stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
اسلام در بحرین

اسلام در بحرین، به عنوان دین رسمی شناخته می‌شود. تعداد مسلمانان این کشور به مرور زمان و به جهت مهاجران و حضور کارگران فصلی از کشورهای غیر مسلمانی همچون هند، فلیپین و سریلانکا، درصد مسلمانان در کشور کاهش یافته است. بر اساس سرشماری صورت گرفته در سال ۲۰۱۰ در بحرین، ۷۰.۲ درصد از جمعیت این کشور، مسلمانان هستند. آخرین سرشماری فرقه‌ای صورت گرفته در این کشور که مربوط به سال ۱۹۴۱ است، ۵۲ درصد جمعیت این کشور را شیعه، ۴۸ درصد را سنی اعلام کرده‌است.
تاریخ

پیش از ورود اسلام به این سرزمین، ساکنان قطر و بحرین به آئین بت پرستی مشغول بودند. در قرن هفتم میلادی و پس از آنکه اسلام همه منطقه را فرا گرفت، محمد پیامبر اسلام، فرستاده خود علاء بن حضرمی را به سوی منذر بن ساوی فرستاد. منذر حاکم بحرین بود که بر نواحی کویت، قطر،احسا، قطیف و بحرین امروزی بود. پس از آنکه فرستاده محمد، حاکم را به اسلام فراخواند، منذر دعوت وی را پذیرفت و در اعلامی عمومی، اسلام آوردن خود را منتشر کرد. با این اعلام، ساکنان عرب بحرین و قطر و از جمله گروهی از ایرانیان مقیم قطر، مسلمان شدند. بنابراین سال ۶۲۸ میلادی، آغاز دوره اسلامی در بحرین است. ریشه‌های شیعه در منطقه نیز به سال‌های ۶۵۶ تا ۶۶۱ میلادی برمی‌گردد که علی بن ابی طالب به خلافت رسید. بعدها فرقه قرمطیان از اسماعیلیه به منطقه روی آوردند و با فجایعی که نشان‌دادند، حاکم سنی مذهب، تصمیم گرفت تا شیعیان دوازده‌امامی به جای این طایفه در منطقه آزادی بیشتری داشته باشند و همین امر سبب گسترش جمعیت شیعیان اثنی عشری در منطقه شد. در قرن سیزدهم میلادی، مکتبی به نام مکتب بحرین شکل گرفت و دانشمندانی چون کمال‌الدین بن سعاده بحرانی (متوفی ۱۲۴۲)، جمال‌الدین علی بن سلیمان بحرانی (متوفی ۱۲۷۱) و میثم بحرانی (متوفی ۱۲۸۰) را به خود جلب کرد.
آمار

جمعیت تخمینی فرقه‌ها در بحرین، توسط گروه مطالعاتی و همچنین روزنامه نیویورک تایمز، ۴۵ درصد جمعیت این کشور سنی و ۵۵ درصد شیعه می‌باشند. برخی آمارهای رسمی در بحرین، ۵۱ درصد از جمعیت کشور را سنی مذهب و ۴۹ درصد را شیعه گزارش کرده‌اند.
نامه‌ای که محمد به منذر بن ساوی، والی وقت بحرین ارسال کرده است.
الدوحه (فلسطین)

| الدوحه (فلسطین) | الدوحه (فلسطین) |
| --- | --- |
Municipality type C: Municipality type C
نویسه‌گردانی(های) Arabic: نویسه‌گردانی(های) Arabic
 • خط عربی: الدوحة
 • خط لاتین: ad Doha (official)
الدوحه (فلسطین)Location of al-Dawha within دولت فلسطین: الدوحه (فلسطین)Location of al-Dawha within دولت فلسطین
مختصات: ۳۱°۴۲′۰۴٫۰۵″ شمالی ۳۵°۱۰′۴۶٫۶۴″ شرقی﻿ / ﻿۳۱٫۷۰۱۱۲۵۰°شمالی ۳۵٫۱۷۹۶۲۲۲°شرقی﻿ / 31.7011250; 35.1796222: مختصات: ۳۱°۴۲′۰۴٫۰۵″ شمالی ۳۵°۱۰′۴۶٫۶۴″ شرقی﻿ / ﻿۳۱٫۷۰۱۱۲۵۰°شمالی ۳۵٫۱۷۹۶۲۲۲°شرقی﻿ / 31.7011250; 35.1796222
ایالت: دولت فلسطین
استان‌های فلسطین: استان بیت‌لحم
حکومت: حکومت
 • نوع: Municipality
جمعیت (2007): جمعیت (2007)
 • کل: ۹٬۷۵۳
الدوحه (به لاتین: Al-Dawha) یک شهرک در دولت فلسطین است که در استان بیت‌لحم واقع شده‌است. الدوحه ۹٬۷۵۳ نفر جمعیت دارد.
موتور دادشاه

| موتور دادشاه | موتور دادشاه |
| --- | --- |
روستا: روستا
مختصات: : مختصات: 
کشور: ایران
استان: سیستان و بلوچستان
شهرستان: زاهدان
بخش: کورین
دهستان: شورو
جمعیت: ۳۵ نفر (سرشماری ۹۵)
موتور دادشاه روستایی در دهستان شورو بخش کورین شهرستان زاهدان استان سیستان و بلوچستان ایران است.
جمعیت

