stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
طبقه حاکم
برای مطالعهٔ بیشتر

مجموعه‌ای از گفتاوردهای مربوط به  در ویکی‌گفتاورد موجود است.
دمهوف, ج. ویلیام (April 2005). "نظریه سلطه طبقاتی بر قدرت". {{cite journal}}: Cite journal requires |journal= (help)
دوگان، ماتی (ویرایش)، «پیکربندی نخبگان در اوج قدرت»، بریل، لیدن، ۲۰۰۳.
ایزابل ویلکرسن، ۱۴۰۰: طبقه حاکم: خاستگاه ناکامی‌های ما، مترجم: پیام درخشان‌فرد، قم: دفتر نشر معارف، ۲۴۸ صفحه. ISBN 9786004413909
فیدیپیدس

مجسمهٔ فیدیپیدس در کنارهٔ جادهٔ ماراتن
فیدیپیدس (به یونانی: Φειδιππίδης) (۵ قرن پیش از میلاد) سرباز و دونده‌ای یونانی بود که فاصلهٔ ۱۵۰ مایلی بین آتن و اسپارت را در طول دو روز دوید تا از اسپارتیان، پیش از شروع نبرد ماراتن بین دو امپراتوری هخامنشی و یونان در ۴۹۰ سال پیش از میلاد، برای مقابله با سپاه ایران درخواست یاری نماید. همچنین بر اساس افسانه‌ها او را همان کسی می‌دانند که فاصلهٔ ماراتن تا آتن را بدون توقف دوید تا خبر پیروزی یونانیان در جنگ را به آنها برساند و پس از اعلام این خبر بر اثر خستگی زیاد جان باخت.
۳/۴ (فیلم)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
کارگردان: ایلیان متیوف
نویسنده: ایلیان متیوف
بازیگران: Mila Mihova
تاریخ‌های انتشار:  ۶ اوت ۲۰۱۷ (۲۰۱۷-0۸-۰۶) (جشنواره فیلم لوکارنو)  
مدت زمان: ۸۳ دقیقه
کشور: بلغارستان
زبان: بلغاری 
۳/۴ (انگلیسی: 3/4) یک فیلم درام به کارگردانی ایلیان متیوف است که در سال ۲۰۱۷ منتشر شد.
پلی‌تکنیک لویو

| 0 | 1 |
| --- | --- |
Lviv Polytechnic نشان: Lviv Polytechnic نشان
شعار: Litteris et artibus (زبان لاتین)
نوع: دانشگاه دولتی
بنیانگذاری شده: 1816 (as Technical Academy)
رئیس دانشگاه: Yuriy Bobalo
رئیس دانشگاه: Bobalo Yuriy Yaroslavovich
دانشجویان: ~۳۵۰۰۰
موقعیت: لووف، اوکراین
تعلق ورزشی به: European University Association, Association of Ukrainian Universities
وبگاه: http://www.lp.edu.ua/
پلی‌تکنیک لِویو  (اوکراینی: Національний університет "Львівська політехніка) یا با تلفظ لهستانی لووف پلی‌تکنیک بزرگترین دانشگاه علمی در لویو اوکراین است. از زمان تأسیس آن در سال ۱۸۱۶، یکی از مهمترین مراکز علم و فناوری در اروپای مرکزی بوده‌است.
در جمهوری دوم لهستان، پلی‌تکنیک یکی از مهم‌ترین کالج‌های فنی در این کشور و مهم‌ترین پلی‌تکنیک ورشو بود.
پلی‌تیازیل

| پلی‌تیازیل | پلی‌تیازیل |
| --- | --- |
دیگر نام‌هاpolythiazyl poly(sulfur nitride): دیگر نام‌هاpolythiazyl poly(sulfur nitride)
شناساگرها: شناساگرها
شماره ثبت سی‌ای‌اس: 56422-03-8 N
خصوصیات: خصوصیات
فرمول مولکولی: (SN)x
شکل ظاهری: bronze colour metallic lustre
به استثنای جایی که اشاره شده‌است در غیر این صورت، داده‌ها برای مواد به وضعیت استانداردشان داده شده‌اند (در 25 °C (۷۷ °F)، ۱۰۰ kPa): به استثنای جایی که اشاره شده‌است در غیر این صورت، داده‌ها برای مواد به وضعیت استانداردشان داده شده‌اند (در 25 °C (۷۷ °F)، ۱۰۰ kPa)
 N (بررسی) (چیست: Y/N؟):  N (بررسی) (چیست: Y/N؟)
Infobox references: Infobox references
:   
پلی‌تیازیل (به انگلیسی: Polythiazyl) با فرمول شیمیایی (SN)x یک ترکیب شیمیایی است. که جرم مولی آن ۲۶۲٫۳۰ g/mol می‌باشد. شکل ظاهری این ترکیب، فلز براق به رنگ برنز است.
ژولیت (ترانه مدرن تاکینگ)

