Báo cáo giữa kỳ giải tích Ứng dụng cho công nghệ thông

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TINPHẠM VIỆT TÂN - 523H0093 BÁO CÁO GIỮA KỲ GIẢI TÍCH ỨNG DỤNG CHO CÔNG NGHỆ THÔNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023... LỜI CẢM ƠNEm xin chân thành cảm ơn trường Đại h

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

PHẠM VIỆT TÂN - 523H0093

BÁO CÁO GIỮA KỲ GIẢI TÍCH ỨNG DỤNG CHO CÔNG NGHỆ THÔNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023

KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

LỜI CẢM ƠN

Em xin chân thành cảm ơn trường Đại học Tôn Đức Thắng, khoa Công Nghệ Thông tin, bộ môn Thực hành thông tin, thầy Nguyễn Văn Khoa đã tạo cơ hội cho

em được học môn này, giúp em mở mang tri thức

TP Hồ Chí Minh, ngày 17 tháng 12 năm 2023

Tác giả Phạm Việt Tân

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH

TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÔN ĐỨC THẮNG

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi và được sựhướng dẫn khoa học của TS Nguyễn Văn Khoa Các nội dung nghiên cứu, kếtquả trong đề tài này là trung thực và chưa công bố dưới bất kỳ hình thức nàotrước đây Những số liệu trong các bảng biểu phục vụ cho việc phân tích, nhậnxét, đánh giá được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác nhau có ghi rõtrong phần tài liệu tham khảo

Ngoài ra, trong Dự án còn sử dụng một số nhận xét, đánh giá cũng như

số liệu của các tác giả khác, cơ quan tổ chức khác đều có trích dẫn và chú thíchnguồn gốc

Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm về nội dung Dự án của mình Trường Đại học Tôn Đức Thắng không

liên quan đến những vi phạm tác quyền, bản quyền do tôi gây ra trong quá trìnhthực hiện (nếu có)

TP Hồ Chí Minh, ngày 17 tháng 12 năm 2023

Tác giả Phạm Việt Tân

TÓM TẮT

Giúp biết cách tìm giao điểm 2 đồ thi, tìm đường tiếp tuyến của hàm số khiqua tiếp điểm và khi qua 1 diểm bất kì Biết cách vẽ đồ thị hàm số và tiếptuyến trên Python

TITLE ABSTRACT

(Time New Romans – 13)

MỤC L

DANH MỤC BẢNG BIỂU

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU VÀ TỔNG QUAN ĐỀ TÀI

1.1 Lý do chọn đề tài

1.2 Mục tiêu thực hiện đề tài

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Mạng neural hồi quy

2.1.1 Recurrent Neural Network (RNN)

2.1.2 Long Short-term Memory (LSTM)

2.2 Mô hình Transformer

2.2.1 Encoder và Decoder1

2.2.2 Attention

CHƯƠNG 3 MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT

CHƯƠNG 4 THỰC NGHIỆM

4.1 Dữ liệu thực nghiệm

4.2 Cài đặt thực nghiệm

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN

5.1 Kết luận

5.2 Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 2.1: Scaled Dot-Product Attention

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 4.1: Thống kê kiểu thực thể trong tập VLSP 2016

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

BERT Bidirectional Encoder Representations from

Transformers

CHƯƠNG 1 PHƯƠNG PHÁP GIẢI CÁC BÀI TẬP

1.1 Bài 1a

- Bước 1: Tìm giao điểm của f(x) và g(x) bằng cách giải phương trình hoành giao điểm của f(x) và g(x) Giải phương trình f(x)=g(x).Sau khi tìm ra 2 nghiệm x ta thế vào phương trình f(x) ta được y sau đó ta được 2 giao điểm

- Bước 2: Sau khi có 2 giao điểm ta tiến hành vẽ đồ thị

- Bước 3: Thay x0 vừa tìm được vào f(x0) ta được 2 tiếp điểm

- Bước 4: Từ 2 tiếp điểm ta lập 2 phương trình tiếp tuyến với công thức y=f’(x0)(x-x0)+y0 Sau đó lập phương trình hoành độ giao điểm 2 tiếp tuyến

ta tìm được giao điểm của chúng

CHƯƠNG 2 MÃ NGUỒN VÀ KẾT QUẢ ĐẦU RA

2.2.2 Bài 1b

a Mã nguồn

2.2.3 Bài 1c

a Mã Nguồn

b Giải thích

b.1

b.2

Sách giáo khoa Toán 12