payamvha/North_RAG huggingface dataset:
شده از توزیع دست یافتنی formula_48 و نیز وزن‌های بااهمیت مرتبط با آن formula_66 انجام می‌گیرد؛ بنابراین به طریقی نمونه‌برداری از توزیع formula_49 با نمونه‌برداری از توزیع قابل حصول formula_48 جایگزین شده‌است. در استفاده‌های عملی از این روش مانند فیلتر ذره‌ای که پیرامون آن در همین فصل توضیح داده می‌شود از وزن‌های نرمالیزه (Normalized importance weights) شده استفاده می‌شود. تعریف وزن‌های بااهمیت نرمالیزه از رابطه زیر بدست می‌آید. formula_69 در این صورت تخمین متوسط تابع formula_54 را به گونه زیر می‌توان نوشت
متوسط تابع formula_54 را به گونه زیر می‌توان نوشت [?]. formula_71 با توجه به رابطه [?] به راحتی می‌توان فهمید که این تخمین‌گر نیز نااریب است چراکه داریم: formula_72 واریانس این تخمین نیز به کمک روابط زیر محاسبه می‌شود [?]. formula_73 در بدست آوردن رابطه اخیر از i.i.d. بودن ذره‌های بیرون کشیده شده از توزیع formula_48 استفاده شد، یعنی: formula_75 با توجه به رابطه [?] مشخص می‌شود که واریانس این تخمین متفاوت از رابطه [?] مربوط به تخمین مونت‌کارلو بدست می‌آید، اما این واریانس در صورت برقراری یکی از دو شرط زیر
اما این واریانس در صورت برقراری یکی از دو شرط زیر می‌تواند کوچک شود [?]. بنابراین نمونه‌برداری با اهمیت از دو جهت می‌تواند حائز اهمیت باشد، یکی اینکه نمونه‌برداری از توزیع formula_48 می‌تواند به مراتب راحت‌تر و کم محاسبه‌تر از نمونه‌برداری از توزیع formula_49 باشد و دیگر اینکه این نوع نمونه‌برداری می‌تواند حتی واریانس تخمین را کمتر از واریانس تخمین مونت‌کارلو کند. اما گزینش توزیع formula_48 خود یک مسئله بسیار حیاتی در این مقوله است، انتخاب نادرست این توزیع موجب افزایش واریانس تخمین‌گر شده باعث می‌شود هزینه
افزایش واریانس تخمین‌گر شده باعث می‌شود هزینه زیادی در قبال راحت‌تر بودن نمونه‌برداری از آن در قبال توزیع formula_49 بپردازیم. در حقیقت اگر formula_48 مناسب برگزیده نشود توزیع وزن‌ها بسیار ناهمگون و پراکنده خواهد شد و در نتیجه بسیاری از وزن‌ها به دلیل توزیع خاصشان بی‌استفاده می‌شوند. همچنین در این حالت تخمین برای فضاهای بزرگ تنها توسط تعداد کمی از ذره‌ها با وزن‌های بزرگ تعیین‌کننده می‌شود. بنابر آنچه گفته شد، گزینش توزیع پیشنهادی formula_48 باید بر طبق بندهای زیر باشد [?]: با این همه در برخی تجربه‌های عملی
زیر باشد [?]: با این همه در برخی تجربه‌های عملی نشان داده شده‌است که formula_48 یک شرط دیگر باید داشته باشد، و آن اینکه باسرعت کمتری نسبت به formula_49 به سمت صفر بگراید تا حساسیتی کمتر نسبت به داده‌های پرت (Outlier) داشته باشد یا به عبارتی دیگر این توزیع باید دمبی (tail) بزرگ داشته باشد، یک معیار برای سنجش میزان دمب یک توزیع، تابع رتبه (score) است که رابطه آن در زیر آمده‌است. formula_98 نشان داده می‌شود که اگر formula_99 شرط محدود بودن را داشته باشد آنگاه توزیع formula_49 دارای دمبی بزرگ خواهد بود، در غیر
formula_49 دارای دمبی بزرگ خواهد بود، در غیر این صورت خیر. اما محدود بودن برای تابع مزبور بدین معنی است که به ازای هر formula_87 حقیقی‌ای وجود داشته باشد کمیت‌های حقیقی formula_102 و formula_103 که داشته باشیم: formula_104 نمونه‌برداری بااهمیت تناوبی. همانگونه که در بخش پیشین بحث شد، گزینش توزیع پیشنهادی در بازدهی و کارایی تخمین برپایه نمونه‌برداری بااهمیت بسیار مهم و حیاتی است؛ بنابراین شیوه گزینش یک توزیع مناسب کلید بهره‌بری از یک تخمین‌گر موفق شمرده می‌شود. با این حال در اغلب موارد یافتن یک توزیع متناسب
با این حال در اغلب موارد یافتن یک توزیع متناسب به‌ویژه در مواردی که با فضاهایی با بعد بالا سروکار داریم کار سختی است [?]. از این رو یک راه مقابله با این مشکل ساختن توزیع پیشنهادی به صورت تناوبی و پی‌درپی است که این ایده اصلی روش نمونه‌برداری با اهمیت تناوبی (Sequential Importance Sampling) یا به اختصار SIS محسوب می‌شود. برای این منظور بایسته‌است که توزیع پیشنهادی formula_105 به نحوی برگزیده شود تا خاصیت زیر را داشته باشد [?]. formula_106 برپایه این انتخاب، نمونه‌برداری بااهمیت به صورت تناوبی قابل حصول است.
