國際金融學圖片

① 亞洲的發達國家有哪些

亞洲的發達國家有日本，韓國，新加坡和以色列。

1、日本經濟高度發達，國民擁有很高的生活水平。2014年，人均國內生產總值39731美元，是世界第17位。若以購買力平價計算，國內生產總值位居世界第3位（僅次於美國和中國），人均國內生產總值是世界第23位。

2、20世紀60年代，韓國經濟開始起步。70年代以來，持續高速增長，人均國民生產總值從1962年的87美元增至1996年的10548美元，創造了「漢江奇跡」。

1996年加入經濟合作與發展組織（OECD），同年成為世界貿易組織（WTO）創始國之一。1997年亞洲金融危機後，韓國經濟進入中速增長期。

3、據2018年的全球金融中心指數（GFCI）排名報告，新加坡是全球第四大國際金融中心。

4、以色列是中東地區唯一的發達國家。以色列的高新技術產業舉世聞名，其在軍事科技、電子、通訊、計算機軟體、醫療器械、生物技術工程、農業、航空等領域具有先進的技術水平。其電子監控系統和無人飛機十分先進，在世界范圍內擁有很高的口碑。

(1)國際金融學圖片擴展閱讀：

成因

1、觀察家和理論家對於為何某些國家享受比較高水準的經濟發展，通常都有不同的見解。普世主義論者認為民主制度對於現代經濟的強大來說是必要的。新自由主義者相信一個具備自由市場的經濟體是促成開發的條件，也有人認為先進技術是成為發達國家的必要條件。

2、有些歷史學者認為，那些發達國家之所以變得富有，是因為在過去的時候透過帝國主義和殖民主義，對較貧窮的國家進行剝削。也有些人認為透過全球化的過程，這種剝削還正在繼續進行中。

3、至今要從發展中國家成為發達國家仍舊非常的困難，從二戰後到目前只有韓國、新加坡、以色列和東歐等一些國家成功成為發達國家。

② 圖形圖像製作和國際金融哪個就業前景比較好

國際金融專業比較好，下面是兩個專業的特點
圖形圖像製作找工作還是比較好找，但是待遇不會很高，可在廣告製作公司，建築設計公司，包裝裝璜設計公司，居室裝修公司，出版社，印刷廠等圖形/圖像製作崗位工作。 培養目標：培養能熟練進行圖形圖像處理、網站配色、VI設計、包裝裝幀設計，具有平面廣告設計製作、網站構建以及互動式網頁製作中版面藝術設計能力的高級技術應用性專門人才。 主要課程：美術基礎、平面設計、廣告設計、VI設計、網頁設計、包裝設計、印刷與編排、裝幀設計、課程實訓、畢業技術實踐等。 就業方向：在各企事業單位策劃部、廣告公司、建築裝璜公司、網站、印刷出版等部門從事平面設計、包裝設計、圖形圖像處理、效果圖製作、網頁製作等工作。 就業崗位：平面設計師、網站設計師、包裝設計師等 專業特色： （1） 專業適應面廣，用人需求量大，廣告公司都可以進入。 （2） 用人門檻比較低，進入角色快，對美術要求相對不高。 （3） 專業注重學生的圖形設計能力，以及創意能力的培養。 （4） 專業培養學生藝術潛質，講求在藝術中創作。

國際金融專業的培養目標是培養能在銀行系統、非銀行金融機構、公司企業從事國際金融業務、國際貿易業務及本專業的教學、研究工作的德才兼備的高級專門人才。畢業生基本掌握經濟學科的基礎理論；系統掌握外匯、外資、國際結算等國際金融基礎理論，現代化銀行的經營管理方法，以及有關信託投資、資金融通方面的基礎知識和基本技能；熟悉我國有關國際金融的法律、方針與政策；熟練掌握英語，具有較強的聽、說、讀、寫、譯能力，能用英語從事業務工作。

③ 曾經的福州強大到趕超上海，現在還有那個實力嗎

作為福建省會的福州，無論在歷史上還是今天，似乎名氣都略遜於廈門與泉州。如果說到海上絲綢之路，我們首先想到的就是泉州，今天說到去福建哪裡玩，我們首先想到的是廈門和它附近的鼓浪嶼。在今天的福建，GDP排名第一的是泉州，而工資相對較高的則是廈門，說到台海關系，我們想到的也是廈門。

