stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Xác suất
Diễn giải

Khi xử lý các thử nghiệm ngẫu nhiên và được xác định rõ ràng trong bối cảnh lý thuyết thuần túy (như tung đồng xu công bằng), xác suất có thể được mô tả bằng số bằng số lượng kết quả mong muốn, chia cho tổng số tất cả các kết quả. Ví dụ: tung một đồng xu công bằng hai lần sẽ mang lại kết quả "sấp-sấp", "sấp-ngửa", "ngửa-sấp" và "ngửa-ngửa". Xác suất nhận được kết quả của "sấp-sấp" là 1 trong 4 kết quả, hoặc, về mặt số học, 1/4, 0,25 hoặc 25%. Tuy nhiên, khi nói đến ứng dụng thực tế, có hai loại diễn giải xác suất cạnh tranh chính, mà những người dùng nó có quan điểm khác nhau về bản chất cơ bản của xác suất:
Những người theo chủ nghĩa khách quan ấn định các con số để mô tả một số trạng thái khách quan hoặc thực tế của sự việc. Phiên bản phổ biến nhất của xác suất khách quan là xác suất thường xuyên, cho rằng xác suất của một sự kiện ngẫu nhiên biểu thị tần suất xuất hiện tương đối của kết quả của một thử nghiệm, khi thử nghiệm được lặp lại vô thời hạn. Cách hiểu này coi xác suất là tần suất tương đối "về lâu dài" của các kết quả. Một sửa đổi của điều này là xác suất xu hướng, diễn giải xác suất là xu hướng của một số thử nghiệm để mang lại một kết quả nhất định, ngay cả khi nó chỉ được thực hiện một lần.
Những người theo chủ nghĩa chủ quan ấn định các con số cho mỗi xác suất chủ quan, nghĩa là, như một mức độ của niềm tin. Mức độ tin tưởng được hiểu là "mức giá mà bạn sẽ mua hoặc bán một vụ đặt cược trả 1 đơn vị tiện ích nếu E, 0 nếu không E." Phiên bản phổ biến nhất của xác suất chủ quan là xác suất Bayes, bao gồm kiến thức chuyên môn cũng như dữ liệu thực nghiệm để tạo ra xác suất. Kiến thức chuyên môn được đại diện bởi một số phân phối xác suất trước (chủ quan). Những dữ liệu này được kết hợp trong một hàm xác suất. Tích của khả năng xảy ra trước và khả năng xảy ra, khi được chuẩn hóa, dẫn đến một phân phối xác suất hậu nghiệm kết hợp tất cả các thông tin đã biết cho đến nay. Theo định lý thỏa thuận của Aumann, các tác nhân Bayes có niềm tin trước đó giống nhau sẽ kết thúc với niềm tin hậu duệ tương tự. Tuy nhiên, đủ các yếu tố khác nhau có thể dẫn đến các kết luận khác nhau, bất kể lượng thông tin mà các đại lý chia sẻ.
Từ nguyên

Từ xác suất (probability) bắt nguồn từ chữ probabilitas trong tiếng Latin và có nghĩa là "để chứng minh, để kiểm chứng". Nói một cách đơn giản, probable là một trong nhiều từ dùng để chỉ những sự kiện hoặc kiến thức chưa chắc chắn, và thường đi kèm với các từ như "có vẻ là", "mạo hiểm", "may rủi", "không chắc chắn" hay "nghi ngờ", tùy vào ngữ cảnh. Theo một nghĩa nào đó, điều này khác nhiều so với ý nghĩa hiện đại của xác suất, ngược lại, là thước đo trọng lượng của bằng chứng thực nghiệm, và được hình thành từ suy luận quy nạp và suy luận thống kê.
"Cơ hội" (chance), "cá cược" (odds, bet) là những từ cho khái niệm tương tự. Nếu lý thuyết cơ học có định nghĩa chính xác cho "công" và "lực", thì lý thuyết xác suất nhằm mục đích định nghĩa "khả năng".
Khái niệm

