修正鲍威尔

合集下载

第2-2章 民主选举问题

第2-2章 民主选举问题

博尔达计数和孔多塞规则
■ 孔塞多规则:这意味着要进行完全的PK赛,两两对决。 A和C对决肯定A胜 B和C对决肯定B胜 ■ 所以最后的赢家将是A和B之间的胜利者,而不会是C,这 也避免了意外。 ■ 这两种看起来更合理的投票方法本质上一样吗?
博尔达计数和孔多塞规则
■ 孔多塞1788年提出了一个例子:请82个志愿者,在中国、美 国、日本三个国家之间选择自己最喜欢的一个国家。投票的方 式是给这三个国家排序,那么在三个选项间进行排序一共有六 种情况,得票如下: ■ 中国>美国>日本 31 ■ 中国>日本>美国 1 ■ 美国>中国>日本 29 ■ 美国>日本>中国 10 ■ 日本>美国>中国 1 ■ 日本>中国>美国 10
孔多塞规则的缺陷
■ 例如:中国和美国是主要选项,日本是一个微不足道的次要 角色。如果100个投票者中,支持中国的是48人,支持美国 的是45人,支持日本的只有7个人。 ■ 但是,日本的粉丝只要把自己手中的票设定为美国>中国就 有可能创造奇迹。为什么? ■ 中国的支持者会投:中>日>美,48人 美国的支持者会投:美>日>中,45人 如日本的支持者投:日>美>中,7人 那最后的孔多塞计票结果将是: 美国赢中国52:48,日本赢中国52:48,日本赢美国55:45。 此时,没有构成孔,但其中7个同学特恨火锅,结果很不爽,友谊 的小船在火锅里说翻就翻了。 再看一看这决策过程,假如换个投票方式,比如先决定排除哪个 餐馆,那得负票最多的也是A,火锅直接给刷了。
3人: A> B > C 2人: A >C > B 3人: B> C > A 4人: C> B > A

浅析奥托·鲍威尔民主社会主义思想

浅析奥托·鲍威尔民主社会主义思想

浅析奥托·鲍威尔民主社会主义思想以马克思主义唯物史观为基础,着重评析了第二国际和奥地利社会民主党的著名领袖、“奥地利马克思主义”的主要理论家和代表人物——奥托·鲍威尔的民主社会主义思想。

通过对他一系列相关著作中的理论观点的归纳和总结,摈弃传统思维定式,重新认识了鲍威尔关于无产阶级革命和无产阶级专政等相关思想,辩证地看待奥托·鲍威尔的民主社会主义思想。

标签:奥托·鲍威尔;民主社会主义;无产阶级革命;无产阶级专政奥托·鲍威尔(Otto Bauer,1881-1938)是奥地利著名政治家,“奥地利马克思主义”的主要理论家,奥地利社会民主党的主要领袖之一,第二国际和社会主义工人国际的重要代表人物之一。

通过对奥托·鲍威尔民主社会主义思想的探析和研究,对我们加深对民主社会主义理论与实践的理解,对当代发达资本主义国家的工人运动和社会主义国家的改革都有着重要的现实意义。

一、鲍威尔思想产生的时代背景鲍威尔一生致力于无产阶级解放运动和社会主义理论研究,围绕着奥地利、俄国(苏联)以及整个欧洲社会主义运动的发展,为之进行了大量的理论研究和实践探索,发表了大量著作,形成了一系列民主社会主义思想理论。

自19世纪末至第二次世界大战之间的数十年中,国际形势风云变幻,各种主义、流派相互冲击,正是在这种大的国际社会主义运动背景下,包括奥托·鲍威尔在内的众多民主社会主义思想家提出了许多理论观点和著名论断,成为两次世界大战期间民主社会主义理论的重要组成部分。

奥地利社会民主党在西欧的政治舞台上独树一帜,形成了著名的“奥地利马克思主义”,培养出了奥托·鲍威尔、马克思·阿德勒、鲁道夫·希法亭、卡尔·伦纳等政治活动家。

变化莫测的国际社会主义运动形势和奥地利社会民主党本身的这个大环境为鲍威尔的思想提供了生存和发展的土壤,鲍威尔不断修正自己的理论和政策主张,最终形成了一套影响了奥地利社会民主党乃至欧洲整整一代人的民主社会主义思想。

