stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
میویل، مینه‌سوتا

| میویل، مینه‌سوتا | میویل، مینه‌سوتا |
| --- | --- |
محدوده ثبت‌نشده: محدوده ثبت‌نشده
میویل، مینه‌سوتاموقعیت میویل، مینه‌سوتا در نقشهنمایش نقشه مینه‌سوتامیویل، مینه‌سوتامیویل، مینه‌سوتا (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا: میویل، مینه‌سوتاموقعیت میویل، مینه‌سوتا در نقشهنمایش نقشه مینه‌سوتامیویل، مینه‌سوتامیویل، مینه‌سوتا (ایالات متحده آمریکا)نمایش نقشه ایالات متحده آمریکا
مختصات: ۴۳°۴۵′۵۰″ شمالی ۹۲°۵۴′۳۴″ غربی﻿ / ﻿۴۳٫۷۶۳۸۹°شمالی ۹۲٫۹۰۹۴۴°غربی﻿ / 43.76389; -92.90944: مختصات: ۴۳°۴۵′۵۰″ شمالی ۹۲°۵۴′۳۴″ غربی﻿ / ﻿۴۳٫۷۶۳۸۹°شمالی ۹۲٫۹۰۹۴۴°غربی﻿ / 43.76389; -92.90944
کشور: ایالات متحده
ایالت آمریکا: مینه‌سوتا
شهرستان: شهرستان مور، مینه‌سوتا
ارتفاع: ۱۲۶۰ فوت (۳۸۰ متر)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (منطقه زمانی مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
کد منطقه: 507
مشخصات سامانه اطلاعات نام‌های جغرافیایی: ۶۵۴۸۲۳
میویل (به انگلیسی: Mayville) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان مور، مینه‌سوتا واقع شده‌است. میویل ۳۸۴٫۰۵ متر بالاتر از سطح دریا قرار دارد.
خاندان کیکوچی

| خاندان کیکوچی 菊池氏 | خاندان کیکوچی 菊池氏 |
| --- | --- |
The emblem (مون) خاندان: The emblem (مون) خاندان
استان بومی: ولایت هیگو.
خاندان مادر:  خاندان فوجیوارا (藤原氏) (ادعا شده) خاندان میناموتو (源氏) (تئوری دیگر)  Gwisil clan (باکجه) (تئوری دیگر) خاندان کی (紀氏) (تئوری دیگر)
القاب: گوناگون
بنیانگذار: کیکوچی نوریتاکا (ادعا شده)
آخرین حاکم: کیکوچی یوریکو
سال بنیانگذاری: ۱۰۷۰ (ادعا شده)
انحلال: ۱۵۵۴
شاخه‌ها: خاندان آکوهوشی خاندان جو خاندان سایگو
خاندان کیکوچی (به ژاپنی: 菊池氏, Kikuchi-shi) یکی از خاندان‌های ژاپنی و خاندان دایمیوی پرقدرت در ولایت هیگو در کیوشو بود.
آمبوهیترومبی (آنکازوبه)

| آمبوهیترومبی (آنکازوبه) | آمبوهیترومبی (آنکازوبه) |
| --- | --- |
آمبوهیترومبی (آنکازوبه)Location in Madagascar: آمبوهیترومبی (آنکازوبه)Location in Madagascar
مختصات: ۱۸°۲۶′ جنوبی ۴۷°۰۹′ شرقی﻿ / ﻿۱۸٫۴۳۳°جنوبی ۴۷٫۱۵۰°شرقی﻿ / -18.433; 47.150: مختصات: ۱۸°۲۶′ جنوبی ۴۷°۰۹′ شرقی﻿ / ﻿۱۸٫۴۳۳°جنوبی ۴۷٫۱۵۰°شرقی﻿ / -18.433; 47.150
کشور:  ماداگاسکار
فهرست منطقه‌های ماداگاسکار: آنالامانگا
بخش‌های ماداگاسکار: آنکازوبه
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۷۷ کیلومتر مربع (۱۰۷ مایل مربع)
جمعیت (۲۰۱۹)Census: جمعیت (۲۰۱۹)Census
 • کل: ۱۰۵۶۰
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی ۳ (زمان شرق آفریقا)
postal code: ۱۰۸
آمبوهیترومبی (به لاتین: Ambohitromby) یک منطقهٔ مسکونی در ماداگاسکار است که در آنالامانگا واقع شده‌است. آمبوهیترومبی ۲۷۷ کیلومتر مربع مساحت و ۱۰٬۵۶۰ نفر جمعیت دارد.
فینال جام حذفی فوتبال انگلستان ۱۸۹۱

Football match
فینال جام حذفی فوتبال انگلستان ۱۸۹۱، رقابت پایانی جام حذفی فوتبال انگلستان در سال ۱۸۹۱ میلادی است که مابین دو تیم باشگاه فوتبال بلکبرن و باشگاه فوتبال نوتس کانتی در ورزشگاه اووال لندن برگزار شده‌است.
این مسابقه که در تاریخ ۲۱ مارس ۱۸۹۱ انجام شده‌است با نتیجه ۳ بر ۱ به سود تیم باشگاه فوتبال بلکبرن به پایان رسید.
الگوریتم گره‌های بالا

