stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ریال ایران
طرح اصلاح پول ملی ایران

مقالهٔ اصلی: طرح اصلاح پول ملی ایران
از اواخر دههٔ ۱۳۸۰ به دلیل تورم بالا و پایین آمدن ارزش پولی ایران، زمزمه حذف صفر از پول ایران شنیده شده‌است. علاوه بر این، چون واژه «ریال» ریشهٔ اسپانیایی دارد و دارای سابقهٔ تاریخی در ایران نیست و مهم‌تر از همه در میان مردم مقبولیت نیافته‌است قرار شده‌است یکای پول جدیدی به جای آن برگزیده شود. مقرر گردید در این باره از مردم نظرخواهی شود.
جمع‌بندی «نظرسنجی‌ها» یکی از معیارهایی است که در تعیین نام یکای اصلی و فرعی پول ملی ملاک تصمیم‌گیری خواهد بود. اما سایر ابعاد کارشناسی و ملاحظات فرهنگی، تاریخی، آواشناسی، قومیتی و ارزشی نیز قطعاً باید مورد توجه باشد. برآیند همگی این ابعاد مشخص خواهد کرد که نام یکاهای اصلی و فرعی پول ملی چه خواهد بود. احمد خاتمی پیشنهاد گونه نامی را برای یکای پول ملی تکذیب کرد.
در روز ۱۶ دی ۱۳۹۷ عبدالناصر همتی، رئیس‌کل بانک مرکزی با بیان اینکه لایحه حذف چهار صفر از پول ملی را به دولت ارائه کرده‌ام، تصریح کرد: «با توجه به عرف چند ۱۰ سال گذشته در بین مردم، پیشنهاد شده هر ۱۰ هزار ریال فعلی معادل یک تومان و هر تومان معادل ۱۰۰ قران باشد.»[نیازمند منبع]
لایحه اصلاح واحد پول در جلسه مورخ نهم مرداد ۱۳۹۸ به تصویب هیئت دولت رسید. در این لایحه ضمن تغییر واحد پول ایران از ریال به تومان، چهار صفر نیز از آن حذف شد.
پس از فرستادن این طرح به مجلس از طرف رئیس‌جمهور، اعلام شد که واحد پول خرد ملی به نام «قران» تغییر خواهد کرد.
روش‌های تقویت پول ملی

ارزش پول ملی به میزان تولیدات اقتصاد، و به ارزش تولیدات در بازارهای بین‌المللی بستگی دارد. هر چقدر تقاضای بین‌المللی برای کالاهای صادراتی یک کشور بیشتر شد، ارزش پول آن کشور بیشتر می‌شود. پس راه تقویت پول ملی، محقق کردن رشد اقتصادی و افزایش تجارت خارجی کشور هست. راه دیگر توسعه تجارت خارجی می‌باشد که تحقق این امور در حیطه اختیارات بانک مرکزی نیست. بخشی از این امور به سیاستگذاری بودجه‌ای مرتبط می‌شود، بخشی هم به سیاستگذاری خارجی؛ ولی بانک مرکزی در جهت تقویت پول ملی می‌تواند از دو ابزار استفاده کند:
۱- ابزار اول فروش ذخایر ارزی است. اگر بانک مرکزی عرضه ارز را افزایش دهد در کوتاه مدت ارزش پولی ملی زیاد می‌شود. اما چون ذخایر ارزی کم شده‌است، به زودی نوسانات ارزی زیاد می‌شود، و این اشکال اول این ابزار هست.
اشکال دوم اینکه فروش بیش از حد ذخایر ارزی بانک مرکزی منجر به کاهش پایه پولی می‌شود. کاهش پایه پولی، نرخ بهره در بازار بین بانکی را افزایش داده و این افزایش نرخ، هزینه بانکها را افزایش می‌دهد که باعث کاهش عرضه تسهیلات و افزایش نرخ بهره خواهد شد؛ یعنی فروش بیش از حد ذخایر، از محل کاهش پایه پولی، نرخ بهره را افزایش می‌دهد.
علاوه بر آن، کاهش پایه‌پولی، بانکهای بدون پول نقد را نیازمند به اضافه برداشت خواهد کرد. این بانکها، با اضافه برداشت از بانک مرکزی، باز پایه‌پولی را افزایش می‌دهند، با این تفاوت که حالا نرخ بهره نیز بالاتر است.
در اقتصاد به این گونه پدیده‌ها تبعات غیرعمدی گفته می‌شود.
۲- ابزار دوم بانک مرکزی کاهش سرعت رشد نقدینگی است. در بلندمدت، قیمت ارز متناسب با رشد نقدینگی منهای رشد اقتصادی رشد می‌کند. به این معنا که علاوه بر رشد اقتصادی، رشد نقدینگی هم بر ارزش پول ملی اثر می‌گذارد.
نرخ کنونی ارز

