payamvha/North_RAG huggingface dataset:
نداشت در نتیجه کارش را در خارج از موضوع سردسازی ادامه داد. دیزل نخست کارش را با تحقیق بر روی بخار آغاز نمود و پژوهش‌های او در رابطه با بهره‌وری سوخت، او را به سمت ساختن موتور بخاری سوق داد که با بخار آمونیاک کار می‌کرد. اما این موتور در زمان آزمودن خود منفجر شد و دیزل که نزدیک بود در این حادثه کشته شود چندین ماه را در بیمارستان گذراند. با این حال او پس از بهبود نیز از نظر سلامتی و بینایی دچار مشکل شده بود. ساخت موتور دیزل. دیزل با ترمودینامیک و محدودیت‌های نظری و عملی مؤثر بر بهره‌وری سوخت آشنایی داشت. او
نظری و عملی مؤثر بر بهره‌وری سوخت آشنایی داشت. او می‌دانست که حتی بهترین موتورهای بخار نیز تنها بین ۱۰ تا ۱۵ درصد راندمان ترمودینامیکی دارند که این خود به معنای هدر رفتن نزدیک به ۹۰ درصد از انرژی موجود در سوخت بود. او کار طراحی موتور را با هدف بهره‌وری بیشتر آن شروع نمود و تلاش داشت تا موتوری را بر پایهٔ چرخه کارنو طراحی نماید. اما از این طرح منصرف شد و کار بر روی طرحی از خود را آغاز نمود که سپس به افتخار او موتور دیزل نام گرفت. در موتور او تزریق سوخت پس از فرایند فشرده‌سازی انجام می‌گرفت و این سوخت بر اثر
فرایند فشرده‌سازی انجام می‌گرفت و این سوخت بر اثر حرارت بالای ناشی از فشرده‌سازی، مشتعل می‌گردید. او در ۱۸۹۳ کتابی را با عنوان "Theorie und Konstruktion eines rationellen Wärmemotors zum Ersatz der Dampfmaschine und der heute bekannten Verbrennungsmotoren "(تئوری و ساخت موتورهای حرارتی به‌عنوان جایگزینی برای موتورهای بخار و دیگر موتورهای احتراقی روز) در برلین منتشر ساخت و موفق شد تا بر اساس نظر و طرح خود موتوری را بسازد که کار می‌کرد. این موتور و موتورهای پس از آن امروزه به نام موتور دیزل استار شناخته
پس از آن امروزه به نام موتور دیزل استار شناخته می‌شوند. در فاصلهٔ سال‌های ۱۸۹۳ تا ۱۸۹۷ هاینریش فون بوتز، مدیر ام آ ان در اگزبورگ، این موقعیت را برای رودلف فراهم آورد تا به آزمایش و توسعهٔ طرح‌های خود بپردازد. همچنین رودلف دیزل موفق شد تا طرح خود را در آلمان و کشورهای دیگری همچون ایالات متحده آمریکا به‌ثبت برساند. مرگ. رودلف دیزل در بعدازظهر ۲۹ سپتامبر ۱۹۱۳ در آنتورپ سوار بر کشتی بخار ادارهٔ پست به نام "درسدن" شد تا برای ملاقاتی به لندن برود. او شام را بر روی عرشهٔ کشتی خورد و سپس برای استراحت در حدود ساعت
عرشهٔ کشتی خورد و سپس برای استراحت در حدود ساعت ۱۰ شب به کابینش رفت و سپرد تا او را در ساعت ۶:۱۵ صبح روز بعد بیدار نمایند. اما او پس از رفتن به کابین خود دیگر مشاهده نشد و ۱۰ روز بعد، جسد مردی که بر روی آب دریا شناور بود توسط خدمهٔ کشتی هلندی "کورنسن" پیدا شد. جسد در حال متلاشی‌شدن بود و به همین دلیل خدمه تنها لوازم شخصی همراه آن شامل جعبهٔ قرص، کیف پول، چاقوی جیبی و جعبهٔ عینک را برداشته و جسد را بار دیگر به دریا انداختند. در ۱۳ اکتبر پسر دیزل، اُگین این اشیاء را به‌عنوان متعلقات پدرش شناسایی نمود. نظرات
را به‌عنوان متعلقات پدرش شناسایی نمود. نظرات گوناگونی در رابطه با مرگ دیزل ارائه شده‌است. کسانی همچون گروسر که به نوشتن زندگی‌نامهٔ دیزل پرداخته‌اند خودکشی را محتمل‌ترین دلیل مرگ او دانسته‌اند اما نظراتی مبنی بر به قتل‌رسیدن دیزل توسط کسانی که موقعیت نظامی و کاری خود را در خطر می‌دیدند نیز وجود دارد. با این حال شواهد محدودی برای پذیرفتن هر کدام از این توضیحات به‌عنوان دلیل اصلی مرگ رودلف دیزل وجود دارد.
