<?xml version="1.0" encoding="windows-1251"?><FictionBook xmlns:l="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns="http://www.gribuser.ru/xml/fictionbook/2.0"><description> <title-info>
<genre>child_education</genre>
<author><first-name>Герасим</first-name><last-name>Авшарян</last-name></author>
<book-title>Суперпамять. Проверенный тренинг для школьника</book-title>
<annotation><p>Как часто нужная информация так некстати улетучивается из головы наших детей, лишая их возможности получить отличную оценку на уроке. И глядя на очередную двойку в дневнике, мы называем их память «дырявой» и ставим им в пример тех, кто, не моргнув глазом и не глядя в бумажку, перечисляет столицы всех мировых государств или координаты самых высоких горных вершин и получает за это красивую пятерку.</p>
<p>Но, спокойно! Хорошая память  - это всего лишь дело техники, вернее МНЕМОтехники. А, значит, любой может натренировать свою память до СУПЕРпамяти..</p>
<p>Автор этой книги приглашает всех школьников, студентов и даже преподавателей в свой уникальный мнемонический тренажерный зал, в котором продемонстрирует интересные и суперэффективные упражнения для тренировки памяти; подсказки и маленькие хитрости, помогающие быстрее и надежнее запоминать информацию; единственный в своем роде мнемонический англо-русский словарь; новейший метод для запоминания формул  Словом, все то, что превратит память любого в СУПЕРпамять!</p>
</annotation>
<date>2008</date><lang>ru</lang></title-info> <document-info> <author> <nickname>Litres Downloader</nickname></author><program-used>Litres Downloader</program-used>
<date>30.03.2009</date><src-url>litres.ru</src-url><id>litres-179258</id><version>1.0</version>  </document-info> </description><body>
<title><p>Герасим Авшарян</p>
<p>Супер–ПАМЯТЬ. Проверенный тренинг для школьника</p>
</title><section><title><p>Часть 1</p>
<p>О памяти, и не только. Немного теории</p>
</title><section><image l:href="#i_001.png"/></section><section><title><p>Для чего нужна память</p>
</title><section><p>Нужна ли нам память?</p>
<p>Что за вопрос!!! Разве без памяти можно обойтись? Да никак! Ставить под сомнение важность памяти – все равно что спрашивать, нужны ли нам мышцы. Без мышц мы не сможем двигаться, а значит, и жить! А без памяти мы жить будем, но превратимся в вечных младенцев, которых надо будет все время заново учить ходить, разговаривать, есть и которые при этом ничего не будут помнить! Нет, без памяти нам никак!</p>
<p>И тут встает другой вопрос. Мышцы мы можем тренировать: укреплять, накачивать, делать более гибкими. Если мы будем делать это постоянно (хотя бы пару раз в неделю), то ходить, бегать, прыгать и т. п. нам будет легко и просто. А можно ли тренировать память? Ни в одном городе мира я не видел надписей «Посетите наш тренажерный зал, и ваша память станет прочной и крепкой!». А если нет надписей, то нет и тренажерных залов для памяти. А где же ее в таком случае упражнять?</p>
<p>Давайте эту ошибку исправим. Я приглашаю вас, дорогие ребята, в свой УНИКАЛЬНЫЙ МНЕМОНИЧЕСКИЙ ТРЕНАЖЕРНЫЙ ЗАЛ! Давайте будем нашу память «накачивать», развивать, делать рельефной, гибкой и т. д. В моем зале есть множество специальных мнемонических тренажеров для тренировки всех видов памяти.</p>
<p>Для тренировок в этом зале не предполагается специального расписания, поскольку их вполне можно совмещать с обычной жизнью: они не требуют больших затрат времени и не являются особо изнурительными и сложными. (И в этом их большой плюс!) Например, школьникам приходится запоминать много всякой разной информации на уроках в школе. А это уже тренировка, ведь любое запоминание заставляет память работать. Но пренебрежительно относиться к таким тренировкам я бы тоже не советовал: если заниматься систематически, то результаты будут просто потрясающими.</p>
<p>В общем, чтобы в голове у вас не возник интеллектуальный сквозняк (это когда информация в одно ухо влетает, а из другого вылетает), давайте, наконец, заглянем в мой мнемонический тренажерный зал!</p>
</section></section><section><title><p>Память и ум</p>
</title><section><p>Нет сомнения, что все мои читатели – люди умные и толковые.</p>
<p>Но знаете ли вы, что очень часто у человека может быть превосходный ум и «дырявая» память? Вспомните, что рассказывают о гениальных ученых, которые вечно все забывают и путают. А теперь только вообразите себе, что случится, если такой ученый сделает великое открытие, но не успеет записать его на бумаге? Да он просто-напросто забудет его! И открытие пропадет. И всему человечеству придется ждать, пока какой-нибудь другой ученый не сделает то же самое открытие.</p>
<p>Мы можем сравнить наш ум с «фабрикой» по производству и переработке интеллектуального продукта (знаний, опыта, навыков). Но на любой фабрике для хранения продуктов предусмотрен склад. Иначе весь продукт пропадет, и производить его просто не будет иметь смысла. Таким складом и является наша память.</p>
<p>Итак, все, что производит наш ум, хранится в нашей памяти.</p>
<p>Все, чего мы достигаем в жизни (знания, навыки, опыт), хранится в памяти.</p>
<p>Разве это не говорит о важности памяти для нас, для нашей успешной жизни?</p>
</section></section><section><title><p>Память и здоровье</p>
</title><section><p>Говорят, в здоровом теле здоровый дух. А еще: в здоровом теле – хорошая память. И как только у нас начинаются проблемы со здоровьем, у нас начинаются проблемы и с памятью тоже.</p>
<p>Состояние нашей памяти напрямую зависит от состояния нашей сердечно-сосудистой системы, от системы кровообращения. Чем слабее наши сосуды, тем хуже снабжают они наш организм (и мозг!) кровью и тем хуже работает наша память.</p>
<p>Точно так же, как мы должны правильно питаться, чтобы наши мышцы были крепкими и эластичными, так и нашу память мы должны «подкармливать» необходимыми продуктами и витаминами. Включайте в свой рацион продукты, содержащие витамины группы B и йод, они очень полезны для нашей памяти.</p>
<p>Занимайтесь также бегом (конечно, не марафонскими дистанциями, а легкой трусцой по утрам). Раз это полезно для сердечно-сосудистой системы, то будет полезно и для нашей памяти.</p>
<p>И забудьте о сигаретах, если вы хотите обладать суперпамятью!</p>
</section></section><section><title><p>Виды памяти</p>
</title><section><title><p>Механическая память</p>
</title><section><p>Знаете ли вы, дорогие ребята, что любой психолог с ходу назовет вам десяток разных видов памяти – механическая, ассоциативная, зрительная, слуховая, тактильная, долговременная, оперативная, эмоциональная и т. д. и т. п. Но вся штука в том, что, сколько бы ни было этих разновидностей и подразделений, все они условны. Никто и никогда не видел память под микроскопом. Ее вообще нельзя увидеть. Никто точно не знает, где она скрывается.</p>
<p>Поэтому совсем необязательно запоминать, какие виды памяти бывают (разве только для тренировки памяти!), но узнать о них полезно, ведь каждый вид памяти тренируется своим, особым способом.</p>
<p>Итак, начнем с механической памяти.</p>
<p>Как понять, что мы задействовали механическую память? Если мы что-то запомнили просто так, без осмысления, без ассоциаций, без любого другого метода, то это значит, что мы запомнили информацию механически. Короче говоря, если вы раз десять прочитаете и повторите любой учебный материал – параграф из учебника истории, теорему Пифагора, стихотворение (что чаще всего и делают ученики), то вы запомните его механически. На школьном языке это называется «вызубрить».</p>
<p>Механическая память имеет один недостаток: неосмысленная информация легко улетучивается из головы. Но в некоторых случаях (например, для запоминания иностранных слов) нам понадобится именно механическая память. Поэтому ее тоже нужно тренировать. Например, таким способом.</p>
<cite><p>Прочитайте какое-нибудь предложение и попробуйте самостоятельно (без подглядок и перечитывания) повторить его. Если сразу не получилось, еще раз прочитайте и снова попробуйте повторить или хотя бы пересказать. Со временем это станет получаться у вас все лучше и лучше. Затем усложните это упражнение, прочитав и попытавшись повторить уже не одно, а целых два предложения. И так далее.</p>
<p>Начните с маленьких (коротких) предложений. Затем переходите на большие (длинные). А также начните с одного предложения и затем увеличивайте их количество. Начинать следует всегда с малого. Иначе можно разочароваться, если не будет получаться. Лучше медленно и терпеливо двигаться к цели, нежели сразу взяться за сложное и, разочаровавшись, забросить все на полдороге.</p>

</cite><p>Но если у нашей памяти есть и другие, не механические возможности, то почему бы не использовать их? А иначе эти возможности будут «бродить» без дела в нашей памяти и в конце концов потеряют силу.</p>
</section></section><section><title><p>Зрительная память</p>
</title><section><p>Зрительная память – это наша память о том, что мы увидели собственными глазами.</p>
<p>Все великие художники славятся своей удивительной зрительной памятью. Они могут с помощью холста и палитры детально воссоздать облик человека, которого видели один раз в жизни. (Нам, конечно, тоже кажется, что мы с фотографической точностью помним лицо того или иного человека, но если нас попросить нарисовать его портрет или просто рассказать, какого цвета у человека глаза или волосы или какого размера у него уши, то мы будем мекать и бекать, но так и не вспомним таких подробностей.)</p>
<p>Почему же художникам удается детально запомнить лицо человека, а нам нет?</p>
<p>Потому что наша зрительная память пассивна, нетренирована. И даже если у нас есть способности к рисованию портретов, вряд ли мы с первого раза сможем воспроизвести на холсте или бумаге лицо человека по памяти. А вот у настоящих художников зрительная память активна. Почему? Да потому что они все время ее тренируют, вот и весь секрет. Поэтому им легко удается запоминать и затем воспроизводить все черты лица интересующего их человека.</p>
<p>Это, однако, не значит, что другие виды памяти у них так же хорошо развиты. Они ведь упражняют в основном зрительную память, поэтому совсем не факт, что они с первого раза запомнят то, что услышали или потрогали. Ведь развивается то, что упражняется, и никак не иначе. Это закон развития.</p>
<p>А упражнений для этой цели можно придумать множество. Вот, к примеру, одно из них.</p>
<cite><p>Возьмите несколько фотографий незнакомых вам людей. Рассмотрите каждого человека внимательно. Придумайте имена для изображенных на фото людей и напишите каждое имя на обратной стороне фотографии или на отдельном листке бумаги.</p>
<p>Внимательно разглядывая лицо и весь облик человека на фотографии, постарайтесь найти в его чертах что-нибудь необычное или, наоборот, знакомое вам. Вспомните какого-нибудь своего знакомого с таким же именем, которое вы присвоили незнакомцу на снимке. К примеру, его зовут Сергей. Теперь попробуйте провести параллели между внешностью на фотографии и именем незнакомца и внешностью вашего знакомого, носящего то же имя. Придумайте какую-нибудь историю, в которой все эти три звена (внешность на фотографии; имя; внешность знакомого с тем же именем) соединятся в одну цепочку, будто бы станут одним целым. Для этого мы выберем какую-нибудь особенность внешности (например, усы, если они есть). Если изображенный на фотографии человек, которого вы назвали Сергеем, усатый и таким же является ваш знакомый Сергей, то связывающим звеном может послужить следующее мнемоническое предложение: они оба усатые. Теперь можно начать изучать подробности внешности, чтобы лучше ее запомнить. Ну, например, сравните усы обоих Сергеев: у кого красивее и пушистее, длиннее или короче и т. д. Не забывайте, что во всем этом обязательно должны участвовать ваши чувства. Поэтому обращайте внимание на ваши впечатления: что вам нравится, что не нравится в облике человека на фото. Когда включаются чувства, это сильно стимулирует работу памяти.</p>

</cite><image l:href="#i_002.png"/><p>Обратите внимание: когда мы выполняем такое упражнение с фотографиями, мы заставляем «сотрудничать» зрительную и ассоциативную память.</p>
</section></section><section><title><p>Слуховая память</p>
</title><section><p>Слуховая память – это наша способность запоминать и воспроизводить информацию, которую мы услышали собственными ушами.</p>
<p>Прекрасным упражнением для слуховой памяти является игра «Угадай мелодию». (Кто не помнит, расскажу о правилах: ведущий напевает или проигрывает мелодию из любой песни, а участники стараются вспомнить, какой именно песне эта мелодия принадлежит.)</p>
<p>А можно тренировать слуховую память и таким образом: выучить названия нот и запомнить, как звучит каждая из них. Затем попросить кого-нибудь наигрывать ноты на музыкальном инструменте, а самому вспоминать и называть их. Например, я некоторые музыкальные произведения для гитары и пианино храню в слуховой памяти. Впрочем, играю я неважно, без знания нот.</p>
<p>Еще одно прекрасное упражнение: не глядя, узнавать людей по голосу. Его хорошо выполнять в компании друзей.</p>
<cite><p>Попросите одного из ваших друзей закрыть вам ладонями глаза, а остальные пусть по очереди говорят любые слова или издают какие-нибудь звуки. Вы должны с закрытыми глазами угадать, чей именно голос сейчас слышите. Это упражнение тем сложнее, чем больше людей в нем участвуют и чем короче произнесенные ими фразы или звуки.</p>

</cite><p>В общем, при любой возможности старайтесь запоминать, а затем воспроизводить в памяти (то есть вспоминать) различную слуховую информацию.</p>
<p>Кстати, ученикам, как никому другому, нужна хорошая слуховая память. Ведь каждый день (кроме выходных) мы слышим информацию из уст учителя. Так что каждый урок в школе может стать для вас настоящим мнемоническим тренажером. И пусть этот факт стимулирует вас, дорогие ребята, к тому, чтобы слушать учителя с мнемоническим азартом.</p>
<p>Что такое мнемонический азарт? Это азарт запоминания. Поспорьте с самим собой или со своим соседом, что вы сможете запомнить все-все-все, что сегодня скажет учитель на уроке. И, охваченный мнемоническим азартом, вы сорок пять минут будете жадно внимать учителю, не пропуская ни одного его слова.</p>
<empty-line/><p>Вот так, друзья мои.</p>
<p>И это, я бы сказал, довольно мудрый поход к урокам. И полезный.</p>
</section></section><section><title><p>Тактильная память</p>
</title><section><p>Тактильная память – это память об ощущениях, которые мы испытывали, когда прикасались к какому-либо предмету. Например, когда-то давным-давно, может быть, один раз в жизни, вы погладили кролика. И до сих пор помните, какая мягкая и пушистая у него шерстка. Или наоборот, вы в зоопарке дотронулись до шкуры змеи, и теперь при виде змеи (например, по телевизору) вы вспоминаете ее холодную кожу.</p>
<p>Хочу предложить вам неплохое упражнение для развития тактильной памяти.</p>
<cite><p>Поставьте перед собой несколько предметов, отличающихся друг от друга фактурой поверхности. Отличие не должно быть слишком явным, иначе будет очень просто различить их на ощупь. Например, если я выбрал такие предметы, как компьютер, стол, книгу и диван, то даже с закрытыми глазами с легкостью отличу их друг от друга. Но если передо мной лежат несколько разных, хоть и знакомых мне, книг, при этом одна гладкая, другая шершавая, третья бархатистая, и я с закрытыми глазами пытаюсь угадать, где какая книга, то моей тактильной памяти придется «попотеть», вспоминая, какие ощущения и от какой поверхности я испытывал раньше.</p>

</cite><p>Тактильная память связана с органами осязания, и в ней не участвует зрение. Иначе мы бы имели дело с совместной работой тактильной и зрительной памяти. Но если в запоминании участвует зрение, то для тактильной памяти уже не остается работы. Что ей делать, если глаза и так уже все увидели? Поэтому лучше позволить тактильной памяти работать самостоятельно.</p>
<p>Вы можете спросить: «Зачем это нужно?» Действительно, может показаться на первый взгляд, что тактильная память не так уж и важна. Но на самом деле бывают ситуации, когда она может очень пригодиться. Например, если мы оказались в кромешной тьме, то органы зрения нам уже не помогут. Придется ориентироваться с помощью органов осязания. Или если мы хотим научиться печатать на клавиатуре вслепую (освоить метод так называемой слепой печати), то наши упражнения в этом направлении непременно включат в себя работу тактильной памяти. Человек, владеющий техникой слепой печати, выигрывает во времени. Так что, дорогие ребята, не спешите говорить, что тактильная память нам не пригодится.</p>
<p>Теперь – еще одно прекрасное и немного смешное упражнение для тактильной памяти: мы будем учиться распознавать на ощупь лица знакомых людей.</p>
<cite><p>Когда вы как-нибудь соберетесь с друзьями, предложите им игру-тренировку для тактильной памяти. Пусть они завяжут вам глаза, или просто сами закройте их, если, конечно, сможете сдержаться и не подглядывать. Теперь, аккуратно прикасаясь (и не подглядывая!) к лицу стоящего перед вами человека, попробуйте определить, кто из ваших друзей стоит перед вами. Старайтесь быть поосторожнее, чтобы ваши прикосновения не показались кому-то неприятными.</p>
<p>Можно разнообразить это упражнение: определять, кто перед вами, прикасаясь только к лицу или только к рукам.</p>

</cite></section></section></section><section><title><p>Что помогает нам запоминать информацию?</p>
</title><section><title><p>Эмоции и чувства</p>
</title><section><p>Чтобы хорошо запомнить информацию, нужно отнестись к ней эмоционально, прочувствовать ее, дать ей свою оценку. Информация, которую вы воспринимаете равнодушно, не сможет отложиться в вашей памяти, даже если вы много раз ее прочитаете, услышите или увидите. Поэтому, насколько возможно, старайтесь вовлечь свои чувства в процесс запоминания.</p>
<p>Например, если вы наткнулись в книге на информацию, с которой вы не согласны, попробуйте эмоционально воскликнуть: «Ну надо же! И это пишут люди, имеющие высшее образование! Неужели они на самом деле считают, что битва под Бородином была в 1912 году?! Это же СМЕШНО!» И поверьте, что и много лет спустя вы будете помнить, что в далеком 2008 году в учебнике истории под редакцией десяти профессоров вы прочитали неправильный исторический факт.</p>
<p>Если же, наоборот, какая-то мысль вам очень понравилась, тоже попробуйте выразить это эмоционально. Скажите себе: «Вот это здорово! Потрясающе! Никогда бы не подумал!» – или как-нибудь по-другому, лишь бы не было равнодушия.</p>
<p>Равнодушие вообще враг всех учеников. Если школьники равнодушны к учебе, они не будут хорошо учиться. Им ведь будет все равно, что они услышали на уроке или что прочитали в учебнике. А если им будет все равно, то они ничего и не запомнят из увиденного и услышанного. А если они ничего не запомнят, то на контрольных и экзаменах они и получат соответствующие оценки, что очень и очень грустно.</p>
</section></section><section><title><p>Интерес к информации</p>
</title><section><p>Хочу сказать вам, дорогие ребята, одну очень важную вещь: ваши чувства (которые нам очень нужны для хорошего запоминания информации) возникают, прежде всего, в ответ на то, что вам интересно. Разве вы станете слушать песню, которая вам не нравится? Поэтому если вы будете относиться к школьным урокам с интересом, то в процесс учебы подключатся ваши чувства, от чего ваша память только выиграет. А уж если ко всему этому добавятся еще и дополнительные стимулы, одним из которых является мнемонический азарт, о котором я уже говорил в этой книге, то запоминать информацию станет для вас делом совсем пустяковым.</p>
<p>А если у вас нет интереса к учебе, то даже если вы потенциальный гений и у вас хорошая память, то все равно вы не сможете хорошо учиться. Ведь именно интерес больше всего движет нами в деле освоения новой информации.</p>
<p>Однако достаточно часто нам приходится делать то, что не очень-то интересно, но все-таки нужно. Нас заставляет необходимость. Мы понимаем, что это нужно сделать. Например, нужно учить все уроки (и любимые, и не очень), нужно сходить за хлебом в магазин, нужно почистить обувь, если она запачкалась, и так далее. Правда, пока мы еще дети, многое за нас делают родители, но со временем и с возрастом нам все равно придется все это делать самим.</p>
<p>Но как же быть, если совсем пропал интерес к учебе?</p>
<p>Напомню вам про стимул, который я назвал мнемоническим азартом. Начните по-новому относиться к урокам – как к возможности упражнять память. Это внесет интерес в процесс учебы. Это воодушевит вас. Вы словно увидите все в новом свете. Восприятие слов учителя на каждом очередном уроке станет для вас тренировкой, а тренировка – это удовольствие. Если вы войдете в ритм мнемонической тренировки, то вам будет очень даже интересно слушать, что говорит учитель, на любом, даже самом скучном, уроке. Потому что это для вас станет очередной возможностью тренировать и память, и внимание, и волю, и многое другое.</p>
</section></section><section><title><p>Внимание</p>
</title><section><p>Внимание – одно из необходимых условий для успешной работы памяти. Если, например, сравнить память со складом, то внимание – это дверь склада. Если дверь закрыта, то как же можно на склад что-нибудь поместить? Никак. Поэтому, какой бы хорошей ни была ваша память, без внимания вы ничего не запомните. И не потому, что ваш «склад» маленький, а потому, что «дверь» у вас закрыта на ключ.</p>
<p>Быть невнимательным означает не что иное, как «пропустить информацию мимо ушей». А как можно запомнить то, что было пропущено мимо ушей? Разве вы можете запомнить то, что не услышали или не прочитали? Конечно нет.</p>
<p>Поэтому я скажу вам, дорогие ребята, так: чтобы запоминать, надо уметь не только слушать, но и слышать. Бывает ведь и так, что мы что-то слушаем, но в это время думаем о чем-то другом, или даже вообще ни о чем не думаем. Например, музыку можно слушать, только если внимание «работает», а без внимания мы ее, может, и слышим, но не слушаем по-настоящему. Точно так же на уроке: мы либо слушаем, что говорит учитель, либо просто слышим.</p>
<p>Бывают разные причины, чтобы слышать, но не слушать: отсутствие интереса, усталость, недоедание, стрессы и многое другое. (Кстати, стрессы очень сильно разрушают память. Имейте это в виду и старайтесь, насколько это возможно, избегать стрессовых состояний.)</p>
<p>Что касается усталости, то психологи говорят, что человек может что-то внимательно слушать только в течение двадцати минут. После этих двадцати минут с нашим вниманием что-то начинает происходить. Оно рассеивается. Но как же быть? Ведь урок то длится больше сорока минут!</p>
<p>Конечно, многое зависит от говорящего (оратора, учителя, лектора). Если кто-то говорит монотонно, то его даже двадцать минут слушать тяжело. А если учитель не держит вас в режиме монотонности, а разнообразит урок, подавая информацию разными способами, то вы не устанете и после сорока минут.</p>
<p>Например, я, читая лекции школьникам, стараюсь время от времени прерывать ее вопросами. Именно в этот момент я выхожу из режима монотонности. Делая это, я должен опередить надвигающуюся усталость учеников. Стоит задать один вопрос, как усталость сразу же пропадает, даже если она уже успела появиться. Если же мне удается опережать усталость, то она и не успевает появиться.</p>
<p>И все-таки, как бы ни говорил учитель, когда вы на уроке, постарайтесь слушать очень внимательно. Именно это поможет вам, дорогие ребята, лучше запомнить урок. Кроме того, попытка остаться внимательным до конца урока является очень хорошим упражнением для развития внимания.</p>
</section></section><section><title><p>Воображение</p>
</title><section><p>Дорогие товарищи... О, простите: я хотел сказать – дорогие друзья! Теперь давайте будем упражнять наше воображение. Это очень просто. Нужно всего лишь представить себе (то есть вообразить) что-либо.</p>
<cite><p>Ну, например, представьте себе яблоко. Получилось? Вы должны его мысленно «увидеть», то есть вообразить, как выглядит яблоко. Кто-то представил себе красное яблоко, кто-то – зеленое. Кому как нравится. Но открою вам маленький секрет: чтобы лучше запомнить, надо представить это яблоко каким-нибудь необычным, чтобы вас удивило столь необычное яблоко и очень сильно заинтересовало.</p>

</cite><p>Для чего нужно воображать яблоко необычным? Для того чтобы активизировать ваши чувства и эмоции. Вы ни в коем случае не должны быть равнодушными, когда представляете себе что-то. Вы ведь уже знаете, что равнодушие – это враг вашей памяти. Чем вы равнодушнее, тем сложнее вам запомнить что-либо. И наоборот, чем больше вы удивляетесь, тем легче все запоминается. А дети – это чемпионы мира по удивлению. Взрослые уже не умеют удивляться так, как вы. Поэтому используйте это преимущество перед взрослыми и почаще удивляйтесь, тем более что это усиливает работу памяти.</p>
<cite><p>Итак, вы представили какое-то необычное яблоко: либо огромное, либо, наоборот, крохотное, микроскопическое. Теперь вообразите еще что-нибудь, например банан. И представьте, что и яблоко, и банан лежат на каком-то необычном столе. Например, у него не четыре ножки, а целых десять, или даже сорок так, что это не стол, а сороконожка.</p>

</cite><p>Разве вы не будете удивлены таким зрелищем? Вы, может быть, спросите: «А разве в жизни бывают столы с сорока ножками?» И я, конечно же, отвечу: «Нет». Разве только – если специально заказать такой стол. Но ребята, в том то и дело, что мы можем представить себе то, чего на самом деле нет или очень редко встречается. Тем самым мы «убегаем» от обыденности, которая очень сильно вредит нашей памяти. Все обычное не так хорошо запоминается, как все необычное. И мы должны использовать это свойство нашей памяти – ее неравнодушие к необычности. Поэтому снова и снова повторяю, когда вы читаете любой текст, старайтесь ярко представлять все то, о чем там говорится. Не читайте равнодушно. Упражняйтесь в том, чтобы читать с эмоциями, чувствами. Представляйте себе в своем воображении живую картину всего того, о чем вы читаете.</p>
<cite><p>Теперь представьте, что вы съедаете яблоко, которое лежит на столе. Почувствуйте его вкус. Например, оно кислое. Вы сразу же почувствуете, как что-то происходит у вас во рту! Видите, насколько велика сила воображения? У вас уже все во рту свело от кислого, хотя вы съели яблоко не по-настоящему, а лишь в воображении.</p>
<p>А теперь представьте себе, что нюхаете это яблоко. Вообразите яблочный запах. Он наверняка есть в вашей памяти. Вот вы уже как будто чувствуете этот запах – это и значит, что вы его вспомнили. А это, в свою очередь, означает, что вы выполнили очередное упражнение для памяти. Ведь каждый раз, что-то вспоминая, мы тем самым тренируем нашу память. Так что, когда включается наше воображение, это всегда еще и работа памяти.</p>

</cite><p>Воображение бывает двух видов:</p>
<p>1. Буквальное воображение, когда мы представляем то, что в точности соответствует реальной жизни.</p>
<p>2. Воображение с элементами фантазии, о котором мы уже говорили раньше: когда представляем себе что-то необычное, чего на самом деле не бывает.</p>
<p>Оба эти вида воображения очень полезны для развития памяти. Чтобы тренировать буквальное воображение, нужно просто вспоминать происшедшие события. Например, попробуйте вспомнить (и как можно подробнее), как вы сегодня проснулись, что ели во время завтрака, чем занимались после, до обеда и так далее. Если вам не лень, то можете в конце каждого дня вспоминать этот день с самого утра. И если вы, дорогие ребята, будете регулярно выполнять это упражнение, то со временем вам удастся вспоминать прожитый день до самых мельчайших подробностей, так что сами будете удивляться тому, как это у вас получается.</p>
<p>Кроме того, пробуйте вспоминать что-нибудь из отдаленного прошлого. Например, вспомните какой-нибудь случай, происшедший с вами год назад. Затем пытайтесь все подробнее и подробнее вспомнить этот случай. Это, скажу я вам, пре краснейшая тренировка памяти. Кто знает, может быть, в дальнейшем вы станете чемпионом мира по запоминанию. Я, например, являюсь учеником чемпионата мира, который вошел в Книгу рекордов Гиннесса.</p>
</section></section><section><title><p>Дословное и свободное запоминание</p>
</title><section><p>Иногда нас заставляют запомнить информацию дословно. Это касается стихотворений, иностранных слов, всевозможных названий, терминов, а также высказываний великих людей и т. д. У нас нет другого выбора: мы ведь не можем пересказать стихотворение своими словами.</p>
<p>Но существует еще и свободное запоминание. Редко бывает, когда надо выучить какой-то длинный текст наизусть, слово в слово. Чаще учителя задают нам задание пересказать его своими словами, и мы рассказываем прочитанное в учебнике или услышанное на уроке по-своему, но, конечно же, не на «уличном» языке. Мы стараемся придерживаться того стиля и той лексики, которые присутствуют в тексте.</p>
<p>Что легче – свободное запоминание или дословное?</p>
<p>Я думаю, в обоих случаях есть свои плюсы и минусы. Иногда легче выучить наизусть, нежели пересказать своими словами, а иногда – наоборот. Некоторым ученикам очень легко дается дословное заучивание, а другим гораздо легче выразить содержание текста своими словами. Мы все разные. У одних хорошо развита зрительная память, у других – слуховая и так далее. Однако каждый из нас, если есть желание и возможность, может усовершенствовать слабые стороны своей памяти.</p>
</section></section><section><title><p>Забывание</p>
</title><section><p>Я буду недостаточно честным, если скажу, что все, нами запоминаемое, остается в нашей памяти навсегда. Это не так. Наша память устроена таким образом, что мы все время что-то забываем. И от этого никуда не денешься. Иногда мы запоминаем то, что не хотели бы помнить, и наоборот, никак не можем навсегда запомнить то, о чем не хотелось бы забывать всю жизнь. С этим ничего не поделаешь. Так что не нужно сильно переживать из-за того, что многое забывается. Попробуйте спросить у людей, окончивших школу с золотой медалью: помнят ли они что-нибудь из школьной программы? Если прошел уже десяток лет после школы, то некоторые из них скажут вам, что почти ничего не помнят, хотя в свое время все отлично знали. Но я также должен сказать, что забываются в основном те знания, которые не находят впоследствии должного применения, а потому не подвергаются повторению. И, я думаю, это логично: зачем ненужным и неприменяемым знаниям оставаться в нашей голове? Это же не компьютер, в конце концов!</p>
<p>Итак, забывание неизбежно. Особенно в деле забывания отличаются взрослые. Скажу так: дети быстрее забывают «взрослую информацию», а взрослые – «детскую». Это и понятно: детям неинтересны слишком серьезные, рассчитанные на взрослых знания, а взрослым хочется чего-нибудь «повзрослее». Каждому – свое. Но зато никто не сравнится с детьми в усвоении иностранного языка. В этой области дети – непревзойденные мастера. Если родители переедут жить в страну, где люди разговаривают на другом языке, то ребенок, немного пообщавшись с новыми друзьями, вскоре выучит незнакомый язык, в то время как родители месяцами или даже годами будут изучать его.</p>
<cite><p>Сегодня днем я увидел на улице парня, с которым познакомился почти два года назад и с тех пор его не видел. Но я вспомнил его имя и окликнул его. Когда мы поздоровались, он, узнав меня, очень удивился тому, что я не забыл, как его зовут. Ведь прошло довольно много времени с момента нашей последней встречи.</p>
<p>Как же мне удалось запомнить имя человека, с которым я общался всего один-два раза почти два года назад?</p>
<p>Секрет в том, что я просто удачно сопоставил его имя с тем же именем человека, о котором я знаю, хотя, к сожалению, не знаком с ним лично. Я сравнил моего нового знакомого по имени Эльдар с известным кинорежиссером Эльдаром Рязановым. Сравнение оказалось удачным, так что, я думаю, мне грозит пожизненное запоминание имени моего знакомого.</p>

</cite><p>Так что забывается не все. Есть вещи, которые лично я запомнил на всю жизнь и не смогу забыть, даже если захочу. И наоборот, многое из того, что я ужасно не хотел бы забыть, я увы и ах! – забыл.</p>
<p>На этой немного грустной ноте я, пожалуй, и закончу первую часть своей книженции. Надеюсь, она принесет немало пользы ребятам. Пойду отдыхать.</p>
<p>До новых встреч на страницах второй, мнемотехнической части книги.</p>
</section></section></section></section><section><title><p>Часть 2</p>
<p>Тренажеры для суперпамяти</p>
</title><section><image l:href="#i_003.png"/></section><section><title><p>Мнемотехника 1</p>
<p>Запоминаем не связанные друг с другом слова</p>
</title><section><p>Итак, дорогие друзья, если вы действительно хотите, чтобы у вас была классная память, то давайте начнем тренироваться. В результате специальных упражнений ваша память станет суперпамятью, и вы сможете удивлять своих друзей и рассказывать им о том, как вам удается так быстро все запоминать.</p>
<p>Итак, если вы готовы, давайте начнем с первого упражнения, то есть с запоминания обычных, не связанных друг с другом слов.</p>
<p>Это простейшее упражнение является прекрасным тренажером для тренировки памяти. Сначала мы попробуем запомнить всего лишь десять таких слов. Затем постепенно будем увеличивать их количество.</p>
<p>Вот эти десять слов:</p>
<cite><p>Слон, домик, телевизор, тапочки, котенок, тумбочка, хомяк, пес, огород, кустарник.</p>

</cite><p>Как же нам, ребята, запомнить эти десять слов? Вы, наверное, скажете, что можно выучить их наизусть. Но я вам открою маленький секрет: оказывается, нетрудно запомнить их и безо всякой зубрежки. Вы спросите – как? Очень просто. Давайте попробуем придумать интересную историю, в которой все наши десять слов будут обозначать каких-то героев. У меня получилась вот такая история:</p>
<cite><p>Слон шел к себе в домик смотреть телевизор. Но прежде чем включить телевизор, он хотел найти свои тапочки, которые куда-то пропали. Оказалось, что их утащил котенок и положил в тумбочку. Но в тумбочке слон увидел только одну пару, в которой поселился хомяк. Когда слон спросил его, где же вторая пара, хомяк признался, что отдал ее псу, который живет в огороде. Тогда слон направился в огород, но не мог найти своего друга пса, потому что он все это время прятался за кустарником.</p>

</cite><image l:href="#i_004.png"/><p>Вот такая история.</p>
<p>Что произошло дальше, можете придумать сами. Но я не стал продолжать рассказ, так как все наши десять слов уже задействованы.</p>
<p>А еще обратите внимание на то, какой необычный и смешной получился рассказ. И это неслучайно, ведь я хотел, чтобы в этом рассказе участвовали мои чувства, то есть чтобы мне было либо смешно, либо грустно, либо чтобы я удивился чему-нибудь. Ведь так легче запоминается. Например, разве не удивительно, что большой слон живет в маленьком домике?</p>
<p>Я думаю, вы с легкостью запомнили мой рассказ, но еще быстрее вы запомните собственный рассказ, ведь он будет не чужим, а вашим личным творением, и вы вложите в него уже свои чувства и эмоции.</p>
<p>Со временем вы научитесь очень быстро и безо всякой зубрежки запоминать любые десять слов. И тогда настанет время попробовать запомнить уже не десять, а, скажем, двенадцать или четырнадцать слов. И так далее. Постепенно вы научитесь запоминать несколько десятков слов всего за несколько минут, в то время как при механическом заучивании (зубрежке) это заняло бы у вас гораздо больше времени.</p>
<p>Ну что ж, на этом наш первый урок подошел к концу. Теперь для достижения успеха в запоминании несвязанных слов вам необходимо только запастись терпением, ведь успех обычно приходит не сразу, а со временем. Но зато представьте себе, как вы будете радоваться, когда вам окажется по плечу запоминание сразу большого количества слов!</p>
<p>А пока попросите кого-нибудь из ваших знакомых, чтобы прочитали вам десять любых слов с интервалом в несколько секунд. И пока он читает, вы (про себя, чтобы никто не узнал) придумайте с этими словами какую-нибудь интересную историю. А вслух повторите уже не саму историю, а только слова, которые были вам прочитаны.</p>
</section></section><section><title><p>Мнемотехника 2</p>
<p>Запоминаем последовательность слов и их порядковые номера</p>
</title><section><p>Мы можем немного усложнить упражнение с запоминанием слов, если будем запоминать еще их порядковые номера. Это сложнее, так как здесь появляются уже новые информационные звенья: цифры.</p>
<p>Допустим, нам нужно выучить информацию в виде списка имен или названий и при этом знать порядковый номер каждого имени или названия. Как же это сделать?</p>
<p>Можно через каждые, скажем, пять слов вводить новое слово, которое будет означать число, являющееся порядковым номером. Для этого авансом воспользуемся знаниями, освоением которых мы всерьез займемся, когда будем учиться запоминать цифры и числа. Например, если между пятым и шестым словами списка мы «внедрим» слово «звезда» (которое используется для запоминания цифры 5), то это будет указывать нам на пятое (до «звезды») и шестое (после «звезды») слова нашего списка. А там уже несложно найти четвертое и седьмое (то есть предыдущее и последующее).</p>
<p>Но есть более простой способ. Вместо «звезды» (5) запомним слово «ручка» (мы используем его для обозначения цифры 1, так как шариковая ручка на самом деле похожа на единицу). Мы вставляем «ручку» (единицу) после первой пятерки слов.</p>
<p>Чтобы проще было понять, приведу в качестве примера уже знакомый нам список:</p>
<cite><p>Слон, домик, телевизор, тапочки, котенок, тумбочка, хомяк, пес, огород, кустарник.</p>

</cite><p>Здесь десять слов, поэтому нам достаточно ввести одно звено (то есть слово, означающее единицу, в нашем случае это «ручка») после пятого слова. И получится список длиной в одиннадцать слов:</p>
<cite><p>Слон, домик, телевизор, тапочки, котенок, РУЧКА, тумбочка, хомяк, пес, огород, кустарник.</p>

