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条件分布

**條件機率分布**（**Conditional Probability Distribution**，或者 **條件分布**，**Conditional Distribution** ）是現代機率論中的概念。已知兩個相關的隨機變數 _X_ 和 _Y_，隨機變數 _Y_ 在條件 {_X_ =x} 下的條件機率分布是指當已知 _X_ 的取值為某個特定值 _x_ 之時，_Y_ 的機率分布。 如果 _Y_ 在條件 {_X_ =x} 下的條件機率分布是連續分布，那麼其密度函數稱作 _Y_ 在條件 {_X_ =x} 下的**條件機率密度函數**（**條件分布密度**、**條件密度函數**）。與條件分布有關的概念，常常以「條件」作為前綴，如條件期望、條件方差等等。

## 例子

假設在桌子上拋擲一枚普通的骰子，則其點數結果的機率分布是集合 $\{1,2,3,4,5,6\}$ 的均勻分布：每個點數出現的機率都是均等的六分之一。然而，如果據某個坐在桌邊的人觀察，向著他的側面是 6 點，那麼，在此條件下，向上的一面不可能是 6 點，也不可能是 6 點對面的 1 點。因此，在此條件下，拋骰子的點數結果是集合 $\{2,3,4,5\}$ 的均勻分布：有四分之一的可能性出現 $2,3,4,5$ 四種點數中的一種。可以看出，增加的條件或信息量（某個側面是 6 點）導致了點數結果的機率分布的變化。這個新的機率分布就是條件機率分布。

## 數學定義

更為嚴格清晰的定義需要用到數學語言。當隨機變數是離散或連續時，條件機率分布有不同的表達方法。

### 離散條件分布

對於離散型的隨機變數 _X_ 和 _Y_（取值範圍分別是 ${\mathcal {I}}$ 和 ${\mathcal {J}}$ ），隨機變數 _Y_ 在條件 {_X_ =x} 下的條件機率分布是：

　
: $\forall j\in {\mathcal {J}},\quad p_{Y\mid X}(j)=p_{Y}(j\mid X=i)=P(Y=j\mid X=i)={\frac {P(X=i,Y=j)}{P(X=i)}}.$ （ $P(X=i)>0$ ）

同樣的，_X_ 在條件 {_Y_=y} 下的條件機率分布是：

　
: $\forall i\in {\mathcal {I}},\quad p_{X\mid Y}(i)=p_{X}(i\mid Y=j)=P(X=i\mid Y=j)={\frac {P(X=i,Y=j)}{P(Y=j)}}.$ （ $P(Y=j)>0$ ）

其中， $P(X=i,Y=j)$ 是 _X_ 和 _Y_ 聯合分布機率，即「 $X=i$ ，並且 $Y=j$ 發生的機率」。如果用 $p_{ij}$ 表示 $P(X=i,Y=j)$ 的值： $P(X=i,Y=j)=p_{ij}$ 那麼隨機變數 _X_ 和 _Y_ 的邊際分布就是：

　
: $P(X=i)=p_{i.}=\sum _{j\in {\mathcal {J}}}p_{ij}$

　
: $P(Y=j)=p_{.j}=\sum _{i\in {\mathcal {I}}}p_{ij}$

因此， 隨機變數 _Y_ 在條件 {_X_ =x} 下的條件機率分布也可以表達為：

　
: $p_{Y\mid X}(j)=P(Y=j\mid X=i)={\frac {p_{ij}}{p_{i.}}}.$ （ $p_{i.}>0$ ）

同樣的，_X_ 在條件 {_Y_=y} 下的條件機率分布也可以表達為：

　
: $p_{X\mid Y}(i)={\frac {p_{ij}}{p_{.j}}}.$ （ $p_{.j}>0$ ）

### 連續條件分布

對於連續型的隨機變數 _X_ 和 _Y_， $P(X=i)=P(Y=j)=0$ ，因此對離散型隨機變數的條件分布定義不適用。假設其聯合密度函數為 $f(x,y)$ ，_X_ 和 _Y_ 的邊際密度函數分別是 $f_{X}(x)$ 和 $f_{Y}(y)$ ，那麼 _Y_ 在條件 {_X_ =x} 下的條件機率密度函數是：

　
: $f_{Y|X}(y|x)=f_{Y}(y\mid X=x)={\frac {f(x,y)}{f_{X}(x)}}.$

同樣的，_X_ 在條件 {_Y_=y} 下的條件機率密度函數是：

　
: $f_{X|Y}(x|y)=f_{X}(x\mid Y=y)={\frac {f(x,y)}{f_{Y}(y)}}.$

## 條件分布和獨立分布

在一定意義上，條件分布和獨立分布是相對的。如果兩個隨機變數 _X_ 和 _Y_ 是獨立分布的，那麼不論是否已知某個關於 _X_ 的條件，都不會影響 _Y_ 的機率分布。用數學語言來說，就是：

**$P(Y=y\mid X=x)=P(Y=y)=p_{Y}(y)$**

這與獨立分布的定義是相合的，事實上，隨機變數 _X_ 和 _Y_ 相互獨立分布，則：

**$P(Y=y,X=x)=P(Y=y)\cdot P(X=x).$**

因此

**$P(Y=y)={\frac {P(Y=y,X=x)}{P(X=x)}}=P(Y=y\mid X=x).$**

## 參見

* 條件機率
* 正則條件機率

## 參考資料

* 趙衡秀. 《概率论与数理统计》. 清華大學出版社. 2005.
条件可积

**條件收斂**是數學中無窮級數和廣義積分的一種性質。收斂但不絕對收斂的無窮級數或廣義積分稱為條件收斂的。一個積分條件收斂的函數也稱為**條件可積**函數。

## 詳細定義

### 條件收斂的級數

給定一個實數項無窮級數 $A=\sum _{n}a_{n}$ ，如果它自身收斂於一個定值 $C\in \mathbb {R} $ ：

　
: $\sum _{n=1}^{\infty }a_{n}=C,$

但由每一項的絕對值構成的正項級數： $A_{s}=\sum _{n}|a_{n}|$ 不收斂：

　
: $\sum _{n=1}^{\infty }|a_{n}|=\infty ,$

那麼就稱這個無窮級數 $A=\sum _{n}a_{n}$ 是一個條件收斂的無窮級數。:149

### 條件收斂的廣義積分

給定一個在區間 $[a,\infty )$ 上有定義的函數 $f(x)$ ，如果 $f(x)$ 在任意的閉區間 $[a,b]$ 上都可積，並且廣義積分：

　
: $\int _{a}^{+\infty }f(x)\mathrm {d} x=\lim _{b\to +\infty }\int _{a}^{b}f(x)\mathrm {d} x$

收斂，而函數絕對值的廣義積分：

　
: $\int _{a}^{+\infty }|f(x)|\mathrm {d} x=\lim _{b\to +\infty }\int _{a}^{b}|f(x)|\mathrm {d} x$

發散，那麼就稱廣義積分 $\int _{a}^{+\infty }f(x)\mathrm {d} x$ 條件收斂。:104

## 例子

### 無窮級數

常見的條件收斂的無窮級數包括交錯調和級數：

　
: $A_{h}=1-{\frac {1}{2}}+{\frac {1}{3}}-{\frac {1}{4}}+\cdots =\sum _{n}{\frac {(-1)^{n+1}}{n}}$

它收斂到定值： $\ln 2$ ，而對應的由每項的絕對值構成的正項函數： $H=\sum _{n}{\bigg |}{\frac {(-1)^{n+1}}{n}}{\bigg |}=\sum _{n}{\frac {1}{n}}$ 叫做調和級數，是發散的。

　
: $\sum _{n=1}^{\infty }{\frac {1}{n}}=\infty .$

### 廣義積分

條件收斂的廣義積分的一個例子是函數： ${\frac {\sin x}{x}}$ 在正實數軸上的積分：

　
: $I=\int _{1}^{+\infty }{\frac {\sin x}{x}}\mathrm {d} x$

任取實數 $a>1$ ，運用分部積分法可以得到：

　
: $\int _{1}^{a}{\frac {\sin x}{x}}\mathrm {d} x=\cos 1-{\frac {\cos a}{a}}-\int _{1}^{a}{\frac {\cos x}{x^{2}}}\mathrm {d} x$

而對任意的正實數 $A,B>1$ ：

　
: ${\Bigg |}\int _{A}^{B}{\frac {\cos x}{x^{2}}}\mathrm {d} x{\Bigg |}\leqslant \int _{A}^{B}{\frac {|\cos x|}{x^{2}}}\mathrm {d} x\leqslant \int _{A}^{B}{\frac {1}{x^{2}}}\mathrm {d} x\leqslant {\frac {1}{A}}$

由柯西收斂原理可知廣義積分 $\int _{1}^{+\infty }{\frac {\cos x}{x^{2}}}\mathrm {d} x$ 收斂，所以

　
: $\int _{1}^{+\infty }{\frac {\sin x}{x}}\mathrm {d} x=\lim _{a\to +\infty }\int _{1}^{a}{\frac {\sin x}{x}}\mathrm {d} x=\cos 1-\lim _{a\to +\infty }{\frac {\cos a}{a}}-\lim _{a\to +\infty }\int _{1}^{a}{\frac {\cos x}{x^{2}}}\mathrm {d} x=\cos 1-\int _{1}^{+\infty }{\frac {\cos x}{x^{2}}}\mathrm {d} x$

即積分： $I=\int _{1}^{+\infty }{\frac {\sin x}{x}}\mathrm {d} x$ 收斂。但是，絕對值函數的積分： $I_{s}=\int _{1}^{+\infty }{\bigg |}{\frac {\sin x}{x}}{\bigg |}\mathrm {d} x$ 不收斂。這是因為對任意自然數 $k$ ，積分：

　
: $I_{k}=\int _{k\pi }^{(k+1)\pi }{\bigg |}{\frac {\sin x}{x}}{\bigg |}\mathrm {d} x\geqslant \int _{k\pi }^{(k+1)\pi }{\frac {|\sin x|}{(k+1)\pi }}\mathrm {d} x={\frac {2}{(k+1)\pi }}={\frac {2}{\pi }}\cdot {\frac {1}{k+1}}$

所以

　
: $I_{s}=\int _{1}^{+\infty }{\bigg |}{\frac {\sin x}{x}}{\bigg |}\mathrm {d} x\geqslant \sum _{k=1}^{+\infty }I_{k}\geqslant {\frac {2}{\pi }}\cdot \sum _{k=1}^{+\infty }{\frac {1}{k+1}}=+\infty $

因此，積分 $I=\int _{1}^{+\infty }{\frac {\sin x}{x}}\mathrm {d} x$ 是條件收斂的。:104-106

## 相關定理

* 黎曼級數定理：假設 $\sum _{n=1}^{\infty }a_{n}$ 是一個條件收斂的無窮級數。對任意的一個實數 $C$ ，都存在一種從自然數集合到自然數集合的排列 $\sigma :\,\,n\mapsto \sigma (n)$ ，使得

　
: $\sum _{n=1}^{\infty }a_{\sigma (n)}=C.$

此外，也存在另一種排列 $\sigma ':\,\,n\mapsto \sigma '(n)$ ，使得

　
: $\sum _{n=1}^{\infty }a_{\sigma '(n)}=\infty .$

類似地，也可以有辦法使它的部分和趨於 $-\infty $ ，或沒有任何極限。:192

反之，如果級數是絕對收斂的，那麼無論怎樣重排，它仍然會收斂到同一個值，也就是級數的和。:193

## 參見

* 無條件收斂
* 絕對收斂

## 參考來源
条件异方差自回归模型

**ARCH 模型**（英語：**A**uto**r**egressive **c**onditional **h**eteroskedasticity model，全稱：**自我迴歸條件異質變異數模型**），解決了傳統的計量經濟學對時間序列變數的第二個假設（變異數恆定）所引起的問題。這個模型是獲得 2003 年諾貝爾經濟學獎的計量經濟學成果之一。

## 起源

傳統的計量經濟學對時間序列變數的第二個假設：假定時間序列變數的波動幅度（變異數）是固定的，不符合實際，比如，人們早就發現股票收益的波動幅度是隨時間而變化的，並非常數。這使得傳統的時間序列分析對實際問題並不有效。

羅伯特・恩格爾在 1982 年發表在《計量經濟學》雜誌（Econometrica）的一篇論文中提出了 ARCH 模型解決了時間序列的波動性（volatility）問題，當時他研究的是英國通貨膨脹率的波動性。

## ARCH 模型內涵

以 $\varepsilon _{t}$ 表示收益或者收益殘差，假設 $\varepsilon _{t}=\sigma _{t}z_{t}$ ，此處 $z_{t}\sim iid\ N(0,1)$ （即獨立同分布，均符合期望為 0，變異數為 1 的常態分布）此處序列 $\sigma _{t}^{2}$ 建模為

　
: $\sigma _{t}^{2}=\alpha _{0}+\alpha _{1}\varepsilon _{t-1}^{2}+\cdots +\alpha _{p}\varepsilon _{t-p}^{2}$

（其中 $\alpha _{0}>0,\alpha _{i}\geq 0,i>0$ ，即各期收益以非負數線性組合，常數項為正數。

## GARCH 模型

如果變異數用 ARMA 模型來表示，則 ARCH 模型的變形為 GARCH 模型（波勒斯勒夫（Bollerslev），1986 年）。

GARCH（p，q）模型為

　
: $\sigma _{t}^{2}=\alpha _{0}+\alpha _{1}\varepsilon _{t-1}^{2}+\cdots +\alpha _{q}\varepsilon _{t-q}^{2}+\beta _{1}\sigma _{t-1}^{2}+\cdots +\beta _{p}\sigma _{t-p}^{2}$

### IGARCH

IGARCH 模型對 GARCH 的參數做了限制。IGARCH（p，q）模型可以表示為：

　
: $\sigma _{t}^{2}=\alpha _{0}+\sum _{i=1}^{p}\alpha _{i}\epsilon _{t-i}^{2}+\sum _{i=1}^{q}\beta _{i}\sigma _{t-i}^{2}$

