本书从不同角度论述效用函数,使读者对效用函数的作用有一个基本了解。重点介绍了从实际问题到公理系统;从得到效用函数到如何优化及优化的极值问题如何求解;从多元函数极值到泛函极值――变分与控制等问题。本书每章末附有习题。
本书可作为高校财经、管理类研究生和本科生的教材,也可供有关科研人员阅读。
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这本书给我带来了前所未有的思维冲击,它不像市面上很多理论堆砌的教材,而是以一种非常精巧的方式,将抽象的“效用”概念剥离出来,用一种近乎哲学性的语言进行阐释。我尤其喜欢作者在开篇部分对于“效用”的溯源,他没有直接给出枯燥的定义,而是通过回顾人类在追求满足感、做出选择时的种种心理活动,层层递进地引导读者去理解效用的本质。这种方式让我感觉自己不是在被动接受知识,而是在参与一场智力的探索。书中对于不同类型效用函数的构建,从最基础的边际效用递减,到更复杂的混合型效用,都做了非常详尽的推演。我印象深刻的是,作者在讲解柯布-道格拉斯效用函数时,不仅给出了数学公式,还配以了大量的现实生活案例,比如在有限的预算下如何选择购买食品和衣物,最大化整体的幸福感。这种具象化的表达,让原本可能晦涩的数学模型变得生动有趣,也让我能够清晰地看到这些理论在实际经济活动中的应用。更让我惊喜的是,书中还探讨了非理性的选择如何影响效用函数的形成,这拓展了我对经济学基本假设的认知,让我开始思考,人类的行为模式究竟有多少是基于纯粹的理性计算,又有多少是受到情感、认知偏差的影响。
评分这本书给我的感觉,更像是一次对人类决策本质的深度挖掘,而非单纯的经济学教科书。作者在探讨如何从“效用”的角度来理解和优化选择时,并没有拘泥于狭隘的经济学范畴,而是将其延伸到了更广阔的领域。我尤其欣赏他对于“决策树”和“动态规划”在复杂决策场景中的应用分析。他通过模拟一个需要连续做出选择的投资场景,详细展示了如何构建决策树,如何在不确定性下评估各个分支的预期收益,以及如何利用动态规划的思想,避免重复计算,找到最优的决策路径。这种将数学工具与现实决策过程相结合的思路,让我看到了解决生活中各种复杂问题的可能性。更让我感到意外的是,书中还触及了“博弈论”的一些基本概念,并将其与效用最大化相结合,来分析个体之间的互动和策略选择。他通过一个简单的囚徒困境的例子,让我理解了为什么在某些情况下,个体理性选择的叠加反而会导致集体非理性的结果。这种跨学科的视野,以及对人类行为和决策的深刻洞察,让我觉得这本书具有极高的普适性和启发性。
评分这本书对经济学底层逻辑的剖析,让我感觉像是打开了新世界的大门。作者对于“理性人”假设的挑战,尤其是关于信息不对称和行为偏差的探讨,给我留下了极其深刻的印象。他并没有直接否定理性人假设,而是通过引入“有限理性”和“启发式思维”的概念,来解释为什么现实中的决策往往偏离最优解。我特别喜欢书中关于“前景理论”的介绍,它以一种非常直观的方式解释了人们在面对风险和不确定性时,如何出现“损失厌恶”和“参照依赖”等现象。作者用一系列精心设计的心理实验案例,让我深刻体会到,个体对收益和损失的感知并非简单的线性关系,而是呈现出一种非线性的、带有情感色彩的模式。这让我重新审视了许多经济学模型,开始思考,那些基于严格理性假设的理论,在多大程度上能够准确地描述真实世界?书中对“委托-代理问题”的深入分析,也让我看到了信息不对称如何导致效率损失,以及如何通过激励机制的设计来缓解这一问题。这种对人类行为复杂性的细致洞察,以及将其转化为可分析的经济模型的严谨过程,让我为作者的学识感到惊叹。
评分我一直以为,要理解复杂的经济模型,必须具备深厚的数学功底,但这本书彻底颠覆了我的认知。作者在阐释高级概念时,非常注重对直观理解的培养,他擅长用类比和几何直观来解释抽象的数学原理。我最欣赏的是,在讲解“帕累托最优”时,作者并没有一开始就抛出复杂的数学表达式,而是通过一个简单的关于资源分配的例子,让我们先建立起“没有人在不损害他人的情况下变得更好”的直观感受,然后再逐步引出其数学表征。他对“福利经济学”的梳理,也让我看到了个人偏好如何通过集体选择机制转化为社会整体的福利。书中关于“社会偏好”的讨论,以及如何将个体效用最大化转化为社会福利最大化,让我开始思考,在现实社会中,我们所追求的“公共利益”究竟是如何形成的,又该如何衡量。作者对于不同市场机制下资源配置效率的比较,从完全竞争到垄断,再到寡头垄断,他不仅分析了各自的特点,还深入探讨了信息、外部性等因素对市场效率的影响。这种批判性的视角,让我对市场经济的运行有了更深刻的理解。
评分读完这本书,我感觉自己的分析能力被彻底重塑了。它提供的优化方法论,简直是解决各种复杂问题的“瑞士军刀”。我最欣赏作者在讲解约束优化问题时的逻辑清晰度。从拉格朗日乘数法到KKT条件,每一个步骤的推导都严谨且易于理解,并且他非常善于用图示来辅助说明。我记得在讲解无约束优化时,作者引入了梯度下降法,并详细解释了学习率的选择如何影响收敛速度。他通过模拟不同学习率下的函数迭代过程,让我直观地看到了过大或过小的学习率可能导致的“震荡”或“停滞”。这种可视化和案例化的教学方式,让枯燥的算法变得鲜活起来。更让我受益匪浅的是,书中对于实际应用中的局限性也做了坦诚的探讨。作者没有回避现实世界中的数据噪声、模型不确定性等问题,而是提供了相应的鲁棒性优化策略。例如,在讲到线性规划时,他提到了单纯形法,但同时也指出了其在大规模问题上的计算效率问题,并引出了更现代的内点法。这种对技术细节的深入挖掘,以及对实际应用场景的充分考虑,让我感觉这本书不仅仅是一本理论书,更是一本实操指南,充满了解决问题的智慧。
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