payamvha/North_RAG huggingface dataset:
شد، این موقعیت را تغییر داد. ارتباط سیاسی حفاظت از اقلیت‌های ملی بسیار بالا است. اکنون (۲۰۰۹) اگرچه حمایت از اقلیت‌های ملی به صورت عموم پذیرفته نشده اما اصول EU هم به صورت قانونی مقید نشده‌اند. در چندین عمل قانونی مسائل اقلیت‌های ملی ذکر شده‌اند. در روابط خارجی حمایت از اقلیت‌های ملی یکی از ضوابط اصلی برای تعاون و همکاری با EU تعیین شده‌است.
هودانگ نام یک دانشنامهٔ برخط چینی است که در سال ژوئیهٔ ۲۰۰۵ میلادی توسط پن هیدونگ بنیان‌گذاری شده. هودانگ به عنوان بزرگترین ویکی به زبان چینی شناخته می‌شود. بر خلاف ویکی‌پدیا، این دانشنامه یک دانشنامهٔ تجاری و با هدف کسب سود است که حدود ۲۱۰ کارمند دارد. هودانگ درآمد خود را از راه تبلیغات هدف‌مند در محتوایش و نیز ارائهٔ محتوای ویژه برای استفادهٔ تجاری به دست می‌آورد. پن هیدونگ به عنوان مدیر عامل اجرایی هودانگ، برای سال ۲۰۱۱ درآمد ۲۰ میلیون دلاری با سود ۵ میلیون را پیش‌بینی کرده بود. نرم‌افزار ویکی‌ای که
میلیون را پیش‌بینی کرده بود. نرم‌افزار ویکی‌ای که هودانگ بر پایهٔ آن کار می‌کند یک نرم‌افزار متن‌باز است که برای ایجاد محیط دوستانه‌تر و برای کابران مبتدی بهبود یافته. پن هیدونگ در سال ۲۰۰۹ میلادی زمانی که جیمی ولز به چین سفر کرده بود از او برای بازدید از دفتر هودانگ دعوت کرد. او بر تفاوت مدل خیریهٔ ویکی‌پدیا با مدل تجاری هودانگ تأکید کرد. ویلز گفته است که هودانگ را رقیب یا همکار ویکی‌پدیا نمی‌داند و ویکی‌پدیا همچنان مدل غیرتبلیغاتی و مبتنی بر کمک‌های مردمی خود را پیش خواهد برد.
قلاب ماهیگیری وسیله‌ای است که برای ماهیگیری به کار برده می‌شود. قلاب ماهی‌گیری یکی از ابتدایی‌ترین ابزارهای بشر است که از ۳۰٬۰۰۰ پیش از چوب ، سنگ و استخوان ساخته شده‌است. در سال ۲۰۰۵ نشریهٔ فوربز، قلاب ماهی‌گیری را به عنوان یکی از ۲۰ ابزار تاریخ بشر برگزید. قلابهای ماهیگیری در تاریخ تمدن بشری از قدمت بالایی برخوردار بوده و در طول زمان ، از جنس مادی نظیراستخوان و شاخ حیوانات ، چوب ، سنگ ، برنز و فولاد ساخته شده اند. قدیمی ترین قلاب های شناخته شده اخیراً توسط باستان شناسان در یک غار جریمالای در تیمور شرقی ،
باستان شناسان در یک غار جریمالای در تیمور شرقی ، استرالیا کشف شد. دانشمندان از طریق تاریخ گذاری رادیوکربن خاک اطراف ، قدمت این آثار را بین 16000 تا 23000 سال تخمین زده اند. از آن زمان ، ما در طراحی قلاب راهی طولانی را طی کرده ایم و قلابها از دیرباز تا به امروزاصلی ترین بخش تماس تهاجمی و درگیرکننده مستقیم ریسه با نسوج دهانی ماهی هدف محسوب میشوند.قلابهای ماهیگیری با توجه به فرم دهانی ، رفتار بیولوژیکی ماهیها و نسبت به کاربرد و سیستم و سبک ماهیگیری در اشکال و جنسهای متنوعی طراحی و تولید میشوند. قلاب های
و جنسهای متنوعی طراحی و تولید میشوند. قلاب های ماهیگیری عمدتا” برای نگهداری انواع مختلف طعمه های مصنوعی ، فرآوری شده ، مرده یا زنده طراحی شده اند و به عنوان پایه ای جهت استقرار و فیکس شدن طعمه ها عمل می کنند. روش استفاده. ماهی‌گیر٬ ریسمانی را به انتهای قلاب بسته و قلاب را درون آب می‌اندازد. با بلعیده شدن قلاب توسط ماهی٬ نوک تیز قلاب به بدن آن فرو رفته و ماهی اسیر می‌گردد. قرماق. در زبان‌های گیلکی و مازندرانی به قلاب ماهیگیری، قِرماق گفته می‌شود. در این مناطق، به‌طور ویژه‌تر، قرماق به نوعی دام غیرمجاز گفته
به‌طور ویژه‌تر، قرماق به نوعی دام غیرمجاز گفته می‌شود که صرفا برای صید ماهیان خاویاری و غضروفی استفاده می‌شود و آن را به‌صورت رشته‌ای و افقی در مسیر تردد آبزیان قرار می‌دهند و روی رشته‌ دام بین ۴۰ تا ۵۰ قلاب آویزان می‌شود. ماهیان خاویاری هنگام عبور از رودخانه ناخواسته به این قلاب‌ها گیر می‌کنند و قلاب‌ها در تن شان فرو می رود و آنها را به دام می‌اندازد. سالیک و ساچوق از دیگر لوازم ماهیگیری در این مناطق است. سالیک توری است که به صورت گِرد بافته می‌شود و به صورت چرخشی به روی گله ماهی‌ها انداخته می‌شود. ساچوق
چرخشی به روی گله ماهی‌ها انداخته می‌شود. ساچوق یا ساچوک، چوب دراز ماهیگیری است که در انتهای آن تور مخصوصی نصب شده است.
