stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
تحلیل مؤلفه‌های اصلی

نقاط سبز رنگ، نمونه‌هایی از توزیع نرمال دومتغیره‌اند و محور آبی رنگ، مختصات جدید در راستای قرار گرفتن بیشترین تغییرات نمونه بر روی مؤلفه‌های اصلی است.
تحلیل مؤلفه‌های اصلی (به انگلیسی: Principal Component Analysis - PCA) تبدیلی در فضای برداری است، که تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ با تعداد زیادی بعد یا ویژگی، افزایش تفسیرپذیری داده‌ها با حفظ حداکثر مقدار اطلاعات و تجسم داده‌های چند بعدی را فراهم می‌کند. تحلیل مؤلفه‌های اصلی در واقع، یک تکنیک آماری برای کاهش ابعاد یک مجموعه داده‌است.
این کار با تبدیل خطی داده‌ها به یک سیستم مختصات جدید انجام می‌شود که (بیشتر) تغییرات در داده‌ها را می‌توان با ابعاد کمتری نسبت به داده‌های اولیه توصیف کرد. بسیاری از مطالعات از دو مؤلفه اصلی اول برای نمایش داده‌ها در دو بعد و شناسایی بصری خوشه‌های نقاط داده نزدیک به هم استفاده می‌کنند. تحلیل مؤلفه‌های اصلی در بسیاری از زمینه‌ها مانند ژنتیک جمعیت، مطالعات میکروبیوم‌ها و علوم جوی کاربرد دارد.
مؤلفه‌ها اصلیِ مجموعه‌ای از نقاط در یک فضای مختصات حقیقی، دنباله‌ای از بردارهای واحد  p هستند، که در آن بردار  i-ام امتداد خطی است که بهترین تطابق را با داده‌ها دارد و در عین حال به  i-1 بردار اول متعامد است. در اینجا بهترین خط، خطی است که میانگین مجذورات فاصله عمود نقاط از خط را کمینه می‌کند. این بردارها یک پایه متعامد و یکه را تشکیل می‌دهند که در آن ابعاد مختلف داده‌ها به‌طور خطی همبستگی ندارند. تحلیل مؤلفه‌های اصلی فرایند محاسبه مؤلفه‌های اصلی و استفاده از آن‌ها برای تغییر پایه داده‌ها است که گاهی فقط از چند مؤلفه اصلی اول استفاده می‌کند و بقیه را نادیده می‌گیرد.
تاریخچه

تحلیل مؤلفه‌های اصلی اولین بار در سال ۱۹۰۱ توسط کارل پیرسون به عنوان متناظری از قضیه محورهای اصلی در مکانیک ارائه شد. این روش بعدها به صورت مستقل توسط هارولد هتلینگ در دهه ۱۹۳۰ میلادی توسعه یافت و نام‌گذاری شد. باتوجه به کاربرد این روش آن را تبدیل گسسته کارانن-لوف یا KLT در پردازش سیگنال نیز یا تبدیل هتلینگ در کنترل کیفیت چند متغیره می‌نامند.
ایده

تحلیل مؤلفه‌های اصلی را می‌توان به عنوان برازش یک بیضی با ابعاد  p به داده‌ها در نظر گرفت، که در آن هر محور بیضی یک مؤلفه اصلی را نشان می‌دهد. اگر برخی از محورهای بیضی کوچک باشد، واریانس در امتداد آن محور نیز کوچک است.
برای پیدا کردن محورهای بیضی، ابتدا باید با کم کردن میانگین مقادیر هر متغیر از آن‌ها، میانگین مجموعه داده را صفر کنیم. این مقادیر تبدیل شده حالا به جای مقادیر اصلی برای هر یک از متغیرها استفاده می‌شود. سپس، ماتریس کواریانس داده‌ها را محاسبه کرده و مقادیر ویژه و بردارهای ویژه آن را محاسبه می‌کنیم. سپس باید هر یک از بردارهای ویژه متعامد را نرمال کنیم تا آنها را به بردارهای واحد تبدیل کنیم. پس از انجام این کار، هر یک از بردارهای ویژه واحد متعامد را می‌توان به عنوان محوری از بیضی برازش داده‌ها تفسیر کرد. این انتخاب پایه، ماتریس کوواریانس را به ماتریسی قطری تبدیل می‌کند، که در آن درایه‌های روی قطر واریانس هر محور را نشان می‌دهد. درصد واریانسی که هر بردار ویژه از اطلاعات موجود بیان می‌کند را می‌توان با تقسیم مقدار ویژه مربوط به آن بردار ویژه بر مجموع همه مقادیر ویژه محاسبه کرد.
جزئیات

