stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
نیکلای اوروسف
زندگی‌نامه

او که در کمبریج، ماساچوست متولد شده‌است، مدرک کارشناسی زبان روسی را از دانشگاه جرج‌تاون و کارشناسی ارشد معماری را از مدرسهٔ عالی معماری، برنامه‌ریزی و حفاظت دانشگاه کلمبیا دریافت کرد. او دانشیار مدعو معماری مدرسهٔ عالی معماری، برنامه‌ریزی و حفاظت دانشگاه کلمبیا است.
دست‌پروردهٔ هربرت موشان، اوروسف در سال ۲۰۰۴ به عنوان منتقد معماری جایگزین آموزگارش در نیویورک تایمز شد. او در سال ۲۰۰۷ سوگنامهٔ روزنامه را برای موشان نگاشت.
پیش از آن اوروسف منتقد معماری لس آنجلس تایمز بود. او یکی از نامزدان نهایی جایزه پولیتزر برای نقد در سال‌های ۲۰۰۳، ۲۰۰۴، ۲۰۰۶ و ۲۰۱۱ بود. اوروسف با نقاش بریتانیایی سسیلی براون ازدواج کرده‌است.
در سال ۲۰۱۱ اعلام شد که او نیویورک تایمز را برای نگارش یک کتاب ترک خواهد کرد. مایکل کیملمن به عنوان منتقد معماری جایگزین او شد.
مدیریت دارایی مرکوری

| 0 | 1 |
| --- | --- |
صنعت: سرمایه‌گذاری
جانشینان: مریل لینچ
بنا نهاده: ۱۹۶۹
از بین رفته: ۱۹۹۷
دفتر مرکزی: لندن، بریتانیا
تعداد کارکنان: ۱٬۳۰۰ نفر
مدیریت دارایی مرکوری (انگلیسی: Mercury Asset Management) شرکت سرمایه‌گذاری بریتانیایی است، که در سال ۱۹۶۹ تأسیس شد.
الگوریتم ای استار

| 0 | 1 |
| --- | --- |
رده: الگوریتم جستجو
ساختمان داده: گراف (ساختار داده)
کارایی بدترین حالت:  O(|E|)=O(b^{d})
پیچیدگی فضایی:  O(|V|)=O(b^{d})
در علوم کامپیوتر، الگوریتم A* یک الگوریتم مسیریابی است که برای پیمایش و یافتن مسیر در گراف استفاده می‌شود. به علت کامل بودن، بهینه بودن (یافتن جواب بهینه) و سرعت مناسب این الگوریتم، استفاده گسترده‌ای از آن می‌شود. مشکل اصلی این الگوریتم استفادهٔ زیاد از حافظه است که باعث می‌شود در بسیاری از مسائل عملی ضعیف تر از سایر الگوریتم‌ها عمل کند. پیتر ای هارت (به انگلیسی: Peter E. Hart)، نیلز نیلسون (Nils Nilsson) و برترام رافائل (Bertram Raphael) اولین کسانی بودند که آن را در سال ۱۹۶۸ میلادی شرح دادند. این الگوریتم در واقع تعمیمی از الگوریتم دیکسترا می‌باشد که با استفاده از روش‌های فرا ابتکاری عملکرد بهتری در زمینه جستجو بدست آورده‌است.
تاریخچه

الگوریتم A* به عنوان بخشی از پروژه [[[:en:Shakey the robot|ربات شیکی]]] ساخته شد. هدف این پروژه ساخت یک ربات متحرک بود که بتواند کاری‌های خودش را برنامه‌ریزی کند. نیلز نیلسون الگوریتم پیماینده گراف را برای برنامه‌ریزی حرکت شیکی معرفی کرد. این الگوریتم از یک تابع هیوریستیک به نام  h(n) استفاده می‌کند که تخمین فاصله گره  n تا هدف است. در این الگوریتم اصلاً از تابع  g(n) که فاصله گره شروع تا  n را نشان می‌دهد استفاده‌ای نمی‌شود. برترام رافائل پیشنهاد استفاده از جمع هر دو این توابع را داد ( g(n)+h(n)). پیتر هارت مفاهیمی که امروزه با نام‌های قابل قبول و یکپارچه شناخته می‌شوند را ابداع کرد. در ابتدا A* برای پیدا کردن مسیر با کمترین هزینه (هزینه مسیر، جمع هزینه‌های یال‌هایش است) طراحی شده بود. اما امروزه مشخص شده که از این الگوریتم می‌تواند برای پیدا کردن مسیر بهینه در تمامی مسائلی که شروط Cost-Algebraic را دارند، استفاده شود.
توضیح

