مشاهدة النسخة كاملة : ╣۩╠ركن تحضير دروس الريآضيآت مع الأستآذ عبد الحميد ╣۩╠2as
samahir12
2012-10-28, 20:20
من فضلكم حل تمرين 55 ص 30لم افهمه ارجوكم طريقة الحل
من فضلكم حل تمرين 55 ص 30لم افهمه ارجوكم طريقة الحل
عادي اختي وحدي المقامات للعبارة
ax+b+(c)/ 2-x
تصبح
(ax+b)(2-x)+c/(x-2)...............1
ديريلها مطابقة مع f(x) لان المقام نفسه اذن فان لهما نفس البسط و بالتالي نطابق البسوط فقط
ax+b)(2-x)+c=x²+3x )
2ax-ax²+2b-bx+c=x²+3x
-ax²=x² ====> -a=1===>a=-1
2ax-bx=3x
نعوض بقيمة a
-2x-bx=3x
-bx=5x
-b=5
b=5
2b+c=0
c=-2b
c=-10
:)
exercice 85 svp ( kathirat alhodod ) la methode
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-10-29, 01:42
اريد حل لهذه التمارن من فضلكم
تمرين 1
لتكن الدالة f المعرفة على (6,6-) ب x+3 / = fx / ( القيمة المطلقة ل x +3 )
فكك الدالة f الى مركب دالتين
عين اتجاه تغير الدالة f من خلال مركب دالتين على المجال( 6.6 -)
اعتقد ان ادالتين هما -xو x+3
نرجو من استاذنا الكريم لو يساعدنا على الحل. لاني اول مرة ارى التفكيك من هذا النوع وانتمايها العضاء لو واحد منكم يجيد الحل لا يبخل علينا
اعدت المحاولة فتوصلت الى:
ux=x+3
vx=|x )اي القيمة المطلقة لx)
f=g0h
g(x)= | x |
h(x)=x+3
الدالة h متناقصة على المجال من ناقص مالانهاية الى 0 ( لان على المجال السالب-x | =x | ) و متزايدة على المجال من ال0 الى + مالانهاية ( لان على المجال الموجب | x =| x )
و الدالة g متزاية على r (لانها دالة تآلفية معاملها 1 و هو موجب )
و بالتالي تكون الدالة f متناقصة على المجال السالب و متزايدة على المجال الموجب
http://img19.imageshack.us/img19/3645/sanstitre13nl.png
Gokhan.Tepe
2012-10-29, 19:50
السلام علكم ورحمة الله تعالى وبركاته استادي عبد الحميد الفاضل
اعطانا الاستاد تمرين اخبرنا انه الاصعب على الاطلاق في الكتاب المدرسي للرياضيات
وتحدانا من يحله
فارجوك ساعدني اعطني الحل خاصة للسؤالين 2 و3 منه
التمرين هو
رقم 81 ص 58
مع العلم اني حاولت لكني عجت وحملت الراية البيضاء
الكتاب المدرسي للرياضيات 2 ثانوي علمي
وبارك الله فيك
كهينة 45
2012-10-29, 20:24
مرحبا استاد و الله حاولت ان افهم ما اعطيته لي لكن اريد منك ملخص صغير حول المرجح و بعض الامثلة من فضلك و شكرااااا على اهتمامك
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-10-30, 01:19
السلام علكم ورحمة الله تعالى وبركاته استادي عبد الحميد الفاضل
اعطانا الاستاد تمرين اخبرنا انه الاصعب على الاطلاق في الكتاب المدرسي للرياضيات
وتحدانا من يحله
فارجوك ساعدني اعطني الحل خاصة للسؤالين 2 و3 منه
التمرين هو
رقم 81 ص 58
مع العلم اني حاولت لكني عجت وحملت الراية البيضاء
الكتاب المدرسي للرياضيات 2 ثانوي علمي
وبارك الله فيك
http://img856.imageshack.us/img856/9647/111ek.png
http://img197.imageshack.us/img197/9462/112.png
السؤال 3
تعويض عددي العبارة نفسها ة وعليه العدد سالب
السلام عليكم
شكراا على جهدك وأريد أن تساعدني في حل هذا التمرين وتشرحلي كيفاه نستنتجو الاشعة لما تكون الدالة الاولى ليست دالة مرجعية
لدينا تمرين : توجد الدالة :f(x)=x²-4x+3
وكتبناها على الشكل:
f(x)=(x-2)²-1
باستعمال منحنى الدالة f( ارسم منحنى الدوال:
F1(x)=f(x-2)
f2(x)=f(x)-2
وأريد أن تعطيني الأشعة كي نتحصل على منحنى هذه الدوال؟
وشكرااا
رقية ممكن توضحي التمرين شوي يبدو أنه جيد
هل : f(x)=m²x-4x+3
f(x)=(x-2)(m²-1)0
رقية ممكن توضحي التمرين شوي يبدو أنه جيد
هل : f(x)=m²x-4x+3
f(x)=(x-2)(m²-1)0
هادا راهو تمرين طويل شامل للدوال
وأنا حزيت نص لمفهمتوش برك سقسيت عليه
المهم m نقصد بيها مربع يعني الدوال كالتالي:
f(x)=x²-4x+3
هي الدالة الأصلية وفي السؤال الأول كتبناها على الشكل:
f(x)=(x-2)²-1
ويقولك السؤال ارسم منحنى الدوال التالية اعتمادا على منحنى الدالة f(x):
f1(x)=(x-2)
f2(x)=(x)-2
وأنا حابا نعرف أشعة التوجيه بح نتأكد من جوابي
أوكي
هذا ما تقصدينه
f(x)=(x-2)²-1 ===> v(2;-1)
f(x-2)
معناه في مكانة الإكس نضع إكس ناقص 2
f1(x)=f(x-2)=(x-2-2)²-1=(x-4)²-1 ===> v1(4;-1)
f2(x)=f(x)-2=(x-2)²-1-2 =(x-2)²-3 ====> v2(2;-3)
استاد ارجوك ممكن حل التمرين 31 ص 195
السؤال الاول حليته و الاسئلة الباقية ماعرفتش
اريد حل تمرين 84ص59 في اسر وقت ارجوكم
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-10-30, 16:51
السلام عليكم
شكراا على جهدك وأريد أن تساعدني في حل هذا التمرين وتشرحلي كيفاه نستنتجو الاشعة لما تكون الدالة الاولى ليست دالة مرجعية
لدينا تمرين : توجد الدالة :f(x)=x²-4x+3
وكتبناها على الشكل:
f(x)=(x-2)²-1
باستعمال منحنى الدالة f( ارسم منحنى الدوال:
F1(x)=f(x-2)
f2(x)=f(x)-2
وأريد أن تعطيني الأشعة كي نتحصل على منحنى هذه الدوال؟
وشكرااا
http://img41.imageshack.us/img41/8831/exercice1.png
http://img594.imageshack.us/img594/9219/exercice.png
ارجووووووووووووووك استاد ممكن مساعدة في تمارين المرجح لانه الفرض الثاني كله على المرجح ارجوووووك
أستاذ آسفة ان ازعجتك
ولكن ممكن تجاوبني على هذا الاسئلة:
يمكن أن نجد الجملة المثقلة للمرجح مختلفة يعني هو نفس المرجح بصح نلقا حلول مختلفة عند البحث عن الألفا والبيطا؟
استاد فقط قولي كيف نثبت ان m منتصف القطعة ln في التمرين 31 ص 195
ارجججووووووك يااستاد لانه هدا السؤال منعني من حل باقي التمرين
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-10-30, 17:35
السلام عليكم كملاحظة من اليوم فصاعدا لا أقوم بحل التمارين
والسبب راجع الى صعوبة الكتابة لأنني أقوم بكتابة الحل في word ثم أقوم بتصويره ومن ثم تحميل الصورة في مواقع التحميل
سبب اخر وهو قد تكون التمارين عبارة عن وظيفة منزلية
لهذا سأقوم باعطاء توجيهات وارشادات للحل وفقط
أما الاستفسارات والأسئلة سأجيب عنها ان شاء الله
وكذا التمارين الصعبة جدا سأجيب عنهاان شاء الله
أما بالنسبة للتمارين السهلة فالمطلوب من التلميذ المحاولة فيها بنفسه وادراج حله في هده الصفحة لمناقشته وتصحيحه
أرجو من الجميع التفهم
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-10-30, 18:24
استاد فقط قولي كيف نثبت ان m منتصف القطعة ln في التمرين 31 ص 195
ارجججووووووك يااستاد لانه هدا السؤال منعني من حل باقي التمرين
http://img688.imageshack.us/img688/610/barycentre.png
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-10-30, 18:29
أستاذ آسفة ان ازعجتك
ولكن ممكن تجاوبني على هذا الاسئلة:
يمكن أن نجد الجملة المثقلة للمرجح مختلفة يعني هو نفس المرجح بصح نلقا حلول مختلفة عند البحث عن الألفا والبيطا؟
نعم ممكن
مثال
g مرجح الجملة a(1) b(2)
g كذالك مرجح الجملة a(7) b(14) بالضرب في العدد 7 مثلا
nini 2 ASM
2012-10-30, 18:53
مرحبا انان عضو جديد ارجوكم ردو علي التحية
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-10-31, 00:26
اليكم اختبارات الفصل الأول
http://img707.imageshack.us/img707/194/exo1o.png
http://img35.imageshack.us/img35/4980/exo2g.png
http://img607.imageshack.us/img607/7044/exo3.png
بارك الله فيك أستاذ على المواضيع
ممكن بعض التوضيح هنا
http://img594.imageshack.us/img594/9219/exercice.png
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-10-31, 01:07
وفيك بارك الله
ماهو استفسارك؟
من فضلكم اريد حل تمرين 84 ص59 في مادة الرياضيات
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-10-31, 14:33
مرحبا استاد و الله حاولت ان افهم ما اعطيته لي لكن اريد منك ملخص صغير حول المرجح و بعض الامثلة من فضلك و شكرااااا على اهتمامك
http://img16.imageshack.us/img16/41/19104879.png
http://img32.imageshack.us/img32/6775/35198164.png
http://img221.imageshack.us/img221/9149/16282396.png
http://img43.imageshack.us/img43/5336/96595600.png
http://img209.imageshack.us/img209/133/38971581.png
استاذ هل مممكن تقترح علينا تمرين في المرجح ثم نصححها معا
والف شكرر لك
real_yacine
2012-10-31, 16:01
أريد أن تعطوني طريقة لا إستخراج وكتابة معادلة من أي منحنى معرفة بإحداثيات أي لديك نقاط رسمها
شكراا أستاذ على المواضيع
ولكن لا استطيع نقل الاجابة لاني ا املك الوسيلة لذلك
المهم قمت بحل التمرين الاول من الموضوع الاول وجدته سهل ماعدا بعض الاشكال :
1) في السؤال ليقلك عين تقاطع منحنى أف وجي الحل هو ان نساويوهم ونلقاو معادلة نحلوها ويكون الحل هو نفسوا تع الجزء الاول؟
2) السؤال الاخير لم اعرفه فانا اجيد الرسم لما يقولك كل الدالة قيمة مطلقة بصح منعرفش لما يقلك الاكس برك قيمة مطلقة
أرجو الجواب وسأحاول حل بقية التمارين
وربي جازيك أستاذ على صنيعك
وفيك بارك الله
ماهو استفسارك؟
أقصد
g(x)=f(x-2) ....1
لماذا لا نعوض x-2 في مكان في xفي عبارة f التي هي مكتوبة على الشكل النموذجي لنجد عبارة g و تكون من الشكل النموذجي فنستنتج شعاع الإنسحاب
هكذا يعني :
f(x)=(x-2)²-1 ===> v(2;-1)
f(x-2)
معناه في مكانة الإكس نضع إكس ناقص 2
f1(x)=f(x-2)=(x-2-2)²-1=(x-4)²-1 ===> v1(4;-1)
f2(x)=f(x)-2=(x-2)²-1-2 =(x-2)²-3 ====> v2(2;-3)
كهينة 45
2012-10-31, 18:58
100000000شكر يا استاد الله يحفظك ان شاء الله
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-01, 01:14
أقصد
g(x)=f(x-2) ....1
لماذا لا نعوض x-2 في مكان في xفي عبارة f التي هي مكتوبة على الشكل النموذجي لنجد عبارة g و تكون من الشكل النموذجي فنستنتج شعاع الإنسحاب
هكذا يعني :
f(x)=(x-2)²-1 ===> v(2;-1)
f(x-2)
معناه في مكانة الإكس نضع إكس ناقص 2
f1(x)=f(x-2)=(x-2-2)²-1=(x-4)²-1 ===> v1(4;-1)
f2(x)=f(x)-2=(x-2)²-1-2 =(x-2)²-3 ====> v2(2;-3)
نعم معك حق والطريقة صحيحة ولكن مادام رسمنا منحني الدالة f نقوم بتطبيق الخواص عليه أي شعاع الانسحاب
كملاحظة أخرى في اجابتك :نقول منحني الدالة g هو صورة منحني الدالة مربع بانسحاب شعاعه v(4;-1 بينما أنا أقول منحني الدالة g هو صورة منحني الدالة f بانسحاب شعاعه v(2;0 وهي نفس النتيجة لأنني سحبت الدالة مربع ب (-1;-2) للحصول على الدالة f ثم سحبت الدالة f ب (0;-2) للحصول على الدالة g وكأنني سحبت الدالة مربع ب 2+2=4 على محور الفواصل و -1+0=-1 على محور التراتيب
تخيلي في تمرين ما أعطي التمثيل البياني للدالة f بدون اعطاء عبارتها وطلب منك التمثيل البياني للدالة f(x-2) أين تقومي بالتعويض ؟
ضف الى ذالك ربح الوقت
مشكورة مرة أخرى
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-01, 01:27
شكراا أستاذ على المواضيع
ولكن لا استطيع نقل الاجابة لاني ا املك الوسيلة لذلك
المهم قمت بحل التمرين الاول من الموضوع الاول وجدته سهل ماعدا بعض الاشكال :
1) في السؤال ليقلك عين تقاطع منحنى أف وجي الحل هو ان نساويوهم ونلقاو معادلة نحلوها ويكون الحل هو نفسوا تع الجزء الاول؟
2) السؤال الاخير لم اعرفه فانا اجيد الرسم لما يقولك كل الدالة قيمة مطلقة بصح منعرفش لما يقلك الاكس برك قيمة مطلقة
أرجو الجواب وسأحاول حل بقية التمارين
وربي جازيك أستاذ على صنيعك
بارك الله فيك
1) اجابتك صحيحة نضع f(x)=g(x) ثم نرجعها معادلة صفرية التي قمنا بحلها في الجزء الأول
2) لاحظي جيدا
لما يكون x>0 يصبح f1(x)=f(x) أي منحني الدالة f2 ينطبق على منحني الدالة f أي نحتفظ بالجزء الواقع على يمين محور التراتيب وبما أن الدالة زوجية نكمل الجزء المتبقي بالتناظر بالنسبة لمحور التراتيب أي نناظر الجزء الواقع على يمين محور التراتيب
http://img844.imageshack.us/img844/7156/absj.png
نعم معك حق والطريقة صحيحة ولكن مادام رسمنا منحني الدالة f نقوم بتطبيق الخواص عليه أي شعاع الانسحاب
كملاحظة أخرى في اجابتك :نقول منحني الدالة g هو صورة منحني الدالة مربع بانسحاب شعاعه v(4;-1 بينما أنا أقول منحني الدالة g هو صورة منحني الدالة f بانسحاب شعاعه v(2;0 وهي نفس النتيجة لأنني سحبت الدالة مربع ب (-1;-2) للحصول على الدالة f ثم سحبت الدالة f ب (0;-2) للحصول على الدالة g وكأنني سحبت الدالة مربع ب 2+2=4 على محور الفواصل و -1+0=-1 على محور التراتيب
تخيلي في تمرين ما أعطي التمثيل البياني للدالة f بدون اعطاء عبارتها وطلب منك التمثيل البياني للدالة f(x-2) أين تقومي بالتعويض ؟
ضف الى ذالك ربح الوقت
مشكورة مرة أخرى
ربي يجازيك أستاذ على الشرح العافي الشافي بوووركت
رجاءhope
2012-11-01, 11:17
أرجوك يا استاذي الكريم
اريد المساعة في حل تمرين رقم 59 ص 198
جزاك الله خيرا .
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-01, 13:41
أرجوك يا استاذي الكريم
اريد المساعة في حل تمرين رقم 59 ص 198
جزاك الله خيرا .
السلام عليكم
مادام التمرين وظيفة منزليه فعليك المحاولة بنفسك وثقي بي النقطة التي تأخدينها على محاولتك أحسن من العلامة كاملة ولكن من طرف شخص اخر
المهم التمرين سهل
لديك h مرجح d(3 c(1 b(1 a(1 a(1 ثم استعملي خاصية التجميع
مادام h مرجح g و d أي h تنتمي الى (dg) وهكذا
بالتوفيق
real_yacine
2012-11-01, 13:46
أريد أن تعطوني طريقة لا إستخراج وكتابة معادلة من أي منحنى معرفة بإحداثيات أي لديك نقاط رسمها
أرجو منك أن تساعدني يا أستاد وتعطيني طريقة إستخراج معادلة من منحنى
رجاءhope
2012-11-01, 14:08
السلام عليكم
مادام التمرين وظيفة منزليه فعليك المحاولة بنفسك وثقي بي النقطة التي تأخدينها على محاولتك أحسن من العلامة كاملة ولكن من طرف شخص اخر
المهم التمرين سهل
لديك h مرجح d(3 c(1 b(1 a(1 a(1 ثم استعملي خاصية التجميع
مادام h مرجح g و d أي h تنتمي الى (dg) وهكذا
بالتوفيق
شكرا أستاذ على اهتمامك
لكن مشكلتي ليست مع انشاء النقطة h وإنما كيفية ايجاد معاملات g , d
- بالنسبة للنصيحة فاريد ان اقول لك بانني حاولت عدة مرات ولم استطع حله . كما ان العلامة الكاملة لا تهمني بقد ما يهمني الحل و الاستاذة شجعتنا على الاستشارة في حل الوظيفة
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-01, 14:23
أرجو منك أن تساعدني يا أستاد وتعطيني طريقة إستخراج معادلة من منحنى
ليس في جميع الحالات يمكن أن نجد عبارة دالة انطلاقا من تمثيلها البياني الا أذا عرفنا الشكل العام للدالة مثلا لديك تمثيل بياني لدالة وهو عبارة عن مستقيم أي y=ax+b ثم نعين المجهولين a و b كيف ذالك نأخذ نقطتين من المنحني مثلا A(1 ;2 و B(3;4 ثم نشكل الجملة
a*1+b=2
a*3+b=4
ونقوم بحل الجملة لايجاد a و b
مثال اخر التمثيل البياني المعطى يكون لدالة كثير حدود من الدرجة 2
نحن نعرف أن دالة كثير حدود من الدرجة 2 تكتب من الشكل f(x)=ax^2+bx+c
لدينا 3 مجاهيل a ,b ,c اذن يلزمنا 3 معادلات
مثلا المنحني يشمل النقطة A(1 ;2 أي f(1)=2
و يشمل النقطة B(3 ;4 أي f(3)=4
ويشمل النقطة C(5 ;6 أي f(5)=6
بعد حل الجملة نجد قيم a ,b ,c
أو نستعمل طرق أخرى مثلا اذا كان عندنا التقاطع مع محور الفواصل لدالة كثير حدود من الدرجة 2
يصبح لدينا f(x)=ax^2+bx+c=a(x-x1)*(x-x2) وهنا يصبح لدينا مجهول وحيد a أي نكتفي بمعادلة واحدة فقط
أرجو أن تكون الفكرة قد وصلت
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-01, 14:42
شكرا أستاذ على اهتمامك
لكن مشكلتي ليست مع انشاء النقطة h وإنما كيفية ايجاد معاملات g , d
- بالنسبة للنصيحة فاريد ان اقول لك بانني حاولت عدة مرات ولم استطع حله . كما ان العلامة الكاملة لا تهمني بقد ما يهمني الحل و الاستاذة شجعتنا على الاستشارة في حل الوظيفة
http://img41.imageshack.us/img41/6827/sanstitremyp.png
اذا عندك استفسار أنا في الخدمة
رجاءhope
2012-11-01, 14:51
بارك الله فيك
سأكون ممتناً لك يا أستاذ إن أعطيتنا طريقة حل التمرين 77 ص 58 فيه القمة المطلقة
سأكون ممتناً لك يا أستاذ إن أعطيتنا طريقة حل التمرين 77 ص 58 فيه القمة المطلقة
SliCE Of LiFE
2012-11-01, 18:26
لدي مشكلة في حل هذا التمرين:
_____________________________________
f و g دالتان لمتغير حقيقي x حيث:
f(x) = x^2-1 / x^4-2x^2-8
g(x) = 2x - 4 / v2x^3 - 3x + 1
- عين Df و Dg
_____________________________________
* ملاحظة: هذه قرائة الدوال لتفهم الكتابة:
- أف لـ إكس يساوي إكس مربع ناقص واحد على إكس قوة أربعة ناقص إثنان إكس مربع ناقص ثمانية.
- جي لإكس يساوي إثنان إكس ناقص أربعة على جذر إثنان إكس مكعب ناقص ثلاثة إكس زائد واحد.
الجلفاويي
2012-11-01, 21:55
السلام عليكم
معذرة على التأخر
اليوم درس اتجاه تغير الدوال من الشكل :f+k ;kf ;...
وهذا يعتمد على درس اتجاه تغير الدوال المرجعية يعني من اليوم فصاعدا سنستعمل طريقة جديدة لدراسة اتجاه التغير دون استعمال التعريف السابق
أي بالاستنتاج فقط
ولتعم الفائدة أكثر يجب طرح الكثير من الأسئلة فيما يخص اتجاه التغير
تحميل الدرس pdf (http://*******/CcRZj)
تحميل الدرس word (http://*******/CcReP)
شكرا على المجهودات استاذ
لكنني لم استطع تحميل دروس
تحميل الدرس word (http://*******/CcReP)
ارجوا التحقق من الرابط
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-01, 22:03
سأكون ممتناً لك يا أستاذ إن أعطيتنا طريقة حل التمرين 77 ص 58 فيه القمة المطلقة
سأكون ممتناً لك يا أستاذ إن أعطيتنا طريقة حل التمرين 77 ص 58 فيه القمة المطلقة
http://img440.imageshack.us/img440/9263/absc.png
السلام عليكم
لدي سوال
f(x)=\x+1\ -3\x\+\x-1\
السؤال هو كتابتها دون القيمة المطلقة
كتبتها و بعد التبسيط اصبحت من الشكل
f(x)=-x ..................1
f(x)=x...........................2
.و لكن الدالتين الناتجتين غير معرفتين على R
فكيف استخرج مجال التعريف
وايضا عند دراسة اتجاه تغير الدالة هل ندرسها باستعمال الدالتين الناتجتين اي بعد نع القيمة المطلقة
ارجو التوضيح و بارك الله فيك
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-01, 22:08
شكرا على المجهودات استاذ
لكنني لم استطع تحميل دروس
تحميل الدرس word (http://*******/CcReP)
ارجوا التحقق من الرابط
بارك الله فيك
تحميل الدرس (http://www.mediafire.com/?f4vx91zlfc6c3c3)
word
تحميل الدرس (http://www.mediafire.com/?vmn2cpka4e6a9dm)
pdf
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-01, 22:28
السلام عليكم
لدي سوال
f(x)=\x+1\ -3\x\+\x-1\
السؤال هو كتابتها دون القيمة المطلقة
كتبتها و بعد التبسيط اصبحت من الشكل
f(x)=-x ..................1
f(x)=x...........................2
.و لكن الدالتين الناتجتين غير معرفتين على R
فكيف استخرج مجال التعريف
وايضا عند دراسة اتجاه تغير الدالة هل ندرسها باستعمال الدالتين الناتجتين اي بعد نع القيمة المطلقة
ارجو التوضيح و بارك الله فيك
http://img210.imageshack.us/img210/8682/photo0374u.jpg
بارك الله فيكم
وفقكم الله
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-01, 23:01
لدي مشكلة في حل هذا التمرين:
_____________________________________
f و g دالتان لمتغير حقيقي x حيث:
f(x) = x^2-1 / x^4-2x^2-8
g(x) = 2x - 4 / v2x^3 - 3x + 1
- عين Df و Dg
_____________________________________
* ملاحظة: هذه قرائة الدوال لتفهم الكتابة:
- أف لـ إكس يساوي إكس مربع ناقص واحد على إكس قوة أربعة ناقص إثنان إكس مربع ناقص ثمانية.
- جي لإكس يساوي إثنان إكس ناقص أربعة على جذر إثنان إكس مكعب ناقص ثلاثة إكس زائد واحد.
http://img836.imageshack.us/img836/2241/photo0375.jpg
http://img593.imageshack.us/img593/2600/photo0378l.jpg
نور السما 20
2012-11-02, 00:16
كيفاش نبينو ان الدالة اكبر من 0
مثال : 0< ( g(x
mryounes04
2012-11-02, 10:15
سلام أستاذ ممكن شرح درس الوسيط معادلة الوسيطية
لم أفهم لما يقولون لي حلول المعادلة أو حلين مختلفين في الإ‘شارة أو حلين موجبين و سالبين
و شكرااا
real_yacine
2012-11-02, 10:45
ليس في جميع الحالات يمكن أن نجد عبارة دالة انطلاقا من تمثيلها البياني الا أذا عرفنا الشكل العام للدالة مثلا لديك تمثيل بياني لدالة وهو عبارة عن مستقيم أي y=ax+b ثم نعين المجهولين a و b كيف ذالك نأخذ نقطتين من المنحني مثلا a(1 ;2 و b(3;4 ثم نشكل الجملة
a*1+b=2
a*3+b=4
ونقوم بحل الجملة لايجاد a و b
مثال اخر التمثيل البياني المعطى يكون لدالة كثير حدود من الدرجة 2
نحن نعرف أن دالة كثير حدود من الدرجة 2 تكتب من الشكل f(x)=ax^2+bx+c
لدينا 3 مجاهيل a ,b ,c اذن يلزمنا 3 معادلات
مثلا المنحني يشمل النقطة a(1 ;2 أي f(1)=2
و يشمل النقطة b(3 ;4 أي f(3)=4
ويشمل النقطة c(5 ;6 أي f(5)=6
بعد حل الجملة نجد قيم a ,b ,c
أو نستعمل طرق أخرى مثلا اذا كان عندنا التقاطع مع محور الفواصل لدالة كثير حدود من الدرجة 2
يصبح لدينا f(x)=ax^2+bx+c=a(x-x1)*(x-x2) وهنا يصبح لدينا مجهول وحيد a أي نكتفي بمعادلة واحدة فقط
أرجو أن تكون الفكرة قد وصلت
لقد فهمت ولكن أريد منك أن تعطيني مثال عن كل دالة من هذه الدوال
الدالة مربع والدالة جذر والدالة مقلوب ودالة القيمة المطلقة والدالة مكعب لأني عندي في هدا التمرين منحنى لكل من هده الدوال فكيف استخرج معادلتها أرجو منك أن تفهمني أكثر وشكرا لك أنتظر ردك
SliCE Of LiFE
2012-11-02, 15:26
أشكرك يا أستاذ على هذا الحل المتقن و الحمد لله فهمته
:لكن لدي سؤال لك
صحيح أنك وجدت 1 جذر ظاهر لكن كيف؟
بالتأكيد عندما تعوض تجده جذر لكن ألديك طريقة سريعة لمعرفة ذلك؟
khadidja1988
2012-11-02, 15:48
أستاذ آسفة ان ازعجتك
ولكن ممكن تجاوبني على هذا الاسئلة:
يمكن أن نجد الجملة المثقلة للمرجح مختلفة يعني هو نفس المرجح بصح نلقا حلول مختلفة عند البحث عن الألفا والبيطا؟
نعم لأنه إذا كانت ألفا و بيطا هي الحلول فإن هناك خاصية تقول أنه كل من ألفافي عدد حقيقي و بيطا في نفس العدد كذالك حلول ان شاء الله فهمتيني
real_yacine
2012-11-02, 18:27
لقد فهمت ولكن أريد منك أن تعطيني مثال عن كل دالة من هذه الدوال
الدالة مربع والدالة جذر والدالة مقلوب ودالة القيمة المطلقة والدالة مكعب لأني عندي في هدا التمرين منحنى لكل من هده الدوال فكيف استخرج معادلتها أرجو منك أن تفهمني أكثر وشكرا لك أنتظر ردك
أٍجو أن ترد يا أستاد
DiSolator
2012-11-02, 21:23
السلام عليكم
استاذ من اين نبدا الدروس الحالية ؟
الاشتقاقية ام المعادلات ؟
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-02, 21:45
أشكرك يا أستاذ على هذا الحل المتقن و الحمد لله فهمته
:لكن لدي سؤال لك
صحيح أنك وجدت 1 جذر ظاهر لكن كيف؟
بالتأكيد عندما تعوض تجده جذر لكن ألديك طريقة سريعة لمعرفة ذلك؟
في معادلة من الدرجة الثالثة
ax^3+bx^2+cx+d=0
اذا كان a+b+c+d=0
نقول أن 1 جذر ظاهر
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-02, 21:47
السلام عليكم
استاذ من اين نبدا الدروس الحالية ؟
الاشتقاقية ام المعادلات ؟
السلام عليكم
كيف حالك من مدة لم أرى ردودك
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-02, 21:48
السلام عليكم
استاذ من اين نبدا الدروس الحالية ؟
الاشتقاقية ام المعادلات ؟
السلام عليكم
كيف حالك من مدة لم أرى ردودك
لم أفهم قصدك
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-02, 21:59
أٍجو أن ترد يا أستاد
لقد أعطيتك مثال عن الدالة مربع ونفس الشئ بالنسبة للدوال الأخرى
المهم أعطني رقم التمرين
بعد إذنك أستاذ ممكن تجاوبني على هذه الأسئلة
من ت74ص33
في السؤال2 :خمن وجود قيمة .....كي يقولك خمن على أي أساس نجد التخمين الصواب
يعني طريقة الحل حيث في السؤال5 يتبين العدد أن الجواب هو 3 لكن كيف ؟
و نفس الشيء في السؤال6 تخمين وجد المجال.......
وفي ت76
السؤال2 كيف نعين مجموعة التعريف ؟ من السؤال الذي يليه يتبين أنها من 0 إلى6
المتفـائلة بالغد
2012-11-03, 11:02
ممكن مساعدة في حل تمرين 78 ص 34 خاصة الجزء الثاني حاولت فيه
لكن لم اجد القيمة المطلوبة
real_yacine
2012-11-03, 11:18
لقد أعطيتك مثال عن الدالة مربع ونفس الشئ بالنسبة للدوال الأخرى
المهم أعطني رقم التمرين
لا يوجد رقم للتمرين ولكني سأكتبه لك وأرو أن يكون الحل جاهزا في المساء
التمرين الأول:
أكتب معادلة كل منحنى من المنحنيات
إحداثيات الدالة الأولى:
(2,2) (-2,2) (4,3) (-3,4)
إحداثيات الدالة الثانية:
(1,2) (2,3) (5,4)
إحداثيات الدالة الثالثة :
(2,-1) (3,-0.5) (1,-2)
إحداثيات الدالة الرابعة:
(-5,0)(-5,1)(-1,2)
أرجو منك أن تعطيني يا أستاذي الحل في أسرع وقت في المساء وشكرا لك أنتظرك بفارغ الصبر
real_yacine
2012-11-03, 16:30
أنتظر ردك يا أستادي في أسرع وقت
الامبراطور1995
2012-11-03, 17:03
من فضكم السيد الاستاذ والطلبة الكرام
اريد احد يساعدني في حل النشاطين 1و2 صفحة 178
amira manseri
2012-11-03, 18:45
بالنسبة لسؤال العلوم يوجد نوعان
وسيط كيميائي منبه مثل الستيل كولين
وسيط كيميائي مثبط مثل الغليسين و le gaba
:)
amira manseri
2012-11-03, 18:56
من فضلك استاذ
اريد شرح درس تركيب دالتين وتفكيك دالتين
اذا ما كانت كلتا الدالتين تالفية
شكرا
amira manseri
2012-11-03, 19:03
من فضلك استاذ اريد شرح درس تركيب دالتين وتفكيك دالتين
اذا ما كانت كلاهما عبارة عن دالتين تالفيتين
شكرا
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-04, 14:50
لا يوجد رقم للتمرين ولكني سأكتبه لك وأرو أن يكون الحل جاهزا في المساء
التمرين الأول:
أكتب معادلة كل منحنى من المنحنيات
إحداثيات الدالة الأولى:
(2,2) (-2,2) (4,3) (-3,4)
إحداثيات الدالة الثانية:
(1,2) (2,3) (5,4)
إحداثيات الدالة الثالثة :
(2,-1) (3,-0.5) (1,-2)
إحداثيات الدالة الرابعة:
(-5,0)(-5,1)(-1,2)
أرجو منك أن تعطيني يا أستاذي الحل في أسرع وقت في المساء وشكرا لك أنتظرك بفارغ الصبر
السلام عليكم
ولكن ما نوع كل دالة من الدوال )دالة مربع دالة الجدر التربيعي دالة مقلوب .............
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-04, 15:15
بعد إذنك أستاذ ممكن تجاوبني على هذه الأسئلة
من ت74ص33
في السؤال2 :خمن وجود قيمة .....كي يقولك خمن على أي أساس نجد التخمين الصواب
يعني طريقة الحل حيث في السؤال5 يتبين العدد أن الجواب هو 3 لكن كيف ؟
و نفس الشيء في السؤال6 تخمين وجد المجال.......
وفي ت76
السؤال2 كيف نعين مجموعة التعريف ؟ من السؤال الذي يليه يتبين أنها من 0 إلى6
السلام عليكم
التخمين معناه أن تعطي رأيك أو ملاحظتك بدون أي برهان
أي بعد رسم المنحنى البياني نلاحظ أن f(x)<3 أي A=3
في السؤال 6 اعتمادا على الرسم نكتب المجالات التي تنتمي اليها الصور بالدالة f
خلاصة القول ان التخمين مجرد رأي أو ملاحظة اعتمادا على الرسم وممكن ان يكون به خطأ ولتأكيده نقوم بالبرهان
مثال في السؤال الأول في قسم واحد هناك من يجيب A=2.4 او A=2.7 او A=2.6او A=2.5او A=2.9او A=2.8
يعني الاجابة لاتكون صحيحة 100% وهذا يعتمد غلى دقة الرسم
بالنسبة للتمرين 76
مجموعة التعريف هي قيم x التي يكون من اجلها حساب f(x) ممكنا
وبما أن x يمثل طول أي x عدد حقيقي موجب وبما أن P ينتمي الى القطعة HC أي أكبر قيمة يأخدها x هي 6
أي مجموعة التعريف من 0 إلى6
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-04, 15:17
من فضكم السيد الاستاذ والطلبة الكرام
اريد احد يساعدني في حل النشاطين 1و2 صفحة 178
أين هي محاولتك ؟
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-04, 15:21
من فضلك استاذ اريد شرح درس تركيب دالتين وتفكيك دالتين
اذا ما كانت كلاهما عبارة عن دالتين تالفيتين
شكرا
نفس عملية التركيب أي نعوض في مكان x بالدالة الأخرى
مثال
f(x)=2x+1
g(x)=3x+4
1+(f0g)(x=2(3x+4
=6x+8+1
=6x+9
السلام عليكم استاذ
غدا عندي الفرض الاول في الرياضيات ؟؟
بماذا تنصحي ان اركز اكثررر على اي ووحده ؟
انا متخوفة جدا من مجال المرجح لاننا قبل العيد دخلنا اليه ولم افهمه جيدااا
واذا كان عند تمارين او اختبارات فلتسااعدني بها
وجزاك الله الف خير
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-04, 15:47
ممكن مساعدة في حل تمرين 78 ص 34 خاصة الجزء الثاني حاولت فيه
لكن لم اجد القيمة المطلوبة
http://img27.imageshack.us/img27/7096/photo0383hz.jpg
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-04, 15:51
السلام عليكم استاذ
غدا عندي الفرض الاول في الرياضيات ؟؟
بماذا تنصحي ان اركز اكثررر على اي ووحده ؟
انا متخوفة جدا من مجال المرجح لاننا قبل العيد دخلنا اليه ولم افهمه جيدااا
واذا كان عند تمارين او اختبارات فلتسااعدني بها
وجزاك الله الف خير
http://imageshack.us/a/img35/4980/exo2g.th.png (http://imageshack.us/photo/my-images/35/exo2g.png/)
http://imageshack.us/a/img607/7044/exo3.th.png (http://imageshack.us/photo/my-images/607/exo3.png/)
http://imageshack.us/a/img707/194/exo1o.th.png (http://imageshack.us/photo/my-images/707/exo1o.png/)
http://imageshack.us/a/img35/4980/exo2g.th.png (http://imageshack.us/photo/my-images/35/exo2g.png/)
http://imageshack.us/a/img607/7044/exo3.th.png (http://imageshack.us/photo/my-images/607/exo3.png/)
http://imageshack.us/a/img707/194/exo1o.th.png (http://imageshack.us/photo/my-images/707/exo1o.png/)
حاولت حل الموضوع الاول وبدات بالتمرين الاول
لكن للاسف وجدت صعوبة
هناك طريقتان للحل طريقة القسمة التي اعتمدت عليها لكني لم اتوصل للحل
والطريقة الثانية لست متاكده منها هل هي النشر ؟؟
هذه محاولتي ارجووو منك التصحيح
http://www8.0zz0.com/2012/11/04/15/486761659.jpg (http://www.0zz0.com)
استاذ اين انت ؟
انا فعلا بحااااجة الى مساعدتك
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-04, 16:40
حاولت حل الموضوع الاول وبدات بالتمرين الاول
لكن للاسف وجدت صعوبة
هناك طريقتان للحل طريقة القسمة التي اعتمدت عليها لكني لم اتوصل للحل
والطريقة الثانية لست متاكده منها هل هي النشر ؟؟
هذه محاولتي ارجووو منك التصحيح
http://www8.0zz0.com/2012/11/04/15/486761659.jpg (http://www.0zz0.com)
http://img827.imageshack.us/img827/3580/photo0385g.jpg
شكرا استاذ
لكن x+1 للتربيع هل ذلك لا يغير شيئ؟
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-04, 17:40
شكرا استاذ
لكن x+1 للتربيع هل ذلك لا يغير شيئ؟
لم أفهم قصدك ؟
استاذ انا لا افهم كيف يمكنني المشاركة معكم
استاذ فهمني كيف يمكنني ان اتكلم معك او اناقش تمرين
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-06, 17:35
استاذ انا لا افهم كيف يمكنني المشاركة معكم
السلام عليكم
أولا مرحبا بك
كيفية المشاركة ضعي تساؤلك أو اقتراحك او استفسارك وسنجيب عليه ان شاء الله
SliCE Of LiFE
2012-11-07, 22:43
السلام عليكم و رحمة الله و بركاته
(:أهلا يا أستاذ
عدت بإشكالية جديدة هههههه
...من فضلك لو تساعدني في حل هذا التمرين
هذا هو رابط الصورة(أنا عضو جديد و لا أستطيع إدخال الروابط لذلك قم بحذف الفراغات و أدخله في متصفحك)... و شكراً مسبقاً
www .upload.dinhosting .fr/g/s/C/DSCF0266.JPG
السلام عليكم اريد الاشتراك
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-08, 13:24
السلام عليكم اريد الاشتراك
مرحبا بك بيننا
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-08, 13:27
السلام عليكم و رحمة الله و بركاته
(:أهلا يا أستاذ
عدت بإشكالية جديدة هههههه
...من فضلك لو تساعدني في حل هذا التمرين
هذا هو رابط الصورة(أنا عضو جديد و لا أستطيع إدخال الروابط لذلك قم بحذف الفراغات و أدخله في متصفحك)... و شكراً مسبقاً
www .upload.dinhosting .fr/g/s/C/DSCF0266.JPG
أين هو التمرين
SliCE Of LiFE
2012-11-08, 17:48
أين هو التمرين
التمرين في الصورة التي وضعت لك رابطها يا أستاذ
كما قلت لك قم بحذف الفراغات التي في الرابط و أدخاله في المتصفح
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-08, 17:55
التمرين في الصورة التي وضعت لك رابطها يا أستاذ
كما قلت لك قم بحذف الفراغات التي في الرابط و أدخاله في المتصفح
يا أخي الرابط لايعمل
www.upload.dinhosting.fr/g/s/C/DSCF0266.JPG
مرحباا أستاذ
أريد مساعدتك في هذا السؤال: نحن لما قمنا بتمارين في المرجح قمنا باستعمال خاصية ان مركز ثقل المثلث هو نقطة تلاقي المتوسطات
ولكن كيف يمكن أن نثبت هذا باستعمال المرجح
أستاذ سؤال آخر:
G مرجح لـــ: ))A.1()b.-1(c.2)
ليكن d مرجح ل(c.2 A.1(
النتيجة:DA=2/3CA
ماهو العدد لنحزوح بح نديروا بيه مرجح يعني نحزو 2/3 ولا 2 برك ولا 3 برك
وآآسفة على الازعاج
widad_la vida
2012-11-08, 19:15
السلام عليكم استاد عبد الحميد
ارجو منك ان تقوم بمساعدة بخصوص درس المرجح وان تتكرم بشرحه لي بشكل مفصل مع الامثلة :dj_17::sdf:السلام1:mh31::mh31::mh31:
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-08, 23:06
مرحباا أستاذ
أريد مساعدتك في هذا السؤال: نحن لما قمنا بتمارين في المرجح قمنا باستعمال خاصية ان مركز ثقل المثلث هو نقطة تلاقي المتوسطات
ولكن كيف يمكن أن نثبت هذا باستعمال المرجح
أستاذ سؤال آخر:
G مرجح لـــ: ))A.1()b.-1(c.2)
ليكن d مرجح ل(c.2 A.1(
النتيجة:DA=2/3CA
ماهو العدد لنحزوح بح نديروا بيه مرجح يعني نحزو 2/3 ولا 2 برك ولا 3 برك
وآآسفة على الازعاج
http://img441.imageshack.us/img441/5557/bary.png
SliCE Of LiFE
2012-11-09, 00:11
يا أخي الرابط لايعمل
لقد أعدت رفعها ... جرب هذا
ht tp://upload.dinhosting.fr/h/q/e/DSCF0266.JPG
السلام عليكم
أستاذ من فضلك
ممكن تفهمني في الاشتقاقية
لم افهم فيها شيئا !!!
من فضلك استاذ اعطني حل هذه المعادلة احتاجه اليومممممممممم : x^4-16x²+64x-64=0
live & believe
2012-11-11, 17:49
حل المعادلة
x²+5racx-7=0
تمارين خاصة بالدوال كثييرات الحدود ارجوككككككككك عندي فرض و اريد المراجعة
تمارين حول دوال كثيرات الحدود
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-11, 22:31
حل المعادلة
x²+5racx-7=0
http://img833.imageshack.us/img833/2530/123vrv.png
من فضلك استاذ اعطني حل هذه المعادلة احتاجه اليومممممممممم : x^4-16x²+64x-64=0
السلام عليكم
http://img685.imageshack.us/img685/9213/photo0402x.jpg
Ghost_Grave
2012-11-11, 23:27
السلام عليكم
اارجو ان تقبلو بي معكم لانه اظن اني وصلت متاخر قليلا ^^
انا اريد من الاستاذ الغالي حل هذا التمرين :
المستوي منسوب الى المعلم المتعامد والمتجانس o.i.j
f دالة
معرفة على R بمنحناها البياني Cf الموضوح في الشكل
i.imgur.c o m/HkxlM.jpg
1- بين ان Cf هو صورة C التمثيل البياني للدالة مربع بواسطة انسحاب يطلب تعيين شعاعه
2- استنتج عبارة F(x) بدلالة x
3- ادرس اشارة f(x)
4- ناقش بيانيا حلول المعادلة والمتراجحة التاليتين في R
F(x) = x+2 F(x)<=x+2
5-
G
الدالة المعرفة على R بالشكل/ (F(x) = / g(x
- اكتب g(x( دون رمز القيمة المطلقة
- وضح انشاء Cf التمثيل البياني للدالة g
اعتمادا على المنحنى البياني للدالة f
- انشىءCf في نفس المعلم السابق
وبارك الله فيك :)
Ghost_Grave
2012-11-11, 23:29
اه وبالنسبة لرابط الشكل فقط انزع الفراغات بين com :)
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-11, 23:48
http://img33.imageshack.us/img33/4533/photo0403o.jpg
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-12, 00:16
السلام عليكم
اارجو ان تقبلو بي معكم لانه اظن اني وصلت متاخر قليلا ^^
انا اريد من الاستاذ الغالي حل هذا التمرين :
المستوي منسوب الى المعلم المتعامد والمتجانس o.i.j
f دالة
معرفة على R بمنحناها البياني Cf الموضوح في الشكل
i.imgur.c o m/HkxlM.jpg
1- بين ان Cf هو صورة C التمثيل البياني للدالة مربع بواسطة انسحاب يطلب تعيين شعاعه
2- استنتج عبارة F(x) بدلالة x
3- ادرس اشارة f(x)
4- ناقش بيانيا حلول المعادلة والمتراجحة التاليتين في R
F(x) = x+2 F(x)<=x+2
5-
G
الدالة المعرفة على R بالشكل/ (F(x) = / g(x
- اكتب g(x( دون رمز القيمة المطلقة
- وضح انشاء Cf التمثيل البياني للدالة g
اعتمادا على المنحنى البياني للدالة f
- انشىءCf في نفس المعلم السابق
وبارك الله فيك :)
http://img826.imageshack.us/img826/9708/photo0404y.jpg
http://img594.imageshack.us/img594/2383/354i.png
Ghost_Grave
2012-11-12, 01:11
تسلم يا استاذ على الحل :)
هو اختبار قديم وليس وظيفة منزلية .. واسف على عدم وضع المحاولة فقد نسيتها تماما ...
عظم الله اجرك وبارك الله فيك .
المتفـائلة بالغد
2012-11-12, 07:13
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
استاذ ممكن سؤال؟
كيف نجد قيمة حدية الصغرى والكبرى لدالة
اعطانا الدستور وليس المنحنى
ممكن تمارين في المرجح؟
live & believe
2012-11-12, 11:58
http://img833.imageshack.us/img833/2530/123vrv.png
السلام عليكم
الثانية لو سمحت
Ghost_Grave
2012-11-12, 17:53
يا استاذ غدا عندي فرض ولم افهم درس المرجح او بالاحرى لم ادرسه اصلا بسبب الغيابات ..
من فضلك اريد حل لهذين التمرينين لاني ربما سافهمه هكذا
i.imgur.c o m/TrcBs.png
i.imgur.c o m/TrcBs.png
SliCE Of LiFE
2012-11-12, 21:52
أهلا يا أستاذ ... هذا هو التمرين الذي تحدثت عنه
ممكن الحل؟ و شكراً لك مسبقاً
http://i1274.photobucket.com/albums/y440/star-series/01.jpg
عين قيم الوسيط الحقيقي m حتى يكن 2 جذر لكثير الحدود
عين قيم الوسيط m حتى يكن للمعادلة حل وحيد
ما هي طريقة حل هذه الأسئلة مع إعطاء أمثلة
استاد ممكن حل السؤال الثاني ب من المسألة 111 من المرجح
السؤال يقول : برهن ان (BG) يقطع (AC) في نقطة نرمز لها ب i
عندنا فرض علي كثير الحدود
و مازال عندي بعض الغموض في بعض الامور
1 لما يعطونا كثير حدود من الدرجة الثالية و مثلا يعطوك جد صور هدا كثير الحدود وتجد انه صورتان يساوي الصفر يعني دلك العددان هما جدرا لكثير الحدود لكن بعدها لا اعرف مادا اعمل لما يقولك حل تلك كثير الحدود يساوي الصفر
و دلك كثير الحدود اكبر من الصفر يعني متراجحة الله ينورك فهموني بالتفصيل
2 تعيين اشارة
دلك العبارة لي فيها m كثيرا
مثلا يعطوني mx اس 2 ناقص 2 تفتح القوس m-1 نغلق القوس و بعد القوس x زائد m ناقص ثلاثة تساوي الصفر
و يقولك اوجد قيم m لما يكون المعادلة تقبل حل يساوي 1/2 اوجد الحل الاخر
لما تكون المعادلة تقبل حلين متعاكسين في الاشارة اوجدهما
و لما المعادلة تقبل حلين X فتحة و x فتحتين يحققان 1/x فتحة زائد 1/x فتحتين يساوي اربع
او مثال اخر
المعادلة هي x اس2 - نفتح القوس 2m+3 نغلق القوس x زائد m اس 2 ناقس 2 تساوي الصفر
عين قيم m حتي يكون
واحد هو حل للمعادلة
المعادلة تقبل حل مضاعف
المعادلة تقبل حلين متمازين
رميساء خولة
2012-11-17, 13:47
هل ممكن طلب بليييييييييز
mirou mimi
2012-11-17, 17:59
السلام عليكم
استاذ ارجو منك ان تشرح لي التقريب التالفي
السلام عليكم
تمرين : احسب الدالة المشتقة للدالة f
F(x)= 2/x²+2x+1
http://www2.zshare.ma/x247t0yxix7a باقي الدوال هنا
اتمنى المساعدة بليييزز
hind 306
2012-11-18, 17:22
مرحبا استاذ جزاك الله خيرا على جهودك معنا .....لدي سؤال بسيط
ماهي كيفية اثبات الارتباط الخطي في معلم غير متعامد و غير متجانس?????