|  نرخ ارز کنونی برای IRR  |  نرخ ارز کنونی برای IRR  |
| --- | --- |
از XE.com:: AUD CAD CHF CNY EUR GBP INR JPY KRW RUB TRY USD
از یاهو! فاینانس:: AUD CAD CHF CNY EUR GBP INR JPY KRW RUB TRY USD
اسکناس ۵۰۰ ریالی (معادل ۵ پهلوی) متعلق به فروردین سال ۱۳۱۷ خورشیدی با تمثال رضاشاه و نشان شیر و خورشید
ارزش ریال ایران در مقابل دلار آمریکا (دلار بر حسب ریال بین سال‌های ۲۰۰۰ تا ۲۰۱۷ میلادی)
گرگ کاپلان

| گرگ کاپلان | گرگ کاپلان |
| --- | --- |
فعالیت دانشگاهی: فعالیت دانشگاهی
زمینه: اقتصاد کلان
نهاد: دانشگاه شیکاگو
دانشگاه: دانشگاه نیویورک (Ph.D. , 2009) LSE (Msc. , 2002)
استاد دکترا: توماس جی. سارجنت؛ Richard Blundell; Gianluca Violante
مشارکت‌ها: HANK; Wealthy hand-to-mouth
جوایز: فلوشیپ تحقیقاتی آلفرد پی. اسلوان (۲۰۱۵)؛ جایزه اقتصاد در بانکداری مرکزی (۲۰۱۹)
 :  
گرگ کاپلان (Greg Kaplan)، استاد اقتصاد در دانشگاه شیکاگو است. پژوهش وی دربرگیرنده حوزه‌های اقتصاد کلان، اقتصاد کار و اقتصاد خرد کاربردی، با تمرکز بر مسائل توزیعی، می‌باشد.
تحصیلات و حرفه

گرگ کاپلان با کسب مدرک لیسانس بازرگانی (BCom) در ۲۰۰۰ میلادی از دانشگاه مک‌کواری فارغ‌التحصیل گردید. او به تحصیلات خود ادامه داده و مدرک فوق لیسانس علوم (MSc) خود را در رشته اقتصاد در ۲۰۰۲ میلادی از مدرسه اقتصاد لندن به‌دست‌آورد. او دوره دکترای تخصصی را در ۲۰۰۹ میلادی در دانشگاه نیویورک به اتمام رساند. پس از این‌که او در ۲۰۰۹ میلادی با دریافت مدرک دکترا از دانشگاه نیویورک فارغ‌التحصیل گردید، برای یک سال در بانک فدرال رزرو مینیاپولیس کار کرد. سپس او در دانشگاه پنسیلوانیا به عنوان استادیار گماشته شد. او فیلادلفیا را در ۲۰۱۲ میلادی برای سمت استادیاری در دانشگاه پرنستون درک کرد و در ۲۰۱۵ میلادی به استاد تمام ترفیع داده شد. دانشگاه شیکاگو در ۲۰۱۶ میلادی وی را به عنوان استاد اقتصاد گماشت.
پژوهش > امور مالی خانه‌داری

کاپلان طی مقالهٔ ۲۰۱۴ با جیانلوکا ویولانتی و جاستین ویندر نشان می‌دهد که یک تعداد بزرگ خانواده‌ها علی‌رغم داشتن مقدار قابل توجه ثروت ثابت، ثروت سیال اندکی دارند. نویسندگان این‌گونه خانواده‌ها را «ثروت‌مند دست-به-دهن» توصیف می‌کنند. چون ثروت‌مند دست-به-دهن مقدار اندکی ثروت سیال دارد، آن‌ها به‌طور قوی به تکان‌های درآمدی گذرا واکنش نشان داده و از این‌رو میل نهایی به مصرف (MPC) بلند دارند. این امر تبعات مهمی در سیاست مالی و پولی دارد (به مدل‌های هانک (HANK) مراجعه نمایید). کاپلان همراه با جیانلوکا ویولانتی، همچنین نشان می‌دهد که مدل‌های متشکل از ثروت‌مند دست-به-دهن (یعنی، یک دارایی سیال و یک دارایی ثابت) نسبت به مدل‌های استاندارد یک-دارایی که با مدارک تجربی سازگار است، در هنگام تکان‌های مالی به‌طور مجموعی یک مرتبه واکنش بالاتر از خود نشان می‌دهند.
پژوهش > مدل‌های نئو-کینزی کارگزار نامتجانس