A* یک [[[:en:Search algorithm#Informed search|جستجوی آگاه]]]، یا یک جستجوی ابتدا بهترین است، که یعنی از یک گره مشخص (گره شروع) جستجو را آغاز می‌کند و هدفش پیدا کردن یک مسیر به گره نهایی یا هدف است که کمترین هزینه را دارد. این روش با ترکیب  g(n) هزینه رسیدن به گره  n و  h(n) هیوریستیک یا تخمین هزینه رسیدن از گره  nم تا هدف گره‌ها را ارزیابی می‌کند:
از آنجایی که  g(n) هزینه مسیر از گره شروع به گره  n و  h(n) هزینه تخمینی ارزان‌ترین مسیر از  n به هدف است، داریم:
= هزینه برآورد ارزان‌ترین راه حل از طریق n
بنابراین اگر به دنبال ارزان‌ترین راه حل هستیم، اولین کار معقول امتحان گره‌ای است که کمترین مقدار  h(n)+g(n) را داراست. مشخص می‌شود که این راهبرد کاملاً معقولانه‌است. اگر تابع آروین  h(n) قابل قبول و جستجو درختی باشد الگوریتم بهینه است. اما اگر جستجوی گراف باشد علاوه برای قابل قبول بودن لازم است تا یکپارچه نیز باشد.
اگر A* همراه با الگوریتم جستجوی درخت استفاده شود، آنگاه تحلیل بهینگی آن بسیار ساده و سر راست می‌شود. A* بهینه‌است اگر  h(n) یک آروین قابل قبول باشد؛ یعنی  h(n) هرگز هزینه رسیدن به هدف را بیش از اندازه واقعی برآورد نکند. این آروین‌ها ذاتاً بهینه هستند زیرا آن‌ها فکر می‌کنند که هزینه راه حل مسئله کمتر از مقدار واقعی آن است. از آنجا که  g(n) هزینه رسیدن به  n را به‌طور دقیق نشان می‌دهد، می‌توان بلافاصله نتیجه گرفت که  f(n) هرگز هزینه واقعی راه حلی که از  n می‌گذرد را اضافه برآورد نمی‌کند.
پیاده‌سازی معمول A* از یک صف اولویت‌دار استفاده می‌کند تا گره‌های دارای کمترین هزینه برآورد شده را در هر مرحله برای باز کردن انتخاب کند. در هر مرحله، گره با کمترین  f از صف حذف می‌شود، سپس تابع  f همسایه‌های آن گره به روز رسانی می‌شود و در نهایت همسایه‌ها به صف اضافه می‌شوند. جستجو زمانی به پایان می‌رسد که یا مسیری از گره شروع به هدف یافت نمی‌شود، به عبارت دیگر صف خالی می‌شود و دیگری گره‌ای برای باز کردن وجود ندارد. یا به گره هدف می‌رسد که در این صورت مقدار  f همان کمترین هزینه است برای رسیدن به گره هدف، زیرا تابع  h در هدف به علت قابل قبول بودن ۰ است.
توضیح > شبه کد

شبه کد زیر الگوریتم را توصیف می‌کند:
function A*(start,goal)
     closedset:= the empty set  // The set of nodes already evaluated.
     openset:= {start}    // The set of tentative nodes to be evaluated,
                          // initially containing the start node
     came_from:= the empty map // The map of navigated nodes.

     g_score[start]:= 0 // Cost from start along best known path.
     h_score[start]:= heuristic_cost_estimate(start, goal)
     f_score[start]:= g_score[start] + h_score[start] // Estimated total cost
                                                      // from start to goal through y.

     while openset is not empty
         x:= the node in openset having the lowest f_score[] value
         if x = goal
             return reconstruct_path(came_from, came_from[goal])

         remove x from openset
         add x to closedset
         foreach y in neighbor_nodes(x)
             if y in closedset
                 continue
             tentative_g_score:= g_score[x] + dist_between(x,y)

             if y not in openset
                 add y to openset
                 tentative_is_better:= true
             else if tentative_g_score <g_score[y]
                 tentative_is_better:= true
             else
                 tentative_is_better:= false

             if tentative_is_better = true
                 came_from[y]:= x
                 g_score[y]:= tentative_g_score
                 h_score[y]:= heuristic_cost_estimate(y, goal)
                 f_score[y]:= g_score[y] + h_score[y]

     return failure

 function reconstruct_path(came_from, current_node)
     if came_from[current_node] is set
         p:= reconstruct_path(came_from, came_from[current_node])
         return (p + current_node)
     else
         return current_node
توضیح > نکات پیاده‌سازی

