moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
او دانش‌آموختهٔ رشتهٔ نوازندگی پیانو در دانشگاه اتاوا و شهرتش به‌واسطهٔ تفسیر و تأویل هنری‌اش از آثار پیانویی یوهان سباستیان باخ است.
استیون هاف (؛ ؛؛ زادهٔ ) یک موسیقی‌دان، آهنگ‌ساز، مدرس موسیقی و نوازنده پیانو اهل انگلستان و استرالیا است.
او مدرک کارشناسی ارشد خود را مدرسه جولیارد دریافت داشت و در بسیاری از ارکسترهای بزرگ جهان به عنوان تک‌نواز پیانو، اجراهای موفقی داشته‌است که از آن میان می‌توان به ارکستر سمفونیک شیکاگو، ارکستر کلیولند، فیلارمونیک لس‌آنجلس، ارکستر سمفونیک تورنتو، ارکستر فیلادلفیا، ارکستر سمفونیک پیتسبرگ، ارکستر سمفونیک لندن، فیلارمونیک نیویورک، ارکستر سمفونیک بوستون، فیلارمونیک برلین، تالار کارنگی، سالن رویال فستیوال و تالار کنسرت آمستردام اشاره کرد.
مارک-آندره هَـملین (؛ زادهٔ ) یک نوازنده پیانو، موسیقی‌دان و آهنگ‌ساز اهل کانادا است.
مارک-آندره هَـملین نواختن پیانو را از سن ۵ سالگی آغاز کرده و دانش‌آموختهٔ دانشگاه تمپل است. وی بابت خلاقیت و مهارت تکنیکی در نوازندگی پیانو شهرت بین‌المللی دارد و تا کنون ۱۱ مرتبه نامزد دریافت جایزه گرمی بوده‌است.
بانو میتسوکو اوچیدا (زادهٔ ) موسیقی‌دان، نوازندهٔ پیانو و رهبر ارکستر ژاپنی‌الاصل اهل انگلستان است.
شهرت او به واسطهٔ تفسیر و تأویل هنری‌اش از آثار پیانوییِ ولفگانگ آمادئوس موتسارت و فرانتس شوبرت است.
او برندهٔ جوایزی همچون جایزه گرمی و پرمیوم ایمپریاله شده‌است.
موریس آندره (؛ – ) یک موسیقی‌دان، نوازندهٔ ترومپت و مدرس موسیقی اهل فرانسه بود.
او نوآوری‌های فراوانی برای ساز ترومپت به ارمغان آورد و در اشتهار و محبوب ساختن این ساز نقش مهمی داشت.
وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون رقابت بین‌المللی موسیقی ژنو و شوالیهٔ لژیون دونور شده‌است.
ورونیک هنشن (زادهٔ ۸ آوریل ۱۹۸۸ میلادی) یک سوارکار زن رشتهٔ درساژ اهل کشور لوکزامبورگ است. او در بازی‌های جهانی سوارکاری ۲۰۱۴ نمایندهٔ این کشور بود. او همچین در دو دوره مسابقات قهرمانی درساژ اروپا نیز از این کشور نمایندگی می‌کرد. (در سالهای ۲۰۱۳ و۲۰۱۵)
بهترین نتیجه او در بخش مسابقات قهرمانی در حال حاضر مقام چهاردهم مسابقات قهرمانی اروپا در بخش تیمی درساژ ۲۰۱۳ است که در شهر هرنینگ برگزار شد. بهترین نتیجه در بخش انفرادی او نیز مربوط به همین مسابقات می‌شود که مقام ۳۶ام را بدست آورده‌است.http://www.fei.org/bios/Person/10015733/HENSCHEN_Veronique
ژردی ساوای ئی برنادت (؛ ؛ زادهٔ ) یک موسیقی‌دان، رهبر ارکستر و نوازندهٔ ویولا دا گامبا اهل اسپانیا است.
او از دههٔ ۱۹۷۰ میلادی، یکی از صاحب‌نظران مشهور موسیقی کهن غربی است و نقش مهمی در شناساندن سازهای خانوادهٔ ویلا به‌خصوص ویولا دا گامبا داشته‌است. اجراهای او بیشتر سبک‌های موسیقی قرون وسطی، موسیقی رنسانس، موسیقی باروک، موسیقی رمانتیک و موسیقی دوره کلاسیک را شامل می‌شود.
وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون جایزه کرئو د سن ژردی، شوالیهٔ لژیون دونور و نشان زرین دولت کاتالونیا شده‌است و از استقلال‌طلبی کاتالان حمایت می‌کند.
نبرد عنیزه () در اوایل جنگ‌های سعودی-رشیدی صورت گرفت. عبدالعزیز در مارس ۱۹۰۴ میلادی شهر عنیزه را اشغال کرد، در حالی که تنها دو نفر کشته داد، اما ۳۷۰ نفر را کشت.ساندرز بک. "عربستان، یمن و عراق 1700-1950"
«شب دراز» سومین قسمت از فصل هشتم مجموعه تلویزیونی "بازی تاج‌وتخت"، و به‌طور کلی هفتادمین قسمت پخش شده از این مجموعه است. این قسمت توسط دیوید بنیاف و دی. بی. وایس نوشته شد و توسط میگل سپاچنیک کارگردانی شد و در تاریخ ۲۸ آوریل ۲۰۱۹ از شبکه تلویزیونی اچ‌بی‌او به نمایش درآمد. این قسمت با مدت زمان ۸۲ دقیقه، طولانی‌ترین مجموعهٔ بازی تاج‌وتخت است.
«شب دراز» به‌طور کامل در وینترفل اتفاق می‌افتد و نبرد بین ارتش مردگان و ارتش ترکیبی زندگان را نشان می‌دهد. عنوان قسمت اشاره به زمستانی تاریخی است که هزاران سال پیش رخ داده‌است که در آن وایت واکرها به وستروس سرازیر می‌شوند.
این قسمت نقدهای مختلفی دریافت کرده‌است. مقیاس و عظمت بصری نبرد، و داستان شخصی آریا استارک به عنوان ویژگی‌های برجستهٔ این قسمت، مورد تمجید منتقدان قرار گرفته‌است. با این حال، مواردی نظیر وضوح صحنه‌های نبرد، پایان ناگهانی داستان وایت واکرها، و نورپردازی تاریک صحنه‌های این قسمت، از مواردی هستند که منتقدان از آن‌ها انتقاد کرده‌اند.
در این قسمت، کاریس فن هاوتن (ملیساندر)، مگان پارکینسون (آلیس کاراستارک)، و ولادیمیر فردیک (شاه شب)، برای آخرین بار در این مجموعه حضور می‌یابند.
ارتش زندگان با ارتش مردگان روبرو می‌شود؛ دوتراکی‌ها پس از آنکه ملیساندر آتش را به شمشیرهای آن‌ها احضار می‌کند، به سوی مردگان حمله‌ور می‌شوند، اما سریعاً توسط مرده‌ها در هم می‌شکنند. ادیسون تالت پس از نجات سمول تارلی می‌میرد. برن استارک، که توسط تیان گریجوی و آهن‌زاده‌ها محافظت می‌شود، برای فریفتن شاه شب در جنگل خدایان منتظر می‌ماند؛ برن به درون کلاغ‌های در حال پرواز نفوذ می‌کند و شاه شب سوار بر اژدهای مرده، ویسریون، متوجه آن کلاغ‌ها می‌شود. زندگان به داخل وینترفل عقب‌نشینی می‌کنند و در همین حال ملیساندر پروردگار نور را فرا می‌خواند تا خندق اطراف شهر را به آتش بکشد.
جان اسنو و دنریس تارگرین، همراه با اژدهایان خود، با شاه شب درگیر می‌شوند. مردگان با جسدهای خود به دیوار آتشین نفوذ کرده و به قلعه حمله می‌کنند. لینا مورمونت، در حالی که یک غول مرده او را تا حد مرگ در دستانش می‌فشارد، خنجرش را در چشمان او فروکرده و او را نابود می‌کند. بریک دنداریون آخرین جان خود را برای نجات آریا استارک و سندور کلگین از دست مرده‌ها فدا می‌کند. آن‌ها ملیساندر را پیدا می‌کنند و او به آن‌ها می‌گوید بریک با هدف انجام کاری احیا شده‌بود که اکنون انجام شده‌است، و یک پیش‌گویی را که پیشتر به آریا گفته‌بود ("صعود")، تکرار می‌کند؛ او در این پیش‌گویی گفته بود که آریا «چشم‌های زیادی را برای همیشه خواهد بست» و بر «چشم‌های آبی» تأکید کرده‌بود.
شاه شب از اسب پیاده شده و در آتش اژدها گرفتار می‌شود، با این حال او در برابر این آتش مصون است. او مدافعان مردهٔ وینترفل و استارک‌های دفن شده در سردابه‌های شهر را بیدار می‌کند. جان از روی ریگال، و دنریس از روی دروگون سقوط می‌کنند. دنریس در کنار جورا مورمنت با مرده‌ها مبارزه می‌کند. جورا مورمونت پس از نبرد در نهایت تسلیم زخم‌هایش می‌شود. جان به سوی جنگل خدایان می‌رود اما ویسریون مانع او می‌شود.
شاه شب برای کشتن برن به جنگل خدایان می‌رسد و تیون را که به او حمله‌ور شده‌است، می‌کشد. آریا ناگهان به روی شاه شب می‌پرد؛ شاه شب در حالی که دست آریا، که خنجری را با آن گرفته، نگه داشته‌است، او را از گردن گرفته و بلند می‌کند. اما آریا خنجر ساخته شده از فولاد والریایی خود را به دست آزادش انداخته و به بدن شاه شب فرومی‌کند. این کار او باعث در هم شکستن شاه شب و محو شدن ارتش او می‌شود.
