物理方法在社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題中的應(yīng)用【開題報(bào)告】

1、<p><b>　　畢業(yè)論文開題報(bào)告</b></p><p><b>　　物理學(xué)</b></p><p>　　物理方法在社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題中的應(yīng)用</p><p><b>　　選題的背景與意義</b></p><p>　　經(jīng)過近一個(gè)世紀(jì)的長足發(fā)展，物理學(xué)碩果累累。與此同時(shí)，

2、也給２1世紀(jì)留下了許多未決難題；這些未決問題對(duì)理論和實(shí)驗(yàn)要求的苛刻性自然會(huì)引起我們對(duì)物理學(xué)基本研究方法的思考。</p><p>　　眾所周知，物理學(xué)屬于自然科學(xué)領(lǐng)域，而經(jīng)濟(jì)學(xué)則屬于社會(huì)科學(xué)的知識(shí)范疇， 它們?cè)谘芯繉?duì)象與手段、價(jià)值形態(tài)以及宏觀發(fā)展機(jī)制等方面均存在著很大的差異。因此，從表面上看，物理學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)似乎風(fēng)馬牛不相及,它們往往被看成毫不相干的兩個(gè)知識(shí)領(lǐng)域。但是，隨著現(xiàn)代物理學(xué)發(fā)展的突飛猛進(jìn)，它的思想、研究的規(guī)

3、律以及科學(xué)方法論，特別是研究物理現(xiàn)象時(shí)所廣泛使用的定量分析方法和觀測整理數(shù) 據(jù)的方法,已經(jīng)越來越深人人心受到了各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的青睞。這就使得物理學(xué)不僅成了一切自然科學(xué)的基礎(chǔ)而且又逐步不斷地向著人文科學(xué)、社會(huì)科學(xué)的諸多學(xué)科中滲透。經(jīng)濟(jì)物理學(xué)就是在這樣的學(xué)科交叉背景下產(chǎn)生和發(fā)展起來的。它猶如一匹黑馬，闖進(jìn)了科學(xué)的圣殿。</p><p>　　“熵”這個(gè)概念是最先由物理學(xué)家克勞修斯提出的，是一種熱力學(xué)的狀態(tài)函數(shù)。它表示分子

4、的無序程度。任何能量的交換，功和能的轉(zhuǎn)換等都會(huì)引起熵的變化，既系統(tǒng)中能轉(zhuǎn)化為功的轉(zhuǎn)化率就越小。系統(tǒng)都有一個(gè)理想熵值。對(duì)于孤立系統(tǒng)來說，系統(tǒng)的末值熵大于初值熵，這就是“熵增原理”。宇宙可以看作一個(gè)孤立的系統(tǒng)。</p><p>　　經(jīng)濟(jì)物理學(xué)，是基于形勢的前提下，可以應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)的一些物理思路和物理方法。我們打算在這個(gè)文件顯示了如何一個(gè)物理概念例如熵可以應(yīng)用到一個(gè)經(jīng)濟(jì)問題。這樣做，我們將演示如何在可觀察數(shù)據(jù)形式的信息和

5、通勤限制中引入最大相對(duì)熵（麥格理）方法。</p><p>　　二、研究的基本內(nèi)容與擬解決的主要問題</p><p>　　了解公共品模型的研究現(xiàn)狀和數(shù)值方法。</p><p>　　通過數(shù)值方法研究個(gè)體的各類空間效應(yīng)，探索各類空間效應(yīng)對(duì)公共品博弈中合作行為的影響。</p><p>　　三、研究的方法與技術(shù)路線</p><p&g

6、t;　　1在公共品模型框架下，分析各種可能的空間行為，包括對(duì)象的選擇、空間作用范圍、學(xué)習(xí)策略的方位、個(gè)體的遷移等，并進(jìn)行分析。 2要求了解前人的模型工作的基礎(chǔ)上，獨(dú)立進(jìn)行模型建立、模型分析。</p><p><b>　　三、計(jì)劃進(jìn)度</b></p><p>　　1.2010.11-2010.12 閱讀文獻(xiàn)，翻譯英文文獻(xiàn)，撰寫文獻(xiàn)綜述及開題報(bào)告。</p>

7、<p>　　2.2010.12-2011.03 進(jìn)一步翻譯文獻(xiàn),整理資料, 分析各種可能的空間行為，包括對(duì)象的選擇、空間作用范圍、學(xué)習(xí)策略的方位、個(gè)體的遷移等，并進(jìn)行分析。</p><p>　　3.2011.03-2011.04 建立模型，撰寫論文。</p><p><b>　　主要參考文獻(xiàn)：</b></p><p>　　1、

8、60;Nowak M A and Sigmund K, 2004  Science 303, 793 2、Szabo G and Fath G, 2007 Phys. Rep. 446, 97</p><p>　　3 程民治

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10、4 - -3 6 ． </p><p>　　6 張雄飛． 混沌運(yùn)動(dòng)的數(shù)值特征口] ． 現(xiàn)代物理知識(shí) ， 2 0 0 3 ， ( 4 ) ： 2 8 —3 1 ． </p><p>　　7 李子奈． 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)——方法和應(yīng)用[ M] ． 北京： 清華大學(xué)出版社， 2 0 0 2 ： 6 0 - -6 4 ． </p><p>　　8 劉余善， 唐五湘． 經(jīng)濟(jì)計(jì)量

11、學(xué)原理與方法[ M] ． 北京： 北京理工大學(xué)出版社． 1 9 8 9 ： 1 8 7 - -1 8 9 </p><p>　　9 劉 洪． 經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)預(yù)測的混沌理論原理與方法[ Ⅳ 口． 北京： 科學(xué)出版社． 2 0 0 3 ； 1 9 0 - -2 3 4 ． </p><p>　　] 林 峰， 葛新權(quán)． 經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析方法[ M] ． 北京； 社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社． 2 0 0 3 ：

12、 1 9 0 - -1 9 5 ． </p><p>　　10 徐 飛． 科學(xué)交叉論[ M] ． 合肥： 安徽教育出版社． 1 9 9 1 1 9 0 - -2 2 5 ．</p><p>　　11E. T. Jaynes, Phys. Rev. 106, 620 and 108, 171 (1957); R. D. Rosenkrantz</p><p>　

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16、><p>　　Bayesian Methods in Science and Engineering, G. J. Erickson and C. R. Smith</p><p>　　(eds.) (Kluwer, Dordrecht, 1988).</p><p>　　15 A. Caticha and A. Gi?n, “Updating Probabilitie

17、s?Bayesian Inference and</p><p>　　Maximum Entropy Methods in Science and Engineering, Ali Mohammad-Djafari (ed.) AIP Conf. Proc. 872, 31 (2006)</p><p>　　16 M. Grendar and G. Judge, ”Large Deviat