payamvha/North_RAG huggingface dataset:
الگوریتم‌ها "حالت متوسط و بدترین حالت اجرای یک الگوریتم" بیشتر استفاده می‌شوند. در مبحث رایانش بی‌درنگ، بدترین زمان اجرای الگوریتم حالتی است که به ما این تضمین را می‌دهد که الگوریتم ما همیشه به جواب خواهد رسید. این عبارات (بهترین، بدترین و حالت متوسط) در مباحث و علوم دیگر هم کاربرد دارند. برای نمونه: بدترین دما برای این که یک قطعه الکترونیکی بسوزد یا بهترین زمان برای اینکه یک بیماری بهبود یابد تا به اوج خود نرسد و غیره. مقدمه. حالت‌های بهترین، بدترین و متوسط از روش‌های تجزیه و تحلیل پیچیدگی زمانی
و متوسط از روش‌های تجزیه و تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم‌ها است. زمانی که می‌خواهیم پیچیدگی زمانی یک الگوریتم را محاسبه کنیم آن را در بدترین حالت و بهترین حالت و حالت متوسط بررسی می‌کنیم. که معمولاً بدترین حالات را در نظر می‌گیریم؛ تا یک تضمینی برای جواب دادن الگوریتم مورد نظر داشته باشیم. بهترین حالت زمانی برای یک الگوریتم. عبارت "بهترین حالت زمانی" در علوم کامپیوتر برای شرح دادن الگوریتمی به کار می‌رود که تحت شرایط آرمانی عمل می‌کند. برای نمونه، بهترین حالت زمانی برای به انجام رسیدن یک الگوریتم جستجوی خطی
زمانی برای به انجام رسیدن یک الگوریتم جستجوی خطی در یک لیستی از اعداد زمانی است که دادهٔ موردنظر ما در خانهٔ اول لیست قرار گرفته باشد. برای انتخاب یک الگوریتم یا گسترش دادن یک الگوریتم به ندرت از بهترین حالت استفاده می‌کنند: بیشتر افراد ترجیح می‌دهند که روی بدترین حالت یا حالت متوسط یک الگوریتم کار کنند یا استفاده کنند. بهترین حالت زمانی معمولاً برای داده‌های محدود و خاصی در نظر گرفته می‌شود حالت متوسط. تحلیل حالت متوسط یک الگوریتم دارای اهمیت بیشتری نسبت به بدترین حالت و بهترین حالت الگوریتم می‌باشد. اگر
بدترین حالت و بهترین حالت الگوریتم می‌باشد. اگر تعداد تکرار یک دستور العمل در یک الگوریتم با n ورودی را در حالت متوسط با (A(n نشان دهیم آنگاه یک رابطه ساده جهت به دست آوردن حالت متوسط به صورت زیر می‌باشد: P(i).F(i) مجموع = A(n) که در آن s مجموعه حالات ممکنه و (P(i احتمال رخ دادن حالت i ام و (F(i تعداد تکرار دستور مورد نظر در حالت i ام می‌باشد. مثال: فرض کنید یک آرایه مرتب (صعودی) و کلیدx داده شده باشند. متوسط زمان اجرای الگوریتم جستجوی دودویی Binary Search را محاسبه کنید. Function BinarySearch(A, n, x) low
محاسبه کنید. Function BinarySearch(A, n, x) low ←1 high←n while low≤high do mid←(low+high)/2 if x=A(mid) then return mid elsif x&gt;A(mid) then low←mid+1 else high←mid-1 endif repeat return 0 end. در این الگوریتم اگر x داخل آرایه موجود باشد تعدادی مقایسه با عناصر آرایه صورت می‌گیرد و نهایتاً جستجو موفق خواهد بود و اگر x داخل آرایه موجود نباشد تعدادی مقایسه با عناصر آرایه صورت می‌گیرد و نهایتاً جستجو ناموفق خواهد بود. مقایسه‌ها به صورت جستجو در یک درخت جستجوی دودویی انجام می‌شوند. بدترین حالت در مقابل حالت
دودویی انجام می‌شوند. بدترین حالت در مقابل حالت متوسط. عملکرد بدترین حالت زمانی و حالت متوسط تقریباً شبیه به همدیگر هستند؛ ولی در عمل، قانون و روش هر کدام متفاوت از دیگری است. نمونه. برای نمونه اگر بخواهیم پیچیدگی زمانی جستجوی ترتیبی را در حالت بهترین، بدترین و متوسط بررسی کنیم به صورت زیر داریم: int i=۰; for(i=0;i&lt;=n;i++) if(a[i] == x) cout«"find!"; return 1; else if(a[i]!= x) contiue; cout«"Not Found!"; return 0; در بهترین حالت: وقتی داده مورد نظر (x) را می‌خواهیم جستجو کنیم در ابتدای آرایه وجود دارد.
