stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Kibar Tatar

| Madalyalar> Erkekler boks.  Türkiye  adına.Balkan Şampiyonası |
| --- | --- | --- |
| Gümüş | 1985 Sakarya | Gençler, 57 kg |
| Bronz | 1987 Belgrad | 60 kg |
Venedik Boks Turnuvası
| Bronz | 1986 Venedik | 60 kg |
| Bronz | 1990 Venedik | 60 kg |
Ahmet Cömert Turnuvası
| Bronz | 1989 İstanbul | 60 kg |
| Gümüş | 1990 İstanbul | 60 kg |
| Altın | 1991 İstanbul | 60 kg |
Atatürk Boks Turnuvası
| Altın | 1992 Ankara | 60 kg |
Uluslararası Adler Boks Turnuvası
| Bronz | 1986 Budapeşte | 57 kg |
Altın Kemer Boks Turnuvası
| Bronz | 1989 Bükreş | 60 kg |
Stokholm Boks Turnuvası
| Gümüş | 1990 Stokholm | 60 kg |
| Bronz | 1991 Stokholm | 60 kg |
Usli Boks Turnuvası
| Bronz | 1991 Usli | 60 kg |
Kibar Tatar (d. 15 Kasım 1968, Kars), Türk emekli boksördür.
1983 yılında boksa başladığı Fenerbahçe'de spor yaşamını sürdürdü. 1985 yılında İstanbul ve ilk kez Türkiye şampiyonu olan sarı-lacivertli takımda sivrildi ve 57 kiloda Türkiye birincisi oldu. Tatar bu unvanını 1995 yılına kadar korudu.
Sarı-lacivertli takımın 1985-1995 arasındaki tüm şampiyonluklarında pay sahibi olan Tatar millî takıma kadar yükseldi ve 1987'de Yugoslavya'da düzenlenen Balkan Büyükler Boks Şampiyonası'nda 60 kiloda bronz madalyaya ulaştı.
1988 yılında Güney Kore'nin başkenti Seul'de düzenlenen Olimpiyatlar'a katılan dört Türk boksörden biri oldu. Porto Rico'lu Héctor Arroyo'ya 5-0 yenilerek elendi. 1986-92 yılları arasında Türk millî takımının değişmez böksörlerinden biri oldu ve birçok uluslararası turnuvada madalyalar kazandı.
1998 yılında Eyüp Can ile yaptığı jübile maçıyla aktif sporculuğu bıraktıktan sonra Fenerbahçe'de antrenörlüğe başladı ve Avrupa Şampiyonu yeğenleri Can Tatar ve Gülsüm Tatar'ı yetiştirdi.
Yoldaş süvariler

Issos Savaşı'nı gösteren İskender Mozaiği, House of the Faun, Pompeii
Yoldaşlar (Grekçe: ἑταῖροι [heˈtairoi̯], hetairoi) veya Yoldaş Süvariler, Makedon kralı II. Philip zamanında Makedon ordusunun seçkin süvarileriydi. En büyük prestijlerini Büyük İskender döneminde elde etmişlerdir ve Avrupa'da kullanılan ilk ya da ilkler arasındaki baskın süvarileri sayılmışlardır. Seçilmiş Yoldaşlar veya Hetairoi, kralın seçkin korumasını (Somatophylakes) oluşturmuştur.
Etimoloji

Askerî birliğin adı, kralın yakınında bulunan Yunan Hetairoi'den türemiştir. Hetairoi (Yoldaşlar); Makedon aristokrasisinin üyelerinin veya Makedon naibinin güvenini ve dostluğunu seven, herhangi bir kökenden gelen kişilerden oluşabilirdi. Kralı ve yoldaşlarını birbirine bağlayan kutsal ilişkiyle ilgili bir festival olan Hetairideia kutlanmış ve hatta Atinalı ünlü oyun yazarı Euripides bile kral Archelaus'un hetairosu olarak onurlandırılmıştır. Kraliyet dostları (Philoi) veya kralın Yoldaşları (basilikoi hetairoi), Makedon aristokrasisi arasında kral tarafından ömür boyu adlandırılmıştır.
Birlik > Teçhizat

