payamvha/North_RAG huggingface dataset:
در منهتن و منطقهٔ ماره، پاریس به هم ملحق شدند. مجموعه‌های او نیز از میلان به پاریس نقل مکان کردند. اندکی پیش از اولین حضورش در پاریس در سال ۱۹۸۹ میلادی، "وُگ" اعلام کرده بود که جیلیی «نیروی پیشرو در نسل جدیدی از طراحان است که حساسیت مد متفاوتی را اعلام می‌کنند». مجموعه‌های او در پاریس با موفقیت زیادی روبرو شدند. خطوط مردانه و زنانهٔ جیلیی برای مخاطبان جوان‌تر همراه با خطوط اکسسوری، کالاهای چرمی، عینک آفتابی و عطر همراه شد. مشخصه‌های برند. طرح‌های ساده و رمانتیک او، شامل یقه‌های شال، شانه‌های افتاده و
و رمانتیک او، شامل یقه‌های شال، شانه‌های افتاده و شلوارهای باریک یا دامن‌های لاله‌ای شکل که با کفش‌های تخت پوشیده می‌شدند، به عنوان نقطهٔ مقابل روند پاور درسینگ دههٔ ۱۹۸۰ میلادی تلقی می‌شد و برخی پیش‌بینی می‌کردند که او آرمانی دههٔ ۱۹۹۰ میلادی تبدیل شود. طرح‌های او در خیابان‌های بزرگ تکرار شد و او طیف عطر سودآوری را توسعه داد. الکساندر مک کوئین یکی از دستیاران مد او بود که در سال ۱۹۸۹ میلادی به این طراح پیوست. دههٔ ۱۹۹۰ میلادی به بعد. اختلاف با شرکای تجاری او در سال ۱۹۹۱ میلادی باعث شد که جیلیی کنترل
او در سال ۱۹۹۱ میلادی باعث شد که جیلیی کنترل بخش‌هایی از برند جیلیی را از دست بدهد. او به همکاری با طراحان و برندهای خرده‌فروشی دیگر، از جمله بارنیز نیویورک، کالاهان، دونگیا و لویی ویتون ادامه داد و همچنین مد در میلان تدریس می‌کرد. در سال ۲۰۰۳ میلادی برخی از خلاقیت‌های او در "موزهٔ مد" در آنتورپ، در "موزهٔ مد و نساجی" در لندن، در "مؤسسهٔ فناوری مد" و در "موزهٔ هنر متروپولیتن" در نیویورک به نمایش گذاشته شدند. در سال ۲۰۱۲ میلادی، همکاری رومئو جیلیی با جویس به صورت آنلاین و در کاله د ریدوتو، ونیز در دسترس
به صورت آنلاین و در کاله د ریدوتو، ونیز در دسترس قرار گرفت. جیلیی تا سال ۱۹۹۷ میلادی به عنوان مدیر هنری شرکت سی‌پی در ایتالیا با بازار قدرتمند ژاپن خدمت کرد. او اکنون در مراکش زندگی می‌کند، جایی که با ال فن همکاری می‌کند.
شبکه حساس به زمان (Time-Sensitive Networking - TSN). شبکه حساس به زمان (TSN) مجموعه‌ای از استانداردهای IEEE 802.1 است که توسط گروه کاری TSN در کمیته IEEE 802 توسعه یافته است. این استانداردها برای فراهم کردن ارتباطات اترنت با تأخیر کم، زمان‌بندی دقیق و قابلیت اطمینان بالا طراحی شده‌اند. هدف اصلی TSN تضمین کیفیت خدمات (QoS) از طریق مدیریت دقیق ترافیک و تأمین نیازهای صنعتی، خودرویی، و سایر کاربردهای حساس به زمان است. تاریخچه. شبکه حساس به زمان (TSN) به عنوان یک گام پیشرفته در ارتباطات اترنت تکامل یافته است.
