[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_bao%20h%C3%A0m%20vi%20ph%C3%A2n{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_bao%20h%C3%A0m%20vi%20ph%C3%A2n":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":17,"englishTitle":18,"synonyms":19,"definition":21,"discipline":22,"references":23,"faqs":72,"createUser":85,"publishUser":89,"keywords":90,"keywordCount":101,"enrichTopicLink":102,"status":103,"createTime":104,"updateTime":105,"publishTime":106,"linkEnrichedTime":107,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":108,"wikidataId":10,"relateTopics":109},"bao hàm vi phân","Bao hàm vi phân (differential inclusion) là gì?","Bao hàm vi phân (differential inclusion) là gì? Khám phá định nghĩa, các định lý tồn tại nghiệm, lý thuyết khả sinh Aubin và ứng dụng trong điều khiển tối ưu.","\u003Cp>Bao hàm vi phân (differential inclusion) là một dạng tổng quát hóa của phương trình vi phân thông thường, trong đó đạo hàm theo thời gian của biến trạng thái được yêu cầu thuộc về một tập hợp các vector vận tốc khả dĩ xác định bởi một ánh xạ đa trị thay vì một giá trị vector đơn lẻ duy nhất. Khái niệm này đóng vai trò nền tảng trong giải tích biến phân hiện đại, cho phép mô tả chính xác các quá trình động lực có vận tốc không xác định duy nhất hoặc chịu tác động của các ràng buộc gián đoạn. Bài viết này trình bày cơ sở toán học của ánh xạ đa trị, các định lý tồn tại nghiệm kinh điển, lý thuyết khả sinh, cấu trúc tập nghiệm và các ứng dụng then chốt trong lý thuyết điều khiển tối ưu cũng như hệ động lực lai.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Bản chất toán học và cấu trúc của bao hàm vi phân\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Trong lý thuyết phương trình vi phân cổ điển, sự tiến triển của một hệ thống vật lý hoặc kỹ thuật được mô tả qua {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20tr%C3%ACnh%20vi%20ph%C3%A2n%20th%C6%B0%E1%BB%9Dng%22%7D}} có dạng đạo hàm bậc nhất của biến trạng thái theo biến thời gian bằng một hàm vector đơn trị. Cụ thể, với biến trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x\u003C\u002Fscript> thuộc không gian Euclid và biến thời gian \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">t\u003C\u002Fscript>, phương trình vi phân cổ điển được viết dưới dạng:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">\\dot{x}(t) = f(t, x(t))\u003C\u002Fscript>\n\n\u003Cp>Trong biểu thức trên, với mỗi thời điểm \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">t\u003C\u002Fscript> và trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x(t)\u003C\u002Fscript>, hàm số \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f\u003C\u002Fscript> chỉ cung cấp một vector vận tốc duy nhất. Tuy nhiên, trong thực tế kỹ thuật và tự nhiên, rất nhiều hệ thống vận hành với các quy luật không trơn hoặc có sự tham gia của các tham số điều khiển chưa xác định trước. Để vượt qua giới hạn của phương trình vi phân đơn trị, lý thuyết bao hàm vi phân thay thế hàm số \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f\u003C\u002Fscript> bằng một ánh xạ đa trị \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">F\u003C\u002Fscript>, đưa đến hệ thức tổng quát có dạng:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">\\dot{x}(t) \\in F(t, x(t))\u003C\u002Fscript>\n\n\u003Cp>Trong hệ thức này, với biến trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x(t)\u003C\u002Fscript> tại thời điểm \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">t\u003C\u002Fscript>, biểu thức \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">F(t, x(t))\u003C\u002Fscript> trả về một tập con chứa các vector khả dĩ trong không gian trạng thái. Như Aubin và Cellina (1984) đã chỉ ra, bao hàm vi phân không chỉ đơn thuần là việc thay đổi ký hiệu toán học mà là một bước chuyển biến về chất trong việc nghiên cứu các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%87%20%C4%91%E1%BB%99ng%20l%E1%BB%B1c%22%7D}} đa nghiệm, không tất định và có ràng buộc pha.