</cite><p>Этот список нам уже знаком. Поэтому нам остается в уже известной нам истории (про слона) добавить «ручку». А это совсем несложно. И у нас получится следующее:</p>
<cite><p>Слон шел к себе в домик смотреть телевизор. Но прежде чем включить телевизор, он хотел найти свои тапочки, которые куда-то пропали. Оказалось, что их утащил котенок, спрятал в них ручку и положил все в тумбочку. Но в тумбочке слон увидел только одну пару, в которой поселился хомяк. Когда слон спросил его, где же вторая пара, хомяк признался, что отдал ее псу, который живет в огороде. Тогда слон направился в огород, но не мог найти своего друга пса, потому что он все это время прятался за кустарником.</p>

</cite><p>Вот и все. Теперь, чтобы вспомнить, например, шестое слово, нам нужно вспомнить «ручку», зная, что шестое слово идет за ней. Что касается первых пяти слов, то они вовсе не нуждаются в слове «ручка». Достаточно вспомнить начало списка и затем последовательно вспоминать до пятого слова. Также нет нужды вводить новое слово для последней пятерки слов списка. Ведь можно просто вспомнить последнее слово и затем «идти» вверх по списку.</p>
<p>Что касается последовательности слов, то она сохраняется благодаря составленной истории, которая легко запоминается. В этой истории герои – слова нашего списка. Важнейшим является первое слово. Оно, как паровоз, тащит за собой остальные слова. Если мы забудем первое слово, то можем не вспомнить и остальные. Поэтому первое слово лучше всего сделать главным героем своего рассказа (или одним из главных).</p>
<p>Мы действуем по принципу цепочки: нет одного звена – и вся она может разорваться. Поэтому нет такого звена, которому можно было бы не придавать значения. Кроме того, каждое звено (кроме первого) должно «вытекать» строго из предыдущего и передавать «эстафету» (или «роль») последующему.</p>
</section></section><section><title><p>Мнемотехника 3</p>
<p>Запоминаем сложные слова</p>
</title><section><p>Теперь, дорогие ребята, давайте усложним наш прежний список слов, добавив в него более сложные слова. Под сложными словами я понимаю слова, которые обозначают не конкретные предметы (слон или тапочки), а абстрактные понятия, такие как любовь, смысл, удивление и т. д. Список с такими словами запомнить будет гораздо сложнее, ведь не так-то просто вообразить себе любовь или удивление. В конечном итоге у нас получится вот такой список:</p>
<cite><p>Слон, домик, телевизор, смысл, тапочки, котенок, радость, тумбочка, хомяк, пес, огород, кустарник, защита.</p>

</cite><p>Мы видим, что здесь появились сложные слова (смысл, защита и радость). Теперь длина нашего списка – тринадцать слов. Как же их запомнить? Как, например, представить «радость» или «смысл»?</p>
<p>Давайте сделаем вот что. Попробуем внести некоторые изменения (связанные с новыми словами) в наш прежний рассказ. У меня получилась вот такая история:</p>
<cite><p>Слон шел к себе в домик смотреть телевизор, но вдруг подумал о том, есть ли смысл включать его, если он не может найти свои тапочки. Поэтому, прежде чем включить телевизор, он хотел найти тапочки, которые куда-то пропали. Оказалось, что их утащил котенок, после чего стал очень радостным и положил их в тумбочку. Но в тумбочке слон увидел только одну пару, в которой поселился хомяк. Когда слон спросил его, где же вторая пара, хомяк признался, что отдал ее псу, который живет в огороде. Тогда слон направился в огород, но не мог найти своего друга пса, потому что он все это время прятался за кустарником, служившим ему неплохой защитой.</p>

</cite><p>Вот так я запомнил эти тринадцать слов. Теперь попробуйте сделать это самостоятельно. Пусть вам кто-нибудь из друзей или родных прочитает столько же, а может, и больше слов (простых и сложных), а вы попробуйте их все запомнить. Если получится сразу, то можете переходить к еще большему количеству слов. Если же с первого раза все запомнить не получится, то ничего страшного: все равно со временем вы справитесь с этим заданием.</p>
<p>Через определенное количество тренировок попробуйте запоминать списки с еще большим количеством сложных слов. В конце концов вы будете запоминать списки, состоящие исключительно из сложных слов. И это будет просто здорово, ведь вы теперь научились запоминать (без зубрежки) списки простых и сложных слов. А ведь это не что иное, как очень хорошее, то есть эффективное, упражнение для развития памяти.</p>
<p>Теперь давайте попытаемся запомнить список, состоящий только из сложных слов. Возьмем для начала десять таких слов:</p>
<cite><p>Очень, сила, первый, походка, волнение, высота, передача, мечта, болезнь, идея.</p>

</cite><p>Заметьте, что с этими словами не получается быстро составить простенький рассказ. И в этом списке нет простых слов, чтобы мы могли как-то связать вместе сложные и простые слова. Что же делать? Как без зубрежки выучить этот список?</p>
<cite><p>Кто-то может спросить: а зачем нам вообще нужны эти списки? Ведь в школе задают учить тексты, а не какие-то списки. Да, это так. Но хочу еще раз напомнить, что запоминание подобных списков очень серьезно укрепит вашу память и сделает ее более способной к запоминанию текстов (к которым мы еще вернемся). Так что не ленитесь, выполняйте все упражнения, которые я привел и еще буду приводить в дальнейшем. Тем более что они пригодятся, мы будем их использовать и для запоминания текстов.</p>

</cite><p>Но что-то мы отвлеклись от нашего «сложного» списка. Давайте вернемся к нему и все-таки придумаем историю с этими словами.</p>
<p>Вот какая нелепая история у меня получилась:</p>
<cite><p>Очень большая сила поможет мне стать первым, но моя походка не скроет волнения, когда я буду на высоте, где можно смотреть передачу о мечте. Но всему помешала болезнь. И все-таки мне в голову пришла идея...</p>

</cite><p>История как бы просит продолжения, но я уже использовал все десять слов. Так что продолжение вы можете придумать сами, тем самым развивая в себе способность фантазировать, сочинять и придумывать.</p>
</section></section><section><title><p>Мнемотехника 4</p>
<p>Запоминаем цифры</p>
</title><section><p>Мы уже освоили три мнемотехники и за все это время еще практически не приступали к запоминанию цифр. А вдруг в информации, которую мы захотим запомнить, кроме слов будут встречаться и цифры? Как же быть тогда? Да и вообще, как запоминать номера телефонов, исторические даты и многое другое? Ведь там сплошные цифры! Есть ли здесь какой-то секрет?</p>
<p>Конечно, есть! И я вам его, наверное, все-таки открою, так же как некогда черепаха Тортилла открыла Буратино «страшную» тайну золотого ключика. А помните, как кот Базилио и лиса Алиса не могли разделить между собой пять золотых монет? Как видите, у них как раз с цифрами и возникла проблема. И она может возникнуть и у нас, если нам никто не откроет «страшной» тайны. Впрочем, она не такая уж и страшная. Это только с виду цифры кажутся «сухими» и незапоминающимися. Но если с ними подружиться, то их запоминание превратится в настоящее удовольствие.</p>
<p>Как же нам превратить цифры в своих друзей? Как, например, подружиться с единицей?</p>
<p>Мы с вами уже пробовали представить ее в виде ручки (шариковой или гелевой). Ведь ручка действительно похожа на единицу, правда? Но не только ручка, а еще и карандаш, и гвоздь, и палка, и многие другие тонкие и длинные предметы чем-то похожи на единицу. Разве я не прав? Вот давайте мы и дальше будем использовать это сходство, и вместо единицы представим себе ручку, или карандаш, или что-нибудь другое похожее.</p>
<p>Теперь попробуем найти что-нибудь похожее на двойку. Чем-то напоминает двойку лебедь. Так же, чтобы запомнить двойку, я вспоминаю какого-нибудь знакомого двоечника. (Кстати, ребята, я думаю, лучше быть отличником или ударником, чем двоечником. Я, например, в школе учился неплохо. Первые три класса я даже был отличником. И если бы тогда меня научили всем этим секретам памяти, то, возможно, я бы стал отличником и в четвертом классе.)</p>
<p>С единицей и двойкой мы более-менее разобрались. Теперь давайте найдем предметы, на которые похожи и остальные цифры, которых у нас всего десять. В итоге у нас может получиться следующий список:</p>
<cite><p>0: яйцо, яма, пустыня...</p>
<p>1: ручка, карандаш, палка, автобус...</p>
<p>2: лебедь, брюки, ножницы...</p>
<p>3: треугольник, крыша...</p>
<p>4: клетка, телевизор, квадрат...</p>
<p>5: отличник, почетная грамота, диплом, звезда (пятиконечная)...</p>
<p>6: суббота, кирпич (6 граней)...</p>
<p>7: жираф, неделя, радуга (7 цветов)...</p>
<p>8: велосипед, очки...</p>
<p>9: буря (девятый вал), скорпион (похож на лежачую девятку)...</p>

</cite><p>В конце я поставил многоточие, так как можно придумывать и дальше различные сравнения. Вы можете это сделать самостоятельно, и у вас накопится довольно много сравнений для каждой цифры.</p>
<p>Ну а теперь давайте постараемся запомнить следующий список цифр:</p>
<cite><p>4, 9, 6, 3, 7, 1, 5, 0, 8, 2.</p>

</cite><p>Каждую цифру мы заменим сравнением из нашего списка. Тогда получим следующее:</p>
<cite><p>Клетка, скорпион, кирпич, крыша, жираф, автобус, звезда, яйцо, велосипед, лебедь.</p>

</cite><p>А списки слов мы уже умеем запоминать. Ведь это мы прошли в самом начале. Итак, придумываем интересный и необычный рассказ.</p>
<cite><p>Клетка хотела выпустить скорпиона, который, выйдя на свободу, взял кирпич и бросил его на крышу. Но там оказался жираф, и был он весьма недоволен таким поступком, поэтому уехал на автобусе к ближайшей звезде, где нашел яйцо, из которого, к его великому удивлению, вылупился велосипед, на котором в дальнейшем ездил лебедь.</p>

</cite><image l:href="#i_005.png"/><p>Вот и все. Благодаря этому маленькому рассказу мы запомнили в нужном порядке десять цифр. Причем запомнили надолго, что не всегда удается во время зубрежки. И что самое главное, мы познакомились с еще одним прекрасным упражнением для развития памяти. А ведь чем больше разнообразных упражнений, тем лучших результатов мы сможем добиться.</p>
</section></section><section><title><p>Мнемотехника 5</p>
<p>Запоминаем числа</p>
</title><section><p>Теперь перейдем к числам. Цифр-то у нас всего десять, а вот чисел – бесконечное множество. Но есть одно утешение: любое число можно запомнить как комбинацию цифр (двух или нескольких всего-то из десяти). Например, когда мы запомнили десять цифр подряд, то мы тем самым запомнили десятизначное число. Но это число было всего одно. А как же быть, если чисел много? Как не перепутать их и не соединить в одно большое число при запоминании? Здесь должен быть какой-то новый, пока что не известный нам секрет. Для того чтобы раскрыть его, давайте попробуем запомнить вот такой список чисел:</p>
<cite><p>24, 126, 97, 9, 1257.</p>

</cite><p>Всего мы видим здесь двенадцать цифр. И тем не менее это не одно двенадцатизначное число. Здесь целых пять чисел. Что же делать? Как быть? Вдруг мы вспомним 241 и 26 вместо 24 и 126? Ведь здесь недостаточно запомнить все цифры в данной последовательности. Здесь нужно также четко запомнить «границы» чисел, то есть где заканчивается одно число и начинается другое. Конечно, можно просто запомнить, что первое число – двузначное, второе – трехзначное и т. д. Но такой способ не совсем надежен. И если нам даже удастся сделать это с маленьким (как в нашем случае) количеством чисел, то, как мы справимся с этой задачей, если чисел будет очень много?</p>
<p>Поэтому я предлагаю сделать так: кроме самих чисел мы будем ставить и запоминать в конце каждого числа некий знак, который будет говорить нам о завершении данного числа. С этой целью давайте придумаем специальные сравнения, чем-то похожие на границу, на завершение. Это могут быть, например, знаки препинания (точка, запятая, двоеточие и т. д.). Можно также использовать знак «стоп», светофор, границу, пограничника, сторожа, кондуктора, будильник и так далее.</p>
<p>Итак, попробуем запомнить числа:</p>
<cite><p>24, 126, 97, 9, 1257.</p>

</cite><p>Вспомним, с чем мы сравнивали цифры, затем придумаем, с чем сравнить границы между числами, и в итоге получим следующее:</p>
<cite><p>Ножницами мы пытались вырезать телевизор, но сторож (число закончилось) отобрал их у нас, после чего уехал на автобусе к лебедю, который строил кирпичный дом, на котором поместил большую жирную точку (конец второго числа), которую потом стащил бессовестный скорпион и подарил своему другу жирафу. Но их поймал на границе (третье число) другой скорпион, которого кондуктор (закончилось четвертое число, точнее, цифра 9) пригласил в автобус и подарил ему брюки с изображением звезды. Эти брюки он носил целую неделю.</p>

</cite><p>Вот мы с вами, дорогие ребята, и выполнили еще одно упражнение для развития памяти: потренировались в запоминании многозначных чисел.</p>
<p>Но есть и еще один, более простой способ их за поминания. Секрет этого способа заключается в использовании алфавита. Если я не ошибаюсь, у нас в алфавите 33 буквы, которые, в свою очередь, подразделяются на гласные (а, е, ё, и, о, у, ы, э, ю, я) и согласные. Давайте договоримся, что каждая согласная будет означать какую-то цифру. Например, буква Ч будет означать цифру 4, так они довольно похожи и, кроме того, цифра 4 начинается как раз с буквы Ч. Буква Т немножко похожа на 1. Ш у нас будет означать 6 и так далее. В общем, у нас получится вот такое сравнение:</p>
<cite><p>0 – С, З</p>
<p>1 – Т, Д</p>
<p>2 – Н, Х</p>
<p>3 – М,</p>
<p>4 – Ч, Ц</p>
<p>5 – Л</p>
<p>6 – Ш, Щ, Ж</p>
<p>7 – К, Г</p>
<p>8 – Ф, В</p>
<p>9 – Б, П, Р</p>

</cite><p>Теперь попробуем запомнить какое-нибудь число, например 16. Нам нужно запомнить цифры 1 и 6, но так, чтобы потом не перепутать их последовательность и не вспомнить 61 вместо 16. Цифры 1 и 6 – это, соответственно, буквы Т и Ш, которые мы и запомним вместо цифр. Поэтому давайте придумаем слово, в котором будут наши две буквы. Я уже придумал: это слово «тише». Представьте, что кто-то шумит, а вы говорите ему: «Тише!» Тем самым вы запоминаете число 16. Затем, для того чтобы вспомнить это число, вы должны вспомнить слово «тише». И теперь мы никак не перепутаем последовательность, так как она сохраняется благодаря слову «тише», в котором буквы Т и Ш никак не могут поменяться местами.</p>
<p>Давайте запомним еще одно число, например 74. Это буквы К (Г) и Ч (Ц). Я придумал для них сравнение со словом «качели». Правда, в этом слове три согласные буквы (К, Ч и Л), но мое число ведь двузначное, поэтому, сколько бы ни было согласных в слове, мне все равно нужны лишь первые две, то есть К и Ч.</p>
<p>Итак, мы уже запомнили два двузначных числа (16 и 74). Но мы не связали их друг с другом. А ведь иногда приходится запоминать целые списки чисел, причем нередко в определенной последовательности. Например, если мы хотим запомнить год рождения человека, скажем 1972, то мы ни в коем случае не должны перепутать местами цифры 1, 9, 7 и 2. Вы скажете, что это мелочи? Ничего подобного. Давайте попробуем, например, перепутать местами цифры 9 и 2. Тогда получится, что этот человек родился в 1279 году. Видите, мы отправили его в тринадцатый век. А ведь это я родился в 1972 году! И мне не хотелось бы оказаться в тринадцатом веке, тем более попасть туда из двадцать первого. Как бы я писал эту книгу в тринадцатом веке? Ни компьютера, ни даже пишущей машинки не было бы под рукой. Если же вы добавите к этой дате словечки «до нашей эры», то я окажусь чуть ли не в каменном веке. И тогда писать эту книгу мне придется на каменных плитах.</p>
<p>Или если вам задают по географии запомнить высоту какой-либо вершины, то, опять же, перепутать вам ничего нельзя. Стоит хоть самую малость поменять цифры местами, как это будет уже неправильный ответ. Или представьте себе, что вы хотите позвонить другу, но в его номере телефона неправильно запомнили всего лишь одну цифру. Всего лишь одна неправильная цифра – и это уже другой номер!</p>
<p>Как же запомнить друг за другом числа 16 и 74? Поскольку для них у нас есть слова «тише» и «качели», то наша задача сводится к тому, чтобы запомнить в нужной последовательности эти слова. А это мы уже умеем делать – запоминать списки слов. Придумаем предложение для наших слов. Вот оно: «Тише, качели!» Я представил себе, что качели сильно шумят, и поэтому я обратился к ним и сказал: «Тише, качели!», но ни в коем случае не наоборот («Качели, тише!»), иначе получится не 16 и 74, а 74 и 16.</p>
<p>Добавим к нашему списку число 25. Если перевести на буквы число 25, то это будет Н (Х) и Л. Поэтому я решил использовать слово «нельзя». Теперь, если соединить все вместе, получится такое предложение: «Тише, качели, нельзя!» Я представил, что запрещаю качелям шуметь.</p>
<p>Добавим еще одно число, 36. Переводим цифры в буквы и придумываем слово. Для этого числа я нашел слово «мешать», которое добавил к уже имеющимся. У меня получилось: «Тише, качели, нельзя мешать!» Видите, как здорово: в этом маленьком предложении «спрятались» целых четыре числа: 16, 74, 25 и 36.</p>
</section></section><section><title><p>Мнемотехника 6</p>
<p>Запоминаем мнемонические фразы</p>
</title><section><p>Представьте себе, что вам дали задание запомнить цвета радуги в следующем порядке:</p>
<cite><p>Красный, оранжевый, желтый, зеленый, голубой, синий, фиолетовый.</p>

</cite><p>Как вы их запомните? Есть всем известный классический метод – выучить наизусть. Но я вам покажу более легкий путь. Суть заключается в том, что вы придумываете мнемоническую фразу, в которой каждое слово начинается с той же буквы, что и наши цвета. В нашем случае такая фраза уже есть, вот она:</p>
<cite><p>Каждый охотник желает знать, где сидит фазан.</p>

</cite><p>Видите, первые буквы дают нам информацию о цвете. Например, слово «каждый» начинается на букву К, и мы, глядя на это слово, вспоминаем цвет, название которого начинается с той же буквы. Это, конечно же, красный. (Правда, на эту букву начинается также название коричневого цвета, но мы все-таки вспоминаем, что в нашем задании был именно красный, а не коричневый цвет.) Вот так работает наша память: стоит нам вспомнить первую букву, как память сразу же выдает слово целиком. И мы в данном случае используем это свойство нашей памяти.</p>
<cite><p>Каждый (красный)</p>
<p>охотник (оранжевый)</p>
<p>желает (желтый)</p>
<p>знать (зеленый),</p>
<p>где (голубой)</p>
<p>сидит (синий)</p>
<p>фазан (фиолетовый).</p>

</cite><p>Не знаю, как у вас, но в мое время в школе грешным делом использовали вот такую мнемоническую фразу, чтобы запоминать падежи:</p>
<cite><p>Иван родил девчонку, велел тащить пеленку.</p>
<p>Иван (именительный)</p>
<p>родил (родительный)</p>
<p>девчонку (дательный),</p>
<p>велел (винительный)</p>
<p>тащить (творительный)</p>
<p>пеленку (предложный).</p>

</cite><p>Я думаю, принцип понятен. При желании вы можете придумывать множество мнемонических фраз и тем самым облегчить запоминание того или иного текста.</p>
</section></section><section><title><p>Мнемотехника 7</p>
<p>Запоминаем слова-двойники и незнакомые слова</p>
</title><section><p>Если в мнемонической фразе мы вспоминаем нужные слова по первым буквам слов из фразы, то в слове-двойнике должно быть максимально возможное количество тех же букв, что и в слове, которое нам необходимо запомнить. Именно поэтому я его и называю словом-двойником, ведь оно становится довольно похожим на нужное нам слово. Особенно этот метод полезен при запоминании иностранных слов.</p>
<p>Например, мы услышали первый раз в жизни английское слово «шарк» <emphasis>(shark),</emphasis> означающее акулу. Чтобы не повторять сто раз это слово, для того чтобы его запомнить, я предлагаю найти в русском языке похожее слово. Я, например, нашел слово «шаркать». Разве не похоже на слово «шарк»? Еще как похоже! Просто двойник! И теперь нам осталось связать слово-двойник «шаркать» с иностранным словом «шарк». А сделаем мы это с помощью маленького предложения:</p>
<cite><p>Акула шаркает зубами.</p>

</cite><p>Посмотрите, как все здорово: в этом предложении слово-двойник, английское слово и перевод нашли друг друга. Так что, вспоминая это предложение, мы вспоминаем все сразу. Вот таким образом, дорогие ребята, вы можете выучить очень много иностранных слов. Правда, не всегда удается удачно придумать слова-двойники, но со временем это становится все легче и легче сделать, потому что с каждой попыткой у нас развивается фантазия. У чемпионов мира по запоминанию фантазия очень сильно развита, так что они могут запомнить более тысячи только что услышанных иностранных слов.</p>
</section></section><section><title><p>Мнемотехника 8</p>
<p>Долой однородную информацию</p>
</title><section><p>Наша память «не любит» однородности. Она «любит» разнообразие. Чем разнообразнее информация, тем легче мы ее запоминаем.</p>
<p>Чаще всего нам приходится запоминать неоднородную информацию, например тексты. О них мы поговорим в дальнейшем, а сейчас давайте научимся работать с однородной информацией. Допустим, нам задали выучить названия цветов:</p>
<cite><p>Роза, астра, хризантемы, фиалка, тюльпан, мимоза.</p>

</cite><p>Это и есть однородная информация, ведь здесь одни только названия цветов. Благодаря однородности, с одной стороны, упрощается запоминание – мы уже помним, что, кроме названий цветов, других слов здесь нет. Но, с другой стороны, в этих цветах ничего не стоит запутаться. Чтобы запомнить их было проще, можно заменить слова из списка словами-двойниками. Тогда в нашем списке будет хоть какое-то разнообразие, то есть там будут не только цветы, но и что-то еще.</p>
<p>Например, в этом списке слово «астра» я заменил словом «астроном», а «розу» я запомнил не как цветок, но как женское имя. Получился следующий рассказ:</p>
<cite><p>Роза (роза), жена астронома (астра), очень любила хризантемы, но ее подруга Фея (фиалка) уговаривала ее купить тюльпаны. В конце концов они поссорились и прошли мимо (мимоза) цветов, так ничего и не купив.</p>

</cite><p>Посмотрите, ребята, сколько мнемонических приемов, то есть приемов запоминания (которые сокращенно мы будем называть <strong>МП</strong>), я применил для этого маленького списка. Первый цветок я заменил на имя. Для второго нашел слово-двойник, то есть похожее слово (астроном). Третий цветок я оставил без изменения, ведь вовсе не обязательно заменять каждое слово, мы и так уже избежали однообразия. Четвертый цветок я заменил именем, которое не очень-то похоже на слово «фиалка», но зато первые буквы у них одинаковые, а этого достаточно, чтобы при слове «фея» я сразу же вспомнил «фиалку» (этот прием напоминает мнемоническую фразу). «Тюльпаны» остались на месте, и, наконец, «мимозу» я заменил словом «мимо». Они довольно похожи, правда?</p>
<p>А вот еще пример однородной информации:</p>
<cite><p>Желтый, белый, синий, коричневый, фиолетовый, черный, малиновый, серый.</p>

</cite><p>Можно использовать для запоминания мнемоническую фразу, но есть и другой способ. Мы сравним каждое слово с предметом (и не только с предметом) того же цвета. Например, малиновый – с малиной, серый – с волком (серый волк), черный – с ночью и так далее. И у нас получится рассказ с новыми, уже «неоднородными» героями:</p>
<cite><p>Солнце (желтый) стирало белье (белый) синькой (синий) и вдруг заметило на одежде коричневое (коричневый) пятно. Это были проделки его подруги фиалки (фиолетовый), которая носила эту одежду ночью (черный) и упала в малиновый (малиновый) куст, за которым притаился серый волк (серый).</p>

</cite></section></section><section><title><p>Мнемотехника 9</p>
<p>Упрощенные варианты запоминания</p>
</title><section><p>Наша память устроена так, что ищет упрощенные варианты запоминания. Если же их нет или мы их не нашли, то приходится запоминать все как есть.</p>
<p>Допустим, нам задают запомнить следующий список чисел:</p>
<cite><p>14, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40, 3.</p>

</cite><p>Как вы их запомните? Можно, конечно, выучить наизусть или запомнить с помощью ассоциаций (как мы уже проходили: используя всевозможные сравнения, а также с помощью алфавита). Но в этом нет необходимости. Вы спросите почему? Посмотрите повнимательней на этот список. Есть ли в нем какая-либо закономерность? Подчиняется ли наш список какому-то правилу или нет? Оказывается, да. Обратите внимание на то, что, начиная с цифры 8, возрастание идет на 4, то есть каждое последующее число больше предыдущего строго на 4, и так – вплоть до 40. Поэтому нам нет нужды запоминать числа 16, 20, 24, 28, 32, 36. Вместо этого мы каждый раз просто будем прибавлять к предыдущему числу 4 и получать следующее число. Так что нам нужно всего лишь запомнить числа 14, 8, 40 и 3. Их мы запомним уже известным нам способом. И еще придется запомнить, что остальные числа (которые отличаются друг от друга четверкой) находятся между числами 8 и 40.</p>
<p>Видите, как мы упростили запоминание благодаря найденной закономерности?</p>
<p>Правда, не всегда можно найти подобные закономерности. Но бывает и так, что они есть, а мы их не замечаем. Лучше, конечно же, их находить, тогда запоминать будет намного проще.</p>
<p>Вот еще пример. Нужно запомнить следующие имена:</p>
<cite><p>Наташа, Маша, Паша, Саша, Лилия.</p>

</cite><p>Сразу бросается в глаза, что все имена, кроме последнего, оканчиваются на «ша».</p>
<p>Другая закономерность в том, что все имена (кроме последнего) расположены в алфавитном порядке. Получается, что только одно, последнее имя (Лилия) не подчиняется этим закономерностям. Поэтому особенное внимание мы должны уделить при запоминании именно этому имени. Облегчит запоминание тот факт, что это имя находится в конце списка. Я представил, что</p>
<cite><p>Наташа, Маша, Паша и Саша искали-искали и наконец нашли лилию (цветок).</p>

</cite><p>Нам свойственно упрощать ту или иную работу, в том числе и запоминание. И в этом нет ничего зазорного. Если у нас есть возможность пойти кратчайшим путем, то неужели мы откажемся от такой привилегии? Человечество на протяжении всей истории искало пути более быстрого и легкого достижения той или иной цели. Иначе сегодня не было бы поездов, самолетов, компьютеров и много другого. Так что, дорогие друзья, ищите более совершенные пути решения задач, а также запоминания информации.</p>
</section></section><section><title><p>Мнемотехника 10</p>
<p>Запоминаем смешанные списки</p>
</title><section><p>В смешанных списках может быть все что угодно: числа, цветы, имена людей, иностранные слова и многое другое. Поэтому для их запоминания нам уже не нужно добиваться информационного разнообразия: такие списки разнообразны уже по своей сути. Поэтому лучше запоминать все как есть, а если и делать какие-либо замены, то очень осторожно.</p>
<p>Вот пример смешанного списка:</p>
<cite><p>Камень, наука, 23, век, легенда, красный, Мадрид, Миша, хорошо, чудо, same<a type="note" l:href="#note_1">[1]</a> .</p>

</cite><p>Чтобы его запомнить, сочиняем историю:</p>
<cite><p>Камень решил изучать науку, но после двух-трех (23) попыток понял, что для этого понадобится целый век, поэтому лучше прочитать какую-нибудь легенду. Но после легенды он стал со всем красный и начал мудрить (Мадрид) и звать Мишу на помощь. Миша пришел и сказал: «Хорошо, я сделаю чудо и помогу тебе выучить иностранное слово, ведь мы сеем (same) то же самое (самый) семя».</p>

</cite><p>Заметьте, что все мои герои, в том числе и камень, живые. Они что-то делают, не сидят без дела. Обратите внимание на то, как я запомнил число 23. Я не заменил цифры 2 и 3 сравнениями, как мы это делали во время запоминания цифр и чисел. Я бы сделал это, если бы у нас были одни только числа. Но здесь, если я заменю 2 и 3, скажем, на лебедя (2) и треугольник (3), то боюсь, что вспомню не 23, а именно лебедя и треугольник. Да и зачем мне запоминать лишние слова? В любом случае во время запоминания смешанных списков нужно быть осторожнее в вопросах сравнения цифр с буквами и словами. У нас сейчас список маленький, а если он будет длинным и в нем окажется все что угодно, то какая гарантия, что мы не забудем, за какими именно словами скрываются цифры?</p>
<p>Довольно удачное (то есть похожее) сравнение мне удалось придумать для столицы Испании (мудрый – Мадрид). И наконец, английское слово <emphasis>same</emphasis> ([сэйм]) я сравнил с русским «сеем». Они тоже довольно похожи. А слово «самое» напомнило мне перевод слова <emphasis>same</emphasis> (самый). В моем рассказе есть также намек на присутствие иностранного слова. Этот намек – в словах Миши, ведь он ведет речь именно об иностранном слове. И когда я вспомню эти слова, то вместе с тем вспомню и то, что в списке должно быть иностранное слово.</p>
<p>Если вы будете систематически запоминать смешанные списки слов, то у вас разовьется фантазия, и со временем вы все быстрее и удачнее будете находить самые лучшие сравнения для чисел, иностранных слов и много другого.</p>
</section></section><section><title><p>Мнемотехника 11</p>
<p>Запоминаем имена людей</p>
</title><section><p>Сможете ли вы, друзья, запомнить без зубрежки список из десяти имен? Ну, скажем, вот такой:</p>
<cite><p>Вадим, Наташа, Саша, Лена, Сергей, Павел, Дима, Оля, Даша, Маша.</p>

</cite><p>Закономерностей – почти никаких. Только то, что две пары имен (после первого имени и в конце) оканчиваются на «ша» и все имена, кроме Оли, начинаются с согласной буквы.</p>
<p>Для того чтобы запомнить такой список, нам нужно придумать рассказ, героями которого являются наши знакомые или известные всем люди (например, актеры, юмористы, политики), носящие те же имена. Но, прежде чем придумать рассказ, я открою еще один маленький секрет. Можно подобрать слова, содержащие первые буквы имен. В нашем случае это довольно легко сделать, так как почти все имена (кроме Оли) начинаются с согласной буквы. Мы просто запомним, что только третье (если считать с конца) имя начинается с гласной буквы О. Затем мы поступим примерно так, как поступали с числами, то есть найдем слова, в которых есть первые буквы имен, начинающихся с согласных.</p>
<p>Вот что у меня получилось:</p>
<cite><p>Ваня слегка спугнул деда Михаила.</p>

</cite><p>Здесь у нас есть два имени, но они нам служат только для того, чтобы напоминать нам первые буквы имен из нашего списка. Для того чтобы не запутаться, я установил для себя такое правило: в каждом слове только первые две согласные буквы будут напоминать мне что-либо. Так легче, потому что можно подобрать слово любой длины. Например, в слове «спугнул» мне нужны только первые две буквы, а в имени Михаил – только первая буква. Теперь придумаем рассказ, героями которого являются знакомые нам люди с теми же именами.</p>
<cite><p>Вадим приехал к своей сестре Наташе, которая была в гостях у своего одноклассника Саши, недавно искупавшегося в реке Лене, где он встретил знакомого Сергея, который все время обижал своего братишку Павла. Но Павел рассказал об этом своему другу Диме, сестра которого, Оля, дружила со спортсменками Дашей и Машей.</p>

</cite><p>Когда вы с кем-то знакомитесь и узнаете его имя, то сразу же постарайтесь вспомнить среди известных вам людей человека с тем же именем и придумайте маленькую, но интересную историю, как-то связывающую этого человека с вашим новым знакомым.</p>
<p>Например, я знакомлюсь с Самсоном. Тут же я вспоминаю силача Самсона из Библии. Остается «связать» этих обоих Самсонов, но только не веревками, а какой-нибудь историей. Нужно просто сравнить их. В вашем воображении (ведь о роли воображения для запоминания мы уже говорили) сравните их друг с другом (кто из них сильнее, например) или представьте, что они познакомились. Если вы это сделаете, то считайте, что надолго запомнили своего нового знакомого. Примерно так же я когда-то запомнил Эльдара.</p>
</section></section><section><title><p>Мнемотехника 12</p>
<p>Запоминаем изречения великих людей</p>
</title><section><p>«Дайте детству созреть в детях» – эти слова принадлежат выдающемуся французскому мыслителю Ж.-Ж. Руссо.</p>
<p>Запомнить их очень легко: мысль выражена довольно лаконично. К тому же все слова, кроме «созреть», начинаются на одну и ту же букву «Д». Это может нам пригодиться для запоминания. Можем (на всякий пожарный случай) запастись и другими мнемоническими приемами. Например, сочинить такую фразу: «Дядя Руссо, садись!» Это уже мое «изречение», но оно напомнит мне слова Руссо.</p>
<p>Я представил, что еду с Ж.-Ж. Руссо в автобусе и уступаю ему место. Эту фразу я уж точно не забуду, и она будет напоминать мне (благодаря тому, что там есть слово «Руссо») слова мыслителя. Вы спросите, как именно? Очень про сто: в слове «дядя» первая и третья буквы напомнят мне начальные буквы первых двух слов. Это поможет мне быстрее вспомнить эти слова («дайте» и «детству»). Далее идет слово «садись», которое, в свою очередь, подсказывает мне слова «созреть» и «детях». В каждом слове только первая и третья буквы (они могут быть и гласные, и согласные) таят в себе подсказку. Это правило я заранее установил для себя, чтобы потом не запутаться. В случае с числами у нас в роли подсказчиков выступали только согласные буквы, поэтому мы могли использовать слова, где в начале есть две согласные. А здесь у нас в начале могут быть и гласные, правда, в нашем случае их нет. Что касается предлога «в», то я его запомнил механически.</p>
<p>Изречения великих людей мы всегда должны запоминать буквально, слово в слово. Если мы цитируем чью-то мысль, то никакой самодеятельности быть не должно. Иначе получится так, что мы не цитируем, а пересказываем эту мысль своими словами.</p>
</section></section></section><section><title><p>Часть 3</p>
<p>Как использовать мнемотехники на школьных уроках</p>
</title><section><image l:href="#i_006.png"/></section><section><title><p>Ох уж эти уроки</p>
</title><section><p>В нашей книжечке, дорогие ребята, мы учимся запоминать информацию. А на школьных уроках информация бывает разная: в виде иностранных слов, текстов, формул и т. п. Поэтому далее мы разберем, как запоминать каждый вид информации.</p>
<p>Но я немножечко пофилософствую, прежде чем перейти к сути дела. Причем это философствование может заложить очень полезный психологический фундамент, на котором мы потом построим здание своих знаний.</p>
<p>Ну что сказать об уроках? Эх, школа, школа... Первая любовь... Так, меня по-моему не туда потянуло. Есть вещи поважнее. Например, уроки, не правда ли? А любовь подождет. Впрочем, и наполеоновский размах не помешает: почему бы не соединить любовь и стремление к знаниям?</p>
<p>Бросая в свое прошлое мудрый орлиный взгляд, могу сказать следующее: надо учиться. Выигрывают те, кто понял это раньше. Они учатся и целеустремленно тянутся к знаниям. Они понимают, что потом могут и не успеть освоить всю необходимую информацию. Школьная пора – это золотое время. Это время посева. Лучше всего использовать его на полную катушку, чтобы после собрать хороший урожай. Очень важно вовремя накопить необходимые знания. Ведь знание – это такая капризная штука, что если упустил время, то потом можешь уже и не нагнать. Чтобы что-то узнать, усвоить, запомнить, требуется время, и пока оно у вас есть, не теряйте его зря!</p>
<p>Так, а теперь, после лирического отступления, вернемся к нашим баранам и зададим себе такой вопрос: можно ли применять освоенные нами мнемотехники, для того чтобы запоминать информацию, полученную на школьных уроках? Ответ на этот вопрос таков: «Да». Вот еще вариант ответа: «Ну конечно, можно. Что за вопрос!»</p>
<p>Однако эти два ответа, предвижу я, явно не удовлетворят дорогого читателя, пока я не изложу их суть подробнее. Это я и попытаюсь сделать.</p>
</section></section><section><title><p>Тексты</p>
</title><section><p>Тексты мы обычно либо слушаем (например, на уроке), либо читаем (например, в учебнике). Но при этом мы можем либо просто сидеть и слушать (читать), либо во время слушания (чтения) использовать всякие приемчики, чтобы этот текст хорошо запомнить.</p>
<p>Во-первых, не забывайте (!), что меньше всего забывается и лучше запоминается то, в суть чего нам удалось проникнуть. То есть то, что мы поняли и осмыслили. Я бы назвал процесс понимания и осмысления любого текста аналитическим запоминанием. Делайте акцент именно на таком запоминании. И к этому прибавляйте всевозможную мнемотехнику. Словом, самый оптимальный результат – это аналитическое плюс мнемоническое запоминание.</p>
<subtitle>Анализ (понимание) урока + Мнемотехника = Наилучшее усвоение урока.
</subtitle>
<p>В качестве одной из техник мнемонического запоминания можно называть конспектирование. Это значит, что мы можем по ходу дела в тексте, устном или письменном, выделять главные мысли, основные идеи и записывать их. Конспектирование позже поможет нам более или менее удачно воссоздать в памяти весь текст. Конспектируя, мы уменьшаем объем информации, но это очень даже хорошо: ведь памяти остается меньше работы. Но уменьшение уменьшению рознь. Наша задача не просто выбрасывать какие попало части информации (среди них могут оказаться очень и очень важные), но сделать объем текста меньшим, сохранив при этом его суть.</p>
<p>Одним из полезнейших (с точки зрения запоминания) вариантов конспектирования является разделение текста на смысловые фрагменты. Выделив такие значимые по смыслу куски, мы можем подобрать ключевые слова или выражения для обозначения сути каждого из них. Я называю такое конспектирование мнемоническим.</p>
<p>Текст урока при таком подходе превратится в список слов или выражений. Каждое слово поможет вспомнить соответствующую часть текста. Ну а сам список слов мы сумеем запомнить с помощью придуманной истории, героями которой являются слова и выражения данного списка. Об этом мы уже говорили в начале книжки, когда запоминали всевозможные списки.</p>
<p>Есть два варианта мнемонического конспектирования: устное и письменное. Применяйте и то и другое. Если все время конспектировать письменно, то память станет сильно зависимой от бумаги. Однако совсем без бумаги тоже нельзя, так как наш мозг вовсе не предназначен для того, чтобы заменять собой всевозможные архивы. Наш мозг устроен так, что в нем непрерывно идет процесс забывания. Значит, так надо.</p>
<p>Итак, слушая (или читая) урок, конспектируйте (устно или письменно), находя ключевые слова к основным мыслям урока. Но все это время ваши аналитические способности пусть будут активными. Пытайтесь понять смысл урока. Понять и далее запомнить – вот все, что нужно нам, друзья мои школьные.</p>
</section></section><section><title><p>Формулы математические, физические, химические</p>
</title><section><p>Теперь обратим внимание на всевозможные формулы. Но сначала опять же напомню вам два правила запоминания:</p>
<p>• Сначала нужно понять, потом запомнить.</p>
<p>• Чем лучше поймем, тем лучше запомнится.</p>
<p>Так что прежде всего нам придется понимать суть каждой формулы. Ну а как же без этого? Какой смысл без понимания запоминать формулы? Да никакого! Однако со временем формулы (которые мы поняли) накапливаются и из-за этого начинают теряться в памяти. Так что будет полезно применить кое-какую мнемотехнику для их запоминания.</p>
<p>Ну возьмем, к примеру, формулу суммы первых <emphasis>n</emphasis> членов геометрической прогрессии.</p>
<subtitle>Sn = (b1(qn<strong>–</strong> 1))/(q <strong>–</strong> 1)
</subtitle>
<p>Допустим, мы поняли эту формулу. Но теперь хотим ее просто запомнить с помощью мнемотехники. Я набрал эту формулу с косой скобкой вместо дробной линии, поэтому и мнемонический прием (далее – МП) применяю соответствующий.</p>
<cite><p>Снова (Sn) равенство в закрытом (открывающая скобка) помещении, где первый геометрический баран (b1) стучится в дверь (закрывающая скобка), за которой у головастика в n-й степени (qn) отнимают единственную единицу (qn–1), и такую же единицу отнимают в знаменателе у головастика без степени (q <strong>–</strong>1).</p>