در ۲۰۱۸ میلادی، کاپلان همراه با بنجامین مول و جیانلوکا ویولانتی اصطلاح جدید HANK (مدل نئو-کینزی کارگزار نامتجانس) را معرفی نمودند تا ادبیات در حال ظهور پیرامون نامتجانس بودن خانوار در مدل‌های اقتصاد نئو-کینزی را تشریح نمایند. آن‌ها استدلال می‌نمایند که سیاست‌های پولی اغلب بر مبنای تأثیرات عمومی تعادل در بازار اعمال می‌گردد، نه بر مبنای مجراهای‌های تعویض میان دوره‌ای معیاری. دلیل آن این است که یک قسمت برجسته خانواده‌ها میل نهایی به مصرف بالایی از خود نشان می‌دهند، کسانی که رفتار مصرفی آن‌ها قویاً به تغییرات در درآمد قابل خرج واکنش نشان می‌دهد. چون تساوی ریکاردی در مدل‌های HANK کارایی ندارد، واکنش مقامات مالی به یک تکان پولی، برای تشخیص واکنش کلی اقتصاد کلان یک امر کلیدی است.
سایر فعالیت‌ها

کاپلان ویراستار ژورنال اقتصاد سیاسی، عضو پژوهشی در دفتر ملی پژوهش اقتصادی و عضو پژوهشی در مؤسسه مطالعات مالی است. وی همچنین مشاور اقتصادی در بانک فدرال رزرو شیکاگو است.
وی در ۲۰۱۵ میلادی فلوشیپ بنیاد سلوان را به‌دست‌آورد. در ۲۰۲۰ میلادی انجمن اقتصادسنجی او را به عنوان عضو انتخاب نمود.
گره (شبکه)

در شبکه های مخابراتی، یک گره (به لاتین 'knot')، یا یک نقطه توزیع مجدد یا یک نقطه پایانی ارتباطات است. تعریف گره به شبکه و لایه پروتکل مورد بحث بستگی دارد. گره شبکه فیزیکی یک وسیله الکترونیکی است که به یک شبکه متصل می‌شود، و قادر به ایجاد، دریافت یا انتقال اطلاعات از طریق یک کانال ارتباطی است. در نتیجه یک نقطه توزیع غیر فعال مانند یک تابلوی توزیع یا پچ پنل گره محسوب نمی‌شود.
شبکه های کامپیوتر

در ارتباطات داده‌ای، گره شبکه فیزیکی ممکن است تجهیزات ارتباطی داده (DCE) مانند مودم، هاب ، پل یا سوئیچ یا تجهیزات ترمینال داده (DTE) مانند گوشی تلفن دیجیتال، چاپگر یا کامپیوتر میزبان باشد.
اگر شبکه مورد نظر یک شبکه محلی  (LAN) یا یک شبکه گسترده (WAN) باشد، هر گره LAN یا WAN که در لایه پیوند داده شرکت می‌کند، باید یک آدرس شبکه به طور معمول برای هر کنترل کننده رابط شبکه که دارد، داشته باشد. به عنوان مثال می توان به کامپیوتر، مودم DSL با رابط اترنت و نقطه دسترسی بی سیم اشاره کرد. تجهیزات، مانند هاب اترنت یا مودم با رابط سریال، که فقط در زیر لایه پیوند داده کار می‌کنند، نیازی به آدرس شبکه ندارند.[نیازمند منبع]
اگر شبکه مورد نظر اینترنت یا اینترانت باشد، بسیاری از گره‌های شبکه فیزیکی کامپیوترهای میزبان هستند که به آنها گره های اینترنتی نیز گفته می‌شود و توسط یک آدرس IP شناسایی می‌شوند.همچنین همه میزبان‌ها گره‌های شبکه فیزیکی هستند. با این حال، برخی از دستگاه های لایه پیوند داده مانند سوئیچ‌ها، پل‌ها و نقاط دسترسی بی‌سیم آدرس IP میزبان ندارند (به استثنای بعضی برای اهداف اداری)، و گره اینترنت یا میزبان محسوب نمی‌شوند، اما گره‌های شبکه فیزیکی و گره‌های LAN محسوب می‌شوند.
مخابرات

در شبکه تلفن ثابت، یک گره ممکن است یک مرکز تلفن عمومی یا خصوصی، یک گردآورنده از راه دور یا یک رایانه که برخی خدمات شبکه هوشمند را ارائه می‌دهد، باشد. در ارتباطات سلولی، نقاط سوئیچینگ و پایگاه‌های داده مانند کنترل کننده ایستگاه Base، ثبت مکان در منزل ، گره پشتیبانی Gateway GPRS (GGSN) و گره پشتیبانی GPRS (SGSN) نمونه هایی از گره‌ها هستند. ایستگاه های پایه شبکه سلولی در این زمینه گره محسوب نمی‌شوند.
در سیستم‌های تلویزیون کابلی (CATV)، این اصطلاح زمینه گسترده‌تری به خود گرفته و به طور کلی با گره فیبر نوری مرتبط است. این همان دسته از خانه‌ها یا مشاغل در یک منطقه جغرافیایی خاص است که از یک گیرنده فیبر نوری مشترک سرویس می‌گیرند. یک گره فیبر نوری به طور کلی با توجه به تعداد "خانه های عبوری" که توسط آن گره فیبر خاص ارائه می شود، توصیف می‌شود.
سیستم های توزیع شده

