中国人被“清朝GDP世界第一”忽悠了!

本文探讨了关于清朝GDP世界第一的说法起源及不准确性。指出该观点最初由英国学者麦迪森提出,但其数据并不严谨。文章进一步分析了1820年中英两国在财政收入及产业发展上的巨大差距。

中国人被“清朝GDP世界第一”忽悠了!“鸦片战争前的清朝GDP世界第一”,这一说法在中国流传很广。追根溯源,最早提出这一观点的似乎是英国学者麦迪森,他的一项推测称,1820年中国GDP占全球总量的33%(英国为5.2%),他的论述被专业人士普遍认为不严谨。但在中国,很多非专业人士看重这种说法对思想的启发性,加入传播行列,最终导致舆论场对它深信不疑。

    GDP是现代经济概念,能够相对准确地对现代国家经济状况进行描述,反映它们之间的竞争力。用这套体系来做历史研究需要很小心。比如文献显示,1820年清朝的财政收入只有白银4000万两,而英国则折合白银1.5亿两。两国的产业差距更大,1820年的英国已进入蒸汽化时代,支柱产业为机械纺织业、钢铁等,而中国仍以丝绸、瓷器、茶叶为大宗


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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合群:具备一定机器学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器控制、运动学六自由度机械臂ANN工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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