　
: 條件是： $\sum _{i=1}^{p}\alpha _{i}+\sum _{i=1}^{q}\beta _{i}=1$

### GARCH-M

GARCH-M 模型把異質變異數項引入平均數方程式式。一個簡單的 GARCH-M（1，1）模型可以表示為：

　
: $y_{t}=~\gamma x_{t}+~\phi ~\sigma _{t-1}+~\epsilon _{t}$

　
: $\sigma _{t}^{2}=\alpha _{0}+\alpha _{1}\epsilon _{t-1}^{2}+\beta _{1}\sigma _{t-1}^{2}$

殘差項 $~\epsilon _{t}$ 定義為：

　
: $~\epsilon _{t}\sim \ N(0,\sigma _{t}^{2})$

## ARCH 模型的應用

ARCH 模型能準確地模擬時間序列變數的波動性的變化，它在金融工程學的實證研究中應用廣泛，使人們能更加準確地把握風險（波動性），尤其是應用在風險價值（Value at Risk）理論中，在華爾街是人盡皆知的工具。

## ARCH 模型的變形和發展

* 波勒斯勒夫（Bollerslev）提出 GARCH 模型（Generalized ARCH）；
* 利立安（Lilien）提出 ARCH-M 模型；
* 羅賓斯（Robbins）提出 NARCH 模型

## 參見

* 時間序列
* 風險價值
条件接收

**條件接收**（**Conditional Access**，縮寫為 **CA**）是對內容的一種保護，它要求在滿足一定的條件下才能訪問某種內容。這個術語通常用於數位電視系統領域，早期尤其是衛星電視。現在有線數位電視也普及了。移動電視（CMMB）、地面電視（中國 DTMB，歐洲 DVB-T）等都會用到。

## 數字視頻廣播

在數字視頻廣播標準中，條件訪問系統（CAS）標準中定義的規範文檔用於 DVB-CA（條件訪問），包括通用加擾算法（DVB-CSA）和公用接口（DVB-CI），標準定義了數位電視流混淆的方法，並只能被有效解密訪問智慧卡。條件訪問 DVB 規範來自於 standards page on the DVB website。

通過組合擾頻器、加擾和加密，數據流被 48 位密鑰加擾，密鑰被稱為_控制字_。在一定時間內控制字的值是很小，在正常情況下，每分鐘控制字會被內容提供商改變幾次。控制字是通過一個方法連續生成並且不可預見；DVB 規範中建議使用物理晶片生成。

為了接收到解擾後的數據流，就必須實時得知當前控制字。在實踐中，控制字會稍微提前收到，所以不會中斷收看。加密通常用來保護控制字傳輸到接收者：控制字被加密為 _entitlement control message_（ECM）。授權機構通過 _entitlement management message_（EMM）發送授權給接收機，接收機中的 CA 子系統就有權解密控制字。EMM 消息通過接收機的智慧卡具體到每個定閱者。
条件数

數值分析中，一個問題的**條件數**是該數量在數值計算中的容易程度的衡量，也就是該問題的適定性。一個低條件數的問題稱為**良置**的，而高條件數的問題稱為**病態**（或者說非良置）的。

## 矩陣條件數

例如，線性方程 $Ax=b$ 的條件數給出了數值求解得到一個解 $x$ 有多不精確的一個上限。

條件數也會增大 $b$ 中存在的誤差。這個放大的程度可以使得一個低條件數的系統（通常是件好事情）變得不精確而使得一個高條件數的系統（通常是件壞事情）變得精確，這取決於 $b$ 的數據知道得多清楚。對於這個問題，條件數定義為

　
: $\Vert A^{-1}\Vert \cdot \Vert A\Vert $ ,

在任何自洽的矩陣範數中。這個數字經常在數值線性代數中出現，因而單獨有個名字，稱為**矩陣條件數**：

　
: $\kappa (A)=\Vert A^{-1}\Vert \cdot \Vert A\Vert .$

當然，這個定義依賴於範數的選取。

* 若 $\|\cdot \|$ 是 $l_{2}$ 矩陣範數則

　
: $\kappa (A)={\frac {\sigma _{max}(A)}{\sigma _{min}(A)}}$ 其中 $\sigma _{max}(A)$ 和 $\sigma _{min}(A)$ 分別是 $A$ 的極大和極小奇異值。因此
* 若 $A$ 是正規矩陣則

　
: $\kappa (A)=\left|{\frac {\lambda _{max}(A)}{\lambda _{min}(A)}}\right|$ ( $\lambda _{max}(A),\ \lambda _{min}(A)$ 分別是 $A$ 的極大和極小（根據模數）特徵值）

* 若 $A$ 是酉矩陣則

　
: $\kappa (A)=1$

* 若 $\|\cdot \|$ 是 $l_{\infty }$ 矩陣範數而 $A$ 是下三角矩陣，非奇異（也即 $a_{ii}\neq 0\;\forall i$ ）則： $\kappa (A)\geq {\frac {\max _{i}(|a_{ii}|)}{\min _{i}(|a_{ii}|)}}$

## 其它意義下的條件數

奇異值分解，多項式求根，特徵值和其它許多問題的條件數也可以有定義。

通常，如果一個數值問題是適定的，它可以表達為一個函數 $f$ 映射它的數據（一個實數的 $m$ 元組 $x$ ）到它的解（一個實數的 $n$ 元組 $y$ ）。

它的條件數則定義為解中的相對誤差的半徑和數據中的相對誤差的比的最大值，取遍整個問題的定義域：

　
: $\max \left\{\left|{\frac {f(x)-f(x^{*})}{f(x)}}\right|\left/\left|{\frac {x-x^{*}}{x}}\right|\right.:|x-x^{*}|<\epsilon \right\}$

其中 $\epsilon $ 是問題中的數據的偏差的某個合理的小數值。

如果 $f$ 也是可微的，這可以近似的表示為

　
: $\left|{\frac {f'(x)}{f(x)}}\right|.\left|x\right|$ .

## 參考資料
条件期望

在機率論中，**條件期望**是一個實數隨機變數的相對於一個條件機率分布的期望值。換句話說，這是給定的一個或多個其他變數的值一個變數的期望值。它也被稱為**條件期望值**或**條件均值**。

條件期望的概念在科摩哥洛夫的測度理論機率論的定義很重要。條件機率的概念是由條件期望來定義的。

## 計算

設 $X$ 和 $Y$ 是離散隨機變數，則 $X$ 在給定事件 $Y=y$ 條件時的條件期望是 $x$ 的在 $Y$ 的值域的函數

　
: $\operatorname {E} (X|Y=y)=\sum _{x\in {\mathcal {X}}}x\ \operatorname {P} (X=x|Y=y)=\sum _{x\in {\mathcal {X}}}x\ {\frac {\operatorname {P} (X=x,Y=y)}{\operatorname {P} (Y=y)}},$

其中， ${\mathcal {X}}$ 是處於 $X$ 的值域。

如果現在 $X$ 是一個連續隨機變數，而 $Y$ 仍然是一個離散變數，條件期望是：

　
: $\operatorname {E} (X|Y=y)=\int _{\mathcal {X}}xf_{X}(x|Y=y)dx$

其中， $f_{X}(\,\cdot \,|Y=y)$ 是在給定 $Y=y$ 下 $X$ 的條件機率密度函數。

## 正式的定義

給定 $X$ 是一個定義在機率空間 $(\Omega ,{\mathcal {F}}_{0},P)$ 上的隨機變數， ${\mathcal {F}}\subset {\mathcal {F}}_{0}$ 是 ${\mathcal {F}}$ 的一個子 σ- 代數，且 $E|X|<\infty $ 。
則定義 **$X$ 在給定 ${\mathcal {F}}$ 下的條件期望** $E(X|{\mathcal {F}})$ 是滿足以下兩個條件的隨機變數 $Y$ ：

 1. $Y$ 是 ${\mathcal {F}}$ 上的可測函數；
2. $\forall A\in {\mathcal {F}}:\int _{A}XdP=\int _{A}YdP$ 。

在這一定義下， $E(X|{\mathcal {F}})$ 是存在且在幾乎必然的意義下唯一的。

## 條件機率的定義

## 參看

* 全機率公式
* 全期望公式
* 聯合分布

## 參考文獻

## 外部連結

* （英文）Ushakov, N.G., Conditional mathematical expectation, Hazewinkel, Michiel (編), 数学百科全书，Springer, 2001, ISBN 978-1-55608-010-4
条件极值

**最佳化**，是應用數學的一個分支。主要研究在特定情況下最大化或最小化某一特定函數或變數。

## 數學表述

最佳化主要研究以下形式的問題： 

　
: 給定一個函數 $f:A\to \mathbb {R} $ ，尋找一個元素 $\mathbf {x} ^{0}\in A$ 使得對於所有 $A$ 中的 $\mathbf {x} $ ， $f(\mathbf {x} ^{0})\leq f(\mathbf {x} )$ （最小化）；或者 $f(\mathbf {x} ^{0})\geq f(\mathbf {x} )$ （最大化）。

這裡 $A$ 一般為歐幾里得空間 $\mathbb {R} ^{n}$ 中的子集，通常由一個 $A$ 必須滿足的約束等式或者不等式來規定。 $A$ 的元素被稱為是**可行解**。函數 $f$ 被稱為**目標函數**，或者**代價函數**。一個最小化（或者最大化）目標函數的可行解被稱為**最佳解**。

這類問題有時也稱為「**數學規劃**」（譬如，線性規劃）。許多現實和理論問題都可以利用這樣的一般性框架來建模，成為一個最佳化問題。

一般情況下，會存在若干個局部的極小值或者極大值。局部極小值 $x^{*}$ 定義為對於一些 $\delta >0$ ，以及所有的 $x$ 滿足

　
: $\|\mathbf {x} -\mathbf {x} ^{*}\|\leq \delta $ ;

公式

　
: $f(\mathbf {x} ^{*})\leq f(\mathbf {x} )$

成立。這就是說，在 $\mathbf {x} ^{*}$ 周圍的一些閉球上，所有的函數值都大於或者等於在該點的函數值。一般的，求局部極小值是容易的，但是要確保其為全域性的最小值，則需要一些附加性的條件，例如，該函數必須是凸函數。

根據以下的結論，最大化和最小化問題可以相互轉換。一般情況下，最佳化問題就可以只討論最小化即可。

　
: $f(\mathbf {x} _{0})\geq f(\mathbf {x} )\Leftrightarrow -f(\mathbf {x} _{0})\leq -f(\mathbf {x} ),$

## 符號表示

最佳化問題通常有一些較特別的符號標示方法。例如：

　
: $\min _{x\in \mathbb {R} }\;x^{2}+1$

這是要求表達式 $x^{2}+1$ 的最小值，這裡 x 取值為全體實數， $\mathbb {R} $ 。這個問題的最小值應該是 $1$ ，當 $x=0$ 。

　
: $\max _{x\in \mathbb {R} }\;2x$

這是要求表達式 $2x$ 的最大值，同樣地， $x$ 在全體實數上取值。對於這個問題，由於該表達式不是有上界的，因此不存在最大值，因此，答案應該是無限大，或者是不可定義的。

　
: ${\underset {x\in [-\infty ;-1]}{\operatorname {arg\,min} }}\;x^{2}+1\,$

這是求使表達式 _x_2+1 達到最小值時 x 的值。在這裡 x 被限定在區間 [-∞
,-1] 之間，所以上式的值是 - 1。

## 主要分支

* 線性規劃：當目標函數 _f_ 是線性函數而且集合 A 是由線性等式函數和線性不等式函數來確定的， 我們稱這一類問題為線性規劃
* 整數規劃：當線性規劃問題的部分或所有的變數局限於整數值時， 我們稱這一類問題為整數規劃問題
* 二次規劃：目標函數是二次函數，而且集合 A 必須是由線性等式函數和線性不等式函數來確定的。
* 分數規劃：研究的是如何最佳化兩個非線性函數的比例。
* 非線性規劃：研究的是目標函數或是限制函數中含有非線性函數的問題。
* 隨機規劃：研究的是某些變數是隨機變數的問題。
* 動態規劃：研究的是最佳策略基於將問題分解成若干個較小的子問題的最佳化問題。
* 組合最佳化：研究的是可行解是離散或是可轉化為離散的問題。
* 無限維最佳化：研究的是可行解的集合是無限維空間的子集的問題，一個無限維空間的例子是函數空間。

## 演算法

對於無約束的最佳化問題， 如果函式是二次可微的話，可以通過找到目標函數梯度為 0（也就是反曲點）的那些點來解決此最佳化問題。我們需要用黑塞矩陣來確定此點的類型。如果黑塞矩陣是正定的話，該點是一個局部最小解， 如果是負定的話，該點是一個局部最大解，如果黑塞矩陣是不定的話，該點是某種鞍點。

要找到那些反曲點，我們可以通過猜測一個初始點，然後用比如以下的迭代的方法來找到。

* 梯度下降法
* 牛頓法
* 共軛梯度法
* 線性搜尋
* 置信域方法

如果目標函數在我們所關心的區域中是凸函數的話，那麼任何局部最小解也是全域最佳解。現在已經有穩定，快速的數值計算方法來求二次可微地凸函數的最小值。

有約束條件的約束問題常常可以通過拉格朗日乘數轉化為非約束問題。

其他一些流行的方法有：

* 遺傳演算法
* 神經網路
* 微粒群演算法
* 類比退火
* 支持向量機
* 蟻群演算法
* 類免疫演算法
* 演化策略
* 差分進化演算法

## 與人工智慧的關係

現代的電腦科學技術和人工智慧科學把最佳化作為一個重要的領域來研究。我們也可以認為人工智慧的一些演算法，就是類比了人類尋求實際問題最佳解的過程。例如，利用人工智慧方法設計軟體，配合外部的電子裝置例如網路攝影機辨識人臉；利用資料探勘和神經網路演算法來尋找投資的最佳時機等。

## 參考文獻

## 注釋

## 參閲

## 外部連結

* NEOS Guide
* Online curve and surface fitting
* Xpress-MP - Optimization software free to students （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
条件注释

