markdown:
Đề thi
THPT Quốc Gia
Tải bản đầy đủ
I. HỌC THUYẾT TIẾN HOÁ CỔ ĐIỂN
I. HỌC THUYẾT TIẾN HOÁ CỔ ĐIỂN
Tải bản đầy đủ
Vượt đích môn Sinh học - Tập 2 (BT6.4)
B. Ngoại cảnh thay đổi chậm chạp nên sinh
vật luôn thích nghi kịp thời.
C. Trong lịch sử sinh giới, không có loài bị
đào thải do kém thích nghi.
D. Những biến đổi do ngoại cảnh hay do tập
quán hoạt động ở sinh vật đều di truyền.
Câu 1098: Người đầu tiên đưa ra khái niệm về
biến dị cá thể là
A. Lamarck.
B. Mendel.
C. Darwin.
D. Xanh Hile.
Câu 1099: Thuật ngữ lần đầu tiên được Darwin
nêu ra là
A. Tiến hoá.
B. Hướng tiến hoá.
C. Biến dị cá thể.
D. Sự thích nghi của sinh vật.
Câu 1100: Theo Darwin, thì biến dị cá thể
A. xảy ra theo hướng xác định.
B. không phải là nguồn nguyên liệu của quá
trình chọn giống.
C. không phải là nguồn nguyên liệu của quá
trình tiến hóa.
D. là những đặc điểm sai khác giữa các cá thể
cùng loài phát sinh trong quá trính sinh
sản.
Câu 1101: Theo Darwin, đặc điểm của biến dị
cá thể là
A. xảy ra theo một hướng xác định.
B. xuất hiện tương ứng với điều kiện của môi
trường.
C. mang tính riêng lẻ ở từng cá thể.
D. không di truyền được.
Câu 1102: Điều nào đúng khi nói về biến dị cá
thể?
A. Biến dị xảy ra đồng loạt trên các cá thể cùng
loài.
B. Biến dị không di truyền.
C. Là nguồn nguyên liệu của tiến hoá và chọn
giống.
D. Xuất hiện do tập quán hoạt động ở động vật.
Câu 1103: Theo Darwin, nguyên nhân dẫn đến
biến dị cá thể là
A. chọn lọc tự nhiên.
B. chọn lọc nhân tạo.
C. tác động của môi trường sống.
D. sinh sản.
Câu 1104: Theo Darwin nguồn nguyên liệu của
quá trình tiến hoá là
A. biến dị xác định.
B. biến dị cá thể.
C. biến dị do tập quán hoạt động.
D. thường biến.
Câu 1105: Theo quan điểm của di truyền học
hiện đại thì loại biến dị xác định mà Darwin đã
nêu ra trước đây gọi là
Youtube: Bé Nguyệt Channel
Th.s Tô Nguyên Cương
A. thường biến.
B. đột biến của cấu trúc NST.
C. đột biến số lượng NST.
D. đột biến gene.
Câu 1106: Theo Darwin chọn lọc nhân tạo bắt
đầu từ khi
A. sự sống xuất hiện.
B. loài người bắt đầu biết trồng trọt, chăn nuôi.
C. loài người xuất hiện.
D. khoa học chọn giống được hình thành.
Câu 1107: Động lực của chọn lọc nhân tạo là
A. nhu cầu thị hiếu nhiều mặt của con người.
B. bản năng sinh tồn vật nuôi và cây trồng.
C. sự đào thải các biến dị không có lợi.
D. sự tích lũy các biến dị có lợi.
Câu 1108: Nội dung của chọn lọc nhân tạo là
A. hình thành nòi mới, thứ mới trong phạm vi 1
loài.
B. hình thành loài mới từ 1 loài ban đầu.
C. gồm 2 mặt song song vừa giữ lại những biến
dị có lợi cho con người, vừa đào thải những
biến dị không có lợi cho con người.
D. gồm 2 mặt song song vừa tích lũy những biến
dị có lợi cho sinh vật, vừa đào thải những
biến không có lợi cho sinh vật.
Câu 1109: Kết quả của chọn lọc nhân tạo là tạo
ra
A. các loài mới. B. các chi mới.
C. các họ, bộ mới. D. các thứ mới, nòi mới.
Câu 1110: Vai trò của chọn lọc nhân tạo là
A. hình thành nòi mới, thứ mới
B. hình thành loài mới.
C. động lực tiến hóa của sinh giới.
D. động lực tiến hóa của vật nuôi và các thứ
cây trồng.
Câu 1111: Nhân tố chính quy định chiều hướng
và tốc độ biến đổi của các giống vât nuôi và cây
trồng là
A. chọn lọc tự nhiên.
B. chọn lọc nhân tạo.
C. sự thích nghi với môi trường.
D. phân li tính trạng.
Câu 1112: Theo Darwin, nhân tố chính dẫn đến
tạo ra các loài sinh vật mới trong tự nhiên là
A. chọn lọc nhân tạo.
B. chọn lọc tự nhiên.
C. sự thay đổi của các điều kiện sống.
D. biến dị cá thể.
Câu 1113: Theo Darwin, đối tựơng tác động của
chọn lọc tự nhiên là
A. cá thể.
B. quần thể.
C. quần xã.
D. hệ sinh thái.
Câu 1114: Theo Darwin, động lực của chọn lọc
tự nhiên là
- 134 -
Vượt đích môn Sinh học - Tập 2 (BT6.4)
A. các tác nhân của điều kiện sống trong tự
nhiên.
B. đấu tranh sinh tồn của sinh vật.
C. sự đào thải các biến dị không có lợi.
D. sự tích lũy các biến dị có lợi.
Câu 1115: Theo Darwin, nội dung của chọn lọc
tự nhiên là
A. tích luỹ những biến dị có lợi cho con người,
đào thải biến dị có hại cho con người.
B. tích luỹ biến dị có lợi cho sinh vật, đào thải
biến dị có hại cho con người.
C. tích luỹ biến dị có lợi cho con người, đào
thải biến dị có hại cho sinh vật.
D. tích luỹ những biến dị có lợi cho sinh vật,
đào thải những biến dị có hại cho sinh vật.
Câu 1116: Theo Darwin, thực chất của chọn lọc
tự nhiên là
A. sự phân hóa khả năng biến dị của các cá
thể trong loài.
B. sự phân hóa khả năng sinh sản giữa các cá
thể trong loài.
C. sự phân hóa khả năng sống sót giữa các
cá thể trong loài.
D. sự phân hóa khả năng phản ứng trước môi
trường của các cá thể trong quần thể.
Câu 1117: Theo Darwin, nhân tố chính trong
quá trình hình thành các đặc điểm thích nghi là
A. biến dị cá thể và quá trình giao phối.
B. đột biến, giao phối, chọn lọc tự nhiên.
C. phân li tính trạng.
D. chọn lọc tự nhiên tác động thông qua hai
đặc tính là biến dị và di truyền.
Câu 1118: Theo Darwin, sinh vật thích nghi với
môi trường là do
A. chọn lọc tự nhiên đã đào thải những cá
thể mang đặc điểm có hại, giữ lại những cá thể
mang đặc điểm có lợi.
B. môi trường sống thường xuyên thay đổi
nên đặc điểm có hại trở nên có lợi.
C. sinh vật có khả năng biến đổi để phù hợp
với sự biến đổi của ngoại cảnh.
D. con người đã tác động lên sinh vật.
Câu 1119: Theo Darwin, kết quả của chọn lọc
tự nhiên là
A. tạo nên nòi mới. B. tạo nên thứ mới.
C. tạo nên loài mới. D. tạo nên giống mới.
Câu 1120: Theo Darwin, nhân tố chủ yếu chi
phối nhịp độ tiến hoá
A. áp lực của quá trình đột biến.
B. tốc độ sinh sản.
C. áp lực của chọn lọc tự nhiên.
D. sự cách ly.
Câu 1121: Hạn chế của Darwin khi trình bày
học thuyết tiến hoá sinh giới là
Youtube: Bé Nguyệt Channel
Th.s Tô Nguyên Cương
A. chưa nêu rõ nguyên nhân phát sinh và cơ
chế di truyền của biến dị.
B. dựa vào lý thuyết chọn lọc tự nhiên để giải
thích tiến hoá ở sinh vật.
C. cho rằng động lực của chọn lọc nhân tạo là
nhu cầu con người.
D. quan niệm biến dị cá thể là nguyên liệu
của tiến hoá.
Câu 1122: Mặt tồn tại trong thuyết tiến hoá
của Darwin là
A. chưa phân biệt được biến dị di truyền và
biến dị không di truyền.
B. chưa giải thích được tính thích nghi của
sinh vật.
C. chưa giải thích được nguyên nhân và cơ
chế của hiện tượng biến dị và di truyền.
D. chưa giải thích được tính đa dạng phong
phú của sinh vật.
Câu 1123: Điểm giống nhau giữa chọn lọc tự
nhiên và chọn lọc nhân tạo là
A. đều có động lực là nhu cầu của con người.
B. đều dựa trên cơ sở của tính biến dị và tính
di truyền của sinh vật.
C. đều dẫn đến tạo ra nhiều loài mới.
D. đều là động lực tiến hoá của mọi sinh vật
trong tự nhiên.
Câu 1124: Hiện tượng từ dạng tổ tiên ban đầu
tạo ra nhiều dạng mới khác nhau và khác với tổ
tiên ban đầu gọi là
A. phát sinh tính trạng.
B. phân li tính trạng.
C. chuyển hóa tính trạng.
D. biến đổi tính trạng.
Câu 1125: Về mối quan hệ giữa các loài Darwin
cho rằng
A. các loài là kết quả của quá trình tiến hóa từ
rất nhiều nguồn gốc khác nhau.
B. các loài đều được sinh ra cùng một lúc và
không hề bị biến đổi.
C. các loài được biến đổi theo hướng ngày
càng hoàn thiện nhưng có nguồn gốc riêng rẽ.
D. các loài là kết quả của quá trình tiến hóa từ
một nguồn gốc chung.
Câu 1126: Phát biểu nào dưới đây không thuộc
nội dung của học thuyết Darwin ?
A. Toàn bộ sinh giới ngày nay là kết quả của
quá trình tiến hóa từ một nguồn gốc chung.
B. Loài mới được hình thành dần dần qua
nhiều dạng trung gian, dưới tác dụng của chọn
lọc tự nhiên theo con đường phân li tính trạng.
C. Chọn lọc nhân tạo bao gồm hai mặt song
song, vừa đào thải những biến dị bất lợi vừa tích
lũy những biến dị có lợi phù hợp với mục tiêu
sản xuất của con người.
- 135 -
Vượt đích môn Sinh học - Tập 2 (BT6.4)
D. Ngoại cảnh thay đổi chậm nên sinh vật có
khả năng phản ứng phù hợp nên không bị đào
thải.
Câu 1127: Thuyết tiến hóa tổng hợp được hình
thành vào
A. đầu thế kỉ XX.
B. trong thập niên 30 của thế kỉ XX.
C. trong thập niên 40 của thế kỉ XX.
D. trong thập niên 70 của thế kỉ XX.
Câu 1128: Chưa phân biệt được biến dị di
truyền và biến dị không di truyền là nhược
điểm của
A. Lamarck.
B. Darwin.
C. Lamarck và Darwin.
D. Thuyết tiến hoá tổng hợp.
Câu 1129: Theo Lamarck, sự hình thành đặc
điểm thích nghi của sinh vật là do
A. ngoại cảnh thay đổi nên sinh vật phát
sinh đột biến.
B. sự tác động của các nhân tố: đột biến,
giao phối và chọn lọc tự nhiên.
C. ngoại cảnh thay đổi chậm nên sinh vật có
khả năng biến đổi kịp thời để thích nghi, do đó
không có dạng nào bị đào thải.
D. quá trình tích lũy biến dị có lợi, đào thải
biến dị có hại dưới tác động của chọn lọc tự
nhiên.
Câu 1130: Darwin giải thích sự hình thành đặc
điểm thích nghi màu xanh lục ở các loài sâu ăn
lá là do
A. quần thể sâu ăn lá xuất hiện những biến
dị màu xanh lục được chọn lọc tự nhiên giữ lại.
B. quần thể sâu ăn lá đa hình về kiểu
gene và kiểu hình, chọn lọc tự nhiên đã tiến
hành chọn lọc theo những hướng khác nhau.
C. sâu ăn lá đã bị ảnh hưởng bởi màu sắc
của lá cây có màu xanh lục.
D. chọn lọc tự nhiên đã đào thải những cá
thể mang biến dị có màu sắc khác màu xanh lục,
tích lũy những cá thể mang biến dị màu xanh
lục.
Câu 1131: Theo quan niệm của Lamarck, có thể
giải thích sự hình thành đặc điểm cổ dài ở hươu
cao cổ là do
A. sự xuất hiện các đột biến cổ dài.
B. sự tích lũy các biến dị cổ dài bởi chọn lọc
tự nhiên.
C. sự chọn lọc các đột biến cổ dài.
D. hươu thường xuyên vươn dài cổ để ăn các
lá trên cao.
Câu 1132: (Đ2007) Darwin là người đầu tiên đưa
ra khái niệm
A. đột biến.
B. biến dị tổ hợp.
Youtube: Bé Nguyệt Channel
Th.s Tô Nguyên Cương
C. biến dị cá thể.
D. đột biến trung tính.
Câu 1133: (Đ2007) Phát biểu nào sau đây không
phải là quan niệm của Darwin?
A. Loài mới được hình thành dần dần qua nhiều
dạng trung gian dưới tác dụng của chọn lọc
tự nhiên theo con đường phân li tính trạng.
B. Chọn lọc tự nhiên tác động thông qua đặc tính
biến dị và di truyền của sinh vật.
C. Toàn bộ sinh giới ngày nay là kết quả quá
trình tiến hóa từ một nguồn gốc chung.
