Ana Sayfa Kuantum Gazetesi Makine Öğrenimi ile Evcilleştirilmiş Kuantum Karmaşıklığı

Makine Öğrenimi ile Evcilleştirilmiş Kuantum Karmaşıklığı

522
128

Bilim insanları, moleküllerdeki elektronların tam olarak nasıl davrandığını anlasalardı, deneysel ilaçlardan yüksek ısılı süper iletkenlere kadar her şeyin davranışını tahmin edebilirlerdi.

Yoğunluk fonksiyoneli teorisi, burada 2,3-(S,S)-dimetiloksirane gibi moleküllerde elektronların nasıl hareket ettiği gösterilmektedir.

2018 yılında, iklim simülasyonları ABD’nin önde gelen bir süperbilgisayarlar grubunun üçüncü en büyük kullanım alanıydı. Kuarklar ve diğer atomaltı parçacıklar ise ikinci sıradaydı.

 Listenin başında ise, çok az kişi duymuş olsa da, fiziksel bilimlerde en çok atıf alan fikir yer almaktaydı.  

Irvine Kaliforniya Üniversitesi’nde teorik kimyager olan Kieron Burke, “Bu gülünç bir şekilde önemli”,”Bilimdeki en önemli şeylerden biridir” diyor.

Bilimin en iyi saklanan sırrı “yoğunluk fonksiyoneli teorisi (DFT)” olarak bilinmektedir ve fizikçilerin ve kimyagerlerin hidrojen atomundan daha karmaşık olan her şeyi anlamak için kullandıkları en temel yöntemdir.

Onlarca yıldır araştırmacılar, DFT’nin kahvenin tadından Jüpiter’in çekirdeğinin tutarlılığına kadar her şeyi tahmin etme yeteneklerinden yararlandı.

DFT, bilim insanlarına, elektronların nereye gideceğini ve ek olarak elektronlarla giydirilmiş atomların, moleküllerin ve diğer nesnelerin nasıl hareket edeceğini öngörmek için güçlü bir araç sağlar.

Fizikçiler ve kimyagerler uzun süredir, denklemlerinin “tüm elektronlarda ortak olan karmaşık dansı” daha iyi yansıtmasını sağlamak için derin fiziksel uzmanlıktan yararlanıyorlar.

Ancak son zamanlarda, sinir ağları tarafından tasarlanan rakip yeni araçlar, bazı yönlerden el yapımı öncülerinden daha iyi performans gösteriyor. Bazı araştırmacılar artık makine öğreniminin, araştırmacıların; yeni ilaçların, süper iletkenliğin ve egzotik materyallerin sırlarını ortaya çıkaracak bir ana elektron denklemine doğru daha büyük ve daha hızlı adımlar atmalarına yardımcı olabileceğine inanıyor.

Stony Brook Üniversitesi’nde yoğun madde fizikçisi olan Marivi Fernández-Serra, “Makine öğrenimi yöntemleri, birkaç yıl içinde fizik alanının bulunduğu seviyeye ulaştılar ve çoktan aştılar” diyor.

Elektron Fısıldayanlar

Elektronları tanımak atomları, molekülleri ve onlardan yapılmış malzemeleri bilmektir. Fizikçiler, Erwin Schrödinger’in kendi adını taşıyan denklemini yayınladığı 1920’lerden beri elektronları iyice anladılar. Ama iş büyük sayılarda elektronları analiz etmeye gelince, bu anlamanın işe yaramadığı görünüyor.

Sorun, elektronların parçacıklardan çok bulutlar gibi olmasıdır. Uzayda yayılırlar, diğer tüm elektronlarla çeşitli şekillerde üst üste gelirler ve onları iterler. Sayıları arttıkça, tüm elektronlar arasındaki sabit etkileşimi hesaba katmak için Schrödinger’in dalga denklemini kullanmak katlanarak daha da zorlaşır.

Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley’de yoğun madde fizikçisi olan Jeffrey Neaton’a göre “Birkaç parçacık için, bu dalga fonksiyonunu bir sabit diske yazmak için bile şu anda dünyada var olandan daha fazla disk alanına ihtiyacımız var.”

