payamvha/North_RAG huggingface dataset:
از الگوریتم‌هایی چون ولز که مبتنی بر برنامه‌نویسی خطی هستند حل شود. در نتیجهٔ عضویت در این کلاس، نشان داده شد که اتکا به بُعد فاکتورهای ثابت در زمان محدود (O(n، که یک فاکتور برای تابع‌های Seidel's است، می‌تواند به زیر مجموعه‌های نمایی که اتکا روی N را حفظ می‌کنند کاهش پیدا کند. سایر الگوریتم‌ها. با توجه به بررسی‌های مگیدو(Megiddo) و اینکه کوچک‌ترین دایرهٔ پوششی می‌تواند با زمان اجرای خطی پیدا شود، تعداد زیادی از الگوریتم‌ها با پیچیدگی بالاتر ظاهر شدند. ساده‌ترین الگوریتم برای حل این مسئله از مرتبهٔ n۴ است
الگوریتم برای حل این مسئله از مرتبهٔ n۴ است به این ترتیب که تمام دایره‌های متشکل از دو نقطه و سه نقطه ممکن را در نظر گرفته و سپس بین تمام آن‌ها کمینه می‌گیرد. چاکرابرتی و چادهوری(Chakraborty and Chaudhuri) یک روش خطی برای انتخاب دایرهٔ اولیهٔ مناسب و جفت نقاط روی مرز دایره ارائه کرده‌اند. با هر گام از این الگوریتم یکی از جفت نقاط روی مرز به عنوان یک راس جدید در پوش محدب قرار می‌گیرد؛ بنابراین اگر پوش حاوی h راس باشد، این الگوریتم می‌تواند در مرتبهٔ زمانی n*h پاسخ دهد. گونهٔ وزن دار مسئله. نسخهٔ وزن دار
n*h پاسخ دهد. گونهٔ وزن دار مسئله. نسخهٔ وزن دار مسئلهٔ کوچک‌ترین دایرهٔ پوششی، ورودی‌ها را به عنوان مجموعه‌ای از نقاط در فضای اقلیدسی در نظر می‌گیرد که هر کدام وزنی دارند. هدف این مسئله پیدا کردن نقطه ایست که بیشینه فاصلهٔ وزن دار با هر نقطهٔ دیگری را کمینه کند. مسئلهٔ اصلیِ کوچک‌ترین دایرهٔ پوششی می‌تواند با اختصاص دادن همهٔ وزن‌ها به همان اعداد بهبود پیدا کند. همانند نسخهٔ بدون وزن، حالت وزن دار مسئله می‌تواند در زمان خطی حل شود، بدیهی است که راه حل‌هایی با زمان اجرای کندتر نیز موجودند.
محمدعلی شادمان (زادهٔ ۴ آذر ۱۳۷۵) بازیگر ایرانی است. نخستین حضور سینمایی او در فیلم درام "میم مثل مادر" (۱۳۸۵) بود که برایش برندهٔ جایزهٔ بهترین بازیگر کودک از جشنواره بین‌المللی فیلم رشد شد. او در "زمانی برای دوست‌داشتن" (۱۳۸۶) ظاهر شد و نقش برجستهٔ خود را در "رؤیای سینما" (۱۳۹۰) به دست آورد که در آن نقش یک بازیگر نوجوان مشتاق را ایفا می‌کند. شادمان برای بازی در مجموعهٔ تلویزیونی "سرزمین مادری" (۱۳۹۲) و "کیمیا" (۱۳۹۴) به شهرت بیشتری رسید. شادمان نقش مکملی در "شنای پروانه" (۱۳۹۸) از محمد کارت داشت و برای
در "شنای پروانه" (۱۳۹۸) از محمد کارت داشت و برای بازی در نقش اصلی مجموعهٔ "یاغی" (۱۴۰۱) از این کارگردان مورد تحسین قرار گرفت و نامزد جایزهٔ حافظ شد. او نقش اصلی فیلم‌های "مردن در آب مطهر" (۱۳۹۸) و "تابستان همان سال" (۱۴۰۲) را بازی کرد و نامزد دریافت سیمرغ بلورین بهترین بازیگر مرد جشنواره فیلم فجر شد. زندگی. محمدعلی شادمان اصالتاً کُرد در ۴ آذر ۱۳۷۵ در ایلام به دنیا آمد. اولین فعالیت او در سینما مربوط به بازی در درام "میم مثل مادر" (۱۳۸۵) بود. کارگردان فیلم رسول ملاقلی‌پور او را به‌دلیل توانایی که در نواختن
ملاقلی‌پور او را به‌دلیل توانایی که در نواختن ویلن داشت، برای این نقش انتخاب کرد. داستان این فیلم با بازی گلشیفته فراهانی، بعد از وقایع بمباران شیمیایی سردشت جریان دارد و او در آن نقش کودکی به نام سعید را ایفا می‌کند که با مشکلات ژنتیکی به دنیا آمده‌است. او برای این نقش برندهٔ جایزهٔ بهترین بازیگر کودک از جشنواره بین‌المللی فیلم رشد شد. شادمان در مدت زمان بازی در مجموعه "سرزمین مادری"، با تزریق آمپول ضد رشد، قد خود را ثابت و چهره کودکی خود را بدون تغییر نگه داشت.
