payamvha/North_RAG huggingface dataset:
عنوان سوخت فسیلی مورد استفاده قرار می‌گیرد. شواهد نشان می‌دهد، که نفت خام و گاز طبیعی بر اثر میلیون‌ها سال گرما و فشار که به تغییر میکروسکوپی گیاهی و حیوانی می‌انجامد، به وجود می‌آیند. علاوه بر آبزیان محیط زیست، که معمولاً در دریاها زندگی می‌کنند، هم‌چنین در رودخانه‌ها، دریاچه‌ها، صخره‌های مرجانی یا حصیر جلبکی نیز یافت می‌شوند، که برای تشکیل سازندهای مخزن نفت یا گاز نیز نیاز به یک حوضه رسوبی است، که تشکیل آن، نیازمند عبور از چهار مرحله‌است: زمان‌بندی و ترتیب نیز، برای انجام هر مرحله، مهم است. به‌عنوان
ترتیب نیز، برای انجام هر مرحله، مهم است. به‌عنوان مثال، دره رودخانه اوهایو می‌توانست، برابر میزان نفت کل خاورمیانه در مخزن خود، نفت داشته باشد، اما به علت عدم احاطه شدن مخزن آن، هیدروکربن‌ها از مخزن خارج شده‌اند ... از سوی دیگر، دریای شمال حاصل میلیون‌ها سال تغییرات سطح دریا بوده، که با زمان‌بندی مناسب و انجام هر ۴ مرحله، در نهایت، به تشکیل بیش از ۱۵۰ میدان نفتی منجر شده‌است. بنابراین، این فرایند به صورت طبیعی اتفاق می‌افتد و عوامل محیطی مختلف، در آنها، منجر به ایجاد طیف گسترده‌ای از مخازن شده‌است. در هر
به ایجاد طیف گسترده‌ای از مخازن شده‌است. در هر نقطه از سطح زمین، در عمق ۹،۰۰۰ متری، می‌توان به انواع مخازن دست یافت، که بسته به شکل، اندازه و سن متفاوت می‌باشند. مهر و موم مخازن. مهر و موم، یک بخش اساسی از پروسه حبس شدن یا فرایند تله است، که مانع از حرکت هیدروکربن‌ها به سمت بالا می‌شود. دو نوع مهر و موم درون مخازن وجود دارد، که این طبقه‌بندی بر پایه مکانیزم ترجیحی از نشت می‌باشد، که عبارتند از: مهر و موم هیدرولیک. مهر و موم هیدرولیک، در سنگ ایجاد می‌شود، که به‌طور قابل توجهی به افزایش فشار جابجایی
که به‌طور قابل توجهی به افزایش فشار جابجایی می‌انجامد، به‌طوری که فشار مورد نیاز، یک تنش برای شکستگی است، که در واقع پایین تر از فشار مورد نیاز برای جابجایی سیالات می‌باشد. مهر و موم غشاء. مهر و موم غشاء، در زمانی که فشار دیفرانسیل در سراسر مهر و موم (فشار جابجایی) بیش از آستانه باشد، نشت خواهد کرد. در اینصورت، مایعات از طریق فضاهای خالی در مهر و موم حرکت خواهد کرد. برآورد ذخایر. پس از کشف مخزن، در مرجله اول؛ یک مهندس نفت شروع به ساخت تصویر از انباشت منابع و سازندها می‌نماید. سپس در مرحله دوم به انجام یک
و سازندها می‌نماید. سپس در مرحله دوم به انجام یک بررسی لرزه‌ای برای تعیین اندازه تله پرداخته می‌شود. در بیشتر مواقع، همراه با داده‌های لرزه‌ای، ممکن است برآورد حجم مخزن نفت نیز قابل محاسبه باشد. مرحله سوم حفاری چاه‌های اکتشافی است. چاه‌های اکتشافی، بمنظور ارزیابی مخازن، استفاده می‌شوند. همچنین برای تعیین محل تماس آب و نفت در مخزن نیز به کار گرفته می‌شود. گام بعدی این است که برای استفاده از اطلاعات چاه‌های اکتشافی به منظور برآورد تخلخل سنگ، میزان تخلخل مخزن، یا درصد حجم کل که شامل مایعات از سنگ جامد، که
یا درصد حجم کل که شامل مایعات از سنگ جامد، که معادل ۲۰٪ تا ۳۵٪ درصد است، می‌باشد. با استفاده از چنین اطلاعاتی، ممکن است به جواب این سؤال؛ که چه مقدار بشکه نفت در مخزن قرار دارد، بینجامد. بررسی مکانیزم مخزن، ممکن است، برای برآورد عامل بازیابی بوده یا اینکه چه نسبتی از نفت درجای را می‌توان تولید نمود. باتوجه به میزان عامل بازیابی، معمولاً ۳۰٪ تا ۳۵٪ درصد از کل ذخایر یک مخزن، قابل بازیابی می‌باشد. مشکل اساسی در مورد مخزن‌ها، این است که مخازن یکسان نیستند و از لحاظ میزان تخلخل، متغیر می‌باشند و ممکن است از نظر
میزان تخلخل، متغیر می‌باشند و ممکن است از نظر شکستگی‌ها و گسل‌های متفاوت، جریان سیالات در هر کدام، بسیار پیچیده گردد. به همین دلیل، مدلسازی رایانه‌ای از مخازن انجام می‌گیرد. این نوع مدلسازی، به لحاظ اقتصادی نیز بسیار با دوام است. برای ساخت یک مدل، زمین شناسان، مهندسان ژئو فیزیک و مهندسان مخزن با هم کار می‌کنند، که اجازه می‌دهد، تا شبیه سازی جریان مایعات در مخزن، منجر به بهبود میزان برآورد ذخایر گردد. تولید. برای محاسبه میزان ذخایر یک مخزن نفتی، معمولاً نیاز به حفاری یک یا چند چاه اکتشافی می‌باشد. هر چند
به حفاری یک یا چند چاه اکتشافی می‌باشد. هر چند ممکن است که در برخی از مخازن نقاط مختلف جهان، نفت به سطح زمین تراوش نماید، مانند: مخزن "لا بریا تار پیتز" واقع در کالیفرنیا یا تراوش‌های متعدد در مخازن ترینیداد.
