نیل کے سنگ سنگ
پروفیسر غضنفر علی
(جامعہ ملیہ اسلامیہ ،دہلی، ہندوستان)
کچھ لوگ دیکھی ہوئی دنیا کو بھی ٹھیک سے دیکھ نہیں پاتے کہ وہ نگاہوں میں آتی تو ہے مگر پتلیوں سے نکل جاتی ہے۔ مگر کچھ لوگ ایسے بھی ہوتے ہیں کہ دنیا کو خود تو جی بھر کر دیکھتے ہی ہیں، اپنی دیکھی ہوئی اس دنیا کو دوسروں کی آنکھوں میں بھی منتقل کر دینا چاہتے ہیں۔ ان کی اس چاہ کے پیچھے منشا یہ ہوتا ہے کہ وہ دنیا کے رنگ و آہنگ کو ان دیدوں تک بھی پہنچا دیں جن کی نگاہیں پپوٹوں کے اندر بند رہتی ہیں اور پلکوں کی چلمنوں سے کبھی باہر نہیں نکل پاتیں۔ وہ چاہتے ہیں کہ ان کی طرح دوسرے بھی دیکھیں کہ دنیا کتنی حسین ہے۔ اس کی فضائوں میں کیسی رنگینی ہے۔ اس کی ہوائوں میں کس قدر سنگینی ہے۔ اس کی ادائوں میں کیسی دل نشینی ہے۔ وہ بھی یہ منظر دیکھیں کہ جب جہاز کے جھروکوں سے جھانکتے ہیں تو منظر کیسے بدل جاتے ہیں، کیا کیا کس روپ میں ڈھل جاتے ہیں، دیکھیں کہ لمبی چوڑی عمارتیں ماچس کی ڈبیا بن جاتی ہیں، چوڑی چوڑی سڑکیں یہاں تک کہ شاہراہیں بھی سکڑ کر پگڈنڈیوں کا روپ دھار لیتی ہیں۔ اونچے اونچے پیڑ گل بوٹے دکھائی دینے لگتے ہیں،پہاڑ ، دریا، گائوں، شہر سب سفید روئی کے گالوں میں چھپ جاتے ہیں۔ آسمان قریب آجاتا ہے۔ زمین دور ہو جاتی ہے۔ سجی سنہری پھول کی مانند کھلی کھلی سی رنگین تتلیاں ٹرالیوں میں پانی کی ننھی منی پیاری پیاری سی بوتلیں اور رنگ برنگی ٹافیاں لے کر چلتی ہیںتو مسافروں کی آنکھوں میں پیار اُمڈ آتا ہے اور بنا پیاس کے بھی ہونٹ پھڑپھڑااُٹھتے ہیں۔
This is a historical fact that along with Arabs, rather morethan Arabs, the Quranic and Islamic sciences were dealt by the nonArabs. After Arabic, the Persian language attained the status of anIslamic language, and great books were written in Islamic literaturein Persian. After Persian, Urdu succeeded to hold the title of Islamiclanguage. A great many works of Islamic sciences and translationand exegesis of the Qur’ān were rendered into Urdu by the scholarsof the subcontinent and others. It is said that Urdu tafsīr began in the 12th century from theHijrah. As Jamīl Naqī says that the first Tafsīr was "Basā’ir alQur’ān" by Nikhal Shāh Jahānpūrī (114 A. H/1231AD), he points outthat Ḥakīm Muḥammad Ashraf Khān was the first one whotranslated the Qur’ān into Urdu with some comments. Shāh ‘AbdulQādir (1230 AH/1815AD) and Shah Rafi’udddīn followed him. However, Urdu translation and exegesis of the Quran byMurād’ullāh Anṣārī Sanbhalī, a disciple of Mirzā Maẓhar Jan-eJānān, is rightly said to be the earlier work than those of Shāh‘Abdul Qādir and Shāh Rafī’uddīn. However, the first completetranslations were of course of both of them. The Author of this research article, explores and discussesTafsīr-e-Murādiyah and highlights its scholarly merits, whichdetermine its status among the exegetical literature of the Quran.
stract Swarm intelligence algorithms are taking the spotlight in the field of function optimization. In this research our attention centers on combining the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm with food foraging behavior of honey bees. The resulting algorithm (called HBF-PSO) and its variants are suitable for solving multimodal and dynamic optimization problems. We focus on the niching and speciation capabilities of these algorithms which allow them to locate and track multiple peaks in environments which are multimodal and dynamic in nature. The HBF-PSO algorithm performs a collective foraging for fitness in promising neighborhoods in combination with individual scouting searches in other areas. The strength of the algorithm lies in its continuous monitoring of the whole scouting and foraging process with dynamic relocation of the bees (solution/particles) if more promising regions are found. We also propose variants of the algorithm in which each bee has a different position update equation and we utilize genetic programming (GP) for continuous evolution of these position update equations. This process ensures adaptability and diversity in the swarm which leads to faster convergence and helps to avoid premature convergence. We also explore the use of opposite numbers in our algorithm and incorporate opposition based initialization, opposition based generation jumping and opposition based velocity calculation. The proposed algorithm and its variants are tested on a suite of benchmark optimization problems. In the final portion of our work we report our experiments on the training of feedforward neural networks utilizing our proposed algorithms.