**條件注釋**（**conditional comment**）是於 HTML 源碼中被 Microsoft Internet Explorer 有條件解釋的語句。條件注釋可被用來向 Internet Explorer 提供及隱藏代碼。

條件注釋最初於微軟的 Internet Explorer 5 瀏覽器中出現，並且直至 Internet Explorer 9 均支持。微軟已宣布於 Internet Explorer 10 中以標準模式處理頁面 - 如 HTML5 - 時停止支持，但是舊版網頁使用這種技術（於兼容性視圖）將繼續有效。JScript 條件注釋於 Internet Explorer 4 中被引進，而在 Internet Explorer 10 中繼續受支持，無論於標準模式或者兼容性模式之中，但在 Windows 應用商店應用程式中不受支持。

## 示例

這裡是一個演示條件注釋如何工作的簡單示例。

## 句法

有兩種「條件注釋」：_下層顯示 (downlevel revealed)_ 和_下層隱藏 (downlevel hidden)_。

每種注釋的基本句法如下表所示。第一條展示的是基本的 HTML 注釋，被包括在內作為比較以及用以說明被每種條件注釋使用的不同句法。

於每個條件注釋之中的句法塊內的 HTML 表示任意的 HTML 內容塊，包括腳本。兩種條件注釋均使用條件**表達式**以指示注釋塊內的內容應該被解析還是被忽略。條件表達式由特性，操作符，和 / 或決定於其特性的值組成。下表展示了支持的特性並描述了每種特性支持的值。

可用於創造條件注釋的算符如下表。

### 下層隱藏的條件注釋

如下是兩個「下層隱藏」條件注釋的示例。

或者

第一個示例中的指令將會讓 IE 8 讀取指定的 CSS 文件，而 IE 7 或者其它版本的 IE 將會忽略它。非 IE 的瀏覽器同樣會把它忽略因為它看起來像一條標準的 HTML 注釋。第二條示例里的標記將會讓 IE 5 至 7 讀取其內的 CSS 樣式。通過對這種標記的不同的使用你也可以挑出 IE 6, IE 5 或者比指定版本更新（大）或更舊（小）版本的 IE。

### 下層顯示的條件注釋

如下是一個「下層顯示」條件「注釋」的示例，它除了誤導向的名字之外，根本_不是一個 (X) HTML_ 注釋，使用默認的微軟語法：

這個示例展示了應該僅對非 IE 瀏覽器暴露的內容，由於該條件對 IE 為假（並且因此該內容被忽略），而這些標籤自身在非 IE 瀏覽器中是無法識別的（並因此被忽略）。這不是有效的 HTML 或 XHTML。

微軟承認這種句法不是標準化的標記，意圖是這些標記被其它瀏覽器忽視並暴露其中的內容。為了確保與 W3C 標準的兼容，一些網頁開發者使用了下層顯示的條件注釋的一種替代性的技巧。

雖然結構上有些令人困惑，這種具體的句法是有效的 (X) HTML 且對為非 IE 瀏覽器準備的有條件的片段是有用的；但如果其中的條件等價於 _true_（例如，如果寫意圖在非 IE 瀏覽器和一些版本的 IE 上顯示的代碼），IE 將會顯示於 HTML 內容前出現的「-->」。這個問題通過對原來的「-->」之前加一個「<!」很容易解決，如下所示：

這個額外的「<!」被非 IE 的瀏覽器忽略；它同樣會被 IE 忽略而無論條件，因為如果為假，條件注釋裡面的一切都會被忽略，而如果為真，導致的標籤 `<!-->` 是一條空注釋並因此被忽略。

這個方法儘管在目前（截至 IE 9）版本的 Internet Explorer 中仍然有用，無法保證未來的版本將會繼續如此工作（Internet Explorer 10 已取消條件注釋的支持）。

### JScript 中的條件注釋

自 Internet Explorer 4 開始，存在一種於 JScript 之中加入條件注釋的類似的專有的機理，名稱是條件編譯。
代碼示例：

同樣有一些預定義的變量，儘管隨著微軟改變 XP SP3 上的 IE 6 的 JScript 引擎，這些不再可以依賴，現在它如下所示：

其結果是，利用條件編譯偵測 IE 6 的方法如下：

## 參考文獻

## 參見

* CSS filter
条件熵

在資訊理論中，**條件熵**描述了在已知第二個隨機變數 $X$ 的值的前提下，隨機變數 $Y$ 的資訊熵還有多少。同其它的資訊熵一樣，條件熵也用 Sh、nat、Hart 等資訊單位表示。**基於 $X$ 條件的 $Y$ 的資訊熵**，用 $\mathrm {H} (Y|X)$ 表示。

## 定義

如果 $\mathrm {H} (Y|X=x)$ 爲變數 $Y$ 在變數 $X$ 取特定值 $x$ 條件下的熵，那麼 $\mathrm {H} (Y|X)$ 就是 $\mathrm {H} (Y|X=x)$ 在 $X$ 取遍所有可能的 $x$ 後取平均的結果。

給定隨機變數 $X$ 與 $Y$ ，定義域分別爲 ${\mathcal {X}}$ 與 ${\mathcal {Y}}$ ，在給定 $X$ 條件下 $Y$ 的條件熵定義爲：

　
: ${\begin{aligned}\mathrm {H} (Y|X)\ &\equiv \sum _{x\in {\mathcal {X}}}\,p(x)\,\mathrm {H} (Y|X=x)\\&=-\sum _{x\in {\mathcal {X}}}p(x)\sum _{y\in {\mathcal {Y}}}\,p(y|x)\,\log \,p(y|x)\\&=-\sum _{x\in {\mathcal {X}}}\sum _{y\in {\mathcal {Y}}}\,p(x,y)\,\log \,p(y|x)\\&=-\sum _{x\in {\mathcal {X}},y\in {\mathcal {Y}}}p(x,y)\log \,p(y|x)\\&=-\sum _{x\in {\mathcal {X}},y\in {\mathcal {Y}}}p(x,y)\log {\frac {p(x,y)}{p(x)}}.\\&=\sum _{x\in {\mathcal {X}},y\in {\mathcal {Y}}}p(x,y)\log {\frac {p(x)}{p(x,y)}}.\\\end{aligned}}$

_注意：_ 可以理解，對於確定的 _c_>0，表達式 0 log 0 和 0 log (_c_/0) 應被認作等於零。

當且僅當 $Y$ 的值完全由 $X$ 確定時， $\mathrm {H} (Y|X)=0$ 。相反，當且僅當 $Y$ 和 $X$ 爲獨立隨機變數時 $\mathrm {H} (Y|X)=\mathrm {H} (Y)$ 。

## 鏈式法則

假設兩個隨機變數 _X_ 和 _Y_ 確定的組合系統的聯合熵爲 $\mathrm {H} (X,Y)$ ，即我們需要 $\mathrm {H} (X,Y)$ bit 的資訊來描述它的確切狀態。
現在，若我們先學習 $X$ 的值，我們得到了 $\mathrm {H} (X)$ bits 的資訊。
一旦知道了 $X$ ，我們只需 $\mathrm {H} (X,Y)-\mathrm {H} (X)$ bits 來描述整個系統的狀態。
這個量正是 $\mathrm {H} (Y|X)$ ，它給出了條件熵的_鏈式法則_：

　
: $\mathrm {H} (Y|X)\,=\,\mathrm {H} (X,Y)-\mathrm {H} (X)\,.$

鏈式法則接著上面條件熵的定義：

　
: ${\begin{aligned}\mathrm {H} (Y|X)&=\sum _{x\in {\mathcal {X}},y\in {\mathcal {Y}}}p(x,y)\log {\frac {p(x)}{p(x,y)}}\\&=-\sum _{x\in {\mathcal {X}},y\in {\mathcal {Y}}}p(x,y)\log \,p(x,y)+\sum _{x\in {\mathcal {X}},y\in {\mathcal {Y}}}p(x,y)\log \,p(x)\\&=\mathrm {H} (X,Y)+\sum _{x\in {\mathcal {X}}}p(x)\log \,p(x)\\&=\mathrm {H} (X,Y)-\mathrm {H} (X).\end{aligned}}$

## 貝葉斯規則

條件熵的貝葉斯規則表述爲

　
: $H(Y|X)\,=\,H(X|Y)-H(X)+H(Y)\,.$

_證明._ $H(Y|X)=H(X,Y)-H(X)$ and $H(X|Y)=H(Y,X)-H(Y)$ 。對稱性意味著 $H(X,Y)=H(Y,X)$ 。將兩式相減即爲貝葉斯規則。

## 推廣到量子理論

在量子資訊論中，條件熵都概括為量子條件熵。

## 參考文獻
条件独立

在機率論和統計學中，兩事件 _R_ 和 _B_ 在給定的另一事件 _Y_ 發生時**條件獨立**，類似於統計獨立性，就是指當事件 _Y_ 發生時，_R_ 發生與否和 _B_ 發生與否就條件機率分布而言是獨立的。換句話講，_R_ 和 _B_ 在給定 _Y_ 發生時條件獨立，若且唯若已知 _Y_ 發生時，知道 _R_ 發生與否無助於知道 _B_ 發生與否，同樣知道 _B_ 發生與否也無助於知道 _R_ 發生與否。

## 定義

_R_ 和 _B_ 在給定 _Y_ 發生時條件獨立，用機率論的標準記號表示為

　
: $\Pr(R\cap B\mid Y)=\Pr(R\mid Y)\Pr(B\mid Y)\,$

也可以等價地表示為

　
: $\Pr(R\mid B\cap Y)=\Pr(R\mid Y).\,$

因為當事件 _Y_ 發生時，_R_ 發生與否和 _B_ 發生與否就條件機率分布而言是獨立的。

兩個隨機變數 _X_ 和 _Y_ 在給定第三個隨機變數 _Z_ 的情況下條件獨立若且唯若它們在給定 _Z_ 時的條件機率分布互相獨立，也就是說，給定 _Z_ 的任一值，_X_ 的機率分布和 _Y_ 的值無關，_Y_ 的機率分布也和 _X_ 的值無關。

## 法則

從基本定義可導出一套描述條件獨立的重要法則。

因這些推論在任何機率空間中都成立，因此也對所有變數關於另一變數的條件機率分布成立，只需考慮相應子空間即可。譬如說 $X\perp \!\!\!\perp Y\Rightarrow Y\perp \!\!\!\perp X$ 也就意味著 $X\perp \!\!\!\perp Y\mid K\Rightarrow Y\perp \!\!\!\perp X\mid K$ 。

註：位於算式下方的逗號意為「和」。

### 對稱性

　
: $X\perp \!\!\!\perp Y\quad \Rightarrow \quad Y\perp \!\!\!\perp X$

### 分解

　
: $X\perp \!\!\!\perp A,B\quad \Rightarrow \quad {\text{ and }}{\begin{cases}X\perp \!\!\!\perp A\\X\perp \!\!\!\perp B\end{cases}}$

證明：

 * $p_{X,A,B}(x,a,b)=p_{X}(x)p_{A,B}(a,b)$      ( $X\perp \!\!\!\perp A,B$ 的定義)
* $\int _{B}\!p_{X,A,B}(x,a,b)=\int _{B}\!p_{X}(x)p_{A,B}(a,b)$ (對 _B_ 積分以消去 _B_)
* $p_{X,A}(x,a)=p_{X}(x)p_{A}(a)$

同理可證 _X_ 和 _B_ 條件獨立。

### 微弱的聯合

　
: $X\perp \!\!\!\perp A,B\quad \Rightarrow \quad {\text{ and }}{\begin{cases}X\perp \!\!\!\perp A\mid B\\X\perp \!\!\!\perp B\mid A\end{cases}}$

證明：

* 藉由定義 $\Pr(X)=\Pr(X\mid A,B)$
* 由於分解的屬性 $X\perp \!\!\!\perp B$ , $\Pr(X)=\Pr(X\mid B)$
* 結合兩個等式得 $\Pr(X\mid B)=\Pr(X\mid A,B)$ ，其中確認 $X\perp \!\!\!\perp A\mid B$ 第二個條件可以類似地被證明。

## 註釋

## 參考資料

## 參見

* 條件期望
条件致病菌

**機會性感染**又名**伺機性感染**（英語：opportunistic infection）是指由機會性病原體引發的感染。這些病原體寄生於免疫功能正常的健康宿主時不致病，但會在宿主出現免疫缺陷時入侵宿主。

## 病因

免疫缺陷或免疫抑制可能由以下原因引發：

* 營養不良
* 反覆感染
* 針對器官移植的免疫抑制藥
* 愛滋病
* 癌症化療
* 遺傳易感性
* 皮膚受損
* 抗生素治療
* 醫療過程
* 妊娠
* 免疫衰老

## 感染類型

* 鮑氏不動桿菌（_Acinetobacter baumanni_）
* 麴黴菌（_Aspergillus_ sp.）
* 白色念珠菌（_Candida albicans_）
* 難辨梭狀芽胞桿菌（_Clostridium difficile_）
* 新型隱球菌（_Cryptococcus neoformans_）
* 隱孢菌（_Cryptosporidium_）
* 巨細胞病毒（_Cytomegalovirus_）
* _Geomyces destructans_
* 莢膜組織胞漿菌（_Histoplasma capsulatum_）
* 貝氏等孢子球蟲（_Isospora belli_）
* JC 病毒（_Polyomavirus JC polyomavirus_），引發進行性多灶性白質腦病
* 人類疱疹病毒 8 型（_Human herpesvirus 8_, _HHV8_），引發特發性出血性肉瘤
* 嗜肺軍團菌（_Legionella pneumophila_），引發軍團病
* 微孢子蟲（_Microsporidium_）
* 鳥分枝桿菌複合菌組（_Mycobacterium avium complex_）
* 耶氏肺孢子蟲（_Pneumocystis jirovecii_）
* 綠膿桿菌（_Pseudomonas aeruginosa_）
* 金黃色葡萄球菌（_Staphylococcus aureus_）
* 化膿性鏈球菌（_Streptococcus pyogenes_）
* 弓形蟲（_Toxoplasma gondii_）

## 參考文獻

* 《中国大百科全书（现代医学卷）》. 中國大百科全書出版社.
条件表达式

在計算機科學中，**條件運算式**（英語：conditional expressions）又稱**條件表達式**、**條件表示式**，是一種程式語言的功能，它可以用來決定當程式指定的布林運算值為真或假時，程式接下來將會採取的行動。

