March 26, 2009

最近在忙着做毕业论文的事情,大体是做变分不等式,但要相出那么一点创新之处是在是非常的困难。又不愿意写成个读书笔记的样子,只有不停的抓头看paper。

回到正题上来,昨天看经济观察报的时候读到袁伟时先生的访谈。袁先生是个做历史的大家,从中山大学历史系毕业后袁先生到复旦大学去念的经济,源自其原以为政治解放后,剩下的事情大体是搞经济建设,但是反右和大跃进使得袁先生困惑无比,进而研究中国哲学史,特别是晚清的文化思想发展史,很多观点提的非常好。

冰点事件正是这么一个历史学家和现天朝的一次正面碰撞,一个坚持说真话,一个非要掩饰历史,实在是不得互相容忍。

而我今天想说的是袁先生所推荐《天朝的崩溃》,作者茅海建。昨夜连夜拜读,今天一早再公式算子之余又读了几篇,实在是俯仰皆文章。

以琦善是不是卖国贼开篇,反驳了目前主流的琦善是卖国贼一说。有理有据,引经据典。一个朝廷大臣,不缺钱是故贿赂一说不通,不缺权势是故求荣一说不通;最重要的,当时天朝的一品大元心中默念的是对鄙夷的无限不屑。当时中国人心中的中国,不是世界的部分,就是整个世界,哪里会要有的对洋夷的阿谀之说。

求和派,被历史污蔑成投降派,又进而被历史打上卖国贼的招牌。茅先生分析了此之后的原因,还是一句“天朝威武”。天朝人士早习惯于颐指气使于鄙夷,哪里容得了败,倘若“一不小心”败了,必然是奸臣当道,忠臣被陷害。这是中国戏剧里万年不变的主题,这个意识一直到晚清在中国的脑子里还是根深蒂固。

然则中国的甲午海战一役,其实必败。文中娓娓道来:
1. 从武器装备来说,中国实际是远落后于英军的。火炮,弹药,枪型,舰船,工事。这里其中一个重要原因是天朝对自己的集权统治地位的担心,相对先进的武器实际上是集中在皇宫的近卫军手上的,而且为了防止技术泄漏数量极其有限。也就是说,在一线作战的绿营(主要是汉人)用的武器是最落后的。

2. 从人数上来说,由于天朝的海军属于海军陆战队性质,并不以出海战争为主,大部分是以炮台形式为主的。
当时的国内主力为绿营,共有80万人,英夷来袭的敌人有多少呢,2万,比赤壁要悬殊多倍的战争,我天朝完败。
实际上并非如此,由于英夷的轮机先进,是有绝对的机动权,而天朝的军队实际是分散在漫长的海岸线上的,在实际的战役中,英军的局部战斗人数是比天朝还要多的。(天朝的跨省调兵需要30-40天,这么长时间英军可以来回印度基地一次)

3.除此之外,又要回到由集权统治引发的部队编制的问题上来,把绿营拆分成很多小单位,可以有效的控制当地的治安,也可以加强对绿营本身的控制,集中的皇家军队可以迅速的剿灭谋反的局部绿营。天朝的军力并不占优势。

4.军士散漫,当时的天朝军队很像警察,四处分散安扎,目的是为了维护当地治安。所以军士不集中住宿,体力也良莠不齐(请读者自行想像目前我天朝的警察部队)。而下级的士兵缺乏监管制度,拿了军饷还四处讹诈,地痞流氓无恶不作,军纪荡然。这种军队的战斗力可想而知。

所以甲午海战,不战而天朝已败。

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再论禁烟,林则徐自然是禁烟的第一人选,禁烟场面宏大鼓舞人心,林则徐不可谓不认真尽力,但是实际上缴的鸦片不到走私的1%,效果甚微。而从外贸这个角度去堵截鸦片,由于基层的组织早已经腐烂彻底,执行力更本就是没有,所以天朝的规定都是一纸空文,贿赂贿赂,活动活动就可以解决的。
当一棵树连根都烂出了洞,试图去在叶子上浇水是没有用的。

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天朝人民不愿意承认鸦片战争实际是双方军力对比悬殊,技术鸿沟难逾。倘解释成林则徐不在位,所以输了战争败北于岛夷,心中会舒坦很多。所以民间的茶余饭后之闲聊无不对林先生赞赏有加。所有的主和派就被冠以投降进而卖国的招牌和名号。实际是我天朝已然轰然倒塌,迟暮的人民不愿意也不敢去面对这个现实。

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三元里的抗击被宣传无限的放大,实际上规模并不大,战斗结果是死伤英军数十人,但是已经是我天朝整个战争里杀敌数第四的战斗了。三元里的意义在于其被“劝退”,1万多人的群众纠结起来为了保卫家园,然后又被劝退。引发无数想像,也许不劝退可能就能捣毁掉英军的广州基地了,也许能改变战争轨迹。加之后人的无限放大,三元里的抗击被宣传放大了。能反映的依然只是我天朝人民内心中剩下的一点骄傲。

可以说,鸦片战争把天朝的遮羞布给撕坏了,也拉开了历史新的一页。以三纲五常为指导原则,皇权制的集权统治,大限已至。

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March 14, 2009

最近一段时间非常慵懒,加上连日阴雨。除了窝在宿舍看看闲书,偶尔出去打打球之外基本没有什么活动,实在是浪费韶华。

今天出门一瞥,竟然花开燕语春欣然而至也!遂决定从连日冬眠里复苏,重出江湖。

先弄个昨日的题目:

Subset SUM Problem
{a[1],a[2]…a[k]} choose some a[i]s
S.T.
\sum a[i]=T   T is a positive integer.

其实就是个简单的0-1背包问题
可以用DP来解:

f(i,x)=Max{  f(i-1,x-a[i])+a[i]   f(i-1,x) }

这个是背包的变种。。i.e.  重量w[i]和价值c[i]是一样的。
采取非递归算法(只需要从f(1,x)开始往上推就好了),复杂度 O(KT)

那如果这个背包的解是f(k,T)=T那么问题就解决了。

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不了解0-1背包的同志,可以看看这个Zero One Knapsack Problem

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