系数关键词检索结果

期限利差-GDP增长关系中的结构性突变

Structural Breaks in the Term Spread-GDP Growth Relationship

在检查期限利差预测的内容之后,以下是期限利差的斜率系数,在 1946-2023 年第三季度(GDP 增长 1947-2024 年第三季度)的短期利率回归中。图 1:子样本 10 年-3 个月利差上 GDP 增长领先 4 个季度的回归系数。+ (***) 表示显著性为 11% (1%) msl,使用 Newey-West […]

另一个不支持奥地利学派的哈耶克三角

Another Hayekian Triangle Not Supporting The Austrian School

图 1:两种技术的哈耶克三角形1.0 简介这篇文章是此文的变体。2.0 技术和净产出假设技术的特征如表 1 中的生产系数所示。所有技术的特征都是单一生产、无固定资本和无联合生产。在 Alpha 技术中,运行第一个玉米生产过程。在 Beta 技术中运行第二个玉米生产过程。啤酒生产过程采用两种技术。表 1:地区投入玉米产业啤酒产业过程 I 过程 II 过程 III 劳动力 1 人年 275/464 人年 1 人年玉米 1/10 千蒲式耳 113/232 千蒲式耳 2 千蒲式耳啤酒 1/40 千升 1/200 千升 2/5 千升产出 1 千蒲式耳 1 千蒲式耳 1 千升里昂节矩阵中的每一列和相应的直

仙女座恒星的消失标志着黑洞的诞生

Star's disappearance in Andromeda marks the birth of a black hole

质量约为太阳八倍的大质量恒星在生命末期会爆炸成为超新星。爆炸会留下黑洞或中子星,其能量如此之大,以至于它们的光芒可以超过其宿主星系数月。然而,天文学家似乎发现了一颗巨大的恒星,它跳过了爆炸,直接变成了黑洞。

亚当·斯密、大卫·李嘉图和劳动价值论

Adam Smith, David Ricardo, And The Labor Theory Of Value

1.0 简介我坚决不对当前不愉快的事件发表评论。斯密和李嘉图认为(简单的)劳动价值比不适用于资本主义。价格不趋向于或围绕劳动价值运行。至少这是他们的说法。李嘉图对劳动价值比有更多要说的。这个论点并不新鲜。斯密将劳动价值比限制在所谓的“社会早期和原始状态,先于资本积累和土地占有”(《劳动价值论》,第 1 卷,第 6 章;另见第 1 卷,第 8 章)。李嘉图认为这是草率的推理。劳动价值比不会仅仅因为资本积累和社会分为资本家和工人而变得不适用(《原则》,第 3 版,第 1 章,第 III 节)。 2.0 技术一个简单的流动资本模型可用于阐明李嘉图的观点。设 a0 为直接劳动系数的行向量。设 A 为列

IEEE 模糊系统学报,第 32 卷,第 11 期,2024 年 11 月

IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 11, November 2024

1) 在多创新背景下的在线主动学习,用于不断发展的误差反馈模糊模型作者:Edwin Lughofer、Igor Škrjanc页数:5998 - 60112) 具有输入饱和的非线性系统的灵活规定性能输出反馈控制作者:Yangang Yao、Yu Kang、Yunbo Zhao、Pengfei Li、Jieqing Tan页数:6012 - 60223) 通过动态事件对具有未知控制系数的 p-正态系统进行自适应模糊预定性能控制作者:Qidong Li、Changchun Hua、Kuo Li、Hao Li页数:6023 - 60344) 离散时间非线性复杂网络的模糊结构自适应最优控制的强化学习作

商品生产和生产结构

The Production Of Commodities And The Structure Of Production

我的许多例子都说明了用商品生产商品的模型的简单生产结构。奥地利学派的经济学家经常用哈耶克三角来说明生产结构。因此,这篇文章用一个用商品生产商品的模型来说明哈耶克三角。我考虑了只存在流动资本的情况。这篇文章是对这篇文章的重写。对于所使用的技术,以下内容被视为给定:A:nxn Leontief 投入产出矩阵的物理形式。假设所有商品都是基本的,经济是生产性的。a0:直接劳动系数的 n 元素行向量。d:表示商品消费比例的 n 元素列向量。定义:denom = a0(I - A)-1d根据给定的数据,可以在下面第一列中找到劳动时间的数量。给定年份的工作分配劳动时间目的a0d/denom生产 (1/den

用线性规划推导生产价格

A Derivation Of Prices Of Production With Linear Programming

1.0 简介这篇文章基于应用于线性规划的对偶理论的某些性质,说明了生产价格的推导。我力求比以前的阐述更简洁、更基本。本阐述基于 John Roemer 的《可重复解决方案》(《马克思主义经济理论的分析基础》,剑桥大学出版社,1981 年)。您将在下面找到效用最大化或供需函数。我不需要这样的假设。尽管如此,人们可以将这种推导解读为与边际主义一致。2.0 技术和禀赋本例中生产了两种商品,铁和玉米。公司经理知道一种由表 1 中定义的流程组成的技术。每列显示以单位级别运行的流程的投入和产出。所有流程都需要一年时间才能完成,并在年底提供其产出。每个过程都表现出规模收益不变 (CRS)。为方便起见,假设表

热成像转换以实现最佳降噪效果

Thermography Conversion for Optimal Noise Reduction

摘要:原始热辐射方面的计算机视觉应用受字节大小限制。对原始图像进行规范化可降低可能有助于计算机处理算法的功能复杂性。这项工作探索了一种将 16 位有符号整数 (I16) 规范化为无符号 8 位 (U8) 的方法,同时保持原始数据集与影响热异常可检测性的环境参数之间的相关系数的完整性。

玉米拖拉机模型中的重新切换模式

Reswitching Pattern In Corn-Tractor Model

图 1:选择生产系数后成本最小化技术的变化这篇文章报告了 Steedman 玉米拖拉机模型的一些工作。我还没有找到三重转换的例子。不过,我发现了一个重新转换的例子。上图 1 和下表 1 显示了转换点如何随着玉米行业使用 I 型拖拉机生产一蒲式耳玉米所需劳动力的扰动而变化。区域 1 中只有一个转换点。在这个转换点附近,生产和使用 I 型拖拉机的利润率较低,每劳动年消费量增加,玉米行业每蒲式耳生产的劳动力投入减少。换句话说,这个转换点符合过时的边际主义直觉。表 1:区域区域描述1在转换点附近,I 型拖拉机以较低的利润率、较高的工资实现成本最小化。2反向劳动深化。在转换点附近,I 型拖拉机在利润率较

目标:扰乱斯蒂德曼玉米拖拉机模型的特殊情况

Goal: Perturb Special Case Of Steedman's Corn-Tractor Model

1.0 简介 我想用我的一张一维图表来说明玉米拖拉机模型中的三重转换。我有一个三重转换示例,来自 Bertram Schefold,但其中的工资率利润边界并不引人注目。这样的例子不值得写一篇研究论文。但也许我可以修改我最近的工作论文的一部分,提交到某个地方。此外,提出新问题可能会促使我更新我的计算技术。2.0 技术玉米拖拉机模型是一种固定资本模型,是 Samuelson-Gargenani 模型的改编版。劳动力和拖拉机用于生产新拖拉机。劳动力和拖拉机也用于生产玉米。玉米是消费品和计价单位。表 1 显示了特定类型拖拉机的生产系数。表 1:技术投入投入行业拖拉机玉米劳动力 b 人年 beta 人年

冯·米塞斯在经济计算上犯了错误(更新)

Von Mises Wrong On Economic Calculation (Update)

1.0 简介这篇文章是根据 reddit 上一位用户的建议而更新的。我之前已经解释过这一点。假设有人坚持认为社会主义需要中央计划。在 1920 年的论文《社会主义联邦的经济计算》中,路德维希·冯·米塞斯声称中央计划者需要资本品和非生产资源的价格才能成功规划经济。没有市场价格就不可能进行中央计划的说法应该是科学原理的问题。冯·米塞斯错了。他的错误可以从线性规划理论和对偶理论中得到证明。线性规划的这种应用反映了经济学作为稀缺资源在不同用途之间分配的研究的特征。这篇文章证明了冯·米塞斯错了,希望不需要高中数学以上的东西就能理解他的说法。2.0 技术、禀赋和消费品价格为论证之用,冯·米塞斯假设中央计划

冯·米塞斯在经济计算上犯了错误

Von Mises Wrong On Economic Calculation

1.0 简介我之前解释过这一点。假设有人坚持认为社会主义需要中央计划。在 1920 年的论文《社会主义联邦的经济计算》中,路德维希·冯·米塞斯声称,中央计划者需要资本品和非生产资源的价格才能成功规划经济。没有市场价格就不可能进行中央计划的说法应该是科学原理的问题。冯·米塞斯错了。他的错误可以从线性规划理论和对偶理论中得到证明。线性规划的这种应用反映了经济学作为稀缺资源在不同用途之间分配的研究的特征。这篇文章证明了冯·米塞斯错了,希望不需要高中数学以上的东西就能理解他的说法。2.0 技术、禀赋和消费品价格为论证之用,冯·米塞斯假设中央计划者有可用的某些数据。他想证明自己的结论,同时尽可能地向他假

您需要了解的有关图形数据库和 Neo4j 的一切

Everything You Need to Know About Graph Databases & Neo4j

理解图形数据库:关键概念和优势(照片由作者提供,插图由三船隆绘制,可免费使用)存储和处理数据是软件工程的基本任务。在早期的大规模专业开发中,Oracle、IBM DB2 和 SQL 等关系数据库占据主导地位。数据操作系统无法轻松处理结构化或关系数据,而只能处理平面数据表示。[1] 图形数据库试图弥合关系数据表示和平面数据表示之间的差距,同时使信息访问更加容易。[2] 这种数据库类型最受欢迎的代表是 Neo4j。[3] 名称:Neo4j 软件类型:图形数据库 (GDB) 初始版本:2007 来源:Neo4j, Inc. 目标平台:跨平台,例如Windows、Linux、..语言:用 Java 和

软计算。第 28 卷,第 11-12 期,2024 年 6 月

Soft Computing. Volume 28, Issue 11-12, June 2024

1) 具有任意系数的梯形全模糊西尔维斯特矩阵方程作者:Ahmed Abdelaziz Elsayed、Nazihah AhmadGhassan Malkawi页数:6953 - 69672) 增强机器视觉:一种新颖的创新技术对视频问答的影响作者:Songjian Dan、Wei Feng页数:6969 - 69823) 使用多目标鲸鱼优化算法和 NSGA-II 集成资源供应管理和施工项目调度作者:Mahyar Ghoroqi、Parviz Ghoddousi……Saeed Talebi页数:6983 - 70014) 某些网络中的主导着色作者:S. Poonkuzhali、R. Jayagop

相控阵超声波检测 (PAUT) 用于检测、定型和表征现有液压钢结构 (HSS) 焊缝中的缺陷的研究

A Study of Phased-Array Ultrasonic Testing (PAUT) for Detecting, Sizing, and Characterizing Flaws in the Welds of Existing Hydraulic Steel Structures (HSS)

摘要:水工钢结构 (HSS) 是控制或调节水流的航运、防洪和水电项目的组成部分。随着 HSS 的运行,损坏会逐渐累积,因此必须定期检查。这通常使用无损检测 (NDT) 技术来完成。如果检测到损坏,则必须评估结构是否适合继续使用,这需要有关不连续性的位置和大小的信息。可以使用超声波检测 (UT) 技术获取此信息。但是,关于 UT 技术在检测、定型和表征 HSS 中的缺陷方面的可靠性的信息有限。本研究解决了这一空白。使用相控阵超声波检测 (PAUT) 进行循环实验,扫描代表各种 HSS 几何形状的焊缝样品。分析循环实验的结果以估计检测概率 (POD) 并评估可能影响 POD 的因素的影响。描述了缺

电力:高峰需求发电厂信息

Electricity: Information on Peak Demand Power Plants

GAO 发现的峰值需求发电厂(称为调峰器)是美国能源基础设施的一部分。它们通常在白天家庭制冷和供暖需求最高的时候运行。调峰器用于补充其他类型的发电厂,例如基本负荷发电厂和中间发电厂,它们提供更稳定的电量以满足全天的需求。按发电厂类型划分的年平均每小时容量系数示例注:发电厂的容量系数是百分比在一定时间范围内连续全功率运行可产生的总能量中所产生的能量。根据 GAO 对最新环境保护局 (EPA) 数据的分析,2021 年美国有 999 个峰值。大多数这些峰值装置都以天然气为燃料。到 2021 年,调峰器占所有发电厂年净发电量的 3.1%,占所有发电厂设计满负荷持续输出总量的 19%。调峰器和其他发电

长尾池的 LP 盈利能力

LP Profitability on Long-Tail Pools

加密货币牛市又回来了,最好的例子是毫无价值的 meme 币 PEPE 和 Shiba,它们的市值分别升至 30 亿美元和 210 亿美元。这些类型的代币具有类似彩票的收益,当加密货币兄弟们拥有“庄家钱”时,它们会成为诱人的买入机会。它们还可能突显流动性提供者 (LP) 的最坏情况,他们是波动性做空者。这是加密货币独有的正波动性/回报相关性的另一个例子。在标准资产类别中,较高的波动性与负回报相关,这就是为什么多头波动性头寸在股票市场中具有负贝塔系数,并且平均亏损的原因(例如,参见 VXXetf)。标准自动做市商 (AMM) 的 LP 是波动性做空者,在他们最好的情况下,价格保持不变。当代币在一天

拜罗伊特数学家使用 AI 研究星系

Bayreuth mathematicians use AI to study galaxies

星系是什么样子的?它们在长期内如何表现?这些是拜罗伊特大学研究人员塞巴斯蒂安·沃尔夫施密特博士和克里斯托弗·施特劳布试图解答的一些问题。他们使用结合爱因斯坦广义相对论的星系数学模型,该理论解释了引力如何影响空间[…]拜罗伊特数学家使用人工智能研究星系的文章首次出现在 Physics Alert 上。