在指令式編程中，通常稱為**條件陳述**（英語：conditional statements），又稱**條件語句**，在函數式編程中，通常稱為條件運算式（英語：conditional expressions）或**條件結構**（英語：conditional constructs）。

## if–then (–else) 結構

一般形式為以下：

在進入條件代碼結構前，首先運算條件表達式以計算出條件測試結果，如果結果為真，則執行 `then` 或 `if` 及條件表達式之後（如果沒有 `then` 關鍵字的話）至 `else` 或 `end if`（如果沒有 `else` 關鍵字的話）之間的代碼，否則執行 `else` 至 `end if` 之間的代碼。大部分程式語言支援可以省略 `else`—— 也就是不存在測試結果為否的代碼部分。

部分程式語言支援在測試結果為否的代碼如果第一個指令依然是 if–then (–else) 結構，可以將該 `if` 合併入上一層的 `else` 中，即 `elseif` 結構。

## 條件運算子

部分起源於 BCPL 程式設計語言的程式語言會支援類似 `<测试表达式>?<真的值>:<否的值>` 的條件運算子，作為表達式上的條件控制。

## Lamada 運算

## switch 和 case 結構

## 模式匹配

if textbox1.text=textbox2.text
条件证明

**演繹定理**是數理邏輯的一個核心規則，它清晰地描述元語言的純符號組合所做的演繹與邏輯語言裡的實質條件的聯繫。

## 簡介

演繹定理通常被視為元定理，也就是以元語言來描述的符號組合規則（也就是推理規則，如肯定前件）為基礎，配上邏輯公理（被認為＂永遠為真＂的一套合式公式）為前提去證明的某種規則，通常都有以下的形式：（以下 ${\mathcal {A}}_{1},\,\cdots ,\,{\mathcal {A}}_{n}$ 、 ${\mathcal {B}}$ 為任意合式公式）

視為元定理的例子請參見一階邏輯條目的演繹元定理。

但在某些邏輯系統中，演繹定理被定為基礎的推理規則。這種系統跟視為元定理的系統比較起來，推理的效力是等同的，所以在此並不贅述。

## 演繹的例子

證明 ((P→(Q→P))→R)→R:

* * (P→(Q→P))→R 1. 假設
  * P→(Q→P) 2. 公理 1
  * R 3. 肯定前件 2,1
* ((P→(Q→P))→R)→R 4. 演繹自 1 到 3 QED

## 從使用演繹元定理的演繹轉換到公理化證明

在公理化版本的命題邏輯中，通常有著公理模式和推理規則 (這裡的 P、Q 和 H 可以被替換為任何命題)：

* 公理 1：P→(H→P)
* 公理 2：(H→(P→Q))→((H→P)→(H→Q))
* 推理規則肯定前件：從 P 和 P→Q 推出 Q

從這些公理和推理規則你可以快速的演繹出定理模式 P→P (參見命題演算)。選擇這些公理模式使你能夠容易的從它們推導出演繹定理。可以通過使用真值表驗證來證實它們為重言式，而肯定前件保持真理。

假如我們有了 Γ 與 H 證明 C，並且我們希望證實 Γ 證明 H→C。對於在演繹中的每個步驟 S:

* 如果這個步驟是在 Γ 中的前提 (重複步驟) 或一個公理，我們可以應用肯定前件於公理 1：S→(H→S)，來得到 H→S。
* 如果這個步驟是 H 自身 (假設步驟)，我們應用這個定理模式來得到 H→H。
* 如果這個步驟是應用肯定前件於 A 和 A→S 的結果，我們首先確保它們已經被轉換成 H→A 和 H→(A→S)，並接著採用公理 2：(H→(A→S))→((H→A)→(H→S))，並應用肯定前件來得到 (H→A)→(H→S)，並接著再次應用來得到 H→S。

在這個證明的結束處我們有了所需要的 H→C，除了它現在只依賴於 Γ 而不再依賴於 H 之外。所以這個演繹步驟將消失，合併到是從 H 推導出的結論的前面步驟中。

為了最小化結果證明的複雜性，在轉換之前要進行某些預處理。實際上不依賴於 H 的任何步驟 (除了結論) 都應當被移動到假設步驟之前並去縮進一個層次。並且任何其他不必要步驟 (不用來得到結論或可以被繞過的)，比如不是結論的重複應當除去。

在轉換期間，在演繹開始處 (緊接著 H→H 步驟之後) 放置所有的對公理 1 的肯定前件應用可能是有用的。

在轉換肯定前件的時候，如果 A 在 H 的範圍之外，則必須應用公理 1：A→(H→A)，和肯定前件來得到 H→A。類似的，如果 A→S 在 H 的範圍之外，應用公理 1：(A→S)→(H→(A→S)) 和肯定前件來得到 H→(A→S)。做這二者不是必須的，除非肯定前件步驟是結論，因為二者都在這個範圍之外，那麼肯定前件應當已經被移動到 H 之前並且因此也在這個範圍之外。

在 Curry-Howard 同構下，上述對演繹元定理的轉換過程類似於從 lambda 演算項到組合子邏輯項的轉換過程，這裡的公理 1 對應於 K 組合子，而公理 2 對應於 S 組合子。注意 I 組合子對應於定理模式 P→P。

## 轉換的例子

要展示如何把自然演繹轉換成公理化形式的證明，我們應用它於重言式 Q→((Q→R)→R)。實際上，知道可以這麼做通常就足夠了。我們通常使用自然演繹形式來替代更長的公理化證明。

首先，我們寫使用自然演繹的證明:

* * Q 1. 假設
    * Q→R 2. 假設
    * R 3. 肯定前件 1,2
  * (Q→R)→R 4. 演繹自 2 到 3
* Q→((Q→R)→R) 5. 演繹自 1 到 4 QED

其次，我們轉換內層的演繹為公理化證明:

* (Q→R)→(Q→R) 1. 定理模式 (A→A)
* ((Q→R)→(Q→R))→(((Q→R)→Q)→((Q→R)→R)) 2. 公理 2
* ((Q→R)→Q)→((Q→R)→R) 3. 肯定前件 1,2
* Q→((Q→R)→Q) 4. 公理 1
  * Q 5. 假設
  * (Q→R)→Q 6. 肯定前件 5,4
  * (Q→R)→R 7. 肯定前件 6,3
* Q→((Q→R)→R) 8. 演繹自 5 到 7 QED

第三，我們轉換外層的演繹為公理化證明:

* (Q→R)→(Q→R) 1. 定理模式 (A→A)
* ((Q→R)→(Q→R))→(((Q→R)→Q)→((Q→R)→R)) 2. 公理 2
* ((Q→R)→Q)→((Q→R)→R) 3. 肯定前件 1,2
* Q→((Q→R)→Q) 4. 公理 1
* [((Q→R)→Q)→((Q→R)→R)]→[Q→(((Q→R)→Q)→((Q→R)→R))] 5. 公理 1
* Q→(((Q→R)→Q)→((Q→R)→R)) 6. 肯定前件 3,5
* [Q→(((Q→R)→Q)→((Q→R)→R))]→([Q→((Q→R)→Q)]→[Q→((Q→R)→R))]) 7. 公理 2
* [Q→((Q→R)→Q)]→[Q→((Q→R)→R))] 8. 肯定前件 6,7
* Q→((Q→R)→R)) 9. 肯定前件 4,8 QED

這三個步驟可以簡潔的使用 Curry-Howard 同構表述為:

* 首先，在 lambda 演算中，函數 f = λa. λb. b a 有類型 q → (q → r) → r
* 其次，通過在 b 上的 lambda 除去，f = λa. s i (k a)
* 第三，通過在 a 上的 lambda 除去，f = s (k (s i)) k

## 參見

* 皮爾士定律
* 演繹推理
* 自然演繹
* 相繼式演算
* 希爾伯特演繹系統
* 蘊涵命題演算

## 引用

* Introduction to Mathematical Logic by Vilnis Detlovs and Karlis Podnieks （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） Podnieks is a comprehensive tutorial. See Section 1.5.

## 外部連結

* 元數學證明探索者主頁 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
条件运算符

**條件運算符**在 C、C++、 C#、JavaScript 等程式語言中指 `?:`。但在 Java 語言中也指 `&&` 和 `||`。

## && 和 ||

在 Java 語言中，條件運算符是指短路求值的 `&&` 和 `||` 運算符。其第二操作數暫不求值，直至第一操作數的值不足以確定整個表達式的值。

## "?:"

在大多數程式語言中，條件運算符特指？: 這個三元運算符。

語法為：

該條件表達式是右結合的。例如，表達式 a ? b : c ? d : e 求值時等價於 a ? b : (c ? d : e).

## 參見

* ?:
* 三元運算符
* 位運算
* 短路求值
* 算子 (編程)

## 參考文獻
条件运算符?:

在許多程式設計語言中，**條件運算子**（**conditional operator**, **`?:`**）是一個基本的條件語句。條件運算子最初起源於 BCPL 程式設計語言。

## 用法

`?:` 的一般形式為

```
<表达式1> ? <表达式2> : <表达式3> 
```

其中表達式 1 為布林表達式，或真或為假。若表達式 1 為真，則返回表達式 2 的值作為整個條件表達式的值。若條件為假，則返回表達式 3 的值。例如

```
max =(a > b)? a : b ;
```

的執行結果就是將 a 和 b 中最大值賦給 max.

### Actionscript 3

### C 語言變種

GNU 允許 C 語言省略條件表達式中的表達式 2 省略，此時表示表達式 2 與表達式 1 相同。例如：

```
a = x ? : y;
```

等價於

```
a = x ? x : y;
```

但是如果 x 是一個表達式，僅求值一次。C# 提供了類似的特性

```
a = x ?? y;
```

與 "x?:y" 的用法不同，?? 只判斷 x 是否為 null，而不是判斷真假。

### C++

在 C++ 中，由於 C++ 明確區分初始化和賦值，有時使用 _if-else_ 的條件賦值語句並不可行。在這種情形下總是可能使用函式呼叫，但是這樣做會顯得很笨重而且不簡潔。例如，如果你想要根據條件傳遞不同的值作為建構函式的參數，單純使用 _if-else_ 語句根本不可能；在這種情況下，可以使用條件賦值表達式，或函式呼叫。注意有些類型允許初始化，但不允許賦值，或者賦值運算與建構函式不全相同。對於參照類型後者為真，例如：

在這種情況下，用 **if-else** 語句替換條件運算子（? :）變得不可能。（雖然可以用包含 _if-else_ 語句的函式呼叫替換？:）。

進一步，三目運算子能夠作為一個可以被賦值的左值。例如

在此例中，如果第 5 行的布林變數 **cond** 為真，值 **1** 會賦給變數 **a**，否則賦值給 **b**.

### Python

Python 程式設計語言使用一種不同的語法處理條件表達式：

這一特性在 Python 2.5 以前的版本並不可用。

### Common Lisp

Common Lisp 的每個表達式都有返回值：
条件随机场

**條件隨機域**（conditional random field，簡稱 CRF），是一種鑑別式機率模型，是隨機場的一種，常用於標注或分析序列資料，如自然語言文字或是生物序列。

如同馬爾可夫隨機場，條件隨機場為無向性之圖模型，圖中的頂點代表隨機變數，頂點間的連線代表隨機變數間的相依關係，在條件隨機場當中，隨機變數 Y 的分佈為條件機率，給定的觀察值則為隨機變數 X。原則上，條件隨機場的圖模型佈局是可以任意給定的，一般常用的佈局是鏈結式的架構，鏈結式架構不論在訓練（training）、推論（inference）、或是解碼（decoding）上，都存在有效率的演算法可供演算。

條件隨機場跟隱藏式馬可夫模型常被一起提及，條件隨機場對於輸入和輸出的機率分佈，沒有如隱藏式馬可夫模型那般強烈的假設存在。
線性鏈條件隨機域應用於標註問題是由 Lafferty 等人與 2001 年提出的。

## 參考文獻

## 參見

* 機器學習
* 統計學習理論
* 概率論
* 圖模式
* 馬爾可夫鏈
* 馬爾可夫邏輯網絡
条例

**行政法規**指政府行政機關制定的法規、規章、規則，有別於立法機關頒布的法令或法院判決構成的判決先例以及法律解釋。

在中華人民共和國，行政法規指中華人民共和國國務院根據全國人民代表大會常務委員會以及法律的授權、制訂並頒布的具有法律約束力的規範性文件（類似中華民國政府的「法規命令」）。行政法規一般以條例、辦法、實施細則、規定等形式作成。發布行政法規需要總理簽署國務院令。它的效力次於法律、高於部門規章和地方性法規。如果行政法規侵犯憲法規定的公民自由，行政法規即失去效力。
条凸卷足海牛

**條凸卷足海牛**（學名：_Nembrotha kubaryana_）是一種色彩斑斕的海蛞蝓，屬於異鰓總目裸鰓目海牛亞目多角海牛科的腹足綱軟體動物。

## 同種異名

本物種的學名有一個同種異名：_Nembrotha nigerrima_ Bergh, 1877

這兩個名字均由 Bergh 於 1877 年出版裡出現：_Nembrotha nigerrima_ 出現於第 451 版，而 _N. kubaryana_ 出現於第 454 版。Yonow & Hayward (1991) 
把這兩個名字作同種異名處理，並作為第一審校，給予 kubaryana 這個名稱優先於 nigerrima。
Pola et al. (2008) 同意這兩個名稱為同種異名，但不認為 kubaryana 有優先順序，因為在出版裡 nigerrima 這一個名字比 kubaryana 早幾版出現。
不過 ICZN 的出版並未有列出有這種在頁面上的「優先」順序。所以 Yonow & Hayward (1991) 的決定得到認同，而且在 Yonow (2011) 亦得以繼續。

## 分布

這個物種生活在熱帶印度洋 - 太平洋海域。

## 描述

該物種總長可以超過 120 毫米。它是一種大型深色裸鰓類生物，身上可能有圍繞全身的綠色條紋或有綠色的斑點。頭部和腳部的邊緣為鮮亮的紅橘色。鼻通氣管和鰓可能是紅色或綠色。

