stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ניתוח אשכולות ספקטרלי
הגדרת הבעיה > הגדרה פורמלית

בצורה פורמלית ניתן לתאר את הבעיה באחת מהדרכים הבאות - בהינתן גרף ממושקל ולא מכוון  G=(V,E,w), ומספר  k נרצה למצוא חלוקה המביאה למינימום את אחת משתי פונקציות המטרה הבאות:
RatioCut(A_{1},...,A_{k}):=\sum _{i\,=\,1}^{k}{\frac {cut(A_{i},{\overline {A_{i}}})}{|A_{i}|}}
nCut(A_{1},...,A_{k}):=\sum _{i\,=\,1}^{k}{\frac {cut(A_{i},{\overline {A_{i}}})}{vol(A_{i})}}
כאשר מגדירים:
A_{i} היא תת-קבוצה של צמתים בגרף, מתקיים  A_{i}\cap A_{j}=\emptyset ,  \cup _{i=1}^{n}A_{i}=V
|A_{i}| הוא מספר הצמתים ברכיב  A_{i}.
vol(A_{i}) הוא סכום ערכי הקשתות המחברות את צמתי  A_{i} זה לזה.
cut(A_{i},{\overline {A_{i}}}) הוא סכום ערכי הקשתות המחברות בין הקבוצה  A_{i} לבין שאר הגרף.
k הוא מספר האשכולות, כלומר מספר תת-הקבוצות שאליהן נחלק את הגרף.
ההבדל בין שתי הפונקציות הוא שבעוד  RatioCut "מענישה" רכיבי קשירות בעלי מספר צמתים נמוך, ובשימוש בה נצפה לתוצאה של אשכולות בעלי מספר צמתים דומה,  nCut "מענישה" רכיבי קשירות בעלי סכום קשתות נמוך, ולכן נצפה לקשרים חזקים בתוך כל אשכול.
בדוגמה שבתמונה ניתן להראות על ידי חישוב כי שתי פונקציות המטרה יביאו לחלוקה שונה, שימוש בפונקציה  RatioCut יוביל ל"שבירת" הקשת שערכה 14, לצורך חלוקת הגרף לשתי הקבוצות (השוות בגודלן)  \{1,2,3\},\{4,5,6\}. לעומת זאת, השימוש בפונקציה  nCut יוביל לחלוקה לקבוצות  \{1,2\},\{3,4,5,6\}, מאחר שגודל הקבוצות לא רלוונטי אלא סכום הקשתות, ותחת חישוב זה שבירת הקשת בעלת משקל 13 עדיפה על הקשת הכבדה יותר.
ניתן להניח כי ההבדלים בין הגישות נובעים מסיבות היסטוריות,  RatioCut פורסמה בהקשר של חלוקה של רכיבי מעגל חשמלי לתת קבוצות אשר נוח "לטפל" בכל אחת בפני עצמה, בהקשר זה חשוב לדאוג שהקבוצות תהיינה בעלות גודל דומה וכן שלא יהיו קשרים חזקים בין קבוצה לקבוצה (לדוגמה, כדי שיהיה אפשר למקם כל תת-קבוצה במקום בלתי תלוי ככל האפשר בשאר המעגל החשמלי). לעומתה,  nCut פורסמה בהקשר של סגמנטציה, ובהקשר זה חשוב לשים לב לכלול באותו אשכול אך ורק פרטים הקשורים זה לזה.
מטריצת הלפלסיאן > הגדרת מטריצת הלפלסיאן

מטריצת הלפלסיאן מוגדרת בצורה הבאה:
L:=D-A
כאשר  A היא מטריצה השכנות של הגרף (במקרה של גרף לא ממושקל) או מטריצת הדמיון(אנ') של הגרף (במקרה של גרף ממושקל), וכן  D היא מטריצה אלכסונית שבה האיבר  D_{ii} הוא הדרגה של האיבר ה i, כלומר מתקיים  \sum _{i\,=\,1}^{n}A_{ij}=D_{jj}
למטריצת הלפלסיאן קיימות שתי גרסאות מנורמלות:
מטריצת לפלסיאן סימטרית מנורמלת (symmetric normalized Laplacian matrix) מוגדרת כך:
L^{\text{sym}}:=D^{-1/2}LD^{-1/2}=I-D^{-1/2}AD^{-1/2}
מטריצת לפלסיאן מנורמלת של מהלך אקראי (random-walk normalized Laplacian matrix) מוגדרת כך: L^{\text{rw}}:=D^{-1}L=I-D^{-1}Aתוצאת הנרמול הי מטריצה שבה ערכי האלכסון הם 1, והשימוש במטריצה מנורמלת ייעשה כדי להביא למינימום את פונקציית המטרה  ncut, יש לציין כי בגרף רגולרי בדרך כלל לא נדרש נרמול, שכן תוצאת השימוש מטריצה הלא מנורמלת יהיה דומה מאוד למנורמלת.
מטריצת הלפלסיאן > שימוש במטריצת הלפלסיאן