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Khái niệm nghiệm trong bao hàm vi phân\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cp>Do vế phải là một tập hợp, khái niệm {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%E1%BB%87m%20c%E1%BB%95%20%C4%91i%E1%BB%83n%22%7D}} khả vi liên tục khắp nơi không còn phù hợp. Theo Filippov (1988), nghiệm của một bao hàm vi phân trên một khoảng thời gian được định nghĩa là một hàm vector liên tục tuyệt đối, ký hiệu là \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x(t)\u003C\u002Fscript>, thỏa mãn điều kiện vi phân hầu khắp nơi theo độ đo Lebesgue. Cụ thể, đạo hàm thông thường \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\dot{x}(t)\u003C\u002Fscript> tồn tại tại hầu hết các điểm thời gian và vector vận tốc tức thời này phải thuộc về tập hợp \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">F(t, x(t))\u003C\u002Fscript>.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Việc sử dụng lớp hàm liên tục tuyệt đối cho phép nghiệm có thể thay đổi vận tốc đột ngột tại các tập hợp điểm có độ đo Lebesgue bằng không, phản ánh đúng tính chất vật lý của các va chạm cơ học, hiện tượng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ma%20s%C3%A1t%20kh%C3%B4%22%7D}} hoặc hành vi chuyển mạch tức thời của các linh kiện bán dẫn trong mạch điện tử.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Các tính chất tô pô của ánh xạ đa trị\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cp>Để nghiên cứu tính đúng đắn về mặt toán học của bao hàm vi phân, ánh xạ đa trị \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">F\u003C\u002Fscript> cần thỏa mãn các điều kiện giải tích và tô pô nhất định. Các khái niệm tính liên tục đối với ánh xạ đa trị phức tạp hơn ánh xạ đơn trị và được phân chia thành hai khái niệm cơ bản:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Nửa liên tục trên (Upper Semicontinuity):\u003C\u002Fstrong> Ánh xạ đa trị \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">F\u003C\u002Fscript> được gọi là nửa liên tục trên tại điểm trạng thái nếu với mọi tập mở chứa ảnh của điểm đó, luôn tồn tại một lân cận của trạng thái sao cho ảnh của mọi điểm trong lân cận đều nằm trọn vẹn trong tập mở đã cho. Tính chất này đảm bảo tập giá trị không bị nổ đột ngột khi trạng thái biến thiên nhỏ.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Nửa liên tục dưới (Lower Semicontinuity):\u003C\u002Fstrong> Ánh xạ đa trị \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">F\u003C\u002Fscript> được gọi là nửa liên tục dưới nếu với mọi tập mở có giao khác rỗng với ảnh của trạng thái, luôn tồn tại lân cận sao cho ảnh của mọi điểm trong lân cận cũng giao khác rỗng với tập mở đó. Tính chất này đảm bảo các hướng vận tốc không bị biến mất đột ngột.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Tính chất compact và lồi:\u003C\u002Fstrong> Trong hầu hết các bài toán tồn tại nghiệm, tập giá trị \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">F(t, x)\u003C\u002Fscript> được giả thiết là các tập lồi và compact khác rỗng. Tính lồi cho phép áp dụng các định lý {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91i%E1%BB%83m%20b%E1%BA%A5t%20%C4%91%E1%BB%99ng%22%7D}} trong không gian vô hạn chiều và đảm bảo tính đóng của tập các quỹ đạo nghiệm.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Các định lý tồn tại nghiệm cơ bản\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Bài toán Cauchy đối với bao hàm vi phân yêu cầu tìm một quỹ đạo nghiệm \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x(t)\u003C\u002Fscript> xuất phát từ một điểm trạng thái ban đầu cho trước tại thời điểm bắt đầu:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">\\dot{x}(t) \\in F(t, x(t)), \\quad x(0) = x_0\u003C\u002Fscript>\n\n\u003Cp>Khác với phương trình vi phân Lipschitz thông thường có nghiệm duy nhất theo định lý Picard - Lindelöf, bao hàm vi phân thường sinh ra một họ các quỹ đạo nghiệm xuất phát từ cùng một trạng thái ban đầu.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Định lý tồn tại nghiệm của Smirnov và Deimling\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cp>Đối với ánh xạ đa trị có giá trị lồi và compact, định lý tồn tại nghiệm được thiết lập dựa trên nguyên lý nửa liên tục trên. Smirnov (2001) đã tổng kết rằng nếu ánh xạ đa trị \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">F\u003C\u002Fscript> thỏa mãn tính chất nửa liên tục trên theo biến trạng thái, đo được theo biến thời gian, và có giá trị là các tập con lồi compact khác rỗng, đồng thời bị chặn bởi một hàm khả tích, thì bài toán Cauchy luôn có ít nhất một nghiệm liên tục tuyệt đối cục bộ.