aria-haman/haman-fa-wikipedia-articles-186k huggingface dataset:
موضوع مقاله: شبکه تنظیم‌کننده ژن | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # شبکه تنظیم‌کننده ژن | مقدمه: شبکه تنظیم‌کننده ژن یا شبکه تنظیم‌کننده ژنتیک (GRN) مجموعه‌ای از قطعات دی ان ای (DNA) در یک سلول است که با یکدیگر به صورت غیر مستقیم (از طریق RNA و بیان محصولات پروتئین خود) و با مواد دیگر در سلول تعامل می‌کنند و در نتیجه نرخ تیدیل اینکه کدام ژن به mRNA رونویسی می‌شود را در شبکه مشخص می‌ نماید. | ## بخش 1: شبکه تنظیم‌کننده ژن | به‌طور کلی، هر یک از مولکول‌های آران ای پیام رسان mRNA به یک پروتئین خاص یا مجموعه‌ای از پروتئین‌ها ترجمه می‌شود. در برخی موارد این پروتئین ساختاری خواهد بود و در غشای سلول یا در داخل سلول جمع خواهد شد و به آن خواص ساختاری خاصی می‌دهد. | ## بخش 2: شبکه تنظیم‌کننده ژن | در سایر موارد، پروتئین به صورت آنزیم خواهد بود، به عنوان مثال، دستگاه میکرو که کاتالیز نمودن واکنش خاصی مانند شکست از یک منبع غذایی یا سم را انجام می‌دهد. هر چند برخی از پروتئین‌ها تنها وظیفه خدمت فعال کردن ژن‌های دیگر را برعهده دارند و این عوامل رونویسی هستند که نقش اصلی در شبکه‌های نظارتی را برعهده دارند. | ## بخش 3: شبکه تنظیم‌کننده ژن | با اتصال به ناحیه promoter در ابتدای ژن‌های دیگر باعث روشن شدن آن‌ها و تولید شدن پروتئین می‌شوند و این روند ادامه پیدا می‌کند. در موجودات تک سلولی، شبکه‌های نظارتی برای بررسی عوامل محیطی خارجی، بهینه سازی سلول در یک زمان معین برای بقا در این محیط مورد استفاده قرار می‌گیرند. | ## جمع‌بندی | بنابراین یک سلول مخمر، هنگامی که خود را در یک محلول شکر می بیند، بر ژن‌هایی را روشن می‌کند که باعث پردازش شکر به الکل می‌شوند و این فرایند باعث زنده ماندن سلول مخمر می‌شود.
موضوع مقاله: جستجو و پیمایش ردیفی اول سطح | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # جستجو و پیمایش ردیفی اول سطح | مقدمه: اگر در الگوریتم پیمایش عمقی به جای پشته یک صف در نظر بگیریم به الگوریتم جدیدی خواهیم رسیدکه BFS نام دارد.برای پیمایش کلیه گره‌ها گره آغاز را انتخاب می کنیم.در این روش بعد از دیدن هر گره کلیه فرزندان همان گره ملاقات شده و سپس فرزندان اولین فرزند گره اصلی و بعد فرزندان دومین فرزند گره اصلی و تا انتها پیش می‌رود. | ## بخش 1: جستجو و پیمایش ردیفی اول سطح | بنابراین روش کار این است که نخست دومین گره را ملاقات می کنیم و سپس کلیه فرزندان آن را ملاقات کرده و در انتهای صف قرار می دهیم و سپس از داخل صف اولین گره را برداشته و فرزندان آن را ملاقات کرده و به انتهای صف می افزاییم. | ## بخش 2: جستجو و پیمایش ردیفی اول سطح | ## بخش 3: جستجو و پیمایش ردیفی اول سطح | ## جمع‌بندی | توسط الگوریتم‌های DFS و BFS میتوانیک گراف همبند را نیز پیمایش کرد.به این صورت که هر بار از یک گره ملاقات نشده شروع کرده و آن را DFS یا BFS می کنیم و لذا می‌توان به الگوریتم‌هایی مبتنی بر پیمایش عمقی یا ردیفی رسید.
