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Gauge-Mediated Contagion: A Quantum Electrodynamics-Inspired Framework for Non-Local Epidemic Dynamics and Superdiffusion

यह शोधपत्र क्वांटम इलेक्ट्रोडायनामिक्स से प्रेरित एक नवीन गेज-मध्यस्थ महामारी विज्ञान ढांचे को प्रस्तुत करता है जो गैर-स्थानीय गतिकी और सुपरडिफ्यूजन को स्वाभाविक रूप से मॉडल करने के लिए रोगजनक क्षेत्र (पैथोजेन फील्ड) के साथ प्रत्यक्ष संपर्क को प्रतिस्थापित करता है, और सफलतापूर्वक मानक SIR समीकरणों को मीन-फील्ड सीमा के रूप में व्युत्पन्न करते हुए 1-लूप उतार-चढ़ाव और वास्तविक दुनिया के COVID-19 डेटा का उपयोग करके प्रारंभिक चेतावनी संकेतों, स्थानिक सुरक्षा प्रभावों (स्पेशियल शील्डिंग इफेक्ट्स) और प्रकोप के लिए चरण-परिवर्तन-आधारित स्थिति को प्रकट करता है।

मूल लेखक: Jose de Jesus Bernal-Alvarado, David Delepine

प्रकाशित 2026-04-02

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Jose de Jesus Bernal-Alvarado, David Delepine

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ⚕️ यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि आप एक तूफान की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहे हैं। पारंपरिक मौसम मॉडल वर्तमान में दिखने वाले बादलों को देखते हैं और अनुमान लगाते हैं कि बारिश कहाँ होगी। वे कहते हैं, "यहाँ बारिश हो रही है, इसलिए एक घंटे में वहाँ भी बारिश होने की संभावना है।"

यह शोध पत्र महामारी को देखने का एक बिल्कुल अलग तरीका प्रस्तावित करता है। केवल "बारिश" (बीमार लोगों) को देखने के बजाय, लेखक सुझाव देते हैं कि हमें वायुमंडल को देखना चाहिए—वह अदृश्य दबाव और तनाव जो तूफान आने से पहले बनता है।

यहाँ इस शोध पत्र को सरल शब्दों में, रोजमर्रा के उदाहरणों का उपयोग करके समझाया गया है।

1. पुराना तरीका बनाम नया तरीका

पुराना तरीका (शास्त्रीय SIR मॉडल):
एक वायरस के फैलने को एक भीड़ भरे कमरे में लोगों द्वारा गेंद पास करने की तरह समझें। यदि व्यक्ति A के पास गेंद है, तो वह उसे सीधे व्यक्ति B को फेंकता है। यह "प्रत्यक्ष संपर्क" (direct contact) मॉडल है। यह मानता है कि यदि आप बीमार हैं, तो आप केवल अपने ठीक बगल में खड़े व्यक्ति को संक्रमित करते हैं। यह सरल है, लेकिन यह इस तथ्य को छोड़ देता है कि वायरस हवा में तैर सकते हैं, बसों में यात्रा कर सकते हैं, या एक शहर में अजीब, लंबी दूरी की छलांग लगाकर फैल सकते हैं।

नया तरीका (द "गेज-मीडिएटेड" मॉडल):
लेखक कहते हैं: "वायरस को गेंद पास करने के रूप में सोचना बंद करें। इसे रेडियो तरंगों के रूप में सोचें।"
इस नए मॉडल में, बीमार लोग केवल अपने पड़ोसियों को संक्रमित नहीं करते हैं; वे एक सिग्नल (वायरस) प्रसारित करने वाले रेडियो टावर की तरह कार्य करते हैं। स्वस्थ लोग रेडियो की तरह उस सिग्नल को प्राप्त करते हैं।

"क्षेत्र" (The Field): एक कमरे की हवा, पानी और सतहें इस अदृश्य सिग्नल से भरा एक "क्षेत्र" बन जाती हैं।
"मध्यस्थ" (The Mediator): वायरस केवल एक कण नहीं है; यह इस क्षेत्र में यात्रा करने वाली एक लहर (wave) है।

2. वायरस का "वायुमंडल"

