3、捍卫传统正义战争理论:应对 21 世纪战争的挑战

捍卫传统正义战争理论:应对 21 世纪战争的挑战

1. 正义战争理论的捍卫背景

随着越来越多的声音要求彻底改革战争法,以更好地反映战争性质的变化并满足由此产生的道德要求,对法律主义正义战争理论的批判性捍卫显得尤为必要。战争法是世界政治“法律化”进程中的重要发展成果。20 世纪和 21 世纪,国际社会的首要目标之一是拯救人类免受“战争祸害”,这促使了一系列规则的形成,包括禁止使用侵略性武力、对自卫权的习惯性限制、强制的国际授权机制、区分战斗人员和非战斗人员的严格规则以及禁止使用造成不必要痛苦的武器等。然而,这些规则如今正面临着直接挑战。

当代冲突,特别是“反恐战争”和出于人道主义目的的战争,被认为具有独特的道德和实践特征,与传统战争法所规定的战争不同。这种观点为扩大自卫权(或预防性战争)或单方面进行人道主义干预的主张提供了依据,也成为一些政策和实践的根源,如使用酷刑、特别引渡、使用无人机进行定点清除以及剥夺正当程序等。

2. 当代战争性质的变化

当代战争与国际法规定的战争有所不同,这在多个方面影响了开战正义(ad bellum)和战时正义(in bello)的规范,许多影响还直接体现在政策层面,并推动了 21 世纪战争实践的变化。一般观点认为,开战的道德紧迫性使得使用武力的理由不断扩大,且往往是单方面的,同时也放松了战时限制。以下是两个主要例子:
- 人道主义干预 :世纪之交的辩论聚焦于国际社会对严重侵犯人权行为(即危害人类罪)作出回应的义务,必要时可使用武力。国家实践和国际刑事法庭的判例扩大了联合国安理会(UNSC)对非国际武装冲突的管辖权。在安理会陷入僵局的情况下,北约对科索沃的干预被描述为“非法但合理”。这引发了正义

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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