文摘
目前,随着社会和经济的发展,一些新问题不断出现。其中,更严重的问题是,企业过于关注经济效益,导致许多企业发展的问题。因此,过分强调经济效益造成的问题是一个重大的经济问题。这个问题后,我国的经济开始关注经济输入和输出在随后的发展过程。,相关人员也研究了经济投入产出技术和模式,这是一个经济定量分析方法,已广泛应用于经济领域的各个方面,因为它的出现。本文首先阐述了相关的理论知识,如经济数据,经济变量和可视化技术。其次分析了科学可视化技术的应用在经济变量数据的处理,包括预处理的技术,映射,画画,和显示数据。最后,探讨应用程序经济变量的输入和输出的数学模型和数学模型在经济研究中的应用,它可以帮助我们更好地理解和使用经济学的知识,从而为解决实际问题提供了强有力的支持。同时,这有助于人们理解和掌握更多关于macroarea, microaspect,甚至整个国家。
1。介绍
从1970年代末开始,一些外国研究人员visualization-related问题上进行了深入讨论,如测量、数学模型,等等。自1980年以来,我国开始重视科学可视化等领域的理论和方法。此外,许多国家已经做了很多研究在经济投入产出模型,这使得经济投入产出模型广泛应用在企业的经济发展1]。投入产出模型主要用于分析的连锁影响产品价格变化,investment-induced效应的分析,分析产业结构调整。目前,国内学者还没有形成一个系统的和有效的框架为定量分析。这也是一个重要的问题要解决目前进行更深层次的研究如何建立输入和输出之间的关系的一组经济变量(2]。
总之,本文主要研究以下内容:
数学是一门高度抽象的学科,涵盖了许多领域,并广泛应用在经济学、社会学和心理学等等。我们可以看到,从不同的角度分类变量通常需要同时考虑几个因素。例如,当人们面对一个问题在他们的生活中,他们选择去思考所有可能的解决方案的问题在做决定之前3]。数学可视化是使用计算机技术来可视化领域不需要精确的数据,如函数和概率。它使我们更容易地使用现有的知识来解决实际问题,快速和有效的。参与这个过程的变量也可以产生一定程度的“落后”的效应或部分抵消效应(不可预测性和nonordered错误)随时间的变化,从而影响数学建模的影响,这使得可视化理论更全面和准确地发挥它应有的价值4,5]。在本文中,我们介绍一些可视化变量基于之前的研究,然后建立一个数学模型,深入挖掘。
经济变量是重要的因素在解释生产函数,通常可以反映在给定的产出与收入的比率。在现实生活中,通常有一个或多个相关的经济变量输出,有一定的相关性,可以表达不同的数量。例如:当单位GDP产值=(X1 +Y0)/y,其产品的销售价格是零;同样的线性方程,它是输出单位×x价值。即,每个生产函数有超过两个给定的数量和另一个已知的变量,并且每个输出值有超过两个已知量和另一个未知变量(6]。
数学模型可以使具体化抽象,nonquantitative问题,在实际应用中它对人们的生活有着深远的影响。在传统的方法中,某些情况下是不可预测或难以解释的决策者,这方法可以用来解决这些问题。“精度”一词最早出现在19世纪中叶。随着时代的进步和技术革命,介绍了“精确”这个词。数学模型是描述的工具,推理和计算中出现的事物之间的关系和法律性质的变化通过使用一定的量化和可量化的对象。精确数学模型在经济研究中,起着重要的作用,可以帮助人们来简化复杂问题和解决实际问题,因此受到越来越多的关注与应用(7,8]。
数学模型的应用主要是为了解决经济变量的可视化,而在现实中,一些数据不能直接得到,因此它需要被转换成可以直观地反映事物的本质特征和内在规律,反映问题的本质,或描述事物,其他功能更清晰,更容易理解和掌握的互连和影响被研究现象之间的关系。这就要求我们注意实际情况以及掌握科学知识本身的发展趋势。数学模型是一种有效的方法可以用来解决一些困难问题的可视化的经济变量,广泛应用在许多领域9]。
科学可视化是指人机交互的实现过程中涉及的知识和信息的数据采集、处理,通过计算机技术和分析,以便人们能理解并使用它。本质上,它是一种思维方式。在传统的数学模型中,只有变量和变量的内部结构特征之间的关系通常是研究来描述随机事件的程度的影响,而忽略了其内部法律和状态变化趋势。然而,现代可视化可以帮助研究人员理解和分析问题,原因,在复杂的系统更深入和发展前景,所以可视化技术越来越广泛应用于数学研究[10,11]。