लेखक भौतिकी की एक शानदार अवधारणा क्वांटम इलेक्ट्रोडायनामिक्स (QED) का उपयोग करते हैं—प्रकाश और बिजली कैसे परस्पर क्रिया करते हैं—और इसे वायरस पर लागू करते हैं।

"निर्वात" (स्वस्थ जनसंख्या): कल्पना कीजिए कि एक कमरा स्वस्थ लोगों से भरा है। भौतिकी में, एक "निर्वात" (vacuum) खाली नहीं होता; यह क्षमता से भरा होता है। इस मॉडल में, स्वस्थ लोगों से भरा कमरा एक "निर्वात" है जो चार्ज होने की प्रतीक्षा कर रहा है।
वायरस का "द्रव्यमान" (Mass): आमतौर पर, एक वायरस जल्दी खत्म हो जाता है (उसका "द्रव्यमान" होता है)। यह दूर तक यात्रा नहीं कर सकता। लेकिन, यदि आसपास बहुत अधिक स्वस्थ लोग हों, तो वायरस को एक "बढ़ावा" मिलता है। यह हल्का हो जाता है और अधिक दूर तक यात्रा कर सकता है।
"ढाल" (Debye Screening): कल्पना कीजिए कि आप एक भीड़भाड़ वाले कमरे में हैं। यदि कोई चिल्लाना शुरू करता है, तो भीड़ उस आवाज को सोख लेती है, और शोर दूर तक नहीं जाता। यह "स्क्रीनिंग" है। महामारी में, यदि लोग फैले हुए हैं या वायरस कमजोर है, तो "भीड़" (स्वस्थ लोग) वायरस को सोख लेती है, और यह अगले शहर तक पहुँचने से पहले ही समाप्त हो जाता है।

3. बड़ी खोज: "क्रिटिकल ओपलेसेंस" (Critical Opalescence)

यह इस शोध पत्र का सबसे रोमांचक हिस्सा है।

भौतिकी में, जब कोई तरल पदार्थ उबलने या जमने वाला होता है, तो वह धुंधला या "ओपलेसेंट" (opalescent) दिखने लगता है क्योंकि बड़े बदलाव से पहले हर जगह छोटे बुलबुले या क्रिस्टल बनने लगते हैं।

लेखकों ने पाया कि महामारियाँ भी ऐसा ही करती हैं।

चेतावनी का संकेत: किसी बड़े प्रकोप (मामलों में "उछाल") से पहले, वायरस का "वायुमंडल" बदल जाता है। वायरस भारी और कम दूरी वाला नहीं रहता; यह "द्रव्यमान रहित" (massless) और लंबी दूरी वाला हो जाता है।
"सीस्मोोग्राफ" (भूकंपमापी): लेखकों ने एक उपकरण (एक गणितीय डैशबोर्ड) बनाया है जो इस "वायुमंडलीय दबाव" (जिसे प्रभावी द्रव्यमान/effective mass कहा जाता है) को मापता है।
परिणाम: यह उपकरण वास्तविक बीमार लोगों की संख्या बढ़ने से लग लगभग 3 से 4 दिन पहले मामलों में उछाल की भविष्यवाणी कर सकता है। यह एक सीस्मोोग्राफ की तरह है जो भूकंप जमीन से टकराने से पहले पृथ्वी के खिसकने का पता लगा लेता है।

4. "सुपर-स्प्रेडर" प्रभाव

आपने "सुपर-स्प्रेडर्स" के बारे में सुना होगा—वे लोग जो बड़ी संख्या में अन्य लोगों को संक्रमित करते हैं।
इस मॉडल में, ये लोग उच्च-शक्ति वाले रेडियो टावरों की तरह हैं।

अधिकांश लोग छोटे वॉकी-टॉकी (कम शक्ति) की तरह होते हैं।
सुपर-स्प्रेडर्स विशाल ब्रॉडकास्ट स्टेशनों की तरह होते हैं।
गणित दिखाता है कि भले ही अधिकांश लोग सुरक्षित हों, यदि इनमें से कुछ "उच्च-शक्ति वाले टावर" सक्रिय हैं, तो वे "ढाल" (स्क्रीनिंग) को तोड़ सकते हैं और वैश्विक स्तर पर वायरस को फैला सकते हैं, भले ही औसत जोखिम कम दिखाई दे रहा हो।

