ისტორიის პოდკასტები

რა არის დროის თვალყურის დევნის ისტორია?

რა არის დროის თვალყურის დევნის ისტორია?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

რატომ გადაწყვიტა ადამიანმა დროის თვალყურის დევნება? როგორ აღმოაჩინა ადამიანმა პირველად დრო? და როდის და როგორ იგრძნეს მათ რაღაც, რასაც დრო ჰქვია? არსებობს ვარაუდები, მაგრამ მინდა ვიცოდე არის თუ არა რაიმე ჩაწერილი მას შემდეგ.

იმის გამო, რომ "დროის" კონცეფცია ძალიან უცნაურია, ახლაც კი ის ჩემთვის ძალიან უცნაური და აბსტრაქტულია და ადამიანის მიერ შექმნილი, არ არსებობდა მანამ, სანამ მას განვსაზღვრავდით. ასე მოვიდა ჩემს გონებაში, როგორ იქცეოდნენ ადამიანები შექმნა ასეთი კონცეფცია.

PS: ჩემი შეკითხვა არ არის ამ კითხვის დუბლიკატი


როდის დაიწყეს მათ "შეგრძნება" პასუხის გაცემა შეუძლებელია (და არ ეხება ისტორიას მკაცრი გაგებით. ეს რა თქმა უნდა მოხდა წინაისტორიულ დროში. თქვენ არ შეგიძლიათ რაიმე დაგეგმოთ დროის გარკვეული შეგრძნების გარეშე. ალბათ ზოგიერთი ცხოველიც "გრძნობს დროს") როგორ გავიგოთ?)

მაგრამ როდესაც ადამიანებმა დაიწყეს თვალყურის დევნება, ალბათ შეიძლება აიხსნას. არა უგვიანეს სოფლის მეურნეობის დაწყებისთანავე. სოფლის მეურნეობის დროს უნდა იცოდე წელიწადის დრო, როდის უნდა დარგო. ამისათვის აუცილებელია ცას შეხედოთ და დააკვირდეთ სხვადასხვა მოვლენას და დაითვალოთ დღეები. ადამიანმა უნდა იცოდეს რამდენი დღე რჩება მომავალ ზაფხულამდე და გაქვთ თუ არა საკმარისი საკვები მომავალ მოსავალამდე. ასე რომ, ერთ -ერთი ყველაზე ფუნდამენტური რამ ადამიანისთვის არის ის, თუ რამდენი დღეა წელიწადში. ასე დიდი ძალისხმევა დაიხარჯა ამის დასადგენად მაღალი სიზუსტით.

ალბათ, ეს უფრო ადრეც დაიწყო: იმ ადამიანებს, რომლებიც ნადირობით და შეკრებით ცხოვრობდნენ, ასევე სჭირდებოდათ წლის სეზონის ცნება. ცხოველების სეზონური მიგრაციის თვალყურის დევნება და ა.შ.

სოფლის მეურნეობის გამოგონებიდან გარკვეული პერიოდის შემდეგ, მწერლობა გამოიგონეს და ადამიანებმა დაიწყეს დროის უფრო გრძელი პერიოდის ჩაწერა, წლების დათვლა და სხვა. სხვათა შორის, ყველა მტკიცებულება აჩვენებს, რომ მწერლობა გამოიგონეს სასოფლო -სამეურნეო პროდუქტების თვალყურის დევნისა და მათი განაწილებისათვის.

ერთ დღეზე მოკლე პერიოდის განმავლობაში, მზის სავარაუდო მდებარეობა ცაში საკმარისი იყო ცივილიზაციათა უმეტესობაში დროის უხეში შეფასებისთვის. უფრო დახვეწილი საზოგადოებების განვითარებასთან ერთად, უფრო ზუსტი გაზომვები იყო საჭირო და წყლის საათები გამოიგონეს.


სახეზე დაფარვის უნებლიე პასუხიც კი, თუკი რაღაც დაფრინავს თქვენზეა დამოკიდებული მიზეზზე და შედეგზე, ანუ ორ მოვლენაზე თანმიმდევრობით. ამ განმარტებით მეჩვენება, რომ დრო "გაირკვა" ადამიანების ჩართვამდე.


დონე 2: შუალედური მომხმარებლები

ისწავლეთ როგორ შეაგროვოთ, თვალყური ადევნოთ, ავტომატიზირდეს და მოახსენოთ მუშაობა.

აქტივობის ჟურნალის საშუალებით შეგიძლიათ სწრაფად ნახოთ ვინ რა გააკეთა ფურცელზე ან ვინ დაათვალიერა ბოლოს დაფა - ანუ შეგიძლიათ მიიღოთ ფურცელზე სხვადასხვა ელემენტების შესწორებებისა და წაშლათა აუდიტორული ბილიკი და უკეთ გაეცნოთ რა თქვენი თანამშრომლები იღებენ მოქმედებას ფურცელზე. თქვენ ასევე შეგიძლიათ ნახოთ ვინ დაათვალიერა და გააკეთა ზოგადი ცვლილებები ანგარიშში ან დაფაზე.

შენიშვნა: ეს ფუნქცია შედის ბიზნესსა და საწარმოთა უფლებამოსილ გეგმებში. გეგმებისა და ფასების შესახებ დამატებითი ინფორმაციისათვის, მათ შორის რომელი მახასიათებლების ჩათვლით, იხილეთ ჩვენი ფასების გვერდი.

ქმედებები, რომლებიც თვალყურს ადევნებს აქტივობის ჟურნალს

გამოიყენეთ აქტივობის ჟურნალი ისეთი ქმედებების თვალყურის დევნებისთვის, როგორიცაა:

  • ვინ ნახა ფურცელი, მოხსენება ან დაფა.
  • ვინ არის გაზიარებული ან გაუზიარებელი ფურცელიდან, მოხსენებიდან ან საინფორმაციო დაფიდან.
  • მხოლოდ ფურცლები: რა სახის ცვლილებები განხორციელდა და ცვლილებების სპეციფიკა - მაგალითად: მე -4 რიგში, სალი სმარტმა შეცვალა სტატუსი "მიმდინარე" - დან "დასრულებული"
  • იმ პირის სახელი, რომელმაც შეცვალა ცვლილება.
  • დრო და თარიღი, როდესაც ცვლილებები განხორციელდა.
  • სამუშაო სივრცის გაზიარება

შენიშვნა: მოხსენების უჯრედებში და სტრიქონებში მონაცემების შესწორებები გამოჩნდება მხოლოდ საწყისი ფურცლების აქტივობის ჟურნალში და არა ანგარიშის აქტივობის ჟურნალში.

რჩევა: აქტივობის ჟურნალი აჩვენებს უჯრედის უახლეს ცვლილებებს, მაგრამ თუ გსურთ ნახოთ კონკრეტული უჯრედის სრული ისტორია, შეგიძლიათ დააწკაპუნოთ უჯრედზე მარჯვენა ღილაკით და ნახოთ მისი უჯრედის ისტორია. (იხილეთ უჯრედების ისტორიის ნახვა დამატებითი ინფორმაციისთვის უჯრედის ისტორიის შესახებ.)

აქტივობის ჟურნალის ჩანაწერების ნახვა

გახსენით აქტივობის ჟურნალი კოლაბორატორების მიერ შესრულებული სხვადასხვა ფურცლის ჩანაწერების სანახავად.

  1. დააწკაპუნეთ ფაილი მენიუს ზოლში.
  2. აირჩიეთ აქტივობის ჟურნალის ნახვა აქტივობის ჟურნალის ხილვის ფანჯრის საჩვენებლად.

View Activity ჟურნალის ფანჯარაში თქვენ გექნებათ ხილვადობა ფურცლის სხვადასხვა ქმედებებისთვის, მაგალითად ვინ წაშალა რიგები და როდის, ან როდის ნახა მომხმარებელმა ფურცელი. როდესაც ფანჯარა თავდაპირველად იხსნება, ის აჩვენებს მოვლენების ბოლო შვიდ დღეს.

თქვენ შეგიძლიათ გაფილტროთ აქტივობის ჟურნალი, რათა უფრო ადვილად აჩვენოთ თქვენთვის სასურველი ისტორია.

შენიშვნა: ზოგიერთი ორგანიზაცია ქმნის ან იყენებს ინდივიდუალურ გადაწყვეტილებებს, რომლებიც იყენებენ Smartsheet Application Programming Interface (API) - ამის მაგალითია Smartsheet Pivot App. თუ API გავლენას ახდენს ფურცელზე არსებულ შინაარსზე, თქვენ ნახავთ API - ინტეგრირებული აპლიკაცია სურათი თარიღის სვეტის გვერდით.

გაფილტრეთ აქტივობის ჟურნალი

თქვენ შეგიძლიათ გამოიყენოთ ფილტრები აქტივობის ჟურნალში, რომ ნახოთ მხოლოდ თქვენთვის სასურველი ჩანაწერები. გამოიყენეთ ფილტრი, რომელიც გიჩვენებთ აქტივობას თარიღების კონკრეტული დიაპაზონისთვის, აჩვენებს კონკრეტული ტიპის მოქმედებას ან კონკრეტულ ადამიანებს, რომლებიც აქტიურნი იყვნენ ფურცელზე.

შენიშვნა: როდესაც დახურავთ აქტივობის ჟურნალს, თქვენი ფილტრები ავტომატურად გაიწმინდება. აქტივობის ჟურნალის ფილტრების შენახვა ან გაზიარება სხვა თანამშრომლებთან შეუძლებელია.

