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柴谷光謹
略歴・人物

大阪府八尾市出身。明治大学農学部卒業。1961年（昭和36年）日本バルカー工業（現バルカー）に勤務。
1967年4月28日の第6回統一地方選挙で日本社会党から立候補。八尾市安中町を拠点に選挙運動を展開し、28歳で八尾市議会議員に初当選した。
以後、市議3期12年を務め、知名度をもとに1983年4月10日の第10回統一地方選挙で大阪府議会議員に鞍替えし初当選。以後、府議4期16年を務めた。
1999年（平成11年）4月25日の第14回統一地方選挙では、八尾市長選挙に出馬し初当選した。
2003年4月27日の第15回統一地方選挙では、市議6期を務め財政再建・同和対策事業終結を訴える日本共産党の野沢倫昭と、同じく元市議で前回に続き立候補した露原正行を相手に、市長に再選を果たした。
2007年4月の第16回統一地方選挙では、三たび立候補した露原正行や元市議ら4人を相手に戦ったが、元府議の田中誠太に敗れた。市長を任期満了で退任し、同年7月6日、肝硬変のため八尾市の病院で死去した。享年68。
なお、公職のほか2005年にNPO法人八尾ベースボールクラブ（社会人野球クラブ）の名誉顧問（後任は長尾淳三東大阪市長）などを務めていた。
また、安中町の地盤を長男の匡哉（まさや）が継ぎ、2011年4月10日の第17回統一地方選挙で民主党から立候補し大阪府議会議員に初当選（八尾市選挙区、1万6,133票）し、1期を務めた。
ODB

ODB, odb
コルドバ空港（英語版）のIATA空港コード
オール・ダーティー・バスタード（アメリカ合衆国のヒップホップアーティスト）の通称
ODB (プロレスラー)（英語版） - アメリカ合衆国のプロレスラー
オデル・ベッカム（アメリカ合衆国のアメリカンフットボール選手）の愛称
.odb - OpenDocument Databaseの拡張子
ピキン

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: この項目では、セネガル共和国の都市について説明しています。トウガラシの品種については「ピキン (トウガラシ)」をご覧ください。
| ピキン |
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 コミューン
 空から見たピキン
 
 ピキンセネガルの地図を表示ピキンアフリカの地図を表示
 北緯14度45分0秒 西経17度24分0秒﻿ / ﻿北緯14.75000度 西経17.40000度﻿ / 14.75000; -17.40000座標: 北緯14度45分0秒 西経17度24分0秒﻿ / ﻿北緯14.75000度 西経17.40000度﻿ / 14.75000; -17.40000
国:   セネガル
州:  ダカール州
県:  ピキン県
等時帯:  UTC+0 (GMT)
ピキン（Pikine）は、セネガル共和国の都市。ダカール県の東に位置し、ダカール都市圏の郊外を形成する主要都市である。ダカール州ピキン県全域を占め、3つの郡 (arrondissement)、16の区 (commune d'arrondissement) に分かれている。2002年に北西部がゲジャワイ県に分割された。西はリュフィスク県。
行政区

ダグダン郡
ダリフォール
ジダー＝チャロイ・カウ
ピキン・ノール
ピキン・エスト
ピキン・ウェスト
ギナウ・ライユ・ノール
ギナウ・ライユ・シュッド
チャロイ郡
チャロイ・ガール
チャロイ・シュル・メール
ティヴァワン・ジャクサオ
ンバオ
ジャマゲン・シカプ・ンバオ
ニャイス郡
クル・マサール
マリカ
ユンブル・ノール
ユンブル・シュッド
出身者

ザルゴ・トゥーレ：サッカー選手
パプ・ムッサ・ディアカテ：サッカー選手
柴車

柴 車（さい しゃ、1375年 - 1441年）は、明代の官僚。字は叔輿。本貫は杭州府銭塘県。
生涯

柴望と厳氏の子として生まれた。若くして杭州に遊学して徐大章に『春秋』を学んだ。1404年（永楽2年）、挙人から兵部武選司主事に任用された。ほどなく兵部員外郎に進んだ。1410年（永楽8年）、永楽帝の第一次漠北遠征がおこなわれると、柴車は兵部尚書の方賓に扈従した。帰還すると、江西右参議に転出した。事件に連座して、兵部郎中に左遷された。岳州府知府として出向し、入朝して再び兵部郎中となった。
1430年（宣徳5年）7月、柴車は兵部右侍郎に抜擢された。1431年（宣徳6年）、山西巡按御史の張勗が大同の屯田の多くが豪族に占拠されている実態を言上したことから、柴車は山西の屯田の経理を命じられた。2000頃ほどの農地を軍の管理にもどした。
1435年（宣徳10年）7月、柴車は兵部左侍郎となった。11月、甘粛に赴任した。軍への食糧調達をつとめた。12月、北元のドルジ・ベクが涼州に侵攻すると、副総兵の劉広は敗北を喫したにもかかわらず、功績を飾って勝利と奏聞し、恩賞を得ようとした。1436年（正統元年）、柴車はその罪を弾劾し、劉広に枷をつけて北京に連行した。1437年（正統2年）、岷州土官の后能が功績をでっちあげて恩賞を得ようとしたので、柴車はその処罰を求めた。英宗が后能を赦免したため、柴車は繰り返し赦免すべきでないと論難した。
1438年（正統3年）、柴車はドルジ・ベクを破った功により、俸一級を加増された。柴車は辺境において数十回の上書をおこない、時政の弊害を指摘した。また北京に在留している漠北出身の降人たちの離反を防ぐため、江南に移住させるよう建言した。兵部に下されて議論され、兵部が降人たちを河間・徳州に移すよう求めると、英宗は裁可した。柴車は屯田を占拠している豪族たちを調査し、かれらを追い出すと、600頃あまりの農地を得た。1439年（正統4年）3月、兵部尚書に進んだ。8月、陝西の屯田の監理を兼任した。1440年（正統5年）2月、北京に召還された。1441年（正統6年）、僉都御史の曹翼に代わって甘粛に出向するよう命じられたが、病が重く赴任できなかった。そこで大理寺少卿の程富が代わりに派遣され、柴車には帰郷して治療に専念するよう命じられた。6月25日、柴車は死去した。享年は67。
子に柴拱・柴抃・柴拭があった。
ヴラド・ヤネフスキ

| ヴラド・ヤネフスキ （Владо Јаневски） |
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出生名:  ヴラド・ヤネフスキ
生誕:   ユーゴスラビア、マケドニア社会主義共和国スコピエ （現マケドニア共和国）  (1960-11-27) 1960年11月27日（63歳）
出身地:   北マケドニア
ジャンル:  ポップ・ミュージック
職業:  シンガー・ソングライター
活動期間:  1978年 -
レーベル:  Моби Арт Мистер Компани Авалон Аворд Ентертејнмент
公式サイト:  Владо Јаневски
ヴラド・ヤネフスキ（マケドニア語:Владо Јаневски / Vlado Janevski、発音:[ˈvlaːdɔ ˈjanɛfski]ファイル:Mk-Vlado Janevski.ogg、1960年11月27日 - ）は、マケドニア共和国の歌手、ソングライター。1978年から歌手、ソングライターとして活動を始めた。
1998年、ヤネフスキはユーロビジョン・ソング・コンテストの1998年大会にマケドニア代表として参加した。これは、マケドニア共和国で初の同大会への参加であった。ヤネフスキは「Ne zori」を歌い、19位に終わった。
ディスコグラフィー

