title: فرایند لوی

text: در هر فرایند لوی، با گشتاور محدود، nمین گشتاور formula_20 یک تابع چند جمله‌ای از "t است"; این توابع یک نوع دوجمله‌ای را مشخص می‌کنند:


title: فرایند لوی

text: توزیع یک فرایند لوی توسط تابع مشخصه آن، که فرمول توسط فرمول لوی–خینشین (به صورت عمومی برای تمام توزیع‌های بی‌نهایت تقسیم‌پذیر) مشخص می‌شود: اگر formula_22 یک فرایند لوی باشد، آنگاه تابع مشخصه formula_23 به فرم زیر است: که در آن formula_25، formula_26 formula_27 تابع مشخصه و formula_28 یک معیار سیگما-محدود به نام معیار لوی از formula_11 یک فرایند لوی می‌تواند با داشتن سه جزء مستقل مشخص شود: یک رانش خطی، یک حرکت براونی و یک برهم نهی مستقل (محور) از فرایندهای پواسون با اندازه پرش متفاوت؛ formula_31 نشان دهنده میزان ورود (شدت) از فرایند پواسون با سایز پرش از اندازه formula_32. این سه مؤلفه و در نتیجه نمایش لوی–خین‌شین به‌طور کامل توسط سه‌تایی لوی–خین‌شین formula_33. به صورت ویژه، تنها فرایند پیوسته لوی (غیرقطعی)، حرکت براونی با رانش است.


title: فرایند لوی

text: هر فرایند لوی ممکن است به مجموع یک حرکت براونی، یک رانش خطی و فرایند پرش خالص که تمامی پرش‌ها را با فرایند لوی خالص داده شده‌است، تجزیه شود. عبارت آخر را می‌توان به عنوان یک برهم نهی از ترکیب فرایندهای پواسون مرکزی بررسی کرد. نتیجه به عنوان تجزیه لوی–ایتو شناخته می‌شود. .


title: فرایند لوی

text: با توجه به سه‌گانه لوی formula_33 سه فرایند مستقل لوی وجود دارند که در همان احتمال فضا formula_35 با formula_36 با formula_37 قرار دارند. به این ترتیب که: فرایند تعریف شده با formula_42 یک فرایند لوی با سه‌تایی روبرو است. formula_33.


title: فرایند لوی

text: فرایند formula_44 می‌تواند به عنوان جمع دو فرایند مستقل زیر مشخص شود. یک فرایندهای خالص پرش با میانگین صفر با شرط جهش کمتر از formula_45 در مقدار مطلق و یک ترکیب فرایند پواسون که جهش‌های با قدر مطلق بزرگتر از یک را توصیف می‌کند.


خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: در داده کاوی و آمار، خوشه بندی سلسله‌مراتبی (همچنین به نام تحلیل خوشه سلسله‌مراتبی) یک روش خوشه‌بندی می‌باشد که هدف آن ساخت یک سلسله مراتب از خوشه‌ها می‌باشد. روش‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی به دو دسته تقسیم می‌شوند: هر سطح از سلسله‌مراتب یک دسته‌بندی از داده‌ها را نمایش می‌دهد که می‌توان به آن به شکل یک درخت نگاه کرد. هر کدام از برگ‌های درخت نشان دهنده یک مشاهده اولیه می‌باشند و ریشه درخت مجموعهٔ تمام مشاهدات است. نتایج یک خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی عموماً به شکل یک دندروگرام نمایش داده می‌شوند.


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: برای این که بفهمیم کدام خوشه‌ها باید با هم تجمیع بشوند یا از یکدیگر تقسیم بشوند باید معیاری از تفاوت بین خوشه‌ها تعریف شود. در اکثر روش‌ها، این معیار به کمک تعریف یک متریک و یک معیار پیوند حاصل می‌شود. متریک فاصلهٔ بین دو تک مشاهده را تعیین کرده و معیار پیوند فاصلهٔ بین دو مجموعه مشاهده را توسط تابعی از فاصله دو به دو بین مشاهدات هر مجموعه تعریف می‌کند.


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: انتخاب یک متریک مناسب شکل خوشه‌ها را تحت تأثیر قرار می‌دهد، زیرا به ازای یک متریک چند مشاهده می‌توانند به یکدیگر نزدیک باشند ولی به ازای متریک دیگری فاصلهٔ آن‌ها از هم افزایش یابد. به عنوان مثال در یک فضای دو بعدی فاصلهٔ بین نقاط (۰و۰) و (۱و۰) بنابر روش‌های معمول یک می‌باشد، اما فاصلهٔ بین دو نقطه (۰و۰) و (۱و۱) با در نظر گرفتن فاصله منهتن ۲ می‌باشد، با در نظر گرفتن فاصله اقلیدسی رادیکال ۲ می‌باشد، و با در نظر گرفتن فاصله بیشینه ۱ می‌باشد.


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: بعضی از متریک‌های رایج برای استفاده در خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی:


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: برای متون و سایر داده‌های غیر عددی، متریک‌هایی مانند فاصله همینگ یا فاصله لون‌اشتاین استفاده می‌شوند.


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: یک مرور در خوشه‌بندی‌های استفاده شده در تحقیقات سلامت روان نشان می‌دهد که بیشترین معیار فاصله استفاده شده در مطالعات منتشر شده در آن حوزه از فاصله اقلیدسی یا مجذور آن استفاده می‌کند.


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: معیار پیوند فاصلهٔ بین دو مجموعه مشاهده را توسط تابعی از فاصله دو به دو بین مشاهدات هر مجموعه تعریف می‌کند.


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: بعضی از معیارهای پیوند رایج بین دو مجموعه مشاهده A و B:


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: که در آن‌ها d متریک است.


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: خوشه‌بندی تجمعی با یک خوشه به ازای هر مشاهده شروع شده و در هر مرحله، دو خوشه که کمترین تفاوت را با یکدیگر دارند تجمیع شده و یک خوشه بزرگتر را تشکیل می‌دهند. این کار باعث می‌شود تا در سطح بالاتر یک خوشه کمتر وجود داشته باشد و تا زمانی که تعداد خوشه‌ها به یک برسد این کار ادامه پیدا می‌کند.


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: داده‌های زیر را با متریک فاصلهٔ اقلیدسی و معیار پیوند میانگین خوشه‌بندی می‌کنیم.


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: به ازای داده‌های زیر درخت سلسله‌مراتبی نیز به شکل زیر می‌باشد.


title: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

text: خوشه‌بندی تجزیه‌ای با یک خوشه که شامل تمامی مشاهدات می‌باشد شروع شده و سپس به‌طور بازگشتی یکی از خوشه‌های موجود را به خوشه‌های کوچکتری تقسیم می‌کند. یکی از برتری‌های این روش نسبت به خوشه‌بندی تجمعی برای مواردی است که بخواهیم داده‌ها را به تعداد کمی خوشه تجزیه کنیم. برای تجزیه هر خوشه می‌توان از الگوریتم‌های متفاوتی مانند K-Means یا K-Medoids با K=۲ استفاده کرد. به‌طور کلی هر الگوریتم خوشه‌بندی که حداقل دو خوشه خروجی تولید می‌کند در خوشه‌بندی تجزیه‌ای قابل استفاده است.


title: سنگوکو یارو

text: سنگوکو یارو به معنی تحت‌الفظی حقه‌باز سنگوکو فیلمی به کارگردانی کی‌هاچی اوکاموتو است که در سال ۱۹۶۳ اکران شد.


title: یوزو کایاما

text: یوزو کایاما یک بازیگر و موسیقیدان محبوب ژاپنی است. او توانایی‌های خود را برای درام هنگامی نشان داد که آکیرا کوروساوا او را در سال ۱۹۶۵ برای فیلم خود ریش قرمز با بازی توشیرو میفونه انتخاب کرد.


title: ماسارو ساتو

text: ماسارو ساتو یک آهنگساز موسیقی فیلم ژاپنی بود. وی در روموی، هوکایدو متولد و در ساپورو بزرگ شد.


title: الگوریتم جلورونده

text: از الگوریتم جلورونده در زمینه مدل پنهان مارکف برای محاسبه belief state (احتمال یک حالت در یک زمان با توجه به سابقه گرفته شده) استفاده می‌شود. این روند همچنین به عنوان "فیلتر" شناخته شده است. الگوریتم جلورونده مرتبط اما متفاوت از الگوریتم ویتربی است.


title: الگوریتم جلورونده

text: برای یک مدل پنهان مارکف مانند شکل زیر:


title: الگوریتم جلورونده

text: این احتمال به صورت formula_1 در اینجا formula_2 حالت پنهان است که به صورت مختصر formula_3 نوشته شده است و formula_4 مشاهدات formula_5 تا formula_6 را می‌توان در هر زمان محاسبه کرد، اما این کار "دنباله "حالت" "با بیشترین احتمال را تولید نمی‌کند، بلکه حالت با بیشترین احتمال در هر زمان باتوجه سابقه قبلی تولید می‌کند.


title: الگوریتم جلورونده

text: الگوریتم جلورونده یکی از الگوریتم‌ها برای حل مسئله رمز گشایی است. پس از توسعه تشخیص گفتار و تشخیص الگو و زمینه‌های مرتبط با آن مانند زیست‌شناسی محاسباتی که از مدل پنهان مارکف استفاده می‌کند، الگوریتم جلورونده محبوبیت زیادی به دست آورده.


title: الگوریتم جلورونده

text: هدف الگوریتم جلورونده محاسبه احتمال مشترک formula_7 راحتی formula_2 به عنوان formula_3 و formula_10 به عنوان formula_4. محاسبات formula_7 به طور مستقیم نیاز به حاشیه راندن بیش از همه ممکن است دولت توالی formula_13 تعداد که به صورت نمایی رشد می‌کند با formula_6. به جای رو به جلو الگوریتم طول می‌کشد استفاده از مشروط استقلال قوانین hidden Markov model (HMM) برای انجام محاسبات به صورت بازگشتی.


title: فومیو هایاساکا

text: فومیو هایاساکا (۱۹ آگوست، ۱۹۱۴ – ۱۵ اکتبر، ۱۹۵۵) یک آهنگساز موسیقی کلاسیک و موسیقی فیلم بود. هایاساکا در شهر سندای در جزیره اصلی ژاپن هونشو متولد شد.


title: ترومی نیکی

text: ترومی نیکی یک بازیگر زن ژاپنی و از اهالی توکیو است. او در نقش دختر جوان «اوتویو» در ریش قرمز اثر آکیرا کوروساوا (۱۹۶۵) بازی کرد.


title: ایجیرو تونو

text: ایجیرو تونو (۱۷ سپتامبر ۱۹۰۷ – ۸ سپتامبر ۱۹۹۴) بازیگر ژاپنی بود که در دوران فعالیت حرفه‌ای‌اش که بیش از ۵۰ سال طول کشید، در بیش از ۴۰۰ برنامهٔ تلویزیونی و نزدیک به ۲۵۰ فیلم سینمایی ظاهر شد. از فیلم‌های مهمش در مقام بازیگر می‌توان "داستان توکیو"، "هفت سامورایی"، "یوجیمبو"، "میتو کومون" و "بعدازظهر پاییزی" را نام برد.


title: میدان تصادفی

text: یک میدان تصادفی عمومی سازی شده یک فرایند تصادفی است؛ که دیگر پارامتر زیرین نیازی نیست زمان ساده حقیقی یا مقدار صحیح باشد؛ و می‌تواند بردارهای چند بعدی و خمینه‌ها را بپذیرد


title: میدان تصادفی

text: در ابتدایی‌ترین حالت گسسته، یک میدان تصادفی یک لیست از اعداد تصادفی است که به صورت گسسته به نقاطی در فضا اشاره می‌کنند. (به عنوان مثال فضای اقلیدسی چندبعدی). هنگامی که در علوم طبیعی- استفاده می‌شود؛ داده‌های تصادفی اغلب در فضا از یک یا چندین مسیر با هم مرتبط هستند. این بدین معنی است که در ابتدایی‌ترین شکل ممکن داده‌های مجاور یا نزدیک به هم (به عنوان مثال داده‌هایی با شاخص‌های متشابه) تفاوت بیشتری در فضای تصادفی از داده‌های غیر مجاور دارند. این یک مثال از ساختمان کوواریانس است؛ که می‌تواند داده‌های متفاوت را در یک فضای تصادفی مدل‌سازی کرد. به صورت پیشرفته‌تر داده‌ها می‌توانند در یک دامنه پیوسته تعریف شوند و فضای تصادفی را مانند یک تابع داده‌ای تصادفی شکل دهند.


title: میدان تصادفی

text: با توجه به فضای احتمالاتی formula_1 یک فضای تصادفی "X"-ارزشی یک مجموعه از داده‌های تصادفی "X"-ارزشی است که در فضای توپولوژی T قرار گرفته‌اند پس فضای تصادفی "F" یک مجموعه است که در آن هر formula_3 یک متغیر تصادفی "X"-ارزشی است.


title: میدان تصادفی

text: انواع مختلفی از میدان‌های تصادفی وجود دارند. به مانند میدان تصادفی مارکفی (MRF)، میدان تصادفی گیبس(GRF)، میدان تصادفی شرطی(CRF) و میدان تصادفی گوسی. نمایش MRF بدین صورت است: برای هر کدام از مقادیر formula_5و برای هر formula_6، formula_7 تعیین‌کننده مجموعه‌ای از «همسایه‌ها» از اشاره‌گر formula_6. به عبارت دیگر مقدار یک متغیر تصادفی به همسایه‌هایش بستگی دارد. احتمال یک متغیر تصادفی در یک MRF به صورت زیر است:


title: میدان تصادفی

text: که در آن ω' یک زیر مجموعه از فضای پارامتر Ω است.


title: میدان تصادفی

text: میدان‌های تصادفی استفاده بسیاری در پژوهش فرایندهای طبیعی به وسیله روش روش مونت کارلو دارند به صورتی که میدان‌های تصادفی به ویژگی‌های مختلفی از فضای طبیعی نزدیکند؛ به مانند نفوذپذیری خاک در مقیاس سطح یا مقاومت بتن در مقیاس سانتی‌متر. نوع دوم از میدان‌های تصادفی که در زنجیره نظریه‌ها به چشم می‌خورند؛ مقادیر وابسته هستند (حرارت، جابجایی، سرعت، شکل، چرخش بدن و سطح نیروهای استرس و …).


title: میدان تصادفی

text: استفاده فراتر از میدان‌های تصادفی در نسل گرافیک کامپیوتری است. به خصوص آن‌هایی که قصد تقلید از سطوح طبیعی مانند شبیه‌سازی آب جاری و مدل رقومی ارتفاع را دارند.


title: ریوهی آرای

text: ریوهی آرای (۲۲ اکتبر ۱۹۰۱ – ۲۲ اکتبر ۱۹۸۰) یک کارگردان فیلم ژاپنی بود. او فیلم‌هایی را از دهه ۱۹۳۰ تا دهه ۱۹۵۰، به خصوص جیدایگکی و سینمای ارواح بر اساس کایدان (داستان ترسناک ژاپنی) کارگردانی کرده است. از فیلم‌های او می‌توان به آکو گیشی (۱۹۵۴) اشاره کرد.


title: فرایند گاوسی

text: در نظریه احتمال و آماریک فرایند گاوسی یک مدل آماری که در آن مشاهدات در دامنه پیوسته رخ می‌دهد، به عنوان مثال زمان یا فضا. در یک فرایند گاوسی هر نقطه از فضای ورودی یک متغیر تصادفی با توزیع نرمال است. علاوه بر این هر مجموعه متناهی از این متغیرهای تصادفی دارای توزیع گاوسی چند متغیره است. توزیع فرایند گاوسی توزیع مشترک از تمام این متغیرهای تصادفی (شمارا و نامحدود) است.


title: فرایند گاوسی

text: از دید یک الگوریتم یادگیری ماشین، یک فرایند گاوسی از lazy learning و اندازه‌گیری شباهت بین نقاط (همان تابع کرنل) برای پیش‌بینی نقاط جدید از داده‌های آموزشی است.


title: فرایند گاوسی

text: فرایند گاوسی به افتخار کارل فریدریش گاوس به نام وی نام‌گذاری شده‌است زیرا از او نماد گذاری توزیع گاوسی (توزیع نرمال) را پایه‌گذاری کرد. فرایندهای گاوسی را می‌توان به عنوان یک توزیع بی‌نهایت بعدی از گاوسی چند متغیره دید.


title: فرایند گاوسی

text: فرایند گاوسی برای مدل کردن‌های اماری مفید است، زیرا این فرایند از مزایای ذاتی توزیع نرمال استفاده می‌کند.


title: فرایند گاوسی

text: یک فرایند گاوسی توزیع آماری "X" با "t" ∈ "T است "که برای هر تعداد متناهی ترکیب خطی از نمونه‌ها دارای یک توزیع مشترک گاوسی است. به‌طور دقیق تر، هر تابع خطی اعمال شده بر روی "X" یک توزیع شده گاوسی نتیجه می‌دهد. می‌توانیم بنویسیم ("X" ~ GP("m,K" به معنی اینکه تابع تصادفی "X" دارای توزیع فرایند گاوسی با تابع میانگین "m" و تابع کوواریانس "K است".


title: فرایند گاوسی

text: برخی از نویسندگان فرض می‌کنند که متغیرهای تصادفی "X" میانگین صفر را دارد؛ این کار باعث ساده‌سازی محاسبات بدون از دست دادن کلیت می‌شود.


title: فرایند گاوسی

text: به عنوان تعریفی دیگر یک فرایند پیوسته در زمان گاوسی است اگر و تنها اگر برای هر مجموعه متناهی از شاخص‌های formula_1 در مجموعهٔ شاخص formula_2


فرایند گاوسی


title: فرایند گاوسی

text: یک متغیر تصادفی گاوسی چند متغیره است. با استفاده از تابع مشخصه ی متغیرهای تصادفی ویژگی گاوسی می‌تواند به شرح زیر بیان شود: formula_4 گاوسی است اگر و تنها اگر برای هر مجموعه متناهی از شاخص‌های مقادیر حقیقی formula_1 که formula_6 (formula_7) وجود داشته باشد به طوری که معادله زیر برای همهٔ formula_8برقرار باشد: که formula_10 عدد موهومی formula_11 را نشان می‌دهد


title: فرایند گاوسی

text: formula_12 و formula_13 به ترتیب بیانگر کوواریانس و میانگین متغیرهای تصادفی در فرایند است.


title: فرایند گاوسی

text: یک ویژگی کلیدی در فرایندهای گاوسی این است که آن‌ها را می‌توان به صورت کامل با ممان مرتبه دومشان تعریف کرد. بنابراین اگر فرض شود میانگین صفر است، با تعریف تابع کوواریانس به صورت کامل رفتار فرایند مشخص می‌شود.


title: فرایند گاوسی

text: اگر فرایند ایستا باشد آن فقط به اختلاف، "x'" −" x بستگی دارد ،"در حالی که اگر غیر ایستا باشد آن بستگی به موقعیت واقعی نقاط "x" و "'x دارد". برای مثال حالت خاص فرایند Ornstein–Uhlenbeck، یعنی حرکت براونی ایستا است.


