moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
حقوق اقلیتی برای حمایت از موجودیت، حمایت از تبعیض گذاری و آزار و اذیت، حمایت و ارتقاء هویت و مشارکت در زندگی سیاسی را هم پوشش می‌دهد. برای حقوق LGBT افراد، اصول «یوگیاکارتا» توسط هیئت حقوق بشر ایالات متحده برای حقوق از کار افتاده تصویب شد و تعهدنامه آن برای حقوق افراد از کار افتاده توسط مقام عالی رتبه ایالات متحده پذیرفته شده بود.
برای حمایت از حقوق اقلیتی، شماری از کشورها دارای قوانین خاص یا کمیسیون یا نهادهای قضایی مردمی (برای مثال نماینده پارلمان مجارستان بر حقوق اقلیت‌های نژادی و ملی) در حالی که در ابتدا ملل متحد از افراد بومی به عنوان زیر رده‌ای از اقلیت‌ها رفتار می‌کرد، هیئتی توسعه یافته از قانون بین‌الملل به صورت مخصوص برای آن‌ها وقف داده شده‌است. به‌طور خاص در قرارداد ۱۶۹ سازمان بین‌المللی کارگر و بیانیه ملل متحد بر روی حقوق افراد بومی (تصویب شده در تاریخ ۱۴ سپتامبر سال ۲۰۰۷).
بیانیه‌ای در سال ۲۰۰۸ بر مبنای حقوق LGBT در گردهمایی ملل متحد ارائه شد، در سال ۲۰۱۱ نتیجه حقوق LGBT در انجمن حقوق بشر ملل متحد تصویب شد. (حقوق LGBT در سازمان ملل متحد را نگاه کنید)
شماری از هیئت‌های سیاسی دیگر وجود دارند که همچنین ویژگی حقوق گروه‌های اقلیتی را دارند. این ممکن است به عنوان یک عمل مثبت دیده شود یا سهم داشته باشد، یا ضمانتی برای معرفی اقلیت در یک حالت شرکتی یا پیوندی باشد.
نقش مستقیم اتحادیه اروپا (و همچنین قانون EC/EU) در سطحی از حمایت اقلیت‌های ملی هنوز بسیار محدود شده‌است (بعلاوه حمایت عمومی از حقوق بشر). EU بر قانون بین‌الملل عمومی و در یک سیستم منطقه‌ای اروپایی قانون بین‌الملل تکیه کرده (که اساس شده بر هیئتی از اروپا، سازمانی برای امنیت و تعاون در اروپا، و غیره …) و در صورت لزوم هنجارهای آن‌ها پذیرفته شده اما عدم یکپارچگی اقتصاددانان اروپایی که در سال ۱۹۹۰ شروع شد، این موقعیت را تغییر داد. ارتباط سیاسی حفاظت از اقلیت‌های ملی بسیار بالا است. اکنون (۲۰۰۹) اگرچه حمایت از اقلیت‌های ملی به صورت عموم پذیرفته نشده اما اصول EU هم به صورت قانونی مقید نشده‌اند. در چندین عمل قانونی مسائل اقلیت‌های ملی ذکر شده‌اند. در روابط خارجی حمایت از اقلیت‌های ملی یکی از ضوابط اصلی برای تعاون و همکاری با EU تعیین شده‌است.
هودانگ نام یک دانشنامهٔ برخط چینی است که در سال ژوئیهٔ ۲۰۰۵ میلادی توسط پن هیدونگ بنیان‌گذاری شده. هودانگ به عنوان بزرگترین ویکی به زبان چینی شناخته می‌شود. بر خلاف ویکی‌پدیا، این دانشنامه یک دانشنامهٔ تجاری و با هدف کسب سود است که حدود ۲۱۰ کارمند دارد. هودانگ درآمد خود را از راه تبلیغات هدف‌مند در محتوایش و نیز ارائهٔ محتوای ویژه برای استفادهٔ تجاری به دست می‌آورد. پن هیدونگ به عنوان مدیر عامل اجرایی هودانگ، برای سال ۲۰۱۱ درآمد ۲۰ میلیون دلاری با سود ۵ میلیون را پیش‌بینی کرده بود.
نرم‌افزار ویکی‌ای که هودانگ بر پایهٔ آن کار می‌کند یک نرم‌افزار متن‌باز است که برای ایجاد محیط دوستانه‌تر و برای کابران مبتدی بهبود یافته.
پن هیدونگ در سال ۲۰۰۹ میلادی زمانی که جیمی ولز به چین سفر کرده بود از او برای بازدید از دفتر هودانگ دعوت کرد. او بر تفاوت مدل خیریهٔ ویکی‌پدیا با مدل تجاری هودانگ تأکید کرد. ویلز گفته است که هودانگ را رقیب یا همکار ویکی‌پدیا نمی‌داند و ویکی‌پدیا همچنان مدل غیرتبلیغاتی و مبتنی بر کمک‌های مردمی خود را پیش خواهد برد.
قلاب ماهیگیری وسیله‌ای است که برای ماهیگیری به کار برده می‌شود. قلاب ماهی‌گیری یکی از ابتدایی‌ترین ابزارهای بشر است که از ۳۰٬۰۰۰ پیش از چوب ، سنگ و استخوان ساخته شده‌است. در سال ۲۰۰۵ نشریهٔ فوربز، قلاب ماهی‌گیری را به عنوان یکی از ۲۰ ابزار تاریخ بشر برگزید.
قلابهای ماهیگیری در تاریخ  تمدن بشری از قدمت بالایی برخوردار بوده و در طول زمان ، از جنس مادی نظیراستخوان و شاخ حیوانات ، چوب ، سنگ ، برنز و فولاد ساخته شده اند. قدیمی ترین قلاب های شناخته شده اخیراً توسط باستان شناسان در یک غار جریمالای در تیمور شرقی ، استرالیا کشف شد. دانشمندان از طریق تاریخ گذاری رادیوکربن خاک اطراف ، قدمت این آثار را بین 16000 تا 23000 سال تخمین زده اند. از آن زمان ، ما در طراحی قلاب راهی طولانی را طی کرده ایم  و قلابها از دیرباز تا به امروزاصلی ترین بخش تماس تهاجمی و درگیرکننده مستقیم ریسه با نسوج دهانی ماهی هدف محسوب میشوند.قلابهای ماهیگیری با توجه به فرم دهانی ، رفتار بیولوژیکی ماهیها و نسبت به کاربرد و سیستم و سبک ماهیگیری در اشکال و جنسهای متنوعی طراحی و تولید میشوند.  قلاب های ماهیگیری عمدتا” برای نگهداری انواع مختلف طعمه های مصنوعی ، فرآوری شده ، مرده یا زنده طراحی شده اند و به عنوان پایه ای جهت استقرار و فیکس شدن طعمه ها عمل می کنند.
ماهی‌گیر٬ ریسمانی را به انتهای قلاب بسته و قلاب را درون آب می‌اندازد. با بلعیده شدن قلاب توسط ماهی٬ نوک تیز قلاب به بدن آن فرو رفته و ماهی اسیر می‌گردد.
لیسهٔ خمیر وسیله‌ای است شبیه به کف‌گیر که برای جابجایی یا بهم زدن خمیر بکار می‌رود. جنس آن از جنس سیلیکون یا پلاستیک و غیره است. به آن کاردک نیز گفته می‌شود اما معمولاً واژهٔ کاردک برای اشاره کردن به وسیله‌ای با کاربرد مشابه اما از جنس فلز بکار برده می‌شود.
روبرتا کلوز مدل برزیلی است. او متولد ۷ دسامبر ۱۹۶۴ در برزیل است.
کرم بادام نوعی کرم است که از مخلوط کردن پودر بادام، شکر، تخم مرغ و کره به نسبت های تقریباً مساوی به دست می‌آید. معمولاً برای پختن تارت بکار می‌رود. بر روی خمیر پهن شده، با قیف قرار گرفته و پخته می‌شود.
مسئله چانه‌زنی مسئلهٔ درک چگونگی همکاری دو شخص است در شرایطی که عدم همکاری آن‌ها به نتایج نابهینه پارتو می‌انجامد. این بازی در حقیقت مسئله انتخاب تعادل است، بازی‌های بسیاری با تعادل‌ها و نتایج مختلفی وجود دارد. این گونه بازی‌ها بازیکنان را مجبور به متمرکز کردن مذاکرات برای انتخاب یکی از آن تعادل‌ها می‌کند که یکی از مثال‌های اصلی این گونه بازی‌ها بازی اخرین پیشنهاد است. زیربنا ی نظریه چانه‌زنی این است که نتیجه بدست امده از یک راه حل باید با نتیجه‌ای که یک داور بی‌طرف خواهد داد یکی باشد. راه حل‌های مسله چانه‌زنی دو نوع هستند: یک رویکرد بدیهی که در ان شرایط مطلوب یک جواب برقرار می‌شود و یک رویکرد استراتژیک که در آن روند چانه زنی به صورت یک بازی ترتیبی با جزئیات مدل شده‌است.
چانه‌زنی یا بازی چانه‌زنی نش یک بازی ساده دو نفره است که مذاکرات دو طرفه چانه‌زنی را مدل می‌کند. در این بازی دو نفر مقداری از یک مقدار ثابت طلا (یا پول) را درخواست می‌کنند. در صورتی که مجموع درخواست‌های بازیکنان از کل مقدار طلای موجود کمتر یا مساوی باشد هر دو بازی کنان به میزان درخواستی خود می‌رسند. در صورتی که مجموع درخواست‌های بازیکنان از مجموع طلا بیشتر باشد هیچ یک از بازی کنان به درخواست خود نمی‌رسند. یک راه حل چانه‌زنی نش یک راه حل (بهینه پارتو) برای بازی چانه‌زنی است.