</cite><p>Слово «геометрический» напоминает мне геометрическую прогрессию, а баран – букву <emphasis>b.</emphasis> А то, что во всем этом есть кое-что странное и смешное, – это тоже неслучайно, ведь странное и смешное, как ни удивительно, лучше запоминается. А это значит: чем больше странности и юмора, тем лучше запомнится.</p>
<p>А теперь – сумма первых n членов арифметической прогрессии.</p>
<p>Sn = ((a1 + an)n)/2</p>
<cite><p>МП: Первый ас (a1) и последний ас (an) арифметически полусложили свои силы (a1 + an)/2, и умножили их на n – ((a1 + an)n)/2.</p>

</cite><p>Здесь я представляю двух асов (первого и n-ного), которые арифметически полусложили свои силы и умножились на <emphasis>n.</emphasis> Слово «арифметически» намекает на арифметическую прогрессию. Ну а асы у меня – это буквы <emphasis>a,</emphasis> так же как бараны связаны с буквой <emphasis>b</emphasis> и головастики с буквой <emphasis>q.</emphasis> Так мы можем заранее придумать сравнения для каждой из тех букв, которые используются в формулах. И в дальнейшем применять эти сравнения.</p>
<p>Теперь запомним что-нибудь из физики, например формулу удельной теплоты плавления.</p>
<subtitle>Qпл = ?m, 
</subtitle>
<p>где Qпл – количество теплоты,</p>
<p>m – масса тела,</p>
<p>? – удельная теплота плавления.</p>
<cite><p>МП: Большой плавленый головастик (Qпл) был равнодушен (=) к ламбаде (? – лямбда) в течение минуты (m).</p>

</cite><p>И еще формула.</p>
<p>Закон Кулона:</p>
<subtitle>Fэ = k(|q1| |q2|)/r2
</subtitle>
<cite><p>МП: Законный кулон (закон Кулона) находится в фирменном электронном (Fэ) магазине: за дверью (, где кулон стучится к квартиру, где в своих комнатах (| |) находятся первый и второй головастики (|q1| |q2|), а внизу, в подвале (/) – радиация в квадрате (/r2).</p>

</cite><p>Скобки у меня обычно ассоциируются с дверями. Если имеем дело с дробью, то числитель и знаменатель могут ассоциироваться со вторым и первым этажами или же с первым этажом и подвалом.</p>
<p>И наконец, что-нибудь из химии – из области электрофильных реакций.</p>
<subtitle>C6H6 + NO+2? C6H5NO2 + H+
</subtitle>
<cite><p>МП: Центральный (С) и Нападающий (Н) со своими шестерками (C6H6) присоединились (+) к номеру (NO) два (2) с плюсом наверху (NO+2), после чего стрелка (?) повела их к слиянию с номером, но при этом шестерка водорода ослабела и превратилась в пятерку (H5), а номер лишился плюса наверху, но в качестве компенсации за этот ущерб к ним прибавился (+) Нападающий с плюсом (H+).</p>

</cite><p>Итак, я наглядно показал, что мы можем мнемонически фантазировать и в области всевозможных формул. В этом нет ничего сложного. Это дело привычки. Сначала может все это показаться чем-то странным, ненормальным, громоздким и ненужным, но потом мы убеждаемся, что такой метод хорошо действует на практике, и мы с его помощью действительно запоминаем данные формулы. Ну а если их еще и записывать, то уж и подавно будем запоминать, так как такие записи позволяют дополнительно по вто рить формулу, к тому же включают в усиленную работу зрительную память: мы ведь будем видеть записанную информацию. Так что пусть ваш мозг, дорогие ребята, привыкает к подобным запоминаниям.</p>
</section></section><section><title><p>Таблица Менделеева</p>
</title><section><p>Ну а теперь попробуем запомнить сразу всю периодическую таблицу химических элементов Менделеева.</p>
<cite><p>Водород, Гелий, Литий, Бериллий, Бор, Углерод, Азот, Кислород, Фтор, Неон, Натрий, Магний, Алюминий, Кремний, Фосфор, Сера, Хлор, Аргон, Калий, Кальций, Скандий, Титан, Ванадий, Хром, Марганец, Железо, Кобальт, Никель, Медь, Цинк, Галлий, Германий, Мышьяк, Селен, Бром, Криптон, Рубидий, Стронций, Иттрий, Цирконий, Ниобий, Молибден, Технеций, Рутений, Родий, Палладий, Серебро, Кадмий, Индий, Олово, Сурьма, Теллур, Йод, Ксенон, Цезий, Барий, Лантан, Гафний, Тантал, Вольфрам, Рений, Осмий, Иридий, Платина, Золото, Ртуть, Таллий, Свинец, Висмут, Полоний, Астат, Радон, Франций, Радий, Актиний, Курчатовий, Нильсборий.</p>

</cite><p>Я не включил в этот список лантаноиды и актиноиды.</p>
<p>Что же мы можем сделать с этим множеством элементов? Придумать рассказ? Да, точно. И героями этого «триллера» будут элементы таблицы. Итак, поехали.</p>
<cite><p>Воду родную (Водород) смешали с Гелем (Гелий), чтобы Лить (Литий). Да, Бери и лей (Бериллий) в сосновый Бор (Бор), где из-под Угла родного (Углерод) выглядывает Азиат (Азот), причем с такой Кислой рожей (Кислород), что Вторично (Фтор) не хотелось смотреть. Но Не он (Неон) был нам нужен, поэтому мы отошли На три (Натрий) метра и попали в Магнолию (Магний), где Алю в мини (Алюминий) юбке намазали Кремом (Кремний) с содержанием Фосфора (Фосфор), чтобы она перестала быть Серой (Сера). После этого Аля взяла Хлорку (Хлор) и помыла корабль Аргонавтов (Аргон), в котором держали животных, и поэтому было много Кала (Калий), так что даже Кольцо (Кальций) загрязнилось, после чего по Кольцевой (Кальций, повторно) поплыли в Скандинавию (Скандий), где мылся Титан в Ванне один (Ванадий). Причем ванна была Хромированной (Хром), а внутрь была добавлена Марганцовка (Марганец). Так что Титан стал совсем сильным, Железным (Железо) и пошел сразиться с Коброй альтернативной (Кобальт). Но Николь (Никель), хозяйка кобры, сказала, что у нее Медовый (Медь) месяц, и постелила Циновку (Цинк) для своей подруги Гали (Галлий), которая, однако, вскоре уехала в Германию (Германий) за компьютерной Мышью (Мышьяк) и возвратилась С Элен (Селен), так что пришлось Бронировать (Бром) номер в отеле, где Крепким тоном (Криптон) Рубил идиотов (Рубидий) направо и налево Строгий (Стронций) директор И три (Иттрий) его работника с Циркониевыми (Цирконий) браслетами, на которых была надпись: «Не убий» (Ниобий), а также записан Молебен (Молибден). Вот до чего Техника (Технеций) дошла! Но техника Рутинная (Рутений) на Родине (Родий) не может Поладить (Палладий) с Сребролюбием (Серебро), так что приходится Кадить (Кадмий) в Индии (Индий) Оловянному (Олово) солдатику, по которому Тюрьма (Сурьма) плачет. И все же некий Тейлор (Теллур) освобождает его и мажет раны Йодом (Йод), чтобы Ксению он нашел (Ксенон), тем более что Цезарь (Цезий) был в Баре (Барий), где стал Лентяем (Лантан) и Гавкал (Гафний), а также Танцевал талантливо (Тантал) под музыку Вольфганга (Вольфрам), из-за чего искРенний (Рений) Осьминог (Осмий) впЕреди (Иридий) на Плотине (Платина) Золото (Золото) и Ртуть (Ртуть) добывал, а Талию (Таллий) имел Свинцовую и Весьма утучненную (Висмут). Весьма Полную (Полоний), без Остатка (Астат). И все – для Родоначальника (Радон) Франции (Франций) и Ради (Радий) Активной (Актиний) ученой деятельности Курчатова (Курчатовий) и Нильса Бора (Нильсборий).</p>

</cite><p>Ну, как вам такая душераздирающая история?</p>
<p>Вы можете придумать свою историю – ведь все свое легче запоминается. Если же эта мелодрама кажется вам слишком громоздкой, то можете разделить ее на части и каждую часть запоминать отдельно (при этом последнее звено, то есть элемент, одной истории будет первым звеном следующей). Тогда чувство громоздко сти исчезнет. Впрочем, со временем и громоздкость перестанет вас отпугивать, так как ваши мнемонические способности будут возрастать, развиваться.</p>
<p>Мы можем также с помощью мнемотехники запоминать порядковые номера элементов, например.</p>
<cite><p>Гафний – 72-й номер.</p>
<p>МП: В год моего рождения (в 72 году) гавкала (Гафний) собака.</p>
<empty-line/><p>Мышьяк – 33.</p>
<p>МП: Положить мышьяк на 33-й зуб (которого нет). Или еще: две мышки (мышьяк) – троечницы (33).</p>
<empty-line/><p>Цезий – 55.</p>
<p>МП: Ну просто проЦеженный и ставший двойным отличником (55).</p>
<empty-line/><p>Рутений – 44.</p>
<p>МП: Ну, этот занимается рутинной работой, поэтому и ударник двойной (44).</p>
<empty-line/><p>Радий – 88.</p>
<p>МП: Ради (Радий) двух велосипедов (88).</p>
<empty-line/><p>Полоний – 84.</p>
<p>МП: Да, делает из 8 половину (4), потому и Полоний.</p>
<empty-line/><p>Олово – 50.</p>
<p>МП: К 50-летнему юбилею оловянного солдатика.</p>
<empty-line/><p>Родий – 45.</p>
<p>МП: в 45 году солдаты вернулись на Родину (Родий).</p>
<empty-line/><p>Марганец – 25.</p>
<p>МП: Опять добавили марганцовки (Марганец), опять двадцать пять!</p>
<empty-line/><p>Натрий – 11.</p>
<p>МП: На три (Натрий) учиться хочет Натрий, но единицы (11) лишь досталися ему.</p>
<empty-line/><p>Хром – 24.</p>
<p>МП: Хромированная Волга ГАЗ-24.</p>
<empty-line/><p>Селен – 34.</p>
<p>МП: Мы говорим: «Три-четыре», и Селен Дион начинает петь.</p>
<empty-line/><p>Титан – 22.</p>
<p>МП: Два Титана-двоечника (сила есть – ума не надо).</p>

</cite><p>Это были упрощенные варианты запоминания чисел (порядковых номеров), которые мне о чем-то говорят. А теперь – запоминание с помощью метода первых двух согласных, которые напоминают цифры.</p>
<cite><p>Франций – 87.</p>
<p>МП: Вкалывать (87) во Франции (Франций).</p>
<empty-line/><p>Магний – 12.</p>
<p>МП: Тянет (12) Магнит (Магний).</p>
<empty-line/><p>Сера – 16.</p>
<p>МП: Серая (Сера) тушь.</p>
<empty-line/><p>Аргон – 18.</p>
<p>МП: «Двери» (16) корабля аргонавтов (Аргон) всегда открыты.</p>
<empty-line/><p>И т. д.</p>

</cite><p>Попробуйте теперь самостоятельно. Это очень интересно, увлекательно. Еще раз напомню, какие согласные заменяют цифры в методе первых двух согласных (некоторым цифрам присвоена всего одна согласная, а некоторым – три, так что можно для справедливости отдать букву Ж тройке, а букву Р пятерке. Но это я оставляю на ваше усмотрение).</p>
<cite><p>0 – С, З</p>
<p>1 – Т, Д</p>
<p>2 – Н, Х</p>
<p>3 – М</p>
<p>4 – Ч, Ц</p>
<p>5 – Л</p>
<p>6 – Ш, Щ, Ж</p>
<p>7 – К, Г</p>
<p>8 – Ф, В</p>
<p>9 – Б, П, Р</p>

</cite></section></section><section><title><p>Иностранные слова</p>
</title><section><p>Львиную долю времени, которое мы тратим на изучение иностранного языка, составляет запоминание слов.</p>
<p>С иностранными словами дело обстоит сложнее, нежели с нашими, отечественными. Ведь когда мы слышим иностранное слово в первый раз, то оно для нас – бессмысленный набор звуков. Казалось бы, для запоминания нам ничего не остается, как вызубрить этот «набор». Но есть и другой, более легкий способ. Дело в том, что любой набор звуков можно с чем-то сравнить. То есть можно найти в нашем родном языке (или в уже известных нам языках) слово, которое будет чем-то похоже по звучанию на иностранное. Назовем его словом-двойником.</p>
<p>Например, возьмем английское слово top [топ] (вершина). Оно похоже на русское слово «топать». (Конечно, буквы Т и П по-английски звучат не так, как по-русски, и это мы должны учитывать при произношении этих слов.) Ну вот, допустим, мы слышим или читаем слово «топ» и узнаем, что оно означает вершину. Как же нам запомнить это слово? А вот как.</p>
<cite><p>Нужно связать друг с другом следующие информационные звенья: иностранное слово, перевод и слово-двойник. А связать их можно с помощью придуманной фразы или даже маленькой истории. В данном случае я придумал такую историю: я топал на вершине. Я представил себя топающим на вершине горы. Таким образом, я связал в одно целое (в историю) все необходимые звенья. И поэтому, когда меня спросят, как по-английски «вершина», я просто вспомню свою историю: вспомню, что я на вер шине топал. И через слово-двойник (топал) я уже выйду на слово top.</p>

</cite><p>Итак, для запоминания каждого иностранного слова мы можем связать между собой три информационных звена.</p>
<p>Первое звено – это само слово, его звучание на иностранном языке.</p>
<p>Третье звено – это перевод данного слова.</p>
<p>И второе, промежуточное звено, которое соединяет первое с третьим, – это сравнение или небольшая история.</p>
<cite><p>Возьмем, к примеру, английское слово lazy [leizi]. Оно звучит так: лэйзи. Мы уже знаем звучание этого слова благодаря транскрипции, то есть нам известно первое звено. Мы знаем перевод – «ленивый», то есть третье звено тоже нам знакомо. Теперь остается придумать промежуточное звено, которое свяжет первое с третьим. Для этого в русском языке (а может, не только в русском, но во всех языках, наречиях, которыми владеем) мы ищем нечто похожее на звучание этого слова lazy [leizi]. Я уже нашел: это слово «лезет». Теперь мне нужно связать слово «лезет» с переводом, то есть со словом «ленивый». И получится, что «ленивый лезет». Теперь немного приукрасим другими словами это словосочетание. «Этот Ленивый все время куда-то Лезет». Вот я и «закодировал» информацию: превратил ее в предложение, в котором в зашифрованном виде содержатся и английское слово, и его перевод, и все это в рамках маленькой истории о Ленивом, который куда-то лезет.</p>

</cite><p>Теперь попробуем пройти обратный путь: с помощью нашего предложения вспомнить нужное английское слово и его перевод.</p>
<p>Итак, произносим фразу (второе звено): «Этот Ленивый все время куда-то Лезет».</p>
<p>Можно сделать и так, чтобы на первом месте в предложении было слово «Лезет», так как именно оно соответствует по звучанию первому звену. Тогда получится: «Лезет куда-то Ленивый».</p>
<cite><p>Лезет (I звено, слово-двойник) куда-то Ленивый (III звено, перевод английского слова) = lazy.</p>
<p>Вся фраза – II звено.</p>

</cite><p>Теперь – расшифровка. С помощью первого звена я вспоминаю, воспроизвожу звучание английского слова. Чем удачнее я нашел сходное слово, тем с большим успехом я вспомню правильное звучание: «Лезет» похоже на «лэйзи» (можно также использовать слово «лезвие», и предложение получится такое: «Лезвие очень ленивое»).</p>
<p>Таким образом, с помощью сходного слова я вспоминаю английское слово (I звено), затем вспоминаю придуманное предложение (II звено), в котором и содержится перевод (III звено).</p>
<p>Тот же самый метод я применяю и тогда, когда меня спрашивают, как по-английски «ленивый». Я вспоминаю свое предложение, в котором есть слово «ленивый», и в этом предложении нахожу сходное с английским слово. Здесь задействована и механическая память, так как она помогает правильно вспомнить настоящее звучание английского слова (ведь сходное слово, которое мы назвали словом-двойником, как бы ни было сходно с английским, все же отличается от него). Но надо сказать, что для механической памяти остается совсем немного работы – вспомнить небольшое отличие между английским словом и его русским двойником.</p>
<p>Еще пример: английское слово <emphasis>last</emphasis> [la:st] – последний или в последний раз.</p>
<p>У нас есть первое звено <emphasis>(last)</emphasis> и третье (перевод). Остается связать их вторым звеном, то есть предложением, в котором есть перевод и слово-двойник. Вот оно:</p>
<cite><p>Ласты я надел в последний раз.</p>
<p>слово-двойник перевод</p>
<p>last (ласты) ( в последний раз)</p>
<p>I звено II звено III звено</p>

</cite><p>Здесь слово-двойник (ласты) настолько похоже на английское last, что стыдно будет его не вспомнить. Оно буквально повторяет по буквам английское слово. Отличие только в том, что в слове-двойнике появляется буква «ы».</p>
<p>Теперь нас спрашивают: как будет по-английски «в последний раз» или «последний»?</p>
<p>Мы сразу вспоминаем наше предложение, где есть выражение «в последний раз»; через это предложение «выходим» на слово-двойник («ласты») и через него выходим на английское слово (<emphasis>last</emphasis>). Вот такая чудесная работа по расшифровке происходит у нас в голове.</p>
<p>То же самое – если спрашивают: «Что значит английское слово <emphasis>last</emphasis>?»</p>
<p>Мы вспоминаем двойника (так как в промежуточном предложении – не само английское слово, а его русский двойник), затем, соответственно, вспоминаем предложение, которое и содержит перевод.</p>
<p>Все предельно просто. Нужно только упражняться, и тогда такой способ запоминания станет привычным делом для памяти. И появится возможность за короткие сроки выучить (запомнить) огромное множество иностранных слов.</p>
<p>Конечно, в случае использования слов-двойников мы запоминаем только звучание слов, но не их написание.</p>
<empty-line/><p>Итак, мы довольно подробно рассмотрели вопрос применения мнемотехники к изучению иностранных слов. Дело в том, что если для запоминания текстов или формул нам в большей степени требуются аналитические способности (чтобы понять прочитанное или услышанное), то в деле запоминания иностранных слов очень многое зависит от мнемонических способностей. Именно эти способности позволяют нам запомнить не один десяток иностранных слов, а в освоении иностранного языка основной показатель успешности – как раз объем выученных слов.</p>
<p>В качестве мнемонического усилителя я рекомендую вести тетрадь и каждый раз заносить в нее новые слова с описанием мнемотехники, которую вы применяли для их запоминания. Можно написать эти слова на альбомных или любых других листах и развесить или разложить их по всему дому. Постоянно наталкиваясь глазами на эти слова и, таким образом, все время повторяя их, вы сможете сильнее закрепить в памяти их звучание, написание и перевод.</p>
<p>Вообще очень полезно, изучая язык, побольше записывать. Я вот на данный момент изучаю немецкий язык. Все записываю и записываю. Записи эти нужны будут мне не только для дальнейшего применения, они приносят пользу и в тот момент, когда я их делаю: сам процесс письма стимулирует память. Поэтому по возможности все записывайте, независимо от того, вернетесь вы к этим записям или нет. А еще попробуйте писать обеими руками – это сделает процесс письма интереснее. К тому же мозг начнет работать «симметрично», используя поочередно оба полушария. (Я вообще сторонник симметричного развития. Если писать – то обеими руками. Никакого преимущества одной руке перед другой! Это полезно еще и потому, что если устанет одна рука, то на помощь придет другая. Разве это не классно? Еще бы! Я, кстати, так и делаю.)</p>
<p>В процессе запоминания пускайте в ход весь ваш чувственный арсенал, то есть включайте в работу все органы чувств. Запоминайте и с помощью ушей (слушайте информацию, в том числе и из собственных уст, читая или проговаривая тексты вслух), и с помощью глаз (читайте информацию, смотрите на нее), и с помощью чувств (по возможности переживайте информацию, анализируйте, резюмируйте, спорьте, удивляйтесь и т. д.), и с помощью моторно-тактильного арсенала (всевозможных жестов, движений, связанных с данной информацией, а также соприкосновения пальцев со страницами, подчеркиваний карандашом нужных строк, дат, слов и т. д.).</p>
<p>Да, наш мозг – уникальный орган, и все же он не может стопроцентно заменить бумагу (а также, соответственно, калькулятор, компьютер и т. п.). Ведь в нашей памяти постоянно идет процесс забывания, и это жизненно важный способ защиты, «встроенный» в нас. Так что не забывайте о книгах, тетрадях и карандашах!</p>
</section></section><section><title><p>География во всей красе</p>
</title><section><p>Вам хотелось бы знать всю политическую карту мира наизусть? Это проще простого. Сейчас мы научимся некоторым секретам запоминания всего того, что находится на политической карте.</p>
<p>Допустим, мы должны выучить следующий список государств с их столицами:</p>
<cite><p>1. Ирландия – Дублин.</p>
<p>2. Канада – Оттава.</p>
<p>3. Мальдивы – Мале.</p>
<p>4. Перу – Лима.</p>
<p>5. Португалия – Лиссабон.</p>
<p>6. Сальвадор – Сан-Сальвадор.</p>
<p>7. Таиланд – Бангкок.</p>
<p>8. Эквадор – Кито.</p>
<p>9. Ямайка – Кингстон.</p>

</cite><p>Прежде всего мы ищем закономерности. Я нашел такие:</p>
<p>• Эти страны (всего их девять) расположены в алфавитном порядке.</p>
<p>• Из начальных букв в названии стран повторяется только буква П.</p>
<empty-line/><p>Теперь запомним все девять стран. Хорошо, если сама страна (точнее, ее название) вам знакома. Ведь одно дело – запоминать что-то уже слышанное, а другое дело – запомнить то, что слышишь в первый раз (как, например, иностранное слово). В последнем случае заучивать название страны придется тем же способом, как мы заучивали иностранные слова.</p>
<p>Сначала давайте сделаем сравнения со знакомыми нам словами. Например, Ирландию я заменяю именем Ира. Для меня этого достаточно, так как название страны мне знакомо и слово «Ира» мне сразу же напомнит Ирландию. Если же вы слышите название этой страны в первый раз, то можно придумать другое, более надежное сравнение или же добавить к уже придуман ному сравнению еще одно. Например, если слово «Ира» напомнит вам не все название, а только часть («Ир...»), то слово «ландыш» может напомнить остальное («...ландия»). Поэтому представьте, что Ира собирает ландыши. Обязательно при этом вообразите себе какую-нибудь вашу знакомую Иру, чтобы уж точно не перепутать это имя с другим. Ведь если вы запомнили знакомую Иру, то никак не забудете ее имя. Потому что ваша знакомая Ира – одна-единственная во всем мире.</p>
<p>Вот что у меня получилось, когда я подобрал сравнения к названиям всех девяти стран:</p>
<cite><p>Ира (Ир...), собирая ландыши (...ландия), находит канат (Канада) и отдает его Мальвине (Маль...), которая удивляется, просто диву (...дивы) дается и взамен дарит перо (Перу). После этого они пошли в порт (Порту...) и искали Галю (... галия), укравшую у них сало с водой (Сальвадор), которое таяло (Таиланд). Поэтому, дойдя до экватора (Эквадор), она спрятала сало в майку (Ямайка).</p>

</cite><p>В этом смешном и немного странном рассказе – все страны нашего списка в заданной последовательности. Теперь остается выучить столицы этих стран.</p>
<p>Столицу Ирландии <emphasis>Дублин</emphasis> можно запомнить с помощью вот такого мини-рассказа:</p>
<cite><p>Ира рубила дуб.</p>

</cite><p>Представьте знакомую Иру, которая рубит дуб. Слово «дуб» напомнит вам слово «Дублин».</p>
<p>Можно и подробнее:</p>
<cite><p>Ира (Ир...) нашла ландыш (...ландия), затем срубила дуб (Дуб...) и съела блин (...блин).</p>

</cite><p>Видите, как здорово: Ира + ландыш = Ирландия; Дуб + блин = Дублин. А можно и так:</p>
<cite><p>Ира ландышами рубила дуб, блин.</p>

</cite><p>Классно, правда? Ведь слова «дуб» и «блин» как раз дают нам столицу Дублин.</p>
<cite><p>Канада, столица – Оттава.</p>

</cite><p>Предложение:</p>
<cite><p>Канат (Канада) оттаял (Оттава).</p>

</cite><p>Я представил себе ледяной канат, который начал таять у меня в руках и наконец оттаял. И все это сопровождается моим удивлением. Я удивляюсь, чтобы хорошо запомнить.</p>
<cite><p>Мальдивы, столица – Мале.</p>

</cite><p>Маленькие (Маль...) дивные (...дивы) молекулы (Мале).</p>
<p>Маленькие + дивные = Мальдивы.</p>
<p>Мнемоническим я называю выражение (а также предложение или историю), которое используется с целью облегчить запоминание и содержит в себе подсказку о словах, которые нужно запомнить. Для красоты сократим это словосочетание до МВ.</p>
<cite><p>Перу, столица – Лима.</p>
<p>МВ: Я взял перо (Перу) и воткнул его в лимон (Лима).</p>
<empty-line/><p>Португалия, столица – Лиссабон.</p>
<p>МВ: В порту (Порту...) Галя (...галия) искала лису (Лиссабон).</p>
<empty-line/><p>Сальвадор, столица – Сан-Сальвадор.</p>
<p>Здесь можно использовать упрощенный способ запоминания, ведь названия столицы и страны почти одинаковы, только в названии столицы добавляется слово «Сан». Именно это мы и запомним, то есть то, что у Сальвадора одноименная с ним столица, если не считать слова «Сан». И к тому же все три слова (Сальвадор, Сан, Сальвадор) начинаются на одну и ту же букву С.</p>
<empty-line/><p>Эквадора, столица – Кито.</p>
<p>МВ: Кит (Кито) плавал в районе экватора (Эквадор).</p>
<empty-line/><p>Столица Таиланда – Бангкок.</p>
<p>МВ: Таял (Таиланд) в банке (Банк...) кок (...кок).</p>
<p>Банка + кок = Бангкок.</p>
<empty-line/><p>Столица Ямайки – Кингстон.</p>
<p>МВ: Король («Кинг» по-английски) стонет (...стон) под тяжестью майки (Ямайка).</p>
<p>Кинг + стон = Кингстон.</p>

</cite><p>Если продолжать в том же духе, то можно выучить все страны мира с их столицами.</p>
<p>Заметьте, что в данном случае есть работа и для механической памяти. Например, в слове «Бангкок» есть буква Г, которая отсутствует в наших мнемонических выражениях (банка + кок). Поэтому придется механически (то есть без всяких сравнений) запомнить, что в этом слове есть такая буква. Это несложно. Ведь пока мы не знали мнемонических приемов, то были готовы запоминать механически не то что одну букву, но все слова целиком. А теперь задача упростилась: на помощь механической памяти приходит ассоциативная, и они вместе весьма успешно работают в деле запоминания, в данном случае географических названий.</p>
<p>И тем не менее все равно нет стопроцентной гарантии, что мы теперь ничего не забудем. Дольше всего в памяти хранится активная информация, то есть та информация, которая как-то используется нами в дальнейшем. Ну а пассивная информация (к которой мы не обращаемся) постепенно тает, «растворяется» в недрах памяти. Впрочем, из этого правила бывают и всевозможные исключения.</p>
<p>Теперь давайте поговорим о географической информации, требующей исключительно мнемонического подхода – когда понимать особо нечего, но запомнить надо.</p>
<p>Это, например, высота вершин гор, глубина впадин и прочие координаты. Что там понимать? Вершина, да и все тут. Столько-то метров над уровнем моря. Надо запомнить. Или площадь территории той или иной страны. Да, тут анализировать нечего, надо просто запоминать. Как это сделать, я сейчас покажу.</p>
<cite><p>Вот государство Панама, площадь – 77,08 тысячи кв. км. Ну давайте применим какую-нибудь мнемотехнику. Я сразу замечаю, что цифра 7 выглядит так, как будто она надела панамку (7). Давайте округлим, отбросим эти 08 и оставим только две семерки с панамками (панамки будут напоминать нам Панаму). Ну а тысячи квадратных километров – это само собой разумеется. Ведь сто – это было бы слишком мало, а сто тысяч или миллион – многовато для площади Панамы. В общем, две семерки с панамками. Вот и все: площадь осталась в нашей памяти.</p>

</cite><p>Просто и красиво, не правда ли? Вот что делает мнемотехника! Такие вот чудеса техники, понимаешь!</p>
<p>Еще пример.</p>
<cite><p>Гора Мак-Кинли, высота над уровнем моря – 6194 м.</p>
<p>МП: Мак Кинули (Мак-Кинли) в жуткую (61) бочку (94).</p>

</cite></section></section><section><title><p>Даты и события. Короче, история</p>
</title><section><p>С исторической информацией дело обстоит примерно так же, как с географической. (Я имею в виду ту информацию, для запоминания которой нам потребуется применять мнемотехнику – например, для запоминания всевозможных дат.) Здесь имеют место следующие информационные звенья: название события и дата. Или наоборот: дата и событие.</p>
<p>Чтобы запомнить эту связку, находим какое-нибудь ключевое слово или придумываем выражение, которое напомнит нам данное событие. Затем нужно будет связать это звено со следующими звеньями, которые уже помогут нам запомнить собственно дату.</p>
<p>Дату можно запоминать по-разному. Если дата совпадает (или близка по времени) с каким-то другим известным нам событием, то, считайте, нам повезло! Такой вариант я называю упрощенным запоминанием. Если же такое событие найти никак не получается, то используем уже известные нам методы запоминания чисел.</p>
<p>Приведу пример.</p>
<cite><p>17-18 марта 1970 года произошел государственный переворот в Камбодже. Этот год (1970) близок к году моего рождения (1972). И мне остается лишь запомнить, что незадолго до моего рождения произошел переворот в Камбодже. А месяц и числа я бы запомнил так: 9-10 дней спустя после женского праздника произошел переворот в Камбодже.</p>
<p>Ну вот, а теперь соединим: за пару лет до моего рождения (то есть в 1970) и 9-10 дней спустя после женского праздника (то есть после 8 марта) произошел государственный переворот в Камбодже. А чтобы запомнить, что переворот произошел именно в Камбодже, а не в другой стране, можно найти похожее слово. Например, компот. А если еще и добавить предлог «же», то будет вообще супер: компот же (очень похоже на Камбодже). И ко всей этой маленькой и легко запоминающейся истории добавить: и по этому случаю все пили компот. Или: компот же пили именно по этому случаю в Камбодже.</p>
<p>Вот и все, после этого я уже не забуду, в каком году и какого числа произошел этот переворот и где именно он произошел.</p>

</cite><p>Учтите, однако, что нужно тренировать свою фантазию, чтобы иметь возможность каждый раз придумывать удачные ассоциации. Но, с другой стороны, чем больше вы придумываете историй, тем интенсивнее развивается ваша фантазия.</p>
<p>Если же не удалось нужную дату привязать к какой-то уже известной вам дате, то применяем варианты запоминания чисел.</p>
<p>Вот пример.</p>
<cite><p>24 сентября 1968 года – принятие в ООН Свазиленда. Итак, ООН можно заменить на местоимение «он» (очень похоже), ну а слово «Свазиленд» довольно похоже на «вазелин». Так что у нас уже есть два мнемонических звена: он и вазелин. Идем дальше. Сентябрьской ночью... Слово «ночью» таит в себе число 24 (по методу первых двух согласных). Остался год 1968. Дуб (19), шеф (68). А теперь соединим всю эту мнемоническую глупость в одно целое: дуб-шеф – сентябрьской ночью он вазелином намазался. Я стараюсь сохранить очередность, которая поможет мне не перепутать одно с другим. В начале я поставил год, потом месяц и число, а потом – суть события.</p>

</cite><p>Так как в разные годы в ООН вступали разные страны, то эту информацию вы можете где-то записать отдельно, озаглавив ее, например, так: «Вступление разных стран в ООН».</p>
<p>А вот еще пример.</p>
<cite><p>День штурма Бастилии (крепости, а затем тюрьмы во Франции) – 14 июля 1789 года. Как же это запомнить с помощью мнемотехники? Я сразу же замечаю, что Бастилию взяли в середине лета. О, в такую жару! Почти в середине лета – 14 июля. Ну а год – просто прелесть: все цифры идут по возрастанию, если не считать единицы (последние три цифры – 7, 8, 9). Вот и здорово. Я уже запомнил эту дату и теперь вряд ли смогу забыть. Мне достаточно вот этого предложения: Бастилию взяли почти в середине лета (14 июля), в год, в котором после единицы (1) идут три цифры в порядке возрастания (7, 8, 9), то есть в 1789 году.</p>

</cite><p>Итак, для лучшего запоминания исторической информации я рекомендую:</p>
<p>• вести хронологическую тетрадь и записывать в ней события с датами и мнемоприемы, которые вы применяли, чтобы запомнить эти события и даты;</p>
<p>• группировать информацию по разным признакам (например, дата получения независимости, вступления в ООН, переворота и т. д.).</p>
<p>При таком мнемоническом выделении, обособлении информации она не смешивается ни с какой другой и не тонет в море прочих сведений.</p>
<p>Вообще, такие мнемонические тетради я советую иметь для многих (если не для всех) школьных предметов. Впрочем, это не освобождает нас от необходимости тренировать нашу память, используя разные мнемотехнические тренажеры.</p>
<p>А теперь перейдем к следующей части книги, где нас ждут практические занятия, которые помогут и в изучении языков, и во многом другом.</p>
</section></section></section><section><title><p>Часть 4</p>
<p>Добро пожаловать в мнемонический тренажерный зал</p>
</title><section><image l:href="#i_007.png"/></section><section><title><p>Запоминаем простые слова</p>
</title><section><p>Итак, добро пожаловать, дорогие друзья, в практическую часть моей книжки о памяти!</p>
<p>Или: «добро пожаловаться» в мнемонический тренажерный зал! Welcome!!!</p>
<p>Здесь мы опять встретимся с разными видами информации, о которой идет речь на разных школьных предметах, но теорию уже разводить никто не будет. То есть мы начнем конкретно тренировать нашу память на запоминание этих видов информации.</p>
<p>Но сначала «разогреем мышцы» – попрактикуемся в запоминании простых и сложных слов.</p>
<p>Начнем с запоминания списков простых слов.</p>
<p>Давайте вспомним, что мы называли простыми словами. Простое слово – это слово, которое обозначает конкретный предмет, и его (этот предмет) легко себе представить. Ну, например, слово «стол». Довольно просто представить, что оно означает, не правда ли? Особенно если на этом столе много всяких съедобных вещей. Так давайте именно так и сделаем: запомним стол и все вкусное на нем, что можно есть и пить.</p>
<p>К примеру, составим вот такой «съедобный» список и попробуем его запомнить:</p>
<cite><p>Стол, торт, мороженое, чай, кофе, сахар, печенье, варенье, клубника, сок.</p>