מתכונות מטריצת הלפלסיאן הלא מנורמלת, ניתן להוכיח כי בהינתן תת-הגרף  A_{j} וכן וקטור אינדיקטור(אנ') מנורמל  h של תת-גרף זה:
h_{i}:={\begin{cases}1/{\sqrt {|A_{j}|}}&{\mbox{if}}\ v_{i}{\mbox{ in }}A_{j}\\0&{\mbox{otherwise}}\end{cases}}מתקיים השוויון הבא: h'Lh={\frac {cut(A_{j},{\overline {A_{j}}})}{|A_{j}|}}
ובאופן כללי, עבור מטריצה  H מגודל  n\times k אשר עמודותיה הן וקטורים אינדיקטורים נקבל את השוויון הבא: Trace(H'LH)=\sum _{i\,=\,1}^{k}{\frac {cut(A_{i}{\overline {A_{i}}})}{|A_{i}|}}כלומר, מציאת מינימום לפונקציה  RatioCut שקולה למציאת מינימום לביטוי  Trace(H'LH) תחת ההנחה שעמודות  H הן וקטורים אינדיקטורים וכן שהן אורתונורמליות זו לזו.
בעיה זו אמנם עדיין NP-קשה, אך ניתן למצוא פתרון מקורב לבעיה זו אם מסירים את הדרישה שהעמודות הן אינדיקטורים, ומניחים רק שהן אורתונורמליות, וזוהי כבר בעיה ידועה אשר פתרונה נתון על ידי הווקטורים העצמיים המתאימים ל- k הערכים העצמיים הקטנים ביותר של המטריצה  L, וסיבוכיות החישוב שלה פולינמיאלית. באופן דומה ניתן למצוא את הווקטורים העצמיים המתאימים ל- k הערכים העצמיים הקטנים ביותר של מטריצת הלפלסיאן המנורמלת  L^{rw} כדי לקרב את פונקציית המטרה  nCut.
ניתן להבין קירוב זה בצורה אינטואיטיבית - קל להראות כי עבור גרף בעל  k רכיבי קשירות, הפתרון האופטימלי עבור  k אשכולות יהיה חלוקת הגרף לאותם  k רכיבי קשירות, והווקטורים העצמיים המתאימים לערך העצמי 0 הם אינדיקטורים של רכיבי הקשירות, כמו כן אלו הם הערכים העצמיים הקטנים ביותר, מאחר שידוע כי הערכים העצמיים של מטריצת הלפלסיאן אינם שליליים. כעת עבור גרף דומה המכיל בנוסף "רעש קטן", כלומר קשתות מעטות בין רכיב קשירות אחד למשנהו, נוכל לצפות שהערכים העצמיים ישתנו מעט, והמרחב הווקטורי הנפרש על ידי הווקטורים העצמיים המתאימים להם ישתנה מעט אף הוא, כלומר ניתן להבין כי בהינתן רעש קטן, קירוב הפתרון יהיה בסביבת הפתרון המקורי.
חשוב לציין כי אין ערובה לכך שקירוב זה אכן יניב את הפתרון לבעיה המקורית (המניחה שהווקטורים הם אינדיקטורים), דוגמאות קלאסיות לכך נסקרו בספרות במהלך השנים. ובנוסף, בעוד פתרון הבעיה המקורית הוא אוסף אינדיקטורים המחלק את המידע ל k קבוצות בצורה מפורשת, קירוב הפתרון כבר מכריח אותנו לנתח את הווקטורים העצמיים בעזרת אלגוריתם נוסף (למשל בעזרת אלגוריתם k-מרכזים).
מטריצת הלפלסיאן > דוגמאות

