payamvha/North_RAG huggingface dataset:
رشته‌ای (مانند متنی از رشته‌ها) معمولاً با استفاده از عبارت باقاعده و تکنیک‌ها مانند عقب‌گرد تشریح می‌شوند. ساختارهای درختی در برخی زبان‌های برنامه‌نویسی به عنوان یک ابزار کلی برای انجام فر آیند روی داده‌ها بر اساس ساختارشان، مانند … استفاده شده‌اند و زبان سمبولیک ریاضی به نام متمتیکا سینتکس مخصوص خود، برای نمایش الگوهای درختی و ساختار زبانی برای اجرای شرطی و بازیابی ارزش بر اساس آن است. به منظور تأمین سادگی و کارایی، این الگوهای درخت فاقد برخی از ویژگی‌هایی است که در عبارات منظم در دسترس هستند. معمولاً
است که در عبارات منظم در دسترس هستند. معمولاً می‌توان الگوهای پیشنهادی که تک به تک امتحان شده، تا یک ساختار برنامه‌نویسی شرطی قوی را به دست دهد، پیشنهاد داده شود. تاریخچه. اولین برنامه‌های کامپیوتری که از تطبیق الگو استفاده کردند، ویرایش‌گر‌های متن هستند. در آزمایشگاه‌های بل، کن تامسون برای پوشش عبارت باقاعده ویژگی‌های جستجو و جایگذاری در QED‌ها را گسترش دادند. زبان‌های برنامه‌نویسی اولیه با ساختار تطبیق الگو شامل زبان اسنوبول در سال ۱۹۶۲، SASL در سال ۱۹۷۶، NPL در ۱۹۷۷، و KRC در ۱۹۸۱. زبان‌های برنامه‌نویسی
NPL در ۱۹۷۷، و KRC در ۱۹۸۱. زبان‌های برنامه‌نویسی اولیه که تطبیق الگوی مبتنی بر درخت داشتند، گسترش لیسپ توسط Fred McBride، در سال ۱۹۷۰ هستند. الگوهای اولیه. ساده‌ترین الگو در تطبیق الگو یک متغیر یا مقدار صریح است. به عنوان مثال، یک تابع Haskell با سینتکس ساده را فرض کنید (پارامترهای تابع در پرانتز نمی‌آیند، = به معنای مساوی نیست، بلکه به معنی تعریف است): f 0 = 1 در اینجا، ۰ یک الگو ی تک مقداری است. اکنون، هروقت ۰ به عنوان ورودی به f داده شود، الگو مطابقت می‌کند و تابع ۱ برمی‌گرداند. با هر ورودی دیگری، تابع
و تابع ۱ برمی‌گرداند. با هر ورودی دیگری، تابع کار نمی‌کند. برای اینکه سینتکس الگوهای پیشنهادی دیگر را در تعریف تابع پشتیبانی کند، می‌توانیم تعریف را به این صورت گسترش دهیم: f n = n * f (n-1) در اینجا، اولین n یک الگوی تک مقداری است، که قطعاً هر مقداری در آن صدق می‌کند. در، الگوها به ترتیب امتحان می‌شوند بنابراین اولین تعریف حتماً برای صفر صدق می‌کند، همان‌طور که برای بقیه ورودی‌ها تابع به ازای هر ورودی، (n * f (n-1 را برمیگردند. الگوی کلمات (معمولاً به شکل _ نوشته می‌شوند) نیز ساده است: مانند نام متغیر، که
نوشته می‌شوند) نیز ساده است: مانند نام متغیر، که با هر مقداری تطبیق می‌کند، اما هر مقداری را به هر اسمی اضافه نمی‌کند. الگوهای درختی. الگوهای پیچیدهٔ بیشتری می‌توانند از الگوهای اولیهٔ بخش قبل ساخته شوند، معمولاً همان‌طور که مقادیر از ترکیب مقادیر دیگر به‌دست می‌آیند. تفاوت در اینجاست که برای کلمات و متغیرها، یک الگو به یک تک مقدار ساخته نمی‌شود، اما با گروهی از مقادیر که ترکیبی از المان‌های صریح اند و المان‌هایی که اجازهٔ تمایز با ساختار الگو را دارند، مطابقت می‌کنند. در Haskell، خطی که در ادامه آمده‌است
می‌کنند. در Haskell، خطی که در ادامه آمده‌است یک نوع دادهٔ جبری را تعریف می‌کند codice_1 که یک سازندهٔ یکتای داده دارد codice_2 که یک رشته و یک عدد را پوشش می‌دهد. data Color = ColorConstructor Integer String سازنده راسی در درخت است و عدد و رشته برگ‌های روی شاخه‌ها هستند. وقتی می‌خواهیم بنویسیم functions که یک نوع داده انتزاعی از codice_1 بسازیم، می‌خواهیم تابع‌ها را در interface با نوع داده‌ها بنویسیم، و بنابراین می‌خواهیم مقداری از نوع داده را از داده بیرون بکشیم، به عنوان مثال، فقط بخش عددی یا فقط بخش
بکشیم، به عنوان مثال، فقط بخش عددی یا فقط بخش رشته‌ای از codice_1. اگر یک متغیر را که از نوع color است را بدهیم، چگونه می‌توانیم داده را از این متغیر بیرون بکشیم؟ به عنوان مثال برای یک تابع برای گرفتن قسمت عددی codice_1، می‌توانیم یک الگوی سادهٔ درخت استفاده کنیم و بنویسیم: integerPart (ColorConstructor theInteger _) = theInteger همین‌طور داریم: stringPart (ColorConstructor _ theString) = theString ایجاد این تابع می‌تواند توسط سینتکس ضبط شدهٔ داده، اتوماتیک انجام شود.
