[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_t%C3%ADnh%20ch%E1%BA%A5t%20ugn{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_t%C3%ADnh%20ch%E1%BA%A5t%20ugn":33},{"code":4,"data":5,"meta":12},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":32},[],[],[9,23],{"publicationId":10,"title":11,"originalTitle":12,"authorNames":13,"authorCount":15,"journalName":16,"vietnamJournal":17,"publishDate":18,"publishYear":19,"totalCitation":20,"url":21,"doi":12,"summary":22},"808936df-914c-4ce4-9665-852b47e9a884","Các phép biến đổi đồ thị và tính IBN của đại số đường đi Leavitt",null,[14],"Tăng Võ Nhật Trung; ThS. NGÔ TẤN PHÚC* ",1,"Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng",true,"2019-04-30",2019,0,"https:\u002F\u002Fjst-ud.vn\u002Fjst-ud\u002Farticle\u002Fview\u002F2137","\u003Cp>Nghiên cứu tác động của các phép biến đổi đồ thị cơ bản đến tính chất bất biến IBN và \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">tính chất ugn\u003C\u002Fb> của đại số đường đi Leavitt trên các đồ thị liên kết. Kết quả giải tích đại số chỉ ra phép khử đỉnh nguồn và phép mở rộng đồ thị bảo toàn trọn vẹn tính chất UGN nhưng không bảo toàn tính IBN trong tương đương Morita.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":24,"title":25,"originalTitle":12,"authorNames":26,"authorCount":15,"journalName":16,"vietnamJournal":17,"publishDate":28,"publishYear":29,"totalCitation":12,"url":30,"doi":12,"summary":31},"073c5c0e-20fb-4ffe-ae75-93b3f27dd616","Về tính UGN của đại số đường đi Leavitt trên các đồ thị rời rạc chu trình",[27],"Vu Nhan Khanh, Ngo Tan Phuc*","2018-05-31",2018,"https:\u002F\u002Fjst-ud.vn\u002Fjst-ud\u002Farticle\u002Fview\u002F777","\u003Cp>Khảo sát cấu trúc đại số đường đi Leavitt trên các đồ thị có hướng rời rạc chu trình nhằm xác lập điều kiện thỏa mãn \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">tính chất ugn\u003C\u002Fb> trong lý thuyết môđun. Tác giả chỉ ra rằng cấu trúc đồ thị mở rộng đảm bảo tồn tại đơn ánh thỏa mãn bậc tự do và áp dụng kết quả phân loại cho các lớp đồ thị cảm sinh từ nhóm hữu hạn.\u003C\u002Fp>",[],{"code":4,"data":34,"meta":12},{"id":35,"title":36,"description":37,"content":38,"term":35,"englishTitle":12,"synonyms":12,"definition":12,"discipline":12,"references":12,"faqs":12,"createUser":39,"publishUser":12,"keywords":42,"keywordCount":53,"enrichTopicLink":17,"status":54,"createTime":55,"updateTime":56,"publishTime":12,"linkEnrichedTime":57,"publicationScanTime":58,"contentErrorMessage":12,"viewCount":59,"wikidataId":12,"relateTopics":60},"tính chất ugn","Tính chất UGN là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan","Tính chất UGN là đặc trưng trong đại số mô tả các vành có số phần tử sinh mô-đun hữu hạn sinh không bị chặn bởi bất kỳ hằng số cố định nào. Nó phản ánh độ phức tạp cấu trúc khi không thể kiểm soát số lượng sinh tối thiểu, thường gặp ở các vành phân cấp theo nhóm amenable.","\u003Cdiv>\u003Ch2>Định nghĩa tính chất UGN\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Tính chất UGN (viết tắt của Unbounded Generating Number) là một khái niệm toán học trong lĩnh vực đại số giao hoán và lý thuyết mô-đun. Một vành R được gọi là có tính chất UGN nếu tồn tại một dãy mô-đun hữu hạn sinh trên R sao cho không tồn tại một số nguyên dương cố định n nào mà mọi mô-đun trong dãy đó đều có thể sinh bởi không quá n phần tử. Nói cách khác, số lượng phần tử tối thiểu cần thiết để sinh ra các mô-đun hữu hạn sinh là không bị chặn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Tính chất này là công cụ giúp nhận diện các vành có cấu trúc phức tạp, nơi mà các mô-đun hữu hạn sinh không thể kiểm soát được về số lượng sinh. Khái niệm UGN không chỉ mang tính lý thuyết thuần túy mà còn là chỉ báo cho các đặc tính liên quan đến {{topic|%7B%22topic%22%3A%22s%E1%BB%B1%20kh%C3%B4ng%20%E1%BB%95n%20%C4%91%E1%BB%8Bnh%22%2C%22text%22%3A%22t%C3%ADnh%20kh%C3%B4ng%20%E1%BB%95n%20%C4%91%E1%BB%8Bnh%22%7D}} trong phân loại mô-đun, khó khăn trong việc xây dựng cơ sở hữu hạn, và có liên hệ với các tính chất phân cấp nhóm.