الگوریتم گره‌های بالا (به انگلیسی: top-nodes algorithm، معروف به Rayrole's Algorithm) الگوریتمی برای مدیریت تقویم رزرو منابع است. این الگوریتم برای اولین بار در سال ۲۰۰۳ منتشر شد، و در سال ۲۰۰۹ بهبود یافته‌است. این الگوریتم هنگامی استفاده می‌شود که یک منبع بین کاربران زیادی به اشتراک گذاشته شده‌است (برای مثال پهنای باند در یک لینک ارتباط از راه دور یا ظرفیت دیسک در یک مرکز دادهٔ گسترده). هنگامی که احتیاجات یک منبع برنامه‌ریزی شوند، مدیر شبکه می‌تواند رزروهای صورت گرفته از منبع را بر روی یک تقویم پیاده‌سازی کند تا در در دسترس بودن شبکه را در هر لحظه در دست داشته باشد.
این الگوریتم به کاربران اجازه می‌دهد کارهای زیر را انجام دهند:
بررسی کنند که آیا مقدار مشخصی از یک منبع در یک بازهٔ زمانی معین موجود است یا نه،
مقداری از منبع را برای بازهٔ زمانی مشخصی رزرو کنند،
رزرو قبلی را حذف کنند،
تقویم را به جلو حرکت دهند (تقویم مدت زمان مشخصی را پوشش می‌دهد، و با گذشت زمان باید به جلو منتقل شود).
پیاده‌سازی

تقویم به صورت یک درخت دودویی مرتب می‌شود که هر گره نشان دهندهٔ یک بازهٔ زمانی مشخص است. بازهٔ زمانی یک گره والد برابر اجتماع بازه‌های زمانی تمام فرزندانش است.
نمونه ای از تقویم ۷ ساعته (با دوره‌های زمانی اولیه یک ساعته)
مدت زمان تحت پوشش یک رزرو توسط مجموعه ای از "گره‌های بالاً نشان داده می‌شود. این مجموعه، دقیقاً دورهٔ زمانی رزرو شده را پوشش می‌دهد و تعداد اعضای آن کمترین مقدار ممکن است. (مجموعه مینیمال است)
یک گره مشخص از درخت دودویی زمانی «گره بالا» یک رزرو است که:
همه فرزندان آن در بازه زمانی رزرو قرار بگیرند و
این گره باید ریشه باشد زیرا در غیر این صورت حداقل یکی از فرزندان گره والد خارج از بازه زمانی رزرو شده قرار خواهد گرفت.
مقدار زیر در هر گره ذخیره می‌شود:
q(node) = max(q(left child), q(right child)) + a
که در رابطه بالا a برابر تعداد نهایی منابع رزرو شده برای تمام رزروهایی است که این گره را به عنوان یک گره بالا دارند. (برای بهینه شدن کد، دو قسمت جمع بالا عموماً جداگانه ذخیره‌سازی می‌شوند)
الگوریتم Rayrole

این الگوریتم که در سال ۲۰۱۲ برای بهبود نسخه‌های پیشینِ ارائه شده منتشر شد، زمان مورد نیاز برای اجرای عملیات ابتدایی بر روی تقویم منابع رزرو شده را بهینه کرده و به حداقل رسانده‌است. از جمله عملیات‌هایی که از لحاظ زمانی بهبود بخشیده شده‌اند عبارت اند از: عملیات‌های حذف کردن یک رزرو یا اضافه کردن یک رزرو به درخت، محاسبهٔ مقدار منابع دردسترس و جلو بردن تقویم با گذشت زمان. مرتبه زمانی این عملیات‌ها مستقل از تعداد رزروها، طول بازه زمانی آنها و دانه‌بندی آنهاست. به منظور رسیدن به این مرتبه‌های زمانی بهینه، مدل Rayrole پیشنهاد می‌کند که یک درخت رزرو پویا ساخته شود و همین‌طور گره‌های حاوی رزروهای دائمی مدیریت شوند. با استفاده از همین دو اصل، Rayrole توانسته‌است مرتبه زمانی عملیات‌های ابتدایی درخت را به  O(log(n)) برساند. به منظور رسیدن به این الگوریتم، موضوع مطالعهٔ او روشی برای به اشتراک گذاری منبعی به اندازهٔ  Q_{total} بین کاربران متعدد در یک شبکه ارتباط از راه دور یا یک سیستم محاسبه‌گر با شروع از یک تاریخ مشخص است.
الگوریتم Rayrole > ساخت درخت در الگوریتم Rayrole

درخت در این الگوریتم همچنان تعریف خود را حفظ کرده‌است (یعنی یک درخت دودویی است که هر گره آن نماینده یک بازه زمانی است)
در این الگوریتم ادعاهای مختلفی به اثبات رسیده‌است که از جمله آنها داریم:
۱-به روزرسانی درخت:
این کار شامل چند مرحله است:
یکی ضبط یک دوره زمانی برای رزرو P که شامل مقدار  Q_{r} از منابع می‌باشد که این کار توسط یک کاربر صورت می‌گیرد
مرحله ای شامل اضافه کردن گره‌ها به درخت به صورتی که ریشهٔ درخت، تاریخ شروع بازهٔ P را دربر بگیرد و
در روش Rayrole، مرحله اضافه کردن گره به درخت، شامل اضافه کردن تمام گره‌های مینیمم بازه زمانی رزرو P نیز می‌شود.
الگوریتم Rayrole > ساخت درخت در الگوریتم Rayrole > گره مینیمم چیست؟

