moaminsharifi/fa-wiki-spell-checker huggingface dataset:
عملیات یافتن بعدی "(FindNext(T, x" که به دنبال یک جانشین برای یک عنصر "x" در یک درخت vEB می‌باشد این‌گونه پیش می‌رود : اگر "x"≤"T.min" باشد پس جستجو کامل است، و پاسخ "T.min" است . اگر "x>T.max" باشد آنوقت عنصر بعدی وجود ندارد ، M را برمی‌گرداند . در غیراینصورت ، "i=x/M1/2" . اگر "x≤T.children[i].max" باشد، پس مقداری که دنبالش می گردید در "[T.children[i" است پس جستجو به حالت بازگشتی در "[T.children[i" ادامه پیدا می‌کند. در غیراینصورت، ما به دنبال مقدار i در "T.aux" می گردیم . این به ما شاخص j را از اولین زیردرخت می دهد که شامل یک عنصر بزرگتر از x می‌باشد. الگوریتم سپس به "T.children[j].min" بر می گردد. عنصر یافت شده در مقطع children نیاز دارد با ارقام بالا ترکیب شود تا یک عنصر کامل بعدی را تشکیل دهد.
توجه داشته باشید که در هر حال الگوریتم عملیات در (o(1 انجام می‌شود و سپس احتمالاً به روی یک زیردرخت روی یک کلیت به اندازه "M1/2" (یک عدد کلی "m/2") بر می گردد. این باعث عودت زمان عملیات "(T(m)=T(m/2) + O(1" که معادل ("O(log "m") = "O"(log log "M" است، می‌شود .
فراخوان "(Insert(T, x" که یک مقدار x را در درخت vEB T درج می‌کند، به گونه زیر عمل می‌کند :
اگر "T" خالی است پس "T.min = T.max = x" و کار تمام است.
در غیر اینصورت، اگر "x<T.min" است، پس ما "T.min" را در زیردرخت "i" که مسئول "T.min" است قرار می دهیم و
سپس "T.min = x" می‌شود. اگر "[T.children[i" قبلاً خالی بوده، پس ما همچنین "i" را در "T.aux" قرار می دهیم.
در غیر اینصورت، اگر "x>T.max" باشد، ما "T.max" را در زیردرخت i که مربوط به "T.max" است قرار می دهیم و سپس "T.max = x" می‌شود . اگر "[T.children[i" قبلاً خالی بوده، پس ما همچنین "i" را در "T.aux" قرار می دهیم.
در غیر اینصورت، اگر "T.min< x < T.max" باشد، بنابراین ما "x" را در زیردرختی قرار می دهیم که برای "x" است. اگر "[T.children[i" قبلاً خالی بوده، پس ما همچنین "i" را در "T.aux" قرار می دهیم.
در کد :
بهترین راه برای بازدهی این عملیات این است که درج کردن یک عنصر در یک درخت vEB خالی حدود "(O(1" زمان ببرد . بنابراین اگرچه بعضی اوقات الگوریتم دو فراخوان بازگشتی دارد، این فقط در زمانی رخ می دهد که اولین فراخوان بازگشتی در یک زیردرخت خالی باشد. درست مثل قبل، این عملیات بازگشتی در زمان "(T(m)=T(m/2) + O(1" انجام می‌شود .
حذف از درخت VEB بیشترین مهارت را در میان عملیاتها نیاز دارد. فراخوان "(Delete(T, x" که یک مقدار x را از درخت (vEB (T حذف می‌کند، همانند زیر عمل می‌کند :
اگر "T.min = T.max = x" باشد سپس "x" تنها عنصری است که در درخت ذخیره شده‌است و ما "T.min = M" و "T.max = -1" تا نشان دهیم درخت خالی است .
در غیر اینصورت، اگر "x = T.min" پس ما نیاز داریم دومین کمترین مقدار y را در درخت vEB پیدا کنیم، آن را از جای فعلیش حذف کنیم و آن وقت "T.min=y" . دومین کمترین مقدار "y" یا "T.max" است یا "T.children[T.aux.min].min" . پس این می‌تواند در زمان "(O(1" پیدا شود . در شرایط بعدی، ما y را از زیر درختی که او را در خود جای داده حذف می کنیم .
به‌طور مشابه، اگر "x = T.max" باشد، ما باید دومین بزرگترین مقدار y را در درخت vEB پیدا کنیم، آن را از جایگاهش حذف کنیم و آن وقت "T.max=y" می‌شود . دومین بزرگترین مقدار y یا "T.min" است یا "T.children[T.aux.max].max" . پس این می‌تواند در زمان "(O(1" پیدا شود . در شرایط بعدی، ما y را از زیر درختی که او را در خود جای داده حذف می کنیم .
در شرایطی که T.min ، x یا T.max نیست و T هیچ عنصر دیگری ندارد ما می دانیم که x در T نیست و بدون هیچ عملیاتی برمی گردیم.
در غیر اینصورت ما شرایط معمولی را داریم که در آن "x≠T.min" و "x≠T.max" است . در این موقع، ما x را از زیر درخت "[T.children[i" که شامل x است، حذف می‌کنیم .
در هر کدام از شرایط فوق، اگر ما آخرین عنصر "x" یا "y" را از هر زیر درخت "[T.children[i" حذف کنیم، آنگاه ما "i" را از "T.aux" حذف می کنیم .
و دوباره اینکه، بازدهی این عملیات وابسته به این حقیقت است که حذف از یک درخت vEB که تنها یک عنصر دارد فقط زمان مشخصی می برد . خصوصاً، آخرین خط قانون فقط در حالتی اجرا می‌شود که x تنها عنصر در "[T.children[i" قبل از عملیات حذف بوده باشد .
این تفکر که "log m" یک عدد صحیح است غیرضروری است . اگر عملیات "(x/sqrt(m" و "(x%sqrt(m" با تنها گرفتن ترتیب بالاتر از سقف (m/2) و ترتیب پایین‌تر از کف (m/2) ارقام "x" به ترتیب می‌توانند جایگزین شوند. در هر ماشین موجود این نسبت به تقسیم و محاسبات باقی‌مانده کارآمد تر است .
انجام عملیاتی که در بالا توضیح داده شد از اشاره گرها استفاده می‌کند و یک مساحت کلی formula_2 را اشغال می‌کند . این می‌تواند این‌گونه دیده شود که عملیات بازگشت این‌گونه است formula_3.
حل آن به این ختم می‌شود : formula_4 .
خوشبختانه با استنتاج ( قیاس کل از جز) می‌توان formula_5 را ثابت کرد .
در اجراهای کاربردی، به خصوص در ماشین‌هایی که دستورالعمل‌های Find First zero و shift-by-k دارند، عملکرد می‌تواند با یک بار تغییر به یک آرایه رقمی m برابر با اندازه کلمه ( یا یک چند رقمی کوچک) خیلی پیشرفت کند . از آنجایی که همه عملیاتهایی که به روی یک تک کلمه هستند زمان مشخصی می برند، این عملکرد اسیمپاتیک (asymptotic ) را تحت تأثیر قرار نمی‌دهد، اما با وجود حفظ کاربردی و مهم زمان و فضا در این مهارت مانع ذخیره اکثر اشاره گرها و ارجاع تعدادی اشاره گر می‌شود.
یک بخش واضح و مثبت درختهای vEB دور انداختن درختهای زیر مجموعه خالی است . این درختهای vEB را در زمانی که خیلی عنصر دارند فشرده می‌کنند چون هیچ درخت زیر مجموعه‌ای به وجود نمی‌آید مگر اینکه چیزی باید به آن‌ها اضافه شود. در ابتدا، هر عنصر اضافه شده حدود "(Log(m" تا درخت جدید خلق می‌کند که با هم در حدود m/2 اشاره گر دارند. هم‌زمان با اینکه درخت بزرگ می‌شود، زیر درختهای بیشتری دوباره استفاده می‌شوند، به خصوص آنهایی که بزرکتر هستند . در یک درخت کامل با 2m عنصر، فقط مساحت "(O(2m" استفاده می‌شود و اینکه بر خلاف درخت جستجوی دوتایی بیشتر این مساحت برای ذخیره اطلاعات استفاده می‌شود : حتی برای میلیون‌ها عنصر و هزاران اشاره گر در یک درخت کامل vEB .
در حالی که برای درختهای کوچک بالاسری که به درختهای vEB مربوط است خیلی عظیم است : در ترتیب 2m/2 . به همین دلیل است که آن‌ها در عمل خیلی محبوب نیستند . یک راه مقابله با این محدودیت استفاده از تعداد مشخصی از ارقام در هر مقطع است . ساختارهای دیگر که شامل آزمایشهای y-fast و x-fast می‌شوند نیز پیشنهاد شده اند که زمان‌های تحقیق به روزتری دارند، اما فقط از فضای "(O(n Log M" یا "(O(n" استفاده می‌کنند که در آن‌ها n تعداد عناصری است که در ساختار اطلاعاتی ذخیره شده‌است .
ردنکس یک گروه موسیقی سوئدی است که در زمینه موسیقی بومی٬ موسیقی تکنو و موسیقی بلوگرس فعالیت دارد. این گروه شهرت بسیار زیادی در آلمان دارد که در آنجا با رکورد قرار گیری تک‌آهنگهایشان در صدر جدول مجموعاً به مدت ۲۵ هفته رکورد بیشترین مجموع مدت قرارگیری در صدر جدول تک‌آهنگ‌ها در سی ساله گذشته را به خود اختصاص دادند.
شهدطوطی سرخ با نام علمی ("Eos bornea" یا "Eos rubra") یک گونه از طوطی‌سانان است که در در تیره طوطیان قرار دارد.