经济数据可视化模型的建设的基础。在建设的过程中,有必要进行分类下的变量研究,然后分析这些指标之间的相互关系和内在逻辑关系。例如,对于生产属性(输出),生产成本等,它是一个函数,而对于消费者需求的属性效用。这两组回归系数和测试结果被用来确定经济发展的水平,如何确定输入的数量,以及是否生长,从而影响可视化建模的合理性,为决策者提供有效的支持。
对于数学可视化,国内外学者从不同角度进行了研究,取得了一些好的结果。这些理论可以用来解决实际问题。有很多国外相关讨论科学。例如,两个著名的外国经济学家卡尼曼和德尔福提出“战略”的概念(Non-Levin);在美国哈佛大学的教授James要点认为可视化不仅是一个信息处理技术或工具,也是人类智慧的源泉。数学可视化研究在我国起步较晚,和可视化研究主要侧重于经济变量,解释变量和应用领域。没有完整的系统如何把数学模型运用到实践中去。
科学可视化是指人们的直观、具体、生动的定义复杂的问题或现象,使它们通过视觉和听觉清晰和易于理解的表达方法。它主要包括三个方面:第一是作出准确判断的存在大量的不确定因素在客观世界;第二是使抽象概括的自然系统本质上;第三是描述自然和各种现象的参与社会发展的过程及其相互关系和相互作用。基于视觉的研究模型分析如图1。
基于科学可视化的经济研究,我们对以下几方面进行分析。首先,数学建模:在传统的经济学领域中,通常假定一个变量可以表示一个简单的公式;其次,数学方法得到改良和完善,应用于现实生活中,转换是不可能的或部分的数据结果不可用,可以通过简单的计算函数表达式,叫做可视化算法。最后,计算机辅助技术用于将经济指标与其他nonquantitative因素获得量化指标(12]。
2。材料和方法
2.1。数据预处理
对于数据处理我们通常使用一些数学方法,如统计模型、图像模型,等等。然而,这些常见的计量经济学研究工具往往需要大量的复杂和详细的模型在实践中样本。因此,在本文中,我们将选择适当的、合理的信息可以反映真实情况和代表信息的本质,从而更好地为决策者提供更多的有用的信息做出正确的选择和决策的参考数据;与此同时,它还可以为特定的决策者提供更有用的信息,这样他们就可以做出更精确的和理性的选择。数据预处理的框图如图2。
本文基于“最小二乘法”的数学工具(冲浪)和LM算法启发式算法被用来完成数据预处理过程。其中,“最小二乘法”算法(冲浪)主要用于数据校正;即。,when there is only random error in the variables, as described in formula (1),当有重大错误的变量,描述的算法公式(2)。
显示技术的特点之一是显示的需要处理的数据量,特别是图像数据。随着分辨率的图像捕获工具的增加,每帧图像数据的数量成指数增加。因此,数据的存储和传输造成负面影响,这意味着内部/外部内存的容量必须扩展到数据通信的速度增加。克服这个困难的技术方法之一是使用数据压缩技术。传统上,数据压缩技术一直是数字图像处理的主要研究材料之一。数据压缩技术可以分为无损压缩和有损压缩程度的失真压缩后的信息。及其压缩时间相对较长,但当数据块处理和压缩,它是容易溢出。科学计算屏幕技术的发展,多媒体计算机技术的发展促进了数据压缩技术的发展。当前数据压缩技术可以减少数据存储容量,但其计算复杂度高,需要持续改进。近年来,数据压缩算法和标准化迅速发展,集成电路和专用硬件用于压缩应用程序已成为当前研究的主要话题。 The data compression technology flowchart is shown in Figure3。算法1中数据的实现算法。
|
通过这篇文章,我们可以知道,数据压缩技术可以有效地扩展存储容量和数据通信的速度加速;现在市场上有各种数据压缩系统。性能指标应包括(1)最小误差密度;(2)最大方差率以及最小熵值;(3)最小生成模型;4 - 6的缺失值指标;即。,the weights and maximum entropy values are selected as the measurement factors without considering the nonordered visualization.