條凸卷足海牛很容易與同一屬的 _Nembrotha cristata_ 相混淆，後者腳上沒有紅橘色邊緣。

## 化學防護

條凸卷足海牛使用它的獵物海鞘（ascidians）中的毒素來抵禦天敵。它將海鞘的毒素存儲在其組織內，當受到驚擾時釋放帶有毒素的粘液。

## 圖庫

* * * * *

## 參考文獻

## 延伸閱讀

* Debelius, H. 2001. _Asia Pacific Reef Guide_ ISBN 3-925919-56-2
* Yonow N. (2011) _Results of the Rumphius Biohistorical Expedition to Ambon (1990). Part 15. The suborder Doridina (Mollusca, Gastropoda, Opisthobranchia, Nudibranchia)_. Zoologische Mededelingen 85 (17): 905-956 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

## 外部連結

* _Nembrotha kubaryana_ page at nudipixel
* 條凸卷足海牛及其卵帶的圖片 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
条华蜗牛

**條華蝸牛**（學名：_Cathaica fasciola_）為巴蝸牛科華蝸牛屬的動物。分布於俄羅斯、亞洲中、西部地區以及中國大陸的北京、河北、河南、山西、陝西、甘肅、湖南、江蘇、山東等地，生活環境為陸地，多生活於丘陵山坡、田埂、公園、牲畜圈、溫室、菜窖附近潮濕的灌木草叢中以及石塊下或土石縫隙中。

## 參考文獻
条叶东俄芹

**條葉東俄芹**（學名：_Tongoloa taeniophylla_）為繖形科東俄芹屬的植物，是中國的特有植物。分布在中國大陸的四川、雲南、青海等地，生長於海拔 3,500 米的地區，常生於山坡草地，目前尚未由人工引種栽培。

## 參考文獻
条叶丝瓣芹

**條葉絲瓣芹**（學名：_Acronema chienii_）是繖形科絲瓣芹屬的植物，是中國的特有植物。分布於中國大陸的四川等地，生長於海拔 3,200 米至 4,200 米的地區，多生在山坡林下或河邊，目前尚未由人工引種栽培。

## 異名

* Acronema chienii Shan et S. L. Liou var. dissectum Shan et S. L. Liou

## 參考文獻
条叶冷水花

**條葉冷水花**（學名：_Pilea linearifolia_）為蕁麻科冷水花屬的植物，是中國的特有植物。分布於中國大陸的西藏等地，生長於海拔 3,100 米的地區，多生長在高山櫟幼林下苔蘚石上，目前尚未由人工引種栽培。

## 參考文獻
条叶吊石苣苔

**條葉吊石苣苔**（學名：**_Lysionotus pauciflorus_ var. _linearis_**）為苦苣苔科吊石苣苔屬下的一個變種。

## 參考文獻

## 擴展閱讀
条叶唇柱苣苔

**條葉唇柱苣苔**（學名：_**Chirita ophiopogoides**_），為苦苣苔科唇柱苣苔屬下的一個植物種。

## 參考資料
条叶垂头菊

**條葉垂頭菊**（學名：_Cremanthodium lineare_）是菊科垂頭菊屬的植物，是中國的特有植物。分布於中國大陸的甘肅、青海、西藏等地，生長於海拔 2,400 米至 4,800 米的地區，一般生於沼澤草地、水邊、高山草地和灌叢中，目前尚未由人工引種栽培。

## 異名

* Cremanthodium lineare Maxim. var. eligulatum Ling et S. W. Liu
* Cremanthodium lineare Maxim. var. roseum Hand.-Mazz.

## 參考文獻
条叶岩风

**條葉岩風**（學名：_Libanotis lancifolia_）是繖形科岩風屬的植物，為中國的特有植物。分布在中國大陸的山西、河南、陝西、河北等地，生長於海拔 400 米至 1,100 米的地區，多生在向陽草坡、灌木叢中以和山谷岩石陡坡上，目前尚未由人工引種栽培。模式標本采自峽西華陰。

## 別名

岩風（陝西華縣、靈寶），黑風（河北內邱）

## 參考文獻
条叶崖爬藤

**條葉崖爬藤**（學名：_Tetrastigma lineare_）為葡萄科崖爬藤屬的植物。分布在中國大陸的雲南等地，生長於海拔 450 米至 1,150 米的地區，常生於山坡和河谷潮濕林中，目前尚未由人工引種栽培。

## 參考文獻
条叶庭荠

**條葉庭薺**（學名：_Alyssum linifolium_）為十字花科庭薺屬的植物。分布於巴勒斯坦、印度、西伯利亞、中亞、伊朗、歐洲以及中國大陸的新疆等地，生長於海拔 550 米至 3,600 米的地區，多生長在礫石戈壁和荒野，目前尚未由人工引種栽培。

## 別名

齒絲庭薺（中國高等植物圖鑑）

## 參考文獻
条叶弓翅芹

**條葉弓翅芹**（學名：_Arcuatopterus linearifolius_）是繖形科弓翅芹屬的植物，為中國的特有植物。分布於中國大陸的雲南等地，生長於海拔 2,700 米的地區，見於山坡草地以及路旁，目前尚未由人工引種栽培。

其種加詞「_Linearifolius_」意為「線形葉的」。

## 參考文獻
条叶旋覆花

**條葉旋覆花**（學名：_Inula linariifolia_）是一種菊科植物。這種植物廣布於中國黑龍江、吉林、遼寧、河北、內蒙古、山東、山西、陝西、甘肅和寧夏等省區，華中也有分布；此外，蒙古、朝鮮、日本、俄羅斯遠東地區也有分布。

## 參考資料
条叶楼梯草

**條葉樓梯草**（學名：_Elatostema sublineare_）為蕁麻科樓梯草屬的植物。分布在越南以及中國大陸的廣西、貴州、湖南、四川、湖北等地，生長於海拔 400 米至 850 米的地區，一般生於山谷溝邊陰處石上或林下，目前尚未由人工引種栽培。

## 別名

接骨草（廣西宜山）

## 參考文獻
条叶榕

**條葉榕**（學名：**_Ficus pandurata_ var. _angustifolia_**）為桑科榕屬下的一個變種。

## 參考文獻

## 擴展閱讀
条叶猕猴桃

**條葉獼猴桃**（學名：_Actinidia fortunatii_）是獼猴桃科獼猴桃屬的植物，為中國的特有植物。分布在中國大陸的貴州等地，生長於海拔 700 米至 1,500 米的地區，多生在林緣或林中，目前尚未由人工引種栽培。

## 參考文獻
条叶百合

**條葉百合**（學名：_**Lilium callosum**_），又名**野小百合**，為百合科百合屬下的一個種。

## 參考文獻

## 擴展閱讀
条叶红景天

**條葉紅景天**（學名：_Rhodiola linearifolia_）為景天科紅景天屬的植物。分布在俄羅斯以及中國大陸的新疆等地，生長於海拔 3,000 米的地區，目前尚未由人工引種栽培。

## 參考文獻
条叶肉叶荠

**條葉肉葉薺**（學名：**_Braya tibetica_ f. _linearifolia_**）為十字花科柏蕾薺屬西藏肉葉薺下的一個變型。

## 參考文獻
条叶舌唇兰

**條葉舌唇蘭**（學名：_**Platanthera leptocaulon**_）為蘭科舌唇蘭屬下的一個種。

## 參考資料

* 条叶舌唇兰 _Platanthera leptocaulon_. 中國植物物種信息資料庫. [2013-01-15].

## 擴展閱讀
条叶芒毛苣苔

**條葉芒毛苣苔**（學名：_**Aeschynanthus linearifolius**_），為苦苣苔科芒毛苣苔屬下的一個植物種。其種加詞「_Linearifolius_」意為「線形葉的」。

## 異名

* _Aeschynanthus linearifolius_ var. _linearifolius_
* _Aeschynanthus linearifolius_ var. _oblanceolatus_ (J.Anthony) W.T.Wang
* _Aeschynanthus oblanceolatus_ (J.Anthony) C.E.C.Fisch.
* _Aeschynanthus peelii_ var. _oblanceolatus_ J.Anthony

## 參考資料
条叶蕊帽忍冬

**條葉蕊帽忍冬**（學名：**_Lonicera pileata_ var. _linearis_**）為忍冬科忍冬屬下的一個變種。

## 參考文獻

## 擴展閱讀
条叶虎耳草

**條葉虎耳草**（學名：_**Saxifraga linearifolia**_）為虎耳草科虎耳草屬下的一個種。

## 參考文獻

## 擴展閱讀
条叶角盘兰

**條葉角盤蘭**（學名：_**Herminium coiloglossum**_）為蘭科角盤蘭屬下的一個種。

## 參考文獻

## 擴展閱讀
条叶连蕊芥

**條葉連蕊芥**（學名：_**Synstemon linearifolius**_）為十字花科連蕊芥屬下的一個種。其種加詞「_Linearifolius_」意為「線形葉的」。

現接受名為線葉花旗杆（_Dontostemon integrifolius_ (L.) Ledeb., 1841）。

## 參考文獻
条叶银莲花

**條葉銀蓮花**（學名：**_Anemone trullifolia_ var. _linearis_**）為毛茛科銀蓮花屬下的一個變種。

## 參考文獻
条叶阔蕊兰

**條葉闊蕊蘭**（學名：_**Peristylus bulleyi**_），為蘭科闊蕊蘭屬下的一個植物種。

## 參考資料
条叶香草

**條葉香草**（學名：_Lysimachia vittiformis_）是報春花科珍珠菜屬的植物，是中國的特有植物。分布在中國大陸的廣西等地，多生於山坡陰處，目前尚未由人工引種栽培。

## 參考文獻
条叶齿缘草

**條葉齒緣草**（學名：_Eritrichium gracile_）為紫草科齒緣草屬的植物，為中國的特有植物。分布於中國大陸的西藏等地，生長於海拔 4,650 米的地區，一般生長在石灰岩礫石堆，目前尚未由人工引種栽培。

## 參考文獻
条叶龙胆

**條葉龍膽**（學名：_Gentiana manshurica_）為龍膽科龍膽屬的植物。分布在朝鮮以及中國大陸的安徽、內蒙古、廣東、湖北、黑龍江、吉林、廣西、浙江、湖南、江蘇、河南、江西、遼寧等地，生長於海拔 100 米至 1,100 米的地區，一般生於山坡草地、濕草地或路旁，目前尚未由人工引種栽培。

## 別名

東北龍膽（東北植物檢索表）

## 參考文獻

## 外部連結

* 龍膽 Longdan （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） 中藥材圖像資料庫 (香港浸會大學中醫藥學院)
* 龍膽苦苷 Gentiopicroside （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館） 中草藥化學圖像資料庫 (香港浸會大學中醫藥學院) （中文）（英文）
条唇阔蕊兰

**條唇闊蕊蘭**（學名：_**Peristylus forrestii**_）為蘭科闊蕊蘭屬下的一個種。

## 參考文獻

## 擴展閱讀
条图

**條形圖**（英語：bar chart），或 **條圖**（英語：bar graph），台灣常稱為 **長條圖**，又稱為 **柱狀圖**、**棒形圖**，是一種以長方形的長度為變量的統計圖表。長條圖用來比較兩個或以上的價值（不同時間或者不同條件），只有一個變量，通常利用於較小的數據集分析。長條圖亦可橫向排列，或用多維方式表達。

繪製長條圖時，長條柱或柱組中線須對齊項目刻度。相較之下，折線圖則是將數據代表之點對齊項目刻度。在數字大且接近時，兩者皆可使用波浪形省略符號，以擴大表現數據間的差距，增強理解和清晰度。

類似的圖形表達為直方圖，不過後者較長條圖而言更複雜（直方圖可以表達兩個不同的變量）。

## 例子

這是一個柱形圖的示例：

`<graph>` 標籤因安全原因被臨時禁用。

## 其他

* 直方圖
* 甘特圖

## 參考

## 外部連結

* Bar Graphs，一個介紹網站
* Schritt für Schritt Anleitung （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. 條形圖建設、一步一步的教程
* Easy to use BARCHART Software Tool. 一個簡易的製作軟體
* Pictovia - 圖形發生器。一圖形發生器
* Datendarstellung （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. 數據表示
* 條形圖：基礎知識 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. 條形圖：基礎知識
* History of the Bar Chart. 條形圖：歷史
* Aplicación de un diagrama de barras. 條形圖的應用
条块

**條塊系統**，也稱為「**條條塊塊**」 (強調多元化)，描述了中華人民共和國政府的行政安排。「條」是指中央政府各部門之間的垂直權威線，「塊」指的是省級或地方一級政府的橫向權限。條條塊塊主要用來描述中央、地方政府的行政對產業和企業的影響。

## 相關條目

* 雙重領導

## 注釋
条子

**條子**可以是下列意思：

* 條子又稱「關節條子」，清朝科舉舞弊行賄的一種方式，比夾帶、槍手等作弊手段更高明的一種。
* 警察的黑話俗稱，條子是指警官制服身上的階級。
* 麻將牌中，以竹子圖案標記數字的九種牌之俗稱。
* 韓兆，中國演員、編劇、導演，在電視劇《楊光的快樂生活》中出演角色「條子」而被大眾熟知。
条子与圣歌

《**條子與聖歌**》（The Cop and the Anthem），又譯《**警察與讚美詩**》，是美國知名作家歐・亨利的一部極短篇小說，該小說是一部悲喜劇，展現了條子（警察）對犯罪行為的「容忍」和對無辜行為的懲罰這樣一些社會現象。

## 故事內容

小說講述一個曾經的街頭無賴蘇比（Soapy），他無家可歸，為了避過寒冷的冬天，每年他都會幹一些小犯罪的事，例如吃霸王餐、偷一些不值錢的東西等等，好被警察給抓進島上的監牢，在牢中過個舒舒服服的冬天。今年他照例，先到一個高級餐廳想吃個霸王餐，怎知他剛踏入餐廳就被人給趕了出來；之後，他又嘗試別的「犯罪」，但都失敗了。正當他心灰意冷之際，聽見了教堂的讚美詩，覺得心中的一切煩惱都釋然了，他決心重新做人，找個正當工作，準備開始積極地生活。怎知就在此刻，一個肥胖的警察把他抓了起來，後來他被判處遊蕩的罪名，「在布萊克威爾島上監禁三個月」。