استک اورفلو ، وب‌گاه پرسش و پاسخی در بازه گسترده‌ای از مباحث برنامه‌نویسی رایانه است که در سال ۲۰۰۸ توسط جف اتوود و جویل اسپولسکی ایجاد شد. طبق آمار الکسا این وبگاه ۴۰مین وبگاه پربازدید در ایران است. طبق آمار الکسا، ایالات متحده آمریکا (۱۹/۹ درصد)، هند (۱۳/۴ درصد)، چین (۱۳/۲ درصد)، ژاپن (۵/۹ درصد) و ایران (۳/۸ درصد)، پنج کشور بازدیدکننده از این وبگاه هستند. این وبگاه با انجام پیمایش‌های سالیانه اطلاعات تشریحی از مهارت‌های مورد نیاز بازار کار و مقایسه استعدادهای برنامه‌نویسی کشورها عرضه می‌کند.
آزاده تبازاده (زاده ۱۳۴۶ خورشیدی در تهران) دارنده PHD شیمی‌فیزیک از دانشگاه استنفورد کالیفرنیا است. او در چهارده سالگی به ایالات متحده مهاجرت کرده است. وی هم‌اکنون استاد دانشگاه استنفورد است و به همراه همسرش روی پروژه‌ای تحقیقاتی فعالیت دارد. جوائز. پروفسور آزاده تبازاده دارنده جوایز بسیاری از جمله مدال اتحادیه ژئوفیزیک آمریکا در سال ۲۰۰۱ است. او در سال ۱۹۹۹ "جایزه ریاست جمهوری" برای دانشمندان و مهندسان را دریافت کرده‌است. این جایزه بالاترین افتخار اعطا شده توسط دولت ایالات متحده به دانشمندان و مهندسان
شده توسط دولت ایالات متحده به دانشمندان و مهندسان برجسته‌است. منابع. 3. آزاده تبازاده؛ عضو ارشد ناسا و کاشف رابطه گرم شدن زمین با تخریب لایه اوزون
نظریه یادگیری محاسباتی(به : Computational Learning Theory) شاخه‌ای از ریاضیات و علوم رایانه است که به ارزیابی کارایی الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌پردازد. این نظریه عموماً به تحلیل الگوریتم‌های یادگیری با نظارت می‌پردازد و سعی می‌کند کران‌هایی برای کارایی یک الگوریتم در داده دیده‌نشده با استفاده از اطلاعات کارایی آن الگوریتم در داده در دسترس و پیچیدگی الگوریتم بیابد. بعد وی‌سی و یادگیری صحیح احتمالی تخمینی مثال‌هایی از نظریه یادگیری محاسباتی هستند که به ترتیب به اختراع الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبانی و
به اختراع الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبانی و بوستینگ انجامیدند. این نظریه به تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم‌های یادگیری نیز می‌پردازد. مقدمه. همچنین این تئوری به دنبال جواب سوالاتی مانند "تحت چه شرایطی یادگیری موفق، ممکن یا ناممکن است؟" ویا "تحت چه شرایطی یک الگوریتم یادگیری خاص موفقیت یادگیری را تضمین می‌کند؟" می‌باشد. دو چهارچوب برای بررسی یادگیری الگوریتم‌های یادگیری در نظر گرفته می‌شود. چهارچوب اول، چهارچوب تقریباً درست یا PAC که در بالا اشاره ‌‌شد، می‌باشد. در این چهارچوب کلاس فرضیه‌هایی را که می‌توان
در این چهارچوب کلاس فرضیه‌هایی را که می‌توان یا نمی‌توان با تعداد چندجمله‌ایی از نمونه‌های آموزشی یادگرفت را بررسی می‌کند و معیاری طبیعی برای پیچیدگی فضای فرضیه‌ای که تعداد نمونه‌های آموزشی برای یادگیری استقرایی را محدود می‌کند، تعریف می‌کنیم. در چهارچوب کران خطا تعداد خطاهای آموزشی ای را که یادگیر قبل از تعیین فرضیه درست انجام می‌دهد را بررسی می‌کنیم. در مطالعه یادگیری ماشین، این سؤال طبیعی است که بپرسیم: اگر چه جواب جامع همه این سوالات هنوز معلوم نیست، اما این قسمت از هوش محاسباتی برای پاسخ به این سوالات