Về cơ bản có một tập hợp những quy luật toán để có thể biến đổi các giá trị của xác suất; những quy luật nầy sẽ được liệt kê ra trong phần "Sự hình thành của xác suất" dưới đâỵ. (Có một số các quy luật được khác dùng để định lượng sự ngẫu nhiên như trong lý thuyết Dempster-Shafer và lý thuyết khả tạo nhưng những quy luật này thì khác biệt từ bản chất và không tương hợp với cách hiểu thông thường các định luật về xác suất. Tuy nhiên, người ta vẫn còn tranh biện về những đối tượng chính xác nào mà trên đó những quy luật này được áp dụng. Đây là đầu đề của những diễn dịch của xác suất.
Ý tưởng chung của xác suất thường được chia thành 2 khái niệm liên quan:
Xác suất may rủi (aleatory probability), đề cập đến khả năng xảy ra của các sự kiện trong tương lai mà khả năng xảy ra của các sự kiện này phụ thuộc vào một hiện tượng vật lý nào đó mang tính ngẫu nhiên. Khái niệm này còn được chia ra thành (1) các hiện tượng vật lý, về cơ bản, có thể dự đoán được khi có đủ thông tin và (2) các hiện tượng không thể dự đoán được. Ví dụ của loại trước là việc thả một con súc sắc hay quay một bánh xe roulette; ví dụ của loại sau là sự phân rã hạt nhân.
Xác suất trong tri thức (epistemic probability), đề cập đến sự không chắc chắn của chúng ta về một mệnh đề nào đó vì thiếu thông tin cung cấp để suy luận. Ví dụ việc xác định khả năng một nghi phạm là có phạm tội, dựa trên các chứng cứ cung cấp.
Sự hình thành xác suất

Như các lý thuyết khác, lý thuyết xác suất là một biểu diễn của khái niệm xác suất bằng các thuật ngữ hình thức - nghĩa là các thuật ngữ mà có thể xác định một cách độc lập với ý nghĩa của nó. 
Các thuật ngữ hình thức này được thao tác bởi các quy luật toán học và logic, và kết quả thu được sẽ được chuyển dịch trở lại miền (domain) của bài toán.
Có hai hướng công thức hóa xác suất đã thành công là sự hình thành công thức Kolmogorov và sự hình thành công thức Cox. Trong công thức của Kolmogorov, các tập được hiểu là các biến cố và xác suất chính là một phép đo trên một lớp các tập đó.
Trong công thức của Cox, xác suất được xem là cái cơ bản (primitive - không thể phân tích thêm được nữa) và tập trung nghiên cứu vào việc xây dựng một phép gán tốt các giá trị xác suất đến các mệnh đề.
Trong cả hai trường hợp, các định luật về xác suất là như nhau, ngoại trừ yếu tố chi tiết kĩ thuật:
xác suất là một giá trị số trong khoảng 0 và 1;
xác suất của một sự kiện hay mệnh đề và phần bù của nó cộng lại phải bằng 1; và
xác suất kết hợp của hai sự kiện hay hai mệnh đề là tích của các xác suất của một trong chúng và xác suất của cái thứ hai với điều kiện biết cái trước xảy ra.
Sự hình thành xác suất > Cách biểu diễn và chuyển đổi các giá trị xác suất

Xác suất của một sự kiện thương được biểu diễn bằng số thực trong khoảng 0 và 1, bao gồm 2 giá trị biên. Và một sự kiện không thể xảy ra thì có xác suất là 0, còn một sự kiện chắc chắn thì có xác suất là 1, nhưng điều ngược lại không đúng. 
Sự khác biệt giữa "chắc chắn" và "xác suất xảy ra 1" là rất quan trọng.
Hầu hết các giá trị xác suất xảy ra trong thực tế là giữa 0 và 1.
Sự hình thành xác suất > Sự phân bố

