房价暴跌是必然的-价值决定价格

房价真相剖析
本文反驳了房子因供不应求而价格高涨的观点,指出实际是炒作和跟风行为推高了房价。文章强调房价最终应回归其内在价值,并提醒大众保持理性。

有人说房子的供求关系决定了房子的价格,因为供求量大,所以价格高。我想请说这话的人解释一下为什么火箭的供求量小但价格高,卫生纸的供求大却价格低呢?

房价高并不是供不应求导致,实际上根本不存在供不应求的情况,这只是几个所谓专家和商家为了他们自身的利益平空创造出来的故事,试想一下,如果你有足够的钱,那么就一定能买到一套房子,只要有钱,就能买到房子,房子的数量完全能够买足购买者的需求。你也许注意到了,现在大街小巷路边发纸制小广告的,有百分之八十都是推销楼盘的,网上关于楼盘的广告也非常泛滥,你见过哪个商品供不应求的时候出现这种现象。所谓供不应求的商品,那是有钱都买不到的,房子根本就没有这种情况。

如果不是供求关系,那又是什么导致房价这么高呢。抄作和跟风,从中国股票时常这两年的观察能够看出,人们还是喜欢跟风的,同样的道理,在房市上人们看房价一涨再涨,身边买了房子的都赚了,自己也要买,结果形成了风气,比富先比房,谁家房多谁家福,就连征婚广告里都要注明房屋几套,几室几庭。但是房地产的利益集团们不要乐的太早,股票市场的表现就是房地产的前车之鉴。

冷静下来想一想,是什么决定一个商品的价格,了解马克思主义哲学的人都应该知道,价格由价值决定,创造出一套房子所需要的生产资料,劳动时间和劳动力成本要远远低于它出售的价格,这完全是不等价交换,你愿意把你几十年的奋斗都交给一套房子吗,如果不愿意,那为什么不做一个有主见,头脑清醒,不跟风随大流的聪明人。

所有商品的价格都是一个价值的体现,也都要回归到价值本身,当房地产的投机者退出,人民清醒的时候就是房地产崩溃时,不过到那时候不知道人们又在追求什么奢侈品了。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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