wannaphong/clean_thaiwikipedia huggingface dataset:
# วิธีมอนเตการ์โล
วิธีมอนเตการ์โล (Monte Carlo method, MC) เป็นชื่อเรียกวิธีการที่ใช้เลขสุ่มในการทำการจำลองหรือการวิเคราะห์เชิงตัวเลข เดิมทีมีที่มาจากการที่สตานิสวัฟ มาร์ชิน อูลัมคิดวิธีเพื่อที่จะค้นหารูปแบบของการเคลื่อนวนของนิวตรอนภายในสสาร และได้รับการตั้งชื่อนี้โดยจอห์น ฟอน นอยมันน์ โดยที่มาของชื่อมาจากชื่อเขตมอนเตการ์โลของโมนาโกซึ่งมีชื่อเสียงเรื่องกาสิโน

 ทฤษฎีการคำนวณ 
ในสาขาทฤษฎีการคำนวณ วิธีมอนเตการ์โลได้รับการนิยามว่าหมายถึงขั้นตอนวิธีแบบสุ่ม ภายใต้ขอบเขตบนของความน่าจะเป็นที่จะให้คำตอบที่ไม่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น การทดสอบจำนวนเฉพาะแบบมิลเลอร์–ราบิน ขั้นตอนวิธีนี้จะตอบว่าใช่อย่างแน่นอนหากจำนวนที่ให้เป็นจำนวนเฉพาะ แต่ถ้าเป็นจำนวนประกอบก็อาจตอบว่าใช่ ทั้ง ๆ ที่ควรจะตอบว่าไม่ใช่ แม้ว่าจะมีความน่าจะเป็นน้อยมากก็ตาม โดยทั่วไป วิธีมอนเตการ์โลจะทำโดยเลือกแบบสุ่มโดยอิสระแล้ววนซ้ำไปเรื่อย ๆ และความน่าจะเป็นที่จะได้คำตอบที่ไม่ถูกต้องสามารถลดลงได้ด้วยการทุ่มเทเวลามากขึ้น ในบรรดาวิธีมอนเตการ์โล วิธีที่ขอบเขตบนของปริมาณการคำนวณเวลาสูงสุดสำหรับข้อมูลใด ๆ ที่ป้อนเข้าถูกกำหนดโดยพหุนามของขนาดค่าป้อนเข้า เรียกว่าเป็นวิธีมอนเตการ์โลที่มีประสิทธิภาพ

ขั้นตอนวิธีการเลือกแบบสุ่มซึ่งตามทฤษฎีไม่จำเป็นต้องสิ้นสุด แต่จะถูกต้องเสมอหากได้รับคำตอบ เรียกว่า วิธีลาสเวกัส

ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณ กำหนด ประเภทความซับซ้อนของปัญหาต่าง ๆ ที่สามารถจำลองได้ด้วยเครื่องทัวริงเชิงความน่าจะเป็น และแก้โดยใช้วิธีมอนเตการ์โล ตัวอย่างทั่วไป ได้แก่ RP, BPP และ PP ด้วยการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างประเภทเหล่านี้กับ P และ NP ช่วงของปัญหาที่สามารถแก้ไขได้โดยอัลกอริธึมที่มีการสุ่มเช่นวิธีมอนเตการ์โลจะขยาย (P ≠ BPP) หรือไม่ หรือจะเพียงแค่ลดลำดับเวลาพหุนามของปัญหาที่สามารถแก้ไขได้ด้วยขั้นตอนวิธีเชิงกำหนด (คือ P=BPP หรือไม่) นี่เป็นหนึ่งในคำถามสำคัญใน ทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณ ปัจจุบันเรารู้ว่า NP ⊂ PP และ RP ⊆ NP แต่ไม่ทราบความสัมพันธ์ระหว่าง BPP และ NP

 ปริพันธ์ 
right|thumb| ตัวอย่างการใช้วิธีมอนเตการ์โล เพื่อประมาณค่า π เมื่อสุ่มวาง 30,000 จุด ค่าประมาณของ π ที่ได้มีความผิดพลาดน้อยกว่า 0.07% จากค่าจริง
ในด้านการวิเคราะห์เชิงตัวเลข มักใช้วิธีมอนเตการ์โลเป็นวิธีการประมาณความน่าจะเป็น หากทำการจำลอง n ครั้งและมีเหตุการณ์บางอย่างเกิดขึ้น m ครั้ง ความน่าจะเป็นของเหตุการณ์นั้นโดยธรรมชาติจะประมาณได้เป็น m/n ยิ่งจำนวนการทดลองน้อย การประมาณก็จะยิ่งหยาบ และยิ่งการทดลองมากขึ้น การประมาณก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น

นอกจากนี้ เมื่อใช้ความน่าจะเป็นนี้ ก็จะสามารถหาคำตอบโดยประมาณของ ปริพันธ์ (พื้นที่) ได้ พื้นที่ S ของพื้นที่ R สามารถประมาณได้เป็น S = pT โดยการสุ่มวางจุดภายในพื้นที่ของพื้นที่ T ที่รวมพื้นที่ R ด้วย และค้นหาความน่าจะเป็นที่ p ตกภายในพื้นที่ R โดยใช้วิธีมอนเตการ์โล

n- อินทิกรัลพับ

 

คำนวณโดยใช้วิธีมอนเตการ์โลที่มีขนาดตัวอย่างเป็น N โดยสร้างตัวเลขสุ่มชุด n × N ที่มีค่าระหว่าง 0 ถึง 1

 

แล้วให้

 

จะได้ I N เป็นค่าประมาณของอินทิกรัล การแทนที่ตัวเลขสุ่มแบบสม่ำเสมอด้วยลำดับการกระจายแบบสม่ำเสมอยิ่งส่งผลให้เกิดวิธีเสมือนมอนเตการ์โล

 การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง 

ในบริบทของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ในสาขาการเรียนรู้ของเครื่อง วิธีมอนเตการ์โลหมายถึงวิธีการประมาณค่าสถานะและมูลค่าการกระทำโดยอาศัยประสบการณ์การได้รางวัลซึ่งมาจากแค่การกระทำ