روبرتا کلوز مدل برزیلی است. او متولد ۷ دسامبر ۱۹۶۴ در برزیل است. او یک زن ترنس است.
مسئله چانه‌زنی مسئلهٔ درک چگونگی همکاری دو شخص است در شرایطی که عدم همکاری آن‌ها به نتایج نابهینه پارتو می‌انجامد. این بازی در حقیقت مسئله انتخاب تعادل است، بازی‌های بسیاری با تعادل‌ها و نتایج مختلفی وجود دارد. این گونه بازی‌ها بازیکنان را مجبور به متمرکز کردن مذاکرات برای انتخاب یکی از آن تعادل‌ها می‌کند که یکی از مثال‌های اصلی این گونه بازی‌ها بازی اخرین پیشنهاد است. زیربنا ی نظریه چانه‌زنی این است که نتیجه بدست امده از یک راه حل باید با نتیجه‌ای که یک داور بی‌طرف خواهد داد یکی باشد. راه حل‌های مسله
داور بی‌طرف خواهد داد یکی باشد. راه حل‌های مسله چانه‌زنی دو نوع هستند: یک رویکرد بدیهی که در ان شرایط مطلوب یک جواب برقرار می‌شود و یک رویکرد استراتژیک که در آن روند چانه زنی به صورت یک بازی ترتیبی با جزئیات مدل شده‌است. بازی چانه‌زنی. چانه‌زنی یا بازی چانه‌زنی نش یک بازی ساده دو نفره است که مذاکرات دو طرفه چانه‌زنی را مدل می‌کند. در این بازی دو نفر مقداری از یک مقدار ثابت طلا (یا پول) را درخواست می‌کنند. در صورتی که مجموع درخواست‌های بازیکنان از کل مقدار طلای موجود کمتر یا مساوی باشد هر دو بازی کنان به
طلای موجود کمتر یا مساوی باشد هر دو بازی کنان به میزان درخواستی خود می‌رسند. در صورتی که مجموع درخواست‌های بازیکنان از مجموع طلا بیشتر باشد هیچ یک از بازی کنان به درخواست خود نمی‌رسند. یک راه حل چانه‌زنی نش یک راه حل (بهینه پارتو) برای بازی چانه‌زنی است. یک مثال. بازی جنگ جنس‌ها یک بازی هماهنگ سازی دو نفر برای انجام کاری خاص است. هم فوتبال/فوتبال و اپرا/اپرا هر دو تعادل نش هستند. هر گونه توزیع احتمال برای این دو تعادل یک تعادل همبسته پس مسله به اینکه کدام تعادل نش باید توسط دو بازیکن انتخاب شود. اگر دو
تعادل نش باید توسط دو بازیکن انتخاب شود. اگر دو بازیکن مخالفت کنند و توزیع‌های مختلفی برای حالت‌ها انتخاب کنند احتمال اینکه هیچ نتیجه یی برای هیچ‌کدام از بازیکن‌ها بدست نیاید بیشتر خواهد بود. در این مسله متقارن حالت‌های فوتبال/فوتبال و اپرا/اپرا باید با احتمال یکسان انتخاب شوند. پس منطقن راه حل‌های ارائه شده برای مسلهٔ چانه زنی باید همین راه حل را برای این مدل بدست اورند. ولی در صورتی که بازی متقارن نباشد به این معنی که مثلن حالت فوتبال/اپرا نتیجه بهتری برای هر دو بازیکن داشته باشد. چگونگی توزیع احتمال‌ها
هر دو بازیکن داشته باشد. چگونگی توزیع احتمال‌ها واضح نیست. مسله پیدا کردن این توزیع احتمال برای حالت‌های بازی به نظریه چانه‌زنی مربوط می‌شود. تعریف رسمی. یک بازی چانه‌زنی شامل یک نقطه مخالفت یا تهدید به صورت formula_1 که در آن formula_2 و formula_3 نتیجه‌ای است که در آن نقطه برای بازیکنان اول و دوم بدست می‌اید و یک مجموعه حالت‌های ممکن formula_4 به‌طوری‌که formula_4 یک مجموعه محدب بسته روی formula_6 است که اعضا آن توافقات نامیده می‌شوند. در صورتی که نتیجه بدست امده برای دو بازیکن به ازای حداقل یک نقطه از