نحوه کارکرد فلومترهای الکترومغناطیسی. در چند دههٔ گذشته پس از ابداع تکنولوژی ساخت فلومترهای الکترومغناطیسی، تکنولوژی‌های دیگری مانند فلومترهای اولتراسونیک Ultra sonic Flow meters، فلومترهای توربینی Turbine Flow meters و غیره نیز ابداع گردید. ولی هیچ یک از این تکنولوژی‌ها، تاکنون نتوانسته‌اند با دقت و قابل اعتماد بودن مقادیر قرائت شده فلومترهای مغناطیسی برابری کند. پر واضح است از آنجا که سرعت در نقاط مختلف سطح مقطع لوله، متفاوت است (پروفیل سیال)، سرعت واقعی در هر سطح مقطع، میانگین سرعت کلیه نقاط آن است. علت
هر سطح مقطع، میانگین سرعت کلیه نقاط آن است. علت دقت بالای کنتورهای مغناطیسی آن است که دبی لحظه‌ای اندازه‌گیری شده، میانگین دبی لحظه‌ای میلیون‌ها نقطه داخل استوانه کنتور است که دائماً در حال اندازه‌گیری می‌باشند. به عنوان نمونه در فلومترهای اولتراسونیک با دو سنسور، دبی اندازه‌گیری شده همواره میانگین دبی نقاط مختلف در روی مسیر حرکت سیگنال بین دو سنسور است نه نقاط داخل کل حجم لوله. در نتیجه بهترین دقت فلومترهای اولتراسونیک با دو سنسور ۱ ± تا ۳ ± درصد حداکثر مقدار قابل قرائت فول اسکیل (FS: Full Scale) می‌باشد،
قابل قرائت فول اسکیل (FS: Full Scale) می‌باشد، در حالی که دقت فلومترهای الکترومغناطیسی ۱/. ± تا ۵/. ± درصد می‌باشد. اصول اندازه‌گیری فلومترهای الکترومغناطیسی. اصول اندازه‌گیری فلومترهای الکترومغناطیسی بر طبق قانون فارادی در مورد القاء مغناطیسی می‌باشد. در صورت اتصال برق به یک سیم پیچ، یک میدان مغناطیسی در اطراف آن ایجاد می‌گردد. با عبور یک مایع رسانا مانند آب از این میدان، خطوط مغناطیسی آن قطع و در نتیجه ولتاژ ضعیفی ایجاد می‌گردد، که مقدار آن متناسب با سرعت عبور آب از میدان خواهد بود. این جریان توسط دو
عبور آب از میدان خواهد بود. این جریان توسط دو الکترود میدان دریافت، تقویت و در نهایت سرعت مایع مشخص می‌گردد. با توجه به مشخص بودن قطر لوله، دبی میزان جریان مایع معین می‌گردد. کاربردهای فلومترهای الکترومغناطیسی. بطور کلی فلومتر های الکترومغناطیسی یا مگنتیک فلومتر ها تنها قادر به اندازه گیری جریان عبوری مایعات (نه گاز و بخار) و آن هم تنها مایعاتی که رسانای جریان الکتریسیته هستند (نه آب مقطر) میباشند. صنایع و کاربردهای بسیاری در جهان وجود دارند که فلومترهای مغناطیسی در آنها به دلیل کاربری ساده و مزیت ها و
مغناطیسی در آنها به دلیل کاربری ساده و مزیت ها و ویژگی هایی که دارند به وفور مورد استفاده قرار گرفته و از محبوبیت های زیادی برخوردار هستند. در ادامه تعدای از این صنایع را مشاهده میفرمایید:
مک|لایف یک ماهنامه آمریکایی می‌باشد که توسط شرکت فیوچر پی‌ال‌سی منتشر شده و بر روی رایانه‌های شخصی مکینتاش و دیگر محصولات مربوط به آن از جمله آی‌فون و آی‌پاد، متمرکز است. بین سپتامبر ۱۹۹۶ الی فوریه ۲۰۰۷، این مجله با عنوان "مک‌ادیکت" منتشر می‌شد.