بازی جنگ جنس‌ها یک بازی هماهنگ سازی دو نفر برای انجام کاری خاص است. هم فوتبال/فوتبال و اپرا/اپرا هر دو تعادل نش هستند. هر گونه توزیع احتمال برای این دو تعادل یک تعادل همبسته پس مسله به اینکه کدام تعادل نش باید توسط دو بازیکن انتخاب شود. اگر دو بازیکن مخالفت کنند و توزیع‌های مختلفی برای حالت‌ها انتخاب کنند احتمال اینکه هیچ نتیجه یی برای هیچ‌کدام از بازیکن‌ها بدست نیاید بیشتر خواهد بود. در این مسله متقارن حالت‌های فوتبال/فوتبال و اپرا/اپرا باید با احتمال یکسان انتخاب شوند. پس منطقن راه حل‌های ارائه شده برای مسلهٔ چانه زنی باید همین راه حل را برای این مدل بدست اورند. ولی در صورتی که بازی متقارن نباشد به این معنی که مثلن حالت فوتبال/اپرا نتیجه بهتری برای هر دو بازیکن داشته باشد. چگونگی توزیع احتمال‌ها واضح نیست. مسله پیدا کردن این توزیع احتمال برای حالت‌های بازی به نظریه چانه‌زنی مربوط می‌شود.
یک بازی چانه‌زنی شامل یک نقطه مخالفت یا تهدید به صورت formula_1 که در آن formula_2 و formula_3 نتیجه‌ای است که در آن نقطه برای بازیکنان اول و دوم بدست می‌اید و یک مجموعه حالت‌های ممکن formula_4 به‌طوری‌که formula_4 یک مجموعه محدب بسته روی formula_6 است که اعضا آن توافقات نامیده می‌شوند. در صورتی که نتیجه بدست امده برای دو بازیکن به ازای حداقل یک نقطه از formula_4 بهتر از نتیجه‌ای باشد که دو بازیکن در صورت مخالفت بدست می‌اورند مسله بدیهی نخواهد بود. در این تعریف هدف مسلهٔ چانه زنی انتخاب یک توافق formula_8 از مجموعه حالات formula_4 است که با مذاکرات انجامی بین دو بازیکن قابل دسترس باشد.
اینکه کدام یک از توافقات این مجموعه قابل دسترسی است به این که ایا مذاکرات توسط کسی خارج از دو بازیکن تحت تأثیر قرار می‌گیرد بستگی دارد. در صورتی که قرار دادها بر نتیجه و سود بدست امده هر دو طرف تأثیرگذار باشد، مجموعه حالات دارای تمامی حالت‌هایی است که نتیجه یی بهتر از نقطه مخالفت خواهند داشت. در غیر این صورت شکلی از کژمنشی اتفاق می‌افتد و مجموعه حالات تمامی حالات تعریف شده برای بازی خواهد بود.
نقطه مخالفت نتیجه یا سودی است که بازیکنان می‌توانند در صورتی که مذاکرات نتیجه ندهد بدست بیاورند. این نقطه یک تعادل کانونی است که بازیکنان می‌توانند در هنگام نیاز شرایط بازی را به آن نقطه ببرند. این نقطه مستقیم در راه حل مسله چانه زنی دست خواهد داشت در این راه حل‌ها این نقطه حالتی است که بازیکنان برای اینکه نتیجه بدست امده خود را در شرایط حداکثر کنند ان را انتخاب می‌کنند. پس به‌طور معمول سودمند خواهد بود که یک بازیکن سعی بر افزایش سود خود در نقطه مخالفت باشد در حالی که به سود دیگری در این نقطه ضربه می‌زند (علت اینکه نام دیگر این نقطه تهدید است). در صورتی که این کار را حرکت اصلی بازی در نظر بگیریم می‌توانیم بازی را به این بازی که یک بازیکن نقطه تهدیدی را انتخاب می‌کند و هم اندازه با نتیجه چانه زنی سود دریافت می‌کند. این بازی مقدار تهدید نش نام دارد. متناوباً هر بازیکن در صورتی که بازی به نقطه مخالفت رسید، به این معنی که بازکنان سود خود را در مقابل ضربه زدن به بازیکن دیگر رها می‌کند که بتواند حداکثر ضربه را وارد کند می‌تواند یک استراتژی مینیماکس انجام دهد.
در بازی چانه زنی نش استراتژی‌ها به صورت زوج مرتب ("x", "y") که "x" و "y" از بازه ["d", "z"] انتخاب شده‌اند نشان داده مشوند که در ان "z" حداکثر موجودی است. اگر "x" + "y" کمتر یا مساوی با "z" باشد، بازیکنان مقدارهای "x" و "y" را به ترتیب بدست میاورند در غیر این صورت مقدار "d" را بدست خواهند اورد که "d" در اینجا همان نقطه مخالفت یا تهدید بازی است (به‌طور معمول formula_10 است).
راه حل‌های مختلفی مه در فرض‌های کوچکی تفاوت دارند داده شده‌اند. این تفاوت این فرض‌ها در مورد موارد مطلوب بازیکنان برای توافق نهایی است.
جان نش بیان کرد که یک راه حل باید ویژگی‌های زیر را برقرار کند:
فرض کنید "u" و "v" تابع سودمندی بازیکنان ۱ و ۲ باشد. در راه حل چانه زنی نش بازی کنان در تلاش برای بیشینه کردن formula_11 هستند که در ان formula_12 و formula_13 سود بدست امده با در نظر گرفتن حالت هستند (سودی که بدست می‌آید اگر یکی از بازیکنان تصمیم به ادامه نداشته باشد). ضرب ئو تابع سود به‌طور کلی ضرب نش نام دارد. به‌طور مستقیم، در هر راه حل هر بازیکن به میزان سود بدست امده با در نظر گرفتن خود و یک میزان برابر سود حاصل از همکاری در مجموع سود خواهد برد.
ویژگی استقلال از راه‌های دیگر بی ربط را می‌توان با یک شریط یکنواختی جایگزین کرد. فرض کنید بازیکن اول حداکثر مقدار formula_14 را با کمک بازیکن دوم بدست می‌اورد (همین طور مقدار formula_15 برای بازیکن دوم). در راه حل کالای-اسمورودینسکی در صورتی که نقطه formula_8 انتخاب شود در ان نقطه formula_17 است.
این راه حل توسط کالای ارائه شده. این راه حل شرط ثابت بودن را از شرایط نش برداشته می‌شود و شرط‌های مستقل بودن از راه‌های بی ربط دیگر و شرط یکنواختی را به شرط‌ها با هم اضاقه می‌کند. این راه حل در تلاش برای بدست اوردن نتایج برابر برای هر بازیکن است. در حقیقت این راه حل حداقل سود هر شخص را در میان تمامی بازیکنان بیشینه می‌کند. کالای ذکر کرده که ایدهای این راه حل رابطه نزدیکی به ایده‌های جان رالز دارد.
تعدادی از فلاسفه و اقتصاد دان‌ها به تازگی از این بازی برای توضیح دادن نیاز انسان‌ها در عدالت توزیعی استفاده کردند. این نویسندگان از تئوری بازی تکاملی برای این کار استفاده کردند تا توضیح دهند چرا اشخاص باور دارند که قسمت کردن ۵۰-۵۰ تنها راه بازی چانه زنی نش است که دارای عدالت است.
جسیکا رابین بومن (زاده ۲۶ نوامبر ۱۹۸۰) هنرپیشه آمریکایی است.
از فیلم‌های معروف او می‌توان به فیلم لذت سواری و همچنین سریال پزشک دهکده اشاره کرد.
پاته [تلفظ انگلیسی patei] نوعی غذا است که از قرار دادن گوشت، ماهی، سبزیجات، میوه و مانند آن‌ها در داخل خمیر پای و پخت آن در داخل فر درست می‌شود. پاته یا [پاتی patei] هم به‌طور گرم و هم به‌صورت سرد سِرو می‌شود. پاته به‌خصوص اشاره به «پای»ی دارد که در درون آن گوشت قرار دارد. در داخل قالب انواع خمیر، مانند خمیر هزارلا پهن شده و مواد غذایی در درون آن فشرده شده و پخت می‌شود.
آلوئیس ریگل (زاده ۱۴ ژانویه ۱۸۵۸–۱۷ ژوئن ۱۹۰۵) استاد تاریخ اهل کشور اتریش بوده‌ است.
آلوئیس ریگل در ۱۴ ژانویه ۱۸۵۸ در لینتس زاده شد. در دانشگاه وین به تحصیل پرداخت. در سال ۱۸۸۹ به استادی تاریخ هنر در دانشگاه وین نایل گشت. در۱۹۸۷ به مقام استاد ارتقا یافت در ۱۹۰۱سرپرستی کمیسیون حفظ و حراست هنر را بر عهده گرفت؛ و در ۱۷ ژانویه ۱۹۰۵ در وین در گذشت.