بدست امده برای دو بازیکن به ازای حداقل یک نقطه از formula_4 بهتر از نتیجه‌ای باشد که دو بازیکن در صورت مخالفت بدست می‌اورند مسله بدیهی نخواهد بود. در این تعریف هدف مسلهٔ چانه زنی انتخاب یک توافق formula_8 از مجموعه حالات formula_4 است که با مذاکرات انجامی بین دو بازیکن قابل دسترس باشد. مجموعه حالات. اینکه کدام یک از توافقات این مجموعه قابل دسترسی است به این که ایا مذاکرات توسط کسی خارج از دو بازیکن تحت تأثیر قرار می‌گیرد بستگی دارد. در صورتی که قرار دادها بر نتیجه و سود بدست امده هر دو طرف تأثیرگذار باشد،
نتیجه و سود بدست امده هر دو طرف تأثیرگذار باشد، مجموعه حالات دارای تمامی حالت‌هایی است که نتیجه یی بهتر از نقطه مخالفت خواهند داشت. در غیر این صورت شکلی از کژمنشی اتفاق می‌افتد و مجموعه حالات تمامی حالات تعریف شده برای بازی خواهد بود. نقطه مخالفت. نقطه مخالفت نتیجه یا سودی است که بازیکنان می‌توانند در صورتی که مذاکرات نتیجه ندهد بدست بیاورند. این نقطه یک تعادل کانونی است که بازیکنان می‌توانند در هنگام نیاز شرایط بازی را به آن نقطه ببرند. این نقطه مستقیم در راه حل مسله چانه زنی دست خواهد داشت در این راه
در راه حل مسله چانه زنی دست خواهد داشت در این راه حل‌ها این نقطه حالتی است که بازیکنان برای اینکه نتیجه بدست امده خود را در شرایط حداکثر کنند ان را انتخاب می‌کنند. پس به‌طور معمول سودمند خواهد بود که یک بازیکن سعی بر افزایش سود خود در نقطه مخالفت باشد در حالی که به سود دیگری در این نقطه ضربه می‌زند (علت اینکه نام دیگر این نقطه تهدید است). در صورتی که این کار را حرکت اصلی بازی در نظر بگیریم می‌توانیم بازی را به این بازی که یک بازیکن نقطه تهدیدی را انتخاب می‌کند و هم اندازه با نتیجه چانه زنی سود دریافت
می‌کند و هم اندازه با نتیجه چانه زنی سود دریافت می‌کند. این بازی مقدار تهدید نش نام دارد. متناوباً هر بازیکن در صورتی که بازی به نقطه مخالفت رسید، به این معنی که بازکنان سود خود را در مقابل ضربه زدن به بازیکن دیگر رها می‌کند که بتواند حداکثر ضربه را وارد کند می‌تواند یک استراتژی مینیماکس انجام دهد. آنالیز تعادل‌ها. در بازی چانه زنی نش استراتژی‌ها به صورت زوج مرتب ("x", "y") که "x" و "y" از بازه ["d", "z"] انتخاب شده‌اند نشان داده مشوند که در ان "z" حداکثر موجودی است. اگر "x" + "y" کمتر یا مساوی با "z"
موجودی است. اگر "x" + "y" کمتر یا مساوی با "z" باشد، بازیکنان مقدارهای "x" و "y" را به ترتیب بدست میاورند در غیر این صورت مقدار "d" را بدست خواهند اورد که "d" در اینجا همان نقطه مخالفت یا تهدید بازی است (به‌طور معمول formula_10 است). راه حل‌های مسئله چانه‌زنی. راه حل‌های مختلفی مه در فرض‌های کوچکی تفاوت دارند داده شده‌اند. این تفاوت این فرض‌ها در مورد موارد مطلوب بازیکنان برای توافق نهایی است. راه حل بازی چانه‌زنی نش. جان نش بیان کرد که یک راه حل باید ویژگی‌های زیر را برقرار کند: فرض کنید "u" و "v" تابع
زیر را برقرار کند: فرض کنید "u" و "v" تابع سودمندی بازیکنان ۱ و ۲ باشد. در راه حل چانه زنی نش بازی کنان در تلاش برای بیشینه کردن formula_11 هستند که در ان formula_12 و formula_13 سود بدست امده با در نظر گرفتن حالت هستند (سودی که بدست می‌آید اگر یکی از بازیکنان تصمیم به ادامه نداشته باشد). ضرب ئو تابع سود به‌طور کلی ضرب نش نام دارد. به‌طور مستقیم، در هر راه حل هر بازیکن به میزان سود بدست امده با در نظر گرفتن خود و یک میزان برابر سود حاصل از همکاری در مجموع سود خواهد برد. راه حل چانه زنی کالای-اسمورودینسکی.