«ژولیت» (به انگلیسی: Juliet) تک‌آهنگی از مدرن تاکینگ است که در سال ۲۰۰۲ میلادی منتشر شد. این تک‌آهنگ در آلبوم پیروزی (آلبوم مدرن تاکینگ) قرار داشت.
این تک‌آهنگ در چارت‌های  جزو ده ترانه اول قرار گرفت.
مون هیون-جانگ

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- |
ملیت: کره جنوبی
زاده: ۱۲ مهٔ ۱۹۳۷ ‏(۸۷ سال)
ورزشی: ورزشی
ورزش: بسکتبال
مون هیون-جانگ (انگلیسی: Mun Hyeon-jang؛ زادهٔ ۱۲ مهٔ ۱۹۳۷) بازیکن بسکتبال اهل کره جنوبی بود. وی در بازی‌های المپیک تابستانی ۱۹۶۴ شرکت کرده‌است.
الگوریتم متروپلیس-هیستینگز

در علم آمار و فیزیک آماری، الگوریتم متروپلیس-هیستینگز (به انگلیسی: Metropolis–Hastings algorithm) یک روش زنجیره مارکوف مونت کارلو (به انگلیسی: Markov chain Monte Carlo) برای به دست آوردن ترتیبی از نمونه‌های تصادفی از یک توزیع احتمالی است که نمونه‌برداری مستقیم از آن دشوار می‌باشد. این ترتیب را می‌توان برای برآورد یک توزیع (به عنوان مثال تولید یک هیستوگرام) یا برای محاسبهٔ برخی انتگرال‌ها (به‌طور مثال یک امید ریاضی) استفاده کرد. متروپلیس-هیستینگز و دیگر الگوریتم‌های MCMC عموماً برای نمونه‌برداری از توزیع‌های چند بعدی استفاده می‌شوند، به خصوص زمانی که تعداد ابعاد بالا باشد. برای توزیع‌های تک بعدی معمولاً روش‌های دیگری وجود دارند (به عنوان مثال نمونه‌گیری عدم پذیرش تطبیقی) که می‌توانند به‌طور مستقیم نمونه‌های مستقل را از توزیع بازگردانند؛ معمولاً این روش‌ها با مشکل خودهمبستگی که در روش‌های MCMC به صورت ذاتی وجود دارند، رو به رو نیستند.
معرفی

هنگام انجام استنتاج بیزی، هدف ما محاسبه و استفاده از توزیع مشترک پسین کامل مجموعه ای از متغیرهای تصادفی است. متأسفانه، این روش اغلب نیاز به محاسبهٔ انتگرالی غیرقابل حل دارد. در چنین مواردی ممکن است ما در برابر حل معادلات تحلیلی تسلیم شویم و روش نمونه‌گیری مبتنی بر روش زنجیره مارکوف مونت کارلو را ادامه دهیم. وقتی از زنجیره مارکوف مونت کارلو استفاده می‌کنیم با استفاده از نمونه‌ای شبیه‌سازی شده از توزیع پیشین، توزیع پسین و انتگرال‌های غیرقابل حل را تخمین می‌زنیم.
معرفی > معرفی روش‌های نمونه‌برداری برای تخمین توزیع احتمال

به صورت کلی روش‌های نمونه‌برداری (که روش‌های مونت کارلو نیز نامیده می‌شوند) به چهار دسته تقسیم می‌شوند:
نمونه‌برداری پیش‌رو (به انگلیسی: forward sampling)
نمونه‌برداری بازپس‌زننده (به انگلیسی: rejection sampling)
نمونه‌برداری بر پایهٔ اهمیت (به انگلیسی: importance sampling)
زنجیرهٔ مارکف مونت کارلو (به انگلیسی: Markov chain Monte Carlo)
معرفی > معرفی روش‌های نمونه‌برداری برای تخمین توزیع احتمال > مشکلات روش نمونه‌برداری پیش‌رو

یکی از ساده‌ترین روشهای نمونه‌برداری در شبکه‌های بیزی روش نمونه‌برداری پیش‌رو است که با داشتن یک مرتب‌سازی موضعی از گراف، نمونه‌برداری از متغیرها را انجام می‌دهد. در این روش اگر تعداد متغیرهای شواهد زیاد باشد، بسیاری از نمونه‌ها حذف می‌شوند و در نتیجه برای تخمین دقیق‌تر باید از نمونه‌های بیشتری استفاده شود.
در بسیاری از موارد به دلیل پیچیده بودن توزیع اصلی نمی‌توان به‌صورت مستقیم از توزیع موردنظر  P(x)نمونه‌برداری کرد، بلکه از توزیع پیشنهادی  Q(x)نمونه‌برداری می‌کنیم. روشهای نمونه‌برداری بازپس‌زننده و نمونه‌برداری بر پایهٔ اهمیت از این ایده استفاده می‌کنند.
معرفی > معرفی روش‌های نمونه‌برداری برای تخمین توزیع احتمال > مشکلات روش نمونه‌برداری بازپس‌زننده