1964’te iki fizikçi bu soruna geçici bir çözüm buldu. Pierre Hohenberg ve Walter Kohn, bazı noktalarda daha kalın ve bazı noktalarda daha ince olan yapay bir sıvıda bir molekülün elektronlarını bir araya getirerek molekülün her yönünü mükemmel bir şekilde elde edebileceklerini kanıtladılar.

Elektron suyunun yoğunluğunun, molekülün karmaşık dalga fonksiyonu hakkındaki tüm bilgileri içerdiğini göstererek, elektronları ayrı ayrı izlemenin imkansız görevinden fizikçileri kurtardılar.

Rice Üniversitesi’nde malzeme bilimi profesörü olan Douglas Natelson, “Bu büyük bir mucize” diyor.

Araştırmacılar, DNA baz çiftlerini çevreleyen elektronların lazer darbesiyle vurulduğunda nasıl tepki verdiklerini tahmin etmek için yoğunluk fonksiyonel teorisine dayanan araçlar kullanmaktadır.
Kenneth Lopata and Niranjan Govind; doi.org/10.1021/ct200137z

Hohenberg ve Kohn’un çalışmaları “Evrensel yoğunluk fonksiyoneli” olarak bilinen  güçlü bir ana denklemin varlığını kanıtladı. Denklem, bir elektron bulutunun örneğini alır ve enerjisini hesaplar, ve fizikçileri elektronların en doğal düzenlemesine (mümkün olan en düşük enerjiye sahip olan) yönlendirir.

Bu fonksiyonel, prensip olarak silikon yapılardan su moleküllerine kadar herhangi bir sistemi tanımlayabileceği anlamında evrensel olacaktır. 

Tek sorun, kimsenin denklemin neye benzediğini bilmemesiydi. Kısa süre sonra Kohn ve Lu Jeu Sham, bir pratik yoğunluk fonksiyonelini yazmak için ilk adımı attılar.

Elektron davranışının tüm yönlerini yakalayan tam bir fonksiyonel, tarif edilemez derecede karmaşık olmalıydı, bu yüzden fonksiyoneli ikiye böldüler. Birinci kısım yapmayı bildikleri bölümdü, sadece ortalama olarak birbirleriyle etkileşen bir grup elektronun enerjisini sağladı.

Diğer her şey  – karmaşık kuantum etkilerinden ve lokal olmayan etkileşimlerden kaynaklanan fazla enerji -değişim ve korelasyon fonksiyoneli olarak bilinen bir düzeltme  faktörü olarak ikinci kısımda belirtildi.

Neaton’a göre, “Onlar fonksiyonel hakkında anlamadığımız şeyi küçük bir kısma indirgediler.”

Sonraki on yıllarda, bilim insanları Kohn ve Sham’ın çalışmaları üzerine düzeltme faktörünü tahmin etmenin giderek daha zekice yollarını inşa etti ve yoğunluk fonksiyonelleri, elektronları anlamanın fiili yolu haline geldi.

Araştırmacılar bunları, bir atomun bir elektron kapma veya serbest bırakma olasılığını, moleküllerin titreşme yollarını (Curiosity rover’ın Mars’ta yaşam belirtileri aramak için kullandığı bilgiler), kristal kafeslerdeki atomların düzenlenmesini, bir malzemedeki ses hızını ve çok daha fazlasını tahmin etmek için kullandılar. 

Teorinin sayısız alnda kullanımı Kohn’a 1998’de Nobel ödülü kazandırdı.

Fonksiyonel basamak – İşlevsel basamak

Araştırmacılar DFT’den daha fazla hassasiyet istedikçe, fonksiyonelin değişim ve korelasyon terimine doldurulmuş bilinmezlikle hesaplaşmak zorunda kaldılar, böylece çalışmalarının ayrıntılarını keskinleştirerek evrensel yoğunluk fonksiyoneline daha uygun hale getirdiler.