Парче душа（1993年、Моби Арт）
Сѐ најдобро（1996年、Мистер Компани）
Далеку е небото（1996年、Мистер Компани）
Има нешто посилно од сѐ（2006年、Авалон）
Ваков или таков（2004年、Авалон）
Повторно се заљубувам во тебе（2006年、Аворд Ентертејнмент）
マナワツサイヤーズプロデュースステークス

マナワツサイヤーズプロデュースステークス（Manawatu Sires Produce Stakes）はニュージーランドのアワプニ競馬場で開催される芝1400メートルの競馬の競走である。グループ制ではG1に類される。出走条件は2歳限定。
1908年に創設。
歴代優勝馬

2024　Move To Strike
2023　Pignan
2022　Maven Belle
2021　On The Bubbles
2019　Yourdeel
2018　Avantage
2017　Melody Belle
2016　Luna Rossa
2015　Marky Mark
2014　O'Marilyn
2013　Recite
2012　Choice Bro
2011　Anabandana
2010　Nacho Man
2009　The Heckler
2008　Il Quello Veloce
2007　Nightlign
2006　Jokers Wild
2005　Kindacross
2004　Keeninsky
2003　Maroofity
2002　Grout
2001　San Luis
2000　Little Jamie
韓晃

韓 晃（かん こう、? - 329年）は、東晋の軍人。蘇峻の乱に蘇峻軍の中心として活躍するが、追討軍に敗れて討死した。
生涯

東晋の奮威将軍蘇峻に仕えていた。
太寧2年（324年）7月、蘇峻とともに東晋に反した丞相王敦の討伐へ向かった。王敦配下の沈充・銭鳳が建康を攻め、宣陽門にまで迫った。韓晃は軍を率いて南側から横撃を加え、3千の水死者を出す大勝をあげた。蘇峻軍は沈充を追って、呉興に進軍した。
咸和元年（326年）11月、後趙の将軍石聡が寿春を攻めた。寿春を守っていた鎮西将軍祖約は朝廷に救援を求めたが、援軍は送られなかった。蘇峻は独断で韓晃を援軍として派遣した。韓晃の援軍により、石聡は退却した。
咸和2年（327年）10月、蘇峻は歴陽で挙兵し、東晋に反旗を翻した。韓晃は蘇峻軍の中核として活躍した。
12月、蘇峻は韓晃・張健らに姑孰を攻めさせた。姑孰を攻略し、塩や米を接収した。姑孰陥落に中書令庾亮は大変悔やんだという。
宣城内史桓彝が進軍して蕪湖に駐屯した。桓彝と戦い、勝利して宣城に進軍した。桓彝は広徳に退却した。韓晃は諸県を掠奪して帰還した。
咸和3年（328年）1月、慈湖に駐屯する左将軍司馬流を攻撃した。司馬流を討ち取り勝利した。
5月、義興に侵攻した。桓彝は涇県に駐屯し、将軍兪縦に蘭石を守らせた。蘇峻は韓晃に攻めさせた。兪縦は敗れ、周囲の者が退却を勧めるも、兪縦は戦い続けた末に討死した。進軍して桓彝を攻めた。
6月、宣城を攻略し、桓彝を討ち取った。
9月、張健らとともに大業の塁を攻めた。塁の中は水が欠乏し、将兵は糞汁を飲むほどの困窮ぶりだったが、守りは固く、攻めあぐねていた。
10月、蘇峻の死を聞き、石頭に引き返した。
咸和4年（329年）1月、蘇峻側に与していた匡術が寝返った。征西大将軍陶侃は、西陽郡太守鄧嶽・廬江郡太守毛宝を派遣した。鄧嶽は西城を守り、毛宝は南城を守った。蘇峻の弟蘇逸・蘇峻の子蘇碩とともに苑城を攻め、太極東堂及び秘閣を焼いた。韓晃は南城を攻めるが陥せなかった。2月、追討軍が石頭を攻めた。蘇碩が勇戦の末に討ち取られると韓晃らは大いに懼れ、曲阿へ逃れた。その途上、蘇逸が李湯に捕らえられ、殺害された。軍は張健が統率し、舟で延陵から呉興に入った。追ってきた揚烈将軍王允之と戦い、敗れて男女1万余を奪われた。張健は韓晃・馬雄らとともに軍を率いて故鄣へ向かった。郗鑒は李閎を派遣して追撃させた。両軍は平陵山で戦い、蘇峻側は壊滅、韓晃は討死にした。
人物・逸話

韓晃が南城を攻めたとき、守っている毛宝が姿を現し、数十人を射殺した。これを見た韓晃が「君が毛廬江か？」と問うと、毛宝がそうだと答えた。韓晃が「君は勇猛で名高いのに、なぜ城門から出ないのか!」と問うた。毛宝は「君は健将で名高いのに、どうして城門に入ってこないのか!」と答えた。毛宝の答えを聞いた韓晃は笑って引き退った。
平陵山で追討軍と戦った際、張健らは下山しない中、韓晃はただ一人下山した。両方に矢を入れる筒を帯び、胡床に座って追討軍を待ち構えた。反弓で追討軍と戦い、多数の兵を殺傷した。矢が尽きた後、韓晃は討ち取られた。
関連事項