بااهمیت به صورت تناوبی قابل حصول است. برای نشان دادن این مطلب طبق قانون تلسکوپی (Telescope law) در احتمالات برای توزیع formula_22 می‌توان نوشت. formula_108 نیز برای توزیع پیشنهادی formula_105 طبق خاصیتی که برای آن مقرر شد داریم: formula_110 در نتیجه وزن‌های بااهمیت را می‌توان به صورت زیر بازنویسی کرد. formula_111 که در این صورت این وزن‌ها به‌صورت بازگشتی طبق رابطه زیر می‌توانند محاسبه شوند. formula_112 از جمله مزیت‌های این روش در این است که این وزن‌ها در طول زمان به‌صورت تناوبی محاسبه می‌شوند و بازدهی آن
زمان به‌صورت تناوبی محاسبه می‌شوند و بازدهی آن در حین الگوریتم افزوده می‌شود، اما عیب مهم آن در این است که واریانس وزن‌ها ممکن است بزرگ باشد که موجب کاهش دقت در تخمین می‌شوند. به عبارت دیگر در مرجع [?] نشان داده شده‌است که واریانس وزن‌های بااهمیت در طول زمان افزوده شده و پس از چند تکرر (iteration) از الگوریتم تعداد بسیاری از وزن‌ها مقداری نزدیک به صفر و تنها اندکی از وزن‌ها ناصفر خواهند بود. این پدیده که به مشکل تباهیدگی وزن‌ها (Weight degeneracy problem) موسوم است از معایب مهم نمونه‌برداری تناوبی شمرده
موسوم است از معایب مهم نمونه‌برداری تناوبی شمرده می‌شود چرا که موجب هدررفت زمان محاسبات در بروزکردن وزن‌ها از روی وزن‌های پیشین خود می‌شود. راه حل مقابله با این مشکل استفاده از متدهای بازنمونه‌برداری است؛ بنابراین بازنمونه‌برداری به عنوان یکی از گام‌های اصلی در الگوریتم SIS شمرده می‌شود که هدف از آن حذف ذره‌هایی با وزن‌های کوچک و تقویت ذره‌های با وزن بزرگ است. یا به عبارت دیگر این فرایند موجب تشدید ذره‌های با احتمال بالا و تضعیف ذره‌های با احتمال کوچک می‌شود. همراهی روش SIS با فرایند بازنمونه‌برداری به
همراهی روش SIS با فرایند بازنمونه‌برداری به فرایند Sequential Importance Resampling موسوم است. شکل زیر فرایند بازنمونه‌برداری را به صورت نمادین نمایش می‌دهد. در این شکل گوی‌ها معرف ذره‌ها و ابعاد آن وزن متناظر با آن را نشان می‌دهد، گوی‌های پررنگ در ابعاد مختلف هستند، گوی بزرگ بدین معنی است که وزن ذره متناظر با آن بزرگ است یا به عبارتی احتمال آن ذره بالاست، از طرف دیگر گوی کوچک به معنی اینست که وزن ذره متناظر با آن کوچک است یا به عبارتی احتمال رخداد آن ذره کم است. گوی‌های کم‌رنگ نیز پس از فرایند
آن ذره کم است. گوی‌های کم‌رنگ نیز پس از فرایند بازنمونه‌برداری حاصل شده‌اند. در این شکل تشدید ذره‌ها با وزن‌های بالا و تضعیف ذره‌ها با وزن‌های کم توسط فرایند بازنمونه‌برداری به خوبی نشان داده شده‌است؛ بنابراین بر طبق مطالب گفته شده الگوریتم SIR را می‌توان به صورت زیر خلاصه کرد[?]. بنابراین این گام نقشی اساسی در الگوریتم نمونه‌برداری بااهمیت ایفا می‌کند [?] چراکه از طرفی با پدیده پراکندگی ناموزون وزن‌ها که موجب اتلاف محاسباتی می‌شود مقابله کرده و از تباهیدگی وزن‌ها جلوگیری می‌کند و از طرف دیگر هنگامیکه
وزن‌ها جلوگیری می‌کند و از طرف دیگر هنگامیکه وزن‌ها مورب (Skewed) باشند موجب گزینش وزن‌های بااهمیت‌تر می‌شود. برای همین چه بسا این گام خود موجب تغییراتی در واریانس نمونه‌ها شده و لزوماً تخمین را بهبود ندهد. برای همین این گام با ملاحظاتی انجام می‌شود که خود موجب پیدایش الگوریتم‌های مختلف برای بازنمونه‌برداری شده‌است. نکته قابل تأمل در میان این الگوریتم‌ها در این است که اگر معیار، واریانس ذره‌های تولیدی باشد روش بازنمونه‌برداری‌ای که به روش سیستماتیک (systematic) موسوم است، واریانس کمتری را ایجاد کرده و از