להלן דוגמה לגרף בעלי 2 רכיבי קשירות, וכן גרף זהה עם תוספת של רעש ההופך אותו לבעל רכיב קשירות אחד,
| גרף | מטריצת לפלסיאן | 2 וקטורים עצמיים ראשונים |
| --- | --- | --- |
|  |  \left({\begin{array}{rrrrrr}20&-20&0&0\\-20&20&0&0\\0&0&30&-30\\0&0&-30&30\\\end{array}}\right) |  \left({\begin{array}{rrrr}0\\0\\1\\1\end{array}}\right) \left({\begin{array}{rrrr}1\\1\\0\\0\end{array}}\right) |
| גרף | מטריצת לפלסיאן | 2 וקטורים עצמיים ראשונים |
| --- | --- | --- |
|  |  \left({\begin{array}{rrrrrr}21&-20&0&-1\\-20&20&0&0\\0&0&30&-30\\-1&0&-30&31\\\end{array}}\right) |  \left({\begin{array}{rrrr}-0.991\\-1.042\\1.034\\1\end{array}}\right) \left({\begin{array}{rrrr}1\\1\\1\\1\end{array}}\right) |
ניתן לראות בגרף השני את הקשת המחברת את הצומת הראשון והשלישי כרעש קטן, ואכן הווקטורים העצמיים פורשים מרחב קרוב למרחב הנפרש על ידי האינדיקטורים של "רכיבי הקשירות" שכן מתקיים: {\frac {v_{1}+v_{2}}{2}}=\left({\begin{array}{rrrr}0.0045\\-0.021\\1.017\\1\end{array}}\right),{\frac {v_{1}-v_{2}}{2}}=\left({\begin{array}{rrrr}0.9955\\1.021\\-0.017\\0\end{array}}\right)
מטריצת הלפלסיאן > הווקטור העצמי הראשון

חשוב לציין כי במרבית המקרים הקלט המתקבל הוא גרף קשיר, ומכאן 0 הוא ערך עצמי מריבוי 1, והווקטור העצמי המתאים לו יהיה וקטור אינדיקטור של כל צמתי הגרף, כלומר -  v=(1,1,...,1).
שימוש בוקטור זה לא מוסיף מידע על הקשר בין צמתי הגרף, ולכן ניתן לא להשתמש בו כאשר מחלקים את הגרף לאשכולות. לדוגמה, עבור חלוקה לשני אשכולות, ניתן להסתכל ישירות על הווקטור העצמי השני הקטן ביותר (הנקרא Fiedler Vector), ולחלק את הגרף על פיו, אשכול אחד יהיה קבוצת הצמתים בעלי ערך חיובי בוקטור, והאשכול השני יהיו קבוצת הצמתים בעלי ערך שלילי.
אלגוריתם בסיסי

כפי שהוזכר, בגרף בעל  k רכיבי קשירות, הפתרון המתקבל עבור  k הווקטורים העצמיים הראשונים פורש את אותו המרחב הנפרש גם כן על ידי האינדיקטורים של רכיבי הקשירות, ועל כן מציאת  k האשכולות תתקבל על ידי יצירת מטריצה בגודל  k\times n מהווקטורים העצמיים, והבאתה לצורתה הקנונית.
אמנם בדרך כלל הגרף יכיל רעש, או שמראש מספר האשכולות לא יהיה ידוע, ועל כן מספר רכיבי הקשירות יהיה שונה ממספר האשכולות ויידרש עיבוד נוסף של המידע, דרך נפוצה אחת היא שימוש באלגוריתם k-מרכזים. בנוסף, במקרים רבים קלט המערכת אינו מטריצת לפלסיאן אלא, למשל, אוסף נקודות במימד גבוה כלשהו, במקרה כזה נדרש להגדיר פונקציית סמיכות המציינת את עוצמת הקשר בין כל שני איברים כדי ליצור את מטריצת הלפלסיאן. האלגוריתם השלם יכלול את השלבים הבאים:
יצירת גרף ומטריצת לפלסיאן מהמידע
חישוב  k הווקטורים העצמיים הראשונים של המטריצה
הטלת מטריצת הווקטורים הללו למרחב  R^{k}, השורה ה l של מטריצה זו היא הטלת הצומת  l בגרף אל  R^{k}
הפעלת אלגוריתם לניתוח אשכולות במרחב זה (לדוגמה אלגוריתם k-מרכזים).
להלן קטע קוד המממש את האלגוריתם המתואר
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_circles, make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
from scipy.linalg import eigh

# Step 0: Generate a dataset (Circles + Blobs)
np.random.seed(42)
X_circles, y_circles = make_circles(n_samples=400, factor=0.5, noise=0.05)
X_blobs, y_blobs = make_blobs(n_samples=100, centers=[(-1.5, -1.5)], cluster_std=0.1)
X = np.vstack((X_circles, X_blobs))
y_true = np.hstack((y_circles, y_blobs + 2)) # Adjust labels for clarity

# Step 1: Create the graph Laplacian matrix using epsilon-neighborhood
epsilon = 0.2
nbrs = NearestNeighbors(radius=epsilon).fit(X)
adj_matrix = nbrs.radius_neighbors_graph(X, mode='connectivity').toarray()
D = np.diag(np.sum(adj_matrix, axis=1))
L = D - adj_matrix

# Step 2: Compute the eigenvectors of the Laplacian matrix
eigenvalues, eigenvectors = eigh(L)
eigenvectors = eigenvectors[:, 0:3]

# Step 3+4: Analyze the data with k-means
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)
labels = kmeans.fit_predict(eigenvectors)