و شكرا مسبقا
ishakinyou
2012-11-18, 17:40
السلام عليكم استاذ معليش تساعدني في التريمن هاذا
http://www.shy22.com/upfiljpg/ts156337.jpg
IKRAM.JEWEL
2012-11-19, 19:35
استاذ ارجو منك حل التمرين 35 ص 195 في اسرع وقت من فضلك
السلام عليكم استاذ من فضلك اريد حل لهالتمرین الثالث: ( 7 نقاط )
f (x) كمایلي : 1 R* المعرفة على f نعتبر الدالة
x
(o;i; j) التمثیل البیاني لھا في مستوي منسوب إلى معلم متعامد ومتجانس (Cf ) و =
r ur
(Dm ) نرفق مستقیم m لكل عدد حقیقي y=3x+m المستقیم ذي المعادلة (Dm ) و
متوازیة . (Dm ) 1) بین أن كل المستقیمات
. (D2 ) ، (D1 ) ، (D0 ) ، (Cf ) 2) أ/ أنشئ
یطلب تعین إحداثیاتھما . M¢,M¢ في نقطتین متمایزتین (Cf ) یقطع (Dm ) المستقیم m ب/ برھن أنھ من أجل كل عدد حقیقي
[M¢M¢] منتجف القطعة I 3) نضع
. I إحداثیتي النقطة m ج/ أحسب بدلالة
ھي مستقیم یطلب تعیین معادلتھ R یسمح m عندما I د/ استنتج أن مجموعة النقط
استاذي الفاضل اتمنى منك جدا أنو تساعدني حل تمرين 42 ص 196
يا استاذ ان حاولت فيه لكن انا متأكد من إجابتي أتمنى انك تفهمني كيف احل الجملة الاولى فقط و انا راح اكمل الباقي
أرجوك أن تساعدني في حل هذا التمرين أحتاجه للغد:
http://img02.arabsh.com/uploads/image/2012/11/21/0d33414263f407.png
الوردة الحسناء
2012-11-21, 18:33
http://img27.imageshack.us/img27/7096/photo0383hz.jpgمن فضلك استناذ ممكن تشرحلي شو m
Mr Minou
2012-11-22, 18:44
ممكن اختبار نموذجي لشعبة الرياضيات في مادة الرياضيات
amina.atheena
2012-11-23, 17:30
السلام عليكم و رحمة الله و بركاته,انا لم أفهم اي شئ في درس المرجح,
و ماذا يعني المرجح,من فضلكم اريد طريقة مبسطة لفهم هذا الدرس
old young miss
2012-11-23, 18:46
لمعادلة هي x اس2 - نفتح القوس 2m+3 نغلق القوس x زائد m اس 2 ناقس 2 تساوي الصفر
عين قيم m حتي يكون
واحد هو حل للمعادلة
المعادلة تقبل حل مضاعف
المعادلة تقبل حلين متمازين
* نور القرآن *
2012-11-23, 20:38
ممكن حل التمرين 60 صفحة 56
Salem aleikoum habiit nefham Dars al Marjah men Fadlikoum :'((((
3alaa bouali
2012-11-24, 19:18
شكرا لك يا استاذ لقد افدتني كثيرا
chochita
2012-11-24, 21:21
ardjoooooooooooooooooooooooooooooookom ani baghya ta3toni molakhass ta3 darss lmardji7 fi almostawi l
محمد ورقلة
2012-11-25, 00:02
تمرين حاولت فيه و ماخرحتش بالحل الصحيح من فضلكم عاونوني
a و b و c أعداد حقيقية حيث
f(x)=
ax3-3(x-b)x+x2+(x2-3)x
_ أوجد a و b و c من أجل كل عدد حقيقي x
f(x) معدوم
الجلفاويي
2012-11-28, 17:55
ارجوك يا استاذ قبل الاختبار حل السؤالين هنا (http://im20.gulfup.com/KNdK1.jpg)
http://www.djelfa.info/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA3IAAAIDCAIAAAD OvLtmAAAgAElEQVR4nOzd+ZdTZZ4/8CdJpZLaWbW1p3tO/wdz5sz0mdNnuqencUFQEXdFG/dxlxZ3FBvF3XZp27UVFRFaWV0aBFFAXBAEWYRiX2uBWpNU1ntv 7vP94X3y+T6kqFRRXGqh3q8fOCF1c3PrJpX7zufZlCYiIiIiOm aqtw+AiIiIiE4EjJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmAsZKI iIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiMgDjJ VERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSUREREQe YKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHGSiIiIi LyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8wVhIR ERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmAsZ KIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiMgD jJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSURERE QeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHGSiIi IiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8wVh IRERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmA sZKIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiM gDjJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSURE REQeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHGSi IiIiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8w VhIRERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREX mAsZKIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiI iMgDjJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSU REREQeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHG SiIiIiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg 8wVlK/ZNu21jqbzSYSCa214zhtbW1aa/zrui42w0+z2WyvHWiPiMfjyWRSa53JZHBm+gsctta6tbUVN+Lx OG64rosXLpvNyu/lOA5+mkqlcKOhoeEEPh4P9dbxW5altc5kMul0Gvf0r7coER0Vx krql7LZbPsr4qFDh3QuENi2nclkcL+kzBOPbdt9P9AUlkqlJGe YXwAcx+kof+Aldhzn4MGDJ/zxeKVXjh8xHX+Ychgn8N8jETFWUn8ViUTM/6KqJFnTdV25fWJXK3HlljKb4zhSFur7YrGY1tqyLNu20+k0Akd 9fb3W2rbtvBjkui6+KriuG4vFkKflzhPyeDzUK8cvT+q6Lvbcj 96cRNQNjJXUv8klEDeeffZZbbRg2rYteetEFYvFkJvr6ups25Y w3V80NzfjBgKHdGPIZrPyfQDFafxXKmp4xdHP4QQ+Hk/07vE3NTXJv9r48ySiEw9jJfVLuNjjEijJ8r777hs6dOi6devkn r55jfeW2VWufUWqj0N0k3Zn13Xj8fiGDRvMcOw4jvxXXllsb1m WtzG6rx2PV3rr+KX3s9m1gI3gRCcwxkrqr/Ii4+OPP15aWqqUGjdunNyJq2b/SlrdE41Gf/rpJ6214zh9sxH2iNLpdDqdNr8eVFdX+3w+jPM4ouXLl2ut29ra JEmfwMfjld49/h9//BFdVizLamxs9Hz/RNR3MFZSf9XS0qK1dhwnkUi88847Simfz1dUVDR48OBVq1aZW/bNK70nMAAik8kcOHBAKYVSU98smBVWV1entf7xxx+VUkqp9t1h s9lsLBarrq5WSqEfbTQaLZCWTrDjOUa9dfzJZHLfvn1KHXahiU aj3j4LEfUdjJXUL8m8Qlrr6dOnl5eXK6UCgQBCwOWXXy61zIFQ Hdm0aRN+cW1MiNMvxONx6eT33HPPhcNhvIj4qfxIax2NRnfu3K mUKi0tdV0XXyq0MQ/ACXk83ur541+7dm04HFZK4e/xhO/oTESMldQv4erY1NQ0e/bsBQsW7Nu3D/esXr36qquuUkqtX79eD4C+lZZlLViwwO/3K6WGDh2K37d3B9tK/zzLsnAk0WgUA/PxGtm2jaqYVFVt237//fd9Ph/CcTAY1Ll8g3+z2ezcuXN9Ph+2kUfp4zPMv+ePR74MZDIZnCjpy SBDiI7lzZzX2zgajU6bNi0YDHZ0/PK1zQyCnVbBsXE2m0XvyXnz5uEEFhUVycP7cuwmomPHWEn9Ujw eT6VStbW1e/bsyetKuHTp0sGDB0+dOhXX4xM7Wb7yyitDhw5FB4CSkpJev2ZL 6mofbTHKSvITkqWM3ti8efMVV1yBFOL3+7UxXjiRSMybN6+iog K/5nGNlb11PNls1rZt872Kdy/a4rUxmXm338848+l0OpPJzJ8/PxgMFj5+eS+5rmtZViaTKfCryYgfeezs2bPRgFBUVIReBPJloz 920iCiLmKspBNEPB6Xqxqul1pr13VP7Ha3SCTym9/8JhAIoK22L/TtkxWP6uvrV6xYsXfvXp0LQzt27FiwYIE2is0yR7fjOMuWLUNn BqQQM5jW1dX9x3/8R1lZ2fGOlb14PHv37l26dGk2m5XJw3fu3Pn9999rY2oeXXBW8 wKkQozHNjQ0/Pu//3tFRUXh429paUHO7nQQmGyWSCTwRDt27Dj33HMRypVStm1jz67 rnsB9nYmIsZL6JXMdFExeLT+KxWIok/TSofW0RYsWFRUVFRcX41eORqO9eNlGoNRab9y4MRAI+P1+y7KQ OdasWaOUCoVCiE2ypUSWZDI5atQopBDcY35VWLZsWQ9UK3vreN auXYvWdoTXZDKJe5RSGzZswFNjqvbuDfOXtT2lhXr58uXhcLij 4zfL3vJ2KvDUMh+TNs7A2rVrUarEU6Dq2Y2DJ6J+hLGS+ius2J E3IV8qlUqn00qpRx99VBecV+XE0NramslkRo4c6ff7fT7fEVuf exhekeuuuw554re//a3W2rKs8ePHDx8+XCk1atQo8yClw6XWes6cOSUlJag069yQ4XQ 63dbW5jjO6aef3gOxsleO5/rrr8fQlrPOOgv7ufvuu/1+/+DBgy+77DKEvGQyifdzN97VCHw47YlEAmXI0aNHFzh+DOKpqal ZtmwZxr0VbryWZm55E7a2to4ePToQCMgJlEXJj/b4iai/YKyk/sqyLLk+2baNC2cqlZo0aVJpaSkW3MPlvzePskegcqaU6gszVkp R7fXXX//Vr351+umnI6/EYrEXXnhhyJAh//Vf/4UtzemQpEoXCoXQmm/WXFFsW7VqVQ/Eyl45nng8Pn/+/MrKynPOOSebzTY2NqZSqffee08pNXLkSPM9HIlEuvcUshalzgX Tr776qqPjR1P17t27lVIVFRWYb78rcTZvlM+iRYswm6z519rrP YCJ6PhhrKR+ybIsGbtgdttatGiRUmr69OnaGNxwYtcso9EoCrQ YsKxzwa5XYAUXOeHbt29fvXq1NlYIbGhoWLduHYJFJpORhlFZ+ gX5WIKU/C7RaDQWi/XAkJ3eOp5kMplOp//5z3/mLaK4fPlyqTUey/gz7ESGTKXT6YaGho6OH7cvuugi/Pp/+MMfCu+8qalJYjfmUsW6qZlMBntof2KJ6ITEWEn9Hq5nkUhkwY IFSqmlS5fq3FVZJmc5UUmrIrqTuq4rfRZ7C1KROUUOXiAZiYKX Jm99ap1LmfhF5B6dKx8ilPRMI3ivHE86nZY4bnY8lW6L8tNu1K RRzsexmTObFjh+vF6zZs1SSo0dO1Z39qtlMplUKtX+2GSCIRSA e72TBhEdV4yV1CfIkG0MwdHGQAGpfsloA0A6QfWoubn54Ycf9v v9O3fulDU8JB90g1zC8Sw4GLlkoh6De2RLaSfFPd2Od+Z6zdhJ JBKRp5anw+lyXRdHYg6M6PU1l6UuhQTz6aefIpHIL4KzKi+rNl 5uGcV/RB3FIOwWvR7N7bGNDFjBJEGFG2E9OZ5ukLz13nvv4UYqlWr/UrquW7hmKRMhyXumwAz5BY4fb/JsNrtnz541a9bgqfHnlkqlpLtnp+PDpFqp2/0JE9GJh7GS+gSzoIVCV3V1dW1tbTKZzLsOydBv5KdUKmXb9hNP PPG73/0uFovFYrEjrlPXjUOqqamRhJfNZrETTFUtXTm11pZlJZNJ6U8m kcWyrG70IZPqFDiOYxZczSIWskJfi5UYRGW2wk+dOlUptX79+q amJtyPVCQH6W2Mw0t24MCBl156Se5sa2uTp0MNssCv0FuxEh58 8MGTTz55w4YN6XQ6EomggwfecjKmvgD51iGjiwpv39HxY5YozA aFddIbGxsXL16sjdgq7/nCbQKMlUQDCmMl9QlysUHyaGhoGDduXH19vSQzc8CBzl38cNV8 9NFHL7300qampo6u6N3oWymXTKxrV19fj+eSXbXvIibFoVgs1u 1rZ17Ykhsvv/yybCOr1+Ai3adipamxsXHWrFnDhg1TSl122WV33XUXXk0EYnOK KO1FjJOZw//5z39ee+21Sqna2lqpWDuOIy9QH4yVeOxnn32GEUK33HLLxIkT8 yqvWKmoK3uLRCK4MWPGjMKlzY6O/6efflJKVVVV7d2717KszZs34w22d+9enEa8Cc2uDh1hrCQaUBg rqa9A3yyt9fbt2zFfoPzIHKAjUDW55ZZbJkyYgHtkm7zM172mc MlABw8eHD16dPudSKu3NA4mEomnn3563LhxuHZ2b+gMrutmFH7 zzTcHDx4sSVfWKenjsTKVSt1///1KqcGDByulysrKzA6C5nw02osYh3nC169fX1xcjCVknn76aW1U 7A4dOiTTBRQ47F6JlaiCT5gwQSlVXFyMLN4+sXUlWSJTZjIZrH NTeOOOjv/aa69FwB05cqTW+sYbb1RKlZaWjho1ynx4V+rxjJVEAwpjJfUJq GBFIpF169addNJJEpLyuK4rc1Wm0+lJkyYppZDeMLUewopZ6uv elQy9x1zXra+vv+KKK8rLy3fs2IEfYcSubJnNZiU+Tp48GfM/z549u9vdOs0alWVZr7zyyqBBg/x+f21tbTqdliX4cAx9LVZKEkIpa9WqVcoQiUQkGHlbrYzH4/hvbW3tiBEjsBOfz1dTU+O6rjn8WXfWNNxbjeC2bS9YsACrJQFm l8T8rF3cLX7T1tbW2bNnI1tHIpFu9K2MRqMLFy5Embmtra2mpu add97x+XynnXYaXj7zr6BwawBjJdGAwlhJfYVlWbt27cJFKBAI lJWVbd++XUbwaGNySq11bW3t/fffX1VVFQqFdG6VOXMDeUj3lpzBxbWurm706NFKKb/f/8wzz+BHUjXMm4z9nnvuCYVCiJUyNWM3oAKEPW/fvn3IkCFINitXrtS53GbbNjbra7FSGyGjtbXVtu2ioiIsDF1WV jZ37lzZwBxZpT2qVqbT6ebm5q+++gqVNp/Pd8MNN+CnMvSq07jfK7FSHoXX0e/3+/3+L7/8UjYwJ84s/Pratr1nzx7sobS0dNWqVQXaqTs6/nQ63dTU1NTU9NVXX+GnKNuvX78eW+J8RqPRt956q3DNkrGSaEB hrKQ+oa2t7ZNPPiktLS0uLlZKIUt98MEH2qgtSdFlw4YN55xzT kVFBa5Yn376qTmxtqkrMaIjGzduHDNmzKBBg5RSoVCouLgYg3j k6t7S0oKdHzp0aMKECYgyKBEVFxdv2LBBJms8WhiKpLW+++67l VKVlZVKKUlIom82gjc3N8uUT3PnzpXam9/vP+ussxKJRF4PAU9iXN7sRbfeeqssG4g4nkwmu/hO6K2+lbFYbPr06dJnQCk1btw46ddh9h8o8E0pm82mUqmnnnpK TvuFF15Y4Hk7Pf5UKlVbWyu3zdXJm5ubp06dWlVVhaE8HWGsJB pQGCupT/joo4/M1lKUuNCvS6qDiAVbt24dP348NsNF8dJLL92xY4c5OzrWPtbHc Bmrr6+/4IILEIaQFJVS1157rc7Nvi4ZZceOHahTKqVKSkrk37POOqsbzy st4GjK9/l8WNMPS5UsW7YMz2uWKvtUrJRQ0traKq9pUVERzqHf71+2bBlK yMdjJLh8A/n222+DwSAalM8///yffvrJ3LIPDtnR7f4E8F1i1apV6N1hHlLhfJxMJvHFxufzlZSU hMPhRYsWHe3xSzESP5IVyT/++OOGhgbXdbdu3XrGGWfgUKdOnVrgeBgriQYUxkrqaeYckLiG/f3vf5cL4Q033IACIVJIY2OjOei7paVl5MiRqlvKysrmzZuHko/Z20zmuMaP8N8JEyYUFxeHQqEffvhB5WqQoVBo2bJleBQu7a7r7 t27N5vN1tfXY+JoiZXBYHD58uXYp9R48uYPOqKssa73o48+KiF b5cZPmCdEYihO4LG+Nl7AZIdLly5VSuGwx4wZg9MSDodHjhxpW ZZMUpO3yLXjOMFgEKO1ZFIn9C+UNW/C4bBlWeYKPXmy2Wwikbj33nvliwcUFxf7/X68jvgv3hXBYHDGjBl4SxyP42kPj21ra5NB/R9++GFxcXEgEAiHw6effrqcuvPPP19mr8SWndZcU6nUX//6V/Odf95558lPY7EY9oDgiA2klVxypDYmH8WzNzQ0TJo0KRAIfPPN N67rLliwAH+neLdHIhF5bF5hGE+hD5+slIhOVIyV1KPMSV5w7f nb3/4m5cAXXnjh0KFD999/P9oBKyoqZs+ebU4JecMNNxQXF4fDYf9Rwv4DgYDMvVJbW9t+XD Bu33vvvagRfvfdd1rrG264QZIlrqDmRDmAwPHCCy9gGxQXTzvt NG209pqzYHZ6orDxpk2bMCgY8aiiouKjjz5q34U0Ho/LxbvA+IwegF9tyZIlSqlTTz21qKjoueeei8fjo0ePlsEoCxcu1 LmB/OaM6Dq3XJBqN1pL+h7k/RRD/mWOxmw2K7/+8uXL0U2iuLi4rKwMbeLyZkCyxL9KqeHDh8fjcVnnxpPjKXCKz Airtf7uu+9kmNq0adPq6uqCweDQoUPxJlyxYgXeDPF4HN8iCiR L27bj8fj27dtPOeUU/KZ43+Kc40/JXJ5bKfXzn/9cax2JRPBTx3GwWM4777yDCSmj0ejevXtHjx6N43nrrbfw2Ftv vRX7DwaDu3fv1u3mBEUORvJubW2VJ+1ed2ci6hcYK6lHmaOAI5 HIsmXLJDMNGjQIoXPt2rVKqX/5l39RSt1zzz1YWRiXq0svvVT6zB0Vn8+HVsW3335bHz7aWqpQW mvLsh555BG/349SFu5ct24ddlJSUlJeXv7UU09ZliXJQApvWutMJnPBBRdI37 hAILBhwwYpNUmtq3CslEZPXOYfe+wxlSutKaXOO++8TCYjcwfK bZWrVqJ33bG/Ut22bdu2k046CS9TaWkp7sTEh3gJ/H4/uhLKQxB0cFqQ9nS71nz0CkAQxE/zdmLCG2zy5MnyQiDUBgIB6ZKLGvDw4cPx39mzZx+/4xHyHUlr3dzcnEqlvv76a+S/8vLykpIS7OH111+X9+3ZZ5+tD/+2UOD1lbfWn//8Zxx5eXm5Uurcc8/VxnyWsgczFuOkpVKpbDb7zDPPKKVmzZqFP9hXX30V5w3JUmtdX 1+/c+dO7Fy1aweXxOzmVr/MWx2KiE5UjJXU03DNxmVSLvYyGYrWurW1FdcqXLMlZmmta2trM bdf4OghSYwZMyaVSuHibVZNsIrJW2+9JYc0aNAgLC+utX7yySe lWqmUQiCQB2qjCvv111+bOeaPf/yj1joWi8lzdXpZNY8qEons27cPA5hw/MOGDfv+++9lFhjZEhv0egtjMpm87777lFInn3wyvi1s2bIllUo 5jiNRSSn16quvamNAsXnY2EDWlTEjuOu6SGAS7/LmKpK1LnFmbNuePXs2vp8Eg0EJlOYkPjBo0KAxY8boIzXUHsvx tIc9mOXGp59+2ufzSd0U00ihSor2ZaUUOkdGIpHm5ubCsyPhfZ hKpXbv3j106FA8vLS0NBAIVFdXm7OXo229vLzc5/Oh2Ro/OnDgwJlnnokHotMFdouXFYe0fft2/JojRowIBALFxcWnnHIKTj6+NZkrmqpc51RsULiUS0T9HWMl9bQ 9e/bgxr59+y655BLz6r5p0yatteM4X375pVLK7/ejHRyNceY8Kc5ReuONN/AUJSUlP/zwA3YibYLYYSKROPXUU5XRNlpcXNzQ0KC1rq6uxj0VFRV+v//qq6/WWre0tGijPiRjhm677TaVK8GGQiEZToTwUbgFEGk1m80iYSeTy Ww2++abb2JvqFleeeWV2FjSTCQSQdWttbW114dEBIPBqqoqeU1 vu+02+dHVV18tczAdOnRIFv2T8VWRSKS8vFxqnAhzZpILh8OBQ MCsEGut0+m09OeTxIZtzLMhj5KvBA0NDS+99JIc6o8//ujV8RQ4PzL8RWt96NAhyY5KqbKyMpnHasqUKeb3E/PNX7gaLVtiXDn+jpRSt956qzberpgeCxugiVxrHYvFduzYcfbZ Z2NCKKXUhg0b8CVw3rx58pb+8MMPcWLfeOMNaT3YuHFj3u+Ov6 9gMBgOh9PptIzW7/bkDETU9zFWUo+SaRfx37lz56KGhCT34IMPIuQdOHBArrX3339/Xq9E5LmjsmrVqrKyMrTZ3XzzzVIylKss7sHobxS3cL2/6KKLUFidMWMGUh06d0ozukQErOCcTCYPHDiAtkL8UuPHj8cGkj sL1BSljJqXDkePHi1h95RTTtG52g+GiSAfVFRUrFixQvdq3zXL skaNGoUTVVpaijrrO++8g1fwiy++ULmB4Q899JDWOh6Py5CUWC y2fPlyaWYVMmpE59r6MXsihubIZsh8N9988/z583/44Yddu3bhfqwUL0OytNau60rPzu3bt5eVlWFhnqlTp3p4PEfU1 taW9+r827/9W3l5OboHKKUqKys3bNigta6pqUFi++Uvf6mU+tvf/qa71ivXHAx3/vnnIx0GAoFf/vKXyHzRaFRyM346bNiwb7/9Fg9PJBJ79+5Fghw8eLAsYbV//34cYTgcnjhxYjKZRNVf3ufvvfeePnwiJOlFoJRavXq1HGGnK5U TUf/FWEm9AFfulpYWXJZQTcEVTgSDQblHZrdWRnexo4KBLyo3KWB1d TXmSZH1A3Exrqmp+f3vf3/qqadizA2S5Zw5cyKRSGNjo1z4S0tLzSIT/PznP8dFV6a28fv9RUVFJSUlW7du1caM1oWrTRI7MF8gqkqff/45Bt4Gg8FLL71UH1671bnuBFdccUWvj4d44403fD6fdGxAxMRL XFpaauYnpVRVVZUM1i4rK5PfMR6Pmy3LEqfwTrjvvvvw1QJToG utM5kM0kxJScngwYOLi4uliobqaUVFhdkrF0cVDoerqqpwP15Q r46nI/Kqtba24iFz5syR95J09FSHz2yF2iGKuzJwpyPJZDKRSCDgfvnl l1Lnvuiii+RcyUEqpfDX5Pf7fT6fvFjmSZDjwZtZuhDIYDKUbN GLQGuNPg/yJj/llFOUUrfffruMdSOiExhjJfUox3HMFsNsNvvee+/huo7LFS5yZmjDpa6kpMTv98slrXsjwXGN9Pl8r7/+us5VU9BKrnNFxObm5jvvvBNhQvLrtm3bIpFIOBzGPWY/S+RU3CNDUlRuRncc/HPPPYfnkvkmOzo/SAOJRMJs0sX2uNJjhhccqiygl06nX3zxRaXU0KFD77vvvvr6+u P2AnYik8lEIhGVG9sh5xznRMIlXkcZh4QcIy9uMBjcv39/3hSeuP3UU09hz48++mhNTQ3ulPNpWZY8LxKhPAXCmRySRH95j5 kH4NXxdESGzrS1taVSKRybvEuLi4vx/pcDxnt4+vTpsmJngZ3ndd6V0/7NN99o4ysNAi7eVOiFacZr/IufSr0T62HixcUNSeE4Vxs3bpTAKqdr0qRJwWDQ5/M98sgjZj9pIjohMVZST0skErgq48ITj8fPPfdcuYYV5cjV3RPK GKhRXFxcWlr617/+VTp7tTd16tTS0lLJKOedd95HH32EaCuFnFAohAu2GUHwK8jVV +WCsnTobG5uliopmCkBt80Z4FGtrK2tRWx96KGHpKU1kUjIhDh 79+6Vo1VKvfXWW5s3b8ZmMo6+ZxofE4kEAocZ5o729Ro1ahSWD TRrhLZty/Ke2Off/va3/fv3m79aUVGR9BboxvN6dTxHnOZJpiXC+x+zmSYSCYTaI1LGXEi BQGDbtm0692UDJfb2/RRxhHiP7dq1C191nnrqKRRH82KfV+cHZ+Dmm29GSVUmP9daf/PNNwj3Pp8vEAjMmDHD7MOKmTtl/QIi6u8YK6nXyEyB7777rlSV2t/wSklJiVllfOCBB7D4SkemTp2KSGQ2jOYdWCgUMq/9Ut3E8FiVq1lWVVXdcccdmUxGSjhy3TWHgLiuK3EkmUyacfOaa 65RSt15551InC0tLdgSw4pRglq2bNl7770nM0QWFRWdd9550me uZ4byuK6L4VZgRvOj8uabbx44cEAbrcYSyLZt2/b++++feeaZP/vZzxDrzz77bGRoVJTxcsg0T5442uOpr6/H8H+phZvkbWBZ1sKFCws/tfnee+uttzCGrH2nUgxU18YMVtlsFqPHnnvuOVlHVAqlMqmkV6 qqqu68887du3ebg9jwLKtXr545c+Y555yjlAoGg8XFxRdeeOFH H33k5TuPiPoGxkrqUbjMYICz3NnS0mIuqI075frnoba2NqQrNM TndU80IQr88MMPMrkPGlWvuOIKCWqO45i93PCrYelI3DNnzhyV a2HEkHZsb5+KOl8AACAASURBVK7CZ1mW2YaLG4gO0mEAc7v89a 9/TSaT8ti8mGhWInFu0R4tv3jPTOyCyqj5G3U6iuWIUPQyFxzCWc UJsW0bv46sWpRKpXD2kLAzmYy3v+/RHk88HscNVA3lhOBbgW3b6XS6Kx0NzZ6y5ttVbpuHpI06t2VZW BRnypQpcifqgrLBUZ6DTrSvhWMMU/vvM+bfPurx6BrLoTxEJwDGSupRuJTK5Q2hCqsYY3KfJ5980rIs XAjR/usJtBfnNU12el2PxWKbNm2SotEll1wig9DNqSuRnGzbPnjw4OL Fi3E/It2qVavwcEwQiDm3Jd3mwdnAwyWNPfDAA4FA4E9/+pMcEiIvrsGymeQVjGWuqakx53jHjZ6Z2AXHj6naZRL4o3295I DltuQhJ9e1UX6EHnuO4+R1K0QbsSe6cTwCyRLywlw6nW5ubpai 5hGfFy3Fzc3NmUwmb11EVCjz3kt4ij/96U/BYPC+++6TJR/j8bg5Rrt7r0vh86Nz/X3bt2i3tLTI6Hs8O0boywYOZx0iOiEwVlKPMi+r5kwuMsL0xx9/tCzreJQqRTQabWlpKXwZkwteQ0MDRur89re/3bVrF+qIJozv3rVrV1NTk1IqEAjINkixdXV1MoOgUmrOnDla69 bW1va1UpmcxXVdpAGsE3PfffehaoWjsixLoptsjGbQvB2i+13e JN7HW1tbW16868b4X7NjgNxj9hzAtEqyvRS6kslkQ0NDF5fPPn 7Hk81Bk7RjFCzxDaf9HFIFntf8q5HZ1M1nRM1SCqX33nvv0KFD J06cmHfAuIEvHt09E0eWN5YI3TmwBpVZg5RKthy5ZVmFB7YTUf/CWEk9LS9OxWKxDz/8EBP65HW3wjrCnkDhKq+VrfBcPCgEPvzww0qp0aNH59WZnNxIb dnnuHHj8FtceeWVjY2N5poiLS0ttm0vWrToySefVEqdc845NTU 1cjWVgCL/xYFhQPrDDz8sgQBxTSqU2Lk8NhaLIXOgrTyVSuW1jBdo9PcWDg knQfogHhVzjskjDkyRXy0ajco4JzlRUg/26v1ztMeDh0h2xE704dMDRaNR6TjR0fNiA6TAvGkEssZXBbnd2 NiIedSxmiIeYr7Ps8bbwKuTI89+xO822ugS4ORWIcKy42bHYtu 282aVJ6L+iLGSehqaR1FrsSzr22+/nTJlyjvvvCNt3yjyda9PXmHZ3JqHTrsG0zwol95xxx2YkK+pqQ n953ARzUtsWmvXdaPRKNYnxJJ3cvxoA81ms1g2WueuoGYrqhkr MT798ccfV0o9+OCDuBMbSyO+nCtAy7iZdcwQbEaiLp+qbsrmho 94sivcMHcYjUalkm32NNVaozeFjI7Xhwevnj+evMfmLc9j3i5w usyyK1KmOd+4znWcwDbIlMOHD584caLMfC5PIdOm5u3cE8iIZr US/UfzKspm4dzsg2uubkpE/RpjJfUoaX2TK4okLW1MhaOPw5ACuR5njSkkC7jrrruUUpdddtm OHTvyFn3Wh4cM13XNCuIXX3zhGFMbmu19+khZJ2/LdDp9zz33+Hy+Bx54QBvJQPYj4bL9sI90Om2OMjYDVo/1XZNlqaWHQ/f2k0wm8+pqkszyolU6nTYTEs6JrAzplaM6Hn14R0yde/nw6pjDU/I2OyLzFdeHVxzleTdv3oy5S9ENV1YB1Ye/V+VJj1PpOmsMIcJXKZlaFc+Inpdmt1F57PH4JklEPYyxkuj/k2v85MmTg8Hgaaedtm/fPgkNxyOZSWBFdDh48OCoUaNCodADDzwg+czbqhudMBzHQRTbu XPnJZdcojqen5KIqGcwVtKAhqWNdW4MtdZ6y5YtWBl86tSpZqE Rw3W9el6kyUgkgqZAhIP9+/djZvibbroJmxWYsJ0GslgshoHhWutIJHLmmWcqpR555JGO5qck IuoZjJVE/39Exc6dO6+99loMvkbKbGpqkgY7b59UQioiZn19/fnnnx8MBu+//34UR2UEw3EdF0/9FHpH1NTUjBgxory8/IEHHpB31HGdn5KIqADGShrQZDyN1nru3LlYCvnxxx/HTzHzIgqKeQNrjp05ffecOXOwQMtLL72En0rXQDZiUnt1dXVa6 7lz52Km/bfffhtt3x3NT0lE1DMYK2mgi8ViK1eunDx58tVXX/3qq6/W1NTgfhkNg6Hf2tOR1BgOr7WeN2/eH//4x7vuuuvNN9/E6BbbtjFVkO7ZWYGoH/nss89uvvnmW2+9dcaMGdXV1eaPssdzfkoiosIYK4l0MpmMRCLt V6Mx1x70fHaeTCYjJUmsPYjnlZmDEomEOUyeyCT9bjGbTyqVyp uP3Ry33gvHR0QDEmMlDWjSbVEyJSanzJvrBOuFeP7siKpNTU1I AE1NTXkJIBaLsRGcCpDCtqwgelznpyQiKoyxkgY6SZay6onJzH ketkdnc4vyoTbpuq4ZWzHbn9RH2ZRJ7ZkzU+rDq+k9MD8lEdER MVYSERERkQcYK4mIiIjIA4yVREREROQBxkoiIiIi8gBjJRERER F5gLGSiIiIiDzAWElEREREHmCsJCIiIiIPMFYSERERkQcYK4mI iIjIA4yVREREROQBxkoiIiIi8gBjJRERERF5gLGSiIiIiDzAWE lEREREHmCsJCIiIiIPMFYSERERkQcYK4mIiIjIA4yVREREROQB xkoiIiIi8gBjJRERERF5gLGSiIiIiDzAWElEREREHmCsJCIiIi IPMFYSERERkQcYK4mIiIjIA4yVREREROQBxkoiIiIi8gBjJRER ERF5gLGSiIiIiDzAWElEREREHmCsJCIiIiIPMFYSERERkQcYK4 mIiIjIA4yVREREROQBxkoiIiIi8gBjJRERERF5gLGSiIiIiDzA WElEREREHmCsJCIiIiIPMFYSERERkQcYK4mIiIjIA4yVRERERO QBxkoiIiIi8gBjJRERERF5gLGSiIiIiDzAWElEREREHmCsJCIi IiIPMFbSQBePx7XWrutqrVOpVHV19dNPP62UGjx48IgRI95++2 38SGudzWYzmQxuJxIJrbXjOJFIxMODwf7j8Xg2m8U9DQ0NWmvL suQw8LzJZNLD5+2IZVly2zwA3O+6ruM40Wi0/QZERDQAMVbSgNbc3KxzGXHHjh033nhjKBRSSimlAoEAbkhakox lWZbjOLhdW1s7a9YsDw9Jcupbb70Vi8XkfsdxstmsbdsePlfX2 bZt23Y2m81ms/K747xpraPRqLfxmoiI+iPGSiKttV61atXYsWPPOOOMrVu34p7l y5cHAoEhQ4ZEIhHXdSVTOo6TTqe11nV1dVrrMWPG/OUvf/HqMFzXRXC0bfuVV14ZP368zsXZbDaLgCsxV0qnxxVKknl3trW1 aa3T6XRbW5v8VCqsREQ0MDFW0oDW0tKSSCQsyxo7dqxSCiW3RC KRzWZbW1u/++47v98vNTnEO2RKtEFPnjy5rKysurraq+NBUkyn06lUqqmpKR wOv/vuu47jINciwEmu7YFG52w2a1mWmRfbP2ksFkNHAiIiGuAYK2mg y2Qy11xzjVLqk08+cV23paVFa43+gvv27VNK6VzQtG0bocqyLM uyvvnmG6XUdddd5+HBIMBJ/e+BBx4IBAKIra7rokbouq4k3R6GXxxN4dLqjaqtNtrEiYhoYGK spAEtHo+vX79eKVVWVrZ7924zGDU2NmqtlVJ5pTg0Ujc2NlZUV Cil1qxZ423jLyqRmUzGtu3m5mal1CWXXIJOljJwR5rFPXzewiz LMrt1Ivgmk8lvv/32888/N0f2EBHRgMVYSQMdxuUEg0HUKYXZoTCRSDQ2NuKe1tZWrfWECR OUUmPHjtW5oOmteDzuum4mk7n77ruVUs8++6w59BvP2DN9K8EM jk1NTYcOHXr77bcxXn7Hjh04JPatJCIa4BgraUBbvny5xEq5M5 VKIUWlUinUDgWy3SeffBIIBMrLy+fPn68Pj1zHSHpP4r+2bW/btk0pVVRUtHz5cq01GqB7ZnYh80jkRk1NzZIlS2Kx2K5du4LBI DoJsFpJRESasZIGCBT2UE6LRqO4Ydv2jTfeiFh57733mu3L2B5 9GZPJpDl1pdb6P//zP/1+f1VVVV1dneROzFWktTZnBUIK1LmmbZ3rgCi5EPdLnU9umJMZ 3XLLLUVFRWPHjm1ra8P95lP0ChwnTp0+PvVaIiLqdxgraUBADG pqapJ4l06n4/F4OBxWSoXD4TvuuANZLZPJSLZra2tLpVKyPW7MnTv3F7/4hVLq7rvv1lq7rmtGRrSkW5bV0tKCTpnSVC2VSAlhMpF4PB7PZ DKpVApxUwIujmTx4sWYR3Pp0qXmL9WTjeB5GCuJiKg9xkoaECS BZbPZWCyGLLhmzRqlFEbeyOxCkpCk+mjbNsJlOp12XXfEiBHYf tWqVbJBMplMp9NDhgzBJOrBYLCoqOikk05SSvl8PmQvs+qJPZS VleFGRUVFaWlpcXExttRa79u3Dzfq6+sdx/H5fIFAYMyYMfX19bgfI4p6C2MlERG1x1hJA8X+/ftxA+3ILS0tmKuyqKhIKXXKKaeMHz9+1apVWDgRlcu6ujrcqKm pwQO//fbbyspKpdTQoUMbGhry+jhGIpHq6uprr71WHU5rHY/HsXEmk0Fb9ooVK/DTwYMHK6UuuOCCH3/8UWvd2toqg4dkjszbbrsNgXXNmjWJRAKt873Yo5GxkoiI2mOsp AFE5gxCXbCsrAyDTkRxcXFVVRVKg8OGDcOjkN5QvLzyyisR7yZ MmCDTkqN1Gxug5Dljxgy/3+/z+bD/lStX6lyxU8a+pNPpcDjs9/uVUmvXrtVGO7vOBTX867ru6tWrcYS33357JpOR9voeOnHtMFYS EVF7jJU0IGAyc8lhMi4HwaikpMTn82mt4/E4JmhMpVLo+IhGZ8SmaDRaWVmJIPjZZ59JlsJupaNkJpNJJBLv vvsuAmhZWdlpp52GaYlQZYTW1laEzq+++gox0TY0NTVpI67t3b tX0jDSp3T67BWMlURE1B5jJQ0IUiNEwVIyWXl5uSTLvHkrzdoh +kS+8847UtfcuXOnuYHkRVQrMVjnjjvuQAZVSj322GOyPYaHL1 68OBwOb9q0SRsju83Fx8GyrHg8btt2aWkpuoHOnDkTx9OL48EZ K4mIqD3GShoQsKy2LKUt0U0pVV5eXlJSImNlzISUSCQQEG3bTi QSTz75JIJUZWWl7EEqoHmTXDY1NaVSqVGjRmHnSqklS5bYto1t IpEI6pQy+lueV7bJi7mPPPIIeoI+/PDDureTHGMlERG1x1hJA1rewBqtteu6WN5Ga51KpVAXdBynoaE hEAig+vjMM8+YObXA6jIbNmzAzvHYrVu34v4HH3zw73//u6wV2dDQ0OmhTps2DYPKw+EwGspxPw4Vh40jyWazbse01pFIpI sr4sjClfJ0qMui+ltcXIxp5PMmjT92+KXQc0Ab03zqXGcD13Vx SD02MzwREXWKsZIGtMKx0myP3rdvXyAQQHfJt956C3d2JZy99t proVAIefSMM85IJpNPP/30E088gZ1bliVt2YUbtTF7JWzfvt2c/1LnwpY07neUKTEXkjwKw9I7/RUymUwymZSzIRO8K6V8Pp/jOJh0s9P9HBVMsYQZPf1+P2YYRUDHjUGDBimlqqqqmCyJiPoIx koa0DqKlbKB67qJRMJxnJUrVyJFFRUVLVq0qIv7Rzy99dZbg8E gZqkcM2bMxRdfvHPnTvmpZVmO43Q6W9Du3buVUqWlpUqpL774Q ufinTkOCTvpSpO0ROdO2bYtx4bgG4lE8BTKWPQym81KafPYmdP C68Oruei9qo2VkzyvlRIRUfcwVtKA1mms1LmG4Pfeew+bFRcXb 9iwQTbWndUs0+n0xo0b0XiNsUHTp0/XRmWxK9NPWpZ14MABpRSqnm+++abOxcf2uSqdTmc7gCgmKQ2t8 IVjqOM4aPLGaHrcidiHkenRaFSinldwYqPRqIy10lq3trZK0TS ZTHqYYomIyBOMlTSgdRQrzQiFZDNlyhRUCoPBYH19PaKkrMdY4 CmQ5L744guZI7OyslLmZu/iYBfXdQ8dOoRyqc/nmzp1Ku5PpVJyJJjFvfDByPHYtp3NZjvdWA6vsbERtxOJBPaQT CaRlXUueXs7cCeTyTiOg8Z9WfFIyrGSpPfu3evhkxIR0bFgrKQ BrUC1EpFL/nvaaadhxEwgEEDi0Z0FSm10l2xqalJKlZWVDR06VOXWE5chO+l 0Wm53JJlMIteWlpZedtlleSXVTCaDRvZgMCizGnUEg9OHDBmCE e4FnhRTuJv3SF/M+vr6ysrKkpISqRp62Bidd1Su66ZSKdR3pe2+sbGx0/NPREQ9ibGSBrROG8GlyRUzXGK8iNxvWVZe6jqiTCYzadKkqVOn/vrXvw6FQgh28+fPdxynra1N5lEvkPDS6bRlWThOn883dOhQTGa ptU6lUtLTEbGycKaUhcgxA3xXyIhsmRZea/3Pf/4TOXvBggVa67q6ui7urYtSqZSsJ5RKpSRBJhIJc2yTWbkkIqLe xVhJA1qBWGk2hTuOg0yJ0KZznQvT6XSnHRO11tOnT7/rrru01qtWrVK5TpZKqdraWtlSwuURmcERuTBvAzSFY3HIwjU8K S66rovG5QJjd/BrouskknQ0GsWs7EjYSJYy05BX2q9jaa6TCYlEotMSLxER9STG ShoQMJWjPnyIcSqVQlBDBTGdTiO7WJYl20sxUvJcIBDQhw/TkUbzZDLZfv2b9evXn3XWWQcOHEA8euihh2Qp8FtuuUUbqQ5Da vK6PEqlUJaaDIVCKDSaifY4xUoiIqKuY6ykAQSZD3OJI0FK4RD 1P4QzmQcREz1ihkjZrKioqP0+zVojapDYf3V19cUXX7xu3Tr8K JlMJpPJkSNH+v3+oqIipdSsWbPwI7PwFolEMBmkmTi11ngISHb sgUZwIiKirmCspAFBJqYx819bW5sZs1BizCsBIlNmMplTTz0Vm xUXF5tTAklRE9P6yFQ7iH333HPPQw89lMlkzOnKly1bhniKoTM bNmyQFl7XdWOxmBwD0mQikUDS9fv9aHQuLy/Pm5boOA3ZISIi6jrGShoQpLaHkS4S/lC0C4fD0jVQ5mjUh/fkGzt2LKZpDIfDkk2lrVzn8iiamBEf77777pKSkj179sicPjJX 5d///ncJeRdccAGOR5YsxzYIfPg3m83KkJ2SkpL//d//xTbHe4IhIiKirmOspAEB42/MxVoymUx9fT1qkCgBWpaFoiaW1dGHT1T+yCOPYH6fUChUU1ODO yVWYvtYLIbQ1tbWNmnSJBnf09DQkDd3d319/ciRI8PhMIa/vPTSS7gfPSljsZhMXS4RtrGxEYdaXl5+7733yq6O93ToREREXc RYSQOCOT0NxrVorRcuXCiDYEpLSz/44APZHmFRyoe2bcsqO0VFRVu2bNGHT0Vklv1aWlqefPJJpVRpa Wl5eXleKzOCYzKZ3LJlC+IskuWf//znVCqFICuzf2O3qHFu2rQJtVKfz4dVduB4L95IRETURYyVNFBI A7TWuqGhYenSpYiJmJ9cKVVZWbl48eI9e/ZoY6i41hqjZ1asWCEjXb7//ntttFYDmqE///zzP/zhD8qYRejOO+9samrSWjc2NmKH0mMSfRzLy8v9fn9paekFF1yw e/fuXbt2yQGbI8oXLlwYCATwkBUrVuT9dmbfTZ2LvO3Zti0DkrTW mUxGpjcnIiI6RoyVNCAgS7W2trqui+ogBt9gkvNhw4ahcCjB0S wTaq1d192+fbsMsm6f6gA/raqqUrlVFs19ymaIlRg0g5/KIJtAIIAJjKSkijFDWuu3334bx6yUwoqF2A+KjrLmpM41zXdEa x2JRAqvY05ERNQNjJVERyDtyGhWdhynqakJ4S8QCMyaNQtzWyL 5ebvKi+wNvSHlSK677jppha+trWUuJCKivoaxkujI2o/aufrqq1GwfPTRRyX8ST9IT+QtHSl3RiKRU045BbFywoQJWutEI sFkSUREfQpjJdGRITiiiRkRc9GiRdJybQ4A95A0u+dNn7lr1y7 UKZVSy5cv116XSImIiI4dYyXRkaE7JuJdJpNJpVK1tbWDBg1Cy XDTpk2ypYdVQxl7jjgre54/fz66YJaVle3YsYN1SiIi6oMYK4mOwLIsBDtpBEe+vOGGGzBz5K pVq5A7zYHVxw55ERNPaqN4eemll2Kk0W233SbPyMnMiYioT2Gs JDoCKQdKhsM9CxcuxBQ/kyZN0rk1dTyfTlymukRwrK2tHTx4MKqkK1eulM04jTkREfUpjJ VEHcJYbyxOY9s2Jv0JhULDhg3DqjyePyO6bCLLytidf/zjH8iUl1xyCRbIcRyHpUoiIuprGCuJjgChTdahMeuCL730UnFx cTgcnj59uta6sbHRw+c1p6JEP8tkMjlhwgTESkzDbm5JRETUdz BWEh2dpqamsWPHlpSUnHHGGTKrpbdPIeOEdG4pcKXUueeei/vxpIyVRETU1zBWEh2FSCSic4uJFxcXV1dXe7v4IRq+pUqayWTm z59fUlIyZMiQhQsXmj/Cao1ERER9B2Ml0dFBsJs8ebLP5xs/frzkPK+g7TubzVqWZVnWmDFjlFK33367+ezaGNZDRETURzBWEh 2FaDTqui7WFsdEkmvWrPE24ZndK6urq5VSp556ak1Njc5VKF3X NefUJCIi6iMYK4m6o7W1dcWKFaWlpQ888ICHu0UjeFtbG8LlVV ddpZRC83dLS4tMlo6JjY7HUHQiIqJuY6wkOjrpdFr6U77yyit+ v3/r1q1e7dxcXGfdunVKqeeffx4/isViOlehzGazHLJDRER9DWMl0VGQ9m5ZCOe666574YUXvNq/4zjStP3ss8+OGjVKa21ZFsqT2qhQck1wIiLqaxgriY4COjUePH gQ/3Vd99ChQ5988om3z4I+lLNnz66rq5NJ0XUuSnKwDhER9U2MlUR ERETkAcZKIiIiIvIAYyUREREReYCxkoiIiIg8wFhJRERERB5gr CQiIiIiDzBWEhEREZEHGCuJiIiIyAOMlf2PLK/i5uC/juNorVOplNY6EongTiwGaNs27pcHmstJ50247bou1o/BDmXRF3kWeWzej6gjOKV5yy3i9GqtU6mULKLT0WPlIalUSs6/+cJhnnbAi+66biaTwTbZbFaejnpANpu1bVteINu2u72Au2VZ8o fmuq5t2z2wbqfjOPLn39rainsKPK8coflO65tr1ssfVDabzWQy/BAj8hZjZT/juq58aiM9aK0dx8GC0U1NTXIZwIdm3sPT6bSZL7XWtm3jQpV3P ZBlr7XWLS0tjuO0/wjm+oFdkU6nJfNlMplkMonMYdt23gl0HMdMiqZUKmX+CPEik8l Eo9EjXrybmpra389k2ZPMr3zHsoa7+Vhzn8eb+UVFd/nNY34L6puJzVwflYg8x1jZz5glkGQyiY/+bDYrd+IGig24nUwmE4lEJpPJyxlmQjVhn3hsXgbVuSzrOA4WG KTC5AJm1quy2awEymQy6TiOGT2PqHAuSSQS2Ww2FouZe9ZGuSi