کارهای زیادی برای بهبود عملکرد این الگوریتم می‌توان انجام داد. یکی از این کارها نحوهٔ انتخاب گره‌های با هزینه‌های یکسان از صف اولویت است. اگر در شرایط تساوی  f چند گره، پیاده‌سازی به نحوی باشد که آخرین گره ورودی اولین گره خروجی باشد (LIFO)، الگوریتم مشابه جستجو عمق اول عمل می‌کند و از جستجوی مسیرهای بهینه با هزینه یکسان جلوگیری می‌کند.
اگر به جز هزینه کمینه خود مسیر هم مورد سؤال باشد، لازم است که در هر گره یک اشاره‌گر به پدر آن گره وجود داشته باشد که با پایان جستجو بتوان مسیر را با دنبال کردن اشاره‌گرها یافت. اما در این حالت باید از حضور چند نمونه از یک گره در صف جلوگیری شود. یک روش این است که اگر گره خواست به صف اضافه شود ولی در صف حضور داشت، به جای اضافه‌کردن مجدد آن، اشاره‌گر پدر و هزینهٔ گره موجود در صف، بروزرسانی گردد. این کار توسط صف‌هایی که بر اساس هرم دودویی ساخته شده‌اند به تنهایی ممکن نیست ولی می‌توان با کمک گرفتن از جدول درهم‌سازی برای ذخیره مکان گره در هرم بروزرسانی را انجام داد. همچنین روش‌های دیگری مثل استفاده از هرم فیبوناچی برای ساخت صف اولویت نیز قابل استفاده هستند.
مثال

یک مثال از الگوریتم A* در عمل این است که گره‌ها را شهرهایی فرض کنیم که با جاده‌هایی به هم وصل شده‌اند و  h(x) فاصله اقلیدسی نقطهٔ x تا نقطه هدف باشد:
کلید: سبز:شروع؛ آبی: هدف؛ نارنجی: گره ملاقات شده.
مثالی دیگر برای A* مسئله n-puzzle است که در آن هدف مرتب‌سازی پازل است به نحوی که اعداد به ترتیب مرتب شوند. برای این مسئله یک تابع هیوریستیک نسبتاً ساده می‌تواند تعداد خانه‌هایی باشد که در مکان اشتباه قرار دارند. همچنین g تعداد حرکت‌هایی می‌شود که تا حالا انجام شده‌است.
در چند مثال زیر تأثیر تابع هیوریستیک در پیدا کردن مسیر بهینه قابل مشاهده است.
کلید: سبز پر رنگ:شروع -- قرمز: هدف -- آبی: خانه‌های دیده شده -- سبز کم رنگ: خانه‌های همسایه.
خصوصیات > خاتمه و کامل بودن

در گراف‌هایی که محدود هستند و یال‌هایشان وزن نامنفی دارند الگوریتم A* کامل است و خاتمه می‌یابد، یعنی اگه مسیری از گره شروع به هدف موجود باشد این الگوریتم آن را پیدا می‌کند. اگر گراف نامحدود باشد تنها در صورتی که یک جواب موجود باشد و برای تمامی یال‌ها یک حد پایین برای وزن موجود باشد مثل  \varepsilon  (



d
(
x
,
y
)
>
ε
>
0


{\textstyle d(x,y)>\varepsilon >0}

)، تضمین می‌شود که الگوریتم خاتمه بیابد.
خصوصیات > قابل قبول بودن

یک الگوریتم جستجو قابل قبول است اگر تضمین شود که یک جواب بهینه پیدا می‌کند. در الگوریتم A* اگر تابع  h قابل قبول باشد الگوریتم قابل قبول است. یک اثبات شهودی برای این مسئله به صورت زیر است:
وقتی جستجو به پایان می‌رسد، الگوریتم یک جواب پیدا کرده‌است که هزینه‌اش از تمام مسیرهای دیگر کمتر مساوی است. وقتی هیوریستیک قابل قبول است یعنی یک حد پایینی از مقدار واقعی را دارد پس برای هر مسیر مقدارش کمتر از مقدار واقعی نیست و A* آن مسیرهایی را که کمینه نیستند را در نظر نمی‌گیرد. با این کار امکان ندارد که مسیری در نظر گرفته نشود اگر هزینه کمتری داشته باشد.
خصوصیات > بهره‌وری بهینه (Optimal efficiency)

یک الگوریتم Optimal efficient است اگر به ازای هر مسئله در یک مجموعه از مسائل و هر الگوریتم در یک مجموعه از الگوریتم‌های جایگزین، گره‌هایی که باز می‌کند یک زیرمجموعه از گره‌هایی باشد که الگوریتم جایگزین باز می‌کند. بررسی کامل optimal efficiency الگوریتم A* توسط رینا دچر (Rina Dechter) و جودیا پرل (Judea Pearl) انجام شده‌است. ولی یک اثبات نسبتاً کوتاه از این موضوع به شرح زیر است:
اگر  f^{*} هزینهٔ کوتاه‌ترین مسیر به هدف باشد و  A' یک الگوریتم دیگر باشد که شروعش با  A^{*} یکی بوده‌است و هیوریستیکش هم یکی باشد و بهینه هم باشد (همواره مسیر بهینه را پیدا کند). A' در این مسئله مسیری مثل  p' را که توسط  A^{*} باز شده را باز نمی‌کند. ( cost(p')+h(p')<f^{*})
حال اگر یک مسئله دیگر باشد دقیقاً مشابه این مسئله با این تفاوت که  p' یک فرزند دارد که خود هدف است و مثلاً نامش  p'' است. در این حالت  f خود هزینه است و هیوریستیک دقیق است. در این مسئله  A'، مسیر  p' را باز نمی‌کند؛ یعنی جوابی که در نهایت پیدا می‌کند بیشتر از هزینه  p'' می‌شود که این متناقض با بهینه بودن  A' است. درنتیجه  A^{*} یک الگوریتم optimally efficient است.
پیچیدگی > پیچیدگی زمانی

