DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 数值验证 首先，我们给出衡量模型精度的表达式，根据计算值与实际值确定绝对百分误差(APE)和平均绝对百分误差(MAPE)如下。 APE = | Y t − Y ^ t Y t | × 100 % ， t = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， (12) MAPE = 1 v − l + 1 ∑ t = l v | Y t − Y ^ t Y t | × 100 % ， v ≤ n ， (13) 在表达式(13)中，当 l = 2 ， v = ( k + 1 ) m ，MAPE为拟合误差，记为 MAPE fit ；当 l = ( k + 1 ) m + 1 ， v = n ，MAPE为预测误差，记为 MAPE fore ；当 l = 2 ， v = n ，MAPE为总误差，记为 MAPE total ，表达式中Y t 为计算得到的值， ( k + 1 ) m 为用于建模的个数，n为原始序列的总个数。 例1：本例中的数据来源于文献 [ 2 ] 第167页表6~7的数据，作者在书中利用Excel分析工具对2005年至2015年我国国内生产总值数据建立了线性回归模型。作者们给出的线性回归方程的表达式为 Y t b o o k = 52305.1982   t + 112731.7927 。 (14) 在本文中，我们对上述数据采用我们提出的方法也进行了研究，其中建模的数据 2 m = 10 ，经过计算得到方程的表达式为 Y t = 53933.9440 t + 104911.7880 。 (15) 计算得到的相关数据见表1和图1。从表1可以看出，我们的结果与作者的结果非常的接近，其中书上的建模误差，拟合误差和预测误差分别为2.4021%，1.6818%和2.3300%。我们的建模误差，拟合误差和预测误差分别为1.8471%，3.1738%和1.9798%。 Table 1 The application of linear trend curve in China’s GD 年份 GDP Y t APE(%) Y t b o o k APE(%) 2005 183867.9 158845.7320 13.6088 165036.9909 10.2415 2006 210871.0 212779.6760 0.9051 217342.1891 3.0688 2007 270232.3 266713.6200 1.3021 269647.3873 0.2164 2008 319515.5 320647.5640 0.3543 321952.5855 0.7627 2009 349081.4 374581.5080 7.3049 374257.7837 7.2122 2010 413030.3 428515.4520 3.7492 426562.9819 3.2764 2011 489300.6 482449.3960 1.4002 478868.1801 2.1321 2012 540367.4 536383.3400 0.7373 531173.3783 1.7014 2013 595244.4 590317.2840 0.8277 583478.5765 1.9766 2014 643974.0 644251.2280 0.0430 635783.7747 1.2718 2015 676708.0 698185.1720 3.1738 688088.9729 1.6818 MAPE fit (%) 1.8471 2.4021 MAPE fore (%) 3.1738 1.6818 MAPE total (%) 1.9798 2.3300 表1. 线性趋势曲线在我国国内生产总值中的应用 图1. 国内生产总值线性趋势图 例2：本例中的数据来源于文献 [ 1 ] 第345页例13.11的数据，作者在书中利用Excel分析工具对1990年至2009年金属切削机床产量建立了四阶趋势曲线模型。作者们给出的四阶趋势曲线方程的表达式为： Y t b o o k = − 0.0078 t 4 + 0.3268 t 3 − 4.2017 t 2 + 19.1011 t − 4.0453 。 (16) 在本文中，我们对上述数据采用我们提出的方法也进行了研究，其中建模的数据 4 m = 20 ，经过计算得到方程的表达式为 Y t = − 0.0084 t 4 + 0.3557 t 3 − 4.6523 t 2 + 21.6510 t − 7.6325 。(17) 计算得到的相关数据见表2和图2。从表2可以看出，我们的结果与作者的结果非常的接近，其中书上的误差为8.9661%，而我们的误差为8.4582%。 Table 2 Application of the fourth order trend curve in the output of metal cutting machin 年份 产量(万台) Y t APE(%) Y t b o o k APE(%) 1990 13.5 9.7135 28.0481 11.1731 17.2363 1991 16.4 19.7713 20.5564 19.8397 20.9738 1992 22.9 24.3717 6.4266 23.6345 3.2074 1993 26.2 25.1435 4.0323 24.0503 8.2050 1994 20.7 23.5133 13.5907 22.3927 8.1773 1995 20.3 20.7051 1.9955 19.7801 2.5611 1996 17.7 17.7410 0.2315 17.1437 3.1429 1997 18.7 15.4407 17.4296 15.2275 18.5695 1998 11.9 14.4216 21.1901 14.5883 22.5908 1999 14.2 15.0991 6.3316 15.5957 9.8289 2000 17.7 17.6860 0.0788 18.4321 4.1362 2001 25.6 22.1932 13.3076 23.0927 9.7941 2002 30.9 28.4292 7.9962 29.3855 4.9013 2003 30.6 36.0001 17.6474 36.9313 20.6905 2004 48.7 44.3100 9.0143 45.1637 7.2614 2005 51.1 52.5607 2.8585 53.3291 4.3622 2006 57.3 59.7516 4.2785 60.4867 5.5614 2007 64.7 64.6800 0.0308 65.5085 1.2496 2008 71.7 65.9410 8.0320 67.0793 6.4445 2009 58.6 61.9273 5.6780 63.6967 8.6974 MAPE total (%) 8.4582 8.9661 表2. 四阶趋势曲线在金属切削机床产量中的应用 图2. 金属切削机床产量的四阶趋势曲线图
