西贝柳斯论文文献

西贝柳斯论文文献

柴科夫斯基《D大调小提琴协奏曲》: 1878年3月，柴科夫斯基客居在瑞士日内瓦湖畔时，在不到一个月的时间里面写成的仅有的这首小提琴协奏曲－《D大调小提琴协奏曲》（），又称《第一小提琴协奏曲》。它是柴科夫斯基最著名的作品之一，与贝多芬的D大调、门德尔松的e小调、勃拉姆斯的D大调小提琴协奏曲并称为世界四大小提琴协奏曲。这首小提琴协奏曲创作最初，柴科夫斯基原先是想题献给当时在彼得堡音乐学院担任小提琴演奏课教授的德国小提琴家奥尔（Leopold Auer,1845-1930），本来是希望由他在俄国首演的。但也象他的《第一钢琴协奏曲》被尼古拉·鲁宾斯坦拒斥的遭遇一样，那位伟大的小提琴教授虽然高度评价这部作品的许多优点，同时又认为其中有许多地方不适合小提琴演奏，也有悖于弦乐器作品的形式，这部作品就这样搁置将近三年。 一直到1881年12月04日，维也纳小提琴家布罗德斯基（Adolf Brodsky，1851-1929）克服了这部作品的一些技术上的难度，由布罗德斯基与李斯特指挥的维也纳爱乐交响乐团合作首次演奏此曲，将它介绍给世人。不料作品公演后，恶评接踵而至；当时的一位维也纳评论家攻击道：“从某些图画中可以看到臭味，听了柴科夫斯基的协奏曲后，才知道也有可以听到臭味的音乐作品。”多么怪诞的批评，多么恶毒的攻击！此后柴科夫斯此再度陷入低潮，然而布罗德斯基不为所屈、继续在莫斯科和伦敦演奏此曲。他的坚忍不但赢得柴氏的感激，也使这首杰作得以获得世人的接纳。为此，柴科夫斯基便更改了这部作品的题献，把它献给了热情介绍这部作品的布罗德斯基。 奥尔毕竟还是伟大的。他后来改变了态度，也赢得柴科夫斯基的谅解，在独奏部分略作修正，而成为今天的标准版本。他不仅本人对这首协奏曲作过许多次光辉灿烂的演奏，还拿它来教他那些颇有出息的学生。其中就包括海菲兹。 这部作品中融入了俄罗斯民族积极向上、活泼进取的风格，也加进了作曲家本人多愁善感、浪漫多情的性格。作品完成于作曲家创作的晚期，是作曲家成熟时期的颠峰之作，被视为浪漫主义时期音乐的代表作。对古典音乐了解不深的朋友，也可以把这部作品当作是研究柴科夫斯基音乐或浪漫主义时期音乐的入门之选。由于这首乐曲是柴科夫斯基受到了拉罗作曲的《西班牙交响曲》的激发而作的，所以我们可以很容易地看出，两者之间有着共通的构想。这部小提琴协奏曲是一部欢快、活泼、充满青春气息的作品，它歌唱青春，歌唱生命，表现了俄罗斯人民的乐观主义精神。这首乐曲当初相当不受世人欢迎，然而历史最终证明这是一首绝无仅有的音乐杰作，在音乐舞台上久演不衰，成为许多著名小提琴家的保留曲目。西贝柳斯的《d小调小提琴协奏曲》:不仅内容上是西贝柳斯作品中最深刻的，其技术上的要求也更符合现代乐迷的口味。无可争辩地，海菲兹为此曲的演绎风格奠立了一个标准。海菲兹的风范及刺激无人可与之比肩，其精确无比的音准和雄浑的气魄，加上冷峻而狂放的处理手法，西贝柳斯的特质发挥得沐漓尽致。 西贝柳斯的小协最早完成于1903年，作品几经修改最终于1905年出版，同年在柏林首演，是西贝柳斯的早期作品，也在世界最伟大的小提琴音乐之列。作者十分热爱芬兰的自然景色和古代诗人荷马的文学史诗，在这部协奏曲中，也自然而然地表露了这种感情。音乐主题热情奔放，富有浓厚的芬兰气息。乐曲充分发挥了独奏小提琴的演奏技巧和表现力，在乐队部分的写作上也发挥了交响特色。整个作品如一幅音画，栩栩如生。 乐章赏析： 柴科夫斯基《D大调小提琴协奏曲》，全曲共分三个乐章：第一乐章，中庸的快板，D大调，4/4拍子，奏鸣曲形式。规模宏大的第一乐章表现了生活的乐趣。具有俄罗斯民间音乐的宽广气息和明朗悠扬的诗意。在乐队低沉的合奏声中，逐渐由低至高烘托出乐章的主题部分，小提琴独奏部分时而欢快明朗，时而充满柔情，时而高昂激扬，乐曲行至中部，重复第一乐章的主题，直至第一部分高潮，引出一段优美动听且对演奏技术要求极高的小提琴独奏，最后以一阵气势如虹的合奏结束了本乐章。主部主题具有动人的歌唱性，体现了俄罗斯歌曲宽广动人的气息，仿佛在歌唱青春、生命和大自然。 第二乐章，短歌，行板，g小调，3/4拍，三段体。本乐章着重表现小提琴的独奏技巧，其沉思般的抒情，被称为“小抒情曲”。主要旋律轻柔，和谐，仿佛情人间的缠绵悱恻，真挚动人，略带伤感。仿佛从远处传来一阵悠扬的歌声，使人嗅到了大自然清新的气息。 第三乐章，终曲，活泼的快板，D大调，2/4拍子，回旋奏鸣曲形式。主题令人有俄国风激烈地敲击之感，是属于俄国民俗舞曲特雷巴克的一种。以很强的节奏，快活地进行，宛如一幅人民欢庆节日的图画。时有激动人心的小高潮出现，整个乐章布局错落有制，时起时落，最后以一段磅礴的协奏结束本乐章。 西贝柳斯的《d小调小提琴协奏曲》，全曲也分三个乐章：第一乐章，中庸的快板，d小调，2/2拍子。整个乐章如一幅风景画，展现幽暗的芬兰北部海滨，海浪不停地拍打着海岸，暮色降临，岸边燃起堆堆篝火，游吟诗人的歌声在空中回荡着。 第二乐章， 很慢的柔板，降B大调，4/4 拍子，浪漫曲。音乐略带忧郁神秘的色彩，象是作者在缅怀童年往事， 在旷野、在海边的巨石上独自演奏心爱的小提琴，与大自然交流着感情。 第三乐章，不太快的快板，D大调，3/4拍子，回旋曲。这一乐章充满了不尽的活力，作曲手法华丽多彩，乐章的主题被称为“北极熊的波兰舞曲”。小提琴独奏旋律如火箭般一次次射向夜晚的天空，激烈时火花迸射，形成无穷的变化，整个乐章高潮迭出，五彩缤纷。莫扎特第4，第5小提琴协奏曲莫扎特小提琴协奏曲作品分析 综述协奏曲体裁早在巴洛克时期就已存在，称为“大协奏曲”，即乐队一小部分乐器和其他乐器的竞奏。小提琴协奏曲体裁是意大利小提琴家兼作曲家维瓦尔第创造的，实际上是一种小型的弦乐队作品，小提琴声部也没有什么独立的意义，只是在乐队全奏间起连接作用的一个环节而已。从十八世纪下半叶开始，随着交响曲的迅速发展和小提琴演奏技术的不断改进，器乐协奏曲也有很大的变化：它的内容更深化，乐队色彩更丰富，独奏声部也更富于个性——就这样，逐渐形成了一种古典协奏曲的形式。