text:
Mô hình toán học
Một mô hình toán học là một mô hình trừu tượng sử dụng ngôn ngữ toán để mô tả về một hệ thống. Mô hình toán được sử dụng nhiều trong các ngành khoa học tự nhiên và chuyên ngành kĩ thuật (ví dụ: vật lý, sinh học, và kĩ thuật điện tử) đồng thời trong cả khoa học xã hội (như kinh tế, xã hội học và khoa học chính trị).
Eykhoff (1974) định nghĩa một mô hình toán học là 'một biểu diễn cho các phần quan trọng của một hệ thống có sẵn (hoặc sắp được xây dựng) với mục đích biểu diễn tri thức về hệ thống đó dưới một dạng có thể dùng được' (nguyên văn tiếng Anh: a representation of the essential aspects of an existing system (or a system to be constructed) which presents knowledge of that system in usable form.)
Mô hình toán học có thể có nhiều dạng, bao gồm nhưng không hạn chế với hệ thống động, mô hình thống kê, phương trình sai phân, hay mô hình lý thuyết trò chơi.
Mục lục
- 1 Ví dụ về mô hình toán học
- 2 Nền tảng
- 3 Các khối cơ bản trong mô hình toán học
- 4 Phân loại các mô hình toán học
- 5 Phân loại mang tính trực quan
- 6 Độ phức tạp
- 7 Huấn luyện
- 8 Đánh giá một mô hình
- 9 Xem thêm
- 10 Tham khảo
- 11 Liên kết ngoài
Ví dụ về mô hình toán học[sửa | sửa mã nguồn]
- Trong sinh học: Mô hình về sự phát triển của dân số. Một mô hình đơn giản cho bài toán này là mô hình phát triển Malthus. Tuy nhiên, mô hình được ưa thích sử dụng lại là dùng hàm logit (logistic function).
- Trong vật lý: Mô hình biểu diễn cho một hạt (phần tử) trong trường-điện thế (potential-field). Trong mô hình này, một phần tử được xem là một khối điểm m với quỹ đạo của nó được mô hình bởi hàm x: R → R3, với tọa độ của nó trong không gian là một hàm theo thời gian. Trường-điện thế được cho bởi hàm V:R3 → R và quỹ đạo là nghiệm của phương trình sai phân
- Chú ý mô hình này lấy giả thiết phần tử là một khối điểm, điều mà không đúng trong nhiều trường hợp, ví dụ: mô hình cho chuyển động của hành tinh.
- Trong kinh tế: Mô hình mô tả hành vi (có lý trí) của một khách hàng. Khách hàng mong muốn mua nhiều nhất các mặt hàng trong số tiền hiện có. Trong mô hình này, ta xem xét trường hợp một khách hàng phải lựa chọn để mua trong số n mặt hàng được đánh nhãn 1,2,...,n, mỗi thứ có giá là p1, p2,..., pn. Giả thiết rằng khách hàng có một hàm tiện ích U với mục đích là gán một giá trị (tương ứng cho số lượng) với mỗi mặt hàng mà khách hàng định mua x1, x2,..., xn. Mô hình còn giả thiết là khách hàng sở hữu số tiền giá trị M dùng để mua các mặt hàng và mục đích là cực đại U(x1, x2,..., xn). Bài toán cần giải quyết về mô hình hành vi của khách hàng trở thành bài toán tối ưu hóa, nghĩa là:
- thỏa mãn:
- Mô hình này được sử dụng trong lý thuyết cân bằng chung, đặc biệt dùng để chứng minh sự tồn tại và tối ưu hóa Pareto của cân bằng kinh tế. Tuy nhiên, việc sử dụng mô hình này gán giá trị số để phân mức thỏa mãn của khách hàng vẫn là vấn đề tranh cãi.
- Trong khoa học máy tính: các mô hình kiến trúc mạng, mô hình dữ liệu, mô hình toán trong đồ họa máy tính....
- Trong điện tử: mô hình quang phổ, mô hình năng lượng,...
- Trong cơ học cổ điển: mô hình dao động của dây, của màng; mô hình chuyển động của tên lửa; mô hình chuyển động của tàu ngầm...
Nền tảng[sửa | sửa mã nguồn]
Để so sánh các hệ thống thực cùng chức năng, người ta thường dựa vào các tiêu chuẩn như chi phí tạo ra, hiệu quả hoạt động, độ ổn định. Vấn đề là với một yêu cầu, có thể có nhiều thiết kế được đưa ra. Nếu tạo ra từng sản phẩm rồi mới kiểm chứng thì sẽ tốn kém chi phí. Một giải pháp hiệu quả là mô hình các hệ thống đó bằng mô hình toán học. Vì mô hình toán học đưa ra chưa chắc là miêu tả đúng hoàn toàn chức năng của một hệ thống mong muốn, ban đầu nó chỉ có thể được xem là một giả thiết (hypothesis) về cách hoạt động của hệ thống, hoặc ước lượng một sự kiện có thể dự đoán là ảnh hưởng đến hệ thống. Một vấn đề nảy sinh, là chưa nếu chưa tồn tại hệ thống thực, thì làm sao kiểm chứng độ chính xác của mô hình toán học. Để giải quyết vấn đề này, các kĩ sư có thể dùng cách thức mô phỏng lại hệ thống thực dùng các phần mềm mô phỏng.
Một mô hình toán học thông thường mô tả một hệ thống bằng cách sử dụng một tập các biến và các hàm nhằm thiết lập mối quan hệ giữa các biến đó. Giá trị của các biến là tùy vào ứng dụng mà có thể là giá trị thực hay số nguyên, giá trị kiểu bool hay kiểu chuỗi. Các biến này sẽ đại diện cho một vài thuộc tính nào đó của hệ thống, ví dụ: đầu ra của hệ thống có thể là ở dưới dạng tín hiệu, dữ liệu thời gian, biến đếm (tăng/giảm dần), sự xảy ra của một sự kiện (có/không).
Các khối cơ bản trong mô hình toán học[sửa | sửa mã nguồn]
Có tất cả sáu nhóm biến cơ bản: biến quyết định, biến đầu vào, biến trạng thái, biến ngoại sinh, biến ngẫu nhiên, và biến đầu ra. Mỗi loại lại có thể có nhiều biến, nên mỗi loại biến thường được đại diện bằng các vector.
Các biến quyết định thường được gọi là biến độc lập. Biến ngoại sinh còn gọi là tham số hay có thể là hằng số. Các biến không độc lập nhau gọi là biến trạng thái và phụ thuộc vào các biến quyết định, đầu vào, ngẫu nhiên, và ngoại sinh. Hơn nữa, các biến đầu ra là phụ thuộc vào trạng thái của hệ thống (được biểu diễn bởi các biến trạng thái).
Mục tiêu và các ràng buộc giữa hệ thống và người dùng nó có thể được biểu diễn dưới dạng các hàm của các biến đầu ra và các biến trạng thái, gọi là hàm mục tiêu hay hàm ràng buộc.
Phân loại các mô hình toán học[sửa | sửa mã nguồn]
Nhiều mô hình toán học có thể được phân loại theo các cách sau:
- Tuyến tính vs. Phi tuyến tính:
- Xác định vs. Xác suất (ngẫu nhiên):
- Tĩnh vs. Động: Mô hình tĩnh không xét đến yếu tố thời gian, trong khi mô hình động có xét đến. Vì thế, mô hình động thường dùng phương trình sai phân để biểu diễn.
- Các tham số tập trung vs. Các tham số phân bố: Nếu mô hình mà đồng nhất (trạng thái ổn định trên toàn hệ thống) thì các tham số là tập trung. Nếu mô hình là không đồng nhất (trạng thái thay đổi bên trong hệ thống) thì nó là tham số phân bố. Các tham số phân bố thường được biểu diễn bởi phương trình sai phân riêng phần.
Phân loại mang tính trực quan[sửa | sửa mã nguồn]
Các vấn đề dùng mô hình toán học thường được phân loại thành mô hình black box và white box, tùy vào lượng thông tin có sẵn/cho trước (a priori information) về hệ thống. Mô hình hộp đen mà một hệ thống mà thông tin có sẵn về hệ thống là không có. Mô hình hộp trắng (hay còn gọi là hộp gương (glass box, clear box)) là một hệ thống mà mọi thông tin cần thiết đều có sẵn. Mọi hệ thống thực tế thì nằm dao động ở giữa cả hai loại trên, nó không hoàn toàn là hộp đen mà cũng không hoàn toàn là hộp trắng. Vì thế, 2 khái niệm này chỉ dùng để giới thiệu một cách trực quan về hướng tiếp cận.
Thông tin có sẵn (a priori information)[sửa | sửa mã nguồn]
Thông thường, ta sử dụng tối đa thông tin có sẵn để giúp cho mô hình càng chính xác. Vì thế, mô hình hộp trắng thường được ưa thích. Và thông tin có sẵn thường ở dạng là cho biết dạng hàm liên kết quan hệ giữa các biến khác nhau.
Ví dụ: nếu ta muốn mô hình hóa cách thuốc tác động lên hệ thống cơ thể của con người, ta biết rằng thông thường lượng thuốc trong máu là một hàm phân rã theo hàm mũ theo thời gian. Đó là thông tin có sẵn, ta vẫn còn thiếu nhiều biến chưa được biết, ví dụ tốc độ phân rã, và lượng thuốc đầu tiên trong máu là bao nhiêu? Ví dụ này hiển nhiên không phải là hộp trắng hoàn toàn. Và việc ước lượng các thông số (biến) chưa biết cần sử dụng các phương tiện/phương pháp phù hợp trước khi đưa mô hình vào sử dụng.
Như vậy, với mô hình hộp đen, ta vừa phải cố gắng ước đoán dạng hàm phù hợp, đồng thời tìm ra các giá trị tham số cho dạng hàm đó. Dùng thông tin có sẵn, ta có thể giảm đi một phần công việc, ví dụ: dạng hàm là cho sẵn. Nếu thông tin có sẵn không có, thì ta nên lựa chọn các hàm đủ tổng quát để có thể bao quát được mọi mô hình khác nhau. Và cách hay dùng cho trường hợp này là mạng nơron, cái này thường không cần giả thiết nào về dữ liệu vào.
Điều cần chú ý nữa là khi mà số lượng biến lớn và quá nhiều hàm khác nhau tham gia vào trong mô hình đề xuất, bài toán sẽ trở nên khó giải quyết.
Thông tin chủ quan[sửa | sửa mã nguồn]
Đôi lúc, việc đưa thông tin mang tính chủ quan vào trong mô hình toán học là hữu ích. Điều này dựa vào trực quan, kinh nghiệm, hay ý kiến của các chuyên gia, hoặc dựa vào sự thuận lợi của dạng toán. Thống kê Bayes cung cấp một bộ khung lý thuyết (theoretical framework) để đưa loại thông tin này vào quá trình xây dựng mô hình: bằng cách đưa ra phân bố xác suất cho trước (a prior probability distribution) và sau đó cập nhật phân bố này dựa trên dữ liệu mang tính kinh nghiệm (empirical data).[1]
Độ phức tạp[sửa | sửa mã nguồn]
Độ phức tạp của một mô hình toán học luôn bao gồm sự đánh đổi giữa sự đơn giản và độ hiệu quả. Occam's Razor là một nguyên lý đặc biệt liên quan đến vấn đề mô hình hóa; ý tưởng cơ bản là giữa các mô hình mà có khả năng phán đoán tương đối như nhau, thì mô hình đơn giản nhất được lựa chọn. Trong khi việc tăng độ phức tạp thì thường tăng độ phù hợp của mô hình, nó lại làm cho mô hình khó hiểu và khó để làm việc với nó, đồng thời có thể làm xuất hiện các vấn đề về tính toán, bao gồm sự ổn định của số được tính. Thomas Kuhn cho rằng khi mà khoa học phát triển, việc giải thích thường trở nên càng phức tạp trước khi có một Paradigm shift tạo ra một sự đơn giản hóa căn bản.
Ví dụ: khi mô hình một chuyến bay của một chiếc máy bay, ta có thể tạo ra một mô hình lớn từ các mô hình nhỏ riêng biệt của từng bộ phận. Như vậy ta có một mô hình-hộp trắng của chiếc máy bay. Tuy nhiên, chi phí tính toán khi mà thêm vào một lượng lớn các mô hình thành phần làm cho mô hình mẹ khó được quản lý. Mỗi mô hình con đều có độ lệch của nó, điều đó làm cho khó ước đoán hoạt động của mô hình lớn.
Huấn luyện[sửa | sửa mã nguồn]
Đánh giá một mô hình[sửa | sửa mã nguồn]
Phần sống còn của quá trình mô hình hóa là đánh giá mô hình toán học đề xuất có mô tả chính xác hệ thống hay không. Điều này tùy vào cách đánh giá.
Phù hợp với dữ liệu theo kinh nghiệm[sửa | sửa mã nguồn]
Thông thường, cách đơn giản nhất để kiểm tra sự phù hợp của mô hình đề xuất là dựa vào các số liệu đã đo đạc thực nghiệm hay các dữ liệu mang tính kinh nghiệm khác. Với mô hình có tham số, theo hướng trên, cách chung để kiểm tra sự phù hợp là chia dữ liệu thanh 2 tập riêng biệt: dự liệu tập huấn (training data) và dữ liệu kiểm chứng (verification data). Dữ liệu tập huấn được dùng để ước lượng các tham số. Và mô hình tham số đưa ra cùng với các giá trị tham số được tìm ra, nếu chính xác, khi được chạy thử với dữ liệu kiểm chứng sẽ cho kết quả theo mong đợi. Cách này còn có tên gọi là cross-validation trong thống kê. Dữ liệu tập huấn là tập gồm các {đầu vào, đầu ra mong đợi}. Áp dụng mô hình toán học đề xuất, với đầu vào cung cấp ta sẽ có đầu ra quan sát (tức là đầu ra dựa trên đầu vào và các thông số ban đầu của mô hình có tham số). Ta sẽ so sánh đầu ra quan sát này với đầu ra mong đợi (đã có sẵn từ tập dữ liệu tập huấn). Mục tiêu là đề xuất một phép đo với mục tiêu tối thiểu hóa sự khác biệt giữa đầu ra quan sát và đầu ra mong đợi. Thông thường người ta sử dụng hàm phương sai tối thiểu (least mean squared function). Trong thống kê, lý thuyết quyết định, và một số mô hình kinh tế, vai trò này do hàm thất thoát (loss function) đảm nhiệm.
Như vậy, có thể nói rằng để kiểm chứng tính phù hợp của giá trị các tham số (đối với một mô hình tham số cho sẵn) thì không phức tạp, nhưng việc kiểm chứng sự đúng đắn trong việc lựa chọn đúng mô hình tham số phù hợp, hay dạng toán tổng quát cho một mô hình lại trở nên rất khó khăn. Nói chung, cần dùng nhiều công cụ toán để kiểm chứng sự phù hợp của một mô hình thống kê hơn là mô hình sử dụng phương trình sai phân. Các công cụ trong thống kê phi tham số (nonparametric statistics) có thể được dùng để đánh giá độ phù hợp của dữ liệu với một phân bố cho sẵn hoặc đi đến một mô hình tổng quát mà chỉ sử dụng giả thiết tối thiểu về dạng toán của mô hình.
Quy mô của mô hình[sửa | sửa mã nguồn]
Việc ước định quy mô của một mô hình, nghĩa là xác định tình huống mà mô hình có thể áp dụng hiệu quả, là không phức tạp. Nếu mô hình được xây dựng nên từ một tập dữ liệu nào đó, thì tình huống chính là loại dữ liệu mà đã dùng.
Nội suy chính là xem xét hệ thống có mô tả tốt các tính chất của dữ liệu được dùng hay không, và ngoại suy là xác định hệ thống có mô tả tốt tính chất của dữ liệu chưa được quan sát (chưa được dùng) hay không.
Một ví dụ về giới hạn của việc áp dụng mô hình của tình huống này cho một tình huống khác: trong cơ học cổ điển Newton đã mô hình chuyển động của các phân tử (hạt) rất nhỏ (với tốc độ gần bằng tốc độ ánh sáng và thời đó chưa đủ thiết bị để đo đạc) dùng mô hình chuyển động của các phần tử vĩ mô. Và thực tế cho thấy là mô hình này không có ngoại suy tốt cho trường hợp hạt vi mô.
Xem thêm[sửa | sửa mã nguồn]
- Mô hình
- Mô phỏng
- Mô phỏng bằng máy tính
- Mô hình thống kê
- Phương trình sai phân
- Hệ thống động
- Tính toán xuất phát từ sinh học (Biologically-inspired computing)
- Mô hình (kinh tế)
- Mô hình toán học trong vật lý
- Triết lý toán học
- Xã hội toán học
Tham khảo[sửa | sửa mã nguồn]
- ^ MacKay, D.J. Information Theory, Inference, and Learning Algorithms, Cambridge, (2003-2004). ISBN 0521642981
Tham khảo chung[sửa | sửa mã nguồn]
- Books
- Aris, Rutherford [ 1978 ] (1994). Mathematical Modelling Techniques, New York: Dover. ISBN 0-486-68131-9
- Lin, C.C. & Segel, L.A. (1988). Mathematics Applied to Deterministic Problems in the Natural Sciences, Philadelphia: SIAM. ISBN 0-89871-229-7
- Specific applications
- Korotayev A., Malkov A., Khaltourina D. (2006). Introduction to Social Macrodynamics: Compact Macromodels of the World System Growth., Moscow: Editorial URSS. ISBN 5-484-00414-4
Liên kết ngoài[sửa | sửa mã nguồn]
- Tài liệu tham khảo chung
- McLaughlin, Michael P. (1999) 'A Tutorial on Mathematical Modeling' PDF (264 KiB)
- Patrone, F. Introduction to modeling via differential equations, with critical remarks.
- Phần mềm