لوییس سوارز میرامونتس (زادهٔ ۲ می ۱۹۳۵ - درگذشتهٔ ۹ ژوئیهٔ ۲۰۲۳) معروف به لوییزیتو بازیکن فوتبال بازنشسته اهل اسپانیا بود. او سابقهٔ سرمربیگری و بازی در تیمهای اینتر میلان، باشگاه فوتبال دپورتیوو لا کرونیا و تیم ملی اسپانیا و بارسلونا را در کارنامه خود دارد. او بهترین بازیکن سال اروپا در سال ۱۹۶۰ بوده و ۳ بار دیگر نیز نامزد دریافت این جایزه شده‌است. در سال ۱۹۶۱ باشگاه فوتبال اینترمیلان با خرید سوارز از بارسلونا رکورد نقل و انتقالات فوتبال جهان را جابه‌جا کرد. دوران پایانی زندگی و مرگ. در ژوئیه ۲۰۱۵، به
کرد. دوران پایانی زندگی و مرگ. در ژوئیه ۲۰۱۵، به عنوان بخشی از جشن‌های سی‌امین سالگرد موزه اف سی بارسلونا، سوارز توپ طلای خود را به این موزه اهدا کرد. سوارز در ۹ ژوئیه ۲۰۲۳ در سن ۸۸ سالگی درگذشت. ماسیمو موراتی، رئیس سابق اینترمیلان درگذشت سوارز را اعلام کرد و تأیید کرد که بازیکن و سرمربی سابق چند روز قبل از مرگش در بیمارستان «نیگواردا کا گراندا» در میلان بستری شده بود.
عبدالله علیخانی (زاده ۱ دی ۱۳۲۸ در شهرری) تهیه‌کننده اهل ایران است. وی از فروردین ۱۳۴۷ به عنوان ناظر مالی در پارسا فیلم شروع به کار کرد که از این طریق وارد عرصهٔ سینما شد. در مهرماه ۱۳۵۸ پولیدو فیلم تأسیس گردید که در سال ۱۳۶۵ به پویا فیلم تغییرنام پیدا کرد و سپس در سال ۱۳۷۱ به مؤسسه پویا عصر فیلم تغییر یافت.
یک پَردازنده بُرداری، یا آرایه‌پرداز، رایانهٔ خاصی است با چند پردازنده برای پردازش موازی تعداد زیادی از آرایه‌ها. آرایه‌پرداز در واقع یک واحد پردازش مرکزی (CPU) می‌باشد که یک مجموعه دستورالعمل‌هایی را اجرا می‌کند که روی آرایه تک بعدی از داده، که همان بردار است، عمل می‌کند. این درست مقابل پردازنده‌های عددی قرار می‌گیرد که دستورالعمل‌های آن صرفاً روی یک تکه داده عمل می‌کند. اکثر پردازنده‌ها، پردازنده‌های عددی می‌باشند. پردازنده‌های برداری در دهه ۱۹۷۰ مورد بحث واقع شدند و پایه و اساس اکثر ابررایانه‌های دهه
واقع شدند و پایه و اساس اکثر ابررایانه‌های دهه ۱۹۸۰ تا ۱۹۹۰ را تشکیل دادند. پیشرفتهای پردازنده‌های عددی، مخصوصاً ریزپردازنده‌ها، باعث کاهش به کار گیری پردازنه‌های برداری سنتی در ابررایانه‌ها و همچنین کاهش استفاده از تکنیک‌های پردازش برداری در پردازنده‌ها در اوایل دهه ۱۹۹۰ شد. امروزه اکثر پردازنده‌ها از یک معماری استفاده می‌کنند که در آن دستورالعمل‌هایی برای پردازش برداری روی چندین تکه داده، را به‌طور برجسته نشان می‌دهد. این دستورالعمل‌ها را SIMD (تک دستور، چند داده) می‌شناسند. از مثال‌های مشهود اینگونه
چند داده) می‌شناسند. از مثال‌های مشهود اینگونه دستورالعمل‌ها می‌توان به MMX, SSE و AltiVec اشاره کرد. نمونه‌هایی از استفاده از تکنیک پردازش برداری را می‌توان در کنسول‌های بازی و شتاب دهنده گرافیکی نیز پیدا کرد. در سال ۲۰۰۰، IBM، توشیبا و سونی با همکاری هم موفق به تولید یک پردازنده سلولی (نوعی ریزپردازنده) شدند، این پردازنه سلولی شامل یک پردازنده عددی و هشت پردازنده برداری بود که در پلی استیشن ۳ مورد استفاده قرار گرفت. در برخی از طراحی‌های پردازنده‌ها، دستورالعمل‌های چندگانه روی چندین تکه داده عمل می‌کنند
چندگانه روی چندین تکه داده عمل می‌کنند که آن‌ها را به عنوان MIMD (چند دستوره، چند داده) می‌شناسیم. اینگونه طراحی‌ها مختص کاربردهای ویژه هستند و به‌طور عادی برای استفاده‌های متداول کاربرد ندارند. تاریخچه. پردازش برداری اولین بار در اوایل دهه ۱۹۶۰ توسط وستینگهاوس، در پروژه Solomon مورد توجه قرار گرفت و توسعه یافت. هدف این پروژه افزایش چشمگیر سرعت محاسبات ریاضی، با استفاده همزمان از تعداد زیادی عملیات ساده ریاضی، زیر نظر یک پردازنده بود. به این صورت که پردازنده در هر کلاک یک سیگنال مشترکی را برای تمامی
