[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_%C4%91%E1%BB%99%20ph%E1%BB%A9c%20t%E1%BA%A1p%20t%C3%ADnh%20to%C3%A1n{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_độ phức tạp tính toán":11},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":9},[],[],[],[],null,{"code":4,"data":12,"meta":10},{"id":13,"title":14,"description":15,"content":16,"term":13,"englishTitle":17,"synonyms":10,"definition":18,"discipline":19,"references":20,"faqs":40,"createUser":50,"publishUser":54,"keywords":58,"keywordCount":67,"enrichTopicLink":68,"status":69,"createTime":70,"updateTime":71,"publishTime":72,"linkEnrichedTime":73,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":74,"relateTopics":75},"độ phức tạp tính toán","Độ phức tạp tính toán là gì? Khái niệm, cơ chế và ứng dụng","Độ phức tạp tính toán là phân ngành lý thuyết khoa học máy tính nghiên cứu lượng tài nguyên thuật toán (chủ yếu là thời gian thực thi và dung lượng bộ n...","\u003Cp>\u003Cstrong>Độ phức tạp tính toán\u003C\u002Fstrong> (\u003Cem>Computational complexity\u003C\u002Fem>) là phân ngành lý thuyết khoa học máy tính nghiên cứu lượng tài nguyên thuật toán (chủ yếu là thời gian thực thi và dung lượng bộ nhớ) cần thiết để giải quyết một bài toán tính toán dưới dạng hàm số của kích thước đầu vào.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Định nghĩa độ phức tạp tính toán\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nĐộ phức tạp tính toán (computational complexity) là thước đo lượng tài nguyên máy tính cần thiết để giải quyết một bài toán phụ thuộc vào kích thước đầu vào. Trong đó, tài nguyên thường được quan tâm nhất là thời gian xử lý (số bước tính hoặc thời gian chạy) và bộ nhớ (không gian lưu trữ tạm thời). Khi kích thước đầu vào tăng, độ phức tạp cho biết thuật toán có mở rộng một cách hiệu quả hay không.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nĐể biểu diễn độ phức tạp, người ta sử dụng kí hiệu Landau như \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(g(n))\u003C\u002Fscript> (giới hạn trên), \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\Omega(g(n))\u003C\u002Fscript> (giới hạn dưới) và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\Theta(g(n))\u003C\u002Fscript> (giới hạn chặt). Ví dụ, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(n^2)\u003C\u002Fscript> biểu thị số bước tăng tỉ lệ thuận với bình phương kích thước đầu vào n trong trường hợp xấu nhất.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nPhân tích độ phức tạp giúp so sánh các thuật toán không phụ thuộc vào cấu hình máy, ngôn ngữ lập trình hay tối ưu cụ thể. Đây là cơ sở lý thuyết để lựa chọn {{topic|%7B%22topic%22%3A%22thu%E1%BA%ADt%20to%C3%A1n%20t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%22%7D}} cho các ứng dụng thực tế, đặc biệt khi dữ liệu ngày càng lớn và đòi hỏi xử lý nhanh, tiết kiệm bộ nhớ.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Lịch sử phát triển\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nLý thuyết độ phức tạp bắt nguồn từ những năm 1960 khi Alan Cobham và Jack Edmonds độc lập đề xuất khái niệm thuật toán đa thức (polynomial time) như thước đo hiệu quả. Cobham nhấn mạnh tầm quan trọng của thời gian đa thức trong việc phân biệt bài toán có thể giải thực tế hay không, còn Edmonds tập trung vào tính đa thức làm chuẩn cho thuật toán “hiệu quả”.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNăm 1971, Steve Cook và Leonid Levin lần lượt định nghĩa lớp NP và giới thiệu vấn đề NP‑hoàn chỉnh (NP‑complete) qua bài toán Satisfiability (SAT). Khái niệm này mở ra chương mới cho lý thuyết tính toán, dẫn đến giả thuyết P vs NP và trở thành một trong bảy bài toán Thiên niên kỷ do Clay Mathematics Institute phát động.