title: فرایند گاوسی

text: اگر فرایند تنها به |"x'" − "x"| بستگی داشته باشد، یعنی فاصله اقلیدسی بین "x" و "'x (بدون اهمیت جهت) "، فرایند همسانگرد محسوب می‌شود. یک فرایند است که هم ایستا و هم همسانگرد است همگن نامیده می‌شود؛


title: فرایند گاوسی

text: توابع معمول که به عنوان کوواریانس استفاده می‌شود: formula_14 formula_15 formula_16


title: آکیرا ایفوکوبه

text: آکیرا ایفوکوبه (۳۱ مه ۱۹۱۴ – ۸ فوریه ۲۰۰۶) یک آهنگساز موسیقی کلاسیک و موسیقی فیلم ژاپنی بود، بیشتر برای موسیقی متن فیلم گودزیلا از فیلم‌های کمپانی توهو شناخته می‌شود. وی اهل کوشیرو، هوکایدو بود.


title: مدل آیزینگ

text: مدل آیزینگ (; ) که به افتخار فیزیکدان ارنست آیزینگ به نام او نامگذاری شده‌است یک مدل ریاضی از فرومغناطیس در مکانیک آماری است. این مدل متشکل از متغیرهای گسسته است که نشان دهنده جهت گشتاور دوقطبی‌های اتم است و می‌تواند در یکی از دو حالت (+۱ یا -۱) باشد. این جهت چرخش‌ها به صورت یک گراف مشبکه (Lattice) قرار می‌گیرند به طوریکه هر جهت چرخش بتواند با همسایگان در تعامل باشد. این مدل اجازه می‌دهد تا انتقال فاز به عنوان یک مدل ساده از مدل اصلی شناسایی شود. مدل Ising به صورت گراف مشبکه مربعی دوبعدی یکی از ساده‌ترین مدل‌های احتمالاتی برای نشان دادن انتقال فاز است.


title: مدل آیزینگ

text: مدل آیزینگ توسط فیزیکدان که این مدل را به عنوان یک مسئله به دانشجوی خود ارنست آیزینگ داده بود اختراع شد. مدل یک‌بعدی Ising را خود آیزینگ در پایان‌نامه‌اش به سال ۱۹۲۴ میلادی حل کرد. اما مدل لاتیس دوبعدی مربعی Ising بسیار سخت‌تر بود و سال‌ها بعد توسط تحلیل شد. اگرچه راه‌های زیادی برای حل آن ارائه شده، راه حل متداول ماتریس انتقال است گر چه وجود دارد که بیشتر به تئوری میدان کوانتومی مرتبط است.


title: مدل آیزینگ

text: در ابعاد بالاتر از چهار، انتقال فاز مدل Ising با تئوری میدان میانگین توضیح داده‌می‌شود.


title: مدل آیزینگ

text: یک مجموعه رئوس مشبکه Λ را در نظر بگیرید که هر کدام با مجموعهٔ رئوس مجاور (به عنوان مثال یک گراف) که تشکیل یک مشبکه d-بعدی را می‌دهند. برای هر رأس مشبکه "k" ∈ L یک متغیر گسسته σ وجود دارد به طوری که σ ∈ {+۱, -۱} که در واقع نشان دهنده جهت چرخش اتم در مدل واقعی است. یک" پیکربندی" برای چرخش σ = (σ) است که در واقع انتسابی برای هر رأس این مشبکه است.


title: مدل آیزینگ

text: برای هر دو رأس مجاور "i, j" ∈ Λ یک یال "J" وجود دارد. همچنین یک رأس "j" ∈ L دارای یک "میدان مغناطیسی خارجی" hj است که با آن تعامل دارد. "انرژی" یک پیکربندی σ از تابع هامیلتونی به شکل زیر به دست می‌آید. که در آن اولین جمع روی مجموعه چرخش‌های مجاور در گراف است (هر چرخش یک بار). نماد  نشان می‌دهد که سایت‌های "i" و "j" همسایه مجاور هستند. در این‌جا گشتاور مغناطیسی µ است. توجه داشته باشید که علامت عبارت دوم در بالا در واقع باید مثبت باشد زیرا گشتاور مغناطیسی الکترون مخالف جهت چرخش آن است اما این عبارت به این صورت مصطلح‌تر است. احتمال پیکربندی از توزیع بولتزمن با β ≥ ۰ به دست می‌آید: که در آن β = ("kT")


title: مدل آیزینگ

text: و ثابت نرمال‌سازی به صورت زیر است: برای یک تابع "f" از چرخش‌ها (که مشهود باشد) این مقدار از رابطه زیر که در واقع امید ریاضی "f" نشان داده می‌شود:


title: مدل آیزینگ

text: احتمال پیکربندی "P"(σ) نشان دهنده احتمال بودن در یک وضعیت با تنظیمات σ است به شرط اینکه در تعادل باشد.


title: مدل آیزینگ

text: علامت منفی در هر یک از عبارات تابع هامیلتونی "H"(σ) مرسوم است. با استفاده از این علامت مرسوم مدل Ising را می‌توان نشانه تعامل که به این صورت است طبقه‌بندی کرد: اگر برای همه i, jها داشته باشیم:


title: مدل آیزینگ

text: در غیر این صورت سیستم به نام غیر فرومغناطیس نامیده می‌شود.


title: مدل آیزینگ

text: در مدل آیزینگ فرومغناطیس، جهت چرخش میل به تراز دارد: پیکربندی که در جهات چرخش مجاور که هم‌جهت باشند محتمل‌تر هستند. از طرف دیگر در یک مدل پادفرومغناطیس جهات چرخش همسایه تمایل دارند که جهات مخالفی داشته‌باشند.


title: مدل آیزینگ

text: نشانه مصطلح H(σ) همچنین توضیح می‌دهد که چگونه یک چرخش رأس "j" با میدان خارجی تعامل دارد. به عبارت دیگر، چرخش رأس می‌خواهد با میدان خارجی همراستا شود. اگر:


title: مدل آیزینگ

text: مدل Ising اغلب بدون در نظر گرفتن تعامل خارجی با مشبکه بررسی می‌شود که مانند قرار دادن "h" = ۰ برای همه رئوس است. با استفاده از این ساده‌سازی هامیلتونی به این صورت می‌شود: زمانی که میدان خارجی در همه جا صفر باشد یعنی h=۰، مدل Ising در تعویض مقادیر چرخش‌ها در همه رئوس متقارن است اما یک میدان غیر صفر این تقارن را از بین می‌برد.


title: مدل آیزینگ

text: یک ساده‌سازی دیگر این است که فرض کنیم همه همسایه‌های مجاور  قدرت تعامل مشابهی دارند. پس از آن می‌توانیم Jij را برای همه i,jها در Λ برابر با J قرار دهیم. در این صورت رابطه هامیلتونی به‌ای صورت می‌شود:


title: مدل آیزینگ

text: تعداد قابل توجهی از سوالات در زمینهٔ احتمالاتی که دربارهٔ این مدل به ذهن می‌رسد در زمینه تعداد چرخش هاست: اگر یک چرخش در هر رأس i برابر ۱ باشد احتمال اینکه در رأس j هم برابر ۱ باشد چیست؟


title: مدل آیزینگ

text: حالتی از مدل آیزینگ که بیش از بقیه مطالعه شده‌است مدل تغییرناپذیر با انتقال فرومغناطیس میدان-صفر در مشبکه d-بعدی است، به عبارتی:


title: مدل آیزینگ

text: Λ = Zd, Jij = 1, h = 0


title: مدل آیزینگ

text: آیزینگ در پایان‌نامه دکتری خود در سال ۱۹۲۴، مدل آیزنگ با d=۱ را حل کرد، که می‌توان آن را به عنوان مدل خطی افقی در نظر گرفت که تنها با همسایه‌های سمت راست و چپ خود تعامل دارد. برای مدل یک بعدی راه حل نکته‌ای برای انتقال فاز ارائه نمی‌دهد. به عبارتی برای هر β مثبت همبستگی‌های به فرم  دارای کاهش از مرتبه نمایی با مقدار |i − j| هستند: در حالی که سیستم بی نظم است. بر این پایه این نتیجه او به اشتباه نتیجه گرفته بود که این مدل رفتار فازی را در هیچ ابعادی نشان نمی‌دهد.


title: مدل آیزینگ

text: با مدل آیزینگ به اصطلاح چرخش، همچنین می‌تواند توضیح داده شود معمول هامیلتونی formula_14 که در آن "S"-متغیرهای توصیف آیزینگ چرخش در حالی که "J" گرفته شده از یک توزیع تصادفی. برای چرخش عینک معمولی توزیع را انتخاب پادفرومغناطیس اوراق قرضه با احتمال "p" فرومغناطیس و اوراق قرضه با احتمال ۱ − "p"است. این اوراق قرضه ثابت ماندن یا "quenched" حتی در حضور نوسانات حرارتی. زمانی که "p" = ۰ ما اصلی در مدل آیزینگ. این سیستم سزاوار علاقه خود را دارد؛ به خصوص یکی است "غیر ergodic" خواص منجر به عجیب و غریب آرامش رفتار.| توجه زیادی شده‌است و همچنین جذب مربوط به اوراق قرضه و سایت رقیق مدل آیزینگ به خصوص در دو بعد منجر به جذاب رفتار بحرانی است.


title: آرایه پسوندی

text: در علوم رایانه یک آرایهٔ پسوندی آرایه‌ای مرتب‌شده از همهٔ پسوندهای یک رشته است. این داده ساختار در الگوریتم‌های فشرده سازی و بیوانفورماتیک کاربرد دارد.


title: آرایه پسوندی

text: آرایهٔ پسوندی در سال ۱۹۹۰ توسط به‌عنوان جایگزینی ساده‌تر و همچنین از نظر حافظه بهینه تر برای درخت پسوندی معرفی شد. همچنین در سال ۱۹۸۷ به طور مستقل توسط Gaston Gonnet با نام PAT کشف شده بود. اگر رشتهٔ formula_1 را داشته باشیم، formula_2 را زیر رشتهٔ آن از حرف formula_3 ام تا حرف formula_4 ام تعریف می‌کنیم.


title: آرایه پسوندی

text: آرایهٔ پسوندی formula_5 برای رشتهٔ formula_6 یک آرایه از اعداد طبیعی است به طوری که خانه‌های آن نشان دهندهٔ نقاط شروع پسوندهای formula_6 به ترتیب الفبایی است، یعنی در خانهٔ formula_8 نقطهٔ شروع formula_3 امین کوچکترین پسوند رشتهٔ formula_6 قرار دارد. پس برای همهٔ formula_11 داریم:formula_12


title: آرایه پسوندی

text: اگر داشته باشیمcodice_1 formula_13 : در انتهای رشته یک حرف $ اضافه می‌کنیم که از نظر الفبایی کوچکترین حرف الفباست.


title: آرایه پسوندی

text: پسوندهای رشته به شرح زیر است:


title: آرایه پسوندی

text: پسوندها را به ترتیب الفبایی و به صورت نزولی مرتب می‌کنیم:


title: آرایه پسوندی

text: آرایهٔ پسوندی formula_5 شامل نقطهٔ شروع پسوندهای مرتب شده:


title: آرایه پسوندی

text: اگر در آرایهٔ پسوندی پسوندهای هر عدد را به صورت عمودی زیر آن بنویسیم بدین شکل خواهد بود: برای مثال،formula_15 برابر است با ۴ و نشان دهندهٔ ۴ امین پسوند در ترتیب الفبایی بین پسوندهای رشتهٔ formula_6 است که می‌شود codice_2 .


title: آرایه پسوندی

text: آرایهٔ پسوندی ارتباط نزدیکی با درخت پسوندی دارند:


title: آرایه پسوندی

text: و همچنین نشان داده شده است که هر الگوریتم درخت پسوندی را می‌توان با یک الگوریتم که از آرایهٔ پسوندی تغییر یافته (برای مثال با استفاده از آرایهٔ LCP) استفاده کند جایگزین کرد به طوری که همان مسئله را در همان پیچیدگی زمانی حل کند.


title: آرایه پسوندی

text: آرایهٔ پسوندی برای پیشرفت در بهینگی حافظه نسبت به درخت پسوندی معرفی شد: آرایه‌های پسوندی formula_17 عدد صحیح ذخیره می‌کنند و اگر فرض کنیم برای ذخیرهٔ هر عدد صحیح به formula_18 بایت نیاز داریم، یک آرایهٔ پسوندید در کل به formula_19 بایت حافظه نیاز خواهد داشت، که بسیار کمتر از formula_20ای است که برای ذخیرهٔ درخت پسوندی نیاز است.


title: آرایه پسوندی

text: با این حال در بعضی از کاربردها میزان حافظهٔ مورد نیاز برای آرایهٔ پسوندی می‌تواند هزینه بر باشد. درحالت کلی آرایهٔ پسوندی به formula_21 بیت حافظه نیاز دارد، در حالی که متن اصلی با الفبای formula_22 حرفی فقط به formula_23 بیت حافظه نیاز دارد. برای مثال در ژنوم انسان که formula_24 و formula_25 آرایهٔ پسوندی ژنوم به حافظه‌ای نزدیک به formula_26 برابر حافظهٔ مورد نیاز برای خود ژنوم نیاز دارد.


title: آرایه پسوندی

text: یک درخت پسوندی را می‌توان در formula_27 ساخت و با اجرای یک جستجو اول عمق در formula_27 به آرایهٔ پسوندی تبدیل کرد. پس الگوریتم‌هایی وجود دارند که می‌توانند آرایهٔ پسوندی را در زمان formula_27 بسازند.


title: آرایه پسوندی

text: راه حل سادهٔ ساخت آرایه‌های پسوندی استفاده از الگوریتم‌های مرتب‌سازی مقایسه‌ای است، این الگوریتم‌ها به formula_21 مقایسه نیاز دارد و با توجه به این که هر مقایسهٔ رشته‌ای به formula_27 زمان نیاز دارد، کل الگوریتم ساخت آرایهٔ پسوندی با این روش به formula_32 زمان نیاز خواهد داشت.


title: آرایه پسوندی

text: و الگوریتم‌های پیشرفته‌تر با استفاده از این موضوع که رشته‌هایی که باید مرتب شوند، رشته‌های دلخواهی نیستند و به هم ارتباط دارند روش‌هایی با زمان formula_33 معرفی می‌کنند.


title: آرایه پسوندی

text: از آرایهٔ پسوندی می‌توان برای پیدا کردن سریع همهٔ تکرارهای یک رشتهٔ formula_34 درون رشتهٔ formula_6 استفاده کرد. پیدا کردن همهٔ تکرارهای یک رشته formula_34 هم‌ارز است با پیدا کردن همهٔ پسوندهایی که با formula_34 شروع می‌شوند.


title: آرایه پسوندی

text: با توجه به ترتیب الفبایی پسوندها در آرایهٔ پسوندی این پسوندها پشت سر هم قرار گرفته‌اند و می‌توان آن‌ها را به راحتی با استفاده از ۲ بار اجرای جستجوی دودویی پیدا کرد. جستجوی اول نقطهٔ شروع بازه را پیدا می‌کند و جستجوی دوم نقطهٔ پایانی را مشخص می‌کند: با توجه به این که هر پسوند نیاز به مقایسهٔ formula_38 کارکتر دارد، پیدا کردن زیررشتهٔ formula_34 به طول formula_38 در رشتهٔ formula_6 به طول formula_17 در زمان formula_43 انجام می‌شود.


title: آرایه پسوندی

text: و این الگوریتم را می‌توان با استفاده از به formula_44 بهبود بخشید.


title: تئوری کارانن-لوف

text: در مبحث فرایندهای تصادفی، قضیهٔ کارهونِن-لُواِو (Karhunen-Loève Theorem، به افتخار «کاری کارهونِن» فنلاندی و «میشل لُواِو» فرانسوی)، هم‌چنین شناخته‌شده به عنوان قضیه Kosambi-Karhunen-Loève، یک فرایند تصادفی را به صورت ترکیب خطی تعداد نامحدودی از توابع متعامد (شبیه بسط فوریه برای توابع ریاضی) در یک بازهٔ کران‌دار توصیف می‌کند (به اشتباه، کارانن-لوف خوانده نشود).


title: تئوری کارانن-لوف

text: این تبدیل همچنین با نام‌های تبدیل هُتِلینگ و تبدیل بردار ویژه نیز شناخته می‌شود و با تکنیک تحلیل مولفه اصلی (PCA) مرتبط است که به صورت گسترده در بسیاری از زمینه‌های پردازش تصویر و آنالیز داده‌ها استفاده می‌شود.


title: تئوری کارانن-لوف

text: در مقایسه با بسط فوریه که در آن ضرایب، اعداد معیّن (یا قطعی، deterministic)، و پایه‌های (bases) بسط، توابع سینوسی هستند، ضرایب در بسط کارهونن-لُواِو، متغیرهای تصادفی هستند و پایه‌های بسط، بستگی به فرایند دارند. می‌توان گفت این تبدیل به‌گونه‌ای با فرایند سازگار می‌شود که به بهترین پایه‌ها برای آن فرایند می‌انجامد.


title: تئوری کارانن-لوف

text: برای یک "فرایند تصادفی متمرکز " ("متمرکز" به معنی برای تمام ) برای X می‌نویسیم: که در آن Zها دو به دو به صورت متغیرهای تصادفی ناهمبسته هستند و ها توابع پیوسته و حقیقی در بازهٔ هستند که دو به دو در متعامد هستند. برای مواردی که فرایند "متمرکز "نیست، می‌توان با استفاده از آن را تبدیل به یک فرایند متمرکز کرد.


title: تئوری کارانن-لوف

text: اگر فرایند گاوسی باشد آنگاه متغیرهای تصادفی Z گاوسی هستند ومستقل آماری هستند. این نتیجه تبدیل "Karhunen–Loève "را عمومیت می‌بخشد. یک مثال مهم از یک فرایند متمرکز در بازهٔ فرایند وینر است.قضیه. را یک فرایند تصادفی با میانگین صفر و انتگرال پذیر برای مربع آن در فضای احتمال و نمایه آن در بازهٔ بستهٔ ["a", "b"] با تابع کوواریانس پیوستهٔ در نظر می‌گیریم.


title: تئوری کارانن-لوف

text: حال یک هسته ی Mercer است و "e" را یک پایهٔ متعامد بر روی می‌گیریم که از توابع ویژهٔ "T" دارای مقدار ویژهٔ تشکیل شده‌است. می‌توان را به صورت زیر بیان کرد که هم گرایی آن در "L" است و همچنین متغیرهای تصادفی "Z" دارای میانگین صفر، ناهمبسته نسبت به یکدیگر و دارای واریانس "λ" هستندکه در آن ضرایب (متغیرهای تصادفی) "Z" به صورت زیر به دست می‌آیند:


title: تئوری کارانن-لوف

text: از آنجایی که حد در امید ریاضی متغیرهای تصادفی مشترکاً گاوسی، خود مشترکاً گاوسی هستند و متغیرهای تصادفی گاوسی مستقل هستند اگر و فقط اگر متعامد باشند، می‌توان نتیجه گرفت: قضیه. متغیر تصادفی دارای توزیع مشترک گاوسی است و به‌طور تصادفی مستقل است اگر فرایند اولیه گاوسی باشد.