طوطی که بیشتر رنگ بدنش سرخ با شاهپرهای سیاه دم قهوه‌ای و منقار پرتقالی این پرنده با طولی ۳۰ سم است. نر و ماده شبیه به هم و جوجه‌ها نوک قهوه‌ای به جای منقار پرتقالی ندارند. این پرنده در استرالیا و گینیه نو و سواحل دریای آرام زندگی می‌کند. غذا این پرنده عبارت است از دانه‌های خوراکی انواع اقسام گیاهان خوراکی و میوه‌ها مانند سیب انار خربزه انگور، طالبی، آناناس، انجیر، کیوی و ذرت و همچنین شیره گل‌ها که غذای اصلی این طوطی به‌شمار می‌رود. این پرنده به عنوان حیوان خانگی به‌شمار می‌رود و توانایی تقلید را دارد. این پرنده در داخل درختان لانه می‌سازد و حدود ۲_۴ تخم می‌گذارد.
سانوفی شرکت داروسازی فرانسوی چندملیتی است، که دفتر مرکزی آن در شهر پاریس قرار گرفته‌است.
سانوفی در سال ۱۹۷۳ به‌عنوان زیرمجموعه‌ای از شرکت نفتی الف اکیتین تأسیس شد. این شرکت در سال ۱۹۹۴ از الف اکیتین تفکیک و به‌عنوان یک شرکت مستقل ثبت گردید.
شکل کنونی سانوفی، حاصل ادغام چندین شرکت دارویی و آزمایشگاه داروسازی اروپایی و آمریکایی می‌باشد. شرکت سانوفی اکنون از نظر میزان فروش سالیانه، به عنوان چهارمین شرکت بزرگ در صنایع داروسازی جهان، شناخته می‌شود.
سهام این شرکت در بازارهای بورس یورونکست پاریس، بورس لندن، بورس فرانکفورت و بازار بورس نیویورک مبادله می‌شود.
سانوفی ۷ حیطه تخصصی و پژوهشی دارد، که عبارتند از:
۱. قلب و عروق ۲. دستگاه عصبی مرکزی ۳. پزشکی داخلی ۴. دیابت ۵. سرطان‌شناسی ۶. ترومبوسیز ۷. واکسن
هانیبال یوسف (زاده ۱۲ دی ۱۳۴۹) موسیقیدان، آهنگساز، رهبر ارکستر، نوازندهٔ پیانو آشوری‌تبار اهل ایران، مدیر آکادمی موسیقی بن ایل و پایه‌گذار آنسامبل مسایا است. تحصیلات وی در موسیقی کلاسیک است و در عین حال سال‌ها بر اجرای موسیقی کلیسایی تمرکز داشته‌است.
هانیبال یوسف در ۱۲ دی ۱۳۴۹ در مشهد متولد شد. در سال ۱۳۶۵ وارد هنرستان موسیقی شد و با راهنمایی استادانش، ساز ویلن را به عنوان ساز تخصصی انتخاب کرد و نزد بهروز وحیدی آذر به یادگیری آن پرداخت. از دیگر اساتید دوران هنرستان او می‌توان از محسن الهامیان، بهزاد داداشی و محمد میرزمانی نام برد. او هم‌زمان با تحصیل در هنرستان موسیقی، آهنگسازی را نزد اساتیدی چون مرتضی حنانه و شریف لطفی فراگرفت. در اسفند ۱۳۶۹ با هدف تحصیل در خارج از ایران به خدمت سربازی رفت، اما این هدف او محقق نشد و پس از چند سال از پایان خدمت سربازی، در سال ۱۳۷۵ در رشته موسیقی، وارد دانشگاه آزاد هنر و معماری شد. این بار ساز پیانو را به عنوان ساز اصلی انتخاب کرد و با استادانی همچون رافائل میناسکانیان، گاگیک بابائیان، دلبر حکیم اُوا، فرهاد فخرالدینی، کامبیز روشن‌روان، مصطفی کمال پورتراب و علی‌اشرف آریانپور به تحصیل هنر ادامه داد. توماس کریستیان داوید و تنگیز شاولوخاشویلی از دیگر موسیقیدانان بزرگی بودند که وی هرچند برای مدتی کوتاه، توانست از دانش و هنر ایشان به ویژه در زمینهٔ آهنگسازی بهره‌مند شود.
هانیبال یوسف موسیقی کلیسایی را به صورت تخصصی در کنار فعالیت‌های دیگرش مانند موسیقی کلاسیک و موسیقی فولک و موسیقی تجربی دنبال می‌کند. او موسیقی معاصر کلیساهای جهان را، هم به لحاظ سبک موسیقی و هم به لحاظ محتوای عبادتی آن سال‌ها دنبال کرده و این ویژگی موسیقی او در ایران کاملاً تازه و بدیع است.
هانیبال در دی ۱۳۹۱ ابتدای ۲۰۱۵ به وین و سپس ایالات متحده آمریکا مهاجرت کرد.
در ایالات متحده آمریکا، «بنیاد فرهنگ و هنر گیلگمش» را به عنوان یک سازمان هنریِ غیرانتفاعی، در تابستان ۲۰۱۵ تأسیس کرد. او «گروه کر ایرانیان آمریکا» را در میان جامعهٔ ایرانی جنوب کالیفرنیا آغاز نمود. این گروه به مدت سه سال تحت نظر ایشان آموزش دیده و رهبری شد. سپس «ارکستر فیلارمونیک گیلگمش» را آغاز کرد و این دو گروه اجراهای متعددی را در شهرهای گوناگون کالیفرنیا ارایه دادند. از مهم‌ترین اجراهای این دو گروه می‌توان به پروژهٔ «آوازهای سرزمین من» اشاره کرد که قطعات فولک اقوام گوناگون ایرانی را به صورت کرال و ارکسترال اجرا می‌کردند.
هانیبال یوسف تدریس موسیقی را از سال ۱۳۶۵ آغاز نمود و به پشتوانه این تجربه، در سال ۱۳۸۱ «آکادمی موسیقی بن ایل» را تأسیس کرد و با کمک همسرش گوهار باغومیان در این مؤسسه به تربیت هنرمندان و موسیقیدانان جوان پرداخت. «آنسامبل مسایا» را در سال ۱۳۷۸ بنیان نهاد اما پس از برگزاری چندین کنسرت، فعالیت آن متوقف شد؛ بعد از چند سال وقفه این بار با همکاری روزبه نجارنژاد آن را احیا کرد و به این ترتیب این‌دو اجراهای متعددی را در کنار هم به روی صحنه بردند. وی چندین سال دبیر یک جشنواره هنری اینترنتی بوده، در حال حاضر مدیریت یک وب‌سایت هنری را نیز به عهده دارد. در سال‌های اخیر، موسیقی شرق و به خصوص موسیقی آشوری توجه او را به خود جلب کرده و در پی آن به خلق آثاری تازه در این زمینه پرداخته‌است. او در سال ۱۳۹۲(۲۰۱۳) با ایجاد ارکستری تلفیقی به اجرای کنسرت تلفیقی آشوری پرداخت. همچنین در همین سال برای اولین بار در ایران ایده اجرای بداهه موسیقی و نقاشی را با نام دوئت بداهه بوم و پیانو «رنگاهنگ» همراه با علیرضا مجابی (م. آذرفر) در موزه هنرهای معاصر تهران به اجرا درآورد که با استقبال بی‌نظیری مواجه شد. طی سال‌ها، ایده‌پردازی و نوآوری جزئی ناگسستنی از فعالیت‌های او در همه عرصه‌ها بوده‌است و هنرمندان بزرگی چون هانیبال الخاص، از دوران نوجوانی الهام‌بخش او بوده‌اند.
کیو-یادگیری تکنیک یادگیری تقویتی است که با یادگیری یک تابع اقدام/مقدار، سیاست مشخصی را برای انجام حرکات مختلف در وضعیت‌های مختلف دنبال می‌کند. یکی از نقاط قوت این روش، توانایی یادگیری تابع مذکور بدون داشتن مدل معینی از محیط می‌باشد. اخیراً در این روش اصلاحی با نام کیو-یادگیری تأخیری انجام شده که بهبود قابل توجهی ایجاد نموده‌است. در روش اخیر یادگیری PAC با فراینده‌های تصمیم مارکوف ترکیب شده‌اند.Alexander L. Strehl, Lihong Li, Eric Wiewiora, John Langford, and Michael L. Littman. Pac model-free
reinforcement learning. In Proc. 23nd ICML 2006, pages 881–888, 2006.
کیو-یادگیری در تلاش است با توجه به شرایط فعلی، بهترین اقدامات را انجام دهد. این الگوریتم خارج‌از خط‌مشی در نظر گرفته می‌شود. چراکه، تابع کیو-یادگیری از اقداماتی خارج‌از خط‌مشی فعلی یادمی‌گیرد. به‌طور کلی می‌توان گفت که، کیو-یادگیری به‌دنبال یادگیری خط‌مشی است تا مجموع پاداش را بیشینه کند.میلاد وزان، یادگیری عمیق: اصول، مفاهیم و رویکردها، میعاد اندیشه، 1399
در اینجا مدل مسئله تشکیل شده از یک عامل، وضعیت‌ها یا حالت "S" و مجموعه از اقدامات یا عمل "A" برای هر وضعیت. با انجام یک اقدام formula_1، عامل یا بازیگر از یک وضعیت به وضعیت بعدی حرکت کرده و هر وضعیت پاداشی به عامل می‌دهد. هدف عامل حداکثر کردن پاداش دریافتی کل خود است. این کار با یادگیری اقدام بهینه برای هر وضعیت انجام می‌گردد.
الگوریتم دارای تابعی است که ترکیب حالت/اقدام را محاسبه می‌نماید:
قبل از شروع یادگیری، جدول کیو مقدار ثابتی را که توسط طراح انتخاب شده برمی‌گرداند. سپس هر بار که به عامل پاداش داده می‌شود، مقادیر جدیدی برای هر ترکیب وضعیت/اقدام محاسبه می‌گردد. هسته الگوریتم از یک بروز رسانی تکراری ساده تشکیل شده‌است. به این ترتیب که بر اساس اطلاعات جدید مقادیر قبلی اصلاح می‌شود.