აქტივობების ჟურნალში ფილტრების გამოსაყენებლად:

  1. გახსენით აქტივობის ჟურნალი და აირჩიეთ ფილტრები აქტივობის ჟურნალის ფანჯრის ზედა მარცხენა კუთხეში, რათა გააფართოვოთ ფილტრის პარამეტრები.
  2. აირჩიეთ რომელიმე ქვემოთ ჩამოთვლილი:
    • მოქმედება - საქმიანობის ტიპი. (მაგალითად, მწკრივი წაიშალა.)
    • თანამშრომლები - ვინ ასრულებდა აქტივობას.
    • თარიღის დიაპაზონი - თარიღების ჯგუფი, რომლის აქტივობის ნახვა გსურთ.
  3. აირჩიეთ მიმართვა.

თუ გჭირდებათ ფილტრების გასუფთავება, დააწკაპუნეთ ფილტრების გასუფთავება (შემდეგ მიმართვა ღილაკი).

შენიშვნა: ზოგიერთი ქმედება ვერ მოიძებნება Smartsheet მომხმარებლის სახელზე. მაგალითად, თუ ადამიანი არ არის შესული Smartsheet– ში და ის გადმოწერს დანართს ელ.ფოსტის საშუალებით გაგზავნილი მას მწკრივიდან, Smartsheet თვალყურს ადევნებს და ჩაწერს საქმიანობას, მაგრამ ჟურნალის ჩანაწერში გამოჩნდება მომხმარებლის სახელი [email protected]

აქტივობის ჟურნალის ექსპორტი

თქვენ შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ აქტივობის ჟურნალი ერთეულისთვის, რათა შეინახოთ ფურცლის აქტივობის დამატებითი ჩანაწერი. აქტივობის ჟურნალის თითოეული გადმოტვირთვა შეზღუდულია მაქსიმუმ 90 დღე ფურცლის აქტივობის მონაცემები.

საქმიანობის ჟურნალის ექსპორტისთვის:

  1. გახსენით ნივთი.
  2. დააწკაპუნეთ ფაილი & gt აქტივობის ჟურნალის ნახვა.
  3. აირჩიეთ ა Დაწყების თარიღი და Დასრულების თარიღი იმ თარიღის დიაპაზონი ფილტრი თქვენ უნდა აირჩიოთ ა თარიღის დიაპაზონი აქტივობის ჟურნალის ჩამოტვირთვის წინ.
  4. თქვენ ასევე შეგიძლიათ აირჩიოთ დამატებითი პარამეტრები Action და Collaborator ფილტრებში.
  5. დააწკაპუნეთ ჩამოტვირთვა ღილაკი აქტივობის ჟურნალის ბოლოში.

Smartsheet გამოგიგზავნით ელ.წერილს იმ ელ.ფოსტის მისამართზე, რომელსაც იყენებთ Smartsheet– ით და შეიცავს ბმულს, რომელსაც გამოიყენებთ გადმოწერილ ფაილზე წვდომისათვის.

აქტივობის ჟურნალი გადმოწერილი იქნება თქვენს კომპიუტერში .csv ფორმატში.

აქტივობის ჟურნალის მოქმედებები განმარტებულია

აქტივობის ჟურნალში ჩამოთვლილი ზოგიერთი ქმედება აღწერს საერთო ცვლილებას, მაგრამ არ იძლევა კონტექსტს ამ ცვლილების დეტალებზე. ქვემოთ მოცემულია რამდენიმე მოქმედება, რომელთა ნახვაც შეგიძლიათ და რას ნიშნავს ისინი.

ბარათის ხედი: ბარათის გადაკეთება და ბარათის ხედი: ბარათების გადანაწილება არაპირდაპირი გზით

ბარათის ხედი: ბარათები გადაწყობილია ეს ნიშნავს, რომ თქვენ ხელით გადაათრიეთ და ჩამოაგდეთ ერთი ან მეტი ბარათი ერთი პოზიციიდან მეორეზე-ან სხვა ზოლზე, ან სხვა პოზიციაზე იმავე ზოლში.

ბარათის ხედი: ბარათები გადატანილია არაპირდაპირ ნიშნავს, რომ ბარათები გადატანილია სხვა საშუალებებით. მაგალითად, როდესაც თქვენ ერთ ბარათს ხელით გადაათრიეთ ნებისმიერ პოზიციაზე, იმავე ზოლში ან სხვა ზოლზე, სხვა ბარათები არის არაპირდაპირ შედეგად გადავიდა უფრო მაღალ ან ქვედა პოზიციებზე. ბარათების გადაჯგუფება ასევე შესაძლებელია არაპირდაპირ, როდესაც თქვენ ცვლილებებს შეიტანთ გრიდისა და განტის ხედებში, როგორიცაა დავალების სხვა პირისათვის მინიჭება ან ჩამოსაშლელი სიის ვარიანტის შეცვლა ზედიზედ.

ვის შეუძლია იხილოს საქმიანობის ჟურნალი

აქტივობის ჟურნალზე წვდომა დამოკიდებულია თქვენი გაზიარების ნებართვის დონეზე. დროის ყველაზე ადრეული მომენტი, როდესაც თვალყურს ადევნებთ აქტივობებს, დამოკიდებულია იმაზე, თუ როდის გაგიზიარეთ ბოლოს ფურცელი.

შენიშვნა: დაფებს არ აქვთ რედაქტორის გაზიარების ნებართვის დონე. მხოლოდ ადმინისტრატორებს და მფლობელს შეუძლიათ იხილონ დაფების აქტივობის ჟურნალი.

ნებართვის დონის გაზიარება შეუძლია აქტივობის ჟურნალის ნახვა შეუძლია საქმიანობის ჟურნალის ექსპორტი იხილეთ თვალყური ადევნებული აქტივობები ამ თარიღიდან/დროიდან
მფლობელი* დიახ დიახ ნივთის შექმნა
ადმინისტრატორი (ლიცენზირებული) ** დიახ დიახ ნახვა და ექსპორტი იმ მომენტიდან, როდესაც ბოლო დროს გაზიარდით ერთეულზე
ადმინისტრატორი (არალიცენზირებული) არა არა -
რედაქტორი (ლიცენზირებული) ** დიახ არა იხილეთ (მაგრამ არა ექსპორტი) იმ მომენტიდან, როდესაც ბოლო დროს გაზიარდით ერთეულზე
რედაქტორი (არალიცენზირებული) არა არა -
მაყურებელი (ლიცენზირებული ან არალიცენზირებული არა არა -

*თუ თქვენ გადასცემთ მფლობელობას ფურცელზე, ახალი მფლობელი იხილავს აქტივობის ჟურნალს, ფურცლის შექმნის დროიდან.

** თუ თქვენ განახლდებით ადმინისტრატორის (ლიცენზირებული) ან რედაქტორის (ლიცენზირებული) გაზიარების ნებართვით, თქვენ შეძლებთ იხილოთ აქტივობის ჟურნალის ჩანაწერები იმ მომენტიდან, როდესაც პირველად გაზიარდით ფურცელზე. გაეცანით ჩვენს სტატიას გაზიარების ნებართვის დონეზე, რათა მიიღოთ დეტალები ფურცლის გაზიარების ნებართვების შესახებ.


დროის ზომები

როგორც ზემოთ აღვნიშნე, დრო საკმაოდ რთული ცნებაა მოდელობაში. თუმცა მე გამოვტოვე დროებითი მოდელების ყველაზე უხერხული ასპექტი. ჩვენ ყველამ ვისწავლეთ, თუ არა მხოლოდ სამეცნიერო ფანტასტიკის ცუდი წიგნებიდან, რომ დრო მეოთხე განზომილებაა. უბედურება ის არის, რომ ეს არასწორია.

მე ვპოულობ ამ პრობლემის აღწერის საუკეთესო გზას მაგალითით. წარმოიდგინეთ, ჩვენ გვაქვს სახელფასო სისტემა, რომელმაც იცის, რომ en თანამშრომელს აქვს კურსი $ 100/დღეში 1 იანვრიდან. 25 თებერვალს ჩვენ ვაწარმოებთ სახელფასო ანგარიშს ამ მაჩვენებლით. 15 მარტს ჩვენ ვიგებთ, რომ 15 თებერვლიდან, თანამშრომლის განაკვეთი შეიცვალა $ 211/დღეში. რა უნდა ვუპასუხოთ, როდესაც გვეკითხებიან, როგორი იყო განაკვეთი 25 თებერვლისთვის?

ერთი გაგებით, ჩვენ უნდა ვუპასუხოთ 211 აშშ დოლარს, რადგან ახლა ჩვენ ვიცით, რომ ეს იყო კურსი. მაგრამ ხშირად ჩვენ არ შეგვიძლია უგულებელვყოთ ის, რომ 25 თებერვალს ჩვენ გვეგონა, რომ კურსი იყო 100 აშშ დოლარი, ყოველივე ამის შემდეგ, როდესაც ჩვენ ხელფასებს ვაწარმოებდით. ჩვენ დავბეჭდეთ ჩეკი, გავუგზავნეთ მას და მან განაღდა იგი. ეს ყველაფერი მოხდა მისი ოდენობის მიხედვით. თუ საგადასახადო ორგანოებმა გვთხოვეს მისი განაკვეთი 25 თებერვალს, ეს მნიშვნელოვანი ხდება.

სინამდვილეში ჩვენ შეგვიძლია ვიფიქროთ, რომ ჩვენთვის მართლაც მნიშვნელოვანია დინსდეილის ანაზღაურების ორი ისტორია. ისტორია, რომელიც ჩვენ ვიცით ახლა და ისტორია, რომელიც ჩვენ ვიცოდით 25 თებერვალს. მართლაც, ზოგადად შეგვიძლია ვთქვათ, რომ არა მხოლოდ არსებობს ისტორია Dinsdale- ის ანაზღაურების განაკვეთის შესახებ წარსულში ყოველდღე, არამედ არსებობს ისტორია Dinsdale- ის ანაზღაურების ისტორიის შესახებ განაკვეთები. დრო არ არის მეოთხე განზომილება, ეს არის მეოთხე და მეხუთე განზომილება!

