payamvha/North_RAG huggingface dataset:
ثابت دی‌الکتریک بالا و اینکه در دمای اتاق نقطه جوش آن به شکل نامتناسبی برای جرم آن بالاست. آب در دمای اتاق و فشار اتمسفر به دلیل وجود ساختار گسترده پیوندهای هیدروژنی، حلالی بسیار قطبی با ثابت دی‌الکتریک (ε) بالاست. ازاین‌رو، به طور سنتی و در دمای اتاق، آب به عنوان یک سیال مناسب برای استخراج ترکیبات غیرقطبی یا آلی در نظر گرفته نمی‌شود. با افزایش دما، کاهش مشخص و سیستماتیک در ثابت دی‌الکتریک، ویسکوزیته و کشش سطحی و در کنار آن افزایش در نرخ نفوذ رخ خواهد داد این تغییرات به علت افزایش جنبش‌های حرارتی و ایجاد
این تغییرات به علت افزایش جنبش‌های حرارتی و ایجاد اخلال در شبکه پیوندهای هیدروژنی رخ داده و موجب خواهد شد تا خواص آن تغییر قابل‌ملاحظه‌ای داشته باشند. اصطلاح آب فوق‌داغ اشاره دارد به آب مایع تحت فشار با دمای بین ۱۰۰درجه سلسیوس و دمای بحرانی آن (۳۷۴ درجه سلسیوس). در این بازه دمایی فشار مورد نیاز برای حفظ حالت فشرده آب در حد متوسط است، ۱۵ بار در ۲۰۰ درجه سلسیوس و ۸۵ بار در ۳۰۰ درجه سلسیوس.
مرجان سرخ نمونه‌ای از مرجان‌های هشت‌شاخکی است که دارای پایهٔ آهکی قرمز یا گلی‌رنگ است. این مرجان سازواره‌های بزرگی در اعماق بین ۶۰ تا ۱۵۰ متری دریا به وجود می‌آورد. از پایه‌های این گونه مرجان در جواهرسازی استفاده می‌شود و به همین دلیل سالانه مقادیر زیادی از این قسم مرجان در دریای سرخ و دریای مدیترانه صید می‌شود. کالبدشناسی. همانند دیگر آلکیوناسه‌ها، مرجان‌های قرمز به شکل بوته‌های کوچک بدون برگ هستند و تا ارتفاع یک متر می‌رسند. اسکلت ارزشمند آنها از اسپیکول‌های کربنات کلسیم سخت تشکیل شده است که به دلیل وجود
کربنات کلسیم سخت تشکیل شده است که به دلیل وجود رنگدانه‌های کاروتنوئیدی، به رنگ‌های قرمز متفاوت رنگ شده‌اند. در نمونه‌های زنده، شاخه‌های اسکلتی با پوششی نرم به رنگ قرمز روشن پوشیده شده‌اند که از آنها پلیپ‌های سفید بی‌شماری بیرون می‌آیند. پلیپ‌ها دارای تقارن شعاعی هشت‌پره‌ای هستند. به‌عنوان گوهر. مرجان قرمز روشن به عنوان یک گوهر ارزشمند است. اسکلت سخت شاخه‌های مرجان قرمز به طور طبیعی مات است، اما می‌توان آن را تا درخشندگی شیشه‌ای پرداخت کرد. دامنه رنگ‌های گرم قرمز-صورتی آن از صورتی کمرنگ تا قرمز تیره متغیر
قرمز-صورتی آن از صورتی کمرنگ تا قرمز تیره متغیر است؛ واژه مرجان نیز برای نامگذاری این رنگ‌ها استفاده می‌شود. به دلیل رنگ شدید و پایدار و درخشندگی، اسکلت‌های گوهری مرجان از زمان‌های باستان برای استفاده تزئینی جمع‌آوری شده‌اند. جواهرات مرجانی در دفن‌های مصر باستان و اروپای پیشاتاریخی یافت شده‌اند، و تا به امروز ساخته می‌شوند. این جواهرات در عصر ویکتوریایی به ویژه محبوب بودند. در فرهنگ. منشاء مرجان‌ها در اساطیر یونان با داستان پرسئوس توضیح داده شده است. هنگامی که پرسئوس سر مدوزا را در کنار رودخانه قرار داد تا
که پرسئوس سر مدوزا را در کنار رودخانه قرار داد تا دستانش را بشوید، کتوس، هیولای دریایی که آندرومده را تهدید می‌کرد، به سنگ تبدیل شد. وقتی سر مدوزا را بیرون آورد، مشاهده کرد که خون او جلبک‌ها (در برخی نسخه‌ها نی) را به مرجان قرمز تبدیل کرده است. بنابراین، واژه یونانی که به مرجان اشاره دارد، "گرگیا" است، زیرا مدوزا یکی از سه گورگون بود. پوزئیدون در قصری ساخته شده از مرجان و جواهرات زندگی می‌کرد، و هفستوس برای اولین بار کار خود را از مرجان ساخته بود. رومیان معتقد بودند که مرجان می‌تواند کودکان را از آسیب
معتقد بودند که مرجان می‌تواند کودکان را از آسیب محافظت کند، همچنین زخم‌های ناشی از مار و عقرب را درمان کند و با تغییر رنگ بیماری‌ها را تشخیص دهد.