Yoldaş süvariler, en iyi atlara binecek ve mevcut en iyi silahları alacaktı. İskender'in zamanında, her biri bir xyston (uzun saplı mızrak) taşımaktaydı ve bronz bir kas zırhı veya linothorax omuz koruyucuları ile Boeotian miğferleri giymekteydi; ancak kalkanları yoktu. Xyston'un kaybolması veya kırılması durumunda yakın dövüş için bir kopis (kıvrımlı kesen kılıç) veya xiphos (kesme ve saplama kılıcı) da taşınmaktaydı.
Birlik > Organizasyon

Yoldaş süvariler; kralın Hetairoilarından oluşmaktaydı. Bu Hetairoilar, çoğunlukla zırh ve at satın alıp muhafaza edebilen üst sınıf vatandaşlardı. Yoldaş Süvariler; II. Philip ve İskender döneminde, ilai adı verilen 8 bölgesel bölük halinde örgütlenmiştir. Her bir ile, 200 ile 300 arasında atlı askerden oluşmaktaydı. İlk başta Büyük İskender yönetimindeki Philotas adlı tek bir lider tarafından yönetilmekteydiler; ancak Philotas'ın idamından sonra liderlik iki adam, Kara Cleitus ve Hephaestion, arasında bölünmüştür. Arrian; bunun nedeninin İskender'in, "kimsenin, hatta yakın arkadaşının bile ilgi odağı olmasını istememesi" olduğunu iddia etmektedir. Susa'da takviye aldıktan sonra, İskender her bölükte iki birlik kurmuştur. Bu birlikler; liderlerinin veya toplandıkları bölgenin adıyla anılırdı. Royal Ile, bizzat İskender tarafından komuta edilmekteydi ve büyüklüğü diğer birliklerin asker sayısının iki katı kadardı, s. 400. Bu süvari bölükleri; bazen iki, üç veya dört kişilik gruplar halinde birleşerek bir hipparch tarafından komuta edilen hipparchy'leri oluştururdu, ancak tüm Yoldaş kuvveti genellikle İskender tarafından komuta edilirdi.
İskender'in Balkan seferlerinde; yukarı Makedonya'dan, orta Makedonya düzlüklerinden ve Amfipolis'ten gelen Yoldaşlardan bahsedilmektedir. Granicus'taki ilerleme sırasında; Makedonyalı Sokrates'in (filozofla karıştırılmamalıdır) komutasındaki bir bölük, Bolbe Gölü'ndeki Apollonia'dan selamlanmıştır. İssos Savaşı sırasında Arrian, Anthemus'un (modern Galatista) adını verir; bir başkası, tanımlanamayan Leuge ülkesinden de (muhtemelen Pieria) bahsetmiştir.
Theopompus; muhtemelen MÖ 4. yüzyılın ortalarında Yoldaşları, "artık 800'den fazla olmayan" ve "bazıları Makedonya'dan, bazıları Teselya'dan ve diğerleri de Yunanistan'ın geri kalanından" toplanmış olarak tanımlamıştır. MÖ 338'de İskender'in Yoldaş Süvarilerinin 2600 civarında olduğu söylenmektedir. İskender'in güçleri Hindistan'a doğru sefere çıkarken, barbarlar Yoldaş Süvarilerinde artan bir rol oynamıştır ve Opis'teki Makedon isyanının kısmen bundan kaynaklanmış olabileceği söylenmektedir. Bir seferinde; tamamen doğu güçlerinden oluşan dört tane, Makedonlarla doğuluların karışımlarından oluşan bir tane hipparchy bulunmaktaydı.
Birlik > Taktikler ve kullanım