الگوریتم کساراجو الگوریتمی است که به منظور پیدا کردن مولفه‌های قویا همبند در یک گراف جهت‌دار استفاده می‌شود. این الگوریتم توسط در سال ۱۹۷۸ در یک مقاله ارائه شد. کساراجو این الگوریتم را با استفاده از این نکته که مؤلفه‌های قویا همبند در یک گراف جهت‌دار با مؤلفه‌های قویا همبند در معکوس آن گراف جهت‌دار برابر هستند، ارائه کرد. الگوریتم دیگری که بر پایه همین الگوریتم است، الگوریتم تارجان است که در واقع نسخهٔ بهبودیافته الگوریتم کساراجو است. در حدود ۲۰ سال بعد یعنی در سال ۱۹۹۶ نسخهٔ بهبودیافتهٔ دیگری از این
یعنی در سال ۱۹۹۶ نسخهٔ بهبودیافتهٔ دیگری از این الگوریتم، توسط هارولد گابو منتشر شد. مفاهیم. به گرافی گویند که هر جفت راس آن از یکدیگر قابل دسترس باشد. مانند شکل زیر: مولفه قویا همبند یک گراف به بیشینه زیرمجموعه‌ای از رأس‌ها گویند که قویا همبند هستند. یعنی از هر جفت راس در آن مجموعه به یکدیگر مسیر مستقیم وجود دارد. مانند شکل زیر: گراف معکوس یا همان GT که در آن راس u به راس v یال دارد اگر و فقط اگر در گراف G راس v به راس u یال داشته باشد. یعنی مجموعه یال‌های آن به صورت زیر است: مانند شکل زیر: الگوریتم. این
آن به صورت زیر است: مانند شکل زیر: الگوریتم. این الگوریتم از یک نکتهٔ بسیار ساده استفاده می‌کند و آن این است که مؤلفه‌های قویا همبند یک گراف جهت‌دار با مؤلفه‌های قویا همبند معکوس آن گراف جهت‌دار یکی است، این نکته پایهٔ اصلی این الگوریتم است. ابتدا یک پشته خالی در نظر می‌گیریم. گراف جهت‌دار داده شده را، G در نظر می‌گیریم. این گراف را پیمایش می‌کنیم. پیمایش این گراف را از یک راس دلخواه به وسیلهٔ یکی از الگوریتم‌های پیمایش گراف یعنی جستجوی عمق اول انجام می‌دهیم. وقتی الگوریتم جستجوی عمق اول کار خود را با یک
وقتی الگوریتم جستجوی عمق اول کار خود را با یک راس به اتمام رساند، آن را در داخل پشته قرار می‌دهیم. به همین ترتیب ادامه می‌دهیم تا کل گراف پیمایش شود. در این مرحله تمامی رأس‌ها در داخل پشته قرار دارند. سپس گراف معکوس G یعنی GT را به دست می‌آوریم. این بار گراف معکوس را با توجه به اولویت رأس‌ها در پشته، پیمایش می‌کنیم. به این ترتیب که در ابتدا از راسی شروع می‌کنیم که در بالای پشته قرار دارد. فرض کنید راس v در بالای پشته است. جستجوی عمق اول را از آن راس شروع می‌کنیم. فرض کنید در راسی به نام w به پایان برسد.