اگر شبکه مورد نظر یک سیستم توزیع شده باشد، گره ها کلاینت‌، سرور یا همتا هستند. یک همتا(همکار) ممکن است گاهی به عنوان کلاینت، گاهی سرور عمل کند. در یک شبکه همتا یا همپوشانی، به گره‌هایی که به طور فعال داده‌ها را به سمت سایر دستگاه های شبکه و همچنین خودشان هدایت می‌کنند ، ابرگره می‌گویند.
سیستم های توزیع شده ممکن است گاهی از گره های مجازی استفاده کنند تا سیستم از ناهمگنی گره‌ها غافل نشود. این مسئله با الگوریتم های خاصی مانند هش کردن سازگار مثل موردی که در دینامو آمازون وجود دارد، برطرف می‌شود.
در داخل یک شبکه کامپیوتری گسترده، به تک رایانه‌های موجود در حاشیه شبکه، آن‌هایی که شبکه های دیگر را نیز متصل نمی‌کنند و آن‌هایی که اغلب به طور گذرا به یک یا چند ابر متصل می‌شوند، گره‌های انتهایی نامیده می‌شوند. به طور معمول، در ساختار رایانش ابری ، کاربر شخصی یا رایانه مشتری که به یک ابر مدیریت شده متصل می‌شود، گره انتهایی نامیده می شود. از آن‌جا که این رایانه ها بخشی از شبکه هستند که هنوز توسط میزبان ابر کنترل نشده‌اند‌، خطرات قابل توجهی را برای کل ابر ایجاد می‌کنند. این مشکل گره پایان نامیده می‌شود. چندین روش برای رفع این مشکل وجود دارد اما همه آنها نیاز به ایجاد اعتماد به کامپیوتر گره انتهایی دارند.
کدگذاری گولومب

کدگذاری گولومب (به انگلیسی: Golomb coding) یا رمزگذاری گولومب یک روش فشرده سازی بدون اتلاف اطلاعات  است از خانواده‌ای از رمزهای فشرده سازی داده که توسط سلیمان دبلیو گلومب در دهه 1960 ابداع شده است. حروف الفبایی از یک توزیع هندسی تبعیت می‌کنند، از رمزنگاری Golomb به عنوان یک رمز پیشوندی مطلوب استفاده می کنند. باعث می‌شود که رمزگذاری Golomb بسیار مناسب برای موقعیت‌هایی باشد که در آن احتمال وقوع مقادیر کوچک در جریان ورودی، به طور قابل توجهی نسبت به مقادیر بزرگ بیشتر است.
رمزگذاری رایس

رمزگذاری Rice (اختراع شده توسط رابرت اف. رایس ) به استفاده از زیرمجموعه‌ای از خانواده کدهای Golomb، برای تولید یک رمز پیشوندی ساده‌تر (اما نه لزوما بهینه) اشاره دارد. رایس از این مجموعه رمزها در یک قالب رمز گذاری انطباقی استفاده کرد. منظور از "رمزگذاری رایس" همچنین می‌تواند آن قالب رمزگذاری انطباقی و یا استفاده از آن زیر مجموعه از کدهای Golomb باشد. در حالی که رمزگذاری Golomb دارای یک پارامتر قابل تنظیم است که می‌تواند هر عدد صحیح مثبت باشد، کدهای رایس آن‌هایی هستند که پارامتر قابل تنظیم آن، عددی به صورت  2^{n} است. از آنجایی که کامپیوتر‌ها با منطق دودویی کار می‌کنند، این امر باعث می‌شود تا رمزگذاری رایس برای استفاده در کامپیوتر بسیار راحت باشد زیرا به راحتی می‌توان آن را در عدد 2 ضرب و تقسیم کرد.
رایس بسیار علاقه‌مند بود تا این زیرمجموعه ساده‌تر را ارائه کند؛ به این دلیل که توزیع‌های هندسی اغلب با زمان تغییر می‌کنند، یا که دقیقاً شناخته شده نیستند و یا هر دو. بنابراین انتخاب رمز به ظاهر بهینه ممکن است چندان سودمند نباشد.
رمزگذاری رایس به عنوان مرحله رمزگذاری آنتروپی در تعدادی از روش های فشرده سازی تصویر بدون اتلاف و فشرده سازی داده‌های صوتی استفاده می‌شود.
بررسی کلی > ساختار کدها