درعلوم کامپیوتر، درخت محدوده یک ساختمان داده از نوع درخت مرتب است که لیستی از نقاط را نگه می‌دارد. این درخت تمامی نقاط داخل یک بازه را به‌صورت بهینه گزارش می‌دهد و معمولاً در دو بعد یا بیشتر استفاده می‌شود. درختهای محدوده توسط جان لوئیس بنتلی در سال ۱۹۷۹ معرفی شدند. ساختمان داده‌های مشابه نیز به‌صورت مستقل توسط لوکر، لی و وانگ و ویللرد معرفی شدند. درخت محدوده یک جایگزین برای "درخت کی‌دی است. در مقایسه با درختهای کی‌دی، درختهای محدوده زمان جستجو سریعتری از مرتبه (O(log"d" "n" + "k " دارند ولی حافظه بیشتری از
(O(log"d" "n" + "k " دارند ولی حافظه بیشتری از مرتبه (O("n" log"d"−۱ "n" استفاده می‌کنند که n تعداد نقاط ذخیره شده در درخت، d بعد هر نقطه و k تعداد نقاط به دست آمده از جستجوی مورد نظر است. تعریف. درخت محدوده روی مجموعهای از نقاط یک بعدی، یک درخت جستجوی دودویی متوازن روی آن نقاط است. نقاط در برگ‌های درخت ذخیره می‌شوند. هر گرهٔ داخلی، بیشترین مقدار ذخیره‌شده در زیر درخت چپ خود را نگه می‌دارد. یک درخت محدوده روی مجموعه‌ای از نقاط d بعدی، یک درخت جستجوی دودویی بازگشتی در چندین سطح است. هر سطح از این ساختمان
بازگشتی در چندین سطح است. هر سطح از این ساختمان داده یک درخت جستجوی دودویی روی یکی از d بعد است. اولین سطح درخت محدوده یک درخت جستجوی دودویی روی اولین مؤلفه است. هر رأس v از این درخت، یک درخت محدوده (d-1) بعدی روی (d-1) مؤلفه آخر نقاط ذخیره‌شده در زیر درخت v است. عملیات. ساختمان. درخت محدوده یک بعدی روی مجموعه‌ای از n نقطه، یک درخت جستجو دودویی است که می‌تواند در زمان (O(n log n ساخته شود. درختهای محدوده در ابعاد بالاتر را به صورت بازگشتی این گونه می‌سازیم: ابتدا یک درخت جستجوی دودویی متوازن روی مؤلفه اول
ابتدا یک درخت جستجوی دودویی متوازن روی مؤلفه اول نقاط می‌سازیم. سپس، برای هر رأس v در این درخت، یک درخت محدوده (d-1) بعدی روی نقاط زیر درخت v می‌سازیم. ساختن درخت محدوده با این روش به زمان (O("n" log"d""n" نیاز دارد. با توجه به اینکه یک درخت محدوده روی مجموعهای از نقاط دو بعدی می‌تواند در زمان (O(n log n ساخته شود، می‌توانیم روش فوق را ارتقا دهیم. فرض کنید S مجموعه‌ای n تایی از نقاط دو بعدی است. اگر S فقط یک نقطه داشته باشد، برگ شامل آن نقطه را بر گردانید. در غیر این صورت، ساختار مرتبط با S؛ یک درخت محدوده
غیر این صورت، ساختار مرتبط با S؛ یک درخت محدوده یک بعدی روی مختصات y نقاط S را بسازید. "x"m را میانهٔ مؤلفه‌های x نقاط در نظر بگیرید. "S"L مجموعه نقاطی است که مختصات x شان کمتر یا مساوی "x"m و "S"R مجموعه نقاطی است که مختصات x شان بیشتر از "x"m است. به صورت بازگشتی "v"L، یک درخت محدوده دو بعدی روی "S"L و "v"R، یک درخت محدوده دو بعدی روی "S"R، را بسازید. رأس v را با فرزند چپ v"L و فرزند راست "v"R بسازید. اگر در ابتدای الگوریتم این نقاط را برحسب مختصات y شان مرتب کنیم و این ترتیب هنگام جدا کردن نقاط برحسب x
