Bao hàm thức tựa biến phân Pareto loại I và những vấn đề liên quan

... chơngII Xuất khẩu Việt Nam(1990-2002) Xuất khẩu gạo của Việt Nam(1989-2002)thực trạng và những vấn đề liên quan 1 .Xuất khẩu Việt Nam 1990-2002 a.Tăng trởng xuất khẩu Ngoại thơng Việt Nam ... tranh chủ yếu của Việt Nam .Giá xuất khẩu gạo cùng phẩm cấp của Thái Lan thờng cao hơn so với giá gạo của Việt Nam.Trớc năm 1998,giá gạo xuất khẩu của Thái Lan thờng cao hơn giá của Việt Nam 70-80 ... ngạch xuất khẩu gạo cho các tỉnh và một số doanh nghiệp trên cơ sở cân nhắc danh sách các nhà xuất khẩu gạo. +Hạn ngạch xuất khẩu không đợc đem buôn bán hay chuyển nhợng. Sản xuất và xuất khẩu gạo...

... quan về kiểm soát nội bộ và sự hình thành hệ thống quản trị rủi ro doanh nghiệp. - Chương 2: Thực trạng về kiểm soát nội bộ và những vấn đề về quản trị rủi ro tại các doanh nghiệp trên thế giới ... II: THỰC TRẠNG VỀ KIỂM SOÁT NỘI BỘ VÀ NHỮNG VẤN ĐỀ VỀ QUẢN TRỊ RỦI RO TẠI CÁC DOANH NGHIỆP TRÊN THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM 32 THƯ VIỆN ĐIỆN TỬ TRỰC TUYẾN v 3.2.2 Hoàn thiện cơ cấu tổ chức và phân ... hợp các quan điểm cơ bản về tích hợp kiểm soát nội bộ và quản trị rủi ro. - Tiếp cận lý luận hiện đại về rủi ro và quản trị rủi ro. - Khảo sát, đánh giá thực trạng hệ thống kiểm soát nội bộ...

... vấn đê cần quan tâm n-THựC TRẠNG BẢO HIỂM TRÁCH NHIỆM DÂN sự CỦA CHỦ TÀU (BẢO HIỂM P&I) TẠI VIỆT NAM 1. Sự cần thiết của bảo hiểm trách nhiệm dân sự của chủ tàu đối với tàu ... thách thức của bảo hiểm trách nhiệm dân sự của chủ tàu tại Việt Nam 61 3.1. Cơ hội 61 Khoa luận: Bảo hiểm trách nhiệm dân sự của chủ tàu và nhung vấn đê cần quan tâm - Vi ... 15 Khoa luận: Bảo hiểm trách nhiệm dân sự của chủ tàu và nhung vấn đê cần quan tâm CHƯƠNG n TÌNH HÌNH PHÁT TRIỂN BẢO HIỂM TRÁCH NHIỆM DÂN sự CỦA CHỦ TÀU Ở VIỆT NAM ì....

... thiên và vẽ đồ thị hàm đa thức Trần Đình Cư. GV Trường THPT Gia Hội, Huế 119 BÀI 6. KHẢO SÁT SỰ BIẾN THIÊN VÀ VẼ ĐỒ THỊ HÀM ĐA THỨC VẤN ĐỀ 1: HÀM BẬC BA DẠNG 1: KHẢO SÁT VÀ VẼ ĐỒ THỊ HÀM ... Cho hàm số 4 2m2 (C )y x mx   a. Khảo sát và vẽ đồ thị hàm số với 1m b. Hãy xác định m để hàm số đồ thị hàm số có 3 cực trị Bài 4. (ĐH Vinh - 2002) 1. Khảo sát và vẽ đồ thị hàm số ... sự biến thiên và vẽ đồ thị hàm đa thức Trần Đình Cư. GV Trường THPT Gia Hội, Huế 135 a) Khảo sát hàm số khi m=1 b) Tìm m để hàm số có 3 cực trị và ba cực trị của đồ thị hàm số tạo thành...

