payamvha/North_RAG huggingface dataset:
وحید افکاری و حبیب افکاری از معترضان مردادماه ۱۳۹۷ هم در زمان ریاست او بر کل دادگستری استان فارس صورت گرفت. تحریم‌ها. وزارت خارجه بریتانیا در ۱۸ آذر ۱۴۰۱ علی القاصی‌مهر به همراه ۹ مقام قضایی و مرتبط با زندان‌های جمهوری اسلامی را به دلیل تعقیب معترضان، صدور احکام سنگین از جمله مجازات اعدام برای آن‌ها و بدرفتاری با زندانیان ایرانی و خارجی و «نقض فجیع حقوق بشر» در ایران تحریم کرد. موضع‌گیری دربارهٔ انتخابات ۱۴۰۰. علی القاصی مهر در جلسه هماهنگی دادسراهای استان تهران در ۹ خرداد ۱۴۰۰ خطاب به نامزدهای انتخاباتی
تهران در ۹ خرداد ۱۴۰۰ خطاب به نامزدهای انتخاباتی گفت نامزدها در تبلیغات و سخنرانی‌ها از خطوط قرمز نظام عبور نکنند و منافع ملی را به مصالح و منافع شخصی، حزبی، جناحی و گروهی ترجیح ندهند و در صورت عبور از خطوط قرمز نظام، وفق موازین قانونی قاطعانه و بدون در نظر گرفتن موقعیت و جایگاه با آنها برخورد می‌شود.
این سگ می‌خواهد رکسانا را بخورد رمانی از قاسم کشکولی داستان‌نویس معاصر ایرانی است. این رمان در سال ۱۳۹۴ توسط نشر بوتیمار منتشر شد. این رمان در سال ۱۳۹۷ در دوره‌های هفدهم و هجدهم جایزه ادبی مهرگان به عنوان بهترین رمان فارسی انتخاب کرده و شایسته دریافت تندیس مهرگان ادب، جایزه نقدی و لوح تقدیر دانسته شد. سبک. هیئت داوران جایزه ادبی مهرگان این رمان را دارای این ویژگیها دانستند: تسلط بر زبان و روایت، ارجاعات بینامتنی و استفاده از عنصر تکرار در جهت انسجام‌بخشی به ساختار رمان، طرح موشکافانه مسائل عمیق ذهن و روان
ساختار رمان، طرح موشکافانه مسائل عمیق ذهن و روان انسان معاصر و روایت لایه‌های درهم تنیده پیرامون یک رویداد تا جایی که مرزهای واقعیت و خیال، عقل و جنون درهم فرومی‌روند و مسئله راوی به مسئله انسان معاصر گره می‌خورد. منابع. https://khorasan.isna.ir/default.aspx?NSID=5&amp;SSLID=46&amp;NID=134185 http://www.aghalliat.com/برگزیدگان-هفدهمین-و-هجدهمین-دوره-جایز/ http://shahrvand-newspaper.ir/News/Main/62248/کشاله‌ها-کشاله‌ها http://www.aghalliat.com/شام-یک-عدد-رکسانا-داریم/ http://www.aghalliat.com/گردباد-ملال/
http://www.aghalliat.com/گردباد-ملال/ http://diyarmirza.ir/1395/01/نگاهی-به-رمان-این-سگ-می-خواهد-رکسانا-را/
نگرش رتبه‌ها (Ranking Theory)، نگرشی در شناخت‌شناسی صوری است که با نسبت دادن اعداد به هر امکان در مجموعه جهان‌های ممکن، آن‌ها را درجه‌بندی می‌کند، و بر اساس آن تعیین می‌کند که درجه باورپذیری یک گزاره چه اندازه است. نگرش رتبه‌ها امکان نمایاندن باورپذیری یک گزاره را به صورت کیفی و کمی دارد، یعنی هم می‌تواند درجات باور را نمایان کند، و هم می‌تواند باور را به شکل دودویی (باور یا عدم باور) بنماید. برای نمونه نگرش بازبینی باور (Belief revision) تنها به بازنمایی کیفی (باور یا عدم باور) می‌پردازد و نگرش شناختیِ
کیفی (باور یا عدم باور) می‌پردازد و نگرش شناختیِ بیزی (Bayesian Epistemology) هم تنها کمی است و به درستی نمی‌تواند رابطه درجات کمی و کیفی را بنماید و کوشش‌ها به پادنمای لاتاری می‌انجامد.