Yoldaşlar; muhtemelen tarihteki ilk baskın süvarilerinden biriydi ve eski kaynaklarda bu tür bir kullanım çok az anlatılsa bile, toplu piyadelere karşı saldırılar yapabilirdi.[kaynak belirtilmeli] Birçok çağdaş süvari; ağır zırhlı olsalar bile, genellikle ciritlerle donatılır ve yakın dövüşten kaçınırdı.[kaynak belirtilmeli] Bu bakımdan yoldaşlar; kargı ve mızraklarla silahlanmış ve aynı zamanda yakın muharebeye giren eski İran ağır süvarilerine benzemekteydi.
Savaşlarda, çekiç ve örs taktiğinin bir parçası oluşturulurdu: Yoldaş süvarileri; örs görevi gören Makedon falanks-merkezli piyade birlikleriyle ile beraber çekiç olarak kullanılırdı. Falanks düşmanı yerinde sabitlerken, Yoldaş süvariler düşmana yandan veya arkadan saldırırdı.[kaynak belirtilmeli]
Savaşlarda Büyük İskender; Yoldaş süvarilerinin kraliyet bölüğünün başında, genellikle bir kama düzeninde, bizzat liderlik yapardı. Meydan savaşlarında; Yoldaşlar genellikle Makedon ordusunun sağ kanadında, falanksın sağ kanadını koruyan ve kalkan taşıyan muhafızların yani hypaspist'lerin yanında savaşırdı. Diğer süvari birlikleri, savaş sırasında Makedon hattının kanatlarını korurdu. Asya'daki savaşlarının çoğunda, İskender'in komutasındaki Yoldaşların rolü belirleyici olmuştur.[kaynak belirtilmeli]
Miras > Helenistik krallıklar

Diadochoi'nin (İskenderiye ardıl devletleri) Yoldaş süvarileri daha da ağır kuşanmaktaydı. Selevkos Yoldaşlarının; MÖ 190'daki Magnesia Muharebesi'ndeki kısmen at zırhı, bacak ve kol koruması da içerebilen teçhizatlara sahip katafraktlardan daha hafif, ancak bunun dışında farklı olmayan teçhizat giydikleri belirlenmiştir. Ptolemaik Yoldaşlar ve Antigonid Yoldaşlar; Phillip ve İskender'in Yoldaşlarından farklı olarak büyük bir yuvarlak aspis süvari kalkanıyla donatılmıştır.
'Yoldaşlar', Selevkoslar tarafından orijinal anlamında kullanılmayan bir unvandır. Farklı ve çeşitli derecelerde "Kralın Dostları" ile değiştirilmiştir. Buna rağmen, 'Yoldaşlar' unvanı bir alay unvanı olarak tutulmuştur. Ancak Helenistik dünyanın tamamında Yoldaşlar unvanına sahip tek bir alay veya birlik vardı; Antigonidler ve Ptolemaiosların seçkin süvari alayları için farklı isimleri bulunmaktaydı.
Miras > Doğu Roma İmparatorluğu

Hetaireia veya Hetaeria, Bizans İmparatorluğu dönemindeki bir muhafız birliğidir. Adı, antik Makedon Yoldaş süvarilerini yansıtan "Topluluk" anlamına gelmektedir. İmparatorluk Hetaireia'sı, başlıca yabancılardan oluşmaktaydı. 9. ve 12. yüzyıllar arasında tagmata ile birlikte Bizans imparatorluk muhafızlarının bir parçası olarak görev yapmışlardır.
Büyük İskender'in ordusunun ağır bir süvarisi; muhtemelen bir Teselyalı, ancak Yoldaş süvarileri hemen hemen aynı olurdu (ikincisinin pelerininin şekli daha yuvarlaktı). Bir göğüs zırhı (muhtemelen bir linothorax) ve bir Boeotian miğferi takıyor ve kınlı bir xiphos düz uçlu kılıç kuşanmış. İskender Lahdi.
Makedon Yoldaş süvari "ile", kama düzeninde
Büyük İskender'in Yoldaşları
Timo Werner

