stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
رومرشایم

| رومرشایم  | رومرشایم  |
| --- | --- |
Stadtteil  of Wörrstadt: Stadtteil  of Wörrstadt
  نشان:   نشان
کشور: آلمان
ایالت: راینلاند-فالتس
ناحیه: Alzey-Worms
شهر: Wörrstadt
مساحت: مساحت
 • کل: ۵ کیلومتر مربع (۲ مایل مربع)
ارتفاع: ۱۷۲ متر (۵۶۴ فوت)
جمعیت: جمعیت
 • کل: ۷۳۲
 • تراکم: ۱۵۰/کیلومتر مربع (۳۸۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: CET/CEST (UTC+1/+2)
کدهای پستی: ۵۵۲۸۶
کدهای شماره‌گیری: ۰۶۷۳۲
پلاک خودرو: AZ
رومرشایم (به آلمانی: Rommersheim) یک منطقهٔ مسکونی در آلمان است که در ووراشتات واقع شده‌است. رومرشایم ۷۳۲ نفر جمعیت دارد.
نووبالتاچوو

| نووبالتاچوو Новобалтачево | نووبالتاچوو Новобалтачево |
| --- | --- |
روستا: روستا
نووبالتاچوونمایش نقشه باشقیرستاننووبالتاچوونمایش نقشه روسیه: نووبالتاچوونمایش نقشه باشقیرستاننووبالتاچوونمایش نقشه روسیه
مختصات: ۵۶°۰۲′ شمالی ۵۶°۰۱′ شرقی﻿ / ﻿۵۶٫۰۳۳°شمالی ۵۶٫۰۱۷°شرقی﻿ / 56.033; 56.017: مختصات: ۵۶°۰۲′ شمالی ۵۶°۰۱′ شرقی﻿ / ﻿۵۶٫۰۳۳°شمالی ۵۶٫۰۱۷°شرقی﻿ / 56.033; 56.017
کشور: روسیه
ناحیه‌های فدرال روسیه: باشقیرستان
شهر: شهرستان بالتاچفسکی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۵:۰۰
نووبالتاچوو (به لاتین: Novobaltachevo) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در باشقیرستان واقع شده‌است.
لوتار بیسکی

| لوتار بیسکی | لوتار بیسکی |
| --- | --- |
Chairman of the Party of Democratic Socialism: Chairman of the Party of Democratic Socialism
دوره مسئولیت 1993–2000: دوره مسئولیت 1993–2000
پس از: Gregor Gysi
پیش از: Gabi Zimmer
دوره مسئولیت 2003–2007: دوره مسئولیت 2003–2007
پس از: Gabi Zimmer
پیش از: -
Member of the Volkskammer: Member of the Volkskammer
دوره مسئولیت March 1990 – October 1990: دوره مسئولیت March 1990 – October 1990
Member of the Landtag of Brandenburg: Member of the Landtag of Brandenburg
دوره مسئولیت 1990–2005: دوره مسئولیت 1990–2005
Member of the بوندستاگ: Member of the بوندستاگ
دوره مسئولیت 2005–2009: دوره مسئولیت 2005–2009
Member of the پارلمان اروپا: Member of the پارلمان اروپا
دوره مسئولیت 2009–2013: دوره مسئولیت 2009–2013
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۱۷ اوت ۱۹۴۱ Zollbrück, پومرانی, آلمان نازی
درگذشته: ۱۳ اوت ۲۰۱۳ (۷۱ سال) لایپزیگ, Germany
ملیت: آلمان
حزب سیاسی: حزب اتحاد سوسیالیستی آلمان (1963–1989) PDS (1989–2007) حزب چپ (2007–2013)
وبگاه: lothar-bisky.de
لوتار بیسکی (انگلیسی: Lothar Bisky؛ ۱۷ اوت ۱۹۴۱ – ۱۳ اوت ۲۰۱۳) یک سیاست‌مدار اهل آلمان بود.
نووبژگوکای

| نووبژگوکای Новобжегокай | نووبژگوکای Новобжегокай |
| --- | --- |
Aul: Aul
نووبژگوکاینمایش نقشه آدیغیهنووبژگوکاینمایش نقشه روسیه: نووبژگوکاینمایش نقشه آدیغیهنووبژگوکاینمایش نقشه روسیه
مختصات: ۴۴°۵۵′ شمالی ۳۸°۵۰′ شرقی﻿ / ﻿۴۴٫۹۱۷°شمالی ۳۸٫۸۳۳°شرقی﻿ / 44.917; 38.833: مختصات: ۴۴°۵۵′ شمالی ۳۸°۵۰′ شرقی﻿ / ﻿۴۴٫۹۱۷°شمالی ۳۸٫۸۳۳°شرقی﻿ / 44.917; 38.833
کشور: روسیه
ناحیه‌های فدرال روسیه: آدیغیه
شهرستان: شهرستان تخته‌موکایسکی
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی +۳:۰۰
نووبژگوکای (به لاتین: Novobzhegokay) یک منطقهٔ مسکونی در روسیه است که در آدیغیه واقع شده‌است.
استار، میسیسیپی