در هر کلاک یک سیگنال مشترکی را برای تمامی واحدهای محاسبه و منطق (ALUها) می‌فرستاد. در حالی که هر یک از این واحدهای محاسبه ورودی‌های مجزایی داشتند، یک کار مشترک روی آن ورودی‌ها انجام می‌دادند. این روش به ماشین‌های Solomon این قابلیت را می‌داد که یک الگوریتم را روی انبوهی از داده‌ها (که از آرایه‌ها تغذیه می‌شدند) اجرا نماید. در سال ۱۹۶۲، وستینگهاوس پروژه را لغو کرد ولی دوباره در دانشگاه ایلینوی تحت عنوان ILLIAC IV از سر گرفته شد. در طراحی ابتدایی آن، این ماشین به ۲۵۶ واحد محاسبه و منطق مجهز بود، درحالی که
به ۲۵۶ واحد محاسبه و منطق مجهز بود، درحالی که وقتی در سال ۱۹۷۲ عرضه شد تنها ۶۴ واحد محاسبه و منطق داشت و فقط می‌توانست ۱۰۰ تا ۱۵۰ میلیون فلاپس کار کند. برای کار با اطلاعات فشرده و حجیم، مانند دینامیک محاسباتی سیالات، همین ماشین معیوب (به دلیل اینکه نتوانستند تعداد ۲۵۶ واحد محاسبه و منطق ایجاد کنند) سریعترین ماشین دنیا بود. تکنیک پردازش برداری تقریباً در تمام طراحی‌های پردازنده‌های مدرن وجود دارند، اگرچه معمولاً با نام SIMD می‌شناسند. در اینگونه پردازنده‌ها، واحد پردازش برداری در کنار واحد پردازنده عددی کار
واحد پردازش برداری در کنار واحد پردازنده عددی کار می‌کند و برنامه‌هایی با آن بخش کار می‌کنند که واقعاً می‌دانند که این واحد حضور دارد. جزئیات. بیشتر پردازنده‌ها دستورالعملی دارند که بیان می‌کند «A را با B جمع کن و درون C بریز». مقادیر A, B و C (حداقل در تئوری) به ندرت می‌تواند داخل دستورالعمل باشند (چه به صورت صریح، چه رجیستر). در واقع داده به ندرت به‌طور خام فرستاده می‌شود، بلکه به صورت اشاره‌ای به آدرس حافظه که داده داخل آن است، می‌باشد. رمزگشایی این نشانی و دریافت داده از حافظه، خود زمان بر است. با
نشانی و دریافت داده از حافظه، خود زمان بر است. با افزایش سرعت پردازنده‌ها، این تأخیر حافظه تبدیل به مانعی بزرگ برای عملکرد سریع پردازنده محسوب می‌شود. خط لوله. برای کاهش زمان تأخیر، اغلب پردازنده‌های امروزی از فن خط لوله استفاده می‌کنند. در این تکنیک دستورالعمل‌ها از چندین بخش عبور می‌کند تا نوبتش برای اجرا فرارسد. اولین بخش، آدرس را خوانده و کدگشایی می‌کند، بخش بعد مقادیر آدرسها را از حافظه می‌گیرد و بعدی کار محاسبه و اجرا را انجام می‌دهد. در تکنیک خط لوله، رمز کار در این است که شروع کدگشایی دستورالعمل
رمز کار در این است که شروع کدگشایی دستورالعمل بعدی، باید حتی قبل از خروج دستورالعمل قبلی از پردازنده صورت گیرد؛ در نتیجه واحد کدگشایی آدرس همواره مشغول به کار می‌باشد. هر دستورالعمل برای اجرای کامل به همان زمان قبلی (بدون خط لوله) نیاز دارد. زمانی که آن را تأخیر می‌نامیم؛ ولی پردازنده با خط لوله می‌تواند دسته‌ای از دستورالعملها را خیلی سریعتر انجام دهد. پردازنده برداری. پردازنده برداری یک قدم فراتر برمی‌دارد و به‌جای ایجاد خط لوله برای دستورالعمل‌ها، داده‌ها را نیز خط لوله می‌کند. دستورالعملهایی هستند که
