payamvha/North_RAG huggingface dataset:
30% test &lt;/source &gt; در نهایت یک مدل آدابوست روی مجموعه‌داده اجرا می‌کنیم. &lt;source lang="python"&gt; abc = AdaBoostClassifier(n_estimators=۵۰, learning_rate=۱) model = abc.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) &lt;/source &gt; اثبات و فهم ریاضی آدابوست. عمل تقویت کردن را می‌توان به صورت حداقل کردن یک تابع هزینه محدب روی یک مجموعه محدب از توابع در نظر گرفت. به‌طور خاص تابعی که حداقل می‌شود نمایی است: formula_32 و ما به‌دنبال تابعی به شکل زیر هستیم: formula_33 مجهولِ تابع هزینه
به شکل زیر هستیم: formula_33 مجهولِ تابع هزینه formula_34، formula_35 است که خود به formula_36 بستگی دارد. در نتیجه بهینه‌سازی تابع هزینه در نهایت باید نسبت به formula_37 صورت بگیرد. حال برای راحتتر شدن کار فرض می‌کنیم که مقادیر formula_38 ثابت هستند و هدف ما پیدا کردن formula_39 و formula_40 است. با این اوصاف تابع formula_34را می‌توان به شکل پایین نوشت: formula_42 اگر formula_43 را با formula_44 نمایش دهیم، تابع هزینه ما به شکل پایین تغییر شکل خواهد داد: formula_45 اگر مجموعه تمام داده‌هایی که توسط
داد: formula_45 اگر مجموعه تمام داده‌هایی که توسط formula_46 به درستی پیش‌بینی می‌شوند را با formula_47 و مجموعه تمام داده‌هایی که توسط formula_46 نادرست پیش‌بینی می‌شوند را با formula_49 نمایش دهیم. تابع هزینه به شکل پایین تغییر خواهد کرد: formula_50 حال اگر formula_51 را نسبت به formula_52 بهینه کنیم، از آنجا کهformula_53 و formula_54 نسبت به formula_52 ثابت هستند، فقط باید formula_56 را نسبت به formula_52 کمینه کنیم؛ یعنی formula_58 بعد از پیدا کردن formula_52 باید formula_60 را پیدا کنیم اگر formula_61
باید formula_60 را پیدا کنیم اگر formula_61 را formula_62 بنامیم تابع هزینه ما تبدیل می‌شود به formula_63که اگر از آن نسبت به formula_60 مشتق بگیریم و جواب را در نقطه صفر به‌دست بیاوریم به این جواب می‌رسیم: formula_65. حال که formula_66 و formula_67 را پیدا کردیم باید ببینیم که formula_68 به چه شکل نسبت به formula_44 بروز می‌شود. formula_68 همان formula_71 است یعنی formula_72 پس ارتباط formula_68 با formula_44 به این شکل خواهد بود: formula_75 از آنجا که formula_76 به‌روز کردن formula_68 به این شکل تغییر
به‌روز کردن formula_68 به این شکل تغییر خواهد کرد: formula_78 اگر تمام formula_68‌ها را در یک مقدار ثابتی ضرب کنیم تأثیری در جواب نهایی formula_80 و formula_81 و formula_82 نخواهد داشت. ازین رو همیشه می‌توان مقدار آن‌ها را نرمال‌سازی کرد. با نرمال‌سازی formula_68 به معادله بازگشتی پایین می‌رسیم، در این معادله formula_84 : formula_85 formula_68 همان formula_87است، و از آنجا که formula_88در جواب formula_89 تأثیری ندارد، می‌توان آن را حذف کرد. حال اگر formula_90 را همان formula_5 بگیریم به الگوریتم آدابوست
را همان formula_5 بگیریم به الگوریتم آدابوست خواهیم رسید.
ادراک‌پریشی یا آگنوزیا در لغت به معنی نادانستن و بنابراین نقص در بازشناسی است. به‌طور کلی یک فرد ادراک‌پریش می‌تواند اشیاء و اشکال را حس کند اما نمی‌تواند هوشیارانه آن‌ها را تشخیص دهد و معنی آن‌ها را تفسیر کند. ادراک‌پریشی می‌تواند ناشی از وجود ضایعه ای در کورتکس لوب پاریتال (حسی) باشد.