title: تئوری کارانن-لوف

text: در این حالت (گاوسی بودن)، از آنجایی که ها مستقل هستند، می‌توان گفت: almost surely.


title: تئوری کارانن-لوف

text: این نتیجه از استقلال حاصل می‌شود.


title: تئوری کارانن-لوف

text: در بخش معرفی، بیان کردیم که بسط خلاصه شدهٔ کارهونِن-لُواِو بهترین تخمین برای یک فرایند است به طوری که خطای میانگین مربعات حداقل شود. به خاطر همین خصوصیت است که بیان می‌شود این تبدیل به‌طور بهینه انرژی را فشرده (ذخیره) می‌کنند. به‌طور دقیق تر، برای هر پایهٔ متعامد {"f"} از فضای "L"(["a", "b"])، می‌توان فرایند "X" را به صورت زیر تجزیه کرد:


title: تئوری کارانن-لوف

text: که در آن


title: تئوری کارانن-لوف

text: و می‌توان "X" را با جمع متناهی زیر برای هر عدد صحیح 'N" به صورت زیر تخمین زد


title: تئوری کارانن-لوف

text: یک نتیجهٔ مهم این تبدیل را می‌توان این مورد در نظر گرفت که از آنجایی که "Z"ها در تبدیل کارهونِن-لُواِو ناهمبسته هستند، Bienaymé formula نتیجه می‌دهد که "X" برابر است با جمع واریانس جملات جمع، داریم: تعریف شده روی ["a", "b"] و استفاده از این مسئله که "e"ها متعامد هستند، نتیجه می‌گیریم که واریانس کل فرایند برابر است با:


title: مدل‌های گرافیکی

text: یک مدل گرافیکی یا مدل گرافیکی احتمالاتی(PGM) یک مدل احتمالاتی است که بیانگر ساختار [conditional dependancy وابستگی شرطی] بین متغیرهای تصادفی توسط یک گراف است. مدل‌های گرافیکی معمولاً در آمار و احتمال (به‌طور دقیق تر در آمار بیزی) و یادگیری ماشین استفاده می‌شوند.  به‌طور کلی مدل‌های گرافیکی احتمالی از یک نمایش مبتنی بر گراف به عنوان پایه و اساس برای رمزگذاری کامل توزیع بیش از یک و چند بعدی در فضا است و یک گراف که نمایش فاکتور سازی شده مجموعه‌ای از عدم وابستگی‌ها در توزیع خاص است استفاده می‌کند. دو شاخه از نمایش‌های گرافیکی از توزیع‌ها معمولاً استفاده می‌شوند، که شبکه‌های بیزی و مارکوف در شبکه‌های نام دارند. هر دو خانواده شامل خواص فاکتور سازی و عدم وابستگی هستند، اما آن‌ها در مجموعه‌ای از عدم وابستگی از توزیع که می‌توانند رمز و فاکتور سازی کنند تفاوت دارند.


title: مدل‌های گرافیکی

text: اگر ساختار شبکه از نوع یک مدل گرافی جهت‌دار بدون دور باشد، مدل نشان دهنده فاکتور سازی توزیع احتمال توأم از تمام متغیرهای تصادفی است. به بیان دقیق تر اگر واقعه‌های formula_1 باشند سپس احتمال مشترک به صورت:


title: مدل‌های گرافیکی

text: که در آن formula_3 مجموعه‌ی والدهای گره formula_4 است. به عبارت دیگر توزیع مشترک به صورت ضرب توزیع‌های شرطی فاکتور می‌شود. برای مثال مدل گرافیکی که در شکل بالا نشان داده شده‌است (که در واقع یک گراف جهت دار بدون دور نیست و یک گراف اجدادی است) متشکل از متغیرهای تصادفی formula_5 با یک تابع چگالی احتمال مشترک است که به صورت زیر فاکتور می‌شود: هر دو گره با داشتن مقادیر والدهای خود به صورت مستقل شرطی هستند. در کل اگر معیار d-separation در گراف موجود باشد هر دو مجموعه از گره‌ها با داشتن هر مجموعه سومی مستقل شرطی هستند. عدم وابستگی محلی و کلی در شبکه‌های بیز یکسان هستند.


title: مدل‌های گرافیکی

text: این نوع از مدل گرافیکی به نام مدل گرافیکی جهت دار، شبکه بیز یا شبکه‌های باور شناخته شده‌اند. روش‌های یادگیری ماشین کلاسیک مانند مدل پنهان مارکوف و شبکه‌های عصبی و مدل‌های جدیدتر مانند مدل variable-order Markov می‌توانند به عنوان موارد خاص از شبکه‌های بیزی در نظر گرفته بشوند.


title: مدل‌های گرافیکی

text: یک میدان تصادفی مارکوف، که به صورت شبکه مارکوف نیز شناخته شده‌است، یک مدل روی یک گراف بدون جهت است. یک مدل گرافیکی با بسیاری زیر ساختارهای تکرار شونده که با plate notation نشان داده می‌شود.چارچوب مدل، الگوریتم‌هایی برای شناخت و تجزیه و تحلیل ساختارها در توزیع‌های پیچیده برای توصیف آن‌ها به صورت خلاصه و استخراج اطلاعات بدون ساختار ارائه می‌دهد، که به آن‌ها اجازه می‌دهد تا به صورت مؤثر ساخته و بهینه‌سازی شوند. کاربردهای مدل‌های گرافیکی شامل استخراج اطلاعات، تشخیص گفتار، بینایی ماشین، رمز گشایی از کدهای بررسی توازن کم چگالی، مدل‌سازی شبکه تنظیم ژن, پیدا کردن ژن‌ها و تشخیص بیماری‌ها، و مدل‌های گرافیکی برای ساختار پروتئین است.


title: فرایند تولد-مرگ

text: فرایند تولد مرگ (زاد مرگ) صورت خاصی از فرایند مارکف زمان گسسته است که در آن تغییر حالت‌ها تنها از دو نوع است: اسم مدل از کاربردهای معمول می‌آید٬مانند زمانی که استفاده از این مدل‌ها برای نشان دادن سایز فعلی جمعیت و مدلی از مرگ و تولد به معنای واقعی به کار می‌رود. فرایندهای زاد و مرگ کاربردهای زیادی در آمارنگاری مردم٬تئوری صف٬مهندسی کارائی٬علم امراض مسری یا در زیست‌شناسی دارد. این روش می‌تواند در کاربرد هائی نظیر مطالعهٔ تکامل باکتری ها٬تعداد مردم با وجود یک بیماری در جمعیت٬یا تعداد مشتری‌ها در یک صف سوپرمارکت استفاده شود.


title: فرایند تولد-مرگ

text: هنگامی که تولد رخ می‌دهد فرایند از حالت "n" به "n" + 1 می‌رود. هنگامی که مرگ رخ می‌دهد فرایند از حالت "n" به حالت "n" − 1 می‌رود. این فرایند را می‌توان با نرخ تولدformula_1و نرخ مرگformula_2مشخص نمود.


title: فرایند تولد-مرگ

text: یک فرایند زاد-مرگ را یک فرایند تولد خالص می‌نامیم اگر در آن برای همهٔ formula_3 داشته باشیم formula_4.


title: فرایند تولد-مرگ

text: یک فرایند زاد-مرگ را یک فرایند مرگ خالص می‌نامیم اگر در آن برای همهٔ formula_3 داشته باشیم formula_6.


title: فرایند تولد-مرگ

text: فرایند پواسون (همگن) حالتی خاصی از فرایند زاد-مرگ خالص است که برای آن داشته باشیم formula_7.


title: فرایند تولد-مرگ

text: مدل M/M/1 و مدل "M/M/c" که هر دو در تئوری صف استفاده شده‌اند، فرایند تولد مرگی هستند که برای توصیف مشتریان در صف نامحدود استفاده می‌شوند.


title: فرایند تولد-مرگ

text: در تئوری صف فرایند تولد مرگ یکی از اساسی‌ترین مثال‌های مدل صف بندی "M/M/C/K/formula_8/FIFO/(در علامت‌گذاری کامل kandell) است. این یک صف با ورود پواسون است که از یک جمعیت بینهایت که از C سرویس‌رسان با زمان سرویس توزیع نمائی با K مکان استفاده می‌کند. به رغم فرض جمعیت نامحدود، این مدل یک مدل خوب برای سیستم‌های مخابراتی متنوع است.


title: فرایند تولد-مرگ

text: M/M/1 یک صف سرویس‌رسانی منفرد از اندازه بافر بی‌نهایت است. در محیط غیر تصادفی، فرایند تولد مرگ در مدل صف بندی تمایل دارد که با میانگین بلند مدت باشد٬بنابراین نرخ میانگین ورودها به صورت formula_9 و متوسط زمان سرویس دهی به صورت formula_10 می‌باشد. فرایند تولد و مرگ یک صف M/M/1 است زمانی که داشته باشیم:


title: فرایند تولد-مرگ

text: معادلهٔ تفاضلی برای این احتمال که سیستم در حالت "k و" در زمان "t" باشند به صورت زیر بیان می‌شود.


title: فرایند تولد-مرگ

text: M/M/c چندین صف با C سرور و بافر نامحدود است. این حالت با M/M/1 تنها در زمان سرویس متفاوت است که اکنون به صورت زیر محاسبه خواهد شد.


title: فرایند تولد-مرگ

text: و با


title: فرایند تولد-مرگ

text: M/M/1/K یک صف سرور سرویس‌رسانی منفرد با بافری از اندازی K است. این صف در مخابرات و همچنین زیست‌شناسی هنگامی که محدودیتی بر روی ظرفیت داریم استفاده می‌شود. در مخابرات ما دوباره از پارامترهایی که از صف M/M/1 بدست می‌آیند٬به صورت استفاده می‌کنیم.


title: فرایند تولد-مرگ

text: در زیست‌شناسی به خصوص در مبحث رشد باکتری‌ها زمانی که جمعیت صفر است هیچ توانایی برای رشد نیست بنابراین داریم


title: فرایند تولد-مرگ

text: علاوه بر این اگر ظرفیت نشان دهندهٔ محدودیت باشد مثلاً در جایی که جمعیت از جمعیت زیاد بمیرند داریم:


title: فرایند تولد-مرگ

text: معادلات دیفرانسیل برای احتمال این که سیستم در حالت "k" در زمان "t" باشد به صورت زیر است:


title: فرایند تولد-مرگ

text: یک صف گفته می‌شود که در تعادل است٬اگر حد formula_25 وجود داشته باشد. برای این مورد formula_26 باید صفر باشد.


title: فرایند تولد-مرگ

text: اگر صف M/M/1 را فرض بگیریم٬پاسخ حالت دائم (تعادل) به صورت زیر است: اگر برای همه formula_29 داشته باشیم:formula_30 و formula_31 (حالت همگن) این فرض می‌تواند به معادله زیر بیانجامد.


title: فرایند تولد-مرگ

text: در یک زمان کوچک formula_33 تنها سه نوع از انتقال امکان‌پذیر است: یک مرگ یا یک تولد یا نه مرگ و نه تولد. اگر نرخ وقوع (در واحد زمان) تولد formula_9 باشد برای مرگ formula_35 باشد. سپس احتمالات جابجائی به ترتیب formula_36, formula_37و formula_38 می‌باشد. برای یک فرایند جمعیت «تولد» انتقال به سمت افزایش جمعیت به مقدار ۱ است در حالی که «مرگ» انتقال به سمت کاهش اندازهٔ جمعیت به مقدار ۱ است.


title: بیوپرل

text: بیوپرل مجموعه‌ای از افزونه‌های زبان برنامه‌نویسی پرل است که توسعهٔ اسکریپت‌های پرل را برای برنامه‌های بیوانفورماتیک را تسهیل می‌بخشد. این نقش مهمی در در پروژه ژنوم انسان بازی می‌کند.


title: بیوپرل

text: بیوپرل یک پروژه نرم‌افزاری متن باز است که توسط بنیاد آزاد انفورماتیک پشتیبانی می‌شود. اولین مجموعه از کدهای پرل از بیوپرل توسط تیم هابرد و جونگ بک از شورای تحقیقاتی پزشکی مرکز کمبریج که در آن اولین تعیین توالی ژنوم توسط فرد سنجر انجام شد شکل گرفت. مرکز شورای تحقیقاتی پزشکی یکی از قطب‌ها و محل‌های تولد بیوانفورماتیک جدید است چنان‌که مقدار زیادی توالی DNA و ساختار سه بعدی پروتئین در آن جا دارد. نام بیوپرل به طور مشترک توسط جونگ بک و استیو برنر در اتاقی کوچک از مرکز مهندسی پروتئین (CPE) از مرکز شورای تحقیقات پزشکی (MRC) که مدیرش آلن فرشت بود ابداع شد. در آن اتاق کوچک، سایرس چوتیا و تیم هابرد با تعدادی از دانشجویان دکترا و همکارانشان کار می‌کردند. تیم هابرد متخصص برنامه نوسی پرل است و از th_llib.pl که که شامل تعداد زیادی زیرروال برای بیوانفورماتیک است استفاده می‌کرد. جونگ بک، اولین دانشجوی دکترای تیم هابرد بود که jong_lib.pl را ساخت. جونگ دو کتابخانهٔ زیرروال پرل را در Boi.pl با هم ادغام کرد. یک روز در ۱۹۹۵، استیو برنر، یک دانشجوی دکترای سایرس چوتیا به آن اتاق سر زد و بر روی آنچه آنها کتابخانهٔ پرل می‌نامند بحث کردند که این بعد از مباحثهٔ طولانی (چند ماه) بر سر اینکه آیا پرل از سی بهتر است بود زیرا استیو برنر کتابخانهٔ سی برای بیوانفورماتیک مختص خودش را داشت. این دو دانشجوی دکترا بعد از گذشتن از نام‌هایی مانند پروتئین پرل، پروتوپرل، بیوپرل و غیره برای زیست‌شناسی بیوپرل نام کتابخانه پرل خالص را گذاشتند. استیو برنر در سال ۱۹۹۵ یک بخش بیوپرل در سیستم‌های هوشمند برای زیست‌شناسی مولکولی (ISMB) کمبریج را سازماندهی کرد اگرچه واقعاً اتفاق نیفتاد. بیوپرل در ماه‌های آینده کاربرانی شامل جورج فیولن که یک دوره آموزشی در آلمان را سازماندهی کرد داشت. همکاران و دانشجویان جورج بیوپرل را بیشتر دادند که این بعداً توسط افراد دیگری مانند استیو چرویتز که به طور فعال کدهایی به زبان پرل برای پایگاه داده ژنوم مخمرش توسعه می‌داد به هم متصل شد. توسعهٔ عمده هنگامی انجام شد که دانشجوی کمبریج دیگری به نام ایوان برنی بعد از مباحثهٔ طولانی دیگری بر سر اینکه آیا پرل در بیوانفورماتیک از سی بهتر است به این واگن پیوست و ایوان و افراد زیاد دیگری در توسعهٔ بیوپرل فعال بودند.


title: بیوپرل

text: اولین نسخه پایدار در ۱۱ ژوئن ۲۰۰۲بود؛ نسخه‌های اخیر پایدار (از نظر API) نسخهٔ ۱٫۶٫۹ از ۱۴ مارس ۲۰۱۱ است. همچنین تعدادی نسخه‌های توسعه یافته وجود دارند که به صورت دوره‌ای تولید می‌شوند. نسخه سری ۱٫۶٫۰ به عنوان پایدارترین (از نظر اشکل) نسخه بیوپرل است و برای استفاده روزمره توصیه می‌شود، اما نسخه‌های آزمایشی نیز بسیار پایدار و بسیاری از کاربران بیوپرل در حال حاضر بر روی آنها اقامت دارند.


title: بیوپرل

text: به منظور استفاده از مزیت‌های بیوپرل، کاربر به درک پایه‌ای از زبان برنامه نوسی پرل شامل درکی از اینکه چگونه از ارجاعات، افزونه‌ها، اشیاء و رویه‌های پرل استفاده کنیم نیاز دارد.


title: بیوپرل

text: بیوپرل افزونه‌های نرم‌افزاری ای برای بسیاری از کارهای معمولی برنامه نوسی بیوانفورماتیک فراهم می‌کند. این‌ها شامل موارد زیر اند:


title: بیوپرل

text: علاوه بر استفاده مستقیم توسط کاربرهای نهایی، بیوپرل همچنین پایه‌ای برای گستره وسیعی از ابزارهای بیوانفورماتیک فراهم کرده است که شامل موارد زیر می‌باشد: گاهی ابزارها و الگوریتم‌های جدیدی از توسعه دهندگان خارجی مستقیماً به بیوپرل ادغام می‌شوند:


title: بیوپرل

text: شماری کتابخانه بیوانفورماتیک مرتبط در دیگر زبان‌های برنامه‌نویسی به عنوان بخشی از بنیاد آزاد بیوانفورماتیک پیاده‌سازی شده‌اند که شامل موارد زیر اند:


title: فرایند کوشی

text: در نظریه احتمال فرایند کوشی یک نوع فرایند تصادفی است. فرایند کوشی انواع متقارن و نامتقارن دارد. عبارت «فرایند کوشی» به صورت مشخص نشده برای اشاره به فرایند کوشی متقارن استفاده می‌شود.


title: فرایند کوشی

text: فرایند کوشی دارای ویژگی‌های زیر است:


title: فرایند کوشی

text: فرایند کوشی متقارن را می‌توان با یک حرکت براونی یا فرایند وینر مرتبط با پیرو (subordinator) لوی توصیف کرد. پیرو (subordinator) لوی یک فرایند در ارتباط با توزیع لوی با داشتن پارامتر مکان formula_1 و یک پارامتر مقیاس formula_2. توزیع لوی یک حالت خاص از معکوس توزیع گاما است؛ بنابراین با استفاده از formula_3 به نمایندگی از فرایند کوشی و formula_4 به نمایندگی از پیرو (subordinator) لوی فرایند کوشی متقارن را می‌توان به صورت زیر توضیح داد: توزیع لوی، احتمال اولین ضربه برای یک حرکت براونی است، و در نتیجه فرایند کوشی اساساً نتیجه مستقل دو فرایند حرکت براونی است


title: فرایند کوشی

text: نمایش لوی–خینشین برای فرایند کوشی متقارن، یک سه‌گانه با رانش صفر و انتشار صفر یک لوی–خینشین سه‌گانه از formula_6 که در آن formula_7.


title: فرایند کوشی

text: حاشیه تابع مشخصه فرایند کوشی متقارن به صورت زیر است: توزیع احتمال حاشیه‌ای فرایند کوشی متقارن، تابع توزیع توزیع کوشی است


title: فرایند کوشی

text: فرایند کوشی نامتقارن در شرایط استفاده از یک پارامتر formula_10 تعریف شده. در اینجا formula_10 چولگی است و قدر مطلق آن باید کمتر یا برابر با ۱ یاشد. در حالتی که در آن formula_12 است فرایند کوشی کاملاً نامتقارن در نظر گرفته می‌شود.


title: فرایند کوشی

text: سه‌گانه لوی–Khintchine به صورت (0,0,W) است formula_6 که در آن formula_14 که در آن formula_15، formula_16 و formula_17.