蘇峻の乱
ヒト遺伝子解析機構

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: この項目では、ヒトゲノム計画に関連する国際非政府組織について説明しています。その他の用法については「HUGO」をご覧ください。
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略称:  HUGO
設立:  1989年
種類:  国際NGO
貢献地域:  全世界
公用語:  英語、フランス語
ウェブサイト:  HUGO Official website
テンプレートを表示
ヒト遺伝子解析機構(Human Genome Organisation, HUGO、ヒューゴ)は、ヒトゲノム計画に関連する国際非政府組織である。世界中のゲノム科学者を連携させることを主目的に、1989年に国際組織として設立された。団体名を直訳すると「ヒトゲノム機構」。他に「ヒト遺伝子解析機構」「国際ヒトゲノム機構」「ヒトゲノム国際機構」「国際ヒトゲノム解析機構」などとも訳される。
HUGOのヒトゲノム命名法委員会（英語版） (HUGO Gene Nomenclature Committee, HGNC) は、各々のヒト遺伝子に固有の名前と記号を割り当てる役割を担う、HUGO内で最も活動的な委員会の1つである。
歴史

HUGOは、1988年4月末にコールド・スプリング・ハーバーで開催された初めてのゲノムマッピングに関するミーティングで設立された。機構を設立するというアイデアは、2002年にノーベル生理学・医学賞を受賞した南アフリカ共和国の生物学者シドニー・ブレナーの発案であった。その会合で創設委員会が設置され、17か国からの42名の科学者がメンバーとなった。HUGOはスイスのジュネーヴに拠点を置き、後に178人のメンバーが加わって、合計220人となった。
マジックバー1

マジックバー1は、2005年にベルコが開発・販売したパチスロである。Cタイプストック機のため、ボーナスはレギュラーボーナスのみ。30パイ仕様が同時販売されている。また『バーレン』パネルもあり。
ボーナス確定演出

本機にはベルコ伝統の7セグデジタルがリール右に上下2つあり、どちらかの段でも文字が揃えばボーナスが確定する。ボーナス確定演出は「スリーチャンス」・「デジスロチャンス」の2つを基本に、「レッドチャンス」・「ルーレットチャンス」・「ダンダンチャンス」のパターンがある。
スリーチャンス：リール上でミラー絵柄（0枚役）が揃い、上段7セグに「FFF」が揃う（通常は3連続でミラーが揃えば確定だが、いきなり揃う場合もある）。
デジスロチャンス：小役（ベル・リプレイ）が揃った時に、下段7セグが変動し、数字が揃う（「123」等の数字順並びや3つの数字の合計が9・19・21の場合もチャンス）。
レッドチャンス：各リール停止毎にバックライトが赤く点灯し、3つのリール全てが点灯する。
ルーレットチャンス：全リール停止後にバックライトが9つの図柄を動き回り、ミラー絵柄で止まる。
ダンダンチャンス：全リール停止後にバックライトが下段から上段に向けて点灯し、枠上まで点灯する。
林村

林村
特記以外の読みは「はやしむら」。
林村 (茨城県) - 茨城県 新治郡 に所在。現・石岡市。
林村 (神奈川県) - 神奈川県 愛甲郡 に所在。現・厚木市。
林村 (新潟県) - 新潟県 中蒲原郡 に所在。現・新潟市南区。
林村 (富山県) - 富山県 東礪波郡 に所在。現・砺波市。
林村 (石川県) - 石川県 石川郡 に所在。現・白山市。
林村 (広島県) - 広島県 豊田郡 に所在。現・尾道市瀬戸田町林。
林村 (徳島県) - 徳島県 阿波郡 に所在。現・阿波市。（はやしそん） → 林町
林村 (香川県) - 香川県 山田郡・木田郡 に所在。現・高松市。
花田陽一郎

1948年
花田 陽一郎（はなだ よういちろう、1915年9月6日 - 1966年4月24日）は、日本の元プロボクサー。日本フライ級、バンタム級チャンピオン。戦前を代表する技巧派の名選手であり、重量級の選手を相手にすることも厭わない豪傑でもあった。
アマチュア王者からプロに転向し、デビュー翌年の1934年には、伊藤勇を判定で下して全日本フライ級のタイトルを獲得。このタイトルは1949年に白井義男に奪われるまでの、実に15年間保持した（日中戦争以後の活動停止期間があるため正式な防衛は1度のみ）。また戦後の1948年には、堀口宏を破り日本バンタム級チャンピオンにもなっている。
昭和41年4月24日都南綜合病院で脳出血のため死去。
今牛若丸

そのスピードと軽快なフットワークで「今牛若丸」と呼ばれ、対戦相手が「後ろから殴られた」と形容したほどのテクニシャンであったが、20年近い選手生活を通じて挙げた勝ち星93勝のうち、KOはわずかに1つ（正確にはTKO）しかない。これは花田が右手中指を欠いていたという不幸な事情によるものであったと言われる。
白井義男との対決

前述の通り、1949年1月、花田は白井義男の挑戦を受けた。両者は1947年に一度対戦しており、この時は花田が圧勝していたが、アルビン・R・カーン博士の指導を得た白井は、別人のごとく生まれ変わっていた。
カーン博士の提供する豊富な物資と万全のコンディショニングに支えられた白井と、前夜酒を飲んでいたともいわれる花田との差は蔽い難く、花田は白井の鋭い左ストレートを幾度となく浴び、5回にはロープ際に追いつめられ、強烈な左ボディアッパーを叩き込まれた。この一撃で花田はマットに沈み、立ち上がることができなかった。
カーンの指導によって真の近代的ボクシング技術を身に付けた白井と、戦前を代表する技巧派花田とのこの一戦こそ、日本の近代ボクシングの幕開けとなった試合と言えるかもしれない。そして花田に代表される「拳豪」の時代は終わったのである。
1953年2月7日、勝又澄雄との対戦で、TKOで敗れたのを最後に引退した。1966年死去。
通算成績

163戦93勝（1TKO）37敗27引き分け4EX1無判定1中止。
ビストリーク・レジュハ

| ビストリーク・レジュハ |
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生誕:   (1935-01-14) 1935年1月14日
出身地:   スロベニアブラチスラヴァ
死没:   (2012-08-16) 2012年8月16日（77歳没）
学歴:  ブラチスラヴァ音楽院・ライプツィヒ音楽院
ジャンル:  クラシック音楽
職業:  指揮者
ビストリーク・レジュハ（スロベニア語: Bystrík Režucha, 1935年1月14日 - 2012年8月16日）は、スロバキアの指揮者。
経歴

ブラチスラヴァに生まれ、ブラチスラヴァ音楽院でルドヴィート・ライテルに師事した後、1951年からライプツィヒ音楽院に留学。
1958年にはスロヴァキア放送交響楽団の補助指揮者になり、1968年から1980年までスロヴァキア国立コシツェ・フィルハーモニー管弦楽団の創立指揮者を務めていた。1978年には母校であるブラチスラヴァ音楽院の教授となり、1982年からミシガン大学の客員教授を務める。1984年から1989年までスロヴァキア・フィルハーモニー管弦楽団の首席指揮者を務めた後、1993年から1995年まで再びスロヴァキア国立コシツェ・フィルハーモニー管弦楽団の首席指揮者になった。2012年にブラチスラヴァにて没。
七曲殿 (北条氏繁正室)

