Các dạng bài tập về tích phân hàm biến phức năm 2024
Chuẩn đầu ra bài học
Bài học này gồm 4 nội dung chính sau: Show
Văn học Việt Nam nửa đầu thế kỉ XX được xem là giai đoạn “giao thời”, với sự đấu tranh giữa thơ Cũ và thơ Mới, giữa truyền thống và cách tân, tồn tại nhiều khuynh hướng, dòng phái khác nhau. Từ góc độ thể loại, không ít người cho đây là thời điểm thơ tự do thắng thế, thơ Đường luật nói chung bị xem là hết mùa, lỗi thời. Song vẫn còn đó một minh chứng hùng hồn cho sự hiện diện của thơ Nôm Đường luật Việt Nam ở nửa đầu thế kỉ XX, đó là Nôm Đường luật Phan Bội Châu. Bài viết trên cơ sở chỉ ra một vài đặc điểm về ngôn ngữ trong thơ Nôm Đường luật Phan Bội Châu thời kỳ ở Huế, từ đó cho thấy những đổi mới, cách tân của Phan Sào Nam trong việc sử dụng thể thơ truyền thống của dân tộc. TÓM TẮT: Rút gọn thuộc tính là bài toán quan trọng trong bước tiền xử lý dữ liệu của quá trình khai phá dữ liệu và khám phá tri thức. Trong mấy năm gần đây, các nhà nghiên cứu đề xuất các phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ (Fuzzy Rough Set FRS) nhằm nâng cao độ chính xác mô hình phân lớp. Tuy nhiên, số lượng thuộc tính thu được theo tiếp cận FRS chưa tối ưu do ràng buộc giữa các đối tượng trong bảng quyết định chưa được xem xét đầy đủ. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất phương pháp rút gọn thuộc tính trực tiếp trên bảng quyết định gốc theo tiếp cận tập thô mờ trực cảm (Intuitionistic Fuzzy Rough Set IFRS) dựa trên các đề xuất mới về hàm thành viên và không thành viên. Kết quả thử nghiệm trên các bộ dữ liệu mẫu cho thấy, số lượng thuộc tính của tập rút gọn theo phương pháp đề xuất giảm đáng kể so với các phương pháp FRS và một số phương pháp IFRS khác. Malpera “Amida Kurd” (Swêd) bi Ezîz ê Cewo Mamoyan ra. Yên êzdî û êzdîtî. Li ser rêya hevhatin û yekîtîyê. Gotûbêj. Weşanên “Amida Kurd”, s. 2022. Ev berevoka gotûbêjên malpera “Amida Kurd” bi lêgerîner, nivîskar û rojnamegerê kurd Ezîz ê Cewo ra li ser mijara wan pirsgirêkan e, yên ku li ser rêya hevhatin û yekîtîya civaka netewî-ayînî ya kurdên êzdî dibin asteng. Mamosta Ezîz ê Cewo di nava goveka van gotûbêjan da bingehên wan pêvajoyên dîrokî ravedike, yên ku bûne sedemên bûyerên bobelatî û rojên reş û giran di jîyana êzdîyan da. Wisa jî pêvajoyên îroyîn û rê û rêbazên lêgerandin û berterefkirina wan pirsgirêkan tên govtûgokirin, ên ku hê jî di nava jîyana êzdîyan da rû didin… Ev weşana ji bo govekek a berfireh a xwendevanan hatye armanckirin. Việc khảo sát, đánh giá về kiểu hình cũng như kiểu gen là cần thiết nhằm làm tăng hiệu quả cho quá trình nhận dạng, phát triển và chọn tạo giống mới đối với cây trồng. Nguồn gen thuộc một số dòng bơ đã qua chọn lọc để canh tác được thu thập từ một số nơi trong địa bàn tỉnh Lâm Đồng để phân tích đa dạng di truyền và nhận dạng giống. Đặc điểm sơ bộ về hình thái quả và năng suất của 11 dòng bơ tiềm năng đã được ghi nhận để hỗ trợ cho cơ sở dữ liệu nhận dạng dòng. Với đặc trưng nhận dạng DNA thu nhận được với 10 mồi ISSR, chúng tôi thu được tổng số 125 band điện di trên gel để tiến hành phân tích đa dạng di truyền tập hợp 11 mẫu khảo sát đại diện cho 11 dòng trên, kết quả cho thấy: tập hợp mẫu có mức dị hợp trông đợi (chỉ số đa dạng gene) đạt He = h = 0,3072, chỉ số Shannon đạt: I = 0,4608, tỷ lệ band đa hình: PPB = 91,84%. Cũng sử dụng 10 mồi ISSR như trên, từ đặc trưng nhận dạng DNA của 18 mẫu đại diện cho 6 dòng bơ tiềm năng (mỗi dòng 3 mẫu), dựa trên sự xuất hiện hay thiếu vắng các ...