markdown:
# Mô hình toán học
[Buớc tưới chuyển hướng](#mw-head) [Bước tới tìm kiếm](#p-search)
Một
**mô hình toán học** là một [mô hình trừu tượng](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_tr%E1%BB%ABu_t%C6%B0%E1%BB%A3ng&action=edit&redlink=1) sử dụng ngôn ngữ [toán](/wiki/To%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc) để mô tả về một [hệ thống](/wiki/H%E1%BB%87_th%E1%BB%91ng). Mô hình toán được sử dụng nhiều trong các ngành [khoa học tự nhiên](/wiki/Khoa_h%E1%BB%8Dc_t%E1%BB%B1_nhi%C3%AAn) và chuyên ngành [kĩ thuật](/wiki/C%C3%B4ng_ngh%E1%BB%87) (ví dụ: [vật lý](/wiki/V%E1%BA%ADt_l%C3%BD_h%E1%BB%8Dc), [sinh học](/wiki/Sinh_h%E1%BB%8Dc), và [kĩ thuật điện tử](/w/index.php?title=K%C4%A9_thu%E1%BA%ADt_%C4%91i%E1%BB%87n_t%E1%BB%AD&action=edit&redlink=1)) đồng thời trong cả [khoa học xã hội](/wiki/Khoa_h%E1%BB%8Dc_x%C3%A3_h%E1%BB%99i) (như [kinh tế](/wiki/Kinh_t%E1%BA%BF), [xã hội học](/wiki/X%C3%A3_h%E1%BB%99i_h%E1%BB%8Dc) và [khoa học chính trị](/wiki/Ch%C3%ADnh_tr%E1%BB%8B_h%E1%BB%8Dc)).
Eykhoff (1974) định nghĩa một
**mô hình toán học** là 'một biểu diễn cho các phần quan trọng của một hệ thống có sẵn (hoặc sắp được xây dựng) với mục đích biểu diễn tri thức về hệ thống đó dưới một dạng có thể dùng được' (nguyên văn tiếng Anh: *a representation of the essential aspects of an existing system (or a system to be constructed) which presents knowledge of that system in usable form*.)
Mô hình toán học có thể có nhiều dạng, bao gồm nhưng không hạn chế với
[hệ thống động](/w/index.php?title=H%E1%BB%87_th%E1%BB%91ng_%C4%91%E1%BB%99ng&action=edit&redlink=1), [mô hình thống kê](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_th%E1%BB%91ng_k%C3%AA&action=edit&redlink=1), [phương trình sai phân](/wiki/Ph%C6%B0%C6%A1ng_tr%C3%ACnh_vi_ph%C3%A2n), hay [mô hình lý thuyết trò chơi](/wiki/L%C3%BD_thuy%E1%BA%BFt_tr%C3%B2_ch%C6%A1i).
## Mục lục
[1 Ví dụ về mô hình toán học](#Ví_dụ_về_mô_hình_toán_học) [2 Nền tảng](#Nền_tảng) [3 Các khối cơ bản trong mô hình toán học](#Các_khối_cơ_bản_trong_mô_hình_toán_học) [4 Phân loại các mô hình toán học](#Phân_loại_các_mô_hình_toán_học) [5 Phân loại mang tính trực quan](#Phân_loại_mang_tính_trực_quan) [6 Độ phức tạp](#Độ_phức_tạp) [7 Huấn luyện](#Huấn_luyện) [8 Đánh giá một mô hình](#Đánh_giá_một_mô_hình) [9 Xem thêm](#Xem_thêm) [10 Tham khảo](#Tham_khảo) [11 Liên kết ngoài](#Liên_kết_ngoài)
## Ví dụ về mô hình toán học[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=1)] **Trong sinh học**: Mô hình về *sự phát triển của*. Một mô hình đơn giản cho bài toán này là [dân số](/wiki/D%C3%A2n_s%E1%BB%91) [mô hình phát triển Malthus](/wiki/M%C3%B4_h%C3%ACnh_ph%C3%A1t_tri%E1%BB%83n_Malthus). Tuy nhiên, mô hình được ưa thích sử dụng lại là dùng [hàm logit](/wiki/H%C3%A0m_L%C3%B4git)( *logistic function*). **Trong vật lý**: *Mô hình biểu diễn cho một hạt (phần tử) trong trường-điện thế (*potential-field *)*. Trong mô hình này, một phần tử được xem là một khối điểm *m*với quỹ đạo của nó được mô hình bởi hàm *x*: **R**→ **R** 3, với tọa độ của nó trong không gian là một hàm theo thời gian. Trường-điện thế được cho bởi hàm *V*: **R** 3→ **R**và quỹ đạo là nghiệm của [phương trình sai phân](/wiki/Ph%C6%B0%C6%A1ng_tr%C3%ACnh_vi_ph%C3%A2n)
- Chú ý mô hình này lấy giả thiết phần tử là một khối điểm, điều mà không đúng trong nhiều trường hợp, ví dụ: mô hình cho chuyển động của hành tinh.
**Trong kinh tế**: *Mô hình mô tả hành vi (có lý trí) của một khách hàng*. Khách hàng mong muốn mua nhiều nhất các mặt hàng trong số tiền hiện có. Trong mô hình này, ta xem xét trường hợp một khách hàng phải lựa chọn để mua trong số *n*mặt hàng được đánh nhãn 1,2,..., *n*, mỗi thứ có giá là *p* 1, *p* 2,..., *p* . Giả thiết rằng khách hàng có một hàm tiện ích *n* *U*với mục đích là gán một giá trị (tương ứng cho số lượng) với mỗi mặt hàng mà khách hàng định mua *x* 1, *x* 2,..., *x* . Mô hình còn giả thiết là khách hàng sở hữu số tiền giá trị *n* *M*dùng để mua các mặt hàng và mục đích là cực đại *U*( *x* 1, *x* 2,..., *x* ). Bài toán cần giải quyết về mô hình hành vi của khách hàng trở thành bài toán *n* [tối ưu hóa](/wiki/T%E1%BB%91i_%C6%B0u_h%C3%B3a_(to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc)), nghĩa là:
- thỏa mãn:
- Mô hình này được sử dụng trong lý thuyết
[cân bằng chung](/w/index.php?title=C%C3%A2n_b%E1%BA%B1ng_chung&action=edit&redlink=1), đặc biệt dùng để chứng minh sự tồn tại và tối ưu hóa Pareto của cân bằng kinh tế. Tuy nhiên, việc sử dụng mô hình này gán *giá trị số*để phân mức thỏa mãn của khách hàng vẫn là vấn đề tranh cãi. **Trong khoa học máy tính**: các mô hình kiến trúc mạng, mô hình dữ liệu, mô hình toán trong đồ họa máy tính.... **Trong điện tử**: mô hình quang phổ, mô hình năng lượng,... **Trong cơ học cổ điển**: mô hình dao động của dây, của màng; mô hình chuyển động của tên lửa; mô hình chuyển động của tàu ngầm...
## Nền tảng[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=2) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=2)]
Để so sánh các hệ thống thực cùng chức năng, người ta thường dựa vào các tiêu chuẩn như chi phí tạo ra, hiệu quả hoạt động, độ ổn định. Vấn đề là với một yêu cầu, có thể có nhiều thiết kế được đưa ra. Nếu tạo ra từng sản phẩm rồi mới kiểm chứng thì sẽ tốn kém chi phí. Một giải pháp hiệu quả là mô hình các hệ thống đó bằng mô hình toán học. Vì mô hình toán học đưa ra chưa chắc là miêu tả đúng hoàn toàn chức năng của một hệ thống mong muốn, ban đầu nó chỉ có thể được xem là một giả thiết (
*hypothesis*) về cách hoạt động của hệ thống, hoặc ước lượng một sự kiện có thể dự đoán là ảnh hưởng đến hệ thống. Một vấn đề nảy sinh, là chưa nếu chưa tồn tại hệ thống thực, thì làm sao kiểm chứng độ chính xác của mô hình toán học. Để giải quyết vấn đề này, các kĩ sư có thể dùng cách thức [mô phỏng](/w/index.php?title=M%C3%B4_ph%E1%BB%8Fng&action=edit&redlink=1) lại hệ thống thực dùng các phần mềm mô phỏng.
Một mô hình toán học thông thường mô tả một hệ thống bằng cách sử dụng một tập các biến và các hàm nhằm thiết lập mối quan hệ giữa các biến đó.
Giá trị của các biến là tùy vào ứng dụng mà có thể là giá trị
[thực](/wiki/S%E1%BB%91_th%E1%BB%B1c) hay [số nguyên](/wiki/S%E1%BB%91_nguy%C3%AAn), giá trị [kiểu bool](/w/index.php?title=Ki%E1%BB%83u_bool&action=edit&redlink=1) hay kiểu chuỗi.
Các biến này sẽ đại diện cho một vài thuộc tính nào đó của hệ thống, ví dụ: đầu ra của hệ thống có thể là ở dưới dạng [tín hiệu](/w/index.php?title=T%C3%ADn_hi%E1%BB%87u_(l%C3%BD_thuy%E1%BA%BFt_th%C3%B4ng_tin)&action=edit&redlink=1), dữ liệu thời gian, biến đếm (tăng/giảm dần), sự xảy ra của một sự kiện (có/không).
## Các khối cơ bản trong mô hình toán học[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=3) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=3)]
Có tất cả sáu nhóm biến cơ bản:
*biến quyết định*, *biến đầu vào*, *biến trạng thái*, *biến ngoại sinh*, *biến ngẫu nhiên*, và *biến đầu ra*. Mỗi loại lại có thể có nhiều biến, nên mỗi loại biến thường được đại diện bằng các vector.
Các biến quyết định thường được gọi là
*biến độc lập*. Biến ngoại sinh còn gọi là *tham số* hay có thể là hằng số.
Các biến không độc lập nhau gọi là *biến trạng thái* và phụ thuộc vào các biến quyết định, đầu vào, ngẫu nhiên, và ngoại sinh. Hơn nữa, các biến đầu ra là phụ thuộc vào trạng thái của hệ thống (được biểu diễn bởi các biến trạng thái).
Mục tiêu và các ràng buộc giữa hệ thống và người dùng nó có thể được biểu diễn dưới dạng các hàm của các biến đầu ra và các biến trạng thái, gọi là
**hàm mục tiêu** hay **hàm ràng buộc**.
## Phân loại các mô hình toán học[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=4) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=4)]
Nhiều mô hình toán học có thể được phân loại theo các cách sau:
- Tuyến tính vs. Phi tuyến tính:
- Xác định vs. Xác suất (ngẫu nhiên):
- Tĩnh vs. Động: Mô hình tĩnh không xét đến yếu tố thời gian, trong khi mô hình động có xét đến. Vì thế, mô hình động thường dùng
[phương trình sai phân](/wiki/Ph%C6%B0%C6%A1ng_tr%C3%ACnh_vi_ph%C3%A2n)để biểu diễn.
- Các tham số tập trung vs. Các tham số
[phân bố](/w/index.php?title=H%E1%BB%87_th%E1%BB%91ng_tham_s%E1%BB%91_ph%C3%A2n_b%E1%BB%91&action=edit&redlink=1): Nếu mô hình mà đồng nhất (trạng thái ổn định trên toàn hệ thống) thì các tham số là tập trung. Nếu mô hình là không đồng nhất (trạng thái thay đổi bên trong hệ thống) thì nó là tham số phân bố. Các tham số phân bố thường được biểu diễn bởi [phương trình sai phân riêng phần](/w/index.php?title=Ph%C6%B0%C6%A1ng_tr%C3%ACnh_sai_ph%C3%A2n_ri%C3%AAng_ph%E1%BA%A7n&action=edit&redlink=1).
## Phân loại mang tính trực quan[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=5) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=5)]
Các vấn đề dùng mô hình toán học thường được phân loại thành mô hình
** và black box** **, tùy vào lượng thông tin có sẵn/cho trước (** [white box](/w/index.php?title=H%E1%BB%99p_tr%E1%BA%AFng&action=edit&redlink=1) *a priori information*) về hệ thống. Mô hình hộp đen mà một hệ thống mà thông tin có sẵn về hệ thống là không có. Mô hình hộp trắng (hay còn gọi là hộp gương ( *glass box*, *clear box*)) là một hệ thống mà mọi thông tin cần thiết đều có sẵn. Mọi hệ thống thực tế thì nằm dao động ở giữa cả hai loại trên, nó không hoàn toàn là hộp đen mà cũng không hoàn toàn là hộp trắng. Vì thế, 2 khái niệm này chỉ dùng để giới thiệu một cách trực quan về hướng tiếp cận.
### Thông tin có sẵn (a priori information)[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=6) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=6)]
Thông thường, ta sử dụng tối đa thông tin có sẵn để giúp cho mô hình càng chính xác. Vì thế, mô hình hộp trắng thường được ưa thích. Và thông tin có sẵn thường ở dạng là cho biết dạng hàm liên kết quan hệ giữa các biến khác nhau.
Ví dụ: nếu ta muốn mô hình hóa cách thuốc tác động lên hệ thống cơ thể của con người, ta biết rằng thông thường lượng thuốc trong máu là một hàm
[phân rã theo hàm mũ](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_r%C3%A3_theo_h%C3%A0m_m%C5%A9&action=edit&redlink=1) theo thời gian. Đó là thông tin có sẵn, ta vẫn còn thiếu nhiều biến chưa được biết, ví dụ tốc độ phân rã, và lượng thuốc đầu tiên trong máu là bao nhiêu? Ví dụ này hiển nhiên không phải là hộp trắng hoàn toàn. Và việc ước lượng các thông số (biến) chưa biết cần sử dụng các phương tiện/phương pháp phù hợp trước khi đưa mô hình vào sử dụng.
Như vậy, với mô hình hộp đen, ta vừa phải cố gắng ước đoán dạng hàm phù hợp, đồng thời tìm ra các giá trị tham số cho dạng hàm đó. Dùng thông tin có sẵn, ta có thể giảm đi một phần công việc, ví dụ: dạng hàm là cho sẵn. Nếu thông tin có sẵn không có, thì ta nên lựa chọn các hàm đủ tổng quát để có thể bao quát được mọi mô hình khác nhau. Và cách hay dùng cho trường hợp này là
[mạng nơron](/wiki/M%E1%BA%A1ng_n%C6%A1-ron), cái này thường không cần giả thiết nào về dữ liệu vào.
Điều cần chú ý nữa là khi mà số lượng biến lớn và quá nhiều hàm khác nhau tham gia vào trong mô hình đề xuất, bài toán sẽ trở nên khó giải quyết.
### Thông tin chủ quan[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=7) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=7)]
Đôi lúc, việc đưa thông tin mang tính chủ quan vào trong mô hình toán học là hữu ích. Điều này dựa vào
*trực quan*, *kinh nghiệm*, hay *ý kiến của các chuyên gia*, hoặc dựa vào *sự thuận lợi của dạng toán*. [Thống kê Bayes](/w/index.php?title=Th%E1%BB%91ng_k%C3%AA_Bayes&action=edit&redlink=1) cung cấp một bộ khung lý thuyết ( *theoretical framework*) để đưa loại thông tin này vào quá trình xây dựng mô hình: bằng cách đưa ra phân bố xác suất cho trước ( *a prior probability distribution*) và sau đó cập nhật phân bố này dựa trên dữ liệu mang tính kinh nghiệm ( *empirical data*). [[1]](#cite_note-1)
## Độ phức tạp[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=8) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=8)]
Độ phức tạp của một mô hình toán học luôn bao gồm sự đánh đổi giữa sự đơn giản và độ hiệu quả.
[Occam's Razor](/w/index.php?title=Dao_c%E1%BA%A1o_c%E1%BB%A7a_Occam&action=edit&redlink=1) là một nguyên lý đặc biệt liên quan đến vấn đề mô hình hóa; ý tưởng cơ bản là *giữa các mô hình mà có khả năng phán đoán tương đối như nhau, thì mô hình đơn giản nhất được lựa chọn*. Trong khi việc tăng độ phức tạp thì thường tăng độ phù hợp của mô hình, nó lại làm cho mô hình khó hiểu và khó để làm việc với nó, đồng thời có thể làm xuất hiện các vấn đề về tính toán, bao gồm sự ổn định của số được tính. [Thomas Kuhn](/wiki/Thomas_Kuhn) cho rằng khi mà khoa học phát triển, việc giải thích thường trở nên càng phức tạp trước khi có một [Paradigm shift](/w/index.php?title=S%E1%BB%B1_d%E1%BB%8Bch_chuy%E1%BB%83n_Lu%E1%BA%ADn_thuy%E1%BA%BFt&action=edit&redlink=1) tạo ra một sự đơn giản hóa căn bản.
Ví dụ: khi mô hình một chuyến bay của một chiếc máy bay, ta có thể tạo ra một mô hình lớn từ các mô hình nhỏ riêng biệt của từng bộ phận. Như vậy ta có một
**mô hình-hộp trắng** của chiếc máy bay. Tuy nhiên, chi phí tính toán khi mà thêm vào một lượng lớn các mô hình thành phần làm cho mô hình mẹ khó được quản lý. Mỗi mô hình con đều có độ lệch của nó, điều đó làm cho khó ước đoán hoạt động của mô hình lớn.
## Huấn luyện[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=9) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=9)]
## Đánh giá một mô hình[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=10) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=10)]
Phần sống còn của quá trình mô hình hóa là đánh giá mô hình toán học đề xuất có mô tả chính xác hệ thống hay không. Điều này tùy vào cách đánh giá.
### Phù hợp với dữ liệu theo kinh nghiệm[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=11) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=11)]
Thông thường, cách đơn giản nhất để kiểm tra sự phù hợp của mô hình đề xuất là dựa vào các số liệu đã đo đạc thực nghiệm hay các dữ liệu mang tính kinh nghiệm khác.
Với mô hình có tham số, theo hướng trên, cách chung để kiểm tra sự phù hợp là chia dữ liệu thanh 2 tập riêng biệt: dự liệu tập huấn (
*training data*) và dữ liệu kiểm chứng ( *verification data*). Dữ liệu tập huấn được dùng để ước lượng các tham số. Và mô hình tham số đưa ra cùng với các giá trị tham số được tìm ra, nếu chính xác, khi được chạy thử với dữ liệu kiểm chứng sẽ cho kết quả theo mong đợi. Cách này còn có tên gọi là [cross-validation](/wiki/Ki%E1%BB%83m_ch%E1%BB%A9ng_ch%C3%A9o) trong thống kê.
Dữ liệu tập huấn là tập gồm các {đầu vào, đầu ra mong đợi}. Áp dụng mô hình toán học đề xuất, với đầu vào cung cấp ta sẽ có đầu ra quan sát (tức là đầu ra dựa trên đầu vào và các thông số ban đầu của mô hình có tham số). Ta sẽ so sánh đầu ra quan sát này với đầu ra mong đợi (đã có sẵn từ tập dữ liệu tập huấn). Mục tiêu là đề xuất một phép đo với mục tiêu tối thiểu hóa sự khác biệt giữa đầu ra quan sát và đầu ra mong đợi. Thông thường người ta sử dụng [hàm phương sai tối thiểu](/w/index.php?title=H%C3%A0m_ph%C6%B0%C6%A1ng_sai_t%E1%BB%91i_thi%E1%BB%83u&action=edit&redlink=1) ( *least mean squared function*). Trong thống kê, lý thuyết quyết định, và một số mô hình kinh tế, vai trò này do [hàm thất thoát](/w/index.php?title=H%C3%A0m_th%E1%BA%A5t_tho%C3%A1t&action=edit&redlink=1) ( *loss function*) đảm nhiệm.
Như vậy, có thể nói rằng để kiểm chứng tính phù hợp của giá trị các tham số (đối với một mô hình tham số cho sẵn) thì không phức tạp, nhưng việc kiểm chứng sự đúng đắn trong việc lựa chọn đúng mô hình tham số phù hợp, hay dạng toán tổng quát cho một mô hình lại trở nên rất khó khăn. Nói chung, cần dùng nhiều công cụ toán để kiểm chứng sự phù hợp của một
[mô hình thống kê](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_th%E1%BB%91ng_k%C3%AA&action=edit&redlink=1) hơn là mô hình sử dụng [phương trình sai phân](/wiki/Ph%C6%B0%C6%A1ng_tr%C3%ACnh_vi_ph%C3%A2n). Các công cụ trong [thống kê phi tham số](/w/index.php?title=Th%E1%BB%91ng_k%C3%AA_phi_tham_s%E1%BB%91&action=edit&redlink=1) ( *nonparametric statistics*) có thể được dùng để đánh giá độ phù hợp của dữ liệu với một phân bố cho sẵn hoặc đi đến một mô hình tổng quát mà chỉ sử dụng giả thiết tối thiểu về dạng toán của mô hình.
### Quy mô của mô hình[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=12) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=12)]
Việc ước định quy mô của một mô hình, nghĩa là xác định tình huống mà mô hình có thể áp dụng hiệu quả, là không phức tạp. Nếu mô hình được xây dựng nên từ một tập dữ liệu nào đó, thì tình huống chính là loại dữ liệu mà đã dùng.
[Nội suy](/wiki/N%E1%BB%99i_suy) chính là xem xét hệ thống có mô tả tốt các tính chất của dữ liệu được dùng hay không, và [ngoại suy](/w/index.php?title=Ngo%E1%BA%A1i_suy&action=edit&redlink=1) là xác định hệ thống có mô tả tốt tính chất của dữ liệu chưa được quan sát (chưa được dùng) hay không.
Một ví dụ về giới hạn của việc áp dụng mô hình của tình huống này cho một tình huống khác: trong cơ học cổ điển Newton đã mô hình chuyển động của các phân tử (hạt) rất nhỏ (với tốc độ gần bằng tốc độ ánh sáng và thời đó chưa đủ thiết bị để đo đạc) dùng mô hình chuyển động của các phần tử vĩ mô. Và thực tế cho thấy là mô hình này không có ngoại suy tốt cho trường hợp hạt vi mô.
## Xem thêm[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=13) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=13)] [Mô hình](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_(tr%E1%BB%ABu_t%C6%B0%E1%BB%A3ng)&action=edit&redlink=1) [Mô phỏng](/w/index.php?title=M%C3%B4_ph%E1%BB%8Fng&action=edit&redlink=1) [Mô phỏng bằng máy tính](/w/index.php?title=M%C3%B4_ph%E1%BB%8Fng_b%E1%BA%B1ng_m%C3%A1y_t%C3%ADnh&action=edit&redlink=1) [Mô hình thống kê](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_th%E1%BB%91ng_k%C3%AA&action=edit&redlink=1) [Phương trình sai phân](/wiki/Ph%C6%B0%C6%A1ng_tr%C3%ACnh_vi_ph%C3%A2n) [Hệ thống động](/w/index.php?title=H%E1%BB%87_th%E1%BB%91ng_%C4%91%E1%BB%99ng&action=edit&redlink=1) [Tính toán xuất phát từ sinh học](/w/index.php?title=T%C3%ADnh_to%C3%A1n_xu%E1%BA%A5t_ph%C3%A1t_t%E1%BB%AB_sinh_h%E1%BB%8Dc&action=edit&redlink=1)( *Biologically-inspired computing*) [Mô hình (kinh tế)](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_(kinh_t%E1%BA%BF)&action=edit&redlink=1) [Mô hình toán học trong vật lý](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc_trong_v%E1%BA%ADt_l%C3%BD&action=edit&redlink=1) [Triết lý toán học](/w/index.php?title=Tri%E1%BA%BFt_l%C3%BD_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit&redlink=1) [Xã hội toán học](/w/index.php?title=X%C3%A3_h%E1%BB%99i_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit&redlink=1)
## Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=14) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=14)] **MacKay, D.J.** [^](#cite_ref-1) *Information Theory, Inference, and Learning Algorithms*, Cambridge, (2003-2004). [ISBN 0521642981](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:Ngu%E1%BB%93n_s%C3%A1ch/0521642981)
### Tham khảo chung[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=15) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=15)]
- Books
- Aris, Rutherford [ 1978 ] (1994).
*Mathematical Modelling Techniques*, New York: Dover. [ISBN 0-486-68131-9](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:Ngu%E1%BB%93n_s%C3%A1ch/0486681319)
- Lin, C.C. & Segel, L.A. (1988).
*Mathematics Applied to Deterministic Problems in the Natural Sciences*, Philadelphia: SIAM. [ISBN 0-89871-229-7](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:Ngu%E1%BB%93n_s%C3%A1ch/0898712297)
- Specific applications
- Korotayev A., Malkov A., Khaltourina D. (2006).
*Introduction to Social Macrodynamics: Compact Macromodels of the World System Growth.*, Moscow: [Editorial URSS](http://urss.ru/cgi-bin/db.pl?cp=&lang=en&blang=en&list=14&page=Book&id=34250). [ISBN 5-484-00414-4](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:Ngu%E1%BB%93n_s%C3%A1ch/5484004144)
## Liên kết ngoài[
[sửa](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&veaction=edit§ion=16) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc&action=edit§ion=16)]
- Tài liệu tham khảo chung
- McLaughlin, Michael P. (1999)
['A Tutorial on Mathematical Modeling'](http://www.causascientia.org/math_stat/Tutorial.pdf) [KiB](/wiki/Kibibyte))
- Patrone, F.
[Introduction to modeling via differential equations](http://www.diptem.unige.it/patrone/differential_equations_intro.htm), with critical remarks.
- Phần mềm

