text:
# Алгоритм Гаусса — Ньютона
Алгоритм Гаусса — Ньютона используется для решения задач нелинейным методом наименьших квадратов. Алгоритм  является модификацией метода Ньютона для нахождения минимума функции. В отличие от метода Ньютона, алгоритм Гаусса — Ньютона может быть использован только для минимизации суммы квадратов, но его преимущество в том, что метод не требует вычисления вторых производных, что может оказаться существенной трудностью.
Задачи, для которых применяется нелинейный метод наименьших квадратов, возникают, например, при нелинейной регрессии, в которой ищутся параметры модели, которые наиболее соответствуют наблюдаемым величинам.
Метод назван именами математиков Карла Фридриха Гаусса и Исаака Ньютона.

## Описание
Если задано m функций r = (r1, …, rm) (часто называемых невязками) от  n переменных β = (β1, …, βn), при m ≥ n. Алгоритм Гаусса — Ньютона итеративно находит значения переменных, которые минимизируют сумму квадратов
{\displaystyle S({\boldsymbol {\beta }})=\sum _{i=1}^{m}r_{i}^{2}({\boldsymbol {\beta }}).}
Начав с некоторого начального приближения {\displaystyle {\boldsymbol {\beta }}^{(0)}}, метод осуществляет итерации
{\displaystyle {\boldsymbol {\beta }}^{(s+1)}={\boldsymbol {\beta }}^{(s)}-\left(\mathbf {J_{r}} ^{\mathsf {T}}\mathbf {J_{r}} \right)^{-1}\mathbf {J_{r}} ^{\mathsf {T}}\mathbf {r} ({\boldsymbol {\beta }}^{(s)})}
Здесь, если рассматривать r и β как вектор-столбцы, элементы матрицы Якоби равны
{\displaystyle (\mathbf {J_{r}} )_{ij}={\frac {\partial r_{i}({\boldsymbol {\beta }}^{(s)})}{\partial \beta _{j}}}}
а символ {\displaystyle ^{\mathsf {T}}} означает транспонирование матрицы.
Если m = n, итерации упрощаются до
{\displaystyle {\boldsymbol {\beta }}^{(s+1)}={\boldsymbol {\beta }}^{(s)}-\left(\mathbf {J_{r}} \right)^{-1}\mathbf {r} ({\boldsymbol {\beta }}^{(s)})},
что является прямым обобщением одномерного метода Ньютона.
При аппроксимации данных, где целью является поиск параметров β, таких, что заданная модель функций y = f(x, β) наилучшим образом приближает точки данных (xi, yi), функции ri являются остаточными ошибками
{\displaystyle r_{i}({\boldsymbol {\beta }})=y_{i}-f(x_{i},{\boldsymbol {\beta }}).}
Тогда метод Гаусса — Ньютона можно выразить в терминах якобиана Jf функции f
{\displaystyle {\boldsymbol {\beta }}^{(s+1)}={\boldsymbol {\beta }}^{(s)}+\left(\mathbf {J_{f}} ^{\mathsf {T}}\mathbf {J_{f}} \right)^{-1}\mathbf {J_{f}} ^{\mathsf {T}}\mathbf {r} ({\boldsymbol {\beta }}^{(s)}).}
Заметим, что {\displaystyle \left(\mathbf {J_{f}} ^{\mathsf {T}}\mathbf {J_{f}} \right)^{-1}\mathbf {J_{f}} ^{\mathsf {T}}} является псевдообратной матрицей к {\displaystyle \mathbf {J_{f}} }.

## Замечания
Требование m ≥ n в алгоритме необходимо, поскольку в другом случае матрица JrTJr не имеет обратной и нормальные уравнения нельзя решить (по меньшей мере однозначно).
Алгоритм Гаусса — Ньютона можно получить с помощью линейного приближения вектора функций ri. Используя теорему Тейлора, мы можем для каждой итерации записать:
{\displaystyle \mathbf {r} ({\boldsymbol {\beta }})\approx \mathbf {r} ({\boldsymbol {\beta }}^{s})+\mathbf {J_{r}} ({\boldsymbol {\beta }}^{s})\Delta },
где {\displaystyle \Delta ={\boldsymbol {\beta }}-{\boldsymbol {\beta }}^{s}}. Задача нахождения Δ, минимизирующего сумму квадратов в правой части, т.е.
{\displaystyle \mathbf {min} \|\mathbf {r} ({\boldsymbol {\beta }}^{s})+\mathbf {J_{r}} ({\boldsymbol {\beta }}^{s})\Delta \|_{2}^{2}},
является линейной задачей нахождения наименьших квадратов, которую можно решить явно, что даёт нормальные уравнения.
Нормальные уравнения — это m линейных уравнений по неизвестным приращениям Δ. Уравнения могут быть решены за один шаг, если использовать разложение Холецкого, или, лучше, QR-разложение матрицы Jr. Для больших систем итеративный метод может оказаться более эффективным, если используются такие методы, как метод сопряжённых градиентов. Если имеется линейная зависимость столбцов матрицы Jr, метод итераций завершается неудачей, поскольку JrTJr становится вырожденной.

## Пример
В этом примере используется алгоритм Гаусса — Ньютона для построения модели данных путём минимизации суммы квадратов отклонений данных и модели.
В экспериментальной биологии изучение связей между концентрацией субстрата [S] и скоростью реакции в реакции энзимомодуляции, были получены следующие данные.
| i        | 1     | 2     | 3     | 4      | 5      | 6      | 7      |
| [S]      | 0.038 | 0.194 | 0.425 | 0.626  | 1.253  | 2.500  | 3.740  |
| скорость | 0.050 | 0.127 | 0.094 | 0.2122 | 0.2729 | 0.2665 | 0.3317 |
Нужно найти кривую (функцию-модель) вида
скорость {\displaystyle ={\frac {V_{\text{max}}[S]}{K_{M}+[S]}}},
которая приближает наилучшим образом данные в смысле наименьших квадратов с параметрами {\displaystyle V_{\text{max}}} и {\displaystyle K_{M}}, которые следует найти.
Обозначим через {\displaystyle x_{i}} и {\displaystyle y_{i}} значения [S] и скорость из таблицы, {\displaystyle i=1,\dots ,7}. Пусть {\displaystyle \beta _{1}=V_{\text{max}}} и {\displaystyle \beta _{2}=K_{M}}. Мы будем искать {\displaystyle \beta _{1}} и {\displaystyle \beta _{2}}, такие, что сумма квадратов отклонений
{\displaystyle r_{i}=y_{i}-{\frac {\beta _{1}x_{i}}{\beta _{2}+x_{i}}}\;(i=1,\dots ,7)}
минимальна.
Якобиан {\displaystyle \mathbf {J_{r}} } вектора остатков {\displaystyle r_{i}} по неизвестным {\displaystyle \beta _{j}} — это {\displaystyle 7\times 2} матрица с {\displaystyle i}-ой строкой, имеющей элементы
{\displaystyle {\frac {\partial r_{i}}{\partial \beta _{1}}}=-{\frac {x_{i}}{\beta _{2}+x_{i}}},\ {\frac {\partial r_{i}}{\partial \beta _{2}}}={\frac {\beta _{1}x_{i}}{\left(\beta _{2}+x_{i}\right)^{2}}}.}
Начав с начального приближения {\displaystyle \beta _{1}=0.9} и {\displaystyle \beta _{2}=0.2} после пяти итераций алгоритм Гаусса — Ньютона даёт оптимальные значения {\displaystyle {\hat {\beta }}_{1}=0.362} и {\displaystyle {\hat {\beta }}_{2}=0.556}. Сумма квадратов остатков уменьшается от начального значения 1.445 до 0.00784 к пятой итерации. График справа показывает кривую с оптимальными параметрами.

## Сходимость
Можно показать, что направление увеличения Δ является направлением спуска для S, и, если алгоритм сходится, пределом будет стационарная точка для S. Однако сходимость не гарантируется, даже когда начальная точка близка к решению, что происходит в методе Ньютона или методе BFGS при обычных условиях Фольфе.
Скорость сходимости алгоритма Гаусса — Ньютона близка к квадратичной. Алгоритм может сходиться медленнее или не сходиться совсем, если начальное приближение далеко от минимального или если матрица {\displaystyle \mathbf {J_{r}^{\mathsf {T}}J_{r}} } плохо обусловлена.  Например, представим задачу с {\displaystyle m=2} уравнениями и {\displaystyle n=1} переменной
{\displaystyle {\begin{aligned}r_{1}(\beta )&=\beta +1\\r_{2}(\beta )&=\lambda \beta ^{2}+\beta -1.\end{aligned}}}
Полученное оптимальное решение — {\displaystyle \beta =0}. (Настоящий оптимум — {\displaystyle \beta =-1} для {\displaystyle \lambda =2}, поскольку {\displaystyle S(0)=1^{2}+(-1)^{2}=2}, в то время как {\displaystyle S(-1)=0}.) Если {\displaystyle \lambda =0}, то задача, фактически, линейна и метод находит решение за одну итерацию. Если |λ| < 1, то метод сходится линейно и ошибка убывает со скоростью |λ| на каждой итерации. Однако, если |λ| > 1, то метод не сходится даже локально.

## Алгоритм на основе метода Ньютона
Далее предполагается, что алгоритм Гаусса — Ньютона основан на методе Ньютона для минимизации функции с помощью аппроксимации. Как следствие, скорость сходимости алгоритма Гаусса — Ньютона может быть квадратична, если выполнены некоторые условия. В общем случае (при более слабых условиях), скорость сходимости может оказаться линейной.
Рекуррентное отношение метода Ньютона для минимизации функции S от параметров  {\displaystyle {\boldsymbol {\beta }}}
{\displaystyle {\boldsymbol {\beta }}^{(s+1)}={\boldsymbol {\beta }}^{(s)}-\mathbf {H} ^{-1}\mathbf {g} \,}
где g означает вектор-градиент функции S, а H обозначает гессиан функции S.
Поскольку {\displaystyle S=\sum _{i=1}^{m}r_{i}^{2}}, градиент задаётся равенством
{\displaystyle g_{j}=2\sum _{i=1}^{m}r_{i}{\frac {\partial r_{i}}{\partial \beta _{j}}}.}
Элементы гессиана вычисляются путём дифференцирования элементов градиента {\displaystyle g_{j}} по {\displaystyle \beta _{k}}
{\displaystyle H_{jk}=2\sum _{i=1}^{m}\left({\frac {\partial r_{i}}{\partial \beta _{j}}}{\frac {\partial r_{i}}{\partial \beta _{k}}}+r_{i}{\frac {\partial ^{2}r_{i}}{\partial \beta _{j}\partial \beta _{k}}}\right).}
Метод Гаусса — Ньютона получается путём отбрасывания второй производной (второго члена в выражении). То есть гессиан аппроксимируется
{\displaystyle H_{jk}\approx 2\sum _{i=1}^{m}J_{ij}J_{ik}},
где {\displaystyle J_{ij}={\frac {\partial r_{i}}{\partial \beta _{j}}}} — элементы якобиана Jr. Градиент и приближённый гессиан можно записать в матричной нотации
{\displaystyle \mathbf {g} =2\mathbf {J} _{\mathbf {r} }^{\mathsf {T}}\mathbf {r} ,\quad \mathbf {H} \approx 2\mathbf {J} _{\mathbf {r} }^{\mathsf {T}}\mathbf {J_{r}} .\,}
Эти выражения подставляются в рекуррентное отношение выше для получения операционных уравнений
{\displaystyle {\boldsymbol {\beta }}^{(s+1)}={\boldsymbol {\beta }}^{(s)}+\Delta ;\quad \Delta =-\left(\mathbf {J_{r}} ^{\mathsf {T}}\mathbf {J_{r}} \right)^{-1}\mathbf {J_{r}} ^{\mathsf {T}}\mathbf {r} .}
Сходимость метода Гаусса — Ньютона в общем случае не гарантирована. Аппроксимация
{\displaystyle \left|r_{i}{\frac {\partial ^{2}r_{i}}{\partial \beta _{j}\partial \beta _{k}}}\right|\ll \left|{\frac {\partial r_{i}}{\partial \beta _{j}}}{\frac {\partial r_{i}}{\partial \beta _{k}}}\right|},
которая должна выполняться для возможности отбрасывания членов со второй производной, может быть получена в двух случаях, для которых сходимость ожидается
1. Значения функции {\displaystyle r_{i}} малы по величине, по меньшей мере, рядом с минимумом.
2. Функции лишь "слегка" нелинейны, то есть {\displaystyle {\frac {\partial ^{2}r_{i}}{\partial \beta _{j}\partial \beta _{k}}}} относительно малы по величине.