D. Ngoại cảnh thay đổi chậm chạp, sinh vật có
khả năng thích ứng kịp thời.
Câu 1134: (C2011) Phát biểu nào sau đây là
đúng với quan điểm của Lamac về tiến hóa?
A. Loài mới được hình thành từ từ qua nhiều
dạng trung gian dưới tác động của chọn lọc tự
nhiên theo con đường phân li tính trạng.
B. Quá trình hình thành quần thể thích nghi
nhanh hay chậm phụ thuộc vào cách li sinh sản
và khả năng phát sinh các đột biến.
C. Hình thành loài mới là quá trình cải biến
thành phần kiểu gene của quần thể theo hướng
thích nghi.
D. Sự thay đổi một cách chậm chạp và liên
tục của môi trường sống là nguyên nhân phát
sinh các loài mới từ một loài tổ tiên ban đầu.
Câu 1135: (Đ2007) Theo quan niệm của
Lamarck, có thể giải thích sự hình thành đặc điểm
cổ dài ở hươu cao cổ là do
A. sự xuất hiện các đột biến cổ dài.
B. sự tích lũy các biến dị cổ dài bởi chọn lọc tự
nhiên.
C. hươu thường xuyên vươn dài cổ để ăn các lá
trên cao.
D. sự chọn lọc các đột biến cổ dài.
Câu 1136: (Đ2010) Theo Darwin, đối tượng của
chọn lọc tự nhiên là
A. các cá thể nhưng kết quả của chọn lọc tự
nhiên lại tạo nên các quần thể sinh vật có kiểu
gene quy định kiểu hình thích nghi với môi
trường
B. các cá thể nhưng kết quả của chọn lọc tự
nhiên lại tạo nên loài sinh vật có đặc điểm thích
nghi với môi trường
C. quần thể nhưng kết quả của chọn lọc tự
nhiên lại tạo nên loài sinh vật có kiểu gene quy
định các đặc điểm thích nghi với môi trường
D. quần thể nhưng kết quả của chọn lọc tự
nhiên lại tạo nên các loài sinh vật có sự phân hoá
về mức độ thành đạt sinh sản
Câu 1137: (C2009) Theo Darwin, nguyên liệu
chủ yếu cho chọn lọc tự nhiên là
A. thường biến.
B. biến dị cá thể.
C. đột biến.
D. biến dị tổ hợp.
- 136 -
Vượt đích môn Sinh học - Tập 2 (BT6.4)
Th.s Tô Nguyên Cương
II. HỌC THUYẾT TIẾN HÓA TỔNG HỢP-HIỆN ĐẠI
Câu 1138: Nhân tố tiến hóa cơ bản nhất là:
A. Biến động di truyền
B. Sự phân li tính trạng
C. Quá trình đột biến
D. Chọn lọc tự nhiên.
Câu 1139: Vai trò chủ yếu của đột biến đối với
tiến hóa là:
A. Làm xuất hiện những dạng mới trong nòi.
B. Cung cấp nguyên liệu cho quá trình chọn
lọc.
C. Có hại, có lợi hoặc trung tính
D. Đột biến NST có vai trò quan trọng hơn
đột biến gene.
Câu 1140: Đột biến gene là nguồn nguyên liệu
sơ cấp cho quá trình tiến hóa vì:
A. tạo ra các kiểu hình mới.
B. tạo ra các kiểu gene mới.
C. tạo ra các allele mới.
D. tạo ra các vốn gene mới.
Câu 1141: Tuy có tần số thấp, nhưng đột biến
gene thường xuyên xuất hiện trong quần thể vì:
A. Gene ít có độ bền so với NST.
B. Đột biến gene hay xuất hiện trong cơ chế
tái sinh ADN.
C. Số lượng gene trong quần thể quá lớn.
D. Qua nguyên phân thường xuyên xuất hiện
đột biến gene.
Câu 1142: Những nhân tố tạo ra nguồn nguyên
liệu cho quá trình tiến hóa là:
A. Giao phối và chọn lọc tự nhiên.
B. Chọn lọc tự nhiên và di - nhập gene.
C. Đột biến, chọn lọc tự nhiên.
D. Đột biến và giao phối.
Câu 1143: Nhân tố nào dưới đây không phải là
nhân tố tiến hoá?
A. Đột biến.
B. Chọn lọc nhân tạo.
C. Chọn lọc tự nhiên.
D. Giao phối không ngẫu nhiên.
Câu 1144: Tìm cụm từ thích hợp điền vào chỗ
trống:
Quần thể chỉ tiến hóa khi có các......làm nguồn
nguyên liệu cho quá trình chọn lọc tự nhiên.
A. Biến dị di truyền.
B. Đột biến.
C. Biến dị tổ hợp.
D. Biến dị không di truyền.
Câu 1145: Nhân tố tiến hoá là gì?
A. Là nhân tố làm thay đổi thành phần kiểu
gene của quần thể.
B. Là nhân tố làm thay đổi tần số allele và
thành phần kiểu gene của quần thể.
C. Là nhân tố làm thay đổi tần số allele của
quần thể.
Youtube: Bé Nguyệt Channel
D. Là nhân tố không làm thay đổi tần số
allele và thành phần kiểu gene của quần thể
Câu 1146: Nhân tố làm thay đổi tần số kiểu
gene nhưng không làm thay đổi tần số allele của
quần thể là:
A. di nhập gene.
B. đột biến.
C. chọn lọc tự nhiên.
D. giao phối không ngẫu nhiên.
Câu 1147: Các nhân tố tiến hoá bao gồm:
A. Chọn lọc tự nhiên, yếu tố ngẫu nhiên, di
nhập gene, đột biến và giao phối không ngẫu
nhiên.
B. Chọn lọc tự nhiên, yếu tố ngẫu nhiên, đột
biến.
C. Di nhập gene, giao phối không ngẫu nhiên,
chọn lọc tự nhiên, đột biến.
D. Yếu tố ngẫu nhiên, di nhập gene, đột biến.
Câu 1148: Vai trò chủ yếu của quá trình đột
biến đối với quá trình tiến hóa là:
A. tần số đột biến của vốn gene khá lớn
B. tạo ra 1 áp lực làm thay đổi tần số các allele
trong quần thể
C. cơ sở để tạo biến dị tổ hợp
D. cung cấp nguồn nguyên liệu sơ cấp cho tiến
hóa
Câu 1149: Điều nào sau đây không đúng khi
nói về vai trò, tác dụng của quá trình giao phối
ngẫu nhiên?
A. Phát tán đột biến trong quần thể, trung hòa
tính có hại của đột biến
B. Tạo ra vô số các dạng biến dị tổ hợp
C. Làm thay đổi tần số các allele trong quần
thể
D. Tạo ra những tổ hợp gene thích nghi
Câu 1150: Vì sao quá trình giao phối ngẫu
nhiên chưa được xem là nhân tố tiến hóa, vì
A. tạo ra trạng thái cân bằng của quần thể
B. góp phần tạo ra những tổ hợp gene thích
nghi.
C. trung hòa tính có hại của đột biến
D. tạo ra vô số biến dị tổ hợp
Câu 1151: Các nhân tố có vai trò cung cấp
nguyên liệu cho tiến hóa là:
A. Quá trình giao phối và CLTN
B. Quá trình đột biến và các cơ chế cách li
C. Quá trình đột biến và biến động di truyền
D. Quá trình đột biến và quá trình giao phối
Câu 1152: CLTN tác động như thế nào vào sinh
vật?
A. Tác động trực tiếp vào kiểu hình
B. Tác động trực tiếp vào kiểu gene
C. Tác động trực tiếp vào các allele
- 137 -
Vượt đích môn Sinh học - Tập 2 (BT6.4)
D. Tác động nhanh với gene lặn và chậm với
gene trội.
Câu 1153: Tiến hoá lớn là quá trình hình thành:
A. loài mới.
B. các nhóm phân loại trên loài.
C. nòi mới.
D. các cá thể thích nghi nhất.
Câu 1154: Tác động đặc trưng của CLTN so với
các nhân tố tiến hoá khác là:
A. định hướng cho quá trình tiến hoá nhỏ.
B. làm thay đổi nhanh chóng tần số của các
allele theo hướng xác định.
C. tác động phổ biến trong quần thể có số
lượng nhỏ.
D. tạo nên những cá thể thích nghi với môi
trường.
Câu 1155: Nhân tố tiến hoá chỉ làm thay đổi
thành phần kiểu gene của quần thể là:
A. đột biến, CLTN
B. các yếu tố ngẫu nhiên.
C. di - nhập gene.
D. giao phối không ngẫu nhiên.
Câu 1156: Nhân tố tiến hoá làm thay đổi đồng
thời tần số các allele thuộc một gene của cả 2
quần thể là:
A. đột biến.
B. di - nhập gene.
C. CLTN.
D. các yếu tố ngẫu nhiên.
Câu 1157: Nhân tố tiến hoá không làm thay đổi
tần số allele thuộc một gene của quần thể là:
A. đột biến.
B. CLTN.
C. di - nhập gene.
D. giao phối không ngẫu nhiên.
Câu 1158: Nguồn nguyên liệu sơ cấp cho quá
trình tiến hoá là:
A. biến dị đột biến.
B. biến dị tổ hợp.
C. đột biến gene.
D. đột biến NST.
Câu 1159: Nguồn nguyên liệu thứ cấp cho quá
trình tiến hoá là:
A. biến dị đột biến.
B. biến dị tổ hợp.
C. đột biến gene.
D. đột biến số lượng NST.
Câu 1160: Theo thuyết tiến hoá hiện đại, đơn vị
tiến hoá cơ sở ở những loài giao phối là:
A. cá thể.
B. quần thể.
C. loài
D. nòi sinh thái.
Câu 1161: Tác động của chọn lọc sẽ đào thải
một loại allele khỏi quần thể qua một thế hệ là:
A. Chọn lọc chống lại thể đồng hợp.
B. Chọn lọc chống lại thể dị hợp.
C. Chọn lọc chống lại allele lặn.
D. Chọn lọc chống lại allele trội.
Câu 1162: Các nhân tố tiến hoá làm phong phú
vốn gene của quần thể là:
Youtube: Bé Nguyệt Channel
Th.s Tô Nguyên Cương
A. đột biến, giao phối không ngẫu nhiên.
B. CLTN, các yếu tố ngẫu nhiên.
C. giao phối không ngẫu nhiên, di- nhập gene.
D. đột biến, di - nhập gene.
Câu 1163: Phát biểu nào dưới đây về CLTN là
không đúng?
A. Mặt chủ yếu của CLTN là sự phân hoá khả
năng sinh sản của những kiểu gene khác nhau
trong quần thể.
B. Trong một quần thể đa hình thì CLTN đảm
bảo sự sống sót và sinh sản ưu thế của những cá
thể mang nhiều đột biến trung tính, qua đó biến
đổi thành phần kiểu gene của quần thể.
C. CLTN làm cho tần số của các allele trong
mỗi gene biến đổi theo hướng xác định.
D. CLTN không chỉ tác động với từng gene
riêng rẽ mà tác động với toàn bộ kiểu gene,
không chỉ tác động với từng cá thể riêng rẽ mà
còn đối với cả quần thể.
Câu 1164: Điều nào dưới đây không đúng khi
nói đột biến gene được xem là nguyên liệu chủ
yếu của quá trình tiến hoá?
A. Mặc dù đa số là có hại trong những điều
kiện mới hoặc gặp tổ hợp gene thích hợp nó có
thể có lợi.
B. Ít ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức sống và
sự sinh sản của cơ thể.
C. Phổ biến hơn đột biến NST.
D. Luôn tạo ra được tổ hợp gene thích nghi.
Câu 1165: Vai trò chủ yếu của CLTN trong tiến
hoá nhỏ là:
A. quy định chiều hướng và nhịp độ biến đổi
thành phần kiểu gene của quần thể, định hướng
quá trình tiến hoá.
B. làm cho tần số của các allele trong mỗi
gene biến đổi theo hướng xác định.
C. phân hoá khả năng sinh sản của những
kiểu gene khác nhau trong quần thể.
D. phân hoá khả năng sống sót của các cá thể
thích nghi nhất.
Câu 1166: Vai trò chủ yếu của quá trình đột
biến đối với quá trình tiến hoá là:
A. cung cấp nguồn nguyên liệu sơ cấp cho
quá trình tiến hoá.
B. cơ sở để tạo biến dị tổ hợp.
C. tần số đột biến của vốn gene khá lớn.
D. tạo ra một áp lực làm thay đổi tần số các
allele trong qu0ần thể.
Câu 1167: Tác động của chọn lọc sẽ làm giảm
tần số một loại allele khỏi quần thể nhưng rất
chậm là:
A. Chọn lọc chống lại thể đồng hợp.
B. Chọn lọc chống lại thể dị hợp.
C. Chọn lọc chống lại allele lặn.
D. Chọn lọc chống lại allele trội.
- 138 -
Tài liệu liên quan
VNCLASSVƯỢT ĐÍCH môn SINH tập 1 PHẦN 2
II. HỌC THUYẾT TIẾN HÓA TỔNG HỢP - HIỆN ĐẠI
II. HÌNH THÀNH CÁC ĐẶC ĐIỂM THÍCH NGHI - QUẦN THỂ THÍCH NGHI
III. CƠ CHẾ HÌNH THÀNH LOÀI MỚI
II. SỰ PHÁT TRIỂN CỦA SỰ SỐNG - Tiến hóa sinh học.
I. BẰNG CHỨNG VỀ NGUỒN GỐC ĐỘNG VẬT CỦA LOÀI NGƯỜI
IV. NGƯỜI HIỆN ĐẠI VÀ SỰ TIẾN HÓA VĂN HÓA
BÀI 19: MỘT SỐ KHÁI NIỆM CƠ BẢN
BÀI 20: SINH THÁI HỌC CÁ THỂ
BÀI 21: SINH THÁI HỌC QUẦN THỂ
BÀI 22: SINH THÁI HỌC QUẦN XÃ
Tài liệu mới
2 Thuyết trường tinh thể
C. TÀI LIỆU HỌC TẬP
Đề nghị xét nghiệm
Áp dụng điều trị
Áp dụng chẩn đoán
Chẩn đoán di truyền
Nguyên lí xét nghiệm
Nguyên lí xét nghiệm di truyền
Tiếp cận bệnh nhân
Chương trình di truyền học