&lt;ns&gt;0&lt;/ns&gt; &lt;revision&gt; &lt;parentid&gt;38414079&lt;/parentid&gt; &lt;timestamp&gt;2024-12-17T22:12:08Z&lt;/timestamp&gt; &lt;contributor&gt; &lt;ip&gt;217.218.159.222&lt;/ip&gt; &lt;/contributor&gt; &lt;origin&gt;40796343&lt;/origin&gt; &lt;model&gt;wikitext&lt;/model&gt; &lt;format&gt;text/x-wiki&lt;/format&gt; میرزا عباس خان فَمی تفرشی ملقب به معاون‌الملک و سپس قوام‌الدوله، آخرین وزیر امور خارجهٔ ایران در دورهٔ ناصرالدین شاه و چند ماه آغازین پادشاهی مظفرالدین شاه قاجار است. در زمان سلطنت
پادشاهی مظفرالدین شاه قاجار است. در زمان سلطنت محمدشاه از تفرش به تهران آمد. مدتی منشی سفارت فرانسه بود. پس از آن به عنوان محرر در دستگاه میرزا تقی خان امیرکبیر صدراعظم مشغول به کار شد. در ۱۲۳۰ خورشیدی (۱۲۶۷ قمری) به دربار پترزبورگ مأمور شد. در سال ۱۲۳۴ خورشیدی (۱۲۷۲ قمری) به لقب خانی دست یافت و نشان و حمایل دریافت کرد. یک سال بعد به نیابت وزارت امور خارجه رسید و در ۱۲۳۷ خورشیدی (۱۲۷۵ قمری) معاون آن وزارتخانه شد. در همان سال تمام امور خارجهٔ مملکت آذربایجان به او اعطا گردید. در ۱۲۳۸ خورشیدی (۱۲۷۶ قمری) به
به او اعطا گردید. در ۱۲۳۸ خورشیدی (۱۲۷۶ قمری) به نشان و حمایل سرتیپ دومی نائل شد. چند سال بعد او را به دارالخلافه فراخوانده و به او لقب معاون‌الملک دادند و در دستگاه میرزا یوسف مستوفی‌الممالک وی را موظف به استیفا (درجه اول) کردند. در ۱۲۴۸ خورشیدی (۱۲۸۶ قمری) محاسبهٔ تهران و حومه، سپس یزد و بعد خزانه و برخی دیگر از دوایر دولتی به او واگذار شد. در ۱۲۵۵ خورشیدی (۱۲۹۳ قمری) او را لقب «جناب» دادند و در دارالشورای دولتی عضو کردند. در سال ۱۲۵۷ خورشیدی (۱۲۹۵ قمری) وزارت رسائل خاصه دولتی به او داده شد. پس از مرگ
وزارت رسائل خاصه دولتی به او داده شد. پس از مرگ میرزا محمد قوام‌الدوله در ۱۲۹۰ قمری، مستوفی‌الممالک از اعطای این لقب به پسر میرزا محمد یعنی میرزا ابراهیم معتمدالسلطنه جلوگیری کرد و در ۱۲۶۱ خورشیدی (۱۲۹۹ قمری) این لقب به میرزا عباس اعطا شد. پس از اجباری شدن نام خانوادگی فرزندان میرزا عباس نام خانوادگی «فروهر» را برای خود برگزیدند.
میرزا محمد صدیق‌الملک از رجال وزارت امور خارجهٔ ایران در دورهٔ قاجار و پدر حسن اسفندیاری است. وی یکی از اعضای خاندان اسفندیاری (نور) می‌باشد. او بیشتر با میرزا سعید خان انصاری کار می‌کرده‌است و در زمان نبود او وزارت خارجه را کفالت می‌نموده‌است. پدرش میرزا عبدالله خان نوری پسر حاج علیرضا خان و خودش مشهور به میرزا محمد خان (صدیق الملک) نوری یوشی منشی مخصوص عباس میرزا نایب السلطنه قاجار بوده‌است. پدرش میرزا عبدالله خان نوری به دفعات حکومت آذربایجان و مازندران را عهده‌دار بود و در تاریخ ۲۲ رجب سال ۱۲۳۹ هجری و
را عهده‌دار بود و در تاریخ ۲۲ رجب سال ۱۲۳۹ هجری و در تبریز فوت کرد و جنازه اش در کربلا دفن شد. میرزا محمد خان نوری (صدیق الملک) متولد هفتم رمضان ۱۲۳۳ در تبریز دربار سلطنت قاجار می‌باشد
فدراسیون جهانی ژیمناستیک یا اف‌آی‌جی نهاد اصلی اداره‌کننده و برگزاری مسابقات ژیمناستیک در جهان است. این سازمان در تاریخ ۲۳ ژوئیه ۱۸۸۱ تأسیس شده‌است و مقر آن در لوزان، سوئیس است. اف‌آی‌جی در ابتدا با نام فدراسیون ژیمناستیک اروپا با عضویت بلژیک، فرانسه و هلند تأسیس شده و در سال ۱۹۲۱ با عضویت کشورهای غیر اروپایی به نام کنونی تغییر نام یافت. شش رشته زیر زیر نظر فدراسیون جهانی ژیمناستیک فعالیت میکنند: ژیمناستیک هنری، ژیمناستیک ریتمیک، ژیمناستیک آیروبیک، ژیمناستیک آکروباتیک و ترامپولین