## Улучшенные версии
В методах Гаусса — Ньютона сумма квадратов остатков S может не уменьшаться на каждой итерации. Однако, поскольку Δ направлен в сторону уменьшения функции, если {\displaystyle S({\boldsymbol {\beta }}^{s})} не является стационарной точкой, выполняется неравенство {\displaystyle S({\boldsymbol {\beta }}^{s}+\alpha \Delta )<S({\boldsymbol {\beta }}^{s})} для достаточно малых {\displaystyle \alpha >0}. Таким образом, если обнаруживается расходимость, можно использовать долю {\displaystyle \alpha } вектора приращения Δ в формуле обновления:
{\displaystyle {\boldsymbol {\beta }}^{s+1}={\boldsymbol {\beta }}^{s}+\alpha \ \Delta }.
Другими словами, вектор приращения слишком длинный, но он указывает направление «спуска», так что если пройти лишь часть пути, можно уменьшить значение функции S. Оптимальное значение {\displaystyle \alpha } может быть найдено с помощью алгоритма одномерного поиска, то есть величина {\displaystyle \alpha } определяется путём нахождения значения, минимизирующего S с помощью одномерного поиска на интервале {\displaystyle 0<\alpha <1}.
В случаях, когда в направлении вектора приращения оптимальная доля {\displaystyle \alpha } близка к нулю, альтернативным методом отработки расходимости является использование алгоритма Левенберга — Марквардта, известного также как «метод доверительных областей». Нормальные уравнения, модифицированные таким образом, что вектор спуска поворачивается в направлении наискорейшего спуска,
{\displaystyle \left(\mathbf {J^{T}J+\lambda D} \right)\Delta =-\mathbf {J} ^{T}\mathbf {r} },
где D — положительная диагональная матрица. Заметим, что если D является единичной матрицей E и {\displaystyle \lambda \to +\infty }, то {\displaystyle \lambda \Delta =\lambda \left(\mathbf {J^{E}J} +\lambda \mathbf {E} \right)^{-1}\left(-\mathbf {J} ^{T}\mathbf {r} \right)=\left(\mathbf {E} -\mathbf {J^{T}J} /\lambda +\cdots \right)\left(-\mathbf {J} ^{T}\mathbf {r} \right)\to -\mathbf {J} ^{T}\mathbf {r} }. Таким образом, направление Δ приближает направление отрицательного градиента {\displaystyle -\mathbf {J} ^{T}\mathbf {r} }.
Так называемый параметр Марквардта {\displaystyle \lambda } может также быть оптимизирован путём линейного поиска, но смысла особого нет, поскольку вектор сдвига нужно каждый раз пересчитывать, когда меняется {\displaystyle \lambda }. Более эффективная стратегия такая. Если обнаруживается расхождение, увеличиваем параметр Марквардта, пока S убывает. Затем сохраняем значение между итерациями, но уменьшаем его, если возможно, пока не достигнем значения, когда параметр Марквардта не может быть обнулён. Минимизация S тогда становится стандартной минимизацией Гаусса — Ньютона.

## Оптимизация больших задач
Для оптимизации большого размера метод Гаусса — Ньютона особенно интересен, поскольку часто (хотя, определённо, не всегда) матрица {\displaystyle \mathbf {J} _{\mathbf {r} }} более разрежена, чем приближённый гессиан {\displaystyle \mathbf {J} _{\mathbf {r} }^{\mathsf {T}}\mathbf {J_{r}} }. В таких случаях шаг вычисления сам по себе, обычно, требует применения итеративного приближённого метода, такого как метод сопряжённых градиентов.
Чтобы этот подход работал, необходим как минимум эффективный метод вычисления произведения
{\displaystyle \mathbf {J} _{\mathbf {r} }^{\mathsf {T}}\mathbf {J_{r}} \mathbf {p} }
для некоторого вектора p. Для хранения разреженной матрицы практично хранить строки матрицы {\displaystyle \mathbf {J} _{\mathbf {r} }} в сжатом виде (т.е. без нулевых элементов), что делает прямое вычисление приведённого выше произведения (ввиду транспозиции) сложным. Однако, если определить ci как строку i матрицы {\displaystyle \mathbf {J} _{\mathbf {r} }}, выполняется следующее отношение:
{\displaystyle \mathbf {J} _{\mathbf {r} }^{\mathsf {T}}\mathbf {J_{r}} \mathbf {p} =\sum _{i}\mathbf {c} _{i}(\mathbf {c} _{i}\cdot \mathbf {p} )}
так что любая строка делает вклад в произведение аддитивно и независимо. Кроме того, это выражение хорошо изучено для применения параллельных вычислений. Заметим, что любая строка ci является градиентом соответствующей невязки ri. При учёте этого обстоятельства вышеприведённая формула подчёркивает факт, что невязки вносят вклад в результат независимо друг от друга.

## Связанные алгоритмы
В квазиньютоновских методах, таких как методы Дэвидона, Флетчера и Пауэлла или Бройдена — Флетчера — Голдфарба — Шэнно (метод БФГШ) приближение полного гессиан {\displaystyle {\frac {\partial ^{2}S}{\partial \beta _{j}\partial \beta _{k}}}} строится с помощью первых производных {\displaystyle {\frac {\partial r_{i}}{\partial \beta _{j}}}} так, что после n уточнений метод по производительности близок к методу Ньютона. Заметим, что квазиньютоновские методы могут минимизировать вещественные функции общего вида, в то время как методы Гаусса — Ньютона, Левенберга — Марквардта  и т.д. применимы только к нелинейным задачам наименьших квадратов.
Другой метод решения задач минимизации, использующий только первые производные, это метод градиентного спуска. Однако этот метод не принимает во внимание вторые производные, даже приблизительные. Как следствие, метод крайне малоэффективен для многих функций, особенно в случае сильного взаимного влияния параметров.

### Реализации
- Artelys Knitro. Система для решения нелинейных задач с импленментацией метода Гаусса — Ньютона. Система написана на C и имеет интерфейсы для C++/C#/Java/Python/MATLAB/R.

title: Алгоритм Гаусса — Ньютона

wikitext:
[[Файл:Regression pic assymetrique.gif|thumb|300px|Приближение кривой со случайным шумом асимметричной моделью пика используя алгоритм Гаусса — Ньютона с переменным коэффициентом затухания α.
 Сверху: необработанные данные и модель.
 Снизу: ход нормализованной суммы квадратов ошибок.]]

'''Алгоритм Гаусса — Ньютона''' используется для решения задач {{не переведено 5|нелинейный метод наименьших квадратов|нелинейным методом наименьших квадратов ||non-linear least squares}}. Алгоритм  является модификацией [[Метод Ньютона#Применительно к задачам оптимизации|метода Ньютона]] для нахождения [[Экстремум|минимума]] [[Функция (математика)|функции]]. В отличие от метода Ньютона, алгоритм Гаусса — Ньютона может быть использован только для минимизации суммы квадратов, но его преимущество в том, что метод не требует вычисления вторых производных, что может оказаться существенной трудностью.

Задачи, для которых применяется нелинейный метод наименьших квадратов, возникают, например, при [[Нелинейная регрессия|нелинейной регрессии]], в которой ищутся параметры модели, которые наиболее соответствуют наблюдаемым величинам.

Метод назван именами математиков [[Гаусс, Карл Фридрих|Карла Фридриха Гаусса]] и [[Ньютон, Исаак|Исаака Ньютона]].

== Описание ==
Если задано ''m'' функций '''r''' = (''r''1, …, ''r''''m'') (часто называемых невязками) от  ''n'' переменных '''''β''''' = (''β''1, …, ''β''''n''), при ''m'' ≥ ''n''. Алгоритм Гаусса — Ньютона [[Метод итерации|итеративно]] находит значения переменных, которые минимизируют сумму квадратов{{sfn|Björck|1996}}

:<math> S(\boldsymbol \beta)= \sum_{i=1}^m r_i^2(\boldsymbol \beta).</math>

Начав с некоторого начального приближения <math>\boldsymbol \beta^{(0)}</math>, метод осуществляет итерации

:<math> \boldsymbol \beta^{(s+1)} = \boldsymbol \beta^{(s)} - \left(\mathbf{J_r}^\mathsf{T} \mathbf{J_r} \right)^{-1} \mathbf{ J_r} ^\mathsf{T} \mathbf{r}(\boldsymbol \beta^{(s)}) </math>

Здесь, если рассматривать '''r''' и '''''β''''' как вектор-столбцы, элементы [[Матрица Якоби|матрицы Якоби]] равны
:<math> (\mathbf{J_r})_{ij} = \frac{\partial r_i (\boldsymbol \beta^{(s)})}{\partial \beta_j}</math>

а символ <math>^\mathsf{T}</math> означает [[Транспонированная матрица|транспонирование матрицы]].

Если ''m'' = ''n'', итерации упрощаются до

:<math> \boldsymbol \beta^{(s+1)} = \boldsymbol \beta^{(s)} - \left( \mathbf{J_r} \right)^{-1} \mathbf{r}(\boldsymbol \beta^{(s)}) </math>,

что является прямым обобщением одномерного [[Метод Ньютона|метода Ньютона]].

При аппроксимации данных, где целью является поиск параметров '''''β''''', таких, что заданная модель функций ''y'' = ''f''(''x'', '''''β''''') наилучшим образом приближает точки данных (''x''''i'', ''y''''i''), функции ''r''''i'' являются {{не переведено 5|Ошибки и остатки|остаточными ошибками||residual (statistics)}}

: <math>r_i(\boldsymbol \beta)= y_i - f(x_i, \boldsymbol \beta).</math>

Тогда метод Гаусса — Ньютона можно выразить в терминах якобиана '''J''''''f''' функции ''f''

:<math> \boldsymbol \beta^{(s+1)} = \boldsymbol \beta^{(s)} + \left(\mathbf{J_f}^\mathsf{T} \mathbf{J_f} \right)^{-1} \mathbf{ J_f} ^\mathsf{T}\mathbf{r}(\boldsymbol \beta^{(s)}). </math>

Заметим, что <math>\left(\mathbf{J_f}^\mathsf{T} \mathbf{J_f} \right)^{-1} \mathbf{ J_f} ^\mathsf{T}</math> является [[Псевдообратная матрица|псевдообратной]] матрицей к <math>\mathbf{J_f}</math>.

==Замечания==

Требование ''m'' ≥ ''n'' в алгоритме необходимо, поскольку в другом случае матрица '''Jr'''T'''Jr''' не имеет обратной и нормальные уравнения нельзя решить (по меньшей мере однозначно).

Алгоритм Гаусса — Ньютона можно получить с помощью [[Линейное приближение|линейного приближения]] вектора функций ''r''''i''. Используя [[Теорема Тейлора|теорему Тейлора]], мы можем для каждой итерации записать:

: <math>\mathbf{r}(\boldsymbol \beta)\approx \mathbf{r}(\boldsymbol \beta^s)+\mathbf{J_r}(\boldsymbol \beta^s)\Delta</math>,

где <math>\Delta=\boldsymbol \beta-\boldsymbol \beta^s</math>. Задача нахождения Δ, минимизирующего сумму квадратов в правой части, т.е.
: <math>\mathbf{min}\|\mathbf{r}(\boldsymbol \beta^s)+\mathbf{J_r}(\boldsymbol \beta^s)\Delta\|_2^2</math>,
является линейной задачей нахождения [[Метод наименьших квадратов|наименьших квадратов]], которую можно решить явно, что даёт нормальные уравнения.