მე ვფიქრობ პირველ განზომილებაზე, როგორც რეალური დრო: დრო, როდესაც რაღაც მოხდა. მეორე განზომილებაა რეკორდული დრო, დრო, როდესაც ჩვენ ვიცოდით ამის შესახებ. როდესაც რაღაც ხდება, ყოველთვის არის ეს ორი დრო, რაც მას თან ახლავს. დინსდეილის ხელფასის მომატებას ჰქონდა ფაქტობრივი თარიღი 15 თებერვალი და რეკორდული თარიღი 15 მარტი. ანალოგიურად, როდესაც ჩვენ ვკითხავთ რა იყო დინსდეილის ანაზღაურება, ჩვენ ნამდვილად გვჭირდება ორი თარიღი: ჩანაწერის თარიღი და ფაქტობრივი თარიღი.

ჩანაწერის თარიღირეალური თარიღიდინსდეილის კურსი
1 იანვარი1 იანვარი$ 100/დღეში
25 თებერვალი25 თებერვალი$ 100/დღეში
14 მარტს25 თებერვალი$ 100/დღეში
15 მარტს1 იანვარი$ 100/დღეში
15 მარტს25 თებერვალი$ 211/დღეში

ჩვენ შეგვიძლია ვიფიქროთ ამ ორ განზომილებაზე. ფაქტობრივი ისტორია რეალურ დროში იხედება. თუ გადავხედავ ჩემს ამჟამინდელ რეალურ ისტორიას, მაშინ ვხედავ, რომ დინსდეილის ანაზღაურება იყო $ 100 15 თებერვლამდე, რა დროსაც გაიზარდა $ 211 -მდე. თუმცა, ეს არის რეკორდული ისტორია დღეს. თუ გადავხედავ 25 თებერვლის რეალურ ისტორიას, მაშინ დინსდეილს 1 იანვრიდან გადაეცა 100 აშშ დოლარი, ხოლო 211 აშშ დოლარი მასში არასოდეს შემოსულა. რეკორდულ დროს ყოველ დღეს (მკაცრად ყველა დროის წერტილს) აქვს რეალური ისტორია. ეს ისტორიები განსხვავებულია, რადგან ჩვენ ვხვდებით, რომ ის, რასაც ადრე ვფიქრობდით, რომ ჭეშმარიტია, აღარ არის ჭეშმარიტი.

სხვა კუთხით შეგვიძლია ვთქვათ, რომ რეალურ ისტორიაში ყოველ დღეს აქვს ჩანაწერი ისტორია. ჩანაწერების ისტორია გვეუბნება, თუ როგორ შეიცვალა ჩვენი დღის ცოდნა დროთა განმავლობაში. ამრიგად, რეალურ დროში 25 თებერვალს აქვს რეკორდული ისტორია, რომელიც ამბობს, რომ 15 მარტამდე დინსდეილის ანაზღაურება იყო 100 აშშ დოლარი, რომლის დროსაც ის 211 დოლარს აღწევს.

მოდით ავიღოთ ეს მაგალითი კიდევ ერთი ნაბიჯი, დავუშვათ, რომ ჩვენ შესაბამის ცვლილებებს შევიტანთ სახელფასო ანგარიშში 26 მარტს. 4 აპრილს გვეუბნებიან, რომ თანამშრომლის წინა ინფორმაცია არასწორი იყო და რომ განაკვეთი 15 თებერვალს რეალურად შეიცვალა 255 აშშ დოლარად. ჩვენ ვპასუხობთ კითხვას "როგორი იყო დასაქმებულის განაკვეთი 25 თებერვალს?".

მე მინახავს ზრდასრული დეველოპერები კბენენ საკუთარ თავს, როდესაც ხვდებიან ამგვარ ნივთებს. მაგრამ მას შემდეგ რაც გააცნობიერებთ, რომ ყველაფერი მოდის ორი განზომილების კონცეფციამდე, მაშინ ყველაფერი გაცილებით მარტივდება. ამის ვიზუალიზაციის ერთ -ერთი გზა წინა ცხრილის გასაგრძელებლად

ჩანაწერის თარიღირეალური თარიღითანამშრომლის განაკვეთი
1 იანვარი1 იანვარი$ 100/დღეში
25 თებერვალი25 თებერვალი$ 100/დღეში
14 მარტს25 თებერვალი$ 100/დღეში
15 მარტს1 იანვარი$ 100/დღეში
15 მარტს25 თებერვალი$ 211/დღეში
26 მარტს25 თებერვალი$ 211/დღეში
4 აპრილი1 იანვარი$ 100/დღეში
4 აპრილი25 თებერვალი$ 255/დღეში

თუ ჩვენ შევხედავთ ჩვენს ამჟამინდელ რეალურ ისტორიას (ეს არის რეალური ისტორია, რომლის ჩანაწერი თარიღდება დღეს), მაშინ ჩვენ ვიტყოდით, რომ დინსდეილის ანაზღაურება 1 იანვრიდან იყო $ 100 და 15 თებერვალს $ 255 -მდე გაიზარდა. ახლანდელი რეალური ისტორიისთვის $ 211 განაკვეთი არ არის ეს საერთოდ არ ხდება, რადგან ის არასოდეს იყო სიმართლე. თუ გადავხედავთ 26 მარტის რეალურ ისტორიას, ჩვენ ვიხილავთ დინსდეილის ანაზღაურებას 100 დოლარად 15 თებერვლამდე, სადაც ის 211 დოლარამდე გაიზარდა. 26 მარტის რეალურ ისტორიაში 255 დოლარის განაკვეთი არასოდეს მომხდარა, რადგან ჩვენ ჯერ არ ვიცოდით ამის შესახებ.

ჩვენ ასევე შეგვიძლია ვიფიქროთ 25 თებერვლის ჩანაწერების ისტორიაზე. ახლა ამ ჩანაწერის ისტორიაში ნათქვამია, რომ კურსი იყო $ 100 (იმ დღეს) 15 მარტამდე, როდესაც ის შეიცვალა $ 211. შემდეგ 4 აპრილს იგი კვლავ შეიცვალა 255 დოლარად.

მას შემდეგ რაც გააცნობიერებთ ორ განზომილებას, მაშინ გაცილებით ადვილი ხდება პრობლემაზე ფიქრი, მაგრამ საშინელი იქნება ვიფიქროთ, რომ თქვენ უნდა განახორციელოთ ამგვარი რამ. საბედნიეროდ, არსებობს რამოდენიმე რამ, რისი გაკეთებაც შეგიძლიათ გაამარტივოთ, როდესაც საქმე განხორციელებას ეხება.

პირველი გამარტივება არის ის, რომ არ არის რთული აუდიტის ჟურნალის გამოყენება ამ ცვლილებების დასაძლევად. ყველაფერი რაც თქვენ გჭირდებათ არის ჩაწეროთ როგორც ჩანაწერის თარიღი, ასევე ფაქტობრივი თარიღი ჟურნალში თითოეულ ჩანაწერში. ეს მარტივი სავარჯიშო საკმარისია იმისათვის, რომ ნებისმიერი ზომა ეფექტური იყოს ორივე განზომილებაში და მე მჯერა, რომ ღირს ამის გაკეთება მაშინაც კი, თუ თქვენ გაწუხებთ მხოლოდ ერთი მათგანი.

მეორე გამარტივება არის ის, რომ თქვენ ხშირად არ გსურთ თქვენი მოდელი გაუმკლავდეს ორივე განზომილებას. აქ მთავარია იცოდეთ რომელი გაქვთ თქვენს მოდელში და რომელს ტოვებთ აუდიტის ჟურნალში.

თუ ჩვენ გვსურს შევინარჩუნოთ ისტორია, სადაც გვინდა ვიცოდეთ როგორ შეიცვალა მოვლენები დროთა განმავლობაში, მაგრამ არ გვაინტერესებს როდის გავიგეთ ცვლილებები, ჩვენ ვიტყოდით რომ ეს იყო ფაქტობრივი-დროებითირა ასე რომ, თუ შევინახავ თანამშრომლის მისამართის ჩანაწერს, მე შემიძლია შევარჩიო ის, როგორც ფაქტობრივი დროებითი საკუთრება. საინფორმაციო სისტემებისთვის, რომლებიც არსებობს ონლაინ კითხვის დასახმარებლად, ეს კარგად მუშაობს, რადგან როდესაც თქვენ შედიხართ მონაცემთა ბაზაში, ჩვეულებრივ გსურთ იცოდეთ ფაქტობრივი ისტორიის შესახებ.

ჩანაწერი-დროებითი ფაქტები ჩნდება მაშინ, როდესაც თქვენ გაქვთ სისტემა, რომელიც აკეთებს რაღაცებს, როგორიცაა საგნების მდგომარეობის საფუძველზე გადასახადების წარმოება. ეს ყველაფერი იწვევს კითხვებს იმის შესახებ, თუ როგორ იქნა გათვლილი კანონპროექტი, რაც მიგვიყვანს იმის ცოდნაზე, თუ რა მდგომარეობა და ობიექტი იყო კანონპროექტის გამოთვლისას. რეკორდული ფაქტები ხშირად შეიძლება შევადაროთ პროგრამული უზრუნველყოფის ვერსიის კონტროლის სისტემას, სადაც შეგიძლიათ დაბრუნდეთ და თქვათ "როგორი იყო ეს ფაილი 1 აპრილს?"

რა თქმა უნდა, არის დრო, როდესაც თქვენ გჭირდებათ ორივე განზომილება ერთდროულად - ამას ჰქვია ორდროული ფაქტები. არსებითად ორდროულ ინფორმაციას ყოველთვის სჭირდება ორივე თარიღი.