موسوم است، واریانس کمتری را ایجاد کرده و از این لحاظ ارجح است [?]. در زیر به‌صورت خلاصه این روش بیان شد. برای درک بهتر نحوه عملکرد فرایند بازنمونه‌برداری سیستماتیک خواننده را به مرجع [?] ارجاع می‌دهیم. الگوریتم فیلتر ذره‌ای. تا اینجا با اساس و پیشنیازهای لازم برای بیان جزئیات الگوریتم فیلتر ذره‌ای آشنا شدیم و نیز ذکر شد که این فیلتر براساس الگوریتم SIR استوار است. شاید ذکر این نکته نیز برای شروع معرفی فیلتر ذره‌ای مناسب باشد که این فیلتر با تقریب زدن چگالی پسین به‌صورت تناوبی و براساس تخمین بیزین عمل
پسین به‌صورت تناوبی و براساس تخمین بیزین عمل می‌کند [?]. در حقیقت چون نمونه‌برداری مستقیم از چگالی پسین عملی نیست باید به دنبال راهکاری بود که این چگالی را تخمین زد، فیلتر ذره‌ای گزیری برای رفع این مشکل است. اینک توضیح این فیلتر را با تخمین چگالی پسین به کمک ذره‌های بیرون کشیده شده از آن آغاز می‌کنیم [?]. همانگونه که بیان شد بر طبق تخمین مونت‌کارلو چگالی پسین را برپایه formula_1 ذره بیرون کشیده شده از آن به‌صورت زیر می‌توان تقریب زد. formula_124 که در آن formula_125 ذره‌های مستقل از هم و به‌صورت تصادفی
formula_125 ذره‌های مستقل از هم و به‌صورت تصادفی بیرون کشیده شده از چگالی پسین است. بر پایه این تخمین امید ریاضی هر تابع دلخواه formula_126 را به‌صورت زیر می‌توان تقریب زد. formula_127 با این حال نمونه‌برداری از چگالی مزبور تنها حالتی خاص و غیرپیچیده در تخمین مونت‌کارلو است، در حالت کلی چگالی پسین دیگری در استخراج فیلتر ذره‌ای بکارگرفته می‌شود که چگالی کامل‌تری در روش فیلترکردن بیزین محسوب شده، به دلیل استفاده از اطلاعات افزون‌تر عملکرد بهتری خواهد داشت. این چگالی برابر formula_128 بوده که در آن
داشت. این چگالی برابر formula_128 بوده که در آن formula_129 مجموعه بردارهای حالت از ابتدا تا لحظه formula_130است. formula_131 اما به دلیل اینکه نمونه‌برداری مستقیم از این چگالی قابل عملی نیست بر طبق روش نمونه‌برداری بااهمیت از یک توزیع پیشنهادی formula_132 بهره گرفته می‌شود؛ بنابراین تخمین تابع دلخواهformula_126 با این توزیع پیشنهادی به صورت زیر بدست می‌آید. formula_134 اینک چون مخرج رابطه اخیر مقداری ثابت است آن را می‌توان به داخل اپراتور متوسط‌گیری صورت برد، در نتیجه می‌توان نوشت: formula_135 همان‌طور که
در نتیجه می‌توان نوشت: formula_135 همان‌طور که پیشتر گفته شد، کمیت formula_136، وزن بااهمیت نامیده شده بر طبق رابطه زیر بدست می‌آید. formula_137 همچنین کمیت نرمالیزه شده وزن‌های بااهمیت با formula_138 نشان داده شد که از رابطه زیر بدست می‌آید. formula_139 پس به عبارتی چگالی پسین formula_128 بر پایه تخمین نمونه‌برداری بااهمیت مونت‌کارلو از رابطه زیر تخمین زده می‌شود. formula_141 که در آن ذره‌های formula_142 به‌جای آنکه از چگالی نامعلوم و غیرقابل عملی formula_128 نمونه‌برداری شده باشند از تویع پیشنهادی
نمونه‌برداری شده باشند از تویع پیشنهادی formula_144 بیرون کشیده شده‌اند. وزن‌های نرمالیزه شده آن یعنی formula_145 نیز طبق رابطه زیر بدست می‌آیند. formula_146 پیرامون شرایط حیاتی انتخاب توزیع پیشنهادی در بخش [?] بحث شد، یکی از این شروط این بود که آن را بتوان به صورت زیر تجزیه کرد. formula_147 در نتیجه با کمک گرفتن از این تجزیه و با درنظر گرفتن دو شرط اساسی \eqref{ASUM1} و \eqref{ASUM2} وزن‌های با اهمیت را به صورت تناوبی می‌توان محاسبه کرد، برای نشان دادن این مطلب توجه کنید که: formula_148 اینک با درنظر
