payamvha/North_RAG huggingface dataset:
به شیفت در ستون سمت چپ آورده شده‌است. سپس در ستون سمت راست کلمات به دست آمده را به ترتیب حروف الفبا (به انگلیسی: Lexicographical order) مرتب می‌کنیم. ستون آخر که در شکل زیر به رنگ قرمز نمایش داده شده‌است، یعنی EXL$PAME همان (BWT(EXAMPLE می‌باشد. شبه کد مربوط به این الگوریتم به شکل زیر می‌باشد: function BWT (string s) create a table, rows are all possible rotations of s sort rows alphabetically return (last column of the table) الگوریتم BWT معکوس. تا قبل از این روشی که گفته شد برای فشرده سازی استفاده
از این روشی که گفته شد برای فشرده سازی استفاده می‌شود. حال اگر BWT یک کلمه را داشته باشیم چگونه باید بفهمیم اصل آنچه بوده‌است؟ برای این کار ابتدا حروف را شماره گذاره می‌کنیم. چون ممکن است در متن حروف تکراری داشته باشیم. مثلاً در مثال خودمان خواهیم داشت: E1-X1-A1-M1-P1-L1-E2 و ۱$. برای بدست آوردن ماتریس مرتب شدهٔ اولیه ستوان آخر را که از نتیجهٔ فشرده سازی داریم. ستوان اول هم با مرتب کردن ستوان آخر بر اساس حروف الفبا به دست می‌آید. در ادامه به سطر اول نگاه می‌کنیم که ۱$ است. باید بفهمیم در کلمه اصلی بعد از
که ۱$ است. باید بفهمیم در کلمه اصلی بعد از این حرف چه حرفی قرار می‌گرفته‌است. با توجه به اینکه ما ماتریس را از طریق شیفت دورانی ساخته‌ایم پس اگر حرف ۱$ را در ستون آخر پیدا کرده و ببینیم در مقابل آن در سطر اول چه حرفی قرار دارد آن حرف، حرف بعدی ما در کلمه نهایی خواهد بود. همین کار را مدام انجام می‌دهیم تا کلمهٔ کامل به دست آید. برای درک بهتر به مثال زیر توجه کنید: همان‌طور که در بالا توضیح داده شد حرف بعد از ۱$ که X1 است را به دست آوردیم. حال به طریق مشابه می‌بینیم که X1 در کجای ستون آخر آمده‌است و حرف نظیر
که X1 در کجای ستون آخر آمده‌است و حرف نظیر آن در ستون اول چیست؛ بنابراین می‌بینیم که مقابل آن A1 قرار دارد. سپس A1 را در ستون آخر پیدا می‌کنیم و حرف نظیر آن در ستون اول را به عنوان حرف بعدی انتخاب می‌کنیم: همین‌طور پیش می‌رویم تا سطر اول کامل شود: سپس اعداد را حذف می‌کنیم و سطر اول را شیفت دورانی می‌دهیم تا $ در انتهای کلمه قرار بگیرد. اینگونه ما به کلمهٔ اولیه رسیده‌ایم:$EXAMPLE شبه کد مربوط به این الگوریتم به شکل زیر است: function inverseBWT (string s) create empty table // first insert creates first
create empty table // first insert creates first column insert s as a column of table before first column of the table sort rows of the table alphabetically return (row that ends with the 'EOF' character) بهینه‌سازی. روش‌هایی برای پیاده‌ساز بهتر خود الگوریتم وجود دارد تا حافظهٔ کمتری را اشغال کند. یا مثلاً ما نیازی نداریم حرف EOF را به کلمه ورودی اضافه می‌کنیم بلکه می‌توانیم برای آن یک اشاره گر نگه داریم. توضیحات بیشتر این الگوریتم را می‌توان در مطالعه کرد. نمونه پیاده‌سازی. کد مربوط به ساخت BWT به زبان
نمونه پیاده‌سازی. کد مربوط به ساخت BWT به زبان پایتون در زیر آورده شده‌است:(برای درک بیشتر ۰۰۲\ , ۰۰۳\ به اسکی (استاندارد) مراجعه کنید. این دو کاراکتر مشخص کننده انتها و ابتدای کلمه هستند) def bwt(s): """Apply Burrows-Wheeler transform to input string.""" assert "\002" not in s and "\003" not in s, "Input string cannot contain STX and ETX characters" s = "\002" + s + "\003" # Add start and end of text marker table = sorted(s[i:] + s[:i] for i in range(len(s))) # Table of rotations of string last_column =