ორდროულობა არის სრული გადაწყვეტა, მაგრამ ყოველთვის ღირს მის გარშემო არსებული გზების მოფიქრება. მაგალითი მოდის გადასახადის გაანგარიშებით. თუ გსურთ გაარკვიოთ, რატომ გაჩნდა კანონპროექტი, რა იყო ერთი შესაძლებლობა, გქონდეთ სრულად ორდროული მონაცემთა ბაზა. თუმცა ხშირად ჯობია შეინახოთ გამოთვლების დეტალური კვალი გადასახადის გაანგარიშებისას. ეს აკმაყოფილებს მოთხოვნას ბევრად უფრო მარტივად, ვიდრე ორდროული ობიექტის მოდელი.


სათაურის ძიების ჯაჭვი

აქტი არის იურიდიული დოკუმენტი, რომელიც გამოიყენება მიწის და ქონების საკუთრების გადაცემის მიზნით. თქვენს სახლში ან სხვა ქონებასთან დაკავშირებული ყველა საქმის შესწავლა არის დიდი ნაბიჯი მისი ისტორიის შესახებ. საკუთრების მფლობელების სახელების მითითების გარდა, აქტებს შეუძლიათ მოგაწოდონ ინფორმაცია მშენებლობის თარიღების, ღირებულებისა და გამოყენების ცვლილებების და ნაკვეთების რუქებისაც კი. დაიწყეთ ქონებით ქონების ამჟამინდელი მფლობელებისთვის და იმუშავეთ ერთი აქტიდან მეორეზე, თითოეული აქტი მიუთითებს დეტალებს ვინ ვის გადასცა ქონება. მემკვიდრეობით ქონების მესაკუთრეთა ეს სია ცნობილია როგორც "სათაურების ჯაჭვი". მიუხედავად იმისა, რომ ხშირად დამღლელი პროცესია, სათაურის ძებნა საუკეთესო მეთოდია ქონების საკუთრების ჯაჭვის დასადგენად.

დაიწყეთ საქმეების ძიება იმის გაგებით, თუ სად იყო ჩაწერილი და შენახული იმ დროისა და ადგილისთვის, სადაც თქვენ ხართ დაინტერესებული. ზოგიერთი იურისდიქცია კი იწყებს ამ ინფორმაციის ონლაინ განთავსებას - საშუალებას გაძლევთ მოძებნოთ მიმდინარე ქონების ინფორმაცია მისამართის ან მფლობელის მიხედვით. შემდეგი, ეწვიეთ აქტების რეესტრს (ან ადგილსამყოფელს, სადაც აქტები ჩაწერილია თქვენს ტერიტორიაზე) და გამოიყენეთ გრანტის მიმღების ინდექსი მყიდველთა ინდექსში არსებული მფლობელის მოსაძიებლად. ინდექსი მოგაწვდით წიგნს და გვერდს, სადაც არის ფაქტობრივი სიგელის ასლი. შეერთებული შტატების მთელ რიგ საგარეო საქმეთა ოფისები კი ონლაინ წვდომას აძლევენ მიმდინარე და ზოგჯერ ისტორიული საქმეების ასლებს. გენეალოგიის უფასო ვებსაიტს FamilySearch ასევე აქვს მრავალი ისტორიული სიგელის ჩანაწერი ინტერნეტში ციფრული ფორმატით.


ძველი წელთაღრიცხვის 30 წლისთვის საბერძნეთში, მცირე აზიასა და იტალიაში გამოიყენებოდა 13 სხვადასხვა სახის მზის საათი.

კლეფსიდრები ან წყლის საათები იყო დროის აღრიცხვის პირველი მოწყობილობა, რომელმაც დროის გამოსათვლელად არ გამოიყენა მზე ან ციური სხეულების გავლა. ერთ -ერთი უძველესი იქნა ნაპოვნი ძველი ეგვიპტის მეფის ამენჰოტეპ I- ის საფლავში, დაკრძალული ძვ. 325 წ. ბერძნებმა დაიწყეს კლეპსიდრას გამოყენება (ბერძნულად "წყლის ქურდი") ვიწრო ხვრელში წყლის რეგულარული ჩაწვეთებით და წყლის დაგროვებით რეზერვუარში, სადაც ამოსულა მცურავი მაჩვენებელი და აღნიშნა საათები. ოდნავ განსხვავებული წყლის საათი გამოუშვებდა წყალს რეგულირებული სიჩქარით თასში, სანამ არ ჩაიძირა. ეს საათები გავრცელებული იყო ახლო აღმოსავლეთში და ჯერ კიდევ მე –20 საუკუნის დასაწყისში გამოიყენებოდა აფრიკის ნაწილებში. მათ არ შეეძლოთ დაეყრდნოთ დროის უფრო მჭიდროდ განსაზღვრას, ვიდრე დროის საკმაოდ დიდ ნაწილს.

უფრო დახვეწილი და შთამბეჭდავი მექანიზებული წყლის საათები შეიქმნა ძვ. წ. 100 წ. 500 წელს ბერძენი და რომაელი ჰოროლოგების და ასტრონომების მიერ. დამატებული სირთულე მიზნად ისახავდა ნაკადის უფრო მუდმივობას, წნევის რეგულირებით, რომელიც უზრუნველყოფს დროის გასვლის მოჩვენებით ჩვენებებს. წყლის ზოგიერთმა საათმა დარეკა ზარები და გონგები სხვებმა გააღეს კარები და ფანჯრები ადამიანების პატარა ფიგურების საჩვენებლად, ან გადაინაცვლეს სამყაროს მაჩვენებლები, ციფერბლატები და ასტროლოგიური მოდელები. მეტი რომაული დროის აღრიცხვის შესახებ.

ბერძენი ასტრონომი ანდრონიკოსი ხელმძღვანელობდა ათენში ქარის კოშკის მშენებლობას ძვ. ამ რვაკუთხა სტრუქტურამ აჩვენა მეცნიერებს და ბაზრის მყიდველებს მზის საათი და მექანიკური საათის მაჩვენებლები. მასში წარმოდგენილი იყო 24-საათიანი მექანიზირებული კლეპსიდრა და მაჩვენებლები რვა ქარისათვის, საიდანაც კოშკმა მიიღო სახელი და აჩვენებდა წლის სეზონებს და ასტროლოგიურ თარიღებსა და პერიოდებს.

შორეულ აღმოსავლეთში, მექანიზებული ასტრონომიული/ასტროლოგიური საათის შემუშავება შეიქმნა ჩვენი წელთაღრიცხვის 200 – დან 1300 წლამდე მესამე საუკუნის ჩინურმა კლეპსიდრებმა მართეს სხვადასხვა მექანიზმი, რომლებიც ასტრონომიულ მოვლენებს ასახავდნენ. ერთ-ერთი ყველაზე დახვეწილი საათის კოშკი ააგეს სუ სუნმა და მისმა თანამოაზრეებმა 1088 წელს სუ სუნგის მექანიზმში შედიოდა წყალზე დაფარული გაქცევა, რომელიც გამოიგონეს ახ. წ. 725 წ.

სუ სუნგის საათის კოშკი, 30 ფუტზე მეტი, გააჩნდა ბრინჯაოს მძლავრი არმიის სფეროს დაკვირვებებისათვის, ავტომატურად მბრუნავი ციური გლობუსი და ხუთი წინა პანელი კარებით, რომლებიც საშუალებას აძლევდნენ მანეკენების ხილვას, რომლებიც ზარებს ან გონგებს რეკავდნენ და ეჭირა ტაბლეტები, რომლებიც მიუთითებდნენ საათი ან დღის სხვა განსაკუთრებული დრო.

სუ სუნგის საათის კოშკი, დაახლ. 1088



წყლის საათი


ქარის კოშკი, ათენი, საბერძნეთი

მექანიკური საათი, ალბათ, გამოიგონეს შუა საუკუნეების ევროპაში. შეიქმნა გადაცემათა კოლოფის და ბორბლების ჭკვიანური მოწყობა, რომელიც გადაბრუნდა მათზე დამაგრებული წონით. სიმძიმის ძალის გამო წონა იწევდა ქვემოთ, ბორბლები იძულებული გახდნენ ნელა და რეგულარულად შემობრუნებულიყვნენ. მაჩვენებელი, სწორად მიმაგრებული ბორბლებზე, აღნიშნავდა საათებს.

ეს საათები გახლდათ გავრცელებული ეკლესიებსა და მონასტრებში და მათ შეეძლოთ დაეყრდნო, რომ ეთქვათ როდის დარეკონ ზარები რეგულარული ლოცვებისთვის ან ეკლესიაში დასწრებისთვის. (სიტყვა & quotclock & quot არის ფრანგულიდან cloche, მნიშვნელობა & quotbell. & quot)

საბოლოოდ, მექანიკური საათები შეიქმნა საათის გასარკვევად და თუნდაც მეოთხედი საათის გასაზრდელად. თუმცა, მათ მხოლოდ ერთი საათის ხელი ჰქონდათ და არ იყო ჩაკეტილი. საუკეთესო საათებიც კი იძენენ ან კარგავენ დღეში ნახევარ საათამდე.

ტექნოლოგიური წინსვლა მოვიდა გამოგონებით “ გაზაფხულზე მომუშავე საათის ” დაახლოებით 1500-1510 წლებში, რომელიც მიენიჭა პიტერ ჰენლაინს ნიურნბერგიდან, გერმანია. იმის გამო, რომ ეს საათები ჯდება მოსასხამზე ან თაროზე, ძალიან პოპულარული გახდა მდიდრებს შორის. მათ მართლაც ჰქონდათ გარკვეული დროის შენახვის პრობლემები, რადგან საათი შენელდა, როდესაც მთავარი არხი იშლებოდა. გაზაფხულზე მომუშავე საათის განვითარება იყო ზუსტი დროის აღრიცხვის წინამორბედი.

