S2 2024SQL

Java Python Assignment – due 11 October 2024

1. Take a utility function  with a1, a2 > 0 and -1 < β < 0. There are two goods and two agents. Consider endowments wA  = (w1, 0), wB  = (0, w2), w1, w2  > 0.

(a) [4 points] Normalisep2  =  1 and show that the equilibrium price 

Hint: Using this general form to find the equilibrium price. ∀i,   x2i  =  Y x1i      ⇔  w2i  = Y w1i )

(b) [6 points] Let  a2/a1 = 1, w1   = w2  = 1. What is the competitive equilibrium?

(c) [6 points] Assignment S2 2024SQL Let a2/a1 = 1, w1  = 2, w2  = 1. What is the competitive equilibrium? Show that agent A is better off.

2. Consider an investor with utility of wealth   u(w) = 2√w  . Her initial wealth w0  =  12. There are two states of the world, and two financial assets. Asset A pays 3 in every states and asset B pays 0 in state 1 and 8 in state 2. The prices of the assets are q1   = 2 and q2   = 4.

(a)   [3 points] Let y1  andy2  denote the investor’s wealth levels in states  1 and 2. What is her budget constraint in terms of y1  andy2 ?

(b)  [3 points] Suppose the investor maximizes her expected utility, with the probability of state 1 π1  = 0.4. Write down and solve the investor’s optimization problem         

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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