رمزگذاری Golomb از یک پارامتر قابل تنظیم  M برای تقسیم مقدار ورودی  N به دو بخش استفاده می‌کند:  q، نتیجه تقسیم توسط  M و  r، باقی‌مانده. خارج قسمت در قالب رمزگذاری یگانی (unary) و به دنبال آن مقدار باقی‌مانده در رمزگذاری دودویی منقطع قرار می‌گیرد. اگر  M=1 باشد، کدگذاری Golomb معادل کدگذاری یگانی است.
رمزهای Golomb-Rice را می‌توان به عنوان رمزهایی در نظر گرفت که عددی را مشخص می‌کند که در موقعیت  bin(q)، و آفست  bin(q) قرار دارد. شکل بالا موقعیت q و افست r را برای رمزگذاری عدد صحیح N با استفاده از پارامتر M در روش Golomb-Rice را نشان می دهد.
عموماً، این دو بخش با عبارات زیر بیان می‌شوند، به طوری که  x عددی است که می‌بایست رمزگذاری شود:
و
توجه داشته باشید که  r می‌تواند متشکل از مقادیر متفاوتی از نظر تعداد بیت‌ها باشد. به طور مشخص،  r برای رمزگذاری رایس تنها دارای b بیت است و برای رمزگذاری Golomb بین b-1 و b بیت متغیر است (یعنی M عددی به صورت  2^{n} نیست). فرض کنید  b=\lceil \log _{2}(M)\rceil  باشد. اگر  0\leq r<2^{b}-M باشد، باید از b-1 بیت برای رمزگذاری r استفاده ‌شود. اگر  2^{b}-M\leq r<M باشد باید از b بیت برای رمزگذاری r استفاده کنیم. واضح است که اگر M عددی به صورت  2^{n} باشد،  b=\log _{2}(M) است. همچنین می‌توانیم تمام مقادیر r را با b بیت رمزگذاری کنیم.
پارامتر M تابعی از فرآیند برنولی متناظر آن است، که به صورت احتمال موفقیت در یک آزمایش برنولی معین، به صورت پارامتری به شکل  p=P(X=0)  می‌باشد. M یا میانه توزیع و یا میانه 1± است. با استفاده از این نابرابری‌ها قابل تعیین است:
که با کمک عبارت زیر حل می‌شود
رمزنگاری Golomb برای این توزیع معادل رمزگذاری هافمن برای احتمالات مشابه است؛ اگر این امکان وجود داشت که رمز هافمن را محاسبه کنیم.
بررسی کلی > استفاده با اعداد صحیح علامت دار

طرح‌واره Golomb طوری طراحی شده بود تا دنباله‌ای از اعداد غیر منفی را رمزگذاری کند. با این وجود، به راحتی می‌توان آن را با استفاده از یک طرح همپوشانی و در‌هم‌آمیزی طوری بسط داد تا برای دنباله های دارای اعداد منفی نیز آن را بپذیریم. که در آن تمام مقادیر با روشی خاص و برگشت پذیر به اعداد مثبت نگاشت می‌شوند. دنباله اینگونه آغاز می‌شود: 0، 1-، 1، 2-، 2، 3-، 3، 4-، 4 ... . n اُمین عدد منفی (یعنی n-) به n اُمین عدد فرد (یعنی 2n-1) و m اُمین مقدار مثبت به m اُمین عدد زوج (یعنی 2m) نگاشت می‌شود. این روند به صورت ریاضی به این صورت بیان شود: یک مقدار مثبت  x نگاشت شده است به (  x^{\prime }=2|x|=2x,x\geq 0 ) و یک مقدار منفی  y نگاشت شده است به (  y^{\prime }=2|y|-1=-2y-1,y<0 ) چنین نگاشتی ممکن است برای سادگی استفاده شود، حتی اگر بهینه‌ترین حالت ممکن نباشد. رمزهایی که برای توزیع‌های هندسی دو طرفه واقعاً بهینه باشند، شامل انواع مختلفی از رمز Golomb هستند، بسته به اینکه پارامترهای توزیع چه باشند؛ از جمله همین مورد.
الگوریتم ساده

به روش زیر توجه کنید. این رمزگذاری Rice-Golomb است، به طوری که رمز باقیمانده از رمزگذاری دودویی منقطع ساده استفاده می‌کند، که همچنین با نام "رمزگذاری رایس" نیز شناخته می‌شود (سایر رمزگذاری های با طول متغیر دودویی، مانند رمزگذاری های حسابی یا هافمن، برای رمزهای باقیمانده نیز امکان پذیر است؛ اگر توزیع آماری رمزهای باقیمانده خطی و مسطح نباشد، و خصوصاً وقتی که همه باقی‌مانده‌های ممکن بعد از تقسیم استفاده نشده باشند). در این الگوریتم، اگر پارامتر M عددی به صورت  2^{n} باشد، معادل ساده ای از رمزگذاری رایس می‌شود.
پارامتر M را بر روی یک عدد صحیح ثابت قرار بده.
برای N (عددی که باید رمزگذاری شود)، تعیین کن:
[quotient = q = int[N/M
remainder = r = N%M
Codeword تولید کن
قالب رمز: <Quotient Code> <Code Remainder> ، به صورتی که:
رمز Quotient در رمزنگاری یگانی (unary):
رشته‌ای به طول q از بیت 1 بنویس (جایگزین: رشته‌ای از بیت 0)
یک بیت 0 بنویس (یا متناظراً یک بیت 1)
رمز Remainder (در رمزگذاری دودویی منقطع )
b=\lfloor \log _{2}(M)\rfloor
اگر  r<2^{b+1}-M بود: r را با استفاده از b بیت در نمایش دودویی رمز کن.
اگر  r\geq 2^{b+1}-M بود: رقم   r+2^{b+1}-M را در نمایش دودویی با استفاده از b بیت 1 رمز کن.
مثال