1582 წელს, იტალიელმა მეცნიერმა გალილეომ, მაშინ მოზარდმა, შეამჩნია საკათედრო ტაძარში ჭაღები. მას ეჩვენებოდა, რომ მოძრაობა წინ და უკან ყოველთვის ერთნაირი იყო, საქანელა დიდი იყო თუ პატარა. მან პულსი შეაფასა და შემდეგ დაიწყო ექსპერიმენტები წონის მოქნევით. მან აღმოაჩინა, რომ & quotpendulum & quot; იყო დროის მცირე შუალედების ზუსტად აღნიშვნის საშუალება.

მას შემდეგ რაც გალილეომ გააკეთა აღმოჩენა, ქანქარის რეგულარული დარტყმა გახდა ყველაზე ზუსტი წყარო, რომელიც გამოიყენება საათის ბორბლებისა და სიჩქარის მოძრაობის რეგულირებისათვის.

ეს არ იყო სრულყოფილი სისტემა, რადგან ქანქარა ტრიალებს წრის რკალზე და როდესაც ეს ასეა, სვინგის დრო ოდნავ განსხვავდება მისი ზომით. იმისათვის, რომ გულსაკიდი შეინარჩუნოს ჭეშმარიტად ზუსტი დრო, ის უნდა გადატრიალდეს მოსახვევში, რომელიც ცნობილია როგორც & quotcycloid. & Quot

1656 წელს ჰოლანდიელმა ასტრონომმა ქრისტიან ჰუიგენსმა პირველად გამოიგონა წარმატებული ქანქარის საათი. მან გამოიყენა მოკლე ქანქარა, რომელიც წამში რამდენჯერმე სცემდა, ნამუშევრებს ხეს ათავსებდა და საათს კედელზე ეკიდა. მას ჰქონდა შეცდომა დღეში ერთ წუთზე ნაკლები. ეს იყო უზარმაზარი გაუმჯობესება ადრინდელ მექანიკურ საათებზე და შემდგომმა გაუმჯობესებებმა შეცდომის ზღვარი შეამცირა დღეში 10 წამზე ნაკლებ დროზე.

1670 წელს, ინგლისელმა საათების მწარმოებელმა უილიამ კლემენტმა გამოიყენა ქანქარა დაახლოებით ერთი ეზო, რომელსაც მთელი წამი დასჭირდა წინ და უკან გადასაადგილებლად, რაც უფრო მეტ სიზუსტეს აძლევდა, ვიდრე ოდესმე. მან ჩასმა ქანქარა და წონა წონაში, რათა შეამციროს ჰაერის ნაკადები, ასე დაიბადა "მამაპაპის საათი". პირველად პირველად აზრი ჰქონდა ციფერბლატზე ერთი წუთიანი ხელის დამატებას, ვინაიდან ახლა შესაძლებელი იყო გაზომვა დრო უახლოეს წამამდე.

1721 წელს ჯორჯ გრეჰემმა გააუმჯობესა ქანქარის საათის სიზუსტე და#146 -ს დღეში ერთ წამში, ტემპერატურის ცვალებადობით გამოწვეული ქანქარის სიგრძეში ცვლილებების კომპენსირებით. მექანიკური საათი განაგრძობდა განვითარებას მანამ, სანამ არ მიაღწია დღის მეასედის სიზუსტეს და ის გახდა მიღებული სტანდარტი უმეტეს ასტრონომიულ ობსერვატორიებში.


კედლის საათი 1870 -იანი წლებიდან


ადრეული მექანიკური საათი



გალილეო



კრისტიან ჰიუგენსი


ჯორჯ გრეჰემი


ადრეული გრეჰემის საათი



მე -17 საუკუნის ჯიბის საათი

კვარცის საათის გაშვება ემყარება კვარცის კრისტალის ელექტრულ თვისებას. როდესაც ელექტრული ველი გამოიყენება კვარცის კრისტალზე, ის ცვლის თავად კრისტალის ფორმას. თუ თქვენ მას შესუსტავთ ან მოხრით, წარმოიქმნება ელექტრული ველი. ელექტრონულ წრეში მოთავსებისას, მექანიკურ სტრესსა და ელექტრულ ველს შორის ურთიერთქმედება იწვევს ბროლის ვიბრაციას, რაც გამოიმუშავებს მუდმივ ელექტრულ სიგნალს, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას დროის გასაზომად.

კვარცის საათები განაგრძობენ დომინირებას ბაზარზე მათი შესრულების სიზუსტისა და საიმედოობის გამო და მათი დაბალი ღირებულებით, როდესაც მასობრივი რაოდენობით იწარმოება.


თანამედროვე კვარცის ციფრული საათი, რომელიც არა მხოლოდ ინახავს ზუსტ დროს,
მაგრამ ასევე შეგიძლიათ შეამოწმოთ თქვენი გულისცემა.

  • შიდა ჩიპი შეიძლება გაფუჭდეს თქვენი ნეილონის პერანგის, ნეილონის ხალიჩების ან კონდიცირებული ოფისის სტატიკით. ამ პრობლემამ ასევე იმოქმედა საწარმოო ობიექტზე, რამაც გამოიწვია დიდი რაოდენობის ჩავარდნა, სანამ საათები ქარხანასაც კი დატოვებდნენ. შედეგად, ეკრანი გაიყინება ერთ ძალიან ნათელ ციფრზე, რაც გამოიწვევს ბატარეების გადატვირთვას (და ზოგჯერ აფეთქებას).
  • კვარცის დროის ბროლის სიზუსტე იყო ტემპერატურისადმი მგრძნობიარე, საათი სხვადასხვა სიჩქარით მუშაობდა ზამთარში და ზაფხულში.
  • ბატარეების სიცოცხლე სულ რაღაც ათი დღე იყო, რაც იმას ნიშნავდა, რომ მომხმარებლები ხშირად იღებდნენ შავ საათს მკვდარი ბატარეებით შიგნით. მიკროსქემისა და კორპუსის დიზაინი მათ ძალიან რთულად შეცვლიდა.
  • მართვის პანელები ხშირად გაუმართავია, შეუძლებელი გახდა ეკრანის ჩართვა ან გამორთვა, რამაც კვლავ გამოიწვია ბატარეების აფეთქება.
  • საათი მოვიდა ნაკრებით, რომლის შექმნა თითქმის შეუძლებელი იყო ჰობისტებისთვის. პრაქტიკული უკაბელო ჟურნალმა მკითხველებს ურჩია გამოიყენონ ორი ხის ტანსაცმლის სამაგრები, ორი სახვევი და იზოლირებული მავთულის ნაჭერი ბატარეების პოზიციის შესამუშავებლად. შემდეგ თქვენ მოგიწევთ კიდევ ოთხი დღის გატარება ტრიმერის შესაცვლელად, რათა დარწმუნდეთ, რომ საათი მუშაობს სწორი სიჩქარით.
  • გარსაცმის ერთ ნაწილად შენახვა შეუძლებელი იყო. ის დამზადებული იყო პლასტმასისგან, რომელიც შეუსაბამო აღმოჩნდა, ამიტომ ნაწილები შეიქმნა ერთმანეთთან შესაკრავად და მდაშვაში, რაც მათ არ გააკეთეს.
  • შავი საათების ძალიან მაღალი პროცენტი დაბრუნდა, რამაც გამოიწვია ლეგენდა, რომ სინკლერს რეალურად უფრო მეტი ჰქონდა დაბრუნებული ვიდრე წარმოებული. ჩამორჩენილობამ საბოლოოდ მიაღწია ისეთ საშინელ პროპორციებს, რომ ის ჯერ კიდევ არ იყო გასუფთავებული ორი წელი მოგვიანებით

ეწოდება NIST F-1, ცეზიუმის ატომური საათი მეცნიერებისა და ტექნოლოგიის ეროვნულ ინსტიტუტში (NIST), ბოლდერში, კოლორადო არის ერის ძირითადი სიხშირის სტანდარტი, რომელიც გამოიყენება კოორდინირებული უნივერსალური დროის განსაზღვრისათვის (ცნობილი როგორც UTC), ოფიციალური მსოფლიო დრო რა იმის გამო, რომ NIST F-1 იზიარებს განსხვავებას, როგორც მსოფლიოში ყველაზე ზუსტ საათს (მსგავსი მოწყობილობით პარიზში), ის UTC- ს უფრო ზუსტს ხდის, ვიდრე ოდესმე. NIST F-1– მა ახლახანს გაიარა შეფასების ტესტები, რომლებმაც აჩვენეს, რომ ის დაახლოებით სამჯერ უფრო ზუსტია, ვიდრე მისი შეცვლილი ატომური საათი, NIST-7, ასევე მდებარეობს ბოლდერის ობიექტში. NIST-7 იყო პირველადი ატომური დროის სტანდარტი შეერთებული შტატებისათვის 1993 წლიდან და იყო დროის საუკეთესო სტანდარტებს შორის მსოფლიოში.

NIST F-1 მოიხსენიება, როგორც შადრევანი საათი, რადგან ის იყენებს ატომების შადრევნის მსგავს მოძრაობას დროის გაუმჯობესებული გამოთვლის მისაღებად. პირველი, ცეზიუმის ატომების გაზი შემოდის საათის ვაკუუმურ პალატაში. ექვსი ინფრაწითელი ლაზერული სხივი მიმართულია პალატის ცენტრში ერთმანეთის მიმართ მარჯვენა კუთხით. ლაზერები ნაზად უბიძგებენ ცეზიუმის ატომებს ბურთში. ამ ბურთის შექმნის პროცესში ლაზერები ანელებენ ატომების მოძრაობას და აგრილებენ მათ აბსოლუტურ ნულამდე.