</cite><p>Ну как? Вкусно, правда? Конечно, вкусно все, кроме самого стола. И как бы вы, дорогие ребята, запомнили это список? Что касается меня, то я бы запомнил его вот так:</p>
<cite><p>Мы подошли к Столу с Тортом и Мороженым. И не знали, с чего же начать, но вскоре отдали предпочтение сначала Чаю, а потом Кофе с Сахаром и Печеньем, на которое намазали Варенье из Клубники, после чего выпили Сок.</p>

</cite><p>Запомнили? Думаю, что без проблем: вкусные списки очень легко запоминать. А как насчет «невкусных» списков? Вот, например, этот, ну совершенно невкусный список слов:</p>
<cite><p>Дождь, слякоть, болото, носки, галстук, рыбий жир, крахмал, тетрадь, клей, солнце.</p>

</cite><p>Ну, как вам такой список? Вкуса никакого, правда? А ведь иногда приходится запоминать и такие вот невкусные вещи. Давайте попробуем сочинить историю с этими словами. У меня получилось вот что:</p>
<cite><p>В Дождь и Слякоть я пошел в Болото, чтобы помыть свои Носки и Галстук. А мыл я их Рыбьим жиром с Крахмалом, после чего приклеил их к Тетради с помощью очень хорошего Клея, чтобы все это сушилось на Солнце.</p>

</cite><p>Это глупо и смешно, правда? Но в этом-то как раз и весь секрет! Ведь глупое и смешное очень хорошо запоминается. А если память так любит глупое и смешное, то почему бы не исполнить этот каприз нашей памяти?</p>
<p>Итак, уважаемые ребята, чтобы лучше запомнить список слов, постарайтесь придумать очень глупый и очень смешной рассказ, в котором будут использованы все эти слова. Клянусь, что потом этот рассказ вам будет тяжело забыть, настолько он врежется в память. Здорово, правда?</p>
<p>А теперь попробуйте выполнять задания самостоятельно. Вот еще список, тоже невкусный, но более сносный, чем предыдущий:</p>
<cite><p>Дверь, класс, звезда, урок, день, автобус, магазин, игра, полотенце, деньги.</p>

</cite><p>Попробуйте придумать с этими словами какой-то рассказ, чтобы запомнить список, а потом проверьте, в нужной ли последовательности вы его запомнили. Для этого, когда будете по памяти повторять слова, закройте список в этой книге листом бумаги и, произнеся очередное слово, открывайте его, отодвигая бумагу чуть вправо. И так – до конца списка. Но только во время проверки список должен быть надежно закрыт, чтобы вы не могли случайно увидеть следующее, еще не названное вами слово.</p>
<p>Кстати, этот список я бы запомнил вот как:</p>
<cite><p>Я открыл Дверь и вошел в Класс. Но за партой сидела Звезда и слушала Урок. Так прошел весь День, после чего мы сели в Автобус и пошли в Магазин купить Игру. Но сначала мы купили Полотенце, а на игру не хватило Денег.</p>

</cite><p>Очень легко запоминается, правда ведь?</p>
<p>Но! Для тренировки памяти нам надо постепенно увеличивать количество слов в наших списках. Поэтому давайте попробуем запомнить следующий список, состоящий уже из двенадцати слов.</p>
<cite><p>Компьютер, дорога, клуб, книга, шкаф, брюки, бутылка, телевизор, стрелка, ручка, вода, луна.</p>

</cite><p>Попробуйте составить историю, не нарушая последовательности слов, соответствующей нашему списку.</p>
<p>У меня получилось вот что:</p>
<cite><p>Компьютер шел по Дороге в Клуб и нашел там Книгу, которую положил в Шкаф, где были Брюки с Бутылкой в кармане. Бутылку компьютер положил на Телевизор, после чего на последнем появилась Стрелка, указывающая на Ручку, которая была в Воде, в которой отражалась Луна.</p>

</cite><p>Вы, дорогие ребята, можете придумывать собственные списки, а затем запоминать их. А также можно запоминать списки, придуманные вашими друзьями и знакомыми. (Я в свое время любил удивлять друзей, запоминая списки слов любой длины, придуманные ими.) Каждый раз, запоминая подобные списки, мы тренируем память.</p>
<p>Я надеюсь, вы уже понимаете, что память ох как пригодится вам в жизни. Очень многое зависит от памяти! Так что не ленитесь упражнять память. Перед человеком, имеющим хорошую память, открывается много новых возможностей, а становится память хорошей в основном в результате тренировок. Плюс к этому – надо хорошо питаться: есть многое из того, что было в первом «вкусном» списке, а также иногда и кое-что невкусное, да хотя бы тот же рыбий жир из второго «невкусного» списка, если нужно. А также старайтесь вести здоровый образ жизни, чтобы всякие вредные привычки не тормозили работу памяти. Занимайтесь физкультурой, спортом – в общем, укрепляйте здоровье, чтобы и память была здоровая и сильная.</p>
<p>А теперь – еще один список, но уже из пятнадцати слов. Все они означают простые и знакомые вам вещи, которые легко представить.</p>
<cite><p>Радуга, снег, луч, песок, море, мост, лес, страница, телефон, кошка, кнопка, паркет, одеяло, брюки, сумка.</p>

</cite><p>Запомните его, составив рассказ, и проверьте, правильно ли и в нужной ли последовательности вы все запомнили.</p>
<p>Ну и наконец, я приведу еще несколько списков слов для вашего запоминания.</p>
<cite><p>1. Стол, ручка, карта, рука, туфли, птицы, снег, гора, верхушка, деньги.</p>
<p>2. Канат, солнце, нора, крыло, картон, чернила, камень, грибы, велосипед, снегоход, дом.</p>
<p>3. Вишня, книжка, одежда, дерево, стол, крыша, страница, треугольник, дверь, мышка, телевизор, картина.</p>
<p>4. Ложка, кнопка, скрепка, паркет, текст, одеяло, луч, голос, магнитофон, муравей, работа, лодка, пакет.</p>
<p>5. Медаль, ковер, корабль, крышка, кофе, стая, планка, песок, урок, корень, рубанок, земля, речка, фартук.</p>
<p>6. Минерал, дама, свет, очки, одежда, цветы, страница, собачка, папка, чемодан, самолет, чай, крыло, блокнот, шоколад.</p>
<p>7. Помидоры, машина, асфальт, снег, трава, камень, бумага, свеча, словарь, железо, экран, ящик, стоматолог, язык, буква, скала.</p>
<p>8. Газ, море, окно, вулкан, сапоги, ручка, учебник, крыша, тоннель, тучка, свеча, цветок, цапля, колесо, кузов, доска, ярлык, страна.</p>
<p>9. Конфета, этаж, касса, аккумулятор, коврик, лист, писатель, кассета, класс, комбайн, перекресток, форточка, формула, лампочка, луна, брошюра, море, листья, кислород.</p>
<p>10. Луг, алюминий, трава, болото, колбаса, лепесток, карандаш, клавиша, древесина, минута, пианино, встреча, палка, сок, кора, дым, роса, ролик, сахар, кошелек.</p>

</cite></section></section><section><title><p>Запоминаем сложные слова</p>
</title><section><p>Ну а теперь перейдем к словам сложным, то есть к обозначающим такие понятия, которые нам не всегда легко представить в своем воображении. Для начала попробуем запомнить вот такой вот список:</p>
<cite><p>Сила, стремление, усталость, даль, достижение.</p>

</cite><p>Ограничимся пока только этими пятью словами. Итак, принцип запоминания тот же: надо придумать рассказ, где каждое слово из списка стало бы неким героем, участником этого рассказа. Но как же представить силу? А стремление? А усталость, даль, достижение? Вот в этом и вся сложность. Но безвыходных ситуаций не бывает: например, силу мы можем представить в виде чего-то или кого-то сильного-пресильного. Ну вот и представим себе сильного человека. А наша память потом вспомнит, что нам нужен не сам человек, а именно сила этого человека. Видите, все просто. Далее, представим, что этот человек имеет какое-то стремление, но вскоре после этого стремления у него появляется усталость, так что он уже не может идти вдаль, чтобы прийти к достижению. Видите, оказывается, все не так уж и сложно. Так что давайте попробуем запомнить еще что-нибудь в этом роде.</p>
<p>Ну, например, вот такой вот список, уже из шести слов:</p>
<cite><p>Любовь, надежда, падение, ходьба, наука, атмосфера.</p>

</cite><p>Попробуйте запомнить этот список, придумав свой рассказ, и только потом прочитайте, как это получилось у меня.</p>
<p>Запомнили?</p>
<p>А у меня получилось вот что.</p>
<cite><p>В Любви всегда есть Надежда, но есть и страх Падения, и поэтому очень полезно заниматься Ходьбой и Наукой в земной Атмосфере.</p>

</cite><p>Глуповато, конечно, но ничего страшного. Я ведь уже говорил, что глупое очень хорошо запоминается. Именно с помощью подобных глупостей некоторые стали чемпионами мира по запоминанию. А если они стали чемпионами, то это уже серьезно. Поэтому я бы назвал эти мнемонические глупости очень серьезными глупостями. Являясь, с одной стороны, бессмысленными глупостями, они, с другой стороны, становятся мощнейшим стимулом для работы памяти. Память начинает под воздействием этих глупостей работать так, что мало не покажется. Как же не воспользоваться этим для плодотворной работы памяти! Я уже не говорю о том, что все эти глупости и весь этот мнемонический юмор очень хорошо отражаются на нашем настроении. А еще эти упражнения развивают нашу фантазию, ведь мы все время что-то сочиняем и придумываем – новые рассказы, новые сюжеты.</p>
<p>А теперь – еще один сложный список, но уже из восьми слов:</p>
<cite><p>Доброта, находчивость, свет, магнит, движение, время, способность, усилие.</p>

</cite><p>Сначала попробуйте запомнить сами. Если будут ошибки, ничего страшного. Если тренироваться, постепенно ошибок будет становиться все меньше и меньше.</p>
<p>А у меня получилось следующее:</p>
<cite><p>Доброта нуждается также в Находчивости, чтобы быть ближе к Свету, после чего, как от Магнита, начнется Движение во Времени. Но движение остановится, если не развивать в себе Способность делать Усилие.</p>

</cite><p>На этот раз получилось не так уж глупо, правда? Хотя я бы предпочел что-нибудь более глуповатое, необычное, смешное. Но и так вполне себе ничего.</p>
<p><strong>Память остро реагирует (а значит, хорошо запоминает) на все необычное, нестандартное (смешное, глупое и т. п.), и наоборот, память плохо реагирует на все обыденное, ставшее привычным.</strong></p>
<p>Поэтому от того, насколько удачно мы приправим запоминаемую информацию юмором и необычностью, зависит то, насколько удачно, легко и быстро мы все запомним.</p>
<p>Когда нам удается приправить информацию чем-то нестандартным или смешным, наша реакция на эту информацию становится похожей на то, как бы мы отреагировали, если бы увидели знакомого человека в совершенно необычной одежде. Мы ведь сразу обратим на него внимание, хотя до этого мы его часто видели и уже привыкли к нему. А тут вдруг он предстал перед нами в необычном свете. Ну вот, то же самое происходит с информацией: мы ее «одеваем» в необычные одежды (юмора, глупости и т. п.), после чего наша память как бы открывает глаза (или уши) и по-другому воспринимает увиденное (услышанное), а значит, надолго сохраняет эту информацию.</p>
<p>Теперь – еще один список, уже из десяти слов:</p>
<cite><p>Полет, загадка, чтение, скорость, космос, стандарт, страна, смысл, смелость, цель.</p>

</cite><p>Вот мой рассказ:</p>
<cite><p>Я решил совершить Полет, но сначала надо было разгадать Загадку. Так что пришлось заняться Чтением этой загадки. Потом я развил Скорость и полетел в Космос, но там все было так стандартно, что я устал от этого Стандарта и вернулся в свою Страну, чтобы искать Смысл. Так что пришлось набраться Смелости, чтобы достигнуть Цели.</p>

</cite><p>Также полезно запоминать смешанные списки слов, где есть и простые, и сложные слова.</p>
<p>Вот пример такого списка.</p>
<cite><p>Вода, магнитный, жажда, раздумье, карандаш, горизонт, коробка, негатив, освобождение, интеллект, старт, бумага, стол.</p>

</cite><p>Запомните его уже известным вам способом.</p>
<p>А теперь я приведу для тренировки несколько списков сложных слов. Запомните первый список, по памяти повторите его, а затем сделайте то же со вторым. Затем повторите один за другим сразу два списка: сначала первый, потом второй. Потом добавьте к ним третий, и так до конца. В конце концов, попробуйте повторить по памяти друг за другом все списки (не подглядывая). Если сразу не получится, то ничего страшного. Главное – пытаться это делать. Со временем будет получаться лучше и лучше.</p>
<cite><p>1. Загадка, разум, вселенная, легенда, костлявый, родственный.</p>
<p>2. Одинокий, счастье, недостаточный, объемный, простой, вместимость, двоякость.</p>
<p>3. Ослиный, тамошний, волнистый, ловкость, реваншизм, натуральный, пластический, косматый.</p>
<p>4. Правда, новость, стройка, стекловидный, право, умение, навык, ехидный, хам, способный.</p>
<p>5. Талант, прямолинейный, семинар, умный, начальник, удар, траектория, ликование, праздник, вертолет, разгадка, цифровой.</p>

</cite></section></section><section><title><p>Запоминаем тексты</p>
</title><section><p>Как мы уже с вами знаем, именно из текстов мы получаем основную часть информации на школьных уроках. Рассказ учителя на уроке о том или ином событии можно назвать текстом. И то, что написано в школьных учебниках, тоже текст. (Конечно, было бы проще, если бы учитель произносил списки слов, и в учебниках бы сплошными рядами шли списки простых или сложных слов... Но нет, везде тексты, причем не в стихотворной, а в прозаической форме. Такая вот сплошная проза жизни, понимаешь. Но неплохо было бы научиться запоминать с ходу эту прозу.)</p>
<p>Лично я – за то, чтобы в деле запоминания текстов работали и развивались два вида памяти: механическая и ассоциативная. Что я имею в виду?</p>
<p>Можно запоминать тексты механически (включая механическую память), то есть просто слушать или читать, не применяя никаких мнемонических приемов, а затем пытаться пересказать услышанное или прочитанное.</p>
<p>А можно, слушая учителя или читая учебник, применять разные мнемонические хитрости (подключать ассоциативную память). Например, разбивать текст на смысловые фрагменты и каждый фрагмент обозначать каким-нибудь словом, которое будет нам напоминать, чему, собственно, был этот кусочек текста посвящен. А поскольку урок не что иное, как текст, состоящий из логически связанных между собой фрагментов, то в конце концов у нас получится список слов, каждое из которых будет как бы зацепкой, с помощью которой мы вспомним соответствующий фрагмент текста.</p>
<p>(Разумеется, вспомним не дословно, а по существу. То есть пересказывать его мы будем своими словами, и это большой плюс прозаических текстов, в отличие от текстов стихотворных или списков слов, где надо запомнить все слова, причем в заданной последовательности.)</p>
<p>Но учтите, что слова, которыми вы обозначаете тот или иной фрагмент текста, должны его очень точно характеризовать. То есть, взглянув на любое слово из списка, мы сразу же должны вспомнить, о чем шла речь во фрагменте, связанном с этим словом. Эти слова являются ключом ко всему тексту, поэтому я называю их ключевыми.</p>
<p>Лично я пользовался этим мнемоническим приемом не раз, когда учился в институте. Конечно, сначала я весь учебный материал читал (или слушал), анализировал и разбирался в сути вопроса. Но этого все равно для учебы недостаточно, материал надо еще и запомнить (иначе как же сдавать экзамены?). Понять – это одно, а запомнить – это другое, хотя понимание и запоминание и взаимосвязаны друг с другом. Но бывает и так, что понимаешь, но забываешь. Поэтому я и говорю, что понять и запомнить – это разные понятия.</p>
<p>Ну так вот, обычно я вдумчиво читал весь текст и, когда понимал, что неясных мест в нем для меня не осталось, находил и записывал для отдельных фрагментов данного текста ключевые слова (иногда это слова я брал прямо из данного фрагмента). В результате у меня получался список ключевых слов. Ну а списки – и простых и сложных слов – запоминать я уже умел.</p>
<p>Ну вот, я заучивал этот список. И, когда меня вызвали к доске, излагал любую тему очень хорошо, потому что в памяти прокручивал свой список и, закончив пересказывать один фрагмент, переходил к другому, вспоминая очередное ключевое слово. Разве не здорово?! Это было красиво, и мне ставили отличные оценки.</p>
<p>Кстати, фрагмент текста – это необязательно абзац. Абзацы иногда бывают довольно большие, объемные, так что из них может получиться несколько фрагментов. Если же абзац маленький, то можно его превратить в один фрагмент и найти к нему ключевое слово.</p>
<p>В самом начале этого раздела я говорил, что в деле запоминания текстов работать должны два вида памяти: механическая и ассоциативная. А сейчас я эти слова хочу превратить даже в важное мнемоническое правило:</p>
<subtitle><strong>Наилучший мнемонический результат – это следствие совместного использования механической и ассоциативной памяти.</strong>
</subtitle>
<p>Поэтому полезно учить наизусть, заучивать, просто запоминать разного рода информацию.</p>
<p>А иначе наша память станет избалованной и не захочет ничего запоминать просто так, механически, а всегда будет ждать, какую же технику запоминания мы используем на этот раз. Но это тоже крайность, потому что в жизни (и на уроках тоже) зачастую приходится применять именно механическую память, то есть просто запоминать материал (один из вариантов – учить наизусть). Так что тренируйте и эти механические способности памяти.</p>
<p>Я сейчас приведу кусочек текста, который постарайтесь просто запомнить и пересказать, без всякой техники.</p>
<cite><p>Лень на запоминание
</p><p>Мнемонические процессы довольно психоемкие. Именно поэтому многим из нас лень учить что-нибудь наизусть. Но иногда это нужно. Я уже не говорю о школах и других учебных заведениях, в которых без мнемонических навыков про сто не обойтись. Гораздо легче анализировать, ломать голову, размышлять, нежели запоминать. Впрочем, смотря кому. Кому-то легче выучить наизусть, чем понять и анализировать, а кому-то наоборот: лишь бы не зубрить (лень). Да, да, это тоже одно из проявлений лени, которую я в данном случае называю мнемонической. Эта лень формируется в результате соответствующего образа жизни, которую можно назвать так: АМОЖ (антимнемонический образ жизни). Однако спешу напомнить дорогому читателю, что этот вопрос я затрагиваю в свете проблемы преодоления лени. Ведь наша жизнь может сложиться так, что нам вовсе и не нужно иметь хорошую память и, соответственно, развивать ее. Однако в этом случае мы упускаем уникальный шанс поквитаться с ленью, с достойным противником. В данной книжке я затрагиваю этот мнемонический вопрос именно в свете проблемы лени. Так как запоминание – довольно нешуточное и психоемкое дело (собственно, поэтому лень и проявляется в этом деле так отчетливо и ярко).</p>

</cite><p>Ну, как вам фрагмент из моего произведения?</p>
<p>Смогли пересказать с первого раза? Он как раз о мнемонической лени, то есть о лени на запоминание. Прочитайте его еще раз и снова перескажите.</p>
<p>Вы заметили, что с каждым следующим повторением мы лучше запоминаем. Уроки тоже надо так учить: читать один-два-три раза, до тех пор, пока не сможем пересказать, не упустив важных моментов в данной теме.</p>
<p>А теперь – еще один фрагмент из той же «оперы». Но на этот раз постарайтесь читать и размышлять одновременно. Также попробуйте не согласиться с чем-то и выразить свое недовольство какой-то мыслью. Это очень хорошо стимулирует память. Да-да, когда читатель ругает автора, то память (читателя, а не автора!) в это время особенно хорошо работает.</p>
<cite><p>Приступая к заучиванию информации (особенно через «не хочу»), мы оказываемся на ринге с соперником по имени Л-е-е-е-е-е-е-ень-нь-нь и фамилией – Мне-мо-ническая-я-я-я. Правильнее тогда назвать ее соперницей.</p>
<p>Для школьников и студентов – масса возможностей сразиться с мнемоленью. Ведь им, хочешь не хочешь, надо учить уроки и лекции. Не только учить и понять, но и запоминать. Ну так вот, пусть они подключат к этому делу (к учебе) азарт соперничества с ленью. Этот азарт станет мощным дополнительным стимулом к тому, чтобы учить (запоминать) уроки. Ведь появляется новая (помимо прочих) цель – побеждать лень. Так что одним делом (тем, что учим уроки, лекции) они ловят двух, а то и трех зайцев (становятся умнее, угождают системе оценок (давно устаревшей) и сопротивляются мнемолени, а значит, и лени вообще).</p>
<p>А теперь перейдем к конкретным мнемоническим упражнениям.</p>

</cite><p>Ну как? Поругали в каких-то вопросах автора? И правильно сделали, если поругали. Память от этого только выигрывает. И наоборот, память проигрывает, если читать монотонно и равнодушно.</p>
<p>Продолжаем дальше изучать текст о мнемонической лени. В следующем кусочке мы столкнемся с пунктами (смысловыми фрагментами) – их всего шесть. Надо сказать, что именно деление на пункты в данном случае будет облегчать запоминание. То есть смысловые фрагменты уже готовы и ждут подбора к ним ключевых слов. В нашем случае все пункты повествуют о вариантах запоминания слов, текстов и фрагментов из жизни. Итак, поехали.</p>
<cite><p>1. <strong>Механическое запоминание слов.</strong> Составьте список слов и запомните его наизусть. Прочитайте первых два-три слова и повторите их, затем добавьте еще пару слов и снова повторите все сначала. Так добавляйте каждый раз по слову или по два слова и повторяйте список с начала, до тех пор, пока весь список не будет запомнен.</p>
<p>2. <strong>Ассоциативное запоминание списка слов.</strong> Составьте список слов (для начала – простых слов, легко представляемых в воображении) и составьте рассказ, в котором эти слова будут как бы героями сюжета. Затем, проигрывая придуманный сюжет в памяти, вспоминайте задействованные в нем слова из списка в той же последовательности. По мере мнемонического развития (то бишь развития памяти) можно усложнять эти списки количественно (более длинные списки) и качественно (более сложные слова).</p>
<p>3. <strong>Запоминание стихотворений</strong>. Здесь объяснять особо нечего. Просто запоминайте стихотворения. Это дело упрощается благодаря ритму и рифмам.</p>
<p>4. <strong>Механическое запоминание текстов</strong>. Я имею в виду не стихотворные тексты. Здесь дело обстоит сложнее. Так как нет ни рифмы, ни стихотворного ритма (которые помогают вспомнить очередное слово).</p>
<p>Прочитайте первое предложение текста и попробуйте пересказать его, не меняя ничего в этом предложении. Если не получилось с первого раза, прочитайте предложение еще раз и снова попробуйте пересказать буквально. Затем то же самое сделайте со вторым предложением. Затем повторите наизусть оба предложения. Далее приступайте к третьему. И так до тех пор, пока весь текст не будет выучен наизусть.</p>
<p>5. <strong>Ассоциативное запоминание текстов</strong>. Делим текст на маленькие фрагменты и для каждого из них подбираем ключевое слово, благодаря которому мы могли бы вспомнить данный фрагмент. Так наш текст превращается в список ключевых слов. Ну а список запоминаем так, как в первом или во втором упражнениях. Затем, вспоминая список, мы с каждым ключевым словом вспоминаем соответствующий фрагмент текста.</p>
<p>Ученики и студенты могут попробовать выучить урок или лекцию именно таким образом. А если еще и зажгутся желанием побороться с ленью, то одним стимулом станет больше. Другой стимул в том, что развивается память при каждом запоминании.</p>
<p>Подробнее о мнемонических упражнениях я рассказываю в моих книжках о развитии памяти («Память. Секреты и механизмы», «Десять прекрасных тренажеров для развития памяти» и «Тренируем дет скую память»). Здесь же, в этой книжке, я затрагиваю некоторые упражнения, но уже не столько с целью развития памяти, сколько для преодоления лени.</p>
<p>От памяти очень многое зависит. Память, я бы сказал, довольно судьбоносна. Многое в нашей жизни может зависеть от того, будем ли мы знать ту или иную информацию или нет, выучим ли мы ее или поленимся и пострадаем из-за мнемонической лени.</p>
<p>Другое дело, если жизнь сложилась так, что нет особой необходимости что-либо учить и подвергаться проверке знаний время от времени. Но, как бы то ни было, мнемонические упражнения требуют особой психической мобилизации сил (и поэтому часто бывает просто лень), а это значит, что данные упражнения, кроме памяти, развивают и антиленивые навыки.</p>
<p>Ну и напоследок еще одно оригинальное упражнение. В свете моей книжки оно оригинально тем, что его очень лень выполнять. Через некоторое время вы просто забросите данное упражнение. Впрочем, исключения, конечно же, бывают. Может быть, кому-то это упражнение полюбится (любовь – сильнейший стимул против лени) настолько, что оно будет выполняться почти каждый день. Но и любовь иногда проходит. И тогда приходится «толкать» данное дело вперед с помощью других стимулов (скажем, необходимости).</p>
<p>6. <strong>Вспомните прожитый день</strong>. Вспомните его последовательно, начиная с момента пробуждения и заканчивая тем временем, в котором вы находитесь. Это можно сделать, например, перед сном, особенно если не спится. Или в любое другое время. Итак, вспомните в подробностях (насколько получается) день: как проснулись (можно также попытаться вспомнить сновидения, если они были), что было до завтрака, что ели за завтраком, что было после, до обеда и т. д. Если слушали музыку, то какую именно. С кем встречались, о чем говорили и т. д.</p>

</cite><p>Ну вот, приехали. Теперь подберите ключевое слово для каждого из этих шести пунктов и запомните получившийся список из шести ключевых слов. И каждый раз, вспоминая очередное слово из списка, пытайтесь восстановить в памяти как можно больше информации из соответствующего фрагмента. Когда почувствуете, что вспоминать больше нечего, то переходите к следующему ключевому слову, и так до конца, то есть до шестого ключевого слова.</p>
<p>А теперь я приведу последнюю часть фрагмента из моего сочинения о лени. Всего три абзаца, все маленькие, поэтому каждый из них можно считать смысловым фрагментом. Так что подберите ключевые слова для каждого абзаца. Поехали.</p>
<cite><p>Если часто практиковать (особенно через «не хочу») это упражнение, то будет развиваться не только память, но и антиленивые навыки (и воля в придачу).</p>
<p>Для успешной борьбы с ленью нужно радоваться каждому «не хочу» как очередной возможности пройти через это «не хочу», тем самым пройдя через лень и выйдя победителем (радость – это стимул, поэтому, радуясь, мы добавляем еще один стимул к уже имеющимся). И чем больше таких «встреч» с «не хочу», тем больше тренажеров для развития антиленивого навыка. А «не хочу» бывают самые разные из самых разных сфер жизни. Так что тренажеров хватает.</p>
<p>Добро пожаловать в великолепный тренажерный зал с названием «Не хочу». Это прекрасно оборудованный (самыми различными нежеланиями, самыми разнообразными «хочу, но надо») психологический зал. А тренажеры самые что ни на есть разнообразные: «не хочу, но надо», «устал, но буду продолжать» (но – в пределах, не опасных для здоровья), «хочу, но воздержусь» (этот тренажер больше годится для развития непосредственно воли, ну а воля в деле развития антиленивого навыка имеет не последнее значение), «хочу делать одно, но надо делать другое», «хочу работать, но надо оторваться от дела», «хочу делать что-то одно, но надо успеть сделать многое» и т. д.</p>

</cite><p>Кстати, для смысловых фрагментов можно подбирать не только ключевые слова, но и ключевые выражения, хотя в этом случае запоминать будет чуть сложнее, нежели в случае со списком из ключевых слов. А можно и смешанные списки составить, где есть и слова, и выражения. Итак, для ранее приведенного фрагмента можно подобрать следующие ключевые слова: не хочу, воля; радоваться, стимул; тренажерный зал, тренажеры.</p>
<p>Как видите, дорогие ребята, я подобрал для каждого абзаца по два слова и выражения. Однако при больших объемах текста лучше подбирать по одному слову или выражению для каждого фрагмента, так как в противном случае списки слов и выражений получатся очень громоздкими. Ну а мой список («не хочу, воля; радоваться, стимул; тренажерный зал, тренажеры») можно запомнить так:</p>
<cite><p>Не хочу, но воля радуется стимулу в тренажерном зале, где есть тренажеры.</p>

</cite><p>Вот видите, в этом маленьком предложении затаился весь ранее приведенный текст из трех абзацев. А если подключить к делу запоминания еще и механическую память (то есть прочитать еще пару раз или чуть больше), то результат будет еще лучше, согласно уже известному нам правилу:</p>
<subtitle><strong>Наилучший мнемонический результат – это следствие совместного использования механической и ассоциативной видов памяти.</strong>
</subtitle>
<p>Что касается механической памяти, то ее развивать довольно просто. Здесь даже учить-то нечему. Просто запоминайте все, что придется. Учите наизусть. В текстах читайте сначала одно предложение и пробуйте его пересказать как можно точнее. Затем берите второе и делайте то же самое сначала с ним, а затем – с обоими предложениями и т. д. Учите все что угодно, и это будет развивать механическую память. А еще постоянно вспоминайте фрагменты из жизни, из недалекого и далекого прошлого. Например, вспомните какие-то эпизоды сегодняшнего дня, причем как можно подробнее (где были, с кем беседовали и о чем, что слушали, что кушали, с кем подрались и по какому поводу – впрочем, лучше не драться, так как конфликты вредны для работы памяти). Затем вспомните что-то из того, что случилось с вами вчера или даже позавчера. Также почаще старайтесь вспоминать во всех подробностях, что говорил учитель на уроке. У некоторых учеников это очень хорошо получается. Здесь весь секрет в тренировке: если часто практиковаться, то со временем начнет все лучше и лучше получаться.</p>
</section></section><section><title><p>Запоминаем стихи</p>
</title><section><p>Теперь мы будем учиться запоминать стихи. Стихотворение – это ведь тоже текст, но текст особого формата. В обычной жизни мы говорим не стихами, а прозой, правда? Но стихи – это тоже очень красиво, и неслучайно занимают они достойное место в культуре, в искусстве. Правда, нас в данный момент интересует лишь мнемонический аспект этого дела. И здесь я готов сказать, что учить стихи наизусть – полезнейшее занятие для развития памяти. Поэтому давайте попробуем выучить парочку стихотворений.</p>
<p>Ну вот, скажем, такое (из сочинений вашего покорного слуги):</p>
<poem><stanza><v>Вторгается в осень зима,</v><v>Заходит без спроса и стука;</v><v>Твоя золотая подруга</v><v>Страну покидает сама...</v></stanza><stanza><v>Ей чужды морозы и стужи,</v><v>Холодное сердце ветров;</v><v>Их властным объятьем простужен</v><v>Ее золотистый покров...</v></stanza></poem>
<p>Давайте выучим это стихотворение наизусть. Причем выучим механически, без применения какой-либо техники. Я предлагаю такой способ механического заучивания. Сначала прочитайте первую строчку и попробуйте по памяти повторить ее. Если получилось, то прочитайте вторую строчку и самостоятельно повторите. А затем вместе – первую и вторую строки. Затем прочитайте третью и расскажите наизусть, после чего попробуйте повторить все вместе с первой по третью. И так до конца. Если после первого чтения вы не смогли в точности повторить какую-то строчку, то прочитайте ее еще раз, а если надо, то еще, и так до тех пор, пока сможете ее в точности повторить.</p>
<p>Ну а если подойти к этому стихотворению ассоциативно, то можно составить список ключевых слов:</p>
<cite><p>Очень, зима, спрос, стук, золото, подруга, страна, мороз, стужа, сердце, ветер, объятие, простуда, покров.</p>

</cite><p>Слова из списка служат напоминанием, и мы, взглянув на очередное слово или вспомнив его, вспоминаем и очередную строку из стихотворения. Если, конечно, до этого мы внимательно прочитали стихи и хорошо представили себе происходящее в них. И не только представили, но и прочувствовали, ведь чувства очень хорошо стимулируют память. То, что сопровождается чувствами, всегда лучше, легче запоминается и дольше помнится.</p>
<p>У каждого из этих двух методов (механического и ассоциативного) – свои плюсы и минусы. Например, у механического метода плюс в том, что не надо возиться со всякими списками, а нужно просто сразу выучить наизусть. Но минус в том, что нагрузка на память при этом довольно большая по сравнению с ассоциативным методом. Меньшая нагрузка на память – это аргумент в пользу ассоциативного метода, но, с другой стороны, этот метод требует от нас некоторой изобретательности, он поначалу непривычен и отнимает время и силы. Но впоследствии мы к этому привыкаем.</p>
<p>И еще один важный момент и в то же время предостережение: если слишком баловать мозг ассоциативным запоминанием и совсем забыть про механическое запоминание, то начнут ослабевать механические способности памяти. А это нельзя приветствовать. Лучше всего развивать и то и другое. Поэтому учите стихи (и не только стихи) и механически (с помощью повторения с подключением воображения), и ассоциативно (с помощью списков ключевых слов и, опять же, воображения).</p>
<p>Теперь еще одно грустноватое стихотворение – про дверь.</p>
<poem><stanza><v>В твою я дверь стучался иногда:</v><v>Лица черты увидеть я хотел...</v><v>И был влюблен... и думал – навсегда,</v><v>Но так внезапно дом твой опустел...</v></stanza><stanza><v>И в пустоте души моей земной</v><v>Я постучался в запертую дверь...</v><v>С тоскою к ней прижался я щекой,</v><v>Чтоб поделиться болью от потерь...</v></stanza></poem>
<p>Итак, сначала рисуем мысленно яркие картины того, о чем мы прочитали (то есть включаем воображение). А дальше действуем так же, как и с предыдущими стихами, то есть сначала запоминаем первую строку, потом вторую, потом обе вместе, потом третью, потом три вместе и так до конца четверостишия. Потом переходим ко второму четверостишию, ну и потом пробуем слово в слово повторить все стихотворение.</p>
<p>И еще одно произведение, сочиненное мной несколько лет назад.</p>
<poem><stanza><v>Ночной покой. Безмолвные снега</v><v>Во тьме глухой белеют у окна...</v><v>Природа в них таинственно-легка;</v><v>Полна любви, к себе влечет она...</v></stanza><stanza><v>В ней раствориться и забыться в ночь</v><v>В божественной и нежной тишине,</v><v>Из мира суеты исчезнув прочь</v><v>На миг, закрыв глаза, – мечталось мне...</v></stanza></poem>
<p>Итак, включаем воображение и живо представляем то, о чем идет речь в стихах. Представляем, что вы стоите у окна и видите безмолвные снега, которые во тьме глухой белеют у окна, ощущаете ночной покой, слышите тишину... Это – работа для механической памяти.</p>
<p>Однако мы можем подключить и ассоциативную память. В данном случае можно составить список слов, каждое из которых отображает одну строку или половину строки. Ну, например, вот такой вот список ключевых слов:</p>
<cite><p>Ночь, покой, снег, тьма, окно, природа, легкий, любовь, раствор, ночь, тишина, суета, миг, глаза, мечта.</p>

</cite><p>Этот список мы уже знаем, как запомнить.</p>
<p>Итак, чтобы запомнить это стихотворение с помощью ассоциативной памяти, для начала внимательно его прочитайте. Далее пробуйте повторить стихотворение, глядя на список ключевых слов. (Слова в списке я упростил для более легкого запоминания. Например, вместо «ночной» я использовал в списке слово «ночь», чтобы легче запомнить. Но как только я увижу в списке слово «ночь», я вспомню, что на самом деле у нас в стихах не «ночь», а «ночной» и т. д. Для некоторых строк я выбрал два или даже три ключевых слова, а для некоторых – одно.)</p>
<p>Итак, мы освоили еще один способ запоминания стихотворений. Здесь работают вместе механическая и ассоциативная виды памяти. А вместе ведь веселей, правда? «Вместе весело шагать по просторам, по просторам, по просторам...» Так, меня не туда занесло. Вспомнил песню из моего детства... «И конечно, припевать лучше хо ром, лучше хором, лучше хором...» Эх, были времена... По этому поводу вспомню еще одно стихотворение:</p>
<poem><stanza><v>Было время... Были годы</v><v>Радости и сна...</v><v>Были детские заботы,</v><v>Жизнь любви полна...</v></stanza><stanza><v>Но исчезло это время,</v><v>Годы стали злы...</v><v>И с тех пор такое бремя —</v><v>Поиски весны...</v></stanza></poem>
<p>Если учить это стихотворение с помощью списка ключевых слов, то может получиться такой список:</p>
<cite><p>Время, годы, радость, сон, забота, жизнь, любовь, время, годы, зло, бремя, поиск, весна.</p>