بر پایه سرشماری عمومی نفوس و مسکن در سال ۱۳۹۵ جمعیت این روستا ۳۵ نفر (۸خانوار) بوده‌است.
| جمعیت تاریخی> سال | جمعیت تاریخی> جمعیت | جمعیت تاریخی> ±% |
| --- | --- | --- |
| ۱۳۸۵ | ۵۲ | —     |
| ۱۳۹۰ | ۲۷ | ۴۸٫۱٪− |
| ۱۳۹۵ | ۳۵ | ۲۹٫۶٪+ |
موسی بارو

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  موسی بارو
زادروز:  ۱۴ نوامبر ۱۹۹۸ ‏(۲۵ سال)
زادگاه:  بانجول، گامبیا
قد:  1.84 m
پست:  مهاجم
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  التعاون
شمارهٔ پیراهن:  -
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۱۶–۲۰۱۸:  آتالانتا
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۸–۲۰۲۱ |  آتالانتا |  ۴۱ |  (۴) |
| ۲۰۲۰–۲۰۲۱ |  ← بولونیا (قرضی) |  ۴۵ |  (۱۵) |
| ۲۰۲۱–۲۰۲۳ |  بولونیا |  ۶۶ |  (۹) |
| ۲۰۲۳– |  التعاون |  ۰ |  (۰) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۱۸ |  زیر ۲۳ سال گامبیا |  ۱ |  (۱) |
| ۲۰۱۸– |  گامبیا |  ۳۴ |  (۵) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۳:۳۷, ۱۴ مارس ۲۰۲۱ (UTC).   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۲۳:۳۹, ۱۶ نوامبر ۲۰۲۰ (UTC):  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۱۳:۳۷, ۱۴ مارس ۲۰۲۱ (UTC).   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۲۳:۳۹, ۱۶ نوامبر ۲۰۲۰ (UTC)
موسی بارو (انگلیسی: Musa Barrow؛ زادهٔ ۱۴ نوامبر ۱۹۹۸) بازیکن فوتبال اهل گامبیا است که برای باشگاه التعاون بازی می‌کند.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال گامبیا بازی کرده‌است.
فرگشت فرااجتماعی

کارگران زنبور عسل که در یک شانه همکاری می‌کنند، توانایی خود را برای تولیدمثل، که بیان افراطی از رفتار اجتماعی اجتماعی است، رها کرده‌اند.
پدیدهٔ فرااجتماعی به‌طور پیاپی در راسته‌های مختلف جانوران، به ویژه پرده‌بالان (زنبورهای بی‌عسل، زنبورهای عسل و مورچه‌ها) فرگشت یافته‌است. این «اجتماعی‌گری راستین» در جانوران، که در آن افراد نابارور برای افزایش موفقیت باروری دیگران تلاش می‌کنند، در موریانه‌ها، سوسک‌های آمبروزیا، شته‌های صفراوی، تریپس، میگوهای اسفنجی دریایی (Synalpheus regalis)، موش‌های حفار برهنه (Heterocephalus glaber)، و راسته حشرات پرده‌بالان (که شامل زنبورهای عسل، زنبورهای بی‌عسل و مورچه‌ها می‌شود) یافت می‌شود. این واقعیت که اجتماعی‌گری اغلب در Hymenoptera فرگشت یافته‌است (بین ۸ تا ۱۱ بار)، اما در دیگر گونه‌های قلمرو جانوران نادر است، فرگشت آن را به موضوعی مورد بحث در میان زیست‌شناسان فرگشتی تبدیل کرده‌است. جانداران فراجتماعی در ابتدا به نظر می‌رسد که کاملاً در تضاد با تفسیرهای ساده از تکامل داروینی رفتار می‌کنند: انتقال ژن‌های فرد به نسل بعدی، یا برازش اندام، یک ایده اصلی در زیست‌شناسی فرگشتی است.
نظریه‌های کنونی پیشنهاد می‌کنند که تکامل اجتماعی یا به دلیل انتخاب خویشاوندی، پیشنهاد شده توسط ویلیام دی همیلتون، یا توسط نظریه رقابتی انتخاب گروهی که توسط ادوارد ویلسون و همکارانش پیشنهاد شده‌است، رخ داده‌است. هیچ ویژگی یا مدل یکسانی برای توضیح فرگشت اجتماعی کافی نیست، و به احتمال زیاد مسیر به سوی جامعه اجتماعی شامل ترکیبی از پیش‌شرط‌ها، عوامل بوم‌شناختی و اثرات ژنتیکی است.
استویه لو لک