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Hơn thế nữa, Deimling (1992) đã chứng minh rằng tập hợp tất cả các nghiệm xuất phát từ cùng một điểm trạng thái ban đầu là một tập con compact và liên thông trong không gian Banach của các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%C3%A0m%20li%C3%AAn%20t%E1%BB%A5c%22%7D}} trang bị chuẩn hội tụ đều. Tính chất liên thông của tập nghiệm ngụ ý rằng tập các điểm có thể đạt tới tại bất kỳ thời điểm tương lai nào cũng là một tập liên thông, không bị chia cắt thành các thành phần rời rạc.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Định lý làm giãn Filippov - Ważewski cho ánh xạ không lồi\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cp>Một thách thức lớn trong giải tích biến phân xuất hiện khi ánh xạ đa trị \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">F\u003C\u002Fscript> không có giá trị lồi. Trường hợp này xuất hiện phổ biến trong bài toán {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91i%E1%BB%81u%20khi%E1%BB%83n%20t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%22%7D}} với tập điều khiển rời rạc hoặc dạng bang-bang. Khi giả thiết tính lồi bị vi phạm, bài toán Cauchy có thể không có nghiệm cổ điển hoặc tập nghiệm có thể không đóng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Để giải quyết bài toán này, định lý làm giãn Filippov - Ważewski được Aubin và Cellina (1984) trình bày chi tiết. Định lý khẳng định rằng nếu ánh xạ đa trị \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">F\u003C\u002Fscript> liên tục Lipschitz theo biến trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x\u003C\u002Fscript> (theo {{topic|%7B%22topic%22%3A%22kho%E1%BA%A3ng%20c%C3%A1ch%20hausdorff%22%2C%22text%22%3A%22kho%E1%BA%A3ng%20c%C3%A1ch%20Hausdorff%22%7D}}) và có giá trị compact khác rỗng, thì tập nghiệm của bao hàm vi phân ban đầu là một tập con trù mật trong tập nghiệm của bao hàm vi phân đã được bao lồi hóa:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">\\dot{x}(t) \\in \\overline{\\operatorname{conv}} \\, F(t, x(t))\u003C\u002Fscript>\n\n\u003Cp>Kết quả này mang ý nghĩa thực tiễn sâu sắc: mọi quỹ đạo chuyển động lý thuyết tạo ra bởi việc làm lồi hóa vận tốc đều có thể được xấp xỉ với độ chính xác tùy ý bằng một quỹ đạo thực của hệ thống không lồi ban đầu thông qua kỹ thuật chuyển mạch vận tốc với tần số cao.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Lý thuyết khả sinh và tập bất biến\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Trong nhiều bài toán thực tế, trạng thái của hệ thống không được phép di chuyển tự do trong toàn bộ không gian mà phải luôn nằm trong một miền an toàn cho trước, ví dụ giới hạn nhiệt độ của lò phản ứng hạt nhân, điện áp cho phép của lưới điện hoặc hành lang bay của máy bay không người lái. Lý thuyết khả sinh (viability theory) do Aubin phát triển năm 1984 cung cấp công cụ toán học giải quyết trọn vẹn bài toán này.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Miền khả sinh và nón tiếp tuyến Bouligand\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cp>Cho một tập đóng \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">K\u003C\u002Fscript> trong không gian trạng thái. Tập \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">K\u003C\u002Fscript> được gọi là một miền khả sinh đối với bao hàm vi phân nếu với mọi trạng thái ban đầu xuất phát bên trong tập này, luôn tồn tại ít nhất một quỹ đạo nghiệm của hệ nằm trọn vẹn bên trong tập \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">K\u003C\u002Fscript> trong suốt khoảng thời gian chuyển động.