第四章无约束优化方法

第四章无约束优化方法

解: (1) 第一个搜索方向
对称正定
(0) (3) 从 X1 点沿S1方向求极小点x(1),即 点沿S 方向求极小点x
17

(0) 方向一维搜索求得该方向极小点x (4) 任取另初始点 x2 = 沿S1方向一维搜索求得该方向极小点 (2)
1 1
X(2)= 0.5 (5) 求与 1相共轭的方向 2 求与S 相共轭的方向S S2 =X(2)-X(1)=
x2
X(0)→X0
(1) (1) X1
终止准则: 终止准则:
( ( Xnk) − X0k) ≤ε
(2) X1
(1) (2) X2 →X0
(2) X2 →X0
(3)
( X* ←Xnk)
上式点距准则中的 两点应是一轮 轮 换 法 的 流 程 图
k Xi(−1)
Xi(k)
以最优步长原则确定α 以最优步长原则确定 2,即极小化
按最优步长原则确定步长α 按最优步长原则确定步长 1,即极小化
此问题可用某种一维优化方法求出α 此问题可用某种一维优化方法求出 1。 在这里, 在这里,我们暂且借用微分学求导解出 令其一阶导数为零, ,令其一阶导数为零,α1=5
得α2=4.5, ,
正定
10
4.2
鲍威尔(Powell)法 鲍威尔(Powell)法 (Powell)
鲍威尔法是直接搜索法中一个十分有效的算法。 鲍威尔法是直接搜索法中一个十分有效的算法。该算法是沿着 逐步产生的共轭方向进行搜索的,因此本质上是一种 共轭方向进行搜索的 本质上是一种共轭方向 逐步产生的共轭方向进行搜索的,因此本质上是一种共轭方向 鲍威尔法的收敛速率较快。 法,鲍威尔法的收敛速率较快。 以共轭方向作为搜索方向,不只限于鲍威尔法, 以共轭方向作为搜索方向,不只限于鲍威尔法,也用于其他一 共轭方向法。 些较为有效的方法,可以统称为共轭方向法 因此, 些较为有效的方法,可以统称为共轭方向法。因此,共轭方向 的概念在优化方法研究中占有重要的地位。 的概念在优化方法研究中占有重要的地位。 共轭方向在最优化问题中的应用是基于其具有一个重要性质, 共轭方向在最优化问题中的应用是基于其具有一个重要性质, 重要性质 个互相共轭的向量, 即:设 S1、S2、…、Sn是关于A的n个互相共轭的向量,则对于 、 是关于A 1 T 的极小点, 求正定二次函数 F ( X ) = c + bT X + X AX 的极小点,从任意初始 2…,n)方向进行一维最优化搜 点出发,依次沿S i=1, 点出发,依次沿Si (i=1,2, ,n)方向进行一维最优化搜 至多n步便可以收敛到极小点. 索,至多n步便可以收敛到极小点.

对鲍威尔修正《经济表略表》的述评

对鲍威尔修正《经济表略表》的述评
第 二 ,生 产 阶 级 的年 预 付 2 亿 , 过 0 经
用 作 支付
地 租 及 原
行 G、 H两 点 连 线 , 意 味 着 不 生 产 阶 级
不生 产 阶级 每 年 投入
土地 所 有者 阶级 每 年收 入
与 生产 阶 级 之 间进
行 工 业 品 和 农 产 品
每 年 投资
表 1 总 的再 生产 :5 0亿
生产 阶级
料 )结 果是生产阶级得到了 1 亿工业品 , , 0
用于补偿 原预付利息 ,而不生产阶级得到
了1 0亿 货 币 。
个人 消 费 的 工 业 消 费品 这 一 流 通 行 为 。 关 ■诩 : 生产 阶级 土地 所有 者 不 生
产阶 级 ‘
维普资讯
1 0亿 工 业 品 相 交 换 ,而 且 1 工 业 品 是 0亿
工 业性生产 资料 , 用来补 偿生产 阶级的 是 原 预付利 息即 固定 资本折 l 的 , E l 它同生产
对鲍威尔修正 《 表略表》 述评 经济 的
一 沈时伯 ( 南商学院 长沙 4 0 0 湖 1 2 5)
由于表 1 表2 以上两个问题没有做 、 对 出理论分析 .故鲍威尔和魁奈在分析社会
资本的再生产和流通全过程时都忽略 了生
1 魁 奢 妊 济 著 作 选 集 商 务印 书 馆 . .
第 三 , 据魁奈 的说法 , 根 生产 阶级在
流通之后还 剩下产 品 2 0亿 ,被 “ 于 直 用
正 表 和魁 奈 的 《 济 表 略 表 》 经 ,得 出结 论 :修 正 表修 正 了魁 奈 的 两处错 误 ,却
忽 略 了生 产 阶 级 向 不 生 产 阶级 购 买 供

优化设计-(Powell)法+鲍威尔修正算法

优化设计-(Powell)法+鲍威尔修正算法
它是直接利用函数值来构造共轭搜索方向的一种共轭
搜索方向法,又称鲍威尔共轭方向法或方向加速法。由于对 于n维正定二次函数,共轭搜索方向具有n次收敛的特性,所
以鲍威尔法是直接搜索法中十分有效的一种算法,一般认为 对于维数n ≤20的目标函数它是成功的。鲍威尔法是在研究具
有正定对称矩阵 H的二次函数的极小化问题时形成的,其基 本思想是在不用函数导数信息的前提下,在迭代过程中逐次
否则,则继续下面的迭代计算。
4)计算 f (Xi (k) ) ( i = 1, 2, … , n ) ,并求
△m(k) = max { f (Xi-1(k) ) - f (Xi (k) ) , i=1,2,…, n } = fm-1 - fm 及与之对应的两个点Xm-1(k)和Xm(k) (1≤m ≤n),则第k轮迭 代中贡献最大的方向为
依此进行下去,直到获得满足迭代收敛精度要求的 近似极小点为止。 根据这一原理构造的迭代算法称为鲍威尔基本 算法。 x2
S(1) S2(1) X3 (1) X2 (1) X2
* X (2)
S(2)
X1 (2) S1(1)
(1)
X0
(1)
X1
x1
2.3.3鲍威尔基本算法的缺点 鲍威尔基本算法仅具有理论意义,不要说对于 一般的函数,就是对于二次函数,它也可能失效。 因为在迭代过程中的 n个搜索方向有时会变成线性相
新搜索方向替换这个贡献最大的搜索方向,以保证 逐次生成共轭方向,即每一轮迭代的搜索方向组线 性无关。
对第 k 轮迭代,记
f 1 = f (X0(k) ) 并记
f 2 = f (Xn(k) )
f 3 = f (2Xn(k) -X0(k) )
及 △m(k) = max { f (Xi-1(k) ) - f (Xi (k) ) , i=1,2,…, n }, Sm(k)为与△m(k)相对应的搜索方向, S(k) = Xn(k) -X0(k)