این مطلب توجه کنید که: formula_148 اینک با درنظر داشتن این نکته که با داشتن بردار حالت در لحظه formula_149 و پیش از آن اطلاعات افزون‌تری در احتمال رخداد formula_150 بدست نمی‌دهند، داریم: formula_151 از طرف دیگر به دلیل علیت می‌دانیم بردار حالت در زمان formula_130 تأثیری در احتمال رخداد بردار مشاهده در لحظه formula_149 ندارد. پس می‌توان نوشت: formula_154 بنابراین در مجموع رابطه زیر را به‌صورتی که درپی می‌آید می‌توان ادامه داد. formula_155 بنابراین وزن‌های متناظر با ذره‌های نمونه‌برداری شده از توزیع پیشنهادی
با ذره‌های نمونه‌برداری شده از توزیع پیشنهادی به صورت تناوبی زیر قابل دستیابی هستند. formula_156 که در آن formula_157 مجموعه ذره‌های نمونه برداری شده از آغاز تا لحظه حاضر است، یعنی: formula_158 بنابراین فیلتر ذره‌ای برپایه نمونه‌برداری تناوبی مونت‌کارلو عمل کرده و به کمک ذره‌های بیرون کشیده شده از توزیع پیشنهادی و وزن‌های متناظر با آن که به صورت تناوبی از وزن‌های ماقبل خود بدست می‌آیند تخمینی از بردار حالت ارائه می‌دهد. شاید تکرار این نکته مفید باشد که طبق رابطه SIS وزن‌های بااهمیت در هر لحظه به کمک
طبق رابطه SIS وزن‌های بااهمیت در هر لحظه به کمک ذره‌های نمونه برداشته شده از توزیع پیشنهادی و ارزیابی احتمال درستنمایی و چگالی گذار که بر طبق فضای حالت دانسته هستند بدست می‌آیند؛ بنابراین تخمین MMSE به کمک این ذره‌ها و وزن‌های متناظر با آن به طریق زیر محاسبه می‌شوند. formula_159 در نهایت یادآوری این نکته حائز اهمیت است که واریانس وزن‌ها در طول الگوریتم رو به فزونی می‌گذارد، بگونه‌ای که مقدار بیشتر وزن‌ها به سمت صفر گراییده، مقدار تعداد اندکی از آنها بزرگ می‌شود، و درنهایت موجب تباه شدن وزن‌ها می‌شود که
می‌شود، و درنهایت موجب تباه شدن وزن‌ها می‌شود که لازم می‌دارد از متدهای بازنمونه‌برداری که در بخش [?] پیرامون آن بحث شد استفاده شود. بنابر مطالب گفته شده الگوریتم فیلتر ذرهای در جدول زیر خلاصه شد. نکته دیگری که باید گفته شود مربوط به گام آغازین الگوریتم است. در این لحظه ذره‌ها از روی چگالی formula_160 نمونه‌برداری می‌شوند که این چگالی احتمال با در نظر گرفتن تحرک جسم در لحظه اولیه تقریب زده می‌شود. تا اینجا درمورد نحوه انتخاب توزیع پیشنهادی نکاتی بیان شد، اما گزینه‌هایی مطرح نشد. بر طبق مرجع [?] انتخابی
اما گزینه‌هایی مطرح نشد. بر طبق مرجع [?] انتخابی بهینه از دید کمینه شدن واریانس وزن‌های بااهمیت طبق گزینه زیر است. formula_161 اما همان‌طور هم که در مرجع [?] مذکور بیان شده‌است نمونه‌برداری از این توزیع غیرعملی است. گزینه دیگر \cite{transition} استفاده از چگالی گذار است، یعنی: formula_162 با این انتخاب در هر iteration وزن‌های بااهمیت بر طبق رابطه [?] به صورت زیر بروز می‌شوند. formula_163 بدین معنی که تنها دانستن احتمال درستنمایی در بروزکردن وزن‌ها کفایت می‌کند. روش دیگر تقریب زدن توزیع پیشنهادی با یک توزیع
روش دیگر تقریب زدن توزیع پیشنهادی با یک توزیع گاوسی است. انتخاب برای توزیع formula_164 می‌بایست حول احتمال رخداد بردار حالت در لحظه formula_130 به شرط در اختیار داشتن کل مجموعه بردارهای مشاهدات تا لحظه formula_130 و کل مجموعه بردارهای حالت تا لحظه formula_149 باشد. به عبارت دیگر باید دید چنانچه بردار مشاهدات و بردار حالت بترتیب تا لحظه formula_130 و formula_149 در دسترس باشند، بردار حالت در لحظه formula_130 چه توزیعی خواهد داشت آن توزیع را برای توزیع پیشنهادی برگزید. بنابر آنچه گفته شد می‌توان این توزیع را
