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Wednesday, February 14, 2024

细说中共高官几次招安我成为“第三梯队”的故事



中共高官几次试图招安我成为第三梯队的故事。

这里有很多人还不了解“第三梯队”为何物,我不妨讲述一下中共几次试图招安我成为第三梯队的故事。

我在北大物理系读研期间,中共就几次试图招安我成为他们的“第三梯队”。

1987年,我已经成为北京上上下下众人皆知的“自由化头面人物”。

1987年后,中宣部、公安部每年都会列出百名“自由化头面人物”黑名单,据知情者透露,我每年都是榜上有名,而且是最年轻的头面人物。

1987年,北京举行人大代表选举。我发动北大学生发起精选活动。

我这次订立的目标不是本人参选,而是推出一大群自由化人士参与有组织的团队竞选。

在此之前,北大副校长罗豪才、校办主任黄怀诚就多次找我谈话,苦口婆心第劝我要成为北大的第三梯队重点培养对象。

那时我母亲正在北京广安门医院住院化疗。罗豪才和黄怀诚就几次找我谈话。

罗豪才一见我,就嘘寒问暖,说是否有什么需要校方帮助的,还表示要看视我母亲。

我当即回应:

我母亲生病,是我的私事,也是我的隐私,不关党国大业,无需领导劳心费力。你们是党国要员,有什么大事,不妨直说。

罗豪才和黄怀诚二人就一唱一和地给我拍马屁,说我人才难得,可成大事。说他们非常欣赏我,只要我肯配合,就一定能让我成为第三梯队。

我回应说,我凭啥就不能成为第一梯队,而非得成为的他们的孙子辈的第三梯队啊?

罗豪才耐心地跟我解释,包子要一口一口地吃,相当第一梯队,就得先成为第三梯队。

黄怀诚激将我,“你看看,中央目前选拔重用的第三梯队都是清华的,胡锦涛啊,等等。我们北大人就是不服气,难道我们北大就没人才吗?”

黄怀诚继续激将我:“我都欣赏你就是给人才,将来一定能为我们北大人争光争口气,肯定能被成为优秀的第三梯队。”

我问:“我如何才能成为第三梯队啊?”

黄怀诚立即兴奋地说:“这容易啊,只要我们几个校领导推荐,你就是第三梯队。”

我问:“你们几个就有权推荐第三梯队?你让谁当第三梯队,谁就是第三梯队?”

黄怀诚说:“那当然是啦,北大的校长就有权推荐第三梯队。”

我立即大声说:“我追求的是民主自由,其中就是民主选举。我反对的就是由你们这些当权者来推荐什么第三梯队。”

黄怀诚:“我们不搞西方的那套民主选举,我们实行民主集中制。这是我们的优越性。”

我质疑:“中国的几千年历史反复证明了,如果让你们有权来推荐并决定谁是中国的领导人,我保证你们都会推荐你们自己的儿子、孙子来上位继承权位,中国就会成为世袭制,为了确保这种世袭制,中国就一定是独裁暴政。”

黄怀诚:“你也不能这样门缝里看人,我敢保证,我们北大领导就能做到任人唯贤,不拘一格将人才。”

我问:“既然你们能如此保证,不妨教教我,如何才能成为第三梯队?”

他们见我动心,就高兴地说:“这当然好办,其实,只要你能配合我们工作。”

我说:“你们说清楚点,我该如何配合你们?”

黄淮诚:“这只是要求你平时能跟党组织通通气,不要总是发动上街游行,选举,就是不要总是让中央批评我们北大又带头闹事了。”

我当即答应他们:“既然这样,我也有个条件。你们虽然说了保证培养我,但我还是认为你们会随时说话不算数。”

黄淮诚立即说:“你又什么条件,尽管提。”

我就说:“因为我认为你们肯定会提拔你们自己的子女,我不是你们的子女,你们应该送个千金做抵押,让我也成为你们的女婿干儿子,我才放心。”

黄怀诚笑喷了:“你看你,真会开玩笑。象你这种才子,想找个千金,那还不容易吗?只怕你看不上我们的千金。”

我接着说:“我虽然聪明,但还是没法领会领导的意图。你们要再具体地告诉我该干哪些,不该干哪些,给我制定个行动指南。我保证照办。”

黄淮诚就干脆说:“我们今天扯得太远了。我现在就长话短说,单刀直入,也不兜圈子了,就直接跟你说出我们需要你帮我们做到的几件事。”

接着,黄淮诚就开始跟我详细讨论如何操控北大选举的事。

在此之前的几个月,黄淮诚担任北大选举委员会的负责人,我曾经为了选举人大代表,同黄淮诚有过几次交锋。

最先,我是找到黄怀诚向他请教北大的选举细则,我特别问他我们可以推举哪些人成为代表。黄怀诚当即表示,但凡是中华人民共和国合法公民,都有被选举权。

我当即向他表示,我将推举刚刚被开除党籍的方励之以及中央军委主席邓小平作为海淀区人大代表候选人,我担任这些人的推荐人代表和选民代表。

黄怀诚请示上级给我的答复是我们北大只能推荐我们北大的教职工和学生成为人大代表候选人。我当即同他争论,依照他的选举规则,邓小平就只能占用中南海的人大代表指标,中南海里最多有几千人,却要选出几百个人大代表,这种规则根本就不是共产党实际使用的规则,一定是违宪,也违反党章。

无论我如何理论,黄怀诚就是不准我提名邓小平,也不准我提名方励之。在我的反复逼问下,黄淮诚承诺,只要是北大的教职工或学生,我都能提名,提名后,他保证不再干涉。

我当即同意放弃提名方励之和邓小平,还马上给他递交了一个新的候选人:李淑娴,还包括李淑娴。

看到我妥协了,黄淮诚那个开心啊.

过了几天,黄淮诚才发现,我提名的李淑娴不仅仅是北大物理系副教授,而且更重要的是,她是方励之的太太。那还不是换汤没换药,跟提名方励之是一个味嘛。

黄淮诚那个后悔啊。可是他可是当着很多人跟我担保过的,我还拿到了他的担保书,他也是没法公开反悔。他也知道,如果他反悔,我保证会让他下不了台

黄淮诚虽然不公开反悔,却反复反复地跟我明里暗里过招,就是要将李淑娴的名字从候选人名单中拿下。前几次都是败在我收下了,没拿下来。这次是第四次了。

黄淮诚就直接说:“我们只是要求你在明天的选民代表大会上公开宣布你不再提名李淑娴作为人大代表候选人,只要你做到这一点,就算是配合组织了.”

我说:“我已经找了600多北大学生和教师一道签名来推举李淑娴,你只让我退出推荐,其它600多人也不答应啊。”

黄淮诚说:“你是组织者,你最有影响力,只要你公开宣布退出,其他人都会退出。我们都有妥善安排。”

我接着说:“这样吧,你们给我起草一个声明,我明天在会上保证一字不差地照稿念。”

黄怀诚:“你是北大最能煽动的笔杆子,哪里还用我们给你写草稿啊?我们相信你,你在明天的会上即兴演讲就行。”

我同黄淮诚于是城下签约,君子协定,决不毁约。

第二天,黄怀诚亲自主持有上千人参加的选民代表大会。黄怀诚在小范围讲了几句,就让我出来讲话。

我随后就大声对大家讲:“我正式宣布我退出对李淑娴的推荐,不再推荐李淑娴为人大代表。”

黄淮诚正想要鼓掌,我立即手指黄淮诚说:“但是,是这位北大选举办的负责人黄淮诚要求我今天在会上作出这个声明”

那时,北大学生时髦“嘘声”。听到我这样讲,会场中的上千人顿时嘘声此起彼伏,有人学列宁在十月那样高喊:
“我们不理会他!”
“让他见鬼去吧!”

没多久,黄淮诚就灰溜溜地逃走了。

随后的投票,李淑娴高票通过了这轮特意为了淘汰李淑娴的投票。

这只是北大在1987年试图招安我成为第三梯队的一个小故事。

在1988年,我在北大等地发起“民主沙龙”,公安部常务副部长亲自挂帅了一个专门监督我的工作组,对我软硬兼施,甚至讲卧底父亲请到北京,就是要招安我成为第三梯队,还承诺给送发双份工资,声称:
刘刚在北京,公安部没法保证北京的安定团结。

就在这个节骨眼上,俞雷部长又派人找到我。我拒绝接见俞部长。与部长就将我当警察的父亲接到北京。我父亲也是拒绝俞部长的请求,俞部长就说这是公安部给我父亲安排的特殊工作,实际上就是特务工作吧。我父亲就不得不来到北京。@riverqu @chinashiyu @KwokMiles

1994年,我被关押在凌源第二监狱。就是我在监狱期间,中国也对我是念念不忘,几次派高官去监狱里招安我。这次派的是当时的国务院新闻办主任(当前的人大法工委主任)曾建徽。曾建徽号称是中共的笔杆子兼法学师爷,当年的4-26社论及《中国的人权状况白皮书》都是他的亲笔大作。

高智晟,顾晓军,和杀鸡儆猴
http://jasmine-action.blogspot.com/2016/07/blog-post_9.html

照片上的这位叫曾建徽,94年时是国务院新闻办主任。他曾经带上百号人专程从北京前往凌源监狱去探视我,同我进行谈判。


新闻办主任曾建徽率中外记者到监狱探访刘刚的故事
原文网址:http://jasmine-action.blogspot.com/2022/05/blog-post_67.html
推特链接:

就凭下面的这几件事,就可以证明中共政权罪了解刘刚在1986年之后的中国历次民主中的核心作用:
【1】1993年8月,中国政府派新华社、中国日报、北京周报、人民日报海外版等英文媒体的记者前往凌源第二监狱采访刘刚,并在国外作了长时间的污名化报道。


1994年,我被关押在凌源第二监狱。就是我在监狱期间,中国也对我是念念不忘,几次派高官去监狱里招安我。这次派的是当时的国务院新闻办主任(当前的人大法工委主任)曾建徽。曾建徽号称是中共的笔杆子兼法学师爷,当年的4-26社论及《中国的人权状况白皮书》都是他的亲笔大作。

高智晟,顾晓军,和杀鸡儆猴

照片上的这位叫曾建徽,94年时是国务院新闻办主任。他曾经带上百号人专程从北京前往凌源监狱去探视我,同我进行谈判。

中国有外事办主任去监狱探视过其他政治犯吗?

新闻办主任曾建徽率中外记者到监狱探访刘刚的故事
推特链接:

就凭下面的这几件事,就可以证明中共政权罪了解刘刚在1986年之后的中国历次民主中的核心作用:
【1】1993年8月,中国政府派新华社、中国日报、北京周报、人民日报海外版等英文媒体的记者前往凌源第二监狱采访刘刚,并在国外作了长时间的污名化报道。

刘刚
2024年2月14日

情人节细说大纪元记者曾铮


情人节到了。有网友发推非让我再说说曾铮。



我曾发文评论大纪元记者曾铮,今天才发现曾铮也多次发文驳斥我。见下面的链接:

说说法轮功媒体中的媒体人曾铮


我的文章中主要说明如下几点:

1. 曾铮在北大就是中共党员

2. 曾铮是中共重点培养的第三梯队

3. 曾铮曾代表北大去中南海召开的“百鸡宴”

4. 曾铮及丈夫都是北大地质系毕业,该系毕业生大多都是分配到偏远山区的地质队,唯有曾铮夫妇毕业后双双被分配到国务院发改委工作,这在理工科毕业生中是绝无仅有。

5. 曾铮反复在网上上传自己的美人照,有执着心。这表明曾铮需要继续修炼,去掉这些执着心。

曾铮的回应都是在反驳我的揭露,其实是在为我的揭露提供最最强有力的证据,坐实我对曾铮的揭露。

1. 曾铮承认她在北大时就是中共党员。

2. 曾铮承认她在北大时曾经代表北大去中南海或人民大会堂去参加过盛宴,只是没有参加什么“百鸡宴”,甚至根本就没有吃鸡。有哪位网友会认为“百鸡宴”一定是指座山雕的那种抢掠百家的鸡所召开的土匪盛宴吗?但凡有点脑子的人都会知道那“百鸡宴”不过是指土匪山寨的宴会而已.

曾铮一方面承认了他参加了李鹏在中南海或大会堂召集的宴会,但又矢口否认她参与了土匪的“百鸡宴”。曾铮分明就是避实就虚,咬文嚼字,胡搅蛮缠嘛。

曾峥否认她是被中共选定的第三梯队成员。但凡是在北大、清华读过书的人,敢问有几位参加过中南海或大会堂的"百鸡宴"?又有那位有机会在中南海或大会堂同当时的总理李鹏单独见面私聊?但凡有过这种机会的人,又有哪位后来没有飞黄腾达,成为中共部长级高官的?

4. 曾铮承认她北大毕业就同丈夫一道被分配到国务院直属机构发展研究中心工作。敢问中国有哪位理工科毕业生能够被分配到国务院发展研究中心工作的?能有这种机会的人,必定具备下述条件之一:

1)她爸是李刚,而且是部长级以上高官

2)她是中国第三梯队,而且是中央级直属队

3)她是中共特务机构培养多年的高级特工

曾铮在其反驳文章中已经反复证明她爸不是李刚,她也不是中共第三梯队。如果有谁相信曾铮本人的自辩,那么,使用排除法,就必定能推导出:

曾铮是中共特务机构培养多年的高级特工!

不过需要说明一下,我说曾铮参与了李铁映召集的百鸡宴,而曾铮则说她参加的是由李鹏在中南海召集的宴会。这应该是曾铮所说为实。曾铮毕竟是当事人,应该不会记错。



其实,在上世纪胡耀邦主政的80年代,胡耀邦注重在北大清华等高校选拔第三梯队,诸如李克强、刘延东、朱镕基、胡锦涛等都是这样被选中的。

胡耀邦选拔第三梯队的一个最主要方式就是请北大清华的第三梯队每年定期到中南海或大会堂参加“百鸡宴”,而且是以国家教委主任的名义做东召集“百鸡宴”,在88年后通常是李铁映做东。

曾铮参加的那次应该是在87年学潮后的那一年,也就是87年,那时的国家教委主任是李鹏,88年才是李铁映。

刘延东被胡耀邦慧眼识英雄,就是在一次中南海的“百鸡宴”上。

大概是在1980年,刘延东去中南海参加“百鸡宴”,宴会后,胡耀邦会见各位代表,前排的几位代表纷纷自我介绍,都是清华的。胡耀邦就问:

怎么都是清华的呀?有北大的吗?
站在后排的一位女生举起手,怯怯地说:
我是北大的。

从此,刘延东就被胡耀邦钦定为第三梯队,直接进团中央。那时,刘延东好像是在北大在职代培。

后来,李鹏可以钦定了。李鹏后来是国务院总理,李鹏钦定的,不能进团中央,但能直接进国务院直属机构。

曾铮北大一毕业就进入国务院发展研究中心,该中心人数不多,但主任是由国务委员兼职。

曾铮在发展研究中心工作时的级别,绝对不低于刘延东在81年进入团中央的级别。

刘延东是被胡耀邦钦点。曾铮如果不是被李鹏钦点,根本就没可能进入国务院发展研究中心任职!

法轮功是个修炼团体,是个信仰团体。李洪志先生对法轮功修炼者的最高要求就是“不政治”。法轮功对中共的最大威胁也就是这种“不政治”,这不亚于甘地的“不合作”运动。

可是,法轮功的某些人和团体就是违背“不政治”原则,到处参与各种政治,在美国,他们的政治就是大树特树川普的权威,将川普捧成救世主。

江泽民对法轮功恨之入骨,要求中共的情报部门要对法轮功成员实行严防盯死战术,就是人盯人战术。对海外的法轮功就是要派遣大批特务卧底法轮功进行人盯人战术。可以说,每10个法轮功成员中至少会被派遣一个特务进行盯防。

因为法轮功是个信仰团体,中共特务想打人法轮功也绝非易事。

我过去揭露的一些中共女特务就有:

冒牌法轮功冰山雪莲(王耀庆); 

冒牌法轮功、六四诗人、德语诗人徐沛; 

中南海坐上宾、新唐人记者、法轮功的美人英雄曾铮; 

总参姐妹花阎庆新、张琦; 

总参“七仙女”小分队郭盈华; 

上海女国保曾霞敏; 

六四女皇柴大妈;

中共派遣特务打人法轮功通常会煞费苦心。比如,我曾经多次揭露冰山雪莲王耀庆就是中国卧底。这也被法轮功明慧网认可。

王耀庆打入法轮功,那就如同是杨子荣打虎上山那样地精心安排。

杨子荣见座山雕是带了三个见面礼:赤兔马、日本指挥刀、外加联络图。

王耀庆则是带着高智晟的太太和孩子一道偷渡美国,作为打入法轮功的见面礼。王耀庆一度被法轮功众弟子吹捧成法轮功的女天王。

中共派遣特务打入法轮功的最高目标就是设法造就一个能够让法轮功弟子跪拜的一个女天王,或者是一个大法师,从而取代李洪志先生。

曾铮一到国外,就出版了自传《静水流深》。法轮功弟子曾经一度将《静水流深》同《转法轮》一道在全世界各地散发。《静水流深》在法轮功中的地位堪比是刘少奇的《共产党员的修养》外加林彪的《再版前言》。

也只有共产党的特务机构才有能力有动机将曾铮打造成法轮功的女佛主、女天王。

我同曾铮本人并无太大过节。只是因为我感觉到曾铮就是中共打造的另一个妖怪,伺机吃唐僧肉;见到法轮功弟子大多还崇拜这位所谓的法轮功美女英雄,才不得不奋起千钧棒,痛打白骨精。

我说曾铮是中国选拔的“第三梯队”,曾铮却辩解说她不是“第三纵队”。

曾铮分明是移花接木、障眼法、偷换概念嘛。

这里有谁搞不清“第三梯队”同“第三纵队”的区别吗?

“第三梯队”是有时空限制的、有中共特色的政治词汇。

大概在1980年前后,邓小平复出所做的第一件事就是要清理“三种人”,就是指红卫兵、造反派、工宣队,一句话,就是参与过批斗邓小平的人,不能让这些人成为中共各级干部。

胡耀邦那时是中央组织部长,清理了“三种人”,中共干部队伍顿时缺少了少壮派,

为了填补中国干部队伍的断层断代,胡耀邦就提出了选拔培养中共干部队伍的新战略,就是所谓的发展“第三梯队”。

胡耀邦是指毛泽东那一代算“第一梯队”,胡耀邦这一代算是“第二梯队”,而他们要培养的中共干部就是“第三梯队”。

胡锦涛、胡启立、李克强这些人就是胡耀邦当年发展的“第三梯队”。

中国的“第三梯队”概念也就是流行于上世纪80年代。等到了1987年胡耀邦下台后,这个“第三梯队”也就随着胡耀邦寿终就寝了。

中共为了忌讳,随后就闭口不谈什么“第三梯队”了,而是改换成:
“第1代领导人”
“第2代领导人”
“第3代领导人”
“第n代领导人”

的确,曾铮确实是发文讲述过她同李鹏在大会堂见面私聊的过程。

但是,我是在2015年发文揭露曾铮参加“百鸡宴”,而曾铮发文自证参加“百鸡宴”的文章则是在4年后的2019年。



从上述曾铮自己发出的几篇文章可见,曾铮自己承认了:

1. 曾铮早在北大读本科时就是中共党员。

2. 曾铮在1987年就作为北大的学生代表参加了李鹏在人民大会堂召集的北京高校第三梯队骨干成员的聚会,俗称“百鸡宴”。

3. 曾铮在参加“百鸡宴”时,曾在大会堂里单独同李鹏“私聊”,曾铮称其为单独“采访”。

4. 曾铮及其丈夫从北大地质系毕业后,就立即加入了李鹏挂帅的国务院发展研究中心工作。

就上述几个事实,足以证明曾铮就是李鹏亲自发展培养的中共第三梯队骨干成员,其骨干的程度是同李克强、刘延东的骨干程度相当,如果曾铮继续在中共内部发展,应该至少是共青团中央书记、妇联主席、中央委员,甚至可能成为中共政治局唯一的女委员!

曾铮是在2001年从中国持护照到澳大利亚并申请政治庇护,曾铮从来未向外界透露过她曾经是中共第三梯队骨干成员,也未公开过她曾经在1987年参加过李鹏在人民大会堂亲自主持的“百鸡宴”,更未透露过她曾经在大会堂里同李鹏“私聊”的经历。

只是过了14年后,到了2015年,我公开发文质疑曾铮曾经是中共重点培养的第三梯队成员,并参加过“百鸡宴”,并受到众多法轮功成员的质疑,曾铮才在2019年发文遮遮掩掩地透露她曾在1987年参加了大会堂的宴会,并同李鹏私聊。在2022年,曾铮发文反驳我对曾铮提出的这些历史旧事,但曾铮至今都否认她曾经是“中共第三梯队”骨干成员。

不妨假设,如果我不曾发文揭露曾铮曾经去大会堂参加“百鸡宴”的经历,我敢说,曾铮永远都不会自爆她曾经在大会堂同李鹏私聊的秘闻,更不会承认她曾经参加过大会堂里的“百鸡宴”。

曾铮为何要刻意掩盖她在中共内部的秘密经历?曾铮为何在长达18年里都要刻意掩盖她曾经同李鹏私聊的秘密往事?这无疑是在掩盖她的共党地下党成员的秘密身份嘛。


刘刚
2024年2月14日根据部分推文整理

Sunday, February 11, 2024

从杨恒均被判死缓,谈中共谍战战略,兼谈共特余茂春杨恒均


我由多篇文章揭露杨恒均、余茂春都是中国潜伏特务,见本文结尾给出的文章链接。

杨恒均在2019年初被中国抓捕,他在澳洲的导师、悉尼科技大学教授冯崇义一直为杨恒均呼吁,铁口钢牙地担保杨恒均是民主斗士,绝对不是双面间谍。

可是,同样是这位冯崇义,又拿出杨恒均在2011年就给他的亲笔信,证明杨恒均自己承认从1989年开始就是中国间谍!


习近平遵从我的妙计抓捕杨恒均

在2019年1月9日晚上9:22,我用明码给彭丽媛发电讯,给习近平发去三个锦囊妙计,其中的一条妙计见下面的链接:

我给习近平就如何发展建立巩固的特务队伍提出如下几个忠告:

1. 打到阎王,解放小鬼。中国的特务,50岁以上的,大多数江泽民曾庆红的私家军;40-50岁的,是周永康的嫡系;30-40岁的,都是孟建柱王岐山的队伍。这几个年龄段的特务都是前朝重臣,是阻碍定于一尊千年霸业的最最反动的力量,必须全面铲除。

很多人认为这些人都是最最反共的人,说他们骂共产党最狠,花巨多时间在网上或美国之音等媒体上骂共产党,甚至是还拿出他们被中国判重刑来证明他们不可能是中共特务。

共产党有句名言:透过现象看本质。

那些认定某些著名反共人士一定不是中共特务的人,就是太阳了,太天真,太幼稚。

中共自成立以来,就有相当成员一直都是特务,在1949年之前,中共抓住一切机会向国民党、国军的要害部门安插特务,这些打入敌人内部的中国特务每个都会公开高喊反共口号,甚至是在必要的时候还要亲手枪杀几个中共分子,甚至能亲手宰杀几个自己的骨肉。只有如此,他们才能继续潜伏,发挥卧底特务的作用。

共产党绝对不准不是特务的人大骂共产党。

但凡不是特务的人,公开辱骂共产党也必将会受到中国政权的各种迫害,乃至株连九族。

任何中国人都知道,在网上公开骂共产党,对中共政权没有任何伤害,反而只会给自己及亲友带来灭顶之灾。

那么,任何一个正常人,都不会整天没事就上网大骂共产党。

共产党绝对不允许中国的平民百姓公开辱骂共产党,但共产党却是特许中共特务们公开大骂共产党,甚至特许中共特务在必要的时候公开宰杀共产党,那是中共特务的特权,也是中国特务进行潜伏及获得地方阵营信任的最有效手段。

所以,可以说,当今的许多人以骂共产党为营生,基本上就可以判定是中共特务!

在1949年之前,中共要将自己的很多人训练成特务,让他们潜伏到军统、中统、国军、及各个要害部门。

这就如同是在足球场上比赛时,中共将自己的成员都穿上五星红旗队服,还要让很多中共特务穿上国军军服成为敌军的后卫、守门员、中锋。这纯粹是下三滥招数。

共产党从夺取政权后,就组织成立了一系列反对党,什么中国国民党、工商联、等等,美其名曰民主党派。过去人们认为这些民主党是什么花瓶党,其实就是披着反对派外衣的中共特务组织。

共产党渐渐发现他们组织的民主党派已经穿帮了,人们也都认定他们是比共产党还邪恶的共产党走狗,也就是失去了欺骗性,

这些八大民主党也就失去了特务组织的功能,于是,中共就不断地变换花样去发起成立一些更有欺骗性的特务组织,甚至是成立一些挂羊头卖狗肉的什么反共组织,诸如层出不穷的各种海外民主党、人权组织、反共基金会,等等。可以说,这些中国人在海外搞的各种反共组织,基本上就是中共特务发起成立并控制的。

中共能够控制各种媒体、舆论,可以轻而易举地让某些人成为大V,让某些人进入VOA、RFA等等媒体,同时也能轻而易举地让不是中共特务的没有流量、限制粉丝数,即便你凭个人本事能够混入VOA等西方媒体,只要你不是特务,中国特务机构都能分分秒秒地将你踢出这些西方媒体。

中共的这种战略,无非就是派出中共的各个团伙占领各种可能的制高点,包括道德制高点,舆论制高点,让特务成为各种大V来掌控舆论,让特务成为“大师”、民运领袖工运领袖、人权斗士、人权律师、同性恋领袖、黑帮头子,商业大亨(诸如马云),让这个社会的话语权、金钱、政治权力全部掌控在中共特务手中,

那么,中国政坛无论如何变化,最后就会象俄罗斯一样,成为一个特务帝国,尽管这个特务帝国可以不叫共产党,甚至可以叫喜马拉雅党、灭共党、民主党。

在毛泽东时代,中共对中国的控制还仅仅停留在财产权、政治权、话语权。

因为高科技的发展,高科技在财产权、话语权、政治权中所占的比重越来越大,

而今,中国人民虽然在物资生活上有很大改善,但中国人民相对于中共政权在财产权、话语权、政治权力的比重都是绝对缩水,绝对减少。

中共政权之所以对中国的控制越来越强,多中国人民的剥削和掠夺越来越甚,就是因为中共的特务组织及人数变得越来越庞大,特务的特权越来越大。

所以,中国人民实现民主自由平等的最最关键的一步就是揭露特务,打击特务,瓦解中共的各种特务机构。

我们中国民众的个人权利都被中共剥夺,我们没有反特机构,更无法成立真正独立的政治组织,我们就只能各自为战,一个一个地去揭露那些中共特务,让他们无处藏身,无地自容!

最后再简单说一下所谓的民运小贩杨恒均。

我有多篇文章揭露中共特务高瞻、王有才、陈光诚。

高瞻当年曾经在美国被吹捧成最最知名的民运女英雄。 高瞻和李 绍民等人在同一时间回国,同时被中共逮捕,中共神速将高瞻以台湾间谍罪判刑15年。美国国会几乎是一致通过要授予高瞻不用宣誓就成为美国公民,

中共随后将高瞻释放并送回美国。FBI迅速逮捕高瞻,高瞻同FBI达成协议后被释放。但美国移民局将高瞻关进移民监狱准备驱逐出境,但FBI抗诉,结果是高瞻就一直被关在美国移民监狱至今有20年了。

中共对高瞻搞捉放曹游戏。

抓高瞻,是因为中共知道高瞻已经被FBI盯上,是为了保护高瞻。

放高瞻,那是中共看到高瞻已经被美国国会捧成了同昂山素季、甘地、曼德拉比肩的人权领袖,很有可能会拿诺贝尔和平奖了,中国认定美国FBI不会逮捕高瞻了。

结果FBI同美国移民局用这种驱逐出境和抗诉将高瞻给关进监狱,实际上是相当于终身监禁。FBI也狠狠玩了中共一次。

都知道中共不会暴露他们的特务,都会制造各种为证和谣言来证明那些真共特不是特务。

可为什么这网上就有这么多华人相信中共的鬼话,跟着中共的指挥棒转,帮着中共去扩散中共制造的谣言和伪证呢?帮着中共来散布杨恒均是最反共的,甚至散布余茂春是最大的汉奸呢?

这种人不是蠢就是坏!

当今中国玩的这种谍战把戏其实就是造谣和骗人的把戏,所有的牌和话语权都在中共手里,想骗中国的十几亿愚民,一骗一个准。

当人们抓住铁证能证明杨恒均,高瞻,余茂春是间谍时,中共就会将他们抓起来判刑15年,甚至直接拉到刑场枪毙,人们马上就声嘶力竭地高喊他们是反共英雄。

王有才,赵岩,吴建民等人都拿出中共的通缉令和判决书,证明他们被中共关押了5年以上,当我提供证据证明他们在中国监狱的真实生活经历不超过两个月时,中共立即逮捕杨光等人,让杨光以在押政治犯的名义来提供伪证证明王有才不是共特。

当我反复发文质疑余茂春就是最危险的潜伏共特时,中共就安排余茂春的族人大批特批余茂春是汉奸工贼卖国贼,将余茂春逐出家谱,挖了余茂春的祖坟,还公开立了一个余茂春下跪铜像,于是全中国人都认定余茂春就是最大的反共英雄了。

殊不知,有哪家哪户会自己出资来给自己家人立一个巨大的下跪铜像啊?

家人族人给余茂春立跪铜像,万里之外每天对余茂春搞大批判隔空打炮,恰恰表明这群余茂春族人就是在按照中共编写的剧本在证明余茂春不是共特,这就是一群人在高喊此地无银三百两,高喊我家余茂春不是共特,在公然裸奔。

这足以表明余茂春就是共特!

那些凭借着余茂春被挖祖坟及被立跪像就坚信余茂春是反共英雄的人 不是蠢就是坏,是蠢得脑袋进水,坏得一肚子下水了。

现如今,中共宣布判处杨洪钧死缓,立即有一大群人跟死了爹一样地哭天抢地。

你为什么就相信中共的鬼话呢?为什么就看不穿这中共在上演谍战大戏呢?

是有人看出这是中共在上演谍战大戏。

有人一口咬定这是中共的苦肉计,另有人怀疑中共是在设法保护杨恒均,防止被西方国家逮捕判刑,等等猜测。

但我要说的是,这种种猜测都是错的,因为牌都在中共手里,中共就是在玩那种最最低级的骗人游戏,你只要去跟着猜谜,中共最后总能让你输。

中共摔出四张牌,让你猜是不是4个A,不管你猜是还是不是,中共都能让你输,因为中共可以随时玩老千更换那四张牌。

儿时玩过扑克牌骗人游戏,你拿出四张牌,说这是4老A,让对方赌是或不是。这种游戏,双方输或赢的概率大致都是50%。

但是中共玩的谍战游戏则是它永远做庄,所有的牌都在它手里,最重要的是中共不仅是庄家,而且它有权随时修改判定输赢的规则,甚至可以随意更换底牌!

如果中共间谍机构设局跟中国大众玩这种骗人谍战游戏,中共哪有不赢的道理?任何不是特务的人如果自以为聪明就贸然对中共的这种骗人游戏下注参与赌博起哄,哪有不输的道理?

我一直都在质疑杨恒均并没有真正被关在中共的监狱里,而是象王有才一样地被送到共军总参三部的某个基地继续从事间谍工作,或者是象吴建民那样地被送到南京军区政治部招待所里在享受高干疗养病房。



这个截屏中,吴建民自称这是被国安局监视居住期间的照片。

就我所知,8964被关押过的人,没有多少人是被国安局立案调查的,国安局甚至很少介入8964参与者的审讯。

吴建民能否解释一下,国安局因何原因对吴建民进行监视居住?

如果有很多人相信了我的话,认定杨恒均就是没被关在中共监狱里,中共一定会找出无数多办法来让全社会都知道杨恒均就被关押在秦城监狱或大北监狱,能让无数的监狱囚犯来证明他们亲眼目睹杨恒均跟他们是同号囚徒。就如同杨光在中共监狱里来证明王有才曾经同他是同号囚徒那样。

总之,中共一向说谎,更是用造假的方式来为他们的特务进行包装造假骗人。那么,我们为什么就要相信中共所宣布的那些对某些人的抓捕、判刑、关押呢?

中共宣布逮捕了杨恒均,我们为何就相信杨恒均真的就被抓捕了吗?甚至就相信杨恒均就一定被关进中共监狱了呢?

中共宣布了判处杨恒均死刑缓期2年执行,我们为何就不能想到这是中共的骗人把戏呢?

中共无论说谁是外国间谍,我们都永远无法证明那人不是中共间谍,无法证明那不是中共在跟我们玩弄捉放曹一样的骗人谍战游戏。

看了我上述对中共抓捕杨恒均这类捉放曹的骗人谍战把戏,任何不是特务的人跟着哭天喊地瞎起哄,那就是陷入了中共的圈套,甚至就是自觉不自觉地成了中共谍战超限战的帮凶。那么,我们这些平民百姓对中共这种谍战超限战把戏就无能为力、没有任何对策吗?

也并非如此。

习近平按照我开出的名单,抓捕江曾周的潜伏特务 

详解桂民海被绑架案:习近平按照我的锦囊妙计绑架总参特务 


倒习信”还没完 公安抓家人屈认涉案

中共抓捕任何中文网大V、知名人士、外国间谍,我都拍手称快,我都要发文为中共鼓掌加油,火上浇油,让中共抓捕更多的大V,还要激将中共去抓捕这些特务的家人。

倒习近平公开信,温云超指控习近平根据刘刚的建议绑架其父母

但凡在中共严密控制下的网络上成为大V的人,有几个是好人?又有几个不是中共特务?

但凡在中共专制暴政下能到处成立什么反共组织、人权团体的人,有几个不是中共的爪牙?有几个不是吃饱了撑的?

中共抓捕这些大V,如果是真抓真迫害,那就是狗咬狗,或者是土匪清理门户,是中国断尾求生,自断其臂。我们都应该拍手叫好,至少应该静观好戏。

如果是中共上演捉放曹或苦肉计,我们就应该力促中共假戏真做,让中共的苦肉计切切实实地去折磨那些被抓捕的狗特务。

毛泽东发动红卫兵去折磨刘少奇王光美时,我们平民百姓就应该跟着叫好,刘少奇这种为共产主义奋斗终身的人,就是将中国拖入魔窟的最大魔鬼之一,罪该万死,死有余辜。毛泽东整死他,虽然不能证明毛泽东就是正确,但刘少奇的死就是罪有应得,至少是让世人看到每个共产党人的必然下场,必将死无葬身之地!

同样地,四人帮去批斗邓小平,我们中国百姓就没必要去冒着生命危险去为邓小平这个共产党魔鬼喊冤叫屈。

邓小平去整死胡耀邦,江泽民常年软禁赵紫阳,习近平去当众羞辱胡锦涛,我们都应该拍手叫好,中共正当权的大魔鬼去屠杀前朝大魔头,都是狗咬狗,我们就没必要为那些被屠杀的魔头去同情和流泪。

中共判杨恒均死缓,我们就不仅要欢呼叫好,还要激将中共判杨恒均死刑立即执行。    

中共发动余茂春的族人去掘余茂春祖坟,我们就要对他家踏上一万只脚,还要力促中共对余茂春灭九族,不灭余茂春九族,我们就要不断地鼓噪余茂春是中共的最大战略特务,倒逼着中共将余茂春的家人都斩首示众为止。


刘刚
2024年2月10日摘编部分推文


附录:剖析余茂春、杨恒均为中共潜伏特务的部分文章。

美国高调吹捧余茂春,使其成为攻击中国的马前卒 

解析余茂春、李老师等中文网红 

余茂春诱骗彭佩奥跪拜中共党魁习近平 

解析余茂春、李老师等中文网红 

前事不忘,后事之师,从胡平捧高瞻看胡平捧陈光诚

高瞻和李少民都是国安间谍,他们联手给曲纬挖坑

共匪无间道的前戏和高潮

老戏新唱:高瞻唱罢陈光诚又登场

杨恒均及其导师冯崇义都是双料间谍

Wednesday, May 10, 2023

徐水良常年对我造谣诽谤,我将聘律师起诉徐水良


徐水良在过去的十多年里,几乎每天都要在各种社交媒体上张贴对我恶意造谣诽谤的文章,还通过电子邮件给我发送十分恶毒的造谣诽谤邮件。

我在过去的十多年里,从来就不回应徐水良的这类诽谤邮件。徐水良就不断宣称我不是他的对手,不敢正面迎战,还非要我承认他是我的猪队友。

近日,我正忙于发表10篇数学论文。如果我的学术论文被发表,我将聘请律师起诉徐水良对我恶意造谣诽谤,给我造成巨大的精神伤害。

徐水良常年对我公开造谣诽谤,我从来都不予反驳。可这里的很多人就信以为真。不妨举两个大家熟悉的例子。

一个例子是徐水良造谣说我曾经说过“徐水良是我的猪队友。”

我从来就没说过这句话。

我曾经说过:“宁要狼一样的对手,不要猪一样的队友。”这是我说过的。

大河就几次提及我的这句“语录”。

胡安宁就利用我的这个“语录”,将徐水良硬说成是我的猪队友。可谁都知道,我从来就不曾将徐水良当成是我的什么战友。

徐水良从此就反复发文,说我不敢承认他徐水良就是我的猪队友。我从来就不同徐水良纠缠这种问题。

最近的一个例子就是徐水良在独评几次发帖,说赛昆是共特,赛昆将我拉回独评。

我同赛昆没有任何私下联系,赛昆也从来不曾跟我有任何交往,不曾发过私信、电邮,更不曾打过电话。可徐水良就是四处造谣说赛昆将我拉进《独立评论》,说我被赛昆利用来《独立评论》对徐水良进行打压。《独立评论》的很多网友还真以为我同赛昆是上下线家生共呢。。

这就是徐水良的一贯造谣手段。

刘刚
2023年5月10日

附录:徐水良对我造谣诽谤文章链接和截屏,将保留这些截屏作为起诉徐水良的证据材料。

徐水良自2011年茉莉花革命后,几乎是每天都要群发大量邮件,以及在推特、脸书、博讯等媒体上发布大量对我造谣诽谤的文章。

仅仅是在2023年5月9日,徐水良在推特、脸书、博讯等社交媒体或徐水良个人的博客上就发布数十篇对我进行恶意造谣诽谤的文章,下面是其中的部分文章的链接和截屏。

日常评论(230509)继续评川粉、新自由主义、公有私有、逆种族主义、赛昆刘刚家生共、反人类圣经和神棍、郭台铭



笑笑高学历特线科盲刘刚
再笑造谣撒谎的刘刚附带蠢人顾晓军
刘刚改换主子







Tuesday, May 2, 2023

追忆当年教科书


首先说明,我的这篇短文仅仅是对当年大学生活的感慨,同徐水良没啥关系。

刚刚看到徐水良向大家推荐统计物理学教科书。

我无意继续同徐水良讨论这些问题。只是徐水良推荐的教科书不禁让我想起当年在大学时读过的几本《统计物理学》教科书,令我感慨万千。

相信在77年上大学的人都会有同样的经历。

我们的统计物理或称统计力学课用的是王竹溪编的一本薄薄的教科书,电动力学是曹昌琪的《电动力学》,还有一本很有名的教授的《电动力学》,电磁学是赵凯华(?)编辑的《电磁学》,褚圣麟的《原子物理学》 等等等等,相信当年各个大学都是通用的这几本教材,对这些教材,我们当年可都是能倒背如流了,现在全忘光了。如果曹昌琪不曾经给我当了三年的导师,我连他的名字也会忘得精光。

这些中文教科书都是让人兴味索然,我们就设法去买一些美国的通用教材。最著名的是伯克利的四大力学教材,有《波动学》(绿色封面)、《电动力学》、《统计物理》(蓝色封面)、《量子力学》(紫铜封面)等等。其中的《统计物理学》是我最喜欢读的,那简直就是一种享受,如同是看动画小人书或漫画一样。我至今还记得其中讲述不可逆过程的漫画:

一个酷似卓别林的小丑,提着拐杖,对着一个小木房丢了一颗原子弹。房子炸飞啦。小丑随后又对炸飞的房子废墟又丢了一个原子弹,结果是所有废墟碎片都按照被炸飞的轨迹逆向飞行,被炸飞的房子瞬间又被炸回来啦。

物理学和力学在当年好象区分不大。力学通常是指那些包含有微分方程式的物理学科就成为是力学。比如,电动力学,因为有麦克斯韦方程,就不叫做电动物理学了。电磁学的很多内容就是初级的电动力学。

电磁学的另一个升级版叫作电子线路,因为其中没有用到微分方程,就不敢自称为电磁力学了。

量子力学,因为有薛定谔方程,也就被称为是力学了。

统计物理学,在初级阶段叫做统计物理,高级的统计物理就称为是统计力学了。

光学,没什么微分方程,就一直没有升级为光力学。

热学,初级阶段叫做分子运动学或热物理,高级阶段就成为热力学了。

原子物理学一升级就成为量子力学了。

原子核物理学升级后就成为量子场论。

普通物理,一升级就成理论力学了。

还有,流体力学,弹性力学,材料力学,空气动力学,塑性力学, 等等等等,都要不叫作力学的初级课程。

但凡是没有用到微分方程的学科,都不敢称其为力学。

我这段话是经验之谈,开玩笑。

虽然是这样开玩笑,我们力学专业的人都认为力学没什么技术含量,认为力学系上古典学科,而物理系则是属于现代科学。更因为古典力学都让牛顿给糟蹋完了,剩下的任务就是完成牛顿还没来得及完成的修修补补工作,没什么机会得诺贝尔奖了,大家都争先恐后地转行学物理。

还记得有另一本英文版的著名的统计物理学,我忘记作者名字了,其中的题目特别好。我们科大图书馆只有一本。我们每个人都抢着去借那本书。我曾经借到过几次。就是现在,我还经常做梦我去图书馆去排队借那本书。

还有一本英文版统计物理学,好象是一位姓黄的美国华人编著的。也忘记名字了。后来到了单位工作后,我就将单位图书馆的那本黄某的统计物理学给包下来了。

前几天还记得有人在此提到铁摩欣科。我们在78年上《材料力学》是就是使用铁摩欣科的英文版《材料力学》,当时给我们上课的教授叫沈志荣,是美国的正宗博士,是当年同钱学森同一条轮船从美国回到祖国的,也是我毕业论文的导师。钱学森一直都是我们系的系主任。上沈教授的课,让我记住了一些相关的英文单词,我们学生都会牢记他经常使用的“homogeneous”一词。相信我们班上的学生都会不忘他传授的这个单词。我的毕业论文题目是“近海石油平台的震动模型分析”,其实就是帮助他查阅和归纳这方面的英文资料。沈志荣教授在那期间几乎每天下午都要去体育教研室,就是同宁柏下围棋。

当时科大的条件比较优越,我们所用的教科书基本上是免费发放,就连铁摩欣科的那本厚厚的英文硬皮书也是免费发放。如果不是免费发放的教科书,我们很多人就不买了。后来到了北大,才知道买书贵啊。

吉米多维奇的《高等数学解析题集》就更是我们那个年代尽人皆知几乎人手一本的参考书了。

最令人难忘的是上了方励之的《天体物理学和相对论》、阮图南的“量子场论”,我的物理学课都是到现代物理系或是物理系选修的。我有一个学期选了十几门课,既包括力学系的必修课,又同时去选修物理系和近代物理系的物理课程。我们那时是可以逃课的,参加期中和期末考试通过就给记学分。

凡是方励之授课,没上过的,我大多都会去听。因为那跟听评书一样令人开怀。方励之的那本科普读物《宇宙的創生》很有伯克利《统计物理学》的遗风,其中有大量的漫画。一方面在讲述宇宙的创生是始于和谐、美、平等。其中特别引用圆桌会议来比喻圆桌上平等和美的基本的要求,宇宙中就没有中心,处处是中心,圆形、椭圆形、球形是基本的存在形式,否则就会产生战争,产生灾难。而人类社会也是要求平等,最终的均衡是要逐渐地趋向于人人平等,没中心,没有国王,大家都是占有圆桌的平等的一个角,而不存在坐难坐北的席位,更不存在什么主席。

我们系的数学课要求比较高,各种数学课一直都是由徐澄波教授担任主教授,大概交了我们三年有余。徐澄波教授的授课令人难以忘怀,是北大数力系毕业,讲课的每一句话都配有十分有力度的动作。我们都不会忘记他讲授“Epsilon 非常小,小到不能再小”,那动作就如同是在反复地按死一个老共匪。徐澄波教授的夫人是浙大教授,后来,徐澄波教授也调到了浙大。我还同几位同学专程去他在浙大的家中拜访过他。

只有概率统计是同物理系一道上的大课。给我们上概率统计的老师也令人难以忘怀,最难忘记的是他几乎每堂课都会说几次“这个问题同学们并不百生”,引起一阵阵哄堂大笑,因为我们都知道他要说的是“陌生”,而他就一直都奇怪我们为何要笑。

刚刚想起那本蓝色硬皮的英文版《统计物理学》的作者叫黄克森,Kesen Huang.

徐水良 牛津大学研究生教材《统计物理学中的蒙特卡罗方法》等大学教材 2023-04-26 12:18:58 [点击:257]
赛昆、刘刚等等对统计学几乎一窍不通,不仅他们的统计计算很可笑,听不懂樊教授关于蒙特卡罗方法的介绍,赛昆还坚持说胡话疯话,非常可笑地一再一再说蒙特卡罗方法不是统计方法,不属于统计学,完全不知道自己是在一次又一次出丑。

参见:https://twishort.com/7Dsoc

https://facebook.com/xushuiliang/posts/pfbid02QebkdJ72nGX38cTZBfiuwsz776UEuTGdqT39qCBoyWS8hSgNKeS9qzdP79woj3u2l

我的统计学是40年前在监狱自学的,忘记用的是哪个大学的教科书。在与赛昆等家生共辩论蒙特卡罗法是不是统计方法等时候,发觉不仅赛昆、刘刚等对统计学几乎一窍不通,而且其他很多朋友似乎也不懂统计学。于是上网搜索相关大学教科书,看看有什么教科书,可供我们学习。这是一部分结果:

比较权威的有:《牛津大学研究生教材:统计物理学中的蒙特卡罗方法》等教科书,据说是经典的。纸本书籍,亚马逊网站和书店有售:
https://www.amazon.cn/dp/B00CE3TLB0

刘刚 浙大力学属于数力系能说明什么? 2023-04-30 14:26:17  [点击:114]
中国的各个系所包括的分支专业并不是什么科学问题。

中国文革前各个大学大多都有数力系。这仅仅是为了师资资源管理的方便,并不能据此来论证力学就是数学的一个分支。

将力学划分到哪个系,不是科学问题,而仅仅是管理问题。在那个年代,力学教师都需要很强的数学,而物理系规模通常是过于庞大,为了均衡,就将力学划分到数学系。中国高中里将力学划分到物理课中。力学究竟应该是划分到物理中还是划分到数学中,中国是根据师资和教学管理的需要来划分的。

中国在文革前很少有计算机系。计算机专业大多都划分到无线电系或者是数学系。这也是根据师资管理的需要。只是后来需要招募大量的计算机专业的学生后,才划分出计算机系。

中国将计算机或力学划分到哪个系不能作为证据来证明计算机或力学是属于哪种学科,这就如同将马克思主义、习近平思想划分到哲学系,并不能证明习近平思想就成了哲学。中国的数学系学生都要学习党史,这并不能证明中共党史就是数学的一个分支!

徐水良的辩论术真是风××。也许徐水良想说的就是他曾经是浙大非数力系的某个系的肄业生。

另外,Monte Carlo 方法也不是什么神秘的方法。可以简单地概括为:对随机事件进行大量随机抽样再对某个随机变量求平均值。

在计算机领域,通常将这种方法也称为Randomization Method。有很多计算机领域的专家会将Randomization Method列为自己的研究方向,但很少有人会将Monte Carlo方法作为自己的研究方向,就如同不会将“投硬币”、“掷骰子”列为自己的主攻方向一样。如果有人自称是Monte Carlo Simulation方面的专家,那是指他会使用Distributed computation 或Cloud Computation进行计算机计算,应该是指如何进行大规模计算,是计算机领域的专家,而不是统计学领域的专家。

Monte Carlo Simulation方法是属于一种“傻瓜方法”,是找不到更好算法时的无奈选择。这个方法本身不是什么难题,难的是如何实现这种算法中所需要的大量计算,那就是属于计算机领域的问题了。

徐水良在讨论Monte Carlo方法是属于数学领域还是统计学领域,这就如同是在讨论“掷骰子”是属于数学领域还是统计学领域一样地无知。

有很多人会在自己的Resume上将Monte Carlo Simuluation列为一个skill。当面试的人看到这个Skill时,这仅仅是表明他的计算机skill比较强,会使用Monte Carlo方法进行模拟计算,其中包括的内容会是Distributed Computation, Grids Computation, 而丝毫不包括什么统计学和其它的什么数学。其数学知识很可能仅仅是求平均值而已。

Monday, May 1, 2023

三年前我对各主要国家新冠死亡人数的预估


三年前,也就是在2020年5月5日,我曾经发文估算美国的新冠预期死亡人数。见下述文章链接。

用数学模型估算各国预期新冠死亡数,美国将高达24万!

A Simple Model to Estimate the Expected Death Toll

按照我当时给出的估算,美国新冠死亡每年24万,三年后105万 

当时美国正在感染新冠的总人数是1,237,633人,当日死亡人数是2350。我根据当日的数据,美国当时感染新冠的人中将会有24万人死亡。从而预估新冠高峰期每年大约死亡24万。

很多人都说我的估算太夸张了,是大大高估了新冠死亡人数。

美国当时的总死亡人数是72271,按照我的估算,今日的死亡总人数应该是105万。

而现今美国的新冠死亡总人数是106万!同我的估算没什么太大差距嘛。

上图是我在2020年5月5日文章的部分截屏。那是预估半年后的死亡总数。如果将这些数字乘以2,可以看作是一年的新冠死亡人数,将上述数字乘以7,就可以作为到达2023年5月的新冠死亡人数。而按照我当时估算,全球新冠病人的死亡概率会高达21%,但美国这几个疫情泛滥大国的新冠死亡率是在10%左右。那么,这些数字还应该被除2。由此估算出的到达2023年5月的各国新冠死亡人数见下表。目前的新冠死亡人数同我的预估基本上相当。

使用当时估算的全球新冠病人死亡概率21%来估算,上图是到2023年5月各主要国家因新冠而死亡的预期人数。

当时美国及各个欧洲国家的新冠病人死亡率大约是10%,这些国家到达2023年的预期死亡人数应该是上表中的数据再除以2,如下表所示。


这个预估中对全球的新冠死亡人数严重偏低。那主要是因为很多国家尚未开始疫情,还有很多落后国家还来不及进行核算检测,也无法及时搜集数据。所以,当时的我对全球新冠病人的确诊数是严重偏低,我根据这种偏低的数目进行新冠死亡概率的预估值也就自然会严重偏低。

简述三年前我用Monte Carlo方法估算新冠病人的死亡概率

就因为我修改两个错别字,徐水良和杨巍就对我辱骂三年


翻看了一下我在3年前发的网文,以及徐水良、杨巍对我反复纠缠的旧帖,见下面的截屏和链接:





就从这些标题来看,徐水良和杨巍对我进行纠缠的就是我将原本打入的公式:

“确诊总人数 = 死亡总人数 + 康复总人数 + 死亡总人数”

又修改成为:

“确诊总人数 = 死亡总人数 + 康复总人数 + 病中总人数”

很明显,那是我偷懒使用Copy-Paste功能,而忘记了将“死亡”二字修正为“病中”二字。



徐水良分明知道我的字母公式是我要给出的公式,而文字公式则是错别字。

随后,徐水良和杨巍就连续不断地攻击我修改他们自己都能看出来的两个错别字(将“死亡”改正为“病中”)是蓄意对他们进行构陷。


并据此在过去的几年里连番不断地攻击我“人品恶劣”、“投共”、“共特”、“家生共”、“白痴”,等等等等。

从上面的截屏中可以看到,我根本就不曾对他们二人有什么诬陷伪造。我该文的

始发时间:2020-05-06 05:13:45
最后编辑时间: 2020-05-06 23:03:21

杨巍最早指出我这个错别字错误是在:2020-05-06 15:29:38

我修改过以后,就不曾针对这个问题回应他们二人。可他们就能凭空造谣说我诬陷他们伪造我的公式了。

就因为我在文章中曾经将“病中”二字错误地打成了“死亡”二字,徐水良和杨巍就连番累牍地对我攻击、批判、辱骂,这俩人是否是太闲了啊。

并且谁都可以看到,我对他们的胡搅蛮缠都是极力忍让,无意同他们深入讨论。

刘刚
2023年5月1日

徐水良说我不懂统计学,我可以承认徐水良最懂统计学


徐水良说我不懂统计学,我也承认我不懂统计学,我还可以承认徐水良最懂统计学。

我的那篇文章在一开头就声明那是任何初中生都能做出的算术应用题。我不过是用初中生都会的概率统计来估算美国的预期死亡率。

徐水良根本就没看懂我的那篇文章中的数字分析。我是根据已有的死亡人数和确诊人数来估算感染新冠的死亡概率,我也声明这个死亡概率也会随着时间发生变化,但变化不会太大。再根据这个死亡概率来乘上已经感染的总人数,以此来估算这些感染病人中将会死亡的人数。再考虑到感染新冠的人在半年期间里不是康复就会死亡,仅此就能预估美国的新冠死亡人数到年底至少是24万。

我没说疫情感染人数是线性分布。我强调新冠高峰期的年死亡人数至少是24万人。随后是假设24万是疫情期间平均年死亡人数,再假设新冠疫情从开始到结束的时间跨度是三年,再将24万乘以3,加上已经死亡的7万多人,就得到预估的总死亡人数将是105万。

我有说过疫情感染人数线性均匀分布吗?我有说过不是正态分布吗?难道正态分布就不能求平均值吗?就不能算出总死亡人数吗?

我仅仅是给出的大致的估算。

我是不懂统计学。可我列出了我曾经读过和学过的一系列教科书,包括:
概率统计分析
统计物理
热力学
流体力学
分子物理学
数值积分
Numerical Computation

等等,至少是翻烂了伯克利的《统计物理学》、Keshen Huang 的英文版《统计力学》,这些课程都是使用统计方法的科学,还指出我在

花旗银行
摩根斯坦利
Morgan Chase
Bear Stern

等等华尔街公司工作期间大量使用Monte Carlo方法计算IR Curve、Credit Curve、各种金融产品的Risks(Greeks),这些计算都要使用Distributed Computation、Grids Computation、Binomial Tree、Trinomial Tree进行Monte Carlo Simulation。

我在贝尔试验室工作期间,同几位同事一道开发了名为Spider的光纤通讯优化设计软件,其中的很多程序也要使用Monte Carlosimulation和Randomization方法进行选择最佳路径和进行Routing Optimization.我甚至暗示这些计算要使用Stochaotics Theory和Brownian Motion theory。我在NYU学习了二年的Finance Engineering高等金融班,其中大多是学习Randomization 、Numerical Computation, Monte Carlo Simulation的计算机计算方法求解Black-Scholes微分方程等等,我在哥大攻读计算机专业期间,就是每年给“Numerical Computation”的计算机课程担任助教。我列出了几篇我在AI和Optimization方面的学术论文,这当然都不属于是统计学,但都是用统计学作为重要工具之一。

我不愿向徐水良反复提及这些,因为徐水良根本就不懂其中的任何一门学科,甚至就没听说过上述学术方面的名词,没必要劳烦他上网去查阅这些名词,再让他宣称他是这些领域的头号专家。

徐水良宣称他最懂统计学,证据就是他曾经自学了概率论,还是在40年前,还是在中国的监狱里!还根本不能说出是哪所大学的教科书!

谁相信中国的70年代在监狱里能够搞到大学的教科书啊?在文革期间,市面上卖过哪所大学的教科书啊?行,你徐水良自学过概率论,我们都无人质疑你真的自学了概率论,承认你自学过,也认可你就是全球最顶级的概率统计专家。可面对我们这些在中国的名牌大学里以及在美国的常春藤大学里不是通过自学拿到学位的人,面对这些都反反复复地真正修练过概率统计、Stochastic Theory、Brownian Motion、热力学、统计物理学、统计力学等等大量使用统计方法的正牌大学生的人,徐水良为何就非要否认我们会对统计方法也略知一二呢?

徐水良还向大家推荐一部牛津的 《统计物理学中的蒙特卡罗方法》,还是上网搜索的!如果你徐水良真正阅读过这本书,我们还认可你的推荐。可徐水良这个自称在40年前在监狱里自学过概率统计的人,以及没有做过任何Monte Carlo数值计算的人,没有读过任何统计物理教科书的人,有什么资格向我们这些将伯克利《统计物理学》都翻烂的人推荐什么统计物理学啊?有什么资格向我们这些在美国华尔街进行过多年Monte Carlo 数值计算的人推荐什么“Monte Carlo方法”或统计方法啊?

徐水良就是不知道何为羞耻,就是不知道山外有山。

徐水良在过去的三年里,针对我的那一篇估算新冠死亡人数的文章反复追骂,我都不予理会,因为他根本就不理解这些方法,看不懂我的文章中的数字分析。我没必要同一个半文盲来讨论一些连初中生都能懂得的算术应用题问题,更没必要去同这些地地道道的科盲去讨论什么统计方法和Monte Carlo Simulation。

可是,这个徐水良就是得寸进尺,不依不饶。我不理会他,他居然据此将我反复说成是共匪、共特、自干五、投共、白痴。更是有人将我们说成是为了一些鸡毛蒜皮炒成一地鸡毛。

我不过是让大家看到,在过去的三年里是徐水良就我的一篇小学生算术题文章来反复追骂,而我就不理会徐水良和杨巍的这些反复追骂。是他们自己同他们自己在过去的三年里就一个鸡毛蒜皮炒成了一地鸡毛!

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杨巍   当年“批判”你的是你一个非常明显的低级错误,然后你耍无赖 2023-05-01 14:22:09  [点击:28]
文章偷偷改了。

没料到你一直到今天还在想翻本,故未保留当时的文字。你要翻盘就该贴出当年的文字,让网友明白来龙去脉,而不是像今天那样再次耍赖,贴出一些与当年完全不同的东东。我没兴趣去弄懂你现在那些乱七八糟的玩意,只是对你那无赖人品有进一步的认识。
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刘刚   你根本就没看懂我的文章中的公式,你批判我什么? 改贴 2023-05-01 15:17:08  [点击:8]
我将我在2020年5月5日的文章全文发出来了,徐水良也将你批判和辱骂我的文字全文发出来了,你还要什么原文?原文都在我的文集里,大家都会去阅读。

你辱骂我的原文之一是:

作者: 杨巍 "我一看到这个刘刚公式,就觉得好笑。" 2020-05-08 09:52:08 [点击:79]
我一看到这个刘刚公式:“确诊总人数 = 死亡总人数 + 康复总人数 + 死亡总人数”就觉得好笑,并断定“看得懂”的人都有病。

本来想等几天,看看除了老徐之外,还有谁会来说“看懂”,不料刘刚立即偷偷把刘刚公式改了,却又不说明,立即理直气壮地贴出来问老徐:

确诊总人数 = 死亡总人数 + 康复总人数 + 病中总人数
这个公式,完全错误。

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你是揪住我曾经写下:

“确诊总人数 = 死亡总人数 + 康复总人数 + 死亡总人数”

我不记得我是否写下那样的文字,如果真的写过,那也是人人都能看出来的Typo。

你宣称我将上述公式修改成了:
确诊总人数 = 死亡总人数 + 康复总人数 + 病中总人数

然后就宣称我的这个公式完全错误。

你不妨指出来这个公式错误在哪里?

你进而宣称我修改错别字是耍无赖,是构陷徐水良。有你这样耍无赖的么?

而徐水良根本就不是纠缠我的这个公式。

你和徐水良相互配合对我进行辱骂、批判,而你根本就不知道徐水良在批判我什么,你不仅不懂我的文章,甚至根本就不懂徐水良说的是什么。

你这不是胡搅蛮缠又是什么?


我只是大致看了一下他的标题,但还是看了下杨巍在三年前对我批判的文章,那还是近日才看了一下他究竟是在批判我什么。

我无须证明我会什么,没必要证明我懂什么。我懂不懂统计学、会不会Monte Carlo方法,都是无关紧要,即便是完全不懂,也没什么关系。我没必要向徐水良证明什么。

只有那些无知的科盲才是急急地向人们证明他不是科盲,不是文盲,向人们证明他在各行各业都是顶级专家,而给出来的证据不过就是他上网去搜索了一些相关名词,最多就是胡说他曾经在40年前的监狱里曾经自学过某个学科。另一个手段就是用胡搅蛮缠的方式证明其他人根本不懂他胡乱定义的某个概念、某个学术名词的归属问题。

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刘刚
2023年5月1日

下面是徐水良辱骂我的部分文章链接:


徐水良   是说你不懂统计学,用直线均匀分布统计死亡率。包括现在 2023-05-01 13:19:58  [点击:17]
这个帖子,表示你仍然完全不懂统计学,以为是死亡率是常数,一年24万,三年就乘3,24X3;五年就乘以5,一百年就是2400万。你那是均匀分布,永远不变,不适合流行病统计。流行病是不断变化的东西,连人类出生率都在不断变化,何况流行病。

实际上,任何流行病感染分布,都不是直线,而是正态分布,偏态分布或其他曲线分布。不是你到处套用直线线性均匀分布就能解决的。

你和赛昆不懂统计学,却非要在统计领域出丑。非常不智。赛昆和家生共们反正也不要脸皮,永远耍无赖胡搅蛮缠,不怕出丑。只要完成任务就行。难道你北大学生就不怕出丑?

徐水良 牛津大学研究生教材《统计物理学中的蒙特卡罗方法》等大学教材 2023-04-26 12:18:58 [点击:257]
赛昆、刘刚等等对统计学几乎一窍不通,不仅他们的统计计算很可笑,听不懂樊教授关于蒙特卡罗方法的介绍,赛昆还坚持说胡话疯话,非常可笑地一再一再说蒙特卡罗方法不是统计方法,不属于统计学,完全不知道自己是在一次又一次出丑。

参见:https://twishort.com/7Dsoc

https://facebook.com/xushuiliang/posts/pfbid02QebkdJ72nGX38cTZBfiuwsz776UEuTGdqT39qCBoyWS8hSgNKeS9qzdP79woj3u2l

我的统计学是40年前在监狱自学的,忘记用的是哪个大学的教科书。在与赛昆等家生共辩论蒙特卡罗法是不是统计方法等时候,发觉不仅赛昆、刘刚等对统计学几乎一窍不通,而且其他很多朋友似乎也不懂统计学。于是上网搜索相关大学教科书,看看有什么教科书,可供我们学习。这是一部分结果:

比较权威的有:《牛津大学研究生教材:统计物理学中的蒙特卡罗方法》等教科书,据说是经典的。纸本书籍,亚马逊网站和书店有售:
https://www.amazon.cn/dp/B00CE3TLB0

三年前我用数学模型预估美国新冠死亡每年24万,今日应该是105万!

本文网址:http://jasmine-action.blogspot.com/2023/05/24105.html

三年前,也就是在2020年5月5日,我曾经发文估算美国的新冠预期死亡人数。见下述文章链接。

用数学模型估算各国预期新冠死亡数,美国将高达24万!

A Simple Model to Estimate the Expected Death Toll

按照我当时给出的估算,美国新冠死亡每年24万,三年后105万 

当时美国正在感染新冠的总人数是1,237,633人,当日死亡人数是2350。我根据当日的数据,美国当时感染新冠的人中将会有24万人死亡。从而预估新冠高峰期每年大约死亡24万。

很多人都说我的估算太夸张了,是大大高估了新冠死亡人数。

美国当时的总死亡人数是72271,按照我的估算,今日的死亡总人数应该是105万。

而现今美国的新冠死亡总人数是106万!同我的估算没什么太大差距嘛。



上图是我在2020年5月5日文章的部分截屏。那是预估半年后的死亡总数。如果将这些数字当作是一年的新冠死亡人数,将上述数字乘以4,就可以作为到达2023年底的新冠死亡人数,见下表。目前的新冠死亡人数同我的预估基本上相当。




简述三年前我用Monte Carlo方法估算新冠病人的死亡概率

http://duping.net/XHC/show.php?bbs=11&post=1462551


下面我给出的这个小学算术公式,应该是属于小学生的应用算术题。可千万不要将这个问题上升为统计学疑难问题。

大约是在三年前,我根据上述网页发布的一些统计数据,给出用Monte Carlo方法计算新冠死亡概率的公式,我当时没有使用Monte Carlo这个名称,就是防范徐水良这种人说我卖弄学问。

当时杨巍和徐水良对我进行大批判,我认为这都是些鸡毛蒜皮之事,没必要跟他们讨论这种问题。现在才发现,他们没有理解我的原文中所要表达的意思。现在我不妨再补充解释一下我当时所要表达的意思。

首先,我发现这个网页的统计数据存在一些问题。按理来说,表中列出的总确诊人数应该有如下关系:

总确诊人数 = 新冠死亡总人数 + 正在康复中的总人数 + 已经康复的总人数

但是,很多国家给出的这些数据并不满足上述条件。

上面的截图是昨天的统计数据,美国的统计数据满足上述条件,但全球的总确诊人数却仍然有6百万左右的误差。这是现在的统计数据,在三年前,这个数据的差别还是很大的。随着时间的推移,这个误差在逐渐减小。

所以,我只是指出这个统计中应该有这样的关系成立:

总确诊人数 = 新冠死亡总人数 + 正在康复中的总人数 + 已经康复的总人数

这并不是我提出的数学模型。这个公式只是表明这其中的一个数据不是独立的,是可以根据另外的三个数据推导出来的。

徐水良和杨巍等人就开始对我指出的这个等式进行全面地大批判,直到今天又是掀起一个高潮。我都是不予理会。

另一个问题是,我提出可以用如下方法估算出新冠病毒感染病毒后的死亡概率:

先估算出当日的样本数:

昨天的当日检测人数 = 昨天的报告的总检测人数 - 前天报告的总检测人数

再估算出总人口中的感染病毒的总人数应该为:(假设检测到提交报告结果的时差为一天)

(今天的确诊总人数/昨天的检测总人数)× 总人口数

那么,感染新冠病毒的人的死亡率就可以估算为:

感染新冠死亡概率 = 新冠总死亡人数 /((今天的当日确诊人数/昨天的当日检测人数)× 总人口数)

感染新冠死亡概率 = 新冠总死亡人数 × 昨天的当日检测人数 / 今天的当日确诊人数 / 总人口数

感染新冠死亡概率 = 新冠总死亡人数 × (昨天的报告的总检测人数 - 前天报告的总检测人数) / 今天的当日确诊人数 / 总人口数

这个方法实际上也就是Monte Carlo 算法的数学部分。

在那个网页中,确实也列出了各国的总检测人数,但那其中有很多重复检测,作为随机样本的误差率就比较大。

按照上述公式,输入上述网页给出的数据,就能大致估算各个国家的感染新冠病人的死亡概率。

当然,一定会有更好的方法估算出新冠感染后的死亡概率。但是,就上述网页给出的一些统计数据,大概也只能这样估算死亡概率了。

我所要估算的是感染新冠后的死亡概率,是一种条件概率,不同于新冠病毒造成的总人口的死亡率!我说的是感染新冠的人的死亡概率,而后者说的是不管什么人在新冠大流行期间会通过感染新冠而死亡的概率。

我上述文章发布后,就遭到了徐水良、杨巍等人的连番累牍的攻击、辱骂,直到今天,又发起了一次大批判高潮。

徐水良据此就批判了我三年,说我不懂装懂,不懂得什么是概率统计。

相信杨巍和徐水良还是无法理解上述问题。


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刘刚   
2020年5月1日

关于新冠问题的统计数据  2023-04-30 23:27:48 



当年新冠隔离期间,就每天都查看下述网页发布的各国的各种新冠数据,这个网页给出了各国新冠的当日确诊数、死亡数等等统计数据,我就是将这个网页上的数据截屏一部分,也没作什么太多的计算,不过就是一些加减乘除而已,随便发表了一些评论。我那不过是因为疫情隔离闲得无聊,就随便转发一下疫情统计数据,解闷而已。

居然就被徐水良、杨巍等人给上升到“刘刚模型”、“刘刚公式”等等大帽子。我当时就觉得好笑得很,还真帮我解闷了,没跟他们就这些无聊问题进行什么深入讨论。

现在将这些问题又翻出来,好象是红卫兵找到了我在30年代当过叛徒的证据一样来对我进行大批判。我将这些讨论就当成是帮我解闷啦。

再次感谢老徐、杨巍在纽约大隔离期间伴我度过无聊时光。其实,他们的长篇大论我都没有细看,至今都懒得看。

刚才才看到杨巍的这个帖文,说我要老美照抄老共的隔离方式。

我记得我当年只是发文想说明美国的这种软隔离实际上是等于没隔离。如果认定这种病毒是通过空气传染的,是必须要隔离,那就需要采取严格隔离,而不是象当时的纽约那样,即强迫人在家隔离,在同时又允许人们上街买菜遛狗,那种隔离就不如不隔离,应该允许人们继续上班工作,或者就是长痛不如短痛,采取更严格的隔离,要给被隔离的人派饭、送日用品。


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在2020年5月,还没人敢说美国最终会死亡超过24万人,我是说即便美国不再感染新冠,也会在2020年年底因新冠死亡至少24万人。这就引起徐水良等人的大肆批判和辱骂。


徐水良   在武肺问题上批评刘刚投共的几篇文章(可惜没有把统计问题汇编进去)

必须高度警惕土共及其情报机构一种可能的阴谋

徐水良 2020-05-06日

徐水良等人至今都没有去核实我的预期死亡数字,就是跟我胡搅蛮缠3年。

徐水良何必不去反驳一下我的预期死亡数字啊?

刘刚
2023年5月1日

Friday, March 10, 2023

诚请数学高手对我的这篇学术论文批评指正



A Mathematic Model for Supply-Demand Equilibrium and the Optimal Solution for Labor Assignment

Gang Liu


  • Gang Liu

Abstract

Supply function and Production Possibility Frontier (PPF) are basic concepts in Economics. We present a model that can give mathematic formula for PPF and the supply as a function of the price vector and capability parameters. With this Supply function, the generic Supply-Demand equilibrium problems can be solved numerically. We apply the supply-demand equilibrium to give optimal solutions for team work management problems or labor assignment problems. Concrete examples are given for managing an engineer team in Boeing Corporation.

Keywords: Resource Allocation, Labor Assignment, Teamwork Management, Supply Function, Production Possibility Frontier, Supply-Demand equilibrium

Cite this paper: Gang Liu , A Mathematic Model for Supply-Demand Equilibrium and the Optimal Solution for Labor Assignment, American Journal of Economics, Vol. 4 No. 2, 2014, pp. 83-98. doi: 10.5923/j.economics.20140402.01.

1. Introduction

Production Possibility Frontier (PPF) is one of the basic concepts in Economics. PPF can be simply defined as the boundary of frontier of the economy’s production capabilities. Most of Economic books normally have a whole chapter to discuss PPF and its applications [1, 4, 10, 11]. Most of these text books discuss the PPF and supply function for two products and in qualitative format, as shown in Figure 1. It is well-known that the PPF is convex and the supply-price curve is an upward-sloping curve. However, no one has given the PPF nor supply function in mathematic formats. The law of supply and the law of supply-demand equilibrium are basic laws in modern economics. However, without knowing the supply function in mathematic format, these laws can be only discussed quantitatively, and the general supply-demand equilibrium cannot be solved numerically.
In early 2002, we have given the PPF and supply function in mathematic format for any number of products [6]. In this paper, we first introduce the model that can formulate the PPF in mathematic format, and then derive the supply as a function of the prices of all products. Some of the basic economic theorems can be derived from the PPF formula, such as the convexity of the PPF curve, the Law of Supply, as well as supply elasticity. We also proposed methods for solving the general supply-demand equilibrium numerically.
There are wide applications of the proposed PPF functions. As an example, we apply the PPF function and the Supply-Demand equilibrium equation to give optimal solution for team work management and labor assignment problems. Our analysis and test results show that the proposed model can improve production efficiency by 40% for most of the team work management problems.
The rest of the paper is organized as follows. Section 2 introduces some useful notations and definitions. Section 3 formulates the PPF and the supply function for a micro system. Section 4 further formulates the PPF and the supply function for a macro system. Section 5 discusses the lower Production Possibility Frontier. Section 6 discusses the Law of Supply and the Elasticity of Supply. Section 7 introduces two methods for solving the supply-demand equilibrium. Section 8 introduces two special production possibility curves that can be used to show how efficiency of the PPF. Section 9 applies our supply function to a dummy system to show concrete PPF curves and supply curves. Section 10 discusses the best scenario and the worst scenario. Section 11 applies our model to solve the labor assignment problem for a labor oriented team. Section 12 shows a concrete example of labor assignment problem for project oriented team. In Section 13 and 14, we analyze the efficiency improvements by the optimal solution. Section 15 introduces two management methods that can reach the optimal solution for team work management. Conclusions are presented in Section 16.

2. Notations and Definitions

In order to describe our model and the PPF curve, let us first introduce some notations and definitions.

2.1. Notations

: An economic system that contains some sub systems. It can be as small as a family, a firm, and can be as large as a country or the whole world.  is also called a macro system compared with its sub systems.
: An integer represents the total number of the sub systems in .
: An integer represents the total number of the products that are produced in .
: The ith unit or sub system in system . It could be an individual member, or a group of people, such as a firm or another economic system in . However, there are no overlaps between different Units. For example, if an individual has been included in one unit, the same individual can’t be included in another unit.  is also called a micro system compared with its parent system.
: The kth product that can be produced in system . Actually, the product here means any labor activities that can be done by any unit in . It can be a real product, a project, a job, a task, and anything that need to be done or produced by any unit in .
: A time span that the above mentioned products are produced in .
, which is the set of non-negative M-dimensional real vectors and with the original point  excluded.
: The same as . However, we use it to particularly represent the Production Space with its kth Cartesian coordinate representing the amount of a parameter related to  product.
: The demand amount of  product that requested by .
: The maximum amount of  product that can be produced by  within time . Normally  can be produced by  when it uses all of its resources to work on product . All the  make up an  matrix, which is called the micro capability matrix of system .
: The amount of  product that are actually produced by . All the  make up a vector in , and is called micro supply vector.
: The amount of  product produced by the macro system . It is also called the macro supply of system . All the  make up a vector in , and is called a macro supply vector of system .
: The price of the  product in system .

2.2. Definitions

DefinitionMicro System and Macro System: An economic system is called a macro system if it contains some sub-systems, such as the system  introduced above. An economic system is called a micro system if it is contained in a macro system, such as the sub-system  described above.
DefinitionSystem Parameter: An economic parameter is called a system parameter if it is associated with an economic system. For example, the supply amount, demand amount, and price are all examples of system parameters.
DefinitionMicro Parameter and Macro Parameter: A system parameter is called a micro parameter if it is associated with a micro system, and is called a macro parameter if it is associated with a macro system. Some parameters may be associated with both micro system and macro system. As long as there is no confusion, we use the same alphabet character to represent a system parameter: if  denotes a macro parameter associated with a macro system , then  will be used to denote the same micro parameter associated with micro system .
For example,  and  represent the macro and micro supply amounts of product  and  denote the macro PPF of system  and the micro PPF of the micro system  correspondingly.
DefinitionVector Parameter and Scalar Parameter: a system parameter may also be associated with each of the production, for example, supply amount normally means the amount of a product that can be provided by an economic system. In a system with  products, a system parameter could be -dimensional with each component representing the amount associated with one product. These -dimensional parameters make up a vector in the production space , thus is called a Vector Parameter. A vector parameter can be represented by a vector in . Examples of vector parameters are: Supply, Demand, and Price.
A system parameter is called a scalar parameter if it is one dimensional. Examples of scalar parameters are: income, GDP, revenue, etc.
Additive Parameter: A system parameter is called additive parameter if the corresponding macro parameter can be derived by aggregating the same parameter over all of its micro systems. Or precisely, system parameter X is additive if
(1)
Where  is a parameter reachable and meaningful to micro system , while  is the same parameter reachable and meaningful to macro system .
In our model, we tried to decompose the macro system  into some micro systems , and divide the products into some products or tasks in such a way that some of the system parameters are additive, particularly, the supply amount, the demand amount, revenue, and income are all additive. However, the price parameter is not an additive parameter.
Based on the above notations and definitions, we can say that the supply and demand are vector parameters and are additive, whereas the price is also a vector parameter, but not additive. The income, revenue, GDP, profit and loss are all additive scalar parameters. We are only interested in those parameters in this paper.

2.3. Known Parameters and Unknowns

Using the above notations, we can list the input data in table format. Basically, we assume the following data are known input data:
, the production capability matrix for each micro system and for each product.
: The macro demand of  product that needs to be accomplished by system .
We assume the following parameters are unknowns and need to be resolved: Price, micro supply, macro supply, micro income, macro revenue.

3. Micro PPF and Micro Supply Function of a Micro System

For any micro system , let us assume that it can arrange its resources to make any requested products. However, its production amount for product  should be limited to or bounded by  due to its limited resources and capabilities. Any of its feasible production state will be a point or a vector in the production space . All of its feasible production vectors should be a bounded range in the production space . We call this bounded range as its micro Production Possibility Range (PPR) and denoted as . The upper boundary of  is called the micro PPF, denoted as . Normally, as long as the micro system  is small enough compared with macro system , each of the micro PPF can be approximated by the linear plane curve that passing the  axis at  in production space .
Given the micro capability matrix, the micro PPF  can be formulated as:
(2)
 can also be expressed in the following format:
(3)
Where
(4)
 is called the intrinsic price vector of the micro system.
Actually,  is a linear plane curve with vector  as its normal vector. It passes the  axis at the points:
(5)
Where  is the unit vector on the  axis.  and is on the  axis of the production space. We call these  points as the micro vertex points.
Given the price vector as  and the micro supply vector of the micro system , the total income or revenue of the micro system  can be expressed as:
(6)
As all the supply vectors  is feasible to micro system , there should have some possible micro supply vectors that can maximize the income or revenue of the micro system . Such feasible micro supply vectors can be formulated as:
(7)
As the objective function  to be maximized is a linear function, according to Lagrange’s theorem, the max-min can only be found on the boundary of the region . Then the above equation is equivalent to:
(8)
By applying Lagrange’s theorem again, the Max-Min can be found at some of the  vertex points listed in Equation (5). Then, the above equation can be further simplified as:
(9)
Or more explicitly,
(10)
Where  is an  function defined as:
(11)
And  is the total number of vertex points that have  maximized for . Number  can be formulated as:
(12)
By substituting the above Equation into Equation (10), we have:
(13)
It can be easily checked that Equation (13) gives the mean vector of all the vertex points that can have  maximized. It gives at least one of the micro supply vectors  that can have the micro income  maximized. It is an explicit mathematical format for the micro supply as a function of the capability matrix and the price vector. However, it is a discrete function and thus is difficult to deal with. The key step and major contribution of our model is to formulate a continuous and smooth function to approximate the Equation (13). Here are the key steps. Equation (13) is equivalent to the following function:
(14)
Where  is called the macro capability parameter defined as:
(15)
It can be easily checked that Equation (14) is exactly the same as Equation (13) once .
In practical applications, we can simply drop the limited function by assigning  with a large number, thus the Equation (14) can be simply expressed as:
(16)
It can be shown that the above micro supply function does depend on the direction of the price vector, but doesn’t depend on the length of the price vector. So, we can normalize the price vector to 1 without any impacts on the supply function. Then, we always have:
 for ;
Normally, it will be good enough if we assign  as:
Equation (16) will be a good approximation for the micro supply function, and it gives the Micro PPF  once the price vector goes through all possible directions in the production space  will be good enough for most of the practical applications. We use  to get most of the results listed in this paper.

4. Macro PPF and Macro Supply Function of a Macro System

We have formulated the micro PPF  and the micro supply as a function of the price vector and the capability parameters, as shown in Equation (16). As each of the micro system  has a maximum production frontier and a limited range as its PPR, the macro system should also have a macro PPR in the production space , and must have a macro PPF. As the supply parameter is an additive parameter, we can get the macro supply vector by aggregating all the micro supply vectors, that is:
(17)
Once the price vector goes through all possible directions, the above Equation will give all the points on the macro PPF , as shown in Figure 3. So, the above Equation is not only a supply function, but also a function that gives the macro PPF .
Figure 4.shows the Supply-Price curves for various  values. Once  is big enough, the Supply-Price curves become step curves. Keeping in mind that each micro system is targeting at maximizing its income, so, when the price  rises, a micro system  may want to switch all of its resources to work on product , and thus to have the macro supply  be suddenly increased by an amount of . At the same time, because  switched from working on  to work on some other products, such as  (), it will have the supply  decreased suddenly by an amount of . This explains why the Supply-Price curve shows as a step curve, also explained the Law of Supply as discussed in later sections.
The supply functions and the PPF given in Equation (17) are the key contributions of this paper. The rest of the paper discusses applications of this supply function, or compare our PPF with some other production possibility frontiers and see how much efficiency can be improved by using our proposed model.

5. Macro Worst Production Possibility Frontier of the Macro System

Similarly, we can formulate the Worst Production Possibility Frontier (WPPF) for the micro as well as the macro system. Let  denote the micro WPPF of micro system , and  denote the macro WPPF of the macro system  is defined as the lower boundary under the conditions that all of its micro systems have reached their micro PPF . The WPPF  is defined as the set of micro supply vectors that are on the  and results a macro supply vector on the macro WPPF  if aggregated for all micro systems.
 and  can be formulated using the same Equations as shown in Equation (16) and (17), as long as we set . We will not rewrite these Equations here.
Let  be the region bounded by  and , and  be the region bounded by  and  is called the micro Maximum Production Possibility Range (MPPR), and  is called the macro MPPR.
Given a price vector , through Equations (16) and (17),we can get a macro supply vector  on , a macro supply vector  on , a micro supply vector  on , and a micro supply vector  on . It can be shown that the price vector  is the normal vector of those curves at the corresponding points as indicated by these supply vectors [6].

6. The Supply Elasticity and the Law of Supply

The Supply Elasticity is defined as the absolute value of the ratio of the percentage change in quantity supplied to the percentage change in price, which brings about the change in supply. Let  denote the supply elasticity for the  product. By applying partial differentiation to Equation (16) and (17), we can easily have:
(18)
(19)
The Law of Supply is one of cornerstones in Economics theory. It states that as the price of a commodity rises, producers supply more. So far, the law of supply has been widely accepted as an empirical law. Using the analytical formats of the supply function, as shown in Equation (16) and (17), we can give a more precise and extended format for the Law of Supply as follows:
The Law of Supply: Given an ideal economic system[6] and assuming that all other things remain unchanged (e.g., prices of other products and all production capability parameters remain unchanged), the supply of a commodity rises as the price of that commodity rises, and decreases as the price of any other commodity rises. Or in mathematical formats:
(20)
(21)
Equation (20) is equivalent to say that the elasticity  given in Equation (19) is non-negative. Noting that  and , thus all items in Equation (19) is non-negative, then the elasticity  which is a sum of some non-negative numbers is also non-negative. Thus Equation (20) is proven.
By applying partial differentiation to Equation (16), we have:
,
,
for  and 
Equation (21) follows the above two equations immediately, and thus the Law of Supply is proven.

7. Supply-Demand Equilibrium

Supply-Demand Equilibrium is one of the most important theorems in Economics. It states that Equilibrium is defined to be the price-quantity pair where the quantity demanded is equal to the quantity supplied, represented by the intersection of the demand and supply curves. The general format for the Supply-Demand Equilibrium can be expressed as:
(22)
Where both  and  are functions of . Thus, the above general equilibrium equation gives  equations with  prices as unknowns. Generally, once we know the function format for  and , the equilibrium price vector can be solved from Equation(22).
We do not try to give a generic format for demand functions in this paper, instead, we just simply assume the demand is given as a vector with fixed direction, thus Equation (22) can be expressed as:
(23)
We propose two methods to solve the General Equilibrium Equation (23).

7.1. Solving the General Equilibrium as an Equation Problem

By combining Equation (23) and Equation (17), the General Equilibrium Equation can be formulated as the following equation problem:
(24)
The above formula gives  equations with  for as the  variables. Then the price victor  can be solved by solving the above equation through many mature methods, such as Newton’s method [5, 9], Brent’s method [2, 13]. Thus all the micro supplies  can be given through Equation (16), and all the macro supplies can be given through Equation (23) or Equation (17).

7.2. Solving the General Equilibrium as an Linear Programming Problem

The General Equilibrium Equation (23) can also be formulated as the following optimization problem:
(25)
This is a linear programming problem with  and  as variables. It can be easily solved through the T-forward method [7, 8, 3]. Equation (24) and (25) should give the same solution.

8. Some Special Production Possibility Curves

In this section, we introduce two special scenarios with special production possibility curves. These curves can be used to compare with the PPF and can show how efficiency of the production states on the PPF.

8.1. Linear Production Possibility Frontier

We have introduced the micro vertex points as shown in Equation (5). A plane curve can be formulated by passing through these vertex points as following:
(26)
Let us call this plane curve as the micro Linear Production Possibility Frontier (LPPF), and denoted as . Similarly, we can construct a macro LPPF curve  for the macro system , which can be formulated as:
(27)
Using the price vector as a reference vector, the above equation can be expressed as:
(28)
Note that the above Equation cannot be treated as the supply function, although it is expressed as functions of the price vector. It can be shown that:
(29)

8.2. Self Sufficient Scenario

Another special scenario is the so called Self Sufficient case, in which every micro system just simply works on itself to provide all products with the amounts to be proportional to the requested demands. Within this scenario, there is no cooperation among micro systems. Let us call the PPF Curve for this scenario as SPPF. Let  and  be the micro SPPF and macro SPPF for the Self Sufficient scenario.  is the same as the plane curve  as shown in Equation (26). However, the macro SPPF  is different from the Macro LPPF .
By definition, given the requested demand as , the micro SPPF  can be expressed as:
(30)
And the macro SPPF  can be formulated as:
(31)

9. A Dummy System with Dummy Data

In order to give concrete examples to demonstrate our model and methodology, let us create a dummy system with dummy data. The dummy system  is called the carpenter system, which contains  units or members, and need to make  products. The carpenter system needs to produce 4 table legs, 1 table top, and 6 chairs, which make up the 3 components of the demand vector. The micro capability matrix and demand vector are listed in Table 1. The requested amounts or demands are listed in row 3, and the production capabilities are listed in row 5 to 14.
Table 1. Input data for the carpenter system with 10 members and 3 products
     
Given the input data as listed in Table 1, by applying Equation (16), (26), and (30), the micro curves , and  are derived and are drawn in Figure 2. These four curves are all converged to the same plane curve.
Figure 2The micro PPF, the micro WPPF , the micro LPPF , and the Micro SPPF  are all shown as the same plane curve in the production space
According to Equation (16), curves  and  could be different from the plane curve for some small . However, the difference can be only shown up for 3 or more dimensional case. If we set all other prices to 0 except two of them, then the above four curves always converge to the plane curve.
Figure 3. shows the macro PPF , along with some other macro curves, including WPPF , LPPF , and SPPF . Figure 4 draws the supply-price curves for various  value. By comparing with Figure 1, our model gives the PPF and supply functions in more detailed formats and make the general supply-demand equilibrium solvable numerically.
Figure 3The macro PPF  is a convex curve, the macro WPPF  and the macro SPPF  are concave curves, whereas the macro LPPF  is a linear plane curve in the production space. The maximum PPR  is the region bounded by  and . The extension line of the demand vector  intersects with these 4 curves at the points , and  respectively. These curves and points are used for improved efficiency analysis

10. The Best and the Worst Scenarios

Suppose each of the micro system  has reached its micro PPF, then the aggregated macro state of the macro system must be in the macro MPPR. Also, suppose the macro system  is requested to produce the demand vector. The demand vector  is as shown as the line  in Figure 3. Figure 3. also shows the four points, and, which are the intersection points of the line  with the curves, and.
For all possible production states in, the Line  gives all possible states that are proportional to the requested demand. Any other states in  may have some products wasted or not needed compared with the requested demand. So, for all possible states in, only the states on line  can best meet the requested demand. We are only interested in the states that are on the line.
For all states on the line, the point  is the best scenario, because it gives the maximum possible amount for all supplies, is the worst scenario, whereas  and  are somewhere in the middle. Point  can be treated as the average state for all points in the macro MPPR.
Let us assume that point  is the average state that the macro system reached without using any optimal management method. Now, let  denote the improved production efficiency by comparing the best scenario  with the average scenario, then  can be formulated as:
(32)
Figure 4Supply Curves. When price  rises and all other prices remain unchanged, the supply  rises, whereas the supply for other products decreases, for example, Supply  decreases. When  is large, the supply curves  and  become step curves

11. Application 1: Labor Assignment for Labor Oriented Team

The mathematic formula for the Macro PPF and the supply function may have lot of applications and can improve the production efficiency significantly. Here we just introduce one of the applications of the macro PPF and the supply function: finding the optimal solution for team work management problems.
We have developed a software tool that can find optimal solution for labor assignment problems by solving equation problem listed in Equation (24), or by solving linear programming problem as listed in Equation (25).By applying this software tool to the Carpenter team with the input data as listed in Table 1, we find the optimal solution as shown in Table 2.
The solution given in Table 2 tells us at least the following information:
Table 2. The optimal solution for the Carpenter team management problem
     
It tells all the information about the production state, including the amount of a production to be made by each team member. Each micro production state is a point on the corresponding micro PPF.
Most of the team members should work on only one product. Some of the team members may work on multiple products. For example, team member David should work only on “Table Legs” and make 8 “Table Legs” within requested time T, while Richard should work on all 3 products, and make 6.1 “Table legs”, 0.59 “Table Tops”, and 0.06 “Chairs”.
The final macro Supply is 28 “Table legs”, 7 “Table Tops”, and 42 “Chairs”. This macro Supply state is on the macro PPF  and proportional to the requested production demand vector .
The last column gives the Earnings or Incomes for each team member.
The row with header “Supply/Demand” gives the number defined in Equation (23). It is the ratio between the optimal solution and the requested demand amount.
The row with header “Optimal Intrinsic Price” gives the intrinsic prices which can be used to calculate the earnings for each team member. The intrinsic price vector for these 3 products should be (0.51, 0.68, 0.52). Once this intrinsic price vector is known, each team member will reach his maximum income by making the products with the amounts as requested in the optimal solution. In other words, the whole team will realize the optimal solution automatically as long as each sub unit has maximized its income.
The row with header “Self Sufficient Supply” lists the supply state  on the SPPF .
The row with header “Linear Macro Supply” lists the supply state  on the LPPF .
The row with header “Improved Efficiency” lists the improved efficiency ratio by the optimal solution compared with the Linear Macro Scenario.
The row with header “Loop Count” lists the number of loops for our numerical calculation to converge to the results with required precision.
The optimal solution not only depends on the capability matrix, but also depends on the direction of the demand vector. Given a team member and his capability matrix, we cannot tell which product is the most specialized product for him. The optimal solution may request him to work on one product. However, once the direction of the demand vector changes, the same team member might be requested to work on some other products to have the whole team to reach the optimal solution.

12. Application 2: Labor Assignment for Project Oriented Team

Application 1 gives an example of a team working on products, which is more applicable to a labor oriented team.
A product oriented team is basically a team working on products and the demands can be simply formulated as the amounts of the products. A project oriented team is a team working on projects, while each project is required to be delivered in a given deadline. For a project oriented team, the capability parameter  can be explained as the delivery ratio (or amount) of the kth project  by team member . The demand for each project is 1 within required delivery time.
Let  denote the required delivery time for the kth project , and  denote the fastest delivery time of team member  to deliver the kth project  under the condition that  works only on project . Then the equivalent demand vector can be expressed as:
(33)
And the equivalent production capability parameters can be expressed as:
(34)
Then, our proposed model for labor assignment is applicable to project oriented teams.
We have applied our proposed model to manage an engineer team in Boeing Corporation. Let us call this team as Boeing team. The Boeing team includes 10 Engineers to work on 6 projects that need to be delivered in requested deadlines. The total budget for these projects is 100,000 USD.
Table 3 lists the fastest delivery time for each team member to deliver each project. If we inverse each number in this table, it will be the capability parameter matrix. Please note that we have given dummy names for each team member. The Boeing Team was given a strict deadline to finish these projects. The manager had been worried about whether they could deliver these projects and struggled for labor assignment among the team members.
By solving Equilibrium Equation (24), or solving the linear programming problem as listed in Equation (25), we can give the optimal labor assignment solution for the Boeing team. Table 4 lists the amount to be delivered in unit time for each team member and each project. Table 5 lists the optimal assignment in terms of time allocation for each team member. Table 6 lists the income, total work days, and the pay-rate for each team member.
With our optimal solution for labor assignment, the Boeing Team can deliver all of their 6 projects on time and all the actual delivery time are reduced by half compared with the original requested delivery time.
Table 3. The delivery capability matrix and requested delivery time for Boeing team
     
Table 4. The optimal solution for a project oriented team in Boeing Corporation
     
Table 5. Optimal Time allocation for a project oriented team in Boeing Corporation
     
Table 6. Income and pay rate at the Equilibrium state
     

13. Production Efficiency Improvement for the Carpenter Team

Note that, even with the worst scenario case, all team members have worked hard to reach their micro PPF states. In other words, although all team members have exhausted all of their resources to work on the requested products, the production output are very different for the macro system. The inefficiency for the worst scenario is completely due to improper management. With proper arrangement, we can have the team to improve production efficiency by 148% compared with the worst scenario.
Table 7 lists the macro supplies for the optimal solution, the worst scenario solution, the Linear Macro Supply scenario, as well as the Self-Sufficient scenario. It also lists the improved production efficiency ratios by comparing with the Self-Sufficient scenario as well as the Linear Macro Supply scenario.
Table 7. Improved Production Efficiency Ratios for the Carpenter Team
     
By comparing with the Self-Sufficient Supply scenario, we can find out how much efficiency improved due to the division of labors and corporations among team members. The Linear Macro Supply scenario can improve the production efficiency by 25%, whereas our optimal solution can improve the production efficiency by 79%. These improved efficiencies come from the division of labor and cooperation among team members. Some managements with good quality are required to realize such kind efficiency improvements. Our proposed method gives the optimal solution for team work management.
By comparing with the supply state , we can find the improved efficiency ratio by the optimal solution. The improved efficiency for the carpenter team is:
(35)

14. Estimate the Improved Production Efficiency for Generic Cases

As discussed in the previous sections, by applying our optimal management method, the Carpenter team can improve its production efficiency by 43%. That is amazing! However, people might argue that the Carpenter team is just a special case. In this section, we estimate the production efficiency improvement ratio that can be brought by the optimal solution for generic cases. Our analysis shows that the optimal solution can really improve production efficiency by 40% for most of the team work management problems.
To simplify our analysis, we assume the demand vector as in this section. Let  be the intersection point of the demand vector  (or its extension) with the curve , and  denote the length of the line . Then  can be easily found as:
(36)
As the macro PPF  is a convex curve, we can use  to approximate the PPF , with  to be a value that can make the  most close to . Normally, once we find one point on , we can calculate the value of which can make the  most close to the . Further, we assume the average production state is roughly at the point  on the curve  (or denoted as). If  is used to approximate , the improved efficiency by reaching the macro PPF can be estimated as:
(37)
Actually, the more team members the team has, the more convex the macro PPF tends to be. Based on our test results, we found that  is a good approximation for  when; and even  will be a good approximation for  when  and.
To make it more conservative, we use  to approximate the macro PPF. Then the production efficiency ratio that can be improved by the optimal solution can be estimated as:
(38)
Table 8 lists the possible production efficiency improved by the optimal solution for a team working on  products.
Based on our test results and the above analysis, our optimal solution for team work management normally can improve the production efficiency by 40% for most of team work problems!
Figure 5 can be used to approximate the PPF  and LPPF . Here all the curves are shown in 2-dimensional. You need to imagine it in M-dimensional
Table 8. Production Efficiency Improved by the Optimal Solution for a Team
     

15. Micro and Macro Management

By applying the proposed method and the software tool, we can find the optimal solution for the team work management, or labor assignment problems. Suppose you are the team manager, how are you going to manage your team to reach the optimal management? Here we propose two management methods: Micro Management and Macro Management.

15.1. Micro Management

Our optimal solution for team work management problems, as shown in Table 2 and Table 4, lists all the micro information for each team member, including micro supply amount , and the micro income amount . Using these micro information, a team manager can tell each team member  to work on the  with the amount  as indicated in the optimal solution. Note that most of the team members may work on only one product. The team manager can also tell each team member  about how much he should be paid, which would be . So, with micro management, a team manager manages each of the team members in micro details, including what and how much need to be done, as well as how much should be paid as return. That is why we call this management method as Micro Management.

15.2. Macro Management

Our optimal solution for team work management problems, as shown in Table 2 and Table 4, also gives the intrinsic prices . Given this intrinsic price vector, each team member will reach his maximum income by working on the product with the amount as requested by the optimal solution. Suppose each team member is targeting at maximizing his income, the team manager needs only declare the intrinsic prices, then, every team member will automatically to work on the product with the amount such that the whole team will reach its optimal solution as indicated in the optimal solution.
The team manager doesn’t manage the team members in micro details, but manage it in macro level, which simply tells how much will be paid for product or project to be delivered. That is why we call this management method as macro management.

16. Conclusions

The main contributions of this paper include a new model that can formulate the Supply function and the Production Possibility Frontier as a function of the capability parameters and the price vector. The Law of Supply, the supply elasticity can be easily derived from the proposed model. Another contribution is the methods for solving the Supply-Demand equilibrium. Lastly, we present a model and method that can give optimal solution for labor assignment and team work management problems based on the Supply-Demand equilibrium. Our test results and generic analysis show that the proposed management method can improve the team work efficiency significantly. For most cases, it can improve the production efficiency by 40%!


下面是该论文中的几个图表:


Figure 1. This is a snapshot from Samuelson’s book “Economics” [11]. Without knowing the mathematic formats of the PPF and supply function, most of the Economics books can only discuss PPF, Supply, and supply-demand equilibrium quantitatively. We proposed a model that can give PPF and Supply as a mathematic function of the price as shown in Equation (17)















References

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