شهر استویه لو لک  در بخش بروآ  در ایالت فریبورگ در کشور سوئیس  واقع شده‌است که  ۴٬۶۰۰  نفر  جمعیت دارد.
پونتس

| پونتس | پونتس |
| --- | --- |
Municipality: Municipality
Romanesque art in Sant Pere Church in Ponts: Romanesque art in Sant Pere Church in Ponts
پونتسLocation in Catalonia: پونتسLocation in Catalonia
مختصات: ۴۱°۵۴′۵۳٫۲۸″ شمالی ۱°۱۱′۶٫۰۰″ شرقی﻿ / ﻿۴۱٫۹۱۴۸۰۰۰°شمالی ۱٫۱۸۵۰۰۰۰°شرقی﻿ / 41.9148000; 1.1850000: مختصات: ۴۱°۵۴′۵۳٫۲۸″ شمالی ۱°۱۱′۶٫۰۰″ شرقی﻿ / ﻿۴۱٫۹۱۴۸۰۰۰°شمالی ۱٫۱۸۵۰۰۰۰°شرقی﻿ / 41.9148000; 1.1850000
کشور:  اسپانیا
بخش خودمختار:  کاتالونیا
استان: استان لریدا
Comarca: Noguera
حکومت: حکومت
 • شهردار: Francisco Garcia Cañadas (2015)
مساحت: مساحت
 • کل: ۳۰٫۵ کیلومتر مربع (۱۱٫۸ مایل مربع)
ارتفاع: ۳۶۳ متر (۱۱۹۱ فوت)
جمعیت (۲۰۱۸): جمعیت (۲۰۱۸)
 • کل: ۲٬۶۰۴
 • تراکم: ۸۵/کیلومتر مربع (۲۲۰/مایل مربع)
اهلیت‌نام: Pontsicans
Postal code: ۲۵۷۴۰
وبگاه: www.ccnoguera.cat/ponts
پونتس (به اسپانیایی: Ponts) یک منطقهٔ مسکونی در اسپانیا است که در نوگورا واقع شده‌است. پونتس ۳۰٫۵ کیلومتر مربع مساحت دارد و ۳۶۳ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
اسپرس سوری

| اسپرس سوری | اسپرس سوری |
| --- | --- |
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: گیاهان
راسته:: باقلاسانان
تیره:: باقلاییان
زیرخانواده:: باقالی‌ها
سرده:: اسپرس (سرده)
گونه:: O. megataphros
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Onobrychis megataphros  : Onobrychis megataphros  
اسپرس سوری (نام علمی: Onobrychis megataphros) نام یک گونه از سرده اسپرس است.
بیا بازی

| بیا بازی | بیا بازی |
| --- | --- |
کارگردان: جیکوب چیس
تهیه‌کننده:  اندرو رونا  الکس هاینمن 
فیلمنامه‌نویس: جیکوب چیس
بر پایه: لری اثر جیکوب چیس
بازیگران:  جیلیان جیکوبز  جان گلگر، جونیور  آزی رابرتسون  وینسلو فگلی 
موسیقی: روکه بانیوس
فیلم‌بردار: ماکسیم الکساندر
تدوین‌گر: گریگوری پلاتکین
شرکت تولید:  ریلاینس اینترتینمنت 
توزیع‌کننده: فوکس فیچرز
تاریخ‌های انتشار:  ۳۰ اکتبر ۲۰۲۰ (۲۰۲۰-10-۳۰) (انگلستان)  
مدت زمان: ۹۶ دقیقه
کشور: انگلستان
زبان: انگلیسی 
هزینهٔ فیلم: $۹ میلیون دلار
فروش گیشه: $۱۳٫۲ میلیون دلار
بیا بازی (به انگلیسی: Come Play) فیلمی در ژانر ترسناک به کارگردانی جیلیان جیکوبز محصول ۲۰۲۰ آمریکا است.
داستان

اُلیور یک پسربچه‌ی مبتلا به اُتیسم و فاقد قدرت تکلم است که تقریبا کاملا به وسیله‌ی آی‌پد و اسمارت‌فونش با دیگران ارتباط برقرار می‌کند. پس از اینکه هیولای مرموزی معروف به «لَری» سعی می‌کند از وسائل الکترونیکیِ اُلیور به‌عنوان دروازه‌ای برای ورود به دنیای آنها و ربودنِ او استفاده کند، والدینِ اُلیور باید برای نجات پسرشان دست به کار شوند.آنها شروع به مقابله با لری میکنند لب تاپ ها، تلویزیون ها و...را میشکنن ولی نمیتوانند از دست لری فرار کنند؛سر انجام پس از اتفاق های ناهنجار وقتی که اُلیور تصمیم میگیرد که دوست لری باشد، این سارا مادر اُلیور است که خود را فدای نجات پسرش میکند. گویا مرگ سرنوشت هر کسی است که حاضر است با لری بازی کند...
بازیگران

جیلیان جیکوبز در نقش سارا
جان گالاگر جونیور در نقش مارتی
آزی رابرتسون در نقش الیور
وینسلو فگلی در نقش بایرون
اردیبهشت یشت

