单调链与二分法的Douglas-Peucker改进算法

针对Douglas-Peucker(D-P)算法对一些较复杂的曲线进行压缩时易产生自相交等错误,阻碍其在数据压缩方面的应用的问题,该文基于单调链与二分法,对D-P算法进行改进。该方法首先利用D-P算法对复杂曲线进行压缩,并将压缩后的曲线分成若干单调链;其次利用二分法对相交的单调链进行快速精确定位,并对相交的单调链进行处理,从而解决自相交问题。通过实验验证,在处理矢量数据压缩中自相交的问题时,改进的D-P算法在算法效率、压缩率和算法精度等方面都具有较好的效果。

多阶段人力资本投资:基于复合实物期权理论

在知识和信息时代,人力资本投资面临各种不确定因素的影响,往往具有复合实物期权特性。传统的DCF理论忽略了人力资本投资的柔性价值,并且连续型复合期权定价模型也无法适用于具有多标的资产变量和多重不确定性来源的投资。为此,本文以高等教育投资为例,借鉴决策树分析法,提出了一个基于二叉树网格法的多阶段人力资本投资的复合实物期权决策模型。实例应用表明:这一模型很好地弥补了DCF的不足,可以为不确定条件下个人人力资本投资决策提供非常清晰的逻辑分析框架和评价模型。高等教育投资蕴含着复合实物期权投资机会,因此个人接受高等教育投资是值得的。