Một phân bố xác suất là một hàm số nhằm gán các giá trị (gọi là xác suất) cho các sự kiện. Các giá trị số này đặc trưng cho khả năng xảy ra của các sự kiện. Với một tập bất kì các sự kiện, có rất nhiều cách để gán các xác suất, và thường dựa vào sự lựa chọn loại phân bố của các sự kiện đang xem xét.
Có nhiều cách để chỉ định một phân bố xác suất. Thông thường nhất có lẽ là chỉ định một hàm mật độ xác suất (probability density function). Từ đó, xác suất của một sự kiện sẽ được bằng cách lấy tích phân hàm mật độ. Tuy nhiên, hàm phân bố cũng có thể được chỉ định rõ trực tiếp. Trong trường hợp chỉ có một biến (hay một chiều), thì hàm phân bố được gọi là hàm phân bố tích lũy (cumulative distribution function). Phân bố xác suất cũng có thể được chỉ định thông qua các giá trị mômen hay hàm đặc trưng (characteristic function), hay các cách khác nữa.
Một phân bố được gọi là phân bố rời rạc nếu nó được định ra trên một tập rời rạc, đếm được; ví dụ tập các số nguyên.
Một phân bố được gọi là phân bố liên tục nếu nó được định ra trên một tập vô hạn, không đếm được.
Hầu hết các phân bố trong các ứng dụng thực tế đều hoặc là một trong hai, nhưng có một số ví dụ về phân bố bao gồm của cả hai, gọi là phân bố hỗn hợp.
Các phân bố rời rạc quan trọng bao gồm phân bố đồng nhất, phân bố Poisson, phân bố nhị thức, phân bố nhị thức âm và phân bố Maxwell-Boltzmann.
Các phân bố liên tục quan trọng bao gồm phân bố chuẩn (hay còn gọi là phân bố Gauss), phân bố gamma, phân bố-t của Student (Student's t-distribution), và phân bố hàm mũ (exponential distribution).
Xác suất với toán học

Tiên đề xác suất tạo thành nền tảng cho lý thuyết xác suất. Việc tính toán các xác suất thường dựa vào phép tổ hợp hoặc áp dụng trực tiếp các tiên đề. Các ứng dụng xác suất bao gồm thống kê, nó dựa vào ý tưởng phân bố xác suất và định lý giới hạn trung tâm.
Để minh họa, ta xem việc tung một đồng xu cân đối. Về mặt trực quan, xác suất để head xuất hiện phía trên là 50%; nhưng phát biểu này thiếu tính toán học - Vậy con số 50% có ý nghĩa thực sự thế nào trong ví dụ này?
Một hướng là dùng định luật số lớn. Giả sử là ta thực hiện một số lần gieo đồng xu, với mỗi lần gieo là độc lập nhau - nghĩa là, kết quả của 2 lần gieo khác nhau là độc lập nhau. Nếu ta tiến hành N lần gieo (trials), và đặt NH là số lần mà mặt head xuất hiện, thì với tỉ lệ NH/N.
Khi số lần gieo N trở nên lớn, ta kì vọng rằng tỉ lệ NH/N sẽ tiến gần hơn đến giá trị 1/2. Điều này cho phép ta định nghĩa xác suất Pr(H) của mặt head xuất hiện là giới hạn, khi N tiến ra vô cùng, của chuỗi các tỉ lệ này:
Trong thực tế, dĩ nhiên ta không thể tiến hành vô hạn lần các lần gieo được; vì thế, nói chung công thức này áp dụng chính xác cho tình huống khi mà chúng ta biết được một xác suất cho sẵn (a priori) cho một kết quả đầu ra nào đó (mà trong ví dụ này là thông tin đồng xu cân đối). Khi đó, định luật số lớn phát biểu rằng, khi cho biết Pr(H), và với một số nhỏ bất kì ε, luôn tồn tại một giá trị n sao cho với mọi N > n,
Khía cạnh thông tin cho sẵn a priori của hướng tiếp cận này đôi khi gặp khó khăn trong thực tiễn. Ví dụ, trong với kịch Rosencrantz and Guildenstern are Dead của Tom Stoppard, một nhân vật gieo đồng xu mà luôn xuất hiện mặt head, sau 100 lần gieo. Ông ta không thể xác định đây là sự kiện ngẫu nhiên hay không - vì dù sao, điều này vẫn có thể xảy ra với đồng xu cân đối (dù hiếm).
Xác suất với toán học > Những chú ý khi tính toán xác suất

Khó khăn trong việc tính toán xác suất nằm ở việc xác định số sự kiện có thể xảy ra (possible events): đếm số lần xuất hiện của mỗi sự kiện, và đếm số lượng sự kiện có thể xảy ra đó. Đặc biệt khó khăn trong việc rút ra một kết luận có ý nghĩa từ các xác suất tính được. Một bài toán đố thú vị, bài toán Monty Hall sẽ cho thấy điều này.
Để học thêm về cơ bản của lý thuyết xác suất, xem bài viết về tiên đề xác suất và định lý Bayes giải thích việc sử dụng xác suất có điều kiện trong trường hợp sự xuất hiện của 2 sự kiện là có liên quan nhau.
Ứng dụng của xác suất với đời sống hàng ngày