با ارد یشت اشتباه نشود.
اردیبهشت یشت یا (اَرتَه وَهیشتَه و همچنین اَشَه وَهیشتَه) که امروزه آنرا را به همین گونه اردیبهشت نام دوم ماه از فصل بهار تلفظ میکنیم، نام یشت سوم در اوستا است که به ستایش اشه ‌وهیشته یا همان اردیبهشت می‌پردازد که یکی از شش اَمِشاسْپَند می‌باشد. این امشاسپند را نگهبان گیاهان و مرغزاران دانسته اند. ارته وهیشته در لغت به معنای بهترین اشا میباشد. (ارته = اشا یا راستی، وهیشته = بهترین) که از نوزده بخش تشکیل شده و در نسخ موجود برخی جاها افتادگی دارد.
منبع

پایگاه پژوهشی آریابوم اردیبهشت یشت (فارسی).بازدید در ۱۹ ژوئن ۲۰۱۱
جووانی سگانتینی

| جووانی سگانتینی | جووانی سگانتینی |
| --- | --- |
خودنگاره، ۱۸۹۵: خودنگاره، ۱۸۹۵
زادهٔ: ۱۵ ژانویه ۱۸۵۸ آرکو، ترنتینو
درگذشت: ۲۸ سپتامبر ۱۸۹۹
ملیت: اتریش-مجارستان
تحصیلات: آکادمی بررا
آثار برجسته: Alpine Tryptich
پشتیبان(ـان): Vittore Grubicy de Dragon
 :  
جووانی سگانتینی(به ایتالیایی: Giovanni Segantini) (۱۵ ژانویه ۱۸۵۸–۲۸ سپتامبر ۱۸۹۹) نقاش ایتالیایی بود که بیشتر به خاطر چشم‌اندازهای روستایی بزرگی که از مناظر آلپ می‌کشید مشهور است. او در آثار اواخر عمرش به تلفیقی از تفکیک‌گری و نمادگرایی دست یافت. از آثار مهمش کیفر شهوت را می‌توان نام برد.
اسپرس شاهوئی

| اسپرس شاهوئی | اسپرس شاهوئی |
| --- | --- |
رده‌بندی علمی: رده‌بندی علمی
فرمانرو:: گیاهان
راسته:: باقلاسانان
تیره:: باقلاییان
زیرخانواده:: باقالی‌ها
سرده:: اسپرس (سرده)
گونه:: O. schahuensis
نام دوبخشی: نام دوبخشی
Onobrychis schahuensis  : Onobrychis schahuensis  
اسپرس شاهوئی (نام علمی: Onobrychis schahuensis) نام یک گونه از سرده اسپرس است.
الدور

| الدور | الدور |
| --- | --- |
شهرک: شهرک
الدورLocation within Iraq: الدورLocation within Iraq
مختصات: ۳۴°۲۷′۲۷″ شمالی ۴۳°۴۷′۵۴″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۴۵۷۵۰°شمالی ۴۳٫۷۹۸۳۳°شرقی﻿ / 34.45750; 43.79833: مختصات: ۳۴°۲۷′۲۷″ شمالی ۴۳°۴۷′۵۴″ شرقی﻿ / ﻿۳۴٫۴۵۷۵۰°شمالی ۴۳٫۷۹۸۳۳°شرقی﻿ / 34.45750; 43.79833
کشور:  عراق
فرمانداری: استان صلاح‌الدین
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳ (Arabia Standard Time)
الدور (به عربی: الدور) یک شهرک در عراق است که در استان صلاح‌الدین واقع شده‌است. این شهر در سرشماری سال ۲۰۰۸ میلادی، ۲۱٬۱۲۰ نفر جمعیت داشته است.
ان‌جی‌سی ۴۴۲۹

| ان‌جی‌سی ۴۴۲۹ | ان‌جی‌سی ۴۴۲۹ |
| --- | --- |
SDSS image of NGC 4429.: SDSS image of NGC 4429.
اطلاعات رصدی (مبدأ مبدا): اطلاعات رصدی (مبدأ مبدا)
صورت فلکی: دوشیزه
بُعد: 12h 27m 26.5s
مِیل: ‏ 28″ 06′ ‎11°
انتقال به سرخ: 0.003683/1104 km/s
فاصله: ۵۵٫۴۲ سال نوری
گروه یا خوشه: خوشه دوشیزه
قدر ظاهری (V): 11.02
ویژگی‌ها: ویژگی‌ها
گونه: SA0^+(r)
اندازه: ~82,854.8 ly (estimated)
اندازه ظاهری (V): 5.6 x 2.6
نام‌های دیگر: نام‌های دیگر
PGC 40850, UGC 7568, VCC 1003: PGC 40850, UGC 7568, VCC 1003
ان‌جی‌سی ۴۴۲۹ (انگلیسی: NGC 4429) یک کهکشان عدسی شکل است که در فاصله ۵۵ میلیون سال نوری از زمین در صورت فلکی دوشیزه قرار دارد. کهکشان NGC 4429 توسط ستاره شناس ویلیام هرشل در ۱۵ مارس ۱۷۸۴ کشف شد. این کهکشان عضوی از خوشه دوشیزه است.
محاقده (روستا)