X-Cache: cp2016 hit/1, cp2001 miss

X-Cache-Status: hit-local


text:
Noël-Cerneux
Buớc tưới chuyển hướng Bước tới tìm kiếm
Noël-Cerneux là một xã của tỉnh Doubs, thuộc vùng Bourgogne-Franche-Comté, miền đông nước Pháp.
Dân số[sửa | sửa mã nguồn]
Xem thêm[sửa | sửa mã nguồn]
Tham khảo[sửa | sửa mã nguồn]
- INSEE (tiếng Anh)
- IGN (tiếng Anh)
- Noël-Cerneux on the intercommunal Web site of the department (tiếng Pháp)

markdown:
# Noël-Cerneux
[Buớc tưới chuyển hướng](#mw-head) [Bước tới tìm kiếm](#p-search)
|
|
|Hành chính|
|
| ![ Quốc kỳ Pháp](//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c3/Flag_of_France.svg/18px-Flag_of_France.svg.png)
![ Quốc kỳ Pháp](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/c/c3/Flag_of_France.svg/18px-Flag_of_France.svg.png)
[Pháp](/wiki/Ph%C3%A1p) [Vùng](/wiki/V%C3%B9ng_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Bourgogne-Franche-Comté](/wiki/Bourgogne-Franche-Comt%C3%A9) [Tỉnh](/wiki/T%E1%BB%89nh_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Doubs](/wiki/Doubs) [Quận](/wiki/Qu%E1%BA%ADn_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Montbéliard](/wiki/Montb%C3%A9liard_(qu%E1%BA%ADn)) [Tổng](/wiki/T%E1%BB%95ng_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Liên xã](/wiki/X%C3%A3_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p#Liên_xã) [Xã (thị) trưởng](/wiki/Th%E1%BB%8B_tr%C6%B0%E1%BB%9Fng)
(2008-2014)
[Độ cao](/wiki/Cao_%C4%91%E1%BB%99) 1 2(2,46 sq mi) [INSEE](/wiki/M%C3%A3_INSEE)/Mã bưu chính [25425](http://recensement.insee.fr/searchResults.action?zoneSearchField=&codeZone=25425-COM)/ [25500](/wiki/Danh_s%C3%A1ch_c%C3%A1c_m%C3%A3_b%C6%B0u_ch%C3%ADnh_%E1%BB%9F_Ph%C3%A1p) **Noël-Cerneux** là một [xã](/wiki/X%C3%A3_c%E1%BB%A7a_t%E1%BB%89nh_Doubs) của [tỉnh](/wiki/T%E1%BB%89nh_(Ph%C3%A1p)) [Doubs](/wiki/Doubs), thuộc [vùng](/wiki/V%C3%B9ng_c%E1%BB%A7a_Ph%C3%A1p) [Bourgogne-Franche-Comté](/wiki/Bourgogne-Franche-Comt%C3%A9), miền đông nước [Pháp](/wiki/Ph%C3%A1p).
## Dân số[
[sửa](/w/index.php?title=No%C3%ABl-Cerneux&veaction=edit§ion=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=No%C3%ABl-Cerneux&action=edit§ion=1)]
|Năm||1962||1968||1975||1982||1990||1999||2008|
|Dân số||129||139||146||190||243||295||308|
|From the year 1962 on: No double counting—residents of multiple communes (e.g. students and military personnel) are counted only once.|
## Xem thêm[
[sửa](/w/index.php?title=No%C3%ABl-Cerneux&veaction=edit§ion=2) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=No%C3%ABl-Cerneux&action=edit§ion=2)]
## Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=No%C3%ABl-Cerneux&veaction=edit§ion=3) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=No%C3%ABl-Cerneux&action=edit§ion=3)] [INSEE](http://www.insee.fr/en/home/home_page.asp) **(tiếng Anh)** [IGN](http://www.ign.fr/rubrique.asp?rbr_id=1&lng_id=EN) **(tiếng Anh)** [Noël-Cerneux on the intercommunal Web site of the department](http://www.routedescommunes.com/departement-25-commune-389.html) **(tiếng Pháp)**

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Content-Type: text/html; charset=UTF-8

X-Crawler-Transfer-Encoding: chunked

Connection: keep-alive

X-Content-Type-Options: nosniff

P3P: CP="This is not a P3P policy! See https://vi.wikipedia.org/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:CentralAutoLogin/P3P for more info."