را نیز خط لوله می‌کند. دستورالعملهایی هستند که به‌جای اینکه بگویند «A را با B جمع کن»، می‌گوید «تمامی اعداد از اینجا تا آنجا را با تمامی اعداد از اینجا تا آنجا جمع کن». و به‌جای اینکه دستورالعمل‌ها را پشت سر هم رمزگشایی و داده‌های مربوط به آن‌ها را از حافظه دریافت کند، یک دستورالعمل را از حافظه می‌خواند و با فرض اینکه می‌داند که آدرس بعدی یکی بیشتر از آدرس فعلی است، دستورالعمل بعدی را رمزگشایی می‌کند. این عمل صرفه جویی چشمگیری در زمان رمزگشایی می‌کند. برای نشان دادن اینکه چه تفاوتی می‌کند، فرض کنید
برای نشان دادن اینکه چه تفاوتی می‌کند، فرض کنید می‌خواهیم دو آرایه ۱۰ تایی از اعداد را با هم جمع کنیم. در حالت عادی نیاز به یک حلقه داریم که هر بار یک زوج از این دو آرایه را انتخاب می‌کند و سپس آن‌ها را با هم جمع می‌کند: execute this loop 10 times read the next instruction and decode it fetch this number fetch that number add them put the result here end loop در حالی که در پردازش برداری اینگونه خواهد بود: read instruction and decode it fetch these 10 numbers fetch those 10 numbers add them put the results
fetch those 10 numbers add them put the results here در پردازش برداری، اول اینکه فقط دو انتقال آدرس از پردازنده به حافظه داریم، همچنین در این حالت به‌جای اینکه ۱۰ مرتبه یک دستورالعمل را کدگشایی کند تنها یک بار این کار را انجام می‌دهد. همچنین کد مورد استفاده در پردازش برداری کوتاه‌تر است که این خود سبب کاهش حافظه مورد نیاز برای دستورالعمل‌های آن می‌باشد. بررسی وابستگی بین این اعداد لازم نیست چون دستورالعمل برداری، چندین عمل غیر وابسته را معین می‌کند. این خود منطق کنترل را ساده می‌کند. مسئله زمانی جالب تر
منطق کنترل را ساده می‌کند. مسئله زمانی جالب تر می‌شود که بتوان چند عمل را روی چند داده انجام داد. کد زیر را در نظر بگیرید که در آن می‌خواهیم دو گروه عدد را با هم جمع کنیم و سپس با گروه سوم ضرب کنیم. در این کد عمل دریافت دستورالعمل فقط یک بار انجام می‌شود (بر خلاف حالت عادی که ۲*۱۰=۲۰) و این دو عمل فقط در یک دستورالعمل انجام می‌پذیرد: read instruction and decode it fetch these 10 numbers fetch those 10 numbers fetch another 10 numbers add and multiply them put the results here عملیات ریاضی بالا خیلی سریعتر
the results here عملیات ریاضی بالا خیلی سریعتر انجام خواهند شد چرا که دیگر تأخیر در دریافت و کدگشایی دستورالعمل بعدی را نداریم (فقط یک دستورالعمل داریم). جنبه منفی. باید توجه داشت که تمام مسائل را نمی‌توان با استفاده از این روش بهبود داد. پیاده‌سازی این دستورالعمل‌ها در پردازنده خود پیچیدگی زیادی را بر هسته پردازنده تحمیل می‌کند. این پیچیدگی‌ها معمولاً سبب می‌شوند که دستورالعمل‌های دیگر دیرتر اجرا شوند. به عنوان مثال زمانی که بخواهیم فقط دو عدد تنها را با هم جمع کنیم. همچنین دستورالعمل‌های پیچیده سبب کندی
جمع کنیم. همچنین دستورالعمل‌های پیچیده سبب کندی قسمت رمزگشایی و پیچیدگی بیشتر آن خواهد شد، که این خود باعث کندی اجرای دستورهای عادی می‌شود. جنبه مثبت و کاربرد. در حقیقت، پردازش برداری برای انجام عملیات روی انبوهی از داده‌ها بهترین کارایی را دارند. برای همین است که این پردازنده‌ها اصولاً در ابر رایانه‌ها استفاده می‌شوند. این ابر رایانه‌ها عموماً برای پیش‌بینی وضعیت هوا و آزمایشگاه‌های فیزیک استفاده می‌شوند که انبوهی از داده را به چالش می‌گیرد. مثال دنیای واقعی: دستورالعملهای برداری در معماری x86. کد زیر