title: فرایند کوشی

text: با توجه به این، formula_10 یک تابع از formula_19 و formula_20 است.


title: فرایند کوشی

text: تابع مشخصه نامتقارن توزیع کوشی به صورت زیر است: توزیع حاشیه‌ای توزیع نامتقارن فرایند کوشی توزیع پایدار با شاخص پایداری برابر با ۱ است.


title: فرایند اورنستین-یولنبک

text: در ریاضیات فرایند اورنشتاین-اولنبک (برگرفته شده از نام لئونارد اورنشتاین و جرج اولنبک) فرایند تصادفی است که به‌طور کلی سرعت توده‌ای از ذرات برونی تحت تأثیر اصطکاک را توصیف می‌کند. این فرایند، فرایند گاوس–مارکف (فرایندی با مشخصات گوسی و مارکوف) ایستا بوده و تنها فرایند غیرجزئی است که سه شرط فرایندهای گاوسی-مارکوف را ارضا کرده و تبدیلات خطی فضا و زمان را ممکن می‌سازد. در طول زمان این فرایند به میانگین طولانی مدت خود میل می‌کند: به این فرایندها، بازگشت به میانگین می‌گویند.


title: فرایند اورنستین-یولنبک

text: این فرایند را می‌توان به عنوان تبدیلی از قدم زدن تصادفی در زمان پیوسته، یا فرایند وینر دانست که در آن خواص به گونه‌ای تغییر کرده‌است که قدم زدن و بازگشت به سمت محل مرکزی تمایل داشته و هرچه فاصله از این مرکز بیشتر باشد، شدت تمایل نیز بیشتر خواهد شد. فرایند اورنستین-یولنبک را نیز می‌توان به عنوان آنالوگ پیوسته-زمان فرایند گسسته-زمان AR(1) در نظر گرفت.


title: فرایند اورنستین-یولنبک

text: فرایند اورنشتاین-یولنبک Xt تساوی دیفرانسیلی تصادفی زیر را ارضا می‌کند: که در آن formula_2 با formula_3 و formula_4 پارامترها بوده و formula_5 نشان دهنده فرایند وینر است.


title: فرایند اورنستین-یولنبک

text: نمایش بالا را می‌توان به عنوان تعریف اصلی فرایند اورنستین-یولنبک دانست و که به عنوان مدل واسیک نیز معرفی می‌گردد.


title: فرایند اورنستین-یولنبک

text: تابع دانسیته احتمال )"ƒ"("x", "t" فرایند اورنشتاین-اولنبک تساوی فوکر-پلانک را مرتفع می‌کند:


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: در علوم رایانه، الگوریتم هیرشبرگ الگوریتمی برای هم‌ترازسازی بهینهٔ دو توالی است که دان هیرشبرگ (Dan Hirschberg) در سال ۱۹۷۵ آن را ارائه کرد.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: در این الگوریتم برای ارزیابی هم‌ترازی‌ها از فاصله لون‌اشتاین استفاده می‌شود؛ در هم‌ترازی بهینه مجموع هزینه‌های درج، حذف و جایگزین‌کردن حروف برای یکسان‌کردن دو رشته، کمینهٔ تمام هم‌ترازی‌های ممکن است.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: الگوریتم نیدلمن-وانچ یکی از اولین الگوریتم‌هایی است که برای هم‌ترازسازی سراسری دو توالی از برنامه‌نویسی پویا استفاده می‌کند. الگوریتم هیرشبرگ در واقع نسخه‌ای از الگوریتم نیدلمن-وانچ است که با تقسیم و حل مسئله را حل می‌کند و مصرف حافظهٔ بهینه‌تری دارد.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: هوشمندی الگوریتم هیرشبرگ در استفاده از مشاهده‌های زیر است: این الگوریتم از ایدهٔ Savitch در نظریهٔ پیچیدگی الهام گرفته‌است.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: برای محاسبهٔ امتیاز هم‌ترازی (درج و حذف، جایگزینی و تطابق) از ماتریسهای امتیازدهی استفاده می‌شود. برای مثال، در ماتریس بلوسام-۶۲, امتیاز جایگزینی آمینواسیدهای Ala و Trp، تطابق آمینواسید Ala و حذف آمینواسید Ala، به ترتیب ۳-، ۴ و ۴- است.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: معمولاً برای امتیازدهی هم‌ترازی‌های آمینواسیدی (توالی‌های پروتئینی) از ماتریس‌های بلوسام یا ماتریس‌های جهش پذیرفتهٔ نقطه‌ای استفاده می‌شود.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: برای رشتهی مفروض formula_5; formula_6 حرف i ام این رشته (formula_7), formula_8 زیررشتهٔ آن از حرف i ام تا j ام و formula_9 رشتهٔ معکوس آن است.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: برای دو حرف x و y که به ترتیب از رشتههای X و Y اند؛ امتیاز حذف x, درج y و جایگزینی x با y به ترتیب برابر formula_10است.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: شبه‌کد: function NWscore(X,Y)


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: این تابع آخرین سطر از ماتریس امتیاز نیدلمن-وانچ را (که معمولاً با F یا score نشان داده می‌شود) در زمان formula_11 و با حافظهٔ formula_11 محاسبه می‌کند.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: پیاده‌سازی زیر در MATLAB, با همین پیچیدگی زمانی ولی با حافظهٔ formula_13 نتیجه را محاسبه می‌کند: function [ lastLine ] = NWscore( X, Y )


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: % assume length(Y) <= length(X)


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: end


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: شبه‌کد: function Hirschberg(X,Y)


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: پیاده‌سازی در MATLAB: function [ Z, W, maxScore ] = Hirschberg( X, Y )


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: end این تابع با استفاده از روش تقسیم و حل، هم‌ترازی بهینه و امتیاز این هم‌ترازی را بدست می‌آورد. نحوهٔ پیاده‌سازی تابع NWscore بیان شد و تابع NW از الگوریتم نیدلمن-وانچ استفاده می‌کند. زمان اجرای این تابع formula_11 است. دقت کنید که الگوریتم نیدلمن-وانچ در حالت کلی به formula_11 حافظه نیاز دارد، اما اینجا، تنها درصورتی استفاده شده‌است که طول یکی از رشتهها (m یا n) برابر ۱ باشد و در نتیجه با مصرف حافظهٔ خطی اجرا می‌شود.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: الگوریتم هیرشبرگ، مشابه الگوریتم نیدلمن-وانچ، بهترین امتیاز را با استفاده از برنامه‌نویسی پویا محاسبه کرده و هم‌ترازی متناظر با آن را می‌یابد.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: پیچیدگی زمانی هم‌ترازی دو رشته با طول‌های m و n در الگوریتم هیرشبرگ formula_11 (مشابه الگوریتم نیدلمن-وانچ) است.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: این الگوریتم تنها formula_13حافظه نیاز دارد که بهینه‌تر از الگوریتم نیدلمن-وانچ (با حافظه formula_11) است.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: فرض کنید دو توالی DNA بنام‌های X و Y و امتیازهای هم‌ترازسازی به صورت زیر باشند:


الگوریتم هیرشبرگ


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: در اولین مرحلهٔ الگوریتم هیرشبرگ،formula_21فراخوانده می‌شود که رشتهی X را به صورت formula_22 تقسیم‌بندی می‌کند.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: سپس formula_23فراخوانده می‌شود که حاصل آن به صورت زیر است:


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: و در نتیجه: ScoreL = [ -8 -4 0 -2 -1 -3 ] rev(ScoreR) = [ -3 -1 1 0 -4 -8 ] Sum = [-11 -5 1 -2 -5 -11] بیشینهٔ امتیاز در ymid = ۲ است و در نتیجه formula_24 تقسیم‌بندی بهینهٔ Y است.


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: به همین ترتیب در هر مرحله زیررشته‌ها تقسیم شده و هم‌ترازی بهینه بدست می‌آید. درخت زیر خلاصه‌ای از مراحل تقسیم‌بندی در این مثال را نشان می‌دهد:


title: الگوریتم هیرشبرگ

text: برگ‌های این درخت، هم‌ترازی بهینه را نشان می‌دهند که به صورت زیر است: W = AGTACGCA Z = --TATGC- معمولاً در بیوانفورماتیک از الگوریتم هیرشبرگ برای هم‌ترازسازی سراسری توالی‌های زیستی (توالی‌های آمینواسیدی و توالی‌های DNA) استفاده می‌شود. بلاست (BLAST) و فاستا (FASTA) نمونه‌های هیوریستیک استفاده از آن هستند.


title: بایوپایتون

text: بایو پایتون (به انگلیسی: Biopython) یک مجموعهٔ متن باز از ابزارهای غیر تجاری پایتون در زمینهٔ زیست‌شناسی محاسباتی و بیو انفورماتیک است. این مجموعه توسط جمعی از توسعه دهندگان با ملیت‌های متفاوت توسعه یافته‌است.


title: بایوپایتون

text: این مجموعه شامل کلاس‌هایی برای نمایش فرایندهای زیستی و نمایش ریاضی این فرایند هاست. این مجموعه قادر به خواندن و نوشتن قالب‌های متنوعی از فایل هاست. همچنین این مجموعه رابطی برای اتصال به پایگاه‌های داده ی زیستی برخط مانند پایگاه‌های NCBI را از طریق برنامه‌نویسی ارائه می‌کند. افزونه‌های متعددی، توانایی‌های بایوپایتون را به مواردی مثل هم ترازی فرایند، ساختار پروتئین، ژنتیک جمعیت، تکامل نژادی، شماهای فرایند و یادگیری ماشین توسعه داده‌اند. بیوپایتون یکی از پروژه‌های زیستی است که با هدف کاهش تکرار کد در زیست‌شناسی محاسباتی ایجاد شده‌است. توسعهٔ بایوپایتون در سال ۱۹۹۹ شروع شد و اولین نسخهٔ آن در ژوئیه ۲۰۰۰ منتشر گردید. در زمان توسعهٔ این مجموعه، مجموعه‌های مشابه دیگری نیز توسعه یافتند که توانایی‌هایی در زمینهٔ بیو انفورماتیک را به زبان‌های برنامه‌نویسی شان افزودند؛ از آن‌ها می‌توان بایوپِرل (به انگلیسی: BioPerl)، بایورابی (به انگلیسی: BioRubby) و بایوجاوا (به انگلیسی: BioJava) را نام برد. اولین توسعه دهندگان این پروژه جف چانگ، اندرو دالک و برد چپمن بودند با این وجود تا امروز بیش از ۱۰۰ نفر در توسعه و نگهداری این پروژه مشارکت داشته‌اند. در سال ۲۰۰۷ یک پروژهٔ مشابه پایتون به نام PyCogent نیز به ثبت رسید


title: بایوپایتون

text: حیطهٔ اولیهٔ بایوپایتون شامل دسترسی، نمایه‌گذاری و پردازش فایل‌های فرایندهای زیستی است. با اینکه این موضوع هنوز هم یک هدف اصلی بایوپایتون است، طی چندین سال گذشته، افزونه‌های متعددی که برای آن عرضه شده‌اند، حیطهٔ توانایی‌های آن را برای پوشش مباحث زیستی دیگری افزایش داده‌اند (بخش ویژگی‌های کلیدی و نمونه را مشاهده کنید).


title: بایوپایتون

text: از نسخهٔ ۱٫۶۲ به بعد، بایوپایتون علاوه بر پایتون ۲ اجرا بر روی پایتون ۳ را نیز پشتیبانی می‌کند.


title: بایوپایتون

text: هر جا که ممکن بوده بایو پایتون از قالب و روش زبان برنامه‌سازی پایتون برای تعامل با کاربر استفاده کرده‌است تا استفاده از آن برای کاربران آشنا به این زبان برنامه‌سازی آشنا باشد. به عنوان مثال اشیای Seq و SeqRecord را می‌توان با تکه کردن آن‌ها و دقیقاً مثل stringها و listهای پایتون تغییر داد. این پروژه همچنین طوری طراحی شده که به لحاظ عملکرد مشابه سایر پروژه‌های زیستی مثل BioPerl باشد.


title: بایوپایتون

text: بایوپایتون قادر است که بیشتر قالب‌های فایل رایج را برای هر کدام از زمینه‌های کاری اش بخواند و بنویسد. جواز این مجموعه با بسیاری از جوازهای دیگر نرم‌افزارها سازگار است که به بایوپایتون این امکان را می‌دهد که در طیف وسیعی از پروژه‌های نرم‌افزاری مورد استفاده قرار گیرد.


title: بایوپایتون

text: یک مفهوم کلیدی در بایو پایتون، توالی زیستی است که توسط کلاس Seq نمایش داده می‌شود. یک شی از نوع Seq در بایوپایتون، از بسیاری جوانب به یک رشته در زبان پایتون شبیه است. این کلاس از نشانه‌گذاری پیش‌فرض پایتون برای برش رشته‌ها پشتیبانی می‌کند، قابل الحاق به سایر دنباله هاست و همچنین تغییرناپذیر (به انگلیسی: immutable) است. به علاوه این کلاس شامل رویه‌هایی مخصوص توالی‌ها نیز هست و الفبای زیستی خاص مورد استفاده را مشخص می‌کند. »> # This script creates a DNA sequence and performs some typical manipulations »> from Bio.Seq import Seq »> from Bio.Alphabet import IUPAC »> dna_sequence = Seq('AGGCTTCTCGTA', IUPAC.unambiguous_dna) »> dna_sequence Seq('AGGCTTCTCGTA', IUPACUnambiguousDNA()) »> dna_sequence[2:7] Seq('GCTTC', IUPACUnambiguousDNA()) »> dna_sequence.reverse_complement() Seq('TACGAGAAGCCT', IUPACUnambiguousDNA()) »> rna_sequence = dna_sequence.transcribe() »> rna_sequence Seq('AGGCUUCUCGUA', IUPACUnambiguousRNA()) »> rna_sequence.translate() Seq('RLLV', IUPACProtein()) کلاس SeqRecord توالی‌ها را توصیف می‌کند و همچنین اطلاعاتی از آن‌ها را در قالب اشیایی از جنس SeqFeature ارائه می‌دهد. مثل نام توالی، توضیحات آن و ویژگی‌های آن.


title: بایوپایتون

text: هر شی SeqFeature نوع و مکان یک ویژگی توالی را مشخص می‌کند. از انواع مختلف یک شی SeqFeature می‌توان 'gene'، 'CDS'، ‘repeat_region’ و ‘mobile_element’ را نام برد. موقعیت ویژگی‌ها در یک توالی می‌تواند دقیق یا تقریبی باشد. »> # This script loads an annotated sequence from file and views some of its contents. »> from Bio import SeqIO »> seq_record = SeqIO.read('pTC2.gb', 'genbank') »> seq_record.name 'NC_019375' »> seq_record.description 'Providencia stuartii plasmid pTC2, complete sequence.' »> seq_record.features[14] SeqFeature(FeatureLocation(ExactPosition(4516), ExactPosition(5336), strand=1), type='mobile_element') »> seq_record.seq Seq('GGATTGAATATAACCGACGTGACTGTTACATTTAGGTGGCTAAACCCGTCAAGC...GCC', IUPACAmbiguousDNA()) بایوپایتون می‌تواند برای دریافت و تحویل اطلاعات با تعدادی از فرمت‌های رایج دنباله کار کند. از این دنباله‌ها می‌توان FASTA، FASTQ، GenBank، Clustal، PHYLIP و NEXUS را نام برد. در هنگام خواندن فایل‌ها، اطلاعات توصیف شده در آن‌ها برای مقدار دهی به اعضای کلاس‌های بایوپایتون مانند SeqRecord مورد استفاده قرار می‌گیرد. این عملیات واسطی برای تبدیل اطلاعات ذخیره شده در یک قالب فایل به قالب دیگر را مهیا می‌کند.


title: بایوپایتون

text: ممکن است حافظهٔ یک سیستم رایانه‌ای نوعی برای بارگذاری فایل‌های توالی بسیار بزرگ کافی نباشد. برای حل این مشکل، بایوپایتون، گزینه‌های متنوعی برای دسترسی به اطلاعات فایل‌های حجیم ارائه می‌کند. فایل‌ها می‌توانند به‌طور کامل و توسط ساختارهای دادهٔ زبان پایتون مثل لیست‌ها و آرایه‌های انجمنی در حافظه بارگیری شوند و دسترسی به اطلاعات به قیمت افزایش مصرف حافظه سریع تر شود؛ یا به عنوان روشی جایگزین، اطلاعات در مواقع نیاز از دیسک خوانده شوند که منجر به دسترسی کند به اطلاعات خواهد شد ولی منابع حافظهٔ کمتری مصرف خواهد کرد. »> # This script loads a file containing multiple sequences and saves each one in a different format. »> from Bio import SeqIO »> genomes = SeqIO.parse('salmonella.gb', 'genbank') »> for genome in genomes: ... SeqIO.write(genome, genome.id + '.fasta', 'fasta') کاربران بایوپایتون می‌توانند از طریق افزونهٔ Bio.Entrez به بارگیری اطلاعات از پایگاه‌های دادهٔ بر خط NCBI بپردازند. تمام رویه‌های فراهم شده توسط موتور جستجوی Entrez نیز از طریق رویه‌هایی معادل در این افزونه قابل دسترسی هستند. مثلاً جستجو برای اطلاعی خاص و بارگیری آن.


title: بایوپایتون

text: »> # This script downloads genomes from the NCBI Nucleotide database and saves them in a FASTA file. »> from Bio import Entrez »> from Bio import SeqIO »> output_file = open('all_records.fasta', "w") »> Entrez.email = 'my_email[at]example.com' »> records_to_download = ['FO834906.1', 'FO203501.1'] »> for record_id in records_to_download: ... handle = Entrez.efetch(db='nucleotide', id=record_id, rettype='gb') ... seqRecord = SeqIO.read(handle, format='gb') ... handle.close() ... output_file.write(seqRecord.format('fasta'))


title: بایوپایتون

text: افزونهٔ Bio.Phylo ابزارهایی برای کار کردن و نمایش گرافیکی درخت‌های تکامل ژنتیکی را ارائه می‌کند. تعداد زیادی از قالب‌های فایل برای خواندن و نوشتن مورد استفاده قرار می‌گیرند


title: بایوپایتون

text: درخت‌های ریشه دار را می‌توان توسط اعضای ASCII یا با استفاده از رویه‌های matplotlib (شکل ۱ را ببینید) ساخت و درخت‌های بدون ریشه توسط Graphviz قابل ساخت هستند (شکل ۲ را ببینید).


title: بایوپایتون

text: افزونهٔ GenomeDiagram رویه‌هایی برای نمایش گرافیکی توالی‌ها در بایوپایتون را ارائه می‌دهد. نمودارها می‌توانند به صورت


title: بایوپایتون

text: دایره‌ای، خطی و … و با انواع مختلفی از قالب‌های خروجی ساخته شوند. مثلاً PDF و PNG. (شکل ۳ را ببینید)


title: آستها آگاروال

text: آستها آگاروال (، یک هنرپیشه تلویزیونی؛ اهل هند است. او برای بازی در نقش منفی در سریالهای هندی شناخته میشود.


title: آستها آگاروال

text: او متولد و بزرگ شده دهلی است. او تحصیل در رشته مهندسی (الکترونیک و ارتباطات) را در دانشگاه دهلی به پایان رسانده است.