می‌خواهیم جستجو کنیم در ابتدای آرایه وجود دارد. پیچیدگی زمانی آن برابر formula_1 می‌شود. در حالت متوسط: وقتی داده مورد نظر (x) را می‌خواهیم جستجو کنیم در وسط آرایه وجود دارد. پیچیدگی زمانی آن برابر formula_2 می‌شود. در بدترین حالت: وقتی داده مورد نظر (x) را می‌خواهیم جستجو کنیم در انتهای آرایه وجود دارد. پیچیدگی زمانی آن برابر formula_3 می‌شود.
در خرابات مغان دومین رمان داریوش مهرجویی که توسط نشر قطره در سال ۱۳۹۱ چاپ گردید. مهرجویی در دومین رمانش کوشیده است با گره زدن اندیشه‌ها در بافت روایت داستانی خود به این موضوع بپردازد که با این همه دشمنی وخشونت واختلاف مذهبی ومسلکی می‌توان در کنار هم با عشق زندگی کرد؟آیا میتوان بری از مسائل سیاسی به عشق و دین و عرفان پرداخت؟در این رمان دو دلداده ی دانشجوی دانشگاه پنسلیلوانیا در فیلادلفیا که یک پسر ایرانی مسلمان ویک دختر کاتولیک ایتالیایی تبار را شامل می‌شوند,درکشاکش اندیشه و ایمان درگیر عشق عمیقی می‌شوند و
اندیشه و ایمان درگیر عشق عمیقی می‌شوند و می خواهند به زندگی مشترک بپردازند تا این که رویداد خونبار ۱۱ سپتامبر پیش می‌آید. آن‌ها به سیاست کاری ندارند. ایا سیاست با زندگی و عشق و ایمان این دو دلداده کنار می‌آید؟ در توضیح این رمان میتوان گفت : درباره ی عشق و دین و فلسفه و سیاست و خشونت و... زندگی!
روش چو-فسمن یک تکنیک تجربی برای پیشگویی ساختار ثانویه در پروتئین‌ها است که در اصل در دههٔ ۱۹۷۰ توسط Peter Y. Chou و Gerald D. Fasman توسعه یافت. این روش بر اساس تحلیل فراوانی‌های نسبی هر اسید آمینه در مارپیچ‌های آلفا، صفحات بتا و دورها، با توجه به ساختار پروتئین‌هایی که توسط پراش پرتو ایکس به دست آمده‌اند، کار می‌کند. از این فراوانی‌ها، یک مجموعه از پارامترهای احتمالی برای ظاهر هر اسید آمینه در هر نوع ساختار ثانویه به دست می‌آید و این پارامترها به منظور پیشگویی احتمال این که یک توالی داده شده از اسید
پیشگویی احتمال این که یک توالی داده شده از اسید آمینه‌ها، یک مارپیچ، یک رشتهٔ بتا یا یک دور در پروتئین شکل خواهد داد، مورد استفاده قرار می‌گیرند. این روش در تشخیص ساختارهای ثانویهٔ صحیح از دقت حداکثر ۵۰ تا ۶۰ درصد برخوردار است که به‌طور قابل ملاحظه‌ای از تکنیک‌های مدرن مبتنی بر یادگیری ماشینی کم دقت تر است. تمایلات اسید آمینه‌ها. پارامترهای اصلی چو-فسمن، تعدادی از تمایلات شدید اسید آمینه‌های منفرد برای ترجیح دادن یک ساختار ثانویه بر دیگری را مدل کردند. پارامترهای اصلی چو-فسمن، از یک نمونهٔ کوچک و غیر
پارامترهای اصلی چو-فسمن، از یک نمونهٔ کوچک و غیر نماینده از ساختارهای پروتئین به دست آمده بودند، چرا که در زمان کار اصلی چو و فسمن، تعداد این نوع ساختارهایی که شناخته شده بودند کم بوده‌است. این پارامترهای اصلی غیرقابل اطمینان به نظر می‌آمدند و با یک مجموعه دادهٔ فعلی به روز شدند و همچنین در الگوریتم اولیه نیز تغییراتی داده شد. روش چو-فسمن تنها احتمال این که هر اسید آمینهٔ منفرد، در یک مارپیچ، رشته یا دور ظاهر شود را به حساب می‌آورد. بر خلاف روش پیچیده تر جی اُ آر، این روش، احتمالات شرطی این که یک اسید