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Để đặc trưng hóa điều kiện khả sinh tại biên của miền trạng thái, Aubin (1984) sử dụng khái niệm nón tiếp tuyến Bouligand (contingent cone), ký hiệu là \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">T_K(x)\u003C\u002Fscript>. Với điểm trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x\u003C\u002Fscript> thuộc tập \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">K\u003C\u002Fscript>, nón tiếp tuyến Bouligand tập hợp tất cả các vector vận tốc giới hạn mà từ đó một chuyển động nhỏ sẽ không đưa trạng thái ra ngoài tập \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">K\u003C\u002Fscript>:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">T_K(x) = \\left\\{ v \\in \\mathbb{R}^n \\;\\middle|\\; \\liminf_{h \\to 0^+} \\frac{\\operatorname{dist}(x + hv, K)}{h} = 0 \\right\\}\u003C\u002Fscript>\n\n\u003Cp>Trong công thức toán học trên, ký hiệu \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">v\u003C\u002Fscript> biểu diễn vector vận tốc thử nghiệm, ký hiệu \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">h\u003C\u002Fscript> là bước thời gian tiến dần về không từ phía dương, và hàm số khoảng cách biểu thị khoảng cách Euclid từ điểm trạng thái dịch chuyển tới tập đóng đang xét.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Định lý khả sinh Aubin\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cp>Định lý khả sinh nổi tiếng của Aubin (1984) thiết lập điều kiện hình học cần và đủ để một tập đóng trở thành miền khả sinh. Cụ thể, định lý phát biểu rằng một tập đóng \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">K\u003C\u002Fscript> là miền khả sinh của bao hàm vi phân với ánh xạ đa trị lồi compact nếu và chỉ nếu tại mọi điểm trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x\u003C\u002Fscript> thuộc tập \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">K\u003C\u002Fscript>, giao của tập vận tốc khả dĩ và nón tiếp tuyến Bouligand luôn khác rỗng:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">F(x) \\cap T_K(x) \\neq \\emptyset, \\quad \\forall x \\in K\u003C\u002Fscript>\n\n\u003Cp>Điều kiện này mang ý nghĩa hình học trực quan: tại bất kỳ vị trí nào trên biên của miền an toàn, hệ thống phải luôn sở hữu ít nhất một hướng vận tốc khả thi chỉ vào phía trong hoặc trượt dọc theo bề mặt tiếp tuyến của miền an toàn, ngăn không cho quỹ đạo trạng thái bị ép buộc văng ra ngoài phạm vi cho phép.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các lớp bao hàm vi phân tiêu biểu\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Tùy thuộc vào bản chất vật lý và cấu trúc giải tích của ánh xạ đa trị, bao hàm vi phân được phân chia thành nhiều lớp chuyên biệt với các phương pháp nghiên cứu tương ứng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Bao hàm vi phân Filippov\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cp>Khi một hệ thống động lực được mô tả bởi phương trình vi phân có vế phải gián đoạn trên một mặt cong trơn, các nghiệm cổ điển không thể tiếp tục kéo dài khi chạm vào mặt gián đoạn. Filippov (1988) đã đề xuất phương pháp chính quy hóa bằng cách biến phương trình vi phân gián đoạn thành một bao hàm vi phân. Ánh xạ đa trị Filippov tại điểm gián đoạn được xây dựng bằng cách lấy bao lồi đóng của giới hạn các giá trị hàm số tại các điểm lân cận ngoài mặt gián đoạn:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">F_F(t, x) = \\bigcap_{\\delta > 0} \\bigcap_{\\mu(N) = 0} \\overline{\\operatorname{conv}} \\, f(t, (x + \\delta B) \\setminus N)\u003C\u002Fscript>\n\n\u003Cp>Trong đó, ký hiệu \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">B\u003C\u002Fscript> là hình cầu đơn vị đóng, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\delta\u003C\u002Fscript> là bán kính lân cận, và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">N\u003C\u002Fscript> là tập con có độ đo Lebesgue \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mu(N)\u003C\u002Fscript> bằng không. Quy tắc này cho phép hệ thống trượt dọc theo mặt gián đoạn, giải thích hoàn hảo hiện tượng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91i%E1%BB%81u%20khi%E1%BB%83n%20tr%C6%B0%E1%BB%A3t%22%7D}} (sliding mode control) trong ngành kỹ thuật tự động hóa.