某产品的市场需求和供给曲线如下:需求:Qp=200-2P供给:Qs=40+2P 问:(1)该产品的均衡价格和均衡销售量是多少? (2)如果政府限定该产品的最高价格为30元,此时会产生多大的过度需求(或过度供给)?

时间: 2023-03-25 13:00:49 浏览: 162
(1) 该产品的均衡价格为60元,均衡销售量为80个。 解释:当需求和供给相等时,即Qp=Qs,代入需求和供给曲线可得:200-2P=40+2P,解得P=60,再代入需求或供给曲线可得Q=200-2*60=80。 (2) 如果政府限定该产品的最高价格为30元,会产生80个的过度需求。 解释:当政府限定价格为30元时,供给量为40*2*30=240,而需求量为200-2*30=140,因此会产生240-140=80个的过度需求。
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13.执行以下程序,输入qp,输出结果是: k=0 whileTrue: s=input('请输入q退出:') if s=='q': k+=1 continue else: k+=2 break print(k)

执行该程序,输入 "qp",输出结果是:2。 该程序的作用是不断地循环输入字符串 s,如果 s 等于 'q',则 k 加 1 并继续循环;否则 k 加 2 并跳出循环。在输入 "qp" 时,程序会先输入字符串 "q",满足 if 条件,k 加 1,继续循环;接着输入字符串 "p",不满足 if 条件,k 加 2,跳出循环。最终输出 k 的值,即 2。

k=0 while True: s=input() if s==‘q’: k+=1 continue else: k+=1 break print(k) 输入qp 运行过程中k的值的变化

在输入 "qp" 的过程中,k 的值会先被加 1,然后在输入 "p" 时再被加 1,此时 k 的值为 2。程序会在输入 "p" 后跳出本次循环并继续执行下一次循环,在下一次循环中,程序会再次将 k 的值加 1,然后在输入 "q" 时跳出循环并输出 k 的值。因此,k 的值在程序运行过程中先变为 2,最终输出结果为 3。

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翻译代码import numpy as np from cvxopt import matrix, solvers solvers.options['show_progress'] = False # 市场出清,考虑网络阻塞 def market_clearing(alpha): # 供给曲线的截距和斜率 a_real = np.array([15.0, 18.0]) b_real = np.array([0.01, 0.008]) # 需求曲线的截距和斜率 c_real = np.array([40.0, 40.0]) * -1 d_real = np.array([0.08, 0.06]) # 机组功率上下限 p_min = np.array([0.0, 0.0]) p_max = np.array([500.0, 500.0]) # 负荷需求上下限 q_min = np.zeros(2) q_max = np.array([500.0, 666.666666666667]) J_g = ([[-0.333333333333333, -0.333333333333333, -0.666666666666667], [0.333333333333334, -0.666666666666667, -0.333333333333333], [0, 0, 0]]) J = np.array([[-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, -0.333333333333334], [-0.333333333333333, 0.0, 0.333333333333333, 0.666666666666667], [-0.666666666666667, 0.0, 0.666666666666667, 0.333333333333333]]) J_max = np.array([25.0, 1000.0, 1000.0, 25.0, 1000.0, 1000.0]) P = matrix(np.diag(np.append(b_real, d_real))) q = matrix(np.append(alpha, c_real)) G = matrix(np.vstack((J, -J, np.diag(-np.ones(4)), np.diag(np.ones(4))))) h = matrix(np.hstack((J_max, -p_min, -q_min, p_max, q_max))) A = matrix(np.hstack((-np.ones(2), np.ones(2)))).T b = matrix(0.0) sv = solvers.qp(P, q, G, h, A, b) miu1 = sv['z'][0:3] miu2 = sv['z'][3:6] nodal_price = (np.ones((3, 1)) * sv['y'][0] - np.dot(J_g, miu1 - miu2)).squeeze() nodal_price_g = np.array([nodal_price[0], nodal_price[2]]) mc_amount = np.array(sv['x'][:2]).squeeze() cost_real = 0.5 * b_real * mc_amount ** 2 + a_real * mc_amount cost_declare = mc_amount * np.transpose(nodal_price_g) profit = cost_declare - cost_real return nodal_price_g, profit if __name__ == '__main__': alpha = np.array([20.29, 22.98]) print(market_clearing(alpha))

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