جی اُ آر، این روش، احتمالات شرطی این که یک اسید آمینه یک ساختار ثانویهٔ خاص را شکل دهد با این فرض که همسایه‌های آن از قبل آن ساختار را داشته باشند را منعکس نمی‌کند. این فقدان، کارایی این روش را بالا می‌برد ولی دقت آن را کاهش می‌دهد. الگوریتم. روش چو-فسمن مارپیچ‌ها و رشته‌ها را طی یک مدل مشابه پیشگویی می‌کند، ابتدا در دنباله به صورت خطی به دنبال ناحیهٔ نوکلئاتین با احتمال زیاد وجود مارپیچ یا رشته در آن ناحیه می‌گردد و سپس آن ناحیه را تا زمانی بسط می‌دهد که به یک زیردنیاله با ۴ اسید آمینه برسد که احتمال آن
به یک زیردنیاله با ۴ اسید آمینه برسد که احتمال آن کمتر از ۱ باشد. می‌دانیم که ۴ تا از ۶ اسید آمینهٔ متوالی برای مارپیچ بودن و ۳ تا از ۵ اسید آمینهٔ متوالی برای رشته بودن کافی است. مقادیر آستانهٔ احتمال برای نوکلئاتین‌های مارپیچی و رشته‌ای ثابت هستند ولی لزوماً برابر نیستند؛ در ابتدا این مقادیر به ترتیب برابر بودند با ۱٫۰۳ و ۱٫۰۰. دورها نیز در پنجره‌های با ۴ اسید آمینه ارزیابی می‌شوند، ولی با استفاده از یک رویهٔ چند مرحله‌ای محاسبه می‌شوند، چرا که نواحی زیادی که دور هستند شامل اسید آمینه‌هایی هستند که
زیادی که دور هستند شامل اسید آمینه‌هایی هستند که می‌توانند در نواحی مارپیچ یا در نواحی صفحه نیز ظاهر شوند. یک دور را پیشگویی خواهیم کرد تنها اگر احتمال دور بودن، بزرگتر از احتمالات مربوط به مارپیچ بودن و صفحه بودن باشد و یک مقدار احتمال که بر اساس مکان‌های اسید آمینه‌های خاص در دور است، در یک مقدار آستانهٔ از قبل تعریف شده بگذرد. احتمال دور بودن formula_1 به صورت زیر تعریف می‌شود: که j مکان اسید آمینه موجود در پنجرهٔ با ۴ اسید آمینه‌است. اگر formula_1 از یک مقدار آستانهٔ دلخواه بیشتر شود (در ابتدا این
یک مقدار آستانهٔ دلخواه بیشتر شود (در ابتدا این مقدار ۷٫۵e–۳ بود)، میانگین formula_1ها از ۱ بیشتر می‌شود، و formula_1 از احتمالات مربوط به مارپیچ آلفا بودن یا صفحهٔ بتا بودن آن پنجره بیشتر می‌شود و در نتیجه یک دور پیشگویی می‌شود. اگر دو شرط اول برقرار باشند ولی احتمال یک صفحهٔ بتا formula_6 از formula_1 بیشتر باشد، آنگاه یک صفحه پیشگویی می‌شود.
مسئله انتخاب فعالیت‌ها از مسائل بهینه‌سازی ریاضی است که می‌توان برای آن الگوریتمی به روش حریصانه تولید کرد. برای نمونه فرض کنید n سخنران خود را به عنوان ورودی مسئله اعلام کرده‌اند. هدف انتخاب بیشترین تعداد سخنران به گونه‌ای است که هیچ دو سخنرانی با هم اشتراک بازهٔ زمانی نداشته باشند. جهت عدم تداخل در زمان شروع یا پایان می‌توان بدون کم‌شدن از کلیت مسئله فرض کرد که پایان بازه سخنرانی‌ها باز است یعنی به صورت (...} است. ورودی‌ها: توضیح الگوریتم: شبه کد الگوریتم را در زیر می‌بینیم (فرض بر این است که فعالیت‌ها بر
در زیر می‌بینیم (فرض بر این است که فعالیت‌ها بر حسب صعودی زمان پایانشان مرتب شده‌اند): Procedure Activity_selector (A, S, F, n) A {1} j 1 for i 2 to n do if Si ≥Fj then A A ∪{i} j i endif repeat end. تطابق با روش حریصانه: فعالیتی که زودترین زمان پایان را داشته باشد Select : با آخرین فعالیت انتخاب شده تداخل زمانی نداشته باشد Feasibility : اضافه کردن آن به مجموعه انتخاب شده‌ها Union : تحلیل زمانی :بیشترین زمان در الگوریتم مربوط به مرتب سازی ابتدای کار است و لذا الگوریتم دارای مرتبه زمانی (o(n log n می‌باشد.