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user: 5. 结论 本文讨论了k阶趋势曲线的参数的求解问题，利用分段求和的思想给出了模型中参数的矩阵表达式，并在k = 1和k = 2的情形下给出了模型中参数的具体表达式。进一步，将所提出的方法与相应教材上采用的最小二乘法方法的计算结果进行比较，从计算结果来看，两种的模型精度基本上是一致的。但是，从分析的过程中可以明确知道，我们提出的计算方法更为简单、直接。
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user: 摘 要 目的：初步对隐形矫治与传统固定矫治技术对接受矫治治疗者牙体整体移动精准控制进行评估，旨在对比两种技术临床应用优劣性。方法：选取12~60岁接受矫治治疗者共60例，按选用矫治器类型分A、B两组，A组采用隐形矫治技术，B组采用传统固定矫治技术，每组各30例矫治患者。所有入选者均由同一位专业口腔正畸医生分别通过口腔曲面断层及模型测量，分析比较两种矫治方式在治疗后3个月、6个月和12个月轴倾角、转矩控制、压低和磨牙远移等情况的差异。结果：两组间相比，治疗3~12个月矫治过程中转矩控制、后牙压低和磨牙远移存在明显统计学差异(P < 0.05)，轴倾角无明显统计学差异(P > 0.05)。结论：隐形矫治技术在后牙压低、磨牙远移优势明显；固定矫治在转矩控制方面作用明显。 关键词 :无托槽隐形矫治器，固定矫正器，转矩控制，移动 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着经济发展和生活条件改善，越来越多的错颌畸形患者希望通过口腔矫治来改变面容。传统固定矫治器可以高效、精准的用于错颌畸形的治疗，但其构成复杂且需长期固定于患者口腔内，舒适度较差，一定程度上易导致牙周病等并发症的发生。无托槽隐形矫治器(invisalign)是一种由计算机辅助设计和制作的透明弹性塑料矫治器，自问世以来，因其美观、卫生、舒适及疗程可预测等特点而得到了越来越广泛的应用 [ 1 ] ，并且可以随时摘戴，因此深受爱美人士们的青睐。然而无托槽隐形矫治需要患者每天配戴时间 ≥ 20 h。达到同样效果，隐形矫治器矫治周期较传统固定矫治是否需要更长？本研究通过密切观察隐形矫治与传统固定矫治技术对牙根移动、磨牙远移和转矩等参数的精准控制是否存在差异进行比较，为口腔临床方案设计提供参考。现将相关研究报告如下。
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user: 2. 研究对象和方法 2.1. 研究对象 随机选取从2015年1月~2017年1月成都亚非口腔门诊部接受口腔矫治治疗患者60例作为本次研究观察对象，包括：29例未成年人，年龄 < 18岁；31例成年人，年龄 > 18岁，平均年龄(25 ± 10)岁。按接受矫治技术不同分为A、B两组。其中，A组14例未成年人，最小年龄8岁；16例成年人，最大年龄60岁；B组15例未成年人，最小年龄7岁；15例成年人，最大年龄62岁。纳入标准：1) 牙齿矫治前牙周指数在正常值范围内；2) 不需要拔牙矫治；3) 患者依从性好，按时完成医嘱并及时就诊。排除标准：1) 有可引起牙周病的不良习惯患者；2) 存在个别牙齿缺失者；3) 可能存在过敏反应者。以上所有入组病例均签署知情同意书，并通过医学伦理审查。 2.2. 方法 1) 接受隐形矫治技术治疗者流程如下：病人取全口硅橡胶模型，拍摄全口曲面断层片，头颅侧位片，拍9张口内及面部照片，网上提交，矫治器治疗方案生成，审阅，修改，批准，Aligner生产，矫治器的初戴和6~10周复诊。 2) 采用传统固定矫治器方法进行治疗者，选用恰当型号和质量的直丝弓托槽，其由直丝托槽、矫治弓丝、颊面管等组成。患者牙齿随弓丝滑动三维向移动，适当控根移动，于5周左右复诊1次，治疗结束后佩戴活动或固定保持器。 2.3. 统计学方法 所有资料都采用SPSS 22.0软件进行统计学分析处理。计量资料均采用均数±标准差( x ¯ ± s )表示，组间分析采用t检验，P < 0.05为差异有统计学意义。
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user: 3. 结果 1) 矫治效果：60例错颌畸形患者均顺利完成治疗，治疗结束后牙齿排列整齐，正侧位面貌均良好，咬合关系中性25例，咬合关系保持35例，矫治患者满意度100%；矫治疗程：患者疗程13~20个月，平均(14 ± 2)个月。口腔曲面断层片及X线投影显示：未见牙槽骨、牙根吸收；面部骨性结构未见明显异常。 2) 两组矫治治疗患者3~12个月各参数测量结果显示：3个月后，固定矫治在转矩方面优势显现；而隐形矫治在后牙压低及磨牙远移方面凸显优势，见表1。 Table 1 Comparison of 3 - 12 months orthodontic treatment results in group A and B ( x ¯ ± s ， mm 3个月 6个月 12个月 轴倾角 转矩 压低 磨牙远移 轴倾角 转矩 压低 磨牙远移 轴倾角 转矩 压低 磨牙远移 隐形矫 治组 3.48 ± 1.88 1.72 ± 0.47 1.21 ± 0.09 * 2.98 ± 0.12 # 3.67 ± 2.11 1.72 ± 0.47 2.26 ± 0.12 * 2.13 ± 0.14 # 3.65 ± 2.34 2.35 ± 0.18 * 2.95 ± 0.11 * 2.65 ± 0.21 # 固定矫 治组 4.32 ± 2.08 1.87 ± 0.45 0.54 ± 0.07 * 0.49 ± 0.11 # 3.89 ± 2.23 3.87 ± 0.45 0.96 ± 0.08 * 0.53 ± 0.17 # 3.53 ± 2.17 4.16 ± 0.24 * 1.57 ± 0.06 * 0.53 ± 0.28 # t 1.706 −0.383 −3.564 −12.395 4.182 3.592 −4.773 7.146 −2.745 −2.013 −4.108 −2.761 P 0.537 0.648 0.004 0.000 0.648 0.012 0.003 0.000 0.721 0.047 0.004 0.000 表1. A、B组3~12个月矫治治疗结果比较( x ¯ ± s ， mm) 注：组间比较， * P < 0.05为有统计学差异， # P < 0.001为显著性统计学差异。
