国际金融学图片

① 亚洲的发达国家有哪些

亚洲的发达国家有日本，韩国，新加坡和以色列。

1、日本经济高度发达，国民拥有很高的生活水平。2014年，人均国内生产总值39731美元，是世界第17位。若以购买力平价计算，国内生产总值位居世界第3位（仅次于美国和中国），人均国内生产总值是世界第23位。

2、20世纪60年代，韩国经济开始起步。70年代以来，持续高速增长，人均国民生产总值从1962年的87美元增至1996年的10548美元，创造了“汉江奇迹”。

1996年加入经济合作与发展组织（OECD），同年成为世界贸易组织（WTO）创始国之一。1997年亚洲金融危机后，韩国经济进入中速增长期。

3、据2018年的全球金融中心指数（GFCI）排名报告，新加坡是全球第四大国际金融中心。

4、以色列是中东地区唯一的发达国家。以色列的高新技术产业举世闻名，其在军事科技、电子、通讯、计算机软件、医疗器械、生物技术工程、农业、航空等领域具有先进的技术水平。其电子监控系统和无人飞机十分先进，在世界范围内拥有很高的口碑。

(1)国际金融学图片扩展阅读：

成因

1、观察家和理论家对于为何某些国家享受比较高水准的经济发展，通常都有不同的见解。普世主义论者认为民主制度对于现代经济的强大来说是必要的。新自由主义者相信一个具备自由市场的经济体是促成开发的条件，也有人认为先进技术是成为发达国家的必要条件。

2、有些历史学者认为，那些发达国家之所以变得富有，是因为在过去的时候透过帝国主义和殖民主义，对较贫穷的国家进行剥削。也有些人认为透过全球化的过程，这种剥削还正在继续进行中。

3、至今要从发展中国家成为发达国家仍旧非常的困难，从二战后到目前只有韩国、新加坡、以色列和东欧等一些国家成功成为发达国家。

② 图形图像制作和国际金融哪个就业前景比较好

国际金融专业比较好，下面是两个专业的特点
图形图像制作找工作还是比较好找，但是待遇不会很高，可在广告制作公司，建筑设计公司，包装装璜设计公司，居室装修公司，出版社，印刷厂等图形/图像制作岗位工作。 培养目标：培养能熟练进行图形图像处理、网站配色、VI设计、包装装帧设计，具有平面广告设计制作、网站构建以及交互式网页制作中版面艺术设计能力的高级技术应用性专门人才。 主要课程：美术基础、平面设计、广告设计、VI设计、网页设计、包装设计、印刷与编排、装帧设计、课程实训、毕业技术实践等。 就业方向：在各企事业单位策划部、广告公司、建筑装璜公司、网站、印刷出版等部门从事平面设计、包装设计、图形图像处理、效果图制作、网页制作等工作。 就业岗位：平面设计师、网站设计师、包装设计师等 专业特色： （1） 专业适应面广，用人需求量大，广告公司都可以进入。 （2） 用人门槛比较低，进入角色快，对美术要求相对不高。 （3） 专业注重学生的图形设计能力，以及创意能力的培养。 （4） 专业培养学生艺术潜质，讲求在艺术中创作。

国际金融专业的培养目标是培养能在银行系统、非银行金融机构、公司企业从事国际金融业务、国际贸易业务及本专业的教学、研究工作的德才兼备的高级专门人才。毕业生基本掌握经济学科的基础理论；系统掌握外汇、外资、国际结算等国际金融基础理论，现代化银行的经营管理方法，以及有关信托投资、资金融通方面的基础知识和基本技能；熟悉我国有关国际金融的法律、方针与政策；熟练掌握英语，具有较强的听、说、读、写、译能力，能用英语从事业务工作。