می‌کنیم. فرض کنید در راسی به نام w به پایان برسد. تمام راس‌هایی که در این بین ملاقات شده جزو یک مؤلفه‌های قویا همبند هستند. تمام رأس‌های ملاقات شده را از پشته خارج و همین الگوریتم را بر روی راسی که در بالای پشته قرار دارد، تکرار می‌کنیم، تا زمانی که پشته خالی شود. مثال. برای درک بیشتر الگوریتم مثال زیر را در نظر بگیرید. فرض کنید می‌خواهیم مؤلفه‌های قویا همبند را در گراف شکل زیر پیدا کنیم. ابتدا گراف مورد نظر را با استفاده از الگوریتم جستجوی عمق اول با شروع از راس A پیمایش می‌کنیم. مطابق آن‌چه در توضیح
از راس A پیمایش می‌کنیم. مطابق آن‌چه در توضیح الگوریتم گفتیم بعد از اجرای جستجوی عمق اول بر روی گراف از راس A، راس H وارد پشته می‌شود. به این خاطر که جستجوی عمق اول در راس H متوقف می‌شود. بعد از آن، به ترتیب رأس‌های F - E - C - G وارد پشته می‌شوند. سپس جستجوی عمق اول بار دیگر از A ادامه پیدا کرده و در انتها، پشته به صورت زیر پر می‌شود: سر پشته --&gt; [H, G, C, E, F, D, B, A] پس از آن معکوس گراف را محاسبه می‌کنیم. معکوس گراف مورد نظر مطابق شکل زیر است: حال مطابق آنچه در توضیح الگوریتم گفته شد، جستجوی عمق
مطابق آنچه در توضیح الگوریتم گفته شد، جستجوی عمق اول را بر روی گراف معکوس، با شروع از راسی که در سر پشته است (یعنی A)، اجرا می‌کنیم. با پیمایش گراف از راس A، تنها دو راس B و D ملاقات می‌شوند؛ بنابراین ۳ راس A و B و D، تشکیل یک مؤلفهٔ قویا همبند می‌دهند. پس کافی است این ۳ راس را mark کرده (از پشته و گراف خارج کنیم) و الگوریتم را ادامه دهیم. راس F اکنون سر پشته است و قبلاً ملاقات (mark) نشده‌است. پس الگوریتم جستجوی عمق اول را بر روی آن اجرا می‌کنیم و F و E را به عنوان یک مؤلفهٔ قویا همبند دیگر، گزارش
و E را به عنوان یک مؤلفهٔ قویا همبند دیگر، گزارش می‌کنیم. با ادامه الگوریتم H و G و C نیز که در پشته باقی‌مانده‌اند، به عنوان آخرین مؤلفهٔ قویا همبند گزارش می‌کنیم. اثبات درستی الگوریتم. در نگاهی عمیق‌تر به الگوریتم، می‌توان متوجه شد که هر چه یک راس در قسمت بالاتری از پشته قرار گیرد، به این معناست که در زمان دیرتری مراحل الگوریتم بر روی آن به پایان رسیده‌است. به بیان دیگر اگر (f(u زمان به پایان رسیدن مراحل جستجوی عمق اول بر روی راس u نظر گرفته شود، هر چه راس u در پشته بالاتر (به سر پشته نزدیک‌تر) باشد،
راس u در پشته بالاتر (به سر پشته نزدیک‌تر) باشد، دارای (f(u بزرگتری نیز است. برای به دست آوردن f مربوط به هر راس، کافی است الگوریتم جستجوی عمق اول را به صورت زیر تغییر دهیم: Algorithm DFS(G) 1 for each vertex u ∈ V [G] 2 mark U as not visited 3 time ← 0 4 for each vertex u ∈ V [G] 5 do if u is unvisited 6 then DFS-Visit (u) Algorithm DFS-Visit(u) 1 mark u as visited 2 d[u] ← time 3 time + 1 4 for each v ∈ Adj[u] 5 do if v is unvisited 6 then DFS-Visit (v) 7 f [u] ← time 8 time + 1 پس الگوریتم کساراجو در
7 f [u] ← time 8 time + 1 پس الگوریتم کساراجو در واقع به این صورت است که تعریف. به ازای هر زیر مجموعه‌ای از رأس‌ها مانند U: لم. فرض کنید C1 و C2 دو مؤلفه متمایز قویا همبند در گراف G باشند و وجود دارد یک یالی از راس u به راس v به‌طوری‌که u ∈ C1 و v ∈ C2 در این صورت (f(C1 بزرگتر از (f(C2 است. اثبات: دو حالت وجود دارد: در ابتدا تمامی رأس‌های موجود در C1 ملاقات شده و سپس از طریق یال u به v، رأس‌های C2 ملاقات می‌شوند. چون C2 یالی به خارج از خود ندارد پس در ابتدا رأس‌های آن به پایان می‌رسد و سپس رأس‌های C1 به
رأس‌های آن به پایان می‌رسد و سپس رأس‌های C1 به پایان می‌رسد. در ابتدا تمامی رأس‌های موجود در C2 ملاقات شده و چون C2 یالی به خارج از خود ندارد پس الگوریتم در همان مؤلفه به پایان می‌رسد. سپس با شروع از رأس‌های C1 به کار خود ادامه می‌دهد. بنابراین در هر دو حالت (f(C1 بزرگتر از (f(C2 خواهد بود. نتیجه. یک نتیجه حاصل از این لم، این است که اگر در گراف G، داشته باشیم (f(C1 بزرگتر از (f(C2، در گراف معکوس یعنی GT، برعکس خواهد بود و (f(C1 کوچکتر از (f(C2 خواهد بود. چون مؤلفه‌های قویا همبند در G و GT برابر هستند و
چون مؤلفه‌های قویا همبند در G و GT برابر هستند و تنها جهت یال‌ها عوض خواهد شد. بنابراین چون این الگوریتم در ابتدا (f(uها را محاسبه می‌کند و سپس در GT، الگوریتم جستجوی عمق اول را از راسی که بیشینه (f(u را در گراف G دارد، اجرا می‌کند، این راس یعنی u مطابق نتیجه‌ای که در بالا گرفته شد، دارای کمینه (f(u است. به این ترتیب، اگر مؤلفه‌ای که u در آن وجود دارد را C3 بنامیم، الگوریتم جستجوی عمق اول در ابتدا تمامی همسایگان u را در C3 ملاقات می‌کند. حال ادعا می‌کنیم که جستجوی عمق اول در این مرحله به پایان می‌رسد. چون