ادراک‌پریشی چهره‌ای، چهره‌کوری یا چهره‌ناشناسی یا پروسپاگنوزیا که یک کلمه یونانی است که از دو قسمت تشکیل شده است: "prosopon" به معنی صورت و "agnosia" به معنای نابینایی. نوعی اختلال عصب‌شناختی که مشخصهٔ آن ناتوانی در بازشناسی چهره‌هاست. در موارد بسیار شدیدِ آن ممکن است شخص توانایی بازشناسی چهرهٔ خود را نیز نداشته باشد. در اصل، این اصطلاح به وضعیتی اطلاق می شود که پس از آسیب شدید به مغز رخ می‌دهد (prosopagnosia اکتسابی)، اما یک نوع مادرزادی یا رشدی این اختلال وجود دارد که ممکن است حدود 2.5٪ از جمعیت جهان را
وجود دارد که ممکن است حدود 2.5٪ از جمعیت جهان را تحت تاثیر قرار دهد. ناحیه‌ای از مغز که مسئول پروسوپاگنوزیا است، شکنج دوکی شکل است که به طور خاص به صورت‌ها پاسخ می‌دهد روش تشخیص چهره برای کسانی که پروسوپاگنوزیا دارند بستگی به... سیستمی با حساسیت کمتر برای تشخیص اشیاء نیمه راست شکنج دوکی شکل بیشتر از نیمه چپ در تشخیص چهره های آشنا نقش دارد در تشخیص چهره انسان نقش دارد یا اگر با محرک های بصری بسیار آموزش دیده همراه باشد. افراد مبتلا به بیماری ادراک‌پریشیِ چهره‌ای ناگزیر هستند به‌جای توجه به چهرهٔ افراد،
چهره‌ای ناگزیر هستند به‌جای توجه به چهرهٔ افراد، نشانه‌های دیگری مانند آرایش مو، لباس، صدا یا سایر علایم مشخصه را برای شناسایی آنان به کار گیرند. پروسوپاگنوزی اکتسابی و پروسوپاگنوزی مادرزادی (تکاملی) ناشی از آسیب به لوب گیجگاهی و پس سری است (به علل و مناطق آسیب دیده مغز مراجعه کنید) و اغلب در بزرگسالان نیز دیده می‌شود به بخش‌های شناختی و انجمنی اضافی (به بخش ها مراجعه کنید). به اندازه کافی، فردی که دارای پروسوپاگنوزی مادرزادی است، هرگز نمی تواند توانایی تشخیص چهره ها را به دست آورد، اگرچه تلاش های متعددی
چهره ها را به دست آورد، اگرچه تلاش های متعددی برای درمان صورت گرفته است، هیچ درمان واقعی و موثری برای گروهی از افراد مبتلا به ادراک‌پریشیِ چهره‌ای نشان داده نشده است او استراتژی های تمایز «تدریجی» یا استراتژی «ویژگی به ویژگی» را می آموزد که ممکن است شامل سرنخ های ثانویه مانند لباس، راه رفتن، رنگ مو ، شکل بدن و صدا باشد . از آنجایی که چهره عامل مهمی در تعیین هویت در حافظه است ، کسانی که از پیش‌آگاهی رنج می‌برند ممکن است حفظ اطلاعات در مورد افراد و همچنین تعامل عادی با آنها دشوار باشد. Prosopagnosia همچنین
عادی با آنها دشوار باشد. Prosopagnosia همچنین با سایر اختلالات مرتبط با نواحی مجاور مغز مرتبط است: همیانوپسی چپ (از دست دادن بینایی در سمت چپ همراه با آسیب به لوب اکسیپیتال راست)، کوررنگی (نقص درک رنگ و معمولاً با یک طرفه یا دو طرفه همراه است. آسیب به لوب گیجگاهی) و عدم جهت گیری توپوگرافی (از دست دادن آشنایی با محیط و مشکل در استفاده از نشانه ها و این با آسیب به قسمت خلفی شکنج پاراهیپوکامپ و قسمت قدامی شکنج زبانی سمت راست همراه است.) انواع. ادراک‌پریشیِ چهره‌ای معمولاً برای توصیف مواردی از prosopagnosia
معمولاً برای توصیف مواردی از prosopagnosia اکتسابی با برخی از مراحل اولیه در سیستم ادراک چهره استفاده می شود. آنها همچنین قادر به تشخیص چهره های آشنا و ناآشنا نیستند، با این حال می توانند افراد را بر اساس شواهدی غیر از صورت، مانند لباس ، مدل مو ، یا صدا تشخیص دهند. پروسوپاگنوزی انجمنی: اغلب برای توصیف مواردی از پروسوپاگنوزی اکتسابی استفاده می‌شود که فرآیندهای ادراکی را دور می‌زند، اما با پیوند دادن فرآیندهای ادراک اولیه صورت با اطلاعات معنایی افراد که در حافظه نگه می‌داریم ، ناحیه زمانی قدامی سمت راست ممکن
نگه می‌داریم ، ناحیه زمانی قدامی سمت راست ممکن است نقش مهمی در پروسوپاگنوزی تداعی ایفا کند افراد مبتلا به ادراک‌پریشیِ چهره‌ای با این نوع اختلال، می توانند تشخیص دهند که آیا تصاویر افراد یکسان است یا خیر و همچنین سن و جنسیت را از چهره آن افراد استنباط کنند (که نشان می دهد حتی برخی از چهره ها را تشخیص می دهند)، اما ممکن است نتوانند. برای شناسایی افراد یا اطلاعات مربوط به آنها مانند نام، شغل یا آخرین باری که با آنها ملاقات کرده اند. ادراک‌پریشیِ چهره‌ای رشدی (DP) یک نقص ادراک مادام العمر است که در اوایل