پیچیدگی زمانی الگوریتم A* به تابع هیوریستیک آن بستگی دارد. در بدترین حالت، تعداد گره‌های فضای جستجوی درون تراز هدف، نسبت به طول راه حل، نمایی می‌باشد. O(bd) که در این رابطه  b ضریب انشعاب می‌باشد و  d عمق جواب بهینه می‌باشد.
تعداد گره‌هایی که در الگوریتم باز می‌شود به صورت زیر است:
N+1=1+b^{*}+(b^{*})^{2}+\dots +(b^{*})^{d}.
که  b^{*} در این رابطه ضریب انشعاب مؤثر است. هر چه هیوریستیک بهتر باشد این ضریب کمتر است و پیچیدگی زمانی بهتر.
در صورتی که محیط جستجو درخت باشد و یک گره هدف وجود داشته‌باشد و خطای تابع آروین سریع تر از لگاریتم هزینه واقعی رشد نکند (عبارت ریاضی در پایین آمده‌است)، پیچیدگی زمانی چندجمله‌ای خواهد بود:
|h(x)-h^{*}(x)|\leq O(\log {h^{*}(x)})
که در آن  h^{*}(x) هزینه واقعی رسیدن از گره  n به هدف است.
پیچیدگی > پیچیدگی فضایی

پیچیدگی فضایی الگوریتم A* تقریباً برابر با سایر الگوریتم‌های جستجوی گراف است زیرا تمام گره‌های باز شده را در حافظه نگه‌می‌دارد. از این رو زمان محاسبه، نقطه ضعف اصلی A* نیست و معمولاً بیشتر از آنکه وقت کم بیاورد، حافظه کم می‌آورد. به همین دلیل A* در مورد بسیاری از مسائل بزرگ، عملی نیست و جایگزین‌های بهتری مثل [[[:en:Iterative deepening A*|IDA*]]] برایش آمده‌اند.
انواع

در طول سالها انواع مختلفی از A* معرفی شده‌است که چند مورد آن به شرح زیر است:
Anytime A*
Block A*
D*
Field D*
Fringe
Fringe Saving A* (FSA*)
Generalized Adaptive A* (GAA*)
Incremental heuristic search
Iterative deepening A* (IDA*)
Jump point search
Lifelong Planning A* (LPA*)
Simplified Memory bounded A* (SMA*)
Theta*
همچنین می‌توان از A* به صورت یک الگوریتم جستجوی دوجهته استفاده کرد که البته نیاز به کمی تغییرات دارد.
ارتباط با سایر الگوریتم‌ها

الگوریتم A* چیزی بین الگوریتم حریصانه و الگوریتم دکسترا است. از نظر در نظر گرفتن  h شبیه به الگوریتم حریصانه است در واقع اگر  g در A* صفر باشد یک الگوریتم حریصانه می‌شود. از نظر در نظر گرفتن  g شبیه به الگوریتم دکسترا است در واقع اگر  h در A* صفر باشد مشابه دکسترا عمل می‌کند.
از طرفی الگوریتم A* خود یک نمونه از برنامه‌نویسی پویا است.
کاربردها

الگوریتم A* در مسائل مسیریابی در بازی‌های کامپیوتری کاربرد گسترده‌ای دارد. همچنین در برنامه‌ریزی عصبی زبانی (NLP)، گرامر مستقل از متن تصادفی (PCFG) و مطالبی از این دست نیز کاربرد دارد.
تصویری از ربات شیکی
مثال از نقشه آلمان همراه مقادیر h در تمام شهرها. (وورتسبورگ هدف است.

در این مثال تمامی شماره‌ها اشتباه هستند و  h=15 می‌شود
تابع هیوریستیک منهتن
تابع هیوریستیک اقلیدسی
تابع هیوریستیک چبیشف
تابع هیوریستیک اکتایل
تفاوت کوتاهترین مسیر (قرمز) با مسیر اکتایل (آبی)
اوته ۶۳۴