ملیساندر، که مأموریت خود را به انجام رسانده، در سپیده دم به داخل برف‌ها می‌رود، گردنبند جادویی خود را درآورده، و در حالی که داوس او را تماشا می‌کند، از کهولت سن می‌میرد.
نویسندگی این قسمت به عهدهٔ دیوید بنیاف و دی. بی. وایس بوده‌است.
قسمت «شب دراز» توسط میگل سپاچنیک کارگردانی شده‌است. این قسمت در ۱۱ هفته و در طول ۵۵ شب، در آب‌وهوای نامساعد، و در صحنه‌هایی در مانی‌گلس، سنتفیلد، و بلفاست در ایرلند شمالی فیلمبرداری شده‌است. فیلمبردار فابیان واگنر فیلمبرداری این قسمت را اینگونه توصیف کرده‌است: «از نظر فیزیکی طاقت‌فرسا… آن‌ها می‌گویند با حیوان‌ها و بچه‌ها کار نکنید، ما از هر چیزی ۱۰۰ برابر بیشتر داشتیم». سپاچنیک محاصرهٔ هلمز دیپ در فیلم را مورد مطالعه قرار داد تا نبرد وینترفل را طوری پایه‌گذاری کند که «این نبرد برای مخاطب خسته‌کننده نباشد»، و گفت: «هرچه مبارزهٔ کمتری در یک سکانس داشته‌باشید، بهتر است». او همچنین برای القای حس تعلیق، وحشت، خشونت، و درام، حال و هوا را از یک برداشت به برداشت دیگر تغییر داده‌است. او این نبرد را با عنوان «ترس و بقا» توصیف کرده و تمرکز آن بر محاصرهٔ یک گروه توسط بیگانه‌ها را با فیلم حمله به کلانتری ۱۳ مقایسه نموده‌است.
خوانندهٔ سبک کانتری، کریس استپلتون، به همراه نوازندهٔ گیتار بیس و مدیر تورهای خود، به عنوان یک مرده در این قسمت حضور تک‌جلوه داشته‌است. به کفتهٔ استپلتون، تیم برنامه‌ریزی او با عوامل مجموعه تماس گرفته و درخواست کرده‌اند که در صورت امکان او حضور کوچکی در یکی از قسمت‌های این مجموعه داشته‌باشد. در پی این درخواست، تهیه‌کنندگان مجموعه از او دعوت کردند که به بلفاست رفته در صحنه‌هایی از این قسمت حضور یابد.
این قسمت در اولین پخش خود در شبکهٔ اچ‌بی‌او، ۱۲٫۰۲ میلیون بیننده را به خود جذب کرد، و ۵٫۷۸ میلیون بینندهٔ دیگر نیز آن را از طریق رسانه‌های جاری تماشا کردند. قسمت «شب دراز» در مجموع ۱۷٫۸ میلیون نفر بیننده داشت.
این قسمت در وبگاه راتن تومیتوز با ۱۰۴ نقد دارای درصد پذیرش ۷۴٪ است، با این حال امتیاز آن در این وبگاه ۹/۱۰ است. در جمع‌بندی نقدهای این وبگاه آمده‌است: «زمستان آمد و رفت، و آریا استارک می‌تواند به‌طور رسمی بدترین زن در سرزمین باشد، اما با وجود برخی صحنه‌های حماسی و احساسی، «شب دراز» با نگرش به سوی ارتجاع نهایی، مخاطب را در حسرت بعضی موارد (مانند نورپردازی) رها می‌کند».
کارگردانی و فیلمبرداری این قسمت مورد تحسین برخی منتقدان قرار گرفته‌است. جیمز هیبرد از مجلهٔ "انترتینمنت ویکلی" آن را اینگونه توصیف می‌کند: «یک حماسهٔ اکشن که به تزریق بافت داستانی شخصیت‌ها به درون یک نبرد واضح و قابل درک می‌پردازد… بازی تاج‌وتخت به ساخت هر نبرد به‌صورت منحصر به فرد، متقاعد کننده، و اساسی ادامه می‌دهد». شکست غیر منتظرهٔ شاه شب توسط آریا نیز مورد تمجید قرار گرفته‌است. آلیسون هرمان در وبگاه "رینگر" چنین نوشته‌است: «این موضوع که آریا کسی بود که کار را تمام کرد، شجاعانه است. حداقل… او زنی بود که تسلط داشتن بر مرگ را آموخته بود، و در نهایت، به کمک سلاحی که خانواده‌اش را در غم و اندوه فراوانی فرو برده‌بود، از پذیرش مرگ نیز سر باز زد». مایلز مک‌نات نیز در وبگاه "ای. وی. کلاب" در مورد این قسمت گفته‌است: «آنچه که توسط هواداران و در قالب یک اپیزود پر شده با ائتلاف مرگ به دور این مجموعه تنیده بود، به یک اپیزود در مورد دختری بدل شد که تمام دوران نوجوانی خود را صرف آموزش و تمرین برای این لحظه کرده‌بود و در نهایت با این حقیقت روبرو شد که به اندازه‌ای که تصور می‌کرد، آماده نبود. تا زمانی که اعتماد به نفس — علم غیب؟ — لازم برای وارد کردن ضربهٔ پیروزی را کسب کرد». این موضوع باعث شد که «لحظهٔ پایانی، در نقطهٔ مقابل یک حس غیرقابل انکار از ناامیدی و عدم شکوهمندی قرار بگیرد».
با این حال، میزان ملموس بودن اسطوره‌شناسی وایت واکرها، فقدان عنصر تطهیر، و استفاده از نورپردازی تاریک در روند تولید این قسمت، به عنوان عملی بی‌دلیل، دلسرد کننده، و نالازم از بعد هنری، مورد انتقاد قرار گرفت. یکی از منتقدان در مجلهٔ "ورایتی" به نام کارولین فرامک نوشت: «پس از سال‌ها تأکید بر اینکه تهدید نابودگری وایت واکرها چقدر می‌تواند عظیم، ترسناک، و مخرب باشد، غرق شدن در اینکه 'چه کسی بر روی آن صندلی معروف خواهد نشست'، احمقانه به نظر می‌رسد». زاک کرام از وبگاه "رینگر" نیز داستان این قسمت را اینگونه توصیف کرده‌است: «یک استنتاج ناراضی کننده و عجیب و غریب از خط داستانی که سریال را از ابتدا پایدار نگه داشته‌بود… به نظر می‌رسد سؤالات بسیار مهم تا ابد بی‌پاسخ باقی خواهند ماند». بعضی منتقدان همچنین به این موضوع اشاره کرده‌اند که ظاهراً این قسمت به نتیجه‌گیری از پیشگویی آزور آهای (یک پیشگویی که در کتاب به آن اشاره شده‌است) پرداخته‌است، اما این پیشگویی را حل فصل نکرده‌است. با توجه به اینکه آریا استارک الزامات مربوط به این پیشگویی را احراز نکرده‌بود، منتقدان بر اساس این پیشگویی، توقع داشتند که شخص آزور آهای شاه شب را نابود کند.
سرانجامِ خط داستانی وایت واکرها و اهمیت آن در جمع‌بندی و پایان مجموعه، به شکل‌گیری بحث‌هایی در میان مفسران آن منجر شد. اریک کین از مجلهٔ "فوربز" با بیان اینکه «شاه شب، (که در واقع در کتاب حضور ندارد) بسیار تک‌بعدی و ناخوشایند است. در نگاهی دقیق‌تر، او در واقع موضوع اصلی تمام این داستان‌ها نیست… سرسی بسیار بسیار جذاب‌تر و متقاعدکننده‌تر است؛ چرا که او یک فرد واقعی با انگیزه‌ها و ترس‌ها و عشق و نفرت واقعی و هر چیز دیگری در میان آن‌ها است»، اظهار کرده‌است که این یک پایان بی‌نقص برای داستانی بود که در واقع خط داستانی جانبی مجموعهٔ "بازی تاج‌وتخت" است. در مقابل، آلیسا رزنبرگ در "واشینگتن پست" پایان این قسمت را اینگونه توصیف کرده‌است: «نومیدی عقلانی، جایی که یک قسمت بزرگ و مهم از "بازی تاج‌وتخت،" به جای یک افشاگری خالص، حس یک فیلمبرداری بد که توسط هواداران تدوین شده‌است را منتقل می‌کند».
صحنهٔ نجات آریا توسط بریک دنداریون، و متعاقباً مرگ او، عموماً به خوبی مورد پذیرش قرار گرفت. جولی لش از وبگاه "کلایدر" پایان این قسمت را «یک پایان احساسی و دلیرانه» خوانده و گفته‌است که این شخصیت (بریک) با بازکردن چشم‌هایش به جای بستن آن‌ها پس از مرگ، «جذابیت خود را حفظ کرده‌است». در مصاحبه‌ای با بازیگر این نقش ریچارد دورمر، جاش ویگلر از "هالیوود ریپورتر" و لی بلیکلی از "هاف‌پست" اشاره کردند که صحنهٔ مسدود شدن راهرو یادآور مرگ نمادین هودور بود، که هر دو (بریک و هودور) با از خود گذشتگی، خود را برای دفاع از هدفی بزرگتر فدا کردند؛ دورمر این موضوع را تأیید کرده و افزود که این صحنه همچنین «تقریباً مسیح-گونه» بود."'Game of Thrones': How That "Religious" Death Scene Impacts the Final Season's Future", by Josh Wigler, "The Hollywood Reporter""The Religious Symbolism Behind Beric Dondarrion's Heroic End On 'Game Of Thrones'", by Leigh Blickley, "Huffington Post" جک شپرد از "ایندیپندنت" معتقد بود که این مرگ «ترسناک، اما هدفمند» بود، و برای ایفای نقش آن امتیاز ۴/۵ را در نظر گرفت."Game of Thrones recap: Who lived, who died and how each character fought in the Battle of Winterfell", by Jack Shepherd, "The Independent"
رایان گراور، دانشیار امور بین‌المللی، به وبگاه "وکس" گفت که در این قسمت «رابطهٔ میان تاکتیک‌های نظامی خوب و برنامه‌های خوب تلویزیونی دچار تضاد شده‌است». میک کوک، کهنه‌سرباز جنگ افغانستان، تأیید کرده‌است که آرایش پیاده‌نظام، منجنیق‌ها و خندق‌های ارتش زندگان اشتباه بوده و دفاع دیوارها و سواره‌نظام نور (دوتراکی‌ها) به‌طور ناکارآمدی مورد استفاده قرار گرفته‌اند.