یک گره، زمانی گره مینیمم بازهٔ زمانی رزرو P است که:
اگر بازهٔ زمانی رزرو P یک دورهٔ غیر دائمی با تاریخ پایان مشخص باشد، گره مینیمم نشان دهنده یک بازهٔ زمانی است که زمان خود گره کاملاً درون بازه P قرار دارد اما زمان پدر گره به‌طور کامل در P قرار نمی‌گیرد. همچنین
اگر بازه زمانی رزرو P یک دوره دائمی بدون تاریخ پایان مشخص باشد، گره مینیمم نماینده یک بازه زمانی است که به‌طور کامل در بازهٔ F قرار می‌گیرد. (بازهٔ F بازه‌ای است که از زمان شروع بازه P شروع می‌شود و زمان پایان آن برابر با زمان پایانِ بازهٔ زمانیِ ریشه درخت است)
۲- ایده ای که بر مبنای ایدهٔ ارائه شده در «۱» بیان شده‌است:
در این ایده هر گره از درخت شامل موارد زیر است:
Q_{n} : ابتدا رزروهایی را که در میان گره‌های مینیمم خود، گره مورد نظر ما را دارند پیدا می‌کنیم. سپس حاصل جمع مقدار منبع تمام این رزروها را با نام  Q_{n} به عنوان یکی از مشخصه‌های گره ذخیره می‌کنیم.
Q_{f}: اگر گره انتخاب شده هیچ فرزندی نداشته باشد این مقدار را ۰ قرار می‌دهیم. در غیر این صورت، مقدار آن برابر ماکزیمم   Q_{n}+Q_{f} در میان تمام فرزندان گره خواهد بود.
۳- ایده ای که بر مبنای ایده «۲» بیان شده‌است:
این ایده، ایده ای است که بیشتر شامل یکی از مراحل محاسبه مقدار  Q_{d} از منابع موجود در طول رزرو دوره P است، به این صورت که برای محاسبه آن داریم:
اگر تاریخ شروع دوره P بعد از پایان یافتن دوره زمانی ای باشد که توسط ریشهٔ درخت نمایش داده می‌شود، داریم:
Q_{d}=Q_{total}-Q_{p0}-Q{p1}
حال  Q_{p0} و  Q_{p1} را تعریف می‌کنیم:
Q_{p0} : متغیری است که برابر مجموع مقادیر منابعی است که برای رزروهای دائمی ذخیره شده‌اند و ریشه درخت را به عنوان گره مینیمم در خود دارند.
Q_{p1} : با حفظ شرایط  Q_{P0} تعریف می‌شود با این تفاوت که ریشه درخت اصلی جزو گره‌های مینیمم نمی‌باشد. در این صورت رابطه به شکل زیر تبدیل خواهد شد:
Q_{total}-\max _{i\in \{minimum\,nodes\,of\,P\}}(Q_{n}(i)+Q_{f}(i)+\sum _{j\in \{parents\,of\,i\}}^{}Q_{n}(j))
۴- این ایده بر مبنای ایدهٔ «۳» ارائه شده‌است:
در این ایده کمتر بودن مقدار  Q_{n} نسبت به مقدار  Q_{d} منجر به اضافه شدن تعدادی عملیات به مرحلهٔ اضافه کردن گره به درخت می‌شود:
اگر به گره موجود، گره فرزندی اضافه شود، مقدار  Q_{n} و  Q_{f} گره اضافه شده برابر صفر قرار گیرد.
درغیر این صورت، اگر گرهی اضافه شود و ریشه جدید باشد آنگاه:
اگر ریشهٔ قبلی چپ‌ترین فرزند ریشه جدید باشد: مقدار  Q_{n} گره جدید را برابر مقدار  Q_{p0} قرار داده و از مقدار  Q_{n} ریشهٔ قبلی، مقدار  Q_{p0} را می‌کاهیم.
اگر ریشهٔ قبلی شرایط حالت قبل را نداشته باشد: مقدار  Q_{n} ریشهٔ جدید را برابر صفر، مقدار  Q_{p1} را به اندازه  Q_{p0} افزایش داده، مقدار  Q_{p0} را برابر ۰ و مجموع مقادیر  Q_{n} و  Q_{f} ریشه قدیمی را به عنوان  Q_{f} ریشه جدید قرار می‌دهیم.
مرحلهٔ بعدی اضافه کردن گره‌های برادر سمت راست ریشهٔ قدیمی می‌باشد، با این تغییرات که مقدار  Q_{n} در تمامی این گره‌های ذکر شده برابر مقدار  Q_{p1} قرار گیرد و مقدار  Q_{f} همین گره‌ها صفر در نظر گرفته شود.
اگر دوره P یک دوره دائمی بدون تاریخ پایان باشد: اگر ریشه درخت یک گره مینیمم باشد، مقدار  Q_{p0} به اندازه  Q_{r} افزایش داده شود، و در غیر این صورت مقدار  Q_{p1} به اندازه  Q_{r} افزایش داده شود.
مقدار  Q_{r} به مولفه  Q_{n} همهٔ گره‌های مینیمم دوره P اضافه شود و مقدار  Q_{f} همهٔ گره‌های والد این گره‌های مینیمم به روز رسانی شود.
کارایی

