stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
الگوریتم تبرید شبیه‌سازی‌شده
مقدمه > احتمال پذیرش

احتمال یک انتقال از حالت کنونی مانند  s به یک حالت کاندید جدید مانند  {\acute {s}} با یک تابع احتمال پذیرش مثل  P(e,{\acute {e}},T) مشخص می‌شود که در آن  e=E(s) و  {\acute {e}}=E({\acute {s}}) است (تابع  E روی فضای حالت نشان‌دهنده انرژی و  T نشان‌دهنده دمای متغیر‌‌ با زمان سیستم است). حالات با انرژی کمتر بهتر از حالات با انرژی بالاتر هستند. تابع احتمال  P باید مثبت باشد حتی زمانی که  e کوچکتر از  {\acute {e}} است. این ویژگی تضمین می‌کند که الگوریتم در یک پاسخ محلی بدتر از پاسخ سراسری بهینه گرفتار نشود.
زمانی که  T به صفر میل می‌کند‌‌‌‌، احتمال  P یا باید به صفر میل کند ( e کوچیکتر از  {\acute {e}}) یا اینکه به یک عدد مثبت میل کند ( {\acute {e}} کوچکتر از  e). برای مقادیر به اندازه کافی کوچک از  T، سیستم به مرور به سمت نقطه با کمینه انرژی حرکت می‌کند و به سمت نقاط با انرژی بیشتر حرکت نخواهد کرد. با قرار دادن  T=0 مسئله به یک الگوریتم حریصانه تقلیل پیدا می‌کند که تنها به سمت نقاط با انرژی کمتر حرکاتش را انجام می‌دهد.
در صورت اولیهٔ تبرید شبیه‌سازی شده، احتمال  P(e,{\acute {e}},T) زمانی که  {\acute {e}} کوچکتر از  e باشد برابر ۱ می‌شود، که به این معنی است که رویه همیشه مستقل از دما به سمت نقاط پایین‌تر حرکت می‌کند. بسیاری از صورت بندی‌ها و پیاده‌سازی‌های تبرید شبیه‌سازی‌شده همچنان این شرط را به عنوان بخشی از تعریف روش در نظر می‌گیرند‌، اگر چه این شرط برای کارکردن روش الزامی نیست.
تابع  P همواره به گونه‌ای انتخاب می‌شود که احتمال پذیرش یک حرکت زمانی که تفاوت بین دو حالت کمتر است کاهش یابد، به‌طور مثال حرکات کوچک رو به بالا محتمل‌تر از حرکاتبزرگ هستند. در هر حال، در صورتی که شروط قبلی برقرار باشند، این شرط به‌طور اکید الزامی نیست.
با این تفاسیر، دما نقش اساسی را در کنترل‌کردن تغییرات در سیستم با توجه به حساسیت آن نسبت به تغییرات انرژی ایفا می‌کند. به‌طور دقیق‌تر، در مقادیر بزرگ  T، تغییرات در حالت سیستم نسبت به تغییرات بزرگتری در سیستم حساس است تا زمانی که دما کوچکتر است.
مقدمه > زمان‌بندی تبرید

نام و ایده بنیادین الگوریتم منشا‌ٔگرفته از ویژگی دما است. این ویژگی در واقع به گونه‌ای کنترل می‌شود که دما حین شبیه‌سازی به صورت تدریجی کاهش می‌یابد. الگوریتم با قرار دادن  T=\infty  شروع می‌شود (در واقع دما در ابتدا یک مقدار بزرگ را اختیار می‌کند) و در هر گام طبق یک زمان‌بندی از پیش‌تعیین‌شده کاهش می‌یابد. در تعیین این زمان‌بندی باید توجه داشت که با اتمام‌ منابع مورد استفاده مانند تعداد محاسبات، زمان انجام عملیات‌ها هم تمام شود. برای انجام این کار انتظار می‌رود در ابتدا الگوریتم در فضای بزرگی از پاسخ‌ها و بی‌توجه به تابع انرژی به دنبال جواب بگردد. سپس به سمت مناطق با انرژی کمتر پرش کند و این منطقه به مرور کوچک و کوچکتر شود تا زمانی که سیستم دقیقا به پایین‌ترین نقطه سراسری برسد.
دو شکل روبرو نشان‌دهندهٔ تأثیر زمان‌بندی تبرید بر کارایی الگوریتم هستند. مسئله بازترتیبی پیکسل‌های یک عکس به منظور کمینه کردن انرژی واقعی تصویر است، که باعث می‌شود رنگ‌های مشابه به هم نزدیک‌تر باشند و رنگ‌های متفاوت در فاصله دورتری از هم قرار بگیرند. دو شکل روبرو از دو زمان‌بندی سریع و آرام در بدست آمده‌اند.
برای هر مسئله با فضای متناهی، احتمال این که الگوریتم تبرید در یک نقطه بهینهٔ سراسری کار خود را تمام کند با افزایش زمان به ۱ میل می‌کند. اگرچه این نتیجهٔ نظری چندان راهگشا نیست زیرا میزان زمانی که لازم است تا احتمال رسیدن به جواب از حدی معقول بیشتر شود معمولاً بیشتر از زمانی است که برای جستجوی کل فضا لازم است.
ساختار کلی الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده

برای حل یک مسئلهٔ بهینه‌سازی، الگوریتم SA ابتدا از یک جواب اولیه شروع می‌کند و سپس در یک حلقه تکرار به جواب‌های همسایه حرکت می‌کند. اگر جواب همسایه بهتر از جواب فعلی باشد، الگوریتم آن را به عنوان جواب فعلی قرار می‌دهد (به آن حرکت می‌کند)، در غیر این صورت، الگوریتم آن جواب را با احتمال exp(-ΔE/T) به عنوان جواب فعلی می‌پذیرد. در این رابطه ΔE تفاوت بین تابع هدف جواب فعلی و جواب همسایه‌است و T یک پارامتر به نام دما است. در هر دما، چندین تکرار اجرا می‌شود و سپس دما به آرامی کاهش داده می‌شود. در گام‌های اولیه دما خیلی بالا قرار داده می‌شود تا احتمال بیشتری برای پذیرش جواب‌های بدتر وجود داشته باشد. با کاهش تدریجی دما، در گام‌های پایانی احتمال کمتری برای پذیرش جواب‌های بدتر وجود خواهد داشت و بنابراین الگوریتم به سمت یک جواب خوب همگرا می‌شود. الگوریتم SAیک الگوریتم غیرمقید می‌باشد که برای طراحی‌های سخت به کار می‌رود.
شبه کد زیر یک پیاده‌سازی از تبرید شبیه‌سازی شده را ارائه نشان می‌دهد. این الگوریتم از حالت  s_{0} شروع می‌کند و تا رسیدن به حداکثر گام‌ها‌،  k_{max} یا رسیدن به حالتی با انرژی  e_{min} یا کمتر از آن متوقف می‌شود. در این روند، صدا کردن تابع  neighbor یک همسایه رندوم حالت فعلی را انتخاب می‌کند. تابع  random یک عدد را در بازه  (0,1) به صورت یکنواخت انتخاب می‌کند. زمان‌بندی تبرید با صدا کردن تابع  temperature تعریف می‌شود، که در هر مرحله دمای سیستم را بر حسب  ‌‌‌زمان به دست می‌دهد.
Let s = s0
    For k = 0 through kـmax (exclusive):
        T ← temperature(k ∕ kـmax)
        Pick a random neighbour, snew ← neighbour(s)
        If P(E(s), E(sـnew), T) ≥ random(0, 1):
            s ← sـnew
    Output: the final state s
انتخاب پارمترهای الگوریتم

برای اعمال تبرید شبیه‌سازی‌شده به یک مسئله خاص، باید این پارامترها را مشخص کرد: فضای حالت،‌ تابع انرژی  E، تابع  neighbor، تابع احتمال پذیرش  P، و تابع زمان‌بندی  temperature و البته مقدار اولیه برای دما. این انتخاب‌ها می‌توانند تأثیرات اساسی روی کارایی این روش بگذراند. متاسفانه، هیچ روشی برای انتخاب پارامترهای مناسب برای تمام مسائل وجود ندارد و برای هر مسئله باید به‌طور خاص بهترین پارامترها را یافت. در ادامه نکاتی در همین زمینه گفته خواهد شد.
تبرید شبیه‌سازی‌شده می‌تواند مانند یک قدم‌زدن تصادفی روی یک گراف جستجو مدل شود که راس‌های آن تمام حالات ممکن هستند و یال‌های آن حرکات کاندید. یک شرط لازم برای تابع  neighbor این است که باید یک مسیر نسبتا کوتاه را از حالت اولیه به هر حالت دیگری را که می‌تواند بهینهٔ سراسری باشد فراهم کند. در واقع قطر گراف جستجو باید کوتاه باشد. در مسئله فروشندهٔ دوره‌گرد اندازه‌ٔ فضای حالت دارای برای ۲۰ شهر برابر۲۴۳۲۹۰۲۰۰۸۱۷۶۶۴۰۰۰۰ است، ولی تابع همسایه که دو شهر نزدیک را همسایه می‌گیرد می‌تواند در حداکثر ۱۹۰ گام به بهینه سراسری برسد.
انتخاب پارمترهای الگوریتم > احتمال گذار

برای تحقیق در رفتار تبرید شبیه‌سازی‌شده در یک مسئله خاص، توجه به احتمالات گذار که نتیجهٔ انتخاب‌های اولیه در پیاده‌سازی هستند، راهگشا خواهد بود. برای هر یال  (s,{\acute {s}}) در گراف جستجو، احتمال گذار برابر احتمال آن است که الگوریتم به حالت  {\acute {s}} برود زمانی که حالت کنونی  s است. این احتمال به دمای کنونی که توسط تابع  temperature تعیین می‌شود، به ترتیبی که توسط   neighbor تعیین می‌شود و به تابع احتمال پذیرش  P بستگی دارد. (دقت کنید که احتمال گذار تنها  P(e,{\acute {e}},T) نیست زیرا همسایه‌های کاندید در این روش تک تک بررسی می‌شوند.)
انتخاب پارمترهای الگوریتم > احتمالات پذیرش