Vary: Accept-Encoding,Cookie,Authorization

Content-language: vi

X-Crawler-Content-Encoding: gzip

Via: 1.1 varnish (Varnish/5.1), 1.1 varnish (Varnish/5.1)

Accept-Ranges: bytes

X-Cache: cp2004 miss, cp2001 miss

X-Cache-Status: miss

Set-Cookie: GeoIP=US:VA:Ashburn:39.05:-77.47:v4; Path=/; secure; Domain=.wikipedia.org

Cache-Control: private, s-maxage=0, max-age=0, must-revalidate


text:
Bộ (sinh học)
Trong phân loại sinh học, một bộ (tiếng La tinh: ordo, số nhiều ordines) là một cấp nằm giữa lớp và họ. Siêu bộ đôi khi cũng được sử dụng và nó nằm giữa lớp và bộ. Các chi tiết chính xác cho danh pháp chính thức phụ thuộc vào hệ quy tắc danh pháp được áp dụng.
Lịch sử[sửa | sửa mã nguồn]
Bộ là một cấp đặc biệt trong phân loại sinh học và nó có tên riêng đặc biệt để phân biệt của chính mình (chứ không phải chỉ là gọi chung cho cái gọi là chi cao hơn (genus summum)) lần đầu tiên được một nhà thực vật học người Đức là Augustus Quirinus Rivinus đề xuất trong phân loại của ông đối với thực vật (các chuyên luận trong thập niên 1690). Carolus Linnaeus là người đầu tiên áp dụng thuật ngữ này một cách ổn định trong sự phân chia của cả ba giới trong tự nhiên (bao gồm khoáng vật, thực vật và động vật) trong cuốn Systema Naturae (1735, ấn bản lần thứ nhất) của ông.
Thực vật[sửa | sửa mã nguồn]
Cần lưu ý rằng đối với thực vật của các bộ theo Linnaeus, trong Systema Naturae và trong Species Plantarum, một cách chặt chẽ là nhân tạo, được đưa ra để phân chia các lớp nhân tạo thành các nhóm nhỏ hơn mà có thể lĩnh hội được. Trong khi từ ordo lần đầu tiên được sử dụng một cách ổn định cho các đơn vị tự nhiên của thực vật, thì trong các công trình về phân loại trong thế kỷ 19, chẳng hạn như Prodromus của de Candolle và Genera Plantarum của Bentham & Hooker, nó lại thể hiện như là các đơn vị phân loại mà ngày nay người ta gán cho cấp họ (xem thêm Ordo naturalis).
Trong các ấn phẩm về thực vật của Pháp, từ Familles naturelles des plantes (1763) của Michel Adanson cho tới cuối thế kỷ 19 thì từ famille (số nhiều: familles) đã được sử dụng như là từ tương đương trong tiếng Pháp cho từ La tinh ordo. Sự tương đương này đã được thể hiện một cách rõ ràng trong Lois de la nomenclature botanique (1868) của Alphonse Louis Pierre Pyrame de Candolle, tiền thân của Quy tắc quốc tế cho danh pháp thực vật hiện nay đang được sử dụng.
Trong các quy tắc quốc tế đầu tiên của danh pháp thực vật năm 1906 thì từ họ (familia) đã được gán cho cấp mà người Pháp gọi là "famille", trong khi từ bộ (ordo) đã được dành cho cấp cao hơn, mà cấp này trong thế kỷ 19 thông thường hay được gọi là cohors (số nhiều: cohortes).
Động vật sống[sửa | sửa mã nguồn]
Trong động vật học, các bộ theo Linnaeus đã dược sử dụng một cách ổn định hơn. Điều đó có nghĩa là các bộ trong phần động vật học của Systema Naturae là chỉ tới các nhóm tự nhiên của động vật. Một vài tên gọi các bộ của Linnaeus vẫn còn được sử dụng hiện nay (ví dụ Lepidoptera cho một bộ chứa các loài bướm đêm và bướm ngày, hay Diptera cho bộ chứa các loài ruồi, muỗi, ruồi nhuế, muỗi vằn v.v).
Xem thêm[sửa | sửa mã nguồn]
- Cấp bậc (thực vật học)
- Cấp bậc (động vật học)
- Quy tắc quốc tế cho danh pháp động vật (ICZN)
- Quy tắc quốc tế cho danh pháp thực vật (ICBN)
- Miêu tả theo nhánh học
- Phát sinh loài học
- Hệ thống hóa
- Phép phân loại
- Phân loại khoa học
- Phân loại virus

markdown:
# Bộ (sinh học)
[Phân thứ bộ](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_th%E1%BB%A9_b%E1%BB%99&redirect=no)) [Buớc tưới chuyển hướng](#mw-head) [Bước tới tìm kiếm](#p-search)
|Bài viết này |cần thêm .
Trong
[phân loại sinh học](/wiki/Ph%C3%A2n_lo%E1%BA%A1i_sinh_h%E1%BB%8Dc), một **bộ** ( [tiếng La tinh](/wiki/Latinh): *ordo*, số nhiều *ordines*) là một cấp nằm giữa [lớp](/wiki/L%E1%BB%9Bp_(sinh_h%E1%BB%8Dc)) và [họ](/wiki/H%E1%BB%8D_(sinh_h%E1%BB%8Dc)). **Siêu bộ** đôi khi cũng được sử dụng và nó nằm giữa *lớp* và *bộ*. Các chi tiết chính xác cho danh pháp chính thức phụ thuộc vào hệ [quy tắc danh pháp](/w/index.php?title=C%C3%A1c_quy_t%E1%BA%AFc_danh_ph%C3%A1p&action=edit&redlink=1) được áp dụng.
## Lịch sử[
[sửa](/w/index.php?title=B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&veaction=edit§ion=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&action=edit§ion=1)]
Bộ là một cấp đặc biệt trong phân loại sinh học và nó có tên riêng đặc biệt để phân biệt của chính mình (chứ không phải chỉ là gọi chung cho cái gọi là
*chi cao hơn* ( *genus summum*)) lần đầu tiên được một nhà thực vật học người [Đức](/wiki/%C4%90%E1%BB%A9c) là [Augustus Quirinus Rivinus](/w/index.php?title=Augustus_Quirinus_Rivinus&action=edit&redlink=1) đề xuất trong phân loại của ông đối với thực vật (các chuyên luận trong thập niên 1690). [Carolus Linnaeus](/wiki/Carl_von_Linn%C3%A9) là người đầu tiên áp dụng thuật ngữ này một cách ổn định trong sự phân chia của cả ba [giới](/wiki/Gi%E1%BB%9Bi_(sinh_h%E1%BB%8Dc)) trong tự nhiên (bao gồm [khoáng vật](/wiki/Kho%C3%A1ng_v%E1%BA%ADt), [thực vật](/wiki/Th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt) và [động vật](/wiki/%C4%90%E1%BB%99ng_v%E1%BA%ADt)) trong cuốn * (1735, ấn bản lần thứ nhất) của ông.
Systema Naturae*
### Thực vật[
[sửa](/w/index.php?title=B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&veaction=edit§ion=2) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&action=edit§ion=2)]
Cần lưu ý rằng đối với thực vật của các bộ theo Linnaeus, trong
*Systema Naturae* và trong *, một cách chặt chẽ là nhân tạo, được đưa ra để phân chia các lớp nhân tạo thành các nhóm nhỏ hơn mà có thể lĩnh hội được. Trong khi từ Species Plantarum* *ordo*lần đầu tiên được sử dụng một cách ổn định cho các đơn vị tự nhiên của thực vật, thì trong các công trình về phân loại trong thế kỷ 19, chẳng hạn như *Prodromus*của de Candolle và *Genera Plantarum*của Bentham & Hooker, nó lại thể hiện như là các [đơn vị phân loại](/wiki/%C4%90%C6%A1n_v%E1%BB%8B_ph%C3%A2n_lo%E1%BA%A1i)mà ngày nay người ta gán cho cấp họ (xem thêm *).* [Ordo naturalis](/w/index.php?title=Ordo_naturalis&action=edit&redlink=1)
Trong các ấn phẩm về thực vật của Pháp, từ
*Familles naturelles des plantes* (1763) của [Michel Adanson](/w/index.php?title=Michel_Adanson&action=edit&redlink=1) cho tới cuối thế kỷ 19 thì từ *famille* (số nhiều: *familles*) đã được sử dụng như là từ tương đương trong tiếng Pháp cho từ La tinh *ordo*. Sự tương đương này đã được thể hiện một cách rõ ràng trong *Lois de la nomenclature botanique* (1868) của [Alphonse Louis Pierre Pyrame de Candolle](/wiki/Alphonse_Pyramus_de_Candolle), tiền thân của * hiện nay đang được sử dụng.
Quy tắc quốc tế cho danh pháp thực vật*
Trong các
*quy tắc* quốc tế đầu tiên của [danh pháp thực vật](/w/index.php?title=Danh_ph%C3%A1p_th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt&action=edit&redlink=1) năm 1906 thì từ họ ( *familia*) đã được gán cho cấp mà người Pháp gọi là "famille", trong khi từ bộ ( *ordo*) đã được dành cho cấp cao hơn, mà cấp này trong thế kỷ 19 thông thường hay được gọi là *cohors* (số nhiều: *cohortes*).
### Động vật sống[
[sửa](/w/index.php?title=B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&veaction=edit§ion=3) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&action=edit§ion=3)]
Trong
[động vật học](/wiki/%C4%90%E1%BB%99ng_v%E1%BA%ADt_h%E1%BB%8Dc), các bộ theo Linnaeus đã dược sử dụng một cách ổn định hơn. Điều đó có nghĩa là các bộ trong phần động vật học của *Systema Naturae* là chỉ tới các nhóm tự nhiên của động vật. Một vài tên gọi các bộ của Linnaeus vẫn còn được sử dụng hiện nay (ví dụ [Lepidoptera](/wiki/B%E1%BB%99_C%C3%A1nh_v%E1%BA%A9y) cho một bộ chứa các loài [bướm đêm](/wiki/B%C6%B0%E1%BB%9Bm_%C4%91%C3%AAm) và [bướm ngày](/wiki/B%C6%B0%E1%BB%9Bm_ng%C3%A0y), hay [Diptera](/wiki/Ru%E1%BB%93i) cho bộ chứa các loài [ruồi](/wiki/Ru%E1%BB%93i), [muỗi](/wiki/Mu%E1%BB%97i), [ruồi nhuế](/wiki/Ru%E1%BB%93i_nhu%E1%BA%BF), [muỗi vằn](/wiki/Mu%E1%BB%97i_v%E1%BA%B1n) v.v).
## Xem thêm[
[sửa](/w/index.php?title=B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&veaction=edit§ion=4) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&action=edit§ion=4)] [Cấp bậc (thực vật học)](/w/index.php?title=C%E1%BA%A5p_b%E1%BA%ADc_(th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt_h%E1%BB%8Dc)&action=edit&redlink=1) [Cấp bậc (động vật học)](/w/index.php?title=C%E1%BA%A5p_b%E1%BA%ADc_(%C4%91%E1%BB%99ng_v%E1%BA%ADt_h%E1%BB%8Dc)&action=edit&redlink=1) [Quy tắc quốc tế cho danh pháp động vật](/w/index.php?title=Quy_t%E1%BA%AFc_qu%E1%BB%91c_t%E1%BA%BF_cho_danh_ph%C3%A1p_%C4%91%E1%BB%99ng_v%E1%BA%ADt&action=edit&redlink=1)(ICZN) [Quy tắc quốc tế cho danh pháp thực vật](/w/index.php?title=Quy_t%E1%BA%AFc_qu%E1%BB%91c_t%E1%BA%BF_cho_danh_ph%C3%A1p_th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt&action=edit&redlink=1)(ICBN) [Miêu tả theo nhánh học](/wiki/Mi%C3%AAu_t%E1%BA%A3_theo_nh%C3%A1nh_h%E1%BB%8Dc) [Phát sinh loài học](/w/index.php?title=Ph%C3%A1t_sinh_lo%C3%A0i_h%E1%BB%8Dc&action=edit&redlink=1) [Hệ thống hóa](/w/index.php?title=H%E1%BB%87_th%E1%BB%91ng_h%C3%B3a&action=edit&redlink=1) [Phép phân loại](/w/index.php?title=Ph%C3%A9p_ph%C3%A2n_lo%E1%BA%A1i&action=edit&redlink=1) [Phân loại khoa học](/wiki/Ph%C3%A2n_lo%E1%BA%A1i_sinh_h%E1%BB%8Dc) [Phân loại virus](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_lo%E1%BA%A1i_virus&action=edit&redlink=1)
## Chú thích[
[sửa](/w/index.php?title=B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&veaction=edit§ion=5) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&action=edit§ion=5)]
## Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&veaction=edit§ion=6) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=B%E1%BB%99_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&action=edit§ion=6)]
|
|
(magnorder)
**Vực**/Liên giới
(domain/superkingdom)
[Liên ngành](/wiki/Ng%C3%A0nh_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(superphylum)
[Liên lớp](/wiki/L%E1%BB%9Bp_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(superclass)
[Liên bộ]
(superorder)
[Liên họ](/wiki/H%E1%BB%8D_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(superfamily)
[Liên tông](/wiki/T%C3%B4ng_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(supertribe)
[Liên loài](/w/index.php?title=Li%C3%AAn_lo%C3%A0i&action=edit&redlink=1)
(superspecies)
[Giới](/wiki/Gi%E1%BB%9Bi_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(kingdom)
[Ngành](/wiki/Ng%C3%A0nh_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(phylum)
[Lớp](/wiki/L%E1%BB%9Bp_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(class)
[Đoàn](/w/index.php?title=%C4%90o%C3%A0n_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&action=edit&redlink=1)
(legion)
[Bộ]
(order)
[Họ](/wiki/H%E1%BB%8D_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(family)
[Tông](/wiki/T%C3%B4ng_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(tribe)
[Chi/Giống](/wiki/Chi_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(genus)
[Loài](/wiki/Lo%C3%A0i)
(species)
[Phân giới](/wiki/Gi%E1%BB%9Bi_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(subkingdom)
[Phân ngành](/wiki/Ph%C3%A2n_ng%C3%A0nh)
(subphylum)
[Phân lớp](/wiki/L%E1%BB%9Bp_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(subclass)
[Đội](/w/index.php?title=%C4%90%E1%BB%99i_(sinh_h%E1%BB%8Dc)&action=edit&redlink=1)
(cohort)
[Phân bộ]
(suborder)
[Phân họ](/wiki/H%E1%BB%8D_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(subfamily)
[Phân tông](/wiki/T%C3%B4ng_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(subtribe)
[Phân chi/Phân giống](/wiki/Ph%C3%A2n_chi)
(subgenus)
[Phân loài](/wiki/Ph%C3%A2n_lo%C3%A0i)
(subspecies)
[Thứ giới/Nhánh](/wiki/Gi%E1%BB%9Bi_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(infrakingdom/branch)
[Thứ ngành](/wiki/Ph%C3%A2n_ng%C3%A0nh)
(infraphylum)
[Thứ lớp](/wiki/L%E1%BB%9Bp_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(infraclass)
[Thứ bộ]
(infraorder)
[Tổ](/w/index.php?title=T%E1%BB%95_(th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt_h%E1%BB%8Dc)&action=edit&redlink=1)
(section)
[Thứ](/wiki/Th%E1%BB%A9_(th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt_h%E1%BB%8Dc))
(variety)
[Tiểu ngành](/wiki/Ph%C3%A2n_ng%C3%A0nh)
(microphylum)
[Tiểu lớp](/wiki/L%E1%BB%9Bp_(sinh_h%E1%BB%8Dc))
(parvclass)
[Tiểu bộ]
(parvorder)
[Loạt](/w/index.php?title=Lo%E1%BA%A1t_(th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt_h%E1%BB%8Dc)&action=edit&redlink=1)
(series)
[Dạng](/w/index.php?title=D%E1%BA%A1ng_(th%E1%BB%B1c_v%E1%BA%ADt_h%E1%BB%8Dc)&action=edit&redlink=1)
(form)