مزیت این الگوریتم این است که زمان ثبت یک رزرو منبع جدید فقط به اندازه تقویم بستگی دارد (و بستگی به تعداد رزروها ندارد).
فرض می‌کنیم "n" تعداد دوره‌های اولیه تقویم باشد. حداکثر تعداد "گره‌های بالاً برای رزروی مشخص شده برابر  2log(n) است.
کارایی > برخی پرسش‌ها و مرتبه زمانی آنها

برای بررسی اینکه آیا در طی یک دوره زمانی مشخص مقدار معلومی از منبع موجود است یا خیر :  O(log(n))
ذخیره مقدار مشخصی از یک منبع برای بازهٔ زمانی خاص :  O(log(n))
برای حذف رزرو قبلی :  O(log(n))
برای حرکت تقویم به جلو :  O(log(n)+M.log(n))
که در مرتبه زمانی بالا M برابر تعداد رزروهایی است که در طول دوره‌های زمانی تقویم موجود فعال هستند. (اگر رزرو منبع پس از پایان یافتن تقویم ممکن نباشد مقدار M برابر ۰ خواهد بود)
جیکوب ملیس

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  جیکوب الکساندر ملیس
زادروز:  ۸ ژانویهٔ ۱۹۹۱ ‏(۳۳ سال)
زادگاه:  ناتینگهام، انگلستان
قد:  1.80 m
پست:  هافبک
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  باشگاه فوتبال منزفیلد تاون
شمارهٔ پیراهن:  ۸
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۰۲–۲۰۰۷:  باشگاه فوتبال شفیلد یونایتد
۲۰۰۷–۲۰۰۹:  آکادمی و تیم دوم باشگاه فوتبال چلسی
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۰۹–۲۰۱۲ |  باشگاه فوتبال چلسی |  ۰ |  (۰) |
| ۲۰۰۹–۲۰۱۰ |  ← باشگاه فوتبال ساوت‌همپتون (قرضی) |  ۱۲ |  (۰) |
| ۲۰۱۱ |  ← باشگاه فوتبال بارنزلی (قرضی) |  ۱۵ |  (۲) |
| ۲۰۱۲–۲۰۱۴ |  باشگاه فوتبال بارنزلی |  ۶۶ |  (۸) |
| ۲۰۱۴–۲۰۱۵ |  باشگاه فوتبال بلکپول |  ۱۳ |  (۰) |
| ۲۰۱۵ |  ← باشگاه فوتبال اولدهام اتلتیک (قرضی) |  ۷ |  (۰) |
| ۲۰۱۵–۲۰۱۷ |  باشگاه فوتبال بری |  ۵۸ |  (۳) |
| ۲۰۱۷– |  باشگاه فوتبال منزفیلد تاون |  ۸ |  (۱) |
تیم ملی: تیم ملی
| ۲۰۰۶–۲۰۰۷ |  زیر ۱۶ سال انگلستان |  6 |  (۰) |
| ۲۰۰۷–۲۰۰۸ |  زیر ۱۷ سال انگلستان |  3 |  (۱) |
| ۲۰۰۹–۲۰۱۰ |  زیر ۱۹ سال انگلستان |  12 |  (۴) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۰۰:۱۴, ۲۸ سپتامبر ۲۰۱۷ (UTC). :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۰۰:۱۴, ۲۸ سپتامبر ۲۰۱۷ (UTC). 
جیکوب ملیس (به انگلیسی: Jacob Mellis) (زاده ۸ ژانویه ۱۹۹۱- ناتینگهام) بازیکن فوتبال انگلیسی و رده‌های مختلف ملی انگلیس است.
نیکو پروست

