证人的记忆

证人,在我们的认识里,通常都是提供一些客观的证据的人,就是把自己亲眼看到、亲耳听到的东西如实地讲出来的人。然而,心理学研究证明,很多证人提供的证词都不太准确,或者说是具有个人倾向性,带着个人的观点和意识。
证人对他们的证词的信心并不能决定他们证词的准确性,这一研究结果令人感到惊讶。心理学家珀费可特和豪林斯决定对这一结论进行更深入的研究。为了考察证人的证词是否有特别的东西,他们将证人的记忆与对一般知识的记忆进行了比较。
他们让被试看一个简短的录象,是关于一个女孩被绑架的案件。第二天,让被试回答一些有关录象里内容的问题,并要求他们说出对自己回答的信心程度,然后做再认记忆测验。接下来,使用同样的方法,内容是从百科全书和通俗读物中选出的一般知识问题。
和以前发生的一样,珀费可特和豪林斯也发现,在证人回忆的精确性上,那些对自己的回答信心十足的人实际上并不比那些没信心的人更高明,但对于一般知识来说,情况就不是这样,信心高的人回忆成绩比信心不足的人好得多。
人们对于自己在一般知识上的优势与弱势有自知之明。因此,倾向于修改他们对于信心量表的测验结果。一般知识是一个数据库,在个体之间是共享的,它有公认的正确答案,被试可以自己去衡量。例如,人们会知道自己在体育问题上是否比别人更好或更差一点。但是,目击的事件不受这种自知之明的影响。例如,从总体上讲,他们不大可能知道自己比别人在记忆事件中的参与者头发颜色方面更好或更差。
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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