X-Cache: cp2019 miss, cp2001 miss


text:
Từ năm 2019, trận chung kết Champions League có thể diễn ra ở Mỹ
Thể thao
Anh Hùng 00:00 14/09/2018
Nhà sáng lập tập đoàn truyền thông Mediapro vừa gây sốc khi tiết lộ các nhà tổ chức đang đàm phán để tổ chức trận chung kết UEFA Champions League ở New York, Mỹ.
Có thể bạn thích?
-
Những điểm đáng chú ý tại lễ bốc thăm Champions League 2018/2019: Ronaldo và Pogba đối đầu đội bóng cũ
-
Facebook giành quyền phát sóng Champions League tại Mỹ Latinh, nhiều fan háo hức chờ đón
-
Khán giả Viêt Nam đã có thể xem trực tiếp UEFA Champions League bản quyền, bắt đầu từ các trận đêm nay
-
Real Madrid - APOEL: Ronaldo lập cú đúp, Real khởi đầu như mơ ở Champions League
-
Kết quả bóng đá các trận đấu ngày 16/9 - 17/9: CR7 có bàn thắng đầu tiên tại Juventus
-
Kết quả bóng đá ngày 16/9: Liverpool mất ngôi đầu
-
Thêm CLB Nhật Bản "trải thảm" mời Quang Hải tới thi đấu
-
Quang Hải được Hà Nội FC đồng ý cho sang Qatar thi đấu?
-
Dù "phủ vàng" sân Hàng Đẫy, SLNA vẫn ngậm ngùi nhìn CLB Hà Nội giành chức vô địch
-
Tất tần tật về giải UEFA Nations League 2018: Giải đấu mới cho các đội tuyển châu Âu
-
Đội hình tiêu biểu ASIAD: Olympic Việt Nam góp mặt 3 sao
-
Người hâm mộ bóng đá Thái Lan háo hức chờ đón "Messi Việt Nam" - Quang Hải tới thi đấu
-
Cổ động viên hụt hẫng khi xe chở đội Olympic đổi lộ trình, về theo cầu Thăng Long
-
Trực tiếp lễ đón đoàn thể thao Việt Nam
-
Kết quả bóng đá các giải đấu lớn ngày 2/9: Diễn biến bất ngờ, CR7 vẫn chưa ghi bàn
-
Thất bại trên chấm luân lưu, Olympic VN lỡ hẹn với tấm huy chương đồng ASIAD
-
HLV Park Hang Seo tự tin sẽ đánh bại Olympic UAE ngay trong 90 phút
-
Những điểm đáng chú ý tại lễ bốc thăm Champions League 2018/2019: Ronaldo và Pogba đối đầu đội bóng cũ
-
Lịch thi đấu tranh hạng 3, chung kết ASIAD 2018: Olympic Việt Nam tranh huy chương đồng với Olympic UAE
-
Sau "siêu phẩm" sút tung lưới Olympic Hàn Quốc, lượng theo dõi trên trang cá nhân của Minh Vương lên cao ngất ngưởng
-
Vì sao tuyển Olympic Việt Nam thất bại trong trận đấu lịch sử với Olympic Hàn Quốc?
-
Những điều chưa biết về Minh Vương, cầu thủ vừa ghi siêu phẩm để đời vào lưới Olympic Hàn Quốc
-
Nhiều công ty, trường học "chơi lớn" cho nghỉ làm, nghỉ học để cổ vũ Olympic Việt Nam trận bán kết ASIAD 2018
-
Chi phí tăng gấp đôi vẫn "cháy" tour đi Indonesia cổ vũ Olympic Việt Nam trận bán kết
-
Olympic Việt Nam vs Olympic Hàn Quốc: Cuộc chiến đầy duyên nợ
-
Hậu trường trước và sau chiến tích lịch sử của Olympic Việt Nam trước Syria
-
Lịch thi đấu bán kết bóng đá nam ASIAD 2018: Olympic Việt Nam gặp Olympic Hàn Quốc
-
Người hâm mộ đi ''bão'' giữa đêm sau trận thắng của Olympic Việt Nam trước Syria tại tứ kết ASIAD 2018
-
Sau 120 phút nghẹt thở, Văn Toàn đưa Olympic Việt Nam vào bán kết ASIAD 2018
-
HLV Park Hang-seo đưa ra nhận định về Olympic Syria
-
Đội hình ra sân trong trận đấu lịch sử của Việt Nam trước Syria: Thầy Park đã có lời giải cho "máy quét" giữa sân
-
Kết quả bóng đá ngày 26/8: C.Ronaldo vẫn chưa nổ súng, Juventus vẫn giành chiến thắng
-
Đối thủ của Olympic Việt Nam ở tứ kết ASIAD 2018, Olympic Syria ở tứ kết mạnh cỡ nào?
-
5 điểm nhấn trận Olympic Việt Nam - Olympic Bahrain
-
"Diên hy công lược" phiên bản Olympic Việt Nam chế được nhiều người hâm mộ thích thú
-
Công Phượng ghi bàn duy nhất, Olympic VN lần đầu vào tứ kết bóng đá nam ASIAD
-
Đội hình ra sân của Olympic Việt Nam: HLV Park Hang Seo sẽ tung chiêu bài nào cho trận đấu với Olympic Bahrain?
-
19h30 hôm nay (23/8), Olympic Việt Nam vs Olympic Bahrain: Khẳng định sức mạnh của thầy trò HLV Park Hang Seo
-
Cư dân mạng hoan hỉ khi nhà Đài mua được bản quyền Asiad 2018, thoát cảnh xem "xôi lạc"
-
Đặt lên bàn cân sức mạnh của Olympic Bahrain - đối thủ của Olympic Việt Nam
-
Những nhận định của HLV Park Hang Seo trước trận cầu quan trọng với Olympic Bahrain
-
HLV Park Hang Seo lên tiếng về những chỉ trích sau trận đấu với Olympic Nhật Bản
-
HLV Park Hang Seo lên tiếng về những chỉ trích sau trận đấu với Olympic Nhật Bản
-
Messi "bật bãi", Ronaldo, Salah và Modric tranh giải Cầu thủ xuất sắc nhất châu Âu
-
VOV chính thức có bản quyền ASIAD 18 ở Việt Nam, người hâm mộ không còn phải xem 'lậu'
-
K+, Viettel, FPT, VTVcab phủ nhận tin đồn đang đàm phán mua bản quyền ASIAD
-
Olympic Việt Nam sẽ gặp đội nào tại vòng 1/8 sắp tới?
-
HLV Park Hang Seo chia sẻ điều gì trước trận gặp Olympic Nhật Bản?
-
Facebook giành quyền phát sóng Champions League tại Mỹ Latinh, nhiều fan háo hức chờ đón
-
Kịch bản bảng D ASIAD 18: Việt Nam và Nhật Bản có khả năng phải đá luân lưu để phân ngôi đầu bảng
-
Nhận định Olympic Việt Nam vs Olympic Nepal: Mở toang cánh cửa đi tiếp cho thầy trò HLV Park Hang-seo
-
Bom tấn CR7 lại ghi bàn, CĐV Juventus sung sướng ngây ngất

markdown:
# Từ năm 2019, trận chung kết Champions League có thể diễn ra ở Mỹ
### Thể thao
Anh Hùng 00:00 14/09/2018
## Nhà sáng lập tập đoàn truyền thông Mediapro vừa gây sốc khi tiết lộ các nhà tổ chức đang đàm phán để tổ chức trận chung kết UEFA Champions League ở New York, Mỹ.
Có thể bạn thích?
-
## Những điểm đáng chú ý tại lễ bốc thăm Champions League 2018/2019: Ronaldo và Pogba đối đầu đội bóng cũ
-
## Facebook giành quyền phát sóng Champions League tại Mỹ Latinh, nhiều fan háo hức chờ đón
-
## Khán giả Viêt Nam đã có thể xem trực tiếp UEFA Champions League bản quyền, bắt đầu từ các trận đêm nay
-
## Real Madrid - APOEL: Ronaldo lập cú đúp, Real khởi đầu như mơ ở Champions League
-
## Kết quả bóng đá các trận đấu ngày 16/9 - 17/9: CR7 có bàn thắng đầu tiên tại Juventus
-
## Kết quả bóng đá ngày 16/9: Liverpool mất ngôi đầu
-
## Thêm CLB Nhật Bản "trải thảm" mời Quang Hải tới thi đấu
-
## Quang Hải được Hà Nội FC đồng ý cho sang Qatar thi đấu?
-
## Dù "phủ vàng" sân Hàng Đẫy, SLNA vẫn ngậm ngùi nhìn CLB Hà Nội giành chức vô địch
-
## Tất tần tật về giải UEFA Nations League 2018: Giải đấu mới cho các đội tuyển châu Âu
-
## Đội hình tiêu biểu ASIAD: Olympic Việt Nam góp mặt 3 sao
-
## Người hâm mộ bóng đá Thái Lan háo hức chờ đón "Messi Việt Nam" - Quang Hải tới thi đấu
-
## Cổ động viên hụt hẫng khi xe chở đội Olympic đổi lộ trình, về theo cầu Thăng Long
-
## Trực tiếp lễ đón đoàn thể thao Việt Nam
-
## Kết quả bóng đá các giải đấu lớn ngày 2/9: Diễn biến bất ngờ, CR7 vẫn chưa ghi bàn
-
## Thất bại trên chấm luân lưu, Olympic VN lỡ hẹn với tấm huy chương đồng ASIAD
-
## HLV Park Hang Seo tự tin sẽ đánh bại Olympic UAE ngay trong 90 phút
-
## Những điểm đáng chú ý tại lễ bốc thăm Champions League 2018/2019: Ronaldo và Pogba đối đầu đội bóng cũ
-
## Lịch thi đấu tranh hạng 3, chung kết ASIAD 2018: Olympic Việt Nam tranh huy chương đồng với Olympic UAE
-
## Sau "siêu phẩm" sút tung lưới Olympic Hàn Quốc, lượng theo dõi trên trang cá nhân của Minh Vương lên cao ngất ngưởng
-
## Vì sao tuyển Olympic Việt Nam thất bại trong trận đấu lịch sử với Olympic Hàn Quốc?
-
## Những điều chưa biết về Minh Vương, cầu thủ vừa ghi siêu phẩm để đời vào lưới Olympic Hàn Quốc
-
## Nhiều công ty, trường học "chơi lớn" cho nghỉ làm, nghỉ học để cổ vũ Olympic Việt Nam trận bán kết ASIAD 2018
-
## Chi phí tăng gấp đôi vẫn "cháy" tour đi Indonesia cổ vũ Olympic Việt Nam trận bán kết
-
## Olympic Việt Nam vs Olympic Hàn Quốc: Cuộc chiến đầy duyên nợ
-
## Hậu trường trước và sau chiến tích lịch sử của Olympic Việt Nam trước Syria
-
## Lịch thi đấu bán kết bóng đá nam ASIAD 2018: Olympic Việt Nam gặp Olympic Hàn Quốc
-
## Người hâm mộ đi ''bão'' giữa đêm sau trận thắng của Olympic Việt Nam trước Syria tại tứ kết ASIAD 2018
-
## Sau 120 phút nghẹt thở, Văn Toàn đưa Olympic Việt Nam vào bán kết ASIAD 2018
-
## HLV Park Hang-seo đưa ra nhận định về Olympic Syria
-
## Đội hình ra sân trong trận đấu lịch sử của Việt Nam trước Syria: Thầy Park đã có lời giải cho "máy quét" giữa sân
-
## Kết quả bóng đá ngày 26/8: C.Ronaldo vẫn chưa nổ súng, Juventus vẫn giành chiến thắng
-
## Đối thủ của Olympic Việt Nam ở tứ kết ASIAD 2018, Olympic Syria ở tứ kết mạnh cỡ nào?
-
## 5 điểm nhấn trận Olympic Việt Nam - Olympic Bahrain
-
## "Diên hy công lược" phiên bản Olympic Việt Nam chế được nhiều người hâm mộ thích thú
-
## Công Phượng ghi bàn duy nhất, Olympic VN lần đầu vào tứ kết bóng đá nam ASIAD
-
## Đội hình ra sân của Olympic Việt Nam: HLV Park Hang Seo sẽ tung chiêu bài nào cho trận đấu với Olympic Bahrain?
-
## 19h30 hôm nay (23/8), Olympic Việt Nam vs Olympic Bahrain: Khẳng định sức mạnh của thầy trò HLV Park Hang Seo
-
## Cư dân mạng hoan hỉ khi nhà Đài mua được bản quyền Asiad 2018, thoát cảnh xem "xôi lạc"
-
## Đặt lên bàn cân sức mạnh của Olympic Bahrain - đối thủ của Olympic Việt Nam
-
## Những nhận định của HLV Park Hang Seo trước trận cầu quan trọng với Olympic Bahrain
-
## HLV Park Hang Seo lên tiếng về những chỉ trích sau trận đấu với Olympic Nhật Bản
-
## HLV Park Hang Seo lên tiếng về những chỉ trích sau trận đấu với Olympic Nhật Bản
-
## Messi "bật bãi", Ronaldo, Salah và Modric tranh giải Cầu thủ xuất sắc nhất châu Âu
-
## VOV chính thức có bản quyền ASIAD 18 ở Việt Nam, người hâm mộ không còn phải xem 'lậu'
-
## K+, Viettel, FPT, VTVcab phủ nhận tin đồn đang đàm phán mua bản quyền ASIAD
-
## Olympic Việt Nam sẽ gặp đội nào tại vòng 1/8 sắp tới?
-
## HLV Park Hang Seo chia sẻ điều gì trước trận gặp Olympic Nhật Bản?
-
## Facebook giành quyền phát sóng Champions League tại Mỹ Latinh, nhiều fan háo hức chờ đón
-
## Kịch bản bảng D ASIAD 18: Việt Nam và Nhật Bản có khả năng phải đá luân lưu để phân ngôi đầu bảng
-
## Nhận định Olympic Việt Nam vs Olympic Nepal: Mở toang cánh cửa đi tiếp cho thầy trò HLV Park Hang-seo
-
## Bom tấn CR7 lại ghi bàn, CĐV Juventus sung sướng ngây ngất

Cache-Control: no-cache

Pragma: no-cache

Content-Type: text/html; charset=utf-8

X-Cache: MISS from cache_cmss

X-Cache-Lookup: MISS from cache_cmss:8080

Via: 1.0 cache_cmss (squid/3.1.10), 1.0 cache_cmss (squid/3.1.23)

Set-Cookie: SERVERID=; Expires=Thu, 01-Jan-1970 00:00:01 GMT; path=/


text:
Link download:
Xem trực tiếp:
Bạn nghĩ gì về bài viết này?
Filed under Uncategorized
Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:
Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com
( Đăng xuất /
Thay đổi )
Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+
( Đăng xuất /
Thay đổi )
Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter
( Đăng xuất /
Thay đổi )
Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook
( Đăng xuất /
Thay đổi )
Connecting to %s
Notify me of new comments via email.