| نیکو پروست | نیکو پروست |
| --- | --- |
نیکو پروست لو مانس ۲۰۱۲: نیکو پروست لو مانس ۲۰۱۲
ملیت: فرانسه
زاده: Nicolas Jean Prost ۱۸ اوت ۱۹۸۱ ‏(۴۳ سال) سن-شامون، لوآر
مرتبط با: آلن پروست (پدر)
فعالیت در FIA World Endurance Championship: فعالیت در FIA World Endurance Championship
اولین فصل: ۲۰۱۲
تیم کنونی: Rebellion Racing
شماره ماشین: ۱۲
شروع‌ها: ۴۱
برنده شدن‌ها: ۴
Poles: ۱
سریع‌ترین دور: ۰
بهترین پایان: 3ام در ۲۰۱۷
اتمام در فصل: 3ام
سری‌های قبلی: سری‌های قبلی
۲۰۱۵ ۲۰۱۱–۱۳ ۲۰۱۱–۱۲ ۲۰۱۰ ۲۰۰۹–۱۱ ۲۰۰۹–۱۰, ۲۰۱۰–۱۱ ۲۰۰۸–۰۹ ۲۰۰۸ ۲۰۰۶–۰۷ ۲۰۰۵ ۲۰۰۵ ۲۰۰۴–۰۵ ۲۰۰۴–۰۵ ۲۰۰۴ ۲۰۰۳: Stock Car Brasil American Le Mans Series Andros Trophy FIA GT1 World Championship Le Mans Series Andros Trophy Électrique A1 Grand Prix Euroseries 3000 Spanish Formula Three Championship Formula Renault 3.5 Series Eurocup Formula Renault 2.0 FFSA GT Championship Formula Renault 2000 France Formula Renault 2000 Germany Formula Campus France
عناوین قهرمانی: عناوین قهرمانی
۲۰۰۹–۱۰, ۲۰۱۰–۱۱ ۲۰۰۸: Andros Trophy Électrique Euroseries 3000
فعالیت در فرمول ای: فعالیت در فرمول ای
اولین فصل: ۲۰۱۴–۱۵
شماره ماشین: ۸
تیم‌های سابق: Renault e.dams
شروع‌ها: ۴۵
برنده شدن‌ها: ۳
Poles: ۳
سریع‌ترین دور: ۲
بهترین پایان: ۳ام در ۲۰۱۵–۱۶
اتمام در فصل: ۱۹ام
فعالیت در مسابقات ۲۴ ساعته لمانز: فعالیت در مسابقات ۲۴ ساعته لمانز
سال‌ها: 2007, ۲۰۰۹ –
تیم(ها): Team Oreca, Speedy Racing Team Sebah, Rebellion Racing
بهترین پایان: ۴ام (2012, 2014)
پیروزی‌ها در کلاس: ۱ (2014)
 :  
نیکولاس ژان "نیکو" پروست ( انگلیسی: Nicolas Jean "Nico" Prost؛ زادهٔ ۱۸ اوت ۱۹۸۱) راننده خودروی مسابقه‌ای حرفه‌ای ارمنی‌تبار اهل فرانسه است که در فرمول ای به رقابت می‌پردازد.
زندگی‌نامه

وی در ۱۸ اوت ۱۹۸۱ در سن-شامون، لوآر به دنیا آمد وی پسر آلن پروست می‌باشد.
هوکر (اکلاهما)

| هوکر، اکلاهما | هوکر، اکلاهما |
| --- | --- |
شهر: شهر
شعار(ها): "It's a location, not a vocation": شعار(ها): "It's a location, not a vocation"
موقعیت هوکر، اکلاهما در نقشه: موقعیت هوکر، اکلاهما در نقشه
مختصات: ۳۶°۵۱′۴۱″ شمالی ۱۰۱°۱۲′۵۰″ غربی﻿ / ﻿۳۶٫۸۶۱۳۹°شمالی ۱۰۱٫۲۱۳۸۹°غربی﻿ / 36.86139; -101.21389: مختصات: ۳۶°۵۱′۴۱″ شمالی ۱۰۱°۱۲′۵۰″ غربی﻿ / ﻿۳۶٫۸۶۱۳۹°شمالی ۱۰۱٫۲۱۳۸۹°غربی﻿ / 36.86139; -101.21389
کشور:  ایالات متحده آمریکا
ایالت: اکلاهما
شهرستان: شهرستان تگزاس، اکلاهما
حکومت: حکومت
 • نوع: Mayor–Council
 • شهردار: Rod Childress
 • City Clerk: Linda Holbert Ricks
مساحت: مساحت
 • کل: ۰٫۹ مایل مربع (۲٫۴ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۰٫۹ مایل مربع (۲٫۴ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۰ مایل مربع (۰٫۰ کیلومتر مربع)
ارتفاع: ۲۹۸۶ فوت (۹۱۰ متر)
جمعیت (۲۰۱۰): جمعیت (۲۰۱۰)
 • کل: ۱۹۱۸
 • برآورد (۲۰۱۴): ۲۰۳۰
 • تراکم: ۲۱۰۰/مایل مربع (۸۰۰/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (CST)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
زیپ‌کد: ۷۳۹۴۵
Area code: 580
FIPS code: 40-36000
شماره GNIS: 1093899
وبگاه: HookerOklahoma.net
هوکر (به انگلیسی: Hooker) یک شهر در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان تگزاس، اکلاهما واقع شده‌است. هوکر ۲٫۴ کیلومتر مربع مساحت و ۱٬۹۱۸ نفر جمعیت دارد و ۹۱۰ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
علم شبکه

علم شبکه (انگلیسی: Network science) یک زمینه ی دانشگاهی است که شبکه‌های پیچیده از قبیل شبکه‌های ارتباط تلفنی، شبکه‌های رایانه‌ای، شبکه‌های زیستی، شبکه‌های معنایی و شناختی و شبکه‌های اجتماعی را با در نظر داشتن تعداد عناصر مجزا و عوامل نمایش داده شده توسط گره‌ها (یا راس‌ها) و ارتباط بین عناصر یا عوامل به شکل پیوندها (لینک‌ها)، بررسی می‌کند. در این زمینه آکادمیک تئوری‌ها و روش‌هایی مانند نظریه گراف از ریاضیات، مکانیک آماری از فیزیک، داده کاوی و تصویر سازی اطلاعات از علوم کامپیوتر، استنباط آماری از آمار، و ساختار اجتماعی از جامعه‌شناسی مورد استفاده قرار می‌گیرد. شورای ملی پژوهش ایالات متحده علم شبکه را به عنوان «مطالعه بازنمایی شبکه ای از پدیده‌های فیزیکی، بیولوژیکی و اجتماعی که منجر به مدل‌های پیش‌بینی از این پدیده را تعریف می‌کند.»
پیش زمینه و تاریخ