markdown:
Giáo án - Bài giảng
Cao đẳng - Đại học
Tải bản đầy đủ
Chương 5 Hàm đa trị và diện Riemann
Chương 5 Hàm đa trị và diện Riemann
Tải bản đầy đủ
Chu.o.ng 5. H`am d a tri. v`a diˆe.n Riemann
370
5.5
5.4.1
`au . . . . . . . . . . . . . . . . . 413
Mˆ
o.t sˆ
o´ v´ı du. mo’. dˆ
5.4.2
Phu.o.ng ph´
ap du..ng diˆe.n Riemann . . . . . . . . . 419
B`
ai tˆ
a.p . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
420
`en cho
Trong c´ac chu.o.ng tru.´o.c ta d˜a x´et c´ac h`am chı’nh h`ınh trong miˆ
`en d´o. Su..
tru.´o.c v`a d˜a khˆong quan tˆam dˆe´n ba’n chˆa´t cu’a h`am o’. ngo`ai miˆ
`an thiˆe´t dˆe’ c´o su.. kha’o s´at c´ac h`am
kha’o s´at c´o t´ınh chˆa´t “di.a phu.o.ng” d´o l`a cˆ
`en tˆ
`on ta.i n´oi chung cu’a
mˆo.t c´ach to`an cu.c - t´
u.c l`a kha’o s´at h`am trong miˆ
n´o.
Nguyˆen nhˆan chung trong su.. xuˆa´t hiˆe.n t´ınh da tri. cu’a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch
`en cho tru.´o.c ra miˆ
`en rˆo.ng ho.n l`a o’. chˆ˜o : c´ac
mˆo.t h`am chı’nh h`ınh t`
u. mˆo.t miˆ
u.c C khˆong pha’i l`a mˆo.t tˆa.p ho..p du.o..c s˘a´p th´
u. tu..,
diˆe’m cu’a m˘a.t ph˘a’ng ph´
trong khi ph´ep th´ac triˆe’n chı’ c´o thˆe’ do.n tri. trong tru.`o.ng ho..p khi ta c´o mˆo.t
u.a c´ac diˆe’m m`a trˆen d´o qu´a tr`ınh th´ac triˆe’n gia’i t´ıch du.o..c
th´
u. tu.. cˆo´ di.nh gi˜
˜e n ra.
diˆ
`eu c˜
`an nhˆa´n ma.nh l`a trong l´
ung cˆ
y thuyˆe´t h`am ngu.`o.i ta khˆong
Mˆo.t diˆ
u. c´ac h`am da tri. v`ı ngay c´ac h`am ngu.o..c cu’a nh˜
u.ng h`am
du.o..c ph´ep loa.i tr`
`e co. ba’n
ung d˜a c´o thˆe’ l`a khˆong do.n tri.. Do d´o vˆa´n dˆ
do.n tri. gia’n do.n nhˆa´t c˜
`an xˆay du..ng mˆo.t quan diˆe’m khˆong mˆau thuˆ˜a n, cˆan dˆo´i v`a logic dˆo´i v´o.i
l`a cˆ
c´ac h`am da tri..
5.1
ap th´
ac triˆ
e’n cu’a Weierstrass
Phu.o.ng ph´
`au tiˆen h`am chı’ du.o..c x´ac di.nh o’. trong h`ınh
Trong l´
y thuyˆe´t Weierstrass, dˆ
`au tiˆen. Sau d´o, h`am du.o..c x´ac di.nh bo’.i c´ac
tr`on hˆo.i tu. cu’a chuˆ˜o i lu˜
y th`
u.a dˆ
gi´a tri. cho bo’.i chuˆ˜o i d´o v`a mo.i th´ac triˆe’n cu’a n´o.
Trong mu.c n`ay ta s˜e tr`ınh b`ay mˆo.t c´ach ng˘a´n go.n qu´a tr`ınh th´ac triˆe’n
ap chuˆ
a’n cu’a th´ac triˆe’n.
gia’i t´ıch theo Weierstrass hay c`on go.i l`a phu.o.ng ph´
5.1. Phu.o.ng ph´ap th´ac triˆe’n cu’a Weierstrass
5.1.1
371
´
`an tu’. ch´ınh t˘
Phˆ
ac
`en D trong di.nh ngh˜ıa 13.1 l`a mˆo.t h`ınh tr`on. Nˆe´u tˆam a cu’a h`ınh
Gia’ su’. miˆ
tr`on thuˆo.c C (h˜
u.u ha.n !) th`ı h`ınh tr`on d´o c´o da.ng
S(a) = {|z − a| < Ra , Ra
∞}.
Nˆe´u a = ∞ th`ı S(a) = {|z| > Ra , Ra 0}. Khi d´o trong h`ınh tr`on S(a) h`am
˜e n du.´o.i da.ng
f c´o thˆe’ biˆe’u diˆ
an (z − a)n , z ∈ {|z − a| < Ra };
fa (z) = n 0
an z −n ,
z ∈ {|z| > Ra }.
n 0
- i.nh ngh˜ıa 5.1.1. C˘a.p Pa = (S(a); fa(z)), trong d´o fa (z) l`a tˆo’ng cu’a chuˆo˜ i
D
lu˜
y th`
u.a v´o.i tˆam ta.i diˆe’m a v`a S(a) l`a h`ınh tr`on hˆo.i tu. cu’a n´o du.o..c go.i l`a
´
`an tu’. ch´ınh t˘
mˆo.t phˆ
ac v´o.i tˆam ta.i a v`a S(a) du.o..c go.i l`a h`ınh tr`on hˆo.i tu.
cu’a Pa .
`an tu’. ch´ınh t˘´ac viˆe.c di.nh ngh˜ıa th´ac triˆe’n gia’i t´ıch tru..c
Dˆo´i v´o.i c´ac phˆ
`an do.n gia’n ho.n v`ı c´ac h`ınh tr`on hˆo.i tu. giao
tiˆe´p v`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch c´o phˆ
`an thiˆe´t pha’i chı’ r˜o ph´ep
nhau theo mˆo.t tˆa.p ho..p liˆen thˆong v`a do d´o khˆong cˆ
`an liˆen thˆong n`ao cu’a giao.
th´ac triˆe’n gia’i t´ıch du.o..c tiˆe´n h`anh qua th`anh phˆ
Ta c´o
- i.nh ngh˜ıa 5.1.2. Gia’ su’. S(a1), S(a2), . . . , S(an ) l`a d˜ay h˜
D
u.u ha.n c´ac h`ınh
tr`on thuˆo.c C sao cho tˆam ai+1 cu’a h`ınh tr`on S(ai+1 ) n˘`am trong h`ınh tr`on
o.t x´ıch. Nˆe´u fai (z)
S(ai), i = 1, 2, . . . , n − 1. D˜ay h`ınh tr`on ˆa´y du.o..c go.i l`a mˆ
`an tu’. ch´ınh t˘´ac v´o.i h`ınh tr`on hˆo.i tu. S(ai) v`a fai+1 (z) l`a th´ac triˆe’n gia’i
l`a phˆ
ac triˆe’n
t´ıch tru..c tiˆe´p cu’a fai , i = 1, 2, . . . , n − 1 th`ı ta n´oi r˘a`ng fa1 du.o..c th´
gia’i t´ıch theo x´ıch c´
ac h`ınh tr`
on.
`an tu’. ch´ınh t˘´ac fb (z) l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch cu’a
T`
u. d´o ta r´
ut ra l`a: phˆ
`an tu’. ch´ınh t˘´ac fa (z) nˆe´u
phˆ
a) ho˘a.c fb (z) l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch tru..c tiˆe´p cu’a fa(z);
Chu.o.ng 5. H`am d a tri. v`a diˆe.n Riemann
372
`an tu’.
b) ho˘a.c fb (z) l`a khˆau cuˆo´i c`
ung cu’a mˆo.t x´ıch h˜
u.u ha.n c´ac phˆ
fa(z) = fa1 (z), fa2 (z), . . . , fan (z) = fb (z),
trong d´o mˆo˜ i chuˆ˜o i faj (z) l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch tru..c tiˆe´p cu’a faj−1 (z), j =
1, . . . , n − 1.
˜e d`ang thˆa´y r˘`ang quan hˆe. th´ac triˆe’n gia’i t´ıch gi˜
`an tu’. ch´ınh
Dˆ
u.a c´ac phˆ
t˘a´c c´o c´ac t´ınh chˆa´t:
`an tu’. ch´ınh t˘´ac l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch cu’a ch´ınh
1. t´ınh pha’n xa.: mˆ˜o i phˆ
n´o;
`an tu’. ch´ınh t˘´ac fb (z) l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch cu’a
2. t´ınh dˆ
o´i x´
u.ng: nˆe´u phˆ
`an tu’. fa(z) l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch cu’a phˆ
`an tu’. fb (z);
`an tu’. fa (z) th`ı phˆ
phˆ
´c cˆ
`an tu’.
`au: Nˆe´u phˆ
`an tu’. fb (z) l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch cu’a phˆ
3. t´ınh b˘
a
`an tu’. fc (z) l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch cu’a fb (z) th`ı fc (z) l`a th´ac triˆe’n
fa (z), phˆ
gia’i t´ıch cu’a fa (z).
5.1.2
- iˆ
´
`an tu’. ch´ınh t˘
o.ng cu’a phˆ
D
e’m bˆ
a´t thu.`
ac
`an tu’. ch´ınh t˘´ac v´o.i tˆam a v`a b´an k´ınh hˆo.i tu. Ra . Ta x´et
Gia’ su’. fa (z) l`a phˆ
diˆe’m s n`ao d´o trˆen biˆen γ(Ra ) = {|z − a| = Ra } cu’a h`ınh tr`on hˆo.i tu. cu’a
fa (z). C´ac diˆe’m cu’a γ(Ra ) = γ(R) c´o thˆe’ chia th`anh hai l´o.p.
`on ta.i phˆ
`an tu’. ch´ınh t˘a´c fs (z)
1. Ta.i diˆe’m s d˜a cho cu’a du.`o.ng tr`on γ(R) tˆ
u.ng diˆe’m n`ay du.o..c go.i l`a nh˜
u.ng diˆe’m
l`a th´ac triˆe’n tru..c tiˆe´p cu’a fa (z). Nh˜
ch´ınh quy cu’a fa (z).
`on ta.i. Nh˜
`an tu’. nhu. thˆe´ khˆong tˆ
u.ng diˆe’m n`ay du.o..c go.i l`a nh˜
u.ng
2. Phˆ
`an tu’. ch´ınh t˘´ac fa(z).
diˆe’m bˆ
a´t thu.`
o.ng cu’a phˆ
T`
u. di.nh ngh˜ıa diˆe’m ch´ınh quy suy ra r˘a`ng: nˆe´u z0 ∈ γ(Ra ) l`a diˆe’m ch´ınh
`eu l`a diˆe’m ch´ınh quy. Do d´o, nˆe´u
quy th`ı mo.i diˆe’m cu’a cung δ z0 n`ao d´o dˆ
`on ta.i vˆo sˆo´ diˆe’m ch´ınh quy. Ngu.o..c la.i
`on ta.i mˆo.t diˆe’m ch´ınh quy th`ı s˜e tˆ
tˆ
`eu n`ay, diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng c´o thˆe’ l`a duy nhˆa´t.
v´o.i diˆ
`an tu’. ch´ınh
V`ı biˆen γ(Ra ) l`a d´ong nˆen c´ac diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng cu’a mˆo.t phˆ
t˘a´c lˆa.p th`anh mˆo.t tˆa.p ho..p d´ong. N´oi c´ach kh´ac, diˆe’m gi´o.i ha.n cu’a c´ac diˆe’m
ung l`a diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng.
bˆa´t thu.`o.ng c˜
5.1. Phu.o.ng ph´ap th´ac triˆe’n cu’a Weierstrass
373
`an tu’. ch´ınh t˘´ac ta c´o
`e diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng cu’a phˆ
Vˆ
- i.nh l´
on hˆ
o.i tu. cu’a
D
y 5.1.1. Trˆen biˆen γ(Ra ) = {|z − a| = Ra } cu’a h`ınh tr`
˜ i lu˜y th`
´c.
`an tu’. ch´ınh t˘
o ´ıt nhˆ
a´t mˆ
o.t diˆe’m bˆ
a´t thu.`
o.ng cu’a phˆ
a
chuˆ
o
u.a fa (z) c´
`on ta.i mˆo.t diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng n`ao cu’a
Ch´
u.ng minh. Gia’ su’. trˆen γ(Ra ) khˆong tˆ
`an tu’. ch´ınh t˘´ac. Khi d´o h`am n`ay c´o thˆe’ th´ac triˆe’n gia’i t´ıch dˆe´n mo.i diˆe’m
phˆ
y hiˆe.u l`a ϕ(z). Nhu.
n˘a`m trˆen γ(Ra ). Kˆe´t qua’ cu’a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch du.o..c k´
vˆa.y ϕ(z) ≡ fa (z), z ∈ S(a). Theo di.nh ngh˜ıa th´ac triˆe’n gia’i t´ıch, dˆo´i v´o.i mˆo˜ i
`eu tˆ
`on ta.i h`ınh tr`on S(ζ) v´o.i tˆam ta.i ζ m`a trong d´o ϕ(z)
diˆe’m ζ ∈ γ(Ra ) dˆ
chı’nh h`ınh.
Nhu. vˆa.y du.`o.ng tr`on γ(Ra ) du.o..c phu’ bo’.i vˆo sˆo´ h`ınh tr`on v´o.i tˆam n˘`am
trˆen γ(Ra).
`e Heine - Borel, t`
u. phu’ vˆo ha.n d´o c´o thˆe’ tr´ıch mˆo.t phu’ con h˜
u.u
Theo bˆo’ dˆ
`on ta.i hˆe. c´ac h`ınh tr`on S(ζj ) j = 1, 2, . . . , n; ζj ∈ γ(Ra ) phu’
ha.n, ngh˜ıa l`a tˆ
`e nhau S(ζj ) v`a S(ζj+1 )
γ(Ra). Gia’ su’. zj l`a mˆo.t diˆe’m cu’a giao hai h`ınh tr`on kˆ
(j = 1, 2, . . . , n; S(ζn+1 ) ≡ S(ζ1 )) n˘`am ngo`ai S(a). Ta d˘a.t R = min |zj − a|.
1 j n
ung v´o.i fa (z) trong S(a) v`a chı’nh h`ınh trong h`ınh tr`on
Khi d´o h`am ϕ(z) tr`
u. d´o suy ra r˘`ang h`am fa (z) biˆe’u
l´o.n ho.n S0 (a) = {|z − a| < R, R > Ra }. T`
˜e n chuˆ˜o i lu˜
diˆ
y th`
u.a hˆo.i tu. trong h`ınh tr`on S0(a) v´o.i b´an k´ınh hˆo.i tu. R > Ra .
`eu n`ay khˆong thˆe’ xa’y ra.
Nhu.ng diˆ
Ta c´o hˆe. qua’ sau dˆay.
˜
`
Hˆ
e. qua’ 5.1.1. B´
an k´ınh hˆ
o.i tu. cu’a chuˆ
o i lu˜y th`
u.a fa (z) b˘
ang khoa’ng c´
ach
.
.
.
.
´
`an nhˆ
`an tu’ ch´ınh t˘
a´t thu `
am a dˆe´n diˆe’m bˆ
o ng gˆ
a´t cu’a phˆ
ac.
t`
u tˆ
`eu tru.`o.ng ho..p, diˆ
`eu kh˘a’ng di.nh n`ay cho ph´ep ta t`ım b´an k´ınh
Trong nhiˆ
.
hˆo.i tu. cu’a chuˆ˜o i lu˜
y th`
u a mˆo.t c´ach rˆa´t c´o hiˆe.u lu..c m`a khˆong su’. du.ng cˆong
th´
u.c Cauchy - Hadamard.
5.1.3
ap th´
ac triˆ
e’n cu’a Weierstrass
Phu.o.ng ph´
Phu.o.ng ph´ap th´ac triˆe’n gia’i t´ıch cu’a Weierstrass du..a trˆen viˆe.c ´ap du.ng mˆo.t
`en D th`ı
c´ach c´o hˆe. thˆo´ng chuˆ˜o i Taylor. Nˆe´u h`am f (z) chı’nh h`ınh trong miˆ
Chu.o.ng 5. H`am d a tri. v`a diˆe.n Riemann
374
n´o c´o thˆe’ khai triˆe’n th`anh chuˆo˜ i Taylor ta.i lˆan cˆa.n cu’a mˆo˜ i diˆe’m z0 ∈ D v´o.i
b´an k´ınh hˆo.i tu. R0 khˆong b´e ho.n khoa’ng c´ach ng˘a´n nhˆa´t δ0 t`
u. z0 dˆe´n biˆen
u.a
∂D. Nˆe´u b´an k´ınh hˆo.i tu. l´o.n ho.n khoa’ng c´ach ng˘a´n nhˆa´t d´o th`ı chuˆo˜ i v`
`an h`ınh tr`on n˘a`m ngo`ai miˆ
`en
thu du.o..c s˜e x´ac di.nh h`am chı’nh h`ınh trong phˆ
u.a thu
D v`a tr`
ung v´o.i f (z) trong h`ınh tr`on {|z − z0| < δ0 }. Do d´o chuˆ˜o i v`
y 13.5)
du.o..c cho ta th´ac triˆe’n h`am v`ao h`ınh tr`on |z − z0| < R0 } (xem di.nh l´
.
`e sau ta chı’ cˆ
`an x´et c´ac khai triˆe’n Taylor v`a d`
ung c´ac khai
Nhu vˆa.y, vˆ
triˆe’n d´o dˆe’ thu..c hiˆe.n th´ac triˆe’n gia’i t´ıch.
`au t`
u.
Nˆo.i dung cu’a phu.o.ng ph´ap Weierstrass l`a nhu. sau. Gia’ su’. ta b˘a´t dˆ
chuˆ˜o i lu˜
y th`
u.a
an (z − a1 )n
fa1 (z) =
(5.1)
n 0
c´o b´an k´ınh hˆo.i tu. h˜
u.u ha.n Ra1 > 0. Chuˆo˜ i d´o s˜e x´ac di.nh h`am fa1 (z) chı’nh
h`ınh trong h`ınh tr`on S(a1) = {|z −a1| < Ra1 }. Nˆe´u ta lˆa´y diˆe’m a2 v´o.i modun
˜e d`ang thˆa´y r˘`ang c´ac gi´a tri. fa1 (a2), fa (a2), . . . , d(p)
b´e ho.n Ra1 , th`ı dˆ
a1 (a2 )
1
`e m˘a.t l´
y thuyˆe´t) theo c´ac cˆong th´
u.c
du.o..c t´ınh (vˆ
∞
fa(p)
(a2)
1
n(n − 1) · · · (n − p + 1)an (a2 − a1)n−p .
=
n=p
Do d´o ta c´o thˆe’ x´et chuˆ˜o i Taylor
(p)
p 0
fa1 (a2)
(z − a2)p ;
p!
(0! = 1).
(5.2)
Ta nhˆa.n x´et r˘a`ng viˆe.c khai triˆe’n h`am fa1 (z) th`anh chuˆo˜ i theo c´ac lu˜
y
.
.
th`
u a cu’a (z − a2) c´o thˆe’ tiˆe´n h`anh mˆo.t c´ach nhanh ch´ong b˘`ang c´ach du. a v`ao
hˆe. th´
u.c
(z − a)n = [(z − a2) + (a2 − a1 )]n
Cnk (a2 − a1)n−k (z − a2)k
=
0 k n
5.1. Phu.o.ng ph´ap th´ac triˆe’n cu’a Weierstrass
375
u.c v`
u.a viˆe´t v`ao (5.1).
v`a nh´om c´ac t`
u. cu’a chuˆo˜ i thu du.o..c sau khi thˆe´ biˆe’u th´
Gia’ su’. chuˆ˜o i (5.2) hˆo.i tu. trong h`ınh tr`on
S(a2) = {|z − a2| < Ra2 , Ra2
Ra1 − |a2 − a1 |}.
Nˆe´u Ra2 = Ra1 − |a2 − a1| th`ı h`ınh tr`on S(a2 ) tiˆe´p x´
uc trong v´o.i h`ınh tr`on
S(a1). Trong tru.`o.ng ho..p n`ay ta khˆong thu du.o..c th´ac triˆe’n gia’i t´ıch.
