markdown:
# Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 63
Chia sẻ: Asdsadasd 1231qwdq | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:20
lượt xem 2
download
![](https://tailieu.vn/image/document/thumbnail/2010/20100910/linhcuuhoa/80x100/c2_7_3176.jpg)
##
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 63
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](https://tailieu.vn/static/b2013az/templates/version1/default/images/down16x21.png)
Tham khảo tài liệu 'lập trình c# all chap "numerical recipes in c" part 63', công nghệ thông tin phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 63
- 2.7 Sparse Linear Systems 71 2.7 Sparse Linear Systems A system of linear equations is called sparse if only a relatively small number of its matrix elements aij are nonzero. It is wasteful to use general methods of linear algebra on such problems, because most of the O(N 3 ) arithmetic operations devoted to solving the set of equations or inverting the matrix involve zero operands. visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) Furthermore, you might wish to work problems so large as to tax your available memory space, and it is wasteful to reserve storage for unfruitful zero elements. Note that there are two distinct (and not always compatible) goals for any sparse matrix method: saving time and/or saving space. We have already considered one archetypal sparse form in §2.4, the band diagonal matrix. In the tridiagonal case, e.g., we saw that it was possible to save both time (order N instead of N 3 ) and space (order N instead of N 2 ). The method of solution was not different in principle from the general method of LU decomposition; it was just applied cleverly, and with due attention to the bookkeeping of zero elements. Many practical schemes for dealing with sparse problems have this same character. They are fundamentally decomposition schemes, or else elimination schemes akin to Gauss-Jordan, but carefully optimized so as to minimize the number of so-called ﬁll-ins, initially zero elements which must become nonzero during the solution process, and for which storage must be reserved. Direct methods for solving sparse equations, then, depend crucially on the precise pattern of sparsity of the matrix. Patterns that occur frequently, or that are useful as way-stations in the reduction of more general forms, already have special names and special methods of solution. We do not have space here for any detailed review of these. References listed at the end of this section will furnish you with an “in” to the specialized literature, and the following list of buzz words (and Figure 2.7.1) will at least let you hold your own at cocktail parties: • tridiagonal • band diagonal (or banded) with bandwidth M • band triangular • block diagonal • block tridiagonal • block triangular • cyclic banded • singly (or doubly) bordered block diagonal • singly (or doubly) bordered block triangular • singly (or doubly) bordered band diagonal • singly (or doubly) bordered band triangular • other (!) You should also be aware of some of the special sparse forms that occur in the solution of partial differential equations in two or more dimensions. See Chapter 19. If your particular pattern of sparsity is not a simple one, then you may wish to try an analyze/factorize/operate package, which automates the procedure of ﬁguring out how ﬁll-ins are to be minimized. The analyze stage is done once only for each pattern of sparsity. The factorize stage is done once for each particular matrix that ﬁts the pattern. The operate stage is performed once for each right-hand side to
- 72 Chapter 2. Solution of Linear Algebraic Equations zeros zeros zeros visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) (a) ( b) (c) (d) (e) (f ) (g) (h) (i) ( j) (k) Figure 2.7.1. Some standard forms for sparse matrices. (a) Band diagonal; (b) block triangular; (c) block tridiagonal; (d) singly bordered block diagonal; (e) doubly bordered block diagonal; (f) singly bordered block triangular; (g) bordered band-triangular; (h) and (i) singly and doubly bordered band diagonal; (j) and (k) other! (after Tewarson) [1]. be used with the particular matrix. Consult [2,3] for references on this. The NAG library [4] has an analyze/factorize/operate capability. A substantial collection of routines for sparse matrix calculation is also available from IMSL [5] as the Yale Sparse Matrix Package [6]. You should be aware that the special order of interchanges and eliminations,
- 2.7 Sparse Linear Systems 73 prescribed by a sparse matrix method so as to minimize ﬁll-ins and arithmetic operations, generally acts to decrease the method’s numerical stability as compared to, e.g., regular LU decomposition with pivoting. Scaling your problem so as to make its nonzero matrix elements have comparable magnitudes (if you can do it) will sometimes ameliorate this problem. In the remainder of this section, we present some concepts which are applicable visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) to some general classes of sparse matrices, and which do not necessarily depend on details of the pattern of sparsity. Sherman-Morrison Formula Suppose that you have already obtained, by herculean effort, the inverse matrix A−1 of a square matrix A. Now you want to make a “small” change in A, for example change one element aij , or a few elements, or one row, or one column. Is there any way of calculating the corresponding change in A−1 without repeating your difﬁcult labors? Yes, if your change is of the form A → (A + u ⊗ v) (2.7.1) for some vectors u and v. If u is a unit vector ei , then (2.7.1) adds the components of v to the ith row. (Recall that u ⊗ v is a matrix whose i, jth element is the product of the ith component of u and the jth component of v.) If v is a unit vector ej , then (2.7.1) adds the components of u to the jth column. If both u and v are proportional to unit vectors ei and ej respectively, then a term is added only to the element aij . The Sherman-Morrison formula gives the inverse (A + u ⊗ v)−1 , and is derived brieﬂy as follows: (A + u ⊗ v)−1 = (1 + A−1 · u ⊗ v)−1 · A−1 = (1 − A−1 · u ⊗ v + A−1 · u ⊗ v · A−1 · u ⊗ v − . . .) · A−1 = A−1 − A−1 · u ⊗ v · A−1 (1 − λ + λ2 − . . .) (A−1 · u) ⊗ (v · A−1 ) = A−1 − 1+λ (2.7.2) where λ ≡ v · A−1 · u (2.7.3) The second line of (2.7.2) is a formal power series expansion. In the third line, the associativity of outer and inner products is used to factor out the scalars λ. The use of (2.7.2) is this: Given A−1 and the vectors u and v, we need only perform two matrix multiplications and a vector dot product, z ≡ A−1 · u w ≡ (A−1 )T · v λ=v·z (2.7.4) to get the desired change in the inverse z⊗w A−1 → A−1 − (2.7.5) 1+λ
- 74 Chapter 2. Solution of Linear Algebraic Equations The whole procedure requires only 3N 2 multiplies and a like number of adds (an even smaller number if u or v is a unit vector). The Sherman-Morrison formula can be directly applied to a class of sparse problems. If you already have a fast way of calculating the inverse of A (e.g., a tridiagonal matrix, or some other standard sparse form), then (2.7.4)–(2.7.5) allow you to build up to your related but more complicated form, adding for example a visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) row or column at a time. Notice that you can apply the Sherman-Morrison formula more than once successively, using at each stage the most recent update of A−1 (equation 2.7.5). Of course, if you have to modify every row, then you are back to an N 3 method. The constant in front of the N 3 is only a few times worse than the better direct methods, but you have deprived yourself of the stabilizing advantages of pivoting — so be careful. For some other sparse problems, the Sherman-Morrison formula cannot be directly applied for the simple reason that storage of the whole inverse matrix A−1 is not feasible. If you want to add only a single correction of the form u ⊗ v, and solve the linear system (A + u ⊗ v) · x = b (2.7.6) then you proceed as follows. Using the fast method that is presumed available for the matrix A, solve the two auxiliary problems A·y=b A·z= u (2.7.7) for the vectors y and z. In terms of these, v·y x=y− z (2.7.8) 1 + (v · z) as we see by multiplying (2.7.2) on the right by b. Cyclic Tridiagonal Systems So-called cyclic tridiagonal systems occur quite frequently, and are a good example of how to use the Sherman-Morrison formula in the manner just described. The equations have the form b 1 c1 0 · · · β x1 r1 a 2 b 2 c2 · · · x2 r2 ··· · · · · = · · · (2.7.9) · · · aN−1 bN−1 cN−1 xN−1 rN−1 α ··· 0 aN bN xN rN This is a tridiagonal system, except for the matrix elements α and β in the corners. Forms like this are typically generated by ﬁnite-differencing differential equations with periodic boundary conditions (§19.4). We use the Sherman-Morrison formula, treating the system as tridiagonal plus a correction. In the notation of equation (2.7.6), deﬁne vectors u and v to be γ 1 0 0 . . u= . . v= . . (2.7.10) 0 0 α β/γ
- 2.7 Sparse Linear Systems 75 Here γ is arbitrary for the moment. Then the matrix A is the tridiagonal part of the matrix in (2.7.9), with two terms modiﬁed: b1 = b1 − γ, bN = bN − αβ/γ (2.7.11) We now solve equations (2.7.7) with the standard tridiagonal algorithm, and then visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) get the solution from equation (2.7.8). The routine cyclic below implements this algorithm. We choose the arbitrary parameter γ = −b1 to avoid loss of precision by subtraction in the ﬁrst of equations (2.7.11). In the unlikely event that this causes loss of precision in the second of these equations, you can make a different choice. #include "nrutil.h" void cyclic(float a[], float b[], float c[], float alpha, float beta, float r[], float x[], unsigned long n) Solves for a vector x[1..n] the “cyclic” set of linear equations given by equation (2.7.9). a, b, c, and r are input vectors, all dimensioned as [1..n], while alpha and beta are the corner entries in the matrix. The input is not modiﬁed. { void tridag(float a[], float b[], float c[], float r[], float u[], unsigned long n); unsigned long i; float fact,gamma,*bb,*u,*z; if (n
- 76 Chapter 2. Solution of Linear Algebraic Equations Here A is, as usual, an N × N matrix, while U and V are N × P matrices with P < N and usually P N . The inner piece of the correction term may become clearer if written as the tableau, −1 visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) · 1 + VT · A−1 · U · VT (2.7.13) U where you can see that the matrix whose inverse is needed is only P × P rather than N × N . The relation between the Woodbury formula and successive applications of the Sherman- Morrison formula is now clariﬁed by noting that, if U is the matrix formed by columns out of the P vectors u1 , . . . , uP , and V is the matrix formed by columns out of the P vectors v1 , . . . , vP , U ≡ u 1 · · · u P V ≡ v1 · · · vP (2.7.14) then two ways of expressing the same correction to A are P A+ uk ⊗ vk = (A + U · VT ) (2.7.15) k=1 (Note that the subscripts on u and v do not denote components, but rather distinguish the different column vectors.) Equation (2.7.15) reveals that, if you have A−1 in storage, then you can either make the P corrections in one fell swoop by using (2.7.12), inverting a P × P matrix, or else make them by applying (2.7.5) P successive times. If you don’t have storage for A−1 , then you must use (2.7.12) in the following way: To solve the linear equation P A+ uk ⊗ vk ·x=b (2.7.16) k=1 ﬁrst solve the P auxiliary problems A · z 1 = u1 A · z 2 = u2 (2.7.17) ··· A · z P = uP and construct the matrix Z by columns from the z’s obtained, Z ≡ z1 · · · zP (2.7.18) Next, do the P × P matrix inversion H ≡ (1 + VT · Z)−1 (2.7.19)
- 2.7 Sparse Linear Systems 77 Finally, solve the one further auxiliary problem A·y =b (2.7.20) In terms of these quantities, the solution is given by x = y − Z · H · (VT · y) (2.7.21) visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) Inversion by Partitioning Once in a while, you will encounter a matrix (not even necessarily sparse) that can be inverted efﬁciently by partitioning. Suppose that the N × N matrix A is partitioned into P Q A= (2.7.22) R S where P and S are square matrices of size p × p and s × s respectively (p + s = N ). The matrices Q and R are not necessarily square, and have sizes p × s and s × p, respectively. If the inverse of A is partitioned in the same manner, P Q A−1 = (2.7.23) R S then P, Q, R, S, which have the same sizes as P, Q, R, S, respectively, can be found by either the formulas P = (P − Q · S−1 · R)−1 Q = −(P − Q · S−1 · R)−1 · (Q · S−1 ) (2.7.24) R = −(S−1 · R) · (P − Q · S−1 · R)−1 S = S−1 + (S−1 · R) · (P − Q · S−1 · R)−1 · (Q · S−1 ) or else by the equivalent formulas P = P−1 + (P−1 · Q) · (S − R · P−1 · Q)−1 · (R · P−1 ) Q = −(P−1 · Q) · (S − R · P−1 · Q)−1 (2.7.25) R = −(S − R · P−1 · Q)−1 · (R · P−1 ) S = (S − R · P−1 · Q)−1 The parentheses in equations (2.7.24) and (2.7.25) highlight repeated factors that you may wish to compute only once. (Of course, by associativity, you can instead do the matrix multiplications in any order you like.) The choice between using equation (2.7.24) and (2.7.25) depends on whether you want P or S to have the
- 78 Chapter 2. Solution of Linear Algebraic Equations simpler formula; or on whether the repeated expression (S − R · P−1 · Q)−1 is easier to calculate than the expression (P − Q · S−1 · R)−1 ; or on the relative sizes of P and S; or on whether P−1 or S−1 is already known. Another sometimes useful formula is for the determinant of the partitioned matrix, visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) det A = det P det(S − R · P−1 · Q) = det S det(P − Q · S−1 · R) (2.7.26) Indexed Storage of Sparse Matrices We have already seen (§2.4) that tri- or band-diagonal matrices can be stored in a compact format that allocates storage only to elements which can be nonzero, plus perhaps a few wasted locations to make the bookkeeping easier. What about more general sparse matrices? When a sparse matrix of dimension N × N contains only a few times N nonzero elements (a typical case), it is surely inefﬁcient — and often physically impossible — to allocate storage for all N 2 elements. Even if one did allocate such storage, it would be inefﬁcient or prohibitive in machine time to loop over all of it in search of nonzero elements. Obviously some kind of indexed storage scheme is required, one that stores only nonzero matrix elements, along with sufﬁcient auxiliary information to determine where an element logically belongs and how the various elements can be looped over in common matrix operations. Unfortunately, there is no one standard scheme in general use. Knuth [7] describes one method. The Yale Sparse Matrix Package [6] and ITPACK [8] describe several other methods. For most applications, we favor the storage scheme used by PCGPACK [9], which is almost the same as that described by Bentley [10], and also similar to one of the Yale Sparse Matrix Package methods. The advantage of this scheme, which can be called row-indexed sparse storage mode, is that it requires storage of only about two times the number of nonzero matrix elements. (Other methods can require as much as three or ﬁve times.) For simplicity, we will treat only the case of square matrices, which occurs most frequently in practice. To represent a matrix A of dimension N × N , the row-indexed scheme sets up two one-dimensional arrays, call them sa and ija. The ﬁrst of these stores matrix element values in single or double precision as desired; the second stores integer values. The storage rules are: • The ﬁrst N locations of sa store A’s diagonal matrix elements, in order. (Note that diagonal elements are stored even if they are zero; this is at most a slight storage inefﬁciency, since diagonal elements are nonzero in most realistic applications.) • Each of the ﬁrst N locations of ija stores the index of the array sa that contains the ﬁrst off-diagonal element of the corresponding row of the matrix. (If there are no off-diagonal elements for that row, it is one greater than the index in sa of the most recently stored element of a previous row.) • Location 1 of ija is always equal to N + 2. (It can be read to determine N .) • Location N + 1 of ija is one greater than the index in sa of the last off-diagonal element of the last row. (It can be read to determine the number of nonzero elements in the matrix, or the number of elements in the arrays sa and ija.) Location N + 1 of sa is not used and can be set arbitrarily. • Entries in sa at locations ≥ N + 2 contain A’s off-diagonal values, ordered by rows and, within each row, ordered by columns. • Entries in ija at locations ≥ N +2 contain the column number of the corresponding element in sa. While these rules seem arbitrary at ﬁrst sight, they result in a rather elegant storage scheme. As an example, consider the matrix 3. 0. 1. 0. 0. 0. 4. 0. 0. 0. 0. 7. 5. 9. 0. (2.7.27) 0. 0. 0. 0. 2. 0. 0. 0. 6. 5.
- 2.7 Sparse Linear Systems 79 In row-indexed compact storage, matrix (2.7.27) is represented by the two arrays of length 11, as follows index k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ija[k] 7 8 8 10 11 12 3 2 4 5 4 sa[k] 3. 4. 5. 0. 5. x 1. 7. 9. 2. 6. visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) (2.7.28) Here x is an arbitrary value. Notice that, according to the storage rules, the value of N (namely 5) is ija[1]-2, and the length of each array is ija[ija[1]-1]-1, namely 11. The diagonal element in row i is sa[i], and the off-diagonal elements in that row are in sa[k] where k loops from ija[i] to ija[i+1]-1, if the upper limit is greater or equal to the lower one (as in C’s for loops). Here is a routine, sprsin, that converts a matrix from full storage mode into row-indexed sparse storage mode, throwing away any elements that are less than a speciﬁed threshold. Of course, the principal use of sparse storage mode is for matrices whose full storage mode won’t ﬁt into your machine at all; then you have to generate them directly into sparse format. Nevertheless sprsin is useful as a precise algorithmic deﬁnition of the storage scheme, for subscale testing of large problems, and for the case where execution time, rather than storage, furnishes the impetus to sparse storage. #include void sprsin(float **a, int n, float thresh, unsigned long nmax, float sa[], unsigned long ija[]) Converts a square matrix a[1..n][1..n] into row-indexed sparse storage mode. Only ele- ments of a with magnitude ≥thresh are retained. Output is in two linear arrays with dimen- sion nmax (an input parameter): sa[1..] contains array values, indexed by ija[1..]. The number of elements ﬁlled of sa and ija on output are both ija[ija[1]-1]-1 (see text). { void nrerror(char error_text[]); int i,j; unsigned long k; for (j=1;j
