5

Rogneda

Ответы (12):

Share

3

У меня зацвела во второй раз прекрасная шлюмбергера.

ЧТО СДЕЛАЛА? — зацвела. Это глагол, что не вызывает сомнения (обозначено действие предмета), но дальше необходимо выяснить, в какой форме он задан, какие морфемы имеет.

Для этого подберем однокоренные слова.

Их много, например: цвет, цвет/ок, цвет/ение, цвест/и, от/цвест/и — от/цвет/ать, от/цвет/ание, рас/цвест/и — рас/цвет/ать.

Рассматривая эти однокоренные слова, легко выделяем значимую часть, в которой заключено лексическое значение, —

корень цвет- или цвест- со свойственным русскому языку чередованием.

При образовании формы прошедшего времени у глагола корень получается как бы усеченным — остается часть цве-.

Это и есть корень заданного слова.

Перед корнем находится приставка за-, а после корня занимает место свое суффикс, посредством которого образуется

прошедшее время глаголов. Формообразующий суффикс.

Глаголы прошедшего времени изменяются по родам, о чем и свидетельствует буковка а в конце заданного слова.

Таким образом, морфемный состав глагола за/цве/л/а — приставка/корень/суффикс/окончание.

Основа — зацве- (формообразующий суффикс и окончание не входят в нее).

Share

2

Слово «зацвела» — глагол, так как обозначает действие (что сделала?).

Употреблён сей глагол в прошедшем времени, на это указывает формообразующий суффикс -Л-, не входящий в основу слова, равно как и окончание -А.

Перед суффиксом -Л- находится корень -ЦВЕ- (при образовании формы прошедшего времени от инфинитива «зацвести» в корне слова происходит чередование — выпадает согласный С).

И завершает разбор определение приставки, коей в данном слове является приставка ЗА- ( как в словах «брать -ЗАбрать, помнить — ЗАпомнить), образующая совершенный вид глагола.

Подытожим:

за/ цве/ л/ а — приставка/ корень/ суффикс/ окончание, основа — зацве_.

Share

2

Глагол прошедшего времени Зацвела образован от инфинитива Зацвести. В его составе выделим окончание -А, что подтверждают другие формы прошедшего времени: Зацвела-Зацвели-Зацвело-Зацвел. Сразу можем выделить формообразующий суффикс -Л-, который образует прошедшее время. Однокоренные слова Зацвести-Цвести-Отцвести-Цветение-Цветок-Цвет. По ним можно сделать вывод, что корнем оказывается морфема -ЦВЕ-, но в других родственных словах она может принять вид ЦВЕС-ЦВЕТ. суффикса в этом глаголе мы не видим и остается выделить только приставку ЗА-.

Получаем: ЗА-ЦВЕ-Л-А (приставка-корень-суффикс-окончание), основа слова ЗАЦВЕ-.

Share

2

Слово «зацвела» является глаголом женского рода в прошедшем времени единственного числа.

Вначале выделим окончание «а» (зацвел, зацвело, зацвели)

Основой послужит — «зацвел»

Обозначим корень — «цве» (цвести, цветок, расцвел)

Имеем приставку — «за» (закружила, заработала, задвинула)

Суффикс — «л»

Графический разбор — за/цве/л/а — приставка/корень/суффикс/окончание

На даче перед окном зацвела белая черемуха.

Share

2

зацвела — глагол прошедшего времени женского рода. Приставка здесь за-, корень — цве-, суффикс — -л-, указывающий как раз на прошедшее время, а окончание — а. Данное слово образовано приставочно-суффиксальным способом.

Share

2

Зацвела — глагол.

Корень данного слова — ЦВЕ.

Приставка данного слова — ЗА.

Суффикс данного слова — Л.

Флексия данного слова — А.

Основа данного слова — ЗАЦВЕЛ.

Способ образования — ПРИСТАВОЧНО-СУФФИКСАЛЬНЫЙ.

Share

1

У меня зацвела во второй раз прекрасная шлюмбергера.

ЧТО СДЕЛАЛА? — зацвела. Это глагол, что не вызывает сомнения (обозначено действие предмета), но дальше необходимо выяснить, в какой форме он задан, какие морфемы имеет.

Для этого подберем однокоренные слова.

Их много, например: цвет, цвет/ок, цвет/ение, цвест/и, от/цвест/и — от/цвет/ать, от/цвет/ание, рас/цвест/и — рас/цвет/ать.

Рассматривая эти однокоренные слова, легко выделяем значимую часть, в которой заключено лексическое значение, —

корень цвет- или цвест- со свойственным русскому языку чередованием.

При образовании формы прошедшего времени у глагола корень получается как бы усеченным — остается часть цве-.

Это и есть корень заданного слова.

Перед корнем находится приставка за-, а после корня занимает место свое суффикс, посредством которого образуется

прошедшее время глаголов. Формообразующий суффикс.

Глаголы прошедшего времени изменяются по родам, о чем и свидетельствует буковка а в конце заданного слова.

Таким образом, морфемный состав глагола за/цве/л/а — приставка/корень/суф­фикс/окончание.

Основа — зацве- (формообразующий суффикс и окончание не входят в нее).

Share

1

Зацвела — это глагол (начальная форма — зацвести), прошедшее время, относится к 3-му лицу (отвечает на вопрос «что сделала?») и единственному числу.

Недавно зацвела сирень и воздух весеннего сада наполнился приятным ароматом.

Однокоренные слова к слову «зацвела»: цвести, цветок, цветущий, цветник, цветет, цветение, отцветать. И это лишь малая их часть, так как однокоренных слов с корнем «цве» очень много.

Выделим остальные части слова:

Share

1

Зацвела. Прошедшее время глагола. -Л- суффикс, исключающийся из основы. Окончание -а- (зацвели, завело). Корень -цве- (однокоренные слова: цветок, цветение, цвести). Видно все разнообразие чередующихся корней. И приставка -за-. Остается только выделить основу -зацве-.

Share

1

Да, интересное слово «зацвела», глагол прошедшего времени, отвечает на вопрос что сделала? Корень цве — однокоренные слова цветы, зацвести, цветовой, расцвел и так далее. За — приставка, л — суффикс, а — окончание глагола женского рода прошедшего времени

Share

1

ЗАЦВЕЛА — слово является глаголом, женского рода, единственного числа, прошедшего времени.

Разбор слова по составу —

ЗАцвела — приставка слова «за»

заЦВЕла — корень слова «цве»

зацвеЛа — суффикс «л»

зацвелА — окончание «а»

Share

за -приставка, цве — корень, л — суффикс, а — окончание

Как понять и обуздать свое подсознание

Успех в жизни часто определяют одним словом — «больше»: лучшие результаты, быстрый карьерный рост, выросший доход… Работай больше. Делай больше. Достигай большего. И как можно скорее. Мы крутимся как белки в колесе, но итогом становятся стресс и опустошенность. А теперь представьте, что достичь целей можно и другим, гораздо более эффективным способом… замедлив ход. Публикуем отрывок из книги Роджера Сайпа «Разум под контролем. Неочевидные стратегии достижения целей», который подскажет, как перестать хвататься за все сразу, взяв под контроль собственное подсознание (и не только).

Роджер Сайп, Робб Збиерски

Издательство Манн, Иванов и Фербер, 2019

Сознание — лишь верхняя, видимая часть айсберга.
Зигмунд Фрейд, основатель психоанализа

Одна из самых прекрасных вещей, происходивших с нашими клиентами, — это то, что они умудрялись удваивать свой бизнес, уделяя при этом отдыху три или четыре дня в неделю. Этого невозможно достичь «упорнее работая» или будучи «более настойчивым». Чтобы добиться такого «ниндзя»-уровня эффективности и скорости, требуется совершить квантовый скачок. Вам необходимо в буквальном смысле найти в своем двигателе новую передачу — она есть у каждого, но не всегда мы об этом знаем.

Эта передача — наше подсознание. Почти наверняка вы о нем слышали, но мало кто в курсе, как оно на самом деле работает и насколько подсознание могущественно в вопросах достижения результата. Подумайте о значении самого слова: «подсознание» буквально значит «находящееся под/вне сферы действия сознательного». Таким образом, подсознание работает, даже не ставя вас в известность. Если просто позволять ему делать свою работу, то вы увидите, что достигаете результата, буквально ничего не предпринимая. Сделки заключаются, продажи растут, премии завоевываются, но без каких-либо усилий с вашей стороны. Далее мы расскажем вам, как это происходит и как научиться использовать силу Слона.

Видите ли, хотя ваше сознание и подсознание (или бессознательное, или неосознаваемое — выберите любой термин на свой вкус) тесно взаимосвязаны, тем не менее это не одно и то же. У них абсолютно разные цели и функции, и делают они различную работу. Более того, за них даже отвечают разные отделы головного мозга. Зачастую задачи обуздать и подчинить себе сознательную и бессознательную части психики диаметрально противоположны: что хорошо работает на сознательном уровне, может оказаться абсолютно неэффективным на уровне подсознания.

Детальный разбор нейронауки, объясняющей эти различия, мог бы занять у нас остаток этой книги и еще парочку новых. Но мы решили сосредоточиться исключительно на практическом применении этих знаний, поэтому предлагаем вам посмотреть предельно простое описание различий между сознанием и подсознанием в таблице.

Ключевые различия между отделами мозга, управляющими сознанием и подсознанием

Представьте: у вас на самом деле два мозга! Сознательная часть, о которой нам всем известно. Именно с ней мы обычно ассоциируем себя. Когда мы думаем о мышлении, то зачастую имеем в виду именно ее.

Но есть и подсознательная часть, которую мы бóльшую часть времени просто не замечаем. И, подобно субатомным частицам, поведение которых очень отличается от поведения атомов, молекул и других более крупных структур, поведение нашего подсознания в корне отличается от работы сознательной части. Давайте посмотрим, как это происходит и какую роль играет в вашей эффективности. […]

Подсознание физически больше сознания

Удивительный факт о мозге: он состоит примерно из ста миллиардов нервных клеток. Это само по себе фантастическое число, но настоящее потрясение вы испытаете, когда подумаете о том, что все эти нейроны связаны между собой.

Связи одной нервной клетки с другой называются нейронными путями, и именно там происходит настоящая работа. Каждый нейронный путь соответствует мысленному или поведенческому паттерну. Если вы хотите подсчитать, сколько всего нейронных путей у вас есть, то позвольте помочь: это будет 100 000 000 000 в степени 100 000 000 000, что в итоге нам даст единицу с таким количеством нулей, что потребуется четыре года, чтобы их все записать. С тем же успехом это число можно назвать бесконечностью. Но вот что самое главное: нейронных путей, вовлеченных в работу вашего подсознания, в миллион раз больше, чем тех, что заняты в сознательной деятельности. Таким образом, на каждую вашу осознаваемую мысль и каждое действие приходится огромное количество тех, о которых вы даже не подозреваете.

И именно эта неосознаваемая часть поможет вам достичь нужных результатов

Огромное влияние на нашу компанию и клиентов оказала книга Винсента Поссенте The Ant and the Elephant («Муравей и слон»). Мы очень рекомендуем вам ее прочитать: она великолепна и при этом очень проста. Но даже наш краткий пересказ позволит понять, насколько различаются сознание и подсознание, поэтому мы предлагаем его ниже.

Сюжет начинается со знакомства с Муравьем. Он очень несчастен: постоянно трудится, никогда не зарабатывает достаточно, едва сводит концы с концами — думаю, вы уловили идею. типичная «жизнь муравья», не правда ли? Но Муравья постоянно преследует чувство, что где‐то существует гораздо более интересная и насыщенная жизнь, для которой он был рожден, но которой никак не может достичь.

Появляется Сова. Старая мудрая Сова слышит причитания Муравья о его жизни и ухает: «Привет, приятель! ты кажешься немного расстроенным».

Муравей: «да!… я и правда огорчен. я постоянно тяжело работаю, едва свожу концы с концами, но чувствую, что был рожден для чего‐то большего».

Сова: «Потому что ты и был рожден для большего! И представь себе, ты можешь всего этого достичь и получить все что хочешь, но сначала тебе придется добраться до Оазиса».

Муравей: «Оазис? я думал, это всего лишь сказки… Он существует на самом деле?»

Сова: «Совершенно точно существует. И тебе надо туда попасть. Но что еще лучше: ты можешь туда попасть, он совсем не так далеко. Оазис отсюда строго на восток».

Муравей: «Здорово! Как мне туда попасть? Мы можем пойти прямо сейчас?»

Сова: «Видишь ли, Муравей… тут есть одна проблема. тебе это, конечно, не видно, но ты живешь на спине Слона. И этот Слон в данный момент идет на запад. ты можешь идти‐идти‐идти сколь угодно долго, но пока Слон, на котором ты живешь, не повернет, ты туда не попадешь».

Как вы, наверное, уже догадались, эта сказка в точности описывает взаимоотношения между вашим сознанием (Муравей) и подсознанием (Слон). Для тех, кто, как и мы, приходит в растерянность от слов «миллиард в миллиардной степени», метафора с животными может облегчить понимание.

Настоящая причина, по которой мы порой ощущаем, что упорно трудимся, но не приближаемся к результату, в том, что мы пытаемся заставить Муравья делать работу Слона!

А теперь, прежде чем вы подумаете: «Черт, кажется, я влип. Мой Слон точно движется не в том направлении, так что мне никогда не достичь Оазиса», подождите секундочку. Вы совершенно точно можете туда попасть, вам просто нужно понять, как разговаривать со своим Слоном. Когда вы научитесь договариваться с подсознанием, вам удастся сделать огромный шаг в правильном направлении, и знаете, что тогда произойдет?

Неудачи практически перестанут для вас существовать. Если вы заставите Слона двигаться в правильном направлении, Муравей может запороть практически все остальное — но вы все равно попадете в Оазис. […]

Ваш Слон в буквальном смысле говорит на другом языке, чем Муравей, и вам надо выучить оба этих языка

Ваше сознание работает в сфере логики, причинности, оценок и принятия решений. Оно понимает концепцию времени, знает о последствиях и разбирается в конструкциях «если… то». Ваше подсознание изначально основано на других принципах. Эти две части вашего мозга в буквальном смысле говорят на разных языках.

Важно понимать, насколько эти языки различны. Вы же знаете, что некоторые языки бывают так похожи, что если вы говорите на одном из них, то сможете худо-бедно понимать и другой? Например, если вы знаете французский, это даст вам хорошую фору в изучении и понимании итальянского и испанского. Языковой барьер между двумя частями вашего мозга совсем иной. Он скорее похож на разницу между французским и немецким языками. Они отличаются буквально всем: словарным составом, грамматикой, построением предложений — всем! Если вы говорите на французском и считаете, что благодаря этому будете неплохи в немецком, это предположение будет в корне неверным и выставит вас идиотом. Да, на карте Франция и Германия находятся рядом, но их языки словно родом с разных планет. И если вы считаете, что понимание одного языка поможет вам в понимании второго, то можете столкнуться с проблемой, так?

Точно так же обстоит дело с языками ваших Муравья и Слона. Если вы хорошо говорите на «муравьином», вы будете хорошо справляться с задачами Муравья:

Помимо этого вы будете отлично справляться с миллионом других задач, которые мы привыкли высоко ценить в мире бизнеса. Подчеркну, что это все — безусловно положительные характеристики (особенно в качестве основы для успеха), но они не являются инструментами, необходимыми для совершения квантового скачка, или достижения цели без усилий. Этого можно добиться, только отпустив ситуацию и погрузившись в:

Все эти элементы успеха живут в вашем подсознании. Это исключительно сфера компетенции вашего Слона. Поэтому если вы хотите добиться квантового скачка, прорыва и найти более элегантные способы достижения результата, то обратите особое внимание вот на что:

Язык, на котором говорит ваше подсознание, — это язык образов.

Ваше подсознание — тот самый огромный Слон, который отвечает за движение вперед, — мыслит исключительно образами. В отличие от сознания, которое пользуется словами, мыслями и логическими связями, подсознание полностью визуально и эмоционально. В сущности, вот лучший способ понять, что же делает подсознание: ваш подсознательный Слон просто видит цель и идет к ней. Это все.

Подсознание могущественно, сильно и очень быстро, но оно не умеет оценивать. Когда картинка складывается в образ пункта назначения, подсознание не рассуждает, хорошее это место или нет. Оно просто туда направляется.

А вот как это выглядит со стороны вашего поведения: подсознание видит картинку и заставляет вас вести себя так, словно она реальна… Даже если это не так.

Возможно, вы слышали, что ваш разум не в состоянии отличить реальность от живо представленного воображаемого образа, — и это правда, особенно для вашего подсознания. Если вы сможете представить что-то достаточно ярко и правдоподобно, ваш Слон примет это за правду и заставит вас вести себя так, словно это и есть реальность.

Существует довольно хорошо известный пример этого феномена, к которому обращались многие коучи за последние пару десятилетий. Попробуйте провести эксперимент сами, пока читаете это…

Представьте себе лимон так ярко и детально, как только сможете. Вы его видите? Ярко-желтый, глянцевый, продолговатый. Отлично. Теперь мысленно разрежьте лимон пополам. Посмотрите на него внутри. Видите эти сегменты и семечки? Прекрасная работа.

Теперь поднесите лимон к носу и принюхайтесь. Почувствовали этот свежий, чистый лимонный запах? Хорошо. Теперь откройте рот, поднесите к нему лимон и укусите его…

Замрите на секунду и обратите внимание на поведение своего тела. Прямо сейчас, когда вы читаете эти строки, мы готовы поспорить, что ваш рот наполнился слюной, челюсти немного свело, лицо и плечи напряжены, а возможно, вы и вовсе сморщились. Угадали?

Это небольшое дурацкое упражнение — отличная иллюстрация взаимодействия между вашим сознанием и подсознанием. Вы вызвали мысленное изображение лимона абсолютно сознательно и намеренно — для этого вы задействовали Муравья. И как только это изображение стало достаточно ясным и четким, ваш подсознательный Слон (который управляет всеми автоматическими реакциями вашего тела, не привлекая вашего сознательного внимания) вступил в игру и заставил ваше тело реагировать так, словно этот лимон и правда оказался у вас во рту. Это странно, мы знаем, но следствия из этого идут гораздо дальше.

[…]…почему так критически важно научиться ясно и четко визуализировать свою цель. Просто позволив своему внутреннему Слону увидеть мысленный образ того, чего вы хотите достичь, вы значительно повысите свои шансы на успех.

Лучшие спортсмены мира постоянно используют эти приемы. Если вы понаблюдаете за гольфистами, баскетболистами, гимнастами, фигуристами или бегунами, вы заметите, что они всегда визуализируют желаемый результат, прежде чем им удается его достичь. Это один из лучших примеров использования принципа «притормозить, чтобы ускориться». Непосредственно перед выступлением лучшие спортсмены не просто притормаживают — они полностью останавливаются и сосредотачиваются на создании точного мысленного образа желаемого результата. Они его визуализируют. И тогда подсознание поглощает эту картинку и делает ее реальной.

Поэтому вовсе не совпадение, что лучшие продавцы, бизнесмены и великие лидеры прибегают к тому же приему. Прежде чем добиться результата, они его детально представляют

Прежде чем начать новую неделю, день, встречу, презентацию или любое другое мероприятие, на котором успех зависит от их действий, они выделяют время на то, чтобы остановиться и четко увидеть мысленным взором желаемый результат. И тогда подсознание само поможет им найти самый изящный путь его достижения.

Вот самое важное применение этого принципа: больше ясности.

Проясните для себя:

1) чего вы хотите;

2) почему вы этого хотите.

Сделав это, вы уже получите ключ к огромному потенциалу своего подсознания. Как любит говорить Джанет Этвуд, одна из моих самых лучших учителей, «если вы ясно понимаете, чего хотите, желаемое появится… Но ровно настолько, насколько ясно вы это понимаете». На самом деле проблема ясности невероятно важна для вашего мозга. И это первый вопрос, в котором вам способен помочь хороший коуч. […]

В рубрике «Открытое чтение» мы публикуем отрывки из книг в том виде, в котором их предоставляют издатели. Незначительные сокращения обозначены многоточием в квадратных скобках.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции.

Что такое URL-адрес? — Изучение веб-разработки

Данная статья описывает Единый локатор ресурсов или Uniform Resource Locators (URLs), объясняет, что это такое, и описывает его структуру.

Наряду с понятиями гипертекста и протокола HTTP, понятие URL является одной из основных концепций Всемирной паутины. Это механизм, используемый браузерами для получения любого опубликованного во Всемирной сети ресурса.

URL обозначает Uniform Resource Locator. URL это лишь адрес, который выдан уникальному ресурсу в интернете. В теории, каждый корректный URL ведёт на уникальный ресурс. Такими ресурсами могут быть HTML-страница, CSS-файл, изображение и т.д. На практике, существуют некоторые исключения, когда, например, URL ведёт на ресурс, который больше не существует или который был перемещён. Поскольку ресурс, доступный по URL, а также сам URL обрабатываются веб-сервером, его владелец должен внимательно следить за размещаемыми ресурсами и связанными с ними URL.

Активного обучения пока не существует. Пожалуйста подумайте, возможно вы сможете внести свой вклад.

Основы: анатомия URL

Вот несколько примеров URL:

https://developer.mozilla.org
https://developer.mozilla.org/ru/docs/Learn/
https://developer.mozilla.org/ru/search?q=URL

Каждый из этих URLs могут быть напечатаны в адресной строке браузера, чтобы заставить его загрузить связанную страницу (ресурс).

URL состоит из различных частей, некоторые из которых являются обязательными, а некоторые — факультативными. Рассмотрим наиболее важные части на примере:

http://www. example.com:80/path/to/myfile.html?key1=value1&key2=value2#SomewhereInTheDocument

http:// это протокол. Он отображает, какой протокол браузер должен использовать. Обычно это HTTP-протокол или его безопасная версия — HTTPS. Интернет требует эти 2 протокола, но браузеры часто могут использовать и другие протоколы, например mailto: (чтобы открыть почтовый клиент) или ftp: для запуска передачи файлов, так что не стоит удивляться, если вы вдруг увидите другие протоколы.

www.example.com это доменное имя. Оно означает, какой веб-сервер должен быть запрошен. В качестве альтернативы может быть использован и IP-адрес, но это делается редко, поскольку запоминать IP сложнее, и это не популярно в интернете.

