[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_byId_biến thiên":3,"_public_topic_publications_bi%E1%BA%BFn%20thi%C3%AAn{\"limit\":5}":55},{"code":4,"data":5,"meta":10},"SUCCESS",{"id":6,"title":7,"description":8,"content":9,"term":6,"englishTitle":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":11,"publishUser":15,"keywords":16,"keywordCount":10,"enrichTopicLink":17,"status":18,"createTime":19,"updateTime":20,"publishTime":21,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":22,"contentErrorMessage":10,"viewCount":23,"relateTopics":24},"biến thiên","Biến thiên là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","Biến thiên là sự thay đổi của một đại lượng theo một hoặc nhiều biến số, phản ánh mối quan hệ phụ thuộc và xu hướng tăng giảm trong hệ thống toán học. Nó được ứng dụng rộng rãi trong giải tích, vật lý, thống kê và kỹ thuật để mô tả, phân tích và dự đoán sự biến đổi của dữ liệu hoặc hiện tượng tự nhiên.\n","\u003Ch2>Định nghĩa biến thiên\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Biến thiên là khái niệm toán học mô tả sự thay đổi của một đại lượng theo một hoặc nhiều biến số. Nó phản ánh mối quan hệ phụ thuộc giữa các đại lượng và là công cụ cơ bản để phân tích sự thay đổi trong nhiều lĩnh vực như giải tích, thống kê, vật lý và kỹ thuật.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong giải tích, biến thiên được dùng để mô tả tốc độ thay đổi của hàm số, thông qua đạo hàm. Trong thống kê, biến thiên là chỉ số thể hiện mức độ phân tán của dữ liệu. Trong vật lý, biến thiên dùng để mô tả sự thay đổi của đại lượng vật lý theo thời gian hoặc không gian.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Khái niệm này không chỉ mang tính định lượng mà còn giúp hiểu được bản chất của hiện tượng – ví dụ như sự tăng giảm của nhiệt độ, biến động của thị trường tài chính hay chuyển động của vật thể trong không gian.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Biến thiên trong hàm số\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Trong toán học phổ thông và giải tích, biến thiên của một hàm số thường được phân tích dựa trên dấu của đạo hàm bậc nhất và bậc hai. Một hàm được gọi là đồng biến nếu giá trị của nó tăng theo biến, và nghịch biến nếu giá trị giảm theo biến.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Đạo hàm bậc nhất cho biết hàm đang tăng hay giảm tại một điểm. Nếu đạo hàm dương, hàm tăng; nếu âm, hàm giảm. Đạo hàm bậc hai cung cấp thông tin về độ cong – từ đó xác định cực trị và xu hướng biến thiên của hàm. Từ đó, bảng biến thiên được lập ra để mô tả hành vi của hàm trên toàn miền xác định.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Ví dụ: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f(x) = x^3 - 3x\u003C\u002Fscript> \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f'(x) = 3x^2 - 3\u003C\u002Fscript> \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f''(x) = 6x\u003C\u002Fscript> Ta có thể lập bảng biến thiên như sau:\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"table\">\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>x\u003C\u002Fth>\u003Cth>f'(x)\u003C\u002Fth>\u003Cth>Biến thiên của f(x)\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>\\(-\\infty \\rightarrow -1\\)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>+\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Tăng\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\\(-1 \\rightarrow 1\\)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>-\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Giảm\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>\\(1 \\rightarrow \\infty\\)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>+\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Tăng\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Ffigure>\u003Ch2>Biến thiên trong thống kê\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Trong thống kê, biến thiên đề cập đến mức độ phân tán hoặc lan rộng của dữ liệu. Một tập dữ liệu có biến thiên lớn là tập có các giá trị nằm xa nhau, trong khi biến thiên nhỏ nghĩa là các giá trị gần trung bình.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Các chỉ số chính đo mức độ biến thiên:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Khoảng biến thiên (Range):\u003C\u002Fstrong> Hiệu giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Phương sai (Variance):\u003C\u002Fstrong> Trung bình cộng của bình phương các độ lệch so với giá trị trung bình.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Độ lệch chuẩn (Standard Deviation):\u003C\u002Fstrong> Căn bậc hai của phương sai – đơn vị cùng đơn vị với dữ liệu gốc.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Cp>Ví dụ với dữ liệu: {3, 5, 7, 7, 10}\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Range = 10 - 3 = 7\u003C\u002Fli>\u003Cli>Mean = 6.4\u003C\u002Fli>\u003Cli>Variance ≈ 5.3\u003C\u002Fli>\u003Cli>Standard deviation ≈ 2.3\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Cp>Biến thiên trong thống kê giúp đánh giá mức độ tin cậy, ổn định của dữ liệu và là nền tảng cho phân tích xác suất.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Biến thiên trực tiếp và biến thiên ngược\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Biến thiên trực tiếp (tỉ lệ thuận) và biến thiên ngược (tỉ lệ nghịch) là hai loại biến thiên cơ bản trong đại số, phản ánh mối quan hệ đơn giản giữa hai đại lượng.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Nếu một đại lượng y tăng cùng chiều với đại lượng x, ta nói y biến thiên trực tiếp theo x. Mối quan hệ được mô tả bởi phương trình: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">y = kx\u003C\u002Fscript> với \\( k \\) là hằng số tỉ lệ.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Ngược lại, khi y giảm theo tỉ lệ nghịch với x, nghĩa là khi x tăng thì y giảm, ta có biến thiên ngược, biểu diễn bằng: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">y = \\frac{k}{x}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Ví dụ:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>y tỉ lệ thuận với x: nếu x = 2, y = 6 thì k = 3\u003C\u002Fli>\u003Cli>y tỉ lệ nghịch với x: nếu x = 2, y = 5 thì k = 10\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Bảng so sánh:\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"table\">\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Loại biến thiên\u003C\u002Fth>\u003Cth>Biểu thức\u003C\u002Fth>\u003Cth>Xu hướng\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>Trực tiếp\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\\( y = kx \\)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>x tăng ⇒ y tăng\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Ngược\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>\\( y = \\frac{k}{x} \\)\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>x tăng ⇒ y giảm\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Ffigure>\u003Cp>Các mô hình tỉ lệ thuận – tỉ lệ nghịch này thường dùng trong bài toán chuyển động, sản xuất, tính năng suất và nhiều ứng dụng vật lý cơ bản.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Biến thiên trong vật lý\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Trong vật lý, biến thiên được sử dụng để mô tả sự thay đổi của các đại lượng vật lý theo thời gian, không gian hoặc điều kiện ngoại cảnh. Một ví dụ điển hình là vị trí của một vật thể thay đổi theo thời gian, sinh ra vận tốc – được định nghĩa là đạo hàm bậc nhất của vị trí theo thời gian:\u003C\u002Fp>\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">v(t) = \\frac{dx(t)}{dt}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Tương tự, gia tốc là biến thiên của vận tốc theo thời gian: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">a(t) = \\frac{dv(t)}{dt} = \\frac{d^2x(t)}{dt^2}\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Không chỉ giới hạn trong cơ học, biến thiên còn xuất hiện trong nhiệt động lực học (biến thiên nhiệt độ), điện từ học (biến thiên từ thông), quang học (biến thiên chiết suất), và nhiều lĩnh vực vật lý hiện đại. Việc xác định chính xác dạng biến thiên giúp xây dựng các mô hình vật lý và giải các phương trình vi phân đặc trưng của hệ.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Biến thiên trong giải tích\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Trong giải tích, biến thiên là một trong những khái niệm nền tảng. Biến thiên của hàm số được đo thông qua đạo hàm, đạo hàm bậc hai và các định lý liên quan như định lý giá trị trung bình, định lý Rolle, hay định lý Lagrange.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Ví dụ: xét hàm số \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f(x) = \\ln(x)\u003C\u002Fscript>, ta có: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">f'(x) = \\frac{1}{x}\u003C\u002Fscript> Hàm tăng trên miền \\( (0, \\infty) \\) vì đạo hàm luôn dương. Đạo hàm càng nhỏ khi x càng lớn ⇒ tốc độ tăng giảm dần.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Một công cụ quan trọng là bảng biến thiên – giúp xác định xu hướng tăng giảm, điểm cực trị và giá trị biên của hàm số. Trong giải tích nâng cao, biến thiên còn được nghiên cứu dưới góc nhìn tổng quát hơn như biến thiên toàn phần, đạo hàm riêng, biến thiên hàm (functional variation) trong giải tích hàm.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Biến thiên trong kinh tế học\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Trong kinh tế học, biến thiên được dùng để mô tả sự thay đổi của các chỉ số kinh tế theo thời gian hoặc theo các yếu tố thị trường. Ví dụ: sản lượng, giá cả, lãi suất, tỷ lệ thất nghiệp – đều là các đại lượng có thể biến thiên.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Một mô hình cơ bản sử dụng biến thiên là cung cầu: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">Q_d = a - bP\u003C\u002Fscript> \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">Q_s = c + dP\u003C\u002Fscript> Trong đó \\( Q_d \\) là lượng cầu, \\( Q_s \\) là lượng cung, \\( P \\) là giá; \\( a, b, c, d \\) là hệ số.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Biến thiên trong kinh tế còn được phân tích qua đạo hàm trong hàm sản xuất (marginal cost, marginal utility), mô hình chuỗi thời gian (time-series), hoặc các chỉ số đo biến động như độ lệch chuẩn, hệ số biến thiên.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Biến thiên giá cả: ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng\u003C\u002Fli>\u003Cli>Biến thiên thu nhập: xác định khả năng chi tiêu và tiết kiệm\u003C\u002Fli>\u003Cli>Biến thiên lãi suất: ảnh hưởng đến đầu tư và vay mượn\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Biến thiên trong sinh học\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Trong sinh học, biến thiên (variation) mô tả sự khác biệt về kiểu hình hoặc kiểu gen giữa các cá thể cùng loài. Biến thiên là một yếu tố thiết yếu trong quá trình tiến hóa, cung cấp nguồn nguyên liệu cho chọn lọc tự nhiên.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Biến thiên có thể phân thành:\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>\u003Cstrong>Biến thiên di truyền:\u003C\u002Fstrong> Do sự khác biệt trong vật liệu di truyền – ADN.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cstrong>Biến thiên môi trường:\u003C\u002Fstrong> Do ảnh hưởng của điều kiện sống như dinh dưỡng, khí hậu, phơi nhiễm.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp> \u003C\u002Fp>\u003Cp>Ví dụ: ở người, biến thiên thể hiện qua màu da, chiều cao, nhóm máu. Trong nông nghiệp, biến thiên giữa các giống cây trồng hoặc vật nuôi được khai thác để chọn giống tối ưu hóa năng suất.\u003C\u002Fp>\u003Cfigure class=\"table\">\u003Ctable>\u003Cthead>\u003Ctr>\u003Cth>Loại biến thiên\u003C\u002Fth>\u003Cth>Nguồn gốc\u003C\u002Fth>\u003Cth>Ví dụ\u003C\u002Fth>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Fthead>\u003Ctbody>\u003Ctr>\u003Ctd>Di truyền\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Đột biến, tổ hợp lại gen\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Nhóm máu ABO, bệnh di truyền\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003Ctr>\u003Ctd>Môi trường\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Dinh dưỡng, khí hậu\u003C\u002Ftd>\u003Ctd>Chiều cao, cân nặng, màu lông\u003C\u002Ftd>\u003C\u002Ftr>\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\u003C\u002Ffigure>\u003Ch2>Biến thiên trong kỹ thuật\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Trong kỹ thuật, biến thiên mô tả sự thay đổi của thông số kỹ thuật theo thời gian, nhiệt độ, tải trọng hoặc điều kiện vận hành. Ví dụ: điện áp trong mạch điện xoay chiều biến thiên dạng sin: \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">U(t) = U_0 \\sin(\\omega t + \\varphi)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong cơ học, ứng suất trong vật liệu biến thiên theo vị trí và thời gian khi chịu tải trọng thay đổi. Việc phân tích các biến thiên này giúp thiết kế kết cấu ổn định, bền vững và an toàn.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Biến thiên nhiệt độ: ảnh hưởng giãn nở nhiệt\u003C\u002Fli>\u003Cli>Biến thiên áp suất: thiết kế ống chịu áp lực\u003C\u002Fli>\u003Cli>Biến thiên điện áp: ổn định nguồn điện trong mạch\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Cp>Các công cụ phân tích phổ biến: mô phỏng FEM (finite element), biến đổi Fourier, phân tích điều hòa, biến thiên tín hiệu số.\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Ứng dụng của biến thiên\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Khái niệm biến thiên có ứng dụng thực tiễn rất rộng, vượt xa lý thuyết thuần túy. Trong tài chính, biến thiên lãi suất ảnh hưởng đến thị trường tín dụng. Trong y học, theo dõi biến thiên huyết áp và đường huyết giúp kiểm soát bệnh mãn tính.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Trong dự báo thời tiết, biến thiên của nhiệt độ, độ ẩm và áp suất được phân tích để dự đoán xu hướng khí hậu. Trong sản xuất công nghiệp, theo dõi biến thiên các thông số như tốc độ máy, nhiệt độ vận hành, độ rung... là yếu tố sống còn trong kiểm soát chất lượng.\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>Y tế: theo dõi chỉ số sinh học biến thiên theo ngày\u003C\u002Fli>\u003Cli>Môi trường: phân tích biến thiên nồng độ CO₂ theo mùa\u003C\u002Fli>\u003Cli>Kinh tế: dự báo chu kỳ kinh tế theo biến thiên GDP\u003C\u002Fli>\u003Cli>AI\u002FData Science: theo dõi biến thiên mô hình học máy qua thời gian\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>Kết luận\u003C\u002Fh2>\u003Cp>Biến thiên là công cụ ngôn ngữ và toán học mạnh mẽ giúp mô tả, phân tích và dự đoán sự thay đổi trong thế giới thực. Nó hiện diện trong mọi lĩnh vực khoa học – từ toán học thuần túy, vật lý, sinh học đến kỹ thuật và kinh tế học.\u003C\u002Fp>\u003Cp>Nắm vững khái niệm và công cụ phân tích biến thiên là nền tảng cho tư duy phản biện, ra quyết định chính xác và thiết kế hệ thống hiệu quả trong một thế giới luôn biến đổi.\u003C\u002Fp>",null,{"id":12,"researcherId":10,"name":13,"imageUrl":14},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",{"id":12,"researcherId":10,"name":13,"imageUrl":14},[6],false,"PUBLISHED","2025-05-26T09:58:29.471+00:00","2026-08-30T04:13:04.259+00:00","2025-05-26T10:24:44.201+00:00","2026-08-30T04:13:04.257+00:00",1101,[25,28,31,34,37,40,43,46,49,52],{"id":26,"title":27,"term":26,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"plasma","Plasma là gì? Các công bố khoa học về Plasma",{"id":29,"title":30,"term":29,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"dòng điện xoáy","Dòng điện xoáy là gì? Các công bố khoa học về Dòng điện xoáy",{"id":32,"title":33,"term":32,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"simulation","Simulation là gì? Các nghiên cứu khoa học về mô phỏng",{"id":35,"title":36,"term":35,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"hydrophilic","Hydrophilic là gì? Các công bố khoa học về Hydrophilic",{"id":38,"title":39,"term":38,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"trường điện từ","Trường điện từ là gì? Các nghiên cứu khoa học về Trường điện từ",{"id":41,"title":42,"term":41,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng","Thử nghiệm ngẫu nhiên có đối chứng là gì? Các nghiên cứu ",{"id":44,"title":45,"term":44,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"ma trận jacobian","Ma trận jacobian là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":47,"title":48,"term":47,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"phân tích meta","Phân tích meta là gì? Các nghiên cứu về Phân tích meta",{"id":50,"title":51,"term":50,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"hồi quy tuyến tính","Hồi quy tuyến tính là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":53,"title":54,"term":53,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"jitter","Jitter là gì? Các công bố khoa học về Jitter",{"code":4,"data":56,"meta":10},{"latest":57,"mostCited":58,"vietnamFeatured":100,"vietnamLatest":123},[],[59,74,88],{"publicationId":60,"title":61,"originalTitle":62,"authorNames":63,"authorCount":67,"journalName":68,"vietnamJournal":17,"publishDate":69,"publishYear":70,"totalCitation":10,"url":71,"doi":72,"summary":73},"6011555d-ebe9-43c4-aef1-a88835eedfcd","Biến thiên huyết áp ở bệnh nhân hẹp động mạch thận tại Bệnh viện Tim Hà Nội","Blood pressure variations in patients with renal artery stenosis at Hanoi Heart Hospital",[64,65,66],"Hoàng Văn","Nguyễn Đăng   Dương","Phạm Hùng  Cường",3,"Journal of 108 - Clinical Medicine and Phamarcy","2026-07-07",2026,"https:\u002F\u002Ftcydls108.benhvien108.vn\u002Findex.php\u002FYDLS\u002Farticle\u002Fview\u002F3078","10.52389\u002Fydls.v21i6.3078","\u003Cp>\u003Cb>Khảo sát cắt ngang trên 41 bệnh nhân hẹp động mạch thận\u003C\u002Fb> điều trị tại Bệnh viện Tim Hà Nội bằng phương pháp theo dõi \u003Ci>Holter\u003C\u002Fi> huyết áp liên tục 24 giờ. Kết quả ghi nhận mức độ dao động và độ dốc áp lực tuần hoàn thể hiện rõ sự \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">biến thiên\u003C\u002Fb> bất thường giữa ngày và đêm ở nhóm tổn thương thận nặng. Phân tích chỉ số \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">biến thiên\u003C\u002Fb> áp lực động mạch cung cấp giá trị tiên lượng tổn thương cơ quan đích.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":75,"title":76,"originalTitle":77,"authorNames":78,"authorCount":81,"journalName":82,"vietnamJournal":17,"publishDate":83,"publishYear":84,"totalCitation":10,"url":85,"doi":86,"summary":87},"604763b7-7fcd-4a57-a029-55f60187ca5e","Sự hội tụ yếu của các phương pháp lặp để giải các bất đẳng thức biến thiên quasy-monoton","Weak convergence of iterative methods for solving quasimonotone variational inequalities",[79,80],"Liu, Hongwei","Yang, Jun",2,"Computational Optimization and Applications","2020-11-01",2020,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.1007\u002Fs10589-020-00217-8","10.1007\u002Fs10589-020-00217-8","\u003Cp>\u003Cb>Phát triển thuật toán lặp xấp xỉ tự thích ứng không tham số\u003C\u002Fb> nhằm tìm điểm cân bằng nghiệm của bài toán bất đẳng thức với toán tử giả đơn điệu liên tục \u003Ci>Lipschitz\u003C\u002Fi>. Phân tích toán học chỉ ra sự hội tụ yếu của dãy lặp nghiệm đối với các hệ phương trình \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">biến thiên\u003C\u002Fb> trong không gian Hilbert vô hạn chiều. Thuật toán cải tiến mở rộng phạm vi ứng dụng trong tính toán bài toán \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">biến thiên\u003C\u002Fb> phức tạp.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":89,"title":90,"originalTitle":91,"authorNames":92,"authorCount":81,"journalName":10,"vietnamJournal":17,"publishDate":95,"publishYear":96,"totalCitation":10,"url":97,"doi":98,"summary":99},"60347e4e-17b4-41fa-a8aa-aec7520366da","Về các bất đẳng thức tổng quát giống biến thiên","On generalized variational-like inequalities",[93,94],"O. Chadli","Jen-Chih Yao","2003-05-01",2003,"https:\u002F\u002Flink.springer.com\u002Farticle\u002F10.1007\u002Fs00013-003-0482-0","10.1007\u002Fs00013-003-0482-0","\u003Cp>\u003Cb>Nghiên cứu lý thuyết toán học về bài toán bất đẳng thức tựa biến phân\u003C\u002Fb> trong không gian giải tích thông qua ứng dụng bổ đề giải tích định lý \u003Ci>Ky Fan\u003C\u002Fi>. Tác giả làm rõ sự tồn tại nghiệm và tính ổn định nghiệm cho lớp phương trình bất đẳng thức chứa toán tử \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">biến thiên\u003C\u002Fb> đa trị mở rộng. Kết quả đóng góp công cụ giải tích mới cho lý thuyết giải tích hàm và bài toán tối ưu hóa \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">biến thiên\u003C\u002Fb> phi tuyến.\u003C\u002Fp>",[101,113],{"publicationId":102,"title":103,"originalTitle":10,"authorNames":104,"authorCount":106,"journalName":107,"vietnamJournal":108,"publishDate":109,"publishYear":110,"totalCitation":10,"url":111,"doi":10,"summary":112},"701ce2dc-ac26-4686-bec0-a2d538115220","MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA BIẾN THIÊN NHỊP TIM VÀ TẦN SỐ TIM Ở NGƯỜI LAO ĐỘNG QUA GHI HOLTER ĐIỆN TIM 24 GIỜ",[105]," Thu Hà Nguyễn",1,"Tạp chí Sinh lý học Việt Nam",true,"2016-09-30",2016,"https:\u002F\u002Ftapchisinhlyhoc.com.vn\u002Findex.php\u002Fvjp\u002Farticle\u002Fview\u002F517","\u003Cp>\u003Cb>Nghiên cứu mô tả mối tương quan giữa thông số thần kinh tự chủ\u003C\u002Fb> và nhịp tim ở 120 người lao động vận hành thông qua bản ghi \u003Ci>Holter\u003C\u002Fi> điện tim 24 giờ. Các chỉ số miền thời gian \u003Ci>SDNN, RMSSD\u003C\u002Fi> phản ánh mức độ thích ứng và hiện tượng \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">biến thiên\u003C\u002Fb> nhịp tim giảm đáng kể trong các ca làm việc căng thẳng kéo dài. Đo lường chỉ số \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">biến thiên\u003C\u002Fb> tim mạch giúp phát hiện sớm tình trạng quá tải thể lực nghề nghiệp.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":114,"title":115,"originalTitle":10,"authorNames":116,"authorCount":81,"journalName":119,"vietnamJournal":108,"publishDate":10,"publishYear":120,"totalCitation":10,"url":121,"doi":10,"summary":122},"506642b5-29e8-4986-b20e-8857c77422e4","Nghiên cứu các chỉ số biến thiên ở bệnh nhân đái tháo đường týp 2 có biến chứng suy tim mạn tính",[117,118],"Phạm Toàn  Trung","Trương Đình Cẩm","TẠP CHÍ Y DƯỢC LÂM SÀNG 108",2018,"https:\u002F\u002Ftcydls108.benhvien108.vn\u002Findex.php\u002FYDLS\u002Farticle\u002Fview\u002F327","\u003Cp>\u003Cb>Đánh giá lâm sàng các chỉ số hoạt động điện tim tự chủ\u003C\u002Fb> trên 85 bệnh nhân đái tháo đường týp 2 có biến chứng suy tim mạn tính so với nhóm chứng. Phân tích miền tần số và miền thời gian phản ánh tình trạng suy giảm nghiêm trọng mức độ \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">biến thiên\u003C\u002Fb> tần số tim do tổn thương hệ thần kinh thực vật. Theo dõi chỉ số \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">biến thiên\u003C\u002Fb> nhịp tim là dấu ấn nhạy giúp dự báo nguy cơ tử vong tim mạch.\u003C\u002Fp>",[]]