Sự khác biệt giữa lãi đơn và lãi kép | Công thức tính lãi kép Nhanh, dễ hiểu

Ngày 18/01/2023 - 10:01

Sự khác biệt chính giữa lãi đơn và lãi kép là lãi đơn dựa trên số tiền gốc. Ngược lại, lãi kép dựa trên số tiền gốc và tiền lãi gộp trong một chu kỳ của thời kỳ.

Chúng ta biết rằng lãi đơn và lãi kép là hai khái niệm quan trọng được sử dụng rộng rãi trong nhiều dịch vụ tài chính, đặc biệt là trong ngân hàng. Các khoản vay như khoản vay trả góp, khoản vay mua ô tô, khoản vay giáo dục và thế chấp sử dụng lãi suất đơn giản. Lãi gộp được sử dụng bởi hầu hết các tài khoản tiết kiệm vì nó trả lãi. Nó trả nhiều hơn lãi suất đơn giản. Trong bài viết này, chúng ta hãy thảo luận chi tiết về sự khác biệt giữa lãi đơn và lãi kép.

Định nghĩa về lãi đơn và lãi gộp

Tiền lãi đơn giản: Tiền lãi đơn giản có thể được định nghĩa là số tiền gốc của khoản vay hoặc tiền gửi mà một người gửi vào tài khoản ngân hàng của họ.

Lãi kép: Lãi gộp là tiền lãi tích lũy và gộp trên số tiền gốc.

Sự khác biệt giữa lãi suất đơn giản và hợp chất là gì?

Dưới đây, bạn có thể tìm thấy sự khác biệt chính giữa Lãi đơn và Lãi gộp trong cột dạng bảng bên dưới:

Chênh lệch lãi suất đơn giản và lãi kép
Tham số	Điều quan tâm đơn giản	Lãi kép
Sự định nghĩa	Tiền lãi đơn giản có thể được định nghĩa là số tiền được trả lại cho việc sử dụng số tiền đã vay trong một khoảng thời gian cố định.	Lãi gộp có thể được định nghĩa là khi tổng số tiền gốc vượt quá ngày đến hạn thanh toán, cùng với lãi suất trong một khoảng thời gian.
Công thức	SI = (P × T × R) ⁄ 100	CI = P(1+R⁄100) ^t − P
Số tiền trả lại	Tiền lãi ít hơn nhiều so với lãi kép.	Sự trở lại là cao hơn nhiều.
Số tiền gốc	Số tiền gốc là không đổi.	Số tiền gốc tiếp tục thay đổi trong toàn bộ thời gian vay.
Sự phát triển	Sự tăng trưởng vẫn khá đồng đều trong phương pháp này.	Sự tăng trưởng tăng khá nhanh trong phương pháp này.
Lãi tính phí	Tiền lãi được tính trên số tiền gốc.	Tiền lãi được tính trên đó là tiền gốc và tiền lãi tích lũy.

Để tìm hiểu thêm sự khác biệt giữa các bài viết liên quan, hãy theo dõi BYJU'S – Ứng dụng Học tập và tải xuống ứng dụng để học một cách thú vị và hấp dẫn.

Các ví dụ đã có lời giải

Ví dụ 1: Hoàng Anh vay 50.000.000 trong 3 năm với lãi suất 3,5% mỗi năm. Tìm sự quan tâm đơn giản.
Giải pháp: Cho trước,
P = 50.000.000 Rs
R = 3,5%
T = 3 năm
SI = (P × R ×T) / 100
SI = (50.000.000× 3,5 ×3) / 100 = 5250000

Ví dụ 2: Số lượng nam giới được phát hiện tăng với tốc độ 2% mỗi giờ. Tìm số đếm sau 2 giờ nếu số đếm ban đầu là 600000.
Giải: Vì dân số nam tăng với tốc độ 2% mỗi giờ, nên chúng tôi sử dụng công thức
A = P(1 + R/100) ⁿ
Do đó, dân số sau 2 giờ = 600000(1 + 2/100) ²
= 600000(1 + 0,02) ²
= 600000(1,02) ²
= 624240

Câu hỏi thường gặp

Sự khác biệt chính giữa lãi đơn và lãi kép là gì?

Tiền lãi đơn giản được tính trên số tiền gốc hoặc số tiền cho vay trong khi lãi kép được tính dựa trên số tiền gốc cũng như tiền lãi tích lũy trong một khoảng thời gian nhất định hoặc khoảng thời gian trước đó.