:80 это порт. Он отображает технический параметр, используемый для доступа к ресурсам на веб-сервере. Обычно подразумевается, что веб-сервер использует стандартные порты HTTP-протокола (80 для HTTP и 443 для HTTPS) для доступа к своим ресурсам. В любом случае, порт — это факультативная составная часть URL.

/path/to/myfile.html это адрес ресурса на веб-сервере. В прошлом, адрес отображал местоположение реального файла в реальной директории на веб-сервере. В наши дни это чаще всего абстракция, позволяющая обрабатывать адреса и отображать тот или иной контент из баз данных.

?key1=value1&key2=value2 это дополнительные параметры, которые браузер сообщает веб-серверу. Эти параметры — список пар ключ/значение, которые разделены символом &. Веб-сервер может использовать эти параметры для исполнения дополнительных команд перед тем как отдать ресурс. Каждый веб-сервер имеет свои собственные правила обработки этих параметров и узнать их можно, только спросив владельца сервера.

#SomewhereInTheDocument это якорь на другую часть того же самого ресурса. Якорь представляет собой вид «закладки» внутри ресурса, которая переадресовывает браузер на «заложенную» часть ресурса. В HTML-документе, например, браузер может переместиться в точку, где установлен якорь; в видео- или аудио-документе браузер может перейти к времени, на которое ссылается якорь. Важно отметить, что часть URL после #, которая также известна как идентификатор фрагмента, никогда не посылается на сервер вместе с запросом.

другие составные части и правила

null

Вам стоит представлять URL как обычный почтовый адрес: протокол обозначает почтовый транспорт, который вы собираетесь использовать,доменное имя — это город, порт — это почтовый индекс; адрес — это номер дома;параметры представляют собой дополнительную информацию, как, например, номер квартиры; и, наконец, якорь представляет собой конкретного получателя, которому вы адресуете своё письмо.

Как использовать URL

Каждый URL может быть напечатан напрямую в адресной строке браузера, чтобы сразу получить запрошенный ресурс. Но это только вершина айсберга!

Язык HTML — который будет обсуждать позже (en-US) — позволяет активно использовать URL для:

• создания ссылок на другие документы с помощью тега <a>;
• связывания документа с его дополнительными файлами, например с помощью тегов <link> или <script>;
• отображения медиа-элементов, например изображений (с помощью тега <img>), видео (с помощью тега <video>), звуков и музыки (с помощью тега <audio>) и так далее;
• отображения других HTML-документов внутри текущего с помощью тега <iframe> (en-US).

Примечание: При указании URL-адресов для загрузки ресурсов как части страницы (например, при использовании <script>, <audio>, <img>, <video>, и т.д.), следует использовать только URL-адреса HTTP и HTTPS. Использование FTP, например, не особенно безопасно и больше не поддерживается многими браузерами.

Другие технологии, такие как CSS или JavaScript, также активно используют URL, так что это реально основа веба.

Абсолютные и относительные URL

Все, что мы изучали выше — это абсолютные URL. Но так же существуют и относительные URL. Изучим их.

Обязательные части URL во многом зависят от контекста, в котором используется URL. В адресной строке браузера URL не имеет никакого контекста, так что приходится вводить полный (или абсолютный) URL, такие как мы рассматривали выше. Обычно вам не требуется вводить протокол (браузер подставляет HTTP по умолчанию) и порт (который нужен только в том случае, если сервер использует нестандартный порт), но остальные части URL всё равно необходимы.

Когда URL используется в документе, например в HTML-странице, ситуация отличается. Потому что браузер уже знает URL текущего документа и он может использовать эти сведения для дополнения недостающих частей любого адреса, указанного в документе. Простейший пример относительного URL — указание только адресной части URL. А если адрес в URL начинается с символа "/«, браузер запросит ресурс от корня сервера, без отсылки к контексту текущего документа.

Разберём это на примерах.

Примеры абсолютных URL

Полный URL (такой же, как обсуждали в начале статьи)

https://developer.mozilla.org/ru/docs/Learn

Скрыт протокол

//developer.mozilla.org/ru/docs/Learn

В этом случае браузер использует тот же протокол, что использовался для загрузки текущего документа.

Скрыт домен

/ru/docs/Learn

Это наиболее частый пример использования абсолютного URL в HTML-документе. Браузер использует тот же протокол и то же доменное имя, как у текущего документа. Примечание: не возможно скрыть домен, не скрывая при этом протокол, только вместе.

Примеры относительных URL

Для лучшего понимания следующих примеров, давайте договоримся, что мы обращаемся к URL из документа, который опубликован по адресу: https://developer. mozilla.org/ru/docs/Learn

Дочерние ресурсы

Skills/Infrastructure/Understanding_URLs

Поскольку URL не начинается с /, браузер сделает попытку найти документ в поддиректории относительно текущего документа. В данном примере будет запрошен этот URL: https://developer.mozilla.org/ru/docs/Learn/Skills/Infrastructure/Understanding_URLs

Назад по дереву папок

../CSS/display

В этом случае, мы используем команду ../ — унаследованную из файловой системы UNIX — чтобы сказать браузеру, что он должен подняться на 1 директорию вверх. Соответственно, здесь мы хотим открыть URL: https://developer.mozilla.org/ru/docs/Learn/../CSS/display, который может быть упрощён до вида: https://developer.mozilla.org/ru/docs/CSS/display

Семантические URL

Помимо своего технического значения, URL представляют собой человеко-читаемые записи о местоположении документов на веб-ресурсе. Они могут быть запомнены и любой может ввести их в адресную строку своего браузера. Веб создавался для людей и распространённой практикой является принцип записи URL, который называется семантические URL. Семантические URL используют в своём составе слова, значение которых может быть понято любым человеком, даже тем, кто не разбирается в технических нюансах.

Семантика, разумеется, плохо распознаётся компьютерами. Вы наверняка видели URL, которые выглядят как куча случайных символов. Но у семантических URL есть много преимуществ:

• Ими легче управлять.
• Они дают понять пользователю, что находится по данному URL даже без перехода на страницу.
• Поисковые системы могут использовать семантику для улучшения классификации страниц.

• Понимание доменных имён

Last modified: 29 сент. 2022 г., by MDN contributors

После расставания отец забрал детей и не выходит на связь — что делать матери

В прошлом году все следили за историей Нины Церетиловой, которая отстаивала свое право общаться и жить с детьми. Такие ситуации, к сожалению, не редкость: директор центра «Защитники детства» Александра Марова рассказывает, что делать если один из родителей запрещает второму видеть детей.

Вопрос. Детей при расставании отец забрал к себе, обманув мать. Не выходит на связь, детей не отдает, не позволяет с ними встречаться. Как быть маме, бабушкам, дедушкам, пока идет судебное разбирательство?

Ответ. Во-первых, в ближайшие дни необходимо:

• подавать исковое заявление в суд об определении места жительства ребенка;
• заявлять ходатайство об определении места жительства и передаче ребенка матери до вступления решения суда в законную силу.

Суд может поддержать и удовлетворить такое ходатайство.

Во-вторых, необходимо обратиться с письменным заявлением во все органы: полицию, органы опеки, комиссию по делам несовершеннолетних, следственный комитет. Это необходимо для того, чтобы мама в суде смогла доказать, что искала ребенка и передача отцу не была добровольной, что она пыталась восстановить свои нарушенные права.

В то же время необходимо постоянно писать отцу ребенка и требовать указать время и место, когда мать сможет увидеть ребенка. Такую переписку потом можно заверить, и это будет доказательством для суда.

Если есть хоть малейшее подозрение, что отец может вывезти ребенка за пределы страны, необходимо срочно бежать в МВД и ставить запрет на выезд.

И самое главное — не стоит предпринимать самостоятельных действий, если вы недостаточно ориентируетесь в ситуации. Ищите профессионалов в этой сфере, которые смогут максимально верно и эффективно выстроить стратегию работы лично по вашему делу.

В Семейном кодексе не описан порядок реализации детских прав и нигде не написано о том, что есть какая-то зависимость между наличием судебного решения и правом родителей на общение со своим ребенком. Поэтому даже если судебное разбирательство еще идет, родители имеют равные права и могут общаться со своим ребенком, принимать участие в его воспитании, в решении вопросов об образовании, медицинском лечении и т.  д.

Если судом не определено, с кем проживает ребенок, то родители могут самостоятельно решать этот вопрос (но вместе). Если люди разводятся, желательно сразу обсуждать с партнером условия: с кем будет жить ребенок, кто будет его обеспечивать. В идеале достигнутые договоренности надо фиксировать через соответствующие документы: судебные, нотариальные или иные. Если тот, кто проживает с ребенком, этому препятствует, то это состав административного правонарушения — часть 2 статьи 5.35 КоАП. Такие протоколы уполномочены составлять полиция, приставы (если имеется исполнительное производство) или члены комиссий по делам несовершеннолетних.

При этом в суде родители могут подать ходатайство об установлении порядка общения (либо места жительства) на период до вступления решения суда в законную силу — это будет юридической основой для общения с ребенком. Суд не обязан удовлетворить ходатайство, но может это сделать. Подача такого ходатайства имеет ряд юридических аспектов, поэтому делать это необходимо при помощи юриста.

Бабушки, дедушки и другие родственники не считаются сторонами в разбирательстве (если стороны по делу мама и папа), но имеют право подать отдельный иск на порядок общения с внуком. Могут попробовать то же самое сделать через органы опеки — такое законодательством тоже предусмотрено, а вот если второй родитель будет игнорировать решение опеки, то тогда необходимо обращаться в суд.

Кроме того, по ст. 57 Семейного кодекса РФ суд должен учитывать мнение ребенка начиная с 10 лет, с кем он хочет жить. Суд обязан вызвать ребенка и опросить его, исключив на него влияние лиц, которые могут сформировать его мнение. На практике это не всегда работает. Один родитель может настраивать ребенка против другого родителя перед судом. Тогда ребенок говорит, например: «Нет, я с мамой не хочу жить, я хочу жить с папой» и он так скажет даже если никого из родителей рядом не будет. Его оставляют жить с папой, а к матери он даже не хочет приближаться. И какой бы порядок общения для мамы ни вынес суд, это становится неисполнимо.

При этом для суда мнение ребенка чаще всего является решающим, потому что перед судом мама и папа примерно равны. И если при прочих равных ребенок говорит, что он хочет жить, например, с папой, то он будет жить с папой и наоборот. В 90% случаях в судах так происходит и никто не обращает внимание на то, что предыдущие годы женщина одна растила этого ребенка, а папа иногда приходил или вообще не появлялся или что такое мнение ребенка намеренно сформировано недобросовестным родителем.

К сожалению, «рецептов», как на это повлиять, и профилактирующих мер воздействия нет. Приходится только надеяться на добросовестность родителя, который с ребенком проживает: что это взрослый зрелый адекватный человек, и понимает, что настраивать ребёнка против второго родителя — значит калечить ему психику.

Вместе с тем, если стороны находятся в судебном процессе, то родитель, который полагает, что ребенка против него настроили, может заявить проведение судебной экспертизы, которая должна установить наличии или отсутствие такого влияния.

У вас есть вопрос, на который вы хотите получить ответ специалиста, а не случайную выдачу поисковика? Задайте его в форме ниже, а мы найдем эксперта, который вам ответит. Это анонимно — не стесняйтесь спрашивать о чём угодно.

Материал подготовила стажерка «Мела» Анна Богачева.

Иллюстрация: Undrey / shutterstock / fotodom

Патент США на патент генерации слов на основе искусственного интеллекта (Патент № 11,170,176, выдан 9 ноября 2021 г.) слова для поэтических композиций.

2. Описание предшествующего уровня техники

В области вычислительного творчества системы генерации музыки анализируют существующую музыку, написанную композиторами-людьми, и, используя когнитивные технологии, создают новые музыкальные композиции для исполнения либо людьми-музыкантами, либо компьютерами. Например, IBM Watson Beat — это система генерации музыки, которая использует нейронные сети для преобразования простой мелодии и набора параметров для механизма творчества в полностью реализованную музыкальную композицию (IBM — зарегистрированная торговая марка, а Watson Beat — торговая марка International Business Машиностроительная корпорация). Набор параметров для механизма творчества может включать, среди прочего, сложность последовательности аккордов, тактовый размер, темп (например, в ударах в минуту) и желаемый уровень энергии.

РЕЗЮМЕ

Согласно одному иллюстративному варианту реализации способ, реализуемый компьютером, включает идентификацию с помощью системы обработки данных темы поэтической композиции. Способ также включает в себя построение системой обработки данных хранилища данных текстовых таксономий, которые обеспечивают ассоциативные различия между двумя словами во множестве слов. Способ также включает анализ с помощью системы обработки данных ассоциативных различий для определения расстояния от связи для каждого из множества слов, при этом связь определяется в соответствии с темой, и при этом расстояние от связи до одного из множество слов описывает пригодность одного из множества слов для использования в поэтическом сочинении на тему. Способ также включает определение системой обработки данных по меньшей мере одного ассоциативного слова в соответствии с расстоянием от нексуса. Способ также включает в себя определение системой обработки данных рифмующегося слова из множества слов в соответствии с по меньшей мере одним ассоциативным словом. В соответствии с другими иллюстративными вариантами осуществления предусмотрены система обработки данных и компьютерный программный продукт для создания текста для поэтической композиции.

РИС. 1 представляет собой графическое представление сети систем обработки данных, в которой могут быть реализованы иллюстративные варианты осуществления;

РИС. 2 представляет собой среду для создания текстов песен в соответствии с иллюстративным вариантом осуществления;

РИС. 3 представляет собой блок-схему системы определения текстов песен в соответствии с иллюстративным вариантом осуществления;

РИС. 4 представляет собой схему, иллюстрирующую метанаборы в соответствии с иллюстративным вариантом осуществления;

РИС. 5 — блок-схема способа определения ассоциативных слов и рифмующихся слов для темы поэтического произведения в соответствии с иллюстративным вариантом осуществления;

РИС. 6 представляет собой схему, которая иллюстрирует узел в нейронной сети, в которой могут быть реализованы иллюстративные варианты осуществления;

РИС. 7 представляет собой схему, иллюстрирующую ограниченную машину Больцмана, в которой могут быть реализованы иллюстративные варианты осуществления;

РИС. 8 представляет собой схему, иллюстрирующую машину Глубокого Больцмана, в которой могут быть реализованы иллюстративные варианты осуществления;

РИС. 9 представляет собой схему, иллюстрирующую широкую и глубокую нейронную сеть, в которой могут быть реализованы иллюстративные варианты осуществления; и

РИС. 10 представляет собой блок-схему системы обработки данных в соответствии с иллюстративным вариантом осуществления.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

Настоящее изобретение может представлять собой систему, способ и/или компьютерный программный продукт на любом возможном уровне технической детализации интеграции. Компьютерный программный продукт может включать в себя машиночитаемый носитель (или носители), содержащий машиночитаемые программные инструкции, заставляющие процессор выполнять аспекты настоящего изобретения.

Считываемый компьютером носитель данных может быть материальным устройством, которое может сохранять и хранить инструкции для использования устройством выполнения инструкций. Машиночитаемый носитель данных может быть, например, но не ограничиваясь этим, электронным устройством хранения данных, магнитным устройством хранения данных, оптическим устройством хранения данных, электромагнитным устройством хранения данных, полупроводниковым устройством хранения данных или любой подходящей комбинацией вышеперечисленного. Неисчерпывающий список более конкретных примеров машиночитаемого носителя данных включает в себя следующее: переносная компьютерная дискета, жесткий диск, оперативная память (ОЗУ), постоянное запоминающее устройство (ПЗУ), стираемое программируемое считываемое устройство. только память (EPROM или флэш-память), статическая оперативная память (SRAM), портативный компакт-диск с постоянной памятью (CD-ROM), цифровой универсальный диск (DVD), карта памяти, дискета, механический закодированное устройство, такое как перфокарты или выпуклые структуры в канавке с записанными на них инструкциями, и любая подходящая комбинация вышеперечисленного. Считываемый компьютером носитель данных, используемый здесь, не должен рассматриваться как преходящий сигнал сам по себе, такой как радиоволны или другие свободно распространяющиеся электромагнитные волны, электромагнитные волны, распространяющиеся по волноводам или другим передающим средам (например, световые импульсы, проходящие через оптоволоконный кабель) или электрические сигналы, передаваемые по проводу.

Описанные здесь машиночитаемые программные инструкции могут быть загружены в соответствующие вычислительные/обрабатывающие устройства с машиночитаемого носителя данных или на внешний компьютер или внешнее запоминающее устройство через сеть, например, Интернет, локальную сеть, глобальную область сети и/или беспроводной сети. Сеть может включать медные кабели передачи, оптические волокна передачи, беспроводную передачу, маршрутизаторы, брандмауэры, коммутаторы, шлюзовые компьютеры и/или пограничные серверы. Карта сетевого адаптера или сетевой интерфейс в каждом вычислительном/обрабатывающем устройстве принимает машиночитаемые программные инструкции из сети и пересылает машиночитаемые программные инструкции для хранения на машиночитаемом носителе данных в соответствующем вычислительном/обрабатывающем устройстве.

Машиночитаемые программные инструкции для выполнения операций по настоящему изобретению могут быть инструкциями ассемблера, инструкциями архитектуры набора инструкций (ISA), машинными инструкциями, машинно-зависимыми инструкциями, микрокодом, инструкциями встроенного программного обеспечения, данными установки состояния, данными конфигурации для интегрированных схемы, или либо исходный код, либо объектный код, написанный в любой комбинации одного или нескольких языков программирования, включая объектно-ориентированный язык программирования, такой как Smalltalk, C++ и т. п., и процедурные языки программирования, такие как язык программирования «C» или подобные языки программирования. Машиночитаемые программные инструкции могут выполняться полностью на компьютере пользователя, частично на компьютере пользователя, в виде автономного программного пакета, частично на компьютере пользователя и частично на удаленном компьютере или полностью на удаленном компьютере или сервере. В последнем случае удаленный компьютер может быть подключен к компьютеру пользователя через сеть любого типа, включая локальную сеть (LAN) или глобальную сеть (WAN), или подключение может быть выполнено к внешнему компьютеру (для например, через Интернет с помощью интернет-провайдера). В некоторых вариантах осуществления электронные схемы, включая, например, программируемые логические схемы, программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA) или программируемые логические матрицы (PLA), могут выполнять машиночитаемые программные инструкции, используя информацию о состоянии машиночитаемых программных инструкций для персонализации. электронная схема для реализации аспектов настоящего изобретения.

Аспекты настоящего изобретения описаны здесь со ссылкой на блок-схемы и/или блок-схемы способов, устройств (систем) и компьютерных программных продуктов в соответствии с вариантами осуществления изобретения. Следует понимать, что каждый блок иллюстраций блок-схем и/или блок-схем и комбинации блоков в иллюстрациях блок-схем и/или блок-схем могут быть реализованы машиночитаемыми программными инструкциями.

Эти машиночитаемые программные инструкции могут быть предоставлены процессору компьютера или другому программируемому устройству обработки данных для создания машины таким образом, что инструкции, которые выполняются процессором компьютера или другим программируемым устройством обработки данных, создают средства для реализации функций/действий, указанных в блок-схеме и/или блок-схеме или блоках. Эти машиночитаемые программные инструкции также могут быть сохранены на машиночитаемом носителе данных, который может указывать компьютеру, программируемому устройству обработки данных и/или другим устройствам функционировать определенным образом, так что машиночитаемый носитель данных, содержащий инструкции, хранящиеся на нем, содержит изделие, включающее в себя инструкции, которые реализуют аспекты функции/действия, указанные в блок-схеме и/или блоке или блоках блок-схемы.

Машиночитаемые программные инструкции также могут быть загружены в компьютер, другое программируемое устройство обработки данных или другое устройство, чтобы обеспечить выполнение ряда рабочих шагов на компьютере, другом программируемом устройстве или другом устройстве для создания реализуемого компьютером процесса , так что инструкции, которые выполняются на компьютере, другом программируемом устройстве или другом устройстве, реализуют функции/действия, указанные в блок-схеме и/или блок-схеме или блоках блок-схемы.

Блок-схемы и блок-схемы на рисунках иллюстрируют архитектуру, функциональные возможности и работу возможных реализаций систем, способов и компьютерных программных продуктов в соответствии с различными вариантами осуществления настоящего изобретения. В связи с этим каждый блок на блок-схеме или блок-схеме может представлять модуль, сегмент или часть инструкций, которые содержат одну или несколько исполняемых инструкций для реализации указанной логической функции (функций). В некоторых альтернативных реализациях функции, отмеченные в блоках, могут выполняться не в порядке, указанном на фигурах. Например, два блока, показанные последовательно, могут фактически выполняться как один шаг, выполняемый одновременно, по существу одновременно, частично или полностью перекрывающимся во времени образом, или иногда блоки могут выполняться в обратном порядке, в зависимости от функциональности. вовлеченный. Следует также отметить, что каждый блок на блок-схемах и/или блок-схемах, а также комбинации блоков на блок-схемах и/или блок-схемах могут быть реализованы аппаратными системами специального назначения, которые выполняют указанные функции или действия или выполнять комбинации специального оборудования и компьютерных инструкций.