莫扎特最后确立了古典协奏曲的范型：采用三个乐章，即快—慢—快的对比形式，第一乐章采用两个主题对置和发展为基础的奏鸣曲式，在尾声前要有一段独奏乐器的即兴华彩。莫扎特的协奏曲第一乐章一般都还有两个呈示部，第一个先由乐队陈述乐章的基本主题素材，第二个才是独奏乐器声部的呈示。他特别强调独奏声部的作用，广为发展独奏乐器的技巧性表现，他使独奏乐器同乐队处于平等的地位，独奏声部甚至常常迫使乐队只起一种伴奏的作用，但从不“遮住”乐队。莫扎特还在乐队中添置管乐，增加了演奏的力度和色彩变化。但莫扎特对协奏曲这种体裁的看法还有局限性，他认为协奏曲只为悦人耳目，演奏起来“不应该太难，当然也不是太过容易”，因为要使“音乐行家和音乐爱好者同样都能接受”。因此，在莫扎特的小提琴协奏曲中，不可能找到戏剧性的冲突和强烈的激情，它同贝多芬那种紧张的交响性结构相去甚远。这里，还只是小提琴的辉煌技巧同意大利式甜蜜如歌的音响的结晶。莫扎特的小提琴协奏曲共有六首，都同他在萨尔茨堡当宫廷小提琴师的演奏活动直接相关，前五首都是在1775年的几个月内写成，当时他年仅十九岁。从这些协奏曲中，可以明显看出他对小提琴技术的掌握在不断纯熟，对自己的演奏有着越来越严肃的要求。他的后四首小提琴协奏曲如今广为闻名，确实达到了“音乐行家和音乐爱好者同样都能接受”的程度。莫扎特：D大调小提琴协奏曲，作品分析第一乐章：快板，D大调，4/4拍子，变奏曲式这首协奏曲的乐队伴奏十分简洁，与其说乐队在同独奏小提琴对答，倒不如说它只是为独奏声部伴奏。这首协奏曲向前走出新的一步，表现在作者大力扩展独奏小提琴的声部，使它具有辉煌技巧的特性。协奏曲的第一乐章从一个有力的号召式主题开始，它带有军号合奏的特点，在莫扎特那个时代，这样的合奏往往就被称为“军队”的主题，它那典雅的附点节奏，在莫扎特的其他协奏曲中也可以看到。乐章用变奏曲式写成，它的最大的特点就在于拥有大量繁复的辉煌乐句。一般认为这首协奏曲的技巧方面要比音乐本身更占上风。当然，这里的技巧并非盲目的滥用，相反，它成为一种源源涌出的动力，使整个音乐的发展生动而自然。第二乐章：如歌的行板，A大调，3/4拍子，三部曲式加变奏在这个乐章中，独奏小提琴最明显地起着主导的作用。同他的《第三小提琴协奏曲》慢板乐章不一样，这里已经完全不是独奏小提琴同伴奏乐队的“对话”，而是独奏小提琴在乐队的背景之上真正的“独白”。这纯粹是莫扎特的真情流露。第三乐章：优雅的行板—快板，但不太快，D大调，2/4拍子，回旋曲式在这一乐章中，到处可以看到由一些好像偶然闪现的重音、装饰音、间奏和故意倒桩的乐句组成的五光十色的舞曲旋律。回旋曲的基本主题轻盈秀丽，第二主题（03段00分29秒）十分活跃，带有尖刻明快的三连音节奏型，接近于吉格舞曲风格，它同前一主题形成鲜明的对比。这两个主题结伴在乐章前后两段各出现两次，而把乐章的第三主题（03段03分25秒）夹在当中，因此这一回旋曲乐章的结构，是A+B+A+B+C+A+B+A+B。乐章的第三主题具有十足的民间舞曲特性：旋律在一个持续低音（空弦）的背景上盘旋着，这长持续音完全是在模仿十八世纪一种叫做风笛的民间乐器的音响效果。模仿风笛的音响是十七、十八世纪法国小提琴家爱用的手法之一，他们往往喜欢运用到他们的奏鸣曲中去，莫扎特很可能是从他们的奏鸣曲中引用出这种手法的。莫扎特：A大调小提琴协奏曲，作品介绍第一乐章：开朗的快板，A大调，4/4拍子，奏鸣曲式《第五协奏曲》以其结构之独特而为人们所熟知。首先，它的第一乐章同一般的奏鸣曲形式快板乐章就很不一样。乐章开始时乐队全奏的一个强力和弦，好像是给音乐的第一次推动，在第二小提琴和中提琴匀整地簌簌作响的颤音进行背景上，第一小提琴以明确而强烈的音响带出引子的主题，它的进行仅是暗含着乐章第一主题的胚胎。这个引子主题不知不觉地暂时先转到后面典雅而戏谑的第二主题（04段00分38秒）上去。但是，乐队的引子突然给一个“诗意的插话”所打断，这是独奏小提琴的咏唱，它那富于表情的旋律带有宣叙调的特点，第一和第二小提琴用精致的伴奏音型伴随着它——这是柔板的一段穿插。只是在一个全体长休止后，独奏小提琴才奏出这一乐章热情充沛、坚定有力的第一主题（04段02分18秒），乐章的本身也只是从现在才正式开始。这个乐章在主题素材的紧张发展和配器的光辉效果等方面，都预示了这首协奏曲的技艺高超的规模，但是莫扎特在这里还只是停留在“媚情”的风格，其音乐所特具的“轻快”的特点、清澈的笔法和管弦乐色彩的选择都说明了这一点。第二乐章：柔板，2/4拍子，D大调第二乐章的紧张情绪和丰富的感情，比前几首协奏曲的慢板乐章都有过之而无不及。在这一柔板乐章中，莫扎特以富有深度和力量的器乐旋律表达了精细而多样的内心活动。这是在莫扎特时代的人们对生活的热情和渴望的一种表现。第三乐章：回旋曲—小步舞曲速度—快板，A大调，3/4拍子，回旋曲式该乐章的主题由独奏小提琴奏出，这是一个典雅而柔弱的旋律，带有故作风雅和忸怩作态的情调，这是带假头发和穿箍骨裙的那个时代所特有的。这个舞蹈性主题每一次新的呈现，都装饰着最精致的旋律花纹——那些时而在乐队、时而在独奏小提琴上出现的新而又新的各种音乐动机丰富了主题的发展。突然，一个快速的间奏——两拍子的节奏在a小调上，象踩着拍子那样富有热情的民间舞曲（06段03分31秒）——打断了原来主题的进行，前面那故作风雅的情调连一点痕迹也没有了。现在，小提琴好像从伴舞乐师手里转给民间即兴演奏能手，音乐也从贵族的小沙龙转到了大庭广众的自由天地中去。这一插段是根据十八世纪流行的所谓“土耳其音乐”的风格写成的，它描绘的民间生活画面，也是莫扎特在歌剧和舞剧中作出不少贡献的那种异国情调的音乐范例之一。但是，这里的所谓东方色彩并不是程式化的，也就是说并不仅仅在于采用那些“喧闹”的打击乐器。据某些匈牙利音乐学家说，由五个独立旋律组成的这段间奏，有些是莫扎特从他的舞剧音乐本身引用过来的，而其中的主要主题，却是匈牙利城市盛行的舞蹈音乐最早的记录之一。民间的舞蹈场面突然也被打断了，现在又是小步舞曲的主题出现，它把听者又带回到“洛可可”风格的那种妩媚的环境中来。