آلوئیس ریگل در کنار ولفین و پانوسفکی یکی از بنیان‌گذران تاریخ هنر همچون رشته‌ای مستقل است. هر سه اینان به سنت فلسفه ایدئالیستی آلمان متعلق‌اند که از کانت و هگل نشأت می‌گیرند. شاید این امر خصوصاً در مورد ریگل درست باشد که رسالتش، از دید خودش، این بود که در برابر نفوذ فرایند برداشتماده گرایانه در هنر به مقابله برخیزد. او این گرایش را به نام گوتفرید زمپر منتسب ساخت. زمپر نویسنده‌ای در حوزهٔ نظریه هنر و معماری برجسته بود که بناهایش مرکز شهر وین را زینت می‌بخشد. جالب اینجاست که مفهوم انتزاعی ارادهٔ هنری، نخستین بار در سیاق بحث دربارهٔ هنرهای تزئینی، خصوصاً مباحث مربوط به پیدایش نقش مایه‌های تزئینی که ریگل در نخستین کتابش گنجانیده بود شکل گرفت. او نشان داد که نقش فراگیر برگ گیاه آکانتوس در واقع، نقش مایهٔ سادهٔ گل آبی است که در طی نسل‌ها به شکل مفصل و ریزه کارانه تری تحول یافته‌است.
دستاورد بزرگ ریگل در تاریخ هنر، که در کتاب «صناعت هنر رومی متاخر» آمده‌ است تمایز میان دو گونۀ بازنمایی بساوایی یا لامسه‌ای و مرایایی بودنویسندگان برجستهٔ قلمرو هنر از عهد کهن تا پایان سده نوزدهم
پای گوشت نوعی غذاست که در آن گوشت چرخ شده و با پیاز سرخ شده، قارچ، انواع سبزیجات و غیره در داخل خمیر پای قرار گرفته و بر سطح آن معمولاً تخم مرغ و آب را با برس آشپزی مالیده می‌شود و در داخل فر پخت می‌شود.
مجموعه چیره یا مجموعه غالب یا مجموعه احاطه‌گری برای گراف (G=(V, E زیرمجموعه‌ای از گره‌هاست به گونه‌ای که هر گره یا درون این مجموعه است یا همسایه‌ای در این مجموعه دارد. شمار گره‌های کوچکترین مجموعه چیره را عدد چیرگی گراف می‌نامیم. یافتن مجموعه چیره‌ای برای گراف formula_1 و با عدد چیرگی formula_2 کوچک‌تر از formula_3 مسئله ای ان‌پی سخت است . بنابراین تاکنون الگوریتم بهینه‌ای برای یافتن این مجموعه چیره پیدا نشده است.
سه مجموعه چیرهٔ برای گرافی نمونه در شکل‌های a تا c نشان داده شده‌اند. هر گره قرمز همسایهٔ گره‌ای سفید است و به اصطلاح بر گره سفید چیره شده است. عدد چیرگی در این نمونه‌ها برابر ۲ است. هم‌چنین، به آسانی می‌توان نشان داد که هیچ‌یک از مجموعه‌های تک گره‌ای چیره نیستند.
پژوهش‌ها دربارهٔ مجموعهٔ چیره از دههٔ ۱۹۵۰ آغاز شدند و در میانهٔ ۱۹۷۰ با به اوج رسیدن پژوهش‌ها بیش از ۳۰۰ جستار در این زمینه نوشته شد..
این مسئله کاربردهای بسیاری در زمینهٔ مسیریابی و رایانش‌های توزیع‌شده یا خوشه‌ای دارد. برای نمونه در یک شبکه، فرستادنِ پلکانی پیام از خوشه‌ای به خوشهٔ دیگری می‌تواند از راه سرخوشه‌ها انجام شود. سرخوشه گره‌ای است که مسیریابی درون و میان خوشه‌ای را انجام می‌دهد. پرسش اینجاست که برای چنین شبکه‌ای کدام گره‌ها باید برای سرخوشگی برگزیده شوند تا بتوان از هر خوشه‌ای به خوشه‌ای دیگر پیام فرستاد و هم‌چنین، کم‌ترین سرخوشه‌ها را داشته باشیم. یافتن مجموعهٔ چیرهٔ کمینه برای چنین شبکه‌ای هم‌ارز است با یافتن کم‌ترین شمار سرخوشه‌ها.
برای گراف formula_1 دارای formula_5 گره و با بیشینه درجه formula_6، نابرابری‌های زیر را برای عدد چیرگی formula_2 داریم:Haynes, Hedetniemi & Slater 1998a، فصل دوم
مجموعه‌های چیره پیوند نزدیکی با مجموعه‌های ناوابسته در گراف دارند. مجموعه‌ای ناوابسته یک مجموعه چیره نیز است اگر و تنها اگر یک مجموعه ناوابسته بیشینه باشد؛ بنابراین هر مجموعه ناوابسته بیشینه مجموعه‌ای چیرهٔ کمینه است. پس کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه بی‌گمان کوچک‌ترین مجموعه چیره ناوابسته خواهد بود. اندازه کوچک‌ترین مجموعه چیره ناوابسته (یا همان گونه که گفته شد کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه) عدد چیرگی ناوابسته نامیده و با formula_12 می‌شود.
کوچک‌ترین مجموعه چیره در گرافی بی‌گمان یک مجموعه ناوابسته نخواهد بود ولی اندازه آن همیشه کوچکتر یا برابر اندازه کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه است: formula_13.
خانواده‌هایی از گراف‌ها هستند که کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه آنها با کوچکترین مجموعه چیره‌شان برابر است. برای نمونه (Allan & Laskar (۱۹۷۸ نشان دادند که اگر formula_1 گرافی پنجه‌آزاد باشد، داریم formula_15.
اگر برای همه زیرگرافهای درهازیدهٔ (induced) formula_16 از formula_1 داشته باشیم formula_18 آنگاه گراف formula_1 چیرهٔ فرساخت (perfect) نامیده می‌شود. از آن‌جایی که هر زیر گراف درهاخته (induced) گراف پنجه آزاد خود نیز پنجه‌آزاد است، بنابراین هر گراف پنجه‌آزاد چیرهٔ فرساخت می‌باشد (Faudree, Flandrin & Ryjáček 1997).
شکل‌های a و b مجموعه چیره ناوابسته هستند در حالی‌که در شکل c مجموعه چیره نشان داده شده است یک مجموعه ناوابسته نیست.
برای هر گراف G گراف خطی آن (L(G یک گراف claw-free خواهد بود. پس کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه در (L(G کوچکترین مجموعه چیره در این گراف نیز خواهد بود. یک مجموعه ناوابسته در (L(G متناظر یک تطابق در گراف G خواهد بود و یک مجموعه چیره در (L(G متناظر یک مجموعه چیره یالی در گراف G است؛ بنابراین اندازه کوچکترین تطابق بیشینه با کوچکترین مجموعه چیره یالی برابر خواهد بود.
بین مسئله یافتن کوچکترین مجموعه چیره و مسئله مجموعه پوشا شماری عملیات L - کاهشی در زمان چندجمله‌ای وجود دارد (Kann ۱۹۹۲، صفحات ۱۰۸–۱۰۹). این اعمال کاهشی (که در ادامه تعریف خواهند شد) نشان می‌دهند که یک الگوریتم کارامد برای یافتن کوچکترین مجموعه چیره می‌تواند یک روش کارامد برای یافتن مجموعه پوشا باشد (و بلعکس). هم‌چنین این اعمال کاهشی نسبت تقریب را حفظ می‌کنند: برای هر α یک الگوریتم با تقریب α در زمان چندجمله‌ای برای یافتن کوچکترین مجموعه چیره، یک الگوریتم با تقریب α در زمان چند جمله‌ای را برای یافتن مجموعه پوشا به ما خواهد داد (و بلعکس).
مسئله مجموعه پوشا یک مسئله معروف NP-hard است. نسخه انتخابی یافتن مجموعه پوشا یکی از ۲۱ مسئله NP-COMPLETE کارپ بود که در سال ۱۹۷۲ به عنوان یک مسئله NP_COMPLETE شناخته شدند.
تقریبی بودن مسئله یافتن مجموعه پوشا به خوبی درک شده است. با استفاده از یک الگوریتم حریصانهٔ ساده یک عامل لگاریتمی تقریبی یافت می‌شود و پیدا کردن یک زیر فاکتور تقریبی لگاریتمی NP-hard است. به صورت دقیق‌تر الگوریتم حریصانه یک ضریب تقریبی برابر با |۱ + log |V برای یافتن کوچکترین مجموعه چیره فراهم می‌کند. (Raz & Safra (۱۹۹۷ نشان دادند که در صورتی که P = NP نباشد آنگاه هیچ الگوریتمی به ضریب تقریبی بهتر از |c log |V به ازای برخی از c> ۰ دست نخواهد یافت.
اعمال کاهشی زیر نشان می‌دهد که مسئله یافتن کوچترین مجموعه چیره و مجموعه پوشا (تحت این عملیات کاهشی) معادل هستند. با داشتن نمونه‌ای از یکی از دو سؤال فوق می‌توان به معادل آن در مسئله دیگر دست یافت.
برای گراف داده شده (G = (V, E که {V = {۱, ۲, … , n یک مجموعه پوشا (S, U) را به روش زیر می‌سازیم: U را همان V در نظر گرفته و خانواده‌ای از زیرمجموعه‌های {S = {S1, S2, … , Sn را می‌سازیم به صورتی که Sv شامل گره v و همه همسایه‌های این گره در گراف G باشد.
حال اگر D یک مجموعه چیره برای گراف G باشد آنگاه {C = {Sv: v ∈ D یک راه‌حل محتمل برای مسئله مجموعه پوشا خواهد بود و داریم |C| = |D|. هم‌چنین اگر {C = {Sv: v ∈ D یک جواب احتمالی برای مسئله مجموعه پوشا باشد آنگاه D یک مجموعه چیره برای گراف G خواهد بود به گونه‌ای که |D| = |C|.