ژیمناستیک آکروباتیک رشته‌ای از ورزش ژیمناستیک است. این رشته ورزشی براساس انجام حرکت‌های آکروباتیک با دقت و تمرکز بالا است که گاهی با موسیقی همراه است، مسابقات ژیمناستیک آکروباتیک توسط فدراسیون جهانی ژیمناستیک در چهار دسته سنی ۱۱–۱۶، ۱۲–۱۸، ۱۳–۱۹ و ۱۵+ سال برگزار می‌شود. مسابقات. مسابقات این ورزش در ۴ نوع رقابت برگزار می‌شود:
مینیماکس یا کمین‌بیش یک قانون تصمیم سازی است که در نظریهٔ تصمیم، نظریهٔ بازی‌ها، آمار و فلسفه برای کمینه کردن (مینیمم کردن) احتمال شکست و ضرر در بدترین حالت (بیشترین احتمال ضرر) از آن استفاده می‌شود. به‌طور مشابه بیشینه کردن سود کمینه (ماکسمین) را نیز بیشینهٔ کمینه می‌نامیم. اساساً برای بازی‌های دو نفرهٔ مجموعهٔ صفر در نظریهٔ بازی‌ها فرمول بندی شده‌است که هم حرکت‌های جایگزین (چند انتخابی) بازیکن‌ها و هم حرکات هم‌زمان انتخاب کردن بازیکن‌ها را پوشش می‌دهد. این مفهوم را می‌توانیم به بازی‌های پیچیده‌تر و تصمیم
مفهوم را می‌توانیم به بازی‌های پیچیده‌تر و تصمیم سازی‌های غیر قطعی بسط دهیم. نظریهٔ بازی‌ها. در نظریهٔ بازی‌های هم‌زمان، استراتژی کمینه یک استراتژی مرکب است که قسمتی از حل بازی با مجموعهٔ صفر می‌باشد. در بازی‌های مجموعهٔ صفر حل کمینه (مینیماکس) مشابه تعادل نش (نام دانشمند) است. تئوری کمینهٔ بیشینه (مینیماکس). حالت‌های قضیهٔ مینیماکس (کمینهٔ بیشینه). برای هر دو نفر، بازی مجموعهٔ صفر با استراتژی‌های متناهی بسیاری وجود دارد٬یک مقدار θ و استراتژی آمیخته برای هر بازیکن وجود دارد که: الف) برای استراتژی در پیش
هر بازیکن وجود دارد که: الف) برای استراتژی در پیش گرفته شده توسط بازیکن دوم بهترین پرداخت ممکن برای بازیکن ۱، θ است. ب) برای استراتژی در پیش گرفته شده توسط بازیکن اول بهترین پرداخت ممکن برای بازیکن ۲، θ- است. معادلا استراتژی بازیکن ۱ برای او یک سودمندی (پرداخت)θ بدون در نظر گرفتن استراتژی بازیکن دوم تضمین می‌کند. به‌طور مشابه بازیکن ۲ می‌تواند سودمندی θ- را برای خودش تضمین کند. نام مینیماکس از جایی می‌آید که هر بازیکن سعی دارد تا بیشینه پرداخت محتمل برای طرف مقابل را کمینه کند. چون بازی مجموعهٔ صفر است او
مقابل را کمینه کند. چون بازی مجموعهٔ صفر است او همچنین ماکزیمم ضرر خود را کمینه می‌کند (برای مثال مقدار کمینهٔ پرداختش را بیشینه می‌کند). این قضیه اولین بار توسط جان فون نویمان در سال ۱۹۲۸ انتشار یافت، که از او نقل قول شده‌است: ” تا جایی که می‌بینم هیچ قضیه‌ای از بازی‌ها بدون این قضیه نخواهد بود. من فکر می‌کردم هیچ قضیهٔ با ارزشی انتشار نیافته تا زمانی که قضیه مینماکس (کمینهٔ بیشینه) اثبات شد! ” . برای تعمیم می‌توانید قضیهٔ مینماکس سیون - نام دانشمند - قضیهٔ پارتاساراتی را ببینید. هم چنین می‌توانید مثالی
پارتاساراتی را ببینید. هم چنین می‌توانید مثالی از یک بازی بدون متغیر ببینید. مثال پیش روبازی مجموعهٔ صفر است که A و B حرکات همزمان انجام می‌دهند و راه حل مینیماکس را نشان می‌دهد. فرض کنید هر بازیکن ۳ انتخاب دارد و ماتریس پرداخت برای A در سمت راست نمایش داده شد است. ماتریس پرداخت B را هم مانند ماتریس پرداخت A با علامت معکوس در نظر بگیرید. (برای مثال اگر انتخاب بازیکن‌ها A۱ و B۱ باشد، B باید ۳ تا به A بپردازد) سپس انتخاب کمینهٔ بیشینه برای A ٬A۲ است زیرا در بین بدترین‌ها بهترین انتخاب این است که باید ۱