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user: 4. 讨论 无托槽隐形矫正技术作为一项20世纪革命性变革的牙齿正畸技术，相较于传统固定矫正器，其优点总结如下：1) 矫治器结构简单，无可能对口腔粘膜组织造成刺激的托槽、弓丝等结构，患者佩戴舒适度高；2) 矫治器隐形、透明，佩戴后肉眼几乎不可见，对日常生活、社交无明显影响，美观度佳；3) 符合患者口腔生理功能需求，摘戴方便且不影响口腔卫生维护，对牙周健康状况明显优于固定矫治器 [ 2 ] ；4) 整个矫治过程计算机精密控制矫治力量，安全性更高。 本研究通过密切观察无托槽隐形矫治与传统固定矫治技术对牙根移动、磨牙远移和转矩等参数的精准控制进行分析比较，结果显示：同固定矫治方式相比，接受矫治治疗3~12个月后，隐形矫治在后牙压低及磨牙远移方面凸显优势，差异具有明显统计学意义。这与国内外一些专家学者的研究结果一致 [ 3 ] [ 4 ] 。Invisalign隐形矫治系统对磨牙远中移动的矫治效率较好，但实现整体移动有时间依赖性；并受磨牙近远中轴倾度影响。因此对磨牙本身的过矫正设计要充分考虑。陈欣慰等 [ 5 ] 研究证实：佩戴矫治器的时长，即临床治疗时间的长短对磨牙整体远移效果有显著影响。由于隐形矫治系统的滞后性，牙根的移动效率常低于牙冠，如若不能保证足够的佩戴时长以让牙根充分受力远移，难以产生理想的整体移动。Kale等 [ 6 ] 研究认为：当压低前牙时，唇侧固定矫治器的加力作用线位于牙齿阻抗中心的唇侧，所以会导致牙齿向唇侧倾斜。 Djeu等 [ 7 ] 人的研究指出无托槽隐形矫治技术对后牙转矩，咬合调整，矢状向位置关系和前牙覆盖关系等方面调控能力不如传统的固定矫治技术。本研究结果亦显示：对于牙齿转矩方面，固定矫治技术较隐形矫治更胜一筹。隐形矫治在在矫治效果、精准控制牙根移动、后牙压低及磨牙远移等方面发挥的作用亦值得肯定。 然而，隐形矫治技术亦有不完美地方：1) 隐形矫治技术的费用较昂贵；2) 矫治前建模与加工造成矫治疗程延长 [ 8 ] 。各中心在病例选择中，应注重可预测性，即矫治疗效程度的评估，高度可预测性即预期治疗效果较易达到者，而低度可预测性患者矫治效果往往难以评估，治疗期间矫治方案的调整也较难得到全面的参考 [ 9 ] 。遵循优先选择高度、中度可预测性病例原则，为低度可预测性病例的治疗积累隐形矫治经验。此外，对于需要进行拔牙设计的病例，在选用无托槽隐形矫治时也应谨慎，由于拔牙患者牙齿整体移动较为明显，盲目开展隐形矫治技术可能造成牙齿咬合关系变化，影响矫治效果与安全性 [ 10 ] 。
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user: 5. 结论 总之，随着科技发展，制作工艺和制作材料的不断进步，隐形矫治器在错颌畸形治疗过程中会被越来越广泛应用，当然对专业口腔正畸医生的要求会水涨船高。
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user: 摘 要 本文以《权利的游戏》中三条虚构的龙Drogon，Viserion和Rhaegal为原型，在生长资源有限的条件下，综合考虑三条龙在生长过程中的竞争关系以及气候等环境因素，建立数学模型并数值仿真了三条龙的生长状况，借此计算出其生长所需的各种指标，最后对其进行灵敏度分析。该模型可对多个物种竞争的生长情况进行预测并加以调控，使整个区域的生态结构保持相对稳定。 关键词 :竞争，数值仿真，生长指标，灵敏度分析 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 不论对于东方人还是西方人，龙这一传说中的物种都是大家耳熟能详的。地球从古至今是否真正地诞生过这种生物历来众说纷纭，抛开龙的真实性不提，本文仅仅从设想它为假定的欧洲怪物谈起。 由于龙是虚构的生物，故本文需要在一定的现实基础上进行建模，例如某些动物的生长模型和种群竞争。蔡永华 [ 1 ] 等在2016年运用Logistic、Bertalanffy、Gompertz模型对圈养林麝体质量、体尺进行生长曲线拟合，结果表明3种模型均能很好地拟合周龄与体质量之间的回归关系。张媛等 [ 2 ] 在2009年用Logistic拟合马头山羊体重生长曲线，其拟合度(R 2 )均大于0.99能很好地拟合马头山羊的生长曲线。陶志伦，项云 [ 3 ] 在2004年以Logistic和Gompertz方程拟合了90头金华猪生长肥育期的生长曲线，结果表明，Logistic和Gompertz方程均可拟合金华猪生长曲线。Nahashon S. N等 [ 4 ] 在2006年运用Logistic和Gompertz模型拟合珍珠鸡生长曲线，发现Logistic模型较符合雌性珍珠鸡的生长曲线。综上所述，本文以Logistic为基础展开对龙的生长状况的讨论。
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user: 2. 问题分析 根据史诗奇幻小说《冰与火之歌》改编的虚构电视剧《权力的游戏》，“龙之母”丹妮莉丝·坦格利安养大了三条龙，分别叫Drogon，Rhaegal与Viserion。它们孵化出来很小，大约10 kg，一年后会长到30~40 kg。它们一生都在生长，这取决于它们所处的环境和食物的数量。 考虑这三条虚构的龙现在还活着，假设上述龙的基本生物学特征是准确的，本文的任务是分析龙的特征，行为，习惯，饮食，以及与环境的互动。因为龙是一个虚构的生物，所以在分析问题之前我们需对龙做一些额外的假设，例如，龙能够飞很远的距离，呼吸火焰，并抵抗巨大的创伤等。 我们需要提前解决这些问题：1) 龙的生态影响和需求；2) 龙的能量支出；3) 龙的卡路里摄取量；4) 支撑三条龙需要的面积；5) 为龙提供不同级别援助的社区的大小；6) 气候条件是否会对维持和生长一条龙所需的资源产生重大影响。
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user: 3. 多因素生长模型 3.1. 模型分析 本文综合考虑外部环境因素和资源竞争因素分析对的生长状况。龙的体重增长率与龙自身的能量摄取率，能量消耗率，生活面积有关。面积足够时，它们和平共处，保持各自的生长曲线；面积不足时，三条龙会因为资源的短缺而发生争斗，形成竞争关系。这就需要求出三条龙和平生长以及发生争斗的临界面积，即三条龙恰好正常生长的最小面积，然后分情况讨论它们的体重增长情况。 其一，面积足够时外部因素对生长发育的影响。首先考虑一条龙的生长，在Logistic模型的基础上进行改进 [ 5 ] ，引入外部环境影响因素。不同季节和气候会对龙的能量消耗，资源摄取量以及生存的面积有不同的要求。季节对龙的资源供给是呈周期变化的，故应引入周期函数来表示季节对资源供给的影响。同时，由于随机因素的影响，故引入随机量 ε 。 其二，面积资源不足时，龙之间存在竞争关系。它们凭自己的能力争取生活面积，尤其是在冬季食物匮乏的情况下，它们会入侵对方领域，抢夺食物。故引入竞争因素，对三条龙的生存情况进行模拟分析。它们的相互竞争关系如图1所示。 图1. 三条龙的分布概况图 3.2. 模型建立 Step1：环境资源充足时，确定临界面积 为确定临界面积，在Logistic模型的基础上引入气候、季节、面积因素u，对应的体重增长率为： d x d t = ( 1 − x x m ) [ a x + u ( s ， r ， t ) ] (1) 其中， d x / d t ≥ 0 ， ( 1 − x x m ) 控制了龙的体重生长面积，u是关于 s ， r ， t 的函数，而增长率 r = r ( t ) 随季节呈 周期变化，故考虑正弦函数，最终确定 r ( t ) = r 0 [ sin 2 ( π t ) + b ] (2) 式(2)对应的大致图像如图2所示，表示季节的周期变化对资源供给率的影响： 图2. 