[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_di%E1%BB%87n%20t%C3%ADch%20d%C6%B0%E1%BB%9Bi%20%C4%91%C6%B0%E1%BB%9Dng%20cong{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_diện tích dưới đường cong":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":10,"synonyms":10,"definition":10,"discipline":10,"references":10,"faqs":10,"createUser":17,"publishUser":21,"keywords":25,"keywordCount":18,"enrichTopicLink":26,"status":27,"createTime":28,"updateTime":29,"publishTime":30,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":31,"relateTopics":32},"diện tích dưới đường cong","Diện tích dưới đường cong là gì? Các nghiên cứu khoa học","Diện tích dưới đường cong là khái niệm trong giải tích dùng để đo lường diện tích vùng bị giới hạn bởi đồ thị hàm số và trục hoành trên một khoảng xác định. Khái niệm này áp dụng rộng rãi trong vật lý, kỹ thuật, kinh tế và thống kê để tính năng lượng, xác suất, lưu lượng và tổng giá trị các hiện tượng liên tục. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Giới thiệu về diện tích dưới đường cong\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Diện tích dưới đường cong là một khái niệm cơ bản trong giải tích và toán học ứng dụng, dùng để xác định diện tích của vùng bị giới hạn bởi đồ thị của một hàm số và trục hoành trên một khoảng xác định. Khái niệm này xuất hiện trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật, từ vật lý đến kinh tế, thống kê và kỹ thuật cơ khí. Việc tính toán diện tích dưới đường cong giúp mô hình hóa hiện tượng, dự đoán kết quả và giải quyết các bài toán thực tiễn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Khái niệm diện tích dưới đường cong cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển lý thuyết tích phân, là nền tảng cho các bài toán phức tạp hơn trong phân tích hàm số, tối ưu hóa và xác suất. Diện tích này được sử dụng để ước lượng tổng giá trị, xác suất tích lũy, năng lượng hoặc lượng vật chất trong các ứng dụng thực tiễn. Thông tin chi tiết có thể tham khảo tại \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmathworld.wolfram.com\u002FDefiniteIntegral.html\">Wolfram MathWorld: Definite Integral\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Khái niệm diện tích dưới đường cong không chỉ giới hạn trong toán học lý thuyết mà còn có tác động thực tế rõ rệt. Nó cho phép mô hình hóa các quá trình liên tục, giúp các nhà khoa học và kỹ sư đánh giá hiệu quả hệ thống, tối ưu hóa nguồn lực và đưa ra dự đoán chính xác dựa trên dữ liệu thực nghiệm.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Nguyên lý cơ bản của diện tích dưới đường cong\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nguyên lý cơ bản của diện tích dưới đường cong dựa trên khái niệm tích phân xác định. Nếu y = f(x) là một hàm liên tục trên đoạn [a, b], diện tích dưới đồ thị của hàm số trên khoảng này được tính bằng tích phân xác định của hàm. Nguyên lý cơ bản là phân chia đoạn [a, b] thành nhiều phần nhỏ, tạo thành các hình chữ nhật, tính tổng diện tích các hình chữ nhật đó và tiến tới giới hạn khi độ rộng của từng hình chữ nhật tiến về 0.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Biểu diễn toán học cơ bản:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">S = \\int_{a}^{b} f(x) \\, dx\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Khái niệm tổng Riemann được sử dụng để xấp xỉ diện tích trước khi áp dụng tích phân chính thức. Phương pháp này cho phép tính diện tích ngay cả khi hàm số phức tạp hoặc không thể biểu diễn bằng công thức đại số đơn giản.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Nguyên lý này cũng có thể mở rộng cho các hàm số nhiều biến, trong đó diện tích trở thành thể tích hoặc siêu diện tích dưới bề mặt, nhưng cơ sở vẫn là ý tưởng chia nhỏ miền và tổng hợp kết quả.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Các phương pháp tính diện tích dưới đường cong\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Có nhiều phương pháp để tính diện tích dưới đường cong, tùy thuộc vào bản chất của hàm số và mức độ chính xác yêu cầu. Phương pháp phổ biến nhất là tích phân xác định cho các hàm liên tục và khả vi trên khoảng cần tính. Ngoài ra, các phương pháp xấp xỉ số cũng được sử dụng khi tích phân không thể giải tích.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Tích phân xác định cho hàm số liên tục và khả vi.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Tổng Riemann, chia đoạn thành nhiều hình chữ nhật và tính tổng.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phương pháp hình thang, xấp xỉ diện tích từng đoạn bằng hình thang.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Quy tắc Simpson, sử dụng đa thức bậc hai để xấp xỉ hàm số.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phương pháp Monte Carlo, dùng mẫu ngẫu nhiên và xác suất để ước lượng diện tích.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Mỗi phương pháp có ưu điểm và hạn chế riêng. Ví dụ, tích phân xác định cung cấp kết quả chính xác nhưng yêu cầu hàm số phải có nguyên hàm. Phương pháp xấp xỉ số linh hoạt cho các hàm phức tạp nhưng kết quả chỉ gần đúng tùy thuộc vào số lượng phân đoạn hoặc mẫu ngẫu nhiên.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bảng dưới đây minh họa các phương pháp tính diện tích phổ biến:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"5\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Phương pháp\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Ưu điểm\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Nhược điểm\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Tích phân xác định\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Độ chính xác cao, công thức rõ ràng\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Yêu cầu hàm số có nguyên hàm\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Tổng Riemann\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Dễ hiểu, áp dụng cho nhiều hàm số\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Độ chính xác phụ thuộc vào số phân đoạn\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Phương pháp hình thang\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Đơn giản, nhanh chóng\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Độ chính xác trung bình, cần nhiều đoạn cho hàm biến thiên mạnh\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Quy tắc Simpson\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Chính xác hơn hình thang, phù hợp với hàm số mượt\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Phức tạp hơn, yêu cầu chia đoạn chẵn\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Monte Carlo\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Áp dụng cho hàm phức tạp, nhiều biến\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Kết quả gần đúng, phụ thuộc số mẫu\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng của diện tích dưới đường cong\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Diện tích dưới đường cong được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật. Trong vật lý, nó dùng để tính năng lượng, công suất và chuyển động của vật thể. Ví dụ, công sinh ra bởi lực biến thiên theo vị trí có thể được tính bằng diện tích dưới đồ thị lực theo quãng đường.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong kinh tế học, diện tích dưới đường cong cầu và cung giúp xác định tổng giá trị, lợi ích và chi phí. Ví dụ, tích phân diện tích dưới đường cong cầu biểu thị tổng chi tiêu của người tiêu dùng cho một mặt hàng nhất định.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong thống kê, diện tích dưới đường cong xác suất (PDF) xác định xác suất xảy ra các sự kiện trong một khoảng. Trong kỹ thuật, tích phân diện tích giúp tính lưu lượng chất lỏng qua ống, điện tích trong mạch điện hoặc khối lượng chất trong quá trình phân phối liên tục.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Vật lý: công, năng lượng, lực\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Kinh tế: tổng chi phí, lợi ích, tiêu dùng\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thống kê: xác suất tích lũy, phân phối xác suất\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Kỹ thuật: lưu lượng, điện tích, khối lượng vật chất\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Ch2>Khái niệm mở rộng và tích phân bất định\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Diện tích dưới đường cong còn được mở rộng thành tích phân bất định, là họ các hàm nguyên hàm của một hàm số. Tích phân bất định được biểu diễn dưới dạng:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\int f(x) \\, dx = F(x) + C\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong đó, F(x) là một nguyên hàm của f(x) và C là hằng số tích phân. Khái niệm này đóng vai trò quan trọng trong việc giải các bài toán vi phân, xác định nguyên hàm và áp dụng vào các bài toán vật lý, kỹ thuật, kinh tế.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Tích phân bất định cung cấp công cụ giải phương trình vi phân, mô tả các hiện tượng thay đổi liên tục và dự đoán kết quả trong các hệ thống động học. Nó là nền tảng của nhiều ứng dụng thực tiễn và lý thuyết trong khoa học tự nhiên và kỹ thuật.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Diện tích dưới đường cong trong nhiều biến\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Khi hàm số có nhiều biến, diện tích trở thành thể tích hoặc siêu diện tích dưới bề mặt. Tích phân hai lớp hoặc ba lớp được sử dụng để tính diện tích bề mặt hoặc thể tích vật thể trong không gian hai hoặc ba chiều. Đây là khái niệm mở rộng quan trọng trong giải tích đa biến.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ, tích phân hai lớp được biểu diễn bằng:\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\iint_R f(x, y) \\, dA\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong đó R là miền giới hạn trong mặt phẳng xy và f(x, y) ≥ 0. Phương pháp này cho phép tính diện tích bề mặt hoặc lượng vật chất trong một miền phức tạp mà không thể xử lý bằng công thức hình học đơn giản.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Tích phân ba lớp mở rộng thêm chiều không gian z, dùng để tính thể tích vật thể hoặc khối lượng chất phân bố liên tục theo ba chiều. Đây là công cụ quan trọng trong vật lý, kỹ thuật và mô phỏng số.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phương pháp xấp xỉ số\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Khi tích phân không thể giải tích hoặc hàm số phức tạp, người ta sử dụng các phương pháp xấp xỉ số để tính diện tích dưới đường cong. Các phương pháp phổ biến bao gồm:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Quy tắc hình thang: chia đoạn [a, b] thành các hình thang nhỏ và tính tổng diện tích.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Quy tắc Simpson: dùng đa thức bậc hai xấp xỉ hàm số trên từng đoạn, cho kết quả chính xác hơn hình thang.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phương pháp Monte Carlo: sử dụng mẫu ngẫu nhiên và xác suất để ước lượng diện tích dưới đồ thị.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Các phương pháp xấp xỉ số giúp tính toán với độ chính xác tùy ý, phù hợp cho các hàm số phức tạp, hàm phi tuyến hoặc các bài toán đa biến. Chúng được sử dụng rộng rãi trong kỹ thuật, vật lý tính toán và mô phỏng số.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Đặc điểm và tính chất của diện tích dưới đường cong\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Diện tích dưới đường cong có nhiều tính chất quan trọng giúp đơn giản hóa tính toán:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Tuyến tính: tích phân của tổng các hàm bằng tổng các tích phân.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Cộng tính theo đoạn: tích phân trên một khoảng có thể tách thành tích phân trên các khoảng con.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Không âm: nếu hàm f(x) ≥ 0 trên đoạn [a, b], tích phân xác định ≥ 0.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Đơn điệu: nếu f(x) tăng, diện tích tích lũy cũng tăng theo a đến b.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Bảng minh họa các tính chất:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"5\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Ctbody>\u003Ctr>\n    \u003Cth>Tính chất\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth>Diễn giải\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Tuyến tính\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\\int_a^b [f(x)+g(x)] dx = \\int_a^b f(x) dx + \\int_a^b g(x) dx\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Cộng tính theo đoạn\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\\int_a^c f(x) dx = \\int_a^b f(x) dx + \\int_b^c f(x) dx\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>Không âm\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Nếu f(x) ≥ 0 với mọi x trong [a, b], thì \\int_a^b f(x) dx ≥ 0\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftbody>\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Kết luận\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Diện tích dưới đường cong là khái niệm cơ bản trong giải tích, có ứng dụng rộng rãi trong khoa học, kỹ thuật, kinh tế và thống kê. Việc nắm vững nguyên lý, phương pháp tính và các tính chất giúp giải quyết các bài toán về diện tích, thể tích, xác suất và các hiện tượng vật lý một cách hiệu quả.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Col>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmathworld.wolfram.com\u002FDefiniteIntegral.html\">Wolfram MathWorld: Definite Integral\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.khanacademy.org\u002Fmath\u002Fap-calculus-ab\u002Fab-integration-new\u002Fab-3-1\u002Fv\u002Farea-under-a-curve\">Khan Academy: Area Under a Curve\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Focw.mit.edu\u002Fcourses\u002Fmathematics\u002F18-01sc-single-variable-calculus-fall-2010\u002Fintegration\u002Farea-under-a-curve\u002F\">MIT OpenCourseWare: Area Under a Curve\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mathsisfun.com\u002Fcalculus\u002Fintegration.html\">Math Is Fun: Introduction to Integration\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.planetcalc.com\u002F8289\u002F\">PlanetCalc: Definite and Indefinite Integrals\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},1,"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":22,"researcherId":10,"name":23,"imageUrl":24},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[13],false,"PUBLISHED","2025-09-30T02:27:52.139+00:00","2025-10-24T09:30:20.178+00:00","2025-10-24T09:30:20.175+00:00",150,[33,36,39,48,51,57,62,73,78,84],{"id":34,"title":35,"term":34,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"integration","Integration là gì? Các nghiên cứu khoa học về Integration",{"id":37,"title":38,"term":37,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"nghiên cứu in vivo","Nghiên cứu in vivo là gì? Các nghiên cứu khoa học ",{"id":40,"title":41,"term":40,"englishTitle":40,"definition":42,"discipline":43,"disciplineCode":44,"disciplineLabel":45,"disciplineColor":46,"disciplineIcon":47},"nomogram","Nomogram là gì? Cấu trúc, kiểm chuẩn và ứng dụng y học","Nomogram là một công cụ tính toán đồ họa hai chiều biểu diễn trực quan các phương trình hồi quy đa biến phức tạp thành các thang điểm tuyến tính đơn giản, cho phép tính toán nhanh xác suất cá thể hóa của một biến cố lâm sàng cụ thể.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":49,"title":50,"term":49,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"dẫn truyền thuốc","Dẫn truyền thuốc là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":52,"title":53,"term":54,"englishTitle":55,"definition":56,"discipline":43,"disciplineCode":44,"disciplineLabel":45,"disciplineColor":46,"disciplineIcon":47},"picco","PiCCO là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","PiCCO","PiCCO \u002F Pulse index Continuous Cardiac Output","PiCCO là hệ thống theo dõi huyết động học nâng cao xâm lấn tối thiểu trong chuyên khoa hồi sức tích cực, tích hợp kỹ thuật pha loãng nhiệt qua phổi (transpulmonary thermodilution) và phân tích đường cong áp lực động mạch liên tục để đánh giá cung lượng tim và tình trạng ứ nước phổi.",{"id":58,"title":59,"term":58,"englishTitle":60,"definition":61,"discipline":43,"disciplineCode":44,"disciplineLabel":45,"disciplineColor":46,"disciplineIcon":47},"uscom","USCOM là gì? Giám sát huyết động không xâm lấn bằng Doppler tim","Ultrasonic Cardiac Output Monitor","USCOM (Ultrasonic Cardiac Output Monitor) là hệ thống theo dõi huyết động không xâm lấn sử dụng sóng siêu âm Doppler liên tục qua hõm ức để đo lường cung lượng tim, thể tích nhát bóp và kháng lực mạch máu.",{"id":63,"title":64,"term":65,"englishTitle":66,"definition":67,"discipline":68,"disciplineCode":69,"disciplineLabel":70,"disciplineColor":71,"disciplineIcon":72},"phân tích dữ liệu","Phân tích dữ liệu là gì? Các công bố khoa học về Phân tích dữ liệu","Phân tích dữ liệu","data analysis","Phân tích dữ liệu (data analysis) là quy trình khoa học bao gồm thu thập, làm sạch, biến đổi, mô hình hóa và diễn giải dữ liệu nhằm khám phá các thông tin hữu ích, đề xuất kết luận và hỗ trợ việc ra quyết định tối ưu.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":74,"title":75,"term":74,"englishTitle":76,"definition":77,"discipline":68,"disciplineCode":69,"disciplineLabel":70,"disciplineColor":71,"disciplineIcon":72},"nhận diện đối tượng","Nhận diện đối tượng là gì? Kiến trúc thị giác máy tính và ứng dụng","object recognition","Nhận diện đối tượng là bài toán nền tảng trong thị giác máy tính, kết hợp việc định vị vị trí các vật thể trong ảnh hoặc video qua các hộp bao giới hạn và phân loại chính xác nhãn định danh của từng đối tượng.",{"id":79,"title":80,"term":81,"englishTitle":82,"definition":83,"discipline":68,"disciplineCode":69,"disciplineLabel":70,"disciplineColor":71,"disciplineIcon":72},"dự đoán liên kết","Dự đoán liên kết là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Dự đoán liên kết","link prediction","Dự đoán liên kết là một bài toán nền tảng trong phân tích mạng lưới và học máy nhằm ước tính xác suất xuất hiện một kết nối mới hoặc nhận diện các liên kết bị thiếu giữa các nút trong đồ thị.",{"id":85,"title":86,"term":85,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"vancomycin","Vancomycin là gì? Các công bố nghiên cứu khoa học liên quan"]