این قسمت از هوش محاسباتی برای پاسخ به این سوالات به وجود آمده‌است. برای مثال مسئله یادگیری استقرایی تابع هدفی نامعلوم از نمونه‌های آموزشی این تابع هدف و فضای فرضیه معلوم را در نظر بگیرید. در این مثال پاسخ به سوالاتی مثل تعداد نمونه‌های لازم برای یادگیری موفق و تعداد اشتباهات قبل از یادگیری کامل مطرح می‌شود. برای تعیین مرزهای این کمیت‌ها به ویژگی‌های مسئله‌ یادگیری از جمله موارد زیر بستگی دارد:‌ در اکثر موارد ما بر روی الگوریتم یادگیری خاصی تمرکز نمی‌کنیم و ترجیح می‌دهیم بیشتر بر روی کلاس‌های الگوریتم‌های
ترجیح می‌دهیم بیشتر بر روی کلاس‌های الگوریتم‌های یادگیری با خواص یکسان (فضای فرضیه‌ای مشابه، نحوه نمایش نمونه‌های آموزشی مشابه و ...) بحث کنیم. در اکثر موارد سوالات بالا مطرح هستند. توجه کنید روش‌های گوناگونی برای تعریف "موفق" وجود دارد. ممکن است یادگیری فرضیه‌ای را موفق بدانیم که خروجی آن دقیقا مشابه هدف باشد، همچنین ممکن است یادگیری‌ای را موفق بدانیم که فرضیه اش در اکثر موارد مشابه هدف باشد. مدل یادگیری یک فرضیه تقریباً درست (PAC). در این بخش، حالت خاصی را برای مسائل یادگیری در نظر می‌گیریم، این حال مدل
برای مسائل یادگیری در نظر می‌گیریم، این حال مدل یادگیری تقریباً درست (PAC) نامیده می‌شود. برای سادگی کار، یادگیری مفاهیم منطقی از داده‌های آموزشی بدون خطا را در نظر بگیرید. با این وجود بسیاری از نتایج حاصل را می‌توان به حالت کلی یادگیری توابع حقیقی مقادیر تابع هدف تعمیم داد. همچنین بسیاری دیگر از نتایج را می‌توان به یادگیری از انواع خاصی از داده‌های خطادار تعمیم داد. فرض کنید formula_1 مجموعه‌ای از تمامی نمونه‌های ممکن بر روی تابع هدف مفروض باشد. برای مثال، مجموعه تمامی افراد با ویژگی‌های سن (پیر و جوان) و
مجموعه تمامی افراد با ویژگی‌های سن (پیر و جوان) و قد (بلند و کوتاه) باشد. formula_2 مجموعه مفاهیم هدفی است که ممکن است، یادگیر برای یادگیری آن‌ها برای یادگیری آنها، به کار برده باشد. هر مفهوم هدف formula_3 در مجموعه formula_2 متناسب با زیر مجموعه‌ای از formula_1 است. به‌طور مشابه formula_3 متناسب با تابع formula_7 می‌باشد. برای مثال، یک تابع هدف formula_3 در formula_2، ممکن است مفهوم "افراد اسکی باز" باشد. اگر formula_10 نمونه مثبتی از formula_3 باشد، داریم: formula_12 در این حالت فرض می‌کنیم که نمونه‌ها
formula_12 در این حالت فرض می‌کنیم که نمونه‌ها به صورت تصادفی و با توزیع احتمال formula_13 انتخاب می‌شوند. برای مثال، formula_13 ممکن است، توزیع احتمال نمونه افرادی باشد که از یک باشگاه ورزشی بیرون می‌آیند (توزیع احتمالی بر روی تمامی افراد). در کل formula_13 ممکن است، هر توزیع احتمالی باشد و درحالت کلی این توزیع برای یادگیر ناشناخته است. تمامی اطلاعات موجود در formula_13 این است که توزیع احتمالی ثابت است، بدین معنا که این توزیع احتمال با زمان تغییر نمی‌کند. نمونه‌های آموزشی با این توزیع احتمال انتخاب شده و
نمونه‌های آموزشی با این توزیع احتمال انتخاب شده و به همراه مقدار تابع هدفشان (formula_17) به یادگیر داده می‌شوند. یادگیر formula_18 مجموعه‌ای از فرضیه‌های ممکن مانند formula_19 را در یادگیری مفهوم هدف در نظر می‌گیرد. برای مثال، formula_19 ممکن است، مجموعه تمامی فرضیه‌های قابل بیان به صورت عطف سن و قد باشد. بعد از مشاهده یک سری از نمونه‌های آموزشی، برای تابع هدف formula_3، باید فرضیه‌ای مانند formula_22 از formula_19 که تخمین آن از formula_3 است، به عنوان فرضیه‌ تخمینی خروجی دهد. موفقیت formula_18 را کارایی