资源与季节之间的关系图 其中， sin 2 ( π t ) 保证变化范围是非负的，由上图可知，夏冬季节资源给予率较高，春冬季节资源给予率较低但始终高于某一正常数值b。将(2)式导入(1)式得： u ( s ， r ， t ) = s ⋅ r ( t ) = s ⋅ r 0 ⋅ [ sin 2 ( π t ) + b ] (3) 综上，得到如下改进Logistic模型： (4) 其中 a i 表示自身能量摄取率， s i 表示生存面积， r i 表示单位面积资源给予率。 利用(4)式可以求出供每条龙生长的临界面积 s 1 ， s 2 ， s 3 ，则供三条龙和平共处的总面积为: s = s 1 + s 2 + s 3 (5) Step2：综合环境和竞争因素模拟龙的生长情况 当面积不足，资源短缺时，考虑龙的竞争生长模型，即其他龙对一条龙生长的抑制作用，(4)式转化如下： d x 1 d t = ( 1 − x x m ) { a 1 x 1 − a 2 x 2 − a 3 x 3 + s r 0 [ sin ( π t ) + b ] } (6) 又因为一条龙生长过程中会遇到无法预料的偶然因素，故引入随机量 ε i ，且 ε i ~ N ( 0 ， 1 ) ，得： d x 1 d t = ( 1 − x x m ) { a 1 x 1 − a 2 x 2 − a 3 x 3 + s r 0 [ sin ( π t ) + b ] } + α ε i (7) 其中 α 为年增长率。 综合考虑季节气候因素，竞争因素和随机影响因素得到三条龙的多因素生长模型如下： { d x 1 d t = ( 1 − x 1 x m ) { a 11 x 1 − a 12 x 2 − a 13 x 3 + s 1 r 1 [ ( sin π t ) 2 + b ] } + α ε 1 d x 2 d t = ( 1 − x 2 x m ) { − a 21 x 1 + a 22 x 2 − a 23 x 3 + s 2 r 2 [ ( sin π t ) 2 + b ] } + α ε 2 d x 3 d t = ( 1 − x 3 x m ) { − a 31 x 1 − a 32 x 2 + a 33 x 3 + s 3 r 3 [ ( sin π t ) 2 + b ] } + α ε 3 (8) 其中， a i i ( i = 1 ， 2 ， 3 ) 表示第i条龙的自身能量摄取率，对龙的生长起促进作用， a i j ( i ， j = 1 ， 2 ， 3 ， i ≠ j ) 表示第i条龙与第j条龙竞争时第j条龙的能量消耗率。 3.3. 模型的求解与分析 限定条件为龙的生长在40岁左右体重值开始趋于稳定，从而确定供给龙正常生长的最小面积。运用四阶Runge-Kutta算法 [ 6 ] 进行数值模拟，得到一条龙的体重生长曲线如图3所示。 由图3可以看出，龙的生长在每一年内呈周期性增长，夏秋季节增长较快，春冬季节增长较缓慢。由于随机因素影响，曲线虽有微小波动，但总体呈增长趋势，并且体重增长在40岁左右开始趋于平缓。 为了确定三条龙各自所需的临界领地面积，需对三条龙的体重上限 x m ，单位面积资源供给率 r i ，自身能量摄取率 a i ( i = 1 ， 2 ， 3 ) 和资源给予常量b进行多次取值，对应的参数表如表1所示。 图3. 一条龙成长生长的体重增加图 Table 1 Corresponding parameter tabl 参数 Drogon Viserion Rhaegal x m 10000 10000 10000 r i 0.1 0.2 0.5 a i 0.1 0.12 0.09 b 0.1 0.1 0.1 表1. 对应的参数表 通过数值模拟得到三条龙的临界面积分别为： s 1 = 4000   km 2 ， s 2 = 3000   km 2 ， s 3 = 1000   km 2 ，供三条龙生长的总面积为 s = s 1 + s 2 + s 3 = 8000   km 2 。 由结果可知，Drogon所占领的北极地区面积最大，Viserion在干旱地区，面积次之；Rhaegal在暖温带地区，占地面积最小。由于北极地区气候较冷，草木生长较慢甚至困难，所以在同等条件下Drogon比Viserion与Rhaegal占地面积大才能保证其自身生长的需要，而暖温带地区气候环境适宜，食物充足，故Rhaegal所需面积较小。 当 s ≥ 8000   km 2 时，三条龙之间不存在竞争关系，当 s < 8000   km 2 时，龙之间会产生资源的竞争，此时综合考虑季节气候因素，竞争因素和随机影响因素对三条龙的生长情况进行数值模拟，结果如图4所示。 由图4可以看出，竞争情况下 Rhaegal处于优势地位，Viserion次之，而Drogon有濒临死亡的危险。这可能是因为Drogon生活环境较其他两条龙较为恶劣，所以在竞争中处于劣势地位，由于自然生存的弱肉强食而死亡。
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user: 4. 基于外界援助的多因素生长模型 由模型三的数值模拟可知在进行生存竞争后，Rhaegal处于优势地位，生长状况最好。Viserion生长一般，但是Drogon在13年时会死亡。但是我们的目的是三条龙都能较好地生长，且生长趋势大抵相同。所以对于龙的生长，需要外界因素的介入(比如人的援助等)。对于三条龙的生长，在具体量化时外界因素时，主要分两个方面，一个是提高龙自身的能量摄取率，以促进它们的生长；一个是尽可能的阻止它们的竞争，减少能量消耗率。综上讨论，在模型三的基础上引入外界因子，得如下模型： 图4. 三条龙在多因素条件下的生长状况图 { d x 1 d t = ( 1 − x 1 x m ) { ( a 11 + η 1 ) x 1 − ( a 12 − β 1 ) x 2 − ( a 13 − β 2 ) x 3 + s 1 r 1 [ ( sin π t ) 2 + b ] } + α ε 1 d x 2 d t = ( 1 − x 2 x m ) { − ( a 21 − β 1 ) x 1 + a 22 x 2 − ( a 23 − β 3 ) x 3 + s 2 r 2 [ ( sin π t ) 2 + b ] } + α ε 2 d x 3 d t = ( 1 − x 3 x m ) { − ( a 31 − β 2 ) x 1 − ( a 32 − β 3 ) x 2 + ( a 33 + η 2 ) x 3 + s 3 r 3 [ ( sin π t ) 2 + b ] } + α ε 3 (9) 其中 η 1 ， η 2 取值范围为 ( 0 ， 1 ) ，表示对Drogon和Viserion的能量摄取率的增加量。 β 1 ， β 2 ， β 3 取值范围为 ( 0 ， 1 ) ，表示三条龙互相竞争时自身能量消耗率的减少量。 