تعیین توابع  neighbour،  temperature و  P شامل کمی فزون‌کاری است. در عمل تابع  P برای بسیاری از مسائل یکسان انتخاب می‌شود و دو تابع دیگر با توجه به مسئله تعیین می‌شوند.
در فرمول‌بندی مسئله توسط کریک‌پاتریک و همکاران، تابع  P(e,{\acute {e}},T) زمانی که  {\acute {e}} کوچکتر از  e باشد برابر ۱ و در غیر این صورت برابر  exp(-({\acute {e}}-e)/T) تعریف می‌شود. این فرمول به صورت سطحی طبق گذارهای یک سیستم فیزیکی توجیه‌پذیر است. در واقع این فرمول‌بندی مطابق الگوریتم متروپلیس-هستینگز است زمانی که  T=1 و توزیع استفاده شده در متروپلیس-هستنیگز متقارن است. با این حال، این احتمال پذیرش اکثرا در تبرید ‌شبیه‌سازی‌شده استفاده می‌شود، حتی زمانی که تابع  neighbor متقارن نباشد یا حتی زمانی که احتمالاتی نباشد. در نتیجه، احتملالات گذار در الگوریتم تبرید‌ شبیه‌سازی‌شده مطابق گذارهای سیستم فیزیکی مذکور نیستند و در توزیع حالات در بلند مدت در یک دمای ثابت  T ملزم به شباهت به یک توزیع تعادل ترمودینامیکیروی حالات سیستم فیزیکی در هیچ دمایی نیست. در هر حال، بیشتر صورت‌های تبرید شبیه‌سازی‌شده همان صورت اولیه را انتخاب می‌کنند که احتمالا بارها پیاده‌سازی شده‌است.
انتخاب پارمترهای الگوریتم > تولید کاندیدهای مناسب

در انتخاب تابع  neighbor باید این را در نظر گرفت که پس از تعداد معقولی تکرار الگوریتم، انتظار می‌رود حالت سیستم، انرژی به مراتب کمتری از حالت ابتدایی داشته باشد. بنابراین به عنوان یک قانون کلی باید تولیدکننده کاندیدها یا همان  neighbour را به سمت کاندیدی حرکت داد که انرژی حالت جدید  {\acute {s}}، شبیه به انرژی حالت کنونی باشد. این روش فراابتکاری (که اساس الگوریتم متروپولیس-هستینگز هم هست) معمولاً حرکات بسیار خوب  و حرکات بسیار بد را حذف میکند. البته بیشتر حرکات بد ممکن هستند تا حرکات خوب و این نشان می‌دهد که الگوریتم تقریباً کارا عمل می‌کند.
برای مثال در مسئله فروشندهٔ دوره‌گرد که پیش‌تر به آن اشاره شد، انتظار می‌رود جابه‌جایی از یک شهر به شهر نزدیک آن در یک گشت با انرژی کم، تأثیر نسبتاً کمی روی تغییر انرژی بگذارد، در حالیکه جابه‌جایی بین دو شهر دلخواه بسیار محتمل تر است که انرژی بیشتری را هزینه کند (منظور از انرژی اینجا همان طول است).
یک بیان دقیق‌تر از این روش فراابتکاری این است که حالات  {\acute {s}} که برای آن‌ها  P(e,{\acute {e}},T) بزرگ است را انتخاب کند. بنابراین، در مثال فروشندهٔ دوره‌گرد، می‌توان از  neighbour ی استفاده کرد که احتمال انتخاب دو شهر برای جابه‌جایی با افزایش فاصله آن‌ها کاهش يابد.
انتخاب پارمترهای الگوریتم > اجتناب از موانع

برای انتخاب تابع  neighbour علاوه بر ملاحظات قبلی باید تلاش کرد تا تعداد کمینه‌های محلی عمیق (حالاتی که به میزان زیادی از همسایه‌هایشان انرژی کمتری دارند) را کاهش داد. چنین نقاطی می‌توانند الگوریتم تبرید‌ شبیه‌سازی‌شده را با احتمال بالایی (تقریبا متناسب با کل تعداد حالات در یک همسایگی) و برای زمان زیادی (تقریبا نمایی بر حسب تفاوت انرژی با همسایه‌ها در همسایگی) به دام بیاندازند.
به عنوان یک اصل، طراحی یک تولیدکننده‌ کاندید که بتواند این هدف را ارضا کند غیرممکن است. به علاوه معمولاً میتوان کارایی تبرید ‌شبیه‌سازی‌شده را با تغییرات ساده در تابع  neighbour به میزان زیادی افزایش داد.
انتخاب پارمترهای الگوریتم > زمان‌بندی کاهش دما

توجیه فیزیکی که برای تبرید شبیه‌سازی‌شده استفاده می‌شود، فرض می‌کند که نرخ سردکردن به اندازهٔ کافی آرام است به‌طوری‌که توزیع احتمال حالت کنونی همواره نزدیک به تعادل ترمودینامیکی باشد. متاسفانه، زمان سست سازی یا relaxation (زمانی که باید صبر کرد تا تعادل ترمودینامیکی که به دلیل تغییر دما بر هم خورده‌است دوباره برقرار شود) بسیار به شکل تابع انرژی و دمای کنونی وابسته است. در الگوریتم تبرید شبیه‌سازی‌شده، زمان سست سازی همچینین به تابع تولید‌کننده‌ کاندید هم به شکل پیچیده‌ای واسبته است. توجه کنید که تمام این پارامترها معمولاً به عنوان توابع پییچده و نه چندان مشخصی برای الگوریتم تعیین می‌شوند. بنابراین، بهترین نرخ سردسازی (کاهش دما)‌ را نمی‌توان پیش از اجرای الگوریتم تعیین کرد و باید به صورت تجربی برای هر مسئله‌ای به‌طور خاص محاسبته شود. الگوریتم‌های تبرید‌ شبیه‌سازی‌شده تطبقی این مسئله را با ربط دادن زمان‌بندی سرسازی به فرایند جستجو حل می‌کنند.
شروع‌های دوباره