تحلیل مؤلفه‌های اصلی در تعریف ریاضی یک تبدیل خطی متعامد است که داده را به دستگاه مختصات جدید می‌برد به‌طوری‌که بزرگ‌ترین واریانس داده بر روی اولین محور مختصات، دومین بزرگ‌ترین واریانس بر روی دومین محور مختصات قرار می‌گیرد و همین‌طور برای بقیه.
ماتریس  n\times p داده  \mathbf {X}  با میانگین تجربی صفر، که هر سطر یک مجموعه مشاهده و هر ستون داده‌های مربوط به یک شاخصه است را در نظر بگیرید.
از منظر ریاضی، این تبدیل با مجموعه‌ای  lتایی از بردارهای  p-بعدیِ وزن یا ضرایب  \mathbf {w} _{(k)}=(w_{1},\dots ,w_{p})_{(k)} تعریف می‌شود که هر بردار سطری  \mathbf {x} _{(i)} از  \mathbf {X}  را به بردار جدیدی از امتیازات مؤلفه‌های اصلی  \mathbf {t} _{(i)}=(t_{1},\dots ,t_{l})_{(i)} به صورت
{t_{k}}_{(i)}=\mathbf {x} _{(i)}\cdot \mathbf {w} _{(k)}\qquad \mathrm {for} \qquad i=1,\dots ,n\qquad k=1,\dots ,l
تطبیق می‌دهد. به این صورت که متغیرهای در  \mathbf {t}  بیشترین واریانس ممکن از داده‌های  \mathbf {X}  را داشته باشد. همچنین هر بردار ضریب  \mathbf {w}  باید یک بردار واحد باشد و  l معمولاً بسیار کمتر از  p انتخاب می‌شود.
جزئیات > مؤلفه اول

برای این‌که واریانس را بیشینه کنیم، اولین بردار وزن  \mathbf {w} _{(1)} باید شرط زیر را برآورده کند:
\mathbf {w} _{(1)}=\arg \max _{\Vert \mathbf {w} \Vert =1}\,\left\{\sum _{i}(t_{1})_{(i)}^{2}\right\}=\arg \max _{\Vert \mathbf {w} \Vert =1}\,\left\{\sum _{i}\left(\mathbf {x} _{(i)}\cdot \mathbf {w} \right)^{2}\right\}
و اگر آن را به صورت ماتریسی بنویسیم خواهیم داشت:
\mathbf {w} _{(1)}=\arg \max _{\left\|\mathbf {w} \right\|=1}\left\{\left\|\mathbf {Xw} \right\|^{2}\right\}=\arg \max _{\left\|\mathbf {w} \right\|=1}\left\{\mathbf {w} ^{\mathsf {T}}\mathbf {X} ^{\mathsf {T}}\mathbf {Xw} \right\}
از آن‌جایی که  \mathbf {w} _{(1)} باید یک بردار واحد باشد خواهیم داشت:
\mathbf {w} _{(1)}=\arg \max \left\{{\frac {\mathbf {w} ^{\mathsf {T}}\mathbf {X} ^{\mathsf {T}}\mathbf {Xw} }{\mathbf {w} ^{\mathsf {T}}\mathbf {w} }}\right\}
کمیتی که باید بیشینه شود را می‌توان به عنوان خارج قسمت رایلی در نظر گرفت. یک نتیجه برای یک ماتریس مثبت نیمه معین مانند  \mathbf {X} ^{T}\mathbf {X}  این است که حداکثر مقدار ممکن ضریب، بزرگ‌ترین مقدار ویژه ماتریس است، که زمانی رخ می‌دهد که  \mathbf {w}  بردار ویژه مربوط باشد.
با پیدا کردن  \mathbf {w} _{(1)}، اولین مؤلفه اصلی بردار داده  \mathbf {x} _{(i)} را می‌توان به صورت امتیاز  t_{1(i)}=\mathbf {x} _{(i)}\cdot \mathbf {w} _{(1)} در مختصات تبدیل‌شده به دست آورد.
جزئیات > مؤلفه‌های بعدی

مؤلفه  kام را می‌توان با کم کردن  k-1 مؤلفه اصلی اول از  \mathbf {X}  به‌دست‌آورد:
\mathbf {\hat {X}} _{k}=\mathbf {X} -\sum _{s=1}^{k-1}\mathbf {X} \mathbf {w} _{(s)}\mathbf {w} _{(s)}^{\mathsf {T}}
و سپس بردار وزنی که حداکثر واریانس را از این ماتریس داده جدید استخراج می‌کند به‌دست می‌آوریم:
\mathbf {w} _{(k)}=\mathop {\operatorname {arg\,max} } _{\left\|\mathbf {w} \right\|=1}\left\{\left\|\mathbf {\hat {X}} _{k}\mathbf {w} \right\|^{2}\right\}=\arg \max \left\{{\tfrac {\mathbf {w} ^{\mathsf {T}}\mathbf {\hat {X}} _{k}^{\mathsf {T}}\mathbf {\hat {X}} _{k}\mathbf {w} }{\mathbf {w} ^{T}\mathbf {w} }}\right\}
عبارت بالا بردارهای ویژه باقیمانده  \mathbf {X} ^{T}\mathbf {X}  را با حداکثر مقادیر برای کمیت در پرانتز با مقادیر ویژه متناظر آنها را به‌دست می‌آورد؛ بنابراین بردارهای وزن همان بردارهای ویژه  \mathbf {X} ^{T}\mathbf {X}  هستند.
مؤلفه اصلی  kام بردار داده  \mathbf {x} _{(i)} را می‌توان به صورت امتیاز  t_{k(i)}=\mathbf {x} _{(i)}\cdot \mathbf {w} _{(k)} در مختصات تبدیل‌شده به دست آورد.
بنابراین، تجزیه کامل مؤلفه‌های اصلی  \mathbf {X}  را می‌توان به این صورت نشان داد:
\mathbf {T} =\mathbf {X} \mathbf {W}
که در آن  \mathbf {W}  یک ماتریس  p\times p از وزن‌ها است که ستون‌های آن بردارهای ویژه  \mathbf {X} ^{T}\mathbf {X}  هستند. ترانهاده  \mathbf {W}  گاهی تبدیل سفید یا کروی نامیده می‌شود.
جزئیات > تجزیه مقدارهای منفرد