 สถิติศาสตร์ 
วิธีบูตสแตรป เป็นหนึ่งในวิธีมอนเตการ์โลซึ่งใช้ในทางสถิติศาสตร์
# โครงข่ายแบบเบส์
โครงข่ายแบบเบส์ (Bayesian network) เป็น แบบจำลองเชิงกราฟที่อธิบายความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ โดยใช้ความน่าจะเป็น เป็นการแสดงออกถึงการอนุมาน เกี่ยวกับความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่ซับซ้อนโดยใช้โครงสร้างกราฟไม่มีวงแบบระบุทิศทาง และใช้การอนุมานความน่าจะเป็นที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแต่ละตัวโดยใช้ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข โครงข่ายหมายถึงกราฟถ่วงน้ำหนัก

 คำนิยาม 
การแจกแจงความน่าจะเป็นสามารถแสดงเป็น กราฟ หรือโครงข่าย โดยใช้ตัวแปรสุ่มเป็นโหนด และความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเป็นเส้นโยง"A graph comprises nodes ... connected by links ... . In a probabilistic graphical model, each node represents a random variable ... and the links express probabilistic relationships between these variables." PRML. p.360.ネットワーク（重み付けグラフ） (แบบจำลองเชิงกราฟเชิงความน่าจะเป็น"diagrammatic representations of probability distributions, called probabilistic graphical models." PRML p.359) ในบรรดากราฟเหล่านี้ กราฟที่เส้นโยงมีทิศทางและการขึ้นต่อกันไม่เป็นวงกลมได้รับการเรียกตามชื่อดังต่อไปนี้"Directed graphical models are a type of probabilistic models where all the variables are topologically organized into a directed acyclic graph." Kingma. (2019). An Introduction to Variational Autoencoders. Foundations and Trends in Machine Learning.

 โครงข่ายแบบเบส์ (Bayesian newwork) "Bayesian networks, also known as directed graphical models" PRML. p.360.
 แบบจำลองเชิงกราฟแบบระบุทิศทาง (directed graphical model) 
 แบบจำลองความน่าจะเป็นแบบระบุทิศทาง (directed probabilistic model) "We work with directed probabilistic models, also called directed probabilistic graphical models (PGMs), or Bayesian networks." Kingma. (2019). An Introduction to Variational Autoencoders. Foundations and Trends in Machine Learning.
 แบบจำลองเชิงกราฟแบบความน่าจะเป็นแบบกำหนดทิศทาง (directed probabilistic graphical model) 

การแจกแจงร่วมของกลุ่มตัวแปรสุ่มจากสมบัติไม่มีวงแบบระบุทิศทางสามารถแสดงได้ดังนี้

 

นั่นคือ การแจกแจงร่วมสามารถอธิบายได้ว่าเป็นผลคูณของความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขบนโหนดพ่อแม่"The joint distribution over the variables of such models factorizes as a product of prior and conditional distributions" Kingma. (2019). An Introduction to Variational Autoencoders. Foundations and Trends in Machine Learning.

 ประวัติศาสตร์ 
ชื่อโครงข่ายแบบเบส์นี้ถูกตั้งชื่อโดยจูเดีย เพิร์ล ใน ปี 1985 เขาได้รับรางวัลทัวริง จากผลงานในสาขาปัญญาประดิษฐ์ โครงข่ายแบบเบส์ได้รับการศึกษาในฐานะขั้นตอนวิธีการอนุมานความน่าจะเป็นมา โดยโครงข่ายนี้มีประวัติศาสตร์ในด้านการวิจัยและการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติมาตั้งแต่ประมาณช่วงปี 1980 แล้ว
# วัดหุบตาโคตร
วัดหุบตาโคตร เป็นวัดราษฎร์สังกัดคณะสงฆ์ฝ่ายมหานิกาย ตั้งอยู่ในตำบลสามร้อยยอด อำเภอสามร้อยยอด จังหวัดประจวบคีรีขันธ์ มีพื้นที่กว่า 11 ไร่ วัดยังเป็นที่ตั้งของสำนักปฏิบัติธรรมประจำจังหวัดประจวบคีรีขันธ์แห่งที่ 26 มีพระครูโสภณธำรงกิตต์เป็นเจ้าอาวาส

วัดหุบตาโคตร แต่เดิมเป็น ที่พักสงฆ์หุบเขาตาโคตร 	ตั้งเป็นวัดเมื่อวันที่ 4 ธันวาคม พ.ศ. 2528 ได้รับพระราชทานวิสุงคามสีมาเมื่อวันที่ 13 มกราคม พ.ศ. 2538

อาคารเสนาสนะประกอบด้วย ศาลาปฏิบัติธรรมกว้าง 12 เมตร ยาว 21 เมตร อุโบสถประดิษฐานองค์หลวงพ่อสยบมาร นอกจากนี้วัดยังมีพระพุทธรูปองค์ใหญ่ของหลวงปู่ทวด หน้าตักกว้าง 5 เมตร สูง 7 เมตร และสมเด็จพระพุฒาจารย์ (โต พฺรหฺมรํสี) หน้าตักกว้าง 5 เมตร สูง 7 เมตร และหลวงพ่อโสธรหน้าตักกว้าง 7 เมตร สูง 9 เมตร ที่ประดิษฐานอยู่คู่กันภายในบริเวณวัด
# ชิราโอกะ
ชิราโอกะ  เป็นนครที่ตั้งอยู่ทางตะวันออกของจังหวัดไซตามะ ประเทศญี่ปุ่น มีขนาดพื้นที่ทั้งหมด  ณ วันที่ 1 กันยายน ค.ศ. 2024 ชิราโอกะมีจำนวนประชากรประมาณ 52,300 คน มีความหนาแน่นของประชากร 2,099 คนต่อตารางกิโลเมตร

 ภูมิศาสตร์ 
นครชิราโอกะตั้งอยู่บริเวณใจกลางของที่ราบคันโต และอยู่ทางตะวันออกของจังหวัดไซตามะ มีภูมิประเทศเป็นที่ราบเกือบทั้งหมด จุดที่สูงที่สุดอยู่สูงจากระดับน้ำทะเล 16 เมตร มีแม่น้ำโมโตอาระไหลไปตามแนวเส้นแบ่งเขตแดนกับนครฮาซูดะ นครชิราโอกะอยู่ห่างจากใจกลางโตเกียวประมาณ 40 กิโลเมตร