گاهی اوقات بهتر است تا به یک پاسخی که قبلا پیدا شده‌است و بسیار بهتر بوده برگردیم تا اینکه از همین حالت فعلی حرکتی را انجام دهیم . این رویه را شروع دوباره یا restarting می‌گویند. برای انجام این کار باید در شبه کد بالا s و e را برابر sbest و ebest قرار دهیم و دوباره الگوریتم را آغاز کنیم. تصمیم برای آغاز مجدد می‌تواند بر حسب معیارهای مختلفی باشد. یکی از رایج‌ترین روش‌ها شروع مجدد بعد از تعدادی گام مشخص، شروع مجدد به دلیل رد شدن از حداکثر انرژی سیستم، شروع مجدد تصادفی و ... است.
روش‌های مرتبط

الگوریتم‌های متروپلیس-هستینگز تعاملی (مونت کارلو ترتیبی)، حرکات تبرید شبیه‌سازی‌شده را با مکانیزم بازیافتی تعاملی ترکیب می‌کند.
تبرید کوانتومی، از نوسانات کوانتومی به جای نواسانات حرارتی استفاده می‌کند تا از موانع بلند ولی کوچک عبور کند.
تونل‌زنی تصادفی، تلاش می‌کند بر سخت‌شدن تدریجی که تبرید شبیه‌سازی‌شده با آن در خروج از کیمنه محلی حین کاهش دما روبرو است با تونل‌زدن در موانع غلبه کند.
جستجوی تابو یا Tabu search، به صورت کاملاً عادی به سمت همسایه‌های با انرژی کمتر حرکت می‌کند، اما زمانی که خود را در یک کمینهٔ محلی گرفتار می‌بیند به سمت بالا حرکت می‌کند و از گرفتارشدن در یک دور با نگه‌داشتن یک لیست جلوگیری می‌کند.
خانواده الگوریتم‌های دوگان-فاز که الگوریتم  تبرید شبیه‌سازی‌شده  هم از آن‌ها است، در واقع یک رویکردی بینابینی به جستجوی کلی و محلی دارند.
بهینه‌سازی جستجوی انفعالی بر ترکیب یادگیری ماشین با بهینه‌سازی تمرکز می‌کند و برای این کار یک حلقه فیدبک داخلی به منظور تنظیم پارامترهای آزاد یک الگوریتم با توجه به ویژگی‌های مسئله، اضافه می‌کند.
گرادیان کاهشی تصادفی که تعداد زیادی جستجوی حریصانه را از نقاط تصادفی مختلف شروع میکند.
الگوریتم‌های ژنتیک دسته‌ای از جواب‌ها را به جای تنها یک جواب معرفی می‌کنند. کاندید‌های جدید برای جواب با جهش یا با بازترکیبی تو جواب از دسته اولیه تولید می‌شوند. معیارهای احتمالاتی همانند آنچه در تبرید شبیه‌سازی‌شده مدنظر بود، به منظور انتخاب کاندیدها برای جهش یا بازترکیبی یا حذف تعدادی از جواب‌ها در دسته مذکور استفاده می‌شوند.
بهینه‌سازی گام به گام، به صورت تدریجی تابع هدف را حین بهینه‌سازی هموار می‌کند.
بهینه‌سازی کولونی مورچه یا ant colony optimization، تعدادی زیادی مورچه را برای طی کردن فضای جواب و پیداکردن مناطق محلی مناسب استفاده میکند.
روش آنتروپی متقابل یا cross-entropy، به کمک یک توزیع احتمال پارامتری جواب‌های کاندید را تولید می‌‌کند. پارامترها با استفاده از کمینه‌سازی آنتروپی متقابل دوباره مقدار می‌گیرند تا در مرحله بعد بتوانند نمونه‌های بهتری تولید کنند.
جستجوی هارمونی، از موسیقی‌داناندر فرایند بدیهه‌سازی تقلید می‌کنند به گونه‌ای که هر موسیقیدان یک نوت موسقی را برای پیدا کردن بهترین هارمونی می‌نوازد.
بهینه‌سازی تصادفی، شامل بسیاری از روش‌ها از جمله  تبرید شبیه‌سازی‌شده  است.
بهینه‌سازی ازدحام ذره یا particle swarm optimization، الگوریتمی است که ازدحام ذرات را به منظور یافتن جواب بهینه مدل می‌کند.
الگوریتم ریشهٔ زمینی-ریشهٔ هوایی یا runner-root، یک روش فراابتکاری برای حل مسائل تک مدله و چند مدله است که از ریشه‌ٔ هوایی و ریشهٔ زمینی گیاهان در طبیعت الهام گرفته‌است.
الگوریتم قطرات آب هوشمند یا Intelligent water drops، که رفتار طبیعی قطرات آب را برای بهینه‌سازی استفاده می‌کند.
تبرید شبیه‌سازی‌شده در حال جستجوی پاسخ بیشینه. هدف این است که به بالاترین نقطه برسیم. در این مسئله نمیتوان از یک الگوریتم تپه‌نوردی ساده استفاده کرد زیرا تعداد زیادی بیشینه محلی وجود دارد. با استفاده از کاهش تدریجی دما در الگوریتم تبرید شبیه‌سازی‌شده پاسخ سراسری بیشینه یافت می‌شود.
سریع
آرام
نمودار جریان الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده.
کمبریج (نیویورک)