مقالهٔ اصلی: تجزیه مقدارهای منفرد
تبدیل مؤلفه‌های اصلی را می‌توان با تجزیه ماتریس دیگری، یعنی تجزیه مقدارهای منفرد  \mathbf {X}  انجام داد.
\mathbf {X} =\mathbf {U} \mathbf {\Sigma } \mathbf {W} ^{T}
که این‌جا  \mathbf {\Sigma }  یک ماتریس قطری  n\times p از اعداد مثبت  \sigma _{(K)} (یا همان مقادیر تکین  \mathbf {X} ) است.  \mathbf {U}  یک ماتریس  n\times n است که ستون‌های آن بردارهای متعامد واحدی به طول  n هستند که بردارهای تکین چپ  \mathbf {X}  نامیده می‌شوند و  \mathbf {W}  یک ماتریس  p\times p است که ستون‌های آن بردارهای متعامد واحدی به طول  p هستند که بردارهای تکین راست  \mathbf {X}  نامیده می‌شوند.
با این تجزیه می‌توان ماتریس  \mathbf {X} ^{T}\mathbf {X}  را به صورت زیر نوشت:
{\begin{aligned}\mathbf {X} ^{T}\mathbf {X} &=\mathbf {W} \mathbf {\Sigma } ^{\mathsf {T}}\mathbf {U} ^{\mathsf {T}}\mathbf {U} \mathbf {\Sigma } \mathbf {W} ^{\mathsf {T}}\\&=\mathbf {W} \mathbf {\Sigma } ^{\mathsf {T}}\mathbf {\Sigma } \mathbf {W} ^{\mathsf {T}}\\&=\mathbf {W} \mathbf {\hat {\Sigma }} ^{2}\mathbf {W} ^{\mathsf {T}}\end{aligned}}
که  {\hat {\mathbf {\Sigma } }} ماتریس قطری مربعی شامل مقادیر تکین  \mathbf {X}  است که صفرهای اضافی آن حذف شده‌است و عبارت  \mathbf {{\hat {\Sigma }}^{2}} =\mathbf {\Sigma } ^{\mathsf {T}}\mathbf {\Sigma }  برای آن برقرار است.
مقایسه با بردارهای ویژه  \mathbf {X} ^{T}\mathbf {X}  نشان می‌دهد که بردارهای تکین راست  \mathbf {X}  برابر با بردارهای ویژه  \mathbf {X} ^{T}\mathbf {X}  و همچنین مقادیر تکین  \mathbf {X}  برابر با ریشه دوم مقادیر ویژه  \mathbf {X} ^{T}\mathbf {X}  هستند.
با استفاده از تجزیه مقدارهای منفرد، ماتریس امتیاز  \mathbf {T}  را به صورت زیر نوشت:
{\begin{aligned}\mathbf {T} &=\mathbf {X} \mathbf {W} \\&=\mathbf {U} \mathbf {\Sigma } \mathbf {W} ^{\mathsf {T}}\mathbf {W} \\&=\mathbf {U} \mathbf {\Sigma } \end{aligned}}
بنابراین هر ستون ماتریس  \mathbf {T}  را می‌توان از حاصل ضرب بردارهای تکین چپ  \mathbf {X}  و مقدار تکین متناظر به‌دست‌آورد.
محدودیت‌های تحلیل مولفه‌های اصلی

استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی منوط به فرض‌هایی است که در نظر گرفته می‌شود. از جمله:
فرض خطی بودن
فرض بر این است که مجموعه داده ترکیب خطی پایه‌هایی خاص است.
فرض بر این که میانگین و کواریانس از نظر احتمالاتی قابل اتکا هستند.
فرض بر این که واریانس شاخصه اصلی داده‌است.
محاسبه مولفه‌های اصلی با استفاده از ماتریس کواریانس

بر اساس تعریف ارائه شده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی، هدف از این تحلیل انتقال مجموعه داده X با ابعاد M به داده Y با ابعاد L است. بنابرین فرض بر این است که ماتریس X از بردارهای  X_{1}\dots X_{N} تشکیل شده‌است که هر کدام به صورت ستونی در ماتریس قرار داده شده‌است. بنابرین با توجه به ابعاد بردارها (M) ماتریس داده‌ها به صورت  M\times N است.
محاسبه مولفه‌های اصلی با استفاده از ماتریس کواریانس > محاسبه میانگین تجربی و نرمال‌سازی داده‌ها

نتیجه میانگین تجربی، برداری است که به صورت زیر به دست می‌آید:
u[m]={\frac {1}{N}}\sum _{i=1}^{N}{X[m,i]}
که به‌طور مشخص میانگین تجربی روی سطرهای ماتریس اعمال شده‌است.

سپس ماتریس فاصله تا میانگین به صورت زیر به دست می‌آید:
B=X-uh
که h برداری با اندازه  1\times N با مقدار ۱ در هرکدام از درایه‌ها است.
محاسبه مولفه‌های اصلی با استفاده از ماتریس کواریانس > محاسبه ماتریس کواریانس

ماتریس کواریانس C با ابعاد  M\times M به صورت زیر به دست می‌آید:
C=\mathbb {E} [B\otimes B]=\mathbb {E} [B\cdot B^{\ast }]={\frac {1}{N}}B\cdot B^{\ast }
به‌طوری که:
 \mathbb {E}  میانگین حسابی است.
 \otimes  ضرب خارجی است.
 B^{\ast } ماتریس ترانهاده مزدوج ماتریس  B است.
محاسبه مولفه‌های اصلی با استفاده از ماتریس کواریانس > محاسبه مقادیر ویژه ماتریس کواریانس و بازچینی بردارهای ویژه

در این مرحله، مقادیر ویژه و بردارهای ویژه ماتریس کواریانس،  C، به دست می‌آید.
V^{-1}CV=D
V ماتریس بردارهای ویژه و D ماتریس قطری است که درایه‌های قطر آن مقادیر ویژه هستند.
آنچنان که مشخص است، هر مقدار ویژه متناظر با یک بردار ویژه است. به این معنا که ماتریس V ماتریسی  M\times M است که ستون‌های آن بردارهای ویژه می‌باشند و بردار ویژه  V_{q} در ستون qام قرار دارد و مقدار ویژه qام یعنی درایهٔ  \lambda _{q}=D_{q,q} متناظر با آن است.
بازچینی بردارهای ویژه بر اساس اندازهٔ مقادیر ویژه متناظر با آن‌ها صورت می‌گیرد؛ یعنی بر اساس ترتیب کاهشی مقادیر ویژه، بردارهای ویژه بازچینی می‌شوند؛ یعنی  p\leq q\Rightarrow \lambda _{p}\leq \lambda _{q}
محاسبه مولفه‌های اصلی با استفاده از ماتریس کواریانس > انتخاب زیرمجموعه‌ای از بردارهای ویژه به عنوان پایه

انتخاب زیرمجموعه‌ای از بردارهای ویژه با تحلیل مقادیر ویژه صورت می‌گیرد. زیرمجموعه نهایی با توجه به بازچینی مرحله قبل به صورت  V_{1}\dots V_{l} انتخاب می‌شود. در اینجا می‌توان از انرژی تجمعی استفاده کرد که طبق آن
g[m]=\sum _{q=1}^{m}{\lambda _{q}}
انتخاب l باید به صورتی باشد که حداقل مقدار ممکن را داشته باشد و در عین حال g مقدار قابل قبولی داشته باشد. به‌طور مثال می‌توان حداقل l را انتخاب کرد که
g[m=l]\leq 90\%
بنابرین خواهیم داشت:
W[p,q]=V[p,q],p=1\dots M,q=1\dots l
محاسبه مولفه‌های اصلی با استفاده از ماتریس کواریانس > انتقال داده به فضای جدید

برای این کار ابتدا تبدیلات زیر انجام می‌گیرد:
ماتریس  s_{M,1} انحراف معیار مجموعه داده‌است که می‌تواند به صورت زیر به دست بیاید:
s[i]={\sqrt {C[i,i]}}
سپس داده به صورت زیر تبدیل می‌شود:
Z={\frac {B}{s}}
که ماتریسهای  C و  B در بالا توضیح داده شده‌اند.
داده‌ها می‌توانند به ترتیب زیر به فضای جدید برده شوند:
Y=W^{\ast }.Z
کاربرد > هوش

اولین کاربرد تحلیل مؤلفه‌ای در پیداکردن و اندازه‌گیری مؤلفه‌های هوش انسانی بود. در گذشته باورها بر این بود که هوش دارای مؤلفه‌های نامرتبط مختلفی مانند هوش فضایی، هوش کلامی، استنتاج، قیاس و غیره است و می‌توان امتیازات مربوط به این موارد را با تحلیل مؤلفه‌ای از نتایج آزمون‌های مختلف به‌دست‌آورد تا یک شاخص واحد به نام ضریب هوش (IQ) به‌دست‌آورد.
روان‌شناس آماری چارلز اسپیرمن در واقع تحلیل مؤلفه‌ای را در سال ۱۹۰۴ برای نظریه دو عاملی هوش خود توسعه داد و یک تکنیک رسمی را به علم روان‌سنجی اضافه کرد. در سال ۱۹۲۴، تورستون ۵۶ عامل هوش را بررسی کرد و مفهوم سن ذهنی را توسعه داد. تست‌های استاندارد هوش امروزی بر اساس همین کار اولیه است.
کاربرد > ژنتیک جمعیت