- 80 Chapter 2. Solution of Linear Algebraic Equations unsigned long i,k; if (ija[1] != n+2) nrerror("sprsax: mismatched vector and matrix"); for (i=1;i
- 2.7 Sparse Linear Systems 81 jp=ija[m]; Use bisection to ﬁnd which row element jl=1; m is in and put that into ijb[k]. ju=n2-1; while (ju-jl > 1) { jm=(ju+jl)/2; if (ija[jm] > m) ju=jm; else jl=jm; } ijb[k]=jl; visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) } for (j=jp+1;j
- 82 Chapter 2. Solution of Linear Algebraic Equations The two implementing routines,sprspm for “pattern multiply” and sprstmfor “threshold multiply” are quite similar in structure. Both are complicated by the logic of the various combinations of diagonal or off-diagonal elements for the two input streams and output stream. void sprspm(float sa[], unsigned long ija[], float sb[], unsigned long ijb[], float sc[], unsigned long ijc[]) Matrix multiply A · BT where A and B are two sparse matrices in row-index storage mode, and BT is the transpose of B. Here, sa and ija store the matrix A; sb and ijb store the matrix B. visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) This routine computes only those components of the matrix product that are pre-speciﬁed by the input index array ijc, which is not modiﬁed. On output, the arrays sc and ijc give the product matrix in row-index storage mode. For sparse matrix multiplication, this routine will often be preceded by a call to sprstp, so as to construct the transpose of a known matrix into sb, ijb. { void nrerror(char error_text[]); unsigned long i,ijma,ijmb,j,m,ma,mb,mbb,mn; float sum; if (ija[1] != ijb[1] || ija[1] != ijc[1]) nrerror("sprspm: sizes do not match"); for (i=1;i
- 2.7 Sparse Linear Systems 83 Matrix multiply A · BT where A and B are two sparse matrices in row-index storage mode, and BT is the transpose of B. Here, sa and ija store the matrix A; sb and ijb store the matrix B. This routine computes all components of the matrix product (which may be non-sparse!), but stores only those whose magnitude exceeds thresh. On output, the arrays sc and ijc (whose maximum size is input as nmax) give the product matrix in row-index storage mode. For sparse matrix multiplication, this routine will often be preceded by a call to sprstp, so as to construct the transpose of a known matrix into sb, ijb. { visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) void nrerror(char error_text[]); unsigned long i,ijma,ijmb,j,k,ma,mb,mbb; float sum; if (ija[1] != ijb[1]) nrerror("sprstm: sizes do not match"); ijc[1]=k=ija[1]; for (i=1;i
- 84 Chapter 2. Solution of Linear Algebraic Equations we have seen, these operations can be very efﬁcient for a properly stored sparse matrix. You, the “owner” of the matrix A, can be asked to provide functions that perform these sparse matrix multiplications as efﬁciently as possible. We, the “grand strategists” supply the general routine, linbcg below, that solves the set of linear equations, (2.7.29), using your functions. The simplest, “ordinary” conjugate gradient algorithm [11-13] solves (2.7.29) only in the case that A is symmetric and positive deﬁnite. It is based on the idea of minimizing the function 1 x·A·x−b·x visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) f (x) = (2.7.30) 2 This function is minimized when its gradient f = A·x−b (2.7.31) is zero, which is equivalent to (2.7.29). The minimization is carried out by generating a succession of search directions pk and improved minimizers xk . At each stage a quantity αk is found that minimizes f (xk + αk pk ), and xk+1 is set equal to the new point xk + αk pk . The pk and xk are built up in such a way that xk+1 is also the minimizer of f over the whole vector space of directions already taken, {p1 , p2 , . . . , pk }. After N iterations you arrive at the minimizer over the entire vector space, i.e., the solution to (2.7.29). Later, in §10.6, we will generalize this “ordinary” conjugate gradient algorithm to the minimization of arbitrary nonlinear functions. Here, where our interest is in solving linear, but not necessarily positive deﬁnite or symmetric, equations, a different generalization is important, the biconjugate gradient method. This method does not, in general, have a simple connection with function minimization. It constructs four sequences of vectors, rk , rk , pk , pk , k = 1, 2, . . . . You supply the initial vectors r1 and r1 , and set p1 = r1 , p1 = r1 . Then you carry out the following recurrence: rk · rk αk = pk · A · pk rk+1 = rk − αk A · pk rk+1 = rk − αk AT · pk (2.7.32) rk+1 · rk+1 βk = rk · rk pk+1 = rk+1 + βk pk pk+1 = rk+1 + βk pk This sequence of vectors satisﬁes the biorthogonality condition ri · rj = ri · rj = 0, j
- 2.7 Sparse Linear Systems 85 while carrying out the recurrence (2.7.32). Equation (2.7.37) guarantees that rk+1 from the recurrence is in fact the residual b − A · xk+1 corresponding to xk+1 . Since rm+1 = 0, xm+1 is the solution to equation (2.7.29). While there is no guarantee that this whole procedure will not break down or become unstable for general A, in practice this is rare. More importantly, the exact termination in at most N iterations occurs only with exact arithmetic. Roundoff error means that you should regard the process as a genuinely iterative procedure, to be halted when some appropriate visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) error criterion is met. The ordinary conjugate gradient algorithm is the special case of the biconjugate gradient algorithm when A is symmetric, and we choose r1 = r1 . Then rk = rk and pk = pk for all k; you can omit computing them and halve the work of the algorithm. This conjugate gradient version has the interpretation of minimizing equation (2.7.30). If A is positive deﬁnite as well as symmetric, the algorithm cannot break down (in theory!). The routine linbcg below indeed reduces to the ordinary conjugate gradient method if you input a symmetric A, but it does all the redundant computations. Another variant of the general algorithm corresponds to a symmetric but non-positive deﬁnite A, with the choice r1 = A · r1 instead of r1 = r1 . In this case rk = A · rk and pk = A · pk for all k. This algorithm is thus equivalent to the ordinary conjugate gradient algorithm, but with all dot products a · b replaced by a · A · b. It is called the minimum residual algorithm, because it corresponds to successive minimizations of the function 1 1 Φ(x) = r · r = |A · x − b|2 (2.7.38) 2 2 where the successiveiterates xk minimize Φ over the same set of search directions pk generated in the conjugate gradient method. This algorithm has been generalized in various ways for unsymmetric matrices. The generalized minimum residual method (GMRES; see [9,15] ) is probably the most robust of these methods. Note that equation (2.7.38) gives Φ(x) = AT · (A · x − b) (2.7.39) For any nonsingular matrix A, AT · A is symmetric and positive deﬁnite. You might therefore be tempted to solve equation (2.7.29) by applying the ordinary conjugate gradient algorithm to the problem (AT · A) · x = AT · b (2.7.40) Don’t! The condition number of the matrix AT · A is the square of the condition number of A (see §2.6 for deﬁnition of condition number). A large condition number both increases the number of iterations required, and limits the accuracy to which a solution can be obtained. It is almost always better to apply the biconjugate gradient method to the original matrix A. So far we have said nothing about the rate of convergence of these methods. The ordinary conjugate gradient method works well for matrices that are well-conditioned, i.e., “close” to the identity matrix. This suggests applying these methods to the preconditioned form of equation (2.7.29), −1 −1 (A · A) · x = A ·b (2.7.41) The idea is that you might already be able to solve your linear system easily for some A close −1 to A, in which case A · A ≈ 1, allowing the algorithm to converge in fewer steps. The matrix A is called a preconditioner [11], and the overall scheme given here is known as the preconditioned biconjugate gradient method or PBCG. For efﬁcient implementation, the PBCG algorithm introduces an additional set of vectors zk and zk deﬁned by T A · zk = rk and A · zk = rk (2.7.42)
- 86 Chapter 2. Solution of Linear Algebraic Equations and modiﬁes the deﬁnitions of αk , βk , pk , and pk in equation (2.7.32): rk · zk αk = pk · A · pk rk+1 · zk+1 βk = rk · zk (2.7.43) pk+1 = zk+1 + βk pk visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) pk+1 = zk+1 + βk pk For linbcg, below, we will ask you to supply routines that solve the auxiliary linear systems (2.7.42). If you have no idea what to use for the preconditioner A, then use the diagonal part of A, or even the identity matrix, in which case the burden of convergence will be entirely on the biconjugate gradient method itself. The routine linbcg, below, is based on a program originally written by Anne Greenbaum. (See [13] for a different, less sophisticated, implementation.) There are a few wrinkles you should know about. What constitutes “good” convergence is rather application dependent. The routine linbcg therefore provides for four possibilities, selected by setting the ﬂag itol on input. If itol=1, iteration stops when the quantity |A · x − b|/|b| is less than the input quantity tol. If itol=2, the required criterion is −1 −1 |A · (A · x − b)|/|A · b| < tol (2.7.44) If itol=3, the routine uses its own estimate of the error in x, and requires its magnitude, divided by the magnitude of x, to be less than tol. The setting itol=4 is the same as itol=3, except that the largest (in absolute value) component of the error and largest component of x are used instead of the vector magnitude (that is, the L∞ norm instead of the L2 norm). You may need to experiment to ﬁnd which of these convergence criteria is best for your problem. On output, err is the tolerance actually achieved. If the returned count iter does not indicate that the maximum number of allowed iterations itmax was exceeded, then err should be less than tol. If you want to do further iterations, leave all returned quantities as they are and call the routine again. The routine loses its memory of the spanned conjugate gradient subspace between calls, however, so you should not force it to return more often than about every N iterations. Finally, note that linbcg is furnished in double precision, since it will be usually be used when N is quite large. #include #include #include "nrutil.h" #define EPS 1.0e-14 void linbcg(unsigned long n, double b[], double x[], int itol, double tol, int itmax, int *iter, double *err) Solves A · x = b for x[1..n], given b[1..n], by the iterative biconjugate gradient method. On input x[1..n] should be set to an initial guess of the solution (or all zeros); itol is 1,2,3, or 4, specifying which convergence test is applied (see text); itmax is the maximum number of allowed iterations; and tol is the desired convergence tolerance. On output, x[1..n] is reset to the improved solution, iter is the number of iterations actually taken, and err is the estimated error. The matrix A is referenced only through the user-supplied routines atimes, which computes the product of either A or its transpose on a vector; and asolve, which solves T A · x = b or A · x = b for some preconditioner matrix A (possibly the trivial diagonal part of A). { void asolve(unsigned long n, double b[], double x[], int itrnsp); void atimes(unsigned long n, double x[], double r[], int itrnsp); double snrm(unsigned long n, double sx[], int itol); unsigned long j; double ak,akden,bk,bkden,bknum,bnrm,dxnrm,xnrm,zm1nrm,znrm; double *p,*pp,*r,*rr,*z,*zz; Double precision is a good idea in this routine.
- 2.7 Sparse Linear Systems 87 p=dvector(1,n); pp=dvector(1,n); r=dvector(1,n); rr=dvector(1,n); z=dvector(1,n); zz=dvector(1,n); visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) Calculate initial residual. *iter=0; atimes(n,x,r,0); Input to atimes is x[1..n], output is r[1..n]; for (j=1;j
- 88 Chapter 2. Solution of Linear Algebraic Equations else if (itol == 3 || itol == 4) { zm1nrm=znrm; znrm=snrm(n,z,itol); if (fabs(zm1nrm-znrm) > EPS*znrm) { dxnrm=fabs(ak)*snrm(n,p,itol); *err=znrm/fabs(zm1nrm-znrm)*dxnrm; } else { *err=znrm/bnrm; Error may not be accurate, so loop again. visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) continue; } xnrm=snrm(n,x,itol); if (*err
- 2.7 Sparse Linear Systems 89 void dsprstx(double sa[], unsigned long ija[], double x[], double b[], unsigned long n); These are double versions of sprsax and sprstx. if (itrnsp) dsprstx(sa,ija,x,r,n); else dsprsax(sa,ija,x,r,n); } visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) extern unsigned long ija[]; extern double sa[]; The matrix is stored somewhere. void asolve(unsigned long n, double b[], double x[], int itrnsp) { unsigned long i; for(i=1;i
- 90 Chapter 2. Solution of Linear Algebraic Equations 2.8 Vandermonde Matrices and Toeplitz Matrices In §2.4 the case of a tridiagonal matrix was treated specially, because that particular type of linear system admits a solution in only of order N operations, visit website http://www.nr.com or call 1-800-872-7423 (North America only),or send email to trade@cup.cam.ac.uk (outside North America). readable files (including this one) to any servercomputer, is strictly prohibited. To order Numerical Recipes books,diskettes, or CDROMs Permission is granted for internet users to make one paper copy for their own personal use. Further reproduction, or any copying of machine- Copyright (C) 1988-1992 by Cambridge University Press.Programs Copyright (C) 1988-1992 by Numerical Recipes Software. Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING (ISBN 0-521-43108-5) rather than of order N 3 for the general linear problem. When such particular types exist, it is important to know about them. Your computational savings, should you ever happen to be working on a problem that involves the right kind of particular type, can be enormous. This section treats two special types of matrices that can be solved in of order N 2 operations, not as good as tridiagonal, but a lot better than the general case. (Other than the operations count, these two types having nothing in common.) Matrices of the ﬁrst type, termed Vandermonde matrices, occur in some problems having to do with the ﬁtting of polynomials, the reconstruction of distributions from their moments, and also other contexts. In this book, for example, a Vandermonde problem crops up in §3.5. Matrices of the second type, termed Toeplitz matrices, tend to occur in problems involving deconvolution and signal processing. In this book, a Toeplitz problem is encountered in §13.7. These are not the only special types of matrices worth knowing about. The Hilbert matrices, whose components are of the form aij = 1/(i + j − 1), i, j = 1, . . . , N can be inverted by an exact integer algorithm, and are very difﬁcult to invert in any other way, since they are notoriously ill-conditioned (see [1] for details). The Sherman-Morrison and Woodbury formulas, discussed in §2.7, can sometimes be used to convert new special forms into old ones. Reference [2] gives some other special forms. We have not found these additional forms to arise as frequently as the two that we now discuss. Vandermonde Matrices A Vandermonde matrix of size N × N is completely determined by N arbitrary numbers x1 , x2 , . . . , xN , in terms of which its N 2 components are the integer powers xj−1 , i, j = 1, . . . , N . Evidently there are two possible such forms, depending on whether i we view the i’s as rows, j’s as columns, or vice versa. In the former case, we get a linear system of equations that looks like this, 1 x1 x2 1 ··· xN −1 1 c1 y1 1 x2 x2 ··· xN −1 c2 y2 2 2 · = (2.8.1) . . . . . . .. . . . . . . . . . . 1 xN x2 N ··· xN −1 N cN yN Performing the matrix multiplication, you will see that this equation solves for the unknown coefﬁcients ci which ﬁt a polynomial to the N pairs of abscissas and ordinates (xj , yj ). Precisely this problem will arise in §3.5, and the routine given there will solve (2.8.1) by the method that we are about to describe.
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 162
3 p |
36 |
3
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 173
9 p |
33 |
3
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 171
4 p |
26 |
3
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 169
6 p |
43 |
3
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 165
11 p |
37 |
3
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 164
5 p |
42 |
3
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 166
14 p |
28 |
2
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 178
8 p |
40 |
2
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 177
12 p |
43 |
2
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 176
15 p |
34 |
2
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 175
6 p |
35 |
2
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 174
6 p |
27 |
2
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 163
8 p |
40 |
2
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 172
5 p |
33 |
2
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 170
4 p |
33 |
2
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 168
4 p |
35 |
2
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 167
4 p |
28 |
2
-
Lập Trình C# all Chap "NUMERICAL RECIPES IN C" part 141
7 p |
32 |
2