بنابراین اندازه کوچک‌ترین مجموعه چیره برای گراف G با اندازه کوچکترین مجموعه پوشا برای (S, U) برابر خواهد بود. علاوه بر این یک الگوریتم ساده برای نگاشتن مجموعه چیره به مجموعه پوشا و بلعکس وجود دارد. به گونه ویژه یک الگوریتم کارامد با تقریب α برای یافتن مجموعه پوشا منجر به رسیدن به یک الگوریتم کارامد با تقریب α برای یافتن کوچکترین مجموعه چیره خواهد شد (و بالعکس).
برای نمونه گراف G در شکل روبرو را در نظر بگیرید. زیر مجموعه‌های S برای مجموعه پوشا (S, U) با {U = {۱, ۲, … , ۶ را به روش زیر می‌سازیم:
S1 = {۱, ۲, ۵}, S2 = {۱, ۲, ۳, ۵}, S3 = {۲, ۳, ۴, ۶}, S4 = {۳, ۴},
در این نمونه {D = {۳, ۵ یک مجموعه چیره برای G به شمار می‌رود که در نتیجه {C = {S3, S۵ یک مجموعه پوشا برای گراف خواهد بود. به عنوان نمونه گره شماره ۴ توسط گره ۳ مغلوب شده است و عضو U ∈ ۴ در مجموعه S۳ ∈ C قرار دارد.
(S, U) را به عنوان یک نمونه از مجموعه پوشا با مجموعه مرجع U و خانواده زیرمجموعه‌های {S = {Si: i ∈ I در نظر بگیرید. فرض می‌کنیم U و مجموعه اندیس‌های i مجزا باشند.
گراف (G = (V, E را به صورت زیر می‌سازیم:
مجموعه گره‌ها را V = I ∪ U تعریف می‌کنیم که یک یال i, j} ∈ E} بین هر زوج i, j ∈ I وجود دارد. هم‌چنین یال {i, u} برای هر i ∈ I و u ∈ Si وجود دارد. گراف G به یک خوشه (i) و یک مجموعه ناوابسته (U) افرازپذیر خواهد بود.
حال اگر {C = {Si: i ∈ D یک راه حل احتمالی به ازای یک زیرمجموعه D ⊆ I برای مسئله مجموعه پوشا باشد آنگاه D یک مجموعه چیره برای G است به گونه‌ای که |D| = |C|:
برای هر u ∈ U یک i ∈ D وجود دارد به گونه‌ای که u ∈ Si. گراف G را گونه‌ای می‌سازیم که u و i در G همسایه باشند. به این ترتیب u توسط i مغلوب خواهد شد. از آنجایی که D باید ناتهی باشد برای هر i ∈ I یک همسایه در D خواهیم داشت.
بلعکس می‌توان گفت که اگر D یک مجموعه چیره برای گراف G باشد آنگاه می‌توان یک مجموعه چیره دیگر به نام X برای گراف تعریف کرد به گونه‌ای که |X| ≤ |D| و X ⊆ I.
به سادگی هریک از u ∈ D ∩ U را با یک همسایه i ∈ I از u جایگزین می‌کنیم. به این ترتیب {C = {Si: i ∈ X یک جواب محتمل برای مسئله مجموعه پوشا است به گونه‌ای که |C| = |X| ≤ |D|.
شکل سمت چپ ساختار{ U = {a, b, c, d, e}, I = {۱, ۲, ۳, ۴}، S1 = {a, b, c,
S2 = {a, b}، S3 = {b, c, d} و S4 = {c, d, e} را نشان می‌دهد.
در این مثال {C = {S1, S۴ یک مجموعه پوشا است که مجموعه چیره {D = {۱, ۴ را نتیجه می‌دهد.
اگر گراف بیشینه درجه formula_6 داشته باشد. آنگاه الگوریتم تقریبی حریصانه کوچکترین مجموعه چیره را به صورت (O(log formula_6-تقریبی پیدا می‌کند. مسئله یک PTAS برای حالتهای ویژه گرافهای تک سطحه (unit disk graph) و گرافهای مسطح تعریف می‌کند. کوچکترین مجموعه چیره در زمان خطی برای گرافهای سری موازی (series-parallel) یافت می‌شود.
کوچکترین مجموعه چیره برای یک گراف n گرهٔ در زمان (O(2nn با در نظر گرفتن همه زیرمجموعه‌های رئوس پیدا خواهد شد. (Fomin, Grandoni & Kratsch (۲۰۰۹ اثبات کردند که این کار در زمان (O(1.5137n و با حافظه نمایی و هم‌چنین در زمان (O(1.5264n با حافظه چندجمله‌ای انجام خواهد شد. یک الگوریتم سریعتر نیز وجود دارد که همین کار را در زمان (O(1.5048n انجام می‌دهد. این الگوریتم توسط (van Rooij, Nederlof & van Dijk (۲۰۰۹ معرفی شده است (آنها هم‌چنین نشان دادند که شمار کوچکترین مجموعه‌های چیره نیز در همین زمان قابل محاسبه است). شمار مجموعه‌های چیره کمینه حداکثر ۱٫۷۱۵۹n است و همه این مجموعه‌ها می‌توانند در زمان (O(1.7159n مشخص شوند.
پیدا کردن یک مجموعه چیره با اندازه K مسئله بسیار مهمی در نظریه پیچیدگی پارامتری کردن است. این مشهورترین مسئله برای کلاس [W[۲ است و در بسیاری از کاهش‌ها برای نشان دادن تعامل با سایر مسائل استفاده می‌شود. به گونه ویژه این مسئله در شرایطی که هیچ الگوریتمی با زمان اجرای f(k)nO(1) به ازای هر تابع f وجود نداشته باشد پارامتر ثابت و آسان کاربرد (fixed-parameter tractable) نیست. مگر اینکه ارث‌بری W به [FPT=W[۲ تبدیل شود.
از طرف دیگر اگر گراف داده شده دو وجهی باشد مسئله NP-hard باقی می‌ماند اما یک الگوریتم پارامتر ثابت شناخته می‌شود. در حقیقت مسئله دارای شالوده‌ای به اندازۀ خطی k است و زمان‌های اجرا در k√ و مکعب n نمایی هستند و امکان دارد از طریق استفاده از برنامه‌نویسی پویا به جای افراز شاخه‌ای شالوده به دست آید.
تخمین vizing عدد غلبۀ ضرب دکارتی گرافها را به عدد چیرگی فاکتورهای آن مرتبط می‌کند. کارهای زیادی روی مجموعه‌های چیره همبند انجام شده است. اگر S یک مجموعه چیره همبند باشد آنگاه می‌توان یک درخت فراگیر روی گراف G ایجاد کرد به گونه‌ای که S مجموعۀ گره‌های نابرگ را تشکیل دهد و به گونه وارون نیز اگر T یک درخت فراگیر روی یک گراف با بیش از دو گره باشد، آن‌گاه گره‌های نا برگ درخت یک مجموعه چیره همبند را تشکیل می‌دهند. بنابراین یافتن کوچکترین مجموعه چیره همبند با پیدا کردن درخت فراگیر با بیشینۀ شمار برگ معادل است.
مجموعه تماماً چیره، مجموعه‌ای از گره‌های گراف (شامل گره‌های موجود در مجموعه چیره) است که دارای یک همسایه در مجموعه چیره هستند. شکل c در بالا یک مجموعه چیره را نشان می‌دهد که هم مجموعۀ چیره همبند و هم مجموعه تماماً چیره است. در این نمونه‌ها شکل a و b هیچ‌یک از این دو نوع نیستند.
بخش‌بندی مسلط (domatic) نوعی بخش‌بندی است که گره‌های را به مجموعه‌های چیره مجزا تقسیم می‌کند. عدد تسلط (domatic number) بیشینۀ اندازۀ یک بخش‌بندی مسلط است.
یدالله زیوه متولد اردبیل-خواننده و نوازنده موسیقی آذربایجانی
از هنرمندان بنام موسیقی آذربایجانی که علاوه بر خوانندگی در مقوله نواختن دف و ناقارا نیز صاحب سبک بوده و در بیشتر ارکسترهای ملی رادیو تبریز که در ایران و کشور جمهوری آذربایجان به سالهای ۱۳۲۰ الی ۱۳۵۰ شمسی برگزار گردیده مشارکت داشته است. از همکاران بنام او می‌توان به علی سلیمی نوازنده چیره‌دست تار آذری. مشهدی حسن گیلانی (علی آقا واحد در غزل‌اش اسم او را برده است)، علی اکبر اردبیلی، آقابابا اردبیلی، ممیش اردبیلی از نوازندگان گارمون. اسماعیل چشم‌آذر از نوازندگان کمانچه. علی قوام اردبیلی، صحاب شکروف از خوانندگان آن دوره، همکاری می‌کرده است.
استاد محمود دست پیش در خاطرات خود از خوانندگی یدالله زیوه در ترانه خوانی ترانه‌های آیریلیق، آغلاما، ساوالان، اوزون چمن… نام برده است.
آب فوق‌داغ که اغلب با نام آب زیر بحرانی (SBCW) شناخته می‌شود، یک حلال کارا و مؤثر برای استخراج هر دو نوع مواد قطبی و غیرقطبی به شمار می‌رود. این قابلیت چندکاره بودن آب فوق‌داغ به عنوان حلال، به قطبیت انعطاف‌پذیر آب وابسته است که آن هم مستقیماً به دما وابسته است. با افزایش دمای آب، قطبیت آن کاهش می‌یابد که نتیجه آن افزایش حلالیت مواد آلی غیرقطبی و کاهش حلالیت مواد آلی قطبی استAdam G. Carr, Raffaella Mammucari, N.R. Foster, A review of subcritical water as a solvent and its utilisation for the processing of hydrophobic organic compounds, Chemical Engineering Journal, 2011..