(DP) یک نقص ادراک مادام العمر است که در اوایل دوران کودکی شروع می شود و نمی توان آن را تحت عنوان آسیب اکتسابی مغز قرار داد عامل ژنتیکی برای این بیماری معرفی شد آنها به طور تصادفی نمونه‌هایی از این نظرسنجی را ارائه کردند که در آن هفده مورد از خانواده‌های مبتلا به پروسوپاگنوزیا را مشخص کردند و در هر یک از چهارده خانواده، یک فرد دیگر پیدا شد. تحت تاثیر قرار گیرد. در سال 2005، مطالعه‌ای که توسط Ingo Kinerknecci انجام شد، نشان داد که از مدل اختلالات مادرزادی prosopagnosia پشتیبانی می‌کند در خانواده های خاصی
prosopagnosia پشتیبانی می‌کند در خانواده های خاصی بسیار رایج است (Kennerknecht et al. 2006). اختلالات رشدی متعددی وجود دارد که با افزایش احتمال اینکه فرد در درک چهره مشکل داشته باشد و ممکن است فرد از آنها آگاه نباشد، مرتبط است. مکانیسم این نقص شناختی تا حد زیادی ناشناخته است. فهرستی جزئی از برخی از اختلالاتی که معمولاً عناصر prosopagnosia در آنها وجود دارد شامل اختلالات یادگیری غیرکلامی، بیماری آلزایمر و اختلالات طیف اوتیسم به طور کلی است. نواحی مغز تحت تأثیر و تحت تأثیر قرار گرفته. Prosopagnosia ممکن است
و تحت تأثیر قرار گرفته. Prosopagnosia ممکن است در اثر آسیب به نواحی مختلف ناحیه اکسیپیتال خلفی (ناحیه پس سری)، شکنج دوکی شکل (ناحیه دوکی شکل) و توموگرافی انتشار پوزیترون قدامی (PET) ایجاد شود و اسکن‌های fMRI نشان داده‌اند که این نواحی به‌طور خاص برای پاسخ‌گویی عمل می‌کنند در یک فرد بدون ادراک پریشی چهره ای، عمدتاً نواحی اکسیپیتال تحتانی در مراحل اولیه ادراک صورت درگیر هستند، ساختار گیجگاهی قدامی اطلاعات خاصی را در مورد چهره، نام و صدای یک فرد آشنا یکپارچه می‌کند. پروسوپاگنوزی اکتسابی می‌تواند در نتیجه
می‌کند. پروسوپاگنوزی اکتسابی می‌تواند در نتیجه انواع مختلفی از علل عصبی ایجاد شود. علل عروقی پروسوپاگنوزیا شامل انسداد شریان مغزی خلفی (PCAIs) و خونریزی در قسمت میانی خلفی ناحیه اکسیپیتوتمپورال است، اینها می‌توانند دو طرفه یا یک طرفه باشند، اما اگر یک طرفه باشند تقریباً همیشه در نیمکره راست هستند. مطالعات اخیر تأیید کرده‌اند که آسیب به نیمکره راست مغز، به‌ویژه به نواحی پس‌سری گیجگاهی، برای القای پروسوپاگنوزیا کافی است. اسکن MRI از افراد مبتلا به پروسوپاگنوزیا آسیب مجزا به سمت راست مغز را نشان داد، در حالی
آسیب مجزا به سمت راست مغز را نشان داد، در حالی که اسکن‌های fMRI نشان داد که نیمه چپ مغز به‌طور طبیعی عمل می‌کند. آسیب یک طرفه پس سری به سمت چپ منجر به اشیاء بی جان شد، در حالی که تشخیص چهره تحت تأثیر قرار نگرفت. گفته شده است که اختلالات تشخیص چهره ناشی از آسیب به قسمت چپ مغز به دلیل نقص معنایی است که فرآیندهای بازیابی درگیر در به دست آوردن اطلاعات معنایی در مورد یک فرد از طریق روش بصری را مسدود می‌کند. سایر علل کمتر شایع شامل مسمومیت با مونوکسید کربن، لوبکتومی گیجگاهی، انسفالیت، تومورها، آتروفی لوب گیجگاهی
گیجگاهی، انسفالیت، تومورها، آتروفی لوب گیجگاهی راست، آسیب روانی، بیماری پارکینسون و بیماری آلزایمر است. تشخیص چهره ناخودآگاه. یکی از ویژگی های جالب prosopagnosia این است که تشخیص چهره هر دو جنبه ادراکی و غیر ادراکی را شامل می شود. آزمایش‌ها نشان داده‌اند که وقتی به افراد مبتلا به پروسوپاگنوزیا چهره‌های آشنا و ناآشنا نشان داده می‌شود، ممکن است نتوانند با موفقیت افراد را در تصاویر شناسایی کنند یا حتی آشنایی ساده‌ای نشان دهند (این فرد آشنا/ناآشنا به نظر می‌رسد). با این حال، وقتی مقداری از واکنش عاطفی انجام می
با این حال، وقتی مقداری از واکنش عاطفی انجام می شود، گرایش به واکنش های عاطفی نسبت به برخی از افراد آشنا وجود دارد، حتی اگر تبعیض ادراکی رخ ندهد. این نشان می دهد که احساسات نقش مهمی در تشخیص چهره ایفا می کند، شاید زمانی که شناخت افراد اطراف شما به بقا (به ویژه ایمنی) بستگی دارد. تصور می‌شود که هذیان کاپگرا ممکن است برعکس prosopagnosia باشد، در این صورت تشخیص ادراکی افراد از طریق چهره‌ها را فراهم می‌کند، اما بدون نشان دادن هیچ واکنش عاطفی، و ممکن است منجر به این باور هذیانی شود که یکی از بستگان یا همسر با
این باور هذیانی شود که یکی از بستگان یا همسر با یک بستگان جایگزین شده است.