که "formula_4" پاداش حالت formula_5 و عمل formula_6 است. نرخ یادگیری (formula_7) ممکن است برای همه زوج‌ها یکسان باشد. مقدار عامل تخفیف formula_8 بگونه است که formula_9
فرمول فوق معادل عبارت زیر است:
یک اپیزود الگوریتم وقتی formula_11 به وضعیت نهایی می سد پایان می‌یابد.
توجه کنید که برای همه وضعیت‌های نهایی formula_12 و formula_13 مربوطه هیچگاه بروز نمی‌شود و مقدار اولیه خود را حفظ می‌کند.
این نرخ تعیین می‌کند که تا چه میزان اطلاعات به‌دست آمده جدید بر اطلاعات قدیمی ترجیح داده شود. مقدار صفر باعث می‌شود عامل چیزی یادنگیرد و مقدار یک باعث می‌شود عامل فقط اطلاعات جدید را ملاک قرار دهد.
عامل تخفیف اهمیت پاداش‌های آینده را تعیین می‌کند. مقدار صفر باعث می‌شود عامل ماهیت فرصت طلبانه گرفته و فقط پاداش‌های فعلی را مد نظر قرار می‌دهد. در حالی که مقدار یک عامل را ترغیب می‌کند برای یک دوره زمانی طولانی برای پاداش تقلا کند. اگر این عامل، یک یا بیشتر از یک باشد مقادیر در جدول کیو واگرا می‌شود.
از آنجایی که یادگیری کیو یک الگوریتم تکرار شونده است، شرایط اولیه را به‌صورت شهودی فرض می‌کند و سپس بروزشدن‌ها از آن آغاز می‌شود. شرایط اولیه خوشبینانه باعث می‌شود خیلی سریع ماتریس کیو به یک مقدار مشخص همگرا شود و در مقایسه با شرایط اولیه تصادفی، به نتایج بهتری در زمان آموزش مدل خواهد رسید ولی در هنگام کارکردن با آن در داده‌های تست، این موضوع برقرار نیست.
در ساده‌ترین شکل کیو-یادگیری از جداول برای ذخیره داده استفاده می‌شود. این روش با پیچیده شدن سیستم مورد نظر، به سرعت کارایی خود را از دست می‌دهد. یک راه حل استفاده از شبکه عصبی به عنوان تخمین‌گر تابع است. از این روش تسارو در بازی تخته نرد استفاده کرد.
گاهی اوقات که فضای حالت ما بزرگ می‌شود یا به سمت پیوسته می‌رود، دیگر بصرفه نیست از ماتریس کیو معمولی استفاده کنیم، زیرا که اردر محاسباتی و فضا، بالا خواهد رفت. در این زمان‌ها ما از تخمین‌گر تابع استفاده می‌کنیم. یک راه برای تشکیل تخمین‌گر تابع، استفاده از شبکه عصبی مصنوعی است و راه دیگر، استفاده از قوانین فازی پراکنده خواهد بود.
هرچند ماتریس کیو گسسته، درک بیشتری برای انسان داشت، اما تخمینگر تابع سرعت پردازش را بهبود و اردر فضایی را کاهش می‌دهد زیرا در بعضی اوقات تجربیات قبلی را به تجربیات فعلی تعمیم می‌دهد.
یک روش دیگر برای کاهش فضای حالت/عمل گسسته سازی فضا است. برای مثال بازی تعادل چوپ روی انگشت را درنظر بگیرید. در این بازی ما یک حالت را به وسیلهٔ موقعیت انگشت در فضا بر روی چوب، سرعت، زاویه چوب و سرعت زاویه ای مشخص می‌کنند. اما مشکل در این است که ممکن است بینهایت حالت وجود داشته باشد؛ مثلاً موقعیت انگشت در فضا بر روی چوب، از نقطهٔ شروع خود می‌تواند بینهایت فاصله ممکن داشته باشد. ما به وسیله گسسته سازی می‌توانیم حالت‌های نزدیک به هم را در یک دسته قرار دهیم و فضای حالت را محدود تر کنیم.
کیو-یادگیری اولین بار توسط واتکینز معرفی شد.Watkins, C.J.C.H. , (1989), Learning from Delayed Rewards. Ph.D. thesis, Cambridge University. in 1989.
برهان همگرایی بعداً توسط واتکینز و دایان ارائه شد.Watkins and Dayan, C.J.C.H. , (1992), 'Q-learning.Machine Learning', in 1992.
واتکینز اولین بار در مقاله ای با عنوان «یادگیری از پاداش تاخیری» در رسالهٔ دکترایش به این موضوع اشاره کرد. هشت سال زودتر در سال ۱۹۸۱ مسئله ای با عنوان «یادگیری تقویتی تاخیری» توسط بولونسزکی حل شد.https://books.google.com/books?id=clKwynlfZYkC&pg=PA320-325https://books.google.com/books?id=mGtQAAAAMAAJ&pg=PA397
درسال۲۰۱۴ تیم گوگل دیپ مایند یادگیری کیو را با یادگیری عمیق ترکیب کرد و با نام «یادگیری عمیق کیو» منتشر کرد که می‌توانست بازی آتاری۳۶۰۰ را در سطح انسان بازی کند.https://patentimages.storage.googleapis.com/71/91/4a/c5cf4ffa56f705/US20150100530A1.pdf
در یادگیری کیو معمولی، فقط اعداد داخل ماتریس اهمیت دارند زیرا فضای حالت محیط مارا مشخص می‌کنند، اما با بزرگتر شدن محیط مسئله، این نوع یادگیری کاربرد خود را از دست می‌دهد و نمی‌تواند در زمان معقول به جواب برسد. اینجا زمانی بود که تیم گوگل دیپ مایند، یادگیری عمیق کیو را وارد میدان کرد. در این الگوریتم به‌جای ماترس کیو اولیه، ما از یک شبکه عصبی استفاده می‌کنیم و هر اکشن را با توجه به خروجی شبکه عصبی پیش‌بینی می‌کنیم. این روش بر این قاعده توجیه می‌شود که مقادیر داخل ماتریس کیو، فقط اهمیت نسبی دارند و هرکدام جدا جدا تأثیر خاصی در مسئله ندارند.Fan, Jianqing, et al. "A theoretical analysis of deep Q-learning." "Learning for Dynamics and Control". PMLR, 2020.
همان‌طور که دیدیم، یادگیری کیو معمولی بر اساس تخمین پاداش در آینده عمل می‌کرد و اکشن مناسب را انتخاب می‌کرد. اما گاهی اوقات و به‌خصوص در مسائل نویزی، یادگیری کیو معمولی به سختی به جواب بهینه، همگرا می‌شوند و ممکن است در داخل یک حلقه تکرار شونده تا بی‌نهایت پیش روند و خیلی کند یا حتی هرگز به جواب بهینه برسند. در اینجا یادگیری کیو دوگانه این مشکل را حل می‌کند.
این روش، دو ماتریس کیو دارد که هردو به‌وسیلهٔ تجربیات مجزا و مستقل از یکدیگر آموزش دیده‌اند:
formula_14 و
در هنگام اتخاذ تصمیم برا اساس ماتریس کیو، اگر یکی از این دو ماتریس به وسیلهٔ نویزها یا تغیرات تصادفی دچار مشکل شود، ماتریس دیگر این مشکل را حل می‌کند و الگوریتم به سمت همگرا شدن پیش خواهد رفت.
در سال ۲۰۱۵ نیز روش یادگیری دوگانه کیو با یادگیری عمیق کیو ترکیب شد و روشی جدید به نام یادگیری عمیق دوگانه کیو را به‌وجود آورد که برآیند دو روش ذکر شده در بالا هستند.
یادگیری تقویتی
یادگیری تقویتی عمیق
استراتژی مین مکس
شبکه عصبی
آدابوست تطبیقی بوده و یک الگوریتم یادگیری ماشین است که توسط یاو فروند و رابرت شاپیر اختراع شد.Yoav Freund, Robert E. Schapire. "A Decision-Theoretic Generalization of on-Line Learning and an Application to Boosting", 1995
تطبیقی بودن آدابوست به این معناست که مدلها یکی پس از دیگری ساخته شده و عملکرد مدل های قبلی بر روند مدل سازی مدل های پس از آن تاثیر می گذارد https://towardsdatascience.com/adaboost-in-7-simple-steps-a89dc41ec4.در واقع آدابوست یک متا الگوریتم است که به منظور ارتقاء عملکرد، و رفع مشکل رده‌های نامتوازن همراه دیگر الگوریتم‌های یادگیری استفاده می‌شود. در این الگوریتم، طبقه‌بندی هر مرحله جدید به نفع نمونه‌های غلط طبقه‌بندی شده در مراحل قبل تنظیم می‌گردد. آدابوست نسبت به داده‌های نویزی و پرت حساس است؛ ولی نسبت به مشکل بیش برازش از بیشتر الگوریتم‌های یادگیری برتری دارد. طبقه‌بندی پایه که در اینجا استفاده می‌شود فقط کافیست از طبقه‌بندی تصادفی (۵۰٪) بهتر باشد و به این ترتیب عملکرد الگوریتم در تکرارهای بیشتر بهبود می‌یابد. حتی طبقه‌بندهای با خطای بالاتر از تصادفی با گرفتن ضریب منفی عملکرد کلی را بهبود می‌بخشند. در الگوریتم آدابوست در هر دور formula_1 یک طبقه‌بند ضعیف اضافه می‌شود. در هر فراخوانی بر اساس اهمیت نمونه‌ها، وزن‌ها formula_2 بروز می‌شود. در هر دور وزن نمونه‌های غلط طبقه‌بندی شده افزایش و وزن نمونه‌های درست طبقه‌بندی شده کاهش داده می‌شود؛ بنابراین طبقه‌بند جدید تمرکز بر نمونه‌هایی که سخت‌تر یادگرفته می‌شوند، خواهند داشت.