# Draw the original labels and clustering labels
plt.figure(figsize=(14, 6))

plt.subplot(1, 2, 1)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_true)
plt.title('Original Data (True Labels)')


plt.subplot(1, 2, 2)
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=labels)
plt.title('Spectral Clustering Result')


plt.tight_layout()
plt.show()
אלגוריתם בסיסי > מעבר מדאטה במימד גבוה למטריצת שכנות

קיימות מספר שיטות ליצור גרף בהינתן אוסף נקודות, הבולטות שבהן הן:
גרסה של אלגוריתם שכן קרוב - נגדיר קשת U_{ij} אם i הוא אחד מ k השכנים הקרובים של j , חשוב לציין כי:
הערך  k נתון לבחירה, ככל שיהיה גדול יותר כך הגרף יכיל יותר קשתות.
הגרף המתקבל בדרך זו הוא מכוון, וזו תופעה שאיננה רצויה, לכן ניתן לבחור האם להגדיר קשת רק במקרים שבהם שתי הקשתות  U_{ij},  U_{ji} קיימות (אלגוריתם שכן קרוב הדדי), או גם במקרים שבהם לפחות אחת משתי הקשתות קיימות.
הגרף המתקבל איננו ממושקל
סביבת \epsilon - נגדיר קשת U_{ij} אם המרחק בין שני הצמתים קטן או שווה ל- \epsilon , נשים לב כי:
הערך  \epsilon  נתון לבחירה, ככל שיהיה גדול יותר כך הגרף יכיל יותר קשתות.
הגרף המתקבל בדרך זו איננו מכוון ואיננו ממושקל.
שימוש במטריקת מרחק המודדת קרבה בין שתי נקודות, פונקציה שכיחה בהקשר זה היא - s(x_{i},x_{j})=e^{\frac {-||x_{i}-x_{j}||^{2}}{2\sigma ^{2}}} , בשימוש במטריקה זו:
הערך  \sigma  נתון לבחירה, ככל שיהיה גדול יותר כך נקודות בסביבה רחוקה יותר יחוברו בקשת בעלת משקל גבוה.
הגרף המתקבל הוא ממושקל ואיננו מכוון.
הגרף המתקבל הוא שלם, ועל כן מטריצת הלפלסיאן לא תהיה דלילה, וזמני החישוב יהיו ארוכים יותר.
מאפיינים מרכזיים בהשוואה לשיטות שונות > סוג הקלט

חשוב לשים לב כי האלגוריתם מתבסס על דמיון וקירבה בין איברים, ולכן ניתן להשתמש בקלט בעל אופי מגוון. בניגוד לאלגוריתם k-מרכזים או אלגוריתם DBSCAN(אנ') לדוגמה, אשר מתאימים יותר לקלט ממימד  R^{n}, כאן ניתן להשתמש גם בערכים בוליאנים (כאשר ניתן להגדיר מטריקת מרחק המסתמכת על מרחק ג'אקרד לדוגמה).
מאפיינים מרכזיים בהשוואה לשיטות שונות > אופן החישוב

השלבים ה"כבדים" הם יצירת מטריצת הלפלסיאן, וחישוב הווקטורים העצמיים. עבור  n נקודות קלט, בניית מטריצת לפלסיאן מלאה פרופורציונלית למספר הקשתות - כלומר סיבוכיות של  {\mathcal {O}}(n^{2}), ומספר פעולות החישוב עבור כל הווקטורים העצמיים במדויק פרופורציונלי ל n^{3}.
חשוב לציין כי לשימוש מעשי נדרש רק קירוב של הווקטורים העצמיים, ובנוסף ביישומים רבים, תחת הנחות ריאליות של ידע מקדים על הקלט ניתן להגביל את מספר הקשתות של כל צומת, ובכך עבור  k וקטורים עצמיים ניתן להוריד את הסיבוכיות עד לסדר גודל של  {\mathcal {O}}(k*n^{1.5}) בעזרת שימוש באלגוריתם לנצוש. לכן זמן הריצה תלוי מאוד באופי הקלט ואופן מימוש האלגוריתם.
עוד יש לציין כי מספר הממדים של הקלט איננו משפיע על זמני הריצה של שלבים אלה בצורה ישירה, מה שמבדיל אותו מאלגוריתמים רבים אשר יעילותם פוחתת וזמני הריצה שלהם עולים משמעותית תחת קלט של מידע ממימד גבוה.
מאפיינים מרכזיים בהשוואה לשיטות שונות > התפלגות הקלט

אחד היתרונות המרכזיים של האלגוריתם הוא העובדה שאין הנחות יסוד על האשכולות. בניגוד ל- k-מרכזים המניח שכל אשכול הוא בעל צורה כללית של ספירה, או DBSCAN המניח צפיפות אחידה באשכול, כאן פונקציית המטרה לא מתייחסת בצורה ישירה לתכונות גלובליות אלה של האשכול.
ראו גם