| استار، میسیسیپی | استار، میسیسیپی |
| --- | --- |
محدوده ثبت‌نشده: محدوده ثبت‌نشده
Star, MississippiLocation within the state of Mississippi: Star, MississippiLocation within the state of Mississippi
مختصات: ۳۲°۰۵′۳۹″ شمالی ۹۰°۰۲′۴۶″ غربی﻿ / ﻿۳۲٫۰۹۴۱۷°شمالی ۹۰٫۰۴۶۱۱°غربی﻿ / 32.09417; -90.04611: مختصات: ۳۲°۰۵′۳۹″ شمالی ۹۰°۰۲′۴۶″ غربی﻿ / ﻿۳۲٫۰۹۴۱۷°شمالی ۹۰٫۰۴۶۱۱°غربی﻿ / 32.09417; -90.04611
کشور: ایالات متحده آمریکا
ایالت آمریکا: میسیسیپی
شهرستان: شهرستان رنکین، میسیسیپی
ارتفاع: ۴۲۰ فوت (۱۳۰ متر)
منطقهٔ زمانی: یوتی‌سی -۶ (منطقه زمانی مرکزی)
 • تابستانی (DST): یوتی‌سی -۵ (CDT)
شماره GNIS: ۶۷۸۲۲۲
استار (به انگلیسی: Star) یک منطقهٔ مسکونی در ایالات متحده آمریکا است که در میسیسیپی واقع شده‌است. استار ۱۲۸٫۰۲ متر بالاتر از سطح دریا واقع شده‌است.
استلیوس هوجی-یانو

| استلیوس هوجی-یانو | استلیوس هوجی-یانو |
| --- | --- |
زادهٔ: ۱۴ فوریهٔ ۱۹۶۷ ‏(۵۷ سال)
ملیت:  قبرس  یونان
محل تحصیل: مدرسه اقتصاد لندن
پیشه: کارآفرین
شناخته‌شده برای: بنیانگذار ایزی‌جت
استلیوس هوجی-یانو (به یونانی: Στέλιος Χατζηιωάννου) (زاده ۱۹۶۷) کارآفرین، بازرگان و مدیر ارشد اجرایی یونانی است، که در سال ۱۹۹۵ شرکت هواپیمایی ایزی‌جت را در شهر لندن، در کشور بریتانیا تأسیس کرد.
میدان مریون

| میدان مریون | میدان مریون |
| --- | --- |
معماری جرجی در میدان مریون: معماری جرجی در میدان مریون
مکان: دوبلین، ایرلند
مساحت: ۱۱٫۷ هکتار
ساخته‌شده: ۱۷۶۲
گرداننده: Dublin Corporation
میدان مریون (انگلیسی: Merrion Square) یک میدان معروف با معماری جرجی در شهر دوبلین در ایرلند است.
این میدان دارای بخش پارک نیز می‌باشد.
پارک میدان مریون
لوتار بوخمن

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زادروز:  ۱۵ اوت ۱۹۳۶
زادگاه:  وروتسواف
تاریخ مرگ:  ۲۱ نوامبر ۲۰۲۳ (۸۷ سال)
محل مرگ:  رایشلسهایم ، هسن
پست:  مهاجم
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۵۵–۱۹۶۰ |  باشگاه فوتبال ماینتس ۰۵ |   |   |
| ۱۹۶۰–۱۹۶۳ |  Eintracht Bad Kreuznach |   |   |
| ۱۹۶۳–۱۹۶۶ |  Wormatia Worms |   |   |
| ۱۹۶۶–۱۹۷۴ |  VfR Bürstadt |   |   |
دوران مربیگری: دوران مربیگری
۱۹۷۴–۱۹۷۶:  VfR Bürstadt
۱۹۷۶–۱۹۷۹:  باشگاه فوتبال دارمشتات ۹۸
۱۹۷۹–۱۹۸۰:  باشگاه فوتبال اشتوتگارت
۱۹۸۰–۱۹۸۲:  باشگاه فوتبال آینتراخت فرانکفورت
۱۹۸۲–۱۹۸۴:  باشگاه فوتبال کیکرز اوفنباخ
۱۹۸۴–۱۹۸۵:  VfR Bürstadt
۱۹۸۵–۱۹۸۶:  باشگاه فوتبال کارلسروهه
۱۹۸۶–۱۹۸۷:  Viktoria Aschaffenburg
۱۹۸۸:  باشگاه فوتبال روت‌وایس اسن
۱۹۸۹:  باشگاه فوتبال لاسک
۱۹۸۹–۱۹۹۲:  SG Egelsbach
۱۹۹۲–۱۹۹۴:  باشگاه فوتبال کیکرز اوفنباخ
۱۹۹۴–۱۹۹۵:  Eintracht Bad Kreuznach
۱۹۹۶–۱۹۹۸:  باشگاه فوتبال دارمشتات ۹۸
۱۹۹۹:  DJK Waldberg
۲۰۰۱–۲۰۰۵:  FC Ober-Ramstadt
۲۰۰۵–۲۰۰۶:  Germania Ober-Roden
۲۰۰۶–۲۰۰۸:  SV 1910 Weiterstadt
۲۰۰۹–۲۰۱۰:  SV Winterkasten
۲۰۱۰:  FC Bursa Darmstadt
۲۰۱۱–۲۰۱۲:  FC 07 Bensheim
۲۰۱۲:  TSV Nieder-Ramstadt
۲۰۱۲–۲۰۱۳:  SKG Ober-Beerbach
۲۰۱۳:  FSV Schneppenhausen
۲۰۱۳–۲۰۱۴:  FC 07 Bensheim
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
لوتار بوخمن (انگلیسی: Lothar Buchmann؛ زادهٔ ۱۵ اوت ۱۹۳۶ – درگذشتهٔ ۲۱ نوامبر ۲۰۲۳) بازیکن فوتبال اهل آلمان بود.
از باشگاه‌هایی که وی در آنها بازی کرده‌است، می‌توان به باشگاه فوتبال ماینتس ۰۵ اشاره کرد.
دودمان (فیلم)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
کارگردان: لی فیلیپس
بازیگران: هریسون فورد سارا مایلز استیسی کیچ
توزیع‌کننده: ان‌بی‌سی
تاریخ‌های انتشار:  ۱۳ مارس ۱۹۷۶ (۱۹۷۶-0۳-۱۳)  
مدت زمان: ۱۰۰ دقیقه
کشور: آمریکا
«دودمان» (انگلیسی: Dynasty (film)) فیلمی در ژانر وسترن به کارگردانی لی فیلیپس است که در سال ۱۹۷۶ منتشر شد. از بازیگران آن می‌توان به هریسون فورد، سارا مایلز، و استیسی کیچ اشاره کرد.
رودرلاند

