辛弃疾《青玉案·元夕》

                                                   辛弃疾《青玉案·元夕》
  “东风夜放花千树,更吹落,星如雨。宝马雕车香满路。凤箫声动,玉壶光转,一夜鱼龙舞。 蛾儿雪柳黄金缕,笑语盈盈暗香去。众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”
这首词的意思是说:元宵佳节的晚上,仿佛一阵东风吹来,催开了树茂花繁,原来是焰火流光,在夜空中绽放千重繁华,又纷纷被风吹落,象一场不期而来的流星雨。
宝贵的名马,华丽的雕车,载着美丽的人儿驶过,香气弥漫了整条街。萧声如歌,明月皎洁,时光悄悄流转,整晚上花灯(鱼灯、龙灯)都在绽放光华,美不胜收。美人如花,仕女如云,她们一路上娇笑俏语,带着若有若无的幽香渐渐远去。可是,她们都不是我心底的那人。夜深了,我千百次寻找、等待的那一个人还没有出现。我的心充满疲惫和失落,不经意一回首,却发现她在那灯火寥落的地方静静地站着。
第一层意思:表明了感情路上的曲折和峰回路转,是爱情的一种存在方式。
第二层意思:作者借此自喻明志。表达自己和词中的女子一样高洁自持、孤芳自赏、娴静高雅。不肯与当时的世风和黑暗现实同流合污,宁可一个人寂寞站于灯火阑珊处,也不肯屈身降志,去和志向不同的当权者凑热闹。
第三层意思:它表达了人生的一种境界,或者是一种哲理,这种哲理或境界是人生中超越时间、空间的理解,具有永恒性和宇宙性。不会因岁月、际遇、环境的不同而磨灭或忘却。
它是爱情的境界,是治学的境界,是成事的境界,是做人的境界,是人生的境界、、、、、、
王国维《人间词话》云:
  古今之成大事业、大学问者,必经过三种之境界:“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境也。“众里寻他千百度,回头蓦见,那人正在,灯火阑珊处。”此第三境也。此等语皆非大词人不能道。
这是王国维对历史上无数大事业家、大学问家成功的深刻反思,并作出了核心的概括,又巧妙而形象地结晶在文学意象中。他发现,伟人的成功有共同的内在逻辑,而那种逻辑正在这晏殊的、欧阳修的、辛稼轩的三首词三句话中。
第一境界:“昨夜西风凋碧树”。
是一种什么样子的情景啊?昨天晚上,猛烈的西风刮来,碧绿的大树上,一片一片树叶凋落。有一点迷茫,有一点凄凉。这是一种变化的意象,时序在变,物象在变,世事在变,心态也在变。遥远的天涯路在眼中,无尽的迷惘在心底。
第二境界是:衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。
  他在执着地在既定的道路上坚定不移地追求目标,而为之“不悔”,而为之“憔悴”。这里不仅有躯体上之苦乏,亦有心志之锤炼,甚至如王国维所说的可以“不悔”到这样的地步,即是可以为追求和理想而“牺牲其一生之福祉”,宁愿下“炼狱”的功夫。
第三境界是:众里寻他千百度,回头蓦见,那人正在,灯火阑珊处。
  这是说,寻找到方向对头的道路,又执着地追求,经过千百劳作,必有所成,最终豁然开朗,求得“真”与“是”,从而将自己的发现汇流入真理之长河中去,这是何等的欣慰!
王国维在这里机智地活用了这一十分诗意的境界。本是元宵佳节,游人如织,灯火如海,就在这样的情景寻觅心里的理想佳人,当然难找,因此虽然千百度地寻寻觅觅,可怎么也找不到,然而最后在蓦然的一次回首时候,却发现那人就在灯火阑珊处,佳人在冷落的灯火处。这是何等的欢欣鼓舞!何等的喜出望外!何等的出乎意料之外又正在情理之中!
  这种喜悦是一般人不容易体会到的,正如王国维曾经说过的:“夫人积年月之研究,而一旦豁然悟宇宙人生之真理;或以胸中惝恍不可捉摸之意境,一旦表诸文字、绘画、雕刻之上,此固彼天赋之能力之发展,而此时之快乐,决非南面王之所能易者也。”这是连南面称王者也享受不到的,也是无法交换的。

写到这里,我想起陀斯妥也夫斯基的一句话:“只有经历苦难,才能体会什么是幸福。”没有一种幸福是天生而来的,没在经历过“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”的过程,怎么会明白“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”的狂喜? 

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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