8、加密货币的崛起:机遇与挑战并存

加密货币的崛起:机遇与挑战并存

在当今数字化时代,加密货币已成为金融领域备受关注的话题。它的出现不仅改变了人们对货币的传统认知,也为全球金融体系带来了新的机遇和挑战。

比特币:有限供应的价值象征

比特币引入了基于2100万单位有限价值的“锚定”概念,这是前所未有的创新。比特币早期支持者、Facebook的温克莱沃斯双胞胎之一泰勒·温克莱沃斯认为,比特币在稀缺性、耐用性和便携性等九个关键特质上与黄金相当甚至更优,因此“比特币比黄金更好”,还可能成为有史以来最伟大的社交网络。

比特币无疑取得了巨大成功。在中本聪编写第一条代码后的不到十年,即2018年,比特币经历了人类历史上资产价值最大、最快的增长,从0.003美元飙升至7432.9美元。不过,并非所有人都看好比特币。《纽约时报》专栏作家阿德里安·陈在2013年就指出,比特币现象更像是一场当下的数字淘金热。

加密货币的分类:硬币与代币

加密货币主要分为两类:硬币和代币。硬币通常以其固定数量为特征,这得益于区块链技术的实现。以比特币为例,其总量固定为2100万枚。然而,比特币除了人们赋予它的价值外,本身并无内在经济价值,它仅仅是一种供应有限的单位,这与黄金类似,人们长期以来赋予黄金价值,也是因为其供应有限。

硬币的主要功能是作为有限的价值储存手段,利用区块链技术实现发送、接收和创建有限供应物品的透明化和去中心化。而代币则有所不同,它常被人们与硬币混淆。实际上,我们日常生活中经常使用代币,如在芝加哥使用代币租用Divvy自行车、在纽约使用代币租用花旗自行车,以及使用门禁卡进入办公楼、办公室和电梯等,电影票或体育赛事门票也是一种代币,代表着独特的访问权。

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Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。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为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模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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