واقعی: دستورالعملهای برداری در معماری x86. کد زیر مثال حقیقی معماری x86 با دستورالعمل‌های برداری می‌باشد. در اینجا از دو آرایه اعداد اعشاری استفاده می‌کند. //SSE simd function for vectorized multiplication of 2 arrays with single-precision floatingpoint numbers //1st param pointer on source/destination array, 2nd param 2. source array, 3rd param number of floats per array void mul_asm(float* out, float* in, unsigned int leng) { unsigned int count, rest; //compute if array is big enough for vector operation
if array is big enough for vector operation rest = (leng*4)%16; count = (leng*4)-rest; // vectorized part; 4 floats per loop iteration if (count&gt;0){ __asm __volatile__ (".intel_syntax noprefix\n\t" "loop: \n\t" "movups xmm0, [ebx+ecx] ;loads 4 floats in first register (xmm0)\n\t" "movups xmm1, [eax+ecx] ;loads 4 floats in second register (xmm1)\n\t" "mulps xmm0,xmm1 ;multiplies both vector registers\n\t" "movups [eax+ecx],xmm0 ;write back the result to memory\n\t" "sub ecx,16 ;increase address pointer
memory\n\t" "sub ecx,16 ;increase address pointer by 4 floats\n\t" "jnz loop \n\t" ".att_syntax prefix \n\t" : : "a" (out), "b" (in), "c"(count), "d"(rest): "xmm0","xmm1"); // scalar part; 1 float per loop iteration if (rest!=0) __asm __volatile__ (".intel_syntax noprefix\n\t" "add eax,ecx \n\t" "add ebx,ecx \n\t" "rest: \n\t" "movss xmm0, [ebx+edx] ;load 1 float in first register (xmm0)\n\t" "movss xmm1, [eax+edx] ;load 1 float in second register (xmm1)\n\t" "mulss xmm0,xmm1 ;multiplies both scalar parts
"mulss xmm0,xmm1 ;multiplies both scalar parts of registers\n\t" "movss [eax+edx],xmm0 ;write back the result\n\t" "sub edx,4 \n\t" "jnz rest \n\t" ".att_syntax prefix \n\t" : : "a" (out), "b" (in), "c"(count), "d"(rest): "xmm0","xmm1"); return;
مؤسسه انتشاراتی توس به سال ۱۳۴۰ در مشهد پاگرفت. نخستین اثر منتشر شده از سوی این مؤسسه شعر امروز خراسان نام داشت. پس از چندی کتاب‌فروشی توس نیز به سال ۱۳۵۰ در مقابل دانشگاه افتتاح شد. بیشترین فعالیت انتشاراتی این مؤسسه در زمینه‌های ایران‌شناسی، ادبیات، تاریخ و فرهنگ ایران صورت گرفته‌است. این انتشارات در خیابان انقلاب - خیابان دانشگاه تهران قرار دارد. مدیریت این انتشارات را محسن باقرزاده بر عهده دشت.
در بیوانفورماتیک، هم‌تراز کردن توالی به روش‌های مرتب کردن توالی‌های آران‌ای، دی‌ان‌ای و پروتئین گفته می‌شود به‌طوری‌که مکان‌های مشابهت بین توالی‌ها را مشخص کند. این مکان‌های مشابهت بین دو یا چند توالی، می‌تواند نشانگر ارتباط عملکردی، ساختاری یا تکاملی مابین توالی‌ها باشد. توالی یک دی‌ان‌ای یا آران‌ای، دنباله‌ای از نوکلئوتیدهای تشکیل دهندهٔ آن و توالی یک پروتئین، دنباله‌ای از پس مانده‌های تقطیر اسیدهای آمینه آن است. توالی‌های هم‌تراز شده را معمولاً به شکل سطرهایی زیر هم درون یک ماتریس نشان می‌دهند. در صورت
زیر هم درون یک ماتریس نشان می‌دهند. در صورت لزوم در برخی مکان‌های توالی بین نوکلئوتیدها (پس مانده‌ها) فاصله اضافه می‌کنند تا در چند ستون پی در پی کاراکترهای یکسان زیر هم قرار بگیرند. هم‌تراز کردن توالی‌ها برای دنباله‌های غیر زیستی مانند دنباله‌های موجود در زبان‌های طبیعی یا داده‌های مالی نیز استفاده می‌شود. تفسیر زیستی. اگر دو توالی که هم‌تراز کردن بر روی آن‌ها صورت می‌گیرد دارای یک جد مشترک باشند، پس از هم‌تراز کردن، مکان‌هایی که دو دنباله با یکدیگر مطابقت ندارند را می‌توان به عنوان جهش نقطه‌ای تفسیر کرد.