موضوع مقاله: عدسی گرمایی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # عدسی گرمایی | مقدمه: به طورکلی محیط فعال لیزرهای حالت جامد به دو روش مورد دمش قرار می‌گیرند: الف - دمش توسط لامپ درخشی ب- دمش توسط دیود لیزری در هر دو روش میزان قابل توجهی گرما به درون محیط فعال لیزری انتقال می‌یابد. | ## بخش 1: عدسی گرمایی | گرمای جذب شده در بلور Nd:YAG باعث ایجاد گرادیان دمایی شده در نتیجه نقاط مختلف بلور ضریب شکست‌های متفاوتی پیدا می‌کند. تحت این شرایط بلور به مانند یک عدسی کانونی‌کننده عمل خواهد کرد که اصطلاحاً به این پدیده، "عدسی گرمایی " گفته می‌شود. | ## بخش 2: عدسی گرمایی | عدسی گرمایی روی جبهه موج پرتو ابیراهی و اعوجاج ایجاد کرده و باعث کاهش کیفیت پرتو می‌شود. در ساخت لیزهای پرتوان Nd:YAG شناخت دقیق رفتار گرمایی بلور و پدیده "عدسی گرمایی" ضروری است و طراح لیزر بایستی بتواند روشی برای تصحیح اثر "عدسی گرمایی" ارائه کند. | ## بخش 3: عدسی گرمایی | در لیزرهای توان بالا، انرژی الکتریکی لامپ درخشی جهت دمش بلور بسیار بالا بوده و عدسی گرمایی قویتری در بلور تشکیل می‌شود. اگر فاصلة کانونی عدسی گرمایی تشکیل شده در مقایسه با طول مشدد کمتر باشد پرتو در داخل مشدد کانونی خواهد شد و ممکن است باعث تخریب عناصر اپتیکی شود. | ## جمع‌بندی | با افزایش زاویه واگرایی، اندازه لکه لیزر در فاصله کوتاهی از خروجی بزرگ خواهد شد و در نتیجه کارایی لکه لیزر کاهش می‌یابد؛ بنابراین شناخت دقیق اثر عدسی گرمایی و تصحیح آن یک ضرورت محسوب می‌شود.
موضوع مقاله: پروتون-ام | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # پروتون-ام | مقدمه: پروتون-ام(Протон-М) با شاخص گراو ۸کی۸۲ام یا ۸کی۸۲کی‌ام، موشکی روسی است که پرتابگری است که از موشک پروتون مشتق شده و توسعه‌یافته است. | ## بخش 1: پروتون-ام | این موشک توسط کروچینف ساخته و از ایستگاه سایت ۸۱ از ایستگاه فضایی بایکونور در قزاقستان پرتاب می‌گردد. این پرتابگر توسط خدمات بین‌المللی پرتابی (آی‌ال‌اس) تجاری‌سازی شده که معمولاً از ایستگاه ۲۰۰/۳۹ پرتاب می‌شود. از یک سامانهٔ حلقه‌ایی-بسته برای مرحلهٔ اول موشک استفاده شده که اجازهٔ مصرف تمام پیشرانش را به وی می‌دهد افزایش کارایی موشک در مقایسه ا گونه‌های قدیم‌اش و نیز کاهش مادهٔ تاکسیک از خصوصیات این نسل جدید از موشک‌های سری پروتون است. مرحله سوم این موشک توانیی حمل ۳ تون محموله به مدار زمین‌ساکن یا ۵٫۵ تن محموله مدار انتقالی‌زمین را داراست. | ## بخش 2: پروتون-ام | بیشتر پرتاب‌های پرتون-ام از طبقهٔ بالای بریز-ام برای رسیدن به مدارهای بالاتر سود می‌برند. پرتاب‌ها نیز توسط طبقهٔ بالای بلوک-دی‌ام در زمان ارسال فضاپیمای گلوناس نیز انجام می‌شود، که برای دو پرتاب آینده با بلوک دی‌ام-۳ نیز آماده می‌گردد.. در سال ۲۰۰۹ (۱۳۸۸) هیچ پرتابی بدون طبقه بالایی از سوی پرتون-ام انجام نشد، به هرحال این کلاهک برای پرتاب مازول آزمایشگاهی چندمنظوره و بازوی روبوتیک اروپا (برای ایستگاه فضایی بین‌المللی) در سال ۲۰۱۳(۱۳۹۲-۳) استفاده خواهد شد. بهبودهای پرتون-ام در ۷ ژوئیه ۲۰۰۷ (۱۶ تیر مرداد ۱۳۸۶)، خدمات بین‌المللی پرتابی اولین موشک پرتون-ام بهبودیافته را پرتاب نمود که حامل ماهواره دایرکت‌تی‌وی-۱۰ بود که به مدار حمل می‌نمود. | ## بخش 3: پروتون-ام | این ۳۲۶مین پرتاب پرتون و ۱۶مین پرتاب پرتون-ام/بریز/ام بود و نیز ۴۱مین پرتاب آی‌ال‌اس بود.. ویژگی وی برتری مؤثر در طبقه نخست (موشک مرحله نخست) بود، که روزآمدی در دستگاه‌های ناوبری رقمی، تانک سوخت سبکتر وفشار ورنیر قدرتمندتر بر روی طبقه بالایی بریز-ام بود. همچنین کاهش وزن کل موشک با باریکتر نمودن تانک‌های سوخت در طبقه نخست و استفاده از مواد کامپوزیتی در سایر طبقات بود. دومین پرتابی این موشک در ۱۸ اوت ۲۰۰۸ (۲۸ مرداد ۱۳۸۷) انجام شد که ماهواره اینمارست ۴ اف-۳ ار به مدار پرتاب نمود. | ## جمع‌بندی | فرانک مکنا، مدیرعامل ای‌ال‌اس، در سال ۲۰۱۰ ار عملیات طراحی برای پرتون-۳ که قادر است تا ۶٫۱۵ تن محموله را به مدار زمین ببرد پرده برداشت.