Создание текстов («слова» и «слова» везде взаимозаменяемы) для поэтических композиций иногда может быть трудным и трудоемким процессом. Часто авторы могут испытывать трудности с поиском подходящих слов, которые одновременно рифмуются и каким-то образом связаны с темой, вокруг которой автор сочиняет. Например, в фристайл-рэпе исполнителю дается тема, возможно, слово, вокруг которого он должен импровизировать слова под инструментальные биты. Есть несколько вариантов этой проблемы, но основная задача артиста состоит в том, чтобы представить слова, связанные или связанные с основной темой или словом, а затем импровизировать текст. Процесс обычно протекает следующим образом. Тема, предложение или слово даются художнику. Художник придумывает слова, связанные с темой. Затем художник думает о рифмовке слов к связанным словам, не обязательно связанным с темой. Художник создает тексты в наборах из двух предложений, первое предложение оканчивается рифмующимся словом, а второе предложение заканчивается словом, связанным с темой. Затем артист исполняет текст, читая наборы предложений либо под инструментальные биты, либо просто создавая ритм посредством регулярного чтения текста. Процесс трудный для художника, чтобы учиться хорошо. В частности, обдумывание рифмующихся слов и создание лирики в виде наборов из двух предложений, в которых одно предложение заканчивается рифмующимся словом, а второе предложение заканчивается ассоциированным словом, требует серьезной подготовки, чтобы избежать конвергентного мышления, когда художник начинает сосредотачиваться только на одном. аспект или ассоциативное слово поэтической композиции и быстро сходит с рельсов. Желательны система и метод, решающие эти и другие проблемы.

Иллюстративные варианты осуществления распознают и принимают во внимание одно или несколько соображений. Например, иллюстративные варианты осуществления распознают и принимают во внимание, что существующие реализованные компьютером способы создания «новых текстов» для поэтических композиций создают тексты с использованием или комбинированием текстов из существующих поэтических композиций. Например, иллюстративные варианты осуществления распознают и принимают во внимание, что другие существующие реализованные компьютером способы создания «новых текстов» генерируют тексты песен на основе упреждающего угадывания путем анализа части текста, введенного пользователем, чтобы угадать, какое слово может быть на основе существующих слов. уже в документе.

Иллюстративные варианты осуществления признают и принимают во внимание, что было бы желательно иметь способ, устройство, компьютерную систему и компьютерный программный продукт, которые определяют слова, связанные с темой, а также слова, которые рифмуются с ассоциированным слова, чтобы помочь автору или композитору в создании текстов для поэтического произведения.

В иллюстративном варианте текстовые таксономии, созданные динамически в системе искусственного интеллекта (ИИ), используются для исследования ассоциаций на лету с центральной темой или словом. Система анализирует эти ассоциации при оптимизации схемы «звезда». Расстояние от нексуса описывает соответствие данной теме. Затем система определяет слова, которые рифмуются с соответствующими словами. В некоторых иллюстративных вариантах рифмующиеся слова, определенные лирическим помощником, также связаны с темой.

Например, у помощника есть внутренняя консоль, через которую художник может ввести начальное слово или тему. Система способна самостоятельно генерировать эти слова или идеи на основе анализа существующих слов или текстов языковых моделей, построенных на корпусах с векторным интервалом, и выбора высокоценных терминов.

В некоторых вариантах осуществления предоставляется инструмент, помогающий художникам, а художникам предоставляется возможность запуска системы. В иллюстративном варианте помощник может быть встроен в IBM Watson Beat, чтобы предоставить художнику дополнительные инструменты для расширения творческих возможностей художника.

В иллюстративном варианте помощник предоставляет опцию фильтрации, которую можно использовать для управления предметной областью контента. Фильтр можно использовать, например, для ограничения вывода контента, связанного с праздниками. В качестве другого примера можно использовать фильтр для ограничения выходного содержимого заданным уровнем чтения. Например, фильтр можно использовать для ограничения содержания до уровня чтения начальной школы, если пользователь пытается создать поэтический контент для учеников начальной школы.

В иллюстративном варианте исполнителю также предоставляется возможность управлять расстоянием между словами в таксономиях, сгенерированных с использованием раскрытого лирического помощника. Как и при выборе исходной темы, это действие может выполняться автоматически. В иллюстративном варианте система полностью автономна, но существуют различные пользовательские крючки, позволяющие художнику вмешаться и взять на себя управление, когда это необходимо. Выбор расстояния по сгенерированной звездной схеме напрямую влияет на ассоциации, используемые при генерации лирики. По мере увеличения расстояния между словами ассоциации становятся все более неочевидными и зачастую более интересными. Например, очевидной ассоциацией для слова «банан» может быть «фрукт», а неочевидной или менее очевидной ассоциацией может быть «дерево» или «яблоко». «Банан» — это тип «фрукта», а некоторые «фрукты» растут на деревьях, поэтому связь между «бананом» и «фруктом» и «яблоком» также является «фруктом», отсюда и связь между «яблоком» и «яблоком». банан.» Еще более неочевидной или менее очевидной ассоциацией может быть «растение», поскольку «дерево» — это разновидность «растения». Еще более неочевидной ассоциацией может быть «фабрика», где слово «завод» связано с «фабрикой» как синонимом. Таким образом, «банан» и «фрукт» могут быть одним узлом или шагом друг от друга в схеме «звезда», в то время как «фабрика» может находиться в нескольких узлах или шагах от «банана» в схеме «звезда».

Если пользователь задает исходную тему, включающую несколько слов, в иллюстративном варианте система проанализирует отношения между этими темами и автоматически предложит метрику расстояния по звездной схеме для оставшихся ассоциаций. В этом методе, если первоначальная концепция неочевидна, ассоциации автоматически останутся верными выбору. Верно и обратное.

В иллюстративном варианте осуществления анализ тональности используется для вращения текстов песен в положительном или отрицательном направлении. Например, анализ тональности можно использовать, чтобы направить текст к словам, имеющим счастливый или воодушевляющий оттенок. В иллюстративном варианте осуществления анализ тональности может анализировать тему для обнаружения предпочтительной тональности.

Теперь со ссылкой на чертежи и, в частности, со ссылкой на фиг. 1 изображено графическое представление сети систем обработки данных, в которой могут быть реализованы иллюстративные варианты осуществления. Сетевая система обработки данных 100 представляет собой сеть компьютеров, в которой могут быть реализованы иллюстративные варианты осуществления. Система сетевой обработки данных 100 содержит сеть 102 , которая является средой, используемой для обеспечения каналов связи между различными устройствами и компьютерами, соединенными вместе в рамках сетевой системы обработки данных 9.0003 100 . Сеть 102 может включать в себя соединения, такие как проводные, беспроводные каналы связи или оптоволоконные кабели.

В показанном примере серверный компьютер 104 и серверный компьютер 106 подключаются к сети 102 вместе с устройством хранения 108 . Кроме того, клиентские устройства 110 подключаются к сети 102 . Как показано, клиентские устройства , 110, включают клиентский компьютер , 112, , клиентский компьютер 114 и клиентский компьютер 116 . Кроме того, клиентские устройства 110 могут также включать другие типы клиентских устройств, такие как мобильный телефон 118 , планшетный компьютер 120 и интеллектуальный динамик 122 . Клиентскими устройствами 110 могут быть, например, компьютеры, рабочие станции или сетевые компьютеры. В изображенном примере серверный компьютер 104 предоставляет информацию, такую ​​как загрузочные файлы, образы операционной системы и приложения, на клиентские устройства 110 . В этом иллюстративном примере серверный компьютер 104 , серверный компьютер 106 , устройство хранения 108 и клиентские устройства 110 являются сетевыми устройствами, которые подключаются к сети 102 , в которой сеть 1042 900 является средой связи для эти сетевые устройства.

Клиентские устройства 110 являются клиентами для серверного компьютера 104 в этом примере. Система сетевой обработки данных 100 может включать в себя дополнительные компьютеры-серверы, компьютеры-клиенты и другие устройства, которые не показаны. Клиентские устройства 110 подключиться к сети 102 , используя хотя бы одно проводное, оптоволоконное или беспроводное соединение.

Программный код, находящийся в сетевой системе обработки данных 100 , может храниться на записываемом компьютере носителе данных и загружаться в систему обработки данных или другое устройство для использования. Например, программный код может храниться на записываемом носителе на серверном компьютере 104 и загружаться на клиентские устройства 110 по сети 102 для использования на клиентских устройствах 110 .

В показанном примере система обработки сетевых данных 100 представляет собой Интернет с сетью 102 , представляющей всемирную совокупность сетей и шлюзов, которые используют протокол управления передачей/Интернет-протокол (TCP/IP) для связи с друг друга. В основе Интернета лежит магистраль высокоскоростных линий передачи данных между основными узлами или хост-компьютерами, состоящая из тысяч коммерческих, правительственных, образовательных и других компьютерных систем, которые маршрутизируют данные и сообщения. Конечно, сетевая система обработки данных 100 также может быть реализован с использованием различных типов сетей. Например, сеть 102 может состоять по меньшей мере из Интернета, интрасети, локальной вычислительной сети (LAN), городской вычислительной сети (MAN) или глобальной вычислительной сети (WAN). ИНЖИР. 1 предназначен в качестве примера, а не как архитектурное ограничение для различных иллюстративных вариантов осуществления.

Используемый здесь термин «количество» при использовании в отношении элементов означает один или несколько элементов. Например, «ряд различных типов сетей» — это один или несколько различных типов сетей.

Кроме того, фраза «по крайней мере один из» при использовании со списком элементов означает, что могут использоваться различные комбинации одного или нескольких перечисленных элементов, и может потребоваться только один из каждого элемента в списке. Другими словами, «по крайней мере один из» означает, что может использоваться любая комбинация элементов и количества элементов из списка, но не все элементы в списке являются обязательными. Предметом может быть конкретный объект, вещь или категория.

Например, без ограничений, «по крайней мере один из элементов A, B или C» может включать элемент A, элемент A и элемент B или элемент B. Этот пример также может включать элемент A, элемент B и пункт C или пункт B и пункт C. Разумеется, могут присутствовать любые комбинации этих пунктов. В некоторых иллюстративных примерах «по меньшей мере один из» может быть, например, без ограничения, двумя из пункта А; один из пункта Б; и десятка пункта С; четыре пункта B и семь пунктов C; или другие подходящие комбинации.

Как показано, искусственный интеллект (ИИ) лирический помощник 128 выполняет на серверном компьютере 104 , чтобы помочь пользователю 124 в создании текста 136 для поэтической композиции. Поэтической композицией может быть, например, стихотворение, текст песни или рэп-текст. Текстовый помощник AI 128 получает их либо от пользователя 124 , либо автоматически генерируется текстовым помощником AI 128 . На их основе ИИ лирический помощник 128 использует звездную схему и текстовые таксономии для определения слов, связанных с темой, а затем определяет рифмующиеся слова для связанных слов. В зависимости от желаний пользователя 124 ассоциированные слова могут быть более или менее очевидными в зависимости от расстояния от связующего текста, определяемого в соответствии с темой. ИИ-помощник , 128, по написанию текстов может предоставлять пользователю , 124, фильтр, позволяющий пользователю , 124, фильтровать результаты связанных слов и рифмующихся слов, определенных ИИ-помощником 9.0003 124 таким образом, чтобы результаты ограничивались, например, определенной предметной областью или ограничивались словами, подходящими для определенного уровня чтения. Возможны и другие типы фильтрации. Пользователь 124 взаимодействует с лирическим помощником AI 128 через одно из клиентских устройств 110 . В иллюстративном варианте осуществления помощник 128 по написанию текстов с искусственным интеллектом может быть встроен в IBM Watson Beat.

Обратимся теперь к фиг. 2 изображена среда создания лирики в соответствии с иллюстративным вариантом осуществления. Среда создания лирики 200 включает компьютерную систему 202 и клиентское устройство 212 . Компьютерная система , 202, может быть реализована как серверный компьютер , 104, на фиг. 1. Компьютерная система 202 включает помощника 204 и текстовую базу данных 208 . Помощник , 204, может быть реализован как лирический помощник , 128, ИИ на фиг. 1. Помощник 204 включает систему искусственного интеллекта 206 , которая может использовать машинное обучение, например нейронные сети, для помощи в создании ассоциативных слов 224 и рифмующиеся слова 226 для поэтического произведения. Пользователь 214 может взаимодействовать с помощником 204 через клиентское устройство 212 . Клиентское устройство может быть реализовано, например, как одно из клиентских устройств , 110, на фиг. 1.

Текстовая база данных 208 включает текстовые таксономии 210 , которые можно использовать для оперативного изучения ассоциаций с центральной темой 238 или словом. Тема 238 может быть словом или фразой, введенной пользователем 214 , или может быть определен помощником 204 из контекста слов или фраз, предоставленных ему пользователем 214 , или из какого-либо внешнего источника. Например, если ассистенту 204 предоставляется стихотворение, текстовая строка, отрывок из книги и т. д., ассистент 204 может определить тему 238 из предоставленного источника текста, а тему 238 использовать ассистент. 204 для создания текстов песен 240 на новую поэтическую композицию. Помощник 204 анализирует эти ассоциации по схеме звезды 220 оптимизации, где расстояние от нексуса 222 описывает соответствие заданной теме или теме 238 . Помощник 204 определяет ассоциативные слова 224 , связанные с темой 238 , посредством анализа звездной схемы 220 . Ассистент 204 может определить рифмующиеся слова 226 , которые рифмуются с ассоциативными словами 224 . В некоторых вариантах осуществления рифмующиеся слова 226 также определяются таким образом, что они также связаны с темой 238 посредством анализа звездообразной схемы 220 .

Например, помощник 204 имеет внутреннюю консоль, такую ​​как клиентское устройство 212 , через которое пользователь-исполнитель 214 может ввести начальное слово или тему 238 . В качестве альтернативы помощник 204 самостоятельно генерирует эти слова или идеи, основываясь, например, на анализе существующих слов или текстов языковых моделей, построенных на векторно-разнесенных корпусах, и выборе высокоценных терминов.

Помощник 204 также включает фильтр 234 , который позволяет пользователю 214 удалять некоторые типы слов или иным образом подбирать рифмующиеся слова 226 и/или ассоциативные слова 224 в соответствии с определенными критериями пользователя. 214 . Например, пользователь 214 может ограничить ассоциативные слова 224 и/или рифмующиеся слова 226 словами, связанными с окружающей средой. В качестве другого примера пользователь 214 может пожелать ограничить ассоциативные слова 224 и/или рифмующиеся слова 226 словами, связанными с праздниками. Любое количество типов фильтров 234 может использоваться вместе с помощником 204 для адаптации выходных данных помощника 204 .

Пользователю 214 также предоставляется возможность управлять расстоянием слова 236 в текстовых таксономиях 210 . Как и при выборе исходной темы, это действие может выполняться автоматически. В иллюстративном варианте помощник , 204, является полностью автономным, но имеются различные пользовательские крючки, позволяющие пользователю , 214, вмешаться и взять на себя управление, когда это необходимо. Выбор слова расстояние 236 по сгенерированной звездной схеме 220 напрямую влияет на ассоциации, используемые в текстах песен 240 , сгенерированных помощником 204 . По мере увеличения расстояния между словами 236 ассоциации становятся все более неочевидными и зачастую более интересными.

В иллюстративном варианте осуществления, если пользователь 214 предоставляет начальную тему 238 , включающую несколько слов, помощник 204 анализирует взаимосвязи между этими словами и автоматически предлагает звездообразную схему 220 расстояние между словами 236 метрика для остальных ассоциаций. В этом варианте, если первоначальная концепция неочевидна, ассоциации автоматически останутся верными выбору. Верно и обратное. Помощник 204 также может использовать анализ тональности 232 , чтобы направить текст в положительном или отрицательном направлении.

В иллюстративном варианте помощник 204 использует динамически генерируемые и самоорганизующиеся таксономии из текстовых таксономий 210 в векторном пространстве для создания новых текстов. Помощник 204 также может создавать и использовать ассоциативные различия между словами, чтобы расширять тексты как в очевидных, так и в неочевидных направлениях. Помощник 204 также использует цепи Маркова 228 с матрицами переходов 230 для выполнения временных или случайных ассоциаций по мере развития текста 240 .

Обратимся теперь к фиг. 3 представлена ​​блок-схема системы определения текстов песен в соответствии с иллюстративным вариантом осуществления. Система 300 может быть реализован как среда 200 создания текста на фиг. 2. Система 300 включает в себя пользовательские экраны 302 , 304 , внутренний узел 306 , информационную панель 314 для фильтрации и узел анализа тональности 316 , который использует машинное обучение. рифмующиеся слова с определенной тональностью, введенные пользователем, определенные системой 300 на основе темы или определенные случайным образом.

Процесс создания текста начинается на экране пользователя 302 , где начальное слово или тема задаются пользователем, внешним источником или автоматически определяются системой 300 . Затем тема предоставляется внутреннему узлу 306 . Бэкенд-узел 306 определяет основное слово 308 , подобные слова 310 , похожие на главное слово 308 , ассоциации слов 310 с использованием текстовых таксономий, таких как текстовые таксономии 210 на РИС. 2 и рифмующиеся слова 312 . Внутренний узел 306 затем создает пользовательский интерфейс и показывает набор связанных слов и рифмующихся слов пользователю в звездообразной схеме в визуальном представлении через пользовательский экран 304 .

В иллюстративном варианте осуществления система 300 рекурсивно использует связанные слова в качестве новых тем и на лету генерирует и показывает новые ассоциативные слова, которые связаны с новой темой. В варианте осуществления внутренняя консоль предоставляет механизм для ввода пользователем первого слова или темы (или первое слово или тема могут быть предоставлены автоматически системой 9).0003 300 или генерируется случайным образом), а затем внутренняя консоль 306 выбирает новое связанное слово для создания новой звездообразной схемы.

Информационная панель 314 предоставляет возможность фильтрации нежелательных слов (например, определенные слова, связанные с определенной темой или настроением, могут иметь разный вес). Например, слова, связанные с праздниками, могут иметь больший вес, чем слова, связанные с экономикой. В качестве альтернативы, например, слова, связанные с экономикой, могут иметь больший вес, чем слова, связанные с праздниками.

Использование расстояния между таксономиями может быть использовано для расширения охвата словесных ассоциаций. Например, если слово синий близко к слову небо (расстояние 2), но синий дальше от настроения (расстояние 4), то можно установить более высокий уровень словесной ассоциации, чтобы получить дальнейшие ассоциации. Это также можно сделать случайным образом. Это делает таксономии, используемые для создания ассоциаций, более неочевидными и интересными.

Расстояния и площадь между словами можно рассчитать, используя таксономию слов, а затем использовать цепи Маркова с матрицами переходов для выполнения либо времени (например, все ассоциативные слова находятся на расстоянии 1 или 2 шагов) или случайный (например, все ассоциативные слова находятся в случайных шагах до n).

Система 300 определяет пространство состояний цепи Маркова S и переходную матрицу P. Пространство состояний и матрица инициализируются таким образом, что i, j ∈ S. Состояние i будет сообщаться с состоянием j тогда и только тогда, когда существует некоторое t таких что (P))+, >0 и существует некоторое u такое, что (P)),+>0. При этих обстоятельствах система 300 способна показать, что коммуникационная ассоциация между двумя терминами ↔ эквивалентна. Если эти термины не выполняются, степень различия будет определять связь двух терминов и их соответствующую степень очевидности или неочевидности в отношениях. Затем все выборочное пространство S разбивается на непересекающиеся классы эквивалентности. Ассоциация ложных срабатываний в значительной степени предотвращается определением состояний i и j в пределах одного и того же взаимодействующего класса (по ограниченной таксономии или графу), если i↔j. Когда это отношение выполняется, каждый термин доступен из другого (в любой степени). Когда отношения не выполняются, термины недоступны, что означает, что не может существовать никакой степени отношений; очевидным, неочевидным или иным образом.

Следовательно, будет какое-то слово, существующее как коммуникационный класс (например, яблоко) между двумя наборами слов (матрица пирога и матрица компьютеров). Это обеспечит отношение эквивалентности между двумя наборами слов: пирог (яблоко, черника, заварной крем) и компьютеры (Apple, Lenovo, IBM). Apple является зарегистрированным товарным знаком корпорации Apple. Lenovo является зарегистрированным товарным знаком Lenovo (Beijing) Limited. IBM является зарегистрированным товарным знаком корпорации International Business Machines.

Помощник по лирике может использовать в качестве входных данных поток данных из Твиттера для наиболее релевантных слов, чтобы создать значимый список слов (т. е. выдержки из определенного человека, такого как знаменитость, или соответствующие тенденции в индустрии моды). Эти начальные слова также могут быть получены от пользователя, веб-сайта, такого как IMDb, чтобы иметь более релевантные тексты фильмов, взяты из краудсорсинга из всех каналов социальных сетей или просто импортированы из случайно выбранного или выбранного пользователя. IMDb является зарегистрированным товарным знаком IMDb.com, Inc.

Дополнительные входы, такие как устройства IoT, могут установить схему стихотворения, будь то двустишие, произвольная форма, повторяющееся по длине броска мяча или количеству отскоков. (Представьте себе людей на рок-концерте, которые пускают в ход воздушный шар.)

Три приведенные выше области (набор фруктов, компьютеров и основателей) определяют начальный набор слов, таких как «яблоко», и производят дополнительные надмножества на основе этого единственного слова. подача. Затем система 300 продолжает создавать структурные элементы, такие как наборы слов для аллитерации, рифмовки и длины (т. е. количества слогов).

Схема рифмы может быть определена случайным образом, определена из приведенных выше каналов (например, с помощью краудсорсинга) или может быть определена с устройства IoT. Эти схемы могут включать куплет, рэп произвольной формы, повторяющийся рэп или другой поэтический композиционный стиль. Обратите внимание, что в настоящее время наиболее популярным типом рэпа является внутренняя рифмовка, которую также может поддерживать система 300 .