برش میانه ای (به انگلیسی: median cut) الگوریتمی برای یافتن نماینده‌هایی مناسب از یک مجموعه عناصر چند بعدی است که توسط پاول هکبرت (Paul Heckbert) در سال ۱۹۷۹ میلادی ابداع شد. این روش یک الگوریتم بازگشتی است و در هر مرحله داده‌ها را به دو دسته حول میانه بُعد با بزرگ‌ترین دامنه تغییرات تقسیم می‌کند و در پایان برای هر دسته نماینده ای مشخص می‌کند. برش میانی در حال حاضر پر استفاده‌ترین الگوریتم برای گسسته سازی رنگ است. الگوریتم. این الگوریتم به این شکل عمل می‌کند که در هر دسته ابتدا مولفه ای که دامنه تغییرات
که در هر دسته ابتدا مولفه ای که دامنه تغییرات عناصر در آن از بقیه بزرگ‌تر است را پیدا کرده و داده‌ها را برحسب مقادیر در آن بُعد مرتب می‌کند. سپس با پیدا کردن میانه داده‌ها را به دو دسته قبل و بعد میانه تقسیم می‌کند. اگر هنوز تعداد دسته‌های ایجاد شده از تعداد مورد نظر کمتر بود این عملیات را بر روی هر دو دسته ایجاد شده تکرار می‌کند. در پایان معمولاً میانگین عناصر هر دسته را به عنوان نماینده آن دسته انتخاب می‌کنند. معمولاً عناصر مجموعه را به شکل یک بردار در نظر می‌گیرند. در این صورت شبه کد الگوریتم به این شکل
می‌گیرند. در این صورت شبه کد الگوریتم به این شکل خواهد بود: def median_cut (array, reprsnt_num, step): if (2 ^ step&gt;= reprsnt_num or array.length &lt;= 1 ): return [average(array)] # max_range_dim finds the dimension with max "range" idx = max_range_dim(array) # sort_by_nth_comp sorts array by comparing nth component in elements sorted_array = sort_by_nth_comp(array, idx) # merge two arrays return median_cut(array[0,int(length(array) / 2) - 1], reprsnt_num, step + 1) + median_cut(array[int(length(array)
step + 1) + median_cut(array[int(length(array) / 2) , length(array) - 1], reprsnt_num, step + 1) تحلیل الگوریتم. اگر formula_1داده در فضای formula_2بعدی داشته باشیم، درصورتی که در پیاده‌سازی این الگوریتم از مرتب‌سازی هرمی (از formula_3)استفاده کنیم و در هر مرحله برای پیدا کردن مولفه با بیشتربن بازه، کمینه و بیشینه را برای هر مولفه بیابیم (از formula_4) و ادغام لیست‌ها را در formula_5انجام دهیم، داریم:formula_6 از قضیه اصلی واکاوی الگوریتم‌ها داریم که چون: formula_7 یعنی:formula_8(معمولاً formula_1از
چون: formula_7 یعنی:formula_8(معمولاً formula_1از formula_2بسیار بزرگ‌تر است) در پیاده‌سازی این الگوریتم بازگشتی از پشته استفاده می‌شود پس بهتر است با توجه به حجم بزرگ داده‌ها، از مرتب‌سازی‌های بازگشتی صرف نظر کنیم. با در نظر گرفتن رنگ‌ها به صورت RGB , عدد هر رنگ یک عدد ۸ بیتی از ۰ تا ۲۵۵ خواهد بود. پس تعداد رنگ‌های ممکن برابر formula_11خواهد بود. اما می‌شود با استفاده از تعداد بسیار کمتری رنگ متفاوت، در بسیاری از تصاویر کیفیت مطلوب را به دست آورد. مسئله پیدا کردن این رنگ‌های نسبتاً کوچک‌تر است. این تعداد
کردن این رنگ‌های نسبتاً کوچک‌تر است. این تعداد بستگی به نوع نمایش دارد ولی در بسیاری از نمایشگرها ۲۵۶ انتخاب می‌شود. مزایا. کاهش رنگ‌های نمایش داده شده برای نمایشگرها با تعداد رنگ کم عملی ضروری است تا نزدیکترین رنگ موجود به رنگ واقعی جایگزین آن شود؛ ولی علاوه بر این با کاهش رنگ‌های موجود می‌توان میزان حافظه لازم برای ذخیره تصاویر را تا حدی کاهش داد. برای این کار تهیه یک جدول که هر عدد دودویی را به رنگ کاهش یافته مورد نظر تناظر دهد لازم است تا نمایشگر بتواند برای نمایش رنگ هر پیکسل تصمیم بگیرد از سال ۱۹۷۰