موضوع مقاله: حالت‌های بهترین، بدترین و متوسط | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # حالت‌های بهترین، بدترین و متوسط | مقدمه: آیا الگوریتم مورد نظر حداقل استفاده را از حافظه می‌کند یا حداکثر؛ یا متوسط؛ که در ضمن این حافظه می‌تواند یک حافظه جانبی یا حافظه داخلی باشد؟ | ## بخش 1: حالت‌های بهترین، بدترین و متوسط | در تجزیه و تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم‌ها حالت متوسط و بدترین حالت اجرای یک الگوریتم بیشتر استفاده می‌شوند. در مبحث رایانش بی‌درنگ، بدترین زمان اجرای الگوریتم حالتی است که به ما این تضمین را می‌دهد که الگوریتم ما همیشه به جواب خواهد رسید. برای نمونه: بدترین دما برای این که یک قطعه الکترونیکی بسوزد یا بهترین زمان برای اینکه یک بیماری بهبود یابد تا به اوج خود نرسد و غیره. مقدمه حالت‌های بهترین، بدترین و متوسط از روش‌های تجزیه و تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم‌ها است. زمانی که می‌خواهیم پیچیدگی زمانی یک الگوریتم را محاسبه کنیم آن را در بدترین حالت و بهترین حالت و حالت متوسط بررسی می‌کنیم. | ## بخش 2: حالت‌های بهترین، بدترین و متوسط | که معمولاً بدترین حالات را در نظر می‌گیریم؛ تا یک تضمینی برای جواب دادن الگوریتم مورد نظر داشته باشیم. بهترین حالت زمانی برای یک الگوریتم عبارت بهترین حالت زمانی در علوم کامپیوتر برای شرح دادن الگوریتمی به کار می‌رود که تحت شرایط آرمانی عمل می‌کند. برای نمونه، بهترین حالت زمانی برای به انجام رسیدن یک الگوریتم جستجوی خطی در یک لیستی از اعداد زمانی است که دادهٔ موردنظر ما در خانهٔ اول لیست قرار گرفته باشد. برای انتخاب یک الگوریتم یا گسترش دادن یک الگوریتم به ندرت از بهترین حالت استفاده می‌کنند: بیشتر افراد ترجیح می‌دهند که روی بدترین حالت یا حالت متوسط یک الگوریتم کار کنند یا استفاده کنند. بهترین حالت زمانی معمولاً برای داده‌های محدود و خاصی در نظر گرفته می‌شود حالت متوسط تحلیل حالت متوسط یک الگوریتم دارای اهمیت بیشتری نسبت به بدترین حالت و بهترین حالت الگوریتم می‌باشد. | ## بخش 3: حالت‌های بهترین، بدترین و متوسط | اگر تعداد تکرار یک دستور العمل در یک الگوریتم با n ورودی را در حالت متوسط با (A(n نشان دهیم آنگاه یک رابطه ساده جهت به دست آوردن حالت متوسط به صورت زیر می‌باشد: P(i).F(i) مجموع = A(n) که در آن s مجموعه حالات ممکنه و (P(i احتمال رخ دادن حالت i ام و (F(i تعداد تکرار دستور مورد نظر در حالت i ام می‌باشد. در این الگوریتم اگر x داخل آرایه موجود باشد تعدادی مقایسه با عناصر آرایه صورت می‌گیرد و نهایتاً جستجو موفق خواهد بود و اگر x داخل آرایه موجود نباشد تعدادی مقایسه با عناصر آرایه صورت می‌گیرد و نهایتاً جستجو ناموفق خواهد بود. بدترین حالت در مقابل حالت متوسط عملکرد بدترین حالت زمانی و حالت متوسط تقریباً شبیه به همدیگر هستند؛ ولی در عمل، قانون و روش هر کدام متفاوت از دیگری است. در حالت متوسط: وقتی داده مورد نظر (x) را می‌خواهیم جستجو کنیم در وسط آرایه وجود دارد. | ## جمع‌بندی | در بدترین حالت: وقتی داده مورد نظر (x) را می‌خواهیم جستجو کنیم در انتهای آرایه وجود دارد.