title: راه رفتن معلولان

text: راه رفتن دوباره معلولان به کمک ربات‌های پوشیدنی امکان‌پذیر است. این ربات‌های پوشیدنی به بیماران سکته مغزی، افراد مبتلا به ام اس، ضایعه نخاعی و افراد مسن که نیاز به کمک دارند، کمک می‌کند تا دوباره راه بروند. بازگرداندن توانایی راه رفتن به افراد کم توان و ناتوان بیش از هر چیز بر روحیه، اعتماد به نفس و امید آنها اثر قابل توجهی دارد. افزون بر این امکان ایستادن، نشستن و راه رفتن کاربران به آنان استقلال بیشتری در زندگی می‌دهد. همچنین تحرک بیشتر موجب بهبود وضعیت فیزیکی از جمله بهبود گردش خون، تنظیم فشار خون، بهبود تنفس، جلوگیری از مشکلات گوارشی و کلیوی، زخم بستر، دردهای مزمن و تضعیف ماهیچه ها می‌شود.


title: راه رفتن معلولان

text: اسکلت بیرونی به افراد با معلولیت پایین‌تنه اجازه می‌دهد، بایستند، بچرخند و به کمک حرکت زانوها و مفصل ران فراهم شده توسط دستگاه راه بروند. این دستگاه از یک کوله پشتی و دو بخش ساق پا تشکیل شده است که بیرون هر پا تا پایین ادامه می‌یابد و توسط بندهایی در ران‌ها، زیر زانو و روی پاها بسته می‌شود. یک کوله‌پشتی شامل باتری‌ها توان مورد نیاز دستگاه را تأمین می‌کند.


title: راه رفتن معلولان

text: با ایجاد تعامل بین مغز و اسکلت بیرونی می‌توان تحولی عظیم در زندگی روزمره بیماران سکته مغزی ایجاد کرد. برای این کار باید قصد حرکتی فرد بیمار در مغز شناسایی و اطلاعات مستقیماً به دستگاه رباتیک ارسال شود. این لباس نیت بیمار را با کلاه‌های نوار مغزی (EEG) خوانده و مطابق با آن حرکت می‌کند. این فناوری می‌تواند به خوبی عصبهای آسیب دیده را دور بزند و مهمتر از همه آنکه این کار را بدون نیاز به روش‌های تهاجمی مانند جراحی و تنها با کمک سیگنال‌های الکتریکی مغز و الکترودهای معمولی چسبیدنی انجام دهد. استفاده از این فناوری در درمان فلج نخاعی است و این فناوری پتانسیل زیادی برای اثربخشی بیشتر از آنچه تاکنون به دست آمده را دارد.


title: راه رفتن معلولان

text: توانبخشی بوسیله تحریک الکتریکی عضله (EMS) و تحریک عملکردی الکتریکی (FES) یک زمینه در حال توسعه است که شروع به ادغام با توسعه اسکلت بیرونی کرده است. در تحریک الکتریکی عضله، یک میدان الکتریکی کوچک به همه گروه‌های عضلانی اعمال و موجب انقباض آنها می‌شود. ولتاژ را می‌توان به زیر یا روی پوست و به عضلات یا رشته‌های عصبی عضلات اعمال کرد. رایج‌ترین روش، استفاده از پد نرم بر روی پوست است.  تحریک عملکردی الکتریکی (FES) با استفاده از پالس‌های الکتریکی، عضلات فلج (عضلاتی که دیگر تحت کنترل سیستم عصبی نیستند) را فعال می‌کند. FES یک کاندیدای فناوری خوب برای استفاده در ارتباط با اسکلت بیرونی پزشکی و درمان آسیب نخاعی (SCI) است. از تحریک الکتریکی عضلات می‌توان به کرات برای تمرین گروه‌های عضلانی و کمک به شکل‌پذیری مغز (سیم‌کشی مجدد مسیرهای مغزی آسیب دیده به دلیل مصدومیت مانند سکته مغزی) بهره برد. فناوری در حال پیشرفت است و یکپارچه شدن آن با توانبخشی اسکلت بیرونی در آینده اجتناب ناپذیر است. صنعت اسکلت بیرونی مجبور خواهد بود نگاهش را روی پیشرفت توانبخشی با تحریک الکتریکی نگه دارد.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: در مهندسی کامپیوتر، خروج از دستور در حال اجرا یک الگوی مورد استفاده در اکثر ریزپردازنده‌ها با عملکرد بالا است که منجر به استفاده از چرخه دستورالعمل می‌شود که در غیر این صورت توسط نوع خاصی از تأخیر پرهزینه، تلف خواهد شد. در این الگو، یک پردازنده دستورالعمل موجود در دستورهای کنترل شده را به جای اجرای دستورهای اصلی توسط دسترسی به دادهٔ ورودی در برنامه اجرا می‌کند. در انجام این کار، پردازنده می‌تواند از بیکار ماندن جلوگیری کند؛ به این صورت که به جای اینکه منتظر بماند تا در دستورالعمل قبلی، داده‌ها دریافت شود، دستورالعمل بعدی را که فوراً آماده اجرا هست؛ اجرا کند.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: خروج دستور در حال اجرا، یک شکل محدود از محاسبه‌های جریان داده‌ها است، که یک بخش مهم پژوهشی در معماری کامپیوتر در سال ۱۹۷۰ و اوایل سال ۱۹۸۰ بود.  تحقیقات دانشگاهی مهم در این موضوع توسط دانشگاه ییل PATT و شبیه‌ساز HPSM او منجر شد. یک مقاله توسط James E. Smith و A.R. Pleszkunدر سال ۱۹۸۵ منتشر شده، که طرح آن توسط توصیف اینکه چگونه رفتار دقیق استثنا در ماشین خروج دستور می‌تواند نگهداری شود.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: مسلماً ماشین اولی که از خروج دستور در حال اجرا استفاده می‌کرد (CDC 6600 (1964 بود که از یک رتبه‌بندی برای حل برخورد استفاده می‌کرد. در استفاده‌های مدرن، همانند رتبه‌بندی به عنوان ورود دستور در حال اجرا در نظر گرفته می‌شود، از جمله ماشین‌هایی که بر روی اولین برخورد raw می‌مانند.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: حدود سه سال بعد، سیستم آی بی ام / ۳۶۰ مدل ۹1 (1966) الگوریتم Tomasulo را معرفی کرد که باعث ساخت فرایند خروج دستور در حال اجرا شد. در سال ۱۹۹۰ آی بی ام اولین میکروپروسسور خروج دستور در حال اجرا به نام power1 معرفی کرد، اگرچه خروج دستور در حال اجرا محدود به دستورهای ممیز شناور شد.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: در کل دهه ۱۹۹۰ فرایند خروج دستور در حال اجرا شایع تر شد، و در IBM/Motorola PowerPC 601 (1993), Fujitsu/HAL SPARC64 (1995), Intel Pentium Pro (1995), MIPS R10000 (1996), HP PA-8000 (1996), AMD K5 (1996) و DEC Alpha 21264 (1998) برجسته تر بود. استثناهای قابل توجه در این مدل شامل Sun UltraSPARCهای HP/Intel Itanium Transmeta Crusoe اینتل اتم معماری Silvermont و IBM POWER6 بود.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: پیچیدگی منطقی طرح‌های خروج از دستور به این دلیل است که این تکنیک به ماشین‌های اصلی تا اواسط دهه ۱۹۹۰ نرسید. بسیاری از پردازنده‌های low-end برای بازارهای حساس به هزینه هنوز از این الگو استفاده نمی‌کنند به این علت که نواحی بزرگ سیلیکون نیاز به ساخت این کلاس از ماشین‌ها دارند. استفاده از قدرت پایین یک هدف دیگر طراحی است که برای رسیدن به طراحی OoOE سخت‌تر است.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: در پردازنده‌های قبلی، پردازش دستورالعمل به‌طور معمول در مراحل زیر انجام می‌شود:


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: این الگوی جدید پردازش دستورالعمل را به این مراحل می‌شکند: مفهوم کلیدی پردازش OoOE این است که اجازه می‌دهد پردازنده از یک کلاس از وقت کشی جلوگیری کند که هنگامی رخ می‌دهد که اطلاعات مورد نیاز برای انجام عملیات در دسترس نیست. در طرح فوق، پردازنده OoOE مانع از وقت کشی که در مرحله (۲) از پردازنده‌های in-order رخ می‌دهد، می‌شود وقتی که دستورالعمل با توجه به داده‌های از دست رفته، به‌طور کامل آماده پردازش نمی‌شود.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: پردازنده OoOE این «شکاف» را هنگامی که دستورالعمل‌های دیگر که آماده هستند، پر می‌کنند، سپس نتایجرا دوباره در پایان سفارش می‌دهد تا به نظر برسد که دستورالعمل به صورت عادی پردازش شده‌است. در این روش دستورهای در کد کامپیوتر اصلی مرتب می‌شوند که به عنوان برنامه مرتب‌کننده شناخته می‌شود، در پردازنده آن‌ها به ترتیب داده به کار گرفته می‌شوند، به ترتیب که در آن داده‌ها، عملوند، در ثبات پردازنده در دسترس است. مدار نسبتاً پیچیده مورد نیاز است برای تبدیل از یک سفارش به سفارش دیگر و حفظ ترتیب منطقی از خروجی؛ پردازنده خودش دستورالعمل به ظاهر تصادفی اجرا می‌کند.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: مزیت پردازش OoOE به عنوان دستورالعمل خط لوله رشد می‌کند و تفاوت سرعت بین حافظه اصلی (یا حافظه کش) کند و پردازنده وسیعتر می‌شود. بر روی ماشین آلات مدرن، پردازنده چند بار سریع تر از حافظه اجرا می‌شود، بنابراین در طول زمان یک پردازنده in-order منتظر می‌ماند تا داده برسد، آن می‌تواند تعداد زیادی از دستورالعمل را پردازش کند.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: یکی از تفاوت‌های ایجاد شده توسط این الگوی جدید ایجاد صف است که اجازه می‌دهد تا مرحله اعزام از مرحله مسئله جدا شود و مرحله فراغت از مرحله اجرا جدا شود. یک نام اولیه برای الگوی معماری جدا شد. در اوایل پردازنده in-order، این مراحل را در lock-step و مد خط لوله اداره می‌کرد.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: دستورالعمل برنامه که آن را اجرا می‌کرد، تا زمانی که نتیجه نهایی درست است ممکن بود که در جهت درست اجرا نمی‌شد. آن با استفاده از بافر در پردازنده پایپلاین مرحله واکشی و رمزگشایی را از مرحله اجرا جدا می‌کند.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: هدف بافر پارتیشن‌بندی دسترسی به حافظه و اجرای توابع در یک برنامه کامپیوتری است و دستیابی به کارایی بالا با بهره‌برداری از موازی سازی بین این دو است. در انجام این کار به‌طور مؤثر همه تاخیرهای حافظه از دیدگاه پردازنده پنهان است.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: یک بافر بزرگتر می‌تواند، در تئوری، توان افزایش میابد. با این حال اگر یک پردازنده با misprediction پرش انجام دهد سپس کل بافر ممکن است نیاز به پاک سازی داشته باشد. به هدر رفتن بسیاری از چرخه‌های ساعت اثر مطلوب را کاهش می‌دهد. علاوه بر این، بافر بزرگتر ایجاد گرمای بیشتر می‌کند و فضای زیادی از die را اشغال می‌کند. به همین دلیل طراحان پردازنده امروز به طراحی چند نخی روی آورده‌اند.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: معماری جداشونده به‌طور کلی اندیشه مفیدی برای اهداف محاسباتی نیست و همین‌طور آن‌ها کد فشرده کنترلی را به خوبی اداره نمی‌کنند. کد فشرده کنترلی شامل چیزهایی مانند پرش‌های تو در تو که اغلب در هسته سیستم عامل به صورت متناوب رخ دهد، می‌باشد. معماری جداشونده نقش مهمی در برنامه‌ریزی کلمه دستورالعمل بسیار طولانی (VLIW) معماری بازی می‌کند.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: برای جلوگیری از وابستگی عملوند نادرست، که می‌تواند فرکانس را کاهش دهد هنگامی که دستورالعمل می‌تواند در out-of order صادر شده، یک تکنیک به نام تغییر نام رجیستر استفاده شده‌است. در این طرح، رجیسترهای فیزیکی بیش از آن چیزی که توسط معماری تعریف شده وجود دارد. رجیسترهای فیزیکی علامت گذاری شده‌اند به طوری که نسخه‌های متعدد از رجیسترهای معماری یکسان می‌تواند هم‌زمان وجود داشته باشد.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: صف برای نتایج لازم است تا مسائل مانند پرش اشتباه پیش‌بینی شده و استثنا / تله را حل کند. صف نتایج اجازه می‌دهد تا برنامه‌ها بعد از یک استثنا دوباره راه اندازی شوند، که نیاز به دستورالعمل برای تکمیل شدن در برنامه دارند. صف اجازه می‌دهد تا نتایج را به توجه به mispredictions در دستورالعمل شاخه بزرگتر و استثناهای گرفته شده در دستورالعمل قدیمی تر دور انداخته شود. صف اجازه می‌دهد تا نتایج ناشی از پیش‌بینی اشتباه در دستورالعمل پرش قدیمی تر و استثناهای گرفته شده در دستورالعمل قدیمی تر دور انداخته شود.


title: خروج از دستور در حال اجرا

text: قابلیت صدور دستورالعمل پرش گذشته که تا کنون حل شده‌است به عنوان اجرای حدسی شناخته شده‌است.خانواده اینتل P6 در میان اولین ریزپردازنده OoOE بود، اما با معماری NetBurst جایگزین شد. سال‌ها بعد Netburst به یک بن‌بست رسید به دلیل خط لوله طولانی آن که فرکانس عملیاتی را بسیار بالاتر برد. سایر قسمت‌ها قادر به مطابفت با این فرکانس بالا نبودند که با توجه به مسئله دما و طراحی دیر بر اساس NetBurst، یعنی Tejas و Jayhawk لغو شدند. اینتل به طراحی P6 به عنوان اساس هسته و معماری میکرو Nehalem بازگشت. Sandy Bridge و Ivy Bridge و معماری میکرو HASWELL یک حرکت از تکنیک‌های reordering مورد استفاده در P6 و تکنیک‌های reordering بکار گرفته شده از EV6 و P4 بدون خط لوله، هستند.


title: تابع Càdlàg

text: در ریاضیات یک تابع càdlàg یا corlol تابعی است که روی اعداد حقیقی یا زیرمجموعه‌ای از آن تعریف می‌شود به صورتی که همه جا از راست پیوسته‌است و از چپ دارای حد (ریاضی) است. توابع càdlàg در مطالعهٔ فرایندهای تصادفی اهمیت دارند به گونه‌ای که برخلاف حرکت براونی که مسیر نمونه‌هایی پیوسته دارد، نا پیوستگی را در مسیرهای نمونه‌ای قابل قبول می‌داند. مجموعه توابع càdlàg روی یک دامنه به عنوان فضای Skorokhod شناخته می‌شود.


title: تابع Càdlàg

text: دو اصطلاح مرتبط عبارتند ازcàglàd برای بیان càdlàg چپ-راست بازگشتی و càllàl برای تابعی که روی هر نقطه‌ای از دامنه به هر دو صورتcàdlàg یا càglàd قابل معاوضه است.


title: تابع Càdlàg

text: فرض کنید یک فضای متریک و همچنین باشد. یک تابع ، تابع càdlàg نامیده می‌شود اگر برای هر : که این بدان معناست که ƒ از راست پیوستگی و از چپ حد دارد.مجموعهٔ تمام توابع càdlàg از "E" تا "M" اغلب به صورت (D(E; M (و یا برای سادگی "D") نمایش داده می‌شود و فضای Skorokhod نامیده می‌شود. می‌توان به فضای Skorokhod یک توپولوژی نسبت داد که مستقیماً ما را قادر می‌سازد «فضا و زمان را قدری دگرگون سازیم» (درحالی که توپولوژی‌های سنتی مربوط به همگرایی یکنواخت تنها اجازهٔ دگرگونی اندک فضا را می‌دهد)


title: تابع Càdlàg

text: برای سادگی و — برای بررسی بیشتر ساختار به Billingsley مراجعه کنید.


title: تابع Càdlàg

text: نخست لازم است که یک ماژول پیوستگی مشابه تعریف شود:


title: تابع Càdlàg

text: (ϖ′ƒ(δ. برای هر ، قرار دهید: و برای ماژول càdlàg را چنین تعریف کنید: که در آن مقدار infimum روی تمام اجزای }, , با محاسبه می‌شود. این شیوهٔ تعریف برای توابع غیر càdlàg شهودا پذیرفتنی است و می‌توان نشان داد که "ƒ" در اینجا càdlàg است اگر و تنها اگر جایی که .


title: تابع Càdlàg

text: فرض کنید Λ مجموعه تمام توابع دوسویه پیوسته و از E به خودش باشد. (اینها "دگرگونی در زمان" هستند) فرض کنید: نرم (ریاضی) یکنواخت روی تابع E را مشخص کند. متریک Skorokhod زوی "σ" در "D" به صورت زیر تعریف شود: که در آن تابع همانی است. در بیان "wiggle"، مقدار برابر است با "wiggle در زمان" و ااندازهٔ "wiggle در فضاً را مشخص می‌کند.


title: تابع Càdlàg

text: توپولوژی Σ تولید شده توسط "σ" توپولوژِی Skorokhod توپولوژی در "D"است.


title: تابع Càdlàg

text: فضای "C" از توابع پیوسته "E" یک زیرفضا از "D است". توپولوژی Skorokhod با "C" هم‌زمان با، توپولوژی وجود دارد.


title: تابع Càdlàg

text: می‌توان نشان داد که، اگرچه "D با معیار Skorokhod یک فضای کامل نیست، یک "معیار معادل توپولوژیکی "σ" وجود دارد که D با توجه به آن کامل است.


title: تابع Càdlàg

text: با در نظر گرفتن هر کدام از "σ" یا "σ"، فضا ی D یک فضای تفکیک‌پذیر است بنابراین Skorokhod یک فضای polish است.


title: تابع Càdlàg

text: به عنوان یک کاربرد از با قضیه Arzelà–Ascoli می‌تواند نشان داد که یک دنباله، … μn)n=۱٬۲) از اندازه‌گیری‌های احتمالاتی روی فضای D سخت است اگر و تنها اگر:formula_7


title: تابع Càdlàg

text: و


تابع Càdlàg


title: تابع Càdlàg

text: تحت توپولوژِی Skorokhod و جمع نقطه‌ای توابع، D یک گروه توپولوژیکال نیست، به عنوان مثال:


title: تابع Càdlàg

text: فرض کنید بازیهٔ واحد باشد و در نظر بگیرید که یک دنباله از توابع مشخصه باشد. برخلاف این واقعیت که در توپولوژی، دنبالهٔ به ۰ همگرا نمی‌شود.