美联储主席鲍威尔Jackson Hole演讲全文

美联储主席鲍威尔Jackson Hole演讲全文

鲍威尔在当前可谓腹背受敌。

前有特朗普的指摘,后有金融机构和媒体的压力。

在Jackson Hole 会议的开场演讲中,他明智地选择了回避这种双重压力。

在鲍威尔Jackson Hole的发言以前,纽约联储刚刚公布了美联储对一级交易商(一级交易商名单中包括几乎所有的大型投资银行)以及市场参与者(市场参与者名单中包括贝莱德、先锋基金、摩根大通资管等大型资管企业)在内的金融机构的调查问卷。

问卷显示,他们对美联储的市场沟通感到非常困惑。

没有一家一级交易商认为美联储的沟通“非常有效”,二十四家受调查的一级交易商中,仅有一家认为美联储的沟通“比较有效”,八家认为“中规中矩”,十一家认为“很不有效”,四家认为“沟通无(低)效”。

仅有一家市场参与者认为美联储的沟通“非常有效”,二十八家受调查的市场参与者中,八家认为美联储的沟通“比较有效”,五家家认为“中规中矩”,七家认为“很不有效”,七家认为“沟通无(低)效”。

根据他们的表态来看,美联储的表态有时间不一致的问题,此外也不够明晰,令人困惑,官员之间的分歧也导致了不一致性。

要知道,这份调查问卷先于FOMC的7月会议,也就意味着在7月底议息会议后灾难性的发布会表现以前,市场已经对美联储和鲍威尔所传达的信息感到相当困惑了。

鲍威尔在当前可谓腹背受敌。

前有特朗普的指摘,后有金融机构和媒体的压力。

似乎已经没有人在支持他治下的美联储了,美联储内部也出现了持有异见的官员。

我们在之前的文章中曾提到:现任美联储主席鲍威尔正在犯一个严重的错误——即他误以为更多且更频繁的表达是美联储沟通政策上的进步,此外,为了避免产生政策上的“道德风险”,他在很多应该明晰表态的问题上又表现得过于晦涩。