موضوع مقاله: روش چو-فسمن | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # روش چو-فسمن | مقدمه: روش چو-فسمن یک تکنیک تجربی برای پیشگویی ساختار ثانویه در پروتئین‌ها است که در اصل در دههٔ ۱۹۷۰ توسط Peter Y. | ## بخش 1: روش چو-فسمن | این روش بر اساس تحلیل فراوانی‌های نسبی هر اسید آمینه در مارپیچ‌های آلفا، صفحات بتا و دورها، با توجه به ساختار پروتئین‌هایی که توسط پراش پرتو ایکس به دست آمده‌اند، کار می‌کند. از این فراوانی‌ها، یک مجموعه از پارامترهای احتمالی برای ظاهر هر اسید آمینه در هر نوع ساختار ثانویه به دست می‌آید و این پارامترها به منظور پیشگویی احتمال این که یک توالی داده شده از اسید آمینه‌ها، یک مارپیچ، یک رشتهٔ بتا یا یک دور در پروتئین شکل خواهد داد، مورد استفاده قرار می‌گیرند. این روش در تشخیص ساختارهای ثانویهٔ صحیح از دقت حداکثر ۵۰ تا ۶۰ درصد برخوردار است که به‌طور قابل ملاحظه‌ای از تکنیک‌های مدرن مبتنی بر یادگیری ماشینی کم دقت تر است. تمایلات اسید آمینه‌ها پارامترهای اصلی چو-فسمن، تعدادی از تمایلات شدید اسید آمینه‌های منفرد برای ترجیح دادن یک ساختار ثانویه بر دیگری را مدل کردند. پارامترهای اصلی چو-فسمن، از یک نمونهٔ کوچک و غیر نماینده از ساختارهای پروتئین به دست آمده بودند، چرا که در زمان کار اصلی چو و فسمن، تعداد این نوع ساختارهایی که شناخته شده بودند کم بوده‌است. | ## بخش 2: روش چو-فسمن | این پارامترهای اصلی غیرقابل اطمینان به نظر می‌آمدند و با یک مجموعه دادهٔ فعلی به روز شدند و همچنین در الگوریتم اولیه نیز تغییراتی داده شد. روش چو-فسمن تنها احتمال این که هر اسید آمینهٔ منفرد، در یک مارپیچ، رشته یا دور ظاهر شود را به حساب می‌آورد. بر خلاف روش پیچیده تر جی اُ آر، این روش، احتمالات شرطی این که یک اسید آمینه یک ساختار ثانویهٔ خاص را شکل دهد با این فرض که همسایه‌های آن از قبل آن ساختار را داشته باشند را منعکس نمی‌کند. الگوریتم روش چو-فسمن مارپیچ‌ها و رشته‌ها را طی یک مدل مشابه پیشگویی می‌کند، ابتدا در دنباله به صورت خطی به دنبال ناحیهٔ نوکلئاتین با احتمال زیاد وجود مارپیچ یا رشته در آن ناحیه می‌گردد و سپس آن ناحیه را تا زمانی بسط می‌دهد که به یک زیردنیاله با ۴ اسید آمینه برسد که احتمال آن کمتر از ۱ باشد. می‌دانیم که ۴ تا از ۶ اسید آمینهٔ متوالی برای مارپیچ بودن و ۳ تا از ۵ اسید آمینهٔ متوالی برای رشته بودن کافی است. | ## بخش 3: روش چو-فسمن | مقادیر آستانهٔ احتمال برای نوکلئاتین‌های مارپیچی و رشته‌ای ثابت هستند ولی لزوماً برابر نیستند؛ در ابتدا این مقادیر به ترتیب برابر بودند با ۱٫۰۳ و ۱٫۰۰. دورها نیز در پنجره‌های با ۴ اسید آمینه ارزیابی می‌شوند، ولی با استفاده از یک رویهٔ چند مرحله‌ای محاسبه می‌شوند، چرا که نواحی زیادی که دور هستند شامل اسید آمینه‌هایی هستند که می‌توانند در نواحی مارپیچ یا در نواحی صفحه نیز ظاهر شوند. یک دور را پیشگویی خواهیم کرد تنها اگر احتمال دور بودن، بزرگتر از احتمالات مربوط به مارپیچ بودن و صفحه بودن باشد و یک مقدار احتمال که بر اساس مکان‌های اسید آمینه‌های خاص در دور است، در یک مقدار آستانهٔ از قبل تعریف شده بگذرد. احتمال دور بودن به صورت زیر تعریف می‌شود: که j مکان اسید آمینه موجود در پنجرهٔ با ۴ اسید آمینه‌است. اگر از یک مقدار آستانهٔ دلخواه بیشتر شود (در ابتدا این مقدار ۷٫۵e–۳ بود)، میانگین ها از ۱ بیشتر می‌شود، و از احتمالات مربوط به مارپیچ آلفا بودن یا صفحهٔ بتا بودن آن پنجره بیشتر می‌شود و در نتیجه یک دور پیشگویی می‌شود. | ## جمع‌بندی | اگر دو شرط اول برقرار باشند ولی احتمال یک صفحهٔ بتا از بیشتر باشد، آنگاه یک صفحه پیشگویی می‌شود.