در روش نمونه‌برداری بازپس‌زننده اگر توزیع پیشنهادی  Q(x) تفاوت زیادی با  P(x) داشته باشد؛ اکثر نمونه‌ها پذیرفته نمی‌شوند. همچنین در این روش‌ها مشکل نفرین ابعاد وجود دارد؛ یعنی با افزایش ابعاد توزیع موردنظر، احتمال پذیرفته نشدن نمونه‌ها به صورت نمایی افزایش می‌یابد.
معرفی > معرفی روش‌های نمونه‌برداری برای تخمین توزیع احتمال > مشکلات نمونه‌برداری بر پایهٔ اهمیت

در روش نمونه‌برداری بر پایهٔ اهمیت اگر توزیع پیشنهادی  Q(x)تفاوت زیادی با  P(x)داشته باشد؛ اکثر نمونه‌ها وزن بسیار کمی خواهند داشت و با توجه به وزن آن‌ها رسیدن به نمونه‌های مناسبی از توزیع دشوار خواهد بود.
معرفی > معرفی روش‌های نمونه‌برداری برای تخمین توزیع احتمال > معرفی روش‌های نمونه‌برداری بر اساس زنجیرهٔ مارکف

یکی از روشهای دیگر نمونه‌برداری روش زنجیرهٔ مارکف مونت کارلو است. در این روش از توزیع پیشنهادی  Q(x')استفاده نمی‌شود، بلکه از توزیع پیشنهادی  Q(x'|x)استفاده می‌شود که در آن  x'نمونه جدید به دست آمده و  xآخرین نمونهٔ پذیرفته شده‌است. همزمان با تغییر  x،  Q(x'|x)نیز تغییر می‌کند.
روش‌های زنجیرهٔ مارکف مونت کارلو به دو روش نمونه‌برداری گیبز و نمونه‌برداری متروپلیس-هیستینگز تقسیم می‌شوند.
معرفی > معرفی روش‌های نمونه‌برداری برای تخمین توزیع احتمال > معرفی روش‌های نمونه‌برداری بر اساس زنجیرهٔ مارکف > محدودیت‌های روش نمونه‌برداری گیبز

برای استفاده از روش گیبز باید  P(x_{i}|x_{-i})را محاسبه کنیم. اگرچه این توزیع برای مدل‌های گرافی گسسته قابل بدست آوردن است؛ اما برای مدل‌های گرافی پیوسته به راحتی قابل محاسبه نیست. محدودیت مهمتری که در این روش وجود دارد این است که زنجیرهٔ گیبز تنها حرکات محدودی در فضای دامنهٔ متغییرهای تصادفی توزیع انجام می‌دهد. در این روش هر بار تنها یک متغیر تغییر می‌کند. در مدل‌هایی که متغییرهای آن به شدت به هم وابسته هستند، چنین تغییری منجر به این خواهد شد که از حالت‌هایی که احتمال بالایی برای وقوع دارند به حالت‌هایی منتقل شویم که احتمال بسیار پایینی برای وقوع دارند. در این صورت حالت‌های با احتمال بالا بیشتر نمونه‌های تولید شده را دربر خواهندگرفت و این موضوع باعث می‌شود زنجیره به سختی بتواند از آن نمونه‌ها فاصله بگیرد که به معنی سرعت پایین همگرایی آن به توزیع اصلی خواهد بود. در این صورت ما معمولاً روش‌هایی را ترجیح می‌دهیم که حرکات آن‌ها برد بیشتری داشته باشد و در نتیجه اجازهٔ حرکت بیشتری در فضای دامنهٔ توزیع احتمالی به ما بدهد. الگوریتم متروپلیس-هیستینگز یکی از این راه‌کارها می‌باشد.
به صورت کلی محدودیت‌های بسیاری برای روش‌های بیزی وجود دارد. حتی با داشتن توزیع مشترک پسین، ممکن است استفاده از آن برای به دست آوردن توزیع شرطی برای هر یک از متغییرهای تصادفی موجود در مدل امکان‌پذیر و عملی نباشد. با داشتن احتمال شرطی پسین همچنان ممکن است آن‌ها از یک فرم شناخته شده نباشند و راه ساده‌ای برای نمونه‌گیری از آن‌ها وجود نداشته باشد.
نحوهٔ استفاده از زنجیرهٔ مارکف برای نمونه‌برداری از یک توزیع احتمالی

روش‌های زنجیرهٔ مارکف مونت کارلو (MCMC) با قدم زدن تصادفی در طول یک زنجیرهٔ مارکف نمونه‌برداری از یک توزیع را انجام می‌دهند. به‌عبارت دیگر توزیع اصلی موردنظر را برابر توزیع حالت پایدار یک زنجیرهٔ مارکف در نظر می‌گیرند و بنابراین اگر بتوان زنجیرهٔ مارکفی طراحی کرد که دارای توزیع حالت پایدار باشد، می‌توان با شروع از یک وضعیت اولیهٔ تصادفی در زنجیره مارکف و حرکت مطابق با ماتریس انتقال بین وضعیت‌ها، درنهایت پس از تعدادی حرکت در زنجیرهٔ مارکف به نمونه‌ای از توزیع حالت پایدار و در نتیجه نمونه‌هایی از توزیع اصلی رسید.
نحوهٔ استفاده از زنجیرهٔ مارکف برای نمونه‌برداری از یک توزیع احتمالی > شرایط لازم برای استفاده از یک زنجیرهٔ مارکف برای نمونه‌برداری