title: تور دو فرانس ۲۰۱۳

text: تور دو فرانس ۲۰۱۳ صدمین دورهٔ مسابقات تور دو فرانس بود که در ۲۹ ژوئن از جزیرهٔ کرس آغاز شد و در ۲۱ ژوئیه در شانزه‌لیزهٔ پاریس به پایان رسید. تور شامل ۲۱ مرحله به مسافت ۳۴۰۳٫۵ کیلومتر بود. در پایان، کریس فروم از تیم اسکای قهرمان شد. نایرو کینتانا از تیم موویستار و جواکیم رودریگز از تیم کاتیوشا دوم و سوم شدند.


title: تور دو فرانس ۲۰۱۳

text: مارسل کیتل نخستین رکابزنی بود که پس از پیروزی در مرحلهٔ نخست، پیراهن طلایی را به تن کرد. در پایان مرحلهٔ دوم، این پیراهن به یان باکلانتس رسید. پس از پیروزی تیم اوریکا-گرین‌اج در تایم تریل تیمی مرحلهٔ چهارم، سیمون جرانز از این تیم صاحب پیراهن طلایی شد و در مرحلهٔ بعد، آن را به داریل ایمپی داد. پس از مرحلهٔ هشتم که نخستین مرحلهٔ کوهستانی بود، کریس فروم پیراهن طلایی را به دست آورد. او رهبری خود را تا پایان تور حفظ کرد و آن را با عملکرد خود در تایم تریل انفرادی و مراحل کوهستانی تحکیم کرد.


title: تور دو فرانس ۲۰۱۳

text: در سایر رده‌بندی‌های تور، نایرو کینتانا برندهٔ رده‌بندی کوهستان شد و هم‌چنین با قرارگیری در ردهٔ دوم رده‌بندی اصلی، به عنوان بهترین رکابزن جوان تور شناخته شد. پیتر ساگان در رده‌بندی امتیازی اول شد و تیم ساکسو-تینکوف برندهٔ رده‌بندی تیمی شد. کریستوف ریبلون نیز به عنوان تهاجمی‌ترین رکابزن انتخاب شد. کیتل بیشترین پیروزی مرحله‌ای را با ۴ پیروزی کسب کرد.


title: تور دو فرانس ۲۰۱۳

text: ۲۲ تیم در تور دو فرانس ۲۰۱۳ شرکت کردند. همهٔ ۱۹ تیم جهانی وادار به حضور در تور بودند. هم‌چنین از سه تیم حرفه‌ای قاره‌ای که مرکز آن‌ها در فرانسه بود، برای حضور در تور دعوت شد. معرفی تیم‌ها در ۲۷ ژوئن در جزیرهٔ کرس انجام شد.


title: تور دو فرانس ۲۰۱۳

text: هر تیم مجاز به انتخاب ۹ رکابزن بود و فهرست آغاز تور شامل ۱۹۸ رکابزن از ۳۴ کشور بود. ۵۴ رکابزن برای نخستین بار در تور شرکت می‌کردند و ۱۶۹ رکابزن توانستند تور را به پایان برسانند. میانگین سنی رکابزنان ۲۹٫۴۵ سال بود.


title: تور دو فرانس ۲۰۱۳

text: در ۲۴ نوامبر ۲۰۱۱ جزیرهٔ کرس به عنوان میزبان مرحلهٔ افتتاحیه معرفی شد. در ۲۴ اکتبر ۲۰۱۲ از مسیر تور رونمایی شد. برای نخستین بار از سال ۲۰۰۳، تمامی مسیر در خاک فرانسه قرار داشت.


title: تور دو فرانس ۲۰۱۳

text: سه مرحلهٔ ابتدایی تور در جزیرهٔ کرس برگزار شد. سپس مسابقه به نیس در سرزمین اصلی فرانسه منتقل شد. چهار مرحلهٔ بعدی در جهت غربی به سوی کوه‌های پیرنه بود. مرحلهٔ نهم میان سن-ژیرون و بنییر-دو-بیگور بود. مراحل بعدی در شمال غربی فرانسه برگزار شد و پایان مرحلهٔ دهم و یازدهم به ترتیب در سن-ملو و مون سن-میشل در نرماندی بود. در چهار مرحلهٔ بعدی رکابزنان با گذر از مرکز فرانسه به سوی جنوب شرقی آن رفتند. پنج مرحلهٔ بعد در کوه‌های آلپ و پیرامون آن برگزار شد و پس از آن مرحلهٔ پایانی در مرکز فرانسه در شانزلیزه به پایان رسید.


title: تور دو فرانس ۲۰۱۳

text: مسابقه شامل ۲۱ مرحله به مسافت ۳۴۰۳٫۵ کیلومتر بود که ۹۳٫۴ کیلومتر کوتاه‌تر از دورهٔ پیشین در سال ۲۰۱۲ بود. بلندترین مرحله، مرحلهٔ چهارم به مسافت ۲۲۸٫۵ کیلومتر بود. هشت مرحله به صورت مسطح، سه مرحله نیمه‌کوهستانی، هفت مرحله کوهستانی، دو مرحله تایم تریل انفرادی و یک مرحله تایم تریل تیمی بودند. مرحلهٔ پایانی برای نخستین بار در بعدازظهر برگزار شد.


title: اسناد دیپلماتیک افشا شده ایالات متحده آمریکا درباره ایران

text: محتوای اسناد دیپلماتیک افشا شده آمریکا(ایران) در مورد ایران و موضوعات مرتبط است که از سوی ویکی‌لیکس منتشر شده‌است. برخی از اطلاعاتی که توسط ویکی‌لیکس در ۲۸ نوامبر ۲۰۱۰ و روزهای بعد از آن افشا شد به قرار زیر است: در این اسناد ادعا شده‌است که حزب توده دوباره شکل گرفته‌است و در جریان اعتصابات نقش داشته‌است. در این اسناد ادعا شده‌است که ایران و کانادا در جنگ افغانستان همکاری اطلاعاتی داشته‌اند.


title: برادران شرمن

text: برادران شرمن () یک گروه دونفرهٔ ترانه‌سرای آمریکایی بودند که تخصص‌شان، بیشتر در زمینهٔ فیلم‌های موزیکال بود. این زوج هنری متشکل از دو برادر با نام‌های رابرت بی. شرمن (۱۹ دسامبر ۱۹۲۵ – ۶ مارس ۲۰۱۲) و ریچارد ام. شرمن (زادهٔ ۱۲ ژوئن ۱۹۲۸) بود و برندهٔ جوایز متعددی در زمینهٔ نگارش ترانه‌های فیلم شده بودند.


title: برادران شرمن

text: از آثارِ مشهورِ این گروهِ هنری می‌توان به "مری پاپینز"، "چیتی‌چیتی بنگ‌بنگ"، "کتاب جنگل"، "تختخواب سحرآمیز"، "تار شارلوت" و "گربه‌های اشرافی" اشاره کرد.


title: کرن دوتریس

text: کَرِن دوتریس (؛ ؛ ) یک هنرپیشه و صداپیشه اهل انگلستان است.


title: کرن دوتریس

text: از فیلم‌ها یا مجموعه‌های تلویزیونی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است می‌توان به "مری پاپینز" اشاره نمود.


title: تایتین

text: تایتین (؛ ) که با عنوان کانِکتین هم شناخته می‌شود، نام یک پروتئین در انسان است که توسط ژن «"TTN"» کد می‌شود. این پروتئین بسیار بزرگ، بیش از ۱ میکرون طول دارد و همچون یک «فنر ملکولی» عمل می‌کند و سبب می‌شود ماهیچه‌های بدن انسان یک حالت انعطاف‌پذیری انفعالی داشته باشند.


title: تایتین

text: تایتین از ۲۲۴ دومین پروتئینی چین‌خورده تشکیل شده است که توسط توالیِ پپتیدی غیرساختمانی به هم وصل می‌شوند. اجزاء تایتین هنگام کششِ عضلانی از هم باز شده و با برطرف‌شدنِ کشیدگی، دوباره تا می‌شود.


title: تایتین

text: جالب است بدانید نام شیمیایی تایتین ، بزرگترین پروتئین شناخته شده با 189,819 حرف بزرگترین کلمه جهان به شمار می‌رود و طولانی ترین کلمه شناخته شده به طور کلی بر اساس اندازه. تلاش برای بیان کل کلمه برای تلفظ دو تا سه و نیم ساعت زمان برده است.البته از لحاظ فنی در فرهنگ لغت نیست. اینکه آیا این یک کلمه است مورد اختلاف است.


title: تایتین

text: تایتین در انقباضِ عضلات مخطط نقش مهمی دارد و در سارکومر، خط Z را به خط M متصل می‌کند. همچنین این پروتئین در انتقال نیرو در خط Z و کشش عضلانی در حالت استراحت در خط I دخیل است. تایتین دامنهٔ حرکت سارکومرها را هنگام کششِ عضلانی محدود کرده و بدین ترتیب، در سفتیِ انفعالیِ عضلات مؤثر است. تفاوت‌های جزئی در ساختمان تایتین در عضلات گوناگون (مثلاً عضلهٔ قلبی با عضلهٔ اسکلتی) سبب می‌شود که این عضلات از لحاظ خواصِ مکانیکی، با یکدیگر تفاوت داشته باشند.


title: رامین ولی‌پور

text: وزن : دسته 85 کیلوگرم


title: رامین ولی‌پور

text: رامین ولی‌پور وزنه‌بردار اهل ایران است.


title: واهرام

text: واهرام (زبان ارمنی: ), یکی از نام‌های کوچک رایج در میان ارمنیان می‌باشد و ممکن است به یکی از موارد زیر اشاره داشته باشد:


title: عارف خاکی

text: عارف خاکی یک وزنه‌بردار اهل ایران شهر سده لنجان است او اصالتا از ایل بختیاری و در این شهر سکونت دارد از نزدیکان وی میتوان به پهلوان سهراب مرادی اشاره کرد. شهر سده لنجان از توابع شهرستان لنجان استان اصفهان است.که قهرمانان زیادی را در عرصه های مختلف تقدیم جامعه کرده است


title: احمد فیاض انوشی

text: احمد فیاض انوشی (متولد ۱۱ اسفند ۱۳۶۸)


title: او ای

text: او ای (The OA)، یک سریال درام است که توسط بریت مارلینگ و زال باتمانقلیچ کارگردانی شده و در هشت قسمت یک ساعته از ۱۶ دسامبر (۲۶ آذر) بر روی آنتن شبکه نتفلیکس رفت.


title: او ای

text: داستان فیلم دربارهٔ دختری به نام پریری جانسون است که بعد از هفت سال پیدا می‌شود، در حالی که او در گذشته نابینا بوده اکنون سالم است و مشکلی ندارد.


title: رحمان اورامه

text: رحمان اورامه (زاده مسجد سلیمان) یک وزنه‌بردار اهل ایران است.


title: رضا بیرالوند

text: رضا بیرالوند یک وزنه‌بردار اهل بروجرد لرستان است.


title: رضا بیرالوند

text: وی توانست در مسابقات قهرمانی وزنه‌برداری آسیا ۲۰۱۹ سه مدال طلا کسب کند.


title: دودمان بورجا

text: خاندان بورجا (به ایتالیایی: Borgia)(به اسپانیایی: Borja) خاندانی کاتالان و از خویشاوندان خاندان سلطنتی والنسیا بودند که اصالتی یهودی داشتند. این خاندان به دست آلفونسو د بورجا (پاپ کالیکتوس سوم) به رسمیت رسید و برای مدتی از خاندان‌های قدرتمند اروپایی بود. اوج این خاندان در دوران پاپ الکساندر ششم و پسرش چزاره بورجا بود که به فتوحات زیادی نائل شدند. از مناطق مهمی که این خاندان بر آن حکومت می‌کردند می‌توان به گاندیا و والنتینو و اسکولاچه اشاره کرد. این خاندان در دو دوره بر ایالات پاپی حاکم بودند و همچنین چزاره بورجیا هم به مدت ۶ سال بر بخش بزرگی از ایتالیای امروزی حکومت می‌کرد.


title: علیرضا بیرالوند

text: علیرضا بیرالوند یک وزنه‌بردار اهل ایران است.


title: پیمان جان

text: پیمان جان یک وزنه‌بردار اهل ایران است.


title: امیرحسین فضلی

text: امیرحسین فضلی یک وزنه‌بردار اهل ایران است.


title: کوهیار فرج‌پور

text: کوهیار فرج‌پور یک وزنه‌بردار اهل ایران است. وی متولد 1375/4/24


title: جو سایمن

text: جوزف هِنری «جو» سایمن () یک نویسندهٔ کتاب‌های کُمیک، هنرمند، ویراستار و ناشر اهل است.


title: جو سایمن

text: او سر ویراستار انتشارات «تایملی کامیکس» بود که بعدها مبدل به مارول کامیکس شد.


title: نی نی (هنرپیشه)

text: نی نی (؛ زادهٔ ۸ اوت ۱۹۸۸) یک هنرپیشه زن اهل چین است.


title: نی نی (هنرپیشه)

text: او یکی از چهار هنرپیشه زن دان در سال ۲۰۱۳ میلادی بود. از سال ۲۰۱۱ ، نی نی سفیر جاگر لیکولتر در چین شد. از سال ۲۰۱۴ تا ۲۰۱۹ ، نی نی به عنوان سفیر جهانی SK-II معرفی شد.


title: نی نی (هنرپیشه)

text: از ۲۰۱۷ تا ۲۰۱۹ سفیر جهانی برند جواهرات تیفانی اند کو. بود. از سال ۲۰۱۷ ، نی به عنوان سفیر رسمی برند گوچی انتخاب شد و از سال ۲۰۱۹ ، سفیر جهانی عینک گوچی شد.


title: بیل اینگلیش

text: سایمُن ویلیام بیل اینگلیش (؛ زادهٔ ۳۰ دسامبر ۱۹۶۱ میلادی) نخست‌وزیر سابق نیوزیلند و رهبر سابق حزب ملّی نیوزیلند است. وی در ۱۲ دسامبر ۲۰۱۶ به‌عنوان نخست‌وزیر کشور نیوزیلند برگزیده شد.


title: بیل اینگلیش

text: وی یکی از دوازده فرزندِ مِروین و نورا اینگلیش است. والدین او یک تجارت پرورش گوسفند را در اسکاتلندِ نیوزیلند اداره می‌کردند.


title: بیل اینگلیش

text: انگلیش در سال ۱۹۸۰ و هنگامی که در دانشگاه ویکتوریا دانشجو بود، به حزب ملّی نیوزیلند پیوست. در اوایل سال ۱۹۹۶ میلادی از سوی نخست‌وزیر جیم بولگر با وزیر وزیر آموزش و پرورش وایات کریچ همکاری می‌کرد. او در آن هنگام، ۳۴ ساله بود و به جوان‌ترین عضو کابینه تبدیل شد.


title: ذاکر حسین (فرماندار)

text: ذاکر حسین (۲ نوامبر 1897 – ۲۴ مارس ۱۹۷۱) یک سیاستمدار بود که به عنوان فرماندار پاکستان شرقی و وزیر کشور پاکستان در زمان رژیم نظامی ژنرال ایوب خان خدمت کرد.


title: محمدپور

text: این فهرست افرادی با نام خانوادگی محمدپور را فهرست می‌کند:


title: حسین‌زاده

text: بعضی افراد با نام خانوادگی حسین‌زاده عبارتند از:


title: غده پرآرایی

text: غده پَرآرایی () یک غده متشکل از بافت چربی و ترشح‌کننده چربی در محل ریشه دم اغلب پرندگان است. با ترشح چربی از این غده، پرندگان، به ویژه پرندگان آبزی با آغشته کردن منقار خود به چربی مترشحه از این غده آن را به پَرهای تمام بدن مالیده و ضمن آراستن، آنها را ضدّ آب می‌کنند. این غده عمل ضد نرمی استخوان (راشیتیسم) را نیز به عهده دارد. در پرندگان آبزی (اردک، غاز، قو و غیره) این غده فعال‌تر و پُر رشدتر است.


title: غده پرآرایی

text: نام‌های دیگر این غده عبارتند از غده دُم‌کفلی (Uropygial gland) و غده چربی (oil gland).


title: حسن‌پور (نام خانوادگی)

text: این صفحه افرادی با نام خانوادگی حسن‌پور را فهرست می‌کند. برای منطقه‌ای با نام حسن‌پور اینجا را ببینید.


title: آیینه بالی

text: در خانواده مرغابیان بخش رنگی روی شاهپردومی‌ها (ثانویه) دیده می‌شود که آیینه بالی یا رنگ‌پاره () نام دارد. آیینه بالی (رنگ‌پاره) نواری به رنگ‌های مختلف با جلای فلزی زیبا و گاهی سفید است. رنگ آیینه بالی در مرغابی سرسبز به طور بارزتری با رنگ آبی دیده می‌شود. رنگ آیینه بالی در گیلار سبز، اردک‌های نوک‌پهن، فیلوش و خوتکای معمولی آمیخته‌ای از دو سبز و آبی تیره، در خوتکای ابروسفید در جنس ماده آبی کم‌رنگ و در جنس نر سبزرنگ، در اردک مرمری سفید و در اردک ارده‌ای به صورت لکه سفید است. رنگ آن در اردک‌های شیرجه‌زن مانند اردک تاجدار، اردک سرحنایی و اردک بلوطی سفید است.


title: آیینه بالی

text: بعضی از گونه‌ها از روی رنگ این ناحیه تشخیص داده می‌شوند.


title: پرمیسل اوتاکار یکم

text: اوتاکار یکم (؛ حدود ۱۱۵۵–۱۲۳۰) از سال ۱۱۹۲ دوک بوهم بود و در سال ۱۱۹۸ توسط فیلیپ سوابی، در سال ۱۲۰۳ توسط اتوی چهارم و در سال ۱۲۱۲ توسط فریدریش به عنوان شاه بوهم دست یافت. او عضو دودمان پرمیسل بود.


title: پرمیسل اوتاکار یکم

text: اوتاکار فرزند ولادیسلاو دوم دوک بوهم و جودیت تورینگنی بود. سال‌های نخست عمر او در هرج و مرجی که بر همهٔ امور بوهم چیره شده‌بود، گذشت. اوتاکار پس از چند درگیری نظامی در سال ۱۱۹۲ توسط هاینریش ششم امپراتور مقدس روم به عنوان حاکم بوهم تأیید شد. پس از مدتی برای پیوستن به دسیسهٔ شاهزادگان ژرمن برای برانداختن دودمان اشتاوفر دولتش را منحل کرد. در سال ۱۱۹۷ اوتاکار برادرش ولادیسلاو سوم را وادار کرد که بوهم را به او تسلیم کند و خود را به موراویا قانع کند.


title: پرمیسل اوتاکار یکم

text: اوتاکار از جنگ داخلی آلمان میان فیلیپ سوابی مدعی اشتاوفری و اتوی چهارم کاندیدای ولفی بهره برد و خود را شاه بوهم خواند. فیلیپ سوابی که حمایت نظامی چک را در برابر اتو نیاز داشت، در سال ۱۱۹۸ از این عنوان حمایت کرد.


title: پرمیسل اوتاکار یکم

text: اوتاکار در سال ۱۱۹۹ همسرش آدل‌هاید مایسنی از خاندان ویتین را طلاق داد تا با کنستانس مجاری، دختر جوان بلای سوم، ازدواج کند.