Server: nginx

Vary: Cookie

X-hacker: If you're reading this, you should visit automattic.com/jobs and apply to join the fun, mention this header.

Link: <https://wp.me/p2N0LH-X>; rel=shortlink

X-ac: 1.dca _dca


text:
Tác giả bài viết: PYS VN
Tổng số điểm của bài viết là: 0 trong 0 đánh giá
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn

WARC-Identified-Payload-Type: application/xhtml+xml

Server: Apache

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

X-XSS-Protection: 1; mode=block

Cache-Control: private, pre-check=0, post-check=0, max-age=0

Vary: Accept-Encoding

Set-Cookie: nv4c_m0Pm4_nvvithemever=deleted; expires=Thu, 01-Jan-1970 00:00:01 GMT; Max-Age=0; path=/; domain=.vieclamquynhon.pys.vn; httponly


text:
DXY, EUR/USD, USD/JPY, GBP/USD, AUD/USD, USD/CAD
ADVANCED MICRO DEVICES, INC. - COMMON STOCK, HELIOS AND MATHESON ANALYTICS INC - COMMON STOCK, SPDR S&P 500, FORD MOTOR COMPANY COMMON STOCK, ISHARES MSCI EMERGING INDEX FUND, VIKING THERAPEUTICS, INC. - COMMON STOCK
Chỉ số S&P 500, Nasdaq Composite, Dow 30, Nikkei 225, Chỉ số DAX, FTSE 100
Vàng, Bạc, Dầu thô, Khí tự nhiên, Ngô, Bitcoin
BTC/USD, ETH/USD, BCH/USD, XRP/USD, LTC/USD, ETC/USD
Mỹ 10 năm, Euro Bund, Đức 10 năm, Nhật 10 năm, UK 10Y, Ấn Độ 10 năm
Vàng, Dầu Brent, Dầu thô, Khí tự nhiên, Paladi, Bạc

Via: 1.1 varnish, 1.1 565c5243db2ec940986d684b1d27280f.cloudfront.net (CloudFront)

Vary: Accept-Encoding,Cookie

X-Cache: Miss from cloudfront


markdown:
DXY, EUR/USD, USD/JPY, GBP/USD, AUD/USD, USD/CAD
ADVANCED MICRO DEVICES, INC. - COMMON STOCK, HELIOS AND MATHESON ANALYTICS INC - COMMON STOCK, SPDR S&P 500, FORD MOTOR COMPANY COMMON STOCK, ISHARES MSCI EMERGING INDEX FUND, VIKING THERAPEUTICS, INC. - COMMON STOCK
Chỉ số S&P 500, Nasdaq Composite, Dow 30, Nikkei 225, Chỉ số DAX, FTSE 100
Vàng, Bạc, Dầu thô, Khí tự nhiên, Ngô, Bitcoin
BTC/USD, ETH/USD, BCH/USD, XRP/USD, LTC/USD, ETC/USD
Mỹ 10 năm, Euro Bund, Đức 10 năm, Nhật 10 năm, UK 10Y, Ấn Độ 10 năm
Vàng, Dầu Brent, Dầu thô, Khí tự nhiên, Paladi, Bạc

Via: 1.1 varnish, 1.1 64fc1ccc427044d03aa5724d4825ec8f.cloudfront.net (CloudFront)


text:
Những thông tin nóng hổi về Galaxy Note 8 cùng công nghệ đột phá vẫn luôn là tâm điểm khi gần kề đến ngày ra mắt.
Tại sự kiện MWC tổ chức ở Thượng Hải, Samsung đã công bố một thế hệ cảm biến camer amowis dưới tên hiệu ISOCELL. Ở đây, chúng được chia làm 4 nhánh nhỏ hơn là ISOCELL Bright, ISOCELL Fast, ISOCELL Slim và ISOCELL Dual.
Tất nhiên cái tên cuối cùng trong danh sách nhánh nhỏ kia sẽ nhận được nhiều sự chú ý nhất từ giới công nghệ, đồng nghĩa với việc một chiếc smartphone từ Samsung với camera kép ở thiết kế sẽ sớm xuất hiện. Galaxy Note 8 là ứng viên tiềm năng nhất, hiện dự kiến sẽ ra mắt vào tháng 8 hoặc đầu tháng 9 năm nay. Đã có nhiều tin đồn về cấu hình và kế hoạch của Samsung dành cho Note 8, đặc biệt là hệ thống camera của chiếc smartphone này.
Dựa vào một bức ảnh chụp lại quầy giới thiệu và trung bày của Samsung tại MWC, chúng ta có thể luận ra thêm một chút thông tin về thiết lập camera kép được công bố đó. Theo như lời giới thiệu, độ phân giải sẽ là 13MP, tích hợp lấy nét tự động, khẩu độ f/2.0 và kích cỡ điểm ảnh 1.12µm. 2 cảm biến bao gồm 1 cho ảnh màu RGB và 1 cho ảnh đơn sắc – tương tự như thiết kế của một số nhà sản xuất đi trước như Huawei với chiếc P10.
Tất nhiên, Samsung vẫn chưa hoàn toàn chính thức xác nhận Note 8 sẽ được ưu ái cho một cụm camera kép, nhưng dựa trên những hình ảnh thiết kế rò rỉ gần đây và cả thông tin về ISOCELL Dual vừa qua, khả năng điều trên xảy ra là rất cao.
Bên cạnh những tin đồn về camera, Galaxy Note 8 cũng được cho là sẽ sở hữu màn hình ít nhất đạt 6,3 inch, chip xử lý Snapdragon 835 và RAM 4 hoặc 6GB. Cuối cùng, bút cảm ứng S Pen vẫn luôn là đặc trưng không thể thiếu của dòng Note. Hãy cùng chờ thêm nhiều thông tin tiếp theo nhé!
Tham khảo: AndroidAuthority, GenK

markdown:
**Những thông tin nóng hổi về Galaxy Note 8 cùng công nghệ đột phá vẫn luôn là tâm điểm khi gần kề đến ngày ra mắt.**
Tại sự kiện MWC tổ chức ở Thượng Hải, Samsung đã công bố một thế hệ cảm biến camer amowis dưới tên hiệu ISOCELL. Ở đây, chúng được chia làm 4 nhánh nhỏ hơn là ISOCELL Bright, ISOCELL Fast, ISOCELL Slim và ISOCELL Dual.
Tất nhiên cái tên cuối cùng trong danh sách nhánh nhỏ kia sẽ nhận được nhiều sự chú ý nhất từ giới công nghệ, đồng nghĩa với việc một chiếc smartphone từ Samsung với camera kép ở thiết kế sẽ sớm xuất hiện. Galaxy Note 8 là ứng viên tiềm năng nhất, hiện dự kiến sẽ ra mắt vào tháng 8 hoặc đầu tháng 9 năm nay. Đã có nhiều tin đồn về cấu hình và kế hoạch của Samsung dành cho Note 8, đặc biệt là hệ thống camera của chiếc smartphone này.
Dựa vào một bức ảnh chụp lại quầy giới thiệu và trung bày của Samsung tại MWC, chúng ta có thể luận ra thêm một chút thông tin về thiết lập camera kép được công bố đó. Theo như lời giới thiệu, độ phân giải sẽ là 13MP, tích hợp lấy nét tự động, khẩu độ f/2.0 và kích cỡ điểm ảnh 1.12µm. 2 cảm biến bao gồm 1 cho ảnh màu RGB và 1 cho ảnh đơn sắc – tương tự như thiết kế của một số nhà sản xuất đi trước như Huawei với chiếc P10.
Tất nhiên, Samsung vẫn chưa hoàn toàn chính thức xác nhận Note 8 sẽ được ưu ái cho một cụm camera kép, nhưng dựa trên những hình ảnh thiết kế rò rỉ gần đây và cả thông tin về ISOCELL Dual vừa qua, khả năng điều trên xảy ra là rất cao.
Bên cạnh những tin đồn về camera, Galaxy Note 8 cũng được cho là sẽ sở hữu màn hình ít nhất đạt 6,3 inch, chip xử lý Snapdragon 835 và RAM 4 hoặc 6GB. Cuối cùng, bút cảm ứng S Pen vẫn luôn là đặc trưng không thể thiếu của dòng Note. Hãy cùng chờ thêm nhiều thông tin tiếp theo nhé!
*Tham khảo: AndroidAuthority, GenK*

Set-Cookie: __cfduid=dcf38b4b2430fed6c1be744446696e9661537315349; expires=Thu, 19-Sep-19 00:02:29 GMT; path=/; domain=.vnrom.net; HttpOnly

Vary: Accept-Encoding, Cookie

Server: cloudflare


text:
Cùng theo chân người đẹp Top 5 Hoa Hậu Việt Nam đi tập thể dục buổi sáng.
Chắc hẳn nhiều người băn khoăn làm thế nào mà cô gái này sở hữu những đường nét đẹp đẽ của cơ thể đến như vậy. Người đẹp cao 1m74 với số đo ba vòng cân đối là 83-64-89.
Cùng theo chân người đẹp vào một buổi sáng đẹp trời xem cô đã tập những gì nhé.
Video: Tân Hoa hậu Việt Nam 2016 chia sẻ cảm xúc sau khi đăng quang.

markdown:
**Cùng theo chân người đẹp Top 5 Hoa Hậu Việt Nam đi tập thể dục buổi sáng.**
Chắc hẳn nhiều người băn khoăn làm thế nào mà cô gái này sở hữu những đường nét đẹp đẽ của cơ thể đến như vậy. Người đẹp cao 1m74 với số đo ba vòng cân đối là 83-64-89.
*Cùng theo chân người đẹp vào một buổi sáng đẹp trời xem cô đã tập những gì nhé.* ![ Bai tap don gian de co voc dang chuan nhu nguoi dep Dao Thi Ha hinh anh 1](https://image.vtc.vn/files/ctv.giaoduc/2016/11/30/147805388748327-img_5300-0935392.jpg)
*Đầu tiên là những bài tập giãn cơ vào buổi sáng, Đào Thị Hà cho biết, cô không hay đi tập gym mà chỉ thích tập thể dục và chạy bộ ở công viên, vì không khí ở đây trong lành và sảng khoái hơn.* ![ Bai tap don gian de co voc dang chuan nhu nguoi dep Dao Thi Ha hinh anh 2](https://image.vtc.vn/files/ctv.giaoduc/2016/11/30/147805388788867-img_5409-0935555.jpg)
*Người đẹp tận dụng thành ghế để tập squat.* ![ Bai tap don gian de co voc dang chuan nhu nguoi dep Dao Thi Ha hinh anh 3](https://image.vtc.vn/files/ctv.giaoduc/2016/11/30/147805388736243-img_5413-0936128.jpg)
*Tiếp đến là giãn cơ chân...* ![ Bai tap don gian de co voc dang chuan nhu nguoi dep Dao Thi Ha hinh anh 4](https://image.vtc.vn/files/ctv.giaoduc/2016/11/30/147805388729946-img_5471-09364614.jpg)
*Động tác này giúp co giãn phần cơ bắt tay, giúp cả cơ thể bạn cảm thấy thoải mái và nhẹ nhàng hơn.* ![ Bai tap don gian de co voc dang chuan nhu nguoi dep Dao Thi Ha hinh anh 5](https://image.vtc.vn/files/ctv.giaoduc/2016/11/30/147805388718844-img_5490-09370717.jpg)
*Để có bắp tay săn chắc, người đẹp còn chăm chỉ tập chống đẩy, cô tập mỗi lần 15 cái và lặp lại trong 4 lần.* ![ Bai tap don gian de co voc dang chuan nhu nguoi dep Dao Thi Ha hinh anh 6](https://image.vtc.vn/files/ctv.giaoduc/2016/11/30/147805388752952-img_5633-09372520.jpg)
*Động tác giúp co giãn cơ liên sườn mà ai ai cũng quen thuộc.* ![ Bai tap don gian de co voc dang chuan nhu nguoi dep Dao Thi Ha hinh anh 7](https://image.vtc.vn/files/ctv.giaoduc/2016/11/30/147805388797800-img_5552-09375826.jpg)
*Thông thường cô chạy hai vòng rồi nghỉ.* ![ Bai tap don gian de co voc dang chuan nhu nguoi dep Dao Thi Ha hinh anh 8](https://image.vtc.vn/files/ctv.giaoduc/2016/11/30/147805388793131-img_5584-09381529.jpg)
*Người đẹp không quên bổ sung nước cho cơ thể trong quá trình tập luyện.* ![ Bai tap don gian de co voc dang chuan nhu nguoi dep Dao Thi Ha hinh anh 9](https://image.vtc.vn/files/ctv.giaoduc/2016/11/30/147805388734689-img_5557-09383232.jpg)
*Sau khi chạy bộ, cô squat thêm 30 cái và kết thúc buổi tập.* ![ Bai tap don gian de co voc dang chuan nhu nguoi dep Dao Thi Ha hinh anh 10](https://image.vtc.vn/files/ctv.giaoduc/2016/11/30/147805388728097-img_5734-09384935.jpg)
*Người đẹp hoàn thành buổi tập sau 1h30 phút.* ![ Bai tap don gian de co voc dang chuan nhu nguoi dep Dao Thi Ha hinh anh 11](https://image.vtc.vn/files/ctv.giaoduc/2016/11/30/14780538873432-img_5876-09390538.jpg)
*Và giờ cô tràn đầy năng lượng để tiếp tục cho chuỗi hoạt động khác trong ngày.* **Video: Tân Hoa hậu Việt Nam 2016 chia sẻ cảm xúc sau khi đăng quang.**