در سال ۱۹۷۸ کاوالی-اسفورزا و دیگران پیشگام استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای خلاصه‌کردن داده‌ها دربارهٔ تنوع در فرکانس‌های ژن انسانی در مناطق مختلف بودند. مؤلفه‌ها، الگوهای متمایزی از جمله گرادیان و امواج سینوسی را نشان دادند. آنها این الگوها را ناشی از رویدادهای مهاجرت باستانی تفسیر کردند.
نرم‌افزارها

در نرم‌افزار متلب تابع princomp مؤلفه‌های اصلی را بازمی‌گرداند که در نسخه‌های جدید، تابع pca جایگزین آن شده‌است.
در زبان پایتون کتابخانه matplotlib دارای پکیج PCA در ماژول mlab. است.
کتابخانه scikit-learn در پایتون برای یادگیری ماشین که شامل PCA, PCA احتمالی، Kernel PCA, Sparse PCA و تکنیک‌های دیگر در ماژول decomposition است.
OpenCV
Eviews
در نرم‌افزار R تابع prcomp و princomp مؤلفه‌های اصلی را بازمی‌گرداند. prcomp از تجزیه مقدارهای منفرد استفاده می‌کند که به‌طور کلی دقت عددی بهتری دارد. برخی از پکیج‌ها که PCA را در R پیاده‌سازی می‌کنند، عبارتند از: ade4 و vegan و ExPosition
تحلیل مقادیر ویژه ماتریس کواریانس
اپرا سریا

اپرا سریا
اپرا سریا داستان جدی و کاملاً منطقی دارد. و داستان آن افسانه‌های قدیمی یا زندگی پادشاهان، اساطیر و قهرمانان روم، یونان، ایران یا شرق دور و جنگ‌های آنان است. ویوالدی بزرگ تمام اپراهای خود را به فرم سریا ساخت. اپرای «هرکول بر رود ترمودونته» اثر ویوالدی و اپرای دون کارلوس اثر جوزپه وردی نیز مثال دیگری برای غالب اپرا سریا است.
اپرا سریا برخلاف اپرا بوفا که حالت طنز دارد و به کمدیا دلارته نزدیک است بیشتر حالت جدی و داستانی دارد. اپرا سریا تنها در ایتالیا ساخته نمی‌شد بلکه در اسپانیا، آلمان، استرالیا، انگلیس نیز ساخته میشد.
دالوند (نام خانوادگی)

دالوند یک نام خانوادگی است. افراد سرشناس با این نام از این قرارند:
احمدرضا دالوند (۱۳۳۷–۱۳۹۷)، منتقد هنری، نویسنده و پژوهشگر هنر، تصویرگر و طراح گرافیک اهل ایران
کیانوش دالوند (زادهٔ ۱۳۴۸)، کارگردان و فیلم‌نامه‌نویس انیمیشن اهل ایران
سجاد دالوند: گوینده و مجری تلویزیون
اگیسی

| Agići | Agići |
| --- | --- |
Village: Village
کشور:  بوسنی و هرزگوین
ماهیت:  جمهوری صرب
Municipality: Derventa
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۱ (CET)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی +۲ (زمان)
اگیسی (به لاتین: Agići) یک منطقهٔ مسکونی در بوسنی و هرزگوین است که در جمهوری صرب بوسنی واقع شده‌است.
اچ‌ام‌اس بریستول (۱۶۵۳)

| پیشینه> مالک | پیشینه>  |
| --- | --- |
آغاز کار::  ۲۸ نوامبر ۱۶۵۳
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
درازا::  ۱۰۴ فوت (۳۱٫۷ متر)
پهنا::  ۳۱ فوت ۱ اینچ (۹٫۵ متر)
عمق نگهداری کشتی::  ۱۳ فوت (۴٫۰ متر)
اچ‌ام‌اس بریستول (۱۶۵۳) (به انگلیسی: HMS Bristol (1653)) یک کشتی است که طول آن ۱۰۴ فوت (۳۱٫۷ متر) می‌باشد.
نلی کوردا

نلی کوردا (انگلیسی: Nelly Korda; ۲۸ ژوئیهٔ ۱۹۹۸) گلف‌باز اهل ایالات متحده آمریکا است.
مریخ دمیرال