Timo Werner (d. 6 Mart 1996, Stuttgart), Premier League kulüplerinden Tottenham Hotspur'da forvet olarak görev yapan Alman millî futbolcudur.
Kulüp kariyeri > VfB Stuttgart > 2013-14 sezonu

Werner, VfB Stuttgart formasıyla ilk maçına 1 Ağustos 2013 tarihinde 2013-14 UEFA Avrupa Ligi ön elemelerinde Botev Plovdiv karşısında çıktı. 17 yıl, 4 ay ve 25 günle VfB Stuttgart formasıyla Bundesliga maçına çıkan en genç futbolcu oldu.
İlk Bundesliga maçına 17 Ağustos 2013 tarihinde Bayer Leverkusen karşısında çıktı. 22 Eylül 2013 tarihinde Bundesliga'daki ilk golünü Eintracht Frankfurt'a attı. 10 Kasım'da 3-1 yendikleri SC Freiburg maçında iki gol atarak bir Bundesliga maçında iki gol atan en genç futbolcu oldu.
18. doğum gününde VfB Stuttgart ile Haziran 2018'e kadar profesyonel sözleşme imzaladı.
Kulüp istatistikleri

| Kulüp | Sezon | Lig> Maç | Lig> Gol | Kupa> Maç | Kupa> Gol | Avrupa> Maç | Avrupa> Gol | Toplam> Maç | Toplam> Gol |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| VfB Stuttgart | 2013-14 | 30 | 4 | 2 | 0 | 2 | 0 | 34 | 4 |
| VfB Stuttgart | 2014-15 | 18 | 3 | 1 | 0 | - | - | 19 | 3 |
| Toplam kariyer | Toplam kariyer | 48 | 7 | 3 | 0 | 2 | 0 | 53 | 7 |
Millî takım kariyeri

Werner, 2012 Avrupa 17 Yaş Altı Futbol Şampiyonası'nın Almanya kadrosunda yer aldı.
Başarılar > Kişisel

2013 yılında 17 yaş altı kategorisinde Fritz Walter Madalyası (Altın)
2015 yılında 19 yaş altı kategorisinde Fritz Walter Madalyası (Gümüş)
TensorFlow

| --- | --- |

Geliştirici(ler): Google Brain Team
İlk yayınlanma: 9 Kasım 2015 (9 yıl önce) (2015-11-09)
Güncel sürüm: 2.18.0  24 Ekim 2024
Programlama dili: Python, C++, CUDA
Platform: Linux, macOS, Windows, Android, JavaScript
Tür: Machine learning library
Lisans: Apache License 2.0
Resmî sitesi: tensorflow.org
Kod deposu: github.com/tensorflow/tensorflow
TensorFlow, makine öğrenimi için ücretsiz ve açık kaynaklı bir yazılım kütüphanesidir . Bir dizi görevde kullanılabilir, ancak derin sinir ağlarının eğitimi ve çıkarımına özel olarak odaklanmaktadır.
Tensorflow, veri akışına ve türevlenebilir programlamaya dayalı sembolik bir matematik kitaplığıdır. Google'da hem araştırma hem de üretim için kullanılmaktadır.
TensorFlow, Google Brain ekibi tarafından Google'ın iç işlerinde kullanımı için geliştirilmiştir. 2015 yılında Apache License 2.0 sürümü altında piyasaya sürülmüştür.
Tarih > DistBelief

2011'den itibaren, Google Brain DistBelief'i derin öğrenme sinir ağlarına özel mülk bir makine öğrenimi sistemi olarak geliştirmiştir. Kullanımı, hem araştırma hem de ticari uygulamala alanlarında çeşitli Alphabet şirketlerinde hızla artmıştır. Google, DistBelief'in kod tabanını basitleştirmek ve yeniden düzenlemek için Jeff Dean dahil olmak üzere birden fazla bilgisayar bilimcisini görevlendirmiştir. Yapılan çalışmalar sonucunda TensorFlow ortaya çıkmıştır. 2009 yılında, Geoffrey Hinton liderliğindeki ekip, genelleştirilmiş geri yayılımı ve önemli ölçüde daha yüksek doğrulukla sinir ağlarının üretilmesine izin veren iyileştirmeleri uygulamaya koymuştur. Ayrıca, konuşma tanımadaki hatalarda %25'lik bir azalma sağlayan diğer iyileştirmeleri de uygulamaya koymuştur.
Tarih > TensorFlow