Công thức cho lãi suất đơn giản là gì?

Công thức tính lãi đơn được đưa ra bởi:
SI = (P x R x T)/100
trong đó SI = Lãi đơn
P = Số tiền
gốc R = Lãi suất
T = Khoảng thời gian tính bằng năm

Công thức tính lãi kép là gì?

Công thức tính lãi kép được đưa ra bởi:
CI = Số tiền – Tiền gốc
và Số tiền = P(1+r/n) ^nt

Công thức cho số tiền nếu nó được gộp hàng năm là gì?

Nếu số tiền được gộp hàng năm, số tiền được đưa ra là:
A = P(1+R/100) ^t

Sự khác biệt giữa định tính và định lượng

Trong các lĩnh vực kinh doanh, khoa học và công nghệ, kinh tế, v.v., họ sử dụng hai cách tiêu chuẩn để tiến hành nghiên cứu. Một là nghiên cứu định tính và hai là nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định lượng sử dụng các quan sát thống kê và logic để đưa ra kết luận trong khi tìm kiếm định tính dựa trên dữ liệu bằng lời nói và bằng văn bản. Nói tóm lại, nghiên cứu định lượng thường được thể hiện bằng số hoặc biểu thị bằng biểu đồ, trong khi nghiên cứu định tính được thể hiện bằng các từ cho các tập dữ liệu nhất định . Bây giờ, trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về sự khác biệt giữa nghiên cứu định tính và định lượng đối với các tập dữ liệu khác nhau.

Tại sao chúng ta cần nghiên cứu định lượng và định tính?

Nghiên cứu định lượng rất hữu ích để đạt được sự hiểu biết về các ý kiến, động cơ và lý do cơ bản. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc về các vấn đề. Ngoài ra, nghiên cứu định lượng giúp phát triển các ý tưởng và giả thuyết, trong khi nghiên cứu định tính hữu ích trong việc khám phá các xu hướng, ý tưởng và quan điểm, đồng thời đưa ra những hiểu biết sâu sắc hơn về vấn đề.

Định nghĩa nghiên cứu định tính và định lượng

Nghiên cứu định tính: Nghiên cứu định tính được sử dụng để đạt được sự hiểu biết về hành vi, ý định, thái độ, kinh nghiệm, v.v. của con người, dựa trên sự quan sát và diễn giải của con người. Đó là một kỹ thuật khám phá và không có cấu trúc liên quan đến các hiện tượng rất phức tạp. Loại nghiên cứu này thường được thực hiện để hiểu sâu về chủ đề. Nó được thực hiện bằng cách thực hiện các cuộc phỏng vấn với các câu hỏi mở, các quan sát được mô tả bằng lời, v.v.

Nghiên cứu định lượng: Phương pháp nghiên cứu định lượng dựa trên các phương pháp của khoa học tự nhiên, trong đó phát triển các sự kiện khó và dữ liệu số. Nó thiết lập mối quan hệ nhân quả giữa hai biến bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê, tính toán và thống kê khác nhau. Vì kết quả được đo lường chính xác và chính xác nên phương pháp nghiên cứu này còn được gọi là “Nghiên cứu thực nghiệm”. Loại nghiên cứu này thường được sử dụng để thiết lập các sự kiện tổng quát về một chủ đề cụ thể. Loại nghiên cứu này thường được thực hiện bằng cách sử dụng khảo sát, thí nghiệm, v.v.

Sự khác biệt giữa nghiên cứu định tính và định lượng là gì?

Nghiên cứu định lượng là một cách tiếp cận có phương pháp hơn để giải quyết vấn đề bằng cách tạo và sử dụng dữ liệu. Hình thức nghiên cứu này được sử dụng để định lượng dữ liệu và các biến thành dữ liệu cụ thể. Các khảo sát được sử dụng trong Nghiên cứu Định lượng bao gồm khảo sát trực tuyến, khảo sát trên giấy và các hình thức khảo sát khác được sử dụng để hoàn thành nghiên cứu.