西方音乐发展史及其代表人物- ---------流行音乐-------：爵士乐一、爵士乐的起源 爵士乐(Jazz)以其极具动感的切分节奏、个性十足的爵士音阶和不失章法的即兴演奏（或演唱）赢得了广大听众的喜爱，同时也得到了音乐领域各界人士的认可。它以布鲁斯和拉格泰姆为源头，经过整整一个世纪的发展，如今已是异彩纷呈、百花齐放。自从1917年第一张爵士唱片诞生以来,它便显示出了巨大的发展潜力。20世纪初的新奥尔良爵士乐 、30 年代大乐队演奏的摇摆乐、40年代的比博普爵士、40 年代末的冷爵士、50年代的硬博普、60 年代的自由爵士、70 年代以后的摇滚爵士，而后拉丁爵士、融合爵士、爵士放克...... 一张张不同风格的爵士唱片汇成了一部爵士乐发展史。1、爵士乐的来源 --布鲁斯和拉格泰姆布鲁斯（Blues）布鲁斯是南北战争后，黑人民间产生的一种演唱形式......拉格泰姆（Ragtime）拉格泰姆是美国流行音乐中第一次出现真正有全国影响的音乐形式。它最初是一种钢琴音乐，盛行于19世纪90年代到第一次世界大战结束......2、 爵士乐的发源地新奥尔良（New Orleans）爵士乐于19世纪末、20世纪初诞生于美国的南部城市新奥尔良......二 、早期爵士乐（19世纪末～20世纪30年代中期）1、新奥尔良爵士乐一般认为，新奥尔良爵士乐出现在19世纪90年代。但是历史上的第一张爵士唱片问世于1917年，是由"正宗迪克西兰爵士乐队"（Original DixielandJazz Band）在新奥尔良录制的......2、芝加哥爵士乐三、摇摆乐20世纪30年代，一种由大乐队（Big Band）演奏的带有黑人风格，并极具舞蹈性的爵士乐--摇摆乐（Swing，例7）开始在纽约发展起来......四、 比博普......比博普的旋律很不连贯，有时却又连续不断地往外迸射；节奏是支离破碎的；拍子是含蓄的；和声变化频繁，而且十分复杂（例8）。推动这种风格的爵士音乐家主要是查理·帕克和迪齐·吉列期匹......五、冷爵士和硬博普1、冷爵士（Cool Jazz）20世纪40年代末，作为对比博普的反应，出现了一种全新的、柔美的、更温馨、更舒缓放松的爵士乐风格，这就是所谓的"冷爵士"......2、硬博普（Hard Bop）......硬博普于50年代末在纽约黑人乐师中兴起，以同冷爵士相对抗。他们不满于冷爵士那种深受古典音乐影响的风格，力图复兴比博普......六、自由爵士20世纪60年代，爵士乐创作飞速发展，创作者想尽一切办法来进行创新。他们打破了一切传统的创作规律......七、现代爵士乐从爵士乐经历的大半个世纪的发展和演变中，不管是音乐家还是听众，在艺术趣味和知识水准上都达到了一个比较高的层次。单纯的爵士乐已经难以满足他们的口味了，因此，他们开始将爵士乐进行新的组合，以致出现了一种爵士乐杂交文化......摇滚爵士（Jazz－Rock）拉丁爵士（Latin Jazz）波萨诺瓦（Bossa Nova）融合爵士（Fusion Jazz）酸爵士（Acid Jazz）乡村音乐一、乡村音乐的诞生乡村音乐（Country Music）出现于20世纪20年代，它来源于美国南方农业地区的民间音乐......二、西部摇摆......来自德克萨斯的鲍勃·韦尔斯（Bob Wills）在乡村音乐中融入了大量的西部牛仔歌曲（一种来自乡间的浪漫情歌）和摇摆乐的成分，创造了一种类似"大乐队"阵容的西部摇摆（Westen Swing）风格。三、 蓝草音乐20世纪40年代，在肯塔基州的山区还出现了乡村音乐的另一个分支，叫蓝草音乐（Bluegrass Music）......四 、纳什维尔之声20世纪50年代，纳什维尔成了乡村音乐的集中营，著名的乡村音乐家大部分都来自这里。因此?quot;纳什维尔之声"（Nashville Sound）也成了乡村音乐的代名词...五、乡村音乐的叛逆时代......到了70年代，乡村音乐已经显得老态龙钟了，因此一场"叛逆运动"改变了乡村音乐的传统模式......六 、乡村歌手约翰·丹佛（John Denver）肯尼·罗杰斯（Kenny Rogers）乔治·斯雀特（George strait）文斯·基尔（Vince Gill）加思·布鲁克斯（Garth Brooks）仙妮亚·唐恩（Shania Twain）摇滚乐一 、摇滚乐的产生1、背景2、摇滚乐的出现3、摇滚乐的来源节奏布鲁斯（Rhythm＆Blues）叮砰巷歌曲（Tin Pan Alley）乡村音乐二、早期摇滚乐50年代中期到60年代初期，摇滚乐从一个刚学会走路的幼儿迅速的成长起来，在这期间，摇滚乐舞台显现出了一片繁荣盛景。首先是两位先行者为摇滚乐的概念作出了更加完整的定位，接着又在众位摇滚明星的拥护下使其呈现出了三种不同的风格倾向。1、比尔·哈利（Bill Haley ，1925 ～1981）2、埃尔维斯·普莱斯利（Elvis Presley，1935～1977）3、三种风格倾向主流摇滚（Main Stream Rock）温和摇滚（Soft Rock）山区摇滚（Rockabilly）4、冲浪音乐(Surfing Music)三、"披头士"与英国摇滚乐1、"披头士"的发展历程就像50年代的摇滚乐以普莱斯利为代表一样，60年代推动和支配摇滚乐坛的主要代表是"披头士"。不仅如此，"披头士"也是至今为止世界上最成功的摇滚乐队......2．"披头士"的创作手法3、"滚石"和其他乐队四、民谣摇滚1、 背景2、 鲍勃·迪伦（Bob Dylan）3、 其他民谣摇滚五、迷幻摇滚1、"旧金山声音"2、旧金山乐队3、旧金山以外地区吉姆·莫里森（Jim Morrison）和"门"（the Doors）乐队吉米·享德里克斯（Jimi Hendrix）六、艺术摇滚艺术摇滚（Art Rock）于60年代末兴起于英国。其特征为：结构庞大，和声语言较为复杂，常借用古典音乐中的主题作为素材，并注重音乐的逻辑性和音乐素材的简炼、统一 ......"平克·弗洛依德"（Pink Floyd）七、温和摇滚和乡村摇滚1、温和摇滚（Soft Rock）2、乡村摇滚（Country Rock）"老鹰"（The Eagles）乐队八、重金属1、 重金属（Heavy Metal）"莱德·泽普林"（Led Zeppelin）乐队"黑色安息日"（Black Sabbath）乐队"枪炮与玫瑰"（Guns N' Roses）乐队"范·海伦"（Van Halen）乐队"邦·乔维"（Bon Jovi）乐队"戴夫·莱帕德"（Def Leppard）乐队"AC/DC"乐队"金属"（Metallica）乐队2、华丽摇滚（glitter rock或glam rock）与重金属有关的还有硬摇滚的另一个分支"华丽摇滚"。它的特点主要不是在音乐上，而是在演员的化装、服饰和舞台上的戏剧行为。这方面的领头人是戴维·鲍伊（David Bowie）。他经常被人比作"变色龙"......九、朋克运动1、朋克（Punk）朋克运动的兴起和影响主要在英国，它与西方，特别是英国社会日益蓑落有着直接的联系......2、新浪潮（New Wave）3、垃圾乐（Grunge，又译"格伦吉" ）垃圾乐，20世纪90年代初兴起于美国的西雅图，也称"西雅图之声"（SeattleSound）......"涅盘"（Nirvana）乐队十、另类摇滚......在这里，我们所要介绍的另类摇滚（Alternative Rock）主要是指从1983至1984年，新浪潮音乐开始逐渐衰退后出现的各种后朋克摇滚，这种潮流一直持续到1995年，直到另类摇滚成为摇滚乐的主流。1、 美国另类摇滚2、英国另类摇滚3、其他另类摇滚90年代以后，女性摇滚歌手开始引起人们的关注。其中像辛妮·欧康娜、比约克、"酸草莓"乐队等一些非英美国家的歌手及乐队也在欧美乐坛取得了极大的成功......索尔音乐一、概 述什么是索尔（Soul，又译"灵魂乐"）音乐？一些著名的索尔音乐家是这样认识的......二、福音歌19世纪末，伴随着五旬节派教会（基督教派别之一，主要由社会低层人士组成）的兴起，福音歌（Gospel）也随之诞生了。它与拉格泰姆、爵士乐差不多同时出现，不同的是它来自黑人教堂礼拜仪式，是礼拜仪式的组成部分，但也通过音乐会、广播和唱片等途径传播。......三、索尔歌手1948年起，在大西洋唱片公司（Atlantic）的推动下，逐渐出现了很多索尔歌曲和歌手，到60年代末，索尔已成为流行音乐中的一个重要品种......阿撒·富兰克林（Aretha Franklin）詹姆斯·布朗（James Brown）四、摩城音乐五、其他索尔音乐70年代，索尔音乐继续得到发展，它像70年代整个流行音乐一样，也呈现出了复杂多样的局面。