یک گام پیشرفته در ارتباطات اترنت تکامل یافته است. این استانداردها از نیازهای صنعتی و فناوری‌های مدرن سرچشمه گرفته‌اند که به ارتباطات تعیین‌شده و قابل پیش‌بینی نیاز دارند. توسعه TSN بر اساس موفقیت استانداردهای پیشین IEEE 802.1، از جمله Audio Video Bridging (AVB)، آغاز شد. این پروژه برای گسترش قابلیت‌های AVB به کاربردهای صنعتی و دیگر سیستم‌های پیچیده طراحی شده است. ویژگی‌ها. شبکه حساس به زمان (TSN) شامل مجموعه‌ای از ویژگی‌های کلیدی است که آن را برای کاربردهای حساس به زمان و حیاتی مناسب می‌کند. این ویژگی‌ها
حساس به زمان و حیاتی مناسب می‌کند. این ویژگی‌ها عبارت‌اند از: کاربردها. شبکه حساس به زمان (TSN) در حوزه‌های مختلفی که نیاز به ارتباطات قابل اطمینان و حساس به زمان دارند، مورد استفاده قرار می‌گیرد. برخی از این کاربردها عبارت‌اند از: مزایا. شبکه حساس به زمان (TSN) مزایای متعددی دارد که آن را برای کاربردهای صنعتی و حساس به زمان بسیار ارزشمند می‌کند. برخی از این مزایا عبارت‌اند از: محدودیت‌ها. اگرچه شبکه حساس به زمان (TSN) دارای مزایای قابل توجهی است، اما برخی محدودیت‌ها نیز دارد که باید در نظر گرفته شوند:
محدودیت‌ها نیز دارد که باید در نظر گرفته شوند: جمع‌بندی. شبکه حساس به زمان (TSN) یکی از فناوری‌های پیشرو در زمینه شبکه‌های اترنت است که به واسطه ویژگی‌هایی همچون هماهنگ‌سازی زمانی دقیق، تأخیر کم و تضمین کیفیت خدمات (QoS)، توانسته نیازهای حساس به زمان در صنعت، خودرو و سایر کاربردهای مدرن را برطرف کند. با اینکه TSN چالش‌هایی مانند هزینه بالا و پیچیدگی پیاده‌سازی دارد، مزایای آن از جمله تعیین‌پذیری، انعطاف‌پذیری و استفاده از اترنت استاندارد، این فناوری را به انتخابی مناسب برای کاربردهای حیاتی تبدیل کرده است.
مناسب برای کاربردهای حیاتی تبدیل کرده است. با رشد روزافزون اینترنت اشیا (IoT) و سیستم‌های هوشمند، اهمیت TSN به‌عنوان بخشی از زیرساخت ارتباطات آینده افزایش خواهد یافت. این فناوری نقشی کلیدی در توسعه شبکه‌های صنعتی و خودرویی خواهد داشت و در ایجاد سیستم‌های پایدار و قابل‌اعتماد برای آینده نقش‌آفرینی می‌کند.
مترو اترنت. شبکه اترنت کلانشهری/شهری، اترنت حامل یا شبکه مترو اترنت یک شبکه منطقه کلانشهری است که بر اساس استانداردهای اترنت است. معمولاً برای اتصال مشترکین به یک شبکه خدمات بزرگتر یا برای دسترسی به اینترنت استفاده می‌شود. کسب‌وکارها همچنین می‌توانند از اترنت کلانشهری برای اتصال دفاتر خود به یکدیگر استفاده کنند. یک رابط اترنت معمولاً مقرون به صرفه تر از یک رابط سلسله همگام رقمی (SONET/SDH) یا رابط سلسله مراتبی دیجیتال پلزیوکرون (PDH) با همان پهنای باند است. یکی دیگر از مزایای متمایز شبکه دسترسی مبتنی بر
یکی دیگر از مزایای متمایز شبکه دسترسی مبتنی بر اترنت این است که به دلیل استفاده رایج از اترنت در شبکه‌های شرکتی و مسکونی، می‌توان آن را به راحتی به شبکه مشتری متصل کرد. شبکه یک ارائه دهنده خدمات معمولی شامل مجموعه ای از سوئیچ‌ها و روترها است که از طریق فیبر نوری متصل شده‌اند. توپولوژی می‌تواند یک حلقه، توپی و پره (ستاره)، مش کامل یا جزئی باشد. شبکه همچنین دارای یک سلسله مراتب خواهد بود: هسته، توزیع (تجمع) و دسترسی. هسته در اکثر موارد یک ستون فقرات IP/MPLS موجود است، اما ممکن است به اشکال جدیدتر انتقال
