@@ -437,14 +437,14 @@ param_plot()
437
437
plt.show()
438
438
```
439
439
440
- 该图显示了在萨缪尔森模型中由差分方程参数对$(\rho_1 = (a+b ), \rho_2 = - b )$所隐含的$(\lambda_1, \lambda_2)$根对所在的区域,这些区域表示:
440
+ 该图显示了在萨缪尔森模型中由差分方程参数对$(\rho_1 = (\alpha + \beta ), \rho_2 = - \beta )$所隐含的$(\lambda_1, \lambda_2)$根对所在的区域,这些区域表示:
441
441
442
442
- $(\lambda_1, \lambda_2)$是复数且模小于$1$ - 在这种情况下,$\{ Y_t\} $序列呈现衰减振荡。
443
443
- $(\lambda_1, \lambda_2)$都是实数,但其中一个严格大于$1$ - 这导致爆炸性增长。
444
444
- $(\lambda_1, \lambda_2)$都是实数,但其中一个严格小于$-1$ - 这导致爆炸性振荡。
445
445
- $(\lambda_1, \lambda_2)$都是实数且绝对值都小于$1$ - 在这种情况下,会平滑地收敛到稳态,没有衰减循环。
446
446
447
- 稍后我们将在图上用红色标记显示由$(a,b )$设置所隐含的特定点。
447
+ 稍后我们将在图上用红色标记显示由$(\alpha, \beta )$设置所隐含的特定点。
448
448
449
449
### 描述特征多项式含义的函数
450
450
560
560
$$
561
561
562
562
- 代码假设这两个复数是特征多项式的根
563
- - 然后反向推导出能生成这些根的 $(a,b )$ 和 $(\rho_1, \rho_2)$ 对
563
+ - 然后反向推导出能生成这些根的 $(\alpha, \beta )$ 和 $(\rho_1, \rho_2)$ 对
564
564
565
565
``` {code-cell} ipython3
566
566
### 反向推导周期的代码
@@ -785,14 +785,14 @@ period = 10 # 时间单位中的周期长度
785
785
786
786
### 应用反向推导函数f
787
787
788
- ρ1, ρ2, a, b = f(r, ϕ)
788
+ ρ1, ρ2, α, β = f(r, ϕ)
789
789
790
790
# 去掉虚部,使其成为y_nonstochastic的有效输入
791
- a = a .real
792
- b = b .real
791
+ α = α .real
792
+ β = β .real
793
793
794
- print(f"a, b = {a }, {b }")
795
- plot_y(y_stochastic(y_0=40, y_1 = 42, α=a , β=b , σ=2, n=100))
794
+ print(f"α, β = {α }, {β }")
795
+ plot_y(y_stochastic(y_0=40, y_1 = 42, α=α , β=β , σ=2, n=100))
796
796
```
797
797
798
798
## 政府支出
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