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>UGN thường được khảo sát trong bối cảnh các vành được phân cấp bởi nhóm (group-graded rings), trong đó cấu trúc nhóm của tập cấp tác động đến khả năng sinh của các mô-đun. Một số nghiên cứu cũng chỉ ra mối liên hệ giữa UGN với entropy đại số và các nhóm amenable trong lý thuyết nhóm hiện đại.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ý nghĩa toán học của tính chất UGN\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Tính chất UGN có tầm quan trọng đặc biệt trong lý thuyết mô-đun vì nó cung cấp một tiêu chí để đánh giá sự \"phức tạp\" của các mô-đun hữu hạn sinh. Trong lý thuyết cổ điển, người ta quan tâm đến việc mô-đun có sinh hữu hạn hay không. Tuy nhiên, UGN đi xa hơn, chỉ ra rằng thậm chí trong số các mô-đun hữu hạn sinh, có thể tồn tại chuỗi mô-đun mà độ dài tập sinh tối thiểu tăng không giới hạn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Với một vành không có tính chất UGN, ta có thể gán cho nó một hằng số n sao cho bất kỳ mô-đun hữu hạn sinh nào cũng sinh bởi không quá n phần tử. Đây là tính chất ổn định trong nghiên cứu cấu trúc. Trái lại, khi R có UGN, mọi phương pháp cố định để kiểm soát số lượng sinh đều thất bại, cho thấy tính phức tạp nội tại trong hệ thống mô-đun của nó.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các nhà nghiên cứu trong lý thuyết đại số giao hoán, đại số không giao hoán và đại số điều khiển đều quan tâm đến UGN như một công cụ để xác định mức độ khó trong việc phân loại các mô-đun, đồng thời làm rõ ranh giới giữa các lớp vành \"tốt\" và \"xấu\" theo nghĩa lý thuyết mô-đun.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ứng dụng của tính chất UGN trong nghiên cứu toán học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>UGN không phải là tính chất đơn lẻ mà thường xuất hiện trong các công trình nghiên cứu về vành phân cấp theo nhóm (group-graded rings), entropy đại số, và các ứng dụng đại số trong giải tích. Một trong những ứng dụng chính của UGN là giúp phát hiện các vành có cấu trúc bất thường, phục vụ cho việc phân loại và xây dựng lý thuyết chuẩn hóa mô-đun.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong lý thuyết nhóm, các nhóm amenable và supramenable đóng vai trò quan trọng trong phân cấp các vành. Khi một vành được phân cấp theo một nhóm amenable và có UGN, ta biết rằng mức độ phân mảnh trong tập sinh mô-đun là không giới hạn. Điều này có ứng dụng trong việc phân tích các hệ động học đại số (algebraic dynamical systems) và lý thuyết entropy trong hệ thống không giao hoán.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Việc xác định một vành có tính UGN hay không giúp các nhà toán học định hướng tiếp cận phù hợp khi làm việc với mô-đun trên vành đó. Đặc biệt, trong phân tích mô hình mô-đun của các hệ {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C6%B0%C6%A1ng%20tr%C3%ACnh%20vi%20ph%C3%A2n%20%C4%91%E1%BA%A1i%20s%E1%BB%91%22%7D}} (DAE), khả năng xây dựng cơ sở sinh hữu hạn là yếu tố quan trọng trong việc giải tích và mô phỏng hệ thống.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ví dụ về vành có tính chất UGN\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Một ví dụ tiêu biểu về vành có tính chất UGN là các vành phân cấp theo nhóm amenable mà không có giới hạn trên cho số lượng phần tử sinh các mô-đun hữu hạn sinh. Trong bài báo “Generating numbers of rings graded by amenable and supramenable groups” đăng trên Journal of the London Mathematical Society, tác giả đã chứng minh rằng với mỗi nhóm amenable không suy biến, tồn tại một vành phân cấp theo nhóm đó có UGN.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Bài báo nêu cụ thể cách xây dựng vành UGN từ nhóm amenable thông qua các vành ma trận, các vành mô phỏng tổ hợp, và sử dụng các công cụ từ lý thuyết đại số không giao hoán. Các ví dụ cũng cho thấy rằng tính chất UGN có thể xuất hiện ngay cả ở các vành có cấu trúc khá đơn giản về mặt hình thức, nhưng chứa đựng các mô-đun có hành vi sinh không bị kiểm soát.