برای نمایش رنگ هر پیکسل تصمیم بگیرد از سال ۱۹۷۰ روش‌های زیادی برای کاهش رنگ‌های بیت مپ‌ها از جمله و روش‌های بر پایه واریانس ابداع شده که محبوب‌ترین آن‌ها همین روش برش میانی است. کاری که این الگوریتم انجام می‌دهد این است که محدوده‌هایی را برای داده‌ها پیدا می‌کند که داده‌ها در آن‌ها تجمع کرده‌اند و از دیگر نواحی به شکل محسوسی جدا افتاده‌اند. بعد از این که رنگ‌های پالت مشخص شد کار بعدی متناظر کردن رنگ پیکسل‌های تصویر به آن رنگ هاست. این کار با این ایده انجام می‌شود که فاصله اقلیدسی بین رنگ واقعی و رنگ کاهش
می‌شود که فاصله اقلیدسی بین رنگ واقعی و رنگ کاهش یافته کمینه شود. معمولاً برای بهتر شدن تصویر و کاهش خطا در پایان از روش Dithering استفاده می‌شود. دیگر روش ها. جدول مراجعه ایستا. یک راه بسیار ساده برای حل این مسئله تقسیم کردن فضای رنگها به مکعب‌هایی برابر (طول و عرض و ارتفاع دلخواه) است. در این روش، ضرب برداری این سطوح رنگ المان‌های اصلی در پالت نهایی هستند. به‌طور معمول، با تقسیم محور رنگ قرمز به ۸ قسمت برابر، محور سبز به ۸ قسمت برابر و محور رنگ آبی به ۴ سطح رنگی، formula_12 رنگ مختلف معین می‌شود که پس از
رنگی، formula_12 رنگ مختلف معین می‌شود که پس از این مرحله هر رنگ تصویر اصلی به نماینده قسمتی که در آن قرار دارد نگاشت می‌شود. این متد هرجند سرعت خوبی دارد اما کیفیت آن قابل قبول نیست. الگوریتم محبوبیت. ایده اصلی این الگوریتم پیدا کردن و استفاده از formula_13رنگی است که بیشترین استفاده را در تصویر داشته‌اند. به همین خاطر رنگ‌ها در یک هیستوگرام ذحیره می‌شوند. با استخراج محبوب‌ترین رنگ‌ها (رنگ‌ها با بیشترین استفاده)،از آن‌ها بع عنوان رنگ‌های پالت نهایی استفاده می‌شود. تنها سؤال باقی مانده در این روش چگونگی
می‌شود. تنها سؤال باقی مانده در این روش چگونگی نگاشت از رنگ‌های اصلی به رنگ‌های کاهیده شده‌است. برای کوچک نگه داشتن خطا، باید برای هر پیکسل باید با تمام رنگ‌های کاهیده شده مقایسه شود تا نزدیک‌ترین آن‌ها به عنوان جانشین مورد استفاده قرار گیرد. پیاده‌سازی همروند. ایده این روش تقسیم تصویر به چند قطعه و پردازش جداگانه هر قسمت است. در حالت بهینه تعداد ‌ها برابر هسته‌های پردازشی در دسترس است. چون کار هر رشته از دیگری جداست، فقط در پایان نتایج با یک دیگر ادغام می‌شوند. این کار چند مرحله دارد: به دلیل تخصیص وظایف
این کار چند مرحله دارد: به دلیل تخصیص وظایف معین به هر رشته، سرعت هر کدام بالا می‌رود و این در کارایی کلی عملیات تأثیر مثبت می‌گزارد. به شکلی که برای تصاویر مختلف به‌طور میانگین ۱٫۵ برابر سرعت را افزایش می‌دهد و این برای تصاویر حجیم بسیار مهم است.
بیونوریکا یک شرکت تولیدکننده داروهای گیاهی در آلمان است. این شرکت در نویمارت آلمان واقع شده‌ است. در دسامبر سال ۲۰۱۴، این شرکت ۸۸۲ پرسنل در آلمان و ۱۴۶۶ نفر در سراسر جهان داشت. تاریخچه بیونوریکا. شرکت بیونوریکا توسط جوزف پوپ (پدربزرگ مالک فعلی آن) در سال ۱۹۳۳ تأسیس شد. حدود دوازده سال بعد، فرزندانش ارنا پوپ داروساز و دکتر هانس اوسکار پوپ، متخصص داروهای طبیعی، مدیریت شرکت را به عهده گرفتند. در سال ۱۹۶۱، بیونوریکا به نخستین دستگاه پُرکن دارو، برچسب زنی و کارگران خط تولید، مجهز شد. که در درمان بیماری‌های تنفسی
خط تولید، مجهز شد. که در درمان بیماری‌های تنفسی کاربرد دارد اولین داروی گیاهی تولید شده توسط بیونوریکا است که امروزه یکی از پرفروش‌ترین داروی گیاهی در بازار دارویی آلمان و سایر کشورها می‌باشد. مایکل ای.پوپ (مدیرعامل فعلی شرکت) در سال ۱۹۸۸ مدیریت تولید داروهای گیاه پزشکی را آغاز نمود. در همان زمان، محل شرکت از نورمبرگ به نویمارت بایرن منتقل گردید. در سال ۱۹۸۹، پوپ به مدیریت اجرایی منصوب شد و پس از آن تحقیقات گسترده‌ای را در زمینه‌های کشت، تجزیه و تحلیل، داروشناسی، سم‌شناسی و کاربرد بالینی داروها شروع کرد.
