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  • 新能源汽车价值取决于电的“绿色化”.pdf
  • (记住,货币代表价值的索求权,所以如果你停止流通,你就阻止别人提供价值。)这个系统的一个有趣的历史例子是 Worgl实验 。 改变主导标准货币系统的金融体系。 如果您能够建立 负社会责任的银行 和改变标准货币...

    想打破现有金融体系?从这里开始。

    图片来源:Chris George
    这很常见。在房间的前面,一个热心的未来主义者或企业家正在建立一个未来融资的场景,所有的钱都是数字化的,银行越来越多。无论是在fintech会议还是类似活动,这个想法是在我相信是一个关于货币和银行起源的有巨大缺陷的民间故事的背景下被提出来的。这是把钱作为一种准商品和银行只是中介的场景,把这个对象“事物”移动到一起。如果他们只是货币媒介,那么银行可能会面临着更新更灵活的企业的竞争和干扰,对吧?
    如果你对历史和-目前的现实-货币有错误的认识,你对于它未来由什么构成的想法一定是有缺陷的。对于大银行而言,数字格式只是像往常一样开展业务的不同形式,这是延续数百年的实践。相信我,银行是没有存在的价值而变得过时。事实上,他们可能变得越来越强。
    这并不是说我们不能设计有趣的、可替代的货币形式-只要我们开始质疑有关货币过去的标准故事。这并不意味着作为一种迂腐的历史演习,而是作为指出改变金融未来的更深层次的方法。


    标准的货币故事不可避免地会像这样:
    “一开始有物物交换,人们用鸡换取玉米。然后,人们发明了货币来解决这个交易低效率问题。他们指定一种特定的商品,成为所有其他商品之间的交易的通用“价值储存”和交换手段。珍贵的金属硬币符合这种交易所需的特点,但在某些时候我们开始使用纸币,纸币这不是真正的商品,但仍然是价值的载体。而现在,我们正在转向货币数字化,一个货币“非物质化”的世界,成为信息的一部分......”
    这里的想法是,合理地“创造”货币来促进已经发生的贸易。典型的故事总是把古代的物物交换定为默认模式,之后人们因为这种交易模式的低效率而烦恼,所以发明了货币来替代物物交易的模式。
    这是一个几乎每一个商业媒体和每一本经济学教科书(有时是从黄金错误演变来的,坚持认为衡量财富唯一真正的标准是贵重金属)都会重复的故事。看看在《连线》上由Michael V. Copeland发表的[思想作品](http://www.wired.com/partners/bnymellon/futureofmoney/Michael, V. Copeland是顶级风险投资公司Andreessen Horowitz的合伙人,他说:
    “有一段时间,人们高兴地使用鸡、猪或一大堆木材来交换一头牛、一些衣服或任何有价值的东西。然后一些聪明人突破这种交易模式的困难-他们引入了货币。”
    你应该对这一切深感怀疑。
    第一个警告标志是物物交换的故事。从表面上来看,这似乎是有道理的,但是很少有证据表明它一直是主要的交易形式,而且你对此的思考越多,似乎越荒谬。 例如,你有没有注意到人们总是用农产品来如何说明历史上的物物交换?研究基础人类学的人都认识到,在许多古代农业社会中,人们大部分是自给自足的。您不可能发现自己处于奇怪的情形,不知何故在忽略生长谷类作物的情况下增加养鸡。
    但是假设说你确实发现自己有过剩的鸡和玉米短缺。在古代社会,许多人是没有拥有土地的,因此并不“拥有”他们所生产的东西。这就是说,他们不在交易形态中。相反,他们可能会在一个层级的顾客系统中进行生产合作,一名首领将拿出盈余物品并重新分配,就像一个父权制的父亲决定谁在家里得到什么。如果人们之间的交换被认为是公平的,则更有可能通过正式赠送或非正式互惠制发生。
    当今存在的互惠是在彼此认识和相互信任的人之间的非正式业务记录。它符合以下原则:我现在可以帮你建房子,几个星期内你可以帮我建房子。如果你没有,我们之间的关系会变得很尴尬。
    17世纪和18世纪的哲学家,如约翰·洛克(John Locke)和亚当·史密斯(Adam Smith),他们在研究思想所在的地方凝视着窗户外,“我好奇的是在我现在知道陌生人之间在没有货币的情况下是如何进行专业交易的”-普及原始的物物交换模型的想法。他们并没有真正想到,在陌生人之间进行专门商品的贸易可能是货币的结果,而不是需要发明的东西。也许货币催化的贸易否则货币不会存在。
    物物交换的神话顽固坚持的原因之一是因为它是一个范式的一部分,有一致想法的团体在经济学中作为一个整体一起工作。物物交换的神话对于建立货币是一种特殊的商品的想法至关重要,反过来又是维护关于作为在商品交换中起着中介作用的银行是至关重要的。传统银行的101故事告诉我们,银行通过储蓄存款获取资金,然后借给借款人,并且-作为这个行为的一方面-使这些存款人能够通过“支付系统”把他们的资金转移到他人。这是一个明确的故事 使企业家能够预测银行可以从付款和借贷系统“中断”。
    做你自己认可的,且放弃现有的这种模式。特别是如果你想参与改变未来的货币。


    步骤1:打破你对货币历史的认识。
    建立一个一劳永逸的货币历史在这里是没有意义的(如果你有兴趣探索,看看InghamGraeberMartin的工作),但设计货币替代品的第一步需要挑战历史的教条。
    曾经想过为什么历史学家和博物馆都注视在硬币上?这是因为硬币是由耐用的金属制成的,因此在考古记录中有可预见的趋势。大英博物馆的门厅里装满了物体,但这只是因为在公众观看环境中不可能显示非物体的“记分”系统(如前述的互惠)。这就是为什么几代学生走过神圣的博物馆,被教导说:在过去,金钱都是这些珠子和金属...
    标准经济学故事将古代硬币描述为经济必要性的自然产生,但同样有道理的是,他们是与战争有关的政治创作,令人印象深刻的是硬币被印上强大的君主的面孔,郡主将士兵送到被不相信他们的陌生人包围的地方。胜利的君主要求进贡和税收,或许是在郡主与士兵一起发行的代币支付。你怎么能得到代币?例如通过为士兵提供食物。
    那些我们使用的纸质标记呢?人们经常将它们与国家联系起来,但是纸币通常是由富商商人和银行私下发行的,作为最终在贸易中流通的承诺。仅当金融和政治精英聚集在一起建立中央银行时,纸币发行集中在国家。
    当我们开始研究货币政策的历史时,我们很快意识到,许多被认为是未来主义的私人发行的替代货币的事实实际上已经存在了。


    步骤二:放弃把货币作为“储藏价值”的想法。
    其次,你需要挑战一个神圣的想法,即货币是一种价值的存储,或者是曾经存在的。将货币视为一种在社会和政治上构建的价值观念是更有用的。如果你想了解这个论点,我写了一篇关于它的简短的博客文章,但总的来说就是这样:货币是从你获得的东西中获得所有的价值。你不是持有价值,而是可以获得的价值。
    想像你走进一家咖啡店。货币交易主要涉及某人交换真实商品或服务的要求或代币,以便日后获得商品或服务的能力。所以,你可以通过给店主一个抽象的价值来获得一杯咖啡,他们可以说,如果他们愿意,以后可以获得啤酒。如果业主决定焚烧这货币,没有价值被摧毁。他们所破坏的是他们日后要获取价值的能力。


    步骤3:了解此说法代表的不同方式。
    要更复杂一点,我们来区分代表货币要求的两种方式。
    a)首先,价值主张可以以物理形式表示,就像纸币在人之间自由流通一样。在这种情况下,“变得富有”意味着积累物理代币。想象一下,Scrooge McDuck在他的钱堆里游泳。
    b)或者,索赔可以以分类帐系统中的文本形式记录-一个正式的记分帐户,它们被写在某种笔记本或数据库中的特定人员的名字旁边。在这里,“变的富有”意味着在你的分类账上累积很高的分数,你的“流动”的货币意味着发送消息给控制分类帐的任何人,以便他们可以编辑它,从而将货币分给别人。
    在我们现在的世界中,国家以现金的形式来控制物理代币;银行以你的银行帐户的形式控制分类帐方法。


    步骤4:了解银行的作用。(提示,这看起来很复杂)
    过去银行通过在这些分类帐系统字面上写出人们的名字,作为可以分配给任何一个人多少货币的记录。人们通过进入银行分支机构或发送支票(文件指令银行从一个人的账户支付特定数额的钱到另一个帐户)来更改分类帐。如今,通过你的网路银行页面或支付卡,你可以通过向您的银行发送安全信息来改变数据库的数字,这样也是一样的。当银行编辑他们控制的私人帐户数据库时,货币仍然流动。
    但抓住这个一点。肮脏(不那么秘密)的小秘密是,商业银行不仅仅是为人们记录和编辑存款数量,还可以创造新的货币。这有时被称为部分储备的银行,或者更准确地说,信用创造货币。实质上,这个机制是这样运行的:中央银行创造基础货币,然后商业银行自己发行自己的资金,通过简单的把它们记录在他们为那些从银行借钱的人设立的已经存在的账户之间。通过一种储备和比率制度来保持对这一制度的信心,因为“无所不在”的技术名称,如“巴塞尔协议III”和“资本充足率”。
    如果你还不明白这一点,不要担心。需要一段时间才能摆脱困扰,但现在关注这一个含义:你不能将银行与数字电子货币分开。不可能将数字美元从银行中扣除,因为数字美元是美国银行数据中心记录的单位。
    过度兴奋的未来主义者可能会气喘吁吁地说,与二十世纪六十年代相比,货币的实质已经从根本上改变了,成为通过电缆传输的电子货币。数字货币不是再电线中,或者互联网或电信系统的光纤电缆。这些电缆只是传送发往存储货币的银行数据中心的消息,就像已经有几个世纪一样,作为分类帐中的一个科目。
    而且数据输入有权力,因为它发现自己在法律,社会和政治体系中,使其成为现实。您可以将资金作为信息记录在物理地址上,卷轴或电脑上,但记录本身不足以使其发挥作用。