مرتب کنیم و این ترتیب هنگام جدا کردن نقاط برحسب x شان تغییر نکند، می‌توانیم ساختارهای مرتبط با هریک از درخت‌ها را در زمان خطی بسازیم. این راه، زمان ساخته‌شدن درخت محدودهٔ دوبعدی را به (O(n logn کاهش می‌دهد، که همچنین زمان ساخت درخت محدوده d بعدی نیز به مرتبهٔ (O("n" log"d"−۱"n" کاهش می‌یابد. جستجوهای بازه‌ای. درختهای محدوده می‌توانند برای پیدا کردن مجموعه نقاط داخل یک بازه استفاده شوند. برای پیدا کردن نقاطی که در بازه ["x"۱, "x"۲] هستند، با جستجو "x"۱ و "x"۲ شروع می‌کنیم. در یکی از رأس‌های درخت، مسیر
و "x"۲ شروع می‌کنیم. در یکی از رأس‌های درخت، مسیر جستجوی "x"۱ و "x"۲ جدا می‌شوند. "v"split را آخرین رأسی که در دو مسیر جستجو مشترک است در نظر می‌گیریم. به جستجوی "x"۱ در درخت ادامه می‌دهیم. برای هر رأس v در مسیر جستجو از "v"split تا "x"۱، اگر مقدار ذخیره‌شده در v بیشتر از "x"۱ باشد، همه نقاط زیر درخت راست v را اعلام می‌کنیم. اگر v یک برگ باشد، مقدار ذخیره‌شده در v را درصورتی‌که داخل بازهٔ جستجو باشد اعلام می‌کنیم. به‌طور مشابه، در مسیر جستجو از "v"split تا "x"۲. تمامی نقاط ذخیره‌شده را در زیر درخت‌های چپ
"x"۲. تمامی نقاط ذخیره‌شده را در زیر درخت‌های چپ رأس‌هایی که مقدارشان کمتر از "x"۲ است و برگ این مسیر را درصورتی‌که مقدارش در بازهٔ جستجو وجود داشت اعلام می‌کنیم. از آنجایی که درخت محدوده، یک درخت جستجوی دودویی متوازن است، طول مسیر جستجو "x"۱ و "x"۲ از مرتبه (O(log n است. اعلام کردن تمامی نقاط ذخیره‌شده در زیر درخت یک رأس، می‌تواند با استفاده از هر الگوریتم پیمایش درخت، در زمان خطی انجام شود. در نتیجه زمان اجرای یک جستجو بازهای از مرتبه (O(log n + k است که k، تعداد نقاط داخل بازهٔ جستجو است. بازه‌های جستجو
تعداد نقاط داخل بازهٔ جستجو است. بازه‌های جستجو در d بعد نیز مشابه هستند. بجای اعلام تمامی نقاط ذخیره‌شده در زیر درخت‌های مسیرهای جستجو، یک جستجو بازهای (d-1) بعدی روی ساختار مربوط به هر زیر درخت انجام می‌دهیم. سرانجام، جستجو بازهای یک بعدی انجام خواهد شد و نقاط درست اعلام خواهند شد. از آنجایی که یک جستجو d بعدی شامل (O(log n جستجو بازه‌ای (d-1) بعدی می‌شود، زمان لازم برای اجرای یک جستجو بازهای d بعدی از مرتبه (O(log"d""n" + "k" است، که k تعداد نقاط در بازهٔ جستجو است. این زمان می‌تواند با استفاده از روش
جستجو است. این زمان می‌تواند با استفاده از روش fractional cascading به (O(log"d"−۱"n" + "k" کاهش یابد.
اصطلاح دفاع اجتماعی جهت توضیح اقدام غیرنظامی توسط جامعه یا گروه اجتماعی، به خصوص در چارچوب کارزار مداوم در برابر حمله خارجی یا حکومت دیکتاتوری یا آمادگی برای کارزاری در صورت حمله یا تجاوز خارجی می‌باشد. اصطلاحات تقریباً مترادف گوناگونی از قبیل "دفاع بی خشونت"، "دفاع مدنی"، "دفاع شهروندمحور" و "دفاع از طریق مقاومت مدنی" نیز وجود دارد. با در نظر گرفتن هر اصطلاحی، این رهیافت دربرگیرنده آمادگی‌هایی برای استفاده از گستره‌ای از اقدامات مختلف - که می‌تواند در مقاطع مختلف مقاومت بی خشونت و مقاومت مدنی برشمرده شود –
