payamvha/North_RAG huggingface dataset:
حق به بردگی گرفتن یا فروش بدهکار را داشت، لغو کرد. با اینکه اصلاحات و قانون‌گذاری‌های انجام شده توسط سولون و توجهات او به منافع عامه، بسیار متعدد هستند، اما تنظیم سیزاکتی مهم‌ترین اقدام وی پس از آرکنت شدن به‌شمار می‌آید. واژه σεισάχθεια (Seisachtheia گرفته شده از seiein، به معنای برداشتن و تکان دادن و achthos، به معنای بار، در مجموع به معنی: امداد رساندن و خلاص کردن از زیر فشار بار) مجموعه‌ای از قوانین برقرار شده توسط سولون، قانونگزار آتنی بود که به منظور اصلاح موضوع برده‌گیری و برده داری به خاطر بدهی، که
موضوع برده‌گیری و برده داری به خاطر بدهی، که به‌طور شایعی در آتن قرن ششم قبل از میلاد، اجرا می‌شد، وضع گردید. بر اساس وضعیت حقوقی که از قبل وجود داشت، و بر اساس قوانین اساسی ارسطو جهت اهالی آتن تنظیم شده بود، بدهکارانی که قادر به بازپرداخت بدهی خود به طلبکاران نبودند، ناگزیر می‌شدند که زمین‌های خود را به آن‌ها تسلیم نمایند. سپس این افراد به هکتموری (مسدسی‌ها) تبدیل می‌شدند، بدین معنا که به رعایا یا بردگانی بدل می‌شدند که روی زمین خودشان که قبلاً به طلبکار داده شده بود، زراعت می‌کردند و یک ششم محصول به
داده شده بود، زراعت می‌کردند و یک ششم محصول به خودشان تعلق می‌گرفت و پنج ششم باقی‌مانده به طلبکار که حالا به ارباب تبدیل شده بود، تسلیم می‌شد. اما اگر ارزش میزان بدهی‌های به وجود آمده، بیش از ارزش برآورد شده از کل دارایی بدهکار می‌بود، آن گاه بدهکار و حتی خانواده اش تبدیل به بردگان متعلق به طلبکار می‌شدند. در صورتی که فردی از پرداخت به موقع بدهی خویش قصور می‌کرد نیز، باز هم نتیجه همان زایل شدن آزادی شخصی بدهکار و وثیقه قرار گرفتن آن بود. اما بر اساس قانون‌های سیزاکتی، بدهی‌های کلان به صورتی فوری ملغی اعلام
سیزاکتی، بدهی‌های کلان به صورتی فوری ملغی اعلام گردید، همه بردگی‌هایی که به جهت بدهکار بودن افراد پیش آمده بود، منتفی شد، تمامی زمین‌ها یا املاکی که زارعین آن‌ها به دلیل بدهی بی زمین و فقیر مانده یا به هکتوموری بدل شده بودند، توقیف شد و به صاحبان اصلی بازگشت و هرگونه استفاده از آزادی‌های شخصی افراد به عنوان وثیقه در تمام بدهی‌های آینده ممنوع گردید. در ضمن بر اساس قانون سیزاکتی، سقف حداکثری برای میزان تهیهٔ زمین و ملک از جانب افراد برقرار شد تا صرف نظر از قانونی بودن یا نبودن طرز به دست آوردن این زمین‌ها،
بودن یا نبودن طرز به دست آوردن این زمین‌ها، از تجمع بیش از حد زمین در دست خانواده‌های قدرتمند جلوگیری به عمل آید.
ابوالعاص (درگذشت: ذی‌الحجه سال ۱۲ ه‍. ق) پسر ربیع پسر عبدالعزی پسر عبدالشمس پسر عبدمناف است. وی در جنگ بدر علیه پیامبر اسلام و پیروانش جنگید و توسط عبدالله بن جبیر اسیر شد و بعدها در سال ۶ (قمری)ششم یا هفتم هجری مسلمان شد. او قبل از پیامبری محمد با زینب دختر محمد ازدواج کرد. حاصل این ازدواج دختری به نام امامه است. کتاب "مشرکی در خانواده پیامبر" به رابطه زینب و ابوالعاص می‌پردازد.