Cache-Control: public

X-Fastcgi-Cache: MISS


text:
(VTC News) - Tỷ phú 78 tuổi - người giàu nhất Indonesia cùng 5 đồng đội đoạt HCĐ bộ môn đánh bài bridge sau trận đấu với đội Trung Quốc Đài Bắc ngày 28/8.
>>> Đọc thêm: Giành HCV ASIAD, VĐV Triều Tiên được thưởng nhà, ô tô
-
Từng nghĩ đến cái chết vì TRẦM CẢM đeo bám, tôi đã hồi phục sau 3 tháng nhờ cách này
-
Đau họng, khản tiếng ròng rã vì VIÊM THANH QUẢN, tôi đã có thể ca hát hàng ngày nhờ bí quyết này
-
Mắc hen suyễn, người đàn ông định "chết quách đi" để khỏi thành gánh nặng!
-
Bình luận

markdown:
**
(VTC News) - Tỷ phú 78 tuổi - người giàu nhất Indonesia cùng 5 đồng đội đoạt HCĐ bộ môn đánh bài bridge sau trận đấu với đội Trung Quốc Đài Bắc ngày 28/8.
**
>>> Đọc thêm:
[Giành HCV ASIAD, VĐV Triều Tiên được thưởng nhà, ô tô](https://vtc.vn/truyen-hinh/gianh-hcv-asiad-vdv-trieu-tien-duoc-thuong-nha-o-to.3-423383.htm)
-
[Từng nghĩ đến cái chết vì TRẦM CẢM đeo bám, tôi đã hồi phục sau 3 tháng nhờ cách này](http://suynhuocthankinh.vn/chia-se/nhu-bi-ma-am-vi-tram-cam-mat-ngu-bong-phoi-phoi-sau-2-thang.html?utm_source=Vtc-Bottom1-PC&utm_medium=CPD&utm_campaign=KTK-TK
)
-
[Đau họng, khản tiếng ròng rã vì VIÊM THANH QUẢN, tôi đã có thể ca hát hàng ngày nhờ bí quyết này](http://viemthanhquan.com.vn/bai-viet/viem-thanh-quan/bi-khan-tieng-phai-ghi-ra-giay-khi-noi-chuyen-toi-da-khoi-benh-sau-2-thang.html?utm_source=Vtc-Bottom2-PC&utm_medium=CPD&utm_campaign=TKT-TQ
)
-
[Mắc hen suyễn, người đàn ông định "chết quách đi" để khỏi thành gánh nặng!](https://pulmasol.vn/toi-da-thoat-khoi-noi-am-anh-mang-ten-hen-suyen/)
-
## Bình luận


text:
TIN TỨC
Tin Trong Nước
Chính trị
Xã hội
Pháp luật
Tin Thế Giới
Tin tức
Thế giới đó đây
Kinh Tế
Bất động sản
Tài chính
Thị trường
VTV
Truyền Hình
Phim VTV
Hậu trường
Nhân vật
Chuyển động 24h
Vấn đề hôm nay
Việt Nam & thế giới
Góc khán giả
VTV6
ĐỜI SỐNG
Văn Hóa - Giải Trí
Điện ảnh
Âm nhạc
Đời sống
Du lịch
Làm đẹp
Giới tính
Sức khỏe
Tấm lòng Việt
THỂ THAO
Bóng đá Việt Nam
Bóng đá quốc tế
Quần vợt
Video
Các môn khác
Bên lề
Góc doanh nghiệp
Sản phẩm
Doanh nghiệp
CHƯƠNG TRÌNH ĐẶC SẮC
Sự kiện & bình luận
Toàn cảnh thế giới
Đối thoại chính sách
Tạp chí kinh tế cuối tuần
Đảng trong cuộc sống hôm nay
90 phút để hiểu
Mỗi ngày một cuốn sách
Doanh nhân và hội nhập
Chuyện nhà nông với nông nghiệp
KHÁC
Công Nghệ
Tư vấn
Giáo Dục
Học trực tuyến
Giao lưu trực tuyến
VTV8
Lịch phát sóng
VTV.vn - Apple liên tiếp nhận được các đơn kiện yêu cầu dừng bán iPhone tại thị trường California cho tới khi đưa ra giải pháp hạn chế người dùng sử dụng iPhone trong khi lái xe.
TIN MỚI NHẤT
CỔNG THÔNG TIN VTV | LIÊN HỆ
CƠ QUAN CHỦ QUẢN: ĐÀI TRUYỀN HÌNH VIỆT NAM
CƠ QUAN BÁO CHÍ: BÁO ĐIỆN TỬ VTV NEWS
Giấy phép hoạt động báo chí điện tử số 306/GP-BTTTT cấp ngày 22/02/2012.
® Cấm sao chép dưới mọi hình thức nếu không có sự chấp thuận bằng văn bản. Ghi rõ nguồn VTV.vn khi phát hành lại thông tin từ website này.
Tổng Biên tập: Vũ Thanh Thủy
Phó Tổng Biên tập: Phạm Quốc Thắng
Tổng đài VTV: (024) 3.8355931; (024) 3.8355932
Ðiện thoại Báo điện tử VTV: (024) 66897 897 Email: toasoan@vtv.vn

Connection: close

Cache-Control: private

Vary: User-Agent

X-Cache-Status: MISS

FilterID: ft


text:
Thẻ: gà hầm
Gà hầm bí đỏ ngon, bổ dưỡng cho cơ thể với công thức cực đơn giản
Gà hầm bí đỏ là một món ăn có vị thanh ngọt, giúp giải nhiệt tốt, được nhiều người yêu thích, dùng nhiều vào mùa hè. Cả bí đỏ và gà đều chứa nhiều chất dinh dưỡng. Khi kết hợp 2 món này lại sẽ được một món ăn không những ngon, mà còn rất […]read more
Gà hầm thuốc bắc – cách làm món gà ngon bồi bổ khí huyết
Gà hầm thuốc bắc được xem như là một trong những món gà ngon, hấp dẫn. Đây còn là một bài thuốc quý với nhiều công dụng bồi bổ rất tốt cho sức khỏe. Để làm thực hiện hầm gà thuốc bắc không thực sự khó như bạn tưởng. Hôm nay, hãy bắt tay vào […]read more
Gà hầm thuốc bắc, ngải cứu, hạt sen, nhân sâm tốt cho bà bầu và người mới ốm dậy
Gà hầm là một trong những món ăn bổ dưỡng, rất thích hợp để tẩm bổ cho bà bầu và những người mới ốm dậy. Có nhiều cách làm món gà hầm với nhiều nguyên liệu khác nhau. Hôm nay, webnauan.vn sẽ bật mí cho các bạn 8 công thức hầm gà thơm ngon dưới […]read more

markdown:
## Thẻ: gà hầm
![ Gà hầm bí đỏ](data:image/gif;base64,R0lGODdhAQABAPAAAP///wAAACwAAAAAAQABAEACAkQBADs=)
[ Gà hầm bí đỏ ngon, bổ dưỡng cho cơ thể với công thức cực đơn giản ](https://webnauan.vn/ga-ham-bi-do-ngon-bo-duong-cho-co-the-voi-cong-thuc-cuc-don-gian.html)
Gà hầm bí đỏ là một món ăn có vị thanh ngọt, giúp giải nhiệt tốt, được nhiều người yêu thích, dùng nhiều vào mùa hè. Cả bí đỏ và gà đều chứa nhiều chất dinh dưỡng. Khi kết hợp 2 món này lại sẽ được một món ăn không những ngon, mà còn rất […]
[read more](https://webnauan.vn/ga-ham-bi-do-ngon-bo-duong-cho-co-the-voi-cong-thuc-cuc-don-gian.html) ![ Gà hầm thuốc bắc](data:image/gif;base64,R0lGODdhAQABAPAAAP///wAAACwAAAAAAQABAEACAkQBADs=)
[ Gà hầm thuốc bắc – cách làm món gà ngon bồi bổ khí huyết ](https://webnauan.vn/ga-ham-thuoc-bac-cach-lam-mon-ga-ngon-boi-bo-khi-huyet.html)
Gà hầm thuốc bắc được xem như là một trong những món gà ngon, hấp dẫn. Đây còn là một bài thuốc quý với nhiều công dụng bồi bổ rất tốt cho sức khỏe. Để làm thực hiện hầm gà thuốc bắc không thực sự khó như bạn tưởng. Hôm nay, hãy bắt tay vào […]
[read more](https://webnauan.vn/ga-ham-thuoc-bac-cach-lam-mon-ga-ngon-boi-bo-khi-huyet.html) ![ gà hầm](data:image/gif;base64,R0lGODdhAQABAPAAAP///wAAACwAAAAAAQABAEACAkQBADs=)
[ Gà hầm thuốc bắc, ngải cứu, hạt sen, nhân sâm tốt cho bà bầu và người mới ốm dậy ](https://webnauan.vn/ga-ham-thuoc-bac-ngai-cuu-hat-sen-nhan-sam-tot-cho-ba-bau-va-nguoi-moi-om-day.html)
Gà hầm là một trong những món ăn bổ dưỡng, rất thích hợp để tẩm bổ cho bà bầu và những người mới ốm dậy. Có nhiều cách làm món gà hầm với nhiều nguyên liệu khác nhau. Hôm nay, webnauan.vn sẽ bật mí cho các bạn 8 công thức hầm gà thơm ngon dưới […]
[read more](https://webnauan.vn/ga-ham-thuoc-bac-ngai-cuu-hat-sen-nhan-sam-tot-cho-ba-bau-va-nguoi-moi-om-day.html)


text:
Tin HOT bóng đá tối 14/6: Hôm nay, Griezmann định đoạt tương lai
Điểm tin bóng đá, Marco Asensio, Real Madrid
Tin HOT bóng đá cập nhật tối 14/6: Ngôi sao của ĐT Pháp sẽ đưa ra câu trả lời cuối cùng về tương lai trong ngày hôm nay.
Tối nay, Griezmann định đoạt tương lai: Trong ngày hôm nay (14/6), Antoine Griezmann sẽ đưa ra quyết định về tương lai của anh. Hoặc tiếp tục gắn bó với Atletico Madrid bằng một bản hợp đồng mới hoặc đầu quân cho Barcelona với giá 100 triệu euro (phí giải phóng hợp đồng của Griezmann với Atletico).
Xavi ủng hộ quyết định sa thải Lopetegui
Trả lời phỏng vấn tờ Marca, huyền thoại của Barcelona đứng về phía chủ tịch liên đoàn bóng đá Tây Ban Nha về quyết định sa thải Lopetegui. “Tôi nghĩ là Lopetegui đã đưa ra quyết định có phần vội vàng và không hợp lý. Phản ứng của Rubiales là bình thường và ông ấy đã làm điều đúng đắn”.
Xavi ủng hộ quyết định sa thải Lopetegui của chủ tịch Rubiales
Pele ca ngợi Barca
Trả lời phỏng vấn tạp chí GQ, “Vua bóng đá” Pele không tiếc lời khen ngợi lối bóng đá hoa mỹ, đẹp mắt của “Gã khổng lồ xứ Catalunya”. “Thứ bóng đá tuyệt nhất trên thế giới đang được Barcelona trình diễn. Tôi vẫn theo dõi bóng đá thường xuyên và Santos vẫn là đội bóng tôi yêu mến nhất nhưng Barca mới là đội bóng hay nhất thế giới thời điểm hiện tại.
Marcelo Bielsa tái xuất
Cựu HLV trưởng của đội tuyển Argentina mới thôi việc tại Lille sau khi không thể giúp đội bóng này trụ lại hạng đấu cao nhất của Pháp. Tưởng chừng như ông thầy 63 tuổi sẽ nghỉ ngơi dài dài nhưng theo thông tin mới nhất, Marcelo Bielsa đã nhận lời dẫn dắt Leeds United, đội bóng đang thi đấu tại hạng hai của Anh.
Dortmund bất ngờ muốn hàng của Tottenham
Đứng trước nguy cơ mất tiền vệ phòng ngự Julian Weigl vào tay các ông lớn như MU, Chelsea, Barca… đội bóng vùng Ruhr đã lên kế hoạch chiêu mộ Victor Wanyama từ Tottenham. Tiền vệ người Kenya bị chấn thương hành hạ suốt mùa giải vừa qua và chỉ có 22 lần ra sân cho “Gà trống”
Real không bán Asensio, dù với 150 triệu euro. Các đội bóng Anh tỏ ra cực kết Marco Asensio. Theo tờ Marca, BLĐ Liverpool nhắm đến ngôi sao 22 tuổi thuộc biên chế Real như là sự thay thế lâu dài cho Philippe Coutinho - người đã gia nhập Barca hồi tháng 1.
Marco Asensio có điều khoản giải phóng lên đến 500 triệu euro
Trong khi đó, Chelsea và Arsenal cũng đang tìm cách liên hệ với người đại diện của Asensio - cầu thủ được mệnh danh là “Messi Tây Ban Nha” nhờ cái chân trái xuất sắc cùng lối chơi thông mình. Tuy nhiên, sau khi bổ nhiệm HLV Lopetegui, đội chủ sân Bernabeu sẽ không bán Asensio dù có nhận được đề nghị 150 triệu euro. Hợp đồng giải phóng của Asensio với Real có giá trị lên tới 500 triệu euro
Cơ hội cuối để Man City sở hữu Lewandowski. Nguồn tin của tờ Manchester Evening News khẳng định, BLĐ Man City đang nỗ lực để chiêu mộ Robert Lewandowksi. ĐT Ba Lan của Lewandowski phải đến 19/6 mới ra quân. Và giờ là thời điểm quan trọng để HLV Guardiola có thể tái hợp Lewandowski. Chân sút người Ba Lan đang có bất đồng với Bayern và đã nhiều lần bày tỏ nguyện vọng ra đi.
Bonucci thừa nhận từng muốn đến Chelsea. Trung vệ Leonardo Bonucci mới đây ký hợp đồng gia hạn với CLB AC Milan. Như vậy, Bonucci đóng sập cánh cửa đến giải Ngoại hạng Anh, nơi Chelsea từng cố gắng chèo kéo cầu thủ này. Cựu trung vệ Juventus vừa đăng đàn thừa nhận, đã có lúc anh tiến rất sát đến Chelsea. Tuy nhiên, vấn đề gia đình đã khiến Bonucci phải từ bỏ kế hoạch.
Liverpool tranh sao Bayern với Barca. Tiền vệ Arturo Vidal có thể sẽ đến với giải Ngoại hạng Anh mùa tới. Ngôi sao người Chile mới đây đã gửi đề nghị chuyển nhượng lên BLĐ Bayern, sau nhiều năm khoác áo “Hùm xám”. Vidal từng được Barca liên hệ ở tháng 1 vừa qua, nhưng bị nhà vô địch nước Đức “cự tuyệt”.
Hàng thải MU sắp gia nhập Man City. Cầu thủ chạy cánh Wilfred Zaha sắp sửa hoàn tất thủ tục gia nhập Man City sau khi nhà vô địch Ngoại hạng Anh và Crystal Palace tìm được tiếng nói chung về mức phí chuyển nhượng. Zaha là bản hợp đồng cuối cùng của Sir Alex trước khi nghỉ hưu, nhưng không được các HLV kế nhiệm trọng dụng. Tại Crystal Palace, Zaha chơi cực kỳ lên chân và là một cầu thủ chạy cánh giàu tiềm năng.
MU liệu có “lóa mắt” khi Real Madrid bạo chi đến 100 triệu euro hỏi mua De Gea?

