每周分享第 58 期
每周分享第 58 期
2020 week 28
你永远会低估你一周可以做的事情，在这里记录一下我这周看到的好东西。有些链接可能需要科学上网。
国内新闻
大雨 大雨 大雨
【1】武汉启动防汛二级响应
……模型思维(13)--马尔可夫模型
马尔可夫模型对于理工科的同学来说应该很熟悉了，它可以用来刻画在一组有限状态之间不断转换的系统。马尔可夫模型可以应用于很多领域。我们可以用马尔可夫模型来解释动态现象，例如民主转型、战争升级和药物干预，还可以用于对网页、学术期刊和体育运动队进行排名，甚至可以用来辨别书籍和文章的作者身份。
马尔可夫模型的定义
马尔可夫由一组状态$S$ 和这些状态之间的转移概率构成$P$。每一个状态都可以通过固定的概率转换到另一个状态。
这是一个简单利用文本分析的例子，我们分析这么一句话。
“One fish two fish red fish blue fish”
……油焖大虾 -- 和王刚学做菜
食材准备
- 鲜虾500g
- 用剪刀将虾脚虾须虾枪剪掉
- 用牙签调虾线
- 在虾的背部切一刀方便入味
- 辅料
- 生姜切丝 20g
- 小葱 20g
- 料汁
- 胡椒粉 10g
- 白糖 15g
- 生抽 25g
- 料酒 30g
- 搅拌
烹调顺序
- 放油
- 煎虾 5分钟
- 加入料酒30g 去腥
- 加入姜葱
- 炒香
- 加料汁
- 闷5分钟
- 放葱花
成品
每周分享第 57 期
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2020 week 27
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国内新闻
中国经济
【1】李克强：中国外贸环境依然严峻复杂
……每周分享第 56 期
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2020 week 26
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国内新闻
国内经济
【1】874万毕业生迎来最难就业季：企业缩招、毁约、尴尬云招聘
……模型思维(12)--局部互动模型
在这一篇我们研究局部和整体相关的模型。当局部一致的时候，整体就会表现出一致吗？我们通过这篇的研究可以对于该问题进行很好的解释。
局部多数模型
这个模型建立在一个单元格的二维棋盘上，每个单元格有两种状态，0或1。初始时，我们将给每个单元格随机分配初始状态，之后每一个单元格的状态取决于其周围单元格的状态。在一个单元格周围的8个单元格中，有5个及以上的单元格是与之相反的状态时，这个单元格就会改变自己的状态。
下图展现了一个局部多数模型的均衡状态。虽然均衡状态取决于各个单元格的初始分布，但是对于初始条件并不敏感，改变一个单元格的初始状态导致的最终均衡状态改变的变化很小。
我们可以利用这个模型来刻画人与人之间的局部协调或一致性。假设每一个单元格都代表一个人的行动。这里的行动可以是任何行为惯例，例如握手或鞠躬，打断或举手。任何一个人都想选择一个与邻居相匹配的行动。棋盘代表社交网络。如果在计算机上对这个模型进行模拟，就会发现它总是能实现斑块状的均衡配置。许多单元格在1的状态下有一些邻居，在0的状态下也有一些邻居。
在斑块的交界处出现了次优均衡，如果1对应于以握手的方式表示欢迎、0对应于以鞠躬的方式表示欢迎，那么位于“斑块”边界上的人在与他们的邻居互动时可能会碰到一些尴尬的情况：当其他人准备握手时他们却准备鞠躬，或者当其他人准备鞠躬时他们却准备握手。如果每个人都选择了相同的动作，也就是说，如果他们解决了协调博弈问题，那么从整体上看，所有人都会更加开心。由于这种互动只作用于局部，因此出现了次优均衡。如果单元格是根据全局多数原则来匹配的，那么很快所有单元格都会处于相同的状态。这种观点意味着，创建共同行为可能需要影响更加广泛的网络。如果人们只在局部与自己的邻居协调，他们就会创造出各种各样的行为。因此矛盾的是，恰恰与协调产生了多样性。
生命游戏
这是一个很有意思的模型，有以下的规则：
……每周分享第 55 期
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2020 week 25
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疫情在全球各国都出现了反复，只要人们一放开隔离，感染率就会上升，真是防不胜防啊。。。
模型思维(11)--路径依赖
上一篇我们讲到随机走动，这一篇我们将继续延伸这个话题。如果每次的行动与之前的行为结果相关，我们就可以得到路径依赖模型。在生活中，我们穿的衣服、读的书、看的电影，以及任何需要我们付出时间的活动，都可以应用路径依赖来分析。
波利亚过程
我们利用波利亚过程来刻画正反馈的效应。这里我们依旧使用从瓮里取白球和灰球的实验。一只瓮里面装着一个白球和一个灰球。每一周期，都随机抽取出一个球并将这个球与和它颜色相同的另一个球一起放回到瓮中。抽取出来的球的颜色表示结果。
波利亚过程可以用来刻画各种社会和经济现象。一个人选择学习打网球，还是打篮球，可能取决于其他人的选择。如果更多的朋友选择学习打网球，那么这个人就更有可能也选择学习打网球，因为这会增加他找到伙伴打比赛的机会。与此类似，一个人决定购买什么类型的软件、学习哪种语言或购买哪款智能手机，也可能取决于他的朋友以前做出的选择。
波利亚过程可以得到两个性质：
- 具有相同数量的白色结果的任何序列都会以相同的概率发生 P(GWWW) = P(WWWG)
- 白球和灰球的每个分布都以相同的概率发生 P(白球出现1次) = P(白球出现n次)
第二个性质就可以说明极端情况的可能性，白球只出现1%和白球出现50%的可能性是一样的。我们可以通过实验这个结果，初始只有两个球，之后进行100次抽取，统计其中白球的数量。将此实验重复10000次，理论上每一种白球的分布出现次数在100次左右。结果如图，发现每一种可能都是在100次的上下波动。
……每周分享第 54 期
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2020 week 24
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国内新闻
灾情
【1】南方遭入汛以来最强降雨# 南方的雨到底有多猛？这雨下到什么时候才算完？
……模型思维(10)--随机走动
我们在这篇研究随机走动(random walk)。想象有一个点，每次可以随机的前进或退后一步，之后记录其与原点的距离。看似这个过程很简单，却可以利用其结论分析一些时间序列，例如销售额，股票价格等等。随机走动最初是用在研究物理学中液体和气体中粒子的运动，后来发现在生活中的很多现象也符合随机走动。
伯努利瓮模型
我们这里首先利用伯努利瓮模型研究随机走动。假设有一个装了灰球和白球的瓮，其中灰球有G个，白球W个。每一次从中取出一个球，记录抽取出来球的颜色。在下一次抽取之前，球要放回瓮中。每次抽到灰球的概率是 $P = \frac{G}{G + W}$。在抽取N次的情况下，可以计算出抽取出来的灰球的期望数量是$N_G$, 其标准差是 $\sigma_{N_G}$
……