## 參考資料

* 《歐・亨利小說全集》 人民文學出版社 2005 ISBN 9787020048496
条子河

**條子河**，原名**紅嘴河**，俗稱**四平北河**，位於中國東北地區，是招蘇台河左岸支流，發源於四平市鐵東區石嶺鎮（舊屬梨樹縣）郭家村蘭家溝，蜿蜒向西北流經四平市區，出四平鐵西區後成為吉林和遼寧兩省界河，過梨樹縣喇嘛甸鎮前胡家村後進入遼寧昌圖縣境內，於昌圖曲家店鎮西北匯入招蘇台河。河長 89.5 千米，流域面積 861 平方千米。年均流量 0.158 億立方米。條子河是四平市城區主要的排水河道，上游植被較好，下游以耕地為主。上游的下三台水庫主要向四平市城區供水。

## 參考資料
条子河站

**條子河站**是位於吉林省四平市條子河鄉的一個鐵路車站，郵政編碼 136000。車站建於 1971 年，有平齊鐵路經過該站，車站及其上下行區間均已電氣化。車站距離四平站 4 公里，隸屬瀋陽鐵路局，曾是四等站，現已撤銷。
条子泥

中國黃（渤）海候鳥栖息地（第一期）是由潮間帶灘涂和其他濱海濕地組成的候鳥栖息地。2019 年 7 月 5 日在亞塞拜然巴庫舉行的第 43 屆聯合國教科文組織世界遺產委員會會議中中國黃（渤）海候鳥栖息地（第一期）被列入世界自然遺產名錄。它也是中國第一個濱海濕地類型的自然遺產。

## 地理信息

組成一期的部分主要座落於黃海，二期的部分位於渤海灣。黃海是位於中國和朝鮮半島之間，在太平洋的邊緣一個半封閉的海域，黃海地處東海海域的北部以以長江口北岸到濟州島西南角連線。黃海平均深度超過 40 米。同時擁有若干特徵，包括：非常大的來自於河流（包括長江和黃河）的沉積物負荷，黃海的命名就是因為這些沉積物使得黃海呈現為黃色；河流對海水鹽度的影響非常明顯；明顯的季節變化；冬季沿海會結冰以及來自季風的強烈影響。

## 棲息地介紹

中國黃（渤）海候鳥栖息地（第一期）由江蘇大豐麋鹿國家級自然保護區、江蘇鹽城國家級珍禽自然保護區南段及東沙試驗區和江蘇鹽城條子泥市級自然保護區（YS-1）、江蘇鹽城濕地珍禽國家級自然保護區中段（YS-2）兩部分組成。總面積超過 2680 平方公里。另外一些基於濕地公約建立的保護區完全或者部分重疊於中國黃（渤）海候鳥栖息地（一期與二期），其中包括雙台河口國家級自然保護區、大連斑海豹國家級自然保護區、山東黃河三角洲國家級自然保護區、崇明東灘鳥類自然保護區、江蘇大豐麋鹿國家級自然保護區以及上海長江口中華鱘自然保護區。

黃海與渤海的水淺，坡度平緩，黃河，長江，鴨綠江，遼河，灤河，海河等河流及海流會帶來大量沉積物的特徵使得黃海及渤海擁有世界上最大的潮間帶泥灘系統。棲息地的生態系統因為黃海沿岸的大部分地區大規模的轉變而遭到破壞。然而保護區的增建，棲息地的劃分可以減少對生態系統的破壞， 潮間帶泥灘，沼澤等自然棲息地可以為魚類、甲殼亞門等物種提供產卵和育苗的環境也給給浮游生物到海洋哺乳動物的高多樣性提供了保證。另外，中國黃（渤）海候鳥栖息地（第一期）是東亞 - 澳大利亞飛行路線上不可替代的重要樞紐，東亞 - 澳大利亞飛行路線是連結至少 21 個國家的重要鳥類飛行路線，擁有最多的瀕危物種甚至極危物種。潮間帶棲息地為大量候鳥提供了停留，換羽，分期，越冬，覓食或繁殖地。在東亞 - 澳大利亞飛行路線上遷徙的 63 個物種中超過半數的物種是飛行路線上獨有的。其中已知數量變化趨勢的 25 個物種中，僅有 1 種數量在增加。24 個物種依賴於沿海棲息地繁殖。在 13 個物種中，超過半數的物種在每年的某些階段會生活照中國黃（渤）海候鳥栖息地內。

## 棲息地物種

在棲息地有記載的物種共 680 中脊椎動物，包括 415 種鳥類，26 種哺乳動物，9 種兩棲動物，14 種爬行動物，216 種魚類以及 165 種底棲動物。其中有 17 個物種在國際自然保護聯盟物種紅色名單里，他們是：勺嘴鷸（極危物種），黑臉琵鷺（瀕危物種），東方白鸛（瀕危物種），丹頂鶴（瀕危物種），小青腳鷸（瀕危物種），大濱鷸（瀕危物種），黃嘴白鷺（易危物種），卷羽鵜鶘（易危物種），鴻雁（易危物種），寡婦鷗（易危物種），黑嘴鷗（易危物種）以及紅腹濱鷸，半蹼鷸，黑尾塍鷸，白腰杓鷸，斑尾塍鷸，震旦鴉雀，彎嘴濱鷸，鐵嘴沙鴴，蒙古沙鴴，翻石鷸在內的近危物種。

## 棲息地面臨的威脅

潮間帶擁有著異常脆弱的環境，面積小且極易受到外界影響，世界上的一些地區已經喪失了盡一半的潮間帶棲息地。承載著大量遷飛路線的黃海（含渤海）是其中棲息地損失最大的區域。在區域內面臨的威脅來自包括過量的攔河大壩，農業化肥、殺蟲劑、除草劑的過度使用、工業污染、油污染、塑料污染、潮汐能的開發、水產養殖、過度捕撈、霧網狩獵、外來物種、與漁民的競爭、氣候變化、風力發電、地下水抽取導致的地面塌陷等。除此之外，土地開墾也是破壞棲息地的原因之一。

## 棲息地的保護

中國黃（渤）海候鳥栖息地（第一期）的組成部分均為國有，受到《中華人民共和國憲法》、《中華人民共和國環境保護法》、《中華人民共和國森林法》、《中華人民共和國海洋環境保護法》、《中華人民共和國自然保護區條例》、《江蘇省濕地保護條例》等法律保護。生態保護紅線政策的提出，使得中國黃（渤）海候鳥栖息地等沿海環境保護有了政策上的支持。在第一期棲息地內包括五個保護區分別是江蘇大豐國家級自然保護區、江蘇鹽城國家級自然保護區、江蘇鹽城條子泥市級自然保護區、江蘇東台高泥濕地保護地塊及江蘇東台條子泥濕地保護地塊。在這些地區的所有填海工程已經停止。

## 參考文獻
条子泥垦区

**弶港鎮**，是中華人民共和國江蘇省鹽城市東台市下轄的一個鄉鎮級行政單位。**新東鎮**已併入此鎮。

## 行政區劃

弶港鎮下轄以下地區：

新港社區、​漁舍社區、​弶南社區、​弶港社區、​黃海社區、​鎮海社區、​六里社區、​海堤社區、​海濱社區、​蹲門社區、​王港社區、​新鎮社區、​沿堤村、​邊閘村、​新川村、​堤利村、​雙墩村、​尖南村、​前哨村、​花舍村、​中來村、​姜墩村、​新洋村、​新灶村、​鹽村、​潘堡村、​東風村、​新先村、​新海村、​農場和果林場。

## 爭議

位於弶港鎮東的條子泥地區原屬於江蘇鹽城國家級珍禽自然保護區最南端區域，為配合「百萬畝灘涂圍墾」而被劃出保護區設立條子泥墾區。為保持保護區面積不縮水，相當面積的海域被劃入該珍禽保護區。

## 參考資料
条孢牛肝菌属

**條孢牛肝菌屬**（學名：_Boletellus_），是牛肝菌科下的一個屬。

## 下屬物種

本屬包括以下物種：

* _Boletellus ananaeceps_ (Berk.) Singer
* 厚鱗條孢牛肝菌 _Boletellus ananas_ (M.A. Curtis) Murr.
* 淡紅褐條孢牛肝菌 _Boletellus badiovinosus_ Horak
* _Boletellus belizensis_ B. Ortiz & T.J. Baroni
* _Boletellus cardinalicus_ Heim & Perreau
* _Boletellus cerasinus_ Heim & Perreau
* 金色條孢牛肝菌 _Boletellus chrysenteroides_ (Snell) Singer，金條孢牛肝菌
* _Boletellus cubensis_ (Berk. & Curt.) Sing.
* _Boletellus cyanescens_ Horak
* _Boletellus deceptivus_ Halling & Fechner
* _Boletellus dissiliens_ (Corner) Pegler & Young
* _Boletellus dicymbophilus_ Fulgenzi & T.W. Henkel
* _Boletellus domingensis_ B. Ortiz & T.J. Baroni
* 高腳條孢牛肝菌 _Boletellus elatus_ Nagasawa
* 木生條孢牛肝菌 _Boletellus emodensis_ (Berk.) Singer
* _Boletellus episcopalis_ Heim & Perreau
* _Boletellus exiguus_ T.W. Henkel & Fulgenzi
* 梵淨條孢牛肝菌 _Boletellus fanjingensis_
* _Boletellus fibuliger_ Singer
* _Boletellus flocculosipes_ (Murr.) Perreau
* 花狀條孢牛肝菌 _Boletellus floriformis_
* 福建條孢牛肝菌 _Boletellus fujianensis_
* _Boletellus immutabilis_ (Bouriquet) Perreau
* _Boletellus intermedius_ Smith & Thiers
* 賈地條孢牛肝菌 _Boletellus jalapensis_ (Murr.) Gilb.
* _Boletellus lepidosporus_ Gilb. ex Heinem.
* 木棲條孢牛肝菌 _Boletellus lignicola_
* _Boletellus linderi_ Singer
* _Boletellus longipes_ Heinem.
* 絨斑條孢牛肝菌 _Boletellus mirabilis_ (Murrill) Singer
* 深紅條孢牛肝菌 _Boletellus obscurecoccineus_ (v. Höhn.) Singer
* _Boletellus piakaii_ T.W. Henkel & Fulgenzi
* _Boletellus pictiformis_ (Murr.) Singer
* _Boletellus pleurigibbus_ Heim & Perreau
* 大孢條孢牛肝菌 _Boletellus projectellus_ (Murrill) Singer
* _Boletellus pseudochrysenteroides_ Smith & Thiers
* 紫紅條孢牛肝菌 _Boletellus puniceus_ (W.F. Chiu) X.H. Wang & P.G. Liu
* _Boletellus pustulatus_ (Beeli) Gilb.
* 輻射狀條孢牛肝菌 _Boletellus radiatus_ C. S. Bi
* _Boletellus reminiscens_ Halling & Fechner
* _Boletellus rubrolutescens_ Heinem. & Rammeloo
* _Boletellus rubroviolaceus_ Heinem. & Goossens
* _Boletellus rufescens_ (Cooke & Massee) Singer
* 棱柄條孢牛肝菌 _Boletellus russellii_ (Frost) E.J. Gilbert
* 蛇皮蓋條孢牛肝菌 _Boletellus serpentipileus_
* _Boletellus sinapipes_ Fechner, K.Syme, R.Rob. & Halling
* 長領條孢牛肝菌 _Boletellus singaporensis_
* _Boletellus singerii_ Gonz.-Velázq. & R. Valenz.
* _Boletellus squamatus_ (Berk.) Singer
* 鱗蓋條孢牛肝菌 _Boletellus squamosus_ M. Zang
* 狹孢條孢牛肝菌 _Boletellus stenosporus_
* 台灣條孢牛肝菌 _Boletellus taiwanensis_
* 赭色條孢牛肝菌 _Boletellus umbrinellus_ (Pat. & Baker) Singer et al.
* _Boletellus velutinus_ Heinem. & Rammeloo
* _Boletellus verrucarius_ (Berk.) Singer
* _Boletellus violaceiporus_ G. Stevenson
* 暗紅條孢牛肝菌 _Boletellus violaceus_ M. Zang & H. C. Tan
* _Boletellus viscidipes_ (Hongo) Har. Takah.
* _Boletellus viscosus_ C. S. Bi & T. C. Loh
* 普通條孢牛肝菌 _Boletellus vulgaris_
* _Boletellus xerampelinus_ M. Zang & W. K. Zheng
* 雲南條孢牛肝菌 _Boletellus yunnanensis_ M. Zang
* _Boletellus zelleri_ (Murr.) Singer

## 參考文獻
条小卷蛾属

**條小卷蛾屬**（學名：_Argyroploce_）是卷蛾科下的一個屬。

## 下屬物種

本屬包括以下物種：

* _Argyroploce aquilonana_ Karvonen, 1932
* _Argyroploce arbutella_ (Linnaeus, 1758)
* _Argyroploce chlorosaris_ Meyrick, 1914
* _Argyroploce dalecarliana_ (Guenée, 1845)
* _Argyroploce distorta_ (Hampson, 1905)
* 梅花條小卷蛾 _Argyroploce dolosana_
* _Argyroploce externa_ (Eversmann, 1844)
* 山槐條小卷蛾 _Argyroploce ineptana_
* 白樺條小卷蛾 _Argyroploce lacunana_
* _Argyroploce lediana_ (Linnaeus, 1758)
* _Argyroploce lugubris_ (Felder, 1875)
* 越桔條小卷蛾 _Argyroploce metallicana_
* _Argyroploce micana_ (Hübner, 1799)
* _Argyroploce noricana_ (Herrich-Schäffer, 1851)
* _Argyroploce platyzona_ Meyrick, 1917
* _Argyroploce rivellana_ (Fabricius, 1775)
* _Argyroploce roseomaculana_ (Denis & Schiffermüller) 1775
* _Argyroploce scitulana_ Lederer, 1861
* _Argyroploce sediliata_ Meyrick, 1912
* _Argyroploce stillans_ Meyrick
* _Argyroploce unedana_ Braixeras, 2002