جستجوی عمق اول در این مرحله به پایان می‌رسد. چون در غیر این صورت باید از C3 به یکی دیگر از مؤلفه‌ها مانند Ci یال وجود داشته باشد. درحالیکه از C3 به هیچ مؤلفه دیگری مانند Ci، یال وجود ندارد. چون اگر یالی از یک راس در C3 به یک راس در مؤلفه دیگر مانند Ci وجود داشت، طبق لم بالا، (f(C3 از (f(Ci بزرگتر بود که این با کمینه بودن (f(C3 تناقض است؛ بنابراین الگوریتم به درستی اولین مؤلفه قویا همبند را مشخص کرد. در مرحله بعد (f(Ci به گونه‌ای انتخاب می‌شود که در گراف G، از (f(C مربوط به تمامی مؤلفه‌ها به جز (f(C3 بزرگتر
(f(C مربوط به تمامی مؤلفه‌ها به جز (f(C3 بزرگتر است. به این ترتیب الگوریتم به درستی کار خود را به پایان می‌برد. تحلیل زمانی. همان‌طور که در توضیح الگوریتم گفته شد، الگوریتم شامل ۳ مرحله است: در صورتی که گراف به وسیله ماتریس مجاورت پیاده‌سازی شود، زمان اجرای این الگوریتم از (۲|O(|V خواهد بود. از طرف دیگر می‌دانیم اگر گراف به وسیله لیست مجاورت پیاده‌سازی شود، الگوریتم جستجوی عمق اول به زمان (|O(|V|+|E نیاز دارد که در آن V تعداد راسها و E تعداد یال هاست. برای معکوس کردن گراف نیز کافی است یک بار گراف را به
معکوس کردن گراف نیز کافی است یک بار گراف را به وسیله جستجوی اول عمق پیمایش کرده و در گذر از هر یال جهت آن یال را عوض کنیم. پس آن نیز به (|O(|V|+|E زمان نیاز دارد. پس در کل ۳ بار جستجوی اول عمق نیاز داریم. می‌توان مرحله اول و مرحله معکوس کردن را در یک بار پیمایش گراف انجام دهیم به این ترتیب تنها به دو جستجوی اول عمق نیاز داریم پس در کل زمان اجرا برابر(|O(|V|+|E است. پیاده‌سازی. شبه‌کد الگوریتم کساراجو به صورت زیر است: 1 Algorithm Kosaraju(G,v) 2 Input: G=(V,E),) 3 Output: strongly connected component (SCC)
3 Output: strongly connected component (SCC) 4 begin 5 while(stack does not contain all vertices) 6 Choose an arbitrary vertex v not in S 7 Depth First Search(G,V) 8 Each time that depth-first search finishes expanding a vertex u, push u onto S 9 compute GT 10 While(stack is not empty) 11 pop vertex v form stack 12 Depth First Search(GT,v) 13 Output set of visited vertices as a seprate SCC 14 mark this set of vertices form stack and graph 12 end پیاده‌سازی الگوریتم با استفاده از جاوا: import
پیاده‌سازی الگوریتم با استفاده از جاوا: import java.util.ArrayList; public class Kosaraju { private ArrayList&lt;Node&gt; stack; public ArrayList&lt;ArrayList&lt;Node» getSCC(Node root, AdjacencyList list){ stack = new ArrayList&lt;Node&gt;(); // search the graph (depth-first search), adding nodes to the stack search(root, list, true); // reverse all the edges in the graph list.reverseGraph(); // search the graph again in the stack's order ArrayList&lt;ArrayList&lt;Node» SCC = new
order ArrayList&lt;ArrayList&lt;Node» SCC = new ArrayList&lt;ArrayList&lt;Node»(); while(!stack.isEmpty()){ ArrayList&lt;Node&gt; component = new ArrayList&lt;Node&gt;(); search(stack.get(0), list, false); // any components we visited are strongly connected // remove them from the stack and add them to the component for(Iterator&lt;Node&gt; it = stack.iterator(); it.hasNext(); ){ Node n = it.next(); if(!n.visited){ component.add(n); it.remove(); // add the component to the result set SCC.add(component);
component to the result set SCC.add(component); return SCC; private void search(Node root, AdjacencyList list, boolean forward){ root.visited = forward; if(list.getAdjacent(root) == null){ if(forward) stack.add(0, root); return; for(Edge e : list.getAdjacent(root)){ if(e.to.visited != forward){ search(e.to, list, forward); if(forward) stack.add(0, root); کاربرد. پیدا کردن مؤلفه‌های قویا همبند از مهمترین مسایل در نظریه گراف است. با بدست آوردن گراف مؤلفه‌های قویا همبند، بسیاری از مسایل نظریه گراف به راحتی
قویا همبند، بسیاری از مسایل نظریه گراف به راحتی قابل حل است. مانند: که همه این مسایل با داشتن گراف مؤلفه‌های قویا همبند، در (|O(|E قابل حل است. علاوه بر این مسئله مؤلفه‌های قویا همبند در مخابرات و شبکه نیز بسیار کاربرد دارد.
