stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
خوزه د بوستامانته ایی گوئرا
اواخر زندگی

پس از بازگشت به اسپانیا در سال ۱۷۹۴، بوستامانته به همکاری با مالاسپینا ادامه داد تا زمانیکه او به اتهام توطئه علیه دولت به زندان افتاد. بوستامانته دور از مشکلات سیاسی مالاسپینا باقی ماند.
در سال ۱۷۹۶ او به عنوان فرماندار سیاسی و نظامی پاراگوئه و فرمانده کل ریو د لا پلاتا (فرماندار مونته ویدئو) منصوب شد.
در ۵ اکتبر ۱۸۰۴ زمان صلح در حالی که با فرماندهی چهار ناوچه به سمت اسپانیا دریانوردی می‌کرد، بوستامانته پس از اینکه از پذیرش درخواست فرمانده انگلیسی برای اعزام اسکادران خود به بندر تحت کنترل بریتانیا برای بازرسی خودداری کرد، مورد حمله یک اسکادران انگلیسی قرار گرفت و دستگیر شد. او در نهایت آزاد شد و با دادگاه نظامی اسپانیا روبرو شد، اما بدون مشکل ظاهر شد. در آن حادثه فرض بر این بود که در ۱۴ دسامبر ۱۸۰۴، اسپانیا رسماً به بریتانیا اعلام جنگ کرده و با فرانسه در طرح حمله به بریتانیای کبیر (جنگ‌های ناپلئونی) متحد شده‌است.
در سال ۱۸۱۰ او به عنوان ژنرال کاپیتان گواتمالا منصوب شد. او تا سال ۱۸۱۷ در آن پُست باقی ماند. در زمان فعالیت بزرگ استقلال او یک سیاست اصلاح طلبانه به سبک روشنگرانه را در پیش گرفت. اما قبل از انقلاب هیدالگو و مورلوس در مکزیک، نیروهایی را در گواتمالا آماده کرد و «سپاه داوطلب فرناندو هفتم» را ایجاد کرد و از موقعیت خود با سرکوب شورشیان حفاظت کرد.
خوزه دی بوستامانته و گوئرا در سال ۱۸۲۵ در سن ۶۶ سالگی درگذشت.
او در وصیت‌نامه خود مقدار زیادی پول برای حمایت از مدارس کودکان در اونتاندا که توسط فرانسیسکو برادرش تأسیس شده بود، اهدا کرد.
نقاشی از کشتی خوزه د بوستامانته ایی گوئرا
اد بلفور

| اد بلفور | اد بلفور | اد بلفور | اد بلفور |
| --- | --- | --- | --- |
 تالار افتخارات هاکی، ۲۰۱۱:  تالار افتخارات هاکی، ۲۰۱۱
 :  
زادهٔ:  ۲۱ آوریل ۱۹۶۵ ‏(۵۹ سال) کارمن، منیتوبا
قد:  ۶ فوت ۰ اینچ (۱۸۳ سانتیمتر)
وزن:  ۲۱۴ پوند (۹۷ کیلوگرم؛ ۱۵ سنگ ۴ پوند)
پست:  Goaltender
مهار:  Left
بازی برای:  Chicago Blackhawks San Jose Sharks Dallas Stars Toronto Maple Leafs Florida Panthers Leksands IF
تیم ملی:   کانادا
منتخب ان‌اچ‌ال:  Undrafted
سوابق بازی:  ۱۹۸۹–۲۰۰۸
اد بلفور (انگلیسی: Ed Belfour؛ زادهٔ ۲۱ آوریل ۱۹۶۵) بازیکن هاکی روی یخ اهل کانادا است.
وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون تالار افتخارات هاکی و جام استنلی شده‌است.
الگوریتم Goldberg و Tarjan

فرض می‌کنیم با تئوری روند شبکه آشنایی داریم و نتایج و نشان‌گذاری استاندارد را استفاده می‌کنیم.
برای مثال آهوجا(Ahuja)، مگنانتی(Magnanti)،ارلین(Orlin)را  ببینید. در اینجا فقط مهمترین‌ها را ذکر می‌کنیم. مسئله روند کمترین هزینه به این صورت تعریف می‌شود: گراف جهتدار  G با گنجایش  u داده شده‌است:  E(G)\rightarrow R_{+} ، سنگینی  c:E(G)\rightarrow R  و ارزش تعادل  b:V(G)\rightarrow R،  b را به عنوان یک روند کمترین روند هزینه بیابید، به‌طوری‌که تابع  f:E(G)\rightarrow R_{+} با  F(e)\leq u(e) برای همهٔ  e‌های عضو  E(G) و  \sum _{e\in \delta _{G}^{+}(v)}f(e)-\sum _{e\in \delta _{G}^{-}(v)}برای همهٔ  v‌های عضو  V(G) از قبیل  \sum {e\in E(G)}(f(e)c(e)) که کمترین مقدار یا همان مینیموم می‌باشد  \delta _{G}^{+}مجموعه‌ای از ورودی‌های را تشکیل می‌دهد. راس  v باقی می‌ماند.

