Các thắc mắc về KHMT, về toán học máy tính, về cách post bình luận trên blog, … xin post ở đây. Chúng tôi sẽ cố gắng trả lời nếu khả năng và thời gian cho phép. Các bạn đọc của blog cũng có thể trả lời và thảo luận các câu hỏi. Nếu câu hỏi có implication sâu hơn thì ta chuyển thành một bài mới.
Thông điệp ngắn
- No public Twitter messages.
Phản hồi mới
- XuanLong Nguyen on Gỡ rối tơ lòng
- Ngô Quang Hưng on Nghịch đảo Möbius và các viên bi màu
- rung on Nghịch đảo Möbius và các viên bi màu
- Bach Hung Nguyen on Gỡ rối tơ lòng
- ntzung on Nghịch đảo Möbius và các viên bi màu
- Ngô Quang Hưng on Nghịch đảo Möbius và các viên bi màu
- ntzung on Nghịch đảo Möbius và các viên bi màu
- XuanLong Nguyen on Gỡ rối tơ lòng
- Ngô Quang Hưng on Gỡ rối tơ lòng
- Ngô Quang Hưng on Gỡ rối tơ lòng
-
Bài mới
- Nghịch đảo Möbius và các viên bi màu
- Phép “chuyển giản” trong học máy
- 20 vạn dặm dưới đáy biển
- HM5 — Định lý Vapnik-Chervonenkis cho mô hình giả thuyết không nhất quán
- VC
- Rabbi and Priest
- Toán ứng dụng và Toán lý thuyết (Nguyễn Tiến Dũng)
- CS Theory Overflow
- Hãy để ngày ấy lụi tàn
- Bình loạn trong chương trình (máy tính)
Thư khố
Chuyên Mục
- Âm Nhạc (39)
- Ảnh hưởng của CNTT (3)
- Bảo mật và mật mã học (67)
- Blog cầu (5)
- Bơi (1)
- Các hệ thống máy tính (9)
- Các hội nghị KHMT (11)
- Công nghệ phần mềm (6)
- Chính trị trong ngành (29)
- Chưa phân loại (34)
- CNTT các nước và VN (47)
- Combinatorics (17)
- Cơ sở dữ liệu (2)
- Danh ngôn (12)
- Dành cho du học sinh (97)
- Games (2)
- Giáo dục (76)
- Giới thiệu sách (33)
- KHMT và Kinh Tế (1)
- KHMT và luật pháp (6)
- KHMT và sinh học (5)
- KHMT và triết học (3)
- Lập trình (3)
- Lịch sử Việt Nam (2)
- Lý thuyết mã hóa (2)
- Lý thuyết tính toán (53)
- Lý thuyết thông tin (15)
- Mạng máy tính (34)
- Mỹ quốc (12)
- Nghiên cứu nghiên kiếc (50)
- Nhân vật và sự kiện (127)
- Quả đất của ta (1)
- Thông báo (23)
- Thuật ngữ chuyên ngành (8)
- Thuật Toán (51)
- Tin tức đó đây (68)
- Toán Ứng Dụng (3)
- Toán tối ưu (5)
- Trang web hay (31)
- Trí tuệ nhân tạo (41)
- Vui – Giải Trí (216)
- Vượt định kiến (2)
- Xác suất & thống kê (50)
- Xuất bản (14)
Báo chí
Bảo mật
Blog Việt
Chưa phân loại
Giáo dục
Kỹ thuật
Khoa học khác
Kinh tế, luật pháp, xã hội
- A Tiny Revolution
- Andrew Sullivan.com
- Chicago’s Law Faculty
- Computing Chris
- Creative Capitalism
- Crooked Timber
- Daily Kos
- Freakonomics
- Free exchange
- Furdlog
- Instapundit
- Marginal Revolution
- Social Science Statistics
- Structured Procrastination
- The Becker-Posner Blog
- The Volokh Conspiracy
- Vietnam Quant. Society
- Đỗ Quốc Anh
Lý thuyết & thuật toán
Toán học
Vật Lý
361 Comments
PS: Ở trên viết nhầm, sửa “determined” –> “deterministic”
7. Người ta nghĩ về máy Turing nhưng lại ngồi gõ bàn phím máy Intel. Liệu trong lịch sử “Theory of computation” có bài báo nào chứng minh: “Máy Turing quả thật có thể mô phỏng hoạt động của máy Intel (giả sử với bộ vi xử lý sơ khai nhất của hãng) mà số bước mô phỏng chỉ bị chậm đi với hệ nhân O(n^k).” Chiều ngược lại thì đơn giản. Điều này được gọi là máy Turing và máy Intel tương đương đa thức với nhau về khả năng tính toán hiệu quả (độ phức tạp thuật toán).