محاقده  به عربی ( مُحاقدة  )، روستایی است در دهستان
جمعیت

جمعیت آن (۱۲۰) نفر (۱۰ خانوار) می‌باشد.
اداپتک

| 0 | 1 |
| --- | --- |
ساختمان مرکزی: ساختمان مرکزی
نوع پیشین: شرکت سهامی خاص
صنعت: سخت‌افزار رایانه
بنا نهاده: ۱۹۸۱؛ ۴۳ سال پیش (۱۹۸۱-خطا: زمان نامعتبر}})
از بین رفته: ۸ ژوئن ۲۰۱۰ (۲۰۱۰-06-۰۸)
محصولات: آرایه چندگانه دیسک‌های مستقل
اداپتک (انگلیسی: Adaptec) شرکت سخت‌افزار آمریکایی است، که در سال ۱۹۸۱ تأسیس شد.
ان‌جی‌سی ۴۴۴۴

| ان‌جی‌سی ۴۴۴۴ | ان‌جی‌سی ۴۴۴۴ |
| --- | --- |
2MASS image of NGC 4444: 2MASS image of NGC 4444
اطلاعات رصدی: اطلاعات رصدی
صورت فلکی: قنطورس
بُعد: 12h 28m 36.390s
مِیل: ‏ 42.35″ 15′ ‎−43°
انتقال به سرخ: 0.009677 
فاصله: (38.8 ± 5.7 Mپارسک)
ویژگی‌ها: ویژگی‌ها
گونه: SAB(rs)bc
جرم: 5.8 × 109 M☉
اندازه ظاهری (V): 2′.4 × 1′.6
ان‌جی‌سی ۴۴۴۴ (انگلیسی: NGC 4444) نام یک کهکشان در صورت فلکی قنطورس است.
مومبلو دی تورینو

| مومبلو دی تورینو | مومبلو دی تورینو |
| --- | --- |
کومونه: کومونه
مومبلو دی تورینو: مومبلو دی تورینو
مومبلو دی تورینوموقعیت مومبلو دی تورینو در  Italy: مومبلو دی تورینوموقعیت مومبلو دی تورینو در  Italy
مختصات: ۴۵°۳′ شمالی ۷°۵۵′ شرقی﻿ / ﻿۴۵٫۰۵۰°شمالی ۷٫۹۱۷°شرقی﻿ / 45.050; 7.917: مختصات: ۴۵°۳′ شمالی ۷°۵۵′ شرقی﻿ / ﻿۴۵٫۰۵۰°شمالی ۷٫۹۱۷°شرقی﻿ / 45.050; 7.917
کشور: ایتالیا
ناحیه: پیمونت
استان / شهرستان: Turin (TO)
حکومت: حکومت
 • شهردار: Claudio Berruto
مساحت: مساحت
 • کل: ۴٫۱ کیلومتر مربع (۱٫۶ مایل مربع)
ارتفاع: ۳۳۶ متر (۱۱۰۲ فوت)
جمعیت (۳۱ دسامبر ۲۰۱۰): جمعیت (۳۱ دسامبر ۲۰۱۰)
 • کل: ۴۱۱
 • تراکم: ۱۰۰/کیلومتر مربع (۲۶۰/مایل مربع)
اهلیت‌نام: Mombellesi
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (زمان)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (ساعت تابستانه)
کد پستی: ۱۰۰۲۰
پیش‌شماره تلفن: ۰۱۱
قدیس پشتیبان: St. Anne
روز قدیس: July 26
مومبلو دی تورینو (به ایتالیایی: Mombello di Torino) یک کومونه در ایتالیا است که در استان تورین واقع شده‌است. مومبلو دی تورینو ۴٫۱ کیلومترمربع مساحت و ۴۱۱ نفر جمعیت دارد و ۳۳۶ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده.
اجماع نمونه تصادفی