5. वास्तविक दुनिया का परीक्षण: जर्मनी

लेखकों ने इस सिद्धांत का परीक्षण जर्मनी में COVID-19 महामारी (400 अलग-अलग जिलों में) के डेटा का उपयोग करके किया।

उन्होंने क्या किया: उन्होंने प्रत्येक जिले में वायरस के "वायुमंडलीय दबाव" को ट्रैक किया।
उन्हें क्या मिला: 83% जिलों में, उनका "प्रेशर गेज" (दबाव मापने वाला यंत्र) अस्पतालों में मरीजों की संख्या बढ़ने से लगभग 3.4 दिन पहले पागल हो गया (यह दिखाते हुए कि वायरस द्रव्यमान रहित होने वाला है)।
यह क्यों मायने रखता है: पारंपरिक मॉडल केवल तब प्रतिक्रिया देते हैं जब लोग बीमार हो जाते हैं। यह मॉडल एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली के रूप में कार्य करता है, जो स्वास्थ्य अधिकारियों को विस्फोट होने से पहले कुछ बहुमूल्य दिन देता है ताकि वे क्षेत्रों को लॉकडाउन कर सकें, परीक्षण भेज सकें, या जनता को चेतावनी दे सकें।

सारांश

इस शोध पत्र को एक नए प्रकार के महामारी मौसम पूर्वानुमान के रूप में देखें।

पुराने मॉडल: "यहाँ बारिश हो रही है, इसलिए जल्द ही वहाँ भी बारिश होगी।" (प्रतिक्रियात्मक/Reactive)
यह नया मॉडल: "वायुमंडलीय दबाव गिर रहा है और बादल एक अजीब रंग के हो रहे हैं; 3 दिन में एक तूफान आने वाला है।" (पूर्वानुमानित/Predictive)

वायरस को केवल बीमार लोगों की एक सूची के बजाय एक भौतिक क्षेत्र (जैसे प्रकाश या बिजली) के रूप में मानकर, लेखकों ने समाज में बनने वाले "अदृश्य तनाव" को देखने का एक तरीका खोजा है, जिससे प्रकोप होने से पहले ही उसकी भविष्यवाणी की जा सकती है।

यहाँ शोध पत्र "गेज-मीडिएटेड कंटैजन: नॉन-लोकल एपिडेमिक डायनेमिक्स और सुपरडिफ्यूजन के लिए एक क्वांटम इलेक्ट्रोडायनामिक्स-प्रेरित फ्रेमवर्क" का विस्तृत तकनीकी सारांश दिया गया है।

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

पारंपरिक महामारी विज्ञान मॉडलिंग, जो मुख्य रूप से कर्मैक-मैककेंड्रिक SIR (ससेप्टिबल-इन्फेक्टेड-रिकवर्ड) समीकरणों पर आधारित है, एक 'वेल-मिक्सड' जनसंख्या और तात्कालिक, स्थानीय संपर्क की धारणाओं पर निर्भर करती है। हालांकि यह उपयोगी है, लेकिन ये नियतात्मक (deterministic) मॉडल वास्तविक दुनिया की जटिल घटनाओं को पकड़ने में विफल रहते हैं, जैसे कि:

नॉन-लोकल इंटरैक्शन: दीर्घ-रेंज स्थानिक सहसंबंध (long-range spatial correlations) और "बर्स्ट" डायनेमिक्स जिन्हें सरल स्थानीय प्रसार द्वारा नहीं समझाया जा सकता।
सुपर-डिफ्यूजन: मानक कम्पार्टमेंटल मॉडलों के साथ असंगत तीव्र प्रसार पैटर्न।
भवितिक पूर्वानुमान समय (Predictive lead time) की कमी: शास्त्रीय मॉडल प्रतिक्रियात्मक (reactive) होते हैं, जो अक्सर मामलों में वृद्धि होने के बाद ही उछाल का पता लगाते हैं।
विषमता (Heterogeneity) को मॉडल करने में अक्षमता: मानक मॉडल बिना भारी कम्प्यूटेशनल एजेंट-आधारित सिमुलेशन के सुपर-स्प्रेडिंग घटनाओं को विश्लेलेषणात्मक रूप से शामिल करने में संघर्ष करते हैं।