РИС. 4 представляет собой схему, иллюстрирующую метанаборы в соответствии с иллюстративным вариантом осуществления. Например, система 300 может образовывать различные метанаборы из слова. Например, из слова «яблоко» система 300 может вывести три метанабора: набор фруктов 402 , набор компьютеров 404 и набор учредителей 406 , показанных на фиг. 4. Набор фруктов 402 может включать яблоко, банан, киви и клубнику с близкими ассоциациями между словами, представленными линиями, как показано на фиг. 4. Набор компьютеров , 404, может включать Apple, IBM, Lenovo, Sun и Red Hat с близкими ассоциациями между словами, представленными линиями, как показано на фиг. 4. Sun является зарегистрированным товарным знаком корпорации Oracle. Red Hat является зарегистрированной торговой маркой Red Hat, Inc. В число учредителей могут входить Джобс, Гейтс, Уотсон, Белл и Амдал при близости ассоциаций между словами, представленными линиями, как показано на фиг. 4.

В рамках этой алгебры классов раскрытый метод доказательства связи между двумя терминами заключается в рекурсивном объединении ассоциаций всех классов, находящихся непосредственно ниже этого класса в иерархии. Поскольку все нижеприведенные термины наследуют ассоциации всех своих родителей, ассоциации, выводимые из непосредственных термов, влекут за собой:
( x z ) ∧ y = 0 ↔ ( x ^o
3 y ) z= 0↔( z y )∧ x= 0

Здесь даны два набора, которые находятся в одном шаге друг от друга, поскольку они имеют общий термин «яблоко», метанабор фруктов и компьютеров. Набор основателей обозначает второй шаг, связанный лексографической функцией (т. е. Apple относится к Джобсу, а IBM — к Watson). В этом случае алгебра классов использует замыкание первого набора, чтобы добавить ребро в иерархию IS-A для всех путей. Итак, мы имеем
( x y ) ≡ x|−y ≡( y x )

Чтобы использовать методологию машинного обучения, для практики необходим поток данных. Как и выше, это может быть конкретный сайт, лента социальных сетей определенного человека, лента социальных сетей в определенном месте и т. Д. Каждый из них будет давать разные результаты с использованием исчисления классов с нечеткими множествами. Этот алгоритмический подход обеспечивает механизм самообучения с помощью наборов и надмножеств, описанных выше. Более подробное описание машинного обучения в целом представлено ниже со ссылкой на фиг. 6-9.

Обратимся теперь к фиг. 5 изображена блок-схема способа определения ассоциативных слов и рифмующихся слов для темы поэтического произведения в соответствии с иллюстративным вариантом осуществления. Способ 500 начинается с определения с помощью системы обработки данных темы поэтического произведения (этап 502 ). Идентификация темы для поэтической композиции может быть выполнена, например, путем получения ввода от пользователя или случайного определения темы. Идентификация темы также может быть выполнена в соответствии с историей прошлых тем, предоставленной пользователем, или из тем других поэтических композиций, созданных или предоставленных пользователем. Например, если пользователь является поклонником определенного автора или композитора, его могут заинтересовать темы, похожие на темы, используемые конкретным автором или композитором. В некоторых вариантах осуществления идентификация темы может выполняться с помощью комбинации двух или более процедур. Далее метод 500 продолжает создание системой обработки данных хранилища данных текстовых таксономий, которые предоставляют ассоциативные различия между двумя словами во множестве слов (этап 504 ). Затем способ 500 продолжается путем анализа системой обработки данных ассоциативных различий для определения расстояния от связи для каждого из множества слов, при этом связь определяется в соответствии с темой, а расстояние от связь с одним из множества слов описывает пригодность одного из множества слов для использования в поэтической композиции по теме (этап 9).0003 506 ). В иллюстративном варианте связующим звеном является слово или фраза, определенная как тема. В иллюстративном варианте осуществления анализ ассоциативных различий для определения расстояния от нексуса включает в себя анализ ассоциативных различий в соответствии с оптимизацией схемы «звезда». В иллюстративном варианте осуществления идентификация темы включает в себя получение ввода от пользователя и случайное определение темы. В другом иллюстративном варианте осуществления тема определяется в соответствии с историей прошлых тем, предоставленной пользователем.

Затем способ 500 продолжается путем определения системой обработки данных по меньшей мере одного ассоциативного слова в соответствии с расстоянием от нексуса (этап 508 ). Затем способ 500 продолжается путем определения системой обработки данных рифмующегося слова из множества слов, соответствующих по меньшей мере одному ассоциативному слову (этап 510 ), после чего способ 500 может закончиться. В иллюстративном варианте по меньшей мере одно из рифмующихся слов и ассоциативных слов определяется в соответствии с цепями Маркова и переходными матрицами. В иллюстративном варианте способ 500 также включает получение системой обработки данных входных данных фильтра от пользователя, при этом определение по меньшей мере одного ассоциативного слова и/или рифмующегося слова определяется в соответствии с входными данными фильтра. Как обсуждалось выше со ссылкой на фиг. 2, ввод фильтра позволяет пользователю удалять некоторые типы слов или иным образом адаптировать рифмующиеся и/или ассоциативные слова в соответствии с некоторыми критериями пользователя. Например, пользователь может пожелать ограничить ассоциативные слова и/или рифмующиеся слова словами, связанными с городской средой. В качестве другого примера пользователь может пожелать ограничить ассоциативные слова и/или рифмующиеся слова словами, связанными с праздниками.

В варианте осуществления способ 500 также включает в себя прием системой обработки данных ограничения расстояния до слова, при этом ограничение расстояния до слова содержит правило, касающееся расстояния по меньшей мере одного ассоциативного слова от связи, и при этом определение по меньшей мере одного ассоциативного слова определяется в соответствии с ограничением расстояния до слова. Ограничение расстояния слова может включать по меньшей мере одно из максимального расстояния от нексуса и минимального расстояния от нексуса 9.0007

Обращаясь теперь к обсуждению вариантов осуществления машинного обучения, в которых могут быть реализованы один или несколько аспектов иллюстративных вариантов осуществления, существует три основных категории машинного обучения: контролируемое, неконтролируемое и обучение с подкреплением. Контролируемое машинное обучение включает в себя предоставление машине обучающих данных и правильного выходного значения данных. Во время контролируемого обучения значения для вывода предоставляются вместе с обучающими данными (помеченный набор данных) для процесса построения модели. Алгоритм путем проб и ошибок расшифровывает шаблоны, существующие между входными обучающими данными и известными выходными значениями, чтобы создать модель, которая может воспроизводить те же базовые правила с новыми данными. Примеры алгоритмов обучения с учителем включают регрессионный анализ, деревья решений, k-ближайших соседей, нейронные сети и машины опорных векторов.

Если используется обучение без учителя, не все переменные и шаблоны данных помечаются, что вынуждает машину обнаруживать скрытые шаблоны и создавать метки самостоятельно с помощью алгоритмов обучения без учителя. Преимущество неконтролируемого обучения заключается в обнаружении закономерностей в данных без необходимости в помеченных наборах данных. Примеры алгоритмов, используемых в неконтролируемом машинном обучении, включают кластеризацию k-средних, анализ ассоциаций и нисходящую кластеризацию.

В то время как методы с учителем и без учителя учатся на наборе данных, методы обучения с подкреплением учатся на основе взаимодействия с окружающей средой. Алгоритмы, такие как Q-обучение, используются для обучения прогностической модели посредством взаимодействия с окружающей средой с использованием измеримых критериев эффективности.

РИС. 6 представляет собой схему, которая иллюстрирует узел в нейронной сети, в которой могут быть реализованы иллюстративные варианты осуществления. Узел 600 объединяет несколько входов 610 от других узлов. Каждый ввод 610 умножается на соответствующий вес 620 , который либо усиливает, либо ослабляет этот ввод, тем самым присваивая значимость каждому вводу для задачи, которую пытается обучить алгоритм. Взвешенные входы собираются с помощью функции нетто-входов 630 , а затем прошел через функцию активации 640 для определения результата 650 . Соединения между узлами называются ребрами. Соответствующие веса узлов и ребер могут изменяться по мере обучения, увеличивая или уменьшая вес соответствующих сигналов на ребре. Узел может отправлять сигнал только в том случае, если совокупный входной сигнал превышает предопределенный порог. Сочетание регулируемых весов с входными функциями — это то, как значимость присваивается этим функциям в отношении того, как сеть классифицирует и группирует входные данные.

Нейронные сети часто объединяются в слои, причем разные слои выполняют различные виды преобразований на соответствующих входных данных. Слой узлов — это ряд узлов, которые включаются или выключаются по мере поступления входных данных через сеть. Сигналы проходят от первого (входного) слоя к последнему (выходному) слою, проходя через любые промежуточные слои. Выход каждого слоя действует как вход следующего слоя.

Стохастические нейронные сети представляют собой тип сети, включающей случайные переменные, что делает их хорошо подходящими для задач оптимизации. Это делается путем присвоения узлам сети стохастических (определяемых случайным образом) весов или передаточных функций. Машина Больцмана — это тип стохастической нейронной сети, в которой каждый узел имеет двоичное значение, и вероятность его срабатывания зависит от других узлов в сети. Каждый узел — это место вычислений, которое обрабатывает входные данные и начинает с принятия стохастических решений о том, передавать ли эти входные данные или нет. Веса (коэффициенты), изменяющие входные данные, инициализируются случайным образом.

Машины Больцмана оптимизируют вес и количество и особенно хорошо подходят для представления и решения сложных комбинаторных задач. Чтобы решить проблему обучения, машине Больцмана показывают набор векторов двоичных данных, и она должна найти веса для соединений, чтобы векторы данных были хорошими решениями задачи оптимизации, определяемой этими весами.

РИС. 7 представляет собой схему, иллюстрирующую ограниченную машину Больцмана, в которой могут быть реализованы иллюстративные варианты осуществления. Как показано на фиг. 7, узлы в машине Больцмана 700 делятся на слой видимых узлов 710 и слой скрытых узлов 720 . Общая проблема с обычными машинами Больцмана заключается в том, что они перестают правильно обучаться при увеличении масштаба. Ограниченные машины Больцмана (RBM) преодолевают эту проблему, используя архитектуру, которая не допускает соединения между узлами на одном уровне. Как видно на фиг. 7, внутриуровневая связь между узлами отсутствует.

Видимые узлы 710 — это те, которые получают информацию из внешней среды (т. е. набор внешних обучающих данных). Каждый видимый узел в слое 710 берет низкоуровневую функцию из элемента набора данных и передает ее скрытым узлам в следующем слое 720 . Когда узел в скрытом слое 720 получает входное значение x от видимого узла в слое 710 , он умножает x на вес, присвоенный этому соединению (ребру), и добавляет его к смещению b. Результат этих двух операций затем передается в функцию активации, которая производит вывод узла.

В симметричных сетях, таких как машина Больцмана 700 , каждый узел на одном уровне соединен с каждым узлом на следующем уровне. Например, когда узел 721 получает входные данные от всех видимых узлов 711 — 713 , каждое значение x от отдельных узлов умножается на соответствующий вес, и все произведения суммируются. Затем суммированные продукты добавляются к смещению скрытого слоя, и результат передается через функцию активации для получения выходных данных 9.0003 731 . Аналогичный процесс повторяется на скрытых узлах 722 — 724 для получения соответствующих выходных данных 732 — 734 . В случае более глубокой нейронной сети (обсуждаемой ниже) выходы 730 скрытого слоя 720 служат входами для следующего скрытого слоя.

Обучение машины Больцмана происходит в два чередующихся этапа. Первая фаза — это «положительная» фаза, в которой состояния видимых узлов привязаны к определенному вектору бинарного состояния, выбранному из обучающего набора (т. е. сеть наблюдает за обучающими данными). Вторая фаза — это «отрицательная» фаза, в которой состояние ни одного из узлов не определяется внешними данными, и сети разрешено работать свободно (т. е. сеть пытается реконструировать входные данные). В фазе негативной реконструкции происходит активация скрытого слоя 9.0003 720 действуют как входные данные при обратном проходе к видимому слою 710 . Активации умножаются на те же веса, что и входные данные видимого слоя на прямом проходе. В каждом видимом узле 711 — 713 сумма этих произведений добавляется к смещению видимого слоя. Результатом этих операций является реконструкция r (т. е. аппроксимация исходного ввода x).

На прямом проходе RBM использует входные данные для прогнозирования активаций узла (т. е. вероятность выхода при взвешенном входном сигнале x). На обратном проходе RBM пытается оценить вероятность входных данных x при активациях a, которые взвешиваются с теми же коэффициентами, что и на прямом проходе. Смещение скрытого слоя помогает RBM производить активации на прямом проходе. Смещения налагают минимальное значение, чтобы по крайней мере некоторые узлы срабатывали независимо от того, насколько разрежены входные данные. Смещение видимого слоя помогает RBM изучать реконструкции на обратном проходе.

Поскольку веса RBM инициализируются случайным образом, разница между реконструкциями и исходными входными данными часто велика. Эта ошибка затем распространяется обратно против весов RBM в итеративном процессе обучения, и веса корректируются до тех пор, пока не будет достигнут минимум ошибки.

В машинном обучении функция стоимости оценивает работу модели. Это мера того, насколько неверна модель с точки зрения ее способности оценивать взаимосвязь между входными данными x и выходными данными y. Это выражается как разница или расстояние между прогнозируемым значением и фактическим значением. Функция стоимости (то есть потери или ошибки) может быть оценена путем итеративного запуска модели для сравнения предполагаемых прогнозов с известными значениями y во время контролируемого обучения. Таким образом, цель модели машинного обучения состоит в том, чтобы найти параметры, веса или структуру, которые минимизируют функцию стоимости.

Градиентный спуск — это алгоритм оптимизации, который пытается найти локальные или глобальные минимумы функции, тем самым позволяя модели изучить градиент или направление, которое модель должна выбрать, чтобы уменьшить количество ошибок. По мере повторения модели она постепенно сходится к минимуму, при котором дальнейшие настройки параметров приводят к незначительным или нулевым изменениям потерь. В этот момент модель оптимизировала веса таким образом, чтобы они минимизировали функцию стоимости.

Нейронные сети можно объединять в глубокие сети. После обучения одной нейронной сети активность ее скрытых узлов может быть использована в качестве обучающих данных для более высокого уровня, что позволяет накладывать друг на друга нейронные сети. Такое наложение позволяет эффективно обучать несколько слоев скрытых узлов. Примеры стековых сетей включают сети глубокого доверия (DBN), глубокие машины Больцмана (DBM), сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и нейронные сети с пиками (SNN).

РИС. 8 представляет собой схему, иллюстрирующую машину Глубокого Больцмана, в которой могут быть реализованы иллюстративные варианты осуществления. Глубокая машина Больцмана (DBM) представляет собой сеть симметрично связанных стохастических бинарных узлов, состоящую из слоя видимых узлов 810 и нескольких слоев скрытых узлов 820 — 840 . Как и RBM, машина Deep Boltzmann 800 не имеет соединений между узлами на одном уровне. Следует понимать, что количество узлов и слоев, изображенных на фиг. 8 выбран просто для простоты иллюстрации и того, что настоящее раскрытие может быть реализовано с использованием большего или меньшего количества узлов и слоев, чем показано.

DBM изучают иерархическую структуру функций, при этом каждый последующий уровень в DBM обрабатывает более сложные функции, чем уровень ниже него. Например, на фиг. 8, первый скрытый слой , 820, может обрабатывать признаки низкого уровня, такие как, например, края изображения. Следующий скрытый слой выше 830 будет обрабатывать функции более высокого уровня, например, комбинации ребер и так далее. Этот процесс продолжается вверх по слоям, изучая более простые представления, а затем создавая более сложные.

DBM создается путем предварительной подготовки каждого RBM в стеке по отдельности, а затем их объединения в единую DBM. Ключевой характеристикой DBM является то, что все соединения между уровнями являются ненаправленными, как показано на фиг. 8, что означает, что сигналы могут проходить в обоих направлениях между узлами и слоями. Эта ненаправленная архитектура позволяет DBM 800 применять процедуры логического вывода и обучения, используя как восходящие, так и нисходящие проходы, тем самым создавая зависимости между скрытыми переменными в обоих направлениях, а не только из нижних слоев. Например, на фиг. 8, состояние скрытой переменной 832 зависит от состояния скрытых переменных в обоих слоях 820 и 840 . Это позволяет DBM справляться с неопределенностью более эффективно, чем другие глубокие сети, которые полагаются исключительно на восходящее обучение с прямой связью.

При восходящем последовательном обучении веса корректируются на каждом новом скрытом слое до тех пор, пока этот слой не сможет аппроксимировать входные данные предыдущего нижнего уровня. Напротив, ненаправленная архитектура DBM позволяет проводить совместную оптимизацию всех уровней, а не последовательно подниматься по уровням стека.

DBM хорошо работают во многих областях приложений. Они способны быстро делать выводы за доли секунды, а обучение может масштабироваться до миллионов примеров.

Другой тип нейронной сети, который более точно имитирует функционирование биологических систем, — нейронная сеть с шипами (SNN). SNN включают понятие времени в свою операционную модель. Одним из наиболее важных различий между SNN и другими типами нейронных сетей является способ распространения информации между модулями/узлами.

В то время как другие типы нейронных сетей обмениваются данными, используя непрерывные значения активации, связь в SNN осуществляется путем передачи последовательностей потенциалов действия, известных как последовательности спайков. В биологических системах всплеск возникает, когда сумма изменений мембранного потенциала нейрона в результате пресинаптической стимуляции превышает пороговое значение. Этот принцип моделируется в искусственных SNN в виде накопителя сигналов, который срабатывает, когда определенный тип входных данных превышает пороговое значение. Периодическое возникновение всплесков дает SNN преимущество гораздо более низкого потребления энергии, чем другие типы нейронных сетей. Синапс может быть возбуждающим (т. е. повышающим мембранный потенциал) или тормозным (т. е. снижающим мембранный потенциал). Сила синапсов (веса) может быть изменена в результате обучения.

Информация в SNN передается по времени всплесков, включая задержки и частоты всплесков. SNN позволяют обучаться (модифицировать вес), которое зависит от относительного времени пиков между парами непосредственно связанных узлов. В соответствии с правилом обучения, известным как пластичность, зависящая от времени спайка (STDP), вес, соединяющий пре- и постсинаптические единицы, регулируется в соответствии с их относительным временем спайка в течение определенного интервала времени. Если пресинаптическая единица срабатывает перед постсинаптической единицей в течение заданного интервала времени, то вес, соединяющий их, увеличивается (долговременная потенциация (ДП)). Если он срабатывает после постсинаптической единицы во временном интервале, вес снижается (долговременная депрессия (ДД)).

Нейрон с интеграцией и запуском с утечкой (LIF) был основной областью интереса для разработки искусственного нейрона и представляет собой модифицированную версию исходной схемы интеграции и запуска. Нейрон LIF основан на биологическом нейроне, который обладает следующими функциями:

1) Интеграция: накопление серии входных импульсов,

2) Утечка: утечка накопленного сигнала с течением времени, когда вход не предоставляется, и

3) Запуск: Испускание выходного пика, когда накопленный сигнал достигает определенного уровня после серии интегрирований и утечек.

Нейрон LIF постоянно интегрирует энергию, обеспечиваемую входами, пока не будет достигнут порог, и нейрон сработает в виде спайка, который обеспечивает входные данные для других нейронов через синаптические соединения. Испуская этот всплеск, нейрон возвращается в состояние с низкой энергией и продолжает интегрировать входной ток до следующего срабатывания. На протяжении всего этого процесса энергия, хранящаяся в нейроне, постоянно теряется. Если в течение определенного периода времени поступает недостаточный ввод, нейрон постепенно возвращается в состояние с низкой энергией. Это предотвращает неопределенное сохранение энергии нейрона, что не соответствовало бы поведению биологических нейронов.

Латеральное торможение — это процесс, который позволяет возбужденному нейрону подавлять или снижать активность других соседних или связанных нейронов. Одной из таких нейронных вычислительных систем, которая стремится воспользоваться этим преимуществом, является система «победитель получает все». В качестве формы конкурентного обучения искусственные нейроны соревнуются за активацию, а это означает, что только один нейрон выбирается победителем и ему разрешается активироваться, используя латеральное торможение для подавления выходного сигнала всех других нейронов. После срабатывания нейрона-победителя система перезагружается, и нейроны снова конкурируют за активацию. Система «победитель получает все» — одна из многих парадигм машинного обучения, в которых используется феномен бокового торможения, который обычно используется в процессах распознавания и моделирования.

РИС. 9 представляет собой схему, иллюстрирующую широкую и глубокую нейронную сеть, в которой могут быть реализованы иллюстративные варианты осуществления. Широкоглубокая модель 900 состоит из двух основных частей, широкой линейной части 910 и глубокой части 920 . Широкая часть 910 отвечает за изучение и запоминание совпадений определенных измерений в наборе данных. Глубокая часть 920 изучает сложные взаимосвязи между отдельными измерениями в наборе данных. Проще говоря, глубокая часть 920 вырабатывает общие правила набора данных, а широкая часть 910 запоминает исключения из этих правил.

Широкая и глубокая модель 900 состоит из множества слоев. Первые два слоя содержат разреженные объекты 930 и плотные вложения 940 . Особенности относятся к свойствам моделируемого явления, которые, как считается, обладают некоторым предсказательным качеством. Разреженные объекты 930 содержат объекты с нулевыми значениями. Разреженные векторы признаков представляют конкретные экземпляры общих признаков, могут иметь тысячи или даже миллионы возможных значений, поэтому большинство значений в векторе равны нулю. Например, в словаре может быть огромное количество слов, и каждое слово представлено большим вектором, состоящим в основном из нулевых значений. Для данного слова количество измерений в векторе равно количеству слов в словаре, а измерение, представляющее слово в словаре, имеет значение 1, а остальные измерения (представляющие другие слова) имеют значение нуль.

Широкая часть 910 широкой и глубокой модели 900 обучается, используя эти разреженные признаки 930 , поэтому она способна запоминать определенные экземпляры и исключения.