خواهد برد. راه حل چانه زنی کالای-اسمورودینسکی. ویژگی استقلال از راه‌های دیگر بی ربط را می‌توان با یک شریط یکنواختی جایگزین کرد. فرض کنید بازیکن اول حداکثر مقدار formula_14 را با کمک بازیکن دوم بدست می‌اورد (همین طور مقدار formula_15 برای بازیکن دوم). در راه حل کالای-اسمورودینسکی در صورتی که نقطه formula_8 انتخاب شود در ان نقطه formula_17 است. راه حل چانه زنی تساوی‌گرا. این راه حل توسط کالای ارائه شده. این راه حل شرط ثابت بودن را از شرایط نش برداشته می‌شود و شرط‌های مستقل بودن از راه‌های بی ربط دیگر و شرط
و شرط‌های مستقل بودن از راه‌های بی ربط دیگر و شرط یکنواختی را به شرط‌ها با هم اضاقه می‌کند. این راه حل در تلاش برای بدست اوردن نتایج برابر برای هر بازیکن است. در حقیقت این راه حل حداقل سود هر شخص را در میان تمامی بازیکنان بیشینه می‌کند. کالای ذکر کرده که ایدهای این راه حل رابطه نزدیکی به ایده‌های جان رالز دارد. کاربردها. تعدادی از فلاسفه و اقتصاد دان‌ها به تازگی از این بازی برای توضیح دادن نیاز انسان‌ها در عدالت توزیعی استفاده کردند. این نویسندگان از تئوری بازی تکاملی برای این کار استفاده کردند تا توضیح
بازی تکاملی برای این کار استفاده کردند تا توضیح دهند چرا اشخاص باور دارند که قسمت کردن ۵۰-۵۰ تنها راه بازی چانه زنی نش است که دارای عدالت است.
جسیکا رابین بومن (زاده ۲۶ نوامبر ۱۹۸۰) هنرپیشه آمریکایی است. از فیلم‌های معروف او می‌توان به فیلم لذت سواری و همچنین سریال پزشک دهکده اشاره کرد.
آلوئیس ریگل (زاده ۱۴ ژانویه ۱۸۵۸–۱۷ ژوئن ۱۹۰۵) استاد تاریخ اهل کشور اتریش بوده‌ است. زندگی. آلوئیس ریگل در ۱۴ ژانویه ۱۸۵۸ در لینتس زاده شد. در دانشگاه وین به تحصیل پرداخت. در سال ۱۸۸۹ به استادی تاریخ هنر در دانشگاه وین نایل گشت. در۱۹۸۷ به مقام استاد ارتقا یافت در ۱۹۰۱سرپرستی کمیسیون حفظ و حراست هنر را بر عهده گرفت؛ و در ۱۷ ژانویه ۱۹۰۵ در وین در گذشت. آلوئیس ریگل در کنار ولفین و پانوسفکی یکی از بنیان‌گذران تاریخ هنر همچون رشته‌ای مستقل است. هر سه اینان به سنت فلسفه ایدئالیستی آلمان متعلق‌اند که از کانت و هگل
فلسفه ایدئالیستی آلمان متعلق‌اند که از کانت و هگل نشأت می‌گیرند. شاید این امر خصوصاً در مورد ریگل درست باشد که رسالتش، از دید خودش، این بود که در برابر نفوذ فرایند برداشتماده گرایانه در هنر به مقابله برخیزد. او این گرایش را به نام گوتفرید زمپر منتسب ساخت. زمپر نویسنده‌ای در حوزهٔ نظریه هنر و معماری برجسته بود که بناهایش مرکز شهر وین را زینت می‌بخشد. جالب اینجاست که مفهوم انتزاعی ارادهٔ هنری، نخستین بار در سیاق بحث دربارهٔ هنرهای تزئینی، خصوصاً مباحث مربوط به پیدایش نقش مایه‌های تزئینی که ریگل در نخستین
به پیدایش نقش مایه‌های تزئینی که ریگل در نخستین کتابش گنجانیده بود شکل گرفت. او نشان داد که نقش فراگیر برگ گیاه آکانتوس در واقع، نقش مایهٔ سادهٔ گل آبی است که در طی نسل‌ها به شکل مفصل و ریزه کارانه تری تحول یافته‌است. دستاورد بزرگ ریگل در تاریخ هنر، که در کتاب «صناعت هنر رومی متاخر» آمده‌ است تمایز میان دو گونۀ بازنمایی بساوایی یا لامسه‌ای و مرایایی بود
مجموعه چیره یا مجموعه غالب یا مجموعه احاطه‌گری برای گراف (G=(V, E زیرمجموعه‌ای از گره‌هاست به گونه‌ای که هر گره یا درون این مجموعه است یا همسایه‌ای در این مجموعه دارد. شمار گره‌های کوچکترین مجموعه چیره را عدد چیرگی گراف می‌نامیم. یافتن مجموعه چیره‌ای برای گراف formula_1 و با عدد چیرگی formula_2 کوچک‌تر از formula_3 مسئله ای ان‌پی سخت است . بنابراین تاکنون الگوریتم بهینه‌ای برای یافتن این مجموعه چیره پیدا نشده است. سه مجموعه چیرهٔ برای گرافی نمونه در شکل‌های a تا c نشان داده شده‌اند. هر گره قرمز همسایهٔ
a تا c نشان داده شده‌اند. هر گره قرمز همسایهٔ گره‌ای سفید است و به اصطلاح بر گره سفید چیره شده است. عدد چیرگی در این نمونه‌ها برابر ۲ است. هم‌چنین، به آسانی می‌توان نشان داد که هیچ‌یک از مجموعه‌های تک گره‌ای چیره نیستند. تاریخچه. پژوهش‌ها دربارهٔ مجموعهٔ چیره از دههٔ ۱۹۵۰ آغاز شدند و در میانهٔ ۱۹۷۰ با به اوج رسیدن پژوهش‌ها بیش از ۳۰۰ جستار در این زمینه نوشته شد. کاربردها. این مسئله کاربردهای بسیاری در زمینهٔ مسیریابی و رایانش‌های توزیع‌شده یا خوشه‌ای دارد. برای نمونه در یک شبکه، فرستادنِ پلکانی پیام از
برای نمونه در یک شبکه، فرستادنِ پلکانی پیام از خوشه‌ای به خوشهٔ دیگری می‌تواند از راه سرخوشه‌ها انجام شود. سرخوشه گره‌ای است که مسیریابی درون و میان خوشه‌ای را انجام می‌دهد. پرسش اینجاست که برای چنین شبکه‌ای کدام گره‌ها باید برای سرخوشگی برگزیده شوند تا بتوان از هر خوشه‌ای به خوشه‌ای دیگر پیام فرستاد و هم‌چنین، کم‌ترین سرخوشه‌ها را داشته باشیم. یافتن مجموعهٔ چیرهٔ کمینه برای چنین شبکه‌ای هم‌ارز است با یافتن کم‌ترین شمار سرخوشه‌ها. کران‌ها. برای گراف formula_1 دارای formula_5 گره و با بیشینه درجه formula_6،
دارای formula_5 گره و با بیشینه درجه formula_6، نابرابری‌های زیر را برای عدد چیرگی formula_2 داریم: چیرگی ناوابسته. مجموعه‌های چیره پیوند نزدیکی با مجموعه‌های ناوابسته در گراف دارند. مجموعه‌ای ناوابسته یک مجموعه چیره نیز است اگر و تنها اگر یک مجموعه ناوابسته بیشینه باشد؛ بنابراین هر مجموعه ناوابسته بیشینه مجموعه‌ای چیرهٔ کمینه است. پس کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه بی‌گمان کوچک‌ترین مجموعه چیره ناوابسته خواهد بود. اندازه کوچک‌ترین مجموعه چیره ناوابسته (یا همان گونه که گفته شد کوچکترین مجموعه ناوابسته
(یا همان گونه که گفته شد کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه) عدد چیرگی ناوابسته نامیده و با formula_12 می‌شود. کوچک‌ترین مجموعه چیره در گرافی بی‌گمان یک مجموعه ناوابسته نخواهد بود ولی اندازه آن همیشه کوچکتر یا برابر اندازه کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه است: formula_13. خانواده‌هایی از گراف‌ها هستند که کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه آنها با کوچکترین مجموعه چیره‌شان برابر است. برای نمونه (Allan &amp; Laskar (۱۹۷۸ نشان دادند که اگر formula_1 گرافی پنجه‌آزاد باشد، داریم formula_15. اگر برای همه زیرگرافهای
باشد، داریم formula_15. اگر برای همه زیرگرافهای درهازیدهٔ (induced) formula_16 از formula_1 داشته باشیم formula_18 آنگاه گراف formula_1 چیرهٔ فرساخت (perfect) نامیده می‌شود. از آن‌جایی که هر زیر گراف درهاخته (induced) گراف پنجه آزاد خود نیز پنجه‌آزاد است، بنابراین هر گراف پنجه‌آزاد چیرهٔ فرساخت می‌باشد (Faudree, Flandrin &amp; Ryjáček 1997). نمونه‌ها. شکل‌های a و b مجموعه چیره ناوابسته هستند در حالی‌که در شکل c مجموعه چیره نشان داده شده است یک مجموعه ناوابسته نیست. برای هر گراف G گراف خطی آن (L(G یک گراف
نیست. برای هر گراف G گراف خطی آن (L(G یک گراف claw-free خواهد بود. پس کوچکترین مجموعه ناوابسته بیشینه در (L(G کوچکترین مجموعه چیره در این گراف نیز خواهد بود. یک مجموعه ناوابسته در (L(G متناظر یک تطابق در گراف G خواهد بود و یک مجموعه چیره در (L(G متناظر یک مجموعه چیره یالی در گراف G است؛ بنابراین اندازه کوچکترین تطابق بیشینه با کوچکترین مجموعه چیره یالی برابر خواهد بود. الگوریتم‌ها و پیچیدگی محاسباتی آن‌ها. بین مسئله یافتن کوچکترین مجموعه چیره و مسئله مجموعه پوشا شماری عملیات L - کاهشی در زمان چندجمله‌ای
پوشا شماری عملیات L - کاهشی در زمان چندجمله‌ای وجود دارد (Kann ۱۹۹۲، صفحات ۱۰۸–۱۰۹). این اعمال کاهشی (که در ادامه تعریف خواهند شد) نشان می‌دهند که یک الگوریتم کارامد برای یافتن کوچکترین مجموعه چیره می‌تواند یک روش کارامد برای یافتن مجموعه پوشا باشد (و بلعکس). هم‌چنین این اعمال کاهشی نسبت تقریب را حفظ می‌کنند: برای هر α یک الگوریتم با تقریب α در زمان چندجمله‌ای برای یافتن کوچکترین مجموعه چیره، یک الگوریتم با تقریب α در زمان چند جمله‌ای را برای یافتن مجموعه پوشا به ما خواهد داد (و بلعکس). مسئله مجموعه پوشا
پوشا به ما خواهد داد (و بلعکس). مسئله مجموعه پوشا یک مسئله معروف NP-hard است. نسخه انتخابی یافتن مجموعه پوشا یکی از ۲۱ مسئله NP-COMPLETE کارپ بود که در سال ۱۹۷۲ به عنوان یک مسئله NP_COMPLETE شناخته شدند. تقریبی بودن مسئله یافتن مجموعه پوشا به خوبی درک شده است. با استفاده از یک الگوریتم حریصانهٔ ساده یک عامل لگاریتمی تقریبی یافت می‌شود و پیدا کردن یک زیر فاکتور تقریبی لگاریتمی NP-hard است. به صورت دقیق‌تر الگوریتم حریصانه یک ضریب تقریبی برابر با |۱ + log |V برای یافتن کوچکترین مجموعه چیره فراهم می‌کند. (Raz
یافتن کوچکترین مجموعه چیره فراهم می‌کند. (Raz &amp; Safra (۱۹۹۷ نشان دادند که در صورتی که P = NP نباشد آنگاه هیچ الگوریتمی به ضریب تقریبی بهتر از |c log |V به ازای برخی از c&gt; ۰ دست نخواهد یافت. L-کاهشی. اعمال کاهشی زیر نشان می‌دهد که مسئله یافتن کوچترین مجموعه چیره و مجموعه پوشا (تحت این عملیات کاهشی) معادل هستند. با داشتن نمونه‌ای از یکی از دو سؤال فوق می‌توان به معادل آن در مسئله دیگر دست یافت. تبدیل از مجموعه چیره به مجموعه پوشا. برای گراف داده شده (G = (V, E که {V = {۱, ۲, … , n یک مجموعه پوشا (S,
= (V, E که {V = {۱, ۲, … , n یک مجموعه پوشا (S, U) را به روش زیر می‌سازیم: U را همان V در نظر گرفته و خانواده‌ای از زیرمجموعه‌های {S = {S1, S2, … , Sn را می‌سازیم به صورتی که Sv شامل گره v و همه همسایه‌های این گره در گراف G باشد. حال اگر D یک مجموعه چیره برای گراف G باشد آنگاه {C = {Sv: v ∈ D یک راه‌حل محتمل برای مسئله مجموعه پوشا خواهد بود و داریم |C| = |D|. هم‌چنین اگر {C = {Sv: v ∈ D یک جواب احتمالی برای مسئله مجموعه پوشا باشد آنگاه D یک مجموعه چیره برای گراف G خواهد بود به گونه‌ای که |D| = |C|.
برای گراف G خواهد بود به گونه‌ای که |D| = |C|. بنابراین اندازه کوچک‌ترین مجموعه چیره برای گراف G با اندازه کوچکترین مجموعه پوشا برای (S, U) برابر خواهد بود. علاوه بر این یک الگوریتم ساده برای نگاشتن مجموعه چیره به مجموعه پوشا و بلعکس وجود دارد. به گونه ویژه یک الگوریتم کارامد با تقریب α برای یافتن مجموعه پوشا منجر به رسیدن به یک الگوریتم کارامد با تقریب α برای یافتن کوچکترین مجموعه چیره خواهد شد (و بالعکس). برای نمونه گراف G در شکل روبرو را در نظر بگیرید. زیر مجموعه‌های S برای مجموعه پوشا (S, U) با {U =
زیر مجموعه‌های S برای مجموعه پوشا (S, U) با {U = {۱, ۲, … , ۶ را به روش زیر می‌سازیم: S1 = {۱, ۲, ۵}, S2 = {۱, ۲, ۳, ۵}, S3 = {۲, ۳, ۴, ۶}, S4 = {۳, ۴}, در این نمونه {D = {۳, ۵ یک مجموعه چیره برای G به شمار می‌رود که در نتیجه {C = {S3, S۵ یک مجموعه پوشا برای گراف خواهد بود. به عنوان نمونه گره شماره ۴ توسط گره ۳ مغلوب شده است و عضو U ∈ ۴ در مجموعه S۳ ∈ C قرار دارد. تبدیل از مجموعه پوشا به مجموعه چیره. (S, U) را به عنوان یک نمونه از مجموعه پوشا با مجموعه مرجع U و خانواده زیرمجموعه‌های {S = {Si: i ∈ I در نظر
U و خانواده زیرمجموعه‌های {S = {Si: i ∈ I در نظر بگیرید. فرض می‌کنیم U و مجموعه اندیس‌های i مجزا باشند. گراف (G = (V, E را به صورت زیر می‌سازیم: مجموعه گره‌ها را V = I ∪ U تعریف می‌کنیم که یک یال i, j} ∈ E} بین هر زوج i, j ∈ I وجود دارد. هم‌چنین یال {i, u} برای هر i ∈ I و u ∈ Si وجود دارد. گراف G به یک خوشه (i) و یک مجموعه ناوابسته (U) افرازپذیر خواهد بود. حال اگر {C = {Si: i ∈ D یک راه حل احتمالی به ازای یک زیرمجموعه D ⊆ I برای مسئله مجموعه پوشا باشد آنگاه D یک مجموعه چیره برای G است به گونه‌ای که |D| =
D یک مجموعه چیره برای G است به گونه‌ای که |D| = |C|: برای هر u ∈ U یک i ∈ D وجود دارد به گونه‌ای که u ∈ Si. گراف G را گونه‌ای می‌سازیم که u و i در G همسایه باشند. به این ترتیب u توسط i مغلوب خواهد شد. از آنجایی که D باید ناتهی باشد برای هر i ∈ I یک همسایه در D خواهیم داشت. بلعکس می‌توان گفت که اگر D یک مجموعه چیره برای گراف G باشد آنگاه می‌توان یک مجموعه چیره دیگر به نام X برای گراف تعریف کرد به گونه‌ای که |X| ≤ |D| و X ⊆ I. به سادگی هریک از u ∈ D ∩ U را با یک همسایه i ∈ I از u جایگزین می‌کنیم. به این
با یک همسایه i ∈ I از u جایگزین می‌کنیم. به این ترتیب {C = {Si: i ∈ X یک جواب محتمل برای مسئله مجموعه پوشا است به گونه‌ای که |C| = |X| ≤ |D|. شکل سمت چپ ساختار{ U = {a, b, c, d, e}, I = {۱, ۲, ۳, ۴}، S1 = {a, b, c, S2 = {a, b}، S3 = {b, c, d} و S4 = {c, d, e} را نشان می‌دهد. در این مثال {C = {S1, S۴ یک مجموعه پوشا است که مجموعه چیره {D = {۱, ۴ را نتیجه می‌دهد. حالت‌های ویژه. اگر گراف بیشینه درجه formula_6 داشته باشد. آنگاه الگوریتم تقریبی حریصانه کوچکترین مجموعه چیره را به صورت (O(log formula_6-تقریبی پیدا
چیره را به صورت (O(log formula_6-تقریبی پیدا می‌کند. مسئله یک PTAS برای حالتهای ویژه گرافهای تک سطحه (unit disk graph) و گرافهای مسطح تعریف می‌کند. کوچکترین مجموعه چیره در زمان خطی برای گرافهای سری موازی (series-parallel) یافت می‌شود. الگوریتم دقیق. کوچکترین مجموعه چیره برای یک گراف n گرهٔ در زمان (O(2nn با در نظر گرفتن همه زیرمجموعه‌های رئوس پیدا خواهد شد. (Fomin, Grandoni &amp; Kratsch (۲۰۰۹ اثبات کردند که این کار در زمان (O(1.5137n و با حافظه نمایی و هم‌چنین در زمان (O(1.5264n با حافظه چندجمله‌ای انجام
در زمان (O(1.5264n با حافظه چندجمله‌ای انجام خواهد شد. یک الگوریتم سریعتر نیز وجود دارد که همین کار را در زمان (O(1.5048n انجام می‌دهد. این الگوریتم توسط (van Rooij, Nederlof &amp; van Dijk (۲۰۰۹ معرفی شده است (آنها هم‌چنین نشان دادند که شمار کوچکترین مجموعه‌های چیره نیز در همین زمان قابل محاسبه است). شمار مجموعه‌های چیره کمینه حداکثر ۱٫۷۱۵۹n است و همه این مجموعه‌ها می‌توانند در زمان (O(1.7159n مشخص شوند. پیچیدگی پارامتری کردن. پیدا کردن یک مجموعه چیره با اندازه K مسئله بسیار مهمی در نظریه پیچیدگی پارامتری
K مسئله بسیار مهمی در نظریه پیچیدگی پارامتری کردن است. این مشهورترین مسئله برای کلاس [W[۲ است و در بسیاری از کاهش‌ها برای نشان دادن تعامل با سایر مسائل استفاده می‌شود. به گونه ویژه این مسئله در شرایطی که هیچ الگوریتمی با زمان اجرای f(k)nO(1) به ازای هر تابع f وجود نداشته باشد پارامتر ثابت و آسان کاربرد (fixed-parameter tractable) نیست. مگر اینکه ارث‌بری W به [FPT=W[۲ تبدیل شود. از طرف دیگر اگر گراف داده شده دو وجهی باشد مسئله NP-hard باقی می‌ماند اما یک الگوریتم پارامتر ثابت شناخته می‌شود. در حقیقت مسئله
پارامتر ثابت شناخته می‌شود. در حقیقت مسئله دارای شالوده‌ای به اندازۀ خطی k است و زمان‌های اجرا در k√ و مکعب n نمایی هستند و امکان دارد از طریق استفاده از برنامه‌نویسی پویا به جای افراز شاخه‌ای شالوده به دست آید. گونه‌های دیگر. تخمین vizing عدد غلبۀ ضرب دکارتی گرافها را به عدد چیرگی فاکتورهای آن مرتبط می‌کند. کارهای زیادی روی مجموعه‌های چیره همبند انجام شده است. اگر S یک مجموعه چیره همبند باشد آنگاه می‌توان یک درخت فراگیر روی گراف G ایجاد کرد به گونه‌ای که S مجموعۀ گره‌های نابرگ را تشکیل دهد و به گونه وارون
مجموعۀ گره‌های نابرگ را تشکیل دهد و به گونه وارون نیز اگر T یک درخت فراگیر روی یک گراف با بیش از دو گره باشد، آن‌گاه گره‌های نا برگ درخت یک مجموعه چیره همبند را تشکیل می‌دهند. بنابراین یافتن کوچکترین مجموعه چیره همبند با پیدا کردن درخت فراگیر با بیشینۀ شمار برگ معادل است. مجموعه تماماً چیره، مجموعه‌ای از گره‌های گراف (شامل گره‌های موجود در مجموعه چیره) است که دارای یک همسایه در مجموعه چیره هستند. شکل c در بالا یک مجموعه چیره را نشان می‌دهد که هم مجموعۀ چیره همبند و هم مجموعه تماماً چیره است. در این
چیره همبند و هم مجموعه تماماً چیره است. در این نمونه‌ها شکل a و b هیچ‌یک از این دو نوع نیستند. بخش‌بندی مسلط (domatic) نوعی بخش‌بندی است که گره‌های را به مجموعه‌های چیره مجزا تقسیم می‌کند. عدد تسلط (domatic number) بیشینۀ اندازۀ یک بخش‌بندی مسلط است.
یدالله زیوه متولد اردبیل-خواننده و نوازنده موسیقی آذربایجانی فعالیت هنری. از هنرمندان بنام موسیقی آذربایجانی که علاوه بر خوانندگی در مقوله نواختن دف و ناقارا نیز صاحب سبک بوده و در بیشتر ارکسترهای ملی رادیو تبریز که در ایران و کشور جمهوری آذربایجان به سالهای ۱۳۲۰ الی ۱۳۵۰ شمسی برگزار گردیده مشارکت داشته است. از همکاران بنام او می‌توان به علی سلیمی نوازنده چیره‌دست تار آذری. مشهدی حسن گیلانی (علی آقا واحد در غزل‌اش اسم او را برده است)، علی اکبر اردبیلی، آقابابا اردبیلی، ممیش اردبیلی از نوازندگان گارمون.
اردبیلی، ممیش اردبیلی از نوازندگان گارمون. اسماعیل چشم‌آذر از نوازندگان کمانچه. علی قوام اردبیلی، صحاب شکروف از خوانندگان آن دوره، همکاری می‌کرده است. استاد محمود دست پیش در خاطرات خود از خوانندگی یدالله زیوه در ترانه خوانی ترانه‌های آیریلیق، آغلاما، ساوالان، اوزون چمن… نام برده است.
آب فوق‌داغ که اغلب با نام آب زیر بحرانی (SBCW) شناخته می‌شود، یک حلال کارا و مؤثر برای استخراج هر دو نوع مواد قطبی و غیرقطبی به شمار می‌رود. این قابلیت چندکاره بودن آب فوق‌داغ به عنوان حلال، به قطبیت انعطاف‌پذیر آب وابسته است که آن هم مستقیماً به دما وابسته است. با افزایش دمای آب، قطبیت آن کاهش می‌یابد که نتیجه آن افزایش حلالیت مواد آلی غیرقطبی و کاهش حلالیت مواد آلی قطبی است. آب یک حلال منحصربه‌فرد است. به دلیل ساختار قدرتمند پیوندهای هیدروژنی آن، قطبیت بالا، ثابت دی‌الکتریک بالا و اینکه در دمای اتاق نقطه