پس به طور خلاصه این الگوریتم منطبق بر یادگیری گروهی می باشد.به بیان ساده‌تر طرز کار این الگوریتم به این صورت است که عملکرد مدلهایی که به تنهایی ضعیف عمل می‌کنند را با یکدیگر ترکیب کرده و باعث بهبود عملکرد آنها می‌شود.پس در نظرگرفتن پیش‌بینی که مجموع چند الگوریتم یادگیری ضعیف ارائه می‌دهد می‌تواند در نهایت به اندازه‌ی عملکرد یک الگوریتم قوی قابل اتکا باشد.https://towardsdatascience.com/adaboost-in-7-simple-steps-a89dc41ec4
داده شده‌ها:
مقداردهی اولیه: formula_6 برای formula_7
خطای formula_12 را با formula_13 نمایش می‌دهیم:
بنابراین بعد از انتخاب بهینه طبقه‌بند formula_27 برای توزیع formula_28 آندسته از نمونه‌ها formula_29 که طبقه‌بند formula_27 آن‌ها را غلط طبقه‌بندی می‌کند وزن بیشتری نسبت به بقیه داده می‌شود؛ بنابراین وقتی الگوریتم طبقه‌بندها را براساس توزیع formula_31 تست می‌کند، طبقه‌بندی انتخاب می‌شود که نمونه‌های غلط طبقه‌بندی شده را بهتر تشخیص دهد.
الگوریتم آدابوست مطابق مراحل زیر به صورت مکرر کار می کند
در این مرحله مطابق کد زیر کتابخانه‌های مورد نیاز را وارد می‌کنیم.
<source lang="python">
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
</source >
در مرحله بعد از یک مجموعه‌داده برای بررسی مدل روی آن استفاده می‌کنیم.
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
سپس مجموعه‌داده را به دو قسمت آموزش و تست تقسیم می‌کنیم.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3) # 70% training and 30% test
در نهایت یک مدل آدابوست روی مجموعه‌داده اجرا می‌کنیم.
abc = AdaBoostClassifier(n_estimators=50,
model = abc.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
https://www.datacamp.com/tutorial/adaboost-classifier-python
عمل تقویت کردن را می‌توان به صورت حداقل کردن یک تابع هزینه محدب روی یک مجموعه محدب از توابع در نظر گرفت.T. Zhang, "Statistical behavior and consistency of classification methods based on convex risk minimization", Annals of Statistics 32 (1), pp. 56-85, 2004. به‌طور خاص تابعی که حداقل می‌شود نمایی است:
و ما بدنبال تابعی به شکل زیر هستیم:
مجهولِ تابع هزینه formula_34، formula_35 است که خود به formula_36 بستگی دارد. در نتیجه بهینه‌سازی تابع هزینه در نهایت باید نسبت به formula_37 صورت بگیرد.
حال برای راحتتر شدن کار فرض می‌کنیم که مقادیر formula_38 ثابت هستند و هدف ما پیدا کردن formula_39و formula_40 است. با این اوصاف تابع formula_34را می‌توان به شکل پایین نوشت:
اگر formula_43را با formula_44 نمایش دهیم، تابع هزینه ما به شکل پایین تغییر شکل خواهد داد:
اگر مجموعه تمام داده‌هایی که توسط formula_46به درستی پیش‌بینی می‌شوند را با formula_47 و مجموعه تمام داده‌هایی که توسط formula_46 نادرست پیش‌بینی می‌شوند را با formula_49 نمایش دهیم. تابع هزینه به شکل پایین تغییر خواهد کرد:
حال اگر formula_51را نسبت formula_52 بهینه کنیم، از آنجا کهformula_53 و formula_54 نسبت به formula_52 ثابت هستند، فقط باید formula_56 را نسبت به formula_52 کمینه کنیم؛ یعنی formula_58
بعد از پیدا کردن formula_52 باید formula_60 را پیدا کنیم اگر formula_61 را formula_62 بنامیم تابع هزینه ما تبدیل می‌شود به formula_63که اگر از آن نسبت به formula_60 مشتق بگیریم و جواب را در نقطه صفر بدست بیاوریم به این جواب می‌رسیم: formula_65.
حال که formula_66 و formula_67 را پیدا کردیم باید ببینیم که formula_68 به چه شکل نسبت به formula_44 بروز می‌شود. formula_68 همان formula_71 است یعنی
پس ارتباط formula_68 با formula_44 به این شکل خواهد بود:
از آنجا که formula_76 به‌روز کردن formula_68 به این شکل تغییر خواهد کرد:
اگر تمام formula_68‌ها را در یک مقدار ثابتی ضرب کنیم تأثیری در جواب نهایی formula_80 و formula_81 و formula_82 نخواهد داشت. ازین رو همیشه می‌توان مقدار آن‌ها را نرمال‌سازی کرد. با نرمال‌سازی formula_68 به معادله بازگشتی پایین می‌رسیم، در این معادله formula_84 :
formula_68 همان formula_87است، و از آنجا که formula_88در جواب formula_89 تأثیری ندارد، می‌توان آن را حذف کرد. حال اگر formula_90 را همان formula_5 بگیریم به الگوریتم آدابوست خواهیم رسید.
ادراک‌پریشی در لغت به معنی نادانستن و بنابراین نقص در بازشناسی است. به‌طور کلی یک فرد ادراک‌پریش می‌تواند اشیاء و اشکال را حس کند اما نمی‌تواند هوشیارانه آن‌ها را تشخیص دهد و معنی آن‌ها را تفسیر کند. ادراک‌پریشی می تواند ناشی از وجود ضایعه ای در کورتکس لوب پاریتال (حسی) باشد.
اگر، بیماری با چنین مشکلی مراجعه کرد حق)( lumber puncture){LP} نداریم.
ادراک‌پریشی دریافتی: نوعی ادراک‌پریشی که در آن ناتوانی در بازشناسی ناشی از اختلال در ادراک دیداری است.
ادراک‌پریشی ارتباطی: نوعی ادراک‌پریشی که در آن ناتوانی در بازشناسی از عواملی به غیر از نقص‌های حسی است که باعث ادراک‌پریشی دیداری می‌شود.
ادراک‌پریشی شنیداری: ناتوانی در تشخیص یا تعیین و تفسیر معنی واژه‌های گفته شده.
ادراک‌پریشی انگاره‌ای: بازشناسی یا تفسیر نادرست نمادها.آرتور اس. ربر(1995).فرهنگ توصیفی روان‌شناسی. ترجمه‌ی یوسف کریمی و همکاران(1390).، انتشارات رشد، تهران، صفحه‌ی 24-25
ققنوس می‌تواند به موارد زیر اشاره داشته باشد:
ادراک‌پریشی چهره‌ای، چهره‌کوری یا چهره‌ناشناسیمعادل مصوب فرهنگستان یا پروسپاگنوزیا نوعی اختلال عصب‌شناختی که مشخصهٔ آن ناتوانی در بازشناسی چهره‌هاست. در موارد بسیار شدیدِ آن ممکن است شخص توانایی بازشناسی چهرهٔ خود را نیز نداشته باشد.آرتور اس. ربر(1995). فرهنگ توصیفی روان‌شناسی. ترجمهٔ یوسف کریمی و همکاران (۱۳۹۰)، تهران: انتشارات رشد، ص ۷۳۲
افراد مبتلا به بیماری ادراک‌پریشیِ چهره‌ای ناگزیر هستند به‌جای توجه به چهرهٔ افراد، نشانه‌های دیگری مانند آرایش مو، لباس، صدا یا سایر علایم مشخصه را برای شناسایی آنان به کار گیرند.
سونی تبلت اس همچنین شناخته‌شده تحت نام سونی تبلت اس۱ ، تبلت عرضه‌شده به‌وسیلهٔ شرکت سونی است که در تاریخ ۱۶ سپتامبر ۲۰۱۱ در اروپا و آمریکا و در ۲۵ اکتبر ۲۰۱۱ در استرالیا عرضه گردید.
نمایشگر سونی تبلت اس در اندازهٔ ۹٬۴ اینچ از نوع ال‌سی‌دی و با تفکیک‌پذیری ۸۰۰×۱۲۸۰ پیکسل است.
این دستگاه از یک چیپ‌ست ان‌ویدیا تارگا استفاده می‌کند که شامل یک پردازندهٔ ARM Cortex-A9 از نوع دوهسته‌ای و با سرعت ۱ گیگاهرتز می‌باشد، گرافیک این دستگاه از نوع جی‌فورس ULP است و حافظهٔ رم آن ۱ گیگابایت به‌اضافه ۱۶ یا ۳۲ گیگابایت حافظهٔ داخلی به‌همراه پشتیبانی از کارت حافظهٔ اس‌دی است.
سونی تبلت اس دارای یک دوربین ۵ مگاپیکسل با فیلمبرداری اچ‌دی است، این دستگاه از امکانات سامانهٔ موقعیت‌یاب جهانی (جی‌پی‌اس)، وای-فای، بلوتوث به‌همراه EDR، مادون قرمز، میکرو یواس‌بی و درگاه ۳٬۵ میلی‌متری پشتیبانی می‌کند.
سونی تبلت اس دارای سیستم‌عامل آندروید نسخهٔ ۳٬۱ است اما پس از مدت کوتاهی بعد از تولید آن، شرکت سونی آپدیت نسخهٔ ۳٬۲ آن را در دسترس قرار داد.