| رودرلاند   | رودرلاند   |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
کشور: آلمان
ایالت: براندنبورگ
ناحیه: Elbe-Elster
حکومت: حکومت
 • شهردار: Heiderosel Hubrig
مساحت: مساحت
 • کل: ۴۶٫۰۶ کیلومتر مربع (۱۷٫۷۸ مایل مربع)
ارتفاع: ۹۰ متر (۳۰۰ فوت)
جمعیت (۲۰۰۶-۱۲-۳۱): جمعیت (۲۰۰۶-۱۲-۳۱)
 • کل: ۴۶۳۳
 • تراکم: ۱۰۰/کیلومتر مربع (۲۶۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: CET/CEST (UTC+1/+2)
کدهای پستی: ۰۴۹۳۲
کدهای شماره‌گیری: ۰۳۵۳۳, 035341 (OT Reichenhain)
پلاک خودرو: EE
وبگاه: www.gemeinde-roederland.de
رودرلاند (به آلمانی: Röderland) یک شهر در آلمان است که در البه-الشتر واقع شده‌است. رودرلاند ۴٬۶۳۳ نفر جمعیت دارد.
نیام گیجگاهی

| نیام گیجگاهی | نیام گیجگاهی |
| --- | --- |
گیجگاه، قوس گونه‌ای و ماهیچه جوشی حذف شده‌است.: گیجگاه، قوس گونه‌ای و ماهیچه جوشی حذف شده‌است.
ماهیچه‌های سر، صورت و گردن. نیام گیجگاهی در وسط بخش بالا قرار دارد.: ماهیچه‌های سر، صورت و گردن. نیام گیجگاهی در وسط بخش بالا قرار دارد.
جزئیات: جزئیات
شناسه‌ها: شناسه‌ها
لاتین: fascia temporalis
TA98: A04.1.04.013
TA2: 2138
FMA: 76863
نیام گیجگاهی غلافی است که در سر انسان بر روی ماهیچه گیجگاهی قرار گرفته‌است.
منابع و پانویس‌ها

این مقاله در بردارندهٔ بخش‌هایی از صفحه page 386   چاپ ۲۰ام آناتومی گری (۱۹۱۸) است که در مالکیت عمومی قرار دارد.
↑  zygomatic arch
↑  Masseter
↑  Temporalis muscle
| ن ب وکالبدشناسی عمومی سر و گردن انسان | ن ب وکالبدشناسی عمومی سر و گردن انسان |
| --- | --- |
صورت/پس سر: پیشانی • چشم • گوش • گیجگاه • گونه • چانه • ابرو • پلک • مژه
بینی: منخر • تیغه بینی • غضروف‌های (فرعی بینی، تیغه بینی، پره بینی بزرگ، کناری بینی، پره بینی کوچک، ژاکوبسون) • غدد بویایی
حفره بینی: کوآن • شاخک بینی • تورفتگی وتدی-پرویزنی • تاوله پرویزنی • شکاف نیمه‌هلالی • روزنه فکی • مئای زیرین • اندام ژاکوبسون • سینوس پیرامون بینی
دهان: لب • بوسه‌گاه • آرواره • درز بالی-فکی
دندان: دائمی (پیشین، نیش، آسیاب کوچک، آسیاب) • شیری
زبان: چین‌های شرابه‌ای • شیار میانی • سوراخ سکوم • شیار پایانی • لگام زبان • زبان پیشین • زبان پسین
سق: سخت‌کام • نرم‌کام • درز کامی • پاپی ثنایایی • زبان کوچک • تورفتگی حلقی • قوس‌ها (قوس کامی-زبانی، قوس کامی-حلقی)
غدد بزاقی: غده بناگوشی/مجرای بناگوشی • غده زیرآرواره‌ای/مجرای زیرآرواره‌ای • غده زیرزبانی/مجرای اصلی زیرزبانی
غیره: نیام (نیام جوشی، نیام گیجگاهی، نیام کلاه‌خودی) • فرق سر
قانون اعداد بزرگ

