从金本位到法定货币:银行家世界观的

19世纪末至20世纪初,国际银行家逐渐发展出法定货币体制,这一体制摆脱了金银对货币发行的限制,使得银行家可以通过无限增发货币获取更大利益,并通过通货膨胀悄悄转移国民财富。

  大转变

  19世纪末以来,国际银行家对金钱的认识再一次实现重大飞跃。

  原有的英格兰银行模式,即以国债作为抵押来发行货币,通过两者的死锁,实现政府举债,银行发行货币,确保债务规模越来越大,从而保证了银行家不断增长的巨额收益。在金本位体系之下,银行家坚决反对通货膨胀,因为任何货币贬值都直接伤害了银行家的利息实际收入。这种思路还是比较原始的放贷吃利息的办法,主要的缺点就是财富积累得太慢,即使是用上部分储备金制度(Fractional Reserve),仍然不足以满足银行家们日渐膨胀的胃口。特别是黄金和白银增加缓慢,这就等于给银行放贷总量设了一个上限。

  19、20世纪之交的欧洲,银行家们已经摸索出一套更为高效也更为复杂的法定货币体制。法定货币(Fiat Money)彻底摆脱了黄金和白银对贷款总量的刚性制约,对货币的控制更加有弹性,也更加隐秘。当银行家逐渐明白通过无限制地增加货币供应来获得的收益,远比通货膨胀带来的贷款利息损失要大得多时,他们随即成为法定货币最热烈的拥护者。通过急剧增发货币,银行家们等于掠夺了整个国家储蓄者的巨额财富,而比起原来银行强制拍卖别人财产的方式,通货膨胀要“文明”得多,所遇到人民的抵抗也要小得多,甚至难以被人察觉。

  在银行家的资助之下,通货膨胀的经济学探讨逐渐被引导到纯数学游戏的轨道上,由于增发纸币所导致的通胀(Currency Inflation)的概念,在现代已经完全被价格上涨的通胀(Price Inflation)理论所淹没。

  这时,银行家们赖以发财致富的手段中除了原有的部分储备金制度、货币与国债死锁之外,又增加了一个更为强大的工具:通货膨胀。从此,银行家实现了从黄金的卫道士到黄金的死敌这一戏剧性的转变。

  凯恩斯就通货膨胀的评价可谓一针见血:“用这个办法,政府可以秘密地和难以察觉地没收人民的财富,一百万人中也很难有一个人能够发现这种偷窃行为。”

  准确地说,在美国使用这个办法的是私有的美联储而不是政府。

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法与扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,用Plecs仿真工具对算法进行建模与仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度与稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法与扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制与切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考与实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑与Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行与避障,涵盖路径规划算法的设计与优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物与动态冲突,保障飞行安全性与任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证与仿真分析,展示多机协同的可行性与有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划与防撞机制,提升协同作业能力与自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑与参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现与多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
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