数据压缩技术可以分为无损压缩和有损压缩程度的失真压缩后的信息。无损压缩技术是部分数据点与某些特性,它的特点是减少随机测量所需的信息;这是一个概率密度估计技术;这可以简化计算的统计数据。有损压缩的特点是压缩比高于无损压缩,但是通常减压后导致变形。另外,变量的数量是不确定的,彼此密切相关的变量。
根据输出压缩信息源的分布特征,可以分为统计数据压缩编码和字典编码。统计压缩是最早使用压缩技术之一,它与传统的数据压缩。词汇编码也称为LZ编码。的基本原则是选择一个字符串从源输出数据,保存每个字符串代码作为一个标识符,并使用字典搜索原则进行编码压缩字符串并执行字符串编码。
数据压缩技术可以减少数据存储容量。数据压缩技术的原理如下:由于一些图像数据之间的冗余,这使得数据压缩成为可能。香农信息理论的创始人,提出治疗数据的组合信息和冗余。所谓的冗余是由于图像的像素之间的相关性高,很多编码方法可以用来删除它们,所以不需要降低压缩数据。
可视化技术的特点之一是显示的需要处理的数据量。可视化技术的应用在数学主要是体现在,首先,数据和信息的集成,通过变换复杂抽象的问题转化为简单明了,易于理解和掌握功能;第二:简化模型可以很容易地应用于很多领域,例如,在函数中变量之间的关系模型和参数之间的相关矩阵表示。第三,通过构建数学模型、数据信息与实际情况相结合,从而实现可视化精度高的特点。
2.2。映射(建模)
的概念映射(PERT):它有固定的属性状态,定期改变,和不确定性和满足可测量的特征;即。,there is a certain number or correspondence between variables. When analyzing a mathematical model, it is important to understand the domain of definition and its properties [13]。我们正在研究的问题,它通常可以被看作是一个约束或一个函数来描述状态量之间存在某种联系;和实际情况时,需要计算一些特定的值与定积分、映射(PERT)是作为一个解决方案,这也是一个重要的研究变量的先决条件。例如,根据数学函数(3),相应的地图可以得出如图4。
2.3。画
绘图函数可以完成任何数据转换成图数据的过程。我们都知道,成人计算机图形学的原理和方法为显示技术提供了许多渲染算法。扫描转换包括隐面消除,光模式,影子,透明度和阴影、纹理映射、抗锯齿技术。一般来说,呈现图形计算机所提供的方法能满足的需求呈现模块的显示技术,因此研究呈现功能不显示技术的主要问题。然而,如前所述,在某些显示研究的新领域,呈现技术也成为一个重要的研究技术,体绘制技术等。
体绘制技术是一个相对重要的研究技术,和体绘制技术是基于图像的照明模式。的基本原理是基于光学的方法图。该方法将三维数据字段映射到系统的基本建模单元与透明度和体素特征。系统描述了各种光位置、颜色和其他光特征通过体积数据字段在特定的光线条件下,用这个来表示数据的内部信息。
在传统的可视化模型,我们只是描述数据,但它是不可能想象问题本身。因此,为了更好地代表了数学思想和方法应用到现实生活中解决问题,首先,一个坚实的图可以实现的功能软件技术分析;其次,它可以转化为图像、文本、以及其他形式的计算机语言和表达用户通过图形和文本的结合;最后,该模型可以使用可视化工具在电脑上处理得到最终结果。
根据不同的呈现顺序,体绘制算法可以分为体绘制算法在图像空间的顺序和体绘制算法在对象空间的顺序。两者之间也有一定的差异。体绘制算法占用每个像素在屏幕上的图像空间和发光的方向的观点。这些射线通过一个三维的数据字段,执行相同的抽样射线发现采样点。这些射线通过一个三维的数据字段,执行相同的抽样射线发现采样点。体绘制算法占用对象空间根据特定的投射区和投影方向。从一个三维的数据字段,项目所有的帧图像平面上在一定的顺序,计算每个数据点的贡献,得到最终的图像在屏幕上。这类算法的典型代表是扔雪球的方法。
