stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
رگرسیون خطی
تعمیم > رگرسیون چندک و میانه

مقالهٔ اصلی: رگرسیون چندک
رگرسیونهای خطی که بر کمترین مربعات استوارند، معمولاً سعی دارند که میانگین متغیر وابسته را بر اساس توزیع شرطی این متغیر و با کمک ترکیبی خطی از متغیرهای مستقل تخمین بزنند. در مقایسه، رگرسیون چندک هدف را بر محاسبه یک یا چند چندکِ متغیر وابسته می‌گذارد. رگرسیون چندک معمولاً با داده‌های پرت بهتر از رگرسیون معمولی کار می‌کند و پیش‌فرضهای کمتری دارد من‌جمله اینکه توزیع شرطی متغیر وابسته ضرورتاً لازم نیست توزیعی طبیعی باشد. همچنین رگرسیون چندک در مسائلی به کار می‌رود که هدف به‌دست آوردن توزیع مشروط متغیر وابسته باشد نه فقط یک آماره از آن مانند میانگین؛ چه که با استفاده از چندک‌های یک توزیع می‌توان کل توزیع را تقریب زد. اگر   F_{Y}(y)=P(Y\leq y) تابع توزیع تجمعیِ متغیر   Y باشد، و  \tau  عددی در   (0,1) باشد، آنگاه چندک مرتبط با این عدد به این شکل تعریف می‌شود:
Q_{Y}(\tau )=F_{Y}^{-1}(\tau )=\inf \left\{y:F_{Y}(y)\geq \tau \right\}
می‌توان نشان‌داد که:
Q_{Y}(\tau )={\underset {u}{\min }}\,E(\rho _{\tau }(Y-u))={\underset {u}{\min }}\,\left\{(\tau -1)\int _{-\infty }^{u}(y-u)dF_{Y}(y)+\tau \int _{u}^{\infty }(y-u)dF_{Y}(y)\right\}
که در اینجا  \rho _{\tau }(y)=y(\tau -\mathbb {I} _{(y<0)})است. حال اگر تابع توزیع تجمعی را نداشته باشیم و فقط   n نمونه از توزیع متغیر داشته باشیم آنگاه چندک متغیر را با بهینه‌سازی پایین می‌توان به‌دست‌آورد.
{\hat {Q}}_{Y}(\tau )={\underset {u\in \mathbb {R} }{\mbox{arg min}}}\sum _{i=1}^{n}\rho _{\tau }\left(y_{i}-u\right)={\underset {u\in \mathbb {R} }{\mbox{arg min}}}\left[(\tau -1)\sum _{y_{i}<u}(y_{i}-u)+\tau \sum _{y_{i}\geq u}(y_{i}-u)\right]
حال اگر چندکِ متغیر وابسته را با ترکیبی خطی از متغیرهای مستقل تخمین بزنیم آنگاه هدف مسئله رگرسیون خطی پیدا کردن ضرایبی خواهد بود که داده‌های وابسته را به چندکشان نزدیک کند:
{\vec {\hat {\beta }}}_{\tau }={\underset {\vec {\beta }}{\mbox{arg min}}}\sum _{i=1}^{n}\rho _{\tau }\left(y_{i}-{\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x}}_{i}\right)
این مسئله بهینه‌سازی با کمک برنامه‌ریزی خطی حل می‌شود.
اگر   \tau با  0.5 برابر باشد، رگرسیون خطی، میانه را تخمین خواهد زد و تابع هزینه به مجموع قدر مطلق تفاضل پیش‌بینی و داده وابسته تغییر شکل می‌یابد:
{\vec {\hat {\beta }}}_{0.5}={\underset {\vec {\beta }}{\mbox{arg min}}}\sum _{i=1}^{n}\rho _{0.5}\left(y_{i}-{\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x}}_{i}\right)={\underset {\vec {\beta }}{\mbox{arg min}}}\sum _{i=1}^{n}\left|y_{i}-{\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x}}_{i}\right|
رگرسیون چندک در علوم بوم‌شناسی کاربرد فراوانی دارد. معمولاً به علت پیچیدگی و تعداد زیاد عوامل اثرگذار در یک رویداد طبیعی، توزیع‌های شرطی متغیرهای وابسته اغلب واریانس بالا و غیر همسانی دارند که باعث می‌شود رابطه بین متغیرهای مستقل و میانگین توزیع شرطی ضعیف شود؛ تقریب کل توزیع شرطی با استفاده از تخمین خطی چندک‌های توزیع شرطی حاوی اطلاعات بیشتری برای پژوهشگران این رشته‌است و این تقریب از طریق رگرسیون چندک به دست می‌آید.
تعمیم > رگرسیون کمترین زاویه (لارس)

مقالهٔ اصلی: رگرسیون لارس
در رگرسیون کمترین زاویه که به آن رگرسیون لارس هم گفته می‌شود، ضرایب رگرسیون در یک فرایند افزایشی به شکل زیر تخمین زده می‌شوند:
در ابتدا تمام ضرایب  \beta _{i} با عدد صفر مقداردهی می‌شوند.
متغیر مستقل  x_{j} که بیشترین ضریب همبستگی را با متغیر وابسته  y دارد انتخاب می‌شود.
\beta _{j} در جهت علامت ضریب همبستگی افزایش می‌یابد تا جایی که همبستگی متغیر دیگری مانند  x_{k} با مانده  r=y-{\hat {y}} از همبستگی  x_{j} با مانده فزونی بیابد.
حال ( \beta _{j},  \beta _{k}) در جهت بردار بهینه‌ای که از کمترین مربعاتِ ( x_{j},  x_{k}) به‌دست آمده افزایش داده می‌شود و همزمان مانده‌ها نیز محاسبه می‌شوند. متغیر دیگری پیدا می‌شود که همبستگی بیشتری با مانده متغیرهایی که تا به حال انتخاب شده‌اند داشته باشد، و به جمع متغیرهایی انتخاب شده اضافه می‌شود و این روند تا انتخاب تمام متغیرها ادامه خواهد یافت.
رگرسیون لارس مانند رگرسیون لَسو باعث می‌شوند مدل نهائی خلوت شود و بسیاری از ضرایبِ مدل صفر شود. این مدل برای داده‌هایی بُعد بالا مورد استفاده قرار می‌گیرد.
تعمیم > رگرسیون خطی با وزنهای موضعی

رگرسیون خطی با وزنهای موضعی همانند کمترین مربعات کار می‌کند با این تفاوت که مسئله پیش‌بینی برای هر کدام از داده‌های جدید متفاوت خواهد بود. در رگرسیون خطی معمولی یک بار مدل تخمین زده می‌شود و بعد برای پیش‌بینی داده‌های جدید از آن استفاده می‌شود. در مدل رگرسیون خطی با وزنهای موضعی اما برای هر داده جدید یک تخمین جدید رخ خواهد داد به گونه‌ای که داده‌های آموزشیِ نزدیکتر به داده جدید وزن بالاتری در مسئله بهینه‌سازی بگیرند و رگرسیون خطی به صورت موضعی انجام شود:
{\vec {\hat {\beta }}}({\vec {x}})={\underset {\vec {\beta }}{\mbox{arg min}}}\sum _{i=1}^{n}w_{i}({\vec {x}})\times ({\vec {\beta }}\,.\,{\vec {x_{i}}}-y_{i})^{2}
در اینجا   w_{i}({\vec {x}}) وزن موضعی داده جدید  {\vec {x}} را با داده آموزشی  {\vec {x}}_{i} نشان می‌دهد که با فاصله این دو داده نسبت به هم نسبت عکس دارد مانند نمونه پایین:
w_{i}({\vec {x}})=\exp \left(-{\frac {||{\vec {x}}-{\vec {x_{i}}}||^{2}}{2\sigma ^{2}}}\right)
در این نوع رگرسیون داده‌های آموزشی که به داده جدید نزدیکترند وزن بیشتری خواهند گرفت و داده‌های دورتر عملاً نادیده گرفته می‌شوند.
تعمیم > رگرسیون خطی تعمیم‌یافته

در رگرسیون خطی تعمیم یافته برای پیش‌بینی متغیر وابسته یک ترکیب خطی از نگاشتی از متغیرهای مستقل را در نظر می‌گیرند نه خود آن متغیرها را. به بیان دیگر:
f({\vec {x}})=\beta _{0}+\beta _{1}\phi ({\vec {x}})_{1}+\cdots +\beta _{h}\phi ({\vec {x}})_{h}
در این تابع،  {\vec {x}} از فضای  d بُعدی به یک فضای  h بُعدی از طریق نگاشت  \phi  منتقل شده‌است و سپس در آن فضا مقادیر جدید از طریق ترکیبی خطی با هم ترکیب شده‌اند. به عنوان مثال در رگرسیون خطی ساده می‌توان چندین متغیر جدید را از طریق یک چند جمله‌ای درجه  h تولید کرد و سپس رگرسیون خطی را به‌وسیلهٔ آنها انجام داد، که این کار معادل نگاشت متغیر مستقل به یک فضای  h بعدی و انجام رگرسیون در آن فضاست:
f(x)=\beta _{0}+\beta _{1}x+\beta _{2}x^{2}+\cdots +\beta _{h}x^{h}
رگرسیون خطی تعمیم‌یافته را می‌توان زمانی به کار برد که رابطهٔ بین متغیر وابسته و مستقل یک خط راست نباشد اما بتوان از طریق یک انگاشت آن را به خطی راست تبدیل کرد. به عنوان مثال برای پیش‌بینی میزان تنش در یک سازه ساختمانی از رگرسیون چند جمله‌ای استفاده می‌کنند چه که رابطهٔ متغیر مستقل و وابسته خطی نیست و شباهت بیشتری به یک تابع درجه دو دارد.
تعمیم > مدل سلسله مراتبی

مقالهٔ اصلی: مدل سلسله‌مراتبی
مدل سلسله مراتبی (یا مدل چند سطحی) مدل رگرسیونی است که پارامترهای آن بر اساس خوشه یا سطحی که داده به آن تعلق دارد ممکن است تغییر کند. به عنوان مثال در مسئله پیش‌بینی میزان سلامتی فرد از طریق مقدار درآمد او، از آنجا که افرادی که در یک محله زندگی می‌کنند میزان درآمد و سلامتی آنها به هم وابستگی بیشتری نسبت به بقیهٔ افراد دارد، بهتر است هر محله مدل رگرسیونِ جداگانه خود را داشته باشند. در این مثال یک مدل رگرسیون خطی در سطح اول (سطح فرد در محله) ساخته می‌شود که بعضی یا همه پارامترهای آن می‌تواند برای هر محله متفاوت باشد. پارامترهای متفاوت می‌تواند خود از یک مدل رگرسیون دیگر در سطح دوم (سطح محله‌ها) یا به‌صورت تصادفی تخمین زده شوند.
اگر محلهٔ  j،  n_{j}  داده (فرد) داشته باشد، آنگاه برای این محله باید دو پارامتر  \beta _{0j} و   \beta _{1j}  را پیدا کرد. برای داده  i ( 1\leq i\leq n_{j}) رابطه میان میزان درآمد فرد ( X_{ij}) و میزان سلامتی او ( Y_{ij}) را به صورت پایین نشان می‌دهیم؛ در اینجا  e_{ij}  مقدار خطای تصادفی است که معمولاً از یک توزیع طبیعی پیروی می‌کند:
Y_{ij}=\beta _{0j}+\beta _{1j}X_{ij}+e_{ij}
حال می‌توان یا  \beta _{0j} یا   \beta _{1j}  یا هر دو را برای هر محله متفاوت در نظر گرفت. این تفاوت می‌تواند تصادفی مدل‌سازی شود یا خود از یک مدل رگرسیون خطی دیگر که دارای یک یا چند متغیر مستقل در سطح دو (سطح محله) است برآورد شود. اگر فرض کنیم هر دوی  \beta _{0j} و  \beta _{1j}  از یک مدل رگرسیون دیگر می‌آیند آنگاه می‌توان به صورت پایین آنها را تخمین زد؛ در این دو معادله  W_{j}  یک متغیر مستقل در سطح دو (سطح محله) است که به عنوان نمونه می‌تواند میزان ثروت محله باشد و  u_{0j}  و  u_{1j}  خطاهای تصادفی است.
\beta _{0j}=\gamma _{00}+\gamma _{01}W_{j}+u_{0j}
\beta _{1j}=\gamma _{10}+\gamma _{11}W_{j}+u_{1j}
تجزیه و تحلیل مدل

از مدل رگرسیون خطی می‌توان برای تحلیل رابطه متغیرهای مستقل با متغیر وابسته استفاده کرد. اگر یک متغیر مستقل مانند  x_{j} را در نظر بگیریم و بقیه متغیرهای مستقل را ثابت فرض کنیم، ضریب این متغیر یعنی  \beta _{j}، میانگین تغییر   y در ازای تغییر یک واحد در  x_{j} را نشان می‌دهد که معادل میانگین مشتق جزئی  y نسبت به   x_{j} یا همان شیب خط رگرسیون با ثابت گرفتن سایر متغیرهای مستقل است. از این تأثیر با عنوان «تأثیر منحصر به فرد»  x_{j} بر روی   y نیز یاد می‌شود. از طرفی دیگر «تأثیر حاشیه‌ای»  x_{j} بر روی   y از طریق رگرسیون خطی ساده (مدلی که فقط یک متغیر مستقل به اسم   x_{j} دارد) به‌دست می‌آید.
این امکان وجود دارد که با وجود تأثیر حاشیه‌ای بزرگ، تأثیر منحصر به فرد متغیر  x_{j} تقریباً صفر باشد. این در شرایطی اتفاق خواهد افتاد که بعضی از متغیرهای مستقل دیگر بتوانند متغیر وابسته را به خوبی پیش‌بینی کنند و سهم  x_{j} در مقایسه با سایر متغیرها ناچیز باشد. از طرف دیگر، این امکان نیز وجود دارد که با وجود تأثیر حاشیه‌ای تقریباً صفر، تأثیر منحصر به فرد  x_{j} بزرگ باشد. این اتفاق زمانی رخ می‌دهد که سایر متغیرها میزان زیادی از تغییر  y را توضیح می‌دهند و نقش  x_{j} نقشی تکمیلی است. در این حالت متغیر   x_{j} بخشی از   y را که توسط سایر متغیرها توضیح‌ناپذیر است توضیح می‌دهد.
معمولاً بعد از تخمین مدل رگرسیون، عیب‌یابی مدل رگرسیونی صورت می‌گیرد. در این عیب‌یابی معمولاً پیش‌فرضهای رگرسیون خطی مورد راستی‌آزمایی قرار می‌گیرند و داده‌هایی که تأثیر بی‌مورد در مدل نهائی داشته‌اند شناسایی می‌شوند. برای بررسی پیش‌فرضهای رگرسیون خطی از چندین نمودار و معیار استفاده می‌شود. از نمودار چندک-چندک می‌توان برای مقایسه بین چندک‌های مانده‌های استاندارد شده و چندک‌های توزیع طبیعی استاندارد و بررسی پیش‌فرض توزیع طبیعی مانده‌ها استفاده کرد. در صورت برقرار بودن پیش‌فرض، نمودار باید کم و بیش یک خط راست با زاویهٔ ۴۵ درجه نسبت به محورهای نمودار باشد. برای بررسی پیش‌فرض خطی بودن رابطه پارامترها و متغیر وابسته نموداری از مانده‌ها و مقادیر پیش‌بینی شده ترسیم می‌شود، اگر رابطه بین این دو گروه یک خط راست نباشد، پیش‌فرض نقض شده‌است. از این نمودار همچنین می‌توان برای بررسی واریانس‌همسانی مانده‌ها استفاده کرد. در نهایت برای پیدا کردن داده‌هایی که تأثیر بی‌مورد در مدل رگرسیون دارند از معیاری به اسم فاصله کوک استفاده می‌شود. این معیار تأثیر هر داده را بر ضرایب نهائی مدل رگرسیون -با تخمین یک مدل جدید بدون آن داده و مقایسه آن با مدل قبلی- می‌سنجد. داده‌هایی که فاصله کوک آنها از یک آستانه از پیش تعیین شده بیشتر است تأثیری منفی بر مدل رگرسیون دارند.
ذبیح بهروز

| ذبیح بهروز | ذبیح بهروز |
| --- | --- |
زاده: ۲۶ تیر ۱۲۶۹ تهران
درگذشته: ۲۱ آذر ۱۳۵۰ (۸۱ سال)
پیشه: نویسنده، شاعر و پژوهشگر فرهنگ
ملیت: ایرانی
پدر و مادر: میرزا ابوالفضل ساوجی
ذبیح‌الله بهروز ساوجی (۲۶ تیر ۱۲۶۹ – ۲۱ آذر ۱۳۵۰) نویسنده، شاعر، زبان‌شناس، نمایشنامه نویس و پژوهشگر فرهنگ ایرانی بود.
زندگی

ذبیح‌الله بهروز، فرزند میرزا ابوالفضل ساوجی، به سال ۱۲۶۹ در تهران زاده شد. وی تحصیلاتش را با مکتب‌خانه آغاز کرد. برای ادامهٔ تحصیل به مدرسهٔ آمریکایی رفت. پس از آن برای تکمیل علوم ادبی و عربی به قاهره رفت و ده سال در آنجا ماند. سپس به انگلستان رفت و در آن جا دستیار ادوارد براون و رنالد نیکلسن شد و به تدریس پرداخت. پس از چندی به آلمان رفت و از آن جا به ایتالیا و سپس به ایران بازگشت. از سال ۱۳۰۲ تا زمان بازنشستگی در دارالفنون، دانشکده افسری و مدرسه عالی بازرگانی تدریس می‌کرد.
ذبیح بهروز از نخستین کسانی بود که در شیوهٔ تحقیق ایران‌شناسان غربی شک کرد و برخی اشتباهات و شاید غرض‌ورزی‌های آن‌ها را متذکر شد. در ستاره‌شناسی و گاهشماری در ایران باستان مطالعات گسترده‌ای به عمل آورد و نظرهای علمی جدیدی مطرح کرد.
بهروز با دیدگاهی بر مبنای تئوری توطئه، مانویان را به‌عنوان بزرگ‌ترین دشمنان فرهنگ و تمدن ایران در طول تاریخ می‌داند. به عقیدهٔ او مانوَیان در ابتدا در صحراهای مغولستان و عربستان می‌زیسته و با توطئه‌چینی‌های خود راه را برای یورش اعراب و مغولان به ایران هموار ساخته‌اند. بهروز فتح ایران به‌دست اسکندر را را افسانه‌ای ساخته و پرداختهٔ غربی‌ها می‌پندارد.
بهروز در ایران، مدتی کوتاه رئیس حسابداری شرکت نفت، مدّتی کارمند وزارت دارایی و مدت کوتاهی استاد دارالفنون بود و چند باری هم مترجم رضا شاه. اما سرانجام استاد دانشکدهٔ هواپیمایی شد و با درجهٔ سرتیپی همردیف بازنشسته و رئیس افتخاری کتابخانهٔ باشگاه افسران شد.
بهروز چند نمایشنامه نوشته که چندتای آنها چاپ شد، در انگلیس بازیگر صحنه بود و در ایران هم چند بار در باشگاه افسران به روی صحنه رفت.
انجمن ایران ویج

بهروز، برای ترویج اندیشه‌هایش، با یاری دو تن از پیروان خود، محمد مقدم و صادق کیا (که بعدها، اولی استاد زبان پارسی باستان و دومی استاد زبان پارسی میانه در دانشگاه تهران شدند)، انجمن «ایران ویج» را بنیان نهاد. این انجمن نشریه‌ای داشت با فرنام «ایران کوده».
ذبیح بهروز در ۲۱ آذر ۱۳۵۰ در تهران درگذشت.
آثار

آیین بزرگی
معراج نامه (با نام مستعار ابن دیلاق)
تقویم سیصد و پنجاه سالهٔ مانویان (چاپ نشده)
تقویم نوروزی شهریاری
تقویم و تاریخ در ایران
جیجک علیشاه
خط و فرهنگ
خواندن و نوشتن در دو هفته
در راه مهر
در راه مهر ج. ۲ (چاپ نشده)
زبان ایران، فارسی یا عربی
شاه ایران و بانوی ارمن
شب فردوسی
فرهنگ کوچک تازی به فارسی
منتخبات دیوان حافظ
منظومه گند بادآورد
جیجک علیشاه
خسروآباد (آبادان)

| خسروآباد | خسروآباد |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۰°۱۰′۲۱″شمالی ۴۸°۲۵′۱۴″شرقی﻿ / ﻿۳۰٫۱۷۲۵°شمالی ۴۸٫۴۲۰۶°شرقی﻿ / 30.1725; 48.4206: مختصات: ۳۰°۱۰′۲۱″شمالی ۴۸°۲۵′۱۴″شرقی﻿ / ﻿۳۰٫۱۷۲۵°شمالی ۴۸٫۴۲۰۶°شرقی﻿ / 30.1725; 48.4206
کشور: ایران
استان: خوزستان
شهرستان: آبادان
بخش: اروندکنار
دهستان: خسروآباد
جمعیت: ۱۰۹
خُسروآباد روستا و بندر کوچکی در کرانه اروندرود در استان خوزستان ایران.
شهر خسروآباد در شهرستان آبادان قرار دارد. این بندر بعد از بندر آبادان و در ۲۱ کیلومتری آن به‌وجود آمده.
هوای خسروآباد گرمسیر و مرطوب و محصول عمده روستاهای آن خرما و مختصری یونجه است. شغل عمده مردان ماهی‌گیری و پرورش نخل و کارگری در شرکت نفت می‌باشد.
روستای پیرامون خسروآباد، روستای نقشه حیر
، شهله توامر و شهله حاجی‌حسین نام دارند. ساکنان بومی آن از طایفه دریس آل بومعروف و نجاح هستند.
در جنوب خسروآباد و در انتهای جزیره آبادان، شهر اروندکنار واقع شده است.
جمعیت

این روستا در دهستان مینوبار قرار دارد و براساس سرشماری عمومی نفوس و مسکن (۱۳۹۵)، جمعیت آن ۱۰۹ نفر (۵۰ خانوار) شامل ۶۱ مرد و ۴۸ زن بوده است.
تاریخچه

شرکت نفت ایران و انگلیس، در سال ۱۳۱۶ خورشیدی این بندر را بنیاد کرد. و میان سال‌های ۱۳۱۵ تا ۱۳۱۷ خورشیدی ساختمان‌های بسیار، و همچنین چند اسکله و انبار نفت و گاز در آنجا ساخته شد.
بندر خسروآباد تا سال ۱۳۳۰ برای صدور نفت استفاده می‌شد و ماهانه حدود ۲۰ کشتی در آن‌جا بارگیری می‌کردند.
دولت وقت عراق مدعی بود که آب‌های پیرامون خسروآباد متعلق به آن کشور است و برای گذر کشتی‌ها به خسروآباد مزاحمت‌هایی ایجاد می‌کرد. این مسئله مورد اختلاف ایران و عراق باقی‌ماند.
لوله‌های نفتی پیش از این از آبادان به خسروآباد می‌رفت که پس از خلع ید از شرکت نفت ایران و انگلیس، این لوله‌ها برچیده شد. پس از ملی شدن صنعت نفت، خسروآباد مورد استفاده یگان‌های نیروی دریایی و گارد گمرک ایران قرار گرفت.
نظامیان آمریکایی در عراق، در سال ۱۳۸۵ در کرانه روبروی خسروآباد یک فرودگاه بالگرد ساختند.
ملکه کی (مجموعه تلویزیونی)

| ملکه کی | ملکه کی |
| --- | --- |
پوستر تبلیغاتی: پوستر تبلیغاتی
ژانر: تاریخی عاشقانه
بر پایهٔ: امپراتریس کی
نویسنده: جانگ یونگ چول جونگ کیونگ سون
کارگردان: هان هی لی سونگ-جون
بازیگران: ها جی‌وون جو جین-مو جی چانگ-ووک بک جین-هی
آهنگساز: کیم جانگ-وو
کشور سازنده: کره جنوبی
زبان اصلی: کره‌ای
شمار قسمت‌ها: ۵۱
تولید: تولید
تهیه‌کنندهٔ اجرایی: جو سونگ-وو
تهیه‌کننده: چو یون-جونگ
مدت: ۶۰ دقیقه
تولیدکننده: ویکتوری کانتنتز
پخش: پخش
شبکهٔ اصلی: بنگاه پخش مونهوا
فرمت تصویر: ۱۰۸۰آی (اچ‌دی‌تی‌وی)
انتشار اولیه: ۲۸ اکتبر ۲۰۱۳ (۲۰۱۳-10-۲۸) – ۲۹ آوریل ۲۰۱۴ (۲۰۱۴-04-۲۹)
وبگاه: وبگاه
ملکه کی (کره‌ای: 기황후; هانجا: 奇皇后; لاتین‌نویسی اصلاح‌شده: Gi Hwanghu) یک مجموعهٔ تلویزیونی کره جنوبی سال ۲۰۱۳ با بازی ها جی‌وون، جو جین-مو، جی چانگ-ووک و بک جین-هی است. این مجموعه از ۲۸ اکتبر ۲۰۱۳ تا ۲۹ آوریل ۲۰۱۴، روزهای دوشنبه و سه‌شنبه ساعت ۲۱:۵۵ (کی‌اس‌تی) در ۵۱ قسمت از ام‌بی‌سی پخش شد.
این سریال که یک موفقیت داخلی و خارجی بود، جایزهٔ پرنده طلایی را برای سریال درام در نهمین جوایز بین‌المللی درامای سئول دریافت کرد. ها جی‌وون همچنین جایزهٔ بزرگ جوایز درامای ام‌بی‌سی را برای اجرای خود دریافت کرد.
عنوان

عنوان کاری اولیهٔ این مجموعه Hwatu (کره‌ای: 화투; به معنای «نبرد گل‌ها») بود، اما عنوان آن برای جلوگیری از سردرگمی با هانافودا مشابه، تغییر کرد.
خلاصهٔ داستان

این مجموعهٔ حول محور زندگی کی سونگ نیانگ، زنی متولد گوریو است که علیرغم محدودیت‌های سیستم طبقاتی آن دوران به قدرت می‌رسد و بعداً با طغون تیمور (امپراتور دودمان یوآن) ازدواج می‌کند تا به جای معشوقه‌اش وانگ یو، امپراتریس یوآن شود. این سریال توانست عشق عمیقی را که امپراتور نسبت به بانو کی داشت را برجسته کند و عشق‌ها و جاه‌طلبی‌های سیاسی او را به تصویر بکشد.
بازیگران > اصلی

ها جی‌وون در نقش کی سونگ نیانگ
جونگ جی-سو در نقش کی سونگ نیانگ جوان
(ملکه کی، دختر کی‌جول، معشوقه وانگ یو و مادر ماها، همسر طغون تیمور و مادر آیوشیریدارا)
جو جین-مو در نقش وانگ یو
آن دو گیو در نقش وانگ یو جوان
(ولیعهد و پادشاه گوریو، معشوقه سونگ نیانگ، پدر ماها)
جی چانگ-ووک در نقش طغون تیمور (امپراتور دودمان یوآن، همسر ملکه کی، پدر آیوشیریدارا)
بک جین-هی در نقش ملکه تاناشیری (دختر ال‌تیمور، خواهر تنکیشی و تالاهای، همسر طغون تیمور)
بازخورد

این سریال در طول پخش خود به رتبه‌بندی بالایی دست یافت، و در جایگاه اول با بیشترین میزان بیننده ۳۳٫۹٪ قرار گرفت. طبق گزارشی از کانال یی‌تی‌تی‌وی تایوان، این سریال به عنوان بهترین برنامه خارجی برای سال ۲۰۱۴ با ۵٫۳۵٪ رتبه‌بندی شد و دومین سریال کره‌ای پس از جواهری در قصر (۲۰۰۳) شد که این کار را انجام داد. همچنین به دلیل مهارت‌های بازیگری قوی، پس‌زمینه جذاب و صحنه‌های استادانه‌اش، نقدهای مثبتی دریافت کرد.
علیرغم محبوبیت این سریال، به دلیل گنجاندن عناصر داستانی در مورد شخصیت‌ها و خط داستانی مورد انتقاد قرار گرفت. نگرانی زیادی در مورد تصویرسازی‌های سریال از امپراطور کی، که به عنوان یک جنگجوی شجاع در سریال به تصویر کشیده شده بود ایجاد شد. مورخان نگران بودند که مخاطبان این واقعیت را نادیده بگیرند که ملکه کی واقعی، مسئول حمله به سرزمین مادری خود بود.
درج کردن حریصانه

در رایانش توزیع‌شده و نظریه گراف هندسی، برازش حریصانه، یک روند اختصاص دادن مختصات راس‌های یک شبکهٔ مخابراتی است که قابلیت مسیریابی جغرافیایی حریصانه برای مسیر دادن پیام‌ها در داخل شبکه را فراهم می‌کند. اگرچه برازش حریصانه برای استفاده در حسگر شبکه‌های بی‌سیم پیشنهاد شده‌است، که در آن راس‌ها در فضای فیزیکی مکان‌دهی شده‌اند، این مکان‌های موجود می‌توانند با مکان‌های داده‌شده توسط برازش حریصانه تفاوت داشته‌باشند، که در بعضی از موارد می‌تواند نقاطی از یک فضای مجازی‌ای از یک بعد بالاتر یا در یک هندسه نااقلیدسی باشند. از این دید، برازش حریصانه را می‌توان مانند یک روش کشیدن گراف در نظر گرفت، که در آن یک گراف انتزاعی (شبکهٔ ارتباطات) در یک فضای هندسی برازش می‌شود.
ایدهٔ انجام مسیریابی جغرافیایی با استفاده از مختصات در یک فضای مجازی، به جای استفاده از مختصات فیزیکی، به دلیل راو ات آل است. پیش‌رفت‌های بعدی نشان‌داده‌اند که تمام شبکه‌ها دارای برازش حریصانه با مختصات فشرده راس‌ها در هندسه هذلولوی هستند، که بعضی گراف‌ها، شامل گراف‌های چندضلعی، در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه‌اند، و این‌که گراف‌های حلقه-واحد، در فضاهای اقلیدسی بعدهای متوسط با عوامل کشش کم، دارای برازش حریصانه‌اند.
تعاریف

در مسیریابی حریصانه، یک پیام از یک راس مبدأ s به یک راس مقصد t، با یک سری قدم در بین راس‌های میانی سفر می‌کند، که هر کدام از آن قدم‌ها، پیام را به یک راس مجاور می‌دهد که به t نزدیک‌تر است. اگر پیام به یک راس میانی x برسد که راس مجاور نزدیک‌تری به t نداشته‌باشد، پس نمی‌توان پیش‌رفت کرد، و روند مسیریابی حریصانه شکست می‌خورد. یک برازش حریصانه، برازشی است از گراف داده‌شده، با ویژگی‌ای که این‌گونه شکست غیرممکن باشد. پس، می‌توان برازش حربصانه را برازشی از گراف تعریف کرد که برای هر دو راس x و t، یک راس مجاور x به نام y وجود دارد که y به t نزدیک‌تر است.
گراف‌های بدون برازش حریصانه

هر گرافی در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه نیست؛ یک مثال نقض ساده، ستارهٔ شش‌پر K1,6 است، درختی با یک راس میانی و شش برگ. به طوری که در هر برازش این گراف، دو برگ وجود دارند که زاویهٔ بین آن‌ها، کمترمساوی ۶۰ درجه‌اند، که نتیجه می‌شود که حداقل یکی از این دو راس، راس مجاوری که به راس دیگر نزدیک‌تر باشد ندارند.
در فضاهای اقلیدسی با بعدهای بالا، گراف‌های بیش‌تری دارای برازش حریصانه‌اند؛ برای مثال، ستارهٔ شش‌پر در فضای سه‌بعدی دارای برازش حریصانه است، به‌طوری که راس میانی در مرکز و برگ‌ها هر کدام در فاصلهٔ واحد از مرکز در شش جهت بردار نشان هستند. البته، در هر فضا با بعد ثابت، گراف‌هایی هستند که نمی‌توانند حریصانه برازش شوند؛ زمانی که n, از عدد تماس یک فضا، بیش‌تر باشد، ستارهٔ nپر دارای برازش حریصانه نیست.
برازش‌های هیپربولیک و فشرده

برخلاف فضای دوبعدی، هر شبکه در فضای هذلولوی دارای برازش حریصانه است. اثبات اصلی این نتیجه، توسط رابرت کلاینبرگ، نیازمند این بود که مکان راس‌ها، با دقت بالا مشخص شوند، ولی متعاقباً نشان داده شده بود که، با استفاده از تجزیهٔ سنگین مسیر از یک درخت پوشای شبکه، ممکن است که هر راس را، با استفاده از تعداد نمایی‌ای از بیت‌ها در هر نقطه، به‌صورت فشرده نمایش داد. در عوض، گراف‌هایی وجود دارند که در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه‌اند، ولی در این برازش‌ها نیازمند تعداد چندجمله‌ای‌ای از بیت‌ها برای مختصات دکارتی هر نقطه‌اند.
حالت‌های خاص گراف‌ها > درخت‌ها

برای درخت‌هایی که برازش حریضانه دارند، زمان به‌دست آوردن این برازش در زمان خطی است.
برای گراف‌های کلی‌تر، برخی از الگوریتم‌های برازش حریصانه، مانند الگوریتم کلاینبرگ، اول درخت پوشای گراف مورد نظر را پیدا می‌کند، و سپس برازش حریصانهٔ آن را می‌سازد. جواب لزوماً برازش حریصانهٔ گراف اصلی نیز است. با این حال، گراف‌هایی وجود دارند که در فضای دوبعدی دارای برازش حریصانه‌اند، ولی هیچ درخت پوشایی از آن دارای برازش حریصانه نیست.
حالت‌های خاص گراف‌ها > گراف‌های مسطح

پاپادیمیتریو و راتاژاک، حدس زده‌بودند که تمام گراف‌های پلی‌هدرال (یک گراف مسطح 3 راس)، دارای برازش حریصانه در فضای دوبعدی‌اند.
K1,6، یک گراف بدون برازش حریصانه در فضای دوبعدی
بییاردمپاردو

| بییاردُمپاردو  Villardompardo | بییاردُمپاردو  Villardompardo |
| --- | --- |
city: city
  مهر:   مهر
فهرست کشورهای مستقل: اسپانیا
استان‌های اسپانیا: استان خائن
فهرست دهستان‌های خائن: Villardompardo
مساحت: مساحت
 • کل: ۱۷٫۸۱ کیلومتر مربع (۶٫۸۸ مایل مربع)
ارتفاع: ۴۷۰ متر (۱۵۴۰ فوت)
جمعیت (۲۰۱۲): جمعیت (۲۰۱۲)
 • کل: ۱۱۰۱
 • تراکم: ۶۱٫۸۲/کیلومتر مربع (۱۶۰٫۱/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (CET)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (CEST)
بییاردُمپاردو (به اسپانیایی: Villardompardo) یکی از دهستان‌های استان خائن در کشور اسپانیا است. این شهر با مساحت ۱۷ کیلومتر مربع، ۱۱۰۱ تن جمعیت دارد.
سال‌چینه

سال‌چینه‌های سن پلیستوسن در پرتگاه‌های اسکاربرو، تورنتو، انتاریو، کانادا. ضخیم‌ترین سال‌چینه‌ها بیش از نیم اینچ ضخامت دارند.
در زمین‌شناسی، به لایه‌های ریز رسوبی که در هر سال در یک تودهٔ آب نهشته می‌شود سال‌چینه (انگلیسی: Varve) گفته می‌شود.
سال‌چینه یک لایه رسوبی است که در طول یک سال در دریاچه‌ها یا دریاهای آرام تشکیل می‌شود. هر سال‌چینه از دو لایه تشکیل شده است: یک لایه روشن‌تر و ضخیم‌تر که در طول فصل گرم و پربارش سال تشکیل می‌شود و یک لایه تیره‌تر و نازک‌تر که در طول فصل سرد و کم‌بارش سال تشکیل می‌شود. این لایه‌ها به دلیل تفاوت در اندازه ذرات، ترکیب مواد آلی و معدنی و سرعت رسوب‌گذاری از یکدیگر متمایز می‌شوند.
سال‌چینه‌ها می‌توانند اطلاعات ارزشمندی در مورد شرایط محیطی گذشته، مانند تغییرات دما، بارش، فعالیت‌های زیست‌شناختی و رویدادهای زمین‌شناسی مانند فوران‌های آتشفشانی یا زمین‌لرزه‌ها، ارائه دهند. با شمارش سال‌چینه‌ها در یک توالی رسوبی، می‌توان سن نسبی رسوبات را تعیین کرد و تغییرات محیطی در طول زمان را بازسازی کرد.
مطالعه سال‌چینه‌ها در زمینه‌های مختلفی مانند دیرین‌اقلیم‌شناسی، زمین‌شناسی، باستان‌شناسی و حتی پزشکی قانونی کاربرد دارد.
از میان سنگ‌های موزون متعددی که در پرونده‌های زمین‌شناسی وجود دارد، سال‌چینه‌ها یکی از مهم‌ترین و روشنگرترین‌ها در مطالعات مربوط به تغییرپذیری و تغییر اقلیم گذشته هستند. سال‌چینه‌ها در میان کوچک‌ترین مقیاس رویدادهایی هستند که در چینه‌شناسی تشخیص داده می‌شوند.
یک لایه سالانه می‌تواند بسیار مشهود باشد زیرا ذراتی که در بهار به دلیل قدرت جریان بیشتر وارد لایه می‌شوند بسیار درشت‌تر از ذراتی هستند که در اواخر سال رسوب می‌کنند. این یک جفت لایه - یکی درشت و یکی ریز - برای هر چرخه سالانه تشکیل می‌دهد. سال‌چینه‌ها فقط در آب شیرین یا آب لب‌شور تشکیل می‌شوند، زیرا سطح بالای نمک در آب دریا معمولی باعث لخته‌سازی رس به دانه‌های درشت می‌شود. از آنجایی که آب‌های شور در تمام طول سال ذرات درشت را به جا می‌گذارند، تشخیص لایه‌های منفرد در آب‌های شور تقریباً غیرممکن است. در واقع، لخته‌سازی رس در قدرت یونی بالا به دلیل فروپاشی لایه الکتریکی مضاعف (EDL) رس رخ می‌دهد، که الکترواستاتیک بین ذرات رس با بار منفی را کاهش می‌دهد.
در زمین‌شناسی، شمارش سال‌های رسوب‌گذاری دریاچه که برای گاه‌شماری نهشته شدن رسوبات به کار می‌رود، سن‌یابی سال‌چینه‌ای نام دارد.
به لایه‌های ریز رسوبی که در هر سال توسط یخسار نهشته می‌شود «سال‌چینهٔ یخساری» گفته می‌شود.