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《物理学方法在社会经济问题研究中的应用【开题报告+文献综述+毕业论文】》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、毕业论文开题报告物理学物理方法在社会经济问题中的应用一、选题的背景与意义经过近一个世纪的长足发展,物理学硕果累累。与此同时,也给21世纪留下了许多未决难题;这些未决问题对理论和实验要求的苛刻性自然会引起我们对物理学基本研究方法的思考。众所周知,物理学属于自然科学领域,而经济学则属于社会科学的知识范畴,它们在研究对象与手段、价值形态以及宏观发展机制等方面均存在着很大的差异。因此,从表面上看,物理学与经济学似乎风马牛不相及,它们往往被看成毫不相干的两个知识领域。但是,随着现代物理学发展的突飞猛进,它的思想、研究的规律以及科学方法论,特别是研究物理现象时所广泛使用的定量分析方法和观测整理数据的方法
2、,已经越来越深人人心受到了各个学科领域的青睐。这就使得物理学不仅成了一切自然科学的基础而且又逐步不断地向着人文科学、社会科学的诸多学科中渗透。经济物理学就是在这样的学科交叉背景下产生和发展起来的。它犹如一匹黑马,闯进了科学的圣殿。“熵”这个概念是最先由物理学家克劳修斯提出的,是一种热力学的状态函数。它表示分子的无序程度。任何能量的交换,功和能的转换等都会引起熵的变化,既系统中能转化为功的转化率就越小。系统都有一个理想熵值。对于孤立系统来说,系统的末值熵大于初值熵,这就是“熵增原理”。宇宙可以看作一个孤立的系统。经济物理学,是基于形势的前提下,可以应用到经济的一些物理思路和物理方法。我们打算在
3、这个文件显示了如何一个物理概念例如熵可以应用到一个经济问题。这样做,我们将演示如何在可观察数据形式的信息和通勤限制中引入最大相对熵(麦格理)方法。二、研究的基本内容与拟解决的主要问题了解公共品模型的研究现状和数值方法。通过数值方法研究个体的各类空间效应,探索各类空间效应对公共品博弈中合作行为的影响。三、研究的方法与技术路线261在公共品模型框架下,分析各种可能的空间行为,包括对象的选择、空间作用范围、学习策略的方位、个体的迁移等,并进行分析。2要求了解前人的模型工作的基础上,独立进行模型建立、模型分析。三、计划进度1.2010.11-2010.12阅读文献,翻译英文文献,撰写文献综述及开题报
4、告。2.2010.12-2011.03进一步翻译文献,整理资料,分析各种可能的空间行为,包括对象的选择、空间作用范围、学习策略的方位、个体的迁移等,并进行分析。3.2011.03-2011.04建立模型,撰写论文。主要参考文献:1、 Nowak M A and Sigmund K, 2004 Science 303, 7932、Szabo G and Fath G, 2007 Phys. Rep. 446, 973程民治.“混沌”——孕育于并反作用于物理学口].现代物理知识,1999,(3):1o一13.4伍超标.数理经济学导论[M].北京;中国统计出版社.2002:2—6.5吴家宽,程民
5、治.现代经济学领域中的物理学口].现代物理知识,2002,(1):34--36.6张雄飞.混沌运动的数值特征口].现代物理知识,2003,(4):28—31.7李子奈.计量经济学——方法和应用[M].北京:清华大学出版社,2002:60--64.8刘余善,唐五湘.经济计量学原理与方法[M].北京:北京理工大学出版社.1989:187--1899刘洪.经济系统预测的混沌理论原理与方法[Ⅳ口.北京:科学出版社.2003;190--234.]林峰,葛新权.经济统计分析方法[M].北京;社会科学文献出版社.2003:190--195.10徐飞.科学交叉论[M].合肥:安徽教育出版社.1991190-
6、-225.11E.T.Jaynes,Phys.Rev.106,620and108,171(1957);R.D.Rosenkrantz26(ed.),E.T.Jaynes:PapersonProbability,StatisticsandStatisticalPhysics(Reidel,Dordrecht,1983);E.T.Jaynes,ProbabilityTheory:TheLogicofScience(CambridgeUniversityPress,Cambridge,2003).12C.E.Shannon,”AMathematicalTheoryofCommunication,B
7、ellSystemTechnicalJournal,27,379,(1948).13J.E.ShoreandR.W.Johnson,IEEETrans.Inf.TheoryIT-26,26(1980);IEEETrans.Inf.TheoryIT-27,26(1981).14J.Skilling,“TheAxiomsofMaximumEntropy?Maximum-EntropyandBayesianMeth