[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_%C4%91i%E1%BB%83m%20d%E1%BB%ABng{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_điểm dừng":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":18,"definition":22,"discipline":23,"references":24,"faqs":46,"createUser":59,"publishUser":63,"keywords":67,"keywordCount":74,"enrichTopicLink":75,"status":76,"createTime":77,"updateTime":78,"publishTime":79,"linkEnrichedTime":80,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":81,"relateTopics":82},"điểm dừng","Điểm dừng là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","Điểm dừng (stopping time) là biến ngẫu nhiên xác định thời điểm dừng quá trình dựa trên thông tin quan sát, không phụ thuộc tương lai. Về hình thức, điểm dừng τ thỏa mãn điều kiện {τ ≤ t} ∈ Fₜ với mọi t, bảo đảm quyết định dừng chỉ dựa trên tập thông tin đã thu thập đến thời điểm đó. ","\u003Cp>\u003Cstrong>Điểm dừng\u003C\u002Fstrong> (stopping time, hay thời điểm Markov) là một biến ngẫu nhiên trong lý thuyết xác suất biểu diễn thời điểm dừng một quá trình ngẫu nhiên mà quyết định chỉ căn cứ vào dòng thông tin đã tích lũy đến hiện tại. Đây là khái niệm trụ cột trong lý thuyết martingale, giải tích ngẫu nhiên và các bài toán tối ưu hóa quyết định tuần tự.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ý tưởng cốt lõi là mọi quyết định liên quan đến điểm dừng chỉ dựa trên quá khứ và hiện tại của quá trình, không phụ thuộc vào thông tin tương lai. Điều này đảm bảo tính không gian Markov và tính thích nghi (adaptedness) đối với filtration – chuỗi các σ-algebra mô tả thông tin tích lũy theo thời gian. Điểm dừng giúp duy trì tính đúng đắn của các định lý martingale và các công cụ phân tích liên quan.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Định nghĩa hình thức trong quá trình ngẫu nhiên\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Xét không gian xác suất \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">(\\Omega, \\mathcal{F}, P)\u003C\u002Fscript> với filtration \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">(\\mathcal{F}_t)_{t\\ge0}\u003C\u002Fscript>. Biến ngẫu nhiên \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau: \\Omega \\to [0,\\infty]\u003C\u002Fscript> được gọi là điểm dừng nếu với mọi \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">t \\ge 0\u003C\u002Fscript> thỏa mãn:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\{\\omega: \\tau(\\omega) \\le t\\} \\in \\mathcal{F}_t. \u003C\u002Fscript> Điều này có nghĩa là thông tin quyết định \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau\u003C\u002Fscript> tại thời điểm t chỉ dựa trên σ-algebra \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mathcal{F}_t\u003C\u002Fscript>, khẳng định không sử dụng kiến thức tương lai.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong ký hiệu khác, ta nói \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau\u003C\u002Fscript> là \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mathcal{F}_t\u003C\u002Fscript>-measurable và nguyên tắc này chính là điều kiện cần thiết để áp dụng định lý dừng tùy ý (Optional Stopping Theorem) cho các martingale. Thường gặp nhất là các điểm dừng rời rạc (discrete) với giá trị nguyên, hoặc điểm dừng liên tục (continuous) khi xét quá trình Brownian motion.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ví dụ minh họa đơn giản\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Ví dụ 1: Trong loạt tung đồng xu độc lập mỗi lần, điểm dừng \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau\u003C\u002Fscript> là lần đầu tiên xuất hiện mặt ngửa. Khi tung tới lần n, ta có thể xác định \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau \\le n\u003C\u002Fscript> chỉ dựa trên kết quả của n lần tung đã thực hiện.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Lần tung thứ nhất: quan sát, nếu là ngửa thì dừng (\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau=1\u003C\u002Fscript>), nếu không thì tiếp tục.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Lần tung thứ hai: nếu cả hai lần trước đều chưa xuất hiện ngửa, quan sát lần hai và quyết định dừng (\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau=2\u003C\u002Fscript>) nếu xuất hiện, ngược lại tiếp tục.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Ví dụ 2: Trong mô hình giá cổ phiếu rời rạc S_n, điểm dừng \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau\u003C\u002Fscript> được định nghĩa là lần đầu S_n vượt mức giá K chọn trước. Khi S_n đạt hoặc vượt K tại thời điểm n, việc dừng chỉ dựa trên chuỗi giá đã quan sát từ S_0 đến S_n.