| کمبریج (نیویورک) | کمبریج (نیویورک) |
| --- | --- |
Town: Town
موقعیت کمبریج (نیویورک) در نقشه: موقعیت کمبریج (نیویورک) در نقشه
مختصات: ۴۲°۵۹′۵۰″ شمالی ۷۳°۲۷′۰۶″ غربی﻿ / ﻿۴۲٫۹۹۷۲۲°شمالی ۷۳٫۴۵۱۶۷°غربی﻿ / 42.99722; -73.45167: مختصات: ۴۲°۵۹′۵۰″ شمالی ۷۳°۲۷′۰۶″ غربی﻿ / ﻿۴۲٫۹۹۷۲۲°شمالی ۷۳٫۴۵۱۶۷°غربی﻿ / 42.99722; -73.45167
کشور: United States
ایالت: New York
فهرست شهرستان‌های نیویورک: شهرستان واشینگتن، نیویورک
مساحت: مساحت
 • کل: ۳۶٫۵۱ مایل مربع (۹۴٫۵۶ کیلومتر مربع)
 • خشکی: ۳۶٫۳۸ مایل مربع (۹۴٫۲۳ کیلومتر مربع)
 • آب: ۰٫۱۳ مایل مربع (۰٫۳۳ کیلومتر مربع)
جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا): جمعیت (سرشماری ۲۰۱۰ ایالات متحده آمریکا)
 • کل: ۲٬۰۲۱
 • برآورد (2016): ۱٬۹۵۳
 • تراکم: ۵۳٫۶۸/مایل مربع (۲۰٫۷۳/کیلومتر مربع)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۵ (منطقه زمانی شرقی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۴ (EDT)
کد منطقه: 518
استاندارد پردازش اطلاعات فدرال: 36-115-11836
وبگاه: Town website
کمبریج (به انگلیسی: Cambridge) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در شهرستان واشینگتن، نیویورک واقع شده‌است. کمبریج ۹۴٫۵۶ کیلومتر مربع مساحت و ۲٬۰۲۱ نفر جمعیت دارد.
گمینا خوچیانوو

| گمینا خوچیانوو Chocianów Commune | گمینا خوچیانوو Chocianów Commune |
| --- | --- |
گمینا: گمینا
  پرچمنشان:   پرچمنشان
مختصات (Chocianów): ۵۱°۲۵′ شمالی ۱۵°۵۵′ شرقی﻿ / ﻿۵۱٫۴۱۷°شمالی ۱۵٫۹۱۷°شرقی﻿ / 51.417; 15.917: مختصات (Chocianów): ۵۱°۲۵′ شمالی ۱۵°۵۵′ شرقی﻿ / ﻿۵۱٫۴۱۷°شمالی ۱۵٫۹۱۷°شرقی﻿ / 51.417; 15.917
کشور:  لهستان
استان: استان سیلزی سفلی
شهرستان: شهرستان پولکوویتسه
کرسی: Chocianów
مساحت: مساحت
 • مجموع: ۲۳۰٫۲۷ کیلومتر مربع (۸۸٫۹۱ مایل مربع)
جمعیت (2006): جمعیت (2006)
 • مجموع: ۱۲٬۷۶۵
 • تراکم: ۵۵/کیلومتر مربع (۱۴۰/مایل مربع)
 • شهری: ۸٬۲۱۵
 • روستایی: ۴٬۵۵۰
وبگاه: http://www.chocianow.pl/
گمینا خوچیانوو (به لهستانی:  Gmina Chocianów) یک گمینا در لهستان است که در شهرستان پولکوویتسه واقع شده‌است. گمینا خوچیانوو ۲۳۰٫۲۷ کیلومتر مربع مساحت و ۱۲٬۷۶۵ نفر جمعیت دارد.
کروشنا (شهرستان گاروولین)

| کروشنا (شهرستان گاروولین) | کروشنا (شهرستان گاروولین) |
| --- | --- |
روستا: روستا
کروشنا (شهرستان گاروولین): کروشنا (شهرستان گاروولین)
مختصات: ۵۱°۳۹′ شمالی ۲۱°۳۹′ شرقی﻿ / ﻿۵۱٫۶۵۰°شمالی ۲۱٫۶۵۰°شرقی﻿ / 51.650; 21.650: مختصات: ۵۱°۳۹′ شمالی ۲۱°۳۹′ شرقی﻿ / ﻿۵۱٫۶۵۰°شمالی ۲۱٫۶۵۰°شرقی﻿ / 51.650; 21.650
کشور:  لهستان
استان: استان ماسوویان
شهرستان: شهرستان گاروولین
گمینا: گمینا ترویانوو
جمعیت: ۱۴۰
کروشنا (به لهستانی:  Kruszyna) یک روستا در لهستان است که در گمینا ترویانوو واقع شده‌است. کروشنا  ۱۴۰ نفر جمعیت دارد.
کاسالپینیا میموسیدس