 เทศบาลข้างเคียง 
 จังหวัดไซตามะ
 นครฮาซูดะ
 นครคาซูกาเบะ
 นครคูกิ
 เมืองมิยาชิโระ
 นครไซตามะ

 ภูมิอากาศ 
ชิราโอกะมีภูมิอากาศแบบอบอุ่นชื้นกึ่งเขตร้อน (การแบ่งเขตภูมิอากาศแบบเคิพเพิน Cfa) มีลักษณะเด่นคือฤดูร้อนที่อบอุ่น และฤดูหนาวที่เย็นสบาย มีหิมะตกเล็กน้อยไปจนถึงไม่มีเลย อุณหภูมิเฉลี่ยทั้งปีในชิราโอกะอยู่ที่ 14.7 °C ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยทั้งปีอยู่ที่ 1,352 มิลลิเมตร โดยเดือนกันยายนเป็นเดือนที่มีฝนตกชุกที่สุด อุณหภูมิสูงสุดเฉลี่ยอยู่ในเดือนสิงหาคมอยู่ที่ประมาณ 26.7 °C และต่ำสุดในเดือนมกราคมอยู่ที่ประมาณ 3.77 °Cข้อมูลภูมิอากาศชิราโอกะ

 สถิติประชากร 
ตามข้อมูลสำมะโนประชากรของญี่ปุ่นสถิติประชากรชิราโอกะ จำนวนประชากรของชิราโอกะเพิ่มขึ้นนับตั้งแต่ช่วงทศวรรษ 1980

 ประวัติศาสตร์ 
เมื่อมีการประกาศใช้ระบบเทศบาลเมื่อวันที่ 1 เมษายน ค.ศ. 1889 หมู่บ้านชิโนซุและหมู่บ้านโอยามะก็ได้รับการจัดตั้งขึ้นโดยอยู่ภายในอำเภอมินามิไซตามะ จังหวัดไซตามะ ต่อมาวันที่ 1 กันยายน ค.ศ. 1965 หมู่บ้านชิโนซุและหมู่บ้านฮิกาจิที่อยู่ใกล้เคียง รวมถึงส่วนหนึ่งของหมู่บ้านโอยามะได้ผนวกรวมกันเพื่อจัดตั้งเป็นเมืองชิราโอกะ และเมืองชิราโอกะได้รับการยกฐานะขึ้นเป็นนครเมื่อวันที่ 1 ตุลาคม ค.ศ. 2012白岡町：来年１０月１日、白岡市発足へ 町議会が可決  โดย ไมนิจิชิมบุง, 9 ธันวาคม 2011 

 การเมืองการปกครอง 
นครชิราโอกะมีการบริหารในรูปแบบนายกเทศมนตรี-สภา โดยมีนายกเทศมนตรีที่มาจากการเลือกตั้งโดยตรง และสภานครเป็นฝ่ายนิติบัญญัติระบบสภาเดียวซึ่งประกอบด้วยสมาชิก 18 คน ในแง่ของการเมืองระดับจังหวัด นครชิราโอกะร่วมกับเมืองมิยาชิโระจะประกอบกันเป็นเขตเลือกตั้งที่ให้สมาชิกสภาจังหวัดไซตามะจำนวน 1 คน และในแง่ของการเมืองระดับชาติ นครชิราโอกะเป็นส่วนหนึ่งของเขตเลือกตั้งที่ 13 จังหวัดไซตามะ ในการเลือกตั้งสมาชิกสภาผู้แทนราษฎรซึ่งเป็นสภาล่างของรัฐสภาญี่ปุ่น

 รายชื่อนายกเทศมนตรีนคร 
 ซูงูรุ โคจิมะ (ค.ศ. 2012–2020)
 เออิจิโร ฟูจิอิ (ตั้งแต่ ค.ศ. 2020)

 เศรษฐกิจ 
โดยส่วนมากชิราโอกะยังคงเป็นชุมชนเกษตรกรรม แต่อย่างไรก็ตาม ด้วยตำแหน่งที่ตั้ง ทำให้เมืองนี้กำลังกลายเป็นชุมชนที่อยู่อาศัยของผู้ที่เดินทางไปกลับที่ทำงานในนครไซตามะและมหานครโตเกียวที่อยู่ใกล้เคียงเพิ่มมากขึ้น

 การศึกษา 
โรงเรียนที่สังกัดเทศบาลนครชิราโอกะ ได้แก่ โรงเรียนประถมศึกษา 6 แห่ง โรงเรียนมัธยมศึกษาตอนต้น 4 แห่ง โรงเรียนที่สังกัดคณะกรรมการการศึกษาจังหวัดไซตามะ ได้แก่ โรงเรียนมัธยมศึกษาตอนปลาย 1 แห่ง

 การขนส่ง 
 รถไฟ 
  20px บริษัทรถไฟญี่ปุ่นตะวันออก (JR East): สายอุตสึโนมิยะ
  สถานี:  – 

 ทางหลวง 
 
 
 

 สิ่งที่น่าสนใจในท้องถิ่น 
thumb|upright|ชิราโอกะฮาจิมังงู
 ชิราโอกะฮาจิมังงู 

 บุคคลที่มีชื่อเสียง 
 ฮิโรชิ นาราฮาระ  - นักเบสบอลอาชีพ
 ยูซูเกะ ซูซูกิ  - นักฟุตบอลอาชีพ
# จอห์น ฮอปฟีลด์
จอห์น โจเซฟ ฮอปฟีลด์ (เกิด 15 กรกฎาคม 1933) เป็นนักฟิสิกส์ชาวสหรัฐอเมริกา ศาสตราจารย์ประจำมหาวิทยาลัยพรินซ์ตัน ที่เป็นที่รู้จักดีที่สุดจากผลงานการศึกษาโครงข่ายประสาทเทียมแบบเชื่อมโยง ในปี 1982 และในฐานะผู้พัฒนาโครงข่ายฮอปฟีลด์