TensorFlow, Google Brain'in ikinci nesil sistemidir. 1.0.0 sürümü 11 Şubat 2017'de yayınlanmıştır. Referans uygulama tek cihazlarda çalışırken, TensorFlow birden fazla CPU ve GPU üzerinde çalışabilmektedir (grafik işleme birimlerinde genel amaçlı bilgi işlem için isteğe bağlı CUDA ve SYCL uzantıları ile birlikte). TensorFlow, 64 bit Linux, macOS, Windows ve Android ve iOS dahil mobil bilgi işlem platformlarında mevcuttur.
Esnek mimarisi, hesaplamanın çeşitli platformlarda (CPU'lar, GPU'lar, TPU'lar ) ve masaüstlerinden sunucu kümelerine, mobil ve uç cihazlara kadar kolay dağıtımına olanak tanımaktadır.
TensorFlow hesaplamaları, durum bilgisi olan veri akışı grafikleri olarak ifade edilebilmektedir. TensorFlow adı, bu tür sinir ağlarının tensörler olarak adlandırılan çok boyutlu veri dizileri üzerinde gerçekleştirdiği işlemlerden türemiştir. Haziran 2016'daki Google I / O Konferansı sırasında Jeff Dean, GitHub'daki 1.500 kütüphanenin TensorFlow'dan bahsettiğini ve bunlardan sadece 5'inin Google tarafından oluşturulduğunu belirtmiştir.
Aralık 2017'de Google, Cisco, Red Hat, CoreOS ve CaiCloud'dan gelen geliştiriciler bir konferansta Kubeflow'u tanıtmıştır. Kubeflow, Kubernetes üzerinde TensorFlow'un çalıştırılmasına ve konuşlandırılmasına izin vermektedir.
Mart 2018'de Google, JavaScript'te makine öğrenimi için TensorFlow.js sürüm 1.0'ı duyurmuştur.
Ocak 2019'da Google, TensorFlow 2.0'ı duyurmuştur. Resmi olarak Eylül 2019'da erişilebilir hale gelmiştir.
Mayıs 2019'da Google, bilgisayar grafiklerinde derin öğrenme için TensorFlow Graphics'i duyurmuştur.
Tarih > Tensör işleme birimi

Mayıs 2016'da Google, özellikle makine öğrenimi için geliştirilmiş ve TensorFlow için özel olarak tasarlanmış, uygulamaya özel bir entegre devre (ASIC, bir donanım çipi) olan Tensor işleme birimini (Tensor processing unit (TPU)) duyurmuştur. TPU, düşük hassasiyetli aritmetikte (ör. 8 bit ) yüksek verim sağlamak için tasarlanmıştır. Ayrıca,modelleri eğitmek yerine kullanmaya veya çalıştırmaya yönelik programlanabilir bir yapay zeka hızlandırıcısıdır. Google, veri merkezlerinde bir yıldan uzun süredir TPU'ları çalıştırdıklarını açıklamıştır. Aynı zamanda, makine öğrenimi için watt başına daha iyi optimize edilmiş bir performans beklediklerini açıklamıştır.
Mayıs 2017'de Google, ikinci neslin yanı sıra TPU'ların Google Compute Engine'de kullanılabilirliğini duyurmuştur. İkinci nesil TPU'lar 180 teraflop'a kadar performans sunmaktadır. Ayrıca, 64 TPU'luk kümeler halinde düzenlendiklerinde 11,5 petaflop'a kadar performans sağlamaktadır.
Mayıs 2018'de Google, 420 teraflop performans ve 128 GB yüksek bant genişliğine sahip bellek (HBM)) sunan üçüncü nesil TPU'ları duyurmuştur. Cloud TPU v3 Kapsüller, 100'den fazla petaflop performans ve 32 TB HBM sunmaktadır.
Şubat 2018'de Google, TPU'ları Google Cloud Platform'da beta olarak kullanıma sunduklarını duyurmuştur.
Tarih > Edge TPU

