Scholar Hub/Chủ đề/#tích phân/
Tích phân là một phép toán trong toán học, được sử dụng để tính diện tích dưới đồ thị của một hàm số, hoặc tính tổng của các giá trị của hàm số trên một khoảng ...
Tích phân là một phép toán trong toán học, được sử dụng để tính diện tích dưới đồ thị của một hàm số, hoặc tính tổng của các giá trị của hàm số trên một khoảng xác định. Tích phân có thể được hiểu là việc chia một diện tích (hoặc một tổng) lớn thành các mảnh nhỏ hơn, và sau đó cộng tổng các diện tích (tổng) của các mảnh nhỏ lại với nhau để thu được kết quả cuối cùng. Công thức tích phân thông thường được biểu diễn bằng dấu tích phân (∫) và biểu thị sự tích phân của một hàm số f(x) từ điểm a đến điểm b là ∫f(x)dx.
Tích phân được phát triển từ khái niệm diện tích và tổng. Đầu tiên, ta xem xét trường hợp đơn giản là tích phân các hàm số không âm trên một khoảng xác định [a, b]. Giả sử ta chia khoảng này thành nhiều phần bằng nhau, và xây dựng các hình chữ nhật có chiều rộng như nhau trên các đoạn con của khoảng [a, b]. Khi đó, diện tích của mỗi hình chữ nhật sẽ là chiều rộng (được gọi là độ lớn của phân đoạn, ký hiệu là Δx) nhân với độ cao của hàm số tại một điểm trong phân đoạn đó (được gọi là giá trị của hàm số trong phân đoạn đó). Tổng diện tích của tất cả các hình chữ nhật này sẽ xấp xỉ được diện tích dưới đồ thị của hàm số trên khoảng [a, b].
Để tính diện tích chính xác hơn, ta có thể tăng số phần đoạn chia khoảng [a, b] và tiếp tục xây dựng các hình chữ nhật nhỏ hơn. Khi giới hạn số lượng phần đoạn đến vô cùng, kích thước của từng phân đoạn sẽ tiến tới 0 và diện tích chính xác được xác định bằng cách tích phân.
Công thức tích phân chuẩn được biểu diễn bằng ký hiệu tích phân (∫) và được viết sau hàm số. Ví dụ, nếu ta muốn tính diện tích dưới đồ thị của một hàm số f(x) từ điểm a đến điểm b, ta sẽ viết ∫f(x)dx, trong đó dx biểu thị cho kích thước phân đoạn. Việc tích phân f(x)dx sẽ cho chúng ta kết quả là diện tích dưới đồ thị của hàm số f(x) trên khoảng [a, b].
Để chi tiết hơn, cách chúng ta tính toán tích phân phụ thuộc vào loại tích phân và hàm số cụ thể.
1. Tích phân xác định:
- Tích phân xác định được sử dụng để tính diện tích dưới đồ thị của một hàm số trên một khoảng xác định [a, b].
- Để tính tích phân xác định, chúng ta chia khoảng [a, b] thành các phân đoạn nhỏ hơn và tính diện tích của từng phân đoạn. Sau đó, ta tổng hợp diện tích các phân đoạn lại để xấp xỉ diện tích dưới đồ thị của hàm số.
- Khi thực hiện phép xấp xỉ này với số phân đoạn càng tăng, ta thu được kết quả gần đúng hơn với giá trị chính xác của tích phân.
- Công thức tích phân xác định được biểu diễn bằng ∫f(x)dx từ a đến b.
2. Tích phân không xác định:
- Tích phân không xác định được sử dụng để tìm một hàm số gốc (còn gọi là hàm nguyên hàm) của một hàm số cụ thể.
- Để tính tích phân không xác định, ta cần tìm hàm số F(x) sao cho F'(x) = f(x), trong đó F'(x) biểu thị đạo hàm của hàm số F(x).
- Công thức tích phân không xác định được biểu diễn bằng F(x) + C, trong đó C là hằng số tích cực.
Có nhiều phương pháp khác nhau để tính toán tích phân, bao gồm phương pháp thủ công và phương pháp số. Phương pháp thủ công bao gồm sử dụng quy tắc cộng, quy tắc nhân, quy tắc chuỗi và quy tắc bất định để tính toán tích phân. Phương pháp số sử dụng các phương pháp số học hoặc lập trình để xấp xỉ giá trị của tích phân.