    第5步:现在你准备好实际的中断了。
    我们生活在这样一个世界,货币是国家和商业银行的混合创造-相互联盟,以管理我们大家维护的强大的社会结构。在这种情况下,许多叫做“未来的货币”的初创公司通常只是意味着“如何以新的方式与银行数据库进行互动”,无论是通过手机还是由生物指纹识别器触发的信号。现在不要曲解我的意思,这有很多的影响-其中许多是负面的-但是如果你真的在切实改变货币,你需要超越这个肤浅的用户体验层,深入挖掘。
    想打破货币?你的选择如下:
    而不是添加与银行分类帐进行交互的新方式,而是改变控制分类帐的人的动态权利。比特币这样的加密货币实际上是这样做的,用去中心化的替代集中分类帐系统(至少在理论上)。银行是一个数量有限的银行控制的保存分数的私人数据库的支付系统。比特币系统是一个数量更多的同行维护的一个用于为你计算数字代币公共数据库(称为区块链)。
    改变在这些分类账上发行货币的人。例如,查看像Sardex这样的互助信贷系统,小企业互保发放信贷。每个人在系统中都从零开始,然后通过要么接收货物和服务进入或退出短期债务-这产生了未来的义务-要么准备为系统中的人提供货物和服务,这让你赚取对他人的正面要求-否则称为货币。
    更改可兑换的内容。查看像正常货币类型的Brixton Pound这样的当地货币,并将其用途限制在当地的独立企业。如果设计得当,这样的系统既可以为当地企业提供客户,同时也为这些商店提供强大的象征,表明他们对当地经济的承诺-大企业零售商永远不会做的事情。
    改变货币的内部属性。查看像Chiemgauer这样的逾期费系统,如果你不使用这个货币,那么这个货币的索赔就会崩解。这种制度在人类囤积金钱,从而阻止其他人能够提供商品和服务的经济衰退时期可能会有用。(记住,货币代表价值的索求权,所以如果你停止流通,你就阻止别人提供价值。)这个系统的一个有趣的历史例子是Worgl实验
    改变主导标准货币系统的金融体系。如果您能够建立负社会责任的银行和改变标准货币如何发行的金融改革举措,那么你不需要改变资金本身。银行通常向其他金融机构,大型公司和房产提供贷款,往往不了解这种系统性的影响(还记得金融危机?)。具有明确伦理观点的社会银行更有可能负责任地发放信贷,进入长期利益的可再生能源基础设施等领域。
    找到完全绕过货币的方法。诸如Streetbank的礼品经济系统的(重新)设计不是基于明确的衡量交换的系统,而是慷慨的基于人们的需要。浪漫化这些系统没有任何意义,但对于所有必须获得的东西而言,这是一个值得欢迎的变化。
    正如我所看到的那样,也许最具破坏性的替代货币形式可以将上述内容与通过民主决策过程(比特币没有的东西)发行的去中心化的分类帐系统相结合; 只有不破坏我们的星球或赞助不公正的企业的货物和服务才能得到可以得到偿付,并得到明确的可持续性原则的金融机构的支持。我们有一些办法,但希望这可以让你开始看到一个真正的替代未来的货币看起来像什么。

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  • (记住,货币代表价值的索求权,所以如果你停止流通,你就阻止别人提供价值。)这个系统的一个有趣的历史例子是 Worgl实验 。 改变主导标准货币系统的金融体系。 如果您能够建立 负社会责任的银行 和改变标准货币...

    想打破现有金融体系?从这里开始。

    图片来源:Chris George
    这很常见。在房间的前面,一个热心的未来主义者或企业家正在建立一个未来融资的场景,所有的钱都是数字化的,银行越来越多。无论是在fintech会议还是类似活动,这个想法是在我相信是一个关于货币和银行起源的有巨大缺陷的民间故事的背景下被提出来的。这是把钱作为一种准商品和银行只是中介的场景,把这个对象“事物”移动到一起。如果他们只是货币媒介,那么银行可能会面临着更新更灵活的企业的竞争和干扰,对吧?
    如果你对历史和-目前的现实-货币有错误的认识,你对于它未来由什么构成的想法一定是有缺陷的。对于大银行而言,数字格式只是像往常一样开展业务的不同形式,这是延续数百年的实践。相信我,银行是没有存在的价值而变得过时。事实上,他们可能变得越来越强。
    这并不是说我们不能设计有趣的、可替代的货币形式-只要我们开始质疑有关货币过去的标准故事。这并不意味着作为一种迂腐的历史演习,而是作为指出改变金融未来的更深层次的方法。


    标准的货币故事不可避免地会像这样:
    “一开始有物物交换,人们用鸡换取玉米。然后,人们发明了货币来解决这个交易低效率问题。他们指定一种特定的商品,成为所有其他商品之间的交易的通用“价值储存”和交换手段。珍贵的金属硬币符合这种交易所需的特点,但在某些时候我们开始使用纸币,纸币这不是真正的商品,但仍然是价值的载体。而现在,我们正在转向货币数字化,一个货币“非物质化”的世界,成为信息的一部分......”
    这里的想法是,合理地“创造”货币来促进已经发生的贸易。典型的故事总是把古代的物物交换定为默认模式,之后人们因为这种交易模式的低效率而烦恼,所以发明了货币来替代物物交易的模式。
    这是一个几乎每一个商业媒体和每一本经济学教科书(有时是从黄金错误演变来的,坚持认为衡量财富唯一真正的标准是贵重金属)都会重复的故事。看看在《连线》上由Michael V. Copeland发表的[思想作品](http://www.wired.com/partners/bnymellon/futureofmoney/Michael, V. Copeland是顶级风险投资公司Andreessen Horowitz的合伙人,他说:
    “有一段时间,人们高兴地使用鸡、猪或一大堆木材来交换一头牛、一些衣服或任何有价值的东西。然后一些聪明人突破这种交易模式的困难-他们引入了货币。”
    你应该对这一切深感怀疑。
    第一个警告标志是物物交换的故事。从表面上来看,这似乎是有道理的,但是很少有证据表明它一直是主要的交易形式,而且你对此的思考越多,似乎越荒谬。 例如,你有没有注意到人们总是用农产品来如何说明历史上的物物交换?研究基础人类学的人都认识到,在许多古代农业社会中,人们大部分是自给自足的。您不可能发现自己处于奇怪的情形,不知何故在忽略生长谷类作物的情况下增加养鸡。
    但是假设说你确实发现自己有过剩的鸡和玉米短缺。在古代社会,许多人是没有拥有土地的,因此并不“拥有”他们所生产的东西。这就是说,他们不在交易形态中。相反,他们可能会在一个层级的顾客系统中进行生产合作,一名首领将拿出盈余物品并重新分配,就像一个父权制的父亲决定谁在家里得到什么。如果人们之间的交换被认为是公平的,则更有可能通过正式赠送或非正式互惠制发生。
    当今存在的互惠是在彼此认识和相互信任的人之间的非正式业务记录。它符合以下原则:我现在可以帮你建房子,几个星期内你可以帮我建房子。如果你没有,我们之间的关系会变得很尴尬。
    17世纪和18世纪的哲学家,如约翰·洛克(John Locke)和亚当·史密斯(Adam Smith),他们在研究思想所在的地方凝视着窗户外,“我好奇的是在我现在知道陌生人之间在没有货币的情况下是如何进行专业交易的”-普及原始的物物交换模型的想法。他们并没有真正想到,在陌生人之间进行专门商品的贸易可能是货币的结果,而不是需要发明的东西。也许货币催化的贸易否则货币不会存在。
    物物交换的神话顽固坚持的原因之一是因为它是一个范式的一部分,有一致想法的团体在经济学中作为一个整体一起工作。物物交换的神话对于建立货币是一种特殊的商品的想法至关重要,反过来又是维护关于作为在商品交换中起着中介作用的银行是至关重要的。传统银行的101故事告诉我们,银行通过储蓄存款获取资金,然后借给借款人,并且-作为这个行为的一方面-使这些存款人能够通过“支付系统”把他们的资金转移到他人。这是一个明确的故事 使企业家能够预测银行可以从付款和借贷系统“中断”。
    做你自己认可的,且放弃现有的这种模式。特别是如果你想参与改变未来的货币。