| کاسالپینیا میموسیدس | کاسالپینیا میموسیدس |
| --- | --- |
کاسالپینیا میموسیدس، Caesalpinia mimosoides: کاسالپینیا میموسیدس، Caesalpinia mimosoides
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: گیاهان
راسته:: باقلاسانان
تیره:: باقلاییان
سرده:: گل ابریشم
گونه:: C. mimosoides
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Caesalpinia mimosoides : Caesalpinia mimosoides 
کاسالپینیا میموسیدس (نام علمی: Caesalpinia mimosoides) نام یک گونه از سرده گل ابریشم است.
ریزفوتونیک

میکرو فوتونیک دانشی است که به کاربردها و مطالعاتی از حوزه فوتونیک می‌پردازد که در قطع میکرومتر انجام می‌شوند.
برخی از ابزارهای حوزه میکروفوتونیک

حسگرهای میکرومتری فیبر نوری، میکرورشته‌ها و میکروکره‌ها و فیبرهای نوک باریک شده، فیبرهای نوک میکرو عدسی شده.
مطالب مرتبط

نانو فوتونیک
فوتونیک
اوتو ارنست لوبیتس

| اوتو ارنست لوبیتس | اوتو ارنست لوبیتس |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۳ ژوئن ۱۸۹۶ برلین، امپراتوری آلمان
درگذشت: ۳۰ آوریل ۱۹۴۳ برلین، رایش آلمان
ملیت: آلمانی
پیشه(ها): تهیه‌کننده فیلم، نویسنده
سال‌های فعالیت: ۱۹۳۳ تا ۱۹۴۳ (سینما)
اوتو ارنست لوبیتس (آلمانی: Otto Ernst Lubitz؛ ۲۳ ژوئن ۱۸۹۶ – ۳۰ آوریل ۱۹۴۳) تهیه‌کننده فیلم و نویسنده اهل رایش آلمان بود.
از فیلم‌هایی که وی در آن‌ها نقش داشته‌است، می‌توان به زندانی پادشاه و خیمه‌شب‌بازی اشاره نمود.
اوئیکاوا کوشیرو

| اوئیکاوا کوشیرو | اوئیکاوا کوشیرو |
| --- | --- |
及川 古志郎: 及川 古志郎
وزارت نیروی دریایی امپراتوری ژاپن: وزارت نیروی دریایی امپراتوری ژاپن
دوره مسئولیت ۵ سپتامبر ۱۹۴۰ – ۱۸ اکتبر ۱۹۴۱: دوره مسئولیت ۵ سپتامبر ۱۹۴۰ – ۱۸ اکتبر ۱۹۴۱
پادشاه: هیروهیتو
نخست‌وزیر: کونوئه فومیمارو
پس از: یوشیدا زنگو
پیش از: شیمادا شیگه‌تارو
دفتر ستاد نیروی دریایی امپراتوری ژاپن: دفتر ستاد نیروی دریایی امپراتوری ژاپن
دوره مسئولیت ۲ اوت ۱۹۴۴ – ۲۹ مه ۱۹۴۵: دوره مسئولیت ۲ اوت ۱۹۴۴ – ۲۹ مه ۱۹۴۵
نخست‌وزیر:  کوایسو کونی‌آکی  سوزوکی کانتارو 
پس از: شیمادا شیگه‌تارو
پیش از: تویودا سوئه‌مو
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۱۶ فوریهٔ ۱۸۸۳ موریوکا، ایواته
درگذشته: ۹ مهٔ ۱۹۵۸ (۷۵ سال)
ملیت: ژاپن
خدمات نظامی: خدمات نظامی
وفاداری:  امپراتوری ژاپن
خدمت/شاخه:  نیروی دریایی  ژاپن
سال‌های خدمت: ۱۹۰۳–۱۹۴۵
درجه:  دریابد
فرمانده: Asashio, Yugiri, Kinu, Tama IJN 3rd Fleet Naval Air Command China Area Fleet Yokosuka Naval District
جنگ‌ها/عملیات‌: جنگ روسیه و ژاپن نبرد تسوشیما World War II
اوئیکاوا کوشیرو (به ژاپنی: 及川 古志郎, Oikawa Koshirō); ۱۶ فوریهٔ ۱۸۸۳ – ۹ مهٔ ۱۹۵۸) سیاست‌مدار اهل ژاپن بود.
کریزنه