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong những thập kỷ sau, các lớp phức tạp khác như PSPACE (độ phức tạp theo không gian đa thức), EXPTIME (thời gian mũ) và các mối quan hệ giữa chúng lần lượt được nghiên cứu. Sự ra đời của các công cụ chứng minh máy tự động và phân tích phức tạp thuật toán chia để trị (divide-and-conquer) giúp lý thuyết phát triển sâu rộng hơn, kết nối với mật mã, tối ưu hóa và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22khoa%20h%E1%BB%8Dc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}}.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các lớp độ phức tạp cơ bản\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nLớp P (Polynomial time) gồm các bài toán có thuật toán giải trong thời gian đa thức \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(n^k)\u003C\u002Fscript> với k hằng số. Đây là tập hợp bài toán coi là “dễ” về mặt tính toán, ví dụ sắp xếp, tìm kiếm, xử lý đồ thị cơ bản.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nLớp NP (Nondeterministic Polynomial time) chứa các bài toán mà lời chứng (certificate) cho kết quả có thể kiểm chứng trong thời gian đa thức, dù không biết cách tìm lời chứng nhanh. Các bài toán NP‑hoàn chỉnh (NP‑complete) là thành viên “khó nhất” của NP, mọi bài toán NP khác đều có thể “giảm đa thức” (polynomial reduction) về chúng.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgoài ra còn có PSPACE (bài toán giải được trong không gian đa thức), EXPTIME (thời gian mũ) và các lớp cấp cao hơn. Mối quan hệ giữa P, NP, PSPACE, EXPTIME thể hiện bậc thang tính toán:  \n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">P \\subseteq NP \\subseteq PSPACE \\subseteq EXPTIME\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Các giả đặt câu hỏi P vs NP: liệu có tồn tại bài toán trong NP nhưng không nằm trong P?\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Đo lường độ phức tạp\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nĐộ phức tạp thời gian được đo bằng hàm \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">T(n)\u003C\u002Fscript> biểu diễn số bước tính cần thiết khi kích thước đầu vào là n. Người ta quan tâm đến ba trường hợp:  \n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Worst-case:\u003C\u002Fstrong> \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">T_{\\max}(n)\u003C\u002Fscript> – số bước tối đa có thể xảy ra.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Best-case:\u003C\u002Fstrong> \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">T_{\\min}(n)\u003C\u002Fscript> – số bước tối thiểu.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Average-case:\u003C\u002Fstrong> trung bình số bước trên không gian đầu vào.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nĐộ phức tạp không gian S(n) đo lượng bộ nhớ phụ bổ sung ngoài dữ liệu đầu vào. Không gian tĩnh (lưu biến toàn cục, đầu vào) không tính, chỉ tính không gian động như ngăn xếp, heap. Thuật toán đệ quy thường tiêu tốn không gian O(n) cho ngăn xếp cuộc gọi.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong phân tích thuật toán chia để trị, thường áp dụng công thức hồi quy:  \n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">T(n) = a\\,T\\bigl(n\u002Fb\\bigr) + f(n)\u003C\u002Fscript>  \nvới a số bài toán con, mỗi bài con kích thước n\u002Fb và chi phí hợp nhất f(n). Việc giải công thức này bằng kỹ thuật Master Theorem giúp xác định nhanh độ phức tạp chung.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Độ phức tạp thời gian\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nĐộ phức tạp thời gian đo lường số bước cơ bản hoặc thời gian chạy cần thiết để thuật toán hoàn thành với đầu vào kích thước n. Thường tập trung vào worst‑case để đảm bảo giới hạn trên an toàn, tuy nhiên average‑case cũng quan trọng khi đánh giá hiệu suất thực tế trong ứng dụng. Best‑case ít được quan tâm bởi vì nó chỉ phản ánh tình huống thuận lợi nhất, không phản ánh khả năng mở rộng của thuật toán.