تیم گودمن از "هالیوود ریپورتر" انتقادات وارد شده به قسمت شب دراز را جلوه‌ای از ناممکن بودن جلب رضایت تمام مخاطبان یک مجموعهٔ تلویزیونی به وسعت "بازی تاج‌وتخت" دانسته و آن را با بازخوردهای فصل آخر مجموعه‌هایی همچون "برکینگ بد"، "مد من"، "سوپرانوز"، و "وایر" مقایسه کرده‌است. او گفت: «طرفداران (تلویزیون) ترکیبی هستند از افرادی که می‌دانند دقیقاً از شما و داستانتان چه می‌خواهند، کسانی که می‌دانند چه می‌خواهند اما در صورتی که به آن دست نیابند بلافاصله بر ضد شما خواهند شد، و دستهٔ عجیبی از افراد خوشحال اما ناامید یا مأیوس، که در عین حال حاضر به معاملهٔ تجربه با هیچ چیز دیگری نیستند [...] دلگرمی این است که آن خاطرات (و عقیده) محو می‌شوند، و شما بی‌توجه به مسائل دیگر، به تالار مشاهیر سحرآمیز و افسانه‌ای راه خواهید یافت».
تبر طلایی ۳ یک بازی ویدئویی به سبک بیتم آپ با زاویه دید از پهلو است که توسط سگا در ۲۵ ژوئن ۱۹۹۳، برای کنسول سگا جنسیس ساخته و منتشر شده‌است. این بازی دنبالهٔ "تبر طلایی ۲"، و سومین قسمت اصلی از مجموعه بازی‌های "تبر طلایی" به‌شمار می‌رود. بعدها از این بازی چندین نسخه مختلف شامل "گردآوری سگا جنسیس" برای کنسول‌های پلی‌استیشن ۲ و پلی‌استیشن همراه، "گردآوری نهایی جنسیس سونیک" برای پلی‌استیشن ۳ و اکس‌باکس ۳۶۰، و به صورت دیجیتالی بر روی کنسول مجازی وی منتشر شد. ویژگی‌های جدیدی به این نسخه اضافه شده‌است که از آن‌ها می‌توان به شخصیت‌های جدید، حرکات جدید (حملات ویژه، حملات کار گروهی و وردهای جادویی گروهی) و نقاط چند شاخه اشاره کرد که به بازیکن اجازه انتخاب مسیر دلخواه را می‌دهد.
دامود هل استرایک، شاهزاده تاریکی، تبر طلایی را برداشته و نفرینی شیطانی بر سر همه جنگجویان قرار داده است. با این حال، یکی از قهرمانان از نفرین رهایی یافته و برای حل مسئله تلاش می کند تا نفرین دیگران را نیز از بین ببرد، تاریکی را شکست دهد و تبر طلایی را بازپس بگیرد.
جاناتان نینگکه با نام ادن (؛ به معنی عدن؛ زادهٔ ) شناخته می‌شود خواننده ایرلندی است.
هزارپای انسانی ۳ فیلمی محصول سال ۲۰۱۵ و به نویسندگی و کارگردانی توم سیکس است. در این فیلم بازیگرانی همچون دیتر لازر، لارنس آر هاروی، رابرت لاساردو، تام لیستر جونیور، جای تاوار، اریک رابرتس، بری السن، کلیتون رونر، توم سیکس، آکی‌هیرو کیتامورا ایفای نقش کرده‌اند.
این فیلم دنباله فیلم‌های "هزارپای انسانی" و "هزارپای انسانی ۲" می‌باشد.
در علم محاسبات عددی روشی برای بدست آوردن عددی انتگرال‌ها وجود دارد که توسط توماس سیمپسون مورد استفاده قرار گرفته‌است و به همین دلیل به این روش قاعده سیمپسون می‌گویند.
در این قانون با استفاده از n بار استفاده از قانون ذوزنقه برای بدست آوردن مساحت زیر نمودار فرمولی برای مساحت زیر نمودار بدست میاورد که دقیقتر از روش ذوزنقه است.
در این قانون با تقسیم کردن نمودار به بخش‌های کوچک‌تر مساحت زیر نمودار را بدست میاورد (با تقسیم به n+1 بخش که n عددی زوج است).
البته حدود صد سال پیش از سیمپسون فردی به نام یوهانس کپلر از این فرمول استفاده کرده بود به همین دلیل گاهی به این روش قانون کپلر هم گفته می‌شود.
اگر اندازهٔ بازهٔ مورد انتگرال کوچک باشد، قاعده سیمپسون برای n = ۲ یک جواب نسبتاً دقیق از جواب انتگرال خواهد بود. اما اگر تابع ما پیوستگی نداشته باشد یا اندازهٔ بازهٔ مورد انتگرال بزرگ باشد یا تابع ما دارای مشتق‌های ناپیوسته باشد، در هر یک از این موارد قاعده سیمپسون برای n = ۲ جوابی دقیق ارائه نمی‌دهد. در این صورت می‌توان بازه را به n > 2 بخش تقسیم کرد و در هر یک از این بخش‌ها از قاعده سیمپسون استفاده کرد؛ که در این صورت به آن تعمیم قاعده سیمپسون گفته می‌شود.
فرض کنید بازهٔ انتگرال [a,b] به n بخش تقسیم شده‌است و همچنین n را عددی زوج در نظر بگیرید در این صورت طبق قاعده سیمپسون داریم
که در این فرمول formula_3 برای formula_4 و در آن formula_5
خطای تعمیم قاعده سیمپسون برابر است باAtkinson صفحه ۲۵۶; Süli and Mayers, بخش ۷٫۵
که در آن formula_7 عددی بین formula_8 و formula_9 است و formula_5 طول هر گام است.
اگر چندجمله‌ای درجهٔ دو formula_11 را به جای تابع formula_12 در فرمول استفاده کنیم می‌توان با استفاده از درونیابی می‌توان این چندجمله‌ای را بدست آورد.Atkinson, صفحه ۲۵۶; Süli and Mayers, بخش ۷٫۲
با انتگرال گرفتن از دو طرف تساوی و استفاده از قانون لاگرانژ داریم:
که این روش انتگرال‌گیری که یک حالت خاص از قاعده سیمپسون است را با نام سیمپسون یک سوم می‌شناسند.
خطای این روش محاسبهٔ انتگرال برابر است با:Atkinson, معادلهٔ (۵٫۱٫۱۵); Süli and Mayers, تئوری 7.2
formula_15 که formula_16
و فرمول روش ذوزنقه
است که خطای این دو روش به ترتیب
هستند که برای استخراج فرمول جدید از این دو روش به نسبت خطاها آن‌ها را جمع می‌کنیم.
جمع وزن‌دار این دو فرمول دقیقاً همان فرمول سیمپسون یک سوم است.
این قانون یکی دیگر از روش‌های محاسبهٔ انتگرال است. این قانون با درونیابی یک چندجمله‌ای درجه ۳ و استفاده از قاعده سیمپسون بدست می‌آید.Matthews 2004
خطای روش سیمپسون سه هشتم برابر است با:
در این روش با n بار استفاده از قاعده سیمپسون سه هشتم در بازهٔ [a,b] فرمول زیر به‌دست می‌آید
خطای روش تعمیم قاعده سیمپسون سه هشتم برابر است با
در تعمیم قاعده سیمپسون به جای استفاده از قاعده سیمپسون در بین بخش‌های جداگانه، آن را بین بخش‌هایی که همپوشانی دارند استفاده می‌کنیم
این فرمول با استفاده از قاعده سیمپسون و قاعده سیمپسون سه هشتم و در نهایت میانگین گرفتن از دو فرمول به‌دست آمده به‌دست آمده‌است.
برای انتگرال گرفتن از بازهٔ غیرمعمول formula_26 که به علت‌های مختلفی مانند کامل نبودن داده‌ها یا از بین رفتن آن‌ها رخ می‌دهد، لازم است آن را به بازه‌های غیر زوج تقسیم کنیم.
فرض کنید این بازه را به زوج زیر بخش (formula_27) با ارتفاع‌های formula_28 تقسیم کرده‌ایم در این صورت داریم
که formula_30 مقادیر تابع اصلی در k امین نقطهٔ قاعده سیمپسون است و ضرایب formula_31 and formula_32 از طریق زیر به‌دست می‌آیند
که استفادهٔ این روش در قطعه کد زیر در پایتون (زبان برنامه‌نویسی) آمده‌است:
شلیک با چشم فیلمی محصول سال ۲۰۰۲ و به کارگردانی هارمش مالهوترا است. در این فیلم بازیگرانی همچون گوویندا، راوینا تاندون، قادرخان، شاکتی کاپور، جانی لور، آسرانی، رازک خان، تیکو تالسانیا، شارات ساکسنا، بینا بانرجی ایفای نقش کرده‌اند.
برادر راجا فیلمی محصول سال ۲۰۰۳ و به کارگردانی رامان کومار است. در این فیلم بازیگرانی همچون گوویندا، آرتی چهابریا ایفای نقش کرده‌اند.
شادی فیلمی محصول سال ۲۰۰۵ و به کارگردانی کرتی آهوجا است. در این فیلم بازیگرانی همچون گوویندا، پریتی جانگیانی، چانکی پاندی، آرتی چهابریا، جکی شروف، پریم چوپرا، شارات ساکسنا ایفای نقش کرده‌اند.