ניתוח אשכולות
מטריצת לפלסיאן
בעיית החתך המינימלי(אנ')
הערות שוליים

↑  Wagner, D. and Wagner, F. (1993). Between min cut and graph bisection
↑  Hagen and Kahng, 1992
↑  Shi and Malik, 2000
↑  להוכחה המלאה ראו A Tutorial on Spectral Clustering by Ulrike von Luxburg בפרק 5.2
↑  להוכחה המלאה ראו A Tutorial on Spectral Clustering by Ulrike von Luxburg בפרק 5.3
↑  ליתר דיוק יש לומר כי המרחב הנפרש על ידי הווקטורים העצמיים זהה למרחב הנפרש על ידי אינדיקטורים, מאחר שלא ניתן לשייך וקטור עצמי אחד מסוים אל ערך עצמי בעל ריבוי גאומטרי גדול מאחד אלא יש לדבר על המרחב הווקטורי המתאים לערך העצמי
↑  davis and kahan, 1970
↑  ראו לדוגמה Guattery and Miller, 1978
↑  קוד זה עוקב אחר השלבים המרכזיים של האלגוריתם התאורטי, ברמה המעשית ניתן להשתמש בספריות ייעודיות כגון sklearn.cluster.SpectralClustering
↑  למעשה השילוב של הסתפקות בקירוב הווקטורים העצמיים עם הגבלת מספר הקשתות המחוברות לכל צומת הוא שהופך את השימוש באלגוריתם לנצוש לאטרקטיבי מאחר שזמן החישוב של אלגוריתם זה יורד משמעותית עבור מטריצות דלילות, בהיעדר הנחה זו ניתן להגיע לסיבוכיות של  k*n^{2} עבור  k הווקטורים העצמיים הראשונים
↑  ראו בהרחבה בshi and malik, 2000, פרק 3.1
הקשת הירוקה מחלקת את הגרף על פי חתך מינימלי, הקשת הכתומה מחלקת לשתי קבוצות טבעיות יותר
הקו האדום מחלק על פי nCut והקו הירוק על פי RatioCut
קולדה (פורמט קובץ)

| --- | --- |

 סיומת קובץ:  .dae
 סוג מדיה באינטרנט:  model/vnd.collada+xml
 מפתח:  קולדה
 גרסה אחרונה:  1.5.0 ב־1 באוגוסט 2008
 סוג:  מסמך
 הורחב לתקן:  XML
 פורמט פתוח?:  כן
 www.khronos.org/collada/
 
קולדה (באנגלית: COLLADA, ראשי תיבות של: COLLAborative Design Activity) הוא פורמט קובץ עבור יישומי 3D אינטראקטיביים. הפורמט מנוהל על ידי קונסורציום הטכנולוגיה, שלא למטרות רווח "קבוצת קרונוס", ואומץ על ידי ISO בתור המפרט הזמין לציבור ISO/PAS 17506.
COLLADA מגדיר תקן פתוח של סכמת XML לפתוח תקן להעברת נכסים דיגיטליים בין יישומי תוכנה גרפיים שונים שעלולים, בהיעדרו, לאחסן את הנכסים בפורמטים לא תואמים של קבצים. מסמכי COLLADA המתארים נכסים דיגיטליים הם קובצי XML, בדרך כלל עם סיומת  (ראשי תיבות של igital sset xchange).
מנועי משחקים

למרות במקור הפורמט תוכנן למנגנון העברת מידע, כיום מנוטעי משחקי מחשב רבים תומכים בו באופן אינהרנטי, כולל המנועים:
| --- | --- |
 Ardor3D  Blender Game Engine  C4 Engine  CryEngine 2  FireMonkey  GamePlay  Godot  GLGE  Irrlicht Engine  OpenSimulator  Panda3d  SceneKit:  ShiVa  Spring  Torque 3D  Turbulenz  Unigine  Unity  Unreal Engine  Vanda Engine  Visual3D Game Engine  Neoaxis 3d Game Engine  HPL Engine
ראו גם

VRML
הערות שוליים

↑  "ISO/PAS 17506:2012 Industrial automation systems and integration -- COLLADA digital asset schema specification for 3D visualization of industrial data". נבדק ב-30 במרץ 2013. {{cite web}}:  (עזרה)
עקצן צהוב

| עקצן צהוב |
| --- | --- |

מיון מדעי
ממלכה:: בעלי חיים
מערכה:: פרוקי-רגליים
מחלקה:: עכבישניים
סדרה:: עקרבאים
תת־סדרה:: Neoscorpionina
משפחה:: עקצניים
סוג:: עקצן
מין:: עקצן צהוב
שם מדעי
 Leiurus hebraeus ‏Byalynitsky-Birulya, 1908
שמות נוספים
 L. quinquestriatus hebraeus