Gia’ su’. Ra2 > Ra1 − |a2 − a1 |. Khi d´o h`ınh tr`on S(a2) vu.o..t ra kho’i gi´o.i
ha.n cu’a h`ınh tr`on S(a1). Trong h`ınh tr`on S(a2) chuˆo˜ i (5.2) x´ac di.nh h`am
fa2 (z) chı’nh h`ınh trong S(a2) v`a
fa1 (z) ≡ fa2 (z),
z ∈ S(a1) ∩ S(a2).
u. h`ınh tr`on S(a1 )
Do d´o fa2 (z) l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch tru..c tiˆe´p cu’a fa1 (z) t`
v`ao h`ınh tr`on S(a2).
`en S(a1) ∪ S(a2) ta thu du.o..c h`am chı’nh h`ınh
Nhu. vˆa.y, trong miˆ
f (z), z ∈ S(a ),
a1
1
f (z) =
fa (z), z ∈ S(a2 ).
2
N´oi c´ach kh´ac: h`am f (z) chı’nh h`ınh trong
`en gi´o.i ha.n bo’.i c´ac cung tr`on AmB v`a AnB
miˆ
ung thˆa´y r˘`ang nˆe´u z = a3
(h`ınh V.1). T`
u. d´o ta c˜
thuˆo.c h`ınh qua.t Aa1B cu’a S(a1) th`ı b´an k´ınh hˆo.i
˜e n h`am f (z) ta.i
tu. cu’a mˆo˜ i chuˆ˜o i Taylor biˆe’u diˆ
.
u. diˆe’m a3
diˆe’m a3 s˜e khˆong b´e ho n khoa’ng c´ach t`
`en AmBnA v`a l´o.n ho.n Ra1 −|a3|,
dˆe´n biˆen cu’a miˆ
`eu cho ph´ep
v`a mˆo˜ i diˆe’m cu’a h`ınh qua.t Aa1B dˆ
th´ac triˆe’n gia’i t´ıch h`am f (z) ra kho’i gi´o.i ha.n
`en
cu’a S(a1 ). Do d´o, nˆe´u dˆo´i v´o.i a2 n`ao d´o miˆ
Ra2 = Ra1 − |a2| th`ı ta khˆong thˆe’ th´ac triˆe’n gia’i
H`ınh V.1
.
t´ıch b˘a`ng c´ach xuˆa´t ph´at t`
u c´ac diˆe’m n˘a`m trˆen b´an k´ınh a1H di qua diˆe’m
a2, trong d´o H l`a diˆe’m cuˆo´i cu’a b´an k´ınh h`ınh tr`on S(a1). Trong tru.`o.ng ho..p
n`ay, diˆe’m H l`a diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng cu’a fa1 (z).
Chu.o.ng 5. H`am d a tri. v`a diˆe.n Riemann
376
V`ı trˆen biˆen cu’a h`ınh tr`on hˆo.i tu. cu’a chuˆo˜ i lu˜
y th`
u.a c´o ´ıt nhˆa´t mˆo.t diˆe’m
ung c´o thˆe’
bˆa´t thu.`o.ng nˆen c´ac diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng c´o thˆe’ ro.i v`ao A ho˘a.c B. C˜
`eu l`a diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng dˆo´i v´o.i
xa’y ra tru.`o.ng ho..p mo.i diˆe’m cu’a AmBnA dˆ
u.a. Gia’ su’. r˘a`ng khˆong
f (z), khi d´o f (z) khˆong thˆe’ th´ac triˆe’n rˆo.ng ho.n n˜
`eu l`a diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng. Khi d´o t`ım du.o..c diˆe’m
pha’i mo.i diˆe’m cu’a AmBnA dˆ
a3 v`a chuˆo˜ i
q 0
f (q) (a3 )
(z − a3 )q
q!
`an h`ınh
v´o.i h`ınh tr`on hˆo.i tu. S(a3 ) vu.o..t ra kho’i gi´o.i ha.n AmBnA. Trong phˆ
.
.
.
tr`on S(a3) n˘`am ngo`ai AmBnA ta s˜e thu du o. c mˆo.t th´ac triˆe’n m´o i cu’a f (z)
`an phˆan biˆe.t a3 thuˆo.c S(a1 ) hay S(a2 ). Nhu. vˆa.y ta thu du.o..c
m`a khˆong cˆ
h`am chı’nh h`ınh
f (z), z ∈ S(a1),
a1
f (z) = fa2 (z), z ∈ S(a2),
fa (z), z ∈ S(a3).
3
Sau khi bu.´o.c th´
u. hai n`ay d˜a ho`an th`anh ta chuyˆe’n sang bu.´o.c th´
u. ba,
th´
u. tu.,...
`on ta.i mˆo.t d˜ay c´ac phˆ
`an tu’. ch´ınh t˘´ac
Gia’ su’. tˆ
fa1 (z), fa2 (z), fa3 (z), . . . , fan (z);
sao cho chuˆ˜o i faj (z) l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch tru..c tiˆe´p cu’a faj−1 (z), 1 j n−1.
`an tu’. ch´ınh t˘´ac fan (z) l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch cu’a phˆ
`an tu’. ch´ınh t˘a´c
Khi d´o phˆ
fa1 (z) do.c theo dˆay x´ıch c´ac h`ınh tr`on S(a1), S(a2), . . . , S(an ).
Thuˆa.t to´an d˜a nˆeu trˆen dˆay dˆe’ th´ac triˆe’n gia’i t´ıch c´o thˆe’ tiˆe´n h`anh vˆo
ha.n nˆe´u ta cho.n tˆam cu’a c´ac khai triˆe’n Taylor l`a nh˜
u.ng diˆe’m ch´ınh quy ng`ay
`an tu’. ch´ınh t˘´ac d˜a thu du.o..c.
c`ang m´o.i dˆo´i v´o.i c´ac phˆ
`an tu’. ch´ınh t˘a´c faj (z) v`a faj−1 (z) l`a th´ac triˆe’n
Ta nhˆa.n x´et r˘`ang v`ı hai phˆ
gia’i t´ıch tru..c tiˆe´p cu’a nhau nˆen
∂S(aj ) ∩ ∂S(aj−1) = ∅.
5.1. Phu.o.ng ph´ap th´ac triˆe’n cu’a Weierstrass
377
Thˆa.t vˆa.y, nˆe´u S(aj ) ⊂ S(aj−1 ) th`ı faj (z) l`a h`am chı’nh h`ınh trong h`ınh tr`on
tˆam aj b´an k´ınh l´o.n ho.n b´an k´ınh Raj . Do d´o h`ınh tr`on S(aj ) khˆong c`on l`a
u.a.
h`ınh tr`on hˆo.i tu. cu’a faj (z) n˜
`au tiˆen f1(z) du.o..c cho trong h`ınh tr`on S(0) = {|z| <
V´ı du. 1. Gia’ su’. h`am dˆ
1} bo’.i chuˆ˜o i
zn .
f1 (z) =
n 0
1
.
1−z
uy y
´ trong h`ınh tr`on S(0) v`a khai triˆe’n h`am f1 (z)
Ta cho.n diˆe’m z0 = 0 t`
˜e d`ang thˆa´y r˘`ang khai triˆe’n Taylor cu’a f1 (z) ta.i
theo lu˜
y th`
u.a (z − z0 )n . Dˆ
lˆan cˆa.n z0 c´o da.ng
Hiˆe’n nhiˆen tˆo’ng f1 (z) =
(n)
f2(z) =
a1n (z − z0)n ,
a1n =
1
f1 (z0 )
=
·
n!
(1 − z0 )n+1
Do d´o
(z − z0 )n
·
(1 − z0 )n+1
f2(z) =
˜e d`ang kiˆe’m tra r˘a`ng b´an k´ınh hˆo.i tu. R0 cu’a chuˆo˜ i n`ay b˘a`ng |1 − z0 |. Nˆe´u
Dˆ
diˆe’m z0 khˆong n˘`am trˆen doa. n [0, 1] th`ı R0 = |1 − z0| > 1 − |z0 |, ngh˜ıa l`a R0
l´o.n ho.n khoa’ng c´ach t`
u. z0 dˆe´n du.`o.ng tr`on ∂S(0). Do d´o, h`ınh tr`on hˆo.i tu.
S(z0) = {|z − z0 | < R0 } vu.o..t ra kho’i gi´o.i ha.n cu’a du.`o.ng tr`on ∂S(0). Trong
1
h`ınh tr`on S(z0 ) chuˆo˜ i trˆen dˆay x´ac di.nh h`am chı’nh h`ınh f2 (z) =
v`a
1−z
f2 (z) = f1 (z),
z ∈ S(0) ∩ S(z0).
u. S(0) v`ao S(z0). V`ı R0 = |1−z0 |
Nhu. vˆa.y f2 (z) l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch cu’a f1 t`
b˘a`ng khoa’ng c´ach t`
u. diˆe’m 1 dˆe´n diˆe’m z0 nˆen v´o.i mo.i vi. tr´ı cu’a z0 trong S(0)
`eu pha’i di qua diˆe’m z = 1.
biˆen ∂S(z0) dˆ
Bˆay gi`o. ta lˆa´y diˆe’m z1 = z0, z1 ∈ {|z − z0| < |1 − z0 |} l`am tˆam v`a la.i thu
du.o..c khai triˆe’n
n 0
(z − z1)n
1 − z1)n+1
378
Chu.o.ng 5. H`am d a tri. v`a diˆe.n Riemann
1
hˆo.i tu. trong h`ınh tr`on S(z1) = {|z − z1| < |1 − z1 |} dˆe´n h`am f3 (z) =
1−z
`an chung cu’a S(z1) v´o.i miˆ
`en x´ac di.nh
tr`
ung v´o.i h`am f1 v`a f2 trong c´ac phˆ
`en S(z1 ) =
cu’a h`am f1 v`a f2 . Do d´o f3 (z) l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch cu’a f1 ra miˆ
`eu
{|z − z1|, |1 − z1|}. V´o.i mo.i vi. tr´ı cu’a diˆe’m z1 biˆen cu’a h`ınh tr`on S(z1) dˆ
pha’i di qua diˆe’m z = 1.
B˘`ang c´ach l˘a.p la.i qu´a tr`ınh d´o, ta thu du.o..c th´ac triˆe’n gia’i t´ıch h`am f1(z)
ra to`an m˘a.t ph˘a’ng tr`
u. diˆe’m z = 1. Nhu. vˆa.y h`am
F (z) =
1
1−z
`en D = C \ {1}.
l`a th´ac triˆe’n gia’i t´ıch cu’a f1 (z) t`
u. h`ınh tr`on do.n vi. ra miˆ
`e m˘a.t l´
Nhˆ
a.n x´et 5.1.1. 1. Vˆ
y thuyˆe´t, phu.o.ng ph´ap th´ac triˆe’n cu’a Wreierstrass tiˆe.n lo..i trong mo.i tru.`o.ng ho..p. Nhu.ng trong c´ac b`ai to´an cu. thˆe’, viˆe.c
`eu kh´o kh˘an bo’.i t´ınh ph´
u.c ta.p cu’a n´o.
´ap du.ng phu.o.ng ph´ap d´o g˘a.p rˆa´t nhiˆ
y
2. Qu´a tr`ınh th´ac triˆe’n gia’i t´ıch du.o..c tr`ınh b`ay trˆen dˆay l`a co. so’. cu’a l´
.
.
.
thuyˆe´t h`am sˆo´ du o. c Weierstrass du a ra, trong d´o Weierstrass d˜a lˆa´y chuˆ˜o i
`en ta’ng dˆe’ di.nh ngh˜ıa h`am gia’i t´ıch m`a ta s˜e tr`ınh b`ay trong
lu˜
y th`
u.a l`am nˆ
mu.c sau.
5.1.4
H`
am khˆ
ong cho ph´
ep th´
ac triˆ
e’n gia’i t´ıch
`an l´o.n c´ac chuˆ˜o i lu˜
`eu cho ph´ep th´ac triˆe’n gia’i
Tuy phˆ
y th`
u.a thˆong thu.`o.ng dˆ
`au tiˆen nh`o. c´ac chuˆo˜ i Taylor,
t´ıch ra kho’i gi´o.i ha.n cu’a h`ınh tr`on hˆo.i tu. dˆ
y th`
u.a ph´ep th´ac triˆe’n gia’i
nhu.ng khˆong nˆen ngh˜ı r˘`ang dˆo´i v´o.i mo.i chuˆ˜o i lu˜
`eu luˆon luˆon thu..c hiˆe.n du.o..c. Weierstrass, ngu.`o.i dˆ
`au tiˆen du.a ra di.nh
t´ıch dˆ
`on ta.i nh˜
`an
u.ng phˆ
u.ng to’ b˘a`ng v´ı du. r˘a`ng tˆ
ngh˜ıa th´ac triˆe’n gia’i t´ıch, d˜a ch´
`eu l`
tu’. ch´ınh t˘´ac m`a mo.i diˆe’m biˆen cu’a h`ınh tr`
on hˆ
o.i tu. dˆ
a diˆe’m bˆ
a´t thu.`
o.ng,
o.ng bˆ
a´t thu.`
o.ng.
ngh˜ıa l`a biˆen cu’a h`ınh tr`on hˆo.i tu. l`a mˆo.t du.`
Ta x´et chuˆo˜ i
f (z) = 1 + z + z 2 + z 6 + · · · + z n! + . . .
(5.3)
5.1. Phu.o.ng ph´ap th´ac triˆe’n cu’a Weierstrass
379
˜e d`ang thˆa´y r˘`ang b´an k´ınh hˆo.i tu. cu’a chuˆ˜o i (5.3) l`a b˘`ang 1. Do d´o trˆen
Dˆ
du.`o.ng tr`on do.n vi. c´o ´ıt nhˆa´t mˆo.t diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng cu’a h`am f (z).
`an dˆe´n diˆe’m z = 1 t`
Nˆe´u dˆ
u. ph´ıa trong th`ı mˆo˜ i sˆo´ ha.ng cu’a chuˆ˜o i (5.3)
`eu dˆ
`an dˆe´n 1, c`on tˆo’ng cu’a n´o th`ı dˆ
`an dˆe´n ∞. T`
u. d´o suy r˘`ang z = 1 l`a
dˆ
diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng cu’a (z).
`eu tˆ
`on ta.i nh˜
u.ng diˆe’m
Trˆen mˆ˜o i cung b´e t`
uy y
´ cu’a du.`o.ng tr`on {|z| = 1} dˆ
u.u ty’ n`ao d´o. Ta d˘a.t
c´o acgumen b˘`ang 2π nhˆan v´o.i mˆo.t sˆo´ h˜
m
z = re2πi n ,
r<1
m, n ∈ Z. Khi d´o
z n! = rn! e2πim(n−1)! = rn!
z (n+1)! = (z n! )n+1 = (rn! )n+1 = r(n+1)! , . . .
T`
u. d´o c´o thˆe’ viˆe´t chuˆo˜ i (5.3) du.´o.i da.ng
f (z) = (1 + z + z 2 + · · · + z (n−1)! ) + rn! + r(n+1)! + . . .
Khi r → 1, biˆe’u th´
u.c trong dˆa´u ngo˘a.c
1 + z + · · · + z (n−1)!
`an dˆe´n ∞. Diˆ
`an dˆe´n mˆo.t gi´o.i ha.n n`ao d´o, c`on phˆ
`an du. dˆ
`eu d´o ch´
dˆ
u.ng to’
m
`eu l`a diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng cu’a h`am f (z). V`ı tˆa.p
r˘a`ng c´ac diˆe’m da.ng z = e2πi n dˆ
m
ho..p c´ac diˆe’m z = e2πi n , m, n ∈ Z lˆa.p nˆen tˆa.p ho..p tr`
u mˆa.t kh˘´ap no.i trˆen
du.`o.ng tr`on {|z| = 1} v`a v`ı tˆa.p ho..p c´ac diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng l`a d´ong nˆen mo.i
`eu l`a diˆe’m bˆa´t thu.`o.ng cu’a h`am f (z).
diˆe’m thuˆo.c du.`o.ng tr`on do.n vi. dˆ
Trong tru.`o.ng ho..p n`ay h`am f (z) ho`an to`an khˆong thˆe’ th´ac triˆe’n dˆe´n diˆe’m
z n˘a`m ngo`ai du.`o.ng tr`on {|z| = 1} v`a mˆo.t h`am nhu. vˆa.y du.o..c go.i l`a h`am
khˆong th´ac triˆe’n du.o..c, c`on du.`o.ng tr`on {|z| = 1} du.o..c go.i l`a biˆen tu.. nhiˆen
cu’a h`am.
Chu.o.ng 5. H`am d a tri. v`a diˆe.n Riemann
380
5.2
ap kh´
ac
C´
ac phu.o.ng ph´
`on ta.i th`ı th´ac triˆe’n d´o c´o thˆe’ xˆay
Nˆe´u th´ac triˆe’n gia’i t´ıch cu’a mˆo.t h`am tˆ
`en tr`on nhu. d˜a mˆo ta’ trong mu.c tru.´o.c. Nhu.ng
du..ng bo’.i mˆo.t x´ıch c´ac miˆ
kh´ai niˆe.m n`ay c`on chu.a ho`an to`an tiˆe.n lo..i dˆe’ thu du.o..c mˆo.t biˆe’u tu.o..ng r˜o
`e d˘a.c t´ınh da tri. xuˆa´t hiˆe.n trong th´ac triˆe’n gia’i t´ıch. Kh´ai niˆe.m c´o
r`ang vˆ
hiˆe.u lu..c nhˆa´t dˆe’ da.t du.o..c mu.c d´ıch d´o l`a kh´ai niˆe.m th´ac triˆe’n gia’i t´ıch theo
tuyˆe´n.
5.2.1
Th´
ac triˆ
e’n gia’i t´ıch theo tuyˆ
e´n
`eu
Khˆong ha.n chˆe´ tˆo’ng qu´at, ta c´o thˆe’ gia’ thiˆe´t r˘a`ng mo.i tuyˆe´n dang x´et dˆ
du.o..c tham sˆo´ h´oa trˆen doa.n I = [0, 1].
Th´ac triˆe’n gia’i t´ıch theo tuyˆe´n du.o..c di.nh ngh˜ıa nhu. sau.
- i.nh ngh˜ıa 5.2.1. Gia’ su’. cho tuyˆe´n
D
γ :I →C
`au a = γ(0) v`a diˆe’m cuˆo´i b = γ(1), v`a phˆ
`an tu’. ch´ınh t˘´ac
v´o.i diˆe’m dˆ
an (z − γ(0))n
f∗ (z) = fγ(0)(z) =
n 0
`au cu’a tuyˆe´n γ. Ta n´oi r˘`ang phˆ
`an tu’. ch´ınh t˘´ac
v´o.i tˆam γ(0) = a ta.i diˆe’m dˆ
ac triˆe’n gia’i t´ıch du.o..c theo tuyˆe´n nˆe´u
f0 th´
`on ta.i ho. c´ac phˆ
`an tu’. ch´ınh t˘´ac
1. tˆ
an (z − γ(t))n ,
ft (γ) = fγ(t) (z) =
t∈I
n 0
v´o.i tˆam ta.i diˆe’m at = γ(t) v`a b´an k´ınh hˆo.i tu. Rt = R(γ(t)) = 0 (ngh˜ıa l`a
`eu tu.o.ng u
`an tu’. ch´ınh t˘´ac ft );
´.ng v´o.i phˆ
mˆo˜ i gi´a tri. t ∈ I dˆ
2. nˆe´u u(t0) ⊂ [0, 1] l`a lˆan cˆa.n liˆen thˆong cu’a diˆe’m t0 ∈ I m`a
γ(t) ⊂ S[γ(t0)] = {|z − γ(t0)| < Rt0 },
∀ t ∈ u(t0)
`an tu’. ch´ınh t˘´ac ft l`a th´ac trie’n gia’i t´ıch tru..c tiˆe´p
y, phˆ
th`ı v´o.i t ∈ u(t0) bˆa´t k`
cu’a ft0 .
Tài liệu liên quan
Cở sở lý thuyết hàm biến phức
Chương 1. Mặt phẳng phức và hàm biến phức
Chương 3 Lý thuyết tích phân hàm chỉnh hình
Chương 4 Các tính chất cơ bản của hàm chỉnh hình
Chương 6 Lý thuyết thặng dư và ứng dụng
Chương 7 Ánh xạ bảo giác
Tài liệu mới
2 Thuyết trường tinh thể
C. TÀI LIỆU HỌC TẬP
Đề nghị xét nghiệm
Áp dụng điều trị
Áp dụng chẩn đoán
Chẩn đoán di truyền
Nguyên lí xét nghiệm
Nguyên lí xét nghiệm di truyền
Tiếp cận bệnh nhân
Chương trình di truyền học

