大规模经济合作的语言：简化的

处理程序将转换应用于元数据片段x 如第V.A.2节所定义；o连接器：通过使用一种称为连接器的特殊类型的处理器，可以从多个较小的子图组成更大、更复杂的金融模型。第9页第V.A.2节详细解释了连接符，并解释了流式金融模型的连接特性；o修饰符：如第9页第V.A.2节所述，修饰符支持金融模型的可塑性。塑性函数在方程4中形式化。图6描述了可塑性应用于金融的一个实例；分类法（共（个）贡献（个）财务（个）模型（个）处理器（个）代理（个）连接器（个）修改器（个）端点（个）可视化（个）绘图（个）数据集（17o反应式：反应式允许在金融模型中表示声明性、非顺序属性：反向控制、时间管理抽象和同步性细节抽象。反应式处理器的形式化之前在第10页第V.B节中给出。o代理：处理器的这种专门化用于支持事件驱动仿真模型的一个子类，称为代理仿真。第14页第V.D.1节详细描述了代理仿真。在该部分中，代理处理器被描述为软件代理A!, 以流表示φ(P, δ), 如图14所示。C、 端点在经济学领域的计算表示中，第三种类型的贡献称为端点。端点可以用作数据片段的源或目标x  在执行流中φ(P!, δ!) ,  如第8页图5所示。

由于端点是贡献，因此它们遵循我们所谓的贡献证据属性，如第二节所述。B、 因此，只要需要相同的端点或数据状态，就可以由不同的用户跨不同的财务模型（执行流，如第V.A.2节所述）定义和重用端点。根据数据的预期用途，端点可以进一步分类为可视化或数据集。可视化可以是静态的，也可以是动态的。静态可视化（称为绘图）显示样本的完整且不变的表示(x!…   x!)  其中与间隔关联的窗口[i, j] 是常量。另一方面，动态可视化（也称为动画）表示数据的可变窗口或示例。动态可视化根据新数据的到达实时调整几何表示。第二种类型的端点称为数据集。数据集是一个转换数据片段的存储库，如图5所示，它可以是几乎无限的数据片段流的入口点x,  或流执行的目标φ(P!, δ!).  数据集可以作为多个子图或流的中间入口和出口点φ(P!, δ!).  在这种意义上，一个执行流的结果数据集可以是第二个不同执行流中的源数据集。七、数据约束根据第二节中定义的表示过程，计算表示的第三个元素称为数据约束。第二节详细解释了数据限制。C、 并定义关联规则，以确定知识领域中可行的内容。

这些结构约束使用一个抽象的数据层来定义对基于数据的单独抽象的限制，因此称为元数据。特定知识领域中的一组结构约束称为元模型。对于我们感兴趣的金融科学领域，贡献和方面之间关联的结构约束在三组不同的元模型中定义，基于其特殊用途：配置、执行或模拟元模型配置元模型：表示一段时间内按图形排列的方面配置的版本快照。换句话说，对定义特定财务模型的执行步骤的所有图形的结构描述。由于执行流或图形可以随时间变化，版本化配置元模型允许在过去的任何给定时刻精确定义和再现执行流。此元模型的实例将确定用于生成任何特定结果集的所有数据的可复制执行序列、版本和出处跟踪执行元模型：表示流经模型的一个或多个兼容步骤的分层数据片段。执行元模型的实例与一个特定的配置元模型相关。在某种意义上，是对金融科学固有概念的结构化数据描述：实体、合同、工具或关系模拟元模型：支持注册支持调查所需的实验、结果和方法。注册是金融模型、冲击和基准之间的永久三元关联。

财务模型是描述问题领域、被检验假设和被验证方法的贡献。测试和方法中假设定义的背景是证明管道的一部分[5]。冲击描述了财务模型的每次执行，用于记录使用的数据，以及每次执行的结果。基准描述了不同冲击结果的最终比较，并概述了结论【8】。需要注意的是，元模型是根据使用或练习的财务案例定义和依赖的，并且应该根据需要以特殊方式定义。定义一组可用于大量金融用例的广泛元模型是不切实际的，并且不会产生额外的见解来证明复杂性的增加。此外，某些使用情况可能需要一组部分元模型。例如，对于实时股票定价财务模型，如果严格依赖中间价和静态价格计算功能，则不需要模拟和配置元模型。这个特定使用案例的财务模型可以完全依赖于执行元模型[8]。八、结论计算机提供了许多重叠和冗余的方法来表示想法，主要是因为这是需要支持跨不同知识领域的多种可能表示的意外结果。18这项研究了解到，有效利用计算资源的一部分是能够正确地形式化知识领域，并允许描述更适合该特定领域的所有概念。

这就是本文与经济学相关的目的：在经济学领域为金融模型形式化一种有效的计算表示。我们通过定义一个知识表示系统来定义一个特定的计算表示[75][19][17]，该系统涉及哪些内容可以共享，在本研究贡献的范围内被称为，如何建立称为方面的基本构建块，以及由数据约束定义的结构约束。面定义了框架中的计算表示。这些方面的组合将作为概念框架中其他更复杂抽象的基本构建块。“贡献”一词适用于参与者（用户）生产的工件，并通过共享的科学支持系统转移或贡献给更广泛的用户社区。数据约束定义了贡献和方面之间关联的结构约束，以及财务模型上高层概念的数据描述。计算表征是基于人群的科学调查的非认知促成因素。正如该术语所示，启用码定义了在人群中的大量参与者中进行科学调查所需的或应该具备的条件[6][76]。促成因素有两种：认知和非认知。认知使能器是独立于领域的，或者换句话说，无论所考虑的知识领域的特征如何，认知使能器都应该是相同的。这项研究考虑了两种认知促成因素：大规模证明方法和协作方法[6]。

另一方面，非认知使能因素强烈依赖于知识领域的具体情况。第二节中定义的表示过程解释了特定领域需求和计算表示之间的强烈依赖性。根据定义，计算表示的目的是随着知识领域的新特征被引入或纳入范围而不断发展和适应【6】。因此，计算表示永远不是最终的。本文中描述的计算表示法Sigma也不例外。西格玛旨在随着新的财务模型的研究而发展，并将其需求引入研究。九、 方程列表方程1。功能组成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8.方程式2。同步运算符合成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8.方程式3。流的面向图形的表示。。。。。。。。。。。。。。。8.方程式4。塑性函数的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9!方程式5。输入符号的顺序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9!方程式6。谓词结果的顺序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10!方程式7。反应性配方示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。10!方程式8。流和反应物的组成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11!方程式9。无功提升功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12!方程式10。原始提升功能。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12!方程式11。连接器和配电空间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13!等式12。时间刻度。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15! 十、 图1的图表列表。表征过程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3.图2：。

知识领域中的面示例。。。。。。。。。。。。。。。4.图3：。第一次引用流。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7.图4：。进化时间表：计算模型。。。。。。。。。。。。。。7.图5：。流作为有向图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8.图6：。图形修改连接器示例。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9!图7：。反应依赖关系图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11!图8：。流和反应物的组成。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。11!图9：。连接器和输入和输出流。。。。。。。。。12!图10：。连接器和通信模式。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13!图11：。按连接符和空间组合的图形。。。。。。。。。。。13!图12：。模拟分类和与经济学的相关性。。14!图13：。时间步进系统仿真。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15!图14：。离散事件仿真环境。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15!图15：。捐款分类。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16! XI。参考文献[1]Gary Lupyan和Emily Ward，“语言可以将原本看不见的物体提升为视觉感知”，载于《美国国家科学院院刊》，斯坦福，2013年，第14196-14201页。[2] 劳尔·罗德里格斯·埃斯特班（RaulRodriguez Esteban）和安德烈·Rzhetsky（Andrey Rzhetsky），《文学中的六种感官：生物医学文本中黯淡的感官景观》，《欧洲医学会报告》，第9卷，第3期，第212-215页，2008年3月。[3] 沃纳·海森堡，《物理学和哲学：现代科学革命》，第1版：火炬书，1958年。[4] Jorge M Faleiro Jr和Edward P.K。

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