m subayı da silahı ateşler. Öz savunma sistemleri U modeli ile geliştirilmiştir. AN/AAQ-24 "DIRCM" sistemi sayesinde uçağa kilitlenen ısı güdümlü füzeleri tespit edip uçağa yaklaşmadan güdüm sistemine IR ışını yansıtarak füzenin körleşmesini ve hedefini şaşırması sağlanmaktadır. U versiyonundan 13 adet üretilmiştir ve hepsi aktif durumdadır.

AC-130'da tüm silahlar uçağın sol kısmında bulunmaktadır. ABD Hava Kuvvetleri envanterinde en büyük silah çap ve kalibreye sahip uçaktır. 1 adet 105 mm'lik M101 Haubica hafif obüs uçağın en ağır silahıdır. Obüsün geri tepme sistemi bulunmaktadır. Etkili menzili 7.500 m'den fazla olan bu obüs dakikada 6-10 mermi atabilir. H modelinde 2, U modelinde 1 adet bulunan 40 mm Bofors L-70 topunun etkili menzili 4.500 m'dir ve dakikada 100 mermi atabilir. Uçakta da 256 adet 40 mm mermisi taşınır. U modelinde 1 adet 25 mm GAU-25 topu bulunur ve dakikada 1800 mermi atabilmektedir. 3.700 m'den atış yapabilen bu topun 3.000 adet de mermisi taşınır. H modelinde de ilave olarak 2 adet 6 namlulu M61A1 Vulcan topu bulunmaktadır.

AC-130'un klasik saldırı taktiği 3.000 m yükseklikten 300 km/s hızla hedef bölgeye yaklaşmak ve saat yönünün tersine hedef üzerinde daireler çizmektir. Bu irtifa ve hız, etkili atış ve isabet içindir. Tespit edilen hedefe lazer işaretleyicilerle nokta atışı yapılır. Hedefin etrafında daireler çizilmesi, atış öncesi ve atış sonrası hedefin durumunu tespit ve hedefe farklı açılardan saldırı imkânı verir. Radar kesiti ve boyutunun büyüklüğü nedeniyle genellikle gece harekatlarında kullanılmaktadır. Kötü hava koşullarında da iyi sonuçlar elde edebilen bu uçak, gelişmiş radarı sayesinde yerdeki hedeflerin dost mu, düşman mı olduğunu ayırt edebilmektedir.

ABD Hava Kuvvetleri'nin Florida'daki Özel Operasyonlar Komutanlığına bağlı bulunan AC-130'lar 4 filoda görev yapmaktadır. Kriz dönemlerinde de çatışma bölgelerine yakın bir hava alanına yakıt ikmali ile intikal ederler. Çeşitli modernizasyonlara tabi tutulan AC-130'ların 2015'lere kadar hizmette tutulması düşünülmektedir.




Bir/Eski Nisan

Bir/Eski Nisan, İncesaz'ın 1999'da çıkardığı ilk albümüdür.







Jeff Healey

Jeff Healey, (d. 25 Mart 1966, Toronto - ö. 2 Mart 2008, Toronto), Kanadalı rock - blues ve caz müzisyeni, gitarist.

Retinoblastom (retina kanseri) nedeniyle bir yaşındayken görme yetisini yitirerek iki gözü görmeyen sanatçı, ilk albümünü 1988'de çıkardı. Kendi adıyla anılan bir "band grubunun" üyesi olan Healey, "kendine özgü gitarı kucağına koyarak çalma biçimiyle müzik konusunda üstün zekalı genç" olarak tanındı. B. B. King, George Harrison, Stevie Ray Vaughan gibi isimlerle çalışmalar yapan Jeff Healey, blues müziğin önde gelen isimlerindendi.

En ünlü şarkısı; "Angel Eyes" (Meleğin Gözleri) olan sanatçı, akciğer ve cilt kanseriyle mücadele etmekteydi. Jeff Healey, Kanada Müzik Ödülü (Juno) ve Grammy ödülleri sahibi olup, Patrick Swayze ve Sam Elliott'un başrollerini paylaştığı 1989 yapımı "Road House" isimli filmde rol almıştır.






Beta dağılımı

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında beta dağılımı [0,1] aralığında iki tane pozitif şekil parametresi (tipik olarak α ve β) ile normalize edilmiş bir sürekli olasılık dağılımları ailesidir.

