下間 頼旦（しもつま らいたん、生年不詳 - 天正2年9月29日（1574年10月13日））は、戦国時代の本願寺の武将、僧侶。頼且とも。豊前守。三位法橋。
ゲオルク・ビューヒナーの中編小説『レンツ』は、レンツのオーベルリーン訪問を扱っている。ビューヒナーはオーベルリーンの手記からこの小説を執筆した。ヴォルフガング・リームの室内オペラ『ヤーコプ・レンツ』は、このビューヒナーの本を基にしたものである。レンツを題材にした作品では他に、ペーター・シュナイダー（de:Peter Schneider (Schriftsteller)）の『Lenz』（1973年）、ゲルト・ホフマン（de:Gert Hofmann）の『Die Rückkehr des verlorenen J.M.R. Lenz nach Riga』（1984年）がある。また、Marc Buhlの『Der rote Domino』（2002年）はゲーテとレンツの友情とその終焉から着想された推理小説である。
1912年に初めて発見された、尖った双曲3次元多様体はギーゼキング多様体である。それはイデアル双曲四面体の面を貼り合わせることで構成される。3次元球面における結び目と絡み目の補空間は、頻繁に尖った（frequently cusped）双曲多様体である。この例には、8の字結び目やボロミアン環、ホワイトヘッド絡み目の補空間が含まれる。より一般に幾何化によると、サテライト結び目でもトーラス結び目でもない結び目は、双曲結び目である。双曲デーン手術に関するサーストンの定理では、充填スロープの有限の集まりが除かれる場合、双曲絡み目についての残ったデーン充填は双曲3次元多様体であることが示されている。ザイフェルト＝ウェーバー空間は、十二面体の向かい合う面を貼り合わせることで得られる、コンパクトな双曲3次元多様体である。任意の閉じた向き付け可能な双曲3次元多様体上には、双曲体積を定義することができる。ウィークス多様体は、任意の向き付けられた閉双曲3次元多様体の中で最小の体積を持つ多様体である。サーストンは、円上の曲面束が双曲であるための必要十分条件を与えた。すなわち、その束のモノドロミーが擬アノソフであることである。これはハーケン多様体に対する彼の有名な双曲化定理の一部である。ペレルマンによって証明されたサーストンの幾何化予想によれば、無限の基本群を持つ任意の閉、既約かつアトロイダルな3次元多様体は、双曲多様体である。境界を持つ3次元多様体に対しても、同様の主張が成り立つ。
以下はC言語における for ループを並列処理させる例である。int main(int argc, char *argv[]){    int i;#pragma omp parallel for    for (i = 0; i < 10000; ++i)    {        // (並列処理させたいプログラム)    }}OpenMPはループの反復処理を自動的に複数のスレッドに分割して並行処理できるようにする。例えば4つのスレッドを用いて処理を分割する場合、上記例ではインデックス[0, 2499], [2500, 4999], [5000, 7499], [7500, 9999]の各範囲をそれぞれのスレッドに分担させる、といった具合である。実際にいくつのスレッドを起動するのか、また各スレッドに対してどのように処理を振り分けるのかはOpenMP処理系およびプログラム実行環境などの条件に依存する。以下は区分求積法を用いた円周率πの数値計算を、OpenMP並列リダクションによって行なうC++のコード例である。#include <iostream>#include <chrono>#include <cmath>#include <iomanip>#include <omp.h>const double D_PI = 3.1415926535897932384626433832795;// 区分求積法で π の近似値を求める。// 1 / (x^2 + 1) を区間 [0, 1] で積分すると π/4 になるという定積分を利用する。int main(){  const int DivNum = 1000 * 1000 * 1000;  const double delta = 1.0 / DivNum;  std::cout << "OpenMP max threads count = " << omp_get_max_threads() << std::endl;  const auto startTime = std::chrono::system_clock::now();  double sum = 0;#pragma omp parallel for reduction(+ : sum)  for (int i = 0; i < DivNum; ++i)  {    const double x = (delta * i);    const double area = delta *  1.0 / (x * x + 1.0);    sum += area;  }  const double pi = sum * 4.0;  const auto endTime = std::chrono::system_clock::now();  std::cout << std::setprecision(15) << "PI ~= " << pi << std::endl;  std::cout << "Error [%] = " << (100.0 * std::fabs(D_PI - pi) / D_PI) << std::endl;  std::cout << "Elapsed time [ms] = " << std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(endTime - startTime).count() << std::endl;  return 0;}OpenMPコンパイルオプションの有無を切り替えるか、OpenMPディレクティブをコメントアウト／コメント解除してからコンパイル・実行することで、マルチスレッド版およびシングルスレッド版の速度性能比較を簡単に行なうことができるのがOpenMPプログラムの特徴である。