# Table of rotations of string last_column = [row[-1:] for row in table] # Last characters of each row return "".join(last_column) # Convert list of characters into string برنامهٔ مربوط به معکوس BWT هم به شکل زیر می‌باشد: def ibwt(r): """Apply inverse Burrows-Wheeler transform.""" table = [""] * len(r) # Make empty table for i in range(len(r)): table = sorted(r[i] + table[i] for i in range(len(r))) # Add a column of r s = [row for row in table if row.endswith("\003")][0] # Find the correct row (ending in
# Find the correct row (ending in ETX) return s.rstrip("\003").strip("\002") # Get rid of start and end markers روش زیر یک روش بهینه برای پیاده‌سازی BWT می‌باشد: def bwt(s): """Apply Burrows-Wheeler transform to input string. Not indicated by a unique byte but use index list""" # Table of rotations of string table = [s[i:] + s[:i] for i in range(len(s))] # Sorted table table_sorted = table[:] table_sorted.sort() # Get index list of ((every string in sorted table)'s next string in unsorted table)'s index in
next string in unsorted table)'s index in sorted table indexlist = [] for t in table_sorted: index1 = table.index(t) index1 = index1+1 if index1 &lt; len(s)-1 else 0 index2 = table_sorted.index(table[index1]) indexlist.append(index2) # Join last characters of each row into string r = ".join([row[-1] for row in table_sorted]) return r, indexlist def ibwt(r,indexlist): """Inverse Burrows-Wheeler transform. Not indicated by a unique byte but use index list""" s = " x = indexlist[0] for _ in r: s = s + r[x] x
s = " x = indexlist[0] for _ in r: s = s + r[x] x = indexlist[x] return s چگونگی فشرده سازی. برای درک اینکه این الگوریتم چگونه به کمتر کردن حجم کمک می‌کند، متنی را در نظر بگیرید که در آن یک لغت خاص زیاد تکرار شده باشد مثلاً کلمه بیا، بعد از اجرا این تبدیل تمامی موارد تکرار شدن این کلمه در کنار هم مرتب می‌شوند و قرار می‌گیرند مثلاً به صورت «اب» که در این صورت می‌دانیم «ی» مربوط به این زیر رشته در آخر جمله است. پس تعداد زیادی ی پشت سر هم در آخر رشته تکرار می‌شود که این امر، کار فشرده‌سازی را برای بعضی
می‌شود که این امر، کار فشرده‌سازی را برای بعضی الگوریتم‌های فشرده‌سازی متدوال ساده‌تر می‌کند. کاربردها. همان‌طور که پیش از این نیز ذکر شد، الگوریتم BWT در فشرده سازی کاربرد زیادی دارد. اما می‌توان در کاربردهای دیگری هم از آن استفاده کرد که یکی از آن‌ها تطبیق الگو می‌باشد. BWT یک روش سریع برای پیدا کردن الگوها در متن می‌باشد. از کاربردهای دیگر آن می‌توان به خوشه بندی اشاره کرد که در حوزه بینایی رایانه‌ای و ترجمه ماشینی استفاده می‌شود. BWT در بیوانفورماتیک. ظهور تعیین توالی دی‌ان‌ای در اواخر سال ۲۰۰۰ میلادی،
تعیین توالی دی‌ان‌ای در اواخر سال ۲۰۰۰ میلادی، باعث شد که کاربرد دیگری از BWT نمایان شود. در تعیین توالی دی‌ان‌ای، دی‌ان‌ای به قطعات کوچک‌تری تقسیم می‌شود که به هر کدام یک خوانده (به انگلیسی:read) می‌گویند. در بسیاری از آزمایش‌ها نیاز است که این خوانده‌ها به ژنوم مرجعی تطبیق داده شوند. در راستای کاهش حافظهٔ مورد نیاز برای هم‌ترازسازی توالی، الگوریتم‌های متنوعی استفاده شده‌اند (مانند Bowtie, BWA, SOAP2) که از BWT استفاده می‌کنند.
اَچُمِستان نام روستایی از توابع بخش محمله در شهرستان خنج استان فارس است. روستای باغان یکی از روستاهای سرسبز خنج است. جمعیت. این روستا در دهستان باغان قرار دارد و بر اساس سرشماری سراسری سال ۱۳۹۵ جمعیت آن ۱۰۰۰ نفر (۲۰۷ خانوار) می‌باشد.