| Crisnée | Crisnée |
| --- | --- |
شهر بلژیک: شهر بلژیک
  پرچمنشان:   پرچمنشان
کشور: بلژیک
منطقه: والونیا
Community: French Community
استان: استان لیژ
ناحیه: شهرستان ورم (بلژیک)
حکومت: حکومت
 • شهردار: Philippe Goffin (MR)
 • Governing party/ies: MR
مساحت: مساحت
 • کل: ۱۶٫۸۳ کیلومتر مربع (۶٫۵۰ مایل مربع)
جمعیت (1 January 2016): جمعیت (1 January 2016)
 • کل: ۳٬۲۵۴
 • تراکم: ۱۹۰/کیلومتر مربع (۵۰۰/مایل مربع)
کد پستی: 4367
پیش‌شماره: 04
وبگاه: www.crisnee.be
نقشهٔ کریزنه : نقشهٔ کریزنه 
شهر کریزنه (به فرانسوی: Crisnée) در شهرستان ورم (بلژیک)  در استان لیئژ  در منطقه فدرال والوون در کشور بلژیک واقع شده‌است.
کالج آلبرتوس مگنس

| 0 | 1 |
| --- | --- |
لاتین: Collegium Alberti Magni: لاتین: Collegium Alberti Magni
نوع: Private liberal arts college
بنیانگذاری شده: ۱۹۲۵
وابستگی: کلیسای کاتولیک (Dominican Sisters of Peace)
رئیس: Dr. Julia M. McNamara
کارشناسی: 1,200 full-time
تحصیلات تکمیلی: 270 full-time
موقعیت: نیوهیون، کانتیکت، کنتیکت، ایالات متحده آمریکا
پردیس: ۵۰ جریب فرنگی (۲۰۰٬۰۰۰ متر مربع)
رنگ آموزشگاه: آبی و White    
ورزشکاران: اتحادیه ملی ورزش دانشگاهی Division III – GNAC، ECAC
نام ورزشی: Falcons
تعلق ورزشی به: ACCU CIC NAICU
وبگاه: www.albertus.edu
کالج آلبرتوس مگنس (به انگلیسی: Albertus Magnus College) یک مدرسه در ایالات متحده آمریکا است که در کنتیکت واقع شده‌است.
گمینا خوینوو

| گمینا خوینوو Chojnów Commune | گمینا خوینوو Chojnów Commune |
| --- | --- |
گمینا: گمینا
  پرچمنشان:   پرچمنشان
مختصات (Chojnów): ۵۱°۱۶′ شمالی ۱۵°۵۶′ شرقی﻿ / ﻿۵۱٫۲۶۷°شمالی ۱۵٫۹۳۳°شرقی﻿ / 51.267; 15.933: مختصات (Chojnów): ۵۱°۱۶′ شمالی ۱۵°۵۶′ شرقی﻿ / ﻿۵۱٫۲۶۷°شمالی ۱۵٫۹۳۳°شرقی﻿ / 51.267; 15.933
کشور:  لهستان
استان: استان سیلزی سفلی
شهرستان: شهرستان لگنگتسا
کرسی: خوینوف
Sołectwo: Biała، Biskupin، Budziwojów، Czernikowice، Dobroszów، Dzwonów، Gołaczów، Goliszów، Gołocin، Groble، Jaroszówka، Jerzmanowice، Kondradówka، Krzywa، Michów، Niedźwiedzice، Okmiany، Osetnica، Pawlikowice، Piotrowice، Rokitki، Stary Łom، Strupice، Witków، Zamienice
مساحت: مساحت
 • کل: ۲۳۱٫۱۷ کیلومتر مربع (۸۹٫۲۶ مایل مربع)
جمعیت (2006): جمعیت (2006)
 • کل: ۹٬۳۷۷
 • تراکم: ۴۱/کیلومتر مربع (۱۱۰/مایل مربع)
وبگاه: http://www.gmina-chojnow.pl/
گمینا خوینوو (به لهستانی:  Gmina Chojnów) یک گمینا در لهستان است که در شهرستان لگنگتسا واقع شده‌است. گمینا خوینوو ۲۳۱٫۱۷ کیلومتر مربع مساحت و ۹٬۳۷۷ نفر جمعیت دارد.
اچ‌ام‌اس تامار (۱۸۱۴)

| پیشینه> مالک | پیشینه>  |
| --- | --- |
آب‌اندازی::  ۱ مه ۱۸۱۳
آغاز کار::  ۲۳ مارس ۱۸۱۴
تکمیل ساخت::  ۵ نوامبر ۱۸۱۴
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
درازا::  ۱۰۸ فوت (۳۳ متر)
پهنا::  ۳۰ فوت ۶ اینچ (۹٫۳۰ متر)
اچ‌ام‌اس تامار (۱۸۱۴) (به انگلیسی: HMS Tamar (1814)) یک کشتی بود که طول آن ۱۰۸ فوت (۳۳ متر) بود. این کشتی در سال ۱۸۱۴ ساخته شد.
توکیو (خانه کاغذی)

| توکیو | توکیو |
| --- | --- |
شخصیت خانه کاغذی: شخصیت خانه کاغذی
نخستین حضور: «آنچه توافق شده‌است را انجام دهید» (۲۰۱۷)
آخرین حضور: «زندگی های زیادی را زندگی کن.» (۲۰۲۱)
پدیدآور: آلکس پینا
ایفاگر: اورسولا کوربیرو
اطلاعاتِ درون‌داستانی: اطلاعاتِ درون‌داستانی
نام کامل: سیلن اولیویرا
پیشه: دزد
جنگ‌افزار: ام۱۶
ملیت: اسپانیایی
توکیو (سیلن اولیویرا) (به انگلیسی: Tokyo) یک شخصیت داستانی در سری نتفلیکس خانه کاغذی است که توسط اورسولا کوربیرو به تصویر کشیده شده‌است. در مجموعه تلویزیونی او شخصیت اصلی و راوی غیرقابل اعتماد است، همچنین او یک دزد فراری در برنامه‌های پروفسور است.
شخصیت