مطالعه شبکه در رشته‌های گوناگون به عنوان روشی جهت تجزیه و تحلیل داده‌های پیچیده ارتباطی به وجود آمده‌است. اولین مقاله شناخته شده در این زمینه، مسئله مشهور پل‌های کونیگسبرگ نوشته شده توسط لئونار اویلر در سال ۱۷۳۶ است. شرح ریاضی اویلر از راس‌ها و یال‌ها، پایه‌های نظریه گراف را بنا نهاد. شاخه ای از ریاضیات که خواص روابط زوج‌ها در یک ساختار شبکه را بررسی می‌کند. بعد از این زمینه نظریه گراف هم چنان توسعه یافت و کاربردهایی در شیمی پیدا کرد. (Sylvester, 1878)
در سال ۱۹۳۶، دینش کونیگ (یک ریاضیدان و استاد مجارستانی)، اولین کتاب در نظریه گراف را با عنوان «نظریه گراف‌های محدود و بی‌نهایت» نوشت.
در دهه جیکوب ال. مورنو، روانشناس سنت گشتالت وارد ایالات متحده شد. او جامعه‌شناسی گرافی را توسعه داد و در آوریل ۱۹۳۳ در یک کنوانسیون محققان پزشکی به عموم مردم ارائه داد. مورنو ادعا کرد که "قبل از ظهور جامعه‌شناسی مبتنی بر گراف‌ها هیچ‌کس نمی‌دانست ساختار روابط فردی در گروه‌ها دقیقاً به چه شکل هستند .(Moreno, 1953) جامعه‌شناسی گرافی، نشان دهنده ساختار اجتماعی گروهی از دانش آموزان ابتدایی بود. پسران با پسرهای دیگر دوست بودند و دختران با دختران دیگر، به جز یک پسر که گفت که یک دختر را دوست دارد. این احساس،
متقابل نبود. این نمایش شبکه ای از ساختار اجتماعی به قدری جذاب بود که در نیویورک تایمز چاپ شد. (۳ آوریل۱۹۳۳، صفحه۱۷) جامعه‌شناسی گرافی کاربرد فراوانی پیداکرده و در زمینه تحلیل شبکه‌های اجتماعی رشد کرده‌است.
نظریه احتمالات در شبکه به عنوان یک بخش از نظریه گراف با پال اردوش و هشت مقاله معروف آلفرد رنیی دربارهٔ گراف تصادفی توسعه یافت. برای شبکه‌های اجتماعی مدل نمایی گراف تصادفی یا *p یک چارچوب نمادین برای نشان دادن فضای احتمالی یک رابطه در یک شبکه اجتماعی استفاده می‌شود. یک رویکرد دیگر به ساختار شبکه احتمالی، ماتریس احتمالی شبکه است که احتمال وقوع راس‌ها در یک شبکه را بر اساس حضور تاریخی یا عدم وجود یال در یک نمونه از شبکه‌ها مدل می‌کند.
در سال ۱۹۹۸، دیوید کرچارت (به انگلیسی: David Krackhardt) و کاتلین کارلی (به انگلیسی: Kathleen Carley) ایده یک متاشبکه با مدل PCANS را معرفی کردند. آنها نشان دادند که «تمام تشکیلات در راستای این سه حوزه ساخته شده‌اند، افراد، وظایف و منابع.» مقاله آن‌ها مفهومی را ارائه می‌دهد که شبکه‌ها در سراسر حوزه‌های مختلف رخ می‌دهد و همگی مرتبط هستند. این بحث در یک زیر بخش علم شبکه قرار می‌گیرد که آن را تجزیه و تحلیل شبکه پویا می‌دانند.
اخیراً تلاش‌های علمی دیگر شبکه، بر روی ریاضیات توصیف توپولوژی‌های شبکه‌های مختلف تمرکز پیدا کرده‌است. دانکن واتس (به انگلیسی: Duncan Watts) با ریاضیات، داده‌های تجربی را بر روی شبکه وفق می‌دهد و بر اساس آن شبکه جهان کوچک را توصیف می‌کند. آلبرت لاسبلو باراباسی (به انگلیسی: Albert-László Barabási) و رکا آلبرت (به انگلیسی: Reka Albert) شبکه مستقل از مقیاس را توسعه دادند که یک توپولوژی شبکه ای تعریف نشده‌ای است که شامل راس‌ها و اتصالات بسیار است که یک عدد رشد شبکه دارد که از نسبت ثابت تعداد اتصالات نسبت به راس‌ها بدست می‌آید. اگرچه بسیاری از شبکه‌ها مانند اینترنت، به نظر می‌رسد که این جنبه را حفظ می‌کنند، شبکه‌های دیگر توزیع راس‌های طولانی دارند که فقط فقط نسبت به مقیاس آزاد را تقریباً تقریبی می‌دانند.
پیش زمینه و تاریخ > ابتکارات وزارت دفاع ایالات متحده