常用的方法在本文中描述的体绘制算法射线铸造算法。算法的原理是将复杂的nonsimple对象分解成几个小单元;这些单位被称为“块”,也就是说,一个基本单元。在实际计算中,经常有一些看似矛盾但互联单位,这些单位之间的关系,通常是非常复杂的,所以如何简化这些单位的处理已成为可视化算法的关键问题之一;最常见的处理方法是局部最优解的方法。
雷铸造方法的主要优势是使用梯度变化的边界材料可以更好地反映物体的表面的法线方向;使用电话模型、镜面反射、漫反射,和环境反射可以实现更好的照明效果,抽样步骤可以进行调整,以反映当地的细节。
2.4。显示
可视化显示模块是一个函数在visualization-based学生域统计软件提供数据处理和图形演示。该系统由三个主要部分:(1)原始数据采集;(2)计算与分析的结果输出;(3)属性赋值和权重系数输入变量和其他操作14]。
首先,所有信息的范围内定义的原始元素提取,然后这些信息转化为子块代表的名字,自然,和类型的数据对象视觉显示模块,。表示数据对象的名称的子块可以直接转换成视觉显示模块中包含的信息,或信息可以编码,然后用数值或图形形式表示为原始元素由计算机或软件的特性变量和其他相关关系。
2.5。经济应用数学模型的输入和输出变量
数学模型在经济模型中的应用非常广泛和复杂,它主要用于计算和分析生产要素之间的宏观经济学,资本和劳动力之间,在微观经济学领域。特别重要的使用数学建模解决实际问题在一些特殊的情况。
2.6。数学生产函数模型
生产函数是一个因素之间的定量关系的数学描述输入,输出产品,在生产工艺和技术进步。生产函数可以用来描述一个公司或工业生产过程。研究宏观经济问题时,生产过程也可以被考虑整个经济系统作为一个整体企业。广泛应用于经济理论研究、生产建模、测量技术进步,生产能力分析和经济预测。自1928年以来,研究人员提出的生产函数时,经济学家们非常关注生产函数。生产函数模型包括柯布-道格拉斯生产函数、常数替代弹性生产函数,变量替代弹性生产函数,超越对数生产函数(15]。
使用最广泛的生产函数是柯布-道格拉斯生产函数的一般形式如下公式所示:
的公式,Y代表输出,K和l代表资本和劳动力的输入,一个,α,β是参数和一个> 0,0 <一个< 1 0 <β< 1。柯布-道格拉斯生产函数通常称为c - d生产函数。
有一些改进的柯布-道格拉斯生产函数的形式。其中一个是先验的生产函数的形式如下公式所示:
如果和等于零,柯布-道格拉斯生产函数的公式简化形式。以对数为如下公式所示:
这个函数的边际产品最终到来之前可能会上升。这个函数还允许产出弹性和替代弹性随输入的变化。
第二次改善了柯布-道格拉斯生产函数的形式是Zellner-Revankar生产函数,所示的形式
这里,如果c= 0,是简化的柯布-道格拉斯生产函数的形式。所示的对数
第三改善了柯布-道格拉斯生产函数的形式是Nervo-Linstad生产函数,所示的形式
这里,如果c= 0,是简化的柯布-道格拉斯生产函数的形式。
第四改善了柯布-道格拉斯生产函数的形式是超越对数生产函数,及其所示形式
2.7。MCD数学经济生产函数的生产函数模型进行分析
生产函数之间的定量关系的数学描述输入的生产因素,产品输出,在生产工艺和技术进步。生产函数可以用来描述公司或工业生产过程。研究宏观经济问题时,整个经济系统也可以被视为一个整体企业描述生产过程。广泛应用于经济理论领域的研究,建立生产模型,测量技术的进步,生产能力分析和经济预测。自生产函数研究人员提出的1928年,经济学家们非常关注生产函数。生产函数模型包括柯布-道格拉斯生产函数,固定替代弹性生产函数、变量替代弹性生产函数,并超越对数生产函数。