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Dưới đây là bảng so sánh một số ví dụ về vành và tính chất UGN:\u003C\u002Fp>\n\u003Ctable border=\"1\" cellpadding=\"5\" cellspacing=\"0\">\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Tên vành\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Phân cấp nhóm\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Có UGN?\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Ghi chú\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mathbb{Z}[G]\u003C\u002Fscript> với G amenable\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Amenable\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Có thể có\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Phụ thuộc vào đặc tính của G\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Vành ma trận \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">M_n(R)\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Không\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Không\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Luôn sinh hữu hạn\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Vành phân cấp theo \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\mathbb{Z}^2\u003C\u002Fscript>\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Amenable\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Có\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Dựa theo định lý trong JLMS\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003Cp>Xem thêm nghiên cứu tại: \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Flondmathsoc.onlinelibrary.wiley.com\u002Fdoi\u002F10.1112\u002Fjlms.12591\" target=\"_blank\">Journal of the London Mathematical Society\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fp>\u003Ch2>Các điều kiện cần và đủ để một vành có tính chất UGN\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Việc xác định một vành có tính chất UGN phụ thuộc vào nhiều {{topic|%7B%22topic%22%3A%22y%E1%BA%BFu%20t%E1%BB%91%20c%E1%BA%A5u%20tr%C3%BAc%22%7D}}, đặc biệt là sự tồn tại của các dãy mô-đun hữu hạn sinh có số lượng phần tử sinh ngày càng lớn. Một điều kiện cần phổ biến là: tồn tại một dãy các mô-đun hữu hạn sinh \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">M_i\u003C\u002Fscript> sao cho với mọi \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">n \\in \\mathbb{N}\u003C\u002Fscript>, tồn tại \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">i\u003C\u002Fscript> thỏa mãn \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">M_i\u003C\u002Fscript> cần ít nhất \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">n+1\u003C\u002Fscript> phần tử để sinh.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong các vành phân cấp theo nhóm G, việc nhóm G là amenable (tức tồn tại dãy Fölner) là một trong những điều kiện thuận lợi để xuất hiện UGN. Tuy nhiên, tính chất này chưa đủ nếu không có thêm điều kiện về cấu trúc của mô-đun – ví dụ như tính chất không bị hạn chế bởi chiều Krull hay mức tăng trưởng Gelfand–Kirillov.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ở các vành không phân cấp, sự hiện diện của UGN còn có thể gắn liền với việc vành không thỏa mãn điều kiện Noether (không có chuỗi con mô-đun tăng vô hạn bị dừng). Cụ thể, với các vành Noetherian thì UGN thường không xuất hiện do mọi mô-đun hữu hạn sinh đều có thể rút gọn về tập sinh tối tiểu hữu hạn chặn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>Nếu R là vành Artinian ⇒ không có UGN.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nếu R phân cấp bởi G amenable, có độ lớn vô hạn, và không Noetherian ⇒ có khả năng có UGN.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Nếu mọi mô-đun hữu hạn sinh đều là mô-đun tự do ⇒ không có UGN.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Liên hệ giữa UGN và lý thuyết entropy đại số\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Entropy đại số là một khái niệm được sử dụng để đo lường sự \"rối loạn\" hoặc mức độ tăng trưởng của mô-đun, thường được áp dụng trong lý thuyết nhóm, hệ động học và đại số. Trong ngữ cảnh này, UGN có thể coi là phản ánh một dạng \"entropy sinh\" – mức độ tăng không kiểm soát của số phần tử sinh trong hệ mô-đun.