Yapay zeka şirketi DeepMind’da teorik kimyager olan Aron Cohen, efsanevi evrensel denklemi arayanlar arasında yer alıyor.  Teorik kuantum kimyasının soyut manzarasında ayaklarının yerde kalması için, 3D baskıyla üretilmiş mavi bir oyuncağı elinde tutuyor. Bu oyuncak plastik bir fal kurabiyesiner ve kıvrımları evrensel olan bir fonksiyonelin şekline benziyor, ancak sadece en basit sistemler için: Yalnızca herhangi iki atom arasında paylaşılan iki elektron hakkında bilmek istenebilecek her şeyi ortaya çıkarmak için kullanılabilir. Yine de, Cohen’e herhangi bir sayıda elektron ve atomla başa çıkabilecek bir fonksiyonelin var olabileceğini hatırlatıyor. “Aradığımız şey şöyle; Bu çok daha karmaşık. Bu gerçek bir şey” diyor.

DFT araştırmasının önemli bir amacı, bu evrensel fonksiyonelin daha kesin yaklaşımlarını bulmaktır.Temple Üniversitesi’nde fizikçi ve önde gelen bir fonksiyonel geliştirici olan John Perdew, uzun zamandır bu çalışmaya öncülük ediyor.  Evrensel fonksiyona giden yolu merdivene tırmanmak gibi tanımlamakta. Fizikçiler her basamakta, fonksiyonel için yeni bileşenler ekliyorlar. En basit bileşen, her konumdaki elektron bulut kalınlığı.

Bir sonraki basamakta, fonksiyonel ayrıca  kalınlığın bir yerden bir yere ne kadar hızlı değiştiğini göz önünde bulundurur, araştırmacılara daha geniş bir görünüm verir ve fonksiyoneli daha hassas hale getirir.

Bu fonksiyonel oyuncağı, herhangi iki atom arasında paylaşılan iki elektronu tanımlar. Bilyalı yatak, en düşük enerjiye sahip düzenlemeyi temsil eder; modeli devirmek atomları değiştirir.

Perdew’in stratejisinin önemli bir parçası, “kesin kısıtlamalar” olarak bilinen, iyi yaklaşımların uyması gereken bazı matematiksel özellikleri tanımlamak için fiziksel akıl yürütmeyi kullanmaktır. Daha yüksek basamaklar bu kısıtlamaların çoğunu sağlar. Araştırmacıların, hepsine uyan denklemleri bulmaları için daha sıkı araştırma yapmaları gerekmekte.

Perdew’in grubu, 1999’da altı bileşeni harmanlayan üçüncü basamak fonksiyonellerle uğraşmaya başladı ve 2015’te SCAN adlı son model bir fonksiyonel yayınladı. Bu onun sekizinci denemesiydi ve üçüncü basamakla ilgili bilinen 17 kısıtlamanın tümüne uyum sağladı. Hem moleküller hem de katılara uygulanabilir olan SCAN, henüz keşfedilmemiş evrensel fonksiyonelin, en kullanışlı yaklaşımlardan birini kanıtlamıştır. 

Perdew, “Üçüncü basamak fonksiyoneller için çok zengin olasılıklar var. Neyin önemli olduğunu ve neyin işe yaradığını anlamak zaman alacaktır” diyor.

Makineleri Girin

Perdew, yoğunluk fonksiyonellerini fiziksel sezgilerle iyileştirme sanatını geliştirirken, bir devrim baş gösterdi. 

Algoritmalar, elektron davranışındaki, insanların matematiksel olarak yazamayacakları kadar incelikli kalıpları ortaya çıkarabilir mi?

2012 yılında Burke ve proje ekibi, makine öğrenimini basitleştirilmiş elektron setine uygulamak için ilk modern girişimi yaptılar. Burke’nin tek boyutlu prototipi, onu ve diğer grupları, algoritmaların araştırmacıları daha yüksek basamaklara çıkarıp çıkaramayacağını görmek için motive etti.