پول باشه یار هم میاد فیلمی محصول سال ۲۰۰۸ و به کارگردانی گانش آچاریا است. در این فیلم بازیگرانی همچون گوویندا، آفتاب شیودسانی، آپن پاتل، هانیسکا موتوانی، سلینا جایتلی، مانوج باجپایی، راوی کیشان، آنتارا بیسواس ایفای نقش کرده‌اند.
برو راهتو برو فیلمی محصول سال ۲۰۰۹ و به کارگردانی تی. کی. راجیو کومار است. در این فیلم بازیگرانی همچون گوویندا، راجپال یاداو، ریما سن، اوم پوری، آصف باسرا، آسرانی، مانوج جوشی ایفای نقش کرده‌اند.
آنتارا بیسواس یا مونا لیزا (زاده ۲۱ نوامبر ۱۹۸۲) بازیگر هندی است.
از کارهای معروف او می‌توان به بازی در فیلم پول باشه یار هم میاد و قافله اشاره کرد.
بازکردن حلقه () از تکنیک‌های تبدیل حلقه یا لوپ در برنامه‌نویسی و بهینه‌سازی می‌باشد، که با استفاده از روش بازکردن حلقه، تلاش می‌کند تا سرعت اجرای برنامه را بهینه‌سازی نماید. این روش اغلب برای حلقه‌های کوتاه مناسب است. پس از اینکه یک حلقه باز می‌شود، شرط حلقه برای چک کردن وجود ندارد و در هر مرحله اجرای حلقه، شاخه‌های کمتری اجرا می‌شوند. در مجموع با استفاده از تکنیک بازکردن حلقه، سرعت اجرای برنامه افزایش می‌یابد و از سوی دیگر، حجم کد برنامه افزایش خواهد یافت. تکنیک بازکردن حلقه، بخشی از روش‌های درستی‌یابی صوری است، که کاربرد ویژه آن در زمینه وارسی مدل می‌باشد.
تبر طلایی ۲ یک بازی ویدئویی به سبک بیتم آپ با زاویه دید از پهلو است که نخست توسط سگا در دسامبر ۱۹۹۱، برای کنسول سگا جنسیس ساخته و منتشر شده‌است. این بازی دنبالهٔ نسخه کنسول خانگی بازی محبوب "تبر طلایی"، و دومین قسمت اصلی از مجموعه بازی‌های "تبر طلایی" به‌شمار می‌رود، اگرچه نسخه آرکید دنباله مختص به خود تحت عنوان "تبر طلایی: انتقام دِث اَدر" را داشت که در سال ۱۹۹۲ عرضه شد. تبر طلایی ۲ بعدها در عنوان "گردآوری نهایی جنسیس سونیک" برای کنسول‌های پلی‌استیشن ۳ و اکس‌باکس ۳۶۰، و نسخه‌ای سازگار شده از آن برای آی‌اواس در دسترس قرار گرفت.
سه شخصیت اصلی نسخه اول بازی تبرطلایی یعنی، اَکس بتلر، تیریس فلر و گیلیوس تاندر هِد در تبرطلایی ۲ به بازی برگشته اند تا با شکست دادن خاندان شرور جدید ، که تحت رهبری Dark Guld است، مردم سرزمین را نجات داده و تبر طلایی را که در اختیار اوست پس بگیرند. این بازی در مجموع دارای هفت مرحله است: شش مرحله پیمایشی و مرحله پایانی نبرد نهایی مقابل دشمن اصلی بازی Dark Guld.
پلیس سایبورگ ۳ و (همچنین به عنوان ضربه ترمینال نیز شناخته می‌شود) یک فیلم ویدئویی آمریکایی اکشن و علمی تخیلی محصول سال ۱۹۹۵ با بازی فرانک زاگارینو است. این فیلم سومین و آخرین قسمت در مجمموعه فیلم‌های پلییس سابورگ محسوب می‌شود.
فی-فی لی (به انگلیسی: Fei-Fei Li؛ متولد ۱۹۷۶)، که همچنین تحت نام لی فی-فی نیز مقاله می‌نویسد، استاد علوم کامپیوتر در دانشگاه استنفورد است. او در حال حاضر یکی از مدیران مؤسسه هوش مصنوعی انسان-محور استنفورد و آزمایشگاه بینایی و یادگیری استنفورد است. او از سال ۲۰۱۳ تا ۲۰۱۸ به عنوان مدیر آزمایشگاه هوش مصنوعی استانفورد (SAIL) خدمت کرده‌است. در سال ۲۰۱۷، وی سازمان غیرانتفاعی «ای‌آی فور آل» را تأسیس کرد که در راستای افزایش تنوع نژادی در زمینه هوش مصنوعی فعالیت می‌کند. تخصص تحقیق لی شامل هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، دید کامپیوتر و علوم اعصاب شناختی است. لی یکی از کارآمدترین محققان در زمینه هوش مصنوعی است. او دانشمند برجسته و محقق اصلی ایمیج‌نت بود که یک پروژه مهم در زمینه جمع‌آوری داده و بینایی رایانه است که منجر به انقلاب اخیر در زمینه یادگیری عمیق شد.
لی با خانواده اش از چین به آمریکا مهاجرت کرد و در پارسیپنی-تروی هیلز، نیوجرسی مستقر شد. او در سال ۱۹۹۵ از دبیرستان پارسیپنی فارغ‌التحصیل شد. در سال ۲۰۱۷ لی وارد سالن مشاهیر این دبیرستان شد. او در سال ۱۹۹۹ مدرک فوق لیسانس فیزیک خود را از دانشگاه پرینستون دریافت کرد. مدرک دکترای او در زمینه مهندسی برق از موسسه فناوری کالیفرنیا است که در سال ۲۰۰۵ آنرا دریافت کرد. استاد راهنمای اولیه او پیترو پرونا و استاد دوم وی کریستف کخ بودند که هر دو در آن زمان عضو هیئت علمی موسسه فناوری کالیفرنیا بودند. مطالعات دوره تحصیلات تکمیلی وی توسط National Science Foundation Graduate Research Fellowship و The Paul & Daisy Soros Fellowships for New Americans پشتیبانی شد.
از سال ۲۰۰۵ تا اوت سال ۲۰۰۹، لی استادیار بخش برق و کامپیوتر در دانشگاه ایلینوی در اربانا-شمپین و گروه علوم کامپیوتر دانشگاه پرینستون بود. در سال ۲۰۰۹ او به عنوان استادیار به استنفورد پیوست و در سال ۲۰۱۲ به رتبه دانشیار عضو هیت علمی ارتقا پیدا کرد و سپس در سال ۲۰۱۷ استاد کامل شد. در سال ۲۰۰۶، به عنوان مدیر آزمایشگاه اطلاعات مصنوعی استنفورد (SAIL) در استنفورد خدمت کرد و در طول این دوره، سریع‌ترین رشد آزمایشگاه را تحت نظارت وی رخ داد. او به همراه دکتر جان اچمیندی مدیر و مؤسس پیشگامی شهروندان دانشگاه استنفورد - هوش مصنوعی انسان‌محور بود.
لی در طول مرخصی کاری خود از دانشگاه استنفورد از ژانویه ۲۰۱۷ تا پاییز سال ۲۰۱۸، به عنوان دانشمند اصلی هوش مصنوعی/یادگیری ماشین و نایب رئیس به سکوی ابری گوگل پیوست. در گوگل، وی بر دموکراتیزه کردن فناوری هوش‌مصنوعی و کاهش موانع ورود به کسب و کارها و توسعه دهندگان، از جمله توسعه محصولات مانند AutoML، تمرکز می‌کند. در پاییز سال ۲۰۱۸ او به دانشگاه استنفورد بازگشت و تدریس خود ادامه داد.
لی همچنین برای کارهای غیرانتفاعی خود به عنوان مؤسس و رئیس سازمان غیرانتفاعی AI4ALL شناخته می‌شود که مأموریت آن آموزش نسل بعدی تکنولوژیست‌ها، متفکران و رهبران فناوری اطلاعات از طریق ترویج تنوع نژادی از طریق هوش مصنوعی انسانی‌محور است. پیش از تأسیس AI4ALL در سال ۲۰۱۷، لی و دانشجوی سابق او، اولگا روساکوفسکی، که در حال حاضر استادیار دانشگاه پرینستون است، مشترکاً برنامه مشابه‌ای در استنفورد به نام SAILORS) Stanford AI Lab OutReach Summers) را تأسیس و مدیریت کردند. SAILORS یک اردوگاه تابستانی سالانه در استنفورد بود که به دختران سال نهم دبیرستان فعال در زمینه تحصیل و تحقیق در هوش مصنوعی اختصاص داشت. این اردوگاه که در سال ۲۰۱۵ تأسیس شد و در سال ۲۰۱۷ نام خود را به AI4ALL @Stanford تغییر داد. در سال ۲۰۱۸، AI4ALL علاوه بر استنفورد پنج اردوی تابستانی دیگر در دانشگاه پرینستون، دانشگاه کارنگی ملون، دانشگاه بوستون، دانشگاه کالیفرنیای آمریکا برکلی، و دانشگاه سیمون فریزر کانادا را راه‌اهدازی کرده‌است.
لی بر روی هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، بینایی کامپیوتری، علوم اعصاب شناختی و علوم اعصاب محاسباتی کار می‌کند. او تقریباً ۱۸۰ مقاله پژوهشی داوری شده را منتشر کرده‌است. کارهای او در مجلات رایانه و علوم اعصاب از جمله طبیعت، مقالات آکادمی ملی علوم، مجله علوم اعصاب، کنفرانس بینایی رایانه‌ای و بازشناخت الگو، کنفرانس بین‌المللی بینایی رایانه‌ای، کنفرانس سیستم‌های پردازش اطلاعات عصبی، کنفرانس اروپایی بینایی رایانه، مجله بین‌المللی بینایی رایانه، و مقالات آی‌تریپل‌ئی در تحلیل الگو و هوش ماشین منتشر شده است. او به عنوان یک پیشگام هوش مصنوعی توصیف شده‌است که «انسانیت را به هوش مصنوعی اضافه کرده‌است».