Sự khác biệt giữa nghiên cứu định tính và định lượng
Nghiên cứu định tính	Nghiên cứu định lượng
Một phương pháp để phát triển sự hiểu biết tốt hơn về khoa học xã hội và con người, để hiểu rõ hơn về hành vi và tính cách của con người	Đây là phương pháp được sử dụng để tạo dữ liệu số bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật như kỹ thuật logic, thống kê và toán học
Nó sử dụng một cách tiếp cận chủ quan	Nó sử dụng một cách tiếp cận khách quan
Nó thường được thể hiện bằng các từ	Nó được thể hiện bằng đồ thị và số
Nó có câu hỏi mở	Nó có nhiều câu hỏi lựa chọn
Nghiên cứu định tính chỉ cần một vài người trả lời	Nghiên cứu định lượng đòi hỏi nhiều người trả lời
Các phương pháp thu thập dữ liệu liên quan là phỏng vấn, nhóm tập trung, nghiên cứu tài liệu, dân tộc học	Các phương pháp thu thập dữ liệu liên quan là thử nghiệm, khảo sát và quan sát được thể hiện bằng số
Nghiên cứu định tính có bản chất là toàn diện	Nghiên cứu định lượng mang bản chất đặc thù
Lập luận được sử dụng để tổng hợp dữ liệu trong nghiên cứu này là quy nạp	Lập luận được sử dụng để tổng hợp dữ liệu trong nghiên cứu này là suy luận
Phương pháp này liên quan đến một cuộc điều tra theo định hướng quá trình	Phương pháp này không liên quan đến một cuộc điều tra định hướng quá trình
Nó phát triển sự hiểu biết ban đầu về dữ liệu	Nó đề xuất một quá trình hành động cuối cùng
Dữ liệu được lấy trong phương pháp nghiên cứu Định tính khá bằng lời nói	Dữ liệu lấy theo phương pháp này khá đo lường được
Mục tiêu của phương pháp nghiên cứu này là thu hút và khám phá những ý tưởng khác nhau	Mục tiêu chính của nghiên cứu định lượng là kiểm tra nguyên nhân và kết quả giữa các biến
Là một trong những phương pháp nghiên cứu khám phá	Đó là một phương pháp nghiên cứu kết luận

Câu hỏi thường gặp về sự khác biệt giữa nghiên cứu định tính và định lượng

Nêu các loại nghiên cứu định lượng.

Bốn loại nghiên cứu định lượng khác nhau là nghiên cứu mô tả, nghiên cứu thực nghiệm, nghiên cứu bán thực nghiệm và nghiên cứu tương quan.

Nêu các loại nghiên cứu định tính

Các loại nghiên cứu định tính khác nhau là nghiên cứu trường hợp, phương pháp dân tộc học, phương pháp hiện tượng học, mô hình tường thuật, mô hình lịch sử, phương pháp lý thuyết có căn cứ

Đề cập đến sự khác biệt chính giữa dữ liệu định tính và định lượng.

Sự khác biệt chính giữa dữ liệu định tính và định lượng là dữ liệu định lượng là về các con số và dữ liệu định tính là mô tả.

Đưa ra các ví dụ cho dữ liệu định lượng và định tính

Ví dụ về dữ liệu định lượng là tuổi, lương, chiều cao, cỡ giày, v.v. Ví dụ về dữ liệu định tính là vị, mùi, màu sắc, v.v.

Sự khác biệt giữa trung bình và trung bình

Để hiểu được sự khác biệt giữa trung bình và trung bình, người ta phải nhận thức được điều gì ngăn cách cái này với cái kia. Trung bình và trung bình được sử dụng thay thế cho nhau. Trong Thống kê, thay vì thuật ngữ “trung bình”, thuật ngữ “trung bình” được sử dụng.

Trung bình có thể được định nghĩa đơn giản là một số lượng hoặc tỷ lệ thường nằm dưới trung tâm của dữ liệu. Giá trị trung bình khá giống với giá trị trung bình nhưng cũng có những điểm khác biệt chính so với giá trị trung bình. Nếu một người có thể hiểu được giá trị trung bình và phạm vi số học , nó có thể cực kỳ hữu ích trong việc hiểu và giải các chủ đề toán học.

Định nghĩa về trung bình và trung bình

Trung bình: Thuật ngữ “Trung bình” mô tả giá trị đại diện cho mẫu. Trung bình được định nghĩa là tổng của tất cả các giá trị chia cho tổng số giá trị trong một tập hợp nhất định. Nó còn được gọi là trung bình số học. Chúng ta hãy xem xét dữ liệu đơn giản để tìm giá trị trung bình.

Cho trước, tập hợp các giá trị là 1, 2, 3, 4, 5.

Trung bình = Tổng của tất cả các giá trị/ Tổng số giá trị

Trung bình = (1 + 2 + 3 + 4 +5)/5 = 15/5 = 3

Giá trị trung bình: Giá trị trung bình là một thuật ngữ toán học mô tả giá trị trung bình của một mẫu. Trong Thống kê, định nghĩa của giá trị trung bình tương tự như trung bình.