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

Server: Apache

Connection: close

Vary: Accept-Encoding

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


markdown:
Công Nghệ Thông Tin
Cơ sở dữ liệu
Tải bản đầy đủ
Chapter 3. Data Types and File Formats
Chapter 3. Data Types and File Formats
Tải bản đầy đủ
Type
Size
Literal syntax examples
STRING
Sequence of characters. The character
set can be specified. Single or double
quotes can be used.
'Now is the time', "for all
good men"
TIMESTAMP (v0.8.0+)
Integer, float, or string.
1327882394 (Unix epoch seconds),
1327882394.123456789 (Unix ep-
och seconds plus nanoseconds), and
'2012-02-03
12:34:56.123456789' (JDBCcompliant java.sql.Timestamp
format)
BINARY (v0.8.0+)
Array of bytes.
See discussion below
As for other SQL dialects, the case of these names is ignored.
It’s useful to remember that each of these types is implemented in Java, so the particular
behavior details will be exactly what you would expect from the corresponding Java
types. For example, STRING is implemented by the Java String, FLOAT is implemented
by Java float, etc.
Note that Hive does not support “character arrays” (strings) with maximum-allowed
lengths, as is common in other SQL dialects. Relational databases offer this feature as
a performance optimization; fixed-length records are easier to index, scan, etc. In the
“looser” world in which Hive lives, where it may not own the data files and has to be
flexible on file format, Hive relies on the presence of delimiters to separate fields. Also,
Hadoop and Hive emphasize optimizing disk reading and writing performance, where
fixing the lengths of column values is relatively unimportant.
Values of the new TIMESTAMP type can be integers, which are interpreted as seconds since
the Unix epoch time (Midnight, January 1, 1970), floats, which are interpreted as seconds since the epoch time with nanosecond resolution (up to 9 decimal places), and
strings, which are interpreted according to the JDBC date string format convention,
YYYY-MM-DD hh:mm:ss.fffffffff.
TIMESTAMPS are interpreted as UTC times. Built-in functions for conversion to and from
timezones are provided by Hive, to_utc_timestamp and from_utc_timestamp, respec-
tively (see Chapter 13 for more details).
The BINARY type is similar to the VARBINARY type found in many relational databases.
It’s not like a BLOB type, since BINARY columns are stored within the record, not separately like BLOBs. BINARY can be used as a way of including arbitrary bytes in a record
and preventing Hive from attempting to parse them as numbers, strings, etc.
Note that you don’t need BINARY if your goal is to ignore the tail end of each record. If
a table schema specifies three columns and the data files contain five values for each
record, the last two will be ignored by Hive.
42 | Chapter 3: Data Types and File Formats
What if you run a query that wants to compare a float column to a double column or
compare a value of one integer type with a value of a different integer type? Hive will
implicitly cast any integer to the larger of the two integer types, cast FLOAT to DOUBLE,
and cast any integer value to DOUBLE, as needed, so it is comparing identical types.
What if you run a query that wants to interpret a string column as a number? You can
explicitly cast one type to another as in the following example, where s is a string
column that holds a value representing an integer:
... cast(s AS INT) ...;
(To be clear, the AS INT are keywords, so lowercase would be fine.)
We’ll discuss data conversions in more depth in “Casting” on page 109.
Collection Data Types
Hive supports columns that are structs, maps, and arrays. Note that the literal syntax
examples in Table 3-2 are actually calls to built-in functions.
Table 3-2. Collection data types
Type
Description
Literal syntax examples
STRUCT
Analogous to a C struct or an “object.” Fields can be accessed
using the “dot” notation. For example, if a column name is of
type STRUCT {first STRING; last STRING}, then
the first name field can be referenced using name.first.
struct('John', 'Doe')
MAP
A collection of key-value tuples, where the fields are accessed
using array notation (e.g., ['key']). For example, if a column
name is of type MAP with key→value pairs
'first'→'John' and 'last'→'Doe', then the last
name can be referenced using name['last'].
map('first', 'John',
'last', 'Doe')
ARRAY
Ordered sequences of the same type that are indexable using
zero-based integers. For example, if a column name is of type
ARRAY of strings with the value ['John', 'Doe'], then
the second element can be referenced using name[1].
array('John', 'Doe')
As for simple types, the case of the type name is ignored.
Most relational databases don’t support such collection types, because using them
tends to break normal form. For example, in traditional data models, structs might be
captured in separate tables, with foreign key relations between the tables, as
appropriate.
A practical problem with breaking normal form is the greater risk of data duplication,
leading to unnecessary disk space consumption and potential data inconsistencies, as
duplicate copies can grow out of sync as changes are made.
Collection Data Types | 43
However, in Big Data systems, a benefit of sacrificing normal form is higher processing
throughput. Scanning data off hard disks with minimal “head seeks” is essential when
processing terabytes to petabytes of data. Embedding collections in records makes retrieval faster with minimal seeks. Navigating each foreign key relationship requires
seeking across the disk, with significant performance overhead.
Hive doesn’t have the concept of keys. However, you can index tables,
as we’ll see in Chapter 7.
Here is a table declaration that demonstrates how to use these types, an employees table
in a fictitious Human Resources application:
CREATE TABLE employees (
name
STRING,
salary
FLOAT,
subordinates ARRAY
,
deductions
MAP
,
address
STRUCT
);
The name is a simple string and for most employees, a float is large enough for the salary.
The list of subordinates is an array of string values, where we treat the name as a “primary
key,” so each element in subordinates would reference another record in the table.
Employees without subordinates would have an empty array. In a traditional model,
the relationship would go the other way, from an employee to his or her manager. We’re
not arguing that our model is better for Hive; it’s just a contrived example to illustrate
the use of arrays.
The deductions is a map that holds a key-value pair for every deduction that will be
subtracted from the employee’s salary when paychecks are produced. The key is the
name of the deduction (e.g., “Federal Taxes”), and the key would either be a percentage
value or an absolute number. In a traditional data model, there might be separate tables
for deduction type (each key in our map), where the rows contain particular deduction
values and a foreign key pointing back to the corresponding employee record.
Finally, the home address of each employee is represented as a struct, where each field
is named and has a particular type.
Note that Java syntax conventions for generics are followed for the collection types. For
example, MAP
means that every key in the map will be of type STRING
and every value will be of type FLOAT. For an ARRAY
, every item in the array will
be a STRING. STRUCTs can mix different types, but the locations are fixed to the declared
position in the STRUCT.
44 | Chapter 3: Data Types and File Formats
Text File Encoding of Data Values
Let’s begin our exploration of file formats by looking at the simplest example, text files.
You are no doubt familiar with text files delimited with commas or tabs, the so-called
comma-separated values (CSVs) or tab-separated values (TSVs), respectively. Hive can
use those formats if you want and we’ll show you how shortly. However, there is a
drawback to both formats; you have to be careful about commas or tabs embedded in
text and not intended as field or column delimiters. For this reason, Hive uses various
control characters by default, which are less likely to appear in value strings. Hive uses
the term field when overriding the default delimiter, as we’ll see shortly. They are listed
in Table 3-3.
Table 3-3. Hive’s default record and field delimiters
Delimiter
Description
\n
For text files, each line is a record, so the line feed character separates records.
^A (“control” A)
Separates all fields (columns). Written using the octal code \001 when explicitly
specified in CREATE TABLE statements.
^B
Separate the elements in an ARRAY or STRUCT, or the key-value pairs in a MAP.
Written using the octal code \002 when explicitly specified in CREATE TABLE
statements.
^C
Separate the key from the corresponding value in MAP key-value pairs. Written using
the octal code \003 when explicitly specified in CREATE TABLE statements.
Records for the employees table declared in the previous section would look like the
following example, where we use ^A, etc., to represent the field delimiters. A text editor
like Emacs will show the delimiters this way. Note that the lines have been wrapped in
the example because they are too long for the printed page. To clearly indicate the
division between records, we have added blank lines between them that would not
appear in the file:
John Doe^A100000.0^AMary Smith^BTodd Jones^AFederal Taxes^C.2^BState
Taxes^C.05^BInsurance^C.1^A1 Michigan Ave.^BChicago^BIL^B60600
Mary Smith^A80000.0^ABill King^AFederal Taxes^C.2^BState
05^BInsurance^C.1^A100 Ontario St.^BChicago^BIL^B60601
Taxes^C.
Todd Jones^A70000.0^AFederal Taxes^C.15^BState Taxes^C.03^BInsurance^C.
1^A200 Chicago Ave.^BOak Park^BIL^B60700
Bill King^A60000.0^AFederal Taxes^C.15^BState Taxes^C.03^BInsurance^C.
1^A300 Obscure Dr.^BObscuria^BIL^B60100
This is a little hard to read, but you would normally let Hive do that for you, of course.
Let’s walk through the first line to understand the structure. First, here is what it would
Text File Encoding of Data Values | 45
look like in JavaScript Object Notation (JSON), where we have also inserted the names
from the table schema:
{
}
"name": "John Doe",
"salary": 100000.0,
"subordinates": ["Mary Smith", "Todd Jones"],
"deductions": {
"Federal Taxes": .2,
"State Taxes":
.05,
"Insurance":
.1
},
"address": {
"street": "1 Michigan Ave.",
"city":
"Chicago",
"state": "IL",
"zip":
60600
}
You’ll note that maps and structs are effectively the same thing in JSON.
Now, here’s how the first line of the text file breaks down:
•
•
•
•
John Doe is the name.
100000.0 is the salary.
Mary Smith^BTodd Jones are the subordinates “Mary Smith” and “Todd Jones.”
Federal Taxes^C.2^BState Taxes^C.05^BInsurance^C.1 are the deductions, where
20% is deducted for “Federal Taxes,” 5% is deducted for “State Taxes,” and 10%
is deducted for “Insurance.”
• 1 Michigan Ave.^BChicago^BIL^B60600 is the address, “1 Michigan Ave., Chicago,
60600.”
You can override these default delimiters. This might be necessary if another application writes the data using a different convention. Here is the same table declaration
again, this time with all the format defaults explicitly specified:
CREATE TABLE employees (
name
STRING,
salary
FLOAT,
subordinates ARRAY
,
deductions
MAP
,
address
STRUCT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\001'
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\002'
MAP KEYS TERMINATED BY '\003'
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;
46 | Chapter 3: Data Types and File Formats
The ROW FORMAT DELIMITED sequence of keywords must appear before any of the other
clauses, with the exception of the STORED AS … clause.
The character \001 is the octal code for ^A. The clause ROW FORMAT DELIMITED FIELDS
TERMINATED BY '\001' means that Hive will use the ^A character to separate fields.
Similarly, the character \002 is the octal code for ^B. The clause ROW FORMAT DELIMITED
COLLECTION ITEMS TERMINATED BY '\002' means that Hive will use the ^B character to
separate collection items.
Finally, the character \003 is the octal code for ^C. The clause ROW FORMAT DELIMITED
MAP KEYS TERMINATED BY '\003' means that Hive will use the ^C character to separate
map keys from values.
The clause LINES TERMINATED BY '…' and STORED AS … do not require the ROW FORMAT
DELIMITED keywords.
Actually, it turns out that Hive does not currently support any character for LINES
TERMINATED BY … other than '\n'. So this clause has limited utility today.
You can override the field, collection, and key-value separators and still use the default
text file format, so the clause STORED AS TEXTFILE is rarely used. For most of this book,
we will use the default TEXTFILE file format.
There are other file format options, but we’ll defer discussing them until Chapter 15.
A related issue is compression of files, which we’ll discuss in Chapter 11.
So, while you can specify all these clauses explicitly, using the default separators most
of the time, you normally only provide the clauses for explicit overrides.
These specifications only affect what Hive expects to see when it reads
files. Except in a few limited cases, it’s up to you to write the data files
in the correct format.
For example, here is a table definition where the data will contain comma-delimited
fields.
CREATE TABLE some_data (
first
FLOAT,
second FLOAT,
third
FLOAT
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ',';
Use '\t' for tab-delimited fields.
Text File Encoding of Data Values | 47
This example does not properly handle the general case of files in CSV
(comma-separated values) and TSV (tab-separated values) formats. They
can include a header row with column names and column string values
might be quoted and they might contain embedded commas or tabs,
respectively. See Chapter 15 for details on handling these file types more
generally.
This powerful customization feature makes it much easier to use Hive with files created
by other tools and various ETL (extract, transform, and load) processes.
Schema on Read
When you write data to a traditional database, either through loading external data,
writing the output of a query, doing UPDATE statements, etc., the database has total
control over the storage. The database is the “gatekeeper.” An important implication
of this control is that the database can enforce the schema as data is written. This is
called schema on write.
Hive has no such control over the underlying storage. There are many ways to create,
modify, and even damage the data that Hive will query. Therefore, Hive can only enforce queries on read. This is called schema on read.
So what if the schema doesn’t match the file contents? Hive does the best that it can to
read the data. You will get lots of null values if there aren’t enough fields in each record
to match the schema. If some fields are numbers and Hive encounters nonnumeric
strings, it will return nulls for those fields. Above all else, Hive tries to recover from all
errors as best it can.
48 | Chapter 3: Data Types and File Formats
CHAPTER 4
HiveQL: Data Definition
HiveQL is the Hive query language. Like all SQL dialects in widespread use, it doesn’t
fully conform to any particular revision of the ANSI SQL standard. It is perhaps closest
to MySQL’s dialect, but with significant differences. Hive offers no support for rowlevel inserts, updates, and deletes. Hive doesn’t support transactions. Hive adds extensions to provide better performance in the context of Hadoop and to integrate with
custom extensions and even external programs.
Still, much of HiveQL will be familiar. This chapter and the ones that follow discuss
the features of HiveQL using representative examples. In some cases, we will briefly
mention details for completeness, then explore them more fully in later chapters.
This chapter starts with the so-called data definition language parts of HiveQL, which
are used for creating, altering, and dropping databases, tables, views, functions, and
indexes. We’ll discuss databases and tables in this chapter, deferring the discussion of
views until Chapter 7, indexes until Chapter 8, and functions until Chapter 13.
We’ll also discuss the SHOW and DESCRIBE commands for listing and describing items as
we go.
Subsequent chapters explore the data manipulation language parts of HiveQL that are
used to put data into Hive tables and to extract data to the filesystem, and how to
explore and manipulate data with queries, grouping, filtering, joining, etc.
Databases in Hive
The Hive concept of a database is essentially just a catalog or namespace of tables.
However, they are very useful for larger clusters with multiple teams and users, as a
way of avoiding table name collisions. It’s also common to use databases to organize
production tables into logical groups.
If you don’t specify a database, the default database is used.
The simplest syntax for creating a database is shown in the following example:
49
hive> CREATE DATABASE financials;
Hive will throw an error if financials already exists. You can suppress these warnings
with this variation:
hive> CREATE DATABASE IF NOT EXISTS financials;
While normally you might like to be warned if a database of the same name already
exists, the IF NOT EXISTS clause is useful for scripts that should create a database onthe-fly, if necessary, before proceeding.
You can also use the keyword SCHEMA instead of DATABASE in all the database-related
commands.
At any time, you can see the databases that already exist as follows:
hive> SHOW DATABASES;
default
financials
hive> CREATE DATABASE human_resources;
hive> SHOW DATABASES;
default
financials
human_resources
If you have a lot of databases, you can restrict the ones listed using a regular expression, a concept we’ll explain in “LIKE and RLIKE” on page 96, if it is new to you. The
following example lists only those databases that start with the letter h and end with
any other characters (the .* part):
hive> SHOW DATABASES LIKE 'h.*';
human_resources
hive> ...
Hive will create a directory for each database. Tables in that database will be stored in
subdirectories of the database directory. The exception is tables in the default database,
which doesn’t have its own directory.
The database directory is created under a top-level directory specified by the property
hive.metastore.warehouse.dir, which we discussed in “Local Mode Configuration” on page 24 and “Distributed and Pseudodistributed Mode Configuration” on page 26. Assuming you are using the default value for this property, /user/hive/
warehouse, when the financials database is created, Hive will create the directory /user/
hive/warehouse/financials.db. Note the .db extension.
You can override this default location for the new directory as shown in this example:
hive> CREATE DATABASE financials
> LOCATION '/my/preferred/directory';
You can add a descriptive comment to the database, which will be shown by the
DESCRIBE DATABASE
command.
50 | Chapter 4: HiveQL: Data Definition
hive> CREATE DATABASE financials
> COMMENT 'Holds all financial tables';
hive> DESCRIBE DATABASE financials;
financials
Holds all financial tables
hdfs://master-server/user/hive/warehouse/financials.db
Note that DESCRIBE DATABASE also shows the directory location for the database. In this
example, the URI scheme is hdfs. For a MapR installation, it would be maprfs. For an
Amazon Elastic MapReduce (EMR) cluster, it would also be hdfs, but you could set
hive.metastore.warehouse.dir to use Amazon S3 explicitly (i.e., by specifying s3n://
bucketname/… as the property value). You could use s3 as the scheme, but the newer
s3n is preferred.
In the output of DESCRIBE DATABASE, we’re showing master-server to indicate the URI
authority, in this case a DNS name and optional port number (i.e., server:port) for the
“master node” of the filesystem (i.e., where the NameNode service is running for
HDFS). If you are running in pseudo-distributed mode, then the master server will be
localhost. For local mode, the path will be a local path, file:///user/hive/warehouse/
financials.db.
If the authority is omitted, Hive uses the master-server name and port defined by
the property fs.default.name in the Hadoop configuration files, found in the
$HADOOP_HOME/conf directory.
To be clear, hdfs:///user/hive/warehouse/financials.db is equivalent to hdfs://masterserver/user/hive/warehouse/financials.db, where master-server is your master node’s
DNS name and optional port.
For completeness, when you specify a relative path (e.g., some/relative/path), Hive will
put this under your home directory in the distributed filesystem (e.g., hdfs:///user/
) for HDFS. However, if you are running in local mode, your current working
directory is used as the parent of some/relative/path.
For script portability, it’s typical to omit the authority, only specifying it when referring
to another distributed filesystem instance (including S3 buckets).
Lastly, you can associate key-value properties with the database, although their only
function currently is to provide a way of adding information to the output of DESCRIBE
DATABASE EXTENDED
:
hive> CREATE DATABASE financials
> WITH DBPROPERTIES ('creator' = 'Mark Moneybags', 'date' = '2012-01-02');
hive> DESCRIBE DATABASE financials;
financials
hdfs://master-server/user/hive/warehouse/financials.db
hive> DESCRIBE DATABASE EXTENDED financials;
financials
hdfs://master-server/user/hive/warehouse/financials.db
{date=2012-01-02, creator=Mark Moneybags);
Databases in Hive | 51
The USE command sets a database as your working database, analogous to changing
working directories in a filesystem:
hive> USE financials;
Now, commands such as SHOW TABLES; will list the tables in this database.
Unfortunately, there is no command to show you which database is your current
working database! Fortunately, it’s always safe to repeat the USE … command; there is
no concept in Hive of nesting of databases.
Recall that we pointed out a useful trick in “Variables and Properties” on page 31 for
setting a property to print the current database as part of the prompt (Hive v0.8.0 and
later):
hive> set hive.cli.print.current.db=true;
hive (financials)> USE default;
hive (default)> set hive.cli.print.current.db=false;
hive> ...
Finally, you can drop a database:
hive> DROP DATABASE IF EXISTS financials;
The IF EXISTS is optional and suppresses warnings if financials doesn’t exist.
By default, Hive won’t permit you to drop a database if it contains tables. You can either
drop the tables first or append the CASCADE keyword to the command, which will cause
the Hive to drop the tables in the database first:
hive> DROP DATABASE IF EXISTS financials CASCADE;
Using the RESTRICT keyword instead of CASCADE is equivalent to the default behavior,
where existing tables must be dropped before dropping the database.
When a database is dropped, its directory is also deleted.
Alter Database
You can set key-value pairs in the DBPROPERTIES associated with a database using the
ALTER DATABASE command. No other metadata about the database can be changed,
including its name and directory location:
hive> ALTER DATABASE financials SET DBPROPERTIES ('edited-by' = 'Joe Dba');
There is no way to delete or “unset” a DBPROPERTY.
52 | Chapter 4: HiveQL: Data Definition
Tài liệu liên quan
OReilly programming hive
Chapter 11. Other File Formats and Compression
Chapter 15. Customizing Hive File and Record Formats
Chapter 17. Storage Handlers and NoSQL
Chapter 20. Hive Integration with Oozie
Chapter 21. Hive and Amazon Web Services (AWS)
Tài liệu mới
2 Thuyết trường tinh thể
C. TÀI LIỆU HỌC TẬP
Đề nghị xét nghiệm
Áp dụng điều trị
Áp dụng chẩn đoán
Chẩn đoán di truyền
Nguyên lí xét nghiệm
Nguyên lí xét nghiệm di truyền
Tiếp cận bệnh nhân
Chương trình di truyền học