Нормальные уравнения — это ''m'' линейных уравнений по неизвестным приращениям Δ. Уравнения могут быть решены за один шаг, если использовать [[разложение Холецкого]], или, лучше, [[QR-разложение]] матрицы '''J''''''r'''. Для больших систем [[Метод итерации|итеративный метод]] может оказаться более эффективным, если используются такие методы, как метод [[Метод сопряжённых градиентов (для решения СЛАУ)|сопряжённых градиентов]]. Если имеется линейная зависимость столбцов матрицы '''J''''''r''', метод итераций завершается неудачей, поскольку '''Jr'''T'''Jr''' становится вырожденной.

==Пример==
[[Файл:Gauss Newton illustration.png|thumb|right|280px|Вычисленная кривая с <math>\hat\beta_1=0.362</math> и <math>\hat\beta_2=0.556</math> (синим цветом) и наблюдаемые данные (красным цветом).]]
В этом примере используется алгоритм Гаусса — Ньютона для построения модели данных путём минимизации суммы квадратов отклонений данных и модели.

В экспериментальной биологии изучение связей между концентрацией субстрата {{math|[''S'']}} и скоростью реакции в реакции энзимомодуляции, были получены следующие данные.
:{|class="wikitable" style="text-align: center;"
! {{mvar|i}}
| 1 || 2 || 3 || 4 || 5 || 6 || 7
|-
! {{math|[''S'']}}
| 0.038 || 0.194 || 0.425 || 0.626  || 1.253  || 2.500  || 3.740
|-
! скорость
| 0.050 || 0.127 || 0.094 || 0.2122 || 0.2729 || 0.2665 || 0.3317
|}

Нужно найти кривую (функцию-модель) вида

:скорость <math>=\frac{V_\text{max}[S]}{K_M+[S]}</math>,

которая приближает наилучшим образом данные в смысле наименьших квадратов с параметрами <math>V_\text{max}</math> и <math>K_M</math>, которые следует найти.

Обозначим через <math>x_i</math> и <math>y_i</math> значения {{math|[''S'']}} и скорость из таблицы, <math>i=1, \dots, 7</math>. Пусть <math>\beta_1=V_\text{max}</math> и <math>\beta_2=K_M</math>. Мы будем искать <math>\beta_1</math> и <math>\beta_2</math>, такие, что сумма квадратов отклонений
: <math>r_i = y_i - \frac{\beta_1x_i}{\beta_2+x_i} \; (i=1,\dots, 7)</math>
минимальна.

[[Якобиан]] <math>\mathbf{J_r}</math> вектора остатков <math>r_i</math> по неизвестным <math>\beta_j</math> — это <math>7\times 2</math> матрица с <math>i</math>-ой строкой, имеющей элементы

:<math>\frac{\partial r_i}{\partial \beta_1}= -\frac{x_i}{\beta_2+x_i},\  \frac{\partial r_i}{\partial \beta_2}= \frac{\beta_1x_i}{\left(\beta_2+x_i\right)^2}.</math>

Начав с начального приближения <math>\beta_1=0.9</math> и <math>\beta_2=0.2</math> после пяти итераций алгоритм Гаусса — Ньютона даёт оптимальные значения <math>\hat\beta_1=0.362</math> и <math>\hat\beta_2=0.556</math>. Сумма квадратов остатков уменьшается от начального значения 1.445 до 0.00784 к пятой итерации. График справа показывает кривую с оптимальными параметрами.

==Сходимость==

Можно показать{{sfn|Björck|1996|с=260}}, что направление увеличения Δ является {{не переведено 5|Направление спуска|направлением спуска||descent direction}} для ''S'', и, если алгоритм сходится, пределом будет [[Критическая точка (математика)|стационарная точка]] для ''S''. Однако сходимость не гарантируется, даже когда начальная точка {{не переведено 5|Локальная сходимость|близка к решению||local convergence}}, что происходит в {{не переведено 5|Метод Ньютона в оптимизации|методе Ньютона||Newton's method in optimization}} или методе [[Алгоритм Бройдена — Флетчера — Гольдфарба — Шанно|BFGS]] при обычных условиях Фольфе{{sfn|Mascarenhas|2013|с=253–276}}.

Скорость сходимости алгоритма Гаусса — Ньютона близка к [[Скорость сходимости|квадратичной]]{{sfn|Björck|1996|с=341, 342}}. Алгоритм может сходиться медленнее или не сходиться совсем, если начальное приближение далеко от минимального или если матрица <math>\mathbf{J_r^\mathsf{T}  J_r}</math> [[Число обусловленности|плохо обусловлена]].  Например, представим задачу с <math>m=2</math> уравнениями и <math>n=1</math> переменной
:<math> \begin{align}
r_1(\beta) &= \beta + 1 \\
r_2(\beta) &= \lambda \beta^2 + \beta - 1.
\end{align} </math>
Полученное оптимальное решение — <math>\beta = 0</math>. (Настоящий оптимум — <math>\beta = -1</math> для <math>\lambda = 2</math>, поскольку <math>S(0) = 1^2 + (-1)^2 = 2</math>, в то время как <math>S(-1) = 0</math>.) Если <math>\lambda = 0</math>, то задача, фактически, линейна и метод находит решение за одну итерацию. Если |λ| < 1, то метод сходится линейно и ошибка убывает со скоростью |λ| на каждой итерации. Однако, если |λ| > 1, то метод не сходится даже локально{{sfn|Fletcher|1987|с=113}}.

== Алгоритм на основе метода Ньютона ==

Далее предполагается, что алгоритм Гаусса — Ньютона основан на {{не переведено 5|Метод Ньютона в оптимизации|методе Ньютона||Newton's method in optimization}} для минимизации функции с помощью аппроксимации. Как следствие, скорость сходимости алгоритма Гаусса — Ньютона может быть квадратична, если выполнены некоторые условия. В общем случае (при более слабых условиях), скорость сходимости может оказаться линейной{{sfn|Gratton, Lawless, Nichols}}.

Рекуррентное отношение метода Ньютона для минимизации функции ''S'' от параметров  <math>\boldsymbol\beta</math>
:<math> \boldsymbol\beta^{(s+1)} = \boldsymbol\beta^{(s)} - \mathbf H^{-1} \mathbf g \, </math>
где '''g''' означает [[Градиент|вектор-градиент]] функции ''S'', а '''H''' обозначает [[гессиан функции]] ''S''.
Поскольку <math> S = \sum_{i=1}^m r_i^2</math>, градиент задаётся равенством
:<math>g_j=2\sum_{i=1}^m r_i\frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}.</math>
Элементы гессиана вычисляются путём дифференцирования элементов градиента <math>g_j</math> по <math>\beta_k</math>
:<math>H_{jk}=2\sum_{i=1}^m \left(\frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}\frac{\partial r_i}{\partial \beta_k}+r_i\frac{\partial^2 r_i}{\partial \beta_j \partial \beta_k} \right).</math>

Метод Гаусса — Ньютона получается путём отбрасывания второй производной (второго члена в выражении). То есть гессиан аппроксимируется

:<math>H_{jk}\approx 2\sum_{i=1}^m J_{ij}J_{ik}</math>,

где <math>J_{ij}=\frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}</math> — элементы якобиана '''Jr'''. Градиент и приближённый гессиан можно записать в матричной нотации

:<math>\mathbf g=2\mathbf{J}_\mathbf{r}^\mathsf{T}\mathbf{r}, \quad \mathbf{H} \approx 2 \mathbf{J}_\mathbf{r}^\mathsf{T}\mathbf{J_r}.\,</math>

Эти выражения подставляются в рекуррентное отношение выше для получения операционных уравнений

:<math> \boldsymbol{\beta}^{(s+1)} = \boldsymbol\beta^{(s)}+\Delta;\quad \Delta = -\left( \mathbf{J_r}^\mathsf{T}\mathbf{J_r} \right)^{-1} \mathbf{J_r}^\mathsf{T}\mathbf{r}. </math>

Сходимость метода Гаусса — Ньютона в общем случае не гарантирована. Аппроксимация
:<math>\left|r_i\frac{\partial^2 r_i}{\partial \beta_j \partial \beta_k}\right| \ll \left|\frac{\partial r_i}{\partial \beta_j}\frac{\partial r_i}{\partial \beta_k}\right|</math>,
которая должна выполняться для возможности отбрасывания членов со второй производной, может быть получена в двух случаях, для которых сходимость ожидается{{sfn|Nocedal, Wright|1999|с=259-262}}
#Значения функции <math>r_i</math> малы по величине, по меньшей мере, рядом с минимумом.
#Функции лишь "слегка" нелинейны, то есть <math>\frac{\partial^2 r_i}{\partial \beta_j \partial \beta_k}</math> относительно малы по величине.

== Улучшенные версии ==

В методах Гаусса — Ньютона сумма квадратов остатков ''S'' может не уменьшаться на каждой итерации. Однако, поскольку Δ направлен в сторону уменьшения функции, если <math>S(\boldsymbol \beta^s)</math> не является стационарной точкой, выполняется неравенство <math>S(\boldsymbol \beta^s+\alpha\Delta) < S(\boldsymbol \beta^s)</math> для достаточно малых <math>\alpha>0</math>. Таким образом, если обнаруживается расходимость, можно использовать долю <math>\alpha</math> вектора приращения Δ в формуле обновления:
:<math> \boldsymbol \beta^{s+1} = \boldsymbol \beta^s+\alpha\  \Delta</math>.
Другими словами, вектор приращения слишком длинный, но он указывает направление «спуска», так что если пройти лишь часть пути, можно уменьшить значение функции ''S''. Оптимальное значение <math>\alpha</math> может быть найдено с помощью алгоритма {{не переведено|одномерного поиска||en|Line search}}, то есть величина <math>\alpha</math> определяется путём нахождения значения, минимизирующего ''S'' с помощью {{не переведено|одномерного поиска||en|Line search}} на интервале <math>0<\alpha<1</math>.

В случаях, когда в направлении вектора приращения оптимальная доля <math> \alpha </math> близка к нулю, альтернативным методом отработки расходимости является использование [[Алгоритм Левенберга — Марквардта|алгоритма Левенберга — Марквардта]], известного также как [[Доверительная область|«метод доверительных областей»]]{{sfn|Björck|1996}}. Нормальные уравнения, модифицированные таким образом, что вектор спуска поворачивается в направлении [[Градиентный спуск|наискорейшего спуска]],
:<math>\left(\mathbf{J^TJ+\lambda D}\right)\Delta=-\mathbf{J}^T \mathbf{r}</math>,
где '''D''' — положительная диагональная матрица. Заметим, что если '''D''' является единичной матрицей '''E''' и <math>\lambda\to+\infty</math>, то <math> \lambda\Delta=\lambda\left(\mathbf{J^EJ}+\lambda \mathbf{E}\right)^{-1}\left(-\mathbf{J}^T \mathbf{r}\right)=\left(\mathbf{E}-\mathbf{J^TJ}/
\lambda+\cdots\right)\left(-\mathbf{J}^T \mathbf{r}\right)\to -\mathbf{J}^T \mathbf{r}</math>. Таким образом, направление Δ приближает направление отрицательного градиента <math> -\mathbf{J}^T \mathbf{r}</math>.

Так называемый параметр Марквардта <math>\lambda</math> может также быть оптимизирован путём линейного поиска, но смысла особого нет, поскольку вектор сдвига нужно каждый раз пересчитывать, когда меняется <math>\lambda</math>. Более эффективная стратегия такая. Если обнаруживается расхождение, увеличиваем параметр Марквардта, пока S убывает. Затем сохраняем значение между итерациями, но уменьшаем его, если возможно, пока не достигнем значения, когда параметр Марквардта не может быть обнулён. Минимизация ''S'' тогда становится стандартной минимизацией Гаусса — Ньютона.