NTRU Encrypt یک سیستم رمزگذاری کلمات عمومی، که بیشتر به عنوان الگوریتم رمزنگاری NTRU شناخته می‌شود، بر پایه شبکه‌های رمزنگاری نامتقارن که مرتبط با RSA و ECC است که برای حل مشکل بردارهای کوچک در سیستم‌های شبکه‌ای ارائه شده‌است. (مشکل مورد نظر این است که رمزهایی ساخته شود تا به وسیلهٔ رایانه‌های کوانتومی شکسته نشود) عملیات این الگوریتم بر اساس عوامل ضرب چندجمله‌ای‌های formula_1 همراه با ضرب پیچیده به گونه‌ای که همه چندجمله‌ای‌های موجود در حلقه با ضرایب صحیح و توان حداکثر N-1 باشند. NTRU در واقع از خانواده
و توان حداکثر N-1 باشند. NTRU در واقع از خانواده Parameterised سیستم‌های رمزنگاری می‌باشد به گونه‌ای که هر سیستم توسط سه پارامتر صحیح (N,p،q) مشخص شده، که به ترتیب نشان دهنده بیشترین درجه formula_3 برای همه چندجمله‌ای‌ها در حلقه R و کمترین و بیشترین پیمانه است، با این شرایط که همواره N عدد اول، q بزرگتر از p و q و p نسبت به هم اول هستند. همچنین برای قرار دادن چندجمله‌ای‌های formula_4 و formula_5 (چندجمله‌ای که قسمتی از کلید خصوصی است، چندجمله‌ای برای ساختن یک کلید عمومی، پیام و مقدار مخفی شده، چندجمله‌ای
یک کلید عمومی، پیام و مقدار مخفی شده، چندجمله‌ای متناظر) درجه همه آن‌ها باید حداکثر formula_3 باشد. این عمل، بستگی به انتخاب درجه سختی فاکتورگیری از چندجمله‌ای‌های خاص موجود در حلقه و تبدیل آن به دو چندجمله‌ای با ضرایب بسیار کوچک دارد. شکستن رمز به مقدار زیادی با مشکلات موجود در کاهش شبکه (به منظور حل مشکلات برداری کوچک) ارتباط مستقیم دارد. دقت در انتخاب پارامترهای مناسب برای خنثی کردن حملات بسیار مهم و ضروری می‌باشد. از آنجایی که هم قسمت رمزگذاری و هم قسمت رمزگشایی از ساده‌ترین ضرب چندجمله‌ای‌ها استفاده
رمزگشایی از ساده‌ترین ضرب چندجمله‌ای‌ها استفاده می‌کند، بنابراین این عملیات در مقایسه با دیگر سیستم‌های رمزگذاری نامتقارن، مانند RSA، ElGamal و Elliptic curve cryptography بسیار سریع تر عمل می‌کند. با این وجود هنوز این سیستم رمزگذاری توسط معیارهای دقیق رمزنگاری رتبه دهی نشده‌است. تاریخچه. سیستم رمزنگاری کلیدهای عمومی مربوط به سیستم رمزنگاری جدید می‌باشد. اولین ورژن از این سیستم، که به‌طور اختصار NTRU صدا زده می‌شد، در حدود سال ۱۹۹۶ توسط سه دانشمند ریاضی (ج. هافستین، ج. پیفر، ج. سیلورمن) ساخته شد. در سال
هافستین، ج. پیفر، ج. سیلورمن) ساخته شد. در سال ۱۹۹۶ این ریاضیدانان در کنار هم و با کمک د. لیمن توانستند الگوریتم رمزگذاری NTRU را بدست آورند و حق امتیاز ثبت اختراع را در سیستم رمزنگاری بدست آورند. در ابتدا سیستم رمزنگاری، در مواقعی پیام کد شده را، حتی با وجود این که پیام به‌طور صحیح و کامل رمزگذاری شده بود، به‌طور ناقص به پیام اصلی تبدیل می‌کرد و در مواردی به‌طور کل ناتوان بود و به هیچ وجه پیام اصلی به وجود نمی‌آمد؛ بنابراین سازندگان این روش تصمیم گرفتند که از این الگوریتم برای رمزنگاری کلیدهای عمومی
که از این الگوریتم برای رمزنگاری کلیدهای عمومی استفاده کنند و قسمت امنیت این سیستم را بر اساس این فرضیه که این الگوریتم برای رمزنگاری کلیدهای عمومی ساخته شده، بنا کردند. در ده سال گذشته افراد زیادی برای ارتقای سیستم رمزنگاری تلاش کردند تا زمانی که در اولین کنفرانس رسمی در مورد رمزنگاری تغییراتی برای افزایش کیفیت عملکرد خود سیستم و قسمت امنیت آن ایجاد شد. بیشتر تغییرات ایجاد شده در قسمت عملکرد، بیشتر بر روی افزایش سرعت رمزنگاری بود تا حل کردن مشکل رمزگشایی این سیستم. تا اینکه در سال ۲۰۰۵ مطبوعات توانستند