طلای رنگی (به انگلیسی Colored gold) طلاهایی هستند که به رنگ و از جنس طلای خالص نیستند. طلای خالص رنگ زرد کمی مایل به قرمز دارد اما طلاهای رنگی دیگری نیز قابل تولید است. طلاهای رنگی به سه دسته قابل تقسیم هستند: آلیاژی، میان‌فلزی و سطوح کارشده مانند لایه‌های اکسید. طلای سفید به آلیاژی از طلا همراه با دست‌کم یک فلز سفیدرنگ گفته می‌شود. آلیاژ طلا برای ساخت طلای سفید معمولاً نیکل، منگنز، و پالادیم و در مواردی نقره، روی، پلاتین، و مس است. البته رنگ طلای سفید مرسوم در جواهرسازی رنگ واقعی این آلیاژ نیست، بلکه با
در جواهرسازی رنگ واقعی این آلیاژ نیست، بلکه با روکش کردن طلا از فلز رودیم به دست می‌آید. از آن‌جا که طلا در حالت خالص بسیار نرم است، در جواهرسازی با افزودن فلز دیگری آن را مقاوم‌تر می‌سازند. برای ساخت طلای زرد معمولاً از مس استفاده می‌شود اما برای طلای سفید از فلزی سفید یا نقره‌ای رنگ استفاده می‌شود. ویژگی‌های طلای سفید بسته به نوع و مقدار فلزی است که به طلا اضافه می‌شود. نیکل فلزی محکم و سخت است و در نتیجه آلیاژ طلا و نیکل برای ساخت حلقه، سنجاق و گیره مناسب است. آلیاژ طلا و پالادیم نرم‌تر و انعطاف‌پذیرتر
است. آلیاژ طلا و پالادیم نرم‌تر و انعطاف‌پذیرتر است و برای سرویس‌های جواهرات و سنگ‌های قیمتی کاربرد دارد. گاهی فلزات دیگری مثل مس، نقره و پلاتین هم برای افزودن مقاومت و افزایش وزن طلای سفید هم به این آلیاژ اضافه می‌شوند. آلیاژ طلا، نیکل، مس، روی (طلا: ۷۵۰ قسمت، نیکل: ۱۳۵، مس: ۸۵ و روی: ۳۰ قسمت) که در آن نیکل برای افزایش استحکام، مس برای افزایش چکش‌خوری و روی برای استحکام، و جلوگیری از زنگ‌زدن مس به طلا اضافه شده و همچنین آلیاژ طلا، پالادیم، نقره (طلا: ۷۵۰، پالادیم: ۲۰۰، نقره: ۵۰) از انواع متداول دیگر طلای
پالادیم: ۲۰۰، نقره: ۵۰) از انواع متداول دیگر طلای سفید است. همچنین آلیاژ طلا و آلومینیم (۷۸٫۴۹٪ طلا و بقیه آلومینیم) برای تولید "طلای ارغوانی" و آلیاژ طلا و ایندیم (۴۶٫۱۷٪ طلا و ۵۳٫۸۳٪ ایندیم) برای تولید "طلای آبی" استفاده می‌شوند. آلیاژ طلا و نیکل ارزان‌تر از طلا و پالادیم است اما برخی افراد به نیکل حساسیت دارند و استفاده طولانی از طلاهای حاوی نیکل در آن‌ها موجب بروز جوش‌های پوستی می‌شود. در طلای سفید هم مثل طلای زرد میزان طلای خالص عیار نامیده می‌شود. عیار ۱۸ از ۲۴ به معنای ۱۸ قسمت طلا و ۶ قسمت فلز یا
۱۸ از ۲۴ به معنای ۱۸ قسمت طلا و ۶ قسمت فلز یا فلزات دیگر است. کاربردهای دیگر. در زبان عامیانه گاهی به پلاتین هم طلای سفید گفته می‌شود در حالی‌که پلاتین فلزی متفاوت است و در مقایسه با طلا مقاوم‌تر، کمیاب‌تر، و رنگ آن درخشان‌تر از طلای سفید است. همچنین الکتروم که آلیاژی از طلا و نقره است و به‌طور طبیعی نیز یافت می‌شود گاه طلای سفید نامیده شده‌است.