سم‌شناسی و کاربرد بالینی داروها شروع کرد. امروزه بیونوریکا استانداردهای جهانی را در زمینه گیاه پزشکی نشر می‌دهد. بیونوریکا دو شرکت تابعه در مجارستان با نام‌های Herbextract و Mediplant ایجاد کرده است که گیاهان را برای بیونوریکا کشت می‌کنند. همچنین شرکت عصاره‌های گیاهی بیونوریکا Bionorica Extract S.L در جزایر مایورکا (اسپانیا) با هدف کاشت گیاهان دارویی، انتخاب ارقام با مواد موثره بالا و تولید عصاره‌های گیاهی استاندارد راه اندازی گردیده است. سایت‌های تولیدی بیونوریکا و شرکای تجاری. شرکت کوچکی که در سال ۱۹۳۳
و شرکای تجاری. شرکت کوچکی که در سال ۱۹۳۳ تأسیس شده‌ است و اکنون یک گروه و یک شرکت در صنعت دارو است. فعالیت بیونوریکا در حال حاضر در سراسر جهان از دفتر مرکزی شرکت در Neumarkt تا دیگر نقاط جهان گسترش می‌یابد.
خوشه‌بندی فازی یک الگوریتم خوشه‌بندی جهت تقسیم داده ها به خوشه هایی بیش از یک خوشه می باشد.در این خوشه‌بندی هر داده به درجه خاصی از هر خوشه متعلق است و با توجه به درجه تعلق حضور یک داده به یک خوشه مشخص می گردد.خوشه بندی فازی سی-مینز (FCM) توسط جی سی دانز در سال ۱۹۷۳ آماده شد,و در سال ۱۹۸۱ ارتقا داده شد. مراحل الگوریتم خوشه بندی فازی به خوشه‌بندی کی-میانگین شباهت دارد و به شرح زیر است:
کلوپ کانادور یک باشگاه رقص برهنگی است که در ساحل شمالی سانفرانسیسکو در خیابان کلمبوس واقع است. این کلوپ با رقص کارل دودا در ۱۹ ژوئن ۱۹۶۴ آغاز به کار کرد، رقص برهنه کارل دودا مورد توجه مردم و رسانه‌های آمریکا قرار گرفت چون رقص برهنه تا سال ۱۹۷۲ غیرقانونی بود. این کلوپ در سال ۲۰۰۰ به یک میخانه و رستوران تغییر کاربری داد ولی در سال ۲۰۰۷ با رقص گروه رقاصا بیاین بالا (!Go, Go, Dancers) مجدداً کار خود را آغاز کرد.
سفر به دور اتاقم رمانی از نویسنده فرانسوی اگزویه دو مستر است که در ۱۷۹۴ منتشر کرد. خلاصه داستان. افسری جوان پس از انجام دوئل در خانه خود به مدت ۴۲ روز حبس خانگی می‌شود. اهمیت ادبی. سفر به دور اتاقم را مهم‌ترین کتاب دو مستر می‌دانند و بسیاری از فیلسوفان و نویسندگان همچون فریدریش نیچه، ماشادو د آسیس، سوزان سانتاگ و دی اچ لارنس آن را ستوده‌اند. در آثار بسیاری از نویسندگان بزرگ به این کتاب کوچک اشاره شده‌است: کارلوس آرگنتینو دانری، شخصیتی در داستان "الف" نوشته خورخه لوییس بورخس از این کتاب یاد می‌کند. سامرست
خورخه لوییس بورخس از این کتاب یاد می‌کند. سامرست موآم، نویسنده آمریکایی در داستان کوتاهی با عنوان "هونولولو" می‌نویسد: «نویسنده فاضل همواره در خیال سفر می‌کند. روزگاری یک مرد فرانسوی کتابی نوشته بود که "سفر به دور اتاقم" نام داشت.» آلن دو باتن، نویسنده بریتانیایی، در فصل‌های آخر کتاب خود با عنوان "هنر سیر و سفر" به تجربه سفر در این اثر دومستر می‌پردازد. سوزان سانتاگ، منتقد و نظریه‌پرداز ادبیات نیز "سفر به دور اتاقم" را «کوتاه‌ترین سفری» می‌داند که در تاریخ ادبیات جهان انجام شده‌است. دی اچ لارنس نیز در فصل
ادبیات جهان انجام شده‌است. دی اچ لارنس نیز در فصل هفتم کتاب خود با عنوان "پسران و عشاق" می‌نویسد: «او می‌خواست بیاموزد، تصور می‌کرد که اگر بتواند کتاب "سفر به دور اتاقم" را بخواند، همان‌طور که پل می‌تواند بخواند، چهره جهان در نگاهش شکل دیگری خواهد یافت.» ماشادو د آسیس، نویسنده برزیلی، در کتاب خود با عنوان "خاطرات پس از مرگ براس کوباس"، از قول براس کوباس نقل می‌کند که برای نگارش خاطرات پس از مرگش، از "سفر به دور اتاقم" تأثیر گرفته‌است.