آب یک حلال منحصربه‌فرد است. به دلیل ساختار قدرتمند پیوندهای هیدروژنی آن، قطبیت بالا، ثابت دی‌الکتریک بالا و اینکه در دمای اتاق نقطه جوش آن به شکل نامتناسبی برای جرم آن بالاستRoger M. Smith, E xtractions with superheated water, Journal of Chromatography A, 2002.. آب در دمای اتاق و فشار اتمسفر به دلیل وجود ساختار گسترده پیوندهای هیدروژنی، حلالی بسیار قطبی با ثابت دی‌الکتریک (ε) بالاست. ازاین‌رو، به طور سنتی و در دمای اتاق، آب به عنوان یک سیال مناسب برای استخراج ترکیبات غیرقطبی یا آلی در نظر گرفته نمی‌شودChin Chye Teo, Swee Ngin Tan, Jean Wan Hong Yong, Choy Sin Hew, Eng Shi Ong, Pressurized hot water extraction, Journal of Chromatography A, 2010.. با افزایش دما، کاهش مشخص و سیستماتیک در ثابت دی‌الکتریک، ویسکوزیته و کشش سطحی و در کنار آن افزایش در نرخ نفوذ رخ خواهد داد این تغییرات به علت افزایش جنبش‌های حرارتی و ایجاد اخلال در شبکه پیوندهای هیدروژنی رخ داده و موجب خواهد شد تا خواص آن تغییر قابل‌ملاحظه‌ای داشته باشند. اصطلاح آب فوق‌داغ اشاره دارد به آب مایع تحت فشار با دمای بین ۱۰۰درجه سلسیوس و دمای بحرانی آن (۳۷۴ درجه سلسیوس). در این بازه دمایی فشار مورد نیاز برای حفظ حالت فشرده آب در حد متوسط است، ۱۵ بار در ۲۰۰ درجه سلسیوس و ۸۵ بار در ۳۰۰ درجه سلسیوسNermin Simsek Kus, Organic reactions in subcritical and supercritical water, Tetrahedron, 2012..
مرجان قرمز نمونه ای از مرجان‌های هشت‌شاخکی است که دارای پایه ٔ آهکی قرمز یا گلی‌رنگ است. این مرجان سازواره‌های بزرگی در اعماق بین ۶۰ تا ۱۵۰ متری دریا به وجود می‌آورد. از پایه‌های این گونه مرجان در جواهرسازی استفاده می‌شود و به همین دلیل سالانه مقادیر زیادی از این قسم مرجان در بحر احمر و بحرالروم (دریای مدیترانه ) صید می‌شود.http://www.britannica.com/EBchecked/topic/474367/precious-coral
درعلوم کامپیوتر، درخت محدوده یک ساختمان داده از نوع درخت مرتب است که لیستی از نقاط را نگه می‌دارد. این درخت تمامی نقاط داخل یک بازه را به‌صورت بهینه گزارش می‌دهد و معمولاً در دو بعد یا بیشتر استفاده می‌شود. درختهای محدوده توسط جان لوئیس بنتلی در سال ۱۹۷۹ معرفی شدند. ساختمان داده‌های مشابه نیز به‌صورت مستقل توسط لوکر، لی و وانگ و ویللرد معرفی شدند. درخت محدوده یک جایگزین برای "درخت کی‌دی است. در مقایسه با درختهای کی‌دی، درختهای محدوده زمان جستجو سریعتری از مرتبه (O(log"d" "n" + "k " دارند ولی حافظه بیشتری از مرتبه (O("n" log"d"−۱ "n" استفاده می‌کنند که n تعداد نقاط ذخیره شده در درخت، d بعد هر نقطه و k تعداد نقاط به دست آمده از جستجوی مورد نظر است.
درخت محدوده روی مجموعهای از نقاط یک بعدی، یک درخت جستجوی دودویی متوازن روی آن نقاط است. نقاط در برگ‌های درخت ذخیره می‌شوند. هر گرهٔ داخلی، بیشترین مقدار ذخیره‌شده در زیر درخت چپ خود را نگه می‌دارد. یک درخت محدوده روی مجموعه‌ای از نقاط d بعدی، یک درخت جستجوی دودویی بازگشتی در چندین سطح است. هر سطح از این ساختمان داده یک درخت جستجوی دودویی روی یکی از d بعد است. اولین سطح درخت محدوده یک درخت جستجوی دودویی روی اولین مؤلفه است. هر رأس v از این درخت، یک درخت محدوده (d-1) بعدی روی (d-1) مؤلفه آخر نقاط ذخیره‌شده در زیر درخت v است.
درخت محدوده یک بعدی روی مجموعه‌ای از n نقطه، یک درخت جستجو دودویی است که می‌تواند در زمان (O(n log n ساخته شود. درختهای محدوده در ابعاد بالاتر را به صورت بازگشتی این گونه می‌سازیم: ابتدا یک درخت جستجوی دودویی متوازن روی مؤلفه اول نقاط می‌سازیم. سپس، برای هر رأس v در این درخت، یک درخت محدوده (d-1) بعدی روی نقاط زیر درخت v می‌سازیم. ساختن درخت محدوده با این روش به زمان (O("n" log"d""n" نیاز دارد.
با توجه به اینکه یک درخت محدوده روی مجموعهای از نقاط دو بعدی می‌تواند در زمان (O(n log n ساخته شود، می‌توانیم روش فوق را ارتقا دهیم. فرض کنید S مجموعه‌ای n تایی از نقاط دو بعدی است. اگر S فقط یک نقطه داشته باشد، برگ شامل آن نقطه را بر گردانید. در غیر این صورت، ساختار مرتبط با S؛ یک درخت محدوده یک بعدی روی مختصات y نقاط S را بسازید. "x" را میانهٔ مؤلفه‌های x نقاط در نظر بگیرید. "S" مجموعه نقاطی است که مختصات x شان کمتر یا مساوی "x" و "S" مجموعه نقاطی است که مختصات x شان بیشتر از "x" است. به صورت بازگشتی "v"، یک درخت محدوده دو بعدی روی "S" و "v"، یک درخت محدوده دو بعدی روی "S"، را بسازید. رأس v را با فرزند چپ v" و فرزند راست "v" بسازید. اگر در ابتدای الگوریتم این نقاط را برحسب مختصات y شان مرتب کنیم و این ترتیب هنگام جدا کردن نقاط برحسب x شان تغییر نکند، می‌توانیم ساختارهای مرتبط با هریک از درخت‌ها را در زمان خطی بسازیم. این راه، زمان ساخته‌شدن درخت محدودهٔ دوبعدی را به (O(n logn کاهش می‌دهد، که همچنین زمان ساخت درخت محدوده d بعدی نیز به مرتبهٔ (O("n" log"d"−۱"n" کاهش می‌یابد.
درختهای محدوده می‌توانند برای پیدا کردن مجموعه نقاط داخل یک بازه استفاده شوند. برای پیدا کردن نقاطی که در بازه ["x", "x"] هستند، با جستجو "x" و "x" شروع می‌کنیم. در یکی از رأس‌های درخت، مسیر جستجوی "x" و "x" جدا می‌شوند. "v" را آخرین رأسی که در دو مسیر جستجو مشترک است در نظر می‌گیریم. به جستجوی "x" در درخت ادامه می‌دهیم. برای هر رأس v در مسیر جستجو از "v" تا "x"، اگر مقدار ذخیره‌شده در v بیشتر از "x" باشد، همه نقاط زیر درخت راست v را اعلام می‌کنیم. اگر v یک برگ باشد، مقدار ذخیره‌شده در v را درصورتی‌که داخل بازهٔ جستجو باشد اعلام می‌کنیم. به‌طور مشابه، در مسیر جستجو از "v" تا "x". تمامی نقاط ذخیره‌شده را در زیر درخت‌های چپ رأس‌هایی که مقدارشان کمتر از "x" است و برگ این مسیر را درصورتی‌که مقدارش در بازهٔ جستجو وجود داشت اعلام می‌کنیم.
از آنجایی که درخت محدوده، یک درخت جستجوی دودویی متوازن است، طول مسیر جستجو "x" و "x" از مرتبه (O(log n است. اعلام کردن تمامی نقاط ذخیره‌شده در زیر درخت یک رأس، می‌تواند با استفاده از هر الگوریتم پیمایش درخت، در زمان خطی انجام شود. در نتیجه زمان اجرای یک جستجو بازهای از مرتبه (O(log n + k است که k، تعداد نقاط داخل بازهٔ جستجو است.
بازه‌های جستجو در d بعد نیز مشابه هستند. بجای اعلام تمامی نقاط ذخیره‌شده در زیر درخت‌های مسیرهای جستجو، یک جستجو بازهای (d-1) بعدی روی ساختار مربوط به هر زیر درخت انجام می‌دهیم. سرانجام، جستجو بازهای یک بعدی انجام خواهد شد و نقاط درست اعلام خواهند شد. از آنجایی که یک جستجو d بعدی شامل (O(log n جستجو بازه‌ای (d-1) بعدی می‌شود، زمان لازم برای اجرای یک جستجو بازهای d بعدی از مرتبه (O(log"d""n" + "k" است، که k تعداد نقاط در بازهٔ جستجو است. این زمان می‌تواند با استفاده از روش fractional cascading به (O(log"d"−۱"n" + "k" کاهش یابد.