福州身為福建省會，相較於中國其他省會城市，它的存在感並不是那麼的高。殊不知，歷史上的福州是福建重要的港口，也有過鮮為人知的輝煌。

繁榮的天津港

福州從秦代開始一直都是整個閩地的政治中心，而福州港更是因為靠近閩江而成為福建地區最大的港口。雖然泉州曾一度超越了福州，但福州還是憑借自身的基礎在明代再次完成了反超。只是隨著時代的更替，曾經的福州港因為列強的滲透以及多方面原因，造成了它最後的衰落。

譚其驤；《長水集》，上海人民出版社，2011年。

鄒逸麟：《中國歷史人文地理》，上海人民出版社，2001年。

中國國家地理編輯部：《中國國家地理》（陝福建專刊上），2009年第4期。

（作者：浩然文史·禹貢行者）

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④ 在上海財經大學就讀是怎樣的一種體驗

本人系一名14級上海財經大學的本科學生，很開心地來回答一下這個問題。

首先，關於財大的校園環境，財大地處魔都，對於來自北方小鎮的我來說，風雲變幻的魔都充滿了都市魅力。財大又被稱為小破財，這其中多少帶著點對於母校的調侃意味，但的確，財大不大，我們「親切地」叫它小破財，沒錯，從國定校門進來，走過學生靜靜自習的一教二教，來到寬敞悠閑的教育技術中心草坪，路過經辦電競賽事的體育場館，女生們居住的太後樓，公主樓，女僕樓，人潮洶涌新食堂，圖書館，游泳館，全程下來或許用不上你一個小時的時間，但就是這樣的路我走了一年又一年。

圖書館旁邊的樹，也在靜靜生長，像財大學子為了夢想努力奮斗的樣子。

希望我的回答對你有幫助！

⑤ 國際金融匯率題 29題 見圖片

1、遠期升水，所以遠期匯率等於即期匯率+升水點，
遠期BID報價=即期BID報價+掉期點BID報價=1.5800+0.0070=1.5870
遠期ASK報價=即期ASK報價+掉期點ASK報價=1.5820+0.0090=1.5910
所以3個月GBP/USD=1.5870/10

2、商人遠期賣出美元買入英鎊，採用的是英鎊的銀行賣出價(ASK報價)，就是1.5910。換成英鎊=10000/1.5910=6285.36英鎊

3、如果3個月後客戶需要收到等值18000英鎊，而收匯幣種是美元，客戶需要做一個遠期買入英鎊賣出美元的交易，採用的是銀行遠期賣出價，就是1.5910，應報美元金額=18000*1.5910=28628美元。

⑥ 誰能給我提供一些成都正在建設的西部國際金融中心大樓的最新圖片，謝了。

打車，自己去拍

⑦ 武漢大學有哪些王牌專業值得選擇

首先說結論，王牌專業：馬克思主義理論、地球物理學、測繪科學與技術、圖書情報與檔案管理

判斷武大哪些專業強，一個比較科學的方法是看全國第四輪學科評估結果。許多人可能聽說過學科評估，但不清楚它具體是啥，我來給大家解釋一下。

學科評估是教育部學位與研究生教育發展中心（簡稱學位中心）按照國務院學位委員會和教育部頒布的《學位授予與人才培養學科目錄》（簡稱學科目錄）對全國具有博士或碩士學位授予權的一級學科開展整體水平評估。學科評估是學位中心以第三方方式開展的非行政性、服務性評估項目，2002年首次開展，截至2017年完成了四輪。關於評級：前2%（或前2名）為A+，2%～5%為A（不含2%，下同），5%～10%為A-。

如果以A-評級及以上作為判斷一個學科很強的標准，除了前面提到的幾大學科，武大還有哲學、理論經濟學、法學、中國語言文學、新聞傳播學、數學、物理學、化學、地理學、生物學、計算機科學與技術、軟體工程、工商管理、公共管理學科是進入一流梯隊的，也是非常強的學科。

最後，說一點我的想法。其實單純去看這些排名去判斷一個專業怎樣也並不太合適，只有你真正進入這個專業後才能對其有一個全面的認識。但一旦進入這個專業等認清後就很難有其他選擇了。

正好高考季就要到了，填志願也不會太遠了，希望看到這個回答的高三畢業生在填報志願時一定要慎重，多去了解信息，不要單純憑興趣或身邊人的觀點來決定，最好是問專業內的人士，免得最後進入了一個比較坑的專業。當然，武大各個專業相對來說都不會太坑