## 參考文獻
条尾光鳃鱼

**條尾光鰓魚**，又稱**三葉光鰓雀鯛**，俗名為厚殼仔，為條鰭魚綱鱸形目隆頭魚亞目雀鯛科的其中一種。

## 分布

本魚分布於印度太平洋區，包括紅海、東非、印尼、台灣、日本、中國、菲律賓、澳洲北部、密克羅尼西亞、索羅門群島、斐濟、馬里亞納群島、帛琉、馬紹爾群島、新喀里多尼亞、東加、美屬薩摩亞等海域。

## 深度

水深 2 至 18 公尺。

## 特徵

本魚體背側及尾鰭上下葉外緣呈黃褐色，體側呈淡褐色，而腹部則呈白色。體呈卵圓形而側扁，每一鱗片的末緣顏色均較深。吻圓鈍。眼中大，上側位。口小，上頜骨末端僅及眼前緣；齒細小，圓錐狀。尾鰭深分叉且上下葉末端尖。背鰭硬棘 12 至 13；軟條 10 至 12 枚；臀鰭硬棘 2 枚；軟條 10 至 12 枚。體長可達 9 公分。

## 生態

本魚棲息在岩礁區的外緣水流較湍急處或乾淨的潮池。常常上百隻魚成群結隊地在礁區遊走。屬雜食性，以動物性浮游生物及藻類為食。

## 經濟利用

體型小，可作為觀賞魚，較少人食用。

## 參考文獻

* 台灣魚類資料庫 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
条尾绯鲤

**條尾緋鯉**（學名：_Upeneus bensasi_）為羊魚科緋鯉屬的魚類，俗名硃筆、紅魚、蠟燭油、鯡鯉、三條、朱不。屬於暖體內堆積魚類，棲息於水深 20-40 公尺左右。

## 特徵

長橢圓形身體，稍側扁，長約 20 厘米；紅色，鰭和須為黃色，尾鰭上葉有 3－5 條棕色斜紋；口小，上頜稍長，兩頜、犁骨和齶骨都具有細牙；眼睛大，上側位；身體被櫛鱗；背鰭 2 個，腹鰭側位，尾鰭分叉。

## 分布

分布於印度洋非洲東岸、紅海、東至朝鮮、日本以及中國沿海等，屬於暖水性底層魚類。其主要生活於水深 20 至 40 米以及泥或泥沙底質的海區。該物種的模式產地在長崎。

## 參考文獻
条尾雀鲷

**條尾雀鯛**（學名：_Pomacentrus taeniurus_）為雀鯛科雀鯛屬的魚類，俗名打鐵。分布於東非、緬甸、菲律賓、印度尼西亞、澳大利亞、美拉尼西亞以及中國南海等海域。該物種的模式產地在安汶島。

## 參考文獻
条尾鸢魟

**菱鳶魟**（學名：_Aetoplatea zonura_）為軟骨魚綱燕魟目燕魟科的一種。

## 分布

本魚分布於東印度洋及中西太平洋區，包括中國、台灣、印度、印尼、馬來西亞、菲律賓、新加坡、泰國、越南等海域。該物種的模式產地在 Plagiost。

## 深度

水深 28 至 37 公尺。

## 特徵

本魚體呈菱形，胸鰭前部分化為吻下鰭，位於頭前中部，在吻端下方成一單葉；吻下鰭與胸鰭在頭側分離。尾細長如鞭，具黑白鄉間的橫紋，有棘 1 枚，棘前有一背鰭。尾部背腹面正中線各有一稜脊。體光滑無鱗，體背面暗褐色，密部黃色斑點，腹面白色。體長可達 106 公分。

## 生態

本魚活動力差，通常將身體埋於沙泥中，僅露出雙眼和呼吸孔，或利用胸鰭做波浪狀的運動而貼游於底層水域。屬肉食性，以小魚、甲殼類及軟體動物為食。卵胎生。尾部有硬棘，易傷人。

## 經濟利用

食用魚，但味腥重，經濟價值較差。

## 參考文獻

## 擴展閱讀

* Froese, R. & Pauly, D. (eds.) (2011). _Aetoplatea zonura_. _FishBase_. Version 2011-12.
* 台灣魚類資料庫 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
条山集团

**條山集團**，是中華人民共和國甘肅省白銀市景泰縣下轄的一個類似鄉級單位。

## 行政區劃

條山集團下轄以下地區：

泰玉路社區。

## 參考資料
条带状磁铁石英岩

**條狀鐵層**（**Banded Iron Formation**，簡稱 **BIF**），又名**帶狀鐵岩**、**帶狀鐵礦層**、**條帶狀鐵礦**、**帶狀鐵礦**或**縞狀鐵礦**，是一類岩石的名稱，它包含了鐵的氧化物、硫化物、碳酸鹽類礦物以及燧石，並以條狀互層的方式出露，因而得名。這種岩石的形成時間大部分都老於二十億年，也就是太古宙的時期，屬於綠岩帶（Greenstone Belt）的一類，為地球上古老的沉積岩。

## 形成原因

目前對於條狀鐵層的形成原因尚有爭論，不過從條狀鐵層內含有許多的氧化鐵可推論出這時期海水或大氣中的氧濃度可能有突然上升的現象，也是大氧化事件。氧含量增多使得原本可溶在水中的二價鐵離子被氧化成三價鐵離子，進而形成氧化鐵沉積。但這種說法與古氣候的推論比對之後，會出現一些矛盾，因此仍是個值得研究的課題。

## 分布

條狀鐵層主要分布在古老的陸塊，例如澳洲、格陵蘭等地。

## 參見

* 雪球地球
* 羅迪尼亞大陸
* 大氧化事件

## 參考資料

* Steven M. Stanley, 2005. Earth System History, 2e. W. H. Freeman and Company, New York.
* http://w3.kghs.kh.edu.tw/~kghs\_earth/DownloadFiles/BIF.pdf
条带眶灯鱼

**條帶眶燈魚**（學名：_Diaphus brachycephalus_），又名**短頭眶燈魚**，為眶燈魚屬的其中一種，分布於太平洋及大西洋海域，屬深海魚類，棲息深度可達 200-600 公尺，體長可達 6 公分。

## 參考文獻

## 擴展閱讀
条形图

**條形圖**（英語：bar chart），或 **條圖**（英語：bar graph），台灣常稱為 **長條圖**，又稱為 **柱狀圖**、**棒形圖**，是一種以長方形的長度為變量的統計圖表。長條圖用來比較兩個或以上的價值（不同時間或者不同條件），只有一個變量，通常利用於較小的數據集分析。長條圖亦可橫向排列，或用多維方式表達。

繪製長條圖時，長條柱或柱組中線須對齊項目刻度。相較之下，折線圖則是將數據代表之點對齊項目刻度。在數字大且接近時，兩者皆可使用波浪形省略符號，以擴大表現數據間的差距，增強理解和清晰度。

類似的圖形表達為直方圖，不過後者較長條圖而言更複雜（直方圖可以表達兩個不同的變量）。

## 例子

這是一個柱形圖的示例：

`<graph>` 標籤因安全原因被臨時禁用。

## 其他

* 直方圖
* 甘特圖

## 參考

## 外部連結

* Bar Graphs，一個介紹網站
* Schritt für Schritt Anleitung （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. 條形圖建設、一步一步的教程
* Easy to use BARCHART Software Tool. 一個簡易的製作軟體
* Pictovia - 圖形發生器。一圖形發生器
* Datendarstellung （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. 數據表示
* 條形圖：基礎知識 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）. 條形圖：基礎知識
* History of the Bar Chart. 條形圖：歷史
* Aplicación de un diagrama de barras. 條形圖的應用
条形码

**條碼**或稱**條形碼**（英語：barcode），是將寬度不等的多個黑條和空白，按照一定的編碼規則排列，用以表達一組資訊的圖形識別碼。常見的條碼是由反射率相差很大的黑條（簡稱條）和白條（簡稱空）排成的平行線圖案。條碼可以標出物品的生產國、製造廠家、商品名稱、生產日期、圖書分類號、郵件起止地點、類別、日期等資訊，因而在商品流通、圖書管理、郵政管理、銀行系統等許多領域都得到了廣泛的應用。

## 條碼的辨識原理

要將按照一定規則編譯出來的條碼轉換成有意義的資訊，需要經歷掃描和解碼兩個過程。物體的顏色是由其反射光的類型決定的，白色物體能反射各種波長的可見光，黑色物體則吸收各種波長的可見光，所以當條碼掃描器光源發出的光在條碼上反射後，反射光照射到條碼掃描器內部的光電轉換器上，光電轉換器根據強弱不同的反射光訊號，轉換成相應的電訊號。根據原理的差異，掃描器可以分為光筆、CCD、雷射三種。電訊號輸出到條碼掃描器的放大電路增強訊號之後，再送到整形電路將類比訊號轉換成數位訊號。白條、黑條的寬度不同，相應的電訊號持續時間長短也不同。然後解碼器通過測量脈衝數字電訊號 0、1 的數目來判別條和空的數目，通過測量 0、1 訊號持續的時間來判別條和空的寬度。此時所得到的資料仍然是雜亂無章的，要知道條碼所包含的資訊，則需根據對應的編碼規則（例如：EAN-8 碼），將條形符號換成相應的數字、字元資訊。最後，由電腦系統進行資料處理與管理，物品的詳細資訊便被辨識了。

### 條碼的掃描

條碼的掃描需要掃描器，掃描器利用自身光源照射條碼，再利用光電轉換器接受反射的光線，將反射光線的明暗轉換成數位訊號。不論是採取何種規則印製的條碼，都由靜區、起始字元、資料字元與終止字元組成。有些條碼在資料字元與終止字元之間還有校驗字元。

* 靜區：顧名思義，不攜帶任何資訊的區域，起提示作用。
* 起始字元：第一位字元，具有特殊結構，當掃描器讀取到該字元時，便開始正式讀取代碼了。
* 資料字元：條碼的主要內容。
* 校驗字元：檢驗讀取到的資料是否正確。不同編碼規則可能會有不同的校驗規則。
* 終止字元：最後一位字元，一樣具有特殊結構，用於告知代碼掃描完畢，同時還起到只是進行校驗計算的作用。

為了方便雙向掃描，起止字元具有不對稱結構。因此掃描器掃描時可以自動對條碼資訊重新排列。

條碼掃描器有光筆、CCD、雷射三種：

* 光筆：最原始的掃描方式，需要手動移動光筆，並且光筆筆尖部分需要與條碼直接接觸。
* CCD：以 CCD 作為光電轉換器，LED 作為發光光源的掃描器。在一定範圍內，可以實現自動掃描。並且可以閱讀各種材料、不平表面上的條碼，成本也較為低廉。但是與雷射式相比，掃描距離較短。
* 雷射：以雷射作為發光源的掃描器。又可分為線型、全角度等幾種。
  * 線型：多用於手持式掃描器，範圍遠，準確性高。
  * 全角度：多為臥式，自動化程度高，在各種方向上都可以自動讀取條碼。

### 條碼的優越性

* 可靠性強。條碼的讀取準確率遠遠超過人工記錄，平均每 15000 個字元才會出現一個錯誤。
* 效率高。條碼的讀取速度很快，相當於每秒 40 個字元。
* 成本低。與其它自動化辨識技術相比較，條碼技術僅僅需要一小張貼紙和相對構造簡單的光學掃描器，成本相當低廉。
* 易於製作。條碼的編寫很簡單，製作也僅僅需要印刷，被稱作為「可印刷的電腦語言」。
* 易於操作。條碼辨識裝置的構造簡單，使用方便。
* 靈活實用。條碼符號可以手工鍵盤輸入，也可以和有關裝置組成辨識系統實現自動化辨識，還可和其他控制裝置聯絡起來實現整個系統的自動化管理。

## 條碼的發展歷史

* 1949 年美國人諾曼・伍德蘭（Norman Joseph Woodland）和伯納德・西爾弗（Bernard Silver）申請了用於食品自動辨識領域的環形條碼（公牛眼）。
* 1963 年在 1963 年 10 月號《控制工程》雜誌上刊登了描述各種條碼技術的文章。
* 1967 年美國辛辛那提的一家 KROGER 超市首先使用條碼掃描器。
* 1969 年比利時郵政業採用用螢光條碼表示信函投遞點的郵政編碼。
* 1970 年美國成立 UCC；美國郵政局採用長短形條碼表示信函的郵政編碼。
* 1971 年歐洲的一些圖書館採用 Plessey 碼。
* 1972 年美國人蒙那奇・馬金（Monarch Marking）研製出庫德巴碼，同年交叉 25 碼被開發出來。
* 1973 年美國統一編碼協會（簡稱 UCC）在 IBM 公司的條碼系統基礎上建立了通用產品代碼（UPC）系統，並且實現了該碼制標準化。
* 1974 年美國 **Intermec** 公司的戴維・阿利爾（Davide・Allair）博士研製出 39 碼。
* 1977 年歐洲共同體在 UPC-A 基礎上制定出歐洲物品編碼 EAN-13 碼和 EAN-8 碼，簽署了歐洲商品編碼（EAN）協定備忘錄，並且成立了歐洲物品編碼協會。
* 1978 年日本在 EAN 的基礎上開發出日本商品條碼（JAN）。
* 1980 年美國國防部採納 39 碼作為軍事編碼。
* 1981 年歐洲物品編碼協會改組為國際物品編碼協會（IAN）；實現自動辨識的條碼解碼技術；128 碼被推薦使用。
* 1982 年手持式雷射條碼掃描器實用化；美國軍用標準 military 標準 1189 被採納；93 碼開始使用。
* 1983 年美國制定了 ANSI 標準 MH10.8M，包括交叉 25 碼、39 碼和庫德巴碼。
* 1987 年美國人 David Allairs 博士提出 49 碼。
* 1988 年可見雷射二極體研製成功；美國的 Ted Willians 提出適合雷射系統識讀的 16K 碼。
* 2005 年 EAN 更名為 GS1。