עַקְצָן צָהוב או עקרב צהוב מצוי (שם מדעי: Leiurus hebraeus) הוא מין עקרב בסוג עקצן (Leiurus) במשפחת העקצניים (בותוסיים). בעבר נחשב כתת-המין של Leiurus quinquestriatus. נפוץ באזורי מדבר וצמחייה נמוכה. עקיצת העקרב מסוכנת לאדם ועלולה לגרום למוות, הוא השכיח בעקרבי ישראל.
על פי מדד LD50 הוא העקרב הארסי ביותר בישראל ונמנה עם העקרבים הארסיים בעולם. בשל כך זכה לכינוי העממי Deathstalker.
תפוצה ואזורי מחיה

עקצן צהוב נפוץ בישראל, ירדן, סוריה ולבנון בניגוד למין Leiurus quinquestriatus המצוי בכל צפון אפריקה.
פרוש שמו המדעי של המין מלטינית הוא "חמש רכסים חלק זנב". התוספת לשמו של תת-המין החי בישראל, hebraeus משמעה עברי.
במשך היום העקרב הצהוב שוהה במשכן קבוע מתחת לאבנים שטוחות או בין גדרות אבן. לרוב יחפור מאורה קטנה הגדולה אך מעט מממדי גופו. העקצן הצהוב נוהג לנקות ולהחליק את מאורתו, לעיתים יחפור מאורה אלכסונית עד עומק של כ-20 ס"מ. כרוב העקרבים הוא פעיל לילה ובזמן זה ישוטט בתורו אחר טרף. העקרב הצהוב ניזון מפרוקי-רגליים זעירים, עד בעלי חיים בגודלו שלו. לקראת הבוקר הוא יחזור למקום מסתורו. העקרב הצהוב מיטיב לטפס על גדרות אבן וקירות, ומסוגל לחדור לבתים, בעיקר לקומות הקרקע. מצוי בכל ישראל למעט בכרמל, חולות שפלת החוף ובאזורי אדמה כבדה.
תיאור

צבעו צהוב בהיר, הגב ופרק הבטן האחורית האחרון כהים מיתר הפרקים וצבתותיו דקות. הפרק האחרון של הבטן, שנמצא לפני שלפוחית הארס, הוא בדרך כלל כהה מיתר פרקי הזנב ומעט יותר מפרקי הגב, עם זאת - זה איננו מאפיין ייחודי של המין ולכן לא יכול לשמש כסימן זיהוי ודאי בשדה. אורך גופו יכול להגיע עד 9–11.5 סנטימטרים (3.5–4.5 אינץ'). לעיתים מתבלבלים בינו לבין בותוס ישראלי, חד-צלע חלק וקטלן עברי. מכוון שישנם עקרבים ישראליים נוספים שעשויים להציג פרק אחרון כהה (לדוגמה חד-צלע צעיר). סימן הזיהוי המוחלט היחיד של העקצן הוא חמשת הרכסים שעל גבו, מהם גם מקבל את שמו הלטיני.
חיזור ורבייה

בזמן החיזור הזכר יתייצב אל מול הנקבה וינסה לתפוס את צבתותיה בשלו כאשר ירטיט את גופו, אם הנקבה אינה נכונה לקבלו היא תניף את צבתותיה מעלה ואף עלולה לעקוץ את הזכר. אם הנקבה נענית לזכר שניהם יחלו ב"ריקוד העקרבים" תנועות מעגליות כאשר הזכר אוחז בצבתותיה של הנקבה. הזכר יפריש מפתח המין שלו נרתיק דק וגלילי שידבק במהרה על המשטח, ויכוון את גוף הנקבה אל נרתיק זה כדי לנעוץ את הנרתיק לפתח המין של הנקבה. תהליך זה יכול להתארך שעות. בתום החיזור הזכר ימלט מפני הנקבה. לאחר כחודשיים, בדרך כלל בחודשי הקיץ, הנקבה תשריץ במחילתה בין 10 עד 25 ולדות שמיד יחפשו מקלט על גבה של האם. האם תשמור על לחות הוולדות ותגן על עורם הרך עד להשלה הראשונה שלהם, ולהתקשות סופית של שכבת העור החדש. כעבור כשבועיים הוולדות יהפכו לעצמאיים ויפנו כל אחד לדרכו.
ארס