markdown:
Hot
Mới
Bạn bè
Đăng nhập
linhdoha
dạo này năng suất công việc hơi tệ... già quá rồi :(
03-08-2017
523
người quan tâm
·
581
bình luận
·
52
tin đã gửi
Hoạt động gần đây
linhdoha
14 ngày trước
dạo này năng suất công việc hơi tệ... già quá rồi
2 bình luận
·
4 loan tin
linhdoha
27 ngày trước
dạo này trash talk hơi nhiều chẳng tốt tí nào. Tại tình cảm với anh em sâu đậm quá đó mà haha.
1 bình luận
·
7 loan tin
linhdoha
45 ngày trước
Chia sẻ Link
Tại sao Linkhay không có nút Dislike?
■
Vấn đề cũ, ai chưa biết thì đọc
3
·
45 ngày trước
·
socialmediatoday.com
1 bình luận
·
1 loan tin
linhdoha
77 ngày trước
hơn tiếng đồng hồ chat chit linh tinh, mình đúng là quá nhiều chuyện... haiz
Bình luận
·
2 loan tin
linhdoha
79 ngày trước
Xin lỗi anh em, hôm nay em háu đá đem bạn bè ra để anh em bình phẩm
Rồi lại kể chuyện mơi mơi úp mở câu hot. Việc tu tâm dưỡng tính vẫn sẽ là một con đường quá dài và chông gai.
7 bình luận
·
9 loan tin
linhdoha
108 ngày trước
Chia sẻ Link
Gương mặt này là minh chứng cho tác hại của tia tử ngoại từ......
■
Chị em đang rủ nhau vote cho nổ tung Mặt Trời
7
·
108 ngày trước
·
tinhte.vn
Bình luận
·
1 loan tin
linhdoha
114 ngày trước
Chia sẻ Link
BQP TQ bị chỉ trích vì "đăng nhầm" ảnh tàu Mỹ,......
■
Sau thằng đánh máy, chị lao công còn có bọn designer
2
·
114 ngày trước
·
soha.vn
Bình luận
·
1 loan tin
linhdoha
117 ngày trước
Chia sẻ Link
Ở một thế giới khác
■
Do FPT công bố dữ liệu thật nên nhận cá cược ngay với VP9...
11
·
117 ngày trước
·
facebook.com
2 bình luận
·
2 loan tin
linhdoha
209 ngày trước
Chia sẻ Link
Cũng là rồng bằng hoa
■
nhưng ngon hơn nhiều
3
·
209 ngày trước
·
blazepress.com
Bình luận
·
1 loan tin
linhdoha
209 ngày trước
Chia sẻ Link
Cách người Nhật đón nhận trận mưa tuyết tuần vừa rồi...
■
Điêu khắc băng tuyết toàn nhân vật trong anime & manga!
1
·
209 ngày trước
·
blazepress.com
Bình luận
·
Loan tin
linhdoha
210 ngày trước
Chia sẻ Link
Rồng pikachu Hải Phòng thành “linh vật” hot nhất Tết 2017...
■
Đúc cả tượng cmn vàng
18
·
210 ngày trước
·
danviet.vn
9 bình luận
·
4 loan tin
linhdoha
215 ngày trước
Chia sẻ Link
Lần đầu tiên trong lịch sử Trung Quốc tự sản xuất được bút......
■
Lại còn thế nữa :/
1
·
215 ngày trước
·
tinhte.vn
Bình luận
·
Loan tin
linhdoha
216 ngày trước
Chia sẻ Link
Phải tháo kính tới 5 lần mới thấy
■
Cám ơn Bazoda
11
·
216 ngày trước
·
linkhay.com
5 bình luận
·
4 loan tin
linhdoha
218 ngày trước
Chia sẻ Link
Yahoo đổi tên thành Altaba, Marissa Mayer từ chức CEO...
3
·
218 ngày trước
·
tinhte.vn
Bình luận
·
Loan tin
linhdoha
223 ngày trước
Chia sẻ Link
Cuối năm nhiều ăn xin quá
■
Haiz
11
·
223 ngày trước
·
linkhay.com
4 bình luận
·
3 loan tin
linhdoha
224 ngày trước
Chia sẻ Link
Nhiều lúc bác í đang chat say sưa
■
em chỉ muốn thả cái ảnh này vào :)) nhưng sợ lắm ạ
14
·
224 ngày trước
·
linkhay.com
1 bình luận
·
4 loan tin
linhdoha
225 ngày trước
Chia sẻ Link
Ghét nhau sẵn rồi
22
·
225 ngày trước
·
linkhay.com
4 bình luận
·
3 loan tin
Xem thêm
Chịu trách nhiệm quản lý nội dung:
Bà Nguyễn Bích Minh
Hotline: (84)-4-73095555 (ext: 62173)
Email: info@vccorp.vn
Địa Chỉ: Tầng 17,19,20,21 Toà nhà Center Building - Hapulico Complex, Số 1 Nguyễn Huy Tưởng, Thanh Xuân, Hà Nội.
Vận hành bởi Công ty cổ phần VCCorp
Số 278/GP-BTTT do Bộ Thông tin và Truyền thông cấp ngày 14 tháng 6 năm 2017
LinkHay.com - Xem bản đầy đủ
Rồi lại kể chuyện mơi mơi úp mở câu hot. Việc tu tâm dưỡng tính vẫn sẽ là một con đường quá dài và chông gai. 7 bình luận · 9 loan tin

WARC-Truncated: length

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

Set-Cookie: PHPSESSID=j4v74p49j3j995vc7q55shqg46; expires=Tue, 22-Aug-2017 03:20:21 GMT; Max-Age=360000; path=/; domain=.linkhay.com; HttpOnly

Cache-Control: public, max-age=86400, must-revalidate, proxy-revalidate

Pragma: public

Server: LinkHay


markdown:
Tác giả : Dan Senor & Saul Singer
Tác giả : Dan Senor & Saul Singer
Đối với một quốc gia nhỏ bé, những gì Israel làm được đã vượt xa tầm vóc đất nước, họ đã trở thành trung tâm của sáng tạo và những doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ cao.
*Quốc gia Khởi nghiệp *khám phá các yếu tố lịch sử, địa chính trị và văn hóa của quốc gia Do Thái này để giúp chúng ta hiểu nơi khởi nguồn năng lượng sáng tạo và chia sẻ câu chuyện của những công ty đặc biệt điển hình cho dòng chảy sáng tạo đó.
Dan Senor là một nhà văn, chuyên gia tư vấn chính trị và trợ giảng cao cấp cho các nghiên cứu về Trung Đông trong Hội đồng Quan hệ Đối ngoại. Ông là phát ngôn viên của Liên minh Chính quyền lâm thời ở Iraq. Ông đã đi khắp các nẻo đường Trung Đông và theo học tại Israel và Trường Kinh doanh Havard. Ông là tác giả thường xuyên của Wall Street Journal, từng viết bài cho tờ New York Times và Time.
Saul Singer là một nhà bình luận và là cựu biên tập viên trang xã luận của tờ Jerusalem Post. Ông là tác giả của cuốn sách
*Đối đầu với Jihad: Cuộc đấu tranh của Israel và thế giới sau 11/9*. Singer cũng là tác giả viết bài cho Wall Street Journal và Washington Post.

Server: nginx

Pragma: no-cache

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0


markdown:
Đây là trang hướng dẫn hành giả TU TẬP đúng lời Phật dạy, chứ không phải lý thuyết Phật pháp suông. PHÁP PHẬT LÀ PHÁP TU HÀNH. Có tu tập trên thân thì...
Dẫn dắt hành giả hiểu rõ chánh pháp. Hướng dẫn hành giả tu hành đạt được chứng quả.
Sau khi thành công trên đường đời, quý vị tạo được những gì mình muốn có. Nhưng, sắp chết, sắp tắt thở, tiền tài, danh vọng, nhà lầu, xe hơi, con...
Sau 6 tháng miệt mài tu tập, pháp TỨ NIỆM XỨ nhập tâm, Ngài chứng quả Alahán. Nhờ chứng quả Alahán, Ngài mới nhìn ra được kinh sách tham dục đại thừa...
Ngài tuyên bố: Thế gian còn nhiều đau khổ không phải là HÀNH ĐỘNG của những kẻ xấu, mà là SỰ IM LẶNG trước sự SAI TRÁI của những người tốt. IM LẶNG là...
Đạo Phật như là một triết lý phương Đông cực kỳ sống động và triết lý ấy đã đi vào cuộc đời bằng chân lý thực chứng của mình, ngõ hầu cắt ngang sự...
Cứ mỗi lần gặp ác pháp tấn công, như bực mình chuyện gì đó. Bình tĩnh, ngồi yên, hít thở thật đều....
Phật và Alahán Thích Thông Lạc đều không mong muốn Phật tử vì mến mộ, nương theo sắc của quý Ngài mà...
Không có người chân thành học đạo, lại bị vướng chân bởi vật chất phù du do Phật tử cung phụng quá...
Tuyệt đối, thầy không cần đến sự giúp đỡ của bá tánh. Thầy đã tu đến trình độ này, thầy sẽ không bị...
Qua 6 năm, Thanh Thiện suy tư rằng: Phật dạy là đúng chắc, nhưng, ta hành chưa được là tại sao chứ?...
Nhờ ăn chay mỗi ngày một bữa thuần thục, tôi trở nên hiền hòa dễ thương. Tự nhiên, bây giờ tôi lại...
Thầy Thông Lạc có dạy rằng, các pháp tu của Phật đều là THIỀN. Ai ai khi nghe đến THIỀN là hiểu rằng...
Quý vị muốn tin bất kỳ tăng sĩ Phật giáo nào thuyết giảng Phật pháp, thì trước tiên, quý vị kiểm...
Qua kinh nghiệm chính bản thân thầy. Khi thầy ăn mỗi ngày một bữa thoải mái an vui, thì thầy hết ham...
Chứng quả và chuyển quả là 2 việc hoàn toàn khác nhau. Chuyển quả là ta biết tu hành mà chuyển quả....
Giới luật đặt ra không phải là ép buộc ta phải tránh né. Mà giới luật đặt ra là để ta đừng cố ý vi...
Đối với tâm sướng, vui là được rồi. Không cần biết chuyện gì sẽ xảy ra sau đó. Có câu nói diễn tả...
Quý Phật tử thân thương thương kính thầy Thông Lạc, hãy đúc kết những bài viết của Tỳ Kheo Thích...
Quý Phật tử nên đọc kỹ bài này và phối hợp với những bài của Thanh Thiện, hi vọng giúp quý Phật tử...
Thầy khuyên các con đừng đi sâu vào lý thuyết, mà hãy tập pháp căn bản trước, khi pháp Phật nhập...
Quan trọng nhứt, là luôn luôn dùng ý thức, nhắc nhở tâm, để tâm nghe lời ý thức. Khi ta làm chủ được...
Con hiểu được ý thức tưởng, nhưng, con muốn áp dụng ý thức tưởng khó lắm con à! Vì vậy, thầy khuyên...
Con nhớ kỹ lời thầy dặn. Nghệ thuật tu hành đúng pháp Phật là thời gian dài ra và tốc độ chậm lại...
Tu hành theo pháp Phật Thích Ca, rất đơn giản, không huyền bí mù mờ. Hành giả khi đọc TỨ DIỆU ĐẾ và...
Chư ác mạc tác, chúng thiện phụng hành: Có nghĩa là Ly dục ly ác pháp, tăng trưởng thiện pháp. Nên...
Tuy con đã ý thức việc tu hành có lợi cho đời con, nhưng con hãy bình tĩnh, con nghe lời thầy, con...
Vậy hàng rào đó là gì? Hàng rào đó là con tập tu từ từ pháp Phật căn bản, nhờ con tu tập quen thuộc...
Không ngờ, khi ăn chay được mỗi ngày một bữa thuần thảo, thì mọi hiện tượng tuyệt vời xuất hiện trên...
Hãy dẫn tâm vào đạo, có nghĩa là ta dùng pháp như lý tác ý với câu THIỆN PHÁP để tâm luôn sống trong...
Nếu bà nghe theo, bà tống cổ đứa con ra ngoài thì nó bò về xin lỗi và đổi tánh ngay phải không nào?...
Vì là con người, có tình cảm, tức là có ái dục. Cha mẹ thương con là vì ái dục, là vì để thỏa mãn...
Như vậy, đối với Tàu và Việt Nam, con người khôn nhứt là biết sự dơ bẩn trong TÔN GIÁO thì mặc kệ...
Loài người vốn thanh cao, nhưng vì ăn mạng động vật, bị mang theo bản tính hung hăng, lỗ mãng, cộc...