结果造成了当下非常混乱的结果——美联储与市场之间无法就当下的经济环境认知达成共识,对于未来的利率路径也无法达成共识,且这种分歧的影响在加强。

许多观察者认为,美联储被市场和总统“绑架”了,但在笔者看来,这纯粹是鲍威尔作茧自缚的结果。

数据分析知识:数据分析中的鲍威尔法

数据分析知识:数据分析中的鲍威尔法

数据分析知识:数据分析中的鲍威尔法在数据分析中,鲍威尔法(Box-Jenkins方法)是一种常用的时间序列分析方法。

它的主要目的是利用历史数据来预测未来数据,以便制定在合适的时间做出相应决策的策略。

本文将对于鲍威尔法进行详细介绍。

一、鲍威尔法鲍威尔法是由英国统计学家George Box和美国统计学家GM Jenkins于1970年提出来的。

它是一种识别、估计和预测时间序列模型的方法,包括(AR)自回归模型、(MA)移动平均模型和(ARIMA)自回归移动平均模型等。

定量的时间序列数据越来越广泛地应用于经济、金融、气象等日常领域和科学研究中,准确预测和解释时间序列数据的变化越来越重要。

鲍威尔法的基本思路是把观察到的时间序列数据转变成计算机可以处理的数据模型,然后利用这些模型来预测未来的数据。

这样,它可以帮助我们更好地理解与预测一系列未知的数据,包括预测市场趋势、月销量、流量分析、旅游业务、未来的气温和气候变化等。

二、鲍威尔法模型的建立鲍威尔法的建立是一个动态迭代过程,包含模型的建立、模型诊断、模型修正和模型的应用等步骤。

下面,我们将详细讲述具体流程。

1.模型的建立首先,我们需要定义时间序列模型的“参数集”,包括“自回归”参数、“移动平均”参数和“截距”参数等。

自回归是指复杂系统内部的历史行为会影响未来行为的现象,移动平均是指未来行为可能会受到突发事件或预测错误影响的现象。

基于已有的数据,我们需要计算各个参数的值,建立时间序列模型。

2.模型诊断在模型诊断的过程中,我们需要评估和诊断模型的各个方面和参数选择的合理性,以确定模型是否能够有效预测未来数据。

其中,常用的诊断工具包括统计检验、残差诊断以及预测诊断等。

通过对时间序列数据的观察和诊断,可以找出模型中可能存在的错误和不一致之处,并根据诊断的结果及时地修正和更新模型。

3.模型修正在模型修正的过程中,如果我们发现时间序列的参数集合不足以对未来数据进行准确的预测,我们需要对模型进行修正。

临床检验常用公式汇总

临床检验常用公式汇总

临床检验常用公式汇总在临床检验中,常用的公式有很多,用以计算各项指标和评估疾病情况。

下面是一些常用的临床检验常用公式汇总:1.白细胞计数修正公式:白细胞计数修正公式可根据血细胞计数仪测定的白细胞计数结果进行修正,以得到准确的结果。

常用的修正公式有:-[使用五分类方法]:修正后白细胞计数 = 检测到的白细胞计数 * (100 + immature granulocytes百分比)/(100 - immature granulocytes百分比)-[使用十分类方法]:修正后白细胞计数 = 检测到的白细胞计数 * (100 + promyelocytes百分比 + myelocytes百分比 + metamyelocytes百分比)/(100 - promyelocytes百分比 - myelocytes百分比 - metamyelocytes百分比)2.体重指数(BMI)计算公式:体重指数是用来评估一个人是否超重或肥胖的指标,计算公式如下:BMI = 体重(kg) / (身高(m))^2根据BMI数值可以判断身材的健康情况,常用的体重指数判断标准为:-BMI<18.5体重过轻-18.5<=BMI<23.9正常体重-24<=BMI<27.9超重-BMI>=28肥胖3.红细胞压积(HCT)计算公式:红细胞压积是指红细胞的体积占全血体积的百分比,常用的计算公式如下:HCT=红细胞计数(×10^12/L)*平均红细胞体积(fL)/10004.平均红细胞血红蛋白含量(MCHC)计算公式:平均红细胞血红蛋白含量是指红细胞单位体积的血红蛋白含量,常用的计算公式如下:MCHC=血红蛋白浓度(g/L)/红细胞压积5.肾小球滤过率(GFR)计算公式:肾小球滤过率是评价肾脏功能的重要指标,常用的计算公式有多种,常见的公式包括:- Cockcroft-Gault公式:男性:GFR = (140 - 年龄) * 体重(kg) / 血清肌酐(μmol/L) * 1.23女性:GFR = ((140 - 年龄) * 体重(kg) ) / (血清肌酐(μmol/L) * 0.85) * 1.23-修正鲍威尔公式:GFR = 194 * (血清肌酐(μmol/L))^(-1.094) * 年龄^(-0.287) * [1.094(如果是女性)]-MDRD公式:GFR = 186 * (血清肌酐(μmol/L))^(-1.154) * 年龄^(-0.203) * 1.212(如果是黑人) * 0.742(如果是女性)以上是一些常用的临床检验公式的汇总,根据不同的检验指标和评估目的,还有很多其他的计算公式可以应用在临床检验中。

构造地质学06第六章 劈理和线理

构造地质学06第六章  劈理和线理

层理与劈理 倾向相反: 正常层序
2.利用 劈理可以确定正倒,恢复褶皱形态 转折端位置;
劈理与层理垂直:褶皱 转折端位置 层理与劈理相交的锐角 指向褶皱转折端的所在方 向
3.确定劈理岩石的应变状态和主应力轴
流劈理∥XY面, ⊥Z轴,为挤压面 劈理近∥轴面; ⊥Z轴,轴面也是挤压面
请问主应力轴?
4.观察劈理之间的交切关系,帮助建立构造 序列。用S0 、 S1 、 S2 、 Sn … …表示新老顺 序,其中S0表示原生层理,其余为劈理。
为什么能劈成薄片呢?
肉眼观察(宏观特征) 露头上表现为微片状凸起或条纹,用锤子敲击岩石
时,将沿劈理裂开,指示着岩石内部纹理的存在,这 种密集的裂面在野外地质中称为“劈理面”。 劈理用产状三要素来度量。
劈理(黑色纹理)
镜下观察(微观特征) 仔细观察岩石粒度的形状、大小和结构时,发
现劈理都有一定的组构:
内蒙奥陶系云母片岩

甘 肃 永 登 千 枚 岩
④片麻理: 它由粒状矿物(长英质)组成 的岩石中,由于含有部分呈断 续定向分布的暗色片状或柱状 矿物(黑云母、角闪石),使 岩石显示出明显的面状定向组 构,即片麻状构造。
片麻理和条带构造常伴生或 交替发育。
有人认为是劈理岩石高度结晶 的产物。 上述可见,他们是与组分定向 排列引起的,尤其是粘土和云 母等片状矿物定向排列的一种 面理。是一种变形变质的产物。
结构形态分类
鲍威尔(1979)根据劈理域组构特征分为:连 续劈理和不连续劈理,后来Davis(1984)进行 了修正。
(1)连续劈理:岩石中矿物分布均匀, 全部定向,劈理域宽度极小,眼睛难以分 辨出劈理域和微劈石的劈理,均称为连续 劈理。根据连续劈理中的粒度或构造发育 的程度,细分为板劈理、千枚理、片理。