लेखकों का तर्क है कि नॉन-लोकल प्रभावों को अक्सर प्रथम सिद्धांतों (first principles) से प्राप्त करने के बजाय घटनात्मक रूप से (जैसे कि फ्रैक्शनल डेरिवेटिव के माध्यम से) माना जाता है।

2. कार्यप्रणाली (Methodology)

यह शोध पत्र क्वांटम इलेक्ट्रोडायनामिक्स (QED) से प्रेरित एक एकीकृत औपचारिकता प्रस्तावित करता है और स्टोकेस्टिक महामारी प्रक्रियाओं को एक निरंतर क्षेत्र सिद्धांत (continuous field theory) पर मैप करने के लिए डोई-पेलीटी सेकंड-क्वांटाइजेशन फॉर्मलिज्म का उपयोग करता है।

क्षेत्र परिभाषाएँ (Field Definitions):
- मैटर फील्ड्स ( $\phi_S, \phi_I$ ): ससेप्टिबल (Susceptible) और इन्फेक्टेड (Infected) आबादी के घनत्व का प्रतिनिधित्व करते हैं।
- गेज फील्ड ( $\phi$ ): पर्यावरण (जैसे एरोसोल, जल) में रोगजनक (pathogen) सांद्रता का प्रतिनिधित्व करता है जो एक मध्यस्थ (mediator) के रूप में कार्य करता है। यह क्षेत्र मेजबानों (hosts) से स्वतंत्र रूप से मौजूद होता है।
- रिस्पॉन्स फील्ड्स ( $\hat{\phi}$ ): स्टोकेस्टिक उतार-चढ़ाव को ट्रैक करने वाले सहायक क्षेत्र।
एक्शन फॉर्मूलेशन (Action Formulation): सिस्टम को कुल एक्शन $S$ द्वारा परिभाषित किया गया है जिसमें जनसंख्या गतिशीलता और मध्यस्थ क्षेत्र शामिल है। इंटरैक्शन को एक युकावा-प्रकार के कपलिंग ( $g\phi\phi_S\phi_I$ ) के रूप में मॉडल किया गया है, जहाँ रोगजनक क्षेत्र ससेप्टिबल से इन्फेक्टेड में संक्रमण को मध्यस्थ बनाता है।
मध्यस्थ का एकीकरण (Integration of the Mediator): रोगजनक क्षेत्र $\phi$ $ϕ$ को "इंटीग्रेट आउट" करके, लेखक एक प्रभावी नॉन-लोकल एक्शन प्राप्त करते हैं। यह स्वाभाविक रूप से एक स्पेसटाइम इंटरैक्शन कर्नेल $K(x-y, t-t')$ $K (x - y, t - t^{'})$ उत्पन्न करता है जो प्रदर्शित करता है:
- स्थानिक नॉन-लोकैलिटी (Spatial Non-Locality): एक युकावा-प्रकार का स्क्रीनिंग पोटेंशियल ( $e^{-m_0 r}/r^{d-2}$ )।
- कालिक नॉन-लोकैलिटी (Temporal Non-Locality): रोगजनक के पर्यावरणीय क्षय दर द्वारा नियंत्रित मेमोरी इफेक्ट।
पर्टर्बेटिव विश्लेषण (Perturbative Analysis): फeynman डायग्रामैटिक तकनीकों का उपयोग करते हुए, लेखक महामारी के मापदंडों (विशेष रूप से 1-लूप वर्टेक्स करेक्शन) के पर्टर्बेटिव सुधारों की गणना करते हैं। यह स्थानिक शिल्डिंग (shielding) प्रभावों और उतार-चढ़ाव का विश्लेषणात्मक व्युत्पन्न करने की अनुमति देता है जो नियतात्मक मीन-फील्ड मॉडलों के लिए अप्राप्य हैं।

3. प्रमुख योगदान और सैद्धांतिक अंतर्दृष्टि (Key Contributions & Theoretical Insights)

