Forrester的经济理论改革:从微分方程到直观计算

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"这篇研究论文探讨了著名经济学家兼系统动力学创始人Jay Forrester的观点,他提出替换传统经济学中使用的微分方程和抽象模型,转而采用基于管理者的结构和直观的数字计算方法。Forrester的目标是使经济理论更贴近现实,增强其可验证性和可操作性。论文关键词涉及经济学、系统动力学、管理经济学、理性代理、期望和有限理性。" 在经济理论的发展过程中,抽象模型和微分方程被广泛用于描述经济系统的动态行为。然而,这些工具往往因过于理论化而与实际经济现象脱节。对于这一问题,Jay Forrester提出了一种不同的方法,他建议用基于管理者决策过程的模型来替代抽象的经济模型。这种经理为基础的构造能够更好地反映出真实世界中的决策制定,因为管理者在面对复杂情况时通常会做出有限理性的选择,而非完全理性。 Forrester还倡导使用直观的积分过程取代微分方程。微分方程在经济学中常用来模拟连续变化的经济变量,但它们在实际应用中可能难以理解和实现。Forrester提出的直观积分过程旨在简化这一过程,使之能够在数字计算机上实现,从而使得经济模型更加可操作,更便于进行定量分析和预测。 论文的关键词涵盖了多个关键概念。经济学是研究资源分配和社会生产活动的学科,而系统动力学则强调经济系统的动态相互作用和反馈机制。管理经济学则关注企业决策者在经济环境下的决策过程。理性代理和期望是经济学中理解人类行为的重要假设,即人们在信息有限的情况下追求自身利益最大化。然而, bounded rationality(有限理性)的概念指出,实际决策者的能力和信息处理是有限的,因此他们的决策并不总是完全理性的。 论文的介绍部分提及,作者在2013年有幸与Jay Forrester进行了公开对话,这表明该研究可能基于对Forrester思想的直接交流和理解。通过这种方式,作者可能深入探讨了Forrester的理论,并尝试将他的观点应用于解决经济理论与现实之间的鸿沟问题。 这篇论文的核心在于探索如何通过引入更接近现实世界的模型和计算方法,使经济理论变得更加实用和验证。Forrester的贡献在于提供了一种可能的途径,以克服当前经济学理论中存在的抽象性和不可操作性问题。这样的研究对于改进经济建模和政策制定具有重要意义。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。