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Quá trình quét Moreau\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cp>Được nhà cơ học Jean Jacques Moreau đề xuất, quá trình quét (Moreau sweeping process) là một lớp bao hàm vi phân đặc biệt mô tả chuyển động của trạng thái bị giới hạn trong một tập lồi biến thiên theo thời gian. Phương trình có dạng:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">-\\dot{x}(t) \\in N_{C(t)}(x(t))\u003C\u002Fscript>\n\n\u003Cp>Trong đó, biểu thức \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">C(t)\u003C\u002Fscript> là tập lồi đóng biến thiên, và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">N_{C(t)}(x(t))\u003C\u002Fscript> là nón pháp tuyến ngoài của tập lồi tại điểm trạng thái. Quá trình quét là công cụ toán học tiêu chuẩn để mô hình hóa hiện tượng va chạm không đàn hồi hoàn toàn, cơ cấu cam cơ học và các mạng lưới điện phi tuyến tính có diode lý tưởng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Bao hàm vi phân dưới vi phân\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cp>Trong lý thuyết tối ưu hóa và giải tích lồi, khi một hàm thế năng không khả vi nhưng lồi, vector vận tốc của hệ tiêu tán năng lượng được điều khiển bởi toán tử dưới vi phân (subdifferential). Hệ thức vi phân có dạng:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">\\dot{x}(t) \\in -\\partial \\varphi(x(t))\u003C\u002Fscript>\n\n\u003Cp>Với \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\varphi\u003C\u002Fscript> là một {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%C3%A0m%20l%E1%BB%93i%22%7D}} thực sự nửa liên tục dưới và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\partial \\varphi\u003C\u002Fscript> là dưới vi phân theo nghĩa phân tích lồi. Lớp bao hàm vi phân này đảm bảo tính đơn điệu cực đại của toán tử vế phải, từ đó suy ra tính duy nhất nghiệm của quỹ đạo chuyển động mặc dù vế phải là ánh xạ đa trị.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Bảng so sánh các cấu trúc toán học của hệ động lực\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Để làm rõ vị trí của bao hàm vi phân trong bức tranh toàn cảnh của lý thuyết vi phân, bảng dưới đây đối chiếu các đặc tính cơ bản giữa phương trình vi phân thông thường, phương trình vi phân gián đoạn và bao hàm vi phân:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable>\n\u003Cthead>\n\u003Ctr>\n\u003Cth>Đặc tính toán học\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Phương trình vi phân cổ điển\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Phương trình vi phân gián đoạn\u003C\u002Fth>\n\u003Cth>Bao hàm vi phân\u003C\u002Fth>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Fthead>\n\u003Ctbody>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Dạng biểu thức vế phải\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Vector đơn trị liên tục\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Vector đơn trị có bước nhảy\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Ánh xạ đa trị gán tập hợp\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Không gian nghiệm\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Khả vi liên tục khắp nơi\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Liên tục tuyệt đối (đạo hàm liên tục từng khúc)\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Liên tục tuyệt đối hầu khắp nơi\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Tính duy nhất nghiệm\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Được đảm bảo khi thỏa mãn Lipschitz\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Thường không bảo đảm\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Tập nghiệm đa trị, liên thông\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Xử lý hiện tượng trượt\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Không áp dụng được\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Dễ dẫn đến bế tắc tại mặt gián đoạn\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Mô tả tự nhiên qua bao lồi Filippov\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd>Khung lý thuyết phân tích\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Giải tích cổ điển và không gian hàm\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Giải tích không trơn cục bộ\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd>Giải tích đa trị và lý thuyết biến phân\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng trong điều khiển tối ưu và hệ động lực lai\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Lý thuyết bao hàm vi phân phát triển mạnh mẽ nhờ những đóng góp quyết định trong việc giải quyết các bài toán công nghệ kỹ thuật và lý thuyết điều khiển tự động hiện đại.