این سیستم. تا اینکه در سال ۲۰۰۵ مطبوعات توانستند مشکل این الگوریتم را در در رمزگشایی کشف و بیان کنند. به دلایل امنیتی، از زمان ارائه اولین ورژن این الگوریتم رمزنگاری، پارامترهای جدیدی تعیین شد که به نظر می‌رسید در برابر همه حملاتی که امروزه ما با آن‌ها آشنا هستیم مقاوم و امن هستند و باعث افزایش قدرت محاسبات نیز می‌شوند؛ ولی اکنون این سیستم به‌طور کامل توسط استانداردهای IEEE P1363 که برای رمزنگاری کلمات عمومی بر پایه شبکه به وجود آمده بود تأیید شده‌است. به دلیل سرعت بالای این روش در رمزنگاری کلیدهای عمومی و
سرعت بالای این روش در رمزنگاری کلیدهای عمومی و استفاده حافظه کمتر، می‌توان آن را در دستگاه‌های همراه و کارت‌های هوشمند به کار برد. در آوریل ۲۰۱۱، NTRUEncrypt به عنوان استاندارد X9.98 پذیرفته شد به گونه‌ای که اکنون می‌توان از آن در صنعت خدمات مالی مانند بانک‌ها استفاده کرد. ساخت کلید عمومی. ارسال یک پیام مخفی از آلیس به باب نیازمند ساخت یک کلید عمومی و یک کلید خصوصی است. کلید عمومی هم توسط آلیس و هم توسط باب و کلید خصوصی تنها توسط باب قابل شناسایی است. برای تولید جفت کلید دو چندجمله‌ای f و g، با ضرایب بسیار
جفت کلید دو چندجمله‌ای f و g، با ضرایب بسیار کوچکتر از q، با درجه حداکثر formula_3 و با ضرایب {۱٫۰٫۱-} مورد نیاز است. آن‌ها را می‌توان به عنوان باقی‌مانده همه کلاس‌های چندجمله‌ای‌ها به پیمانه formula_8 در R در نظر گرفت. چندجمله‌ای f باید نیاز دیگری مبنی بر جابه‌جا کردن پیمانه q و p (با استفاده از الگوریتم اقلیدسی) را برآورده کند که بدین معناست formula_9 و formula_10 باید ذخیره شوند؛ بنابراین وقتی f انتخاب شده قابل جا به جایی نباشد، باب باید از اول f دیگری را بدست آورد. هم f و هم formula_11 کلیدهای خصوصی
را بدست آورد. هم f و هم formula_11 کلیدهای خصوصی باب هستند و کلید عمومی h هم محاسبات کمی را به وجود خواهد آورد. مثال: در این مثال پارامترهای (N , P، Q) مقادیر N = ۱۱، p = ۳ و q = ۳۲ را دارند و هم چنین چندجمله‌ای‌های f و g دارای حداکثر درجه ۱۰ می‌باشند. پارامترهای (N, P، Q) برای همه آشنا هستند. چندجمله‌ای‌ها، همگی به‌طور تصادفی انتخاب شده‌است، بنابراین تصور می‌رود که آن‌ها به صورت زیر نشان داده شوند: با استفاده از الگوریتم اقلیدسی معکوس F به پیمانه p و پیمانه q، به ترتیب برابر است با: که ایجاد کلید عمومی h
q، به ترتیب برابر است با: که ایجاد کلید عمومی h (شناخته شده هم برای آلیس و هم برای باب) به این صورت محاسبه می‌شود: رمزگذاری. آلیس، کسی که می‌خواهد یک پیام مخفی به باب ارسال کند، پیام خود را در یک چندجمله‌ای m با ضرایب {۱٬۰٬۱-} قرار می‌دهد. در برنامه‌های پیشرفته رمزگذاری، پیام چندجمله‌ای می‌تواند به مبنای دو یا به مبنای سه ترجمه و ارائه شود. بعد از ساخت پیام چندجمله‌ای، آلیس به‌طور تصادفی یک چندجمله‌ای r که دارای ضرایب کوچک هستند را انتخاب می‌کند (که محدود به مجموعه {۱٬۰٬۱-} نیستند)، که این کار به این معنی
مجموعه {۱٬۰٬۱-} نیستند)، که این کار به این معنی است که او می‌خواهد پیام خود را مخفی کند. با کمک کلید عمومی h که توسط باب ساخته شده‌است پیام e به این صورت محاسبه می‌شود: این متن سازنده رمز پیام آلیس را مخفی و به صورت کاملاً امن به باب ارسال می‌کند. مثال: فرض کنید که آلیس می‌خواهد پیامی را ارسال کند که می‌توان آن را به صورت چندجمله‌ای زیر نوشت: و چندجمله‌ای تصادفی انتخاب شده که دارای مقدار نامعلومی است نیز به این صورت است: متن رمزنگاری شده e که به باب پیام رمزی آلیس را نشان می‌دهد به صورت زیر خواهد بود:
رمزی آلیس را نشان می‌دهد به صورت زیر خواهد بود: رمزگشایی. هر کسی با دانستن R می‌تواند پیام m را پردازش و بدست آورد؛ بنابراین R نباید توسط آلیس فاش شود. همچنین علاوه بر اطلاعات قابل دسترس برای عموم، باب کلمه خصوصی ساخته شده توسط خودش را نیز می‌داند. اینجاست که باب می‌تواند m را بدست آورد. برای اینکار اول او پیام رمزی را در قسمتی از کلمه خصوصی f خود ضرب می‌کند. با بازنویسی چندجمله ای‌ها، این معادله نشان دهنده محاسبات زیر خواهد بود: به جای انتخاب ضرایب بین بازه ۰ و 1-q آن‌ها را در بازه [q/2, q/2-] انتخاب
بازه ۰ و 1-q آن‌ها را در بازه [q/2, q/2-] انتخاب می‌کنیم تا از احتمال اینکه پیام اصلی به‌طور ناقص بازگردانی شود جلوگیری کنیم؛ زیرا ممکن است آلیس مقادیر m خود را در بازه [p/2,+p/2-] انتخاب کند. این حاکی از آن است که تمام ضرایب formula_27 در حال حاضر در داخل بازه [q/2,+q/2-] قرار دارد زیرا چندجمله ای‌های R , G، F و M و عدد اول P همه ضرایب کوچکی در مقایسه با q هستند. این بدین معنی است که تمام ضرایب در حین کاهش پیمانه q ثابت مانده و پیام اصلی ممکن است به درستی بازگردانی شود. گام بعدی محاسبه a با پیمانه p است:
بازگردانی شود. گام بعدی محاسبه a با پیمانه p است: زیرا formula_29. با دانستن b توسط باب می‌توان بخش دیگری از کلید خصوصی او را formula_30 برای بازگردانی پیام آلیس با ضرب کردن b و formula_31 استفاده کرد. زیرا formula_34 نیازمند است به formula_31 مثال: پیام رمزنگاری شده e از آلیس به باب در چندجمله‌ای f ضرب خواهد شد. اینجاست که باب با استفاده از بازه [q/2,+q/2-] به جای بازه ۰ تا 1-q برای ضرایب چندجمله‌ای a، از احتمال اینکه پیام به‌طور کامل بازگردانی نشود جلوگیری می‌کند. کاهش ضرایب a در پیمانه p نتیجه زیر را در
می‌کند. کاهش ضرایب a در پیمانه p نتیجه زیر را در برخواهد داشت: که برابر است با formula_38 در آخرین مرحله نتیجه با formula_31 که از کلید خصوصی باب است ضرب می‌شود تا بتوان به پیام اصلی m رسید. که در واقع پیام اصلی است که آلیس به باب فرستاده‌است!
پان‌ترکیسم در ایران پدیده‌ای سیاسی و متأخر است که از نظر برخی نخستین شکل‌گیری آن در ایران بر اساس استفادهٔ ابزاری اتحاد جماهیر شوروی از زبان ترکی آذربایجانی برای بسط نفوذ خود در جنگ جهانی دوم و برجسته شدن اسطورهٔ ارگنه‌کن بود. در این دوران، شوروی تصمیم گرفت که، هویتی جدای از ایران، برپایه هویت نوساخته آذری را در شمال غرب ایران ترویج دهد. شوروی برای این فعالیت‌ها کمک‌های مالی و نظامی نیز در نظر می‌گرفت. در نتیجه این فعالیت‌ها و تشکیل دولت مارکسیست، لنینیست در آذربایجان ایران، شوروی توانست، با ایجاد ایدئولوژی
آذربایجان ایران، شوروی توانست، با ایجاد ایدئولوژی نویی در تضاد با ایران وهویت ایرانی، تأثیر زیادی بر روی ایران و کشورهای هم‌پیمان آن در جنگ جهانی دوم بگذارد. پس از جنگ جهانی دوم نیز حمایت‌های شوروی از نیروهای چپِ همچون حسین محمدزاده صدیق ادامه داشت و مبارزه با دودمان پهلوی تبدیل به یکی از اساس آن‌ها شد. در اواخر دوران اتحاد جماهیر شوروی و شکل‌گیری جمهوری آذربایجان، با ظاهر شدن چهره‌هایی همچون ابوالفضل ایلچی‌بیگ توجه از هویت آذری بیشتر به سوی تأکید بر زبان، ایدئولوژی‌های پان‌ترکی و اهداف سیاسی رفته است.