نانومتر یک واحد طول در سیستم متری برابر با ۹-۱۰ متر است. یک نانومتر معادل ۱۰۰۰ پیکومتر یا ۱/۱۰۰۰ میکرون است. نامگذاری ترکیبی از پیشوند SI نانو (به‌معنای کوتوله) و واحد اصلیِ متر (مترون، به‌معنای واحد اندازه‌گیری) است. نانومتر اغلب به منظور توصیف ابعاد در مقیاس اتمی مورد استفاده است. برای مثال، قطر اتم هلیم در حدود ۰٫۱ نانومتر و قطر ریبوزوم برابر ۲۰ نانومتر می‌باشد. واحد نانومتر به‌طور عمده برای تعیین طول موج تابش الکترومغناطیسی نزدیک طیف موج مرئی مورد استفاده است: نور مرئی به‌طور مشخص بازهٔ ۳۵۰ تا ۶۸۰
است: نور مرئی به‌طور مشخص بازهٔ ۳۵۰ تا ۶۸۰ نانومتر را شامل می‌شود که رنگ بنفش کوتاه ترین طول موج و رنگ سرخ بلند ترین طول موج را بین نور های مرئی دارند.(در کتاب شیمی(۱)پایه دهم دبیرستان طول موج نور مرئی بین ۴۰۰ تا ۷۰۰ نانومتر بیان شده است)؛ به‌نظر می‌رسد که نانومتر در حال جایگزینی با سایر واحدهای رایج در ابعاد با مقیاس اتمی نظیر انگستروم، که برابر ۰٫۱ نانومتر است، می‌باشد. این واحد عموماً به حوزهٔ نانو تکنولوژی مربوط می‌شود. همچنین از اواخر دههٔ ۱۹۸۰، این واحد به‌منظور توصیف تولیدات تکنولوژیِ صنعتی در صنعت
به‌منظور توصیف تولیدات تکنولوژیِ صنعتی در صنعت نیمه‌رسانا مورد استفاده قرار می‌گرفت. نانومتر در ابتدا با نام میلی‌میکرون شناخته می‌شد، چراکه برابر با ۱/۱۰۰۰ میکرون است.
مفدرون یک ماده مخدر از نوع محرک است مفدرون به نام‌های ۴-متیل مت‌کاتینون (4MMC) یا ۴-متیل افدرون نیز شناخته می‌شود. مفدرون در دسته کاتینون قرار دارد مفدرون به صورت سنتیتک ساخته می‌شود و اثراتی مشابه با اکستاسی و آمفتامین و کوکائین دارد مفدرون به صورت قرص و پودر موجود است و می‌تواند به صورت خوراکی یا اسنیف یا تزریقی استفاده شود. منابع. [Erowid 4-Methylmethcathinone (Mephedrone, 4-MMC)Mephedrone - Wikipedia, the free encyclopedia
سیگار برقی یا سیگار الکترونیکی ( ویپ و پادسیستم) وسیله‌ای است الکترونیکی که مصرف نیکوتین را به وسیله بخار کردن مایع الکترونیکی (e-liquid) توسط المنت حرارتی (Coil) شبیه‌سازی می‌کند. این کار توسط تولید بخار از ماده‌ای به نام سالت نیکوتین یا ای لیکوئید یا ای جویس (به انگلیسی E juice) صورت می‌گیرد. برخی از آن‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند تا بو، طعم، مزه و احساس کشیدن سیگار واقعی را به مصرف‌کننده بدهند اما زیان‌های سیگار واقعی را نداشته یا این زیان‌ها به حداقل برسد. سیگارهای الکترونیکی به دو دسته ویپ و پاد سیستم
سیگارهای الکترونیکی به دو دسته ویپ و پاد سیستم تقسیم می‌شوند که ویپ‌ها اغلب برای مصرف‌کنندگان تفریحی، و پاد سیستم‌ها اغلب برای ترک سیگار استفاده می‌شوند. در مورد مضرات احتمالی استفاده از سیگارهای الکترونیکی نمی‌توان با اطمینان نظر داد. اگرچه این دستگاه‌ها احتمالاً در مقایسه با سیگارهای معمولی سالم‌تر هستند، نتایج تأثیرات بلند مدت استفاده از آن‌ها بر روی بدن انسان به‌طور قطع موجود نیست. شواهد اولیه نشان می‌دهد استفاده از این دستگاه‌ها می‌تواند به ترک سیگار کمک کند، هرچند بهتر بودن کارایی این دستگاه‌ها در