نمایی از محل قرارگیری سیارک اوته ۶۳۴ در مدار – ۲۰۱۶
سیارک ۶۳۴ (به انگلیسی: 634 Ute، نامگذاری:1907ZN) ششصد و سی و چهارمین سیارک کشف شده‌است که در ۱۲ مه ۱۹۰۷ و در هایدلبرگ کشف شد.
قدر مطلق سیارک برابر ۹٫۶۰ است.
مدینا، شهرستان زاپاتا، تگزاس

| مدینا، شهرستان زاپاتا، تگزاس | مدینا، شهرستان زاپاتا، تگزاس |
| --- | --- |
حوزه سرشماری: حوزه سرشماری
مدینا، شهرستان زاپاتا، تگزاسجزیی از قلمرو ایالت تگزاس: مدینا، شهرستان زاپاتا، تگزاسجزیی از قلمرو ایالت تگزاس
مختصات: ۲۶°۵۵′۱۶″ شمالی ۹۹°۱۵′۳۴″ غربی﻿ / ﻿۲۶٫۹۲۱۱۱°شمالی ۹۹٫۲۵۹۴۴°غربی﻿ / 26.92111; -99.25944: مختصات: ۲۶°۵۵′۱۶″ شمالی ۹۹°۱۵′۳۴″ غربی﻿ / ﻿۲۶٫۹۲۱۱۱°شمالی ۹۹٫۲۵۹۴۴°غربی﻿ / 26.92111; -99.25944
کشور:  ایالات متحده آمریکا
ایالت: تگزاس
شهرستان: شهرستان زاپاتا، تگزاس
مساحت: مساحت
 • کل: ۱٫۸ مایل مربع (۴٫۶ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۱٫۸ مایل مربع (۴٫۶ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰ مایل مربع (۰٫۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۳۹۷ فوت (۱۲۱ متر)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۳۹۳۵
 • تراکم: ۲۲۰۰/مایل مربع (۸۶۰/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (منطقه زمانی مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
زیپ‌کد: ۷۸۰۷۶
کد FIPS: ۴۸–۴۷۴۰۶
شماره GNIS: ۱۸۵۲۷۳۵
مدینا (به انگلیسی: Medina) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان زاپاتا، تگزاس واقع شده‌است. مدینا ۴٫۶ کیلومتر مربع مساحت و ۳٬۹۳۵ نفر جمعیت دارد و ۱۲۱ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
اچ‌ام‌وای بریتانیا

| 0 | 1 |
| --- | --- |
پیشینه: پیشینه
مالک: 
سفارش ساخت::  ۵ فوریه ۱۹۵۲
آب‌اندازی::  ۱۶ ژوئن ۱۹۵۲
آغاز کار::  ۱۶ آوریل ۱۹۵۳
اعزام::  ۱۱ ژانویه ۱۹۵۴
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
گنجایش::  5,769 GT
درازا::  ۴۱۲ فوت (۱۲۶ متر)
پهنا::  ۵۵ فوت (۱۷ متر)
ارتفاع::  ۱۲۳ فوت (۳۷ متر)
آبخور::  ۱۵ فوت (۴٫۶ متر)
سرعت::  ۲۱٫۵ گره (۳۹٫۸ کیلومتر بر ساعت؛ ۲۴٫۷ مایل بر ساعت)
اچ‌ام‌وای بریتانیا (به انگلیسی: HMY Britannia) یک کشتی است که طول آن ۴۱۲ فوت (۱۲۶ متر) و ارتفاع آن ۱۲۳ فوت (۳۷ متر) می‌باشد. این کشتی در سال ۱۹۵۳ ساخته شد.
مرسا

| مرسا | مرسا |
| --- | --- |
شهر: شهر
مرساموقعیت مرسا در نقشه: مرساموقعیت مرسا در نقشه
مختصات: ۱۱°۴۰′ شمالی ۳۹°۳۹٫۵′ شرقی﻿ / ﻿۱۱٫۶۶۷°شمالی ۳۹٫۶۵۸۳°شرقی﻿ / 11.667; 39.6583: مختصات: ۱۱°۴۰′ شمالی ۳۹°۳۹٫۵′ شرقی﻿ / ﻿۱۱٫۶۶۷°شمالی ۳۹٫۶۵۸۳°شرقی﻿ / 11.667; 39.6583
کشور: اتیوپی،منطقه امهارا
ارتفاع: ۱۶۰۰ متر (۵۲۰۰ فوت)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳ (زمان شرق آفریقا)
مرسا (به لاتین: Mersa) یک منطقهٔ مسکونی در اتیوپی است. مرسا ۱٬۶۰۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
مرحله سوم

«مرحله سوم» (به انگلیسی: Third Stage) آلبومی از بوستون است که در سال ۱۹۸۶ میلادی منتشر شد.
مرحله دهانی

مرحلهٔ دهانی یا روان‌نَژَندی دهانی یکی از عارضه‌های روانشناختی است.
افراد مبتلا به این عارضه همواره به دنبال انجام اعمالی هستند که به تحریک دهان‌شان مرتبط است مانند گاز گرفتن، پستانک خوردن، مکیدن چوب سیگار و غیره. این عارضه نخستین بار توسط زیگموند فروید توضیح داده شد.
نوزادان به‌طور طبیعی در مرحله‌ای به نام «مرحله دهانی» به اکتشاف جهان از راه تماس با دهان می‌پردازند و تمایل به لمس همه چیز با دهان دارند. در برخی افراد این اشتها همچنان در سنین بالاتر هم بجا می‌ماند و ایشان را دچار عارضه روان‌نژندی دهانی می‌سازد.
اقتدار سه‌گانه

