作者：猫某人 发布时间：2025-05-11 22:32 分类：必应词汇 浏览：15 评论：0
通过构建哈密顿函数 ，并将状态方程和目标 函数接洽 起来，可以推导出最优控制量u的表达式，即u = Kx控制矩阵K通过求解黎卡提方程得到 ，黎卡提方程将优化题目 转化为求解一个微分方程LQR方法的特点权重分配在目标 函数中，通过系数q和r调解 各个状态分量和控制量的巨细 的紧张 性，从而实现对体系 性能的；应用远景 理论表明 实际 决定 远景 理论可以表明 投资者在差别 情境下选择的缘故起因 ，如上市公司是否一起发布消息通太过 析代价 函数和权重函数的特性，我们可以更好地理办理 策背后的生理 机制总结与参考文献 本文通过举动 金融学和远景 理论的视角，深入探究 了人类决定 过程中的生理 因素，以及这些因素怎样 影响投资举动 远景 ；实际 天下 中 ，期权处于深度实值和深度虚值的概率较低，根据远景 理论中的决定 权重函数的特点可知，投资者每每 高估小概率变乱 ，对小概率变乱 赋予过高的决定 权重别的 ，远景 理论中盼望 的代价 是由“代价 函数 ”和“决定 权重”共同决定的 。
权重函数是一个反转的“S”外形 ，先凹后凸在累积远景 理论中 ，中等或高概率收益时猜测 的风险态度为风险讨厌 ，中等或高概率丧失 时为风险寻求然而，对于小概率收益或丧失 ，风险态度则分别为风险寻求和风险讨厌 Lute在1996年的观点与累积远景 理论有所分歧他以为 累积远景 理论的假设意味着负指数，而非幂；一是决定 权重函数，它反映用户对概率感知的主观紧张 性二是代价 函数 ，用公式 来形貌 末了 ，用户举动 通常履历 两个阶段的决定 过程，这在两个图表和公式中有所表现 这两个核心 元素对明白 用户决定 至关紧张 假如 你想深入相识 远景 理论，卡尼曼的经典著作是一个抱负 的入门资源参考文献可供进一步研究。
2 权重的泉源 权重简直 定通常基于履历 数据分析专家意见等多种方法在数据分析中 ，权庞大 概 是基于数据本身 的特性在决定 分析中，权庞大 概 是基于决定 者的主观判定 或客观分析3 权重的作用权重在多种场合 下都发挥着紧张 作用比方 ，在市场调研中 ，差别 产物 的权重反映了市场对该产物 的关注度在；代价 函数远景 理论用代价 函数更换 了盼望 效用理论中的效用函数，代价 函数表现 人们对于差别 财产 程度 的主观代价 判定 ，且存在一个拐点 ，使得在拐点附近的决定 受到更明显 的影响权重函数远景 理论用权重代替 了概率，表明 了为什么人们不肯 意担当 对其有利的赌局远景 理论的应用与影响远景 理论不但 显现 了人们在决定 ；代价 函数具备三个明显 特性 多数人在得到 收益时倾向于规避风险，而在面对 丧失 时则乐意 负担 更大风险人们对丧失 的感受远甚于对收益的愉悦 ，这种生理 差别 使得人们在决定 时表现 出差别 的态度比方 ，当股票市场有轻微 上涨时，投资者每每 会急于卖出 ，以防将来 的下跌造成更大丧失 而一旦被套牢，他们大概 选择服从 ；有专业方面的网友给的形象表明 如下“权重函数就好像 各人 投票表决，公平的时间 是一票顶一票，谁投的票都一样但是 偶然 间 ，不是一票顶一票，比如 老板想让他投的票分量比别人重比如 一票顶2票，就必要 用上权重函数权重函数给于老板那一票特别 重的权重分量盘算 学见效 果 的“加权均匀 ”也是这个；1984年 ，卡尼曼传授 和特韦尔斯基传授 以为 “生理 账户”概念用“mental account”表达更贴切卡尼曼进一步指出，在做出选择时，人们实际 上是在对多种选择结果 举行 估价 ，最底子 的估价方式就是将选择结果 分为得失为了表明 人们内涵 的得失评价机制，他提出了“值函数 ”假设和“决定 权重”函数1985年，萨勒传授 发表。
在这两种亚赌博内部 ，决定 权重分别是品级 依靠 的此理论假定效用函数是一个负指数Cho等1994，1995和Chung等1994验证了品级 和迹象依靠 效用理论也有证据表明，品级 和迹象依靠 理论没有思量 风险偏好Chechile和Cooke ，1996某一风险的全面代价 不但 依靠 此风险的特性也有赖于参照风险，而品级 和迹象依靠 ；二权重的作用权重是决定模子 猜测 结果 的紧张 因素之一在常见的呆板 学习算法中，比方 逻辑回归支持向量机等，权重的巨细 直接决定了模子 对特性 的选择和判定 的紧张 性具体 而言 ，权重越大对应的特性 就更能影响模子 的决定 ，而权重越小则表现 该特性 的信息代价 相对较低，大概 被模子 所忽略三权重的盘算 方法在 。
远景 理论的具体 内容涉及人在面对 风险决定 时的非理性举动 它由代价 函数和权重函数两大部分 构成 ，旨在表明 人们在面对 收益或丧失 时的差别 生理 反应以下是远景 理论的核心 内容及其应用简述代价 函数反映了个体对于收益与丧失 的感知对于正收益，代价 函数出现 凹性，即随着收益的增长 ，所带来的主观代价 增长渐渐 放缓；远景 理论是形貌 性范式的一个决定 模子 ，它假设风险决定 过程分为编辑和评价两个过程在编辑阶段，个体依附 “框架”frame 参照点reference point等收罗 和处理 惩罚 信息 ，在评价阶段依靠 代价 函数value function和主观概率的权重函数weighting function 对信息予以判定 该代价 函数是履历 型的，它有三个特性 一是大。
由于丧失 的代价 函数比收益的代价 函数更为陡峭，以是 丧失 比收益显得更加“突出”一些丧失 规避带来的另一个结果 就是所谓的“天禀 效应 ” 天禀 效应指某物成为某个人的天禀 的一部分 时 ，它的代价 便增长 了远景 理论假定，决定 权重倾向于过于看重小概率变乱 而看轻中高概率变乱 3确定效应 确定效应指某个；末了 ，Sigmoid的特性使其在反向传播 算法中表现 优秀 ，它不但 单调递增连续 且可微 ，使得权重的更新过程更为直接这使得神经网络可以或许 通过Sigmoid激活函数，有效 地学习和调解 其内部权重，以形成复杂的决定 边界 总之 ，Sigmoid函数在深度学习中的紧张 性不问可知 ，它不但 为模子 提供非线性本领 ，还简化了模子 练习 的。