... AstraZeneca), theo Bộ Y tế, Lao động và Phúc lợi. [Kyodo tin tức Jan 2011(8)] Tầm quan trọng của việc báo cáo phản ứng có hại của thuốc và các vấn đề liên quan đến sử dụng thuốc Ds. Huỳnh Kim HằngKhoa ... tin về các phản ứng nghiêm trọng nhưng tần suất xảy ra thấp.Do vậy, thông tin do các cán bộ y tế cung cấp về các phản ứng có hại của thuốc sẽ vô cùng hữu ích để tiếp tục đánh giá một cách toàn ... theo dõi có 1019 ca ADR được báo cáo với 1916 biến cố gồm 475 ca nghiêm trọng và 544 không nghiêm trọng. Kể từ khi Trimetazidin được cấp phép lưu hành có 161 ca mắc hội chứng Parkinson và các triệu...

... chia đa thức đó cho (x-2).(x-3). Giải: Gọi đa thức đã cho là F(x).Theo bài ra ta giả sử đa thức dư cần tìm là ax+b. Ta có: F(x) = (x-2).(x-3).A(x) + ax + b. (trong đó A(x) là đa thức thương ... thương trong phép chia) Theo giả thiết và theo định lý Bơdu ta có: F(2)=2a +b=5 và F(3)=3a+b=7. Giải hệ hai phương trình trên ta tìm được a = 2, b = 1. Vậy đa thức dư là 2x+1. Bài 8: Cho biết ... trường hợp ta đều có B(x) chia hết cho 8 (1). Mà tích của ba số nguyên liên tiếp thì chi hết cho 3 nên (x-1).x.(x+1) chia hết cho 3 B(x) chia hết cho 3 (2). Mà (3,8)=1 nên từ (1) và (2) suy...

... cho sự tồn tại nghiệm của bài toán bao hàm thức tựa biến phân Pareto loại II.23 VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAMVIỆN TOÁN HỌCBùi Thế HùngSỰ TỒN TẠI NGHIỆM CỦA BÀI TOÁN TỰA CÂN BẰNG ... nghiệm ¯x = 1.2.2.3 Bài toán tựa cân bằng Trong phần này chúng tôi áp dụng các kết quả thu được ở trên vào sự tồn tại nghiệm của bài toán tựa cân bằng Pareto và bài toán tựa cân bằng yếu.12 Danh ... bài toán bao hàm thức tựa biến phân Pareto loại I và loại II có nghiệm. Mỗi một loại chúng tôi phân thành hai lớp khác nhau, đó là lớp bài toán bao hàm thức tựa biến phân Pareto trên và lớp bài...

... IP )I bài toán bao hàm thức tựa biến phân Pareto dưới loại I(UPQV IP )II bài toán bao hàm thức tựa biến phân Pareto trên loại II(LP QV IP )II bài toán bao hàm thức tựa biến phân Pareto dưới ... quát loại II và bài toán tựa cân bằng Pareto và yếu loạiII.Trong chương 3, chúng tôi thiết lập điều kiện đủ cho sự tồn tại nghiệm của bài toán bao hàm thức tựa biến phân Pareto loại I và loại II. ... tôi đưa ra một số điều kiện đủ cho sự tồn tại nghiệm của bài toán tựa cân bằng Pareto trên loại I, bài toán tựa cân bằng yếu trên loại I và bài toán tựa cân bằng tổng quát loại II. Các côngcụ...

... thành cách mạng, 41 bà mẹ Việt Nam anh hùng và 220 cán bộ trung - cao cấp. Giáo trình tổng hợp những vấn đề liên quan giữa bảo hiểm và dân số 2 2. Đặc điểm kinh tế - xã hội: Thái ... Bắc giáp Hưng Yên và Hải Phòng Tỉnh Thái Bình được thành lập vào ngày 21/ 3 /18 90 với tổng diện tích là 1. 579,9 km2 và số dân (tính đến năm 2002) là 1. 904.000 người. Ngày 21/ 3 /18 90. Thị xã Thái ... 19 96 19 97 19 98 Số đơn vị 8 51 54 71 Số lao động 19 6 2 .10 4 2.324 2.579 Năm 19 99 2000 20 01 2002 Số đơn vị 72 72 74 78 Số lao động 2.753 2.753 2.803 2.829 Nếu 6 tháng cuối năm 19 95, BHXH Thị...