Anh Hưng! Chắc anh Hưng và mọi người không lạ lùng gì với bài toán cân đồng xu! Bữa trước học môn Toán rời rạc, em nhớ là có một định lý đưa ra số lần cân tối thiểu để xác định đồng xu giả! Nhưng mà chỉ dừng lại ở việc đếm số lần cân thôi! Em muốn hỏi anh Hưng liệu có phương pháp giải tổng quát nào cho bài toán này không, em nghĩ tới việc viết một thuật toán cho máy chạy nhưng mà giải thuật này có vẻ em chưa thể hiện được!
Dưới đây là một bài toán riêng và cách giải của em:
” Bài toán: Có 12 đồng xu, trong đó có một đồng giả khác trọng lượng so với đồng thật, bằng 3 lần cân hãy tìm ra đồng xu giả.
Lời giải:
Chia các xu thành 3 phần bằng nhau và đặt 2 phần lên cân, trường hợp cân thăng bằng xử lý đơn giản.
Trường hợp cân bị lệch, 4 xu bên ngoài là các xu thật, ta tiến hành hoán đổi các đồng xu như sau trước khi cân lần thứ 2:
(Gọi 1,2,3,4 là nhóm các xu thật, ABCD là các xu bên nặng cân, abcd là các xu bên nhẹ hơn)
Lấy 3 xu ABC bỏ ra ngoài,
Lấy 3 xu abc chuyển sang thế chỗ ABC
Lấy 3 xu 1,2,3 chuyển vào thế chỗ abc
Sau đó cân lần thứ 2.
Có 3 trường hợp xảy ra,
Nếu cân thăng bằng, như vậy đồng xu giả đã được chuyển ra ngoài và xu giả nặng hơn xu thật, nó là 1 trong 3 xu ABC
Nếu cân bị lệch ngược lại so với lần 1, như vậy xu giả được chuyển từ đĩa này sang đĩa khác, nó là 1 trong 3 xu abc, xu giả nhẹ hơn xu thật
Nếu cân bị lệch theo hướng ban đầu, như vậy xu giả còn nguyên vị trí trên đĩa cân, và nó là 1 trong 2 xu D hoặc d
Sau bước này, việc tìm đồng xu giả không còn là vấn đề nữa!”
Vấn đề của em là trong giải thuật, mình thể hiện lập luận trong lần cân thứ 2 như thế nào (kể cả bước hoán đổi các đồng xu)?
Em đang là sinh viên năm thứ 3 trường Đại học Khoa học Huế!
Chào anh Hưng, em thấy link này hay hay, gửi anh: http://projecteuler.net/
Trích từ phần giới thiệu:
What is Project Euler?
Project Euler is a series of challenging mathematical/computer programming problems that will require more than just mathematical insights to solve. Although mathematics will help you arrive at elegant and efficient methods, the use of a computer and programming skills will be required to solve most problems.
The motivation for starting Project Euler, and its continuation, is to provide a platform for the inquiring mind to delve into unfamiliar areas and learn new concepts in a fun and recreational context.
Cool! Cảm ơn Newwave2k.
Gửi anh Hưng!
Em muốn viết một bài viết để khuyên các bạn đang có dự định theo học lĩnh vực Khoa học máy tính hay Công nghệ Thông tin nói chung “từ bỏ” cái ý định đó đi, nếu đã là sinh viên thì cũng chuyển sang ngành khác mà học khi còn chưa quá muôn nếu không có đam mê, hứng thú thực sự!
Cách đây 3 năm, khoa CNTT trường em – Đại học Khoa học Huế – lấy 300 chỉ tiêu, một nửa lấy từ nguyện vọng 2. Từ 2 năm trước, số lượng chỉ tiêu hạ xuống còn 200 và với 200 đó thì cũng khoảng một nửa là lấy từ nguyện vọng 2. Năm nay, khoa chỉ mới tuyển được chưa đến 75 người ( số lượng thí sinh từ điểm chuẩn trở lên là 75 và chưa biết bao nhiêu trong số đó không nhập học).
Những khóa trước em thì em chưa thấy rõ lắm nhưng từ khóa em trở đi, mỗi khóa chỉ khoảng vài ba chục người là có thể làm được việc dính dáng đến lập trình! Em không biết là với khả năng đó sau khi ra trường, các bạn sẽ làm được gì với tấm bằng “cử nhân tin học”. Nhiều đứa năm một năm hai thấy học mấy môn lập trình khó khó, cũng cố tự nhủ là vài bữa học thêm quản trị mạng rồi xin làm chỗ nào đó, nhưng đến khi học môn mạng máy tính, thì đa phần đều thấy con đường “quản trị mạng” cũng tắt dần! Đến lúc này thì bỏ đi đâu nữa, cuối năm ba rồi!
Trong suốt ba năm học, trừ học kì đầu tiên toàn những môn toán lý hóa, thì học kì nào cũng phải chống chọi một cách đau khổ với mấy môn chuyên ngành, nào là Pasca(giờ bỏ rồi), nào là C, Assembly, cấu trúc dữ liệu, giải thuật ,…. Gần như rất ít bạn đi học mà có cảm giác “đã”! Dù là giảng viên của khoa CNTT đa phần đều là những người truyền đạt tốt, rất nhiệt tình với sinh viên!
