[转]泡沫破裂的经济学

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曾经有个小岛国,领土就是这个小岛本身。流通的货币只有2元,因为只有2枚1元硬币在这个岛国流通。
1)这个岛上只有3名市民,甲拥有这座岛,乙和丙各有一枚1元硬币。
2)乙决定用1元钱向甲买下岛,那么这样的话甲和丙就各有一枚1元硬币而乙就得到了一个价值1元的小岛。
这座小岛的净资产 = 3元。
3)丙想既然这个岛国只有一个岛,而且岛是非生产资产,这个岛一定会升值。于是,丙向甲借了1元钱并合着他自己的1元钱向乙把岛买了下来。
甲借了一元钱给丙,所以他的净资产是1元
乙卖掉了他的岛得到了2元钱,因此他的净资产是2元。
丙得到了价值2元的岛但是欠了甲一元钱,那么他的净资产就是1元。
这个岛国的净资产 = 4元
4)甲看到了他曾经拥有的岛升值了,非常后悔把它卖掉。幸运的是他借了丙1元。然后他又向乙借了2元,于是用3元钱向丙把岛买了下来。他用借到的2 元现金并消除了丙欠他的1元债务向丙买下了小岛。
乙借了2元给甲,因此他的净资产是2元。
丙现在有了2个1元硬币,他的净资产还是2元。
这个国家的净资产 = 5元。 泡沫逐渐建立起来。
5)乙看到土地的价值不断上升,他也想拥有土地。因此他用4元钱向甲买下了土地,付款是向丙借了2元并解除了甲向他借的2元。
结果,甲不仅清除了债务还得到了2枚硬币。他的净资产是2元。
乙得到了价值4元的土地但他还欠丙2元,他的净资产就是2元。
丙借了2元给乙,因此他的净资产就是2元。
这个岛国的净资产 = 6元。尽管如此,这个岛国还只有一个岛和2元货币流通。
6)每个人都赚到了钱,大家都很开心,富足。
7)一天,丙有了个不好的想法,"呃,如果土地不升值了,乙怎么才能把钱还给我呢?毕竟流通中的只有2元钱,我想毕竟乙拥有的那块地最多只值1元钱。
这时候甲也是这么想的。
8)大家都不想买地了。最后,甲有2元钱,他的净资产是2元。乙欠丙2元钱乙有土地,可是他曾经认为价值4元的土地现在却只值1元钱。他的净资产变成了负1元。
丙借了乙2元钱,但是这是个烂债。虽然他的净资产是2元,但是他的心里却十分忐忑。
这个岛国的净资产又变成了3元。
当然在泡沫破灭之前,乙还认为他的土地价值4元。他的净资产还是2元,他的心也很忐忑不安。
这个岛国的净资产又变成了3元。
9)乙别无选择只能宣告破产。丙只好放弃乙欠他的烂债,作为回报他得到了现在仅价值1元的土地。
甲拥有2枚硬币,他的净资产是2元。乙破产了,他的净资产为1.(乙失去了一切)丙别无选择得到了仅价值1元的土地。(丙损失了1元)这个岛国的进价值=3.
****故事结束****
不管怎么说,这只是一次财产的重新分配。甲赢了,乙输了,丙幸免于难。
值得注意的几点:
(1)一个国家的泡沫形成的时候,个人之间的债务也正在形成。
(2)这个故事中的岛屿是一个没有其他国家也没有外债的封闭系统。资产的价值只能用岛国自身的货币来计算,因此没有净损失。
(3)当泡沫破裂的时候就有可能产生一个过阻尼系统,意思就是土地的价值不会跌到小于1元钱。
(4)当泡沫破裂的时候,有现金的人就是赢家。有土地或者借债给别人的人就是输家。资产会缩减,甚至最坏的情况下,他们会破产。
(5)如果有第四个市民有一枚硬币或者是有另外一块土地,他不参与这个游戏。最后,他不赢也不输。在这个过程中他只会看到他的钱或者土地升值或者贬值。
(6)当泡沫上升的时候,大家都赚钱。
(7)如果你够聪明知道你正处于泡沫中,那么很值得你去借钱(就像A)去参加游戏。但是你必须知道什么时候该把所有的东西都变成现金。
(8)上述不仅适用于土地也适用于股票。
(9)土地或者股票的实际价值大部分取决于心理状态。

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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