鲍威尔修正算法

鲍威尔修正算法

第4.2题Clear[e1,e2,S,S1,S2,x,x0,x1,x2,α,α1,α2,α3,ε,F1,F2,F3,R1,R2,diff,Func,Leng,i,temp];Func[x_]=x[[1,1]]^2+2*x[[2,1]]^2-4*x[[1,1]]-2*x[[1,1]]*x[[2,1]];Leng[y_]=Sqrt[Power[y[[1,1]],2]+Power[y[[2,1]],2]];e1={{1},{0}};e2={{0},{1}};S1=e1;S2=e2;x0={{1},{1}};ε=0.001;diff=3;For[,True,,α1=α/.Last[Maximize[Func[x0+α*S1],α]];α1=α/.Last[Minimize[Func[x0+α*S1],α]];x1=x0+α1*S1;α2=α/.Last[Maximize[Func[x1+α*S2],α]];α2=α/.Last[Minimize[Func[x1+α*S2],α]];x2=x1+α2*S2;S=x2-x0;α3=α/.Last[Maximize[Func[x2+α*S],α]];α3=α/.Last[Minimize[Func[x2+α*S],α]];x=x2+α3*S;R1=Func[x0]-Func[x1];R2=Func[x1]-Func[x2];Δ=Max[R1,R2];x3=2x2-x0;F1=Func[x0];F2=Func[x2];F3=Func[x3];If[F3>=F1||(F1-2F2+F3)(F1-F2-Δ)^2>=Δ/2*(F1-F3)^2,If[F2<F3,x0=x0,x0=x3],x0=x;temp=S1;S1=S2;S2=temp;];diff=Leng[S];If[diff<ε,Break[]];];Print[N[x]];Print[N[Func[x]]]Part::partd: 部分指定x[[1,1]] 比对象深度更长. >>Part::partd: 部分指定x[[2,1]] 比对象深度更长. >>Part::partd: 部分指定x[[1,1]] 比对象深度更长. >>General::stop: 在本次计算中,Part::partd 的进一步输出将被抑制. >> Part::partd: 部分指定y[[1,1]] 比对象深度更长. >>Part::partd: 部分指定y[[2,1]] 比对象深度更长. >>Maximize::natt: 无法在任何满足给定约束条件的点取得最大值. >> Maximize::natt: 无法在任何满足给定约束条件的点取得最大值. >> Maximize::natt: 无法在任何满足给定约束条件的点取得最大值. >> General::stop: 在本次计算中,Maximize::natt 的进一步输出将被抑制. >>x=(3.99992)1.99988F(x)=−8.。

优化设计

优化设计

优化设计:就是在规定的设计限制条件下,运用最优化原理和方法将实际工程设计问题转化为最优化问题,然后以计算机为工具进行寻优计算,在全部可行设计方案中,寻求满足预定设计目标的最佳设计方案。

优化设计的方法:首先必须将实际问题加以数学描述,形成一组由数学表达式组成的数学模型;然后选择一种最优化数值计算方法和计算机程序,在计算机上进行寻优运算求解,得到一组最佳的设计参数。

这组设计参数就是设计的最优解。

优化设计的步骤:(1)设计课题分析(2)建立数学模型(3)选择优化设计方法(4)上机计算求优解上述优化设计过程的四步其核心是进行如下两项工作:一是分析设计任务,将实际问题转化为一个最优化问题,即建立优化问题的数学模型;二是选用适用的优化方法在计算机上求解数学模型,寻求最优设计方案。

数学模型三要素:设计变量(独立):目标函数的极小化minf(x):约束条件:g(x)<0等值线有以下几个特点:(1) 不同值的等值线不相交;(2) 除极值点外,在设计空间内,等值线不会中断;(3) 等值线充满整个设计空间;(4) 等值线分布的疏或密,反应出函数值变化的慢或快;(5) 一般来说,在极值点附近,等值线近似是同心椭圆族,极值点就是椭圆的中心点。

在设计空间内,目标函数值相等点的连线:►对于二维问题,构成了等值线;►对于三维问题,构成了等值面;►对于四维以上的问题,则构成了等值超曲面。

约束条件约束条件是设计变量选取的限制条件,或称设计约束。

按照约束条件的形式不同,约束有不等式和等式约束两类,一般表达式为:约束的几何意义是它将设计空间一分为二,形成了可行域和非可行域。

不满足约束条件的设计点构成该优化问题的不可行域。

可行域也可看做满足所有约束条件的设计点的集合,因此,可用集合表示如下:对于优化问题数学模型的求解,目前可采用的求解方法有三种:数学解析法用数学解析法(如微分、变分法等)来求出最优解数学解析法是优化设计的理论基础。

布鲁诺·鲍威尔与马克思早期思想

布鲁诺·鲍威尔与马克思早期思想

布鲁诺·鲍威尔与马克思早期思想1. 引言1.1 布鲁诺·鲍威尔简介布鲁诺·鲍威尔(Bruno Bauer)是19世纪德国哲学家、历史学家和神学家,生于1809年,逝世于1882年。