باید توجه داشت که یک زنجیرهٔ مارکف برای این که مناسب نمونه‌برداری باشد، باید هم توزیع حالت پایدار داشته‌باشد و هم این توزیع برای آن صرف‌نظر از وضعیت شروع، یکتا باشد. این موضوع به عنوان یک قضیه در نظریهٔ مدل‌های گرافی احتمالی مطرح و اثبات می‌شود.
شرط این که یک زنجیرهٔ مارکف دارای توزیع حالت پایدار باشد، داشتن خاصیت برگشت‌پذیری (به انگلیسی: Reversibility) است.
نحوهٔ استفاده از زنجیرهٔ مارکف برای نمونه‌برداری از یک توزیع احتمالی > شرایط لازم برای استفاده از یک زنجیرهٔ مارکف برای نمونه‌برداری > خاصیت برگشت‌پذیری

اگر شرط «تعادل جزء به جزء» (به انگلیسی: Detailed Balance) برای یک زنجیرهٔ مارکف برقرار باشد، زنجیره مارکوف برگشت‌پذیر نامیده می‌شود. این شرط به صورت زیر تعریف می‌شود:
\pi (x')T(x'\rightarrow x)=\pi (x)T(x\rightarrow x')
اگر این شرط برقرار باشد، می‌توانیم بنویسیم:
\sum _{x}\pi (x')T(x'\rightarrow x)=\sum _{x}\pi (x)T(x\rightarrow x')\quad \quad \Longrightarrow \pi (x')\sum _{x}T(x'\rightarrow x)=\sum _{x}\pi (x)T(x\rightarrow x')\quad \quad \Longrightarrow \pi (x')=\sum _{x}\pi (x)T(x\rightarrow x')
رابطهٔ اخیر رابطهٔ توزیع حالت پایدار است.
نحوهٔ استفاده از زنجیرهٔ مارکف برای نمونه‌برداری از یک توزیع احتمالی > شرایط لازم برای استفاده از یک زنجیرهٔ مارکف برای نمونه‌برداری > خاصیت منظم بودن

شرط کافی و نه لازم برای اینکه توزیع حالت پایدار زنجیرهٔ مارکف یکتا باشد؛ خاصیت منظم بودن (به انگلیسی: Regularity) آن است. زنجیرهٔ مارکف درصورت داشتن دو ویژگی زیر منظم خواهد بود:
کاهش‌ناپذیری (به انگلیسی: Irreducibility): احتمال رفتن از هر وضعیت به وضعیت‌های دیگر بزرگتر از ۰ باشد.
نامتناوب بودن (به انگلیسی: Aperiodicity): در هر لحظه از زمان امکان بازگشت به هر وضعیت وجود داشته باشد.
به عبارت دیگر در صورتی یک زنجیرهٔ مارکف دارای خاصیت منظم بودن است که حداقل یک مقدار  k>0وجود داشته باشد که به ازای هر دو وضعیت  xو  x'بتوان با دقیقاً  kگام از وضعیت   xبه  x' رفت.
نحوهٔ عملکرد الگوریتم متروپلیس-هیستینگز

در الگوریتم متروپلیس-هیستینگز به جای نمونه‌برداری از  P(x)از توزیع شرطی  Q(x'|x)نمونه‌برداری می‌کنیم و معمولاً  Q(x'|x)به صورت توزیع نرمال  N(x';\sigma ^{2}.x)در نظر گرفته می‌شود.
در این الگوریتم هر نمونهٔ  x'که بعد از نمونهٔ  xتولید شده، احتمال مشخصی برای پذیرفته شدن دارد. این احتمال با  A(x\rightarrow x')نمایش داده شده و به صورت زیر محاسبه می‌شود:
A(x\rightarrow x')=\min(1,{\frac {P(x')Q(x|x')}{P(x)Q(x'|x)}})
نحوهٔ عملکرد الگوریتم متروپلیس-هیستینگز > فرایند اجرا