Temmuz 2018'de Edge TPU duyurulmuştur. Edge TPU, Google'ın TensorFlow Lite makine öğrenimi modellerini akıllı telefonlar gibi uç bilgi işlem olarak bilinen bilgi işlem cihazlarında çalıştırmak için tasarlanmış ASIC yongasıdır.
Tarih > TensorFlow Lite

Mayıs 2017'de Google, özellikle mobil geliştirmeye yönelik bir yazılım yığını olan TensorFlow Lite'ı duyurmuştur. Ocak 2019'da TensorFlow ekibi, Android cihazlarda OpenGL ES 3.1 Compute Shaders ve iOS cihazlarda Metal Compute Shaders ile mobil GPU çıkarım motorunun geliştirici önizlemesini yayınlamıştır. Mayıs 2019 yılında Google, TensorFlow Lite Micro'nun (TensorFlow Lite for Microcontrollers olarak da bilinir) ve ARM'nin uTensor'unun birleşeceğini duyurmuştur.
TensorFlow Lite, standart TensorFlow modelleri tarafından kullanılan Protocol Buffers biçiminden kaçınarak ağ modelleri için veri serileştirme biçimi olarak FlatBuffers kullanmaktadır.
Tarih > Pixel Visual Core (PVC)

Ekim 2017'de Google, mobil cihazlar için tamamen programlanabilir bir görüntü, resim ve yapay zeka işlemcisi olan Pixel Visual Core'u (PVC) içeren Google Pixel 2'yi piyasaya sürmüştür. PVC makine öğrenme için TensorFlow'u desteklemektedir. Ayrıca görüntü işleme için Halide progralama dilini desteklemektedir.
Tarih > Uygulamalar

Google TensorFlow tarafından desteklenen RankBrain'i 26 Ekim 2015 tarihinde resmen yayınlamıştır.
Ayrıca Google, kurulum gerektirmeyen bir TensorFlow Jupyter Notebook ortamı olan Colaboratory'u da piyasaya sürmüştür.
Tarih > Machine Learning Crash Course (MLCC)

1 Mart 2018'de Google, Machine Learning Crash Course'u (MLCC) yayınlamıştır. Başlangıçta Google çalışanlarını pratik yapay zeka ve makine öğrenimi temelleri ile donatmaya yardımcı olmak için MLCC tasarlanmıştır. Aynı zamanda, kurs kamuya sunulmadan önce dünyanın çeşitli şehirlerinde Google tarafından ücretsiz TensorFlow atölyeleri başlatılmıştır.
Tarih > TensorFlow 2.0

TensorFlow Ekibi, Eylül 2019'da kütüphanenin yeni bir ana sürümünün yayınlandığını duyurmuştur. TensorFlow 2.0 birçok yeni özellik getirmiştir. Bunlardan en önemlisi, ilk olarak Chainer ve daha sonra PyTorch tarafından popüler hale getirilen "Çalıştırmaya Göre Tanımla" 24 Şubat 2021 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi. şemasına geçilmiştir. Diğer önemli değişiklikler arasında eski kitaplıkların kaldırılması, TensorFlow'un farklı sürümlerindeki eğitimli modeller arasında çapraz uyumluluk ve GPU'daki performansta önemli iyileştirmeler yer almıştır.
Özellikleri

TensorFlow, kararlı Python (tüm platformlarda sürüm 3.7 için)  ve C API'leri sağlar. Ayrıca geriye dönük uyumluluk garantisi olmadan sağlanan API'ler: C ++, Go, Java, JavaScript  ve Swift (arşivlendi ve geliştirme durdu). Üçüncü taraf paketleri C #, Haskell, Julia, MATLAB, R, Scala, Rust, OCaml, ve Kristal .
Uygulamalar