0 ≤ "x" ≤ 1 aralığında ve α, β > 0 şekil parametreleri için beta dağılımının olasılık yoğunluk fonksiyonu, "x" değişkeni ve (1-"x") yansımasının bir kuvvet fonksiyonudur ve şöyle ifade edilir:

Burada formula_10 bir gama fonksiyonudur. formula_11 beta fonksiyonu
toplam olasılık integralinin daima bire eşit olmasını sağlamak için gerekli normalleştirme sabitidir.

Yığmalı dağılım fonksiyonu şudur:

Burada formula_13 bir tamamlanmamış beta fonksiyonu ve formula_14, düzenlenmiş beta fonksiyonu olurlar.

Bir α ve β parametreli beta dağılımlı rassal değişken olan "X" için beklenen değer ve varyans formülleri şöyle verilir:

Çarpıklık şöyle ifade edilir:

Fazladan basıklık şudur:

İki beta dağılımı gösteren rassal değişken "X" ~ Beta(α, β) ve "Y" ~ Beta(α', β') olsun. "X" için enformasyon entropisi değeri şudur:

Burada formula_19 bir digamma fonksiyonu olur.

Çapraz entropi şudur:

Bundan çıkarılır ki bu iki beta dağılımı arasındaki Kullback-Leibler ayrılması şöyledir:

Beta olasılık yoğunluk fonksiyonu iki parametrenin aldığı değişik değere göre değişik şekiller gösterir.


Bunların yanında, eğer formula_35 ise yoğunluk fonksiyonu 1/2 etrafında simetriktir (kırmızı ve mor çizgiler).


ifadesinin dağılımı Beta(α,β) olur.



veya Beta dağılımının özel bir hali olan 4 parametreli güç-fonksiyonu dağılımı için

olur.


B(i, j) tam sayı değerli i ve j için, 0 ve 1 aralığında tekdüze dağılım gösteren i+j-1 sayıda bağımsız rassal değişkenden oluşan bir örneklem içindeki sayıların (en küçükten en büyüğe doğru) sıralanması sonucu elde edilen sıralama içinde (i-1)inci sırada olan değerin dağılımını gösterir. Bu halde 0 ve x aralığı içinde yığmalı olasılık (i)inci en küçük değerin xden daha küçük olmasının olasılığını gösterir. Diğer bir şekilde ifade ile, bu yığmalı olasılık ortada bulunan rassal değişkenlerden en aşağı i tanesinin xden daha küçük değer göstermesi olayının olasılığıdır. Bu olasılık p parametreli bir binom dağılımının x'e toplanması ile elde edilir. Bu beta dağılımı ile binom dağılımı arasındaki yakın ilişkiyi açıkca gösterir.

Beta dağılımları Bayes tipi istatistik içinde çok geniş uygulama göstermektedir. Beta dağılımları (Bernoulli dahil) binom ve geometrik dağılımlar için bir sıra eşlenik-önseller 
sağlamaktadır. Beta(0,0) dağılımı uygunsuz önsel olduğu için birçok kere parametre değerlerinin bilinmezliğini temsil için kullanılmaktadır.

Beta dağılımı, özellikte endüstriyel mühendislik ve yöneylem araştırması bilim alanlarında, belirli bir minimum değer ile belirli bir maksimum değer aralığı içinde sınırlanmş olayların ortaya çıkması şeklindeki pratik sorunların modellenmesi için kullanılır. Özellikle CPM tipi proje idaresi ve kontrolü kuramında, beta dağılımı ve üçgensel dağılım ile birlikte özellikle olasılık gösteren aktivite uzunluklarının tahmini için kullanılmaktadır. Proje idare ve kontrolü için çok kere kısa olarak yapılan hesaplarda, belli bir aktivite uzunluğu için Beta dağılımlarının ortalama ve varyans değerleri şu şekilde kullanılır:

Burada a minimum değer, c maksimum değer ve b en mümkün olabilir değerdir.





Late Last Night (film)

Late Last Night, 1999 yapımlı TV için üretilmiş komedi filmidir. Yönetmenliğini ve senaryosunu Steven Brillin üstlendiği filmin başrolünde Emilio Estevez vardır.