VSnHJxx6Gvy/8HR1jFpSdFPjicZzgGbv+926+UXugqtoN+EZn3tPDp5ToxMZY2 f8kk8nm5mbzHgmIaEvFv6hfmttIyEDBzLIs83P/iJ+t6XQaMcV13fr6emzT1taGBzJZdoWZ5lOpVF6F0uzD0D7Emx AZzSui67qJRKJ96cVxnJaWFvkvazO9AjVpM1l2I2bJN0b8jfdM C7g2SpVdbMhGEzmOsC8XxfO6o+CY+2b8JeqnGCv7GXxky+cgSl D4F5cfyRAoK6KChXvk87T9pcKyLKTMpqYmnbuoIDXmhRLkGDTC 8lt+F9m2HY/HpU8Czn88HkdP1sJpEtpf+fDFQOfeEvX19fIjyQSxWMwsgvbl6/0JxjXInd04/+ZDjrjP48psBslms4UL3khsnlRnjx/zfEr/USLyEGNlv4QWbSld/Pjjj1OmTCkvL1dKKaWmTp36/vvvb926FRu7rhuNRqVpOy9TmgMCxLJly1588cWysjKl1ODBg++ 888433nhj//79ctlIp9MIoFRYNBo1L11tbW0rVqx48cUX8Ur96le/uv322+fOnbtr16723V4BV2upceZ1mXUcZ9WqVc8++6y8+hMnTv z000937tyJLraQTqf75viJE1VeR9g+uMOuwFs3nU7LEMAuMiNm n8K/AqLjjbGyn0F9S8oGn3766R//+EelVEVFBVJFOBzGjaFDh06ZMkWawiWy5GUX83O2qalpyZIl48 ePVznYWygUUkpVVlb+5S9/SafTEpXM4EIdkbLu8uXLzzvvvKKiIpzb8vJyuX3yySc/9thjOpf/8mqTZrNdMpnE14CmpqbvvvtuxIgRgwYNCgQCSqkhQ4YopYqLi5 VSPp/v+eefx0PM0VfUM+T1siwLPZuPZW+ZTCaRSJh9c4/1+DpjWZZ8HZKn+/HHHzvaHgPI5CEd9dvudUes+uf1FyKiY8FY2c/g0uK6bjqdnjlz5tVXXz137tx4PI6OXBs2bDj77LMlW4RCoQsvv HDbtm3aiCMoW8qHvtyoqalZsmTJRRddNG/ePASRRCKxZs2ayy+/XHaolLrqqqtqa2t1u4GidESNjY1aa9u2//rXv954440ffvihhLy1a9eeddZZyJc4t2PHjm1ra5NXyiQ9HOQN MGfOnDFjxqxevXrLli3YZvXq1WeddVZJSQn2FgwGL7zwwg0bNu CnDJc9SV7BWCzW2NgYi8W6XbpzXVd2krfz4wcfC2ZfyS+//LKoqKij7VtbW1taWuLxuDSC98FSpTD7U0aj0Z07d/bu8RCdSBgr+ygpb5hT37mui3DgOM7MmTPPPffcxsZGszCASuSs WbOk3BgKhS666CLZg851o9RaNzQ04H60cC1ZsuQPTl8bdAAAIA BJREFUf/hDXV0d7kRZVGt94MCB2bNno0FcKVVSUnL55ZezY2UeeQnkkm/G7pdffvniiy8+ePCgNoZuoOvqu+++q5SSsuVll10mO5EzjDeDZ VnoiOm67j/+8Y8RI0bEYjFzRlK8rO+//765w//7v/+Tw+hH3wTwu+MXj8fjknJ6+bCOBl6OTZs2KaV0Z1mwfZfEVCol b4OffvoJO9HGlLTHlfnl07btlStXVlZW4hjkRcGWeDOvWbOmqq oKB4z42zcHiknFV4YbVldXy7klomPHP6c+TSKgqbW1denSpVVV VYcOHUIxTOc+5R3HSSaT0Wh0xowZQ4YMKS0tRWv4888/j/Ahc08inqbTaQwZXrt2rVKqsbFRJgqOx+NyYYhGo6+++mpZWRlq lieddNLLL7/M4ZMmGUplhrxMJtPW1rZ27dqSkpI9e/bE43F0G5CyU1NTU1tb28yZM0OhkM/nC4VCw4cPl9Zwc0v8F2+Gr776qrS0NB6PHzp0SBuJBF0jYrHYj BkzUGBGHfS1117T/SpTCszojt/dcZwCk8b3Nei3sH79eqVUaWkp7uz0+DEMK6/FHDsZPnx4PB7Hu6tnZmDAaL/a2toPP/wQnySIX+ZkWPhqum3btmHDhiml8JmAN22f/XyQTuGWZW3ZsgXdx3v3kIhOJIyVfRcGZ0hekbEy6XQ6GAxOmjQ JH+4y2RAyh2TB22+/HVcCn89XWVl54MABmcZS9o97Dh48GAqFJk+eLNWRI1YiH330US mCDho0aPv27f3oMt8z2s/ZlEgk/H7/Y489Jv1Q8U0Ar4K8WHfeeSearZFC0M1AH54FUZjMZDLhcPj+++ +X7xvtC6Va60mTJsmLVVJSUlNTI8Xp/kLGi+C//Wvu/fr6+oULFwYCgaFDhyqlujLoWF5QrI2UyWT27Nnz/vvvBwIBdHHGHnr468GMGTPQbxtvTvmTj8fjOOB58+ZJw4j5wL6 5gI18Bu7fv/+jjz4KBoP4qtzbx0V04uCfU9+FRk/cxmc0xnH/+c9/VkphQhlzPiDJl6gW7N27NxQKBYNBlKyeeOIJGehjWZZZVHv88c cDgQC6YOatMpfJZFKpFIqXO3bsQNECH8RPPfVUz5yH/kKmWTanYnnooYeCwSDOrcxIj4CInJTJZDKZTFNTU1VVlYyOeuS RR3Suopw37eWDDz6IujIaQ1HfMiMmZoCqq6vDxR6jeR588MGeP BWeMMeWHbFs35f94x//UIauPCRvLF1LS8vChQvR9Iw/OmxzLAv2HBV0lKypqfnNb34zaNAg+UUk1yaTyWnTpoVCoUAgUF xcXFVVFY/H+3hRPJVKtba2uq4raRgfj719XEQnDv459VEoV+C2GfX27NmDg Thaa5nyWmYayutkOXXqVHx0hsPhoUOHRqNRFBsQaFA/27RpU3l5+bhx46RUiSmCjzhL8NNPP62U8vv9SJYHDhw4vmeh/zDPVTqdlomfysrKRo0aha8H+/fvNx/iOA6iIc785MmTVW7o/fDhw9va2tDWidcUXxW2bdvm9/uvvvpq80f68NQlN55++mlEVTTzNTQ09K85oeRNiNn7db8qWDY2 Nl555ZVDhw7FC6q1bm1tLVywlAXcJV/u3Lnzd7/7Hf7WysrK8PfeMy3g+BKLE/7NN9+g5i3xC9NBZDKZgwcPnnfeeT6fD28zfBEyp6rom5LJZEtL y6hRo4YNG2b+XkR07Pjn1He1H/xh2zZm/5k+fbp8cOMihAsAUqM0l9fV1ckoY6XUypUrdS52yKXr0ksvDYf Df/nLX/ThhbG89TwwgGDjxo0yk5HP59u4ceNxPQP9iPka4bWIRCJXXXWV UmratGlYoVEbS19qY7EirXU2m925cyfGRaFg+f3332tjDAeu8T fccINS6sUXX9S5eGFOsW52XTh48GBtba3sLRgMfvfddz1xIjyC N7+5zl4fbFEt7OOPP8afSSgU6jTQm63kMp5aa71y5cri4mK/39/D0Uc+ClpbW+Px+Jlnnjl48GClFN7n5qwCy5YtQ1FcGsFTqRQe3 jcn7sF3uba2tq+//vqoyslE1BX8c+q75DoqEXDr1q1KqZ/97GdLly6VzWRxRZkoW5ZwtCxr7NixGBQ8ePDg5557TufiCFJpX V0dvqxv27YNj20/YyLawfHfZDJ50UUX4YO4srLy9ddfP76noP+QGCQD89etW1dZWV lcXLxlyxazE6pca1F8amtrkyEpZ555JiKg3+9/9913dW48PkLGtm3bkFFWr16NPaTTaTOCYJ1AmfE+Ho+fd955Si kMp5g5c2Y/6gtrzoCotc5kMgjT/Ug0Gr3qqqsQ63FPgRqe2QKOPzr8Jdq2jSnDAoEA3mM9UwjMZrN ozcAL8e2336KZAj9FrMRC87Ztjxw5EsEX443kK1bfrC6bU6qNG jWqoqKipKSkdw+J6ETCWNl3mY3gWutYLDZ//nx0nN+7dy8SDK5GjuPIJziuOhIgXnzxRXziK6Uee+wxBA4ZVvz hhx+id9FPP/2kc5dwc3kMmWZI5/LQCy+8EA6HEVWfffbZnjkV/YI5VDmZTKJYpZTCrHjRaBS9Czp6rNb61VdfxYtVXl7++OOPm2O wXNedOXMmvgPU1taaEzyh0GUuOe04Dh47bdo06Qv7xBNP9K85o XBO0KL6wQcfBAKBPju4uD2UJ2fOnIn5E8x5FQowl7ySG0uXLvX 7/RLpjnFm9S6StwpqewcPHkQHSmmplwPWWn/xxRc+n0+OEPpsO7hM06ZzcZnVSiIP8c+pl8nFA3Ums3UJ3fPlt tb69NNPx4cgCl1Ih4UvVytXrpQu/yo3mBRPl0wmzznnHPy0K5c9XE6wQwwEwTCCXlFgaThztQ+ZPLx njgqvCKo1//M//+P3+wOBQENDA45HQkPeGGfpxvDNN99IN7VAICC7xQa//vWvS0tLfT7f/v375QtA4YNZvXq1+ep3evx5PR8A95jF7O61R+NRXayYmu/8Dz74AGPFuvGkBfbf0btCJoY0K8Fa62QymfflzfzS1T5s4VWW1 CLvAdmswNvSXPs7k8ngz60rb2OZYUBK4NFoVL5yJBIJmYpS1pS XjhlScZdTZP4XDfodHSfet7hTBq51erRdZw6TR3+PTvdvzvib9 0vJubVt2zzyo4K3kDkhFP7AzZk0ZHAkXhfc7sofL1H/xVjZ+zD7YCKRwMeN4zjtL+HJZHL37t1YnU96OJmRtKOdb9myxe fzBQIBXJnMH23evPmkk05C97tOSwsygmfTpk3BYLCkpMTn87W/zPQurEeijZZTmQG+B55dzmFbW9vu3bsrKytRZJJWbzmHeQNQcH jZbHbz5s1FRUUoWJqxMpvNVldXo3NbSUmJXMYKX5my2ez27duV UkVFRe1f/TztZ5WS2qqMGDvGQb6rV69esWKFzvUT7fQt19zcbFnWrFmzUKM 1T8hx4rou3jCRSEReFK11LBZrP1wG6VPqxMgu5jk8YqwU2B7Du tvXsLsdK7XxAYIppY74KPlFdu3a9fXXX8vkU7FYTGbC6oOx0pw Vv/CI+PZ/aGjb8SpWyrObh2Surinj9vIOyfyrZ7KkExJjZS9TSlVVVZmdkM zRwTp3LXddd+HChbhEmY1NnVaPDh06hIfI5U0+EBctWoQ7JakU iF9ycaqrq0NDfF9uPJJ1WXqy2Vcu1el0evHixfJi5Q3Sl6OSF1 2uLo2NjfgOgPqiuVTjggULsEPMrd2VC5LjOA0NDcpYcadA+2le spHrrow1kTPZ1tbWjbO6bt26UCgUDofN3F9gTXmcnA8++AAz7K Ba2QOr7EjHEq31tm3bvvjiC1l3asuWLV999VU0GpVaYF7fQdSu 5I+xo1jpdm297O7FSgRcrbXMJID43tLSIvFX9rNixQp8q8Rcqj JTASrKXYmVcpzHO1Zq46XpSrE87zs57pQeq55UKwFPgbWvzPvN WOm6rkxlr3PvE82CJZ2g+mgsGDgkJuILrs59TsmFRz4TX375Za RDbC+VJF0wDqbTaYmVw4cPxz0osbzxxhsYTyCfql2JlclkUjJl RUXFMf76xwM+vqWxtYf7eEmnRlyu5ErcfjVO8x65yEkK/Nd//VeJL1rrN954A2ker37eHIdHhNkxZYcnn3xyV67H7SeWqq2tnTl zZktLSzKZxOrzXTgN+a655hpUW3/729/qrq1A6LouNmtubvb5fOXl5T1TdcazYN2pqqoq1Lx/+OEHnH+8arZty6wLZkY0S49HjJVoes6bM7/T48Er2PU0L9Ppa603b95sPp3MRVVfX3/PPfegEjxu3Lj2S+N0MVZCD8RKmQ626yPP8OeDPxYzyXkYK3Ewi UQCezZf3Lzp3rTR3UXW4O328xL1WYyVvQwfannNizKxuTY+nce PH28uoWYGysJxQeVmmRk9erTs0HGc8ePHy7yGurPPOPOKjocMG jQI02f2KTjOvXv3aqMpvAfiiJSIcENeLLkSmw1kcsPNrbsoP1W 5qSvPP/98c//XXXddKBRCvJAekIVzBn4qr/55553X6W8hHewgHo9v3LhxzJgxSqm9e/fKkcuEqV1XU1Pz8ccfFxcXX3zxxXgKjGQqfPDw+eefK6Wuueaa HpsRvaWlZcKECfgyduaZZ2YymWuvvRZv+wsvvNAc7IzRcviqlr eTwo3ggJBXOIG1j5UFXnfJN7FYrLa29uabb96+fbvW2rbt1tZW s+u21vrQoUNvv/22Uuq0007TRidaMxf2kViJICidQV3XNbtQt4f0L3kOfUy1d7ES PQ3c3OzC6O6Jfcq7VFZ1h7q6OnnhJIMe7fMS9X2Mlb3MbNROJB LmTG/yoYmv6b/4xS9UbqyMtLB0pakXjwoEAk888YQ2PlhPPfVUXPOCwWA2my08z bL5FFKq7MU5XwoMudizZ89FF12ktbZtO2/g6vGD64ecQ+R1vFhmA1n7LozSNCkpBBMMPfPMM7KB1vqUU07BW 8Xn80mmKVyzlFiJHRYeti+TE8k98Xh8z549+EXC4fArr7yitW5 sbDyWWWMOHjy4ePFiebMV6KyJ5dS11nPmzMGbbfPmzd1+3vY6e v/ISBet9bRp08rLy/FlzLKs11577eSTTx49ejRqZolEwiybWZaVFy4Lx0qzuVx3vGKq 1tq2bTNWFtgS0LVg1apV8tR526dSKbNabNs2+rxalnXw4EHzFO l2sbKjZ++xITsi7ytQnrw/DawTpr2LlfIH2/4g0+k0virIMafT6eeff/6KK64wv0L08eWIiLqNsbKX4aM/b8By3ucyvhlLBFRKSWd8twsjIvFAv9+/ZMkSnZtbMZvNSlt2OByur6/v9GNODk8e+Nlnn3X/Nz827bvD47q+devW66+/Xim1f/9+y7KOuFbQ8SBNnLgt51wpdejQIXOsKG7kvdb68BTi8/k+//xzcwi2nPNAIIBrf+Euetkc7M3v93/55ZcFjr/9gSWTyQMHDvz+97+XfLxjx45unRutc22FEgVc1+3KZfW1115TS pWWln7++ee6a03nXdTR+0c6ouAL3v79++W8WZZVU1OzYsUKN7e KjOu6ZsOCOdmk7kKslNtNTU1uTvtDtW0bf/WIwp3+yUej0ccffxx/10VFRZg7DGdb5qLClvh9W1pazDt1blrKArGy/XEe71gpf1+7du3q+vY612E0r0zoYSO41nrXrl3ml3x5G8C+ffu eeeYZtBjMnz9f7u9Hk8gSHRXGyl5mrp+BT3P5uJHiBD6k0JqJj yc08uLju9N57HBNKioq2rlzp3yeptPpsrIy9KxSSm3atEl3YcI abODz+bAeTHV19TH98t6xbTuZTLa1tV1wwQW4oH788ce45Gez2 a70RDxGEvIwziYUCkmPhT179kj/ThmUak6YIntwXRd1qaKioh07dpjDS/1+vyyYVF1dbXa7LAyhMBgM7tq1q8BbRV56ZHHcTqVSy5cvl8Hp d9xxB478GKe5fv/992XocUfi8fjUqVMxQ9OsWbOO98Ta8v6ZNm2aNoa1SU/KvLWp5OvKwoUL9+3bhzvlHBaIlXk9L7XWNTU1S5Ys8SpWbtmy5 cILL1SG+fPny5tNGsHz2mdTqdTs2bObm5vNd0gfjJX19fUff/xx11shEonE4sWLI5EIXjhvh+ygBdy27Y8//ri+vl7nSv55B/Dcc8/h1Pl8vnPPPVcbI9V6ZgpSoh7GWNlDsh1AMcYsw0iNzc3NN4QPQ ZWbfbCoqOiTTz7RuQBqXh5kGg6Zgi4SiWBpFpUbBi4zqKvcYI7 y8vLly5fnZS/z89GyLHwUJhKJlpaWUCgki2ocx1PWGekshczR0tJyxhlnyFlSS mF8q+7WFa6j16sjOlcGxmMRbVHkW7ZsmSRO2UD+NceHxuNxpdT QoUOVUuZqnDr39QPvlg8//FAe0tHx46U5ePCgz+cLh8Pl5eVdXEkPzYXmsOWbbrpJaqg//PCD+aSO43QU2VFiN98huIhOnz5dKZXXg7N97XbKlCl40950002 yZffaDSWHZbNZ6ThosiwrGo0eOnRozJgxRUVFW7Zs0YeP68cLJ/fIX+s777zj8/mkk5/jODhCc7Er1W5qJHlNcVTz5s1TSpnfNPLWUMVOhg0bJq8gJsqRd 52ERewKbRr400ZmisViZq1Uts/m1uXCiyLPKOPc3cN7/RaY48nn8xUVFZkfWR1t2Smcn/ZRuKWl5b//+7+LiorMphVzmKM5NAf/vvfee/i9ZD4N3VmfUdmJOfct3kJmo7ZM9nnTTTdVVFSgbUEegqPKZDJT pkyRr+74XFq0aFHeCB6iEwxjZS+TYoZu10zW2toqmUlrjQWmES yuv/56bTS5plIpswOffMAlEokDBw7gUa+99prsORKJZDKZ66+/ftCgQfjpxIkT8bmJRJvNzcNnHg+errW1FQ959dVXj9M56QqzfB WPx5ubm0eNGqWUQl9ATKv5+uuvZzKZnllBTioQuArefPPNOEsV FRU33HBD+/yNe7Cxm5sGf8eOHXgUamY6d84jkQiuXvjpww8/fMQJbvJEIpFYLIar5ssvv9zpryBjhAEDUyzL2rBhA85qRUXFue eei6bwvCY8DBKXlkoJXrj6oreZ1vq+++7DdxKM18HF3lz5CQ+f NGmSFHg2bdokc0l2+iscUUed8Mz4kkgkZGmASy+99JtvvpHfy3 wIIhfSwJ133onohkZknZtzQAZv4SHyjQ6JVo4Ew54mTpyI2IGv QPLFA8Vv13VxWuRTorW1VV6jRCKxe/duWcwJZwx7w6gvpVQoFBoyZMjcuXMl6SKbmmf71ltvRePD7t27 tdFMLGtxYUt8C+3oJOPZ8zrzdOPrnPlKmcW8AwcOjBs3Did8zJ gx69evR8o3FxhDE7/8dhMnTsREv62trWbD9BFjZSqVyisna2NKI8mUjuPMmTMH74qvv vpqxIgROOGXX355NjfhPB67bdu2O+64A69+RUWFLHOAoXgcrEM nMMbKHqI6gJZNmVlQKm1KqcrKSmmJS6fTzzzzTCCnvLy8sbHRv Ob9v/bu/DuqMk8D+FtbUpVKCIu0y8zpntNnev6EOWeW1jmtTAsOCNiIuOM C2rRhUVmOgoOI0KJ2izBqN4t2K8imjIhby6Ky7yCbgQAhELKn9 r3qnR+eU995qSRFCDcJkefzA6eoVG7durdS96nvu+ErtW5xEd2/fz/KDJhzBKUXfF6/9tprKGzgkzFnlChI4SGVXZlwz549TqfT7XZjCcHOPWp5BQKBQC CA1zJ+/HikyY0bN/bt21eako8fP96xONLW+coDv4iU/+qrr+IoFRYW2mw2KXTh4MtwDQmjuBodPnwYF/hoNGpeoZPJ5O9//3s8i9vtLikpqaqqyn/wcViwiLxSCo10eWKoWZ7MuaG1Hj169A033CBvzoKCArlMgsPhc LvdvXr1Ki0tlXZkbbT8JpPJHTt24LdKSko+++wzeYGyVxgG8fv f/14mKHC73dq4VHesWtnyC5KZewKBQE1Nzc0336yUuummm2w2W0F BgdvtRo1fisRKqQ8//FB+ccWKFTi/Sin0+5RJyM25FYPBoNfrlTF5siILumds27YN2y8oKPjkk0+0sQ pOKrv8JsgbTCqvgUDg9OnTuB/hCSu/A/6iZfowvKPkm4A5nf727dvxx9KvX7+1a9fiFJiFN7NHdZ5qpTxL zpG/jPOU3Te8drNHwf79+4cPHy6vS14s9lym0V28eLE0C2zYsAF3ul yuHTt2mO/8tqqV8owyixZeu8/nwzuwpqZm3LhxSqndu3en0+nPP/+8b9++NputqKjI6/WeP39evqIEg8FIJBKJRAKBwJtvvmn+pdhstu+++05n18Il+vFh rOwijjbg09/pdOITU5aExoc4Pg3xGbdlyxa73S4BFANj8TmOTz20m0ciEbONF XOeP/TQQ3JJxoAP9DpSRmHj6NGjuN6YeSKdnWZPLnIff/yx0+mcMGGCNDF3C/OKNWvWLFybd+/erbW+/fbbEYBcLtekSZN0h+aHa+t8tQXrWMrA/C+++EIWy1FK7d+/v9VnyWSXddFaB4PBL774Qin1+OOP+/1+KZPgPYBJdux2O87XqVOn8hc88CXh008/dTgcDz30EO7Mcxzkumu2gEMkEpF46na7b7jhBmV8EcJrl//iREgh0IyMt99+u2SgkSNHykTrcjnPZDIVFRV483u9XiRsJPIO9 0JDDjMrVYhNErO2bt3qdDolgZlRTCnVu3dvZOgXX3wRhwXfBIY NG6ayTcyPPPJIKpXC3yC+3cmwJMwb6vF4zF2SyW7QDxgJ6b777 sOhllhp7jM2IrkwGo2eP38ee2uuTYA329y5c6urqy9cuDBq1Ci cMmR9yTH4joGTfscddyilevXqVVBQMHjwYKkft/x2YfYCbwk7kDPwqwPVSjC7Dp8+fdrlcuHN4HA4MD2+fHDhjde3 b9/nnnsOz4vvzwMHDlTZWfQffPBBc1XVtmKlubaZ1rqxsXHJkiXyl ebAgQMjR47s1auXzWZ77bXXsIWJEyfK+gVffvmlNqr4aELByfr jH//ocrnwMKXUoEGD9FW8ZjrRFWKs7CKpNshix+iYZQ4oNr9ho+8Xo pLL5bLZbE8++SRadmQkTU7OwHK0Dz74YJ8+fXImZ0ETm9/vLyoqwg6UlpY++uijkiDbiizRaPTJJ5+02+2nTp3q3lKlzg6zm DRpEj6spSa0bds2KWw4nc7Vq1d3YONtna+2yDVbFv/FVQSXvSeeeAIPMAfoIPnJJTydTt99991utxtDd7VxnUsmk01NT X379sXJKioqGjt2bDgczh+2wuHwQw89VFxcjMbNdr5qMxkEAgF 5K7755pvXX389IgjegbjMSz3P7Xa7XC7Meb58+XI5IBIff/WrX/Xr108urvv27TOfF4MwFixYYKY6p9OJWXtQcu5ATDEjsjSSyv17 9+71er0lJSULFy786quvkF0KCgqKi4sLCwvRyRUhuK6uTkpxoV BowIAB6JNgs9n69++/Z88e/Aiv2nwibEEbDdzJ7NroI0aMkHFdffr02bdvn/yWVMtQPkTYxereeMCkSZNkCBeWYG2ZWo4cOYJXhO03NTXJSCnJ NGj6lzr08ePHzeMjhd5UKpU/VqLHgpygK5nYC1+P8dTyfWb58uUbNmyQ/UQWl6/Ew4YNk8WQ8PcyePBgqXkrpc6dO6ezn6itxkr5CoS/ytOnT8+ZM8fj8SxatAiHa/HixXjPFxQUlJSU4NVt27YNh93tdo8ePbrVl5xIJJqammQcFc74 9u3bdYequURXP8bKbtbqh7WM05QuQfj32WefxXUdn1A7d+7Uxr hLaSCTz/Smpqbi4uJp06ZhszIZilzy77vvPpXtj6iUOn36tOyDjH4VkUjE 7/eXlJTMmDHjKvlAXLFihRRsnE7npk2bcH9ZWRk+vvGhL5ecToWQ h/moE4kEakXg8Xg2bNigtU6n01JODgQCOE2ocESj0V69es2dO1cK HvK9IhaLRSKRJ554QrYmZz+PcDjscrlmzJihsxfL/GfN7G8ngRXZHTspDYtmiIGCggJJSEqpe++9V2st9WwU595//31z/8eNGyfHDQckGAz27t3bbF4vLi7+61//KnvYgf4MeWq6mNnR5XItWrQIJ2LlypWoIKrs9wGv1zt37lx0J0 0mk5Is8VqklXzy5MnyXOZIrEwmgzenHFhzhNaKFStwJHHopMus 2UaPqe8Rp3AnTqXZOn/ixIlIJLJx40an04msuWrVKpxBDENGKp01a5Y2AiXeZqtWrTLP5 tixY6VMro0xJbFYrLCwME8jOLZgdmzoWKyUvpKpVOqHH35QSl1//fXvvvuu3+9Hu/MDDzxgvutcLtfEiRPxwSWhORqNypsNB0o+A3Xb1Ur53fLycrMf p5yRcePGSf9mTIIRj8eHDRtmt9uLioqcTqcsbhQIBPCel0/R7777ziyE33///Zqr7NCPFGNlF2lrBLFS6sYbb8SVO5lMhsNhubrLqFJ8+kQikT1 79uBzDR95kyZNikQimUxGumThV+TK8dZbbw0bNgwX45zBK0iWx 48fR98gfNg98sgjUlvSLS7JmUxmyZIlt956q27HWuSdDZ0+Zc9 Rlbnhhhvq6+sDgUB9fb0yammXTGAttXW+2mIudY1fP3ToUHFxs Vywx40bJ/0QcmaGQl6ZP3/+kCFDkskkuna1vCrv2rWruLgYyxi63e6nnnqq1e6wEA6HV65ci RVidPs6ckmG8Pl8OPXyZkDyk7Zd3dq0TdXV1UuWLOnTpw+Szd6 9e3V23A92oLKyEu9eFJkcDgdqNjISHDlYLr39+/dHLCgvL08mk3kWEM+jZYETJ+vYsWOYBGr06NHyIwx8zilw4oY5 MFxrffLkSewqzu8//dM/nTlzxlwqUA6p0+ksKCgwZ/nR2S94J0+edLvdUnL7xS9+gXgkTRY5DdCff/65ziaVe++9VylVVFQiLnwtAAAgAElEQVTk8Xjk7/qll16S4O73+3H6fvnLX2JGsJKSEowuwvYxyE+68+K3XC7Xtm3b ZD/lLVpTU6OyXV1bZY5eyrRv0fP8KioqsFdTpkwxq/KoO+psZV1+JIcdZ+rUqVO9evXC2SkqKiosLMREtrqNWLl27Vo5 jHv27EERF9+39+3bhx+tXLkSPWVLSkpkNgZ8N4Cvv/66ZdO2zIdQVlYmX5aKi4u3bNnS4U4CRFczxspuZg4UlTtzBlRq Y7DC888/j88mXKGXLVuG+805TeCHH37o1auXNM9po1FVrita66lTp6psAQ lTppsf3HIjnU43Nzfb7fbvv/9eSl/d+LGIfXvooYdy+lqNHTtWa51Op9esWYNXVFpa+sADD3TBLpnzj +DGxIkTEQgQQVauXIl4Z86BgoNZV1dXWlq6detWOdHp7CSFsi5 cJpOZNm2aMuRp3/f5fKhjSR6KRCLtqVZKb87m5ubJkyd/8skn27Ztq6qq0tnV5HX2jZTJToAqazkePnxY9u2FF17IOTKRSG T+/Pn4Kb4PzJgxQwY+49348ssvy+BZlZ3IHVNXBgKBDndHM7sq+v3 +kydPyn6WlJRg0lYcauyqDAUzF1PJWRno5Zdfdjqd0ql0zZo1c pxxA69Ivvbgu41ELjzRvHnzkDOQ7bZs2SLtzmYMRQXXbrcjrKf T6fXr16O/gVLq3XffReY+e/asDAafPXu21joYDJ49e1bajl988UVs0Fx+85VXXpEDbrfbZ8+e La9aum4fPHhQ5V28Ee/wqqoq8xx14PMB74etW7fiQwl7jl4cUjg302EqO6ZQJlWQOSmnT JmCoVcqu75AngmGbDbbgQMH5Pve999//7Of/QwHbd68eTgO6M+KV/rb3/4Wz3727Fl0TJI725p94syZM8oY7jZ16tSrpM2HyFqMld0MFxUz U+ZffcHn8/3Lv/yLXCcKCws/+OAD/EjKObW1tZlMZty4catWrcqzKXw6f//99/fddx+u5RjcunTpUjzA7OhZX18/adIk/EjWIOnGXuf4oD9+/Pjw4cOl3oPrN1Yp9Pl85sjlLt49mV57+PDhMnbHbre/9957Opst0tkJm+Lx+GOPPZa/DyguVEeOHBk2bJj5ej/66COdrXPr7FW5rq7uiSeeWL9+vcyuh420p11SUlE8HjfnJWgn7 BtaJ/Gm6t27NxaqaWpqamxslDNyuVsWf/7zn+WNJ10AL/lypGn1wIEDHXhSRIHi4uJ58+bhxFVWVqIYhkT41FNPaa3D4bBZ is5kMna7XYZ7Y1Mul2vr1q14A1dXV5vbLysrQ1cWMwD5/X5zRJSMhr4sUgZGr8TevXtv3rw5lUpFo1GMKJcl7FXes2M24pu nAD8dM2aM2S9cytvIymbKzJm8U6RSqePHj2NncmbJaAuq2koph 8PRr1+/uXPnYlPl5eVFRUXyxzJx4kTp1SpPF4/HpYtqp8Ju5Jw79GSV7w9Stuc06dSjMVZ2M3yo6YtXAM//sRKLxTDdRlFRES5sU6dOPXTokNY6HA5jzb1bbrkFIxPbkjHW6j h69CgGTkJpaemUKVN++OEH1MkCgcDhw4dHjBiBNjhtzMnXvR9/GNAaCAR+97vfmc3NhYWFBw8eDIfDKnvJnzhxYmfvTM7VMZ1dDL C6uvq2226TfSsuLh4/fvzu3btlAqDKyspBgwZhUeb8y7Kj5fTs2bO/+c1vMCQcWWHq1KkyJCsYDH777bdDhw7dtGmTdDWTht38TZOSTX W2StexK2hBQQFKyC6XC/nA5XLhG04mk3nppZf69++PpCXNr+2HqIqOqu1UX18vBSo0rZq5 vJ2kClhaWjp37lyUV+fNm2f2IZFBOeZMQ+ZG3G43Zor1eDzSij pv3rz+/ftLeNJGl0ptzKluDr3PGa7eHua8BEiNXq/3nXfewT68+OKL2D2bzSZF0FadPn0arzEajZpLks6cObO0tNTj8 ZSVlaG4aC5rKfCFSoJUKjtLrtTmjx07hifCbkhfxrbIzLuy+kB RUdHUqVNTqVQoFHr11VfxSjFvlL54ZUUJxF2TLFX2DS+fBm+++ aa0AKAo0HKFC6Ieh7Gym+HzRWf7ql+ynoRId+7cuUWLFuF3ZaI ile0MNH78+EOHDl2yOx0ujdL0uWDBAo/HI5/jGA+rlOrTp8/dd9+NhkJtfOSZ7WhdT3YbF4lXX30VGQvtWSNGjPjkk09wZfJ6v ZgorlO12hsSampqFi5ciIl1lBFQUDcaNWoURhmbvVpbkrMZDoe bm5tfeOEFKSxha1KOGjNmTHNzs1mhlEtXHuaUkJJucyanbA95d VBcXCzDxjE147lz5y53myaHw4G36LFjxzAyOv81WKprwWBw+/btKptXOgZjrlW2ifn06dN4sUVFRVKo09mAjj9VPN7j8SALSqK1 2+3owXL27Fnc43K5nnnmGWnqxRlPZxduVe2o210S3nIYva6U6t ev3xtvvKGzXSdl++Z4oByjRo1q+X01HA7LJJrXXXed1+udN28e 2kyCwaD55dOsxZorOOAdeOjQIWR0+WPBJ5v8tyVzvoWioiK8QJ fL9dJLL2mtZTGIlp1o5Y/iyo5oe2F9dmV8lfr7v/97pVRjYyNWhNeccoh+LBgru5lSqqSkxIyAqbYXxDNFIpEzZ86s WrXq3nvvRX1o5syZs2fPLi8vb0810e/3SweghoYGXJv379+/atWqMWPGoBJ2//33/+lPfzK78KOikM7OftK91cpgMJjOjnyPx+PLli1DYigqKjKbHaW TQLeQforHjh1bsWLF6NGjcRV8+OGHFy5cePLkSXO2vPzXFcnxu BwGAoFly5Y9+uijeLGjR49etmwZmtVkMC9WdmlP2zd2QKa4wtO pbExvP5VtSC0pKTHbUnH537VrFzp94rKKfmaXu32l1D/+4z8qpXbs2KG1lrnlWyVvV1krCC73eeXrlkQuTF6oss3HWDcIi VwOeCQSQZp0uVxyNFDKxc6gU4TKVt2wbiRgPEomk/H5fGZZ12azdeC42e12KexJfHS73R6PZ926dZFIpKSkBF9Q0Zm1 re3MmTPnhx9+kFdnfgLs2rXrL3/5y7/+67+q7JecAQMGVFdXo5uH+dGhjUH9sqzDxo0bcZD/7u/+DruHCZ48Ho/T6Wxrf6Ty2rLhHonZ6/VialWZ6Nf8ihUIBKQXb6fCMTenJcZLGzlypDb6L6HnDBvBqUdj rOx++IRFlaI9CQDztiA6SHMbMod0G5L5tPMLBAKyKJnUqzBFjj Y6/aBrlFwJJLZ24xJkEsQlHNfU1OzatQvxxW63FxYWFhYWrl69uuX 83l2p5WJ05qAc6XyG8TSX3M9YLOb3+zHLI7ZjnotYLIblPWRMg/ns5rCVlsxLfiKRMLu+XRY8tUx6hYrUwYMHMZWVUmrx4sVSuisv L7/c7WOvLly4IMOALvkmRFjHKBxzgZnLgr+maDT60UcfXXfddSg6T pgwweVyud3ub7/9Vmt99uxZeVKfz4dfkfFtZlbYtm0b1q9XSj322GOIREjJ8uUBf +Z4S+QM+UdL7uUeN7w95IDU19f/8z//s1Kqb9++WHALiQfzieY//tpYkFPeXeZ8WObD5Lcy2RUp8V95j4XDYZ/PlzKmlMdBMNN5W/tjrhiODa5fv75v374Img899BA+ECorK83vbPIXp7Mfv5d7PC+X uW7Qe++9h6ON8P3hhx9qLrpDPyKMlVcF84M4/whrc9kSnf18NB/Q2Ngoa5zkueJK4DCXQjFX18Wvy+wYYK7/dlU12cgV6MiRI4iVNptt8eLFeabg6TJmJzNz7vqc9RvzQ93RPB fyJmloaGj1K4SZA8zbbUFQkDdGY2PjJX8lz6bMvneY1/qee+5xu90o2MyaNSsQCLTnm08O8+orq8Vccj9DoZAcuubm5o71 XZPVwL/55hsUHW022y233GLO657zRyFvP+ltIjPnX7hwYfjw4YjXgwcPx hBveavImu/pdFoqoO05iW0xR3ZrrZPJZG1trdZ64MCB0mnh9ddfP3PmjM7bx xfzE5lh0fy8qq+vx56bCV6YsdJ8M5sr+pgHEIEv/9eGnObjSCQSi8V27typst1w77777vLycvkrS1/8XSvPcqaWa25ulr4uW7ZsQYcKtO/LSD6tdSgU6t7+RURXiLGym5nribX6WZzDnDvQLFjG43H56JSG1/ybqqmpwdZkBep0Oi2TZcqe4DNOLuEgpYVuhCtTKrsWs9a6qakJ axEppaZOnYo7sQx6t+whThNORMtJo3BnOjvfU1NTU56zb15c6+ rq5LuEBP1AIIB6JzJBKpUy13e+ZB1Uth+JRMy0l7lMOdfpcDgs ywihA5/Kzr8oY6Uvi26xgkv+mRPMd2kgEJCc14HnNbeGEdy33HILUoLf7 0dTL34aDAZb/T4jZw1/U1VVVW63e8iQIdXV1WYfUHM1HZ1NhGadFZ2wO7D/eAnItaji19XVKaUKCgo2b94sY7zasx3cltFg2H/5r9/vl/nA8SbM+XUTPrvk4AQCAfnskmme8u9PJpMxP7IikciJEyeUUkOG DMGOyT7IZs3OJ2gm6lRy7uQv8cSJE1guHK3ky5Yta2d/FaKrHGNl95PagFlBzPP4YDDYcp1GuW3Oi37J9kH5FEskEvKxLh WFnBHE6XQaH8c5K+B1i7YKKhjT+t///d86GwK6pqNSuo0hO2aizVm/seU8l5dkTtZtNqtpo2KXU73W2UJX/nBphgPp3duBWo555c75USgUWrt2bU1NDRKwvnjm8PZv3zykkmb y/AreBrFYTHapA28JqckhLzY2Nq5evRrpx3wrmqPp5RimjTl3Mpm M7G0ikfjggw/k18PhsBmC0QsQoTknU17uzuvs+c15D+D2Bx98cP78eUly7TkpG WPCcyS2VkuA4XA4J1fp7CQJOfsgm5VHyv5c8uurTK2FfcB/I5HIunXrzp8/b65YZpZIZYfzT79gFZlWUxtdn5PJZGNj47p16xYuXKiUGjRo0O HDhyXcE/VQjJXUk6Ad0KxS6OwVora2dvbs2WjLy7kUsQZAVwm8M9PpdFVV 1fbt22XYWXl5OUbKt0yfpC/O0/LXXVlZiYMmR1V3a4dvItKMldQjZFp0LMOFxFyJ7o033lBKzZs3 r7KyUh6WvtQkoERdCe9hWZkwFApFo9GdO3e63e5evXph8fG6ur oO96H8cTMrnUuXLi0sLPzZz36GCY8ymYysQc+vkUTdiLGSrmo5 11c0daFuIQ39yWQSqxpOmDBBShpoIzYHJBFdDUKh0NChQ3/605+i3VNrXVZWhgHLssooWmbzdxu9NkmXXHyNVEqNGjUqY3Tq5 UEj6l6MldTDoH1QLh5nz54dMmSI2+3GBMiQTCalixgbxejqIWN Q5s+fX1BQcMstt2itL1y48OGHHyqlfv3rX8ucX7pb+y5fbXJ6c 6ZSqdOnT69evVopdccdd+iLF5PkcSPqRoyV1ANgWs2cgBiJRCo qKn7zm9/YbLapU6eiU7ykSXMxTCZLukqY3YIbGhp27Ngh85VGo9FNmzbhp 4FAIGPMJEr64kFXpj179mCyJDyG1Uqi7sVYSVc1cxFC3Egmkxg l+vXXXyulHA7HggULcC2prq425/Jg8zddbTCWH+sL6GwfD/QAlrHPEpIoR04H63Q6XV1dLf+VvpX8wyfqRoyVdFVrOb1IY2Pj 8ePHH3vssbFjxy5btqyiosKc5FkehljJeg9dbeSbj9/vzymtmS3g7VnJ/dohh6XVmbzM2X91O6bHJ6LOw1hJPUAmk5H553S2Vz4uui276sv s7jo7E153TYdOlCNnjSWttcxTiDdwJpNBdw5mo5bMni1oEJe1x OTPnH/sRN2LsZKIiIiILMBYSUREREQWYKwkIiIiIgswVhIRERGRBRgri YiIiMgCjJVEREREZAHGSiIiIiKyAGMlEREREVmAsZKIiIiILMB YSUREREQWYKwkIiIiIgswVhIRERGRBRgriYiIiMgCjJVEREREZ AHGSiIiIiKyAGMlEREREVmAsZKIiIiILMBYSUREREQWYKwkIiI iIgswVhIRERGRBRgriYiIiMgCjJVEREREZAHGSiIiIiKyAGMlE REREVmAsZKIiIiILMBYSUREREQWYKwkIiIiIgswVhIRERGRBRg riYiIiMgCjJVEREREZAHGSiIiIiKyAGMlEREREVmAsZKIiIiIL MBYSUREREQWYKwkIiIiIgswVhIRERGRBRgriYiIiMgCjJVERER EZAHGSiIiIiKyAGMlEREREVmAsZKIiIiILMBYSUREREQWYKwkI iIiIgswVhIRERGRBRgriYiIiMgCjJVEREREZAHGSiIiIiKyAGM lEREREVmAsfJHIpFI4EY8Hk8kEplMJp1OW/4smUzG8m1emyKRCG7E43GtdTQa1VqnUqlUKiX/xY/kwfiR1trn83k8HrvdrrJ09tSYdxYUFOC3wuFw1744IiK6RjFW/kggViJ54N90Om1hssTWkHuSyaREHLoSPp9PbsshNY+tPCCZTGq tQ6FQMBjUWp86deqdd95RSjmdTjygpqYmHo/7fD6llNfr3b1795EjR+R3kSxjsVinvyQiIrqGMVb+eGQyGVS5E EE6TzqdRrJk8bLDotEoTlM0GkVVEnlRbsTjcTmb8hj8NxQK4fa yZcvcbvdTTz0l9chTp06NGDGiuroa3yjq6upwpjqjdE1ERJSDs fLHI51OI15I7LCQNLKLTCbT8k5qP9QOlVJut1sp9fOf/xyN17iBO7VRYpR281gsJp0cHn74Ya/Xu3r16mg0mslk5s2b19DQkE6nm5qadLYxHTrjXUFERGRirPyRy GQykvPi8Xgmk4nH4xY2Vcfj8WQymUgksHHcyRrYlZCzg8B37tw 5/Bc3JAXKw3CKJVyGw+FEIhEIBBBGv//++8WLFzc3N8v25TQhmEo1lIiIqJMwVv5ItCwcohOk5U8Ui8WkQ ZY9LDssGo2ilCjt14lEIhaLxWIxOZX4ER4pd164cEFrLe3asVh s//79SJZffPFFQ0NDKpVCJA2Hw6hrxmIx6W7b1a+TiIiuJYyVPxKS GyoqKjpj+4FAIOe5dGtZli6LDISKxWLSYB2NRhEEzUFX0hdTfh H/oiQ5YMAAu90+YsSIUChknhRpQMfDOrvTLRERXeMYK38kEPUuXL jwySefJJNJs6naEhs3bqyoqMjJJax+dZi0cSP54d94PI5KsHmn PBg9ELRRMMbA/O+///7dd9+98847lVJTp07F46WtXLbT0NDQdS+PiIiuSYyVPZJUpFBE lPLhLbfcsnTp0kAggExp4YQys2fPfuGFF8xhH5xmqJ2Q8nHbnE 8UZ8fv98vD2vNNAL8lw7Pq6+vnzZsXCoWOHj3qdDqVUkuWLMn5 FbPDJRERUedhrOxhzFZRfXHj5pQpU/r06XPgwAE8xtohGufPn7/xxhvfffddzLWO8SIWbv/HSo4SBlRJcDRnQUdYN0dtt9TU1ISznEgkJIn6fL6ZM2du3rwZ/127dq3b7S4qKvr0009ls4j+jY2N+uKeDERERJZjrOx5kBpzlk5 ZtWpVnz59Hn30UbnH8pG/ZWVlJSUle/bsQVTi3NqXRb4PJBIJOTUymEZW2bnkdvDImpoarfWqVaswCZHE 06lTpyqlHA7Hzp079cWxlYiIqLMxVvY8Zp7D7aqqqhtvvFEptX fvXm1UyCwsKKbT6ZqaGqXUoEGDpOMmk2V7SHY0+f1+szyJdmqz Q2QOzI5uxtDXX3/d7XZ7PJ5t27ZFIhE5F0qpPn364M3g8/kwgaU25lcnIiLqJIyVPQxWuJGhM6lUKhqNTps2TSk1ZMgQmdew M1qoQ6HQmDFjlFKzZs3C+GUO2bkk80REIpFAIGAOe0IWNJdwbI vZ7dLv9zscjoKCAln72+PxRKNRv98v86gXFRUppfr27auzLeCa XwOIiKiTMVb2MDJiQ+756quviouLlVKbNm3KeaSFQ2pQ6Nq5c6 fX63W5XEePHmXfyssSDoflrIVCoXg8jq6Wco7yh0sZ9CMbkcfn nAgJkeZsl7W1tZoTDBERUSdjrOxhJCggXgQCgeHDhyulPB5PZW UlfpqnLbXDpC31jjvucDqdd955ZyKR4EjwS8JIHQmFPp9v9+7d K1eunDBhQu/evVFufOmll7755pvDhw9fcmuJRAJpEqdYFlJClJQR34FAQN4Dq GejyN0Jr4+IiOj/MVb2MAgHqHKl0+nt27crpYqLi2fMmKGNVs72tKterkAgEAqFDh 48iDC0ZcsWxsr2kDy3cePGQYMGYRogNFW7XC5lWLZsWZ7tyABw uYGFebQxORH+K989JM5qDtwhIqLOx1jZRbCMHm4j8+3evfvDDz 984IEHkC2mTJmycuXKioqKeDxujvKOx+Oy2ooEFMkNAwYMcDqd drt927Zt2pgWMZ1Om3nF6XQ6HA6llM1m83q9KGVJKJReejabTW 7gTlnHRUZ/ZzIZPOaee+6RISCpVEqmOupYVcwMQKWlpXiKwsJC7LbD4XA6nT abDXseiUTwLLLnhYWFhYWFuF1UVGS32+UQVVdXm0dMdk/CmSWwfXQ51S2m8vH7/RMnTnS73YMHD96wYcO5c+fwQiorK99//32llNfrVUrZ7fann34avyLfEDqj9kxERNQZGCu7VCQSCYfDJ0+ eHDlyJDKQy+VCNsIYCzRnf/DBBzt37jx69Ch+C42byCsyPU1jY+PevXvtdjt+KxgMSshDbD1x 4sTJkyeffPJJFMYwtkMphZ/iwYFAAFvbunVraWkpAq7X6x09evTu3bulnd18CfF4fOLEiQ6Hw +FwbNmyBXe2DG0d0NTUhHB54sSJgwcPTp8+HbstrxEbNxc5TCa TW7duve666xA93W73hAkTDh48iK6E6MKojQAty9jgpVmY2HIW8 k4mk6FQCMNozpw5M2zYMK/XO3ny5FbHYodCodtvvx0v0+12I1nKvKTWxl8iIqLOw1jZRTKZD MqQCxcuRFT65ptvdLYdc//+/QMHDlQXwzQxGOertQ4Gg1LBQoi56667CgoKHA7H6NGjtRGSEGh 0Nk798Y9/dDqdiIwul6u8vByVRekumUqlEokEntTtdq9fv15nq2XSXU+aUJ uamvbu3YvqWllZGfIZHiwDUDo2QhypUSJgOBx+5513pB7505/+9Pjx4zlBEA/GkGel1FdffZXz1MjQGC7Tcgi2hVq2O2PfIpHIvffeq5R69tlnE RDlqWtra3FUA4HA0aNHvV6vFFzXrl2rO6cnAxERUedhrOwiyHm vvvoqkuKuXbu01idPnkROSiaTVVVVNpsNLdp2u3358uWSVOrq6 rTRzIqt1dbWItsppb744gs8MhaL4WGIg3jSYDC4aNEiaVm+7bb bzp8/LxVQlDlTqZRSqrS0FDsm60fLdIlmma2yslIKq5iXG0+aTCZzGu vbz1yBJhgMym3MzohXOnz48EAgIHP0IJNVVVWVlJQUFhaiGwB2 IJPJZDKZltkREzDh1y0Pbearxv6Hw+HJkycrpUaNGoV7UPo1H4 l1vbXWy5cvN79RVFRUxGIxTBfKQfdERNQjMFZ2kUwm8/LLLyM0rFmzRmfnfNFGf8RPPvkE/RodDsddd91ltn2nUimsl4j4lclkNmzYgE6TSqkTJ05gU4FAQPp lomwm/x0/fnxBQYHL5bruuusmT56ss0VN5LDNmzcrpbZu3Wo2ubZc6w8/DQaDqA4qpT7//HOdDXNXMg07+o+aq1dLffTZZ59FO35paens2bPxiiQyfvbZZ0q pb7/9FhsxB6aYBxDR2XxpJSUlSln5/pdEq7NHYO7cuQ6Hw2azbd26FT8ye8fi2wJOUygUqqurKyoqKio qQg/XVatW6Y7WfYmIiLoFY2UXKS8vRw4rKSnZvXs37kylUmiJRryrq KgwG8F1tl0bg05M8Xj8mWeeQT/I0tLSRCKRTqelgRhJxefzSfaKxWINDQ2YighjXz7++GN5fFVVl VIK1T6tdX19vc/nS6fTsVjMjEGYahH3zJ49GwNlysrK5DEtb7Sf5Cc8qRQ+8fKHD RvWv39/HJYvv/wS9zc0NDQ1NTkcjs8++0x2Umvt9/ulEplOp30+n9Q+UcKUpnNrYyVIWXffvn033nijy+W68847MVLb 7DBgQnz3+/0LFiyQLrCFhYVa63A4zBHcRETUUzBWdpG33noLlUi32y3TwSBn IFkiEqEmhwZfs925trZWlkwMh8OBQMBut2OUz4QJE/AYqRHW19fLL5orgx8+fBjdOjG8urm5ORKJpFKp6dOn/+lPf9LZ0mbLWqPZXowSIGqlSqmf//znDQ0N5svpWIFNntTc4UAgkEgkQqHQyZMnlVKY6PEnP/nJd999h/LtzJkz33vvPXMQT87Om10eZcckVhYXF3dgV1uFJG0OnH/88cdxiN577z2tdSaTkc6s0WgUt30+H3YGr3rHjh3oUItisMxky SkniYioR2Cs7CJIGHa73WazIXmYQ5KhpqbmhhtuwCOR85CKpDE 6kUjg9tGjR/GwwsLC5cuXa6NIZm5QZjWKRqP4xT//+c8yV+LQoUPr6+vffPPNOXPmSE9EPEx6fJprBobDYWlSX7Nmjd PpRF3tzJkzyEZm+2/HYDs5RyadTsfj8f/5n/+R+Y/uueeecDi8dOnSGTNmyMHB/mMLqPClUilUPc07IR6PY2miDu9qq7Dn8XgcCR7DrU6dOmWOZJJ wKQEaqTEcDqNsDF6vd8WKFdroxkBERHSVY6zsIjJLjtfr1dncJ kkI0SESiSDzFRQUNDQ0mHlCmlC11ul0ev369UhFDodj27Zt7Sk QImNlMpkpU6ZIxh01atSAAQPq6uouOTLazJeZTOb48eMS8jZu3 IjunmZD9mUdHH3xXD8IXkhd5gjusWPHosSolBo4cODIkSPPnj2 LxIZfkVwrv4W0LSOZAH++s5YAABUiSURBVOFPGpo7wxNPPIFel UiushyOvvhItqSyEyrZbLZXXnlFG3OCEhERXeUYK7vIs88+q7J zBh04cEAb4UkCx8GDB91ut9PpnDt3rgxYBmldxdCWJUuWeDwep LqDBw/mf+qcSXkOHTrUt29fmczyww8/7MDLOXXqlATlpUuXoihopsnUZdLZQqnkP9wpB6G+vr6iokJm91 RKLVq0SGstXScjkYisOqOz3Si11pWVlbgnFouFw2FsMBKJ3Hjj jUqpdBsu94DIyKpEInH+/Pl/+Id/kHIywiUGs0sWzwNvkpKSkv/8z//Exs254omIiK5ajJVd5A9/+AOSnNPpXL58uQxPlgfU1dXNnj27d+/ev/rVr3KGYEszrs42pE6bNk1iJab4yUOCGp4uFAqtXbsWUyQWFRX1 69cPffjS6fQl26+lbFZbW4tB6CUlJc8//zzuvJLZxdF9Uwq3gUCg1QEun3/+uVLK5XLh2WU0vfnUGPRjptJMJtNyHnLUBTu8wzlksvp0Or1v3 z4UkiVE4tuC3W5H91DsfH42m62kpOTUqVNW7SEREVFnY6zsOhi IDShYhsNhKUQdOXIEgampqSln8K9ZP8ONgQMHYp0blV175pLQE CwToTscDplp/PXXXw+FQu1pBzfnKpdYeccdd+BO6ZGps31J26+oqEgbCyqiV2j OQouZTKa+vh79BFArnTZtmlQlZQohs7YnHUZx3FKpFEYpYQ+Li oryVE87ALl8zZo1Klue9Hg82Jrk5pwW+ZbkRMjRqKqq6tj+EBE RdSXGyi7S2NgYCARmzJihlMK4nPXr1yOHnTlz5vPPP0dBSyY4b Ks7Heph119/vcq2qOpLjRRGA7o0/mqtp0+fPmnSpAEDBvTr1w9Z9ptvvrnkRDZm0TSTySDUKqX69es nwU4b46wvl6Qo6VQqVVsZ5vLCCy88++yzQ4YMwW57PB5MBS8lW 7NsKQG3tLQUPTIRRj0ej9PpRL3W0Yb8h6LVg6OzE8KPGTPG5XJ JqdL8qexensZ3PEYWYb/cPSEiIuoujJVdB6nr+PHjr7zyyqBBg1AsLCsrkzHOmzdv1sai0 q328EPJEHkFIUlfqu+d3+9HSEXge+utt5577jmt9fbt27EdPPu 5c+fy738qlTIX0TETIdKPVAQv/9j8v1gsJgPYQcLl22+/PWfOnFQqtWfPHqWU2+3Gnsu8nuaYIRm+Y+6nFGhRakXWbNXl7r acgmg0etNNN+HUuFyuPn36xGIxRHb8m7+zgTTW4yVIrwAiIqKr H2Nl18GM4rgtnf+01uPHj1dKLVq0SLJUKBTKZLW6KWRKZKP2PC +2U1tbe+DAgdGjR9fU1CCBzZw5E9HK7XZPmzatsbExz3ZkhxF9 EL9yansoi6I+elnQOixz7mQymZya5aFDh4YMGYK+hn6/f+nSpbIDo0aNkhV6zDHX+V9Fx+JjW8xJMSWbojetOROnNhbjaR VeLM4XB4ATEVHPwljZRSRQ4oZExunTpxcVFTmdTrTzSkVQtJot UHhDrS5/ipJwlkwmGxsbR44c+be//Q3bRA674447JAatXr06z6bMjpX64pk4ZfUdaY5vqwrYFjObJhK JnOl4KioqBg8evGXLFnmKc+fO3XnnnTgIdrsdUzyaA5tkl6RTo 1kj9Pl8GFRu1Uhw8xDhmKAd3G6319fXIzcnEgksto6Z7Vsl2zF Lv1wTnIiIegTGyi4iSSUajUoHu3Xr1rlcLnTyq6urk2HLKN3pi 3OSuRE0sCLVtZyREe2n0pyKAlg6nb7//vvfeOMNc2BNKpXauHGjDEx2Op1nzpxpudaOLHiojTnSJRF6vV7 pFplOp/F0lxsrldGSjhsyytvn8z3++OMvvviiNhazSSQSmzdvLi4uRra2 2WzHjh0zj5g5ml7W3dbGJOTK0pHggI4E6HUquf/gwYMy81HLAekt5XxPyF9CJiIiunowVnad8+fP4wYGIzc0NMioF 7fbPX/+/Jw+grJkYl1dHbKgjHp+8MEHCwoKkCzR7CtlQumaaaao5ubm555 7zu12Hz9+XGfDjcw3/uabb2LFSKXUL3/5S51NNmYyk5iLuFlfX4/HFxYWDhw4EM+Y0yeyA9LZlc2x89jP6dOnu93u+vr6YDCIgChdC LA0OQYw3XrrrXi8HIqmpiYzDeNGTp/LK9nbnD2X4zljxgxUoPEUc+fOxWMk0aJO3CrsMJbflP61XBaci Ih6BMbKLhWJRMyRMWPHjnW73RIulVKfffZZdXV1q+N/I5GI5LZXXnkFDcdKKZ/Ph7Alrb3yKxJHXnrpJUlRsmK4DAqpr68fOnSox+NBo+3vfvc7B CBzVLW5/KDW+uDBg06nEzsg81aaI4faalxuC2pyEqwhGo1iGnmbzWYuqI0 bzc3NjY2N999/P+J1cXFxWVlZKpVCaMPRwJGUTBkIBKRXgAx4sopE///93/+VTOn1eh0Oh+zGZa3ujVfangInERHR1YCxsouEQiEz8F24cEFr febMmTvvvBPVSkBL9Ntvv71v375wOBwIBGSZaXOM8Pz58xG2nE 5nRUVFOp1Gpz2dbTP1+XzS2P3II4+gH2FJSQkeYzZwY6/Wr1+PFluPx1NaWvr0009ro1tny3nOd+/eLVF46dKl5qiUtsawt186nY5Go9XV1S+//LLT6UTYxQtHazsWzkFA3LJlC3bDbrcXFha+9tprOauEI1/mNCVHIhEcwCvZz5ZwjjZu3Ii+lfKFYfHixWZROc/xyRhrYDY0NBw7diwSibBaSUREPQJjZTeQ1W6qqqqWL1+OebNbm jZtWnl5udY6FoshKvl8PiTCr776qn///pgu59ChQ7Jl6Y8ImzZtuv3229HPDyO+p02bhrb4aDSKgSPyYCl/omn7tttu27t3r84mYG30qkylUtu2bcMjnU7n9u3bESsvmZnywO tCfkokEps2bRo6dCiGmaMYOXv27Lq6OunECcjEBQUF2HP8+/DDD+/evTscDpsjYGT3YrEY9tDaaqU5Aj2RSNx+++1YVkcphQ4GSLeBQ EA6zrYK+1ZXV6e1PnLkyE9+8hNWK4mIqKdgrOw6sgzMjh073n3 33WHDhj3++OMff/xxfX19XV3dhg0bhg4dWlJSgipar169kNvmz5+PXzeLnYcOHZL0 eeDAAfzo5MmTWutAIICIhjSGdlgE0L59+3q9XplEHZDk8Mji4m IEUFl62+1262wnS2nATafTf/3rX+12O54C2VcbRdDLbQFPp9NSpYvFYtLRU128iDbuj8Vi8Xgc wQt7ft1116EWi0BcWlpqvkbJcNJX1XwWq06uPAsS9tdff419li M5a9YsPOCSC3yjNvz+++8rpTZt2qQ7mtSJiIi6GGNl1/H7/X/729+GDRumlJo5c2ZjY6Pf75eVV+LxeDKZ/Oabb9566y30zPN6vXa7vX///pg9R8aphMPhqqqqPn36oOV35cqVMgxFbuAZZehPJBJBM7pU+6S fX3NzMx4WjUYzmQzimlTI2pra5q677sIY9pKSEilnio5NiCMDb qTDQCKRMNvfZa9yFmlMG4vT6OyKOzgUuDOdTks1UWbEzKnsWiI SiUSj0WQyGY/HUSeGX/ziF0qpyZMnX3LtHJyjZ555pl+/fjLfEwuWRETUIzBWdpFdu3aNHj1aKTVw4MCqqqpUKmUWzxB0pC h18uTJwYMHy7CPcePGaSOrIU49/vjjKIaNHz8e9+PXERxlmp6ciKmNTGM2gmOb5gh0syunNgZQI5z Jvo0ZM0Znl7rW2enQO3yUcqaWxA1zWHomuy45dg93yirbaWMBG 3MYuwgGg+b0kFeyq61uXG6HQqHDhw/jEMnSPjabbdasWSdOnMizkc2bNw8cOLBPnz7Lly/XWmcyGVmXkoiI6CrHWGk9s5UTI0XefvttpVSvXr1uvfVWmWZIc p5UGZPJpMSjM2fOqOzyjEVFRRjFoo1QuHr1amUsC57JZPC8CDf Y4CXbW9vPbIfds2cP2nY9Hs+3334r1cFIJHLNLgwjXRTkxrlz5 7766isESjTQI4sXFha+8847Bw4caGhokAmb9u/fv2TJkqFDh+JhGzZs0Fo3NTVxuR0iIupBGCs7RTKZlIlsTpw40 b9/f7RZY7y2OfZFZ0NDusVS0So75/m//du/4R5ERmyksrISP7XZbKdPn9bZUp/Mc64tjZVoTU4kEn6//7PPPsPgGLvdXllZKUlXin9XuCx4j2aexIaGhj/84Q+I/pj03oQuBHIbfT3vuusunM3a2lrLvxsQERF1KsZKi0mikjRQVlY mARHzMsqiNdKpUX4d41Gi0eiZM2eQM3r16rVu3bqcEdD4xSeee ALFLQzsMAONGTEtf4GjR492OBx2u/2RRx5ptZB2jcdK87AHAoEFCxb0799fKdW7d+/evXsrYwEe3IkbHo/nL3/5C94h5tycOaeeiIjoqsVYaTFzXhs0Cvfr1w9Nxr1799ZaNzY2S q9HM5NJKzZs2LBBxjhLsAiHwyiCot/hkSNHlFIOhwPdK9PptAQaxEprG09TqVQ8Ho/FYio7lc/u3bvxIwzlNm9c4xKJRCKRkJ4DX3/99f333495SWUWJ+mf6nA4Fi5ciMk4QfpTYmr3PEN8iIiIrh6Ml Z0Co2GQKm6++WYZsbFu3TrzYVi52xyLE4vFotFoXV3dkCFDEDj 27t2bTCaDwaBklHQ6jVmB/H4/1i3E2ob64jmArH1FmMo7Go1u2rQJO/brX/+6ubk5k8mY9TkZrn6tQR8G87BLE7Z8W9i0adPSpUunT5+O98PI kSPnzJmzadMmv98fCATwVUEGKpmLYTKpExFRj8BY2VmQtJLJ5M 6dO9F5rm/fvkqpXbt2+Xy+WCxmjrDWxrqFa9as8Xg8Sqn/+q//+uGHH8xtIrWY61y/8cYbaF7/6KOPWu6DhXFEguM999xTXFxss9l27tyJEGlmqStfYqfnklHqJj Rny1EyD458Pch5cM4BNGcMICIiupoxVlosGAyaXesw0uXpp59G gQorNM6YMePgwYMSGWtra2tqahoaGlauXPkf//EfaCT9wx/+gCZvpE+ZkNxcykVrHQqF7r333sLCwmHDhqHBtJNmz8ELqaiow HQ5//7v/65bxFb577VcXcOEoJjjXU5WMBjE7UgkghsyGxEObHNzc1NTE04 Z+jnEYjF5DM4sERHRVY6x0noSJszFY7Zv3z5w4ECsoGguvoKsK WvqDBw48OOPP66pqUEdC03M+uIKVjwex3/RMr59+3YMCTp69Kg5baTlI4j9fv/KlSvtdrvD4fjyyy/1xTnSbAK+BtvBzfFSZqqW++VO6SiJGzKLu3n0zAd3xrgrIiKiz sBY2XXq6+urqqpWrFjx/PPPy/jffv36jRgxYuHChevXrz98+DCyoLm0TEuSSxA9Gxsb58yZo5T6 7W9/iwiCKGPtCGJs+eabb/Z4PM8995ysDGThUxAREVGPxljZRWKxmLnui7RvXm7POYzykW3i Rnl5Oeqdhw8fxqAfNKRaWOhKJpOHDh3q27evy+WqrKzsvAmMiI iIqIdirOxqmJkSYzhkynTcg0nUw+Fw/jW1zWHXcufHH3980003PfbYY3JPJpMxlxO8co888ohSavXq1Yi z1m6ciIiIejrGyi6CpIj4aM5/jjvz58iWsB2dne0S3fIWLFhQWFh49OhRPCZnlPEVKi8vdzqdc+ fOxX+j0ShLlURERGRirOxSqPPJ6t7m2I5kMol8iaHEbW1B5i2S FnCMOMaS3I899tirr76qre5YqbV+7bXXhg8frrNFylanwiEiIq JrGWNlF8GMMxjpInPNaGPUS6uzHrYklc5EItHy8TU1NZ9++qnO DkLPKYteiWXLll24cAH7jEXJufQLERERmRgru5RZ3sPijS0HU6 fT6Txx0JzTJxaLma3nTU1NqVQqFArhMTnV0CuEEIkiqLSAX4MT CREREVFbGCu7CIqRWMovJ+2lUikExJwVa9rSci7DnP+Gw2Fspz OmJZc+nZZvmYiIiHo0xkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzA WElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERG QBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCsJCIi IiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisgBjJR ERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQUY K4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiC zAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERE RGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCsJC IiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisgBj JRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQ UYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiI iCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRE RERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCs JCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisg BjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERER kQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiI iIiCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyV RERERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFm CsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIi sgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSER ERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGS iIiIiCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAo yVRERERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElERERE FmCsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIi IisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzwf3PWFmYgjRd0AAAAAElFTkSu QmCChttp://im20.gulfup.com/KNdK1.jpg
http://www.gmrup.com/d6/up13541212071.jpg
الجلفاويي
2012-11-28, 17:58
http://www.gmrup.com/d6/up13541212071.jpg
رانيا 1990
2012-11-29, 12:21
لماذا نحلل الدوال كثيرات الحدود . هل نحلل دوال ثلاثية الحدود ام رباعية الحدود أم ماذا ؟
هل نحلل الدوال لنحصل على دالة كثير حدود من الدرجة الاولى ؟
هل طريقة التحليل هي المطابقة ام القسمة الاقليدية و ايهما اسهل؟
هل لتحليل هذه الدوال يجب ان يكون الجذر ؟
ax²+bx+c=0 كيف نحل و نحلل هذه المعادلة و لماذا اضفنا الصفر الى الطرف الاخر
و ماهو الشكل النموذجي لهذه المعادلة ؟
و ما الفرق بين:
ax²+bx+c و ax²+bx+c=0
هل تحلان بنفس الطريقة و ما العلاقة بينهما و بين الدوال كثيرة الحدود
رانيا 1990
2012-11-29, 12:29
لماذا نحلل الدوال كثيرات الحدود . هل نحلل دوال ثلاثية الحدود ام رباعية الحدود أم ماذا ؟
هل نحلل الدوال لنحصل على دالة كثير حدود من الدرجة الاولى ؟
هل طريقة التحليل هي المطابقة ام القسمة الاقليدية و ايهما اسهل؟
هل لتحليل هذه الدوال يجب ان يكون الجذر ؟
ax²+bx+c=0 كيف نحل و نحلل هذه المعادلة و لماذا اضفنا الصفر الى الطرف الاخر
و ماهو الشكل النموذجي لهذه المعادلة ؟
و ما الفرق بين:
ax²+bx+c و ax²+bx+c=0
هل تحلان بنفس الطريقة و ما العلاقة بينهما و بين الدوال كثيرة الحدود
رانيا 1990
2012-11-29, 12:30
لماذا نحلل الدوال كثيرات الحدود . هل نحلل دوال ثلاثية الحدود ام رباعية الحدود أم ماذا ؟
هل نحلل الدوال لنحصل على دالة كثير حدود من الدرجة الاولى ؟
هل طريقة التحليل هي المطابقة ام القسمة الاقليدية و ايهما اسهل؟
هل لتحليل هذه الدوال يجب ان يكون الجذر ؟
ax²+bx+c=0 كيف نحل و نحلل هذه المعادلة و لماذا اضفنا الصفر الى الطرف الاخر
و ماهو الشكل النموذجي لهذه المعادلة ؟
و ما الفرق بين:
ax²+bx+c و ax²+bx+c=0
هل تحلان بنفس الطريقة و ما العلاقة بينهما و بين الدوال كثيرة الحدود
ǕŇĐɨƧⱣปŤЄĎ-ϻẶѝ
2012-11-29, 15:49
لدي تمرين في المشتقات على شكل رابط لا يمكنني وضعه الرجاء الاتصال بي لأرسله على الخاص
shokran wa lakin noridou darss alorajeh svp
safaa.sosso
2012-11-29, 17:45
السلام عليكم و رحمة الله
استاذ انا عضو جديد في هذ المنتدى و فد اعجبت بالدروس التي قدمتها و لكن لدي سؤال عن كيفية تعيين مجموعة التعريف و عن درس المرجح و كيفية انشاء M
انتظر الرد في اقرب وقت لأنو يوم الاحد عندي امتحان و شكرا :sdf:
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-29, 21:28
ارجوك يا استاذ قبل الاختبار حل السؤالين هنا (http://im20.gulfup.com/KNdK1.jpg)
http://www.djelfa.info/vb/data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAA3IAAAIDCAIAAAD OvLtmAAAgAElEQVR4nOzd+ZdTZZ4/8CdJpZLaWbW1p3tO/wdz5sz0mdNnuqencUFQEXdFG/dxlxZ3FBvF3XZp27UVFRFaWV0aBFFAXBAEWYRiX2uBWpNU1ntv 7vP94X3y+T6kqFRRXGqh3q8fOCF1c3PrJpX7zufZlCYiIiIiOm aqtw+AiIiIiE4EjJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmAsZKI iIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiMgDjJ VERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSUREREQe YKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHGSiIiIi LyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8wVhIR ERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmAsZ KIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiMgD jJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSURERE QeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHGSiIi IiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8wVh IRERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmA sZKIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiM gDjJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSURE REQeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHGSi IiIiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8w VhIRERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREX mAsZKIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiI iMgDjJVERERE5AHGSiIiIiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSU REREQeYKwkIiIiIg8wVhIRERGRBxgriYiIiMgDjJVERERE5AHG SiIiIiLyAGMlEREREXmAsZKIiIiIPMBYSUREREQeYKwkIiIiIg 8wVlK/ZNu21jqbzSYSCa214zhtbW1aa/zrui42w0+z2WyvHWiPiMfjyWRSa53JZHBm+gsctta6tbUVN+Lx OG64rosXLpvNyu/lOA5+mkqlcKOhoeEEPh4P9dbxW5altc5kMul0Gvf0r7coER0Vx krql7LZbPsr4qFDh3QuENi2nclkcL+kzBOPbdt9P9AUlkqlJGe YXwAcx+kof+Aldhzn4MGDJ/zxeKVXjh8xHX+Ychgn8N8jETFWUn8ViUTM/6KqJFnTdV25fWJXK3HlljKb4zhSFur7YrGY1tqyLNu20+k0Akd 9fb3W2rbtvBjkui6+KriuG4vFkKflzhPyeDzUK8cvT+q6Lvbcj 96cRNQNjJXUv8klEDeeffZZbbRg2rYteetEFYvFkJvr6ups25Y w3V80NzfjBgKHdGPIZrPyfQDFafxXKmp4xdHP4QQ+Hk/07vE3NTXJv9r48ySiEw9jJfVLuNjjEijJ8r777hs6dOi6devkn r55jfeW2VWufUWqj0N0k3Zn13Xj8fiGDRvMcOw4jvxXXllsb1m WtzG6rx2PV3rr+KX3s9m1gI3gRCcwxkrqr/Ii4+OPP15aWqqUGjdunNyJq2b/SlrdE41Gf/rpJ6214zh9sxH2iNLpdDqdNr8eVFdX+3w+jPM4ouXLl2ut29ra JEmfwMfjld49/h9//BFdVizLamxs9Hz/RNR3MFZSf9XS0qK1dhwnkUi88847Simfz1dUVDR48OBVq1aZW/bNK70nMAAik8kcOHBAKYVSU98smBVWV1entf7xxx+VUkqp9t1h s9lsLBarrq5WSqEfbTQaLZCWTrDjOUa9dfzJZHLfvn1KHXahiU aj3j4LEfUdjJXUL8m8Qlrr6dOnl5eXK6UCgQBCwOWXXy61zIFQ Hdm0aRN+cW1MiNMvxONx6eT33HPPhcNhvIj4qfxIax2NRnfu3K mUKi0tdV0XXyq0MQ/ACXk83ur541+7dm04HFZK4e/xhO/oTESMldQv4erY1NQ0e/bsBQsW7Nu3D/esXr36qquuUkqtX79eD4C+lZZlLViwwO/3K6WGDh2K37d3B9tK/zzLsnAk0WgUA/PxGtm2jaqYVFVt237//fd9Ph/CcTAY1Ll8g3+z2ezcuXN9Ph+2kUfp4zPMv+ePR74MZDIZnCjpy SBDiI7lzZzX2zgajU6bNi0YDHZ0/PK1zQyCnVbBsXE2m0XvyXnz5uEEFhUVycP7cuwmomPHWEn9Ujw eT6VStbW1e/bsyetKuHTp0sGDB0+dOhXX4xM7Wb7yyitDhw5FB4CSkpJev2ZL 6mofbTHKSvITkqWM3ti8efMVV1yBFOL3+7UxXjiRSMybN6+iog K/5nGNlb11PNls1rZt872Kdy/a4rUxmXm338848+l0OpPJzJ8/PxgMFj5+eS+5rmtZViaTKfCryYgfeezs2bPRgFBUVIReBPJloz 920iCiLmKspBNEPB6Xqxqul1pr13VP7Ha3SCTym9/8JhAIoK22L/TtkxWP6uvrV6xYsXfvXp0LQzt27FiwYIE2is0yR7fjOMuWLUNn BqQQM5jW1dX9x3/8R1lZ2fGOlb14PHv37l26dGk2m5XJw3fu3Pn9999rY2oeXXBW8 wKkQozHNjQ0/Pu//3tFRUXh429paUHO7nQQmGyWSCTwRDt27Dj33HMRypVStm1jz67 rnsB9nYmIsZL6JXMdFExeLT+KxWIok/TSofW0RYsWFRUVFRcX41eORqO9eNlGoNRab9y4MRAI+P1+y7KQ OdasWaOUCoVCiE2ypUSWZDI5atQopBDcY35VWLZsWQ9UK3vreN auXYvWdoTXZDKJe5RSGzZswFNjqvbuDfOXtT2lhXr58uXhcLij 4zfL3vJ2KvDUMh+TNs7A2rVrUarEU6Dq2Y2DJ6J+hLGS+ius2J E3IV8qlUqn00qpRx99VBecV+XE0NramslkRo4c6ff7fT7fEVuf exhekeuuuw554re//a3W2rKs8ePHDx8+XCk1atQo8yClw6XWes6cOSUlJag069yQ4XQ 63dbW5jjO6aef3gOxsleO5/rrr8fQlrPOOgv7ufvuu/1+/+DBgy+77DKEvGQyifdzN97VCHw47YlEAmXI0aNHFzh+DOKpqal ZtmwZxr0VbryWZm55E7a2to4ePToQCMgJlEXJj/b4iai/YKyk/sqyLLk+2baNC2cqlZo0aVJpaSkW3MPlvzePskegcqaU6gszVkp R7fXXX//Vr351+umnI6/EYrEXXnhhyJAh//Vf/4UtzemQpEoXCoXQmm/WXFFsW7VqVQ/Eyl45nng8Pn/+/MrKynPOOSebzTY2NqZSqffee08pNXLkSPM9HIlEuvcUshalzgX Tr776qqPjR1P17t27lVIVFRWYb78rcTZvlM+iRYswm6z519rrP YCJ6PhhrKR+ybIsGbtgdttatGiRUmr69OnaGNxwYtcso9EoCrQ YsKxzwa5XYAUXOeHbt29fvXq1NlYIbGhoWLduHYJFJpORhlFZ+ gX5WIKU/C7RaDQWi/XAkJ3eOp5kMplOp//5z3/mLaK4fPlyqTUey/gz7ESGTKXT6YaGho6OH7cvuugi/Pp/+MMfCu+8qalJYjfmUsW6qZlMBntof2KJ6ITEWEn9Hq5nkUhkwY IFSqmlS5fq3FVZJmc5UUmrIrqTuq4rfRZ7C1KROUUOXiAZiYKX Jm99ap1LmfhF5B6dKx8ilPRMI3ivHE86nZY4bnY8lW6L8tNu1K RRzsexmTObFjh+vF6zZs1SSo0dO1Z39qtlMplUKtX+2GSCIRSA e72TBhEdV4yV1CfIkG0MwdHGQAGpfsloA0A6QfWoubn54Ycf9v v9O3fulDU8JB90g1zC8Sw4GLlkoh6De2RLaSfFPd2Od+Z6zdhJ JBKRp5anw+lyXRdHYg6M6PU1l6UuhQTz6aefIpHIL4KzKi+rNl 5uGcV/RB3FIOwWvR7N7bGNDFjBJEGFG2E9OZ5ukLz13nvv4UYqlWr/UrquW7hmKRMhyXumwAz5BY4fb/JsNrtnz541a9bgqfHnlkqlpLtnp+PDpFqp2/0JE9GJh7GS+gSzoIVCV3V1dW1tbTKZzLsOydBv5KdUKmXb9hNP PPG73/0uFovFYrEjrlPXjUOqqamRhJfNZrETTFUtXTm11pZlJZNJ6U8m kcWyrG70IZPqFDiOYxZczSIWskJfi5UYRGW2wk+dOlUptX79+q amJtyPVCQH6W2Mw0t24MCBl156Se5sa2uTp0MNssCv0FuxEh58 8MGTTz55w4YN6XQ6EomggwfecjKmvgD51iGjiwpv39HxY5YozA aFddIbGxsXL16sjdgq7/nCbQKMlUQDCmMl9QlysUHyaGhoGDduXH19vSQzc8CBzl38cNV8 9NFHL7300qampo6u6N3oWymXTKxrV19fj+eSXbXvIibFoVgs1u 1rZ17Ykhsvv/yybCOr1+Ai3adipamxsXHWrFnDhg1TSl122WV33XUXXk0EYnOK KO1FjJOZw//5z39ee+21Sqna2lqpWDuOIy9QH4yVeOxnn32GEUK33HLLxIkT8 yqvWKmoK3uLRCK4MWPGjMKlzY6O/6efflJKVVVV7d2717KszZs34w22d+9enEa8Cc2uDh1hrCQaUBg rqa9A3yyt9fbt2zFfoPzIHKAjUDW55ZZbJkyYgHtkm7zM172mc MlABw8eHD16dPudSKu3NA4mEomnn3563LhxuHZ2b+gMrutmFH7 zzTcHDx4sSVfWKenjsTKVSt1///1KqcGDByulysrKzA6C5nw02osYh3nC169fX1xcjCVknn76aW1U 7A4dOiTTBRQ47F6JlaiCT5gwQSlVXFyMLN4+sXUlWSJTZjIZrH NTeOOOjv/aa69FwB05cqTW+sYbb1RKlZaWjho1ynx4V+rxjJVEAwpjJfUJq GBFIpF169addNJJEpLyuK4rc1Wm0+lJkyYppZDeMLUewopZ6uv elQy9x1zXra+vv+KKK8rLy3fs2IEfYcSubJnNZiU+Tp48GfM/z549u9vdOs0alWVZr7zyyqBBg/x+f21tbTqdliX4cAx9LVZKEkIpa9WqVcoQiUQkGHlbrYzH4/hvbW3tiBEjsBOfz1dTU+O6rjn8WXfWNNxbjeC2bS9YsACrJQFm l8T8rF3cLX7T1tbW2bNnI1tHIpFu9K2MRqMLFy5Embmtra2mpu add97x+XynnXYaXj7zr6BwawBjJdGAwlhJfYVlWbt27cJFKBAI lJWVbd++XUbwaGNySq11bW3t/fffX1VVFQqFdG6VOXMDeUj3lpzBxbWurm706NFKKb/f/8wzz+BHUjXMm4z9nnvuCYVCiJUyNWM3oAKEPW/fvn3IkCFINitXrtS53GbbNjbra7FSGyGjtbXVtu2ioiIsDF1WV jZ37lzZwBxZpT2qVqbT6ebm5q+++gqVNp/Pd8MNN+CnMvSq07jfK7FSHoXX0e/3+/3+L7/8UjYwJ84s/Pratr1nzx7sobS0dNWqVQXaqTs6/nQ63dTU1NTU9NVXX+GnKNuvX78eW+J8RqPRt956q3DNkrGSaEB hrKQ+oa2t7ZNPPiktLS0uLlZKIUt98MEH2qgtSdFlw4YN55xzT kVFBa5Yn376qTmxtqkrMaIjGzduHDNmzKBBg5RSoVCouLgYg3j k6t7S0oKdHzp0aMKECYgyKBEVFxdv2LBBJms8WhiKpLW+++67l VKVlZVKKUlIom82gjc3N8uUT3PnzpXam9/vP+ussxKJRF4PAU9iXN7sRbfeeqssG4g4nkwmu/hO6K2+lbFYbPr06dJnQCk1btw46ddh9h8o8E0pm82mUqmnnnpK TvuFF15Y4Hk7Pf5UKlVbWyu3zdXJm5ubp06dWlVVhaE8HWGsJB pQGCupT/joo4/M1lKUuNCvS6qDiAVbt24dP348NsNF8dJLL92xY4c5OzrWPtbHc Bmrr6+/4IILEIaQFJVS1157rc7Nvi4ZZceOHahTKqVKSkrk37POOqsbzy st4GjK9/l8WNMPS5UsW7YMz2uWKvtUrJRQ0traKq9pUVERzqHf71+2bBlK yMdjJLh8A/n222+DwSAalM8///yffvrJ3LIPDtnR7f4E8F1i1apV6N1hHlLhfJxMJvHFxufzlZSU hMPhRYsWHe3xSzESP5IVyT/++OOGhgbXdbdu3XrGGWfgUKdOnVrgeBgriQYUxkrqaeYckLiG/f3vf5cL4Q033IACIVJIY2OjOei7paVl5MiRqlvKysrmzZuHko/Z20zmuMaP8N8JEyYUFxeHQqEffvhB5WqQoVBo2bJleBQu7a7r7 t27N5vN1tfXY+JoiZXBYHD58uXYp9R48uYPOqKssa73o48+KiF b5cZPmCdEYihO4LG+Nl7AZIdLly5VSuGwx4wZg9MSDodHjhxpW ZZMUpO3yLXjOMFgEKO1ZFIn9C+UNW/C4bBlWeYKPXmy2Wwikbj33nvliwcUFxf7/X68jvgv3hXBYHDGjBl4SxyP42kPj21ra5NB/R9++GFxcXEgEAiHw6effrqcuvPPP19mr8SWndZcU6nUX//6V/Odf95558lPY7EY9oDgiA2klVxypDYmH8WzNzQ0TJo0KRAIfPPN N67rLliwAH+neLdHIhF5bF5hGE+hD5+slIhOVIyV1KPMSV5w7f nb3/4m5cAXXnjh0KFD999/P9oBKyoqZs+ebU4JecMNNxQXF4fDYf9Rwv4DgYDMvVJbW9t+XD Bu33vvvagRfvfdd1rrG264QZIlrqDmRDmAwPHCCy9gGxQXTzvt NG209pqzYHZ6orDxpk2bMCgY8aiiouKjjz5q34U0Ho/LxbvA+IwegF9tyZIlSqlTTz21qKjoueeei8fjo0ePlsEoCxcu1 LmB/OaM6Dq3XJBqN1pL+h7k/RRD/mWOxmw2K7/+8uXL0U2iuLi4rKwMbeLyZkCyxL9KqeHDh8fjcVnnxpPjKXCKz Airtf7uu+9kmNq0adPq6uqCweDQoUPxJlyxYgXeDPF4HN8iCiR L27bj8fj27dtPOeUU/KZ43+Kc40/JXJ5bKfXzn/9cax2JRPBTx3GwWM4777yDCSmj0ejevXtHjx6N43nrrbfw2Ftv vRX7DwaDu3fv1u3mBEUORvJubW2VJ+1ed2ci6hcYK6lHmaOAI5 HIsmXLJDMNGjQIoXPt2rVKqX/5l39RSt1zzz1YWRiXq0svvVT6zB0Vn8+HVsW3335bHz7aWqpQW mvLsh555BG/349SFu5ct24ddlJSUlJeXv7UU09ZliXJQApvWutMJnPBBRdI37 hAILBhwwYpNUmtq3CslEZPXOYfe+wxlSutKaXOO++8TCYjcwfK bZWrVqJ33bG/Ut22bdu2k046CS9TaWkp7sTEh3gJ/H4/uhLKQxB0cFqQ9nS71nz0CkAQxE/zdmLCG2zy5MnyQiDUBgIB6ZKLGvDw4cPx39mzZx+/4xHyHUlr3dzcnEqlvv76a+S/8vLykpIS7OH111+X9+3ZZ5+tD/+2UOD1lbfWn//8Zxx5eXm5Uurcc8/VxnyWsgczFuOkpVKpbDb7zDPPKKVmzZqFP9hXX30V5w3JUmtdX 1+/c+dO7Fy1aweXxOzmVr/MWx2KiE5UjJXU03DNxmVSLvYyGYrWurW1FdcqXLMlZmmta2trM bdf4OghSYwZMyaVSuHibVZNsIrJW2+9JYc0aNAgLC+utX7yySe lWqmUQiCQB2qjCvv111+bOeaPf/yj1joWi8lzdXpZNY8qEons27cPA5hw/MOGDfv+++9lFhjZEhv0egtjMpm87777lFInn3wyvi1s2bIllUo 5jiNRSSn16quvamNAsXnY2EDWlTEjuOu6SGAS7/LmKpK1LnFmbNuePXs2vp8Eg0EJlOYkPjBo0KAxY8boIzXUHsvx tIc9mOXGp59+2ufzSd0U00ihSor2ZaUUOkdGIpHm5ubCsyPhfZ hKpXbv3j106FA8vLS0NBAIVFdXm7OXo229vLzc5/Oh2Ro/OnDgwJlnnokHotMFdouXFYe0fft2/JojRowIBALFxcWnnHIKTj6+NZkrmqpc51RsULiUS0T9HWMl9bQ 9e/bgxr59+y655BLz6r5p0yatteM4X375pVLK7/ejHRyNceY8Kc5ReuONN/AUJSUlP/zwA3YibYLYYSKROPXUU5XRNlpcXNzQ0KC1rq6uxj0VFRV+v//qq6/WWre0tGijPiRjhm677TaVK8GGQiEZToTwUbgFEGk1m80iYSeTy Ww2++abb2JvqFleeeWV2FjSTCQSQdWttbW114dEBIPBqqoqeU1 vu+02+dHVV18tczAdOnRIFv2T8VWRSKS8vFxqnAhzZpILh8OBQ MCsEGut0+m09OeTxIZtzLMhj5KvBA0NDS+99JIc6o8//ujV8RQ4PzL8RWt96NAhyY5KqbKyMpnHasqUKeb3E/PNX7gaLVtiXDn+jpRSt956qzberpgeCxugiVxrHYvFduzYcfbZ Z2NCKKXUhg0b8CVw3rx58pb+8MMPcWLfeOMNaT3YuHFj3u+Ov6 9gMBgOh9PptIzW7/bkDETU9zFWUo+SaRfx37lz56KGhCT34IMPIuQdOHBArrX3339/Xq9E5LmjsmrVqrKyMrTZ3XzzzVIylKss7sHobxS3cL2/6KKLUFidMWMGUh06d0ozukQErOCcTCYPHDiAtkL8UuPHj8cGkj sL1BSljJqXDkePHi1h95RTTtG52g+GiSAfVFRUrFixQvdq3zXL skaNGoUTVVpaijrrO++8g1fwiy++ULmB4Q899JDWOh6Py5CUWC y2fPlyaWYVMmpE59r6MXsihubIZsh8N9988/z583/44Yddu3bhfqwUL0OytNau60rPzu3bt5eVlWFhnqlTp3p4PEfU1 taW9+r827/9W3l5OboHKKUqKys3bNigta6pqUFi++Uvf6mU+tvf/qa71ivXHAx3/vnnIx0GAoFf/vKXyHzRaFRyM346bNiwb7/9Fg9PJBJ79+5Fghw8eLAsYbV//34cYTgcnjhxYjKZRNVf3ufvvfeePnwiJOlFoJRavXq1HGGnK5U TUf/FWEm9AFfulpYWXJZQTcEVTgSDQblHZrdWRnexo4KBLyo3KWB1d TXmSZH1A3Exrqmp+f3vf3/qqadizA2S5Zw5cyKRSGNjo1z4S0tLzSIT/PznP8dFV6a28fv9RUVFJSUlW7du1caM1oWrTRI7MF8gqkqff/45Bt4Gg8FLL71UH1671bnuBFdccUWvj4d44403fD6fdGxAxMRL XFpaauYnpVRVVZUM1i4rK5PfMR6Pmy3LEqfwTrjvvvvw1QJToG utM5kM0kxJScngwYOLi4uliobqaUVFhdkrF0cVDoerqqpwP15Q r46nI/Kqtba24iFz5syR95J09FSHz2yF2iGKuzJwpyPJZDKRSCDgfvnl l1Lnvuiii+RcyUEqpfDX5Pf7fT6fvFjmSZDjwZtZuhDIYDKUbN GLQGuNPg/yJj/llFOUUrfffruMdSOiExhjJfUox3HMFsNsNvvee+/huo7LFS5yZmjDpa6kpMTv98slrXsjwXGN9Pl8r7/+us5VU9BKrnNFxObm5jvvvBNhQvLrtm3bIpFIOBzGPWY/S+RU3CNDUlRuRncc/HPPPYfnkvkmOzo/SAOJRMJs0sX2uNJjhhccqiygl06nX3zxRaXU0KFD77vvvvr6+u P2AnYik8lEIhGVG9sh5xznRMIlXkcZh4QcIy9uMBjcv39/3hSeuP3UU09hz48++mhNTQ3ulPNpWZY8LxKhPAXCmRySRH95j5 kH4NXxdESGzrS1taVSKRybvEuLi4vx/pcDxnt4+vTpsmJngZ3ndd6V0/7NN99o4ysNAi7eVOiFacZr/IufSr0T62HixcUNSeE4Vxs3bpTAKqdr0qRJwWDQ5/M98sgjZj9pIjohMVZST0skErgq48ITj8fPPfdcuYYV5cjV3RPK GKhRXFxcWlr617/+VTp7tTd16tTS0lLJKOedd95HH32EaCuFnFAohAu2GUHwK8jVV +WCsnTobG5uliopmCkBt80Z4FGtrK2tRWx96KGHpKU1kUjIhDh 79+6Vo1VKvfXWW5s3b8ZmMo6+ZxofE4kEAocZ5o729Ro1ahSWD TRrhLZty/Ke2Off/va3/fv3m79aUVGR9BboxvN6dTxHnOZJpiXC+x+zmSYSCYTaI1LGXEi BQGDbtm0692UDJfb2/RRxhHiP7dq1C191nnrqKRRH82KfV+cHZ+Dmm29GSVUmP9daf/PNNwj3Pp8vEAjMmDHD7MOKmTtl/QIi6u8YK6nXyEyB7777rlSV2t/wSklJiVllfOCBB7D4SkemTp2KSGQ2jOYdWCgUMq/9Ut3E8FiVq1lWVVXdcccdmUxGSjhy3TWHgLiuK3EkmUyacfOaa 65RSt15551InC0tLdgSw4pRglq2bNl7770nM0QWFRWdd9550me uZ4byuK6L4VZgRvOj8uabbx44cEAbrcYSyLZt2/b++++feeaZP/vZzxDrzz77bGRoVJTxcsg0T5442uOpr6/H8H+phZvkbWBZ1sKFCws/tfnee+uttzCGrH2nUgxU18YMVtlsFqPHnnvuOVlHVAqlMqmkV6 qqqu68887du3ebg9jwLKtXr545c+Y555yjlAoGg8XFxRdeeOFH H33k5TuPiPoGxkrqUbjMYICz3NnS0mIuqI075frnoba2NqQrNM TndU80IQr88MMPMrkPGlWvuOIKCWqO45i93PCrYelI3DNnzhyV a2HEkHZsb5+KOl8AACAASURBVK7CZ1mW2YaLG4gO0mEAc7v89a 9/TSaT8ti8mGhWInFu0R4tv3jPTOyCyqj5G3U6iuWIUPQyFxzCWc UJsW0bv46sWpRKpXD2kLAzmYy3v+/RHk88HscNVA3lhOBbgW3b6XS6Kx0NzZ6y5ttVbpuHpI06t2VZW BRnypQpcifqgrLBUZ6DTrSvhWMMU/vvM+bfPurx6BrLoTxEJwDGSupRuJTK5Q2hCqsYY3KfJ5980rIs XAjR/usJtBfnNU12el2PxWKbNm2SotEll1wig9DNqSuRnGzbPnjw4OL Fi3E/It2qVavwcEwQiDm3Jd3mwdnAwyWNPfDAA4FA4E9/+pMcEiIvrsGymeQVjGWuqakx53jHjZ6Z2AXHj6naZRL4o3295I DltuQhJ9e1UX6EHnuO4+R1K0QbsSe6cTwCyRLywlw6nW5ubpai 5hGfFy3Fzc3NmUwmb11EVCjz3kt4ij/96U/BYPC+++6TJR/j8bg5Rrt7r0vh86Nz/X3bt2i3tLTI6Hs8O0boywYOZx0iOiEwVlKPMi+r5kwuMsL0xx9/tCzreJQqRTQabWlpKXwZkwteQ0MDRur89re/3bVrF+qIJozv3rVrV1NTk1IqEAjINkixdXV1MoOgUmrOnDla69 bW1va1UpmcxXVdpAGsE3PfffehaoWjsixLoptsjGbQvB2i+13e JN7HW1tbW16868b4X7NjgNxj9hzAtEqyvRS6kslkQ0NDF5fPPn 7Hk81Bk7RjFCzxDaf9HFIFntf8q5HZ1M1nRM1SCqX33nvv0KFD J06cmHfAuIEvHt09E0eWN5YI3TmwBpVZg5RKthy5ZVmFB7YTUf/CWEk9LS9OxWKxDz/8EBP65HW3wjrCnkDhKq+VrfBcPCgEPvzww0qp0aNH59WZnNxIb dnnuHHj8FtceeWVjY2N5poiLS0ttm0vWrToySefVEqdc845NTU 1cjWVgCL/xYFhQPrDDz8sgQBxTSqU2Lk8NhaLIXOgrTyVSuW1jBdo9PcWDg knQfogHhVzjskjDkyRXy0ajco4JzlRUg/26v1ztMeDh0h2xE704dMDRaNR6TjR0fNiA6TAvGkEssZXBbnd2 NiIedSxmiIeYr7Ps8bbwKuTI89+xO822ugS4ORWIcKy42bHYtu 282aVJ6L+iLGSehqaR1FrsSzr22+/nTJlyjvvvCNt3yjyda9PXmHZ3JqHTrsG0zwol95xxx2YkK+pqQ n953ARzUtsWmvXdaPRKNYnxJJ3cvxoA81ms1g2WueuoGYrqhkr MT798ccfV0o9+OCDuBMbSyO+nCtAy7iZdcwQbEaiLp+qbsrmho 94sivcMHcYjUalkm32NNVaozeFjI7Xhwevnj+evMfmLc9j3i5w usyyK1KmOd+4znWcwDbIlMOHD584caLMfC5PIdOm5u3cE8iIZr US/UfzKspm4dzsg2uubkpE/RpjJfUoaX2TK4okLW1MhaOPw5ACuR5njSkkC7jrrruUUpdddtm OHTvyFn3Wh4cM13XNCuIXX3zhGFMbmu19+khZJ2/LdDp9zz33+Hy+Bx54QBvJQPYj4bL9sI90Om2OMjYDVo/1XZNlqaWHQ/f2k0wm8+pqkszyolU6nTYTEs6JrAzplaM6Hn14R0yde/nw6pjDU/I2OyLzFdeHVxzleTdv3oy5S9ENV1YB1Ye/V+VJj1PpOmsMIcJXKZlaFc+Inpdmt1F57PH4JklEPYyxkuj/k2v85MmTg8Hgaaedtm/fPgkNxyOZSWBFdDh48OCoUaNCodADDzwg+czbqhudMBzHQRTbu XPnJZdcojqen5KIqGcwVtKAhqWNdW4MtdZ6y5YtWBl86tSpZqE Rw3W9el6kyUgkgqZAhIP9+/djZvibbroJmxWYsJ0GslgshoHhWutIJHLmmWcqpR555JGO5qck