موضوع مقاله: انتخاب بهینه فعالیت‌ها | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # انتخاب بهینه فعالیت‌ها | مقدمه: مسئله انتخاب فعالیت‌ها از مسائل بهینه‌سازی ریاضی است که می‌توان برای آن الگوریتمی به روش حریصانه تولید کرد. | ## بخش 1: انتخاب بهینه فعالیت‌ها | هدف انتخاب بیشترین تعداد سخنران به گونه‌ای است که هیچ دو سخنرانی با هم اشتراک بازهٔ زمانی نداشته باشند. جهت عدم تداخل در زمان شروع یا پایان می‌توان بدون کم‌شدن از کلیت مسئله فرض کرد که پایان بازه سخنرانی‌ها باز است یعنی به صورت (...} است. | ## بخش 2: انتخاب بهینه فعالیت‌ها | ورودی‌ها: si :شروع فعالیت iام Fi :پاین فعالیت iام n :تعداد فعالیت‌ها هدف : انتخاب بیشترین تعداد فعالیت به قسمی که اشتراک بازه زمانی نداشته باشند. توضیح الگوریتم: در ابتدا فعالیت‌ها را بر اساس زمان پایان آن‌ها مرتب کرده و سپس اولین فعالیت (زودترین زمان پایان) را انتخاب می‌کنیم. | ## بخش 3: انتخاب بهینه فعالیت‌ها | ## جمع‌بندی | به ازای i از 2تا n مرحله 3 را تکرار می‌کنیم اگر فعالیت iام با آخرین فعالیت انتخاب شده تداخل بازه زمانی نداشت آن را انتخاب می‌کنیم.
موضوع مقاله: آوفهبونگ | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # آوفهبونگ | مقدمه: پس زدن و در عین حال برکشیدن و کشف پیوندی دیگر و پیچیده‌تر است که در آن تنش تضاد، انگیزه پیشرفت شود. | ## بخش 1: آوفهبونگ | آوفهبونگ نوعی قبض و بسط است و می‌توان آن را نفی، پایندگی، بالندگی، یا خلق یگانگی و هماهنگی و سرانجام نیل به تعالی ترجمه نمود. از آنجا که جهات مثبتِ کهنه در نو حفظ می‌شوند و بقایایی از قبل در آن می‌ماند، می‌توان گفت آوفهبونگ برگذشتن، عبور از یک وضع به وضع دیگر و پشت سرگذاشتن وضعیت قبلی است بدون آنکه کل وضع قبلی را رّد کند و کنار بگذارد. آوفهبونگ واژه‌ای چند پهلو آوفهبونگ به ویژه در گفتمان هگل، واژه ای چند پهلو و تودار است و برگردان آن در هیچ زبانی معنی غائی نهفته در آن را آنطور که باید و شاید نشان نمی‌دهد. برای آوفهبونگ دکتر حمید عنایت، واژه «انحلال» را برگزیده است که در آن هم معنای ناپدیدشدن ماده هست و هم معنای انضمام و حفظ آن در ماده دیگر، مثل حّل شدن حبّه قند در آب. در ادبیات عرفانی ما «فنا» به معنی عدم محض نیست و نوعی بقا است اما اگر نخواهیم از «فنای ابقایی» که آنهم عربی است استفاده کنیم، با توجه به این نکته که آوفهبونگ به‌طور توامان واجد هر دو معنای حذف و حفظ، لغو کردن و نگه داشتن و نفی و اثبات است، «برداشتن» معادل دقیقی برای آن است. | ## بخش 2: آوفهبونگ | فعل «برداشتن» در فارسی، حفظ کردن و نگاه داشتن و ارتقا دادن به سطح بالاتر و نیز لغو کردن همه را معنا می‌دهد. کارل مارکس و آوفهبونگ کارل مارکس در نقد هگل و فویرباخ و در متن «نظریه بیگانگی» به آوفهبونگ اشاره نموده و ادعا می‌کند مفهوم آوفهبونگ، هگل را درک کرده و آن را فراتر از دیدگاه وی برده است. مارکس در «نقد دیالکتیک هگل»، با اشاره این نکته که هگل به خودآفرینی آدمی به عنوان یک فرایند پی برده است، تأکید می‌کند که رابطه حقیقی و فعال آدمی با خویشتن تنها به این دلیل ممکن است که آدمی عملاً تمام توانایی‌های نوع خویش را تولید می‌کند و این امر فقط به مدد فعالیت جمعی انسان‌ها و در