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 دمیرال با ترکیه در سال ۲۰۲۰:  دمیرال با ترکیه در سال ۲۰۲۰
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  مریخ دمیرال
زادروز:  ۵ مارس ۱۹۹۸ ‏(۲۶ سال)
زادگاه:  قره‌مرسل، ترکیه
قد:  ۱٫۹۲ متر (۶ فوت ۳ ۱⁄۲ اینچ)
پست:  مدافع میانی
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  الاهلی
شمارهٔ پیراهن:  ۲۸
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۰۹–۲۰۱۱:  Karamürsel Idmanyurduspor
۲۰۱۱–۲۰۱۶:  فنرباغچه
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۶–۲۰۱۷ |  AC Alcanenense |  ۱۲ |  (۰) |
| ۲۰۱۷–۲۰۱۹ |  اسپورتینگ بی |  ۲۹ |  (۰) |
| ۲۰۱۸–۲۰۱۹ |  ← آلانیا اسپور (قرضی) |  ۱۶ |  (۱) |
| ۲۰۱۹ |  آلانیا اسپور |  ۰ |  (۰) |
| ۲۰۱۹ |  ← ساسولو (قرضی) |  ۱۴ |  (۲) |
| ۲۰۱۹–۲۰۲۲ |  یوونتوس |  ۲۱ |  (۱) |
| ۲۰۲۱–۲۰۲۲ |  ← آتالانتا (قرضی) |  ۲۸ |  (۱) |
| ۲۰۲۲–۲۰۲۳ |  آتالانتا |  ۲۸ |  (۱) |
| ۲۰۲۳– |  الاهلی |  ۱۰ |  (۱) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۱۴–۲۰۱۵ |  زیر ۱۷ سال ترکیه |  ۷ |  (۱) |
| ۲۰۱۵ |  زیر ۱۸ سال ترکیه |  ۲ |  (۰) |
| ۲۰۱۵–۲۰۱۶ |  زیر ۱۹ سال ترکیه |  ۱۰ |  (۱) |
| ۲۰۱۸ |  زیر ۲۰ سال ترکیه |  ۹ |  (۰) |
| ۲۰۱۶–۲۰۱۸ |  زیر ۲۱ سال ترکیه |  ۱۳ |  (۰) |
| ۲۰۱۸– |  ترکیه |  ۴۱ |  (۲) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۲ سپتامبر ۲۰۲۳.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۲ سپتامبر ۲۰۲۳:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۲۲ سپتامبر ۲۰۲۳.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۲ سپتامبر ۲۰۲۳
مریخ دمیرال (ترکی استانبولی: Merih Demiral؛ زادهٔ ۵ مارس ۱۹۹۸) بازیکن فوتبال اهل ترکیه است که برای باشگاه الاهلی بازی می‌کند.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به آلانیا اسپور، ساسوئولو، یوونتوس و آتالانتا اشاره کرد.
آمار ملی > بازی‌های ملی

تا تاریخ ۱۲ سپتامبر ۲۰۲۳
| ترکیه> سال | ترکیه> بازی | ترکیه> گل | ترکیه> پاس گل |
| --- | --- | --- | --- |
| ۲۰۱۸ | ۱ | ۰ | ۰ |
| ۲۰۱۹ | ۱۱ | ۰ | ۱ |
| ۲۰۲۰ | ۷ | ۰ | ۱ |
| ۲۰۲۱ | ۱۲ | ۱ | ۰ |
| ۲۰۲۲ | ۴ | ۱ | ۰ |
| ۲۰۲۳ | ۶ | ۰ | ۱ |
| مجموع | ۴۱ | ۲ | ۳ |
آمار ملی > گل‌های ملی

| شماره | تاریخ | میزبان | بازی ملی | حریف | نتیجه | رقابت |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
|  ۱ | ۱۳ نوامبر ۲۰۲۱ | استانبول |  ۳۰ |  جبل طارق | ۶–۰ | مقدماتی جام جهانی ۲۰۲۲ |
|  ۲ | ۴ ژوئن ۲۰۲۲ | استانبول |  ۳۴ |  جزایر فارو | ۴–۰ | لیگ ملت‌های اروپا ۲۳–۲۰۲۲ |
اچ‌ام‌اس بریستول (۱۷۷۵)

| پیشینه> مالک | پیشینه>  |
| --- | --- |
آغاز کار::  ۲۸ نوامبر ۱۷۷۵
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
اچ‌ام‌اس بریستول (۱۷۷۵) (به انگلیسی: HMS Bristol (1775)) یک کشتی بود.
اوگوست سروریه

| اوگوست سروریه | اوگوست سروریه |
| --- | --- |
زادهٔ: ۲۵ مارس ۱۸۵۷ دونن
درگذشت: تاریخ ورودی نامعتبر است
ملیت: فرانسه
اوگوست سروریه (فرانسوی: Auguste Serrurier‎; ۲۵ مارس ۱۸۵۷ – تاریخ ورودی نامعتبر است) کماندار اهل فرانسه بود.
اچ‌ام‌اس بریزن (اچ۸۰)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
پیشینه: پیشینه
مالک: 
سفارش ساخت::  ۲۲ مارس ۱۹۲۹
آب‌اندازی::  ۲۲ ژوئیه ۱۹۲۹
آغاز کار::  ۲۵ ژوئیه ۱۹۳۰
تکمیل ساخت::  ۸ آوریل ۱۹۳۱
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
وزن::  ۱٬۳۶۰ تن بزرگ (۱٬۳۸۰ تن)
درازا::  ۳۲۳ فوت (۹۸٫۵ متر)
پهنا::  ۳۲ فوت ۳ اینچ (۹٫۸ متر)
آبخور::  ۱۲ فوت ۳ اینچ (۳٫۷ متر)
سرعت::  ۳۵ گره (۶۵ کیلومتر بر ساعت؛ ۴۰ مایل بر ساعت)
اچ‌ام‌اس برازن (اچ۸۰) (به انگلیسی: HMS Brazen (H80)) یک کشتی بود که طول آن ۳۲۳ فوت (۹۸٫۵ متر) بود. این کشتی در سال ۱۹۳۰ ساخته شد.
ناهیکاری گارسیا