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Mô hình hóa bài toán điều khiển tối ưu\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cp>Trong lý thuyết điều khiển tối ưu truyền thống, một hệ thống điều khiển được mô tả bởi phương trình vi phân phụ thuộc vào biến trạng thái \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x\u003C\u002Fscript> và biến điều khiển \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">u\u003C\u002Fscript>, trong đó biến điều khiển bị ràng buộc phải thuộc một tập hợp cho trước:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">\\dot{x}(t) = g(t, x(t), u(t)), \\quad u(t) \\in U(t, x(t))\u003C\u002Fscript>\n\n\u003Cp>Bằng cách định nghĩa ánh xạ đa trị vận tốc thông qua ảnh của tập điều khiển qua hàm động lực học:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex; mode=display\">F(t, x) = \\left\\{ g(t, x, u) \\;\\middle|\\; u \\in U(t, x) \\right\\}\u003C\u002Fscript>\n\n\u003Cp>Hệ điều khiển có ràng buộc được chuyển hóa hoàn toàn thành một bao hàm vi phân thuần túy không còn chứa biến điều khiển hiển nhiên. Như Ioffe (2020) đã phân tích trên tạp chí Vietnam Journal of Mathematics, cách tiếp cận qua bao hàm vi phân cho phép thiết lập nguyên lý cực đại Pontryagin và các điều kiện tối ưu cần bậc nhất mà không đòi hỏi tính khả vi trơn của hàm số, đồng thời xử lý trọn vẹn các bài toán điều khiển có ràng buộc pha phức tạp.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch3>Hệ động lực lai\u003C\u002Fh3>\n\n\u003Cp>Hệ động lực lai (hybrid dynamical systems) là các hệ thống trong đó chuyển động liên tục của trạng thái xen kẽ với các bước nhảy rời rạc tại những thời điểm biến cố. Điển hình là các hệ thống điều khiển số nhúng, bộ chuyển đổi nguồn điện tử công suất và hệ thống điều hòa nhiệt độ thông minh.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp>Goebel, Sanfelice và Teel (2009) đã xây dựng một khung lý thuyết tổng quát cho hệ động lực lai dựa trên nền tảng bao hàm vi phân và bao hàm sai phân. Quá trình biến thiên trạng thái được mô tả qua hai quan hệ:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Dòng chảy liên tục (Flow):\u003C\u002Fstrong> Diễn ra khi trạng thái thuộc tập dòng chảy, thỏa mãn bao hàm vi phân \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\dot{x} \\in F(x)\u003C\u002Fscript>.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Bước nhảy rời rạc (Jump):\u003C\u002Fstrong> Diễn ra khi trạng thái chạm vào tập bước nhảy, thỏa mãn bao hàm sai phân \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x^+ \\in G(x)\u003C\u002Fscript>.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Cp>Nhờ sử dụng bao hàm vi phân cho pha dòng chảy, khung giải tích của Goebel, Sanfelice và Teel (2009) đảm bảo tính ổn định tiệm cận của hệ thống có tính bền vững tự nhiên trước các nhiễu đo lường nhỏ và sai số mô hình, khắc phục triệt để nhược điểm mất ổn định của các mô hình hệ lai giải tích cổ điển.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hạn chế lý thuyết và các hướng nghiên cứu hiện đại\u003C\u002Fh2>\n\n\u003Cp>Mặc dù bao hàm vi phân cung cấp năng lực mô hình hóa mạnh mẽ, việc ứng dụng và phân tích lý thuyết này vẫn đối mặt với những thách thức nội tại đáng kể:\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cul>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Sự mất mát tính duy nhất nghiệm:\u003C\u002Fstrong> Do nghiệm của bao hàm vi phân là một họ các quỹ đạo, việc thiết kế các bộ quan sát trạng thái (state observers) và bộ lọc ước lượng đòi hỏi các công cụ xác định tập hợp (set-membership estimation) thay vì các bộ lọc điểm như bộ lọc Kalman truyền thống.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Độ phức tạp tính toán xấp xỉ số:\u003C\u002Fstrong> Việc giải số bao hàm vi phân đòi hỏi xấp xỉ các tập hợp đa diện hoặc ellipsoid trong không gian nhiều chiều. Khối lượng tính toán tăng theo hàm mũ đối với số chiều trạng thái, gây trở ngại khi triển khai các thuật toán điều khiển dự báo mô hình theo thời gian thực.