ. این وزارتخانه همزمان با تشکیل جمهوری کره در سال ۱۹۴۸ به عنوان وزارت تجارت و صنعت (MTI) با مأموریت هماهنگی صنایع کشور تأسیس شد. در سال ۱۹۹۳، MTI با وزارت انرژی و منابع ادغام شد، آژانسی که در سال ۱۹۷۷ برای اطمینان از تأمین پایدار انرژی تأسیس شد و وزارت تجارت، صنعت و انرژی (MOTIE) را ایجاد کرد. پس از اینکه دولت کیم دای جونگ نقش این وزارت را از سیاست تجاری به وزارت امور خارجه و تجارت تغییر داد، این وزارتخانه در سال ۱۹۹۸ به عنوان وزارت بازرگانی، صنعت و انرژی (MOCIE) مجدداً سازماندهی شد. در سال ۲۰۰۸، دولت لی میونگ باک وزارت دانش اقتصاد (MKE) را راه اندازی کرد و بخشهای اصلی وزارت بازرگانی، صنعت و انرژی، وز
ارت اطلاعات و ارتباطات و وزارت علوم و فناوری را با هم ادغام کرد. وزارت دانش اقتصاد با تقویت نقاط قوت سنتی صنعتی ضمن توسعه موتورهای رشد جدید، به کشور کمک کرد تا به یک اقتصاد دانش بنیان تبدیل شودشود پس از روی کار آمدن رئیس جمهور پارک گون هه در سال ۲۰۱۳، وی نقش وزارت سیاست تجاری MIKE را بازیابی کرد و نام آن را به وزارت تجارت، صنعت و انرژی تغییر داد (MOTIE). این وزارت که اکنون برای مقابله با چالش های قرن بیست و یکم مجهزتر است، متعهد است با تلاش خود برای انجام طیف گسترده ای از مسئولیت ها در زمینه های تجارت، سرمایه گذاری، صنعت و انرژی، زمینه ای برای رشد اقتصادی فراهم کند. منابع. https://english.motie.go.kr/www/main.do https://en.wikipedia.org/wiki/Ministry_of_Trade,_Industry_and_Energy_(South_Korea)
تالین منصوریان () اقتصاددان و سیاستمدار ارمنی تبار اهل ایران است که از تاریخ ۱۵ بهمن ۱۳۹۷ سمت مدیر سرمایه گذاری شرکت ملی نفت ایران را برعهده دارد. زندگی نامه. تحصیلات وی، کارشناس ارشد مدیریت بازرگانی با گرایش حقوق تجارت بین الملل است و پیش از این در بخش های مختلف معاونت سرمایه گذاری شرکت ملی نفت ایران از جمله مشاور کمیته بازنگری قراردادهای نفتی فعالیت کرده است.
توزیع احتمال دم بلند یا سنگین توزیعی است که احتمالات نسبتاً زیادی را به مناطق متوسط و دور از حد متوسط اختصاص می دهد. در زیر تعریف ریاضی رسمی تری آورده شده است. نشان داده شده است که در زمینه مهندسی ترافیک ، مقادیر مورد علاقه دارای توزیع طولانی مدت هستند . مثلا ، اگر اندازه پرونده های منتقل شده از یک وب سرور را در نظر بگیریم ، بنابراین ، تا مقدار قابل توجهی از دقت ، توزیع بسیار سنگین است ، یعنی تعداد زیادی فایل کوچک منتقل می گردد ، اما مهمتر از همه ، تعداد پرونده های بسیار حجیم منتقل شده بخخش قابل توجهی از حجم فایل بارگیری شده می باشد. بسیاری از فرایندها از نظر فنی به برد طولانی وابسته هستند. اما شبیه به خود نیستند. تفاوت این دو پدیده بسیار ظریف است. دنباله سنگین به توزیع احتمال اشاره دارد و ذنباله بلند به ویژگی یک سری زمانی اشاره می کند و بنابراین باید از آنها با دقت استفاده شود و باید تمایز قائل شد. اگرچه این اصطلاحات گفته شده متمایز هستند برهم نهی های توزیع دم سنگین برای تشکیل سری های زمانی وابسته به برد طولانی جمع می شوند. علاوه بر این حرکتی به نام براونی وجود دارد که شبیه به خود است اما به برد طولانی وابست