در میان کارهای شناخته شده آن، پروژه ایمیج‌نت است که حوزه درک بصری در مقیاس بزرگ را تغییر بنیادی داده‌است.
لی و تیم دانشجویان و همکارانش رقابتی بین‌المللی در زمینه شناسایی تصویری ایمیج‌نت به نام چالش تشخیص بصری بزرگ تصویری ایمیج‌نت را بین سال‌های ۲۰۱۰ تا ۲۰۱۷ در جامعه دانشگاهی رهبری کرده‌است. بر اساس مقاله‌ای اخیر در انتشارات کوارتز، «بسیاری آن را به عنوان کاتالیزوری برای این رونق هوش مصنوعی که جهان امروز شاهد است، می‌دانند.»
تحقیقات لی در بینایی رایانه به‌طور قابل توجهی به حوزه «درک مناظر طبیعی» و «داستان‌گویی تصاویر» کمک کرد. او برای کار خود در این زمینه توسط انجمن بین‌المللی تشخیص الگو در سال ۲۰۱۶ تقدیر شده‌است. او در سال ۲۰۱۵ یک سخرانی در صحن اصلی تد در ونکوور ارایه داد که از آن زمان بیش از ۲ میلیون بار مشاهده شده‌است.
در سال‌های اخیر، تحقیقات لی به حوزه هوش مصنوعی و سلامت گسترش یافت. وی با پروفسور آرنولد میلستین در استنفورد همکاری می‌کند که فردی پیشرو در زمینه بهبود کیفیت خدمات درمانی است.
او درس CS231n در زمینه «شبکه‌های عصبی مصنوعی برای تشخیص بصری» را در استنفورد آموزش داده‌است. این درس در کورسرا نیز موجود می‌باشد. کورسرا یک سکوی یادگیری آنلاین است که توسط همکاران او در استنفورد، دافنی کالر و اندرو ان‌جی، تأسیس شده‌است.
لی به نوشتن یکی از بخش‌های کتاب "معماری هوش: حقیقت دربارهٔ هوش مصنوعی از جانب مردمی که ایجادش کرده‌اند" (۲۰۱۸)، نوشته آینده نگر آمریکایی مارتین فورد، کمک کرده‌است.
علی القاصی‌مهر رئیس کل دادگستری استان تهران است. وی پیش از این دادستان عمومی و انقلاب تهران بود. او در سال ۱۳۹۳ به عنوان رئیس کل دادگستری استان فارس منصوب شد. در زمان انتصابش به دادستانی تهران فعالان سیاسی ریاست او را بازگشت به دوره سعید مرتضوی دانستند.دادستان جدید تهران، ماشین امضا رادیو فردا سلام لطفا پرونده با درگیری ۱۴۰۲۲۲۰۱۱۱۴۴۵۵۳۰شنبه دادسرا۲شیرازرسیدگی کنید مسئولین رشوه با اموال سرقتی رفته اند متهم
آبان سال ۱۳۹۰ به عنوان دادستان شیراز منصوب شد. او در این سمت در صدور احکام قضایی سنگین همچون مجازات قطع عضو محکومان جرائم حدی نقش مؤثر داشته‌است.
او اجرای احکام قطع پا و دست را درس عبرتی برای مجرمان سابقه‌دار دانست و از برخورد شدید با زندانیان متهم به سرقت حمایت کرد.
شهریور ۱۳۹۲ او در این سمت با ارسال نامه‌ای به دادگاه خواهان تشدید احکام صادره علیه کسری نوری شده بود.
او بعد از پایان اعتصاب غذا طولانی مدت کسری نوری در سال ۱۳۹۱؛ در مصاحبهٔ از پیش تعیین شده و جنجال‌برانگیز خود با تأکید بر این که ما در شیراز زندانی سیاسی نداریم گفت برخی از خانواده‌های زندانیان با هدایت عناصر ضدانقلاب مصاحبه‌هایی را در سایت‌های مختلف داشته و سعی دارند موضوع این دستگیری‌ها را سیاسی جلوه دهند و اتهامات و دلایل بازداشت نوری را جرایم عمومی از جمله اختلال در نظم و امنیت، عدم توجه به دستورهای پلیس عنوان کرد.
القاصی مهر همچنین در و در آزار و اذیت دراویش گنابادی و بهائیان نقش داشت.دادستان جدید تهران کیست؟ دویچه‌وله
او در ۱۲ شهریور سال ۱۳۹۳ به عنوان رئیس کل دادگستری فارس منصوب شد و در اردیبهشت ۱۳۹۸ با حکم سید ابراهیم رئیسی به عنوان دادستان عمومی و انقلاب تهران انتخاب شد.دادستان جدید تهران کیست؟ ایسنا
اعتراض‌ها در کازرون و کشته شدن دو نفر از معترضان از دیگر اتفاق‌های دوره مدیریت القاصی مهر در فارس است.دادستان جدید تهران، ماشین امضا رادیو فردا
بازداشت و رسیدگی به پرونده نوید افکاری، وحید افکاری و حبیب افکاری از معترضان مردادماه ۱۳۹۷ هم در زمان ریاست او بر کل دادگستری استان فارس صورت گرفت.
وزارت خارجه بریتانیا در ۱۸ آذر ۱۴۰۱ علی القاصی‌مهر به همراه ۹ مقام قضایی و مرتبط با زندان‌های جمهوری اسلامی را به دلیل تعقیب معترضان، صدور احکام سنگین از جمله مجازات اعدام برای آن‌ها و بدرفتاری با زندانیان ایرانی و خارجی و «نقض فجیع حقوق بشر» در ایران تحریم کرد.
علی القاصی مهر در جلسه هماهنگی دادسراهای استان تهران در ۹ خرداد ۱۴۰۰ خطاب به نامزدهای انتخاباتی گفت نامزدها در تبلیغات و سخنرانی‌ها از خطوط قرمز نظام عبور نکنند و منافع ملی را به مصالح و منافع شخصی، حزبی، جناحی و گروهی ترجیح ندهند و در صورت عبور از خطوط قرمز نظام، وفق موازین قانونی قاطعانه و بدون در نظر گرفتن موقعیت و جایگاه با آنها برخورد می‌شود.
این سگ می‌خواهد رکسانا را بخورد رمانی از قاسم کشکولی داستان‌نویس معاصر ایرانی است. این رمان در سال ۱۳۹۴ توسط نشر بوتیمار منتشر شد. این رمان در سال ۱۳۹۷ در دوره‌های هفدهم و هجدهم جایزه ادبی مهرگان به عنوان بهترین رمان فارسی انتخاب کرده و شایسته دریافت تندیس مهرگان ادب، جایزه نقدی و لوح تقدیر دانسته شد.
هیئت داوران جایزه ادبی مهرگان این رمان را دارای این ویژگیها دانستند: تسلط بر زبان و روایت، ارجاعات بینامتنی و استفاده از عنصر تکرار در جهت انسجام‌بخشی به ساختار رمان، طرح موشکافانه مسائل عمیق ذهن و روان انسان معاصر و روایت لایه‌های درهم تنیده پیرامون یک رویداد تا جایی که مرزهای واقعیت و خیال، عقل و جنون درهم فرومی‌روند و مسئله راوی به مسئله انسان معاصر گره می‌خورد.
https://khorasan.isna.ir/default.aspx?NSID=5&SSLID=46&NID=134185
http://www.aghalliat.com/برگزیدگان-هفدهمین-و-هجدهمین-دوره-جایز/
http://shahrvand-newspaper.ir/News/Main/62248/کشاله‌ها-کشاله‌ها
http://www.aghalliat.com/شام-یک-عدد-رکسانا-داریم/
http://www.aghalliat.com/گردباد-ملال/
http://diyarmirza.ir/1395/01/نگاهی-به-رمان-این-سگ-می-خواهد-رکسانا-را/
در اساطیر اسکاندیناوی، ایترخسیود (به زبان نورس باستان، Ítreksjóð)، پسر اودین و یک خدا است. در فصل ۷۵ ادای منثور اسکالدزکاپارمال، از وی به عنوان یکی از آسیر نام برده شده و او را یکی از پسران اودین می‌دانند.
نگرش رتبه‌ها (Ranking Theory)، نگرشی در شناخت‌شناسی صوری است که با نسبت دادن اعداد به هر امکان در مجموعه جهان‌های ممکن، آن‌ها را درجه‌بندی می‌کند، و بر اساس آن تعیین می‌کند که درجه باورپذیری یک گزاره چه اندازه است. نگرش رتبه‌ها امکان نمایاندن باورپذیری یک گزاره را به صورت کیفی و کمی دارد، یعنی هم می‌تواند درجات باور را نمایان کند، و هم می‌تواند باور را به شکل دودویی (باور یا عدم باور) بنماید. برای نمونه نگرش بازبینی باور (Belief revision) تنها به بازنمایی کیفی (باور یا عدم باور) می‌پردازد و نگرش شناختیِ بیزی (Bayesian Epistemology) هم تنها کمی است و به درستی نمی‌تواند رابطه درجات کمی و کیفی را بنماید و کوشش‌ها به پادنمای لاتاری می‌انجامد.
ٌSpohn, Wolfgang, (2012), The Laws of Belief: Ranking Theory and Its Philosophical Applications, Oxford: Oxford University Press.
باب‌اسفنجی شلوارمکعبی:سوپر اسفنج یک بازی ویدئویی دو بعدی است که بر اساس کارتونی به همین نام توسط شرکت استودیویی توسعه کلیماکس طراحی و توسط تی‌اچ‌کیو و در سال ۲۰۰۱ عرضه شد. بازی باب‌اسفنجی شلوارمکعبی:سوپر اسفنج برای پلی‌استیشن و گیم بوی ادونس در دسترس است.