作为马克思早期思想的重要影响者之一,他在德国哲学界具有一定的地位。

鲍威尔早年在波恩大学学习神学和哲学,并在那里结识了后来成为他朋友和理论对手的卡尔·马克思。

他在学术生涯中曾担任过教职,发表了一系列关于宗教和哲学的著作。

鲍威尔的思想影响涵盖了宗教哲学、政治哲学和历史哲学等多个领域。

他的观点常常具有挑衅性和争议性,对当时社会思潮产生了一定的影响。

尽管他在学术上与马克思有所不同,甚至曾受到其批评,但他的思想对后世的哲学家和历史学家仍有一定的启发作用。

在与马克思的交往中,鲍威尔的观点也逐渐受到了马克思的批判和反驳,但这种辩论与交流也促进了双方思想的深化和发展。

BrBruno Bauer))对于德国哲学和马克思主义思想的发展仍具有一定的意义和价值。

1.2 马克思早期思想简介马克思早期思想主要包括他在青年时期和中期阶段提出的一系列理论观点和见解。

在青年时期,马克思受到黑格尔哲学的影响,提出了唯物主义哲学观念,认为物质世界是根本的。

他还强调了人的劳动在社会发展中的重要作用,并对资本主义社会中的阶级斗争和剥削问题进行了深入思考。

在中期阶段,马克思开始研究政治经济学,并在《资本论》中系统地阐述了剩余价值理论以及资本主义经济的基本运作原理。

他强调了资本主义社会中的阶级矛盾和社会革命的必然性,提出了关于无产阶级革命和社会主义建设的理论。

马克思早期思想深刻影响了后来的社会科学和哲学领域,被广泛引用和研究。

他的理论为后世思想家提供了重要的参考和启示,对于理解现代社会和解决社会问题具有重要意义。

2. 正文2.1 布鲁诺·鲍威尔对马克思早期思想的影响布鲁诺·鲍威尔对马克思的唯物主义思想产生了深远影响。

鲍威尔法

鲍威尔法

根据这一原理构造的迭代算法称为鲍威尔基 本算法。
(二)鲍威尔法的缺陷
鲍威尔基本算法不可能对每一个都起作用,因为在迭代 过程中的n个搜索方向有时会变成线性相关的,而不能形 成共轭方向,导致随后的迭代搜索在降维(退化)的空间 中进行,可能求不到极小点,故而进行改进。
(三)鲍威尔修正算法
为了避免这种“退化”现象的发生,鲍威尔对这一算法 进行了修正。即在每一轮产生新的搜索方向 后,首先 判断原搜索方向组是否可以直接用下一轮迭代的方向组, 若可以,即用。否则,还要进一步判断原搜索方向组中哪 个方向上的函数值下降量最大,然后再用新搜索方向替换 这个下降量最大的搜索方向,以保证逐次生成共轭方向, 即每一轮迭代的搜索方向组线性无关。
并求出 (5)计算 判断
是否成立 若成立,则由 出发沿 方向进行一维搜索,求出目标 函数f(x)的极小点 ,并作为k+1轮的初始点 ,然后进行 k+1轮搜索,挤掉 ,同时把 放在方向组的最后 构成新一轮的方向组。
(6)若上述判断条件不成立,则k+1轮的初始点和方向组为 = 即此时k+1轮的n个搜索方向全部用第k轮的搜索方向。 (7)每轮迭代结束,都应检验收敛条件,若能满足:
鲍威尔法
鲍威尔(Powell)法又称方向加速度法, 它是利用共轭方向可以加快收敛速度的性质 形成的一种搜索方法。该方法不用对目标函 数求导,当目标函数的导数不连续时也能应 用,因此,鲍威尔法是一种十分有效的直接 搜索法。
一 共轭方向的概念与共轭向量的性质

(一)共轭方向 设A为n阶实对称正定矩阵,若有两个n维向量 和 能满足 A =0 则称向量 与 对矩阵A共轭,共轭向量的 方向称为共轭方向。
二 鲍威尔法
(一)鲍威尔法的基本原理和迭代过程

第四章 无约束优化方法

第四章 无约束优化方法
小值,计算将失败。 如图所示为一个三维优化问题的示例,设第一环中
各1矢=0量,必则在新该生平方面向内与,e使2 、搜e索3共局面限,于随二后维的空各间环,方不向能组得中到,
最优解。
x3S1x1 1=0Fra bibliotek2e2
x2
3e3
鲍威尔基本算法的退化
二、鲍威尔修正算法
在某环已经取得的n+1各方向中,选取n个线性无关 的并且共轭程度尽可能高的方向作为下一环的基本方向组
组矢量式,中,1(Sk) 1、(k)、2S(k2)(k、) 、• ••••、• 、nS(k)n为(k)为个第方k向环的基最本优方步向长。 表次示搜为索若将S在2在(第k) 降、k环维S的3的(k优)空、化间•搜进• 索•行、过,程S无n中(k法)的出得线现到性n1组维(k)合空=0,间,以的则后函方的数向各极Sk
故得最优解
梯度法
优化设计是追求目标函数值最小,因此,自然可以设想 从某点出发,其搜索方向取该点的负梯度方向,使函数值在 该点附近下降最快。这种方法也称为最速下降法。
一、基本原理
梯度法的迭代公式为:
x(k+1)=x(k)-(k)g(k) 其中g(k)是函数F(x)在迭代点x(k)处的梯度f(x(k)) , (k)一
对于n维优化问题,如果只利用函数值求最优值的解法,称 为直接搜索法;
解析法的收敛速率较高,直接法的可靠性较高。
本章介绍的坐标轮换法和鲍威尔法属于直接法;梯度法、 共轭梯度法、牛顿法和变尺度法属于解析法
无约束优化方法算法的基本过程是:
从选定的某初始点x(k)出发,沿着以一定规律产生的 搜索方向S(k) ,取适当的步长a(k) ,逐次搜寻函数值下降的 新迭代点x(k+1),使之逐步逼近最优点x* 。可以把初始点 x(k) 、搜索方向S(k) 、迭代步长a(k) 称为优化方法算法的 三要素。其中以搜索方向S(k)更为突出和重要,它从根本 上决定着一个算法的成败、收敛速率的快慢等。所以, 一个算法的搜索方向成为该优化方法的基本标志,分析、 确定搜索方向S(k)是研究优化方法的最根本的任务之一。

微藻光合作用模型研究

微藻光合作用模型研究

微藻光合作用模型研究导言:一、微藻光合作用原理微藻光合作用是指微藻细胞在光照条件下利用光能和无机碳源(如CO2)合成有机物质的过程。

光合作用的关键是光能的吸收、转化和利用,以及CO2的固定和还原。

微藻光合作用所需的光合色素主要包括叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素等。

光合作用分为光反应和暗反应两个阶段,其中光反应主要发生在叶绿体的光合复合体中,包括光系统I和光系统II,产生ATP和NADPH。

而暗反应主要发生在细胞质基质中的光合囊,利用ATP和NADPH还原CO2,并合成有机物质。

二、微藻光合作用模型研究方法研究微藻光合作用模型的方法主要包括实验室培养、生物化学分析、光合速率测定、数学模型等。

实验室培养是最直接的方法,通过调控光照强度、温度、CO2浓度等因素,研究微藻生长、光合效率以及产物积累情况。

生物化学分析技术可以分析光合作用中的各种生物分子,如叶绿素、类胡萝卜素、脂肪酸等的含量和组成。

光合速率测定可以定量测量微藻的光合性能,了解光合速率与光照强度、CO2浓度等因素的关系。

数学模型是将实验结果进行建模和模拟,进一步加深对微藻光合作用机理的理解。

三、微藻光合作用模型研究现状与应用前景目前,微藻光合作用模型研究取得了一些进展。

通过对不同光照、温度、CO2浓度等条件下的微藻生长数据进行拟合,建立了多种微藻光合生长模型,如鲍威尔模型、修正的鲍威尔模型等。

这些模型能够定量描述微藻生长的速率和产物积累量与环境条件之间的关系,为光合作用的优化提供了理论依据。

另外,通过将微藻光合作用模型与系统工程方法相结合,可以进一步优化生产微藻的光照、温度等参数,提高微藻的生物产能。

此外,微藻光合作用模型的研究还有助于探索微藻的耐盐、耐低温等特性,并为利用微藻进行废水处理、CO2减排等提供技术支持。

结论:微藻光合作用模型研究对于理解微藻的生长特点、优化其生物产能以及探索新能源和环境治理方面具有重要意义。

目前,通过实验室培养、生物化学分析、光合速率测定和数学模型等方法,已经取得了一些进展。

优化方法复习word版

优化方法复习word版

第1章最优化问题的基本概念§ 1.1最优化的概念最优化就是依据最优化原理和方法,在满足相关要求的前提下,以尽可能高的效率求得工程问题最优解决方案的过程。

§1.2最优化问题的数学模型1•最优化问题的一般形式find x v x v--,x nmin /(山,吃,…,兀)S.t.<0 " = 1,2,…,〃九(山宀…凡)=0 v = 12…,g2.最优化问题的向量表达式find Xmin /(X)s.t. G(X)<0H(X)=0式中:X =[x l9x2^-9x ft]JG(X) = [4(X),g2(X),-,gp(X)]7H(X)= M(X),/72(X),…,%(X)F3.优化模型的三要素设计变量、约束条件、目标函数称为优化设计的三要素!设计空间:由设计变量所确定的空间。

设计空间中的每一个点都代表一个设计方案。

§1.3优化问题的分类按照优化模型中三要素的不同表现形式,优化问题有多种分类方法:1按照模型中是否存在约束条件,分为约束优化和无约束优化问题2按照LI标函数和约束条件的性质分为线性优化和非线性优化问题3按照目标函数个数分为单目标优化和多目标优化问题4按照设计变量的性质不同分为连续变量优化和离散变量优化问题第2章最优化问题的数学基础§2.1 "元函数的可微性与梯度一、可微与梯度的定义1. 可微的定义设/(X)是定义在“维空间川的子集D 上的〃元实值函数,且X (,eDo 若存在“维 向量厶,对于任意川维向量P,都有恤 /(X° + P)-/(X 。