Ảnh hưởng chính của lý thuyết xác suất trong cuộc sống hằng ngày đó là việc xác định rủi ro và trong buôn bán hàng hóa. Chính phủ cũng áp dụng các phương pháp xác suất để điều tiết môi trường hay còn gọi là phân tích đường lối.
Lý thuyết trò chơi cũng dựa trên nền tảng xác suất. Một ứng dụng khác là trong xác định độ tin cậy. Nhiều sản phẩm tiêu dùng như xe hơi, đồ điện tử sử dụng lý thuyết độ tin cậy trong thiết kế sản phẩm để giảm thiểu xác suất hỏng hóc. Xác suất hư hỏng cũng gắn liền với sự bảo hành của sản phẩm.
Các câu nói nổi tiếng về xác suất

Damon Runyon: "Có một thứ không phải một cuộc đua dành cho kẻ nhanh, cũng không phải cuộc đấu dành cho kẻ mạnh - đó là cá cược."
Pierre-Simon Laplace: "Một ngành khoa học bắt đầu từ việc xem xét các trò chơi ngẫu nhiên nên được chú ý để trở thành ngành khoa học quan trọng nhất của loài người." Théorie Analytique des Probabilités, 1812.
Richard von Mises: "Sự mở rộng không giới hạn về tính hợp lệ của khoa học chính xác là một đặc trưng của chủ nghĩa duy tâm phóng đại trong thế kỷ XVIII."  (Probability, Statistics, and Truth, tr. 9. Ấn bản Dover, 1981 (tái bản ấn bản 2 bằng tiếng Anh, 1957).
Richard von Mises: "LỪA DỐI" (Probability, Statistics, and Truth, tr. 9. Ấn bản Dover, 1981 (tái bản ấn bản 2 bằng tiếng Anh, 1957).
Chú thích

Cuốn sách Thông điệp mật mã của Al-Kindi chứa cách sử dụng suy luận thống kê sớm nhất được biết đến (thế kỷ thứ 9)
Gerolamo Cardano (thế kỷ 16)
Christiaan Huygens đã xuất bản một trong những cuốn sách đầu tiên về xác suất (thế kỷ 17)
Bodung

| Bodung |
| --- | --- |
—  Làng ở Na Uy  —
 

BodungĐịa điểm ở Na Uy
Quốc gia:  Na Uy
 • Mùa hè (DST): CEST (UTC+2)
Bodung là một làng nằm ở Na Uy.
Tea Seiha

| Ngài Tea Seiha |
| --- | --- |
ទៀ សីហា
Tea Seiha năm 2024

Phó Thủ tướng Campuchia
Đương nhiệm
Nhậm chức  22 tháng 8 năm 2023
Thủ tướng: Hun Manet
Bộ trưởng Bộ Quốc phòng
Đương nhiệm
Nhậm chức  22 tháng 8 năm 2023
Thủ tướng: Hun Manet
Tiền nhiệm: Tea Banh
Đại biểu Quốc hội Campuchia
Đương nhiệm
Nhậm chức  21 tháng 8 năm 2023
Thống đốc Siem Reap
Nhiệm kỳ 12 tháng 12 năm 2018 – 21 tháng 8 năm 2023
Tiền nhiệm: Khim Bunsong
Kế nhiệm: Prak Sophoan
 
Thông tin cá nhân
Sinh: 31 tháng 8, 1980 (44 tuổi) Phnôm Pênh, Cộng hòa Nhân dân Campuchia
Đảng chính trị: Đảng Nhân dân Campuchia
Cha mẹ: Tea Banh (cha) Tao Toeun (mẹ)
Phục vụ trong quân đội
Thuộc:  Campuchia
Phục vụ: Lục quân Hoàng gia Campuchia
Cấp bậc:  Đại tướng
Tea Seiha (tiếng Khmer: ទៀ សីហា; sinh ngày 31 tháng 8 năm 1980) là chính trị gia và đại tướng người Campuchia, ông hiện là Bộ trưởng Bộ Quốc phòng. Ông trước đây là thống đốc tỉnh Siem Reap từ năm 2018. Ông là con trai của cựu Bộ trưởng Quốc phòng Tea Banh.
Iryanthera dialyandra