اجماع نمونه تصادفی (به انگلیسی: Random sample consensus) یک روش تکرار شونده (iterative method) است برای تخمین پارامترهای یک مدل ریاضی روی یک مجموعه داده که شامل داده‌های پرت است، به طوری که داده‌های پرت تأثیری روی تخمینی که زده می‌شود نداشته باشند. با این تعریف، از این روش می‌توان به عنوان یک روش برای تشخیص داده پرت نیز یاد کرد. RANSAC در حقیقت یک الگوریتم غیرقطعی است، بدین معنا که تنها به یک احتمال مشخصی جواب مطلوب می‌دهد که این احتمال با افزایش تعداد دفعات اجرای الگوریتم بیشتر می‌شود. این الگوریتم در ابتدا توسط Fischler و Bolles در اس‌آرآی اینترنشنال در سال ۱۹۸۱ منتشر شد. آنها از RANSAC برای حل مسئله تعیین موقعیت (به انگلیسی: Location Determination Problem) استفاده کردند. در این مسئله هدف تعیین نقاطی در فضا است که نگاشت آنها روی یک تصویر بر روی مجموعه مشخصی از نقاط می‌افتد.
RANSAC از نمونه‌گیری تصادفی فرعی استفاده می‌کند. یکی از فرض‌های پایه‌ای الگوریتم این است که داده‌ها شامل داده درونی و داده‌های پرت هستند. منظور از داده‌های درونی، داده‌هایی هستند که توزیع آن‌ها قابل بیان توسط مجموعه‌ای از پارامترهای یک مدل است و البته می‌توانند شامل مقداری نویز باشند. داده‌های پرت هم داده‌هایی هستند که با مدل مدنظر سازگار نیستند. منشأ داده‌های پرت می‌تواند مقادیر خیلی زیاد نویز، یا اندازه‌گیری‌های خطادار (هنگام جمع‌آوری داده) یا فرض اشتباه در مورد داده‌ها باشد. RANSAC همچنین این فرض را دارد که با داشتن مجموعه‌ای (معمولا کوچک) از داده‌های درونی، فرایندی وجود دارد که با استفاده از آن می‌تواند پارامترهای مدلی که به صورت بهینه توزیع داده‌ها را بیان می‌کند و با داده‌ها سازگار است، برآورد کرد.
مثال

یک مثال ساده، برازش یک خط در دو بعد به یک مجموعه از مشاهدات است. با فرض اینکه این مجموعه هم شامل داده‌های درونی است، یعنی داده‌هایی که به‌طور تقریبی می‌توانند به یک خط برازش شوند، و هم داده‌های پرت، داده‌هایی که به این خط نمی‌توانند برازش شوند، استفاده از روش کمترین مربعات معمولی باعث می‌شود خطی بدست آید که به خوبی به این مجموعه داده برازش نشود. چرا که سعی شده‌است که این خط به همه نقاط برازش شود، که شامل داده‌های پرت نیز هستند. RANSAC اما سعی می‌کند داده‌های پرت را جزو داده‌های مورد استفاده هنگام برازش در نظر نگیرد و مدلی خطیای بیابد که هنگام برازش شدن تنها از داده‌های درونی استفاده می‌کند. این کار با برازش کردن مدل خطی به چندین زیرمجموعه از داده‌ها که تصادفی انتخاب شده‌اند و انتخاب مدلی که بهترین برازش را به زیرمجموعه ای از داده‌ها داشته‌است، انجام می‌شود. از آنجا که داده‌های درونی نسبت به مخلوطی تصادفی از داده‌های درونی و داده‌های پرت، بیشتر به صورت خطی به هم مرتبط هستند، زیرمجموعه تصادفی ای که به صورت کامل از داده‌های درونی تشکیل شده باشد، بهترین برازش مدل خطی را حاصل می‌شود. در عمل، هیچ تضمینی وجود ندارد که زیرمجموعه‌ای انتخاب شود که تنها شامل داده‌های درونی باشد و احتمال موفقیت الگوریتم به نسبت داده‌های درونی به کل داده‌ها و انتخاب پارامترهای الگوریتم بستگی دارد.
مجموعه داده‌ای که شامل تعداد زیادی داده‌پرت است و باید خطی به به این مجموعه داده برازش شود
خط برازش شده با استفاده از الگوریتم RANSAC؛ داده‌های پرت تاثیری روی نتیجه ندارند
بررسی اجمالی