برش میانه ای (به انگلیسی: median cut) الگوریتمی برای یافتن نماینده‌هایی مناسب از یک مجموعه عناصر چند بعدی است که توسط پاول هکبرت (Paul Heckbert) در سال ۱۹۷۹ میلادی ابداع شد. این روش یک الگوریتم بازگشتی است و در هر مرحله داده‌ها را به دو دسته حول میانه بُعد با بزرگ‌ترین دامنه تغییرات تقسیم می‌کند و در پایان برای هر دسته نماینده ای مشخص می‌کند. برش میانی در حال حاضر پر استفاده‌ترین الگوریتم برای گسسته سازی رنگ است.
این الگوریتم به این شکل عمل می‌کند که در هر دسته ابتدا مولفه ای که دامنه تغییرات عناصر در آن از بقیه بزرگ‌تر است را پیدا کرده و داده‌ها را برحسب مقادیر در آن بُعد مرتب می‌کند. سپس با پیدا کردن میانه داده‌ها را به دو دسته قبل و بعد میانه تقسیم می‌کند. اگر هنوز تعداد دسته‌های ایجاد شده از تعداد مورد نظر کمتر بود این عملیات را بر روی هر دو دسته ایجاد شده تکرار می‌کند. در پایان معمولاً میانگین عناصر هر دسته را به عنوان نماینده آن دسته انتخاب می‌کنند.
معمولاً عناصر مجموعه را به شکل یک بردار در نظر می‌گیرند. در این صورت شبه کد الگوریتم به این شکل خواهد بود:
def median_cut (array, reprsnt_num, step):
اگر formula_1داده در فضای formula_2بعدی داشته باشیم، درصورتی که در پیاده‌سازی این الگوریتم از مرتب‌سازی هرمی (از formula_3)استفاده کنیم و در هر مرحله برای پیدا کردن مولفه با بیشتربن بازه، کمینه و بیشینه را برای هر مولفه بیابیم (از formula_4) و ادغام لیست‌ها را در formula_5انجام دهیم، داریم:formula_6
از قضیه اصلی واکاوی الگوریتم‌ها داریم که چون: formula_7
یعنی:formula_8(معمولاً formula_1از formula_2بسیار بزرگ‌تر است) در پیاده‌سازی این الگوریتم بازگشتی از پشته استفاده می‌شود پس بهتر است با توجه به حجم بزرگ داده‌ها، از مرتب‌سازی‌های بازگشتی صرف نظر کنیم.
با در نظر گرفتن رنگ‌ها به صورت RGB , عدد هر رنگ یک عدد ۸ بیتی از ۰ تا ۲۵۵ خواهد بود. پس تعداد رنگ‌های ممکن برابر formula_11خواهد بود. اما می‌شود با استفاده از تعداد بسیار کمتری رنگ متفاوت، در بسیاری از تصاویر کیفیت مطلوب را به دست آورد. مسئله پیدا کردن این رنگ‌های نسبتاً کوچک‌تر است. این تعداد بستگی به نوع نمایش دارد ولی در بسیاری از نمایشگرها ۲۵۶ انتخاب می‌شود.
کاهش رنگ‌های نمایش داده شده برای نمایشگرها با تعداد رنگ کم عملی ضروری است تا نزدیکترین رنگ موجود به رنگ واقعی جایگزین آن شود؛ ولی علاوه بر این با کاهش رنگ‌های موجود می‌توان میزان حافظه لازم برای ذخیره تصاویر را تا حدی کاهش داد. برای این کار تهیه یک جدول که هر عدد دودویی را به رنگ کاهش یافته مورد نظر تناظر دهد لازم است تا نمایشگر بتواند برای نمایش رنگ هر پیکسل تصمیم بگیرد
از سال ۱۹۷۰ روش‌های زیادی برای کاهش رنگ‌های بیت مپ‌ها از جمله و روش‌های بر پایه واریانس ابداع شده که محبوب‌ترین آن‌ها همین روش برش میانی است. کاری که این الگوریتم انجام می‌دهد این است که محدوده‌هایی را برای داده‌ها پیدا می‌کند که داده‌ها در آن‌ها تجمع کرده‌اند و از دیگر نواحی به شکل محسوسی جدا افتاده‌اند.
بعد از این که رنگ‌های پالت مشخص شد کار بعدی متناظر کردن رنگ پیکسل‌های تصویر به آن رنگ هاست. این کار با این ایده انجام می‌شود که فاصله اقلیدسی بین رنگ واقعی و رنگ کاهش یافته کمینه شود. معمولاً برای بهتر شدن تصویر و کاهش خطا در پایان از روش Dithering استفاده می‌شود.
یک راه بسیار ساده برای حل این مسئله تقسیم کردن فضای رنگها به مکعب‌هایی برابر (طول و عرض و ارتفاع دلخواه) است. در این روش، ضرب برداری این سطوح رنگ المان‌های اصلی در پالت نهایی هستند. به‌طور معمول، با تقسیم محور رنگ قرمز به ۸ قسمت برابر، محور سبز به ۸ قسمت برابر و محور رنگ آبی به ۴ سطح رنگی، formula_12 رنگ مختلف معین می‌شود که پس از این مرحله هر رنگ تصویر اصلی به نماینده قسمتی که در آن قرار دارد نگاشت می‌شود. این متد هرجند سرعت خوبی دارد اما کیفیت آن قابل قبول نیست.
ایده اصلی این الگوریتم پیدا کردن و استفاده از formula_13رنگی است که بیشترین استفاده را در تصویر داشته‌اند. به همین خاطر رنگ‌ها در یک هیستوگرام ذحیره می‌شوند. با استخراج محبوب‌ترین رنگ‌ها (رنگ‌ها با بیشترین استفاده)،از آن‌ها بع عنوان رنگ‌های پالت نهایی استفاده می‌شود.
تنها سؤال باقی مانده در این روش چگونگی نگاشت از رنگ‌های اصلی به رنگ‌های کاهیده شده‌است. برای کوچک نگه داشتن خطا، باید برای هر پیکسل باید با تمام رنگ‌های کاهیده شده مقایسه شود تا نزدیک‌ترین آن‌ها به عنوان جانشین مورد استفاده قرار گیرد.
ایده این روش تقسیم تصویر به چند قطعه و پردازش جداگانه هر قسمت است. در حالت بهینه تعداد ‌ها برابر هسته‌های پردازشی در دسترس است. چون کار هر رشته از دیگری جداست، فقط در پایان نتایج با یک دیگر ادغام می‌شوند. این کار چند مرحله دارد:
به دلیل تخصیص وظایف معین به هر رشته، سرعت هر کدام بالا می‌رود و این در کارایی کلی عملیات تأثیر مثبت می‌گزارد.
به شکلی که برای تصاویر مختلف به‌طور میانگین ۱٫۵ برابر سرعت را افزایش می‌دهد و این برای تصاویر حجیم بسیار مهم است.
بیونوریکا یک شرکت تولیدکننده داروهای گیاهی در آلمان است. بیونوریکا جزء شرکت‌های دارویی است که داروهای گیاهی را تحت مطالعات کنترل شده به مرحله آزمایش در آزمایشگاه‌های کیفی می رساند. این شرکت در نویمارت آلمان واقع شده‌ است. در دسامبر ۲۰۱۴، این شرکت ۸۸۳ پرسنل در آلمان و ۱۴۶۶ نفر در سراسر جهان داشت.
شرکت بیونوریکا توسط جوزف پوپ (پدربزرگ صاحب فعلی آن) در سال ۱۹۳۳ تأسیس شد. این شرکت اولین درمان خانگی گیاهی را به بازار عرضه نموده است. حدود دوازده سال بعد فرزندانش ارنا پوپ داروساز شایسته و دکتر هانس اوسکار پوپ ، متخصص داروهای طبیعی، مدیریت شرکت را با هدف توسعه در زمینهٔ تولید و عرضه داروهای گیاه پزشکی به عهده گرفتند. در سال ۱۹۶۱، بیونوریکا به اولین دستگاه پُر کردن دارو، لیبل زنی و کارگران خط تولید، مجهز گردید.
مایکل ای. پوپ (مدیر عامل فعلی شرکت) در سال ۱۹۸۸ مدیریت تولید داروهای گیاه پزشکی را آغاز نمود. در همان زمان، محل شرکت از نورمبرگ به نویمارت بایرن منتقل گردید. در سال ۱۹۸۹، پوپ به مدیریت اجرایی منصوب شد و پس از آن تحقیقات گسترده‌ای را در زمینه‌های کشت، تجزیه و تحلیل، داروشناسی، سم‌شناسی و کاربرد بالینی داروها شروع کرد. امروزه بیونوریکا استانداردهای جهانی را در زمینه گیاه پزشکی نشر می‌دهد.
بیونوریکا از طریق همکاری فعال با شرکای توزیع داخلی و بین‌المللی، منافع خود را در خارج از کشور ارتقا می‌دهد. علاوه بر این، دو شرکت تابعه در مجارستان با نام‌های Herbextract و Mediplant ایجاد کرد که گیاهان را برای بیونوریکا کشت می‌کنند.
شرکت عصاره‌های گیاهی بیونوریکا Bionorica Extract S.L در جزایر مایورکا (اسپانیا) با هدف کاشت گیاهان دارویی، انتخاب ارقام با مواد موثره بالا و تولید عصاره‌های گیاهی استاندارد راه اندازی گردید.
بیونوریکا از طریق فایتونیرینگ زمینه جدیدی از صنعت داروسازی را برای آینده ایجاد کرده‌ است. با استفاده از فایتونیرینگ، پتانسیل عظیم و نهفته موجود در مواد موثره گیاهان طبیعی به گونه ای بکار گرفته می‌شود تا داروهای مؤثر و با کیفیت تولید گردد. فایتونیرینگ ترکیبی از طبیعت (گیاه) و علم در تمام سطوح فرایند تولید مهندسی است که نقش مهمی در اثربخشی محصولات دارویی، به خصوص در مورد داروهای گیاهی دارد و در این راستا، تلاش بیونوریکا برای تبدیل شدن به پیشرو جهانی در زمینه رشد گیاه‌ پزشکی می‌باشد.