در ابتدا ارتش ایالات متحده آمریکا در سال ۱۹۹۶ به جنگ‌افزارهای شبکه محور به عنوان مفهومی عملیاتی مبتنی بر علم شبکه علاقه‌مند شد. جان پارمنتولا ریاست مدیریت تحقیقات و آزمایشگاه ارتش ایالات متحده آمریکا در ۱ دسامبر ۲۰۰۳ به شورای علم و فناوری ارتش(به انگلیسی: (Army’s Board on Science and Technology (BAST) پیشنهاد داد که علم شبکه به یک حوزه جدید تحقیقات ارتش تبدیل شود. شورای علم و فناوری ارتش یک مطالعه انجام داد تا ببیند آیا شناسایی و تأمین مالی یک حوزه جدید تحقیق در تحقیقات پایه علم شبکه می‌تواند شکاف بین آنچه برای انجام عملیات‌های شبکه محور نیاز است و دانش ابتدایی کنونی در مورد شبکه‌ها را ببندد.
نتیجه این تحقیقات تعریف حوزهٔ جدید تحقیقات پایه علم شبکه برای ارتش بود. بر اساس یافته‌ها و توصیه‌های این مطالعه منابع تحقیقاتی ارتش به منظور ایجاد یک برنامه تحقیقاتی جدید در حوزه علم شبکه، اختصاص داده شدند. برای ایجاد یک مبنای نظری جدید برای شبکه‌های پیچیده، برخی از تحقیقات کلیدی که در حال حاضر در آزمایشگاه‌های ارتش انجام می‌شود، عبارتند از:
مدل‌های ریاضی مربوط به رفتار شبکه که برای پیش‌بینی عملکرد، با استفاده از اندازه شبکه، پیچیدگی و محیط مربوطه، به کار می‌روند.
بهینه‌سازی عملکرد انسان برای استفاده از جنگ‌افزارهای تحت شبکه.
شبکه سازی داخل اکوسیستم‌ها و همین‌طور در سطح مولکولی درون سلول‌ها.
مشخصات شبکه

اغلب شبکه‌ها ویژگی‌های خاصی دارند که می‌تواند برای تجزیه و تحلیل خواص و ویژگی‌های شبکه محاسبه شود. این ویژگی‌های شبکه اغلب مدل‌های مختلف شبکه را توصیف می‌کند و می‌تواند برای تجزیه و تحلیل شبکه‌ها و مقایسهٔ آن‌ها با یکدیگر استفاده شود.
مشخصات شبکه > اندازه

اندازه شبکه می‌تواند به تعداد راس‌ها  Nیا در موارد کمتر معمول به تعداد یال‌ها  Eکه می‌تواند مقداری از  N-1(یک درخت) تا  E_{\max }(گراف کامل) داشته باشد.
مشخصات شبکه > چگالی

چگالی  Dیک شبکه به عنوان نسبت تعداد یال‌ها  Eبه تعداد یال‌های ممکن در شبکه ای با  Nراس تعریف می‌شود. تعداد یال‌های ممکن توسط فرمول ضریب دوجمله‌ای  {\tbinom {N}{2}} محاسبه می‌شود، یعنی خواهیم داشت  D={\frac {2(E-N+1)}{N(N-3)+2}}. . فرمول دیگر محاسبه عبارت است از  D={\frac {T-2N+2}{N(N-3)+2}}, که در آن  T یک طرفه است(Wasserman & Faust 1994). این مدل یک نشان کلی بهتر برای چگالی شبکه است، زیرا روابط دارای جهت قابل اندازه‌گیری است.
مشخصات شبکه > تراکم شبکه مسطح (به انگلیسی: Planar Network Density)

چگالی  Dشبکه، جایی که هیچ تقاطعی بین یال‌ها وجود ندارد، به عنوان نسبت تعداد یال‌ها  Eبه تعداد یال‌های ممکن در شبکه با  Nراس تعریف می‌شود. اگر یک گراف بدون تقاطع را در نظر بگیریم  (E_{\max }=3N-6)، بدین ترتیب چگالی برابر خواهد شد با    D={\frac {E-N+1}{2N-5}}.
مشخصات شبکه > میانگین درجه‌ها

درجه   kیک راس، برابر است با تعداد یال‌هایی که به آن راس وصل هستند. میانگین درجه‌های شبکه رابطه نزدیکی با تراکم شبکه دارد به طوری که داریم  \langle k\rangle ={\tfrac {2E}{N}}. در مدل گراف تصادفی ER اگر میانگین درجه‌ها را محاسبه کنیم خواهیم داشت  \langle k\rangle =p(N-1)، و  pاحتمال این است که دو راس به یکدیگر وصل هستند یا خیر.
مشخصات شبکه > میانگین طول مسیر (یا مشخصه طول مسیر)

میانگین طول مسیر با یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین تمام جفت راس‌ها، اضافه کردن آن‌ها و سپس تقسیم بر تعداد کل جفت‌ها محاسبه می‌شود. این مشخصه به ما نشان می‌دهد که برای رفتن از یک راس به راس دیگر در شبکه، به‌طور متوسط چند قدم لازم است.
مشخصات شبکه > قطر شبکه