    步骤1:打破你对货币历史的认识。
    建立一个一劳永逸的货币历史在这里是没有意义的(如果你有兴趣探索,看看InghamGraeberMartin的工作),但设计货币替代品的第一步需要挑战历史的教条。
    曾经想过为什么历史学家和博物馆都注视在硬币上?这是因为硬币是由耐用的金属制成的,因此在考古记录中有可预见的趋势。大英博物馆的门厅里装满了物体,但这只是因为在公众观看环境中不可能显示非物体的“记分”系统(如前述的互惠)。这就是为什么几代学生走过神圣的博物馆,被教导说:在过去,金钱都是这些珠子和金属...
    标准经济学故事将古代硬币描述为经济必要性的自然产生,但同样有道理的是,他们是与战争有关的政治创作,令人印象深刻的是硬币被印上强大的君主的面孔,郡主将士兵送到被不相信他们的陌生人包围的地方。胜利的君主要求进贡和税收,或许是在郡主与士兵一起发行的代币支付。你怎么能得到代币?例如通过为士兵提供食物。
    那些我们使用的纸质标记呢?人们经常将它们与国家联系起来,但是纸币通常是由富商商人和银行私下发行的,作为最终在贸易中流通的承诺。仅当金融和政治精英聚集在一起建立中央银行时,纸币发行集中在国家。
    当我们开始研究货币政策的历史时,我们很快意识到,许多被认为是未来主义的私人发行的替代货币的事实实际上已经存在了。


    步骤二:放弃把货币作为“储藏价值”的想法。
    其次,你需要挑战一个神圣的想法,即货币是一种价值的存储,或者是曾经存在的。将货币视为一种在社会和政治上构建的价值观念是更有用的。如果你想了解这个论点,我写了一篇关于它的简短的博客文章,但总的来说就是这样:货币是从你获得的东西中获得所有的价值。你不是持有价值,而是可以获得的价值。
    想像你走进一家咖啡店。货币交易主要涉及某人交换真实商品或服务的要求或代币,以便日后获得商品或服务的能力。所以,你可以通过给店主一个抽象的价值来获得一杯咖啡,他们可以说,如果他们愿意,以后可以获得啤酒。如果业主决定焚烧这货币,没有价值被摧毁。他们所破坏的是他们日后要获取价值的能力。


    步骤3:了解此说法代表的不同方式。
    要更复杂一点,我们来区分代表货币要求的两种方式。
    a)首先,价值主张可以以物理形式表示,就像纸币在人之间自由流通一样。在这种情况下,“变得富有”意味着积累物理代币。想象一下,Scrooge McDuck在他的钱堆里游泳。
    b)或者,索赔可以以分类帐系统中的文本形式记录-一个正式的记分帐户,它们被写在某种笔记本或数据库中的特定人员的名字旁边。在这里,“变的富有”意味着在你的分类账上累积很高的分数,你的“流动”的货币意味着发送消息给控制分类帐的任何人,以便他们可以编辑它,从而将货币分给别人。
    在我们现在的世界中,国家以现金的形式来控制物理代币;银行以你的银行帐户的形式控制分类帐方法。


    步骤4:了解银行的作用。(提示,这看起来很复杂)
    过去银行通过在这些分类帐系统字面上写出人们的名字,作为可以分配给任何一个人多少货币的记录。人们通过进入银行分支机构或发送支票(文件指令银行从一个人的账户支付特定数额的钱到另一个帐户)来更改分类帐。如今,通过你的网路银行页面或支付卡,你可以通过向您的银行发送安全信息来改变数据库的数字,这样也是一样的。当银行编辑他们控制的私人帐户数据库时,货币仍然流动。
    但抓住这个一点。肮脏(不那么秘密)的小秘密是,商业银行不仅仅是为人们记录和编辑存款数量,还可以创造新的货币。这有时被称为部分储备的银行,或者更准确地说,信用创造货币。实质上,这个机制是这样运行的:中央银行创造基础货币,然后商业银行自己发行自己的资金,通过简单的把它们记录在他们为那些从银行借钱的人设立的已经存在的账户之间。通过一种储备和比率制度来保持对这一制度的信心,因为“无所不在”的技术名称,如“巴塞尔协议III”和“资本充足率”。
    如果你还不明白这一点,不要担心。需要一段时间才能摆脱困扰,但现在关注这一个含义:你不能将银行与数字电子货币分开。不可能将数字美元从银行中扣除,因为数字美元是美国银行数据中心记录的单位。
    过度兴奋的未来主义者可能会气喘吁吁地说,与二十世纪六十年代相比,货币的实质已经从根本上改变了,成为通过电缆传输的电子货币。数字货币不是再电线中,或者互联网或电信系统的光纤电缆。这些电缆只是传送发往存储货币的银行数据中心的消息,就像已经有几个世纪一样,作为分类帐中的一个科目。
    而且数据输入有权力,因为它发现自己在法律,社会和政治体系中,使其成为现实。您可以将资金作为信息记录在物理地址上,卷轴或电脑上,但记录本身不足以使其发挥作用。


    第5步:现在你准备好实际的中断了。
    我们生活在这样一个世界,货币是国家和商业银行的混合创造-相互联盟,以管理我们大家维护的强大的社会结构。在这种情况下,许多叫做“未来的货币”的初创公司通常只是意味着“如何以新的方式与银行数据库进行互动”,无论是通过手机还是由生物指纹识别器触发的信号。现在不要曲解我的意思,这有很多的影响-其中许多是负面的-但是如果你真的在切实改变货币,你需要超越这个肤浅的用户体验层,深入挖掘。
    想打破货币?你的选择如下:
    而不是添加与银行分类帐进行交互的新方式,而是改变控制分类帐的人的动态权利。比特币这样的加密货币实际上是这样做的,用去中心化的替代集中分类帐系统(至少在理论上)。银行是一个数量有限的银行控制的保存分数的私人数据库的支付系统。比特币系统是一个数量更多的同行维护的一个用于为你计算数字代币公共数据库(称为区块链)。
    改变在这些分类账上发行货币的人。例如,查看像Sardex这样的互助信贷系统,小企业互保发放信贷。每个人在系统中都从零开始,然后通过要么接收货物和服务进入或退出短期债务-这产生了未来的义务-要么准备为系统中的人提供货物和服务,这让你赚取对他人的正面要求-否则称为货币。
    更改可兑换的内容。查看像正常货币类型的Brixton Pound这样的当地货币,并将其用途限制在当地的独立企业。如果设计得当,这样的系统既可以为当地企业提供客户,同时也为这些商店提供强大的象征,表明他们对当地经济的承诺-大企业零售商永远不会做的事情。
    改变货币的内部属性。查看像Chiemgauer这样的逾期费系统,如果你不使用这个货币,那么这个货币的索赔就会崩解。这种制度在人类囤积金钱,从而阻止其他人能够提供商品和服务的经济衰退时期可能会有用。(记住,货币代表价值的索求权,所以如果你停止流通,你就阻止别人提供价值。)这个系统的一个有趣的历史例子是Worgl实验
    改变主导标准货币系统的金融体系。如果您能够建立负社会责任的银行和改变标准货币如何发行的金融改革举措,那么你不需要改变资金本身。银行通常向其他金融机构,大型公司和房产提供贷款,往往不了解这种系统性的影响(还记得金融危机?)。具有明确伦理观点的社会银行更有可能负责任地发放信贷,进入长期利益的可再生能源基础设施等领域。
    找到完全绕过货币的方法。诸如Streetbank的礼品经济系统的(重新)设计不是基于明确的衡量交换的系统,而是慷慨的基于人们的需要。浪漫化这些系统没有任何意义,但对于所有必须获得的东西而言,这是一个值得欢迎的变化。
    正如我所看到的那样,也许最具破坏性的替代货币形式可以将上述内容与通过民主决策过程(比特币没有的东西)发行的去中心化的分类帐系统相结合; 只有不破坏我们的星球或赞助不公正的企业的货物和服务才能得到可以得到偿付,并得到明确的可持续性原则的金融机构的支持。我们有一些办法,但希望这可以让你开始看到一个真正的替代未来的货币看起来像什么。

    这篇文章是我们如何获得未来的货币产生的一部分,2016年3月以来,看到货币的未来。
    如果你喜欢这个故事,请点击下面的绿色核心部分推荐给你的朋友。

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  • 会计实务取决于会计准则,会计准则取决于会计价值观,会计价值取决于管理价值观,管理价值观又取决于企业价值观,企业价值观最终取决于社会价值观。全球金融危机引发了我们必须洞察当今世界会计价值观形成与发展的路径...
  • 信息论:熵与互信息

    万次阅读 多人点赞 2016-11-25 21:18:43
    这篇文章主要讲:熵, 联合熵(joint entropy),条件熵(conditional entropy),相对熵(relative entropy,KL 距离),互信息(mutual information),交叉熵(cross entropy),困惑度(perplexity)。 ...

    http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51695283

    这篇文章主要讲:熵, 联合熵(joint entropy),条件熵(conditional entropy),相对熵(relative entropy,KL 距离),互信息(mutual information),交叉熵(cross entropy),困惑度(perplexity)。

    熵/信息熵

    在信息论中,熵是接收的每条消息中包含的信息的平均量,又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。这里, 消息代表来自分布或数据流中的事件、样本或特征。在信息世界,熵越高,则能传输越多的信息,熵越低,则意味着传输的信息越少。