Sự khác biệt giữa trung bình và trung bình là gì?

Trung bình và trung bình thường bị nhầm lẫn với nhau vì cả hai thuật ngữ toán học đều được sử dụng để giải thích tập hợp số. Giá trị trung bình có thể được tính đơn giản bằng cách thêm tập hợp các giá trị và chia cho số lượng. Vì vậy, đây là định nghĩa cốt lõi của ý nghĩa. Bạn có thể tìm thấy cột dạng bảng bên dưới để tìm hiểu sự khác biệt trung bình và trung bình.

Sự khác biệt giữa Trung bình và Trung bình
Trung bình cộng	Nghĩa là
Trung bình có thể được định nghĩa là tổng của tất cả các số chia cho tổng số giá trị.	Giá trị trung bình được định nghĩa là giá trị trung bình toán học của tập hợp hai hoặc nhiều giá trị dữ liệu.
Trung bình thường được định nghĩa là giá trị trung bình hoặc trung bình số học.	Mean chỉ đơn giản là một phương pháp mô tả giá trị trung bình của mẫu.
Trung bình có thể được tính cho bất kỳ số rời rạc nào mà nó giả định phân phối đồng đều.	Nó chủ yếu được sử dụng trong Thống kê và nó được áp dụng cho bất kỳ phân phối nào như hình học, nhị thức, phân phối Poisson, v.v.
Trung bình cộng được coi là một dạng trung bình cộng.	Có nhiều loại giá trị trung bình khác nhau, chẳng hạn như giá trị trung bình số học, giá trị trung bình hình học và giá trị trung bình điều hòa.
Trung bình thường được sử dụng trong các cuộc trò chuyện bằng tiếng Anh hàng ngày nói chung.	Mean được sử dụng theo nghĩa kỹ thuật và toán học hơn.
Trung bình có khả năng cho chúng ta trung vị và chế độ.	Mặt khác, giá trị trung bình không thể cung cấp cho chúng tôi trung vị hoặc chế độ.

Các ví dụ đã có lời giải

1. Giá trị trung bình của 1, 1, 2, 3, 4 là gì?

Lời giải:

Cho trước, 1, 1, 2, 3, 4
Giá trị trung bình = Tổng quan sát/Tổng số quan sát
= (1 + 1 + 2 + 3 + 4)/5
= 2,2

2. Trung vị và mốt của 1, 1, 2, 3, 4 là gì?

Lời giải:

Cho trước, 1, 1, 2, 3, 4 là tập hợp các quan sát.
Trung vị = Giá trị ở giữa = 2
Chế độ = Giá trị được lặp lại nhiều nhất = 1

Điều quan trọng là phải biết sự khác biệt giữa hai điều này, vì nó có thể giúp giải quyết mọi quan niệm sai lầm giữa cái này và cái kia. Nếu bạn thích bài viết này và muốn đọc thêm, hãy tải xuống BYJU'S -Ứng dụng học tập ngay hôm nay!

Câu hỏi thường gặp về trung bình và giá trị trung bình

Sự khác biệt giữa trung bình và trung bình là gì?

Giá trị trung bình là tổng của tất cả các giá trị chia cho số lượng giá trị. Nó cũng đôi khi được gọi là có ý nghĩa. Trong thống kê, giá trị trung bình là giá trị trung bình của mẫu hoặc tập dữ liệu đã cho. Nó bằng tổng số quan sát chia cho số lượng quan sát.

Định nghĩa của một trung vị trong thống kê là gì?

Trung vị là giá trị ở giữa của bất kỳ quan sát nhất định nào khi chúng được sắp xếp theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần. Ví dụ: trung vị của 23, 34, 45, 56 và 67 là 45.

Tại sao chúng ta sử dụng giá trị trung bình thay vì trung bình?

Điểm trung bình thường đưa ra phép đo xu hướng trung tâm khi chúng tôi được cung cấp dữ liệu được nhóm. Giá trị trung bình thường được sử dụng khi chúng ta phải tìm giá trị trung bình của các số.

Trung bình cộng của 23, 45, 67, 89 và 121 là bao nhiêu?