Set-Cookie: TLDEVNamespace=iijbadi0jbvi1kpm1nlu8lqhq2; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly


markdown:
# Lượng tử ánh sáng chuẩn
Chia sẻ: N T | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:4
lượt xem 13
download
![](https://tailieu.vn/image/document/thumbnail/2010/20100624/4verloveyou/80x100/luong_tu_anh_sang_chuan_6664.jpg)
##
Lượng tử ánh sáng chuẩn
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](https://tailieu.vn/static/b2013az/templates/version1/default/images/down16x21.png)
Tham khảo tài liệu 'lượng tử ánh sáng chuẩn', tài liệu phổ thông, ôn thi đh-cđ phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Lượng tử ánh sáng chuẩn
- A. i1 > i2 B. i1 = i2 HI U NG QUANG ĐI N C. i1 < i2 D. i1 = 0, i2 ≠ 0 Câu 7. Cho các ch t sau: Na, K, CdS, Al, chi u ánh Câu 1. Chi u m t b c x có bư c sóng nh hơn gi i sáng m t tr i vào thì th y có hi n tư ng quang đi n h n quang đi n vào m t t m kim lo i mang đi n tích x y ra, h i đã chi u vào ch t nào? dương. H i hi n tư ng quang đi n có x y ra hay A. Na B. K C. CdS D. Al không? Câu 8. Chi u m t b c x vào m t K c a t bào A. Có B. Không quang đi n đ tri t tiêu dòng quang đi n thì ch p C. còn tùy vào đi n tích dương D. x y ra y u nh n cho các e chuy n đ ng…. Câu 2. Chi u ánh sáng thích h p vào m t K c a t m A. ch m d n r i v A kim lo i, n i A và K b ng m t s i dây d n, h i hi n B. chuy n đ ng ch m trư c khi đ n A và chuy n tư ng quang đi n x y ra th nào đ ng nhanh trư c khi v K A. Luôn x y ra B. x y ra y u C. d ng h n ngay khi đ n A. C. không th x y ra. D. các e theo dây d n D. không cho e nào thoát kh i K t o thành dòng đi n. Câu 9. Dòng quang đi n ph thu c vào y u t nào? Câu 3. Cư ng đ b c x chi u t i ph thu c vào A. Công su t b c x B. Năng lư ng photon A. S photon đ p vào B. Năng lư ng c a m t C. C A và B. D. không ph thu c photon vào các y u t k trên. C. c A và B D. dòng quang đi n Câu 10. Đ ng năng ban đ u c c đ i c a các e ph Câu 4. Ta có th áp d ng đ nh lu t Ôm cho dòng thu c vào? quang đi n trong trư ng h p nào? A. Năng lư ng c a photon chi u t i A. luôn áp d ng đư c B. cư ng đ b c x chi u t i B. Khi dòng quang đi n đ t giá tr c c đ i C. Công thoát D. C A và C C. khi dòng quang đi n có giá tr nh . Câu 11: Nh n đ nh nào dư i đây ch a đ ng quan D. không th áp d ng đư c đi m hi n đ i v b n ch t c a ánh sáng: Câu 5. Chi u đ ng th i hai b c x vào m t t bào A. ánh sáng là sóng đi n t có bư c sóng n m quang đi n, ta c n dùng các hi u đi n th hãm đ trong gi i h n t 0,4 µm đ n 0,75 µm tri t tiêu dòng quang đi n. Cho bi t Uh1 = 2Uh2. H i B. ánh sáng là trùm h t đư c phát ra t ngu n có th k t lu n gì? sáng và truy n đi theo đư ng th ng v i t c A. 1= 2 2 B. 1< 2 đ l n C. 1 > 2 D. 1 =2 2 C. S chi u sáng chính là quá trình truy n năng Câu 6. D i đ ng th i hai ng n đèn, đèn 1 là bóng lư ng b ng nh ng kh u ph n nh xác đ nh, Ne on có công su t c c l n, đèn 2 là đèn phát sáng đư c g i là phôtôn màu tím v i cư ng đ sáng c c y u. Khi đó cư ng D. ánh sáng có b n ch t ph c t p, trong m t s đ dòng quang đi n ( n u có ) là i1 ( đèn Ne on) và trư ng h p nó bi u hi n các tính ch t c a i2. Nh n xét gì v các giá tr đó?
- sóng và trong m t s trư ng h p khác nó Câu 15: Y u t nào dư i đây không gây ra hi n bi u hi n như h t(phôtôn) tư ng phát x e t các tinh th iôn và tinh th hóa Câu 12: Hi n tư ng quang đi n đư c hertz phát hi n tr ? b ng cách nào? A. Các phôtôn B. Các h t mang đi n tích A. Chi u m t trùm ánh sáng tr ng đi qua lăng C. T trư ng D. Nhi t đ cao kính Câu 16: Khái ni m nào nêu ra dư i đây là c n thi t B. Cho m t dòng tia cat t đ p vào m t t m kim cho vi c gi i thích hi n tư ng quang đi n và hi n lo i có nguyên t lư ng l n tư ng phát x nhi t e C. Chi u m t ngu n sáng giàu tia t ngo i vào A. Đi n tr riêng B. công thoát m t t m k m tích đi n âm C. M t đ dòng đi n D. Lư ng t b c x D. Dùng ch t phôtôn 210 phát ra h t α đ b n Câu 17: Nh n xét nào dư i đây đúng ? khi ngư i ta phá lên các ph n t nitơ chi u m t chùm sáng lên t m kim lo i đư c đánh Câu 13: Nh n xét ho c k t lu n nào dư i đây v bóng có công thoát A. hi n tư ng quang đi n x y ra thuy t lư ng t và các đ nh lu t quang đi n là sai? n u: A. Các đ nh lu t quang đi n hoàn toàn không A. Các lư ng t năng lư ng(phôtôn) đ p lên mâu thu n v i tính ch t sóng c a ánh sáng m t kim lo i v i năng lư ng th a mãn đi u B. Tia tím có bư c sóng λ = 0,4. Năng lư ng ki n hf ≥ A, đây f là t n s ánh sáng và h là lư ng t (phôtôn) c a tia tím b ng 4,965.10- t n s plăng 19 B. Chùm tia sáng đ p lên t m kim lo i có năng J C. Theo anhxtanh thì m t chùm tia sáng đư c lư ng th a mãn h th c: En ≥ A xem như m t chùm h t và m i h t đư c g i C. T m kim lo i có ch a m t s r t l n e t do là m t phôtôn đư c chi u sáng b ng chùm tia sáng có D. Công th c anhxtanh v hi n tư ng quang cư ng đ rats l n đi n có d ng: hc/3 = A + mv2/2 max D. T m kim lo i đư c chi u sáng có hi u đi n Câu 14: Hi n tư ng quang đi n là quá trình d a th r t l n trên: Câu 18: Ch n đáp án đúng v gi i h n quang đi n A. S gi i phóng các e t m t kim lo i do tương cu m i kim lo i tác c a chúng v i các phôtôn A. Bư c sóng c a ánh sáng chi u vào kim lo i B. S tác d ng c a các e lên kính nh B. Công th c c a e đ i v i kim lo i đó C. S gi i phóng các phôtôn khi kim lo i b đ t C. M t đ i lư ng đ c trưng c a kim lo i t l nóng ngh ch v i công thoát A c a e đ i v i kim D. S phát sáng do các e trong các nguyên t lo i đó này t nh ng m c năng lư ng cao xu ng D. Bư c sóng riêng c a kim lo i đó m c th p hơn Câu 19: Dư i nh hư ng c a ánh sáng đơn s c chi u lên m t kim lo i, v n t c c c đ i c a e quang đi n sau khi b b t ra kh i m t kim lo i ph thu c vào:
- A. Vân t c truy n ánh sáng trong môi trư ng Câu 24: Nguyên t c ho t đ ng c a quang tr d a bên ng i kim lo i vào hi n tư ng nào B. S phôtôn đ p lên m t kim lo i và vào trong A. Hi n tư ng quang đi n kim lo i B. Hi n tư ng quang đi n trong C. Năng lư ng c a phôtôn và vào lo i kim lo i C. Hi n tư ng quang d n D. T ng năng lư ng c a ánh sáng đ p lên m t D. Hi n tư ng phát quang c a các ch t r n kim lo i và vào lo i kim lo i Câu 25: tìm câu sai trong các câu dư i đây Câu 20: N u trong m t môi trư ng, ta bi t đư c A. Công thoát e ra kh i m t kim lo i đư c xác bư c sóng c a lư ng t năng lư ng ánh sáng đ nh b i năng lư ng c a phôtôn đ p vào kim (phôtôn ) và hf và b ng λ , thì chi t su t tuy t đ i lo i đó c a môi trư ng đó b ng bao nhiêu?( h là h ng s B. Công thoát e ra kh i m t kim lo i b ng năng planck, c là vatn t c ánh sáng trong chân không và f lư ng t i thi u đ iôn hóa m t nguyên t c a là t n s ) kim lo i đó A. n = c λ/ f B. n = hf/c C. Công thoát e ra kh i m t kim lo i đư c tình C. n = c/ v D. n = cf/λ b ng công c n thi t đ đưa m t e t qu đ o Câu 21: Cat t c a m t t bào quang đi n làm b ng xa nh t c a nguyên t ra xa vô cùng vônfram. Bi t công thoát c a e đ i v i vônfram là D. Công thoát e ra kh i m t kim lo i tính b ng 7,2.10-19J. gi i h n quang đi n c a vônfram là bao công t i thi u c n thi t đ tách m t e ra kh i nhiêu? kim lo i đó A. λ0 = 0,276 µm B. . λ0 = 0,375 µm Câu 26: Tìm câu đúng A. Đ i v i m i kim lo i dùng làm cat t có m t C. . λ0 = 0,425 µm D. . λ0 = 0,475 µm bư c sóng gi i h n λ0 g i là gi i h n quang Câu 22: Cat t c a m t t bào quang đi n làm b ng vônfram. Bi t công thoát c a e đ i v i vônfram là đi n. Hi n tư ng quang đi n ch x y ra khi 7,2.10-19J và bư c sóng ánh sáng kích thích là bư c sóng λ c a ánh sáng kích thích l n hơn 0,180µm. Đ tri t tiêu hoàn toàn dòng đi n, ph i d t λ0 vào hai đ u anot và catôt m t hi u đi n th hãm B. Đ ng năng c a các e quang đi n không ph b ng bao nhiêu? thu c vào cư ng đ c a chúm sáng kích thích A. Uh = 6,62V B. Uh = 4,5V mà ch ph thu c vào t n s c a ánh sáng C. Uh = 2,5V D. Uh = 2,37V kích thích. Câu 23: Hi n tư ng nào sau đây không liên quan C. V i ánh sáng kích thích có bư c sóng l n đ n tính ch t lưư ng t c a ánh sáng hơn gi i h n quang đi n c a kim lo i làm A. S t o thành quang ph v ch catôt thì cư ng đ dòng quang đi n t l B. S ph n ng quang hóa thuân v i cư ng đ c a ánh sáng kích thích. C. S phát quang c a các ch t D. C 3 câu đ u sai D. S hình thành dòng đi n d ch
- Câu 27: Hi n tư ng nào dư i đây không th hi n tính ch t h t c a ánh sáng A. Hi n tư ng phát quang B. Hi n tư ng quang đi n C. Hi n tư ng tán s c, t o thành quang ph liên t c c a ánh sáng tr ng. D. Hi n tư ng t o thành quang ph v ch c a nguyên t hydrô Câu 28: Tính v n t c ban đ u c c đ i c a e quang đi n bi t hi u đi n th hãm là 12V A. Vomax = 1,03.105m/s B. Vomax = 2,89.106m/s C. Vomax = 1,45.106m D. Vomax = 6 2,05.10 m/s Câu 29: Tìm s e quang đi n đ n đư c anot trong 1s khi bi t cư ng đ dòng đi n qua t bào là 8µA. A. n = 4,5.1013 B. n = 5.1013 C. n = 5,5.1020 D. n = 6.1014 Câu 30: chi u ánh sáng đ có λ = 0,666µm vào catôt c a m t t bào quang đi n thì ph i đ t hi u đi n th hãm Uh = 0,69V đ v a đ tri t tiêu dòng quang đi n. Tìm kim lo i c a công thoát làm catôt A. A = 1,907.10-19J B. A = 1,850.10-19J C. A = 2,5.10-20J D. A = 1,206.10-18J Câu 31: Công thoát c a kim lo i làm catôt c a m t t bào quang đi n A = 1,88eV, tìm gi i h n quang đi n c a kim lo i đó A. λ0 = 0,55µm B. λ0 = 660nm C. λ0 = 565nm D. λ0 = 0,54oµm
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
CHƯƠNG VII: LƯỢNG TỬ ÁNH SÁNG
9 p |
740 |
298
-
Trắc nghiệm Hiện tượng quang điện ngoài, thuyết lượng tử ánh sáng
12 p |
635 |
248
-
Bài tập Lý: Lượng tử ánh sáng
7 p |
424 |
212
-
Chuyên đề ôn thi Đại học môn Lý: Lượng tử ánh sáng - Vũ Đình Hoàng
39 p |
693 |
127
-
Câu hỏi Trắc nghiệm chuyên đề: Lượng tử ánh sáng
10 p |
236 |
121
-
TÀI LIỆU THAM KHẢO: TRẮC NGHIỆM LƯỢNG TỬ ÁNH SÁNG
11 p |
223 |
121
-
Bài tập luyện thi: Lượng tử ánh sáng
7 p |
216 |
100
-
Bài tập trắc nghiệm chương VIII: lượng tử ánh sáng + đáp án
5 p |
236 |
74
-
Câu hỏi Trắc nghiệm Lý: Lượng tử Ánh sáng
8 p |
151 |
65
-
Luyện thi Đại học môn Lý: Chương 6 - Lượng tử ánh sáng - Đặng Việt Hùng
55 p |
122 |
53
-
Tổng hợp đề thi tốt nghiệp - Cao đẳng - Đại học từ năm 2007 đến 2013 Chương Lượng tử ánh sáng
11 p |
127 |
46
-
TUYỂN TẬP TRẮC NGHIỆM LƯỢNG TỬ ÁNH SÁNG
13 p |
76 |
35
-
CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM LƯỢNG TỬ ÁNH SÁNG
14 p |
90 |
29
-
Hệ thống lý thuyết - bài tập chuyên đề luyện thi Đại học Vật lí - chuyên đề 7: Lượng tử ánh sáng
39 p |
101 |
26
-
Đề thi đại học, cao đẳng các năm phần: Lượng tử ánh sáng (Có đáp án)
9 p |
121 |
21
-
120 Câu hỏi trắc nghiệm về Lượng tử ánh sáng
9 p |
85 |
20
-
Tài liệu Lượng tử ánh sáng
12 p |
14 |
3