مختلف مقاومت بی خشونت و مقاومت مدنی برشمرده شود – جهت دفاع ملی در برابر اشغالگری، کودتا و سایر تهدیدات باشد. نوشته‌های در این ارتباط شامل آثار تئودور اربرت (آلمان)، برایان مارتین (استرالیا)، آدام رابرتز (بریتانیا)، جین شارپ (ایالات متحده)، هاینز وِچِرا (اتریش) و بسیاری دیگر می‌شود. کاربرد ایده در کشورهای خاص. تعدادی از مطالعات صورت گرفته، به‌کارگیری ایده سیاست دفاعی مبتنی بر مقاومت مدنی را برای کشورهای خاصی امکان‌پذیر در نظر گرفته‌است. در کشور بریتانیا، در سال ۱۹۵۹ فرمانده سِر استفان کینگ هال از خلع سلاح
سال ۱۹۵۹ فرمانده سِر استفان کینگ هال از خلع سلاح هسته‌ای یک جانبه از سوی بریتانیا پشتیبانی کرد، و مدل جایگزینی را ارائه نمود که حاوی تکیه بر نیروهای متعارف بعلاوهٔ یک "سیستم دفاعی بی خشونت در برابر خشونت" بود. در سال ۱۹۸۳ یک نهاد مستقل غیردولتی در بریتانیا (کمیسیون دفاع جایگزین) این ایده را به طول کامل مورد بررسی قرار داده و امکاناتی را در آن مشاهده کرد که با اقبال کشورهای عضو پیمان ناتو جهت اتخاذ وضعیت "بازدارندگی دفاعی"، مانند بازدارندگی مبتنی بر سلاح‌ها و استراتژی‌های غیرهسته‌ای حاوی عنصر دفاع نظامی در
و استراتژی‌های غیرهسته‌ای حاوی عنصر دفاع نظامی در عمق، روبرو شد. در مورد کشور سوئد، در سال ۱۹۷۲ آدام رابرتز به سفارش مقامات رسمی یک مطالعه انجام داد که نتیجه می‌گرفت "مقاومت مدنی بعید است که جایگزین برخی عملکردهای قوای نظامی سوئد مانند دفاع از مناطق کم جمعیت کشور شود". هرچند که مقاومت مدنی ممکن است بهترین ابزار برای مقاومت در برابر کنترل نیروهای بیگانه در شرایط معینی باشد؛ به عنوان مثال اشغال کامل توسط یک ابرقدرت، حمله توسط یک دولت لیبرال دموکرات، اشغال جهت استثمار اقتصادی، یا اشغال مناطق شهری و بسیار
جهت استثمار اقتصادی، یا اشغال مناطق شهری و بسیار توسعه یافته. از زمان پایان جنگ سرد ایده دفاع از طریق مقاومت مدنی از سوی تعدادی از کشورها از قبیل کشورهای حوزه دریای بالتیک دنبال شده‌است. هرچند به استثنای محدود و جزئی کشورِ سوئد، این ایده به‌طور کلی پشتیبانی احزاب عمدهٔ سیاسی را به خود جلب نکرده است و توسط هیچ کشوری به عنوان کانون اصلی سیاست امنیتی به تصویب نرسیده‌است. در یک بررسی مطالعات گوناگون در مورد زیست‌پذیری دفاع از طریق مقاومت مدنی در سال ۲۰۰۹، ادام رابرتز نتیجه‌گیری خود را با طرح سوالی نه درباره
رابرتز نتیجه‌گیری خود را با طرح سوالی نه درباره کلیت سودمندی مقاومت مدنی، بلکه ظرفیت جایگزینی کامل آن با نیروی نظامی عنوان کرد. کاربردهای دیگر این اصطلاح. "دفاع اجتماعی" همانگونه که در زیر تعریف و خلاصه شده است، از سایر کاربردهای این اصطلاح متمایز است. برای مثال کشور سنگاپور در سیاست دفاع مدنی و امنیت ملی، در چارچوب سیستم دفاع کلی خود، اصطلاح "دفاع اجتماعی" را مترادف سیاست‌های شمول اجتماعی به کار می‌برد.
زویزدان میسیمویچ (زاده ۵ ژوئن ۱۹۸۲ - مونیخ) بازیکن فوتبال اهل بوسنی و هرزگوین است. وی در تیم‌های مطرحی همچون بایرن مونیخ، بوخوم، نورنبرگ، وولفسبورگ، گالاتاسرای، دینامو مسکو و گوئیژو رن سابقه عضویت دارد. میسیمویچ همچنین سابقه ۷۹ بازی و ۲۵ گل ملی در کارنامه دارد.
در ریاضیات، مسئله افراز گراف بر روی داده‌هایی در قالب گراف ("G=("V","E با "V" راس و "E" یال تعریف می‌شود به‌طوری‌که افراز گراف به مؤلفه‌های کوچکتری با ویژگی‌های خاص ممکن باشد. برای مثال، یک تقسیم‌بندی "k"-بخشی مجموعه رئوس را به "k" مؤلفه کوچکتر تقسیم می‌کند. افراز خوب به افرازی گفته می‌شود که تعداد یال‌های بین مؤلفه‌های مجزا از هم کم باشد. افراز یکریخت به نوعی از مسئله افراز گراف گفته می‌شود که تقسیم گراف به به مؤلفه‌ها به صورتی است که مؤلفه‌ها تقریباً هم اندازه باشند و اتصالات کمی بین مؤلفه‌های متفاوت وجود
باشند و اتصالات کمی بین مؤلفه‌های متفاوت وجود داشته باشد. مهم‌ترین کاربردهای افراز گراف در محاسبات علمی، تقسیم‌بندی قسمت‌های مختلف طراحی مدارهای VLSI و مدیریت زمانبندی کارها در سیستم‌های چندپردازنده‌ای، می‌باشد. اخیراً، استفاده از افراز یکریخت، به دلیل کاربردهای آن در خوشه بندی و یافتن گروه‌ها در شبکه‌های اجتماعی، شبکه‌های زیستی و شبکه‌های بیماری شناختی افزایش یافته‌است. پیچیدگی مسئله. معمولاً مسئله افراز گراف در رده مسائل NP-سخت قرار می‌گیرد. راه حل این مسائل به صورت کلی از طریق روش‌های مکاشفه‌ای و
این مسائل به صورت کلی از طریق روش‌های مکاشفه‌ای و تقریبی‌حاصل می‌شود. اما نشان داده می‌شود که افراز یک ریخت گراف یا افراز متعادل گراف به صورت NP-کامل می‌باشد که در ضریب متناهی از زمان قابل محاسبه است. حتی برای گراف‌هایی که نظیر درخت‌ها و شبکه‌ها که در رده خاصی قرار می‌گیرند هیچ الگوریتم تقریبی مستدلی وجود ندارد، مگر آن که P=NP باشد. شبکه‌ها از آنجهت که گراف‌هایی که از شبیه‌سازی روش اجزا محدود به دست می‌آیند را مدل می‌کند، می‌تواند یک مورد جالب در این زمینه باشد. زمانی که علاوه بر آنکه تعداد یال‌های بین
باشد. زمانی که علاوه بر آنکه تعداد یال‌های بین مؤلفه‌ها تقریب زده شده‌است بلکه اندازه مؤلفه‌ها نیز تقریبی است، می‌توان نشان داد که هیچ الگوریتم کاملاً چندجمله‌ای مستدلی برای این گراف‌ها وجود ندارد. مسئله. فرض کنید گرافی به صورت ("G=("V","E دارید که "V"، مجموعه‌ای با "n" راس و "E" مجموعه یال هاست. برای یک مسئله افراز متعادل با زوج مرتب ("k","V")، هدف افراز "G" به "k" مؤلفه با حداکثر سایز ("v")("n"/"k") با مینیمم تعداد یال‌های مشترک بین این مؤلفه هاست. یا این که برای "G" و K"&gt;1" داده شده "V" را به "K" بخش
که برای "G" و K"&gt;1" داده شده "V" را به "K" بخش …,"K1","k2" تقسیم کنید به‌طوری‌که بخش‌ها از هم مجزا باشند و دارای اندازه‌های مساوی بوده به علاوه این که تعداد یال‌هایی که نقاط انتهایی آن‌ها در دو بخش متفاوت قرار دارد کمینه شود. در مورد این مسائل به شکلی مشابه مسئله شیوه افزایش منابع بحث می‌شود. توسعه‌ای از این مسئله در مسئله ابرگراف‌ها مطرح می‌شود که در آن یک یال می‌تواند به بیش از دو راس متصل باشد. یک ابریال قابل برش نیست، اگر همه رأس‌ها در یک افراز باشند، در مقابل دقیقاً یک بار بریده می‌شود، اگر یکی از
در مقابل دقیقاً یک بار بریده می‌شود، اگر یکی از این رأس‌ها در یک افراز دیگر قرار بگیرد، مستقل از تعداد راس‌هایی که در افراز دیگر قرار گرفته‌اند. از ابراگراف‌ها در خودکارسازی طراحی‌های الکترونیکی استفاده می‌شود. تحلیل. برای یک مسئله افراز متعادل ("k",1+"ԑ")، به دنبال یافتن یک افراز با کمترین هزینه هستیم که گراف "G" را به "k" مؤلفه که هر کدام حداکثر دارای ((۱+"ԑ")("n"/("k") راس باشد هستیم. هزینه این الگوریتم تقریبی را با هزینه مسئله برش (k",1") مقایسه می‌کنیم که در آن هر کدام از "k" مؤلفه باید دقیقاً تعداد