七曲殿（ななまがりどの、生没年不詳）は、戦国時代の女性。名は不詳。法号は新光院殿窓泰太空大姉。玉縄城の大手口七曲坂付近に居住したため、七曲殿と呼ばれた。
父は相模国の戦国大名北条氏康。母は不明であるが、氏康正室の瑞渓院と黒田基樹は推測している。従兄弟にあたる玉縄城城主北条氏繁に正室として嫁ぎ、北条氏舜、北条氏勝、北条氏成、北条繁広を産んだ。小机城城主であった北条三郎（北条幻庵の子）から夫・氏繁を経て、小机本郷（現横浜市緑区、港北区）に所領を有していた。
氏繁の死後、天正11年から14年（1583年 - 1586年）にかけて複数の朱印状を残している。書状の内容は自身の所領や被官に関するものだけにとどまらず、玉縄北条家の被官に関する朱印状も出していることから、この時期に玉縄北条家の家政を取り仕切っていたことが推測される。
没年は不詳であるが、天正14年以降、朱印状などにその名が確認できなくなることから、天正18年（1590年）の小田原合戦のころまでには死亡したものと考えられている。墓所は神奈川県鎌倉市岩瀬にある大長寺。
こちら埼玉山の上大学ボクシング部

こちら埼玉山の上大学ボクシング部（こちらさいたまやまのうえだいがくボクシングぶ）は、唯洋一郎による漫画。『フレッシュジャンプ』（集英社）1985年5月号から1989年1月号にて連載された。
山の上大学ボクシング部に入部した熱血漢の白木金太と、まったくやる気のない先輩の山田太郎と佐藤次郎が繰り広げるギャグ漫画。1980年代の埼玉県を揶揄する風潮を反映し、ローカルネタを織り交ぜて描いている。舞台は埼玉県比企郡嵐山町であるが、作中では「らんざん」ではなく「あらしやま」と読んでいる。
書誌情報

唯洋一郎『こちら埼玉山の上大学ボクシング部』 集英社〈ジャンプ・コミックス〉、全7巻
1986年4月発売 ISBN 4-08-852581-7
1986年10月発売 ISBN 4-08-852582-5
1987年5月発売 ISBN 4-08-852583-3
1987年11月発売 ISBN 4-08-852581-7
1988年10月発売 ISBN 4-08-852585-X
1989年2月発売 ISBN 4-08-852586-8
1989年4月発売 ISBN 4-08-852587-6
三上季直

|  凡例三上季直 |
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時代:  安土桃山時代
生誕:  不明
死没:  文禄年間（1590年代後半）9月4日
別名:  与三郎、與三郎（通称）、法慶（法名）
主君:  六角義賢→豊臣秀吉
氏族:  三上氏
父母:  三上季次（蔵人、満季）
兄弟:  兄2人
妻:  神戸（斎藤利三の娘）
子:  季正
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三上 季直（みかみ すえなお）は、安土桃山時代の武将。豊臣秀吉の家臣。通称は与三郎。
略歴

近江国の出身、生年は不詳。三上氏は宇多源氏佐々木庶流であり、代々六角氏（＝佐々木氏）の家臣だったが、六角義賢の没落後に、羽柴秀吉に仕えて使番となったという。天正年間の初め頃と思われる。
妻（後年、神戸と称す）は斎藤利三の娘で、春日局の『寛政譜』よれば妹にあたるというが、春日局が末の娘であるので、次姉の間違いであろう。
『武家事紀』によれば、季直は金切裂指物使番に列した。
文禄元年（1592年）、文禄の役で船奉行を命じられた。
『松浦古事記』には、文禄3年とあるが、豊臣秀勝（丹波中納言）が登場するので、この頃の6月、長陣の労を癒やす座興として、秀吉が瓜商人に仮装する「瓜畑遊び」で、前田利家や徳川家康、蒲生氏郷、織田長益、有馬則頼などが各々で仮装して楽しんだ時、季直は茶屋の亭主を演じた。
また、季直に嫁いだ神戸はこの年に季正を産んだが、同じ頃に子を産んだ崇源院（江、豊臣秀勝の未亡人）に仕えることになった。
文禄2年（1593年）5月23日、秀吉が名護屋城で明使沈惟敬を迎えたとき、季直と尼子三郎左衛門・新庄直頼・長谷川守知の4名は御酌通之衆を務めた。
年号は明らかではないが、文禄年間の9月4日、季直は名護屋城駐屯中に病死した。
息子の季正は母親が崇源院に仕えていた縁で、慶長2年（1597年）に（崇源院の再婚相手である）江戸中納言徳川秀忠に6歳で小姓として仕えた。また、秀忠の息女千姫が豊臣秀頼に嫁いだときに、神戸は姫君付きの侍女として、季正も従者として従い、大坂城に入った。
大坂落城後、季正は加賀藩主前田利常に仕え、神戸は、広島藩（福島正則）に仕えていた柴田源左衛門勝全に嫁いだ長姉が亡くなったので、その後室となった。
その後、季正は春日局の縁で、召出されて、3代将軍徳川家光の御小姓組の番士となっている。
選択アルゴリズム

選択アルゴリズム（英: selection algorithm）とは、数列から k 番目に小さい（あるいは k 番目に大きい）数を探すアルゴリズムである。最小値、最大値、中央値を探すアルゴリズムは選択アルゴリズムの特殊なものと言える。これらを「順序統計量」とも呼ぶ。比較的単純な最小値、最大値、k 番目に小さい値を求めるアルゴリズムとしては、平均で線形時間のものが知られている。k 番目に小さい値や一度に複数の順序統計量を最悪でも線形時間で探すことも可能である。選択は最近傍探索問題や最短経路問題のようなもっと複雑な問題の部分問題である。
ソートを伴う選択

単純でよく使われるアルゴリズムは、数列にソートを施してから k 番目の要素を抜き出す方法である。これはある問題から別の問題への還元の例である。これはひとつの数列からいくつもの選択を行いたい場合に便利であり、最初の1回だけソートをすれば、ソート済みの数列からの選択は非常に簡単になる。選択を1回しかしない場合や選択のたびに数列の内容が大幅に変更される場合、この方法は高くつき、一般に最低でも O(n log n) の時間を要する。ここで n はリストの長さである。
線形最大・最小アルゴリズム