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

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

Server: Apache/2.2.31 (CentOS)

Connection: close

Pragma: no-cache

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

Set-Cookie: TLDEVNamespace=pti0s7u1s4moobkobnkk7vjfl1; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly

Vary: Accept-Encoding

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


markdown: tin liên quan Nhiều tài xế đến nhà tìm 'người lạ' ở BOT Cai Lậy Tối qua, một nhóm tài xế đã cùng nhau “truy tìm người lạ” yêu cầu xin lỗi vì có hành vi đe dọa tài xế khi phản đối ở trạm BOT Cai Lậy và được phát trực tiếp trên mạng xã hội.

WARC-Identified-Payload-Type: text/html

X-Cache: MISS from cache30

Cache-Control: private

Set-Cookie: .ASPXANONYMOUS=oUAQPSFK1-w0yQ0Gi6qVEWGrY2T_nWm6TaETSQUumsYOlsoSkg98QAR7AaWCyYivhcB-zsfd1SYXaPrIxLukJFRfaE4t89TQya7iF0j6lTPWT4vGLMdx07hI5BrSOuDuTdoplnW1hFIbMRBVot2T5g2; domain=thanhnien.vn; expires=Tue, 28-Aug-2018 22:20:05 GMT; path=/; HttpOnly

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


markdown:
###
[Vinh Danh Tâm Tài Đất Việt Vì Sự Phát Triển ](https://thayphongthuy.vn/truyen-thong/vinh-danh-tam-tai-dat-viet-vi-su-phat-trien-cong-dong-tai-den-hung.htm)
Cộng Đồng Tại Đền Hùng
Cộng Đồng Tại Đền Hùng
(Báo Hà Nội Mới) - Chương trình với mục đích hướng về nguồn cội Đất Việt, bồi đắp niềm tự hào dân tộc, thắp nén tâm hương thơm, tri ân công đức Tổ tiên, khơi dậy hào khí Việt Nam, khơi dậy lòng tự tôn dân tộc, khơi dậy...

