两种战争

本文探讨了为何某些国家通过战争变得更富裕,而另一些则因此而衰败。关键在于利益的分配方式,若成果广泛惠及国民,则国家更可能从战争中获益。
有一种国家,越打仗越有钱,例如英国,曾经的日不落帝国,又比如美国以色列等等。还有一种国家,特别是中世纪以前的国家,越打仗越穷,例如大家熟悉的汉武帝,打完匈奴国力大损。

为什么会有这两种截然相反的现象呢?因为利益诉求不明确,但最大原因是利益分配不公!
打仗,必然是为了利益,要么是防止别人抢自己的利益,无论是土地还是财富,要么是抢原本不是自己的利益,这是事实。
打仗的主体是国家的全体人民,穷人出人,富人出钱,打仗通常带来通货膨胀,所以即使不加税不捐款你也要出力的。

由以上前提可以得出,国家越打仗越有钱,是因为打仗保护的利益或者抢来的利益都归为打仗的主体了,例如英国的商人、企业家,他们获得了廉价的原材料,例如水手士兵,他们的财富提高了,例如本土的工人,他们所在企业更加盈利从而工人的薪水水涨船高。
有的国家越打仗越没钱,因为利益分配的主体是少数官员或者官商,例如抢来的金银之物献给皇宫、将士,企业家没有拿到好处,少数的官商拿到好处后必须献给挺他们的官员,而不是员工,因此全国出力的大部分人没有拿到好处,但战争却消耗了他们的实力,这种恶性循环下国家就会越打越穷。

所以,打仗必须要思考:是为了保护利益?还是为了争夺利益?如果是保护了利益,那么保护了谁的利益?如果是争夺利益,那么新争夺到的利益最终如何分配?例如,打下海上油气田,是否油价能够下降?由原材料价格的下降,是否能够完全的传导到战争中受损最大的民众?如果不能完全传导,那么落到人民身上的好处到底有多少?战争胜利后,油价仅仅回落到原先的水平吗?

希望嚷嚷着对日开战的人们认真想想这个问题先。
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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