《三体》给了互联网公司的启示

本文探讨了创业公司在激烈竞争中生存的挑战与策略。强调了生存的重要性,并指出即使小公司也可能通过技术创新超越大公司。文章还提到了不同规模公司间的竞争手段,包括降维打击和不留余地的竞争方式。
· 生存是创业公司的第一需要。
· 公司需要不断扩张,但市场总量有限。
· 小公司随时可能发生技术爆炸,一下子远远走在大公司前面,灭掉大公司。
· 弱小和无知不是生存的障碍,傲慢才是。(某大公司老板经常说,公司离倒闭只有半年)
· 毁灭你,与你何干。为了实现公司战略,哪管其他公司死活。
· 赶尽杀绝是对竞争对手最大的重视。
· 藏好自己(创意随时会被山寨的小公司)。做好清理(处于行业领先地位大公司,通过收购等手段消灭潜在对手)。
· 生存本来就是一种幸运,但不知道什么时候起,某些公司觉得生存成了唾手可得的东西,这是他们失败的根本原因。
· 降维攻击,不惜把市场环境做得更恶劣,自己宁可活得惨点,也要让竞争对手先死(比如电商几乎都在亏本),不能在低维生存的小公司就只能灭亡。
· 宇宙很大,生活更大,也许以后还有缘相见。
跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析,重点研究其在电力系统中的动态响应特性及控制策略优化问题。通过构建基于Simulink的仿真模型,对逆变器在不同工况下的小信号稳定性进行建模与分析,识别系统可能存在的振荡风险,并提出相应的控制优化方法以提升系统稳定性和动态性能。研究内容涵盖数学建模、稳定性判据分析、控制器设计与参数优化,并结合仿真验证所提策略的有效性,为新能源并网系统的稳定运行提供理论支持和技术参考。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电力系统相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 分析跟网型逆变器在弱电网条件下的小干扰稳定性问题;② 设计并优化逆变器外环与内环控制器以提升系统阻尼特性;③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析与控制策略的有效性;④ 支持科研论文撰写、课题研究或工程项目中的稳定性评估与改进。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Simulink仿真模型,深入理解状态空间建模、特征值分析及控制器设计过程,重点关注控制参数变化对系统极点分布的影响,并通过动手仿真加深对小干扰稳定性机理的认识。
运动是指个物之间的相互作用和运动,可以使用Python进行模拟。其中,可以使用scipy库中的odeint函数求解微分方程组,来模拟运动。 以下是一个简单的运动模拟代码示例: ```python import numpy as np from scipy.integrate import odeint # 定义微分方程组 def three_body_equations(w, t, G, m1, m2, m3): x1, y1, vx1, vy1, x2, y2, vx2, vy2, x3, y3, vx3, vy3 = w r12 = np.sqrt((x2 - x1)**2 + (y2 - y1)**2) r13 = np.sqrt((x3 - x1)**2 + (y3 - y1)**2) r23 = np.sqrt((x3 - x2)**2 + (y3 - y2)**2) dx1dt = vx1 dy1dt = vy1 dvx1dt = G * m2 * (x2 - x1) / r12**3 + G * m3 * (x3 - x1) / r13**3 dvy1dt = G * m2 * (y2 - y1) / r12**3 + G * m3 * (y3 - y1) / r13**3 dx2dt = vx2 dy2dt = vy2 dvx2dt = G * m1 * (x1 - x2) / r12**3 + G * m3 * (x3 - x2) / r23**3 dvy2dt = G * m1 * (y1 - y2) / r12**3 + G * m3 * (y3 - y2) / r23**3 dx3dt = vx3 dy3dt = vy3 dvx3dt = G * m1 * (x1 - x3) / r13**3 + G * m2 * (x2 - x3) / r23**3 dvy3dt = G * m1 * (y1 - y3) / r13**3 + G * m2 * (y2 - y3) / r23**3 return dx1dt, dy1dt, dvx1dt, dvy1dt, dx2dt, dy2dt, dvx2dt, dvy2dt, dx3dt, dy3dt, dvx3dt, dvy3dt # 定义初始状态和参数 w0 = [1, 0, 0, 6, -1, 0, 0, -6, 0, 0, 0, 0] t = np.linspace(0, 10, 1000) G = 1 m1 = 1 m2 = 1 m3 = 1 # 求解微分方程组 wsol = odeint(three_body_equations, w0, t, args=(G, m1, m2, m3)) # 绘制轨迹图 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(wsol[:,0], wsol[:,1], label='Body 1') plt.plot(wsol[:,4], wsol[:,5], label='Body 2') plt.plot(wsol[:,8], wsol[:,9], label='Body 3') plt.legend() plt.show() ```
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