Плотные вложения 940 , напротив, содержат в основном ненулевые значения. Вложение представляет собой плотное векторное пространство относительно малой размерности, в которое могут быть переведены разреженные векторы большой размерности. Встраивание упрощает машинное обучение на больших входных данных, таких как разреженные векторы, представляющие слова. В плотном вложении слова представлены плотными векторами, где вектор представляет собой проекцию слова в непрерывное векторное пространство. Отдельные измерения в этих векторах, как правило, не имеют собственного значения, а представляют собой схему расположения и расстояния между векторами, которые использует машинное обучение. Положение слова в векторном пространстве определяется из контекста и основывается на словах, окружающих его при использовании.

В идеале плотные вложения фиксируют семантику входных данных, размещая семантически похожие входные данные близко друг к другу в пространстве вложений. Именно из этой семантики глубокая часть 920 широкой и глубокой модели 900 способна обобщать правила о входных значениях. Глубокие вложения 940 , отображенные из запасных объектов 910 , служат входными данными для скрытых слоев 950 глубокой части 920 .

Слева, широкая часть 910 будет соответствовать прогнозам, изучая конкретные экземпляры, представленные в разреженных функциях 930 . И наоборот, сама по себе глубокая часть 920 будет чрезмерно обобщать плотные вложения 940 , создавая правила, которые являются более или менее инклюзивными в своих предсказаниях. Таким образом, широкая и глубокая модель 900 обучает обе части одновременно, вводя их обе в общий блок вывода 960 . Во время обучения значение выходного блока 960 обратно распространяется как через широкую часть 910 , так и через глубокую часть 920 , как описано выше. Конечным результатом является модель, которая может точно предсказывать результаты на основе общих правил и в то же время учитывать конкретные исключения из этих правил.

Обращаясь теперь к фиг. 10 изображена блок-схема системы обработки данных в соответствии с иллюстративным вариантом осуществления. Система обработки данных 1000 может быть использована для реализации серверного компьютера 104 , серверный компьютер 106 и/или одно или более клиентских устройств 110 на фиг. 1. Система обработки данных , 1000, также может использоваться для реализации компьютерной системы , 202, на фиг. 2. В этом иллюстративном примере система обработки данных 1000 включает в себя структуру 1002 связи, которая обеспечивает связь между процессорным блоком 1004 , памятью 1006 , постоянным запоминающим устройством 1008 , блоком связи 9. 0003 1010 , блок ввода/вывода (I/O) 1012 и дисплей 1014 . В этом примере коммуникационная структура 1002 принимает форму шинной системы.

Блок процессора 1004 служит для выполнения инструкций для программного обеспечения, которое может быть загружено в память 1006 . Процессорный блок , 1004, включает в себя один или несколько процессоров. Например, блок процессора , 1004, может быть выбран по меньшей мере из одного из многоядерного процессора, центрального процессора (CPU), графического процессора (GPU), физического процессора (PPU), процессора цифровых сигналов (DSP). ), сетевой процессор или процессор другого подходящего типа. Например, далее процессорный блок 1004 могут быть реализованы с использованием одной или нескольких гетерогенных процессорных систем, в которых главный процессор присутствует с дополнительными процессорами на одном кристалле. В качестве другого иллюстративного примера процессорный блок , 1004, может быть симметричной многопроцессорной системой, содержащей несколько процессоров одного типа на одном кристалле.

Память 1006 и постоянное хранилище 1008 являются примерами устройств хранения 1016 . Запоминающее устройство — это любое устройство, способное хранить информацию, такую ​​как, например, без ограничений, по крайней мере, данные, программный код в функциональной форме или другую подходящую информацию либо на временной основе, либо на постоянной основе, или как на временной основе, так и на постоянной основе. Устройства хранения 1016 в этих иллюстративных примерах также могут называться машиночитаемыми запоминающими устройствами. Память 1006 в этих примерах может представлять собой, например, оперативную память или любое другое подходящее энергозависимое или энергонезависимое запоминающее устройство. Постоянное хранилище , 1008, может принимать различные формы в зависимости от конкретной реализации.

Например, постоянное хранилище 1008 может содержать один или несколько компонентов или устройств. Например, постоянное хранилище 1008 может быть жестким диском, твердотельным накопителем (SSD), флэш-памятью, перезаписываемым оптическим диском, перезаписываемой магнитной лентой или некоторой комбинацией вышеперечисленного. Носитель, используемый постоянным хранилищем 1008 , также может быть съемным. Например, съемный жесткий диск можно использовать для постоянного хранения 1008 .

Блок связи 1010 в этих иллюстративных примерах обеспечивает связь с другими системами или устройствами обработки данных. В этих иллюстративных примерах блок связи 1010 — это сетевая карта.

Блок ввода/вывода 1012 позволяет осуществлять ввод и вывод данных с помощью других устройств, которые могут быть подключены к системе обработки данных 1000 . Например, блок ввода/вывода , 1012, может обеспечивать соединение для пользовательского ввода с помощью, по меньшей мере, одного из клавиатуры, мыши или другого подходящего устройства ввода. Кроме того, блок ввода/вывода , 1012, может отправлять вывод на принтер. Дисплей 1014 предоставляет механизм для отображения информации пользователю.

Инструкции по крайней мере для одной из операционных систем, приложений или программ могут быть расположены на запоминающих устройствах 1016 , которые связаны с процессорным блоком 1004 через коммуникационную структуру 1002 . Процессы различных вариантов осуществления могут выполняться процессорным блоком , 1004, с использованием компьютерных инструкций, которые могут быть расположены в памяти, такой как память , 1006, .

Эти инструкции называются программным кодом, программным кодом, используемым компьютером, или машиночитаемым программным кодом, который может быть прочитан и выполнен процессором в процессорном блоке 9. 0003 1004 . Программный код в различных вариантах осуществления может быть реализован на различных физических или машиночитаемых носителях, таких как память , 1006, или постоянное хранилище , 1008, .

Программный код 1018 находится в функциональной форме на машиночитаемом носителе 1020 , который является выборочно съемным и может быть загружен или передан в систему обработки данных 1000 для выполнения процессорным блоком 1004 . Код программы 1018 и машиночитаемые носители 1020 образуют компьютерный программный продукт 1022 в этих иллюстративных примерах. В иллюстративном примере машиночитаемый носитель 1020 представляет собой машиночитаемый носитель 1024 хранения данных.

В этих иллюстративных примерах машиночитаемый носитель 1024 представляет собой физическое или материальное запоминающее устройство, используемое для хранения программного кода 1018 , а не носитель, который распространяет или передает программный код 1018 .

В качестве альтернативы программный код 1018 может быть передан в систему обработки данных 1000 с помощью машиночитаемого носителя сигналов. Считываемый компьютером носитель сигнала может быть, например, распространяемым сигналом данных, содержащим программный код 1018 . Например, машиночитаемый сигнальный носитель может быть по меньшей мере одним из электромагнитного сигнала, оптического сигнала или любого другого подходящего типа сигнала. Эти сигналы могут передаваться по соединениям, таким как беспроводные соединения, оптоволоконный кабель, коаксиальный кабель, провод или любой другой подходящий тип соединения.

Различные компоненты, показанные для системы обработки данных 1000 , не предназначены для обеспечения архитектурных ограничений способа, которым могут быть реализованы различные варианты осуществления. В некоторых иллюстративных примерах один или несколько компонентов могут быть включены или иным образом образовывать часть другого компонента. Например, в некоторых иллюстративных примерах память 1006 или ее части могут быть включены в блок 1004 процессора. Различные иллюстративные варианты осуществления могут быть реализованы в системе обработки данных, включающей компоненты в дополнение к компонентам, показанным для системы 9 обработки данных, или вместо них.0003 1000 . Другие компоненты, показанные на фиг. 10, может отличаться от показанных иллюстративных примеров. Различные варианты осуществления могут быть реализованы с использованием любого аппаратного устройства или системы, способной выполнять программный код 1018 .

Таким образом, иллюстративные варианты осуществления настоящего изобретения обеспечивают реализуемый компьютером способ, компьютерную систему и компьютерный программный продукт для создания текстов для поэтических композиций. Метод определяет тему случайным образом или по входным данным, а по теме метод определяет слова, которые связаны с темой, и слова, которые рифмуются с ассоциированными словами, в соответствии с подходом звездообразной схемы. Метод предоставляет фильтр и другие механизмы для адаптации вывода в соответствии с заданным настроением, темой или другим свойством.

Описания различных вариантов осуществления настоящего изобретения были представлены в иллюстративных целях, но не претендуют на то, чтобы быть исчерпывающими или ограничиваться раскрытыми вариантами осуществления. Специалистам в данной области техники будут очевидны многие модификации и вариации, не выходящие за пределы объема и сущности описанного варианта осуществления. Используемая здесь терминология была выбрана, чтобы наилучшим образом объяснить принципы варианта осуществления, практическое применение или техническое усовершенствование технологий, представленных на рынке, или чтобы дать возможность другим специалистам в данной области техники понять варианты осуществления, раскрытые здесь.

Будущее мировых религий: прогнозы роста населения, 2010-2050

Религиозный профиль мира быстро меняется, в основном из-за различий в коэффициентах рождаемости и численности молодежи среди основных мировых религий, а также люди меняют веру. В течение следующих четырех десятилетий христиане останутся крупнейшей религиозной группой, но ислам будет расти быстрее, чем любая другая крупная религия. При сохранении текущих тенденций к 2050 г. …

• Количество мусульман почти сравняется с количеством христиан во всем мире.
• Атеисты, агностики и другие люди, не принадлежащие к какой-либо религии, — хотя их число увеличивается в таких странах, как Соединенные Штаты и Франция, — будут составлять сокращающуюся долю от общей численности населения мира.
• Мировое буддийское население будет примерно таким же, как и в 2010 году, а индуистское и еврейское население будет больше, чем сегодня.
• В Европе мусульмане составят 10% всего населения.
• Индия сохранит индуистское большинство, но также будет иметь самое большое мусульманское население среди всех стран мира, превзойдя Индонезию.
• В Соединенных Штатах количество христиан уменьшится с более чем трех четвертей населения в 2010 году до двух третей в 2050 году, а иудаизм больше не будет крупнейшей нехристианской религией. Мусульман в США будет больше, чем людей, которые идентифицируют себя как евреи на основе религии.
• Четверо из каждых 10 христиан в мире будут жить в Африке к югу от Сахары.

Это одни из глобальных религиозных тенденций, отмеченных в новых демографических прогнозах Исследовательского центра Пью. Прогнозы учитывают нынешний размер и географическое распределение основных мировых религий, возрастные различия, коэффициенты рождаемости и смертности, международную миграцию и модели конверсии.

По состоянию на 2010 год христианство было самой крупной религией в мире, насчитывавшей около 2,2 миллиарда приверженцев, что составляет почти треть (31%) всех 6,9миллиарда человек на Земле. Ислам был вторым, с 1,6 миллиарда приверженцев, или 23% населения мира.

Однако, если нынешние демографические тенденции сохранятся, ислам почти догонит их к середине 21-го века. Ожидается, что в период с 2010 по 2050 год общая численность населения мира вырастет до 9,3 миллиарда человек, т. е. на 35%. ¹ По прогнозам, за тот же период число мусульман – относительно молодого населения с высоким уровнем рождаемости – увеличится на 73%. Прогнозируется, что число христиан также будет расти, но медленнее, примерно с той же скоростью (35%), что и население мира в целом.

В результате, по прогнозам Pew Research, к 2050 г. будет почти паритет между мусульманами (2,8 млрд, или 30% населения) и христианами (2,9 млрд, или 31%), возможно, впервые в история. ²

За исключением буддистов, все основные религиозные группы мира готовы к как минимум некоторому росту в абсолютных цифрах в ближайшие десятилетия. Ожидается, что глобальное буддийское население будет довольно стабильным из-за низкого уровня рождаемости и старения населения в таких странах, как Китай, Таиланд и Япония.

Согласно прогнозам, численность индуистов во всем мире вырастет на 34%, с немногим более 1 миллиарда до почти 1,4 миллиарда, что примерно соответствует общему приросту населения. Ожидается, что евреи, самая маленькая религиозная группа, для которой были сделаны отдельные прогнозы, вырастут на 16%, с немногим менее 14 миллионов в 2010 году до 16,1 миллиона во всем мире в 2050 году. , китайские народные религии, религии коренных американцев и религии австралийских аборигенов, по прогнозам, увеличатся на 11%, с 405 миллионов до почти 450 миллионов.

И все другие религии вместе взятые — зонтичная категория, включающая бахаи, джайнов, сикхов, даосов и многие более мелкие конфессии — по прогнозам, увеличится на 6%, с примерно 58 миллионов до более чем 61 миллиона за тот же период. . ³

Однако, несмотря на рост в абсолютных размерах, народные религии, иудаизм и «другие религии» (зонтичная категория, рассматриваемая в целом) не поспевают за глобальным ростом населения. Прогнозируется, что каждая из этих групп будет составлять меньший процент населения мира в 2050 г., чем в 2010 г. ⁴

Точно так же прогнозируется, что нерелигиозное население сократится в процентном отношении к мировому населению, даже если оно увеличится в абсолютном выражении. В 2010 году переписи населения и опросы показывают, что насчитывалось около 1,1 миллиарда атеистов, агностиков и людей, не отождествляющих себя ни с какой конкретной религией. ⁵ Ожидается, что к 2050 году численность неаффилированного населения превысит 1,2 миллиарда человек. Но прогнозируется, что доля нерелигиозных людей в мире сократится с 16% в 2010 году до 13% к середине этого века.

В то же время ожидается, что доля неаффилированных лиц в населении большей части Европы и Северной Америки будет продолжать расти. В Соединенных Штатах, например, прогнозируется, что неаффилированные лица вырастут с примерно 16% от общей численности населения (включая детей) в 2010 году до 26% в 2050 году. различия в моделях религиозного роста в ближайшие десятилетия. Одним из основных факторов, определяющих этот будущий рост, является географическая концентрация каждой группы сегодня. Религии со многими приверженцами в развивающихся странах, где рождаемость высока, а уровень младенческой смертности в целом снижается, скорее всего, будут быстро расти. Ожидается, например, что большая часть распространения ислама и христианства во всем мире произойдет в странах Африки к югу от Сахары. Сегодняшнее нерелигиозное население, напротив, сильно сконцентрировано в местах с низкой рождаемостью и стареющим населением, таких как Европа, Северная Америка, Китай и Япония.

Во всем мире у мусульман самый высокий коэффициент фертильности, в среднем 3,1 ребенка на женщину, что значительно выше уровня воспроизводства (2,1), минимума, обычно необходимого для поддержания стабильного населения. ⁶ Христиане занимают второе место, по 2,7 ребенка на женщину. Индуистская рождаемость (2,4) аналогична среднему мировому показателю (2,5). Во всем мире еврейская рождаемость (2,3 ребенка на женщину) также выше уровня воспроизводства. Все остальные группы имеют слишком низкий уровень рождаемости, чтобы поддерживать свое население: народные религии (1,8 ребенка на женщину), другие религии (1,7), неаффилированные (1,7) и буддисты (1,6).

Другой важной детерминантой роста является нынешнее возрастное распределение каждой религиозной группы, независимо от того, являются ли ее приверженцы преимущественно молодыми, у которых еще впереди детородный возраст, или старше и в основном уже прошли детородный возраст.

В 2010 г. более четверти всего населения мира (27%) были моложе 15 лет. христиан в возрасте до 15 лет соответствовал среднемировому показателю (27%). Это растущее молодое население является одной из причин того, что мусульмане, по прогнозам, будут расти быстрее, чем население мира в целом, и что индуисты и христиане, по прогнозам, будут примерно идти в ногу с ростом населения мира.

Во всех остальных группах численность молодежи меньше средней, и многие из них имеют непропорционально большое количество сторонников старше 59 лет. Например, 11% населения мира в 2010 году было не моложе 60 лет. полностью 20% евреев во всем мире 60 лет и старше, как и 15% буддистов, 14% христиан, 14% приверженцев других религий (взятых в целом), 13% неаффилированных и 11% приверженцев народные религии. Напротив, только 7% мусульман и 8% индуистов относятся к этой старшей возрастной категории.

Помимо показателей рождаемости и распределения по возрасту, смена религии, вероятно, играет роль в росте религиозных групп. Но модели конверсии сложны и разнообразны. В некоторых странах взрослые довольно часто отказываются от своей детской религии и переходят в другую веру. В других изменения религиозной идентичности редки, юридически обременительны или даже незаконны.

В прогнозах исследовательского центра Pew Research Center делается попытка учесть закономерности смены религии в 70 странах, где опросы предоставляют информацию о количестве людей, которые говорят, что они больше не принадлежат к той религиозной группе, в которой они выросли. В проекционной модели возможны все направления переключения, причем частично компенсирующие. В Соединенных Штатах, например, опросы показывают, что некоторые люди, выросшие без какой-либо религиозной принадлежности, стали христианами, в то время как некоторые из тех, кто вырос как христианин, стали атеистами. По прогнозам, эти типы паттернов сохранятся по мере взросления будущих поколений. (Более подробную информацию о том, как и где было смоделировано переключение, см. в Методологии. Альтернативные сценарии роста, предполагающие либо переключение в дополнительных странах, либо полное отсутствие переключения, см. в Главе 1.)

Ожидается, что в ближайшие десятилетия христиане понесут самые большие чистые потери от перехода. По прогнозам, во всем мире около 40 миллионов человек перейдут в христианство, а 106 миллионов, по прогнозам, уйдут, причем большинство из них пополнят ряды нерелигиозных людей. (См. таблицу выше). ), приверженцы народных религий (3 млн) и представители других религий (2 млн). Ожидается, что евреи потеряют около 300 000 человек из-за перехода, в то время как буддисты потеряют почти 3 миллиона человек.

Международная миграция — еще один фактор, который повлияет на предполагаемый размер религиозных групп в различных регионах и странах.

Прогнозировать будущие модели миграции сложно, поскольку миграция часто связана с государственной политикой и международными событиями, которые могут быстро меняться. По этой причине многие демографические прогнозы не включают миграцию в свои модели. Но работая с исследователями из Международного института прикладного системного анализа в Лаксенбурге, Австрия, Исследовательский центр Пью разработал инновационный способ использования данных о прошлых моделях миграции для оценки религиозного состава потоков мигрантов в предстоящие десятилетия. (Подробнее о том, как были сделаны прогнозы, см. Главу 1.)

Воздействие миграции можно увидеть в примерах, показанных на графике справа, на котором сравниваются прогнозные сценарии с миграцией и без нее в регионах, где она будет иметь наибольшее влияние. В Европе, например, ожидается, что доля мусульман в населении увеличится с 5,9% в 2010 году до 10,2% в 2050 году, если принять во внимание миграцию наряду с другими демографическими факторами, влияющими на изменение численности населения, такими как коэффициент рождаемости и возраст. Прогнозируется, что без миграции доля мусульман в населении Европы к 2050 году будет почти на два процентных пункта ниже (8,4%). Ожидается, что в ближайшие десятилетия доля индуистов в населении Северной Америки почти удвоится, с 0,7% в 2010 г. до 1,3% в 2050 г., если в модели прогноза будет включена миграция. Без миграции доля индуистов в населении региона осталась бы примерно такой же (0,8%).

Ожидается, что на Ближнем Востоке и в Северной Африке продолжающаяся миграция христиан в шесть стран Совета сотрудничества стран Персидского залива (ССАГПЗ) (Бахрейн, Кувейт, Оман, Катар, Саудовская Аравия и Объединенные Арабские Эмираты) компенсирует исход христиан из других стран региона. ⁷ Если миграция не будет учитываться в прогнозах на 2050 год, оценочная доля христиан в населении региона упадет ниже 3%. Однако с учетом миграции предполагаемая доля христиан, как ожидается, составит чуть более 3% (по сравнению с почти 4% в 2010 году).

После 2050 года

В этом отчете описывается, как изменится глобальный религиозный ландшафт, если текущие демографические тенденции сохранятся. Однако с каждым годом появляется вероятность того, что непредвиденные события — войны, голод, болезни, технологические инновации, политические потрясения и т. д. — изменят размер той или иной религиозной группы. Из-за сложности заглядывания в будущее более чем на несколько десятилетий прогнозы останавливаются на 2050 году.

Читатели, однако, могут задаться вопросом, что случилось бы с траекториями населения, выделенными в этом отчете, если бы они были спроецированы на вторую половину этого отчета. век. Учитывая прогнозируемое быстрое увеличение доли мусульман в мировом населении с 2010 по 2050 год, будут ли мусульмане в конечном итоге превосходить по численности христиан? И если да, то когда?

Ответ зависит от продолжения тенденций, описанных в главе 1. Если основную модель прогноза расширить после 2050 года, доля мусульман в мировом населении сравняется с долей христиан примерно по 32% примерно к 2070 году. После этого количество мусульман превысит количество христиан, но обе религиозные группы будут расти примерно одновременно, как показано на графике выше. К 2100 году примерно на 1% населения мира будет больше мусульман (35%), чем христиан (34%).

Прогнозируемый рост числа мусульман и христиан будет в значительной степени обусловлен продолжающимся ростом населения Африки. Из-за высокой концентрации христиан и мусульман в этом регионе с высокой рождаемостью обе группы будут увеличиваться в процентном отношении к мировому населению. В совокупности две крупнейшие религиозные группы мира будут составлять более двух третей мирового населения в 2100 году (69%), по сравнению с 61% в 2050 году и 55% в 2010 году.

Однако стоит повторить, что многие факторы может изменить эти траектории. Например, если большая часть населения Китая перейдет в христианство (как обсуждается на этой врезке), один только этот переход может укрепить нынешнее положение христианства как самой густонаселенной религии в мире. Или, если бы отторжение стало обычным явлением в странах с большим мусульманским населением, как это происходит сейчас в некоторых странах с большим христианским населением, эта тенденция могла бы замедлить или обратить вспять рост числа мусульман.