==Оптимизация больших задач==

Для оптимизации большого размера метод Гаусса — Ньютона особенно интересен, поскольку часто (хотя, определённо, не всегда) матрица <math>\mathbf{J}_\mathbf{r}</math> более [[Разреженная матрица|разрежена]], чем приближённый гессиан <math>\mathbf{J}_\mathbf{r}^\mathsf{T}\mathbf{J_r}</math>. В таких случаях шаг вычисления сам по себе, обычно, требует применения итеративного приближённого метода, такого как [[Метод сопряжённых градиентов (для решения СЛАУ)|метод сопряжённых градиентов]].

Чтобы этот подход работал, необходим как минимум эффективный метод вычисления произведения

:<math>\mathbf{J}_\mathbf{r}^\mathsf{T}\mathbf{J_r} \mathbf p</math>
для некоторого вектора '''p'''. Для хранения [[Разреженная матрица|разреженной матрицы]] практично хранить строки матрицы <math>\mathbf{J}_\mathbf{r}</math> в сжатом виде (т.е. без нулевых элементов), что делает прямое вычисление приведённого выше произведения (ввиду транспозиции) сложным. Однако, если определить '''c'''''i'' как строку ''i'' матрицы <math>\mathbf{J}_\mathbf{r}</math>, выполняется следующее отношение:

:<math>\mathbf{J}_\mathbf{r}^\mathsf{T}\mathbf{J_r} \mathbf p = \sum_i \mathbf c_i (\mathbf c_i \cdot \mathbf p)</math>

так что любая строка делает вклад в произведение аддитивно и независимо. Кроме того, это выражение хорошо изучено для применения [[Параллельные вычислительные системы|параллельных вычислений]]. Заметим, что любая строка '''c'''''i'' является градиентом соответствующей невязки ''r''''i''. При учёте этого обстоятельства вышеприведённая формула подчёркивает факт, что невязки вносят вклад в результат независимо друг от друга.

== Связанные алгоритмы ==

В [[Квазиньютоновские методы|квазиньютоновских методах]], таких как методы {{не переведено 5|Формула Дэвидона — Флетчера — Пауэлла|Дэвидона, Флетчера и Пауэлла||Davidon–Fletcher–Powell formula}} или Бройдена — Флетчера — Голдфарба — Шэнно ([[Алгоритм Бройдена — Флетчера — Гольдфарба — Шанно|метод БФГШ]]) приближение полного [[Гессиан функции|гессиан]] <math>\frac{\partial^2 S}{\partial \beta_j \partial\beta_k}</math> строится с помощью первых производных <math>\frac{\partial r_i}{\partial\beta_j}</math> так, что после ''n'' уточнений метод по производительности близок к методу Ньютона. Заметим, что квазиньютоновские методы могут минимизировать вещественные функции общего вида, в то время как методы Гаусса — Ньютона, Левенберга — Марквардта  и т.д. применимы только к нелинейным задачам наименьших квадратов.

Другой метод решения задач минимизации, использующий только первые производные, это метод [[Градиентный спуск|градиентного спуска]]. Однако этот метод не принимает во внимание вторые производные, даже приблизительные. Как следствие, метод крайне малоэффективен для многих функций, особенно в случае сильного взаимного влияния параметров.

==Примечания==
{{примечания|2}}
==Литература==
{{refbegin|colwidth=30em}}
*{{книга
|автор=A. Björck
|ref=Björck
|заглавие= Numerical methods for least squares problems
|издательство=SIAM
|место=Philadelphia
|год=1996
|isbn=0-89871-360-9
}}
* {{книга
|ref=Fletcher
|автор=Roger Fletcher
|заглавие= Practical methods of optimization
|ссылка=https://archive.org/details/practicalmethods0000flet
|издательство=[[John Wiley & Sons]]
|место=New York
|издание=2nd
|isbn=978-0-471-91547-8
|год=1987
}}
*{{статья
|заглавие= The divergence of the BFGS and Gauss Newton Methods
|автор=Walter F. Mascarenhas
|ref=Mascarenhas
|издание=Mathematical Programming
|год=2013
|том=147
|выпуск=1
|ссылка=http://www.optimization-online.org/DB_FILE/2013/10/4074.pdf
|doi=10.1007/s10107-013-0720-6
}}
*{{cite web|url         = http://www.henley.ac.uk/web/FILES/maths/09-04.pdf
 |publisher   = The University of Reading
 |title       = Approximate Gauss-Newton methods for nonlinear least squares problems
 |author      = S. Gratton, A.S. Lawless, N.K. Nichols
 |ref         = Gratton, Lawless, Nichols
 |access-date  = 2017-07-20
 |date        = 2007-01
 |lang        = en
 |subtitle    = NUMERICAL ANALYSIS REPORT 9/04
 |url-status    = dead
 |archive-url  = https://web.archive.org/web/20160804022151/http://www.henley.ac.uk/web/FILES/maths/09-04.pdf
 |archive-date = 2016-08-04
}}
* {{книга
|ref=Nocedal, Wright
|автор=Jorge  Nocedal, Stephen J. Wright
|заглавие= Numerical optimization
|ссылка=https://archive.org/details/numericaloptimiz0000noce
|издательство=Springer
|место=New York
|год=1999
|isbn=0-387-98793-2
|ответственный=Peter Glynn, Stephen M. Robinson
|серия=Springer Series in Operations Research
}}

{{refend}}
== Ссылки ==

=== Реализации ===
* [https://www.artelys.com/knitro Artelys Knitro]. Система для решения нелинейных задач с импленментацией метода Гаусса — Ньютона. Система написана на C и имеет интерфейсы для C++/C#/Java/Python/MATLAB/R.

{{Методы оптимизации}}

{{rq|
{{плохой перевод|дата=2017-07-25}}
{{стиль статьи|дата=2017-07-25}}
}}

[[Категория:Алгоритмы оптимизации]]
[[Категория:Методы наименьших квадратов]]
[[Категория:Статистические алгоритмы]]
[[Категория:Объекты, названные в честь Карла Фридриха Гаусса]]


text:
# Герб Бежецкого района
Герб Бежецкого района Тверской области
Герб утверждён Решением № 150 Бежецкого районного Собрания депутатов Тверской области 27 июля 1999 года.
Герб внесён в Государственный геральдический регистр Российской Федерации под регистрационным номером 555.

## Описание герба
«В червлёном поле зелёный с черными стеблями и с плодами в цвет поля, тонко окаймлённый серебром малиновый куст, растущий на золотой оконечности, обременённой тремя лазоревыми, с золотой сердцевиной цветками льна и окаймлённый зеленью и сопровождаемый во главе серебряной, с горностаевой опушкой и червлёной, с золотыми складками, княжеской шапкой, между двух летящих к ней с воздетыми крыльями золотых голубей».

## Обоснование символики
Герб Бежецкого района разработан на основе исторического герба города Бежецка. Этот герб был Высочайше утверждён 10 октября 1780 года. и имел следующее описание:

«В верхней части щита герб Тверской. В нижней — куст малины в серебряном поле, которым весьма изобилуют окрестности сего города».
В советское время был составлен новый герб Бежецка с изображением венка из голубых цветков льна. В современном гербе куст малины и цветки льна дополнены княжеской короной и двумя голубями. Княжеская корона напоминает об удельном княжении в Бежецком Верхе, а голуби — о птице на чеканившихся здесь древних монетах. Современный герб Бежецка советского периода не имел официального утверждения.
Авторы герба района: В. И. Лавренов и Е. В. Маняк (художник).
В то же время герб Бежецкого района подвергается критике со стороны краеведов за "казенность" и историческую недостоверность.

wikiname: ruwiki

title: Герб Бежецкого района

in_language: ru

wikitext:
{{Карточка герба
|наименование     = Герб Бежецкого района
|изображение      = Coat_of_Arms_of_Bezhetsk_(Tver_oblast).png
|размер изображения     = 150 px
|средний          =
|средний_ширина   =
|средний_подпись  =
|малый            =
|малый_ширина     =
|малый_подпись    =
|носитель         =
|утверждён        = [[27 июля]] [[1999 год]]а
|нашлемник        =
|шлем             =
|корона           =
|щит              =
|щитодержатели    =
|основание        =
|девиз            =
|ордена           =
|прочие элементы  =
|ранние версии    =
|использование    =
|ГГР       = 555
|идея      = [[Лавренов, Владимир Ильич|В. И. Лавренов]]
|доработка =
|дизайн    = Е.В.Маняк
|символика =
}}

'''Герб [[Бежецкий район|Бежецкого района]]''' [[Тверская область|Тверской области]]

Герб утверждён Решением № 150 Бежецкого районного Собрания депутатов Тверской области [[27 июля]] [[1999 год]]а.

Герб внесён в [[Государственный геральдический регистр Российской Федерации]] под регистрационным номером 555.

== Описание герба ==
{{начало цитаты}}«В червлёном поле зелёный с черными стеблями и с плодами в цвет поля, тонко окаймлённый серебром [[Малина|малиновый]] куст, растущий на золотой оконечности, обременённой тремя лазоревыми, с золотой сердцевиной цветками [[Лён|льна]] и окаймлённый зеленью и сопровождаемый во главе серебряной, с горностаевой опушкой и червлёной, с золотыми складками, княжеской шапкой, между двух летящих к ней с воздетыми крыльями золотых [[Голубь|голубей]]».{{конец цитаты}}

== Обоснование символики ==
[[Файл:Bezhetsk COA (Tver Governorate) (1780).png|left|thumb|100px|Герб Бежецка (1780)]]
Герб Бежецкого района разработан на основе исторического [[Герб Бежецка|герба]] города [[Бежецк]]а. Этот герб был Высочайше утверждён [[10 октября]] [[1780 год]]а<ref>[http://www.nlr.ru/e-res/law_r/search.php?regim=4&page=994&part=89 Высочайше утверждённый доклад Сената — О гербах городов Тверского наместничества. (Бежецкой) 10 октября 1780 года] {{Wayback|url=http://www.nlr.ru/e-res/law_r/search.php?regim=4&page=994&part=89 |date=20140714182108 }} // [[Полное собрание законов Российской империи]]. — 1780. — Том 20. — Закон № 15073.</ref><ref>[http://www.nlr.ru/e-res/law_r/show_page.php?page=94&root=1/emb/ Рисунок герба Бежецка Тверского наместничества] {{Wayback|url=http://www.nlr.ru/e-res/law_r/show_page.php?page=94&root=1%2Femb%2F |date=20160304090928 }} // Полное собрание законов Российской империи. — 1780. — Том 20. — Закон № 15073. Книга чертежей и рисунков. Лист 94.</ref>. и имел следующее описание:
{{начало цитаты}}«В верхней части щита [[Герб Твери|герб]] Тверской. В нижней — куст малины в серебряном поле, которым весьма изобилуют окрестности сего города».{{конец цитаты}}

В советское время был составлен новый герб Бежецка с изображением венка из голубых цветков льна. В современном гербе куст малины и цветки льна дополнены княжеской короной и двумя голубями. Княжеская корона напоминает об удельном княжении в Бежецком Верхе, а голуби — о птице на чеканившихся здесь древних монетах. Современный герб Бежецка советского периода не имел официального утверждения.

Авторы герба района: В. И. Лавренов и Е. В. Маняк (художник).

В то же время герб Бежецкого района подвергается критике со стороны краеведов за "казенность" и историческую недостоверность<ref>{{Cite web |url=https://bezhezk.ru/o-bezhecke/iz-istorii-bezheckogo-gerba/ |title=Из истории бежецкого герба - сайт Бежецк.ру |access-date=2023-06-19 |archive-date=2023-06-19 |archive-url=https://web.archive.org/web/20230619104318/https://bezhezk.ru/o-bezhecke/iz-istorii-bezheckogo-gerba/ |url-status=live }}</ref>.