最後，歡迎學弟學妹報考珞珈山職業技術學院呀~（滑稽

（圖片來源於中國學位與研究生教育信息網）

⑧ 圓周率的計算公式

第一類演算法：arctan 的級數展開
PI/4 = 4 arctan(1/5) - arctan(1/239) (1)
arctan(x) = x - x3/3 + x5/5 - x7/7 + .... (2)
很容易想到，要得到超高精度的 PI 值，實數在計算機中必須以數組的形式進行存取，數組的大小跟所需的有效位數成正比。在這個演算法中，PI 的有效位數 n 隨 (2) 的求和項數線性增加。而為計算 (2) 中的每一項，需要進行超高精度實數除以小整數(52, 2392, 2k+1)的循環，循環所需次數也跟 n 成正比。所以，這個演算法總的時間復雜度為 O(n2)。

這個演算法的優點是簡單，而且只需要進行整數運算。下面給出我寫的算 PI 程序。在程序中，我採用了一些提高速度的措施：超高精度實數以數組的形式進行存取，數組元素的類型為 64 位整數(long long)，每個元素儲存 12 個十進制位；對 xk (x = 1/5, 1/239) 的頭部和尾部的 0 的數量進行估計，只對非 0 的部分進行計算。

pi.cpp C++ 源程序，在 Linux 下以 g++ pi.cpp -o pi -O2 編譯
pi.s 在 g++ 生成的匯編程序的基礎上進行修改，速度更快，在 Linux 下以 g++ pi.s -o pi 編譯
另外，還有許多跟 (1) 類似的式子，但不常用。例如：

PI/4 = arctan(1/2) + arctan(1/3)
PI/4 = 8 arctan(1/10) - arctan(1/239) - 4 arctan(1/515)
第二類演算法：與 1/PI 有關的級數
1/PI = (sqrt(8) / 9801) sumk=0~inf { [(4k)! (1103 + 26390k)] / [(k!)4 3964k] } (Ramanujan)
1/PI = (sqrt(10005) / 4270934400) sumk=0~inf { [(6k)! (13591409 + 545140134k)] / [(k!)3 (3k)! (-640320)3k] } (Chudnovsky)
以上兩個級數(還有其它類似形式的級數，但不常用)比起 arctan 的泰勒級數要復雜得多。雖然仍然是線性收斂，總的時間復雜度也仍然是 O(n2)，但它們的收斂速度相當快， (Ramanujan) 每項可以增加 8 位有效數字， (Chudnovsky) 每項可以增加 14 位。

在這個演算法中，除了要進行超高精度實數(數組形式)和小整數的運算外，還有一次超高精度實數的開方和倒數的運算，這需要用到 FFT(快速傅立葉變換)，在下文敘述。

第三類演算法：算術幾何平均值和迭代法
算術幾何平均值(Arithmetic-Geometric Mean, AGM) M(a, b) 定義如下：

a0 = a, b0 = b
ak = (ak-1 + bk-1) / 2, bk = sqrt(ak-1 bk-1)
M(a, b) = limk->inf ak = limk->inf bk
然後，由橢圓積分的一系列理論(抱歉，過程我不懂)可以推導出如下公式：

a0 = 1, b0 = 1 / sqrt(2)
1/PI = { 1 - sumk=0~inf [2k (ak2 - bk2)] } / 2M(a0, b0)2 (AGM)
根據這條公式可以制定適當的迭代演算法。在迭代過程中，有效位數隨迭代次數按 2 的指數增加，即每迭代一次有效位數乘 2。演算法中的超高精度實數的乘、除、開方等運算需要使用 FFT，在下文敘述。綜合考慮 FFT 的時間復雜度，整個演算法的時間復雜度約為 O(n log(n)2)。

除了 (AGM) 以外，還有其它的迭代序列，它們具有同樣的時間復雜度。例如下面的這個序列將按 4 的指數收斂到 1/PI：

y0 = sqrt(2) - 1, a0 = 6 - 4 sqrt(2)
yk = [1 - sqrt(sqrt(1 - yk-14))] / [1 + sqrt(sqrt(1 - yk-14))], ak = (1 + yk)4 ak-1 - 22k+1 yk (1 + yk + yk2)
1/PI = limk->inf ak (Borwein)
FFT
如上所述，第二和第三類演算法不可避免地要涉及超高精度實數(數組形式存取的多位數)的乘、除、開方等運算。多位數乘法如果按照常規方法來計算，逐位相乘然後相加，其時間復雜度將達到 O(n2)。使用 FFT 可大大減少計算量。

設有復數數組 a[k] 和 b[k] (k=0~n-1)，正向和反向的離散傅立葉變換(DFT)定義如下： (i = sqrt(-1))

b = FFTforward(a) : b[k] = sumj=0~n-1 ( a[j] e-i*j*2PI*k/n ) (3)
b = FFTbackward(a) : b[k] = (1/n) sumj=0~n-1 ( a[j] ei*j*2PI*k/n ) (4)
(3) 和 (4) 中的 (1/n) 可以放在任何一個式子中，也可以拆成 (1/sqrt(n)) 同時放在兩個式子中，目的是保證正向和反向傅立葉變換以後不會相差一個因子。

當 n 的所有素因子均為小整數，尤其是當 n 為 2 的整數次冪的時候，使用適當的演算法經過仔細的協調，可以避免多餘的計算，使離散傅立葉變換 (3) 和 (4) 減少至 O(n log(n)) 的時間復雜度，即所謂的快速傅立葉變換(FFT)。具體的細節請查閱相關書籍。下面給出我寫的一段 FFT 程序，僅供參考。另外也有已經開發的 FFT 函數庫，例如 FFTW ，可以直接使用。

fft.cpp FFT 的 C++ 源程序
利用 FFT，要計算 n1 位和 n2 位的兩個多位數乘法，可以這樣進行：開辟兩個長度為 n(n>=n1+n2，取 2m 最佳) 的復數數組，將兩個多位數從低位到高位分別填入，高位補 0。對兩個數組分別進行正向傅立葉變換。將得到的兩個變換後的數組的對應項相乘，然後進行反向傅立葉變換，最後得到一個結果數組。由於傅立葉變換是在復數域中進行的，因此還要對結果數組進行取整和進位，才能得到最終的乘積。

值得留意的是傅立葉變換的精度問題。我們知道，在計算機中實數用單精度數或雙精度數表示，它們會存在一定的誤差。在計算多位數乘法時，n 往往是一個很大的數字，傅立葉變換過程中需要對數組的每一項進行求和，如何保證精度帶來的誤差不會因為求和而超出允許的范圍？我的觀點是必須使用雙精度實數，而且由於統計特性，精度帶來的誤差在求和過程中不會很大，一般不會影響計算的正確性。如果需要保證計算的正確性，我想到兩種檢查方法。第一種是取模驗算。例如，如果乘數和被乘數對 17 的模分別是 8 和 6，那麼積對 17 的模就應該是 14。第二種是檢查運算結果中浮點數偏離整數的最大值。如果偏差只有比如 10-3 量級，我們可以認為這個尺度的乘法運算很安全；如果偏差達到 0.5，說明運算已經出錯了；如果偏差達到 0.1 量級，那也比較危險，也許換個別的乘數和被乘數就溢出了。

多位數的倒數和開方可以通過牛頓迭代求根法轉化為乘法運算。例如，要計算 x = 1/a ，根據牛頓迭代法令 f(x) = 1/x - a ，可以得到以下迭代序列：

x0 ~= 1/a
xk = xk-1 - f(xk-1)/f'(xk-1) = 2xk-1 - axk-12 (5)
要計算 x = sqrt(a) ，可以先計算 x = 1 / sqrt(a) ，令 f(x) = 1/x2 - a ，可以得到以下迭代序列：

x0 ~= 1 / sqrt(a)
xk = xk-1 - f(xk-1)/f'(xk-1) = (3/2)xk-1 - (1/2)axk-13 (6)
(5) 和 (6) 均以 2 的指數收斂到所求結果。還存在其它更復雜一些的迭代序列，它們以更高的指數收斂，在此不提。不過需要提醒的是，跟 (AGM) 不同，這里 (5) 和 (6) 中的 x0 只是 1/a 和 1 / sqrt(a) 的約值，在前幾次的迭代中不必進行滿 n 位數的乘法運算，因而可以減少計算量。

示常式序
作為 AGM 和 FFT 算 PI 的完整過程演示，這里是我新寫的算 PI 程序。很遺憾，我的程序比網上可以找到的其它算 PI 程序慢大約 100 倍，而且消耗更多的內存。:-( 目前還不清楚它的瓶頸所在。不管怎麼說，它總算是我的第一個 AGM 和 FFT 算 PI 程序，祝賀！:-)

faint-pi-1.0.3.tar.gz C 源程序，在 Linux 下以 gcc -std=c99 *.c -o pi -lm -O3 編譯
綜述
以上介紹了三類算 PI 的演算法。第一類演算法的速度最慢，基本上已經過時。後兩類演算法的速度目前相差不大，最為常用。迭代法雖然在時間復雜度上有理論上的優勢，但實現起來較為復雜，實際上也並不見得比 1/PI 級數法快。