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tính chất cơ bản và các phép toán với điểm dừng\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Cho hai điểm dừng \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau_1\u003C\u002Fscript> và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau_2\u003C\u002Fscript>, ta có các tính chất sau:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\min(\\tau_1,\\tau_2) = \\tau_1 \\land \\tau_2\u003C\u002Fscript> cũng là điểm dừng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\max(\\tau_1,\\tau_2) = \\tau_1 \\lor \\tau_2\u003C\u002Fscript> cũng là điểm dừng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Lũy thừa hoặc tổ hợp tuyến tính (\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">a\\tau_1 + b\u003C\u002Fscript>) không nhất thiết là điểm dừng nếu a,b không đáp ứng điều kiện thích nghi.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\u003Cth>Phép toán\u003C\u002Fth>\u003Cth>Kết quả\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau_1 \\land \\tau_2\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>điểm dừng\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau_1 \\lor \\tau_2\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>điểm dừng\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">c\\tau_1 (c>0)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>điểm dừng nếu c là hằng số \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mathcal{F}_t\u003C\u002Fscript>-measurable\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau_1 + \\tau_2\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>không đảm bảo là điểm dừng\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>Những tính chất này cho phép xây dựng các điểm dừng phức tạp từ các điểm dừng đơn lẻ, thuận tiện khi giải các bài toán tối ưu hóa dừng (optimal stopping) hay chứng minh các định lý liên quan đến martingale. Để tìm hiểu sâu hơn về điểm dừng, độc giả có thể tham khảo tài liệu trên MathWorld.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Định lý dừng tùy ý (Optional Stopping Theorem)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Định lý dừng tùy ý phát biểu rằng nếu \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">(M_t)_{t\\ge0}\u003C\u002Fscript> là một martingale thích nghi với filtration \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">(\\mathcal{F}_t)\u003C\u002Fscript> và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau\u003C\u002Fscript> là một điểm dừng thỏa mãn các điều kiện nhất định, thì \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">E[M_\\tau] = E[M_0]\u003C\u002Fscript>. Định lý này cho phép tính giá trị kỳ vọng của quá trình dừng mà không cần phân tích chi tiết đường đi của martingale sau khi dừng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các điều kiện phổ biến để áp dụng định lý bao gồm: điểm dừng bị chặn bởi giá trị hữu hạn (bounded stopping time), martingale có hàm kỳ vọng giới hạn, hoặc sự tích phân của \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">M_{\\tau\\wedge t}\u003C\u002Fscript> hội tụ khi \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">t\\to\\infty\u003C\u002Fscript>. Khi một trong các điều kiện này được đáp ứng, ta có thể chuyển kỳ vọng qua điểm dừng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ, với {{topic|%7B%22topic%22%3A%22qu%C3%A1%20tr%C3%ACnh%20ng%E1%BA%ABu%20nhi%C3%AAn%22%7D}} đơn giản như ngẫu nhiên đối với đồng xu, nếu ta dừng khi lần đầu xuất hiện mặt ngửa hoặc khi đạt số lần tung tối đa n, thì giá trị kỳ vọng của tổng chênh lệch giữa số ngửa và sấp vẫn bằng 0, bất kể điểm dừng phụ thuộc vào kết quả quan sát trước đó.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Điều kiện áp dụng và hệ quả\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Ba điều kiện áp dụng cơ bản cho định lý dừng tùy ý là:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Bounded stopping time:\u003C\u002Fstrong> \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\tau \\le K\u003C\u002Fscript> với K hữu hạn.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Uniform integrability:\u003C\u002Fstrong> martingale \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">(M_t)\u003C\u002Fscript> có biến thiên hàm kỳ vọng không vượt quá giới hạn.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Expectation constraint:\u003C\u002Fstrong> \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">E[\\tau] \u003C \\infty\u003C\u002Fscript> và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">E[|M_{t\\wedge\\tau}|] \u003C \\infty\u003C\u002Fscript>.