最悪でも線形時間となる最小値・最大値を求めるアルゴリズムは自明である。2つの変数を使い、一方にはそれまでの最大値/最小値のリスト上のインデックスを格納し、もう一方にその値そのものを格納する。リストを順次見ていき、それらしい値を見つけたら変数を更新する。
function minimum(a[1..n])
     minIndex := 1
     minValue := a[1]
     for i from 2 to n
         if a[i] < minValue
             minIndex := i
             minValue := a[i]
     return minValue

 function maximum(a[1..n])
     maxIndex := 1
     maxValue := a[1]
     for i from 2 to n
         if a[i] > maxValue
             maxIndex := i
             maxValue := a[i]
     return maxValue
このアルゴリズムは、全順序集合の有限部分集合 A（例えば、整数、実数、辞書の単語群などの部分集合）について、A に含まれない要素 x があるとき、 \operatorname {\max } (A\cup \{x\})=\operatorname {\max } (\{\operatorname {\max } A,x\}) が成り立つという定理に基づいている。このとき最小値や最大値が複数個存在する可能性に注意が必要である。上記擬似コードの比較は厳密であるため、このアルゴリズムでは最小のインデックスの最小値を探し出す。厳密でない比較（≤ および ≥）を用いれば、最大のインデックスの最小値を探し出すことになる。
最大値と最小値を同時に求めたい場合、若干の改善方法としてペア単位の比較が考えられる。つまり、奇数番目と偶数番目の要素を比較し、大きい方を最大値と、小さいほうを最小値と比較するのである。別の手法として分割統治法がある。つまり、リストを半分に分け、前半と後半それぞれの最大値・最小値を求め、それらの値から全体の最大値・最小値を求める。
非線形選択アルゴリズム

最大値/最小値アルゴリズムをそのまま使って、k 番目に小さい値（または k番目に大きい値）を求めるアルゴリズムは簡単に作成できるが、効率は不十分である。必要な時間は O(kn) で、k が小さければ小さいほど効率が良い。このアルゴリズムでは、単に最もそれらしい値を見つけてそれをリストの先頭に移動させ、必要な k番目に達するまでそれを繰り返す。それはちょうど不完全な選択ソートと同じである。以下に小さい値を探すアルゴリズムを示す。
function select(a[1..n], k)
     for i from 1 to k
         minIndex = i
         minValue = a[i]
         for j from i+1 to n
             if a[j] < minValue
                 minIndex = j
                 minValue = a[j]
         swap a[i] and a[minIndex]
     return a[k]
この方式には以下の利点がある。
j 番目に小さい値がわかっている状態では、k 番目に小さい値を求めるのにかかる時間は O(j + (k-j)2) であり、k ≤ j なら O(k) となる。
線形リストデータ構造を使うことができる。一方、後述するパーティションベースの手法ではランダムアクセスを必要とする。
パーティションベースの汎用選択アルゴリズム

k 番目に大きい値を選択するための最悪でも線形時間のアルゴリズムは、少なくとも1つ存在している。これは、マヌエル・ブラム、ロバート・フロイド、Pratt、ロバート・タージャンが1973年の論文 Time bounds for selection で発表したものである。そのアルゴリズムは独自の発明部分とクイックソートで使われている技法を合わせている。
クイックソートでは、リストをある値より小さい数のリストとそれより大きい数のリストに分割するパーティションと呼ばれるサブプロシージャがあり、これは線形時間である。a[pivotIndex] という値でパーティションを行う擬似コードを以下に示す。
function partition(a, left, right, pivotIndex)
     pivotValue := a[pivotIndex]
     swap a[pivotIndex] and a[right]  // ピボット値を最後に置く
     storeIndex := left
     for i from left to right-1
         if a[i] ≤ pivotValue
             swap a[storeIndex] and a[i]
             storeIndex := storeIndex + 1
     swap a[right] and a[storeIndex]  // ピボット値を最終的な場所に置く
     return storeIndex
クイックソートでは、2つに分けたリストをそれぞれ再帰的にソートしていき、最善で Ω(n log n) の時間がかかる。しかし、選択ではどちらのパーティションに必要な値があるか分かっている。ピボット値のインデックスと k を比較すればどちらに k 番目の値があるかが分かる。したがって、必要な方にだけ再帰的に処理を施せばよい。
function select(a, k, left, right)
     select a pivot value a[pivotIndex]
     pivotNewIndex := partition(a, left, right, pivotIndex)
     if k = pivotNewIndex
         return a[k]
     else if k < pivotNewIndex
         return select(a, k, left, pivotNewIndex-1)
     else
         return select(a, k-pivotNewIndex, pivotNewIndex+1, right)
クイックソートとの類似に注目されたい。前述の最小値ベースの選択アルゴリズムは不完全な選択ソートだったが、これは不完全なクイックソートであり、O(n) のパーティションのうち O(log n) の部分だけを処理する。この単純な手続きは線形時間の性能であることが期待でき、実際クイックソートのようによい性能を示す。これはin-placeアルゴリズムでもあり、一定のメモリ量しか使用しない。そのためには、以下のように末尾再帰をループにすればよい。
function select(a, k, left, right)
     loop
         select a pivot value a[pivotIndex]
         pivotNewIndex := partition(a, left, right, pivotIndex)
         if k = pivotNewIndex
             return a[k]
         else if k < pivotNewIndex
             right := pivotNewIndex-1
         else
             left := pivotNewIndex+1
クイックソートと同様、このアルゴリズムはピボット値の選択によって性能が左右される。ピボット値として良くない値が一貫して選択された場合、その性能は前述の最小値ベースの選択と同等にまで低下する。
「中央値の中央値」を用いたクイックセレクト

詳細は「中央値の中央値」を参照
一貫して良いピボット値を見つけることができれば、クイックセレクトを最悪でも線形時間にすることができる。そのためにまず、元の配列を5つずつの要素の小配列に分割する。次にその小配列ごとに中央値を探し、その各中央値だけを抽出した配列に対して、さらに選択アルゴリズムを再帰的に適用する。そうして見つかった中央値の中央値は、ピボット値として最適であり、1回の反復で元の配列の要素数より一定の割合（最善で3割、最悪でも7割）に減らすことができる。
ただし、この方法では最悪時間は確かに線形になるが、平均時間は、実際にはピボット値を無作為に選ぶなどの素朴な方式の方が優れている。
段階的ソートとしての選択

不完全な選択ソートによる方法の利点は、前述したようにその後の選択にかかるコストを低減することにある。ある数列からどれだけ選択するか、その回数が事前に決まっていない場合がある。また、大きい方を選択するのか小さいほうを選択するのかも事前に決まっていない場合もある。このような場合、アルゴリズムを変形して、部分的なソートを行いながら選択をして、同時に将来の選択に備えることができる。
最小値ベースのアルゴリズムもパーティションベースのアルゴリズムも部分的なソートを行っている。最小値ベースのアルゴリズムでは指定されたインデックスまでのソートを行うので、特に小さいほうのインデックスを探す場合に効力を発揮する。パーティションベースのアルゴリズムは自動的に同様の振る舞いをすることはないが、ピボット値の選択を記憶しておけば、その後の選択を行う際にそれを利用して処理を効率化できる（特に最初のピボット値）。ピボット値を全て記憶しておけば、選択を行えば行うほどリストはソートされていく。ピボット値のリストを後でクイックソートで再利用することもできる。
準線形時間での選択のためのデータ構造使用

整列されていないデータのリストがあるとき、最小値を求めるには全要素を調べる必要があるため（さもなくば最小値を見逃す可能性がある）、線形時間 (Ω(n)) を必要とする。リストを作成する際に全データが常に整列するようにすれば、k 番目に大きい値の選択も簡単になる。しかし、そのためにはリストの途中へのデータの挿入に線形時間を必要とする（2つのリストのマージと同様である）。
準線形時間で順序統計量を求める戦略は、データを選択を行うのに適したデータ構造に格納するものである。そのようなデータ構造として木構造ベースのものと度数分布表がある。
最小値（または最大値）だけが必要な場合、優先度付きキューが適している。これは最小値（または最大値）を一定時間で探すことができ、他の挿入などの操作も O(log n) かそれよりよい性能を示す。より一般的には平衡2分探索木を使えば、要素の挿入も k 番目に大きい値の選択も O(log n) の時間で可能である。各ノードには配下に何個のノードがあるかをカウントした値を格納しておき、どのパスを辿るかを決定するのに使用する。この情報はノード（つまり新たなデータ）を追加したとき、接続される上位ノード群だけを修正すればよいので O(log n) の時間で済む。また、木の回転はそれに関わるノード群だけに影響する。
別の単純な戦略として、ハッシュテーブルのようなコンセプトに基づくものがある。データが取りうる値の範囲が予め分かっている場合、それを h 個の部分に分け、h 個の格納場所を設定する。要素を新たに挿入する際、その値が含まれる範囲に対応する格納場所にそれを置く。最大値や最小値を探すには、空でない格納場所を大きいほうからか小さいほうから探していき、その格納場所の中で最大値や最小値を探せばよい。一般に k 番目の要素を探すには、各格納場所に入れた要素数をカウントしておき、端からその値を加算していって k 番目を含む格納場所を探す。そして、その格納場所内の要素群から必要な要素を線形時間アルゴリズムで探し出せばよい。
h のサイズをおよそ sqrt(n) としたとき、データの分布がほぼ一様であれば、この方式による選択は O(sqrt(n)) の時間になる。しかし、データが狭い範囲に固まって出現すると（クラスタリング）、この手法では1つの格納場所に多大な要素が格納されることになってしまう（クラスタリングはハッシュ関数をうまく設定することで排除できるが、k 番目に大きい値をばらばらにハッシュされた中から探すのは現実的でない）。さらにハッシュテーブルと同様で、この方式では要素数 n が増大して h2 より大きくなった場合に、効率を改善するために再構成（つまり h を大きくする）する必要がある。この方式はデータ数が分かっている場合の順序統計量を探すのに適している（例えば学生の成績の統計処理など）。各格納場所の値の範囲を 1 としてそれぞれに要素数をカウントするようにするのが最も優れている。そのようなハッシュテーブルは要約統計量でデータを分類するための度数分布表に似ている。
k個の最小・最大要素の選択

別の基本的な選択問題として、k 個の最大要素（または最小要素）を選択する問題がある。例えば、売り上げトップ100社のようなリストを得たい場合に相当する。単純だが効率的でない手法はいくつか存在する。上述の選択アルゴリズムで1個ずつ要素を選択していけば O(kn) の時間で k 個の要素を選択できる。これは、k 番目までの選択ソートを実施するのと同じである。もし log n が k よりずっと小さいなら、リスト全体をソートしてしまう方が効率的である。
別の単純な方法は、ヒープや平衡2分探索木のような順序を維持できるデータ構造にデータを格納することである。データ構造に k 個以上の要素があるなら、いらない要素を削除する（小さい方の要素群が必要なら最大の要素を削除する）。これには O(log k) の時間がかかる。要素の挿入にも同じ時間がかかり、全体として O(nlog k) の時間を要する。
これらよりも効率的な手法として、マージソートやクイックソートに基づいた部分ソートアルゴリズムがある。クイックソート方式の方が簡単で、選択したい k 個の要素群（の一部）を含まないパーティションをソートしない。ピボット値が k 番目かそれ以降なら、左側のパーティションだけに再帰を施せばよい。
function quicksortFirstK(a, left, right, k)
     if right > left
         select a pivot value a[pivotIndex]
         pivotNewIndex := partition(a, left, right, pivotIndex)
         quicksortFirstK(a, left, pivotNewIndex-1, k)
         if pivotNewIndex < k
             quicksortFirstK(a, pivotNewIndex+1, right, k)
このアルゴリズムにかかる時間は O(n + klogk) であり、実際非常に効率が良い。特に、n に比較して k が十分小さいなら、選択ソートを使うようにすれば効率が向上する。
選択する k 個の要素がソートされている必要がないなら、もっと効率化することができる。その場合、k 番目の要素を含むパーティションだけに再帰を施せばよく、その前後はソートする必要がない。
function findFirstK(a, left, right, k)
     if right > left
         select a pivot value a[pivotIndex]
         pivotNewIndex := partition(a, left, right, pivotIndex)
         if pivotNewIndex > k  // new condition
             findFirstK(a, left, pivotNewIndex-1, k)
         if pivotNewIndex < k
             findFirstK(a, pivotNewIndex+1, right, k)
このアルゴリズムに掛かる時間は O(n) であり、アルゴリズムとしては最善の部類になる。
別の方法はトーナメントアルゴリズムである。まず、隣接するペアで試合（比較）を行い、勝者を次の試合に進めていき、最終的に優勝を決定する。このときトーナメント木を生成する。この時点で 2位の要素は優勝者に直接負けた要素であるはずなので、木構造を辿っていけば O(log n) の時間で探すことができる。このとき新たなトーナメント木を生成する。3位の要素は 2位の要素に直接負けた要素のはずなので、2つのトーナメント木からそれを探し出す。このようにして k 個の要素を探し出すまで処理を行う。このアルゴリズムは O(n + k log n) の時間がかかる。
k = 2 の場合、O(n + log n) の時間で選択ができる。
下限

ドナルド・クヌースは、The Art of Computer Programming の中で、k 番目に小さい要素を n 個の要素から（比較だけで）選択するのに必要な比較回数の下限を論じている。最大値または最小値を求めるのに必要な比較回数の下限は n − 1 である。これを求めるために各試合で1回の比較を行うトーナメントを想定する。トーナメント優勝者以外の選手は優勝者が決定するまでに必ず1回負けているので、比較回数の下限が n − 1 となるのである。
1番目以外では話はやや複雑になる。k 番目に小さい値を求めるには少なくとも以下の回数の比較が必要である。
この下限は k=2 のとき成り立つが、さらに大きな k ではもっと複雑な下限が存在する。
言語サポート

リストの最大値と最小値を求める機能を持つ言語は多々あるが、汎用的な選択を組み込み機能で持っている言語はほとんどない。C++ は例外的に nth_element メソッドのテンプレートを持っており、線形時間での選択が期待できることを保証している。その実装がこれまで説明したアルゴリズムを使用している可能性は高いが、規定はされていない。（ISO/IEC 14882:2003(E) と 14882:1998(E) のセクション25.3.2参照。 また、SGI STL の nth_elementを参照）
C++ では、partial_sort アルゴリズムも提供されており、k 個の最小要素をソートした状態で選択する処理を O(nlog k) の時間で行う。k 個の最大要素を選択するアルゴリズムは提供されていないが、順序判定を逆転させれば簡単に実現できる。
PerlにはCPANより Sort::Key::Top というモジュールが出ていて、n 個の要素を選択する関数群が提供されている。
ソートアルゴリズムの言語サポートの方が多いため、実際には単純にソートを行ってから選択する方法が（性能的には不利であるが）多く使われている。
ベネヴェント・カルチョ

ベネヴェント・カルチョ（Benevento Calcio S.p.A.）は、イタリア・カンパニア州ベネヴェントを本拠地とするサッカークラブチーム。2022-23シーズンはセリエBに所属。
歴史

1929年にACベネヴェント（Associazione Calcio Benevento）として設立。クラブロゴにも描かれている黄・赤色の魔女と呼ばれるベネヴェントは2005年にクラブの財政難からセリエC2に降格する。その年にクラブ名を現在のベネヴェント・カルチョに改め再出発した。
また、南部チーム特有のスタジアムは独特の雰囲気で熱狂的なサポーターがスタディオ・チーロ・ヴィゴリート（旧称スタディオ・サンタ・コロンバ）を陣取ることでも有名である。
クラブ史上初めてセリエBに昇格した2016-17シーズンにはで5位に入り昇格プレーオフへ進出。決勝で7位のカルピを破り、クラブ史上初のセリエA昇格を決めた。セリエA開幕から14連敗という不名誉な記録を打ち立てたが、12月3日のアウェーACミラン戦で後半ロスタイムのGKアルベルト・ブリニョーリ（英語版、イタリア語版）の値千金の同点ゴールで2-2の引き分けとなり、セリエA初勝ち点を獲得した。シーズンを通じて苦戦を強いられ、4試合を残して20位（最下位）が確定。1シーズンでセリエBへ降格となった。2018-19シーズンは3位で終えたものの、昇格プレーオフ準決勝で7位のASチッタデッラに敗れ1シーズンでのセリエA昇格はならなかった。2019-20シーズンは元イタリア代表FWフィリッポ・インザーギが監督に就任。新型コロナウイルス感染拡大に伴う中断まで、リーグ戦21勝6分け1敗という圧倒的な成績を収め、2020年6月、7試合を残して3シーズンぶり2度目のセリエA昇格が決まった。
タイトル > 国内タイトル

セリエB：1回
2019-20
セリエC：1回
2015-16
セリエC2：1回
2007-08
タイトル > 国際タイトル

なし
過去の成績

| シーズン | ディビジョン> リーグ | ディビジョン> 試 | ディビジョン> 勝 | ディビジョン> 分 | ディビジョン> 敗 | ディビジョン> 得 | ディビジョン> 失 | ディビジョン> 点 | ディビジョン> 順位 | コッパ・イタリア |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 2000-01 | セリエC1・ジローネB | 34 | 9 | 12 | 13 | 40 | 54 | 39 | 13位 |  |
| 2001-02 | セリエC1・ジローネB | 34 | 10 | 9 | 15 | 27 | 38 | 39 | 15位 |  |
| 2002-03 | セリエC1・ジローネB | 34 | 10 | 14 | 10 | 27 | 32 | 44 | 8位 |  |
| 2003-04 | セリエC1・ジローネB | 34 | 14 | 14 | 6 | 41 | 28 | 56 | 5位 |  |
| 2004-05 | セリエC1・ジローネB | 34 | 11 | 12 | 11 | 31 | 38 | 45 | 8位 |  |
| 2005-06 | セリエC2・ジローネB | 34 | 13 | 10 | 11 | 35 | 34 | 49 | 4位 |  |
| 2006-07 | セリエC2・ジローネC | 34 | 17 | 12 | 5 | 42 | 21 | 63 | 2位 |  |
| 2007-08 | セリエC2・ジローネC | 34 | 20 | 8 | 6 | 51 | 21 | 68 | 1位 |  |
| 2008-09 | レガ・プロ・プリマ・ジローネB | 34 | 18 | 10 | 6 | 49 | 31 | 64 | 2位 | 3回戦敗退 |
| 2009-10 | レガ・プロ・プリマ・ジローネA | 34 | 16 | 8 | 10 | 51 | 37 | 56 | 5位 | 2回戦敗退 |
| 2010-11 | レガ・プロ・プリマ・ジローネB | 34 | 17 | 10 | 7 | 53 | 40 | 61 | 2位 | 2回戦敗退 |
| 2011-12 | レガ・プロ・プリマ・ジローネA | 34 | 17 | 7 | 10 | 46 | 34 | 56 | 6位 | 2回戦敗退 |
| 2012-13 | レガ・プロ・プリマ・ジローネB | 30 | 11 | 10 | 9 | 35 | 28 | 43 | 6位 | 2回戦敗退 |
| 2013-14 | レガ・プロ・プリマ・ジローネB | 32 | 13 | 12 | 7 | 58 | 36 | 51 | 7位 | 3回戦敗退 |
| 2014-15 | レガ・プロ・ジローネC | 38 | 21 | 13 | 4 | 55 | 29 | 76 | 2位 | 2回戦敗退 |
| 2015-16 | レガ・プロ・ジローネC | 34 | 20 | 11 | 3 | 51 | 21 | 70 | 1位 | 1回戦敗退 |
| 2016-17 | セリエB | 42 | 18 | 12 | 12 | 56 | 42 | 65 | 5位 | 2回戦敗退 |
| 2017-18 | セリエA | 38 | 6 | 3 | 29 | 33 | 84 | 21 | 20位 | 3回戦敗退 |
| 2018-19 | セリエB | 36 | 17 | 9 | 10 | 61 | 45 | 60 | 3位 | ベスト16 |
| 2019-20 | セリエB | 38 | 26 | 8 | 4 | 67 | 27 | 86 | 1位 | 2回戦敗退 |
| 2020-21 | セリエA | 38 | 7 | 12 | 19 | 40 | 75 | 33 | 18位 | 3回戦敗退 |
| 2021-22 | セリエB | 38 | 18 | 9 | 11 | 62 | 39 | 63 | 7位 | 3回戦敗退 |
| 2022-23 | セリエB | 38 |  |  |  |  |  |  | 位 |  |
現所属メンバー

注：選手の国籍表記はFIFAの定めた代表資格ルールに基づく。
※括弧内の国旗はその他保有国籍、もしくは市民権、星印はEU圏外選手を示す。
現所属メンバー > ローン移籍選手

注：選手の国籍表記はFIFAの定めた代表資格ルールに基づく。
注：選手の国籍表記はFIFAの定めた代表資格ルールに基づく。
歴代監督

ガエターノ・アウテリ（イタリア語版） 2015-2016
マルコ・バローニ（英語版） 2016-2017
ロベルト・デ・ゼルビ 2017-2018
クリスティアン・ブッキ（英語版） 2018-2019
フィリッポ・インザーギ 2019-2021
ファビオ・カゼルタ（英語版） 2021-2022
ファビオ・カンナヴァーロ 2022-
歴代所属選手

詳細は「Category:ベネヴェント・カルチョの選手」を参照
歴代所属選手 > GK

ヴィド・ベレツ 2017-2018
歴代所属選手 > DF

ベラト・ジムシティ 2017-2018
バカリ・サニャ 2018
クリスティアン・マッジョ 2018-
歴代所属選手 > MF

ジルセウ 1991-1992
マルコ・マンコース 2012-2014
ダニーロ・カタルディ 2017-2018
サンドロ 2018
歴代所属選手 > FW

アマト・チチレッティ 2015-2018
クリスティアーノ・ロンバルディ 2017-2018
シェイク・ディアバテ 2018
マグネチックスターラー

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 ホットプレートつきマグネチックスターラー
別名:  マグネチックミキサー
用途:  液体の攪拌
発明者:  アーサー・ロシンガー
関連器具:  攪拌子 ボルテックスミキサー スタティックミキサ－ (en) 
テフロン攪拌子
マグネチックスターラー（英: Magnetic stirrer）は、磁力を利用して攪拌子を回転させ、液体を攪拌する装置である。長時間一定の速度で自動的に液体を攪拌することができ、実験室で液体の混合を行う際や化学反応実験でよく用いられる。
概要

マグネチックスターラー本体の基本構造は筐体とドライブ部・コントロール部からなる。筐体においては、天板部の材質・構造の差異が特徴となる。材質はプラスチックや金属製のものが一般的であるが、化学薬品に対する耐性を意識してセラミックや耐蝕合金が用いられることがある。また、万一の薬品漏洩時に備えて、液体が周囲に流れ出さないように縁（土手）がついているものもある。
また、加熱・冷却を必要とする化学実験向けにホットプレート・恒温水槽（ウォーターバス・アイスバス）を組み込んだものも存在しており、有機合成実験などでは汎用される。特殊なものでは、攪拌効率を上げるために超音波発生装置を組み込んだものもある。ドライブ部では（通常）モーターで磁石を回転させる。このモーターは回転速度が可変式のものを用いる。高粘度液体の攪拌に用いられるものは高トルクモーター・強力磁石が用いられる。高度の防爆性を要求されるものでは、空気圧で動作する軸を使用するものもある。
コントロール部は、電源の管理、モーターの回転速度調整、ホットプレートなどをもつものではヒーターの温度調節のつまみと調整回路からなる。回転速度は回転させ始めは遅く、徐々に速くするように調整する。
日本での価格は一般的なもので数千円から数万円程度である。
概要 > 攪拌子

詳細は「攪拌子」を参照
容器に入れ、回転させて液体の攪拌に用いるチップを攪拌子（スターラーバー）と呼ぶ。
攪拌子は棒磁石をフッ素樹脂などで封止したもので、形状は細長い繭状のもの、八角棒状のもの、風車の羽根状のものなどがあり、攪拌効率・負荷量などの用途によって使い分ける。棒状のものが汎用性に優れるとされる。
歴史

ニュージャージー州・ニューアークのアーサー・ロシンガー (Arthur Rosinger) が1942年10月5日に出願し、1944年6月6日に所得した米国特許2350534号による。この特許はプラスチックコート棒を固定ユニットの回転する磁石によって駆動させるとの請求項を含んでいた。ロシンガーはこの特許について、磁石をプラスチック・ガラス・磁器などで被覆することは化学的に不活性にする狙いがあると説明した。
プラスチック被覆攪拌子は1940年代に英国魚雷実験団 (Torpedo Experimental Establishment,TEE) のエドワード・マクラフリン (Edward McLaughlin) によって独自に開発された。この攪拌子は回転速度を上げすぎると跳ね回ることから、彼はこれをノミ (flea) と名づけた。
これらに先行する特許としては、リチャード・H・ストリンガム (Richard H. Stringham) の1917年10月9日出願の米国特許1242493号による「固定した電磁石台による攪拌装置」がある。
初の多連式スターラーはSBS Companyのサルバダー・ボネット (Salvador Bonet) によって1977年に開発され、特許を所得した。彼はスターラーの力を「liters of water」として紹介した。
特性

モーターと連結された回転軸をもつ攪拌装置（メカニカルスターラー）と比較すると、高粘度液体の攪拌効率や超高速回転時の安定性などでは劣る。しかし、マグネチックスターラーは密閉容器内での攪拌が容易に行え、容器上のスペースの自由度が高い利点がある。