Original photo (left) and with TensorFlow  applied (right)
TensorFlow'un temelini oluşturduğu uygulamalar arasında, DeepDream gibi otomatik resim yazısı oluşturma yazılımları vardır.
Ayrıca, kullanıcıların "Nöral Ağlar" konusunu gözlemleyebilmeleri ve konsepti anlamaları için "Tensorflow Playground 6 Aralık 2022 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi."adında bir websitesi bulunmaktadır.
Bibliyografya

Moroney, Laurence (1 Ekim 2020). AI and Machine Learning for Coders (1.1isbn=9781492078197 bas.). O'Reilly Media. s. 365. 7 Haziran 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Mayıs 2021.
Géron, Aurélien (15 Ekim 2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (2.2isbn=9781492032632 bas.). O'Reilly Media. s. 856. 1 Mayıs 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Mayıs 2021.
Ramsundar, Bharath; Zadeh, Reza Bosagh (23 Mart 2018). TensorFlow for Deep Learning (1.1isbn=9781491980446 bas.). O'Reilly Media. s. 256. 7 Haziran 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Mayıs 2021.
Hope, Tom; Resheff, Yehezkel S.; Lieder, Itay (27 Ağustos 2017). Learning TensorFlow: A Guide to Building Deep Learning Systems (1.1isbn=9781491978504 bas.). O'Reilly Media. s. 242. 8 Mart 2021 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 28 Mayıs 2021.
Shukla, Nishant (12 Şubat 2018). Machine Learning with TensorFlow (1.1isbn=9781617293870 bas.). Manning Publications. s. 272.
Elektromanyetik alan

Elektromanyetik alan, Elektrik alanı'ndan ve Manyetik alan'dan meydana gelir.
Fizikte elektromanyetik alan elektrik yükü olan parçacıkların çevrelerinde yarattıkları ve diğer yüklü parçacıklar üzerinde kuvvet uygulayan bir etkidir. Bu kuvvet çekme itme veya aradaki doğruya dik yönde olabilir.
Dört temel nicelik

Elektromanyetik alan dört ayrı nicelikle tanımlanır. Bunlar E, D, H, B harfleriyle gösterilirler.
E: Elektrik alanı
D: Elektrik akı yoğunluğu
H: Manyetik alan
B: Manyetik akı yoğunluğu
İrdeleme : H ve B nicelikleri, mühendisler ve fizikçiler tarafından farklı farklı adlandırılır. Yukarıdaki tanım mühendislik tanımıdır. Fizikçiler ise B'yi manyetik alan olarak, H'yi yardımcı manyetik alan olarak tanımlamayı tercih ederler.
Birimler

Aşağıda gerek dört niceliğin gerekse geçirgenliklerin birim ve temel birim cinsinden birim karşılıkları gösterilmiştir. (A amper, kg kilogram,s saniye,m metre, V volt, C coulomb, T tesla, F farad, H henri)
| Nicelik | Birim | Birim (SI Temel Birimlerle) |
| --- | --- | --- |
| E | V/m | m•kg/(A•s3) |
| D | C/m² | A•s/m 2 |
H: A/m
| B | T | kg/(A•s 2) |
| ε | F/m | A 2 • s 4/(kg•m 3) |
| μ | H/m | kg•m/(A 2•s 2) |
Burada m metre, kg kilogram, s saniye ve A da amper biriminin kısalmasıdır.
Maxwell denklemleri

(Ana madde Maxwell denklemleri)
18. ve 19. yüzyılda elektrik ve manyetizma alanında pek çok buluş yapılmıştı. Bu buluşlar İngiliz (İskoçyalı) bilim insanı James Clerk Maxwell (1831-1879) tarafından derlendi. Maxwell yasaları dört tanedir. Ama bu yasalar aynı zamanda bu yasaları geliştirenlerin adıyla da bilinir. Yasalar (türev denklemi olarak) aşağıda gösterilmiştir.
Maxwell denklemleri > 1. Gauss yasası (elektrik alan için)