Set-Cookie: nv4c_u4c4W_statistic_vi=lWZglGaSlGlubg%2C%2C; expires=Thu, 17-Aug-2017 23:48:15 GMT; Max-Age=1800; path=/; domain=.tuhanhdungchanhphatphap.net; httponly

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

Content-Language: vi

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

X-Content-Type-Options: nosniff

X-XSS-Protection: 1; mode=block

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


markdown:
# Tủ lạnh Samsung không đông đá sửa như thế nào?
Trong cuộc sống hiện nay tủ lạnh đã trở thành những thiết bị đắc lực cho các bà nội trợ có thể lưu trữ thực phẩm và thức uống giải khát cho gia đình. Là một trong những thiết bị hoạt động liên tục không ngừng nghỉ, do đó tủ lạnh bị hư hỏng sau một thời gian sử dụng là chuyện không thể tránh khỏi. Tình trạng tủ lạnh không đông đá là một trong những hư hỏng thường gặp nhất trên dòng tủ lạnh Samsung. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng các kỹ thuật viên
[ tại TP.HCM tìm hiểu thêm về nguyên nhân khiến cho tủ lạnh Samsung không đông đá và nơi sửa tủ lạnh uy tín nhất hiện nay. sửa tủ lạnh](http://tulanh365.com/) **Xem thêm: Tại sao tủ lạnh Electrolux bị chảy nước** **HOTLINE: 08.6675.5143 – 09.6286.9642** **Lý do tủ lạnh Samsung không đông đá**
Nhưng nếu tủ lạnh có quá ít thực phẩm bảo quản cũng có thể khiến tủ lạnh không hoạt động hiệu quả.
Rò rỉ gas lạnh, việc rò rỉ gas lạnh rất ít xảy ra, việc rò rỉ gas này có thể gây hỏng đến block (máy nén khí) của tủ lạnh.
Nhiệt độ điều khiển bị lỗi hoặc không chính xác, bộ chỉnh nhiệt độ tủ lạnh bị hỏng hoặc không chính xác có thể dẫn đến tủ lạnh không được duy trì độ lạnh mong muốn.
Không đủ lưu lượng không khí bên trong tủ, nếu để quá nhiều thực phẩm trong tủ, hơi lạnh sẽ không thể đến tất cả các thực phẩm bảo quản.
Roăng (ron) cao su cửa bị lỗi, các miếng ron cao su cửa tủ lạnh phải đảm bảo được đóng cửa kín mỗi khi đóng. Nếu ron cao su bị rách, hoặc biến dạng trên cửa của tủ lạnh có thể dẫn đến rò rỉ hơi lạnh trong tủ ra ngoài.
Cuộn dây ngưng bẩn, cuộn dây ngưng bẩn có thể dẫn đến giảm độ lạnh của tủ. Những cuộn dây này được đặt ở mặt sau hoặc mặt dưới của tủ lạnh.
Đường ống lưu thông giữa bộ phận làm lạnh đến tủ lạnh bị tắc, các đường ống có nhiệm vụ đưa hơi lạnh từ bộ phận làm lạnh đến tủ lanh. Nếu đường ống thông hơi bị nghẹt dẫn đến hơi lạnh bị chặn không đưa đến tủ lạnh được dẫn đến tủ lạnh không đủ lạnh.
Miếng đệm cửa không chặt, xung quanh cánh cửa có một đường viền cao su giúp cửa đóng chặt ngăn không cho nhiệt độ trong tủ thoát ra, ta gọi đường viền đó là miếng đệm bít. Nếu miếng đệm bít này không chặt thì đồ trong tủ lạnh có nguy cơ bị hỏng nhanh.
Bộ xả đá không làm việc, nếu tính năng xả đá hư hỏng, nó gây ra một sự tích tụ của tuyết xung quanh các cuộn dây thiết bị bay hơi trong tủ lạnh. Điều này gây ra trục trặc thiết bị bay hơi và quạt thổi không khí lạnh xung quanh.
**Cách khắc phục tủ lạnh Samsung không đông đá**
Thay đèn khác có cùng công suất nếu như bóng đèn chiếu sáng của tủ lạnh bị hỏng.
Nếu bạn phát hiện thấy dấu hiệu rò rỉ gas thì cần rút nguồn điện, liên hệ dịch vụ sửa tủ lạnh ngay.
Nếu cuộn dây ngưng bị bẩn hãy rút phích cắm của tủ lạnh rồi làm sạch cuộn dây bị bẩn này.
Nếu đường ống bị nghẹt do cặn bẩn thì bạn cần gọi dịch vụ sửa tủ lạnh để khắc phục kịp thời.
Đường ống lưu thông bị tắc trong trường hợp đơn giản do bị đông tuyết đường ống thì bạn có thể rút phích cắm của tủ lạnh, chờ đợi cho tuyết chảy hết và sau đó cắm điện trở lại.
Nếu tủ lạnh bị đóng tuyết thì nên tắt tủ lạnh đi để xả tuyết, chờ đến khi lớp tuyết tan thành nước, không nên dùng đồ cứng cạo lớp tuyết.
Thông thường, tủ lạnh được thiết lập để nhiệt độ khoảng 0 độ C, trong khi đó phần đông là khoảng -17 độ C. Hãy xem lại các nút chỉnh nhiệt độ bên trong tủ lạnh của bạn.
Thay dây roăng (ron) mới, bạn có thể tự thay dây roăng này một cách dễ dàng, trong những bài viết sau chúng tôi sẽ hướng dẫn chi tiết bạn cách thay dây roăng cho tủ lạnh để bạn có thể tự sửa tủ lạnh của mình, bạn có thể tìm kiếm mua dây roăng này tại các đơn vị sửa điện lạnh gần khu vực.
Tạo thói quen thường xuyên kiểm tra lực hút của miếng đệm bít tủ lạnh. Cách tốt để kiểm tra là kẹp một tờ giấy giữa cánh cửa và tủ lạnh rồi đóng cửa lại. Thử kéo tờ giấy đó ra, nếu cảm thấy nó lỏng lẻo dễ ra, thì đó là dấu hiệu miếng đệm bít bị hỏng.
Bạn biết không, nếu chúng ta cố gắng nhồi nhét quá nhiều thực phẩm trong tủ lạnh thì điều này sẽ khiến cho tủ lạnh rất dễ bị hư hỏng và tiêu tốn nhiều điện nặng. Đặc biệt là việc sắp xếp thực phẩm trong tủ lạnh không khoa học, một số thực phẩm bên trong đã nhồi nhét khiến cho hơi lạnh không thể lan tỏa khắp tủ lạnh của bạn, và một số thực phẩm để phía bên ngoài bị hư hỏng.
Nếu các bạn không thể tự sửa chữa bởi những nguyên nhân hư hỏng phức tạp, hãy liên hệ ngay tổng đài 08.6675.5143 – 09.6286.9642 đễ được nhân viên hỗ trợ tư vấn hoàn toàn miễn phí.

Server: cloudflare-nginx


markdown:
## Dự đoán bóng đá trận Hoffenheim vs Hamburger 21h30, ngày 20/11, gồm có phân tích, nhận định kèo bóng đá và tỷ lệ bóng đá Hoffenheim vs Hamburger 21h30, ngày 20/11, ngày 28/09 để mọi người tham khảo và đánh bài bọn nhà cái.
Theo chuyên gia Tylebong88.com cung cấp những thông tin kèo Hoffenheim vs Hamburger 21h30, ngày 20/11, ngày 28/09 trước 30 phút cho tất cả những trận bóng đá trên toàn thế giới.
|Nhận định Đức|20/11/2016 21:30
Hoffenheim
|Tỷ lệ Châu Á|
0.94 : 0:1 : 0.85
Tỷ lệ Châu Âu
1.57 : 4.20 : 5.50
Tỷ lệ Tài xỉu
0.90 : 3 : 0.90
Hamburger
**Chìa khóa:** Hoffenheim thắng kèo 5/6 trận đối đầu gần nhất. **Ý kiến chuyên gia :** Hoffenheim đang có khởi đâu thuận lợi tại Bundesliga 2016/17. Tính đến thời điểm này, Hoffenheim có được 5 trận thắng, 5 trận hòa và họ đang cùng RB Leipzig là hai đội bóng duy nhất chưa để thua. Trở lại với lượt trận đêm nay, Hoffenheim sẽ có hội kiếm trọn 3 điểm khi được thi đấu trên sân nhà. Cần biết, Hoffenheim đang có mạch 3 trận sân nhà toàn thắng liên tiếp.
Hoffenheim thắng kèo 5/6 trận đối đầu gần nhất
Mọi chuyện càng thêm dễ dang với Hoffenheim khi đêm nay họ chỉ phải đụng độ đội bóng đang đứng cuối cùng trên BXH là Hamburger. Với vị thế hiện tại, không bất ngờ nếu biết Hamburger đang có phong độ nghèo nàn tệ hại. Sau 10 lượt trận, Hamburger chỉ có được 2 trận hòa, còn lại là 8 trận thua. Hiện họ là đội bóng có tỷ lệ thua kèo cao nhất Bundesliga, lên tới 80%.
5/7 trận đối đầu mới đây nổ Tài. 5/8 trận vừa qua của Hoffenheim có kết quả tương tự. 5/6 trận gần đây của Hamburger có ít nhất 3 bàn thắng được ghi.
**TÌNH HÌNH LỰC LƯỢNG:**
**Hoffenheim**: Schwegler chấn thương. **Hamburger**: Adler, Spahic, Ekdal chấn thương. Wood cấm thi đấu. **ĐỘI HÌNH DỰ KIẾN:**
**Hoffenheim **(3-5-2): Baumann – Sule, Vogt, Hubner – Demirbay, Kaderabek, Zuber, Rudy, Amiri – Wagner, Kramarić **Hamburger **(4-2-3-1): Mathenia – Sakai, Djourou, Cleber, Douglas Santos – Jung, Holtby – Muller, Gregoritsch, Kostic – Waldschmidt **Dự đoán chuyên gia: 2-1**
Chọn:
**Hoffenheim -1**
Tài xỉu:
**Tài** **Hoffenheim -1** **Tài**
|14/03/2015 21:30||Hoffenheim||3- 0||Hamburger|
|19/10/2014 20:30||Hamburger||1- 1||Hoffenheim|
|01/02/2014 21:30||Hoffenheim||3- 0||Hamburger|
|17/08/2013 20:30||Hamburger||1- 5||Hoffenheim|
|11/05/2013 20:30||Hoffenheim||1- 4||Hamburger|
|08/12/2012 02:30||Hamburger||2- 0||Hoffenheim|
|12/04/2012 01:00||Hoffenheim||4- 0||Hamburger|
|20/11/2011 23:30||Hamburger||2- 0||Hoffenheim|
|02/04/2011 23:30||Hoffenheim||0- 0||Hamburger|
|06/11/2010 21:30||Hamburger||2- 1||Hoffenheim|
|25/04/2010 20:30||Hoffenheim||5- 1||Hamburger|
|05/12/2009 21:30||Hamburger||0- 0||Hoffenheim|
|04/04/2009 20:30||Hamburger||1- 0||Hoffenheim|
|26/10/2008 22:59||Hoffenheim||3- 0||Hamburger|**Hoffenheim -1** **Tài**
Tiêu chí thống kê Hoffenheim (đội nhà) Hamburger (đội khách)
|10 trận gần nhất||thắng 5/10 trận gần nhất|
thắng 6/10 trận sân
nhà gần nhất |thắng 2/10 trận gần nhất|
thắng 4/10 trận sân
khách gần nhất
|5 trận gần nhất||thắng 3/5 trận gần nhất|
thắng 5/5 trận sân
nhà gần nhất |thắng 1/5 trận gần nhất|
thắng 2/5 trận sân
khách gần nhất
|Tỷ lệ Châu Á (10 trận)||thắng kèo 8/10 trận gần nhất|
thắng kèo 6/10 trận sân
nhà gần nhất |thắng kèo 4/10 trận gần nhất|
thắng 6/10 trận sân
khách gần nhất
|Tỷ lệ Châu Á (5 trận)||thắng kèo 5/5 trận gần nhất|
thắng kèo 5/5 trận sân
nhà gần nhất |thắng kèo 2/5 trận gần nhất|
thắng kèo 3/5 trận sân
khách gần nhất
|Tỷ lệ Tài Xỉu (10 trận)||về tài 4/10 trận gần nhất|
về tài 6/10 trận sân
nhà gần nhất |về tài 6/10 trận gần nhất|
về tài 6/10 trận sân
khách gần nhất
|Tỷ lệ Tài Xỉu (5 trận)||về tài 1/5 trận gần nhất|
về tài 3/5 trận sân
nhà gần nhất |về tài 4/5 trận gần nhất|
về tài 4/5 trận sân
khách gần nhất **Lưu ý:**
*: số liệu thống kê của đội chủ nhà ==> quan tâm tới
**SÂN NHÀ**
**: số liệu của đội khách ==> quân tâm tới
**SÂN KHÁCH**
Tags:
**dự đoán bóng đá**, **dự đoán tỷ số**, **tip bóng đá miễn phí**, **soi kèo bóng đá**, **soikeo**, **tin tức bóng đá**
|Ngày||Giải đấu||Đội nhà||Tỷ số||Đội khách||Châu Á||KQ|
|05/11||Đức||Bayern Munich*||1 – 1||Hoffenheim||2-2.5||Thắng|
|30/10||Đức||Hoffenheim*||1 – 0||Hertha Berlin||0-0.5||Thắng|
|27/10||Cúp Quốc Gia Đức||Koln*||1 – 1||Hoffenheim||0.5||Thắng|
|22/10||Đức||Bayer Leverkusen*||0 – 3||Hoffenheim||1||Thắng|
|15/10||Đức||Hoffenheim*||2 – 1||Freiburg||0.5||Thắng|
|01/10||Đức||Ingolstadt 04*||1 – 2||Hoffenheim||0-0.5||Thắng|
|25/09||Đức||Hoffenheim*||2 – 1||Schalke 04||0||Thắng|
|21/09||Đức||Darmstadt||1 – 1||Hoffenheim*||0.5||Thua|
|17/09||Đức||Hoffenheim*||0 – 0||Wolfsburg||0||Hòa|
|11/09||Đức||Mainz 05*||4 – 4||Hoffenheim||0.5||Thắng|
*: Đội có dấu * màu đỏ là đội chấp
|Ngày||Giải đấu||Đội nhà||Tỷ số||Đội khách||Châu Á||KQ|
|05/11||Đức||Hamburger||2 – 5||Borussia Dortmund*||1||Thua|
|30/10||Đức||Koln*||3 – 0||Hamburger||1||Thua|
|26/10||Cúp Quốc Gia Đức||Hallescher||0 – 4||Hamburger*||0.5||Thắng|
|22/10||Đức||Hamburger*||0 – 3||Eintr. Frankfurt||0||Thua|
|15/10||Đức||Monchengladbach*||0 – 0||Hamburger||0.5-1||Thắng|
|06/10||Giao Hữu||1. Magdeburg||1 – 2||Hamburger*||0-0.5||Thắng|
|01/10||Đức||Hertha Berlin*||2 – 0||Hamburger||0.5||Thua|
|24/09||Đức||Hamburger||0 – 1||Bayern Munich*||1.5-2||Thắng|
|21/09||Đức||Freiburg*||1 – 0||Hamburger||0-0.5||Thua|
|17/09||Đức||Hamburger*||0 – 4||RB Leipzig||0||Thua|
*: Đội có dấu * màu đỏ là đội chấp
|Ngày||Giải đấu||Đội nhà||Tỷ số||Đội khách||Tài xỉu||KQ|
|05/11||Đức||Bayern Munich||1 – 1||Hoffenheim||3.5-4||Xỉu|
|30/10||Đức||Hoffenheim||1 – 0||Hertha Berlin||2.5-3||Xỉu|
|27/10||Cúp Quốc Gia Đức||Koln||1 – 1||Hoffenheim||2.5-3||Xỉu|
|22/10||Đức||Bayer Leverkusen||0 – 3||Hoffenheim||3-3.5||Xỉu|
|15/10||Đức||Hoffenheim||2 – 1||Freiburg||3||Tài|
|01/10||Đức||Ingolstadt 04||1 – 2||Hoffenheim||2.5||Tài|
|25/09||Đức||Hoffenheim||2 – 1||Schalke 04||3||Tài|
|21/09||Đức||Darmstadt||1 – 1||Hoffenheim||2.5-3||Xỉu|
|17/09||Đức||Hoffenheim||0 – 0||Wolfsburg||3||Xỉu|
|11/09||Đức||Mainz 05||4 – 4||Hoffenheim||3||Tài|
|Ngày||Giải đấu||Đội nhà||Tỷ số||Đội khách||Tài xỉu||KQ|
|05/11||Đức||Hamburger||2 – 5||Borussia Dortmund||2.5-3||Tài|
|30/10||Đức||Koln||3 – 0||Hamburger||2.5-3||Tài|
|26/10||Cúp Quốc Gia Đức||Hallescher||0 – 4||Hamburger||2.5||Tài|
|22/10||Đức||Hamburger||0 – 3||Eintr. Frankfurt||2.5||Tài|
|15/10||Đức||Monchengladbach||0 – 0||Hamburger||3||Xỉu|
|06/10||Giao Hữu||1. Magdeburg||1 – 2||Hamburger||2.5-3||Tài|
|01/10||Đức||Hertha Berlin||2 – 0||Hamburger||2-2.5||Xỉu|
|24/09||Đức||Hamburger||0 – 1||Bayern Munich||3||Xỉu|
|21/09||Đức||Freiburg||1 – 0||Hamburger||2.5||Xỉu|
|17/09||Đức||Hamburger||0 – 4||RB Leipzig||2.5||Tài|
Tagged with:
[hamburg](http://tylebong88.com/tag/hamburg) • [hamburger](http://tylebong88.com/tag/hamburger) • [hamburger sv](http://tylebong88.com/tag/hamburger-sv) • [hoffenheim](http://tylebong88.com/tag/hoffenheim) • [hoffenheim vs hamburger](http://tylebong88.com/tag/hoffenheim-vs-hamburger) • [tsg hoffenheim](http://tylebong88.com/tag/tsg-hoffenheim)