除了前面已提到的歌手、团体以及后面将会提到的迈尔克·杰克逊之外，还?quot;斯莱和斯通一家"的"迷幻索尔"；"大地、风和火"继续摩城风格但变得更复杂些的索尔音乐以及英国逐渐兴起的"蓝眼睛索尔"（Blue-Eyed soul）。......世界音乐世界音乐（World music）有时又称民族流行音乐（Ethno pop）。广义的世界音乐可以泛指世界上所有的民族音乐。但是在这里我们所要介绍的世界音乐主要是指第二次世界大战结束以来，以美国流行音乐为主体的，同时融合了来自世界各国的民族音乐元素的一种新音乐形式。二战结束以来，美国流行音乐占据了整个世界。布鲁斯、爵士乐、摇滚乐、索尔音乐和其他更多的形式充斥全球的每个角落，对各国流行乐坛带来巨大的冲击。其实，所有的这?quot;美国"形式，实际上都是非洲血统的基因转移，是贩奴时代流传到北美的节拍。当这些节奏稍略加工以后以新的形式回到他们的故乡时，又影响了曾经孕育他们的文化并诞生了令人兴奋的混血品种--世界音乐。80年代世界音乐对西方流行音乐的发展带来了极大的影响。有趣的是这种影响却是一种循环关系：非洲的黑人文化作为流行音乐的源泉使其迅速发展这是有目共睹的，然而当这种美国形式的流行音乐回到非洲时又促使了世界音乐的诞生。80年代，当世界音乐的影响逐渐扩大，世界各地（特别是亚非地区）的音乐家便通过各种先进手段充分体现了更加前卫的当代意识，从而又返回来促进了流行音乐的发展。因此，我们可以明显地看到世界音乐并不是孤立存在的，它是一种流行音乐、民族音乐甚至传统音乐相结晶的混合体。一、雷盖音乐1、概述雷盖音乐（Reggae，港台地区又译"雷鬼音乐"），60年代中期起源于牙买加，速度中等，强调反拍的重音是它的明显特征。......2、鲍勃·马利（Bob Marley，1945-1981）3、其他雷盖乐队70年代后期，当雷盖音乐在欧美找到了广阔的市场后，众多音乐家开始纷纷效仿。其中以英国的"UB40"乐队和"警?quot;乐队最为知名。......二、拉丁音乐本节所谓的拉丁音乐（Latin music）指的是从美国与墨西哥交界的格兰德河到最南端的合恩角之间的拉丁美洲地区的流行音乐。拉丁美洲是一个多民族的组合，因此拉丁音乐是以多种音乐的融合而形成的一种多元化的混合型音乐。无论是欧洲的白人音乐、非洲的黑人音乐还是美洲的印第安音乐，甚至是东方的亚洲音乐，都对拉丁音乐作出过不同的贡献。它们经过长期的沉淀，在以欧洲文化为主体的基础上，同时又大量的吸取了印第安文化和非洲黑人文化的各种因素，逐渐形成了一种多姿多彩的、充满活力的、充满动感的拉丁文化。那么，在拉丁美洲的众喙�抑校�园臀骱凸虐臀�椎睦�∫衾郑��亲咴谑澜缌餍幸衾值那傲小?1、 拉丁音乐的来源及发展（1）印第安文化（2）欧洲（伊比利亚）文化（3）非洲黑人文化2、 拉丁节奏从拉丁音乐的来源中我们可以明显看到，拉丁音乐是一种以节奏为中心的流行音乐。它的节奏所具有的不仅仅是简单的强弱规律，而是作为一种音乐的灵魂使其上升到主导地位。因此，在了解拉丁音乐的过程中，首先需要了解的就是它的节奏。下面着重介绍几种具有代表性的拉丁节奏及风格。（1） 桑巴（Samba）（2）伦巴（Rumba；Ruhmba）（3）曼波（Mambo）（4）萨尔萨（Salsa）（5）恰恰 （Cha Cha）（6）探戈（Tango）以上介绍的六种风格，加上在爵士乐中介绍过的波萨诺瓦，作为拉丁音乐的代表，在全球范围内引起了一股拉丁狂潮，但是除了这七种大众性的类别之外，还有以下几种风格也都是极具个性的拉丁音乐，如波莱罗（Bolero）、瓜拉喳（Guaracha）、哈巴涅拉、崧（Son）、瓜希拉（Guajira）、坦桑（Danzon）等。这几种风格都来自于古巴，再加上前面的曼波、伦巴，因此古巴具有"拉丁节奏的宝库"之称。下面提供几种拉丁风格的乐队模式以供参考（例44）。3、桑塔纳（Santana）在60、70年代，有一位音乐家对拉丁音乐的传播及发展作出过巨大的贡献，他就是卡罗斯·桑塔纳（Carlos Santana）。......三、新时代音乐1、概 述80年代，当流行音乐呈现出复杂、多样的局面时：爵士乐各种流派重返舞台；摇滚乐各种风格丰富多采；索尔音乐更是冲破了各条防线不断扩散。这时出现了一种安静、温和的情绪音乐--新时代（New Age，又译"新世纪"）音乐。......2、"英格玛"（Enigma）"英格玛"（又译"谜"），一种通过西方流行音乐节奏表现出来的美国式圣歌。在这里，你可以感受到遥远而神秘的非洲部落，和神圣而庄严的宗教回声。很多人只是听到了神秘的声音，却极少了解"英格玛"背后的故事。那么，它到底是一种什么形式呢？......3、其他新时代音乐......恩雅（Enya）喜多郎（Kitaro）雅尼（Yani）其它流行音乐一、舞曲浪潮1、 迪斯科舞曲（disco）2、耗斯舞曲（House）3、流行舞曲（Dance Pop）二、说唱乐和嬉蹦乐1、说唱乐（Rap）说唱乐一词（有时又译"雷普"或"莱普"），原意为黑人俚语中相当于说话（talking）或交谈（chatting）的意思。作为一种流行音乐形式，它起源于70年代末纽约的贫困黑人住宅区，主要特点是以机械的节奏声为背景，快速地念诵一连串押韵的词句......2、 嬉蹦乐（Hip－Hop）嬉蹦乐，20世纪70年代末产生于美国纽约的一种街头文化，它涵盖了说唱乐、DJ的"刮擦"（Scratching）、"霹雳舞"（Break Dance）等各种活跃于街头的文化形式。......三、流行音乐明星这一节我们要介绍的这些歌手及乐队都是当今流行乐坛亨有盛名的国际大腕，每位歌手放在哪一章节都不尽合适。如埃里克·克莱普顿的布鲁斯血统，又在流行音乐中取得了巨大的成绩；埃尔顿·约翰的多元风格，"U2"的"新浪潮"、电子味以及各种元素的融合；迈克尔·杰克逊、玛丽亚·凯丽、惠特尼·休斯顿的索尔根基在流行音乐中的展现，等等。所有的一切说明的只是一个问题，流行音乐始终在不断地发展并且将源源不断。埃里克·克莱普顿（Eric Clapton）埃尔顿·约翰（Elton John）迈克尔·杰克逊（Michael Jackson）迈克尔·波顿（Michael Bolton）"U2" 乐队芭芭拉·史翠珊（Babra Streisand）惠特尼·休斯顿（Whitney Houston）麦当娜（Madonna）席琳·迪翁（Celine Dion）玛丽亚·凯丽（Mariah Carey）----------古典音乐--------:一. 早期 (1000-1600)二. 巴洛克时期(1600-1750)维瓦尔弟 (1678-1757) Italy亨德尔 (1685-1759) Germany/England巴赫 (1685-1750) Germany三. 古典时期 (1750-1830)巴赫 (1714-1788) Germany海顿 (1732-1809) Austria莫扎特 (1756-1791) Austria贝多芬 (1770-1827) Austria罗西尼 (1792-1868) Italy舒伯特 (1797-1828) Austria四. 早/中期浪漫派 (1830-1850)格林卡 (1804-1857) Russia柏辽兹 (1803-1869) France门德尔松 (1809-1847) Germany肖邦 (1810-1849) Polish舒曼 (1810-1856) Germany李斯特 (1811-1886) Hungary奥芬巴赫 (1819-1880) Germany/France五. 后期浪漫派 (1850-1930)威尔弟 (1813-1901) Italy斯美塔那 (1824-1884) Czech Republic小约翰.施特劳斯 (1825-1899) Austria勃拉姆斯 (1833-1897) Germany鲍罗丁 (1833-1887) Russia穆索尔斯基 (1839-1881) Russia里姆斯基-柯萨可夫 (1844-1908) Russia柴可夫斯基 (1840-1893) Russia格里格 (1843-1907) Norway埃尔加 (1857-1934) England普契尼 (1858-1924) Italy马勒 (1860-1911) Germany德彪西 (1862-1918) France理查施特劳斯 (1864-1949) Germany西贝柳斯 (1865-1957) Finland拉赫马尼诺夫 (1873-1943) Russia拉威尔 (1875-1937) France斯特拉文斯基 (1882-1971) Russia/France普罗柯菲耶夫 (1891-1953) Russia格什温 (1897-1937) USA柯普兰 (1900-1990) USA肖斯塔柯维奇 (1906-1975) Russia斯托克豪森 (1928) Germany