ایدئولوژی‌های پان‌ترکی و اهداف سیاسی رفته است. آغاز پان‌ترکیسم در ایران. دولت‌های عثمانی و شوروی، با بهره‌گیری از زبان ترکی رایج در آذربایجان و فراموش کردن هویت، پیشینه و تبار هم‌ریشهٔ آذری‌ها با دیگر اقوام ایرانی جبههٔ پان‌ترکیسم - پان‌تورانیسم را در ایران راه‌اندازی کردند. در اندیشهٔ پان‌ترکسیم برای قوم ایرانی‌تبار آذری، باید تباری ترکی-مغولی ساخته شود. در این راستا نخستین جنبش در سال ۱۹۱۸ اجرایی شد. این بار شوروی که از این نقشه سود می‌برد، در راه به دست آوردن بخش‌هایی از ایران گام برداشت. به خواست
دست آوردن بخش‌هایی از ایران گام برداشت. به خواست امپراتوری روسیه (سپس شوروی) و با پشتیبانی عثمانی و هم‌دستی بریتانیا، از سال ۱۹۱۷ و طی کنگرهٔ حزب مساوات، بخش جدا شده از ایران به نام «آران» را آذربایجان نام نهادند. پیش از آن هیچ‌گاه به بخش شمالی رود ارس در هیچ سندی نام آذربایجان گذاشته نشده بود. برای نمونه در قراردادهای گلستان و ترکمانچای به نام آذربایجان برنمی‌خوریم، چرا که سرزمین‌های بالای رود ارس در پی این قراردادها از ایران جدا شده بودند و سرزمین‌های بالای رود ارس، که «آران، قفقاز و آلبانی» نامیده
بالای رود ارس، که «آران، قفقاز و آلبانی» نامیده می‌شدند و از سرزمین «آتورپاتگان» یا «آذربایجان» کاملاً جدا بود. پس از استفاده ابزاری اتحاد جماهیر شوری، از نام منطقه آذربایجان برای بسط نفوذ خود در جنگ جهانی دوم، حمایت‌ها از پان‌ترکیسم به خصوص در اواخر دوران شوروی و شکل‌گیری جمهوری آذربایجان ادامه پیدا کرد. در سال ۱۹۸۲ کنفرانسی از سوی انجمنِ آذربایجانیِ جمهوری خلق آذربایجان شوروی به مناسبت سالگرد تأسیس این حزب و برای دوستی فرهنگی برگزار شد. در همین زمان، جمهوری آذربایجان شوروی به واسطهٔ همین انجمن حمایت‌های
آذربایجان شوروی به واسطهٔ همین انجمن حمایت‌های مادی نیز انجام می‌داد. به عنوان مثال آن‌ها کتاب‌های مورد نظر و ویرایش شده توسط آذربایجان شوروی را، از جمله با موضوعات تاریخی، ترجمه و رونویسی می‌کردند تا در ایران چاپ شوند. این حمایت‌ها با شکل‌گیری جمهوری آذربایجان نیز ادامه پیدا کرد و گروه‌های رسمی که به دنبال تجزیه ایران هستد، در این کشور از امتیازات اقامت برخوردار هستند. سید جواد طباطبایی پژوهشگر تبریزی در تاریخ سیاست و فلسفه، مبنای اندیشهٔ پان‌ترکیسم را درآمیختگی نوعی فراموشی تاریخی با افسانه‌بافی‌های به
نوعی فراموشی تاریخی با افسانه‌بافی‌های به ظاهر تاریخی می‌داند که بدل به ملغمه‌ای از بیسوادی و بی‌شعوری شده است. از نظر برخی، علت‌هایی همچون اختلاف‌های تاریخی و مذهبی میان آذربایجان و ترکیه (اختلاف مذهبی شیعه دوازده‌امامی و اهل سنت)، جنگ‌های طولانی میان ایران و عثمانی (بیشتر صفوی‌ها و افشاری‌ها در مقابل دولت عثمانی) و تجارب تلخ اشغال آذربایجان (۱۲۹۳ تا ۱۲۹۷ و ۹۶۳ شمسی) از سوی نیروهای عثمانی، پانترکیسم در ایران زمینه‌ای برای رشد قابل ملاحظه نداشته و به‌طور کلی بیش از آن که درون جوش باشد، پدیدهٔ ناپایداری
کلی بیش از آن که درون جوش باشد، پدیدهٔ ناپایداری بوده است. جعل هویت ترکی برای اقوام فلات ایران و دیگر سرزمین‌ها. ساختن هویت ترکی برای اقوامی که زبان آن‌ها تک‌خانواده‌ای است. پان‌تُرک‌ها به‌شدت تحت تأثیر نظریه‌های شِبهِ‌علمی هستند، که اغلب از آن‌ها به عنوان توهم اَتراک یاد می‌شود. چنین نظریه‌هایی ادعا می‌کنند که تاریخ تُرک‌ها به صدها هزار سال پیش برمی‌گردد و هر تمدن بزرگ در تاریخ منشأ تُرکی دارد، و شخصیت‌های تأثیرگذار تاریخی نیز مانند عیسی مسیح، حضرت محمد، چنگیز خان منشأ تُرکی دارند. با وجود این‌که همه این