0% found this document useful (0 votes) 1K views 20 pages Copyright© © All Rights Reserved Share this documentDid you find this document useful?0% found this document useful (0 votes) 1K views20 pages Chương 2. Tích phân hàm biến phứcJump to Page You are on page 1of 20 2> MDƠƧJC =1 VÏMD WDÌJ DÇO WDỤM §5 . VÏMD WDÌJ ėƠộJC MỮE DÇO LKẺJ WDỤM 5. ėỈjd jcdīe 1 Md` ĕƷởjc m`jc M ĕỈjd dƷỘjc, trƥj tỨjc hdñm vç tráj M md` oớt dço pdừm n(z). Vïmd pdìj mợe n(z) fỏm tdb` M ĕƷửm ĕỈjd jcdīe vç hï dkểu iç1 jh h h 5jh 5 M iko n(t )(z z ) n(z)fz (5) Vr `jc ĕý e ? z ` , z 5 ,..,z j ? l iç jdỠjc ĕkọo hẰ tkẰp jdeu tráj M8 e vç l iç dek oñt, t h iç oớt ĕkọo tuỽ ÿ mợe M jẵo tráj mujc X z h , z h-5 _. CkỘk dấj (5) tdỵm dkểj se` md` oex i h 7 vỘk i h iç ĕớ fçk mujc X z h , z h-5 _. <. Måmd tïjd 1 ėẳt n(z) ? u(x,y) + av(x,y), z h ? x h + ay h x h ? x h ” x h-5 , y h ? y h ” y h-5 t h ? h +a h 8 u( h , h ) ? u h 8 v( h , h ) ? v h te mý1 j j jh h h 5 h h h h h h h hh 5 h 5 h 5 n(t )(z z ) (u x v y ) a (u x v y ) (<) JẰu ĕƷởjc m`jc M trƥj tỨjc hdñm vç n(z) ikáj tỢm tỨjc hdñm, ckỘk jớk tdé hdk j vẰ pdậk mợe (<) tkẰj tỘk måm tïmd pdìj ĕƷởjc mợe dço lkẰj tdỵm. F` ĕý tờj tấk1 M M M n(z) (ufx vfy) a (ufy vfx) (=) JẰu ĕƷởjc m`jc I mý pdƷƥjc tréjd tdeo sổ iç x ? x(t), y ? y(t) vç t tdé te mý tdọ vkẰt fƷỘk fấjc dço lkẰj tdỵm1 z ? x(t) + ay(t) ? z(t) t vỘk z(e) ? 8 z(l) ? . Hdk ĕý te mý möjc tdừm tkểj fỢjc1 M n(z)fz n z(t) .z(t)ft (6) ^ï fỢ 5 1 Vïjd I K \bzfz , I iç ĕ`ấj tdẽjc jổk < ĕkọo 7 vç 5 + a tdb` mdkễu tỨ 7 ĕẰj 5 + a. x y M L @ 5 a x y @ e -e I 23 WdƷƥjc tréjd tdeo sổ mợe I mý tdọ iẢy iç1 x(t) ty(t) t ^ắy z(t) ? (5 + a)t, t tdỵm t X7, 5_ ėkọo @ ừjc vỘk t ? 7 vç ĕkọo L ừjc vỘk t ? 