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  Nahikari García Pérez
زادروز:  ۱۰ مارس ۱۹۹۷ ‏(۲۷ سال)
قد:  ۱٫۵۹ متر (۵ فوت ۳ اینچ)
پست:  مهاجم
اطلاعات باشگاهی: اطلاعات باشگاهی
باشگاه کنونی:  باشگاه فوتبال زنان رئال مادرید
شمارهٔ پیراهن:  ۱۴
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۲۰۰۷–۲۰۱۲:  Añorga
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۲۰۱۲–۲۰۱۴ |  Añorga |   |   |
| ۲۰۱۴–۲۰۲۱ |  باشگاه فوتبال زنان رئال سوسیداد |  ۲۰۰ |  (۱۰۴) |
| ۲۰۲۱– |  باشگاه فوتبال زنان رئال مادرید |  ۴ |  (۰) |
تیم ملی‡: تیم ملی‡
| ۲۰۱۲–۲۰۱۴ |  Spain U17 |  ۲۱ |  (۱۶) |
| ۲۰۱۴–۲۰۱۶ |  Spain U19 |  ۲۶ |  (۱۹) |
| ۲۰۱۵– |  Basque Country |  ۳ |  (۱) |
| ۲۰۱۶ |  Spain U20 |  ۴ |  (۱) |
| ۲۰۱۸– |  تیم ملی فوتبال زنان اسپانیا |  ۱۷ |  (۳) |
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۳ اکتبر ۲۰۲۱.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۴ آوریل ۲۰۲۱:  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است و آمار به روز شده در تاریخ ۳ اکتبر ۲۰۲۱.   ‡ آمار بازی‌ها و گل‌های ملی به‌روز شده در تاریخ ۱۴ آوریل ۲۰۲۱
ناهیکاری گارسیا (انگلیسی: Nahikari García؛ زادهٔ ۱۰ مارس ۱۹۹۷) بازیکن فوتبال اهل اسپانیا است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به باشگاه فوتبال زنان رئال سوسیداد و باشگاه فوتبال رئال مادرید اشاره کرد.
وی همچنین در تیم‌های ملی فوتبال Spain women's national under-17 football team, Spain women's national under-19 football team, Basque Country women's national football team, Spain women's national under-20 football team، و زنان اسپانیا بازی کرده‌است.
اچ‌ام‌اس آرک رویال

اچ‌ام‌اس آرک رویال (به انگلیسی: HMS Ark Royal) (شماره پرچم ۹۱) ناو هواپیمابر نیروی دریایی بریتانیا بود که در طول جنگ جهانی دوم فعالیت می‌کرد.
سرنوشت

ناو هواپیمابر آرک رویال روز ۱۳ نوامبر سال ۱۹۴۱ در دریای مدیترانه مورد اصابت یک اژدر شلیک‌شده از او-۸۱، او-بوت آلمانی قرار گرفت. بریتانیایی‌ها سعی کردند آن را به سمت جبل‌الطارق یدک بشکند اما در هر صورت ناوهواپیمابر به همراه تمامی هواگردهای خود میانه راه غرق شد. تنها یک نفر در در اثر انفجار اولیه اژدر جان باخت؛ مابقی خدمه نجات داده شدند.
نامه به افسسیان

معرفی نامهٔ پولُس رسول به افسسیان
برخلاف شماری چند از نامه‌های پولُس، نامه به افسسیان برای اصلاح عقیدهای نادرست یا مقابله با بدعت نوشته نشده‌است. هدف این رساله آن است که افق دید ایمانداران را درباره نقشه ازلی و ابدی خدا و فیض او گسترش دهد تا ایشان اهداف عالی خدا را برای کلیسایش بشناسند.
پولُس بیان می‌دارد که قصد خدا آن است که همه‌چیز را، خواه در آسمان و خواه بر زمین، تحت فرمان مسیح گردآورد (۱:۱۰). او این موضوع را در سه فصل نخست رساله به‌تفصیل شرح و بسط می‌دهد. پولُس نشان می‌دهد که طرح و برنامهٔ خدا آن است که یهود و غیریهود، هر دو در میراث الهی و در بدن مسیح شریک باشند. سپس، در سه فصل بعدی، از مسیحیان می‌خواهد که به‌شایستگی این مقام رفتار کنند.
پولُس برای به‌تصویر کشیدن مفهوم اتحاد یهود و غیریهود در بدن مسیح، از صنایع بدیع استفاده می‌کند. او کلیسا را به بدنی تشبیه می‌کند که مسیح سَرِ آن است، یا به عمارتی که مسیح سنگِ اصلی آن است. و باز در جایی دیگر از رساله، کلیسا را به زوجه مسیح تشبیه می‌کند. نویسنده با تعمق پیرامون فیض خدا در مسیح، چنان در بیان استدلال خود اوج می‌گیرد که هر لحظه بر شکوه و عظمت عباراتش افزوده می‌شود. بواقع، همه‌چیز در پرتو محبت، فداکاری، بخشش، فیض و قدّوسیت مسیح جلوه‌ای خاص به خود می‌گیرد.
تقسیم‌بندی کلّی