برگزید. بنابر آنچه گفته شد می‌توان این توزیع را جداگانه به کمک فیلتر کالمن و با فرض گاوسی بودن این توزیع بدست آورد [?]. یعنی با انتشار Propagate ذره‌ها از لحظه پیشین به لحظه کنونی و به یاری معادلات کالمن این توزیع را تخمین زد. در زیر نحوه بدست آوردن میانگین و کواریانس این توزیع توضیح داده می‌شود. نخست از روی ذره‌های کنونی و به کمک ماتریس گذار، ذره‌های پیش‌بینی طبق فرایند پیش‌بینی کالمن (Kalman filter prediction procedure) زیر بدست آورده می‌شوند. formula_171 پس از آن ماتریس MSE پیش‌بینی کمینه(minimum
پس از آن ماتریس MSE پیش‌بینی کمینه(minimum prediction MSE matrix) به کمک کواریانس نویز پروسس محاسبه می‌شود. formula_172 که در آن همان‌طور که گفته شد formula_173 ماتریس کواریانس نویز پروسس بوده از رابطه زیر حساب می‌شود. formula_174 گین کالمن (Kalman gain) بر پایه معادله زیر و به یاری ماتریس کواریانس نویز اندازه‌گیری بدست می‌آید. formula_175 سرانجام میانگین و ماتریس کواریانس توزیع پیشنهادی بترتیب به کمک ماتریس MMSE و فرایند تصحیح فیلتر کالمن طبق روابط زیر تعیین می‌شوند. formula_176 به عبارت دیگر انتخاب توزیع
می‌شوند. formula_176 به عبارت دیگر انتخاب توزیع پیشنهادی به صورت زیر خواهد بود، که در آن میانگین این توزیع برابر بردار حالت اصلاح شده بوده و ماتریس کواریانس آن همان ماتریس MMSE است. formula_177 بنابراین گام نمونه‌برداری بااهمیت از الگوریتم فیلترذره‌ای در جدول زیر خلاصه شد. به الگوریتم فیلتر ذره‌ای که توزیع پیشنهادی آن توسط فیلتر کالمن تخمین زده شود، فیلتر ذره‌ای کالمن (Kalman Particle Filter) یا به اختصار KPF می‌گویند.
گویش‌های عربی هلالی زنجیره‌ای از گویش‌های عربی هستند که در مغرب عربی تکلم می‌شوند. این گویش‌ها در اصل زبان مردم قبیلهٔ بنی هلال بودند که در قرن یازدهم شمال آفریقا را تصرف کردند و در کنار گویش‌های پیشاهلالی خانواده بزرگ‌تر عربی مغربی را شکل می‌دهند. پراکندگی. گویش‌های هلالی در شمال آفریقا از دشت‌های غربی مراکش و بیابان موریتانی تا غرب مصر تکلم می‌شوند و لیبی، دشت بالایی و ساحل الجزایر و همچنین تونس را در بر می‌گیرند. با این حال، جزیره‌هایی از گویش‌های پیشاهلالی از جمله شهرهایی با زبان شهری کهن (همچون فینه،
از جمله شهرهایی با زبان شهری کهن (همچون فینه، رباط، تلمسان، قسنطینه و تونس) و چهار گویش اصلی روستایی یکجانشین و همچنین مناطق بربر زبان متعدد در این مناطق یافت می‌شوند. گویش‌ها. عربی هلالی چهار گویش اصلی دارد: عربی حسانی که در موریتانی، صحرای غربی، جنوب مراکش و بخش‌هایی از شمال مالی رایج است نیز جزئی از گویش معقلی است. گویش‌های هلالی به شدت گویش‌های شهری کهن طرابلس و مراکش را تحت تأثیر قرار داده‌اند. آن‌ها همچنین نمایانگر بخش عمده‌ای از لهجه‌های معیار شهری در شهرهایی همچون کازابلانکا، وهران و الجزیره هستند.
گویش‌های عربی پیشاهلالی زنجیره‌ای از گویش‌های عربی هستند که در شمال آفریقا تکلم می‌شوند و در کنار گویش‌های هلالی خانواده بزرگ‌تر عربی مغربی را شکل می‌دهند. این گویش‌ها نتیجه عربی‌سازی اولیه این مناطق از قرن هفتم تا دوازدهم میلادی هستند و به دلیل اینکه پیش از تصرف شمال آفریقا توسط قبیلهٔ بنی هلال در قرن یازدهم در این منطقه رایج بودند، این‌گونه نامیده می‌شوند. پراکندگی. گویش‌های عربی پیشاهلالی در شهرهای تاریخی بزرگی همچون قیروان، قسنطینه، تلمسان و فینه و بندرهای اطراف همچون المهدیه، سوسه، جیجل، قل، رشقون،
اطراف همچون المهدیه، سوسه، جیجل، قل، رشقون، هنین، جزیره قمیره و طنجه و همچنین ناحیه مثلثی‌شکل بین آن‌ها رایج هستند. زبان جوامع یهودی مغرب و چند مرکز شهری دیگر همچون تونس و سلا نیز از همین دسته است. گویش‌ها. گویش‌های عربی پیشاهلالی به سه گروه تقسیم می‌شوند: زبان مالتی نیز چون بسیاری از ویژگی‌های پیشاهلالی را دارد، یکی از زبان‌های این دسته طبقه‌بندی می‌شود.