A. महामारी की दहलीज एक फेज़ ट्रांजिशन के रूप में (The Epidemic Threshold as a Phase Transition)

यह शोध पत्र बेसिक रिप्रोडक्शन नंबर ( $R_0$ ) को केवल एक सांख्यिकीय अनुपात के रूप में नहीं, बल्कि एक फील्ड थ्योरी में सिमेट्री ब्रेकिंग (symmetry breaking) की स्थिति के रूप में पुनर्गठित करता है।

रेनॉर्मलाइज्ड मास ( $m_R$ ): होस्ट जनसंख्या के साथ इंटरैक्शन रोगजनक क्षेत्र को "ड्रेस" करता है, जिससे उसका प्रभावी द्रव्यमान बदल जाता है।
$m_R^2 = m_0^2 - \frac{g\beta S_0}{\gamma}$
जहाँ $m_0$ मूल पर्यावरणीय क्षय है, $g$ उत्सर्जन (emission) है, $\beta$ अवशोषण (absorption) है, $S_0$ ससेप्टिबल घनत्व है, और $\gamma$ रिकवरी है।
फेज़ ट्रांजिशन: जब $R_0 > 1$ होता है, तो रेनॉर्मलाइज्ड मास स्क्वायर नेगेटिव ( $m_R^2 < 0$ ) हो जाता है, जो एक सिमेट्री-ब्रेकिंग फेज़ ट्रांजिशन का संकेत देता है जहाँ "एपिडेमियोलॉजिकल वैक्यूम" अस्थिर हो जाता है, जिससे एक स्वतःस्फूर्त महामारी (spontaneous pandemic) उत्पन्न होती है।

B. डेबाई स्क्रीनिंग और क्रिटिकल ओपलेसेंस (Debye Screening and Critical Opalescence)

डेबाई स्क्रीनिंग (Debye Screening): ससेप्टिबल आबादी एक डाइइलेक्ट्रिक माध्यम के रूप में कार्य करती है जो रोगजनक क्षेत्र को ढाल (shield) प्रदान करती है, जिससे उसकी सीमा सीमित हो जाती है। स्क्रीनिंग लंबाई $\lambda_D = 1/m_R$ है।
क्रिटिकल ओपलेसेंस (Critical Opalescence): जैसे-जैसे सिस्टम क्रिटिकल थ्रेशोल्ड ( $R_0 \to 1$ ) के करीब पहुँचता है, $m_R \to 0$ हो जाता है, जिससे सहसंबंध लंबाई (correlation length) $\xi$ अनंत की ओर बढ़ती है। यह वास्तविक प्रकोप से पहले केस काउंट्स के वेरिएंस में अचानक वृद्धि और स्व-समान (self-similar) संक्रमण क्लस्टर्स के उद्भव के रूप में प्रकट होता है।

C. सुपर-स्प्रेडिंग और विषमता (Super-Spreading and Heterogeneity)

मॉडल होस्ट विषमता (सुपर-स्प्रेडर्स) को शामिल करता है, जिसमें "एपिडेमिक चार्ज" ( $g$ ) को एक स्थिरांक के बजाय एक वितरण (distribution) के रूप में माना जाता है।

प्रभावी डेबाई लंबाई शेडिंग वितरण के वेरिएंस ( $\kappa = \langle g^2 \rangle / \langle g \rangle^2$ ) के प्रति संवेदनशील होती है।
उच्च विषमता ( $\kappa \gg 1$ ) के कारण सहसंबंध लंबाई होमोजेनियस मॉडलों की तुलना में बहुत पहले ही अनंत की ओर बढ़ने लगती है, जो यह समझाती है कि औसत $R_0$ नियंत्रण का सुझाव देने के बावजूद "विशाल क्लस्टर" क्यों बनते हैं।

D. प्रभावी प्रजनन संख्या ( $R_{eff}$ )

लेखक एक सुधारा गया $R_{eff}$ प्राप्त करते हैं जिसमें 1-लूप फ्लक्चुएशन करेक्शन शामिल हैं। यह स्थानिक शिल्डिंग को ध्यान में रखता है, जिससे यह पता चलता है कि स्थानिक रूप से विस्तृत प्रणालियों में $R_{eff}$ , मीन-फील्ड भविष्यवाणियों की तुलना में कम होता है क्योंकि संक्रमित व्यक्ति अक्सर अन्य संक्रमित/रिकवर्ड व्यक्तियों से घिरे होते हैं, जो ससेप्टिबल "वैक्यूम" को शिल्ड करते हैं।