سونی تبلت اس همچنین شناخته‌شده تحت نام سونی تبلت اس۱ ، تبلت عرضه‌شده به‌وسیلهٔ شرکت سونی است که در تاریخ ۱۶ سپتامبر ۲۰۱۱ در اروپا و آمریکا و در ۲۵ اکتبر ۲۰۱۱ در استرالیا عرضه گردید. سخت‌افزار. نمایشگر سونی تبلت اس در اندازهٔ ۹٬۴ اینچ از نوع ال‌سی‌دی و با تفکیک‌پذیری ۸۰۰×۱۲۸۰ پیکسل است. این دستگاه از یک چیپ‌ست ان‌ویدیا تارگا استفاده می‌کند که شامل یک پردازندهٔ ARM Cortex-A9 از نوع دوهسته‌ای و با سرعت ۱ گیگاهرتز می‌باشد، گرافیک این دستگاه از نوع جی‌فورس ULP است و حافظهٔ رم آن ۱ گیگابایت به‌اضافه ۱۶ یا ۳۲
است و حافظهٔ رم آن ۱ گیگابایت به‌اضافه ۱۶ یا ۳۲ گیگابایت حافظهٔ داخلی به‌همراه پشتیبانی از کارت حافظهٔ اس‌دی است. سونی تبلت اس دارای یک دوربین ۵ مگاپیکسل با فیلمبرداری اچ‌دی است، این دستگاه از امکانات سامانهٔ موقعیت‌یاب جهانی (جی‌پی‌اس)، وای-فای، بلوتوث به‌همراه EDR، مادون قرمز، میکرو یواس‌بی و درگاه ۳٬۵ میلی‌متری پشتیبانی می‌کند. نرم‌افزار. سونی تبلت اس دارای سیستم‌عامل آندروید نسخهٔ ۳٬۱ است اما پس از مدت کوتاهی بعد از تولید آن، شرکت سونی آپدیت نسخهٔ ۳٬۲ آن را در دسترس قرار داد.
توهم زدگی به انگلیسی:hallucinosis اصطلاحی کلی است به معنای مستعد بودن مفرط برای توهم.این اصطلاح برای حالت‌هایی به کار می‌رود که در آن‌ها توهم‌ها دارای اساس عضوی یا ناشی از مصرف مواد هستند.