وینگرت () یک سالاد روسی است که مواد اولیه اش شامل چغندر، سیب زمینی و هویج آب‌پز، پیاز و همین‌طور خیارشور می‌شود. بعضی‌ها هم شوید خورد شده و نخود سبز آب‌پز اضافه می‌کنند. به این سالاد سس مایونز نمی‌زنند. توضیح این که در روسیه، خیارشور سرکه ندارد و فقط در آب نمک تهیه می‌شود.
مِدِآ چاخاوا (۱۵ می ۱۹۲۱ - ۷ سپتامبر ۲۰۰۹) بازیگر زن سینما و تئاتر اهل گرجستان بود. زندگی و حرفه. چاخاوا در مارتویلی گرجستان زاده شد. پدرش ، واسیل چاخاوا یک پزشک مشهور بود. چاخاوا برای اولین بار در سال ۱۹۴۱ در تئاتر روستاولی فعالیت خود را آغاز کرد. درسال ۱۹۴۴ چاخاوا از دانشگاه دولتی تئاتر و فیلم فارغ التحصیل شد. وی پس از فارغ التحصیلی به تئاتر روستاولی در تفلیس پیوست.
گویش‌های عربی پیشاهلالی شهری زنجیره‌ای از گویش‌های عربی هستند که در مناطق شهری شمال آفریقا تکلم می‌شوند و در کنار سایر گویش‌های پیشاهلالی و گویش‌های هلالی خانواده بزرگ‌تر عربی مغربی را شکل می‌دهند. این گویش‌ها نتیجه عربی‌سازی اولیه این مناطق از قرن هفتم تا دوازدهم میلادی و همچنین اندلس و به دلیل اینکه پیش از تصرف شمال آفریقا توسط قبیلهٔ بنی هلال در قرن یازدهم در این منطقه رایج بودند، این‌گونه نامیده می‌شوند. این گویش‌ها را نباید با گویش‌های امروزی شهری که نتیجه مهاجرت گویشوران عربی هلالی از روستاهای اطراف
مهاجرت گویشوران عربی هلالی از روستاهای اطراف به شهرها هستند، اشتباه گرفت. همچون سایر گویش‌های پیشاهلالی، این گویش‌ها به دو دستهٔ شرقی (مربوط به قسنطینه، تونس و لیبی) و غربی (مربوط به الجزیره، وهران و مراکش) تقسیم می‌شوند.
خیاط کوچولوی شجاع (به انگلیسی: Brave Little Tailor) یک انیمیشن کوتاه آمریکایی محصول ۱۹۳۸ است که توسط استودیو انیمیشن والت دیزنی و توسط آر.ک.ئو منتشر شده‌است. این فیلم اقتباسی از افسانه "خیاط کوچک شجاع" با نقش اصلی کردن میکی ماوس است. این فیلم توسط بیل رابرتز کارگردانی شده‌است و موسیقی متن فیلم را آلبرت هی مالوت ساخته‌است. صداپیشگان این فیلم شامل والت دیزنی در نقش میکی، مارچلین گارنر در نقش مینی و ادی هولدن در نقش می‌شوند. این ۱۰۳مین فیلم کوتاه در مجموعه فیلم‌های "میکی ماوس" بود که اکران شد و پنجمین فیلم
"میکی ماوس" بود که اکران شد و پنجمین فیلم برای آن سال بود. این فیلم در یازدهمین دوره جوایز اسکار در ۱۹۳۹ نامزد جایزه اسکار بهترین پویانمایی کوتاه شد، اما به یکی دیگر از محصولات دیزنی به نام "فردیناند، گاو نر" باخت. در ۱۹۹۴ این فیلم توسط اعضای حوزه انیمیشن به عنوان ۲۶مین کارتون بزرگ همه زمان‌ها انتخاب شد. این لیست در کتاب "۵۰ کارتون بزرگ" جمع‌آوری شده‌است.