اقتدار سه‌گانه (به انگلیسی: Tripartite classification of authority) نوعی طبقه‌بندی اقتدار توسط ماکس وبر (۲۱ آوریل ۱۸۶۴–۱۴ ژوئن ۱۹۲۰) جامعه‌شناس آلمانی است. او سه سنخ آرمانی رهبری سیاسی مشروع، سلطه و اقتدار را متمایز کرد. او در مورد این سه نوع سلطه، در هر دو مقاله خود انواع سه‌گانه قاعده مشروعیت که در شاهکارش یعنی کتاب اقتصاد و جامعه منتشر شد مطلب نوشت. (نگاه کنید به وبر ۱۹۲۲/۱۹۷۸: ۲۱۵–۲۱۶) و در سخنرانی کلاسیک خود با عنوان سیاست به مثابه حرفه سخن گفت. (نگاه کنید به وبر ۱۹۱۹/۲۰۱۵: ۱۳۷–۱۳۸).
اقتدار کاریزماتیک (شخصیت، قهرمانی، رهبری، مذهبی)،
اقتدار سنتی (پدرسالاران، سلطه موروثی، فئودالیسم) و
اقتدار عقلانی - قانونی (قانون و دولت مدرن، بوروکراسی).
این سه نوع سنخ آرمانی هستند و بندرت به شکل خالص ظاهر می‌شوند.
از نظر وبر، اقتدار قدرتی است که توسط کسانی که در معرض آن هستند، مشروع هست. گفته می‌شود این سه شکل از اقتدار در یک «نظم توسعه سلسله مراتبی» ظاهر می‌شوند. دولت‌ها از «اقتدار کاریزماتیک» به «اقتدار سنتی» پیشرفت می‌کند و در نهایت به «اقتدار عقلانی - قانونی» می‌رسد که ویژگی یک لیبرال دموکراسی مدرن است.
سلطه کاریزماتیک

مقالهٔ اصلی: اقتدار کاریزماتیک
اقتدار کاریزماتیک ناشی از جذابیت شخصی یا قدرت یک شخصیت فردی است. وبر در یک سخنرانی به عنوان اقتدار موهبت فوق‌العاده و شخصی فیض (کاریزما) توصیف کرد. او آن را از دیگر اشکال اقتدار با بیان این که مردان از او [حاکم کاریزماتیک] به موجب سنت یا قانون اطاعت نمی‌کنند، بلکه به این دلیل است که به او ایمان دارند متمایز کرد. بنابراین تا زمانی که پیروان باورمند باشند که چنین قدرتی وجود دارد، قدرت یا توانایی‌های واقعی رهبر بی‌ربط است؛ بنابراین، به گفته وبر، حفظ اقتدار خود برای رهبران کاریزماتیک بسیار دشوار است زیرا پیروان باید به مشروعیت بخشیدن به اقتدار رهبر ادامه دهند. سلطه کاریزماتیک با قدرت قانونی - عقلانی و سنتی متفاوت است زیرا از سنت مستقر ناشی نمی‌شود بلکه بیشتر از اعتقاد پیروان به رهبر است. به گفته وبر، هنگامی که رهبر کاریزما خود را از دست می‌دهد یا می‌میرد، نظام‌های مبتنی بر اقتدار کاریزماتیک تمایل دارند به نظام‌های سنتی یا قانونی - عقلانی تبدیل شوند.
سلطه سنتی

مقالهٔ اصلی: اقتدار سنتی
در اقتدار سنتی، مشروعیت این نوع از اقتدار از سنت یا عرف ناشی می‌شود. وبر آن را «اقتدار دیروز ابدی» توصیف کرد و آن را منبع اقتدار سلطنت‌ها معرفی کرد. در این نوع سلطه، حقوق سنتی یک فرد یا گروه قدرتمند توسط زیردستان پذیرفته می‌شود یا حداقل به چالش کشیده نمی‌شود. فرد غالب می‌تواند یک رهبر قبیله، بزرگتر، رئیس یک خانواده، یک شخصیت مردسالار یا نخبگان مسلط باشد. از نظر تاریخی این مدل، رایج‌ترین نوع حکومت بوده‌است. به گفته وبر، نابرابری‌ها توسط اقتدار سنتی ایجاد و حفظ می‌شود. اگر این اقتدار به چالش کشیده نشود، رهبر یا گروه مسلط در قدرت باقی خواهد ماند. به نظر وبر، اقتدار سنتی مانع از توسعه اقتدار عقلانی - قانونی می‌شود.
سلطه عقلایی - قانونی