Trung bình cộng của 23, 45, 67, 89 và 121 là:
(23 + 45 + 67 + 89 + 121)/5
= 345/5
= 69

Sự khác biệt giữa phương sai và độ lệch chuẩn

Hiểu được sự khác biệt chính giữa Phương sai và Độ lệch chuẩn là điều quan trọng cần biết. Những thuật ngữ toán học này thường được sử dụng trong các phương trình toán học bình thường để giải quyết vấn đề. Phương sai và độ lệch chuẩn chủ yếu được sử dụng làm thước đo để giải các bài toán thống kê.

Công thức độ lệch chuẩn được sử dụng để đo độ lệch chuẩn của các giá trị dữ liệu đã cho. Điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt giữa phương sai, độ lệch chuẩn, vì chúng đều là những thuật ngữ thường được sử dụng trong lý thuyết xác suất và thống kê. Hai thuật ngữ này được sử dụng để xác định mức độ lây lan của tập dữ liệu. Cả độ lệch chuẩn và phương sai đều là các thước đo số, tính toán mức độ lan truyền của dữ liệu từ giá trị trung bình.

Nói tóm lại, giá trị trung bình là giá trị trung bình của phạm vi các giá trị dữ liệu đã cho, phương sai được sử dụng để đo mức độ phân tán của các giá trị dữ liệu so với giá trị trung bình và độ lệch chuẩn được sử dụng để tính mức độ phân tán của dữ liệu đã cho thiết lập các giá trị. Chúng tôi biết rằng các biện pháp phân tán có thể được phân loại thành hai loại khác nhau, đó là biện pháp phân tán tuyệt đối và biện pháp phân tán tương đối. Khi chúng ta xem xét phương sai và độ lệch chuẩn, cả hai đều nằm trong thước đo độ phân tán tuyệt đối. Trước khi thảo luận về sự khác biệt chính giữa phương sai và độ lệch chuẩn, hãy thảo luận về định nghĩa phương sai và độ lệch chuẩn tại đây.

Định nghĩa phương sai và độ lệch chuẩn

Phương sai: Phương sai có thể được định nghĩa đơn giản là thước đo khả năng thay đổi để đại diện cho các thành viên của một nhóm. Phương sai đo mức độ gần nhau của các điểm dữ liệu tương ứng với giá trị phương sai lớn hơn.

Độ lệch chuẩn: Mặt khác, độ lệch chuẩn quan sát mức độ phân tán có thể định lượng của các quan sát khi tiếp cận với dữ liệu. Chúng ta phải hiểu rằng phương sai và độ lệch chuẩn khác nhau. Phương sai mô tả tính biến thiên của các quan sát được quan sát trong khi độ lệch chuẩn đo lường sự phân tán của các quan sát trong một tập hợp.

Sự khác biệt giữa phương sai và độ lệch chuẩn là gì

Ở đây, danh sách các khác biệt so sánh giữa phương sai và độ lệch chuẩn được đưa ra chi tiết bên dưới:

Sự khác biệt giữa phương sai và độ lệch chuẩn
phương sai	Độ lệch chuẩn
Nó có thể được định nghĩa đơn giản là giá trị số, mô tả mức độ thay đổi của các quan sát.	Nó có thể được định nghĩa đơn giản là các quan sát được đo lường được đo lường thông qua sự phân tán trong một tập dữ liệu.
Phương sai không là gì ngoài giá trị trung bình được lấy ra từ các độ lệch bình phương.	Độ lệch chuẩn được định nghĩa là gốc của độ lệch bình phương trung bình
Phương sai được thể hiện bằng đơn vị Bình phương.	Độ lệch chuẩn được biểu thị bằng cùng một đơn vị dữ liệu có sẵn.
Nó được ký hiệu toán học là (σ ² )	Nó được ký hiệu toán học là (σ)
Phương sai là một chỉ báo hoàn hảo về các cá nhân trải rộng trong một nhóm.	Độ lệch chuẩn là chỉ số hoàn hảo của các quan sát trong một tập dữ liệu.

Vấn đề phương sai và độ lệch chuẩn

Thí dụ:

Tìm giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và phương sai của các dữ liệu sau: 6, 7,10, 12, 13, 4, 8, 12.

Giải pháp:

Dữ liệu đã cho: 6, 7,10, 12, 13, 4, 8, 12

Tìm ý nghĩa:

Chúng ta biết rằng giá trị trung bình là tỷ lệ của tổng số quan sát trên tổng số quan sát.

(tức là) Mean = Tổng quan sát / Tổng số quan sát.

Trung bình = (6+7+10+12+13+4+8+12)/8

Trung bình = 72/8

Có nghĩa là = 9.