    和热力学熵的联系:在1948年,克劳德·艾尔伍德·香农将热力学的熵,引入到信息论,因此它又被称为香农熵。物理学家和化学家对一个系统自发地从初始状态向前演进过程中,遵循热力学第二定律而发生的熵的变化更感兴趣。在传统热力学中,熵被定义为对系统的宏观测定,并没有涉及概率分布,而概率分布是信息熵的核心定义。

    信息熵公式的来源

    信息:信息量可以被看成在学习 x 的值的时候的“惊讶程度”。如果有人告诉我们一个相当不可能的时间发生了,我们收到的信息要多于我们被告知某个很可能发生的事件发生时收到的信息,如果我们知道某件事情一定会发生,那么我们就不会接收到信息。于是,我们对于信息内容的度量将依赖于概率分布 p(x) ,因此我们想要寻找一个函数 h(x) ,它是概率 p(x) 的单调递减函数,表达了信息的内容。 h(·) 的形式可以这样寻找:如果我们有两个不相关的事件 x 和 y ,那么我们观察到两个事件同时发生时获得的信息应该等于观察到事件各自发生时获得的信息之和,即 h(x, y) = h(x) + h(y) {采用概率分布的对数作为信息的量度的原因是其可加性。例如,投掷一次硬币提供了1 Sh的信息,而掷 m 次就为 m 位。更一般地,你需要用 log2(n) 位来表示一个可以取 n 个值的变量。}。两个不相关事件是统计独立的,因此 p(x, y) = p(x)p(y) 。根据这两个关系,很容易看出 h(x) 一定与 p(x) 的对数有关,满足这两个条件的函数肯定是负对数形式。因此,我们有

    h(x) = − log 2 p(x)                                (1.92)

    负号确保了信息一定是正数或者是零。注意,低概率事件 x 对应于高的信息量。

    假设一个发送者想传输一个随机变量的值给接收者。这个过程中,他们传输的平均信息量通可以通过求公式(1.92)关于概率分布 p(x) 的期望得到。即事件的概率分布和每个事件的信息量构成了一个随机变量,这个随机变量的均值(即期望)就是这个分布产生的信息量的平均值(即)。

     

    熵的定义

    依据Boltzmann's H-theorem,香农把随机变量 X 的熵值 Η(希腊字母Eta)定义如下,其值域为 {x1, ...,xn}:

    \Eta(X) = \mathrm{E}[\mathrm{I}(X)] = \mathrm{E}[-\ln(\mathrm{P}(X))].

    其中, P 为 X 的概率质量函数(probability mass function),E 为期望函数,而 I(X) 是X 的信息量(又称为自信息)。I(X) 本身是个随机变数。

    当取自有限的样本时,熵的公式可以表示为:

    \Eta(X) = \sum_{i} {\mathrm{P}(x_i)\,\mathrm{I}(x_i)} = -\sum_{i} {\mathrm{P}(x_i) \log_b \mathrm{P}(x_i)},

    熵又称为自信息(self-information),表示信源 X 每发一个符号(不论发什么符号)所提供的平均信息量。

    熵可以理解为不确定性的量度(或者说是多样性diversity的度量),因为越随机的信源的熵越大。熵可以被视为描述一个随机变量的不确定性的数量。一个随机变量的熵越大,它的不确定性越大。那么,正确估计其值的可能性就越小。越不确定的随机变量越需要大的信息量用以确定其值。

    熵和最短编码长度的这种关系是一种普遍的情形。无噪声编码定理(oiselesscodingtheorem)(Shannon,1948)表明,熵是传输一个随机变量状态值所需的比特位的下界。

    熵的单位

    单位取决于定义用到对数的底。当b = 2,熵的单位是bit;当b = e,熵的单位是nat;而当b = 10,熵的单位是 Hart。

    熵的取值范围

    从定义式,我们可以看出,虽然信息熵经常被称为负熵,但是其取值恒为正,这是因为pi恒小于1。不过,由于信息的接受就是不肯定性的消除,即熵的消除(此处的熵取“热力学熵”中“熵”的含义),所以信息熵才常被人称作负熵。

    熵的取值范围为[0~lgK]。

    其中|X|是X的取值个数。

    由于 0 ≤ p i ≤ 1 ,因此熵是非负的。当 p i = 1 且所有其他的 p j̸ = i = 0 时,熵取得最小值0

    在概率归一化的限制下,使用拉格朗日乘数法可以找到熵的最大值。因此,我们要最大化

    可以证明,当所有的 p(x i ) 都相等,且值为 p(x i ) = 1/M 时,熵取得最大值当且仅当X的分布是均匀分布时右边的等号成立。即当X服从均匀分布时,熵最大)。其中, M 是状态 x i 的总数。此时对应的熵值为 H = ln M 。这个结果也可以通过 Jensen 不等式推导出来。

    [Lecture 4 Shannon Information Entropy Maximum and Minimum]

    熵的特性

    任何满足这些假设的熵的定义均正比以下形式

    -K\sum _{​{i=1}}^{n}p_{i}\log(p_{i})

    其中,K是与选择的度量单位相对应的一个正比常数。下文中,pi = Pr(X = xi)且\mathrm{H} _{n}(p_{1},\ldots ,p_{n})=\mathrm{H} (X)

    连续性

    该量度应连续,概率值小幅变化只能引起熵的微小变化。

    对称性

    符号xi重新排序后,该量度应不变。

    \mathrm{H} _{n}\left(p_{1},p_{2},\ldots \right)=\mathrm{H} _{n}\left(p_{2},p_{1},\ldots \right)等。

    极值性

    所有符号等可能出现的情况下,熵达到最大值(所有可能的事件等概率时不确定性最高)。

    \Eta_n(p_1,\ldots,p_n) \le \Eta_n\left(\frac{1}{n}, \ldots, \frac{1}{n}\right) = \log_b (n)

    等概率事件的熵应随符号的数量增加。

    {\displaystyle \mathrm {H} _{n}{\bigg (}\underbrace {​{\frac {1}{n}},\ldots ,{\frac {1}{n}}} _{n}{\bigg )}=\log _{b}(n)<\log _{b}(n+1)=\mathrm {H} _{n+1}{\bigg (}\underbrace {​{\frac {1}{n+1}},\ldots ,{\frac {1}{n+1}}} _{n+1}{\bigg )}.}

    可加性

    熵的量与该过程如何被划分无关。

    最后给出的这个函数关系刻画了一个系统与其子系统的熵的关系。如果子系统之间的相互作用是已知的,则可以通过子系统的熵来计算一个系统的熵。

    给定n个均匀分布元素的集合,分为k个箱(子系统),每个里面有 b1, ..., bk 个元素,合起来的熵应等于系统的熵与各个箱子的熵的和,每个箱子的权重为在该箱中的概率。

    对于正整数bi其中b1 + ... + bk = n来说,

    \Eta_n\left(\frac{1}{n}, \ldots, \frac{1}{n}\right) = \Eta_k\left(\frac{b_1}{n}, \ldots, \frac{b_k}{n}\right) + \sum_{i=1}^k \frac{b_i}{n} \, \Eta_{b_i}\left(\frac{1}{b_i}, \ldots, \frac{1}{b_i}\right)

    选取k = nb1 = ... = bn = 1,这意味着确定符号的熵为零:Η1(1) = 0。这就是说可以用n进制熵来定义n个符号的信源符号集的效率。[信息冗余]

    进一步性质

    香农熵满足以下性质,借由将熵看成“在揭示随机变量X的值后,从中得到的信息量(或消除的不确定性量)”,可来帮助理解其中一些性质。

    • 增减一概率为零的事件不改变熵:

    \mathrm{H} _{​{n+1}}(p_{1},\ldots ,p_{n},0)=\mathrm{H} _{n}(p_{1},\ldots ,p_{n})

    • 可用琴生不等式证明

    \mathrm{H} (X)=\operatorname {E}\left[\log _{b}\left({\frac  {1}{p(X)}}\right)\right]\leq \log _{b}\left(\operatorname {E}\left[{\frac  {1}{p(X)}}\right]\right)=\log _{b}(n)

    具有均匀概率分布的信源符号集可以有效地达到最大熵logb(n):所有可能的事件是等概率的时候,不确定性最大。

    • 计算 (X,Y)得到的熵或信息量(即同时计算XY)等于通过进行两个连续实验得到的信息:先计算Y的值,然后在你知道Y的值条件下得出X的值。写作

    \Eta(X,Y)=\Eta(X|Y)+\Eta(Y)=\Eta(Y|X)+\Eta(X)

    • 如果Y=f(X),其中f是确定性的,那么Η(f(X)|X) = 0。应用前一公式Η(X, f(X))就会产生

    \mathrm{H} (X)+\mathrm{H} (f(X)|X)=\mathrm{H} (f(X))+\mathrm{H} (X|f(X)),

    所以Η(f(X)) ≤ Η(X),因此当后者是通过确定性函数传递时,变量的熵只能降低。

    • 如果XY是两个独立实验,那么知道Y的值不影响我们对X值的认知(因为两者独立,所以互不影响):

    \Eta(X|Y)=\Eta(X)

    • 两个事件同时发生的熵不大于每个事件单独发生的熵的总和,且仅当两个事件是独立的情况下相等。更具体地说,如果XY是同一概率空间的两个随机变量,而 (X,Y)表示它们的笛卡尔积,则

    \Eta(X,Y)\leq \Eta(X)+\Eta(Y)

    [熵 (信息论)]

     

    熵的示例

    示例1

    至于是如何编码使其平均长度最小的,参考[哈夫曼编码]就知道了。

    示例2

    皮皮blog

    微分熵

    由来

    量化连续变量 x :只要 x 落在第 i 个箱子中,我们就把 x 赋值为 x i 。

    我们看到,熵的离散形式与连续形式的差是ln ∆ ,这在极限 ∆ → 0 的情形下发散。这反映出一个事实:具体化一个连续变量需要大量的比特位。

     省略公式(1.102)右侧的第二项 − ln ∆ ,然后考虑极限 ∆ → 0 。

    微分熵的取值范围

    连续变量的最大熵:当一阶和二阶矩受限且保留归一化的限制时,最大化微分熵的分布是高斯分布。

    Note: 这里熵的单位是nat(底为ln),如果熵的单位是bit(底为lg2),那么最大微分熵会不会是均匀分布?lz没有证实。

    可得高斯分布的微分熵:

    因此我们看到熵随着分布宽度(即 σ 2 )的增加而增加。这个结果也表明,与离散熵不同,微分熵可以为负,因为对于公式(1.110),当

     

     

    熵的计算

    。。。

    给csdn跪了,写的博客自己少了一大半!!!!