تحلیل سرشکنی. در علوم کامپیوتر به خصوص در تحلیل الگوریتم‌ها، تحلیل سرشکنی زمان اجرای میانگین برای هر دستور را در بدترین حالت بدست می‌آورد. تحلیل سرشکنی با متوسط زمان اجرا تفاوت دارد چرا که زمان اجرای هر دستور در بدترین حالت را بیان می‌کند. گاهی به دنبال روشی برای پیدا کردن زمان اجرای یک رویه هستیم. برای این کار، گاهی پیشنهاد می‌شود که به‌طور مستقیم بدترین زمان اجرا را بدست آوریم. این عمل باعث می‌شود که همیشه یک زمان اجرای خیلی زیاد بدست آید. اما تحلیل سرشکنی این امکان را به ما می‌دهد تا زمان اجرایی بسیار
این امکان را به ما می‌دهد تا زمان اجرایی بسیار نزدیک به زمان اجرای واقعی بدست آوریم. شبه کد تحلیل سرشکنی. اینجا هدف این است که هزینه‌ی یک عمل را بدون توجه به ورودی به دست بیاوریم. مثلاً اگر یک شمارنده بیتی داشته باشیم، هزینه‌ی هر بار زیاد کردن آن برابر است با هزینه‌ی شمردن تا عددی که الان در شمارنده وجود دارد: این روش (تحلیل سرشکنی) در واقع: در این تحلیل از ۳ روش زیر استفاده می‌شود: I. روش انبوهه II. روش حسابداری III. روش تابع پتانسیل هر ۳ روش ذکر شده جواب درستی به ما می دهند و انتخاب استفاده از این ۳ روش
درستی به ما می دهند و انتخاب استفاده از این ۳ روش بستگی به این دارد که کدام یک برای یک موقعیت خاص مناسب تر باشد. تاریخچه. تحلیل سرشکن شده در ابتدا از روشی به نام تحلیل متراکم پدید آمده که امروزه شامل تحلیل سر شکن است. این تکنیک بار اول توسط رابرت تارجان در مقاله پیچیدگی محاسباتی وقف شده‌اش در سال ۱۹۸۵ معرفی شد. که نیاز به یک شکل مفیدتر از تحلیل روشهای احتمالی متداول مورد استفاده را برطرف می کند. سرشکنی در ابتدا برای انواع خاصی از الگوریتم‌ها مورد استفاده قرار می گرفت، به ویژه آنهایی که مربوط به درختان
قرار می گرفت، به ویژه آنهایی که مربوط به درختان باینری و عملیات یونیون هستند. با این حال، امروزه هم از این تحلیل کاربرد های زیادی دارد و هنگام تحلیل بسیاری از الگوریتم های دیگر نیز مورد استفاده قرار می گیرد. روش انبوهه. در روش انبوه ابتدا باید هزینه‌ی پی در پی اجرای n عملیات را محاسبه کنیم که در کل هزینه‌ی آن دنباله‌ای از n عملیات است و زمان اجرای آن formula_1 است و سپس آن را بر تعداد (n) تقسیم کرده و در نتیجه هزینهٔ میانگین یا سرشکن شده که برابر "T"("n") / "n" است برای هر عمل بدست می‌آید. برای استفاده از
"n" است برای هر عمل بدست می‌آید. برای استفاده از این روش باید هر عمل و هزینهٔ اجرای آن را شناسایی کرد. برای تحلیل شمارنده با این روش این‌گونه در نظر گرفته می‌شود که اگر تغییر بیت‌های در هر مرحله را در نظر بگیریم در مجموع برابر با ۲n و در نتیجه زمان اجرای آن formula_2 می‌شود. روش حسابداری. نوعی از تحلیل انبوه است که به هر عمل یک هزینه‌ی سرشکن شده اختصاص میابد که ممکن است با هزینه‌ی واقعی متفاوت باشد. در این روش در ابتدا یک سری عملیات ابتدایی که در الگوریتم مورد استفاده قرار می‌گیرند را انتخاب می‌کنیم و به
مورد استفاده قرار می‌گیرند را انتخاب می‌کنیم و به صورت دلخواه هزینه‌ی آن‌ها را ۱ در نظر می‌گیریم. به هر مجموعه عملیات یک هزینه نسبت داده می‌شود و عملیاتی که هزینه‌ی کمتری دارند پولشان برای هزینه‌های بعدی ذخیره می‌شود. میزان پول پرداختی برای هر عمل با هزینه‌ی سرشکنی آن متناسب است. برای این داده ساختار به ازای هر عمل ۲ریال هزینه می‌کنیم که این ۲ریال صرف تغییر ۰ به ۱ و بالعکس می‌شود. به صورت کلی هنگامی که هزینه سرشکن شده یک عمل از هزینه واقعی آن تجاوز کند، اختلاف این هزینه به عنوان موجودی به اشیایی مشخص در