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác mức độ phổ biến gồm: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(1)\u003C\u002Fscript> (hằng số), \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(\\log n)\u003C\u002Fscript> (logarit), \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(n)\u003C\u002Fscript> (đường thẳng), \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(n\\log n)\u003C\u002Fscript> (linh hoạt cao), \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(n^{2})\u003C\u002Fscript> (bình phương), cho đến các độ phức tạp mũ như \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(2^n)\u003C\u002Fscript>. Ví dụ thuật toán sắp xếp QuickSort trung bình đạt \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(n\\log n)\u003C\u002Fscript> nhưng worst‑case là \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">O(n^2)\u003C\u002Fscript>.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nKhi đánh giá thuật toán thực tế, cần xem xét cả chi phí phép toán, phân nhánh, truy cập bộ nhớ và hiệu ứng cache. Việc phân tích chi tiết thường sử dụng mô hình RAM (Random Access Machine), giả định phép cộng, so sánh, truy cập mảng đều có chi phí O(1). Để đánh giá chính xác hơn, có thể sử dụng profiling hoặc đo thực nghiệm trên dữ liệu thực tế.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Độ phức tạp không gian\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nĐộ phức tạp không gian S(n) đo lượng bộ nhớ phụ bổ sung mà thuật toán cần ngoài không gian để lưu trữ đầu vào. Không gian tĩnh (constant) bao gồm biến toàn cục và dữ liệu đầu vào, thường không được tính. Không gian động gồm ngăn xếp, heap, bộ đệm kết quả và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22c%E1%BA%A5u%20tr%C3%BAc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}} tạm thời.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nThuật toán đệ quy thường tiêu tốn O(n) không gian cho ngăn xếp cuộc gọi, trong khi thuật toán tuần tự (iterative) có thể chỉ tốn O(1) nếu không sử dụng cấu trúc phụ. Ví dụ, tìm kiếm tuần tự trên mảng tốn O(1) không gian phụ, trong khi sắp xếp trộn (merge sort) tốn O(n) do mảng tạm.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nKhi phát triển ứng dụng nhúng hoặc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22x%E1%BB%AD%20l%C3%BD%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}} quy mô lớn, giới hạn bộ nhớ là yếu tố quyết định. Một số kỹ thuật như streaming, external memory algorithms được thiết kế để xử lý {{topic|%7B%22topic%22%3A%22lu%E1%BB%93ng%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}} không vừa vào RAM, tận dụng ổ cứng hoặc phân tán trên nhiều nút tính toán.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Mô hình tính toán\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nMô hình tính toán cung cấp khung lý thuyết để phân tích tài nguyên. Máy Turing là mô hình cơ bản, giả định băng bất tận và cơ chế đọc‑ghi tuần tự, phù hợp để xác định độ phức tạp lý thuyết. Mô hình RAM gần gũi với máy thực, giả định truy cập ngẫu nhiên vào ô nhớ với chi phí O(1).\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nNgoài ra còn có mô hình PRAM (Parallel RAM) để phân tích thuật toán song song, cho phép nhiều processor đọc‑ghi đồng thời, và mô hình BSP (Bulk Synchronous Parallel) phản ánh chi phí giao tiếp giữa các nút. Mô hình lượng tử (Quantum Turing Machine) mở ra lớp BQP, mô tả bài toán có thể giải bằng máy lượng tử trong thời gian đa thức.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nViệc chọn mô hình ảnh hưởng đến độ phức tạp tính toán: ví dụ, một thuật toán có thể O(n) trên RAM nhưng O(n\\log n) trên Turing vì khác biệt truy cập băng. Khi chuyển từ lý thuyết sang thực tế, cần kết hợp đánh giá thuật toán trên phần cứng cụ thể và chi phí giao tiếp, I\u002FO.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Giảm và tính hoàn chỉnh\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nGiảm đa thức (polynomial-time reduction) là phép biến đổi đầu vào của bài toán A sang đầu vào của bài toán B trong thời gian đa thức sao cho kết quả A đúng khi và chỉ khi B đúng. Giảm cho phép so sánh độ khó giữa các lớp và chứng minh tính NP‑hoàn chỉnh của bài toán.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nBài toán NP‑hoàn chỉnh (NP‑complete) là thành viên khó nhất trong NP, bất kỳ bài toán NP nào cũng có thể giảm về. Ví dụ SAT là NP‑complete đầu tiên. Bài toán NP‑khó (NP‑hard) không nhất thiết trong NP nhưng cũng có độ khó tương đương hoặc hơn.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTương tự, PSPACE‑complete và EXPTIME‑complete định nghĩa bài toán khó nhất trong PSPACE và EXPTIME. Chứng minh tính hard hoặc complete dùng để đánh giá xem có thể tìm thuật toán đa thức hay không, hoặc xác định thứ hạng giữa các lớp phức tạp.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng và thực tiễn\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nKiến thức về độ phức tạp tính toán giúp lựa chọn thuật toán và cấu trúc dữ liệu phù hợp với quy mô dữ liệu thực tế. Trong xử lý {{topic|%7B%22topic%22%3A%22c%C6%A1%20s%E1%BB%9F%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}}, truy vấn lớn yêu cầu thuật toán đa thức với chi phí index và join hợp lý để đáp ứng thời gian thực.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong an ninh mạng, các bài toán NP‑khó như factoring (phân tích thừa số nguyên) đảm bảo tính an toàn của RSA. Machine learning và khoa học dữ liệu sử dụng thuật toán gần đúng (approximation), heuristic và thuật toán ngẫu nhiên để giải quyết {{topic|%7B%22topic%22%3A%22b%C3%A0i%20to%C3%A1n%20t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%22%7D}} lớn khi không thể có nghiệm chính xác trong thời gian đa thức.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nĐối với hệ thống nhúng, giới hạn bộ nhớ và CPU buộc sử dụng thuật toán tối ưu không gian và thời gian, như thuật toán sắp xếp in‑place O(n\\log n) và xử lý tín hiệu thời gian thực cần O(1) latency.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Thách thức và xu hướng tương lai\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nVấn đề P vs NP vẫn chưa được giải quyết và là cột mốc quan trọng trong lý thuyết tính toán. Khẳng định P ≠ NP hay P = NP sẽ tác động sâu rộng đến mật mã, tối ưu hóa và khoa học dữ liệu. Nhiều nghiên cứu sử dụng các giả định như ETH (Exponential Time Hypothesis) để khảo sát giới hạn thuật toán.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong máy lượng tử, khám phá BQP vs NP mở ra khả năng thuật toán lượng tử giải nhanh hơn cho một số bài toán. Thuật toán Shor giảm thời gian factoring xuống đa thức, trong khi Grover tăng tốc tìm kiếm vô hướng.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nXu hướng tích hợp {{topic|%7B%22topic%22%3A%22machine%20learning%22%7D}} vào thiết kế thuật toán (autoML, meta‑heuristic) giúp ước lượng độ phức tạp, tinh chỉnh tham số và tự động chọn thuật toán thích hợp dựa trên đặc điểm dữ liệu. Các công cụ phân tích tĩnh và profiling ngày càng thông minh, hỗ trợ tối ưu hóa code gần với trình biên dịch.\n\u003C\u002Fp>","Computational complexity","Độ phức tạp tính toán là phân ngành lý thuyết khoa học máy tính nghiên cứu lượng tài nguyên thuật toán (chủ yếu là thời gian thực thi và dung lượng bộ nhớ) cần thiết để giải quyết một bài toán tính toán dưới dạng hàm số của kích thước đầu vào.","NATURAL_SCIENCES",[21,28,33],{"citationText":22,"title":23,"authors":24,"source":25,"year":26,"doi":27,"url":10},"Naik, Selman (1999). Adaptive versus nonadaptive queries to NP and p-selective sets. Computational Complexity. doi:10.1007\u002Fs000370050026","Adaptive versus nonadaptive queries to NP and p-selective sets","Naik, Selman","Computational Complexity",1999,"10.1007\u002Fs000370050026",{"citationText":29,"title":30,"authors":31,"source":25,"year":26,"doi":32,"url":10},"Jukna, Razborov, Savicky, Wegener (1999). On P versus NP $ \\cap $ co-NP for decision trees and read-once branching programs. Computational Complexity. doi:10.1007\u002Fs000370050005","On P versus NP $ \\cap $ co-NP for decision trees and read-once branching programs","Jukna, Razborov, Savicky, Wegener","10.1007\u002Fs000370050005",{"citationText":34,"title":35,"authors":36,"source":37,"year":38,"doi":39,"url":10},"S. Balamuralitharan (2024). The P versus NP Problem Insights into Computational Complexity. Communications on Applied Nonlinear Analysis. doi:10.52783\u002Fcana.v31.5314","The P versus NP Problem Insights into Computational Complexity","S. Balamuralitharan","Communications on Applied Nonlinear Analysis",2024,"10.52783\u002Fcana.v31.5314",[41,44,47],{"question":42,"answer":43},"Ý nghĩa của các ký hiệu tiệm cận Big-O, Big-Omega và Big-Theta trong phân tích thuật toán là gì?","Ký hiệu Big-O xác định chặn trên tiệm cận của hàm thời gian thực thi (trường hợp xấu nhất); Big-Omega xác định chặn dưới tiệm cận (trường hợp tốt nhất) và Big-Theta biểu thị chặn chặt tiệm cận cả trên lẫn dưới.",{"question":45,"answer":46},"Bản chất của bài toán thiên niên kỷ P so với NP (P versus NP) trong khoa học máy tính là gì?","Lớp P gồm các bài toán giải quyết được trong thời gian đa thức; lớp NP gồm các bài toán mà lời giải kiểm tra được trong thời gian đa thức; câu hỏi cốt lõi là liệu mọi bài toán kiểm tra được nhanh có giải được nhanh hay không.",{"question":48,"answer":49},"Sự phân biệt giữa độ phức tạp thời gian (Time Complexity) và độ phức tạp không gian (Space Complexity) là gì?","Độ phức tạp thời gian đo số phép toán cơ bản mà máy tính cần thực hiện; độ phức tạp không gian đo lượng ô nhớ phụ cần sử dụng trong suốt quá trình chạy thuật toán.",{"id":51,"researcherId":10,"name":52,"imageUrl":53},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":55,"researcherId":10,"name":56,"imageUrl":57},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",[59,60,61,62,63,64,65,66],"thuật toán tối ưu","khoa học dữ liệu","cấu trúc dữ liệu","xử lý dữ liệu","luồng dữ liệu","cơ sở dữ liệu","bài toán tối ưu","machine learning",8,false,"PUBLISHED","2025-07-27T04:34:16.376+00:00","2026-09-05T03:08:01.306+00:00","2025-07-28T10:35:32.563+00:00","2026-09-05T03:08:00.962+00:00",285,[76,79,82,85,88,91,94,97,100,103],{"id":77,"title":78,"term":77,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"học thuật","Học thuật là gì? Các nghiên cứu khoa học về Học thuật",{"id":80,"title":81,"term":80,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"nghiên cứu hồi cứu","Nghiên cứu hồi cứu là gì? Các nghiên cứu khoa học về Nghiên cứu hồi cứu",{"id":83,"title":84,"term":83,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"scopus","Scopus là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học về Scopus",{"id":86,"title":87,"term":86,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"arima","Arima là gì? Các công bố khoa học về Arima",{"id":89,"title":90,"term":89,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"năng lực số","Năng lực số là gì? Các công bố nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":92,"title":93,"term":92,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"nghiên cứu tổng quan","Nghiên cứu tổng quan là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học",{"id":95,"title":96,"term":95,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"tối ưu hoá","Tối ưu hoá là gì? Các nghiên cứu khoa học về Tối ưu hoá",{"id":98,"title":99,"term":98,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thu thập thông tin","Thu thập thông tin là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":101,"title":102,"term":101,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"phương pháp luận","Phương pháp luận là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":104,"title":105,"term":104,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"genome","Genome là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học về Genome"]