title: پرمیسل اوتاکار یکم

text: با قدرت گرفتن اتوی چهارم در سال ۱۲۰۰، اوتاکار پیمان خود با فیلیپ سوابی را لغو کرد و با حزب ولفی پیمان بست. اتو و پاپ اینوسنت سوم، اوتاکار را به عنوان شاه موروثی بوهم پذیرفتند.


title: پرمیسل اوتاکار یکم

text: حملهٔ متعاقب فیلیپ به بوهم موفقیت‌آمیز بود. اوتاکار که وادار به پرداخت جریمه شده‌بود، دوباره خود را در دستهٔ هواداران فیلیپ قرار داد و مدتی بعد نیز از حامیان شاه جوان، فریدریش دوم بود. فریدریش در سال ۱۲۱۲ فرمان طلایی سیسیل را به بوهم اعطا کرد. این سند، اوتاکار و وارثان او را به عنوان شاه بوهم تصدیق می‌کرد. دیگر نیازی به انتصاب شاه توسط امپراتور نبود و تنها باید در شوراهای نزدیک به مرز بوهم حضور می‌یافت.


title: پرمیسل اوتاکار یکم

text: از سوی دیگر دوران حکومت اوتاکار، به دلیل مهاجرت ژرمن‌ها به بوهم و توسعهٔ شهرها در مناطقی که پیش از آن زمان، زمین‌های جنگلی بودند، اهمیت داشت. در سال ۱۲۲۶ اوتاکار به جنگ لئوپولد ششم اتریش رفت. دلیل این جنگ، خراب کردن معاملهٔ اوتاکار برای ازدواج دخترش اگنس با پسر فریدریش دوم توسط لئوپولد ششم بود. سپس اوتاکار تلاش کرد دخترش را به ازدواج هنری سوم انگلستان درآورد، ولی امپراتور که هنری را مخالف دودمان اشتاوفر می‌دانست، با آن مخالفت کرد. امپراتور قصد داشت خودش با اگنس ازدواج کند، ولی اگنس با نقش داشتن در ازدواجی سازمان‌یافته مخالفت کرد و با حمایت پاپ، وارد یک صومعه شد.


title: پرمیسل اوتاکار یکم

text: اوتاکار نخست در سال ۱۱۷۸ با آدل‌هاید مایسنی (پس از ۱۱۶۰–۲ فوریهٔ ۱۲۱۱) ازدواج کرد که برای او چهار فرزند آورد: در سال ۱۱۹۹ او با کنستانس مجاری (۱۱۸۱–۶ دسامبر ۱۲۴۰) ازدواج کرد و از او صاحب نه فرزند شد:


title: علی داوودی

text: علی داوودی (زاده ۲ فروردین ۱۳۷۸ در تهران) وزنه‌بردار ایرانی رکورددار دستهٔ سنگین‌وزن جهان در ردهٔ جوانان است. از او به‌عنوان پشتوانه و آیندهٔ وزنه‌برداری در دستهٔ فوق‌سنگین ایران نام برده می‌شود.


title: علی داوودی

text: داوودی در مسابقات قهرمانی وزنه‌برداری آسیا ۲۰۱۹ در وزن ۱۰۹+ کیلوگرم ۳ مدال طلا به دست آورد و قهرمان آسیا شد، وی در مسابقات المپیک ۲۰۲۰ توکیو در رشتهٔ وزنه‌برداری با مجموع ۴۴۱ موفق به کسب مدال نقره شد.


title: علی داوودی

text: علی داوودی اصالتاً اهل خمین است. پدر و مادر وی متولد روستای فرنق هستند.وی به عنوان نفر دوم المپیک توکیو و صاحب مدال نقره شد وی در باشگاه فولاد خوزستان وزنه می‌زند.🔹 «علی داودی» نماینده دسته فوق سنگین ایران در وزنه‌برداری المپیک با ثبت ۴۴۱ کیلوگرم در مجموع حرکات یک‌ضرب و دوضرب به مدال نقره و نایب‌قهرمانی رسید.


title: محمدرضا روشنی

text: محمد رضا روشنی یک وزنه‌بردار اهل ایران است.


title: هاشم‌زاده

text: هاشم‌زاده از نام‌های خانوادگی است و برخی افراد با این نام خانوادگی عبارتند از:


title: باکتری مارپیچی

text: باکتریهای مارپیچی سومین گروه از دسته بندی باکتری ها بر اساس شکل است. دو دسته دیگر باسیل ها ( شکلهای استوانه ای ) و کوکسیها ( شکلهای کروی) هستند. باکتریهای مارپیچی را می توان بر اساس تعداد پیچ خوردگی ها در هر سلول ، ضخامت سلول ، خمش پذیری و تحرک تقسیم بندی کرد.


title: سولومون ففرمن

text: سولومون فِفِرمَن (۲۰۱۶–۱۹۲۸) ریاضی‌دان و فیلسوف آمریکایی بود. عمدهٔ شهرت او در ریاضیات به واسطهٔ آثارش در منطق ریاضی است. او در ۱۹۵۷ زیر نظر آلفرد تارسکی در دانشگاه کالیفرنیا در برکلی دکترا گرفت و تا پایان عمر استاد دانشگاه استنفورد بود. او برندهٔ جایزهٔ شوک در ۲۰۰۳ در فلسفه و منطق شده است (پس از سول کریپکی و پیش از یاکو هینتیکا).


title: سولومون ففرمن

text: ففرمن سرویراستار مجموعهٔ آثار کورت گودل بود.


title: پری‌مدانا

text: «پری‌مدانا» تک‌آهنگی از خواننده و ترانه‌سرای بریتانیایی مارینا و دیاموندز از دومین آلبوم استودیویی او قلب الکترا است. این ترانه در تاریخ بعنوان ترانه رسمی این آلبوم منتشر شد. این تک‌آهنگ در ایرلند، اتریش و نیوزیلند جزو پنج ترانه برتر قرار گرفت.


title: پری‌مدانا

text: نماهنگ پری‌مدانا توسط کسپر بلسلو کارگردانی و در کپنهاگ فیلم‌برداری شد. و در ۱۲ مارس ۲۰۱۲ منتشر شد، همان روز انتشار ترانه در رادیو بریتانیا.


title: مجتبی ناصری

text: مجتبی ناصری آلمانی‌های ایرانی‌تبار بود که نخستین عمل پیوند دست و پا و ریه را در اروپا انجام داد. در پی آموزش جراحی کرونر در آمریکا دستگاه موسوم به ماشین قلب و ریه را ابداع کرد و برای اولین بار عمل پیوند قلب را در سال ۱۹۷۱ در برلین انجام داد. در سال ۱۹۹۰ مدال شایستگی آلمان فدرال Order of Merit of Federal Republic of Germany را به خاطر کارهای تحقیقاتی‌اش به او اهدا شد.


title: مجتبی ناصری

text: مجتبی ناصری در ۱۳۰۷ (۱۹۲۸) در زنجان به دنیا آمد. در سال‌های ۱۳۱۳ تا ۱۳۱۹ دبستان سعادت زنجان درس خواند و ۱۳۲۰ در شرکت پخش دخانیات ایران در زنجان استخدام شد. پس از مدتی به تهران منتقل شد و شروع به تحصیل در کلاس‌های متفرقه کرد و سرانجام دیپلم متوسطه را در تهران گرفت. سال ۱۳۳۰ در رشتهٔ شیمی عالی در دانشگاه تهران مشغول تحصیل شد اما در همان سال، ۱۹۵۱، ایران را به مقصد شهر گوتینگن آلمان ترک کرد و در آن‌جا تحصیل در رشته پزشکی را آغاز کرد. در ۱۹۵۷ (۱۳۳۶) با ارائه تزی در باره تغییرات خون پس از بکارگیری دستگاه قلب و ریه درجه دکترای خودرا دریافت کرد. در همان سال کارهای تحقیقاتی در انستیتوی ماکس پلانک گوتینگن با موضوع اندازه‌گیری جریان گردش خون درعروق کرونر قلبی و متابولیسم قلب را آغاز کرد. ۱۹۵۸ اولین کرونروگرافی را با ساختن برش‌دهندهٔ مخصوص برای سرخرگ‌های قلبی انجام داد. در ۱۹۵۹ همراه با پروفسور بارتل و شواب الکترودهای مخصوص برای اندازه‌گیری پی‌اچ خون ساخت. در ۱۹۶۰ به تیم جراحی قلب در دانشگاه برلین تحت نظر پروفسور لیندر پیوست و فعالیت‌های‌اش اوج تازه‌یی گرفت. از وی بیش از ۳۰۰ سخنرانی باقی مانده‌است و مقاله‌های علمی متعددی در نشریه‌های علمی آلمان و جهان انتشار یافته‌است. آخرین اثر او انتشار کتابی بنام «دانشنامه جراحی» به زبان فارسی ست که در تهران در نشریه علمی بچاپ رسیده‌است.  مجتبی ناصری از دو ازدواج دارای دو پسر و یک دختر است. او از سرزمین مادری خویش نیز غافل نبوده‌است و از ۱۹۹۰ به بیمارستان ولی‌العصر زنجان کمک می‌کرد و در ایران برای پزشکان جوان سخنرانی می‌کرد.اهدای میکروسکوپ اتاق عمل برای اعمال جراحی چشم در زنجان آخرین کمک او به زادگاه‌اش بود. مجتبی ناصری در روز دوشنبه ۲۴ اکتبر (۳ آبان) در سن ۸۸ سالگی در برلین درگذشت.


title: مجتبی ناصری

text: رفت.


title: قدرت و کنترل

text: «قدرت و کنترل» ترانه‌ای از خواننده و ترانه‌سرای بریتانیایی مارینا و دیاموندز از دومین آلبوم استودیویی او قلب الکترا است که در منتشر شد.


title: ماه‌پیشانی

text: ماه‌پیشانی یک افسانهٔ کهن ایرانی است؛ که در بیشتر نقاط ایران با دگرگونی‌های اندکی رواج دارد. این داستان تاکنون چندین‌بار بازنویسی شده و از روی آن نمایشنامه هاییساخته شده‌است.


title: ماه‌پیشانی

text: این افسانه دربارهٔ دختر زیبارویی به نام شهربانو است. ملاباجی، معلم مکتب‌خانه، متوجه می‌شود که پدر شهربانو مردی دارا و ثروتمند است، نیرنگی می‌ریزد تا جای مادر او را بگیرد. شهربانو به نیرنگ ملاباجی، مادرِ خود را در کوزه سرکه می‌اندازد. ملاباجی که دختری زشت‌رو دارد، با پدر شهربانو ازدواج می‌کند و شهربانو را به کارهای سخت وا می‌دارد. روزی ملاباجی در کوزهٔ سرکه را باز می‌کند که گاوی زردرنگ از آن بیرون می‌آید که همان مادر شهربانو است. ملاباجی شهربانو را ناچار می‌کند که گاو را هر روز به چراگاه برده و در هنگام چرای گاو، به پنبه‌ریسی مشغول شود. روزی باد پنبه‌ها را به چاهی می‌اندازد که دیوی در آن زندگی می‌کرد. مادر شهربانو در غالب گاو، او را راهنمایی می‌کند که چگونه به درون چاه رفته و به او می‌سپارد که هر چه دیو به او گفت باید وارونش را انجام دهد. شهربانو به چاه می‌رود و در آنجا با خرسندکردن دیو، روی خود را در رودی می‌شورد که بر اثر آن نقش ماه در پیشانی، و ستاره‌ای در چانهٔ او می‌روید و زیبایی او را چندبرابر می‌کند و از آنجا «ماه‌پیشانی» نامیده می‌شود. نامادریِ ماه‌پیشانی به هوای اینکه دختر خودش هم چنین روی زیبایی پیدا کند او را به ته چاه می‌فرستد، ولی دختر نامادری، دیو را ناخرسند کرده، و هنگامی که روی خود را در رود می‌شوید، ماری در پیشانی و کژدمی در چانه‌اش می‌روید که هر چه آن‌ها را می‌بریدند دوباره رشد می‌کردند. یک روز که در ده عروسی بوده، ملاباجی و دخترش به عروسی رفته و برای تنبیه ماه‌پیشانی مقدار زیادی نخود و لوبیا و لپه به او داده تا آن‌ها را پاک کند و همچنین کاسه‌ای به او می‌دهند تا آن را پر از اشک چشم‌هایش کند. به کمک خروسی که دیو به ماه‌پیشانی می‌دهد، پاک کردن بُنشن‌ها به زودی تمام می‌شود و ماه‌پیشانی با نمک دریایی که از دیو گرفته، کاسه را به جای اشک با آب‌نمک پر می‌کند. پس از آن رخت‌هایی که از دیو گرفته را بر تن می‌کند و به عروسی می‌رود. در عروسی، ماه‌پیشانی در هنگام رقصیدن یک دسته‌گل به سوی عروس و داماد و یک مشت خاکستر به سوی ملاباجی و دخترش پرتاب می‌کند. در راه بازگشت پسر پادشاه ماه‌پیشانی را دیده و دلباختهٔ او می‌شود. ماه‌پیشانی لنگ کفش خود را در کوچه هنگام پریدن از جوی آب گم می‌کند که به دست پسر پادشاه می‌افتد. نامادری که پی برده گاو همان مادر ماه‌پیشانی است که در کارها به او کمک می‌کند، نیرنگی برای کشتن آن پی می‌ریزد، این گونه که خودش را به بیماری زده تا پزشک گوشت گاو برای درمانش تجویز کند و این گونه پدر ماه‌پیشانی ناچار به کشتن گاو شود. ولی ماه‌پیشانی با کمک دیو، گاو را بیرون برده و همزاد آن را به خانه می‌آورد. ماه‌پیشانی که از گوشت گاو نخورده، استخوان‌ها را در طویله چال می‌کند. در آن سو پسر پادشاه از عشق ماه‌پیشانی بیمار شده و پزشکان به درد او پی می‌برند. دو پیرزن گیس‌سپید برای پیدا کردن ماه‌پیشانی رهسپار می‌شوند و لنگه‌کفش را به پای هر کسی که می‌آزمایند، جور در نمی‌آید. سرانجام ماه‌پیشانی را که بدست نامادری در تنوری پنهان شده بود با سر و صدایی که خروس به راه می‌اندازد پیدا کرده و با آزمایش لنگه‌کفش به پای او، پی می‌برند که او همان دختریست که پسر پادشاه به او دل باخته است. نامادری تنها در صورتی ازدواج ماه‌پیشانی با پسر پادشاه را می‌پذیرد که دخترِ خودش هم به عروسی پسر وزیر درآید. برای شیربهای ماه‌پیشانی نیز دو ذرع کرباس آبی، نیم‌من سیر و نیم‌من پیاز درخواست می‌کند. از کرباس‌ها لباسی گشاد برای او می‌دوزد و آش آلوچه‌ای با نیم‌من سیر و نیم‌من پیاز می‌پزد و به زور به خورد ماه‌پیشانی می‌دهد تا بوی سیر و پیاز بگیرد و پسر پادشاه از او بیزار شود. ولی ماه‌پیشانی در راه با دیو دیدار می‌کند که دیو رختی زیبا به او می‌پوشاند و دهان او را با مشک و عنبر خوشبو می‌کند. پس از آن نوبت به عروسی دختر ملاباجی و پسر وزیر می‌رسد. پسر وزیر که در شب زفاف کژدم و مار را در چهره دختر نامادری می‌بیند پا به گریز می‌نهد. سرانجام ماه‌پیشانی داستان را نزد پادشاه تعریف کرده و نامادری و پادشاه دخترش به را به خندقی پرت می‌کند. در پایان، با کمک دیو، گاو زردرنگ به شکل نخست خود، مادر ماه‌پیشانی درمی‌آید.


title: ماه‌پیشانی

text: افسانه ماه‌پیشانی از افسانه‌های کهن ایرانی است که همانندی‌هایی با داستان فریدون و ضحاک دارد. در داستان فریدون، با بوسه ابلیس بر شانه‌های ضحاک مارهایی می‌روید که هر چه آن‌ها را می‌بُرند، دوباره می‌رویند، همانند کژدم و ماری که بر روی پیشانی و چانه دختر نامادری روییده بود. همچنین فریدون گاودایه‌ای به نام برمایه داشت که همچون طاووس رنگارنگ و زیبا بود. مادر ماه‌پیشانی نیز پس از افتادن در کوزه سرکه به گاوی زردرنگ دگرگون می‌شود. گاو برمایه بدست ضحاک کشته می‌شود و نامادری ماه‌پیشانی هم تلاش می‌کند تا مادر ماه‌پیشانی که به گاوی دگر گشته را از بین ببرد. در اساطیر ایران، گاو و ماه پیوندی نزدیک و تنگاتنگ دارند که هر دو عنصر در داستان ماه‌پیشانی نمایان است.