در بین بدترین‌ها بهترین انتخاب این است که باید ۱ بپردازد. در حالی که انتخاب کمینهٔ بیشینه برای B٬B۲ است زیرا در بهترین حالت که کمترین ضرر را می‌کند این است که چیزی نپردازد. با این وجود این راه حل پایدار نیست زیرا اگرBبداند که A٬A۲ را انتخاب می‌کند، سپس B ٬B۲ را انتخاب می‌کند تا ۱ سود کند. هم چنین اگر A باور داشته باشد که B٬B۲ را انتخاب می‌کند او هم A۱ را انتخاب می‌کند تا ۳ واحد سود ببرد. اما پس از آن B٬B۲ را انتخاب می‌کند و به همین ترتیب هر دو بازیکن سختی تصمیم‌گیری را می‌فهمند. به همین دلیل به استراتژی
تصمیم‌گیری را می‌فهمند. به همین دلیل به استراتژی پایدارتری نیاز است. بعضی انتخاب‌ها توسط دیگر انتخاب‌ها مغلوب می‌شوند و می‌توانند حذف شوند: A, A۳ را انتخاب نخواهد کرد. زیرا انتخاب هر کدام از A۱ و A۲ نتیجهٔ بهتری خواهد داشت بدون اینکه انتخاب B اهمیت داشته باشد. همچنین B3,B را انتخاب نخواهد کرد زیرا ترکیباتی از B۲ و B۱ صرف نظر از اینکه A چه انتخابی دارد، نتیجهٔ بهتری خواهد داشت. A با انتخاب A۱ با احتمال ۶/۱ و، A۲ با احتمال ۶/۵ از پرداخت مورد انتظار بیش از ۳/۱ جلوگیری خواهد کرد. پرداخت مورد انتظار برای A،
۳/۱ جلوگیری خواهد کرد. پرداخت مورد انتظار برای A، ۳*(۱/۶)-۱*(۵/۶)=-۱/۳ خواهد بود برای زمانی که B ٬B۱ را انتخاب می‌کند و -۲*(۱/۶)+۰*(۵/۶)=-۱/۳ خواهد بود برای زمانی که B, B۲ را انتخاب می‌کند. مشاب‌ها زمانی که B استراتژی B۱ را با احتمال ۳/۱ و استراتژی B۲ با احتمال ۳/۲ بدون در نظر گرفتن انتخاب A انتخاب می‌کند، می‌تواند مطمئن باشد که حداقل دارای سود مورد انتظار ۳/۱ خواهد بود. این استراتژی مرکب پایداری دارد و اثبات شدنی نیست. بیشینهٔ کمینه (ماکسمین). متعاقباً در نظریه بازی‌ها کمینه بیشینه (مینیماکس) از بیشینهٔ
نظریه بازی‌ها کمینه بیشینه (مینیماکس) از بیشینهٔ کمینه (ماکسمین) متمایز است. مینیماکس در بازی‌های مجموعهٔ صفر استفاده می‌شود و مینیمم کردن پرداخت ماکسیمم حریف را نشان می‌دهد که در بازی‌های مجموعهٔ صفر معادل با مینیمم نمودن ماکزیمم ضرر خودش و ماکسیمم کردن مینیمم سود خودش می‌باشد. ماکسیمین عبارتیست که عموماً برای بازی‌های با مجموعهٔ غیر صفر برای توصیف استراتژی که ماکسیمم می‌کند پرداخت مینیمم خودش را استفاده می‌شود. در بازی‌های با مجموع غیر صفر عموماً مشابه مینیمم کردن ماکسیمم سود حریف و مشابه استراتژی تعادل
کردن ماکسیمم سود حریف و مشابه استراتژی تعادل نش نیست. نظریهٔ بازی‌های ترکیبیاتی. در نظریهٔ بازی‌های ترکیبیاتی الگوریتم مینیماکسی برای راه حل‌ها ی بازی وجود دارد. یک نسخهٔ ساده از الگوریتم مینیماکس که در زیر توضیح داده شده با بازی‌هایی شبیه تیک تاک توی (بازی شبیه دوز) سرو کار دارد که هر بازیکن می‌تواند ببرد، ببازد یا مساوی کند. اگر بازیکن A در یک حرکت بتواند ببرد این بهترین حرکت او خواهد بود. اگر بازیکن B بداند که حرکت او می‌تواند بازی را به موقعیتی ببرد که بازیکن A را در شرایطی قرار دهد که در یک حرکت ببرد،
A را در شرایطی قرار دهد که در یک حرکت ببرد، در حالی که با حرکتی دیگر می‌تواند بازیکن A را در موقعیتی قرار دهد که در بهترین حالت با B مساوی کند برای بازیکن B حرکت دوم بهترین خواهد بود. به آسانی می‌توان بهترین حرکت را پیدا کرد. الگوریتم مینیماکس با حرکت عقب‌گرد از آخر بازی به پیدا کردن بهترین حرکت کمک می‌کند. در هر مرحله فرض می‌توان که بازیکن A سعی دارد شانس پیروزی خود را ماکزیمم کند در حالی که در نوبت بعدی بازیکن B سعی دارد تا شانس پیروزی A را مینیمم کند (یعنی بازیکن B شانس پیروزی خودش را ماکسیمم می‌کند).