در ابتدا به صورت تصادفی از یک وضعیت اولیه  x_{0}شروع می‌کنیم و از توزیع  Q(x_{1}|x_{0})نمونه‌برداری می‌کنیم و نمونهٔ  x_{1}را تولید می‌کنیم. این نمونه با احتمال  A(x_{0}\rightarrow x_{1})پذیرفته می‌شود.
به‌همین ترتیب در یک حلقه شروع به نمونه‌گیری از توزیع  Q(x'|x)و تولید نمونهٔ  x'می‌کنیم. هر نمونهٔ  x'با احتمال  A(x\rightarrow x')شانس پذیرفته شدن دارد. دقت داریم که تابع A شامل یک کمینه‌گیری است و اگر مقدار پارامتر دیگر کمینه‌گیری بزرگ‌تر از یک شود، تابع مقدار یک را برخواهد گرداند و نمونه حتماً پذیرفته می‌شود. در صورتی که مقدار پارامتر دوم کمتر از یک شود، عددی تصادفی در بازهٔ [۰٬۱] تولید می‌کنیم و اگر کوچک‌تر یا برابر با مقدار پارامتر دوم شد، نمونه را می‌پذیریم و در غیر این صورت نمونهٔ جدید را برابر با نمونهٔ تولید شده در مرحلهٔ قبل قرار می‌دهیم.
ادامه دادن این روند منجر به همگرایی توزیع زنجیرهٔ استفاده شده به توزیع اصلی (که در حال تخمین آن هستیم) خواهد شد.
نمونه‌هایی که در این فرایند دور ریخته می‌شوند به عنوان نمونهٔ سوخته شناخته می‌شوند و در ادامهٔ فرایند الگوریتم به کار نمی‌آیند. مجموعهٔ باقی مانده از مقادیر مورد قبول  xنمونه‌هایی از توزیع  P(x)را نمایش می‌دهند.
در زیر شبه‌کدی از این الگوریتم به نمایش درآمده است.
initialize starting sate x(0)
set t=0
while samples have not converged:
    x=x(t)
    sample x* according to Q(x*|x)
    A(x to x*)=min(1,[P(x*)Q(x|x*)]/[P(x)Q(x*|x)])
    generate a uniform random number u from [0,1]
    if u < A(x to x*):
        x(t+1)=x*
    else:
        x(t+1)=x(t)
    t=t+1
نحوهٔ عملکرد الگوریتم متروپلیس-هیستینگز > اثبات همگرایی الگوریتم متروپلیس-هیستینگز به توزیع اصلی

اگر با استفاده از توزیع  Q(x'|x)نمونه‌ی x'را به دست آوریم، آن‌گاه احتمال رفتن از وضعیت  xبه  x'برابر است با:
T(x\rightarrow x')=Q(x'|x)A(x\rightarrow x') (برای حالتی که  xو  x'برابر نباشند)
T(x\rightarrow x)=Q(x|x)+\Sigma _{x\neq x'}(Q(x'|x)(1-A(x\rightarrow x'))) (برای حالتی که  xو  x'برابر باشند)
اگر  A(x\rightarrow x')\leq 1آن‌گاه  {\frac {P(x)Q(x'|x)}{P(x')Q(x|x')}}\geq 1و در نتیجه  A(x'\rightarrow x)=1خواهد بود. در این صورت می‌توانیم بنویسیم:
A(x\rightarrow x')={\frac {P(x')Q(x|x')}{P(x)Q(x'|x)}}\quad \quad \Longrightarrow P(x)Q(x'|x)A(x\rightarrow x')=P(x')Q(x|x')A(x'\rightarrow x)\quad \quad \Longrightarrow P(x)T(x\rightarrow x')=P(x')T(x'\rightarrow x)
معادلهٔ آخر همان شرط تعادل دقیق است؛ یعنی الگوریتم متروپلیس-هیستینگز باعث می‌شود به یک توزیع حالت پایدار  P(x)در زنجیرهٔ مارکف برسیم.
از طرف دیگر اگر  T(x\rightarrow x')>0باشد؛ آن‌گاه شرط منظم بودن زنجیرهٔ مارکف نیز برقرار است.
بنابراین این الگوریتم در نهایت به توزیع اصلی همگرا می‌شود.
نحوهٔ عملکرد الگوریتم متروپلیس-هیستینگز > مقدار مناسب برای واریانس توزیع گاوسی اولیه

الگوریتم متروپلیس-هیستینگز در حالتی به بهترین نحو عمل می‌کند که احتمال شرطی پیشنهاد شده، با احتمالی که در حال تخمین توزیع آن هستیم (و نمونه‌برداری مستقیم از آن دشوار است) مطابقت داشته‌باشد؛ به عبارتی باید داشته‌باشیم Q(x'|x)\approx P(x')\,\!. اگر از یک توزیع احتمالی گاوسی برای این کار استفاده شود، باید پارامتر واریانس آن  \displaystyle (\sigma ^{2})در طول فرایند انتخاب نمونه‌های مناسب تنظیم شود. معمولاً این کار با محاسبهٔ یک نرخ پذیرش صورت می‌گیرد. این نرخ نیز براساس تعداد نمونه‌هایی که در طول تعداد دفعات مشخصی از نمونه‌گیری در گذشته مورد قبول واقع شده‌اند؛ حساب می‌شود. مقدار نرخ پذیرش مطلوب بستگی به توزیع هدف دارد، هر چند از دید نظری نشان داده شده که نرخ پذیرش ایده‌آل برای یک توزیع گاوسی تک بعدی حدود ۵۰٪ است. این مقدار هنگامی که از یک توزیع N بعدی گاوسی استفاده شود به ۲۳٪ کاهش پیدا می‌کند.
اگر مقدار \displaystyle \sigma ^{2}خیلی کوچک انتخاب شود، زنجیره با سرعت پایینی به تعادل خواهد رسید (به عبارت دیگر نرخ پذیرش بالا خواهد بود ولی نمونه‌های پیاپی گرفته شده، با سرعت پایینی در فضای دامنهٔ متغیر توزیع پخش خواهند شد و بنابراین زنجیره با سرعت پایینی به  P(x)همگرا می‌شود). از طرفی اگر \displaystyle \sigma ^{2}خیلی بزرگ انتخاب شود، نرخ پذیرش بسیار پایین خواهد بود؛ چرا که نمونه‌های پیشنهادی احتمالاً در نقاطی از دامنهٔ چگالیِ احتمال خواهند افتاد که مقدار احتمال بسیار پایینی دارد و بنابراین  {\frac {P(x')}{P(x)}}بسیار کوچک خواهد شد و دوباره سرعت همگرایی زنجیره بسیار پایین خواهد بود. با توجه به توضیحاتی که در مورد تخمین‌های نظری در این زمینه ارائه شد، این که توزیع پیشنهادی را طوری تنظیم کنیم که حدود ۳۰٪ از نمونه‌ها مورد پذیرش واقع شوند، روش مرسومی شناخته می‌شود.
روش نمونه‌گیری گیبز به عنوان حالت خاصی از الگوریتم متروپلیس-هیستینگز

روش نمونه‌گیری گیبز حالت خاصی از الگوریتم متروپلیس-هیستینگز است که توزیع پیشنهادی که در هر گام برای نمونه‌برداری استفاده می‌کند تنها برای متغیر  iم (که جزئی از متغییرهای تصادفی توزیع اصلی است) تعریف می‌شود و برابر است با:
Q_{i}(x'|x)=P(x'_{i}|x_{-i})
با استفاده از توزیع پیشنهادی معرفی شده در الگوریتم متروپلیس-هیستینگز می‌توان ثابت کرد که احتمال پذیرش هر نمونه در روش گیبز برابر ۱ است:
A(x\rightarrow x')=\min(1,{\frac {P(x')Q(x|x')}{P(x)Q(x'|x)}})=\min(1,{\frac {P(x'_{i},x'_{-i})P(x_{i}|x'_{-i})}{P(x_{i},x_{-i})P(x'_{i}|x_{-i})}})\qquad \qquad x'_{-i}=x_{-i}\Longrightarrow \qquad \min(1,{\frac {P(x'_{i}|x_{-i})P(x_{-i})P(x_{i}|x_{-i})}{P(x_{i}|x_{-i})P(x_{-i})P(x'_{i}|x_{-i})}})=1
کاربرد الگوریتم متروپلیس-هیستینگز در انتگرال‌گیری عددی

یکی از کاربردهای مرسوم الگوریتم متروپلیس-هیستینگز در محاسبه‌ي یک انتگرال است. فضای  \Omega \subset \mathbb {R}  و یک توزیع احتمالی  P(x)روی  \Omega  و   x\in \Omega  را در نظر بگیرید. الگوریتم متروپلیس-هیستینگز می‌تواند انتگرالی در فرم زیر را تخمین بزند:
P(E)=\int _{\Omega }A(x)P(x)dx
که در آن  A(x)تابعی دلخواه است. برای مثال آماره‌ي  E(x) و توزیع احتمالی آن  P(E) را که یک توزیع احتمالی حاشیه‌ای است، در نظر بگیرید. فرض کنیم هدف تخمین  P(E) برای  Eبراساس دنباله‌ای از  P(E)باشد.  P(E) را می‌توانیم به صورت زیر بازنویسی کنیم:
P(E)=\int _{\Omega }P(E|x)P(x)dx=\int _{\Omega }\delta (E-E(x))P(x)dx=E_{X}(P(E|X))
و بنابراین تخمین  P(E) می‌تواند با تخمین امید ریاضی مقدار تابع مشخصه‌ی A_{E}(x)\equiv \mathbf {1} _{E}(x)که مقدار آن تنها هنگامی یک خواهد بود که E(x)\in [E,E+\Delta E](و درغیراینصورت صفر خواهدبود)، صورت پذیرد. به این دلیل که  E روی دنباله‌ای از  P(E) محاسبه می‌شود؛ احتمال این که حالت  xبا  E(x)روی دنباله‌ای از  P(E)به دست بیاید، متناسب با  P(E) است، که طبق تعریف مقدار کوچکی خواهد بود. الگوریتم متروپلیس-هیستینگ می‌تواند در این‌جا برای نمونه‌گیری از حالت‌هایی که نادر هستند استفاده شود و آن‌ها را با احتمال بالاتری تولید کند که منجر به افزایش تعداد نمونه‌های مورد استفاده برای تخمین  P(E)خواهدشد. این روش می‌تواند به عنوان مثال با استفاده از یک توزیع مولد نمونه مثل  \pi (x)که بیشتر به آن حالت‌ها شانس تولید می‌دهد، پیاده‌سازی شود (برای مثال  \pi (x) می‌تواند به شکل  \pi (x)\propto e^{aE} با  a>0 تعریف شود).
توزیع پیشنهادی Q نقطه‌ی بعدی که قدم‌زدن تصادفی احتمالاً به آن حرکت خواهد کرد را پیشنهاد می‌دهد.
نتایج حاصل از سه زنجیره‌ی مارکف که با استفاده از الگوریتم متروپلیس-هیستینگز روی تابع روزنبروک سه بعدی اجرا شده‌اند. الگوریتم نمونه‌هایی از محل‌هایی که احتمال پسین در آن‌ها بالاست انتخاب می‌کند و زنجیره شروع به ترکیب این محل‌ها می‌کند. موقعیت حدودی بیشینه‌ی نمونه‌ها نمایش داده شده است. نقاط قرمز نقاطی هستند که پس از فرآیند رد کردن نمونه‌ها باقی مانده‌اند. نقاط اولیه در نظر گرفته نشده‌اند.
عباس‌آباد پامزار