עקצן צהוב נחשב מהמסוכנים בעקרבי העולם. הארס שלו מכיל תערובת של רעלנים מסוג נוירוטוקסין. מדד LD50 הוא מדד לרעילות של חומר. במקרה של העקצן הצהוב, ערך זה מצביע על כך שכמות קטנה יחסית של ארס (0.25 מ"ג לכל ק"ג משקל גוף) מספיקה כדי להרוג 50% מהיצורים החשופים אליו.. אף על פי שעקיצת עקצן צהוב מכאיבה באופן יוצא דופן, בדרך כלל עקיצה זו לא תהרוג אדם בוגר ובריא. למרות זאת, ילדים צעירים, מבוגרים וזקנים או חולים (לדוגמה במחלות לב או אלרגיים) יהיו בסיכון גבוה ללקות באנפילקסיס, תגובה אלרגית לארס המסכנת חיים באופן חמור. מחקר ישראלי גילה תופעת דלקת לבלב המופיעה כתגובה לארס. אם יתרחש מוות אדם בעקבות עקיצה, בדרך כלל יגרם בשל אנפילקסיס.
במקרה של עקיצה יש להעביר את הנעקץ בדחיפות לבית החולים תוך מנוחה מקסימלית של הנעקץ כדי למנוע זרימת דם מוגברת. שיעור התמותה מעקיצת עקצן צהוב ירד באופן ניכר בעשורים האחרונים, מה שהוסבר בין השאר על ידי שימוש בנסיוב ספציפי כנגד הארס. אולם המחקר הרפואי היחיד שבדק זאת לא הראה תועלת משמעותית בטיפול בנסיוב. ככל הנראה הירידה בתמותה נובעת משיפור במתן טיפול אינטנסיבי ומשיפור בטיפול בסימפטומים. בשל כך ובשל הסיכון לתופעות אלרגיות כתוצאה ממתן הנסיוב, כיום בבתי החולים שוקלים היטב האם ומתי לטפל בנסיוב במקרה של עקיצת עקרב צהוב מצוי.
הרעלנים בארסו של העקצן הצהוב הם רעלנים עצביים. להלן כמה מהרעלנים הידועים בארס העקצן הצהוב:
כלורוטוקסין – הוא פפטיד קטן המורכב מ-36 חומצות אמינו. רעלן זה חוסם את תעלת הכלוריד.
צ'ארייבדוטוקסין – חומרים אלה נקשרים לתעלת האשלגן וחוסמים אותה.
סיילטוקסין – חוסם מוליכים עצביים.
אגיטוקסין – חוסם את תעלות Shaker K
מיון וטקסונומיה

בעבר סווג העקצן הצהוב כתת-מין Leiurus quinquestriatus hebraeus. מחקר מדעי שפורסם ב-2014  קבע שמדובר למעשה במין נפרד ולא בתת-מין גרידא והגדיר אותו כמין חדש בשם Leiurus hebraeus.‏
לקריאה נוספת

Scorpion envenomation and antivenom therapyS. Sofer, E. Shahak, M. Gueron; The Journal of Pediatrics, Volume 124, Issue 6, June 1994, Pages 973-978
אוהד יהלומי, יורם צביק, אסף צוער ואפרת גביש-רגב, מדריך שדה לעקרבי ישראל, רשות הטבע והגנים 2018
הערות שוליים

↑  עקצן צהוב במילון בעלי חיים: עכבישנים (תשע"ט), 2019, באתר האקדמיה ללשון העברית
↑  Acute pancreatitis in children following envenomation by the yellow scorpion Leiurus quinquestriatus.
↑  Lucie Dardevet, Dipti Rani, Tarek Abd El Aziz, Ingrid Bazin, Jean-Marc Sabatier, Mahmoud Fadl, Elisabeth Brambilla, Michel De Waard. Chlorotoxin: A Helpful Natural Scorpion Peptide to Diagnose Glioma and Fight Tumor Invasion. Toxins (Basel) 2015 April; 7(4): 1079–1101. Published online 2015 March 27. doi: 10.3390/toxins7041079
↑  R. Barani Kumar, B. Shanmuga Priya, M. Xavier Suresh. In silico analysis of potential inhibitors of Ca2+ activated K+ channel blocker, Charybdotoxin-C from Leiurus quinquestriatus hebraeus through molecular docking and dynamics studies. Indian J Pharmacol. 2015 May-Jun; 47(3): 280–284. doi: 10.4103/0253-7613.157123
↑  עקצן צהוב באתר "חרקים - עולם קטן בגדול".
↑  Lowe G, Yagmur EA, Kovarik F. A Review of the Genus Leiurus Ehrenberg, 1828 (Scorpiones: Buthidae) with Description of Four New Species from the Arabian Peninsula. Euscorpius. 2014 (191):1-129. קישור.
↑  ידיעה בבלוג "Scorpion Files" המצטט את המאמר הרלוונטי מ-2014.
עקצן צהוב. צולם סמוך לצאלים
עקצן צהוב בישראל.
עקצן צהוב בישראל.
פלמ"ח