موجود است، اما ممکن است به اشکال جدیدتر انتقال اترنت در قالب سرعت‌های 10 گیگابیت بر ثانیه، 40 گیگابیت بر ثانیه، یا 100 گیگابیت بر ثانیه یا حتی احتمالاً 400 گیگابیت بر ثانیه به شبکه ترابیت اترنت در آینده مهاجرت کند. اترنت روی شبکه کلانشهری را می‌توان به عنوان اترنت خالص، اترنت روی سلسله همگام رقمی، اترنت روی راهگزینی برچسب چند پروتکلی (MPLS) یا اترنت روی DWDM استفاده کرد. استقرار مبتنی بر اترنت بدون حمل و نقل زیربنایی دیگر ارزان‌تر است، اما اجرای آن به شیوه‌ای انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر سخت‌تر است، که استفاده
انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر سخت‌تر است، که استفاده از آن را محدود به استقرار در مقیاس کوچک یا آزمایشی کرده است. استقرارهای مبتنی بر SDH زمانی مفید هستند که یک زیرساخت SDH موجود در حال حاضر وجود داشته باشد. نقص اصلی آن از دست دادن انعطاف‌پذیری در مدیریت پهنای باند به دلیل سلسله مراتب سفت و سخت تحمیل شده توسط شبکه SDH است. استقرارهای مبتنی بر MPLS پرهزینه اما بسیار قابل اعتماد و مقیاس پذیر هستند و معمولاً توسط ارائه دهندگان خدمات بزرگ استفاده می‌شوند. شبکه کلانشهری. دامنه‌های شبکه بدون توجه به فناوری حمل و نقل
دامنه‌های شبکه بدون توجه به فناوری حمل و نقل انتخاب شده برای اجرای شبکه‌های شهری وجود دارند: دسترسی، تجمیع/توزیع و هسته. دستگاه‌های دسترسی معمولاً در محل، واحد یا ایستگاه پایه بی‌سیم مشتری وجود دارند. این شبکه ای است که تجهیزات مشتری را به هم متصل می‌کند و ممکن است شامل پایانه شبکه نوری (ONT)، یک دروازه مسکونی یا روتر اداری باشد. تجمیع در یک شبکه توزیع مانند یک بخش ODN رخ می‌دهد. اغلب شبکه‌های نوری غیرفعال، مایکرویو یا خطوط مشترک دیجیتالی استفاده می‌شوند، اما برخی از آنها از اترنت نقطه به نقطه بر روی فیبر
برخی از آنها از اترنت نقطه به نقطه بر روی فیبر مستقیم «خانه‌ای» استفاده می‌کنند. این بخش از شبکه شامل گره‌هایی مانند سوئیچ‌های چند مستأجر، پایانه‌های خط نوری در یک کارخانه بیرونی یا کابینت دفتر مرکزی، اترنت در تجهیزات فرست مایل یا پل‌های ارائه دهنده است. یک شبکه کلانشهری ممکن است شامل فن آوری‌های حمل و نقل MPLS، PBB-TE و T-MPLS باشد که هر کدام دارای انعطاف‌پذیری و تکنیک‌های مدیریتی خاص خود هستند. یک شبکه اصلی اغلب از IP-MPLS برای اتصال شبکه‌های کلانشهری مختلف به یکدیگر استفاده می‌کند. بسیاری از عملکردهای
به یکدیگر استفاده می‌کند. بسیاری از عملکردهای اترنت شبکه کلانشهر مانند خطوط خصوصی مجازی یا شبکه‌های خصوصی مجازی با استفاده از برچسب‌های VLAN اترنت اجرا می‌شوند که امکان تمایز هر بخش از شبکه را فراهم می‌کنند. تمایز منطقی شبکه فیزیکی به شناسایی حقوقی که ترافیک دارد و تسهیل مدیریت حقوق دسترسی هاست نسبت به سایر کاربران و شبکه‌ها کمک می‌کند. شبکه کلانشهری اترنت مبتنی بر راهگزینی برچسب چندپروتکلی. یک شبکه مترو اترنت راهگزینی چند پروتکلی (MPLS) از MPLS در شبکه ارائه دهنده خدمات استفاده می کند. مشترک یک رابط اترنت
دهنده خدمات استفاده می کند. مشترک یک رابط اترنت روی مس (مثلاً 100BASE-TX) یا فیبر (مانند 100BASE-FX) دریافت می کند. بسته اترنت مشتری از طریق MPLS منتقل می شود و شبکه ارائه دهنده خدمات مجدداً از اترنت به عنوان فناوری اساسی برای انتقال MPLS استفاده می کند. یکی از مکانیسم‌های بازیابی مورد استفاده در شبکه‌های اترنت مترو مبتنی بر MPLS، مسیر مجدد سریع (FRR) برای دستیابی به همگرایی زیر 50 میلی‌ثانیه حفاظت محلی MPLS است. برای هر موقعیت استقرار، سود در مقابل هزینه MPLS باید به دقت سنجیده شود، بنابراین اگر در شبکه
MPLS باید به دقت سنجیده شود، بنابراین اگر در شبکه توزیع حامل اجرا نشود، ممکن است مزایای بیشتری برای MPLS شبکه اصلی داشته باشد. در برخی شرایط، هزینه ممکن است مزایا را تضمین نکند، به خصوص اگر زمان همگرایی زیر 50 میلی ثانیه در حال حاضر با اترنت خالص به دست آمده باشد. مقایسه اترنت مترو مبتنی بر MPLS در برابر اترنت MAN خالص: مقیاس پذیری در یک شبکه VLAN اترنت که به درستی طراحی شده است، هر مسیر سوئیچ شده می تواند 4094 VLAN تک تگ داشته باشد. برخی از سوئیچ‌های تجمیع و هسته می‌توانند ترافیک را با استفاده از IEEE
و هسته می‌توانند ترافیک را با استفاده از IEEE 802.1ad VLAN stacking با دو VLAN طبقه‌بندی کنند، بنابراین با چنین دستگاه‌های تجمعی که به درستی در مرکز یک شبکه قرار می‌گیرند، بخش‌های انتهایی و حلقه‌های دستگاه‌های تگ تنها می‌توانند ترافیک مورد نیاز خود را دریافت کنند. هنگام استفاده از MPLS، VLAN های اترنت فقط معنای محلی دارند (مانند Frame Relay PVC). ملاحظات مقیاس پذیری مشابه برای آدرس های MAC اعمال می شود که در آن در یک اترنت MAN لایه 2 خالص همه آدرس های MAC در سراسر شبکه به اشتراک گذاشته می شوند، اگرچه این
در سراسر شبکه به اشتراک گذاشته می شوند، اگرچه این موضوع را می توان با طراحی شبکه هوشمند و انتخاب سوئیچ هایی با جداول MAC برای اندازه بخش های شبکه مدیریت کرد. تاب آوری انعطاف‌پذیری خالص شبکه اترنت متکی به یک پروتکل درخت پوشا، IEEE 802.1w RSTP یا IEEE 802.1s MSTP (همگرایی 30 تا زیر 50 میلی ثانیه بسته به طراحی شبکه) است در حالی که MAN های مبتنی بر MPLS از مکانیسم هایی مانند MPLS Fast Reroute (مانند SDH) استفاده می کنند(زمان همگرایی 50 میلی ثانیه). مترو اترنت همچنین می‌تواند از تجمع پیوند یا حلقه بسته
اترنت همچنین می‌تواند از تجمع پیوند یا حلقه بسته انعطاف‌پذیر برای افزودن افزونگی پیوند و بازیابی در شبکه‌های توزیع استفاده کند. همگرایی RSTP برخی از فروشندگان اترنت نیز زیر 50 میلی ثانیه است، اما این زمان همگرایی ممکن است از فروشنده ای به فروشنده دیگر متفاوت باشد. شبکه های کلانشهری مبتنی بر راهگزینی برچسب چندپروتکلی مجموعه گسترده ای از عیب‌یابی و ابزارهای مبتنی بر OAM MPLS را ارائه می دهد که توانایی ارائه دهندگان خدمات را برای عیب‌یابی و تشخیص مؤثر مشکلات شبکه تقویت می کند. اینها به عنوان مثال، پینگ MAC،
شبکه تقویت می کند. اینها به عنوان مثال، پینگ MAC، MAC traceroute، پینگ LSP و غیره هستند. با این حال، ابزارهای اترنت OAM در IEEE 802.1AB، IEEE 802.1ag[4] و اترنت در فرست مایل (IEEE 802.3ah[5]) تعریف شده اند. نظارت و عیب‌یابی شبکه های اترنت EOAM (عملیات، مدیریت و نگهداری اترنت) پروتکلی برای نصب، نظارت و عیب‌یابی شبکه های شهری ها و شبکه های گسترده است. اترنت از طریق بی‌سیم. برخی از ارائه دهندگان خدمات شبکه های اترنت مترو را با استفاده از فناوری بی‌سیم ثابت مستقر کردند. این شبکه ها معمولاً با اکثر ترافیک شبکه
کردند. این شبکه ها معمولاً با اکثر ترافیک شبکه با استفاده از شبکه ای از پیوندهای مایکروویو چند نقطه ای و نقطه به نقطه مهندسی می شوند. اپراتورها اخیراً در بسیاری از موارد به عنوان بی‌سیم مترو شناخته می شوند. ارائه دهندگان در بسیاری از موارد قادر به تولید زمان نصب کوتاه تری به دلیل مجوزها و مراحل کمتر هستند. بسیاری از مصرف‌کنندگان اکنون به این نوع فناوری تکیه می کنند تا در مناطقی که شرکت های تلفن محلی و شرکت های کابلی به دلیل سرقت مس یا دلایل تجاری دیگر سرویس نمی دهند یا دیگر سرویس نمی دهند، به اینترنت
سرویس نمی دهند یا دیگر سرویس نمی دهند، به اینترنت دسترسی دارند. از بی‌سیم نیز معمولاً به عنوان یک مسیر اضافی واقعی به اینترنت استفاده می شود.