الگوریتم دارای مرتبه زمانی (o(n log n می‌باشد. منابع. www.prozhe.com * www.irandisheh.com * www.nooreaseman.com * www.iran-stu.com *
«آوف هه بونگ» (به آلمانی: Aufhebung یا Aufheben)، لغو دیالکتیکی، مفهوم مرکزی دیالکتیک هگلی و اشاره به یکی از کلمات فلسفی او است. آوف هه بونگ کهنه را نفی کردن و طرح نو درانداختن است. کهنه را نفی کردن اما نه حذف، آنچنان‌که جنبه‌های مثبتش گم و گور و حذف شود. پس زدن و در عین حال برکشیدن و کشف پیوندی دیگر و پیچیده‌تر است که در آن تنش تضاد، انگیزه پیشرفت شود. در واقع آنچه از میان برداشته می‌شود، هیچ و نابود نشده، بلکه تبدیل می‌شود. آوف هه بونگ نوعی قبض و بسط است و می‌توان آن را نفی، پایندگی، بالندگی، یا خلق
است و می‌توان آن را نفی، پایندگی، بالندگی، یا خلق یگانگی و هماهنگی و سرانجام نیل به تعالی ترجمه نمود. از آنجا که جهات مثبتِ کهنه در نو حفظ می‌شوند و بقایایی از قبل در آن می‌ماند، می‌توان گفت آوف هه بونگ برگذشتن، عبور از یک وضع به وضع دیگر و پشت سرگذاشتن وضعیت قبلی است بدون آنکه کل وضع قبلی را رّد کند و کنار بگذارد. آوف هه بونگ واژه‌ای چند پهلو. آوف هه بونگ به ویژه در گفتمان هگل، واژه ای چند پهلو و تودار است و برگردان آن در هیچ زبانی معنی غائی نهفته در آن را آنطور که باید و شاید نشان نمی‌دهد. Lifting,
آن را آنطور که باید و شاید نشان نمی‌دهد. Lifting, sublation, abolition در انگلیسی یا Abrogation در فرانسوی، Снятие در روسی و «رفع» در عربی و… هیچ‌کدام منظور هگل را نمی‌رساند. برای آوف هه بونگ دکتر حمید عنایت، واژه «انحلال» را برگزیده است که در آن هم معنای ناپدیدشدن ماده هست و هم معنای انضمام و حفظ آن در ماده دیگر، مثل حّل شدن حبّه قند در آب. اما انحلال واژه‌ای عربی است. در ادبیات عرفانی ما «فنا» به معنی عدم محض نیست و نوعی بقا است اما اگر نخواهیم از «فنای ابقایی» که آنهم عربی است استفاده کنیم، با توجه به
ابقایی» که آنهم عربی است استفاده کنیم، با توجه به این نکته که آوف هه بونگ به‌طور توامان واجد هر دو معنای حذف و حفظ، لغو کردن و نگه داشتن و نفی و اثبات است، «برداشتن» معادل دقیقی برای آن است. فعل «برداشتن» در فارسی، حفظ کردن و نگاه داشتن و ارتقا دادن به سطح بالاتر و نیز لغو کردن همه را معنا می‌دهد. کارل مارکس و آوف هه بونگ. کارل مارکس در نقد هگل و فویرباخ و در متن «نظریه بیگانگی» به آوف هه بونگ اشاره نموده و ادعا می‌کند مفهوم آوف هه بونگ، هگل را درک کرده و آن را فراتر از دیدگاه وی برده است. مارکس در «نقد
آن را فراتر از دیدگاه وی برده است. مارکس در «نقد دیالکتیک هگل»، با اشاره این نکته که هگل به خودآفرینی آدمی به عنوان یک فرایند پی برده است، تأکید می‌کند که رابطه حقیقی و فعال آدمی با خویشتن تنها به این دلیل ممکن است که آدمی عملاً تمام توانایی‌های نوع خویش را تولید می‌کند و این امر فقط به مدد فعالیت جمعی انسان‌ها و در نتیجه تاریخ امکان‌پذیر است… مارکس می‌گوید فرایند آوف هه بونگ باید یک حامل یا سوژه داشته باشد، اما هگل به جای نام بردن از انسان زنده، سوژه فلسفه اش را «خود آگاهی» نامیده است و هنگامی که سوژه
اش را «خود آگاهی» نامیده است و هنگامی که سوژه صرفاً «خود آگاهی» قلمداد شود، فرایند «آوف هه بونگ» فقط در قلمرو دانش و در «ظاهر» صورت می‌گیرد و بیگانگی، در زندگی روزمره باقی خواهد ماند. به نظر مارکس چون فرایند آوف هه بونگ، حامل و سوژه عینی ندارد، بیگانگی در زندگی بالفعل انسان‌ها باقی می‌ماند و از همین رو است که هگل در فلسفه حق Philosophy of Right با دولت پروس سازش می‌کند و در تضاد بین خرد و واقعیت گیر می‌کند. مارکس با دگرگون کردن مفهوم آوف هه بونگ، به درک جدیدی از رابطه زندگی کردن و اندیشیدن می‌رسد. از
جدیدی از رابطه زندگی کردن و اندیشیدن می‌رسد. از دیدگاه وی اگرچه دستیابی به قلمرو آزادی به معنی محو کردن قلمرو نیاز نیست اما انسان می‌تواند از قلمرو نیاز فراتر و فراتر رود. انسان‌ها فقط «موجوداتی طبیعی» نیستند که وجود خود را در رابطه با نیازهای بلاواسطه خویش تثبیت کنند. موجوداتی نوعی هستند که وجود خود را در رابطه با فرایند شکل گرفتن خویش یعنی در رابطه با تاریخ تثبیت می‌کنند.