Em nhận ra rằng, điều kiện cần để theo nghiệp “Tin” là phải có sự đam mê! Đặc biệt khi đi làm, nhiều ngành khác có lẽ không đam mê vẫn có thể làm được việc, riêng anh Tin học, mấy chục năm đi làm mà cứ ngắc nghẻo thì thiệt quá khổ!
Nhưng mà, với cái “kinh nghiệm” còn chưa được hình thành của em thì em chẳng biết phải nói thế nào để mọi người hiểu! Đặc biệt là hiểu rồi đi tìm một con đường khác thích hợp hơn, đúng đắn hơn với mình! Nếu có thời gian, mong anh Hưng bỏ chút thì giờ tâm sự về con đường Khoa học máy tính và đưa ra vài lời khuyên cho những ai có ý định và những ai sắp bước chân vào “Tin học”!
Cảm ơn anh đã lắng nghe chút “rối” trong lòng em!
Huân đã rung cây thành công.
@Nguyễn Văn Huân: tôi thì tôi lại thấy chán cái chương trình KHMT của việt nam, nhạt thếch và không có gì để học toàn là lập trình là lập trình.
e vua` moj’ nhap truong` cnHN. e kug dang ky’ hoc khoa hoc may’ tinh’
e ko hieu do’ la` caj’ j` va` e dang rat’ hoang mang ve` nhung j` a Huân noj’
nhung e ko thể va` kug ko muô’n rút lui
các a chỉ dùm e phương pháp với
Ở Việt Nam, kết quả xổ số phổ biến có 18 dãy số(độ dài 2 đến 6) chia cho 8 giải (không tính giải khuyến khích) . Một người mua xổ số lấy 2 chữ số cuối của mỗi dãy số và thống kê trong kết quả của 100 ngày gần nhất( 100*18 = 1800 mẫu). Sau đó, cô ta đi mua xổ số lô tô (vé chỉ có 2 chữ số và dò trong 2 chữ số cuối của 18 dãy kết quả, vé 2000 thì trúng được 6000) lấy 2 số có tần suất xuất hiện cao nhất và thấp nhất. Giả sử giải thưởng là 1 ăn 100/18 và cô ta không may mắn cũng không xui xẻo, như vậy thì cô ấy có phải là một “cô bờm” không!
Smile!
Chào anh Hưng,
Em không biết anh có đi sâu về khai phá dữ liệu và các mô hình mạng neural như SVM, LVQ, ELM ? Chắc là có, em cứ giả định thế. Dù em thấy anh có vẻ thích ông Markov và chuyên sâu về xác suất thống kê hơn. Giả định là điều giả định của em là đúng, một ngày đẹp trời anh làm một bài về các mô hình mạng neural được không ? Nhất là về ELM đang nổi lên như một hiện tượng hot về tốc độ, và các vấn đề mà ELM đang phải giải quyết
Chào Vũ Trường Lâm, tôi sẽ có một bài về SVM. Mấy cái khác thì bạn nhờ bác Xuân Long nhé.
Anh Hưng ơi,
Em đang gặp phải 1 bài toán về ma trận, anh xem mô tả bài toán trong link này nhé:
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=3529
Anh giúp em ý tưởng giải quyết với.
Em cám ơn anh !
Chào zeroman89, tôi chưa nghĩ kỹ lắm. Bài toán thú vị. Nếu là tôi thì đầu tiên thôi sẽ thử viết lại định nghĩa của
xem có cách nào biển diễn nó trực tiếp hơn là một định nghĩa đệ qui như vậy không. Ví dụ, thử 2 entries đầu tiên thì thấy
, và
, vân vân. Sau đó, tôi sẽ nghĩ về một thứ tự để xem bộ ba
nào đên được định trị trước, tại vì — cho dù đã viết lại công thức — vẫn có thể có thành tố đệ qui ở trong đó; và vì thế một entry
này sẽ phụ thuộc vào entry
khác.
Dữ liệu bài toán khá lớn, anh xem có cách nào giải quyết được không ?
Em cám ơn !
Tôi cũng biết đôi chút về SVM, nhưng LVQ và ELM là gì vậy?
Anh Long,
LVQ nam o trang 1470 trong bai The Self-Organizing Map cua Kohonen, IEEE 1990
http://www.eicstes.org/EICSTES_PDF/PAPERS/The%20Self-Organizing%20Map%20%28Kohonen%29.pdf
ELM chac la tu cai nay
http://www3.ntu.edu.sg/home/egbhuang/ELM-NC-2006.pdf
LVQ-ELM
http://hal.archives-ouvertes.fr/docs/00/33/15/90/PDF/NEUROCOMP2008_0049.pdf
Cảm ơn Nguyên. Dạo này có gì mới không?
OK, vector quantization (kiểu như SOM hay MDS) thì mình biết, nhưng ELM thì vẫn chịu.
Theo toi VQ nên hiểu rộng hơn thay vì bó hẹp trong phạm vi mạng neural.