خان منشأ تُرکی دارند. با وجود این‌که همه این ادعاها به‌طور کلی در جریان مطالعات علمی و تاریخی بی‌اعتبار هستند، نظریه‌های شبه علمی پان‌تُرک‌ها در بسیاری از کشورها و مناطق تُرک‌زبان پشتیبانی گسترده‌ای می‌شوند و طرفداران فراوانی دارند. نظریهٔ پان‌ترکیسم وامبری یهودی و اقوامی که ترک نیستند. بسیاری از اقوام ترک‌زبان، زبان ترکی را بر اثر ارتباط و آمیزش با ترک‌زبانان اخذ کرده‌اند، از این رو اصطلاحاتی چون «خلق‌های ترک» و «ترکان» به مفهوم قومِ ترک نیستند و نام ترک نیز در بسیاری موارد فقط جنبهٔ زبانی دارد. از میان
نیز در بسیاری موارد فقط جنبهٔ زبانی دارد. از میان اقوامی که امروزه ترک نام گرفته‌اند بسیاری از اقوام نام‌برده در زیر در تاریخ قدیم هیچ‌گاه خود و قوم خود را ترک نمی‌نامیدند. در مورد بخشی از این اقوام ساکن آسیای میانه تنها پس از وارد شدن نظریهٔ پان‌ترکیسم توسط آرمین وامبری یهودی و فرستادهٔ پنهانی وزارت خارجهٔ بریتانیا به منطقه این نام رفته‌رفته برای این اقوام نیز رواج یافت. بر این اساس اقوامی که ترک‌تبار نیستند (که برخی از آن‌ها نیز در ایران ساکن هستند) عبارتند از: از این میان اقوام ترک سازی شده بالا، موارد
از: از این میان اقوام ترک سازی شده بالا، موارد زیر ساکن ایران هستند:
ترنس جرود "تی. جی." فورد متولد ۱۹۸۳ میلادی در هیوستون بازیکن امریکایی حرفه‌ای ان بی ای است. فورد در دانشگاه تگزاس در آستین بسیار درخشید و بعنوان یکی از بهترین بازیکنان تگزاس لانگهورنز انتخاب شد. در ان بی ای. فورد در سال ۲۰۰۳ در درفت سرتاسری ان بی ای در رتبه هشتم توسط میلواکی باکس گزینش گردید. اما طولی نکشید که مصدومیت کمر جلوی پیشرفت او را گرفت. سپس به تیم تورنتو رپتورز در کشور کانادا پیوست و این تیم را توانست تا مرحله اول پلی آفس ان بی ای فصل ۲۰۰۵ جلو برد. سپس به تیم ایندیانا پیسرز رفت، اما مصدومیت کمر باز
به تیم ایندیانا پیسرز رفت، اما مصدومیت کمر باز نگذاشت در بازی خویش بدرخشد. تا اینکه تیم سن آنتونیو اسپرز او را در سال ۲۰۱۱ بعنوان بازیکن پشتیبان تونی پارکر استخدام کرد. مهارت وی در حرکات سرعتی است.
کوری افرایم جوزف متولد ۱۹۹۱ میلادی در تورنتو بازیکن کانادایی حرفه‌ای ان بی ای و ملی پوش تیم ملی بسکتبال کانادا است. جوزف در دانشگاه تگزاس در آستین بسیار درخشید و به عنوان یکی از بهترین بازیکنان تگزاس لانگهورنز انتخاب شد. او سپس در سال ۲۰۱۱ در درفت سرتاسری ان بی ای در رتبه بیست و نهم توسط سن آنتونیو اسپرز گزینش گردید. او در گارد راس برای تورنتو رپتورز بازی می‌کند.
جورجینا لئونیداس (؛ زادهٔ ۲۸ فوریهٔ ۱۹۹۰) بازیگر بریتانیایی است که بیشتر برای ایفای نقش خانم مالی در مجموعه تلویزیونی «نمایش باسیل براش» و کیتی بل در فیلم‌های «هری پاتر و شاهزاده دورگه»، «هری پاتر و یادگاران مرگ – قسمت اول» و «هری پاتر و یادگاران مرگ – قسمت دوم» شناخته می‌شود. زندگی اولیه. جورجینا لئونیداس در لندن، انگلستان به دنیا آمد. پدرش یونانی-قبرسی و مادرش بریتانیایی است. او همچنین از نژاد ولزی از سمت مادر برخوردار است. دو خواهر و برادر او، دیمیتری و استفانی، نیز بازیگران حرفه‌ای هستند. زندگی حرفه‌ای.