| عباس‌آباد پامزار | عباس‌آباد پامزار |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: ۳۰°۱′۳۲″ شمالی ۵۶°۳′۴۶″ شرقی﻿ / ﻿۳۰٫۰۲۵۵۶°شمالی ۵۶٫۰۶۲۷۸°شرقی﻿ / 30.02556; 56.06278: مختصات: ۳۰°۱′۳۲″ شمالی ۵۶°۳′۴۶″ شرقی﻿ / ﻿۳۰٫۰۲۵۵۶°شمالی ۵۶٫۰۶۲۷۸°شرقی﻿ / 30.02556; 56.06278
کشور: ایران
استان: کرمان
شهرستان: بردسیر
بخش: بخش مرکزی
دهستان: کوه پنج
جمعیت: ۳۶ نفر
عباس‌آباد پامزار، روستایی از توابع بخش مرکزی شهرستان بردسیر در استان کرمان ایران است.
جمعیت

این روستا در دهستان کوه پنج قرار دارد و براساس سرشماری مرکز آمار ایران در سال ۱۳۸۵، جمعیت آن ۳۶ نفر (۹خانوار) بوده‌است.
ژولیت آدام

| ژولیت آدام | ژولیت آدام |
| --- | --- |
زادهٔ: ۴ اکتبر ۱۸۳۶ وربری
درگذشت: ۲۳ اوت ۱۹۳۶
ملیت: فرانسه
ژولیت آدام (فرانسوی: [ʒyljɛt adɑ̃] ( شنیدن))؛ (انگلیسی: Juliette Adam; ۴ اکتبر ۱۸۳۶ – ۲۳ اوت ۱۹۳۶) نویسنده، صاحب محفل ادبی، رمان‌نویس، و مقاله‌نویس اهل فرانسه بود.
طبل (فیلم ۱۹۷۶)

| طبل | طبل |
| --- | --- |
کارگردان: استیو کارور
تهیه‌کننده: دینو دلارنتیس
فیلمنامه‌نویس: نورمن وکسلر
بر پایه: طبل اثر کیل اونستت
بازیگران: وارن اوتس پم گریر کن نورتون
موسیقی: چارلی اسمالز
فیلم‌بردار: لوسین بالارد
تدوین‌گر: کارل کرس
شرکت تولید: دینو دلاورینتیس
توزیع‌کننده: یونایتد آرتیستس
تاریخ‌های انتشار:  ۳۰ ژوئیه ۱۹۷۶ (۱۹۷۶-0۷-۳۰)  
مدت زمان: ۱۱۰ دقیقه ۱۰۰ دقیقه (بریتانیا)
کشور: آمریکا
طبل (انگلیسی: Drum) فیلمی در ژانر اکشن با کارگردانی استیو کارور است که در سال ۱۹۷۶ منتشر شد. از بازیگران آن می‌توان به وارن اوتس، پم گریر و کن نورتون اشاره کرد.
مولهایم-کرلیش

| مولهایم-کرلیش   | مولهایم-کرلیش   |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
کشور: آلمان
ایالت: راینلاند-فالتس
ناحیه: Mayen-Koblenz
انجمن شهرداری: Weißenthurm
تقسیمات: ۴
حکومت: حکومت
 • شهردار: Uli Klöckner (CDU)
مساحت: مساحت
 • کل: ۱۶٫۳۱ کیلومتر مربع (۶٫۳۰ مایل مربع)
ارتفاع: ۷۶ متر (۲۴۹ فوت)
جمعیت (۲۰۰۶-۱۲-۳۱): جمعیت (۲۰۰۶-۱۲-۳۱)
 • کل: ۱۰۶۷۰
 • تراکم: ۶۵۰/کیلومتر مربع (۱۷۰۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: CET/CEST (UTC+1/+2)
کدهای پستی: ۵۶۲۱۸
کدهای شماره‌گیری: ۰۲۶۳۰
پلاک خودرو: MYK
وبگاه: www.muelheim-kaerlich.de
شهر مولهایم-کرلیش (به آلمانی: Mülheim-Kärlich) در ایالت راینلند-فالتز در کشور آلمان واقع شده‌است.
اوهمروس