فرض کنید M = 10 باشد. بدین ترتیب  b=\lceil \log _{2}(10)\rceil =4. به طور خلاصه:
2^{b}-M=16-10=6
به عنوان مثال، با رمزگذاری Rice-Golomb با تعیین M = 10، عدد 42 در مبنای 10، ابتدا به q = 4 ،r = 2 تقسیم می‌شود و اینگونه رمزگذاری می‌شود: {qcode(q),rcode(r)=qcode(4),rcode(2)=11110,010}(لازم نیست که ویرگول جداکننده را در جریان خروجی رمزگذاری کنید، زیرا 0 در انتهای کد q برای تعیین زمانی که q به پایان می رسد و  r شروع می شود کفایت می‌کند؛ هر دو رمز qcode و rcode خودمحدودکننده هستند).
استفاده برای رمزگذاری به میزان زمان اجرا

الفبایی شامل دو نماد یا مجموعه ای از دو رویدادِ P و Q به ترتیب با احتمال‌های p و  {1-p}، به طوری که  {p\geq 1/2} داده شده است. رمزگذاری Golomb می‌تواند برای رمزگذاری تعدادی صفر یا چند P که توسط Q های تکی از هم جدا شده استفاده شود. در این کاربرد، بهترین مقدار پارامتر M، نزدیکترین عدد صحیح به  {\frac {-1}{\log _{2}p}} است . وقتی p = 1/2 ،M = 1 باشند و کد Golomb با یگانی مطابقت دارد (  {n\geq 0} تا P و به دنبال آن یک Q به صورت n تا یک و به دنبال آن یک صفر رمزگذاری می‌شود). اگر رمز ساده‌تر مد نظر باشد، می‌توان پارامتر  b در Golomb-Rice (یعنی پارامتر   M=2^{b} گولومب) را مساوی نزدیکترین عدد صحیح به  -\log _{2}(-\log _{2}p) قرار داد؛ اگرچه ممکن است همیشه بهترین مقدار نباشد، اما معمولاً بهترین مقدار برای Rice است و عملکرد فشرده سازی آن خیلی نزدیک به رمز گولومبِ بهینه است. (خود رایس پیشنهاد داد تا از رمزهای مختلف برای داده های یکسان استفاده شود تا بفهمیم کدام یک بهترین روش است. بعد تر، محققی از آزمایشگاه JPL روش‌های مختلفی را برای بهینه سازی یا تخمین پارامتر برای رمز ارائه داد.  )
استفاده از رمز رایس با یک قسمت دودویی که  b بیت برای به دنباله های رمزگذاری طول اجرا به طوری که در آن P دارای احتمال  p باشد را در نظر بگیرید. اگر  \mathbb {P} [\mathbf {bit~is~part~of~} k\mathbf {-run} ] احتمال این باشد که یک بیت بخشی از یک دنباله  k تایی باشد (  k-1 تا  P و یک Q) و  (\mathbf {compression~ratio~of~} k\mathbf {-run} ) نرخ فشرده سازی آن دنباله باشد، سپس نرخ فشرده سازی مورد انتظار به صورت زیر است: {\begin{aligned}\mathbb {E} [\mathbf {compression~ratio} ]&=\sum _{k=1}^{\infty }(\mathbf {compression~ratio~of~} k\mathbf {-run} )\cdot \mathbb {P} [\mathbf {bit~is~part~of~} k\mathbf {-run} ]\\&=\sum _{k=1}^{\infty }{\frac {b+1+\lfloor 2^{-b}(k-1)\rfloor }{k}}\cdot kp^{k-1}(1-p)^{2}\\&=(1-p)^{2}\sum _{j=0}^{\infty }(b+1+j)\cdot \sum _{i=j2^{b}+1}^{(j+1)2^{b}}p^{i-1}\\&=(1-p)^{2}\sum _{j=0}^{\infty }(b+1+j)\cdot \left(p^{2^{b}j}-p^{2^{b}(j+1)}\right)\\&=(1-p)\cdot \left(b+\sum _{m=0}^{\infty }p^{2^{b}m}\right)\\&=(1-p)\cdot \left(b+{\left(1-p^{2^{b}}\right)}^{-1}\right)\\\end{aligned}}
فشرده سازی اغلب این گونه بیان می شود: 1-\mathbb {E} [\mathbf {compression~ratio} ] ، نسبت فشرده شده است. برای  p\approx 1، روش رمزگذاری طول اجرا در نسبت فشرده سازی به آنتروپی نزدیک می‌شود. به عنوان مثال، با در استفاده از کد رایس، تعیین  b=6 برای  p=0.99، بازده  91.89\% برای فشرده سازی را نتیجه می‌دهد، در حالی که حد آنتروپی  91.92\% است.
رمزگذاری گولومب-رایسِ طول اجرای انطباقی