     

     

    香农熵的变型

    联合熵(joint entropy)

    \

    联合熵实际上就是描述一对随机变量平均所需要的信息量。

    条件熵(conditional entropy)

    可理解为给定X的值前提下随机变量Y的随机性的量。

    \

    条件熵由来的解释:

    假设我们有一个联合概率分布 p(x, y) 。我们从这个概率分布中抽取了一对 x 和 y 。如果 x 的值已知,那么需要确定对应的 y 值所需的附加的信息就是 − ln p(y | x) 。因此,用来确定 y 值的平均附加信息可以写成

    \

    因此,描述 x 和 y 所需的信息是描述 x 自己所需的信息,加上给定 x 的情况下具体化 y 所需的额外信息

    皮皮blog

     

     

    相对熵(relative entropy, 或称 Kullback-Leiblerdivergence, KL 距离)

    考虑某个未知的分布 p(x) ,假定我们已经使用一个近似的分布 q(x) 对它进行了建模。如果我们使用 q(x) 来建立一个编码体系,用来把 x 的值传给接收者,那么,由于我们使用了 q(x) 而不是真实分布 p(x) ,因此在具体化 x 的值(假定我们选择了一个高效的编码系统)时,我们需要一些附加的信息。我们需要的平均的附加信息量(单位是 nat )为

    lz:同时,从这可以看出,只有p(x)的积分是一个定值,所以比较不相似度时也可以去掉第二项,就发现第一项其实就是交叉熵!交叉熵实际上是更广泛的相对熵的特殊情形。

    \ 注意这个定义前面是没有-号的!!!

    可以把 Kullback-Leibler 散度(KL 散度之所以不说距离,是因为不满足对称性和三角形法则)。看做两个分布 p(x) 和 q(x) 之间不相似程度的度量。相对熵常被用以衡量两个随机分布的差距。当两个随机分布相同时,其相对熵为0。当两个随机分布的差别增加时,其相对熵也增加。当q=p时,该度量的结果是0,而其它度量的结果为正值。直观上,它度量了使用q而不是p的压缩损失(以二进制)的程度。

    \

    假设数据通过未知分布 p(x) 生成,我们想要对 p(x) 建模。我们可以试着使用一些参数分布 q(x | θ) 来近似这个分布。 q(x | θ) 由可调节的参数 θ 控制(例如一个多元高斯分布)。一种确定 θ 的方式是最小化 p(x) 和 q(x | θ) 之间关于 θ 的 Kullback-Leibler 散度。我们不能直接这么做,因为我们不知道 p(x) 。但是,假设我们已经观察到了服从分布 p(x) 的有限数量的训练点 x n ,其中 n = 1, . . . , N 。那么,关于 p(x) 的期望就可以通过这些点的有限加和,使用公式(1.35)来近似,即

    公式(1.119)右侧的第二项与 θ 无关,第一项是使用训练集估计的分布 q(x | θ) 下的 θ 的负对数似然函数。因此我们看到,最小化 Kullback-Leibler 散度等价于最大化似然函数。

     

    交叉熵(cross entropy)

    如果一个随机变量 X ~ p(x),q(x)为用于近似 p(x)的概率分布,那么,随机变量 X 和模型 q 之间的交叉熵定义为:

    \

    交叉熵的概念用以衡量估计模型与真实概率分布之间的差异。

    \

    困惑度(perplexity)

    在设计语言模型时,我们通常用困惑度来代替交叉熵衡量语言模型的好坏。PPL是用在自然语言处理领域(NLP)中,衡量语言模型好坏的指标。它主要是根据每个词来估计一句话出现的概率,并用句子长度作normalize,公式为

    或者等价地,

    即给定语言L的样本

    \

    语言模型设计的任务就是寻找困惑度最小的模型,使其最接近真实的语言。困惑度越低,说明语言模型面对一句话感到困惑的程度越低,语言模型就越好。说模型的PPL下降到90,可以直观地理解为,在模型生成一句话时下一个词有90个合理选择,可选词数越少,我们大致认为模型越准确。这样也能解释,为什么PPL越小,模型越好。

    互信息(mutual information)

    如果 (X, Y) ~ p(x, y), X, Y 之间的互信息 I(X; Y)定义为:

    Note: 互信息 I (X; Y)取值为非负。当X、Y相互独立时,I(X,Y)最小为0。

    互信息实际上是更广泛的相对熵的特殊情形

    如果变量不是独立的,那么我们可以通过考察联合概率分布与边缘概率分布乘积之间的 Kullback-Leibler 散度来判断它们是否“接近”于相互独立。此时, Kullback-Leibler 散度为

    这被称为变量 x 和变量 y 之间的互信息( mutual information )。根据 Kullback-Leibler 散度的性质,我们看到 I[x, y] ≥ 0 ,当且仅当 x 和 y 相互独立时等号成立。

    使用概率的加和规则和乘积规则,我们看到互信息和条件熵之间的关系为

    可以把互信息看成由于知道 y 值而造成的 x 的不确定性的减小(反之亦然)(即Y的值透露了多少关于X 的信息量)。

    \

    \

    点互信息PMI(Pointwise Mutual Information)

    PMI(Pointwise Mutual Information)这个指标来衡量两个事物之间的相关性(比如两个词)。

    其原理很简单,公式如下:

    在概率论中,我们知道,如果x跟y不相关,则p(x,y)=p(x)p(y)。二者相关性越大,则p(x,y)就相比于p(x)p(y)越大。用后面的式子可能更好理解,在y出现的情况下x出现的条件概率p(x|y)除以x本身出现的概率p(x),自然就表示x跟y的相关程度。 这里的log来自于信息论的理论,可以简单理解为,当对p(x)取log之后就将一个概率转换为了信息量(要再乘以-1将其变为正数),以2为底时可以简单理解为用多少个bits可以表示这个变量。(更正式的解释请阅读信息论相关理论)

    点互信息PMI其实就是从信息论里面的互信息这个概念里面衍生出来的。其衡量的是两个随机变量之间的相关性,即一个随机变量中包含的关于另一个随机变量的信息量。所谓的随机变量,即随机试验结果的量的表示,可以简单理解为按照一个概率分布进行取值的变量,比如随机抽查的一个人的身高就是一个随机变量。可以看出,互信息其实就是对X和Y的所有可能的取值情况的点互信息PMI的加权和,而点互信息只是对其中两个点进行相关性判断。因此,点互信息这个名字还是很形象的。

    [点互信息(PMI,Pointwise Mutual Information) ]

    互信息、条件熵与联合熵的区别与联系

    venn图表示关系

     

    \

    由于 H(X|X) = 0, 所以, H(X) = H(X) – H(X|X) = I(X; X)

    这一方面说明了为什么熵又称自信息,另一方面说明了两个完全相互依赖的变量之间的互信息并不是一个常量,而是取决于它们的熵。

    从图中可以看出,条件熵可以通过联合熵 - 熵( H(X|Y) = H(X, Y) - H(Y) )表示,也可以通过熵 - 互信息( H(X|Y) = H(X) - I(X; Y) )表示。

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    加权熵

    香农的经典信息论“只计字数、不计内容”的信息量计算前提,不考虑人的主体意识和状态差别,忽视了不同受信者的这些差别对信息价值和信息量的根本影响,所以没有涉及信息的本质意义。可认为香农的经典信息论只能算作“信号论”、“通信论”或“符号信息论”,香农的“信息量”充其量只能算作信息的“数据量”。

    有人研究发现,同一个随机事件发生,对每一个收信人都有不同的意义。如果每一个收信人对各事件都考虑一个意义的因素,定量地给出该事件的权重,那么香农的信息熵(平均信息量)就应该修正为加权熵。于是有了加权熵的定义:

    设一个随机变量X包含了一系列(q个)随机事件

    (1)

    对于某收信人来说,每个事件权重相应的为

    (2)

    如果事先知道每个事件发生的概率依次为

    (3)

    且这些概率满足完备条件

    (4)

    即所有可能的事件发生的概率总和为1,则这个随机变量X可用下述的概率空间来描述:

    (5)

    那么,加权熵定义为

    (6)

    特殊地,如果收信人对信源发生的每一个事件都不感兴趣,或没有意义,也就是说在收信人看来各个事件的权重都为0,即

    (7)

    那么即使香农信息熵不为0,按照加权熵定义式(6)计算出来的意义信息量也为0。这就是我们日常生活中司空见惯的“垃圾信息”!