بازیکن B شانس پیروزی خودش را ماکسیمم می‌کند). الگوریتم مینیماکس با حرکت‌های جایگزینی. یک الگوریتم مینیماکس یک الگوریتم بازگشتی برای انتخاب حرکت بعدی در یک بازی n نفری است که معمولاً بازی‌ها دو نفره است. هر مقدار، به هر موقعیت یا مکان از بازی وابسته است. این مقدار بوسیلهٔ تابع ارزیابی موقعیت محاسبه می‌شود و مطلوبیت رسیدن به آن موقعیت را برای یک بازیکن نشان می‌دهد. سپس بازیکن مینیمم مقدارهای نتایج موقعیت‌های احتمالی حاصل ٬از حرکت‌های پیش روی حریف را ماکزیمم می‌کند. اگر نوبت حرکت A باشد A به هر حرکت مجاز در
می‌کند. اگر نوبت حرکت A باشد A به هر حرکت مجاز در آن موقعیت یک مقدار می‌دهد. یک روش تخصیص ممکن شامل اختصاص دادن یک برد مشخص برای A مانند ۱ و برای B مانند -۱ می‌باشد. این منتهی می‌شود به تئوری بازی‌های ترکیبیاتی که بوسیلهٔ جان هورتون کانوی توسعه داده شده. یک جایگزین از قانونی استفاده می‌کند که اگر نتیجهٔ یک حرکت یک برد فوری برای A باشد یک مقدار متناهی مثبت را به متغیر جایگزینی اختصاص می‌دهد و اگر یک برد فوری برای B باشد یک مقدار متناهی منفی را اختصاص می‌دهد. مقدار A از هر حرکت دیگری، مینیمم مقداری که از هر
مقدار A از هر حرکت دیگری، مینیمم مقداری که از هر پاسخ محتمل B نتیجه شده می‌باشد. به این دلیل A را بازیکن حداکثری و B را بازیکن حداقلی می‌نامند؛ بنابراین نام این الگوریتم مینیماکس است. در الگوریتم بالا یک مقدار مثبت یا منفی متناهی به هر کدام از موقعیت‌ها اختصاص داده خواهد شد. به همین خاطر مقدار هر موقعیت مقدار موقعیت پیروزی یا شکست نهایی خواهد بود. اغلب این تنها احتمالی است که در انتهای هر بازی پیچیده مثل شطرنج رخ می‌دهد. زیرا به صورت محاسباتی، عملی نیست که تا انتهای بازی در پیش بگیریم، مگر به سمت انتهای
تا انتهای بازی در پیش بگیریم، مگر به سمت انتهای بازی و به موقعیت‌های به جای آن، مقدارهای متناهی داده می‌شود که تخمین زده می‌شود که کدام بازیکن می‌برد. این می‌تواند توسعه داده شود، اگر بتوانیم یک تابع ارزیابی اکتشافی نگه داریم که مقدارهایی را به حالت‌های غیر نهایی بازی بدون در نظر گرفتن دنبالهٔ کامل احتمالی می‌دهد. سپس می‌توانیم الگوریتم مینیماکس را محدود کنیم تا فقط به یکسری حرکات مشخص پیش رو نگاه کنیم. به این عدد، عدد پیش‌بینی می‌گویند که با “تاو”(پایلز) اندازه‌گیری می‌شود. این الگوریتم می‌تواند به عنوان
می‌شود. این الگوریتم می‌تواند به عنوان جستجوی راس‌های یک درخت بازی در نظر گرفته شود. ضریب انشعاب مفید برای درخت، میانگین بچه‌های هر راس است (برای مثال میانگین حرکات مجاز در یک موقعیت). تعداد راس‌هایی که می‌توان جستجو کرد معمولاً به صورت نمایی با عدد پای افزایش میابد. (اگر حرکت‌های اجباری یا موقعیت‌های تکراری ارزیابی شود، کمتر از نمایی است) تعداد راس‌هایی که برای تحلیل یک بازی جستجو می‌شود حدوداً ضریب انشعاب است که به سمت قدرت تعداد پای‌ها افزایش میابد و این غیر عملی است که بازی مانند شطرنج را به‌طور کامل
غیر عملی است که بازی مانند شطرنج را به‌طور کامل با الگوریتم مینیماکس تحلیل کنیم. کارایی الگوریتم سادهٔ مینیماکس احتمالاً به‌طور چشمگیری بدون تأثیر روی نتیجه با استفاده از هرس آلفا بتا پیشرفت می‌کند. روش هرس ابتکاری دیگر هم می‌تواند استفاده شود اما تضمینی وجود ندارد که همهٔ آن‌ها نتیجه‌ای مشابه جستجوی غیر هرسی (un-pruned) دهد. یک الگوریتم مینیماکس ساده می‌تواند به‌طور واضحی اصلاح شود تا علاوه بر نمرهٔ مینیماکس، کل تنوع اصلی را هم برگرداند. شبه کد. شبه کدی برای الگوریتم مینیماکس با عمق محدود در زیر آورده