در علوم نظری رایانه، پیچیدگی مدار شاخه‌ای از نظریه پیچیدگی محاسباتی است که در آن توابع بولی بر اساس اندازه یا عمق مدارهای بولی که آن‌ها را محاسبه می‌کنند، دسته‌بندی می‌شوند. مفهومی مرتبط با این موضوع، پیچیدگی مدار یک زبان بازگشتی است که توسط یک خانواده یکنواخت از مدارها تصمیم‌گیری می‌شود formula_1 اثبات کران‌های پایین برای اندازه مدارهای بولی که توابع بولی مشخصی را محاسبه می‌کنند، یک روش محبوب برای جداسازی کلاس‌های پیچیدگی است. به‌عنوان مثال، یک کلاس مدار برجسته به نام P/poly شامل توابع بولی است که توسط
برجسته به نام P/poly شامل توابع بولی است که توسط مدارهایی با اندازه چندجمله‌ای قابل محاسبه هستند. اثبات اینکه formula_2می‌تواند کلاس‌های P و NP را از هم جدا کند (نگاه کنید به ادامه مطلب) کلاس‌های پیچیدگی که بر اساس مدارهای بولی تعریف می‌شوند، شامل و AC0, AC, TC0, NC1, NC هستند . = اندازه و عمق = یک مدار بولی با formula_3 بیت ورودی یک گراف جهت‌دار بدون دور است که در آن هر گره (که در این زمینه معمولاً به آن‌ها گیت گفته می‌شود) یکی از موارد زیر است یک گره ورودی با درجه ورودی صفر که با یکی از formula_3 بیت
با درجه ورودی صفر که با یکی از formula_3 بیت ورودی برچسب‌گذاری شده است ، یک گیت AND ، یک گیت OR ، یا یک گیت NOT . یکی از این گیت‌ها به‌عنوان گیت خروجی تعیین می‌شود . چنین مداری به طور طبیعی یک تابع از formula_3 ورودی‌های خود را محاسبه می‌کند . اندازه مدار برابر است با تعداد گیت‌های موجود در آن و عمق مدار برابر است با طول بیشینه یک مسیر از یک گره ورودی به گیت خروجی . دو مفهوم اصلی پیچیدگی مدار موجودند . پیچیدگی اندازه مدار برای یک تابع بولی formula_6برابر است با کوچک‌ترین اندازه مداری که می‌تواند را محاسبه
با کوچک‌ترین اندازه مداری که می‌تواند را محاسبه کند . پیچیدگی عمق مدار برای یک تابع بولی formula_6 برابر است با کمینه عمق مداری که می‌تواند formula_6 را محاسبه کند . این مفاهیم زمانی تعمیم می‌یابند که پیچیدگی مدار را برای یک زبان به‌ویژه زبان‌های رسمی بی‌نهایت در نظر بگیریم که شامل رشته‌هایی با طول بیت‌های متفاوت است. با این حال، مدارهای بولی تنها تعداد ثابتی از بیت‌های ورودی را می‌پذیرند. بنابراین، هیچ مدار بولی واحدی قادر به تصمیم‌گیری درباره یک زبان با طول‌های متغیر نیست . برای حل این مشکل، خانواده‌ای
طول‌های متغیر نیست . برای حل این مشکل، خانواده‌ای از مدارها formula_9 در نظر گرفته می‌شود که در آن هر مدار formula_10 ورودی‌هایی با اندازه formula_3 را می‌پذیرد . هر خانواده مدار به طور طبیعی یک زبان را تولید می‌کند، به این صورت که مدار formula_12 خروجی ۱ را زمانی تولید می‌کند که یک رشته با طول عضو آن زبان باشد و در غیر این صورت خروجی ۰ می‌دهد . خانواده‌ای از مدارها حداقل اندازه دارد اگر هیچ خانواده دیگری وجود نداشته باشد که بتواند با مدارهایی با اندازه کوچک‌تر نسبت به formula_10 برای هر اندازه formula_3
نسبت به formula_10 برای هر اندازه formula_3 ورودی‌ها تصمیم‌گیری کند (و همین‌طور برای خانواده‌هایی که حداقل عمق دارند) . بنابراین، پیچیدگی مدار حتی برای زبان‌های غیر بازگشتی نیز معنادار است .مفهوم یک خانواده یکنواخت امکان ارتباط بین پیچیدگی مدار و معیارهای پیچیدگی مبتنی بر الگوریتم برای زبان‌های بازگشتی را فراهم می‌کند. اما، نوع غیر یکنواخت در یافتن کران‌های پایین برای میزان پیچیدگی مورد نیاز هر خانواده مدار برای تصمیم‌گیری درباره زبان‌های معین مفید است .تعریف رسمی پیچیدگی مدار یچیدگی اندازه مدار یک زبان
رسمی پیچیدگی مدار یچیدگی اندازه مدار یک زبان رسمی formula_15 به صورت تابعی formula_16 تعریف می‌شود که طول بیت ورودی formula_3 را به پیچیدگی اندازه مدار حداقل formula_12 نسبت می‌دهد . این مدار تصمیم می‌گیرد که آیا ورودی‌هایی با این طول عضو هستند یا خیر. پیچیدگی عمق مدار نیز به طور مشابه تعریف می‌شود . = یکنواختی = مدارهای بولی یکی از نمونه‌های برجسته مدل‌های محاسباتی غیر یکنواخت هستند، به این معنی که ورودی‌های با طول‌های مختلف توسط مدارهای مختلف پردازش می‌شوند، برخلاف مدل‌های یکنواخت مانند ماشین‌های تورینگ
برخلاف مدل‌های یکنواخت مانند ماشین‌های تورینگ که همان دستگاه محاسباتی برای تمام طول‌های ورودی ممکن استفاده می‌شود. یک مساله محاسباتی خاص با یک خانواده خاص از مدارهای بولی formula_19 مرتبط است که در آن هر مدار formula_10 ورودی‌هایی با n بیت را پردازش می‌کند . . معمولاً یک شرط یکنواختی بر روی این خانواده‌ها اعمال می‌شود که وجود یک ماشین تورینگ با محدودیت منابع را می‌طلبد که برای ورودی n توضیحی از مدار فردی formula_10 را تولید کند . زمانی که زمان اجرای این ماشین تورینگ چندجمله‌ای در باشد، خانواده مدارها به
تورینگ چندجمله‌ای در باشد، خانواده مدارها به عنوان P _ یکنواخت شناخته می شود.شرط سخت‌گیرانه‌تر یکنواختی DLOGTIME _ یکنواخت کاربرد خاصی در مطالعه کلاس های کم عمق مدار همچون AC*0 یا TC*0 دارد . زمانی که هیچ محدودیت منابعی مشخص نشود، یک زبان بازگشتی است (یعنی قابل تصمیم‌گیری توسط یک ماشین تورینگ) اگر و تنها اگر زبان توسط یک خانواده یکنواخت از مدارهای بولی تصمیم‌گیری شود . یکنواختی زمان چندجمله‌ای. یک خانواده مدارهای بولی formula_22 یکنواخت زمان چندجمله‌ای است اگر یک ماشین تورینگ قطعی M وجود داشته باشد به طوری
یک ماشین تورینگ قطعی M وجود داشته باشد به طوری که یکنواختی فضای لگاریتمی. یک خانواده مدارهای بولی formula_22 یکنواخت فضای لگاریتمی است اگر یک ماشین تورینگ قطعی M وجود داشته باشد به طوری که = تاریخچه = پیچیدگی مدار به سال 1949 برمی‌گردد، زمانی که شانون ثابت کرد که تقریباً تمام توابع بولی بر روی "n" متغیر به مدارهایی با اندازه Θ(2"n"/"n") نیاز دارند . با وجود این حقیقت، نظریه‌پردازان پیچیدگی تاکنون نتوانسته‌اند یک کران پایین فوق‌خطی برای هیچ تابع مشخص اثبات کنند . کران‌های پایین فوق‌چندجمله‌ای تحت شرایط خاصی
. کران‌های پایین فوق‌چندجمله‌ای تحت شرایط خاصی برای خانواده مدارهای استفاده‌شده اثبات شده است .اولین تابعی که برای آن کران پایین فوق‌چندجمله‌ای مدارها نشان داده شد، تابع زوجیت است که مجموع بیت‌های ورودی خود را بر حسب مدول ۲ محاسبه می‌کند.. این واقعیت که تابع زوجیت در AC0 وجود ندارد، اولین‌بار به طور مستقل توسط آجتای در 1983 و توسط فرست، ساکس و سیپسر در 1984 اثبات شد . بهبودهای بعدی توسط هاستاد در 1987 نشان داد که هر خانواده‌ای از مدارهای با عمق ثابت که تابع زوجیت را محاسبه می‌کنند، به اندازه نمایی نیاز
زوجیت را محاسبه می‌کنند، به اندازه نمایی نیاز دارند. با گسترش نتیجه‌ای از رازبوروف، اسمولنسکی در 1987 اثبات کرد که این امر حتی در صورتی که مدار با گیت‌هایی که مجموع بیت‌های ورودی را بر حسب مدول یک عدد اول فرد "p" محاسبه می‌کنند، گسترش یابد، نیز درست است . "مساله k"-clique این است که مشخص کنیم آیا یک گراف داده شده با n راس ، کلیکی به اندازه k دارد یا نه . برای هر انتخاب خاص از ثابت های n و k گراف می تواند به صورت دودویی کدگذاری شود با استفاده از formula_30 و formula_31 این خانواده از توابع ، تک تن است و می
formula_31 این خانواده از توابع ، تک تن است و می توان آن را توسط خانواده ای از مدار ها محاسبه کرد ، اما نشان داده شده است که نمی توان ان را با خانواده ای از مدار های تک تن با اندازه چند جمله ای محاسبه کرد . نتیجه اصلی رازباروف در سال 1987 توسط آلن و بوپانو به یک کران پایین نمایی بهبود یافت . در سال 2008 راسمن نشان داد که مدار های عمق ثابت با دروازه های OR ، AND ، NOT برای حل مساله حتی در حالت متوسط formula_32 استفاده شده . در حالت کلی مداری با اندازه formula_33 نیاز است .