    可见,意义信息的加权熵考虑了收信人的关注程度和事件发生对收信人的重要程度,计算出来的平均信息量与香农的信息熵相比更接近实际了一步。

    但实际生活中信息的价值和效用不是仅仅用一个权重就可以描述清楚的,况且每个事件的权重也不是都可以用一个数字来定量描述的。所以采用加权熵来描述信息量的作法仍然有其局限性。

    [意义信息与加权熵]

     

    雷尼熵/瑞利熵/莱利熵/Renyi熵 Renyi entropy

    在信息论中,Renyi系列熵包括香农熵,Hartley熵,最小熵和冲突熵。熵量化了一个系统的多样性,不确定性或者随机性。Renyi熵由Alfred Renyi的名字命名。香农熵只是Renyi熵系列中的一种熵。Renyi熵是对通常的香农熵的扩展,算是q阶广义熵。

    设有一离散变量的概率分布(p1,p2,...,pn),Renyi信息熵定义为:

    R(q)=\frac{\log(\sum_{i=1}^{n}p_i^q)}{1-q}

    其中,q为一个可取任意实数的一个参数。

    当q=0的时候,R(q)=log(n),即计算出了元素的个数的对数。

    当q=1的时候,分子和分母同时趋近于0,于是,可以通过络必达法则求它的极限为:

    \lim_{q\rightarrow 1}R(q)=-\sum_{i=1}^{n}p_i \log(p_i)

    即,当q=1的时候,Renyi熵变成了Shannon信息熵。(证明wiki

    [wikipedia Rényi entropy]
    [Renyi熵]

    diversity

    exp(entropy)

    renyi entropy-based diversity:

    {}^{q}\!D={1 \over M_{q-1}}={1 \over {\sqrt[{q-1}]{\sum _{i=1}^{R}p_{i}p_{i}^{q-1}}}}=\left({\sum _{i=1}^{R}p_{i}^{q}}\right)^{1/(1-q)}

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    熵求解示例

    熵计算示例1

    \

    \

    \

    \

    \

    熵计算示例2

    \

    注意,这里的边缘概率是基于每个音节的,其值是基于每个字符的概率的两倍,因此,每个字符的概率值应该为相应边缘概率的1/2,即:
    p: 1/16 t: 3/8 k: 1/16 a: 1/4 i: 1/8 u: 1/8

    求联合熵可以有几种方法,以下我们采用连锁规则方法可以得到:

    \

    \

    \

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    熵的编程实现及拓展包

    python实现熵的计算

    [Scipy教程 - 统计函数库scipy.stats ]

    renyi熵的实现

    renyi_entropy_func = lambda pij: 1 / (1 - q) * (np.log2((np.array(pij) ** q).sum()))

    [dit/dit: Python package for information theory]

    from: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51695283

    ref: [http://zh.wikipedia.org]

    [信息论基础 Tomas Cover]

     

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  • 信息系统分析与设计课程心得

    万次阅读 2017-02-28 13:41:39
    信息系统分析与设计课程心得此博客为信息系统分析与设计课程的学习心得记录。一、绪论1概念1.1信息要了解信息系统,首先要了解信息的概念。信息是我们理解世界的重要概念,我对它的定义是:信息是对客观事物及其相互...

    信息系统分析与设计课程心得

    此博客为信息系统分析与设计课程的学习心得记录。

    原文出自http://blog.csdn.net/qq_31456593/article/details/58593089


    第1、2、3章:
    1、信息定义与基本属性?
    信息是经过加工后的数据,它对接收者有用,对决策或行为有现实或潜在的价值。具有以下基本属性:
    事实性、扩散性、传输性、共享性、增值性、不完全性、等级性、滞后性

    2、系统的特性
    系统的整体性、系统的层次性、系统的目的性、系统的稳定性
    系统的突变性、系统的自组织性、系统的相似性

    3、管理的层次
    一个企业可以分为三个层次:高层管理(战略管理)、中层管理(战术管理)、基层管理(作业管理)。
    战略性决策指有关重大方向性问题的决策
    战术性决策指为了保证战略性决策所需要的人、财、物的准备而进行的决策
    日常业务活动决策往往有经常性和重复性,有规律可循,可以事先安排

    4、信息系统定义与对企业管理的影响
    信息系统就是输入数据,通过加工处理,产生信息的系统
    以计算机为基础的信息系统定义为:结合管理理论和方法,应用信息技术解决管理问题,为管理决策提供支持的系统。特点是面向管理。
    对企业管理的影响(企业过程重组BPR):
    1)帮助企业高层领导规划、控制企业的运作,获得整个企业内部和外部信息,以辅助他们决策
    2)支持企业中层管理,辅助管理控制
    3)帮助企业基层有效地应用信息技术,减少重复劳动,提高工作效率

    第4章:
    1、复杂性的理解
    信息系统建设周期长、投资大、风险大,比一般技术工程有更大的困哪和复杂性,这是因为:
    1)技术手段复杂
    2)内容复杂,目标多样
    3)投资密度大,效益难以计算
    4)环境复杂多变

    2、信息系统开发是一个社会过程
    1)将信息系统建设与一般技术工程相比较,信息系统建设的困难不仅来自技术方面,还来自企业内部环境。
    2)影响信息系统成败的有体制、政策、法规、观念、技术鞥多种因素。技术不是唯一因素,甚至不是主要因素。
    3)信息系统是人机交互系统,其开发、维护都离不开人的参与。从社会行动观点看,信息系统系统开发是人类活动协调序列,是多种参与者的协作过程。
    4)信息系统不只是单纯的计算机系统,而是辅助企业管理的人机系统

    3、信息系统的生命周期

    系统规划、系统分析、系统设计、系统实现、系统运行和维护
    系统规划阶段:系统规划阶段的任务是对企业的环境、目标及线性系统的状况进行初步调查,根据企业目标和发展战略,确定信息系统的发展战略,对建设新系统的需求做出分析和预测,同时考虑建设新系统所受的各种约束,研究建设新系统的必要性和可能性。根据需要与可能,给出拟建系统的备选方案。对这些方案进行可行性分析,写出可行性分析报告。可行性分析报告审议通过后,将新系统建设方案及实施计划编写成系统设计说明任务书。

    系统分析阶段:系统分析阶段的任务是根据系统设计任务书所确定的范围,对现行系统进行详细调查,描述现行系统的业务流程,指出线性系统的局限性和不足之处,确定新系统的基本目标和逻辑功能要求,即提出新系统的逻辑模型。这个阶段又称为逻辑设计阶段。这个阶段是整个系统建设的关键阶段,也是信息系统建设与一般工程项目的重要区别所在。
    系统分析阶段的工作成果体现在系统说明书中,这是系统建设的必备文件。他既是给用户看的,也是下一阶段的工作依据。因此,系统说明书既要通俗,又要准确。用户用过系统说明书可以了解未来系统的功能,判断是不是奇说要求的系统。系统说明书一旦讨论通过,就是系统设计的依据,也是奖励来验收系统的依据。
    系统设计阶段:简单的讲,系统分析阶段的任务是回答系统“做什么”的问题,而系统设计阶段要回答的问题是“怎么做”。该阶段的任务是根据系统说明书中规定的功能要求,考虑实际条件,具体设计实现逻辑模型的技术方案,也即设计新系统的物理模型。这个阶段又称为无力设计阶段。这个阶段又可分为总体设计和详细设计两个阶段。这个阶段的技术文档是“系统设计说明书”。

    系统实施阶段:系统实施阶段是将设计的系统辅助实施的阶段。这一阶段的任务包括计算机等设备的购置、安装和陶氏,程序的编写和调试,人员培训,数据文件转换,系统调试与转换等。这个阶段的特点是几个互相联系、互相制约的任务同时展开,必须精心安排、合理组织。
    系统实施是按实施计划分阶段完成的,每个阶段应写出实施进度报告。系统测试之后写出系统测试分析报告。

    系统运行和维护阶段:系统投入运行后,需要经常进行维护和评价,记录系统运行的情况,根据一定的规格对系统进行必要的修改,评价系统的工作质量和经济效益。

    4、信息系统开发方法
    生命周期是指导性方针,很抽象,具体的信息
    系统开发方法有很多,主要研究方向有两类:
    针对开发过程: 不同的信息系统开发过程模型。关注整个开发采取哪些步骤,每个步骤包含哪些任务,由什么人完成,任务的成果如何体现等,也称为不同的生存周期模型
    针对开发技术: 不同的建模方法,从不同的观点来反映系统的全貌,并采用不同技术手段予以实现
    瀑布开发方法