نتیجه تاریخ امکان‌پذیر است… مارکس می‌گوید فرایند آوفهبونگ باید یک حامل یا سوژه داشته باشد، اما هگل به جای نام بردن از انسان زنده، سوژه فلسفه اش را «خود آگاهی» نامیده است و هنگامی که سوژه صرفاً «خود آگاهی» قلمداد شود، فرایند «آوفهبونگ» فقط در قلمرو دانش و در «ظاهر» صورت می‌گیرد و بیگانگی، در زندگی روزمره باقی خواهد ماند. به نظر مارکس چون فرایند آوفهبونگ، حامل و سوژه عینی ندارد، بیگانگی در زندگی بالفعل انسان‌ها باقی می‌ماند و از همین رو است که هگل در فلسفه حق Philosophy of Right با دولت پروس سازش می‌کند و در تضاد بین خرد و واقعیت گیر می‌کند. مارکس با دگرگون کردن مفهوم آوفهبونگ، به درک جدیدی از رابطه زندگی کردن و اندیشیدن می‌رسد. | ## بخش 3: آوفهبونگ | از دیدگاه وی اگرچه دستیابی به قلمرو آزادی به معنی محو کردن قلمرو نیاز نیست اما انسان می‌تواند از قلمرو نیاز فراتر و فراتر رود. انسان‌ها فقط «موجوداتی طبیعی» نیستند که وجود خود را در رابطه با نیازهای بلاواسطه خویش تثبیت کنند. موجوداتی نوعی هستند که وجود خود را در رابطه با فرایند شکل گرفتن خویش یعنی در رابطه با تاریخ تثبیت می‌کنند.«ژاک دریدا» مفهوم هگلی «آوفهبونگ»، Aufhebung، را کمال گرایی (ایدئالیزاسیون) متافیزیکی می‌نامد که در نهایت به سلطه می‌انجامد. | ## جمع‌بندی | ترجمه حسن مرتضوی مقدمه بر «پدیدارشناسی روح» هگل، دکتر محمود عبادیان پدیدارشناسی روح بر حسب نظر هگل، دکتر کریم مجتهدی فلسفه هگل و – ت.
موضوع مقاله: کارآیی الگوریتمی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # کارآیی الگوریتمی | مقدمه: برای درک اهمیت الگوریتمهای کارا یا به بیان دیگر لزوم استفاده از الگوریتمهای کاراتر بهتر است دو الگوریتم خاص را برای جستجوی یک عدد در یک آرایهٔ مرتب غیر نزولی با یکدیگر مقایسه کنیم. | ## بخش 1: کارآیی الگوریتمی | در الگوریتم جستجوی ترتیبی برای یافتن عنصر مشخص x در آرایه، از ابتدای آرایه آغاز کرده و به ترتیب یکی یکی عناصر را با آن مقایسه می‌کنیم. هرکدام که با عنصر x برابر بود، مکان همان عنصر را در آرایه به‌عنوان جواب معرفی کرده و در صورت عدم وجود عنصر x عدد صفر را به‌عنوان خروجی الگوریتم معرفی می‌کنیم. یا x کوچکتر از عنصر میانی است که در چنین حالتی در صورت وجود باید در نیمهٔ اول آرایه باشد. (اگر x با عنصر میانی نیمهٔ اول برابر بود به جواب رسیده‌ایم و تا انتها همینطور ادامه می‌دهیم.) و یا x بزرگتر از عنصر میانی است که در این صورت در نیمهٔ دوم آرایه جستجو را انجام می‌دهیم. به همین ترتیب جستجو را تا جایی ادامه می‌دهیم که به x برسیم یا اگر تا انتها پیدا نشد عدد صفر را به‌عنوان خروجی آرایه معرفی می‌کنیم. برای این کار مثلاً فرض می‌کنیم که تعداد عناصر آرایهٔ S برابر ۱۶ بوده و عدد x در آرایه نباشد. | ## بخش 2: کارآیی الگوریتمی | در این صورت الگوریتم جستجوی ترتیبی ۱۶ مقایسه انجام داده و سپس اعلام می‌کند که x در آرایه موجود نیست و در حالت کلی نیز همواره در بدترین حالت (زمانی که x در آرایه موجود نباشد) تعداد مقایسات در این الگوریتم برابر n (تعداد عناصر آرایه) خواهد بود. و در الگوریتم جستجوی دودویی در حالتی که x در آرایه موجود نباشد، در هر حلقهٔ while دو بار عدد x با مقایسه می‌شود. اما در واقع اگر