ორი ვერტიკალური ლაზერი გამოიყენება ბურთის ნაზად დასაწევად (& quotfountain & quot ქმედება), შემდეგ კი ყველა ლაზერი გამორთულია. ეს პატარა ბიძგი საკმარისია იმისათვის, რომ ბურთი დაახლოებით ერთი მეტრი სიმაღლის გავაგდოთ მიკროტალღებით სავსე ღრუში. სიმძიმის გავლენის ქვეშ, ბურთი შემდეგ კვლავ იშლება ქვემოთ ღრუში.


ცეზიუმის საათის შადრევანი მოქმედება

რადგან ატომები ურთიერთქმედებენ მიკროტალღურ სიგნალთან და#151 დამოკიდებულია ამ სიგნალის სიხშირეზე და მათი ატომური მდგომარეობა შეიძლება შეიცვალოს ან არ შეიცვალოს. მთელი მრგვალი მოგზაურობა ატომების ბურთისათვის დაახლოებით ერთ წამს იღებს. დასრულების ადგილას, კიდევ ერთი ლაზერი მიმართულია ცეზიუმის ატომებზე. მხოლოდ ის, ვისი ატომური მდგომარეობა იცვლება მიკროტალღოვანი ღრუს მიერ, იწვევს სინათლის გამოსხივებას (ცნობილია როგორც ფლუორესცენცია). ფლუორესცენციაში გამოსხივებული ფოტონები (სინათლის პაკეტები) იზომება დეტექტორით.

ეს პროცედურა ბევრჯერ მეორდება, სანამ ღრუში მიკროტალღური ენერგია სხვადასხვა სიხშირეზეა მორგებული. საბოლოოდ, მიიღწევა მიკროტალღური სიხშირე, რომელიც ცვლის ცეზიუმის ატომების უმეტესობის მდგომარეობას და მაქსიმალურად ზრდის მათ ფლუორესცენციას. ეს სიხშირე არის ცეზუმის ატომის ბუნებრივი რეზონანსული სიხშირე და მახასიათებელი, რომელიც განსაზღვრავს მეორეს და, თავის მხრივ, შესაძლებელს ხდის დროის უკიდურესად ზუსტ გაზომვას.

ყველა მეცნიერის მიერ გამოყენებული დროის გაზომვისას აღიარებულია "ბუნებრივი სიხშირე", რომელიც განსაზღვრავს ერთი წამის პერიოდს, როგორც ზუსტად 9,192,631,770 რხევებს ან ცეზიუმის ატომის რეზონანსული სიხშირის 9,192,631,770 ციკლს. NIST– ის ცეზიუმის საათი იმდენად ზუსტია, რომ 20 მილიონ წელიწადში ის არც მეორეს მოიპოვებს და არც დაკარგავს!


ცეზიუმის ატომური საათი NIST– ში

ეს ახალი სტანდარტი უფრო ზუსტია, ვიდრე სხვა ნებისმიერი საათი შეერთებულ შტატებში და ირწმუნება, რომ ქვეყნის ინდუსტრია, მეცნიერება და ბიზნესი აგრძელებს წვდომას თანამედროვე ტექნოლოგიებზე დაფუძნებული ოპერაციებისთვის საჭირო დროის უკიდურესად ზუსტ აღრიცხვაზე.

ცე ისიუმი (sz-m). n r & gt სიმბოლო Cs
რბილი, მოვერცხლისფრო-თეთრი მოქნილი ლითონი, თხევადი ოთახის ტემპერატურაზე, ელემენტების ყველაზე ელექტროპოზიტიური და ტუტე, გამოიყენება ფოტოელექტრულ უჯრედებში და ზოგიერთი ორგანული ნაერთების ჰიდროგენიზაციის კატალიზაციას. ატომური ნომერი 55 ატომური წონა 132.905 დნობის წერტილი 28.5 C დუღილის წერტილი 690 C სპეციფიკური სიმძიმე 1.87 ვალენტობა 1.


დიდი მონაცემების ძალიან მოკლე ისტორია

ისტორია იმის შესახებ, თუ როგორ გახდა მონაცემები დიდი, იწყება მრავალი წლით ადრე დიდი მონაცემების გარშემო ახმაურებამდე. უკვე სამოცდაათი წლის წინ ჩვენ ვხვდებით პირველ მცდელობებს რაოდენობის განსაზღვრის ზრდაში მონაცემთა მოცულობა ან ის რაც ფართოდ იყო ცნობილი როგორც "ინფორმაციის აფეთქება" (ტერმინი პირველად 1941 წელს, შესაბამისად ოქსფორდის ინგლისური ლექსიკონი). ქვემოთ მოცემულია ძირითადი ეტაპები მონაცემთა მოცულობის ზომის ისტორიაში პლუს სხვა "პირველი" "დიდი მონაცემების" იდეის ევოლუციაში და დაკვირვებები მონაცემებთან ან ინფორმაციის აფეთქებასთან დაკავშირებით.

ბოლო განახლება: 2013 წლის 21 დეკემბერი

1944 ფრემონტ რიდერი, ვესლეიანის უნივერსიტეტის ბიბლიოთეკარი, აქვეყნებს მეცნიერი და კვლევითი ბიბლიოთეკის მომავალი . მისი შეფასებით, ამერიკული უნივერსიტეტის ბიბლიოთეკები ყოველ თექვსმეტ წელიწადში ორჯერ იზრდებოდა. ამ ზრდის ტემპის გათვალისწინებით, მხედარი ვარაუდობს, რომ იელის ბიბლიოთეკას 2040 წელს ექნება „დაახლოებით 200,000,000 ტომი, რომელიც დაიკავებს 6,000 კილომეტრზე მეტ თაროებს ... [მოითხოვს] ექვს ათასზე მეტი ადამიანის კატალოგის პერსონალს“.

1961 დერეკ პრაისი აქვეყნებს Science from Babylon, რომელშიც ის ადგენს მეცნიერული ცოდნის ზრდას სამეცნიერო ჟურნალებისა და ნაშრომების რაოდენობის ზრდის გათვალისწინებით. ის ასკვნის, რომ ახალი ჟურნალების რაოდენობა გაიზარდა ექსპონენციალურად და არა ხაზობრივად, გაორმაგდა ყოველ თხუთმეტ წელიწადში ერთხელ და გაიზარდა ათი ფაქტორით ყოველ ნახევარ საუკუნეში. ფასი ამას უწოდებს "ექსპონენციალური ზრდის კანონს" და განმარტავს, რომ "ყოველი [მეცნიერული] წინსვლა წარმოშობს ახალ მიღწევებს გონივრულად მუდმივი შობადობით, ასე რომ დაბადებულთა რიცხვი მკაცრად პროპორციულია აღმოჩენების პოპულაციის ზომასთან. ნებისმიერ დროს. ”

1967 წლის ნოემბერი B. A. Marron და P. A. D. de Maine აქვეყნებენ "მონაცემების ავტომატურ შეკუმშვას" ACM– ის კომუნიკაციები"ბოლო წლებში აღწერილი" ინფორმაციის აფეთქება "აუცილებელს ხდის, რომ ყველა ინფორმაციის შენახვის მოთხოვნები მინიმუმამდე იყოს დაყვანილი." The paper describes “a fully automatic and rapid three-part compressor which can be used with ‘any’ body of information to greatly reduce slow external storage requirements and to increase the rate of information transmission through a computer.”

1971 Arthur Miller writes in The Assault on Privacy that “Too many information handlers seem to measure a man by the number of bits of storage capacity his dossier will occupy.”

1975 The Ministry of Posts and Telecommunications in Japan starts conducting the Information Flow Census, tracking the volume of information circulating in Japan (the idea was first suggested in a 1969 paper). The census introduces “amount of words” as the unifying unit of measurement across all media. The 1975 census already finds that information supply is increasing much faster than information consumption and in 1978 it reports that “the demand for information provided by mass media, which are one-way communication, has become stagnant, and the demand for information provided by personal telecommunications media, which are characterized by two-way communications, has drastically increased…. Our society is moving toward a new stage… in which more priority is placed on segmented, more detailed information to meet individual needs, instead of conventional mass-reproduced conformed information.” [Translated in Alistair D. Duff 2000 see also Martin Hilbert 2012 (PDF)]

April 1980 I.A. Tjomsland gives a talk titled “Where Do We Go From Here?” at the Fourth IEEE Symposium on Mass Storage Systems, in which he says “Those associated with storage devices long ago realized that Parkinson’s First Law may be paraphrased to describe our industry—‘Data expands to fill the space available’…. I believe that large amounts of data are being retained because users have no way of identifying obsolete data the penalties for storing obsolete data are less apparent than are the penalties for discarding potentially useful data.”

1981 The Hungarian Central Statistics Office starts a research project to account for the country’s information industries, including measuring information volume in bits. The research continues to this day. In 1993, Istvan Dienes, chief scientist of the Hungarian Central Statistics Office, compiles a manual for a standard system of national information accounts. [See Istvan Dienes 1994 (PDF), and Martin Hilbert 2012 (PDF)]

August 1983 Ithiel de Sola Pool publishes “Tracking the Flow of Information” in მეცნიერებარა Looking at growth trends in 17 major communications media from 1960 to 1977, he concludes that “words made available to Americans (over the age of 10) through these media grew at a rate of 8.9 percent per year… words actually attended to from those media grew at just 2.9 percent per year…. In the period of observation, much of the growth in the flow of information was due to the growth in broadcasting… But toward the end of that period [1977] the situation was changing: point-to-point media were growing faster than broadcasting.” Pool, Inose, Takasaki and Hurwitz follow in 1984 with Communications Flows: A Census in the United States and Japan, a book comparing the volumes of information produced in the United States and Japan.

July 1986 Hal B. Becker publishes “Can users really absorb data at today’s rates? Tomorrow’s?” ში Data Communicationsრა Becker estimates that “the recoding density achieved by Gutenberg was approximately 500 symbols (characters) per cubic inch—500 times the density of [4,000 B.C. Sumerian] clay tablets. By the year 2000, semiconductor random access memory should be storing 1.25X10^11 bytes per cubic inch.”

