谁的借势营销做的最好

日期:2019-11-03编辑作者:成人娱乐

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"增速是GDP的三倍! 高盛:未来中国的投资机会在这四大产业n3小时前  nn曹泽熙 文章总数 219篇n 关注n摘要:在中国,值得投资的不仅有BATJ,还有新兴工业、新消费和医疗健康等诸多产业。n*本文来自华尔街见闻(微信ID:wallstreetcn),作者曹泽熙。更多精彩资讯请登陆wallstreetcn.com,或下载华尔街见闻APP。*nn高盛把这些年来中国的变化归纳为一个概念:“新的中国”(New China),在这个概念中,新兴工业、互联网、新消费和健康产业是值得关注的投资机会。nn高盛预计,这四大产业的年均增长大约为20%,大约是中国GDP年增速的三倍。nn高盛将每个产业又细分了2-3个行业,并依据不同行业的影响力进行了赋权:nnn新兴工业占比21%(其中高端制造业占8%,IT制造业占9%,清洁能源占3%);新消费占比32%(其中电动汽车占2%,娱乐产业占14%,教育产业占16%);互联网占21%(其中电商、游戏占15%,互联网金融占6%);健康产业占26%(其中医疗健康服务占19%,医疗保险占7%)。谁的借势营销做的最好。n这四大产业有什么特点呢?nn首先,增长将继续保持强劲。在过去三年中,这四大产业的年复合增长率为18%,高于GDP年复合增长率8%。我们认为,在未来,这四大产业的年复合增长率将达19%。nnn第二,不仅仅局限在互联网领域。中国的互联网和技术企业吸引了很多投资者目光。但是,我们只赋予了互联网22%的权重。除了互联网,包含了娱乐、旅游、教育等在内的新消费,以及健康产业和新型工业产业等等,比重都比表现抢眼的互联网企业大。nnn第三,不同于“新经济”。互联网和新兴工业的比重占到了52%,而健康产业和新消费的增长率约为15%,这和“新经济”的定义不同。nnn第四,增长绝不仅仅是量的增长。这四大产业不满足于夺取更多的市场份额,同时还在市场上享有更大的定价权,并在价值链中处于更高端的低位。nn最后,有自己的周期和逻辑。这四大产业的增长受到经济周期的影响较小,有自己的增长周期。nnn从宏观经济的角度来理解这四大产业,最简单的方式莫过于把宏观经济数据拆分为第一、二、三产业,以及投资和出口。之所以这四大产业能成为中国的朝阳产业,高盛认为,主要基于以下几个因素:nn首先,2012年以来,第三产业的增速超过第二产业:nnn第二,中国消费者的消费行为发生明显改变,网购正在蚕食更多的线下购物市场份额:nnn第三,越来越多的“软基建”(水务、教育、医疗、文体)落地,推动中国新消费:nnn第四,在出口方面,中国的低附加值产品出口比重下降,高附加值产品出口比重上升:nnn此外,中国政府也有一系列政策推动这四大产业的发展。必赢网站,nn包括2011年就写入“十二五”规划的七大新兴产业;2013年国家统计局引入的两个统计门类:高科技制造业和高科技服务业,重点着眼于研发投入;中国还在2015年提出了“中国制造2025”计划,希望提高制造业水平;今年,国务院还发布了推进人工智能发展的相关规划,希望在制造业、农业、金融、教育以及政务等方面发挥人工智能的作用。nn宏观数据表现优异、还有政策扶持,这四大产业发展现状如何?nn高盛从以下三个方面进行了分析:nn第一,智力资本。研发投入是直接反映智力资本投入的数据。2015年,中国在研发方面的投入大约占到了GDP的2%,同很多发达经济体相当。专利申请方面,2015年,中国申请专利数占到了全球的29%,已经超过欧洲,并和美国相当。nn第二,人力资本。中国非常重视教育投入,2015年的教育投入大约占GDP的3%。长期的教育投入让中国拥有充足的工程技术人力资源。nn第三,基础设施建设。在过去十年中,中国高科技产业中心建设年复合增长率达13%。"

求解问题

Write a program to solve the following ordinary differential equation by

  • basic Euler method
  • improved Euler method
  • four-order Runge-Kutta method

必赢网站 1=3 end{cases} xin[0, 1.5])

and calculate y(1.5) with stepsize=0.1, 0.1/2, 0.1/4, 0.1/8

Compare it with analytic solution (in figure)

必赢网站 2 = dfrac{3}{1 x^3})

回答:

主程序

program main
    use ODE
    implicit none
    real :: x0=0.0,y0=3.0,a=0.0,b=1.5,h=0.1
    integer :: n,i,j
    character(len=512) :: filename


    print *,'The analytic solution of y(1.5)= ',analytic_solution(1.5)
    print *

    print *,'Basic Euler Method'
    print '(5x,a,f3.1,3x,a,f3.1,3x,a,f3.1,3x,a,f3.1)','Set initial  x0= ',x0,'y0= ',y0,'a= ',a,'b= ',b
    do j=0,3
        h=0.1/2**j
        print '(5x,a,f6.4)','Set h= ',h
        call init(x0,y0,a,b,h)
        n=size(x)-1
        call Basic_Euler
        print '(8x,a,f10.8)','y(1.5)= ',y(n)
        write(filename, *) j
        filename='BEM_'//Trim(AdjustL(filename))//'.txt'
        open(101,file=filename)
        write(101,'(f3.1,f10.8)') (x(i),y(i),i=0,n)
        close(101)
        deallocate(x,y)
    end do
    print *

    print *,'Improved Euler Method'
    print '(5x,a,f3.1,3x,a,f3.1,3x,a,f3.1,3x,a,f3.1)','Set initial  x0= ',x0,'y0= ',y0,'a= ',a,'b= ',b
    do j=0,3
        h=0.1/2**j
        print '(5x,a,f6.4)','Set h= ',h
        call init(x0,y0,a,b,h)
        n=size(x)-1
        call Improved_Euler
        print '(8x,a,f10.8)','y(1.5)= ',y(n)
        write(filename, *) j
        filename='IEM_'//Trim(AdjustL(filename))//'.txt'
        open(101,file=filename)
        write(101,'(f3.1,f10.8)') (x(i),y(i),i=0,n)
        close(101)
        deallocate(x,y)
    end do
    print *

    print *,'Four Order Runge-Kutta Method'
    print '(5x,a,f3.1,3x,a,f3.1,3x,a,f3.1,3x,a,f3.1)','Set initial  x0= ',x0,'y0= ',y0,'a= ',a,'b= ',b
    do j=0,3
        h=0.1/2**j
        print '(5x,a,f6.4)','Set h= ',h
        call init(x0,y0,a,b,h)
        n=size(x)-1
        call Four_Order_Runge_Kutta
        print '(8x,a,f10.8)','y(1.5)= ',y(n)
        write(filename, *) j
        filename='RKM_'//Trim(AdjustL(filename))//'.txt'
        open(101,file=filename)
        write(101,'(f3.1,f10.8)') (x(i),y(i),i=0,n)
        close(101)
        deallocate(x,y)
    end do
    print *

end program main

求解ODE方程的关键方法写在ODE模块中:

module ODE
    implicit none
    private
    public :: x,y,init,Basic_Euler,Improved_Euler,Four_Order_Runge_Kutta,analytic_solution

    real,allocatable :: x(:),y(:)
    real :: x0,y0,a,b,h
    integer :: n,i

contains

    function f(x,y)
        implicit none
        real :: f,x,y
        f=-x*x*y*y
    end function f

    function analytic_solution(x) result(f)
        implicit none
        real :: f,x
        f=3.0/(1 x*x*x)
    end function

    subroutine init(x0_,y0_,a_,b_,h_)
        implicit none
        real :: x0_,y0_,a_,b_,h_
        x0=x0_
        y0=y0_
        a=a_
        b=b_
        h=h_
        n=int((b-a)/h)
        allocate(x(0:n),y(0:n))
        x=(/ (a i*h,i=0,n) /)
        y=0
        y(0)=y0
    end subroutine init

    subroutine Basic_Euler()
        implicit none
        do i=1,n
            y(i)=y(i-1) h*f(x(i-1),y(i-1))
        end do
    end subroutine Basic_Euler

    subroutine Improved_Euler()
        implicit none
        real :: y_
        do i=1,n
            y_=y(i-1) h*f(x(i-1),y(i-1))
            y(i)=y(i-1) h/2*(f(x(i-1),y(i-1)) f(x(i),y_))
        end do
    end subroutine Improved_Euler

    subroutine Four_Order_Runge_Kutta()
        implicit none
        real :: k1,k2,k3,k4
        do i=1,n
            k1=f(x(i-1),y(i-1))
            k2=f(x(i-1) h/2,y(i-1) h/2*k1)
            k3=f(x(i-1) h/2,y(i-1) h/2*k2)
            k4=f(x(i-1) h,y(i-1) h*k3)
            y(i)=y(i-1) h/6*(k1 2*k2 2*k3 k4)
        end do
    end subroutine Four_Order_Runge_Kutta
end module ODE

其中init方法是用来初始化:

    subroutine init(x0_,y0_,a_,b_,h_)
        implicit none
        real :: x0_,y0_,a_,b_,h_
        x0=x0_
        y0=y0_
        a=a_
        b=b_
        h=h_
        n=int((b-a)/h)
        allocate(x(0:n),y(0:n))
        x=(/ (a i*h,i=0,n) /)
        y=0
        y(0)=y0
    end subroutine init

analytic_solution是数值解:

    function analytic_solution(x) result(f)
        implicit none
        real :: f,x
        f=3.0/(1 x*x*x)
    end function

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