③ 曾经的福州强大到赶超上海，现在还有那个实力吗

作为福建省会的福州，无论在历史上还是今天，似乎名气都略逊于厦门与泉州。如果说到海上丝绸之路，我们首先想到的就是泉州，今天说到去福建哪里玩，我们首先想到的是厦门和它附近的鼓浪屿。在今天的福建，GDP排名第一的是泉州，而工资相对较高的则是厦门，说到台海关系，我们想到的也是厦门。

福州身为福建省会，相较于中国其他省会城市，它的存在感并不是那么的高。殊不知，历史上的福州是福建重要的港口，也有过鲜为人知的辉煌。

繁荣的天津港

福州从秦代开始一直都是整个闽地的政治中心，而福州港更是因为靠近闽江而成为福建地区最大的港口。虽然泉州曾一度超越了福州，但福州还是凭借自身的基础在明代再次完成了反超。只是随着时代的更替，曾经的福州港因为列强的渗透以及多方面原因，造成了它最后的衰落。

谭其骧；《长水集》，上海人民出版社，2011年。

邹逸麟：《中国历史人文地理》，上海人民出版社，2001年。

中国国家地理编辑部：《中国国家地理》（陕福建专刊上），2009年第4期。

（作者：浩然文史·禹贡行者）

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④ 在上海财经大学就读是怎样的一种体验

本人系一名14级上海财经大学的本科学生，很开心地来回答一下这个问题。

首先，关于财大的校园环境，财大地处魔都，对于来自北方小镇的我来说，风云变幻的魔都充满了都市魅力。财大又被称为小破财，这其中多少带着点对于母校的调侃意味，但的确，财大不大，我们“亲切地”叫它小破财，没错，从国定校门进来，走过学生静静自习的一教二教，来到宽敞悠闲的教育技术中心草坪，路过经办电竞赛事的体育场馆，女生们居住的太后楼，公主楼，女仆楼，人潮汹涌新食堂，图书馆，游泳馆，全程下来或许用不上你一个小时的时间，但就是这样的路我走了一年又一年。

图书馆旁边的树，也在静静生长，像财大学子为了梦想努力奋斗的样子。

希望我的回答对你有帮助！

⑤ 国际金融汇率题 29题 见图片

1、远期升水，所以远期汇率等于即期汇率+升水点，
远期BID报价=即期BID报价+掉期点BID报价=1.5800+0.0070=1.5870
远期ASK报价=即期ASK报价+掉期点ASK报价=1.5820+0.0090=1.5910
所以3个月GBP/USD=1.5870/10

2、商人远期卖出美元买入英镑，采用的是英镑的银行卖出价(ASK报价)，就是1.5910。换成英镑=10000/1.5910=6285.36英镑

3、如果3个月后客户需要收到等值18000英镑，而收汇币种是美元，客户需要做一个远期买入英镑卖出美元的交易，采用的是银行远期卖出价，就是1.5910，应报美元金额=18000*1.5910=28628美元。

⑥ 谁能给我提供一些成都正在建设的西部国际金融中心大楼的最新图片，谢了。

打车，自己去拍

⑦ 武汉大学有哪些王牌专业值得选择

首先说结论，王牌专业：马克思主义理论、地球物理学、测绘科学与技术、图书情报与档案管理

判断武大哪些专业强，一个比较科学的方法是看全国第四轮学科评估结果。许多人可能听说过学科评估，但不清楚它具体是啥，我来给大家解释一下。

学科评估是教育部学位与研究生教育发展中心（简称学位中心）按照国务院学位委员会和教育部颁布的《学位授予与人才培养学科目录》（简称学科目录）对全国具有博士或硕士学位授予权的一级学科开展整体水平评估。学科评估是学位中心以第三方方式开展的非行政性、服务性评估项目，2002年首次开展，截至2017年完成了四轮。关于评级：前2%（或前2名）为A+，2%～5%为A（不含2%，下同），5%～10%为A-。

如果以A-评级及以上作为判断一个学科很强的标准，除了前面提到的几大学科，武大还有哲学、理论经济学、法学、中国语言文学、新闻传播学、数学、物理学、化学、地理学、生物学、计算机科学与技术、软件工程、工商管理、公共管理学科是进入一流梯队的，也是非常强的学科。

最后，说一点我的想法。其实单纯去看这些排名去判断一个专业怎样也并不太合适，只有你真正进入这个专业后才能对其有一个全面的认识。但一旦进入这个专业等认清后就很难有其他选择了。

正好高考季就要到了，填志愿也不会太远了，希望看到这个回答的高三毕业生在填报志愿时一定要慎重，多去了解信息，不要单纯凭兴趣或身边人的观点来决定，最好是问专业内的人士，免得最后进入了一个比较坑的专业。当然，武大各个专业相对来说都不会太坑

最后，欢迎学弟学妹报考珞珈山职业技术学院呀~（滑稽

（图片来源于中国学位与研究生教育信息网）

⑧ 圆周率的计算公式

第一类算法：arctan 的级数展开
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，实数在计算机中必须以数组的形式进行存取，数组的大小跟所需的有效位数成正比。在这个算法中，PI 的有效位数 n 随 (2) 的求和项数线性增加。而为计算 (2) 中的每一项，需要进行超高精度实数除以小整数(52, 2392, 2k+1)的循环，循环所需次数也跟 n 成正比。所以，这个算法总的时间复杂度为 O(n2)。

这个算法的优点是简单，而且只需要进行整数运算。下面给出我写的算 PI 程序。在程序中，我采用了一些提高速度的措施：超高精度实数以数组的形式进行存取，数组元素的类型为 64 位整数(long long)，每个元素储存 12 个十进制位；对 xk (x = 1/5, 1/239) 的头部和尾部的 0 的数量进行估计，只对非 0 的部分进行计算。

pi.cpp C++ 源程序，在 Linux 下以 g++ pi.cpp -o pi -O2 编译
pi.s 在 g++ 生成的汇编程序的基础上进行修改，速度更快，在 Linux 下以 g++ pi.s -o pi 编译
另外，还有许多跟 (1) 类似的式子，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)
第二类算法：与 1/PI 有关的级数
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)
以上两个级数(还有其它类似形式的级数，但不常用)比起 arctan 的泰勒级数要复杂得多。虽然仍然是线性收敛，总的时间复杂度也仍然是 O(n2)，但它们的收敛速度相当快， (Ramanujan) 每项可以增加 8 位有效数字， (Chudnovsky) 每项可以增加 14 位。

在这个算法中，除了要进行超高精度实数(数组形式)和小整数的运算外，还有一次超高精度实数的开方和倒数的运算，这需要用到 FFT(快速傅立叶变换)，在下文叙述。

第三类算法：算术几何平均值和迭代法
算术几何平均值(Arithmetic-Geometric Mean, AGM) M(a, b) 定义如下：

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
然后，由椭圆积分的一系列理论(抱歉，过程我不懂)可以推导出如下公式：

a0 = 1, b0 = 1 / sqrt(2)
1/PI = { 1 - sumk=0~inf [2k (ak2 - bk2)] } / 2M(a0, b0)2 (AGM)
根据这条公式可以制定适当的迭代算法。在迭代过程中，有效位数随迭代次数按 2 的指数增加，即每迭代一次有效位数乘 2。算法中的超高精度实数的乘、除、开方等运算需要使用 FFT，在下文叙述。综合考虑 FFT 的时间复杂度，整个算法的时间复杂度约为 O(n log(n)2)。

除了 (AGM) 以外，还有其它的迭代序列，它们具有同样的时间复杂度。例如下面的这个序列将按 4 的指数收敛到 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，第二和第三类算法不可避免地要涉及超高精度实数(数组形式存取的多位数)的乘、除、开方等运算。多位数乘法如果按照常规方法来计算，逐位相乘然后相加，其时间复杂度将达到 O(n2)。使用 FFT 可大大减少计算量。

设有复数数组 a[k] 和 b[k] (k=0~n-1)，正向和反向的离散傅立叶变换(DFT)定义如下： (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) 可以放在任何一个式子中，也可以拆成 (1/sqrt(n)) 同时放在两个式子中，目的是保证正向和反向傅立叶变换以后不会相差一个因子。

当 n 的所有素因子均为小整数，尤其是当 n 为 2 的整数次幂的时候，使用适当的算法经过仔细的协调，可以避免多余的计算，使离散傅立叶变换 (3) 和 (4) 减少至 O(n log(n)) 的时间复杂度，即所谓的快速傅立叶变换(FFT)。具体的细节请查阅相关书籍。下面给出我写的一段 FFT 程序，仅供参考。另外也有已经开发的 FFT 函数库，例如 FFTW ，可以直接使用。

fft.cpp FFT 的 C++ 源程序
利用 FFT，要计算 n1 位和 n2 位的两个多位数乘法，可以这样进行：开辟两个长度为 n(n>=n1+n2，取 2m 最佳) 的复数数组，将两个多位数从低位到高位分别填入，高位补 0。对两个数组分别进行正向傅立叶变换。将得到的两个变换后的数组的对应项相乘，然后进行反向傅立叶变换，最后得到一个结果数组。由于傅立叶变换是在复数域中进行的，因此还要对结果数组进行取整和进位，才能得到最终的乘积。

值得留意的是傅立叶变换的精度问题。我们知道，在计算机中实数用单精度数或双精度数表示，它们会存在一定的误差。在计算多位数乘法时，n 往往是一个很大的数字，傅立叶变换过程中需要对数组的每一项进行求和，如何保证精度带来的误差不会因为求和而超出允许的范围？我的观点是必须使用双精度实数，而且由于统计特性，精度带来的误差在求和过程中不会很大，一般不会影响计算的正确性。如果需要保证计算的正确性，我想到两种检查方法。第一种是取模验算。例如，如果乘数和被乘数对 17 的模分别是 8 和 6，那么积对 17 的模就应该是 14。第二种是检查运算结果中浮点数偏离整数的最大值。如果偏差只有比如 10-3 量级，我们可以认为这个尺度的乘法运算很安全；如果偏差达到 0.5，说明运算已经出错了；如果偏差达到 0.1 量级，那也比较危险，也许换个别的乘数和被乘数就溢出了。

多位数的倒数和开方可以通过牛顿迭代求根法转化为乘法运算。例如，要计算 x = 1/a ，根据牛顿迭代法令 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)
要计算 x = sqrt(a) ，可以先计算 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 的指数收敛到所求结果。还存在其它更复杂一些的迭代序列，它们以更高的指数收敛，在此不提。不过需要提醒的是，跟 (AGM) 不同，这里 (5) 和 (6) 中的 x0 只是 1/a 和 1 / sqrt(a) 的约值，在前几次的迭代中不必进行满 n 位数的乘法运算，因而可以减少计算量。

示例程序
作为 AGM 和 FFT 算 PI 的完整过程演示，这里是我新写的算 PI 程序。很遗憾，我的程序比网上可以找到的其它算 PI 程序慢大约 100 倍，而且消耗更多的内存。:-( 目前还不清楚它的瓶颈所在。不管怎么说，它总算是我的第一个 AGM 和 FFT 算 PI 程序，祝贺！:-)

faint-pi-1.0.3.tar.gz C 源程序，在 Linux 下以 gcc -std=c99 *.c -o pi -lm -O3 编译
综述
以上介绍了三类算 PI 的算法。第一类算法的速度最慢，基本上已经过时。后两类算法的速度目前相差不大，最为常用。迭代法虽然在时间复杂度上有理论上的优势，但实现起来较为复杂，实际上也并不见得比 1/PI 级数法快。