自成立以来,在柯布-道格拉斯生产函数已被广泛研究和应用的许多经济学家由于其出色的经济属性和简单的解决方案。柯布-道格拉斯生产函数的定量经济模式派生已广泛应用于经济理论和生产实践的研究。随着生产和技术的深入研究和发展,片面的缺点已逐渐出现了。学术界从未停止争论,和研究改进和修正将继续16]。
首先,柯布-道格拉斯生产函数的一些基本性质是非常相关的实际生产过程。如果不改变产出弹性,要素替代弹性是1。同样的研究对象,如果采样间隔不同,产出弹性和要素替代弹性应该是不同的。虽然研究对象是相同的和采样间隔是相同的,不同的样本数据点,因为输入因素的生产要素的比例是不同的,输出和替代弹性的弹性必须是不同的。
其次,这个模型在结构上是有限的。的关系和结构变量在经济系统非常复杂,导致的柯布-道格拉斯生产函数通常无法将历史数据与满意的实际应用的准确性。原因分析表明,随着科学技术的进步,生产设备的创新,生产部门功能的提高,生产效率的提高,产品的多样化,大多数企业的生产过程或行业显示了多个输入元素的特征,以及多样化的结构。大多数企业或产业的整个生产过程可能subproduction流程,和这些subproduction过程是相互影响、相互关联的。当学者们需要利用生产函数来描述一个特定的公司或行业的总生产量和功能之间的关系资本和劳动力投入,他们经常使用指标,如平均生产弹性和平均技术进步。不难看到柯布-道格拉斯生产函数的形式,适用于描述输入输出关系,代表一个单一的生产过程。很难描述复杂的生产结构使用柯布-道格拉斯生产函数。这需要人们去开发新的生产函数。
在实际经济生产活动,整个公司的生产过程或行业多元化生产结构由几种subproduction单位。基于前面的讨论,再加上添加剂非参数回归模型的概念,它是合理的假设生产函数显示输入-输出关系必须几个基本的生产函数的组合。即生产单元模型是一组用来表达彼此的影响。因为柯布-道格拉斯生产函数具有良好的经济性能,它是广泛使用的经济学家。本文假设一个合理的生产函数模型应该是一个复合的柯布-道格拉斯生产函数,表示为
因此,本文构造了一个生产函数与多个生产结构的特点,这是用来描述某个行业和企业的投入产出函数关系。所示的具体形式
它是数字形式的逆转。本文称这种类型的权力指数求和生产函数称为MCD生产函数(修改后的柯布-道格拉斯生产函数)。它不仅可以保持一些好的柯布-道格拉斯生产函数的性质,但也提高拟合精度生产函数的历史数据。与此同时,它还可以反映生产的多元化结构特点在一定程度上(17]。
的计量形式背景下生产函数所示
为了使表达简洁,假设Ai MCD生产函数表示为
上述假设的模型(11)可以表示为如下公式所示:
3所示。实验分析及结果
3.1。输入输出线模型
假设一个国家(或地区)的经济分为n部门,每个部门产生一个(或一种类型的)产品,中间使用和最终使用的总在每一个部门-转移和进口。这个结果等于总部门的输出,如图所示
让 ;得到以下公式:
直接消耗系数是静态投入产出模型的核心。它可以有机结合经济因素和技术因素,它可以结合技术经济分析的因素。在一段时间中,如果生产技术和中间产品的作用不会改变,可以认为aij相对稳定。替代xij=一个ijxij到公式(17)获得
3.2。输入-输出列模型
每个部门的生产输入由三个部分组成,即中间输入,固定资产折旧,初始输入。由此,可以获得平衡方程所示
标记为 ,然后公式(19)可以改变
用矩阵表示上述公式;得到以下公式: 在哪里 是增值的列向量,见
3.3。输入-输出直接消耗系数的修正方法
直接消耗系数是计算的基础绝对消费系数并建立数学模型。消费系数的准确性直接影响的总体平衡和质量计划。为了确保直接消耗系数的准确性,重要的是要掌握基本的统计数据的质量。同时,有必要了解一些因素直接影响消费的变化系数之前是可以纠正的。