واضح است که امکان وجود روند کمترین هزینهٔ مسائل، می‌تواند در برابر محاسبه روند ماکسیموم چک شود ( و در بهترین شرایط روند  b می‌تواند پیدا شود). مسائل روند ماکسیموم آسانترند و خیلی سریعتر از مسائل روند کمترین  هزینه حل می‌شوند.

نمونه داده شده  (G,u,c,b) از مسئله روند کمترین هزینه و روند
 f:E(G)\rightarrow R_{+} با  f(e)\leq u(e) برای همهٔ  e\in E(G)، ظرفیت باقی‌ماندهٔ یال  e\in E(G) به وسیله  u_{f}(e):=u(f)-f(e) تعریف می‌شود.

علاوه بر این، ما یک یال جدید   e از  w به  v  برای هر یال
 e=(v,w) در نظر گرفته ایم و  u_{f}(e):=f(e) و
 c(e):=-c(e) تعریف کرده ایم. باقی‌مانده گراف  G_{f} شامل همه بال‌ها ( قدیمی و جدید) با ظرفیت باقی‌مانده مثبت می‌باشد. معروف است که روند  b از  f بهینه است( کمترین هزینه را دارد) اگر و تنها اگر هیچ جریان مستقیم در  G_{f} وزن منفی نداشته باشد.

دیاگراف  G داده شده با وزن  c:E(G)\rightarrow R، یک ذخیره امکانپذیر در  (G,c) است، تابع  \pi :V(G)\rightarrow R به این صورت که هزینه کاهش یافته  C\pi (e):=c(e)+\pi (v)\pi (w) است  که برای هر  e نامنفی عبارت  e=(v,w) برقرار است. یک ذخیره امکانپذیر وجود دارد اگر و تنها اگر هیچ جریان مستقیمی، وزن کل منفی نداشته باشد. این توسط کوتاه‌ترین راه محاسبه منبع واحد قطعی و تصمیم گرفته می‌شود.

روند داده شده f:E(G)\rightarrow R_{+} با  f(e)\leq u(e) و ذخیره
 \pi :V(G)\rightarrow R، یک گراف مجاز تعریف می‌کنیم که تمام یال‌های  G_{f} که هزینهٔ کاهش یافته منفی را دارند، در بر بگیرد. گراف مجاز را با  {}_{f}^{\pi }G معنی می‌کنیم. اگر  f یک روند  b بهینه باشد( برای بعضی از  bها) و
 \pi  یک ذخیره امکانپذیر در  G_{f} باشد، پس   مارپیچ است.
1- مسئله گردش با کمترین هزینه

ورودی‌های مسئله عبارتند از:
گراف جهت دار  G=(V,A)
هزینه‌ها که اعداد صحیح هستند.  c_{ij}\in Z,\forall (i,j)\in A
ظرفیت‌ها که اعداد صحیح هستند.  u_{ij}\geq 0,\forall (i,j)\in A
تقاضاها که اعداد صحیح هستند.  0\leq l_{ij}\leq u_{ij},\forall (i,j)\in A
هدف: یافته جریان  f:A\rightarrow R^{\geq 0} است که \sum _{(i,j)\in A}c_{ij}f_{ij}
را مینیمم می‌کند به‌طوری که:

 l_{ij}\leq u_{ij}\quad \forall (i,j)\in A


 \sum _{k:(i,k)\in A}f_{ik}-\sum _{k:(k,i)\in A}f_{ki}=0

تعریف 1:  یک گردش  f شرایط زیر را ارضا می‌کند.
f_{ij}\leq u_{ij}\quad \forall (i,j)\in A
f_{ij}=-f_{ji}\quad \forall (i,j)\in A
\sum _{k:(k,i)\in A}f_{ki}=0
در این تعریف جدید، جریان در قوس اولیه  f_{ij} شرط  f_{ij}\leq u_{ij} را ارضا می‌کند و هر واحد جریان هزینه  c_{ij} را تحمیل می‌کند. جریان در قوس معکوس  f_{ji} شرط  f_{ji}\leq u_{ji}=-f_{ij} را ارضا کرده و هزینه  c_{ji}=-c_{ij} را برای هر واحد جریان تحمیل می‌کند. هزینه کل برای دو یال با جریان
 f برابر  c_{ij}f_{ij}+c_{ji}f_{ji}=2c_{ij}f_{ij} است. بنابراین بهینه‌سازی هزینه کل برای این گراف جدید معادل بهینه‌سازی هزینه کل برای گراف اولیه است.

برای یک جریان  f در گراف  G گراف باقی‌مانده  G_{f}=(V,A_{f}) را گرافی تعریف می‌کنیم که مجموعه یال‌های آن عبارتند از:

 A_{f}=\left\lbrace (i,j)\in A:f_{ij}<u_{ij}\right\rbrace 

کران بالای  u_{ij}^{f}=u_{ij}-f_{ij} را برای یال  (i,j)\in A_{f} تعریف می‌کنیم. واضح است که
 \forall (i,j)\in A_{f}:u_{ij}^{f}<0

تعریف 2: یک پتانسیل تابعی است به صورت  p:V\rightarrow R

تعریف 3: فرض کنید تابع پتانسیل  p داده شده‌است. هزینه کاهش یافته را به صورت زیر تعریف می‌کنیم:

 c_{ij}^{p}=c_{ij}+p_{i}-p_{j}

آنگاه داریم:

 c_{ji}^{p}=c_{ji}+p_{j}-p_{i}=-(c_{ij}+p_{i}-p_{j})=-c_{ij}^{p}

تعریف 4: هزینه یک دور  \Gamma  برابر است با:
 c(\Gamma )=\sum _{(i,j)\in \Gamma }c_{ij}
تئوری 1: موارد زیر با هم معادلند.
f یک گردش با کمترین هزینه است.
هیچ دور با هزینه منفی در  G_{f} وجود ندارد.
تابع پتانسیل  f موجود است که برای هر  (i,j)\in A_{f} داریم  c_{ij}^{p}\geq 0
2- الگوریتم حذف یک دور

تئوری فوق منجر به الگوریتمی برای محاسبه گردش با کمترین هزینه می‌شود. این الگوریتم به صورت زیر است.
فرض کنید که  f یک گردش شدنی باشد.
تا وقتی که  A_{f} شامل دور منفی  \Gamma  است.
 \Gamma  را حذف کرده و   f را به روز رسانی کن.
صحت الگوریتم فوق از تئوری بالا نتیجه می‌شود. اگر هزینه‌ها و ظرفیت‌ها، هر دو صحیح باشند، جریان بهینه  f موجود است به نحوی که  f_{ij} برای هر  (i,j)\in A صحیح است. فرض کنید:

 U=max\quad u_{ij_{(i,j)\in A}}


 C=max\quad |c_{ij}|_{(i,j)\in A}

بنابراین هر گردش شدنی دارای هزینه حداکثری  mCU و هزینه حداقلی  -mCU است. چون حذف یک دور، هزینه گردش را حداقل به اندازه یک واحد کاهش می‌دهد، برای یافتن یک گردش بهینه به حداکثر  O(mCU) حذف نیاز است.

برای رسیدن به این نتیجه‌گیری که الگوریتم فوق شبه چندجمله‌ای است، به دو مورد زیر نیاز داریم.
یک گردش اولیه. (این گردش را می‌توان با محاسبه گردش ماکسیمم به دست آورد.)
امکان چک کردن وجود دور با هزینه منفی. (این کار را می‌توان با استفاده از الگوریتم bellman-ford در زمان  O(mn) انجام داد. بنابراین ما یک الگوریتم چندجمله‌ای داریم که در زمان  O(m^{2}nCU) اجرا می‌شود.
الگوریتم گولبرگ و تارجان

یک روند  b،  \varepsilon  -بهینه نامیده می‌شود اگر یک ذخیره  \pi :V(G)\rightarrow R مانند  c_{\pi }(e)\geq -\varepsilon  برای همهٔ  e\in (G_{f}). پس بهینه 0 هیچ چیز نیست ولی بهینه است. الگوریتم هزینه پیمایش گولبرگ و تارجان  یک روند  b را محاسبه می‌کند که بهینه  \varepsilon  برای بعضی از  \varepsilon ‌های بزرگ است. پس مقدار  \varepsilon  را در هر تکرار، نگهداری کردن و بهینگی  \varepsilon ، کاهش می‌دهد.

ساده است که هر روند  b، بهینه  \varepsilon  است اگر
 \varepsilon \geq max_{e\in E(G)}\quad |c(e)| . علاوه بر این، از دید هزینه‌های  انتگرال، هر روند  \varepsilon -بهینه با  \varepsilon <{\frac {1}{n}}، بهینه است.

پس ساختار جهانی این الگوریتم، به صورت زیر است.

( \alpha  یک پارامتر ثابت است و حداقل مقدار آن 2 می‌باشد)
{\text{procedure }}minimum\_cost\_flow(G,u,c,b)
 {\text{begin}}
   \pi (v):=0\quad \forall v\in V(G){\text{ and }}\varepsilon :=max_{e\in E(G)}|c(e)|;
   {\text{Determine a b}}\_{\text{flow f. If no b}}\_{\text{flow exists, return(null);}}
   {\text{while }}\varepsilon \geq {\frac {1}{n}}{\text{ do }}
     \varepsilon :={\frac {\varepsilon }{\alpha }}
     {\text{refine}}(\varepsilon ,f,\pi )
   {\text{end;}}
   {\text{return}}(f);
 {\text{end;}}
این روال دستوری( مجموعه کد) به صورت زیر اجرا می‌شود:

ابتدا مقدار ممکن ماکسیموم از رونددر طول همهٔ یال‌ها با هزینه کاهش یافته منفی هل داده می‌شود. این نتیجه یک روند  b' بهینه برای بعضی  b'‌ها است. یک راس فعال نامیده می‌شود اگر اضافی باشد.

 e_{f}(v):=b(v)-\sum _{e\in {}_{G}^{+}\delta (v)}f(e)+\sum _{e\in {}_{G}^{-}\delta (v)}f(e)
تا زمانی که حتی یک راس فعال وجود داشته باشد، چه relabel یا چه push، به جای راس فعال اجرا می‌شود.
{\text{procedure }}refine(\varepsilon ,f,\pi )
 {\text{begin}}
   {\text{for }}e\in E({}_{f}^{\pi }G){\text{do push}}(e,u_{f}(e));
   {\text{while there exists an active vertex do}}
   {\text{begin}}
     {\text{choose an active vertex}}v
     {\text{if }}{}_{f}^{\pi }G{\text{ contains an edge }}e=(v,w){\text{ then}}
       {\text{push}}(e,min(u_{f}(e),e_{f}(v)));
     {\text{else}}
       {\text{relabel(v)}}
     {\text{end;}}
  {\text{end;}}
{\text{procedure push}}(e,\delta )
 {\text{begin}}
   {\text{if }}e=(v,w)\in E(G){\text{ then}}
     {\text{increase }}f=(e){\text{ by }}\delta ;
   {\text{else}}
     {\text{decrease }}f(\leftarrow e){\text{ by }}\delta ;
 {\text{end;}}
{\text{procedure }}relabel(v)
 {\text{begin}}
   {\text{replace }}\pi (v){\text{ by }}max_{(v,w)\in E(G_{f})}(\pi (w)-c(v,w)-\varepsilon );
  {\text{end;}}
هر اجرای refine،  O(n^{2}) عمل relabel و  O(n^{2}m). عمل push استفاده می‌کند که  n:=|V(G)| و  m:=|E(G)|. اثبات این موارد قبلاً ذکر شده‌است.



 ملاحظه می‌کنیم که به‌طور تئوری زمان refine را می‌توان با استفاده از درخت‌های پویا به  O\left(nm\log({\frac {n^{2}}{m}})\right) بهبود داد.

برای محاسبه روند  b اولیه، الگوریتم روند ماکسیموم گولدبرگ و تارجان استفاده می‌شود. در آزمایش‌های ما فقط بخش کوچکی از زمان اجرا برای این قدم اولیه مصرف شد.
جنبه‌های پیاده سازی

تصمیم اولیه در هنگام پیاده‌سازی الگوریتم فوق مربوط به گراف باقی مانده‌ای است: لازم نیست که گراف باقی مانده‌ای را به‌طور صریح ذخیره کنیم. اما اگر بدون ذخیره‌سازی عمل شود، لازم است تمام یال‌های همسایهٔ یک راس فعال چک شود قبل از این کع بتوان آن را relabel کرد. این کار بسیار پر هزینه است. لذا تصمیم گرفتیم که گراف باقی مانده‌ای را به‌طور صریح ذخیره کنیم به وجودی که لازم است بعد از هر عمل push آن را به روز کنیم.

ظرفیت باقی مانده‌ای ذخیره و در هر یال به روز می‌شود. در نتیجه نیازی به ذخیره روند نیست. در حقیقت روند به‌طور صریح مورد نیاز نیست مگر در زمان باز گرداندن خروجی بعد از پایان الگوریتم. برای هر راس  v،افزونگی  e_{f}(v) و
 \pi (v) احتمالی  ذخیره می‌شود. هزینه‌های کاهش یافته به‌طور صریح ذخیره نمی‌شوند چون مشخص گردید که به صرفه تر است که هر گاه که مورد نیاز بودند مجدداً محاسبه شوند. برای هر راس لیستی از یال‌های خارج شونده با ظرفیت باقی مانده‌ای مثبت موجود است. اشاره‌گری داریم که برای هر راس فعال عنصر جاری در این لیست را نشانه‌گذاری می‌کند. هرگاه یک push یال جاری را اشباح کند( یا وقتی که الگوریتم مشخص می‌کند که یال جاری دارای هزینه کاهش یافته غیر منفی است) اشاره گر به جلو حرکت می‌کند. این امر متضمن آن است که یک relabel می‌تواند زمانی که اشاره گر به انتهای لیست می‌رسد انجام پذیرد.

یک امر مهم در پیاده‌سازی انتخاب راس فعال است. با توجه به این که تعداد رأس‌های فعال معمولاً کم است لازم است که ساختمان داده‌ای استفاده شود که مجموعه گره‌های فعال را در بر دارد. ساختمان داده‌های ساده یا یک صف یا یک پشته هستند. راه پیچیده تر عبارت است از ذخیره کردن رأس‌های فعال به صورت یک ترتیب مبتنی بر همبندی نسبت به گراف قابل تصدیق ( که غیر چرخه‌ای است). اما در عمل تعداد عملیات pushو relabel اندکی بزرگتر از حالتی است که از پیاده‌سازی ساده صف استفاده می‌شود. به علاوه انتخاب اولین راس با ترتیب مبتنی بر همبندی پر هزینه تر است حتی موقعی که از کارآمدترین ساختمان داده، دنباله فیبوناچی استفاده شود. با توجه به این ملاحظات تصمیم گرفتیم که رأس‌های فعال را در یک صف ساده ذخیره کنیم. توجه شود که این رویکرد مرز تئوری بر روی تعداد عملیات push را برای هر بار اجرای refine به  O(n^{3}) کاهش می‌دهد.
مکاشفه ای > پالایش قیمت

رویه refine یک روند  b ، \varepsilon -بهینه محاسبه می‌کند. از طرفی بسیار اتفاق میافتد که این روند از قبل برای بعضی از  \varepsilon ' بهینه برای بعضی از  \varepsilon '<\varepsilon . در این صورت ممکن است بتوانیم از بعضی تکرارها بدون اجرای refine صرف نظر کنیم در نتیجه دو سؤال مطرح می‌شود
برای بک روند  b به نام  f یک  \varepsilon \geq 0 یک  \pi V(G)\rightarrow R بالقوه پیدا می‌کنیم مانند  c_{\pi }(e)\geq =\varepsilon  برای همه  e\in E(G_{f}) یا یک  f که  \varepsilon  بهینه نباشد، تعریف می‌شود.
برای یک روند  b به نام  f، کوچکترین  \varepsilon \geq 0 پیدا می‌شود که  \varepsilon  بهینه است.
اولین مسئله را می‌توان توسط یک محاسبه کوتاه‌ترین مسیر مبدأ واحد در  (G_{f},c') حل کرد که  c' از روی  c' با اضافه کردن  \varepsilon  به هر وزن یال به دست می‌آیدو گولدبرگ پیشنهاد کرد که محاسبهٔ کوتاهترین مسیر در هر تکرار انجام گیرد یعنی چک شود که آیا روند  b جاری   بهینه است یا خیر و تنها در صورت منفی بودن جواب refine صدا زده شود.
مکاشفهٔ دیگر توسط راه حل مسئله دوم به دست می‌آید. این احتمال گولد برگ و تارجان، و گولدبرگ و همکارانش، مورد اشاره قرار گرفته اما بیشتر دنبال نشده‌است. ملاحظه کنید که  f ، \varepsilon  بهینه است اگر هیچ مدار جهت دار از مجموع وزن منفی در  (G_{f},c') وجود نداشته باشد که در آن  c'(e):=c(e)+\varepsilon  برای همه ی
 e\in E(G_{f}) . لذا کوچکترین  \varepsilon  که به ازای آن  \varepsilon  بهینه می‌شود عبارت است از -\mu  که در آن  \mu  عبارت است از کمترین وزن میانگین مدار جهت دار در  (G_{f},c).

لذا مسئله دوم چیری به جز یک مسئله کمترین چرخهٔ میانگین نیست. این مسئله را می‌توان توسط یک الگوریتم پارامتری کوتاه‌ترین مسیر به‌طور بسیار کارآند حل کرد. یک نسخهٔ پایه توسط کارپ و ارلین و اشنایدر توصیف شده و نسخهٔ بهبود یافتهٔ آن توسط تارجان و ارلین بیان شده‌است. یک پیاده‌سازی کارآمد این الگوریتم توسط بوناگل توصیف شده‌است. زمان اجرا در بدترین حالت عبارت است از  O(nm+n^{2}log(n)).

برای پیاده‌سازی الگوریتم روند کمترین هزینه، ما مسئله دوم را با استفاده از محاسبه پارامتری کوتاه‌ترین مسیر در هر تکرار حل کردیم. کوچکترین  \varepsilon  که سبب شود روند  b جاری  \varepsilon  بهینه شود را پیدا می‌کنیم و همچنین یک  \pi  بالقوه مناسب را میابیم. سپس refine را به  f،  \pi  و
 {\frac {\varepsilon }{\alpha }} اعمال می‌کنیم.

این مکاشفه منجر به بهبود قابل ملاحظه‌ای در زمان اجرا شد. در مقایسه با این که توسط یک مخاسبه ساده کوتاه‌ترین مسیر فقط چک شود که آیا روند   بهینه است، ما به بهبود زمان اجرا به میزان 40% دست یافتیم.

سؤال دیگر این است که پارامتر  \alpha  چه طور انتخاب شود. ملاحظات تئوری مقدار 4 را پیشنهاد می‌کند،
فانی اسمیت

| سوابق مدال> به نمایندگی از   سوئیس.Women's اسکی نمایشی.World Championships | سوابق مدال> به نمایندگی از   سوئیس.Women's اسکی نمایشی.World Championships | سوابق مدال> به نمایندگی از   سوئیس.Women's اسکی نمایشی.World Championships |
| --- | --- | --- |
|  |  2013 Voss | Ski cross |
Winter X Games: Winter X Games
|  | 2011 Aspen  | Ski Cross |
World Cup Medals: World Cup Medals
|  | 8  | Ski Cross |
|  | 7  | Ski Cross |
|  | 3  | Ski Cross |
فانی اسمیت در سال ۲۰۱۱
فانی اسمیت اسکی‌باز نمایشی اهل سوئیس است. وی در بازی‌های المپیک زمستانی ۲۰۱۰ در ونکوور نماینده این کشور بود. وی در سال ۲۰۱۳ میلادی قهرمان جهان شد.
مرغ (برخوار)

مکان
| مرح (برخوار و میمه) | مرح (برخوار و میمه) |
| --- | --- |
روستا: روستا
محل : محل 
مرح (برخوار و میمه): مرح (برخوار و میمه)
مختصات: ۳۳°۸′ شمالی ۵۱°۵۳′ شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۱۳۳°شمالی ۵۱٫۸۸۳°شرقی﻿ / 33.133; 51.883: مختصات: ۳۳°۸′ شمالی ۵۱°۵۳′ شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۱۳۳°شمالی ۵۱٫۸۸۳°شرقی﻿ / 33.133; 51.883
استان: اصفهان
شهرستان: برخوار و میمه
بخش: بخش برخوار
دهستان: برخوار شرقی
جمعیت: ۲۵۱ نفر
مرح(برخوار و میمه)، روستایی از توابع بخش برخوار شهرستان برخوار و میمه در استان اصفهان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان برخوار شرقی قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۲۵۱ نفر (۶۹خانوار) بوده‌است.
مایا پدرسن-بیری

مایا پدرسن-بیری (انگلیسی: Maya Pedersen-Bieri؛ زادهٔ ۲۷ نوامبر ۱۹۷۲) ورزشکار اسکلتون اهل سوئیس بود.
وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۳ مدال طلا، ۲ مدال نقره، ۱ مدال برنز شده‌است.
ماری-فیلیپ پولان

ماری-فیلیپ پولان (فرانسوی: Marie-Philip Poulin‎؛ زادهٔ ۲۸ مارس ۱۹۹۱) بازیکن هاکی روی یخ اهل کانادا است.
کریستوف لانن

کریستوف لانن (انگلیسی: Christoph Langen؛ زادهٔ ۲۷ مارس ۱۹۶۲) ورزشکار بابسلد اهل آلمان بود.
وی در مسابقات کشوری و بین‌المللی در مجموع برندهٔ ۲۳ مدال طلا، ۶ مدال نقره، ۲ مدال برنز شده‌است.
خیمه سر

مکان
| خیمه سر | خیمه سر |
| --- | --- |
روستا: روستا
محل : محل 
خیمه سر: خیمه سر
مختصات: ۳۷°۳۸′ شمالی ۴۹°۱۲′ شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۶۳۳°شمالی ۴۹٫۲۰۰°شرقی﻿ / 37.633; 49.200: مختصات: ۳۷°۳۸′ شمالی ۴۹°۱۲′ شرقی﻿ / ﻿۳۷٫۶۳۳°شمالی ۴۹٫۲۰۰°شرقی﻿ / 37.633; 49.200
استان: گیلان
شهرستان: رضوان‌شهر
بخش: بخش مرکزی
دهستان: گیل دولاب
جمعیت: ۳۹۶ نفر (سرشماری ۹۵)
خیمه سر، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان رضوان‌شهر در استان گیلان ایران است.
قدمت این روستا به زمان ورود سربازان روس به شمال کشور باز میگردد.(اندکی بیش از یک قرن)
طبق گفته ریش سفیدان محلی،عده ای از سربازان روسی در نزدیکی شفارود ساکن گشته و با زدن خیمه هایی زندگی خود را در این خطه آغاز کرده اند و بدین ترتیب نام آن محل و اعضای آن را خیمه سر گذاشتند.
جمعیت

این روستا در دهستان گیل دولاب قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۴۹۶ نفر (۱۲۵خانوار) بوده‌است. زبان ساکنین این روستا زبان گیلکی است .
مایک آیدو

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- | --- | --- |
نام کامل:  مایک آیدو
زادروز:  ۳۰ مهٔ ۲۰۰۵ ‏(۱۹ سال)
زادگاه:  کاساله سول سیل، ایتالیا
قد:  ۱٫۷۵ متر (۵ فوت ۹ اینچ)*
پست:  مدافع
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  باشگاه فوتبال اینترمیلان
شمارهٔ پیراهن:  ۵۰
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
:  کیه‌وو ورونا
:  اینترمیلان
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۲۴– |  اینترمیلان |  ۰ |  (۰) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۲۱ |  زیر ۱۷ سال ایتالیا |  ۲ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۹ فوریه ۲۰۲۵.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۹ فوریه ۲۰۲۵:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۹ فوریه ۲۰۲۵.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۹ فوریه ۲۰۲۵
مایک آیدو (انگلیسی: Mike Aidoo؛ زادهٔ ۳۰ مه ۲۰۰۵) بازیکن فوتبال اهل ایتالیا است که برای باشگاه فوتبال اینترمیلان در پست مدافع بازی می‌کند.
سامپا لایونن

سامپا لایونن (به فنلاندی: Samppa Lajunen) ورزشکار مرد رشتهٔ دوگانه زمستانی اهل کشور فنلاند است. وی در بین سال‌های ‎۱۹۹۸ تا ۲۰۰۲ میلادی در مسابقات بازی‌های المپیک زمستانی در مجموع ۵ مدال، شامل ۳ مدال طلا و ۲ نقره را کسب کرد.
خوزه ماریا ناوائز

| خوزه ماریا ناروائز | خوزه ماریا ناروائز |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۷۶۸ کادیس، اسپانیا
درگذشت: ۴ اوت ۱۸۴۰ (۷۲–۷۳) گوادلاخارا، مکزیک
ملیت: اسپانیایی
پیشه(ها): افسر دریانورد، اکتشاف جغرافیایی و ناوبر
خوزه ماریا ناروائز (José María Narváez) (زادهٔ ۱۷۶۸ – درگذشتهٔ ۴ اوت ۱۸۴۰)، افسر نیروی دریایی، کاوشگر و ناوبر اسپانیایی بود که برای کارش در جزایر خلیج و لوئر مین‌لند که بریتیش  کلمبیای امروزی را تشکیل می‌دهد، شناخته می‌شود. در ۱۷۹۱ میلادی، او که فرمانده اسکونر سانتا ساتورنینا بود، نخستین سفر اکتشافی اروپا از تنگه جورجیا را آغاز نمود و در این جریان در ساحل سن‌شاین بریتیش کلمبیای امروزی نیز توقف نمود. او همچنین به خلیجک بورارد که حالا ونکوور در بریتیش کلمبیا است، وارد شد.
اوایل حرفه

ناروائز در ۱۷۶۸ میلادی کادیز، در اسپانیا متولد شد. او در ۱۷۸۲ میلادی به عنوان دانشجوی نیروی دریایی وارد آکادمی سلطنتی (دریایی) شد. او پس از یک سال آموزش به دریا رفته و در جنگ دریایی دخیل شد.
ناروائز در ۱۷۸۴ میلادی به اسپانیای نو فرستاده شده و نخست در شهر هاوانا توظیف گردید. او برای مدت سه سال در کشتی‌های تأمیناتی در بندرهای وراکروز، نیواورلئان، مانتانزاس، کامپچه، رواتان و تروخیلو خدمت کرد. در نوامبر ۱۷۸۷، او به درجه (ناوبر مجرب دوم – piloto در زبان اسپانیایی معادل ناوبر در فارسی است) ترفیع داده شده و مجدداً در سان بلاس توظیف گردید، جاییکه در آن زمان مقر اصلی ناو اسپانیایی در ساحل غربی مکزیک بود. او در اوایل ۱۷۸۸ میلادی وظیفه خود را آغاز کرد. در خلال یک ماه، او به عنوان سکاندار کشتی تحت فرماندهی گونزالو لوپیز دی هارو که فرمانده کشتی سان کارلوس (ال فلیپینو) بود، وارد دریا شد.
سفر اکتشافی ۱۷۸۹ به دریاراه نوتکا

علی‌رغم تلخی میان مارتینز و هارو، در ۱۷۸۹ میلادی به این دو نفر دستور داده شد تا باهم به دریا بروند و دریاراه نوتکا را تصرف نمایند. ناروائز بار دیگر به عنوان راهنمای ارشد هارو و فرمانده درجه دوم کشتی سان کارلوس خدمت کرد. دو کشتی در ۱۷ فوریه از بندر سان بلاس وارد دریا شده و به تاریخ ۵ می ۱۷۸۹ به نوتکا رسیدند. سه کشتی تجارتی دیگر از قبل در آنجا موجود بود، یک کشتی انگلیسی و دو کشتی از ملت جدید ایالات متحده. سه کشتی دیگر در جریان تابستان به آنجا رسید و یکی آن کشتی نورت‌ویست آمریکا بود که سال قبل توسط جان میرز در دریاراه نوتکا ساخته شده بود. مارتینز در تلاشی برای تحکیم حاکمیت اسپانیا در منطقه، این کشتی را ضبط کرد.
مارتینز در ۲۱ ژوئن ناروائز را در کشتی نورت‌ویست آمریکا که قبلاً ضبط شده و به سانتا جرترادیوس لا مانگا (و بعداً سانتا ساتورنینا) تغییر نام داده شده بود، اعزام نمود تا سه ورودی در جنوب دریاراه نوتکا را بررسی نماید – دریاراه کلیوکوت، دریاراه بارکلی و تنگه خوان دی فوکا. ناروائز بیش از ۲۵ لیگ (حدود ۶۵ مایل (۱۰۵ کیلومتر)) را با کشتی در تنگه خوان دی فوکا پیمود. تا آن زمان، تنها چند فرد غیر بومی به تنگه وارد شده بودند و هیچ‌کدام به اندازه ناروائز پیشروی نکرده بود. تا اوایل ژوئیه، ناروائز دوباره به دریاراه نوتکا برگشته بود. او در گزارش خود که به مارتینز ارایه نمود، پورت رنفرو را به خوبی آنکروج توصیف کرد.
در جریان مدتی که ناروائز در نوتکا حضور نداشت، مارتینز یک تشریفات دوامدار برای تصرف نوتکا برگزار نمود. پس از مدت کوتاهی، او جنگ پرهیاهوی با کاپیتان بریتانیایی جیمز کولنیت راه انداخت، کاپیتان انگلیسی را زندانی و چندین کشتی و خدمه آنها را توقیف کرد. این رویدادها به یک بحران بین‌المللی بزرگ مبدل شد. مارتینز گروهی از کارگران چینی دستگیر شده را مجبور ساخت تا فورت سان میگویل و برخی تأسیسات دیگر را بسازند.
الکساندر ترتیاکوف (اسکلتون‌سوار)

الکساندر ترتیاکوف (روسی: Александр Владимирович Третьяков؛ زادهٔ ۱۹ آوریل ۱۹۸۵) ورزشکار اسکلتون اهل روسیه است.
وی همچنین برندهٔ جوایزی همچون نشان دوستی شده‌است.
آرتاباز یکم (ساتراپ فریگیه)

| آرتاباز یکم | آرتاباز یکم |
| --- | --- |
ساتراپی فریگیه هلسپونت: ساتراپی فریگیه هلسپونت
ساتراپ فریگیه هلسپونت: ساتراپ فریگیه هلسپونت
پیشین: فارناک یکم
جانشین: فارناباز یکم
شاهنشاه: خشایارشا اردشیر یکم
دودمان: فارناکیان
آرتاباز یکم یا اَردَوَز (به پارسی باستان:اَرتَه‌وَزدَه)، (به یونانی: Ἀρτάϐαζος / Artabazos)‏ (۴۸۰–۴۵۵ پیش از میلاد)، از دودمان فارناکیان و پسر فارناک یکم عموی داریوش بزرگ هخامنشی و ساتراپ ایرانی فریگیه هلسپونت زیر نظر هخامنشیان بود. او همچنین یکی از سرداران خشایارشا در دومین تهاجم ایرانیان به یونان و فرمانده نیروهای محافظ مسیر بازگشت به آسیا از داردانل بود که پس از نبرد سالامیس در یونان ماند. در نبرد پلاته او به دلیل نامعلومی با ۴۰۰۰۰ سرباز از صحنه جنگ کناره گرفت و به سمت داردانل عقب نشست.
سواره‌نظام دودمان هخامنشی فریگیه هلسپونت به پیاده‌نظام سبک‌اسلحه یونانی حمله می‌کند "، تابوت‌دان چاناق‌قلعه، اوایل قرن چهارم پیش از میلاد.
همچنین او به دستور اردشیر یکم شاه هخامنشی به همراه بغابوخش دوم ساتراپ سوریه، در سرکوب دومین شورش مصر شرکت کرد.
منطقه ساتراپی فریگیه هلسپونت در شهر ارگیلی (Ergili) در شمال غرب ترکیه کنونی قرار دارد.
جانشینی

بعد از او، پسرش، فارناباز یکم (۴۵۵–۴۳۰ پیش از میلاد)، که اطلاعات کمی از او در دست است، و سپس نوه‌اش فارناک دوم (۴۳۰–۴۱۳ از میلاد)، که شناخته شده‌است در ابتدای جنگ پلوپونزی ساتراپ بوده‌است. پس از او، فارناباز دوم (۴۱۳–۳۷۳ پیش از میلاد)، که به خاطر رقابت با تیسافرن و جنگ علیه اسپارت‌ها مشهور است به مقام ساتراپی فریگیه هلسپونت رسید.
دودمان فارناکیان

مقالهٔ اصلی: دودمان فارناکیان
حکمرانان دودمان فارناکیان و زمان خدمتشان به ترتیب عبارتند از:
فارناک یکم (۵۵۰–۴۹۷ پیش از میلاد)
آرتاباز یکم (۴۸۰–۴۵۵ پ.م.)
فارناباز یکم (۴۵۵–۴۳۰ پ.م.)
فارناک دوم (۴۳۰–۴۲۲ پ.م.)
فارناباز دوم (۴۲۲–۳۸۷ پ.م.)
آریوبرزن (۴۰۷–۳۶۲ پ.م.)
آرتاباز دوم (۳۸۹–۳۲۹ پ.م.)
فارناباز سوم (۳۷۰–۳۲۰ پ.م.)
آرسیتس (- پ.م.) آخرین ساتراپ ایرانی فریگیه هلسپونت