== См. также ==
* [[Гербы районов Тверской области]]
* [[Флаг Бежецкого района]]

== Примечания ==
{{примечания}}

== Источники ==
* [http://www.rossimvolika.ru/sub_RF/tverskaya_obl/simv_munic_obr/4/ Российская символика. Бежецкий район]{{Недоступная ссылка|date=2018-06|bot=InternetArchiveBot }}
* [https://web.archive.org/web/20121021233453/http://geraldika.ru/article.php?coatid=4413 ''Лавренов В. И.'' «Герб и флаг Бежецкого района Тверской области»]

{{Гербы Тверской области}}

[[Категория:Гербы районов России]]
[[Категория:Гербы Тверской области]]
[[Категория:Малина в геральдике]]
[[Категория:Гербы с изображением голубя]]

title: Детали

Утверждён: 27 июля 1999 года

title: Авторский коллектив

Идея герба: В. И. Лавренов


text:
# Языковое планирование
Языковое планирование — лингвистический термин, используется также в интерлингвистике, имеет два значения:
1. Сознательное воздействие на развитие любого языка, находящегося в использовании, вне зависимости от его происхождения. Естественные (этнические) языки в такой же степени подвергаются языковому планированию, что и искусственные (точнее, плановые). Это воздействие может производиться как отдельными личностями (для русского языка такую роль сыграли, в частности, Карамзин, Ломоносов, Пушкин), так и государственными учреждениями и институтами (вопросы нормирования языка, создание терминологии, выработка литературных норм, создание письменности в случае младописьменных языков).
2. Создание проекта планового языка. Как правило, в этом значении термин употребляется в интерлингвистике, наряду с термином лингвопроектирование.

Языковое планирование представляет собой часть языковой политики, наравне с языковой политикой и практикой языка в определённых ситуациях. Языковое планирование может быть государственным (т.е. проводимой со стороны государства и/или при его поддержке) или неправительственным (со стороны неправительственных организаций). Языковое планирование преследует разные цели, например ассимиляция одного языка другим ради каких-либо целей или формирования отличительного признака для нации.
Языковое регулирование проводится языковыми регуляторами, комитетами, советами и.т.п.

## Цели языковой политики и языкового планирования.
Основные цели языковой политики в применении к конкретному языку:
1. Сохранение существующего языка;
2. Изменение существующего языка. Другие возможные цели языковой политики;
3. Возобновление функций (“оживление”) мёртвого литературного языка (современная история иврита);
4. Создание нового литературного языка (история новонорвежского, индонезийского и др. языков). Языковое планирование (но не обязательно языковая политика);
5. Создание региональных надъязыковых систем (например многочисленные панславянские языки);
6. Создание общемировых надъязыковых систем (международные искусственные языки, как например эсперанто).

## Организации
Список организаций, занимающихся языковым проектированием. Вы можете его дополнить
- Французская академия
- Академия языка иврит
- Академия Эсперанто
- Фонд Хованского
- Институт Сервантеса
- Исследовательский институт идиша

title: Языковое планирование

wikitext:
'''Языковое планирование''' — [[лингвистика|лингвистический]] термин, используется также в [[интерлингвистика|интерлингвистике]], имеет два значения:

# Сознательное воздействие на развитие любого [[язык]]а, находящегося в использовании, вне зависимости от его происхождения. Естественные ([[этнический язык|этнические]]) языки в такой же степени подвергаются '''языковому планированию''', что и [[искусственный язык|искусственные]] (точнее, плановые). Это воздействие может производиться как отдельными личностями (для [[русский язык|русского языка]] такую роль сыграли, в частности, [[Карамзин, Николай Михайлович|Карамзин]], [[Ломоносов, Михаил Васильевич|Ломоносов]], [[Пушкин, Александр Сергеевич|Пушкин]]), так и государственными учреждениями и институтами (вопросы [[языковая норма|нормирования языка]], создание [[терминология|терминологии]], выработка [[литературная норма|литературных норм]], создание письменности в случае [[младописьменный язык|младописьменных языков]]).
# Создание проекта [[плановый язык|планового языка]]. Как правило, в этом значении термин употребляется в интерлингвистике, наряду с термином [[лингвопроектирование]].

Языковое планирование представляет собой часть языковой политики, наравне с [[Языковая политика|языковой политикой]] и практикой языка в определённых ситуациях. Языковое планирование может быть государственным (т.е. проводимой со стороны государства и/или при его поддержке) или неправительственным (со стороны неправительственных организаций). Языковое планирование преследует разные цели, например ассимиляция одного языка другим ради каких-либо целей или формирования отличительного признака для нации.

Языковое регулирование проводится языковыми регуляторами, комитетами, советами и.т.п.

== Цели языковой политики и языкового планирования. ==
Основные цели языковой политики в применении к конкретному языку<ref>{{Cite web|lang=ru|url=http://genhis.philol.msu.ru/article_195.shtml|title=Языковая политика и языковое планирование|author=С. Н. Кузнецов|website=Сайт Филологического факультета МГУ|date=2007-09-05|access-date=2023-04-17|archive-date=2020-07-24|archive-url=https://web.archive.org/web/20200724172822/http://genhis.philol.msu.ru/article_195.shtml|url-status=live}}</ref>:

# Сохранение существующего языка;
# Изменение существующего языка. Другие возможные цели языковой политики;
# Возобновление функций (“оживление”) мёртвого литературного языка (современная история [[Иврит|иврита]]);
# Создание нового литературного языка (история [[Новонорвежский язык|новонорвежского]], [[Индонезийский язык|индонезийского]] и др. языков). Языковое планирование (но не обязательно языковая политика);
# Создание региональных надъязыковых систем (например многочисленные панславянские языки);
# Создание общемировых надъязыковых систем (международные искусственные языки, как например [[эсперанто]]).

== Организации ==
''Список организаций, занимающихся языковым проектированием. Вы можете его дополнить''

* [[Французская академия]]
* [[Академия языка иврит]]
* [[Академия Эсперанто]]
* [[Фонд Хованского]]
* [[Институт Сервантеса]]
* [[Исследовательский институт идиша]]

== См. также ==
* [[Языковая реформа]]
* [[Плановый язык]]

== Примечания ==
{{примечания}}

== Литература ==
* Bastardas-Boada, Albert. [http://www.scribd.com/doc/3025205/Language-Planning-and-Language-Ecology-Towards-a-theoretical-integration «Language planning and language ecology: Towards a theoretical integration»], 2000.
* Cobarrubius, Juan & Joshua Fishman, eds. ''Progress in Language Planning: International Perspective''. The Hague: Mouton, 1983.
* Cooper, R. L. ''Language Planning and Social Change''. New York: [[Cambridge University Press]], 1989.
* Rubin, Joan, Björn H. Jernudd, Jyotirindra Das Gupta, Joshua A. Fishman and Charles A. Ferguson, eds. ''Language Planning Processes''. The Hague: Mouton Publishers, 1977.

{{вс}}
{{Нет сносок|дата=2017-03-01}}
{{Перевести|en|Language planning}}

[[Категория:Социолингвистика]]
[[Категория:Прикладная лингвистика]]
[[Категория:Интерлингвистика]]
[[Категория:Языковые права]]


text:
# Юсеф Вахба-паша
Юсеф Вахба-паша (араб. يوسف باشا وهبة; 1852, Каир — 1934, Египет) — египетский государственный и политический деятель, занимавший пост премьер-министра Египта (19 ноября 1919 — 20 мая 1920), министр иностранных дел, министр финансов Египта (1914—1920), юрист, судья, переводчик.

## Биография
Родился в знатной коптской семье. Его отец, Вахба-бей, был основателем первого коптского благотворительного общества.
С 1875 по 1882 год работал в Министерстве юстиции страны, где сыграл важную роль в создании современной судебной системы Египта. Стал одним из первых египетских судей в смешанных апелляционных судах в 1894 году. Перевёл «Кодекс Наполеона» на арабский язык.
В 1912 году был назначен министром иностранных дел Египта, в 1914 году — министром финансов (до мая 1920). В качестве министра финансов представил первые египетские банкноты, поддерживаемые египетским султанатом, на которых стояла его подпись как министра финансов.
С 19 ноября 1919 до 20 мая 1920 года занимал пост премьер-министра Египта. Во время своего пребывания на этом посту инициировал несколько экономических реформ, в том числе отмену контроля над ценами на сельскохозяйственную продукцию и создание первого национального банка .
Независимый политик. С 1924 года был членом первого независимого Сената от Александрийского округа. Работая в египетском сенате, поддерживал различные законы, укреплявшие независимость египетской судебной системы. Выступал против введения каких-либо привилегий для меньшинств по этническому и религиозному признаку (включая коптов), предложенных Комиссией по судебным реформам в 1917 году. Ушёл из Сената в 1930 году.

title: Юсеф Вахба-паша

wikitext:
{{государственный деятель|награды = {{Орден Святых Михаила и Георгия|CMG}}}}
'''Юсеф Вахба-паша''' ({{lang-ar|يوسف باشا وهبة}}; [[1852]], [[Каир]] — [[1934]], [[Египет]]) — египетский государственный и политический деятель, занимавший пост [[Список премьер-министров Египта|премьер-министра Египта]] (19 ноября 1919 — 20 мая 1920), министр иностранных дел, министр финансов Египта (1914—1920), {{юрист|Египта}}, {{судья|Египта}}, {{переводчик|Египта}}.

== Биография ==
Родился в знатной [[Копты|коптской]] семье. Его отец, Вахба-бей, был основателем первого коптского благотворительного общества.

С 1875 по 1882 год работал в Министерстве юстиции страны, где сыграл важную роль в создании современной судебной системы Египта. Стал одним из первых египетских судей в смешанных апелляционных судах в 1894 году. Перевёл «[[Кодекс Наполеона]]» на [[арабский язык]].

В 1912 году был назначен министром иностранных дел Египта, в 1914 году — министром финансов (до мая 1920). В качестве министра финансов представил первые египетские банкноты, поддерживаемые египетским султанатом, на которых стояла его подпись как министра финансов.

С 19 ноября 1919 до 20 мая 1920 года занимал пост [[Премьер-министр Египта|премьер-министра Египта]]. Во время своего пребывания на этом посту инициировал несколько экономических реформ, в том числе отмену контроля над ценами на сельскохозяйственную продукцию и создание первого национального банка .

Независимый политик. С 1924 года был членом первого независимого Сената от Александрийского округа. Работая в египетском сенате, поддерживал различные законы, укреплявшие независимость египетской судебной системы. Выступал против введения каких-либо привилегий для меньшинств по этническому и религиозному признаку (включая коптов), предложенных Комиссией по судебным реформам в 1917 году. Ушёл из Сената в 1930 году.