markdown:
|
|
## ĐTVN: Thầy trò Hữu Thắng vã mồ hôi chống đẩy trăm lần
Thứ Năm, ngày 10/11/2016 12:15 PM (GMT+7)
ĐT Việt Nam vừa có buổi tập đầu tiên trên sân Cần Thơ chuẩn bị đấu giao hữu với CLB Avispa Fukuoka (Nhật Bản).
Buổi tập của
Các tuyển thủ Việt Nam bước vào buổi tập với tâm lý vô cùng thoải mái
Do ĐT Việt Nam vừa thi đấu với tuyển Indonesia và mất nhiều thời gian di chuyển nên HLV Hữu Thắng chỉ cho các học trò chơi "bóng ma", rồi tập hồi phục cùng chuyên gia thể lực Martin Forkel.
Tuy nhiên, theo chia sẻ của nhiều tuyển thủ Việt Nam, tập hồi phục cùng HLV Martin Forkel nhiều khi còn "oải" hơn nhiều so với các bài tập chiến thuật. Nhất là bài tập chống đẩy hàng trăm cái của chuyên gia người Đức. Ảnh: HLV Hữu Thắng tham gia bài tập chống đẩy cùng học trò.
Với việc vừa ở Hà Nội với thời tiết khá lạnh, di chuyển vào Cần Thơ trời lại nắng to với nhiệt độ trên 30 độ C khiến nhiều tuyển thủ Việt Nam cảm thấy "sốc".
HLV Hữu Thắng vã mồ hôi sau bài tập cơ cùng chuyên gia người Đức
Chưa hết, cuối buổi tập, HLV Hữu Thắng yêu cầu các học trò chạy hơn 15 phút quanh sân vận động Cần Thơ
Quế Ngọc Hải nhăn nhó dưới cái nắng gắt miền Tây
Nhóm cầu thủ Văn Thanh, Xuân Trường và Huy Hùng cũng "thở ra khói"
Tiền vệ Tuấn Anh (bên phải) khá "tươi" khi anh tham gia đầy đủ các bài tập thể lực cùng đồng đội sáng 10/11
Kết thúc buổi tập của ĐT Việt Nam, hàng trăm CĐV Cần Thơ chờ sẵn ngoài cổng để "săn" các thần tượng
Công Phượng trong vòng vây kín của các fan miền Tây
Tuấn Anh cố gắng lắm mới thoát ra khỏi đám đông để lên xe về khách sạn nghỉ ngơi
Rất mệt nhưng HLV Hữu Thắng vẫn cố gắng "chiều lòng" các CĐV ở Cần Thơ
Xe chở ĐT Việt Nam lăn bánh nhưng nhiều CĐV cố chạy theo để chụp ảnh các học trò HLV Hữu Thắng. 18h chiều nay, tuyển Việt Nam có buổi tập chiến thuật quan trọng chuẩn bị thi đấu với CLB Avispa Fukuoka. Đội bóng của Nhật Bản đã có mặt ở Cần Thơ đêm 9/11 và có buổi tập trên sân Cần Thơ vào lúc 16h chiều nay.
![]()
|
|
## TIN TỨC GIẢI TRÍ 24H
![]()

X-Cache: QuickCache v24h-version - file

Cache-Control: public

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

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


markdown:
## Dư luận ở Madrid và Barcelona đều tự tin rằng đội hình hiện tại của Real và Barca là mạnh nhất trong lịch sử.
[Chuyển nhượng ngày cuối: Chelsea "đánh mẻ lưới" lớn](http://m.24h.com.vn/bong-da/truc-tiep-chuyen-nhuong-truoc-gio-g-2-sao-sap-roi-mu-c48a815520.html) [Tiêu điểm vòng 2 Liga: Real, Barca núp bóng "tí hon"](http://m.24h.com.vn/bong-da/tieu-diem-vong-2-liga-real-barca-nup-bong-ti-hon-c48a814842.html)
Kỳ chuyển nhượng 2016 đối với
**Real Madrid** tương đối yên ắng trong khi [Barcelona](http://m.24h.com.vn/barcelona-c48e1507.html) lại mua ít nhất 6 tân binh để tăng cường chiều sâu lực lượng phục vụ cho mục tiêu bảo vệ ngôi vương La Liga lẫn chinh phục Champions League. Mặc dù có sự tương phản rõ rệt, nhưng cả hai đội đều có vẻ rất tự tin vào khả năng chiến thắng của mình trong mùa giải này.
Tờ Sport nghĩ
[Barca](http://m.24h.com.vn/barcelona-c48e1507.html) đang có đội hình mạnh nhất lịch sử với chiều sâu ở mọi tuyến
Tờ Sport có trụ sở ở Barcelona châm ngòi cho sự tranh luận khi cho rằng với việc HLV Luis Enrique đã được bổ sung cầu thủ ở mọi tuyến với tổng chi phí 122,7 triệu euro, đội hình Barcelona này có thể sẽ trở thành đội hình mạnh nhất trong lịch sử CLB. Tờ này trích dẫn lời của chủ tịch Josep Bartomeu và HLV Luis Enrique, người nói ông đang có đội hình tốt nhất kể từ lúc lên làm HLV trưởng.
Tờ Sport còn đi kèm đồ họa chiều sâu đội hình của
*Barca* khi mỗi vị trí trên sân (theo sơ đồ 4-3-3) đều có ít nhất 2 cầu thủ có thể đảm đương. Về mặt giá trị chuyển nhượng, đây là đội hình đắt giá nhất kể từ mùa 2011/12 (mùa giải cuối của Pep Guardiola) với tổng trị giá cầu thủ lên tới 756,5 triệu euro, dẫn đầu bởi Lionel Messi (120 triệu euro).
Sport thống kê giá trị chuyển nhượng của đội hình Barca hiện tại là cao nhất kể từ mùa 2011/12
Không lâu sau, tờ Marca tại Madrid đáp lại với một bài viết nhằm kỷ niệm 20 năm
[Real Madrid](http://m.24h.com.vn/real-madrid-c48e1522.html) vô địch La Liga mùa giải 1996/97 dưới thời HLV Fabio Capello. Kể từ đó đến nay Real đã đoạt thêm 5 chức vô địch La Liga và 5 chức vô địch Champions League, và Marca muốn khảo sát độc giả về đội hình được xem là mạnh nhất Real từng sở hữu trong 20 năm.
Được xếp ở hàng đầu, đội hình mùa giải này của Real nhận được 30,53% số phiếu bầu của độc giả, vượt xa so với hai đội hình xếp sau là đội hình mùa 2002/03 vô địch La Liga (12,99% số phiếu) và đội hình mùa 2003/04 (11,77%).
Đội hình mùa 2016/17 của Real Madrid được độc giả Marca bình chọn là mạnh nhất trong 20 năm qua
Kết quả bỏ phiếu thể hiện sự tự tin của dư luận Madrid với đội hình
__Real__ hiện tại, rằng HLV trưởng Zinedine Zidane sẽ đưa “Los Blancos” tới một mùa giải thành công cho dù ông không đón về “bom tấn” chuyển nhượng như thói quen của Real dưới thời chủ tịch Florentino Perez.


markdown:
## Hình ảnh của một siêu sao toàn cầu Maria Sharapova bị hoen ố bởi doping như đòn trời giáng, thậm chí là nâng lên mức thảm họa với làng quần vợt nữ nói riêng.
[Thật khó để tha thứ cho Sharapova](http://m.24h.com.vn/the-thao/that-kho-de-tha-thu-cho-sharapova-c101a774706.html) [Người đẹp Sharapova mất "tiền tấn" vì dính doping](http://m.24h.com.vn/the-thao/bup-be-sharapova-mat-ca-nui-tien-vi-dinh-doping-c101a774636.html)
Tại thời điểm nhạy cảm trong công cuộc chống doping của làng thể thao thế giới, quần vợt (tennis) chưa thật đáng hổ thẹn với cú sốc này. Kể cả khi
**Sharapova bị phát hiện dính doping**, vẫn có nhiều lời cảm thông dành cho cô.
Vụ
[Sharapova dính doping](http://m.24h.com.vn/sharapova-su-dung-doping-c101e3816.html) gây chấn động làng thể thao thế giới
Nhưng hãy nhớ, lời thú nhận của
[Sharapova](http://m.24h.com.vn/sharapova-su-dung-doping-c101e3816.html) là sự kiện chưa từng có trong lịch sử quần vợt. Trong làng thể thao, nó có lẽ là vụ scandal dính chất cấm gây chấn động nhất kể từ thời VĐV điền kinh Ben Johnson tại Olympic Seoul 1988.
Lịch sử quần vợt cũng chỉ thấy có rất ít các nhà vô địch Grand Slam dính doping. Đó là trường hợp của Mats Wilander và Martina Hingis có xét nghiệm dương tính với cocaine, trong khi tượng đài Andre Agassi thừa nhận trong cuốn tự truyện của mình rằng anh từng tìm đến một loại ma tuý tổng hợp có tác dụng kích thích thần kinh.
Ở đây, chúng ta muốn nói tới việc
*Sharapova là một ngôi sao toàn cầu*, một người có thu nhập khoảng 30 triệu đô la/năm và được hàng triệu người theo dõi trên các phương tiện truyền thông xã hội. Nhiều người sẽ đặt ra câu hỏi: Vì sao đội ngũ quản lý, nhân viên hỗ trợ lại để Sharapova “thờ ơ” trước email thông báo các danh mục chất cấm bổ sung năm 2016 từ Liên đoàn Quần vợt thế giới (ITF)?
Một siêu sao như Sharapova lại thời ơ trong việc cập nhật thông tin chất cấm
Có ý kiến sẽ không nghi ngờ về đội ngũ của Sharapova, tuy nhiên nhiều người sẽ phản đối. Meldonium đã được chứng minh trong nhiều thử nghiệm rằng nó làm tăng sức chịu đựng và tăng tốc độ phục hồi cho con người. ITF đưa nó vào danh mục chất cấm sau khi thực hiện nghiên cứu về ảnh hưởng với các VĐV.
Có nghĩa là các VĐV thể thao đã “đi trước” (hàng thập kỷ) so với các nhà chức trách trong việc nhận thấy tác dụng, ích lợi của chất Meldonium. Bây giờ hãy chờ xem Liên đoàn Quần vợt thế giới đưa ra phán quyết hay nói khác là “trừng phạt” cái được gọi là “sai lầm” của Sharapova ra sao.
John Haggerty – luật sư của Sharapova nói: “Chúng tôi có một danh sách dài dằng dặc các tay vợt đã được giảm nhẹ án phạt đáng kể vì vô ý sử dụng chất cấm và có thể điều đó sẽ diễn ra với án phạt mà họ sắp dành cho Maria”. Trường hợp ấy là Marin Cilic (bị cấm 6 tháng) và Viktor Troicki (nghỉ 1 năm vì dương tính với chất nikethamid).
Hình ảnh đẹp, vĩ đại mà Sharapova xây dựng bấy lâu bị hoen ố
Cứ cho ITF có cảm thông với lập luận của ông John Haggerty thì người ta vẫn tự hỏi: Người hâm mộ quần vợt có khoan dung với một ngôi sao tầm cỡ như vậy, đặc biệt trong bối cảnh nhạy cảm của làng thể thao. Và nó xuất hiện chỉ vài tuần sau những cáo buộc giật mình về nạn dàn xếp tỷ số trong quần vợt.
Vụ
__Sharapova dính doping__ như một lời cáo buộc rằng nền thể thao thế giới bị thao túng bởi những cái xấu. Người hâm mộ xưa nay vẫn luôn coi quần vợt là môn thể thao “sạch” bậc nhất và các nhà chức trách quần vợt cũng rất cố giữ hình ảnh của mình.
Đó là cú sốc, một thảm họa với làng Quần vợt nữ, trích dẫn từ tờ Dailymail. Những tháng đầu năm 2016 vốn đã ảm đạm khi WTA chứng kiến nạn chấn thương dữ dội. Những vấn đề bấy lâu tồn tại như sự phân hóa quá lớn về cả đẳng cấp lẫn kiếm tiền của các tay vợt, chuyện tài trợ… Tất cả khiến đi đến định kiến, dường như chỉ còn quần vợt nam là “quần vợt thực sự”.
Hai nhân vật có ảnh hưởng nhất làng quần vợt nữ Sharapova (trái) và Serena sắp rút lui vào hậu trường
Từ vụ Sharapova, WTA sẽ phải chấp nhận rằng họ vừa mất đi một trong hai bệ phóng doanh thu. Tay vợt nữ hàng đầu khác là
[Serena Williams](http://m.24h.com.vn/serena-williams-c101e4421.html), đã 34 tuổi, cũng thừa nhận cô bắt đầu chậm lại bởi vấn đề ở đầu gối. Tin tức ấy cũng là một đòn giáng mạnh nữa với WTA. **Video Sharapova thất bại trước Serena ở Australian Open 2016:**