2021’in başlarında,  Burke ve proje ekibi, önceki girişimlerin çoğunun göz ardı ettiği, yoğunluk hatalarının yanı sıra enerji hatalarını da takip edebilecek basit bir problem için bir sinir ağı kurduklarında, başka bir atılım geldi.

Lüksemburg Üniversitesi’nde teorik kimyager olan Alexandre Tkatchenko, “Size hem yoğunluk hem de enerji veren bir fonksiyonel elde etmek için çok esnek bir mimariye ihtiyacınız var,Aklınızla bir fonksiyonel  form yazmak kolay değil” diyor.

Stony Brook’tan Fernández-Serra, bir dizi molekül ve enerji üzerine çalışarak bilinen kısıtlamaların en fazlasına uyan üçüncü basamak fonksiyonel bulacak bir sinir ağı tasarlamak için, aslında Perdew’in ayak izlerini takip edecek bir makine kullanarak, benzer bir strateji izledi.

O ve Sebastian Dick’in 2021 sonbaharında Physical Review B’de bildirildiği gibi, sonuçta ortaya çıkan değişim ve korelasyon fonksiyoneli, tanıdık olmayan moleküllerin enerjilerini tahmin etmede SCAN’den yaklaşık %10 oranında daha iyi sonuç verdi. Ancak bu mütevazi kazanç, Perdew’in çalışmasının zaten üçüncü basamağın tavanını bulmaya yaklaştığını gösterdi.

Fernández-Serra, “Fiziksel sezgi bir şekilde ulaşabileceğiniz hemen hemen her şeyi tüketti. Perdew’in fonksiyoneli gerçekten makine öğrenimini kullanmadan elde edebileceğiniz kadar iyi” diyor.

Daha yükseğe tırmanmak için daha karmaşık girdiler ve bunları anlamlandırmak için algoritmalar gerekiyor.

DeepMind Merdiveni Ölçeklendiriyor

Pandemiden kısa bir süre önce, Go masa oyununu yenmiş olan DeepMind’deki araştırmacılar,  yeni zorlu görevler aramaktaydı.

Özellikle bilimsel makine öğrenimi problemleriyle ilgileniyorlardı ve Cohen onlara DFT’yi sundu.

Yıllarını, masasının üzerindeki gibi basit sistemlerin tam fonksiyonellerini incelemekle geçirmişti. Ama bu fonksiyoneller gerçek dünyayı tanımlayacak kadar karmaşık değillerdi.“Kimya için faydalı olacak bir şeye ulaşmak uzun bir yol gibi geldi” diyor Cohen.

Özellikle DFT’nin kalbindeki bir zayıflık Cohen’i yıpratmıştı. Kullanılmakta olan yoğunluk fonksiyonelleri genellikle elektronları çok fazla yayıyordu.  Sorun, elektronların çoğunlukla bir molekül üzerinde toplanması gereken dengesiz sistemler için özellikle göze çarpmaktaydı. DFT, elektron bulutunu her iki molekül arasında daha eşit bir şekilde yayma eğilimindeydi.

DFT, hidrojen atomları kadar basit durumlarda bile birleşen ve ayrılan parçacıklar için yanlış enerjiler verdiğinde, kimyasal reaksiyonlarla ilgili benzer bir problem ortaya çıkıyordu. Cohen, “Bu güçlü bir iş, ama onun büyük başarısızlıklarının  olduğunu biliyorum” dedi.

Samuel Velasco/Quanta Magazine; source: doi: 10.1126/science.abj6511

Elektron Tahminleme

Yoğunluk Fonksiyonları, elektronların kendilerini nasıl düzenleyeceğini tahmin eder, ancak çoğu fonksiyonun bir zayıflığı vardır: elektron yoğunluğunu gerçekçi olmayan bir şekilde dağıtırlar (yeşil).

GELENEKSEL METOT

Kısmen fiziksel ilkelere dayanan popüler bir fonksiyon, elektronların muhtemelen bu DNA baz çiftlerinin her ikisinde de Timin (solda) ve Adenin üzerinde bulunacağını tahmin eder.

