36、加密货币经济学:从理论到实践的深度剖析

加密货币经济学:从理论到实践的深度剖析

货币数量理论及其发展

货币数量理论在经济学领域占据着重要地位。早期不同学者对该理论的发展做出了贡献,如有人认为哥白尼对货币的观察有一定影响,也有观点将理论发现归功于让·博丹、大卫·休谟和约翰·斯图尔特·密尔等。弗里德曼的货币数量理论在其之后的几十年里依然重要。在新古典宏观经济学中,货币数量理论仍是基础学说,但罗伯特·E·卢卡斯等新古典主义者努力明确和完善其理论含义。新古典主义者认为,根据大卫·休谟的观点,货币在短期内并非中性,因此货币数量理论仅在长期内成立,这对反周期经济政策的范围产生了重大影响。

历史上,货币数量理论的主要竞争对手是真实票据学说,该学说认为只要新发行的货币是为了交换具有足够价值的资产,就不会导致物价上涨。实际上,货币的价值与国家的资产(公私持有)密切相关。因此,中央银行发行的加密货币(M)必须与国家资产(公私持有)挂钩,以产生其内在价值,才能成为可行的资产类别加密产品/货币。

货币供应量的衡量

货币供应量是指在特定时间内经济体中可用的资产总量。常见的衡量标准包括流通中的货币和存款。常见的货币供应量衡量指标如下:
| 指标 | 定义 |
| ---- | ---- |
| M0 | 所有实物货币(包括硬币)的总和,即中央银行货币纸币 + 政府纸币 + 硬币,包括银行储备,也称为货币基础或狭义货币 |
| MB | M0 + 中央银行存款(只有银行能在中央银行拥有的特殊存款),称为货币基础(或总货币),是其他形式货币创造的基础,是最具流动性的货币供应量衡量指标之一 |
| M1 | M0 + 活期存款 + 旅行支票 + 其他可支票存款,不包括银行储备,定

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 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Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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