کمک کند، هرچند بهتر بودن کارایی این دستگاه‌ها در مقایسه با سایر روش‌های ترک سیگار هنوز به اثبات نرسیده‌است. فواید این دستگاه‌ها در کاهش معضلات ناشی از مصرف دخانیات هنوز روشن نیست، اما ممکن است در کاهش مرگ و میر و بیماری‌های ناشی از مصرف دخانیات مؤثر باشند. آزمایش‌های انجام گرفته تاکنون هیچ عوارض خطرناکی برای استفاده‌کنندگان نشان نداده‌اند. عوارض خفیف‌تری که تاکنون ثبت شده شامل التهاب و حس ناخوشایند در گلو و دهان، سرفه، سرگیجه و تهوع می‌باشد. افراد غیر سیگاری در صورت استفاده از این دستگاه‌ها در معرض اعتیاد
در صورت استفاده از این دستگاه‌ها در معرض اعتیاد به نیکوتین قرار می‌گیرند. سیگار الکترونیکی اولین‌بار در سال ۲۰۰۳ و در کشور چین تولید شد اما امروزه در نقاط مختلف جهان فروخته می‌شود و میلیونها مصرف‌کننده دارد. مطالعهٔ جدیدی در آمریکا نشان داده‌است که در سال ۲۰۱۶، حدود ۱۱ میلیون از بالغان آمریکایی مصرف‌کنندهٔ متداول سیگار الکترونیکی بودند. مزیت‌ها و خطرهای احتمالی سیگارهای الکترونیکی، موضوع مورد بحث محقق‌ها و سازمان‌های فعال در زمینهٔ بهداشت و سلامتی است. بعضی دانشمندان، از جمله مسئولان اداره مواد غذائی و
دانشمندان، از جمله مسئولان اداره مواد غذائی و داروئی ایالات متحده آمریکا هشدار داده‌اند که در مورد ایمن بودن این محصول، هنوز سؤال‌های فراوانی بی‌پاسخ مانده‌است. طبق آزمایش‌های انجام‌شده هیچ‌کدام از ۴۰۰۰ مادهٔ شیمیایی مضر موجود در کاغذ، فیلتر و توتون سیگارهای معمولی در سیگارهای الکترونیکی وجود ندارد اما این سیگارها حاوی مواد شیمیایی مضر دیگری هستند که می‌توانند به اندازهٔ سیگارهای معمولی به مصرف‌کننده آسیب بزنند. محققان می‌گویند بیست درصد نوجوانان (۱۳تا ۱۹ سال) بریتانیایی سیگار الکترونیکی (برقی) را امتحان
سال) بریتانیایی سیگار الکترونیکی (برقی) را امتحان کرده یا آن را خریده‌اند. سازندگان سیگار برقی مدعی هستند که این نوع سیگار باعث تشویق نوجوانان به استفاده از آن نمی‌شود، اما نتیجه این تحقیق که در دانشگاه جان مورز لیورپول انجام شده این ادعا را زیر سؤال می‌برد. سیگار الکترونیکی فاقد بسیاری از مواد مضر و سرطان‌زای دود سیگار معمولی است، اما دربارهٔ آن اختلاف نظر زیادی وجود دارد. پژوهش‌ها موید آن است که مصرف‌کنندگان سیگارهای الکترونیکی در قیاس با سایرین، شانس کمتری برای ترک سیگار دارند. تحقیق در دانشگاه
شانس کمتری برای ترک سیگار دارند. تحقیق در دانشگاه کالیفرنیا نشان می‌دهد افرادی که از سیگار الکترونیکی استفاده می‌کنند، ۲۸ درصد کمتر از افرادی که از این نوع سیگار استفاده نمی‌کنند، شانس ترک سیگار دارند. نوع دیگری از این دستگاه وجود دارد با نام اختصاری VAPE ویپ که قوی‌تر و پیشرفته‌تر از سیگارهای الکترونیکی معمولی است. اجزای تشکیل دهنده. سیگارهای الکترونیکی از اجزای مختلفی تشکیل شده‌اند که هر کدام نقشی در عملکرد دستگاه ایفا می‌کنند. اجزای اصلی این دستگاه عبارتند از: باتری: وظیفه تأمین انرژی برای گرم کردن
از: باتری: وظیفه تأمین انرژی برای گرم کردن المنت دستگاه را برعهده دارد. باتری‌های این دستگاه‌ها معمولاً از نوع لیتیوم-یون است و در دو مدل قابل شارژ یا یکبار مصرف عرضه می‌شوند. برخی مدل‌ها از باتری‌های داخلی و برخی دیگر از باتری‌های جداشدنی و قابل تعویض استفاده می‌کنند. کارتریج یا تانک (مخزن): این قسمت، محفظه‌ای است که مایع ویپ (جویس یا لیکویید) در آن ذخیره می‌شود. کارتریج‌های یک‌بار مصرف در برخی مدل‌ها قابل تعویض هستند، اما تانک‌ها معمولاً قابل شارژ بوده و می‌توان مایع ویپ را در آن‌ها دوباره پر کرد. کوئل
