16、量子比特市场的经济特性与博弈论分析

量子比特市场的经济特性与博弈论分析

1. 量子比特市场的经济特性

1.1 弹性概念

弹性通过百分比变化来衡量。以量子比特需求为例,需求弹性 (E_d) 是商品需求量的百分比变化除以商品价格的百分比变化,数学表达式为:
[E_d = \frac{\%\Delta Q_d}{\%\Delta P}]
根据该关系,可对基础商品做出如下推断:
- (|E_d| > 1):需求量的百分比变化大于价格的百分比变化,需求具有弹性,表明市场对资产的需求对小的价格变化敏感。
- (|E_d| < 1):价格的变化比例较大,而需求的变化较小,需求缺乏弹性,即需求对价格变化不太敏感。
- (|E_d| = 1):单位弹性,需求量的百分比变化等于市场价格的百分比变化。

弹性概念不仅适用于需求弹性,还包括供给弹性(衡量供给方对价格变化的响应程度)、收入弹性(反映市场商品数量相对于消费者收入变化的情况)和交叉价格弹性(比较一种商品数量的百分比变化与另一种商品价格的百分比变化)。例如,量子计算价格的变化可能会影响高性能经典计算(即传统超级计算)的需求量。

1.2 量子比特市场的弹性

量子比特市场的需求和供给弹性受多种因素影响。影响量子比特需求的最重要因素是替代品的可用性。由于量子处理能够有效解决经典计算无法解决的独特问题,因此量子比特几乎没有相近的替代品,例如晶体管无法替代量子比特。所以,需求弹性相对缺乏弹性,即量子比特的需求量对价格波动和变化相对不敏感。

供给方面,起初也高度缺乏弹性。但随着时间推移和技术进步,量子互联网的计算能力不断提高,量子比特的供给将对价格波动越来越敏感。不

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值