让你痛苦的5个心理陷阱

心理上受了创伤,你会怎么办?大部分人会选择逃避或者自我减压,比如喝酒买醉、找人倾诉,尽快把痛苦消灭掉。其实,这个态度未必是正确的。心理学家武志红最近写了一篇文章,盘点了5种让人痛苦的心理陷阱,我们一起来听听看。

第一个陷阱是:认为自己是天底下最不幸的。

很多人以为自己的痛苦是独一无二的,总是感叹“为什么不幸的偏偏是我?”他们会把自己的问题无限放大,并且把它当作生命中最重要的事情,他会想着用一切资源去纠正它。这是为什么呢?武志红说,这是因为这些人,以为自己的心理问题是洪水猛兽,不敢把它暴露出来。于是他就想把问题封锁住,结果这一封锁,慢慢的把自己的内心世界都封闭了。久而久之,他就觉得自己是天底下最不幸的人了。但实际上,我们每个人都有不同程度的心理问题,而且无论多么古怪的心理问题,我们都可以找到很多有同样问题的人。也就是说,没有谁是“天底下最不幸的人”,总有人和你一样不幸甚至更不幸。

第二个陷阱是:认为痛苦都是因为现在。

其实很多心理问题,不是因为现在怎么样,它产生的源头可能要追溯到童年时代。举个例子:有一个27岁的女孩,和初恋分手后就再不敢谈恋爱了,因为她害怕再次失去带来的痛苦。

为什么会有这种“一朝被蛇咬,十年怕井绳”的心理呢?其实有这种问题的女孩,多数都在童年遭受过严重的分离焦虑的伤害。什么意思呢?比如说,父母在她很小的时候离开过她很长时间,甚至父母一方离开后就再也没回来。这种严重的分离焦虑最后变成了一种“无意识”,深埋在她的心底。而分手又重新唤起了她的“无意识”,再一次引起了她严重的分离焦虑。于是,她宁愿选择麻木,也不想再有亲密关系。她的逻辑看似是合理的,但其实她不知道,她的痛苦是过去造成的,她却把它归因于当下,然后拒绝谈恋爱,这当然是不合理的,只会让她更痛苦。

第三个陷阱是:想尽一切办法减少痛苦。

美国心理学家派克说过,逃避问题和问题带来的痛苦,是所有心理疾病产生的主要原因,而那些能够直面自己的痛苦和痛苦背后问题的人,每一次痛苦都促进了他们的成长。

举个例子:日本有一位心理学家,上大学的时候是一名严重的神经症患者。但是他能够直面自己的痛苦和问题。并且通过自己的努力,提出了一种“顺其自然、为所当为”的心理疗法。这个疗法目前已经成了治疗强迫症、社交恐怖症等心理疾病的流行方法。

这就是说,你想尽办法减少和逃避痛苦是不对的,这只能让心理问题更严重,直面痛苦和问题,才能有所成长。

第四个陷阱是:认为你能控制自己的一切。

我们经常会认为,我们能够控制自己的一切,而这种错误认识是强迫症、社交恐惧症和口吃等问题产生的直接原因。

举个例子: 一位年轻的妈妈,很爱自己的孩子,可是有一次她居然产生了想掐死孩子的念头。然后她自己也很惊讶,觉得自己一定是疯了,于是就拼命压制这个念头,但越压制,这个念头出来得就越频繁,以至于她现在已经不敢抱孩子了,生怕控制不住自己。

这位妈妈的问题就出在,她以为自己能控制自己的一切。她认为爱孩子就绝对不能产生“掐死孩子”的念头。但是,一个人的意识能直接控制的范围是非常有限的,而且我们越想控制它,就越控制不了。所以,我们不要总是和潜意识过不去,不要和一些偶尔出现的坏念头较真儿。否则,它们就会成为真正的问题。

第五个陷阱是:认为没有问题我们就会一切OK。

很多时候,当我们把焦点全放到问题上的时候,这个问题就会成为我们拒绝成长的借口。

比如说:有些男孩会把个子矮当作借口,有些女孩会把长得丑当作借口,然后拒绝了成长。他们把一切问题都归罪到自己的某个缺陷上,经常会幻想“如果没有这个缺陷就一切OK啦”。可实际上,一些个子矮的男孩和相貌丑的女孩,能非常勇敢地面对自己的缺陷,并且活得非常成功。所以,问问自己最在乎的缺陷是什么吧,别让它成为借口,不然你就无法摆脱痛苦。

以上就是武志红提出的。


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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