| اهمروس (Εὐήμερος) | اهمروس (Εὐήμερος) |
| --- | --- |
زاده: سده ۴ پیش از میلاد. مسن (مسینا امروزی)، سیسیل
درگذشته: سده ۳ پیش از میلاد.
پیشه: نویسنده، فیلسوف، افسانه‌نویس، تاریخ‌نگار
ملیت: یونانی باستان
تأثیرپذیرفته از: افلاطون، سوفسطائیان
تأثیرگذاشته بر: انیوس، دیودور سیسیلی، سیسرون، سکستوس امپریکوس، پدران کلیسا، کلمنت اسکندریه، اوسبیوس قیصری، آگوستین، اسنوری استورلسون، عصر روشنگری
اوهمرس یا یوهمرس (یونانی: Εὐήμερος [یوهِمِروس]، به معنی شاد و کامیاب، زاده اواخر سده ۴ پیش از میلاد) افسانه‌نگار یونانی در دربار کاساندر پادشاه مقدونی بود. در مورد محل تولد اوهمروس مناقشه وجود دارد، ولی احتمالاً زادهٔ مسینا در سیسیل بوده‌است. برخی هم محل تولد او را خیوس دانسته‌اند.
یوهمرگرایی

مقالهٔ اصلی: یوهمرگرایی
نظریه یوهمرگرایی به نام نویسنده آن مشهور است که معتقد بود خدایان افسانه‌ای، اساطیری قهرمانان انسانی بودند و خلق و خوی آنان بعد از مرگشان به تدریج آنها را به اسطوره تبدیل کرده‌است.
فیدی

| فِیدی Faydee | فِیدی Faydee |
| --- | --- |
نام بومی: فادی فترونی
نام تولد: Fady Fatrouni
زاده: ۲ فوریهٔ ۱۹۸۷ ‏(۳۷ سال) سیدنی
خاستگاه: لبنانی،
ژانر: R&B, رقص
پیشه(ها): خواننده
ساز(ها): Vocals
سال‌های فعالیت: ۲۰۰۸–اکنون
ناشر(ان): Buckle Up Entertainment, Winfinity Entertainment
همکاری‌های مرتبط: شگی، ماهامبی،  Costi, Claydee, کت دلونا،  DJ Sava, James Yammouni, آدام صالح
وبگاه: faydee.com
فادی فَترونی (انگلیسی: Fady Fatrouni ؛ عربی: فادی فترونی؛ زادروز ۲ فوریه ۱۹۸۷ میلادی برابر با ۱۳ بهمن ۱۳۶۵ خورشیدی)، که بیشتر به نام هنری فِیْدی (انگلیسی: Faydee) شناخته می‌شود، خواننده و ترانه‌سُرای استرالیایی لبنانی‌تبار است. او با آهنگ مشهور و جهانی «حبیبی (به عشقت نیاز دارم)» (Habibi (I Need Your Love) شناخته می‌شود که توسط خود فیدی، شگی، ماهامبی و Costi خوانده شده‌است.
زندگی‌نامه

فادی در ۲ فوریه ۱۹۸۷ در سیدنی استرالیا در یک خانواده مسلمان متولد شد. اصلیت پدر و مادر او طرابلس، لبنان است. فادی بزرگ‌ترین فرزند از پنج فرزند خانواده است که دو خواهر و دو برادر دارد. علاقه فادی به موسیقی از طریق عموزاده‌اش شروع شد، که بیت‌ها و رپ را ضبط و برای سرگرمی روی آن‌ها می‌خواند. در سیزده سالگی، او شروع به نوشتن و ضبط موسیقی در اتاق خواب خود کرد.
میریام گالستون

| میریام گالستون | میریام گالستون |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۹۴۶
تحصیلات: دانشگاه شیکاگو (Ph.D.)
جوایز: جشنواره فارابی
دوره: فلسفه معاصر
حیطه: فلسفه غرب
مکتب: فلسفه اسلامی
محل کار: دانشگاه جرج واشینگتن
علایق اصلی: فلسفه سیاسی
 تأثیرگرفته از فارابی :  تأثیرگرفته از فارابی 
 :  
میریام گالستون (به انگلیسی: Miriam Galston) (متولد ۱۹۴۶) فیلسوف آمریکایی و دانشیار دانشگاه جورج واشینگتن است. او برای نگارش کتاب سیاست و فضیلت (فلسفه سیاسی فارابی) برگزیدهٔ دومین دورهٔ جشنوارهٔ بین‌المللی فارابی شد.