که در آن هر کدام از "k" مؤلفه باید دقیقاً تعداد راس برابر با ("n"/"k") داشته باشند به عبارتی این مسئله، مسئله محدود تری نسبت به مسئله قبلی می‌باشد. بنابراین داریم که، formula_1 در حال حاضر می داینم که برش (۲٬۱) که کوچکترین مسئله دوبخشی می‌باشداز نوع NP-کامل است. سپس به بررسی مسئله ۳-افرازی که در آن "n"=3"k" است و پیچیدگی زمانی آن چندجمله‌ای است، می‌پردازیم. حال اگر فرض کنیم یک الگوریتم تخمینی متناهی برای مسئله افراز (k,1) داریم، یا نمونه ۳-بخشی با استفاده از افراز (k,1) بر گراف G قابل حل است یا این مسئله
از افراز (k,1) بر گراف G قابل حل است یا این مسئله قابل حل نخواهد بود. حال اگر نمونه ۳-بخشی قابل حل باشد، مسئله افراز (k",1") نیز در گراف G بدون جدا کردن هیچ یالی، قابل حل است؛ در غیراینصورت اگر نمونه ۳-بخشی قابل حل نباشد، بهینه‌ترین افراز (k",1") بر روی G حداقل یک یال را برش می‌دهد. یک الگوریتم تخمینی با ضریب تخمین متناهی باید قادر به تشخیص این دو مورد از یکدیگر باشد، به این ترتیب می‌تواند مسئله ۳-بخشی که با فرض P=NP در تناقض است را حل کند؛ بنابراین مشهود است که مسئله افراز (k",1")، الگوریتم تخمین با زمان
که مسئله افراز (k",1")، الگوریتم تخمین با زمان چندجمله‌ای و تخمین متناهی ندارد، مگر اینکه P=NP. تئوری جداسازی گراف مسطح تأکید می‌کند که هر گراف مسطح با n راس را می‌توان با حذف (O(√n راس به بخش‌های مساوی، تقسیم کرد. این نوع تقسیم‌بندی، با افرازی که در مورد آن توضیح داده شد، یکی نیستند، زیرا در این نوع تقسیم‌بندی، افرازها از راسها تشکیل شده‌اند نه یال‌ها. به هرحال نتیجه یکسان به دست آمده نشان می‌دهد هر گراف مسطح با درجه متناهی تعدادی برش متعادل با پیچیدگی (O(√n یال دارد. روش‌های افراز گراف. از آنجایی که
(O(√n یال دارد. روش‌های افراز گراف. از آنجایی که افراز گراف جزو مسائل سخت است، راه حل‌های عملی آن از روش‌های مکاشفه‌ای به دست آمده‌اند. دو گروه گسترده از این روش‌ها وجود دارد: محلی و سراسری. از جمله این روش‌های شناخته شده محلی الگوریتم و الگوریتم‌های می‌باشند که از ابتدایی‌ترین استراتژی‌های مؤثر برای‌های جستجوی محلی با برش‌های ۲-تایی بودند. عمده‌ترین مشکل این الگوریتم‌ها، مقداردهی اولیه دلخواه برای رئوس افرازها بود که بر کیفیت راه حل نهایی تأثیر می‌گذاشت. روش‌های سراسری بر ویژگی‌های کل گراف بستگی دارد و به
سراسری بر ویژگی‌های کل گراف بستگی دارد و به مقداردهی دلخواه اولیه افرازها بستگی ندارد. رایج‌ترین نمونه آن، افراز طیفی است که افراز در آن از طیفی از ماتریس‌های مجاورت به دست می‌آید. روش‌های چندمرحله‌ای. الگوریتم افراز چندمرحله‌ای در یک یا چند مرحله انجام می‌شود. هر مرحله اندازه گراف را با از بین بردن رأس‌ها و یالها کاهش می‌دهد، گراف‌های کوچکتر را افراز می‌کند، نهایتاً به عقب برمیگردد و بخش‌های گراف اصلی را تصحیح و بازسازی می‌کند. طیف گسترده‌ای از روش‌های تصحیح و افراز را می‌توان در شمای کلی روش چند مرحله‌ای
و افراز را می‌توان در شمای کلی روش چند مرحله‌ای قرار داد. در بسیاری از موارد، این روش می‌تواند سرعت اجرای بالا و نتایج با کیفیت بالا را هم‌زمان به دست دهد. یکی از مثال‌هایی که در آن از این روش به صورت گسترده استفاده می‌شود، METIS که یک افرازکننده گرافاست و hMETIS معادل آن برای ابرگراف هاست. افراز طیفی و دو بخشی کردن طیف گونه. گرافی با ماتریس مجاورت "A" داده شده‌است، که "Aij" نشاندهنده یال بین "i" و "j"، و D، که یک ماتریس قطری است، و در آن هر اندیس قطری در سطر "i"، نشان دهنده درجه راس "i"ام است. لاپلاس
در سطر "i"، نشان دهنده درجه راس "i"ام است. لاپلاس ماتریس L، به صورت "L"="D"-"A" تعریف می‌شود. حال، ضریب برش برای گراف ("G"=("V","E"، به معنای تقسیم کردن رأس‌ها به دو زیرگراف "U" و "W" می‌باشد که در آن هزینه برش ("U","W")/(|"U"|/|"W"|) کمینه باشد. در این سناریو، دومین مقدار ویژه کوچک(L(λ، یک حد پایین برای هزینه(c) بهینه ضریب برش است که در آن c&gt;λ/n. بردار ویژه (V) منتاظر با مقدار ویژه λ، گراف را تنها به دو بخش بر اساس اندیس منتاظر در آرایه یالها، دوبخشی می‌کند. تقسیم به تعداد بخش‌های بزرگتر با استفاده از