مقالهٔ اصلی: اقتدار عقلانی - قانونی
اقتدار قانونی که به عنوان اقتدار عقلانی - قانونی نیز شناخته می‌شود، جایی است که یک فرد یا مؤسسه به موجب مقام قانونی که دارند، قدرت را اعمال می‌کند. این مقام است که به جای صاحب منصب، اطاعت از مقام را می‌طلبد. به محض ترک سمت، اقتدار عقلانی - قانونی آنها از بین می‌رود. وبر قوانین منطقی ایجاد شده را به عنوان ویژگی اصلی این شکل از اقتدار شناسایی کرد. دموکراسی نمونه‌های بسیاری از رژیم‌های قانونی - عقلانی دارد. راه‌های مختلفی وجود دارد که از طریق آنها می‌توان اقتدار قانونی را توسعه داد. بسیاری از جوامع نظامی از قوانین و مقررات ایجاد کرده‌اند و اصول قانونی متعددی وجود دارد. با توسعه یک نظام حقوقی - عقلانی، احتمالاً نظام سیاسی نیز به همین ترتیب عقلانی می‌شود. قانون اساسی اسناد مکتوب، دفاتر تأسیس شده و انتخابات منظم اغلب با نظام‌های سیاسی قانونی - عقلانی مدرن همراه است. اینها در گذشته تمایل داشتند در تقابل با نظام‌های سنتی پیشین مانند نظام‌های سلطنتی توسعه پیدا کنند که در آن مجموعه قوانین به خوبی توسعه نیافته بودند. همان‌طور که این نظام‌ها به شیوه ای عقلانی توسعه می‌یابند، اقتدار شکل قانونی-عقلانی به خود می‌گیرد. کسانی که حکومت می‌کنند از حق قانونی مشروع این کار برخوردارند و افراد زیردست، قانونی بودن حاکمان را می‌پذیرند.
اگرچه اقتدار عقلانی - قانونی ممکن است توسط افراد زیردست به چالش کشیده شود، بعید است که منجر به تغییر سریع در ماهیت سیستم شود. به گفته وبر، این گونه مبارزه‌ها قدرت عمدتاً مبارزات سیاسی است و ممکن است بر اساس ملی‌گرایی یا قومیت باشد.
طبقه‌بندی اقتدار در بستر تاریخ

وبر همچنین خاطر نشان می‌کند سلطه قانونی پیشرفته‌ترین است و اینکه جوامع از داشتن اکثراً سنتی تکامل یافته‌اند و مقامات کاریزماتیک تا اکثراً عقلایی و قانونی زیرا بی‌ثباتی اقتدار کاریزماتیک ناگزیر آن را مجبور می‌کند تا به شکل ساختارمندتری از اقتدار روتین شود. به همین ترتیب او خاطر نشان می‌کند در نوع ناب حکومت سنتی، مقاومت کافی در برابر یک استاد می‌تواند منجر به انقلاب سنتی شود؛ بنابراین، او به حرکتی اجتناب‌ناپذیر به سمت ساختار اقتدار عقلانی - قانونی با استفاده از ساختاری بوروکراتیک اشاره می‌کند. این امر با مفهوم گسترده‌تر او از عقلانی شدن از طریق پیشنهاد اجتناب‌ناپذیر حرکت در این جهت مرتبط است؛ بنابراین گاهی می‌توان این نظریه را به عنوان بخشی از نظریه تکامل فرهنگی اجتماعی در نظر گرفت.
در اقتدار سنتی، مشروعیت اقتدار از سنت ناشی می‌شود، در قدرت کاریزماتیک از شخصیت و ویژگی‌های رهبری فرد (کاریزما) و در اختیار قانونی (یا عقلایی - قانونی) از قدرت‌هایی که بوروکراسی و از نظر قانونی به مناصب خاصی وابسته هستند. نمونه کلاسیک این سه نوع را می‌توان در دین یافت: کشیش (سنتی)، عیسی (کاریزما) و کلیسای کاتولیک رومی (قانونی - عقلانی). وبر همچنین این سه نوع را در سه شیوه اصلی تعارض خود درک کرد: اقتدار سنتی در گروه‌های وضعیتی، اقتدار کاریزماتیک در طبقه اجتماعی و اقتدار قانونی - عقلانی در سازمان‌های حزبی. به نظر او هر رابطه تاریخی بین حاکمان و حاکمان دارای عناصری است که بر اساس تمایز فوق قابل تحلیل است.
جدول مقایسه

