9、追求意义,而非权宜之计

追求意义,而非权宜之计

生活充满苦难,这是显而易见且无可辩驳的事实。面对这样的生活,最简单直接的回应或许是追求即时的快乐,跟随冲动,活在当下,做权宜之事,甚至不惜说谎、欺骗、偷窃,但只求不被发现。毕竟在一个看似毫无意义的宇宙中,这样做又有何妨呢?而且这种想法并非新鲜事物,长久以来,生活的悲剧和苦难一直被用来为追求即时的自私满足辩护。

然而,我们的祖先其实找到了更为精妙的答案,只是我们尚未完全理解。这些答案大多隐含于仪式和神话之中,尚未被充分阐释。我们在故事中演绎这些答案,但还不够明智,无法清晰地表述它们。就像一群黑猩猩或狼群,我们知道如何行动,知道彼此的地位和原因,这些都是通过经验习得的。我们建立了可预测的行为模式,但并不真正理解它们的起源。

延迟满足与牺牲的意义

圣经中关于天堂与堕落的故事,深刻地阐述了存在的本质,并为我们指明了与之相适应的思维和行动方式。在伊甸园里,人类原本无罪,与上帝同行。但在蛇的诱惑下,亚当和夏娃吃下了善恶知识之树的果实,发现了死亡和脆弱,从而背离了上帝,被逐出天堂,开始了艰辛的凡人生活。此后,牺牲的概念逐渐出现。

当我们的祖先进行牺牲时,他们实际上在践行一个理念:通过在当下放弃有价值的东西,有可能在未来获得更好的结果。例如,亚当因原罪受到诅咒,不得不工作,这意味着他意识到了未来的存在,而工作和牺牲当下的享乐,是为了在未来获得益处。从某种程度上说,牺牲和工作本质上是延迟满足,这一发现同时也是对时间和因果关系的发现。

很久以前,我们开始意识到现实似乎可以通过某种方式进行交易。我们明白,在当下规范自己的冲动,考虑他人的困境,未来可能会得到回报。这一过程与组织社会密切相关,因为我们发现今天的努力与明天的生活质量之间存在因果

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 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,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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