人为什么会悲伤

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悲伤: 我们为什么感到悲伤及其惊人的益处的科学

    为什么我们会感到悲伤? 这听起来是个愚蠢的问题。 我们都知道是什么让我们感到悲伤(死亡、失败、冲突等等) ,但是它背后的科学是什么呢? 悲伤是在我们日常生活中扮演重要角色的七种基本情绪之一。 科学家们发现,它对我们的影响远远大于让我们感到忧郁或让我们流泪。

进化心理学家认为 “悲伤是我们为彼此建立联系的能力所付出的代价。”

    人类依靠彼此生存。 悲伤是让我们记住这个事实的情绪。 当年幼的孩子与父母分离时,他们会感到悲伤,这种悲伤会促使他们哭泣和 / 或找到父母,从而可能挽救他们的生命。 随着人们年龄的增长,伴随分离而来的悲伤促使人们不断地投资于人际关系。

    这就是为什么分手如此艰难,为什么在机场说再见如此困难,为什么看着孩子们上大学令人心碎,最重要的是,这就是为什么人类最痛苦的经历之一就是失去挚爱。

悲伤驱使我们避免失去。

    尽管悲伤很痛苦,但也不全是坏事。 心理学家已经发现了悲伤的一些令人惊讶的好处,它们可以帮助我们轻视这种情绪及其环境。

悲伤会提高你的判断力

    根据 Joseph Paul Forgas 博士的研究,悲伤减少了两个影响我们如何看待人的关键判断偏差。

基本归因谬误:这是一种倾向,认为人们犯错误或说错话时是故意的。 当你悲伤的时候,你不太可能想到最坏的人

The Halo Effect:另一方面,人们也相信某些人——不管是因为他们有吸引力,成功,还是家庭成员——不会做错事。 悲伤会让你对他人没有偏见,所以你也不会夸大他们的善良

 

    福加斯还发现,悲伤有助于人们更准确地评估情况,因为这种感觉促进了一种更详细、更专注的思考方式。

悲伤增加你的动力

    研究表明,悲伤是一种强大的激励工具。 当你快乐的时候,你倾向于停留在你现在的位置,并且可能不会感到被驱使去提高,因为你觉得没有这个必要。 悲伤不是这样的。

    当你缺乏动力的时候,你不应该让自己难过,允许自己接受生活中没有达到自己想要的目标的悲伤,无论是在人际关系、事业、身体健康等方面,都可以激励你努力到达一个更快乐的地方。

    注意: 重要的是要注意到悲伤的好处只是与悲伤有关,而不是抑郁。 悲伤是一种暂时的情绪,当我们受到伤害或者生活中出了什么问题时,我们都会有这种情绪,随着时间的推移,这种情绪会逐渐消失。 抑郁症是一种慢性精神疾病,可能会产生持久的影响,而且通常只有得到治疗后才会消失。

如何减少悲伤

    尽管它的短期利益,经常感到悲伤降低了你的生活质量。 幸运的是,你处理悲伤的方式对悲伤的力量有着巨大的影响。 按照迪帕克 · 乔普拉的说法,最好的应对方式就是积极主动。

   以下是他的一些建议:

1、与其专注于你的悲伤,不如采取行动让自己更快乐

2、与朋友 / 爱人分享你的感受

3、专注于提高你的幸福感。 大量的研究表明,运动和健康的饮食可以提升你的情绪

4、认识到是什么让你难过,不要纠结于这种感觉。 每个人都经历过悲伤,给自己办一个可怜派对是没有用的

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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