markdown:
# Tin HOT bóng đá tối 14/6: Hôm nay, Griezmann định đoạt tương lai
,
[Điểm tin bóng đá](https://www.24h.com.vn/diem-tin-bong-da-c48e4041.html) [Marco Asensio](https://www.24h.com.vn/marco-asensio-c48e5057.html), [Real Madrid](https://www.24h.com.vn/real-madrid-c48e1522.html)
## Tin HOT bóng đá cập nhật tối 14/6: Ngôi sao của ĐT Pháp sẽ đưa ra câu trả lời cuối cùng về tương lai trong ngày hôm nay.
**Tối nay, Griezmann định đoạt tương lai:** Trong ngày hôm nay (14/6), Antoine Griezmann sẽ đưa ra quyết định về tương lai của anh. Hoặc tiếp tục gắn bó với Atletico Madrid bằng một bản hợp đồng mới hoặc đầu quân cho Barcelona với giá 100 triệu euro (phí giải phóng hợp đồng của Griezmann với Atletico). **Xavi ủng hộ quyết định sa thải Lopetegui**
Trả lời phỏng vấn tờ Marca, huyền thoại của Barcelona đứng về phía chủ tịch liên đoàn bóng đá Tây Ban Nha về quyết định sa thải Lopetegui. “Tôi nghĩ là Lopetegui đã đưa ra quyết định có phần vội vàng và không hợp lý. Phản ứng của Rubiales là bình thường và ông ấy đã làm điều đúng đắn”.
Xavi ủng hộ quyết định sa thải Lopetegui của chủ tịch Rubiales
**Pele ca ngợi Barca**
Trả lời phỏng vấn tạp chí GQ, “Vua bóng đá” Pele không tiếc lời khen ngợi lối bóng đá hoa mỹ, đẹp mắt của “Gã khổng lồ xứ Catalunya”. “Thứ bóng đá tuyệt nhất trên thế giới đang được Barcelona trình diễn. Tôi vẫn theo dõi bóng đá thường xuyên và Santos vẫn là đội bóng tôi yêu mến nhất nhưng Barca mới là đội bóng hay nhất thế giới thời điểm hiện tại.
**Marcelo Bielsa tái xuất**
Cựu HLV trưởng của đội tuyển Argentina mới thôi việc tại Lille sau khi không thể giúp đội bóng này trụ lại hạng đấu cao nhất của Pháp. Tưởng chừng như ông thầy 63 tuổi sẽ nghỉ ngơi dài dài nhưng theo thông tin mới nhất, Marcelo Bielsa đã nhận lời dẫn dắt Leeds United, đội bóng đang thi đấu tại hạng hai của Anh.
**Dortmund bất ngờ muốn hàng của Tottenham**
Đứng trước nguy cơ mất tiền vệ phòng ngự Julian Weigl vào tay các ông lớn như MU, Chelsea, Barca… đội bóng vùng Ruhr đã lên kế hoạch chiêu mộ Victor Wanyama từ Tottenham. Tiền vệ người Kenya bị chấn thương hành hạ suốt mùa giải vừa qua và chỉ có 22 lần ra sân cho “Gà trống”
**Real không bán Asensio, dù với 150 triệu euro.** Các đội bóng Anh tỏ ra cực kết Marco Asensio. Theo tờ Marca, BLĐ Liverpool nhắm đến ngôi sao 22 tuổi thuộc biên chế [Real](https://www.24h.com.vn/real-madrid-c48e1522.html) như là sự thay thế lâu dài cho Philippe Coutinho - người đã gia nhập Barca hồi tháng 1.
Marco Asensio có điều khoản giải phóng lên đến 500 triệu euro
Trong khi đó, Chelsea và
[Arsenal](https://www.24h.com.vn/arsenal-fc-c48e3424.html) cũng đang tìm cách liên hệ với người đại diện của Asensio - cầu thủ được mệnh danh là “Messi Tây Ban Nha” nhờ cái chân trái xuất sắc cùng lối chơi thông mình. Tuy nhiên, sau khi bổ nhiệm HLV Lopetegui, đội chủ sân Bernabeu sẽ không bán Asensio dù có nhận được đề nghị 150 triệu euro. Hợp đồng giải phóng của Asensio với Real có giá trị lên tới 500 triệu euro **Cơ hội cuối để Man City sở hữu Lewandowski.** Nguồn tin của tờ Manchester Evening News khẳng định, BLĐ Man City đang nỗ lực để chiêu mộ Robert Lewandowksi. ĐT Ba Lan của Lewandowski phải đến 19/6 mới ra quân. Và giờ là thời điểm quan trọng để HLV Guardiola có thể tái hợp Lewandowski. Chân sút người Ba Lan đang có bất đồng với Bayern và đã nhiều lần bày tỏ nguyện vọng ra đi. **Bonucci thừa nhận từng muốn đến Chelsea. **Trung vệ Leonardo Bonucci mới đây ký hợp đồng gia hạn với CLB AC Milan. Như vậy, Bonucci đóng sập cánh cửa đến giải Ngoại hạng Anh, nơi Chelsea từng cố gắng chèo kéo cầu thủ này. Cựu trung vệ Juventus vừa đăng đàn thừa nhận, đã có lúc anh tiến rất sát đến Chelsea. Tuy nhiên, vấn đề gia đình đã khiến Bonucci phải từ bỏ kế hoạch. **Liverpool tranh sao Bayern với Barca.** Tiền vệ Arturo Vidal có thể sẽ đến với giải Ngoại hạng Anh mùa tới. Ngôi sao người Chile mới đây đã gửi đề nghị chuyển nhượng lên BLĐ Bayern, sau nhiều năm khoác áo “Hùm xám”. Vidal từng được Barca liên hệ ở tháng 1 vừa qua, nhưng bị nhà vô địch nước Đức “cự tuyệt”. **Hàng thải MU sắp gia nhập Man City.** Cầu thủ chạy cánh Wilfred Zaha sắp sửa hoàn tất thủ tục gia nhập Man City sau khi nhà vô địch Ngoại hạng Anh và Crystal Palace tìm được tiếng nói chung về mức phí chuyển nhượng. Zaha là bản hợp đồng cuối cùng của Sir Alex trước khi nghỉ hưu, nhưng không được các HLV kế nhiệm trọng dụng. Tại Crystal Palace, Zaha chơi cực kỳ lên chân và là một cầu thủ chạy cánh giàu tiềm năng.
MU liệu có “lóa mắt” khi Real Madrid bạo chi đến 100 triệu euro hỏi mua De Gea?

Content-Type: text/html; charset=Utf-8

X-Cache: QuickCache v24h-version - file

Vary: Accept-Encoding,User-Agent


text:
Những thực phẩm có hại cho sức khỏe
Sống khỏe
Đa số thực phẩm chứa nhiều chất dinh dưỡng và rất tốt cho sức khỏe. Nhưng có những thực phẩm chỉ nên ăn vừa phải, nếu ăn nhiều quá sẽ nguy hiểm đến sức khỏe của bạn.
Gan lợn
Gan lợn là nơi tập trung các chất cặn bã. (Ảnh minh họa)
Gan lợn chứa nhiều vitamin A và các nguyên tố vi lượng nhưng cũng là nơi tập trung các chất cặn bã. Do đó, ăn gan lợn nhiều sẽ gây hại cho sức khỏe.
Gan lợn có nhiều nguy cơ với sức khỏe hơn so với gan các loại gia cầm như gà, vịt. Nguyên nhân là thức ăn của loài động vật này có thể chứa nhiều chất độc hại như phân bón, thuốc trừ sâu... Các ký sinh trùng như sán lá cũng thường trú ngụ ở bộ phận này. Ngoài ra, ở những con lợn bị viêm gan hoặc ung thư, gan sẽ chứa nhiều virus và độc tố gây bệnh hơn.
Cà rốt
Cà rốt giàu carotene, vitamin và chất dinh dưỡng khác có lợi cho sức khỏe. Tuy nhiên, theo các nhà khoa học, phụ nữ ăn quá nhiều cà rốt, cơ thể nạp một lượng lớn carotenoid có thể gây vô kinh và ức chế sự rụng trứng, giảm chức năng buồng trứng bình thường. Do vậy, muốn có thai phụ không nên ăn cà rốt.
Hạt hướng dương
Hạt hướng dương với một số thành phần protein ức chế tinh hoàn, có thể gây teo tinh hoàn, ảnh hưởng đến chức năng sinh sản bình thường, đó là lý do những người trẻ trong độ tuổi sinh đẻ không nên ăn loại hạt này.
Tỏi
Ăn nhiều tỏi có thể diệt tinh binh.(Ảnh minh họa)
Ăn nhiều tỏi không những nâng cao sức đề kháng, chống cảm cúm, ngăn ngừa ung thư…Tuy nhiên, có khả năng diệt tinh trùng, làm ngắn thời gian sống của tinh trùng khi đi vào cơ thể phụ nữ, giảm khả năng thụ thai. Những người trong độ tuổi sinh đẻ nếu ăn quá nhiều sẽ có tác động tiêu cực đến khả năng sinh sản.
Mì ăn liền
Cuộc sống hiện đại, do bận rộn mà nhiều người chọn mì ăn liền cho tiện vì chế biến nhanh. Tuy nhiên, theo Hội Khoa học Kỹ thuật an toàn thực phẩm Việt Nam thì thành phần của mì ăn liền chứa nhiều chất béo bão hòa, chất bột và ít chất xơ.
Khi sử dụng mì ăn liền có chất béo dạng trans sẽ gây tăng mức cholesterol xấu trong máu, dẫn đến tăng nguy cơ bị các bệnh tim mạch. Ngoài ra, trong gói gia vị của mì chứa nhiều chất phụ gia có tác dụng làm ngon miệng. Song, những chất này cũng không có dinh dưỡng và còn cay nóng, gây bất lợi cho người cao huyết áp hoặc có thân nhiệt cao.
Để bảo đảm sức khỏe, các chuyên gia dinh dưỡng cũng khuyến cáo bạn nên ăn thêm nhiều rau xanh và các loại đạm từ thịt, trứng để bù đắp lượng vitamin, chất xơ và protein thiếu hụt trong mì ăn liền.
Thịt nướng
Ăn nhiều thịt nướng có nguy cơ cao bị ung thư. (Ảnh minh họa)
Thịt nướng thơm, ngon và là món ăn được nhiều người ưa thích. Tuy nhiên ăn nhiều thịt nướng lại có thể có hại cho sức khỏe của bạn.
Theo các chuyên gia, những người thường xuyên ăn thịt chế biến bằng cách chiên, nướng ở nhiệt độ cao hoặc xông khói có nguy cơ cao bị các bệnh ung thư. Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, khi nướng thịt hoặc cá trên than ở nhiệt độ cao, mỡ nhỏ giọt xuống than hồng sẽ hình thành các phân tử hydrocarbure thơm đa vòng (AHA), đó là những chất gây ung thư. Còn trong lò nướng ở nhiệt độ 80-100 độC, chất creatin hay creatinin trong thịt cá sẽ biến đổi thành amin thơm dị vòng. Khi ăn chất này vào gan sẽ biến thành chất độc, đi xuống ruột, gây nguy cơ ung thư đại tràng.
Cà phê
Cà phê có tác động trực tiếp đến khả năng sinh sản của phụ nữ. (Ảnh minh họa)
Theo nghiên cứu, cà phê có tác động trực tiếp đến khả năng sinh sản của phụ nữ. Trong những phụ nữ này, ở những người uống hơn 1 tách cà phê mỗi ngày thì khả năng mang thai giảm đi một nửa so với những người phụ nữ không uống nước giải khát này. Vì vậy, họ cho rằng nếu phụ nữ dự định có thai thì bạn nên uống cà phê ít hơn.
Rượu
Trong rượu có thành phần chính của ethanol, ethanol có thể làm tăng mức độ catecholamine của cơ thể, co thắt mạch máu và teo tinh hoàn. Chức năng sinh tinh thay đổi, việc tiết ra testosterone và sự thiếu hụt nội tiết tố nam khác khiến thanh âm nam giới mỏng hơn và hiệu suất làm nở ngực nữ tính khác. Nam giới dễ bị vô sinh ngay cả khi đã từng sinh, thế hệ tiếp theo cũng dễ dị tật. Phụ nữ có thể dẫn đến vô kinh, kinh nguyệt không đều, tạo ra sự thay đổi trứng hoặc ngừng sự rụng trứng.

markdown:
# Những thực phẩm có hại cho sức khỏe
[Sống khỏe](https://www.24h.com.vn/song-khoe-c46e224.html)
## Đa số thực phẩm chứa nhiều chất dinh dưỡng và rất tốt cho sức khỏe. Nhưng có những thực phẩm chỉ nên ăn vừa phải, nếu ăn nhiều quá sẽ nguy hiểm đến sức khỏe của bạn.
**Gan lợn**
Gan lợn là nơi tập trung các chất cặn bã. (Ảnh minh họa)
Gan lợn chứa nhiều vitamin A và các nguyên tố vi lượng nhưng cũng là nơi tập trung các chất cặn bã. Do đó, ăn gan lợn nhiều sẽ gây hại cho sức khỏe.
Gan lợn có nhiều nguy cơ với sức khỏe hơn so với gan các loại gia cầm như gà, vịt. Nguyên nhân là thức ăn của loài động vật này có thể chứa nhiều chất độc hại như phân bón, thuốc trừ sâu... Các ký sinh trùng như sán lá cũng thường trú ngụ ở bộ phận này. Ngoài ra, ở những con lợn bị viêm gan hoặc ung thư, gan sẽ chứa nhiều virus và độc tố gây bệnh hơn.
**Cà rốt**
Cà rốt giàu carotene, vitamin và chất dinh dưỡng khác có lợi cho sức khỏe. Tuy nhiên, theo các nhà khoa học, phụ nữ ăn quá nhiều cà rốt, cơ thể nạp một lượng lớn carotenoid có thể gây vô kinh và ức chế sự rụng trứng, giảm chức năng buồng trứng bình thường. Do vậy, muốn có thai phụ không nên ăn cà rốt.
**Hạt hướng dương**
Hạt hướng dương với một số thành phần protein ức chế tinh hoàn, có thể gây teo tinh hoàn, ảnh hưởng đến chức năng sinh sản bình thường, đó là lý do những người trẻ trong độ tuổi sinh đẻ không nên ăn loại hạt này.
**Tỏi**
Ăn nhiều tỏi có thể diệt tinh binh.(Ảnh minh họa)
Ăn nhiều tỏi không những nâng cao sức đề kháng, chống cảm cúm, ngăn ngừa ung thư…Tuy nhiên, có khả năng diệt tinh trùng, làm ngắn thời gian sống của tinh trùng khi đi vào cơ thể phụ nữ, giảm khả năng thụ thai. Những người trong độ tuổi sinh đẻ nếu ăn quá nhiều sẽ có tác động tiêu cực đến khả năng sinh sản.
**Mì ăn liền**
Cuộc sống hiện đại, do bận rộn mà nhiều người chọn mì ăn liền cho tiện vì chế biến nhanh. Tuy nhiên, theo Hội Khoa học Kỹ thuật an toàn thực phẩm Việt Nam thì thành phần của mì ăn liền chứa nhiều chất béo bão hòa, chất bột và ít chất xơ.
Khi sử dụng mì ăn liền có chất béo dạng trans sẽ gây tăng mức cholesterol xấu trong máu, dẫn đến tăng nguy cơ bị các bệnh tim mạch. Ngoài ra, trong gói gia vị của mì chứa nhiều chất phụ gia có tác dụng làm ngon miệng. Song, những chất này cũng không có dinh dưỡng và còn cay nóng, gây bất lợi cho người cao huyết áp hoặc có thân nhiệt cao.
Để bảo đảm sức khỏe, các chuyên gia dinh dưỡng cũng khuyến cáo bạn nên ăn thêm nhiều rau xanh và các loại đạm từ thịt, trứng để bù đắp lượng vitamin, chất xơ và protein thiếu hụt trong mì ăn liền.
**Thịt nướng**
Ăn nhiều thịt nướng có nguy cơ cao bị ung thư. (Ảnh minh họa)
Thịt nướng thơm, ngon và là món ăn được nhiều người ưa thích. Tuy nhiên ăn nhiều thịt nướng lại có thể có hại cho sức khỏe của bạn.
Theo các chuyên gia, những người thường xuyên ăn thịt chế biến bằng cách chiên, nướng ở nhiệt độ cao hoặc xông khói có nguy cơ cao bị các bệnh ung thư. Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, khi nướng thịt hoặc cá trên than ở nhiệt độ cao, mỡ nhỏ giọt xuống than hồng sẽ hình thành các phân tử hydrocarbure thơm đa vòng (AHA), đó là những chất gây ung thư. Còn trong lò nướng ở nhiệt độ 80-100 độC, chất creatin hay creatinin trong thịt cá sẽ biến đổi thành amin thơm dị vòng. Khi ăn chất này vào gan sẽ biến thành chất độc, đi xuống ruột, gây nguy cơ ung thư đại tràng.
**Cà phê**
Cà phê có tác động trực tiếp đến khả năng sinh sản của phụ nữ. (Ảnh minh họa)
Theo nghiên cứu, cà phê có tác động trực tiếp đến khả năng sinh sản của phụ nữ. Trong những phụ nữ này, ở những người uống hơn 1 tách cà phê mỗi ngày thì khả năng mang thai giảm đi một nửa so với những người phụ nữ không uống nước giải khát này. Vì vậy, họ cho rằng nếu phụ nữ dự định có thai thì bạn nên uống cà phê ít hơn.
**Rượu**
Trong rượu có thành phần chính của ethanol, ethanol có thể làm tăng mức độ catecholamine của cơ thể, co thắt mạch máu và teo tinh hoàn. Chức năng sinh tinh thay đổi, việc tiết ra testosterone và sự thiếu hụt nội tiết tố nam khác khiến thanh âm nam giới mỏng hơn và hiệu suất làm nở ngực nữ tính khác. Nam giới dễ bị vô sinh ngay cả khi đã từng sinh, thế hệ tiếp theo cũng dễ dị tật. Phụ nữ có thể dẫn đến vô kinh, kinh nguyệt không đều, tạo ra sự thay đổi trứng hoặc ngừng sự rụng trứng.