| Iryanthera dialyandra> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Magnoliidae
Bộ (ordo): Magnoliales
Họ (familia): Myristicaceae
Chi (genus): Iryanthera
Loài (species): I. dialyandra
Danh pháp hai phần
Iryanthera dialyandra Ducke, 1936 
Iryanthera dialyandra là một loài thực vật có hoa trong họ Myristicaceae. Loài này được Ducke mô tả khoa học đầu tiên năm 1936.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Iryanthera dialyandra”. Truy cập ngày 10 tháng 8 năm 2013.
Boborás

| Boborás |
| --- | --- |
—  Đô thị  —
 

  Huy hiệu
 Vị trí tại Galicia
BoborásVị trí tại Tây Ban Nha
Quốc gia:  Tây Ban Nha
Vùng:  Galicia
Tỉnh: Ourense
Comarca: O Carballiño
Thủ phủ: Boborás
Chính quyền
 • Thị trưởng: Ana Patricia Torres Madureira (PPdeG)
Diện tích
 • Tổng cộng: 87,8 km2 (33,9 mi2)
Độ cao: 424 m (1,391 ft)
Dân số (2018)
 • Tổng cộng: 2.299
 • Mật độ: 26/km2 (68/mi2)
Múi giờ: UTC+1
 • Mùa hè (DST): CEST (UTC+2)
Website: Official website
Boborás là một đô thị trong tỉnh Ourense, thuộc vùng Galicia ở tây bắc Tây Ban Nha.
Ematurga aestiva

| Ematurga aestiva> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Geometridae
Chi (genus): Ematurga
Loài (species): E. aestiva
Danh pháp hai phần
Ematurga aestiva Bergmann 1955 
Ematurga aestiva là một loài bướm đêm trong họ Geometridae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 24 tháng 9 năm 2012.
Leucania liebherri

| Leucania liebherri> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Noctuidae
Chi (genus): Leucania
Loài (species): L. liebherri
Danh pháp hai phần
Leucania liebherri Yoshimatsu, 1991 
Leucania liebherri là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 28 tháng 6 năm 2014.
↑  Beccaloni, G. W., Scoble, M. J., Robinson, G. S. & Pitkin, B. (Editors). (2003) The Global Lepidoptera Names Index (LepIndex). (Geraadpleegd maart 2013).
Siêu lỗ khoan Kola