بیونوریکا با هدف اطلاع‌ رسانی در خصوص اهمیت و کارایی داروهای گیاهی، روزانه جدیدترین داروهای گیاهی را بر پایه دانش پزشکی تولید می‌نماید.
به منظور دستیابی به این هدف، بیونوریکا پتانسیل بالای مواد موثره موجود در گیاهان را با استفاده از تحقیقات پیشرفته و تکنولوژی‌های نوآورانه برای تولید داروهای مؤثر و ایمن گیاهی رمزگشایی می‌کند. این همان چیزی است که بیونوریکا آن را فایتونیرینگ نامیده‌ است.
استفاده از طبیعت برای کمک به بهبودی و سلامتی مردم، با استفاده از روش‌های منحصر به فرد فایتونیرینگ، هدف اصلی بیونوریکا است. بیونوریکا در راستای چشم‌انداز خود استاندارهایی را هم به‌صورت داخلی و هم خارجی طراحی نموده‌ است و برای رسیدن به رهبری در سطح جهانی، تلاش جدی می‌نماید که این مهم جز با سرمایه‌گذاری گسترده بر پایه تحقیقیات علمی میسر نمی‌گردد.
شرکت کوچکی که بیش از ۸۵ سال پیش تأسیس شده‌ است، اکنون یک گروه شرکت قدرتمند است. فعالیت بیونوریکا در حال حاضر در سراسر جهان از دفتر مرکزی شرکت در Neumarkt تا دیگر نقاط جهان گسترش می‌یابد. بیونوریکا خود را یک بازیکن جهانی می‌داند؛ چون علی‌رغم اینکه شرکت همچنان با مالکیت شخصی اداره می‌شود، اما سایت‌ها و شرکای تجاری آن تقریباً در همه قاره‌ها وجود دارند.
خوشه‌بندی فازی یک الگوریتم خوشه‌بندی جهت تقسیم داده ها به خوشه هایی بیش از یک خوشه می باشد.در این خوشه‌بندی هر داده به درجه خاصی از هر خوشه متعلق است و با توجه به درجه تعلق حضور یک داده به یک خوشه مشخص می گردد.خوشه بندی فازی سی-مینز (FCM) توسط جی سی دانز در سال ۱۹۷۳ آماده شد,و در سال ۱۹۸۱ ارتقا داده شد.Bezdek, James C. (1981). "Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms". .
مراحل الگوریتم خوشه بندی فازی به خوشه‌بندی کی-میانگین شباهت دارد و به شرح زیر است:
کلوپ کانادور یک باشگاه رقص برهنگی است که در ساحل شمالی سانفرانسیسکو در خیابان کلمبوس واقع است."Nudity, Noise Pay Off in Bay Area Night Clubs", "[./https://en.wikipedia.org/wiki/Los_Angeles_Times Los Angeles Times]" (February 14, 1965) Page G5.
این کلوپ با رقص کارل دودا در ۱۹ ژوئن ۱۹۶۴ آغاز به کار کرد،"California Solons May Bring End To Go-Go-Girl Shows In State", "Panama City News", (September 15, 1969) Page 12A. رقص برهنه کارل دودا مورد توجه مردم و رسانه‌های آمریکا قرار گرفت چون رقص برهنه تا سال ۱۹۷۲ غیرقانونی بود. این کلوپ در سال ۲۰۰۰ به یک میخانه و رستوران تغییر کاربری داد ولی در سال ۲۰۰۷ با رقص گروه رقاصا بیاین بالا (!Go, Go, Dancers) مجدداً کار خود را آغاز کرد.
سفر به دور اتاقم رمانی از نویسنده فرانسوی اگزویه دو مستر است که در ۱۷۹۴ منتشر کرد.http://www.ibna.ir/fa/doc/book/271514/
افسری جوان پس از انجام دوئل در خانه خود به مدت ۴۲ روز حبس خانگی می‌شود.http://www.magiran.com/npview.asp?ID=3865109
سفر به دور اتاقم را مهم‌ترین کتاب دو مستر می‌دانند و بسیاری از فیلسوفان و نویسندگان همچون فریدریش نیچه، ماشادو د آسیس، سوزان سانتاگ و دی اچ لارنس آن را ستوده‌اندhttps://www.barnesandnoble.com/w/voyage-around-my-room-xavier-de-maistre/1019563166. در آثار بسیاری از نویسندگان بزرگ به این کتاب کوچک اشاره شده‌است: کارلوس آرگنتینو دانری، شخصیتی در داستان "الف" نوشته خورخه لوییس بورخس از این کتاب یاد می‌کند. سامرست موآم، نویسنده آمریکایی در داستان کوتاهی با عنوان "هونولولو" می‌نویسد: «نویسنده فاضل همواره در خیال سفر می‌کند. روزگاری یک مرد فرانسوی کتابی نوشته بود که "سفر به دور اتاقم" نام داشت.»
آلن دو باتن، نویسنده بریتانیایی، در فصل‌های آخر کتاب خود با عنوان "هنر سیر و سفر" به تجربه سفر در این اثر دومستر می‌پردازد. سوزان سانتاگ، منتقد و نظریه‌پرداز ادبیات نیز "سفر به دور اتاقم" را «کوتاه‌ترین سفری» می‌داند که در تاریخ ادبیات جهان انجام شده‌است.http://www.bookcity.org/detail/17528/root/6130
دی اچ لارنس نیز در فصل هفتم کتاب خود با عنوان "پسران و عشاق" می‌نویسد: «او می‌خواست بیاموزد، تصور می‌کرد که اگر بتواند کتاب "سفر به دور اتاقم" را بخواند، همان‌طور که پل می‌تواند بخواند، چهره جهان در نگاهش شکل دیگری خواهد یافت.»
ماشادو د آسیس، نویسنده برزیلی، در کتاب خود با عنوان "خاطرات پس از مرگ براس کوباس"، از قول براس کوباس نقل می‌کند که برای نگارش خاطرات پس از مرگش، از "سفر به دور اتاقم" تأثیر گرفته‌است.
در رایانش توزیع‌شده و نظریه گراف هندسی، برازش حریصانه، یک روند اختصاص دادن مختصات راس‌های یک شبکهٔ مخابراتی است که قابلیت مسیریابی جغرافیایی حریصانه برای مسیر دادن پیام‌ها در داخل شبکه را فراهم می‌کند. اگرچه برازش حریصانه برای استفاده در حسگر شبکه‌های بی‌سیم پیشنهاد شده‌است، که در آن راس‌ها در فضای فیزیکی مکان‌دهی شده‌اند، این مکان‌های موجود می‌توانند با مکان‌های داده‌شده توسط برازش حریصانه تفاوت داشته‌باشند، که در بعضی از موارد می‌تواند نقاطی از یک فضای مجازی‌ای از یک بعد بالاتر یا در یک هندسه نااقلیدسی باشند. از این دید، برازش حریصانه را می‌توان مانند یک روش کشیدن گراف در نظر گرفت، که در آن یک گراف انتزاعی (شبکهٔ ارتباطات) در یک فضای هندسی برازش می‌شود.
ایدهٔ انجام مسیریابی جغرافیایی با استفاده از مختصات در یک فضای مجازی، به جای استفاده از مختصات فیزیکی، به دلیل راو ات آلراو، آنانت: رتناسامی، سیلویا: پاپادیمیتریو، کریستوس: شنکر، اسکات: استویکا، یون(2003), "Geographic routing without location information" است. پیش‌رفت‌های بعدی نشان‌داده‌اند که تمام شبکه‌ها دارای برازش حریصانه با مختصات فشرده راس‌ها در هندسه هذلولوی هستند، که بعضی گراف‌ها، شامل گراف‌های چندضلعی، در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه‌اند، و این‌که ، در فضاهای اقلیدسی بعدهای متوسط با عوامل کشش کم، دارای برازش حریصانه‌اند.
در مسیریابی حریصانه، یک پیام از یک راس مبدأ s به یک راس مقصد t، با یک سری قدم در بین راس‌های میانی سفر می‌کند، که هر کدام از آن قدم‌ها، پیام را به یک راس مجاور می‌دهد که به t نزدیک‌تر است. اگر پیام به یک راس میانی x برسد که راس مجاور نزدیک‌تری به t نداشته‌باشد، پس نمی‌توان پیش‌رفت کرد، و روند مسیریابی حریصانه شکست می‌خورد. یک برازش حریصانه، برازشی است از گراف داده‌شده، با ویژگی‌ای که این‌گونه شکست غیرممکن باشد. پس، می‌توان برازش حربصانه را برازشی از گراف تعریف کرد که برای هر دو راس x و t، یک راس مجاور x به نام y وجود دارد که y به t نزدیک‌تر است.کریستوس پاپادیمیتریو؛ دیوید راتاژاک، "حدسی مربوط به مسیریابی هندسی"، علوم کامپیوتر نظری
هر گرافی در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه نیست؛ یک مثال نقض ساده، ستارهٔ شش‌پر K1,6 است، درختی با یک راس میانی و شش برگ. به طوری که در هر برازش این گراف، دو برگ وجود دارند که زاویهٔ بین آن‌ها، کمترمساوی ۶۰ درجه‌اند، که نتیجه می‌شود که حداقل یکی از این دو راس، راس مجاوری که به راس دیگر نزدیک‌تر باشد ندارند.
در فضاهای اقلیدسی با بعدهای بالا، گراف‌های بیش‌تری دارای برازش حریصانه‌اند؛ برای مثال، ستارهٔ شش‌پر در فضای سه‌بعدی دارای برازش حریصانه است، به‌طوری که راس میانی در مرکز و برگ‌ها هر کدام در فاصلهٔ واحد از مرکز در شش جهت بردار نشان هستند. البته، در هر فضا با بعد ثابت، گراف‌هایی هستند که نمی‌توانند حریصانه برازش شوند؛ زمانی که n, یک فضا، بیش‌تر باشد، ستارهٔ nپر دارای برازش حریصانه نیست.، "مسیریابی هندسی حریص با استفاده از هندسه هیپربولیک"
برخلاف فضای دوبعدی، هر شبکه در فضای هذلولوی دارای برازش حریصانه است. اثبات اصلی این نتیجه، توسط ، نیازمند این بود که مکان راس‌ها، با دقت بالا مشخص شوند،، "مسیر جغرافیایی با استفاده از فضای هذلولی" ولی متعاقباً نشان داده شده بود که، با استفاده از از یک درخت پوشای شبکه، ممکن است که هر راس را، با استفاده از تعداد نمایی‌ای از بیت‌ها در هر نقطه، به‌صورت فشرده نمایش داد. در عوض، گراف‌هایی وجود دارند که در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه‌اند، ولی در این برازش‌ها نیازمند تعداد چندجمله‌ای‌ای از بیت‌ها برای مختصات دکارتی هر نقطه‌اند.پاتریزیو انجلینی، ژوسپ دی‌باریستا، فابریزیو فراتی، "نقشه‌های حریص مختصر همیشه وجود ندارد"لی شاو، استرلزوف، سان، "اختصاری از مسیریابی حریصانه در فضای دوبعدی"
برای درخت‌هایی که برازش حریضانه دارند، زمان به‌دست آوردن این برازش در زمان خطی است.مارتین نولنبرگ، رومن پروتکین، "برازش حریصانهٔ اقلیدسی درختان"
برای گراف‌های کلی‌تر، برخی از الگوریتم‌های برازش حریصانه، مانند الگوریتم کلاینبرگ، اول درخت پوشای گراف مورد نظر را پیدا می‌کند، و سپس برازش حریصانهٔ آن را می‌سازد. جواب لزوماً برازش حریصانهٔ گراف اصلی نیز است. با این حال، گراف‌هایی وجود دارند که در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه‌اند، ولی هیچ درخت پوشایی از آن دارای برازش حریصانه نیست.تامسون لایتون، آنکور مویترا، "بعضی نتایج بر روی جزییات حریصانه در فضاهای متریک"
پاپادیمیتریو و راتاژاک، حدس زده‌بودند که تمام (یک گراف مسطح )، دارای برازش حریصانه در فضای دوبعدی‌اند.
ثروت خالص ملی، () همچنین به عنوان دارایی خالص ملی شناخته شده‌است، کل مبلغ ارزش دارایی‌های یک کشور منها شده‌ی بدهی‌های آن است. این به کل ثروت خالص که توسط شهروندان یک ملت در یک زمان معین در اختیار دارد، اشاره دارد. این رقم نشان دهنده شاخصی از توانایی کشور در تعهد بدهی و متحمل شدن مصارف است و نه تنها از قیمت‌های املاک و مستغلات، قیمت بازار سهام، نرخ ارز، بدهی‌ها و ریسک در یک کشور، بلکه منابع انسانی، منابع طبیعی و سرمایه و پیشرفت‌های تکنولوژیکی، که ممکن است دارایی‌های جدید را ایجاد کند نیز تعیین می‌شود. مهمترین جزء در میان کشورهای پیشرفته بیشتر به عنوان ثروت خالص یا ارزش خالص گزارش شده و نشان دهنده سرمایه‌گذاری زیربنایی است. ثروت ملی می‌تواند نوسان یابد، همان‌طور که در داده‌های ایالات متحده پس از بحران مالی سال ۲۰۰۸ و بهبود اقتصادی بعدی نشان داده شده‌است. در طول دوره‌هایی که بازارهای سهام با رشد شدیدی مواجه شدند، ثروت ملی و سرانه کشورهایی که مردم بیشتر در معرض آن قرار دارند، مانند ایالات متحده و انگلستان، افزایش می‌یابد. از سوی دیگر، هنگامی که بازارهای سهام در معرض افسردگی قرار دارند، ثروت نسبی کشورهایی که مردم در املاک و مستغلات یا اوراق قرضه مانند فرانسه و ایتالیا سرمایه‌گذاری می‌کنند، به جای آن افزایش می‌یابند. Report. Databook. Downloadable data sheets. See Table 2.4 (page 102) of databook for wealth estimates by country. See page 104 for total wealth of continents.
در جدول زیر ۳۰ کشور با بزرگترین درآمد خالص ملی از سال ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۸ به ترتیب رتبه‌بندی شده‌اندکردیت سوئیس S.A. (اکتبر ۲۰۱۸).
دول زیر نشان دهنده سهم ثروت جهانی ده‌ها کشور بزرگ براساس ثروت خالص ملی در سال‌های مشخص است. سهم ثروت جهانی یک کشور که ۵٪ سال یا بیشتر در یک سال معین است، تقویت شده‌است.
مسیر یابی یک الگوریتم برای برنامه‌های کامپیوتری است که هدف آن یافتن (غالبا) کوتاه‌ترین مسیر بین دو نقطه است. مسیر یابی یک راه کاربردی برای حل هزارتو‌ها است.
مسیر یابی به مقدار زیادی به مسئلهٔ کوتاه‌ترین مسیر در نظریهٔ گراف‌ها ارتباط دارد؛ که در واقع این مسئله به این موضوع می‌پردازد که چگونه سریع‌ترین، ارزان‌ترین (از لحاظ تعداد راس‌ها) و کوتاه‌ترین مسیر را بین دو نقطه در یک شبکهٔ بزرگ بیابیم.
ردیابی تاریخچه مسئله مسیریابی و کوتاهترین مسیر دشوار است. می‌توان تصور کرد که حتی در جوامع بسیار بدوی (حتی حیوانات) نیز این کار بسیار ضروری بوده‌است (به عنوان مثال برای یافتن غذا). تحقیقات ریاضی دربارهٔ این مسئله نسبت به مسئله‌های معروف دیگر دیر شروع شد. از اولین الگوریتم‌هایی که برای این مسئله ارائه شد می‌توان به الگوریتم جستجوی اول سطح اشاره کرد.
با توجه به پیشرفت کامپیوترها و ظهور مسائل جدید، این مسئله به تدریج از اواسط قرن بیستم مورد توجه قرار گرفت و با ایجاد شبکهٔ جهانی اینترنت، بیش از پیش به آن پرداخته شد. بازی‌های کامپیوتری و نقشه‌های آنلاین، امروزه از پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های مسیریابی استفاده می‌کنند.
مسیریابی عبارت است از پیدا کردن یک مسیر بین دو نقطه از فضا که ممکن است مابین آنها موانعی وجود داشته باشد. مسئلهٔ مسیریابی به دو زیرمسالهٔ زیر قابل تقسیم است:
در مرحلهٔ اول سعی بر این است که فضای پیوسته به فضایی گسسته نگاشته شود. به این ترتیب یک گراف formula_1 به وجود می‌آید که در آن formula_2 (مجموعهٔ رئوس گراف) نمایندهٔ نقاطی از فضای پیوسته و formula_3 (مجموعهٔ یالهای گراف) نمایندهٔ وجود یا عدم وجود ارتباط بدون واسطه بین دو نقطه از فضای پیوسته‌است.
این گراف در مرحلهٔ دوم به عنوان ورودی به یک الگوریتم مسیریابی داده می‌شود. خروجی این الگوریتم یک آرایه‌ی مرتب از راس‌ها است که برای رسیدن به راس هدف باید آن‌ها را به ترتیب و بدون واسطه طی کرد. الگوریتم‌های مسیریابی معمولاً علاوه بر این که می‌خواهند یک مسیر پیدا کنند، در پی مسیری هستند که بر اساس معیار خاصی (مثلا طول مسیر) بهینه باشد.
متد مسیریابی با شروع از یک راس و جستجو در راس‌های مجاور آن تا زمان رسیدن به راس مقصد، یک گراف را جستجو می‌کند؛ که معمولاً هدف آن یافتن سریع‌ترین مسیر است. در حقیقت هدف الگوریتم مسیر یابی عموماً یافتن مسیری با کمترین تعداد راس استفاده شده (در گراف‌های فاقد وزن)، یا کمترین جمع اوزان مشاهده شده (در گراف‌های وزن‌دار) است. به عنوان مثال می‌توان گفت که الگوریتم مد نظر، همانند شخصی است که قصد دارد از نقطه‌ای به نقطهٔ دیگری برسد؛ به جای این که این شخص تمام مسیرهای موجود را بررسی کند، در یک مسیر حرکت می‌کند و فقط زمانی از مسیر خود منحرف می‌شود که مانعی بر سر راه وی وجود داشته باشد.
دو نکته مهم در مسیر یابی که باید به آن توجه شود عبارت‌اند از:
الگوریتم‌های پایه ای مانند جستجوی اول سطح و جستجوی اول عمق مشکل اول را با بررسی تمام حالت‌های موجود بررسی می‌کنند. به این صورت که با گرفتن یک راس تمام مسیرهای موجود را جستجو می‌کنند تا به راس هدف برسند. از لحاظ مرتبه زمانی چنین الگوریتمی در زمان formula_4 طول می‌کشد که formula_2 تعداد راس‌ها و formula_3 تعداد یال‌ها است.
اما مسئلهٔ پیچیده‌تر یافتن مسیر بهینه است. راه‌حل کلی در این موارد استفاده از الگوریتم بلمن-فورد است که پیچیدگی زمانی آن formula_7 می‌باشد. الگوریتم‌هایی مانند Dijkstra و formula_8 به صورت استراتژیک مسیرها را خرد می‌کنند.
"مقالهٔ اصلی: الگوریتم جستجوی اول عمق"