YAPAY ZEKA

Gerçekte, dengesiz moleküller elektronları bu kadar eşit şekilde paylaşmadı. Yapay zekadan türetilen bir fonksiyon, elektronları çoğunlukla adenin molekülü üzerinde doğru şekilde tutar.

Cohen ve DeepMind ekibi, yeni nesil fonksiyonellerini tasarlamak için uzun bir fiziksel ilkeler listesini sağlama konusunda çok fazla endişelenmemeyi seçtiler. Bunun yerine, veriye, çok sayıda veriye dayanarak ilerlediler. Bilinen enerjilere sahip binlerce molekül içeren veri tabanları için literatürü taradılar (Bunlar Schrödinger denklemi veya benzer yöntemler kullanılarak büyük maliyetle hesaplanmıştır). Sonra daha da ileri gittiler, süper bilgisayarları kullanarak yüzlerce ek molekülün enerjisini buldular – çoğunun hesaplanması günler sürdü.

Ekip, örnek moleküllerden oluşan kapsamlı bir kütüphaneyi bir araya getirirken, Cohen ve diğer kimyagerler, fonksiyonelin nasıl yapılandırılması gerektiğine karar verdiler.

Heyecan verici derecede çok yönlü bir yaklaşım benimsediler. Yıllarca süren deneme yanılmayla araştırmacılar, değişim ve korelasyon fonksiyonunun bir kısmını tahmin etmek için özel bir formül bulmuşlardı.  Fonksiyonelin bir parçası için enerjinin %80’inin bir şekilde ve %20’sinin başka bir şekilde hesaplanması, performans açısından muazzam bir etkiye karşılık geliyordu. Araştırmacılar bir sonraki adımın, 80/20 oranını bir molekül etrafında bir noktadan diğerine değiştirmek olması gerektiğini uzun bir süredir seziyorlardı, ancak hiç kimse bunu tam olarak başaramamıştı.

1998’de bu tür bir fonksiyonu tanıtan Burke, “İnsanların bu formla oynadığı belki 100 makale vardı, ancak herkesin kullanabileceği bir şey üretmediler. Belki bir kişi için bu çok zor” diyor.

Grubun sinir ağı, örnek moleküller denizi ve DeepMind ekibinin makine öğrenimi uzmanlığıyla, tam da bu türden esnek bir dördüncü basamak fonksiyonel bulmayı başardı. Bu fonksiyonel geniş bir molekül dizisinin enerjilerini SCAN ve diğer en iyi rakiplerinden daha iyi tahmin edebiliyor, çünkü büyük ölçüde elektronları daha doğru

yerleştiriyor ve spinlerini daha iyi tanımlıyor. DM21 olarak adlandırılan fonksiyonel, kimyasal bağların kırılmasını ve oluşturulmasını yönetebilen ilk genel amaçlı fonksiyoneldir. Grup 9 Aralık’ta, Science’da fonksiyonellerini açıkladı.

Gruba dahil olmayan Burke, “Bu, makul olan ilk genel amaçlı fonksiyoneldir, bu şey göründüğü kadar iyiyse, bir yıl içinde binlerce insan onu kullanmaya başlayacak” diyor.

Ancak Burke, fonksiyoneli tam olarak test etmenin zaman alacağı konusunda uyarıyor. Alan, başlangıçta umut verici görünen ancak ölümcül kusurları gizleyen fonksiyonellerin enkazıyla dolu ve araştırmacılar DM21’de hata aramaya daha yeni başladılar.

Bir zayıflık, DM21’in verilerin daha bol olduğu periyodik tablonun ilk üç satırındaki moleküller üzerinde eğitilmiş olmasıdır. Bu, fonksiyonelin öğrendiği elektron davranışının, örneğin bakır bazlı yüksek sıcaklık süper iletken ailesini analiz etmek için çok önemli olan metal atomları veya katı malzemeler için geçerli olmadığı anlamına gelir.

Bu sistemleri temsil eden evrensel fonksiyonun ayrıntıları, şimdilik, SCAN ve diğer fonksiyonlar tarafından daha iyi tahmin edilmektedir. Tkachenko, “Öngörülebilir gelecek için, hepsini yapacak tek bir fonksiyon olacağını düşünmüyorum” demektedir.