</cite><p>Если же учить чисто механически, то надо просто прочитать первую строку и повторить ее по памяти, затем вторую, и так до конца.</p>
<p>Итак, дорогие ребята, учите стихи этими двумя способами – механическим и ассоциативным.</p>
</section></section><section><title><p>Запоминаем имена</p>
</title><section><p>Запоминание списков имен – тоже хороший тренинг для развития памяти. И неважно, пригодится нам это в жизни или нет, ведь мы сейчас тренируем нашу память. То же самое я могу сказать о гантелях: ведь в жизни вроде бы не нужны гантели, но тем не менее мы их используем для тренировки мышц. Точно так же многие мнемонические упражнения: казалось бы, оторваны от жизни, но на самом деле они развивают память, которая в жизни ох как нужна.</p>
<p>Впрочем, способность запоминать имена не самая бесполезная вещь для нашей жизни. Ведь мы знакомимся с людьми, а потом, бывает, забываем, как их зовут. А спрашивать второй раз как-то неудобно. Так что давайте начнем нашу тренировку по запоминанию имен.</p>
<p>Итак, попробуйте запомнить вот такой вот список имен:</p>
<cite><p>Галина, Петр, Семен, Наталья, Николай, Светлана.</p>

</cite><p>Как мы действуем?</p>
<p>Сначала мы ищем среди наших знакомых людей с этими именами (ведь сами по себе имена нам ни о чем не говорят, и в нашей памяти может не оказаться никакой зацепки).</p>
<p>Затем составляем рассказ уже с участием наших знакомых, носящих эти имена. Кстати, героями этого рассказа необязательно должны быть люди, с которыми мы лично знакомы. Это могут быть люди, которые нас не знают, но чьи имена нам хорошо знакомы: например, герои книг, писатели, композиторы, телеведущие, кинозвезды, актеры и т. д.</p>
<p>Итак, попробуйте выполнить оба эти пункта, а затем проверьте, все ли правильно запомнили и в нужной ли последовательности.</p>
<p>У меня получилось следующее:</p>
<cite><p>Галина рассказывала про царя Петра Первого, но Семен ее не слушал, а все смотрел на Наталью, с которой сидел за одной партой Николай, влюбленный, впрочем, в Светлану.</p>

</cite><p>Ну вот, история очень даже интересная, любовная, к тому же короткая, так что очень даже хорошо запомнится.</p>
<p>Вот еще список, который вы можете попробовать запомнить.</p>
<cite><p>Маша, Михаил, Сергей, Павел, Людмила, Зинаида, Виталий.</p>

</cite><p>Ну как, получается?</p>
<p>А теперь я приведу несколько списков имен. Запомните каждый по отдельности. А потом попробуйте сделать вот что. Сначала запомните первый список, затем второй, а затем попробуйте повторить по памяти один за другим первый и второй. Затем запомните третий список и попробуйте вспомнить все три подряд. Затем добавьте к ним четвертый и т. д. В конце попробуйте, не подглядывая, повторить по памяти все эти списки имен.</p>
<cite><p>Маша, Павел, Лидия, Светлана, Алиса, Яна, Соломон.</p>
<p>Людмила, Святослав, Вячеслав, Герасим (честь имею), Зоя, Никита, Константин.</p>
<p>Яков, Дина, Евгения, Татьяна, Марат, Наталья, Дмитрий, Ирина.</p>
<p>Лилия, Дарья, Клавдия, Емельян, Филипп, Никодим, Лазарь, Олег, Софья, Василий.</p>
<p>Алла, Лариса, Элла, Лиза, Эльза, Анатолий, Елизавета, Сильва, Марго, Анастасия.</p>
<p>Анжела, Алевтина, Борис, Эллина, Марфа, Сигизмунд, Аврора, Анастасия, Давид, Слава, Вячеслав.</p>
<p>Святослав, Марина, Раиса, Константин, Том, Барбара, Жасмин, Зиновий, Лаврентий, Надежда, Прасковья, Антон.</p>
<p>Генрих, Федор, Зинаида, Юрий, Георгий, Аврора, Афанасий, Клара, Александр, Юлия, Семен, Роберт, Роман.</p>
<p>Роза, Офелия, Рая, Рита, Галина, Дуся, Кларисс, Джон, Арнольд, Берта, Жорж, Стас, Елена, Марьяна.</p>
<p>Алина, Стивен, Джерри, Соня, Сусанна, Иван, Джон, Томас, Клаус, Изольда, Мария, Рената, Таисия, Ольга, Ким.</p>

</cite></section></section><section><title><p>Запоминаем цвета и цветы</p>
</title><section><p>Перечни слов, означающих цвета и цветы, относятся к однородной информации. У нее свои плюсы в смысле запоминания. Например, если весь список состоит из одних только цветов (в смысле окрасок, расцветок), то дело упрощается, так как мы можем вместо данного цвета запомнить любой предмет такого же цвета. Ну а чтобы не быть голословным, приведу пример.</p>
<p>Вот список прилагательных, обозначающих цвета.</p>
<cite><p>Синий, красный, зеленый, фиолетовый, черный, желтый, коричневый, белый.</p>

</cite><p>Сами цвета запоминать было бы довольно сложно, а вот запомнить предметы тех же расцветок гораздо проще.</p>
<p>Вот что получится, если мы заменим цвета предметами:</p>
<cite><p>Небо, заря, трава, фиалка, темнота, солнце, медведь, простыня.</p>

</cite><p>Ну вот, получился список из обычных простых слов. Такие списки мы уже научились запоминать. Тут надо только быть внимательным, чтобы не забыть, какому предмету какой цвет мы присвоили. В нашем случае небо – синее, заря – красная, трава – зеленая, фиалка – фиолетовая (эти слова очень похожи, в чем состоит большой плюс), темнота – черная, солнце – желтое, медведь – коричневый (важно не перепутать с бурым, а для этого надо всего лишь обратить на это внимание, то есть на то, что наш медведь не бурый, а коричневый), простыня – белая.</p>
<p>А теперь, дорогие ребята, попробуйте сделать то же самое сами.</p>
<p>Вот несколько списков, все слова в которых обозначают цвет. Попробуйте поочередно их запомнить, заменяя цвета предметами той же окраски.</p>
<cite><p>Оранжевый, хаки, светло-зеленый, красный, темно-желтый.</p>
<p>Желтый, синий, голубой, бледный, бежевый, ярко-красный, коричневый.</p>
<p>Алый, фиолетовый, черный, мандариновый, красный, серый, розовый, прозрачный.</p>
<p>Белый, металлический, бронзовый, серебристый, снежный, травяной, вишневый, лунный.</p>
<p>Перламутровый, желтый, янтарный, рубиновый, бесцветный, рыжий, бурый, оранжевый, бежевый.</p>
<p>Морской, мраморный, пурпурный, луговой, свинцовый, коричневый, липовый, полевой, кобальтовый, ультрамарин.</p>
<p>Киноварь, желто-зеленый, кармин, темно-зеленый, соломенный, темно-коричневый, золотистый, пепельный, яхонтовый, изумрудный, сиреневый, клубничный, темно-серый, бледно-желтый.</p>

</cite><p>Ну а теперь перейдем от цветов (в смысле окрасок) к цветам (в смысле растениям). Давайте для начала запомним маленький список цветов:</p>
<cite><p>Ромашка, роза, лилия, гвоздика, тюльпан.</p>

</cite><p>Дело может упроститься, если Розу и Лилию запомнить как женские имена. Это внесет некоторое разнообразие в данный список. А я уже го во рил, что разнообразие стимулирует память, и на оборот, однообразие усложняет работу памяти. А однородные списки – это сплошное однообразие. Но если мы начинаем представлять вместо абстрактного цвета какой-нибудь предмет, то это вносит разнообразие и память начинает лучше работать, то есть запоминать. Мы уже поступали так с «цветными» списками. Ну а теперь подвергнем той же участи «цветочный» список.</p>
<p>И получится вот что:</p>
<cite><p>Ромашка была сорвана Розой и подарена Лилии, которая очень любила забивать Гвоздь и кормить Тюленей.</p>

</cite><p>Посмотрите, что я сделал со списком: собственно из цветов оставил одну только ромашку, а все остальное заменил похожими словами, которые сразу же напомнят мне цветы.</p>
<p>Например, «гвоздь» напоминает гвоздику. Я специально использовал слово «гвоздь» в единственном числе, так как в списке слово «гвоздика» тоже в единственном числе. Тюлень тоже без труда напомнит мне слово «тюльпан». Ну а розу и лилию я заменил на одноименные женские имена. И получился совершенно разнородный список.</p>
<p>Хочу предложить вам еще несколько списков с цветами (полевыми, луговыми и садовыми) и комнатными растениями (надо сказать, что в моем компьютерном словаре некоторых названий нет, поэтому компьютер их не признает, хотя они реально существуют). Разумеется, здесь могут быть цветы и растения, которых мы и сроду-то не видели и, может, никогда не увидим, и на звания их нам ни о чем не говорят и не вызывают никаких ассоциаций. Но все же каким-то образом эти растения надо запомнить.</p>
<p>Хорошо то, что ассоциации к названиям мы можем создать сами. Например, клоповник мы можем сравнить с местом, где много клопов. Вот и представим, что данное растение стало настоящим клоповником. Лебеда – не беда, цикламен – циклоп-мент, вьюнок – венок, колеус – коли ус, настурция – нас Турция, камнеломка – в камне ломка, розмарин – Роза с Мариной, желтофиоль – желтый простофиль, аспидистра – аспид и сестра, или аспид и астра, сольданелла – соль да Неля, восковник – восковый полковник, альпинарий – место для альпинистов и т. д.</p>
<cite><p>1. Настурция, ландыш, фуксия, аспидистра, кливия, восковник, алоэ.</p>
<p>2. Клоповник, мимоза, петунья, сольданелла, эдельвейс, дрок, вереск, горец.</p>
<p>3. Лебеда, клюква, вьюнок, цикламен, олеандр, кактус, колеус, шафран, мирт.</p>
<p>4. Розмарин, ширица, касатик, азалия, резеда, календула, камнеломка, бессмертник, глоксиния, герань.</p>
<p>5. Подсолнечник, альпинарий, левкой, георгина, жимолость, желтофиоль, маргаритка, бегония, пион, нарцисс.</p>

</cite><p>Вот, например, как можно запомнить первый список (при этом я должен помнить, что все слова в списке – в единственном числе, и если даже в моем рассказе они окажутся во множественном, я при воспроизведении просто поменяю их на единственное):</p>
<cite><p>Нас Турция (настурция) приняла радушно, с Ландышами, однако Фукс (фуксия) хотел нам помешать и подсунул аспида сестру (аспидистра), чтобы наша клевая (кливия) поездка не удалась. Но хорошо, что позвонил восковый полковник (восковник), после чего мы сказали «алло» (алоэ).</p>

</cite><p>Абсолютная ерунда, не правда ли? Но зато хорошо запоминается. А если подобную ерунду сочините вы сами, то она будет вам гораздо ближе, чем моя ерунда, и поэтому лучше запомнится. Так что дерзайте, дорогие ребята, придумывайте всевозможные ассоциации. Это, кроме прочего, развивает и нашу фантазию, что тоже очень может пригодиться в жизни. Некоторые ассоциации окажутся более удачными, а некоторые – менее, но это неважно, главное – постоянно придумывать их, и тогда со временем удачных ассоциаций будет придумываться все больше и больше. Пусть мозг развивается разносторонне, это принесет только пользу.</p>
</section></section><section><title><p>Запоминаем иностранные слова</p>
</title><section><p>Теперь перейдем к практической части, связанной с иностранными словами. Я буду приводить только английские слова, но принципы запоминания для слов всех других иностранных языков, разумеется, те же самые.</p>
<cite><p>Попробуйте запомнить слово ball (читается: бо-ол), означающее «мяч» или «шар».</p>

</cite><p>Напоминаю, что запоминаем мы иностранные слова так: находим в русском языке слово, похожее на него по звучанию. В данном случае мы ищем слово, напоминающее по звучанию слово <emphasis>ball</emphasis> («бо-ол»). Таких слов можно найти много. Например, слово «БОЛьшой». Первая половина этого слова действительно похожа на <emphasis>ball.</emphasis> Ну а теперь придумаем ассоциацию, соединяющую значение слова <emphasis>ball</emphasis> со словом «БОЛьшой». Вот эта ассоциация: БОЛьшой мяч. Или: БОЛьшой шар. Разумеется, в слове «большой» нам нужна только первая половина, первые три буквы. А это мы сразу припомним, как только услышим английское <emphasis>ball</emphasis> и будем пытаться вспомнить перевод. При этом мы вспомним то русское слово, с которым мы сравнивали слово <emphasis>ball.</emphasis> И наоборот, если будем пытаться вспомнить, как же по-английски звучит слово «мяч», то вспомним наше придуманное выражение «БОЛьшой мяч», ну а слово «большой» сразу же напомнит нам слово <emphasis>ball.</emphasis></p>
<p>Теперь запомните слово <emphasis>bag</emphasis> («бэг»), означающее «мешок». Конечно, сходных по звучанию русских слов можно найти много. Но достаточно отыскать одно более или менее удачное сходное слово и придумать выражение, в котором это русское сходное слово будет соединено с переводом английского слова. В данном случае у меня получилось вот что: БОГатый мешок. Или: БАГровый мешок. (Разумеется, мы не должны забывать особенности произношения английских слов.)</p>
<p>А вот еще интересный пример: слово <emphasis>dash</emphasis> («дэш»), означающее «ринуться», «промчаться». Взглянешь на это слово, и сразу напрашивается похожее русское слово «дашь». И звучит почти так же, как и <emphasis>dash,</emphasis> правда? Есть, конечно, небольшая разница в произношении, но это ничего страшного, ведь, изучая язык, мы учимся правильно произносить слова данного языка, так что эта проблема разрешима. Итак, русское слово «дашь» становится словом-двойником для английского <emphasis>dash.</emphasis> Теперь остается соединить русское слово «дашь» с переводом слова <emphasis>dash,</emphasis> то есть со словами «ринуться», «промчаться», или с одним из них. Я сделал это в виде вот такого предложения: «Ты мне дашь промчаться или нет?» Можно сделать и покороче, чтобы не перепутать с другими словами предложения, например: «Дашь промчаться и ринуться?»</p>
<p>Не спорю, что не все слова поддаются такому удачному подбору слов-двойников. Но со временем находить слова-двойники становится все легче и легче благодаря тому, что мы тренируемся это делать.</p>
<p>Вот еще одно слово, к которому очень легко подобрать ассоциацию. Это <emphasis>слово pure</emphasis> («пюэ»). Сразу напрашивается русское слово «пюре», не прав да ли? Да и само написание английского слова похоже на «пюре». Ну вот и хорошо. Слово <emphasis>pure</emphasis> означает «чистый», а также «полнейший». Отлично, соединяем слово-двойник («пюре») и перевод («чистый, полнейший») в одно выражение: чистое и полнейшее пюре. Только не забываем об особенностях произношения слова <emphasis>pure,</emphasis> так как по звучанию оно не совсем похоже на слово «пюре». Но это не проблема, если мы учим правила произношения слов данного языка.</p>
<p>Итак, берите словарь какого-нибудь иностранного языка (особенно если проходите его в школе) и начинайте вот таким образом учить иностранные слова. Увидите, что так можно выучить и надолго запомнить много-много слов.</p>
<p>А теперь я приведу довольно большой (около ста слов) список, где к словам я добавил придуманные мною ассоциации (все это взято из моей книжки «Англо-русский мнемонический словарь»). Чтение этого списка поможет вам, дорогие ребята, не только запомнить эти слова, но и научиться самостоятельно придумывать все более и более удачные ассоциации для иностранных слов. Так что вы уже сами сможете делать это с множеством иностранных слов того языка, который вы изучаете. Это полезно вдвойне, так как, с одной стороны, развивает память, а с другой стороны, облегчает изучение языка. Ну а с треть ей стороны, это просто удовольствие – заниматься всем этим и достигать хороших мнемонических результатов.</p>
<empty-line/><p>Итак, вот 100 наиболее используемых английских слов, запоминание которых можно упростить, применяя мнемонические приемы, или, как их еще можно назвать, мнемонические выражения.</p>
<image l:href="#i_008.png"/><image l:href="#i_009.png"/><image l:href="#i_010.png"/><image l:href="#i_011.png"/><image l:href="#i_012.png"/><image l:href="#i_013.png"/><empty-line/></section></section><section><title><p>Запоминаем свойства и качества</p>
</title><section><p>А теперь допустим, что нам надо запомнить список всевозможных свойств и качеств чего-либо. Такие списки являются однородными (ведь в них одни только свойства да качества). Это в какой-то степени облегчает нашу задачу, ведь, зная, что в списке, скажем, одни прилагательные, мы можем преспокойненько заменить их чем угодно. Ну например, слово «деревянный» заменить на слово «дерево» и представить себе в красках это самое дерево. Почему мы чаще все го меняем прилагательные на существительные? Дело в том, что запоминать существительные (особенно простые, обозначающие предметы) гораздо легче, чем другие части речи. Это и понятно, ведь именно существительные обозначают предметы, которые легко представить, а значит, и запомнить. А другие части речи обозначают либо свойства или качества (прилагательные, причастия и т. п.), либо действия (глаголы), либо еще что-нибудь, что трудно представить, поэтому и запоминать их труднее.</p>
<p>Итак, давайте начнем тренироваться запоминать списки свойств и качеств. Вот один из них.</p>
<cite><p>Деревянный, железный, красный, длинный, вкусный, каменный, квадратный.</p>

</cite><p>Ну вот, теперь нам надо «переделать» этот список в более простой, для более легкого запоминания. И получится примерно следующее:</p>
<cite><p>Дерево, железо, помидор, нитка, мороженое, камень, квадрат.</p>

</cite><p>Учтите, мы должны быть уверены, что существительное наведет нас на мысль о нужном свойстве или качестве. Например, в этом списке слово «помидор» может вытащить из нашей памяти слова «круглый» или «вкусный», а не «красный». Так что подбирайте для ассоциаций надежные слова.</p>
<p>Новый облегченный список я запомнил, составив следующий рассказ:</p>
<cite><p>Дерево срослось с железом и стало хорошим удобрением для помидоров, которые длинными нитками привязаны к мороженому, тающему на камне в форме квадрата.</p>

</cite><p>Единственное, что мы должны запомнить просто так, механически, что все прилагательные в нашем первом списке мужского рода. Существительные же во втором списке у нас были не только мужского рода. Так что при воспроизведении изначального списка надо будет все слова говорить в мужском роде.</p>
<p>Открою один секрет, что для запоминания качеств и свойств не каждое прилагательное нужно обязательно превращать в существительное. Некоторые свойства могут запомниться и сами по себе, без всякого преобразования. Так что кое-что можно оставить как есть, придумав для этого слова яркую ассоциацию. Например, для запоминания слова «шустрый» можно представить своего знакомого – шустрого человека. А для запоминания слова «колбасный» можем мысленно оказаться в колбасном цеху. (Вот я об этом пишу, и мне хочется поесть колбаски, а в холодильнике она уже закончилась. Ну да ничего страшного.) Итак, кое-что меняем, кое-что оставляем (если уверены, что в таком виде сможем запомнить) и таким образом запоминаем подобные списки.</p>
<p>Теперь – несколько списков для самостоятельного запоминания.</p>
<cite><p>Яркий, темный, грустный, быстрый, настырный.</p>
<p>Сносный, шустрый, катастрофический, ненасытный, видный, теплый.</p>
<p>Весенний, нежданный, волнистый, прямой, стремительный, визуальный, камерный.</p>
<p>Долгий, счастливый, лиственный, меланхолический, комнатный, дельный, волосяной, строгий.</p>
<p>Напыщенный, колбасный, щеголеватый, болезненный, прямой, надменный, хороший, славный, дрянной, жуткий.</p>
<p>Систематический, курортный, романтичный, прелестный, классный, вкусный, вселенский, солнечный, лунный, звездный, круглый.</p>
<p>Косматый, лысый, шершавый, бархатный, гладкий, дикий, долговязый, снежный, стальной, воздушный, молодой, порядочный.</p>
<p>Молодцеватый, великий, достижимый, солнцезащитный, скорый, деревянный, дугообразный, треугольный, интегральный, станционный, стопроцентный, северный, крайний.</p>
<p>Ложный, фискальный, честный, любящий, любимый, либеральный, лобовой, кубический, высший, ямской, губернский, деревенский, городской.</p>
<p>Домашний, уличный, трагический, осенний, странный, страстный, ступенчатый, коровий, ослиный, лошадиный, электронный, энергичный, элегантный.</p>

</cite><p>На этом позвольте откланяться и перейти к новой главе.</p>
</section></section><section><title><p>Запоминаем страны и столицы</p>
</title><section><p>Мнемонические приемы, как мы уже знаем, могут помочь нам запоминать страны и столицы. Зная название страны, мы сможем вспомнить ее столицу, и наоборот, зная название столицы – вспомнить, какому государству она принадлежит. В этой главе мы будем тренировать именно это умение. Заниматься такой тренировкой и полезно, и приятно. Причем польза в этом случае получается даже двойная, потому что, с одной стороны, мы упражняем память, а с другой стороны, становимся более осведомленными в географии. Ну а приятно это потому, что мы чувствуем себя на высоте в результате наших достижений. Ведь запомнить множество государств с их столицами – это большое достижение.</p>
<p>Итак, начнем, пожалуй.</p>
<cite><p>Колумбия очень богата. Это предложение напоминает мне Колумбию и ее столицу (Богота).</p>
<p>А сунься он сюда – дам ему пару гавайских. Ну а это предложение говорит мне о том, что столица Парагвая – Асунсьон. И наоборот, что Асунсьон – столица Парагвая. В общем, напоминает мне и страну, и столицу.</p>

</cite><p>Так мы можем поступать со всеми странами и столицами. И это даст нам возможность с легкостью запомнить всю политическую карту.</p>
<cite><p>Еще пример. Тегусигальпа – столица Гондураса. Посмотрите внимательно на слово «Тегусигальпа». Сразу напрашивается «Те гуси...», не правда ли? Вот в этом и секрет. Это очень удачное сравнение. Сравнение с теми гусями. И получаем, что те гуси – из Гондураса. Правда, мы не использовали остальную часть слова «Тегусигальпа», то есть «...гальпа». А ее можем и не использовать. Для удачного запоминания данной столицы может оказаться достаточным и то, что мы уже придумали. Впрочем, для кого-то это может быть достаточным, а для кого-то и нет. В общем, дорогие ребята, смотрите сами. Если не уверены, что «Те гуси» напомнят Вам «Тегусигальпа», то придумайте что-нибудь и для «гальпа».</p>

</cite><p>Итак, предложение «Те гуси из Гондураса» напомнит нам столицу Тегусигальпа. Правда, я не уверен, есть ли в Гондурасе гуси. Впрочем, это не имеет значения. Есть на самом деле гуси в Гондурасе или нет гусей в Гондурасе – это нас особо не волнует. В нашем воображении в Гондурасе есть те гуси. А поскольку гуси ведь говорят «га-га-га», то мы можем взять только одно «га» и у нас уже будет «те гуси га». Видите, как будто специально для нас все придумано, чтобы лучше запомнилось. Вот какие чудеса вытворяет мнемотехника! В таком варианте у нас остается не задействованным лишь «льпа». А это и механически можно запомнить. Но и здесь у меня возникает сравнение с Альпами. Ведь есть же Альпы (горы). А мы придадим этому слову единственное число и получим «альпа». И в итоге будет: «Те гуси га альпа – из Гондураса». Ну ладно, что-то я слишком задержался на этих гусях из Гондураса. Перейдем к следующему примеру.</p>
<cite><p>Джорджтаун – столица Гайаны. Поскольку есть имена Гаяна и Джордж, то я представлю себе, что Гаяна и Джордж направились в Таун (то бишь в город – по-английски). Вот и все, запомнили. Только надо не забыть соединить «Джордж» и «Таун».</p>
<empty-line/><p>Еще примерчик. Канада – Оттава. Русское «от того» очень уж похоже на название столицы Канады Оттавы. И звучит ведь почти так же, с ничтожной разницей. Вот и применим наше родное «от того», соединив с Канадой в одном предложении. У меня получилось так: «От того Канада большая?» Не важно от чего. Я не отвечаю на этот вопрос. Ведь этого вопроса мне достаточно, чтобы запомнить столицу Канады и не забыть, что Оттава – столица именно Канады, а не другого государства. А ведь Канада действительно большая, поэтому предложение правдоподобное. То есть я попал в точку.</p>
<empty-line/><p>Столица Перу – Лима. Сравнение: Перо в Лимоне. Ну разве не прекрасно?! Ведь как будто специально придумали названия, чтобы нам было легче запоминать. А как не восхищаться сравнением «Кит у Экватора», которое напоминает страну Эквадор и ее столицу Кито!</p>

</cite><p>Я поэтому и говорю, что применение мнемотехники – сплошное удовольствие и сплошная польза.</p>
<p>А вот это вам тоже наверняка понравится:</p>
<cite><p>Из-за Белизны Бельмо пан заработал себе (Белиз – Бельмопан).</p>
<empty-line/><p>А в Эфиопии мне сказали «садись обедать» (Адис-Абеба).</p>
<empty-line/><p>Ливень оросил три поля (Ливия – Триполи).</p>
<empty-line/><p>Ох и морока же эта работа (Марокко – Рабат).</p>
<empty-line/><p>От Сирии до Москвы далеко топать (Сирия – Дамаск).</p>
<empty-line/><p>Если дождь ливанул, то берут воду (Ливан – Бейрут).</p>
<empty-line/><p>Не коси я в Кипре – не выросла бы трава (Кипр – Никосия).</p>
<empty-line/><p>Пнем пень, компот же стынет (Камбоджа – Пномпень).</p>
<empty-line/><p>Она нас манила к деньгам, но они были Филиппины, то есть принадлежали Филиппу (Филиппины – Манила).</p>
<empty-line/><p>В порту Галя нашла лису, а лиса бонбоньерку стащила (Португалия – Лиссабон).</p>
<poem><stanza><v></v><v>
</v></stanza></poem></cite><p>А теперь я приведу множество названий государств с их столицами, а вы, дорогие ребята, попробуйте запомнить хотя бы некоторые из них, придумывая похожие по звучанию слова и соединяя их в коротенькие предложения.</p>
<cite><p>Канада – Оттава</p>
<p>США – Вашингтон</p>
<p>Мексика – Мехико</p>
<p>Гватемала – Гватемала</p>
<p>Белиз – Бельмопан</p>
<p>Сальвадор – Сан-Сальвадор</p>
<p>Гондурас – Тегусигальпа</p>
<p>Никарагуа – Манагуа</p>
<p>Коста-Рика – Сан-Хосе</p>
<p>Панама – Панама</p>
<p>Куба – Гавана</p>
<p>Багамские острова – Нассау</p>
<p>Ямайка – Кингстон</p>
<p>Гаити – Порт-о-Пренс</p>
<p>Доминиканская республика – Санто-Доминго</p>
<p>Сент-Винсент и Гренадины – Кингстаун</p>
<p>Гренада – Сент-Джорджес</p>
<p>Тринидад и Тобаго – Порт-оф-Спейн</p>
<p>Колумбия – Богота</p>
<p>Венесуэла – Каракас</p>
<p>Гайана – Джорджтаун</p>
<p>Суринам – Парамарибо</p>
<p>Гвиана – Кайенна</p>
<p>Эквадор – Кито</p>
<p>Перу – Лима</p>
<p>Бразилия – Бразилия</p>
<p>Боливия – Ла-Пас</p>
<p>Чили – Сантьяго</p>
<p>Парагвай – Асунсьон</p>
<p>Уругвай – Монтевидео</p>
<p>Аргентина – Буэнос-Айрес</p>
<p>ЮАР – Претория</p>
<p>Намибия – Виндхук</p>
<p>Ботсвана – Габороне</p>
<p>Мозамбик – Мапуту</p>
<p>Лесото – Масеру</p>
<p>Свазиленд – Мбабане</p>
<p>Малавия – Лилонгве</p>
<p>Замбия – Лусака</p>
<p>Ангола – Луанда</p>
<p>Заир – Киншаса</p>
<p>Танзания – Дар-эс-Салам</p>
<p>Руанда – Кигали</p>
<p>Бурунди – Бужумбура</p>
<p>Габон – Либревиль</p>
<p>Конго – Браззавиль</p>
<p>ЦАР – Банги</p>
<p>Судан – Хартум</p>
<p>Чад – Нджамена</p>
<p>Эфиопия – Аддис-Абеба</p>
<p>Кения – Найроби</p>
<p>Сомали – Могадишо</p>
<p>Джибути – Джибути</p>
<p>Египет – Каир</p>
<p>Ливия – Триполи</p>
<p>Алжир – Алжир</p>
<p>Марокко – Рабат</p>
<p>Тунис – Тунис</p>
<p>Мадагаскар – Антананариву</p>
<p>Саудовская Аравия – Эр-Рияд</p>
<p>Йеменская республика – Сана</p>
<p>Оман – Маскат</p>
<p>Катар – Доха</p>
<p>Объединенные Арабские Эмираты – Абу-Даби</p>
<p>Бахрейн – Манама</p>
<p>Кувейт – Эль-Кувейт</p>
<p>Ирак – Багдад</p>
<p>Сирия – Дамаск</p>
<p>Ливан – Бейрут,</p>
<p>Иордания – Амман</p>
<p>Израиль – Тель-Авив</p>
<p>Кипр – Никосия</p>
<p>Афганистан – Кабул</p>
<p>Пакистан – Исламабад</p>
<p>Китай – Пекин</p>
<p>Индия – Дели</p>
<p>Бутан – Тхимпху</p>
<p>Бангладеш – Дакка</p>
<p>Мьянма – Янгон</p>
<p>Шри-Ланка – Коломбо</p>
<p>Мальдивы – Мале</p>
<p>Вьетнам – Ханой</p>
<p>Лаос – Вьентьян</p>
<p>Таиланд – Бангкок</p>
<p>Камбоджа – Пномпень</p>
<p>Малайзия – Куала-Лумпур</p>
<p>Индонезия – Джакарта</p>
<p>Папуа – Новая Гвинея – Порт Морсби</p>
<p>Соломоновы острова – Хониара</p>
<p>Бруней – Бандар-Сери-Бегаван</p>
<p>Филиппины – Манила</p>
<p>Северная Корея – Пхеньян</p>
<p>Южная Корея – Сеул</p>
<p>Япония – Токио</p>
<p>Фиджи – Сува</p>
<p>Западная Самоа – Апия</p>
<p>Новая Зеландия – Веллингтон</p>
<p>Австралия – Канберра</p>
<p>Исландия – Рейкьявик</p>
<p>Норвегия – Осло</p>
<p>Швеция – Стокгольм</p>
<p>Финляндия – Хельсинки</p>
<p>Украина – Киев</p>
<p>Польша – Варшава</p>
<p>Дания – Копенгаген</p>
<p>Швейцария – Берн</p>
<p>Ирландия – Дублин</p>
<p>Бельгия – Брюссель</p>
<p>Франция – Париж</p>
<p>Германия – Берлин</p>
<p>Великобритания – Лондон</p>
<p>Нидерланды – Амстердам</p>
<p>Италия – Рим</p>
<p>Люксембург – Люксембург</p>
<p>Чехословакия – Прага</p>
<p>Венгрия – Будапешт</p>
<p>Румыния – Бухарест</p>
<p>Болгария – София</p>
<p>Греция – Афины</p>
<p>Албания – Тирана</p>
<p>Испания – Мадрид</p>
<p>Португалия – Лиссабон</p>
<p>Эстония – Таллин</p>
<p>Латвия – Рига</p>
<p>Литва – Вильнюс</p>
<p>Молдова – Кишинев.</p>

</cite><p>А теперь отдохнем от географии и окунемся с головой в мир чисел, друзья мои. Мы уже с вами знаем, как делаются некоторые подсчеты, так давайте потренируемся основательно.</p>
</section></section><section><title><p>Запоминаем цифры и числа</p>
</title><section><p>Начнем с того, что попробуем запомнить список из семи цифр:</p>
<cite><p>4, 0, 1, 7, 2, 8, 5.</p>

</cite><p>А чтобы он лучше запомнился, придумайте рассказ с участием героев, каждый из которых напоминает вам очередную цифру из этого списка.</p>
<p>Как я уже говорил в этой книжке, к каждой цифре можно подобрать различные сравнения и ассоциации, которые надо выучить наизусть. Желательно, чтобы для каждой цифры было подобрано несколько ассоциаций.</p>
<p>Как вам удалось запомнить данный список?</p>
<p>У меня получается следующее:</p>
<cite><p>Клетка (4) попала в яму (0) и пыталась выйти из нее с помощью ручки (1), но ей это не удалось, поэтому клетка позвала на помощь жирафа (7), который был двоечником (2), но все же приехал на велосипеде (8) и отлично (5) справился с заданием.</p>

</cite><p>И еще список:</p>
<cite><p>1, 5, 2, 8, 9, 3, 4, 7, 0.</p>

</cite><p>Подберите ассоциации и придумайте рассказ, а потом проверьте, все ли правильно запомнили. Не забывайте проверять и то, в правильной ли последовательности вы запомнили все цифры.</p>
<p>А я тем временем придумал для запоминания этого ряда цифр следующее:</p>
<cite><p>Автобус (1) с отличниками (5) и двоечниками (2) едет за велосипедом (8), на котором сидит обезьяна (9) со шляпой-треуголкой (3) на голове. Но обезьяна внезапно попадает в клетку (4), после чего ее выпускают к радуге (7), где она исчезает (0) из виду.</p>

</cite><image l:href="#i_014.png"/><p>И список побольше:</p>
<cite><p>1, 4, 2, 8, 0, 5, 7, 4, 2, 6, 3.</p>

</cite><p>Его я попробую запомнить другим способом, с помощью слов, первые буквы которых соответствуют первым буквам цифр списка. А поскольку есть две цифры (2 и 9), которые начинаются на одну и ту же букву, то можно для двойки находить слова женского рода, а для девятки – мужского и среднего. Да, а для единицы можно найти не только слова на букву Е, но и на букву О и Р, так как единицу мы называем также «один» и «раз». Точно так же цифру 0 мы иногда называем «зеро», так что можно для нее находить слова на буквы Н и З. И вот что получится:</p>
<cite><p>Олень (1), чемодан (4), дама (2), велосипед (8), зебра (0), пирамида (5), скала (7), чашка (4), доярка (2), шимпанзе (6), танк (3).</p>

</cite><p>Ну вот, теперь осталось только придумать историю с этими словами, а это мы уже умеем делать.</p>
<p>Постарайтесь придумать не просто историю, но очень глупую, или необычную, или смешную историю. Из ряда вон выходящее всегда хорошо запоминается. А все обычное и ничем не примечательное просто теряется из виду и стирается из памяти – именно из-за своей невыразительности.</p>
<p>Теперь приведу для тренировки довольно большое количество списков цифр.</p>
<p>Немного подскажу вам: поищите в списках закономерности. Если вы их обнаружите, то считайте, вам повезло: процесс запоминания станет проще. Например, если в списке только двухзначные числа, то можно запомнить их как обычный список цифр, а при воспроизведении называть их парами как двухзначные числа. А может быть и такая закономерность: второе число – двухзначное, третье – трехзначное и т. д. Здесь мы, опять же, можем запомнить все числа как последовательность цифр, а потом воспроизвести их согласно данной закономерности: однозначное, двухзначное, трехзначное и т. д.</p>
<cite><p>2, 5, 1, 6, 9, 5, 1, 4.</p>
<p>6, 1, 0, 5, 7, 4, 2, 9, 7, 3.</p>
<p>1, 5, 3, 4, 2, 8, 8, 9, 6, 3, 6, 1, 4.</p>
<p>5, 3, 8, 1, 0, 0, 5, 3, 6, 8, 3, 1, 8, 6, 5.</p>
<p>3, 5, 2, 6, 8, 9, 2, 1, 4, 6, 8, 0, 6, 4, 5, 6, 7.</p>
<p>5, 1, 6, 8, 0, 3, 5, 2, 1, 3, 6, 4, 8, 0, 9, 5, 3, 4, 3.</p>
<p>1, 2, 6, 4, 7, 7, 8, 55, 3, 1, 11, 5, 6, 38, 0, 5, 3, 5.</p>
<p>1, 4, 34, 3, 5, 3, 2, 4, 0 0, 9, 6, 53, 2, 8, 6, 0, 5, 3, 7, 48.</p>
<p>4, 3, 2, 6, 5, 8, 4, 0, 9, 8, 6, 8, 5, 4, 3, 6, 8, 2, 6, 4, 8, 6, 0, 1.</p>
<p>0, 2, 8, 10, 6, 7, 4, 5, 3, 2, 7, 98, 1, 3, 2, 0, 7, 65, 8, 4, 5, 3, 7.</p>
<p>18, 14, 68, 39, 13.</p>
<p>15, 93, 48, 25, 99, 24.</p>
<p>41, 15, 99, 01, 44, 38, 10.</p>
<p>111, 345, 235, 784, 574, 372.</p>
<p>1, 25, 789, 3456, 67 876, 345 433.</p>
<p>0, 04, 888, 3, 898 777, 1888, 736 666.</p>
<p>23, 54, 64, 89, 15, 59, 28, 10, 90, 43, 22, 11, 78, 27.</p>

</cite><p>А как насчет телефонов? Точнее, их номеров? А еще точнее, как их запомнить, чтобы не лезть каждый раз в записную книжку?</p>
<p>Давайте потренируем и это умение. Я буду приводить шестизначные номера, хотя в моем маленьком городе они пятизначные, а в больших городах бывают и семизначные. В принципе запоминание номеров телефонов ничем не отличается от запоминания цифр и чисел, за исключением того, что надо занести в свою память еще один дополнительный элемент – имя человека, которому принадлежит этот номер.</p>
<p>Итак, первым звеном в данной информационной цепочке у нас будет имя, а дальше пойдут цифры. В итоге у нас получится список из семи слов (имя плюс слова, которыми мы заменим цифры). И нам придется придумать такую историю, в которой это имя будет привязано к последующим цифрам. Ну а дальше все как со списками цифр.</p>
<p>Например:</p>
<cite><p>1) Маша 44-27-08.</p>
<p>2) Сергей 24-64-38.</p>
<p>3) Лариса 89-35-22.</p>
<p>4) Дмитрий 40-66-81.</p>
<p>5) Петр 47-95-26.</p>