Dan'in (Emilio Estevez) oldukça ciddi bir hayatı vardı, ta ki, karısıyla kavga edip , Jeff isimli arkadaşının yanında kendisini buluncaya kadar. Daha iyi bir hayat için kendisini terk eden karısından sonra Dan kendisini hayatta bulmaya çalışır. Ciddi bir avukat olan Danden Jeff ile takıldıktan sonra eser kalmaz. Artık sabah akşam içki içip, barlara takılmakta, partilerin aranan adamı olmuştur. Eskiden hayatını korumaya çalışan bir adam olan Dan artık hangi kadının sevgilisi olduğunu bile bilmemektedir. Ancak hızlı konuşan komik arkadaşı Jeffin Dane yaptıkları bir süre sonra Dani rahatsız eder. Dan artık gerçek hayatı anlamaya çalışmaktadır. Acaba kendisi bir hayalin içinde mi yaşamaktadır? Yoksa istediği eski hayatımıdır?
Film cinsellik içeren görüntüler, uyuşturucu kaynaklı sahneler ve küfürler içerdiğinden 16 yaş ve üzeri yaş grubuna hitap etmektedir. Bunun dışında film ABD'de MPAA tarafından R almıştır.






İkinci Bahar (albüm)

İkinci Bahar, İncesaz'ın 26 Haziran 2000 tarihinde çıkan albümüdür. Albümde İkinci Bahar dizisinin müzikleri toplanmıştır.







Gamma dağılımı

Olasılık kuramı ve istatistik bilim dallarında gamma dağılımı iki parametreli bir sürekli olasılık dağılımıdir. Bu parametrelerden biri ölçek parametresi "θ"; diğeri ise şekil parametresi "k" olarak anılır. Eğer "k" tam sayı ise, gamma dağılımı "k" tane üstel dağılım gösteren rassal değişkenlerin toplamını temsil eder; rassal değişkenlerin her biri nin üstel dağılımı için parametre formula_11 olur.

Bir rassal değişken olan "X"in "θ" ölçek parametresi ve "k" şekil parametresi ile
tanımlanmış bir gamma dağılımı ile ifade edilmesi için şu notasyon kullanılır:

Gamma dağılımının olasılık yoğunluk fonksiyonu şu şekilde bir gamma fonksiyonu ile ifade edilebilir:

Bu çesit parametrelerle ifade edilme yukarıda verilen bilgi kutusunda ve grafiklerde kullanılmıştır.

Alternatif bir şekilde, gamma dağılımının olasılık yoğunluk fonksiyonu bir şekil parametresi formula_14 ile ölcek parametresinin tersi olan oran parametresi formula_15 kullanılarak şöyle elde edilir:

Olasılık yoğunluk fonksiyonu her iki şekli de istatistikçiler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır.

Yığmalı dağılım fonksiyonu bir tanzim edilmiş gamma fonksiyonudur ve bir tamamlanmamış gamma fonksiyonu şeklinde şöyle ifade edilir:

Eğer "i" = 1, 2, ..., "N" için rassal değişken "X"in dağılımı bir Γ(α, β) olursa; o halde

Ancak bütün Γ(α, β) istatistiksel bağımsız olması gerekir.

Gamma dağılımı sonsuz bölünebilirlik özelliği gösterir.

Herhangi bir "t" için "tX" bir Γ("k", "t"θ) dağılımı goösterir; bu ifade "θ"nın bir ölçek parametresi olduğunu gösterir.

Gamma dağılımı iki-parametreli üstel ailesinin bir üyesidir ve doğal parametreler değerleri
formula_21 ve formula_22; ve doğal istatistikleri formula_23 ve formula_24 olur.

Enformasyon entropisi şöyle verilir:

burada ψ("k") bir digama fonksiyonu olur.

'Gerçek' dağılım olan Γ(α, β) ile yaklaşık fonksiyon
olan Γ(α, β) arasındaki yönlendirilmiş Kullback-Leibler ayrılması şu fonksiyonla verilir:

Gamma dağılımının Laplace dönüşümü şudur:

Birbirlerinden bagimsiz ve aynı dagilim gösteren "N" sayida gozlem , , formula_30, için olabilirlik fonksiyonu sudur:

Bundan bir log-olabilirlilik fonksiyonu turetilebiliriz:

Bunun formula_33'ya gore maksimim değerini bulmak için bu log-olabilirlilik fonksiyonunun birinci turevini alip sifira esitlersek, θ parametresi için maksimum-olabilirlilik kestirimini buluruz:

BUnu tekrara log-degisebilirlilik fonksiyonuna koyarsak, e