Evrensel Fonksiyonele Doğru

Fernández-Serra ve DeepMind’inki gibi yeni fonksiyonellerin geliştirilmesi, makine öğreniminin, özellikle moleküller ve kimyaya karşılık gelen evrensel yoğunluk fonksiyonelinin yeni bölgelerini keşfetmek için güçlü bir araç olabileceğini gösteriyor.

Tkachenko, bunun “kimyasal alanın ele almak istediğiniz kısmına gerçekten uyum sağlamak ve bunu mümkün olduğunca verimli hale getirmek” için iyi olduğunu söylüyor. “Makine öğrenimi tekniklerinin gerçekten kalıcı olduğunu düşünüyorum.” 

Ancak gelişmiş kimya fonksiyonellerinin atomlardan malzemelere kadar her şeyle ilgili genel özellikleri ortaya çıkarıp çıkarmayacağı henüz belli değil. Örneğin Perdew, fonksiyonelleri geleneksel şekilde daha da iyileştirebilecek yeni sezgisel nitelikler aramaya devam ediyor. “Muhtemelen makine öğrenimi çabalarına çok fazla zaman ayırmayacağım, çünkü makineler öğrenebilse de öğrendiklerini bize henüz açıklayamıyorlar” diyor.

Cohen, DM21’in, ister insan zihni isterse sinir ağları tarafından oluşturulmuş olsunlar, gelecekteki yaklaşımların kalıcı unsurları haline gelebilecek evrensel özellikleri bir an için yakaladığını umuyor. “Fonksiyonel sonsuz derecede karmaşık, bu yüzden ona herhangi bir atak yapmak iyi, ideal olarak hepsini birleştirmek istiyoruz” diyor.

DFT – Yoğunluk fonksiyoneli teorisi: https://en.wikipedia.org/wiki/Density_functional_theory

Fudge factor: https://en.wikipedia.org/wiki/Fudge_factor

Bazı niteliksiz ama önemli bir fenomeni hesaba katmak veya istenen sonucu sağlamak için bir hesaplamaya dahil edilen bir rakam.

Yazar: Hüseyin Türker
Editör: Yalın Başay

Kaynak:

Bu içeriği paylaş
Önceki İçerikIonQ’nun Aria Kuantum Bilgisayarı Microsoft’un Azure Quantum Platformuna Geliyor
Sonraki İçerikQuantium Dergisi Şubat Ayındaki Sayısıyla Tekrar Okuyucularıyla Buluştu!

128 YORUMLAR

  1. Oh my goodness! I’m in awe of the author’s writing skills and ability to convey intricate concepts in a straightforward and precise manner. This article is a real treasure that deserves all the praise it can get. Thank you so much, author, for sharing your expertise and giving us with such a precious resource. I’m truly grateful!

  2. Wonderful goods from you, man. I’ve understand your stuff previous to and you’re just too excellent. I actually like what you’ve acquired here, really like what you’re stating and the way in which you say it. You make it entertaining and you still take care of to keep it wise. I can not wait to read much more from you. This is actually a terrific website.

  3. I think this is one of the most significant information for me. And i’m glad reading your article. But should remark on few general things, The web site style is ideal, the articles is really nice : D. Good job, cheers

  4. Nice post. I was checking continuously this blog and I’m impressed! Very helpful information particularly the last part 🙂 I care for such info a lot. I was seeking this certain information for a long time. Thank you and best of luck.

  5. Hi there would you mind stating which blog platform you’re working with? I’m planning to start my own blog in the near future but I’m having a hard time choosing between BlogEngine/Wordpress/B2evolution and Drupal. The reason I ask is because your design seems different then most blogs and I’m looking for something unique. P.S My apologies for getting off-topic but I had to ask!

  6. One other thing I would like to express is that in lieu of trying to fit all your online degree tutorials on days of the week that you finish off work (as most people are exhausted when they return home), try to find most of your sessions on the saturdays and sundays and only 1 or 2 courses for weekdays, even if it means a little time off your end of the week. This is really good because on the week-ends, you will be a lot more rested as well as concentrated upon school work. Thanks a lot for the different tips I have mastered from your weblog.

  7. Very nice post. I simply stumbled upon your blog and wanted to say that I have really loved surfing around your weblog posts. After all I will be subscribing in your feed and I am hoping you write again very soon!

  8. My programmer is trying to convince me to move to .net from PHP. I have always disliked the idea because of the costs. But he’s tryiong none the less. I’ve been using Movable-type on several websites for about a year and am anxious about switching to another platform. I have heard excellent things about blogengine.net. Is there a way I can import all my wordpress content into it? Any kind of help would be greatly appreciated!

  9. Thanks for the recommendations on credit repair on this amazing site. What I would offer as advice to people should be to give up the particular mentality that they buy at this point and pay later. As a society most people tend to make this happen for many things. This includes vacation trips, furniture, and also items we really want to have. However, you have to separate one’s wants from all the needs. If you are working to raise your credit score you have to make some sacrifices. For example you may shop online to economize or you can go to second hand merchants instead of highly-priced department stores pertaining to clothing.

  10. Thanks for the different tips shared on this weblog. I have seen that many insurance firms offer customers generous deals if they elect to insure many cars together. A significant quantity of households possess several cars these days, specially those with more aged teenage young children still dwelling at home, plus the savings for policies might soon increase. So it makes sense to look for a bargain.

  11. Hi there! I know this is somewhat off topic but I was wondering if you knew where I could locate a captcha plugin for my comment form? I’m using the same blog platform as yours and I’m having trouble finding one? Thanks a lot!

  12. Thanks for the strategies presented. One thing I additionally believe is credit cards presenting a 0 interest often appeal to consumers together with zero interest rate, instant acceptance and easy on the web balance transfers, nonetheless beware of the top factor that is going to void your own 0 easy neighborhood annual percentage rate and also throw one out into the very poor house fast.

  13. 848700 957512You will notice several contrasting points from New york Weight reduction eating plan and every 1 one could be helpful. The first point will probably be authentic relinquishing on this excessive. lose weight 499385

  14. A motivating discussion is definitely worth comment. I do think that you ought to publish more about this issue, it might not be a taboo subject but usually folks don’t talk about such issues. To the next! Kind regards!!

  15. Usually I do not read article on blogs, but I would like to say that this write-up very forced me to try and do so! Your writing style has been surprised me. Thanks, quite nice article.

  16. Someone necessarily assist to make critically posts I would state. This is the first time I frequented your web page and up to now? I amazed with the research you made to make this actual publish incredible. Excellent activity!

  17. I have discovered that intelligent real estate agents everywhere are Promoting. They are seeing that it’s not only placing a sign in the front area. It’s really with regards to building human relationships with these suppliers who one of these days will become buyers. So, when you give your time and energy to encouraging these suppliers go it alone — the “Law connected with Reciprocity” kicks in. Thanks for your blog post.

  18. I believe that avoiding highly processed foods would be the first step so that you can lose weight. They might taste beneficial, but processed foods have got very little vitamins and minerals, making you take more in order to have enough energy to get over the day. When you are constantly having these foods, switching to cereals and other complex carbohydrates will assist you to have more vitality while taking in less. Good blog post.

  19. Wonderful blog you have here but I was wondering if you knew of any community forums that cover the same topics discussed in this article? I’d really like to be a part of online community where I can get feed-back from other experienced people that share the same interest. If you have any suggestions, please let me know. Kudos!

  20. I loved as much as you’ll receive carried out right here. The sketch is attractive, your authored material stylish. nonetheless, you command get got an nervousness over that you wish be delivering the following. unwell unquestionably come further formerly again as exactly the same nearly a lot often inside case you shield this hike.