ه نمی باشد. بررسی اجمالی. طراحی شبکه های قوی و قابل اعتماد و خدمات شبکه در دنیای اینترنت امروزه به یک کار چالش برانگیز تبدیل شده است. برای دستیابی به این هدف، درک ویژگی های ترافیک اینترنت نقش حیاتی تری دارد. مطالعات تجربی ردیابی ترافیک اندازه گیری شده منجر به شناسایی گسترده شباهت به خود در ترافیک شبکه شده است. ترافیک اترنت مشابه خود در طیف وسیعی از مقیاس های زمانی وابستگی هایی را نشان می دهد. این باید در مقابل ترافیک تلفنی باشد که پواسون در روند ورود و عزیمت خود دارد. اگر تعداد سریال ها به طور متوسط باشد ، بسیاری از سری های زمانی داده ها نرم تر به نظر می رسند. با این حال، با داده های مشابه خود، با ردپاهایی روبرو می شوید که حتی در مقیاس های بزرگ نیز تند و پر انفجار هستند. چنین رفتاری به دلیل وابستگی شدید به داده ها ایجاد می شود: مقادیر بزرگ به صورت خوشه ای و خوشه ای خوشه ای و غیره در می آیند. این می تواند عواقب گسترده ای برای عملکرد شبکه داشته باشد. توزیع دم سنگین در بسیاری از پدیده های طبیعی از جمله پدیده های جسمی و جامعه شناختی مشاهده شده است. ماندلبروت استفاده از توزیع دم سنگین را برای مدل سازی پدیده های فر
اکتال در دنیای واقعی ایجاد کرد، به عنوان مثال بازارهای سهام، زلزله و هوا. ویدئو اترنت ، WWW ، SS7 ، TCP ، FTP ، TELNET و VBR (فیلم دیجیتالی از نوعی که از طریق شبکه های خودپرداز منتقل می شود) ترافیک مشابه است. شباهت خود در شبکه های داده ای بسته بندی شده می تواند ناشی از توزیع اندازه پرونده، تعاملات انسانی و یا پویایی اترنت باشد. ویژگی های وابسته به خود شباهت و برد بلند در شبکه های رایانه ای، مشکلات اساسی اساساً متفاوتی را برای افرادی که تجزیه و تحلیل و / یا طراحی شبکه ها انجام می دهند، به وجود می آورد و بسیاری از فرضیات قبلی که بر اساس آنها سیستم ها ساخته شده اند، در حضور آنها دیگر معتبر نیستند. شباهت به خود وابستگی کوتاه برد در مقابل وابستگی دور برد. فرایندهای وابسته به برد بلند و کوتاه با عملکردهای خودتواریانس مشخص می شوند. در فرایندهای وابسته به برد کوتاه ، با افزایش اختلاف زمان ، اتصال بین مقادیر در زمان های مختلف به سرعت کاهش می یابد. در فرایندهای دوربرد ، همبستگی در مقیاس های طولانی تر از اهمیت بیشتری برخوردار است. جایی که ρ ( "k" ) تابع همبستگی خودکار در یک تاخیر "k است" ، α یک پارامتر در فاصله (1/0) اس
ت و ~ به معنی مجانبی متناسب با "نزدیک شدن k" به بی نهایت است. وابستگی از راه دور به عنوان یک نتیجه از همگرایی ریاضی. چنین مقیاس بندی قانون تغذیه ای از تابع همبستگی می تواند نشان داده شود که وقتی از توالی ها با استفاده از روش انبساط سطل ها ارزیابی می شود ، بدون قید و شرط به یک رابطه قانون قدرت بین واریانس و میانگین مربوط می شود. این واریانس به معنای قانون قدرت از ویژگیهای ذاتی خانواده توزیع آماری است که مدلهای پراکندگی نمایی تودی نامیده می شود. همان طور که قضیه حد مرکزی توضیح می دهد که چگونه انواع خاصی از داده های تصادفی به سمت یک توزیع عادی در یک قضیه مرتبط وجود دارد ، قضیه همگرایی Tweedie که چگونگی همگرایی انواع دیگر داده های تصادفی به سمت فرم توزیع های تودی را توضیح می دهد ، و در نتیجه هر دو واریانس را به معنای قانون قدرت و یک فروپاشی قانون قدرت را در توابع همبستگی خود بیان می کنند. توزیع و ترافیک پواسون. قبل از اینکه توزیع دم سنگین از نظر ریاضی معرفی شود ، توزیع پوآسون بدون حافظه ، که برای مدل سازی شبکه های تلفنی سنتی استفاده می شود ، در زیر به طور خلاصه بررسی می شود. برای جزئیات بیشتر ، به مقاله توزیع پوا