芬兰最伟大的民族主义音乐作品也许就是《芬兰颂》：一首用芬兰民歌和故事以及忧伤的旋律组成的音诗，它的作曲者就是伟大的芬兰人西贝柳斯。1899年夏，处于沙俄统治下的芬兰人民不满于统治者的压迫和独裁政治，掀起了一场捍卫芬兰的自由和维护宪法权利的运动，人们为了声援被迫相继停刊的报界，组织起为新闻记者募集资金的义演活动，在义演最重要的一次晚会上，展示了以芬兰神话和历史主题组成的在当时最受欢迎的一系列生活画面，这个节目称作“历史场景”。西贝柳斯为这一“历史场景”所写的配乐，包括一首总的序曲、每一场的前奏曲，为诗朗诵而作的柔和伴奏，以及一首最重要的总结性音诗《芬兰颂》。《芬兰颂》这首举世闻名的杰作，曾对芬兰民族解放运动起过很大的推动作用。它在向全世界诉说位于北极圈的这个小国为生存而进行的殊死斗争，并使全世界确信芬兰并不是沙俄独裁统治下的一个附属国，所起的作用比千万本小册子和报刊论文都重要得多。它被誉为芬兰的“第二国歌”。 整个乐曲由若干个性格突出的主题动机及其展开构成。音乐一开始的铜管合奏有力地呈现出主题，粗犷、强烈而沉重，被称为“苦难的动机”，表达出一种受禁锢的人民所蕴藏的反抗力量和对自由的强烈渴望，音乐的进行突然加快，在低音弦乐器阴森森的背景的衬托下，铜管乐器和定音鼓带出的一个极其刺激的节奏型，把听者带入了充满紧张的戏剧性冲突的战斗场面，掀起了一个强有力的高潮，后来，音乐在低音乐器简单反复的音型中，传出了一曲胜利的颂歌，这支旋律从铜管乐器的战斗呐喊中发展出来，但它的纯朴明朗，就像是一支具有舞蹈性节奏的欢快民歌。紧接着，木管乐器呈示出的充满必胜信心的斗争动机，和胜利颂歌的主题交织在一起,形成了一个气势磅礴的斗争场面。 后来，乐曲出现了颂歌主题，曲调庄严舒缓，渗透了人民热爱祖国的崇高而神圣的感情。 这首交响曲，E小调，OP．39，作于1898—1899年，1899年4月 26 日在赫尔辛基首演。此曲未显示西贝柳斯的个性，更多受柴科夫斯基影响。却不失为是一首很有味道的作品。共4个乐章：1．不太快的行板，导人部，独奏单簧管奏哀怨又带有冥想的旋律，成为重要动机，由单簧管微弱的表现引人快板主部。先在第二小提琴节奏上，第一小提琴奏G大调第一主题，中提琴。大提琴以模仿作答，双簧管。低音号、圆号将其扩大，长笛、小提琴、小号推向高潮。然后在弦乐与竖琴升C小调和弦上，长笛、圆号奏安详的动机过渡后，双簧管奏升F小调第二主题，木管以对位缠绕。这种优美被低音所奏短小的动机破坏，最后以弦乐拔奏尖锐的3个B音结束呈示部。发展部幻想性地发展各动机，单簧管先以B大调奏导人部动机，以G小调、E小调转调发展；2把小提琴以升G小调奏第二主题，各乐器接替形成充满不安的低音弦乐的半音阶性动态后，第一主题后半部旋律以G人调出现。进人再现部后，第一主题以G大调，第二题以E小调再现。管乐以断奏奏E小调叠句后，进人结尾部，以E小调和弦结束。2.不太慢的行板转广板，降E大调。第一小提琴与大提琴，先在圆号和单簧管和弦支持下，奏抒情的民歌主题，速度减慢后，以卡农进行G小调旋律，形成高潮。主题旋律大提琴回想后，4把圆号以降A大调奏新旋律，木管应答后，圆号用慢板再现主题，小提琴、大提琴以降E小调奏悲歌。转为降C大调，在乐队狂热发展中，以主题动机推成高潮，减速后，以降E大调再现主题而结尾3．谐滤曲，快板、C大调，三段体。在中提琴、大提琴拨奏上，小提琴奏主题，木管以快速音群对比作答，轻快的C大调旋律有第二主题功能。长号与木管对话后，由广板而进人E大调中段，中段有巧妙的和弦处理，圆号与长笛对话，回归C大调谐谑曲，第二主题以C大调重现，在粗野的狂热中快速结束。4．终乐章，幻想曲似的，行板转极快的快板。导人部行板先奏情意绵绵的E小调旋律，此旋律来自导人部动机，但把它改变成灰暗的悲剧性。2支长笛奏优雅的旋律，低音弦的叹息加定音鼓引出快板主部。木管奏E小调主题，弦乐奏另一主题，两个主题以木管表达为中心发展，形成高潮后转行板。在C音上持续，小提琴奏充满表情的C大调旋律，充满憧憬。铜管接替后，向抒情高潮发展，快板主题作赋格发展，乐队咆哮后，回复行板，形成B大调颂歌，最后以E小调和弦结束。 《D大调第二号交响曲》完成于1902年，虽然有受到勃拉姆斯《第二交响曲》(也是D大调，而且配器几乎相同)和贝多芬《第五交响曲》的影响，但西贝柳斯在音乐语言上，却有鲜明的个人色彩，尤其偏好踏步一般的旋律架构和音阶和声，赋予音乐一种明显的庄严感。就情感层面而言，《第二交响曲》和其他交响曲截然不同，乐曲中洋溢着变化多端的芬兰民族精神，能快速地在乐观和悲观两极之间转化。第一乐章的田园心境很快地变得混乱。旋律有些只是零星的音符，而不是成熟圆满的主题，似乎是杂乱地攀升，又散乱地消失。在漫无章法的背后，是微妙连贯的承续，乐章的所有内容若不是来自两个在开头以弦乐与木管奏出的重复音符主题，就是来自木管和铜管的沉思。而在回到一开始那种轻柔温和前，有一段波澜壮阔的高潮。在行板乐章，西贝柳斯在两个相竞争的不同调性主题之间，制造强烈的冲突。第一个主题以挽歌般的d小调(表情标示为“悲哀地”)，以八度音的巴松管配合忽隐忽现的低音大提琴拨奏，而木管和铜管则制造攀升的高潮；第二主题是弦乐二部演奏的虚无飘渺的升F大调，传递出一种柔和、怯懦的精神，充满痛苦与救赎的希望。西贝柳斯的手稿原就标明了死亡和基督这两个主题，但乐章到结尾时仍充斥着混乱，而且缺乏慰藉，似乎意味着胜利者仍是“死亡”。谐谑曲乐章表现出机关枪一般的弦乐装饰音，因而产生显著的活力。虽然三重奏中木管充满田园风味的主题大多以重复的单一音符为主，但却代表极强烈的对比。依循着贝多芬《第五交响曲》的先例，直接经由华丽装饰音的桥梁，导入终乐章；该乐章传承了浪漫主义的传统：在单调的节奏上配以恢宏的旋律，使D大调从沉重的d小调中脱颖而出。西贝柳斯再次像贝多芬那样，重现转调的乐句。因此，大调的胜利听起来别有一番风味。之后他以赞美诗般的旋律来总结全曲。这是西贝柳斯最后一次的仿古之作，在后来的作品里，他将专注于追求形式上的简洁，以及使这首交响曲的前两个乐章别具特色的自我表现方式。 小提琴协奏曲，D小调，，作于1903年，修改于1905年。1903年版1904年2月8日由诺瓦切克(Novacek)主奏首演，1905年版该年10月19日由哈里尔（Karl Halir）主奏首演。第一乐章：中庸的快板，D小调，第一、二小提琴先分成四个声部，奏1)小调主和弦，主奏小提琴奏哀伤的第一主题，单簧管模仿主题开头后，主奏小提琴再将主题动机加以发展。呈示华丽动态、18世纪风格短小华彩后，单簧管以扩大五度下降动机结束第一主题部。在定音鼓持续D音上，先由大提琴、低音管为第二主题铺垫，低音管才呈示完整的第二主题，单簧管模仿，主奏小提琴予以对位。主奏小提琴奏降E大调上行琶音后转为降D大调，复弦奏第二主题，单簧管、低音管、中提琴对位。进入很快的快板，在木管与低音弦乐和弦上，小提琴齐奏降B小调第三主题，变为长笛柔和旋律后，由单簧管承接。主奏小提琴再出现转为确实的中板，G小调，华丽地展开华彩。然后再现前面三个主题，变为中庸的快板，低音管先以G小调奏第一主题，主奏小提琴承接。第二主题先由单簧管再现转为D大调，主奏小提琴承接发展终止于单簧管、低音管、中提琴予以对位。转为活泼的极快板，中提琴先以D小调再现第三主题，主奏小提琴装饰后，以第一主题动机而成尾奏，以八度音程奏华彩的开头快速音群，以强力主和弦结束。第二乐章：很慢的慢板，降B大凋，浪漫曲表情，自由的三段体。单簧管奏导入动机，双簧管承接，主奏小提琴奏主要主题，弦乐予以装饰。第一段以降B大调结束后，中段弦乐奏导入部动机，长笛、小号变形模仿，再产生新的旋律，构成三重交错。第三段重现发展第一段。第三乐章：不太快的快板，D大调，回旋曲式。在定音鼓与低音弦乐节奏上，主奏小提琴呈示回旋主题，高八度反复后，主奏小提琴把顽固音型发展成快速音群，经降B大调、G小调，在D大调属七和弦结束回旋主题。第一、二小提琴、大提琴齐奏G小调第一插句，圆号持续D音与弦乐震音将这个上题分化，主奏小提琴以三连音型向前发展，单簧管以强音奏回旋主题动机，引出回旋主题再现。单簧管以D小调再引出第二插句，主奏小提琴以泛音对应，合奏再现回旋主题，主奏小提琴华丽地发展，第二插句缠绕后发展至高潮变为D大调。主奏小提琴以复弦奏跳跃的旋律，小提琴群与中提琴以齐奏反复第一主题节奏动机，圆号与低音弦乐反复节奏尖锐的D音后，华丽地结束。