منبع فرانک-رید (Frank–Read source) مکانیزمی برای توجیه تکثیر نابه‌جایی‌ها به هنگام تغییر شکل کریستال است. هنگام تغییر شکل به منظور ایجاد لغزش، نابه‌جایی‌ها باید توسط مکانیزم‌هایی تکثیر شوند که یکی از آن‌ها منبع فرانک-رید است. در طی فرآیند کرنش سختی (Cold working) نابه‌جایی‌ها توسط منبع فرانک-رید تکثیر می‌شوند. افزایش چگالی نابه‌جایی‌ها تنش تسلیم فلزات را افزایش می‌دهد و در نتیجه استحکام فلز افزایش می‌یابد. این مکانیزم توسط دو فیزیکدان بریتانیایی، چارلز فرانک و تورنتن رید پیشنهاد شد. تاریخچه. چارلز فرانک
و تورنتن رید پیشنهاد شد. تاریخچه. چارلز فرانک تاریخچه این کشف را از دیدگاه خود در مجموعه مقالات انجمن سلطنتی در سال ۱۹۸۰ شرح داد. در سال ۱۹۵۰، چارلز فرانک، که در آن زمان محققی در بخش فیزیک در دانشگاه بریستول بود، از ایالات متحده بازدید کرد تا در کنفرانسی در مورد پلاستیسیته کریستال در پیتسبورگ شرکت کند. فرانک خیلی قبل از کنفرانس وارد ایالات متحده شد تا زمانی را در آزمایشگاه نیروی دریایی بگذراند و در دانشگاه کرنل سخنرانی کند. هنگامی که فرانک در طول سفر خود به پنسیلوانیا از پیتسبورگ بازدید کرد، نامه‌ای از
به پنسیلوانیا از پیتسبورگ بازدید کرد، نامه‌ای از دانشمند همکار جوک اشلبی دریافت کرد که به او پیشنهاد می‌کرد مقاله اخیر گونتر لیبفرید را بخواند. قرار بود فرانک سوار قطاری به مقصد کرنل شود تا در کرنل سخنرانی کند، اما قبل از عزیمت به کرنل به کتابخانه موسسه فناوری کارنگی رفت تا یک نسخه از مقاله را تهیه کند. کتابخانه هنوز مجله‌ای با مقاله لایبفرید نداشت، اما کارکنان کتابخانه معتقد بودند که مجله می‌تواند در بسته‌ای که به تازگی از آلمان وارد شده است باشد. فرانک تصمیم گرفت منتظر بماند تا کتابخانه بسته را باز کند،
گرفت منتظر بماند تا کتابخانه بسته را باز کند، که در واقع حاوی مجله بود. پس از خواندن مقاله، او با قطار به سمت کرنل رفت، در آنجا به او گفتند که زمان را تا ساعت ۵:۰۰ بگذراند، زیرا اعضای هیئت علمی در حال جلسه بودند. فرانک تصمیم گرفت بین ساعت ۳:۰۰ تا ۵:۰۰ پیاده روی کند. در طول این دو ساعت، در حالی که مقاله لایبفرید را بررسی می کرد، نظریه ای را برای چیزی که بعداً منبع فرانک-رید نام گرفت، فرموله کرد. چند روز بعد، او به کنفرانس پلاستیکی کریستالی در پیتسبورگ رفت و در لابی هتل با تورتون رید برخورد کرد. پس از مواجهه
لابی هتل با تورتون رید برخورد کرد. پس از مواجهه با یکدیگر، دو دانشمند بلافاصله دریافتند که تقریباً به طور همزمان به همان ایده برای تولید نابجایی رسیده اند (فرانک در حین پیاده روی در کورنل و تورنتون رید در هنگام چای چهارشنبه گذشته) و تصمیم گرفتند مقاله مشترکی در مورد موضوع. مکانیسم تولید نابجایی شرح داده شده در آن مقاله اکنون به عنوان منبع فرانک-رید شناخته می شود. مکانیزم. منبع فرانک-رید مکانیزمی بر اساس تکثیر نابجایی در یک صفحه لغزش تحت تنش برشی است. یک نابجایی مستقیم را در یک صفحه لغزش کریستالی با دو
نابجایی مستقیم را در یک صفحه لغزش کریستالی با دو انتهای پین شده ی A و B، در نظر بگیرید. اگر تنش برشی روی صفحه لغزش اعمال می شود و سپس یک نیرو formula_1، که در آن b بردار برگر نابجایی و x فاصله بین محل‌های پین A و B است، در نتیجه تنش برشی روی خط نابجایی اعمال می‌شود. این نیرو به صورت عمود بر خط عمل می کند و باعث می شود که نابجایی طولانی شود و به شکل قوس منحنی شود. نیروی خمشی ناشی از تنش برشی با کشش خط نابجایی مخالف است، که در هر انتهای نابجایی در امتداد جهت خط نابجایی به دور از A و B به اندازه ی formula_2
خط نابجایی به دور از A و B به اندازه ی formula_2 عمل می کند. که در آن G مدول برشی است. اگر نابجایی خم شود، انتهای نابجایی زاویه ای با خط افقی بین A و B ایجاد می کند که به کشش های خطی که در امتداد انتهای آن ها عمل می کنند، یک جزء عمودی می دهد که مستقیماً در برابر نیروی ناشی از تنش برشی عمل می کند. اگر تنش برشی کافی اعمال شود و نابجایی خم شود، مولفه عمودی ناشی از کشش های خط، که مستقیماً در برابر نیروی ناشی از تنش برشی عمل می کند، با نزدیک شدن نابجایی به شکل نیم دایره ای رشد می کند. هنگامی که نابجایی به صورت
دایره ای رشد می کند. هنگامی که نابجایی به صورت نیم دایره ای در می آید، تمام کشش خط در برابر نیروی خمشی ناشی از تنش برشی عمل می کند، زیرا کشش خط بر افقی بین A و B عمود است. بنابراین برای رسیدن نابجایی به این نقطه، واضح است که معادله: formula_3 باید ارضا شود و از این طریق می توانیم تنش برشی را حل کنیم: formula_4 این تنشی است که برای ایجاد جابجایی از منبع فرانک-رید لازم است. اگر تنش برشی بیش از این افزایش یابد و نابجایی از حالت تعادل نیم دایره ای عبور کند، به طور خود به خود به خم شدن و رشد ادامه می دهد و در
طور خود به خود به خم شدن و رشد ادامه می دهد و در اطراف نقاط پین A و B به شکل مارپیچی می چرخد تا زمانی که قطعات مارپیچی در اطراف نقاط پین A و B با هم برخورد کرده و خنثی شوند. این فرآیند منجر به ایجاد یک حلقه نابجایی در اطراف A و B در صفحه لغزش می شود که تحت تنش برشی مداوم منبسط می شود، و همچنین در یک خط نابجایی جدید بین A و B که تحت برش مجدد یا ادامه یافته، می تواند به تولید حلقه های نابجایی ادامه دهد به نحوی که در بالا ذکر شد. بنابراین یک حلقه فرانک رید می تواند در یک صفحه در یک کریستال تحت تنش اعمالی،
می تواند در یک صفحه در یک کریستال تحت تنش اعمالی، نابجایی های زیادی ایجاد کند. مکانیسم منبع فرانک-رید توضیح می دهد که چرا نابجایی ها عمدتاً در صفحات لغزشی خاصی ایجاد می شوند. نابجایی ها در درجه اول فقط در صفحاتی با منابع فرانک رید ایجاد می شوند. توجه به این نکته ضروری است که اگر تنش برشی بیشتر از مقدار زیر نباشد: formula_4 و نابجایی از حالت تعادل نیم دایره ای خم نشود، یک حلقه نابجایی تشکیل نمی دهد و در عوض به حالت اولیه خود باز می گردد.
ایْجِس کلمه‌ای با ریشه یونانی است که در اصل به عنوان یک وسیله محافظتی مانند سپر و شال برای افراد روحانی گفته می‌شد. "ایجس" در اسطوره‌های یونان نام سپری بود که زئوس و آتنا از آن استفاده می‌کردند. زئوس دارای ایجسی از جنس پوست بز بود که به گفته ی هومر توسط هفائستوس ساخته شده بود، درحالی که بر روی زره آتنا نقش سر مدوسا دیده می‌شد. اصطلاح و لغت. در ایجس کسی کاری کردن، به معنای در حمایت و سایه قدرتی بزرگ کاری کردن است. در لغت، ایجس به معنای حمایت یا تامین نیز هست.
جوشَن یا خِفتان پوششی است از زره‌های فلزی که سربازان به تن می‌کنند. پولک‌های فلزی جوشن با حلقه به هم متصل می‌شوند. به پولک‌های آهنی و فولادین که جوشن از آن تشکیل می‌یابد غیبه گفته می‌شود. جوشن در هزاره نخست پیش از میلاد ابداع شد اما محل و زمان دقیق ابداع آن مشخص نیست. در صورت فلزی بودن پولک‌ها بیشتر به آن جوشن و در صورتی که جنس لایه محافظ از پشم و ابریشم باشد بیشتر به آن خفتان گفته می‌شود. واژه‌های قزاگند، گَبر، و پنام هم مترادف‌های خفتان هستند. خفتان جامه‌ای هنگفت و ستبر بوده است از ابریشم یا پشم و شمشیرِ
هنگفت و ستبر بوده است از ابریشم یا پشم و شمشیرِ زننده بر آن می‌لغزیده و اثر نمی‌کرده است.
بزرگسال پنداری یا بزرگسال انگاری به انگلیسی:adultomorphism تعبیر و تغسیر رفتار کودک از دیدگاه بزرگسالان؛ انتساب نابه جای ویژگی ها، صفات یا فرایند‌های بزرگسای به کودکان. .