4. अनुभवजन्य परिणाम (केस स्टडी: जर्मनी) (Empirical Results: Case Study: Germany)

इस मॉडल को COVID-19 महामारी (2020-2023) के दौरान 400 जर्मन जिलों के उच्च-रिज़ॉल्यूशन स्थानिक डेटा का उपयोग करके मान्य किया गया।

भवितिक लीड टाइम (Predictive Lead Time): $m_R(t)$ (जो इंसिडेंस डेटा के स्थानिक सहसंबंध लंबाई से प्राप्त होता है) की निगरानी करके, मॉडल ने रिपोर्ट किए गए मामलों में उछाल आने से लगभग 3.4 दिन (औसत 3.0 दिन) पहले संरचनात्मक अस्थिरता का पता लगाया।
SIR के साथ तुलना: शास्त्रीय SIR-व्युत्पन्न $R_{eff}$ प्रतिक्रियात्मक था, जो केस काउंट के लगभग साथ-साथ बढ़ता था। गेज-व्युत्पन्न $R_{eff}$ एक अग्रणी संकेतक (leading indicator) के रूप में कार्य करता था, जो $R < 1$ से $R > 1$ में संक्रमण का पूर्वानुमान लगाता था।
यूनिवर्सैलिटी (Universality): यह प्रेडिक्टिव लैग 83.5% जिलों में देखा गया, जो दर्शाता है कि "क्रिटिकल ओपलेसेंस" घटना महामारी की गतिशीलता का एक मजबूत, मैक्रोस्कोपिक फीचर है।
स्थानिक स्केलिंग (Spatial Scaling): विश्लेषण ने सहसंबंध लंबाई में घनत्व-संचालित गैर-रेखीय स्केलिंग की पुष्टि की, जो सैद्धांतिक व्युत्पत्ति के अनुरूप है।

5. महत्व और निहितार्थ (Significance and Implications)

प्रतिमान परिवर्तन (Paradigm Shift): यह शोध पत्र महामारी विज्ञान को प्रतिक्रियात्मक अवलोकन (मामलों की निगरानी) से संरचनात्मक भविष्यवाणी (ट्रांसमिशन नेटवर्क की स्थिरता की निगरानी) की ओर ले जाता है।
प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली (Early Warning System): प्रभावी मास का "पतन" ( $m_R \to 0$ ) महामारियों के लिए एक "सीस्मोग्राफ" के रूप में कार्य करता है, जो सार्वजनिक स्वास्थ्य अधिकारियों को मामलों में उछाल आने से पहले हस्तक्षेप के लिए एक महत्वपूर्ण 3-दिवसीय विंडो प्रदान करता है।
विश्लेषणात्मक शक्ति (Analytical Power): यह एड-हॉक धारणाओं या भारी कम्प्यूटेशनल सिमुलेशन पर निर्भर किए बिना नॉन-लोकैलिटी, मेमोरी इफेक्ट्स और सुपर-स्प्रेडिंग को संभालने के लिए एक कठोर गणितीय ढांचा प्रदान करता है।
भविष्य की दिशाएं (Future Directions): यह फ्रेमवर्क प्रतिस्पर्धी वायरल स्ट्रेन और क्रॉस-इम्युनिटी डायनेमिक्स को मॉडल करने के लिए नॉन-अबेलियन गेज थ्योरीज (Yang-Mills) तक विस्तार करने का सुझाव देता है।

संक्षेप में, यह कार्य नॉन-इक्विलिब्रियम स्टैटिस्टिकल फिजिक्स और महामारी विज्ञान को सफलतापूर्वक जोड़ता है, यह प्रदर्शित करते हुए कि क्वांटम फील्ड थ्योरी के उपकरण संक्रामक रोग प्रसार की जटिल गतिशीलता के बारे में गहरी और अधिक भविष्य कहनेवाला अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं।