动态随机一般均衡（DSGE）课程的教材：研究生水平的模型，解决方案和估计 但是，请考虑许可证的使用，随意将其用于教学目的。 如果您发现错误，请告诉我。 现在，这只是我在不同课程中使用的教材的集合。 我将在2018/19冬季学期教授有关DSGE模型的课程，并相应地更新和整合材料。 敬请关注。 一般的 本课程针对的是经济学的高级学生，特别是对现代宏观计量经济学的基本方法和当前发展感兴趣的硕士研究生。 该课程也适合博士生。 我们涵盖了现代理论宏观经济学（通过结构宏观经济模型研究诸如经济增长，失业和通货膨胀之类的总体变量），并将其与计量经济学方法（经验经济学中形式统计方法的应用）相结合。 宏观计量经济学具有很高的计算能力。 因此，我们专注于使用MATLAB的实际计算实现。 该课程包括三个模块。 第一个主题提供了推导动态随机一般均衡模型（DSGE）的一阶条件的基础知识。 然后，我们使用数值方法

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我们目前正处于一场数据革命之中。在科学、健康甚至日常生活中产生的海量和不断增长的数据集将影响社会的许多领域。许多这样的数据集不仅大，而且是高维的，每个数据点可能包含数百万甚至数十亿个数字。以成像为例，一张图像可能包含数百万个或更多的像素;一段视频可能很容易包含10亿个“体素”。为什么在高维空间学习具有挑战性，这是有根本原因的(“维度诅咒”)。跨越信号处理、统计和优化的一个基本挑战是在高维数据集中利用低维结构。低维信号建模推动了理论和应用领域的发展，从医学和科学成像，到低功耗传感器，再到生物信息学数据集的建模和解释，这只是其中的一小部分。然而，大量的现代数据集带来了额外的挑战:随着数据集的增长，数据收集技术变得越来越不受控制，经常会遇到严重错误或恶意破坏，以及非线性。传统的技术在这种情况下完全崩溃，需要新的理论和算法。 为了应对这些挑战，在过去的二十年里，高维空间中低维结构的研究取得了爆炸性的发展。在很大程度上，代表性低维模型的几何和统计性质(如稀疏和低秩及其变体和扩展)现在已经被很好地理解。在何种条件下，这些模型可以有效地和高效地从(最小数量的抽样)数据恢复已经明确的特征。为了从高维

glTF 示例模型 - 点击查看完整列表。 示例 glTF 2.0 模型以下列一种或多种形式的 glTF 提供： glTF ( .gltf ) 具有单独的资源： .bin （几何、动画、皮肤）和.jpg或.png图像文件。 像这样分开时，支持文件很容易检查，但必须与父 glTF 文件一起保存，模型才能工作。 glTF ( .gltf ) 与嵌入式资源（作为数据 URI）。 这种形式往往比其他形式大，但数据 URI 确实有其用途。 使用二进制 glTF ( .glb )。 由于将所有纹理和网格数据捆绑到一个文件中，因此这些很容易共享。 glTF ( .gltf ) 使用扩展。 这是一个替代的 PBR（基于物理的渲染）工作流程，它为模型艺术家提供了比 glTF 的核心金属/粗糙度 PBR 工作流程更多的自由度。 有关许可证信息，请参阅每个模型目录中的README.md 。 示

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