تخمینی خروجی دهد. موفقیت formula_18 را کارایی این فرضیه formula_22 بر روی نمونه‌های جدیدی که به صورت تصادفی از formula_1 و باتوزیع formula_13 انتخاب می‌شوند، می‌سنجیم. در چنین حالتی، علاقه ما به کارایی یادگیرهای مختلف formula_18 با فضای فرضیه‌های مختلف formula_19 در یادگیری مجموعه توابع هدف مختلف درون formula_2 است. زیرا ما می‌خواهیم یادگیر formula_18 به اندازه کافی جامع باشد تا بتواند هر تابع هدف درون formula_2 را مستقل از اینکه توزیع formula_13 چیست، یاد بگیرد. در بعضی مواقع نیز علاقه داریم که بدترین
بگیرد. در بعضی مواقع نیز علاقه داریم که بدترین حالت توابع هدف درون formula_2 را برای تمامی توزیع‌های formula_13 بررسی کنیم. چون علاقه ما به نزدیکی فرضیه خروجی formula_22 به تابع هدف حقیقی formula_3 است، پس کار را با تعریف خطای واقعی یک فرضیه formula_22 بر روی formula_3 و توزیع احتمال formula_13 شروع می‌کنیم. خطای واقعی formula_22، حطای formula_22 در دسته‌بندی نمونه‌های جدید با توزیع formula_13 است. تعریف :‌ خطای واقعی(formula_45) فرضیه formula_22 برای تابع هدف formula_3 و توزیع احتمال نمونه formula_13 این
هدف formula_3 و توزیع احتمال نمونه formula_13 این است که نمونه انتخابی بر اساس توزیع formula_13 اشتباه دسته‌بندی شود. (در رابطه زیر، formula_50 نشان دهنده احتمال عبارت با فرض اینکه formula_10 از توزیع formula_13 پیروی می‌کند، می‌باشد. formula_53 توجه کنید که خطا را طوری تعریف کرده ایم که که خطای تمامی نمونه‌های ممکن را اندازه بگیرد و فقط محدود به نمونه‌های آموزشی نباشد. بنابراین انتظار داریم که زمانی که از فرضیه به‌دست آمده بر روی نمونه‌های تصادفی جدید استفاده می‌کنیم، چنین خطایی داشته باشد. همچنین توجه
می‌کنیم، چنین خطایی داشته باشد. همچنین توجه کنید که این خطا به شدت به توزیع احتمال formula_13 وابسته است. برای مثال، اگر formula_13 توزیعی یکنواخت باشد که به تمامی نمونه‌های formula_1 احتمالی یکسان نسبت می‌دهد، خطای فرضیه آمده در شکل روبرو نسبت به نمونه‌های درون نواحی هلالی به تمامی نمونه‌ها خواهد بود. در نتیجه اگر formula_13 احتمال بیشتری به نمونه‌های نواحی هلالی نسبت دهد، خطا بیشتر خواهد شد. در بدترین حالت نیز،formula_13، احتمال صفر به نمونه‌های خارج نواحی هلالی و احتمال ۱ به نمونه‌های درون نواحی هلالی
هلالی و احتمال ۱ به نمونه‌های درون نواحی هلالی نسبت می‌دهد و خطا ۱ خواهد بود، با وجود اینکه formula_3 و formula_22 واقعا اشتراک دارند. توجه داشته باشید که خطای formula_22 برای formula_3 به‌طور مستقیم، برای یادگیر غیرقابل مشاهده است. formula_18 فقط کارایی formula_22 را بر روی نمونه‌های آموزشی، در دسترس دارد و باید انتخاب خود در مورد فرضیه را بر اساس همین معیار انجام دهد. ما از عبارات خطای آموزشی (در مقابل خطای واقعی) برای نمایش نسبت نمونه‌های آموزشی با دسته‌بندی اشتباه توسط formula_22 به کل نمونه‌های آموزشی
اشتباه توسط formula_22 به کل نمونه‌های آموزشی استفاده می‌کنیم. قسمت بزرگی از بررسی ماشین از پیچیدگی یادگیری بر محور این سؤال متمرکز می‌شود که "چگونه احتمال دارد که خطای آموزشی مشاهده شده، معیاری غلط‌انداز از formula_45 باشد؟" است. مدل یادگیری مرز خطا. با وجود اینکه تمرکز، بیشتر بر مدل PAC می‌باشد،‌ تئوری یادگیری محاسباتی تعریف مسئله‌های دیگر را در بر می‌گیرد. تعریف مسئله‌های یادگیری مختلفی که مورد مطالعه قرار گرفته‌است، در نحوه ایجاد نمونه‌های یادگیری، نویز داده‌ها(با خطا یا بدون خطا)، تعریف موفق (مفهوم
داده‌ها(با خطا یا بدون خطا)، تعریف موفق (مفهوم هدف باید یاد گرفته شود یا اینکه تقریباً با احتمال خاصی یادگرفته شود)، فرض‌های یادگیر(شامل توزیع نمونه‌ای و این‌که formula_67) و معیاری که با آن یادگیر ارزیابی می‌شود (مانند تعداد نمونه‌های آموزشی، تعداد اشتباه‌ها، زمان کل یادگیری و ...)، متفاوت است. در این مدل، یادگیر با تعداد اشتباه‌هایش قبل از همگرایی به فرضیه درست، ارزیابی می‌شود. مشابه تعریف مسئله در مدل PAC، فرض کنید، یادگیر یک سری از نمونه‌های آموزشی را دریافت ‌‌می‌کند. با این وجود، در اینجا می‌خواهیم
دریافت ‌‌می‌کند. با این وجود، در اینجا می‌خواهیم یادگیر، قبل از دریافت هر نمونه formula_10، مقدار تابع هدف formula_17 را(قبل از معلوم شدن مقدار درست هدف) پیش‌بینی کند. حال سؤال این است که "یادگیر قبل از یادگیری مفهوم هدف چه تعداد پیش‌بینی اشتباه خواهد کرد؟" اهمیت این سؤال در کاربرد عملی است، زیرا که یادگیری باید زمانی که سیستم در حال استفاده واقعی است، انجام شود، نه در مرحله آموزشی مجزا. برای مثال، اگر سیستم برای یادگیری پیش‌بینی اینکه چه پرداخت‌هایی برای یک کارت اعتباری باید ثبت شود و چه پرداخت‌‌،‌هایی
یک کارت اعتباری باید ثبت شود و چه پرداخت‌‌،‌هایی تقلبی هستند، بر اساس اطلاعاتی که در حین استفاده از سیستم، جمع‌آوری می‌شکند، طراحی می‌شود. بنابراین علاقه خواهیم داشت که تعداد اشتباهات قبل از همگرایی به تابع هدف کمینه شود. در اینجا تعداد کل اشتباهات، می‌تواند اهمیت بیش‌تری نسبت به تعداد کل نمونه‌های آموزشی داشته باشد. این مسئله یادگیری مرز خطا را می‌توان در شرایط خاص مختلفی مورد مطالعه قرار داد. برای مثال، ممکن است تعداد اشتباهات قبل از یادگیری PAC تابع هدف را بشماریم. اما در اکثر مثال‌ها قبل از این‌که
هدف را بشماریم. اما در اکثر مثال‌ها قبل از این‌که یادگیر، مفهوم هدف را دقیقاً یاد بگیرد، تعداد اشتباه‌ها را در نظر می‌گیریم. یادگیری مفهوم هدف به این معناست که به فرضیه‌ای میل کنیم که داشته باشیم: formula_70
جلوبندی به قسمت زیرین جلوی خودرو گفته می‌شود که وظیفهٔ تعلیق یا کیفیت سواری (خوش‌دستی) خودرو در چاله‌ها، دست‌اندازها، و پیچ‌های جاده را دارد. تعمیر و نگهداری این قسمت از خودرو بر عهدهٔ مکانیک (جلوبندی‌ساز) است. در مبحث خودرو، بحثی است به نام خوش‌دستی که البته بخش عمده‌ای از آن مربوط به مسائل فنی و طراحی خودرو می‌شود و بخشی از آن هم ناشی از میزان بودن تنظیم‌های خودرو است. ماشینی که به‌خوبی به‌اصطلاح تنظیم باشد، فرمان‌پذیری و رانندگی راحت‌تری دارد.
رشید عَوِضگلدی یویچ مردوف (زادهٔ ۲۹ مه ۱۹۶۰) یک سیاستمدار ترکمنی است که از فوریه ۲۰۰۷ به عنوان معاون رئیس‌جمهور و از ژوئیه ۲۰۰۱ به عنوان وزیر امور خارجه ترکمنستان خدمت می‌کند. وی همچنین از مه تا ژوئیه ۲۰۰۱، ریاست مجمع ترکمنستان را برعهده داشت. او به عنوان یکی از با نفوذترین سیاستمداران در ترکمنستان شناخته می‌شود. تحصیلات. او در سال ۱۹۷۷ جهت تحصیل در رشته حقوق وارد دانشگاه دولتی مسکو می‌گردد. در سال ۱۹۸۲ به عنوان استاد گروه قانون و فرایند مدنی در دانشگاه ایالتی ترکمنستان شروع به فعالیت می‌کند. او دوباره در
ترکمنستان شروع به فعالیت می‌کند. او دوباره در سال ۱۹۸۷ جهت تحصیلات تکمیلی عازم مسکو شده و با درجه فوق لیسانس در رشته قانون و آئین دادرسی مدنی به اتمام می‌رساند. او بین سال‌های ۱۹۸۷ تا ۱۹۹۰ به عنوان استاد ارشد گروه قانون و فرایند مدنی دانشگاه ایالتی ترکمنستان منصوب می‌شود.
مخروط اخگری،مخروط خاکستر یا مخروط سیندر، کوه آتشفشانی‌ای به‌نسبت کوچک یا تپه‌ای مخروطی‌شکل است که بر اثر خروج مواد آذرآواری از یک دودکش و روی هم قرار گرفتن آن‌ها و خاکسترهای آتشفشانی ایجاد می‌شود. مواد تشکیل‌دهندهٔ این مخروط‌ها معمولاً ترکیبی بازالتی یا آندزیتی دارند. مخروط‌های اخگری شیبدار هستند و بزرگی شیب آن‌ها به عواملی همچون اندازهٔ مواد پرتابی، ارتفاع فوران مواد و سرعت باد بستگی دارد اما معمولاً تندی شیب این مخروط‌ها بیش از ۱۰ درجه است. همچنین ارتفاع این مخروط‌ها متغیر بوده و می‌توانند بین چند ده متر
مخروط‌ها متغیر بوده و می‌توانند بین چند ده متر تا چند هزار متر ارتفاع داشته باشند. مخروط‌های اخگری عمدتاُ در دامنهٔ آتشفشان‌های سپری، چینه‌ای و در کاسه‌های آتشفشانی ایجاد می‌شوند چنانچه زمین‌شناسان موفق به شناسایی بیش از ۱۰۰ مخروط اخگر در دامنهٔ آتشفشان سپری مائونا کی در هاوایی شده‌اند. نمونه‌ها. آتشفشان پاریکوتین یکی از شناخته‌شده‌ترین مخروط‌های اخگری است که در سال ۱۹۴۳ از دودکشی آتشفشانی واقع در مزرعهٔ ذرتی در مکزیک شروع به شکل‌گرفتن نمود. فوران‌های این دودکش به مدت ۹ سال ادامه داشت و در نتیجهٔ آن مخروطی
به مدت ۹ سال ادامه داشت و در نتیجهٔ آن مخروطی به ارتفاع ۴۲۴ متر شکل گرفت و جریان گدازهٔ ایجادشده، منطقه‌ای به وسعت ۲۵ کیلومتر مربع را پوشاند. در عین حال فعال‌ترین مخروط اخگری از نظر تاریخی آتشفشان سرو نگرو در نیکاراگوئه است که از زمان شکل‌گیریش در ۱۸۵۰ تا کنون بیش از ۲۰ بار فوران کرده‌است.
تئاترِ یونانِ باستان اشاره به آیینی دارد که در یونان باستان بین سال‌های ۵۵۰ ق. م. م تا ۲۵۰ ق. م. م در جریان بوده‌است. آتن، که در این دوره به وضوح یکی از تأثیرگذارترین مناطق در این آیین بود، پایتخت یونان باستان به حساب می‌آمد. در حقیقت این تئاتر بخشی از "جشن‌واره‌ای" به نام دیونیسوس بود که به افتخار خدای دیونیسوس برگزار می‌شد. تراژدی(اوخر شش قرن پیش از میلاد مسیح)، کمدی (۴۸۶ سال پیش از میلاد مسیح) و ساتیر سه گونه دراماتیکی بودند که از دل این جشن‌واره‌ها بیرون آمدند. آتن این جشن‌واره را به بسیاری از مستعمرات
آمدند. آتن این جشن‌واره را به بسیاری از مستعمرات و هم‌پیمان‌های خود جهت ارتقای هویت فرهنگی مشترک صادر کرد. تئاتر غرب در آتن شکل گرفت و نمایش آن تأثیر مداوم و بسزایی در تمدن شمال داشته‌است. ریشه یابی. کلمه τραγῳδία ("تراژویدیا") که تراژدی از آن گرفته شده‌است خود واژه مرکبی است از دو کلمه یونانی: τράγος("تراژوس") یا «پوست بز» و ᾠδή ("اُدِ") به معنای آواز که از ریشه ἀείδειν ("آئِیْدِن") به معنای «آواز خواندن» می‌آید. این ریشه‌یابی اشاره به ارتباطی بین آداب مراسم دیونیسوس باستانی با کلمات یاد شده دارد. هر چند
دیونیسوس باستانی با کلمات یاد شده دارد. هر چند نمی‌توان به صورت دقیق دانست که آیین حاصل‌خیزی چه ارتباطی با تراژدی و کمدی دارد. خاستگاه. بر اساس نظر "مارتین لیچفیلد وست"، مطالعات اولیه در آیین و تیاتر یونان، که به یکدیگر وابسته‌اند، به ویژه افسانه ارفی، به شدت تحت تأثیر مراسم شامان آسیای میانه است. از میان بسیاری از دیوارنوشته‌های ارفی که در البیا از زیر زمین بیرون آورده شده‌است اینطور به نظر می‌رسد که این نکته که مستعمرات یکی از ارتباطات مهم بوده‌است را تصدیق می‌کنند. "الی روزیک" از شامان به عنوان نمونه
می‌کنند. "الی روزیک" از شامان به عنوان نمونه تأثیرگذار بازیگری آیین یونان قدیم نام می‌برد. تراژدی یونان در حدود ۵۳۲ ق. م به وجود آمده‌است، یعنی زمانی که تسپیش قدیمی‌ترین بازیگر ثبت شده در تاریخ است. او برنده اولین مسابقه تئاتری که در آتن برگزار شد، بوده‌است که در نقش سرخوان دیترامب در حوالی آتیکا به ویژه مراسم دیونیسوس روستایی بازی می‌کرده‌است. از زمان تسپیس دیترامب بسیار گسترده‌تر از آنچه ریشه آیین و مراسمش بود می‌شود. این نمایش تحت تأثیر حماسه‌های قهرمانی، آوازهای هم‌سرایان یونان باستان و نوآوری‌های
آوازهای هم‌سرایان یونان باستان و نوآوری‌های آریون شاعر، تبدیل به گونه‌ای روایت‌گر و تصنیفی افسانه‌ای می‌شود. از این‌رو از تسپیس به عنوان «پدر تراژدی» یاد می‌شود. هر چند اهمیت او مورد بحث و مناقشه‌است و گاهی حتی در ردیف شانزدهمین فرد در سلسله افراد تأثیرگذار در شکل‌گیری تراژدی ذکر می‌شود؛ به عنوان مثال نسبت داده شده‌است که سولون سیاستمدار با خلق اشعاری که در آن شخصیت‌ها با صدای خودشان سخن می‌گفتند و نیز دوره‌گردهایی که حماسه هومر را نقالی می‌کردند، تا پیش از ۵۳۴ قبل از میلاد مرسوم و رایج بوده‌است. از این رو
۵۳۴ قبل از میلاد مرسوم و رایج بوده‌است. از این رو سهم واقعی "تسپیس" در شکل‌گیری درام به صورت آشکاری روشن نیست اما نام او برای همیشه به عنوان عبارت رایج هنرپیشه(thespian) به عنوان ایفاگر نقش جاودان مانده‌است. اجرای نمایش برای آتنی‌ها از اهمیت بسیاری برخوردار بود- این نکته به سادگی از وجود مسابقه و جشن‌واره دیونیسوس در آن دوره آشکار می‌شود. شاید این اهمیت به خاطر پرورش وفاداری به قوم آتیکا بود. جشن‌واره تقریباً در حدود ۵۰۸ قبل از میلاد به وجود آمد. با توجه به موجود نبودن هیچ متنی از شش قرن پیش از میلاد مسیح
موجود نبودن هیچ متنی از شش قرن پیش از میلاد مسیح تنها نام سه تن از دیگر رقبای تسپیس موجود است: کوئریلوس، پرانتیناس و فرینیکوس؛ که به هر یک، ابداع در زمینه‌ای از تراژدی نسبت داده شده‌است. معماری تئاتر یونان باستان. مکان‌های اجرای تئاتر در یونان باستان، معمولاً وابسته به حریم خدایان مقدس بوده. قبل از برگزاری مسابقات دراماتیک، مکان‌هایی به این شکل فراوان بوده. کشفیات باستان‌شناسی در قصرهای مینوسی در کرت یک «محل تئاتر» کشف شده که در دو طرف آن نیمکت‌هایی سنگی قرارداشته و به شکل مستطیل و به عرض ۱۲ و طول۱۴ متر
قرارداشته و به شکل مستطیل و به عرض ۱۲ و طول۱۴ متر ساخته شده بود. این مکان‌ها برای رقص‌ها، جشن‌ها و گاوسواری ساخته و استفاده می‌شده. محققان می‌گویند فضاهای تئاتری در سرزمین یونان چهارگوش یا مستطیل شکل بوده‌است. حفاری‌های اخیر در ایستمیا و نیز وجود تئاتر در توریکوس (قدیمی‌ترین تئاتر در آتیکا) که قسمتی ازآن مستطیل شکل است درستی این نظریه راتأیید می‌کند. منشأ شکل ساختمان تئاتر هرچیزی که بوده، تئاتر یونان در سده پنجم معمولاً دایره شکل بوده. با این که تئاترهای دیگری در یونان وجود داشته، مورخان فقط به تئاتر
دیگری در یونان وجود داشته، مورخان فقط به تئاتر دیونوسوس توجه نشان داده به این دلیل که همه نمایشنامه‌های موجود یونانی در آنجا اجرا شده. قدیمی‌ترین مشخصه تئاتر دیونیسوس وجود ارکسترا (یا محل رقص) بود. ساختمان تئاتر را در دامنهٔ تپه می‌ساختند و تماشاگران می‌توانستند روی تپه‌ها بنشینند و بایستند و نمایش‌های همسرایی را، که قدیمی تر از تراژدی بودند، تماشا کنند. در سدهٔ ششم گاهی یک تراس در پایین تپه می‌ساختند و در آن یک ارکسترای گرد به قطر ۲۲ متر در کنار محل تماشاگران قرار می‌دادند و یک قربانگاه به نام تیمل در
قرار می‌دادند و یک قربانگاه به نام تیمل در مرکز این دایره قرار می‌گرفته. ارکسترا تا دوران مسیحیت بدون تغییر مانده. تئاتر دیونیسوس. تغییر اساسی در تئاتر دیونیسوس هنگامی اتفاق افتاده که پریکلس بنای ادئون (یا تالار موسیقی) را در سال ۴۴۰ (پیش از میلاد) در کنار آن می‌سازد و به جای دیوار منحنی تراس در ارکسترا دیوار راستی قرار داد در طرف داخل دیوار، رو به روی تماشاگران ده شیار بر روی دیوار ایجاد شده بیشتر مورخان باور دارند که ایجاد این شیارها برای آن بوده تا بتوانند تیرهایی را که اتاق صحنه بر آن سوار می‌شده در
تیرهایی را که اتاق صحنه بر آن سوار می‌شده در آن‌ها جاسازی کنند و علاوه بر این یک برآمدگی سنگی یا تراس از دیوار به طرف ارکسترا کار گذاشته‌اند می‌توان حدس زد که این برآمدگی پایه‌ای بوده تا دستگاه‌های مربوط به صحنهٔ تئاتر را بر آن استوار کنند و این بناهای ناقص تنها مدارکی هستند که از ساختمان‌های تئاتر در سده پنجم به دست آمده. اسکین. ریشه ساختن صحنه یا اسکین احتمالاً به بعد از رواج ارکسترا می‌رسد. اسکین به معنای «چادر» یا «کلبه» است و ساختمان صحنه احتمالاً از ساختمان رختکن‌های موقتی گرفته شده و بعدها توسط یک
ساختمان رختکن‌های موقتی گرفته شده و بعدها توسط یک نویسنده جزء صحنه شده. محققان برای تاریخ گذاری اسکین به عنوان ساختمان صحنه به نمایشنامه‌های موجود نگاه می‌کنند. مثلاً اورستیا اثر آشیل (اجرا شده در ۴۵۸ پ. م) اولین نمایشنامه‌ای بوده که به ساختمانی برای پس زمینه نیاز داشته. محققان فکر می‌کنند که برای هر جشنواره‌ای، صحنه‌ای موقتی درست می‌شده که چهارچوب اصلی آن‌ها را الوار سنگینی تشکیل می‌داده (بعضی از این الوارها در دیوارها باقی‌مانده‌اند) و صحنه از دیوار ثابت ارکسترا به طرف تماشاگران ادامه می‌یافته. وسایل
ارکسترا به طرف تماشاگران ادامه می‌یافته. وسایل مورد نیاز در نمایشنامه‌های موجود بسیار ساده بوده: یک یا چند در که به طرف محل بازی، یک ایوان مانند بر روی سقف، سکویی در طبقهٔ دوم که برای ظهور خدایان یا نمایش نقاط بلند مانند کوه به کار می‌رفته. بعضی از محققان عقیده دارند که صحنه‌های سنگی در اواخر سدهٔ پنجم ساخته شده ولی بیشتر آن‌ها اسکین‌های دائمی را به سدهٔ چهارم، یعنی پایان عصر بزرگ درام محسوب می‌کنند. چیزی که اهمیت دارد این است که بین دکورسازی قبل و بعد از زمانی که ساختمان صحنه تشکیل شد تمایز قائل شویم.
زمانی که ساختمان صحنه تشکیل شد تمایز قائل شویم. وقتی که اسکین پس‌زمینهٔ صحنهٔ نمایش شد، وضع دکورسازی عوض شد. قبل از درست شدن اسکین، تلاش‌های زیادی برای تغییرات در صحنه شد که آشیل در نمایشنامهٔ پرومته در بند آن را تصویر می‌کند، در صحنهٔ آخر زمین لرزه‌ای باعث می‌شود که یک صخرهٔ کوه مانند همهٔ صحنه را بگیرد. بعضی از منابع می‌گویند که برای این نمایش یک قطعهٔ دکوری به صورت تخته سنگی در لبهٔ تراس ارکسترا درست کرده بودند و هنگام زلزله آن را روی خاکریزی تکان می‌دادند و عده‌ای دیگر می‌گویند که اجرای این صحنه به کلی