Tìm phương sai:

phương sai =

Do đó, phương sai =

Phương sai = 9,25

Tìm độ lệch chuẩn:

Chúng ta biết rằng phương sai là bình phương của độ lệch chuẩn. Do đó, độ lệch chuẩn có thể được tìm thấy bằng cách lấy căn bậc hai của phương sai.

Do đó, độ lệch chuẩn = √phương sai

Độ lệch chuẩn = √(9,25) = 3,041.

Do đó, giá trị trung bình, phương sai và độ lệch chuẩn của dữ liệu đã cho lần lượt là 9, 9,25, 3,041.

Câu hỏi thường gặp về sự khác biệt giữa phương sai và độ lệch chuẩn

Phương sai và độ lệch chuẩn cho chúng ta biết điều gì?

Trong lý thuyết xác suất và thống kê, cả phương sai và độ lệch chuẩn đều cho chúng ta biết các giá trị dữ liệu được trải ra/phân tán ra sao so với giá trị trung bình của tập dữ liệu đã cho

Làm thế nào để lấy được phương sai từ độ lệch chuẩn?

Có thể dễ dàng suy ra phương sai từ độ lệch chuẩn bằng cách lấy bình phương của độ lệch chuẩn.

Đề cập đến việc sử dụng phương sai trong thống kê.

Trong thống kê, phương sai được sử dụng để xác định thước đo độ phân tán và độ không đảm bảo trong các giá trị tập dữ liệu đã cho.

SD trong thống kê chính xác là gì?

Độ lệch chuẩn, SD là số cung cấp thông tin về sự phân tán của các giá trị dữ liệu so với giá trị trung bình. Nếu SD nhỏ, giá trị dữ liệu gần với giá trị trung bình. Nếu SD cao, các giá trị dữ liệu được trải rộng ra khỏi giá trị trung bình.

Sự khác biệt giữa Hằng và Biến

Điều cần thiết là phải biết sự khác biệt đáng kể giữa hằng và biến trước khi chúng ta tìm hiểu về phương trình. Những thuật ngữ này được sử dụng chủ yếu trong đại số. Do đó, điều cần thiết là chúng ta phải phân biệt giữa hai điều này.

Định nghĩa hằng và biến

Hằng số: Hằng số có thể được định nghĩa là một giá trị cố định, được sử dụng trong các biểu thức và phương trình đại số . Một hằng số không thay đổi theo thời gian và có một giá trị cố định. Ví dụ, kích thước của một chiếc giày hoặc vải hoặc bất kỳ trang phục nào sẽ không thay đổi tại bất kỳ thời điểm nào.

Trong một phương trình đại số, x+y = 8, 8 là một giá trị không đổi và không thể thay đổi.

Các biến: Các biến là các thuật ngữ có thể thay đổi hoặc thay đổi theo thời gian. Giá trị của nó không cố định, không giống như các hằng số. Ví dụ, chiều cao và cân nặng của một người không phải lúc nào cũng cố định và do đó chúng có thể thay đổi.

Trong một phương trình đại số, x+y = 8, x và y là các biến có giá trị thay đổi được.

Hãy để chúng tôi tìm ra những khác biệt chính khác giữa hằng và biến.

Sự khác biệt giữa Hằng và Biến là gì?

Đây chủ yếu là các biểu tượng đóng vai trò giữ chỗ cho một giá trị nhất định. Các biến chủ yếu được thể hiện bằng chữ cái và không có giá trị cố định gắn liền với chúng. Giá trị của một biến là duy nhất và có thể thay đổi từ kịch bản này sang kịch bản khác. Biến cùng với hằng được sử dụng chủ yếu trong các biểu thức đại số. Sự khác biệt giữa hai loại này được đưa ra dưới dạng bảng, hãy xem cột bảng bên dưới:

Sự khác biệt giữa hằng và biến
Hằng số	Biến
Một hằng số không thay đổi giá trị của nó theo thời gian.	Mặt khác, một biến thay đổi giá trị của nó phụ thuộc vào phương trình.
Các hằng số thường được viết bằng số.	Các biến được viết đặc biệt bằng chữ cái hoặc ký hiệu.
Các hằng số thường đại diện cho các giá trị đã biết trong một phương trình, biểu thức hoặc trong dòng lập trình.	Mặt khác, các biến đại diện cho các giá trị chưa biết.
Hằng số có mệnh giá cố định.	Các biến không có mệnh giá cố định.