</cite><p>Принимаемся за дело, дорогие ребята.</p>
<p>Вот что может получиться, скажем, при запоминании первого списка:</p>
<cite><p>Маша взяла чемодан (4), вытащила из него еще один чемодан (4) и дала его Даме (2), которая ездила на жирафе (7), но попала в яму, где был велосипед (8).</p>

</cite><p>На первый взгляд этот рассказ может показаться громоздким и очень сложным для запоминания, а сам метод – трудоемким. Но это не так. Главное – мысленно ярко и живо представить себе всю эту историю, и тогда она уляжется в вашей памяти практически навсегда, а вместе с ней и номер Машиного телефона.</p>
<p>Поработайте таким вот образом над каждым из этих пяти списков.</p>
<p>Есть еще один вариант. Можно соединить все пять номеров и имена их обладателей в одно целое, а именно – запомнить список имен: Маша, Сергей, Лариса, Дмитрий, Петр. Так у нас получится список, каждое звено которого (то есть каждое имя) имеет разветвление (номер телефона).</p>
<p>А можно и такой метод применить. Для двухзначного числа мы ищем слово, первые две согласные которого будут напоминать нам об этом числе. Этот метод менее громоздкий, но требует чуть больше времени для того, чтобы найти нужные слова. Я долго думал о слове для числа 24 и не нашел ничего, кроме «ишачит», за что прошу прощения у своего друга Сергея. Впрочем, это ведь юмор и здесь нет ничего плохого. Вот что у меня получилось:</p>
<cite><p>Сергей на даче (24) ишачит (64) твердо (38).</p>

</cite><p>Да, я представил своего друга Сергея, который много работает на даче. В данном случае я ориентируюсь на две первые согласные в словах, не обращая внимания на гласные и на остальные согласные, идущие после первых двух. То есть мы подбираем слово, где именно первые две согласные напоминают нам две цифры номера. А поскольку и двойка, и девятка начинаются на «д», то для двойки (независимо от того, первая она или вторая) можно подобрать слово женского рода, а для девятки – мужского и среднего. Так как в этом методе мы используем только согласные, то можно единицу (один) заменить на «раз». Ведь все остальные цифры у нас начинаются на согласную, кроме цифры 1. Но хорошо, что у цифры 1 есть и другое название – «раз».</p>
<cite><p>1 – Раз (слова на букву «р»).</p>
<p>2 – Два (слова женского рода на букву «д»).</p>
<p>3 – Три (слова на буку «т»).</p>
<p>4 – Четыре (слова на буку «ч»).</p>
<p>5 – Пять (слова на буку «п»).</p>
<p>6 – Шесть (на букву «ш»).</p>
<p>7 – Семь (на букву «с»).</p>
<p>8 – Восемь (на «в»).</p>
<p>9 – Девять (слова мужского и среднего рода на букву «д»).</p>
<p>0 – ноль (на «н» или «з» – зеро).</p>

</cite><p>Например, слово «тачка» напомнит нам число 34, так как первые две согласные в этом слове означают 3 («т») и 4 («ч»).</p>
<p>И наконец, вспомним еще об одном методе, о котором было сказано во второй части книги. Он похож на предыдущий, с той разницей, что цифры заменяются согласными, которые мы подо брали для каждой цифры. В первом методе некоторые согласные остались без дела только из-за того, что не соответствовали начальным буквам названий цифр. А зачем же их оставлять без дела? Ведь чем больше помощников, тем легче что-либо сделать (хотя иногда бывает и наоборот, но это в данном случае нас не касается). Так что давайте подберем некоторым согласным фонетических «подружек», например: б-п, з-с, д-т и т. д. То есть если по какому-то признаку мы сравнили, например, цифру 1 с буквой Т (в данном случае по внешнему сходству), то придется взять ей в пару и ее фонетическую «подружку», букву Д. Вдвоем веселее. Да и одиночество, знаете ли, не очень хорошая штука (по себе знаю).</p>
<p>Итак, давайте вспомним, что там у нас было в первой части книжки. А было вот что:</p>
<cite><p>0 – С, З</p>
<p>1 – Т, Д</p>
<p>2 – Н, Х</p>
<p>3 – М,</p>
<p>4 – Ч, Ц</p>
<p>5 – Л</p>
<p>6 – Ш, Щ, Ж</p>
<p>7 – К, Г</p>
<p>8 – Ф, В</p>
<p>9 – Б, П, Р</p>

</cite><p>А теперь попробуем попрактиковаться, запоминая таким вот образом числа. Заранее скажу, что в каждом слове лучше «зашифровать» всего две цифры, потому что в противном случае этот метод себя не оправдает: очень тяжело будет находить слова, в которых три или даже более согласных соответствуют числам (из трех и более знаков). Если же использовать только первые две согласные в каждом слове, то дело сильно упрощается, и этот метод дает свои положительные результаты. Так, слово «заснул» должно нам напоминать два нуля, так как и «з», и «с» заменяют цифру 0.</p>
<p>У меня как-то был очень забавный случай. Я вошел в один офис, где раньше не бывал, и постучал в пер вый попавшийся кабинет. Затем чуть приоткрыл дверь – и что же я увидел! Этот «кабинет» оказался туалетом. Так что неудивительно, что мне никто не сказал «войдите». Впрочем, если бы кто-то был в туалете, то он, может быть, и пригласил бы меня войти. Затем я закрыл дверь туалета (так как мне было нужно совсем в другой кабинет, то бишь к начальнику) и только тогда обратил внимание на цифры 00 на двери.</p>
<p>Я к чему все это рассказываю-то? Да к тому, что слово «заснул» (в котором как раз «зашифрованы» два нуля) вполне могло заменить эти нули, изображенные на двери. Но только в том случае, если бы все люди владели данным методом. Иначе они подумают, что в туалете и правда кто-то заснул.</p>
<p>Итак, запомним ряд двухзначных чисел:</p>
<cite><p>14, 43, 29, 48, 10, 31, 90.</p>

</cite><p>Нам нужно найти семь слов, первые две согласные в каждом из которых соответствуют очередному двухзначному числу. Я нашел вот такие:</p>
<cite><p>Тучка, цемент, хобот, чавкать, тазик, мотор, роза.</p>

</cite><p>А теперь напишу их вместе с цифровыми значениями.</p>
<cite><p>Тучка (14), цемент (43), хобот (29), чавкать (48), тазик (10), мотор (31), роза (90).</p>

</cite><p>Нам остается лишь запомнить список из этих семи слов, что мы с легкостью сделаем с помощью рассказа:</p>
<cite><p>Тучка села на цемент, чтобы своим хоботом чавкать в тазике, затем завела свой мотор и полетела за розами.</p>

</cite><p>Очень уж глупо, но ничего не поделаешь. Да и глупое, как я уже много раз говорил, очень даже хорошо запоминается. Ну а теперь ваша очередь. Я приведу несколько списков двухзначных чисел, а вы попробуйте их запомнить этим методом (назовем его методом первых двух согласных).</p>
<cite><p>54, 23, 56, 89, 90, 00, 55,</p>
<p>11, 04, 67, 44, 91, 36, 89, 41,</p>
<p>39, 11, 69, 78, 36, 71, 65, 88, 12,</p>
<p>46, 47, 92, 45, 67, 82, 27, 89, 20, 09,</p>
<p>11, 35, 67, 87, 45, 32</p>
<p>2, 54, 61, 23, 45, 99,</p>
<p>77, 45, 87, 99, 22, 97, 46, 39, 82, 75, 37, 15,</p>
<p>68, 98, 32, 45, 77, 33, 17, 93, 36, 78, 22, 71, 81,</p>
<p>91, 53, 65, 78, 92, 43, 58, 93, 16, 52, 87, 00, 54, 32,</p>
<p>24, 87, 98, 56, 36, 79, 24, 17, 38, 94, 56, 71, 90, 40, 24,</p>
<p>56, 78, 12, 56, 00, 76, 40, 24, 66, 31, 88, 53, 26, 82, 51, 57.</p>

</cite><p>А напоследок в этой главе опять напомню вам о золотом принципе запоминания. Запоминайте числа не только мнемотехнически (то есть с помощью всевозможных мнемотехник), но и механически. Не забывайте, что мнемотехника, при всем своем чудотворном влиянии на наши способности к запоминанию, все же не сможет полностью заменить механическую память. Мнемотехника становится только серьезным дополнением к механической памяти, ее усилителем. Нам же надо научиться одинаково хорошо применять навыки и механической, и ассоциативной (мнемотехнической) памяти. Вот тогда мы будем на мнемонической высоте.</p>
<p>Так что списки цифр тоже либо учите наизусть, либо пытайтесь запомнить с первого взгляда. Да-да, не удивляйтесь. Вы думаете, только любовь бывает с первого взгляда? Ничего подобного. С первого взгляда бывает и запоминание. Посмотрел – увидел – запомнил. Вместо «пришел – увидел – победил».</p>
<p>Если не получилось действовать по формуле «посмотрел – увидел – запомнил» (что вполне понятно, ведь не всякого рода и объема информацию можно запомнить с первого взгляда), то надо идти вполне традиционным путем: повторять до тех пор, пока вся информация не останется в вашей памяти.</p>
</section></section><section><title><p>Переходим от текстов к другим видам информации</p>
</title><section><p>Итак, давайте закончим тренироваться в запоминании текстов, так как этим мы уже достаточно много занимались.</p>
<p>Вспомним о том, что каждый школьный предмет имеет свои особенности. Например, в математике много формул. И в физике много формул. А уж про таблицу Менделева, которая висит на стене в любом школьном кабинете химии, я вообще молчу. Так что нам нужно научиться применять мнемотехнику для запоминания и этих видов информации. Про общие принципы того, как это делается, мы с вами уже говорили. Теперь пришло время тренировок.</p>
<p>Конечно, вы помните о том, что формулы надо прежде всего понять и только потом запоминать. И то и другое одинаково важно. Если только понять, но не запоминать, то формулы очень быстро забываются. Да-да, не удивляйтесь. Я сам наблюдал, как преподаватель математики в институте, где я учился, забыл формулу и вынужден был выводить ее снова. Он и сам считал и даже нам объяснял, что главное – не запомнить формулу, но понять ее. И вот что из этого вышло. А ведь можно же и запомнить, чтобы каждый раз не нужно было выводить формулу снова и снова путем математических преобразований.</p>
<p>Итак, <strong>понять</strong> и <strong>запомнить</strong> – вот два главных козыря в учебе (причем зачастую второй является логическим следствием первого).</p>
</section></section><section><title><p>Запоминаем формулы математические, физические, химические</p>
</title><section><p>Итак, заранее настройтесь на всевозможные мнемонические глупости, потому что приемы, которым я сейчас хочу вас обучить, сначала и правда могут показаться вам ужасно нелепыми. Но к ним очень быстро привыкаешь, тем более что именно благодаря таким глупостям обычно бывает легко запомнить очень много всего.</p>
<p>Начнем с математики, царицы наук.</p>
<p>Запоминаем следующие формулы.</p>
<cite><p>Площадь круга:</p>
<p>S = ?R2.
</p><p>Супермен (S) гнался ровно (=) по всей площади круга за мышью (?), излучающей радиацию в квадрате (R2).</p>
<empty-line/><p>Площадь кругового сегмента:</p>
<p>S = (?R2/360)·? ± S?.
</p>
</cite><p>Число ? («пи»), как вы уже поняли из предыдущего примера, можно сравнить, например, с мышью. Ведь мышь пищит. Желательно, чтобы в мнемоническом предложении (или предложениях) был намек на то, о чем эта формула. Сразу скажу, что эта формула – из тех, которые легко выводятся логически. То есть стоит ее понять, как вы сами сможете восстановить эту формулу, не подглядывая в книгу. И тем не менее мы учимся запоминать с применением мнемотехники. Тем более что бывают формулы и покруче, для запоминания которых одного понимания не всегда достаточно.</p>
<p>Вот какой рассказ помогает мне запомнить эту формулу.</p>
<cite><p>Ищущий площадь кругового сегмента Супермен (S) подошел (=) к дроби, где в числителе – мышь (?) с Радиоактивным излучением в квадрате (R2), а в знаменателе – все 360 градусов, а после дроби какой-то уголок первой значимости (?, первая буква), справа от которого, на пьедестале (?), памятник плюсу (±), и в конце мы видим того же Супермена, но уже с каким-то треугольником (S?).</p>

</cite><p>Теперь перейдем к интригалу... Пардон, я хотел сказать – к интегралу.</p>
<cite><p>Связь между интегралом и первообразной (формула Ньютона – Лейбница):</p>
<p>a?bf(x)d(x) = F(b) <strong>–</strong> F(a).
</p><p>a и b сидели... на этот раз не на простой трубе, а на интегральной; рядом с ними справа – фантастика (f): два неизвестных (то есть два икса), окутанные тайными скобками ((x)(x)), между ними – что-то драгоценное (d), и все это приравнялось (=) к разнице (–) между b и a в скобках, в сопровождении больших F-ов.</p>

</cite><p>Да, вот такие и подобные мнемонические размышления над формулами помогут их запомнить гораздо лучше, нежели обычное механическое запоминание.</p>
<p>Углубимся теперь в физику, но не аналитически, а мнемонически (то есть с целью запоминания).</p>
<cite><p>Известно, что один метр приблизительно равен 1/40 000 000 части длины земного меридиана, проходящего через Париж.</p>
<p>Да, меридиан, проходящий через Париж, видимо, является эталонным, ведь если его длину разделить на четверку с семью нулями (40 000 000), то получим метр.</p>

</cite><p>А теперь придумайте мнемонические приемы самостоятельно.</p>
<cite><p>Метр равен расстоянию, проходимому в вакууме плоской электромагнитной волной за 1/299 792 458 долей секунды.</p>
<p>Секунда равна 9 192 631 770 периодам излучения, соответствующего переходу между двумя сверхтонкими уровнями основного состояния атома цезия-133.</p>
<p>Килограмм приблизительно равен массе 1 литра чистой воды при температуре 15°С.</p>

</cite><p>Теперь запомним что-нибудь из астрономии.</p>
<cite><p>Закон всемирного тяготения:</p>
<p>F = (G(m1m2))/r2.
</p>
</cite><p>Итак, включаю свой мнемонический усилитель... Поехали!</p>
<cite><p>Фыркающая сила (F) подошла и поравнялась (=) с гигантским (G) двухэтажным (дробь) домом, где на втором этаже (числитель) были первая и вторая мамы (m1m2), изучающие с Ньютоном закон тяготения, а на первом этаже (знаменатель) – работник (r) квадратный (в квадрате, r2).</p>

</cite><p>После такой мнемонической процедуры вы вряд ли скоро забудете формулу всемирного тяготения.</p>
<cite><p>Первый закон Кеплера:</p>
<p>? = (DS + SA)/2.
</p><p>Первый закон Кеплера как раз начинается с первой буквы (?), ну а буква эта равна полусумме уже больших пар букв: DS и SA, и если бы не два S, то эта формула сказала бы нам «DA».</p>
<p>Третий закон Кеплера:</p>
<p>T12/T22= a13/a23.
</p><p>Формула третьего закона Кеплера уже покруче. Здесь два двухэтажных дома (две дроби) равны друг другу, хотя на двух этажах первого дома – два Танка в квадрате: первый на втором этаже и второй на первом (T12 и T22), а на двух этажах второго дома – асы-водители в кубе (a3), первый и второй (a13 и a23).</p>

</cite><p>Теперь подадимся в химию.</p>
<p>Нечто из горения ацетилена при вдувании в пламя дополнительного воздуха:</p>
<cite><p>2C2H2 + 5O2 ? 4CO2 + 2H2O
</p><p>Углерод и водород – натуральные двоечники (2C2H2), но если прибавить к ним отличника Кислорода (5O2), то получим, что углерод стал ударником (4C) вместе с молекулой кислорода O2 плюс две капли воды (капля воды – H2O, ну а две капли – 2H2O).</p>

</cite><p>Процесс спиртового брожения глюкозы (виноградного сахара), изображенный в упрощенном виде (такое происходит во время изготовления вин):</p>
<cite><p>C6H12O6 ? 2C2H5OH + 2CO2?
</p><p>СНОва (C...H...O...) брожение вина (сопровождаемое двумя шестерками по краям (C6...O6) и их суммой (12) посередине (...H12...). Ну а после брожения (?) СНачала (CH, но два раза двоечник, потом отличник: 2C2H5) приходит ОН (...OH) и прибавляет двойные газы (+2CO2), которые испаряются в воздух (?).</p>

</cite><p>Видите, здесь я в мнемонических целях рассматривал все эти элементы как русские буквы, так как они в точности похожи на русские заглавные буквы С, Н и О.</p>
<p>А теперь я приведу названия элементов химической таблицы (кроме лантаноидов и актиноидов), а вы постарайтесь в той же последовательности их запомнить, придумав рассказ, где использовались бы все эти слова. Как вы помните, в первой части книги я уже придумал подобный рассказ. А теперь вы попробуйте пофантазировать сами. Кстати, когда я взялся за то, чтобы таким вот образом выучить по порядку все элементы таблицы Менделеева, у меня это заняло около 20-30 минут, не больше. Так что все это действительно работает на практике.</p>
<cite><p>Водород, Гелий, Литий, Бериллий, Бор, Углерод, Азот, Кислород, Фтор, Неон, Натрий, Магний, Алюминий, Кремний, Фосфор, Сера, Хлор, Аргон, Калий, Кальций, Скандий, Титан, Ванадий, Хром, Марганец, Железо, Кобальт, Никель, Медь, Цинк, Галлий, Германий, Мышьяк, Селен, Бром, Криптон, Рубидий, Стронций, Иттрий, Цирконий, Ниобий, Молибден, Технеций, Рутений, Родий, Палладий, Серебро, Кадмий, Индий, Олово, Сурьма, Теллур, Йод, Ксенон, Цезий, Барий, Лантан, Гафний, Тантал, Вольфрам, Рений, Осмий, Иридий, Платина, Золото, Ртуть, Таллий, Свинец, Висмут, Полоний, Астат, Радон, Франций, Радий, Актиний, Курчатовий, Нильсборий.</p>

</cite><p>Так, ну хватит химичить. Пора и честь знать. Перейдем к географии.</p>
</section></section><section><title><p>Запоминаем вершины, впадины и прочие географические координаты</p>
</title><section><p>О странах и столицах мы уже говорили. И даже немного касались того, как запоминать координаты вершин всяких возвышенностей. Давайте теперь остановимся на этом подробно и хорошенько потренируемся. Сразу скажу, что точно так же, как и вершины, мы можем запомнить величины низменностей, впадин, длины и глубины рек и т. д. Принцип тот же: нам нужно придумать одно информационное звено для географического названия и остальные звенья для запоминания числа (высота, глубина, длина, объем, площадь и т. д.).</p>
<p>Итак, остановимся на вершинах гор на разных континентах и островах. Запоминать числа мы уже умеем. Советую применять наименее громоздкий метод, каковым является метод первых двух согласных. Можно, впрочем, и другие методы пускать в ход – это зависит от самого числа. Например, для запоминания числа 8848 вообще не нужно никаких методов. Ведь тут одни восьмерки да одна четверка на предпоследнем месте.</p>
<p>Имейте в виду, что все числа, обозначающие вершины, – четырехзначные, а высота измеряется в метрах над уровнем моря.</p>
<p>К некоторым вершинам я уже придумал мнемоприемы, а к остальным вы попытайтесь изобрести их сами. И в дальнейшем применяйте их для запоминания подобной информации (кстати, точно по такому же принципу можно запоминать и исторические даты).</p>
<p>Если применять метод первых двух согласных, то для четырехзначного числа у нас получится два слова, каждое из которых напомнит нам одну и другую пару цифр данного числа. Напомню, что в данном методе вместо цифр у нас следующие согласные:</p>
<cite><p>0 – С, З</p>
<p>1 – Т, Д</p>
<p>2 – Н, Х</p>
<p>3 – М,</p>
<p>4 – Ч, Ц</p>
<p>5 – Л</p>
<p>6 – Ш, Щ, Ж</p>
<p>7 – К, Г</p>
<p>8 – Ф, В</p>
<p>9 – Б, П, Р</p>

</cite><p>Это соответствие цифр и согласных надо очень хорошо знать, чтобы при необходимости немедленно вспомнить цифры, соответствующие двум первым согласным в данном слове.</p>
<p>Итак, вот примеры.</p>
<cite><p>ЕВРОПА:
</p><p>Карпаты: наивысшая точка – 2655 м.</p>
<p>МП: Карп (Карпаты) наш (26) улюлюкал (55).</p>
<empty-line/><p>Гора Монблан – 4807 м.</p>
<p>Пиренеи: наивысшая точка – 3404 м.</p>
<p>(МП придумайте сами.)</p>
<empty-line/><p>Скандинавский полуостров: наивысшая точка – 2469 м.</p>
<p>МП: Скандал (Скандинавский) начался (24) жаркий (69).</p>
<empty-line/><p>СЕВЕРНАЯ АМЕРИКА:
</p><p>Гора Мак-Кинли – 6194 м.</p>
<p>МП: Мак кинули (Мак-Кинли) в жуткую (61) бочку (94).</p>
<empty-line/><p>Гора Эльберт – 4399 м.</p>
<p>(Слово за вами.)</p>
<empty-line/><p>Гора Митчелл – 2037 м.</p>
<p>МП: У Митчелла (Митчелл) нос (20) мокрый (37).</p>
<empty-line/><p>Гора Орисаба – 5747 м.</p>
<p>(Ваш ответ?)</p>
<empty-line/><p>ЮЖНАЯ АМЕРИКА:
</p><p>Вулкан Руис – 5400 м.</p>
<p>МП: Круиз (Руис) лечит (54) суставы (00).</p>
<empty-line/><p>Вулкан Котопахи – 5897 м.</p>
<p>МП: Коты + Черепахи = Котопахи: лафа (58) обыкновенная (97).</p>
<empty-line/><p>Гора Чимборасо – 6310 м.</p>
<p>МП: Чем брусок (Чимборасо) шумит (63), тазом (10)?</p>
<empty-line/><p>Гора Аконкагуа – 6959 м.</p>
<p>(Ваш МП.)</p>
<empty-line/><p>АФРИКА:
</p><p>Диаконовы горы – 3482 м.</p>
<p>МП: Диакон (Диаконовы горы) мчался (34) вон (82).</p>
<empty-line/><p>Вулкан Килиманджаро – 5895 м.</p>
<p>(Придумайте МП сами.)</p>
<empty-line/><p>Вулкан Камерун – 4070 м.</p>
<p>МП: Камеру (Камерун) часто (40) гасили (70).</p>
<empty-line/><p>АВСТРАЛИЯ:
</p><p>Гора Косцюшко – 2228 м.</p>
<p>МП: На самой высокой горе Австралии мы нашли костяшки (Косцюшко), всего три пары (222), так что если добавить и четвертую пару, то получим 8, а вместе – 2228.</p>
<empty-line/><p>ЯПОНИЯ:
</p><p>Вулкан Фудзияма – 3776 м.</p>
<p>МП: Фу, иди в яму (Фудзияма) микробы (37) кушать (76).</p>
<empty-line/><p>РАЗНЫЕ НАИВЫСШИЕ ТОЧКИ:
</p><p>На острове Суматра – 3800 м.</p>
<p>МП: Смотрели (Суматра) миф (38) о сазане (00).</p>
<empty-line/><p>Гора Казбек – 5033 м.</p>
<p>МП: Казак и бек (Казбек) выпили по 50 граммов (50), и у каждого стало по 33 (33) зуба.</p>
<empty-line/><p>(Здесь и далее придумывайте ваши варианты МП.)</p>
<p>НАИВЫСШАЯ ТОЧКА:
</p><p>• в Новой Гвинее – 5029 м;</p>
<p>• на острове Калимантан – 4101 м;</p>
<p>• в Индии – 2685 м;</p>
<p>• на Арабском полуострове – 3760 м;</p>
<p>• в Тибете – 6973 м;</p>
<p>• в Уральских горах – 1895 и 1640 м;</p>
<p>• вулкан Ключевская Сопка – 4750 м;</p>
<p>• гора Арарат – 5165 м;</p>
<p>• гора Эльбрус – 5642 м;</p>
<p>• гора Памир – 7134 и 7495 м.</p>
<empty-line/><p>САМАЯ ВЫСОКАЯ ТОЧКА МИРА:
</p><p>Джомолунгма (Эверест) – 8848 м.</p>
<p>МП: На самой большой вершине, Эвересте, – одни восьмерки, за исключением предпоследней, которая в два раза меньше (4), так что получается 8848.</p>

</cite></section></section><section><title><p>Запоминаем исторические даты и события</p>
</title><section><p>В этой главе я приведу много дат разных исторических событий, к отдельным из которых применю свои личные мнемоприемы. А к остальным вы уж постарайтесь подобрать мнемотехнику самостоятельно. Занимаясь изобретением своих мнемотехник снова и снова, вы будете все лучше подбирать ассоциации к датам, и ассоциации эти с каждым разом будут все точнее и информативнее. А благодаря этому вы будете все лучше и лучше запоминать даты. Во избежание громоздкости мнемонических приемов для запоминания чисел правильнее, я думаю, применять метод первых двух согласных.</p>
<p>Мы можем применять мнемотехнику ко всей дате целиком или же к ее части. Например, если мы уверены, что не забудем, в каком веке произошло данное событие, то можем пропустить часть даты, связанную с веком, а запомним только последние две цифры, обозначающие год. Если у нас в руках список дат одного века, тоже можем запомнить только год (пропустив первые две цифры, относящиеся к веку). Однако если нам надо запомнить дату полностью, то будем запоминать все четыре цифры, входящие в ее состав.</p>
<p>Обратите внимание на то, что я при каждом удобном случае пытаюсь искать облегченные методы запоминания (именно так я поступил при запоминании даты Реформации). Но это не всегда удается, так как не всякая дата мне о чем-то говорит или что-то напоминает (либо близка к дате, которая что-то мне напоминает). Поэтому используйте и облегченные, и необлегченные методы.</p>
<p>Напомню, что <strong>МП</strong> означает мнемонический прием, или мнемоническое предложение.</p>
<p>Также еще раз напомню согласные, заменяющие цифры в методе первых двух согласных.</p>
<cite><p>0 – С, З</p>
<p>1 – Т, Д</p>
<p>2 – Н, Х</p>
<p>3 – М,</p>
<p>4 – Ч, Ц</p>
<p>5 – Л</p>
<p>6 – Ш, Щ, Ж</p>
<p>7 – К, Г</p>
<p>8 – Ф, В</p>
<p>9 – Б, П, Р</p>

</cite><p>Итак, поехали.</p>
<cite><p>1492 г. Открытие Америки Христофором Колумбом.</p>
<p>МП: Дачу (14) и Ранчо (92) построил Колумб в Америке.</p>
<empty-line/><p>1498 г. Экспедиция Васко да Гама достигла Индии.</p>
<p>МП: Васька (Васко) да Гамлет (Гама) точно (14) рванули (98) в Индию.</p>
<empty-line/><p>1517 г. Начало Реформации.</p>
<p>МП: Да, от 15 до 17 лет – сложный возраст, так что Реформация кстати.</p>

</cite><p>К следующим трем датам придумайте МП сами.</p>
<cite><p>1519–1521 гг. Первое кругосветное путешествие Фернана Магеллана.</p>
<p>1534 г. Начало Реформации в Англии.</p>
<p>1566–1609 гг. Нидерландская революция.</p>

</cite><p>Дальше также будут чередоваться мои образцы и те примеры, к которым вы подберете МП самостоятельно.</p>
<cite><p>1572 г., 24 августа. Варфоломеевская ночь.</p>
<p>МП: Это случилось ночью, в конце лета (24 августа) в год моего рождения (72), но за четыре века до моего рождения (16-й век, четыре века до 20-го века, в котором я родился).</p>
<empty-line/><p>1588 г. Гибель «Непобедимой армады».</p>
<p>МП: 15-летний капитан (известный персонаж из книги Жюля Верна поможет нам запомнить число 15) через два вертикальных бинокля (88) наблюдал это событие – гибель непобедимой армады.</p>
<empty-line/><p>1589 г. Закончилось правление династии Валуа во Франции. Начало правления династии Бурбонов.</p>
<empty-line/><p>1598 г. Нантский эдикт.</p>
<empty-line/><p>1600 г. Создание Ост-Индийской компании в Англии.</p>
<empty-line/><p>1603 г. Сёгун Такугава Иэясу подчинил всю Японию.</p>
<empty-line/><p>1603 г. Закончилось правление династии Тюдор в Англии. Начало правления династии Стюартов.</p>
<empty-line/><p>1603 г. Первое постоянное английское поселение в Северной Америке.</p>
<empty-line/><p>1609 г. Признание независимости Голландии Испанией.</p>
<empty-line/><p>1642 г. Начало гражданской войны между королем и парламентом в Англии.</p>
<empty-line/><p>1644 г. Начало правления династии Цин в Китае.</p>
<empty-line/><p>1645 г. Битва при Нейзби.</p>
<p>МП: Тоже 45-й год, как при Великой Отечественной (1945), но только четыре века назад (1645), так что не избирай (Нейзби) битву такую.</p>
<p>МП: Неизбранная (Нейзби) битва – как конец Великой Отечественной, но – четыре века назад.</p>
<empty-line/><p>1649 г. Казнь короля Карла I и установление республики в Англии.</p>
<empty-line/><p>1653–1658 гг. Протекторат Кромвеля.</p>
<empty-line/><p>1660 г. Реставрация монархии, окончание революции в Англии.</p>
<empty-line/><p>1685 г. Отмена Нантского эдикта во Франции.</p>
<empty-line/><p>1688 г. «Славная революция» в Англии. Установление конституционной монархии.</p>
<empty-line/><p>1700-1721 гг. Северная война.</p>
<p>МП: 17-летний парень пошел в туалет (00) и читал там про Северную войну, после чего вышел уже в возмужавшем возрасте (21).</p>
<empty-line/><p>1707 г. «Акт единения» между Англией и Шотландией. Создание Великобритании.</p>
<empty-line/><p>1751 г. Издание во Франции «Энциклопедии наук, искусств и ремесел».</p>
<empty-line/><p>1756-1763 гг. Семилетняя война.</p>
<p>МП: Так (17) и лишились (56) мира в Семилетней (+7 = 1763) войне.</p>
<empty-line/><p>1757 г. Начало британского господства в Индии.</p>
<p>МП: Так (17) легко (57) англичане и до Индии добрались и господствовали там.</p>
<empty-line/><p>1765 г. Создание Джеймсом Харгривсом механической прялки.</p>
<empty-line/><p>1773 г. «Бостонское чаепитие».</p>
<p>МП: Так (17) комично (73) пили чай в Бостоне, что произошло выражение «бостонское чаепитие».</p>
<empty-line/><p>1776 г. Принятие Декларации независимости и образование США.</p>
<empty-line/><p>1784 г. Создание Джеймсом Уаттом паровой машины.</p>
<p>МП: Документально (17) воцарился (84) век пара, так как Джеймс Уатт создал паровую машину.</p>
<empty-line/><p>1787 г. Принятие Конституции США.</p>
<p>МП: Принятию Конституции в США соответствует хорошая дата, где за единицей (1...) идут почти три семерки, лишь средняя (из этой тройки) на единицу больше (787).</p>
<empty-line/><p>1789 г, 14 июля. Взятие Бастилии восставшими парижанами. Начало революции.</p>
<p>МП: О, в такую жару, почти в середине лета (14 июля), не поленились и взяли Бастилию, в тысяча (1...) плюс последние три цифры друг за другом (789).</p>
<empty-line/><p>1791 г. Принятие первой в истории Франции Конституции.</p>
<empty-line/><p>1792 г. Свержение монархии во Франции.</p>
<empty-line/><p>1796–1797 гг. Итальянский поход Наполеона Бонапарта.</p>
<empty-line/><p>1798 г. Начало египетской экспедиции Наполеона Бонапарта.</p>
<p>МП: Далеко не 17-летний (17) бывалый (98) Наполеон направился в Египет, где не бывал ни разу.</p>
<empty-line/><p>1803 г. Пустили первый паровой автомобиль.</p>
<empty-line/><p>1814–1815 гг. Венский конгресс.</p>
<empty-line/><p>1825 г. Построена первая железная дорога.</p>
<p>МП: Давно (18) хлопоты (25) начались по железной дороге, и все же построили.</p>
<empty-line/><p>1852–1870 гг. Вторая империя во Франции.</p>
<empty-line/><p>1859–1869 гг. Строительство Суэцкого канала.</p>
<p>МП: Товарищи (18) лопатами (59) строили этот суетный (Суэцкий) канал, причем целых десять лет (+10 = 1869), так что одну школу можно было закончить за это время.</p>
<empty-line/><p>1867 г., 18 марта – 28 мая. Парижская коммуна.</p>
<empty-line/><p>1898 г. Испано-американская война.</p>
<empty-line/><p>1899–1902 гг. Англо-бурская война.</p>
<empty-line/><p>1904<strong>–</strong>1905 гг. Русско-японская война.</p>
<empty-line/><p>1914 г., август. Начало первой мировой войны.</p>
<empty-line/><p>1918 г., 11 ноября. Компьенское перемирие. Конец Первой мировой войны.</p>

</cite><p>Похожую информацию можно объединять в группы. Ну взять, например, даты вступления в ООН разных стран – такая информация является в каком-то смысле однородной, так что ее можно выделить в отдельную группу, которую так и озаглавить: «Годы вступления стран в ООН». Или сразу распределить страны по годам их вступления, например: «Страны, вступившие в ООН в 1961 году».</p>
<p>Вот наглядный пример.</p>
<cite><p>Вступление стран в ООН
</p><p><strong>1961 год</strong></p>
<p>27 сентября – Сьерра-Леоне.</p>
<p>27 октября – Монголия и Мавритания.</p>
<p>14 декабря – Танганьика.</p>
<empty-line/><p><strong>1962 год</strong></p>
<p>18 сентября – Бурунди, Руанда, Тринидад и Тобаго, Ямайка.</p>
<p>8 октября – Алжир.</p>
<p>25 октября – Уганда.</p>
<empty-line/><p><strong>1963 год</strong></p>
<p>14 мая – Кувейт.</p>
<p>16 декабря – Кения и Занзибар.</p>
<empty-line/><p><strong>1964 год</strong></p>
<p>1 декабря – Замбия, Малави, Мальта.</p>
<empty-line/><p><strong>1965 год</strong></p>
<p>21 сентября – Гамбия, Мальдивские острова, Сингапур.</p>
<empty-line/><p><strong>1966 год</strong></p>
<p>20 сентября – Гайана.</p>
<p>17 октября – Ботсвана, Лесото.</p>
<p>9 декабря – Барбадос.</p>
<empty-line/><p><strong>1967 год</strong></p>
<p>14 декабря – Народная Республика Южный Йемен.</p>
<empty-line/><p>1968 год</p>
<p>24 апреля – Маврикия.</p>
<p>24 сентября – Свазиленд.</p>
<p>12 ноября – Экваториальная Гвинея.</p>
<empty-line/><p><strong>1969 год</strong></p>
<p>Никого не приняли.</p>
<empty-line/><p><strong>1970 год</strong></p>
<p>13 октября – Фиджи.</p>