    强调阶段的划分和阶段严格的顺序
    各阶段工作任务明确,要求文档完备性
    是一种严格线性的按阶段顺序的、逐步细化的开发模式,消除了软件开发的随意性

    特点:
    1) 简单易用,容易理解
    2) 开发的进程一个顺着一个,没有反馈过程,需要严密控制
    3) 允许基线和配置早期接收控制
    4) 一个新的项目不适合这种模型
    5) 用户直到项目结束才能看到质量如何
    6) 不允许或者严格限制变更
    不足:
    需求:客户常常难以表达真正的需求,而这种模型却要求严格的阶段性成果,返工困难,变 更代价很大
    风险:客户要等到开发周期的晚期才能看到程序运行的测试版本,这时若发现大的错误,可 能引起客户的惊慌,其后果也可能是灾难性的
    效率:因为前后任务的依赖关系,成员不能并行工作,有可能花在等待的时间比开发的时间 要长,即所谓的“堵塞状态”
    (适用于一些需求已明确并且变化较少的信息系统)

    原型开发方法

    特点:
    用户积极参与
    原型的开发没有严密的阶段性
    短期获得测试版本,降低风险

    应用于以下场合:
    需求含糊,用户不能标识出详细的输入、处理和输出需求
    设计方案不明确,开发人员不能确定算法的有效性、操作系统的适应性或人机交互的有效性

    不足:
    1. 用户随意无止境的需求变化,因为用户容易产生误解,认为系统很容易被构造和修改
    2. 如果采用原型基础上继续构造,由于修补过度,软件质量不易于保证
    3. 开发人员为了快速构造原型,可能会采用不合适的操作系统、语言、算法等,造成后期风险,如系统适应性差、维护困难等

    增量开发方法
    一条直线一次性到达目的总是困难的。
    紧迫的市场期限使得难以完成一个完善的软件产品,缓解压力的方式是先提交一个有限的版本,细节部分逐步增加。
    增量模型——融合了瀑布模型的基本成分和原型的迭代特征。采用随着日程时间的进展而交错的线性序列。 搭积木的方式,如按子系统划分增量

    特点:
     以功能递增的方式进行软件开发
     能较快地产生可操作的系统
     在每一步递增中,都可以把用户/开发者的经验结合到不断求精的产品中
     可改善测试效果和降低软件开发总成本
    应用场合:
     项目开始,明确了需求的大部分,但是需求可能会发生变化
     对于市场和用户把握不是很准,需要逐步了解
     对于有庞大和复杂功能的系统进行功能改进,本身就需要一步一步实施的。

    螺旋开发方法
    把软件开发过程定义成不断上升的螺旋周期,每个周期划分为计划、风险分析、实施和评价四个方面。沿螺线自内向外每旋转一圈便开发出更为完善的一个新的软件版本

    特点:
     风险驱动,可以在生命周期早期强制性的确定项目中存在的风险
     需要开发人员具有相当丰富的风险评估经验和专门知识
     要求用户参与阶段评价,对用户要求较高
    适用于:
     单位内部开发的大规模软件项目
     风险是项目的主要制约因素
     可能会发生重大变更
     采用新技术

    5、基于技术的开发方法(一个简答题10’)
    信息系统建模方法:
     面向过程的建模方法,也称结构化方法
     面向对象的建模方法

    1)结构化方法,也称为 面向功能/面向过程/面向数据流 的软件开发方法
    结构化分析(SA)对软件进行需求分析,以数据流图表示
    结构化设计(SD)进行总体设计,以模块结构图表示
    结构化程序设计(SP),以程序流程图表示
    结构化方法的基本思想:从系统功能出发,自顶向下,按照层次逐步分解求精

    2)面向对象的分析方法,以对象的观点来观察世界。
    它认为一个系统可以被看成一系列相互作用的对象组成,每个对象拥有自己的数据结构和行为方式,以及能触发对象的某种操作(行为)而改变其状态(数据结构)的事件。
    面向对象分析(OOA)、设计(OOD)和程序设计(OOP)最重要的模型图是对象图/类图。

    3)两者比较
     结构化方法
    容易理解和交流,对于大系统可以从全局逐步展开到局部,整体性较好。

     面向对象
    稳定可靠,有利于维护和重用,并容易实现多层分布式结构,技术先进,但对前期分析设计人员要求较高,用户理解模型有困难。

    结构化技术的特点:把现实世界描绘为数据在信息系统中的流动,在数据流的过程中数据发生转化。
    通过自定向下的程序将复杂的程序分解为程序模块的层次图,概括为自顶向下、逐步求精
    、模块化设计、结构化编码的基本特点。

    面向对象的特点:面向对象技术将数据模型和处理模型二合为一,将属性和方法封装在一个对象当中。
    将信息系统看成是一起工作来完成某项任务的相互作用的对象集合:通过定义系统中所有对象类型并显示对象之间是如何通过相互作用来完成分析任务。
    面向对象就是既使用对象有试用类和继承等机制,而且对象之间仅能通过传递消息实现彼此通信。
    面向对象优点:1、稳定性好; 2、可重用性好; 3、较易开发大型软件产品; 4、可维护性好

    结构化方法就是将系统看成是过程的集合,过程与数据实体之间交互,过程接受输入并产生输出。

    面向对象方法则不再把程序看成工作在数据上的一系列过程或函数的集合,而是把程序看做是相互协作而又被彼此独立的对象的集合。

    1、从概念方面看
    结构化软件是功能的集合,通过模块以及模块和模块之间的分层调用关系实现
    面向对象软件是事物对象的集合,通过对象以及对象和对象之间的通讯联系实现

    2、从构成方面看
    结构化软件是过程和数据的集合,以过程为中心;
    面向对象软件是数据和相应操作的封装,以对象为中心

    3、从运行控制方面看
    结构化软件采用顺序处理方式,由过程驱动控制
    面向对象软件采用交互式,并行处理方式,由消息驱动控制

    4、从开发方面看
    结构化方法的工作重点是设计;面向对象的房的工作重点是分析
    在结构化方法中,分析阶段和设计阶段采用了不相吻合的表达方式,需要把在分析阶段采用的具有网络特征的数据流图转换为设计极端采用的具有分层特征的软件结构图;
    在面向对象方法中,设计阶段的内容是分析阶段的细化,则不存在这一转换问题

    第5章:
    1、信息系统规划的任务
     制定信息系统发展战略
     制定信息系统总体方案
     制定信息系统开发计划
     制定信息系统资源分配

    2、可行性分析是哪几个方面和主要工作
    是指在企业当前情况下,研制这个信息系统是否有必要,是否具备必要的条件。可能性、必要性、合理性
    1) 技术可行性:根据现有的技术条件,能否达到所提出的要求;所需要的物力资源是否具备,能否得到
    2) 经济可行性:估计项目的成本和效益,分析项目经济上是否合理。要解决两个问题:资金可得性和经济合理性。
    3) 社会可行性:组织内部的改革是否能够推行(体制变化、人员精简)
    领导和员工的素质、支持度/阻力
    上级单位的认同
    政策、法规

    第6章
    1、系统分析的主要任务
    系统分析员与用户在一起充分理解用户的要求,并把双方的理解用书面文档——系统分析说明书表达出来。

    2、收集的业务信息:
    管理目标、功能、业务管理、数据流程
    企业系统规划的四个步骤(P77):
    1)定义管理目标:确定各级管理的统一目标,各个部门的目标要服从总体目标
    2)定义管理功能组:即识别企业在管理过程中的主要活动
    3)定义数据分类:四种数据类型——文档型、事物型、计划型、统计型
    4)定义信息结构:划分子系统,确定信息系统各个部门及其相关数据之间的关系,确定子系统的先后顺序

    3、业务流程图和数据流图
    1)数据流图元素符号

    外部实体:
    指系统以外又与系统有联系的人或事物。它表达了该系统数据的外部来源和去处
    外部实体是数据的来源(谁提供了最初始的数据?)
    外部实体是数据的去处(数据对谁有价值?)

    处理:
    指对数据的逻辑处理功能,也就是对数据的变换功能。
    别名:功能、处理过程,数据加工

    数据流:
    指处理功能的输入或输出(箭头表示数据流向) 。

    数据存储:
    表示某种数据保存后的逻辑统称。不是指保存数据的物理地点或物理介质。
    流入数据存储的数据流: 将处理后的数据写入或修改到数据存储中
    流出数据存储的数据流: 从数据存储中查询获取数据,不改变原来的数据

    其他图形表示:
    数据流图中的图形元素有不同的画法,本书使用Gane-Sarson画法

    2)数据流图画法看书或者ppt,考试只用话2层,不需要过度分析

    3)数据流图和业务流程图的却别
    1、描述的对象不同
    业务流程图描述某一具体的业务,数据流图描述对象是数据流
    2、功能不同
    业务流程图是一本用图形方式来反映实际业务处理过程的“流水帐”。
    数据流程分析主要包括对信息的流动、传递、处理、存储等的分析。
    3、基本符号不同
    4、绘制过程不同
    业务流程图是用一些规定的符号及连线来表示某个具体业务处理过程
    数据流图是按照“自顶向下,逐层求精”的方法进行的

    4)DFD规范:
    1.数据守恒
    2.在一套数据流图中的任务和一个数据存储,必定有流入的数据流和流出的数据流,即写文件和读文件,缺少任何一种都意味着遗漏某些加工。
    3.父图中某一处理框的输入,输出数据流必须出现在对应的子图中,否则就会出现父图与子图的不平衡。
    4.任何一个数据流至少有一端是处理框。