اصطلاح دفاع اجتماعی جهت توضیح اقدام غیرنظامی توسط جامعه یا گروه اجتماعی، به خصوص در چارچوب کارزار مداوم در برابر حمله خارجی یا حکومت دیکتاتوری یا آمادگی برای کارزاری در صورت حمله یا تجاوز خارجی می‌باشد. اصطلاحات تقریباً مترادف گوناگونی از قبیل "دفاع بی خشونت"، "دفاع مدنی"، "دفاع شهروندمحور" و "دفاع از طریق مقاومت مدنی" نیز وجود دارد. با در نظر گرفتن هر اصطلاحی، این رهیافت دربرگیرنده آمادگی‌هایی برای استفاده از گستره‌ای از اقدامات مختلف - که می‌تواند در مقاطع مختلف مقاومت بی خشونت و مقاومت مدنی برشمرده شود – جهت دفاع ملی در برابر اشغالگری، کودتا و سایر تهدیدات باشد.
نوشته‌های در این ارتباط شامل آثار تئودور اربرت (آلمان)See e.g. the various contributions, including Theodor Ebert's, in the volume resulting from a September 1967 conference organized by the Vereinigung Deutscher Wissenschaftler, Tagungsbericht: Civilian Defence -- Gewaltloser Widerstand als Form der Verteidigungspolitik, Bertelsmann Universitätsverlag, Bielefeld, 1969، برایان مارتین (استرالیا)Brian Martin et al. , Nonviolent Struggle and Social Defence, ed. Shelley Anderson and Janet Larmore. War Resisters' International, London, 1991.، آدام رابرتز (بریتانیا)Adam Roberts, ed. The Strategy of Civilian Defence: Non-violent Resistance to Aggression, Faber, London, 1967. (Also published as Civilian Resistance as a National Defense, Stackpole Books, Harrisburg, USA, 1968; and, with a new Introduction on "Czechoslovakia and Civilian Defence", as Civilian Resistance as a National Defence, Penguin Books, Harmondsworth, UK, and Baltimore, USA, 1969. .، جین شارپ (ایالات متحده)Gene Sharp, Social Power and Political Freedom, Porter Sargent, Boston, 1980, pp. 195-261. ISBN 0-87558-093-9 (paperback); and Civilian-based Defence: A Post-military Weapons System, Princeton University Press, 1990. ISBN 0-691-07809-2.، هاینز وِچِرا (اتریش)Heinz Vetschera, Soziale Verteidigung, Ziviler Widerstand, Immerwährende Neutralität, Wilhelm Braumüller, Vienna, 1978. ISBN 3-7003-0186-3. و بسیاری دیگرFor example, Anders Boserup and Andy Mack, War Without Weapons: Non-violence in National Defence, Frances Pinter, London, 1974. ISBN 0-903804-03-4 (paperback). می‌شود.
تعدادی از مطالعات صورت گرفته، به‌کارگیری ایده سیاست دفاعی مبتنی بر مقاومت مدنی را برای کشورهای خاصی امکان‌پذیر در نظر گرفته‌است. در کشور بریتانیا، در سال ۱۹۵۹ فرمانده سِر استفان کینگ هال از خلع سلاح هسته‌ای یک جانبه از سوی بریتانیا پشتیبانی کرد، و مدل جایگزینی را ارائه نمود که حاوی تکیه بر نیروهای متعارف بعلاوهٔ یک "سیستم دفاعی بی خشونت در برابر خشونت" بود.Stephen King-Hall, Defence in the Nuclear Age, Gollancz, London, 1959, pp. 145–7 & 190. در سال ۱۹۸۳ یک نهاد مستقل غیردولتی در بریتانیا (کمیسیون دفاع جایگزین) این ایده را به طول کامل مورد بررسی قرار داده و امکاناتی را در آن مشاهده کرد که با اقبال کشورهای عضو پیمان ناتو جهت اتخاذ وضعیت "بازدارندگی دفاعی"، مانند بازدارندگی مبتنی بر سلاح‌ها و استراتژی‌های غیرهسته‌ای حاوی عنصر دفاع نظامی در عمق، روبرو شد.Defence Without the Bomb: The Report of the Alternative Defence Commission, Taylor and Francis, London, 1983. . در مورد کشور سوئد، در سال ۱۹۷۲ آدام رابرتز به سفارش مقامات رسمی یک مطالعه انجام داد که نتیجه می‌گرفت "مقاومت مدنی بعید است که جایگزین برخی عملکردهای قوای نظامی سوئد مانند دفاع از مناطق کم جمعیت کشور شود". هرچند که مقاومت مدنی ممکن است بهترین ابزار برای مقاومت در برابر کنترل نیروهای بیگانه در شرایط معینی باشد؛ به عنوان مثال اشغال کامل توسط یک ابرقدرت، حمله توسط یک دولت لیبرال دموکرات، اشغال جهت استثمار اقتصادی، یا اشغال مناطق شهری و بسیار توسعه یافته.From the later summary of the 1972 Swedish study, Adam Roberts, "Civil Resistance and Swedish Defence Policy", in Gustav Geeraerts (ed.), Possibilities of Civilian Defence in Western Europe, Swets & Zeitlinger, Amsterdam, 1977, p. 123. ISBN 90-265-0252-4.
از زمان پایان جنگ سرد ایده دفاع از طریق مقاومت مدنی از سوی تعدادی از کشورها از قبیل کشورهای حوزه دریای بالتیک دنبال شده‌است. هرچند به استثنای محدود و جزئی کشورِ سوئد، این ایده به‌طور کلی پشتیبانی احزاب عمدهٔ سیاسی را به خود جلب نکرده است و توسط هیچ کشوری به عنوان کانون اصلی سیاست امنیتی به تصویب نرسیده‌است.For a short summary of developments, including in the Baltic states immediately after the end of the Cold War, see Michael Randle, Civil ResistanceCivil Resistance, Fontana, London, 1994, pp. 129–30. . در یک بررسی مطالعات گوناگون در مورد زیست‌پذیری دفاع از طریق مقاومت مدنی در سال ۲۰۰۹، ادام رابرتز نتیجه‌گیری خود را با طرح سوالی نه درباره کلیت سودمندی مقاومت مدنی، بلکه ظرفیت جایگزینی کامل آن با نیروی نظامی عنوان کرد.Adam Roberts, Introduction, in Adam Roberts and Timothy Garton Ash (eds.), Civil Resistance and Power Politics: The Experience of Non-violent Action from Gandhi to the Present, Oxford University Press, 2009, pp. 10-12. ISBN 978-0-19-955201-6
"دفاع اجتماعی" همانگونه که در زیر تعریف و خلاصه شده است، از سایر کاربردهای این اصطلاح متمایز است. برای مثال کشور سنگاپور در سیاست دفاع مدنی و امنیت ملی، در چارچوب سیستم دفاع کلی خود، اصطلاح "دفاع اجتماعی" را مترادف سیاست‌های شمول اجتماعی به کار می‌برد.
زویزدان میسیمویچ (زاده ۵ ژوئن ۱۹۸۲ - مونیخ) بازیکن فوتبال اهل بوسنی و هرزگوین است.
وی در تیم‌های مطرحی همچون بایرن مونیخ، بوخوم، نورنبرگ، وولفسبورگ، گالاتاسرای، دینامو مسکو و گوئیژو رن سابقه عضویت دارد.
میسیمویچ همچنین سابقه ۷۹ بازی و ۲۵ گل ملی در کارنامه دارد.
در ریاضیات، مسئله افراز گراف بر روی داده‌هایی در قالب گراف ("G=("V","E با "V" راس و "E" یال تعریف می‌شود به‌طوری‌که افراز گراف به مؤلفه‌های کوچکتری با ویژگی‌های خاص ممکن باشد. برای مثال، یک تقسیم‌بندی "k"-بخشی مجموعه رئوس را به "k" مؤلفه کوچکتر تقسیم می‌کند. افراز خوب به افرازی گفته می‌شود که تعداد یال‌های بین مؤلفه‌های مجزا از هم کم باشد. افراز یکریخت به نوعی از مسئله افراز گراف گفته می‌شود که تقسیم گراف به به مؤلفه‌ها به صورتی است که مؤلفه‌ها تقریباً هم اندازه باشند و اتصالات کمی بین مؤلفه‌های متفاوت وجود داشته باشد. مهم‌ترین کاربردهای افراز گراف در محاسبات علمی، تقسیم‌بندی قسمت‌های مختلف طراحی مدارهای VLSI و مدیریت زمانبندی کارها در سیستم‌های چندپردازنده‌ای، می‌باشد.
اخیراً، استفاده از افراز یکریخت، به دلیل کاربردهای آن در خوشه بندی و یافتن گروه‌ها در شبکه‌های اجتماعی، شبکه‌های زیستی و شبکه‌های بیماری شناختی افزایش یافته‌است.
معمولاً مسئله افراز گراف در رده مسائل NP-سخت قرار می‌گیرد. راه حل این مسائل به صورت کلی از طریق روش‌های مکاشفه‌ای و تقریبی‌حاصل می‌شود. اما نشان داده می‌شود که افراز یک ریخت گراف یا افراز متعادل گراف به صورت NP-کامل می‌باشد که در ضریب متناهی از زمان قابل محاسبه است. حتی برای گراف‌هایی که نظیر درخت‌ها و شبکه‌ها که در رده خاصی قرار می‌گیرند هیچ الگوریتم تقریبی مستدلی وجود ندارد، مگر آن که P=NP باشد. شبکه‌ها از آنجهت که گراف‌هایی که از شبیه‌سازی روش اجزا محدود به دست می‌آیند را مدل می‌کند، می‌تواند یک مورد جالب در این زمینه باشد. زمانی که علاوه بر آنکه تعداد یال‌های بین مؤلفه‌ها تقریب زده شده‌است بلکه اندازه مؤلفه‌ها نیز تقریبی است، می‌توان نشان داد که هیچ الگوریتم کاملاً چندجمله‌ای مستدلی برای این گراف‌ها وجود ندارد.