این هزینه به عنوان موجودی به اشیایی مشخص در ساختمان داده اختصاص می‌یابد. موجودی بعداً می‌تواند در جهت کمک به پرداخت برای اعمالی که هزینه سرشکن شده آنها کمتر از هزینه واقعی شان است مورد استفاده قرار گیرد. بنابراین می‌توان هزینه سرشکن شده یک عمل را مشاهده کرد که بین هزینه واقعی آن و موجودی که پرداخت شده یا استفاده می‌شود، تقسیم شده‌است. این روش با تحلیل جمعی که در آن تمام اعمال هزینه‌های سرشکن شده یکسانی دارند، بسیار متفاوت است. هزینه‌های سرشکن شده اعمال باید به دقت انتخاب شوند. اگر بخواهیم تحلیل را با
باید به دقت انتخاب شوند. اگر بخواهیم تحلیل را با هزینه‌های سرشکن شده انجام دهیم تا نشان دهیم که در بدترین حالت هزینه میانگین هر عمل کم است، کل هزینه سرشکن شده یک توالی از اعمال باید یک حد بالا برای هزینه کل واقعی توالی باشد. علاوه بر این همانند تحلیل جمعی، این رابطه باید برای تمام توالی‌های اعمال برقرار باشد. اگر هزینه واقعی formula_3 امین عمل را با formula_4 و هزینه سرشکن شده formula_3 امین عمل را با formula_6 نشان دهیم، برای تمام توالی‌هایی از عمل formula_7 داریم: formula_8 بنا به نامساوی بالا کل موجودی
داریم: formula_8 بنا به نامساوی بالا کل موجودی مربوط به ساختمان داده باید در همه زمان‌ها نامنفی باشد. اگر کل موجودی می‌توانست منفی باشد(در نتیجه پرداخت ارزش کم به عمل‌های قبلی، با این تعهد که دوباره پس از آن پرداخت صورت گیرد) آنگاه کل هزینه‌های سرشکن شده ایجاد شده در آن هنگام کمتر از کل هزینه‌های واقعی ایجاد شده می‌بود؛ برای توالی عمل‌ها تا آن زمان کل هزینه سرشکن شده یک حد بالا برای کل هزینه واقعی نمی‌بود. بنابراین باید مراقب باشیم تا موجودی کل در ساختمان داده هرگز منفی نشود. روش شارژ کردن. تعدادی از هزینه
هرگز منفی نشود. روش شارژ کردن. تعدادی از هزینه را روی اعمال قبلی شارژ می‌کنیم. هزینه‌ی سرشکن: هزینه‌ای که در آینده، بقیه عمل ها روی این عمل شارژ می‌شوند + هزینه‌ای که روی بقیه شارژ می‌کنیم - هزینه‌ی واقعی روش تابع پتانسیل. نوعی از روش حسابداری است که در آن اعتبار ذخیره شده به عنوان تابعی از وضعیت داده ساختار محاسبه می‌شود. هزینه سرشکنی هزینه بدیهی به علاوه تغییر پتانسیل است. راه دیگر پیدا کردن هزینهٔ سرشکنی استفاده از تابع پتانسیل است. در این روش به داده ساختار داده شده یک تابع پتانسیل نسبت می‌دهیم و با یک
داده شده یک تابع پتانسیل نسبت می‌دهیم و با یک ساختمان داده اولیه formula_9 را شروع می‌کنیم که روی آن formula_7 عمل انجام می‌شود. برای هر formula_11، formula_12 را هزینه واقعی formula_3 امین عمل قرار می‌دهیم و formula_14 را ساختمان داده‌ای که پس از به کارگیری formula_3 امین عمل روی ساختمان داده formula_16 حاصل می‌شود، قرار می‌دهیم. تابع پتانسیل هر ساختمان داده formula_14 را به یک عدد حقیقی formula_18 نگاشت می‌کند. این عدد، پتانسیل مربوط به ساختمان دادهٔ formula_14 است. هزینه سر شکن شده formula_20 مربوط به
است. هزینه سر شکن شده formula_20 مربوط به formula_21 امین عمل با توجه به تابع پتانسیل formula_22 به صورت زیر تعریف می‌شود: formula_23 براین هزینه سرشکن شده هرعمل برابرهزینه واقعی آن به علاوه افزایش پتانسیل حاصل از عمل می‌باشد. بنا به معادله بالا، هزینه سرشکن شده کل formula_7 عمل برابر است با: formula_25 اگر بتوانیم یک تابع پتانسیل formula_22 تعریف کنیم بطوریکه formula_27، آنگاه هزینه سرشکن شده کل formula_28، یک حد بالا برای هزینه واقعی کل formula_29 می‌باشد. در عمل همواره نمی‌دانیم چه تعداد عمل ممکن است
در عمل همواره نمی‌دانیم چه تعداد عمل ممکن است انجام شود. بنابراین اگر برای تمام formula_3ها تأکید کنیم کهformula_31، آنگاه همانند روش حسابداری تضمین می‌کنیم که از پیش هزینه را پرداخت کرده‌ایم. اغلب مناسب است که formula_32 را 0 تعریف کنیم و آنگاه نشان دهیم که برای تمام formula_3ها، formula_34. به‌طور شهودی اگر اختلاف پتانسیل formula_35 از formula_3 امین عمل مثبت باشد آنگاه هزینه سرشکن شده formula_37 یک پرداخت اضافه به formula_3 امین عمل را نشان می‌دهد، و پتانسیل ساختمان داده افزایش می‌یابد. اگر اختلاف