مرتب‌سازی درونگرا، یک الگوریتم جستجو است که توسط دیوید ماسر (David Musser) در سال ۱۹۹۷ طراحی شد. این الگوریتم ابتدا با فراخوانی مرتب‌سازی سریع شروع کرده و هنگامی بخش بازگشتی مرتب‌سازی سریع به عمق مشخصی که متناسب با لگاریتم تعداد عناصر موجود است رسید، الگوریتم مرتب‌سازی هرمی را فراخوانی می‌کند. این گونه پیاده‌سازی باعث می‌شود که الگوریتم هم سرعت زیاد مرتب‌سازی سریع را روی داده‌های معمولی داشته باشد و هم بدترین زمان اجرای آن formula_1 باشد. در الگوریتم مرتب‌سازی سریع یکی از مهم‌ترین مراحل انتخاب نقطه محور ()
سریع یکی از مهم‌ترین مراحل انتخاب نقطه محور () می‌باشد که عناصر درون آرایه حول آن بخش بندی می‌شوند. ساده‌ترین الگوریتم انتخاب نقطه محور، انتخاب اولین یا آخرین عنصر آرایه است که باعث می‌شود الگوریتم برای آرایه‌های مرتب زمان اجرای بدی داشته باشد. الگوریتم‌های دیگری نیز مانند میانه ۳ (median-of-۳) وجود دارند، اما آن‌ها هم در بدترین حالت زمان اجرای (O("n"² خواهند داشت. این نوع ورودی‌ها می‌توانند هنگام حمله‌های انکار سرویس در اینترنت به کار روند. شبه کد الگوریتم با بخش بندی میانه ۳ به صورت زیر می‌باشد:
الگوریتم با بخش بندی میانه ۳ به صورت زیر می‌باشد: Algorithm Introsort(A, f, b) A: Input array A[f]… A[b - 1] f: The first Position of sequence b: The first position beyond the end of sequence Introsort_Loop(A, f, b, 2 * log(b – f)) InsertionSort(A, f, b) Algorithm Introsort_Loop(A, f, b, depth_limit) while b – f &gt; size_threshold do if depth_limit = 0 then HeapSort(A, f, b) return depth_limit = depth_limit – 1 p = Partiotion(A, f, b, MedianOf3(A[f], A[f + (b – f)/2], A[b – 1])) Introsort_Loop(A, p, b,
+ (b – f)/2], A[b – 1])) Introsort_Loop(A, p, b, depth_limit) b = p
می‌شود که در ادامه به توضیح هر کدام می‌پردازیم. برنامه‌نویسی چندریسمانی ایستا. یک روش معمول برای برنامه نویسی کامپیوترهای موازی با حافظه مشترک استفاده از ریسمان‌سازی ایستا است. که یک تجرید نرم‌افزاری از پردازنده‌های مجازی فراهم می‌کند و ریسمان‌ها از یک حافظه مشترک استفاده می‌کنند. در این روش به هر ریسمان شمارنده برنامه اختصاص می‌دهیم و به همین دلیل است که می‌تواند مستقل از بقیه ریسمان‌ها کد مربوط به خود را اجرا کند. مدیریت این ریسمان‌ها بر عهده سیستم عامل می‌باشد. به این صورت که سیستم عامل می‌تواند در صورت
به این صورت که سیستم عامل می‌تواند در صورت لزوم هر یک از این ریسمان‌ها را روی پردازنده بارگذاری کند یا آن‌ها را از پردازنده خارج سازد تا ریسمان دیگری روی آن پردازنده شروع به اجرا شود. سیستم عامل به برنامه‌نویس این امکان را می‌دهد که ریسمان‌ها را ساخته یا آن‌ها را از بین ببرد. اما انجام این اعمال ب کندی صورت می‌گیرد. به همین دلیل اکثر اوقات ریسمان‌ها در طول اجرای برنامه ثابت باقی می‌مانند و به همین دلیل به آن‌ها ایستا گفته می‌شود. برنامه‌نویسی چندریسمانی پویا. برنامه‌نویسی چندریسمانی پویا به برنامه‌نویس
پویا. برنامه‌نویسی چندریسمانی پویا به برنامه‌نویس اجازه می‌دهد در کاربردها از موازی‌سازی استفاده کند. با آن‌که کارایی محیط‌های چندریسمانی پویا هنوز در حال تکامل است، اما تقریباً تمام آن‌ها از دو ویژگی پشتیبانی می‌کنند: موازی‌سازی تودرتو و حلقه‌های موازی. موازی‌سازی تودرتو به زیرروال‌ها اجازه می‌دهد که تکثیر شوند که این به معنی ادامهٔ اجرای تابع فراخوانی‌کننده‌است در حالی که زیرروال فراخوانی‌شده هم‌زمان در حال محاسبهٔ نتیجهٔ خود است. یک حلقهٔ موازی، مشابه یک حلقهٔ دستور for معمولی است غیر از این‌که تکرارهای