| نوع اقتدار | اقتدار کاریزماتیک | اقتدار سنتی | اقتدار عقلانی - قانونی |
| --- | --- | --- | --- |
| نوع حاکم | رهبر کاریزماتیک | شخصیت غالب | مافوق عملکردی یا مقامات بوروکراتیک |
| موقعیت تعیین شده توسط | داشتن شخصیتی پویا | سنت یا روال تثبیت شده | مرجع قانونی |
| با استفاده از قانون | ویژگی‌های فوق‌العاده و قدرت‌های استثنایی | صفات اکتسابی یا ارثی (ارثی). | فضیلت هنجارها، احکام و سایر قوانین و مقررات به‌طور عقلایی تعیین شده‌است |
| مشروعیت | پیروزی و موفقیت برای جامعه | سنت یا روال تثبیت شده | اعتقاد عمومی به صحت صوری این قواعد و کسانی که آنها را وضع می‌کنند، یک مرجع مشروع تلقی می‌شوند |
| وفاداری | وفاداری و فداکاری بین فردی و شخصی | بر اساس بیعت‌های سنتی | به اختیار / قوانین |
| انسجام | از نظر عاطفی ناپایدار و فرار | احساس هدف مشترک | رعایت قوانین (به نظریه انحراف نظریه انحراف مرتن مراجعه کنید. |
| رهبری | حاکمان و پیروان (شاگردان) | اشکال تثبیت شده رفتار اجتماعی | قوانین، نه حاکمان |
کتاب‌شناسی

وبر، ماکس (۱۹۷۸/۱۹۲۲): اقتصاد و جامعه ویرایش شده توسط گونتر راث و کلاوس ویتیک. برکلی: انتشارات دانشگاه کالیفرنیا.
وبر، ماکس (۲۰۱۵/۱۹۱۹): سیاست به مثابه حرفه در عقل‌گرایی وبر و جامعه مدرن. ویرایش و ترجمه تونی واترز و داگمار واترز، نیویورک: پالگریو
مک‌میلان، ۲۰۱۵، صص ۱۲۹–۱۹۸.
درگاه سیاست
درگاه جامعه
نیوک سفلی

| نیوک سفلی | نیوک سفلی |
| --- | --- |
روستا: روستا
نیوک سفلیموقعیت در ایراننمایش نقشه ایراننیوک سفلینیوک سفلی (استان یزد)نمایش نقشه استان یزد: نیوک سفلیموقعیت در ایراننمایش نقشه ایراننیوک سفلینیوک سفلی (استان یزد)نمایش نقشه استان یزد
مختصات: ۳۲°۱′ شمالی ۵۳°۴۴′ شرقی﻿ / ﻿۳۲٫۰۱۷°شمالی ۵۳٫۷۳۳°شرقی﻿ / 32.017; 53.733: مختصات: ۳۲°۱′ شمالی ۵۳°۴۴′ شرقی﻿ / ﻿۳۲٫۰۱۷°شمالی ۵۳٫۷۳۳°شرقی﻿ / 32.017; 53.733
کشور: ایران
استان: یزد
شهرستان: صدوق
بخش: بخش خضرآباد
دهستان: ندوشن
جمعیت: ۱۱۲ نفر (سرشماری ۹۵)
نیوک سفلی، روستایی از توابع بخش خضرآباد شهرستان صدوق در استان یزد ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان ندوشن قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۹۰ نفر (۳۰خانوار) بوده‌است.
اندیس بارکاه

| بارکاه> موقعیت | بارکاه> موقعیت |
| --- | --- |
استان: استان خراسان
شهر: حوالی سلطان آباد
مشخصات فنی معدن: مشخصات فنی معدن
نام اندیس: بارکاه
نوع اندیس: غیرفلزی
نام ماده: باریت
نوع ماده: غیر فلزی
بارکاه یک اندیس غیرفلزی است که در حوالی شهر سلطان آباد استان خراسان قرار دارد و مادهٔ معدنی موجود در آن، باریت است.
ماکس وایلر (هنرمند)

| ماکس وایلر | ماکس وایلر |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۷ اوت ۱۹۱۰ ابسام
درگذشت: ۲۹ ژانویهٔ ۲۰۰۱ وین
ملیت: اتریش
ماکس وایلر (انگلیسی: Max Weiler; ۲۷ اوت ۱۹۱۰ – ۲۹ ژانویهٔ ۲۰۰۱) نقاش، و استاد دانشگاه اهل اتریش بود.
مدرسه دخترانه هریپسیمه (ایروان)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
اطلاعات کلی: اطلاعات کلی
آدرس: خیابان آمیریان، ناحیه کنترون، ایروان
کشور:  ارمنستان
پایان: ۱۸۵۰
مدرسه دخترانه هریپسیمه (ارمنی: Հռիփսիմյան օրիորդաց դպրոց) یک دبیرستان تماماً دخترانه است که در سال ۱۸۵۰ در ایروان در فرمانداری ایروان (آن زمان بخشی از امپراتوری روسیه) بنیانگذاری شد که در خیابان آمیریان واقع شده‌است. ساختمان دبیرستان نامحدود است و فهرستی از آثار تاریخی و فرهنگی ثبتی در ناحیه کنترون ایروان در ارمنستان را شامل می‌شود.
این مدرسه در سال ۱۸۵۰ توسط شعبه ایروان جماعت خیریه زنان نینا مقدس بنیانگذاری شد.