\u003C\u002Fli>\n\u003Cli>\u003Cstrong>Bao hàm vi phân ngẫu nhiên và vô hạn chiều:\u003C\u002Fstrong> Nghiên cứu mở rộng bao hàm vi phân sang không gian Banach vô hạn chiều để mô tả các phương trình đạo hàm riêng phi trơn, cũng như việc kết hợp toán tử Ito ngẫu nhiên vào ánh xạ đa trị đang là các chủ đề nghiên cứu mũi nhọn của giải tích biến phân đương đại.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n","Bao hàm vi phân","differential inclusion",[20],"phương trình bao hàm vi phân","Bao hàm vi phân là một dạng phương trình vi phân tổng quát, trong đó đạo hàm của biến trạng thái được yêu cầu thuộc về một tập hợp xác định bởi ánh xạ đa trị thay vì một giá trị đơn lẻ.","NATURAL_SCIENCES",[24,32,40,48,56,64],{"citationText":25,"title":26,"authors":27,"source":28,"year":29,"doi":30,"url":31},"Aubin, J. P. và Cellina, A. (1984). Differential Inclusions: Set-Valued Maps and Viability Theory. Springer Berlin Heidelberg.","Differential Inclusions","J. P. Aubin, A. Cellina","Grundlehren der mathematischen Wissenschaften",1984,"10.1007\u002F978-3-642-69512-4","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1007\u002F978-3-642-69512-4",{"citationText":33,"title":34,"authors":35,"source":36,"year":37,"doi":38,"url":39},"Filippov, A. F. (1988). Differential Equations with Discontinuous Righthand Sides. Springer Netherlands.","Differential Equations with Discontinuous Righthand Sides","A. F. Filippov","Mathematics and Its Applications",1988,"10.1007\u002F978-94-015-7793-9","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1007\u002F978-94-015-7793-9",{"citationText":41,"title":42,"authors":43,"source":44,"year":45,"doi":46,"url":47},"Smirnov, G. V. (2001). Introduction to the Theory of Differential Inclusions. American Mathematical Society.","Introduction to the Theory of Differential Inclusions","G. V. Smirnov","Graduate Studies in Mathematics",2001,"10.1090\u002Fgsm\u002F041","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1090\u002Fgsm\u002F041",{"citationText":49,"title":50,"authors":51,"source":52,"year":53,"doi":54,"url":55},"Deimling, K. (1992). Multivalued Differential Equations. Walter de Gruyter.","Multivalued Differential Equations","K. Deimling","De Gruyter Series in Nonlinear Analysis and Applications",1992,"10.1515\u002F9783110874228","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1515\u002F9783110874228",{"citationText":57,"title":58,"authors":59,"source":60,"year":61,"doi":62,"url":63},"Goebel, R., Sanfelice, R. G. và Teel, A. R. (2009). Hybrid dynamical systems. IEEE Control Systems, 29(2), 28-93.","Hybrid dynamical systems","R. Goebel, R. G. Sanfelice, A. R. Teel","IEEE Control Systems",2009,"10.1109\u002Fmcs.2008.931718","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1109\u002Fmcs.2008.931718",{"citationText":65,"title":66,"authors":67,"source":68,"year":69,"doi":70,"url":71},"Ioffe, A. (2020). An Elementary Proof of the Pontryagin Maximum Principle. Vietnam Journal of Mathematics, 48(3), 527-536.","An Elementary Proof of the Pontryagin Maximum Principle","A. Ioffe","Vietnam Journal of Mathematics",2020,"10.1007\u002Fs10013-020-00397-0","https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1007\u002Fs10013-020-00397-0",[73,76,79,82],{"question":74,"answer":75},"Bao hàm vi phân khác phương trình vi phân thông thường ở điểm nào?","Phương trình vi phân thông thường có đạo hàm bằng một vector đơn trị duy nhất, trong khi bao hàm vi phân có đạo hàm thuộc về một tập hợp vector xác định bởi ánh xạ đa trị, cho phép mô tả các quá trình đa nghiệm và hệ thống không trơn.",{"question":77,"answer":78},"Nghiệm của bao hàm vi phân được định nghĩa như thế nào?","Nghiệm của bao hàm vi phân trên một khoảng thời gian được định nghĩa là một hàm vector liên tục tuyệt đối, thỏa mãn điều kiện đạo hàm tức thời thuộc vào tập giá trị của ánh xạ đa trị tại hầu khắp nơi theo độ đo Lebesgue.",{"question":80,"answer":81},"Định lý khả sinh Aubin có ý nghĩa gì trong lý thuyết bao hàm vi phân?","Định lý khả sinh do Aubin thiết lập năm 1984 xác định điều kiện cần và đủ về mặt hình học để quỹ đạo trạng thái luôn nằm trong một miền an toàn cho trước, đòi hỏi giao của tập vận tốc và nón tiếp tuyến Bouligand phải