محاسبات فرابعدی (HDC) رویکردی به محاسبات، به ویژه هوش مصنوعی است. عملکرد HDC از این رو است که قشر مخچه بر روی نمایش ‌های داده‌ های فرابعدی عمل می‌کند. در HDC، اطلاعات به عنوان یک بردار فرابعدی (بلند) به نام هایپر بردار نمایش داده می‌شود. یک بردار فرابعدی (هایپر بردار) می‌تواند شامل هزاران عدد باشد که یک نقطه را در فضایی با هزاران بعد نشان می‌دهد. معماری‌های نمادین برداری نام قدیمی‌تری برای همین رویکرد گسترده است. روند. داده ‌ها از فضای ورودی به فضای HD پراکنده تحت تابع رمزگذاری φ: X → H نگاشت می‌شوند.
پراکنده تحت تابع رمزگذاری φ: X → H نگاشت می‌شوند. نمایش‌هایHD در ساختارهای داده‌ای ذخیره می‌شوند که تحت تأثیر خرابی هایی بر اثر نویز/خطاهای سخت‌افزاری قرار دارند. نمایش‌های HD نویزی/خراب هنوز می‌توانند به عنوان ورودی برای یادگیری، طبقه‌بندی و غیره عمل کنند. همچنین می‌توان آن‌ها را رمزگشایی کرد تا داده‌های ورودی بازیابی شوند. H معمولا به اعداد صحیح محدود به دامنه (-v-v) محدود می‌شود. این مشابه با فرآیند یادگیری انجام شده توسط سیستم بویایی مگس میوه است. ورودی یک بردار تقریباً 50 بعدی است که مربوط به انواع
یک بردار تقریباً 50 بعدی است که مربوط به انواع نورون‌های گیرنده بویایی است. نمایش HD از ~2000 بعد استفاده می‌کند. شفافیت. جبر HDC چگونگی و چرایی تصمیم‌گیری سیستم‌ها را، برخلاف شبکه‌های عصبی مصنوعی آشکار می‌کند. اشیاء فیزیکی را می‌توان به هایپر بردارها نگاشت کرد تا توسط جبر پردازش شوند. عملکرد. HDC برای "سیستم‌های محاسباتی درون حافظه" مناسب است که محاسبات و نگهداری داده‌ها را روی یک تراشه واحد انجام می‌دهند و از تأخیرهای انتقال داده جلوگیری می‌کنند. دستگاه‌های آنالوگ با ولتاژ پایین کار می‌کنند. آن‌ها با
آنالوگ با ولتاژ پایین کار می‌کنند. آن‌ها با انرژی کار می کنند، اما مستعد نویز ایجادکننده خطا هستند. HDC می‌تواند چنین خطاهایی را تحمل کند. تیم‌های مختلف شتاب ‌دهنده‌های سخت‌افزاری کم ‌مصرف HDC را توسعه داده‌اند. دستگاه‌ های ممریستیوی در مقیاس نانو می‌توانند برای انجام محاسبات مورد استفاده قرار گیرند. یک سیستم محاسباتی فرابعدی درون حافظه می‌تواند عملیات را بر روی دو موتور متقاطع ممریستی به همراه مدارهای دیجیتال CMOS جانبی پیاده‌سازی کند. آزمایش‌هایی با استفاده از 760,000 دستگاه حافظه با قابلیت تغییر فاز که
از 760,000 دستگاه حافظه با قابلیت تغییر فاز که محاسبات آنالوگ درون حافظه را انجام می‌دهند، به دقت زیادی در مقایسه با پیاده ‌سازی‌های نرم‌افزاری دست یافتند. خطاها. HDC نسبت به خطاهایی مانند خطای بیت منفرد (تغییر 0 به 1 یا بالعکس) که توسط مکانیزم‌های تصحیح خطا از دست رفته است، مقاوم است. حذف چنین مکانیزم‌های تصحیح خطا می‌تواند تا 25٪ از هزینه محاسباتی را کاهش دهد. این امکان‌پذیر است زیرا چنین خطاهایی نتیجه را "نزدیک" به بردار صحیح باقی می‌گذارند. استدلال با استفاده از بردارها به خطر نمی‌افتد. HDC حداقل 10
استفاده از بردارها به خطر نمی‌افتد. HDC حداقل 10 برابر نسبت به شبکه‌های عصبی مصنوعی سنتی که خودشان نیز چندین برابر مقاوم‌ تر از محاسبات سنتی هستند به خطا مقاوم‌ تر است. مثال. یک مثال ساده تصاویر حاوی دایره‌ های سیاه و مربع‌ های سفید است. هایپر بردارها می‌توانند متغیرهای شکل و رنگ را نشان دهند و مقادیر مربوطه را در خود نگه دارند: دایره، مربع، سیاه و سفید. هایپر بردارهای مقید می‌توانند جفت‌های سیاه و دایره و غیره را در خود نگه دارند. عمود. فضای با ابعاد بالا به بسیاری از بردارهای متعامد اجازه می‌دهد. با این