ערך זה עוסק בכוח הצבאי של ארגון ההגנה לפני קום המדינה. אם התכוונתם למשמעות אחרת, ראו .
| --- | --- |

סמל הפלמ"ח
 ראשונים תמיד אנחנו
 פרטים
 כינוי:  פלוגות-מחץ
 מדינה:  היישוב העברי
 שיוך:   ההגנה
 סוג:  מחתרת
 בסיס האם:  כל הכשרה התיישבה בקיבוץ אחר.
 אירועים ותאריכים
 תקופת הפעילות:  15 במאי 1941 – 7 בנובמבר 1948 (7 שנים)
 מקים היחידה:  מנהלת המבצעים המיוחדים הבריטית, יצחק שדה
 מלחמות:  מלחמת העולם השנייה מלחמת העצמאות
 פיקוד
 יחידת אם:   ההגנה
 יחידות בת:   פלי"ם המחלקה הערבית המחלקה הגרמנית המחלקה הדתית  במלחמת העצמאות  חטיבת הנגב-פלמ"ח  חטיבת יפתח  חטיבת הראל 
 מפקדים:  יצחק שדה, יגאל אלון יצחק רבין
הפלמ"ח (ראשי תיבות: פלוגות מחץ), היה הכוח הצבאי המגויס של ארגון "ההגנה", ששימש כצבא של המדינה היהודית שבדרך, בארץ ישראל בשנים 1941–1948.
הפלמ"ח הוקם ב-15 במאי 1941, ל"ג בעומר, על בסיס סגל פיקודי של אנשים שפעלו כבר יחד במסגרת "הפלוגה הנודדת" ו"פלוגות השדה" בסוף שנות ה-30, תחת פיקודו של יצחק שדה. הוחלט כי כוח זה יפעל בשיטות של לוחמה זעירה, יבצע סיורים לוחמתיים, חבלה, גישוש, תקיפה, ו"יכין את השטח" להגנת ארץ ישראל מפני מתקפה נאצית, אם וכאשר זו תבוא. את הפיקוד על היחידה החדשה קיבל יצחק שדה, שהיה כפוף ישירות למטה הכללי של "ההגנה".
בשלבים הראשונים של מלחמת העצמאות היה הפלמ"ח עמוד השדרה של הכוח הצבאי של היישוב, מילא תפקיד מרכזי בקרבות בצפון ובמרכז, ונשא בעיקר עול הגנת הנגב, עד שצבא ההגנה לישראל סיים להתגייס ולהתארגן ללחימה. לפלמ"ח הייתה גם תרומה חשובה בתחומים אחרים, כמו המאבק בשלטון המנדט הבריטי בארץ ישראל, ההעפלה, העלייה לארץ ישראל, ההתיישבות, התרבות, הספרות העברית והזמר העברי.
הפלמ"ח יצר הוויה ייחודית של לוחמים, חלוצים ומפקדים, אשר התגלמה בדמויות כגון יגאל אלון ויצחק רבין. עם הקמת המדינה וצה"ל ב-1948, פורק מטה הפלמ"ח ויחידותיו שולבו בשורות הצבא הסדיר.
השפעתו של הפלמ"ח על תולדותיה של מדינת ישראל, על תרבותה ועל ההיסטוריה שלה, חורגת מתרומתו הצבאית, החשובה כשלעצמה.
תולדות הפלמ"ח > הפעולות הראשונות

פעולה ראשונה, וכושלת, הייתה פעולת כ"ג יורדי הסירה, אשר יצאו בסירה לטריפולי בלבנון ב־18 במאי 1941, על מנת לפגוע שם בבתי הזיקוק. 23 הלוחמים וקצין בריטי שהתלווה אליהם נעלמו, ועד היום לא ידוע מה עלה בגורלם. הדבר היווה מכה קשה ליחידה הצעירה.
פעולות ראשונות נוספות היו השתלטות על גשרי נהר הליטני ערב מבצע הפלישה הבריטית ללבנון, שנשלטה על ידי אנשי צרפת של וישי (Operation Exporter). כיתת פלמ"ח בפיקודו של יגאל אלון תפסה את הגשרים, והחזיקה בהם במשך למעלה מיממה על מנת לאפשר את מעבר הכוחות הבריטיים צפונה, אל צור וצידון, אך משהכוחות איחרו לבוא, נאלצה הכיתה לסגת לאחר כיממה. באותו מבצע העביר כוח סיירים בראשות משה דיין כיתת לוחמים אוסטרלית אל עורף העמדות הצרפתיות מצפון לראש הנקרה. פעולות אלו הוכיחו כי כוח האדם העומד להקמת הגוף החדש הוא מיומן, ומסוגל להתמודד עם כוחות אחרים (צרפתים אנשי וישי, ערבים) כראשון בין שווים.