در رایانش توزیع‌شده و نظریه گراف هندسی، برازش حریصانه، یک روند اختصاص دادن مختصات راس‌های یک شبکهٔ مخابراتی است که قابلیت مسیریابی جغرافیایی حریصانه برای مسیر دادن پیام‌ها در داخل شبکه را فراهم می‌کند. اگرچه برازش حریصانه برای استفاده در حسگر شبکه‌های بی‌سیم پیشنهاد شده‌است، که در آن راس‌ها در فضای فیزیکی مکان‌دهی شده‌اند، این مکان‌های موجود می‌توانند با مکان‌های داده‌شده توسط برازش حریصانه تفاوت داشته‌باشند، که در بعضی از موارد می‌تواند نقاطی از یک فضای مجازی‌ای از یک بعد بالاتر یا در یک هندسه نااقلیدسی
از یک بعد بالاتر یا در یک هندسه نااقلیدسی باشند. از این دید، برازش حریصانه را می‌توان مانند یک روش کشیدن گراف در نظر گرفت، که در آن یک گراف انتزاعی (شبکهٔ ارتباطات) در یک فضای هندسی برازش می‌شود. ایدهٔ انجام مسیریابی جغرافیایی با استفاده از مختصات در یک فضای مجازی، به جای استفاده از مختصات فیزیکی، به دلیل راو ات آل است. پیش‌رفت‌های بعدی نشان‌داده‌اند که تمام شبکه‌ها دارای برازش حریصانه با مختصات فشرده راس‌ها در هندسه هذلولوی هستند، که بعضی گراف‌ها، شامل گراف‌های چندضلعی، در فضای دوبعدی دارای برازش
شامل گراف‌های چندضلعی، در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه‌اند، و این‌که ، در فضاهای اقلیدسی بعدهای متوسط با عوامل کشش کم، دارای برازش حریصانه‌اند. تعاریف. در مسیریابی حریصانه، یک پیام از یک راس مبدأ s به یک راس مقصد t، با یک سری قدم در بین راس‌های میانی سفر می‌کند، که هر کدام از آن قدم‌ها، پیام را به یک راس مجاور می‌دهد که به t نزدیک‌تر است. اگر پیام به یک راس میانی x برسد که راس مجاور نزدیک‌تری به t نداشته‌باشد، پس نمی‌توان پیش‌رفت کرد، و روند مسیریابی حریصانه شکست می‌خورد. یک برازش حریصانه، برازشی است از
شکست می‌خورد. یک برازش حریصانه، برازشی است از گراف داده‌شده، با ویژگی‌ای که این‌گونه شکست غیرممکن باشد. پس، می‌توان برازش حربصانه را برازشی از گراف تعریف کرد که برای هر دو راس x و t، یک راس مجاور x به نام y وجود دارد که y به t نزدیک‌تر است. گراف‌های بدون برازش حریصانه. هر گرافی در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه نیست؛ یک مثال نقض ساده، ستارهٔ شش‌پر K1,6 است، درختی با یک راس میانی و شش برگ. به طوری که در هر برازش این گراف، دو برگ وجود دارند که زاویهٔ بین آن‌ها، کمترمساوی ۶۰ درجه‌اند، که نتیجه می‌شود که
آن‌ها، کمترمساوی ۶۰ درجه‌اند، که نتیجه می‌شود که حداقل یکی از این دو راس، راس مجاوری که به راس دیگر نزدیک‌تر باشد ندارند. در فضاهای اقلیدسی با بعدهای بالا، گراف‌های بیش‌تری دارای برازش حریصانه‌اند؛ برای مثال، ستارهٔ شش‌پر در فضای سه‌بعدی دارای برازش حریصانه است، به‌طوری که راس میانی در مرکز و برگ‌ها هر کدام در فاصلهٔ واحد از مرکز در شش جهت بردار نشان هستند. البته، در هر فضا با بعد ثابت، گراف‌هایی هستند که نمی‌توانند حریصانه برازش شوند؛ زمانی که n, یک فضا، بیش‌تر باشد، ستارهٔ nپر دارای برازش حریصانه نیست.
بیش‌تر باشد، ستارهٔ nپر دارای برازش حریصانه نیست. برازش‌های هیپربولیک و فشرده. برخلاف فضای دوبعدی، هر شبکه در فضای هذلولوی دارای برازش حریصانه است. اثبات اصلی این نتیجه، توسط ، نیازمند این بود که مکان راس‌ها، با دقت بالا مشخص شوند، ولی متعاقباً نشان داده شده بود که، با استفاده از از یک درخت پوشای شبکه، ممکن است که هر راس را، با استفاده از تعداد نمایی‌ای از بیت‌ها در هر نقطه، به‌صورت فشرده نمایش داد. در عوض، گراف‌هایی وجود دارند که در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه‌اند، ولی در این برازش‌ها نیازمند تعداد
حریصانه‌اند، ولی در این برازش‌ها نیازمند تعداد چندجمله‌ای‌ای از بیت‌ها برای مختصات دکارتی هر نقطه‌اند. حالت‌های خاص گراف‌ها. درخت‌ها. برای درخت‌هایی که برازش حریضانه دارند، زمان به‌دست آوردن این برازش در زمان خطی است. برای گراف‌های کلی‌تر، برخی از الگوریتم‌های برازش حریصانه، مانند الگوریتم کلاینبرگ، اول درخت پوشای گراف مورد نظر را پیدا می‌کند، و سپس برازش حریصانهٔ آن را می‌سازد. جواب لزوماً برازش حریصانهٔ گراف اصلی نیز است. با این حال، گراف‌هایی وجود دارند که در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه‌اند، ولی هیچ
در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه‌اند، ولی هیچ درخت پوشایی از آن دارای برازش حریصانه نیست. گراف‌های مسطح. پاپادیمیتریو و راتاژاک، حدس زده‌بودند که تمام (یک گراف مسطح )، دارای برازش حریصانه در فضای دوبعدی‌اند.