Phân tích làm giàu bộ gen: Phương pháp dựa trên tri thức để diễn giải hồ sơ biểu hiện gen toàn bộ hệ gen Dịch bởi AI Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America - Tập 102 Số 43 - Trang 15545-15550 - 2005
Mặc dù phân tích biểu hiện RNA toàn bộ hệ gen đã trở thành một công cụ thường xuyên trong nghiên cứu y sinh, việc rút ra hiểu biết sinh học từ thông tin đó vẫn là một thách thức lớn. Tại đây, chúng tôi mô tả một phương pháp phân tích mạnh mẽ gọi là Phân tích Làm giàu Bộ gen (GSEA) để diễn giải dữ liệu biểu hiện gen. Phương pháp này đạt được sức mạnh của nó bằng cách tập trung vào các bộ ge...... hiện toàn bộ #RNA biểu hiện toàn bộ hệ gen; GSEA; bộ gen; ung thư; bệnh bạch cầu; phân tích ứng dụng; hồ sơ biểu hiện
MEGA7: Phân Tích Di Truyền Phân Tử Phiên Bản 7.0 cho Dữ Liệu Lớn Hơn Dịch bởi AI Molecular Biology and Evolution - Tập 33 Số 7 - Trang 1870-1874 - 2016
Tóm tắt
Chúng tôi giới thiệu phiên bản mới nhất của phần mềm Phân Tích Di Truyền Phân Tử (MEGA), bao gồm nhiều phương pháp và công cụ tinh vi cho phân loại gen và y học phân loại. Trong lần nâng cấp lớn này, MEGA đã được tối ưu hóa để sử dụng trên các hệ thống máy tính 64-bit nhằm phân tích các tập dữ liệu lớn hơn. Các nhà nghiên cứu giờ đây có thể k...... hiện toàn bộ #MEGA #phân tích di truyền #phân loại gen #y học phân loại #dữ liệu lớn #phần mềm khoa học
Ba Cách Tiếp Cận Đối Với Phân Tích Nội Dung Định Tính Dịch bởi AI Qualitative Health Research - Tập 15 Số 9 - Trang 1277-1288 - 2005
Phân tích nội dung là một kỹ thuật nghiên cứu định tính được sử dụng rộng rãi. Thay vì là một phương pháp duy nhất, các ứng dụng hiện nay của phân tích nội dung cho thấy ba cách tiếp cận khác biệt: thông thường, có định hướng hoặc tổng hợp. Cả ba cách tiếp cận này đều được dùng để diễn giải ý nghĩa từ nội dung của dữ liệu văn bản và do đó, tuân theo hệ hình tự nhiên. Các khác biệt chính g...... hiện toàn bộ #phân tích nội dung #nghiên cứu định tính #hệ hình tự nhiên #mã hóa #độ tin cậy #chăm sóc cuối đời.
Phân loại ImageNet bằng mạng nơ-ron tích chập sâu Dịch bởi AI Communications of the ACM - Tập 60 Số 6 - Trang 84-90 - 2017
Chúng tôi đã huấn luyện một mạng nơ-ron tích chập sâu lớn để phân loại 1,2 triệu hình ảnh độ phân giải cao trong cuộc thi ImageNet LSVRC-2010 thành 1000 lớp khác nhau. Trên dữ liệu kiểm tra, chúng tôi đạt được tỷ lệ lỗi top-1 và top-5 lần lượt là 37,5% và 17,0%, điều này tốt hơn nhiều so với công nghệ tiên tiến trước đó. Mạng nơ-ron có 60 triệu tham số và 650.000 nơ-ron, bao gồm năm lớp tí...... hiện toàn bộ #ImageNet #mạng nơ-ron tích chập sâu #phân loại hình ảnh #quy tắc dropout #hiệu suất mạng nơ-ron
Bộ công cụ phân tích bộ gen: Một khung MapReduce cho việc phân tích dữ liệu giải trình tự DNA thế hệ tiếp theo Dịch bởi AI Genome Research - Tập 20 Số 9 - Trang 1297-1303 - 2010
Các dự án giải trình tự DNA thế hệ tiếp theo (NGS), chẳng hạn như Dự án Bộ Gen 1000, đã và đang cách mạng hóa sự hiểu biết của chúng ta về sự biến dị di truyền giữa các cá nhân. Tuy nhiên, các tập dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi NGS—chỉ riêng dự án thí điểm Bộ Gen 1000 đã bao gồm gần năm terabase—làm cho việc viết các công cụ phân tích giàu tính năng, hiệu quả và đáng tin cậy trở nên khó ...... hiện toàn bộ #khoa học #giải trình tự DNA #Bộ Gen 1000 #GATK #MapReduce #phân tích bộ gen #sự biến dị di truyền #công cụ NGS #phân giải song song #SNP #Atlas Bộ Gen Ung thư
Phân Tích Chính Xác Năng Lượng Tương Quan Điện Tử Phụ Thuộc Spin cho Các Tính Toán Mật Độ Spin Địa Phương: Phân Tích Phê Phán Dịch bởi AI Canadian Journal of Physics - Tập 58 Số 8 - Trang 1200-1211 - 1980