ในปี 2024 ฮอปฟีลด์และเจฟฟรีย์ ฮินตัน ได้รับรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ จากบทบาทในการพัฒนาระดับรากฐานของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในเรื่องโครงข่ายประสาทเทียม เขามีผลงานโดดเด่นในพหุสาขา รวมทั้ง ฟิสิกส์สสารควบแน่น, ฟิสิกส์เชิงสถิติ และ ชีวฟิสิกส์

ฮอปฟีลด์ได้รับเลือกเป็นสมาชิกสถาบันวิทยาศาสตร์แห่งชาติในปี 1973, สถาบันศิลปวิทยาศาสตร์แห่งชาติในปี 1975 และสมาคมปรัชญาอเมริกันในปี 1988 ในปี 1985 เขาได้รับรางวัลโกลด์เพลตอวอร์ด (Golden Plate Award) จากสถาบันความสำเร็จอเมริกัน และรางวัลอัลเบิร์ต ไอน์สไตน์เวิลด์อวอร์ด ในปี 2005 ในสาขาวิทยาศาสตร์ชีวภาพ เขาดำรงตำแหน่งประธานสมาคมฟิสิกส์อเมริกันในปี 2006
# เดวิด เบเกอร์ (นักชีวเคมี)
เดวิด เบเกอร์ (, เกิด 6 ตุลาคม 1962) เป็นนักชีวเคมีและนักชีววิทยาเชิงคำนวณชาวอเมริกัน ผู้ริเริ่มวิธีการการออกแบบโปรตีนและและการพยากรณ์โครงสร้างสามมิติของโปรตีน เขาเป็นศาสตราจารย์ประจำสถาบันแพทยศาสตร์ฮอเวิร์ด ฮิวจิส และศาสตราจารย์ด้านวิทยาศาสตร์จีโนม, ชีววิศวกรรมศาสตร์, วิศวกรรมเคมี, วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ และฟิสิกส์ ประจำมหาวิทยาลัยวอชิงตัน ในปี 2024 เขาเป็นผู้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมีจากส่วนร่วมในการศึกษาการออกแบบโครงสร้างโปรตีนเชิงคำนวณ 

โปรแกรมปัญญาประดิษฐ์ต่าง ๆ ที่เบเกอร์และคณะร่วมกันพัฒนาสามารถแก้ปัญหาการพยากรณ์โครงสร้างโปรตีนได้อย่างมากในปัจจุบัน เบเกอร์เป็นสมาชิกของสถาบันวิทยาศาสตร์แห่งชาติ และผู้อำนวยการสถาบันเพื่อการออกแบบโปรตีนของมหาวิทยาลัยวอชิงตัน เขาเป็นผู้ร่วมก่อตั้งบริษัทเทคโนโลยีชีวภาพมากกว่าสิบแห่ง และในปี 2024 นิตยสาร ไทม์ ขึ้นชื่อเขาเป็นหนึ่งใน 100 บุคคลผู้ทรงอิทธิพลด้านสุชภาพ
# เจนจิรา ศรีสอาด
เจนจิรา ศรีสอาด  (16 เมษายน พ.ศ. 2538 –) เป็นนักว่ายน้ำชาวไทย

เธอเข้าแข่งประเภทผีเสื้อ 50 เมตรหญิง และประเภทฟรีสไตล์ 50 เมตรหญิง ในการแข่งกีฬาว่ายน้ำชิงแชมป์โลกระยะสั้น 2012 ที่อิสตันบูล ประเทศตุรกี ส่วนในปีถัดมา เธอได้เข้าแข่งว่ายน้ำระยะสั้นในการแข่งเอเชียนอินดอร์และมาร์เชียลอาตส์เกมส์ 2013 ที่อินช็อน ประเทศเกาหลีใต้ นอกจากนี้ เธอได้เข้าแข่งซีเกมส์ 2013 ที่เนปยีดอ ประเทศพม่า

กระทั่งใน พ.ศ. 2560 เธอได้รับรางวัลเหรียญทองสองเหรียญ, เหรียญเงินสองเหรียญ และเหรียญทองแดงสามเหรียญ จากการว่ายน้ำระยะสั้นในการแข่งเอเชียนอินดอร์และมาร์เชียลอาตส์เกมส์ 2017 ที่อาชกาบัต ประเทศเติร์กเมนิสถาน และใน พ.ศ. 2561 เธอได้เข้าร่วมการแข่งกีฬาว่ายน้ำในเอเชียนเกมส์ 2018 ที่จาการ์ตา ประเทศอินโดนีเซีย

ส่วนใน พ.ศ. 2562 เธอเป็นตัวแทนประเทศไทยในการแข่งกีฬาทางน้ำชิงแชมป์โลก 2019 ที่ควังจู ประเทศเกาหลีใต้ เธอเข้าแข่งท่าผีเสื้อ 50 เมตรหญิง และท่ากบ 50 เมตรหญิง ทว่าเธอไม่ได้เข้าสู่รอบรองชนะเลิศทั้งสองรายการ

จากนั้นใน พ.ศ. 2564 เธอได้เป็นตัวแทนประเทศไทยในการแข่งโอลิมปิกฤดูร้อน 2020 ที่โตเกียว ประเทศญี่ปุ่น โดยเธอลงแข่งในรายการฟรีสไตล์ 100 เมตรหญิง และฟรีสไตล์ 50 เมตรหญิง ซึ่งเธอไม่ได้เข้าสู่รอบรองชนะเลิศทั้งสองรายการ