و پتانسیل ساختمان داده افزایش می‌یابد. اگر اختلاف پتانسیل منفی باشد، آنگاه هزینه سرشکن شده، یک پرداخت کم به formula_3 امین عمل را نشان می‌دهد و هزینه واقعی عمل با کاهش پتانسیل پرداخت می‌شود. هزینه‌های سر شکن شده تعریف شده به وسیله دو معادلهٔ بالا به انتخاب تابع پتانسیل formula_22 بستگی دارد. توابع پتانسیل متفاوت ممکن است به هزینه‌های سرشکن شده متفاوت که همچنان حدود بالا برای هزینه‌های واقعی اند منجر گردند. اغلب در انتخاب یک تابع پتانسیل مبادلاتی می‌توانند انجام گیرند؛ بهترین تابع پتانسیل جهت استفاده بستگی
گیرند؛ بهترین تابع پتانسیل جهت استفاده بستگی به حدود زمانی مطلوب دارد. بهتر است که تابع پتانسیل: تابع پتانسیلی که در این روش در نظر گرفته می‌شود معادل با تفاوت تعداد ۰ و ۱ ها در هر مرحله می‌باشد. (formula_41 معادل با تعداد بیت‌های تغییر یافته از ۰ به ۱ و بالعکس می‌باشد) formula_23 formula_43 formula_44 در نتیجه formula_45 مثال ها. آرایه پویا. یک آرایه پویا را در نظر بگیرید که با افزودن عناصر بیشتر به آن ، اندازه‌ی این آرایه بیشتر میشود، مثل ArrayList در جاوا و std::vector در ++C. به طور مثال اگر از
در جاوا و std::vector در ++C. به طور مثال اگر از آرایه‌ای به اندازه‌ی ۴ شروع کنیم، می‌توانیم این ۴ عنصر را به آن اضافه کنیم و هرکدام از این عملیات یک دارد. با این حال اضافه کردن عنصر پنجم به این آرایه زمان بیشتری می‌برد به دلیل آنکه باید یک آرایه‌ی جدید که اندازه‌ی آن ۲ برابر آرایه‌ی فعلی (۸) است بسازد، حال عناصر قدیمی را در یک آرایه‌ی جدید کپی کنید و سپس عنصر جدید را اضافه کنید. سه عملیات بعدی اضافه کردن نیز به طور مشابه زمان ثابت می‌برد. سپس افزودن مقدار بعدی نیازمند دو برابر شدن آرایه است که سرعت این
بعدی نیازمند دو برابر شدن آرایه است که سرعت این عمل بسیار کند است. اگر به طور کلی در یک آرایه‌ی به اندازه‌ی "n" تعداد دلخواه اضافه کردن ها را "n" + 1 نظر بگیریم، ما متوجه می‌شویم که اضافه کردن این عملیات در یک زمان ثابت انجام می‌شود به جز آخری که formula_46 طول می‌کشد. از آنجا که در کل "n" + 1 عملیات وجود دارد می‌توانیم از میانگین آن استفاده کنیم و در یابیم که اضافه کردن عناصر بر روی یک آرایه پویا formula_47 طول می‌کشد، در زمان ثابت. تحلیل شمارندهٔ دودویی. ادعا: به صورت سرشکن در هر مرحله (O(1 رقم تغییر
ادعا: به صورت سرشکن در هر مرحله (O(1 رقم تغییر می‌کند. حداکثر تلاش اول برای تعداد ۱ های سمت راست = k +1 - Δ(ϕ) طبق فرمول تابع پتانسیل تحلیل سرشکن شده در درج درخت قرمز سیاه. بگذارید با استفاده از روش تابع پتانسیل در مورد سرشکنی درج درخت قرمز سیاه بحث کنیم: ابتدا ما یک تابع formula_48 تعریف می‌کنیم که مقدار واقعی غیرمنفی یک داده ساختار را به ما می‌دهد که نتیجه‌ی این عملیات می‌تواند باعث تغییر مقدار این تابع پتانسیل شود. در عکس زیر مقدار تابع پتانسیل formula_48 را تعریف می‌کنیم: در تصویر بالا n تعداد رئوس
را تعریف می‌کنیم: در تصویر بالا n تعداد رئوس درخت قرمز-سیاه می‌باشد. تابع پتانسیل کل رئوس این درخت قرمز-سیاه formula_50 است. و همچنین : هزینه‌ی سرشکنی = c+Δϕ(h) که طبق تابع پتانسیل (Δϕ(h برابر است با (h’) – formula_48(h)formula_48 و c نیز هزینه‌ی سرشکن ما می‌باشد. تغییر تابع پتانسیل باید به گونه‌ای باشد که برای عملیات کم هزینه مثبت و برای عملیات پر هزینه منفی باشد. رأس جدیدی که در یکی از عضو های درخت قرمز-سیاه درج می‌شود یکی از انواع زیر را دارد: درج و تحلیل سرشکنی در شکل زیر نشان داده شده‌است: این درج
سرشکنی در شکل زیر نشان داده شده‌است: این درج ابتدا از تغییر رنگ والدین (قرمز) شروع می‌کند و بچه ها را هم قرمز می‌کند و سپس به سراغ پدربزرگ و عموی همان عضو را رنگ می‌کند که دو حالت پیش می‌آید: ۱- جد آن برگ قرمز است. ۲- عمو و جد یک عضو هر دو سیاه باشند.( که ممکن است عموی آن عضو قرمز و جدش سیاه است و یا بالعکس) این موضوع در شکل زیر نیز مشخص است: در این درج، رأس بدون هیچگونه تغییری درج می‌شود زیرا عمق درخت یکسان است این در شرایطی است که عضو ما ممکن است خواهر و برادر سیاه داشته باشد و یا اصلا خواهر و برادری
و برادر سیاه داشته باشد و یا اصلا خواهر و برادری نداشته باشد. در نتیجه هزینه‌ی سرشکن شده در این درج 0 می‌باشد. در این درج ما نمی‌توانیم عضو رأسی را تغییر رنگ دهیم زیرا اگر والد و خواهر و برادرش سیاه باشند، سیاه می‌مانند در نتیجه ما باید درخت را به چپ چرخش دهیم. بعد از چرخش همانند شکل زیر برای پر رأسی همانند رأس g اتفاقی نیافتاده و این رأس که سیاه بوده، سیاه باقی مانده و برای جد رأس g نیز که قرمز است باز تغییری صورت نگرفته و این رأس قرمز باقی می‌ماند. در نتیجه هزینه‌ی سرشکن شده‌ی آن طبق شکل زیر ۲+ می‌باشد.
هزینه‌ی سرشکن شده‌ی آن طبق شکل زیر ۲+ می‌باشد. بعد از محاسبه کردن این موارد خاص برای محاسبه کردن هزینه‌ی تحلیل سرشکنی حال می‌توانیم درباره‌ی هزینه‌ی سرشکنی آن در حالت کلی بحث کنیم. در صورتی که بدانیم n تعداد کل رئوس ماست داریم: formula_53 در نتیجه هزینه کل سرشکن شده در درخت قرمز-سیاه برابر (O(n می‌باشد. منابع. کتاب CLRS https://en.wikipedia.org/wiki/Amortized_analysis#cite_note-fiebrink-2 https://en.wikipedia.org/wiki/Data_structure http://en.wikipedia.org/wiki/Accounting_method
http://en.wikipedia.org/wiki/Accounting_method http://en.wikipedia.org/wiki/Amortized_analysis http://www.cs.cmu.edu/afs/cs.cmu.edu/academic/class/15750-s03/www/amortized-analysis.txt https://web.archive.org/web/20081220170554/http://www.academic.marist.edu/~jzbv/ads/AmortizedAnalysis.htm Berkeley Lecture 35: Amortized Analysis MIT Lecture 13: Amortized Algorithms, Table Doubling, Potential Method http://www.cs.cornell.edu/courses/cs3110/2011sp/lectures/lec20-amortized/amortized.htm
یک حسگر مجاورتی () نوعی از حسگر هاست که قادر به تشخیص وجود اجسام نزدیک بدون هیچ گونه تماس فیزیکی است. یک حسگر مجاورتی اغلب یک میدان الکترومغناطیسی یا الکترواستاتیکی یا پرتویی از تشعشعات الکترومغناطیسی (به عنوان مثال، پرتو مادون قرمز) را از خود منتشر می‌کند و به دنبال تغییرات در محیط یا سیگنال‌های برگشتی می ماند. شی در حال حس شدن اغلب به عنوان هدف حسگر (Sensor Target) شناخته می‌شود. هدف‌های مختلف نیاز به حسگرهای مختلفی دارند. به عنوان مثال برای یک هدف پلاستیکی یک حسگر خازنی یا فوتوالکتریک می‌تواند مناسب
یک حسگر خازنی یا فوتوالکتریک می‌تواند مناسب باشد. برای اهداف فلزی از حسگرهای القایی استفاده می‌شود. بیشترین فاصله‌ای را که حسگر می‌تواند تشخیص دهد دامنه نامی(Nominal Range) می نامند. بعضی از حسگرها دارای ویژگی تنظیم دامنه نامی یا وسیله‌ای هستند که بتواند فاصله تشخیص درجه بندی شده‌ای را گزارش دهند. حسگرهای مجاورتی می‌توانند قابلیت اطمینان بالا و طول عمر کارکرد زیادی داشته باشند این امر به دلیل عدم وجود قسمت‌های مکانیکی و تماس فیزیکی بین حسگر و شی حس شده می‌باشد. سنسورهای مجاورتی همچنین در مانیتور کردن لرزش
سنسورهای مجاورتی همچنین در مانیتور کردن لرزش ماشین جهت اندازه‌گیری لرزش در فاصله بین میل لنگ و یاتاقان‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند. این امر در توربین‌های بخار بزرگ، کمپرسورها، و موتورهایی که از یاتاقان‌های نوع آستینِی (sleeve-type bearings) بسیار متداول است. IEC 60947-5-2 جزئیات فنی حسگرهای مجاورتی را بیان کرده‌است. حسگرهایی که برای کار در یک فاصله بسیار کم ساخته می‌شوند اغلب به عنوان کلیدهای لمسی استفاده می‌شوند. حسگرهای مجاورتی دارای دو بخش هستند و زمانی که دو قسمت از هم دور می‌شوند سیگنالی فعال
و زمانی که دو قسمت از هم دور می‌شوند سیگنالی فعال می‌شود. یک حسگر مجاورتی می‌تواند در سیستم‌های امنیتی نیز مورد استفاده قرار گیرد، مثلاً زمانی که یک پنجره باز می‌شود سیستم اخطار آن فعال شود. انواع حسگرهای مجاورتی. حسگرهای مجاورتی القایی. این حسگرها دارای یک نوسان ساز هستند که یک میدان الکترومغناطیسی با فرکانس بالا تولید می‌کنند، این میدان توسط یک سیم پیچ که در نزدیکی سطح خارجی حسگر قرار داده می‌شود، تولید می گردد. هنگامی که شی وارد میدان الکترومغناطیسی می‌شود، جریان‌های ادی درون شی افزایش پیدا می‌کند، این
جریان‌های ادی درون شی افزایش پیدا می‌کند، این جریان‌ها نوعی میدان الکترومغناطیسی تولید می‌کنند که در جهت خلاف میدان خود حسگر هستند، لذا دامنه سیگنال نوسان ساز کاهش می یابد. مدار تریگر این کاهش دامنه را تشخیص داده و سیگنال خروجی حسگر تغییر می‌کند. حسگرهای مجاورتی خازنی. حسگرهای مجاورتی خازنی بسیار شبیه به حسگرهای نوع القایی هستند با این تفاوت که به جای ایجاد میدان الکترومغناطیسی میدان الکترواستاتیکی تولید می‌کنند. این نوع حسگرها علاوه بر اجسام فلزی قادر به حس اجسام غیر فلزی مانند کاغذ، شیشه، مایعات و پارچه
اجسام غیر فلزی مانند کاغذ، شیشه، مایعات و پارچه نیز هستند. هنگامی که شی مورد نظر نزدیک سطح حساس حسگر می‌شود درون میدان الکترواستاتیکی ناشی از دو الکترود حسگر وارد می‌شود و ظرفیت خازن را تغییر می‌دهد. سپس نوسانساز شروع به نوسان می‌کند، مدار تریگر دامنهٔ سیگنال نوسان ساز را می خواند و زمانی که به یک مقدار معینی می رسد خروجی حسگر تغییر می‌کند و با دور شدن شی مقدار دامنه کاهش یافته و خروجی به حالت اول بر می گردد. یک کاربرد حسگرهای مجاورتی خازنی این است که می‌توان از آن در تشخیص سطح آب در بشکه‌ها استفاده کرد،
از آن در تشخیص سطح آب در بشکه‌ها استفاده کرد، به این ترتیب که چون مقدار ثابت دی الکتریک آب بیشتر از پلاستیک است لذا حسگر می‌تواند از درون پلاستیک آب را تشخیص دهد. حسگرهای مجاورتی مافوق صوت. حسگرهای مجاورتی مافوق صوت از یک مبدل برای فرستادن و دریافت سیگنال‌های صوتی با فرکانس بالا استفاده می‌کنند. زمانی که شی وارد محیط می‌شود سیگنال صدا به خود حسگر برگشت داده می‌شود و خروجی سیستم متناسب با آن تغییر می‌کند. معمولاً یک صفحه پیزوالکتریکی درون حسگر قرار داده می‌شود که می‌تواند پالس‌های فرکانس بالا را بفرستد و
که می‌تواند پالس‌های فرکانس بالا را بفرستد و دریافت کند. یک ولتاژ فرکانس بالا به دیسک اعمال می‌شود، که دیسک را وادار به نوسان با همان فرکانس می‌کند، لذا دیسک موج‌های صوتی فرکانس بالا تولید می‌کند. زمانی که پالس‌های فرستاده شده به یک شی برخورد کند بازتاب‌هایی از شی به حسگر می رسد. طول پالس‌های برگشتی توسط مبدل محاسبه می‌شود، و زمانی که به مقدار از پیش تعیین شده برسد خروجی حسگر تغییر می‌کند. حسگرهای مجاورتی نوری. حسگر های نوری نوعی دیگر از حسگر مجاورتی می باشند که بر اساس ارسال ودریافت نور مدوله شده کار می
که بر اساس ارسال ودریافت نور مدوله شده کار می کنند. نور مدوله شده پالس هایی با فرکانسی مابین ۳۰-۵ کیلو هرتز می باشد، استفاده از نور مدوله شده سبب بالا رفتن رنج تشخیص حسگر و پایین آمدن اثر نور محیط بر عمکرد آن می شود، این نورمی تواند در طیف نور مرئی سبز تا نور نا مرئی مادون قرمز باشد . البته بیشتر در ساخت حسگرهای نوری از نور مادون قرمز با طول موج mm ۸۸۰ استفاده می شود، علت این امر تداخل کم نور مادون قرمز با نور محیط و بالا رفتن فاصله سویچینگ حسگر می باشد. بر روی حسگرهای نوری یک پتانسیومتر به منظور تنظیم
بر روی حسگرهای نوری یک پتانسیومتر به منظور تنظیم حساسیت سنسور نصب می شود.
اثر هال توسط ادوین هال (Dr. Edwin Hall) در سال ۱۸۷۹ کشف شد. او پی برد وقتی که میدان مغناطیسی عمودی یک آهنربا به یک ضلع مستطیل نازکی از جنس طلا که دارای جریان الکتریکی است وارد می‌شود باعث به‌وجود آمدن اختلاف پتانسیل در ضلع مقابل می‌گردد. همچنین او با این نکته پی برد که میزان ولتاژ به اندازه جریان عبوری از رسانا و چگالی شار مغناطیسی عمود بر صفحه مستطیل بستگی دارد. شکل ۱–۱ یک صفحه نازک از ماده هال را نشان می‌دهد که حامل جریان I در امتداد محور طولی می‌باشد. ماده هال می‌تواند رسانا یا نیمه رساناهایی از نوع P
هال می‌تواند رسانا یا نیمه رساناهایی از نوع P مانند آرسناید گالیوم یا GaAs، آنتیموناید ایندیوم یا InSb و آرسناید ایندیوم یا InAs باشد. ولت‌متری در مسیر محور عرضی این صفحه قرار داده شده‌است که در غیاب میدان مغناطیسی عمود بر صفحه ولتاژ صفر را نمایش می‌دهد. شکل هنگامی که یک میدان مغناطیسی در جهت محور عمود بر صفحه نیمه رسانا به آن اعمال شود (مطابق شکل ۲–۱) نیروی لورنتز (به انگلیسی:) بر حامل‌های بار (الکترون‌ها و حفره‌ها) اعمال شده در نتیجه آن‌ها به دو طرف صفحه نیمه هادی رانده می‌شوند. در نتیجه اختلاف پتانسیلی
نیمه هادی رانده می‌شوند. در نتیجه اختلاف پتانسیلی در عرض صفحه به وجود آمده و ولتمتر ولتاژ اندکی را نشان می‌دهد که به آن ولتاژ هال (formula_1) می‌گویند. در صورتی که جهت میدان مغناطیسی برعکس گردد، ولتاژ بوجور آمده نیز در جهت مخالف ظاهر می‌گردد. دربارهٔ کشف اثر هال آنچه باعث شگفتی است این نکته‌است که حتی در شرایط حالت ماندگار () نیز شاهد این پدیده هستیم. به این معنی که وقتی میدان مغناطیسی اعمالی و جریان الکتریکی عبوری نیز در طول زمان مقدار ثابتی داشته باشند، همچنان شاهد ولتاژ به وجود آمده در جهت محور عرضی
همچنان شاهد ولتاژ به وجود آمده در جهت محور عرضی صفحه هستیم. حسگرهای اثر هال در بسیاری از ابزار اندازه‌گیری استفاده می‌شوند. در شرایطی که متغیر حس شونده میدان مغناطیسی تولید کند یا آن را از خود عبور دهد حسگرهای اثر هال به خوبی وظیفه خود را انجام می‌دهند ولتاژ هال متناسب است با جریان الکتریکی (I) و میدان مغناطیسی (B) اندازه این ولتاژ در محدودهٔ میکرو ولت می‌باشد. به همین خاطر در کاربردهای عملی حضور تقویت کننده‌ها ضروری می‌باشد. اساس کار حسگرهای اثر هال. یک حسگر اثر هال مبدلی است که در پاسخ به تغییرات میدان
اثر هال مبدلی است که در پاسخ به تغییرات میدان مغناطیسی خروجی ولتاژ نشان می‌دهد. با اعمال میدان‌های مغناطیسی نسبتاً بزرگ ولتاژ خروجی در محدودهٔ چند میکرو ولت می‌باشد. برای ارتقا حساسیت حسگر و گرفتن خروجی مطلوب با بیشترین دقت و با حداقل خطای هیسترزیس باید از تقویت کننده، رگولاتور ولتاژ و مدارهای سوییچینگ منطقی استفاده کرد. حسگرهای اثر هال به دو نوع عمده تقسیم می‌شوند: ۱. حسگرهای خطی یا آنالوگ. شکل formula_2 که در آن: میدان مغناطیسی احساس شده می‌تواند مثبت یا منفی باشد و از آنجاییکه خروجی تقویت کننده‌ها نیز
منفی باشد و از آنجاییکه خروجی تقویت کننده‌ها نیز می‌تواند مثبت یا منفی باشد باید منبع ولتاژ مثبت و منفی در اختیار داشته باشیم. برای پرهیز از دو منبع ولتاژ جداگانه بهتر است که از تقویت کنندهٔ تفاضلی با آفست معین استفاده شود. هنگامیکه میدان مغناطیسی اعمال نشود مقدار آفست در خروجی ظاهر می‌شود. اگر میدان مغناطیسی مثبت وجود داشته باشد مقدار نشان داده شده بزرگتر از آفست و اگر میدان مغناطیسی اعمالی منفی باشد خروجی مقداری مثبت و کمتر از آفست خواهد بود. ۲. حسگرهای اثر هال با خروجی دیجیتال کاربردهای حسگر اثر هال.
اثر هال با خروجی دیجیتال کاربردهای حسگر اثر هال. زمانی که سنسور خطی با نیروی مغناطیسی ترکیب می‌شود می‌تواند برای اندازه‌گیری دما یا فشار به کار رود. همچنین نگاه کنید به. ویدئویی که با استفاده از سنسور اثر هال ugn موقعیت‌یاب یک موتور ساخته شده و تبدیل به سرو موتور شده‌است. لینک منابع. Wikipedia contributors, "Hall Effect Sensor," Wikipedia, The Free Encyclopedia, http://en.wikipedia.org/wiki/Hall_effect_sensor (accessed January ۳۱، ۲۰۰۸
در نظریه پیچیدگی محاسباتی NPیکی از بنیادی‌ترین کلاس‌ها است. NP مخفف عبارت «Non-Deterministic Polynomial» است که به زمان اجرای آن اشاره دارد. NP مجموعهٔ کلیه مسائل تصمیم‌گیری است که پیدا کردن جواب بله برای آن‌ها شامل اثبات ساده‌ای است که جواب حقیقتاً باید بله باشد. به‌طور دقیق تر این اثبات‌های ساده باید قابل بررسی در یک زمان اجرای چندجمله‌ای در یک ماشین تورینگ قطعی باشد. در مقابل این تعریف NP مجموعه مسائل تصمیم‌گیری نامیده می‌شود که در یک زمان اجرای چندجمله‌ای در یک ماشین تورینگ غیرقطعی قابل بررسی باشند.
در یک ماشین تورینگ غیرقطعی قابل بررسی باشند. کلاس پیچیدگی P یکی از اعضای NP است اما NP شامل کلاس‌های مهم دیگری نیز هست؛ که پیچیده‌ترین آن‌ها NP-Complete است به‌طوری‌که برای آن‌ها هیچ الگوریتم شناخته شده قابل اجرا در زمان چندجمله‌ای وجود ندارد . مهم‌ترین سؤالی که اکنون برای این کلاس‌ها در این نظریه وجود دارد این است که آیا P=NP؟ این سؤال می‌پرسد که آیا چنین الگوریتمی واقعاً برای مسائل NP-Complete و در کل NP وجود دارد یا خیر. این باور گسترده وجود دارد که این تساوی نمی‌تواند درست باشد. تعاریف رسمی. NP را
این تساوی نمی‌تواند درست باشد. تعاریف رسمی. NP را می‌توان به وسیلهٔ NTIME نیز تعریف کرد: (NP=∪NTIME(n^k مقدمه. بسیاری از مسئله‌های معمول علوم کامپیوتر در حوزهٔ مسائل NP قرار دارند. مخصوصاً مدل تصمیم‌گیری بسیاری از مسائل جستجو و بهینه‌سازی در حوزهٔ NP قرار دارد. نمونه‌هایی از زمینه‌هایی که شامل مسائل NP می‌شوند عبارتند از: مانند جبر بولی، گراف، طراحی شبکه، زیست‌شناسی، فیزیک جدید، نظریه اعداد، نظریه بازی‌ها و پازل‌ها، نظریه زبان‌ها و ماشین‌ها و .. . تعریف بر پایهٔ بررسی‌کننده. به منظور تعریف این چنین NP
بر پایهٔ بررسی‌کننده. به منظور تعریف این چنین NP بیایید مسئلهٔ مجموع زیر مجموعه‌ها را در نظر بگیرید. فرض کنید به ما تعدادی عدد صحیح داده شده‌است مثلاً {-۷و-۳و-۲ ۵و ۸و} و ما می‌خواهیم بدانیم که آیا مجموع اعضای یکی از زیر مجموعه‌های آن صفر می‌شود یا نه؟ در این مثال جواب بله است زیرا اعداد ، و می‌توانند این شرط را بررسی کنند. هنگامیکه مقدار اعداد صحیح ورودی زیاد شود تعداد زیر مجموعه‌ها به صورت توانی افزایش می‌یابد و در حقیقت مسئله فوق یک مسئله NP-Complete است. در هر حال توجه شود که اگر به ما یک زیر مجموعه