ندارند را می‌توان به عنوان جهش نقطه‌ای تفسیر کرد. همچنین فاصله‌ها را می‌توان به عنوان جهش رخنه‌ای یا جهش حذفی در یکی یا هر دو از اجداد در هنگام انشعاب یافتن از یکدیگر تفسیر کرد. در هم‌تراز کردن توالی‌های پروتئینی، درجه شباهت بین اسیدهای آمینه یک ناحیه خاص در توالی را می‌توان به عنوان مقیاسی برای اینکه یک منطقه چقدر بین اجداد حفظ شده‌است در نظر گرفت. عدم وجود جانشینی یا وجود تنها تعدادی جانشینی بسیار حفظ شده (جانشینی اسیدهای آمینه‌ای که زنجیره‌های جانبی‌اشان خواص بیوشمیایی مشابه دارند) در ناحیه‌ای خاص از
خواص بیوشمیایی مشابه دارند) در ناحیه‌ای خاص از توالی، این ناحیه را به عنوان ناحیه‌ای مهم از لحاظ ساختاری یا کارکردی پیشنهاد می‌دهد. هر چند در دی‌ان‌ای و آران‌ای بازهای نوکلئوتیدها نسبت به آمینواسیدها بیشتر به هم شباهت دارند، جفت بازهای حفظ شده نیز می‌توانند نشان دهندهٔ وظیفهٔ ساختاری یا کارکردی مشابه باشند. روش‌های هم‌تراز کردن. توالی‌های بسیار کوچک یا بسیار مشابه می‌توانند به صورت دستی هم‌تراز شوند. اما، اکثر مسائل جالب توجه نیاز به هم‌تراز کردن توالی‌های طولانی، بسیار متغیر یا با تعداد بسیار زیاد دارند
طولانی، بسیار متغیر یا با تعداد بسیار زیاد دارند که نمی‌توانند تنها توسط تلاش انسانی هم‌تراز شوند. در عوض، دانش انسان، در ساختن الگوریتم‌هایی که هم‌تراز کردن توالی‌ها را با کیفیت بالا را انجام می‌دهند، و گاهی در تنظیم نتایج نهایی برای منعکس ساختن الگوهایی که نمایش آن‌ها به صورت الگوریتمی سخت است (مخصوصاً در مورد توالی‌های نوکلوئوتیدی)، به کار می‌رود. رویکردهای محاسباتی برای هم‌تراز کردن توالی‌ها به‌طور کلی در دو دسته جا می‌گیرد: "هم‌تراز کردن سراسری" و "هم‌تراز کردن محلی". محاسبه هم‌ترازی سراسری، شکلی از
کردن محلی". محاسبه هم‌ترازی سراسری، شکلی از بهینه‌سازی سراسری است که به هم‌ترازی فشار می‌آورد تا در کل طول توالی‌های مورد جستجو گسترده شود. بلعکس، هم‌تراز کردن محلی، نواحی مشابه درون توالی‌های بلند را که معمولاً در طول توالی بسیار متفاوت اند، تشخیص می‌دهد. معمولاً هم‌تراز کردن محلی ترجیح داده می‌شود، اما محاسبه‌اش می‌تواند به علت مشکلات تشخیص نواحی مشابه، مشکل‌تر باشد. الگوریتم‌های محاسباتی گوناگونی برای مسئله هم‌تراز کردن توالی‌ها به کار رفته‌است، که شامل روش‌های آهسته ولی بهینه‌کننده‌ای مانند برنامه‌ریزی
آهسته ولی بهینه‌کننده‌ای مانند برنامه‌ریزی پویا، و روش‌های کارآمد اما نه دارای الگوریتم‌های کاملاً ابتکاری یا روش‌های احتمالاتی، که برای جستجو در پایگاه داده‌های در مقیاس بزرگ به کار می‌رود، می‌باشد. شیوه‌های نمایش. به‌طور معمول هم‌ترازی توالی‌ها هم به صورت گرافیکی و هم در قالب متنی ارائه می‌شود. در اکثر روش‌های نمایش هم‌ترازی توالی‌ها، توالی‌ها به صورت سطری مرتب و نوشته می‌شوند، به‌طوری‌که در نتیجه، پس ماندهای هم‌تراز شده درستون‌های پشت سر هم ظاهر می‌شوند. در قالب‌های متنی، ستون‌های هم‌تراز شده شامل
در قالب‌های متنی، ستون‌های هم‌تراز شده شامل کاراکترهای یکسان یا مشابه، با سیستمی از سمبل‌های محافظت شده نمایش داده می‌شوند. همان‌طور که در تصویر بالا می‌بینید، سمبل ستاره و سمبل پایپ برای نشان دادن یکسان بودن دو ستون استفاده شده‌است؛ بقیه نشانه‌های کمتر معمول شامل دو نقطه برای جانشینی محافظت شده و نقطه برای جانشینی نیمه محافظت شده‌است. بسیاری از برنامه‌های مشاهده توالی از رنگ‌ها نیز برای نمایش اطلاعات دربارهٔ ویژگی‌های عناصر توالی به صورت تکی استفاده می‌کند؛ در توالی‌های دی‌ان‌ای و آران‌ای، این کار معادل
در توالی‌های دی‌ان‌ای و آران‌ای، این کار معادل نشان دادن هرنوع نوکلئوتید با یک رنگ ویژه آن می‌باشد. در هم‌ترازی‌های پروتئین‌ها، مانند تصویر بالا، رنگ کردن معمولاً برای نشان دادن خصوصیات اسیدهای آمینه استفاده می‌شود که به تشخیص جانشینی‌های حفظ شدهٔ یک آمینو اسید مشخص کمک می‌کند. برای چند توالی با هم، آخرین سطر در هر ستون معمولاً توالی توافقی است که توسط هم‌ترازی تعیین شده‌است؛ توالی توافقی همچنین معمولاً در قالب گرافیکی با یک لوگو که اندازه هرحرف نوکلئوتید یا اسید آمینه در آن متناظر با درجه حفاظت شدگی آن
یا اسید آمینه در آن متناظر با درجه حفاظت شدگی آن است، نمایش داده می‌شود. هم‌ترازی توالی‌ها می‌تواند به شکل‌های گوناگونی در قالب‌های فایل‌های متنی ذخیره شود، که بسیاری از این قالب‌ها در آغاز از برنامه‌های هم‌تراز کردن خاصی تولید شده‌اند. اکثر ابزارهای مبتنی بر وب تعداد محدودی قالب ورودی و خروجی را پشتیبانی می‌کنند؛ مانند قالب FASTA و قالب ژن بانک، و خروجی‌اشان نیز به سادگی قابل ویرایش نیست. چند برنامه نیز برای تبدیل قالب‌های مختلف به یکدیگر موجود است، مانند READSEQ یا EMBOSS که دارای واسط کاربر گرافیکی یا
READSEQ یا EMBOSS که دارای واسط کاربر گرافیکی یا نوشتاری هستند. همچنین بسته‌های برنامه‌سازی مانند بیوپرل و BioRuby توابعی را برای انجام این کار فراهم کرده‌اند. هم‌تراز کردن سراسری و هم‌تراز کردن محلی. هم‌تراز کردن سراسری، که تلاش می‌کند هر پس ماندی را در هر توالی هم‌تراز کند، وقتی توالی‌های مجموعهٔ جستجو مشابه هستند و کاملاً اندازه یکسانی دارند، بهترین کاربرد را دارد (این به معنی آن نیست که هم‌ترازی سراسری در فواصل (گپ) نمی‌تواند پایان یابد). یک تکنیک عمومی هم‌تراز کردن سراسری، الگوریتم نیدلمن–وانچ است، که
هم‌تراز کردن سراسری، الگوریتم نیدلمن–وانچ است، که بر پایه برنامه‌ریزی پویا است. هم‌تراز کردن محلی برای توالی‌های غیر مشابه که مظنون به داشتن نواحی همانندی یا داشتن موتیف‌های مشابه درون فضای بزرگتر توالی‌اشان هستند، مفیدتر می‌باشد. الگوریتم اسمیت-واترمن یک روش عمومی هم‌تراز کردن محلی است که آن نیز برپایه برنامه‌ریزی پویا است. برای توالی‌هایی که به اندازه کافی شبیه باشند، تفاوتی بین هم‌ترازی محلی و سراسری وجود ندارد. روش‌های ترکیبی، که با عنوان روش‌های نیمه سراسری یا «سرامحلی» شناخته می‌شوند، تلاش می‌کنند تا
یا «سرامحلی» شناخته می‌شوند، تلاش می‌کنند تا بهترین هم‌ترازی ممکن که شامل ابتدا و انتهای یکی از توالی‌ها باشد را بیابند. این ایده می‌تواند به ویژه وقتی پایین دست یک توالی با بالا دست توالی دیگر هم‌پوشانی دارد، مفید باشد. در این حالت، نه هم‌تراز کردن سراسری و نه محلی کاملاً مناسب نیست: در حالی که هم‌تراز کردن محلی نمی‌تواند کاملاً منطقه هم‌پوشانی را بپوشاند، هم‌ترازی سراسری تلاش می‌کند تا برهم‌تراز کردن فشار آورد تا در آنسوی منطقهٔ هم‌پوشانی گسترش یابد. هم‌تراز کردن دوبدو. روش‌های هم‌تراز کردن دوبدو، برای
کردن دوبدو. روش‌های هم‌تراز کردن دوبدو، برای پیدا کردن بهترین هم‌ترازی جور تکه‌ای محلی یا سراسری دو توالی مورد استفاده قرار می‌گیرد. هم‌تراز کردن دوبدو می‌تواند تنها بین دو توالی در یک زمان مورد استفاده قرار گیرد، اما از لحاظ محاسباتی کارآمد است و معمولاً برای روش‌هایی که نیاز به دقت بسیار زیادی ندارند (مانند جستجوی یک پایگاه داده برای یافتن توالی‌های با تشابه بالا با توالی مورد جستجو) مورد استفاده قرار می‌گیرد. سه روش اولیه برای تولید هم‌ترازی دوبدو؛ روش ماتریس–نقطه، برنامه‌ریزی پویا، و روش‌های کلمه‌ای