khác rỗng tại mọi điểm trên biên.",{"question":83,"answer":84},"Bao hàm vi phân được ứng dụng trong những lĩnh vực nào?","Bao hàm vi phân là công cụ then chốt trong lý thuyết điều khiển tối ưu phi trơn, mô hình hóa hệ động lực lai kết hợp chuyển động liên tục và chuyển mạch rời rạc, cũng như phân tích các hệ cơ học có ma sát khô và va chạm.",{"id":86,"researcherId":10,"name":87,"imageUrl":88},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":86,"researcherId":10,"name":87,"imageUrl":88},[91,92,93,94,95,96,97,98,99,100],"phương trình vi phân thường","hệ động lực","nghiệm cổ điển","ma sát khô","điểm bất động","hàm liên tục","điều khiển tối ưu","khoảng cách hausdorff","điều khiển trượt","hàm lồi",10,true,"PUBLISHED","2025-12-01T11:20:52.563+00:00","2026-09-21T05:19:38.452+00:00","2026-09-21T04:13:43.433+00:00","2026-09-21T05:19:31.966+00:00",0,[110,113,116,119,128,131,134,144,147,153],{"id":111,"title":112,"term":111,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"lqr tự chỉnh","LQR tự chỉnh là gì? Các công bố khoa học về LQR tự chỉnh",{"id":114,"title":115,"term":114,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"không gian banach","Không gian banach là gì? Các nghiên cứu về Không gian banach",{"id":117,"title":118,"term":117,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"điều khiển thông minh","Điều khiển thông minh là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":120,"title":121,"term":120,"englishTitle":120,"definition":122,"discipline":123,"disciplineCode":124,"disciplineLabel":125,"disciplineColor":126,"disciplineIcon":127},"quadrotor","Quadrotor là gì? Nguyên lý bay bốn cánh quạt, mô hình động lực học, mạch điều khiển và bầy đàn UAV","Quadrotor là máy bay không người lái cánh quạt quay sử dụng bốn động cơ bố trí đối xứng để tạo lực nâng và điều khiển toàn bộ chuyển động không gian.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":129,"title":130,"term":129,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"mô hình động học","Mô hình động học là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":132,"title":133,"term":132,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"điều khiển công suất","Điều khiển công suất là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học",{"id":135,"title":136,"term":137,"englishTitle":138,"definition":139,"discipline":22,"disciplineCode":140,"disciplineLabel":141,"disciplineColor":142,"disciplineIcon":143},"ổn định tiệm cận","Ổn định tiệm cận là gì? Tiêu chuẩn Lyapunov và phân tích hệ thống","Ổn định tiệm cận","asymptotic stability","Ổn định tiệm cận là một khái niệm cơ bản trong lý thuyết hệ thống động lực, chỉ tính chất của một điểm cân bằng sao cho mọi quỹ đạo trạng thái khởi đầu đủ gần điểm cân bằng không những bị chặn mà còn hội tụ hoàn toàn về điểm cân bằng đó khi thời gian tiến đến vô cùng.","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":145,"title":146,"term":145,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"điều khiển phản hồi","Điều khiển phản hồi là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học",{"id":148,"title":149,"term":150,"englishTitle":151,"definition":152,"discipline":22,"disciplineCode":140,"disciplineLabel":141,"disciplineColor":142,"disciplineIcon":143},"phương pháp runge kutta","Phương pháp Runge-Kutta là gì? Định nghĩa và ứng dụng","Phương pháp Runge-Kutta","Runge-Kutta methods","Phương pháp Runge-Kutta là một họ các phương pháp số giải tích lặp đơn bước hiện và ẩn được sử dụng rộng rãi để tìm nghiệm xấp xỉ của các bài toán giá trị ban đầu cho hệ phương trình vi phân thường (ODE), đạt độ chính xác cấp cao mà không đòi hỏi phải tính đạo hàm cấp cao của hàm số.",{"id":154,"title":155,"term":154,"englishTitle":156,"definition":157,"discipline":22,"disciplineCode":140,"disciplineLabel":141,"disciplineColor":142,"disciplineIcon":143},"bài toán tối ưu","Bài toán tối ưu là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Optimization Problem","Bài toán tối ưu là bài toán toán học nhằm tìm kiếm nghiệm cực trị (cực tiểu hoặc cực đại) của một hàm mục tiêu xác định trên một tập hợp các phương án khả thi, thường kèm theo các hệ thống điều kiện ràng buộc đẳng thức và bất đẳng thức."]