)- FH> pjl则称/(X)在x°处可微。

2. 梯度设有函数F(X), X =[山,吃,…,兀在其定义域内连续可导。

我们把F(X)在定 义域内某点X 处的所有一阶偏导数构成的列向量,定义为F(X)在点X 处的梯度。

记为: WX —閉签'…,签梯度有3个性质:⑴函数在某点的梯度方向为函数过该点的等值线的法线方向;⑵函数值沿梯度方向增加最快,沿负梯度方向下降最快; ⑶梯度描述的只是函数某点邻域内的局部信息。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
(5)确定映射点
=( =( )
鲍威尔条件
( )2 ( )2
若至少其中之一成立转下步,否则转步骤(7)。
(6)置k+1环的基本方向组和起始点为 (即取老方向组)
令k 返回步骤(2)。
(7)置k+1环的基本方向组和起始点为 , ,…, )
令k 返回步骤(2)。
3、修正鲍威尔的流程图
4、修正鲍威尔的程序源代码
}
doublegold(double a[],double b[],doubleeps,intn,doublexx[])
{
inti;
doublef1,f2,*x[2],ff,q,w;
for(i=0;i<2;i++)
x[i]=(double*)malloc(n*sizeof(double));
for(i=0;i<n;i++)
}
f1=f2;
f2=f3;
}
}
if(h<0. )
for(i=0;i<n;i++)
{a[i]=*(x[2]+i);
b[i]=*(x[0]+i);
}
else
for(i=0;i<n;i++)
{a[i]=*(x[0]+i);
b[i]=*(x[2]+i);
}
for(i=0;i<3;i++)
free(x[i]);
}
f1=f2;
for(i=0;i<n;i++)
*(x[1]+i)=a[i]+0.382*(b[i]-a[i]);
f2=objf(x[1]);
}
else
{for(i=0;i<n;i++)
{a[i]=*(x[1]+i);
*(x[1]+i)=*(x[0]+i);
}
f2=f1;
for(i=0;i<n;i++)
b=(double *)malloc(n*sizeof(double));
jtf(x0,h0,s,n,a,b);
ff=gold(a,b,epsg,n,x);
free(a);
free(b);
return(ff);
}
doublepowell(double p[],double h0,doubleeps,doubleepsg,intn,doublex[])
{*(x[0]+i)=a[i]+0.618*(b[i]-a[i]);
*(x[1]+i)=a[i]+0.382*(b[i]-a[i]);
}
f1=objf(x[0]);
f2=objf(x[1]);
do
{if(f1>f2)
{for(i=0;i<n;i++)
{b[i]=*(x[0]+i);
*(x[0]+i)=*(x[1]+i);
q=(f1-2*f2+f3)*(f1-f2-dlt)*(f1-f2-dlt);
d=0.5*dlt*(f1-f3)*(f1-f3);
if((f3<f1)||(q<d))
{if(f2<=f3)
for(i=0;i<n;i++)
*(xx[0]+i)=*(xx[2]+i);
else
for(i=0;i<n;i++)
修正鲍威尔法
1、题目:用改进的鲍威尔法求目标函数 的最优解。已知起始点[2.15、2.15]T,迭代精度 。
2、修正鲍威尔的迭代步骤
修正鲍威尔法的步骤如下:
(1)任选初始迭代点 ,选定迭代精度 ,取初始基本方向组为单位坐标矢量系 其中, 然后令k=1(环数)开始下面的迭代。
(2)沿 诸方向依次进行n次一维搜索,确定各最优步长 ,
}
f=oneoptim(xx[0],s,h0,epsg,n,x);
df=f0-f;
if(df>dlt)
{dlt=df;
m=j;
}
}
sdx=0.;
for(i=0;i<n;i++)
sdx=sdx+fabs(x[i]-(*(xx[1]+i)));
if(sdx<eps)
{free(ss);
free(s);
for(i=0;i<4;i++)
{inti,j,m;
double*xx[4],*ss,*s;
double f,f0,f1,f2,f3,fx,dlt,df,sdx,q,d;
ss=(double *)malloc(n*(n+1)*sizeof(double));
s=(double *)malloc(n*sizeof(double));
}
f1=f2;
f2=f3;
}
for(;;)
{h=2. *h;
for(i=0;i<n;i++)
*(x[2]+i)=* (x[1]+i) +h*s[i];
f3=objf(x[2]);
if(f2<f3)
break;
else
{ for(i=0;i<n;i++)
{*(x[0]+i)= *(x[1]+i);
*(x[1]+i)= *(x[2]+i);
*(x[0]+i)=a[i]+0.618*(b[i]-a[i]);
f1=objf(x[0]);
}
q=0;
for(i=0;i<n;i++)
q=q+(b[i]-a[i])*(b[i]-a[i]);
w=sqrt(q);
}while(w>eps);
for(i=0;i<n;i++)
xx[i]=0.5*(a[i]+b[i]);
ff=objf(xx);
for(i=0;i<2;i++)
free(x[i]);
return(ff);
}
doubleoneoptim(double x0[],double s[],double h0,doubleepsg,intn,doublex[])
{double*a,*b,ff;
a=(double *)malloc(n*sizeof(double));
*(xx[0]+i)=*(xx[3]+i);
}
else
{for(i=0;i<n;i++)
{*(ss+(i+1)*(n+1))=x[i]-(*(xx[1]+i));
*(s+i)=*(ss+(i+1)*(n+1));
}
f=oneoptim(xx[0],s,h0,epsg,n,x);
for(i=0;i<n;i++)
printf("输出最优点及其目标函数值:\n");
printf("x[0]=%f,x[1]=%f,ff=%f",x[0],x[1],ff);}
*(xx[0]+i)=x[i];
for(j=m+1;j<=n;j++)
for(i=0;i<n;i++)
*(ss+i*(n+1)+j-1)=*(ss+i*(n+1)+j);
}
}
}
voidmain()
{double p[]={2.15,2.15};
doubleff,x[2];
ff=powell(p,0.3,0.001,0.0001,2,x);
for(;;)
{for(i=0;i<n;i++)
{*(xx[1]+i)=*(xx[0]+i);
x[i]=*(xx[1]+i);
}
f0=f1=objf(x);
dlt=-1;
for(j=0;j<n;j++)
{for(i=0;i<n;i++)
{*(xx[0]+i)=x[i];
*(s+i)=*(ss+i*(n+1)+j);
for(i=0;i<n;i++)
{for(j=0;j<=n;j++)
*(ss+i*(n+1)+j)=0;
*(ss+i*(n+1)+i)=1;
}
for(i=0;i<4;i++)
xx[i]=(double *)malloc(n*sizeof(double));
for(i=0;i<n;i++)
*(xx[0]+i)=p[i];
*(x[1]+i)=*(x[0]+i)+h*s[i];
f2=objf(x[1]);
if(f2>=f1)
{h= -h0;
for(i=0;i<n;i++)
*(x[2]+i)=*(x[0]+i);
f3=f1;
for(i=0;i<n;i++)
{*(x[0]+i)= *(x[1]+i);
*(x[1]+i)= *(x[2]+i);
相关文档
最新文档