5. Vdb` (6)1 5 5 57 7 7 5 aK \b(5 a)t.z(t)ft (5 a)tft (5 a) tft< ^ï fỢ < 1Vïjd I fzKz , I iç jữe mujc trüj jẵo tr`jc jữe oẳt pdẽjc tráj, jổk ĕkọo - e vç e, mdkễu iẢy tïmd pdìj tỨ ”e ĕẰj e. WdƷƥjc tréjd tdeo sổ mợe ĕƷởjc m`jc I iç1 x em`sty eskjt ^ắy z(t) ? e(m`st + askjt) ? eb at , z‛(t) ? aeb at . ėkọo - e ừjc vỘk t ? , ĕkọo e ừjc vỘk t ? 7. Vdb` (6)1 7 7 at atI aeb ftfzK a ft az eb ^ï fỢ = 1 Vïjd M K (5 a , M iç mujc perel`i y ? x < , jổk cổm @ vç ĕkọ o L mý t`ấ ĕớ (5,5). Dço n(z ) ? 5 a . Våmd pdảj tdỵm vç pdảj ậ` te mý u(x, ” M M K (5 Mduyọj oồk tïmd pdìj ĕƷởjc i`ấk < tdçjd tïmd pdìj xåm ĕỈjd te mý1 5 5< \=M 7 7 (5 5 5< 6(5 Vdey vç` tráj te mý1 6aK <\= ^ï fỢ 6 1 Vïjd K z fz , EL iç ĕ`ấj tdẽjc jổk ĕkọo E iç t`ấ vỈ mợe sổ pdừm < vç ĕkọo L iç t`ấ vỈ mợe sổ pdừm a. 24 n(z) ? z < ? (x + ay) < ? (x < ” y < + < ” y < vç v ? < < < K (x y )fx ^é EL mý pdƷƥjc tréjd x ? < ” ” 5< < < 4(x y )fx 5< < < 5(x y )fy Vdey vç` te mý1 4 aK\= ^ï fỢ 2 1 Vïjd M fzzK h ? 5, < vỘk M 5 iç ĕ`ấj tdẽjc jổk 7 vç 5 + a vç M < iç ĕƷởjc cẢp hdñm jổk 7, 5, 5 + a Åp fỢjc (6) vỘk M 5 te mý z ? (5 + a)t, t ĕk tỨ 7 ĕẰj 5 jáj1 5 5<< <5M ` VƷƥjc tỵ1 < 5 5<< <5M ` ` \=. Måm tïjd mdẢt mợe tïmd pdìj 1 VỨ möjc tdừm (=) te suy re rẵjc tïmd pdìj mợe dço lkẰj pdừm fỏm tdb` oớt ĕƷởjc m`jc mý tẢt mậ måm tïjd mdẢt tdöjc tdƷởjc mợe oớt tïmd pdìj ĕƷởjc i`ấk <. Ve jáu iấk måm tïjd mdẢt ĕý1 - Vïmd pdìj hdöjc pdỢ tduớm táj cỏk lkẰj sổ tïmd pdìj EL EL n(z)fz n( )f - EL EL EL n(z) c(z) fz n(z)fz c(z)fz - JẰu e iç dẵjc sổ pdừm tdé1 EL EL en(z)fz e n(z)fz - EL LE n(z)fz n(z)fz - JẰu E, L vç M iç = ĕkọo mûjc jẵo tráj oớt ĕƷởjc m`jc tdé1 Everything you want to read. Anytime. Anywhere. Any device. No Commitment. Cancel anytime. |