... 9358 2. 174.006 10.1 92. 144 124 886 29 5.376 1.950.184 Quý II 1470 93 52 2.179 .20 10.180.56 122 886 29 3.584 1.950.18 15 Tỷ lệ HTKH 109 ,23 % 101,88% 1 02, 09% 101 ,2% 1999 20 00 20 01 20 02 Số ... tham gia 72 72 74 78 Số đối tượng 2. 753 2. 753 2. 803 2. 829 Tổng số tiền 2. 400.784.000 3.113.699.000 3.890.8 02. 000 3. 925 . 320 .000 Tỷ lệ HTKH 103, 42% 109% 105% 103,3% Từ bảng số liệu trên ... 10.170.51 2 122 883 29 3.584 1.947.311 Quý IV 1473 9345 2. 1 82. 000 10.155.357 121 8 82 296.991 1.945.311 Tổng số tiền 1473 9345 8.716 .22 6 40.698.577 121 884 1.179.535 7.7 92. 991 Đơn...

... 11.8 23 lao động với tổng số tiền là 58 .38 7 .32 6 đồng trong đó đối tượng hưởng lương hưu hàng tháng là cán bộ công nhân viên chức là 10.818 người với tổng số tiền chi trả là: 49.418.800đồng và ... PHÁP I – LÝ DO CHỌN CHUYÊN ĐỀ VÀ NHỮNG ĐẶC ĐIỂM CÓ LIÊN QUAN TRỰC TIẾP ĐẾN CHUYÊN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Lý do chọn chuyên đề. Chính sách nhất quán của Đảng và Nhà nước ta luôn coi con người ... xuyên liên tục, sự phối hợp giữa các cơ quan quản lý Nhà nước và cơ quan quản lý BHXH chưa chặt chẽ. - Tình trạng thiếu hoặc nợ đóng BHXH ở một số đơn vị đã làm ảnh hưởng đến nguồn thu và việc...

... dụng điện sinh hoạt, nước nhà… .và đặc biệt là các tài sản có giá trị sinh hoạt văn hoá, đi lại và đời sống 31 76-80 45 0 48 6 35 42 80+ 84 116 26 29 48 81 5937 46 9 536 HC: Người hưởng lương ... *Về điều kiện nhà ở. Phần lớn người hưởng lương hưu hàng tháng đang sống cùng gia đình, có mọt phần nhỏ số người hưởng lương hưu hàng tháng sống riêng nhưng lại ở trong những toà nhà ở tạm. ... có tuổi đời bình quân là 65 tuổi. Số người cán bộ hưu trí ở độ tuổi từ 61-65 tuổi là 4. 865 người chiếm gần 45 % tổng số cán bộ hưu trí. Điều này có thể thấy số người hưởng lương hưu hàng tháng...

... M ⇒ YF |M(x) = F (x), x ∈ M.F i : D −→ 2Y i D Y i , (i ∈ I) F i , (i ∈ I) F = i I F i D Y = i I Y i F (x) = i I F i (x).F : X ⇒ Y G : Y ⇒ ZG ◦ F : X ⇒ Z(G ◦ F )(x) =x∈G(F (x)) ... 1} ⊂ intA;A = intA;int(A) = intA.A ⊂ X n x1, , xn∈ A. x =n i= 1t i x i ,t i ≥ 0 (i = 1, 2, , n)n i= 1t i = 1,x1, , xnA coAA A coAAcoA AcoA AcoAcoA = coASố hóa b i Trung ... supv∈F(y,x)p∗, v ≥ 0. I( x, y) = {i ∈ {0, , s} | ψ i (x, y) > 0}.0 ≤ ψ i (x, y),s i= 0ψ i (x, y) = 1 I( x, y) = φ. i ∈ I( x, y), (x, y) ∈ suppψ i ⊆ Upj (i) Cp(x, y) = supv∈F(y,x)p∗,...

... src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAArYAAAI0CAIAAABnGf1oAAAACXBIWXMAABYlAAAWJQFJUiTwAAAgAElEQVR42u3db2hc14E34KNFJlClrEmRGbMNkUMoaWJNsjSLif8Qh45cHBuc0mAYqaQJXbNNao+a+ENJUqyO6HrJB5PGctqw2dBgLAmMy9rgsak9wSmRHEQLbUZpYLOhGhNnPWjYrrvVFIoG9H447X1nJdnNH1vWSM/zwVyduTNz7/HM3N8995xzW2ZmZgIAH9no6OjGjRsbS7LZ7J133vnoo492dHSoH5aMv1EFAB/Lhg0bCoVCCCGdTk9MTIyMjNx55519fX1r1qwZGhpSP4gIAMvd5s2bOzo6NmzYsG/fvomJiRBCT09PuVxWM4gIAMvUkSNHQgjr1q1LSjo6OvL5fAjhhRdeUD8sDa2qACCEUK/Xx8bGLly4cPLkyRDC+vXrb7/9 9i1 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 0I4 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 7I3 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 ... src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAArYAAAI0CAIAAABnGf1oAAAACXBIWXMAABYlAAAWJQFJUiTwAAAgAElEQVR42u3db2hc14E34KNFJlClrEmRGbMNkUMoaWJNsjSLif8Qh45cHBuc0mAYqaQJXbNNao+a+ENJUqyO6HrJB5PGctqw2dBgLAmMy9rgsak9wSmRHEQLbUZpYLOhGhNnPWjYrrvVFIoG9H447X1nJdnNH1vWSM/zwVyduTNz7/HM3N8995xzW2ZmZgIAH9no6OjGjRsbS7LZ7J133vnoo492dHSoH5aMv1EFAB/Lhg0bCoVCCCGdTk9MTIyMjNx55519fX1r1qwZGhpSP4gIAMvd5s2bOzo6NmzYsG/fvomJiRBCT09PuVxWM4gIAMvUkSNHQgjr1q1LSjo6OvL5fAjhhRdeUD8sDa2qACCEUK/Xx8bGLly4cPLkyRDC+vXrb7/9 9i1 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 0I4 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 7I3 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 ... src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAArYAAAI0CAIAAABnGf1oAAAACXBIWXMAABYlAAAWJQFJUiTwAAAgAElEQVR42u3db2hc14E34KNFJlClrEmRGbMNkUMoaWJNsjSLif8Qh45cHBuc0mAYqaQJXbNNao+a+ENJUqyO6HrJB5PGctqw2dBgLAmMy9rgsak9wSmRHEQLbUZpYLOhGhNnPWjYrrvVFIoG9H447X1nJdnNH1vWSM/zwVyduTNz7/HM3N8995xzW2ZmZgIAH9no6OjGjRsbS7LZ7J133vnoo492dHSoH5aMv1EFAB/Lhg0bCoVCCCGdTk9MTIyMjNx55519fX1r1qwZGhpSP4gIAMvd5s2bOzo6NmzYsG/fvomJiRBCT09PuVxWM4gIAMvUkSNHQgjr1q1LSjo6OvL5fAjhhRdeUD8sDa2qACCEUK/Xx8bGLly4cPLkyRDC+vXrb7/9 9i1 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 0I4 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 7I3 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...

... toán bao hàm thức tựa biến phân kiểu Stampacchia và ứng dụng 292.1 Bài toán bao hàm thức tựa biến phân kiểu Stampacchia . . . . . . . . 292.1.1 Bài toán bao hàm thức tựa biến phân kiểu Stampacchia ... nghiệm của bài toán bao hàm thức tựa biến phân kiểu Stampacchia dạng 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 402.3 Ứng dụng của bài toán bao hàm thức tựa biến phân kiểu Stampacchia vào ... toán bao hàm thức tựa biến phân kiểu Stampacchia và ứngdụngTrong chương này, luận văn trình bày bài toán trong lý thuyết tối ưu vectơ đa trịđó là các bài toán bao hàm thức tựa biến phân kiểu Stampacchia, ...