نورتابناکی یکی از گونه‌های تابناکی است که در آن، ماده با جذب کردن فوتون برانگیخته می‌شود و بر اثرگذارِ الکترونیِ اندرنواری، نور می‌گسیلد. نورتابناکی بیشتر در نیمه‌رساناها بررسی می‌شود. در نورتابناکی، نیمه‌رسانا با جذب کردن فوتون‌هایی با انرژی بیشتر از گاف انرژی (گاف‌باند) خود برانگیخته می‌شود و هنگام فروانگیزش از تراز بالا به تراز پایین نور می‌گسیلاند. این فرایند هم در نیمه‌رساناها با گاف‌باندِ مستقیم (direct bandɡap) و هم با گاف‌باندِ غیرمستقیم(indirect bandɡap) روی‌می‌دهد ولی از آنجا که گذار اندرنواری در
روی‌می‌دهد ولی از آنجا که گذار اندرنواری در ماده‌هایی با گاف‌باند-غیرمستقیم باید با جذب یا گسیل فونون (به نوسان اتم‌های یک بلور بر اثر برانگیختگی گرمایی فونون می‌گویند) همراه باشد معمولاً احتمال روی‌دادنشان کمتر است و همین‌طور از بازده کمتری برخوردارند. طول موج نور دَرآشامیده و گسیل شده متفاوت است. نور گسیل شده معمولاً دارای انرژی کمتری از نور درآشامیده است. نمونه ترکیب‌هایی که دارای ویژگی نورتابناکی هستندː پتاسیم کلرید (KCl) که در آن عنصر آلایندهٔ تالیم (TL) را آمیخته‌باشند. از جمله کاربردهای این ترکیب‌ها
را آمیخته‌باشند. از جمله کاربردهای این ترکیب‌ها در ساخت لامپ‌های فلورسنس است. بر اثر تخلیه الکتریکی از مخلوط بخار آرگن و جیوه، نوری تولید می‌شود که عمدتاً در حوزه باند فوق بنفش و آبی می‌باشد. منتها دیواره لامپ فلور سنت از موادی پوشانده می‌شود که انتقال فرکانسی استوکس روی دهد و ضمن آن نور منتشره از لامپ به حوزه باند مرئی نوری منتقل می‌گردد.&lt; شکل ها. فرایند های نورتابناکی را بر اساس پارامتر های مختلف می توان طبقه بندی کرد مانند انرژی فوتون نشر شده. برانگیخته شدن شدید موقعیتی را توصیف می کند که درآن فوتون
شدن شدید موقعیتی را توصیف می کند که درآن فوتون هایی با طول موج خاص جذب می شوند و فوتون های معادل آن بسیار سریع دوباره ساطع می شوند. این معمولا به عنوان رزونانس معرفی می شود. برای مواد در محلول با در فاز گاز، این فرایند شامل الکترون ها می باشد اما هیچ انتقال انرژی قابل توجهی شامل ویژگی های مولکولی ماده شیمیایی بین جذب و نشر وجود ندارد. در نیمه رساناهای بلوری معدنی در صورت شکل گیری یک باند الکترونیکی، نشر ثانویه می تواند پیچیده تر باشد، زیرا وقایع ممکن است شامل هر دو سهم مشارکت های همدوسی باشند مانند تشدید
هر دو سهم مشارکت های همدوسی باشند مانند تشدید پراکندگی رایلی که در آن یک رابطه فاز ثابت که با محرک میدان نور حفظ می شود؛و مانند مشارکت های همدوسی. فرایند های بیشتری ممکن است رخ دهد وقتی که قبل از نشر مجدد انرژی پس از جذب، یک ماده دچار انتقال انرژی داخلی شود. الکترون ها با به دست آوردن انرژی از جذب یک فوتون و یا از دست دادن انرژی با انتشار فوتون ها ، حالت های انرژی را تغییر می دهند. در رشته های مرتبط با شیمی، اغلب بین فلورسانس و فسفرسانس تمایز قائل می شوند. مورد اول معمولاً یک روند سریع است ، هنوز مقداری از
اول معمولاً یک روند سریع است ، هنوز مقداری از انرژی اصلی تلف می شود به‌طوری که فوتون های نور ساطع شده انرژی کمتری نسبت به فوتون های تحریک جذب شده دارند. گفته می شود فوتون ساطع شده مجدد در این حالت قرمز تغییر مکان می دهد، اشاره به انرژی کمتری که پس از این تلفات حمل می کند. برای فسفرسانس ، الکترونهایی که فوتونها را جذب می کنند ، از طریق سیستم عبور می کنند، جایی که آنها با تعدد چرخش تغییر یافته وارد حالت می شوند، معمولاً . هنگامی که الکترون برانگیخته شده به این حالت سه گانه منتقل می شود، انتقال الکترون