## 條碼類型

### 線性條碼

第一代，「一維」的條碼是由線條和空間的各種寬度，建立特定的模式。

### 矩陣（二維）條形碼

矩陣碼，也被稱為二維條碼或二維條碼，是一種以二維矩陣呈現數字資訊的方式。它類似於線性（一維）條碼，但可以表示更多數據。

## 參考文獻

## 外部連結

* EAN 國際條碼會員國列表 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 線上條碼生成 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 希創技術 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
* 線上條碼生成 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

## 參見

* QR 碼
条形码打印机

**條形碼印表機**是用來可以粘貼到其它物體上的條形碼標籤的印表機。條形碼印表機通常用於列印貨物包裝箱上的標籤或者是零售商品的通用產品編碼或歐洲產品編碼。

條形碼印表機有兩種不同的印表機技術，熱敏及熱轉換。直接熱敏印表機的列印頭通過加熱是特殊列印紙發生化學變化轉變成黑色。熱轉換印表機也使用加熱的方法，但是它不是在紙張上發生反應，而是通過熔化色帶上的蠟或者樹脂從而列印到標籤上。高溫將墨水從色帶轉印到紙張上。直接熱敏印表機通常價格較低，但是所列印的產品標籤如果置於高溫、陽光直射或者化學氣體的環境中很容易就變得模糊。

不同的市場領域有不同的條形碼印表機設計。工業條形碼印表機用於大型倉庫或者製造工廠中，這些印表機有大容量的紙盒，列印速度快，並且使用壽命很長。在零售與辦公環境中，最為常見的是桌面型條形碼印表機。

## 參考文獻

## 外部連結

## 參見

* 條形碼
* 印表機
* 標籤印表機
条形黑粉菌

**條形黑粉菌**（學名：_Ustilago strliformis_）是屬於黑粉菌目黑粉菌科黑粉菌屬的一種真菌，寄生在禾本科植物上。該種分布於中國、日本、印度、哈薩克斯坦、烏茲別克斯坦、土庫曼斯坦、喬治亞、亞塞拜然、亞美尼亞、伊朗、冰島、瑞典、芬蘭、愛沙尼亞、拉脫維亞、立陶宛、俄羅斯、白俄羅斯、烏克蘭、摩爾多瓦、波蘭、匈牙利、德國、瑞士、荷蘭、比利時、英國、西班牙、義大利、羅馬尼亞、澳大利亞、紐西蘭、加拿大、美國、哥倫比亞、阿根廷、烏拉圭等地。

## 參考文獻
条报

**邸報**，又稱**邸抄**、**邸鈔**、**朝報**、**條報**、**雜報**，是用於通報的一種公告性新聞報紙，專門用於朝廷傳知朝政的文書和政治情報的新聞文抄，最早出現於中國的漢代。邸報的作用相當於現今的駐京新聞機構，是在中央政府中樞部門統一管理下發行，其重點在傳達朝政消息，凡天子詔敕、臣僚奏議以及有關官員任免調遷等，都是邸吏們所需收集抄錄的內容。

由於邸報最初是由朝廷內部傳抄，後遂張貼於宮門，公諸傳抄，「亦互相傳報，使知朝政。」，故又稱**宮門抄**、**轅門抄**，實際上即為最早的一種新聞發布方式。

## 演進

中國邸報始於漢朝，屬於手抄新聞報紙。邸報是地方政府駐京之「邸」發行之報紙。其先本為對地方政府之一種「中央新聞報告」，但以後由於社會對於新聞的需要，也開始對外發行。「邸」的制度源於西漢：《西漢會要》記載：「九卿之一大鴻臚下，設有屬官郡邸長、丞，其職責為『主諸郡之邸在京師者也』。並註：『按郡國皆有邸，所以通奏報：期待宿也。』」此處之「通奏報者」，即傳達君臣間的消息，亦即「邸報」發行之原因。

邸報到唐朝時更加盛行，內容和編抄技術亦大有進步，其原因在於：第一、各地諸侯皆置進奏院於京師，以通文報；第二、雕版印刷於隋朝時得以開始使用，到了唐朝初年普遍被採取。

宋代建國初期，沿用了唐、五代的舊制，即地方政府在京城設置進奏院，歸各州府自行管轄，用以傳遞信息、協調州府和帝都的關係。北宋太宗太平興國六年（981 年），中央政府開始對汴京的共計 200 多地方進奏院進行整頓，設立了「都進奏院」，對各進奏院的業務活動進行統一管理。改組後的都進奏院由門下省的給事中負責領導，其職責主要包括兩點：收受和傳遞公家文書、在政府機構內部傳遞信息。

在都進奏院的管轄下，負責信息採集和傳播工作的進奏官也開始歸中央政府統一領導。經由進奏官們傳發出去的「進奏院狀」自然也就受到中央政府的轄治，成為統一由中央政府發行的官報。這種官報在當時即稱為「邸報」。除這一稱呼外，「邸狀」、「邸吏狀」、「邸吏狀報」等也指這種由中央政府統一發行的官報。

宋代邸報的發報制度以 981 年為界，前後有所不同。在此之前，邸報由地方政府設在首都的進奏院和進奏官們自行採集編發，沒有統一的管理辦法。在這之後，儘管發報工作仍然由各進奏院負責，但其內容的編輯、整理和審定則逐漸由中央政府接管。其中最重要的審定工作由樞密院負責。

## 特點

邸報的內容到東漢明帝時更加豐富，大部分是來自宮廷的紀錄。唐代的進奏院狀和宋代的邸報比起來，宋代的邸報具有更多報紙的特徵和封建官報的色彩。

* 其發行不再由地方政府一手包攬，而是歸入中央政府的統一管理之下，成為一種在某一制度下的、一式多份發往諸路州郡的中央一級官報。
* 其讀者群也發生了變化，不再僅僅是少數藩鎮長官，而是逐漸擴展到中央和地方各級官員、士大夫、知識分子。
* 已經完全從官文書中分離出來，成為一種官方的新聞傳播工具，信息量逐漸加大，時效性也有所增強。
* 它是定期、連續發行的。儘管發行的周期在各歷史時期不盡相同，從「每日」、「每五日」到「逐旬」、「每月」都有。雖然並沒有嚴格執行，但定期、連續兩點還是基本做到了。
* 邸報的稿件大部分是進奏官從各政府部門抄錄來的，其過程包括了新聞的選擇、採集和編輯。從這一點上看，進奏官一職帶有邸報記者的性質。

## 內容

根據現有古籍記載，邸報的內容主要如下所示：

* 皇帝的詔旨。
* 皇帝的起居。
* 官吏的任免
* 臣僚的奏章。
* 戰爭情報。
* 刑罰。

中央政府對邸報的內容施行十分嚴格的檢查，並設立「檢正官」、「檢詳官」等專門的官員從事這一工作。他們的任務主要是決定發報稿件的取捨，有時皇帝本人也部分參與這項工作，對有些稿件進行刪節和修改。

為了維護皇權與中央政府的統治秩序，宋代各時期的審查制度都非常嚴格，對於不利於統治秩序的內容予以堅決限制。其中限制較多的有以下幾個方面的內容：

* 災異。對水災、旱災、蝗災、日食、地震等自然災害和天象一般很少報導。不過 1626 年（明朝天啟六年約五月間）於北京發行的《天變邸抄》便對同年 5 月 30 日一場離奇的災難 －王恭廠大爆炸做了極詳盡的報導。
* 軍情。對涉及軍事行動，尤其是涉及兵變、農民起義、少數民族武裝反抗等軍事行動消息，一般不准報導。
* 朝廷機事。宋代各朝都極力嚴禁「妄行傳報」容易遭到反對和引起非議的事情。
* 未經批准公布的臣僚章疏。例如《萬曆邸鈔》刊登遼東巡按胡克儉參劾遼東總兵李成梁的奏章，凡三千餘言，《明實錄》只摘要四百餘字，《明史》則不著一字。

為了加強對邸報的內容的管理，宋代還曾經施行過「定本制度」，即各地方進奏院必須嚴格依照官方審定後的邸報樣本發行，不得超過範圍。這項制度起始於真宗咸平二年（999 年）。此後，這一制度曾兩次取消，但很快又得以恢復，一直沿用到南宋末。之後，邸報一直發行到清雍正時期，下令以「京報」取代「邸報」，並嚴禁邸報的發行。

## 發行

邸報編訂後，經由驛遞「傳之四方」。驛遞的方式分為步遞、馬遞、急腳遞、水運遞等幾種。南渡以後，為適應國防上的需要，又創設了擺鋪制度，用於傳送軍機要務和赦書。邸報發出以後，允許傳抄和複製，並允許複製件以邸報的名義在社會上公開發售。

宋代的邸報是否印刷，沒有明確的記載，也缺乏留存下來的實物作為佐證。但至少有一部分邸報或邸報中的一部分材料是用雕版印刷的。

邸報的讀者主要是政府官員和士大夫知識分子。現存的宋代文獻資料中，保存了不少有關這些人讀報情況的記載。

## 參考文獻

## 外部連結

* 歷史篇下冊備課講義第一二章

## 參見

* 進奏院狀
* 塘報
  * 天變邸抄
* 京報
* 機關報
* 報紙
* 政府公報
条攸

**冉魏**（350 年 - 352 年）是五胡十六國時期後趙主石虎部下漢人冉閔建立的政權。

冉閔藉石虎死後諸子爭位之機，於 350 年篡奪後趙石氏政權，稱皇帝，國號「**魏**」，建都鄴，史稱冉魏。352 年前燕殺冉閔，攻破鄴都，冉魏滅亡。

冉閔以其出身地為古魏郡，都城也為魏郡治所鄴，故國號為「魏」，以示「重本不忘故」，又和於讖緯之說，又王室姓冉，故名「冉魏」。

## 世系

## 大臣

* 李農，太宰、兼太尉、錄尚書事、齊王
* 太尉申鍾
* 司徒劉茂
* 司空石璞
* 司空條枚，又作條攸，352 年八月，前燕慕容評把魏後董氏、太子冉智、太尉申鍾、司空條枚以及王宮車乘服飾送至薊城。
* 大將軍董閏，又作董閔，352 年，冉閔準備與前燕交戰，董閏、車騎將軍張溫勸諫他：「鮮卑人乘勝利之勢，鋒芒銳利，而且敵眾我寡，應該暫且躲避。等他們驕傲懈怠以後，再增加兵力，加以攻擊。」戰敗後，前燕抓到了董閔、張溫及冉閔，把他們全都送往薊城。
* 車騎將軍張溫
* 衛將軍王泰
* 尚書令王謨→徐機→王簡
* 左僕射劉琦→張乾
* 右僕射郎肅
* 侍中王衍，350 年，與尚書令王謨一同被殺。
* 侍中李綝，351 年，與左僕射劉琦、大將胡睦、司空石璞、尚書令徐機、中書監盧諶、尚書劉欽、劉休一同在戰場上被石祗所殺。
* 侍中繆嵩
* 中書監盧諶
* 中書監聶熊
* 中書令李垣
* 光祿大夫韋謏
* 特進郎闓

## 參考文獻
条斑副绯鲤

**條斑副緋鯉**（學名：Parupeneus barberinus、英語：dash-and-dot goatfish），又稱**單帶海緋鯉**，俗名秋姑、鬚哥，為條鰭魚綱鱸形目鬚鯛科的其中一個種。

## 分布

本魚分布於印度太平洋區，包括東非、亞丁灣、馬爾地夫、葛摩、模里西斯、塞席爾群島、印度、斯里蘭卡、馬來西亞、安達曼海、泰國、菲律賓、印尼、中國南海、東海、日本、台灣、越南、新幾內亞、索羅門群島、澳洲、馬里亞納群島、馬紹爾群島、密克羅尼西亞、帛琉、諾魯、斐濟群島、東加、吉里巴斯、吐瓦魯、萬納杜、法屬波里尼西亞、墨西哥、加拉巴哥群島、厄瓜多等海域。

該物種的模式產地在摩鹿加群島附近。

## 深度

水深 5 至 100 公尺。

## 特徵

本魚體為淡黃褐色，背部顏色較暗。體側有一條起自吻端經眼部而達第二背鰭中央下方的黑色縱帶及尾柄盡末端處有一相當於眼徑的黑斑。第二背鰭及臀鰭上有一些細黃紋，臉頰有若干黃色、藍色斑紋。尾鰭分叉，下葉略長於上葉，背鰭兩個。背鰭硬棘共 8 枚、軟條共 9 枚；臀鰭硬棘 1 枚、軟條 7 枚。側線鱗片數有 28 至 29 枚。上下頜齒只有一列，牙齒成細小的圓錐狀。體長可達 60 公分。

## 生態

本魚棲息在沙泥底上散佈一些礁石的區域或向海礁坡，白天常單獨或成一小群四處活動覓食，以躲藏在沙中的多毛類、甲殼類等無脊椎動物為食。夜間則多單獨在沙上休息。大個體身上的黑縱帶及黑斑可能會變成紅色。

## 經濟利用

食用魚，適合煎食或紅燒，小個體可做為觀賞魚。

## 參考文獻

* Froese, R. & Pauly, D. (eds.) (2007). _Parupeneus barberinus_. _FishBase_. Version 2007-01.
* Parupeneus barberinus (Lacepède, 1801) - 台灣魚類資料庫
条斑星鲽

**條斑星鰈**（學名：_Verasper moseri_）為條鰭魚綱鰈形目鰈亞目鰈科星鰈屬的魚類，俗名黑條鰈、摩氏星鰈。分布於北達鄂霍次克海以及渤海及黃海等，屬於冷溫性底層海魚，棲息深度 1-900 公尺，體長可達 70 公分，棲息在沙泥底質底層水域，生活習性不明，可作為食用魚。該物種的模式產地在函館。

## 參考文獻
条斑爬岩鳅

**條斑爬岩鰍**（學名：_Beaufortia pingi_）為平鰭鰍科爬岩鰍屬的魚類，是中國的特有物種。分布於西洋江等，多見於山溪激流河段。該物種的模式產地在廣西凌雲。

其種加詞「_pingi_」以秉志的名字命名。也稱**秉氏爬岩鰍**。

## 參考文獻
条斑球蛛

**條斑球蛛**（學名：_Theridion zebrinusum_）為球蛛科球蛛屬的動物。在中國大陸，分布於雲南等地。該物種的模式產地在雲南勐侖。

## 參考文獻