۱ - مقدمه (۱:۱-۲)
۲ - مسیح و کلیسا (۱:۳ تا ۳:۲۱)
۳ - زندگی تازه در مسیح (۴:۱ تا ۶:۲۰)
۴ - بخش پایانی (۶:۲۱-۲۴)
منصوره پیرنیا

| منصوره پیرنیا | منصوره پیرنیا |
| --- | --- |
نام اصلی: منصوره حامدی ایزدی
زاده: ۱۳۲۱ تهران
محل زندگی: واشینگتن 
زمینه کاری: روزنامه‌نگاری، نویسندگی
ملیت: ایرانی
دانشگاه: دانشگاه تهران
کتاب‌ها: خانم وزیر، روایت خاطرات اردشیر زاهدی
همسر(ها): داریوش پیرنیا
فرزند(ان): زیبا پیرنیا، داریا پیرنیا
منصوره پیرنیا (متولد ۱۳۲۱ تهران) روزنامه‌نگار، نویسنده و برنامه‌ساز تلویزیون ملی ایران است.
وی همسر داریوش پیرنیا است. کتاب‌های خانم وزیر و خاطرات اردشیر زاهدی از جمله تالیفات اوست.
زندگی‌نامه

مادر وی ایران نوروزیان و پدرش احمد حامدی ایزدی است. او در تهران به دنیا آمده‌است. کار روزنامه‌نگاری را با روزنامه دیواری و سپس بصورت حرفه ای در ستون زنگ مدرسه در مجله اطلاعات بانوان آغاز کرد.
در سال ۱۳۴۳ با داریوش پیرنیا فرزند داود پیرنیا وصلت کرد. در آلمان در رشته فیلم و تلویزیون دانشگاه مونیخ تحصیل کرد و پس از رجعت به ایران برای مجله روشنفکر گزارش تهیه می‌کرد. با حسن ارسنجانی وزیر کشاورزی وقت دربارهٔ اصلاحات ارضی مصاحبه داشت و سپس در رشته روزنامه‌نگاری دانشگاه تهران به تحصیل پرداخت.
همکاری وی تا پیش از انقلاب با نشریات کیهان از جمله زن روز ادامه یافت.
تالیفات

دختران ایران سالار زنان جهان: سرگذشت زن ایرانی از آغاز تا به امروز
سفرنامه شهبانو
خانم وزیر- خاطرات و دست نوشته‌های فرخ رو پارسای
روایت خاطرات اردشیر زاهدی فرزند توفان
شاهنامه پهلوی به روایت تصویر و تاریخ
کیهان از هیچ تا کهکشان (حکایت کیهان، خاطرات دکتر مصطفی مصباح زاده)
یادنامه لیلا پهلوی: از آغوش شاه تا بستر سرد خاک
اوگوست لوندریو

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- |
ملیت: بلژیک
زاده: ۱۳ آوریل ۱۸۸۸ رنز
ورزشی: ورزشی
ورزش: ژیمناستیک هنری
اوگوست لوندریو (فرانسوی: Auguste Landrieu‎؛ زادهٔ ۱۳ آوریل ۱۸۸۸ - درگذشت نامشخص) ژیمناست هنری اهل بلژیک بود.
اوگوستن رنژوال

| 0 | 1 |
| --- | --- |
مشخصات فردی: مشخصات فردی
نام کامل: Augustin Ringeval
زاده: ۱۳ آوریل ۱۸۸۲ ، فرانسه
درگذشت: ۵ ژوئیهٔ ۱۹۶۷ (۸۵ سال) امیلی-ل-بن-پلالدا
اطلاعات تیم: اطلاعات تیم
نوع مسابقات: Road
نقش: Rider
تیم(های) حرفه‌ای: تیم(های) حرفه‌ای
۱۹۰۵–۱۹۱۳: –
 :  
Infobox last updated on ۵ اکتبر ۲۰۰۸: Infobox last updated on ۵ اکتبر ۲۰۰۸
اوگوستن رنژوال (فرانسوی: Augustin Ringeval‎; ۱۳ آوریل ۱۸۸۲ – ۵ ژوئیهٔ ۱۹۶۷) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه بود.
مرلین اوکورو

مرلین اوکورو (انگلیسی: Marilyn Okoro؛ زادهٔ ۲۳ سپتامبر ۱۹۸۴) دونده سرعت و دونده دو نیمه‌استقامت زن اهل بریتانیا است.