ماتریس–نقطه، برنامه‌ریزی پویا، و روش‌های کلمه‌ای است؛ البته تکنیک‌های هم‌تراز کردن چندین توالی می‌تواند توالی‌های دوبدو را نیز هم‌تراز کند. اگرچه هر روش، نقاط قوت و ضعف خود را دارد، هر سه روش هم‌تراز کردن دوبدو دارای مشکلاتی در توالی‌های تکرار شونده بالا با محتوای اطلاعاتی کم می‌باشند-مخصوصا جایی که تعداد تکرارها در دوتوالی‌ای که قرار است هم‌تراز شوند متفاوت باشند. یک روش برای تعیین سودمندی یک هم‌ترازی دوبدو داده شده «حداکثر جفت‌های یکتا»، یا بزرگ‌ترین زیر دنباله‌ای که در هر دو توالی اتفاق می‌افتد،
زیر دنباله‌ای که در هر دو توالی اتفاق می‌افتد، می‌باشد. از توالی‌های با حداکثر جفت‌های یکتای بلندتر، نوعاً ارتباط نزدیک‌تری نتیجه می‌شود. روش‌های ماتریس-نقطه. رویکرد ماتریس–نقطه، که یک خانواده از هم‌ترازی‌ها برای مناطق هر توالی تولید می‌کند، از نظر مقداری و مفهومی ساده است، با این وجود برای آنالیز در یک مقیاس بزرگ، زمان بر است. در غیاب نویز، می‌توان به سادگی برخی از ویژگی‌های توالی را-مانند درج‌ها، حذف‌ها، تکرارها، یا تکرارهای معکوس شده- به صورت دیداری در یک نمودار ماتریس-نقطه‌ای تشخیص داد. برای ساخت یک
یک نمودار ماتریس-نقطه‌ای تشخیص داد. برای ساخت یک طرح ماتریس-نقطه، دو توالی در امتداد بالاترین سطر و چپ‌ترین ستون از یک ماتریس دو بعدی نوشته می‌شود و سپس در هر مکانی که دو کاراکتر، سطر و ستون آن‌ها با یکدیگر منطبق بود، یک نقطه گذاشته می‌شود. بعضی از پیاده‌سازی‌های این روش، اندازه و شدت هر نقطه را بسته به درجه تشابه دو کاراکتر تغییر می‌دهند تا جانشینی‌های حفظ شده را معین کنند. در این روش، نمودار نقطه‌ای توالی‌های بسیار نزدیک به هم، به صورت یک خط در امتداد قطر اصلی ماتریس ظاهر می‌شود. مشکلات نمودارهای
قطر اصلی ماتریس ظاهر می‌شود. مشکلات نمودارهای نقطه‌ای، به عنوان یک تکنیک نمایش اطلاعات، شامل مواردی چون: نویز، کمبود وضوح، عدم درک مستقیم وشهودی، و دشواری استخراج خلاصه آماری جورشده‌ها و مکان‌های جور روی دو توالی است. همچنین فضای هدر رفته بیشتری در جاییکه اطلاعات جورها در طول قطر تکثیرشده‌اند و اکثر فضای نمودار خالی است یا توسط نویز اشغال شده‌است، وجود دارد؛ و نهایتاً، نمودارهای نقطه‌ای برای دو توالی محدود شده‌اند. هیچ‌کدام از این محدودیت‌ها در دیاگرام‌های هم‌ترازی Miropeats وجود ندارد اما آن‌ها نیز
هم‌ترازی Miropeats وجود ندارد اما آن‌ها نیز عیب‌های خاص خود را دارند. نمودارهای نقطه‌ای همچنین می‌توانند برای تعیین تکرار شوندگی در یک توالی منفرد استفاده شوند. یک توالی می‌تواند با خودش هم‌تراز شود و نواحی که تشابهات مهمی را مشترک هستند به صورت خطوطی خارج از قطر اصلی ظاهر می‌شوند. این اثر می‌تواند هنگامی که پروتئینی دارای چند حوزهٔ مشابه است اتفاق بیفتد سایر کاربردهای زیستی. در بازسازی توالی از هم‌ترازسازی توالی استفاده می‌شود تا همپوشانی مبان توالی‌های را پیدا کرده و به وسیله آن پیوستارها (خطوط ممتد
را پیدا کرده و به وسیله آن پیوستارها (خطوط ممتد طولانی و بدون شاخه در رشته) را پیدا کنیم. همچنین آران‌ای‌های توالی‌یابی شده مانند ام‌آران‌ای‌های نابالغ می‌توانند با یک ژنوم توالی‌یابی شده هم‌تراز شوند تا مکان ژن‌ها را در آن‌ها پیدا کرده و اطلاعاتی را راجع به پیوند جایگزین و ویرایش آران‌ای به دست آوریم. استفادهٔ دیگر هم‌ترازسازی در تحلیل چندریختی تک-نوکلئوتید می‌باشد که به وسیله هم‌ترازسازی توالی نمونه‌های مختلف انجام می‌گیرد. کاربردهای غیر زیستی. روش‌های استفاده شده برای هم‌ترازسازی توالی همچنین در سایر