选取各参数如下： { η 1 = 0.11 η 2 = 0.08 β 1 = 0.02 β 2 = 0.01 β 3 = 0.03 (10) 借助MATLAB2018a进行多次数值模拟，得到三条龙的生长状况如图5所示。 由图5可知，在第18年左右之前的第一阶段幼年期，三条龙的体重虽局部有些微小波动，但整体上都在迅速增长。其中Rhaegal和Viserion生长状况类似，比较良好，但是相对而言Drogon体重增加量比其他两条龙低，且在第18年左右时，Rhaegal和Viserion体重大抵相当。第18年到55年左右的第二阶段的中年期，三条龙的体重也在增长。其中Viserion的生长状况最好，Rhaegal次之。需要注意的是Drigon生长依旧迅速，在第55年左右其体重与Rhaegal相差不大。第55年到100年左右的第三阶段的老年期，三条龙的体重增长逐渐减缓，虽然由于一些无法预知的外界因素，其体重有一些轻微抖动，但最终稳定在同一个阈值左右。这说明三条龙最终都得到了正常生长。 图5. 外界因素介入的生长状况图 由上述分析可以看出，通过外界因素的介入，具体而言就是增加竞争弱势龙的自身能量摄取率，尽量阻止它们的相互竞争，减少因竞争产生的自身能量消耗率，最终使得三条龙都能够正常生长。 在基于外界援助的多因素生长模型的基础上，现讨论三条龙正常生长所需要的年平均能量摄取量 Q ¯ s _ i ( i = 1 ， 2 ， 3 ) ，年平均能量消耗量 Q ¯ x _ i ( i = 1 ， 2 ， 3 ) ，以及外界援助的年平均能量援助量 Q ¯ r _ i ( i = 1 ， 3 ) 。 三条龙的年平均能量摄取量的数学表达式为： { Q ¯ s _ 1 = 1 Y ∫ 0 Y ( a 11 + η 1 ) x 1 ( t ) d t Q ¯ s _ 2 = 1 Y ∫ 0 Y a 22 x 2 ( t ) d t Q ¯ s _ 3 = 1 Y ∫ 0 Y ( a 33 + η 1 ) x 1 ( t ) d t (11) 其中，Y为常数。 三条龙的年平均能量消耗量的数学表达式为： { Q ¯ x _ 1 = 1 Y ∫ 0 Y [ ( a 21 − β 1 ) x 1 ( t ) + ( a 31 − β 2 ) x 1 ( t ) ] d t Q ¯ x _ 2 = 1 Y ∫ 0 Y [ ( a 12 − β 1 ) x 2 ( t ) + ( a 32 − β 3 ) x 2 ( t ) ] d t Q ¯ x _ 3 = 1 Y ∫ 0 Y [ ( a 13 − β 2 ) x 3 ( t ) + ( a 23 − β 3 ) x 3 ( t ) ] d t (12) 外界援助的年平均能量援助量： { Q ¯ r _ 1 = 1 Y ∫ 0 Y η 1 x 1 ( t ) d t Q ¯ r _ 3 = 1 Y ∫ 0 Y η 2 x 3 ( t ) d t (13) 由于三条龙的体重与时间的函数关系无法求出解析式，故运用MATLAB2018a数值近似计算。计算结果为三条龙Drogon，Rhaegal和Viserion正常生长的年平均能量摄取量分别为5.36 × 10 6 cals，3.43 × 10 6 cals和4.96 × 10 6 cals；年平均能量摄取量分别为4.08 × 10 6 cals，3.14 × 10 6 cals和3.80 × 10 6 cals。而外界给予Drogon和Viserion的年平均能量援助量为2.81 × 10 6 cals和2.34 × 10 6 cals。
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user: 5. 灵敏度分析 1) 考虑在竞争时，Drogon和Rhaegal竞争比较激烈。在模型三的基础上，设置Drogon和Rhaegal自身能量消耗率分别为0.18和0.19。数值仿真结果如图6所示，可见Drogon不敌Rhaegal，在6.5年左右时死亡。 2) 考虑在竞争时，三条龙竞争都比较激烈。在模型三的基础上，在自身能量消耗率方面，设置Drogon为0.18和0.19；Rhaegal为0.19和0.18；Viserion为0.2和0.18。数值仿真结果如图7所示，可见Drogon和Viserion在竞争中处于劣势，且Drogon在6年左右时死亡，只有Rhaegal和Viserion存活下来。 图6. 竞争生存模拟图a 图7. 竞争生存模拟图b 3) 考虑在竞争时，三条龙所在领地不同。在模型三的基础上，设置三条龙Drogon， Rhaegal， Viserion自身所在领地面积分别为6000，2000和500。数值仿真结果如图8所示，可见Viserion在竞争中处于劣势，在6年左右时死亡，Drogon和Rhaegal存活下来。 4) 考虑在竞争时，三条龙所在领地的单位面积资源给予率不同。在模型三的基础上，设置三条龙Drogon，Rhaegal，Viserion自身所在领地的单位面积资源给予率分别为0.2，0.2和0.6。数值仿真结果如图9所示，可见Viserion在竞争中存活一段时间后，在16年左右时死亡。Drogon和Rhaegal存活下来。 5) 考虑在竞争时，三条龙领地面积较小，生存资源有限，竞争较为激烈。在模型三的基础上，设置三条龙Drogon，Rhaegal，Viserion自身所在领地面积均为1000；单位面积资源给予率分别为0.05，0.04和0.06；在自身能量消耗率方面，设置Drogon为0.28和0.29；Rhaegal为0.29和0.28；Viserion为0.3和0.28。数值仿真结果如图10所示，可见三条龙都无法正常生长，并且Rhaegal在第4年就死亡。 图8. 竞争生存模拟图c 图9. 竞争生存模拟图d 图10. 竞争生存模拟图d
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user: 6. 结论 生物生长模拟模型是对所研究的生物–竞争–环境系统中生物的生长发育及生长形成与外界环境的动态与概要描述。由于生长系统的复杂性，因此大多数生长模型是在某种理想水平上建立起来的。本文引入了龙这个虚拟的生物，在经典Logistic模型的基础上添加环境–竞争因子，并采用了一个带有偏置项的周期函数 { r [ sin 2 ( π t ) + b ] } 来量化季节气候对龙生长的资源给予率的周期性变化，使其作为在拟合生物模型上更加的准确。在今后的研究中，这种方法可推广应用到很多领域，凡与生长因素有关的因子，都可用这种方法进行模拟。并且可将本文的研究思路与方法应用不同的生物上，做出进一步的仿真。