در نظریهٔ احتمالات، قانون اعداد بزرگ قضیه‌ای است که نتیجهٔ انجام یک آزمایش مشابه را برای چندین بار توصیف می‌کند. طبق این قانون، میانگین نتایج به‌دست‌آمده از تعداد زیادی آزمایش، باید به مقدار مورد انتظار (امید ریاضی) نزدیک باشد و با انجام آزمایش‌های بیشتر به مقدار مورد انتظار نزدیک‌تر می‌شود.
نکتهٔ مهم دربارهٔ قانون اعداد بزرگ این است که این قانون - همان‌طور که از نامش پیداست - تنها زمانی اعمال می‌شود که تعداد زیادی مشاهدات در نظر گرفته شود. هیچ اصلی وجود ندارد که تعداد کمی از مشاهدات با مقدار مورد انتظار منطبق شود.
همچنین مهم است که توجه داشته باشید که قانون اعداد بزرگ فقط برای میانگین اعمال می‌شود. صورت ریاضی آن بدین شکل است: \lim _{n\to \infty }\sum _{i=1}^{n}{\frac {X_{i}}{n}}-{\overline {X}}=0
فرمول‌های دیگری که مشابه به نظر می‌رسند قابل قبول نیستند. مانند انحراف معیارِ "نتایج نظری": \sum _{i=1}^{n}X_{i}-n\times {\overline {X}}این فرمول نه تنها با افزایش n به سمت صفر همگرا نمی‌شود، بلکه با افزایش n به یک مقدار ثابت میل خواهد کرد.
مثال‌ها

به عنوان یک مثال، وقتی یک تاس شش‌وجهی را یک بار بریزیم، یکی از عددهای ۱، ۲، ۳، ۴، ۵ یا ۶ به دست خواهد آمد. اگر این آزمایش را تکرار کنیم، هر دفعه یکی از این اعداد به دست می‌آیند و اگر تاس نااریب باشد، احتمال دیده شدن این اعداد با هم برابر است. در نتیجه، امید ریاضی عددی که با ریختن هر بار تاس به دست می‌آید، طبق این فرمول:
برابر با ۳٫۵ است. طبق قانون اعداد بزرگ، هرگاه آزمایش ریختن تاس را به دفعات زیاد تکرار کنیم، میانگین اعدادی که به دست می‌آید، تدریجاً به ۳٫۵ نزدیک خواهد شد.
به‌طور مثال می‌توان به آزمایش پرتاب سکه اشاره کرد. همان‌طور که می‌دانیم نتیجه این آزمایش توزیع برنولی دارد. اگر فقط یک بار آزمایش را انجام دهیم، احتمال رو آمدن سکه برابر ۱/۲ است، طبق قانون اعداد بزرگ اگر تعداد پرتاب‌ها زیاد باشد، نسبت تعداد رو آمدن‌ها به تعداد کل پرتاب‌ها به ۱/۲ میل می‌کند
مشخص است که اختلاف تعداد روها و پشت‌ها با زیاد شدن تعداد آزمایش‌ها افزایش پیدا می‌کند. پس احتمال کوچک بودن اختلاف روها و پشت‌ها به سمت عدد صفر میل می‌کند. هم چنین می‌توان نتیجه گرفت که نسبت اختلاف روها و پشت‌ها به تعداد کل پرتاب‌ها نیز به سمت صفر می‌روند. از این حقیقت در می‌یابیم که با وجود رشد اختلاف بین تعداد روها و پشت‌ها در انجام این آزمایش به دفعات زیاد، سرعت این رشد از سرعت افزایش تعداد کل پرتاب‌ها کم‌تر است.
تاریخچه

(Gerolamo Cardano (۱۵۰۱–۱۵۷۶ جیرولامو کاردانو ریاضی‌دان ایتالیایی بدون اثبات ریاضی بر این باور بود که دقت نتایج تجربی در آمار با افزایش تعداد دفعات آزمایش بیشتر می‌شود. این فرضیه بعدها تحت عنوان قانون اعداد بزرگ اثبات شد و مورد توجه قرار گرفت. حالت خاصی از این قانون برای متغیرهای برنولی برای نخستین بر توسط ژاکوب برنولی اثبات شد. او این قانون را قضیهٔ طلایی نامید، ولی بعدها با نام قانون اعداد بزرگ مشهور شد. در سال ۱۸۳۵ سیمون دنیز پواسون این قانون را با نام قانون اعداد بزرگ توضیح داد. هم‌اکنون این قضیه با هر دو نام ذکر شده شناخته می‌شود. بعد از برنولی و پواسون ریاضیدانان دیگری مانند مارکف، چبیشف، بورل و کولموگرف برای بهبود این تعریف و اثبات آن تلاش کردند و در نهایت الکساندر کینچین برای هر متغیر تصادفی دلخواه آن را اثبات کرد. این تلاش‌ها منجر به پیدایش دو حالت مختلف از این قانون شد. این دو قسمت عبارت است از قانون ضعیف و قوی.
قانون ضعیف و قوی اعداد بزرگ دو قانون متفاوت نیستند. بلکه این دو قانون از دو دیدگاه متفاوت موضوع همگرایی احتمال وقتی تعداد دفعات آزمایش زیاد است، به مقدار میانگین را توضیح می‌دهند. همچنین می‌توان قانون ضعیف را از قانون قوی نتیجه گرفت.
گفتنی است نصرا... اعتمادی احتمال‌دان ایرانی اثباتی بدیع برای قانون اعداد بزرگ در سال ۱۹۸۱ میلادی ارائه داد که هم‌اکنون در بسیاری از کتاب‌های نظریهٔ احتمال مانند کتاب P. Billingsley) Probability and Measure) درج شده است. در این اثبات، شرط استقلال توام متغیرهای تصادفی به شرط استقلال دو به دو کاهش یافته است و افزون بر این، از شیوه‌ای بدیع در اثبات استفاده شده است.
شکل‌های قانون اعداد بزرگ

دو شکل متفاوت برای قانون اعداد بزرگ وجود دارد که در زیر به بررسی آن‌ها پرداخته شده است: قانون ضعیف اعداد بزرگ و قانون قوی اعداد بزرگ. برای دنبالهٔ نامتناهی X1, X2, ... که شامل متغیر های تصادفی مستقل با توزیع یکسان و با امید ریاضی‌های برابر ( E(X1) = E(X2) = ...= µ ) باشد، هر دو شکل قانون - با قطعیتی نسبی - بیان می‌دارد که میانگین نمونه 






X
¯



n


=


1
n


(

X

1


+
⋯
+

X

n


)


{\textstyle {\overline {X}}_{n}={\frac {1}{n}}(X_{1}+\cdots +X_{n})}

 به امید ریاضی اعضای دنباله میل می‌کند:  {\overline {X}}_{n}\to \mu \quad {\textrm {as}}\ n\to \infty با فرض متناهی بودن واریانس \operatorname {Var} (X_{i})=\sigma ^{2} (به ازای هر i) و عدم وجود همبستگی بین متغیر های تصادفی، واریانس میانگین n متغیر تصادفی برابر است با: \operatorname {Var} ({\overline {X}}_{n})=\operatorname {Var} ({\tfrac {1}{n}}(X_{1}+\cdots +X_{n}))={\frac {1}{n^{2}}}\operatorname {Var} (X_{1}+\cdots +X_{n})={\frac {n\sigma ^{2}}{n^{2}}}={\frac {\sigma ^{2}}{n}}.توجه کنید که فرض متناهی بودن واریانس‌ها  \operatorname {Var} (X_{1})=\operatorname {Var} (X_{2})=\ldots =\sigma ^{2}<\infty  الزامی نیست. نامتناهی یا بزرگ بودن واریانس باعث آرام شدن همگرایی می‌شود، اما در هر صورت قانون اعداد بزرگ صدق می‌کند. این فرض معمولا برای این استفاده می‌شود تا اثبات‌ها راحت و کوتاه‌تر شوند.
در هر دو شکل قانون، استقلال همزمان بین همهٔ متغیرها می‌تواند با استقلال دو به دوی آن‌ها جایگزین شود.
تفاوت میان شکل قوی و ضعیف به دلیل تفاوت میان همگرایی است. برای اطلاعات بیشتر در مورد این نوع‌ها، همگرایی متغیرهای تصادفی را ببینید.
شکل‌های قانون اعداد بزرگ > قانون ضعیف

قانون ضعیف اعداد بزرگ (قانون خینشین) بیان ‌می‌دارد که میانگین نمونه به صورت احتمالی مقدار امید ریاضی میل
می‌کند:
{\overline {X}}_{n}\ \xrightarrow {P} \ \mu \quad {\textrm {when}}\ n\to \infty .
یعنی به ازای هر مقدار مثبت ε،
\lim _{n\to \infty }\Pr \!\left(\,|{\overline {X}}_{n}-\mu |<\varepsilon \,\right)=1.
به عبارتی، این قانون بیان می‌کند که برای هر مقدار هر قدر کوچکی که برای اپسیلون در نظر بگیریم، با داشتن نمونه‌ای به اندازهٔ کافی بزرگ، با احتمال بالایی میانگین مشاهده‌ها به مقدار امید ریاضی نزدیک است؛ یعنی حداکثر به اندازه اپسیلون با آن اختلاف دارد.
همان‌طور که گفته شد، قانون ضعیف زمانی که صدق می‌کند که متغیرهای تصادفی مستقل و دارای توزیع یکسان باشند، اما این قانون در بعضی حالات دیگر نیز صدق می‌کند. به عنوان مثال، واریانس متغیرهای تصادفی دنباله می‌توانند متفاوت باشند، در صورتی که امید ریاضی آن‌ها یکسان باشد. چبیشف در سال ۱۸۶۷ ثابت کرد که اگر واریانس‌ها متناهی باشند، قانون ضعیف اعداد بزرگ برقرار است. در حقیقت اگر با میل کردن n به بی‌نهایت، مقدار واریانس میانگین به صفر میل کند، این اثبات چبیشف برقرار است. به عنوان مثال فرض کنید هر متغیر تصادفی در دنباله از توزیع گاوسی با میانگین صفر اما واریانس  2n/\log(n+1) (که مقداری متناهی نیست) پیروی کند. در هر مرحله، میانگین به صورت نرمالی توزیع می‌شود. واریانس مجموع برابر مجموع واریانس‌ها است، که به  n^{2}/\log n میل می‌کند. پس واریانس میانگین هم به  1/\log n میل می‌کند و در نتیجه به صفر میل می‌کند.
همچنین مثال‌هایی وجود دارد که با وجود اینکه امید ریاضی وجود ندارد، قانون ضعیف صدق می‌کند.
شکل‌های قانون اعداد بزرگ > قانون قوی

قانون قوی اعداد بزرگ (قانون کولموگوروف) بیان می‌کند که میانگین نمونه به مقدار امید ریاضی تقریبا میل می‌کند.
{\begin{matrix}{}\\{\overline {X}}_{n}\ \xrightarrow {\text{a.s.}} \ \mu \qquad {\textrm {when}}\ n\to \infty .\\{}\end{matrix}}.
یعنی
\Pr \!\left(\lim _{n\to \infty }{\overline {X}}_{n}=\mu \right)=1.
این بدین معناست که احتمال اینکه، با میل کردن تعداد نمونه‌ها به بی‌نهایت، میانگین نمونه‌ها به مقدار امید ریاضی میل کند، برابر ۱ است.
اثبات این این قانون سخت‌تر از اثبات قانون ضعیف است.
همگرایی تقریبی (تقریبا میل می‌کند) با عنوان همگرایی قوی متغیرهای تصادفی نیز شناخته می‌شود. این شکل از قانون به این دلیل با عنوان قانون قوی بیان می‌شود که برای متغیرهای تصادفی‌ای که قویا همگرا هستند (تقریبا میل می‌کنند)، می‌توان تضمین کرد که به صورت احتمالی همگرا هستند (همان نوع همگرایی در قانون ضعیف). با این حال قانون ضعیف در برخی شرایط صدق می‌کند که قانون قوی صدق نمی‌کند و همگرایی فقط ضعیف است (همگرایی احتمالی است).
شکل‌های قانون اعداد بزرگ > تفاوت قانون قوی و ضعیف

قانون ضعیف بیان می‌کند که برای یک n مشخص بزرگ، میانگین  {\overline {X}}_{n} به احتمال خوبی نزدیک μ است. در نتیجه، امکان اینکه  |{\overline {X}}_{n}-\mu |>\varepsilon  بی‌نهایت بار رخ بدهد (البته در بازه‌های خیلی نادر و اندک) را نفی نمی‌کند. (لزوما  |{\overline {X}}_{n}-\mu |\neq 0 برای همهٔ nها برقرار نیست).
قانون قوی نشان می‌دهد که تقریبا با اطمینان می‌توان گفت که این امکان رخ نمی‌دهد. به طور ویژه، دلالت بر این می‌کند که به احتمال ۱، به ازای هر ε > 0 ، نامساوی  |{\overline {X}}_{n}-\mu |<\varepsilon  به ازای nهای به قدر کافی بزرگ، برقرار است.
محاسبه توزیع تجربی یک متغیر تصادفی

فرض کنید  X1 ,X2,... ,Xn  متغیر های تصادفی مستقل با توزیع تجمعی یکسان F(X) باشند. حال برای هر Xi متغیر تصادفی 𝐼𝑖 را برای رویداد 𝑋𝑖 ≤ 𝑥 برابر یک و در غیر اینصورت برابر صفر تعریف می کنیم.
آنگاه می توان توزیع تجمعی تجربی را به شکل زیر تعریف کرد :
{\hat {F_{n}}}(x)={\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}I_{i}
از آنجایی که   F(x) = E(Ii) است . با استفاده از قانون بزرگ برای n های به اندازه کافی بزرگ تقریب مورد نظر معتبر است :
{\hat {F_{n}}}(x)\approx F(x)
انتگرال گیری با استفاده از احتمالات و قانون اعداد بزرگ (الگوریتم مونت کارلو):

برای محاسبه انتگرال تابع 𝑓∶𝑅 →[0,𝑐] در بازه [a,b] می توان تعداد زیادی نقطه دو بعدی تصادفی با توزیع یکنواخت در ناحیه 𝑎≤𝑥≤𝑏 و 0≤𝑦≤𝑐 انتخاب کرد . حال برای هر نقطه متغیر تصادفی برنولی 𝐼𝑖 را در صورتی که زیر نمودار باشد برابر یک و در غیر اینصورت برابر صفر تعریف کرد.
𝐼𝑖 ها یک مجموعه متغیر تصادفی مستقل از هم با توزیع یکسان را تشکیل می دهند که امید ریاضی آن با توجه به یکنواخت بودن انتخاب نقاط برابر  {\frac {s}{c(b-a)}} است که s برابر مساحت زیر نمودار و در واقع مقدار انتگرال مورد نظر است.
بنابراین برای n های به اندازه کافی بزرگ و با استفاده از قانون اعداد بزرگ می توان نتیجه گرفت :
E(I)\approx {\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}I_{i}\Rightarrow s\approx c(b-a){\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}I_{i}\Rightarrow \int _{a}^{b}f(x)dx=c(b-a){\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}I_{i}
قانون uniform اعداد بزرگ :

با دانستن شیوه محاسبه تجربی توزیع تجمعی می توان قانون uniform اعداد بزرگ را به صورت زیر تعریف کرد :
اگر ℱ را یک مجموعه از تابع های انتگرال پذیر حقیقی مقدار با دامنه 𝞆 در نظر بگیریم و X1 ,X2,... ,Xn متغیرهای تصادفی مستقل با توزیع P تعریف شده روی 𝞆 باشند آنگاه متغیر تصادفی زیر را تعریف می کنیم :
||P_{n}-P||_{F}=\sup _{f\in F}|{\frac {1}{n}}\sum _{i=1}^{n}f(X_{i})-E[f(x)]|
که در واقع این متغیر مقدار انحراف توزیع تجربی بدست آمده را از توزیع حقیقی نشان می دهد.
می گوییم ℱ یک مجموعه Glivenko-Cantelli برای P است اگر متغیر تصادفی تعریف شده در بالا هنگامی که n به بی نهایت میل می کند به صفر میل کند.
۴۰۰ پیکسل
انتشار (Diffusion) نمونه‌ای از قانون اعداد بزرگ است. در ابتدا، مولکول‌های املاح در سمت چپ مانع [خط سرخابی] قرار دارند و هیچ کدام در سمت راست وجود نیستند. مانع برداشته می‌شود، و املاح پخش می‌شوند تا کل ظرف را پر کنند. شکل بالا: حرکت یک مولکول که حرکت کاملا تصادفی به نظر می‌رسد. شکل وسط: با تعداد مولکول‌های بیشتر، به وضوح روندی وجود دارد که املاح ظرف را بیشتر و بیشتر پر می‌کند. شکل پایین: با تعداد بسیار زیادی مولکول املاح (بیش از حد برای دیدن)، به نظر می‌رسد املاح به آرامی و به طور سیستماتیک از مناطق با غلظت بالا به مناطق با غلظت پایین حرکت می‌کنند.
شبیه سازی ای که قانون اعداد بزرگ را به تصویر می‌کشد.در هر فریم، یک سکه که یک طرف آن قرمز و طرف دیگر آن آبی است انداخته می‌شود و نقطه ای به ستون مربوط به نتیجه ظاهر شده اضافه می‌شود. یک نمودار دایره ای سهم هر رنگ را در نمونه های مشاده شده نشان می‌دهد. دقت کنید که در ابتدای آزمایش نمودار تغییرات زیادی دارد، اما با افزایش تعداد پرتاب ها، سهم هر بخش نمودار به 50% نزدیک می‌شود.
میرچا گرابووشی

میرچا گرابووشی (انگلیسی: Mircea Grabovschi؛ ۲۲ دسامبر ۱۹۵۲ – ۲۰۰۲) ورزشکار هندبال اهل رومانی بود.
لاسلو بولونی

| 0 | 1 | 2 | 3 |
| --- | --- | --- | --- |
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
نام کامل:  László Bölöni
زادروز:  ۱۱ مارس ۱۹۵۳ ‏(۷۱ سال)
زادگاه:  ترگو مورش
قد:  ۱٫۷۸ متر (۵ فوت ۱۰ اینچ)
پست:  هافبک
باشگاه‌های جوانان: باشگاه‌های جوانان
۱۹۶۷–۱۹۷۰:  Chimica Târnăveni
باشگاه‌های حرفه‌ای*: باشگاه‌های حرفه‌ای*
| سال‌ها |  باشگاه‌ها |  بازی† |  (گل)† |
| ۱۹۷۰–۱۹۸۴ |  ASA Târgu Mureş |  ۴۰۶ |  (۶۴) |
| ۱۹۸۴–۱۹۸۷ |  استوا بخارست |  ۹۷ |  (۲۴) |
| ۱۹۸۷–۱۹۸۸ |  Racing Jet Wavre |  ۱۶ |  (۰) |
| ۱۹۸۸–۱۹۸۹ |  Créteil |  ۱۱ |  (۲) |
| ۱۹۸۹–۱۹۹۲ |  Orléans |  ۷۷ |  (۴) |
| مجموع |   |  ۶۰۷ |  (۹۴) |
تیم ملی: تیم ملی
| ۱۹۷۵–۱۹۸۸ |  تیم ملی فوتبال رومانی |  ۱۰۲ |  (۲۳) |
دوران مربیگری: دوران مربیگری
۱۹۹۴–۲۰۰۰:  باشگاه فوتبال نانسی
۲۰۰۰–۲۰۰۱:  تیم ملی فوتبال رومانی
۲۰۰۱–۲۰۰۳:  اسپورتینگ لیسبون
۲۰۰۳–۲۰۰۶:  رن
۲۰۰۶–۲۰۰۷:  موناکو
۲۰۰۷–۲۰۰۸:  باشگاه الجزیره امارات
۲۰۰۸–۲۰۱۰:  استاندارد لیژ
۲۰۱۰–۲۰۱۱:  باشگاه فوتبال الوحده امارات
۲۰۱۱:  لن
۲۰۱۱–۲۰۱۲:  پائوک
۲۰۱۲–۲۰۱۵:  باشگاه ورزشی الخور
۲۰۱۵:  باشگاه فوتبال الاتحاد
۲۰۱۷–۲۰۲۰:  باشگاه فوتبال رویال آنتورپ
۲۰۲۰:  باشگاه فوتبال خنت
۲۰۲۰–۲۰۲۱:  باشگاه فوتبال پاناتینایکوس
۲۰۲۲–:  باشگاه فوتبال متس
 تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. :  تعداد بازی‌ها و گل‌ها فقط مربوط به بازی‌های لیگ داخلی است. 
لاسلو بولونی (مجاری: László Bölöni؛ زادهٔ ۱۱ مارس ۱۹۵۳) بازیکن سابق و مربی فوتبال اهل رومانی است.
از باشگاه‌هایی که در آن بازی کرده‌است می‌توان به استوا بخارست اشاره کرد.
او همچنین در تیم ملی فوتبال رومانی بازی کرده‌است.
لوته سنتر هانوی

| لوته سنتر هانوی | لوته سنتر هانوی |
| --- | --- |
fa (in English: Expected satiety): fa
اطلاعات کلی: اطلاعات کلی
وضعیت: تکمیل
گونه: اداری تجاری
موقعیت: هانوی، ویتنام
مختصات: ۲۱°۰۱′۵۶″شمالی ۱۰۵°۴۸′۴۵″شرقی﻿ / ﻿۲۱٫۰۳۲۳۵°شمالی ۱۰۵٫۸۱۲۶۰°شرقی﻿ / 21.03235; 105.81260
آغاز ساخت: ۲۰۱۰
پایان: ۲۰۱۴
بلندی: بلندی
سقف: ۲۷۲ متر (۸۹۲ فوت)
بالاترین طبقه: ۲۶۷ متر (۸۷۶ فوت)
جزئیات فنی: جزئیات فنی
شمار طبقات: ۶۵ طبقه
مساحت کل طبقات: ۲۵۳٬۴۰۲٫۴۴ متر مربع
شمار آسانسورها: ۴۸
طراحی و ساخت: طراحی و ساخت
مهندس: تورنتون توماستی
لوته سنتر هانوی (انگلیسی: Lotte Center Hanoi) ساختمان اداری ۶۵ طبقه مستقر در شهر هانوی، ویتنام است، که در سال ۲۰۱۰ احداث گردید.
اوشترهورن

| اوشترهورن   | اوشترهورن   |
| --- | --- |
  نشان:   نشان
کشور: آلمان
ایالت: شلسویگ-هولشتاین
ناحیه: Pinneberg
انجمن شهرداری: Hörnerkirchen
حکومت: حکومت
 • شهردار: Ralf Henning
مساحت: مساحت
 • کل: ۶٫۳۸ کیلومتر مربع (۲٫۴۶ مایل مربع)
ارتفاع: ۹ متر (۳۰ فوت)
جمعیت (2013-12-31): جمعیت (2013-12-31)
 • کل: ۴۰۴
 • تراکم: ۶۳/کیلومتر مربع (۱۶۰/مایل مربع)
منطقهٔ زمانی: CET/CEST (UTC+1/+2)
کدهای پستی: 25364
کدهای شماره‌گیری: 04127
پلاک خودرو: PI
وبگاه: www.amt-hoernerkirchen.de
اوشترهورن (به آلمانی: Osterhorn) یک شهر در آلمان است که در Pinneberg واقع شده‌است. اوشترهورن ۴۱۴ نفر جمعیت دارد.
میدان مرجه

| 0 | 1 |
| --- | --- |
میدان شهدا ساحة الشهداء: میدان شهدا ساحة الشهداء
مختصات: ۳۳°۳۰′۴۶″شمالی ۳۶°۱۷′۵۳″شرقی﻿ / ﻿۳۳٫۵۱۲۸°شمالی ۳۶٫۲۹۸۰°شرقی﻿ / 33.5128; 36.2980
ساخت: ساخت
پایان ساخت: قبل از قرن ۱۹ میلادی
سایر: سایر
شناخته‌شده برای: اعدام‌های 6 مه 1916
میدان مرجه (به عربی: ساحة المرجة) همچنین با نام میدان شهدا (به عربی: ساحة الشهداء) نیز شناخته می‌شود، میدانی است که در مرکز شهر دمشق‌ واقع شده است.
انستیتوی هنر رسانه هلند

انستیتوی هنر رسانه هلند (انگلیسی: Netherlands Media Art Institute) (هلندی: Nederlands Instituut voor Mediakunst) (به اختصار NIMk ) موسسه‌ای بین‌المللی و مستقر در آمستردام بود که بر ارائه، پژوهش و کلکسیونی از هنر نیومدیا تمرکز داشت.
این مؤسسه که قبلاً با نام مونته‌ویدئو (هلندی: MonteVideo) شناخته می شد، در سال ۱۹۷۸ توسط رنه کوئلیو به عنوان یکی از اولین فضاهای نمایشگاهی هلند برای ارائه آثار نیومدیا و امکانات تولید برای هنرمندانی که با هنر و فناوری های جدید کار می کنند و تجربه می کنند، تأسیس شد.
NIMk در نمایش، انتشار و تحقیق فناوری های جدید در هنر معاصر نقش مهمی داشت. فهرست آثاری که در آنجا نمایش داده شده، شامل بیش از ۲۰۰۰ اثر، اعم از اینستالیشن، اجراهای ویدئویی، هنر مبتنی بر نرم افزار و اینترنتی، از هنرمندان شناخته شده بین المللی مانند: مارینا آبراموویچ ، گری هیل ، خوان داونی ، دنیس اوپنهایم ، مارسل اودنباخ است . همچنین مجموعه بزرگی از آثار هنرمندان هلندی و مستندات اجراها را می‌توان در رسانه‌ی آن مشاهده کرد، از جمله لیوینوس ون د بوندت ، بیل اسپینهوون، برت شوتر، هان هوگربروژ ، باس یان آدر ، دانیل برون، گیدو ون در ورو و اروین. اولاف .
این موزه در دسامبر ۲۰۱۲ به دلیل قطع کمک‌های مالی وزارت آموزش، فرهنگ و علوم هلند، فعالیت خود را متوقف کرد. برخی از وظایف و مجموعه آن توسط پلت فرم هنری رسانه ای LIMA در آمستردام جذب شد.
پیوندهای خارجی

http://www.mediaartplatform.nl/
http://www.deappel.nl
https://www.youtube.com/user/NIMkartchannel
مشارکت‌کنندگان ویکی‌پدیا. «Netherlands Media Art Institute». در دانشنامهٔ ویکی‌پدیای انگلیسی، بازبینی‌شده در ۵ اوت ۲۰۲۴.