Прогнозы на региональном и страновом уровне

Помимо прогнозов на глобальном уровне, в этом отчете прогнозируются религиозные изменения в 198 странах и территориях с населением не менее 100 000 человек по состоянию на 2010 год, что составляет 99,9% населения мира. Оценки численности населения еще в 36 странах и территориях включены в общие региональные и глобальные данные по всему отчету. В отчете также разделен мир на шесть основных регионов и рассмотрено, как, вероятно, изменится религиозный состав каждого региона с 2010 по 2050 год, если предположить, что нынешние модели миграции и другие демографические тенденции сохранятся. ⁸

В основном благодаря высокой рождаемости в странах Африки к югу от Сахары прогнозируется самый быстрый общий рост, который увеличится с 12% населения мира в 2010 г. до примерно 20% в 2050 г. Ближний Восток и Северная Африка Ожидается, что регион будет расти быстрее, чем мир в целом, увеличившись с 5% населения мира в 2010 году до 6% в 2050 году. Продолжающийся рост в обоих регионах будет способствовать глобальному увеличению мусульманского населения. Кроме того, ожидается, что христианское население стран Африки к югу от Сахары удвоится, с 517 миллионов в 2010 году до 1,1 миллиарда в 2050 году. Доля христиан в мире, проживающих в странах Африки к югу от Сахары, вырастет с 24% в 2010 году до 38% в 2050 году.

Между тем ожидается, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе доля населения мира будет снижаться (53% в 2050 году по сравнению с 59% в 2010 году). Это будет отражаться в более медленном росте религий, сильно сконцентрированных в регионе, включая буддизм и китайские народные религии, а также в более медленном росте большого неаффилированного населения Азии. Единственным исключением являются индусы, которые в подавляющем большинстве сконцентрированы в Индии, где население моложе, а уровень рождаемости выше, чем в Китае или Японии. Как упоминалось ранее, индусы, по прогнозам, будут примерно поспевать за глобальным ростом населения. Большое мусульманское население Индии также готово к быстрому росту. Хотя в Индии по-прежнему будет большинство индуистов, к 2050 году прогнозируется, что в ней будет самое большое в мире мусульманское население, которое превзойдет Индонезию.

В остальных географических регионах также будет наблюдаться снижение доли населения мира: согласно прогнозам, доля Европы уменьшится с 11% до 8%, Латинской Америки и Карибского бассейна — с 9% до 8%, а Северной Америки — с 5% до чуть меньше чем 5%.

Европа — единственный регион, где прогнозируется сокращение общей численности населения. Ожидается, что в ближайшие десятилетия христианское население Европы сократится примерно на 100 миллионов человек, с 553 миллионов до 454 миллионов. Хотя христиане останутся крупнейшей религиозной группой в Европе, прогнозируется, что они сократятся с трех четвертей населения до менее чем двух третей. Ожидается, что к 2050 году почти четверть европейцев (23%) не будут иметь религиозной принадлежности, а мусульмане будут составлять около 10% населения региона по сравнению с 5,9%. % в 2010 г. Ожидается, что за тот же период количество индуистов в Европе примерно удвоится, с немногим менее 1,4 млн (0,2% населения Европы) до почти 2,7 млн ​​(0,4%), главным образом в результате иммиграция. Буддисты, по-видимому, движутся к столь же быстрому росту в Европе — прогнозируемый рост с 1,4 миллиона до 2,5 миллиона.

В Северной Америке мусульмане и последователи «других религий» являются самыми быстрорастущими религиозными группами. В Соединенных Штатах, например, доля населения, принадлежащего к другим религиям, по прогнозам, увеличится более чем в два раза, хотя и с очень небольшой базы, увеличившись с 0,6% до 1,5%. ⁹ Прогнозируется, что количество христиан уменьшится с 78% населения США в 2010 году до 66% в 2050 году, в то время как число неаффилированных, как ожидается, вырастет с 16% до 26%. А к середине 21 века в Соединенных Штатах, вероятно, будет больше мусульман (2,1% населения), чем людей, идентифицирующих себя с иудейской верой (1,4%). ¹⁰

В странах Латинской Америки и Карибского бассейна христиане останутся крупнейшей религиозной группой, составив 89% населения в 2050 г., по сравнению с 90% в 2010 году. Согласно прогнозам, нерелигиозное население Латинской Америки будет расти как в абсолютном, так и в процентном выражении, увеличившись с примерно 45 миллионов человек (8%) в 2010 году до 65 миллионов (9%) в 2050 году. ¹¹

Изменение Religious Majorities

Прогнозируется, что в 2050 году в нескольких странах религиозное большинство будет отличаться от того, что было в 2010 году. Ожидается, что число стран с христианским большинством уменьшится со 159 до 151, поскольку, согласно прогнозам, число христиан упадет ниже 50% населения в Австралии, Бенине, Боснии и Герцеговине, Франции, Нидерландах, Новой Зеландии, Республике Македонии и Соединенном Королевстве.

Ожидается, что в 2050 году мусульмане будут составлять более 50% населения в 51 стране, что на две больше, чем в 2010 году, поскольку, по прогнозам, и Республика Македония, и Нигерия получат мусульманское большинство. Но в Нигерии по-прежнему будет очень большое христианское население. Действительно, согласно прогнозам, к 2050 году Нигерия станет третьим по численности христианским населением в мире после США и Бразилии.

Ожидается, что к 2050 году крупнейшая религиозная группа во Франции, Новой Зеландии и Нидерландах будет неаффилированной.

Об этих прогнозах

Хотя многие люди предлагали прогнозы относительно будущего религии, это первые формальные демографические прогнозы, использующие данные о возрасте, рождаемости, смертности, миграции и смене религии для различных религиозных групп по всему миру. Демографы исследовательского центра Pew Research Center в Вашингтоне, округ Колумбия, и Международного института прикладного системного анализа (IIASA) в Лаксенбурге, Австрия, собрали входные данные из более чем 2500 переписей, опросов и регистров населения. будет продолжать.

Прогнозы охватывают восемь основных групп: буддистов, христиан, индуистов, иудеев, мусульман, приверженцев народных религий, приверженцев других религий и неаффилированных (см. Приложение C: Определение религиозных групп). Поскольку переписи и опросы во многих странах не предоставляют информацию о религиозных подгруппах, таких как мусульмане-сунниты и шииты или католики, протестанты и православные христиане, прогнозы даны для каждой религиозной группы в целом. Данные о подгруппах неаффилированных также отсутствуют во многих странах. В результате отдельные проекции невозможны ни для атеистов, ни для агностиков.

Модель прогноза была разработана в сотрудничестве с исследователями Проекта изменения возраста и когорты в IIASA, которые являются мировыми лидерами в методологии прогнозирования населения. В модели используется усовершенствованная версия когортно-компонентного метода, обычно используемого демографами для прогнозирования роста населения. Он начинается с населения базовых возрастных групп или когорт, разделенных по полу и религии. Каждая когорта проецируется на будущее путем сложения вероятных прибылей (иммигрантов и людей, переходящих на новое место жительства) и вычитания вероятных потерь (смертей, эмигрантов и людей, уезжающих из страны) из года в год. Самые молодые когорты в возрасте 0–4 лет создаются путем применения возрастных коэффициентов рождаемости к каждой женской когорте в детородном возрасте (возраст 15–49 лет).), с детьми, наследующими религию матери. Подробнее см. Методологию. ¹²

В процессе сбора исходных данных и разработки модели прогноза Исследовательский центр Пью ранее публиковал отчеты о текущем размере и географическом распределении основных религиозных групп, включая мусульман (2009 г.), христиан (2011 г.) и некоторых других веры (2012). Первоначальный набор прогнозов для одной религиозной группы, мусульман, был опубликован в 2011 году, хотя в нем не предпринимались попытки учитывать смену религии.

Некоторые социологи предположили, что по мере экономического развития стран все больше их жителей будут отказываться от религиозной принадлежности. Хотя это было общим опытом в некоторых частях мира, особенно в Европе, пока не ясно, является ли это универсальной моделью. ¹³ В любом случае прогнозы в этом отчете не основаны на теориях экономического развития, ведущих к секуляризации.

Скорее, прогнозы расширяют недавно наблюдаемые модели смены религии во всех странах, по которым имеется достаточно данных (всего 70 стран). Кроме того, прогнозы отражают ожидания Организации Объединенных Наций, что в странах с высоким уровнем рождаемости эти показатели будут постепенно снижаться в ближайшие десятилетия, наряду с повышением уровня образования женщин. Прогнозы предполагают, что в большинстве стран люди постепенно начинают жить дольше. Эти и другие ключевые исходные данные и допущения подробно объясняются в Главе 1 и Методологии (Приложение А).

Поскольку религиозные изменения никогда ранее не прогнозировались в таком масштабе, уместно сделать несколько предостерегающих слов. Прогнозы численности населения представляют собой оценки, основанные на текущих данных о населении и предположениях о демографических тенденциях, таких как снижение уровня рождаемости и рост продолжительности жизни в определенных странах. Прогнозы — это то, что произойдет, если текущие данные будут точными и текущие тенденции сохранятся. Но многие события — научные открытия, вооруженные конфликты, социальные движения, политические потрясения, стихийные бедствия и изменение экономических условий, и это лишь некоторые из них — могут изменить демографические тенденции непредвиденным образом. Вот почему прогнозы ограничены 40-летними временными рамками, и в последующих главах этого отчета делается попытка дать представление о том, насколько велика была бы разница, если бы ключевые предположения были другими.

Например, Китай с населением 1,3 миллиарда человек (по состоянию на 2010 год) занимает очень важное место в мировых тенденциях. В настоящее время около 5% населения Китая исповедуют христианство, а более 50% не исповедуют религию. Поскольку достоверные данные о переходе в другую религию в Китае отсутствуют, прогнозы не содержат прогноза обращений в самой густонаселенной стране мира. Но если христианство будет распространяться в Китае в ближайшие десятилетия, как предсказывают некоторые эксперты, то к 2050 году мировое число христиан может оказаться выше прогнозируемого, а снижение процента населения мира, не принадлежащего к какой-либо религии, может быть еще более резким. . (Подробнее о возможных последствиях смены религии в Китае см. в главе 1.)

Наконец, читатели должны иметь в виду, что внутри каждой крупной религиозной группы существует целый спектр верований и практик. Прогнозы основаны на количестве людей, которые идентифицируют себя с каждой религиозной группой, независимо от уровня их приверженности. То, что значит быть христианином, мусульманином, индуистом, буддистом, евреем или представителем любой другой веры, может варьироваться от человека к человеку, от страны к стране и от десятилетия к десятилетию.

Благодарности

Эти демографические прогнозы были подготовлены исследовательским центром Pew Research Center в рамках проекта Pew-Templeton Global Religious Futures, который анализирует религиозные изменения и их влияние на общества во всем мире. Финансирование проекта Global Religious Futures осуществляется благотворительными фондами Pew Charitable Trusts и Фондом Джона Темплтона.

Многие сотрудники проекта «Религия и общественная жизнь» Pew Research Center внесли свой вклад в эту работу. Конрад Хакетт был ведущим исследователем и основным автором этого отчета. Алан Куперман был ведущим редактором. Энн Ши и Хуан Карлос Эспарса Очоа внесли большой вклад в сбор, хранение и анализ данных. Билл Вебстер создал графику, а Стейси Розенберг и Бен Вормолд курировали разработку интерактивных презентаций данных и веб-сайта Global Religious Futures. Сандра Стенсел, Грег Смит, Майкл Липка и Александра Сандстром оказали помощь в редактировании. Отчет был проверен Ши, Эспарзой Очоа, Клэр Гецевич и Анджелиной Теодору.

Несколько исследователей в рамках проекта «Изменение возраста и когорты» Международного института прикладного системного анализа совместно работали над прогнозами, предоставив бесценный опыт в области передового («мультигосударственного») моделирования населения и стандартизации входных данных. Марчин Стонавски написал передовое программное обеспечение, используемое для этих прогнозов, и руководил сбором и анализом данных по Европе. Микаэла Потанчкова стандартизировала данные о фертильности. Вегард Скирбекк координировал исследовательский вклад IIASA. Кроме того, Гай Абель из Венского института демографии помог составить данные о миграционных потоках на уровне стран, используемые в прогнозах.

За последние шесть лет несколько бывших сотрудников Pew Research Center также сыграли решающую роль в составлении прогнозов численности населения. Филипп Коннор подготовил входные данные о миграции, написал описания результатов и методов миграции и помог написать главы по каждой религиозной группе и географическому региону. Ноубл Куриакосе участвовал почти во всех этапах проекта и помог составить главу о демографических факторах и методологии. Бывший стажер Джозеф Нейлор помогал разрабатывать карты, а Дэвид Макклендон, еще один бывший стажер, помогал исследовать глобальные закономерности смены религии. Первоначальная концепция этого исследования была разработана Луисом Луго, бывшим директором проекта Pew Research Center «Религия и общественная жизнь», при содействии бывшего старшего научного сотрудника Брайана Дж. Грима и приглашенного старшего научного сотрудника Мехтаба Карима.

Среди других сотрудников Исследовательского центра Пью, которые обеспечивали редакционное или исследовательское руководство, Майкл Димок, Клаудия Дин, Скотт Китер, Джеффри С. Пассел и Д’Вера Кон. Коммуникационную поддержку оказали Кэтрин Ричи и Расс Оутс.

Мы также получили очень полезные советы и отзывы по частям этого отчета от Николаса Эберштадта, стипендиата Генри Вендта в области политической экономии, Американский институт предпринимательства; Роджер Финке, директор Ассоциации архивов религиозных данных и почетный профессор социологии и религиоведения Пенсильванского государственного университета; Карл Хауб, старший демограф Справочного бюро народонаселения; Тодд Джонсон, адъюнкт-профессор глобального христианства и директор Центра изучения глобального христианства Теологической семинарии Гордона Конуэлла; Ариэла Кейсар, доцент-исследователь и заместитель директора Института изучения секуляризма в обществе и культуре Тринити-колледжа; Чеюн Лим, адъюнкт-профессор социологии Университета Висконсин-Мэдисон; Арланд Торнтон, профессор-исследователь Центра демографических исследований Мичиганского университета; Дженни Тринитаполи, доцент кафедры социологии, демографии и религиоведения Пенсильванского государственного университета; Дэвид Воас, профессор демографических исследований и исполняющий обязанности директора Института социально-экономических исследований Университета Эссекса; Роберт Уатноу, профессор социологии Андлингера и директор Центра изучения религии Принстонского университета; и Фэнган Ян, профессор социологии и директор Центра религии и китайского общества Университета Пердью.

Несмотря на то, что сбор данных и методология прогнозирования осуществлялись нашими консультантами и советниками, Исследовательский центр Пью несет исключительную ответственность за интерпретацию данных и представление данных.

Дорожная карта отчета

В оставшейся части этого отчета подробно излагаются прогнозы с разных точек зрения. В первой главе рассматриваются демографические факторы, влияющие на прогнозы, включая разделы, посвященные уровню рождаемости, ожидаемой продолжительности жизни, возрастной структуре, смене религии и миграции. В следующей главе подробно рассматриваются прогнозы по религиозным группам, с отдельными разделами по христианам, мусульманам, религиозно неаффилированным, индуистам, буддистам, приверженцам народных или традиционных религий, представителям «других религий» (объединенных в единую группу) и евреям. В последней главе прогнозы рассматриваются по регионам, включая отдельные разделы по Азии и Тихоокеанскому региону, Европе, Латинской Америке и Карибскому бассейну, Ближнему Востоку и Северной Африке, Северной Америке и странам Африки к югу от Сахары.

Четыре основных типа эссе

Опубликован в 4 сентября 2020 г. по Джек Колфилд. Отредактировано 6 декабря 2021 г.

Эссе — это целенаправленное письменное произведение, предназначенное для информирования или убеждения. Существует множество различных типов эссе, но их часто делят на четыре категории: аргументативные, пояснительные, повествовательные и описательные эссе.

Аргументативные и описательные эссе сосредоточены на передаче информации и четком изложении мыслей, в то время как повествовательные и описательные эссе предназначены для проявления творчества и написания интересным способом. На университетском уровне аргументативные эссе являются наиболее распространенным типом.

Тип эссе	Проверка навыков	Пример подсказки
Аргументативный	Формирование мнения посредством исследования Построение доказательной аргументации	Оказал ли распространение Интернета положительное или отрицательное влияние на образование?
Пояснение	Знание темы Четкое сообщение информации	Объясните, как изобретение печатного станка изменило европейское общество в 15 веке.
Рассказ	Использование творческого языка Презентация захватывающего повествования	Напишите о случае, когда вы узнали что-то новое о себе.
Описательный	Использование творческого языка Описание сенсорных деталей	Опишите объект, который имеет для вас сентиментальную ценность.

В средней школе и колледже вам также часто придется писать эссе по анализу текста, которые проверяют ваши навыки внимательного чтения и интерпретации.

Оглавление

1. Аргументационные эссе
2. Описательные эссе
3. Описательные эссе
4. Описательные эссе
5. Текстуальные эссе
6. Часто задаваемые вопросы о типах эссе

   Аргументативные эссе

   Аргументативное эссе представляет собой расширенный аргумент, основанный на фактах. Для этого требуется сильный тезис — четко определенная позиция по вашей теме. Ваша цель — убедить читателя в правильности вашего тезиса, используя доказательства (например, цитаты) и анализ.

   Аргументативные эссе проверяют вашу способность исследовать и излагать собственную позицию по теме. Это наиболее распространенный тип эссе на уровне колледжа — большинство статей, которые вы пишете, будут включать в себя какую-то аргументацию.

   Эссе делится на введение, основную часть и заключение:

   • Во введении представлена ​​тема и тезис
   • Тело представляет ваши доказательства и аргументы
   • Заключение резюмирует ваш аргумент и подчеркивает его важность

   Нижеприведенный пример представляет собой абзац из основной части аргументированного эссе о влиянии Интернета на образование. Наведите на него курсор, чтобы узнать больше.

   Пример аргументативного эссе, параграф

   » data-kb-color=»blue»> Общим разочарованием для учителей является использование учащимися Википедии в качестве источника в своих письменных работах. Его распространенность среди студентов не преувеличена; опрос показал, что подавляющее большинство опрошенных студентов пользовались Википедией (Head & Eisenberg, 2010). Статья в The Guardian подчеркивает распространенное возражение против ее использования: «полагание на Википедию может отбить у студентов желание заниматься настоящим академическим письмом» (Coomer, 2013). Учителя явно не ошибаются, считая использование Википедии повсеместным среди своих учеников; но утверждение о том, что это препятствует взаимодействию с академическими источниками, требует дальнейшего изучения. Многие учителя считают этот пункт само собой разумеющимся, но сама Википедия явно призывает студентов обращаться к другим источникам. Его статьи часто содержат ссылки на академические публикации и содержат предупреждения в тех случаях, когда цитаты отсутствуют; собственное руководство сайта по проведению исследований четко указывает, что его следует использовать в качестве отправной точки, подчеркивая, что пользователи всегда должны «читать ссылки и проверять, действительно ли они подтверждают то, что говорится в статье» («Википедия: Исследования с Википедией», 2020 г. ) . Действительно, для многих студентов Википедия — это первое знакомство с понятиями цитирования и ссылок. Таким образом, использование Википедии имеет положительную сторону, которая заслуживает более глубокого рассмотрения, чем это часто получает.

   Пояснительные очерки

   В пояснительном эссе дается четкое и целенаправленное объяснение темы. Для этого не требуется оригинальная аргументация, достаточно взвешенного и хорошо организованного взгляда на тему.

   Объяснительные эссе проверяют ваше знакомство с темой и вашу способность организовывать и передавать информацию. Их обычно назначают в средней школе или на экзаменах в колледже.

   Во введении пояснительного эссе излагается ваша тема и дается некоторая общая информация, в основной части представлены детали, а в заключении резюмируется представленная информация.

   Ниже показан типичный основной абзац описательного эссе об изобретении печатного станка. Наведите на него курсор, чтобы узнать больше.

   Пример пояснительного эссе абзац

   Изобретение печатного станка в 1440 году резко изменило эту ситуацию. Иоганн Гутенберг, который работал ювелиром, использовал свои знания о металлах при разработке печатного станка. Он сделал свой шрифт из сплава свинца, олова и сурьмы, прочность которого позволила надежно производить высококачественные книги. Эта новая технология позволила воспроизводить и распространять тексты в гораздо большем масштабе, чем это было возможно ранее. Библия Гутенберга появилась в 1450-х годах, и в последующие десятилетия по всему континенту появилось большое количество типографий. Изобретение Гутенберга быстро преобразовало культурное производство в Европе; среди прочего, это привело бы к протестантской Реформации.

   Повествовательные эссе

   Нарративное эссе — это эссе, в котором рассказывается история. Обычно это история о личном опыте, который у вас был, но это также может быть творческое исследование чего-то, чего вы не испытывали.

   Эссе с повествованием проверяют вашу способность создавать увлекательное и хорошо структурированное повествование. Они гораздо более личные и творческие, чем другие виды академического письма. Написание личного заявления для приложения требует тех же навыков, что и повествовательное эссе.

   Описательное эссе не делится строго на введение, основную часть и заключение, но оно все же должно начинаться с изложения повествования и заканчиваться выражением сути истории — того, что вы узнали из своего опыта или почему это произвело впечатление на тебе.

   Наведите указатель мыши на приведенный ниже пример — короткое повествовательное эссе, отвечающее на запрос «Напишите о случае, когда вы узнали что-то о себе», чтобы исследовать его структуру.

   Пример повествовательного эссе

   С начальной школы я всегда предпочитал естественные науки и математику гуманитарным наукам. Я всегда считал эти предметы более солидными и серьезными, чем такие предметы, как английский язык. Если не было правильного ответа, подумал я, зачем беспокоиться? Но недавно у меня был опыт, который показал мне, что мои академические интересы более гибки, чем я думал: я пошел на свой первый урок философии.

   » data-kb-color=»green»> Перед тем, как войти в класс, я был настроен скептически. Я ждал снаружи с другими студентами и задавался вопросом, что именно будет включать в себя философия — я действительно понятия не имел. Я представлял себе что-то довольно абстрактное: долгие неестественные разговоры, размышляющие о смысле жизни. Но то, что я получил, было совсем другим.

   Молодой человек в джинсах, мистер Джонс — «но вы можете звать меня Робом» — был далеко не седовласым, застегнутым на все пуговицы стариком, которого я наполовину ожидал. The two sentences beginning with “To talk” are similarly constructed, creating a rhetorical effect through repetition. The final sentence summarizes the effect this had on the author.» data-kb-color=»blue»> И вместо того, чтобы втягивать нас в педантичные споры о неясных философских моментах, Роб задействовал нас на нашем уровне. Говоря о свободе воли, мы рассмотрели свой собственный выбор. Говоря об этике, мы рассмотрели дилеммы, с которыми столкнулись сами. К концу урока я обнаружил, что вопросы без правильного ответа могут оказаться самыми интересными.

   Опыт научил меня смотреть на вещи немного более «философски» — и не только потому, что это был урок философии! Я узнал, что если я откажусь от своих предубеждений, я действительно смогу многое узнать о предметах, к которым раньше относился с пренебрежением. Курс научил меня — во многих отношениях — смотреть на вещи непредвзято.

   Описательные эссе

   Описательное эссе дает подробное сенсорное описание чего-либо. Как и повествовательные эссе, они позволяют вам быть более творческими, чем большинство академических текстов, но они более сфокусированы, чем повествовательные эссе. Вы можете описать конкретное место или объект, а не рассказывать целую историю.

   Описательные эссе проверяют вашу способность творчески использовать язык, подбирая яркие слова, чтобы передать запоминающуюся картину того, что вы описываете.

   Описательное эссе может быть довольно свободно структурировано, хотя обычно оно должно начинаться с представления объекта вашего описания и заканчиваться его общей картиной. Важно использовать тщательный выбор слов и образный язык, чтобы создать оригинальное описание вашего объекта.

   Наведите указатель мыши на приведенный ниже пример, ответ на запрос «Опишите место, в котором вы любите проводить время», чтобы узнать больше об описательных эссе.

   Пример описательного эссе

   По воскресеньям после обеда я люблю проводить время в саду за своим домом. Сад узкий, но длинный, зеленый коридор тянется от задней части дома, и я сижу на шезлонге в дальнем конце, чтобы читать и отдыхать. » data-kb-color=»purple»> Я в своем маленьком мирном раю: тень дерева, ощущение травы под ногами, нежная активность рыб в пруду рядом со мной.

   Мой кот ловко пересекает сад и прыгает на забор, чтобы осмотреть его сверху. Со своего насеста он может наблюдать за своим маленьким королевством и следить за соседями. Он делает это до тех пор, пока лай соседской собаки не пугает его со своего поста, и он бежит к кошачьей дверце, чтобы управлять из безопасности кухни.

   » data-kb-color=»indigo»> При этом я остаюсь наедине с рыбой, весь мир которой — пруд у моих ног. Рыбки исследуют пруд каждый день как в первый раз, тыкая и осматривая каждый камень. Иногда я чувствую то же самое, когда сижу здесь, в саду; Я знаю это место лучше, чем кто-либо другой, но всякий раз, когда я возвращаюсь, я все равно чувствую себя обязанным обращать внимание на все его детали и новинки — на новую птицу, севшую на дерево, на рост травы и движение насекомых, которых она укрывает…

   Сидя в саду, я чувствую себя безмятежно. Я чувствую себя как дома. И все же я всегда чувствую, что есть еще что открыть. Границы моего сада могут быть небольшими, но в нем заключен целый мир, и я никогда не устану жить в нем.

   Очерки текстового анализа

   Хотя каждый тип эссе проверяет ваши навыки письма, некоторые эссе также проверяют вашу способность читать внимательно и критически. В текстовом аналитическом эссе вы не просто представляете информацию по теме, но внимательно анализируете текст, чтобы объяснить, как он достигает определенных эффектов.

   Риторический анализ

   Риторический анализ рассматривает убедительный текст (например, речь, эссе, политическую карикатуру) с точки зрения используемых в нем риторических приемов и оценивает их эффективность.

   Цель состоит не в том, чтобы сказать, согласны ли вы с аргументом автора, а в том, чтобы посмотреть, как он его построил.

   Во введении к риторическому анализу представлен текст, некоторая справочная информация и ваше тезисное утверждение; тело включает в себя сам анализ; и заключение завершает ваш анализ текста, подчеркивая его актуальность для более широких проблем.

   Приведенный ниже пример взят из риторического анализа речи Мартина Лютера Кинга «У меня есть мечта». Наведите на него курсор, чтобы узнать больше.

   Пример риторического анализа абзац

   Речь Кинга пропитана пророческим языком. Даже до знаменитой «мечтательной» части речи Кинг неизменно приобретает пророческий тон. Он называет Мемориал Линкольна «священным местом» и говорит о восстании «из темной и пустынной долины сегрегации», чтобы «сделать справедливость реальностью для всех детей Божьих». They also introduce and interpret another quotation to emphasize the point.» data-kb-color=»green»> Принятие этого пророческого голоса представляет собой самую сильную этическую привлекательность текста; связав себя с такими политическими деятелями, как Линкольн и отцы-основатели, дух Кинга приобретает отчетливо религиозный тон, напоминая библейских пророков и проповедников перемен со всей истории. Это придает его словам значительную силу; стоя перед сотнями тысяч зрителей, он заявляет не только о том, каким должно быть будущее, но и о том, каким оно будет: «Вихри восстания будут продолжать сотрясать основы нашей нации, пока не наступит светлый день справедливости». Это предостережение носит почти апокалиптический тон, хотя и завершается позитивным образом «светлого дня справедливости». Таким образом, сила риторики Кинга проистекает не только из пафоса его видения светлого будущего, но и из духа пророческого голоса, который он принимает, выражая это видение.

   Литературный анализ

   Литературно-аналитическое эссе представляет собой внимательное прочтение литературного произведения, т.е. стихотворение или роман — исследовать выбор, сделанный автором, и то, как он помогает передать тему текста. Это не просто отчет о книге или рецензия, а глубокая интерпретация текста.

   Литературный анализ рассматривает такие вещи, как декорации, персонажи, темы и образный язык. Цель состоит в том, чтобы внимательно проанализировать, что и как передает автор.

   Во введении литературного аналитического эссе представлены текст и предыстория, а также тезис; основная часть состоит из внимательного прочтения текста с цитатами и анализом в поддержку вашего аргумента; и заключение подчеркивает то, что ваш подход говорит нам о тексте.

   Наведите указатель мыши на приведенный ниже пример, введение в литературно-аналитическое эссе на тему Франкенштейн , чтобы узнать больше.

   Пример литературного анализа введение

   » data-kb-color=»blue»> Франкенштейн Мэри Шелли часто читается как грубая поучительная история об опасностях научного прогресса, не сдерживаемого этическими соображениями. В этом чтении главный герой Виктор Франкенштейн является устойчивым воплощением бессердечных амбиций современной науки на протяжении всего романа. В этом эссе, однако, утверждается, что Шелли не только не создает стабильного образа персонажа, но и использует изменяющиеся повествовательные перспективы, чтобы изображать Франкенштейна во все более негативном свете по мере развития романа. Хотя изначально он кажется наивным, но сочувствующим идеалистом, после повествования о существе Франкенштейн начинает напоминать — даже в его собственном рассказе — бездумно жестокую фигуру, которую представляет ему существо. Это эссе начинается с изучения положительного изображения Франкенштейна в первом томе, затем переходит к восприятию его существом и, наконец, обсуждает сдвиг повествования в третьем томе в сторону просмотра Франкенштейна таким, каким его видит существо.

   Часто задаваемые вопросы о типах эссе

   Как узнать, какой тип эссе писать?

   В старших классах и на уроках композиции в университете вам часто говорят написать эссе определенного типа, но вам также могут просто давать подсказки.

   Найдите в этих подсказках ключевые слова, которые предполагают определенный подход: слово «объяснить» предполагает, что вы должны написать описательное эссе, а слово «описать» подразумевает описательное эссе. Аргументативное эссе может начинаться со слов «оценивать» или «аргументировать».

   Какой тип эссе наиболее распространен в университете?

   Подавляющее большинство эссе, написанных в университете, представляют собой своего рода аргументационное эссе. Почти все академические письма включают построение аргументов, хотя на уроках композиции могут быть заданы и другие типы эссе.

   Эссе могут содержать аргументы на самые разные темы. Например:

   • В эссе по литературному анализу вы можете привести аргумент в пользу конкретной интерпретации текста
   • В сочинении по истории вы можете представить аргумент в пользу важности определенного события
   • В политическом эссе вы можете аргументировать обоснованность определенной политической теории

   В чем разница между пояснительным эссе и аргументативным эссе?

   org/Answer»>

   Аргументативное эссе, как правило, представляет собой более длинное эссе, включающее независимое исследование и направленное на выдвижение оригинального аргумента по теме. Его тезис представляет собой спорное утверждение, которое должно быть поддержано объективно, на основе фактических данных.

   Описательное эссе также должно быть объективным, но оно не обязательно должно содержать оригинальный аргумент. Скорее, он направлен на то, чтобы объяснить что-то (например, процесс или идею) ясным и кратким образом. Объяснительные эссе часто представляют собой более короткие задания и меньше зависят от исследований.

   Полезна ли эта статья?

   Вы уже проголосовали. Спасибо 🙂 Ваш голос сохранен 🙂 Обработка вашего голоса. ..

   Джек — британец, живущий в Амстердаме, имеет степень магистра сравнительного литературоведения. Он пишет для Scribbr и читает много книг в свободное время.

   Тенденции в управлении твердыми отходами

   Ежегодно в мире образуется 2,01 миллиарда тонн твердых бытовых отходов, причем не менее 33 процентов из них — крайне консервативно — не утилизируются экологически безопасным способом. Во всем мире количество отходов, образующихся на человека в день, составляет в среднем 0,74 кг, но колеблется в широких пределах от 0,11 до 4,54 кг. Хотя на них приходится лишь 16 процентов населения мира, страны с высоким уровнем доходов производят около 34 процентов, или 683 миллиона тонн мировых отходов.

   Ожидается, что к 2050 году объем отходов в мире вырастет до 3,40 миллиарда тонн, что более чем удвоит рост населения за тот же период. В целом существует положительная корреляция между образованием отходов и уровнем дохода. Прогнозируется, что ежедневное образование отходов на душу населения в странах с высоким уровнем дохода к 2050 году увеличится на 19 процентов по сравнению со странами с низким и средним уровнем дохода, где ожидается увеличение примерно на 40 процентов и более. Образование отходов сначала уменьшается при самом низком уровне дохода, а затем увеличивается более быстрыми темпами в связи с дополнительными изменениями дохода при низком уровне дохода, чем при высоком уровне дохода. Ожидается, что к 2050 году общее количество отходов, образующихся в странах с низким уровнем дохода, увеличится более чем в три раза. В регионе Восточной Азии и Тихого океана образуется большая часть мировых отходов, на 23 процента, а в регионе Ближнего Востока и Северной Африки производит меньше всего в абсолютном выражении, на уровне 6 процентов. Тем не менее, самыми быстрорастущими регионами являются Африка к югу от Сахары, Южная Азия, Ближний Восток и Северная Африка, где к 2050 году ожидается, что общий объем образования отходов более чем утроится, удвоится и удвоится соответственно. В этих регионах в настоящее время открыто сбрасывается более половины отходов, и траектории роста отходов будут иметь серьезные последствия для окружающей среды, здоровья и благосостояния, что требует принятия срочных мер.

   Прогнозируемое образование отходов в разбивке по регионам (миллионы тонн в год)

   Сбор отходов является важным шагом в управлении отходами, однако темпы значительно различаются в зависимости от уровня сбор отходов. Страны с низким уровнем дохода собирают около 48 процентов отходов в городах, но эта доля резко падает до 26 процентов за пределами городских районов. В разных регионах страны Африки к югу от Сахары собирают около 44 процентов отходов, в то время как Европа, Центральная Азия и Северная Америка собирают не менее 9 процентов отходов.0 процентов отходов.

   Показатели сбора отходов в зависимости от уровня дохода (в процентах)

   Состав отходов различается в зависимости от уровня дохода, что отражает различные модели потребления. Страны с высоким уровнем дохода производят относительно меньше пищевых и зеленых отходов (32 процента от общего объема отходов) и производят больше сухих отходов, которые можно переработать, включая пластик, бумагу, картон, металл и стекло, на долю которых приходится 51 процент отходов. Страны со средним и низким уровнем дохода производят соответственно 53 и 57 процентов пищевых и зеленых отходов, при этом доля органических отходов увеличивается по мере снижения уровня экономического развития. В странах с низким уровнем доходов материалы, которые могут быть переработаны, составляют лишь 20 процентов потока отходов. В разных регионах потоки отходов не отличаются большим разнообразием, кроме тех, которые связаны с доходом. Во всех регионах в среднем образуется около 50 или более процентов органических отходов, за исключением Европы, Центральной Азии и Северной Америки, где образуется больше сухих отходов.

   Мировой состав отходов (в процентах)

   Распространено заблуждение, что технологии — это решение проблемы неуправляемых и увеличивающихся отходов. Технологии не являются панацеей и обычно являются лишь одним из факторов, который следует учитывать при обращении с твердыми отходами. Страны, отказавшиеся от открытого захоронения и других элементарных методов обращения с отходами, с большей вероятностью добьются успеха, если выберут решения, подходящие для местных условий. Во всем мире большая часть отходов в настоящее время сбрасывается или утилизируется на какой-либо свалке. Около 37 процентов отходов утилизируются на той или иной форме свалок, 8 процентов из которых утилизируются на санитарных свалках с системами сбора свалочного газа. На открытые свалки приходится около 31% отходов19.процент восстанавливается путем переработки и компостирования, а 11 процентов сжигаются для окончательной утилизации. Адекватная утилизация или переработка отходов, например контролируемые свалки или объекты с более строгим режимом эксплуатации, является прерогативой почти исключительно стран с высоким уровнем дохода и уровнем дохода выше среднего. Страны с низким уровнем доходов обычно полагаются на открытый демпинг; 93 процента отходов сбрасываются в странах с низким уровнем дохода и только 2 процента в странах с высоким уровнем дохода. Три региона открыто сбрасывают более половины своих отходов — Ближний Восток и Северная Африка, Африка к югу от Сахары и Южная Азия. В странах с уровнем дохода выше среднего самый высокий процент отходов на свалках — 54 процента. Этот показатель снижается в странах с высоким уровнем дохода до 39процентов, с направлением 36 процентов отходов на переработку и компостирование и 22 процента на сжигание. Сжигание используется в основном в странах с высокой производительностью, высоким доходом и ограниченными земельными ресурсами.

   Переработка и удаление отходов в мире (в процентах)

   Исходя из объема образующихся отходов, их состава и способов обращения с ними, предполагается, что выбросы парниковых газов в эквиваленте двуокиси углерода (CO2) составили 1,6 миллиарда тонн. в результате обработки и удаления твердых отходов в 2016 году, или 5% мировых выбросов. В первую очередь это связано с размещением отходов на открытых свалках и полигонах без систем сбора свалочного газа. Пищевые отходы составляют почти 50% выбросов. Ожидается, что к 2050 году выбросы, связанные с твердыми отходами, увеличатся до 2,38 млрд тонн эквивалента CO2 в год, если в этом секторе не будут приняты меры.

   В большинстве стран операции по обращению с твердыми отходами, как правило, находятся в ведении местных органов власти, и почти в 70 процентах стран созданы учреждения, отвечающие за разработку политики и надзор за регулированием в секторе отходов. Около двух третей стран разработали целевое законодательство и нормативные акты по обращению с твердыми отходами, хотя их правоприменение сильно различается. Прямое участие центрального правительства в предоставлении услуг по обращению с отходами, за исключением регулятивного надзора или фискальных трансфертов, встречается редко, при этом около 70 процентов услуг по обращению с отходами контролируются непосредственно местными государственными органами. По крайней мере, половина услуг, от сбора первичных отходов до обработки и удаления, предоставляется государственными организациями, а примерно одна треть связана с государственно-частным партнерством. Однако успешные партнерские отношения с частным сектором в области финансирования и операций, как правило, увенчаются успехом только при определенных условиях при наличии надлежащих структур стимулирования и механизмов принуждения, и поэтому они не всегда являются идеальным решением.

   Финансирование систем обращения с твердыми отходами представляет собой серьезную проблему, особенно в отношении текущих эксплуатационных расходов, а не капитальных вложений, и эксплуатационные расходы необходимо учитывать заранее. В странах с высоким уровнем доходов эксплуатационные расходы на комплексное управление отходами, включая сбор, транспортировку, обработку и удаление, обычно превышают 100 долларов США за тонну. Страны с низким уровнем доходов тратят меньше на операции с отходами в абсолютном выражении, при этом затраты составляют около 35 долларов США за тонну, а иногда и выше, но эти страны испытывают гораздо большие трудности с возмещением затрат. Управление отходами является трудоемким процессом, а затраты на транспортировку составляют от 20 до 50 долларов США за тонну. Возмещение затрат на услуги по обращению с отходами резко различается в зависимости от уровня дохода. Сборы с пользователей варьируются в среднем от 35 долларов США в год в странах с низким уровнем дохода до 170 долларов США в год в странах с высоким уровнем доходов, при этом полное или почти полное возмещение затрат в основном ограничено странами с высоким уровнем доходов. Модели платы за пользование могут быть фиксированными или переменными в зависимости от типа пользователя, которому выставляется счет. Как правило, местные органы власти покрывают около 50 процентов инвестиционных затрат на системы обращения с отходами, а остальная часть поступает в основном за счет государственных субсидий и частного сектора.

   Земные слои: изучение нашей планеты изнутри и снаружи

   Слои Земли различаются по составу и механическим свойствам. (Изображение предоставлено: Рост-9Д через Getty Images)

   Слои Земли можно классифицировать по химическому составу (из чего они состоят) или механическим свойствам (прочность и эластичность горных пород). Земля состоит из нескольких слоев.

   Слои по химическому составу: ядро, мантия и кора. Согласно механическим свойствам, слои Земли — это литосфера, астеносфера, нижняя мантия (также известная как мезосферная мантия), внешнее ядро ​​и внутреннее ядро, согласно Phys.org .

   Мы будем исследовать каждый из слоев Земли более подробно по мере нашего путешествия от центра Земли к слою, который мы называем домом.

   Связанный: Как сформировалась Земля?

   Внутреннее ядро ​​

   В центре Земли находится твердое железное внутреннее ядро. Горячее плотное ядро ​​имеет радиус около 759 миль (1221 километр) и давление около 3,6 миллиона атмосфер (атм).

   Температура во внутреннем ядре примерно такая же, как на поверхности Солнца (около 9392 градуса по Фаренгейту или 5200 градусов по Цельсию) — температура более чем достаточна для того, чтобы расплавить железо, — но, по данным National Geographic, огромное давление со стороны остальной планеты сохраняет твердость внутреннего ядра .

   Внутренний ядро ​​быстрые факты

   Радиус: 759 миль (1 221 км)

   Температура: Около 9 392 градусов по Фаренгейту (5200 градусов C)

   давление: 4.6 Milliones C)

   Давление: 4.6 Milliones C)

   давление: 4.6 Milliones C)

   70003. Состояние: Твердый

   Состав: В основном железо и некоторое количество никеля 

   Основным источником тепла внутреннего ядра является распад радиоактивных элементов, таких как уран, торий и калий, в земной коре и мантии, остаточное тепло от образования планет и тепло испускаемый затвердеванием внешнего ядра.

   Внутреннее ядро ​​Земли вращается в том же направлении, что и поверхность планеты, но вращается немного быстрее, совершая один дополнительный оборот каждые 1000 лет или около того.

   Внешнее ядро ​​

   Внешнее ядро ​​Земли зажато между внутренним ядром и мантией. Граница между внутренним и внешним ядром известна как Lehman Seismic Discontinuity, согласно Study.com (открывается в новой вкладке).

   Внешнее ядро ​​имеет толщину примерно 1367 миль (2200 км) и состоит из жидкого железа и никеля. Температура во внешнем ядре составляет от 8 132 до 9 932 градусов по Фаренгейту (от 4 500 до 5 500 градусов по Цельсию).

   Краткие факты о внешнем ядре

   Толщина: 1400 миль (2300 км) 

   Температура: Между 8132 и 9932 градусами по Фаренгейту (4500–5500 градусов по Фаренгейту).

   Состояние: Жидкость

   Состав: Железо и никель

   Недра Земли со временем постепенно остывают. По мере охлаждения жидкое внешнее ядро ​​кристаллизуется и становится частью твердого внутреннего ядра. Примечательно, что внутреннее ядро ​​​​«растет» примерно на 0,039 дюйма (один миллиметр) каждый год, что соответствует затвердеванию 8820 тонн (8000 тонн) расплавленного железа каждую секунду, согласно статье, опубликованной в The Conversation . . Затвердевание внешнего ядра высвобождает тепло, которое приводит в действие конвекционные потоки во внешнем ядре, что помогает генерировать магнитное поле Земли.

   Вихревое движение внешнего ядра генерирует магнитное поле Земли в процессе, называемом геодинамо, согласно NASA Earth Sciences . Магнетизм внутри ядра Земли примерно в 50 раз сильнее, чем на поверхности.

   В конце концов, все ядро ​​затвердеет, и магнитное поле Земли перестанет существовать. Это будет плохой новостью для нашей планеты, поскольку магнитное поле защищает нас от вредного космического излучения. У нас все еще есть несколько миллиардов лет защиты.

   Мантия

   Мантия — самый большой и толстый слой Земли, составляющий 84% от общего объема планеты, по данным National Geographic. Мантия может быть дополнительно разделена на верхнюю и нижнюю мантию (также известную как мезосферная мантия), причем верхняя мантия содержит две отдельные области: астеносферу и нижнюю часть литосферы.