به عنوان یکی دیگر از ابزار اندازه‌گیری نمودار شبکه، ما می‌توانیم قطر یک شبکه را به عنوان طولانی‌ترین از تمام کوتاهترین مسیرهای محاسبه شده در شبکه تعریف کنیم. . این کوتاهترین فاصله بین دو راس دورتر در شبکه است. به عبارت دیگر، زمانی که کوتاه‌ترین طول مسیر از هر راس به تمام راس‌های دیگر محاسبه می‌شود، قطر طولانی‌ترین طول مسیر محاسبه شده‌است. قطر نشان دهنده اندازه خطی یک شبکه است.
مشخصات شبکه > ضریب خوشگی

ضریب خوشگی معیاری است برای نشان دادن این ویژگی که «همهٔ دوستان من یکدیگر را می‌شناسند». گاهی اوقات ضریب خوشگی به صورت دوستان دوست من، دوست من هم هستند توصیف می‌شود. به‌طور دقیق‌تر ضریب خوشگی یک راس به نسبت یال‌های موجود بین همسایه‌ها به بیشینه یال‌های ممکن بین همسایه‌های یک راس گفته می‌شود. ضریب خوشگی بالا در یک شبکه، نشانه دیگری از یک شبکه دنیای کوچک است.
ضریب خوشگی راس  i به صورت زیر است:
که  k_{i} تعداد همسایه‌های راس  i و  e_{i} تعداد یال‌های بین این همسایه‌ها است. بیشینه تعداد یال‌های بین همسایه‌ها به صورت زیر است:
مشخصات شبکه > همبندی

نحوه اتصال راس‌های یک شبکه به یکدیگر نقش مهمی در تحلیل و تفسیر شبکه‌ها دارد. شبکه‌ها در چهار دسته مختلف طبقه‌بندی می‌شوند:
گراف کامل: یک شبکه کاملاً متصل که همهٔ راس‌های آن به هم متصل‌اند. این شبکه‌ها از این جهت که همهٔ راس‌ها یال‌هایی از دیگر راس‌ها و یال‌هایی به دیگر راس‌ها دارند متقارن هستند.
جزء غول پیکر: یک جزء متصل که حاوی بسیاری از راس‌ها در شبکه است.
جزء متصل ضعیف: مجموعه ای از راس‌ها است که در آن حداقل یک مسیر، بدون در نظر گرفتن جهت یال‌ها بین دو راس وجود دارد.
جزء کاملاً متصل: مجموعه ای از راس‌ها است که در آن مسیری جهت‌دار بین همه راس‌ها وجود دارد.
مشخصات شبکه > مرکزیت راس

مقالهٔ اصلی: مرکزیت
شاخص‌های مرکزیت، رتبه‌بندی را به وجود می‌آورند که به دنبال شناسایی مهم‌ترین راس‌ها در یک مدل شبکه هستند. شاخص‌های مختلف مرکزیت مفاهیم مختلفی را برای کلمه «اهمیت» تعریف می‌کنند. به عنوان مثال مرکزیت بینابینی راسی را مهم در نظر می‌گیرد که بین راس‌های زیاد دیگری پل به وجود بیاورد. مرکزیت ویژه مقداری به‌طور خلاصه راسی که راس‌های مهم دیگری به آن متصل باشند را مهم قلمداد می‌کند. صدها معیار اینچنینی در ادبیات علم شبکه پیشنهاد شده‌است.
شاخص‌های مرکزیت برای شناسایی مرکزی‌ترین راس‌ها دقت دارند. این معیارها به ندرت برای دیگر راس‌های شبکه با معنی هستند. همچنین این شاخص‌ها فقط در همان تعریفی که از مفهوم اهمیت دارند دقیق هستند و در تعاریف دیگر اشتباهات زیادی دارند. به عنوان مثال دو جامعه جدا از هم را در نظر بگیرید که تنها ارتباط آن‌ها ارتباط جوان‌ترین عضو این دو جامعه با یکدیگر است از آنجایی که هرگونه انتقال از یک جامعه به جامعه دیگر باید از این اتصال بگذرد پس دو عضو جوان مرکزیت بینابینی بالایی خواهند داشت اما از آنجایی که آن‌ها جوان هستند احتمالاً ارتباطات کمی با راس‌های مهم در جامعه خودشان دارند یعنی مرکزیت ویژه مقداری آن‌ها بسیار کم خواهد بود.
مفهوم مرکزیت در زمینه شبکه‌های ایستا بر پایه پژوهش‌های عددی و تئوری به مرکزیت پویا، در زمینه شبکه‌های وابسته به زمان و شبکه‌های موقت، تأمین داده شده‌است.
مشخصات شبکه > تأثیر راس

محدودیت‌های معیارهای مرکزیت منجر به توسعه معیارهای کلی‌تری شده‌است دو مثال از تاثیر راس یکی دسترسی است که برای اندازه‌گیری میزان دسترسی یک راس به بقیه شبکه از تنوع ولگشت‌های تصادفی استفاده می‌کند. مثال دیگر نیروی چشم‌داشتی است که از چشم‌داشتی نیروی سرایت تولید شده توسط یک راس، به دست می‌آید. هر دوی این مؤلفه‌ها می‌توانند از ساختار شبکه به تنهایی به‌طور معنی دار محاسبه شوند.