هنگامی که توزیع احتمال برای اعداد صحیح شناخته شده نیست، نمی توان پارامتر بهینه برای رمزگذار Golomb-Rice را تعیین کرد. بنابراین، در بسیاری از برنامه‌ها، از یک رویکردِ دو-گذر استفاده می‌شود: اول، بلوک داده اسکن می‌شود تا یک تابع چگالی احتمال (PDF) برای داده‌ها را تخمین بزند. سپس پارامتر Golomb-Rice از PDF تخمین زده شده تعیین می‌شود. نوع ساده‌تر آن است که فرض کنیم PDF متعلق به یک خانواده پارامتری شده است، پارامترهای PDF را از داده ها برآورد کنیم، و سپس پارامتر بهینه Golomb-Rice را محاسبه کنیم. این رویکردی است که مورد استفاده در اکثر برنامه های مورد بحث در زیر است.
یک روش جایگزین برای اینکه داده های عدد صحیح که PDF آن مشخص نیست یا متغیر است را با بازدهی بالا رمزگذاری کنیم این است از رمزگذار سازگار-برگشتی استفاده کنیم. روش Run-length Golomb-Rice (RLGR) با استفاده از یک الگوریتم بسیار ساده که پارامتر Golomb-Rice را بر اساس آخرین نماد رمز شده، کم و زیاد می‌کند، این نتیجه را بدست می‌آورد. یک رمزگشا نیز می‌تواند از همان قاعده پیروی کند تا تغییرات پارامترهای رمزگذاری را ردیابی کند، بنابراین هیچ اطلاعات جانبی بجز داده های رمزگذاری، لازم نیست که منتقل شود. با فرض یک PDF Gaussian عمومی شده، که طیف گسترده‌ای از آماری را که در داده‌هایی از قبیل خطاهای پیش‌بینی دیده می‌شود یا ضرایب تبدیل‌شده در کدک‌های چندرسانه‌ای را نشان می‌دهد، الگوریتم رمزگذاری RLGR می‌تواند در چنین برنامه هایی عملکرد بسیار خوبی داشته باشد.
استفاده ها

تعداد بیشماری از رمزگذارهای سیگنال‌ از رمز رایس برای باقی مانده‌های پیش بینی استفاده می‌کنند. در الگوریتم‌های پیش‌بینی، چنین باقیمانده‌هایی معمولاً در یک توزیع هندسی دو طرفه قرار می‌گیرند، در مقایسه با باقیمانده های بزرگ، باقی مانده های کوچک بیشتر از متداول هستند، و رمز رایس تخمین نزدیکی از رمز Huffman برای چنین توزیعی بدست می‌آورد با این تفاوت که سربار اینکه مجبور باشیم جدول هافمن را هم منتقل کنیم را نداریم. یک سیگنال که با هیچ توزیع هندسی‌ای مطابقت ندارد، یک موج سینوسی است، زیرا باقیمانده‌های دیفرانسیل یک سیگنال سینوسی ایجاد می‌کنند که مقادیر آن ایجاد یک توزیع هندسی نمی‌کنند (بالاترین و پایینترین مقادیر باقیمانده به طور مشابه دارای تکرار بالایی هستند، فقط مقادیر میانه مثبت و باقیمانده‌های منفی کمتر اتفاق می افتند).
چندین کدک صوتی بدون اتلاف، مانند Shorten،  FLAC ،  Apple Lossless و MPEG-4 ALS، بعد از مرحله پیش بینی خطی (که نام آن در Apple Lossless، "فیلتر تطبیقی FIR" است) از یک رمزگذاری رایس استفاده می کنند. همچنین از رمزگذاری رایس در کدک تصویری بدون اتلاف FELICS استفاده می‌شود.
رمزگذار Golomb-Rice در مرحله رمزگذاری آنتروپی کدگذاری بدون اتلاف تصاویر که مبتنی بر الگوریتم رایس هستند، استفاده می‌شود. یکی از این آزمایش‌ها منتج به نمودار نسبت فشرده‌سازی می‌شود که در پایین آمده است. نوشته های دیگر در این موضوع را در پایین همین صفحه مشاهده کنید. در این فشرده سازی‌ها، داده های دیفرانسیل فضای مترقی مجموعه ای متناوب از مقادیر مثبت و منفی در نزدیکی عدد 0 به دست می آورند، که به اعداد صحیح مثبت نگاشت می‌شوند (با دو برابر کردن مقدار مطلق و اضافه کردن عدد یک اگر ورودی منفی باشد) و سپس رمزگذاری رایس-گولومب با تغییر دادن مقسوم‌علیه که کوچک باقی می‌ماند، اعمال می‌شود. [نیازمند منبع]
در این نتایج متوجه می‌شویم، رمزگذاری رایس ممکن است دنباله‌های بسیار طولانی از بیت 1 را برای خارج‌قسمت ایجاد کند. در عمل، اغلب لازم است که طول کل دنباله بیت‌هایی از 1، محدود شود؛ بنابراین یک نسخه اصلاح شده از رمزگذاری Rice-Golomb شامل جایگزین کردن رشته طولانی بیت 1 با رمزگذاری طول آن رشته توسط یک رمزگذاری بازگشتی رایس-گلومب است. برای انجام این کار لازم است برخی از مقادیر علاوه بر مقسوم علیه اولیه k، رزرو شوند تا تمایز لازم را ممکن‌سازد.
طرح‌واره JPEG-LS از رمز Rice-Golomb برای رمزگذاری باقیمانده‌های پیش‌بینی استفاده می‌کند.
(Run-length Golomb-Rice (RLGR نسخه تطبیقی از رمزگذاری Golomb-Rice که در بالا به آن اشاره شد، برای رمزگذاری محتوایات صفحه نمایش در ماشین‌های مجازی در اجزای RemoteFX پروتکل دسکتاپ از راه دور مایکروسافت مورد استفاده قرار می‌گیرد.
این تصویر افزونگی رمزگذاری Golomb را نشان می‌دهد، در حالی که مقدار M بهینه برای p≥1/2 انتخاب شده باشد.
نسبت‌های فشرده سازی آزمایش رایس با رمزگذاری Golomb
دانشگاه کردستان

| 0 | 1 |
| --- | --- |
لوگوی دانشگاه کردستان: لوگوی دانشگاه کردستان
نوع: دولتی
بنیانگذاری شده: ۱۳۵۳
رئیس: 
اعضای هیئت علمی: ۴۱۱
کارمندان مدیریتی: ۵۲۰
دانشجویان: ۱۴۷۰۰
موقعیت: سنندج، کردستان ایران
وبگاه: www.uok.ac.ir
کتابخانه مرکزی دانشگاه کردستان
دانشگاه کردستان دانشگاهی در شهر سنندج واقع در استان کردستان در غرب ایران که یکی از دانشگاه‌های دولتی(سراسری) سطح یک ایران محسوب می‌شود.
این دانشگاه در سال ۱۳۵۳ کار خود را با عنوان دانشسرای عالی سنندج وابسته به دانشگاه تربیت معلم تهران آغاز کرد و در ادامه به عنوان یکی از پردیس‌های دانشگاه رازی درآمد. در سال ۱۳۷۰ وزارت علوم، تحقیقات و فناوری ایران، این مرکز آموزش عالی را با عنوان «دانشگاه کردستان» که یکی از دانشگاه‌های سطح یک ایران است به رسمیت شناخت.
این دانشگاه هم‌اکنون دارای ۸۰ رشته مقطع در هفت دانشکده و ۴۰۰ نفر عضو هیئت علمی و حدود ۱۱۰۰۰ نفر دانشجو در مقاطع کاردانی، کارشناسی، کارشناسی ارشد و دکترا است.
در رتبه‌بندی جهانی مجله تایمز ۲۰۲۱، اطلاعات بیش از ۲۰۰۰ دانشگاه از سرتاسر جهان مورد ارزیابی قرار گرفته‌است که تنها ۱۵۲۷ دانشگاه شرایط لازم برای حضور در این سیستم رتبه‌بندی را احراز کرده‌اند. بر اساس نتایج منتشر شده، دانشگاه‌های آکسفورد، استنفورد و هاروارد به ترتیب در رتبه‌های اول تا سوم دنیا قرار دارند. این دانشگاه، در بین دانشگاه‌های سراسری نیز جز دانشگاه‌های سطح یک است.
در رتبه‌بندی جهانی تایمز ۲۰۲۱، اطلاعات بیش از ۲۰۰۰ دانشگاه از سرتاسر جهان مورد ارزیابی قرار گرفته‌است که تنها ۱۵۲۷ دانشگاه شرایط لازم برای حضور در این سیستم رتبه‌بندی را احراز کرده‌اند. بر اساس نتایج منتشر شده، دانشگاه‌های آکسفورد، استنفورد و هاروارد به ترتیب در رتبه‌های اول تا سوم دنیا قرار دارند. در این میان دانشگاه کردستان رتبه ۶۰۱–۸۰۰ دانشگاه‌های معتبر جهان را به خود اختصاص داده‌است.
فریدون معتمد وزیری، بنیانگذار دانشگاه کردستان و دانشگاه رازی کرمانشاه
دکتر فریدون معتمد وزیری، (۱۳۸۵–۱۳۰۱)، سیاستمدار و استاد دانشگاه، بنیانگذار دانشگاه کردستان و دانشگاه رازی کرمانشاه است.