Server: Apache

Vary: Accept-Encoding,User-Agent

Content-Type: text/html


markdown:
96 Trần Hưng Đạo, Q.1, Tp. HCM
Điện thoại: (84.28) 39 201 201
52 Nguyễn Đức Cảnh, Q7, Tp. HCM
Điện thoại: (84.28) 54 121 168
294 Bà Triệu, Q.Hai Bà Trưng, HN
Điện thoại: (84.24) 39 275 288
© 2018 - Bản quyền thuộc Star Travel International.
Trụ sở chính: 96 Trần Hưng Đạo, Q.1, Tp. HCM | Điện thoại: (84.28) 39 201 201
contact@startravel.vn
Tổng đài: 1900 1848
Hotline: 0925.122.122
Cùng du thuyền 5 sao khám phá Singapore - Malaysia
18,900,000
đ
Khám phá Trung Quốc - Nhật Bản cùng du thuyền 5 sao
38,900,000
đ
Trải nghiệm du thuyền 5 sao khám phá Singapore - Malaysia - Thái Lan
33,900,000
đ
Trải nghiệm Châu Âu qua góc nhìn mới cùng Avalon Panorama
118,700,000
đLiên hệ
100,500,000
đLiên hệ
73,400,000
đLiên hệ
Khám phá Châu Âu thơ mộng
42,300,000 đ
Trải nghiệm khoảnh khắc diệu kỳ tại Bờ Đông - Hoa Kỳ
57,500,000 đ
Trải nghiệm khoảnh khắc diệu kỳ tại Bờ Tây - Hoa Kỳ
58,990,000 đ
Cambodia: Phố biển trong lành Cao nguyên huyền bí
3,650,000 đ
Tour du lịch Đà Nẵng - Sơn Trà - Cù Lao Chàm - Hội An - Bà Nà
3,600,000
đ
Mỹ Tho - Cù lao Thới Sơn - Bến Tre
800,000
đ
Tour du lịch Bình Châu - Hồ Cốc
Tour du lịch Tây Nguyên: Buôn Ma Thuột - Hồ Lak - Buôn Đôn
2,700,000
đ
Nàng thích du lịch một mình, tại sao không?
Mẹo vặt tiết kiệm tối đa chi phí khi du lịch ở châu Âu
Định nghĩa về công viên thiên đường ở Đảo Wight
Độc hành - tại sao không ?
Nói đến Úc, người thường nghĩ ngay đến Sydney – thành phố lâu đời nhất , nổi tiếng với nhà hát Opera lẫy lừng, Melbourne – thành phố nhộn nhịp, từng là thủ đô của nước Úc, hay một Gold Coast gắn liền với những cánh buồm, biển xanh và cát trắng, nhưng ít ai lại nhắc đến PERTH, hay tìm kiếm thông tin về thành phố thủ phủ lớn nhất của bang Tây Úc này.
Nằm ở Tây Úc, cách thành phố Melbourne 4 giờ bay và là nơi biệt lập nhất trên thế giới, Perth tạo nên sự đặc biệt cho những ai sống hoặc du lịch đến nơi đây, bởi sự hòa quyện giữa cái cổ kính và hiện đại, giữa cái cuộc sống rất yên bình, rất từ tốn với cái sự sôi động và phát triển không ngừng, giữa cái lịch sử và hiện tại.Perth nhỏ nhắn, thân thiện và thời tiết rất lí tưởng, rất đặc trưng với cái khí hậu Địa Trung Hải ấm áp và có nắng.Perth có nhiều ngày nắng trong năm hơn bất kỳ thành phố thủ phủ nào khác của nước Úc. Ngay cả trong mùa đông ngắn và ôn hòa, mặt trời vẫn thường chiếu sáng. Mùa hè kéo dài, đồng nghĩa với việc nhiều hoạt động ở Perth được thực hiện ngoài trời. Hầu như bất kỳ thời điểm nào trong năm cũng lý tưởng để ngắm cảnh, thực hiện các hoạt động ngoài trời hoặc thư giãn trên các bãi biển cát sạch sẽ của Perth. Nói về bãi biển của Perth, đây sẽ là nơi lý tưởng cho những ai yêu cái đẹp thiên nhiên với những bãi biển xanh, trong vắt đến ngỡ ngàng. Xa xa những con sóng vỗ tung tăng của Ấn Độ Dương sẽ làm say đắm những ai yêu môn lướt sóng – Đây cũng môn thể thao nổi tiếng được ưa chuộng nhất thành phố Perth nói riêng và cả nước Úc nói chung. Ngoài ra lặn biễn hay bơi lội cùng với những đàn cá nhỏ sẽ làm bạn rất thích thú. Điều đặc biệt của những bãi biển ở Perth là bạn sẽ có thể nhìn tận mắt những chú cá mập bơi hiên ngang giữa dòng đại dương, nhưng đừng lo cá mập ở đây khá hiền và thân thiện như những con người ở Peth vậy.Những biển bãi có sức hút lớn ở đây là: Cottesloe, Scarborough, Trigg, Sorrento and Marrion Beach.
Sẽ là thiếu sót nếu đến Perth mà không đi dạo ở Cảng Sorrento để ngắm một vùng biển xanh ngắt với vô số du thuyền, tàu buồm… của những người giàu.Miền Tây nước Úc với vô số tài nguyên là vùng đất giàu có rộng lớn. Điều đó cũng có lý khi thành phố Perth luôn tấp nập những biệt thự ven biển và hàng trăm du thuyển nằm chen chúc đầy kín cầu cảng Sorrento xinh đẹp. Người Úc khoái du thuyền, khoái ngao du chênh vênh trên biển nên hầu như vùng biển nào ở Úc cũng đều ngập tràn thuyền buồm, du thuyền.
Kings Park có lẽ là nơi ngắm thành phố đẹp nhất và vì thế nó được ví như viên kim cương xanh trong lòng thành phố Perth. Được bao bọc xung quanh bởi con sông nổi tiếng Swan River lượn lờ uốn cong, khu công viên xanh mướt cỏ với hai hàng cây cao to thẳng tắp dẫn vào rất ấn tượng là nơi người dân Perth đến để ngắm nhìn thành phố thân yêu của họ và nằm trên cỏ xanh nghỉ ngơi. Không những mang vẻ đẹp của những ngôi nhà trọc trời hiện đại, Perth và Tây Úc vẫn còn chút dáng dấp lịch sử. Cách trung tâm thành phố Perth 30km về phía bờ biển, Cảng Fremantle luôn tấp nập, sôi nổi người qua lại, đây cũng là thành phố cảng lâu đời nhất Tây Úc. Một chút hòa trộn của nghệ thuật đường phố, một chút du dương của âm nhạc từ những người hát rong,một chút nhộn nhịp của người qua kẻ lại tạo nên một thành phố cảng cổ nhưng đầy sống động này
• Nhâm nhi một tách cà phê tại góc “Cappuccino Strip” thú vị sẽ xóa tan bao nhiêu mệt nhọc trong bạn• Lang thang quanh chợ Fremantle và thưởng thức âm nhạc đường phố từ những người hát rong cũng là một điều rất đáng để bạn làm• Không gì có thể thú vị hơn khi được ngồi trên tàu Fishing Boat Harbour và thưởng thức món cá, khoai tây chiên cùng gia đình, bạn bè• Khám phá vẻ đẹp lịch sử của Fremantle qua những trạm xe điện• Nhà tù bí ẩn “Fremantle Prison Tunnel” đang chờ bạn dưới lòng đất• Ghé thăm Viện Bảo Tàng Hàng Hải của Tây ÚC vả Trung Tâm trưng bày nghệ thuật của Fremantle• Và Fremantle cũng là trung tâm mua sắm, thời trang hay nghệ thuật dành cho bạn
Nếu như bạn muốn cảm nhận không gian yên tĩnh, không xe cộ, không khói bụi thì Đảo Rottnest sẽ là điểm dừng chân kế tiếp dành cho bạn. Bạn có thể đạp xe hoặc chèo xuồng tới những vịnh vắng vẻ và bơi trên 63 bãi biển trên Đảo Rottnest yên bình, không có xe cộ ồn ào. Sau đó lặn dưới những dải san hô màu sắc nổi bật và những xác tàu đắm.Lướt sóng trên Vịnh Strickland, Vịnh Salmon và Vịnh Stark.Hay lấy một cái cần câu và cố gắng câu thật nhiều cá ở hòn đảo tuyệt vời này.Ngắm nhìn quokka, loài thú có túi rất đáng yêu và là cảm hứng để người ta đặt tên cho hòn đảo này.
Tìm hiểu về lịch sử của hòn đảo thông qua chuyến du lịch đến nhà tù của thổ dân hay trong Viện Bảo Tàng Rottnest hay thăm ngọn hải đăng cổ và quan sát những đường hầm dưới đất, những khẩu súng khồng lồ và nhìn toàn cảnh Đồi Oliver. Bay trên chuyến bay ngắm cảnh mặt trời lặn trên không. Với thời tiết Địa Trung Hải, với các loại hoa thổ dân, hệ động vật và những bước phát triển từ tốn, không có gì đáng ngạc nhiên khi người dân địa phương muốn giữ Đảo Rottnest làm nơi nghỉ hè bí mật của họ.
Dù là một bữa ăn tối ở một nhà hàng sang trọng với cảnh đẹp hướng ra sông cùng những chai rượu lâu năm đắt tiền hay chỉ đơn giản nhâm nhi vài miếng “fish and chips” trong khi thưởng thức cảnh mặt trời lặn tại bãi biển thì Perth cũng sẽ mang lại cho bạn những khoảnh khắc đáng nhớ
Vẻ đẹp đa văn hóa của Perth còn được thể hiện qua những món ăn, và hải sản cũng đóng một vai trò quan trọng trong nền ẩm thực của Perth vì nó luôn luôn tươi sống, được bắt lên từ những dòng nước biển sáng chói của Ấn Độ Dương Ngoài ra, những bữa ăn ngoài trời ở đây sẽ làm bạn cảm thấy khí hậu ấm áp đang kích thích những giác quan trong bạn. Những cảnh đẹp thiên nhiên của Perth sẽ làm tăng thêm sự hấp dẫn cho món ăn. Bạn có thể thưởng thức một bữa tối tại bờ sông Swan nổi tiếng – một bữa tối thật đặc biệt với ánh đèn đang nhảy múa trên mặt nước sông – hoặc ngay tại biển với không khí biển đang chạy ngang sống lung, ánh mặt trời chiếu sang bạn cùng với sắc màu người qua lại
Người Perth cũng có hương vị cà phê riêng, khá đặc trưng như người Việt Nam. Không có bóng dáng của những cửa hàng cà phê lớn như StarBucks, NYDC, Coffee Bean and Tealeaf
Thành phố Perth luôn có nhiều sự lựa chọn, từ những khách sạn, resort tiện nghi, sang trọng và đắt tiền, đến những nhà nghỉ sạch sẽ, hợp túi tiền hay bạn cũng có thể ở cùng với gia đình bản xứ.
Ngày nay việc đi lại giữa các nước khá đơn giản và thuận tiện bởi các hãng hàng không luôn phục vụ hết mình và liên tục. Hàng ngày đều có các chuyến bay từ Việt Nam sang Perth và ngược lại của các hãng khác nhau, bạn có thể lựa chọn giữa các hãng hàng không sau: AirAsia, Thai Airways, Cathay Pacific, Singapore Airlines, Qantas, Tiger Airways, JetStar Pacific Airlines với thời gian bay khoảng hơn 15 giờ là bạn đã có mặt tại địa điểm mình yêu thích.
Với khoảng cách giữa các thành phố là rộng nên máy bay là cách lựa chọn thuận tiện nhất và nhanh nhất mặc dù xe bus và tàu hỏa hoạt động tốt. Nếu bạn đi du lịch theo nhóm thì nên thuê xe hay mua xe ô tô. Bạn có thể đi du lịch khắp Perth và Tây Úc mà không phải mất nhiều về tài chính.Bạn cũng có thể du lịch, di chuyển bằng tàu hỏa khoảng $3-$5 từ các ngoại ô tới trung tâm thành phố hay từ thành phố tới vùng Fremantle80% khách du lịch đi bằng máy bay, hãng hàng không Quatas là hãng hàng không nội địa và có ngân sách bổ sung gọi là Jetstar. Có một hãng tàu chuyên chở cạnh tranh là Virgin Blue.
Người dân Australia sử dụng đồng đô la Úc (AUD $)1 AUD $ = 11,013.63 VNĐ
• 1 lít xăng : $ 1.45=16.000VNĐ• 1 chai nước nhỏ: $ 2.50= 27.500VNĐ• 1 chai bia: $ 3.00=33.000VNĐ• Áo ngắn: $ 30.00=330.000VNĐ• Vé xem phim: $ 18.00=198.000VNĐ• Thuê xe ô tô 1 ngày: $ 60.00-100.00= 660.000-1.100.000VNĐ• Chụp ảnh: $ 2.00= 22.000VNĐ• 1 lít sữa: $ 3.00= 33.000VNĐ• ổ bánh mì: $ 3.80=41.800VNĐ• 1 cốc cà phê: $ 3.50= 38.500VNĐGiá phòng ở Australia thấp nhất là từ 20 – 80$, trung bình là 80 – 150$, cao là 150 – 300$, sang trọng trên 300$.Giá bữa ăn thấp nhất là 5 – 10$, trung bình là 10 -15$, cao là 25 – 60$, sang trọng là trên 60$.
• Khi tới Úc du khách không nên mang theo các loại thực phẩm hay vật liệu làm từ thảo mộc và các loại sản phẩm làm từ thú vật vì đó là các mặt hàng cấm mang vào trong biên giới Úc và quý khách sẽ bị tịch thu.• Du lịch tại Úc là một môi trường trong sạch, không khí trong lành không bị ô nhiễm bởi rác, vì vậy nước này có quy định cấm vứt rác lung tung, bạn cũng nên lưu ý khi đi tới Úc du lịch• Chửi thề ở nơi công cộng, xô đẩy nhau khi xếp hàng,…không những được coi là hành động bất nhã mà còn là vi phạm pháp luật vì vậy bạn cũng nên biết về quy đinh này để thực hiện cho tốt.• Nên mang theo thuốc men cá nhân trong túi xách để phòng trừ trong những trường hợp cần dùng đến vì các loại thuốc men và dịch vụ y tế đều khá đắt. • Các loại giấy tờ cần được bảo quản cẩn thận để tránh mất mát trong suốt quá trình di chuyển.• Ở Úc không có tập tục cho tiền boa. Các khách sạn và nhà hàng cũng không áp dụng lệ phí phục vụ. Nói chung việc cho tiền boa tùy thuộc vào sở thích cá nhân chứ không bắt buộc tại Úc• Khi đi du lịch đến đất nước này, bạn không nên mang theo các loại áo quần hay nón mũ có gắn lông chim, hoặc đan bằng tre, nứa, cọ lát... Tất cả đều sẽ bị tịch thu ngay từ sân bay. Nếu cố tình giấu diếm, rất có thể bạn sẽ bị chính quyền địa phương phạt tù ngay khi bị phát hiện.
Những bãi biển đẹp nhất của Myanmar
Tư vấn du lịch, vui chơi tốt nhất ở Dubai
10 điều nên biết trước khi đến Bình Nhưỡng
Du lịch đẳng cấp Hoàng Gia với chi phí cực thấp
Tư vấn mua sắm ở thiên đường Pratunam, Bangkok
Trượt băng giữa lòng đại dương
Làm gì khi bị lạc đường ở nước ngoài?
7 mẹo nhỏ khi đi du lịch cùng đại gia đình
Ovation of the Seas - Siêu du thuyền thông minh nhất thế giới
Lần đầu trải nghiệm du thuyền ? đọc ngay bí kíp để chuyến đi vui vẻ
Đại diện STI tham gia lễ hạ thuỷ du thuyền lớn nhất thế giới
Symphony of the Seas qua những con số
Thời điểm ngắm hoa anh đào đẹp nhất 2018
Một ngày trên tàu Mariner of the Seas
Sống chậm trên dòng Danube
Tiện nghi nhìn là yêu của Symphony of the seas
Du ngoạn Châu Âu cùng du thuyền lớn nhất thế giới
Đoàn Bình Điền khám phá Hong Kong - Nhật Bản 11/05/2018
Đoàn khách khám phá Trương Gia Giới 04/05/2018
Đoàn khách tham quan Shanghai - Kumamoto 05/04/2018
Du thuyền 5 sao là hình thức du lịch giúp Tú thỏa mãn niềm đam mê du lịch của mình theo một cách đặc biệt nhất. Khi di chuyển qua các nước khác, Tú không phả nhàm chán ngồi một chỗ như trước đây mà được thỏa sức tham gia các hoạt động giải trí trên du thuyền.
Trên du thuyền, Linh đã được trải nghiệm rất nhiều hoạt động vui chơi giải trí cả trong nhà lẫn ngoài trời, phù hợp với những người trẻ tuổi như leo núi, lướt sóng, bay lên không trung… Không những vậy, Linh còn được ghé thăm các quốc gia xinh đẹp trong chuyến đi.
Tôi chưa từng tham gia bất kỳ chuyến du lịch theo tour nào trước đây vì không có thời gian. Tuy nhiên, sau khi tham gia cùng đoàn trong chuyến du thuyền Đông Bắc Á, tôi đã thấy được những giá trị thụ hưởng thật sự trong một chuyến du lịch là như thế nào. Nó giúp tôi có một quãng thời gian vui vẻ hoàn toàn.
Tôi đã được trải nghiệm những dịch vụ chất lượng 5 sao mà loại hình du lịch du thuyền mang lại, với chất lượng như vậy thì việc du thuyền 5 sao trở thành xu hướng du lịch tại Việt Nam là vấn đề không còn xa. Dịch vụ tại Star Travel rất tận tâm, tận tụy trong suốt hải trình. Rất đáng để trải nghiệm.
Tôi có thể uống một ly café nóng, nằm trên boong tàu đọc sách, hay thậm chí đánh gofl, leo núi và trượt băng ngay trên đại dương. Là một doanh nhân, tôi nghĩ du thuyền 5 sao là nơi lý tưởng nhất để tôi thư giãn và lấy lại nguồn cảm hứng sau thời gian bận rộn với công việc.
Tôi nhận thấy loại hình du lịch trên du thuyền của Star Travel tổ chức rất phù hợp với nhu cầu tưởng thưởng nhân viên, khách hàng thân thiết hoặc tổ chức các đợt huấn luyện nhân viên cao cấp của các công ty. Đây cũng là loại hình du lịch lý tưởng cho các gia đình vì chi phí khá hợp lý.
Tôi thấy khá thú vị, du thuyền 5 sao là loại hình du lịch lý tưởng, vừa tổ chức được những cuộc họp cho hội dồng quản trị, vừa có thời gian và không gian vui chơi cùng gia đình. Tôi tin tưởng về sự phát triển vượt trội của Star Travel khi khai thác loại hình du lịch này tại Việt Nam
Loại hình du lịch bằng du thuyền 5 sao luôn là lựa chọn đầu tiên của tôi trong những chuyến đi tưởng thưởng của Amway. Với hàng trăm tiện ích, du thuyền 5 sao sẽ đáp ứng được hơn những gì tôi cần, và nhất là chi phí trọn gói đã bao gồm tất cả trong chương trình tour.
Bạn muốn đăng ký tour dành cho công ty. Vui lòng liên hệ với chúng tôi để được tư vấn ưu đãi tốt nhất. Tổng đài: 1900 1848. Hotline: 0919 122 127
Hoặc có thể điền thông tin bên dưới, StarTravel sẽ liên hệ ngay sau khi nhận được thông tin:
© 2018 - Bản quyền thuộc
Star Travel International
Thứ 2 - 6: 8h:00 - 17h:30
Thứ 7: 8h:00 - 12h:00
CN và các ngày lễ: Nghỉ