ثروت خالص ملی، () همچنین به عنوان دارایی خالص ملی شناخته شده‌است، کل مبلغ ارزش دارایی‌های یک کشور منها شده‌ی بدهی‌های آن است. این به کل ثروت خالص که توسط شهروندان یک ملت در یک زمان معین در اختیار دارد، اشاره دارد. این رقم نشان دهنده شاخصی از توانایی کشور در تعهد بدهی و متحمل شدن مصارف است و نه تنها از قیمت‌های املاک و مستغلات، قیمت بازار سهام، نرخ ارز، بدهی‌ها و ریسک در یک کشور، بلکه منابع انسانی، منابع طبیعی و سرمایه و پیشرفت‌های تکنولوژیکی، که ممکن است دارایی‌های جدید را ایجاد کند نیز تعیین می‌شود.
دارایی‌های جدید را ایجاد کند نیز تعیین می‌شود. مهمترین جزء در میان کشورهای پیشرفته بیشتر به عنوان ثروت خالص یا ارزش خالص گزارش شده و نشان دهنده سرمایه‌گذاری زیربنایی است. ثروت ملی می‌تواند نوسان یابد، همان‌طور که در داده‌های ایالات متحده پس از بحران مالی سال ۲۰۰۸ و بهبود اقتصادی بعدی نشان داده شده‌است. در طول دوره‌هایی که بازارهای سهام با رشد شدیدی مواجه شدند، ثروت ملی و سرانه کشورهایی که مردم بیشتر در معرض آن قرار دارند، مانند ایالات متحده و انگلستان، افزایش می‌یابد. از سوی دیگر، هنگامی که بازارهای سهام
می‌یابد. از سوی دیگر، هنگامی که بازارهای سهام در معرض افسردگی قرار دارند، ثروت نسبی کشورهایی که مردم در املاک و مستغلات یا اوراق قرضه مانند فرانسه و ایتالیا سرمایه‌گذاری می‌کنند، به جای آن افزایش می‌یابند. تفاوت بر اساس کشور. در جدول زیر ۳۰ کشور با بزرگترین درآمد خالص ملی از سال ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۸ به ترتیب رتبه‌بندی شده‌اندکردیت سوئیس S.A. (اکتبر ۲۰۱۸). دول زیر نشان دهنده سهم ثروت جهانی ده‌ها کشور بزرگ براساس ثروت خالص ملی در سال‌های مشخص است. سهم ثروت جهانی یک کشور که ۵٪ سال یا بیشتر در یک سال معین است، تقویت
کشور که ۵٪ سال یا بیشتر در یک سال معین است، تقویت شده‌است.