برای الگوریتم مینیماکس با عمق محدود در زیر آورده شده. function minimax(node, depth, maximizingPlayer) if depth = 0 or node is a terminal node return the heuristic value of node if maximizingPlayer bestValue := -∞ for each child of node val := minimax(child, depth - 1, FALSE)) bestValue := max(bestValue, val); return bestValue else bestValue := +∞ for each child of node val := minimax(child, depth - 1, TRUE)) bestValue := min(bestValue, val); return bestValue (* Initial call for maximizing player *)
(* Initial call for maximizing player *) minimax(origin, depth, TRUE) کد c++. //vector&lt;int&gt;adj[MAX_Size]; int minimax(int node,int depth,bool maximizingPlayer){ if(depth== 0||adj[node].size() ==1)return val[nod];//adj%5Bnode].size()==1 mean the node is a Leaf if(maximizingPlayer==1){ int bestValue=-INF; for(int i=0;i&lt;adj[node].size();i++){ val=minimax(child,depth-1,0); bestValue=max(bestValue,val); return bestValue; else{ int bestValue=+INF; for(int i=0;i&lt;adj[node].size();i++){
for(int i=0;i&lt;adj[node].size();i++){ val=minimax(child,depth-1,1); bestValue=max(bestValue,val); return bestValue; //(* Initial call for maximizing player *) //minimax(origin, depth, TRUE) مینیماکس به‌طور جداگانه با هر کدام از دو بازیکن در کد برخورد می‌کند. با توجه به اینکه، مینیماکس به الگوریتم نگاماکس ساده می‌شود. فرض کنید در یک بازی، در هر نوبت، هر بازیکن حداکثر دو گزینه برای حرکت بعدی خود پیش رو داشته باشد. الگوریتم ارائه شده درختی را مانند شکل زیر تولید می‌کند که در آن دایره‌ها نمایانگر حرکت‌های
تولید می‌کند که در آن دایره‌ها نمایانگر حرکت‌های بازیکنی است که الگوریتم را اجرا می‌کند (بازیکن حداکثری) و مربع‌ها نمایانگر حرکت‌های بازیکن مقابل (بازیکن حداقلی) می‌باشد. همان‌طور که توضیح داده شد به دلیل محدودیت منابع محاسباتی، درخت در هر مرحله فقط ۴ حرکت را پیش‌بینی می‌کند. درخت از یک تابع اکتشافی استفاده می‌کند. حرکت‌هایی که به برد بازیکن با مقدار حداکثر منجر می‌شود با مثبت بی‌نهایت مشخص شده‌اند و حرکت‌هایی که باعث برد بازیکن با مقدار حداقل می‌شود با منفی بی‌نهایت نشان داده شده‌است. برای مثال در سطر ۳
بی‌نهایت نشان داده شده‌است. برای مثال در سطر ۳ مقدار هر گره برابر مینیمم مقادیر فرزندان آن گره خواهد بود. برای مثال سمت چپ‌ترین گره در سطر سوم باید مینیمم بین ۱۰ و مثبت بی‌نهایت را به عنوان مقدار خود انتخاب کند بنابراین مقدار این گره ۱۰ خواهد شد. مرحلهٔ بعدی بدست آوردن مقادیر گره‌های سطر دوم است که در این مرحله هر گره مقداری برابر با ماکسیمم مقادیر فرزندان خود خواهد داشت. به همین صورت این الگوریتم کار خود را ادامه می‌دهد و به صورت یک در میان ماکسیمم مقادیر فرزندان و مینیمم آن‌ها را به گره اختصاص می‌دهد تا
فرزندان و مینیمم آن‌ها را به گره اختصاص می‌دهد تا این که به ریشهٔ درخت برسیم که در این مرحله باید ماکسیمم مقادیر فرزندان را به گره اختصاص دهیم (که در شکل با فلش آبی رنگ مشخص شده‌است) و این همان حرکتی است که بازیکن به منظور به حداقل رساندن انتخاب‌های حداکثری طرف مقابل باید انجام دهد. مینیماکس و عدم قطعیت. زمانی که بازیکن دیگری وجود نداشته باشد، نظریهٔ مینیماکس تصمیم‌گیری را هم در بر می‌گیرد ولی در این حالت دنبالهٔ تصمیم‌گیری‌ها بر اساس حقایق و اتفاقات ناشناخته و نامعلوم می‌باشند. برای مثال تصمیم‌گیری برای
و نامعلوم می‌باشند. برای مثال تصمیم‌گیری برای اکتشاف یک معدن مستلزم صرف هزینه‌ای است که در صورتی که مواد معدنی موجود نباشند این هزینه هدر رفته‌است ولی در صورت وجود این مواد این هزینه کاملاً به‌صرفه است و موجب سودآوری می‌گردد. یک راه برای رویارویی با این مسئله این است که به آن به عنوان یک بازی با طبیعت نگاه کنیم و با ایده‌ای شبیه به چیزی که در قانون مورفی وجود دارد جلو برویم و از همان تکنیک‌هایی استفاده کنیم که در بازی «دو نفر با مجموع صفر» استفاده می‌کردیم. مینیماکس در نظریهٔ تصمیم آماری در نظریهٔ تصمیم