توهم زدگی به انگلیسی:hallucinosis اصطلاحی کلی است به معنای مستعد بودن مفرط برای توهم.این اصطلاح برای حالت‌هایی به کار می‌رود که در آن‌ها توهم‌ها دارای اساس عضوی یا ناشی از مصرف مواد هستند.آرتور اس.ربر(1995).فرهنگ توصیفی روان شناسی.ترجمه یوسف کریمی و همکاران(1390).، انتشارات رشد، تهران، صفحه 397
منبع فرانک-رید (Frank–Read source) مکانیزمی برای توجیه تکثیر نابه‌جایی‌ها به هنگام تغییر شکل کریستال است. هنگام تغییر شکل به منظور ایجاد لغزش، نابه‌جایی‌ها باید توسط مکانیزم‌هایی تکثیر شوند که یکی از آن‌ها منبع فرانک-رید است. در طی فرآیند کرنش سختی (Cold working) نابه‌جایی‌ها توسط منبع فرانک-رید تکثیر می‌شوند. افزایش چگالی نابه‌جایی‌ها تنش تسلیم فلزات را افزایش می‌دهد و در نتیجه استحکام فلز افزایش می‌یابد.
این مکانیز توسط دو فیزیکدان بریتانیایی، چارلز فرانک و تورنتن رید پیشنهاد شد.
وقتی یک نابه‌جایی بین دو نقطه قفل شده باشد، قسمت مابین این دو نقطه در اثر نیروی برشی کافی ابتدا خمیده می‌شود. سپس این خمیدگی آن قدر ادامه می‌یابد تا به صورت یک نیم دایرهٔ کامل در آید. آن گاه این نیم دایره شروع به دور زدن دو نقطهٔ مذکور می‌نماید تا شبیه یک خم بسته شود و دو قسمت آن به هم برسد. در این هنگام این دو قسمت همدیگر را خنثی می‌کنند و یک نابجایی حلقه‌ای متولد می‌گردد. بخشی از خط نابه‌جایی که در فاصله این دو قفل باقی‌مانده می‌تواند در اثر تنش اعمالی جدید یا با ادامه یافتن تنش قبلی مجدداً شروع به خم شدن نماید. این فرآیند بارها و بارها انجام می‌شود و هربار یک حلقه نابه‌جایی به وجود می‌آورد که لغزشی به اندازه یک بردار برگرز در امتداد صغحه لغزش انجام می‌دهد. با این حال این منبع نامحدود نیست و تنش متقابلی که بر اثر تجمع نابه‌جایی‌ها در امتداد صفحه لغزش ایجاد می‌شود باعث کاهش تنش اعمالی و در نتیجه پس از کم شدن آن از یک مقدار بحرانی به توقف منبع منجر می‌شود.
این تنش بحرانی از رابطه زیر که مقدار تنش لازم برای خم کردن نابه‌جایی به صورت نیم دایره است بدست می‌آید:
G: مدول برشی
b: بردار برگرز
x: فاصله دو نقطه قفل
ایْجِس کلمه‌ای با ریشه یونانی است که در اصل به عنوان یک وسیله محافظتی مانند سپر و شال برای افراد روحانی گفته می‌شد. "ایجس" در اسطوره‌های یونان نام سپری بود که زئوس و آتنا از آن استفاده می‌کردند. زئوس دارای ایجسی از جنس پوست بز بود که به گفته ی هومر توسط هفائستوس ساخته شده بود، درحالی که بر روی زره آتنا نقش سر مدوسا دیده می‌شد. ایجس نوشته Micha F. Lindemans
در ایجس کسی کاری کردن، به معنای در حمایت و سایه قدرتی بزرگ کاری کردن است. در لغت، ایجس به معنای حمایت یا تامین نیز هست.
جوشَن یا خِفتان پوششی است از زره‌های فلزی که سربازان به تن می‌کنند. پولک‌های فلزی جوشن با حلقه به هم متصل می‌شوند. به پولک‌های آهنی و فولادین که جوشن از آن تشکیل می‌یابد غیبه گفته می‌شود.لغتنامه دهخدا: غیبه.
جوشن در هزاره نخست پیش از میلاد ابداع شد اما محل و زمان دقیق ابداع آن مشخص نیست.
در صورت فلزی بودن پولک‌ها بیشتر به آن جوشن و در صورتی که جنس لایه محافظ از پشم و ابریشم باشد بیشتر به آن خفتان گفته می‌شود. واژه‌های قزاگند، گَبر، و پنام هم مترادف‌های خفتان هستند. خفتان جامه‌ای هنگفت و ستبر بوده است از ابریشم یا پشم و شمشیرِ زننده بر آن می‌لغزیده و اثر نمی‌کرده است.لغتنامه دهخدا: خفتان.
بزرگسال پنداری یا بزرگسال انگاری به انگلیسی:adultomorphism تعبیر و تغسیر رفتار کودک از دیدگاه بزرگسالان؛ انتساب نابه جای ویژگی ها، صفات یا فرایند‌های بزرگسای به کودکان. .آرتور اس.ربر(1995).فرهنگ توصیفی روان شناسی.ترجمه یوسف کریمی و همکاران(1390).، انتشارات رشد، تهران، صفحه 18
مرتب‌سازی درونگرا، یک الگوریتم جستجو است که توسط دیوید ماسر (David Musser) در سال ۱۹۹۷ طراحی شد. این الگوریتم ابتدا با فراخوانی مرتب‌سازی سریع شروع کرده و هنگامی بخش بازگشتی مرتب‌سازی سریع به عمق مشخصی که متناسب با لگاریتم تعداد عناصر موجود است رسید، الگوریتم مرتب‌سازی هرمی را فراخوانی می‌کند. این گونه پیاده‌سازی باعث می‌شود که الگوریتم هم سرعت زیاد مرتب‌سازی سریع را روی داده‌های معمولی داشته باشد و هم بدترین زمان اجرای آن formula_1 باشد.
در الگوریتم مرتب‌سازی سریع یکی از مهم‌ترین مراحل انتخاب نقطه محور () می‌باشد که عناصر درون آرایه حول آن بخش بندی می‌شوند. ساده‌ترین الگوریتم انتخاب نقطه محور، انتخاب اولین یا آخرین عنصر آرایه است که باعث می‌شود الگوریتم برای آرایه‌های مرتب زمان اجرای بدی داشته باشد. الگوریتم‌های دیگری نیز مانند میانه ۳ (median-of-۳) وجود دارند، اما آن‌ها هم در بدترین حالت زمان اجرای (O("n"² خواهند داشت. این نوع ورودی‌ها می‌توانند هنگام حمله‌های انکار سرویس در اینترنت به کار روند.
شبه کد الگوریتم با بخش بندی میانه ۳ به صورت زیر می‌باشد:
Algorithm Introsort(A, f, b)
Algorithm Introsort_Loop(A, f, b, depth_limit)
الگوریتم‌های چندریسمانی الگوریتمهایی هستند که برای انجام کارهای موازی در روی رایانهای تک‌پردازنده و چندپردازنده استفاده می‌شوند. الگوریتم‌های سریال برای اجرا روی کامپیوترهای تک‌پردازنده‌ای مناسبند که در آن‌ها در هر لحظه فقط یک دستورالعمل اجرا می‌شود؛ اما الگوریتم‌های موازی قابلیت اجرا بر روی کامپیوترهای چندپردازنده را دارند که به آن‌ها قابلیت اجرای چندین دستورالعمل به صورت هم‌زمان را می‌دهد. برنامه‌نویسی چندریسمانه به دو دسته ایستا، وپویا تقسیم‌بندی می‌شود که در ادامه به توضیح هر کدام می‌پردازیم.
یک روش معمول برای برنامه نویسی کامپیوترهای موازی با حافظه مشترک استفاده از ریسمان‌سازی ایستادهقان طرزه، مقدمه‌ای بر الگوریتم‌ها، ۷۸6. [=صفحات کتاب] است. که یک تجرید نرم‌افزاری از پردازنده‌های مجازی فراهم می‌کند و ریسمان‌ها از یک حافظه مشترک استفاده می‌کنند. در این روش به هر ریسمان شمارنده برنامه اختصاص می‌دهیم و به همین دلیل است که می‌تواند مستقل از بقیه ریسمان‌ها کد مربوط به خود را اجرا کند. مدیریت این ریسمان‌ها بر عهده سیستم عامل می‌باشد. به این صورت که سیستم عامل می‌تواند در صورت لزوم هر یک از این ریسمان‌ها را روی پردازنده بارگذاری کند یا آن‌ها را از پردازنده خارج سازد تا ریسمان دیگری روی آن پردازنده شروع به اجرا شود. سیستم عامل به برنامه‌نویس این امکان را می‌دهد که ریسمان‌ها را ساخته یا آن‌ها را از بین ببرد. اما انجام این اعمال ب کندی صورت می‌گیرد. به همین دلیل اکثر اوقات ریسمان‌ها در طول اجرای برنامه ثابت باقی می‌مانند و به همین دلیل به آن‌ها ایستا گفته می‌شود.
برنامه‌نویسی چندریسمانی پویا به برنامه‌نویس اجازه می‌دهد در کاربردها از موازی‌سازی استفاده کند. با آن‌که کارایی محیط‌های چندریسمانی پویا هنوز در حال تکامل است، اما تقریباً تمام آن‌ها از دو ویژگی پشتیبانی می‌کنند: موازی‌سازی تودرتو و حلقه‌های موازی. موازی‌سازی تودرتو به زیرروال‌ها اجازه می‌دهد که تکثیر شوند که این به معنی ادامهٔ اجرای تابع فراخوانی‌کننده‌است در حالی که زیرروال فراخوانی‌شده هم‌زمان در حال محاسبهٔ نتیجهٔ خود است. یک حلقهٔ موازی، مشابه یک حلقهٔ دستور for معمولی است غیر از این‌که تکرارهای حلقه می‌توانند به‌صورت هم‌زمان اجرا شوند.
