2016 Svijany Open – Singles
Tobias Kamke was the defending champion but chose not to participate.
Singles | |
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2016 Svijany Open | |
Champion | |
Runner-up | |
Final score | 7–6(7–4), 6–3 |
Arthur De Greef won the title after defeating Steve Darcis 7–6(7–4), 6–3 in the final.
Seeds
Adam Pavlásek (First round, retired) Steve Darcis (Final) Nicolás Kicker (Second round) Santiago Giraldo (Second round) Kimmer Coppejans (Second round) Henri Laaksonen (Second round) Arthur De Greef (Champion) Constant Lestienne (First round)
Draw
Key
- Q = Qualifier
- WC = Wild Card
- LL = Lucky Loser
- Alt = Alternate
- SE = Special Exempt
- PR = Protected Ranking
- ITF = ITF entry
- JE = Junior Exempt
- w/o = Walkover
- r = Retired
- d = Defaulted
Finals
Semifinals | Final | ||||||||||||
4 | 4 | ||||||||||||
7 | 6 | 6 | |||||||||||
7 | 77 | 6 | |||||||||||
2/WC | 64 | 3 | |||||||||||
WC | 64 | 0 | |||||||||||
2/WC | 77 | 6 | |||||||||||
Top half
First Round | Second Round | Quarterfinals | Semifinals | ||||||||||||||||||||||||
1 | 6 | 4 | 0r | ||||||||||||||||||||||||
4 | 6 | 3 | 6 | 5 | 3 | ||||||||||||||||||||||
7 | 65 | 6 | 2 | 7 | 6 | ||||||||||||||||||||||
5 | 77 | 4 | 1 | 61 | |||||||||||||||||||||||
6 | 4 | 0 | 6 | 77 | |||||||||||||||||||||||
1 | 6 | 6 | 3 | 2 | |||||||||||||||||||||||
4 | 6 | 77 | 6 | 6 | |||||||||||||||||||||||
8 | 6 | 4 | 62 | 4 | 4 | ||||||||||||||||||||||
3 | 6 | 6 | 7 | 6 | 6 | ||||||||||||||||||||||
Q | 2 | 4 | 3 | 4 | 4 | ||||||||||||||||||||||
5 | 77 | 64 | 6 | 6 | |||||||||||||||||||||||
7 | 62 | 77 | |||||||||||||||||||||||||
Alt | 3 | 3 | 7 | w/o | |||||||||||||||||||||||
6 | 6 | 2 | 4 | ||||||||||||||||||||||||
WC | 66 | 6 | 2 | 7 | 6 | 6 | |||||||||||||||||||||
7 | 78 | 4 | 6 |
Bottom half
First Round | Second Round | Quarterfinals | Semifinals | ||||||||||||||||||||||||
5 | 2 | 6 | 7 | ||||||||||||||||||||||||
SE | 6 | 3 | 5 | 5 | 3 | 6 | 3 | ||||||||||||||||||||
WC | 4 | 6 | 6 | WC | 6 | 2 | 6 | ||||||||||||||||||||
6 | 2 | 3 | WC | 5 | 6 | 6 | |||||||||||||||||||||
3 | 2 | Q | 7 | 4 | 4 | ||||||||||||||||||||||
Q | 6 | 6 | Q | 6 | 6 | ||||||||||||||||||||||
2 | 4 | 4 | 4 | 3 | |||||||||||||||||||||||
4 | 6 | 6 | WC | 64 | 0 | ||||||||||||||||||||||
6 | 6 | 6 | 2/WC | 77 | 6 | ||||||||||||||||||||||
Q | 4 | 4 | 6 | 3 | 6 | 3 | |||||||||||||||||||||
4 | 6 | 78 | 6 | 3 | 6 | ||||||||||||||||||||||
LL | 6 | 2 | 66 | 65 | 63 | ||||||||||||||||||||||
WC | 3 | 6 | 6 | 2/WC | 77 | 77 | |||||||||||||||||||||
6 | 3 | 2 | WC | 3 | 2 | ||||||||||||||||||||||
Q | 3 | 6 | 3 | 2/WC | 6 | 6 | |||||||||||||||||||||
2/WC | 6 | 3 | 6 |
gollark: This is the real true Macron lore.
gollark: ?tag create top2vec The assumption the algorithm makes is that many semantically similar documents are indicative of an underlying topic. The first step is to create a joint embedding of document and word vectors. Once documents and words are embedded in a vector space the goal of the algorithm is to find dense clusters of documents, then identify which words attracted those documents together. Each dense area is a topic and the words that attracted the documents to the dense area are the topic words.
gollark: As planed.
gollark: You need a ™ symbol or you will not have a ™ symbol.
gollark: ↑ this explains what is really going on
References
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