September 1990 Peter J. Denning publishes "Saving All the Bits" (PDF) in American Scientistრა Says Denning: "The imperative [for scientists] to save all the bits forces us into an impossible situation: The rate and volume of information flow overwhelm our networks, storage devices and retrieval systems, as well as the human capacity for comprehension. What machines can we build that will monitor the data stream of an instrument, or sift through a database of recordings, and propose for us a statistical summary of what's there. it is possible to build machines that can recognize or predict patterns in data without understanding the meaning of the patterns. Such machines may eventually be fast enough to deal with large data streams in real time. With these machines, we can significantly reduce the number of bits that must be saved, and we can reduce the hazard of losing latent discoveries from burial in an immense database. The same machines can also pore through existing databases looking for patterns and forming class descriptions for the bits that we've already saved."

1996 Digital storage becomes more cost-effective for storing data than paper according to R.J.T. Morris and B.J. Truskowski, in “The Evolution of Storage Systems,” IBM Systems Journal, July 1, 2003.

October 1997 Michael Cox and David Ellsworth publish “Application-controlled demand paging for out-of-core visualization” in the Proceedings of the IEEE 8th conference on Visualization. They start the article with “Visualization provides an interesting challenge for computer systems: data sets are generally quite large, taxing the capacities of main memory, local disk, and even remote disk. We call this the problem of big dataრა When data sets do not fit in main memory (in core), or when they do not fit even on local disk, the most common solution is to acquire more resources.” It is the first article in the ACM digital library to use the term “big data.”

1997 Michael Lesk publishes “How much information is there in the world?” Lesk concludes that “There may be a few thousand petabytes of information all told and the production of tape and disk will reach that level by the year 2000. So in only a few years, (a) we will be able [to] save everything–no information will have to be thrown out, and (b) the typical piece of information will never be looked at by a human being.”

April 1998 John R. Mashey, Chief Scientist at SGI, presents at a USENIX meeting a paper titled “Big Data… and the Next Wave of Infrastress.”

October 1998 K.G. Coffman and Andrew Odlyzko publish “The Size and Growth Rate of the Internet.” They conclude that “the growth rate of traffic on the public Internet, while lower than is often cited, is still about 100% per year, much higher than for traffic on other networks. Hence, if present growth trends continue, data traffic in the U. S. will overtake voice traffic around the year 2002 and will be dominated by the Internet.” Odlyzko later established the Minnesota Internet Traffic Studies (MINTS), tracking the growth in Internet traffic from 2002 to 2009.

August 1999 Steve Bryson, David Kenwright, Michael Cox, David Ellsworth, and Robert Haimes publish “Visually exploring gigabyte data sets in real time” in the Communications of the ACMრა It is the first CACM article to use the term “Big Data” (the title of one of the article’s sections is “Big Data for Scientific Visualization”). The article opens with the following statement: “Very powerful computers are a blessing to many fields of inquiry. They are also a curse fast computations spew out massive amounts of data. Where megabyte data sets were once considered large, we now find data sets from individual simulations in the 300GB range. But understanding the data resulting from high-end computations is a significant endeavor. As more than one scientist has put it, it is just plain difficult to look at all the numbers. And as Richard W. Hamming, mathematician and pioneer computer scientist, pointed out, the purpose of computing is insight, not numbers.”

October 1999 Bryson, Kenwright and Haimes join David Banks, Robert van Liere, and Sam Uselton on a panel titled “Automation or interaction: what’s best for big data?” at the IEEE 1999 conference on Visualization.

October 2000 Peter Lyman and Hal R. Varian at UC Berkeley publish “How Much Information?” It is the first comprehensive study to quantify, in computer storage terms, the total amount of new and original information (not counting copies) created in the world annually and stored in four physical media: paper, film, optical (CDs and DVDs), and magnetic. The study finds that in 1999, the world produced about 1.5 exabytes of unique information, or about 250 megabytes for every man, woman, and child on earth. It also finds that “a vast amount of unique information is created and stored by individuals” (what it calls the “democratization of data”) and that “not only is digital information production the largest in total, it is also the most rapidly growing.” Calling this finding “dominance of digital,” Lyman and Varian state that “even today, most textual information is ‘born digital,’ and within a few years this will be true for images as well.” A similar study conducted in 2003 by the same researchers found that the world produced about 5 exabytes of new information in 2002 and that 92% of the new information was stored on magnetic media, mostly in hard disks.

November 2000 Francis X. Diebold presents to the Eighth World Congress of the Econometric Society a paper titled “’Big Data’ Dynamic Factor Models for Macroeconomic Measurement and Forecasting (PDF),” in which he states “Recently, much good science, whether physical, biological, or social, has been forced to confront—and has often benefited from—the “Big Data” phenomenon. Big Data refers to the explosion in the quantity (and sometimes, quality) of available and potentially relevant data, largely the result of recent and unprecedented advancements in data recording and storage technology.”

February 2001 Doug Laney, an analyst with the Meta Group, publishes a research note titled “3D Data Management: Controlling Data Volume, Velocity, and Variety.” A decade later, the “3Vs” have become the generally-accepted three defining dimensions of big data, although the term itself does not appear in Laney’s note.

2005 წლის სექტემბერი Tim O’Reilly publishes “What is Web 2.0” in which he asserts that “data is the next Intel inside.” O’Reilly: “As Hal Varian remarked in a personal conversation last year, ‘SQL is the new HTML.’ Database management is a core competency of Web 2.0 companies, so much so that we have sometimes referred to these applications as ‘infoware’ rather than merely software.”

March 2007 John F. Gantz, David Reinsel and other researchers at IDC release a white paper titled “The Expanding Digital Universe: A Forecast of Worldwide Information Growth through 2010 (PDF).” It is the first study to estimate and forecast the amount of digital data created and replicated each year. IDC estimates that in 2006, the world created 161 exabytes of data and forecasts that between 2006 and 2010, the information added annually to the digital universe will increase more than six fold to 988 exabytes, or doubling every 18 months. According to the 2010 (PDF) and 2012 (PDF) releases of the same study, the amount of digital data created annually surpassed this forecast, reaching 1227 exabytes in 2010, and growing to 2837 exabytes in 2012.

January 2008 Bret Swanson and George Gilder publish “Estimating the Exaflood (PDF),” in which they project that U.S. IP traffic could reach one zettabyte by 2015 and that the U.S. Internet of 2015 will be at least 50 times larger than it was in 2006.

June 2008 Cisco releases the “Cisco Visual Networking Index – Forecast and Methodology, 2007–2012 (PDF)” part of an “ongoing initiative to track and forecast the impact of visual networking applications.” It predicts that “IP traffic will nearly double every two years through 2012” and that it will reach half a zettabyte in 2012. The forecast held well, as Cisco’s latest report (May 30, 2012) estimates IP traffic in 2012 at just over half a zettabyte and notes it “has increased eightfold over the past 5 years.”

2008 წლის სექტემბერი A special issue of Nature on Big Data "examines what big data sets mean for contemporary science."

December 2008 Randal E. Bryant, Randy H. Katz, and Edward D. Lazowska publish “Big-Data Computing: Creating Revolutionary Breakthroughs in Commerce, Science and Society (PDF).” They write: “Just as search engines have transformed how we access information, other forms of big-data computing can and will transform the activities of companies, scientific researchers, medical practitioners, and our nation’s defense and intelligence operations…. Big-data computing is perhaps the biggest innovation in computing in the last decade. We have only begun to see its potential to collect, organize, and process data in all walks of life. A modest investment by the federal government could greatly accelerate its development and deployment.”

December 2009 Roger E. Bohn and James E. Short publish “How Much Information? 2009 Report on American Consumers.” The study finds that in 2008, “Americans consumed information for about 1.3 trillion hours, an average of almost 12 hours per day. Consumption totaled 3.6 Zettabytes and 10,845 trillion words, corresponding to 100,500 words and 34 gigabytes for an average person on an average day.” Bohn, Short, and Chattanya Baru follow this up in January 2011 with “How Much Information? 2010 Report on Enterprise Server Information,” in which they estimate that in 2008, “the world’s servers processed 9.57 Zettabytes of information, almost 10 to the 22nd power, or ten million million gigabytes. This was 12 gigabytes of information daily for the average worker, or about 3 terabytes of information per worker per year. The world’s companies on average processed 63 terabytes of information annually.”

2010 წლის თებერვალი Kenneth Cukier publishes in Ეკონომისტი a Special Report titled, “Data, data everywhere.” Writes Cukier: “…the world contains an unimaginably vast amount of digital information which is getting ever vaster more rapidly… The effect is being felt everywhere, from business to science, from governments to the arts. Scientists and computer engineers have coined a new term for the phenomenon: ‘big data.’”

2011 წლის თებერვალი Martin Hilbert and Priscila Lopez publish “The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information” in მეცნიერებარა They estimate that the world’s information storage capacity grew at a compound annual growth rate of 25% per year between 1986 and 2007. They also estimate that in 1986, 99.2% of all storage capacity was analog, but in 2007, 94% of storage capacity was digital, a complete reversal of roles (in 2002, digital information storage surpassed non-digital for the first time).

May 2011 James Manyika, Michael Chui, Brad Brown, Jacques Bughin, Richard Dobbs, Charles Roxburgh, and Angela Hung Byers of the McKinsey Global Institute publish “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity.” They estimate that “by 2009, nearly all sectors in the US economy had at least an average of 200 terabytes of stored data (twice the size of US retailer Wal-Mart’s data warehouse in 1999) per company with more than 1,000 employees” and that the securities and investment services sector leads in terms of stored data per firm. In total, the study estimates that 7.4 exabytes of new data were stored by enterprises and 6.8 exabytes by consumers in 2010.