Chúng tôi đánh giá các hình thức gần đúng khác nhau cho năng lượng tương quan trên mỗi phần tử của khí điện tử đồng nhất có phân cực spin, những hình thức này đã được sử dụng thường xuyên trong các ứng dụng của xấp xỉ mật độ spin địa phương vào chức năng năng lượng trao đổi-tương quan. Bằng cách tính toán lại chính xác năng lượng tương quan RPA như là một hàm của mật độ điện tử và phân cực...... hiện toàn bộ #khí điện tử đồng nhất #phân cực spin #xấp xỉ mật độ spin địa phương #năng lượng tương quan #nội suy Padé #Ceperley và Alder #tương quan RPA #từ tính #hiệu chỉnh không địa phương
Giảm Kích Thước Dữ Liệu Bằng Mạng Nơ-ron Dịch bởi AI American Association for the Advancement of Science (AAAS) - Tập 313 Số 5786 - Trang 504-507 - 2006
Dữ liệu nhiều chiều có thể được chuyển đổi thành các mã thấp chiều bằng cách huấn luyện một mạng nơ-ron đa lớp với lớp trung tâm nhỏ để tái tạo các vector đầu vào nhiều chiều. Phương pháp giảm gradient có thể được sử dụng để tinh chỉnh các trọng số trong các mạng 'autoencoder' như vậy, nhưng điều này chỉ hoạt động tốt nếu các trọng số ban đầu gần với một giải pháp tốt. Chúng tôi mô tả một ...... hiện toàn bộ #giảm kích thước dữ liệu #mạng nơ-ron #autoencoder #phân tích thành phần chính #học sâu #khởi tạo trọng số
Phân tích và hiển thị mô hình biểu hiện toàn bộ hệ gene Dịch bởi AI Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America - Tập 95 Số 25 - Trang 14863-14868 - 1998
Một hệ thống phân tích cụm cho dữ liệu biểu hiện gene toàn bộ hệ gene từ sự lai tạp của microarray DNA được mô tả sử dụng các thuật toán thống kê chuẩn để sắp xếp các gene theo mức độ tương đồng trong biểu đồ biểu hiện gene. Đầu ra được hiển thị dưới dạng đồ thị, truyền tải sự phân cụm và dữ liệu biểu hiện cơ bản đồng thời dưới một hình thức trực quan cho các nhà sinh học. Chúng tôi đã tìm thấy tr...... hiện toàn bộ #phân tích cụm #biểu hiện gene #hệ gen toàn bộ #lai tạp microarray #Saccharomyces cerevisiae #quá trình tế bào #đồng biểu hiện #chức năng gene
Một số mô hình ước tính sự không hiệu quả về kỹ thuật và quy mô trong phân tích bao hàm dữ liệu Dịch bởi AI Management Science - Tập 30 Số 9 - Trang 1078-1092 - 1984
Trong bối cảnh quản lý, lập trình toán học thường được sử dụng để đánh giá một tập hợp các phương án hành động thay thế có thể, nhằm lựa chọn một phương án tốt nhất. Trong khả năng này, lập trình toán học phục vụ như một công cụ hỗ trợ lập kế hoạch quản lý. Phân tích Bao hàm Dữ liệu (DEA) đảo ngược vai trò này và sử dụng lập trình toán học để đánh giá ex post facto hiệu quả tương đối của ...... hiện toàn bộ #Phân tích bao hàm dữ liệu #không hiệu quả kỹ thuật #không hiệu quả quy mô #lập trình toán học #lý thuyết thị trường có thể tranh đấu
Hướng tới một lý thuyết dựa trên tri thức về doanh nghiệp Dịch bởi AI Strategic Management Journal - Tập 17 Số S2 - Trang 109-122 - 1996
Tóm tắtVới những giả định về đặc tính của tri thức và các yêu cầu tri thức của sản xuất, doanh nghiệp được khái niệm hóa như một tổ chức tích hợp tri thức. Đóng góp chính của bài báo là khám phá các cơ chế điều phối mà qua đó các doanh nghiệp tích hợp tri thức chuyên môn của các thành viên của mình. Khác với tài liệu trước đây, tri thức được nhìn nhận là tồn tại tr...... hiện toàn bộ #Doanh nghiệp #Tri thức #Tích hợp tri thức #Thiết kế tổ chức #Khả năng tổ chức #Đổi mới tổ chức #Phân phối quyền ra quyết định #Hệ thống cấp bậc #Ranh giới doanh nghiệp #Quản lý