برنامه‌نویسی چندریسمانی پویا دارای چندین مزیت مهم به شرح زیر است:
با بررسی مثالی از محاسبه اعداد دنبالهٔ فیبوناتچی به صورت بازگشتی به توضیح این قسمت می‌پردازیم. دنبالهٔ فیبوناتچی به صورت زیر تعریف می‌شود:
F(0) = ۰
F(1) = ۱
F(i) = F(i - 1) + F(i - 2)
اگر بخواهیم جمله n ام سری فیبوناتچی را به دست آوریم می‌توانیم از الگوریتم بازگشتی زیر کمک بگیریم:
FIB(n)
If n<= ۱
محاسبه اعداد فیبوناتچی بزرگ به این روش اصلاً کار مناسبی نیست، چرا که در آن محاسبات تکراری زیادی وجود دارد. برای مثال شکل زیر رویه محاسبه برای(F(6 را نشان می‌دهد.
برای فراخوانی (F(6 باید به‌طور بازگشتی (F(5 و (F(4 را فراخوانی کنیم. از طرفی برای محاسبه(F(5 باید (F(4 محاسبه شود. چون این رویه حاصل Fرا ذخیره نمی‌کند، فراخوانی‌های تکراری را انجام می‌دهد. مرتبه اجرای این الگوریتم نمایی است. در حالیکه با روش برنامه نویسی پویا می‌توانیم الگوریتمی برای محاسبه اعداد فیبوناتچی ارائه دهیم که این کار را در (O(n انجام می‌دهد.
حال با اضافه کردن کلمات کلیدی موازی‌سازی spawn , sync به شبه کد قبلی، آن را گسترش می‌دهیم تا از محاسبات موازی پشتیبانی کند:
P-FIB(n)
If n <= ۱
Return n
x = spawn P-FIB(n - 1)
y = P-FIB(n - 2
اگر کلمات کلیدی spawn , sync را از P-FIB حذف کنیم، شبه کد حاصل دقیقاً مشابه FIB خواهد بود. سریال‌سازی یک الگوریتم چند ریسمانی را به صورت الگوریتم سریالی تعریف می‌کنیم که از حذف کلمات چند ریسمانی به دست می‌آید.
یک الگوریتم چند ریسمانی، قطعی است اگر همیشه برای یک ورودی خاص، خروجی یکسان تولید کند(مستقل از اینکه دستورالعمل‌ها چگونه روی پردازنده‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند) و غیرقطعی است اگر رفتار آن‌ها در اجراهای مختلف با هم تفاوت داشته باشد. خیلی مواقع یک الگوریتم چند ریسمانی که باید قطعی باشد نمی‌تواند به این هدف دست یابد، چون حاوی یک چالش قطعیت است. موقعیت‌های چالش‌آمیز، مخرب همزمان سازی هستند. چند خطای معروف ناشی از این موقعیت‌ها عبارتند از دستگاه تابشی therac-25 که باعث مرگ سه نفر و مجروح شدن چندین نفر دیگر شد و قطع برق امریکای شمالی در سال ۲۰۰۳ که بیش از ۵۰ میلیون نفر از آن رنج بردند. یافتن این اشکالات مهلک بسیار دشوار است. ممکن است روزهای متوالی در آزمایشگاه برنامه خود را بدون هیچ مشکلی تست کنید، ولی در نهایت هنگام عمل به خطاهای عجیب و نادر بر بخورید.. یک چالش قطعیت زمانی رخ می‌دهد که دو دستورالعمل منقطا موازی به یک خانه از حافظه دسترسی داشته باشند و حداقل یکی از آن‌ها در آن خانه حافظه بازنویسی انجام دهد. رویه زیر حالت چالش‌آمیز را نشان می‌دهد:
RACE()
X = ۰
Parallel for i = 1 to 2
X = x + 1
Print x
پس از مقدار دهی اولیه x با ۰ در خط ۱، رویه RACE دو ریسمان موازی می‌سازد که هر دوی آن‌ها x را در خط ۳ افزایش می‌دهند. با این که به نظر می‌رسد RACE همیشه باشد مقدار ۲ را چاپ کند (نسخه سریال آن قطعاً همین کار را می‌کند) ممکن است مقدار ۱ را چاپ کند. اما این ناسازگاری چه گونه به وجود می‌آید؟
وقتی یک پردازنده مقدار x را افزایش می‌دهد این عملیات غیرقابل تقسیم است و لی خود از چند دستورالعمل تشکیل می‌شود:
1. خواندن x از حافظه و نوشتن آن روی یکی از ثباتهای پردازنده
۲. افزایش مقدار ثبات
3. نوشتن مقدار ثبات در حافظه مربوط به x
شکل زیر یک Dag محاسباتی است که اجرای رویه RACE را نشان می‌دهد که در آن ریسمان‌ها به دستورالعمل‌های تکی شکسته می‌شوند.
در جدول زیر نیز مقادیر را برای اجرایی نشان می‌دهد که در آن ناهنجاری بروز کرده‌است.
مقدار x در حافظه ذخیره شده‌است و r1, r2 ثباتهای پردازنده هستند. در مرحله ۱ یکی از پردازنده‌ها x را برابر ۰ قرار می‌دهد. در مراحل ۲ و ۳ پردازنده ۱ مقدار x را از حافظه خوانده و در ثبات r1 قرار می‌دهد. در این مرحله پردازنده ۲ وارد عمل می‌شود ودستورالعمل‌های ۶ تا ۴ را انجام می‌دهد. پردازنده ۲ مقدار x را از حافظه خوانده و در ثبات r2 می‌ریزد و آن را افزایش می‌دهد که مقدار ۱ را برای r1 تولید می‌کند و سپس مقدار حاصل را در x می‌ریزد. اکنون پردازنده ۱ با مرحله ۷ بازمی‌گردد که ذخیره مقدار ۱ مربوط به r1 در x است که در واقع x را تغییر نمی‌دهد. بنابراین در مرحله ۸ مقدار ۱ در خروجی چاپ می‌شود برعکس حالت سریال که در آن مقدار ۲ را در خروجی خواهیم داشت.
در واقع بسیاری از اجراها باعث این رخداد نمی‌شوند. مثلاً اگر ترتیب اجرا به صورت <۱,۲,۳,۴,۵,۶,۷,۸> باشد به نتیجه صحیح دست پیدا می‌کنیم. این مشکل چالش‌های قطعیت است. معمولاً اکثر ترتیب‌ها نتیجه درستی را تولید می‌کنند. در نتیجه انجام تست برای تشخیص این چالش‌ها دشوار است. ممکن است روزها برنامه خود را تست کرده و هیچ خطایی نیابید ولی در عمل زمانی که خروجی برنامه حیاتی است، با توقف ناگهانی روبرو شوید.
با اینکه می‌توان از طرق مختلف مثلاً انحصار متقابل این چالش را برطرف کرد ولی در اینجا به سادگی اطمینان حاصل می‌کنیم که ریسمانهایی که به‌طور موازی کار می‌کنند مستقل هستند. یعنی هیچ چالشی نسبت به یکدیگر ندارند. بنابراین در یک ساختار parallel forتمام تکرارها باید مستقل از یکدیگر باشند. بین spawn ,sync متناظر کر فرزند تشکیل شده باید مستقل از کد پدر باشد که شامل کر فرزندان تکثیر یا فراخوانی شده اضافی هم می‌شود.
ماتریسها را می‌توان به صورت عادی با سه حلقه تو در تو در هم ضرب کرد که زمان اجرای آن برابر (O(n3 است:
square-matrix-mult(A,B)
n= A.rows
let C be a new n*n matrix
paralell for i=1 to n
اما برای کاهش زمان اجرای آن می‌توان به روش زیر عمل کرد:
برای ضرب دو ماتریس n*n نیاز به ۸ ضرب ماتریسی n/2*n/2 و یک جمع ماتریسی n/2 * n/2 داریم. به کمک شبه کد زیر با استفاده از موازی‌سازی تو در تو این استراتژی را با روش تقسیم و غلبه پیاده‌سازی می‌کنیم:
P-matrix_mult_recursive
1 n=A.rows
2 if n==۱
3 c[11]=a[1,1].b[1,1]
4 else
5 let T be a new n*n matrix
6 spawn P-matrix_mult_recursive(C11,A11,B11)
7 spawn P-matrix_mult_recursive(C12,A11,B12)
8 spawn P-matrix_mult_recursive(C21,A21,B11)
9 spawn P-matrix_mult_recursive(C22,A21,B12)
10 spawn P-matrix_mult_recursive(T11,A12,B21)
11 spawn P-matrix_mult_recursive(T21,A12,B22)
12 spawn P-matrix_mult_recursive(T21,A22,B21)
13 P-matrix_mult_recursive(T22,A22,B22)
14 sync
15 parallel for i=1 to n
16 parallel for j=1 to n
17 c[i,j]=c[i,k]+t[i,j]
خط ۳ حالت پایه را بیان می‌کند که شرط خروج از تابع بازگشتی است. حالت بازگشتی در خطوط ۴ تا ۱۷ اداره می‌شود. در خط ۴ یک ماتریس موقتی T در حافظه تخصیص داده می‌شود و خط ۵ هر یک از ماتریس‌های A,B,C,T را به زیر ماتریس‌هایی با اندازه n/2*n/2 تقیسم می‌کند.
حاشیه فاز یا حاشیه زاویه یا PM اختلاف فاز بین سیگنال خروجی و ورودی یک سیستم (یا تابع فرکانسی سیستم) از ۱۸۰ درجه است که بر حسب درجه بیان می‌شود. این اصطلاح بیشتر در تقویت‌کننده‌های الکترونیکی و بحث پایداری سیستم‌های کنترل استفاده می‌شود.
حاشیه فاز در فرکانسی اندازه‌گیری می‌شود که در آن اندازه تابع تبدیل سیستم برابر مقدار یک می‌باشد و از قرار دادن این فرکانس در رابطه فاز تابع تبدیل و کم کردن آن از ۱۸۰ درجه، مقدار حاشیه فاز بر حسب درجه به دست می‌آید.
به‌طور معمول تأخیر فاز حلقه باز (نسبت به ورودی، φ <۰) با فرکانس متفاوت است، به تدریج افزایش می‌یابد تا بیش از ۱۸۰ درجه، که در آن فرکانس سیگنال خروجی معکوس می‌شود، یا آنتی فاز در رابطه با ورودی. PM در فرکانسهای کوچکتر از فرکانس تنظیم وارونگی مثبت خواهد بود (PM = ۰) و PM در فرکانسهای بالاتر PM (0 <PM) منفی است. در صورت وجود بازخورد منفی، PM صفر یا منفی در فرکانسی که افزایش حلقه بیش از واحد باشد (۱) بی‌ثباتی را تضمین می‌کند؛ بنابراین PM مثبت یک «حاشیه ایمنی» است که عملکرد مناسب (غیر نوسانی) مدار را تضمین می‌کند. این امر در مدارهای تقویت کننده و همچنین به‌طور کلی، در فیلترهای فعال، تحت شرایط مختلف بار (به عنوان مثال بارهای راکتیو) اعمال می‌شود. در ساده‌ترین شکل، شامل تقویت کننده‌های ولتاژ بازخورد منفی ایده‌آل با بازخورد غیر واکنشی، حاشیه فاز در فرکانسی اندازه‌گیری می‌شود که افزایش ولتاژ حلقه باز تقویت کننده برابر با افزایش ولتاژ DC حلقه بسته مورد نظر باشد.
به‌طور کلی، PM به عنوان تقویت کننده و شبکه بازخورد آن با هم ترکیب می‌شود ("حلقه"، که به‌طور معمول در ورودی تقویت کننده باز می‌شود)، اندازه‌گیری شده در فرکانسی که ثبات حلقه واحد است، و قبل از بسته شدن حلقه، از طریق گره زدن به خروجی حلقه باز به منبع ورودی، به گونه ای که از آن کم شود.
در تعریف حلقه-افزایش فوق، فرض بر این است که ورودی تقویت کننده بار صفر دارد. برای ایجاد این کار برای ورودی بدون بار صفر، برای تعیین پاسخ فرکانس افزایش حلقه، باید خروجی شبکه بازخورد با بار معادل بارگیری شود.
همچنین فرض بر این است که نمودار بهره در برابر فرکانس با یک شیب منفی از بهره واحد عبور می‌کند و فقط یک بار این کار را انجام می‌دهد. این ملاحظه فقط در مورد شبکه‌های بازخورد واکنش پذیر و فعال اهمیت دارد، همان‌طور که ممکن است در مورد فیلترهای فعال وجود داشته باشد.
حاشیه فاز و مفهوم همراه مهم آن، حاشیه بهره، معیارهای ثبات در حلقه بسته، سیستم‌های کنترل پویا هستند. حاشیه فاز پایداری نسبی را نشان می‌دهد، تمایل به نوسان در طول پاسخ میرایی آن به یک تغییر ورودی مانند یک تابع گام. حاشیه بهره نشان دهنده پایداری مطلق و درجه ای است که سیستم بدون محدودیت، با توجه به هرگونه اختلال، نوسانی می‌کند.
سیگنال‌های خروجی همه تقویت کننده‌ها در مقایسه با سیگنال‌های ورودی خود تأخیر زمانی را نشان می‌دهند. این تأخیر باعث ایجاد اختلاف فاز بین سیگنال‌های ورودی و خروجی تقویت کننده می‌شود. اگر مراحل کافی در تقویت کننده وجود داشته باشد، در برخی فرکانس‌ها، سیگنال خروجی یک سیکل در آن فرکانس از سیگنال ورودی عقب می‌ماند. در این شرایط، سیگنال خروجی تقویت کننده با سیگنال ورودی آن فاز خواهد بود اگرچه ۳۶۰ درجه از آن عقب است، یعنی خروجی دارای زاویه فاز ۶۰۳۶۰ درجه است. این تأخیر در تقویت کننده‌هایی که از بازخورد استفاده می‌کنند نتیجه زیادی دارد. دلیل: اگر سیگنال خروجی فید فاز با سیگنال ورودی در فرکانسی که افزایش ولتاژ حلقه باز آن برابر با افزایش ولتاژ حلقه بسته‌است و افزایش ولتاژ حلقه باز، یک یا بیشتر باشد، نوسان می‌کند. نوسان رخ خواهد داد زیرا سیگنال خروجی برگشت خورده سپس سیگنال ورودی را در آن فرکانس تقویت می‌کند. در تقویت کننده‌های عملیاتی معمولی، زاویه فاز خروجی بحرانی -۱۸۰ درجه است زیرا خروجی از طریق ورودی معکوس به ورودی می‌شود که ۱۸۰- درجه اضافی اضافه می‌کند.
عباسعلی پنبه‌ای از آزادی خواهان دوران حکومت پهلوی و نیز از معتمدین شهرستان میانه بود. وی در دوران فرقه دموکرات آذربایجان وکیل فرقه ی شهرستان میانه و نیز به ترتیب رئیس شهربانی تبریز و سپس فرماندار ارومیه و سلماس بوده‌است.
عباسعلی پنبه‌ای در تاریخ دوم آذر سال ۱۲۷۶ در شهرستان میانه در ایران به دنیا آمد. نام پدر و مادر وی به ترتیب بخشعلی و زبیده است.
وی از همان جوانی فردی مذهبی و مقید به شریعت بود. مشهور بود که شبی در مسجد آقایار سلطانhttps://mianehonline.com/places/7617157585 میانه تا صبح هزار رکعت نماز خوانده بود. وی فردی دارای بینش سیاسی و به ظلم ستیزی مشهور و در جانبداری از رعایا در برابر مالکین فروگذاری نمی‌کرد.دست نوشته‌های محمد علی حیدری
دستخط میرزا عبدالحسین ذوالریاستین شیرازی قطب دراویش سلسله نعمت‌اللهی در خصوص جواز عمل ایشان به دستورهای عبادی ذیل کتاب مونس السالکین گواه علایق مذهبی ایشان می‌باشد.
فعالیت‌های اجتماعی وی بخصوص در امور حل مشکلات مردم و رفع اختلافات به گونه‌ای بین آن‌ها معروف بود که مردم وی را «خال اوغلی» خطاب می‌کردند.
پنبه‌ای در دوران مجردی بر خلاف خواست نماینده مالک میانه در نشست‌های عمومی صحبت از پایه‌گذاری مدرسه می‌کند که تا آن موقع میانه از آن محروم بوده‌است. نماینده مزبور در اعتراض می‌گوید: من نمی‌خواهم فرزند من و فرزند فلان عمله به یک مدرسه بروند! این موضوع مورد اعتراض پنبه‌ای قرار گرفته و بین آن دو نزاع لفظی صورت می‌گیرد. در اثر شکایت نماینده مالک میانه به دادگاه تبریز، پنبه‌ای به دادگاه احضار شده و مورد بازخواست قرار می‌گیرد. وقتی از وی تعداد فرزندان اش را سؤال می‌کنند پاسخ می‌دهد تعداد فرزندانش را نمی‌داند؛ که مورد استحزاء مأمورین قرار گرفته و می‌پرسند: پس بگو چند همسر داری؟ پنبه‌ای پاسخ می‌دهد: ازدواج نکرده‌ام و فکر می‌کردم تعداد بچه‌های میانه را از من می‌پرسید! با شنیدن این پاسخ مسئولانه پنبه‌ای، دادگاه رأی به تأسیس مدرسه در شهر میانه را صادر می‌نماید.دست نوشته‌های عالیه پنبه‌ای
وی از هوادران و فعالین حزب اجتماعیون عامیون و در ارتباط با میرزا علی اصغر خان سرتیپ زاده بوده است، به گونه‌ای که تا اواخر عمر ایشان با وی مکاتبات داشت.
پنبه‌ای از دوستان نزدیک میرزاده عشقی بود. عشقی به وی وصیت کرده بود که اگر فرزند اول تو پسر شد نام او را عشقی و اگر دختر شد نام او را عشقیه بگذار. پنبه‌ای نیز به وصیت او عمل کرد و نام اولین فرزندش را به یاد دوست شهیدش عشقیه نهاد.خاطرات عشقیه پنبه‌ای
پس از قدرت گرفتن رضا شاه و سرکوب نهضت‌های آزادیخواهانه از جمله جنبش جنگل توسط وی، کلیه احزاب سیاسی از جمله حزب اجتماعیون عامیون تبریز منحل می‌شوند. در این هنگام پنبه‌ای دستگیر و به تبریز اعزام و در دادگاه محکوم به حبس شده و پس از حبس به اردلان تبعید می‌شود. وی در دوران تبعیدش در اردلان با شیخ زنبیل و قاضی محمد آشنا شده‌است.
وی پس از دو سال حبس و تبعید مجدداً به میانه بازگشته و به حرفه چاروق دوزی می‌پردازد. وی در اثنای سفرهای شغلی خود به تهران با فرقه دراویش نعمت‌اللهی آشنا شده و به آن‌ها می‌پیوندد. در این راه چنان شوری پیدا می‌کند که هر شب جمعه در خانه خویش شب زنده داری و مجمع درویشی داشت که تا آخر عمر به آن پایبند بود و همه دوستانش می‌دانستند که پنبه‌ای شب‌های جمعه تا صبح هیچ کاری جز عبادت و دعا نمی‌کند.
پس از اشغال ایران در جنگ جهانی دوم توسط متفقین در ۳ شهریور ۱۳۲۰ و در اثر فضای باز سیاسی پس از استعفای رضا خان در ۲۵ شهریور ۱۳۲۰ احزاب مختلف فعالیت خود را گسترش دادند. از جمله حزب توده و سندیکای کارگران در آذربایجان رشد نمود و با پشتوانه شوروی در تمام کشور ریشه دواند. در این دوران پنبه‌ای در میانه در جایگاه صدر حزب توده قرار گرفت.
در این دوران احمد اسپهانی، که تحصیل کرده ترکیه و مردی بسیار شیک پوش و سخنور بود، به تأکید کمیته مرکزی حزب توده به عنوان نامزدی از شهر میانه برای مجلس شورای ملی معرفی شد. پنبه‌ای سخت برآشفت و به شدت به مخالفت برخاست تا آنجا که اسپهانی مجبور به ترک میانه شد. پنبه‌ای علی‌رغم موقعیت بالای خود در حزب توده، از نامزدی محمدولی فرمانفرمائیان بر خلاف اختلافات متعددی که با وی داشت حمایت کامل نمود و با نفوذی که در بین مردم داشت فرمانفرمائیان از میانه به نمایندگی دوره چهاردهم (۰۶/۱۲/۱۳۲۲ تا ۲۱/۱۲/۱۳۲۴) مجلس شورای ملی برگزیده شد. فرمانفرمائیان رئیس فراکسیون آذربایجان مجلس شورای ملی بود.
قبل از برچیده شدن دفاتر حزب توده در میانه، کمیته حزب تشکیل و در آن جلسه حسن یوسفی نماینده وقت همدان در مجلس شورای ملی و از ملاکان نامدار میانه به صدر حزب توده در میانه انتصاب گردید و پنبه‌ای بلافاصله به تبریز رفت. سپس یک شبه کلیه دفاتر حزب توده برچیده و فرقه دموکرات آذربایجان در میان شک و تردید سران آن به صداقت رفتار روس‌ها تأسیس شد. پس از آن اعضای حزب توده در آذربایجان به عضویت فرقه دموکرات آذربایجان درآمدند. علی‌رغم رده بالای پنبه‌ای در حزب توده و فرقه دموکرات آذربایجان این جمله از وی بارها شنیده شده بود که: روس لارین کج قابرقالارینا لعنت، قولدور انگلیسینن دایی باج اوغلو دیلار، بولارا اطمینان ایله مک اولماز (لعنت بر جنس خراب روس‌ها (لعنت بر دنده کج روسها)، که پسرخاله دختر خاله (دائی خواهر زاده) انگلیسی‌های قلدر هستند، به این‌ها نمی‌شود اطمینان کرد).
دکتر نصرت‌الله جهانشاهلو، معاون بعدی پیشه‌وری، در مورد گفتگوی آقای پنبه‌ای با خود اینطور می‌نویسد:«چند روزی که گذشت، آقای پنبه‌ای که مردی درویش و بی سواد و مسئول حزب توده در میانه بود و خود نیز حزب را به فرقه ملحق کرده بود، نزد من آمد و دربارهٔ پیوستن حزب توده زنجان به فرقه دمکرات آذربایجان، با من گفتگو کرد. من به او گفتم که مقررات و موازین حزبی، به من اجازه چنین کاری را نمی‌دهد. او چون ساده و ناآگاه بود، از نیروی دولت شوروی و نظر آنها در اینباره برای من سخن گفت و سرانجام چون دید من گفت نخست خود را از نو بازگو می‌کنم، از در پند و اندرز و تهدید درآمد و آشکارا به من گفت که اگر فوراً حزب توده زنجان را به فرقه ملحق نکنید، برای شما بسیار عاقبت بدی خواهد داشت.»جهان شاه لو، نصرت‌الله، ما و بیگانگان، خاطرات سیاسی دکتر نصرت‌الله جهان شاه لو، به کوشش نادر پیمایی، لنگرود: سمرقند، ۱۳۸۵، ، ص ۱۱۰
غلام یحیی دانشیان و عباسعلی پنبه‌ای رهبری فدائیان شبه نظامی را در سقوط شهر میانه در ۲۶ آبان ۱۳۲۴ بر عهده داشتند. میانه اولین شهری بود که توسط فدائیان سقوط کرد و ارتباط بین آذربایجان با تهران از این طریق قطع شد.از زندان رضا خان تا صدر فرقه دموکرات آذربایجان - نشر اوحدی - ۱۳۸۲ - صفحه ۳۴۸ - در مورد تصرف آسان و سریع شهر میانه بدست فرقه، کمبود افراد نظامی در میانه، که از یک دسته ژاندارم، پاره‌ای در بخش کاغذکنان و عده‌ای دیگر مأمور راه میانه به تبریز بودند و عده کوچکی در شهر میانه باقی‌مانده بودند از یک طرف و از سوی دیگر نقش دژبانی روسی در میانه به ریاست کاپیتان نوروز اف، مهم است که دژبانی روس مقداری جنگ‌افزار در اختیار فرقه و اتحادیه کارگران آن (به ریاست غلام یحیی) می‌گذارد. با وجود اینکه کوچکترین مقاومتی از سوی نیروهای دولتی شهر انجام نشد، کسانی از قبیل رسدبان رهنما که پایور پلیس راه‌آهن بود و چندین پاسبان دیگر بعد از تسلیم به قتل رسیدند که علت آن را خونخواری و خشونت بسیار زیاد پاره‌ای از کارگران مهاجر قفقازی از قبیل آقای رامتین می‌دانند: به گفته آقای جهانشاهلو، آنان از پست‌ترین اوباشان و از مردمی به دور بودندجهان شاه لو، نصرت‌الله، ما و بیگانگان، خاطرات سیاسی دکتر نصرت‌الله جهان شاه لو، به کوشش نادر پیمایی، لنگرود: سمرقند، ۱۳۸۵، ISBN 964-7775-13-X، ص ۱۲۰.ناصحی، ابراهیم، غائله آذربایجان در رهگذر تاریخ و چهره پیشه‌وری در آئینه فرقه دموکرات، تبریز، ستوده، چاپ اول، ۱۳۸۵،ISBN 964-7644-75-2، صفحهٔ ۱۴۸
عباسعلی پنبه‌ای در جلسه چهارم کنگره خلق مورخ از ۶ آذر ۱۳۲۴ آذربایجان به عضویت هیئت ملی آذربایجان به ریاست حاجی میرزا علی شبستری برای برگزاری انتخابات منصوب گردید.روزنامه آذربایجان - شماره 64 - مورخ ۶ آذر هزار و سیصد و بیست و چهار و سرانجام در انتخابات کنگره ملی آذربایجان که از ۴ آذر ۱۳۲۴ به مدت پنج روز ادامه داشت، به عنوان نماینده میانه برگزیده شداز زندان رضا خان تا صدر فرقه دموکرات آذربایجان - نشر اوحدی - ۱۳۸۲ - صفحه ۴۹۰ -
پنبه‌ای به منظور جلوگیری از درگیری بین ارتش ایران و فدائیان فرقه دموکرات آذربایجان که تحت پشتیبانی ارتش شوروی بودند نقش زیادی ایفا کرد. مشخص بود در صورت هر گونه درگیری بین این دو نیروی نظامی فدائیان فرقه پیروز مطلق میدان نبرد می‌بودند؛ لذا بدین منظور پس از ممانعت قوای شوروی از حرکت قوای کمکی تهران به آذربایجان و جلوگیری از پیش روی آن‌ها در قزوین، پنبه‌ای در ۲۲ آذر ۱۳۲۴ به نمایندگی از طرف سید جعفر پیشه‌وری با سرتیپ علی اکبر درخشانی فرمانده لشکر سوم آذربایجان شرقی در سربازخانه تبریز ملاقات نمودهمتن کامل خاطرات سرتیپ علی اکبر درخشانی - انتشارات صفحه سفید - - صفحهٔ ۳۹۶متن کامل خاطرات سرتیپ علی اکبر درخشانی - انتشارات صفحه سفید - - صفحهٔ ۴۲۵ و وی را جهت ادامه مذاکرات نزد پیشه‌وری برد. پس از آن در همان شب لشکر آذربایجان به فرقه دموکرات آذربایجان تسلیم می‌شود. پس از تسلیم لشکر آذربایجان هر افسری به دلخواه خود می‌توانست در آذربایجان باقی‌مانده یا به تهران بازگردد که قریب به اتفاق افسران از جمله سرتیپ درخشانی با اتفاق خانواده هایشان به صورت زمینی یا هوایی در امنیت تمام به تهران بازگشتند.
پس از تسلیم تمامی قوای نظامی تبریز، پنبه‌ای به عنوان رئیس شهربانی این شهر منصوب شد. در مدت کوتاهی موفق به برقراری نظم و عدالت بی‌سابقه‌ای در شهر تبریز گردید. در این مدت کوتاه وی اقداماتی از جمله سرکوب و حتی اعدام اشرار و حتی فدائیان خاطی انجام دادگذشته چراغ راه آینده‌است|گذشته چراغ راه آینده‌است: تاریخ ایران در فاصلۀ دو کودتا ۱۳۳۲–۱۲۹۹، انتشارات ققنوس، ص ۳۲۳، روزنامه آذربایجان - شماره ۹۲ - مورخ ۱۳ دی هزار و سیصد و بیست و چهار که در نظر مردم تبریز و علمای این شهر از جمله آیت‌الله میرزا عبدالله مجتهدی بسیار مؤثر می‌نمود.خاطرات مرحوم آیت‌الله میرزا عبدالله مجتهدی - تهران - مؤسسه مطالعات تاریخ معاصر ایران - ۱۳۸۱ - صفحات ۴۴ تا ۵۶