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong nghiên cứu của Ceccherini-Silberstein và Coornaert, entropy đại số của các mô-đun được liên hệ trực tiếp đến mức độ amenability của nhóm phân cấp. Một nhóm G phân cấp vành R với entropy cao có khả năng khiến R có UGN, vì mô-đun trên R sẽ cần lượng lớn phần tử sinh để điều khiển toàn bộ cấu trúc của nó.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ điển hình là các hệ thống giao hoán với các phần tử có tác động chuyển vị vô hạn trên tập chỉ mục mô-đun. Các tác động này làm cho dãy mô-đun hữu hạn sinh không thể ổn định với số lượng phần tử sinh nhỏ – một đặc điểm đặc trưng của UGN.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Thông qua quan hệ với entropy, các nhà toán học còn có thể liên kết UGN với các hệ thống động học đại số (algebraic dynamical systems), qua đó sử dụng các công cụ như entropy measure, độ phức tạp (complexity functions), và độ tăng trưởng để ước lượng UGN cho các hệ cụ thể.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hệ quả và các ứng dụng liên ngành\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Sự tồn tại của tính chất UGN trong một vành không chỉ là vấn đề lý thuyết mà còn mang lại một số hệ quả quan trọng trong các lĩnh vực khác như {{topic|%7B%22topic%22%3A%22khoa%20h%E1%BB%8Dc%20m%C3%A1y%20t%C3%ADnh%22%7D}} lý thuyết, mật mã học, và toán học tổ hợp. Chẳng hạn, trong việc mã hóa thông tin bằng các mô-đun đại số, việc đảm bảo rằng không có UGN giúp kiểm soát độ phức tạp của thuật toán sinh khóa hoặc kiểm tra tính đúng đắn của hệ thống.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong tổ hợp và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22l%C3%BD%20thuy%E1%BA%BFt%20%C4%91%E1%BB%93%20th%E1%BB%8B%22%7D}} đại số, UGN có thể được dùng để xác định các cấu trúc không thể rút gọn về số phần tử sinh trong các hệ thống nhúng đại số – ví dụ như các mạng lưới lưỡng phân sinh ngẫu nhiên hoặc các vành đối ngẫu xuất hiện trong {{topic|%7B%22topic%22%3A%22t%E1%BB%91i%20%C6%B0u%20h%C3%B3a%20t%E1%BB%95%20h%E1%BB%A3p%22%7D}}. Đây là các ứng dụng tiên phong đang được khai phá trong toán học hiện đại.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Với đại số máy tính, các phần mềm như GAP, Magma, hoặc Macaulay2 đang được cập nhật để hỗ trợ truy vấn về số lượng sinh tối thiểu và kiểm chứng tính UGN với các thuật toán heuristics. Việc mô phỏng các mô-đun sinh qua UGN cho phép người dùng nhận biết các nguy cơ tính toán không chặn – điều quan trọng trong các bài toán phân tích {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%E1%BB%99%20ph%E1%BB%A9c%20t%E1%BA%A1p%20kolmogorov%22%2C%22text%22%3A%22%C4%91%E1%BB%99%20ph%E1%BB%A9c%20t%E1%BA%A1p%20thu%E1%BA%ADt%20to%C3%A1n%22%7D}}.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tổng kết và hướng nghiên cứu tương lai\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Tính chất UGN là một đặc trưng sâu sắc trong lý thuyết vành và mô-đun, thể hiện giới hạn của việc kiểm soát số lượng phần tử sinh trong các cấu trúc đại số hữu hạn. Sự có mặt của UGN chỉ ra tính không ổn định hoặc sự gia tăng độ phức tạp trong tổ chức mô-đun, đặc biệt là với các vành phân cấp bởi nhóm amenable hoặc supramenable.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các hướng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22nghi%C3%AAn%20c%E1%BB%A9u%20t%C6%B0%C6%A1ng%20lai%22%7D}} bao gồm: phát triển tiêu chí nhanh kiểm tra UGN qua dữ liệu nhóm, mở rộng UGN sang hệ thống vành không đơn vị hoặc bán nhóm, và kết nối UGN với {{topic|%7B%22topic%22%3A%22l%C3%BD%20thuy%E1%BA%BFt%20th%C3%B4ng%20tin%22%7D}} – entropy để mô hình hóa các {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%87%20th%E1%BB%91ng%20ph%C3%A2n%20t%C3%A1n%22%7D}} phức hợp. Nhiều công trình cũng đang tìm cách phân loại lớp vành theo ngưỡng UGN (ví dụ: vành gần-UGN) để có phân loại mềm dẻo hơn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Tính chất UGN đang mở ra một trường nghiên cứu phong phú giữa đại số, tổ hợp, phân tích, lý thuyết nhóm và khoa học máy tính, thể hiện xu thế hội tụ các lĩnh vực để cùng giải quyết những vấn đề nền tảng nhưng đầy thách thức của toán học hiện đại.\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fdiv>",{"id":15,"researcherId":12,"name":40,"imageUrl":41},"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",[43,44,45,46,47,48,49,50,51,52],"sự không ổn định","phương trình vi phân đại số","yếu tố cấu trúc","khoa học máy tính","lý thuyết đồ thị","tối ưu hóa tổ hợp","độ phức tạp kolmogorov","nghiên cứu tương lai","lý thuyết thông tin","hệ thống phân tán",10,"PUBLISHED","2023-09-27T02:40:42.778+00:00","2026-09-15T11:29:11.285+00:00","2026-09-15T11:29:10.921+00:00","2026-09-04T06:21:31.709+00:00",458,[61,64,73,76,79,82,85,94,104,114],{"id":62,"title":63,"term":62,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"scopus","Scopus là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học về Scopus",{"id":65,"title":66,"term":65,"englishTitle":65,"definition":67,"discipline":68,"disciplineCode":69,"disciplineLabel":70,"disciplineColor":71,"disciplineIcon":72},"context","Context là gì? Các công bố khoa học về Context","Context (ngữ cảnh\u002Fbối cảnh) là tập hợp toàn bộ các điều kiện, hoàn cảnh, dữ kiện xung quanh và trạng thái môi trường có liên quan trực tiếp đến việc định hình ý nghĩa, nhận thức và hành vi của một đối tượng hoặc hệ thống.","SOCIAL_SCIENCES","social-sciences","Khoa học xã hội","#E08600","users",{"id":74,"title":75,"term":74,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"độ tin cậy","Độ tin cậy là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":77,"title":78,"term":77,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"nhiễu","Nhiễu là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan về Nhiễu",{"id":80,"title":81,"term":80,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"nữ quyền","Nữ quyền là gì? Các công bố nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":83,"title":84,"term":83,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"luồng cực đại","Luồng cực đại là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":86,"title":87,"term":86,"englishTitle":86,"definition":88,"discipline":89,"disciplineCode":90,"disciplineLabel":91,"disciplineColor":92,"disciplineIcon":93},"entropy","Entropy là gì? Từ nhiệt động lực học đến học máy","Entropy là đại lượng vật lý và toán học trung tâm biểu thị mức độ hỗn loạn, độ bất định hoặc lượng thông tin cần thiết để mô tả trạng thái của một hệ thống vật lý, thống kê hoặc mô hình tính toán.","NATURAL_SCIENCES","natural-sciences","Khoa học tự nhiên","#0E9F9C","atom",{"id":95,"title":96,"term":95,"englishTitle":97,"definition":98,"discipline":99,"disciplineCode":100,"disciplineLabel":101,"disciplineColor":102,"disciplineIcon":103},"np khó","NP-khó là gì? Độ phức tạp, định lý Cook và giải pháp","NP-hard","NP-khó là lớp các bài toán tính toán mà mọi bài toán trong lớp NP đều có thể quy dẫn thời gian đa thức về chúng, bao gồm cả các bài toán tối ưu hóa.","ENGINEERING_TECHNOLOGY","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":105,"title":106,"term":105,"englishTitle":107,"definition":108,"discipline":109,"disciplineCode":110,"disciplineLabel":111,"disciplineColor":112,"disciplineIcon":113},"mô hình hóa","Mô hình hóa là gì? Bản chất, phương pháp và ứng dụng","modeling","Mô hình hóa là phương pháp khoa học nhằm xây dựng các biểu diễn trừu tượng, toán học hoặc vật lý để mô tả, giải thích và dự báo hành vi của các hệ thống và hiện tượng trong thế giới thực.","INTERDISCIPLINARY","interdisciplinary","Liên ngành","#0284C7","shapes",{"id":115,"title":116,"term":115,"englishTitle":117,"definition":118,"discipline":99,"disciplineCode":100,"disciplineLabel":101,"disciplineColor":102,"disciplineIcon":103},"phân loại đối tượng","Phân loại đối tượng là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","object classification","Phân loại đối tượng (object classification) là tác vụ thị giác máy tính và học máy nhằm gán một hoặc nhiều nhãn danh mục xác định cho các đối tượng xuất hiện trong dữ liệu hình ảnh, video hoặc tín hiệu số."]