视觉模型的修正,投入产出模型中定义的变量可以直接引用,或者他们可以转化为一个校正建立独立于功能和不依赖于其他已知信息。然而,这种方法在实际应用是有缺陷的。如果前一年的数据作为参考对象,评估结果将有偏见的真实情况;如果时间序列因素考虑在明年和下个月的统计数据,我们得到一个常数,不包括在前面计算的可视化模型中定义的变量,因此不能直接修改,但只有作为一个变量(18]。
投入产出模型的建立应遵循以下原则:(1)经济变量和人均国内生产总值在一定时期内是线性相关的,和他们的趋势基本上是一致的(2)经济现象之间存在着相互依存和其他因素为一个特定的单位在该领域的研究
时应该注意以下问题构造一个数学可视化和定量分析框架。首先,定量和定性分析之间的关系时,应注意构建数学可视化模型。其次,数学模型应该反映尽可能科学和艺术方面。最后,调整,指标的选择应根据实际情况和应用来满足的需求谨慎原则。
今天直接消耗系数方法经历了很多变化和主要分为用方法和数学方法。用方法等实际调查法和专家评估法。有一个数学方法:最基本的是RAS方法之一。
RAS校正方法是直接消耗系数修正方法,本质上是一个迭代校正方法。RAS校正方法的基本假设是,直接消耗系数变化来自两个方面。
RAS法研究员理查德·斯通在1960年代提出的。这种方法也被称为双边比例的方法。这种方法的思想是使用总平均每年使用的控制量行,和目标年平均总输入控制量列。中间输入矩阵列表二级减速的条件,充分利用目标,目标年和完整的输入。估计是用传统的统计数据,大大降低了投入产出表的成本。
最基本的数学方法直接消耗系数方法是RAS方法,它有许多优点。(1)直接使用RAS修正模型的基本思想可以使计算结果更直观、清晰,而且不需要任何复杂和繁琐的数学在实际操作步骤。(2)可视化方法使我们能够观察、分析和理解数据从更多的角度。
4所示。结果
(1)投入产出模型可以用来研究国民经济的许多重要的比例关系,可以用来衡量生产或技术进步等问题。例如,它可以研究的中间产品和最终产品,产品的价值构成某一部门,等等。(2)研究变化的影响在每个最终需求输出值的每个部门,劳动报酬,和社会净收益,例如,军事预算的增加和减少,基础设施建设规模的扩张和压缩,和增减的影响国民经济的导入和导出。(3)分析工资和税收变化的影响在每个部门产品的价格。△P,△V,△米是用来代表组成的列向量的变化价格,工资,和利润和税收,分别见 (4)分析变更的影响一个产品的价格在其他产品的价格。(5)进行能耗分析。使用投入产出表计算A和B,并进一步计算单位产值的能耗指标的国民经济的主要行业。这是一个重要的技术指标,从中我们可以看到产品的技术含量和能源浪费在国民经济的主要行业。它有助于找到差距,减少单位产品综合能耗。5。结论
简而言之,科学计算可视化技术的应用可以大大加快数据处理,它能实现人与计算机之间的通信形象。它还使科学家能够指导和控制计算过程和有意识地控制科学计算,这样他们就可以运行。科学计算可视化技术的发展将进一步现代化科研设备和环境。它可以从而从根本上改变科学研究的多样性,具有非常重要的科学意义。本文应用基于科学可视化的数学模型在经济变量。本文分为四个主要部分:理论部分,算法部分,数据处理部分和应用部分。理论部分主要描述了相关的理论知识科学的科学可视化技术,经济变量、数学模型等。算法部分主要分析数学的生产函数。数据处理部分主要关注经济数据处理科学可视化技术的使用。应用程序主要部分描述了应用程序的科学可视化技术在分析经济变量和函数数学模型的应用在经济变量的输入和输出模型。通过这项研究,我们可以发现,企业在经济发展的过程中,技术水平,生产效率,和资本成本有一定的影响经济发展的方向和轨道,因此企业应注意在发展过程中各种影响因素,以促进更“健康”企业的发展。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。