   Краткая информация о мантии

   Толщина: Приблизительно 1800 миль (2900 км) 

   9

   Состояние: Твердое тело

   Состав: Магний, кремний и кислород между нижним слоем мантии 7 внешнее ядро ​​и астеносфера. Он составляет 55% Земли по объему и испытывает давление от 237 000 атм до 1,3 млн атм по направлению к внешнему ядру.

   Теплота и давление в нижней мантии намного больше, чем в верхней мантии. По данным National Geographic, огромное давление удерживает этот слой в твердом состоянии , несмотря на высокие температуры, способные размягчить породы. Хотя геологам еще предстоит прийти к единому мнению об окончательном строении нижней мантии.

   По данным Геммологического института Америки , алмазы выкованы в мантии примерно на глубине от 93 до 124 миль (от 150 до 200 км) под поверхностью. Они выносятся на поверхность магмой, поднимаемой из недр в результате тектонических процессов, таких как раскол плит.

   Алмазы образуются глубоко в мантии. На этом изображении необработанный необработанный алмаз (слева) изображен рядом с ограненным и отполированным алмазом. (Изображение предоставлено RHJ через Getty Images)

   Астеносфера

   Астеносфера представляет собой слой верхней мантии толщиной 110 миль (180 км), который находится между нижней мантией и литосферой, согласно данным Геологической службы США (USGS) (открывается в новая вкладка). Термин астеносфера происходит от греческого asthenes, что означает слабый. «Слабый» слой более плотный и более «текучий», чем литосфера выше, а давление и тепло настолько высоки, что горные породы в астеносфере текут чрезвычайно медленно с очень вязкой расплавленной консистенцией, похожей на помадку.

   Краткие сведения об астеносфере

   Температура: 2732 градуса F (1500 градусов C)

   Толщина: 110 миль (180 км)

   научно-образовательный сайт Earth How (открывается в новой вкладке). Горные породы в астеносфере находятся «на грани» плавления, но из-за высокого давления они ведут себя более пластично, по данным Геологического общества .

   Литосфера

   Литосфера — это самый внешний слой Земли, состоящий из земной коры и хрупкой части верхней мантии. Термин «литосфера» происходит от греческих слов «lithos», что означает «камень», и «sphaira», что означает шар или шар.

   Температура литосферы колеблется от 32 градусов по Фаренгейту (0 градусов по Цельсию) в земной коре до 932 градусов по Фаренгейту (500 градусов по Цельсию) в верхней мантии, по данным образовательного веб-сайта Sciencing. com (открывается в новой вкладке).

   Краткие сведения о литосфере

   Глубина: от 5 до 20 миль (от 8 до 32 км)

   Температура: Диапазон от 32 до 932 градусов F (от 0 до 500 градусов C).

   Литосфера разбита на крупные литосферные (также известные как тектонические) плиты. Конвекционные течения в нижней мантии и астеносфере помогают перемещать твердые литосферные плиты согласно Земному Хау. По данным National Geographic, медленное «плавающее» движение литосферы по астеносфере вызывает тектонику плит и последующие процессы, такие как землетрясения, извержения вулканов и образование гор.

   Литосферу можно разделить на океаническую кору и континентальную кору. Граница между хрупкой частью верхней мантии и земной корой (как океанической, так и континентальной) известна как разрыв Мохоровичича (Moho) согласно Geology.com . Глубина Мохо варьируется от примерно 5 миль (8 км) ниже океанической коры до 20 миль (32 км) ниже континентальной коры.

   Иллюстрация тектоники плит и субдукции при столкновении двух плит разной плотности. (Изображение предоставлено: CHRISTOPH BURGSTEDT/SCIENCE PHOTO LIBRARY через Getty Images)

   Океаническая кора и континентальная кора различаются по своему составу, плотности и возрасту согласно Атласу Мира . Океаническая кора в основном состоит из темных базальтовых пород, богатых такими элементами, как кремний и магний, тогда как континентальная кора состоит из светлых гранитных пород, содержащих кислород и кремний. Океаническая кора плотнее континентальной , и когда две литосферные плиты — одна океаническая и одна континентальная — встречаются, океаническая плита всегда погружается под более плавучую континентальную плиту, согласно Sciencing.com.

   Истории по теме:

   Погружение океанической коры под континентальную кору постоянно «перерабатывает» океаническую породу обратно в мантию ниже. Это постоянное разрушение является причиной того, что возраст океанических пород редко превышает 200 миллионов лет, в то время как континентальные породы, которые сталкиваются с гораздо меньшими невзгодами, могут достигать глубокой старости в 4 миллиарда лет, по данным Земной обсерватории Сингапура. (открывается в новой вкладке)

   Откуда мы знаем, что существуют слои Земли?

   Сейсмические волны могут многое рассказать нам о недрах Земли, в том числе о расположении литосферы и астеносферы.

   Во время землетрясения первичные (P) и вторичные (S) волны распространяются через недра Земли, по данным Колумбийского университета . Специальные станции, расположенные по всему миру, обнаруживают эти волны и регистрируют их скорости, а также направление движения волн и их преломление (изогнутость). Сейсмические волны быстрее распространяются через плотный материал, такой как твердые породы, и замедляются в жидкостях.

   По данным Калифорнийского университета в Санта-Барбаре, относительные различия во времени прихода волн на несколько записывающих станций показывают их скорости и, следовательно, плотность материала, через который они прошли. S-волны, например, не могут проходить через жидкости и не проходят через внешнее ядро ​​Земли, что означает, что этот слой является жидким, согласно Калифорнийскому университету в Сан-Диего .

   Дополнительные ресурсы

   Изучите минералогию Земли и ее ядра более подробно с помощью этого информационного ресурса Аризонского университета (откроется в новой вкладке). Погрузитесь глубже в слои Земли с Университетом штата Орегон (откроется в новой вкладке). Отправьтесь в путешествие к центру Земли с этим видео на YouTube от AdMe.ru (откроется в новой вкладке).

   Библиография

   McDonough, William F., and S-S. Солнце. «Состав Земли. (откроется в новой вкладке)» Химическая геология 120.3-4 (1995): 223-253.

   Хелфрих, Джордж Р. и Бернард Дж. Вуд. «Мантия Земли (открывается в новой вкладке)» Nature 412.6846 (2001): 501-507.

   Артемьева Ирина. Литосфера: междисциплинарный подход (откроется в новой вкладке). Издательство Кембриджского университета, 2011.

   Фишер, Карен М. и др. «Граница литосфера-астеносфера. (откроется в новой вкладке)» Ежегодный обзор наук о Земле и планетах 38 (2010): 551-575.

   Присоединяйтесь к нашим космическим форумам, чтобы продолжать обсуждать последние миссии, ночное небо и многое другое! А если у вас есть новость, исправление или комментарий, сообщите нам об этом по адресу: community@space. com.

   Дейзи Добриевич присоединилась к Space.com в феврале 2022 года в качестве справочного автора, ранее работавшего штатным автором в нашем сестринском журнале All About Space. Прежде чем присоединиться к нам, Дейзи прошла редакционную стажировку в журнале BBC Sky at Night Magazine и работала в Национальном космическом центре в Лестере, Великобритания, где ей нравилось знакомить общественность с космической наукой. В 2021 году Дейзи защитила докторскую диссертацию по физиологии растений, а также имеет степень магистра наук об окружающей среде. В настоящее время она живет в Ноттингеме, Великобритания.0007

   Antoine Laurent Lavoisier Химическая революция — ориентир

   • Вы здесь:
   • СКУД
   • Студенты и преподаватели
   • Исследуйте химию
   • Химические достопримечательности
   • Антуан Лоран Лавуазье

   Посвящен 8 июня 1999 г. в Академии наук Института Франции в Париже, Франция.

   Памятный буклет (PDF)

   En español:  La revolución quimica de Antoine-Laurent Lavoisier

   Antoine-Laurent Lavoisier навсегда изменил практику и концепции химии, создав новую серию лабораторных анализов, которые должны были навести порядок в хаотические века греческой философии и средневековой алхимии. Работа Лавуазье по разработке принципов современной химии привела к тому, что будущие поколения будут считать его основателем науки.

   Содержание

   • Представления о химии во времена Лавуазье
   • Возгорание и атака на Флогистон
   • Появление новой химии
   • Жизнь Антуана-Лорана Лавуазье (1743-1794)
   • Дополнительное чтение
   • Обозначение достопримечательности и благодарность
   • Цитировать эту страницу

   Вера в химию во времена Лавуазье

   Когда в 1761 году 17-летний Лавуазье покинул колледж Мазарини в Париже, химию вряд ли можно было назвать истинной наукой. В отличие от физики, которая достигла зрелости благодаря трудам Исаака Ньютона столетием ранее, химия все еще погрязла в наследии греческих философов. Четыре элемента Аристотеля — земля, воздух, огонь и вода — постепенно видоизменялись средневековыми алхимиками, которые добавляли к ним свой собственный тайный язык и символику.

   В эту смесь была добавлена ​​концепция флогистона. Разработанный немецким ученым Георгом Эрнстом Шталем в начале 18 века, флогистон был доминирующей химической концепцией того времени, потому что, казалось, объяснял так много простым способом. Шталь считал, что каждое горючее вещество содержит универсальный компонент огня, который он назвал флогистоном, от греческого слова «горючий». Поскольку горючее вещество, такое как древесный уголь, теряло вес при горении, Шталь пришел к выводу, что это изменение произошло из-за потери его компонента флогистона в воздухе.

   Отсюда следует, что чем меньше остатка вещества остается после сжигания, тем больше в нем флогистона. Переходя от органических веществ к металлам, Шталь знал, что металлическая окалина (известная сегодня как оксид) при нагревании с древесным углем образует первоначальный металл. Он предположил, что флогистон древесного угля соединился с окалиной. Поэтому металлы, которые, как считалось, содержали флогистон, также относили к горючим.

   Сложность этой схемы заключалась в обратной реакции. При сильном нагреве металлов на воздухе образовавшаяся окалина весила больше, чем исходный металл, а не меньше, как можно было бы ожидать, если бы свинец потерял флогистонную составляющую. Это несоответствие заставило некоторых флогистонистов предположить, что флогистон может даже иметь отрицательный вес. Лавуазье познакомил с флогистоном Гийом Франуа Руэль, лекции которого он посещал, когда получал юридическое образование. К 1772 году, бросив юриспруденцию ради научной карьеры, Лавуазье обратил свое любопытство к изучению горения.

   Вернуться к началу

   Важность поставленной цели побудила меня взяться за всю эту работу, которая, как мне казалось, должна была совершить революцию в… химии. Предстоит провести огромный ряд опытов». легко сгорали, Лавуазье показал, что они набирали вес за счет соединения с воздухом. Свинцовая известняк он смог захватить большое количество воздуха, который высвобождался при нагревании извести. Подозрительному Лавуазье эти результаты не объяснялись флогистоном.

   Хотя теперь Лавуазье понял, что в горении на самом деле участвует воздух, точный состав воздуха в то время не был ясно понят. В августе 1774 года выдающийся английский естествоиспытатель Джозеф Пристли встретился с Лавуазье в Париже. Он описал, как недавно нагрел ртутную известь (красный порошок) и собрал газ, в котором сильно горела свеча. Пристли считал, что его «чистый воздух» усиливает дыхание и заставляет свечи гореть дольше, потому что он не содержит флогистона. По этой причине он назвал газ, полученный им при разложении ртутного осадка, «дефлогистированным воздухом».

   В Париже заинтригованный Лавуазье повторил эксперимент Пристли с ртутью и другими металлическими известняками. В конце концов он пришел к выводу, что обычный воздух не был простым веществом. Вместо этого, утверждал он, было два компонента: один, который сочетался с металлом и поддерживал дыхание, а другой — удушающий агент, который не поддерживал ни горение, ни дыхание. К 1777 году Лавуазье был готов предложить новую теорию горения, исключающую флогистон. Горение, по его словам, представляет собой реакцию металла или органического вещества с той частью обычного воздуха, которую он назвал «в высшей степени пригодной для дыхания». Два года спустя он объявил в Королевской академии наук в Париже, что обнаружил, что большинство кислот содержат этот пригодный для дыхания воздух. Лавуазье назвал его оксигеном, от двух греческих слов, обозначающих генератор кислоты.

   Лавуазье начал свою полномасштабную атаку на флогистон в 1783 году, утверждая, что «флогистон Шталя является воображаемым». Называя флогистон «настоящим Протеем, ежеминутно меняющим свою форму», Лавуазье утверждал, что пора «вернуть химию к более строгому образу мышления» и «отличить факт и наблюдение от системы и гипотезы». В качестве отправной точки он предложил свою теорию горения, в которой кислород теперь играл центральную роль.

   Наверх

   Ранние представления о флогистоне

   В середине 18 века самым актуальным вопросом в химии и физике было определение того, что именно происходит, когда что-то горит. Преобладающая теория заключалась в том, что легковоспламеняющиеся материалы содержат вещество под названием «флогистон» (от греческого слова «гореть»), которое выделяется при горении.

   Согласно теории, когда, например, горит свеча, флогистон переносится из нее в окружающий воздух. Когда воздух пропитался флогистоном и больше не мог вместить, пламя погасло. Дыхание тоже было способом удаления флогистона из тела. Типичным тестом на наличие флогистона было помещение мыши в контейнер и измерение продолжительности ее жизни. Когда воздух в контейнере перестанет принимать флогистон, мышь умрет.

   Антуан Лавуазье опроверг существование флогистона и помог заложить основы современной химии, используя открытие Джозефом Пристли кислорода.

   Появление новой химии

   В 1766 году англичанин Генри Кавендиш выделил газ, который он назвал «горючим воздухом», потому что он легко воспламенялся. Пристли заметил, что при воспламенении горючего и обычного воздуха от искры в закрытом сосуде на стеклянных стенках образовывалось небольшое количество «росы». Когда Кавендиш повторил эксперимент, он обнаружил, что роса на самом деле была водой. Кавендиш объяснил результаты с точки зрения флогистона и предположил, что вода присутствовала в каждом из двух воздуха до воспламенения.

   Для Лавуазье горение означало соединение с кислородом; однако, пока он не смог объяснить горение горючего воздуха, некоторые все еще сомневались в его новой химии. В июне 1783 года Лавуазье провел реакцию кислорода с горючим воздухом, получив «воду в очень чистом состоянии». Он правильно заключил, что вода не элемент, а соединение кислорода и легковоспламеняющегося воздуха, или водорода, как его теперь называют. Чтобы поддержать свое утверждение, Лавуазье разложил воду на кислород и горючий воздух. Теперь, когда состав воды был известен, можно было устранить последнее возражение против отказа от флогистона.

   Для Лавуазье пришло время «избавить химию от всякого рода препятствий, задерживающих ее развитие» с помощью реформы, включающей новый язык. Луи Бернар Гитон де Морво, Клод Луи Бертолле, Антуан Франуа Фуркруа и Лавуазье переняли давно забытую идею элемента, первоначально предложенную Робертом Бойлем более века назад. Они сохранили названия из прошлого многих простых веществ или элементов. Но когда элемент соединялся с другим элементом, название соединения теперь отражало что-то о его химическом составе. Например, известковый налет был комбинацией металла и кислорода; таким образом, цинковый осадок превратился в оксид цинка. Лавуазье и его коллеги предсказали, что если новая система будет «основана на надежных принципах… она естественным образом адаптируется к будущим открытиям». Несмотря на испытание временем, базовая система все еще используется сегодня.

   Новая система химии Лавуазье была изложена для всеобщего ознакомления в Traité élémentaire de Chimie («Элементы химии»), изданном в Париже в 1789 году. В качестве учебника Traité включал в себя основы современной химии. В нем разъяснялось влияние тепла на химические реакции, природа газов, реакции кислот и оснований с образованием солей, а также аппаратура, используемая для проведения химических опытов. Впервые был определен Закон сохранения массы, причем Лавуазье утверждал, что «… в каждой операции существует одинаковое количество материи как до, так и после операции». Возможно, самой яркой чертой Traité была «Таблица простых веществ», первый современный список известных тогда элементов.

   Лавуазье не ожидал, что его идеи будут приняты сразу, потому что те, кто верил во флогистон, «с трудом восприняли бы новые идеи». Лавуазье верил в молодое поколение, которое будет более открыто новым концепциям. Два года спустя, в 1791 году, результаты были очевидны. «Все молодые химики, — размышлял он, — принимают эту теорию, и из этого я заключаю, что произошла революция в химии». Его наследие сохраняется более 200 лет спустя.

   Наверх

   Жизнь Антуана-Лорана Лавуазье (1743–1794)

   «Лавуазье был насквозь парижанином и дитя просвещения», — писал биограф Анри Герлак. Сын Жана-Антуана и Эмили Пунктис Лавуазье, он поступил в колледж Мазарини, когда ему было 11 лет. Там он получил хорошее образование в области искусства и классики, а также знакомство с наукой, которое было лучшим в Париже. Отказавшись от степени бакалавра искусств, Лавуазье уступил влиянию своего отца и изучал право, получив степень юриста в 1763 году. Но преобладал его интерес к науке, разожженный геологом Жаном-Этьеном Геттаром, с которым он познакомился в Мазарини. После окончания учебы он начал долгое сотрудничество с Геттаром в геологической съемке Франции.

   Лавуазье рано проявил склонность к количественным измерениям и вскоре начал применять свой интерес к химии к анализу геологических образцов, особенно гипса. Из-за его склонности к тщательному анализу и его потрясающей продуктивности он был избран в Академию наук в возрасте 25 лет. В то же время Лавуазье использовал часть состояния, унаследованного от матери, для покупки доли в Ferme. Générale, частная группа, которая собирала различные налоги для правительства. Это судьбоносное решение позже стоило ему жизни на пике его интеллектуальных способностей.

   Он женился на Мари Анне Пьеретте Полз 16 декабря 1771 года; ему было 28, ей 14. «Брак был счастливым», по словам биографа Лавуазье Дугласа Маккая. «Мадам Лавуазье обладала высоким интеллектом; она очень интересовалась научной работой своего мужа и быстро приготовилась участвовать в его трудах. Позже она помогала ему в лаборатории и рисовала эскизы его опытов. записи в его лабораторных тетрадях. Она выучила английский язык и перевела ряд научных мемуаров на французский язык».

   Лавуазье стал активно участвовать в общественной жизни в 1775 году, когда он был назначен одним из четырех комиссаров Пороховой комиссии, которой было поручено реформирование и улучшение производства пороха. Лавуазье перенес свою резиденцию и лабораторию в арсенал в Париже, где на протяжении почти 20 лет собирал множество именитых посетителей. Он посвящал несколько часов каждый день и один полный день в неделю экспериментам в своей лаборатории. По словам его жены: «Для него это был счастливый день; несколько друзей, разделявших его взгляды, и несколько молодых людей, гордившихся тем, что им была допущена честь участвовать в его экспериментах, собрались утром в лаборатории. они спорили… Там можно было услышать этого человека с его четким умом, его ясным умом, его высоким гением, возвышенностью его философских принципов, освещающих его разговор».

   По иронии судьбы Лавуазье, пылкий и рьяный химический революционер, попал в паутину интриг политической революции. «Трактат» был опубликован в 1789 году, в год взятия Бастилии. Год спустя Лавуазье жаловался, что «состояние общественных дел во Франции… временно задержало прогресс науки и отвлекло ученых от работы, которая им наиболее дорога».

   Лавуазье, однако, не смог избежать гнева Жан-Поля Марата, непреклонного революционера, который начал публично осуждать его в январе 179 г.1. Во время правления террора приказы об аресте были изданы для всех Ferme Générale, включая Лавуазье. Утром 8 мая 1794 г. он предстал перед Революционным трибуналом и был осужден как участник «заговора против народа Франции». В тот же день его отправили на гильотину. На следующий день его друг, французский математик Жозеф-Луи Лагранж, заметил, что «им понадобилось всего мгновение, чтобы отрубить эту голову, и сто лет не могут произвести другую подобную».

   Наверх

   Дополнительная литература

   • Société Française de Chimie (Химическое общество Франции)
   • Антион-Лоран Лавуазье (Фонд химического наследия)
   • En español:  La revolución quimica de Antoine-Laurent Lavoisier

   Вернуться к началу

   Обозначение памятника и благодарности

   Обозначение памятника

   Американское химическое общество и Société Française de Chimie присвоили Королевской академии наук в Париже статус «Антуан-Лоран Лавуазье: химическая революция» как международный исторический химический памятник. 8 июня 1999. Английская версия текста мемориальной доски, представленной в Académie des Sciences de l’Institut de France, гласит:

   В этих зданиях затем «Collège Mazarin» или «des Quatre-Nations», Antoine-Laurent Lavoisier ( 1743-1794) учился с 1754 по 1761 год. Он был избран в Королевскую академию наук в 1768 году, где представил свои важные исследования кислорода в химии. Они начались с «pli cacheté» от 2 ноября 1772 г. и, после того как он экспериментально доказал химический состав воды количественным методом, завершились его отказом от флогистической теории в 1785 г. В 1787 г. он предложил принципы новый М éthode de Nomenclature Chimique в сотрудничестве с химиками Гайтоном де Морво, Бертолле и Фуркруа и с помощью математиков Монжа и Лапласа. Публикация его Traité Elémentaire de Chimie два года спустя убедила французских и зарубежных химиков в его теориях. Его бумаги, хранящиеся в Архиве Академии наук, свидетельствуют о зарождении и созревании его революционных идей, лежащих в основе современной химии.

   Благодарности

   Адаптировано для Интернета из книги «Химическая революция», подготовленной в рамках программы National Historic Chemical Landmarks Американского химического общества в 1999 г.

   Наверх

   Цитировать эту страницу Химические ориентиры, Антуан-Лоран Лавуазье: Химическая революция, http://www.