به این حالت سه گانه منتقل می شود، انتقال الکترون (آرامش) به انرژی تک حالته پایین تر از نظر مکانیکی کوانتومی ممنوع است، به این معنی که خیلی کندتر از سایر انتقال ها اتفاق می افتد. نتیجه یک روند آهسته انتقال تابشی به حالت منفرد است که گاهی چند دقیقه یا چند ساعت طول می کشد. این اساس مواد "درخشش در تاریکی" است. فوتولومینسانس یک روش مهم برای اندازه گیری خلوص و کیفیت کریستالی نیمه هادی ها مانند و و کمی سازی میزان اختلال موجود در سیستم است. نورتابناکی، خواص نیمه هادی های گاف انرژی مستقیم. در آزمایش های معمول PL،
های گاف انرژی مستقیم. در آزمایش های معمول PL، نمیه هادی برانگیخته می شود با منبع نوری که فوتون هایی را فراهم می کند که انرژی بزرگتری از انرژی نوار ممنوعه دارند. نور ورودی قطبیت را تحریک می کند که می توان آن را با معادلات نیمه هادی بلوک() توصیف کرد. پس از جذب فوتون ها، الکترون ها و سوراخ ها به ترتیب با گشتاورهای محدود در نوارهای هدایت و ظرفیت تشکیل می شوند.سپس هیجانات به سمت حداقل نوار ممنوعه تحت انرژی و حرکت قرار می گیرند.مکانیسم های معمول پراکندگی رادرفورد و تعامل با فونون های گوناگون است.در نهایت،
و تعامل با فونون های گوناگون است.در نهایت، الکترون ها با حفره هایی تحت تابش فوتون ها ترکیب می شوند. نیمه هادی های ایده آل و بدون نقص سیستم های چندپیکره هستند که در آن ها تعاملات حامل های بار و ارتعاشات شبکه باید علاوه بر اتصال ماده سبک در نظر گرفته شود.به‌طور کلی ، خصوصیات PL نسبت به میدان های الکتریکی داخلی نیز بسیار حساس هستند و به محیط دی الکتریک (مانند بلورهای فوتونیک) که درجه بیشتری از پیچیدگی را تحمیل می کنند.شرح دقیق میکروسکوپی توسط ارائه شده است. ساختارهای ایده آل چاه کوانتومی. یک ساختار چاه
ساختارهای ایده آل چاه کوانتومی. یک ساختار چاه کوانتومی نیمه هادی ایده آل و بدون نقص یک سیستم مدل مفید برای نشان دادن فرایندهای اساسی در آزمایش های معمولی PL است.این بحث بر اساس نتایج منتشر شده در کلینگشیرن (2012) و بالکان(1998) است. تحریک نوری. به‌طور کلی ، سه شرایط مختلف تحریک از هم متمایز می شوند: تشدید ، شبه تشدید و غیر تشدید. برای تحریک تشدید ، انرژی مرکزی لیزر مربوط به کمترین تشدید اکسیتون چاه کوانتوم است. هیچ مقدار ناچیزی از انرژی اضافی به سیستم حامل تزریق نمی شود. برای این شرایط ، فرایندهای منسجم به
نمی شود. برای این شرایط ، فرایندهای منسجم به میزان قابل توجهی به انتشار خود به خود کمک می کنند. فروپاشی قطبی مستقیماً اکسیتون ایجاد می کند.تشخیص PL برای تحریک رزونانس چالش برانگیز است زیرا تمایز سهم ناشی از تحریک ، به عنوان مثال ، نور سرگردان و پراکندگی منتشر از زبری سطح دشوار است.بنابراین ، لکه ها و پراکندگی های تشدید رایلی همیشه به انتشار غیرمنسجم اضافه می شوند. در صورت تحریک غیر تشدید ، ساختار با مقداری انرژی اضافی تحریک می شود.این وضعیت معمول در بیشتر آزمایش‌های PL است زیرا انرژی تحریک را می توان با
آزمایش‌های PL است زیرا انرژی تحریک را می توان با استفاده از یک طیف سنج یا یک فیلتر نوری تشخیص داد. اثرات بی نظمی. سیستم های واقعی مواد همیشه شامل بی نظمی هستند.به عنوان مثال ناکاملی بلوری است. در شبکه یا اختلال به دلیل تغییرات ترکیب شیمیایی. اصلاح آنها برای نظریه های میکروسکوپی به دلیل عدم دانش دقیق در مورد اغتشاشات ساختار ایده آل بسیار چالش برانگیز است. بنابراین ، تأثیر تأثیرات خارجی بر PL معمولاً به صورت پدیدارشناختی مورد توجه قرار می گیرد. در آزمایش‌های ، بی نظمی می تواند منجر به محلی سازی حامل ها شود و