مسیر یابی یک الگوریتم برای برنامه‌های کامپیوتری است که هدف آن یافتن (غالبا) کوتاه‌ترین مسیر بین دو نقطه است. مسیر یابی یک راه کاربردی برای حل هزارتو‌ها است. مسیر یابی به مقدار زیادی به مسئلهٔ کوتاه‌ترین مسیر در نظریهٔ گراف‌ها ارتباط دارد؛ که در واقع این مسئله به این موضوع می‌پردازد که چگونه سریع‌ترین، ارزان‌ترین (از لحاظ تعداد راس‌ها) و کوتاه‌ترین مسیر را بین دو نقطه در یک شبکهٔ بزرگ بیابیم. تاریخچه. ردیابی تاریخچه مسئله مسیریابی و کوتاهترین مسیر دشوار است. می‌توان تصور کرد که حتی در جوامع بسیار بدوی (حتی
می‌توان تصور کرد که حتی در جوامع بسیار بدوی (حتی حیوانات) نیز این کار بسیار ضروری بوده‌است (به عنوان مثال برای یافتن غذا). تحقیقات ریاضی دربارهٔ این مسئله نسبت به مسئله‌های معروف دیگر دیر شروع شد. از اولین الگوریتم‌هایی که برای این مسئله ارائه شد می‌توان به الگوریتم جستجوی اول سطح اشاره کرد. با توجه به پیشرفت کامپیوترها و ظهور مسائل جدید، این مسئله به تدریج از اواسط قرن بیستم مورد توجه قرار گرفت و با ایجاد شبکهٔ جهانی اینترنت، بیش از پیش به آن پرداخته شد. بازی‌های کامپیوتری و نقشه‌های آنلاین، امروزه از
بازی‌های کامپیوتری و نقشه‌های آنلاین، امروزه از پیشرفته‌ترین الگوریتم‌های مسیریابی استفاده می‌کنند. تعریف مسئله. مسیریابی عبارت است از پیدا کردن یک مسیر بین دو نقطه از فضا که ممکن است مابین آنها موانعی وجود داشته باشد. مسئلهٔ مسیریابی به دو زیرمسالهٔ زیر قابل تقسیم است: در مرحلهٔ اول سعی بر این است که فضای پیوسته به فضایی گسسته نگاشته شود. به این ترتیب یک گراف formula_1 به وجود می‌آید که در آن formula_2 (مجموعهٔ رئوس گراف) نمایندهٔ نقاطی از فضای پیوسته و formula_3 (مجموعهٔ یالهای گراف) نمایندهٔ وجود یا عدم
(مجموعهٔ یالهای گراف) نمایندهٔ وجود یا عدم وجود ارتباط بدون واسطه بین دو نقطه از فضای پیوسته‌است. این گراف در مرحلهٔ دوم به عنوان ورودی به یک الگوریتم مسیریابی داده می‌شود. خروجی این الگوریتم یک آرایه‌ی مرتب از راس‌ها است که برای رسیدن به راس هدف باید آن‌ها را به ترتیب و بدون واسطه طی کرد. الگوریتم‌های مسیریابی معمولاً علاوه بر این که می‌خواهند یک مسیر پیدا کنند، در پی مسیری هستند که بر اساس معیار خاصی (مثلا طول مسیر) بهینه باشد. الگوریتم. متد مسیریابی با شروع از یک راس و جستجو در راس‌های مجاور آن تا زمان
از یک راس و جستجو در راس‌های مجاور آن تا زمان رسیدن به راس مقصد، یک گراف را جستجو می‌کند؛ که معمولاً هدف آن یافتن سریع‌ترین مسیر است. در حقیقت هدف الگوریتم مسیر یابی عموماً یافتن مسیری با کمترین تعداد راس استفاده شده (در گراف‌های فاقد وزن)، یا کمترین جمع اوزان مشاهده شده (در گراف‌های وزن‌دار) است. به عنوان مثال می‌توان گفت که الگوریتم مد نظر، همانند شخصی است که قصد دارد از نقطه‌ای به نقطهٔ دیگری برسد؛ به جای این که این شخص تمام مسیرهای موجود را بررسی کند، در یک مسیر حرکت می‌کند و فقط زمانی از مسیر خود
در یک مسیر حرکت می‌کند و فقط زمانی از مسیر خود منحرف می‌شود که مانعی بر سر راه وی وجود داشته باشد. دو نکته مهم در مسیر یابی که باید به آن توجه شود عبارت‌اند از: الگوریتم‌های پایه ای مانند جستجوی اول سطح و جستجوی اول عمق مشکل اول را با بررسی تمام حالت‌های موجود بررسی می‌کنند. به این صورت که با گرفتن یک راس تمام مسیرهای موجود را جستجو می‌کنند تا به راس هدف برسند. از لحاظ مرتبه زمانی چنین الگوریتمی در زمان formula_4 طول می‌کشد که formula_2 تعداد راس‌ها و formula_3 تعداد یال‌ها است. اما مسئلهٔ پیچیده‌تر یافتن
تعداد یال‌ها است. اما مسئلهٔ پیچیده‌تر یافتن مسیر بهینه است. راه‌حل کلی در این موارد استفاده از الگوریتم بلمن-فورد است که پیچیدگی زمانی آن formula_7 می‌باشد. الگوریتم‌هایی مانند Dijkstra و formula_8 به صورت استراتژیک مسیرها را خرد می‌کنند. الگوریتم جستجوی اول عمق. "مقالهٔ اصلی: الگوریتم جستجوی اول عمق" الگوریتم جستجوی اول عمق یک روش ساده و در عین حال کارا برای مسیریابی است که در سال ۱۸۸۲ توسط ریاضی‌دان فرانسوی، چارلز پیر ترما به منظور حل هزارتوها پیشنهاد شد. این الگوریتم بر پایهٔ روش پس‌گرد استوار است. در