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user: 摘 要 为了平衡现货市场中的系统性风险，投资者往往选择通过套期保值进行风险对冲，所以准确判断大盘市场中的牛熊市转换机制成为学者们探研的关键。本文依据相应理论，选取MACD、TRIX、DMI以及MTM指标，通过调整适当参数建立用来判断牛熊转换的模型，产生综合指标TREND来确定进入熊市进行套期保值的时间以及熊市结束进入牛熊转换时期所应平仓时机，为投资者准确决策提供有力依据。 关键词 :牛熊转换，套期保值，平仓时机 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 1.1. 研究背景及目的 长期内，沪深300指数存在确定性的熊市趋势时，投资者可以通过股指期货套期保值对冲现货市场的系统性风险。研究牛熊转换机制可以准确地对将要到来的熊市进行及时应对，也可以对熊市过后的牛市及时作出决策。由于有学者研究过大盘趋势判别模型(牛熊市判别模型)，但是年份过长未曾有人对该方法经过检验，因此，为了能确定该模型是否依然能支持现在股市中股指期货的变化，进一步寻找牛市熊市中股指期货的套保时机及平仓时机，本文就此进一步展开研究。 图1. 2014~2019.4沪深300股指价格情况 作为理性的投资者，只有确定了牛市的到来并且准确避免由于虚假信号做出误判时，合理的投资决策下将风险降到最低从而获取牛市中的投资收益。我们知道，只有当大盘处于大熊市时，我们才在股指期货市场进行套保对冲现货市场的系统性风险。上图是2005~2019年沪深300股票指数的K线图。正如图1所示，在2008年有一次大牛熊市的转变，所以学者对于此阶段建立了牛熊市判别模型。2009~2014年的数据处于振荡趋势，不适用分析处理。本文选择2014~2019年的数据验证模型，在大牛市后进入大熊市的趋势判断，是对大熊市的到来与结束这一转折点的研判。 本文以此为研究基础，用其来验证目前的股票现货市场中的牛市熊市转换点。不同参数设定会改变指标的灵敏度，从而对大盘指标图有不小的影响，正常范围内的参数改变会对模型结果起到关键的作用。所以进行相应的指标参数改进，使得选取的指标更适应当下股市波动情况，对模型进行改进，使得新的模型对未来市场上的牛熊市转化起到预判作用。 1.2. 文献综述 大盘的牛市、熊市的判别在行业内的研究相对成熟，学者们大多准确定位牛市、熊市的特点以及通过判断牛熊来临及转换时期的套利、套保等方法，针对不同时期的大盘特点提供应对方法给出合理的参考，为降低投资风险、理性决策等提供了宝贵的研究结论。 郑州大学的刚梦醒 [ 2 ] 同学通过分析中国股票市场20多年间有7次牛熊转换过程，指出了导致股市发生大幅波动的因素，结合了政策事件进行实证分析，指出政策事件会加剧中国股市的波动，并针对这一影响因素提出了相关政策性的宝贵建议。 刘建华 [ 3 ] 在对中国股市熊市和牛市量价分析中以上证指数的走势将股市划分为熊市和牛市，针对不同的市场背景，采用回归分析和Granger因果关系检验，分别对牛市和熊市的量价关系进行研究。研究结果显示，交易量的大幅增加通常都伴随股票价格的大幅上涨或大幅下跌。 李泽圣 [ 4 ] 则分别探讨了在牛市和熊市下用上证指数和深证成指进行波动溢出效应分析，发现上证指数与深证成指之间存在显著的双向波动溢出效应。在牛市行情下，是以上证指数对深证成指的波动溢出效应为主，在熊市时，两市的关系明显加强，存在上证指数对深证成指同时具有双向的波动溢出效应。
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user: 3. 综合指标改进的实际研究 3.1. MTM指标(动量指标) 动量指标(MTM)也称为动力指标，主要是从股票的恒速原理出发，考察股价的涨跌波动速度，以股价在波动过程中各种加速、惯性以及由静到动或由动转静的现象分析股价趋势的中短期技术分析指标。 通常情况下，MTM从下向上突破中心线时，为买入参考信号，反之，MTM曲线从上向下跌破中心线的时候，卖出参考信号。股价续创新高，而MTM未配合上升，意味者上涨动力减弱，股价续创新低，而MTM并未配合下降，意味下跌动力减弱。股价与MTM在低位同步上升，将有反弹行情；反之，从高位同步下降，将有回落走势。 图10. MTM(12，6)指标 首先将参数设定为MTM(12，6)，通过图10显示明显的动力趋势变化，展现了短期内冲破中心线的动力情况，该情况波动复杂，很难找到持续的上升或者下降的动力趋势，给我们所研究的结果带来误差，不适合被用到模型中。 随后，我们对指标参数适当的调大，结果如图11所示，让它更能适应中期趋势，指标确定为MTM(94，6)如上图所示，该参数下的动力情况有明显的持续性，并且上涨以及下跌动力情况顺应中期趋势，所以我们选取MTM(94，6)进行研究。 3.2. 新综合指标的建立 指标替换之后的新模型也发生了变化： 由： f ( VPT ( 120 ， 6 ) ) = { 4 ， VPT < 0 1 ， VPT > 0 改为： f ( MTM ( 94 ， 6 ) ) = { 4 ， VPT < 0 1 ， VPT > 0 图11. MTM(94，6)指标 则最终的综合函数为： MIX = f ( TRIX ) + f ( MTM ) + f ( DIM ) + f (MACD) TREND = { 进 入 熊 市 ， 当 MIX ≥ 15 进 入 牛 市 ， 当 MIX ≤ 5 更改指标的选择后，我们重新对2014年8月到2019年4月的数据带入新的模型进行计算，重新寻找进入熊市进行套保的时期，以及牛熊转换开始进行平仓处理的时间，具体情况如表2所示： Table 2 The coming and ending of the bear market based on comprehensive technical indicator 时间 TREND 状态 2015/6/25 5 2016/1/3 14 2015/6/26 5 2016/1/4 14 2015/6/27 5 2016/1/5 15 进入熊市 2015/6/28 5 2016/1/6 15 2015/6/29 8 2016/1/7 15 2015/6/30 8 2016/1/8 16 2015/7/1 8 2016/1/9 16 2015/7/2 8 2016/1/10 16 2015/7/3 9 2016/1/11 16 2015/7/4 9 …… 2015/7/5 9 2016/5/30 15 2015/7/6 9 2016/5/31 15 …… 2016/6/1 15 2015/7/29 12 2016/6/2 12 2015/7/30 12 2016/6/3 15 2015/7/31 15 进入熊市 2016/6/4 15 2015/8/1 15 2016/6/5 15 2015/8/2 15 2016/6/6 12 进入牛熊转换时期 2015/8/3 15 2016/6/7 12 2015/8/4 15 2016/6/8 12 2015/8/5 15 2016/6/9 12 2015/8/6 16 2016/6/10 12 2015/8/7 13 …… 2015/8/8 16 2018/3/18 9 2015/8/9 16 2018/3/19 9 2015/8/10 13 2018/3/20 9 2015/8/11 13 2018/3/21 12 2015/8/12 16 2018/3/22 12 2015/8/13 13 2018/3/23 15 进入熊市 2015/8/14 16 2018/3/24 15 2015/8/15 16 2018/3/25 15 2015/8/16 16 2018/3/26 15 2015/8/17 16 2018/3/27 15 2015/8/18 16 2018/3/28 15 2015/8/19 16 …… 2015/8/20 16 2018/12/14 15 …… 2018/12/15 15 2015/11/9 15 2018/12/16 15 2015/11/10 15 2018/12/17 15 2015/11/11 15 2018/12/18 15 2015/11/12 15 2018/12/19 12 进入牛熊转换时期 2015/11/13 14 牛熊转换时期 2018/12/20 12 2015/11/14 14 2018/12/21 12 2015/11/15 14 2018/12/22 12 2015/11/16 14 2018/12/23 12 2015/11/17 14 2018/12/24 12 2015/11/18 14 2018/12/25 13 …… 2018/12/26 13 2016/1/2 14 表2. 综合技术指标研判熊市的来临与结束 分析上表可以看出，5年中，沪深300股票指数处于熊市并适合套期保值的分别有三个阶段：2015年7月31日至2015年11月12日；2016年1月5日至2016年6月5日；2018年3月23日至2018年12月18日。通过与修正指标前的判断进行对比，不难看出，对于分析这种长期的时间段内，沪深300股票指数的趋势性更强，更加连贯，所展现出来的熊市阶段愈加明显。表中依旧存在几天的虚假信号，如果不超过一周，均视为错误信号，不影响大体分析。新的模型很好的解决了旧模型提出的三个问题，我们认为，所选取的指标构建出来的新模型能更好的解释适合平仓或者套期保值的时机，为决策者的判断提供更好的参考，认为更适用于当下的股票市场。
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user: 4. 新综合指标的检验 接下来我将修改后的模型与原先的模型就2008年2月到2009年2月的数据进行验证，验证两个模型是否存在明显差异，探讨新模型是否只适用于当下的沪深300股票指数的情况，研究新模型对于原先数据是否同样具有灵敏性。原先模型的输出结果用 指标代替， 指标定义为新模型的输出结果。具体情况如表3所示： Table 3 Test results of comparison of new and old indicator 时间 OLD TREND NEW TREND 状态 2008/1/24 12 14 2008/1/25 12 14 2008/1/26 12 14 2008/1/27 12 14 2008/1/28 12 14 2008/1/29 12 15 进入熊市(套保时机) 2008/1/30 12 15 2008/1/31 12 15 2008/2/1 12 15 2008/2/4 12 15 2008/2/5 15 15 进入熊市(套保时机) 2008/2/13 15 15 2008/2/14 15 15 2008/2/15 15 15 2008/2/18 15 15 2008/2/19 15 15 2008/2/20 15 15 … … … 2009/1/21 9 15 2009/1/22 9 15 2009/1/23 9 15 2009/2/2 8 14 牛熊转换时期(平仓时机) 2009/2/3 5 14 进入牛市(平仓时机) 2009/2/4 5 14 2009/2/5 5 14 2009/2/6 5 14 2009/2/9 5 14 2009/2/10 5 14 表3. 新、旧指标对比的检验结果 与原先文章表述不同，我们定义当MIX ≥ 15时，是进入熊市的标志，但并不是认为一定要进入牛市才是最佳的平仓时机。这样的看法不仅出于考虑到本文是用近5年的日线数据进行研究，数据量过大，分析起来更要慎重并且确保降低容错率为基础，而且是认识到牛熊转换是一个比较复杂的过程，其中后者的能量、趋势以及动力必须压过前者才会成功的进行牛熊市的转换，所以过程中掺杂了很多的不确定因素，因此出于理性投资的角度，我们只对熊市到来时开始套期保值，进入牛熊市转换时期开始进行平仓处理。 在新模型中输出结果显示正式进入熊市时间是2008年1月29日，是进行套保的最佳时机，原先模型分析出2008年2月5日是熊市开始的时间，两个进入的时间点相差6天；众所周知，2008年经历了一场大的熊市，为股民提供了进行套保来平衡现货亏损的机会，这场熊市一直持续到2009年2月，依照新、旧模型给出的平仓时机来看，决策者分别在2月2、3日进行平仓处理。
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user: 5. 小结 本文通过原先文献的理论基础，在原有的判断标准上修改了所选取的指标以及适用于分析的指标参数，为了研究沪深300股票指数在历年的市场中走势情况，并以寻找进入熊市可进行套期保值和平仓的时机点为研究目的，所遵照的原则是寻找最实用的方法来平衡现货市场中的风险。通过对比来看，虽然新模型调大了参数、变更了指标，但是与原先模型的计算结果相差不大，并没有出现因为参数变大而导致结果不灵敏等情况，是因为我们选择的指标包括了判断股市长期趋势的MACD指标、中长期技术分析DMI指标、短中期技术分析MTM指标以及长期波动趋势TRIX指标，也就是说，所选取的指标适用区间有短有长，这样可以很好避免模型使用时间上的局限。新模型的改变不仅适用于当下沪深300股票指数进入牛熊市场的分析，也同样适用于原先的股票市场情况，新模型的效果良好，检验结果比较满意，可以给决策者判断牛市熊市的开始点、结束点提供理论参考，让决策者正确把握套保以及平仓时机，做出正确的判断。
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user: 摘 要 随着经济的发展，我国的三大产业也在随其变化。三大产业是体现国家的产业结构层次的关键，研究三大产业之间的关联度也是研究三个产业之间也存在着怎样相互依赖且相互制约的紧密关系。由于发达国家同发展中国家在产业结构层次上有相同变化趋势，因此本文通过2002年、2005年的投入产出表，对相关指标进行计算分析，研究三大产业之间的关联程度，用RAS法对2002年三产业直接消耗系数进行调整，提出相关的建议来实现对产业结构的优化调整。 关键词 :直接消耗系数，完全消耗系数，影响力系数，感应度系数，RAS算法 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 三次产业的划分各国有不同的标准。对于我国，三次产业即为第一产业、第二产业和第三产业。第一产业是指提供生产物资材料的产业，包括种植业、林业、畜牧业、水产养殖业等直接以自然物为对象的生产部门。第二产业是指加工产业，利用基本的生产物资材料进行加工并出售。第三产业是指第一、第二产业以外的其他行业，主要包括交通运输业、通讯业、商业、家庭服务等非物质生产部门。 各个产业之间有着相互依赖和相互制约的紧密关系 [ 1 ] 。第一产业是基础产业，为第二三产业奠定基础。第二产业作为三大产业的核心，同时也对第一产业有带动作用。第一二产业为第三产业创造条件，第三产业的发展也会促进第一二产业的进步。对于发展中国家而言，当三产业同时按照规律合理发展，才会有合理的产业结构层次，国家经济才会高效稳健的增长 [ 2 ] 。 哪个产业是我国主导型产业？应该如何调整三大产业之间的关联性？基于对投入产出分析的学习，用RAS方法对直接消耗系数的调整结果如何？对比2005年的各项指标计算，能够反映出什么经济现状？文章对三次产业进行关联分析来解决这些问题。
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user: 2. 计算指标的介绍 [ 3 ] 2.1. 直接消耗系数 某产业生产单位产品所需消耗的各个产业部门提供的原材料等中间产品的投入。直接消耗系数代数形式为： a i j = X i j Q j (2.1) 在文章中， a i j 为第j产业对第i产业的直接消耗系数， X i j 表示发展第j产业消耗第i产业的直接消耗量，这里，我们用中间投入指标来衡量。 Q j 为第j产业的总产出。 a i j 的值越大，表明了第i产业与第j产业之间的经济技术联系越密切。将 a i j 系数组成的矩阵，我们就成为直接消耗系数矩阵。直接消耗系数矩阵用A表示。 2.2. 完全消耗系数 完全消耗系数是全部直接消耗系数和全部间接消耗系数之和。完全消耗系数揭示了部门之间的直接和间接的联系，它更全面更深刻地反映部门之间相互依存的数量关系。完全消耗系数则是这种直接消耗和间接消耗的全面反映。直接消耗系数代数形式为： b i j = a i j + ∑ k = 1 n a i k a k j + ∑ k = 1 n ∑ l = 1 n a i k a k l a l j + ⋯ (2.2.1) B = ( I − A ) − 1 − I (2.2.2) 2.3. 影响力系数 影响力系数反映的是国民经济某一个部门增加一个单位最终使用对国民经济各部门所产生的生产需求波及程度。一个部门的影响力系数越高，其对国民经济发展的拉动力就越大，是国民经济发展的主导型产业。影响力系数代数表达式为： F j = ∑ i = 1 n b i j ¯ / 1 n ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n b i j ¯ (2.3) b i j ¯ 表示里昂惕夫逆阵元素，影响力系数是指一个产业影响其他产业的程度，该系数如果大于1，表示该产业对其他产业的波及影响程度超过社会平均影响力水平；若等于1，表示第j产业对其他产业的波及影响程度等于平均水平；若小于1，表示第j产业对其他产业的波及影响程度小于平均水平。 2.4. 感应度系数 感应度系数是指国民经济各部门每增加一个单位最终使用时，某一部门由此而受到的需求感应程度，也就是需要该部门为其他部门生产而提供的产出量。系数大说明该部门对经济发展的需求感应程度强，反之，则表示对经济发展需求感应程度弱。感应度系数又被称为“前向联系系数”计算公式为： E i = ∑ j = 1 n b i j ¯ / 1 n ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n b i j ¯ (2.4) 同理：文章中， E i > 1 表示第i产业受到的感应程度超过平均水平； E i = 1 表示第i产业受到的感应程度等于平均水平； E i < 1 表示第i产业受到的感应程度小于平均水平。 2.5. RAS迭代法 由于直接消耗系数中短期相对稳定，三年才可根据投入产出表计算得到，因此，若想研究直接消耗系数逐年的变化，文章采取RAS迭代法。 直接消耗系数A的变化，受到新产品新材料淘汰老产品和价格变动导致产品间相互替代，即统归为“代用影响(R)”，除此还有技术进步导致中间消耗的“制造影响(S)”。通过计算： R i = ( Q i − Y i ) / ∑ j = 1 n a i j 0 S j Q j (2.5.1) S j = ( 1 − Z j Q j ) / ∑ i = 1 n R i a i j 0 (2.5.2) 通过公式，首先令 R i = 1 ，带入公式计算 S j ，再将 S j 结果带入 R i ，迭代反复，来对直接消耗系数矩阵进行调整。
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user: 4. 结论及建议 通过2002年和2005年三产业关联分析的对比，我国这一期间的产业关联变动的主要特点是，对于技术相对简单和劳动密集型产业(第一产业和第三产业)而言，目前我国处于技术相对成熟的阶段，因此表中的系数变动很小。而第二产业的直接消耗系数变动偏大，表明技术和资金密集型产业则正处于技术进步阶段，即第二产业的技术发展能在一定程度上带动了一、三产业的发展，生产技术仍有提高的余地。这样一种变化，反映了我国生产技术正在逐步提高的趋势。虽然各产业间联系相比2002年均有小幅上升，但目前仍存在三次产业间关联程度不足的问题，尤其是第一产业与二、三产业间。加强三次产业之间的关联程度应成为我们研究发展问题的关键。 通过对三产业关联分析，可以给出如下建议。首先要大力提高第一产业与其他产业的关联。第一产业是国民经济的基础，是国民经济发展的首要问题。只有第一产业发展了，才能为第二、第三产业提供广阔的市场。世界上经济发达的国家，差不多都有发达的农业。 其次，要大力发展社会服务业，并加强第三产业与第一产业的产业关联度。目前，社会服务业的供求矛盾很突出，远远不能满足社会对服务的需求。另一方面，社会服务业具有能吸收大量社会劳动力的特征。因此社会服务业的迅速发展将带动农业剩余劳动力的较快转移。 因此调节好三大产业的产业关联程度，可以通过产业间的分工合作，全面提升中国各个产业技术能力，使经济协调稳定地发展。
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user: 摘 要 词语搭配是词汇彼此间的组合，在句法上词与词之间呈现稳定的连结，21世纪以来词语搭配大量出现在为外国学生编写的西班牙语教科书中，这些书籍的特色是以通用语言来编纂教科书中的文法范例。在浩瀚如烟海的词汇组合中，我们采用⟪西班牙标准语法⟫ (2009)中以学生生活所关注的「学习」语意场作为范例，并以动词 + 名词的语法结构作为分析模型，探讨词法和语义间的连结关系。具体来说，我们将使用Corpas Pastor (1987)所设立的词汇规范，以及Porzig (1974)所提出的词汇力场(campo de fuerza)作为分析重点。术语部分则综合Greenbaum (1970)和其他语言学家所使用的定义。我们认为词语搭配在词汇习得中扮演极重要的角色，希望藉此深入分析延展动词与基底名词的关系，同时把研究结果做成西语教室中结合词汇教学的建议。 关键词 :西班牙语外语教学，动名结构的词语搭配，词汇语意场理论 Copyright © 2019 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/