الگوریتم RANSAC یک الگوریتم یادگیری برای تخمین پارامترهای یک مدل با نمونه‌گیری تصادفی از داده‌های مشاهده شده‌است. RANSAC با یک روش رای‌گیری، سعی می‌کند تا برازش بهینه را بر روی مجموعه داده‌ای که هم شامل داده‌های درونی و هم داده‌های پرت است، بیابد. هر یک از نمونه‌های موجود در مجموعه داده برای رای‌گیری برای یک یا چند مدل استفاده می‌شوند. پیاده‌سازی این رای‌گیری بر ۲ فرض استوار است: اینکه داده‌های پرت زیاد نیستند تا همواره تأثیر منفی روی رای‌گیری بگذارند و اینکه داده‌های درونی به قدری کافی هستند که بتوان مدل خوبی یافت تا توزیع داده‌های درونی را به خوبی بیان کند یا به به عبارتی دیگر، داده‌های از دست رفته زیاد نیستند. الگوریتم RANSAC شامل دو مرحله است که مکرراً اجرا می‌شوند:
در مرحله اول، یک زیرمجموعه نمونه به صورت تصادفی از مجموعه داده ورودی انتخاب می‌شود. یک مدل برازش شده و پارامترهای آن با استفاده از اعضای این زیرمجموعه به دست می‌آیند. اندازه زیرمجموعه به کوچک‌ترین مقداری است که برای تعیین پارامترهای مدل کافی باشد.
در مرحله دوم، الگوریتم بررسی می‌کند که کدام اعضای کل مجموعه داده با مدل به دست آمده از بخش قبل سازگار هستند. یک عضو از مجموعه داده به عنوان داده پرت شناخته می‌شود اگر میزان ناسازگاری آن با مدل از یک حد مشخص بیشتر باشد. در واقع این حد بیانگر بیشترین میزان انحراف قابل انتساب به تأثیرات نویز است.
مجموعه داده‌های درونی بدست آمده برای مدل برازش شونده مجموعه اجماع نام می‌گیرد. الگوریتم RANSAC این دو مرحله را آنقدر تکرار می‌کند تا مجموعه اجماع به دست آمده اندازه مطلوب را داشته باشد.
ورودی الگوریتم شامل یک مجموعه داده، روشی برای برازش کردن یک مدل به مشاهدات و تعدادی پارامترهای اطمینان است. روند الگوریتم به صورت دقیق تر در زیر آورده شده‌است:
انتخاب یک زیرمجموعه تصادفی از داده‌های اصلی. این زیرمجموعه داده‌های درونی فرضی نام دارد.
یک مدل به مجموعهٔ داده‌های درونی فرضی برازش می‌شود.
سپس کل داده‌های مجموعه داده بر روی مدل برازش شده تست می‌شوند. نمونه‌هایی که با توجه به یک تابع هزینه با مدل سازگار هستند، در مجموعه اجماع قرار می‌گیرند.
مدل بدست آمده خوب تلقی می‌شود اگر تعداد نمونه‌هایی که در مجموعه اجماع قرار می‌گیرند کافی باشد.
سپس، مدل می‌تواند با برآورد دوباره پارامترها، اما این بار روی مجموعه اجماع، بهتر شود.
این روند تعداد مشخصی بار اجرا می‌شود و هر بار یا مدل به دلیل سازگاری با تعداد کمی از اعضای مجموعه داده رد می‌شود، یا یک مدل بهبود یافته بهمراه مجموعه اجماع متناظر با آن بدست می‌آید. در حالت دوم، مدل را به عنوان مدل بهینه تا اینجای کار در نظر می‌گیریم اگر اندازه مجموعه اجماع آن از اندازه مجموعه اجماع متناظر مدل بهینه قبلی بزرگتر باشد.
الگوریتم

شبه کد الگوریتم RANSAC در زیر آورده شده‌است:
Given:
    data – A set of observations.
    model – A model to explain observed data points.
    n – Minimum number of data points required to estimate model parameters.
    k – Maximum number of iterations allowed in the algorithm.
    t – Threshold value to determine data points that are fit well by model.
    d – Number of close data points required to assert that a model fits well to data.

Return:
    bestFit – model parameters which best fit the data (or null if no good model is found)

iterations = 0
bestFit = null
bestErr = something really large

while iterations < k do
    maybeInliers := n randomly selected values from data
    maybeModel := model parameters fitted to maybeInliers
    alsoInliers := empty set
    for every point in data not in maybeInliers do
        if point fits maybeModel with an error smaller than t
             add point to alsoInliers
        end if
    end for
    if the number of elements in alsoInliers is > d then
        // This implies that we may have found a good model
        // now test how good it is.
        betterModel := model parameters fitted to all points in maybeInliers and alsoInliers
        thisErr := a measure of how well betterModel fits these points
        if thisErr < bestErr then
            bestFit := betterModel
            bestErr := thisErr
        end if
    end if
    increment iterations
end while

return bestFit
متد های مرتبط

MLESAC (برآورد درست نمایی بیشینه، به انگلیسی: Maximum Likelihood Estimate Sample Consensus): میزان درست نمایی اینکه داده از مدلی که به نمونه‌ها برازش شده است تولید شده است، را بیشینه می‌کند؛ مثل یک مدل مخلوطی از داده‌های درونی و بیرونی.
MAPSAC (اجماع نمونه بیشینه احتمال پسین، به انگلیسی: Maximum A Posterior Sample Consensus): متد قبلی را گسترش می‌دهد و یک توزیع پیشین از پارامتر ها را در فرایند می‌گنجاند تا برازش شود و احتمال پسین را بیشینه می‌کند.
KALMANSAC: استنباط علیت وضعیت یک سامانه پویا
نمونه‌سازی مجدد (آمار)
Hop-Diffusion Monte Carlo در هر مرحله از RANSAC، از نمونه گیری تصادفی که شامل پرش های سراسری و انتشار محلی است، برای برآورد هندسه فراقطبی میان تصاویر با اشتراک پایه ای زیاد استفاده می‌کند.
نتایج حاصل از اجرای RANSAC که در کد پایتون پیاده‌سازی شده‌است. خط نارنجی بیانگر پارامترهای کمترین مربعات است که به صورت موفقیت‌آمیز توانسته‌است از نقاط پرت چشم‌پوشی کند.
مرتضی آقاخان