Alman bilim insanı Carl Friedrich Gauss'un (1767-1855) bu yasası aslında Fransız bilim insanı Charles Augustin de Coulomb'un (1736-1806) iki elektrik yükü için geliştirdiği yasanın genelleştirilmiş halidir. Bu denklemde ρ ile elektrik yük yoğunluğu gösterilmiştir. (C/m³) Yasaya göre, içinde elektrik yük olan bir hacmin duvarlarından geçen elektrik akısının (D) toplamının elektrik yüke eşit olduğu belirtilmektedir.
Maxwell denklemleri > 2. Gauss yasası (manyetik alan için)

Bu yasada elektrik alan yasasının manyetik alana uygulanmış halidir. Ne var ki, manyetik kutuplar daima çift çift bulunurlar. İzole edilmiş bir manyetik kutup bulmak mümkün olmadığından, herhangi bir hacim içerisinde artı kutup ve eksi kutbun etkileri birbirlerini ortadan kaldırır. Sonuç olarak hacmin duvarlarından net akı geçişi olmaz.
Maxwell denklemleri > 3. Faraday yasası

İngiliz bilim insanı Michael Faraday (1791-1867) tarafından geliştirilen bu yasaya göre manyetik alandaki değişiklik elektrik alan meydana getirir.
Maxwell denklemleri > 4. Ampere yasası

Fransız bilim insanı Andre Marie Ampere'in (1775-1836) daha sonra Maxwell tarafından revize edilmiş bu denkleminde J akım yoğunluğu, yani iletkenin birim kesit alanından akan akımdır. Yasaya göre, manyetik alanı iki unsur meydana getirir; bir iletkenden akım geçmesi ve elektrik alanının değişikliği.
(Bu yasaların integral hali için Maxwell denklemleri maddesine bakınız)
Geçirgenlik

Dört nicelik birer katsayı ile ikiye indirilebilir.
(İkinci ilişki manyetize olmamış maddeler için geçerlidir.)
Burada ε elektrik geçirgenlik (dielektrik sabit, permittivity) ve μ da manyetik geçirgenliktir (permeability) .
Elektrik geçirgenlik değeri boşlukta
(0 altsimgesi boşluktaki değer anlamına gelir.)
Elektromanyetik dalga

Boşlukta, yani elektrik yük ve akımlarının uzağında, Maxwell denklemlerindeki iki nicelik yani ρ ile gösterilen yük yoğunluğu ve J ile gösterilen akım yoğunluğu 0 a eşit olur. Bu durumda, Birinci denklemin sağ tarafı da 0 a eşitlenir. Ayrıca, diğer iki denklem de simetrik hale gelir.
Bu durum Işık (ve gözün göremediği diğer radyasyonu) ifade etmektedir. Bu sebeple gerek ışık, gerekse gözün göremediği diğer radyasyon elektromanyetik dalga olarak nitelendirilir. Elektromanyetik dalgada elektrik ve manyetik alanlar birbirlerine ve ışığın gidiş yönüne diktirler. Basitleştirerek örneklemek gerekirse, kartezyen koordinatlarda polarize edilmiş ışık x ekseni boyunca yol alırken, elektrik alanı y ekseni üzerinde ve manyetik alan da z ekseni üzerindedir. Bu sebepten, ışığın sürati ve iki geçirgenlik katsayısı arasında bir ilişki kurmak mümkündür.
Buna göre μ atanmış, yani değeri ε ye dayandırılmış bir katsayıdır. Elektrik ve manyetik geçirgenlik ile ışık hazı arasında şu ilişki vardır:
Burada c ışık hızıdır.
olduğundan,
Yaklaşık değerler

Fazla duyarlı olmayan hesaplar için bazı yaklaşık değerler alınabilir: