[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_h%E1%BB%87%20th%E1%BB%91ng%20tuy%E1%BA%BFn%20t%C3%ADnh{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_hệ thống tuyến tính":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":22,"keywordCount":23,"enrichTopicLink":24,"status":25,"createTime":26,"updateTime":27,"publishTime":28,"linkEnrichedTime":10,"publicationScanTime":10,"contentErrorMessage":10,"viewCount":29,"relateTopics":30},"hệ thống tuyến tính","Hệ thống tuyến tính là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","Hệ thống tuyến tính là mô hình trong đó đầu ra là tổ hợp tuyến tính của đầu vào, tuân thủ hai tính chất cơ bản là đồng nhất và chồng chập. Nhờ đặc tính này, hệ tuyến tính có thể phân tích dễ dàng bằng các công cụ toán học như phương trình vi phân, biến đổi Fourier và đại số tuyến tính. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Định nghĩa hệ thống tuyến tính\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nHệ thống tuyến tính là một loại mô hình toán học trong đó mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra được xác định bằng các phép biến đổi tuyến tính. Điều này có nghĩa là nếu hai tín hiệu được đưa vào hệ thống và mỗi tín hiệu tạo ra một phản hồi cụ thể, thì tổng của hai tín hiệu đó sẽ tạo ra tổng của hai phản hồi tương ứng. Tính chất này tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích, mô phỏng và thiết kế trong nhiều lĩnh vực kỹ thuật và khoa học.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVề mặt toán học, giả sử hệ thống phản hồi \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">y_1(t)\u003C\u002Fscript> với đầu vào \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x_1(t)\u003C\u002Fscript> và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">y_2(t)\u003C\u002Fscript> với đầu vào \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x_2(t)\u003C\u002Fscript>, thì hệ thống được gọi là tuyến tính nếu:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Đồng nhất:\u003C\u002Fstrong> \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x(t) \\rightarrow y(t) \\Rightarrow a x(t) \\rightarrow a y(t)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Chồng chập:\u003C\u002Fstrong> \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x_1(t) + x_2(t) \\rightarrow y_1(t) + y_2(t)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nDo đó, phản hồi với đầu vào kết hợp \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">a x_1(t) + b x_2(t)\u003C\u002Fscript> sẽ là \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">a y_1(t) + b y_2(t)\u003C\u002Fscript>. Đây là nền tảng cho các kỹ thuật phân tích như biến đổi Laplace, Fourier, và đại số ma trận trong xử lý tín hiệu và điều khiển hệ thống.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tính chất của hệ thống tuyến tính\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nHai tính chất đặc trưng của hệ thống tuyến tính – chồng chập và đồng nhất – không chỉ là định nghĩa, mà còn là công cụ để kiểm tra hoặc chứng minh tính tuyến tính của một hệ thống cụ thể. \nChúng cho phép phân rã các tín hiệu phức tạp thành tổ hợp của các tín hiệu đơn giản hơn và phân tích phản hồi của hệ thống dựa trên từng phần riêng lẻ.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVí dụ thực tiễn về tính chất này có thể thấy trong mạch điện tuyến tính: nếu điện áp đầu vào là tổng của hai tín hiệu hình sin, thì dòng điện đầu ra cũng sẽ là tổng của hai dòng điện ứng với từng tín hiệu riêng biệt.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Loại tín hiệu đầu vào\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Phản hồi đầu ra (tuyến tính)\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x(t) = \\sin(t)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">y(t) = A \\sin(t + \\phi)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x(t) = 2 \\sin(t)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">y(t) = 2A \\sin(t + \\phi)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x(t) = \\sin(t) + \\cos(t)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">y(t) = A \\sin(t + \\phi_1) + B \\cos(t + \\phi_2)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>\nSự đơn giản trong phản hồi đầu ra là một ưu điểm lớn của hệ thống tuyến tính, cho phép dự đoán kết quả mà không cần phải giải lại toàn bộ hệ thống mỗi khi thay đổi đầu vào.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân loại hệ thống tuyến tính\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nHệ thống tuyến tính có thể được phân loại theo nhiều khía cạnh khác nhau, giúp định hướng trong việc lựa chọn phương pháp phân tích và mô phỏng. \nDưới đây là một số phân loại phổ biến:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thời gian liên tục vs. Thời gian rời rạc:\u003C\u002Fstrong> Dựa trên dạng của tín hiệu đầu vào\u002Fđầu ra. Hệ thống thời gian liên tục xử lý tín hiệu không ngắt quãng, trong khi hệ rời rạc xử lý chuỗi giá trị tại các thời điểm rời rạc.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Nhân quả vs. Phi nhân quả:\u003C\u002Fstrong> Hệ thống nhân quả chỉ phụ thuộc vào quá khứ và hiện tại, còn phi nhân quả có thể phụ thuộc vào cả tương lai (chỉ tồn tại trong mô phỏng).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Ổn định vs. Không ổn định:\u003C\u002Fstrong> Một hệ thống được gọi là ổn định nếu đầu vào bị chặn (bounded) thì đầu ra cũng bị chặn (BIBO-stable).\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nNgoài ra, hệ thống còn có thể phân chia dựa trên tính khả nghịch (có tồn tại hệ ngược) và tính tuyến tính thời gian bất biến (LTI) – một trường hợp đặc biệt với nhiều tính chất thuận lợi cho phân tích.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong ứng dụng thực tế, hệ thống LTI thường là đối tượng nghiên cứu chính vì nó có thể biểu diễn dễ dàng bằng các công cụ toán học như biến đổi Laplace, Z, hoặc Fourier. Việc phân loại rõ ràng giúp kỹ sư xác định được phương pháp xử lý hiệu quả nhất.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hệ thống tuyến tính trong miền thời gian\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nPhân tích hệ thống tuyến tính trong miền thời gian thường bắt đầu bằng việc mô hình hóa mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra bằng phương trình vi phân (đối với hệ thời gian liên tục) hoặc phương trình sai phân (đối với hệ thời gian rời rạc).\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nVí dụ, một hệ thống tuyến tính liên tục có thể được mô tả bằng phương trình:\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\na_n \\frac{d^n y(t)}{dt^n} + \\cdots + a_1 \\frac{dy(t)}{dt} + a_0 y(t) = b_m \\frac{d^m x(t)}{dt^m} + \\cdots + b_1 \\frac{dx(t)}{dt} + b_0 x(t)\n\u003C\u002Fscript>\nTrong đó, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">x(t)\u003C\u002Fscript> là tín hiệu đầu vào, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">y(t)\u003C\u002Fscript> là đầu ra, và các hệ số \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">a_i, b_j\u003C\u002Fscript> xác định đặc tính của hệ thống.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nĐối với hệ rời rạc, biểu thức tương tự là phương trình sai phân:\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\ny[n] + a_1 y[n-1] + a_2 y[n-2] = b_0 x[n] + b_1 x[n-1] + b_2 x[n-2]\n\u003C\u002Fscript>\nDạng phương trình này rất phổ biến trong xử lý tín hiệu số (DSP), nơi các tín hiệu được lấy mẫu và xử lý trên máy tính.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nViệc sử dụng biểu thức thời gian giúp xác định đặc tính động học, độ trễ, hoặc tốc độ phản hồi của hệ thống mà không cần chuyển sang miền tần số. Đây là cách tiếp cận cơ bản nhưng mạnh mẽ trong phân tích hệ thống điều khiển hoặc tín hiệu.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Hệ thống tuyến tính trong miền tần số\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nKhi tín hiệu được biến đổi từ miền thời gian sang miền tần số, việc phân tích hệ thống tuyến tính trở nên đơn giản và trực quan hơn. Điều này là nhờ vào một tính chất đặc biệt: phép chồng chập trong miền thời gian tương ứng với phép nhân trong miền tần số.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nGiả sử hệ thống có hàm truyền \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">H(\\omega)\u003C\u002Fscript>, tín hiệu đầu vào là \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">X(\\omega)\u003C\u002Fscript>, thì đầu ra \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">Y(\\omega)\u003C\u002Fscript> được tính bằng:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">Y(\\omega) = H(\\omega) \\cdot X(\\omega)\u003C\u002Fscript>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nHàm truyền \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">H(\\omega)\u003C\u002Fscript> có thể được xác định thông qua biến đổi Fourier hoặc Laplace (đối với tín hiệu liên tục), hoặc biến đổi Z (đối với tín hiệu rời rạc). Bảng sau đây so sánh các biến đổi thường dùng:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"6\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Biến đổi\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Ứng dụng\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Đối tượng\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Fourier\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Phân tích tần số tín hiệu ổn định\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tín hiệu liên tục hoặc rời rạc\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Laplace\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Phân tích hệ thống và đáp ứng quá độ\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Hệ liên tục\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Z\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Thiết kế bộ lọc số, hệ rời rạc\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tín hiệu rời rạc\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>\nTrong thực tiễn, phân tích miền tần số là công cụ không thể thiếu trong thiết kế bộ lọc, kiểm tra ổn định, và điều chỉnh đáp ứng hệ thống. Khái niệm đáp ứng tần số cũng giúp xác định hệ thống có loại bỏ hay giữ lại những dải tần cụ thể trong tín hiệu.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng của hệ thống tuyến tính\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nHệ thống tuyến tính có vai trò thiết yếu trong rất nhiều ngành khoa học kỹ thuật. Một số ứng dụng nổi bật bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Kỹ thuật điện – điện tử:\u003C\u002Fstrong> Thiết kế mạch khuếch đại tuyến tính, lọc tín hiệu, và phân tích mạch điện xoay chiều sử dụng định luật Ohm và Kirchhoff.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Điều khiển tự động:\u003C\u002Fstrong> Mô hình hóa hệ thống cơ điện, robot, máy bay và ô tô bằng các phương trình vi phân tuyến tính.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Xử lý tín hiệu:\u003C\u002Fstrong> Phân tích âm thanh, hình ảnh, và dữ liệu cảm biến thông qua các bộ lọc FIR\u002FIIR tuyến tính.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nTrong ngành hàng không, ví dụ, mô hình hóa động học của một máy bay xung quanh trạng thái cân bằng có thể xấp xỉ bằng hệ tuyến tính. Điều này cho phép áp dụng lý thuyết điều khiển tối ưu hoặc điều khiển PID.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong công nghệ số, hệ thống lọc tuyến tính số (digital filters) như Butterworth, Chebyshev, FIR được thiết kế để loại bỏ nhiễu, tái tạo tín hiệu hoặc tăng cường đặc tính cụ thể. Tất cả đều dựa trên lý thuyết hệ tuyến tính rời rạc.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hạn chế của hệ thống tuyến tính\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nDù có nhiều lợi thế, hệ thống tuyến tính cũng tồn tại những giới hạn nghiêm trọng khi áp dụng vào các tình huống thực tế. Đa số các hệ thống vật lý trong tự nhiên là phi tuyến. Tuy nhiên, tuyến tính hóa xung quanh một điểm cân bằng là cách tiếp cận phổ biến để đơn giản hóa phân tích.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số tình huống cho thấy tính phi tuyến không thể bỏ qua:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Hệ thống có ngưỡng bão hòa (saturation), ví dụ như bộ khuếch đại op-amp\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Thiết bị chuyển mạch (switching systems), ví dụ như mạch nguồn xung\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ma sát trong hệ cơ học, chỉ xuất hiện khi có chuyển động\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nTrong các trường hợp này, hệ tuyến tính chỉ là xấp xỉ ban đầu và cần kết hợp với các mô hình phi tuyến để đảm bảo độ chính xác. Phân tích độ nhạy, mô phỏng số và các phương pháp như điều khiển thích nghi hoặc điều khiển mờ thường được áp dụng để khắc phục giới hạn này.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hệ thống tuyến tính và đại số tuyến tính\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nĐại số tuyến tính là công cụ then chốt trong việc mô hình hóa và giải hệ thống tuyến tính. Mối liên hệ được thể hiện rõ khi hệ thống có thể viết dưới dạng ma trận:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mathbf{A} \\mathbf{x} = \\mathbf{b}\u003C\u002Fscript>\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nTrong đó:\n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mathbf{A}\u003C\u002Fscript> là ma trận hệ số (mô tả hệ thống)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mathbf{x}\u003C\u002Fscript> là vector biến (ẩn số cần tìm)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mathbf{b}\u003C\u002Fscript> là vector kết quả (tín hiệu đầu ra)\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nPhép phân tích ma trận, như phân tích đặc trưng (eigenvalue decomposition), phân tích giá trị suy biến (SVD), hoặc phân rã LU, QR, cho phép xác định ổn định, điều khiển được và quan sát được của hệ thống.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nCác thuật toán số hiện đại trong MATLAB, Python (NumPy, SciPy) đều dựa vào đại số tuyến tính để giải bài toán hệ thống tuyến tính với quy mô lớn, đặc biệt trong mô phỏng kỹ thuật, AI, hoặc hệ thống cơ điện tử.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Liên kết với các hệ thống hiện đại\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>\nTrong thời đại số hóa và tự động hóa, hệ thống tuyến tính được tích hợp vào nhiều nền tảng công nghệ hiện đại. Các công cụ phần mềm như MATLAB, Simulink, hoặc Python với thư viện như \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.scipy.org\u002Fdoc\u002Fscipy\u002Freference\u002Fsignal.html\" target=\"_blank\">SciPy Signal\u003C\u002Fa> cho phép mô hình hóa và mô phỏng hệ thống tuyến tính một cách hiệu quả.\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>\nMột số ứng dụng điển hình bao gồm:\n\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Điều khiển tự hành cho xe không người lái (autonomous vehicles)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Điều khiển bay tự động trong ngành hàng không (autopilot systems)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Xử lý tín hiệu thời gian thực trong viễn thông và radar\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Phân tích và lọc dữ liệu cảm biến trong hệ thống IoT\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>\nNhiều mô hình học máy (machine learning) tuyến tính như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, hay PCA cũng có gốc rễ trong lý thuyết hệ tuyến tính và đại số tuyến tính, cho thấy sự liên kết sâu sắc giữa các lĩnh vực khoa học kỹ thuật hiện đại.\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Col>\n  \u003Cli>Oppenheim, A. V., Willsky, A. S., & Nawab, S. H. (1997). \u003Cem>Signals and Systems\u003C\u002Fem> (2nd ed.). Prentice Hall.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Ogata, K. (2010). \u003Cem>Modern Control Engineering\u003C\u002Fem> (5th ed.). Prentice Hall.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Boyce, W. E., & DiPrima, R. C. (2017). \u003Cem>Elementary Differential Equations and Boundary Value Problems\u003C\u002Fem> (11th ed.). Wiley.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.sciencedirect.com\u002Ftopics\u002Fengineering\u002Flinear-system\" target=\"_blank\">ScienceDirect – Linear Systems\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.khanacademy.org\u002Fmath\u002Flinear-algebra\" target=\"_blank\">Khan Academy – Linear Algebra\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdocs.scipy.org\u002Fdoc\u002Fscipy\u002Freference\u002Fsignal.html\" target=\"_blank\">SciPy Signal Processing Documentation\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.mathworks.com\u002Fproducts\u002Fcontrol.html\" target=\"_blank\">MathWorks – Control System Toolbox\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},2681,"Cuong Ta","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocKFuWh0ZD601Hp0_V_2xAK3kIOs20Kyv3V5ZLBo6fwfjyymJYzE=s96-c",{"id":18,"researcherId":10,"name":19,"imageUrl":20},[13],1,false,"PUBLISHED","2025-10-10T03:08:24.584+00:00","2025-10-13T08:16:16.577+00:00","2025-10-13T08:16:16.574+00:00",164,[31,34,45,56,66,71,76,86,91,96],{"id":32,"title":33,"term":32,"englishTitle":10,"definition":10,"discipline":10,"disciplineCode":10,"disciplineLabel":10,"disciplineColor":10,"disciplineIcon":10},"bộ lọc kalman","Bộ lọc kalman là gì? Các nghiên cứu khoa học về Bộ lọc kalman",{"id":35,"title":36,"term":37,"englishTitle":38,"definition":39,"discipline":40,"disciplineCode":41,"disciplineLabel":42,"disciplineColor":43,"disciplineIcon":44},"độ trễ","Độ trễ là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Độ trễ","Latency \u002F Time delay","Độ trễ là khoảng thời gian chênh lệch giữa thời điểm một tác vụ hoặc tín hiệu được khởi phát tại nguồn và thời điểm hệ thống ghi nhận được kết quả hoặc tín hiệu đến đích, là chỉ số hiệu năng cốt lõi trong viễn thông, kiến trúc máy tính và điều khiển học.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":46,"title":47,"term":48,"englishTitle":49,"definition":50,"discipline":51,"disciplineCode":52,"disciplineLabel":53,"disciplineColor":54,"disciplineIcon":55},"công suất","Công suất là gì? Ý nghĩa và ứng dụng chuyên sâu","Công suất","power","Công suất là đại lượng vật lý đặc trưng cho tốc độ thực hiện công hoặc tốc độ truyền tải, chuyển hóa năng lượng trong một đơn vị thời gian của một hệ vật lý hoặc thiết bị kỹ thuật.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":57,"title":58,"term":57,"englishTitle":59,"definition":60,"discipline":61,"disciplineCode":62,"disciplineLabel":63,"disciplineColor":64,"disciplineIcon":65},"thực phẩm bảo vệ sức khỏe","Thực phẩm bảo vệ sức khỏe là gì? Định nghĩa và cơ chế","Health supplement \u002F Dietary supplement","Thực phẩm bảo vệ sức khỏe (thực phẩm chức năng bổ sung) là sản phẩm dùng để bổ sung vào chế độ ăn uống hàng ngày nhằm duy trì, tăng cường, cải thiện các chức năng sinh lý của cơ thể và giảm bớt nguy cơ mắc bệnh, có chứa một hoặc nhiều thành phần hoạt tính sinh học ở dạng liều quy ước.","MEDICAL_HEALTH_SCIENCES","medical-health-sciences","Khoa học y - dược","#D6336C","stethoscope",{"id":67,"title":68,"term":67,"englishTitle":69,"definition":70,"discipline":61,"disciplineCode":62,"disciplineLabel":63,"disciplineColor":64,"disciplineIcon":65},"mở khí quản","Mở khí quản là gì? Định nghĩa, Cấu trúc & Cơ chế chi tiết","Tracheostomy \u002F Tracheotomy","Mở khí quản là phẫu thuật tạo một đường thở nhân tạo trực tiếp thông từ mặt trước cổ vào lòng khí quản dưới sụn nhẫn, nhằm đảm bảo thông khí phổi trong các trường hợp tắc nghẽn đường thở trên hoặc thở máy xâm nhập kéo dài.",{"id":72,"title":73,"term":72,"englishTitle":74,"definition":75,"discipline":51,"disciplineCode":52,"disciplineLabel":53,"disciplineColor":54,"disciplineIcon":55},"độ chọn lọc cao","Độ chọn lọc cao là gì? Định nghĩa và cơ chế","High selectivity \u002F Chemical selectivity","Độ chọn lọc cao trong hóa học và dược lý học là khả năng của một chất xúc tác, thuốc hoặc phản ứng hóa học ưu tiên tác động lên một cơ chất hoặc thụ thể mục tiêu cụ thể, hoặc ưu tiên tạo ra một đồng phân sản phẩm duy nhất trong số nhiều hướng phản ứng cạnh tranh.",{"id":77,"title":78,"term":77,"englishTitle":79,"definition":80,"discipline":81,"disciplineCode":82,"disciplineLabel":83,"disciplineColor":84,"disciplineIcon":85},"đánh giá kinh tế","Đánh giá kinh tế là gì? Định nghĩa và cơ chế","Economic evaluation \u002F Health economic evaluation","Đánh giá kinh tế là quá trình phân tích so sánh định lượng giữa hai hay nhiều phương án can thiệp dựa trên cả chi phí phát sinh và kết quả mang lại, hỗ trợ nhà hoạch định phân bổ nguồn lực khan hiếm nhằm tối đa hóa lợi ích xã hội.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":87,"title":88,"term":87,"englishTitle":89,"definition":90,"discipline":61,"disciplineCode":62,"disciplineLabel":63,"disciplineColor":64,"disciplineIcon":65},"động mạch cảnh","Động mạch cảnh là gì? Định nghĩa, Cấu trúc & Cơ chế chi tiết","Carotid artery \u002F Arteria carotis","Động mạch cảnh là hệ thống các mạch máu lớn ở vùng cổ xuất phát từ cung động mạch chủ (bên trái) và thân cánh tay đầu (bên phải), phân nhánh thành động mạch cảnh trong cấp máu cho não bộ và động mạch cảnh ngoài cấp máu cho vùng đầu mặt cổ.",{"id":92,"title":93,"term":92,"englishTitle":94,"definition":95,"discipline":61,"disciplineCode":62,"disciplineLabel":63,"disciplineColor":64,"disciplineIcon":65},"rối loạn nhân cách biên giới","Rối loạn nhân cách biên giới là gì? Định nghĩa và cơ chế","Borderline personality disorder (BPD)","Rối loạn nhân cách biên giới là rối loạn tâm thần phức tạp đặc trưng bởi sự mất ổn định lan tỏa và kéo dài trong điều hòa cảm xúc, hình ảnh bản thân, các mối quan hệ liên cá nhân và khả năng kiểm soát xung động.",{"id":97,"title":98,"term":97,"englishTitle":99,"definition":100,"discipline":61,"disciplineCode":62,"disciplineLabel":63,"disciplineColor":64,"disciplineIcon":65},"thay khớp háng toàn phần","Thay khớp háng toàn phần là gì? Định nghĩa và cơ chế","Total hip arthroplasty (THA) \u002F Total hip replacement","Thay khớp háng toàn phần là phẫu thuật ngoại khoa chỉnh hình nhằm thay thế toàn bộ bề mặt sụn và xương ổ cối bằng chén nhân tạo kết hợp thay chỏm và cổ xương đùi bằng chuôi khớp nhân tạo để phục hồi vận động và loại trừ cơn đau do bệnh lý khớp háng."]