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 آقاخان در لباس پیکان:  آقاخان در لباس پیکان
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  مرتضی آقاخان محلاتی
زادروز:  ۵ آوریل ۱۹۹۳ ‏(۳۱ سال)
زادگاه:  رباط کریم، ایران
قد:  ۱٫۷۴ متر (۵ فوت ۸ ۱⁄۲ اینچ)
پست:  مهاجم
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  مس کرمان
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۰۷–۲۰۰۸:  هود کن
۲۰۰۸–۲۰۱۰:  ارزش تهران
۲۰۱۰–۲۰۱۲:  استیل‌آذین
۲۰۱۳–۲۰۱۵:  پیکان
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۲–۲۰۱۳ |  مس رفسنجان |  ۴ |  (۰) |
| ۲۰۱۳–۲۰۱۸ |  پیکان |  ۸۶ |  (۲۳) |
| ۲۰۱۸–۲۰۲۰ |  استقلال |  ۰ |  (۰) |
| ۲۰۲۰ |  سایپا (قرضی) |  ۹ |  (۰) |
| ۲۰۲۰-۲۰۲۱ |  آلومینیوم |  ۱۳ |  (۲) |
| ۲۰۲۱-۲۰۲۲ |  هوادار |  ۳ |  (۰) |
| ۲۰۲۲-۲۰۲۳ |  پارس جنوبی جم |  ۵ |  (۲) |
| ۲۰۲۳ |  شهرداری آستارا |   |   |
| ۲۰۲۳ |  گلچین رباط کریم |   |   |
| ۲۰۲۳-۲۰۲۴ |  داماش گیلان |   |   |
| ۲۰۲۴ |  نیکا پارس |   |   |
| ۲۰۲۴- |  مس کرمان |   |   |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۱۴–۲۰۱۶ |  امید ایران |  ۱ |  (۰) |
| ۲۰۱۶-۲۰۱۷ |  ایران |  ۲ |  (۰) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۹ دسامبر ۲۰۱۶.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۵ ژانویه ۲۰۱۴:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۹ دسامبر ۲۰۱۶.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۵ ژانویه ۲۰۱۴
مرتضی آقاخان محلاتی (زادهٔ ۱۶ فروردین ۱۳۷۲) بازیکن فوتبال اهل ایران است که در پست مهاجم برای باشگاه فوتبال مس کرمان بازی می‌کند.
وی همچنین سابقهٔ دعوت شدن به تیم ملی فوتبال امید ایران را در کارنامه دارد.
تیم‌های پایه

آقاخان محصول آکادمی تیم‌های استیل آذین، مس رفسنجان و پیکان است.
آمار باشگاهی > مس رفسنجان

آقاخان در فصل ۲۰۱۳–۲۰۱۲ در لیگ برای تیم مس رفسنجان به میدان رفت.
آمار باشگاهی > پیکان

مرتضی آقاخان در دوران حضور در باشگاه پیکان یکی از بازیکنان تأثیرگذار این تیم بود و گل‌های به یاد ماندنی را در این تیم به ثمر رساند. وی در لیگ هفدهم از روی ضربه ایستگاهی و با ضربه‌ای زیبا و پر قدرت به تیم پرسپولیس گل زد؛ با گل او پیکان در آن بازی پیروز شد. در پایان آن فصل، تیم پیکان در لیگ برتر پنجم شد.
آمار باشگاهی > استقلال > فصل ۲۰۱۸–۲۰۱۹

در نخستین ساعات ۱۱ خرداد ۱۳۹۷، او با قراردادی سه ساله به استقلال تهران پیوست. او در همان ابتدای فصل مصدوم شد و مدتی را دور از میدان‌ها سپری کرد آقاخان در نیم فصل دوم به تمرینات استقلال اضافه شد و در یک بازی دوستانه برای این تیم به میدان رفت و توانست در آن دیدار برای استقلال گلزنی کند اما باز هم مصدومیت بد موقع در تمرینات استقلال باعث شد که او ادامه بازی‌ها را نیز از دست بدهد او در لیگ هجدهم هیچ بازی رسمی برای استقلال به میدان نرفت.
آمار باشگاهی > استقلال > فصل ۲۰۱۹–۲۰۲۰

او این فصل را نیز با مصدومیت آغاز نمود حتی تا چند هفته در تمرینات این این تیم هم حاضر نشد.
مصدومیت‌های مداوم باعث شد این بازیکن نتواند در طول یک فصل و نیم حضورش در این تیم حتی یک بازی در ترکیب آبی‌پوشان انجام دهد.
او در مقطعی نامش از فهرست استقلال خارج شد و در ابتدای فصل دوباره نامش به جمع نفرات این تیم اضافه شد و امید زیادی داشت که با ورود به ترکیب تیم عملکرد خوبی داشته باشد و بتواند پس از انتظار طولانی هواداران این تیم برای حضورش در ترکیب استقلال نمایش خوبی در این تیم داشته باشد.
باشگاه به آقاخان پیشنهاد داده‌است که به صورت قرضی نیم فصل به تیم دیگری برود که این موضوع با موافقت این بازیکن همراه نشده‌است و او می‌خواهد با دریافت رضایت‌نامه اش به صورت قطعی از استقلال جدا شود.