</cite><p>Ну вот, в таком виде список выглядит очень даже мнемонически наглядно. Очень удобно для запоминания. И, сталкиваясь с этим списком каждый раз, мы будем все лучше и лучше закреплять все это в памяти. Если даты и названия стран будут смешаны с какими-то другими сведениями, то все это просто затеряется в море информации и окажется трудным для запоминания. Поэтому важно научиться отделять/обособлять и группировать информацию.</p>
</section></section><section><title><p>Пара слов о воспоминаниях</p>
</title><section><p>Дорогие ребята, важно научиться не только запоминать, но и почаще вспоминать то, что вы уже «положили» в свою память. Ведь это главное. Зачем запоминать, если не будем вспоминать? Это крылатое выражение принадлежит перу вашего покорного слуги, то бишь мне. И действительно, весь смысл запоминания именно в том, чтобы в дальнейшем вспомнить запомненное. Запоминание логически подразумевает воспроизведение (то есть вспоминание) информации. Так что вспоминайте как можно больше: истории из жизни (давние и не очень), прожитый день (пытаясь воспроизвести его в памяти как можно подробнее), уроки... Да-да-да, вспоминайте уроки. Вспоминайте то, что рассказывал учитель (ведь это было совсем недавно). И постепенно в вашей памяти будет оставаться все больше и больше самой разной информации, а это будет означать то, что память ваша развивается! А мы уже знаем, что, если наша память хорошо развита, мы можем горы переворачивать – ну уж горы-то информации точно!</p>
<p>Я частенько вечером, перед сном, вспоминаю свой прожитый день. Лежу, понимаешь, в постели и вспоминаю, что сегодня со мной приключилось. Это довольно интересно, попробуйте. Вспоминайте прожитый день с утра до вечера: как проснулись, как встали, как оделись, как помылись, как позавтракали, как пошли в школу, что слушали во время урока и т. д. В общем, попробуйте вспомнить все, что можно, до конца, то есть до того момента, когда вы легли в постель, чтобы заснуть. Кстати, это упражнение может еще и оказаться хорошим снотворным (что, правда, не в пользу мнемонического развития). Я хочу сказать, что, вспоминая все это, мы можем незаметно для себя заснуть и проснуться только утром. Но ничего страшного. Ведь хоть что-нибудь же мы вспомним, прежде чем заснем незаметно. Если же нам удастся вспомнить весь день и только потом заснуть, то это просто здорово. И если так будем делать почти каждый день, то память будет очень здорово развиваться.</p>
<p>Конечно, вспомнить сегодняшний прожитый день легче, чем вчерашний. А позавчерашний – вспомнить еще сложнее, не говоря уже обо всех предыдущих. Но некоторые события крепко врезаются в память, и мы их легко вспоминаем, несмотря на то что с тех пор прошли недели, месяцы или даже годы. А то и десятилетия, а может, и столетия... Нет, по-моему, со столетиями я перестарался. Ведь мы живем-то всего в пределах ста лет. Ну да ладно, пусть будет без столетий. Все равно вспоминать отдаленные фрагменты из жизни очень полезно для памяти. Я, например, часто вспоминаю улицы города, в котором когда-то жил. А потом «перескакиваю» в другой город, где я учился. Затем «переношусь» в деревни, где прошло мое детство, и т. д. Вот такие мнемонические путешествия. Вы тоже можете совершать мнемонические путешествия и во времени, и в пространстве. Мнемонически путешествовать во времени – значит вспоминать то, что было сегодня, вчера, позавчера, в прошлом году и т. д. А мнемонически путешествовать в пространстве – значит представлять в воображении те места, в которых мы когда-то находились или находимся сейчас. Это могут быть города, села, улицы, здания снаружи и внутри и т. д. То есть все то, возле чего или внутри чего мы были. Даже собственный дом можно по памяти представлять себе и изнутри, и снаружи.</p>
<p>А еще очень хорошо стимулирует память анализ любой информации. Поэтому, читая текст, пытайтесь вникать в его суть и размышлять над написанным. Чем внимательнее мы анализируем информацию, тем лучше она запоминается. Даже когда мы не согласны с какой-то информацией, то и это наше несогласие, как ни странно, очень хорошо стимулирует память: мы лучше запоминаем то, что ругали и с чем были не согласны.</p>
<p>Удивление – тоже в числе почетных мнемонических стимулов. Чем больше вы удивляетесь, тем лучше запоминаете. Так что удивляйтесь на здоровье. Читая или слушая текст, удивляйтесь всему, чему можно удивиться. Впрочем, я рекомендую удивляться и тому, чему мы обычно не удивляемся, хотя могли бы. Например, удивляйтесь числу «пи» в математике. Ведь это число – бесконечное. Вот и удивляйтесь этому и с удив лением смотрите на это число. А еще сравнивайте это число с пищалкой, с мышью (которая так же пищит) и т. д. и т. п.</p>
<p>И не только удивляйтесь, но проявляйте и другие эмоции в процессе работы с информацией. С чем-то не соглашайтесь, спорьте, выдвигайте свою точку зрения. Все это будет способствовать лучшему запоминанию данной информации.</p>
<p>Здоровый образ жизни также способствует хорошей работе памяти. Поэтому бросайте вредные привычки, если они есть. Память от этого, как я уже говорил, только выиграет. Ну а если еще и физкультурой заняться и питаться хорошо, то память выиграет вдвойне.</p>
<p>Вы, может быть, заметили, что некоторые мысли в разных частях этой книги повторяются (вот как сейчас, про вредные привычки). И это очень даже хорошо, ведь нам известно, что повторение – мать учения. Кстати, если вы вспомнили, что такая-то мысль уже звучала в этой книге раньше, то это здорово! Это значит, что в вашей памяти сработало узнавание. То есть вы узнали эту информацию благодаря ее сходству с той же информацией в какой-то из предыдущих частей книги.</p>
<p>Так, ну ладно, мне пора переходить к эпилогу. А вам, дорогие друзья, пора начинать систематические мнемонические тренировки. Желаю вам всяческих успехов в деле развития памяти и вообще побольше всевозможных достижений.</p>
</section></section></section><section><title><p>Эпилог</p>
</title><section><p>Ну вот и последняя, четвертая часть книжки вами прочитана. Пора прощаться, грустная пора...</p>
<p>Напоследок скажу: дорогие ребята, много читайте, много запоминайте, причем запоминайте и с помощью всевозможных мнемотехник, и механически, то есть без всяких техник. Запоминайте мгновенно и запоминайте с помощью повторений. Запоминайте и вспоминайте как можно больше всего! И запоминание, и вспоминание развивают память. И чем больше вариантов запоминания вы будете применять, тем полноценнее будет развиваться ваша память. А развитая память – это одна из гарантий вашего успеха в жизни. Поэтому вклад в дело развития памяти – это серьезный вклад в ваше личное будущее.</p>
<p>Ну, дорогие друзья (а также дамы и господа, а также товарищи, в том числе школьники и их родители, ну и конечно же, господа присяжные), я пошел отдыхать. Ведь если я отдыхал после первой части книги, то теперь тем более заслуживаю отдыха, правда ведь?</p>
<p>До свиданья, до новых встреч на страницах моих книг.</p>
<empty-line/><p><emphasis>Искренне ваш Г. Авшарян</emphasis></p>
</section></section></body><body name="notes"><title><p>Примечания</p>
</title>