بی نظمی می تواند منجر به محلی سازی حامل ها شود و از این رو زمان زندگی فوتولومینسانس را به شدت افزایش می دهد زیرا حامل های موضعی نمی توانند به راحتی مراکز نوترکیبی غیر تابشی را به عنوان مراکز خالی پیدا کنند. محققان از دانشگاه علم و صنعت ملک عبدالله با استفاده از نور لومینسانس وابسته به دما ، آنتروپی ناشی از عکس نانوساختار مضاعف InGaN / GaN p-i-n و نانوسیم های AlGaN را بررسی کرده اند. آنها آنتروپی ناشی از تابش را به عنوان کمیت ترمودینامیکی تعریف کردند که نشان دهنده در دسترس نبودن انرژی سیستم برای تبدیل به
دهنده در دسترس نبودن انرژی سیستم برای تبدیل به کار مفید به دلیل ترکیب مجدد حامل و انتشار فوتون است. آنها همچنین تغییر در تولید آنتروپی را با تغییر در پویایی ناقلین نوری در مناطق فعال نانوسیم با استفاده از نتایج حاصل از مطالعه فوتولومینسانس با زمان حل کرده اند. آنها این فرضیه را مطرح کردند که با نزدیک شدن دما به دمای اتاق به دلیل فعال شدن حرارتی حالتهای سطحی ، در نهایت مقدار بی نظمی ایجاد شده، در حالی که افزایش ناچیزی در نانوسیم های AlGaN مشاهده شده است ، که نشان دهنده درجات پایین عدم اطمینان ناشی از اختلال
نشان دهنده درجات پایین عدم اطمینان ناشی از اختلال در نیمه هادی نوار ممنوعه گسترده تر است. دانشمندان برای مطالعه آنتروپی ناشی از تابش ، یک مدل ریاضی را ایجاد کرده اند که مبادله انرژی خالص ناشی از تحریک تابش و نور لامپ را در نظر می گیرد.
برای درک اهمیت الگوریتمهای کارا یا به بیان دیگر لزوم استفاده از الگوریتمهای کاراتر بهتر است دو الگوریتم خاص را برای جستجوی یک عدد در یک آرایهٔ مرتب غیر نزولی با یکدیگر مقایسه کنیم. آن دو الگوریتم عبارتند از: جستجوی ترتیبی (sequential search) و جستجوی دودویی (binary search). در الگوریتم جستجوی ترتیبی برای یافتن عنصر مشخص x در آرایه، از ابتدای آرایه آغاز کرده و به ترتیب یکی یکی عناصر را با آن مقایسه می‌کنیم. هرکدام که با عنصر x برابر بود، مکان همان عنصر را در آرایه به‌عنوان جواب معرفی کرده و در صورت عدم وجود
آرایه به‌عنوان جواب معرفی کرده و در صورت عدم وجود عنصر x عدد صفر را به‌عنوان خروجی الگوریتم معرفی می‌کنیم. یک الگوریتم جستجوی ترتیبی به صورت زیر است: void seqsearch (int n, const keytype S[], keytype x, index&amp; location) location = 1; While (location&lt;=n &amp;&amp; S[location]!=x) location ++; if (location&gt; n) location = 0; }اما در الگوریتم جستجوی دودویی روش کار به این صورت است که ابتدا عنصر x را با عنصر میانی آرایه مقایسه می‌کنیم، اگر برابر بودند به جواب رسیده‌ایم و اگر نه دو حالت روی خواهد داد.
به جواب رسیده‌ایم و اگر نه دو حالت روی خواهد داد. یا x کوچکتر از عنصر میانی است که در چنین حالتی در صورت وجود باید در نیمهٔ اول آرایه باشد. لذا با همین روال جستجو را برای نیمهٔ اول انجام می‌دهیم. (اگر x با عنصر میانی نیمهٔ اول برابر بود به جواب رسیده‌ایم و تا انتها همینطور ادامه می‌دهیم.) و یا x بزرگتر از عنصر میانی است که در این صورت در نیمهٔ دوم آرایه جستجو را انجام می‌دهیم. به همین ترتیب جستجو را تا جایی ادامه می‌دهیم که به x برسیم یا اگر تا انتها پیدا نشد عدد صفر را به‌عنوان خروجی آرایه معرفی می‌کنیم.