سیلن اولیویرا یک دزد در حال فرار از پلیس پس از یک سرقت ناکام است که در آن نامزدش توسط پلیس کشته شد. او توسط پروفسور استخدام شده بود تا در انجام یک دزدی ضرابخانه سلطنتی در مادرید کمک کند. او به همراه هفت سارق دیگر که برای دزدی انتخاب شده‌اند، به یک ویلا منتقل میشوند که به مدت پنج ماه آن‌ها دزدی را برنامه‌ریزی می‌کنند. پروفسور از هر یک از سارقین می‌خواهد که در هنگام سرقت، نام شهری را انتخاب کنند تا از آن به عنوان یک کد استفاده کند و او توکیو را انتخاب می‌کند.
کروشنا آبیشک

| کروشنا آبیشک | کروشنا آبیشک |
| --- | --- |
 :  
زمینه فعالیت: سینما
تولد: ۳۰ مهٔ ۱۹۸۳ ‏(۴۱ سال)  بمبئی، مهاراشترا، هند
ملیت: هندی
پیشه: بازیگر
صفحه در وبگاه IMDb: صفحه در وبگاه IMDb
کروشنا آبیشک (به انگلیسی: Krushna Abhishek) (زاده ۳۰ می ۱۹۸۳) بازیگر هندی است.
از فیلم‌هایی که وی در آن نقش داشته است می‌توان به بول باچان، چقدر باحال هستیم ۳ و سرگرمی اشاره کرد.
کاوکاماخی

| کاوکاماخی Кавкамахи | کاوکاماخی Кавкамахи |
| --- | --- |
Selo: Selo
کاوکاماخینمایش نقشه داغستانکاوکاماخینمایش نقشه روسیه: کاوکاماخینمایش نقشه داغستانکاوکاماخینمایش نقشه روسیه
مختصات: ۴۲°۱۹′ شمالی ۴۷°۱۸′ شرقی﻿ / ﻿۴۲٫۳۱۷°شمالی ۴۷٫۳۰۰°شرقی﻿ / 42.317; 47.300: مختصات: ۴۲°۱۹′ شمالی ۴۷°۱۸′ شرقی﻿ / ﻿۴۲٫۳۱۷°شمالی ۴۷٫۳۰۰°شرقی﻿ / 42.317; 47.300
کشور: روسیه
ناحیه‌های فدرال روسیه: داغستان
شهرستان: شهرستان آگولسکی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۰۰
کاوکاماخی (به لاتین: Kavkamakhi) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در شهرستان آگولسکی واقع شده‌است.
کلاه حصیری (فیلم)

| کلاه حصیری | کلاه حصیری |
| --- | --- |
جلد دی‌وی‌دی نسخه ژاپنی فیلم کلاه حصیری: جلد دی‌وی‌دی نسخه ژاپنی فیلم کلاه حصیری
کارگردان: جونیا ساتو
تهیه‌کننده: کودوکاوا کاروکی
نویسنده: گنزو ماتسویاما
بازیگران: یوساکو ماتسودا
تاریخ‌های انتشار:  ۱۹۷۷ (۱۹۷۷) (ژاپن)  
کشور: ژاپن
زبان:  ژاپنی 
فروش گیشه: ۱۵ میلیون دلار (گیشه ژاپن)
اثبات مرد (人間 の 証明، Ningen no Shōmei) در ایران با نام کلاه حصیری، فیلمی ژاپنی به سال ۱۹۷۷ با بازی جورج کندی و یوساکو ماتسودا و کارگردانی جونیا ساتو است. توسط هاروکی کادوکاوا تهیه شده‌است.
طرح

یک جوان سیاه‌پوست از نیویورک به نام جانی هیوارد (جو یاماناکا) مبلغی دریافت می‌کند. او لباس‌های جدید می‌خرد و به ژاپن پرواز می‌کند. پس از ورود وی، همزمان با برگزاری نمایش مد توسط کیوکو یاسوگی (ماریکو اوکادا)، در یک آسانسور در هتل توکیو که به‌طور مهلک چاقو خورده، پیدا می‌شود. اداره پلیس، از جمله مونسوئه (یوساکو ماتسودا) و شریک زندگی او (هاجیمه هانا)، برای تحقیق در این مورد می‌آیند. تنها سرنخ آخرین کلمات مرد در حال مرگ «کلاه حصیری» است. در همان زمان، زنی که دارای رابطه نامشروع است، نائومی (بونجاکو هان)، به‌طور تصادفی توسط پسر یاسوگی (کوئیچی ایواکی) زیرگرفته می‌شود. او و دوست دخترش بدن او را در دریا می‌اندازند، اما ساعت خود را در صحنه می‌اندازد. او از اعمال خود آزار می‌یابد و به مادرش کیوکو اعتراف می‌کند که به او پیشنهاد می‌کند با دوست دخترش به نیویورک فرار کند و …