| --- | --- |
Cấu trúc thượng tầng của lỗ khoan Kola Superdeep, 2007
Vị trí
Vị trí: Pechengsky
tỉnh: Murmansk Oblast
Quốc gia: Nga
Tọa độ: 69°23′47″B 30°36′36″Đ﻿ / ﻿69,3965°B 30,61°Đ﻿ / 69.3965; 30.6100
Production
Loại: Lỗ khoan khoa học
Độ sâu nhất: 12,226 mét (40,11 ft; 0,007597 mi)
History
Khai trương: 1965
Còn hoạt động?: 1970–1983 1984 1985–1992
Đóng cửa: 1995
Siêu lỗ khoan Kola (tiếng Nga: Кольская сверхглубокая скважина) là kết quả của một dự án khoan khoa học của Liên Xô tại Quận Pechengsky, trên Bán đảo Kola. Dự án đã cố gắng khoan sâu nhất có thể vào lớp vỏ Trái Đất. Khoan bắt đầu vào ngày 24 tháng 5 năm 1970 bằng cách sử dụng Uralmash-4E, và sau đó là giàn khoan Uralmash-15000. Boreholes được khoan bằng cách phân nhánh từ một lỗ trung tâm. Lỗ sâu nhất, SG-3, đạt 12.262 mét (40.230 ft) vào năm 1989 và là điểm nhân tạo sâu nhất trên Trái Đất tại thời điểm đó. Lỗ khoan có đường kính 23 cm (9 inch). Tuy nhiên, đến năm 1992 các nhà khoa học đã không thể tiếp tục khoan thêm, nguyên nhân là nhiệt độ ở độ sâu 12 km đã đạt 180 độ C. Nếu tiếp tục đào đến mục tiêu 15 km, nhiệt độ ở đó có thể lên tới gần 300 độ C, chắc chắn sẽ phá hủy mọi thiết bị khoan. Ban đầu, mũi khoan đã cày xuyên qua lớp đá granit khá dễ dàng. Tuy nhiên, kể từ khi các mũi khoan đạt độ sâu khoảng 6,9 km, lớp đất này trở nên dày đặc và khó khoan hơn. Kết quả là mũi khoan bị gãy và đội ngũ thi công đã phải thay đổi mũi khoan và hướng khoan nhiều lần. Các kỹ sư vẫn tiếp tục cày xới, nhưng mũi khoan càng đi sâu, nhiệt độ của lõi Trái Đất càng trở nên nóng hơn. Liên Xô vẫn tiếp tục kiên trì với dự án này, nhưng không bao giờ có thể khoan sâu như điều mà họ đã làm vào năm 1989.Họ đã ghi đựơc 1 đọan âm thanh kì lạ.Cuối cùng, địa điểm khoan đã chính thức đóng cửa và được niêm phong vào năm 2005.
Về chiều sâu theo chiều dọc thực sự, nó là lỗ khoan sâu nhất trên thế giới. Trong hai thập kỷ, nó cũng là lỗ khoan dài nhất thế giới về độ sâu đo dọc theo giếng khoan, hố Kola hiện vẫn là hố sâu nhất trên đất liền, nhưng độ sâu này đã bị vượt qua trên biển vào năm 2008 bởi giếng dầu Al Shaheen dài 12,289 mét (40.318 ft) ở ngoài khơi vùng biển Qatar và năm 2011 là 12,376 dài-mét (40.502 ft) Sakhalin-I Odoptu OP-11 Vâng (ngoài khơi từ đảo Sakhalin của Nga). 
Hóa thạch sinh vật phù du có kích thước hiển vi được tìm thấy cách bề mặt đất sáu kilômét (3,7 mi).
Một khám phá bất ngờ khác là một lượng lớn khí hydrogen. Dung dịch khoan chảy ra khỏi lỗ được mô tả là "sôi" với khí hydrogen.
Leucania melania

| Leucania melania> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Noctuidae
Chi (genus): Leucania
Loài (species): L. melania
Danh pháp hai phần
Leucania melania Staudinger, 1889 
Leucania melania là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 28 tháng 6 năm 2014.
↑  Beccaloni, G. W., Scoble, M. J., Robinson, G. S. & Pitkin, B. (Editors). (2003) The Global Lepidoptera Names Index (LepIndex). (Geraadpleegd maart 2013).
Leucania linda

| Leucania linda> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Noctuidae
Chi (genus): Leucania
Loài (species): L. linda
Danh pháp hai phần
Leucania linda Franclemont, 1952 
Leucania linda là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 28 tháng 6 năm 2014.
↑  Beccaloni, G. W., Scoble, M. J., Robinson, G. S. & Pitkin, B. (Editors). (2003) The Global Lepidoptera Names Index (LepIndex). (Geraadpleegd maart 2013).
Leucania linearis

| Leucania linearis> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Noctuidae
Chi (genus): Leucania
Loài (species): L. linearis
Danh pháp hai phần
Leucania linearis Lucas, 1894 
Leucania linearis là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 28 tháng 6 năm 2014.
↑  Beccaloni, G. W., Scoble, M. J., Robinson, G. S. & Pitkin, B. (Editors). (2003) The Global Lepidoptera Names Index (LepIndex). (Geraadpleegd maart 2013).
Leucania mimica

| Leucania mimica> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Animalia
Ngành (phylum): Arthropoda
Lớp (class): Insecta
Bộ (ordo): Lepidoptera
Họ (familia): Noctuidae
Chi (genus): Leucania
Loài (species): L. mimica
Danh pháp hai phần
Leucania mimica Strecker, 1899 
Leucania mimica là một loài bướm đêm trong họ Noctuidae.
Chú thích

↑  Bisby, F.A.; Roskov, Y.R.; Orrell, T.M.; Nicolson, D.; Paglinawan, L.E.; Bailly, N.; Kirk, P.M.; Bourgoin, T.; Baillargeon, G.; Ouvrard, D. (2011). “Species 2000 & ITIS Catalogue of Life: 2011 Annual Checklist”. Species 2000: Reading, UK. Truy cập ngày 28 tháng 6 năm 2014.
↑  Beccaloni, G. W., Scoble, M. J., Robinson, G. S. & Pitkin, B. (Editors). (2003) The Global Lepidoptera Names Index (LepIndex). (Geraadpleegd maart 2013).
Shin Jae-hwi