اجرایی کارا از الگوریتم توسط اسمبلر صورت گیرد در هر بار اجرای حلقهٔ while تنها یک بار x با مقایسه می‌شود. با فرض اینکه الگوریتم جستجوی دودویی از این روش استفاده می‌کند، برای جستجوی عدد x در همان آرایهٔ ۱۶ عنصری که x از همهٔ عناصر آرایه بزرگتر است، این الگوریتم فقط ۵ مقایسه انجام می‌دهد که است (منظور، لگاریتم در مبنای 2 می‌باشد). حال اگر تعداد عناصر آرایه دو برابر شود یعنی 32 عنصر داشته باشیم، تعداد مقایسات در الگوریتم جستجوی دودویی فقط ۱ مرتبه از حالت قبل بیشتر خواهد بود، یعنی زمانی که اولین مقایسه صورت می‌گیرد و آرایه به دو زیر آرایه تقسیم می‌شود. لذا باز هم در بدترین حالت که x در آرایه موجود نیست، این الگوریتم 6 مقایسه انجام می‌دهد . | ## بخش 3: کارآیی الگوریتمی | در حالت کلی هر بار تعداد عناصر آرایه دو برابر شود، یک مرتبه به تعداد مقایسه‌ها افزوده خواهد شد. بر این اساس اگر n یکی از توان‌های 2 و x از همهٔ عناصر یک آرایهٔ n عنصری یزرگتر باشد، در جستجوی دودویی تعداد کل مقایسه‌ها از این رابطه حاصل می‌شود: . در نتیجه زمانی که x از همهٔ عناصر آرایه بزرگتر باشد تعداد مقایسه‌ها در الگوریتم جستجوی دودویی نسبت به الگوریتم جستجوی ترتیبی به ویژه برای مقادیر بزرگ n به مقدار قابل توجهی کمتر خواهد بود. برای نمونه برای n=128 تعداد مقایسه‌ها در جستجوی ترتیبی برابر 128 بوده و در جستجوی دودویی 8 می‌باشد. | ## جمع‌بندی | و برای n=1024 در جستجوی ترتیبی تعداد مقایسه‌ها برابر 1024 بوده و در جستجوی دودویی تنها 9 مقایسه انجام می‌شود.
موضوع مقاله: گراف دی براین | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # گراف دی براین | مقدمه: در نظریه گراف، یک گراف دی بروین بعدی از نماد، یک گراف جهت دار است که روی هم افتادگی توالی‌های نمادها را نشان می‌دهد. | ## بخش 1: گراف دی براین | اگر یک مجموعه از نماد داشته باشیم، یعنی ،آنگاه مجموعهٔ راس‌ها عبارت است از: اگر یکی از راس‌ها بتواند به وسیلهٔ شیفت دادن نمادهای راسی دیگر به اندازهٔ یک مکان به چپ و اضافه کردن یک نماد جدید به انتهای آن بیان شود، آنگاه راس دوم یک یال جهت دار به راس اول خواهد داشت. به عبارت دیگر اگر پسوند راس دوم (شامل نماد) برابر پیشوند راس اول (شامل نماد) شود، آنگاه یک یال جهت دار از راس دوم به راس اول وجود خواهد داشت. بنابراین مجموعهٔ یال‌ها (جهت دار) عبارت است از: اگرچه گراف‌های دی بروین به نام نیکولا گواروت دی برویان نامگذاری شده است، اما این گرافها به طور مستقل توسط دی برویان و آی جی گود کشف شده‌اند. | ## بخش 2: گراف دی براین | البته پیش از این کامیل فلای سینت ماری به‌صورت ضمنی از خواص این گراف‌ها استفاده کرده بود. خصوصیات اگر باشد، آنگاه شرایط گفته شده برای هر دو راسی که باید تشکیل یال بدهند، بی معنی خواهد بود و تمام راس‌ها به وسیلهٔ یال به هم متصل خواهند بود. هر گراف بعدی دی بروین، یک گراف جهت دار خطی از گراف دی بر این بعدی با همان مجموعه نمادها است. | ## بخش 3: گراف دی براین | ساختار گراف خطی از ۳ تا از کوچکترین گراف دی بر این دودویی در شکل زیر نمایش داده شده‌است. | ## جمع‌بندی | همان‌طور که مشاهده می‌شود، هر راس از گراف دی بر این بعدی، نشان دهندهٔ یک یال از گراف دی بر این بعدی است.