تقسیم به تعداد بخش‌های بزرگتر با استفاده از تکرار روش دوبخشی به دست می‌آید، اما همیشه نتایج مورد انتظار و قابل قبولی را نمی‌دهد. مثال‌های توضیح داده شده در شکل ۱و ۲ نحوه انجام روش دوبخشی طیف گونه را توضیح می‌دهد. زمانی که تعداد گروه‌هایی که باید افراز شوند یا اندازه افرازها، معلوم نیست، افراز با کمترین برش، ناموفق است. برای مثال بهینه‌سازی اندازه برش برای گروه‌های آزاد، همه رأس‌ها را در یک گروه قرار می‌دهد. به علاوه، امکان دارد اندازه برش برای کمینه‌سازی اشتباه باشد، از آن جهت که برای داشتن یک افراز و
اشتباه باشد، از آن جهت که برای داشتن یک افراز و تقسیم‌بندی مطلوب، تنها شرط کمترین یال میان گروه‌ها کفایت نمی‌کند. این توضیحات، انگیزه را برای استفاده از پیمانگی (Q) به منزله یک استاندارد برای بهینه‌سازی افراز متعادل، را ایجاد می‌کند. مثال‌های توضیح داده شده در شکل ۳، ۲ نمونه که یکی از آن‌ها از ضریب برش و دیگری از پیمانگی به عنوان استاندارد استفاده می‌کنند، را توضیح داده است. به هر حال، اخیراً اثبات شده‌است که روش پیمانگی مشکل محدودیت تفکیک‌پذیری دارد که موجب می‌شود، هنگام استفاده آن در گروه‌های کوچک، نتایج
می‌شود، هنگام استفاده آن در گروه‌های کوچک، نتایج غیرقابل اعتمادی تولید کند. در این زمینه، روش surprise، به عنوان روشی جدید برای ارزیابی کیفیت روش‌های محاسبه‌کننده افراز، پیشنهاد شده‌است. سایر روش‌های افراز گراف. مدل‌های چرخشی به منظور خوشه بندی داده‌های چند متغیره، که در آن‌ها همگونی‌ها موجب ایجاد قدرت چسبندگی بین آن‌ها می‌شود، مورد استفاده قرار می‌گیرد. ویژگی‌های پیکربندی روش‌های چرخشی، به صورت مستقیم می‌تواند به گروه‌هایی که قبلاً توضیح دادیم، تعبیر شود. به این ترتیب، گراف‌ها افراز می‌شوند تا
تعبیر شود. به این ترتیب، گراف‌ها افراز می‌شوند تا دورهامیلتونی (H) را در گراف افراز شده به حداقل برسانند. دور هامیلتونی با نسبت دادن جایزه و مجازات به افرازهای پیش رو به دست می‌آید: - به یالهای بین رأس‌های یک گروه جایزه می‌دهد. - نبود یال بین رأس‌ها را در یک گروه را مجازت می‌کند. - یالهای بین رأس‌های گروه‌های متفاوت را مجازات می‌کند. - نبود یال بین رأس‌ها در گروه‌های متفاوت را جایزه می‌دهد. به علاوه، خوشه بندی طیفی مبتنی بر PCA هسته‌ای، از یک چارچوب مبتنی بر کمترین مربعات بردار، بهره می‌برد و به این ترتیب
کمترین مربعات بردار، بهره می‌برد و به این ترتیب امکان تصویر مدخل‌های داده را به هسته PCA، که ویژگی‌هایی همچون واریانس بالا را داراست، فراهم می‌کند؛ بنابراین یک جداسازی در سطح بالا را بین گروه‌های تصویر شده پیاده می‌کند. برخی دیگر از روش‌ها، افراز گراف‌ها را به مانند یک بهینه‌سازی چندضابطه‌ای بیان می‌کنند. این دسته از مسائل بهینه‌سازی را می‌توان با استفاده از روش‌های محلی که در چارچوب علمی بیان می‌شوند، حل کرد. در این مسائل هر راس می‌تواند افراز خود را خود انتخاب کند. ابرازهای نرم‌افزاری. بسته‌های
را خود انتخاب کند. ابرازهای نرم‌افزاری. بسته‌های نرم‌افزاری متنوعی وجود دارند که الگوریتم‌های شرح داده شده را پیاده‌سازی کرده اندیکی از اولین بسته‌های نرم‌افزاری در دسترس قرار داده شده Chaco نامیده می‌شود. می‌باشد که متعلق به Hendrickson و Leland می‌باشد. همانند بیشتر بسته‌های نرم‌افزاری در دسترس عموم، Chaco تکنیک‌های چند متغیره که در بالا ذکر شده‌است الگوریتم‌های جستجوی محلی پایه را پیاده‌سازی کرده‌است. علاوه بر آن این بسته‌ها تکنیک‌های افراز طیفی را نیز پیاده‌سازی کرده‌اند.Metris، نیز از خانواده ابزارهای