IuoZjJVE/39Exc6dO6+99loMvkbKbGpqkgY7b59UQioiZn19/fnnnx8MBu+//34UR2UEw3EdF0/9FHpH1NTUjBgxory8/IEHHpB31HGdn5KIqADGShrQZDyN1nru3LlYCvnxxx/HTzHzIgqKeQNrjp05ffecOXOwQMtLL72En0rXQDZiUnt1dXVa6 7lz52Km/bfffhtt3x3NT0lE1DMYK2mgi8ViK1eunDx58tVXX/3qq6/W1NTgfhkNg6Hf2tOR1BgOr7WeN2/eH//4x7vuuuvNN9/E6BbbtjFVkO7ZWYGoH/nss89uvvnmW2+9dcaMGdXV1eaPssdzfkoiosIYK4l0MpmMRCLt V6Mx1x70fHaeTCYjJUmsPYjnlZmDEomEOUyeyCT9bjGbTyqVyp uP3Ry33gvHR0QDEmMlDWjSbVEyJSanzJvrBOuFeP7siKpNTU1I AE1NTXkJIBaLsRGcCpDCtqwgelznpyQiKoyxkgY6SZay6onJzH ketkdnc4vyoTbpuq4ZWzHbn9RH2ZRJ7ZkzU+rDq+k9MD8lEdER MVYSERERkQcYK4mIiIjIA4yVREREROQBxkoiIiIi8gBjJRERER F5gLGSiIiIiDzAWElEREREHmCsJCIiIiIPMFYSERERkQcYK4mI iIjIA4yVREREROQBxkoiIiIi8gBjJRERERF5gLGSiIiIiDzAWE lEREREHmCsJCIiIiIPMFYSERERkQcYK4mIiIjIA4yVREREROQB xkoiIiIi8gBjJRERERF5gLGSiIiIiDzAWElEREREHmCsJCIiIi IPMFYSERERkQcYK4mIiIjIA4yVREREROQBxkoiIiIi8gBjJRER ERF5gLGSiIiIiDzAWElEREREHmCsJCIiIiIPMFYSERERkQcYK4 mIiIjIA4yVREREROQBxkoiIiIi8gBjJRERERF5gLGSiIiIiDzA WElEREREHmCsJCIiIiIPMFYSERERkQcYK4mIiIjIA4yVRERERO QBxkoiIiIi8gBjJRERERF5gLGSiIiIiDzAWElEREREHmCsJCIi IiIPMFbSQBePx7XWrutqrVOpVHV19dNPP62UGjx48IgRI95++2 38SGudzWYzmQxuJxIJrbXjOJFIxMODwf7j8Xg2m8U9DQ0NWmvL suQw8LzJZNLD5+2IZVly2zwA3O+6ruM40Wi0/QZERDQAMVbSgNbc3KxzGXHHjh033nhjKBRSSimlAoEAbkhakox lWZbjOLhdW1s7a9YsDw9Jcupbb70Vi8XkfsdxstmsbdsePlfX2 bZt23Y2m81ms/K747xpraPRqLfxmoiI+iPGSiKttV61atXYsWPPOOOMrVu34p7l y5cHAoEhQ4ZEIhHXdSVTOo6TTqe11nV1dVrrMWPG/OUvf/HqMFzXRXC0bfuVV14ZP368zsXZbDaLgCsxV0qnxxVKknl3trW1 aa3T6XRbW5v8VCqsREQ0MDFW0oDW0tKSSCQsyxo7dqxSCiW3RC KRzWZbW1u/++47v98vNTnEO2RKtEFPnjy5rKysurraq+NBUkyn06lUqqmpKR wOv/vuu47jINciwEmu7YFG52w2a1mWmRfbP2ksFkNHAiIiGuAYK2mg y2Qy11xzjVLqk08+cV23paVFa43+gvv27VNK6VzQtG0bocqyLM uyvvnmG6XUdddd5+HBIMBJ/e+BBx4IBAKIra7rokbouq4k3R6GXxxN4dLqjaqtNtrEiYhoYGK spAEtHo+vX79eKVVWVrZ7924zGDU2NmqtlVJ5pTg0Ujc2NlZUV Cil1qxZ423jLyqRmUzGtu3m5mal1CWXXIJOljJwR5rFPXzewiz LMrt1Ivgmk8lvv/32888/N0f2EBHRgMVYSQMdxuUEg0HUKYXZoTCRSDQ2NuKe1tZWrfWECR OUUmPHjtW5oOmteDzuum4mk7n77ruVUs8++6w59BvP2DN9K8EM jk1NTYcOHXr77bcxXn7Hjh04JPatJCIa4BgraUBbvny5xEq5M5 VKIUWlUinUDgWy3SeffBIIBMrLy+fPn68Pj1zHSHpP4r+2bW/btk0pVVRUtHz5cq01GqB7ZnYh80jkRk1NzZIlS2Kx2K5du4LBI DoJsFpJRESasZIGCBT2UE6LRqO4Ydv2jTfeiFh57733mu3L2B5 9GZPJpDl1pdb6P//zP/1+f1VVVV1dneROzFWktTZnBUIK1LmmbZ3rgCi5EPdLnU9umJMZ 3XLLLUVFRWPHjm1ra8P95lP0ChwnTp0+PvVaIiLqdxgraUBADG pqapJ4l06n4/F4OBxWSoXD4TvuuANZLZPJSLZra2tLpVKyPW7MnTv3F7/4hVLq7rvv1lq7rmtGRrSkW5bV0tKCTpnSVC2VSAlhMpF4PB7PZ DKpVApxUwIujmTx4sWYR3Pp0qXmL9WTjeB5GCuJiKg9xkoaECS BZbPZWCyGLLhmzRqlFEbeyOxCkpCk+mjbNsJlOp12XXfEiBHYf tWqVbJBMplMp9NDhgzBJOrBYLCoqOikk05SSvl8PmQvs+qJPZS VleFGRUVFaWlpcXExttRa79u3Dzfq6+sdx/H5fIFAYMyYMfX19bgfI4p6C2MlERG1x1hJA8X+/ftxA+3ILS0tmKuyqKhIKXXKKaeMHz9+1apVWDgRlcu6ujrcqKm pwQO//fbbyspKpdTQoUMbGhry+jhGIpHq6uprr71WHU5rHY/HsXEmk0Fb9ooVK/DTwYMHK6UuuOCCH3/8UWvd2toqg4dkjszbbrsNgXXNmjWJRAKt873Yo5GxkoiI2mOsp AFE5gxCXbCsrAyDTkRxcXFVVRVKg8OGDcOjkN5QvLzyyisR7yZ MmCDTkqN1Gxug5Dljxgy/3+/z+bD/lStX6lyxU8a+pNPpcDjs9/uVUmvXrtVGO7vOBTX867ru6tWrcYS33357JpOR9voeOnHtMFYS EVF7jJU0IGAyc8lhMi4HwaikpMTn82mt4/E4JmhMpVLo+IhGZ8SmaDRaWVmJIPjZZ59JlsJupaNkJpNJJBLv vvsuAmhZWdlpp52GaYlQZYTW1laEzq+++gox0TY0NTVpI67t3b tX0jDSp3T67BWMlURE1B5jJQ0IUiNEwVIyWXl5uSTLvHkrzdoh +kS+8847UtfcuXOnuYHkRVQrMVjnjjvuQAZVSj322GOyPYaHL1 68OBwOb9q0SRsju83Fx8GyrHg8btt2aWkpuoHOnDkTx9OL48EZ K4mIqD3GShoQsKy2LKUt0U0pVV5eXlJSImNlzISUSCQQEG3bTi QSTz75JIJUZWWl7EEqoHmTXDY1NaVSqVGjRmHnSqklS5bYto1t IpEI6pQy+lueV7bJi7mPPPIIeoI+/PDDureTHGMlERG1x1hJA1rewBqtteu6WN5Ga51KpVAXdBynoaE hEAig+vjMM8+YObXA6jIbNmzAzvHYrVu34v4HH3zw73//u6wV2dDQ0OmhTps2DYPKw+EwGspxPw4Vh40jyWazbse01pFIpI sr4sjClfJ0qMui+ltcXIxp5PMmjT92+KXQc0Ab03zqXGcD13Vx SD02MzwREXWKsZIGtMKx0myP3rdvXyAQQHfJt956C3d2JZy99t proVAIefSMM85IJpNPP/30E088gZ1bliVt2YUbtTF7JWzfvt2c/1LnwpY07neUKTEXkjwKw9I7/RUymUwymZSzIRO8K6V8Pp/jOJh0s9P9HBVMsYQZPf1+P2YYRUDHjUGDBimlqqqqmCyJiPoIx koa0DqKlbKB67qJRMJxnJUrVyJFFRUVLVq0qIv7Rzy99dZbg8E gZqkcM2bMxRdfvHPnTvmpZVmO43Q6W9Du3buVUqWlpUqpL774Q ufinTkOCTvpSpO0ROdO2bYtx4bgG4lE8BTKWPQym81KafPYmdP C68Oruei9qo2VkzyvlRIRUfcwVtKA1mms1LmG4Pfeew+bFRcXb 9iwQTbWndUs0+n0xo0b0XiNsUHTp0/XRmWxK9NPWpZ14MABpRSqnm+++abOxcf2uSqdTmc7gCgmKQ2t8 IVjqOM4aPLGaHrcidiHkenRaFSinldwYqPRqIy10lq3trZK0TS ZTHqYYomIyBOMlTSgdRQrzQiFZDNlyhRUCoPBYH19PaKkrMdY4 CmQ5L744guZI7OyslLmZu/iYBfXdQ8dOoRyqc/nmzp1Ku5PpVJyJJjFvfDByPHYtp3NZjvdWA6vsbERtxOJBPaQT CaRlXUueXs7cCeTyTiOg8Z9WfFIyrGSpPfu3evhkxIR0bFgrKQ BrUC1EpFL/nvaaadhxEwgEEDi0Z0FSm10l2xqalJKlZWVDR06VOXWE5chO+l 0Wm53JJlMIteWlpZedtlleSXVTCaDRvZgMCizGnUEg9OHDBmCE e4FnhRTuJv3SF/M+vr6ysrKkpISqRp62Bidd1Su66ZSKdR3pe2+sbGx0/NPREQ9ibGSBrROG8GlyRUzXGK8iNxvWVZe6jqiTCYzadKkqVOn/vrXvw6FQgh28+fPdxynra1N5lEvkPDS6bRlWThOn883dOhQTGa ptU6lUtLTEbGycKaUhcgxA3xXyIhsmRZea/3Pf/4TOXvBggVa67q6ui7urYtSqZSsJ5RKpSRBJhIJc2yTWbkkIqLe xVhJA1qBWGk2hTuOg0yJ0KZznQvT6XSnHRO11tOnT7/rrru01qtWrVK5TpZKqdraWtlSwuURmcERuTBvAzSFY3HIwjU8K S66rovG5QJjd/BrouskknQ0GsWs7EjYSJYy05BX2q9jaa6TCYlEotMSLxER9STG ShoQMJWjPnyIcSqVQlBDBTGdTiO7WJYl20sxUvJcIBDQhw/TkUbzZDLZfv2b9evXn3XWWQcOHEA8euihh2Qp8FtuuUUbqQ5Da vK6PEqlUJaaDIVCKDSaifY4xUoiIqKuY6ykAQSZD3OJI0FK4RD 1P4QzmQcREz1ihkjZrKioqP0+zVojapDYf3V19cUXX7xu3Tr8K JlMJpPJkSNH+v3+oqIipdSsWbPwI7PwFolEMBmkmTi11ngISHb sgUZwIiKirmCspAFBJqYx819bW5sZs1BizCsBIlNmMplTTz0Vm xUXF5tTAklRE9P6yFQ7iH333HPPQw89lMlkzOnKly1bhniKoTM bNmyQFl7XdWOxmBwD0mQikUDS9fv9aHQuLy/Pm5boOA3ZISIi6jrGShoQpLaHkS4S/lC0C4fD0jVQ5mjUh/fkGzt2LKZpDIfDkk2lrVzn8iiamBEf77777pKSkj179sicPjJX 5d///ncJeRdccAGOR5YsxzYIfPg3m83KkJ2SkpL//d//xTbHe4IhIiKirmOspAEB42/MxVoymUx9fT1qkCgBWpaFoiaW1dGHT1T+yCOPYH6fUChUU1ODO yVWYvtYLIbQ1tbWNmnSJBnf09DQkDd3d319/ciRI8PhMIa/vPTSS7gfPSljsZhMXS4RtrGxEYdaXl5+7733yq6O93ToREREXc RYSQOCOT0NxrVorRcuXCiDYEpLSz/44APZHmFRyoe2bcsqO0VFRVu2bNGHT0Vklv1aWlqefPJJpVRpa Wl5eXleKzOCYzKZ3LJlC+IskuWf//znVCqFICuzf2O3qHFu2rQJtVKfz4dVduB4L95IRETURYyVNFBI A7TWuqGhYenSpYiJmJ9cKVVZWbl48eI9e/ZoY6i41hqjZ1asWCEjXb7//ntttFYDmqE///zzP/zhD8qYRejOO+9samrSWjc2NmKH0mMSfRzLy8v9fn9paekFF1yw e/fuXbt2yQGbI8oXLlwYCATwkBUrVuT9dmbfTZ2LvO3Zti0DkrTW mUxGpjcnIiI6RoyVNCAgS7W2trqui+ogBt9gkvNhw4ahcCjB0S wTaq1d192+fbsMsm6f6gA/raqqUrlVFs19ymaIlRg0g5/KIJtAIIAJjKSkijFDWuu3334bx6yUwoqF2A+KjrLmpM41zXdEa x2JRAqvY05ERNQNjJVERyDtyGhWdhynqakJ4S8QCMyaNQtzWyL 5ebvKi+wNvSHlSK677jppha+trWUuJCKivoaxkujI2o/aufrqq1GwfPTRRyX8ST9IT+QtHSl3RiKRU045BbFywoQJWutEI sFkSUREfQpjJdGRITiiiRkRc9GiRdJybQ4A95A0u+dNn7lr1y7 UKZVSy5cv116XSImIiI4dYyXRkaE7JuJdJpNJpVK1tbWDBg1Cy XDTpk2ypYdVQxl7jjgre54/fz66YJaVle3YsYN1SiIi6oMYK4mOwLIsBDtpBEe+vOGGGzBz5K pVq5A7zYHVxw55ERNPaqN4eemll2Kk0W233SbPyMnMiYioT2Gs JDoCKQdKhsM9CxcuxBQ/kyZN0rk1dTyfTlymukRwrK2tHTx4MKqkK1eulM04jTkREfUpjJ VEHcJYbyxOY9s2Jv0JhULDhg3DqjyePyO6bCLLytidf/zjH8iUl1xyCRbIcRyHpUoiIuprGCuJjgChTdahMeuCL730UnFx cTgcnj59uta6sbHRw+c1p6JEP8tkMjlhwgTESkzDbm5JRETUdz BWEh2dpqamsWPHlpSUnHHGGTKrpbdPIeOEdG4pcKXUueeei/vxpIyVRETU1zBWEh2FSCSic4uJFxcXV1dXe7v4IRq+pUqayWTm z59fUlIyZMiQhQsXmj/Cao1ERER9B2Ml0dFBsJs8ebLP5xs/frzkPK+g7TubzVqWZVnWmDFjlFK33367+ezaGNZDRETURzBWEh 2FaDTqui7WFsdEkmvWrPE24ZndK6urq5VSp556ak1Njc5VKF3X NefUJCIi6iMYK4m6o7W1dcWKFaWlpQ888ICHu0UjeFtbG8LlVV ddpZRC83dLS4tMlo6JjY7HUHQiIqJuY6wkOjrpdFr6U77yyit+ v3/r1q1e7dxcXGfdunVKqeeffx4/isViOlehzGazHLJDRER9DWMl0VGQ9m5ZCOe666574YUXvNq/4zjStP3ss8+OGjVKa21ZFsqT2qhQck1wIiLqaxgriY4COjUePH gQ/3Vd99ChQ5988om3z4I+lLNnz66rq5NJ0XUuSnKwDhER9U2MlUR ERETkAcZKIiIiIvIAYyUREREReYCxkoiIiIg8wFhJRERERB5gr CQiIiIiDzBWEhEREZEHGCuJiIiIyAOMlf2PLK/i5uC/juNorVOplNY6EongTiwGaNs27pcHmstJ50247bou1o/BDmXRF3kWeWzej6gjOKV5yy3i9GqtU6mULKLT0WPlIalUSs6/+cJhnnbAi+66biaTwTbZbFaejnpANpu1bVteINu2u72Au2VZ8o fmuq5t2z2wbqfjOPLn39rainsKPK8coflO65tr1ssfVDabzWQy/BAj8hZjZT/juq58aiM9aK0dx8GC0U1NTXIZwIdm3sPT6bSZL7XWtm3jQpV3P ZBlr7XWLS0tjuO0/wjm+oFdkU6nJfNlMplkMonMYdt23gl0HMdMiqZUKmX+CPEik8l Eo9EjXrybmpra389k2ZPMr3zHsoa7+Vhzn8eb+UVFd/nNY34L6puJzVwflYg8x1jZz5glkGQyiY/+bDYrd+IGig24nUwmE4lEJpPJyxlmQjVhn3hsXgbVuSzrOA4WG KTC5AJm1quy2awEymQy6TiOGT2PqHAuSSQS2Ww2FouZe9ZGuSi VSnHJxx6Gvy/8HR1jFpSdFPjicZzgGbv+926+UXugqtoN+EZn3tPDp5ToxMZY2 f8kk8nm5mbzHgmIaEvFv6hfmttIyEDBzLIs83P/iJ+t6XQaMcV13fr6emzT1taGBzJZdoWZ5lOpVF6F0uzD0D7Emx AZzSui67qJRKJ96cVxnJaWFvkvazO9AjVpM1l2I2bJN0b8jfdM C7g2SpVdbMhGEzmOsC8XxfO6o+CY+2b8JeqnGCv7GXxky+cgSl D4F5cfyRAoK6KChXvk87T9pcKyLKTMpqYmnbuoIDXmhRLkGDTC 8lt+F9m2HY/HpU8Czn88HkdP1sJpEtpf+fDFQOfeEvX19fIjyQSxWMwsgvbl6/0JxjXInd04/+ZDjrjP48psBslms4UL3khsnlRnjx/zfEr/USLyEGNlv4QWbSld/Pjjj1OmTCkvL1dKKaWmTp36/vvvb926FRu7rhuNRqVpOy9TmgMCxLJly1588cWysjKl1ODBg++ 888433nhj//79ctlIp9MIoFRYNBo1L11tbW0rVqx48cUX8Ur96le/uv322+fOnbtr16723V4BV2upceZ1mXUcZ9WqVc8++6y8+hMnTv z000937tyJLraQTqf75viJE1VeR9g+uMOuwFs3nU7LEMAuMiNm n8K/AqLjjbGyn0F9S8oGn3766R//+EelVEVFBVJFOBzGjaFDh06ZMkWawiWy5GUX83O2qalpyZIl48 ePVznYWygUUkpVVlb+5S9/SafTEpXM4EIdkbLu8uXLzzvvvKKiIpzb8vJyuX3yySc/9thjOpf/8mqTZrNdMpnE14CmpqbvvvtuxIgRgwYNCgQCSqkhQ4YopYqLi5 VSPp/v+eefx0PM0VfUM+T1siwLPZuPZW+ZTCaRSJh9c4/1+DpjWZZ8HZKn+/HHHzvaHgPI5CEd9dvudUes+uf1FyKiY8FY2c/g0uK6bjqdnjlz5tVXXz137tx4PI6OXBs2bDj77LMlW4RCoQsvv HDbtm3aiCMoW8qHvtyoqalZsmTJRRddNG/ePASRRCKxZs2ayy+/XHaolLrqqqtqa2t1u4GidESNjY1aa9u2//rXv954440ffvihhLy1a9eeddZZyJc4t2PHjm1ra5NXyiQ9HOQN MGfOnDFjxqxevXrLli3YZvXq1WeddVZJSQn2FgwGL7zwwg0bNu CnDJc9SV7BWCzW2NgYi8W6XbpzXVd2krfz4wcfC2ZfyS+//LKoqKij7VtbW1taWuLxuDSC98FSpTD7U0aj0Z07d/bu8RCdSBgr+ygpb5hT37mui3DgOM7MmTPPPffcxsZGszCASuSs WbOk3BgKhS666CLZg851o9RaNzQ04H60cC1ZsuQPTl8bdAAAIA BJREFUf/hDXV0d7kRZVGt94MCB2bNno0FcKVVSUnL55ZezY2UeeQnkkm/G7pdffvniiy8+ePCgNoZuoOvqu+++q5SSsuVll10mO5EzjDeDZ VnoiOm67j/+8Y8RI0bEYjFzRlK8rO+//765w//7v/+Tw+hH3wTwu+MXj8fjknJ6+bCOBl6OTZs2KaV0Z1mwfZfEVCol b4OffvoJO9HGlLTHlfnl07btlStXVlZW4hjkRcGWeDOvWbOmqq oKB4z42zcHiknFV4YbVldXy7klomPHP6c+TSKgqbW1denSpVVV VYcOHUIxTOc+5R3HSSaT0Wh0xowZQ4YMKS0tRWv4888/j/Ahc08inqbTaQwZXrt2rVKqsbFRJgqOx+NyYYhGo6+++mpZWRlq lieddNLLL7/M4ZMmGUplhrxMJtPW1rZ27dqSkpI9e/bE43F0G5CyU1NTU1tb28yZM0OhkM/nC4VCw4cPl9Zwc0v8F2+Gr776qrS0NB6PHzp0SBuJBF0jYrHYj BkzUGBGHfS1117T/SpTCszojt/dcZwCk8b3Nei3sH79eqVUaWkp7uz0+DEMK6/FHDsZPnx4PB7Hu6tnZmDAaL/a2toPP/wQnySIX+ZkWPhqum3btmHDhiml8JmAN22f/XyQTuGWZW3ZsgXdx3v3kIhOJIyVfRcGZ0hekbEy6XQ6GAxOmjQ JH+4y2RAyh2TB22+/HVcCn89XWVl54MABmcZS9o97Dh48GAqFJk+eLNWRI1YiH330US mCDho0aPv27f3oMt8z2s/ZlEgk/H7/Y489Jv1Q8U0Ar4K8WHfeeSearZFC0M1AH54FUZjMZDLhcPj+++ +X7xvtC6Va60mTJsmLVVJSUlNTI8Xp/kLGi+C//Wvu/fr6+oULFwYCgaFDhyqlujLoWF5QrI2UyWT27Nnz/vvvBwIBdHHGHnr468GMGTPQbxtvTvmTj8fjOOB58+ZJw4j5wL6 5gI18Bu7fv/+jjz4KBoP4qtzbx0V04uCfU9+FRk/cxmc0xnH/+c9/VkphQhlzPiDJl6gW7N27NxQKBYNBlKyeeOIJGehjWZZZVHv88c cDgQC6YOatMpfJZFKpFIqXO3bsQNECH8RPPfVUz5yH/kKmWTanYnnooYeCwSDOrcxIj4CInJTJZDKZTFNTU1VVlYyOeuS RR3Suopw37eWDDz6IujIaQ1HfMiMmZoCqq6vDxR6jeR588MGeP BWeMMeWHbFs35f94x//UIauPCRvLF1LS8vChQvR9Iw/OmxzLAv2HBV0lKypqfnNb34zaNAg+UUk1yaTyWnTpoVCoUAgUF xcXFVVFY/H+3hRPJVKtba2uq4raRgfj719XEQnDv459VEoV+C2GfX27NmDg Thaa5nyWmYayutkOXXqVHx0hsPhoUOHRqNRFBsQaFA/27RpU3l5+bhx46RUiSmCjzhL8NNPP62U8vv9SJYHDhw4vmeh/zDPVTqdlomfysrKRo0aha8H+/fvNx/iOA6iIc785MmTVW7o/fDhw9va2tDWidcUXxW2bdvm9/uvvvpq80f68NQlN55++mlEVTTzNTQ09K85oeRNiNn7db8qWDY2 Nl555ZVDhw7FC6q1bm1tLVywlAXcJV/u3Lnzd7/7Hf7WysrK8PfeMy3g+BKLE/7NN9+g5i3xC9NBZDKZgwcPnnfeeT6fD28zfBEyp6rom5LJZEtL y6hRo4YNG2b+XkR07Pjn1He1H/xh2zZm/5k+fbp8cOMihAsAUqM0l9fV1ckoY6XUypUrdS52yKXr0ksvDYf Df/nLX/ThhbG89TwwgGDjxo0yk5HP59u4ceNxPQP9iPka4bWIRCJXXXWV UmratGlYoVEbS19qY7EirXU2m925cyfGRaFg+f3332tjDAeu8T fccINS6sUXX9S5eGFOsW52XTh48GBtba3sLRgMfvfddz1xIjyC N7+5zl4fbFEt7OOPP8afSSgU6jTQm63kMp5aa71y5cri4mK/39/D0Uc+ClpbW+Px+Jlnnjl48GClFN7n5qwCy5YtQ1FcGsFTqRQe3 jcn7sF3uba2tq+//vqoyslE1BX8c+q75DoqEXDr1q1KqZ/97GdLly6VzWRxRZkoW5ZwtCxr7NixGBQ8ePDg5557TufiCFJpX V0dvqxv27YNj20/YyLawfHfZDJ50UUX4YO4srLy9ddfP76noP+QGCQD89etW1dZWV lcXLxlyxazE6pca1F8amtrkyEpZ555JiKg3+9/9913dW48PkLGtm3bkFFWr16NPaTTaTOCYJ1AmfE+Ho+fd955Si kMp5g5c2Y/6gtrzoCotc5kMgjT/Ug0Gr3qqqsQ63FPgRqe2QKOPzr8Jdq2jSnDAoEA3mM9UwjMZrN ozcAL8e2336KZAj9FrMRC87Ztjxw5EsEX443kK1bfrC6bU6qNG jWqoqKipKSkdw+J6ETCWNl3mY3gWutYLDZ//nx0nN+7dy8SDK5GjuPIJziuOhIgXnzxRXziK6Uee+wxBA4ZVvz hhx+id9FPP/2kc5dwc3kMmWZI5/LQCy+8EA6HEVWfffbZnjkV/YI5VDmZTKJYpZTCrHjRaBS9Czp6rNb61VdfxYtVXl7++OOPm2O wXNedOXMmvgPU1taaEzyh0GUuOe04Dh47bdo06Qv7xBNP9K85o XBO0KL6wQcfBAKBPju4uD2UJ2fOnIn5E8x5FQowl7ySG0uXLvX 7/RLpjnFm9S6StwpqewcPHkQHSmmplwPWWn/xxRc+n0+OEPpsO7hM06ZzcZnVSiIP8c+pl8nFA3Ums3UJ3fPlt tb69NNPx4cgCl1Ih4UvVytXrpQu/yo3mBRPl0wmzznnHPy0K5c9XE6wQwwEwTCCXlFgaThztQ+ZPLx njgqvCKo1//M//+P3+wOBQENDA45HQkPeGGfpxvDNN99IN7VAICC7xQa//vWvS0tLfT7f/v375QtA4YNZvXq1+ep3evx5PR8A95jF7O61R+NRXayYmu/8Dz74AGPFuvGkBfbf0btCJoY0K8Fa62QymfflzfzS1T5s4VWW1 CLvAdmswNvSXPs7k8ngz60rb2OZYUBK4NFoVL5yJBIJmYpS1pS XjhlScZdTZP4XDfodHSfet7hTBq51erRdZw6TR3+PTvdvzvib9 0vJubVt2zzyo4K3kDkhFP7AzZk0ZHAkXhfc7sofL1H/xVjZ+zD7YCKRwMeN4zjtL+HJZHL37t1YnU96OJmRtKOdb9myxe fzBQIBXJnMH23evPmkk05C97tOSwsygmfTpk3BYLCkpMTn87W/zPQurEeijZZTmQG+B55dzmFbW9vu3bsrKytRZJJWbzmHeQNQcH jZbHbz5s1FRUUoWJqxMpvNVldXo3NbSUmJXMYKX5my2ez27duV UkVFRe1f/TztZ5WS2qqMGDvGQb6rV69esWKFzvUT7fQt19zcbFnWrFmzUKM 1T8hx4rou3jCRSEReFK11LBZrP1wG6VPqxMgu5jk8YqwU2B7Du tvXsLsdK7XxAYIppY74KPlFdu3a9fXXX8vkU7FYTGbC6oOx0pw Vv/CI+PZ/aGjb8SpWyrObh2Surinj9vIOyfyrZ7KkExJjZS9TSlVVVZmdkM zRwTp3LXddd+HChbhEmY1NnVaPDh06hIfI5U0+EBctWoQ7JakU iF9ycaqrq0NDfF9uPJJ1WXqy2Vcu1el0evHixfJi5Q3Sl6OSF1 2uLo2NjfgOgPqiuVTjggULsEPMrd2VC5LjOA0NDcpYcadA+2le spHrrow1kTPZ1tbWjbO6bt26UCgUDofN3F9gTXmcnA8++AAz7K Ba2QOr7EjHEq31tm3bvvjiC1l3asuWLV999VU0GpVaYF7fQdSu 5I+xo1jpdm297O7FSgRcrbXMJID43tLSIvFX9rNixQp8q8Rcqj JTASrKXYmVcpzHO1Zq46XpSrE87zs57pQeq55UKwFPgbWvzPvN WOm6rkxlr3PvE82CJZ2g+mgsGDgkJuILrs59TsmFRz4TX375Za RDbC+VJF0wDqbTaYmVw4cPxz0osbzxxhsYTyCfql2JlclkUjJl RUXFMf76xwM+vqWxtYf7eEmnRlyu5ErcfjVO8x65yEkK/Nd//VeJL1rrN954A2ker37eHIdHhNkxZYcnn3xyV67H7SeWqq2tnTl zZktLSzKZxOrzXTgN+a655hpUW3/729/qrq1A6LouNmtubvb5fOXl5T1TdcazYN2pqqoq1Lx/+OEHnH+8arZty6wLZkY0S49HjJVoes6bM7/T48Er2PU0L9Ppa603b95sPp3MRVVfX3/PPfegEjxu3Lj2S+N0MVZCD8RKmQ626yPP8OeDPxYzyXkYK3Ewi UQCezZf3Lzp3rTR3UXW4O328xL1WYyVvQwfannNizKxuTY+nce PH28uoWYGysJxQeVmmRk9erTs0HGc8ePHy7yGurPPOPOKjocMG jQI02f2KTjOvXv3aqMpvAfiiJSIcENeLLkSmw1kcsPNrbsoP1W 5qSvPP/98c//XXXddKBRCvJAekIVzBn4qr/55553X6W8hHewgHo9v3LhxzJgxSqm9e/fKkcuEqV1XU1Pz8ccfFxcXX3zxxXgKjGQqfPDw+eefK6Wuueaa HpsRvaWlZcKECfgyduaZZ2YymWuvvRZv+wsvvNAc7IzRcviqlr eTwo3ggJBXOIG1j5UFXnfJN7FYrLa29uabb96+fbvW2rbt1tZW s+u21vrQoUNvv/22Uuq0007TRidaMxf2kViJICidQV3XNbtQt4f0L3kOfUy1d7ES PQ3c3OzC6O6Jfcq7VFZ1h7q6OnnhJIMe7fMS9X2Mlb3MbNROJB LmTG/yoYmv6b/4xS9UbqyMtLB0pakXjwoEAk888YQ2PlhPPfVUXPOCwWA2my08z bL5FFKq7MU5XwoMudizZ89FF12ktbZtO2/g6vGD64ecQ+R1vFhmA1n7LozSNCkpBBMMPfPMM7KB1vqUU07BW 8Xn80mmKVyzlFiJHRYeti+TE8k98Xh8z549+EXC4fArr7yitW5 sbDyWWWMOHjy4ePFiebMV6KyJ5dS11nPmzMGbbfPmzd1+3vY6e v/ISBet9bRp08rLy/FlzLKs11577eSTTx49ejRqZolEwiybWZaVFy4Lx0qzuVx3vGKq 1tq2bTNWFtgS0LVg1apV8tR526dSKbNabNs2+rxalnXw4EHzFO l2sbKjZ++xITsi7ytQnrw/DawTpr2LlfIH2/4g0+k0virIMafT6eeff/6KK64wv0L08eWIiLqNsbKX4aM/b8By3ucyvhlLBFRKSWd8twsjIvFAv9+/ZMkSnZtbMZvNSlt2OByur6/v9GNODk8e+Nlnn3X/Nz827bvD47q+devW66+/Xim1f/9+y7KOuFbQ8SBNnLgt51wpdejQIXOsKG7kvdb68BTi8/k+//xzcwi2nPNAIIBrf+Euetkc7M3v93/55ZcFjr/9gSWTyQMHDvz+97+XfLxjx45unRutc22FEgVc1+3KZfW1115TS pWWln7++ee6a03nXdTR+0c6ouAL3v79++W8WZZVU1OzYsUKN7e KjOu6ZsOCOdmk7kKslNtNTU1uTvtDtW0bf/WIwp3+yUej0ccffxx/10VFRZg7DGdb5qLClvh9W1pazDt1blrKArGy/XEe71gpf1+7du3q+vY612E0r0zoYSO41nrXrl3ml3x5G8C+ffu eeeYZtBjMnz9f7u9Hk8gSHRXGyl5mrp+BT3P5uJHiBD6k0JqJj yc08uLju9N57HBNKioq2rlzp3yeptPpsrIy9KxSSm3atEl3YcI abODz+bAeTHV19TH98t6xbTuZTLa1tV1wwQW4oH788ce45Gez2 a70RDxGEvIwziYUCkmPhT179kj/ThmUak6YIntwXRd1qaKioh07dpjDS/1+vyyYVF1dbXa7LAyhMBgM7tq1q8BbRV56ZHHcTqVSy5cvl8Hp d9xxB478GKe5fv/992XocUfi8fjUqVMxQ9OsWbOO98Ta8v6ZNm2aNoa1SU/KvLWp5OvKwoUL9+3bhzvlHBaIlXk9L7XWNTU1S5Ys8SpWbtmy5 cILL1SG+fPny5tNGsHz2mdTqdTs2bObm5vNd0gfjJX19fUff/xx11shEonE4sWLI5EIXjhvh+ygBdy27Y8//ri+vl7nSv55B/Dcc8/h1Pl8vnPPPVcbI9V6ZgpSoh7GWNlDsh1AMcYsw0iNzc3NN4QPQ ZWbfbCoqOiTTz7RuQBqXh5kGg6Zgi4SiWBpFpUbBi4zqKvcYI7 y8vLly5fnZS/z89GyLHwUJhKJlpaWUCgki2ocx1PWGekshczR0tJyxhlnyFlSS mF8q+7WFa6j16sjOlcGxmMRbVHkW7ZsmSRO2UD+NceHxuNxpdT QoUOVUuZqnDr39QPvlg8//FAe0tHx46U5ePCgz+cLh8Pl5eVdXEkPzYXmsOWbbrpJaqg//PCD+aSO43QU2VFiN98huIhOnz5dKZXXg7N97XbKlCl40950002 yZffaDSWHZbNZ6ThosiwrGo0eOnRozJgxRUVFW7Zs0YeP68cLJ/fIX+s777zj8/mkk5/jODhCc7Er1W5qJHlNcVTz5s1TSpnfNPLWUMVOhg0bJq8gJsqRd 52ERewKbRr400ZmisViZq1Uts/m1uXCiyLPKOPc3cN7/RaY48nn8xUVFZkfWR1t2Smcn/ZRuKWl5b//+7+LiorMphVzmKM5NAf/vvfee/i9ZD4N3VmfUdmJOfct3kJmo7ZM9nnTTTdVVFSgbUEegqPKZDJT pkyRr+74XFq0aFHeCB6iEwxjZS+TYoZu10zW2toqmUlrjQWmES yuv/56bTS5plIpswOffMAlEokDBw7gUa+99prsORKJZDKZ66+/ftCgQfjpxIkT8bmJRJvNzcNnHg+errW1FQ959dVXj9M56QqzfB WPx5ubm0eNGqWUQl9ATKv5+uuvZzKZnllBTioQuArefPPNOEsV FRU33HBD+/yNe7Cxm5sGf8eOHXgUamY6d84jkQiuXvjpww8/fMQJbvJEIpFYLIar5ssvv9zpryBjhAEDUyzL2rBhA85qRUXFue eei6bwvCY8DBKXlkoJXrj6oreZ1vq+++7DdxKM18HF3lz5CQ+f NGmSFHg2bdokc0l2+iscUUed8Mz4kkgkZGmASy+99JtvvpHfy3 wIIhfSwJ133onohkZknZtzQAZv4SHyjQ6JVo4Ew54mTpyI2IGv QPLFA8Vv13VxWuRTorW1VV6jRCKxe/duWcwJZwx7w6gvpVQoFBoyZMjcuXMl6SKbmmf71ltvRePD7t27 tdFMLGtxYUt8C+3oJOPZ8zrzdOPrnPlKmcW8AwcOjBs3Did8zJ gx69evR8o3FxhDE7/8dhMnTsREv62trWbD9BFjZSqVyisna2NKI8mUjuPMmTMH74qvv vpqxIgROOGXX355NjfhPB67bdu2O+64A69+RUWFLHOAoXgcrEM nMMbKHqI6gJZNmVlQKm1KqcrKSmmJS6fTzzzzTCCnvLy8sbHRv Ob9v/bu/DuqMk8D+FtbUpVKCIu0y8zpntNnev6EOWeW1jmtTAsOCNiIuOM C2rRhUVmOgoOI0KJ2izBqN4t2K8imjIhby6Ky7yCbgQAhELKn9 r3qnR+eU995qSRFCDcJkefzA6eoVG7durdS96nvu+ErtW5xEd2/fz/KDJhzBKUXfF6/9tprKGzgkzFnlChI4SGVXZlwz549TqfT7XZjCcHOPWp5BQKBQC CA1zJ+/HikyY0bN/bt21eako8fP96xONLW+coDv4iU/+qrr+IoFRYW2mw2KXTh4MtwDQmjuBodPnwYF/hoNGpeoZPJ5O9//3s8i9vtLikpqaqqyn/wcViwiLxSCo10eWKoWZ7MuaG1Hj169A033CBvzoKCArlMgsPhc LvdvXr1Ki0tlXZkbbT8JpPJHTt24LdKSko+++wzeYGyVxgG8fv f/14mKHC73dq4VHesWtnyC5KZewKBQE1Nzc0336yUuummm2w2W0F BgdvtRo1fisRKqQ8//FB+ccWKFTi/Sin0+5RJyM25FYPBoNfrlTF5siILumds27YN2y8oKPjkk0+0sQ pOKrv8JsgbTCqvgUDg9OnTuB/hCSu/A/6iZfowvKPkm4A5nf727dvxx9KvX7+1a9fiFJiFN7NHdZ5qpTxL zpG/jPOU3Te8drNHwf79+4cPHy6vS14s9lym0V28eLE0C2zYsAF3ul yuHTt2mO/8tqqV8owyixZeu8/nwzuwpqZm3LhxSqndu3en0+nPP/+8b9++NputqKjI6/WeP39evqIEg8FIJBKJRAKBwJtvvmn+pdhstu+++05n18Il+vFh rOwijjbg09/pdOITU5aExoc4Pg3xGbdlyxa73S4BFANj8TmOTz20m0ciEbONF XOeP/TQQ3JJxoAP9DpSRmHj6NGjuN6YeSKdnWZPLnIff/yx0+mcMGGCNDF3C/OKNWvWLFybd+/erbW+/fbbEYBcLtekSZN0h+aHa+t8tQXrWMrA/C+++EIWy1FK7d+/v9VnyWSXddFaB4PBL774Qin1+OOP+/1+KZPgPYBJdux2O87XqVOn8hc88CXh008/dTgcDz30EO7Mcxzkumu2gEMkEpF46na7b7jhBmV8EcJrl//iREgh0IyMt99+u2SgkSNHykTrcjnPZDIVFRV483u9XiRsJPIO9 0JDDjMrVYhNErO2bt3qdDolgZlRTCnVu3dvZOgXX3wRhwXfBIY NG6ayTcyPPPJIKpXC3yC+3cmwJMwb6vF4zF2SyW7QDxgJ6b777 sOhllhp7jM2IrkwGo2eP38ee2uuTYA329y5c6urqy9cuDBq1Ci cMmR9yTH4joGTfscddyilevXqVVBQMHjwYKkft/x2YfYCbwk7kDPwqwPVSjC7Dp8+fdrlcuHN4HA4MD2+fHDhjde3 b9/nnnsOz4vvzwMHDlTZWfQffPBBc1XVtmKlubaZ1rqxsXHJkiXyl ebAgQMjR47s1auXzWZ77bXXsIWJEyfK+gVffvmlNqr4aELByfr jH//ocrnwMKXUoEGD9FW8ZjrRFWKs7CKpNshix+iYZQ4oNr9ho+8Xo pLL5bLZbE8++SRadmQkTU7OwHK0Dz74YJ8+fXImZ0ETm9/vLyoqwg6UlpY++uijkiDbiizRaPTJJ5+02+2nTp3q3lKlzg6zm DRpEj6spSa0bds2KWw4nc7Vq1d3YONtna+2yDVbFv/FVQSXvSeeeAIPMAfoIPnJJTydTt99991utxtDd7VxnUsmk01NT X379sXJKioqGjt2bDgczh+2wuHwQw89VFxcjMbNdr5qMxkEAgF 5K7755pvXX389IgjegbjMSz3P7Xa7XC7Meb58+XI5IBIff/WrX/Xr108urvv27TOfF4MwFixYYKY6p9OJWXtQcu5ATDEjsjSSyv17 9+71er0lJSULFy786quvkF0KCgqKi4sLCwvRyRUhuK6uTkpxoV BowIAB6JNgs9n69++/Z88e/Aiv2nwibEEbDdzJ7NroI0aMkHFdffr02bdvn/yWVMtQPkTYxereeMCkSZNkCBeWYG2ZWo4cOYJXhO03NTXJSCnJ NGj6lzr08ePHzeMjhd5UKpU/VqLHgpygK5nYC1+P8dTyfWb58uUbNmyQ/UQWl6/Ew4YNk8WQ8PcyePBgqXkrpc6dO6ezn6itxkr5CoS/ytOnT8+ZM8fj8SxatAiHa/HixXjPFxQUlJSU4NVt27YNh93tdo8ePbrVl5xIJJqammQcFc74 9u3bdYequURXP8bKbtbqh7WM05QuQfj32WefxXUdn1A7d+7Uxr hLaSCTz/Smpqbi4uJp06ZhszIZilzy77vvPpXtj6iUOn36tOyDjH4VkUjE 7/eXlJTMmDHjKvlAXLFihRRsnE7npk2bcH9ZWRk+vvGhL5ecToWQ h/moE4kEakXg8Xg2bNigtU6n01JODgQCOE2ocESj0V69es2dO1cK HvK9IhaLRSKRJ554QrYmZz+PcDjscrlmzJihsxfL/GfN7G8ngRXZHTspDYtmiIGCggJJSEqpe++9V2st9WwU595//31z/8eNGyfHDQckGAz27t3bbF4vLi7+61//KnvYgf4MeWq6mNnR5XItWrQIJ2LlypWoIKrs9wGv1zt37lx0J0 0mk5Is8VqklXzy5MnyXOZIrEwmgzenHFhzhNaKFStwJHHopMus 2UaPqe8Rp3AnTqXZOn/ixIlIJLJx40an04msuWrVKpxBDENGKp01a5Y2AiXeZqtWrTLP5 tixY6VMro0xJbFYrLCwME8jOLZgdmzoWKyUvpKpVOqHH35QSl1//fXvvvuu3+9Hu/MDDzxgvutcLtfEiRPxwSWhORqNypsNB0o+A3Xb1Ur53fLycrMf p5yRcePGSf9mTIIRj8eHDRtmt9uLioqcTqcsbhQIBPCel0/R7777ziyE33///Zqr7NCPFGNlF2lrBLFS6sYbb8SVO5lMhsNhubrLqFJ8+kQikT1 79uBzDR95kyZNikQimUxGumThV+TK8dZbbw0bNgwX45zBK0iWx 48fR98gfNg98sgjUlvSLS7JmUxmyZIlt956q27HWuSdDZ0+Zc9 Rlbnhhhvq6+sDgUB9fb0yammXTGAttXW+2mIudY1fP3ToUHFxs Vywx40bJ/0QcmaGQl6ZP3/+kCFDkskkuna1vCrv2rWruLgYyxi63e6nnnqq1e6wEA6HV65ci RVidPs6ckmG8Pl8OPXyZkDyk7Zd3dq0TdXV1UuWLOnTpw+Szd6 9e3V23A92oLKyEu9eFJkcDgdqNjISHDlYLr39+/dHLCgvL08mk3kWEM+jZYETJ+vYsWOYBGr06NHyIwx8zilw4oY5 MFxrffLkSewqzu8//dM/nTlzxlwqUA6p0+ksKCgwZ/nR2S94J0+edLvdUnL7xS9+gXgkTRY5DdCff/65ziaVe++9VylVVFQiLnwtAAAgAElEQVTk8Xjk7/qll16S4O73+3H6fvnLX2JGsJKSEowuwvYxyE+68+K3XC7Xtm3b ZD/lLVpTU6OyXV1bZY5eyrRv0fP8KioqsFdTpkwxq/KoO+psZV1+JIcdZ+rUqVO9evXC2SkqKiosLMREtrqNWLl27Vo5 jHv27EERF9+39+3bhx+tXLkSPWVLSkpkNgZ8N4Cvv/66ZdO2zIdQVlYmX5aKi4u3bNnS4U4CRFczxspuZg4UlTtzBlRq Y7DC888/j88mXKGXLVuG+805TeCHH37o1auXNM9po1FVrita66lTp6psAQ lTppsf3HIjnU43Nzfb7fbvv/9eSl/d+LGIfXvooYdy+lqNHTtWa51Op9esWYNXVFpa+sADD3TBLpnzj +DGxIkTEQgQQVauXIl4Z86BgoNZV1dXWlq6detWOdHp7CSFsi5 cJpOZNm2aMuRp3/f5fKhjSR6KRCLtqVZKb87m5ubJkyd/8skn27Ztq6qq0tnV5HX2jZTJToAqazkePnxY9u2FF17IOTKRSG T+/Pn4Kb4PzJgxQwY+49348ssvy+BZlZ3IHVNXBgKBDndHM7sq+v3 +kydPyn6WlJRg0lYcauyqDAUzF1PJWRno5Zdfdjqd0ql0zZo1c pxxA69Ivvbgu41ELjzRvHnzkDOQ7bZs2SLtzmYMRQXXbrcjrKf T6fXr16O/gVLq3XffReY+e/asDAafPXu21joYDJ49e1bajl988UVs0Fx+85VXXpEDbrfbZ8+e La9aum4fPHhQ5V28Ee/wqqoq8xx14PMB74etW7fiQwl7jl4cUjg302EqO6ZQJlWQOSmnT JmCoVcqu75AngmGbDbbgQMH5Pve999//7Of/QwHbd68eTgO6M+KV/rb3/4Wz3727Fl0TJI725p94syZM8oY7jZ16tSrpM2HyFqMld0MFxUz U+ZffcHn8/3Lv/yLXCcKCws/+OAD/EjKObW1tZlMZty4catWrcqzKXw6f//99/fddx+u5RjcunTpUjzA7OhZX18/adIk/EjWIOnGXuf4oD9+/Pjw4cOl3oPrN1Yp9Pl85sjlLt49mV57+PDhMnbHbre/9957Opst0tkJm+Lx+GOPPZa/DyguVEeOHBk2bJj5ej/66COdrXPr7FW5rq7uiSeeWL9+vcyuh420p11SUlE8HjfnJWgn7 BtaJ/Gm6t27NxaqaWpqamxslDNyuVsWf/7zn+WNJ10AL/lypGn1wIEDHXhSRIHi4uJ58+bhxFVWVqIYhkT41FNPaa3D4bBZ is5kMna7XYZ7Y1Mul2vr1q14A1dXV5vbLysrQ1cWMwD5/X5zRJSMhr4sUgZGr8TevXtv3rw5lUpFo1GMKJcl7FXes2M24pu nAD8dM2aM2S9cytvIymbKzJm8U6RSqePHj2NncmbJaAuq2koph 8PRr1+/uXPnYlPl5eVFRUXyxzJx4kTp1SpPF4/HpYtqp8Ju5Jw79GSV7w9Stuc06dSjMVZ2M3yo6YtXAM//sRKLxTDdRlFRES5sU6dOPXTokNY6HA5jzb1bbrkFIxPbkjHW6j h69CgGTkJpaemUKVN++OEH1MkCgcDhw4dHjBiBNjhtzMnXvR9/GNAaCAR+97vfmc3NhYWFBw8eDIfDKnvJnzhxYmfvTM7VMZ1dDL C6uvq2226TfSsuLh4/fvzu3btlAqDKyspBgwZhUeb8y7Kj5fTs2bO/+c1vMCQcWWHq1KkyJCsYDH777bdDhw7dtGmTdDWTht38TZOSTX W2StexK2hBQQFKyC6XC/nA5XLhG04mk3nppZf69++PpCXNr+2HqIqOqu1UX18vBSo0rZq5 vJ2kClhaWjp37lyUV+fNm2f2IZFBOeZMQ+ZG3G43Zor1eDzSij pv3rz+/ftLeNJGl0ptzKluDr3PGa7eHua8BEiNXq/3nXfewT68+OKL2D2bzSZF0FadPn0arzEajZpLks6cObO0tNTj8 ZSVlaG4aC5rKfCFSoJUKjtLrtTmjx07hifCbkhfxrbIzLuy+kB RUdHUqVNTqVQoFHr11VfxSjFvlL54ZUUJxF2TLFX2DS+fBm+++ aa0AKAo0HKFC6Ieh7Gym+HzRWf7ql+ynoRId+7cuUWLFuF3ZaI ile0MNH78+EOHDl2yOx0ujdL0uWDBAo/HI5/jGA+rlOrTp8/dd9+NhkJtfOSZ7WhdT3YbF4lXX30VGQvtWSNGjPjkk09wZfJ6v ZgorlO12hsSampqFi5ciIl1lBFQUDcaNWoURhmbvVpbkrMZDoe bm5tfeOEFKSxha1KOGjNmTHNzs1mhlEtXHuaUkJJucyanbA95d VBcXCzDxjE147lz5y53myaHw4G36LFjxzAyOv81WKprwWBw+/btKptXOgZjrlW2ifn06dN4sUVFRVKo09mAjj9VPN7j8SALSqK1 2+3owXL27Fnc43K5nnnmGWnqxRlPZxduVe2o210S3nIYva6U6t ev3xtvvKGzXSdl++Z4oByjRo1q+X01HA7LJJrXXXed1+udN28e 2kyCwaD55dOsxZorOOAdeOjQIWR0+WPBJ5v8tyVzvoWioiK8QJ fL9dJLL2mtZTGIlp1o5Y/iyo5oe2F9dmV8lfr7v/97pVRjYyNWhNeccoh+LBgru5lSqqSkxIyAqbYXxDNFIpEzZ86s WrXq3nvvRX1o5syZs2fPLi8vb0810e/3SweghoYGXJv379+/atWqMWPGoBJ2//33/+lPfzK78KOikM7OftK91cpgMJjOjnyPx+PLli1DYigqKjKbHaW TQLeQforHjh1bsWLF6NGjcRV8+OGHFy5cePLkSXO2vPzXFcnxu BwGAoFly5Y9+uijeLGjR49etmwZmtVkMC9WdmlP2zd2QKa4wtO pbExvP5VtSC0pKTHbUnH537VrFzp94rKKfmaXu32l1D/+4z8qpXbs2KG1lrnlWyVvV1krCC73eeXrlkQuTF6oss3HWDcIi VwOeCQSQZp0uVxyNFDKxc6gU4TKVt2wbiRgPEomk/H5fGZZ12azdeC42e12KexJfHS73R6PZ926dZFIpKSkBF9Q0Zm1 re3MmTPnhx9+kFdnfgLs2rXrL3/5y7/+67+q7JecAQMGVFdXo5uH+dGhjUH9sqzDxo0bcZD/7u/+DruHCZ48Ho/T6Wxrf6Ty2rLhHonZ6/VialWZ6Nf8ihUIBKQXb6fCMTenJcZLGzlypDb6L6HnDBvBqUdj rOx++IRFlaI9CQDztiA6SHMbMod0G5L5tPMLBAKyKJnUqzBFjj Y6/aBrlFwJJLZ24xJkEsQlHNfU1OzatQvxxW63FxYWFhYWrl69uuX 83l2p5WJ05qAc6XyG8TSX3M9YLOb3+zHLI7ZjnotYLIblPWRMg/ns5rCVlsxLfiKRMLu+XRY8tUx6hYrUwYMHMZWVUmrx4sVSuisv L7/c7WOvLly4IMOALvkmRFjHKBxzgZnLgr+maDT60UcfXXfddSg6T pgwweVyud3ub7/9Vmt99uxZeVKfz4dfkfFtZlbYtm0b1q9XSj322GOIREjJ8uUBf +Z4S+QM+UdL7uUeN7w95IDU19f/8z//s1Kqb9++WHALiQfzieY//tpYkFPeXeZ8WObD5Lcy2RUp8V95j4XDYZ/PlzKmlMdBMNN5W/tjrhiODa5fv75v374Img899BA+ECorK83vbPIXp7Mfv5d7PC+X uW7Qe++9h6ON8P3hhx9qLrpDPyKMlVcF84M4/whrc9kSnf18NB/Q2Ngoa5zkueJK4DCXQjFX18Wvy+wYYK7/dlU12cgV6MiRI4iVNptt8eLFeabg6TJmJzNz7vqc9RvzQ93RPB fyJmloaGj1K4SZA8zbbUFQkDdGY2PjJX8lz6bMvneY1/qee+5xu90o2MyaNSsQCLTnm08O8+orq8Vccj9DoZAcuubm5o71 XZPVwL/55hsUHW022y233GLO657zRyFvP+ltIjPnX7hwYfjw4YjXgwcPx hBveavImu/pdFoqoO05iW0xR3ZrrZPJZG1trdZ64MCB0mnh9ddfP3PmjM7bx xfzE5lh0fy8qq+vx56bCV6YsdJ8M5sr+pgHEIEv/9eGnObjSCQSi8V27typst1w77777vLycvkrS1/8XSvPcqaWa25ulr4uW7ZsQYcKtO/LSD6tdSgU6t7+RURXiLGym5nribX6WZzDnDvQLFjG43H56JSG1/ybqqmpwdZkBep0Oi2TZcqe4DNOLuEgpYVuhCtTKrsWs9a6qakJ axEppaZOnYo7sQx6t+whThNORMtJo3BnOjvfU1NTU56zb15c6+ rq5LuEBP1AIIB6JzJBKpUy13e+ZB1Uth+JRMy0l7lMOdfpcDgs ywihA5/Kzr8oY6Uvi26xgkv+mRPMd2kgEJCc14HnNbeGEdy33HILUoLf7 0dTL34aDAZb/T4jZw1/U1VVVW63e8iQIdXV1WYfUHM1HZ1NhGadFZ2wO7D/eAnItaji19XVKaUKCgo2b94sY7zasx3cltFg2H/5r9/vl/nA8SbM+XUTPrvk4AQCAfnskmme8u9PJpMxP7IikciJEyeUUkOG DMGOyT7IZs3OJ2gm6lRy7uQv8cSJE1guHK3ky5Yta2d/FaKrHGNl95PagFlBzPP4YDDYcp1GuW3Oi37J9kH5FEskEvKxLh WFnBHE6XQaH8c5K+B1i7YKKhjT+t///d86GwK6pqNSuo0hO2aizVm/seU8l5dkTtZtNqtpo2KXU73W2UJX/nBphgPp3duBWo555c75USgUWrt2bU1NDRKwvnjm8PZv3zykkmb y/AreBrFYTHapA28JqckhLzY2Nq5evRrpx3wrmqPp5RimjTl3Mpm M7G0ikfjggw/k18PhsBmC0QsQoTknU17uzuvs+c15D+D2Bx98cP78eUly7TkpG WPCcyS2VkuA4XA4J1fp7CQJOfsgm5VHyv5c8uurTK2FfcB/I5HIunXrzp8/b65YZpZIZYfzT79gFZlWUxtdn5PJZGNj47p16xYuXKiUGjRo0O HDhyXcE/VQjJXUk6Ad0KxS6OwVora2dvbs2WjLy7kUsQZAVwm8M9PpdFVV 1fbt22XYWXl5OUbKt0yfpC/O0/LXXVlZiYMmR1V3a4dvItKMldQjZFp0LMOFxFyJ7o033lBKzZs3 r7KyUh6WvtQkoERdCe9hWZkwFApFo9GdO3e63e5evXph8fG6ur oO96H8cTMrnUuXLi0sLPzZz36GCY8ymYysQc+vkUTdiLGSrmo5 11c0daFuIQ39yWQSqxpOmDBBShpoIzYHJBFdDUKh0NChQ3/605+i3VNrXVZWhgHLssooWmbzdxu9NkmXXHyNVEqNGjUqY3Tq5 UEj6l6MldTDoH1QLh5nz54dMmSI2+3GBMiQTCalixgbxejqIWN Q5s+fX1BQcMstt2itL1y48OGHHyqlfv3rX8ucX7pb+y5fbXJ6c 6ZSqdOnT69evVopdccdd+iLF5PkcSPqRoyV1ANgWs2cgBiJRCo qKn7zm9/YbLapU6eiU7ykSXMxTCZLukqY3YIbGhp27Ngh85VGo9FNmzbhp 4FAIGPMJEr64kFXpj179mCyJDyG1Uqi7sVYSVc1cxFC3Egmkxg l+vXXXyulHA7HggULcC2prq425/Jg8zddbTCWH+sL6GwfD/QAlrHPEpIoR04H63Q6XV1dLf+VvpX8wyfqRoyVdFVrOb1IY2Pj 8ePHH3vssbFjxy5btqyiosKc5FkehljJeg9dbeSbj9/vzymtmS3g7VnJ/dohh6XVmbzM2X91O6bHJ6LOw1hJPUAmk5H553S2Vz4uui276sv s7jo7E153TYdOlCNnjSWttcxTiDdwJpNBdw5mo5bMni1oEJe1x OTPnH/sRN2LsZKIiIiILMBYSUREREQWYKwkIiIiIgswVhIRERGRBRgri YiIiMgCjJVEREREZAHGSiIiIiKyAGMlEREREVmAsZKIiIiILMB YSUREREQWYKwkIiIiIgswVhIRERGRBRgriYiIiMgCjJVEREREZ AHGSiIiIiKyAGMlEREREVmAsZKIiIiILMBYSUREREQWYKwkIiI iIgswVhIRERGRBRgriYiIiMgCjJVEREREZAHGSiIiIiKyAGMlE REREVmAsZKIiIiILMBYSUREREQWYKwkIiIiIgswVhIRERGRBRg riYiIiMgCjJVEREREZAHGSiIiIiKyAGMlEREREVmAsZKIiIiIL MBYSUREREQWYKwkIiIiIgswVhIRERGRBRgriYiIiMgCjJVERER EZAHGSiIiIiKyAGMlEREREVmAsZKIiIiILMBYSUREREQWYKwkI iIiIgswVhIRERGRBRgriYiIiMgCjJVEREREZAHGSiIiIiKyAGM lEREREVmAsfJHIpFI4EY8Hk8kEplMJp1OW/4smUzG8m1emyKRCG7E43GtdTQa1VqnUqlUKiX/xY/kwfiR1trn83k8HrvdrrJ09tSYdxYUFOC3wuFw1744IiK6RjFW/kggViJ54N90Om1hssTWkHuSyaREHLoSPp9PbsshNY+tPCCZTGq tQ6FQMBjUWp86deqdd95RSjmdTjygpqYmHo/7fD6llNfr3b1795EjR+R3kSxjsVinvyQiIrqGMVb+eGQyGVS5E EE6TzqdRrJk8bLDotEoTlM0GkVVEnlRbsTjcTmb8hj8NxQK4fa yZcvcbvdTTz0l9chTp06NGDGiuroa3yjq6upwpjqjdE1ERJSDs fLHI51OI15I7LCQNLKLTCbT8k5qP9QOlVJut1sp9fOf/xyN17iBO7VRYpR281gsJp0cHn74Ya/Xu3r16mg0mslk5s2b19DQkE6nm5qadLYxHTrjXUFERGRirPyRy GQykvPi8Xgmk4nH4xY2Vcfj8WQymUgksHHcyRrYlZCzg8B37tw 5/Bc3JAXKw3CKJVyGw+FEIhEIBBBGv//++8WLFzc3N8v25TQhmEo1lIiIqJMwVv5ItCwcohOk5U8Ui8WkQ ZY9LDssGo2ilCjt14lEIhaLxWIxOZX4ER4pd164cEFrLe3asVh s//79SJZffPFFQ0NDKpVCJA2Hw6hrxmIx6W7b1a+TiIiuJYyVPxKS GyoqKjpj+4FAIOe5dGtZli6LDISKxWLSYB2NRhEEzUFX0hdTfh H/oiQ5YMAAu90+YsSIUChknhRpQMfDOrvTLRERXeMYK38kEPUuXL jwySefJJNJs6naEhs3bqyoqMjJJax+dZi0cSP54d94PI5KsHmn PBg9ELRRMMbA/O+///7dd9+98847lVJTp07F46WtXLbT0NDQdS+PiIiuSYyVPZJUpFBE lPLhLbfcsnTp0kAggExp4YQys2fPfuGFF8xhH5xmqJ2Q8nHbnE 8UZ8fv98vD2vNNAL8lw7Pq6+vnzZsXCoWOHj3qdDqVUkuWLMn5 FbPDJRERUedhrOxhzFZRfXHj5pQpU/r06XPgwAE8xtohGufPn7/xxhvfffddzLWO8SIWbv/HSo4SBlRJcDRnQUdYN0dtt9TU1ISznEgkJIn6fL6ZM2du3rwZ/127dq3b7S4qKvr0009ls4j+jY2N+uKeDERERJZjrOx5kBpzlk5 ZtWpVnz59Hn30UbnH8pG/ZWVlJSUle/bsQVTi3NqXRb4PJBIJOTUymEZW2bnkdvDImpoarfWqVaswCZHE 06lTpyqlHA7Hzp079cWxlYiIqLMxVvY8Zp7D7aqqqhtvvFEptX fvXm1UyCwsKKbT6ZqaGqXUoEGDpOMmk2V7SHY0+f1+szyJdmqz Q2QOzI5uxtDXX3/d7XZ7PJ5t27ZFIhE5F0qpPn364M3g8/kwgaU25lcnIiLqJIyVPQxWuJGhM6lUKhqNTps2TSk1ZMgQmdew M1qoQ6HQmDFjlFKzZs3C+GUO2bkk80REIpFAIGAOe0IWNJdwbI vZ7dLv9zscjoKCAln72+PxRKNRv98v86gXFRUppfr27auzLeCa XwOIiKiTMVb2MDJiQ+756quviouLlVKbNm3KeaSFQ2pQ6Nq5c6 fX63W5XEePHmXfyssSDoflrIVCoXg8jq6Wco7yh0sZ9CMbkcfn nAgJkeZsl7W1tZoTDBERUSdjrOxhJCggXgQCgeHDhyulPB5PZW UlfpqnLbXDpC31jjvucDqdd955ZyKR4EjwS8JIHQmFPp9v9+7d K1eunDBhQu/evVFufOmll7755pvDhw9fcmuJRAJpEqdYFlJClJQR34FAQN4Dq GejyN0Jr4+IiOj/MVb2MAgHqHKl0+nt27crpYqLi2fMmKGNVs72tKterkAgEAqFDh 48iDC0ZcsWxsr2kDy3cePGQYMGYRogNFW7XC5lWLZsWZ7tyABw uYGFebQxORH+K989JM5qDtwhIqLOx1jZRbCMHm4j8+3evfvDDz 984IEHkC2mTJmycuXKioqKeDxujvKOx+Oy2ooEFMkNAwYMcDqd drt927Zt2pgWMZ1Om3nF6XQ6HA6llM1m83q9KGVJKJReejabTW 7gTlnHRUZ/ZzIZPOaee+6RISCpVEqmOupYVcwMQKWlpXiKwsJC7LbD4XA6nT abDXseiUTwLLLnhYWFhYWFuF1UVGS32+UQVVdXm0dMdk/CmSWwfXQ51S2m8vH7/RMnTnS73YMHD96wYcO5c+fwQiorK99//32llNfrVUrZ7fann34avyLfEDqj9kxERNQZGCu7VCQSCYfDJ0+ eHDlyJDKQy+VCNsIYCzRnf/DBBzt37jx69Ch+C42byCsyPU1jY+PevXvtdjt+KxgMSshDbD1x 4sTJkyeffPJJFMYwtkMphZ/iwYFAAFvbunVraWkpAq7X6x09evTu3bulnd18CfF4fOLEiQ6Hw +FwbNmyBXe2DG0d0NTUhHB54sSJgwcPTp8+HbstrxEbNxc5TCa TW7duve666xA93W73hAkTDh48iK6E6MKojQAty9jgpVmY2HIW8 k4mk6FQCMNozpw5M2zYMK/XO3ny5FbHYodCodtvvx0v0+12I1nKvKTWxl8iIqLOw1jZRTKZD MqQCxcuRFT65ptvdLYdc//+/QMHDlQXwzQxGOertQ4Gg1LBQoi56667CgoKHA7H6NGjtRGSEGh 0Nk798Y9/dDqdiIwul6u8vByVRekumUqlEokEntTtdq9fv15nq2XSXU+aUJ uamvbu3YvqWllZGfIZHiwDUDo2QhypUSJgOBx+5513pB7505/+9Pjx4zlBEA/GkGel1FdffZXz1MjQGC7Tcgi2hVq2O2PfIpHIvffeq5R69tlnE RDlqWtra3FUA4HA0aNHvV6vFFzXrl2rO6cnAxERUedhrOwiyHm vvvoqkuKuXbu01idPnkROSiaTVVVVNpsNLdp2u3358uWSVOrq6 rTRzIqt1dbWItsppb744gs8MhaL4WGIg3jSYDC4aNEiaVm+7bb bzp8/LxVQlDlTqZRSqrS0FDsm60fLdIlmma2yslIKq5iXG0+aTCZzGu vbz1yBJhgMym3MzohXOnz48EAgIHP0IJNVVVWVlJQUFhaiGwB2 IJPJZDKZltkREzDh1y0Pbearxv6Hw+HJkycrpUaNGoV7UPo1H4 l1vbXWy5cvN79RVFRUxGIxTBfKQfdERNQjMFZ2kUwm8/LLLyM0rFmzRmfnfNFGf8RPPvkE/RodDsddd91ltn2nUimsl4j4lclkNmzYgE6TSqkTJ05gU4FAQPp lomwm/x0/fnxBQYHL5bruuusmT56ss0VN5LDNmzcrpbZu3Wo2ubZc6w8/DQaDqA4qpT7//HOdDXNXMg07+o+aq1dLffTZZ59FO35paens2bPxiiQyfvbZZ0q pb7/9FhsxB6aYBxDR2XxpJSUlSln5/pdEq7NHYO7cuQ6Hw2azbd26FT8ye8fi2wJOUygUqqurKyoqKio qQg/XVatW6Y7WfYmIiLoFY2UXKS8vRw4rKSnZvXs37kylUmiJRryrq KgwG8F1tl0bg05M8Xj8mWeeQT/I0tLSRCKRTqelgRhJxefzSfaKxWINDQ2YighjXz7++GN5fFVVl VIK1T6tdX19vc/nS6fTsVjMjEGYahH3zJ49GwNlysrK5DEtb7Sf5Cc8qRQ+8fKHD RvWv39/HJYvv/wS9zc0NDQ1NTkcjs8++0x2Umvt9/ulEplOp30+n9Q+UcKUpnNrYyVIWXffvn033nijy+W68847MVLb 7DBgQnz3+/0LFiyQLrCFhYVa63A4zBHcRETUUzBWdpG33noLlUi32y3TwSBn IFkiEqEmhwZfs925trZWlkwMh8OBQMBut2OUz4QJE/AYqRHW19fLL5orgx8+fBjdOjG8urm5ORKJpFKp6dOn/+lPf9LZ0mbLWqPZXowSIGqlSqmf//znDQ0N5svpWIFNntTc4UAgkEgkQqHQyZMnlVKY6PEnP/nJd999h/LtzJkz33vvPXMQT87Om10eZcckVhYXF3dgV1uFJG0OnH/88cdxiN577z2tdSaTkc6s0WgUt30+H3YGr3rHjh3oUItisMxky SkniYioR2Cs7CJIGHa73WazIXmYQ5KhpqbmhhtuwCOR85CKpDE 6kUjg9tGjR/GwwsLC5cuXa6NIZm5QZjWKRqP4xT//+c8yV+LQoUPr6+vffPPNOXPmSE9EPEx6fJprBobDYWlSX7Nmjd PpRF3tzJkzyEZm+2/HYDs5RyadTsfj8f/5n/+R+Y/uueeecDi8dOnSGTNmyMHB/mMLqPClUilUPc07IR6PY2miDu9qq7Dn8XgcCR7DrU6dOmWOZJJ wKQEaqTEcDqNsDF6vd8WKFdroxkBERHSVY6zsIjJLjtfr1dncJ kkI0SESiSDzFRQUNDQ0mHlCmlC11ul0ev369UhFDodj27Zt7Sk QImNlMpkpU6ZIxh01atSAAQPq6uouOTLazJeZTOb48eMS8jZu3 IjunmZD9mUdHH3xXD8IXkhd5gjusWPHosSolBo4cODIkSPPnj2 LxIZfkVwrv4W0LSOZAH++s5YAABUiSURBVOFPGpo7wxNPPIFel UiushyOvvhItqSyEyrZbLZXXnlFG3OCEhERXeUYK7vIs88+q7J zBh04cEAb4UkCx8GDB91ut9PpnDt3rgxYBmldxdCWJUuWeDwep LqDBw/mf+qcSXkOHTrUt29fmczyww8/7MDLOXXqlATlpUuXoihopsnUZdLZQqnkP9wpB6G+vr6iokJm91 RKLVq0SGstXScjkYisOqOz3Si11pWVlbgnFouFw2FsMBKJ3Hjj jUqpdBsu94DIyKpEInH+/Pl/+Id/kHIywiUGs0sWzwNvkpKSkv/8z//Exs254omIiK5ajJVd5A9/+AOSnNPpXL58uQxPlgfU1dXNnj27d+/ev/rVr3KGYEszrs42pE6bNk1iJab4yUOCGp4uFAqtXbsWUyQWFRX1 69cPffjS6fQl26+lbFZbW4tB6CUlJc8//zzuvJLZxdF9Uwq3gUCg1QEun3/+uVLK5XLh2WU0vfnUGPRjptJMJtNyHnLUBTu8wzlksvp0Or1v3 z4UkiVE4tuC3W5H91DsfH42m62kpOTUqVNW7SEREVFnY6zsOhi IDShYhsNhKUQdOXIEgampqSln8K9ZP8ONgQMHYp0blV175pLQE CwToTscDplp/PXXXw+FQu1pBzfnKpdYeccdd+BO6ZGps31J26+oqEgbCyqiV2j OQouZTKa+vh79BFArnTZtmlQlZQohs7YnHUZx3FKpFEYpYQ+Li oryVE87ALl8zZo1Klue9Hg82Jrk5pwW+ZbkRMjRqKqq6tj+EBE RdSXGyi7S2NgYCARmzJihlMK4nPXr1yOHnTlz5vPPP0dBSyY4b Ks7Heph119/vcq2qOpLjRRGA7o0/mqtp0+fPmnSpAEDBvTr1w9Z9ptvvrnkRDZm0TSTySDUKqX69es nwU4b46wvl6Qo6VQqVVsZ5vLCCy88++yzQ4YMwW57PB5MBS8lW 7NsKQG3tLQUPTIRRj0ej9PpRL3W0Yb8h6LVg6OzE8KPGTPG5XJ JqdL8qexensZ3PEYWYb/cPSEiIuoujJVdB6nr+PHjr7zyyqBBg1AsLCsrkzHOmzdv1sai0 q328EPJEHkFIUlfqu+d3+9HSEXge+utt5577jmt9fbt27EdPPu 5c+fy738qlTIX0TETIdKPVAQv/9j8v1gsJgPYQcLl22+/PWfOnFQqtWfPHqWU2+3Gnsu8nuaYIRm+Y+6nFGhRakXWbNXl7r acgmg0etNNN+HUuFyuPn36xGIxRHb8m7+zgTTW4yVIrwAiIqKr H2Nl18GM4rgtnf+01uPHj1dKLVq0SLJUKBTKZLW6KWRKZKP2PC +2U1tbe+DAgdGjR9fU1CCBzZw5E9HK7XZPmzatsbExz3ZkhxF9 EL9yansoi6I+elnQOixz7mQymZya5aFDh4YMGYK+hn6/f+nSpbIDo0aNkhV6zDHX+V9Fx+JjW8xJMSWbojetOROnNhbjaR VeLM4XB4ATEVHPwljZRSRQ4oZExunTpxcVFTmdTrTzSkVQtJot UHhDrS5/ipJwlkwmGxsbR44c+be//Q3bRA674447JAatXr06z6bMjpX64pk4ZfUdaY5vqwrYFjObJhK JnOl4KioqBg8evGXLFnmKc+fO3XnnnTgIdrsdUzyaA5tkl6RTo 1kj9Pl8GFRu1Uhw8xDhmKAd3G6319fXIzcnEgksto6Z7Vsl2zF Lv1wTnIiIegTGyi4iSSUajUoHu3Xr1rlcLnTyq6urk2HLKN3pi 3OSuRE0sCLVtZyREe2n0pyKAlg6nb7//vvfeOMNc2BNKpXauHGjDEx2Op1nzpxpudaOLHiojTnSJRF6vV7 pFplOp/F0lxsrldGSjhsyytvn8z3++OMvvviiNhazSSQSmzdvLi4uRra2 2WzHjh0zj5g5ml7W3dbGJOTK0pHggI4E6HUquf/gwYMy81HLAekt5XxPyF9CJiIiunowVnad8+fP4wYGIzc0NMioF 7fbPX/+/Jw+grJkYl1dHbKgjHp+8MEHCwoKkCzR7CtlQumaaaao5ubm555 7zu12Hz9+XGfDjcw3/uabb2LFSKXUL3/5S51NNmYyk5iLuFlfX4/HFxYWDhw4EM+Y0yeyA9LZlc2x89jP6dOnu93u+vr6YDCIgChdC LA0OQYw3XrrrXi8HIqmpiYzDeNGTp/LK9nbnD2X4zljxgxUoPEUc+fOxWMk0aJO3CrsMJbflP61XBaci Ih6BMbKLhWJRMyRMWPHjnW73RIulVKfffZZdXV1q+N/I5GI5LZXXnkFDcdKKZ/Ph7Alrb3yKxJHXnrpJUlRsmK4DAqpr68fOnSox+NBo+3vfvc7B CBzVLW5/KDW+uDBg06nEzsg81aaI4faalxuC2pyEqwhGo1iGnmbzWYuqI0 bzc3NjY2N999/P+J1cXFxWVlZKpVCaMPRwJGUTBkIBKRXgAx4sopE///93/+VTOn1eh0Oh+zGZa3ujVfangInERHR1YCxsouEQiEz8F24cEFr febMmTvvvBPVSkBL9Ntvv71v375wOBwIBGSZaXOM8Pz58xG2nE 5nRUVFOp1Gpz2dbTP1+XzS2P3II4+gH2FJSQkeYzZwY6/Wr1+PFluPx1NaWvr0009ro1tny3nOd+/eLVF46dKl5qiUtsawt186nY5Go9XV1S+//LLT6UTYxQtHazsWzkFA3LJlC3bDbrcXFha+9tprOauEI1/mNCVHIhEcwCvZz5ZwjjZu3Ii+lfKFYfHixWZROc/xyRhrYDY0NBw7diwSibBaSUREPQJjZTeQ1W6qqqqWL1+OebNbm jZtWnl5udY6FoshKvl8PiTCr776qn///pgu59ChQ7Jl6Y8ImzZtuv3229HPDyO+p02bhrb4aDSKgSPyYCl/omn7tttu27t3r84mYG30qkylUtu2bcMjnU7n9u3bESsvmZnywO tCfkokEps2bRo6dCiGmaMYOXv27Lq6OunECcjEBQUF2HP8+/DDD+/evTscDpsjYGT3YrEY9tDaaqU5Aj2RSNx+++1YVkcphQ4GSLeBQ EA6zrYK+1ZXV6e1PnLkyE9+8hNWK4mIqKdgrOw6sgzMjh073n3 33WHDhj3++OMff/xxfX19XV3dhg0bhg4dWlJSgipar169kNvmz5+PXzeLnYcOHZL0 eeDAAfzo5MmTWutAIICIhjSGdlgE0L59+3q9XplEHZDk8Mji4m IEUFl62+1262wnS2nATafTf/3rX+12O54C2VcbRdDLbQFPp9NSpYvFYtLRU128iDbuj8Vi8Xgc wQt7ft1116EWi0BcWlpqvkbJcNJX1XwWq06uPAsS9tdff419li M5a9YsPOCSC3yjNvz+++8rpTZt2qQ7mtSJiIi6GGNl1/H7/X/729+GDRumlJo5c2ZjY6Pf75eVV+LxeDKZ/Oabb9566y30zPN6vXa7vX///pg9R8aphMPhqqqqPn36oOV35cqVMgxFbuAZZehPJBJBM7pU+6S fX3NzMx4WjUYzmQzimlTI2pra5q677sIY9pKSEilnio5NiCMDb qTDQCKRMNvfZa9yFmlMG4vT6OyKOzgUuDOdTks1UWbEzKnsWiI SiUSj0WQyGY/HUSeGX/ziF0qpyZMnX3LtHJyjZ555pl+/fjLfEwuWRETUIzBWdpFdu3aNHj1aKTVw4MCqqqpUKmUWzxB0pC h18uTJwYMHy7CPcePGaSOrIU49/vjjKIaNHz8e9+PXERxlmp6ciKmNTGM2gmOb5gh0syunNgZQI5z Jvo0ZM0Znl7rW2enQO3yUcqaWxA1zWHomuy45dg93yirbaWMBG 3MYuwgGg+b0kFeyq61uXG6HQqHDhw/jEMnSPjabbdasWSdOnMizkc2bNw8cOLBPnz7Lly/XWmcyGVmXkoiI6CrHWGk9s5UTI0XefvttpVSvXr1uvfVWmWZIc p5UGZPJpMSjM2fOqOzyjEVFRRjFoo1QuHr1amUsC57JZPC8CDf Y4CXbW9vPbIfds2cP2nY9Hs+3334r1cFIJHLNLgwjXRTkxrlz5 7766isESjTQI4sXFha+8847Bw4caGhokAmb9u/fv2TJkqFDh+JhGzZs0Fo3NTVxuR0iIupBGCs7RTKZlIlsTpw40 b9/f7RZY7y2OfZFZ0NDusVS0So75/m//du/4R5ERmyksrISP7XZbKdPn9bZUp/Mc64tjZVoTU4kEn6//7PPPsPgGLvdXllZKUlXin9XuCx4j2aexIaGhj/84Q+I/pj03oQuBHIbfT3vuusunM3a2lrLvxsQERF1KsZKi0mikjRQVlY mARHzMsqiNdKpUX4d41Gi0eiZM2eQM3r16rVu3bqcEdD4xSeee ALFLQzsMAONGTEtf4GjR492OBx2u/2RRx5ptZB2jcdK87AHAoEFCxb0799fKdW7d+/evXsrYwEe3IkbHo/nL3/5C94h5tycOaeeiIjoqsVYaTFzXhs0Cvfr1w9Nxr1799ZaNzY2S q9HM5NJKzZs2LBBxjhLsAiHwyiCot/hkSNHlFIOhwPdK9PptAQaxEprG09TqVQ8Ho/FYio7lc/u3bvxIwzlNm9c4xKJRCKRkJ4DX3/99f333495SWUWJ+mf6nA4Fi5ciMk4QfpTYmr3PEN8iIiIrh6Ml Z0Co2GQKm6++WYZsbFu3TrzYVi52xyLE4vFotFoXV3dkCFDEDj 27t2bTCaDwaBklHQ6jVmB/H4/1i3E2ob64jmArH1FmMo7Go1u2rQJO/brX/+6ubk5k8mY9TkZrn6tQR8G87BLE7Z8W9i0adPSpUunT5+O98PI kSPnzJmzadMmv98fCATwVUEGKpmLYTKpExFRj8BY2VmQtJLJ5M 6dO9F5rm/fvkqpXbt2+Xy+WCxmjrDWxrqFa9as8Xg8Sqn/+q//+uGHH8xtIrWY61y/8cYbaF7/6KOPWu6DhXFEguM999xTXFxss9l27tyJEGlmqStfYqfnklHqJj Rny1EyD458Pch5cM4BNGcMICIiupoxVlosGAyaXesw0uXpp59G gQorNM6YMePgwYMSGWtra2tqahoaGlauXPkf//EfaCT9wx/+gCZvpE+ZkNxcykVrHQqF7r333sLCwmHDhqHBtJNmz8ELqaiow HQ5//7v/65bxFb577VcXcOEoJjjXU5WMBjE7UgkghsyGxEObHNzc1NTE04 Z+jnEYjF5DM4sERHRVY6x0noSJszFY7Zv3z5w4ECsoGguvoKsK WvqDBw48OOPP66pqUEdC03M+uIKVjwex3/RMr59+3YMCTp69Kg5baTlI4j9fv/KlSvtdrvD4fjyyy/1xTnSbAK+BtvBzfFSZqqW++VO6SiJGzKLu3n0zAd3xrgrIiKiz sBY2XXq6+urqqpWrFjx/PPPy/jffv36jRgxYuHChevXrz98+DCyoLm0TEuSSxA9Gxsb58yZo5T6 7W9/iwiCKGPtCGJs+eabb/Z4PM8995ysDGThUxAREVGPxljZRWKxmLnui7RvXm7POYzykW3i Rnl5Oeqdhw8fxqAfNKRaWOhKJpOHDh3q27evy+WqrKzsvAmMiI iIqIdirOxqmJkSYzhkynTcg0nUw+Fw/jW1zWHXcufHH3980003PfbYY3JPJpMxlxO8co888ohSavXq1Yi z1m6ciIiIejrGyi6CpIj4aM5/jjvz58iWsB2dne0S3fIWLFhQWFh49OhRPCZnlPEVKi8vdzqdc+ fOxX+j0ShLlURERGRirOxSqPPJ6t7m2I5kMol8iaHEbW1B5i2S FnCMOMaS3I899tirr76qre5YqbV+7bXXhg8frrNFylanwiEiIq JrGWNlF8GMMxjpInPNaGPUS6uzHrYklc5EItHy8TU1NZ9++qnO DkLPKYteiWXLll24cAH7jEXJufQLERERmRgru5RZ3sPijS0HU6 fT6Txx0JzTJxaLma3nTU1NqVQqFArhMTnV0CuEEIkiqLSAX4MT CREREVFbGCu7CIqRWMovJ+2lUikExJwVa9rSci7DnP+Gw2Fspz OmJZc+nZZvmYiIiHo0xkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzA WElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERG QBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCsJCIi IiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisgBjJR ERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQUY K4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiC zAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERE RGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCsJC IiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisgBj JRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQ UYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiI iCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRE RERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCs JCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisg BjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERER kQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiI iIiCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyV RERERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFm CsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIi sgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSER ERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGS iIiIiCzAWElEREREFmCsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAo yVRERERGQBxkoiIiIisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzAWElERERE FmCsJCIiIiILMFYSERERkQUYK4mIiIjIAoyVRERERGQBxkoiIi IisgBjJRERERFZgLGSiIiIiCzwf3PWFmYgjRd0AAAAAElFTkSu QmCChttp://im20.gulfup.com/KNdK1.jpg
http://www.gmrup.com/d6/up13541212071.jpg
http://img842.imageshack.us/img842/6689/jkjkr.png
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-11-29, 21:53
لماذا نحلل الدوال كثيرات الحدود . هل نحلل دوال ثلاثية الحدود ام رباعية الحدود أم ماذا ؟
هل نحلل الدوال لنحصل على دالة كثير حدود من الدرجة الاولى ؟
هل طريقة التحليل هي المطابقة ام القسمة الاقليدية و ايهما اسهل؟
هل لتحليل هذه الدوال يجب ان يكون الجذر ؟
ax²+bx+c=0 كيف نحل و نحلل هذه المعادلة و لماذا اضفنا الصفر الى الطرف الاخر
و ماهو الشكل النموذجي لهذه المعادلة ؟
ما الفرق بين:
ax²+bx+c و ax²+bx+c=0
هل تحلان بنفس الطريقة و ما العلاقة بينهما و بين الدوال كثيرة الحدود
نحلل الدوال كثيرات الحدود للتبسيط مثلا لدراسة الأشارة.
لايجاد فواصل نقط التقاطع مع محور الفواصل.......الخ
هل نحلل الدوال لنحصل على دالة كثير حدود من الدرجة الاولى ؟
التحليل القصد منه كتابة دالة كثير حدود على شكل جداء دوال كثيرات الحدود لايهم درجتها ولكن عموما تكون من الدرجة الأولى
هل طريقة التحليل هي المطابقة ام القسمة الاقليدية ؟
نعم
و ايهما اسهل؟
على حساب الطريقة التي تجيدينها وأنا عموما أستعمل القسمة الاقليدية
ما الفرق بين:
ax²+bx+c و ax²+bx+c=0 ؟
الأولى دالة كثير حدود من الدرجة 2
الثانية معادلة من الدرجة 2
اذا وجدت = نسميها معادلة
هل تحلان بنفس الطريقة
نعم
رانيا 1990
2012-11-30, 08:55
نحلل الدوال كثيرات الحدود للتبسيط مثلا لدراسة الأشارة.
لايجاد فواصل نقط التقاطع مع محور الفواصل.......الخ
هل نحلل الدوال لنحصل على دالة كثير حدود من الدرجة الاولى ؟
التحليل القصد منه كتابة دالة كثير حدود على شكل جداء دوال كثيرات الحدود لايهم درجتها ولكن عموما تكون من الدرجة الأولى
هل طريقة التحليل هي المطابقة ام القسمة الاقليدية ؟
نعم
و ايهما اسهل؟
على حساب الطريقة التي تجيدينها وأنا عموما أستعمل القسمة الاقليدية
ما الفرق بين:
Ax²+bx+c و ax²+bx+c=0 ؟
الأولى دالة كثير حدود من الدرجة 2
الثانية معادلة من الدرجة 2
اذا وجدت = نسميها معادلة
هل تحلان بنفس الطريقة
نعم
[/size][/font][/color]
شكرا جزيلا وفرت الكثير علي :19::19::19::19:
رانيا 1990
2012-11-30, 09:21
اذا اعطانا دالة
f(x) = ax²+bx+c
و طلب تحليلها الى جداء كثيرات حدود من الدرجة الأولى نستعمل القسمة الاقليدية مثلا . لكن لازم يكون الجذر هل نحن الذين نبحث عنه ام نلقاوه موجود في السؤال و اذا كان نحن لي نبحثو عليه كيف ؟
ثم يقولك اكتب هذه الدالة على الشكل النموذجي . كيفاه ندير ؟ اذا كانت الدالة رباعية حدود هل نكتبها بنفس الشكل النموذجي أو ماذا نفعل ؟
س 2 : عندما يقولك حل و حلل المعادلة التالية : ax²+bx+c=0
ماذا نفعل و هل حل المعادلة رباعية الحدود يعني باضافة x مكعب الى الطرف المقابل للصفر نفسو حل المعادلة ثلاثية الحدود وكيف؟
https://docs.google.com/viewer?url=http://edudz.net/upload/etudes/2AS/MATHS/2as-maths-sujet-composition-said-hamdine-serie-m-2007-1.pdf
lممكن حل السؤال الاول
كيف نحل اسئلة من النوع عين قيام x حتى تكن sx أكبر ما يمكن 87 صفحة 59
BRAHIMI ABDALLAH
2012-12-07, 21:46
الى الاستاذ عبدالحميد ماهو رايكم في برنامج الرياضيات للسنة الثانية ثانوي من حيث الحجم و اين يفترض ان يصل استاذ الرياضيات قبل نهاية الفصل الاول
Special Algeriano
2012-12-10, 16:04
السلام عليكم يا أستاذي
الفصل الأول كان كارثيا بالنسبة لي و أريد التعويض
أريد ان أفهم الدروس التي فاتت لأني لم أفهمها جيدا ( دوال و كثيرات الحدود و المرجح )
و أريد تحظير دروس الفترة القادمة و نصائح منك الي
استاذ تقدر تحلي هذ التمرين؟
ABC مثلت نضع AB=c وBC=aوAC=b
نعتبر'A مرجح الجملة{(C,c);(B,b)}
تعرف النقطةBبالعلاقة شعاعAB'=b/b+cAB الشعاع
بين ان'Bمرجح النقطتين AوB مرفقتين بمعاملين يطلب تعيينهما
لتكن'C مرجح الجملة {(A,b);(C,c)}
بين ان 'A b' a' c معين
لتكن Iمرجح الجملة{{(A,a);(B,b);(C,c)}
بين ان I مركز الدائرة الداخلية للمتلت ABC
فاطمة095
2012-12-15, 18:18
اريد مساعدة صفحة 145 نشاط 05
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-16, 15:38
البرهان على u'v=u'v+uv'
http://img547.imageshack.us/img547/3176/sanstitrevtb.png
شكراا لك أستاذ
ولكن اذا اردت ممكن تشرحلي كيفاه درنا
يعني في المرحلة الاولى نشر وبعد ذلك كيف جاءت علاقة الجمع لم افهم
roro roro
2012-12-16, 18:38
استاذ كيف نحل متراجحة بهذا الشكل
لا تعطيني الحل ولكن أريد معرفة طريقة
x|³+4x²-ІxІ-6<0|-
BNSM NARUTO
2012-12-16, 19:49
السلام عليكم
http://postimage.org/image/g5xtq5vix/
السؤال 2 - أ حول العلاقة الشعاعية لم أستطع البرهان عليها
أرجوا أن تساعدني و كذا التلاميذ الكرام الموجودين هنا
أنا في انتظاركم
Special Algeriano
2012-12-16, 20:38
السلام عليكم
أريد تحظير درس الإشتقاقية
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-16, 22:15
استاذ كيف نحل متراجحة بهذا الشكل
لا تعطيني الحل ولكن أريد معرفة طريقة
x|³+4x²-ІxІ-6<0|-
السلام عليكم
أولا أكتبي العبارة بدون رمز القيمة المطلقة
ثم حلي العبارة الأولى في المجال r-
ثم حلي العبارة الثانية في المجال r+
roro roro
2012-12-16, 22:34
السلام عليكم
أولا أكتبي العبارة بدون رمز القيمة المطلقة
ثم حلي العبارة الأولى في المجال r-
ثم حلي العبارة الثانية في المجال r+
وعليكم السلام أستاذ
أولا ربي يجازيك على مجهوداتك ويجعلها في ميزان حسناتك
بالنسبة للعبارة
حليتها دون رمز القيمة المطلقة
مجموعة الحلول خرجتلي
[∞;X *yantami *]-1 ;2[U]3
الذي اعرفه
نه
|x|э ] 0 ;2[U]3 ;+malanihaya(
واش خصني الان؟
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-16, 22:45
السلام عليكم
http://postimage.org/image/g5xtq5vix/
السؤال 2 - أ حول العلاقة الشعاعية لم أستطع البرهان عليها
أرجوا أن تساعدني و كذا التلاميذ الكرام الموجودين هنا
أنا في انتظاركم
http://img826.imageshack.us/img826/100/photo0475r.jpg
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-16, 23:19
وعليكم السلام أستاذ
أولا ربي يجازيك على مجهوداتك ويجعلها في ميزان حسناتك
بالنسبة للعبارة
حليتها دون رمز القيمة المطلقة
مجموعة الحلول خرجتلي
[∞;X *yantami *]-1 ;2[U]3
الذي اعرفه
نه
|x|э ] 0 ;2[U]3 ;+malanihaya(
واش خصني الان؟
http://img837.imageshack.us/img837/3687/photo0477v.jpg
roro roro
2012-12-16, 23:33
http://img837.imageshack.us/img837/3687/photo0477v.jpg
بارك الله فيك أستاذ
واسمحلي على تعبك في هذا الوقت المتاخر
والله هي تبان واعة وفي حقيقة الأمر بسيطة
جاتنا في الاختبار وما جبتهاش صحيحة
على كل حال
أحسن الله اليك
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-16, 23:37
بارك الله فيك أستاذ
واسمحلي على تعبك في هذا الوقت المتاخر
والله هي تبان واعة وفي حقيقة الأمر بسيطة
جاتنا في الاختبار وما جبتهاش صحيحة
على كل حال
أحسن الله اليك
لا شكر على واجب
المهم لا تفكري في الاختبار الان واجتهدي فيما تبقى
أتمنى أن تكوني فهمت الحل وأي استفسار أنا في الخدمة
BNSM NARUTO
2012-12-17, 00:06
بارك الله فيك يا أستاذ ( أعجبتني الطريقة 2 لكنني فهمت كليهما ) مشكور على الشرح المفصل ماشاء الله أتعبناك حتى ساعة متأخرة :19:
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-17, 00:21
بارك الله فيك يا أستاذ ( أعجبتني الطريقة 2 لكنني فهمت كليهما ) مشكور على الشرح المفصل ماشاء الله أتعبناك حتى ساعة متأخرة :19:
لا شكر على واجب
أي استفسار أنا في الخدمة
the free girl1995
2012-12-17, 13:38
السلام عليكم و رحمة الله تعالى و بركاته
استاذ من فضلك و اذا لم يكن في الامر ازعاج اريد برهانا مقنعا لما ياتي :
حاصل ضرب ما لانهاية × صفر هو حالة عدم تعيين
مع شكر مسبق استاذ و عفوا عن الازعاج
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-17, 15:06
السلام عليكم و رحمة الله تعالى و بركاته
استاذ من فضلك و اذا لم يكن في الامر ازعاج اريد برهانا مقنعا لما ياتي :
حاصل ضرب ما لانهاية × صفر هو حالة عدم تعيين
مع شكر مسبق استاذ و عفوا عن الازعاج
http://img266.imageshack.us/img266/4885/photo0479l.jpg
http://img706.imageshack.us/img706/7353/photo0479s.jpg
the free girl1995
2012-12-18, 17:41
و عليكم السلام و رحمة الله تعالى و بركاته
شكرا جزيــــــلا استـــــــــاذ انا الآن وبفضلك صرت استخدم العلاقة عن اقتناع تام بها جزاك الله خيرا
كان الشرح وافيا و مبسطا و مقنعا و امثلة رائعة فتقبل شكري من جديد
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-18, 21:20
و عليكم السلام و رحمة الله تعالى و بركاته
شكرا جزيــــــلا استـــــــــاذ انا الآن وبفضلك صرت استخدم العلاقة عن اقتناع تام بها جزاك الله خيرا
كان الشرح وافيا و مبسطا و مقنعا و امثلة رائعة فتقبل شكري من جديد
السلام عليكم
الحمد لله أنك اقتنعت وزال الالتباس
أما سبب فهمك فبتوفيق من الله وما أنا الاسبب
بارك الله فيك ووفقك الله
IkramSou
2012-12-19, 20:26
السلام عليكم, أستاذ لم أستطع حل نشاط 2 صفحة 99 من كتاب الرياضيات علوم تجريبية من فضلك أريد طريقة للحصول على الحل فقد حاولت و لكن دون جدوى ينقصني معلومة واحد و هي مفتاح التمرين شكرا ...
الجلفاويي
2012-12-20, 18:44
أستاذ ارجوا ان توضح لي درس النهايات خطوة خطوة
ملخصات او دروس واضحة حول النهايات
مانيش فاهم حية في النهايات
Massi-lac
2012-12-20, 19:25
السلام عليكم جميعا
استاذ ممكن تحلي هذا التمرين من فضلك (على ورقة ثم اعمل له سكانير)
شكرآآ
http://www3.0zz0.com/2012/12/20/20/808752958.jpg (http://www.0zz0.com)
sihem1095
2012-12-22, 00:25
سلام..ممكن طلب أستاذ !!
شرح لحالات عدم التعين وإزالتها في النهايات( مع أمثلة و تمارين للفهم)
رجاءً
live & believe
2012-12-22, 10:42
سلآم للجميع
أستاذ لدينا الدالة التالية:
http://im25.gulfup.com/9tC96.bmp
وطلب منا الدالة المشتقة...وتعيين aوb{ألفا وبيتا}.
نشتق البسط وحده والمقام وحده أم ماذا؟لأني وجدت عدة إجابات لما سألت.........
وشكرا
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-22, 13:07
سلآم للجميع
أستاذ لدينا الدالة التالية:
http://im25.gulfup.com/9tc96.bmp
وطلب منا الدالة المشتقة...وتعيين aوb{ألفا وبيتا}.
نشتق البسط وحده والمقام وحده أم ماذا؟لأني وجدت عدة إجابات لما سألت.........
وشكرا
السلام عليكم
كيف يعقل أن تشتقي البسط لوحده والمقام لوحده
هنا نطبق مشتقة نسبة دالتين
أي
مشتقة البسط *المقام -مشتقة المقام*البسط
------------------------------------------------------------
المقام^2
live & believe
2012-12-22, 16:07
السلام عليكم
كيف يعقل أن تشتقي البسط لوحده والمقام لوحده
هنا نطبق مشتقة نسبة دالتين
أي
مشتقة البسط *المقام -مشتقة المقام*البسط
------------------------------------------------------------
المقام^2
آها ..طيب .
شكرا أستاذ وفقك الله ورزقك الجنة بدون حساب
سرجيو راموس
2012-12-24, 12:13
أريد حل هذه التمارين من كتاب الرياضيات شعبة تسيير واقتصاد
36صفحة 261
49 صفحة 262
16صفحة 61
استاد التمرين 72 السؤال الثاني كيف نثبت ان المتتالية هندسية ؟ و هل يمكن التعويض بالارقام عند الاثبات ؟
ارجوك استاد اريد الاجابة و بارك الله فيك عاى مجهوداتك
sweet basma
2012-12-24, 15:40
السلام عليكم انا بسمة طالبة شعبة الرياضيات السنة الثانية و ارغب بالالتحاق
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-24, 16:34
أريد حل هذه التمارين من كتاب الرياضيات شعبة تسيير واقتصاد
36صفحة 261
49 صفحة 262
16صفحة 61
يا أخي أنا لست هنا لحل التمارين والوظائف
ان كان لديك سؤال انا في الخدمة أو ان وجدت صعوبة في تمرين ما أساعدك قدر المستطاع
أما أن تقول لي تمرين رقم و...و...و...
فهذا لا يعقل
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-24, 16:43
استاد التمرين 72 السؤال الثاني كيف نثبت ان المتتالية هندسية ؟ و هل يمكن التعويض بالارقام عند الاثبات ؟
ارجوك استاد اريد الاجابة و بارك الله فيك عاى مجهوداتك
التعويض بالأرقام هو للتأكد وفقط وليس برهانا
أما لاثبات أن المتتالية هندسية نحسب النسبة Vn+1/Vn
والمتتالية الحسابية نحسب الفرق Vn+1-Vn
أما بالنسبة لهذا التمرين نستعمل خاصية الوسط الحسابي ولكن مع الحدود Vn+2 ,Vn+1 ,Vn
كملاحظة في التمرين مطلوب متتاليه حسابية وليست هندسية
Special Algeriano
2012-12-24, 17:21
السلام عليكم أستاذ
ما هي الدروس التي سندرسها في الفترة الثانية
live & believe
2012-12-24, 18:23
السلام عليكم
أستاذ لو سمحت :
هل يمكن أن نجد عدة مماسات تشمل نقطة واحدة؟
وفي التمرين 52ص107: وجدت أنه لآ يوجد قيمة لـaيكون فيها Taيشمل A
...وأشك في صحته لأني صبت في الاسئلة اللي بعدو أنو كاين قيم.
+
كيف نكتب معادلة المماسات التي تشمل هذه القيم؟
سؤال آخر:
وكيف نثبت أنه لدالة ما مماسين؟؟
عفوا على كثرة الأسئلة وشكرا مسبقا.
رعاك الله
هوارية 123
2012-12-24, 19:36
السلام عليكم
استاذ نشكرك بزااف على المعلومات والدروس لي لااك تفيدنا بها
أنا عندي مشكل في المناقشة البيانية مانيش فاهمتها مليح
التمرين الاول حليته كامل لكن ماعرفتش كيفاش هاد السؤال
السؤال 5
راني حابة تشرحلي كيفاش نحل مثل هذه الاسئلة أريد ان تعطيني طريقة او اي شيء
التمرين الاول
http://www4.0zz0.com/2012/12/24/18/441679809.jpg
وفي التمرين الثاني ايضا حليته لكن واجهت مشكل في السؤال -ب-
التمرين التاني
وشكراااا استاذ
koukou95
2012-12-24, 20:23
استاذ من فضلك ممكن تفهمني في التعاريف الموجودة في ص 116 ارجوك استاذ انا بحاجة ماسة الى فهمها
شكراااااااااااااا استاد
+ صادفت مشكلة في التمرين 86 وماعرفت كيف احله ممكن تردني الى الطريقة او على الاقل كيف ابدا
zineb chibani
2012-12-25, 11:14
استاذ في مسائل الاستمثال -المسالة الاولى ص99- كيف نبرهن على السؤال 2و3
akram-100
2012-12-25, 11:44
السـلام عليـكم با أستاذ
ممكـن مساعـدة في حـل المعادلـة الثالثة (3) من هـذا التمرين
فقد وجدت فيها صغوبـة كبيرة لأني ضعيف في الحساب
وشـكـرا لـك
http://im24.gulfup.com/4fCS1.jpg
ملاك اسا
2012-12-25, 13:10
السلام عليكم
استاذ فهمت التقريب التالفي لكن لم افهم في ماذا نستعمله
ارجو الاجابة و شكرا
salsabil13
2012-12-25, 22:07
السلام عليكم
من فضلكم لم افهم درس المرجح و الاشتقاقية ''فهل من مساعدة؟''
من فضلكم
و شكرا
صمت القمر
2012-12-26, 15:01
مرحبا استاذ ممكن تحلي التمارين
58 ص 198 & 66 ص 199 & 95 ص 203
انا حاولت فيهم لكن بدون فايدة
و شكرااا
+
ممكن شرح مبسط عن المرجح
chikhi abdelmalek
2012-12-26, 18:47
السلام عليكم أستاذ عبد الحميد
كيف هي أحوالك والله انه لشرف عظيم لي أن أكتب في صفحتك ولقد اشتقتك كثيرا
مع تحيات الأستاذ عبد المالك أحد تلامذتك سابقا وزميل المهنة الأن
chikhi abdelmalek
2012-12-26, 21:52
هل من جديد يا أستاذ أبلغنا
أريد فقط البرهان أن:
مهما كان العدد الطبيعي: 4^n +3^n > 5^n
chikhi abdelmalek
2012-12-26, 23:56
أنا في الإنتظار يا أستاذ...............................
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-27, 00:02
هل من جديد يا أستاذ أبلغنا
أريد فقط البرهان أن:
مهما كان العدد الطبيعي: 4^n +3^n > 5^n
أنا في الإنتظار يا أستاذ...............................
السلام عليكم
كيف هي أحوالك ياصديقي
فيما يخص العبارة ففيها خطأفي الكتابة يرجى اعادة كتابة العبارة أو ارفاقها علي شكل صورة
ارجو ان لا تمانعوا في التحاقي المتاخر
جاري دراست ما فاتني
كيف نثبت ان مشتق الدالة الزوجية هو دالة فردية في الحالة العامة
dih nesta
2012-12-27, 22:39
لقد شرفتنا يا أستاد و شرفت جميع المنطقة و لهذا نطلب من الله عز وجل أن يحفظك في عملك هذا
لي سؤال واحد فقط من فضلك يا أستاذ وهو
مجموعة تعريف دالة مركبة
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-27, 23:43
لقد شرفتنا يا أستاد و شرفت جميع المنطقة و لهذا نطلب من الله عز وجل أن يحفظك في عملك هذا
لي سؤال واحد فقط من فضلك يا أستاذ وهو
مجموعة تعريف دالة مركبة
أهلا بك وبارك الله فيك
فيما يخص مجموعة تعريف مركب دالتين ففيها كلام كثير ولقد سبق لي أن شرحته في صفحات سابقة
وبما أنك من سكان المنطقة اتصل بي وسنحدد موعدا ان شاء الله ونزيل الالتباس
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-28, 00:10
السـلام عليـكم با أستاذ
ممكـن مساعـدة في حـل المعادلـة الثالثة (3) من هـذا التمرين
فقد وجدت فيها صغوبـة كبيرة لأني ضعيف في الحساب
وشـكـرا لـك
http://im24.gulfup.com/4fCS1.jpg
http://img201.imageshack.us/img201/4700/photo0488l.jpg
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-28, 00:12
السلام عليكم
استاذ نشكرك بزااف على المعلومات والدروس لي لااك تفيدنا بها
أنا عندي مشكل في المناقشة البيانية مانيش فاهمتها مليح
التمرين الاول حليته كامل لكن ماعرفتش كيفاش هاد السؤال
السؤال 5
راني حابة تشرحلي كيفاش نحل مثل هذه الاسئلة أريد ان تعطيني طريقة او اي شيء
التمرين الاول
http://www4.0zz0.com/2012/12/24/18/441679809.jpg
وفي التمرين الثاني ايضا حليته لكن واجهت مشكل في السؤال -ب-
التمرين التاني
وشكراااا استاذ
http://img24.imageshack.us/img24/3918/photo0489o.jpg
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-28, 00:17
استاذ في مسائل الاستمثال -المسالة الاولى ص99- كيف نبرهن على السؤال 2و3
http://img5.imageshack.us/img5/8580/photo0490.jpg
http://img593.imageshack.us/img593/4514/photo0491o.jpg
فاطمة095
2012-12-28, 13:34
استادنا الكريم هذا اول طلب لي وارجوا اجابة مفصلة عنه لانني لم افهم المتتاليات جيدا
الصفحة171رقم70
شكرا مسبقا
فاطمة095
2012-12-28, 15:06
pleaseeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeeee
dih nesta
2012-12-28, 20:57
شكرا يا أستاذ
وجزاك الله خيرا
مرحبا أستاذ
نحن قبل العطلة درنا الاشتقاقية ولكن للاسف لم نفهم شيئا والدروس الخصوصية عندما مدة لم نقم بها لغياب الاستاذ فوجدت نفسي حائرة ماذا افعل
حاولت المراجعة قليلا وعرفت ان لكل دالة مشتقة وصرت اعرفها ولكن ما ان بدأت بحل تمارين الكتاب لم افهم شيئا رغم اني املك الاجوبة فان ممكن قلي وش الفائدة من المشتقات وكيف تكون نوعية تمارينها
ارجو المساعدة عاجل
قمر زمان16
2012-12-29, 12:36
السلام عليكم استاذ ممكن مراجة لدوال المزشتقة لم افهمها جيدا شكرا لك
هوارية 123
2012-12-29, 17:29
http://img24.imageshack.us/img24/3918/photo0489o.jpg
شكرااا استاذ جازاك الله خيرااا
http://www.djelfa.info/vb/data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wCEAAkGBhAGEBQPBxIWFRUVEhgVFxQSFRgaHBMSGRYYHhgWGR cXGzIeGRkjGxsVKzEgIycpLSwsFR8xNTAqOycsLCkBCQoKDgwO Gg8PGiwkHx8wNTUvLC4sNSwvNCwtNCwsNSkuLiwuNDQsLCovLC wpMiwsNTUpKSkvLDQpLCwvKSwqLP/AABEIAOEA4QMBIgACEQEDEQH/xAAbAAEAAwEBAQEAAAAAAAAAAAAABAUGAwIBB//EAD0QAAICAQMCAwUFBAgHAAAAAAECAAMRBAUSITEGE0EiMlFhc RRCgZGhFSNSYgczU3KCosHwFhckY4OS4f/EABkBAQADAQEAAAAAAAAAAAAAAAABAgMEBf/EACwRAAICAQMCBQMEAwAAAAAAAAABAhEhAxIxQWFRgZGh8ARxw ROx0eEiIzL/2gAMAwEAAhEDEQA/AP3GIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIi AIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAi IgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCJz0+pTVrzoYMMk ZHxBII/Ag/lOkEtVhiIiCBERAEREAREQBERAEREAREQBERAEREAREQBERAER EARPjMEBLnAAySfQT7AESv0G22aS6+2697FtZSlbAcaAq4IX69 D+H4yezBRlugHXJ9BBLXgQ9toXSc0rYHNj2YH3ebFsfmT+cmch nEzVv2bwat1mmV3semzUMWcsWrpK9ASegUWDAA7CTddbx1ukdT 0eu+vp2ORW4P5VmUujd6e6V9HefsrLmQtDu9W4NalJINNnluGG MNgEEZ7g5GD6yL4i34bGKeQJ829a/ZUtgYLE8V6kkLj5cs9cSl3nNH27ys8hdo9T0HorVDAx3H7g/mYcqIjotxtrD49UvybGJX0b3XqNTZpED86kR2JU8cPnGG9T0/3gywlzFprkREQQIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIkfXWW 1oToUV2wcK7lBnHTqFPr8oJSsqPFOh1G6+Xp9DctddgsW7IBZq yFzxyO+MjuPfmW8QeJNJv+mTTbrffVYrYuoorYvZaoIKg4wV5Z Pz6dsTUbVobtva7XeJLU58SBwJFen069SAW65JGWY/wj4Sdtm46bdXtbQ8Wat/Ldwvc8QRhvvDBHUTFxb68npaeutOKVXsymsZfi6d9F5KjC+H6f EGjBGg4tpx/VruRxbw/wDESV+jH8JZeNPEGpoRdFxZLLdK72WUVNYOXEg1157dc5duwx0 69N1BltmKTMF9Snqb5wT9jAbn4q0etbTX0t5tKVOmoKdRTTeqI A475LhfZGThScS029/N0+2WA5Cuqhu3JDRagbB6+17J/GW+1abSutyaWlEHmGuxOAHIoABkY6qU4kemGEsRUqgAAYXGBjt jtj4SFF8tlp68FFRjF48X0d/y/KjPbtvG2pcG3K8c6WyELvhXU9GNa9Cw9CQZTazeqPE37QO0Euo 24qxKlR5i+cUHtDJ7n8pqn8M6O12ss01RZiWLNWpJYnJJyO+ZL r0tOhQipERMEkBVVcY6k46do2ybzVFnraMYrZub7tV44VFTvvi uvw7TTqNWrGqx1V3UE+UrIxDkDqRyCj/F+Ew+/wDlb9rW1Gx6nW26lSFrTToVrqC9CGZ8DiWDZOfjNXqPEem8SXp oNoIu42I9zoM11V1sGClvdZmZVUKM9yfSaiqlaBipQB3woA6+v QQ059cEaepHQSbi933xXdV/FozXh/8AbFbIu8jTtX15OCfMAwcAhQELZx2AHeaiQNk19u5UrbraTQ5L A1sckBWIBzgdCBnt6yfLxVI5tae+V0l9uBERLGIiIgCIiAIiIA iIgCIiAIiIAiIgCInwsF7/AOzAPGo06atGr1ChlYFWVhkMp7gg9xIez3Vur16ZAgqsNOF+CK oH+Xj+kjb7vrbNbplFTul1vlFkx7DsVCcsn3erHp/DOexMKtVrqh/b12/hZRWOnyyh/Iyt5N1pvY2/C/eiyu3SnT3V6e1wLbFZkTrlgvvH4fn8D8DJco/Fe81+HahqnqFti5VF7MRgs4VuJK4RWJ9PZlnt24JulNd+mOUsQ Op/lIz1+cJ5orLTagppYf7/AD8kXb9x0119tWjcNZy52AHPFhxr6/D3B0+WZPs1C1MquerkhfmQCT+gP5Sk1u4rpUQ7PWobVJayMFA5 W+S1iFhjqTg9/nOVmvXcV23Vgf1linp93zdNZ36fHA9O4+hjdRq9K3auve0n+Ua SV2j3I627Uae6sqKimGPaxHTOR+IYfhIHjPeH2ehW0oLMbqwVQ gOay4yEBOSSeK5Hbnmd9Mxr3CwOMeZpanx/Mllobr69HSG80Vhp/wCtya5WPJr8E/UMm2V2WogwqtYwUAFiASfqTid6LhqFV07MoYfQjIi6sXKVbsQQ foekrfCtvm6LTZ7+QgP1VQD+olupnScL638/YtYnk2BSFJGSCQM9SBjOB8sj856kmYiIgCIiAIiIAiIgCIiAJC p1rNqbKLFAC112Kw+8GLhgfoVH/sJNlQ28D7Z9nrosLcfbu4HgqceS5fGOp5DAPcGQ2XhG7x0LeJF 3PcF2uprrQSEGSB9QP9ZKkldrq+giQN63A7ZV5iDP72pTn0V7k Vj+AYyfAp1Ymf8AGG4tsyU6pK3sSq7lYteMhGR0L4PcLyz+Xpm Weh3ircbLqdOSWocJZlSAGKhhgnoehk2VeVgvB7JJyV9uxgrfH ml3Sxbdj0luq1ABFZ4YFZI/iY4QHPUj0Pee6k3Dw47a3VVHUW6msC2jT9Qlqt+6Ctj2UVCQSc 5JJz8dzjE46+uy2p10TBLCjBHYZCuQeLEeoBx0ldr6s6Za+m2l CFLrbv3xS+yMJr9TrtzQ6PfNs8+0WiyqwNigAkkZs7qUzxIHVg PnJG97NuNen0uj29FsrKMuoKW+SPMIGMlfb8nJf2V6nAHyOm2H br9vR/2nebnd+fbC15VQa09eAYMRn0b87NyQCVGTjt8flGy+SH9TtaUU sfer9ceR+WvvWr3TS01bRprVu24K1pKD2rETyjVV35Mys7dR04 djmaDZNFc+26Xza3V11VbhLPfWr7T97AGD5bHPQYE02z6m7V0I +5VeVaR7dfINxOSO479MH8Zz8O65tz0lF1/vvUjP/fwOX65kKPc0n9RjEUqfjfji/Dkzu9+PqNo1LVfYtRdcmED1VKcggHCtnOMkTpsO83eI9at7aWy iqvSsvO4FS9lr1HgAQPd4HqMia+Zr+kDTX6vQ3JogoHll2fmyu nlkODWAp5N7PQEr1x1ktNZszjPTlUYxpvFt+pIre2nc2Uvyqs0 gfhgZrsrsC56ejBz3/gPwmf2anVJuFdFmmtRNM+qI1BJ8u3T3MWRR0xyB8vpnpwP4Xvh LaL9GjajebRbqLgpZkzwSsD2K68/dGSSfUnJkmvfPtiI2j8sM9liKt1hQnymZWKgKS5yucdOhzmKvk b9raik8Vfk1fpf7mO8VaHUjfNJcCAnKsVtyOeIYi+oID3YPyJI 91O/Qz9ImB0Ca1dyrt8SJ5tuMUJplY06Wtywssaxh7+FA69fa+gG03 LXrtlL3WgkIpYgfARDqyfqE5fpwWXVY+fHZKiImhxCJW+HdxO6 6ZLbfePIN/eR2U/qplVu/iizQi1aBX5i6yqhFsJAdXrrsbqPvcTbj6DuehruVWaR0pSk4ro SqLNa2vtDL/wBOAgViwC44ZPFOHJrOR78uPH5giXsp9Lvg119I0vWu7TWWgkE HKPUMEMMg4c9D8JcREnUvFqsf16iIiWMhERAPjMEGW6AfGUep8 QrdpftWiIKDUKnIEENWNStbsD2xjlHjHZL/ABBpvJ2+1az5is3mJzV0B6oy+qk4OPXjg95mjsO5ag27XciLpL LHs+1VkKQjnn5aV5PFvMP0Azj0mcm+EdWlCFKTa7rt+S9DtqdD q6tQcvUdRWSepI6vWe/fg1f/AMkzfN9O3aVbtPw5WcQhtJCAsM8nI6hQAf0kPwvtetSq/wD4j8vzbTxzVnDqtYQWNn7zY9AOgEsNHswt0dOm3McuFVauoJw zIoBB/iXI7euJFOsGjnpqf+eUneO/NehWbhui77tmpeohmSluTJngbkQOeDfeUMO4+E01dgsUMvYjI+ hnK7RJbU1PEBGQpxAwApGMAD5TD07Vv9un+yXWaRFVAgtHMs6K MdRgj2hjJwPWS249ykIQ1XSair6voy+q2qvZrjqdbqWJC3NxY4 HlvYhyR3PDoAf5gMDAE0MxFfgfWbi4t37W8yVFb1IvsGkOrFVK 8faJXuVPQ/LMv9y8SJstypuSslbj2L+6c+uUcjrWcdQT0Iz16GIuucDVi5y2 xe59vxhdy4ieKrVvUNUQwIyCDkEfEEd57mhycCInwnHUwCt1e+ Lo9XTpLFObksZX9OVfE8PqQWP+H5yHsuvr2rRs+tcIlV16lj6B dRYAPiT2AA7yFuO56fxDrNNp9tbzHov8+x6+q1IqOvFnHQliyj iPgc4xLDcfCNO50Pp7mcK97X8lOGWxmLZB+RJxn5TO222jrajC MYzTV03759Ge9Jvb6vSPqNPUz2K1oFWODFldgqkH3Tjj85w3/wAW6TZKVG/N5ZtrJ8viznBADD2RjpnHXGZUf8M7h4euK+FXq+z2hea6gszVW hQrWj+IsACcnqc9J0fYN0YfZhdpzSMgW2187ChzgFeg5DPf5Sm 6SxRutLQlctySu+WnXhw1h+bLnwjrk1Oi04SxWZaKw2GBIYIAQ cHoenaRth2ynUMz6hAbNPrNT5beqea5Y4+quJV7P/RBt20strh7bFYNyd8DmDnPFMDGfQ5lpufh+/V1auvRuqG69LF5ZKsgrpDo4UghW4MDj0b5yyulaM3LTW5Qlz5d a8fBs76zxALtNqrttZW8gsOQIIYoiO3Xt05EfVZyLm2nXU3nnj zGUcs5qsQsg6dVGeQ/w5+Ezmm2LddtezQVrU+n1BDPqUVK/IQ1qltaUjoPZXCjBHUE564vfC+1a3Ttd+3zW3sJTW9fe2pDZh7 B2Bw+MAfH5SMt5JezTVxa6NZz0/h+pe6PWrqErOetlYcD+XC5P+YfnKfUbpeNzro0hreo0k3LludJ HIhjj2RyJrAB69D6dZC1Oj12yVaO3QILmp0woup5dXBFftIfUg r3+HxnjUajeN9wmgqr0SMDytsJexfawQqYA5Y6j0+Yjf0yStBV vTVO+Xw89OeMqv6J3hbV16Guym2xMjcNRUoB+81tlip/e4knE73CjS6nUWa8pxWqm72+pQr5qmzt06BQCPgZTL4Iu2++lN vKNR5tV1r2sxt8+ru49OVn3j68j8pJ8a7FrNx67EKD5tLae7z+ XSo5KsvHpkEt+mJOa44IktPcmpf9c9s+3zxLXV0DT6nSGjiqgW 1hRgDBrDAKPX+r7D0EmWbxRVeulewC1kLqnqVHr8PQ9PkfhA24 YpDsSaSCD09o+Wydcjp0YnpMZvPh8jetPqBcCbHVlpC+0i1VkO zP38vAAx6tZJdx48TKCjqOpPhP1yzfxETQ5RERAEREAREQBERA E46zRV7hW1WsQOjDDKwyCJ2iCU2naPz+3+i+3bbDZ4Y19unBOf KbLKfllWBx9QT85Ip2vxBp8g6yizp7JZAMnpjOKxj165P+s3ET L9KPTB2v6/VlnUqX3SfuYL9keI7z+912mQf9usE4/GudP+W9m5nPiPX33j+zQ8EP1GT+gE3MSf011yF9dqxVQqPdRV+ tWQdo2TT7DWKdrrWtB6L6n4knqx+Zk6ImiVHHKTk7k7YiIgqQN Bs66C6+9LLGN7KxV2yqFV4gIMdBjH5CT4iKomUnJ2xERBAiIgE Hdd6p2UVnWsR5lq1LgE5sf3RgfSTp8ZQ/vDPXPX4jtPsFnVKuSJuGmt1K40d3lHr14K/cdOjfCVnhzwqNkey/V3PqL7ejXWYBCDsiqPdX5fIfAS+iV2q7LrVnGLgnh/OeRERLGQiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIi IAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgC IiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiI AiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCI iAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIA iIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIi AIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgH/9k=http://www.djelfa.info/vb/data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wCEAAkGBhAGEBQPBxIWFRUVEhgVFxQSFRgaHBMSGRYYHhgWGR cXGzIeGRkjGxsVKzEgIycpLSwsFR8xNTAqOycsLCkBCQoKDgwO Gg8PGiwkHx8wNTUvLC4sNSwvNCwtNCwsNSkuLiwuNDQsLCovLC wpMiwsNTUpKSkvLDQpLCwvKSwqLP/AABEIAOEA4QMBIgACEQEDEQH/xAAbAAEAAwEBAQEAAAAAAAAAAAAABAUGAwIBB//EAD0QAAICAQMCAwUFBAgHAAAAAAECAAMRBAUSITEGE0EiMlFhc RRCgZGhFSNSYgczU3KCosHwFhckY4OS4f/EABkBAQADAQEAAAAAAAAAAAAAAAABAgMEBf/EACwRAAICAQMCBQMEAwAAAAAAAAABAhEhAxIxQWFRgZGh8ARxw ROx0eEiIzL/2gAMAwEAAhEDEQA/AP3GIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIi AIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAi IgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCJz0+pTVrzoYMMk ZHxBII/Ag/lOkEtVhiIiCBERAEREAREQBERAEREAREQBERAEREAREQBERAER EARPjMEBLnAAySfQT7AESv0G22aS6+2697FtZSlbAcaAq4IX69 D+H4yezBRlugHXJ9BBLXgQ9toXSc0rYHNj2YH3ebFsfmT+cmch nEzVv2bwat1mmV3semzUMWcsWrpK9ASegUWDAA7CTddbx1ukdT 0eu+vp2ORW4P5VmUujd6e6V9HefsrLmQtDu9W4NalJINNnluGG MNgEEZ7g5GD6yL4i34bGKeQJ829a/ZUtgYLE8V6kkLj5cs9cSl3nNH27ys8hdo9T0HorVDAx3H7g/mYcqIjotxtrD49UvybGJX0b3XqNTZpED86kR2JU8cPnGG9T0/3gywlzFprkREQQIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIkfXWW 1oToUV2wcK7lBnHTqFPr8oJSsqPFOh1G6+Xp9DctddgsW7IBZq yFzxyO+MjuPfmW8QeJNJv+mTTbrffVYrYuoorYvZaoIKg4wV5Z Pz6dsTUbVobtva7XeJLU58SBwJFen069SAW65JGWY/wj4Sdtm46bdXtbQ8Wat/Ldwvc8QRhvvDBHUTFxb68npaeutOKVXsymsZfi6d9F5KjC+H6f EGjBGg4tpx/VruRxbw/wDESV+jH8JZeNPEGpoRdFxZLLdK72WUVNYOXEg1157dc5duwx0 69N1BltmKTMF9Snqb5wT9jAbn4q0etbTX0t5tKVOmoKdRTTeqI A475LhfZGThScS029/N0+2WA5Cuqhu3JDRagbB6+17J/GW+1abSutyaWlEHmGuxOAHIoABkY6qU4kemGEsRUqgAAYXGBjt jtj4SFF8tlp68FFRjF48X0d/y/KjPbtvG2pcG3K8c6WyELvhXU9GNa9Cw9CQZTazeqPE37QO0Euo 24qxKlR5i+cUHtDJ7n8pqn8M6O12ss01RZiWLNWpJYnJJyO+ZL r0tOhQipERMEkBVVcY6k46do2ybzVFnraMYrZub7tV44VFTvvi uvw7TTqNWrGqx1V3UE+UrIxDkDqRyCj/F+Ew+/wDlb9rW1Gx6nW26lSFrTToVrqC9CGZ8DiWDZOfjNXqPEem8SXp oNoIu42I9zoM11V1sGClvdZmZVUKM9yfSaiqlaBipQB3woA6+v QQ059cEaepHQSbi933xXdV/FozXh/8AbFbIu8jTtX15OCfMAwcAhQELZx2AHeaiQNk19u5UrbraTQ5L A1sckBWIBzgdCBnt6yfLxVI5tae+V0l9uBERLGIiIgCIiAIiIA iIgCIiAIiIAiIgCInwsF7/AOzAPGo06atGr1ChlYFWVhkMp7gg9xIez3Vur16ZAgqsNOF+CK oH+Xj+kjb7vrbNbplFTul1vlFkx7DsVCcsn3erHp/DOexMKtVrqh/b12/hZRWOnyyh/Iyt5N1pvY2/C/eiyu3SnT3V6e1wLbFZkTrlgvvH4fn8D8DJco/Fe81+HahqnqFti5VF7MRgs4VuJK4RWJ9PZlnt24JulNd+mOUsQ Op/lIz1+cJ5orLTagppYf7/AD8kXb9x0119tWjcNZy52AHPFhxr6/D3B0+WZPs1C1MquerkhfmQCT+gP5Sk1u4rpUQ7PWobVJayMFA5 W+S1iFhjqTg9/nOVmvXcV23Vgf1linp93zdNZ36fHA9O4+hjdRq9K3auve0n+Ua SV2j3I627Uae6sqKimGPaxHTOR+IYfhIHjPeH2ehW0oLMbqwVQ gOay4yEBOSSeK5Hbnmd9Mxr3CwOMeZpanx/Mllobr69HSG80Vhp/wCtya5WPJr8E/UMm2V2WogwqtYwUAFiASfqTid6LhqFV07MoYfQjIi6sXKVbsQQ foekrfCtvm6LTZ7+QgP1VQD+olupnScL638/YtYnk2BSFJGSCQM9SBjOB8sj856kmYiIgCIiAIiIAiIgCIiAJC p1rNqbKLFAC112Kw+8GLhgfoVH/sJNlQ28D7Z9nrosLcfbu4HgqceS5fGOp5DAPcGQ2XhG7x0LeJF 3PcF2uprrQSEGSB9QP9ZKkldrq+giQN63A7ZV5iDP72pTn0V7k Vj+AYyfAp1Ymf8AGG4tsyU6pK3sSq7lYteMhGR0L4PcLyz+Xpm Weh3ircbLqdOSWocJZlSAGKhhgnoehk2VeVgvB7JJyV9uxgrfH ml3Sxbdj0luq1ABFZ4YFZI/iY4QHPUj0Pee6k3Dw47a3VVHUW6msC2jT9Qlqt+6Ctj2UVCQSc 5JJz8dzjE46+uy2p10TBLCjBHYZCuQeLEeoBx0ldr6s6Za+m2l CFLrbv3xS+yMJr9TrtzQ6PfNs8+0WiyqwNigAkkZs7qUzxIHVg PnJG97NuNen0uj29FsrKMuoKW+SPMIGMlfb8nJf2V6nAHyOm2H br9vR/2nebnd+fbC15VQa09eAYMRn0b87NyQCVGTjt8flGy+SH9TtaUU sfer9ceR+WvvWr3TS01bRprVu24K1pKD2rETyjVV35Mys7dR04 djmaDZNFc+26Xza3V11VbhLPfWr7T97AGD5bHPQYE02z6m7V0I +5VeVaR7dfINxOSO479MH8Zz8O65tz0lF1/vvUjP/fwOX65kKPc0n9RjEUqfjfji/Dkzu9+PqNo1LVfYtRdcmED1VKcggHCtnOMkTpsO83eI9at7aWy iqvSsvO4FS9lr1HgAQPd4HqMia+Zr+kDTX6vQ3JogoHll2fmyu nlkODWAp5N7PQEr1x1ktNZszjPTlUYxpvFt+pIre2nc2Uvyqs0 gfhgZrsrsC56ejBz3/gPwmf2anVJuFdFmmtRNM+qI1BJ8u3T3MWRR0xyB8vpnpwP4Xvh LaL9GjajebRbqLgpZkzwSsD2K68/dGSSfUnJkmvfPtiI2j8sM9liKt1hQnymZWKgKS5yucdOhzmKvk b9raik8Vfk1fpf7mO8VaHUjfNJcCAnKsVtyOeIYi+oID3YPyJI 91O/Qz9ImB0Ca1dyrt8SJ5tuMUJplY06Wtywssaxh7+FA69fa+gG03 LXrtlL3WgkIpYgfARDqyfqE5fpwWXVY+fHZKiImhxCJW+HdxO6 6ZLbfePIN/eR2U/qplVu/iizQi1aBX5i6yqhFsJAdXrrsbqPvcTbj6DuehruVWaR0pSk4ro SqLNa2vtDL/wBOAgViwC44ZPFOHJrOR78uPH5giXsp9Lvg119I0vWu7TWWgkE HKPUMEMMg4c9D8JcREnUvFqsf16iIiWMhERAPjMEGW6AfGUep8 QrdpftWiIKDUKnIEENWNStbsD2xjlHjHZL/ABBpvJ2+1az5is3mJzV0B6oy+qk4OPXjg95mjsO5ag27XciLpL LHs+1VkKQjnn5aV5PFvMP0Azj0mcm+EdWlCFKTa7rt+S9DtqdD q6tQcvUdRWSepI6vWe/fg1f/AMkzfN9O3aVbtPw5WcQhtJCAsM8nI6hQAf0kPwvtetSq/wD4j8vzbTxzVnDqtYQWNn7zY9AOgEsNHswt0dOm3McuFVauoJw zIoBB/iXI7euJFOsGjnpqf+eUneO/NehWbhui77tmpeohmSluTJngbkQOeDfeUMO4+E01dgsUMvYjI+ hnK7RJbU1PEBGQpxAwApGMAD5TD07Vv9un+yXWaRFVAgtHMs6K MdRgj2hjJwPWS249ykIQ1XSair6voy+q2qvZrjqdbqWJC3NxY4 HlvYhyR3PDoAf5gMDAE0MxFfgfWbi4t37W8yVFb1IvsGkOrFVK 8faJXuVPQ/LMv9y8SJstypuSslbj2L+6c+uUcjrWcdQT0Iz16GIuucDVi5y2 xe59vxhdy4ieKrVvUNUQwIyCDkEfEEd57mhycCInwnHUwCt1e+ Lo9XTpLFObksZX9OVfE8PqQWP+H5yHsuvr2rRs+tcIlV16lj6B dRYAPiT2AA7yFuO56fxDrNNp9tbzHov8+x6+q1IqOvFnHQliyj iPgc4xLDcfCNO50Pp7mcK97X8lOGWxmLZB+RJxn5TO222jrajC MYzTV03759Ge9Jvb6vSPqNPUz2K1oFWODFldgqkH3Tjj85w3/wAW6TZKVG/N5ZtrJ8viznBADD2RjpnHXGZUf8M7h4euK+FXq+z2hea6gszVW hQrWj+IsACcnqc9J0fYN0YfZhdpzSMgW2187ChzgFeg5DPf5Sm 6SxRutLQlctySu+WnXhw1h+bLnwjrk1Oi04SxWZaKw2GBIYIAQ cHoenaRth2ynUMz6hAbNPrNT5beqea5Y4+quJV7P/RBt20strh7bFYNyd8DmDnPFMDGfQ5lpufh+/V1auvRuqG69LF5ZKsgrpDo4UghW4MDj0b5yyulaM3LTW5Qlz5d a8fBs76zxALtNqrttZW8gsOQIIYoiO3Xt05EfVZyLm2nXU3nnj zGUcs5qsQsg6dVGeQ/w5+Ezmm2LddtezQVrU+n1BDPqUVK/IQ1qltaUjoPZXCjBHUE564vfC+1a3Ttd+3zW3sJTW9fe2pDZh7 B2Bw+MAfH5SMt5JezTVxa6NZz0/h+pe6PWrqErOetlYcD+XC5P+YfnKfUbpeNzro0hreo0k3LludJ HIhjj2RyJrAB69D6dZC1Oj12yVaO3QILmp0woup5dXBFftIfUg r3+HxnjUajeN9wmgqr0SMDytsJexfawQqYA5Y6j0+Yjf0yStBV vTVO+Xw89OeMqv6J3hbV16Guym2xMjcNRUoB+81tlip/e4knE73CjS6nUWa8pxWqm72+pQr5qmzt06BQCPgZTL4Iu2++lN vKNR5tV1r2sxt8+ru49OVn3j68j8pJ8a7FrNx67EKD5tLae7z+ XSo5KsvHpkEt+mJOa44IktPcmpf9c9s+3zxLXV0DT6nSGjiqgW 1hRgDBrDAKPX+r7D0EmWbxRVeulewC1kLqnqVHr8PQ9PkfhA24 YpDsSaSCD09o+Wydcjp0YnpMZvPh8jetPqBcCbHVlpC+0i1VkO zP38vAAx6tZJdx48TKCjqOpPhP1yzfxETQ5RERAEREAREQBERA E46zRV7hW1WsQOjDDKwyCJ2iCU2naPz+3+i+3bbDZ4Y19unBOf KbLKfllWBx9QT85Ip2vxBp8g6yizp7JZAMnpjOKxj165P+s3ET L9KPTB2v6/VlnUqX3SfuYL9keI7z+912mQf9usE4/GudP+W9m5nPiPX33j+zQ8EP1GT+gE3MSf011yF9dqxVQqPdRV+ tWQdo2TT7DWKdrrWtB6L6n4knqx+Zk6ImiVHHKTk7k7YiIgqQN Bs66C6+9LLGN7KxV2yqFV4gIMdBjH5CT4iKomUnJ2xERBAiIgE Hdd6p2UVnWsR5lq1LgE5sf3RgfSTp8ZQ/vDPXPX4jtPsFnVKuSJuGmt1K40d3lHr14K/cdOjfCVnhzwqNkey/V3PqL7ejXWYBCDsiqPdX5fIfAS+iV2q7LrVnGLgnh/OeRERLGQiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIi IAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgC IiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiI AiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCI iAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIA iIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIi AIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgCIiAIiIAiIgH/9k=http://www.djelfa.info/vb/data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQAAAQABAAD/2wCEAAkGBhQSERUUExMWFRUWGCAZGRgYFxkbHRwcGRceGRweGB 0XHiYeHBkjIBwdIC8iIygqLCwsGCAxNzEqNicrLCkBCQoKDgwO Gg8PGiwkHyQuLCwsLDI1KSwvLzAsLCwpLCwvLSwvLCwvLCwvLC wsLCwsLCwsLCwpKSwsLCwsKSwsLP/AABEIAMgA/AMBIgACEQEDEQH/xAAcAAACAgMBAQAAAAAAAAAAAAAFBgAEAgMHAQj/xAA+EAACAQIEBAQEBQIFBAEFAAABAhEDIQAEEjEFBiJBEzJRYQ dCcYEUI1KRobHwM2JywdEVQ5LhgiRjo7LC/8QAGgEAAgMBAQAAAAAAAAAAAAAAAAQBAgMFBv/EADARAAEEAQMBBQcFAQEAAAAAAAEAAgMRIQQSMUEFE1Fx8CJhg ZGhscEUIzJS4dHx/9oADAMBAAIRAxEAPwDt1SqF3/v9sUc5wOnVqCo0lgNI/wAqkEMF9CZ33xdqKCQCs957Y2YyLd9h3CtdURyqNLg1ICNAZbQ rAEDTIESPc73xdVQBAEAY0ZnMlSAACSCbkgWj0Bvf07HFKtzCi SGDK0WG8nsAVm5Ji+MzLDEdpICvse/2uURq5hV8zATsO5+g3OMKGbSpIUzG4IIIv3BuNvTC8nEC0s27C e4ESN9rDULepIvAOLHCGnMW2FMz0hd2WLekD+cJt1++URtGCtu 4AaT4JgxMYoD3M4yx1AlFMTExMShTHmB3HM+1KlqQoGLKvXqjq YD5ATMbTA9SBjfw7N60BYAP86gzpO8T3t374reaQsM1xenTdUZ oZth7XuT6SI+pGLuAnMGXLFOgsJMkKp0TcOJvYgCB2Jxfpu/iAkjRpuO4af5B/wBsVDjuIKFdxWz2eWkhdpgWsJ3xr4nTD0np/rUr+4i8EH9jgC+TzWiwVQsggMHNWTGxUBFvIAYkC0YHOPRTSYB xBdKMZGsgAGxk7T+2LQwj53md5ekqBPCqdOxDoul10gGxI/pEDcM3DeO06zsihgVvcWK2gqR2Mj3xRkrS4ttQieJjycScboXu JiYmBCmJiYmBCxqVAokkADucCuF825TMPoo10Z/03BI9VDAaltuJGF/4p5p0yrBCQGBBj0Ig45hTzIakFbWCrBqcaQACo1HaZnSRBEfST jo6LRfqg6jRFfVWG3qaX0NiY5zyx8Q9GulmC9RUYCnWIUMVJFq g1RKqdRM3Ct3FyXOPxAXLM9GmpasADNtK6pkmLyoAMRfWuFn6e RsndEZVbCZuK8coZZdVaqqDtJuf9KiSfsMZ8M4pSzFMVKLh0Pc SNuxBAIPsRjgebrPUqNUrFndhBLmSBqB+XtsIAgAm0gY6p8LMo UyrnVqV6sqbjamitv8A5ww+2HNV2f8Apog9zsk8dFchtYOU54m JiY5aosSwmDue2MEqrrZdXUACVnYGYMehg/tgRxzilahLgIUi3SSZub9QHbb/AIjAOvxOoMxTrSGSqAAyg9OtFFwdhI1b/wDtCfWMidTvFaNYXYanHNqpQ6jAAmR2juPcYQOZazoUbS5RWkO VKyFa4YdmsOwmdhEYZsrxJSlSnplV7TAAKzpnee9gY1DbBh8kj IyMsq/mB99/p6273xi4M1rQ5tWMq7mmPDrSPwk1HK1J0040s1oMRZZtuAdW0f UYOZHNBKjVJlGUD59t5VmEMD2Fu9zbAGtyjncs5XKutWgxJCuY ZDsN4BsBsY/y+s4TRrCoaFUClUHlVmchgQQNLKYE3vpO3cyMIiCWFwLW5B596 oyQRna7IPr4LoWJgVkq9YOEqKxtc2KwBuGVVvMCCAb7WnBQnHf jkDxdEeaq5u1RmgY1UM0rLqBt6/3674rV8zTqoy6rFjSPmHV6SIP7YCU8l+FkAvUqFQWbraYsu86Y uBebYHOIyoAtMObVWQgmAwiQ2k39CDIPuMAxRak7vTrJ4IgsFU FgNJgtFio1By1iQtzGBuYz1Zw6ASNQUag0DUpM7jbSIAmNV8Yo TXyzotQp1TdC8oW0Mk2KlmVgSsQDNt8Yd6HuqlNLdwnMldfi1x IGo/mIwYMAUg+URDbROoE9pqPzU1WpVo0wFqKxSXbUg0qhk6BMnXZb joMkG2AKpQqZz8pnWn4aM6I3kcaUQMjSAioFsLk+sWPeFQp1Vq pSVTU6TJ1Q4VdJIGoatKspcXiPNach5oCYshmCqKjEuyoJeI1G BJtsd7e2N2UzQ1QWhiJ0GNUbbbiTeT/GFnJvUesyhbATEmRcgX0qNJAEQZBncERM/wAar5EVHekGBYkXBGhdIl2W6Kg6jIJMnFgSSCrLDnXgZZ1agnU Z1hQLEg6WIF5JJBON+Q41ToUVqhWYMxVAoBZjJMAyBAM3J0i3t hR4pzxNV63SNS9BEHUCCEAIHr67FGG+LOZ4lm69Hwcvl9IkKDU 6WJ26KZg9II6hYQ8Sy2Wc1zpbAVBQyE9Z+jmq1OadcUaoUSkAp qi4Lka97SB9sD+GcfzLEUHAWvTf8yYINMgkGYAG4hvmKNEwRjT 8O8swoOHBWajdLMSwhtJk7kypMHYQPc7uZeDxWFdCdbJ4R6mjS XEQEvIlh3jxCYMYcJJG5TSajnFC6iYHqQR/Ube+KNHjBeuUVdVMD/EBMdvaDv8AS25JgaqWXLBRWWbAmYjVPoARb2J2GLH4DXpIZ1AN 1DEBgJEH7xtEx7403OdwoIpExj3GDOFFzH1xUzXGqNLz1AsX/uP7HfGpcByoQrnzJ+JlHtJAxyrg2VmgulrmVddIMaHBHmkSTH+ 9rY7aXStSndGG/t98cl4xwWg2bK0pCoeogkSxuFtBiL/sMOaTUmF1jqkO0MQl26q+PwVWrkAydHmILERcEiDFySJMXIsT9 ca6WTYnxaza3ZgWiZAWALmRJF97yMGBUVF6rqAZG2kDV3g3m5v B/kYJmPEEH5NIgEW1KHm25hontO9rdI6uMyCQ8heaGs1Gw+CHLw3 pGqygRqsFEdViYvH7agO8Y6vyhkvCyVFSNJ06iPQuS5H7thDyV JKWZp16qI6uRKsQ0S+kMgOzLYxFxOxx1TCes1ZnpvQLvdmW5he 51nw8P/VMTExMc9dZUuKUyyldAZGEMCA320tYj3v9MJa5dFZEPiLlwx1T MggkjSfNuB694jD5mqZZGC7kQMCM/wADBAYnZgSPlA223MTMk9rRYY43aOmkkcHtF1mjx5J/SytZz1x70BypQVmWm7ilrBSELajEndSTDDaBsN8OWUqOR1LHp2 J+okx++EvhJqjNPRakvhMxKFumxEgrG6k39QT2w80gQoDGTAk+ pi+DsyN43OOLPA48lXVStefZ8v8AVhVpkkHVAG/9/wAXxqq8LpPVWsUU1EEK3cD+yfpJxuqVlBgkSRsfTFWjxuiWCBu o2CwZ/ja0H6EHHTtgdRIylCCRkK8cL/MVMhkc5nwUSWAAElgCNzaOoSCDP7Yt8W48lGm7Nq6R2E7mBA3N 8J/MXHaLmhrcHVYuGKgoVkkA7zqGw+4GIleKwoARPi3HEoU9TNDvD 6dIIPSGuVC6yoglliIgnsaVP4iooJ0K8sQCtRZeI06QwBuvtvb vJr5jjq1WVaaxTJUa+pXkkqfDaNIJBADe52scX+I5F3TQrhAKf SoBEMNrqSNAtso3m4xj3uLtTSJcO0ZhvGps4ptbSy6YZLHSG2B uGFwSJEXnbUUUKhYhQrAARaft6xAMeoxlwqoFoUgE8OEXpt0mL gRuZn3v74B87c1rlEVTVTxJDimzaWKBwu8x3I2JNyJAOI5JICn zQjmZ6aU3zKGolaiNRYovWkgMtRulnG5IBkwvpiPzBQKq2gvTc AU2KyQWfSdJWCI6DpmCdidN1Pmrmtc1S6F1l0CgmXNo1FiFBJg kHT2AmRIww8vcLoHJ0KdWgrFwuoAqWDFpLB5mTpuZtBHYnGcsj Y2gvUDJwnbIZtdEoxIHcza1/Ttvi4aIzFB6dReiqhUjvpdYO4scAuA5Cnll0JVeppJgtHlbqVb dMKCAGEYZKNUEEAfQjsfXEsI3YKuRhcg5Y4F+A4smXqampg1PD 8ryGDMrvtp8pmBIamJsb9VznFaVBalRmp04uzN6xaY6mkbASew wkcS4Q9DitGsD4yZkGlVDkypVTUOkrZQQg6dydW94daiUzUD6B qXZouO1jv7ff64JHEEFQ0YS7QzVQGKS0qbKZaiq9qvWzk0+nUT MAaiA0kE2FnM8cVSquWDGnCqwaoXImGApE6VBO8SZFxpOK/OOXy+TotmyGUK0+HTICu79AldtW5tAN9U4Gch5ytnWbMVVqNTc sUWRoXQ0aGKxqdRpA1e+5xUtkJLm8FRxhEV5tFPLqaOt3NtTU2 0WF41lRPeJPucEuD8xVXCeO3huflZUGsaSQRB6didrAffFriHD 6VSk2qmAVBcMAV0EKSGPhFW7dr2xyvM80vVcNLC12tqb5Q0wVJ Ai8BBJt2xLQWjBwoODldUocRNR2FXS9AgaZQtOx6vTcmCJi52w QyuSy6eVVGwjdQZIELJCkyRbe+Odcsc0L4LUjUYMUjxElmLEhB KoSAZKm0z1Rp7NH/TqtQAElw6kAyylBZhOoMVPbzEyRYAQNWE1fKEzrmqbUwFZRqXp WQLAdh6R6dscpyFEfi8yjlhJVoHdZIYb2tfvjoPLeQ8D8kppKj VqBIDFz1EqDpJnv2kYUuOcOahxFa3hs9NpVwokwe4B3IIBj64v K55hJYMrGWISt2lYVuBaylG8VG0mY8t2bb/IhB7XwG4ZkSmbrUSTuHBO9ug9t7qMdL4Bwwmoa7KVGnTTVvNBM szDsTAAHYA+sYUucOFVEzNPNUULaWuuxINiJ7Ej9jGF4u9MHtY ecgfhLjRMEZZS9pZRmqUlYkzVQetlq6mvf02tEG2Om4TMtmqas uZqLVVUJbqUTLqy6jp7ABvY67G2GbLcWR11TpBEibSp2N/6du+DR6i2fumnXweVvBpu5BDVdxMTEx0lqpjRm66qt7yD0xM+t vTG4nC5xLOLUOpOtSYsRfRqkbwYaTHqMK6ufuYi5aws3upEsxm k0rVKgldQWL+xH0tP2xnluJEtpddBO15B9pGx/v0wq8IJao2nyTOm4EzFx2gdMRs0drFKx7RHtuL2EelyB232uMc dnaMhp3zHj69Wm36drHFq95nqlmWkJDMp0kKGERfWTsBY+sgQb xijy/KS5A0uARdTZwAZZoJbp7Da298buI5x1pOaZRmIBVXgdatBgkkQ YJki1vstU+KPWppoWVBHiaUVGU6iGlQW0xDkajYRvOGH6fdN34 PvVBPtjMdBF+ZOKg0mRGCOVG5KyGFrgypIuLeu2F3hfBs2alNz SWtl6gAqKaoWEmB4YInQBcLbdo3GBx47QrV48DxD1AN47MGiTe jCsR7ASCDY92bg/Gko0JUQ7FmKB1BMKzMoNRiIUAlVEQALATDLXWchKmii1DhdA1q l2aykUwVCIRIEN5wzG5EkSPWx94hmgpVFUKzAm5JRYg9RnpB1R O+0KbwI5RNTNUTUgZegxOgKsO4IILSTqFwIbc37QcFOZuBE5dq uUIWsikqrdSORfS4c72MGbHe0yPBeCwVakYyqvEabgoq1alIsY cIAwgxaTemTeCI72OKfE+RsrmEcGm4qsgRa7tUqFNMaY8ViDGn tuCRaSMc35O5tqtxKka7h/GcpqtbxBpBHTZQdNgRYd7z2N6z09iHZhARmAE9r9liDPt3tjEt khoAqQQ5cYzvAc3TqJknUKUcKcwutV01CWBLdOoXYybkjSL7na 3FDw5KGWy7rUIk1hXKgIpI0srknQrCYI1KCTuTdw409MU0p1Q1 fQQJCuzO4XUTCdWkAeovEmb4VafB6PE84UR3FKjqes3hwDUZ4K UtSiE3MNNpt6bEiQ2RgcqlVwmDlrMawxLsGqEO83F0VQot0oAA AwEWGwJln4fk2UBUlriSYsJ3gGY7yCbG0jFLgvKOWyqRSNUMJ8 1QteIHSehRG0AROL3CeN0mLJT1fltBnSs7zE/KPQ+2Mw1m67VySAgPNfDs8XpPTKF0qSFFVlRljaoum7MT0zcH2 kYG8F+IlGrR8SrVSg6PpZGYa990CjrB26RYgyLSWPn2kzZeaN2 d0VxOnUrEKBqkAdRQmY1BWSb45hzBlGz2bGWp0KdAUB+bUF1Gv TpJ0KJZQREyx1NOxGGnMaRnhV3ELX8ReeKeZrIaGmpToCC/UJZj5kDR5QAJImSYgbu3w55upfhlpPXh5JXVaQ5sqSTqYMbjfe MZZfk/LPSpo1EutIdLCoU1Wk6oM9RuR6nfC5xr4dPSFD8OdTBXNaoTpV dOlwe5B8wESxgbdsxKw4CgtcMrq+Rz4ZiNQMHpIJJMz5gwEQTA v3G2AOR5UA8YOqfh6zMwSkWICk7CApVulSI1AdQgQJQOGcczOX dalQllaA6AQ7AreDtAIBtO3cmcdCyPO+XqsB4qgMo0AmBuRBJA OvaFgyII74s1wdyoBBStz5m/CrMi00VVQ6CbM03kBE8qkQOra7GRGGLkjib1aCO4UMIQKApNlC liVJBJA7AQFgncDTx6g9ZqfhKc0SZbS9GFk6SDKhGBZVkHut+2 EfhvHK+SzrsaGpqvSlIEhVZrL4RVirDtESRAkQcVIs4woBorr/MnHPw2X8VVDvqCqDO5ncgTsDbufrjLgtfx6aVKijUwk2G57CLR 798BeGcOrZzJvTzy0xVLNFlMBiGUkISFcXAuT0gnvN/O0amWVWRl0l4KnQiKrT80A2MX9O04l5c4hzTgKw6pipNAOwAx7 VpKbsJjAUcfGtUdQspqck2B1BYBIEgHfuJW28FKObETeL/wSDsTjZk0chppCkscBZCXOLZ2oxcLTcaBYwAhDWgAjU8wbe1u2 KdDUz6Kb1SjU1BJCLUCm3TqB6I9BM9zAw40nRwKggyBDeo3G/a/84H1uWaT1KdQltdPymbQDMRt2+8/SOZLoHufvBu/n8PNNM1Iazbt9f50V7hlBlTqqGp6MTJjtsAPbFvGrwyNIWAo7R/TG3HYYKG3wSZVDiz1hTIo+HrIsXLQD2MKp1RvFsJFGm+XpCnUd NepiGTVADFjBLwdRJJ7b2jbDnxPPhSqaHYvaVAgWmSWIH2En+u E7jdYFFNw5BBBM21GIYwDMjaQLCd8c3tRw7ki8p3QNuYInwpNN IWBLdRNgZjtO28bi0DGviGaiFHmMi89IgBpm+xBHuo9QcVeG5p 1pgPSaQIBJCWixhnXtA+2KOczB1seoGAo1SCveCD7t6CQB9ccB ry0fQI1x2uq1ez3EaCUTUqnzJcn5QSQDbckkiBuQPbCVwrmxiF oUKtNGLkFj4hZy1hoZ2Yah0qAx3YdhYjzBy4+cA/DplmqUSEJqljYKXZSVnSQXUTIuDc43cf5XreDRNGitaqAFK1Ep AU1INlJgKsypB/SIOwPoWgBoF5/xJgOIukG4xw56NE1lpdY1KVYSynUXZiTBufzBfcDzSCvPv+onW 5rEsAjaAAI1NYTJsB5veNzODHHOX8zlm11BmGCgIrEBlCQIUMN ahYYAS3cWM49oUaSgB5phn6tKCVUQJlpAMTNvX1xu0BotUPOV1 P4c8dp1OG0A1RA9MCmV2IIYqgINySIIixJMbEYLca5qXI0TVqg vMaAPnf8ATt07SSRYftjn1H4dpmFqnKZpT4R8NFOkwRBOuosML 7HTfTN7EUOL8qcTpV1qVWOe8JdKFXLXc6QqgjWGk6iANpviga0 v3A58FpZqqS1lOH//AFCVKsIXqaywBtJ1MbENaZsRAEAyQcdHp8wkmoBV8REIK1TT6k lh5tYC6RfTAk6GE2BPMczx2sQ52qvKkqklFBjSCZ8MAiOmD3Jm I95U4CtfOUKTlqiM41KqtcC58w8oAJJjbGjoy7LiqNNJt4hzW4 cVarRbSKYY6jpaLAhtI3Am0vvIxd+HHOdM1K5rIq1K1QaXH+VF UUyTJE79gSTtbHQOJ0abURlnRKdJ1NPSACBpBI0r3URIIG9x7c uT4Q1FSrTNdbCZ0v1MA0AqRCJIINQ+3bfNjGAH3qxu7XSqnHkP Sk1B8zdMALNpJux7BdV4sO6bk/iKXrPRpZUCqC0NUqQioPmdWUkVF/SLAm17FM5Y4tUoPppOaer8winpYdAJRm1G53MggBZm22nmWkcl nmVKv5vTrebKzNqeQdyLC4ExMXnF2QtGEF9pk4hzq+YrfhsxR1 UqZPi0dYDl0BHS4aGUEzc7j0iLS8d0UX/DNSZngulOQoABWCHICGFRJMdiJkyz8L+FWQAZ67Pmi4vUdo3vr GgwSSRDEm0R3kdzD8JFWiH4fVfUGB0VHBWAD5TpBJmAATBkziT tOLUUeVZ4bx+nVpBHJR0CKWB7mR0sOtQWU9pn9Uxi7xPN68v4a 1lRnOg1SVK6YIYAkzcWJseomxGFL4b8rhmzGbzeqmFY0mpuhCG TLayR5VYBbeUqZ92fnXkDL/hHrUcsVrU5qBSzMWQedY1EeWWUA2IG04y/TjcaKsHGlz+qtWnm0oCp4ygArqQqYuYIaSGAUm5B6Z9BgzQWgM vULCaglApPlBQnXTNiH8s+iwIvhR4Vnhl3auBrLUyumAF1MR1A/SbaQQT2tgxylzRQpVnfOoFUwaSwzKGBktCg+kAgxJiCJKhjP2+ KxrOELpcczNCnVoCpUSkxlwGFyt51TYEk9+wnazpynm1pMpqrV VtXjFiABUDXUsKhBWG3aJJClSIOPMqdVCtl8lSSrlqtUOKklay udIHho6rOh1gFrad92wn8Q4m9ar4Ndb0WYMFKlg2zEG4aSsmLb xjU+2MK3C7twXNKy60cujsX1EC8iIMTsSNt7XOMOP8AGst0U69 RQ6sSogknTINoPSZKmbEmLix5/wDD5SWLJUNJKKAyVZlEkgArOxu0A2CWgRg/ztkkqUmXMMKj9L0mQBXBMgAIxIg33bYgyCAcLD9vA9WtN1i1rr 8xZQMPFzFNXJIYKHGkRI1ahKtq3Yx2ixJwPPxXy4qmgTVNNDCv SiCVYdQKsSEb2Fg1o3wvPVKUlp5imoTSfDerUprUXeCh6iAP0y QfTvhjynw2rIgqpmixsYBZB79aHVHpYTawnEMgihJcbB8ytDNJ K0NPATZl+ZbMqDym0D31TqEggi8iJkbTgxneMOqBqSGrLAWOmz EQZIMi8SB67QYUeBZMo58Q6iD0w9Zo3kt4jQdrDT2M9pZRUWIj YHsTsbxEGxBvbawxWTWsjHsm/srNhLucfdYZznMUukU3YjVuV+UkSbwNRHSGIn9sH8nXcoDUAVj 2t9u//OBfDg7U1PqPWbajE++mMGKaEDHRhJcwO8QFi9u1xCTeZaDfjaV V6ypQQFYZtPWyMg7QQdQ3Mg9saeHADMuKlzplbXkEzB3BOr++5 ji3L1BnNWsviHt4h1AT8tNW6B+1+5wPp5N3qjN7IgJUd3nV+wv AkSTEgbnl9oafvJG7Oc35ePrlM6ecRsc13VeZ/MslwQgPoJM+4G/1EnecLXHOLtRyr1uhmUgU0iJLyAWAuKUSdJs0HZSSbXOnNSZZY gNUYHSsEiAdJLR/21IIjdyCNgSVbjuTqJw1TWLGrmMz41SfMNVNoB91VVEbA2G2Ka PQ17b+Og/JScrzIb6J44LrTL0aiZo14Uhm0sy1i2ogkCfDe5FzO+oCMZ0s5 4ehjXVgUM+ZvCltRDwT1i6yYi/vgB8Ns/4aPl3pFSih6j2AErT6GMSIBJ81pPaZO1s6A1OplnR6a0tgdQqK TvE+UAarEsLyAL4z1cEhlJGfx8BjPC6EM8bIyCPXrKW/iLzK2WRadNgwqlnffVpZgyoGBgqQxWQbBIwq0uOVxTSslCl4Ya ZBLHTsRpB1KBAtsCB63a+eEZvAytJAQ1R/8RQ0BfSwIUaibliOxvjFOUkUKRRL1Ni6KlIWsYDRAke5tvjqBh AFjPrwSBOUX4LxGhmGdsutM+EQmrw1DAxICkqGCaTv3M4JnOtp MESLgCb6TtCXJPoPTvhTocvLljUrGvUohU2DDSYDGakBS4BjpE RqBDelPmLmpF8EZWqXDqTqGlrxIggDcEyIYKTeSLLSae3rQPoZ U51zuXIcfhaYrFoNWQCdBE9RQaTA7idJ7SMJvD+YDlq4qUysod gJnUCvSJDNvMzJ3Mi2Pc3w+t+GNYq3h1HYCo7HSXJMims7NpI1 fMVjGHBfApZkPmaRNIAgrMGGQqjdyvmVukSIBHoXWNoUVjdm13 xc2gp/iHIgCVJXS+knYAS4kfLEiSIwmcx1K7VnonLa0ekyrXPdTqMKwW Y6x0yoJ0kWJOCbczq2XNWnqZKZD0j5Q3WtKEqGJIGrzCRPe4CV nubM7SYfiKSLTY61pdElV6Z8RJLPAgM4MSCAIXFMnhXJVTgOVy jtm6VcguBopKFZWUaGAKACDURtIg+pvhS4pSqiuXqrLMSQX61a dhJ3AHaZAjBv8aMxnhWoUKiFVNQiSdZpiXIgHpJhdIm8fqMdN4 fwWjm8otdVHhupLBgOkiQwabDSQR9icMMCoi/LtSnWyFBcu2lRSUKDGoBR81zcEGff7Te/6pTpITVY6UUs9rBRJb0tH9MIVDK0UGWfKZh6dJg2tadRlZwACI BM6VYme8NTFwRgJ8QRrbLxmSlGqdB1lunSTqqNpI1CCBfaLRJO OYNrpqHqltZDU3fDDmoZn8QtUgVBULjWwutQ1DAQAQQOki/bDVxnJtVpVFWmX8Sm6QWlQTT0rGowgaZ9iu0nHIODZjLcPzReu RUcQoCkGnBUEu0jV4epVaRdZYQdsdcyvMCEjrVUBuFcsSWkg6b G4hhY9+1y5YOVQHC+ec7SelVajXXqpk06mggmVO4jpYiO5uIFo EbM5y/0l0/MB7iQB27idxEQYJiZF9nFc0tTN1qiyVaq7X3Kl2jdRePVfWRhr yPLgp5dXq5hBVZda0FRrqyAgFgLVCxUyRC9i040eS3IWfkg3A+ MnK0TlzIZ6yM7K4ugILKdVgbWYxu0wLnLnfP0Kma1U6qdNy/SxL2BGqTrpgKukbDURcycV+eMrSSqnh01UFbqH1EEAWdTdKkXM 2NouGxQ4fRUxKqPsMVAH81Bwj3KfM3hF2WqEd4BYEgudUKECWL SRci17kdJb+VM9VqZ6qa9VmgStRqIWdIWVOlYRgocSG7H1wr8C y9dKgfKLLDY6em+4mwuPS/9cdMyuXzBWm9SgqghqdWkG1AAgAlWG4t5Zm5BnzYW1DxGwvrHn S0iBfgL3M8urm67ZhxpUBVpUxEM3/cNUfqmADO8GTNxfJ2YrBa6VX6aVQqupyCAWAXzAjQQRpBETqiI nBTJh0Su1JWamDu1tB0ywg3IAg+4jGfFeCpnaDppZSQJq6FVp1 BiZIA9JFp1sMKRazviGPFA8Xx9U2/TOYN3zQjNNUy9TU5UJUPnXyWB+pFiT327zOD2XqrRQKagfVMMG hBuYB7De8HftYYP8P4Ohy60qih1Cqp1KL6QIJAsNptt2wJX4f5 QhhTWpSMyCtRoB9gSQNtu09t8Wk7Po+weeLS1ke23lEuC55QBT JGkL0k2No3mJ3mwA3waUgiRcYXuB8AYUyK6hXBgNTdpIjcxAne Pbe84NZPK+Gsai15kx/QW/wDcnvh/SiVrQ1/H18qQ5wf7XBSrzOj183SyoBCEai14i+q4G8DT9WG04J8br6dFO mAsaVW1gznQlvRQSY+npg/gXn+DeJVR9UBWViIuShlQPYnf6e9okgNEtyXEX5Kmc+WEr57k9 GzQqt16FCU1IGlAvczJZySW1Hudu+NHMvC9VSiGUmnQms4AJ1M 3QigAXjqZvYe+H7wBgTxfKCoBDGJJgEdQBgg2mAY2/wB8NOGKCAEmcGyruTVWKfiMSxIUCUHTUCyrExEkjqkAiACT3Du AkMGmfRvbtH2P9cSpwRzSVEloJY6juRcaiCOmdIEbBT3CkW+Xs nXosoKaqbgy06SpBsWUkTqidiwJNzjnxSPZNsLceKZdGzut+7P gsK3AF8Vqrdl0rbyrOpj66mO/sqj1xSz1eqoJpUVRAL1803hoPog/Mb/5aPvhxZcKvNPFadGHfwpB6WqtAB2YUlUFmcdyIibsLjHSKWSNx 7iTGgUNcVHcpVFQIyJpZipVEEnSAG1TDGRNrFapcr5iqKsVRqp i+oMoJgsEUbKkdWpoDE3PbFrP0qmb8RwusxpsjjUDpD+GSCDIE dVzF4B04yfguXpeHSFEqKjKjNUaXTXqALKnSCSLE/YHTZYCzajBS+leuq/gfGRlDAQNB1EuCaYqGDAYglZIld7Xwy/APFbQhCs/qCQSomDe0xvtNu2CuUrj8JTy7zTSnUKVWWCUDsxlVbpgkvTLHy gz1TANcP4OooJUSoKrUqq0y4YMGXUgUWJGpAwE+xucW6qrvEIH w3NVqdBqSUnNSi7alABIBEHpJBeDBAvEyL7lOXuLUuKF8tXDiD qQzD6Qb3MgOJuNtLG1sN3HeW9D/iqanxKY6gPnpjcW+YCSP29ML/MPLS5fN5fO0rBqyLUC7HxDp1CLAMCQfqPU4sIwCSrBdGy2bSmE RFAFMaViwURAUegj67YyzGVpaSq6VV3Dug2csQTI3OsxMb+k4W MzVq0q9NAAVIdjIuPD0QB6Al7/AEGD1PJFgXBZ20lgRcav0Koi0SACRjACRnJWpLShnNnKlHOUGR iKYU+JTdAV0uZBJEDVPf0mcc94hyPUask5g1AQT+epqFFVkJBg jXJIBFpE746dSzwqgyplohaiEMnSCSYsDJKwO6+mC1bgQZZAxu xtjKq5cn5iylA0qlSvSDN4WlWCdWs2QoQ4JUdPyseqOxJqcO5m orl0rtRWj4QXLqpVCj6RqLhQPOHZmLD9I7knDvzVyiamXamJuy N/+VSxHvpLfvijxnldVfLsUBpUVqELFpWmGQH2hW+pGKNhptE2qL lXHuJitWZ6Y6qkaiAANQEMwjeYmTckknDdyDxBClSjWruFogOE eoPCNPupXSakgwYRhOsWscBuBcF8dKmark6F1PUIsajxqKiNrk A/6gBHYlylxWilZlqAJUzDhQ9NRCEzKi/SsaezbAkWGLPw3CBymviXw1yVeozrUq0wGBaksQAy9tQMEBRME gaYgY3cO5AoJ5aKmD5mljbv1YLIuqpTYGoabK3QzqAIIGtVW9l NgT0kgkCRhSfjGYSvVpNxZ6Ph1GUCpRIMA2M06ekgi8iN8UhfY 5tWdQXQclyztI+mCNfg5I0xqETJjcGwJ3j9+2ELhmYzrsBT4zQ qE7AhpP0Vlvh74GucEDMVaFUdylN0afuSp+kDFpGNmbsdwiOQt NhBOL8OehTqsJIGk+GkgMDEyo3+a/aNhgnywq1EDrTcKbFXPlgSNI1H6WH7QcEa/GaasCYj9R9GIv6gEXki+Na5wUyVpKgBJJJPSSYNo9r/AL45DYNNDJv3YB458h19ZTz5Jniii6LG2NT11GklwBMbiCf/AFjDLZ7XIiHA2m32I7YT+I0XqNdSgZigVgIkjVMJfQdMAMb6jt GHtTrO7YHMF35rGKEOcQ40nWjmVfyMrR+kg/0xtxQ4NRK0wCFEjVI3Ja5mAB/fte/h2J5ewOIq1g4bSQpiYmJjRVSxzHzSaTpSpkK7G5IBhVUtsSJkg DfvjynzjRFAvV0rUSzIpEkny6JglXi09wQbg4U/iQDSzdKrsA1ydrgi/tfAGpUDVKVQP5PeQxHUpiTMFmP3/fmaieSGa+W19crpabR/qIzt/kD9F0rl3jtSrX0PoAamzhVvo0uqgFvmJD3MAStsNGEb4eBqlSr Wg6dCoGixbUxbTYCBYQJA2w84Z0heYgZDk390rqWNZKWt4Cwq7 GMIHMWaWiWY1adGelq9RfEquV+Wgny012m4mbTLF/fbCVW5SptVarWH4iqx3qXVB8q008qqotNybk3OGHC0sUgrU/FVNNJcxmm+Z69Q0qSe7ClcD2mT74FZHJmpRq0wqgVEXMLpEAmi 9SkwAkkEpJuSegepx2JOEwhUKFU2hQALiJgY5hyhTaMtvKV2ox 9aZqMD7CH/AHxQghRSEZin4gWoYC5iUfeBUEAsY21HTV+ur0wy/CTLF6eYyzj/AAq6VCPczI9+ukP5xtbgmmnmqQE6a9PRbYuUKgR3AcD6Ya+SuD inms9VH/cqqv3p0lLfu1Rv2wMB6qBYKbTlZGA3EuAKaVOkq9K1KVj2WlVV 4+gCaR9RhljHjJjVXQbNcMX/ABDMhCv2LKfruBihw/POXamoACKLyLmTuNv+b+2GHODpthGev4daBSuT5rwABYQLQY3P rjCYkVSkJip0hUrSRcT6+thB+5+hwdVYGA/AsswGpiSffBvGwFBBWmtlw3bFLiGRBQgiQZBHqCII/aR98EseMs4lQuU8R5Z/DcHrUoulN7+oWqWDH6qAcIVHlCrUqU1BImmKjsR5Q7GFHqSALd 79hj6C4pw0VKbIQCHUqR6hhB/rgXQ5fCiYvAH/AIiB/fvipCikh0eOVK1VnddGUoOysSNRrMoBkSoQBCpsD3Ixb4ly9Rz NdnYs/j0wwIgGn4RCQpG86xIYHy9+20cteGnhspYeI7b/AP3jUSZ+SdPSPTYzjb8OWWuBWNPQxXwypdm06ajSqaphNQaL/KBFhhRsZbJxhT5pfb4eMDCZg/8AyGn/APSx/bHQeTcrmkpNSzLJUgfl1VYyRtpcMA0raDcxvtg63CEN4xsp5PS pCmDFj6HthrYAoa0A4ShxHNfKCJZhC/YGZH0E/Tt2K5Sj4VMLcEC8Xn69+5J2uT2ws/jRTrjWZAN7gxaBe8gfe0xgxW4mgUkOhIEwrCRG8AWJH99p8W3+ ZJ5JXd1QLIx4cq5RzmmovrO3sSAY9iGDD3Y9xdnjHPeGuXroPm ZwWjbcmB7LJ+wOOgvUABJNhj0XZjh3bj0tcUvMhyssTHgM49x1 VVTExMTAhc7+LtYCiBAubn2m/wDGObVMwTVAWwJIiTabgSTtO2Owc/cvtmqYVcJz/DKsKIDafEc+uoAKAFkwNyCTb5o7Ynuoni3k3j/V1NFrzpWODeSR9DlMvwnqMcvVBJ0irAHofDUtHpMgx6knvh5wr 8g8MXKUDl2dDXB8SoitJXXZZ2+VReBt9MNGBzWtJa3gcJLUSd7 K5/iSV4RjDwR6Y2YmIWC0ZqnKnCnw3lgU3B9KlWpt81Un9oUkffDk RjAURgQhNLhABJgSzaj9QoUfwAMXOH5BaYgCLlj7liWJPuSTi7 GJGBCh2xzfm/jeYo5mnmEJ0UOl0vDBmG42g+Wex0nHScc5+JHMlKkDRFIVGq03 BmYFrSBE9UWkfXFmRmQhoWsLtrwav3LoFGqtRFYXVlDD6ESMDH 4KC82wufDjmmvm6tcOF8FVp6NIAVG06SqwNjGqCTEgYeFrqWKh gWWJAIkTtI7TiXsLHbXcrNzS00VKVKBGNmNH46n4nha18TTr0S NWmY1RvE2nG/FFCmJiYmBC8OPCgxR43xunlaTVH+UWURLE2AE2knG3I8TSrQSu p/LdA4JgQCJv6R3xNGrQtOc4aGGKXC+Dik1lAj0ERck7epJP3ODG VzSVUV6bB0YSrAyCD3GNsYhCgwB5spvo1LsBt7/T/f298H8LnEOLePU/DUD1TLNBIUKdzHYGIE3PoJwlrQHxGPqePP1ytYX928P8EJ4TQp tSVwNTkQxa8MLESQY+gt7YrZrNu5FMIHYmAvU23v5T+wjvpwVp 8MFCKNJi5Zr6u76RMaRZAok/RRMk4YOHcKWlfzOd2O/0HovsP5N8cmHs5znZNAc1+FfUTmUmuPehnBuXzRDVG/xWWNKRCTHlLbnvJ/nci3zVZGCM6A+JJqaGQR5tNQaYJJG6nc9tsOYOKVbhKECBcGQW k7yD/BP33nHQ1GkcWNbDwOnrxUad7Iz7QQDgfF+tFcy0ELcif9OoBSo BgQZ9fXDbhZyHKzI5So5qUbus2K1Nc2i62PykDfaYwyqIEY10M UkbC16iaRsjraKXuJiYmHlipGBPM3EvAoM43AwWwK5myviZZx7 YELmHInE3PFKdR51ZhSHYmdWpdVrWUMigD0x2THEOU6eivSP6c yint5nUCfXzR9zOO3ThzVlri1zf6j/iwhm73cPA18l7iYF0uYqL0nqU21KjFG7XX69iLg9wRhf5f5sqV c2dR/IrFlpCBYoLGd4YBj919bqhpN10VnSsbVnk0Fs5+47XpJ4dAEM9 iwmdPfSRs3v9YgwcWPh7ma75UGsGgWRnJ1sBuTIBidif5EE586 cYWhTkKGqGyT6nafYbn2BwicP4/ULlqeZdq2o38QspFommTo0gato9owzEwyMLBXN318ljqNXHARv XYMTATl3mVcyoDQlUWKzYxuaZPmW/1Hf1JvCpBBophj2vaHNNgrw4QuN8KyNStU8RxUekNTJ1W23Ise 0rNpEi4wW5z5kFFBTpmaz7L6Cd29FH8/0Qcpw2EpkG5JpP1SZqSJ22LFO5k33ON44iWl91XCwk1TI5Gx3k rPJ851KVY1QpWk1Jlp09lAUB1NrBj3/1n0gYcn8eqU83VquSxr02LH/MAKin26QwA9LfLADUskIZYMow+ykmfoLn/wAfrghy7SvSX9NTw/QAEMNhuesX3v6YeuLY4NHLB8wc/ZU/V0aP9tv/ABZ8C41UfiVHMO06qoQ3sFcmkAP3H8n1x2zHBspQ8OpUMf4dRX/YhgftoPvf0x3gthbVOa4Rlv8AUD5LaKbvHOb/AFNL3AvjnMVLKpqcksfKi3Zj6KP6nYYqPzRObTLU0DSCXbVGnp LCBF+07edffHPOb65fOEPJ0wbMBpAJPVqOnS0je/QIG+F42bngO6olmaxhf4Krzbx45p6TOrim6MyoGHmIOlpggxBP axxKnHav4Gnk6YKk1XokTJ0+ISFm36gva2N/MuUqLRy1Wrd5nYDp1kpNv0R2wLzeVii5/RUVvtp95/Th1sjRCAR/F9/BVOoIe2PxBIXRPhVmT+FqUif8KqQB6BwHj/yLYazxOl4oo+IvildQSRqj1jCXyBRZfxNMWIWnG9v8Re/+nFY8tChWbN5mroUOGOlZdmBGkKwuAYEgdgdgTGGoDTO/PiR91Mc/eRiQdfRXRaqSCJIkRI3v6YD8D5eGUpvpbxKjX1EAGwhR9Bc/c4IZ3PrTpGpMiJBxyvifNRzDqzV3psTNNVqlAo+WywSzbnUdrD 3WZAJXg9R181M87YW25P8Ay9RbxarMpsFVSQd7moBPfVE+4HcW P4T+UOaajxSzFyE1CrEWEAip6NJsQIM9jE3M3zAyiIOpQWJ0so sYUNIsjGer0AwlK5mhAjecrfS1qm74shMTKNz298LNfml1qAaZ UGNiCwPcC/qo+rAfQtwLOM9PrZWYEyQCJkzYNcATA+k98Wq2Xpi5UWM7Def+ cZy7pmB8Tto5TEZbGSJG2pkM8lZA6EEH0MwRuD6EehvixjXQRQ JUAA3sIn3PvjZh1t7RawKmJiYmLKFMac4k02HtjdjF1kEYELj2 QqGnWqJ28ai+w+WrG/btb6Ye+fuI1KOWJp7wb+mBtHkyo2aLkqKRYF7dXQ2oBbWnYmRA He0MPNdemuWfxNiIA3JJ2AHcn0wbieeiwij2OefE39AuY0s4j0 1/Mimy6I1lZA+V4Mki8Lvc+pB8yPEHWswtTMKyBhEeGbTbVe1rQP S+D/JfBAmYpyI6XqsvoTCLtYwHI+ob2xa5o5Yp1m/E0q6JoPnDAgNOmO4JvEd5iL4hmp7xpc3j79Fzmdn4J3Gx/G+mb/C08R5iGYIFTJo+0TVkSTAgeFJPsMLXEKFJn8RyqEGVFOVW09yd bNYWEfecMvD+R67gE5kFGAhlWncbjSdO309Thn4XyXl6I8upu7 Nc/udh7C2BpdeQtTBqZMPfQ9y53Vz9OodIBfUSQopVYB2FtP7RtAv h95Tyr0soxZWUszMqtMgQFFjtMFtvmwap8JpKZCAH6YtFe2NHP c7la6bQs07i5pK4tVzfjVq6VJDs3YnVoAHlGxAIa3+Y4xy2Wp0 iaak+J5+1tLCDCi0ECxuY/bpHEuQ8vWqa2UTgLxv4ZqWVsvFMrtAG/wDv98RvcOFhN2eXuc5ryLzXvHCWHy9VWrklUFRYhWncNJi22qO/f0xnwSiRWXVpGuvSYBWJvrVT2UTbtNv3Bur8PsyQp/EHUpBEKg222F/v6YK8F5JZXD16pYhlaAtMAlWDiYWdx2Pt3xQPeqjSTl9vcKJBP wSRxSmUzGYA7qTH7r//AHjrHGc1py7OP0z/ABhU4lyVUrZksCFRpDkzOkxdRsWtabSQbxBdM3kw9ModiIxO4n B6J+OLbI9/9q+gpcw5b4yUY1wEZtVUFSSCQzAQGAN/y0iRFz9itDjKVKwf8HTL26mqkxMRP5BPcfuMaD8OK1NyaNXSCZ ggML+zDHh5Dzck+Mokzamn/G18VJd4JXutSwnY4VZOfetHNfFnzqaPBVDBOo1WiADsPCBn094 xQq0zUo1lYCVSnMD1esLHuLf1wZpcj5sEfnD0/wAOme0d1398GDyd4dBwHZ3cKDIQQELERoVf1HebQMSHO4KtHDO ZWvlIxfHvQ34a1pdrXNBJ9yGafT1wP5w4w341abSFvp3jXEDae 2qPcjDRyXyu2VDNUI1EaFCz5QxaWn5jO2wjvJwD55yKZjNU0Xz KQ7kfKgYGTF77DuftiHTbB3jsUrDTVpjCff8AcryhzCUoiiUWt TAATr0H3SyuGVbAGRaBfAXiOWp1l0ijTy6LM6ZZoBuZIAA9yv8 AXBPJcn5msPFFUItWXACKYVjKxqBMRB/b0wSzHK1LLU/Er6sw4uFaILeygaZJ7kE4gFxzSxbDq6DS8AfVLfDuOUKKimh6S NLEGqxi4IR17R39zho4RkFzSEU1alpCw7UmjYNK+Kg1kmVNztN pjE5eoNVYFqasjgmQoXwmXdSDDRPTBvN59HLL0AigDC7449TW5 tgdTfyyndIx2nBLHnPIoD48Krwvh5pr16CwJgqDEH0DTp+k/wDAuVZi0ffCrxDmBqWZ0911FpsNE9IE+srcbHUexxtfPVXuC6s TCXMSdiV2juRe04T/AFsUP7Qabuq/P4XQbEZPa3JoxMTEx10spiYmJgQpiYmJgQg3MXMIyqSE1EmO8D 3OkEx9Ad8KdLiwzFQOfEr1B5FWkyqh/wAuuFU+rM0+kTGH6vkkfzKDiUckieVQMKanS/qBtLyB4Chf0tWBrok7ifB8wlJmWPEqwCFmFQbIDue+o2mYsAMU q/Cs01alUWhTULvTklWMRJPykCyWJUfWB0UjHkYDooSA2sAEDng8 qLQ3gHDWo0yGI1OxcqvlXV8qzeO5PcljAmATxMTDLWhjQ0cBQp iYmJiyFMTExMCFMTExMCFMTExMCFMTExMCFMYu8CTjLHjLIg4E JTzXNZrVKlGk60tFixu5ETKKemN7kmIuLjFTJcPWqxpUbyfz6p JJFtLS2xqMLAfLMmAACYzPI+WqPramCd7icGsplFpqFRQqjYAQ P4xzZdCZpQ+R5LRkN6fHxV9wAqlsRAAABAFgMaOIZXxEIBhuxt Y9jcH+mLOJjokWKVEl0eE5hqqqQ8IwbUxFwLqJSwgrO0am2MSX HRaJO2/fGePJwrp9K2AEAk2tpZjJVgYS9zFyv4rU6tIJ4qNfxC2llY9QY i8gGV7CI22E8Izbh3fwgoo1BTYgqYJbSRYi0RsDuu14dalYLEk CTF/pP+2KVbilHX4RIZnJGmJ1RZj6EDYn2I9sZT6WFzw+6cPQVWue3 I4V6lUDAEGQbjGWPFUAQBAHYY9w+Pes1MTExMShTExMTAhTExM TAhTExMTAhTExMTAhTExMTAhTExMTAhTExMTAhTExMTAhTExMT AhTExMTAhTExMTAhTExMTAhTGvXJKwdt8TExBUoXx8VtKrSplx ux1hSI27En6AX2wEo8Iq0KiuFZxqvAjpnUHIvJ1EnQIOx3E4mJ hGXRMkk3km1uydzGlo6pyXa++PcTEw+l1//2Q==
imane 95
2012-12-30, 11:38
حل التمرينين 48 و 53 ص 106 و 107
عياد حسين
2012-12-30, 12:17
بارك الله فيك يا شيخ ربي يخليك لينا بصح حبيت نسقسيك انت و الكل اللي يقرا معانا المتتاليات تع 2 gestio صعيبة شوية و فيها دخلات و خرجات ما خرجتش عليا بانتلي كشغل متاها (هاهاهاهاهاهاهاهاهاها( انا رحت جيستيو علا خاطر نفهم المحاسبة و الباقي خاطيني انتدر الجواب و شكرااااااااااااا
الأستاذ*عبد الحميد*
2012-12-30, 14:23
استادنا الكريم هذا اول طلب لي وارجوا اجابة مفصلة عنه لانني لم افهم المتتاليات جيدا
الصفحة171رقم70
شكرا مسبقا
لقد سبق وأن أعطوك اجابة
قمت بحل التمرين
تجدينه في هذا الرابط
http://www.mediafire.com/view/?aon7rap27v0qtnr
الوردة هدى
2012-12-30, 15:01
:sdf: ساعدني يا استاذ في حل ت73 و74 ص 87
مرحبا أستاذ
نحن قبل العطلة درنا الاشتقاقية ولكن للاسف لم نفهم شيئا والدروس الخصوصية عندما مدة لم نقم بها لغياب الاستاذ فوجدت نفسي حائرة ماذا افعل
حاولت المراجعة قليلا وعرفت ان لكل دالة مشتقة وصرت اعرفها ولكن ما ان بدأت بحل تمارين الكتاب لم افهم شيئا رغم اني املك الاجوبة فان ممكن قلي وش الفائدة من المشتقات وكيف تكون نوعية تمارينها
ارجو المساعدة عاجل
اذا تملكين اجوبة الكتاب ارجو ان تضعيهم هنا من فضلك
ارجو مساعدتي في التمرين 78 ص 88
تمكنت من حل السؤال الاول لكن لم استطع حل السؤال الثاني ارجوا المساعدة يا استاذ
هل سرعة الطرف b ثابتة خلال الحركة؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟
حسب محاولتي وجدت vb=8/3 سم / الثانية هل هذا صحيح يا استاذ؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟
استااااااااااد ارجوك ممكن حل السؤال الثاني و الثالث من المسالة 101 ص 176 في المتتاليات لاني لم استطع تكملة حل التمرين بسبب هداين السؤالين
من فضلك أستاذ أريد دروس مفصلة عن المشتقة و تطبيقاتها
الأستاذ*عبد الحميد*
2013-01-01, 15:22
من فضلك أستاذ أريد دروس مفصلة عن المشتقة و تطبيقاتها
السلام عليكم
اطلعي على موضوعي وان كان لديك أي استفسار أنا في الخدمة
http://djelfa.info/vb/showthread.php?t=1138606
مرحبا أستاذ
نحن قبل العطلة درنا الاشتقاقية ولكن للاسف لم نفهم شيئا والدروس الخصوصية عندما مدة لم نقم بها لغياب الاستاذ فوجدت نفسي حائرة ماذا افعل
حاولت المراجعة قليلا وعرفت ان لكل دالة مشتقة وصرت اعرفها ولكن ما ان بدأت بحل تمارين الكتاب لم افهم شيئا رغم اني املك الاجوبة فان ممكن قلي وش الفائدة من المشتقات وكيف تكون نوعية تمارينها
ارجو المساعدة عاجل
الأستاذ*عبد الحميد*
2013-01-01, 15:44
ارجو مساعدتي في التمرين 78 ص 88
تمكنت من حل السؤال الاول لكن لم استطع حل السؤال الثاني ارجوا المساعدة يا استاذ
هل سرعة الطرف b ثابتة خلال الحركة؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟
حسب محاولتي وجدت vb=8/3 سم / الثانية هل هذا صحيح يا استاذ؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟؟
http://img14.imageshack.us/img14/8692/photo0496f.jpg
akram-100
2013-01-01, 15:46
السـلام عليـكم يا أستــاذ
لـو ممكن أنك تحلي المثال الأول كمثال وأنا أقوم بالباقي
http://im26.gulfup.com/36VX1.jpg
لأن كل واحد يعطيني إقتراح ولـم أعرف الصحيح منــه
الأستاذ*عبد الحميد*
2013-01-01, 16:04
مرحبا أستاذ
نحن قبل العطلة درنا الاشتقاقية ولكن للاسف لم نفهم شيئا والدروس الخصوصية عندما مدة لم نقم بها لغياب الاستاذ فوجدت نفسي حائرة ماذا افعل
حاولت المراجعة قليلا وعرفت ان لكل دالة مشتقة وصرت اعرفها ولكن ما ان بدأت بحل تمارين الكتاب لم افهم شيئا رغم اني املك الاجوبة فان ممكن قلي وش الفائدة من المشتقات وكيف تكون نوعية تمارينها
ارجو المساعدة عاجل
http://img248.imageshack.us/img248/8328/photo0500v.jpg
الأستاذ*عبد الحميد*
2013-01-01, 16:39
السـلام عليـكم يا أستــاذ
لـو ممكن أنك تحلي المثال الأول كمثال وأنا أقوم بالباقي
http://im26.gulfup.com/36VX1.jpg
لأن كل واحد يعطيني إقتراح ولـم أعرف الصحيح منــه
http://img543.imageshack.us/img543/9630/photo0501p.jpg
وردة المتفائلة
2013-01-01, 16:46
من فضلك أستاذ تمرين 64 و67 ص 140 بليييييييييييييييييز
الأستاذ*عبد الحميد*
2013-01-01, 17:02
:sdf: ساعدني يا استاذ في حل ت73 و74 ص 87
http://img191.imageshack.us/img191/2783/photo0502d.jpg
الأستاذ*عبد الحميد*
2013-01-01, 17:21
تمرين 64 و67 ص 140 بليييييييييييييييييز
اولا السلام عليكم أستاذ لو سمحت
المهم
http://img141.imageshack.us/img141/5301/photo0505.jpg
http://img853.imageshack.us/img853/5736/midx.png
http://img15.imageshack.us/img15/9540/photo0506tc.jpg
الأستاذ*عبد الحميد*
2013-01-01, 17:27
نتمنى من الطلبة الأعزاء فضلا لا أمرا الدعاء لي بالتوفيق في دراستي
استاااد اود استفسارك عن كيفية حل هده المتراجحة
لدينا : P(x) = (m+1)x²-(2m+3)x+m+2
اوجد قيم m حتى تكون المتراجحة Pm(x) <0
و جزاااك الله خيرااا أستاااااد
Special Algeriano
2013-01-01, 18:56
السلام عليكم يا أستاذ
فيما يتم إستعمال المرجح و كيف ( قوانين و طرائق )
+
اريد ان افهم دروس الإشتقاقية و كيف نستعملها أيضا
amine habani
2013-01-01, 21:15
استادنا الكريم هذا اول طلب لي وارجوا اجابة عنه فلم أفهم السؤال 1
الصفحة87 رقم 70
شكرا مسبقا
الأستاذ*عبد الحميد*
2013-01-02, 03:01
استاااد اود استفسارك عن كيفية حل هده المتراجحة
لدينا : P(x) = (m+1)x²-(2m+3)x+m+2
اوجد قيم m حتى تكون المتراجحة Pm(x) <0
و جزاااك الله خيرااا أستاااااد
خطأ في الحساب
الأستاذ*عبد الحميد*
2013-01-02, 03:01
استادنا الكريم هذا اول طلب لي وارجوا اجابة عنه فلم أفهم السؤال 1
الصفحة87 رقم 70
شكرا مسبقا
http://img838.imageshack.us/img838/6610/photo0508l.jpg
جزااااك الله خيرااا استاااد و وفقك في دراااستك
fadia live
2013-01-02, 08:37
اصدقائي انا عضو جديد و يسعدني الالتحاق بكم و مشكور يا استادي على هده المبادرة الحسنة
وردة المتفائلة
2013-01-02, 11:02
شكراااااااااااااااااااااااا جزيلاااااااااااااااا أستاذ وربي ان شاءا لله يوفقك في كل امورك
جزاك الله عنا كريم الجزاء
salsabil13
2013-01-02, 11:17
نتمنى من الطلبة الأعزاء فضلا لا أمرا الدعاء لي بالتوفيق في دراستي
أتمنالك أستاذي الكريم التوفيق والنجاح إن شاء الله
ولك كل الشكر والتقدير على هذه المجهودات
فبارك الله فيك وجعلها في ميزان حسناتك
تقبل احتراماتي أستاذ
souhila_95
2013-01-02, 11:39
السلام عليكم يا استاذ ..عندي سؤال في الاشقاقية حول نقطة الانعطاف المنحنى وفي النهايات اريد شرحا مفصلا عنها الاني لم اهضم هذا الدرس جيد ولك مني تحية على المجهودات التي تقوم بها جعلها الله في ميزان حسناتك ا
rayhana rimass
2013-01-02, 11:48
:dj_17:مرحبا
http://img692.imageshack.us/img692/8459/photo0509g.jpg
استاد اظن ان الممبز نجده يساوي 1 وليس -8
هل يمكنك التحقق ارجوووك :confused:
أستاذ ما مفهوم المستقيم المقارب وأين يمكن حسابه
الأستاذ*عبد الحميد*
2013-01-02, 15:18
استاد اظن ان الممبز نجده يساوي 1 وليس -8
هل يمكنك التحقق ارجوووك :confused:
بارك الله فيك نعم هناك خطأ في حساب delta
المرجو منك أن تنقلي لي التمرين حرفيا
يعني هل كتبت من أجل كل عدد حقيقي x
أنا في الانتظار
حسناا ...
ليكن Pm(x) = (m+1)x²-(2m+3)x+m+2
1- عين m حتى يكون Pm(x)<0 من اجل كل x عدد حقيقي
الأستاذ*عبد الحميد*
2013-01-02, 15:31
حسناا ...
ليكن Pm(x) = (m+1)x²-(2m+3)x+m+2
1- عين m حتى يكون Pm(x)<0 من اجل كل x عدد حقيقي
http://img12.imageshack.us/img12/4112/photo0510k.jpg
أي استفسار أنا في الخدمة
الأستاذ*عبد الحميد*
2013-01-02, 15:36
جزااااك الله خيرااا استاااد و وفقك في دراااستك
اصدقائي انا عضو جديد و يسعدني الالتحاق بكم و مشكور يا استادي على هده المبادرة الحسنة
شكراااااااااااااااااااااااا جزيلاااااااااااااااا أستاذ وربي ان شاءا لله يوفقك في كل امورك
جزاك الله عنا كريم الجزاء
أتمنالك أستاذي الكريم التوفيق والنجاح إن شاء الله
ولك كل الشكر والتقدير على هذه المجهودات
فبارك الله فيك وجعلها في ميزان حسناتك
تقبل احتراماتي أستاذ
السلام عليكم يا استاذ ..عندي سؤال في الاشقاقية حول نقطة الانعطاف المنحنى وفي النهايات اريد شرحا مفصلا عنها الاني لم اهضم هذا الدرس جيد ولك مني تحية على المجهودات التي تقوم بها جعلها الله في ميزان حسناتك ا
:19: بارك الله فيكم
ووفقكم في دراستكم :dj_17:
السلام عليكم ورحمة الله وبركاته
ارجو المساعدة في الحل المفصل للتمرين الثاني صفحة 166 من الكتاب المدرسي
كيف احسب Un+1 _Un
اتمنى توضيح طريقة الحساب وكذلك التمرين الثالث وشكرا
وجزاكم الله خيرا
جزااااك الله خيرااا استاااد بارك الله فييييك
الدرة المصونة
2013-01-02, 17:57
السلام عليكم أستاذ ...
أستاذ ممكن تعطيني مثال توضحلي فيه كيفاش نحسبوا التقريب التألفي ؟؟
و جزاك الله خير ان شاء الله:)
vBulletin® v3.8.10 Release Candidate 2, Copyright ©2000-2025, TranZ by Almuhajir