نیز بازیگران حرفه‌ای هستند. زندگی حرفه‌ای. لئونیداس حرفهٔ بازیگری خود را در سال ۱۹۹۹ با ایفای نقش کوزت کوچک در نمایش موزیکال «بینوایان» در لندن آغاز کرد. او سپس در سال ۲۰۰۲ در نقش مالی در مجموعه تلویزیونی «نمایش باسیل براش» ظاهر شد و در تمام قسمت‌های فصل‌های اول تا چهارم و در برخی قسمت‌های فصل‌های بعدی حضور داشت. در سال ۲۰۰۷، او در قسمت «Stargazer» از مجموعه تلویزیونی «هالبی سیتی» در نقش آلی جارویس بازی کرد. در سال ۲۰۰۹، لئونیداس در فیلم «هری پاتر و شاهزاده دورگه» در نقش کیتی بل ظاهر شد و این نقش را در دو
دورگه» در نقش کیتی بل ظاهر شد و این نقش را در دو قسمت بعدی این مجموعه نیز تکرار کرد. همچنین، او در بازی ویدئویی «هری پاتر و شاهزاده دورگه» به‌عنوان صداپیشهٔ شخصیت کیتی بل حضور داشت. در سال ۲۰۱۲، لئونیداس در فیلم «پاپادوپولوس و پسران» در نقش پزشک ظاهر شد. در سال ۲۰۱۳، او در فیلم کوتاه «Untouchable» در نقش سیمونه بازی کرد و در دو قسمت از مجموعه تلویزیونی «جادوگران در برابر بیگانگان» در نقش جما راون حضور یافت.
الگوریتم بروکا الگوریتمی برای پیدا کردن درخت فراگیر مینیمم با وزن یال‌های مجزا در یک گراف است. درخت فراگیر کمینه درختی است شامل تمام رأس‌های یک گراف، به‌طوری‌که مجموع وزن یالهاش کمترین باشد. این روش برای اولین بار در سال 1926 توسط "اوتاکار بروکا" به عنوان یک روش ساخت شبکۀ توزیع انرژی الکتریکی کارآمد برای موراوی منتشر شده‌است. الگوریتم در سال 1938 توسط و در سال 1950 توسط Florek و و Perkal و Zubrzycki و برای بار دیگر در سال 1965 توسط Sollin دوباره کشف شد. از آن‌جایی که "سولین" تنها دانشمندی از این لیست بوده
آن‌جایی که "سولین" تنها دانشمندی از این لیست بوده که در کشورهای انگلیسی زبان زندگی می‌کرده، این الگوریتم غالباً و به‌خصوص در پردازش موازی به "الگوریتم سولین" مشهور است. شرح الگوریتم. الگوریتم بروکا را می‌توان حالت موازی الگوریتم پریم دانست. در هر راس گراف، سبک‌ترین یال را انتخاب می‌کنیم و راس انتهایی یال انتخاب شده را نیز علامت می‌زنیم و این دو راس را از گراف حذف می‌کنیم و این کار را ادامه می‌دهیم تا گراف به یک راس تبدیل شود؛ درخت کمینۀ مورد نظر ما درختی متشکل از رأس‌ها و یال‌های انتخاب شده‌است. مراحل
متشکل از رأس‌ها و یال‌های انتخاب شده‌است. مراحل الگوریتم: روش زیر را تا وقتی گراف به یک گره تبدیل شود ادامه می‌دهیم: 1 Begin with a connected graph "G" containing edges of distinct weights, and an empty set of edges "T" 2 While the vertices of "G" connected by "T" are disjoint: 3 Begin with an empty set of edges "E" 4 For each component: 5 Begin with an empty set of edges "S" 6 For each vertex in the component: 7 Add the cheapest edge from the vertex in the component to another vertex in a disjoint
in the component to another vertex in a disjoint component to "S" 8 Add the cheapest edge in "S" to "E" 9 Add the resulting set of edges "E" to "T". 10 The resulting set of edges "T" is the minimum spanning tree of "G". تحلیل زمانی الگوریتم. در هر تکرار حلقه باید موارد زیر محاسبه شود: در هر تکرار حداقل یک یال از اجزای متصل کم می‌شود و بیشینه تکرار برابر Log V است ( V همان تعداد یال‌هاست)؛ پس مرتبۀ کلی الگوریتم را با توجه به توضیحات می‌توان formula_3 در نظر گرفت. الگوریتم‌های مشابه. دیگر الگوریتم‌هایی که
گرفت. الگوریتم‌های مشابه. دیگر الگوریتم‌هایی که برای پیدا کردن درخت فراگیر کمینه وجود دارد الگوریتم پریم و الگوریتم کروسکال است. سریع‌ترین الگوریتم در این زمینه را می‌توان با ترکیب الگوریتم پریم و الگوریتم بروکا به‌دست آورد. سریع‌ترین الگوریتم یافتن درخت پوشای کمینۀ تصادفی بر پایۀ الگوریتم بروکا است که در زمان formula_1 اجرا می‌شود؛ بهترین الگوریتم قطعی شناخته شده برای یافتن درخت کمینۀ پوشا ( که توسط Bernard Chazelle معرفی شد) نیز برپایۀ الگوریتم بروکا و با زمان اجرایی برابر ((O("E" α(V است. این