title: ماه‌پیشانی

text: همچنین افسانه ماه‌پیشانی همانندی‌هایی با داستان سیندرلا در غرب و یه‌شین در چین دارد، ولی از آن‌ها کهن‌تر است.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: دانش‌نامهٔ عنصری دی‌ان‌ای یا اِن‌کد، و یا دانشنامهٔ اجزای دی‌ان‌ای، ، کوتاه‌شدهٔ "(Encyclopedia of DNA Elements)" و خود به معنی رمزنویسی؛ یک پروژهٔ پژوهشی دولتی است که توسط مؤسسه ملی تحقیقات ژنوم انسان ایالات متحده آمریکا (NHGRI ان‌اچ‌جی‌آرآی) در سپتامبر ۲۰۰۳ راه‌اندازی شده‌است. (Genomic Research), این پروژه در آغاز به عنوان یک پیگیری برای پروژه ژنوم انسان به اجرا گذاشته‌شد. هدف پروژهٔ ان‌کد شناسایی همهٔ عناصر عملکردی در ژنوم انسان است.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: کنسرسیومی از گروه‌های پژوهشی سراسر جهان در این پروژه فعالیت دارند، و داده‌های به دست آمده از این پروژه از راه پایگاه داده‌های عمومی قابل دسترسی است. این پروژه هم‌اکنون سرگرم پایان دادن به فاز سوم خود است، و برای اجرای مرحلهٔ چهارم آن پروژه تمدید خواهد شد.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: برآورد شده که انسان‌ها در حدود ۲۰٫۰۰۰ ژن کد کنندهٔ پروتئین دارند، که در حدود ۱٫۵٪ از دی‌ان‌ای در ژنوم انسان را تشکیل می‌دهد. هدف اصلی پروژهٔ اِن‌کد تعیین نقش مولفه‌های باقی مانده از ژنوم است؛ که بسیاری از آن‌ها؛ به شیوهٔ سنتی، به عنوان "دی‌ان‌ایِ ناخواسته" یا ("junk DNA") «آشغال» در نظر گرفته شده‌اند. فعالیت و بیان ژن‌های کد کنندهٔ پروتئین را می‌توان با گونه‌های اجزای دی‌ان‌ای، مانند پروموتر، توالی‌های تنظیمی رونویسی، و مناطق ساختاری کروماتین، و اصلاح هیستون آن‌ها تلفیق کرد. تصور می‌شود که دگرگونی‌ها در تنظیم فعالیت ژن می‌تواند تولید فرایندهای پروتئین و یاخته (سلول) را مختل و منجر به بیماری شود. (ان‌کد: سابقه و هدف پروژه). تعیین محل این عناصر نظارتی و چگونه آنها رونویسی ژن را تحت تأثیر قرار می‌دهند می‌تواند پیوند بین تغییرات در بیان ژنهای خاص و شکل‌گیری بیماری را نشان دهد.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: همچنین، رمزگذاری ان‌کد؛ به عنوان یک منبع جامع، اجازه می‌دهد تا جامعهٔ علمی برای درک بهتری از این که چگونه ژنوم می‌تواند سلامت انسان را تحت تأثیر قرار دهد، و برای «برانگیختن توسعهٔ درمان‌های جدید برای پیشگیری و درمان این بیماری‌ها» در مد نظر قرار داشته است.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: کنسرسیوم ان‌کد در درجهٔ اول از پژوهشگرانی که هزینهٔ خدماتشان توسط مؤسسه ملی تحقیقات ژنوم انسان (NHGRI ان‌اچ‌جی‌آرآی) تأمین می‌شود تشکیل شده‌است. دیگر شرکت کنندگان در کمک به این پروژه یا به کنسرسیوم فرا خوانده شده‌اند یا تجزیه و تحلیل گران کار گروه هستند.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: فاز آزمایشی شامل هشت گروه تحقیقاتی و دوازده گروه شرکت کننده در فاز توسعهٔ فناوری ان‌کد (پروژه آزمایشی ان‌کد: شرکت کنندگان و پروژه) است. پس از سال ۲۰۰۷، تا پایان فاز آزمایشی تعداد شرکت کنندگان به ۴۴۰ دانشمند از ۳۲ آزمایشگاه در سراسر جهان رسید. در حال حاضر این کنسرسیوم متشکل از کانون‌های مختلف است که کارهای مختلفی را انجام می‌دهند. شرکت کنندگان ان‌کد و پروژه: هستند.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: ان‌کد هم‌اکنون در سه مرحله در حال انجام است: فاز آزمایشی و فناوری مرحلهٔ توسعه، که به طور هم‌زمان آغاز شدند. و فاز تولید. مرحله چهارم در فوریه سال ۲۰۱۷ آغاز خواهد گردید.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: هدف از فاز آزمایشی شناسایی مجموعه‌ای از روش‌هایی بود که در ترکیب، می‌توانند برای اعمال مقرون به صرفهٔ دقیق و به طور جامع و مشخص مناطق گستردهٔ ژنوم انسان به کار گرفته شوند. فاز آزمایشی برای آشکارسازی شکاف‌ها و کمبودها در مجموعهٔ ابزار موجود روز، برای تشخیص توالی کاربردی، و همچنین برای آزمودن این که آیا برخی از روش‌های مورد استفادهٔ موجود برای استفاده در مقیاس‌های بزرگ ناکارآمد یا نامناسب نباشند. برخی از این دشواری‌ها می‌بایست در مرحلهٔ توسعهٔ تکنولوژی رمزگذاری مورد توجه قرار می‌گرفتند، که تاکنون؛ با ایجاد آزمایشگاه جدید و روش‌های محاسباتی که توانایی برای شناسایی توالی کاربردی شناخته شده یا با کشف عناصر ژنومی کاربردی جدید، به آن‌ها توجه و رسیدگی شده‌است. نتایج حاصل از دو مرحلهٔ اول بهترین مسیر پیش‌رفت را برای تجزیه و تحلیل ۹۹٪ باقی مانده از ژنوم انسان در مرحلهٔ تولید جامع به صورت مقرون به صرفه و کارآمد تعیین کرد.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: فاز آزمایشی با روش‌های موجود توالی ژنوم انسان را به دقت تست و آن را در مقایسه با بخش تعریف شده‌ای از توالی ژنوم انسان تجزیه و تحلیل کرد. این کار به صورت یک کنسرسیوم باز برگزار شد و پژوهش‌گران با پیشینه‌های گوناگون و کارشناسی‌های مختلفی را؛ برای ارزیابی شایستگی نسبی هر یک از مجموعه‌های متنوع از تکنیک‌ها، فناوری‌ها، و استراتژی‌ها، به دور هم آورد. هم‌زمان فاز توسعهٔ فناوری این پروژه با هدف توسعهٔ روش‌های جدید با توان بالا برای شناسایی عناصر عملکردی به کار پرداخت. هدف از این تلاش شناسایی مجموعه‌ای از روش‌هایی بود که شناسایی جامع از تمام عناصر عملکردی در ژنوم انسان را امکان‌پذیر می‌سازد. از طریق پروژهٔ آزمایشی "ان‌کد"، مؤسسه ملی تحقیقات ژنوم انسانی (NHGRI ان‌اچ‌جی‌آرآی) ارزیابی توانایی‌های روش‌های مختلف برای تلاش برای تجزیه و تحلیل کل ژنوم انسان و برای پیدا کردن شکاف‌ها در توانایی شناسایی اجزای عملکردی در توالی ژنی را بررسی کرد.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: روند پروژهٔ آزمایشی رمزگذاری شامل تعاملات نزدیک میان دانشمندان محاسباتی و تجربی برای ارزیابی تعدادی از روش‌ها برای تدوین ژنوم انسان است. مجموعه‌ای از حوزه‌ها که در حدود ۱٪ (۳۰ مگابایت) از ژنوم انسان را نمایندگی می‌کرد به عنوان هدف برای پروژهٔ آزمایشی انتخاب شد و توسط همهٔ پژوهش‌گران "ان‌کد" "پروژه آزمایشی ان‌کد" بررسی شد. همهٔ داده‌های تولید شده توسط شرکت کنندگان "ان‌کد" در این حوزه‌ها به سرعت در پایگاه داده‌های عمومی منتشر شد.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: برای استفاده در پروژهٔ آزمایشی ان‌کد، حوزه‌های تعریف شده از ژنوم انسان - مربوط به ۳۰ مگابیت، تقریباً ۱٪ از کل ژنوم انسان - انتخاب شدند. این حوزه‌ها به عنوان پایه و اساسی که در آن به آزمایش و ارزیابی اثربخشی و کارایی مجموعه‌ای متنوع از روش‌ها و فناوری‌ها برای پیدا کردن عناصر مختلف عملکردی در DNA انسان به کار گرفته شده است.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: قبل از شروع به انتخاب هدف، تصمیم گرفته شد که ۵۰ درصد از ۳۰ مگابیت از پی‌گیری را به صورت دستی انتخاب شوند در حالی که دنباله باقی مانده به طور تصادفی انتخاب شده‌اند. دو معیار اصلی برای نتخاب حوزه‌ها در نظر گرفته شده بودند: ۱) حضور «ژن به خوبی مطالعه شده» یا به عبارت دیگر «عناصر توالی شناخته شده»، و ۲) وجود مقدار قابل توجهی از داده‌های توالی نسبی. در مجموع ۱۴٫۸۲ مگابیت از توالی با شیوهٔ دستی با استفاده از این رویکرد جمع‌آوری شد، که متشکل از ۱۴ هدف بودند و اندازه‌های محدودهٔ آن‌ها از ۵۰۰ کیلوبایت تا ۲ مگابایت بود.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: ۵۰٪ باقی مانده از ۳۰ مگابایت متشکل از سی هدف، از حوزه‌های ۵۰۰ کیلوبایتی با توجه به یک استراتژی تصادفی نمونه گیری طبقه‌ای و بر اساس تراکم ژن و سطح حفاظت از غیر اگزونی انتخاب شده بودند. تصمیم به استفاده از این معیارهای ویژه به منظور اطمینان یابی از نمونه‌برداری خوبی از؛ نواحی ژنومی با تقاوت‌های گسترده‌ای در محتوای آنها، از ژن‌ها، و دیگر عناصر عملکردی که ازآن ساخته شده‌اند بود.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: در مجموع از نه قشر، از هر طبقه، سه منطقه به صورت تصادفی برای پروژه آزمایشی انتخاب شدند. برای کسانی که قشرها کمتر توسط می‌دارد کتابچه راهنمای کاربر، یک منطقه چهارم، انتخاب شد و در نتیجه در مجموع ۳۰ منطقه. برای همه قشرها، یک «پشتیبان» منطقه برای استفاده در صورت بروز مشکل فنی پیش بینی نشده تعیین شد.


title: دانشنامه اجزای دی‌ان‌ای

text: فاز آزمایشی با موفقیت به پایان رسید و نتایج به دست آمده در ژوئن ۲۰۰۷ در نیچر و نیز در یک شمارهٔ ویژهٔ ژورنال علمی بررسی‌های ژنومی منتشر شد. در این مقاله‌ها که برای نخستین‌بار منتشر می‌شدند پیشرفت «دانش جمعی» در مورد عملکرد ژنوم انسان در چندین زمینهٔ عمده ذکر شد، از جمله در زمینه‌هایی که در زیر برجسته شده‌اند. https://www.genome.gov/12513456/


title: مجلس قربانی سنمار

text: مجلسِ قربانیِ سِنِمّار نمایشنامه‌ای از بهرام بیضایی است از سالِ ۱۳۷۷.


title: مجلس قربانی سنمار

text: نمایش در روزگارِ نعمان بن امرؤ القیس (نعمان یکُم)، ششمین (تقریباً ۴۱۸-۳۹۰ میلادی) امیرِ لخمیان، می‌گذرد که از بهرِ پذیراییِ شاهِ ایران، یزدگرد یکُم، خورنق می‌سازد و سِنِمّار معماری است که بدین کار گماشته می‌شود؛ و چگونگیِ فراخواندنِ سنمّار و ساختنِ خورنق و آنچه میان نعمان و سنمّار می‌رود و کشتن نعمان سنمّار را بر صحنه مجسّم می‌شود.


title: مجلس قربانی سنمار

text: افسانهٔ سنمّار و خورنقش را پیش از بیضایی بسیاران نوشته‌اند. از جمله در زبان فارسی نظامی گنجوی این سرگذشت را در "هفت پیکر" آورده؛ به این صورت که رای یزدگرد به این تعلّق می‌گیرد که فرزند نوزادش را که بهرام باشد (بهرام گور) به نعمان سپارَد تا «پرورشگاه در عرب سازد».


title: مجلس قربانی سنمار

text: بهرام نزد نعمان پرورش می‌یابد و چهار سال سپری می‌شود. نعمان با پسرش، که منذر باشد، می‌گوید که باید قصری ساخت تا این شاهزاده در او ببالد و بیارامد. جای بنا معیّن می‌شود و سمنار (یا سنمار) را که به معماری آوازه است از روم فرامی‌خوانند تا کار کرده شود. سنمّار به صد شوق کارگاه را راه می‌اندازد و خورنق را به پنج سال به شایستگی برمی‌آورد. آنگاه نعمان سنمّار را به پاداشی نوید می‌دهد «که به یک‌نیمه زان نداشت امید». سنمّار شادان و شکرگزار می‌گوید که اگر می‌دانست چنین پاداشی در کار است، بهتر از این می‌ساخت. نعمان می‌پرسدش که اگر بیش از این پاداش بگیرد، «به ازین ساختن توانی نیز؟» سنمّار می‌گوید که می‌تواند بسی نیکوتر و بزرگ‌تر از این را بسازد. نعمان خشم می‌گیرد و اندیشناک می‌شود و می‌گوید تا سنمّار را از فراز همان بنای بلند فروافکنند؛ و بدین ترتیب سنمّار کشته می‌شود، با فروافتادن از همان قصری که خودش ساخته بود:


title: مجلس قربانی سنمار

text: در نمایشنامهٔ بیضایی، بهرام نیست؛ و از آنچه افزون بر داستانِ نظامی هست یکی این که دخترِ نعمان نیز در ماجرا نقش دارد. سنمّار پدر و مادر از روم و ایران دارد؛ و بویهٔ سنمّار و چگونگی کنش و واکنش‌ها میان نعمان و بزرگان عرب و شاه ایران بررسی می‌شود. زمان از پنج سال به بهار تا زمستان یک سال کاسته شده و جزئیّات فراوانی نیز به داستان افزوده شده‌است. در پایانِ نمایشنامه شاه ایران می‌رسد، در حالی که نعمان گاه می‌اندیشد که برود و سر به بیابان گذارد (چنان‌که در داستانِ نظامی هست) و گاه از خوابِ سنمّار بیمناک است که دیده بود که یکی از پشت نعمان را پادشاه ایران به زیر پای فیل خواهد افکند. (اشاره است به داستان لگدمال شدن نعمان سوّم زیر پای فیل به فرمان خسرو پرویز و فرجام پادشاهی لخمیان حیره.)


title: مجلس قربانی سنمار

text: "مجلس قربانی سِنِمّار" به سال ۱۳۷۷ نوشته شد و نخست به سال ۱۳۸۰ در تهران به وسیلهٔ انتشارات روشنگران و مطالعات زنان چاپ شد. روی جلد کتاب آراسته است به نگارهٔ "ساختنِ خُوَرْنَقْ" (مکتب هرات، ۸۷۳ هجری خورشیدی، در موزه بریتانیا) کارِ کمال‌الدّین بهزاد.


title: مجلس قربانی سنمار

text: دربارهٔ شگردهای نمایشی و زبان این نمایشنامه سخن‌ها گفته‌اند. از جمله محسن حسینی مقاله‌ای دارد به نام «... و خ‍ورن‍ق ه‍زار زم‍س‍ت‍ان ب‍رپ‍اس‍ت» و شهرام احمدزاده در مقالهٔ «زب‍ان‍ش‍ن‍اس‍ی ن‍م‍ای‍ش‍ن‍ام‍ه م‍ج‍ل‍س ق‍رب‍ان‍ی س‍ن‍م‍ار» برخی آرای زبانشناسان ذات‌باور را به این بهانه مطرح می‌کند.


title: مجلس قربانی سنمار

text: این نمایشنامه را بیضایی به نمایش درنیاورده است.


title: مجلس قربانی سنمار

text: این نمایشنامه به ترکی ترجمه شده و در لنکران به نمایش درآمده است.


title: مجلس قربانی سنمار

text: نمایشگاهی از نقّاشی‌های باران صدیقیان بر اساس "مجلس قربانی سنمار" در اردیبهشت ۱۳۹۶ در تهران برگزار شد.


title: مجلس قربانی سنمار

text: اشارات خرد و کلان دیگری هم به این نمایشنامه در فرهنگ عامّه هست. از راه نمونه، نویسندهٔ مقالهٔ «مجلس قربانی محسن تنابنده» (۳۱ تیر ۱۳۹۴، روزنامهٔ "شرق") تنابنده را به سنمّار مانند کرده و به نمایشنامهٔ بیضایی اشاره کرده است. نمایش "قصه شهرزاد به روایت سنمار" (۱۴۰۰) از این نمایشنامه الهام گرفته است.


title: لئو رایان

text: لئو یوسف رایان جونیور (۵ مه ۱۹۲۵۱۸ نوامبر ۱۹۷۸) یک معلم آمریکایی و سیاستمدار و عضو حزب دموکرات آمریکا بود. او به عنوان نماینده ایالات متحده از کالیفرنیا در یازدهمین دوره کنگره از سال ۱۹۷۳ تا زمان ترور او در سال ۱۹۷۸ حضور داشت.


title: لئو رایان

text: رایان در نوامبر ۱۹۷۸ در گویان توسط پیروان جیم جونز به ضرب گلوله کشته شد. مرگ او ساعتی قبل از خودکشی جمعی جونز تاون و ۱۱ روز پس از انتخاب مجدد او برای یک دوره چهار ساله نمایندگی اتفاق افتاد در سال ۱۹۸۳ مدال طلای کنگره آمریکا بعد از مرگش به او اهدا شد.


title: لئو رایان

text: رایان در لینکلن نبراسکا متولد شد. در طول زندگی او، خانواده اش به صورت متناوب به ایلینوی، فلوریدا و نیویورک، ویسکانسین و ماساچوست نقل مکان می‌کرد. او در سال ۱۹۴۳دبیرستان کمپیون جیسوت در پریری دو چیئن ویسکانسین فارغ‌التحصیل شد. او پس از دریافت دوره آموزشی V-12 در باتس کالج، به خدمت نیروی دریایی ایالات متحده درآمد و از سال ۱۹۴۳ تا ۱۹۴۶ در یک زیر دریایی فعالیت می‌کرد.


title: لئو رایان

text: رایان در سال ۱۹۴۹ فارغ‌التحصیل کارشناسی هنر و در سال ۱۹۵۱ فارغ‌التحصیل کارشناسی ارشد علوم از دانشگاه کریقتن نبراسکا شد. او به عنوان معلم و مدیر مدرسه و نیز به عنوان عضو شورای شهر جنوب سان فرانسیسکو از سال ۱۹۵۶ تا ۱۹۶۲ فعالیت داشت.


title: لئو رایان

text: در سال ۱۹۶۲ رایان به عنوان شهردار از جنوب سان فرانسیسکو انتخاب شد. مدت فعالیت او به عنوان شهردار کمتر از یک سال بود تا زمانیکه به عنوان نماینده مجلس ایالتی کالیفرنیا در دوره ۲۷ با فاصله ۲۰٬۰۰۰ رای انتخاب شد. رایان به عنوان یک نماینده در سال ۱۹۶۴ و ۱۹۶۸ به کنوانسیون ملی دموکراتیک آمریکا خدمت کرد در سال ۱۹۷۲ او به نماینده مجلس نمایندگان ایالات متحده آمریکا انتخاب شد. او سه بار دیگر نیز به عنوان نماینده کنگره ایالات متحده انتخاب شد.


title: لئو رایان

text: در سال ۱۹۷۸ گزارش‌هایی در مورد سوء استفاده گسترده و نقض حقوق بشر در جونز تاون توسط افراد یک فرقه به رهبری جیم جونز در گویان منتشر شد.


title: لئو رایان

text: پس از خواندن یک مقاله در سان فرانسیسکو اگزماینر، رایان اعلام کرد قصد دارد تا به جونز تاون در گویان که جیم جونز و حدود ۱٬۰۰۰ نفر از اعضای گروه او اقامت داشتند سفر کند. رایان تحت تأثیر افرادی که نگران بستگان خود از بی عدالتی اجتماعی بودند و عمدتاً در کالیفرنیا زندگی می‌کردند به عنوان نماینده انتخاب شد. با توجه به اینکه "سن فرانسیسکو کرونیکل" در حال بررسی وقایع بود، وزارت امور خارجه ایالات متحده "بارها و بارها در مقابل تلاشهای رایان کارشکنی می‌کرد و به او اعلام شد "برای پیدا کردن چه چیزی قصد رفتن به جونز تاون را دارید آنجا همه چیز خوب است".


title: لئو رایان

text: در تاریخ ۱ نوامبر ۱۹۷۸ رایان اعلام کرد که به جونز تاون خواهد رفت. او را با دریافت مجوز و بودجه دولتی این کار را انجام داد. او در این سفر در نقش رئیس یک کمیته فرعی کنگره برای بررسی صلاحیت دادگاه‌ها و وضع شهروندان ایالات متحده که در کشورهای خارجی زندگی می‌کنند قرار داشت. رایان از نماینده کنگره ایندیانا دن کویل خواست تا او را همراهی کند اما کویل قادر به انجام این سفر نبود.