Shin Jae-hwi  là nam diễn viên người Hàn Quốc. Anh được biết đến với các vai diễn trong các bộ phim truyền hình như Class of Lies , The Good Detective , XX , Everybody Knows , True Beauty và All of Us Are Dead. Anh cũng xuất hiện trong phim More Than Family với vai Jang Do-hoon.
| Shin Jae-hwi |
| --- | --- |
Sinh: Shin Jae-hwi 17 tháng 2, 1994 (30 tuổi) Hàn Quốc
Quốc tịch: Hàn Quốc
Tên khác: Sin Jae-hwi
Học vị: Đại học nghệ thuật quốc gia Hàn Quốc
Nghề nghiệp: Diễn Viên
Năm hoạt động: 2016 - nay
Người đại diện: Mystic Story
Chiều cao: 1,85 m
Đóng phim > Phim điện ảnh

| Năm | Tiêu đề> Tiếng Anh | Tiêu đề> Hàn Quốc | Vai trò | Tham chiếu> .Tham chiếu. |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2020 | More than family | 애비규환 | Jang Ho-hoon |  |
| 2020 | Tasty Ending | 맛있는 엔딩 | Sang-hyuk |  |
| 2021 | Tasty Ending 2 | 맛있는 영화 2 | Sang-hyuk |  |
Đóng phim > Phim truyền hình

| Năm | Tiêu đề | Vai diễn | Tham chiếu |
| --- | --- | --- | --- |
| 2017 | 3 AM Season 2 | Si-hyuk |  |
| 2019 | Class of Lies | Son Joon-jae |  |
| 2020 | XX | Seo Tae-hyun |  |
| 2020 | Nobody Knows | Oh Doo-seok |  |
| 2020 | The Good Detective | Park Hong-doo |  |
| 2020 | Awaken | Lee Tae-soo |  |
| 2020 | True beauty | Lee Sung-yong |  |
| 2020 | Half-Fifty | All-K |  |
| 2022 | All of Us Are Dead | Park Chang-hoon |  |
| 2022 | Juvenile Justice | Seo-bum |  |
| 2022 | Link | Lee Jin-geun |  |
| 2023 | Duty After School | Corporal Park |  |
| 2023 | Tell Me That You Love Me | Jung Mo-dam |  |
Đóng phim > Chuỗi web

| Năm | Tiêu đề | Vai trò | Tham chiếu |
| --- | --- | --- | --- |
| 2022 | Bargain | Chang-soon |  |
| 2023 | Moving | Bang Ki-soo |  |
| 2023 | Strong Underdog | Jong-bin |  |
Đóng phim > Xuất hiện trong video âm nhạc

| Năm | Tiêu đề | Nghệ sĩ | Chiều dài | Tham chiếu |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2020 | I'd like it | Jo Yeonho | 4:10 |  |
| 2022 | Are you beautiful or not | Kim Yong-jun | 3:00 |  |
Nhà hát

| Năm | Tiêu đề | Tiêu đề tiếng Hàn | Vai trò | Tham chiếu |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 2016 | Legendary Little Basketball Team | 전설의 리틀 농구단 | Ji-hoon |  |
| 2018 | Iron Mask | 아이언 마스크 | Mask member |  |
Iryanthera elliptica

| Iryanthera elliptica> Phân loại khoa học |
| --- | --- |
Giới (regnum): Plantae
(không phân hạng): Angiospermae
(không phân hạng): Magnoliidae
Bộ (ordo): Magnoliales
Họ (familia): Myristicaceae
Chi (genus): Iryanthera
Loài (species): I. elliptica
Danh pháp hai phần
Iryanthera elliptica Ducke, 1936 
Iryanthera elliptica là một loài thực vật có hoa trong họ Myristicaceae. Loài này được Ducke mô tả khoa học đầu tiên năm 1936.
Chú thích

↑  The Plant List (2010). “Iryanthera elliptica”. Truy cập ngày 10 tháng 8 năm 2013.