payamvha/North_RAG huggingface dataset:
به پل شمالی و پردازنده وصل می‌شود. معمولاً این دو گذرگاه باید در یک بسامد کار کنند. بالا بردن گذرگاه سمت-جلو به 450MHz باعث می‌شود که حافظه نیز در 450MHz کار کند. در سیستم‌های جدید می‌توان حافظه را به صورت 4:5 یا شبیه این مورد دید. در این وضعیت, این بدین معنی است که حافظه 4/5 برابر سریعتر از گذرگاه سمت-جلو کار می‌کند. به این معنی که یک گذرگاه داده سمت-جلو 400MHz می‌تواند با حافظه با سرعت 500MHz کار کند. این حالت به یک سیستم ناهمگام اشاره دارد. به‌طور کلی کارآیی سیستم می‌تواند به‌طور غیرمنتظره به خاطر نرخ
سیستم می‌تواند به‌طور غیرمنتظره به خاطر نرخ گذرگاه سمت-جلو و حافظه, تغییر کند. نرخ انتقال. در این جداول نرخ انتقال بعضی پردازنده‌های مهم شرکت اینتل و ای ام دی ارائه شده‌است:
نیم‌زبان، زبان آمیخته یا پیجین نوعی زبان ساده‌شده‌است که به‌عنوان یک وسیلهٔ ارتباطی در میان دو یا چند گروه که دارای زبان مشترک نیستند، ایجاد می‌شود. این زبان بیشتر در مناطقی که بازرگانی در آنها رواج دارد و نیز در مناطق مستعمره کاربرد دارد. معمولاً واژگان و دستور زبان آن. محدود هستند و اغلب از چندین زبان بدست می‌آیند. معمولاً در موقعیت‌هایی مانند بازرگانی یا جایی که هر دو گروه به زبان‌هایی متفاوت از زبان کشوری که در آن زندگی می‌کنند صحبت می‌کنند (اما جایی که هیچ زبان مشترکی بین گروه‌ها وجود ندارد) استفاده
هیچ زبان مشترکی بین گروه‌ها وجود ندارد) استفاده می‌شود. زبان شناسان معمولاً پیجین‌ها را زبان کامل نمی‌دانند. اساساً، پیجین وسیله ای ساده شده برای ارتباط زبانی است، زیرا به صورت فی البداهه، یا بر پایه قرارداد، میان افراد یا گروه‌هایی از مردم ساخته می‌شود. پیجین زبان مادری هیچ جامعه گفتاری نیست، بلکه به عنوان زبان دوم یاد گرفته می‌شود. یک پیجین ممکن است از واژگان، صداها یا زبان بدن از بسیاری از زبان‌ها و همچنین نام‌آوا ساخته شود. از آنجایی که واژگان هر پیجین به واژگان اصلی محدود می‌شود، واژگانی که تنها یک
به واژگان اصلی محدود می‌شود، واژگانی که تنها یک معنای ویژه در زبان واژگان دارند ممکن است معنای کاملاً نویی(یا اضافی) در پیجین پیدا کنند. پیجین‌ها از دید تاریخی به‌عنوان شکلی از گویش عامیانه، نسخه‌های ساده‌سازی‌شده واژگان‌هایشان در نظر گرفته می‌شوند، و بدین سان معمولاً نسبت به دیگر زبان‌ها ارج پایینی دارند. با این حال، همه اشکال ساده یا "غیرپیچیده" یک زبان پیجین نیستند. هر پیجین هنجارهای استفاده خود را دارد که باید برای مهارت در پیجین آموخت. یک پیجین با کریول، که زبان مادری یک جامعه گفتاری متشکل از گویشوران
که زبان مادری یک جامعه گفتاری متشکل از گویشوران بومی است که در یک نقطه از یک پیجین برخاسته است، متفاوت است. برخلاف پیجین‌ها، کریول‌ها واژگان و دستور زبان الگو را به طور کامل توسعه داده‌اند. بیشتر زبان شناسان بر این باورند که کریول از طریق فرآیند بومی سازی یک پیجین رشد می‌کند، زمانی که فرزندان پیجین زبانان اکتسابی آن را به عنوان زبان مادری خود یادمی‌گیرند و از آن استفاده می‌کنند.
زبان میانجی یک زبان است که بین دو گروه که زبان مادری مشترک ندارند، به کار می‌رود، به خصوص اگر یک زبان سوم به کار رود که با زبان هر دو گروه متفاوت باشد. معروف‌ترین زبان میانجی انگلیسی است. زبان مشترک یا میانجی زبانی است که به‌عنوان زبان میانجی برای برقراری ارتباط بینِ گویشورانِ زبان‌ها و گویش‌های گوناگون، در مقیاس کشوری، به کار می‌رود. در دنیا. ایران. در ایران، زبان فارسی تنها زبان رسمی است، همچنین زبان میانجی بین اقوام ایران. پاکستان. در پاکستان، زبان اردو تنها زبانِ ۷ درصد پاکستانی‌ها است اما تنها زبان
تنها زبانِ ۷ درصد پاکستانی‌ها است اما تنها زبان رسمی است و به‌عنوان زبان میانجی بین قومیت‌ها تکلم می‌شود.
الگوریتم تبرید شبیه‌سازی‌شده (Simulated Annealing) (SA)، یک الگوریتم بهینه‌سازی فراابتکاری ساده و اثربخش در حل مسائل بهینه‌سازی در فضاهای جستجوی بزرگ است. این الگوریتم بیشتر زمانی استفاده می‌شود که فضای جستجو گسسته باشد (مثلاً همه گشت‌هایی که از یک مجموعه از شهرها میگذرند). برای مسائلی که پیدا کردن یک پاسخ تقریبی برای بهینه کلی مهمتر از پیدا کردن یک پاسخ دقیق برای بهینه محلی در زمان محدود و مشخصی است، تبرید شبیه‌سازی شده ممکن است نسبت به باقی روش‌ها مانند گرادیان کاهشی دارای ارجحییت باشد. تکنیک تبرید
گرادیان کاهشی دارای ارجحییت باشد. تکنیک تبرید تدریجی، به وسیلهٔ متالورژیست‌ها برای رسیدن به حالتی که در آن ماده جامد، به خوبی مرتب و انرژی آن کمینه شده باشد، استفاده می‌شود. هدف از این کار این است که سایز کریستال‌ها در حالت جامد ماده در حال تبرید به بزرگترین حالت برسد. این تکنیک شامل قرار دادن ماده در دمای بالا و سپس کم کردن تدریجی این دماست. شبیه سازی تبرید رویکردی است که مسئله کمینه سازی یک تابع با تعداد بسیار زیادی متغیر است را به یک مسئله مکانیک آماری کاهش می‌دهد. بنیان گذاران این الگوریتم برای حل
کاهش می‌دهد. بنیان گذاران این الگوریتم برای حل مسائل سخت بهینه‌سازی، روشی مبتنی بر تکنیک تبرید تدریجی و آرام پیشنهاد نمودند. این محققین برای مدلسازی تبرید یک سیستم به منظور پیدا کردن پاسخ کمینه کلی، از شبیه سازی کامپیوتری استفاده کردند. می‌توان تبرید تدریجی و آرام در این الگوریتم را به عنوان کاهش تدریجی احتمال انتخاب پاسخ‌های بدتر حین جستجو در فضای پاسخ‌ها دانست (انتخاب پاسخ‌های بدتر یک ویژگی اساسی الگوریتم‌های فراابتگاری است و پیدا کردن بهترین پاسخ را ممکن می‌سازد). شبیه سازی را می‌توان به دو صورت حل
ممکن می‌سازد). شبیه سازی را می‌توان به دو صورت حل روابط کینتیکی برای توابع چگالی (مانند کار خاچاتوریان، سمونوفسکایا و وینشتاین در سال ۱۹۷۹ و ۱۹۸۱) یا استفاده از نمونه‌گیری تصادفی، انجام داد. نمونه گیری تصادفی در سال ۱۹۸۳ توسط کریک‌پاتریک، گلت و کلی معرفی شد،‌ کرنی در سال ۱۹۸۵ و خاچاتوریان، سمونوفسکایا و وینشتاین در سال ۱۹۸۵ به‌طور مستقل این ایده را مطرح کردند. این روش یک اقتباس از الگوریتم متروپولیس-هستینگز است، یک روش مونت کارلو که نمونه حالت‌هایی را از یک سیستم ترمودینامیک تولید می‌کند. مقدمه. در روش
یک سیستم ترمودینامیک تولید می‌کند. مقدمه. در روش (SA)، هر نقطه "s" در فضای جستجو مشابه یک حالت از یک سیستم فیزیکی است، و تابع ("E"("s" که باید کمینه شود، مشابه با انرژی داخلی سیستم در آن حالت است. در این روش، هدف انتقال سیستم از "حالت اولیه" دلخواه، به حالتی است که سیستم در آن کمترین انرژی را داشته باشد. تکرار پایه‌ای. در هر گام، تبرید شبیه‌سازی‌شده یک حالت همسایه را در نظر می‌گیرد و به صورت احتمالی بین جابه‌جایی به حالت جدید یا ماندن در حالت قبلی تصمیم می‌گیرد. این احتمالات در نهایت سیستم را به سمت
می‌گیرد. این احتمالات در نهایت سیستم را به سمت حالت‌های با انرژی کمتر هدایت می‌کنند. معمولاً این مرحله آن قدر تکرار می‌شود که سیستم به یک حالت معقول برسد، یا اینکه میزان اعمال محاسباتی از یک حد مشخص عبور کند. همسایه‌های یک حالت. همسایه‌های یک حالت (جواب)، حالت‌های جدیدی از مسئله هستند که با تغییر در حالت کنونی و با توجه به روشی از پیش تعیین شده ایجاد می‌شوند. برای مثال در مسئله فروشندهٔ دوره‌گرد، هر حالت به‌طور کلی یک جایگشت خاص از شهرهایی است که باید ملاقات شوند. همسایهٔ یک جواب، جایگشت‌هایی هستند که با
شوند. همسایهٔ یک جواب، جایگشت‌هایی هستند که با انتخاب یک جفت از شهرهای هم جوار، از کل مجموعه جایگشت‌ها، و جابجا کردن آن دو شهر ایجاد می‌شوند. عمل تغییر در جواب فعلی و رفتن به جواب‌های همسایه «حرکت» (move) خوانده می‌شود و «حرکت»‌های متفاوت، همسایه‌های گوناگون را بدست می‌دهد. روش‌های ابتکاری ساده مانند تپه‌نوردی، که با یافتن بهترین همسایه بین همسایه‌های بهتر از حالت کنونی حرکت می‌کنند و زمانی متوقف می‌شوند که به حالتی برسند که هیچ همسایهٔ بهتری برای حالت کنونی نباشد، نمی‌توانند تضمین کنند که همیشه به بهترین
نباشد، نمی‌توانند تضمین کنند که همیشه به بهترین جواب رسیده‌اند و ممکن است خروجی آن‌ها تنها یک حالت بهینهٔ محلی باشد. الگوریتم‌های فراابتکاری از همسایه‌های یک جواب برای جستجو فضای جواب‌ها استفاده می‌کنند و اگر چه همسایه‌های بهتر را ترجیح می‌دهند، همسایه‌ای بدتر را هم رد نمی‌کنند تا در یک بهینه محلی گرفتار نشوند. نشان‌ داده شده‌است که این الگوریتم‌ها با صرف یک زمان کافی می‌توانند بهترین جواب کلی را پیدا کنند. احتمال پذیرش. احتمال یک انتقال از حالت کنونی مانند formula_1 به یک حالت کاندید جدید مانند formula_2
formula_1 به یک حالت کاندید جدید مانند formula_2 با یک تابع احتمال پذیرش مثل formula_3 مشخص می‌شود که در آن formula_4 و formula_5 است (تابع formula_6 روی فضای حالت نشان‌دهنده انرژی و formula_7 نشان‌دهنده دمای متغیر‌‌ با زمان سیستم است). حالات با انرژی کمتر بهتر از حالات با انرژی بالاتر هستند. تابع احتمال formula_8 باید مثبت باشد حتی زمانی که formula_9 کوچکتر از formula_10 است. این ویژگی تضمین می‌کند که الگوریتم در یک پاسخ محلی بدتر از پاسخ سراسری بهینه گرفتار نشود. زمانی که formula_7 به صفر میل می‌کند‌‌‌‌،
نشود. زمانی که formula_7 به صفر میل می‌کند‌‌‌‌، احتمال formula_8 یا باید به صفر میل کند (formula_9 کوچیکتر از formula_10) یا اینکه به یک عدد مثبت میل کند (formula_10 کوچکتر از formula_9). برای مقادیر به اندازه کافی کوچک از formula_7، سیستم به مرور به سمت نقطه با کمینه انرژی حرکت می‌کند و به سمت نقاط با انرژی بیشتر حرکت نخواهد کرد. با قرار دادن formula_18 مسئله به یک الگوریتم حریصانه تقلیل پیدا می‌کند که تنها به سمت نقاط با انرژی کمتر حرکاتش را انجام می‌دهد. در صورت اولیهٔ تبرید شبیه‌سازی شده، احتمال
در صورت اولیهٔ تبرید شبیه‌سازی شده، احتمال formula_3 زمانی که formula_10 کوچکتر از formula_9 باشد برابر ۱ می‌شود، که به این معنی است که رویه همیشه مستقل از دما به سمت نقاط پایین‌تر حرکت می‌کند. بسیاری از صورت بندی‌ها و پیاده‌سازی‌های تبرید شبیه‌سازی‌شده همچنان این شرط را به عنوان بخشی از تعریف روش در نظر می‌گیرند‌، اگر چه این شرط برای کارکردن روش الزامی نیست. تابع formula_8 همواره به گونه‌ای انتخاب می‌شود که احتمال پذیرش یک حرکت زمانی که تفاوت بین دو حالت کمتر است کاهش یابد، به‌طور مثال حرکات کوچک رو به
کمتر است کاهش یابد، به‌طور مثال حرکات کوچک رو به بالا محتمل‌تر از حرکاتبزرگ هستند. در هر حال، در صورتی که شروط قبلی برقرار باشند، این شرط به‌طور اکید الزامی نیست. با این تفاسیر، دما نقش اساسی را در کنترل‌کردن تغییرات در سیستم با توجه به حساسیت آن نسبت به تغییرات انرژی ایفا می‌کند. به‌طور دقیق‌تر، در مقادیر بزرگ formula_7، تغییرات در حالت سیستم نسبت به تغییرات بزرگتری در سیستم حساس است تا زمانی که دما کوچکتر است. زمان‌بندی تبرید. نام و ایده بنیادین الگوریتم منشا‌ٔگرفته از ویژگی دما است. این ویژگی در واقع به
از ویژگی دما است. این ویژگی در واقع به گونه‌ای کنترل می‌شود که دما حین شبیه‌سازی به صورت تدریجی کاهش می‌یابد. الگوریتم با قرار دادن formula_24 شروع می‌شود (در واقع دما در ابتدا یک مقدار بزرگ را اختیار می‌کند) و در هر گام طبق یک زمان‌بندی از پیش‌تعیین‌شده کاهش می‌یابد. در تعیین این زمان‌بندی باید توجه داشت که با اتمام‌ منابع مورد استفاده مانند تعداد محاسبات، زمان انجام عملیات‌ها هم تمام شود. برای انجام این کار انتظار می‌رود در ابتدا الگوریتم در فضای بزرگی از پاسخ‌ها و بی‌توجه به تابع انرژی به دنبال جواب
از پاسخ‌ها و بی‌توجه به تابع انرژی به دنبال جواب بگردد. سپس به سمت مناطق با انرژی کمتر پرش کند و این منطقه به مرور کوچک و کوچکتر شود تا زمانی که سیستم دقیقا به پایین‌ترین نقطه سراسری برسد.دو شکل روبرو نشان‌دهندهٔ تأثیر زمان‌بندی تبرید بر کارایی الگوریتم هستند. مسئله بازترتیبی پیکسل‌های یک عکس به منظور کمینه کردن انرژی واقعی تصویر است، که باعث می‌شود رنگ‌های مشابه به هم نزدیک‌تر باشند و رنگ‌های متفاوت در فاصله دورتری از هم قرار بگیرند. دو شکل روبرو از دو زمان‌بندی سریع و آرام در بدست آمده‌اند. برای هر مسئله
سریع و آرام در بدست آمده‌اند. برای هر مسئله با فضای متناهی، احتمال این که الگوریتم تبرید در یک نقطه بهینهٔ سراسری کار خود را تمام کند با افزایش زمان به ۱ میل می‌کند. اگرچه این نتیجهٔ نظری چندان راهگشا نیست زیرا میزان زمانی که لازم است تا احتمال رسیدن به جواب از حدی معقول بیشتر شود معمولاً بیشتر از زمانی است که برای جستجوی کل فضا لازم است. ساختار کلی الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده. برای حل یک مسئلهٔ بهینه‌سازی، الگوریتم SA ابتدا از یک جواب اولیه شروع می‌کند و سپس در یک حلقه تکرار به جواب‌های همسایه حرکت
و سپس در یک حلقه تکرار به جواب‌های همسایه حرکت می‌کند. اگر جواب همسایه بهتر از جواب فعلی باشد، الگوریتم آن را به عنوان جواب فعلی قرار می‌دهد (به آن حرکت می‌کند)، در غیر این صورت، الگوریتم آن جواب را با احتمال exp(-ΔE/T) به عنوان جواب فعلی می‌پذیرد. در این رابطه ΔE تفاوت بین تابع هدف جواب فعلی و جواب همسایه‌است و T یک پارامتر به نام دما است. در هر دما، چندین تکرار اجرا می‌شود و سپس دما به آرامی کاهش داده می‌شود. در گام‌های اولیه دما خیلی بالا قرار داده می‌شود تا احتمال بیشتری برای پذیرش جواب‌های بدتر وجود
تا احتمال بیشتری برای پذیرش جواب‌های بدتر وجود داشته باشد. با کاهش تدریجی دما، در گام‌های پایانی احتمال کمتری برای پذیرش جواب‌های بدتر وجود خواهد داشت و بنابراین الگوریتم به سمت یک جواب خوب همگرا می‌شود. الگوریتم SAیک الگوریتم غیرمقید می‌باشد که برای طراحی‌های سخت به کار می‌رود. شبه کد زیر یک پیاده‌سازی از تبرید شبیه‌سازی شده را ارائه نشان می‌دهد. این الگوریتم از حالت formula_25 شروع می‌کند و تا رسیدن به حداکثر گام‌ها‌، formula_26 یا رسیدن به حالتی با انرژی formula_27 یا کمتر از آن متوقف می‌شود. در این
formula_27 یا کمتر از آن متوقف می‌شود. در این روند، صدا کردن تابع formula_28 یک همسایه رندوم حالت فعلی را انتخاب می‌کند. تابع formula_29 یک عدد را در بازه formula_30 به صورت یکنواخت انتخاب می‌کند. زمان‌بندی تبرید با صدا کردن تابع formula_31 تعریف می‌شود، که در هر مرحله دمای سیستم را بر حسب ‌‌‌زمان به دست می‌دهد. Let s = s0 For k = 0 through kـmax (exclusive): T ← temperature(k ∕ kـmax) Pick a random neighbour, snew ← neighbour(s) If P(E(s), E(sـnew), T) ≥ random(0, 1): s ← sـnew Output: the final state s
random(0, 1): s ← sـnew Output: the final state s انتخاب پارمترهای الگوریتم. برای اعمال تبرید شبیه‌سازی‌شده به یک مسئله خاص، باید این پارامترها را مشخص کرد: فضای حالت،‌ تابع انرژی formula_6، تابع formula_28، تابع احتمال پذیرش formula_8، و تابع زمان‌بندی formula_31 و البته مقدار اولیه برای دما. این انتخاب‌ها می‌توانند تأثیرات اساسی روی کارایی این روش بگذراند. متاسفانه، هیچ روشی برای انتخاب پارامترهای مناسب برای تمام مسائل وجود ندارد و برای هر مسئله باید به‌طور خاص بهترین پارامترها را یافت. در ادامه نکاتی در
خاص بهترین پارامترها را یافت. در ادامه نکاتی در همین زمینه گفته خواهد شد. تبرید شبیه‌سازی‌شده می‌تواند مانند یک قدم‌زدن تصادفی روی یک گراف جستجو مدل شود که راس‌های آن تمام حالات ممکن هستند و یال‌های آن حرکات کاندید. یک شرط لازم برای تابع formula_28 این است که باید یک مسیر نسبتا کوتاه را از حالت اولیه به هر حالت دیگری را که می‌تواند بهینهٔ سراسری باشد فراهم کند. در واقع قطر گراف جستجو باید کوتاه باشد. در مسئله فروشندهٔ دوره‌گرد اندازه‌ٔ فضای حالت دارای برای ۲۰ شهر برابر۲۴۳۲۹۰۲۰۰۸۱۷۶۶۴۰۰۰۰ است، ولی تابع
۲۰ شهر برابر۲۴۳۲۹۰۲۰۰۸۱۷۶۶۴۰۰۰۰ است، ولی تابع همسایه که دو شهر نزدیک را همسایه می‌گیرد می‌تواند در حداکثر ۱۹۰ گام به بهینه سراسری برسد. احتمال گذار. برای تحقیق در رفتار تبرید شبیه‌سازی‌شده در یک مسئله خاص، توجه به احتمالات گذار که نتیجهٔ انتخاب‌های اولیه در پیاده‌سازی هستند، راهگشا خواهد بود. برای هر یال formula_37 در گراف جستجو، احتمال گذار برابر احتمال آن است که الگوریتم به حالت formula_2 برود زمانی که حالت کنونی formula_1 است. این احتمال به دمای کنونی که توسط تابع formula_31 تعیین می‌شود، به ترتیبی که
توسط تابع formula_31 تعیین می‌شود، به ترتیبی که توسط formula_28 تعیین می‌شود و به تابع احتمال پذیرش formula_8 بستگی دارد. (دقت کنید که احتمال گذار تنها formula_3 نیست زیرا همسایه‌های کاندید در این روش تک تک بررسی می‌شوند.) احتمالات پذیرش. تعیین توابع formula_44، formula_31 و formula_8 شامل کمی فزون‌کاری است. در عمل تابع formula_8 برای بسیاری از مسائل یکسان انتخاب می‌شود و دو تابع دیگر با توجه به مسئله تعیین می‌شوند. در فرمول‌بندی مسئله توسط کریک‌پاتریک و همکاران، تابع formula_3 زمانی که formula_10 کوچکتر
تابع formula_3 زمانی که formula_10 کوچکتر از formula_9 باشد برابر ۱ و در غیر این صورت برابر formula_51 تعریف می‌شود. این فرمول به صورت سطحی طبق گذارهای یک سیستم فیزیکی توجیه‌پذیر است. در واقع این فرمول‌بندی مطابق الگوریتم متروپلیس-هستینگز است زمانی که formula_52 و توزیع استفاده شده در متروپلیس-هستنیگز متقارن است. با این حال، این احتمال پذیرش اکثرا در تبرید ‌شبیه‌سازی‌شده استفاده می‌شود، حتی زمانی که تابع formula_28 متقارن نباشد یا حتی زمانی که احتمالاتی نباشد. در نتیجه، احتملالات گذار در الگوریتم تبرید‌
در نتیجه، احتملالات گذار در الگوریتم تبرید‌ شبیه‌سازی‌شده مطابق گذارهای سیستم فیزیکی مذکور نیستند و در توزیع حالات در بلند مدت در یک دمای ثابت formula_7 ملزم به شباهت به یک توزیع تعادل ترمودینامیکیروی حالات سیستم فیزیکی در هیچ دمایی نیست. در هر حال، بیشتر صورت‌های تبرید شبیه‌سازی‌شده همان صورت اولیه را انتخاب می‌کنند که احتمالا بارها پیاده‌سازی شده‌است. تولید کاندیدهای مناسب. در انتخاب تابع formula_28 باید این را در نظر گرفت که پس از تعداد معقولی تکرار الگوریتم، انتظار می‌رود حالت سیستم، انرژی به مراتب
انتظار می‌رود حالت سیستم، انرژی به مراتب کمتری از حالت ابتدایی داشته باشد. بنابراین به عنوان یک قانون کلی باید تولیدکننده کاندیدها یا همان formula_44 را به سمت کاندیدی حرکت داد که انرژی حالت جدید formula_2، شبیه به انرژی حالت کنونی باشد. این روش فراابتکاری (که اساس الگوریتم متروپولیس-هستینگز هم هست) معمولاً حرکات "بسیار خوب" و حرکات "بسیار بد" را حذف میکند. البته بیشتر حرکات بد ممکن هستند تا حرکات خوب و این نشان می‌دهد که الگوریتم تقریباً کارا عمل می‌کند. برای مثال در مسئله فروشندهٔ دوره‌گرد که پیش‌تر به
برای مثال در مسئله فروشندهٔ دوره‌گرد که پیش‌تر به آن اشاره شد، انتظار می‌رود جابه‌جایی از یک شهر به شهر نزدیک آن در یک گشت با انرژی کم، تأثیر نسبتاً کمی روی تغییر انرژی بگذارد، در حالیکه جابه‌جایی بین دو شهر دلخواه بسیار محتمل تر است که انرژی بیشتری را هزینه کند (منظور از انرژی اینجا همان طول است). یک بیان دقیق‌تر از این روش فراابتکاری این است که حالات formula_2 که برای آن‌ها formula_3 بزرگ است را انتخاب کند. بنابراین، در مثال فروشندهٔ دوره‌گرد، می‌توان از formula_44 ی استفاده کرد که احتمال انتخاب دو شهر
formula_44 ی استفاده کرد که احتمال انتخاب دو شهر برای جابه‌جایی با افزایش فاصله آن‌ها کاهش يابد. اجتناب از موانع. برای انتخاب تابع formula_44 علاوه بر ملاحظات قبلی باید تلاش کرد تا تعداد کمینه‌های محلی "عمیق" (حالاتی که به میزان زیادی از همسایه‌هایشان انرژی کمتری دارند) را کاهش داد. چنین نقاطی می‌توانند الگوریتم تبرید‌ شبیه‌سازی‌شده را با احتمال بالایی (تقریبا متناسب با کل تعداد حالات در یک همسایگی) و برای زمان زیادی (تقریبا نمایی بر حسب تفاوت انرژی با همسایه‌ها در همسایگی) به دام بیاندازند. به عنوان یک
در همسایگی) به دام بیاندازند. به عنوان یک اصل، طراحی یک تولیدکننده‌ کاندید که بتواند این هدف را ارضا کند غیرممکن است. به علاوه معمولاً میتوان کارایی تبرید ‌شبیه‌سازی‌شده را با تغییرات ساده در تابع formula_44 به میزان زیادی افزایش داد. زمان‌بندی کاهش دما. توجیه فیزیکی که برای تبرید شبیه‌سازی‌شده استفاده می‌شود، فرض می‌کند که نرخ سردکردن به اندازهٔ کافی آرام است به‌طوری‌که توزیع احتمال حالت کنونی همواره نزدیک به تعادل ترمودینامیکی باشد. متاسفانه، زمان سست سازی یا relaxation (زمانی که باید صبر کرد تا تعادل
یا relaxation (زمانی که باید صبر کرد تا تعادل ترمودینامیکی که به دلیل تغییر دما بر هم خورده‌است دوباره برقرار شود) بسیار به شکل تابع انرژی و دمای کنونی وابسته است. در الگوریتم تبرید شبیه‌سازی‌شده، زمان سست سازی همچینین به تابع تولید‌کننده‌ کاندید هم به شکل پیچیده‌ای واسبته است. توجه کنید که تمام این پارامترها معمولاً به عنوان توابع پییچده و نه چندان مشخصی برای الگوریتم تعیین می‌شوند. بنابراین، بهترین نرخ سردسازی (کاهش دما)‌ را نمی‌توان پیش از اجرای الگوریتم تعیین کرد و باید به صورت تجربی برای هر مسئله‌ای
تعیین کرد و باید به صورت تجربی برای هر مسئله‌ای به‌طور خاص محاسبته شود. الگوریتم‌های تبرید‌ شبیه‌سازی‌شده تطبقی این مسئله را با ربط دادن زمان‌بندی سرسازی به فرایند جستجو حل می‌کنند. شروع‌های دوباره. گاهی اوقات بهتر است تا به یک پاسخی که قبلا پیدا شده‌است و بسیار بهتر بوده برگردیم تا اینکه از همین حالت فعلی حرکتی را انجام دهیم . این رویه را شروع دوباره یا restarting می‌گویند. برای انجام این کار باید در شبه کد بالا s و e را برابر sbest و ebest قرار دهیم و دوباره الگوریتم را آغاز کنیم. تصمیم برای آغاز مجدد
الگوریتم را آغاز کنیم. تصمیم برای آغاز مجدد می‌تواند بر حسب معیارهای مختلفی باشد. یکی از رایج‌ترین روش‌ها شروع مجدد بعد از تعدادی گام مشخص، شروع مجدد به دلیل رد شدن از حداکثر انرژی سیستم، شروع مجدد تصادفی و ... است.
باشگاه فوتبال منچستر یونایتد در فصل ۱۱–۲۰۱۰ نوزدهمین قهرمانی خود را در رقابت‌های لیگ برتر انگلیس کسب کرد و سی‌ششمین حضور متوالی خود را در این مسابقات به‌ثبت رساند. هم‌چنین در این فصل اسپانسر باشگاه از ای‌آی‌جی به ای‌اوان تغییر یافت. بازی‌ها. منچستر یونایتد در تور تابستانی خود به آمریکا سفر کرد و در آنجا ۴ بازی دوستانه انجام داد. هم‌چنین قبل از شروع فصل، در بازی جام خیریه ۳ بر ۱ تیم چلسی را شکست داد و این جام را به دست آورد. برنامه مسابقات لیگ برتر انگلیس، در ۱۷ ژوئن اعلام شد و مشخص شد که منچستر یونایتد باید
۱۷ ژوئن اعلام شد و مشخص شد که منچستر یونایتد باید در اولین بازی خودش در الدترافورد به مصاف تیم نیوکاسل برود. آن‌ها فصل ۰۹–۲۰۰۸ را هم دقیقاً همین‌گونه شروع کرده بودند.
زبان کریؤل یا زبان آمیختهٔ مادری زبانی پایدار و طبیعی است که از چند زبان گوناگون پدید آمده‌است. به بیانی دیگر، زبان مرکب، هنگامی که به وضعیت پایدار برسد و توسط کودکان به عنوان زبان مادری آموخته شود، به کریؤل تبدیل می‌شود. کریؤل‌ها، در واقع پیجین‌های گسترش یافته هستند که دچار دگرگونیهای دستوری و آوایی شده‌اند. کریؤل ترکیب زبان یک کشور استعمارگر با زبان‌های محلی است. کریؤل‌ها در نواحی که کارگران قراردادی یا برده‌ها استفاده می‌شدند، متمرکز شده‌اند همانند حوزهٔ کارائیب، اقیانوس هند و جزایر اقیانوس آرام. بیشتر
کارائیب، اقیانوس هند و جزایر اقیانوس آرام. بیشتر آن‌ها حاصل گسترش استعمار اروپاییان بوده‌اند و واژگان آن‌ها از انگلیسی، فرانسوی، اسپانیایی و پرتغالی گرفته شده‌اند.
جلال ستّاری (زادهٔ – درگذشتهٔ ) نویسنده، پژوهشگر، اسطوره‌شناس، مترجم، و اندیشمند ایرانی بود. ستاری بیش از ۱۰۰ کتاب در زمینه‌های افسانه‌شناسی، ادبیات نمایشی و نقد فرهنگی در طی بیش از ۶۰ سال نوشته یا ترجمه کرده‌است. این کتاب‌ها بعضاً از کتاب‌های مرجع و شاخص در زمینه‌های تخصصی خود هستند. او نشان هنر و ادب درجه شوالیه را از دولت فرانسه دریافت کرده‌است. زندگی. جلال ستّاری در ۱۴ مردادِ ۱۳۱۰ در محلّهٔ خواهر امامِ رشت زاده شد. تحصیلاتِ ابتدایی را در مدرسهٔ عنصریِ رشت به پایان رساند، در سال ۱۳۲۹ دیپلم ادبی خود را از
به پایان رساند، در سال ۱۳۲۹ دیپلم ادبی خود را از دارالفنون گرفت و پس از موفقیت در آزمون اعزام به خارج برای ادامه تحصیل به سوئیس رفت. تحصیلات. ستّاری در سوئیس تحصیل کرد و دکترا گرفت. یکی از استادان سرشناس او ژان پیاژه بود. جلال ستاری به مانند کارل گوستاو یونگ سوئیسی در رشته روانشناسی تحصیل کرد و مانند یونگ دغدغه‌ای فراتر از روانشناسی فردی داشت و تمرکز خود را بر روانشناسی جمعی و شناخت تأثیر مثبت یا منفی کهن الگوها و اسطوره‌ها و افسانه‌ها در ناخودآگاه جمعی معطوف کرد. بازگشت به ایران. پس از پایانِ تحصیلات در
کرد. بازگشت به ایران. پس از پایانِ تحصیلات در سوئیس در سالِ ۱۳۴۱ به ایران بازگشت و به استخدامِ سازمان برنامه و بودجه درآمد و در بخشِ فرهنگ و هنر و جهانگردی کار کرد. ستاری در سال ۱۳۵۰ به وزارت فرهنگ و هنر منتقل شد و در آنجا به عنوان مدیرکل دفتر مطالعات و برنامه‌ریزی فرهنگی و سپس در مقام مشاور وزیر خدمت کرد. وی پس از انقلاب ۱۳۵۷ با حکم حسن حبیبی و با تنزل گروه از وزارت فرهنگ و هنر اخراج شد. درگذشت. ستّاری روزِ ۹ مردادِ ۱۴۰۰ در منزلِ شخصیش درگذشت. کتاب‌شناسی. جلال ستاری در طول بیش از ۶۰ سال فعالیت خود آثار
جلال ستاری در طول بیش از ۶۰ سال فعالیت خود آثار بسیاری در رابطه با اسطوره‌ها و اسطوره‌شناسی، تاریخ، تئاتر، روایت‌پژوهی، افسانه‌شناسی و ادبیات خلق کرد که شمار آن‌ها بیش از ۱۰۰ عنوان بوده‌است. او علاوه بر ترجمۀ آثار متعدد، کتاب‌‌های پرشماری را نیز نوشت. از جمله آثار او می‌توان به "جان‌های آشنا"، "آخرین مصاحبه با سارتر" (ترجمه)، "جهان‌نگری" (ترجمه)، "تراژدی و انسان"، "بازتاب اسطوره در بوف کور"، "فرهنگ و تئاتر و طاعون" (ترجمه)، "اسطوره در جهان امروز"، "پژوهشی در ناگزیری مرگ گیلگمش" (ترجمه)، "سیمای زن در فرهنگ
ناگزیری مرگ گیلگمش" (ترجمه)، "سیمای زن در فرهنگ ایران"، "در قلمرو فرهنگ"، "شرق در ادبیات فرانسه" (ترجمه)، "افسون شهرزاد"، "نمایش در شرق"، "اسطوره و رمز در اندیشۀ میرچا الیاده"، "درد عشق زلیخا"، "در بی‌دولتی فرهنگ"، "آیین و اسطوره در تئاتر"، "پژوهشی در اسطورۀ گیلگمش و افسانۀ اسکندر"، "جهان اسطوره‌شناسی" (ترجمه) و ... اشاره کرد. جایزهٔ جلال ستّاری. جایزه‌ای به نام جلال ستّاری هر سال به پژوهشگران برتر نمایش ایرانی اهدا می‌شود. از برندگانش:
مورا واحدی در واج‌شناسی است که وزن هجا را تعیین می‌کند. وزن هجا در برخی زبان‌ها می‌تواند جای تکیه را نشان دهد. مورا یک سازهٔ هجاست که واسط بین لایهٔ هجا و لایهٔ واجی است. واحدهایی که حامل وزن واجی هستند، می‌توانند در لایهٔ واجی به موراها متصل شوند. ازاینرو، مورا دو نقش دارد: نقش وزن واجی و نقش جایگاه واجی. نقش وزن واجی. هجای سبک از نظر واجی یک مورا و هجای سنگین دو مورا دارد. این تمایز وزنی، علاوه بر استفاده در نظم و شعر و نثر مسجّع، در تعیین تکیه نیز بهکار می‌رود، مگر اینکه زبانی دارای تکیهٔ ثابت باشد. نقش
مگر اینکه زبانی دارای تکیهٔ ثابت باشد. نقش جایگاه واجی. نقش جایگاه واجی همانند نظریه‌های همخوان ـ واکه و ایکس برای نشان دادن کشش به کار می‌رود. مورا پیش‌بینی می‌کند که واکهٔ کشیده هرگز از نظر واجی سبک محسوب نمی‌شود. واحد آغازه که از نظر واجی بدون وزن است، هیچ نقشی در تعیین وزن هجا و تکیه ندارد. در نتیجه، چنین واحدی مستقیم به گره هجا متصل می‌شود. قاعدهٔ کشش جبرانی. قاعدهٔ کشش جبرانی بیان می‌کند واحد مورایی آزاد در پایانهٔ هجا که به هیچ عنصری در لایهٔ واج متصل نیست، در اثر فرایند کشش جبرانی، با توجه به قواعد
نیست، در اثر فرایند کشش جبرانی، با توجه به قواعد خاص زبان و اصول پیوندی، به عنصری در لایهٔ واج متصل می‌شود.
حزب تمدن اسلامی یکی از احزاب تأیید شده در جمهوری اسلامی ایران است که پس از انفجار دفتر حزب جمهوری اسلامی در سرچشمهٔ تهران، توسط اعضای به‌جامانده از آن حزب تشکیل شد. خط و مشی این حزب ادامه خط ومشی آیت‌الله بهشتی می‌باشد. از چهره‌های سرشناس این حزب می‌توان به سید محمد میرمحمدی مشاور و دستیار ویژه رهبری، مرتضی فضلعلی نماینده دوره‌های اول، پنجم و هفتم مجلس شورای اسلامی و از بازماندگان انفجار دفتر حزب جمهوری اسلامی، حسین شمسایی (مداح-معاون فرهنگی حزب جمهوری اسلامی)،میرمهدی نجفی از معاونین اسبق وزارت راه و ریاست