عدد صفر را به‌عنوان خروجی آرایه معرفی می‌کنیم. یک الگوریتم جستجوی دودویی در زیر آمده‌است: void binsearch (int n, const keytype S[], keytype x, index&amp; location) index low, high, mid; low = 1; high = n; location = 0; while (low &lt;= high &amp;&amp; location = 0) { mid =[ (low + high)/2 ]; if (x == S[mid]) location = mid; else if (x S[mid]&lt;/math&gt; مقایسه می‌شود. اما در واقع اگر اجرایی کارا از الگوریتم توسط اسمبلر صورت گیرد در هر بار اجرای حلقهٔ while تنها یک بار x با formula_1 مقایسه می‌شود. در
تنها یک بار x با formula_1 مقایسه می‌شود. در نتیجهٔ این مقایسه حالت مناسب بر اساس مقدار کد شرط تعیین می‌شود. با فرض اینکه الگوریتم جستجوی دودویی از این روش استفاده می‌کند، برای جستجوی عدد x در همان آرایهٔ ۱۶ عنصری که x از همهٔ عناصر آرایه بزرگتر است، این الگوریتم فقط ۵ مقایسه انجام می‌دهد که formula_2 است (منظور، لگاریتم در مبنای 2 می‌باشد). و البته این بیشترین تعداد مقایسه هاست که با این روش صورت می‌گیرد. (در صورتی که x در آرایه موجود باشد تعداد مقایسه‌ها بیشتر نخواهد بود). حال اگر تعداد عناصر آرایه دو
بیشتر نخواهد بود). حال اگر تعداد عناصر آرایه دو برابر شود یعنی 32 عنصر داشته باشیم، تعداد مقایسات در الگوریتم جستجوی دودویی فقط ۱ مرتبه از حالت قبل بیشتر خواهد بود، یعنی زمانی که اولین مقایسه صورت می‌گیرد و آرایه به دو زیر آرایه تقسیم می‌شود. لذا باز هم در بدترین حالت که x در آرایه موجود نیست، این الگوریتم 6 مقایسه انجام می‌دهد (formula_3). در حالت کلی هر بار تعداد عناصر آرایه دو برابر شود، یک مرتبه به تعداد مقایسه‌ها افزوده خواهد شد. بر این اساس اگر n یکی از توان‌های 2 و x از همهٔ عناصر یک آرایهٔ n عنصری
از توان‌های 2 و x از همهٔ عناصر یک آرایهٔ n عنصری یزرگتر باشد، در جستجوی دودویی تعداد کل مقایسه‌ها از این رابطه حاصل می‌شود: formula_4. در نتیجه زمانی که x از همهٔ عناصر آرایه بزرگتر باشد تعداد مقایسه‌ها در الگوریتم جستجوی دودویی نسبت به الگوریتم جستجوی ترتیبی به ویژه برای مقادیر بزرگ n به مقدار قابل توجهی کمتر خواهد بود. برای نمونه برای n=128 تعداد مقایسه‌ها در جستجوی ترتیبی برابر 128 بوده و در جستجوی دودویی 8 می‌باشد. و برای n=1024 در جستجوی ترتیبی تعداد مقایسه‌ها برابر 1024 بوده و در جستجوی دودویی تنها
مقایسه‌ها برابر 1024 بوده و در جستجوی دودویی تنها 9 مقایسه انجام می‌شود. و برای مقادیر بزرگتر n این اختلاف به مراتب بیشتر و چشمگیرتر خواهد بود. منابع. عنوان اصلی: Foundations of algorithms using C++pseudocode,c2004. Neapolitan,Richard E. Naimipour,kumarss عنوان ترجمه: طراحی الگوریتم‌ها با استفاده از شبه کد C++ با ترجمه کامل ضمایم. ترجمهٔ سید حجت الله جلیلی انتشارات پارتیان.
در نظریه گراف، یک گراف دی بروین "formula_1" بعدی از "formula_2" نماد، یک گراف جهت دار است که روی هم افتادگی توالی‌های نمادها را نشان می‌دهد. این گراف formula_3 راس دارد و شامل تمام توالی‌های ممکن به طول "n" از نمادهای داده شده‌است. یک نماد ممکن است چندین بار در یک توالی ظاهر شود. اگر یک مجموعه از "formula_2" نماد داشته باشیم، یعنی formula_5 ،آنگاه مجموعهٔ راس‌ها عبارت است از: اگر یکی از راس‌ها بتواند به وسیلهٔ شیفت دادن نمادهای راسی دیگر به اندازهٔ یک مکان به چپ و اضافه کردن یک نماد جدید به انتهای آن بیان