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Hệ quả quan trọng là đôi khi có thể ước lượng phương sai hoặc phân phối của martingale tại điểm dừng, giúp {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%C3%A1nh%20gi%C3%A1%20r%E1%BB%A7i%20ro%22%7D}} trong các ứng dụng tài chính. Khi kết hợp với định lý Burkholder–Davis–Gundy, ta cũng có thể đưa ra các bất đẳng thức liên quan đến moment cao hơn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong nhiều tình huống, định lý dừng tùy ý còn mở đường cho việc chứng minh các kết quả liên quan đến hội tụ của martingale, như định lý hội tụ hầu hết chắc chắn (almost sure convergence) và hội tụ L\u003Csup>p\u003C\u002Fsup> (L\u003Csup>p\u003C\u002Fsup>-convergence).\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong tối ưu hóa dừng (Optimal Stopping)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Bài toán tối ưu hóa dừng đặt ra câu hỏi “nên dừng quá trình tại thời điểm nào để tối đa hóa lợi ích kỳ vọng?”. Ví dụ cổ điển là bài toán bán quyền chọn Mỹ (American option), trong đó người nắm giữ quyền chọn có thể thực hiện quyền bất cứ khi nào trước ngày đáo hạn để tối đa hóa lợi tức.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Giải {{topic|%7B%22topic%22%3A%22b%C3%A0i%20to%C3%A1n%20t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%22%7D}} dừng thường sử dụng phương pháp dynamic programming kết hợp với Bellman equation:\u003Cbr>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">V(t,x) = \\max\\{g(x),\\, E[V(t+1,X_{t+1})|\\mathcal{F}_t]\\},\u003C\u002Fscript>  \ntrong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">V(t,x)\u003C\u002Fscript> là giá trị tối ưu tại thời điểm t với trạng thái x và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">g(x)\u003C\u002Fscript> là lợi ích khi dừng ngay lập tức.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong thực hành, các phương pháp số như finite-difference schemes hoặc Monte Carlo với Least-Squares Regression được áp dụng để ước lượng hàm giá trị \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">V\u003C\u002Fscript> và điểm dừng tối ưu (MIT OCW).\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong khoa học máy tính và thuật toán\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong thuật toán Monte Carlo, điểm dừng được sử dụng để xác định khi nào dừng mô phỏng dựa trên sai số ước tính hoặc độ tin cậy mong muốn. Ví dụ, khi tính tích phân bằng Monte Carlo, ta dừng khi độ lệch chuẩn của mẫu đủ nhỏ để đảm bảo sai số dưới ngưỡng cho trước.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong reinforcement learning, điểm dừng xuất hiện trong bài toán multi-armed bandit dưới dạng “stop” khi đạt ngưỡng kỳ vọng phần thưởng. Các thuật toán như Upper Confidence Bound (UCB) và Thompson Sampling xác định điểm dừng thăm dò để cân bằng giữa khám phá và khai thác (Stanford Tutorial).\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Thuật toán kiểm tra nhanh (quickest change detection) cũng sử dụng điểm dừng để báo hiệu sự thay đổi đột ngột trong chuỗi thời gian, ứng dụng trong giám sát chất lượng, an ninh mạng và y tế.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Khả năng mở rộng và các hướng nghiên cứu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mở rộng khái niệm điểm dừng bao gồm stopping sets trong quá trình Markov, nơi ta dừng khi trạng thái rời khỏi một tập X xác định trước. Trong không gian đa chiều, điểm dừng vector áp dụng cho quá trình ngẫu nhiên nhiều biến đồng thời.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Xu hướng kết hợp deep learning với tối ưu hóa dừng đang phát triển, khi {{topic|%7B%22topic%22%3A%22m%C3%B4%20h%C3%ACnh%20h%E1%BB%8Dc%20s%C3%A2u%22%7D}} dự đoán hàm giá trị \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">V(t,x)\u003C\u002Fscript> và điểm dừng tối ưu từ {{topic|%7B%22topic%22%3A%22d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%20l%E1%BB%8Bch%20s%E1%BB%AD%22%7D}}. Phương pháp này hứa hẹn cải thiện hiệu quả so với các giải pháp dựa trên lưới số truyền thống.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các nghiên cứu hiện nay cũng quan tâm đến điểm dừng trong quá trình nhảy Lévy và quá trình với bộ nhớ dài (long-memory processes), mở rộng phạm vi ứng dụng sang tài chính, kỹ thuật và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22khoa%20h%E1%BB%8Dc%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}}.