اثر اسکوات پدیده‌ای در دینامیک شاره‌ها است و زمانی رخ می‌دهد که بدنهٔ کشتی‌ها در هنگام حرکت، آب را به فضای جناحین خود هدایت کنند و این موضوع سبب می‌شود تا شدت جریان در این مناطق افزایش یابد و بنابراین، باعث ایجاد موج‌ها و آب کم‌ژرفا می‌شود. اثر ونتوری ارتباط تنگاتنگی با اثر اسکوات دارد و در حقیقت می‌توان نتیجه گرفت که کاهش فشار آب و ایجاد مکش در آن به واسطهٔ پدیده ونتوری است. اثر اسکوات غالباً در آب‌های کم‌عمق به وقوع می پیوندد و این پدیده زمانی ایجاد می‌شود که آبی که می‌بایست به طور معمول در زیر بدنه جریان
که آبی که می‌بایست به طور معمول در زیر بدنه جریان داشته باشد به واسطهٔ نزدیکی بدنه به کف دریا با مقاومت مواجه شود. اثر اسکوات با ایجاد مکش، تاثیری بر غرق‌شدن کشتی در حالت عمودبه‌عمق (شیرجه زدن نوک دماغه به عمق) ندارد هر چند، باعث ناپایداری شناورها از سمت قوس جناحین می‌شود.
نصیحة الملوک یا نصیحت الملوک کتابی است از محمد غزالی دربارهٔ اصول پادشاهی و کشورداری، چگونگی آموزش و پرورش شاهزادگان و اخلاق اسلامی که در سال ۵۰۳ قمری به زبان فارسی نوشته شده‌است. این کتاب از مشهورترین کتاب‌های اصول کشورداری، آموزش شاهزادگان و اخلاق اسلامی به‌شمار می‌رود که از دید فصاحت کلام، سلاست انشاء و اجتناب از تکلف و تصنع کم‌نظیر است. موضوعات. نصیحة الملوک دو بخش دارد: در بخش اول با بررسی دو موضوعِ ایمان و عدل، برای هر کدام به صورت جداگانه ده اصل بیان شده‌است. آغاز اصول اعتقاد که بیخ ایمانست اصل دوم
شده‌است. آغاز اصول اعتقاد که بیخ ایمانست اصل دوم در پاکی حق تعالی اصل سوم در قدرت و توانایی اصل چهارم در علم اصل پنجم درخواست اصل ششم در بینایی و شنوایی اصل هفتم در کلام اصل هشتم در کردار اصل نهم ذکر آخرت اصل دهم در فرستادگان وی تعالی اصل اول: آنست که والی نخست قدر ولایت بداند. اصل دوم: آنکه همیشه تشنه باشد به دیدار علمای دین اصل سوم: آنکه بدان قناعت نکند که خود از ظلم دست بدارد. اصل چهارم: آنست که والی غالب آن باشد که مُتَکبِّر بُوَد. اصل پنجم: آنکه در هر واقعه‌ای که پیش آید، تقدیر کند که او رعیّت است و
واقعه‌ای که پیش آید، تقدیر کند که او رعیّت است و دیگری والی اصل ششم: آنکه انتظار اربابِ حاجات را بر درگاهِ خویش حقیر نشناسد. اصل هفتم: آنکه خویشتن را عادت نکند که به شهوات مشغول شود. اصل هشتم: آنکه همه کارها تا تواند به رِفق کند نه به دُرشتی اصل نهم: آنکه جَهد کند تا همه رعیّت ازو خشنود باشند با موافقت شرع اصل دهم: آنکه رضای هیچ‌کس طلب نکند برخلاف شرع باب اوّل: در عدل و سیاست و سیرت ملوک و ذکر پادشاهان پیشین و تاریخ باب دوم: در سیاست وزارت و سیرت وزیران باب سوم: اندر ذکر دبیران و هنرمندی ایشان باب چهارم:
سوم: اندر ذکر دبیران و هنرمندی ایشان باب چهارم: اندر همت ملوک و بلندهمتی باب پنجم: در حکمت حکیمان و ذکر حکمت باب ششم: شرف خرد و خردمندان باب هفتم: اندر صفت زنان و خیر و شر ایشان سال نگارش. نصیحة الملوک کتابی است با موضوع حکمت عملی بر مبنای دین در هدایت و راهنمایی پادشاهان، وزیران درباریان که محمد غزالی آن را در حدود ۵۰۳ به سلطان سنجر سلجوقی (۴۷۹ تا ۵۵۲) تقدیم کرده‌است. چاپ. نصیحة الملوک توسط جلال‌الدین همایی (۱۲۷۸–۱۳۵۹) در سال‌های ۱۳۱۵ و ۱۳۵۱ در تهران به چاپ رسیده‌است. در سال ۱۳۸۹ این کتاب توسط عزیزالله