کرده‌اند.Metris، نیز از خانواده ابزارهای افراز گراف می‌باشد که توسط Karypis و Kumar توسعه داده شده‌است. kMetis بر روی سرعت افزار متمرکز شده‌است و hMetis که یک افراز گر ابرگراف می‌باشد بر روی تساوی افرازها تمرکز دارد. PaToH نیز در افراز ابر گراف‌ها به صورت گسترده کاربرد دارد که افرازهایی با کیفیت بالا تولید می‌کند. ParMetis یک پیاده‌سازی موازی از الگوریتم‌های افراز گراف مربوط به Metis است. Scotch نیز یک چارچوب برای افراز گراف است که توسط Pellegrini توسعه داده شده‌است. این بسته از روش‌های دو بخشی‌سازی
داده شده‌است. این بسته از روش‌های دو بخشی‌سازی بازگشتی چند متغیره از هر دو نوع تکنیک‌های موازی و پشت سر هم حمایت می‌کند. Jostle نیز یک افراز گر موازی یا پشت سر هم برای گراف فراهم می‌کند که توسط Chris Walshaw توسعه داده شده‌است. نسخه تجاری این افراز گر با نام NetWorks شناخته شده‌است. اگر مدلی از شبکه ارتباطی به در دسترس باشد آنگاه Jostle و Scotch می‌توانند از این مدل را به عنوان ورودی فرایند افراز گراف مورد استفاده قرار دهند. Party از نیز مجموعه مفیدی از الگوریتم‌ها به همراه الگوریتم‌های
مجموعه مفیدی از الگوریتم‌ها به همراه الگوریتم‌های Bubble/shape-optimized را پیاده‌سازی می‌کند. بسته نرم‌افزاری DibaP نیز and its MPI-parallel variant PDibaP توسط Meyerhenke چارچوب Bubble را به کمک انتشار پیاده‌سازی کرده‌است.DibaP همچنین از تکنیک‌های مبتنی بر AMGen حل مسائل سیستم‌های خطی استفاده می‌کند. Sanders و Schulz نیز یک بسته نرم‌افزاری افراز گراف به نام KaHIP را پیاده‌سازی کرده‌اند. لیست چارچوب‌های رایگان متن باز:
کوبودو اوکیناوایی ، به مجموعه جنگ‌افزارهای هنرهای رزمی اوکیناوا و روش‌های بکارگیری آن‌ها گفته می‌شود. کوبودو یک اصطلاح ژاپنی است که می‌توان آن را به "طریقت مبارزه قدیم" ترجمه کرد. کوبودوی اوکیناوایی شامل جنگ‌افزارهایی چون روکوشاکوبو (بو یا چوب بلند شش فوتی)، سای (جنگ‌افزاری با سه شاخه)، تونفا (نوعی باتوم دسته‌دار)، کاما (به شکل داسی کوچک)، نانچیکو (چوب زنجیردار)، تکو (شبیه به پنجه‌بوکس)، تینبه روچین (نیزه کوتاه و سپر)، سوروجین (زنجیر با وزنه)، تامبو (چوب کوتاه)، هانبو (چوب متوسط) و اکو (شبیه به پارو) است.
هانبو (چوب متوسط) و اکو (شبیه به پارو) است. سبک‌های مختلفی وجود دارند که به‌طور ویژه به تمرین کوبودو اوکیناویی می‌پردازند. علاوه بر آنها، سبک‌هایی از دیگر هنرهای رزمی اوکیناوا نیز هستند که تمامی یا بخشی از این جنگ‌افزارها را به کار می‌برند؛ از این هنرها می‌توان کاراته گوجوریو را نام برد که تمامی جنگ‌افزارهای کوبودو اوکیناوایی را دارند. تاریخچه. در داستان‌ها و نیز باور مردم چنین آمده که پس از حمله سامورایی‌های قلمروی ساتسوما در ژاپن به جزایر ریوکیو (اوکیناوای امروزی)، آن‌ها روستاییان را از داشتن جنگ‌افزار
امروزی)، آن‌ها روستاییان را از داشتن جنگ‌افزار منع کردند و همین باعث شد که جنگ‌افزارهای کوبودی اوکیناوایی امروزی از ابزارهای ساده زندگی کشاورزی پدید آیند. اگرچه جنگ‌افزارهایی با همین شکل در چین، مالزی و اندونزی از زمان‌های باستان وجود داشته‌است. جنگ‌افزارها و کاتاها. کوبودوی اوکیناوایی در نزدیک به یک سده پیش به اوج و شکوفایی کامل خود رسید و بیشتر کاتاهای امروزی در آن زمان نیز اجرا می‌شده‌اند و تنها بعدها تعداد کمی از آن‌ها تغییر کرده و بهبود یافتند. کم شدن آموزش ریوکیو کوبوجوتسو (کوبودو اوکیناوایی را با
آموزش ریوکیو کوبوجوتسو (کوبودو اوکیناوایی را با این نام نیز می‌شناخته‌اند) در آغاز سده بیستم، آینده این هنر رزمی را به خطر انداخت. در دوره تایشو (۱۹۱۲ - ۱۹۲۶)، برخی از رزمی‌کاران همچون "یابیکو مودن" حمله‌های بسیاری به این هنر رزمی‌کردند. بیشتر فرم‌هایی که امروزه باقی مانده‌اند به خاطر کوشش‌های "تایرا شینکن" (Taira Shinken) بوده‌است که در آغاز سده بیستم میلادی در سراسر جزایر ریوکیو سفر می‌کرد که حاصل آن گردآوری ۴۲ کاتای هشت جنگ‌افزار اوکیناوایی بوده‌است. بو. بو (bō) چوبی با بلندی حدود شش فوت است که برخی