\u003C\u002Fp>","stopping time",[19,20,21],"thời điểm dừng","thời điểm Markov","Markov time","Điểm dừng là một biến ngẫu nhiên trong lý thuyết xác suất biểu diễn thời điểm đưa ra quyết định dừng một quá trình ngẫu nhiên, với điều kiện việc quyết định dừng hay tiếp tục tại mỗi thời điểm chỉ dựa hoàn toàn vào thông tin đã quan sát được đến thời điểm đó mà không sử dụng thông tin tương lai.","NATURAL_SCIENCES",[25,32,39],{"citationText":26,"title":27,"authors":28,"source":29,"year":30,"doi":31,"url":10},"Wald, A. (1945). Sequential Tests of Statistical Hypotheses. The Annals of Mathematical Statistics, 16(2), 117-186.","Sequential Tests of Statistical Hypotheses","Wald, A.","The Annals of Mathematical Statistics",1945,"10.1214\u002Faoms\u002F1177731118",{"citationText":33,"title":34,"authors":35,"source":36,"year":37,"doi":38,"url":10},"Ferguson, T. S. (1989). Who Solved the Secretary Problem? Statistical Science, 4(3), 282-289.","Who Solved the Secretary Problem?","Ferguson, T. S.","Statistical Science",1989,"10.1214\u002Fss\u002F1177012493",{"citationText":40,"title":41,"authors":42,"source":43,"year":44,"doi":45,"url":10},"Peskir, G., Shiryaev, A. (2006). Optimal Stopping and Free-Boundary Problems. Birkhäuser Basel.","Optimal Stopping and Free-Boundary Problems","Peskir, G., Shiryaev, A.","Birkhäuser Basel",2006,"10.1007\u002F978-3-7643-7390-0",[47,50,53,56],{"question":48,"answer":49},"Điều kiện toán học để một biến ngẫu nhiên là điểm dừng là gì?","Cho không gian xác suất có filtration (F_t), biến ngẫu nhiên tau nhận giá trị trong [0, vô cùng] được gọi là điểm dừng nếu với mọi t >= 0, biến cố {tau \u003C= t} thuộc về sigma-đại số F_t, tức là việc xác định tau đã xảy ra hay chưa chỉ phụ thuộc vào lịch sử thông tin tới thời điểm t.",{"question":51,"answer":52},"Định lý dừng tùy ý Doob (Optional Stopping Theorem) phát biểu điều gì?","Định lý Doob khẳng định rằng dưới những điều kiện hội tụ nhất định (như điểm dừng bị chặn, hoặc martingale bị chặn đều), kỳ vọng của một martingale tại thời điểm dừng ngẫu nhiên bằng đúng kỳ vọng ban đầu của nó: E[M_tau] = E[M_0].",{"question":54,"answer":55},"Bài toán dừng tối ưu (Optimal Stopping) là gì và có ứng dụng gì?","Bài toán dừng tối ưu tìm kiếm một quy tắc dừng tau sao cho tối đa hóa kỳ vọng của một hàm phần thưởng cho trước; lý thuyết này có ứng dụng rộng rãi trong định giá quyền chọn kiểu Mỹ trong tài chính, bài toán kén rể (secretary problem) và thuật toán học tăng cường.",{"question":57,"answer":58},"Thời điểm trúng đầu tiên (first hitting time) có phải luôn là điểm dừng không?","Trong trường hợp thời gian rời rạc, thời điểm đầu tiên một quá trình ngẫu nhiên rơi vào một tập hợp đo được luôn là một điểm dừng; trong trường hợp thời gian liên tục, thời điểm trúng tập đóng hoặc tập mở là điểm dừng nếu filtration thỏa mãn các điều kiện chính quy thông thường (usual conditions).",{"id":60,"researcherId":10,"name":61,"imageUrl":62},2633,"Hoài Đặng","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLVXVafUxrnnC_H60UeQdpLE3UgeKGCSesypz_6Vi59B-n9C41A=s96-c",{"id":64,"researcherId":10,"name":65,"imageUrl":66},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[68,69,70,71,72,73],"quá trình ngẫu nhiên","đánh giá rủi ro","bài toán tối ưu","mô hình học sâu","dữ liệu lịch sử","khoa học dữ liệu",6,false,"PUBLISHED","2025-08-05T09:17:12.573+00:00","2026-09-11T14:10:54.458+00:00","2025-08-05T18:15:01.719+00:00","2026-09-11T14:10:54.058+00:00",227,[83,86,89,92,95,98,101,104,107,110],{"id":84,"title":85,"term":84,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"ngữ nghĩa","Ngữ nghĩa là gì? Các nghiên cứu khoa học về Ngữ nghĩa",{"id":87,"title":88,"term":87,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"vị từ","Vị từ là gì? Các nghiên cứu khoa học về Vị từ",{"id":90,"title":91,"term":90,"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":93,"title":94,"term":93,"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":96,"title":97,"term":96,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"khoa học hành vi","Khoa học hành vi là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":99,"title":100,"term":99,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"chuỗi giá trị toàn cầu","Chuỗi giá trị toàn cầu là gì? Các nghiên cứu khoa học",{"id":102,"title":103,"term":102,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"nhà cao tầng","Nhà cao tầng là gì? Các nghiên cứu khoa học về Nhà cao tầng",{"id":105,"title":106,"term":105,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"z-score","Z-score là gì? Các công bố khoa học về Z-score",{"id":108,"title":109,"term":108,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"phân loại cảm xúc","Phân loại cảm xúc là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":111,"title":112,"term":111,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"rủi ro tiềm ẩn","Rủi ro tiềm ẩn là gì? Các công bố khoa học về Rủi ro tiềm ẩn"]