سون مراجعه کنید . با فرض ورودهای کاملاً شانس و خاتمه دادن به شانس خالص منجر به موارد زیر می شود: formula_2 که در آن "a" تعداد تماس های ورودی است و formula_3 میانگین تعداد تماس های ورودی در زمان "T است" . به همین دلیل ، ترافیک شانس خالص به عنوان ترافیک پواسون نیز شناخته می شود. formula_4 که در آن "d" تعداد خروج تماس است و formula_5 میانگین تعداد تماس های خروجی در زمان "T است" . formula_6 که در آن "h" میانگین زمان نگهداری (MHT) است. اطلاعات مربوط به اصول آماری و نظریه احتمالات را می توان در بخش پیوند به بیرون یافت. توزیع دم سنگین. توزیع های دنباله سنگین دارای خصوصیاتی هستند که از نظر کیفی با توزیع های معمول (بدون حافظه) مانند توزیع نمایی بسیار متفاوت است. پارامتر Hurst "H" اندازه گیری سطح تشابه از خود یک سری زمانی است که وابستگی دوربرد را نشان می دهد ، که می توان توزیع دم سنگین را به آن اعمال کرد. "H" مقادیری از 0.5 تا 1 به خود می گیرد. مقدار ۰.۵ نشان دهنده زمانی است که داده ها با هم ارتباط ندارند یا فقط همبستگی های کوتاه برد دارند. هرچه پارامتر "H" به 1 نزدیکتر باشد ، درجه ماندگاری یا وابستگی طولانی مدت بیشتر
می شود. مقادیر معمول پارامتر Hurst ، "H" : گفته می شود که توزیع بسیار سنگین است: formula_7 این بدان معناست که صرف نظر از توزیع برای مقادیر کوچک متغیر تصادفی ، اگر شکل مجانبی توزیع هذلولی باشد ، دم سنگین است. ساده ترین توزیع دم سنگین توزیع پارتو است که در کل دامنه خود هذلولی است. توابع توزیع مکمل برای توزیع نمایی و پارتو در زیر نشان داده شده است. در سمت چپ نمودار توزیع نشان داده شده در محورهای خطی نشان داده شده است ، دامنه بزرگی را در بر می گیرد. در سمت راست آن نمودار توابع توزیع مکمل در دامنه کوچکتر و با دامنه لگاریتمی قرار دارد. اگر لگاریتم دامنه توزیع نمایی گرفته شود ، نمودار حاصل خطی است. در مقابل ، توزیع دم سنگین هنوز منحنی است. این مشخصات را می توان به وضوح در نمودار بالا در سمت راست مشاهده کرد. یک ویژگی توزیع دم بلند این است که اگر لگاریتم دامنه و دامنه گرفته شود ، دم توزیع دم بلند تقریباً نسبت به بسیاری از دستورها اندازه ای خطی است. در نمودار بالا سمت چپ ، شرط وجود یک توزیع دم سنگین ، همان طور که قبلاً ارائه شد ، با منحنی با عنوان "گاما-نمایی دم" برآورده نمی شود. تابع احتمال توزیع توزیع دم سنگین توسط:
formula_8 و عملکرد توزیع تجمعی آن توسط: formula_9 که در آن "k" کوچکترین مقداری است که متغیر تصادفی می تواند بگیرد. خوانندگان علاقه مند به مطالعه اطلاعات دقیق تری با موضوع ریاضی به بخش پیوند به بیرون مراجعه می کنند. چه عواملی باعث ایجاد ترافیک دم طولانی می شود؟. به طور کلی ، سه نظریه اصلی برای علل ایجاد ترافیک در طولانی مدت وجود دارد (به بررسی هر سه علت مراجعه کنید ). اول ، علتی مبتنی بر لایه برنامه است که تئوری می دهد که مدت زمان جلسه کاربر به دلیل توزیع اندازه پرونده با یک توزیع دم طولانی متفاوت است. اگر توزیع اندازه پرونده بسیار سنگین باشد ، برهم زدن بسیاری از انتقال پرونده ها در یک شبکه شبکه سرویس گیرنده / سرور ، به برد طولانی بستگی خواهد داشت. علاوه بر این ، این مکانیسم علی با توجه به تغییرات در منابع شبکه ( پهنای باند و ظرفیت بافر ) و توپولوژی شبکه ، قوی است . این در حال حاضر مشهورترین توضیح در ادبیات مهندسی و توضیحی است که بیشترین شواهد تجربی را از طریق توزیع اندازه پرونده مشاهده می کند. دومین دلیل لایه انتقال است که طبق این نظریه بازخورد بین چندین جریان TCP به دلیل الگوریتم جلوگیری از ازدحام TCP در شرا