حلقهٔ دستور for معمولی است غیر از این‌که تکرارهای حلقه می‌توانند به‌صورت هم‌زمان اجرا شوند. مزایا. برنامه‌نویسی چندریسمانی پویا دارای چندین مزیت مهم به شرح زیر است: مبانی چندریسمانی پویا. با بررسی مثالی از محاسبه اعداد دنبالهٔ فیبوناتچی به صورت بازگشتی به توضیح این قسمت می‌پردازیم. دنبالهٔ فیبوناتچی به صورت زیر تعریف می‌شود: F(0) = ۰ F(1) = ۱ F(i) = F(i - 1) + F(i - 2) اگر بخواهیم جمله n ام سری فیبوناتچی را به دست آوریم می‌توانیم از الگوریتم بازگشتی زیر کمک بگیریم: FIB(n) If n&lt;= ۱ Return n Else X =
کمک بگیریم: FIB(n) If n&lt;= ۱ Return n Else X = FIB(n - 1) Y = FIB(n - 2) Return X + Y محاسبه اعداد فیبوناتچی بزرگ به این روش اصلاً کار مناسبی نیست، چرا که در آن محاسبات تکراری زیادی وجود دارد. برای مثال شکل زیر رویه محاسبه برای(F(6 را نشان می‌دهد. برای فراخوانی (F(6 باید به‌طور بازگشتی (F(5 و (F(4 را فراخوانی کنیم. از طرفی برای محاسبه(F(5 باید (F(4 محاسبه شود. چون این رویه حاصل Fرا ذخیره نمی‌کند، فراخوانی‌های تکراری را انجام می‌دهد. مرتبه اجرای این الگوریتم نمایی است. در حالیکه با روش برنامه نویسی پویا
نمایی است. در حالیکه با روش برنامه نویسی پویا می‌توانیم الگوریتمی برای محاسبه اعداد فیبوناتچی ارائه دهیم که این کار را در (O(n انجام می‌دهد. حال با اضافه کردن کلمات کلیدی موازی‌سازی spawn , sync به شبه کد قبلی، آن را گسترش می‌دهیم تا از محاسبات موازی پشتیبانی کند: P-FIB(n) If n &lt;= ۱ Return n Else x = spawn P-FIB(n - 1) y = P-FIB(n - 2 sync return x + y اگر کلمات کلیدی spawn , sync را از P-FIB حذف کنیم، شبه کد حاصل دقیقاً مشابه FIB خواهد بود. سریال‌سازی یک الگوریتم چند ریسمانی را به صورت الگوریتم سریالی
الگوریتم چند ریسمانی را به صورت الگوریتم سریالی تعریف می‌کنیم که از حذف کلمات چند ریسمانی به دست می‌آید. موقعیت‌های چالش‌آمیز. یک الگوریتم چند ریسمانی، قطعی است اگر همیشه برای یک ورودی خاص، خروجی یکسان تولید کند(مستقل از اینکه دستورالعمل‌ها چگونه روی پردازنده‌ها برنامه‌ریزی می‌شوند) و غیرقطعی است اگر رفتار آن‌ها در اجراهای مختلف با هم تفاوت داشته باشد. خیلی مواقع یک الگوریتم چند ریسمانی که باید قطعی باشد نمی‌تواند به این هدف دست یابد، چون حاوی یک چالش قطعیت است. موقعیت‌های چالش‌آمیز، مخرب همزمان سازی
قطعیت است. موقعیت‌های چالش‌آمیز، مخرب همزمان سازی هستند. چند خطای معروف ناشی از این موقعیت‌ها عبارتند از دستگاه تابشی therac-25 که باعث مرگ سه نفر و مجروح شدن چندین نفر دیگر شد و قطع برق امریکای شمالی در سال ۲۰۰۳ که بیش از ۵۰ میلیون نفر از آن رنج بردند. یافتن این اشکالات مهلک بسیار دشوار است. ممکن است روزهای متوالی در آزمایشگاه برنامه خود را بدون هیچ مشکلی تست کنید، ولی در نهایت هنگام عمل به خطاهای عجیب و نادر بر بخورید.. یک چالش قطعیت زمانی رخ می‌دهد که دو دستورالعمل منقطا موازی به یک خانه از حافظه دسترسی
دستورالعمل منقطا موازی به یک خانه از حافظه دسترسی داشته باشند و حداقل یکی از آن‌ها در آن خانه حافظه بازنویسی انجام دهد. رویه زیر حالت چالش‌آمیز را نشان می‌دهد: RACE() X = ۰ Parallel for i = 1 to 2 X = x + 1 Print x پس از مقدار دهی اولیه x با ۰ در خط ۱، رویه RACE دو ریسمان موازی می‌سازد که هر دوی آن‌ها x را در خط ۳ افزایش می‌دهند. با این که به نظر می‌رسد RACE همیشه باشد مقدار ۲ را چاپ کند (نسخه سریال آن قطعاً همین کار را می‌کند) ممکن است مقدار ۱ را چاپ کند. اما این ناسازگاری چه گونه به وجود می‌آید؟ وقتی یک
اما این ناسازگاری چه گونه به وجود می‌آید؟ وقتی یک پردازنده مقدار x را افزایش می‌دهد این عملیات غیرقابل تقسیم است و لی خود از چند دستورالعمل تشکیل می‌شود: 1. خواندن x از حافظه و نوشتن آن روی یکی از ثباتهای پردازنده ۲. افزایش مقدار ثبات 3. نوشتن مقدار ثبات در حافظه مربوط به x شکل زیر یک Dag محاسباتی است که اجرای رویه RACE را نشان می‌دهد که در آن ریسمان‌ها به دستورالعمل‌های تکی شکسته می‌شوند. در جدول زیر نیز مقادیر را برای اجرایی نشان می‌دهد که در آن ناهنجاری بروز کرده‌است. مقدار x در حافظه ذخیره شده‌است و