به بسیاری از بردارهای متعامد اجازه می‌دهد. با این حال، اگر به جای آن به بردارها اجازه داده شود که تقریباً متعامد باشند، تعداد بردارهای متمایز در فضای با ابعاد بالا بسیار بیشتر خواهد بود. HDC از مفهوم نمایش‌های توزیع‌شده استفاده می‌کند، که در آن یک شیء یا مشاهده به جای یک ثابت واحد، با الگویی از مقادیر در ابعاد متعدد نمایش داده می‌شود. عملیات. HDC می تواند هایپر بردارها را با استفاده از عملیات فضای برداری مشخص به هایپر بردارهای جدید ترکیب کند. گروه‌ها، حلقه‌ها و میدان‌ها بر روی هایپر بردارها به عنوان
حلقه‌ها و میدان‌ها بر روی هایپر بردارها به عنوان ساختارهای محاسباتی زیربنایی با عملیات‌های محاسباتی ابتدایی مانند جمع، ضرب، جایگشت، نگاشت و معکوس تبدیل می‌شوند. همه وظایف محاسباتی در فضای با ابعاد بالا با استفاده از عملیات‌های ساده مانند جمع عنصر به عنصر و ضرب نقطه‌ای انجام می‌شوند. پیوند، توپ‌های نقطه‌ای مرتب ایجاد می‌کند و همچنین تابعی ⊗ : H × H → H است. ورودی دو نقطه در H است، در حالی که خروجی یک نقطه متفاوت است. ضرب بردار SHAPE با CIRCLE، این دو را به هم متصل می‌کند و ایده “SHAPE is CIRCLE” را نشان
هم متصل می‌کند و ایده “SHAPE is CIRCLE” را نشان می‌دهد. این بردار تقریباً متعامد با SHAPE و CIRCLE است. مؤلفه‌ها را می‌توان از بردار بازیابی کرد (مثلاً به سؤال "آیا شکل یک دایره است؟" پاسخ دهید). جمع، برداری ایجاد می‌کند که مفاهیم را ترکیب می‌کند. به عنوان مثال، اضافه کردن “SHAPE is CIRCLE” به “COLOR is RED” برداری ایجاد می‌کند که یک دایره قرمز را نشان می‌دهد. جایگشت عناصر بردار را مرتب می‌کند. به عنوان مثال، جایگشت یک بردار سه‌بعدی با مقادیر برچسب‌گذاری شده x، y و z می‌تواند x را با y، y را با z و z را با
x، y و z می‌تواند x را با y، y را با z و z را با x تعویض کند. رویدادهای نشان داده شده توسط هایپر بردارهای A و B را می‌توان با هم جمع کرد و یک بردار تشکیل داد، اما این ترتیب رویداد را قربانی می‌کند. ترکیب جمع با جایگشت ترتیب را حفظ می‌کند؛ ترتیب رویداد را می‌توان با معکوس کردن عملیات بازیابی کرد. بسته‌بندی، مجموعه‌ای از عناصر را در H به عنوان تابع ⊕ : H × H → H ترکیب می‌کند. ورودی دو نقطه در H است و خروجی یک نقطه سوم است که شبیه به هر دو است. تاریخچه. معماری‌های نمادین برداری (VSA) رویکردی سیستماتیک برای
نمادین برداری (VSA) رویکردی سیستماتیک برای نمایش نمادهای با ابعاد بالا ارائه کردند تا از عملیات‌هایی مانند ایجاد روابط پشتیبانی کنند. نمونه‌های اولیه شامل نمایش‌های کاهش‌یافته هولوگرافیک، کدهای پراکنده دودویی و اتصال ماتریسی اصطلاحات افزایشی است. محاسبات ابربعدی (HD) این مدل‌ها را پیشرفت داد، به ویژه با تأکید بر کارایی سخت‌افزار. در سال 2018، اریک وایس نشان داد که چگونه می‌توان یک تصویر را به طور کامل به عنوان یک هایپر بردار نمایش داد. یک بردار می‌تواند اطلاعاتی در مورد همه اشیاء موجود در تصویر، از جمله
در مورد همه اشیاء موجود در تصویر، از جمله ویژگی‌هایی مانند رنگ، موقعیت و اندازه را در خود جای دهد. در سال 2023، عباس رحیمی و همکارانش از HDC با شبکه‌های عصبی برای حل ماتریس‌های پیشرونده ریون استفاده کردند. در سال 2023، مایک هِدز و همکارانش تحت نظارت پروفسورهای گیوارگیس، نیکولائو و ویدنبوم یک کتابخانه محاسبات ابربعدی ایجاد کردند که بر روی پایتورچ ساخته شده است. کاربرد. تشخیص تصویر الگوریتم‌های HDC می‌توانند وظایفی مانند طبقه‌بندی تصاویر را که مدت‌هاست توسط شبکه‌های عصبی عمیق انجام می‌شود، تکرار کنند.