فرض کنید گرافی به صورت ("G=("V","E دارید که "V"، مجموعه‌ای با "n" راس و "E" مجموعه یال هاست. برای یک مسئله افراز متعادل با زوج مرتب ("k","V")، هدف افراز "G" به "k" مؤلفه با حداکثر سایز ("v")("n"/"k") با مینیمم تعداد یال‌های مشترک بین این مؤلفه هاست. یا این که برای "G" و K">1" داده شده "V" را به "K" بخش …,"K1","k2" تقسیم کنید به‌طوری‌که بخش‌ها از هم مجزا باشند و دارای اندازه‌های مساوی بوده به علاوه این که تعداد یال‌هایی که نقاط انتهایی آن‌ها در دو بخش متفاوت قرار دارد کمینه شود. در مورد این مسائل به شکلی مشابه مسئله شیوه افزایش منابع بحث می‌شود. توسعه‌ای از این مسئله در مسئله ابرگراف‌ها مطرح می‌شود که در آن یک یال می‌تواند به بیش از دو راس متصل باشد. یک ابریال قابل برش نیست، اگر همه رأس‌ها در یک افراز باشند، در مقابل دقیقاً یک بار بریده می‌شود، اگر یکی از این رأس‌ها در یک افراز دیگر قرار بگیرد، مستقل از تعداد راس‌هایی که در افراز دیگر قرار گرفته‌اند. از ابراگراف‌ها در خودکارسازی طراحی‌های الکترونیکی استفاده می‌شود.
برای یک مسئله افراز متعادل ("k",1+"ԑ")، به دنبال یافتن یک افراز با کمترین هزینه هستیم که گراف "G" را به "k" مؤلفه که هر کدام حداکثر دارای ((۱+"ԑ")("n"/("k") راس باشد هستیم. هزینه این الگوریتم تقریبی را با هزینه مسئله برش (k",1") مقایسه می‌کنیم که در آن هر کدام از "k" مؤلفه باید دقیقاً تعداد راس برابر با ("n"/"k") داشته باشند به عبارتی این مسئله، مسئله محدود تری نسبت به مسئله قبلی می‌باشد. بنابراین داریم که،
در حال حاضر می داینم که برش (۲٬۱) که کوچکترین مسئله دوبخشی می‌باشداز نوع NP-کامل است. سپس به بررسی مسئله ۳-افرازی که در آن "n"=3"k" است و پیچیدگی زمانی آن چندجمله‌ای است، می‌پردازیم. حال اگر فرض کنیم یک الگوریتم تخمینی متناهی برای مسئله افراز (k,1) داریم، یا نمونه ۳-بخشی با استفاده از افراز (k,1) بر گراف G قابل حل است یا این مسئله قابل حل نخواهد بود. حال اگر نمونه ۳-بخشی قابل حل باشد، مسئله افراز (k",1") نیز در گراف G بدون جدا کردن هیچ یالی، قابل حل است؛ در غیراینصورت اگر نمونه ۳-بخشی قابل حل نباشد، بهینه‌ترین افراز (k",1") بر روی G حداقل یک یال را برش می‌دهد. یک الگوریتم تخمینی با ضریب تخمین متناهی باید قادر به تشخیص این دو مورد از یکدیگر باشد، به این ترتیب می‌تواند مسئله ۳-بخشی که با فرض P=NP در تناقض است را حل کند؛ بنابراین مشهود است که مسئله افراز (k",1")، الگوریتم تخمین با زمان چندجمله‌ای و تخمین متناهی ندارد، مگر اینکه P=NP. تئوری جداسازی گراف مسطح تأکید می‌کند که هر گراف مسطح با n راس را می‌توان با حذف (O(√n راس به بخش‌های مساوی، تقسیم کرد. این نوع تقسیم‌بندی، با افرازی که در مورد آن توضیح داده شد، یکی نیستند، زیرا در این نوع تقسیم‌بندی، افرازها از راسها تشکیل شده‌اند نه یال‌ها. به هرحال نتیجه یکسان به دست آمده نشان می‌دهد هر گراف مسطح با درجه متناهی تعدادی برش متعادل با پیچیدگی (O(√n یال دارد.
از آنجایی که افراز گراف جزو مسائل سخت است، راه حل‌های عملی آن از روش‌های مکاشفه‌ای به دست آمده‌اند. دو گروه گسترده از این روش‌ها وجود دارد: محلی و سراسری. از جمله این روش‌های شناخته شده محلی الگوریتم و الگوریتم‌های می‌باشند که از ابتدایی‌ترین استراتژی‌های مؤثر برای‌های جستجوی محلی با برش‌های ۲-تایی بودند. عمده‌ترین مشکل این الگوریتم‌ها، مقداردهی اولیه دلخواه برای رئوس افرازها بود که بر کیفیت راه حل نهایی تأثیر می‌گذاشت. روش‌های سراسری بر ویژگی‌های کل گراف بستگی دارد و به مقداردهی دلخواه اولیه افرازها بستگی ندارد. رایج‌ترین نمونه آن، افراز طیفی است که افراز در آن از طیفی از ماتریس‌های مجاورت به دست می‌آید.
الگوریتم افراز چندمرحله‌ای در یک یا چند مرحله انجام می‌شود. هر مرحله اندازه گراف را با از بین بردن رأس‌ها و یالها کاهش می‌دهد، گراف‌های کوچکتر را افراز می‌کند، نهایتاً به عقب برمیگردد و بخش‌های گراف اصلی را تصحیح و بازسازی می‌کند. طیف گسترده‌ای از روش‌های تصحیح و افراز را می‌توان در شمای کلی روش چند مرحله‌ای قرار داد. در بسیاری از موارد، این روش می‌تواند سرعت اجرای بالا و نتایج با کیفیت بالا را هم‌زمان به دست دهد. یکی از مثال‌هایی که در آن از این روش به صورت گسترده استفاده می‌شود، METIS که یک افرازکننده گرافاست و hMETIS معادل آن برای ابرگراف هاست.
گرافی با ماتریس مجاورت "A" داده شده‌است، که "Aij" نشاندهنده یال بین "i" و "j"، و D، که یک ماتریس قطری است، و در آن هر اندیس قطری در سطر "i"، نشان دهنده درجه راس "i"ام است. لاپلاس ماتریس L، به صورت
"L"="D"-"A" تعریف می‌شود. حال، ضریب برش برای گراف ("G"=("V","E"، به معنای تقسیم کردن رأس‌ها به دو زیرگراف "U" و "W" می‌باشد که در آن هزینه برش ("U","W")/(|"U"|/|"W"|) کمینه باشد.
در این سناریو، دومین مقدار ویژه کوچک(L(λ، یک حد پایین برای هزینه(c) بهینه ضریب برش است که در آن c>λ/n. بردار ویژه (V) منتاظر با مقدار ویژه λ، گراف را تنها به دو بخش بر اساس اندیس منتاظر در آرایه یالها، دوبخشی می‌کند. تقسیم به تعداد بخش‌های بزرگتر با استفاده از تکرار روش دوبخشی به دست می‌آید، اما همیشه نتایج مورد انتظار و قابل قبولی را نمی‌دهد. مثال‌های توضیح داده شده در شکل ۱و ۲ نحوه انجام روش دوبخشی طیف گونه را توضیح می‌دهد.
زمانی که تعداد گروه‌هایی که باید افراز شوند یا اندازه افرازها، معلوم نیست، افراز با کمترین برش، ناموفق است. برای مثال بهینه‌سازی اندازه برش برای گروه‌های آزاد، همه رأس‌ها را در یک گروه قرار می‌دهد. به علاوه، امکان دارد اندازه برش برای کمینه‌سازی اشتباه باشد، از آن جهت که برای داشتن یک افراز و تقسیم‌بندی مطلوب، تنها شرط کمترین یال میان گروه‌ها کفایت نمی‌کند. این توضیحات، انگیزه را برای استفاده از پیمانگی (Q) به منزله یک استاندارد برای بهینه‌سازی افراز متعادل، را ایجاد می‌کند. مثال‌های توضیح داده شده در شکل ۳، ۲ نمونه که یکی از آن‌ها از ضریب برش و دیگری از پیمانگی به عنوان استاندارد استفاده می‌کنند، را توضیح داده است. به هر حال، اخیراً اثبات شده‌است که روش پیمانگی مشکل محدودیت تفکیک‌پذیری دارد که موجب می‌شود، هنگام استفاده آن در گروه‌های کوچک، نتایج غیرقابل اعتمادی تولید کند. در این زمینه، روش surprise، به عنوان روشی جدید برای ارزیابی کیفیت روش‌های محاسبه‌کننده افراز، پیشنهاد شده‌است.
مدل‌های چرخشی به منظور خوشه بندی داده‌های چند متغیره، که در آن‌ها همگونی‌ها موجب ایجاد قدرت چسبندگی بین آن‌ها می‌شود، مورد استفاده قرار می‌گیرد. ویژگی‌های پیکربندی روش‌های چرخشی، به صورت مستقیم می‌تواند به گروه‌هایی که قبلاً توضیح دادیم، تعبیر شود. به این ترتیب، گراف‌ها افراز می‌شوند تا دورهامیلتونی (H) را در گراف افراز شده به حداقل برسانند. دور هامیلتونی با نسبت دادن جایزه و مجازات به افرازهای پیش رو به دست می‌آید:
- به یالهای بین رأس‌های یک گروه جایزه می‌دهد.
- نبود یال بین رأس‌ها را در یک گروه را مجازت می‌کند.
- یالهای بین رأس‌های گروه‌های متفاوت را مجازات می‌کند.