  21. My programmer is trying to persuade me to move to .net from PHP. I have always disliked the idea because of the costs. But he’s tryiong none the less. I’ve been using Movable-type on various websites for about a year and am concerned about switching to another platform. I have heard very good things about blogengine.net. Is there a way I can import all my wordpress posts into it? Any kind of help would be really appreciated!

  22. Thanks for your submission. I would also like to opinion that the first thing you will need to complete is find out if you really need fixing credit. To do that you will have to get your hands on a duplicate of your credit history. That should really not be difficult, since government necessitates that you are allowed to receive one cost-free copy of the credit report on a yearly basis. You just have to request the right men and women. You can either check out the website for the Federal Trade Commission as well as contact one of the leading credit agencies instantly.

  23. This is the precise blog for anybody who desires to find out about this topic. You realize a lot its virtually exhausting to argue with you (not that I actually would need?HaHa). You definitely put a brand new spin on a subject thats been written about for years. Great stuff, simply great!

  24. Thanks for the sensible critique. Me and my neighbor were just preparing to do a little research on this. We got a grab a book from our area library but I think I learned more clear from this post. I am very glad to see such great information being shared freely out there.

  25. I have taken notice that in cameras, extraordinary sensors help to {focus|concentrate|maintain focus|target|a**** automatically. Those sensors connected with some video cameras change in in the area of contrast, while others utilize a beam of infra-red (IR) light, especially in low lighting. Higher specification cameras from time to time use a mixture of both devices and probably have Face Priority AF where the video camera can ‘See’ any face while keeping focused only upon that. Thank you for sharing your thinking on this web site.

  26. One thing I’d really like to say is always that before obtaining more personal computer memory, take a look at the machine into which it would be installed. When the machine is definitely running Windows XP, for instance, the particular memory ceiling is 3.25GB. Applying more than this would purely constitute any waste. Make sure that one’s mother board can handle the upgrade amount, as well. Great blog post.

  27. One thing is that often one of the most typical incentives for using your card is a cash-back as well as rebate provision. Generally, you’ll have access to 1-5 back upon various expenditures. Depending on the credit cards, you may get 1 back on most expenditures, and 5 again on expenditures made from convenience stores, filling stations, grocery stores and ‘member merchants’.

  28. Thanks for the guidelines shared in your blog. Something also important I would like to talk about is that weight reduction is not about going on a fad diet and trying to get rid of as much weight as you can in a few months. The most effective way to shed weight is by having it slowly but surely and following some basic recommendations which can allow you to make the most from your attempt to slim down. You may know and already be following a few of these tips, yet reinforcing knowledge never does any damage.

  29. This article is a real game-changer! Your practical tips and well-thought-out suggestions are incredibly valuable. I can’t wait to put them into action. Thank you for not only sharing your expertise but also making it accessible and easy to implement.

  30. In a world where trustworthy information is more crucial than ever, your dedication to research and the provision of reliable content is truly commendable. Your commitment to accuracy and transparency shines through in every post. Thank you for being a beacon of reliability in the online realm.

  31. This is hands down one of the greatest articles I’ve read on this topic! The author’s extensive knowledge and enthusiasm for the subject are evident in every paragraph. I’m so appreciative for finding this piece as it has deepened my knowledge and stimulated my curiosity even further. Thank you, author, for investing the time to produce such a outstanding article!

  32. Another thing I have noticed is the fact that for many people, poor credit is the response to circumstances outside of their control. For instance they may happen to be saddled with an illness so that they have excessive bills going to collections. It can be due to a job loss or maybe the inability to work. Sometimes breakup can send the financial circumstances in the undesired direction. Many thanks sharing your thinking on this weblog.

  33. Your blog has quickly become my trusted source of inspiration and knowledge. I genuinely appreciate the effort you put into crafting each article. Your dedication to delivering high-quality content is evident, and I look forward to every new post.

  34. I wanted to take a moment to express my gratitude for the wealth of valuable information you provide in your articles. Your blog has become a go-to resource for me, and I always come away with new knowledge and fresh perspectives. I’m excited to continue learning from your future posts.

CEVAP VER

Lütfen yorumunuzu giriniz!
Lütfen isminizi buraya giriniz