این الگوریتم بر پایهٔ روش پس‌گرد استوار است. در این روش یکی از همسایه‌های گره شروع به صورت دلخواه انتخاب می‌شود. اگر این گره همسایه‌ای داشته باشد که تا آن لحظه بازدید نشده باشد، الگوریتم به آن همسایه می‌رود (اگر چند همسایه با این شرایط وجود داشته باشد یکی به دلخواه انتخاب می‌شود). این روند آنقدر ادامه پیدا می‌کند تا یکی از دو اتفاق زیر بیفتد: الگوریتم جستجوی اول عمق با وجود سادگی، پایهٔ بسیاری از الگوریتم‌های مهم در نظریهٔ گراف است. این الگوریتم را می‌توان به صورت تابع بازگشتی زیر در پایتون پیاده‌سازی کرد:
صورت تابع بازگشتی زیر در پایتون پیاده‌سازی کرد: def depth_first_search(graph, start, visited=None): if visited is None: visited = set() visited.add(start) for next in graph[start] - visited: depth_first_search(graph, next, visited) return visited الگوریتم جستجوی اول سطح. "مقالهٔ اصلی: الگوریتم جستجوی اول سطح"این روش نخستین بار در سال ۱۹۵۹ توسط ادوارد مور برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر در یک هزارتو معرفی شد. با استفاده از این الگوریتم می‌توان کوتاه‌ترین مسیر بین دو راس از یک گراف غیر وزن دار را پیدا کرد. در این
دو راس از یک گراف غیر وزن دار را پیدا کرد. در این روش که با استفاده از داده ساختار صف پیاده‌سازی می‌شود، قسمتی از گراف به عنوان جلودار (frontier) در نظر گرفته می‌شود. این قسمت از نقطهٔ شروع آغاز به گسترش می‌نماید و بسته به کاربرد می‌تواند تا دربرگرفتن تمام گراف یا تا حدی که نقطهٔ پایان مسیر را شامل شود گسترش یابد. در صورت پیمایش تمام گراف، می‌توان مسیر بهینه را از نقطهٔ شروع تا هر نقطهٔ دلخواه دیگر را پیدا کرد. این الگوریتم از یک حلقهٔ تکرار با دو گام زیر تشکیل می‌شود و تا خالی شدن جلودار ادامه می‌یابد: با
می‌شود و تا خالی شدن جلودار ادامه می‌یابد: با اجرای این حلقه مولفهٔ همبند گراف که شامل راس شروع است پیمایش می‌شود. برای ذخیرهٔ مسیر از راس شروع تا هر راس دلخواه، باید حین اضافه کردن همسایه‌ها به جلودار، در جدولی نام راسی که همسایه‌ها از آن منشأ گرفته‌اند را نوشت. به این ترتیب پس از رسیدن به راس دلخواه (پایانی) می‌توان به صورت بازگشتی مسیری به سمت راس شروع پیدا کرد. شبه کد الگوریتم به قرار زیر است. frontier = Queue() frontier.put(start ) visited[start] = True while not frontier.empty(): current =
= True while not frontier.empty(): current = frontier.get() for next in graph.neighbors(current): if next not in visited: frontier.put(next) visited[next] = True الگوریتم Dijkstra. "مقالهٔ اصلی: الگوریتم دایکسترا" الگوریتم Dijkstra برای یافتن کوتاهترین مسیر بین گره‌ها در یک گراف مورد استفاده قرار می‌گیرد. این الگوریتم به عنوان مثال، در شبکه‌های جاده‌ای کاربرد زیادی دارد. این الگوریتم توسط ادسخر دایکسترا در سال ۱۹۵۶ پیشنهاد شد. این الگوریتم انواع مختلفی دارد. الگوریتم اصلی دایکسترا کوتاه‌ترین مسیر را بین دو
الگوریتم اصلی دایکسترا کوتاه‌ترین مسیر را بین دو گره معین پیدا می‌کرد، اما یک نوع رایج‌تر این الگوریتم یک گره منفرد را به عنوان گره "مبدأ" مشخص می‌کند و کوتاه‌ترین مسیر را از مبدأ مشخص شده تا همهٔ گره‌های دیگر در گراف پیدا می‌کند که به آن "درخت کوتاه‌ترین مسیر (Shortest path tree)" گفته می‌شود. برای یک مبدأ مشخص شده در گراف، این الگوریتم کوتاه‌ترین مسیر را بین آن گره و سایر نقاط پیدا می‌کند. همچنین از این الگوریتم می‌توان برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین دو گره مشخص استفاده کرد، به این صورت که الگوریتم از
گره مشخص استفاده کرد، به این صورت که الگوریتم از گره مبدأ آغاز می‌شود و در زمانی که به گره مقصد رسید متوقف خواهد شد. این الگوریتم کوتاه‌ترین مسیر به شکل گسترده در پروتکل‌های مسیریابی در شبکه‌ها کامپیوتری، به‌طور مثال در IS-IS یا در OSPF مورد استفاده است. الگوریتم دایکسترا از برچسب‌هایی استفاده می‌کند که اعداد صحیح مثبت یا اعداد حقیقی هستند و کاملاً مرتب شده‌اند. اما می‌توان آن را به اعدادی که به صورت جزئی (محلی) مرتب هستند نیز تعمیم داد. به این عمومی سازی، الگوریتم کوتاه‌ترین مسیر عمومی دایکسترا گفته