- نبود یال بین رأس‌ها در گروه‌های متفاوت را جایزه می‌دهد.
به علاوه، خوشه بندی طیفی مبتنی بر PCA هسته‌ای، از یک چارچوب مبتنی بر کمترین مربعات بردار، بهره می‌برد و به این ترتیب امکان تصویر مدخل‌های داده را به هسته PCA، که ویژگی‌هایی همچون واریانس بالا را داراست، فراهم می‌کند؛ بنابراین یک جداسازی در سطح بالا را بین گروه‌های تصویر شده پیاده می‌کند.
برخی دیگر از روش‌ها، افراز گراف‌ها را به مانند یک بهینه‌سازی چندضابطه‌ای بیان می‌کنند. این دسته از مسائل بهینه‌سازی را می‌توان با استفاده از روش‌های محلی که در چارچوب علمی بیان می‌شوند، حل کرد. در این مسائل هر راس می‌تواند افراز خود را خود انتخاب کند.Kurve, Griffin, Kesidis (2011) "A graph partitioning game for distributed simulation of networks" Proceedings of the 2011 International Workshop on Modeling, Analysis, and Control of Complex Networks: 9 -16
بسته‌های نرم‌افزاری متنوعی وجود دارند که الگوریتم‌های شرح داده شده را پیاده‌سازی کرده اندیکی از اولین بسته‌های نرم‌افزاری در دسترس قرار داده شده Chaco نامیده می‌شود. می‌باشد که متعلق به Hendrickson و Leland می‌باشد. همانند بیشتر بسته‌های نرم‌افزاری در دسترس عموم، Chaco تکنیک‌های چند متغیره که در بالا ذکر شده‌است الگوریتم‌های جستجوی محلی پایه را پیاده‌سازی کرده‌است.
علاوه بر آن این بسته‌ها تکنیک‌های افراز طیفی را نیز پیاده‌سازی کرده‌اند.Metris، نیز از خانواده ابزارهای افراز گراف می‌باشد که توسط Karypis و Kumar توسعه داده شده‌است.
kMetis بر روی سرعت افزار متمرکز شده‌است و hMetis که یک افراز گر ابرگراف می‌باشد بر روی تساوی افرازها تمرکز دارد.
PaToH نیز در افراز ابر گراف‌ها به صورت گسترده کاربرد دارد که افرازهایی با کیفیت بالا تولید می‌کند.
ParMetis یک پیاده‌سازی موازی از الگوریتم‌های افراز گراف مربوط به Metis است.
Scotch نیز یک چارچوب برای افراز گراف است که توسط Pellegrini توسعه داده شده‌است. این بسته از روش‌های دو بخشی‌سازی بازگشتی چند متغیره از هر دو نوع تکنیک‌های موازی و پشت سر هم حمایت می‌کند.
Jostle نیز یک افراز گر موازی یا پشت سر هم برای گراف فراهم می‌کند که توسط Chris Walshaw توسعه داده شده‌است. نسخه تجاری این افراز گر با نام NetWorks شناخته شده‌است.
اگر مدلی از شبکه ارتباطی به در دسترس باشد آنگاه Jostle و Scotch می‌توانند از این مدل را به عنوان ورودی فرایند افراز گراف مورد استفاده قرار دهند.
Party از نیز مجموعه مفیدی از الگوریتم‌ها به همراه الگوریتم‌های Bubble/shape-optimized را پیاده‌سازی می‌کند.
بسته نرم‌افزاری DibaP نیز and its MPI-parallel variant PDibaP توسط Meyerhenke چارچوب Bubble را به کمک انتشار پیاده‌سازی کرده‌است.DibaP همچنین از تکنیک‌های مبتنی بر AMGen حل مسائل سیستم‌های خطی استفاده می‌کند.
Sanders و Schulz نیز یک بسته نرم‌افزاری افراز گراف به نام KaHIP را پیاده‌سازی کرده‌اند.
لیست چارچوب‌های رایگان متن باز:
کوبودو اوکیناوایی ، به مجموعه جنگ‌افزارهای هنرهای رزمی اوکیناوا و روش‌های بکارگیری آن‌ها گفته می‌شود.
کوبودو یک اصطلاح ژاپنی است که می‌توان آن را به "طریقت مبارزه قدیم" ترجمه کرد. کوبودوی اوکیناوایی شامل جنگ‌افزارهایی چون روکوشاکوبو (بو یا چوب بلند شش فوتی)، سای (جنگ‌افزاری با سه شاخه)، تونفا (نوعی باتوم دسته‌دار)، کاما (به شکل داسی کوچک)، نانچیکو (چوب زنجیردار)، تکو (شبیه به پنجه‌بوکس)، تینبه روچین (نیزه کوتاه و سپر)، سوروجین (زنجیر با وزنه)، تامبو (چوب کوتاه)، هانبو (چوب متوسط) و اکو (شبیه به پارو) است.
سبک‌های مختلفی وجود دارند که به‌طور ویژه به تمرین کوبودو اوکیناویی می‌پردازند. علاوه بر آنها، سبک‌هایی از دیگر هنرهای رزمی اوکیناوا نیز هستند که تمامی یا بخشی از این جنگ‌افزارها را به کار می‌برند؛ از این هنرها می‌توان کاراته گوجوریو را نام برد که تمامی جنگ‌افزارهای کوبودو اوکیناوایی را دارند.
در داستان‌ها و نیز باور مردم چنین آمده که پس از حمله سامورایی‌های قلمروی ساتسوما در ژاپن به جزایر ریوکیو (اوکیناوای امروزی)، آن‌ها روستاییان را از داشتن جنگ‌افزار منع کردند و همین باعث شد که جنگ‌افزارهای کوبودی اوکیناوایی امروزی از ابزارهای ساده زندگی کشاورزی پدید آیند. اگرچه جنگ‌افزارهایی با همین شکل در چین، مالزی و اندونزی از زمان‌های باستان وجود داشته‌است.
کوبودوی اوکیناوایی در نزدیک به یک سده پیش به اوج و شکوفایی کامل خود رسید و بیشتر کاتاهای امروزی در آن زمان نیز اجرا می‌شده‌اند و تنها بعدها تعداد کمی از آن‌ها تغییر کرده و بهبود یافتند. کم شدن آموزش ریوکیو کوبوجوتسو (کوبودو اوکیناوایی را با این نام نیز می‌شناخته‌اند) در آغاز سده بیستم، آینده این هنر رزمی را به خطر انداخت. در دوره تایشو (۱۹۱۲ - ۱۹۲۶)، برخی از رزمی‌کاران همچون "یابیکو مودن" حمله‌های بسیاری به این هنر رزمی‌کردند. بیشتر فرم‌هایی که امروزه باقی مانده‌اند به خاطر کوشش‌های "تایرا شینکن" (Taira Shinken) بوده‌است که در آغاز سده بیستم میلادی در سراسر جزایر ریوکیو سفر می‌کرد که حاصل آن گردآوری ۴۲ کاتای هشت جنگ‌افزار اوکیناوایی بوده‌است.
بو (bō) چوبی با بلندی حدود شش فوت است که برخی اوقات دو انتهای آن باریک‌تر است. احتمالا از یک وسیله کشاورزی به نام "تنبین" (Tenbin) گرفته‌اند که چوبی است که آن را روی شانه‌ها می‌گذارند و دو سبد از دو انتهای آن آویزان می‌کنند. همچنین می‌تواند به عنوان دسته بیل یا شن‌کش استفاده شود. از جنگ‌افزارهای دیگری همچون جو و هانبو بلندتر است و می‌تواند حتی از عصاهای پیاده‌روی‌های راهبان نیز گرفته شده باشد. بو را قویترین جنگ‌افزار اوکیناوایی می‌دانند چرا که ضعف دیگر جنگ‌افزارها در مبارزه با آن نمایان می‌شود. بو قدیمی‌ترین جنگ‌افزار اوکیناوایی است و معمولاً با چوب بلوط سرخ یا سفید ساخته می‌شود.
سای (Sai)، یک جنگ‌افزار سه‌شاخه است که گمان می‌رود از وسیله‌ای مانند چنگک کشاورزی به وجود آمده‌باشد که در کشاورزی بکار می‌رود. پلیس محلی اوکیناوا (Ufuchiku) در دوره فئودال ژاپن از وسیله‌ای مانند سای بهره می‌برد که بنام جیت یا جوت شناخته می‌شد و شباهت زیادی با اسلحه سای دارد. جیت در نوع پیشرفته با نام سای-جیت نیز شناخته می‌شود. شاخه میانی آن بلند بوده و برای ضربه زدن به حریف است و از دو شاخه کوچکتر اطراف آن برای گیر انداختن سلاح حریف (شمشیر، بو و غیره) استفاده می‌شود. گونه‌ای دیگر از آن وجود دارد که جهت دو شاخه کوچک ان برخلاف یکدیگر است و با نام مانجی‌سای شناخته می‌شود.
تونفا (Tonfa) یک چوب با طول حدود ۱۵ تا ۲۰ اینچ است که دسته‌ای کوچک به‌طور عمود بر آن قرار دارد و معمولاً با چوب درخت بلوط قرمز و به صورت جفتی ساخته می‌شود. بیشتر کاتاهای آن همچون کاتاهای دیگر جنگ‌افزارهای اوکیناوایی بیانگر فرم‌‌های دست خالی است. در دهه ۱۹۶۰ با افزایش گرایش به شناخت هنرهای رزمی در جهان، سازمان‌های اجرایی قانون در جهان به برتری‌های تاکتیکی تونفا بر باتوم پی بردند و بدین دلیل است که امروزه نیروهای امنیتی کشورهای مختلف از آن استفاده می‌کنند.