markdown:
At present, businesses are getting to be a gameplay regarding anschluss in addition to dominance giving birth to help the idea that the exact far more anyone have, a lot more you peddle and the particular additional money one make. Wholesaling is the basic enterprise concept that will is some demanding industry market place itself but to carry out especially clearly in this field, may:
u the correct resources
oughout the perfect internet business market
you typically the right at wholesale prices products
In addition to this insights, before going in this field you need to have to contemplate certain inquiries such while:
Are you gonna be a friend or relative who spend or proceed a 2009: 00-05: 00 job? Might you be your own own leader? Might you afford performing permanently numerous assignments?
If your primary response to all of the above-mentioned issues is without a doubt then this indicates starting the wholesale business can become a great and successful opportunity pertaining to a person. As soon as there is certainly a good breadth pertaining to commencing inexpensive enterprise and producing excellent income and then exactly why genuinely everyone performing it? Them is never easy get started on wholesale industry and manage it correctly. Read the write-up that will memorise certain helpful tips previous to commencing this unique exploits.
Pondering the main from suppliers providers typically the from suppliers small business marketplace are generally not the sole important stuff to determine well before starting your personal wholesale online business. There will be many other considerations that have to be came to the conclusion prior for you to firing the main business. Contemplate:
Why might you start low cost business? If you are looking for a decent located to make the two edges meet up with or possibly just should try to be a luxurious wholesale worker? What can you expect from low cost organization venture? When you will become a fulltime wholesaler and also take the item upwards simply as being a part-time workout? Just what are the actual varieties of problems involved as well as if most likely prepared to be able to meet up with these folks?
Right after answering most of these questions, you will have to consider your company goal necessary by keeping this pointers on your mind.
After the following, you simply must decide the nature of your individual wholesale internet business. Figure out irrespective of whether you are generally visiting arised the market being a exclusive owner or perhaps you need a partnership. Those two business structures are the the majority of sorts of organization in treatment currently. Equally constructions have got their individual pros and even cons but you will own to pull a checklist as per your company situation which enables you you to produce the proper judgement. Often speaking, being a sole manager means which everyone and even you only will often be chargeable for just about every single your internet business while in marriage, workload and also responsibilities are going to be shared between comes the key stage with selecting some sort of below wholesale organization topic. For you to be some productive wholesaler / retailer, it happens to be advised to not ever take care of a selection of which is far too wide concerning choices and also the kinds for below wholesale items primarily. Produce your skillset first, grow to be master with the field, recognize yourself for being an expert and next, if have be, will leave your site and go to include some sort of variety of products in your from suppliers tools are made the decision, the next task is towards decide best places sell them. You can certainly start a web based B2B inexpensive portal, peddle on in addition to ebay or to be able to your neighborhood shops in your town. You can find out that ambiance accommodates your own business best but often, web stores are thought to be the main best preference these days.
All these are principle things that a single must do prior to starting a low cost business efficiently. Read more:
# Leading Tips When A Buisness Card
At present, businesses are getting to be a gameplay regarding anschluss in addition to dominance giving birth to help the idea that the exact far more anyone have, a lot more you peddle and the particular additional money one make. Wholesaling is the basic enterprise concept that will is some demanding industry market place itself but to carry out especially clearly in this field, may:

Server: awex

X-Content-Type-Options: nosniff

X-Xss-Protection: 1; mode=block

Vary: Cookie,Accept-Encoding


markdown:
...loại rủi ro pháp lý, nắm cơ hội làm giàu...
VĂN BẢN GỐC
Điều 87 Nghị định 34/2016/NĐ-CP
X
Từ khoá: Số Hiệu, Tiêu đề hoặc Nội dung ngắn gọn của Văn Bản...
Thành Viên
BỘ TÀI CHÍNH -
BỘ TƯ PHÁP
--------
CỘNG HÒA XÃ
HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập - Tự do - Hạnh phúc
---------------
Số:
62/2013/TTLT-BTC-BTP
Hà
Nội, ngày 13 tháng 5 năm 2013
THÔNG TƯ LIÊN TỊCH
QUY
ĐỊNH MỨC THU, CHẾ ĐỘ THU, NỘP, QUẢN LÝ VÀ SỬ DỤNG LỆ PHÍ CHỨNG THỰC HỢP ĐỒNG,
GIAO DỊCH
Căn cứ Luật Đất đai số
13/2003/QH10;
Căn cứ Luật Nhà ở số
56/2005/QH11;
Căn cứ Pháp lệnh Phí và lệ phí
số 38/2001/PL-UBTVQH10 ngày 28/8/2001;
Căn cứ Nghị định số
57/2002/NĐ-CP ngày 03/6/2002 và Nghị định số 24/2006/NĐ-CP ngày 06/3/2006 của
Chính phủ quy định chi tiết thi hành Pháp lệnh Phí và lệ phí;
Căn cứ Nghị định số
75/2000/NĐ-CP ngày 08/12/2000 của Chính phủ về công chứng, chứng thực;
Căn cứ Nghị định số
88/2009/NĐ-CP ngày 19/10/2009 của Chính phủ quy định việc cấp Giấy chứng nhận
quyền sử dụng đất, quyền sở hữu nhà ở và tài sản khác gắn liền với đất;
Căn cứ Nghị định số
118/2008/NĐ-CP ngày 27/11/2008 của Chính phủ quy định chức năng, nhiệm vụ, quyền
hạn và cơ cấu tổ chức của Bộ Tài chính;
Căn cứ Nghị định số
22/2013/NĐ-CP ngày 13/3/2013 của Chính phủ quy định chức năng, nhiệm vụ, quyền
hạn và cơ cấu tổ chức của Bộ Tư pháp;
Xét đề nghị của Vụ trưởng Vụ
Chính sách Thuế, Cục trưởng Cục Hộ tịch, quốc tịch, chứng thực,
Bộ trưởng Bộ Tài chính, Bộ trưởng
Bộ Tư pháp quy định mức thu, chế độ thu, nộp, quản lý và sử dụng lệ phí chứng
thực hợp đồng, giao dịch, như sau:
Điều 1. Phạm vi điều chỉnh
Thông tư này quy định mức thu, chế
độ thu, nộp, quản lý và sử dụng lệ phí chứng thực hợp đồng, giao dịch.
Điều 2. Đối tượng áp dụng
1. Tổ chức, cá nhân yêu cầu chứng
thực hợp đồng, giao dịch tại Uỷ ban nhân dân cấp huyện, Uỷ ban nhân dân cấp xã
(ở các địa phương được phép thực hiện chứng thực hợp đồng, giao dịch theo quy định
của pháp luật) phải nộp lệ phí theo quy định tại Thông tư này.
2. Cơ quan thực hiện chứng thực hợp
đồng, giao dịch là cơ quan thu lệ phí.
Điều 3. Mức thu lệ phí
Mức thu lệ phí chứng thực hợp đồng,
giao dịch như sau:
1. Mức thu lệ phí chứng thực hợp đồng,
giao dịch liên quan đến bất động sản được xác định theo giá trị tài sản hoặc
giá trị hợp đồng, giao dịch:
a) Mức thu lệ phí chứng thực đối với
các hợp đồng, giao dịch sau đây được tính như sau:
- Chứng thực hợp đồng chuyển nhượng,
tặng cho quyền sử dụng đất, góp vốn bằng quyền sử dụng đất (tính trên giá trị
quyền sử dụng đất);
- Chứng thực hợp đồng chuyển nhượng,
tặng cho quyền sử dụng đất có tài sản gắn liền với đất, góp vốn bằng quyền sử dụng
đất có tài sản gắn liền với đất (tính trên tổng giá trị quyền sử dụng đất và
giá trị tài sản gắn liền với đất);
- Chứng thực văn bản thoả thuận
phân chia di sản, văn bản khai nhận di sản (tính trên giá trị di sản);
- Chứng thực hợp đồng thế chấp tài
sản (tính trên giá trị tài sản; trường hợp trong hợp đồng thế chấp tài sản có
ghi giá trị khoản vay thấp hơn giá trị tài sản thế chấp thì tính trên giá trị
khoản vay).
Số TT
Giá trị tài sản hoặc giá trị hợp đồng, giao dịch
Mức thu
(đồng/trường
hợp)
1
Dưới 50 triệu đồng
50.000
2
Từ 50 triệu đồng đến 100 triệu đồng
100.000
3
Từ trên 100 triệu đồng đến 500
triệu đồng
300.000
4
Từ trên 500 triệu đồng đến 1 tỷ
đồng
500.000
5
Từ trên 1 tỷ đồng đến 2 tỷ đồng
1.000.000
6
Từ trên 2 tỷ đồng đến 3 tỷ đồng
1.200.000
7
Từ trên 3 tỷ đồng đến 4 tỷ đồng
1.500.000
8
Từ trên 4 tỷ đồng đến 5 tỷ đồng
2.000.000
9
Từ trên 5 tỷ đồng đến 10 tỷ đồng
2.500.000
10
Trên 10 tỷ đồng
3.000.000
b) Mức thu lệ phí đối với các việc
chứng thực hợp đồng thuê quyền sử dụng đất, thuê nhà ở (tính trên tổng số tiền
thuê) được tính như sau:
Giá trị hợp đồng, giao dịch
(đồng/trường
hợp)
40.000
80.000
200.000
400.000
800.000
1.700.000
c) Đối với các hợp đồng, giao dịch
về quyền sử dụng đất, tài sản có giá thoả thuận cao hơn mức giá quy định của cơ
quan nhà nước có thẩm quyền thì giá trị quyền sử dụng đất, giá trị tài sản tính
lệ phí chứng thực được xác định theo thoả thuận của các bên trong hợp đồng,
giao dịch đó; trường hợp giá đất, giá tài sản do các bên thoả thuận thấp hơn mức
giá do cơ quan nhà nước có thẩm quyền quy định áp dụng tại thời điểm chứng thực
thì giá trị tính lệ phí chứng thực được tính như sau: Giá trị quyền sử dụng đất,
giá trị tài sản tính lệ phí = Diện tích đất, số lượng tài sản ghi trong hợp đồng,
giao dịch (x) Giá đất, giá tài sản do cơ quan nhà nước có thẩm quyền quy định.
2. Mức thu lệ phí chứng thực hợp đồng,
giao dịch không theo giá trị tài sản hoặc giá trị hợp đồng, giao dịch được quy
định như sau:
Loại việc
Chứng thực hợp đồng chuyển đổi
quyền sử dụng đất nông nghiệp
Chứng thực hợp đồng bán đấu giá
bất động sản
Chứng thực hợp đồng bảo lãnh
Chứng thực hợp đồng uỷ quyền
Chứng thực giấy uỷ quyền
20.000
Chứng thực sửa đổi, bổ sung hợp
đồng, giao dịch
Chứng thực việc huỷ bỏ hợp đồng,
giao dịch
Chứng thực di chúc
Chứng thực văn bản từ chối nhận
di sản
3. Mức thu lệ phí chứng thực hợp đồng,
giao dịch khác có giá trị dưới 50 triệu đồng là: 40.000 đồng/trường hợp.
Điều 4. Quản lý và sử dụng lệ
phí
Lệ phí chứng thực là khoản thu thuộc
ngân sách nhà nước. Cơ quan thu lệ phí nộp 100% (một trăm phần trăm) tổng số tiền
lệ phí thu được vào ngân sách nhà nước theo chương, mục, tiểu mục của Mục lục
ngân sách nhà nước hiện hành. Các khoản chi phí liên quan đến công tác chứng thực
hợp đồng, giao dịch được ngân sách nhà nước cấp theo dự toán được duyệt hàng
năm.
Điều 5. Tổ chức thực hiện
1. Thông tư này có hiệu lực thi
hành kể từ ngày 01/7/2013. Bãi bỏ quy định về chế độ thu, nộp và quản lý sử dụng
lệ phí chứng thực hợp đồng, giao dịch tại Thông tư liên tịch số
93/2001/TTLT/BTC-BTP ngày 21/11/2001 của liên Bộ Tài chính - Tư pháp hướng dẫn
chế độ thu, nộp và quản lý sử dụng phí, lệ phí công chứng, chứng thực.
2. Các nội dung khác liên quan đến
việc thu, nộp, quản lý, sử dụng, công khai chế độ thu lệ phí không hướng dẫn tại
Thông tư này được thực hiện theo hướng dẫn tại Thông tư số 63/2002/TT-BTC ngày
24/7/2002 của Bộ Tài chính hướng dẫn thực hiện các quy định pháp luật về phí và
lệ phí, Thông tư số 45/2006/TT-BTC ngày 25/5/2006 sửa đổi, bổ sung Thông tư số
63/2002/TT-BTC ngày 24/7/2002, Thông tư số 28/2011/TT-BTC ngày 28/2/2011 của Bộ
Tài chính hướng dẫn thi hành một số điều của
Luật Quản lý thuế, hướng dẫn thi hành Nghị định số 85/2007/NĐ-CP ngày 25/5/2007
và Nghị định số 106/2010/NĐ-CP ngày 28/10/2010 của Chính phủ, Thông tư số
153/2012/TT-BTC ngày 17/9/2012 của Bộ Tài chính hướng dẫn việc in, phát hành và
quản lý và sử dụng các loại chứng từ thu tiền phí, lệ phí thuộc ngân sách nhà
nước và các văn bản sửa đổi, bổ sung (nếu có).
3. Cơ quan, tổ chức, cá nhân thuộc
đối tượng nộp lệ phí và các cơ quan liên quan chịu trách nhiệm thi hành Thông
tư này. Trong quá trình triển khai thực hiện, nếu có vướng mắc, đề nghị các tổ chức,
cá nhân phản ánh kịp thời về Bộ Tài chính, Bộ Tư pháp để xem xét, hướng dẫn./.
KT. BỘ TRƯỞNG BỘ TƯ PHÁP
THỨ TRƯỞNG
Lê Hồng Sơn
KT. BỘ TRƯỞNG BỘ TÀI CHÍNH
THỨ TRƯỞNG
Vũ Thị Mai
Nơi nhận:
- Văn phòng Trung ương Đảng;
- Văn phòng Tổng Bí thư;
- Văn phòng Quốc hội;
- Văn phòng Chủ tịch nước;
- Viện Kiểm sát nhân dân tối cao;
- Tòa án nhân dân tối cao;
- Kiểm toán nhà nước;
- Các Bộ, cơ quan ngang Bộ, cơ quan thuộc Chính phủ;
- Văn phòng Ban chỉ đạo Trung ương về phòng, chống tham nhũng;
- Cơ quan Trung ương của các đoàn thể;
- Công báo;
- Cục kiểm tra văn bản (Bộ Tư pháp);
- UBND, Sở Tài chính, Cục Thuế, KBNN các tỉnh, thành phố trực thuộc Trung
ương;
- Các đơn vị thuộc Bộ Tài chính;
- Website Chính phủ;
- Website Bộ Tài chính;
- Lưu: VT Bộ Tài chính, Bộ Tư pháp.
Tin, bài liên quan:
THE MINISTRY
OF FINANCE
THE MINISTRY OF JUSTICE
-------
SOCIALIST
REPUBLIC OF VIET NAM
Independence - Freedom - Happiness
------------
No:
62/2013/TTLT-BTC-BTP
Hanoi, May 13,
2013
JOINT CIRCULAR
PROVIDING
FOR THE COLLECTION LEVELS, REGIME OF COLLECTION, REMITTANCE, MANAGEMENT AND USE
OF FEES FOR AUTHENTICATION OF CONTRACTS AND TRANSACTIONS
Pursuant to the Land Law No.
13/2003/QH10;
Pursuant to the Law on Housing
No. 56/2005/QH11;
Pursuant to the Ordinance on
charges and fees No.38/2001/PL-UBTVQH10, dated August 28, 2001;
Pursuant to the Government’s
Decree No. 57/2002/ND-CP dated June 03, 2002 and Decree No. 24/2006/ND-CP dated
March 06, 2006 detailing the implementation of the Ordinance on charges and
fees;
Pursuant to the Government's
Decree No. 75/2000/ND-CP dated December 08, 2000, on notarization and
authentication;
Pursuant to the Government's
Decree No. 88/2009/ND-CP dated October 19,2009 on grant of certificates of land
use rights and house and land-attached asset ownership;
Pursuant to the Government’s
Decree No. 118/2008/ND-CP dated November 27, 2008 defining the functions,
tasks, powers and organizational structure of the Ministry of Finance;
..................................................
Bạn Chưa Đăng Nhập Thành Viên!
Vì chưa Đăng Nhập nên Bạn chỉ xem được Thuộc tính của văn bản.
Bạn chưa xem được Hiệu lực của Văn bản,
Văn bản liên quan, Văn bản thay thế, Văn bản gốc, Văn
bản tiếng Anh,...
Nếu chưa là Thành Viên, mời Bạn Đăng ký Thành viên
tại đây
Tải Văn bản tiếng Việt
Tải Văn bản tiếng Anh
Tải Văn bản gốc
Bạn Đang Đăng Nhập Thành Viên Free!
Vì Đăng Nhập Thành Viên Free nên Bạn chỉ xem được
Thuộc tính và Nội dung của văn bản.
Bạn chưa xem được Nội dung toàn văn, Hiệu lực của Văn bản, Văn bản liên quan, Văn bản thay thế,
Văn bản gốc, Văn bản tiếng Anh,...
Nếu muốn làm Thành Viên Basic / Pro, mời Bạn Chuyển
Đổi loại Thành Viên
tại đây.
Bạn Đang Đăng Nhập Thành Viên Basic!
Vì Đăng Nhập Thành Viên Basic nên Bạn chỉ xem
được Thuộc tính, Nội dung của văn bản, Nội dung toàn
văn, Hiệu lực của Văn bản, Văn bản
liên quan, Văn bản thay thế,
Văn bản gốc.
Bạn chưa xem được Văn bản tiếng Anh, ...
Nếu muốn làm Thành Viên Pro, mời Bạn Chuyển Đổi
loại Thành Viên
tại đây.
Chú thích:
Rà chuột vào nội dụng văn bản để sử dụng.
<Nội dung> = Nội dung thay
thế tương ứng;
<Nội dung> =
Không có nội dung thay thế tương ứng;
<Nội dung> = Không có
nội dung bị thay thế tương ứng;
<Nội dung> = Nội dung được sửa đổi, bổ
sung.
Click trái để xem cụ thể từng nội dung cần so sánh
và cố định bảng so sánh.
Click phải để xem những nội dung sửa đổi, bổ sung.
Double click để xem tất cả nội dung không có thay
thế tương ứng.
Tắt so sánh [X] để
trở về trạng thái rà chuột ban đầu.
Họ & Tên:
Email:
Điện thoại:
Nội dung:
Tên truy cập hoặc Email:
Mật khẩu cũ:
Mật khẩu mới:
E-mail:
Email người nhận:
Tiêu đề Email:
Nội dung:
Email nhận thông báo:

Set-Cookie: Culture=vi; domain=thuvienphapluat.vn; expires=Thu, 20-Jun-2019 11:15:40 GMT; path=/

X-Frame-Options: SAMEORIGIN


markdown:
-
-
-
Tổng tiền thanh toán:
-
-
Ngày 25/01/2018
# Lợi ích khi lắp đặt camera quan sát Hikvision bạn nên biết.
[Những điều cần biết khi lắp đặt camera PTZ](/camera-ptz-la-gi) [10 lời khuyên hữu ích khi lựa chọn lắp đặt camera chống trộm](/lap-dat-camera-chong-trom) [Tại sao lắp đặt camera wifi tại Hải Phòng được ưa chuộng](/lap-dat-camera-wifi-tai-hai-phong) [Camera quan sát Hikvision](https://tienphongcamera.com/lap-dat-camera-quan-sat-hikvision) đang nổi lên là một trong những dòng camera được ưa chuộng nhất trên thị trường. Tại sao camera Hikvision lại được ưa chuộng đến vậy? Hãy cùng tìm hiểu ở bài viết dưới đây nhé.
Hikvision đang là thương hiệu đứng đầu thế giới về camera quan sát và đứng thứ 3 thế giới về thiết bị an ninh. Với 7 năm liền lọt vào top 10 thương hiệu camera được ưa chuộng nhất trên thế giới, Hikvision đang tạo được niềm tin hoàn hảo nơi với người tiêu dùng về tính năng của camera quan sát cũng như tuổi đời, độ bền của camera.
Hikvision là thương hiệu camera được thành lập vào năm 2001 tại Đài Loan, Hikvision đang ngày càng mở rộng quy mô của mình với 12000 nhân viên trong đó có tới 4200 kỹ sư chuyên nghiệp chuyên nghiên cứu và phát triển công nghệ của camera quan sát. Hiện nay, Hikvision đã có 12 chi nhánh lớn tại Mỹ, Anh, Hà Lan, Singapore, Pháp, Hồng Kông, Hàn Quốc....
**Ưu điểm của camera quan sát Hikvision**
+ Thiết kế nhỏ gọn, đẹp mắt phù hợp với rất nhiều thiết kế nhà cũng như nội thất
+ Chất lượng hình ảnh sắc nét HD hay fullHD với công nghệ HD-TVI cho bạn những hình ảnh chân thực nhất
+ Chế độ phát hiện chuyển động độc đáo sẽ giúp cảnh báo tới người dùng khi có người lạ xâm nhập. Ngoài ra còn có chế độ chia vùng riêng tư cho phép bạn quan sát những khu vực quan trọng đảm bảo sự riêng tư của bạn
+ Chế độ ghi hình thông minh có thể ghi hình liên tục 24/24 giúp lưu trữ tất cả những khoảnh khắc nhỏ nhất
+ Chế độ hồng ngoại thông minh giúp quan sát ban đêm dễ dàng hơn
+ Phần mềm quan sát camera miễn phí, dễ sử dụng nâng cao hiệu quả quan sát của bạn
+ Độ bền của Hikvision rất cao, có thể sử dụng 5 đến 7 năm
+ Tích hợp công nghệ phân tích hình ảnh, nhận diện khuôn mặt cho phép camera quét và phân tích tất cả những đối tượng trong tầm quan sát của camera. Với chức năng này cho phép loại bỏ những đối tượng xấu rất hiệu quả.
+ Khả năng quan sát trong điều kiện thiếu sáng tốt cùng tính năng tự động cân bằng ánh sáng cho phép quan sát những nơi thiếu sáng vẫn cho hình ảnh rõ nét, có một số sản phẩm được trang bị tính năng chống ngược sáng rất tốt hiện nay.
+ Báo động qua điện thoại: bạn có thể quan sát tổng thể hệ thống camera của mình đồng thời báo động mọi lúc mọi nơi chỉ với kết nối 3G hay Internet.
Với những ưu điểm tuyệt vời của mình khi giải quyết được hầu hết tất cả những nhu cầu của người dùng khó tính nhất, camera Hikvision đang ngày càng chiếm được lòng tin nơi người tiêu dùng.
Nếu bạn đang có nhu cầu lắp đặt camera quan sát mà vẫn còn băn khoăn, hãy đến với Tiên Phong camera để được tư vấn miễn phí, demo trực tiếp để có được những lựa chọn phù hợp nhất nhé.
**Thông tin liên hệ:** **Công ty TNHH công nghệ viễn thông Tiên Phong** **Địa chỉ: Số 66, Trường Chinh, Kiến An, Hải Phòng.** **Số điện thoại: ** **01202224224**

X-Cache: miss

Server: nginx

P3P: CP="NOI DSP COR NID ADMa OPTa OUR NOR"

X-Page: article

Set-Cookie: _orig_referrer=; expires=Thu, 05-Jul-2018 11:28:10 GMT; path=/; HttpOnly


markdown:
# Jetstar khuyến mãi cuối tuần cực sốc vé máy bay giá rẻ 88k
Jetstar khuyến mãi cuối tuần cực sốc vé máy bay giá rẻ 88k. Sau nhiều ngày mong đợi của bà con gần xa cuối cùng cuối tuần siêu khuyến mãi đã quay trở lại rồi. Lần này vé máy bay khuyến mãi chỉ có 88k áp dụng cho tất cả các chặng bay nội địa và quốc tế do hãng hàng không Jetstar khai thác. Cơ hội vi vu khắp mọi nơi đang nằm trong tầm tay rồi. Còn chần chờ gì nữa mà không nhanh tay “rinh” ngay vé máy bay giá rẻ nào cả nhà ơi!
*Siêu khuyến mãi cuối tuần Jetstar 88k* **Thông tin vé máy bay khuyến mãi Jetstar**
- Thời gian đặt vé: 11:00 thứ 6 ngày 26/5/2017 đến 23:59 chủ nhật ngày 28/07/2017
- Chặng bay áp dụng: Các chặng bay nội địa và Quốc tế
- Giá vé chỉ từ 88.000/ chiều.
- Thời gian bay từ 20/08 – 21/10/17 tùy theo mỗi chặng, áp dụng tất cả các ngày trong tuần trừ ngày lễ, tết.
**Bảng giá vé máy bay khuyến mãi cuối tuần nội địa và quốc tế**
Chặng Bay Ngày Bay Giá (vnđ)
|Sài Gòn||Đà Lạt||20/08 – 26/08/17|
11/09 – 21/10/17
|88.000|
|Sài Gòn||Đồng Hới||20/08 – 26/08/17|
11/09 – 21/10/17
|188.000|
|Sài Gòn||Pleiku||20/08 – 26/08/17|
11/09 – 21/10/17
|8.8000|
|Sài Gòn||Huế||20/08 – 26/08/17|
11/09 – 21/10/17
|128.000|
|Sài Gòn||Nha Trang||20/08 – 26/08/17|
11/09 – 21/10/17
|88.000|
|Đà Nẵng||Hồng Kông||06/09 – 23/09/17|
12/10 – 25/10/17
|349.000|
|Hà Nội||Hồng Kông||06/09 – 23/09/17|
12/10 – 25/10/17
|349.000|
|Hà Nội||Quảng Châu||06/09 – 23/09/17|
12/10 – 25/10/17
|88.000|
|Sài Gòn||Quảng Châu||06/09 – 23/09/17|
12/10 – 25/10/17
|88.000|
|Sài Gòn||Bali||13/09 – 21/10/17||1.737.000|
|Sài Gòn||Manila||13/09 – 21/10/17||1.884.000|
|Sài Gòn||Singapore||13/09 – 21/10/17||288.000|__ Lưu ý:__ *Giá vé trên là giá 1 chiều chưa bao gồm thuế và các loại phụ phí.* *Giá vé khuyến mãi là vé máy bay hạng Starter (hạng phổ thông), đã bao gồm 7kg hành lý xách tay, chưa bao gồm hành lý ký gửi.* *Vé khuyến mãi không được hoàn vé. Được phép đổi ngày bay và đổi tên đóng phí + chênh lệch giá vé theo điều kiện* *hạng vé* **Đặt mua vé máy bay khuyến mãi của Jetstar như thế nào?**
Chương trình khuyến mãi áp dụng trong thời gian ngắn và số lượng có hạn vì vậy mà bạn phải lưu ý và kiên trì mới có thể “săn” vé máy bay khuyến mãi được. Trước hết hãy lên kế hoạch; chuẩn bị đầy đủ thông tin cá nhân (họ tên, ngày tháng năm sinh, CMND, số điện thoại, email,…); một thẻ Visa, Mater Card hoặc thẻ ATM có đăng kí Internet banking có sẵn tài khoản để thanh toán tiền vé; 1 máy tính có đường truyền internet ổn định để có thể “săn” vé một cách nhanh chóng nhất. Nếu bạn cảm thấy khó khăn để sở hữu tấm vé máy bay Jetstar Pacific với giá tốt nhất hãy đến với
** với hệ thống book vé chuyên nghiệp, nhanh chóng và tiện lợi. Bạn có thể thỏa sức lựa chọn đặt vé máy bay khuyến mãi Jetstar đi bất cứ nơi đâu với mức giá rẻ nhất. Nhanh tay, săn vé thôi! Tìm chuyến bay** **Tìm chuyến bay** ** – App vé máy bay** **48 Nguyễn Cửu Vân, P.17, Q. Bình Thạnh, TP.HCM**

Set-Cookie: hotel_cart_cookie=deleted; expires=Thu, 01-Jan-1970 00:00:01 GMT; Max-Age=0; path=/


markdown:
Chọn hệ điều hành, ngôn ngữ và kiến trúc máy tính của bạn.
Đã chọn: LibreOffice
**Linux - deb (x86), phiên bản 6.0.2, Tajik**
No regular installation files are available.
Please change your selection or pick one from the additional downloads below.
Nếu bạn cần những phiên bản cũ, hãy xem trang
[này](http://downloadarchive.documentfoundation.org/libreoffice/old).
LibreOffice là một dự án mã nguồn mở và dĩ nhiên bạn có thể tải về mã nguồn để tạo bản cài đặt riêng.

Cache-Control: no-cache, max-age=0, must-revalidate

Set-Cookie: bypassStaticCache=deleted; expires=Thu, 01-Jan-1970 00:00:01 GMT; Max-Age=0; path=/; httponly

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