当代电子音乐带给我们的启示 2009年10月19日,第二节国际电子音乐周在上海音乐学院拉开了帷幕,笔者有幸参加了本次国际电子音乐论坛。此次论坛集中了当今世界上顶尖级的中外电子音乐作曲家,如作曲家法国蒙贝利亚尔学院PRISMA机构创办人雅各布巴博尼—施林吉教授、作曲家葡萄牙艺术科学技术研究中心(CITAR)卡洛斯凯雷斯、美国哈佛大学作曲家让—弗朗索瓦查尔斯和汉斯图斯科库、奥地利维也纳大学作曲家约翰尼斯克雷兹、芬兰赫尔辛基西贝柳斯学院作曲家米卡库斯科汉凯尔和迈克尔劳森、加拿大温尼伯湖市大学作曲家奥尔扬桑德来以及中国著名学者和作曲家中央音乐学院张小夫教授、武汉音乐学院计算机音乐实验室中心主任刘健教授、上海钱仁平教授以及上海音乐学院音乐工程系陈强斌主任等专家。 此次音乐周共五天,包括6场音乐会、10个系列普瑞马斯工作坊、6场相关讲座以及3天的国际论坛,其中有以上作曲家的作品音乐会、新生代的作品音乐会及非学院派作品音乐会等。“电子音乐(electronic music)可以泛指一切利用电子手段产生、修饰的声音制作而成的音乐,与由共鸣体自然发音的音乐相区别。”[1]电子音乐产生于二十世纪二十年代。但电子音乐的教学产生于二十世纪四、五十年代。电子音乐也有人称之为噪音音乐。电子音乐的音响冲破了传统乐器的演奏及音响概念,严格地说,电子音乐不是传统乐器演奏的,也不是传统音高、旋律、调性、和声、节奏等技法的运用,更不是当代电声乐器的概念,而是在实验室里运用电子设备,采样、录音、制作,利用各种音响进行作曲。 一、电子音乐暨计算机音乐综述 电子音乐的发展从1948年法国作曲家谢菲尔(Schaeffer)的第一首电子音乐作品《火车练习曲》开始[2],经历了录音带音乐和合成器音乐二个发展阶段。而在电子音乐相当普及的今天,计算机音乐(computer music)已经是电子音乐的主流。“计算机音乐是指那些不仅利用计算机作曲而且其音响材料也出自计算机的电子音乐作品。”[3]确实如此,当今,电子音乐从构思、设计、创作、制作、播放及演奏无一不在计算机平台上,来自荷兰海牙的吉斯塔泽拉教授重点地阐述了这一点。他在《个人创作策略与作品展示》的论坛中详细的解释了电子音乐与传统音乐的异同,传统音乐无论如何都是有着音高、旋律以及和声等因素,而电子音乐则不是,而是非音高有的是大自然的各种声音,有的甚至是噪音的组合。他的实验室从1996年开始做计算机的创作、研究工作,以前的电子音乐音响的制作都是物理的模拟音乐制作设备,当今计算机的广泛使用早已淘汰与代替了原来的模拟音乐实验室。计算机有着产生各种声音的巨大的可能性;有着利用各种软件制作复杂节奏与丰富音响的能力,并且可以简化电子音响的制作过程和提高效率,有时只需简单改变一些菜单“指令”,就能变化出多种同首作品不同的音响演示版本,甚至会出现意想不到的特殊音响效果。计算机平台上的电子音乐制作所展示的广阔前景,人们还难以预料,还有待致力于电子音乐创作的作曲家们不断去挖掘。 二、电子音乐有感 这次上海音乐学院电子音乐国际音乐周同时也进行了为期五天的论坛与专家讲座。其中日上午由武汉音乐学院刘健教授题为《电子音乐中音响主体的东方特制》的论文为与会的国内专家教师留下了较深刻印象和启示。这其中刘健教授一是主要谈到电子音乐创作是否需要“主题”,他谈到为了鲜明地表达音乐作品表现的目的,并且为创作音乐发展所提供的素材和材料,是需要设立一个创造主题的;二是变换创作技法,如运用一个较长的过程来逐渐发展并揭示出音乐创作的表现目的而发展成的电子音乐作品,这样的创作是不需要主题的。这些技法的作品在“非学院派电子原生”音乐会上有具体的体现。如其中一首作品是一种节奏××××∣0××××× 的电子“噪音”重复,若干小节后加入了不协和的音高,又进行了若干小节后,它的节奏和音高开始逐渐地加厚、加浓、速度加快、音响同时逐渐产生变化形成无主题的电子音乐作品;另外一首是作品一开始,只有一只小虫子微弱地在鸣叫,然后逐步地将鸣叫加多,意味着声部的加厚,最后到有众多虫子的鸣叫。还有一首作品纯属是电流噪声的由小到大、由弱到强、声部由薄到厚的音响作品。 刘健教授还谈到,电子音乐和东方元素特制相互契合的问题。当使用音响材料并想构成具有主体内涵的乐队时,西方作曲家开始用音响的方式,而不是用音高的方式来思考问题时,这种状态就已经接近了东方音乐的思维模式,并且使构成的某些主体元素具有了中国民族音乐的“音腔”式特征。“音腔”的概念是沈洽在他的《音腔论》中提出的。中国民族音乐的旋律可在每一个音上做到包括音高、力度、音色的细微量变,形成曲线音感。而西方音乐如钢琴它是运用音高来组合音乐的,没有音高、音色的细微量变。那么如何构成“音腔”特征呢?前提是作曲家希望有音味的主题;用不同的音响材料来区别主题的不同阶段,在技法上主要运用拼贴的手法等;用长音逐渐加强音高的方式来替代重音点,并使得音阶段落有所变化,在技法上主要运用电子设备进行调制变相的技术等。这个课题也是专业作曲家的创作研究。 在普通高等院校针对电子音乐的教学,有部分的院校开设了西方现代音乐课程;有的还只是选修课,这类课程将电子音乐的教学还停留在课堂上的一般性讲解和提及的充满,这也许是普通高校音乐院系的培养方案、教学计划、教学大纲和课程设置等教学层面的要求,因此,在普通高校这个层面对电子音乐和西方现代音乐的教学及普及就受到了局限。但就现代音乐和电子音乐的介绍与了解也应在一些有关的选修课程中加大教学的课时比重。另外,高校中双排键电子琴的教学是否可以涉猎电子音乐的创作与演奏,也是我们所思考与尝试的课题。 电子音乐属西方现代音乐的一个分支,是音乐发展中时代的产物。它不是“音乐发展的唯一方向,它是一个品种,有了它,音乐创作和作品的展示又多了一种形式”[5]。正如上海音乐学院常务副院长徐孟东教授在开幕式的随感,审视20世纪音乐发展的历程大约有三,随现代工业文明发展和城市化进程加速而蓬勃兴起的大众流行音乐广泛传播;随19世纪末20世纪初浪漫主义音乐的衰败而产生并艰难探索的小众先锋音乐(即狭义的现代音乐)不断创新;随科学技术特别是传媒信息技术的发展而形成的电子音乐日益丰富并渗透到我们的社会生活中。当代著名音乐史学家彼得斯汉森在其著作中所言,电子音乐“开辟了音乐史的新时代”,“它打开了新的音响之门[6]”,21世纪将不会出现某种单一风格的音乐占统治地位的情况,“多样化很可能仍然是正常的状态。……如果我们承认所有一切风格体裁都有其实际的效用,这虽不意味着我们同等程度地喜爱所有的风格体裁,但却大大增加了我们从各种艺术中得到欣赏之乐趣的可能性[7]。”电子音乐“使音乐世界发生了巨大变化,正如同星际空间探索改变了我们关于地球的概念一样[8]”。 参考文献: [1][2][3][4] 钟子林《西方现代音乐概述》(M)北京 人民音乐出版社 [5][6][7][8] 孟宪福译《20世纪音乐概论》(M)汉森(美)Hamsen,.)下册 北京 人民音乐出版社作者简介:马岩峰(1965) 教授 。教学研究方向:钢琴、钢琴即兴伴奏、基础和声和音乐理论。

贝叶斯公式论文参考文献

写作话题: 贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别信号估计中的贝叶斯方法及应用贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用基于贝叶斯网络的海上目标识别贝叶斯原理在发动机标定中的应用贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用相关书籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》Springer 《贝叶斯决策》黄晓榕 《经济信息价格评估以及贝叶斯方法的应用》张丽 , 闫善文 , 刘亚东 《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》周丽琴 《贝叶斯均衡的应用》王辉 , 张剑飞 , 王双成 《基于预测能力的贝叶斯网络结构学习》张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健 《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》邹林全 《贝叶斯方法在会计决策中的应用》周丽华 《市场预测中的贝叶斯公式应用》夏敏轶 , 张焱 《贝叶斯公式在风险决策中的应用》臧玉卫 , 王萍 , 吴育华 《贝叶斯网络在股指期货风险预警中的应用》党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄 《基于贝叶斯决策方法的证券历史数据有效性分析》肖玉山 , 王海东 《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》严惠云 , 师义民 《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民 《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波 《分整模型在商品价格预测中的应用》《Bayes方法在经营决策中的应用》《决策有用性的信息观》《统计预测和决策课件》《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》《贝叶斯统计推断》《决策分析理论与实务》

贝叶斯优化-marsggbo 首先，贝叶斯优化能干什么？给我的感觉是无所不能，当然其效果有些可能不尽如人意。贝叶斯优化，可以做回归的东西（虽然总感觉这个东西只是一个附属品），然而主要是去解决一个“优化问题”。 贝叶斯优化解决的是下面类型的问题： 注: 使用"argmin"并无实质上的不同，事实上[1]中采用的便是"argmin"。 往往， 我们并不知道，所以，这类问题很难采用经典的梯度上升("argmin"则梯度下降)来解决。贝叶斯优化采用概率代理模型来应对。 是决策，往往称 为决策空间。药物配方是一种决策，神经网络卷积核大小等也可以看成一种决策。而且，这种决策与最后的输出的关系（即 ）往往很难知晓。这也正是贝叶斯优化的强大之处。 上面俩幅图分别来自[2]和[1]，因为一些符号的差异，往下除特别指明，采用的均为[2]中的符号。 贝叶斯优化，每一次迭代，首先在代理模型的“先验”下，通过最大化采集函数（该函数往往是对评估点的分布以及 的提升的一种权衡(trade-off)）。新的评估点，作为输入传入系统，获得新的输出，以此来更新 和概率代理模型。 其中 上面这幅图，便是贝叶斯优化的一个简单演示。黑色虚线表示目标函数 ,而黑色实线表示我们拟合的曲线（图中是通过对概率代理模型求均值获得的）。蓝紫色区域是 。下方的绿色曲线则是每一次迭代的 ，可以看出，每一次迭代选出的评估点都是 最大值所对应的 。 下面，我们分别来讨论概率代理模型，以及采集函数。 概率代理模型，顾名思义，就是用来代理 的一个概率模型。 参数模型，即 可由参数 来决定。如果我们给定 的先验分布 。那么，通过贝叶斯公式，我们可以获得 的后验分布： 现在问题来呢，我们还不知道 和 啊。 是一个似然分布，往往通过 来计算，当然，我们得知道 。至于 ，比较难计算，但是， 在这里只是扮演了系数的作用，所以用核方法就能解决。事实上，我们常常选择共轭先验分布作为 的先验分布。 这里给出一个例子：实验室有K种药，我们需要通过药物实验来找出哪种药的效果最好。假设，药作用在某个病人身上只有成功治愈和失败俩种可能，且不能通过一种药的效果来判断另外一种药的疗效。这种类型的问题似乎被称为A/B测试，常用于新闻推荐等。 我们用 来表示药物， 表示第 种药物成功治愈病患的可能性，而 则表示病人 的治疗情况（0失败，1治愈）。函数 就是某种复杂的映射。让参数 ， 。那么我们选择的概率代理模型是 。 我们选择 分布作为 的先验分布，因为这是其共轭先验分布。 定义： 其中 表示 次评估中，选中 药物且治疗失败的数目， 则反之。 只有 成立为1否则为0。 那么， 的后验概率为： 上述推导见附录。 从上述也能发现，超参数 表示的治愈数和失败数。下图是以 为先验的一个例子。汤普森采样-wiki 那么在 的基础上，如果找 呢。以下采用的是汤普森采样（或后验采样）： ,即 从 的后验分布中采样得到。 该模型的好处是： 下面是该模型的算法： 上述的模型在应对组合类型的时候会显得捉襟见肘。比方，我们在从 个元素中寻求一种搭配，每个元素有 俩种状态，那么总共就有 种组合，如果为每种组合都设立一个 ，显然不切实际。更何况，先前模型的假设（无法从一种组合推断另外一种组合的有效性）显得站不住脚。因为，不同组合往往有微妙的相关性。 采用线性模型，能比较好的解决这一问题。 我们把每一种策略设为 ，并且概率代理模型为 ，现在 成了权重向量。这只是代理模型的一部分，因为并没有体现“概率”的部分。 组合 的观测值为 ，服从正态分布。很自然地，我们同样选择共轭先验分布作为 的先验分布： normal_inverse_gamma-wiki 分布有4个超参数，而 的后验分布（ 的条件下）满足：其中 的第 行为 。 推导见附录。 关于 的选择，同样可以采用汤普森采样： 其中 线性模型有很多扩展：其中， ， 常常为： 和 这里， ， ， 均为超参数，至于这些超参数怎么更新，我不大清楚。 非参数模型不是指没有参数，而是指参数（数量）不定。 我们先来看如何把先前的线性模型转换成非参数模型。 我们假设 是固定的，且 ,即服从均值为 ,协方差矩阵为 的多维正态分布。那么， ，我们可以积分掉 从而获得 的一个边际分布:推导见附录。 就像先前已经提到过的，我们可以引入 , 将资料（设计）矩阵 映射到 ，如此一来，相应的边际分布也需发生变化：注意到 ，事实上，我们不需要特别指明 ，而只需通过kernel.是新的位置,而 是相应的预测，二者都可以是向量。 分子部分是一个联合的高斯分布。到此，我们实际上完成了一个简易的高斯过程，下面正式介绍高斯过程。 高斯过程-wiki 高斯过程-火星十一郎 高斯过程 ，其核心便是均值函数 (在贝叶斯优化中，我们常常选择其为0)和协方差函数 ，而观测值 。通过高斯过程得到的序列 ，以及观测值 都服从联合正态分布：Kernel method - wiki Matern covariance function - wiki 文献[1]给出的形式如下(实际上是 的情况)：其中， ， 为平滑参数， 为尺度参数， 为第二类变形 贝塞尔函数 。 同时给出了几种常用的Matern协方差函数。文献[2]给出的是另外一种表示方式： 其中， ， 是一个对角矩阵，其对角线元素为 。 这些参数可以这么理解： 上面的一些参数，会在下面给出一些更新的方法。 log 边际似然函数可以表示为： 从图中可以看到，等式右边被分成了三部分，三者有不同含义： 一个非常自然的想法是，对上述似然函数进行极大似然估计，从而获得 的估计。 每一次高斯过程的复杂度在 级别左右，这是由计算矩阵的逆所带来的。通过Cholesky分解，可以降为 。 所以产生了一些算法，试图克服这个困难。 SPGP从n个输入中选择m个伪输入替代，从而达到降秩的目的。同时，这m个伪输入的位置也作为参数（虽然我不知道怎么去更新）。好处自然是， 能够把复杂度降为 。缺点是，参数相对比较多，容易产生“过拟合”现象。 由Bochner定理得，任何稳定得kernel都有一个正定得傅里叶谱表示： 之后，通过蒙特卡洛方法，采样m个样本频率，来近似估计上诉的积分。从而获得近似的协方差函数，当数据集较小时，SSGP同样易产生“过拟合”现象。 随机森林 - Poll的笔记 随机森林可以作为高斯过程的一种替代。缺点是，数据缺少的地方，估计的并不准确（边际更是常数）。另外，由于随机森林不连续，也就不可微，所以无法采用梯度下降（或上升）的方法来更新参数。另外不解的是，随机森林的参数，即便我们给了一个先验分布，可其后验分布如何求呢？ 首先我们有一个效用函数 ，顾名思义，效用函数，是反映评估 和对应的函数值 （在 条件下）的一个指标。论文[1]并没有引入这个效用函数，论文[2]引入这个概念应该是为了更好的说明。 一种采集函数的选择，便是期望效用： 其实蛮奇怪的，因为对 求期望也就罢了，这个采集函数对 也求了期望，我的理解是，这样子更加“模糊”了，如果选择极大似然等方式产出的“精准”的 ，或许不能够很好的让评估点足够分散，而陷入局部最优。而且，这样子做，似乎就没有必要去估计参数 ，虽然代价是求期望。 从下面的一些算法中我们可以看到，往往没有 这一步骤。 最后再次声明，采集函数的设计，往往都是对exploration和exploitation的一种权衡。即，我们希望新的评估点 既要和原来的那些数据点远一些（对未知区域的探索），又能够让 能够提升（对当前区域的开发探索）。 PI的采集函数的设计思想很简单，就是我们要寻找一个评估点 ，这个 使得 较已知的最大的（如果一开始是argmin就是最小的） ，令其为 。往往， 。 采集函数为： 注意，这里的 是标准正态分布的概率函数。 这个采集函数里的效用函数是： 其中 为指示函数。 当 就是 的最小值时，PI的效果非常好。 PI一个“弊端”是，只在乎提升的概率，而在乎提升的幅度，而，EI就涵盖了这俩方面。 通常，其提升函数由下式表示： 而相应的的采集函数是： 其中 是标准正态分布的概率密度函数。式子通过积分变量替换可以推得。 实际上 就是效用函数 。 采集函数为： 这个采集函数，可以这么理解，对于任意一个 ，它有一个均值 ，有一个标准差 （体现浮动范围和程度）， 我们认为比较可靠的界，我们认为， 有较大可能达到 的值。所以最大化采集函数，就是最大化我们的这一种希望。 论文[2]中说 的选择往往是Chernoff-Hoeffding界。听起来很玄乎，但是，UCB现在貌似非常火。另外，有一套理论，能够引导和规划超参数 ，使得能够达到最优。 不同之前的策略，基于信息的策略，依赖全局最优解 的后验分布 。该分布，隐含在函数 的后验分布里（不同的