April 2012 ის International Journal of Communications publishes a Special Section titled “Info Capacity” on the methodologies and findings of various studies measuring the volume of information. In “Tracking the flow of information into the home (PDF),” Neuman, Park, and Panek (following the methodology used by Japan’s MPT and Pool above) estimate that the total media supply to U.S. homes has risen from around 50,000 minutes per day in 1960 to close to 900,000 in 2005. And looking at the ratio of supply to demand in 2005, they estimate that people in the U.S. are “approaching a thousand minutes of mediated content available for every minute available for consumption.” In “International Production and Dissemination of Information (PDF),” Bounie and Gille (following Lyman and Varian above) estimate that the world produced 14.7 exabytes of new information in 2008, nearly triple the volume of information in 2003.

May 2012 danah boyd and Kate Crawford publish “Critical Questions for Big Data” in Information, Communications, and Societyრა They define big data as “a cultural, technological, and scholarly phenomenon that rests on the interplay of: (1) Technology: maximizing computation power and algorithmic accuracy to gather, analyze, link, and compare large data sets. (2) Analysis: drawing on large data sets to identify patterns in order to make economic, social, technical, and legal claims. (3) Mythology: the widespread belief that large data sets offer a higher form of intelligence and knowledge that can generate insights that were previously impossible, with the aura of truth, objectivity, and accuracy.”

An earlier version of this timeline was published on WhatsTheBigData.com

გამომყევით Twitter @GilPress– ზე, Facebook– ზე ან Google+ - ზე


Step 1 – Sign Up For An Account

Sign up a KidsGuard Pro account first, after that, you’ll be led to select a plan to activate the monitoring features. There are 3 pricing plans available to choose, and the 1-year plan could be the most cost-effective for only $8.32 per month. But if you’re not sure whether it’s the perfect tool for you, 1-month plan for 29.95 per month is rather great though. When you finishing purchasing the plan, the page will automatically turn to “My Products”, and you can find “Setup Guide” to help you better learn the rest configurations.


Using event logs to extract startup and shutdown times

Windows Event Viewer is a wonderful tool which saves all kinds of stuff that is happening in the computer. During each event, the event viewer logs an entry. The event viewer is handled by eventlog service that cannot be stopped or disabled manually, as it is a Windows core service. The event viewer also logs the start and stop times of the eventlog service. We can make use of those times to get an idea of when our computer was started or shut down.

The eventlog service events are logged with two event codes. The event ID 6005 indicates that the eventlog service was started, and the event ID 6009 indicates that the eventlog services were stopped. Let’s go through the complete process of extracting this information from the event viewer.

1. Open Event Viewer (press Win + R and type eventvwr ).

2. In the left pane, open Windows Logs -> System.

3. In the middle pane you will get a list of events that occurred while Windows was running. Our concern is to see only three events. Let’s first sort the event log with Event ID. Click on the Event ID label to sort the data with respect to the Event ID column.

4. If your event log is huge, then the sorting will not work. You can also create a filter from the actions pane on the right side. Just click on “Filter current log.”

5. Type 6005, 6006 in the Event IDs field labeled as <All Event IDs>. You can also specify the time period under Logged.

  • Event ID 6005 will be labeled as “The event log service was started.” This is synonymous with system startup.
  • Event ID 6006 will be labeled as “The event log service was stopped.” This is synonymous with system shutdown.

If you want to investigate the Event log further, you can go through the Event ID 6013 which will display the uptime of the computer, and Event ID 6009 indicates the processor information detected during boot time. Event ID 6008 will let you know that the system started after it was not shut down properly.


Gas Price History

What is the highest gas price ever? Keep reading to learn how the cost has changed over the last 100 years.

Average Gas Prices by Year

© CreditDonkey

წელიAverage Price of Gas
1929.21
1930.20
1931.17
1932.18
1933.18
1934.19
1935.19
1936.19
1937.20
1938.20
1939.19
1940.18
1941.19
1942.20
1943.21
1944.21
1945.21
1946.21
1947.23
1948.26
1949.27
1950.27
1951.27
1952.27
1953.29
1954.29
1955.29
1956.30
1957.31
1958.30
1959.31
1960.31
1961.31
1962.31
1963.30
1964.30
1965.31
1966.32
1967.33
1968.34
1969.35
1970.36
1971.36
1972.36
1973.39
1974.53
1975.57
1976.59
1977.62
1978.63
1979.86
1980$1.19
1981$1.31
1982$1.22
1983$1.16
1984$1.13
1985$1.12
1986.86
1987.90
1988.90
1989$1.00
1990$1.15
1991$1.14
1992$1.13
1993$1.11
1994$1.11
1995$1.15
1996$1.23
1997$1.23
1998$1.06
1999$1.17
2000$1.51
2001$1.46
2002$1.36
2003$1.59
2004$1.88
2005$2.30
2006$2.59
2007$2.80
2008$3.27
2009$2.35
2010$2.79
2011$3.53
2012$3.64
2013$3.53
2014$3.37
2015$2.45
2016$2.14
2017$2.52
2018$2.75

What is the highest priced gas in history?
The highest average gas price was $3.64 in 2012, which is 167% more expensive than a decade earlier.

What year did gas go over one dollar?
The average price of gas first went over $1 a gallon in 1980, when it went from .86 per gallon to $1.19 per gallon.

When was the last time gas was under $2 a gallon?
The last time the average price of gas was less than $2 was 15 years ago, in 2004. The average price of gas then was $1.88.

How much was gas in the 90s?
The average price of gas in the 1990's was just shy of $1.15.

Gas Prices by State

What are the top five states with the highest average gas prices today?

სახელმწიფოAverage Gas Price
კალიფორნია$4.03
ჰავაი$3.58
ვაშინგტონი$3.52
ნევადა$3.48
ალასკა$3.43

What are the lowest five states with the lowest average gas prices today?

სახელმწიფოAverage Gas Price
ლუიზიანა$2.44
სამხრეთ კაროლინა$2.44
მისისიპი$2.46
ალაბამა$2.46
ოკლაჰომა$2.50

How much is the federal gas tax?
The federal gas tax is 18.4 cents per gallon. It hasn't changed for the last 25 years.

What is the average state gas tax?
The national average state tax for gasoline is 34.24 cents per gallon.

Which five states have the highest gas tax?

სახელმწიფოAverage Gas Price
პენსილვანია58.7 cents per gallon
კალიფორნია62.05 cents per gallon
ვაშინგტონი49.4 cents per gallon
ჰავაი48.41 cents per gallon
ინდიანა46.62 cents per gallon

Which five states have the lowest gas tax?

სახელმწიფოAverage Gas Price
მისური17.42 cents per gallon
მისისიპი18.79 cents per gallon
Ახალი მექსიკა18.88 cents per gallon
ტეხასი20 cents per gallon
ოკლაჰომა20 cents per gallon

Gas Price Changes

The cost of gas depends on a variety of factors including:

ფაქტორიCost Makeup
Cost of crude oil60% of the price of gas
Federal and state taxes16% of the price of gas
Costs of refining13% of the price of gas
Marketing12% of the price of gas

Why do gas prices fluctuate?
Gas prices rise and fall according to supply and demand. If the supply is down and the demand is high, prices increase. If the demand is low and the supply solid, prices tend to fall.

What causes gas prices to change quickly?
Abrupt increases or decreases in gas prices are usually due to a disruption in crude oil supplies, the operations, or delivery of gas pipelines.

In which seasons are gas prices the highest?
Gas prices tend to increase in the spring and summer. People drive more during warmer weather, so the demand is higher.

In addition, during the summer months, gas refineries must use more expensive gasoline components in order to meet federal guidelines.

In which seasons are gas prices the lowest?
Winter months usually have lower gas prices since people tend to drive less due to the poor road conditions. Gas is also cheaper for refiners because they don't have to worry about evaporation.

What is the best day of the week to buy gas?
The best day to buy gas is Monday, according to a Gas Buddy study. The next best day to buy gas is Sunday.

What is the worst day of the week to buy gas?
Fridays are the most expensive day to buy gas. In a Gas Buddy study, 19 states had the highest gas prices at the end of the work week.

What is the best time of day to get gas?
Generally, gas station owners change gas prices in the late morning/early afternoon when they learn that other gas station owners are changing prices.

Diesel Fuel

What is the average price of diesel fuel in 2019?
The average price of diesel fuel is $3.16 in the United States.

What was the average price of diesel fuel in 2018?
The average price of diesel fuel in 2018 was $3.18. This is 0.43 more per gallon than the average price of regular gas.

დედააზრი

In the last five years, the price of gas has remained steady between $2.45 and $2.75 per gallon. Gas prices are based largely on supply and demand.

Typically, gas costs less during the winter months when drivers are less likely to be on the road. Similarly, prices tend to rise during the spring and summer months when more drivers are on the road.


TED-Ed Animations feature the words and ideas of educators brought to life by professional animators. Are you an educator or animator interested in creating a TED-Ed Animation? Nominate yourself here »

Daylight Savings Time is practiced in many parts of the world. What is Daylight Savings Time and how did it come to be? Certain parts of the world and even certain cities and states in the United States do not observe Daylight Savings Time. Do you think Daylight Savings Time is necessary? Would it be better if everyone participated? Where you live, would you prefer to opt in or out of Daylight Savings Time? რატომ?

Benjamin Franklin and George Vernon Hudson both had strong feelings on telling time, time zones and changing time. Compare their different viewpoints. How were they alike? What was different? Imagine going to lunch with these two. What would they say to one another? What questions would you want to ask them?

Try to go one day without ever checking the time. Is it possible or are you just too surrounded by clocks (cell phones, computer screens, media, etc.) to not be aware of the time? What would happen if you never had access to the time?


Უყურე ვიდეოს: Құран мұғжизалары 45: Айдың құпиясы ᴴᴰ (მაისი 2022).