موضوع مقاله: نابرابری میانگین حسابی-هندسی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # نابرابری میانگین حسابی-هندسی | مقدمه: حالت کسری تقسیم مجموع اعداد بر عدد n برابر است با: میانگین هندسی شبیه مورد قبلی است، ولی تنها برای اعداد نامنفی حقیقی تعریف می‌شود. | ## بخش 1: نابرابری میانگین حسابی-هندسی | میانگین هندسی با جایگزینی ضرب و ریشه‌گیری به جای جمع و تقسیم در میان عبارات بالا به‌دست می‌آید: اگر x۱، x۲، . .، xn > ۰ باشند، با تابع نمایی میانگین حسابی لگاریتم‌های طبیعی اعداد برابر خواهد شد: نابرابری اینک ما این نابرابری را با نمادهای ریاضی معرفی می‌کنیم، ما می‌توانیم هر فهرست n تایی از اعداد نامنفی حقیقی انتخاب کنیم. اثبات‌ها اثبات به‌وسیلهٔ استقرای قهقرایی (استدلال کوشی) اثبات زیر به‌طور مستقیم به قوانین حساب متکی است. I) حالتی که همهٔ جملات با هم برابر باشند وقتی که همهٔ جملات با هم برابر باشند: پس جمع آن‌ها nx۱، میانگین حسابی آن‌ها x۱ و عدد زیر رادیکال x۱n می‌باشد. | ## بخش 2: نابرابری میانگین حسابی-هندسی | هم‌چنین میانگین هندسی آن‌ها x۱ است؛ از این رو، نابرابری میانگین حسابی-هندسی برای این حالت اثبات می‌شود. II) حالتی که همهٔ جملات با هم برابر نباشند حالا حالتی که همه جملات باهم برابر نباشند مطرح می‌شود. این حالت به‌طور قابل توجهی پیچیده‌تر است، به همین دلیل آن را در چند قسمت مورد بررسی قرار می‌دهیم. III) حالتی که n = ۲ شود اگر n = ۲، سپس دو جمله داریم، x۱ و x۲، بعد از آن (به وسیلهٔ فرضی که در اختیار داریم) همهٔ جملات با هم برابر نیستند، ما داریم: پس حکم اثبات می‌شود. | ## بخش 3: نابرابری میانگین حسابی-هندسی | IV) حالتی که n = 2k شود حالتی را در نظر بگیرید که n = ۲k باشد، وقتی که k عدد صحیح مثبتی باشد. V) حالتی که n < 2k شود اگر n توان طبیعی از عدد 2 نباشد، بنابراین واضح است که کمتر از برخی توان‌های طبیعی ۲ خواهد بود، چون عبارت ۲، ۴، ۸،... از این رو، بدون از دست دادن کلیت، می‌شود عدد m را که توانی طبیعی از ۲ است و از n بزرگتر است؛ در نظر گرفت. | ## جمع‌بندی | بنابراین، اگر n'' جمله داشته‌باشیم و میانگین حسابی را با حرف α نشان و فهرست جملات را گسترش می‌دهیم؛ در نتیجه: سپس داریم: بنابراین حکم اثبات می‌شود.
موضوع مقاله: شیرهای نگهبان چینی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # شیرهای نگهبان چینی | مقدمه: شیرهای نگهبان چینی (به چینی: 石獅 و پین‌یین: shíshī) که به نام‌های شیر سنگی یا شیر نگهبان پادشاهی شناخته می‌شوند، نمادهایی از شیرهای ایرانی در دوران‌های پیشانوین چین بوده‌اند. | ## بخش 1: شیرهای نگهبان چینی | آن‌ها به صورت سنتی در جلوی کاخ‌های پادشاهی، آرامگاه‌های پادشاهی، دفاتر دولتی، معبدها، و خانه‌های مقامات بلندپایه و ثروت‌مندان از دودمان هان (۲۰۶ پیش از میلاد تا ۲۲۰ میلادی) به بعد گذاشته می‌شدند و باور اسطوره‌ای بر این بود که آن‌ها ویژگی‌های محافظتی قوی داشتند. جفت‌هایی از شیرهای محافظ هنوز نیز نمادهای تزئینی در جلوی ورودی رستوران‌ها، هتل‌ها، سوپرمارکت‌ها، و دیگر مکان‌های پر رفت‌وآمد چین هستند. | ## بخش 2: شیرهای نگهبان چینی | در دیگر مناطقی از جهان نیز که چینی‌های مهاجر تجمع یافته‌اند، شیرهای محافظ در مناطقی چون محله چینی‌ها به چشم می‌خورند. این شیرها همواره به صورت جفت و دوتایی ساخته می‌شوند؛ شیر نر پنجه‌ای بر روی جهان دارد و ماده توله شیر بازیگوشی بر پشت خود حمل می‌کند. | ## بخش 3: شیرهای نگهبان چینی | ## جمع‌بندی | از این شیرها در بسیاری از سفال‌های چینی و بازآفرینی‌های هنری غربیان استفاده شده‌است.