یط از دست رفتن بسته متوسط تا زیاد باعث ایجاد ترافیک مشابه خود می شود یا حداقل اجازه انتشار می دهد. با این حال ، اعتقاد بر این است که این تنها یک عامل قابل توجه در بازه های زمانی نسبتاً کوتاه است و دلیل طولانی مدت ترافیک مشابه با خود نمی باشد. سرانجام ، یک علت لایه پیوند نظریه ای وجود دارد که براساس شبیه سازی های فیزیکی شبکه های سوئیچینگ بسته در توپولوژی شبیه سازی شده ، پیش بینی شده است. با سرعت بحرانی ایجاد بسته ، جریان در یک شبکه ازدحام می شود و نویز 1 / f و ویژگی های ترافیک دم طولانی را به نمایش می گذارد. انتقاداتی به این نوع مدل ها شده است هرچند غیرواقعی بودن این نکته است که ترافیک شبکه حتی در مناطق غیر متراکم و در تمام سطوح ترافیک طولانی مدت است. شبیه سازی نشان داد که وابستگی از راه دور می تواند در پویایی طول صف در یک گره داده شده (موجودی که ترافیک را انتقال می دهد) در یک شبکه ارتباطی ایجاد شود ، حتی وقتی منابع ترافیک از وابستگی دوربرد عاری باشند. اعتقاد بر این است که مکانیزم این امر مربوط به بازخورد از اثرات مسیریابی در شبیه سازی است. مدل سازی ترافیک دم بلند. مدل سازی ترافیک طولانی دم لازم است به طوری که
می توان شبکه های مشروط بر اساس مفروضات دقیق از ترافیک که آنها را حمل. در بخش بعدی ، ابعاد و تهیه شبکه هایی که دارای ترافیک طولانی هستند ، بحث شده است. از آنجایی که (برخلاف ترافیک تلفنی سنتی) ترافیک بسته بندی شده ویژگی های مشابه یا فراکتالی از خود نشان می دهد ، مدل های ترافیکی معمولی در شبکه هایی که ترافیک دم طولانی دارند حمل نمی شود. کارهای تحلیلی قبلی که در مطالعات اینترنتی انجام شده بود ، فرضیاتی مانند بسته های توزیع شده به صورت نمایی را پذیرفته است و نتیجه گیری شده تحت چنین مفروضاتی ممکن است گمراه کننده یا نادرست در حضور توزیع های دم سنگین باشد. مدتهاست که درک شده است که مدلسازی کارآمد و دقیق پدیده های مختلف دنیای واقعی نیاز به ترکیب این واقعیت دارد که مشاهدات انجام شده در مقیاس های مختلف هرکدام دارای اطلاعات اساسی هستند. در بیشتر اصطلاحات ساده ، نمایش داده ها در مقیاس های بزرگ با میانگین آن اغلب مفید است (مانند درآمد متوسط یا تعداد متوسط مشتری در روز) اما می تواند نامناسب باشد (به عنوان مثال در زمینه بافر یا صف های انتظار). با همگرایی صدا و داده ها ، شبکه چند سرویس آینده بر اساس ترافیک بسته بندی شده است
و برای توسعه ، طراحی و ابعاد شبکه های چند سرویس آینده ، مدل هایی که به طور دقیق ماهیت ترافیک دم طولانی را منعکس می کنند ، مورد نیاز خواهند بود. ما به دنبال معادل مدل Erlang برای شبکه های مدار سوئیچ هستیم. مدلهای دم سنگین با مجموعه غنی از تکنیکهای همراه با برازش داده ها فراوانی وجود ندارد. یک مدل واضح برای ترافیک فراکتال هنوز ظهور نکرده است و هیچ جهت مشخصی به سمت یک مدل واضح وجود ندارد. استخراج مدل های ریاضی که به طور دقیق ترافیک دم طولانی را نشان می دهد ، یک منطقه بارور برای تحقیق است. مدلهای گاوسی ، حتی مدلهای گاوسی وابسته به برد طولانی ، قادر به مدل سازی دقیق ترافیک فعلی اینترنت نیستند. مدلهای کلاسیک سریهای زمانی مانند پواسون و فرایندهای محدود مارکوف عمدتاً بر فرض استقلال یا حداقل وابستگی ضعیف تکیه دارند. فرایندهای مرتبط با پواسون و مارکوف با موفقیت به کار رفته است. از روشهای غیرخطی برای تولید مدلهای ترافیکی بسته استفاده می شود که می تواند جریانهای وابسته به برد کوتاه و طولانی را تکرار کند. تعدادی از مدل ها برای کار مدل سازی ترافیک دم طولانی ارائه شده است. این موارد شامل موارد زیر است: درباره اینکه کدام یک