می‌توان مایع ویپ را در آن‌ها دوباره پر کرد. کوئل (المنت حرارتی): کوئل سیم پیچی است که با عبور جریان الکتریکی گرم می‌شود و مایع درون مخزن را تبخیر می‌کند. کوئل‌ها معمولاً از موادی مانند کانتال، نیکل یا استیل ساخته می‌شوند و نیاز به تعویض دوره‌ای دارند. دهانه(سری): بخار تولیدشده از طریق این دهانه منتقل می‌شود. دهانه‌ها معمولاً از مواد مقاوم در برابر حرارت ساخته می‌شوند و در مدل‌های مختلف، اندازه و شکل‌های متنوعی دارند. برد الکترونیکی: وظیفه کنترل دمای کوئل و سایر تنظیمات دستگاه را برد بر عهده دارد. بردها در
سایر تنظیمات دستگاه را برد بر عهده دارد. بردها در برخی مدل‌ها شامل نمایشگر، دکمه‌های تنظیم دستگاه و ولتاژ و سنسورهای مختلفی برای بهبود تجربه کاربر هستند. این اجزا با همکاری یکدیگر، مایع ویپ را به بخار تبدیل می‌کنند و امکان استفاده به‌عنوان جایگزین سیگار سنتی را فراهم می‌سازند. استدلال. سیگار الکترونیکی حاوی هیچ‌یک از مواد زیانباری نیست که از سوختن توتون و کاغذ سیگارهای معمولی تولید می‌شود اما می‌تواند میل به سیگار کشیدن را تسکین دهد. به این ترتیب، سیگار برقی «وسیله واسطه» برای کنار گذاشتن کامل مصرف دخانیات
«وسیله واسطه» برای کنار گذاشتن کامل مصرف دخانیات توصیف شده‌است. پژوهشگران بسیاری نیز از کشورهای مختلف جهان در نامه‌ای به سازمان بهداشت جهانی، وابسته به سازمان ملل متحد، از این سازمان خواستند از قرار دادن سیگار برقی در طبقه‌بندی دخانیات زیانبار مانند سیگار خودداری ورزد و خواستار آزادی استفاده از سیگار برقی شده‌اند. به عقیده آنان طبقه‌بندی سیگار الکترونیک در زمره دخانیات زیانبار باعث خواهد شد تا فرصتی مناسب برای کاهش موارد بیماری و مرگ در اثر استعمال دخانیات از دست برود. سیگار برقی «بخشی از راه حل» مسئله
از دست برود. سیگار برقی «بخشی از راه حل» مسئله مصرف دخانیات است و نباید آن را «بخشی از مسئله» تلقی کرد. مخالفان. در مقابل، مخالفان سیگار برقی دلایلی را در توصیه به وضع محدودیت علیه این محصول مطرح کرده‌اند. به گفته آنان، هنوز پژوهش‌های کافی برای تشخیص زیان احتمالی این محصول صورت نگرفته و تا آن زمان، باید سیگار برقی را یک خطر بهداشتی بالقوه تلقی کرد. آنان همچنین با این نظر که سیگار برقی «واسطه» ترک دخانیات است مخالفت کرده و گفته‌اند که سیگار برقی خود می‌تواند اعتیادآور باشد. برخی از مخالفان سیگار برقی
اعتیادآور باشد. برخی از مخالفان سیگار برقی افزوده‌اند که دسترسی افراد غیرسیگاری، به خصوص نوجوانان به این محصول و عادت به استنشاق بخار آن باعث شود که مصرف‌کنندگان به تدریج به استعمال «کالای واقعی» یعنی سیگار کشانده شوند و تمامی تلاش‌ها برای مبارزه با دخانیات را خنثی کنند. در برابر این هشدار، برخی از تولیدکنندگان سیگار برقی محصولاتی را عرضه کرده‌اند که شباهت چندانی به سیگارهای معمولی ندارد. ماه گذشته محققان آمریکایی به این نتیجه رسیدند که سیگار الکترونیکی در موش‌ها باعث آسیب به ریه شده و احتمال عفونت ریوی را