== Литература ==
* Malak Badrawi. Political Violence in Egypt 1910—1925: Secret Societies, Plots and Assassinations. 2014
* Journal Officiel (Official Gazette), various issues relating to nomination dates (1875, 1882, 1884, 1895, 1912,1914,1916,1919,1920)
* Saad Zaghlul Pascha (1985) Muzakirat Saad Zaghloul (Political Memoirs of Saad Zaghloul), General Egyptian Book Organization,
* Goldsmith, Arthur (2005) Re-Envisioning Egypt 1919—1952, The American University in Cairo Press. Public Records Office, British Government Kew Gardens (see reference on Youssef Wahba, Mourad Wahba, Sadek Wahba)
* Daly, Martin (1999) Cambridge History of Egypt: volume 2: Modern Egypt, Cambridge University Press

{{Премьер-министры Египта}}

[[Категория:Государственные деятели Египта]]
[[Категория:Политики Египта]]
[[Категория:Премьер-министры Египта]]
[[Категория:Министры финансов Египта]]
[[Категория:Министры иностранных дел Египта]]
[[Категория:Родившиеся в Каире]]
[[Категория:Депутаты Египта]]

title: премьер-министр Египта

Предшественник: Мухаммед Саид-паша

Преемник: Мухаммед Тауфик Назим-паша

title: министр финансов Египта

министр финансов Египта: 5 апреля 1914 — 19 декабря 1914

title: министр финансов Египта

министр финансов Египта: 19 декабря 1914 — 9 октября 1917

title: министр финансов Египта

министр финансов Египта: 10 октября 1917 — 9 апреля 1919

title: министр финансов Египта

министр финансов Египта: 9 апреля 1919 — 22 апреля 1919

title: министр финансов Египта

title: премьер-министр Египта

title: министр финансов Египта

Рождение: 1852 · - Каир, Египетский эялет

Смерть: 1934 · - Каир, Египет

Отношение к религии: Коптская православная церковь и христианин

Награды: Кавалер ордена Святых Михаила и Георгия


text:
# Санта-Роза (остров)
Санта-Роза (англ. Santa Rosa Island) — второй по величине остров в группе Чаннел, которая расположена вблизи побережья южной Калифорнии, США. В административном отношении относится к округу Санта-Барбара.
Расположен к западу от острова Санта-Круз и к востоку от острова Сан-Мигель, в 42 км от побережья Калифорнии в районе города Санта-Барбара. Остров составляет примерно 26 км в длину и 17 км в ширину. Рельеф Санта-Розы — холмистый. Высшая точка — гора Вэйл, составляет 484 м над уровнем моря. Берега острова разнятся от широких песчаных пляжей, полого спускающихся к океану, до отвесных скал. Площадь Санта-Розы составляет 215,27 км², что делает его 65-м крупнейшим островом США. Входит в состав национального парка Чаннел-Айлендс.
Постоянное население острова по данным переписи 2000 года составляет 2 человека. Имеется круглогодичное чартерное сообщение с аэропортом Камарильо.
В 2007 году на острове был открыт новый вид лишайников, названный в честь президента страны — Калоплака Обамы (лат. Caloplaca obamae). Также, на острове произрастает эндемичный редкий вид суккулентов — Dudleya gnoma.

## Галерея
- Сосновая роща на Санта-Розе
- Вид с холма
- Белый песчаный пляж

title: Санта-Роза (остров)

wikitext:
{{otheruses|Санта-Роза}}
{{Остров
 |Название              = Санта-Роза
  |Национальное название= en/Santa Rosa Island
 |Изображение           =
  |Подпись изображения  =
 |Позиционная карта     =
 |Страна                = США
  |Регион               = Калифорния
   |Район               = Санта-Барбара (округ)
  |Акватория            = Тихий океан
 |Координаты              = 33/58/N/120/6/W
   |CoordScale          =
 |Площадь               = 215,27
 |Наивысшая точка       =
 |Население             = 2
  |Год переписи         = 2000
}}
'''Санта-Роза''' ({{lang-en|Santa Rosa Island}}) — второй по величине остров в группе [[Чаннел (острова)|Чаннел]], которая расположена вблизи побережья южной [[Калифорния|Калифорнии]], [[США]]. В административном отношении относится к округу [[Санта-Барбара (округ)|Санта-Барбара]].

Расположен к западу от острова [[Санта-Круз (остров)|Санта-Круз]] и к востоку от острова Сан-Мигель, в 42 км от побережья Калифорнии в районе города [[Санта-Барбара (Калифорния)|Санта-Барбара]]. Остров составляет примерно 26 км в длину и 17 км в ширину. Рельеф Санта-Розы — холмистый. Высшая точка — гора Вэйл, составляет 484 м над уровнем моря. Берега острова разнятся от широких песчаных пляжей, полого спускающихся к океану, до отвесных скал. Площадь Санта-Розы составляет 215,27 км², что делает его [[Список островов США по площади|65-м крупнейшим островом США]]. Входит в состав национального парка [[Чаннел-Айлендс]]<ref>{{Cite web |url=http://www.nps.gov/chis/planyourvisit/santa-rosa-island.htm |title=National Park Service: Santa Rosa Island |access-date=2015-04-19 |archive-date=2021-04-03 |archive-url=https://web.archive.org/web/20210403141755/https://www.nps.gov/chis/planyourvisit/santa-rosa-island.htm |url-status=live }}</ref>.

Постоянное население острова по данным переписи 2000 года составляет 2 человека<ref>[http://factfinder.census.gov/servlet/DTTable?_bm=y&-show_geoid=Y&-tree_id=4001&-_caller=geoselect&-context=dt&-errMsg=&-all_geo_types=N&-mt_name=DEC_2000_SF1_U_G001&-redoLog=false&-transpose=N&-search_map_config=|b=50|l=en|t=4001|zf=0.0|ms=sel_00dec|dw=0.3599341050264767|dh=0.22748226131046756|dt=gov.census.aff.domain.map.EnglishMapExtent|if=gif|cx=-118.42426637496948|cy=33.37146458057821|zl=5|pz=5|bo=318:317:316:315:314:313:323:319|bl=362:393:392:358:357:356:355:354|ft=350:349:335:389:388:332:331|fl=381:403:204:380:369:379:368|g=05000US36061&-PANEL_ID=p_dt_geo_map&-_lang=en&-geo_id=100$10000US060830029103009&-CONTEXT=dt&-format=&-search_results=01000US&-ds_name=DEC_2000_SF1_U&-keyword= Block 3009, Block Group 3, Census Tract 29.10, Santa Barbara County] {{Wayback|url=http://factfinder.census.gov/servlet/DTTable?_bm=y&-show_geoid=Y&-tree_id=4001&-_caller=geoselect&-context=dt&-errMsg=&-all_geo_types=N&-mt_name=DEC_2000_SF1_U_G001&-redoLog=false&-transpose=N&-search_map_config=%7Cb%3D50%7Cl%3Den%7Ct%3D4001%7Czf%3D0.0%7Cms%3Dsel_00dec%7Cdw%3D0.3599341050264767%7Cdh%3D0.22748226131046756%7Cdt%3Dgov.census.aff.domain.map.EnglishMapExtent%7Cif%3Dgif%7Ccx%3D-118.42426637496948%7Ccy%3D33.37146458057821%7Czl%3D5%7Cpz%3D5%7Cbo%3D318%3A317%3A316%3A315%3A314%3A313%3A323%3A319%7Cbl%3D362%3A393%3A392%3A358%3A357%3A356%3A355%3A354%7Cft%3D350%3A349%3A335%3A389%3A388%3A332%3A331%7Cfl%3D381%3A403%3A204%3A380%3A369%3A379%3A368%7Cg%3D05000US36061&-PANEL_ID=p_dt_geo_map&-_lang=en&-geo_id=100%2410000US060830029103009&-CONTEXT=dt&-format=&-search_results=01000US&-ds_name=DEC_2000_SF1_U&-keyword= |date=20120105033050 }} (englisch)</ref>. Имеется круглогодичное чартерное сообщение с аэропортом [[Камарильо (аэропорт)|Камарильо]].

В 2007 году на острове был открыт новый вид [[Лишайники|лишайников]], названный в честь президента страны — [[Калоплака Обамы]] ({{lang-la|Caloplaca obamae}})<ref name="ScienceDaily">ScienceDaily. 16 April 2009. [http://www.sciencedaily.com/releases/2009/04/090415141217.htm New Species Of Lichen Named After President Barack Obama] {{Wayback|url=http://www.sciencedaily.com/releases/2009/04/090415141217.htm |date=20210330154521 }}. Accessed online 16 April 2009.</ref>. Также, на острове произрастает [[Эндемик|эндемичный]] редкий вид [[Суккуленты|суккулентов]] — ''[[Dudleya gnoma]]<ref name=":1">{{Cite web|url=http://www.efloras.org/florataxon.aspx?flora_id=1&taxon_id=250092086|title=Dudleya gnoma in Flora of North America @ efloras.org|website=www.efloras.org|access-date=2023-09-02|archive-date=2023-09-02|archive-url=https://web.archive.org/web/20230902193033/http://www.efloras.org/florataxon.aspx?flora_id=1&taxon_id=250092086|url-status=live}}</ref><ref name=":0">{{Cite web|url=http://www.llifle.com/Encyclopedia/SUCCULENTS/Family/Crassulaceae/31671/Dudleya_gnoma|title=Dudleya gnoma|website=www.llifle.com|access-date=2023-09-02|archive-date=2023-09-02|archive-url=https://web.archive.org/web/20230902193036/http://www.llifle.com/Encyclopedia/SUCCULENTS/Family/Crassulaceae/31671/Dudleya_gnoma|url-status=live}}</ref>''.

== Галерея ==
<gallery>
File:Torrey_Pine_Grove.jpg|Сосновая роща на Санта-Розе
File:Santa_Rosa_Torrey_Pine_view.JPG|Вид с холма
File:White_sandy_beach_on_Santa_Rosa_Island.jpg|Белый песчаный пляж
</gallery>

== Примечания ==
{{примечания}}

[[Категория:Острова Калифорнии]]
[[Категория:География округа Санта-Барбара]]

title: Санта-Роза

Санта-Роза: англ. Santa Rosa Island

title: Характеристики

Плотность населения: 0,01 чел./км²

title: Расположение

Расположение:
33°58′ с. ш. 120°06′ з. д.
GNIS : 249112
Санта-Роза

Акватория: Тихий океан

Страна: - США

Штат: Калифорния

Округ: Санта-Барбара


text:
# Лядов, Антон Вячеславович
Анто́н Вячесла́вович Ля́дов (род. 16 февраля 1991, Самара, РСФСР, СССР) — российский трэвел-блогер, журналист, автор YouTube-канала The Люди, на котором выходят фактурные документальные видео о жизни людей из разных стран.

## Биография
Родился 16 февраля 1991 года в Самаре, там же и провёл свое детство. Со школьных лет Антон начал изучать английский язык и мечтал быть преподавателем. В 15 лет он уехал в Великобританию, где совершенствовал устную речь в местной семье, а также посещал занятия в Мэлтонском колледже. В 2013 году окончил Московский государственный университет по специальности «международная журналистика».

### Карьера журналиста
После окончания учёбы в МГУ Лядов устроился работать на общероссийский государственный федеральный телеканал «Россия-1». Во Всероссийской государственной телевизионной и радиовещательной компании работал корреспондентом в команде программы «Вести недели» Дмитрия Киселёва и часто ездил в командировки в Европу, страны Востока и СНГ. Освещал ход политического кризиса на Украине в 2014 году. В разные годы работал на телепередаче «Прямая линия с Владимиром Путиным». В 2018 году освещал протесты во Франции.
В 2013—2014 годах в программе «Вести недели» активно освещал события на Украине, оставаясь в Москве. В своих материалах называл украинские силовые подразделения «карателями», а власти Украины — «фашистскими». После катастрофы с малайзийским Boeing 777 над Донецком доказывал, что катастрофу организовал украинский миллиардер Игорь Коломойский, потом что лайнер сбили украинские военные. Позже суд в Нидерландах установил, что самолёт был сбит пророссийскими силами установкой ПВО Бук-М1, привезённой из РФ.
В 2016 году, готовя материал для «Вестей недели» о евроскептиках во Франции, при переводе полностью исказил слова большинства героев материала, чтобы выставить их так, как будто они недовольны руководством страны. Подлог заметили французские журналисты. У одной из героинь материала Лядова на груди висел видеорегистратор, который помог выявить, что русский перевод в сюжете никак не совпадал с оригиналом. Лядов в ответ выпустил ещё один материал, в котором старался доказать, что не врал, но в итоге, как выяснили журналисты «Новой газеты», наврал ещё больше. За подчинённого вступился Дмитрий Киселёв, назвав обман Лядова «заусенцами». Киселёв для защиты Антона Лядова даже пошёл на конфликт со своим приятелем главным редактором «Московского комсомольца» Павлом Гусевым. Позже сотрудник «Вестей» рассказывал, что Антона Лядова «кто-то крышует активно» и что он регулярно искажает информацию в своих материалах, за что даже получил медаль.

### Карьера блогера
Свой YouTube-канал Лядов создал 5 июля 2017 года. Самым первым доступным к просмотру видео на канале было выложено 20 июля 2017 года. В нём Лядов взял интервью у одного из популярных блогеров того времени — Ивангая.

Я давал тогда интервью для канала «Россия-1». <…> Я не хотел давать интервью, я опасался давать тогда интервью. <…> Я тогда боялся отказать человеку с канала «Россия-1» и дал интервью. Обычное интервью, просто посидели, пообщались. <…> Как я удивился, когда увидел это интервью отдельно из какого-то другого ресурса, а не «Россия-1» вообще. Я понял, что этот человечек как бы преследовал другие цели, личные так сказать, и это правильно, он молодец.
— сказал Ивангай в интервью Юрию Дудю
За свою карьеру блогера Лядов выпустил чуть меньше 10 интервью[уточнить] с такими известными личностями как: Моргенштерн, Марьяна Ро, Kizaru, Юлией Самойловой и другими.
28 мая 2019 года на канале Антона Лядова вышло видео, в котором блогер рассказал о политическом и экономическом кризисах в Венесуэле, о бешеной инфляции и массовых протестах. Этим роликом Лядов положил начало рубрике «Как люди живут». Это видео по сей день остаётся самым популярным на канале блогера. За свою карьеру блогера Лядов побывал в таких странах как КНДР, Сомали, Монголия, Республика Корея, ОАЭ, Исландия, Белоруссия, США, Мексика, Канада, Южный Судан, Франция, Ирак, Куба. Блогер путешествует по России и снимает репортажи из разных городов и субъектов Российской Федерации, а также затрагивает в своих видео различные события времён СССР.
11 февраля 2024 года Антон выпустил ролик про интервью Такера Карлсона у Путина, высказав при этом свою личную точку зрения.
Некоторые блогеры-сталинисты обвиняют Антона Лядова в том, что он снимает ложные постановочные материалы так же, как он делал в программе «Вести недели».

## Личная жизнь
Есть дочь Есения.

## Награды
Forbes 30 Under 30
| Год  | Категория   | Результат | Примечания   |
| ---- | ----------- | --------- | ------------ |
| 2021 | Новые медиа | Победа    | [ 1 ] [ 23 ] |

title: Лядов, Антон Вячеславович

wikitext:
{{ФИО}}
{{Ютубер
| имя = Антон Лядов
| место_жительства = [[Москва]]
| размер_изображения =
| описание_изображения =
| имя_при_рождении = Антон Вячеславович Лядов
| дата_рождения = 16.2.1991
| место_рождения = {{МестоРождения|Самара|в Самаре}}, [[РСФСР]], [[СССР]]
| место_смерти =
| создатель =
| дата_смерти =
| род_деятельности = [[Путешествие|трэвел]]-[[блогер]]<br> [[интервью]]ер и [[журналист]]
| годы_активности = 2017 — {{н.в.}}
| псевдонимы =
| веб-сайт =
| название_канала = The Люди
| ссылка_на_канал = channel/UCwPzq5yQwczLmivBX8zq7Mw
| дата_создания = {{Дата основания|5|7|2017|лет|nocat=1}}
| изображение =
| оригинал_имени =
| подписчики = 5,38 млн
| просмотры = 782,1 млн
| подписчики_дата = май 2025
| просмотры_дата = май 2025
| многоканальная_сеть =
| коллективы =
| коронные_фразы =
| награды и премии = [[Forbes 30 Under 30]]
| жанр = [[Путешествие|трэвел]], [[документалистика]]
| серебряная_кнопка = да
| серебряная_кнопка_год = 2017
| золотая_кнопка = да
| золотая_кнопка_год = 2019
| бриллиантовая_кнопка =
| бриллиантовая_кнопка_год =
| рубиновая_кнопка =
| рубиновая_кнопка_год =
| обновление_статистики =
| дополнительная_информация =
}}
'''Анто́н Вячесла́вович Ля́дов''' (род. {{ДатаРождения|16|2|1991}}, [[Самара]], [[Российская Советская Федеративная Социалистическая Республика|РСФСР]], [[Союз Советских Социалистических Республик|СССР]]) — [[Россия|российский]] [[Путешествие|трэвел]]-[[блог]]ер, [[журналист]], автор [[YouTube]]-канала The Люди, на котором выходят фактурные документальные видео о жизни людей из разных стран.

== Биография ==
Родился 16 февраля 1991 года в [[Самара|Самаре]], там же и провёл свое детство. Со школьных лет Антон начал изучать [[английский язык]] и мечтал быть преподавателем. В 15 лет он уехал в [[Великобритания|Великобританию]], где совершенствовал устную речь в местной семье, а также посещал занятия в {{Нп3|Мэлтон колледж|Мэлтонском колледже|en|Melton Secondary College}}. В 2013 году окончил [[Московский государственный университет]] по специальности «международная журналистика»<ref name=":0">{{Cite web|lang=ru|url=https://30-under-30.forbes.ru/nominee/427463-anton-ladov|title=Антон Лядов, 30|author=Павел Захаров|website=[[Forbes Россия|Forbes]]|access-date=2021-05-30|archive-date=2021-06-02|archive-url=https://web.archive.org/web/20210602213546/https://30-under-30.forbes.ru/nominee/427463-anton-ladov|url-status=live}}</ref>.

=== Карьера журналиста ===
После окончания учёбы в МГУ Лядов устроился работать на общероссийский государственный федеральный телеканал «[[Россия-1]]». Во [[Всероссийская государственная телевизионная и радиовещательная компания|Всероссийской государственной телевизионной и радиовещательной компании]] работал корреспондентом в команде программы «[[Вести недели]]» [[Киселёв, Дмитрий Константинович|Дмитрия Киселёва]] и часто ездил в командировки в [[Европа|Европу]], страны Востока и [[Содружество Независимых Государств|СНГ]]. Освещал ход [[Политический кризис на Украине (2013—2014)|политического кризиса на Украине в 2014 году]]. В разные годы работал на телепередаче «[[Прямая линия с Владимиром Путиным]]»<ref>{{YouTube|id=lhZn_GdDBQE|logo=1|title=Путин ответил на вопросы видеоблогеров}} // WildJam. 7 июня 2018.</ref>. В 2018 году освещал [[Движение жёлтых жилетов|протесты]] во [[Франция|Франции]]<ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://www.vesti.ru/article/1422013|title=Погромы в Париже. "Русский след" с французским акцентом|website=[[Вести.ру]]|date=2018-12-10|access-date=2021-05-30|archive-date=2021-06-02|archive-url=https://web.archive.org/web/20210602212331/https://www.vesti.ru/article/1422013|url-status=live}}</ref>.

В 2013—2014 годах в программе «Вести недели» активно освещал события на Украине, оставаясь в Москве. В своих материалах называл украинские силовые подразделения «карателями», а власти Украины — «фашистскими»<ref>{{Cite web|url=https://smotrim.ru/video/2161616|title=Вести. Блицкриг украинских карателей захлебнулся в крови. Блицкириг украинских карателей захлебнулся в крови|website=smotrim.ru|access-date=2023-02-07}}</ref><ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://www.vesti.ru/article/1814387|title=Убивать легко: кто возглавил карательную операцию на востоке Украины|website=vesti.ru|access-date=2023-02-07|archive-date=2021-04-15|archive-url=https://web.archive.org/web/20210415110923/https://www.vesti.ru/article/1814387|url-status=live}}</ref>. После катастрофы с [[Катастрофа Boeing 777 в Донецкой области|малайзийским Boeing 777 над Донецком]] доказывал, что катастрофу организовал украинский миллиардер [[Коломойский, Игорь Валерьевич|Игорь Коломойский]]<ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://www.vesti.ru/article/1798821|title=Крушение Boeing могло быть многоходовкой Коломойского|website=vesti.ru|access-date=2023-02-07|archive-date=2022-05-13|archive-url=https://web.archive.org/web/20220513163245/https://www.vesti.ru/article/1798821|url-status=live}}</ref>, потом что лайнер сбили украинские военные<ref>{{Cite web|url=https://smotrim.ru/video/2168245|title=Вести в 20:00. Откровенно, но позитивно: в Москве прошли саммиты ОДКБ и ЕАЭС. За крушением малайзийского "Боинга" может стоять капитан Волошин|website=smotrim.ru|access-date=2023-02-07|archive-date=2022-12-06|archive-url=https://web.archive.org/web/20221206112810/https://smotrim.ru/video/2168245|url-status=live}}</ref>. Позже суд в Нидерландах установил, что самолёт был сбит пророссийскими силами установкой ПВО [[Бук (зенитный ракетный комплекс)|Бук-М1]], привезённой из РФ<ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://www.dw.com/ru/prigovor-po-delu-mh17-rossiu-zdut-novye-sudy/a-63804854|title=Приговор по делу MH17: Россию ждут новые суды – DW – 18.11.2022|website=dw.com|access-date=2023-02-07|archive-date=2022-12-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20221209234020/https://www.dw.com/ru/prigovor-po-delu-mh17-rossiu-zdut-novye-sudy/a-63804854|url-status=live}}</ref>.

В 2016 году, готовя материал для «Вестей недели» о евроскептиках во Франции, при переводе полностью исказил слова большинства героев материала<ref>{{Cite web|lang=ru-RU|url=https://www.youtube.com/watch?v=4ghJuKREBbI|title=Когда самый крупный российский телеканал манипулирует визуальной информацией - Le Petit Journal|access-date=2023-02-07|archive-date=2023-02-07|archive-url=https://web.archive.org/web/20230207082042/https://www.youtube.com/watch?v=4ghJuKREBbI|url-status=live}}</ref>, чтобы выставить их так, как будто они недовольны руководством страны. Подлог заметили французские журналисты. У одной из героинь материала Лядова на груди висел видеорегистратор, который помог выявить, что русский перевод в сюжете никак не совпадал с оригиналом. Лядов в ответ выпустил ещё один материал, в котором старался доказать, что не врал, но в итоге, как выяснили журналисты «[[Новая газета|Новой газеты]]», наврал ещё больше<ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://novayagazeta.ru/articles/2016/05/24/68718-171-slova-byli-iskazheny-i-prosto-vydumany-187-syuzhet-171-vestey-nedeli-187-s-kiselevym-razobrali-vo-frantsii|title=«Слова были искажены и просто выдуманы»: сюжет «Вестей недели» с Киселевым разобрали во Франции|website=Новая газета|date=2099-10-22|access-date=2023-02-07|archive-date=2023-02-07|archive-url=https://web.archive.org/web/20230207082043/https://novayagazeta.ru/articles/2016/05/24/68718-171-slova-byli-iskazheny-i-prosto-vydumany-187-syuzhet-171-vestey-nedeli-187-s-kiselevym-razobrali-vo-frantsii|url-status=live}}</ref>. За подчинённого вступился Дмитрий Киселёв, назвав обман Лядова «заусенцами»<ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://www.kommersant.ru/doc/2994858|title=«Мы действительно иногда пропускаем заусенцы»|website=www.kommersant.ru|date=2016-05-23|access-date=2023-02-07|archive-date=2023-01-30|archive-url=https://web.archive.org/web/20230130224520/https://www.kommersant.ru/doc/2994858|url-status=live}}</ref>. Киселёв для защиты Антона Лядова даже пошёл на конфликт со своим приятелем главным редактором «[[Московский комсомолец|Московского комсомольца]]» [[Гусев, Павел Николаевич|Павлом Гусевым]]<ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://www.kommersant.ru/doc/3000617|title=«Мой бывший знакомый, разуй глаза»|website=www.kommersant.ru|date=2016-05-30|access-date=2023-02-07|archive-date=2016-08-05|archive-url=https://web.archive.org/web/20160805143742/http://www.kommersant.ru/doc/3000617|url-status=live}}</ref>. Позже сотрудник «Вестей» рассказывал, что Антона Лядова «кто-то крышует активно» и что он регулярно искажает информацию в своих материалах, за что даже получил медаль<ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://theins.ru/confession/59757|title=Исповедь пропагандиста. Часть I. Как делают новости на государственном ТВ|website=The Insider|access-date=2023-02-07|archive-date=2023-02-07|archive-url=https://web.archive.org/web/20230207082042/https://theins.info/confession/59757|url-status=live}}</ref>.

=== Карьера блогера ===
Свой YouTube-канал Лядов создал 5 июля 2017 года. Самым первым доступным к просмотру видео на канале было выложено 20 июля 2017 года. В нём Лядов взял интервью у одного из популярных блогеров того времени — [[Ивангай|Ивангая]].

{{начало цитаты}}
''Я давал тогда интервью для канала «Россия-1». <…> Я не хотел давать интервью, я опасался давать тогда интервью. <…> Я тогда боялся отказать человеку с канала «Россия-1» и дал интервью. Обычное интервью, просто посидели, пообщались. <…> Как я удивился, когда увидел это интервью отдельно из какого-то другого ресурса, а не «Россия-1» вообще. Я понял, что этот человечек как бы преследовал другие цели, личные так сказать, и это правильно, он молодец.''
{{конец цитаты|источник=сказал Ивангай в интервью [[Дудь, Юрий Александрович|Юрию Дудю]]<ref>{{YouTube|id=e2hBvHFtzHA|logo=1|title=Ивангай – где он пропадал / вДудь}} // вДудь. 17 марта 2021.</ref>}}За свою карьеру блогера Лядов выпустил чуть меньше 10 интервью{{уточнить}} с такими известными личностями как: [[Моргенштерн]], [[Ро, Марьяна|Марьяна Ро]], [[Kizaru]], [[Самойлова, Юлия Олеговна|Юлией Самойловой]] и другими.

28 мая 2019 года на канале Антона Лядова вышло видео, в котором блогер рассказал о [[Политический кризис в Венесуэле|политическом]] и [[Экономический кризис в Венесуэле|экономическом]] кризисах в [[Венесуэла|Венесуэле]], о [[Экономика Венесуэлы|бешеной инфляции]] и [[Массовые протесты в Венесуэле (с 2014)|массовых протестах]]. Этим роликом Лядов положил начало рубрике «Как люди живут». Это видео по сей день остаётся самым популярным на канале блогера. За свою карьеру блогера Лядов побывал в таких странах как [[КНДР]]<ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://rtvi.com/broadcast/anton-lyadov-o-zhizni-v-severnoy-koree/|title=«Думаю, этот занавес не спадет добровольно никогда». Антон Лядов (The Люди) — о жизни в Северной Корее|website=[[RTVI]]|date=2019-10-15|access-date=2021-06-18|archive-date=2020-09-22|archive-url=https://web.archive.org/web/20200922154025/https://rtvi.com/broadcast/anton-lyadov-o-zhizni-v-severnoy-koree/|url-status=live}}</ref><ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://tengrinews.kz/story/bloger-pokazal-realnuyu-za-jeleznyim-zanavesom-severnoy-382239/|title=Блогер показал реальную жизнь за "железным занавесом" в Северной Корее|author=|website=[[Tengrinews.kz]]|date=2019-10-23|access-date=2021-06-18|archive-date=2021-06-15|archive-url=https://web.archive.org/web/20210615215514/https://tengrinews.kz/story/bloger-pokazal-realnuyu-za-jeleznyim-zanavesom-severnoy-382239/|url-status=live}}</ref>, [[Сомали]]<ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://ria.ru/20210405/lyadov-1603808269.html|title=Антон Лядов — о встрече с сомалийским пиратом и китайской тюрьме|author=Ольга Цынская|website=[[РИА Новости]]|date=2021-04-05|access-date=2021-06-18|archive-date=2021-06-24|archive-url=https://web.archive.org/web/20210624210823/https://ria.ru/20210405/lyadov-1603808269.html|url-status=live}}</ref>, [[Монголия]], [[Республика Корея]], [[ОАЭ]], [[Исландия]], [[Белоруссия]]<ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://lenta.ru/news/2020/08/15/lyadov/|title=Российский журналист описал зверства белорусских силовиков|website=[[lenta.ru]]|date=2020-08-15|access-date=2021-06-18|archive-date=2022-01-08|archive-url=https://web.archive.org/web/20220108140945/https://lenta.ru/news/2020/08/15/lyadov/|url-status=live}}</ref><ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://www.vesti.ru/article/2444976|title=Вернулся с гематомами: журналист ВГТРК рассказал о жестких задержаниях в Минске|website=[[Вести.ру]]|date=2020-08-18|access-date=2021-06-18|archive-date=2021-06-09|archive-url=https://web.archive.org/web/20210609181759/https://www.vesti.ru/article/2444976|url-status=live}}</ref>, [[США]], [[Мексика]], [[Канада]], [[Южный Судан]], [[Франция]], [[Ирак]], [[Куба]]. Блогер путешествует по России и снимает репортажи из разных [[Города России|городов]] и [[Субъекты Российской Федерации|субъектов Российской Федерации]], а также затрагивает в своих видео различные события времён [[Союз Советских Социалистических Республик|СССР]].

11 февраля 2024 года Антон выпустил ролик про [[Интервью Владимира Путина Такеру Карлсону|интервью Такера Карлсона у Путина]], высказав при этом свою личную точку зрения.

Некоторые блогеры-[[сталинизм|сталинисты]] обвиняют Антона Лядова в том, что он снимает ложные постановочные материалы так же, как он делал в программе «Вести недели»<ref>{{Cite web|lang=ru-RU|url=https://www.youtube.com/watch?v=Y9OEyuicpw8|title=TheЛяди // Злоба дня|access-date=2023-02-07|archive-date=2023-02-07|archive-url=https://web.archive.org/web/20230207083553/https://www.youtube.com/watch?v=Y9OEyuicpw8&gl=US&hl=en|url-status=live}}</ref><ref>{{Cite web|lang=ru-RU|url=https://www.youtube.com/watch?v=RbtyGWekhFI|title=СТАС АЙ КАК ПРОСТО БОМБИТ С ДОНАТА ПРО ЛЯДОВА # СТРИМ|access-date=2023-02-07|archive-date=2023-02-07|archive-url=https://web.archive.org/web/20230207083552/https://www.youtube.com/watch?v=RbtyGWekhFI|url-status=live}}</ref>.

== Личная жизнь ==
Есть дочь Есения<ref>{{cite web|url=https://srsly.ru/person/show/9846/|title=Антон Лядов|website=Srsly.ru|access-date=2021-11-01|archive-date=2021-11-01|archive-url=https://web.archive.org/web/20211101102916/https://srsly.ru/person/show/9846/|url-status=live}}</ref>.

== Награды ==
''[[Forbes 30 Under 30]]''
{| class="wikitable plainrowheaders" style="width:70%;"
|-
! scope="col" style="width:4%;" | Год
! scope="col" style="width:30%;" | Категория
! scope="col" style="width:6%;" | Результат
! scope="col" style="width:6%;" | Примечания
|-
! scope="row" | [[2021 год|2021]]
|Новые медиа
| {{won}}
|<ref name=":0" /><ref>{{Cite web|lang=ru|url=https://meduza.io/news/2021/05/27/v-reyting-forbes-samyh-perspektivnyh-rossiyan-do-30-let-voshli-slava-marlou-varvara-shmykova-i-didzhey-imanbek|title=В рейтинг Forbes самых перспективных россиян до 30 лет вошли Слава Марлоу, Варвара Шмыкова и диджей Иманбек|website=[[Meduza]]|date=2021-05-27|access-date=2021-06-18|archive-date=2021-06-13|archive-url=https://web.archive.org/web/20210613183413/https://meduza.io/news/2021/05/27/v-reyting-forbes-samyh-perspektivnyh-rossiyan-do-30-let-voshli-slava-marlou-varvara-shmykova-i-didzhey-imanbek|url-status=live}}</ref>
|-
|}

== Примечания ==
{{примечания}}

== Ссылки ==
* {{YouTube|id=VyVk9YrYIFk|logo=1|title=Блогер Антон Лядов о проекте «The Люди»}} // [[Вечерний Ургант]]. 30 марта 2021.
{{Библиоинформация}}

[[Категория:Выпускники факультета журналистики МГУ]]
[[Категория:Журналисты телеканала «Россия-1»]]
[[Категория:Ютуберы по алфавиту]]
[[Категория:Ютуберы России]]
[[Категория:Журналисты, освещавшие вооружённый конфликт на востоке Украины]]
[[Категория:Статьи с эдитнотисом об осторожности при редактировании]]

title: Личные данные

Имя при рождении: Антон Вячеславович Лядов

Дата рождения: 16 февраля 1991 (34 года)

Место рождения: Самара, РСФСР, СССР

Страна: - Россия

Место жительства: Москва

Род деятельности: трэвел-блогер · интервьюер и журналист

Награды и премии: Forbes 30 Under 30

title: YouTube

Канал: The Люди

Жанр видео: трэвел, документалистика

title: Награды

100 000 подписчиков · 2017

1 000 000 подписчиков · 2019


text:
# Фукуока, Масааки
Масааки Фукуока (яп. 福岡 政章; род. 12 июля 1984, Кумамото) — японский дзюдоист, чемпион и призёр чемпионатов Японии, призёр чемпионатов Азии и мира.

## Карьера
Выступал в полулёгкой весовой категории (до 66 кг). Чемпион (2013), серебряный (2007, 2009, 2010) и бронзовый (2012, 2014) призёр чемпионатов Японии. Бронзовый призёр летней Универсиады 2009 года в Белграде. В 2013 году стал серебряным призёром чемпионата Азии в Бангкоке. Бронзовый призёр чемпионата мира 2013 года в Рио-де-Жанейро.

title: Фукуока, Масааки

wikitext:
{{Однофамильцы|Фукуока}}
{{Дзюдоист
 |Имя            =
 |Фотография     =
 |Полное имя     = {{lang-ja|福岡 政章}}
 |Сайт           =
 |Весовая категория = Полулёгкая (до 66 кг)
 |Гражданство    =
 |Дата рождения  =
 |Место рождения =
 |Дата смерти    =
 |Место смерти   =
 |Проживание     =
 |Медали         =
{{ОИ-спорт|[[Дзюдо]]}}
{{турнир|[[Чемпионат мира по дзюдо|Чемпионат мира]]}}
{{медаль|Бронза|[[Чемпионат мира по дзюдо 2013|Рио-де-Жанейро 2013]]|до 66 кг}}
{{турнир|[[Чемпионат Азии по дзюдо|Чемпионат Азии]]}}
{{медаль|Серебро|[[Чемпионат Азии по дзюдо 2013|Бангкок 2013]]|до 66 кг}}
{{турнир|[[Универсиада]]}}
{{медаль|Бронза|[[Летняя Универсиада 2009|Белград 2009]]|до 66 кг}}
}}
'''Масааки Фукуока''' ({{lang-ja|福岡 政章}}; {{ВД-Преамбула}}) — японский [[дзюдо]]ист, чемпион и призёр чемпионатов [[Япония|Японии]], призёр чемпионатов Азии и мира.

== Карьера ==
Выступал в [[Весовые категории в борьбе#Весовые категории в дзюдо|полулёгкой весовой категории (до 66 кг)]]. Чемпион (2013), серебряный (2007, 2009, 2010) и бронзовый (2012, 2014) призёр чемпионатов Японии. Бронзовый призёр [[Летняя Универсиада 2009|летней Универсиады 2009 года]] в [[Белград]]е. В 2013 году стал серебряным призёром чемпионата Азии в [[Бангкок]]е. Бронзовый призёр [[Чемпионат мира по дзюдо 2013|чемпионата мира 2013 года]] в [[Рио-де-Жанейро]].

== Ссылки ==
* {{Judoinside|35500|NAME=}}

{{Wrestling-bio-stub}}
{{Внешние ссылки}}

[[Категория:Чемпионы Японии по дзюдо]]

title: Общая информация

Полное имя: яп. 福岡 政章

Гражданство: - Япония

Место рождения: - Кумамото, Япония

Пол: мужской

Весовая категория: Полулёгкая (до 66 кг)

title: Любительская карьера

Бронза:
Рио-де-Жанейро 2013 · до 66 кг
Белград 2009 · до 66 кг

Серебро: Бангкок 2013 · до 66 кг