<section id="note_1"><title><p>1</p></title>
<p>Same – тот (же) самый, одинаковый (<emphasis>англ</emphasis>.).</p>
</section></body>
<binary content-type="image/jpeg" id="i_001.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbIAAAHBBAMAAAD+6yNAAAAAGFBMVEX9/f2RkZFTU1PR0dEtLS2y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</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_002.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAXwAAAF9BAMAAAD1lc5cAAAAGFBMVEX8/PyQkJDQ0NBPT0+wsLBw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</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_003.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbMAAAG+BAMAAADrXfdqAAAAGFBMVEX7+/uQkJDQ0NBPT0+wsLBx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</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_004.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAX8AAAF/BAMAAABTatRUAAAAGFBMVEX8/PyQkJDQ0NBPT0+wsLBw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</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_005.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAYIAAAGBBAMAAACZQKsUAAAAGFBMVEX7+/uQkJDQ0NBPT0+wsLBw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</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_006.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbQAAAGsBAMAAABHn0+DAAAAGFBMVEX8/PyRkZFUVFTR0dEvLy+0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</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_007.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAbIAAAHCBAMAAAB4f1HuAAAAGFBMVEX8/PyQkJDPz89QUFCvr69y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==
</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_008.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAe0AAAMgBAMAAAD8cyeLAAAAGFBMVEUFBQWSkpLQ0NBNTU1vb2+u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</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_009.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfMAAAMgBAMAAADFFJbQAAAAGFBMVEUGBgaPj49SUlLT09NycnKw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</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_010.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfIAAAMgBAMAAAAq1v3uAAAAGFBMVEUHBweRkZFSUlLS0tJxcXGx
sbEyMjL8/PykHRnfAAAACXBIWXMAAAsTAAALEwEAmpwYAABV4klEQVR4XuydyWObvhLHh/1KmoUr
dVNzpdl0pUkarjRpwpXYibkKBMy//2aE3cVpm9hxf3lNoS5hlz76SgKkYQT4r07/MLmCf3NCwA5f
bNp9uaA9BIxfLvj9V08+kA/kA/n5v0Q+aD6QD+QD+VC3S/AQAf5BzSVYqP5RchsbAFTIP57UYiZw
vlXwT/HS4hi9Qc95299K7qIEwCKqAPEC3tFahD6gSuA9Sht9S5qYmS2gNPCgsBHb0M07QIjwDbxF
vCxu/1LyTMQZYBgRW+1+AcElPyRO8wvkBJuVhF/YTO4o+BRGmBm+VbuNiTVsQVDBLgR/J3mcJhKw
SBVg7GGScskHwKTEJGLyqSTsnryxUVoYBrXRuLFFy5wuDkrvr6zbXRkVkjX/AOiXjGLYlV0gBJh5
0lYJaS5HtmLyzsDGUCBQ1VDktJ/gYw875+/UvHZMJgegmQtgSSep7wEhx9iSADCVRnZA5JPE6YAm
JscGXESfoWMXwPw7yStwmHx6BJhMr69y6WQ3nwAh1ZpfkeamWdt4OSuczj6+OkbI1W7tJulcc+f6
6vDvJFdgMXmqgFEqIY0OlM75YSQdLufgdTYf6tQ2tld0aGc3rjS4fPultGjbmuTh9OdxoqDFf0DO
gFzDcd0Oe0CaN/oeRsuir9shqHtyBbfgYWYmVu1WIBo45br9LURrkoPx082107r4X5AnKZOXFSDu
wRlKuyJyXg7m93NAafKhBn6AW0SV2KIDLCw8oMNp9h7XI69+VUFkkL/uNpnaBYGQNiB8AKsAMBXk
WgX+VXDPKV54yjdzxKM+gdUFrcQALI0b8JKJeAlnf9e7WuyEAULQuuhbW3n4KTMQRAYYlg1ECHcQ
SLtyMTN9ExW8BYGIvp3Y2BmXgLHruxjbXyCt4QLEX0Xul0mkyUXmIYZCGgpEAZiUNxAx8jtpSAuL
FEF08wcmyJUrpFcB8rm55Ho49mjlryKH1LeInBh9Js+lje7xhDUPC358VELaRa4KQfD9IyMqQDzE
jsnDgA6MHcKnszPvbyJXIGoDwQVX9OSs+cl7Jnf0DRVRAmjY0PPdcWIgtoCIRN6AKgL0PQmFTXsx
tv4m8gb2E0DYP3VZMpKWZHbDYyKfeEkkbVQ5aZ6y5mGU2efn273m1xgTOWueeNI81+kWe39T3S6B
phzyVsdducia8w01gSD8Ws4dJHEhJ1GVmJdz9CMu5ykWeVximP515Tw2jo8h7et2D29MJJnBIvLQ
JJER3kMqjYqSxc5MrOATMJ1v+GbLd0KM7RtAaXyAtHN3IP+byMFDLDxIK2DNi3dErqCs9DNSUeIR
3Pb38zZ0A75n37HmVeEGtJXIVQipvp8L3aDyN5ELPaN5/1s0fKn54vyP+s3JiGpodX4OeQsAeeMi
YhFl0d57RJUYGBtc5XjYFmfYmZh5NWDnIl4Yr6cvtYXzwtDkYZS5JkSYmYVXuQoQBMKEiG0md5Gf
Gs2ifD2as5hVTx6T2BYWuXQwOQOa1zZKr+7JVWEiiMp8VeROY/aaeygNRJ51BmQR6ofHueY1mApQ
ua+IfAxBBbO7XL8DNC5WIzCwAQDEzD73nRpGBZHLN2YFO+eQvx7yWRE0NPM0eWdiYbDmJvgpZm4x
u+9gBl7jJg2Rz9yZeE253a5MlA6RW/SncpHIk09czk8sRC7ssVeD3XBux9dUtx9mZuPmvpNEMVxx
d9Nu6LSgQIFo4Cos+3IOUW0ivLsxXk05rwDgHZfqtIgyOzQFJuapGdstIHh4Aa7oTPSJPK9d7MB9
92rI8fr6ChXPPojYUwJRXeFVleNnbHPEK8HrbaC2kX606XXaTMTev2otklmviXzz02ADOWg+kA/k
A7l8ueA/vix5cT463X+R375Lf17m31sTAcOd8xeaProvF7T5+nL7UMMN5AP5QD6QD+9q7eHh4THm
+HASDzZsXHO+onr8aPFHyCXQ1HkPj1D3y1tGGyc32Ax/9mgD2viPkCvhp4f1T8ibB9tisWHyJsLW
vb60Hzs6/kPlPAuw9r4EiO1HxKPDj1h94s0yQHWeI37ZRnyLqLawWzL92EJ8X+V4sDZ5HKAsEcO8
pqdKFSHu4vEnpJXTNsI2vTw/369yjgoHXAXY5Ec6VBXRIh5xND/s8oyieL6Naiet0pXIU6ydiwmq
yeQes9vxdH8W8GbEi/EM68k4RQiwBqyWcgFg49YWwtrkFwIzQWCpNCdwaKAyKA5lF7rjmg3Vb0Lz
TpaL7Neb2KWVjSQUrTV0KGYAUzwByBFMbMCT3qqaO+iLbooJZu+UmxMO0rIySfgkbxyEEmMXW2uJ
nDfalbV23T5DLJjJkykmgpOW4mBg6zBrYvFcy91q8ryCtPbiFPX20g/QUJDGNkKaOQiA3TrkHsZB
LDDOsxwBNQwgBiQHxdFG9x3uAKKxTL4/wywJ1tbc1qFg5xGfL3xRl3GAH3vy1na+kitHF/YszNEw
EfvtHxBNOrizlYsV4Rd5XHjdOuRpIkhiIjd7chsRRSZQIaBxio7LISEKxTMUTK48Fxsb1yVXxoJc
ay6jOCchkfNW7cltR0eLyXWS++rWZwu8njwu8Sg0EdukrF1VuQh+lPjraZ4WAOD9SA6E6wOgnakS
EF3e1E8l0qrMXezcZ5Hr3N5r3ngx+jlir/mFnqMEsHryoksvECFgcgCIOju3EWNIeQ0EfPZGmdcB
GKuT+7yyIO8FRpkKZM27g4gIl+R1b9DFLAvWJrcRfR2I1lxZF1zbXzB57Vlz8hShJ7d9nKG88xa5
3Rd6szQaHVO4so2YNU/ESnU7k8fB19zO5SrExiI5Cga2GzcHVM4SuYW6hntOOSe1SWitOc4c7Eq0
teZuMCePMETFQbge7QqJdlHDCcXmQ53dgqjeIuRhGXM5z/JVNO+YvDF3im+asxrubiji93sUZOsi
YLt8V0vRpTOLtev2MWJliiOb+Fiq2MPWvPS05i7PWZD7z7a+nTKfU1sYLsjjW3+GhQsW+jyDIIky
TzqfXVyFnKuMAI8gZ3K7J48FVvBOm6ChgW9xhvUSeSFwcpKjzNfVnOXJAFLO077Q+h+YuoZrLOw1
7wACzgnYGthOKZJxjpwSXaSSSAYqfC9Qsakc5Flw49UAZ89+V6ujpQ2PIK5B3qU0OxRfr79Y2kjA
65O3D8qvjxsmb6ffb6t+WWx8/E/JcXt5w+6myfHT99tOpiv41xraZIY2mUHzgXwgH8gH8oH8X+1F
To6vX2i6mly/WNAGAkJYvNA0g5n7QpMJL2szsTXUcJucBvKBfCAfyIf380FzwIeO5GarGEusT15b
WLnilwfF4vnaqNAUvyJ3EbslcrXkd0mKP0PelehHvz6oezt5dkByemL9hpw1PxZ4hZhji4hVSQsq
523HSFvkUvRoI+/kQw6fRR41BqK64qBbgdheXV/hobriIGh2WESHqK6Pcx2762PehuqY1o6PrxF5
DZXQZ15xXJB++hO2HDlexxzHENH+veaXhZkDZ79EINalsjEuD8IZFoghVg86V2LvpJgI6bXmc8jj
IMxRjdx7NBUtoQQAUZy6Z1iHZto6WJkYA3h4U7xFAGCGveIOCwATT+k0xM5iXfbc+1p3zCA2IBIL
b8AUvoOJN/4duSLNlSlqK0PpoKm1wEwk6HKXdspbljJMiC7OaGfnZelz6vbsdIp48A5dtGpaQpli
yN7RbCzyyiTyExIgaCh26AfzMkmLKcNWhgpRiybTysBQ2fOsWQSQt7BdlNLEJEWsfpnboYDCazxE
U+bxSBl9DGrHwU/cge8p50GyhV2J7yjQzrOfVc4TEIgVottaF6I3SgqReEIO0z900OjJG4/F0OSt
h3XJjPwLEGsm18vEk+vkNF1s3/defYoAcS//peaftzICRCxk6WeVNe/pgxTxc+hVFgWE7hL5DPXO
zoyeRT5OckT1eWxUboQ9ecHk/gcPMb5yGo/I84ZjR/CSyZUQjc7gMSlfzsn1si98qgByrMBDVB8K
T8EhCFQO/raca/LK2z9hzp48QP/jnqfMLkKEH40lmDx7m5Wdmz6L3K4txOL8jSXn5GmvuX+kya1Y
2NqWQgKA1ZMjFuAweRboDTUApFmq7S4mmBB1y1EMzdDD4pOp+11/W7d3TI7etNljljjHyvC45JQ4
Psl7zQ/7STB5HKGJXdl5xnPIKQATG20Us2t9r3nS0mp25dyhjQmy5oco5uVcHH7TPCJy67DXPGqs
e1QUvQ4MbLTLK9+1EVXwe805k5voejUwGV8pL5TB5PFMIC4BhrTBRknkfv4McgrUDygIWUox+6a5
wLEyCF9BhDaOiLz2sIpQzss5k5dc8GU+z+16WblT5Cl5D1hrR2USdHr+XnMsrjIPE69y+/ss7w3g
EDy+yE/q9iwvrmDaeY21ft3OCJ3XWUeFF3PmXWh+e2Cgf3ZgtCDQbm8VwcGVn/bk6B4mAavduscu
zsn18tw7F51VlA2E4GEDJbM98vTagsFaK5M31WXNSVuD6G1mHt7PK6eGXJuKiPU15+wLGJqtlWDt
9JoXIuxcgSq0RWsjmjHQlDZgLRgauEfWHI8gWNzP++U+/8Xaw5fvxBYqiH5J/oupffej4a9M/8M3
lvCHtfjpJhPJ8gYF+crvat89t2cpB/9y5OKp5O1kecuRiyuTn3+T3BSIOy9HzpPCp0z+9IHkxt/1
fn68sUCuX3GbzNAmM5AP5AP5QD7U7YPm2T+puYWAw+jALzB9Gsr5BqeBfCAf7ueD5gP5QB4KzCJs
bAO/ttDCz907tB4+MsU5equQVxYqVywHcos47zIGDysIJGALAfr2Zsk5tkmJ0mLyOvqBfHkESgcf
mbrpQbkKeedhtnyCwX1qWADAFAsPpSZXNDcyb7PkssSQe+u+wyrmyV+u7OIjdFeq27uoeiDkgd4C
nkoc1jyBvNfcR7Q3TO6pWwNjYWQmLeMbeIcQ6yxYl5WDys4CEgZo39IbDp9Z4AVEKBngwk0xRITV
bCaSFBWP4OFiEqjQzWlBASKrHds0V7DQvEB0N0veeMqbYKIgiFPpVbYIsQjiUiuCLlZenKsi5VRZ
9qrClgO1o2hXmgW109oYim4l8mzHQaynykWrcTA+qz20Udpac4wtmncmBJ3WHLG1NkveOo3nI6i+
b7QrUebQW5zEKRYkfJx3SeoSJ8pgiTzEOsAE5bbNqZKJELNiFfKkEIgfEF1l7Wm5HeXgncOaO1tF
QJr77yCo4O6UyU/SzZKjWUexMClI6UmPaBUCtpo8J1b+Ft+XqanJox/JTQ9RXQPKSYqJtvdBbyXy
cUjk6njLqOwpSYBoV1b3zuvrdoIFDw4hx1Cv4KbrdvbfIHNHd5b3Fj8L8iwn3Bjj3JFpOEp6c43O
1ZPN5BBhOzovULokjyavopXIJ52HeHE6djpIsfJQGXWZtExeGFsXJs1tRczq4xbNW2/T5MlN3n3y
vmle5QVWc81bz8fsMpLpEZOz5tWWnj4xuWWgfIchyo9TDDX5iYAV6nZlK+6lZnOQjxZnKlL8rVVr
zWkFcgBPl3DU/NGmybOZqKAnn5fzRW7nHGbwfkL+aTnPcjrGpe1jLue+SGxcRfPWwSSXJSe5MLWD
gbIrchn1dfsJ5AUEakH+B55epYkK0rnmlSlCBK25ltj3MKM9qSaP8yXyxuq8ExAyiKPaqbSFBqxA
PreZqEJtM6FMFYrY7k1NwQVwaY4tcKCsvNx4bu9sRBCtocnxEt4xuTN/oiNFspLnP72fY3hYGHEp
o9bECzfAMEVY1WZCFe6H3mbiBM4wKTHW5AS+jWARc6rJ0w2T/3Zqy6VO+/BfeVdT75c8PDj/CjmO
MDO+TwnvH2qTUUPLxEA+kA/kA/n/ad0+aD6QD+Tdv+pzQA02Ey8w7Q7l/A9MA/lAPjzDDZoP5HsC
DwJs7++Xj6jyP/jwsf+1jdMWuP5kzsa3Yl1yX2BSYucYj41HEf8RPxPxszpIgSZrXXIZLSwHlqa9
pXWZbpy8i5SLzyK/3w3dtck9nDgoAyc2ECuIMKxdrbahTMQCTyDtXW0v9+gleWVp4xUAaEB3hzgr
1u0yzfRnlu9QApSZ9qsAnMAdAP313RwxMZH3WtgWU90r0hlabFPwnwglIF66AhNPwWcLlb2K5cB0
gj7CmR9gsV2I5P7E6tuYZ4TfmsduT45L2coXft45Nxa66rBxhIvhdpaupnl8bSNW7lUh5PYhJoey
bOxDk8mtwziInQ8mSicuUaYHFibbfloDYqz71xUFrMk7F2sIDSYvhI2t9WTyymq8CwRlEl/lUSAJ
qrl3+CRQXsebenJ7ibx10NffbuuDXTSw81b1tpATCekWZchXkkEcYLHwHjGjfSJBNFBS9lIWhdKB
wFCTY9OTq4xiUSIITQ50zJPJ0a7LWJhEK72anTgkiObi8+baawTKsnev7i6RJzqW4VdysTL5mClD
LnEJR4RA+c+cPLCxx7eJvLFIFeXUd5EymHyOCABujkWAYcDkeZx36dPJoUulMPq+VGPL9+bk0iN4
maM6zzx5u1UIjiJ+2aHp43nK5CYizMnrkubVuFiRfCLL+ffvhTaD8bG6KKzvyUvY+gQoRWN1xvkb
o/O8aqo1/6IHQwF3BgbC24+QJuYMhCwzsZLlgNz1tObShVk0J+84jWPEFgra7oJALZALBf0iJt8L
NLlw58ZE4VVXruhtoTVQmSxtP7BOiOFZ631PHkFR3GGGRO4Ws9vOM+SVJp+5mjzFDojfnQVMnlee
v4rlwFg0M09rToGj+Jbb8W6GFZuM/Dy3HzuYIM60aAHNbezKlep24g4FB5Yg0bARAm2pv5LzdfMZ
oqL9Orej6LwsVpocK+dr3V4ELKD2AmDcrkAuXVQQafLWxpOF5hzSjYO1hVnQ13DGErlI8jitDCbX
6eJisprmeuwPgm9s5enybigDk6/kfqAK9NPWQJsPdTnLe/Ku/Z7cHhWAmXHkCl3OMbFWIO+IE3Jt
OcCuiUSIitVVvX8DNZ7doSZXD+7ntVXNZqx2DeBCuTc7N1chZ3lbE0+KWdB4mPE1gsQ9tVAHLNNm
5k6RQkgzKAoQN4UZcLZsWQHaks6f4UpsC7jF0FOQY1yuQK5y/aV2gC0vCPww90VlIBOjok2VwOMH
94tjfc4Vn9xNP19/8dQ1Xq1EziFvI37IUQWYXF/vZkF7jYHew2G2273rLP/487Uv9HE57Q5462cd
1PXV9dxLFh7nHHMZbOBdzefrPG2ADC7flfe8d7XJr72xZb2h1lOmDDdALvMTeOIAGa1Aku155Kxh
9fODP+hdT5licxPknOf+tjaZVgwtE/8K+UA+kA/kQ3v7oPlALv/ZsTn+XcuBTL3UhPsvF7Qz1O1D
3f76NB80H8gH8oH8S9/4eXa21Cj2Z9ukenKVrvk0p3bE88kTgX6JnWF8t7Oafh+K88fq9tpCaaxz
+mw8eT65TB/aTNTpamOSrD82h3LzdSQ30M+fT+7hTNtMnNwjtrOAt2UiFrh3kGLDHchL3ZPKwRMA
MLEqzp5JLtPYQwCwtNUDtqZojD0L4ymG4LLtUoEhBwQBR2KmbhFNCQB0loyeTV576v4OM+V+DHMM
d2a6BGDnKbvj68sHnyCjoeytzNmlM5LgeeTxlYm4VXwMOvuNjYhQ+pY0MbMQdoFkrQDh864yt2bo
CyyUiY1bbblfVI7xukEv20zwVWXUWr0d0JjwurIyUIpWoCyXNKcNnYddiY33PHI/DPrQQv3D2AvT
jpAjNLEgWAnozr+CJs1B2XjjIs31Sc8mV0ZTZsLV/efMwzAuYqa7VJPem/uS5uM+Nimi/TzyBHg+
4XKrC24FJirAMEUXgcg/JhwVhaRwxprbaNG6qeP0fHKELvpqM+H13demrnYxEUymlVXXx/qfPqHU
5FmAaD6vbp9w6qGtQ/AFIhZTREhBzDX3QibHS4Dc374izetornmGGyAPT3K57bHmJZNbPbl0OaWt
BXkD/ZTz3tvnk/eam5WD2PaWRdrZBrD4DuvKmh8Emlw6gnI7AKB9ktM6k/ubIM8uRD36ajPRlT35
WAbY7Zd9HbhUzuNgkduN55Azc8EVje6nnyBi54JA6ZpEx5qfIpMzZZZnyHXRPq0rc1NPr7GLLZSa
vDW0kjij6FRse5dikz+4gRiNw+R6OJHnkPMVYl1N8jhDFitZJhF2YKFyWHNjTi5UmOtyDhGv24+0
461lM5GcctKj33vRwUJg/OCupihCOas0noTiWeS1h1VvXDMbzXLtRyO2ae7hnsfkJRZMKken49LP
ERQIhF5z2AR5e4Z4ivgOmwDVed4/yXxBPBKkPdbB8pMMH5lXKaI6vcLn5fYA8S1WNG/3c+Q5tm91
DbojcAcPcrzU4r7ZVukB4g6t8O8Tn7/hd7Xlp1dbz0f/cZsMBC/2lrp4Y0msvkb7b99SCxdfjhyF
nn8Rmlz8t+Szs6FlYv1pIB/Ih/b2QfOBfCAfyF+/zUQxonbrF/lNgP68zO/ORcDk89YLTbuzlwva
foW5fajhhme4QfOBfCAfyK+e4vTzEH83Ha9Lrq6vj8UjoazimbRCzJ9ODj/bfbG07gv85fRlf7Ju
3S4BIF1se3N+jytNy8F+2A+x8p5O7ur5I8Nw1L/uqK9Gn8S6mstUfE3To8muWE3yJUg1eisQnRXJ
P7zHKkUV4eUnTeMhjkbvsH0TYDsa5T9aziDyxrM2wmpfYHdFp+wQjJrsj8rzlcjjHH22Ubp8R5u+
sKESVtHp/uhe9Sldn49OBR4T0eX5aBvVm23E9xRYxbvrkmJwlCuKCiLtqc62iHy0GnlrjqaNg43X
TEZ80Y5m7oWN49Mx1ubIeNBTXtsXTuPRaRN8cze2MBQVqDuYRLASeSgwpFk2CtPm7lR/YJx5+8Xk
Xd3rKaGAoIXCxpCWcO80zJGWRce7ZdAamOSNPTbwZBLmB5ORjZisRi5TNUHuR/bz1tIX1Z9Etw7G
QW0hPLBRIGqn8mSEWZpEOMMQJehQi5XICw5+zFYgXmdQWI2nCg8zgXJObqkikE4LIikR8hnKEg0M
kROGD0vULdI5Bs5oUzxFX9BvJXKffoI2iBmiOXfX7yhDBRSU9iGByc/IM8SuLARmeYj7Ba48Hgva
SCB2V6IyZES4ddkRYsJS9OQeFkGbE3QS0eyKwmVyocl9xHoWYeXpIT2UF6d8WpyvRB72XdQJY4fI
K5oc1QWUtaW0/QSiQqF4xrldk4ecBMV8VI6evFilbqcQWgttTmdTpihLGV3Q3xliPCe3sMjxOAER
3r7R0dHk2Hl9hlGu0OSVg+gwOXfrr0QOBBvIwFZA03fksH2SNgBWf1vLQE/2QnM+tLF8Td4FTC6w
AAhW8Z7UeBWAQOX4Ocogvp5qxw0YA3hz8qCDtyASgCmGn7TmSa85ILYgsCHymqMl1yFPGK0urUVF
FvfkFXee1zTLl3O7jFjzhMWPkXP7HsI8tzfWk8ljzuENX6bxKMhYZBd5jMrhCCljPsBRoIt4mCIc
Ooy2KOccpe6crTyU0Xp9tSyjFXM7o41RmR6OBc76cq48Te4HjTa7C5fIcyanwzq2FUwwdHCR21vj
yeShQJnWZSZIqZi19m1MuAAgaH7MuJwXUQVCl3MD45I178kzhrdJG+UoG5VRT7nSy55ODqen7xt7
j4MLMDZOrT75fCJX7o47re2tJMe7H2/nhR61qLZ3CtHabxwMIwRNUnz2y6eShwYnoSw7e8fE2t7z
+ss0hOV+vigRO8hJ8wxC0twsQBRbrkO7io8Zk8u8ctC/CjmR/LcXEc7OV7yrATh4YGBfi+3Z80c2
E9UtHhnqfQXwHtsfHywbi7a0Hh65OeKRra3ZxvqZN4Q7fCr5WCDG2AUUKC3d3NIFBN5iRcwFsOTN
e8QwV4nYy/2i2MbKFPsIUICrydM6xfrcYnLlv0WsJjni+Hnvamq5rNbl/0ebzONj/N2tRP74+Tf5
/+FbqvFw0wq+wp743vkZ/w/Jr39GHgwtEwP5QD60tw+aD+QD+eBn4nXXcOHLdd9PXtZyoLh4KZON
CYxfylxk5L4irypDDTc8ww2aD+QD+UA+kAPA26Wdrf1oU+ZkE3V7o31Hvxi5qz4UwbIfh9+27PIU
b8bPBGKcvxw5p3vvPfrDFar8ONfkH4SOW4SfP19v4za2Ae5iu7v7GXF3N1geo0Rph9jtNWKL1wK1
p2u1u7v9e3I9wjri4S6iUnQufs4p4OvPHPTu5+sr3BUcj91r7bf6WjcJUyC71wFW1xQrdS042Gta
QB2tNcjbmZniQThLKzOc5UR+Es44fClaKFyXNsR8RgYFYAWFt/wZcmPxRUbuFOP92S22s1mKjeua
vyePA8QE6TQLL74UU9wrJgKTAsq+EAJCqgqLFx3eggpEP2KJhzGAiyMKioI1dcAUUWt18lJGysZC
0EVAnGgjBHESIStC29GkDaGHd5jlGGJrVd5yMaAt0pMlmhjfY5jHUWXQNmX/njwLhHDxJEUKe1uZ
lY1xiaATBGG7MRGCBmhLnk378Tig/3baJ/L72lQWJkJ6cdp5RKGcalVydRgGPuK4tRCT1kHF1hIW
8ipxEjTxGO3I0yItyJW1TN55jcCQi4GMEsQxNh4+onmie+MPkchdRJAR1hYamAkmzyuXyGOYIqC0
tOanhUCsbcw8Eqs22whlIEsTdcDKalckB4A7LBD9htiyY4vTwug/h0eEnlw59Wcm15pXTI60GcU3
cs7tWF0AxjktAWqTDmX/vm4fX18fWdjuzCwOBTJdaiz0UZM3TA5JiSBiZirUfcKafyVH9QZS6UaI
xxdA5GtorvHhaEFuKoMLE7OZC/KD6kfNNTn0U0nkXPgaezfEWCzIZfqY5jZykXA/XnotXzFE0rz2
sPhGfu1kpLnoNW+i5KvmMZObu34u3RIp4HU0d3kGOsf2A26goTXvd87JjY+aPGPyyqNl9UDzzqO9
LieOLLUVgczV78k5S3ReV2rDCUQLsDdEmM3JTYTQy3TJ1+U8FqHWfEFOJ2W5LG2OFrAg65D7iDeH
BBO2Nl1CGa2F6r4v5zYfAmWvOef2xvtpOZdelqOLkgtfhjhBifj7Gq5ykA6PU4yj2uoH4kmEr7PT
opyD0OR9br/F8Kvmfk+eCFnGQcwBV95amkvjg4n+2Y1TwSc/4qp8O4sYda455MQGnLgF+hEFWf2s
br/PAGP3MyCPRKVCdew+5mEDZd45l4Un4RqEnN4YrX34wfiW2w30p4ndk0OKXzU/gbw2W/sAUulV
TudkIPxyLc3RhxxVyIJnDrYGtoUOX+b9Xc3EZk4etiZzdkvkrJkKpzKSV5Ai+jZKoMn6HXldImaC
Qm29+JDPovALmBsBQ8DkHpGP07nmgjXvyeUUaxMzo7qXLHxodaWJq5LjEsIjthKPjdQRL3bIgLPC
E9tk/O/fEzrxEu9qrfVbs5HHR+qIg+/Jyye+q4WLhftnuUbaoOb4adXBrON8nbfU08WCeLn38+e+
OikxtEz8B+QD+dDePmg+kA/kA/lQw2VKHL7Qbx9fKmTh/NOjkkh8sWlrqOE2OQ3kA/lwVxs0H8gH
csCF4cLiD/686bBdz7rBx+RX5I1Js9jBx6baa6d/xnIA61Q3W3dztl+MKe2sFZLcvf8Vec1hJ49D
tVaW/iFyxLjUfdGLxs89RKX/0e8QhUChHn74KPj//I9abOOzFgt6Zwvpr+r2DhAVlPoS+nAdoOC5
+P764sZYXF708euPnEcQ8evGlcmlBbAHLml+A1oCEzEGCDgnnAOAl9H/5Xbwjg9y2rGbYgMAeAD3
2pc/5x9sHCzQRmnRls75heZxKLCbRSpx32EF4GIbukKWmAUNX8JSgCZ2BjpY9+gdAES4B3R44eYS
AII3cIeNK1C6BSKsTh7Fkda8skUx92Itc+6oVJByOc1yIojFj+SA6DsyUoYejF+5wtdHBUxeebWH
BvpW7dHsF+RZFmB2k8qpMrEuCdAP4kjm89xXl3GkLDq79ebOtTlhZVoZqqAjD2iTjY2NWVlBjrHh
52isQS5L9LlLNyJixFaTx0TeFJo8FhxosESeY+h0ov9w2qX/XUmccSpLFiwRaKsxJUA7+xV5yF3s
sTjhSFDIlrKx9qTARNsOde8m3GNdeI1XheU3ct1bO5k7qYhT7j6GAMcGaeCtTl5qctl7qeB4LzQ/
iXvNNXn0I/mt1xoWtl9Aa04H1OU3zd0potFskebdx1+RjzmpfFQfdhwKtvXoMo2XIY50Ip/MUqy9
k5tSejeX0TdyjmOUIxZMntGCXRlTtAwKqVyXvPMyF4oSKcAF+a2ckxMOE0nQk6mj4TXvnGb/3NWa
SxfAqmkW0NJtBSWi0bVEvlf9inxSeTIf483+hYdxTjGn0L2wcE2MwY1iQELcJ5Fzu/uOPAs4Jr4L
LLtP5GZlGZVnt44M1sztrPn76yuBTIKxIPJ35feaE0xLdmr029bRuJOHVhygLqSutK6v8s669gPp
XIeVMyLyHSZ3KuvndbsylDfDmTJFQyRCltLavRLu9RcH/d0vFtUAKHciGciDUgZLmovq6jvNvTcy
N9COxfqak8J1QHzWnLzIZcTkPv6knHtx1lqZQFuT1x62aZ/bS5SfueC408qq7ehXmtN2sJTR6DSd
oeQTO2Fw6ETlJLQ/nvFYLGP0xTdyXRft64jbGKd6HBHp0/KpiauRHx/nnNzC35VeZR4mgtVAVSCR
m6g1Vy7Kh3W7J53Wke9iF7MIXQWHWVprck9RrFsDISByF39FTsiQtlZltFA2DsaicVpXeb052YE1
Iv7MwQQTi2YIC/LKPnYx2T5yWPPKFn5aWZ1NyyfOylZhtiwrIEyiu9T3c30nxixg3AhDttCRD+7n
kitdpy3u448mR+wADH1UKgEcIvFzIOjOQVp+SN5zFIzpux+cIkcfcQ8CWu88BWALF+OyCBAQcix6
cqmr2UtIsS1cgWgirdxTAK1Fy521gTeWvZ9tDF/0jUU+ekQXPYP8kef2lyR/8+gRcbAB8ir9mSe6
F22TKR+V3B3ezwfygXwgH8iH9vb/bBo0H8hbABulgxh7WEGE6LuiAABa+dpcGwN43OZhAU0nn+Gr
VS1AiTemwAIMxCPa3m2DblZJMgDw/r/Jlan8VLqIoYdw7aJ0jhx14B0quPKjBfl2x+SZdyhLEZvX
sCAvD0XjXDpYHPqpcq9NlEA7ZaRAHBZK/J+TGwTQuQLB43f0IBP9F0+113uBbOhfLJhchRZBYUy/
vFK5JkfahwkWKPUHIbmkWSrTGnIM/9/rdiZP5V1a7eu4RyHiIWEzI5qIuCcmRMrk9X5PntI85p4L
XtMtJnmxaKVhck+mX3z9Tvt/rrm7FaK8L+UXTzofMw/65gqWFgGxnXbRXHO/6skDglPTWGjNGTDL
C7oGk3tz8rfx30AOxYwQ7mXjSRfcFBAV1j25+wP5bfNV81K91+ScOlrzYpJmvL0nPyv/CnJDS7W/
33BuR+EjXgjSnFds5BUbMyY3ym/kwcnZ7bycZ0QuZogOt8ylTB7JUZ79PeQ3Tu1Vtu6hUHeLgXM9
RKywwRCJ3BVzcofWv9VwsmxNolRGY9B2yS7NpYt/A3kLRZFLr7OIdm92J9qZecbkuFfMmA6RcSRp
jkxeYnzrOrx1Tq74i2cAt8SL2T0dOrvtWw+x+L9/br/evcI2V0IF+lNyVNuItIz4WWA/VQJV3uY0
48U4uMb51AqeXfHn6nwSbZcRXaKi42jbK3h6XaGhTZav+Lk9Tn9H7r1i8iPxm51N/kLkw7vaQD60
yQyaD+QD+UBe748ucJTjZXo6Ot0Xb05H6T9St0soQECgoAwLcAW44P0DmiuRo7QUIAQ1lCgNxEIk
Hm1+7eQnx2wcpMl9JneIHH2vnZ6+cnL19oY0nyrO7W6y0Nz38M1R9LrJ22gHUXqs+bWV9eSAiYfN
Yfm6yXHGDeg6txelr3O7ctH3lBkHr7xub0SJiSYH9LXmtcnlPP30D9zPJYgWBDjoT4lcFQ4m3r/x
JFOfoQpxFiG3md/jqcC98tWTD8/tA/nQJjNoPpAP5AP5QD7U7YPmA/lAPpAP5EPd/u+OMvZPe0nL
/sncbg3PcEPd/go1HzQfyAfygXw/p9mbdLGjWbItrcSfI788Faj2370UOZQ88xY74iXSg/TP1e0J
pNiA/WLkDmID3q/cOTTen9PchxI7MF6MfIIo2VDBDXjVwNpBPGFXX3WJgGopYkmOKhR4Ygqc8c4D
gHR9cgtjMFrAFlI/RaT/R6bOdCEFUwi8MbHSEckAxKbJXR8xlp5yt0xEZpEu8XnSw8xCeDBWZOFh
C6Kxvzi800B3N47WJrcNzBImr4ncQoSotXcMRF7C2sXO2Su195zauE42rrkpUwTp1aVeVxZ2ILAg
chV6ePjAi0zoYK1HURtr8spCuTZ5YrkIGZNnRG6w8jJFX5N7mJmYYOXQFpnHKW6e3K1L5fT+0YJ+
uDAjas/7TyJ19JbIb/BIj4jlC5fIm+eQ+16BrmRyKNLMx2YcZbmOhrI8nBhoINq0GlNgaG6evLFq
j8jf6Wxbeygtr/tI5FnjaXKBWO2yg7DdbSaXOPIFHF8nOVx/NpS9Fvn5nDw+9mIi76ww9UnZOE1Q
X6/xvMpxWoP8hsWfKKNnKRqbJ0dbptLLAIDJSXPvbfeZ0uK2thbkGejJYPI6fZsJXsv1Fh9gfc0t
OdPkMiXyyvNlRKHJFCkOjtyyagAofZphA2D9AfIx+12UwbeB0i7eVPxJZL3Q/PspbJ0yE4k+U98J
yueUcwmaHJDI0buXnNvjHIl+tNdwLYs441DUXev9AfLYJNrawZjgW9b8xCZyVxD5+QNfpyEWUSa4
xhG6bvdz+QzNW8iZ3MEi9cXYk1E31VWqzP37jh3LZdEE0cE6qjdPDkjQ0lPjyYRXHZ0KlN4k50/v
apjkvqjc2S0CKluZKMu1NXcQMLMriLCIfErOOFKTCWdrSlt2RzoZ3ykbW0+FQpYbJ/+IKsAmQPUx
59U7rAIVqLQKsA1Ic7XkIewLfsAjxOOPArcQz/jcfF3yo5QCaM7UDl02P8JGVDm22gpQrwhUOwLP
UKW4S+ubJX/cGVlT/ittMnJJwZP0X3k/b5fW1dAyMZAP5AP50N4+aD6QD+T/j5YDxcVoMn6ZH4xe
KODJvouAyeedrY8v8tuafXmhkHd27VeY24cabiAfnuEGzQfygfzq6hCxQsTHGmPaxSa1KXJ1yDPx
UuQAMEEZPT5UQ7xoej/JN0SuR5bLnJcid9VxEsgUl6fsQVJMposxMDZUt+uR5cLyxchR+0lVO9uI
6s0VYvVW9CYE7Wi0n+Ob07fYnufYRqPjM6z2xYORZXaEbqz+8J4vsI1v9k9HqM7F45p3ILRD5/ZN
roNt9s9HQr05433vsX1HMeCr1Of75wHNzymAI955dIUH+/sjwce0EX5BdRqsT35zGuaYjEaiNUfv
+o702hwlkYJ9oO0TrD3snNbcv3tgRgERVoAVn+ePRsFeYu7jeHT3OHmc5CjHkZqczrCd7Ft16I4x
OS0Yw8QTB00Kt3c5M8XYBRtrgEibaXRjOtTEzmi81saLUbgmeSnTAjuvNXgxwlnftVjrvnEboXUw
SxsPE6ubYpY/6HCysAOMU2Wjqb10elg56OePkvtxgMlJEPNF4wiBc1NlcLh6GC2n8fRVpIE+kXsH
Nv2VJoZRbOnkN/UxccrxTtcgP/xQBDK9woZtY9ogQ8wEksT8kymF4FYl1mVNiWvFOTY5zpbIz/Eg
xARx3HqIZyhL1H6aHyUfyxSdTISc9onAL1jr01qHydW+0847Vh3MSiKvbTzG2lUgqk98EB9Dmtuo
cjptrbr9ngjxDfS9tiGyrNjNNSchAVHUFiXutkV4/SGo5v9oghj3Ez7Kp5PmoyOVNH+UfMImCz6a
SOHTDDnBfIGtweTNJ2ITIS40l15nI34u3MpFxF7z6sxogJirEMq1cjuHnLxvenLoTQi6heb36KIC
sGrvovVCsSBPvhkTFF3u+Pq8eEEeRzR/tG43Wy/GcctnbhMVsnIh9jWo3SkHFRg9eVbSjzRP3D23
4Rj3mneHTmOWWJvbMlqbnHuDibYttazfaW4hKIEVkXutFQus02UfulC/j3y9sfJQvWXB9e8xzZWj
LFsPwIiss7I4swEXNCbfYTbMxEJzP+hsBX1ub/f5BDTf8OhsBJISwDPIY4/C6so417m9mWveWOgS
UFc2blBZhBM/rOFUQeS+YBfULJj0+Oz4sRqODwVPOUwIaHNwvkZN+Eyg2Ohx6haaQ97ZLWDsYphK
R/duux6Tc/2M2frkyUfXwPDjOG/sHZMFmWvuRwjobo3z2sTWac0twraXNMcwT7Cz35A2by9SJseC
LvIIOaNCXnlYbO1ZmLwNBWd1yZehCfLWUebWbFHOY6AQsDBdl+Ah0ppD0BK5smt7Z2atTm5q8qAy
BWWh8Azx0tVqOdiU/fCcE6yKMyTxWwuPzICL2A/TGN+wWpemQBW+75/xqln+KHmT4ilWJYV6i9jO
UqRVxMwQvSDKwgYC7Ov26CTFxsDKUCbi3i72mqO6rzzMxN4tGpt7V7v45Z6mfN1vqb8eiPIkeN1t
Mu0vyY/F0DIxkA/kA/lA/lJ1+6D5QD6QD+U8ud76vPsiv90J/XmZ37aNgDCevdA0ecGg3VfkW2So
4QbyoW4fNB/IB/KBHKIfvC1gN19Utw/PWtgMbNJmIl7HZqLy0H4++RSx/Y689r5e/MGk7vu/L28z
Ye+8ez65jSgLrxX4AfH4isj7ttUuxStipf/XtL6N19gu9x/zFmwDmleIh3Tk8TUduxj+8Wk2Ey2U
KucLcUjtNZ38Iec0vs7pvzjO8Ti/FoqvLfpxJPUIke2lu/tscveCyGMvTjHEZjYLaiu86+1kKkDs
XHwTzrCyEVB6mP1IJW1E36Ptfq4mbooJgOAhP59IHocCu1nUca9ze+pGGAMEN/r8GmgjRImDoQcp
hVMXM6HHDo0DBShTLPJnk8c5FpLJE8zS1qgNTJgvwRYClKYydV+yJl82mOoAsWDyTFDcbfQRaX5g
PZHcjwP+LyOU+cm71tGd5yaeeIiNdr4RSROLAILaxpk4KZk8ioOGySsQzyangG3Zax4ifqz7Dkws
sHVL9E2VMjIy+QNDiM4M1MzrmJygE5FgP7TvE8kTDjoWMsBYjAWamCAH0jpMPsEE0tolbYH7jx1U
VuNp8suQyA/C55PXVuXNNYe+hqNlRO46tdAxUe2ETM6GNPT7wVJQOmV9rnO7CBH93NcxR3gi+bgu
O89HVh5NPm2GmIk5uY93RaSgBSxI88pC5VQOkcv8vU/kW9nzc7syZDknd78jt7HyRsozcfwxIxrM
AEpN3kA/5Yw5lUdeBwACmHzuJQKeWLeblUdiow8AyqZVxk8QKyZ340OnSBHObUwA7BpoxiFH8VXE
5NPs+ZrjJM7nuR0Qd77T3JJN6uqEZo0/Z3NDCKH0T9/7706ah5q7T9NcOZywLoYC7dZAdJSDC5uJ
BuS+V0TozwysRiFrjljpcr4TEPmndAOao++iJgeu2uwFecHkvjAbb1G6pbdczqX3xm76ch4jjjHR
0WYAnp5oM4EmQ9tslWahNpsImLyBiDSPYcr50OYScN9ochcTlIXYhOadoT0sfClQOgfWgjwh8hbQ
VOY1lJWNWk4ZLJF3jtY8E7Vz4HC0Ebb98mnkjYcQEK2NysJwOxS0AaV1ZCKTt5CT5jVwWnc2JmdZ
qcklByMN3ITmvfFeOE0QfRMX5LGoHHRo94mLdmX0mvu4RF6XdZ/bMTMFa44V3OPTyLsSQ8InOSsP
K4j6+jMxhSbHGdKmFoKevC3mY4HHJSY6KvmfemOpI3w42f/1Gwsp/5+/q1XeT7ZN/+s2mUvzBd5S
zx5uaoL/WPMW7v/V9/ProWXip9NAPpAP7e2D5gP5QD6U8wyFeqHf/ssFbf3TY3NIfLFpa6jhNjkN
5EPdPmg+kA/kAzmkPPNweYp/ceLGbSaM1U6tg1/sOBFr2Ewo8J76pV6yaZuJZEWbCf+XSVKuSm4g
duA98Kay3AkuUPBM5vhw0ru+O188TfMaONHL+eHiVx5b1C8Livpup2jv17OZUKGbIsSuSITu2FJ6
hAoMPTWGSLnYeGhi52D3Y8pWwNK13D+FN/AOJUDZhG7wZJuJ2tU2E566oPAzgLQuTPHVZoKueYvS
xsSSFDoI7f8CAfSeKerOwIYOqQEctNewmUikF0+VgRDEpSz7TiIiNxCh7O6Jm8m16wdUP5YLbVfh
tg7WXmsq3ceOSVCZTyLPsgCzm1TbTBxM2Vu7QAUiLr/aTCj4CKn+CpvwMyLneOCMbSZsCk0GWCCI
LOCtOF7DZsKU3oEgPMDGorhPEBkhMwmsjHOUwuztsMYWorVEHmHG5J3XlShTkl4ZiL54ms1Eiubc
ZiJZ2Ex4ff852OhDqgxMuA8xmxI5uELHC10KqItQipjIWw8bT5MnYmWbidai8I63WNrW6ruxUUYY
+7ncK49pOXU1efXJWe5aaw0HjZkmZ+k8jriFGAdPIZ90ZdPbTGSEjcCqZfncZiLBSREhHheRtJVP
mtcmk8sSkS139FgirHnDIWrybFVy/rZfepen527v1wQIkmkx+xJJCqiGwoOi8NDoDq2evIDChQIi
Irf20XNb3h/PyRvvcfLznrzxZJCg77raZsJ9YDMR4diEUgLAVBryTJOniDbNM4pAGdOZ0nTB6Mnz
1W0mAukVAs1e86wpe82zQ2+PSNrduHQ/X5Lml6yGgYjzb0JyJo+b0m3tz7Gn/Yl0K2iuDOW5OMNw
d9fsbSZoVhC1xZrLc69Ia1ckkTSvk1KahQKh44UGk7/fvRby/TZ0zufrfD3N0QeUnolo9prLJJ+X
89yxZHkjUAa6nLvT1kJ0fsztlsyEruF+KOeJeJrNBHuKWNhM1F5rac2zlMlriIpIWhjOyzkYal7O
W4sDSrHO2aCNc+jZeuUcOxtZ8xsXga/aAG9umDwjIeW9KlCXc0jbh3W70wL2NZwyD10kckzOGvup
NhPRwmaiyBOtnJxW7lebiVTCBUTSQL+UEDE5n8RJHFX2YSL6uj3PyrXqdtCeNLwDmMYRcBlTJiIy
oR9oDZPF/VzvrX8krwy0ESqDkQ/gTJO3oZk/Tq7lK9hmwuBkbeAdb0AVunxyDQgCSgwd35I20gyw
7e/nCmhyv93Pa7D7WNnPfmOx5vOfTlK88BvLnXJ+/hDdTp9JvlD1/M8+t689+bqODZ/33P5by5T4
VxnihTWvc/Hz5/uDfHg//wfIB/KBfGhvHzQfyAfygbz7V/vPFfyb0yvSfLifDzXcQD6QD+QD+VC3
Q0Czolzs+KET+gRjrFL85fQGT5+juf7ysZv2m0bLNpm64/qxdHr7HHKCVuD9tOlW5mP8ncfk7PD2
OeQ1g/lWv8kXyz0Fym6dx1o9b8QzyB3EekG+5Ae9Be93Dp6xgehZ5NCnvJ4qeJC5Tnrf2r8b9F2m
65O7Y0SZeaA783BPIORETD9b1B5W9rKDZwWCiHWfiPSws746nJAGHsB7VAXAE8llIYg+wj2CjlP0
iSID/i/Qh4CLYGbwYQH6BF9EKjQRVeFgBWAi9N/IP4M8o3CklwjdOzPTInSAfn7C/fGx8yBZtZUE
wmEhOo/z6kK9zKlMkaSdhSHiKjYTnaEAs6AFwdQBJq6oYQ8wjBAcJu+LBKTZ9MDD7CxL40CZWDA5
Gs/zM+FKL4vUvG8KPMpm+sP7ysOZ8WDYAYgw679K7zwV9uQd5Bg6MiUN4uAJ5OdfbSZmsQgFxkGC
MZ8WQ4ngCukhiDCqNXlGPxsbSHWlk2BdJhxR0Nj2M8jrUln959SIiq91jucF4uGB03iNZWCzlKHs
92i5nNE9+nc+J78tlWFlOaJBNMkTNR93ZeVlHHlJVI7PlIbX2q5AbJk8S+Z9aP4pyjgwEV0GFrRl
obn7DPJK20xUjgzm5DHeF3h+UZDmsXA0eTvS077gQ9j7hCw1+V41J/e8ZmplAtHubq+LJ5KzzUSa
tA6Tj+qST4s9o3ZcVOOQyUEyeaj9r2QydU/3QaPGHz/bWGjNi2f5mZCB9AhY9OSmPC5DZQi2Ppmg
0ZNPenSBiM5lHS00N5oFuSEPe3JVuPA0cmW0XogzvkQmbJ8VxMwDtgrJzEPIk33rK/lRasgATken
TJ5XMOtruGeSJwUSyMVY30KJvBlFBeE2VmV76oEFnHI6PzdrXc6N8it5Fisu562FF+JpNRwfa1rK
rojOVe49WlrzuFCuKCJFmkOpyX36CceTnNuPMcS6RFstNDefQ35iM/mJoTMgotlSyK2lfKsBoYwH
A/sYjYmuMjEUnfbUUGhyabROY6AftfeYPN3PREn4roitCnLlac2lS+Sh4TM5avKYyYtIpn7aGphF
cVR783L+rBoOsLa+3ZkvBLr0r8Cx+6lobGTy4EfNOb1dvCnusXP4XNDkNds+nMI+xiUWT6vbOw+B
8S9hImob6568NioQDXwsgoLCZjmkwCT3hYyqwk2xKiboC2Ui0BS11vrkh4gClZhn6jjgtfnG3px1
76EBLO3nn9L7Y+Ql3txvRGyfprkOYn6WDuq7Cyn+p+OF2EX9qt6rZ60+91AceV20Lvnyc2ATrexV
4+RPv6Uq79e+ME7yZ5OfwLwUr2x+Yv1pcvz1a1E+w+drLoaWic1NA/nQ3j5oPpCrXZpV27866Aib
/JWS63a47Jd3RT+V0Wslh77Z9xdTFY5ea92+GB34A+SoQrAQ1dhDdN/R322s7o7lRN1inKvk/SvT
PE5yjC+ixtxx0T/fYXJwsAILCxfKxkUJylYmZudJ+rrIE26zO8n9ADNhYusxuYk1sHF/bDUmAihD
Rtpt4esiH8tIWQyNMjWw1uQhytBCgdJpXOWS5jPEHKtXRs7tcKXft8OZugVEFXHgZ1NUp+A0ptwC
pbuALuCVkdut5+OsIvI4TwBy1lx6IC1V2LFTmX4Fyn2L6H9qvFdVt7eOcgw0uQyHWEexYPLWsOS0
cTm3g92AMrIAXXwd5MuebpWNjYEXIkMmp02xVbuYELnVgG6gdDGeviry2kMQlYfJKAmIvdDkgsd1
V4XpEnnA5Fjk/mhkvy7NA9zBNkU12sYmwI9MfooHotvG6l37vh3xmNfvsc7VqdgZ3tX+JfKhTWbQ
fCAfyAfygXyo2wfNB/KB/J8eKRbGM3f2Mj+YFbOX+ZmAgMnx7ufrF/ltzz5cv1DYVwaX81eX24ca
biAfyAfy4bl90Px6yRROLdloVH+M/Hj3On9B8gtYGtq1WbJikPkfIr8BAO/lyGv78Mb6YV8mVnLC
tT55EQj5guRZgMrEapRjHexpdceoSrzBdiSwC/BStEuxu8kR3+TY3gkiqNIuWJO8tRGZnC+GpwI/
TARezmYHKTYp4sn4rbY/biOaf0S1t43tZDYO1JtP2M3G46tej+Yt3qR4dI94kasxXes9YjceB08g
T3RVa57eobx7Y/MWBytHmVic6z7tRCzb9PafUKnZuYEuSk9Ga9btlTEnhxLZpt0e2Vjsn86H6Izv
Qvb+qz3QNgbGoyRvzPOkjM/DoD53Tz/0sZKmgqABsLBIK2I6H6cEEqZPIF94ffSFtBgTKw9bwmGX
u7lMaTsaS+QOtpDWU/SJvGPy9TRXC83Bw9hFP6DgJzouoSDyvPaYvKK5n6OJtafHSw35ADSwnZPb
nY2Z1QGRt4B6rwzkU8jdvjpnTI9mSCGQ5jbnOBnJlBPDXCK/wy4JtKvZZ5Fjcn8VE4UyPEwmHEoc
GIjEZyOTNwtyy2FO5TRMfoUVk/Nckxt+iS1WRB4Q+TEfKYP4yeRYhZDLUpNTcC1wIRKSqRLR9+/2
k2DyTEiZZgHK0sWajlFrkqtQ1+2tZynjrrWY1uGsUDNUTNHvPMHkEGhOW5PjG7A0uaOD7QBo/qEg
8rdvAHEPrKdqzljYmvmNmJNL0tzUA+GDJwGgJ4d+8phcpiMZ+DmR+/0x9nrkWHBgWHtON3U4D/vH
BIWmjncMEBCWTeR2id1Xcv+9TgWsQDNLFwT6sEPkvMF/z5rnT9KcyxTQhZMFec3lPEQlOCezwRa6
S7m9jay5Y2XOIbouWIu8NTS5LE/jymK2UKs9HiOTCzRpm39Med7Uud3Q5JzNtOZ9RdgZmacK0XBu
V4A27X0qeZZSDDo+W5P3NRzFg6+Q9uXcXiIXJiVJXXKi9OU8ydep2xlbk6fZWz1UbuN0EV/f0OS5
FiS7JnICsbHxNHmB8YJcn2zXpirymMkrQBdPPAJ7EnljXvlla54W6ZxcOVzJmGiez35+V0tEkstU
uecGanJjZ7JmDZej9JhRsmvk4jwJJJNnkSa/Pbc7Y2fGuaEyMNtPck3un88MndvNnUQQuYmQhq45
r9uT85ndFBhHTyDHBFzEy/dt1KX9KA8zbKcUnWoWcH5+I5a/HboUJyhzrCZ8cBPJmZuuRa5ozqgn
QuZ1gG2x3XsuzXJNPjODhi7dlk3JkfDZhgS7tJ2w6YiD7ax4h4j1Ld5E7VsxwyRvQ+S9XYQHwVPI
USH+9um18f7bd7Xxi72l1tGff2P5Hfj9i5GrYElz/E/JuRANbTJDm8xAPpAP5AP5ULcPmg/kA/lA
PlgIFfBCk/uSQSOgf3j1UtPo+KWmw1doITTUcAP5QD6QD+TDu9oHxEp819x69cNh6R/VXG3TrA1e
iDwR6JcLV726a+n7yfgP/Mk4L0QepxhaKL2f9zJkL+VP5s+TM/PMQZm2vVFNnO8h1vkpqjvMxLJn
45Zi3N62U0R1/3zyhT8ZRex8zabEkxyP7gRHazx7i5ceYnX3p8hrT90zZHg+6vu0sgD9vMAGMAyW
u9RaENi52re4sTl/MpVF1FY/OG3Qmuf3TA4hpL5HO9w/RV5ZlTfGgkKPWfQJZ4IEC5SAFaKylshT
jDW5MjZQt/sUZHKSEzHWpc5+Mdt5hExuYFJmrPkfI1dGXWbo6nFntblS6+Edkd8WyJPzI7lZ4ptJ
a7HmG/In42RCEnUX0X8mz7S1BEoHszL7o5oTdCSFIcvD2iM0ArKJrFBeT24j4qE45EnQbstAy20N
tRnySV3K0kcZCZSaXPh5KEQWELn5xhWZcZ7/Oc3ZfZHc1qZAc1/eYeVhIXP4Sg795DH5Teu5LQBs
hNxuvQxnGAN42igLAAIOKULUZkcZAPxB8uxC1PsLozYml5cpzk4RfpbbLdkFbssWNM8nX/iTQR/R
yLDP7bmPepIW+pzb4fOfI49dbKFsrN7J76S/1xQOAn54WMNZdYhcw0nP2Jg/Ge2a+mJOzjZ8Wf6t
hiu2/hx5ZyJCjuFpKHpLjdZFLFL86V3NUS6Ru+eh2EDdvvAnA+fjsmCd+a5WmaMJL0MBqe+C+wdz
e/VO8/ZPMjq9CWpPUORuHjzJqClO8VyNZp/wflP+ZCK8GN/r5qkmYguhD5Oc9RiNP+HBaBS0t//R
u1qX/jAISPzvvKUqR4Xlt1X73yHHbfV9rNIXJh/aZIY2mUHzgXwgH8gH8qFuHzQfyAc7mZn7UhMU
LxWyqe1kjq9faLqavFzQr9JOZqjhhvv5oPlAPpAP5Oo4/7a9Fd8t/3nyz1ernnn4+935KuQXs1mA
i+kk+N57yp+u2y/APXv84FUsd8YrkDf24YG92PzDGPZd9MfHXZqErsDNjCbZT7F4OnmWIobY5eN8
3pf6YZbjDafB8vAvp6im3Au1MfLEwBai6ha79xz2Hul/cyuwmc1KDofXdAKl3Ot02dvPpNjOZneI
l/eIVkP71cUZVrNZPneiEz2dXNtmBPHdG4czAKGZ5zPhC4QHOQuwdZD2boy8iIjeqt35gLD7oajv
Tj1a2/PQp3C6u4uSd0SY5XL/1OJlgY35EbC2kwjd/WSKGZ3WmacG1ndJipX3dHLg65WyRJMzeIlx
iieRr7ebD8lb7undELmCADEz9OArWgKZ+gHapFvlKQNP0kwo3iFzTMSpzo/oa0cALmY57QKhTLSx
LmvGSQQJ01pPJ3f52p5MseCFtL+2j7y6pG5B11U5HbMh8pbJY7Mxe82PSdwWkdaInPDqsuqzXYx4
gQJxPhZ6Y6HLOdXmqIckRWsRucs6maiMlckDTR7rBKisTAjQ8KgOv3rQAVU52IYQbahur+bk7nnG
UKgyxIPC1eTSE7WFipAQfaUmWIVg9bGtSwT6K1xOluTIo1jVVusxORD8irk9ir+Sh5ocYE6egJ4M
1hzAQjc/CTZWzlPEzGnml8cMcmkIG7uAyIEDk5D24dqNe6VTATS5i0CTJu/47BrAUSuTJwycLzSP
fpvbldOwLcumyMMSEbzG7Mu5wNbKBNoUQOV1jKlQ2X1X9pQClSXHQZdIt4+a25szYe89Z+XcHqd8
vTl5F6H8XQ1nUUDhxjTPzMMaonk5bx1UTha0Nvqi8mitLsM+Cg5WXpb34Wb6AcvFROAEIddDklcW
k6cr13CVeX3jcIUNyGrP72r407sa+407d99tipzzuYnN/K42I3OZ7i4Jj0yORng+zuX+xRSx9UjT
k7vTkDWPsYX9jxB0Nu2Cu2SK/vlF2tnnoehWvauhDyCwy/F8+Umm/dmTzNG9OtsUOR7wE8jXJ5mL
e8S9tPsSYVtie7FNa7eIvFKlau9dG+knj86czcYeXr5FtKtvTzKfEC/fLXluXMmTzmjJr8z/W5tM
xX6WFqY85vpPrw+nk2Bp+f/tLdWpAkRV/oo8wXXJq+/S7Bj/D8mvfj8i/NW/0TIhhjaZf4B8aG8f
NB/IB/KBfCAf6vZB88FC6F+cek866vCFJjF6uaCdoYYb7moD+evL7YPmA/lA3pxvfTz/if/y37W1
V2Iz5Bxc9S3IVWyTVPBscumCCwuSpnySJY7MN0NeW4gyWsvOp/KeTa4wS9XSOAWP+dDZ21Dd3pU6
yIfT/eOa32+gnGcB4lEv8QR914URsy1/eW5hXeKlqeN5h7Xbm3NVE4EXuR6uA/V4WXv3tAJugHu3
j2vOevuoLvjQxp0V9xNs7N5aBy9tUcMMojakgKyD2/4L+S7Ck6tbPn+0GfLK3rMYz8GjPWMrEThb
9jZQOSi9xt5x+pLAw4Wg7v90MPSwBREiYii624sIYctPu7u96FHyOEcM8WbfTzkNwSwglyYi89XG
+X37Cbby8DxJ2RSoxGRnJrTLGRPRxmQT5CldDceM5+n/cYTGQw8TqAeEcXUC0XI/LJeFhQgtbObk
xFI5aOrObGU9Su6fXV2Zqh9UB7FIFaQdJ63UMZohuthYHIiLrUGhyojJ8zBXHvpiI5r7yFfiGLDW
tUec6DwkbxHdxTKfwH+OMdzDo7AnZyWuNPkE0XyUPNF2IqK3hkBIMYliD5GxE92t5+pdJtq0SBFr
LFqVQRzUnAAbIS/0HGWveasHAbKRKK4Orw6PjwXRGocUqQMARKyZ/JjBdJRDKS4yESqBoQBEHd/A
PDwsHiWf6PqjKSCYk2dekvYxApxfKUIEVqGQHqkvrcMs6DyZY5xuhBywd2XSa44zmT7wocN/OkO4
qA/pABzsT8CwTveJHCAKdYRZ820+7dG63eZrNW4e45y8s8OANf9GHi/IQWrNASBvLamP2Xxux4s9
8dPcTqGx0hUvL064EWFrRUROhyTC59uNTZrbT7GHMzjtSLykJ4+wAhBfc/uemOd2e5Hb6z63oxGy
Uhshl4GaMNKc/MTEX9Rwrbmo4fg0rBxtlFeUmtxJKM6NpQxdw6H5BE86dGQWtLDQXIE+Sab8mxAu
h9BYCGz8w1aRsuRkuXBwMzVcipU9nmqknrwx8KEPHb6rmRdh3t/V7H19VwtH91igH/giPB2XoWjs
cXpjoUxPJiPvMfKayfNuMgYx1xxDY25kXZmj90yO41EYIOyHESank/6uhjTfyF3thGCO3utFomkj
5FR+8CTzDqsIL9M60E8y1Wi0rRPkXOANHuGBeDN6izuIX97hG21vdPn2KZ508ATxNK01+WmO6DuL
h+gjPp/+K7YUMhqKn6IDmhTr/l4w3gD5Q7ePdfl7Hzpv/ti7ml/qP87vzfllQJs2S87I2hJ3hTeW
TbbJ3ED6wELroUOfI+AqabPkSiO1nx7xodOKP6R5djsP4LdvMNUZx3Sz5EObzEA+kA/kQ3u7889q
PnoV5NeoAlS7Ao+vd6/FsdpFxM8C22vapMgvA+LxFbYCP2BFM96UY/YqyAErCyfuW0zAhTQ8L+7x
ppgJ6bo2Ni4YWNNaHOnPyRCELMBBKV4DuUvktYX8bo1xkLzDQn8y1nkYCv3FXCj6UZ9RBg1gqF/b
0teheWs1AWa5j8TGfsXzM5Sl9DAhcjSIHS2ZMnl6EApXk5evoW5nzVGdwpwcGWsn9DpPTZA0dwgU
nbnmH31RoHKw9l6F5gAeuruh+Ebuv81KCeAwudEAgE1rQHvLDGMA65WQs+bcuDQnFyhTm+hp05gI
lVM5iNhr/jHNBLpfXo3m2FpcqOfkAcbCINKud6CvdDl3+nJeoC9aT5fz16J5ZVxC0JPbn10srmEq
veMCE0Hcybubed3uELkMXlHdXlnoG7XV39U+QI4NCLMDmDYGKvqFNsaavCTyQnexidf23P7UJk3/
FT63J09S8+4VkvtPIp/+peSDrXNxOnqhaR9eLmgXAcMvH893XuY323mhgM+37FeY24cWyIF8IB/I
h/b2QfMrRJX/1Nmg+PPkh6uHocSmyEEbdy2myRpGteuTvwE3WJF75yLaFLn7PbmarmBrvQEfQrPC
XE3CvckVbpb8rPrEK1WJePkJ1fnoPF1+b6tSPBJ4RMd9Of3UGwc1YidXEbYfc6yC1cl9W1QQtefn
52d00W2sxLlgWQPE89NzcYB4lNPet4gccs1lcvo554igOsOdc64n25SDVm/o7NFH1JfB9MMnPmGn
ybEJfkveeWiehlFvj9WNR1HljkJvuc1JD3/W7U9KLCZFjuORgXJ/PEETs7BEGa1et2tviF4NUBhY
T8JAmiMT0R9NEGFUBL7AMG3ckcuJlNMyYjU+nYmuH/ARRsCx0vEcX4TiZEII/qjIlXNepHFU2TF7
OHxMcxCV0dvghVg52u5v2Ztkx+RZzr0udEalG+Us9INYjBoHpVhZc1WkC2+IBiZ540mHQlA2xgHS
LM9EBWljIZPrZT2e8ElZE7ly0Fx4MYzz9j39zbD2CKLzWkM0Fl0t7UgkfIzc1Asc5jWiU/Xk5bLm
cf4B0WTyknbKQEa0VNts9ug/yxuiQ6hosX5lxX4QNbkvZBw03pxcsnza7Fdr7uCsJ88xQyXo7wWR
y6jfXxlomNhYysHHcruB+jpZjmoPjNbiMDhtUaDifwvNtbvCUMSCoSMZ8NYixwLt1cmrnlxrTkqj
LUu6XB+wQSJkYibTBTkva/LWqC2tubuIsY/4JQRxQaf4OZEzvoNJqRPhUc2dr+Tw6Xie2zmECvop
IHIAyOPbqzsMAUQMAJ7M+TjamQkL187trHkLAK70mBwALLRY89b7Su4rWkZOE2V0AObX3J4AAGZ3
VwkWABjqWAmksyDF1pD5o+S2JteOCFFZ1Vzz5XIeByEil3NlybQvZJ1XO3T0lreOH8iS/nu95rqW
KemnZVJcsrI4l2ld9ppntKzdo7UOxUteMTn00dcZBmhdljD3lNaV8tZDtCf4G/JCAwDqsOOUi5nT
/rKch1gxOdocfMSbgozWmyJd47k9M7GBUmuOM87tpHRQWdhMaw7LZ3PxLurJTWRyNEgPipo8c9DQ
WhG00xpY6RJaFsjmxykmIkTiCZ3fkcdTVQgEI/FY10iZW+NJX85l+pO6/W0yEeHWjqPcrQIl7ABX
RinCen6dAVzUmmN2u+dJ9t6LxVaS+/e7SZRxFMJAk/vz6GQfQ9EZW6FyaovJFUF7OPs4diuDzpNv
d0ycGXtG42CCmKS/I68AHESjZsmxifDIzPeOLazL5U9FtA5tGJzkCZg5Vm5KkoRBU2I1XY8cb8AN
sLFZc+XfkWbEiVX4rgWa7JsA5a7RfxDDy7QPVXiGDcA75SQ55z1lcQk4coOsoq2IF6ZAo7HFSdC7
Bv4dOarDb9bE7ffeLS8eBfiWK+x1yJffihYdlQyzfnfGd3eyuye8pdo/cbN393TyS2sTb6nSW0Se
k+DtmuTtIi7qdPo4+UJz3F3po1e5OGScr02+cYfxKlosTPInkIv1Alm7TWbFyw1tMgP5QD6QD+RD
e/ug+UA+kA/k/66F0MVkNn6ZH4zHLxW0i4DJ560XmnZnLxb0tv0qc/tQww3kA/lAPpAP72qH4onu
CPNNa54jtuLlyPeKWbC8O85X80C4vjfEuHwx8sY8vDSeVg5vN0zelZzGL0Yep4hhnWOT44e3QkVH
Qlsk4Ic7gZfjt7T25gw/HJ7nD4ylmhQP6Jj3tDQalWuQyxTRp+t/Qqz0FXpnRgf7oxzfBPSrI+1B
5TTA9i1i+36z5CHTZx6yO6zxtLJPibUu2XHTBJPTiymejJI8Nkc2x/JBt3JQs4Oo2E68NcjjgIM/
mSQpXeHCQoIGcDAGMDH0Wiil4UKK2elYVIAo7c2SAzO88zARMsJJa4pejJhCTBNWfyZqj02BcszE
A/KcNhuE0Hhr1O3+2eGhq1zs+EI0Q0ymhBhbNAvLGiIJeWagjQdlBQHGGyZ3NYOBY8wQfSL96qCt
KxNUjqItlraKWS6T2mXZMaK9GvmyN8ScL+RzuiNCjkUQlwowKX0it7GxK7YKqswSL/4IeaFsDJnc
wrm5DGLtJXjgVY5Ch8m93rhMKIVCKH0WH3gKRJ6vRT7SHZ9tCJzQMqA1V2DixbbvkOZmGEkHK7dm
q6DKs5TzJ3J7mVUWAk3XP5D7AHkNAKZMmZNlUdBPtKhdExYfhUGKrUVuIjZeBduxQBfjnMkRfS/m
wp7cegmTN64kcqfyRq23YfKEyXO5U+qlr5qHvebKaZlpntuD5dzOljpo4AWuQ64W3hB9/Wms4GSl
gCm3IwQhlMm33E7ksss3TJ7p8VJrN2Uw/1iTS70SpwmiqUzClxanRvawnF+xcQ6O1iFfeEPMFfCl
xlqGSIGIp1ikiYthJEGcGGhgXVZeF6K9+ScZB1sQ2Bjnt5Um70ravENhb70h5P09Svxz86d3tXz2
8WJ2ZG7tGWLVun3hDdFIoAq3doEz1AkUBsZuSJobGJYS+K7mn4eiskgBc7PkyIW5Nw35YuftdGFw
ceTmuAd2jsp/S/LPcsTwgYnDSV7NgpPEBbdIV9a8SRFjZGmlC1DoXHNgCIxn7if0I/RT6Wg3iMk2
th5a6nbjbyyPP6fK9HeGMzGyeM94S5W/GJ1VGv/5W2omltiiPif8fDoQiFI8lzz/vyBvlji64HGT
oWeQq19FY/vFWybU0CYz9J+/kOYD+UA+kA/kQ90+aD6QD+TDeKmz/7U/xwQAwCAQxG6qo0phZ8LC
2a+MH2gc5KTQKYNYObdyxKX+fKEHL3O2ujmgbqEAAAAASUVORK5CYII=
</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_011.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfMAAAMgBAMAAADFFJbQAAAAGFBMVEUQEBCRkZHQ0NBOTk6urq5v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</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_012.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfMAAAMeBAMAAAD7ZPANAAAAGFBMVEUQEBCPj4/R0dFPT0+wsLBv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</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_013.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAfMAAAMTBAMAAABH+uPTAAAAGFBMVEUPDw+Pj4/Nzc1OTk6xsbFw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</binary><binary content-type="image/jpeg" id="i_014.png">iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZgAAAGXBAMAAAB8Q1uzAAAAGFBMVEX7+/uQkJDQ0NBPT0+wsLBw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</binary></FictionBook>