นอกจากนี้ เธอได้เข้าแข่งประเภทผลัดฟรีสไตล์ 4 × 100 เมตรหญิง ในกีฬาทางน้ำชิงแชมป์โลก 2022 ที่บูดาเปสต์ ประเทศฮังการี
# ปฏิบัติการสตาร์ (ลาว)
ปฏิบัติการสตาร์  เป็นแผนการรวบรวมข่าวกรองทางทหารที่เป็นความลับระดับสูงซึ่งจัดตั้งขึ้นในช่วงปลายปี พ.ศ. 2508 โดยรัฐบาลไทยในช่วงสงครามเวียดนาม โดยตั้งอยู่ในตำแหน่งเดียวกันกับปฏิบัติการฮาร์ดโนสของสำนักข่าวกรองกลางของสหรัฐที่ค่ายไซบีเรีย ซึ่งอยู่ห่างจากสะหวันนะเขต ประเทศลาว ไปทางตะวันออกเฉียงเหนือ 26 กิโลเมตร ปฏิบัติการนี้ก่อตั้งขึ้นแม้ว่าแหล่งข่าวกรองของสหรัฐในพื้นที่ได้แจ้งผลการปฏิบัติการของตนให้ฝ่ายไทยทราบแล้วก็ตาม หน่วยรบพิเศษของไทยที่ได้รับมอบหมายให้เป็นผู้สอนปฏิบัติการฮาร์ดโนสนั้นถูกใช้เป็นชุดลาดตระเวน ในช่วงต้นปี พ.ศ. 2510 ในที่สุด ซีไอเอก็ตัดปฏิบัติการข่าวกรองของไทยออกจากหน้าที่การสอนของกองกำลังทหารนอกกฎหมายของลาว

 ประวัติ 
ชาวอเมริกันตระหนักถึงความสำคัญของเส้นทางโฮจิมินห์ตั้งแต่เนิ่น ๆ ไม่นานก็ได้ข้อสรุปว่า หากเส้นทางส่งเสบียงทางบกเพียงเส้นทางเดียวผ่านเทือกเขาอันนัมถูกตัดหรือปิดกั้น การก่อกบฏของคอมมิวนิสต์ในเวียดนามใต้ก็จะล้มเหลวเนื่องจากขาดแคลนเสบียง ด้วยเหตุนี้ เส้นทางนี้จึงตกอยู่ภายใต้การเฝ้าระวังทางอากาศและทางพื้นดินโดยหน่วยข่าวกรองของอเมริกา ลาว และไทยDunnigan, pp. 173, 299.

 ปฏิบัติการ 
ปฏิบัติการสตาร์ ประกอบไปด้วยเจ้าหน้าที่เฝ้าระวังบนท้องถนนจำนวน 4 ถึง 6 นาย ปฏิบัติการนี้มักจะแฝงตัวเข้าไปทางช่องเขามู่เจียบนพรมแดนระหว่างลาวและสาธารณรัฐประชาธิปไตยเวียดนาม ในกรณีหนึ่ง ชุดเรดบูลล์แทรกซึมเข้าไปดูแลทางหลวงหมายเลข 912 ของเส้นทางโฮจิมินห์ แต่กลับถูกซุ่มโจมตีและแยกย้ายกันหลบหนี ผู้รอดชีวิตใช้เวลานานถึงหนึ่งเดือนจึงจะโผล่ออกมาจากเทือกเขาอันนัมได้Conboy, Morrison, pp. 144-146.

ในเดือนกุมภาพันธ์ พ.ศ. 2509 ปฏิบัติการสตาร์ได้รับเฮลิคอปเตอร์ใหม่จากปฏิบัติการโพนีเอกซ์เพรสสำหรับการแทรกซึมและถอนตัวชุดข่าวกรอง เมื่อปี พ.ศ. 2509 ผ่านไป ปฏิบัติการสตาร์ได้ขยายชุดปฏิบัติการเป็น 10 ชุด ในการปฏิบัติการร่วมกันนี้ ซีไอเอพยายามใช้สายลับไทยเพื่อพยายามข้ามผ่านอุปสรรคด้านภาษาระหว่างชาวอเมริกันและชาวเขาเผ่าลาว คนไทยที่พูดภาษาอังกฤษได้จากหน่วยบัญชาการนาวิกโยธิน ตำรวจตระเวนชายแดน และหน่วยบัญชาการสงครามพิเศษได้รับการฝึกฝนเป็นเวลา 30 วันที่ค่ายโครงการวาปีเก่า 36 กิโลเมตรทางตะวันตกเฉียงเหนือของปากเซ พวกเขาถูกส่งไปใกล้กับพื้นที่เส้นทางโฮจิมินห์ช่วงปลายปี พ.ศ. 2509 พวกเขาแทรกซึมออกโดยไม่ได้ถูกส่งไปที่พื้นที่เป้าหมายคือเส้นทาง จากความล้มเหลวนี้ทำให้พวกเขาถูกยุติภารกิจในเดือนมีนาคม พ.ศ. 2510 นอกจากนี้ยังเป็นแรงผลักดันให้เกิดความพยายามในการพัฒนาวิทยุ ฮาร์ก-1 สำหรับโครงการฮาร์ดโนส

การเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นเมื่อเจ้าหน้าที่ซีไอเอคนใหม่เข้ามาดูแลปฏิบัติการในค่ายไซบีเรียช่วงต้นปี พ.ศ. 2510 ครูฝึกชาวไทยทั้ง 5 คนถูกตัดขาดจากการสนับสนุนปฏิบัติการสตาร์ เพื่อทุ่มเทการสอนทั้งหมดให้กับการฝึกเจ้าหน้าที่เฝ้าระวังถนนในปฏิบัติการฮาร์ดโนส แผนการสร้างอาคารประกอบด้วยห้องเรียนสองห้อง สนามทดสอบกำลังใจ ห้องอาหาร และหลักสูตรการนำทางบนบก นอกจากนี้ยังมีการแทนที่ครูฝึกชาวไทยด้วยชาวลาว ซึ่งสร้างความประหลาดใจให้กับอเมริกาเมื่อชาวลาวทำหน้าที่สอนได้ดีไม่แพ้ชาวไทย
# PDF (แก้ความกำกวม)
PDF เป็นตัวย่อ อาจหมายถึง

 รูปแบบเอกสารใช้ได้หลายระบบ (Portable Document Format) - รูปแบบไฟล์สำหรับเอกสารอิเล็กทรอนิกส์ที่พัฒนาและสนับสนุนโดย Adobe
 ฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็น (Probability Density Function) ในทฤษฎีความน่าจะเป็น
# ฟังก์ชันการแจกแจงความน่าจะเป็น
ฟังก์ชันการแจกแจงความน่าจะเป็น (probability distribution function) เป็นคำที่มีความหมายคลุมเครือในทางทฤษฎีความน่าจะเป็น ขึ้นอยู่กับบริบท อาจหมายถึงหนึ่งในสามสิ่งต่อไปนี้

 ฟังก์ชันการแจกแจงสะสม
 ฟังก์ชันมวลความน่าจะเป็น
 ฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็น
# ฟังก์ชันการแจกแจง
ฟังก์ชันการแจกแจง (distribution function) อาจหมายถึง

 ฟังก์ชันการแจกแจงสะสม - ในทฤษฎีความน่าจะเป็น
 ฟังก์ชันการแจกแจง (ฟิสิกส์) - ในสาขาฟิสิกส์ หมายถึงฟังก์ชันของจำนวนอนุภาคต่อหน่วยปริมาตรในปริภูมิเฟส
# CDF
CDF เป็นตัวย่อ อาจหมายถึง

 ฟังก์ชันการแจกแจงสะสม - ในทางทฤษฎีความน่าจะเป็น
 สกุลเงินของสาธารณรัฐประชาธิปไตยคองโก รหัสสกุลเงิน ISO 4217 ของฟรังก์คองโก
 รูปแบบเอกสารประกอบ (Compound Document Format)
 รูปแบบเอกสารที่คำนวณได้ (Computable Document Format)
# รตัน ฏาฏา
รตัน นวัล ฏาฏา  (28 ธันวาคม ค.ศ. 1937- 9 ตุลาคม ค.ศ. 2024) เป็นนักอุตสาหกรรมชาวอินเดีย ผู้ใจบุญ และอดีตประธานบริษัท Tata Sons เขาดำรงตำแหน่งประธานบริษัท Tata Group ตั้งแต่ปี 1990 ถึง 2012 และดำรงตำแหน่งประธานชั่วคราวตั้งแต่เดือนตุลาคม 2016 ถึงเดือนกุมภาพันธ์ 2017 เขาดำรงตำแหน่งหัวหน้ามูลนิธิการกุศลของบริษัทต่อไป  ในปี ค.ศ. 2008 เขาได้รับรางวัลปัทมาวิภูษัณ ซึ่งเป็นเครื่องราชอิสริยาภรณ์พลเรือนสูงสุดเป็นอันดับสองในอินเดีย หลังจากที่ได้รับรางวัลปัทมาภูษัณซึ่งเป็นเครื่องราชอิสริยาภรณ์พลเรือนสูงสุดเป็นอันดับสามในปี ค.ศ. 2000

เขาเป็นลูกชายของนวัล ฏาฏา ซึ่งได้รับการอุปการะโดยรตันจี ฏาฏา ลูกชายของ ชัมเสตจี ฏาฏา และเป็นผู้ก่อตั้งฏาฏากรุป เขาสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาตรีสาขาสถาปัตยกรรมจาก Cornell University College of Architecture  เขาเข้าร่วมกับบริษัทฏาฏา ในปี ค.ศ. 1961 โดยทำงานที่โรงงานของ Tata Steel ต่อมาเขาเข้ามาดำรงตำแหน่งประธานบริษัท Tata Sons ต่อจาก เจ. อาร์. ดี. ฏาฏา หลังจากเกษียณอายุในปี ค.ศ. 1991 ในช่วงดำรงตำแหน่งนี้ฏาฏากรุป ยังได้เข้าซื้อกิจการ Tetley, Jaguar Land Rover และ Corus เพื่อพยายามเปลี่ยนฏาฏา จากกลุ่มที่เน้นอินเดียเป็นหลักให้กลายเป็นธุรกิจระดับโลก นอกจากนี้ฏาฏายังเป็นผู้ใจบุญรายใหญ่ที่สุดในโลก โดยบริจาครายได้ประมาณ 60–65% ให้กับการกุศล

รตันยังเป็นนักลงทุนที่มากด้วยประสบการณ์และได้ลงทุนหลายครั้งในบริษัทสตาร์ทอัพหลายแห่ง จนถึงปัจจุบันฏาฏาได้ลงทุนในบริษัทสตาร์ทอัพมากกว่า 30 แห่ง โดยส่วนใหญ่เป็นการลงทุนส่วนตัวและบางส่วนผ่านบริษัทการลงทุนของเขา 

แหล่งอ้างอิง

แหล่งข้อมูลอื่น

 ชีวประวัติในเว็บไซต์ Tata Group
 โปรไฟล์ ในเว็บ เดอะการ์เดียน
 Creating Emerging Markets Interview ใน โรงเรียนธุรกิจฮาร์วาร์ด
# ฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็น
ฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็น (probability density function, PDF) ในทฤษฎีความน่าจะเป็น ฟังก์ชันที่อธิบายความหนาแน่นของความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ที่ใช้ค่าที่เป็นตัวแปรสุ่มแบบต่อเนื่อง ความน่าจะเป็นที่ตัวแปรสุ่มจะได้ค่าภายในขอบเขตหนึ่ง ๆ นั้นหาได้โดยหาปริพันธ์ของฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็นตลอดช่วงขอบเขตที่เป็นไปได้ ช่วงขอบเขตค่าของฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็นจำนวนจริงที่ไม่เป็นลบ เมื่อทำการหาปริพันธ์ตลอดช่วงโดเมนจะได้ค่าเป็น 1

ตัวอย่างเช่น หากแสดงฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็นแบบตัวแปรเดียว โดยให้ค่าของตัวแปรสุ่มเป็นแกน  และความหนาแน่นความน่าจะเป็นแกน  แล้ว ค่าความน่าจะเป็นจะหาได้จากพื้นที่ที่ล้อมรอบด้วยเส้นแนวตั้งซึ่งแสดงขีดจำกัดต่ำสุดและสูงสุดของช่วงค่า x ที่ต้องการ กับ เส้นโค้งที่แสดงค่าของกราฟ และเส้นตรงที่ y = 0

ศัพท์ว่า "ฟังก์ชันการแจกแจงความน่าจะเป็น" (probability distribution function)Probability distribution function PlanetMath หรือ "ฟังก์ชันความน่าจะเป็น" (probability function)Probability Function  at Mathworld นั้นยังมีความคลุมเครือไม่ชัดเจนว่าหมายถึงอะไรโดยเฉพาะ ความหมายของคำนี้อาจไม่เป็นมาตรฐานในหมู่นักสถิติหรือผู้วิจัยทฤษฎีความน่าจะเป็น

เอกสารบางส่วนยังระบุว่า "ฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็น" นิยามโดยเป็นฟังก์ชันบนเซตของค่า ซึ่งอธิบายด้วยความสัมพันธ์กับฟังก์ชันการแจกแจงสะสม และยังใช้ในความหมายของ ฟังก์ชันมวลความน่าจะเป็น ด้วย นอกจากนี้ คำว่าฟังก์ชันความหนาแน่น (density function) บางครั้งก็ยังใช้เพื่อหมายถึงฟังก์ชันมวลความน่าจะเป็นOrd, J.K. (1972) Families of Frequency Distributions, Griffin. ISBN 0-85264-137-0 (for example, Table 5.1 and Example 5.4)
# จอห์น เอ็ม. จัมเปอร์
จอห์น ไมเคิล จัมเปอร์ (เกิด ค.ศ. 1985) เป็นนักเคมีและนักวิทยาการคอมพิวเตอร์ชาวอเมริกัน จัมเปอร์และเดมิส แฮสซาบิส ร่วมกันได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมี จากผลงานการพยากรณ์โครงสร้างโปรตีน

ปัจจุบันเขาดำรงตำแหน่งผู้อำนวยการกูเกิล ดีปไมด์  หนึ่งในผู้พัฒนาอัลฟาโฟลด์ ซึ่งเป็นปัญญาประดิษฐ์พยากรณ์โครงสร้างโปรตีนจากลำดับกรดอะมิโนด้วยความแม่นยำสูง จัมเปอร์ระบุว่าทีมอัลฟาโฟลด์วางแผนเผยแพร่โครงสร้างโปรตีน 100 ล้านชุด

วารสารวิทยาศาสตร์  เนเชอร์ ระบุให้จัมเปอร์เป็นหนึ่งในสิบบุคคลที่มีอิทธิพลต่อวิทยาศาสตร์ในรายชื่อ Natures 10 ประจำปี 2021

อาชีพ
การวิจัยของจัมเปอร์ศึกษาอัลกอริทึมสำหรับการทำนายโครงสร้างโปรตีน

รางวัลและเกียรติยศ
ในปี 2024 เขาและเดมิส แฮสซาบิส ร่วมกันได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมี จากผลงานการพยากรณ์การพับของโปรตีน
# มอนเตการ์โลลูกโซ่มาร์คอฟ
มอนเตการ์โลลูกโซ่มาร์คอฟ (Markov chain Monte Carlo) มักเรียกย่อเป็น MCMC เป็นคำเรียกทั่วไปสำหรับขั้นตอนวิธี ต่าง ๆ ที่ใช้สุ่มตัวอย่างการแจกแจงความน่าจะเป็นโดยการสร้างลูกโซ่มาร์คอฟ ซึ่งมีการแจกแจงความน่าจะเป็นที่ต้องการเป็นการแจกแจงคงที่ โดยจะทำการสร้างค่าสุ่มตัวถัดไปตามการแจกแจงภายหลังร่วมไปเรื่อย ๆ วิธีการ MCMC ที่เป็นที่รู้จักอย่างดีได้แก่ วิธีเมโทรโพลิส–เฮสติงส์ และ การเลือกตัวอย่างแบบกิบส์ เป็นต้น

 ภาพรวม 
thumbnail|upright=1.25|ตัวอย่างความพยายามในการประมาณการแจกแจงเส้นสีน้ำเงินโดยใช้การแจกแจงเส้นสีส้มด้วยวิธีเมโทรโพลิส–เฮสติงส์ ซึ่งเป็น MCMC แบบหนึ่ง
สถานะของลูกโซ่มาร์คอฟหลังจากการสุ่มตัวอย่างด้วย MCMC จำนวนมากเพียงพอจะใช้เป็นตัวอย่างของการกระจายเป้าหมายที่ต้องการ เมื่อจำนวนการทดลองเพิ่มขึ้น คุณภาพของตัวอย่างก็จะดีขึ้นเช่นกัน

โดยปกติแล้วการสร้างลูกโซ่มาร์คอฟที่มีสมบัติที่ต้องการไม่ใช่เรื่องยาก ปัญหาคือการกำหนดจำนวนครั้งในการทำจนกว่าจะมาบรรจบกันเป็นการแจกแจงคงที่ในระดับความผิดพลาดที่ยอมรับได้ หากกำหนดโซ่ได้เหมาะสม ก็จะสามารถลู่เข้าสู่การแจกแจงคงที่ได้อย่างรวดเร็วไม่ว่าลูกโซ่จะเริ่มต้นจากตำแหน่งใดก็ตาม เรียกว่าเป็น การผสมอย่างรวดเร็ว (rapid mixing)

วิธี MCMC โดยพื้นฐานจะได้รับผลจากการกำหนดค่าเริ่มต้นทำให้สามารถทำการประมาณได้แค่การแจกแจงเป้าหมายได้เท่านั้น ขั้นตอนวิธีที่ยืนพื้นจาก MCMC ที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น วิธีการคู่ควบจากอดีต (CFTP) สามารถสร้างตัวอย่างที่สมบูรณ์ได้ แต่ก็จะมีความซับซ้อนในการคำนวณมากขึ้นและต้องใช้เวลาในการคำนวณอย่างไม่มีขีดจำกัด完壁にサンプリングしよう！一第一話 遥かなる過去から－

 การประยุกต์ใช้ 

การประยุกต์ใช้ขั้นตอนวิธีนี้โดยทั่วไปเช่นการคำนวณปริพันธ์หลายชั้นเชิงตัวเลข สมมติว่ากลุ่มของอนุภาคเดินไปมาแบบสุ่ม แต่ละครั้งที่อนุภาคผ่านจุดหนึ่ง ค่าฟังก์ชันของปริพันธ์ ณ จุดนั้นจะถูกบวกเข้ากับปริพันธ์ จากนั้นอนุภาคจะค้นหาตำแหน่งที่ส่งผลต่อปริพันธ์สูงแล้วเคลื่อนที่ชั่วคราวหลายครั้ง วิธีนี้เรียกว่าวิธีเดินสุ่ม ซึ่งเป็นวิธีจำลองตัวเลขสุ่มหรือ วิธีมอนเตการ์โล แม้ว่าตัวอย่างแบบสุ่มของปริพัทธ์ที่ใช้ในวิธีมอนเตการ์โลแบบดั้งเดิมจะมีความเป็นอิสระ แต่ตัวอย่างที่ใช้ใน MCMC ก็มีสหสัมพันธ์ต่อกัน

ปริพันธ์หลายชั้นมักปรากฏใน สถิติแบบเบส์ ฟิสิกส์เชิงคำนวณ ชีววิทยาเชิงคำนวณ ฯลฯ ดังนั้น MCMC จึงถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในสาขาดังกล่าว

การใช้ MCMC ทำให้สามารถคำนวณโครงข่ายแบบเบส์หลายลำดับขั้นขนาดใหญ่ซึ่งต้องทำการหาปริพันธ์เป็นร้อยเป็นพันครั้งได้
# ฟังก์ชันการแจกแจงสะสม
thumb|300x300px| ฟังก์ชันการแจกแจงสะสมของการแจกแจงปรกติ
ฟังก์ชันการแจกแจงสะสม (cumulative distribution function, CDF) หรือบางทีก็แค่เรียกว่า ฟังก์ชันการแจกแจง (distribution function) ใน ทฤษฎีความน่าจะเป็น  คือ ฟังก์ชันของความน่าจะเป็น ที่ค่าของตัวแปรสุ่มจำนวนจริง  น้อยกว่าหรือเท่ากับ  สำหรับตัวแปรสุ่มแบบต่อเนื่อง อาจกล่าวได้ว่าเป็นปริพันธ์ที่แน่นอนของฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็น ตั้งแต่ค่าอนันต์ลบไปจนถึง 

ฟังก์ชันการแจกแจงสะสมยังอาจนิยามได้ในการแจกแจงความน่าจะเป็นร่วม และ การแจกแจงความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข

 คำนิยาม 
ฟังก์ชันการแจกแจงสะสมของตัวแปรสุ่มจำนวนจริง  นิยามได้ดังนี้ 

 

ให้  ความน่าจะเป็นที่  จะอยู่ในช่วง  เป็นดังนี้。

 

ในกรณีของตัวแปรสุ่มต่อเนื่องซึ่งมีฟังก์ชันความหนาแน่นความน่าจะเป็น จะหาฟังก์ชันการแจกแจงสะสมได้ดังนี้
# เดมิส แฮสซาบิส
เซอร์ เดมิส แฮสซาบิส (เกิด 27 กรกฎาคม 1976) เป็นนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์, นักวิจัยปัญญาประดิษฐ์ชาวอังกฤษ อดีตนักออกแบบและโปรแกรมเมอร์เอไอสำหรับวิดีโอเกม และนักหมากรุกอาชีพ เขาเป็นซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้งดีปไมนด์ของกูเกิล และ ไอโซมอร์ฟิกแล็บส์ ในปี 2020 เขาได้รับมอบหมายเป็นที่ปรึกษาด้านปัญญาประดิษฐ์ประจำรัฐบาลของสหราชอาณาจักร 

เขาเป็นเฟลโลว์ราชสมารม และได้รับรางวัลมากมายจากผลงานการพัฒนาอัลฟาโฟลด์ เช่น รางวัลเบรกทรู, รางวัลแคนาดา แกร์ดเนอร์ และรางวัลลาสเกอร์ ในปี 2017 เขาได้รับเครื่องราช CBE และเป็นหนึ่งใน 100 บุคคลผู้ทรงอิทธิพลของไทม์ และในปี 2024 เขาได้รับการแต่งตั้งเป็นอัศวินแห่งสหราชอาณาจักรจากผลงานในสาขาปัญญาประดิษฐ์

แฮนนาบิสและ จอห์น เอ็ม จัมเปอร์ ได้รับรางวัลโนเบลสาขาเคมีร่วมในปี 2024 จากผลงานในสาขาการพยากรณ์การพับโปรตีน

สมัยเป็นนักศึกษามหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ ทางมหาวิทยาลัยให้เขาปีพักเรียนเนื่องจากว่าเขาอายุน้อยเกินไป ระหว่างช่วงปีนี้ เขาทำงานเป็นนักพัฒนาวิดีโอเกมที่บูลฟร็อกพรอดักชันส์ โดยมีผลงานออกแบบด่านเป็นครั้งแรกใน ซินดิเคต และเมื่ออายุได้ 17 เขาเป็นหัวหน้าทีมโปรแกรมเมอร์สำหรับเกม ทีมพาร์ก ที่ปล่อยในปี 1994 ร่วมกับพีเทอร์ มอลีโน วิดีโอเกมเสมือนดังกล่าวมียอดขายหลายล้านฉบับทั่วโลก และเป็นเกมแรก ๆ ที่มีอิทธิพลต่อการพัฒนาวิดีโอเกมเสมือนกลุ่มแซนด์บ็อกซ์ในเวลาต่อมา โดยที่รายได้จากช่วงปีพีกเรียนของเขาเพียงพอสำหรับส่งตัวเองเรียนมหาวิทยาลัยในเวลาต่อมา
# เอปาโฟรดิทัส
เอปาโฟรดิทัส  เป็นบุคคลในพันธสัญญาใหม่ที่ปรากฏในฐานะผู้แทนของคริสตจักรฟีลิปปีเพื่อช่วยเหลือเปาโลอัครทูต (ฟีลิปปี 2:25-30) เอปาโฟรดิทัสถือว่าเป็นนักบุญในคริสตจักรอีสเทิร์นออร์ทอดอกซ์และโรมันคาทอลิก, มุขนายกคนแรกของฟีลิปปีและอันเดรียกา (มีเมืองโบราณอย่างน้อยสองเมืองที่เรียกว่าอันเดรียกา เมืองหนึ่งอยู่ในเธรซ อีกเมืองหนึ่งอยู่ในเอเชียยน้อย) และมุขนายกคนแรกของแตร์ราชีนาในอิตาลี มีหลักฐานเพียงเล็กน้อยที่บ่งชี้ว่าบุคคลทั้งหมดนี้เป็นบุคคลเดียวกัน