مینیماکس در نظریهٔ تصمیم آماری در نظریهٔ تصمیم آماری کلاسیک یک برآورد گر δ داریم که برای تخمین پارامتر θ از آن استفاده می‌کنیم. همچنین تابع ریسک R(θ,δ) را معمولاً به عنوان انتگرال تابع شکست در نظر می‌گیریم و محاسبه می‌کنیم در صورتی که شرایط زیر برآورده شود δ̅ را مینیماکس می‌نامیم: نظریهٔ تصمیم‌گیری غیر احتمالی. یکی از ویژگی‌های اصلی تصمیم‌گیری مینیماکس غیر احتمالی بودن آن است که در آن بر خلاف تصمیم‌گیری‌هایی که بر اساس مقادیر قابل انتظار و سودهای قابل پیش‌بینی انجام می‌شود، هیچ پیش فرضی راجع به احتمال وقوع
انجام می‌شود، هیچ پیش فرضی راجع به احتمال وقوع پیشامدهای مختلف نداریم و صرفاً یک تحلیل از پیشامدهای ممکن را در نظر می‌گیریم و از آن استفاده می‌کنیم بنابراین در این روش در مقایسه با سایر تکنیک‌های تصمیم‌گیری می‌توانیم راحت‌تر فرضیاتمان را تغییر دهیم. کاربردهای زیادی از این روش غیر احتمالی وجود دارد که از جملهٔ مهم‌ترین آن‍ها می‌توان به تاسف مینیماکس و نظریهٔ تصمیم‌گیری شکاف اطلاعات اشاره کرد. علاوه بر این مینیماکس تنها به اندازه‌گیری‌های ترتیبی (که در آن نتایج بتوانند با یکدیگر مقایسه شوند) احتیاج دارد و در
بتوانند با یکدیگر مقایسه شوند) احتیاج دارد و در آن هیچ احتیاجی به اندازه‌گیری‌های فاصله‌ای نیست (که در آن نتایج شامل این هستند که این روش تا چه میزان بهتر یا بدتر از روش‌های دیگر است) و در نهایت یک دادهٔ ترتیبی را به عنوان خروجی می‌دهد. نتیجه‌ای که از یک تحلیل مینیماکس به دست می‌آید به ما می‌گوید که آیا استراتژی مورد بحث مینیماکس است یا خیر، بدترین حالت و نتیجهٔ آن چیست و این که در بین بدترین نتایج کدام یک نسبت به بقیه کمتر بد است که در مقایسه با تحلیل‌هایی که بر اساس مقادیر قابل انتظار انجام می‌شود که در
که بر اساس مقادیر قابل انتظار انجام می‌شود که در آن‌ها نتیجه به این صورت است که به ما می‌گوید که استراتژی مورد بحث به E(x)=n منجر می‌شود روش مینیماکس شفاف‌تر است و از آن می‌توانیم برای داده‌های ترتیبی استفاده کنیم.
جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (یاNNS)، که همچنین با نام‌های جستجوی مجاورت، جستجوی همسانی یا جستجوی نزدیک‌ترین نقطه شناخته می‌شود، یک مسئله بهینه‌سازی برای پیدا کردن نزدیک‌ترین نقطه‌ها در فضاهای متریک است. مسئله بدین صورت است که: مجموعه S شامل تعدادی نقطه در یک فضای متریک مانند M و نیز یک نقطهٔ پرس‌وجوی q∈ M داده شده‌است، هدف پیدا کردن نزدیک‌ترین نقطه در S به q است. در بسیاری از موارد، فضای M به صورت یک فضای اقلیدسی d-بعدی و فاصله بین نقاط با معیار فاصله اقلیدسی، فاصله منهتن یا دیگر فاصله‌های متریک سنجیده می‌شود.
منهتن یا دیگر فاصله‌های متریک سنجیده می‌شود. دونالد کنوت در جلد ۳ از هنر برنامه‌نویسی کامپیوتر (۱۹۷۳) این مسئله را «مسئله دفتر پست» نامید. این نام‌گذاری اشاره یک به برنامه کامپیوتری دارد که برای اختصاص نزدیکترین اداره پست به یک محل اقامت نوشته شده بود. روش‌ها. راه حل‌های متعددی برای مسئله NNS پیشنهاد شده‌اند. کیفیت و سودمندی این الگوریتم‌ها بر اساس پیچیدگی زمانی و همچنین پیچیدگی حافظه مصرفی ساختمان داده‌هاهای آنها، ارزیابی می‌شود. مشاهدات غیررسمی که معمولاً آن را با عنوان نفرین ابعاد یاد می‌کنند، بیان
آن را با عنوان نفرین ابعاد یاد می‌کنند، بیان می‌دارد که در واقع هیچ راه حل دقیق و همه منظوره‌ای برای مسئله NNS در فضای اقلیدسی با ابعاد بالا وجود ندارد که از پیش پردازش با مرتبه چندجمله‌ای و زمان جستجوی چند لگاریتمی (O((log n)^k بهره ببرد. جستجوی خطی. ساده‌ترین راه حل برای مسئله NNS، محاسبه فاصله نقطه پرسش شده تا تمامی نقاطِ پایگاه داده، همراه با نگهداری «بهترین جواب پیدا شده تا کنون» است. این الگوریتم که به آن الگوریتم سرراست نیز گفته می‌شود، دارای مرتبه زمانی (O(nd است که در آن N اندازه مجموعه S و d