چاپ رسیده‌است. در سال ۱۳۸۹ این کتاب توسط عزیزالله علیزاده که متن پارسی احیاء علوم الدین و کیمیای سعادت را نیز تصحیح نموده‌است را در انتشارات فردوس به چاپ رساند و تا حال سه بار به نشر رسیده‌است. مصحح اخیر در ابتدای کتاب در چهار صفحه به معرفی زندگی و آثار ابوحامد محمد غزالی پرداخته‌است. وی می‌نویسد: «در چاپ حاضر پنج مورد ذیل بدان اضافه گردیده‌است: ۱. ترجمه آیات قرآن، احادیث و جملات و عبارات عربی در ۶۸ پاورقی؛ ۲. نگارش زندگینامه ۱۳۰ شخصیت سیاسی و مذهبی ایران و اسلام در پاورقی؛ ۳. فهرست اعلام شامل اسامی اشخاص،
اسلام در پاورقی؛ ۳. فهرست اعلام شامل اسامی اشخاص، فرق، اماکن جغرافیایی و کتاب‌ها؛ ۴. لغت‌نامه‌ای شامل معنای ۴۲۸ واژه و عبارت مشکل؛ ۵. سئوالات هفده سال کنکور کارشناسی ارشد (دانشگاه‌های دولتی و آزاد اسلامی) همراه با پاسخ، آدرس منبع و توضیح». حکایت‌ها. نصیحة الملوک محمد غزالی مشتمل بر ۷۱ حکایت است. حکایت رسول قیصر روم، هارون‌الرشید و فضیل عیاض، ابوجعفر خلیفه، اول، دوم، سوم، چهارم، پنجم، بوعلی الیاس، نوشروان عادل، صیاد بنی‌اسرائیلی، موسی، نوشروان عادل، پادشاه هندوستان و خراج، انوشروان عادل و پند یونان دستور،
هندوستان و خراج، انوشروان عادل و پند یونان دستور، نوشروان و مهمانی در باغ هزارکام، زید بن اسلم و همراهی با عمر، عمر و بیت‌المال، عمر بن عبدالعزیز و قحطی، عمر بن عبدالعزیز و دختران، اسماعیل بن احمد، اسماعیل سامانی، نوشروان عادل، مرد حاجی و پیرزن بادیه‌نشین، حجاج بن یوسف، زیاد بن آبیه و ولایت عراق، نوشروان عادل و عامل، مأمون و ولایت چهار تن، سکندر و پند حکیمان، نوشروان عادل و وقت بهار، نوشروان عادل و دختر زیرک، عمر بن عبدالعزیز و نامه به حسن بصری، یزدگرد بن شهریار و حاجب، خسرو پرویز و گریز، اسکندر و دزد،
شهریار و حاجب، خسرو پرویز و گریز، اسکندر و دزد، گشتاسب و وزیر، عمرو لیث و خویش نزدیک، اردشیر و بیداری، یعقوب لیث و معتمد، مروان حمار و لشکر عظیم، ملوک عجم و رسول، اسکندر و رسول، رسم ملوک عجم، ابویوسف القاضی و مجلس حکم، عجیب، عمر و عامل، شاهنشاه و ده وزیر، بودوانیق، ملک هرمز شاپور و وزیرش، عماره بن حمزه و مرد ستم‌رسیده، جعفر بن موسی الهادی و کنیزک، سعید بن سلم الباهلی و تنگ‌حالی، نوشروان عادل و ندیم، منصور و یحیی برمکی، دشمنی یحیی بن خالد البرمکی و عبدالله بن مالک الخزاعی، دو مولی، عبدالعزیز بن مروان،
بن مالک الخزاعی، دو مولی، عبدالعزیز بن مروان، بزرجمهر و جواب مسئله، مأمون و مرد غریب، منصور بودوانیق و مردی از شام، ابوجعفر و دوست قدیمی، سلیمان و نوشته، نوح بن مریم و غلام پارسا، عبدالله بن المبارک و مهمان‌نوازی، مرد نیک و زن پارسا، مرد فاسق و زن پارسا، مرد علوی و زن با جمال، حسن بصری و رابعه عدوی، سقا و زرگر، فاطمه زهرا، خسرو پرویز و صیاد. پادشاهان و وزرا. در کتاب نصیحة الملوک محمد غزالی از پادشاهان و وزرای ذیل نام برده‌است:آزرمیدخت ساسانی، اردشیر بابکان ساسانی، اردشیر برادر شاپور ساسانی، اسکندر مقدونی،
ساسانی، اردشیر برادر شاپور ساسانی، اسکندر مقدونی، اسماعیل بن احمد سامانی، افراسیاب، افریدون، انوشروان عادل ساسانی، بزرجمهر حکیم، بهرام بن بهرام ساسانی، بهرام بن شاپور ساسانی، بهرام چوبین، بهرام گور ساسانی، بهمن اسفندیار، بیوراسب، پوراندخت ساسانی، جاماسب، جمشید، خسرو پرویز ساسانی، دارای بن دارا، ذوالقرنین، راست روشن، سلطان محمود بن سبکتکین غزنوی، شاپور بن اردشیر ساسانی، شاپور بن شاپور ساسانی، شاپور ذوالاکتاف ساسانی، شیرویه بن خسرو ساسانی، ضحاک، طهمورث، فرّخ‌زاد، فضل بن سهل، فیروز بن هرمز ساسانی، قباد