    5)表达处理逻辑的工具
    1. 结构化语言
    三种基本语句:祈使语句、判断语句、循环语句
    2. 判定树
    如果一个动作的执行不只是依赖一个条件,而是与多个条件有关,那么这项策略的表达就比较复杂,就可以使用判定树来表示
    3. 判定表
    如果条件较多、每种条件的取值情况也较多的情况下,可以使用判定表。
    判定表的优点是可以把各种组合情况一个不漏地表示出来,还能帮助发现遗漏和矛盾的地方。
    4、适用范围
    决策树适合10~15种行动的一般复杂度的决策,有时也可把决策表转换成决策树,便于用户检查。
    判定表适合于多个条件的复杂组合。
    如果一个判断包含了一般顺序的动作或循环执行的动作,则用结构化语言。

    第7:用例建模
    1、用例的意义
    1) 用例是对系统需求(主要是功能需求)的规范化的描述。
    2) 用例图及用例的事件流描述集中体现了系统责任,
    3) 通过用例建立交互图。交互图就是用例的具体实现,即系统中的对象以及对象间协作是如何完成一个用例的全部过程。
    4) 用例驱动的开发过程,从用例模型到分析模型和设计模型之间有一致性和可追踪性。

    2、用例图的构建(具体看书或ppt)
    1)确定参与者
    参与者是系统之外与系统进行交互的任何事物,只有在执行系统功能时与信息系统进行实时交互的人员才能被当作参与者
    1.使用系统的个人
    2.系统所连接的外部硬件。
    3.与该系统进行通信的其他信息系统。
    2)确定用例
    用例就是功能性需求。
    每个用例至少和一个参与者相关,用例名称要体现参与者希望系统提供的功能。
    3)描述每个用例
    至少包括以下内容:用例名、参与者、目标、前置条件、事件流、后置条件

    双列格式:

    顺序图:
    纯文本的用例描述直观性较差
    使用UML中的顺序图可以图形化地表现出参与者和系统之间的交互

    3、用例关系
    1) 包含关系:经过封装后可以在各种不同的基本用例中复用的行为称为包含用例。
     基本用例可以控制包含用例,并依赖于(使用)包含用例所得到的结果。
     包含用例是基本用例存在的必要条件
     一个基本用例可以有多个包含用例,一个包含用例可以包含在若干基本用例中。包含关系可以嵌套,但超过三层的嵌套是难于理解的。

    2) 扩展关系:表达某些可选或只在特定条件下才执行的系统行为的用例,它们是对基本用例的扩展。称为扩展用例。
     扩展用例是可选的,它是否执行取决于在执行基本用例时所发生的事件(存在扩展点)。
     扩展用例的缺失不影响对基本用例的理解。

    3) 泛化关系(不推荐):如果两个或更多用例在行为、结构和目的方面存在共性,可以使用泛化关系。父用例描述这些共有部分,子用例继承父用例并特殊化。
     用一个新的、通常也是抽象的用例来描述多个用例的共有部分(父用例),子用例继承父用例的所有结构、行为和关系,并含有自己特殊的部分。
     父用例通常是抽象的,如果两个子用例都对同一父用例进行特殊化,则两个子用例是相互独立而且完整的,这一点与包含关系扩展关系不同。

    4)三者区别(百度的):
    1.扩展不属于依赖,是用在用例和用例之间,扩展是指扩展用例与基用例之间的关系,说明如何将扩展用例定义的行为插入基用例定义的行为序列。比如发布博客用例和暂存博客用例之间就可以是扩展关系。
    2.包含属于依赖的一种,也是用在用例和用例之间,比如写博客用例,应包含了插入图片用例。
    3.泛化是集成,用在角色和角色之间,比如管理员和系统管理员可以是泛化关系。

    第8:类图
    1、面向对象的特点与优势(参见上面的比较。基本:封装继承多态)
    2、类与类的关系(考试结合图判断关系)
    1)关联
    关联表示不同类的对象之间的结构关系,它在一段时间内将多个类的实例连接在一起。可以使用关联表示对象了解其他对象的程度。
    要素:关联名称、对象在关联中的角色、多重性、导向性

    多重性:

    2)类的泛化
    泛化(Generalization)是在多个概念之间识别共性,定义超类(一般概念)和子类(特定概念)关系的活动。

    3)聚合
    描述整体-部分的关系,部分可能同时属于多个整体对象。
    关联路径的末端有一个空心菱形,用来表示聚集关系。

    4)组合
    组合聚集具有很强的归属关系,部分只能是一个组合对象的成员,而且部分对象的存在是依赖于整体对象,与整体同生共死。
    整体端的重数不会超过 1(即它无法被多个整体对象共享),关系建立后是不可变更。
    关联路径的末端有一个实心菱形,用来表示组合关系。

    5)依赖

    3、类图(具体看书或ppt,考试一切以业务描述为主,用名字短语来画图)
    类图(class diagram):描述了构成一类对象特征的状态和行为(描述软件架构)
    定义领域类属性的原则
    1.仅定义与系统责任和系统目标有关的属性。
    2.使用简单数据类型来定义属性。如数字、字符串、日期、布尔、文本等。还包含多种特征或规则的数据,可考虑作为独立的对象类。
    3.一般不使用可导出的属性。
    4.不为对象关联定义属性。属性只用于体现对象本身的内在性质,关联属性来实现,但那是设计阶段的问题,应推迟考虑。
    5.如毕业设计题目与教师和学生存在关联,但题目中不应定义“教师姓名”、“学号”之类的属性。

    第9:系统设计
    1、经典的三层架构
    表现层:处理用户和信息系统之间的交互。
    可以是简单的命令行窗口,也可以功能完善的图形用户界面(胖客户端程序),如基于HTML的浏览器界面(瘦客户端程序)。

    业务逻辑层:也称为领域层或应用层,是信息系统所有和领域相关的工作。
    如根据输入数据或已有数据进行计算,依赖于数据访问层获取数据或保存数据,类库形式。

    数据访问层:一般指与数据库的交互,主要责任是数据库记录的存取。

    简化的层次结构:
    表现层
    业务层+数据访问层

    甚至简化成没有分层:
    窗口程序=表现+业务逻辑+数据存储
    程序几乎不能重用

    2、模型视图控制器架构MVC
    模型: 即相关的数据,它是对象的内在属性
    视图: 是模型的外在表现形式,一个模型可以对应一个或者多个视图,视图还具有与外界 交互的功能
    控制器:是模型与视图的联系纽带,控制器提取通过视图传输进来的外部信息转化成相应事 件,然后由对应的控制器对模型进行更新; 相应的,模型的更新与修改将通过控 制器通知视图,保持视图与模型的一致性

    3、顺序图(具体看书或ppt)
    1) 从用例描述中选择主要actor和发起事件。
    2) 选择实现用例所需的基本显示屏幕,即边界对象。
    3) 选择一个用例控制者(基本控制对象)来处理边界对象和领域对象之间的通信,从而实现模型-视图分离
    4) 选择出所有参与到用例中的领域类(实体对象)。
    5) 以上过程可以动态创建所需要的类
    6) 若用例涉及到任何的包含或扩展用例,则可根据需要为它们创建次级控制对象。
    7) 确定实现用例所需的窗口数目,可根据需要为每个主要窗口创建一个次级边界对象。
    8) 在顺序图中按如下次序列出这些对象: 边界类对象、用例控制者、实体对象(以访问次序列出) ,以及按访问次序为准的次级控制对象和次级边界对象。
    9) 根据如下类别来识别所有解决问题的操作:
    实例创建和析构
    关联形成
    属性修改:计算、改变状态、显示或报表需求
    与外部对象或系统的接口
    10) 尽可能地根据任何已经存在的设计模式,来重新排列对象类之间消息的序列。
    11) 命名每个消息并为其提供可选参数。
    举例:
    一个用户登录的用例:
    系统中有多个用户
    每个用户属于一个用户组
    每个用户组有不同的授权
    权限有多种,如数据查询、数据添加、数据删除、数据修改等

    登录用例:
    界面对象接受输入的用户名和密码
    用例控制对象根据用户名和密码进行权限验证
    用户对象确认用户是合法用户
    通过用户的用户组对象获得有关权限
    界面对象显示登录成功/不成功结果

    分析阶段顺序图

    设计阶段顺序图

    第10:系统测试(了解)
    目前,检验软件有三种手段:动态检查、静态检查和正确性证明。

     程序正确性证明技术目前还处于初级阶段,
     静态检查指人工评审软件文档或程序,发现其中的错误(代码审查、代码走查、同行评审)。
     动态检查就是测试。测试是为了发现错误而执行程序的过程。测试只能证明程序有错误,而不可能证明程序没有错误。

    测试技术:
    1、黑箱测试/黑盒测试
    这种方法是把测试对象看做一个黑盒子,测试人员完全不考虑程序内部的逻辑结构和内部特性,只依据程序模块的详细说明,检查程序的功能是否符合它的功能说明。
    黑盒测试又叫做功能测试或数据驱动测试

    2、白箱测试/白盒测试
    此方法把测试对象看做一个透明的盒子,它允许测试人员利用程序内部的逻辑结构及有关信息,设计或选择测试用例,对程序所有逻辑结构进行测试。
    通过在不同点检查程序的状态,确定实际的状态是否与预期的状态一致。因此白盒测试又称为结构测试或逻辑驱动测试。

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