贝叶斯推理研究综述_思想政治教育

概率图模型是用图来表示变量概率依赖关系的理论，结合概率论与图论的知识，利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。由图灵奖获得者Pearl开发出来。

如果用一个词来形容概率图模型（Probabilistic Graphical Model）的话，那就是“优雅”。对于一个实际问题，我们希望能够挖掘隐含在数据中的知识。概率图模型构建了这样一幅图，用观测结点表示观测到的数据，用隐含结点表示潜在的知识，用边来描述知识与数据的相互关系， 最后基于这样的关系图获得一个概率分布 ，非常“优雅”地解决了问题。

概率图中的节点分为隐含节点和观测节点，边分为有向边和无向边。从概率论的角度，节点对应于随机变量，边对应于随机变量的依赖或相关关系，其中 有向边表示单向的依赖，无向边表示相互依赖关系 。

概率图模型分为 贝叶斯网络（Bayesian Network）和马尔可夫网络（Markov Network） 两大类。贝叶斯网络可以用一个有向图结构表示，马尔可夫网络可以表 示成一个无向图的网络结构。更详细地说，概率图模型包括了朴素贝叶斯模型、最大熵模型、隐马尔可夫模型、条件随机场、主题模型等，在机器学习的诸多场景中都有着广泛的应用。

长久以来，人们对一件事情发生或不发生的概率，只有固定的0和1，即要么发生，要么不发生，从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大，不发生的概率又是多大。而且概率虽然未知，但最起码是一个确定的值。比如如果问那时的人们一个问题：“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率是多少？”他们会想都不用想，会立马告诉你，取出白球的概率就是1/2，要么取到白球，要么取不到白球，即θ只能有一个值，而且不论你取了多少次，取得白球的 概率θ始终都是1/2 ，即不随观察结果X 的变化而变化。

这种 频率派 的观点长期统治着人们的观念，直到后来一个名叫Thomas Bayes的人物出现。

托马斯·贝叶斯Thomas Bayes（1702-1763）在世时，并不为当时的人们所熟知，很少发表论文或出版著作，与当时学术界的人沟通交流也很少，用现在的话来说，贝叶斯就是活生生一民间学术“屌丝”，可这个“屌丝”最终发表了一篇名为“An essay towards solving a problem in the doctrine of chances”，翻译过来则是：机遇理论中一个问题的解。你可能觉得我要说：这篇论文的发表随机产生轰动效应，从而奠定贝叶斯在学术史上的地位。

这篇论文可以用上面的例子来说明，“有一个袋子，里面装着若干个白球和黑球，请问从袋子中取得白球的概率θ是多少？”贝叶斯认为取得白球的概率是个不确定的值，因为其中含有机遇的成分。比如，一个朋友创业，你明明知道创业的结果就两种，即要么成功要么失败，但你依然会忍不住去估计他创业成功的几率有多大？你如果对他为人比较了解，而且有方法、思路清晰、有毅力、且能团结周围的人，你会不由自主的估计他创业成功的几率可能在80%以上。这种不同于最开始的“非黑即白、非0即1”的思考方式，便是 贝叶斯式的思考方式。

先简单总结下频率派与贝叶斯派各自不同的思考方式：

贝叶斯派既然把看做是一个随机变量，所以要计算的分布，便得事先知道的无条件分布，即在有样本之前（或观察到X之前），有着怎样的分布呢？

比如往台球桌上扔一个球，这个球落会落在何处呢？如果是不偏不倚的把球抛出去，那么此球落在台球桌上的任一位置都有着相同的机会，即球落在台球桌上某一位置的概率服从均匀分布。这种在实验之前定下的属于基本前提性质的分布称为 先验分布，或着无条件分布 。

其中，先验信息一般来源于经验跟历史资料。比如林丹跟某选手对决，解说一般会根据林丹历次比赛的成绩对此次比赛的胜负做个大致的判断。再比如，某工厂每天都要对产品进行质检，以评估产品的不合格率θ，经过一段时间后便会积累大量的历史资料，这些历史资料便是先验知识，有了这些先验知识，便在决定对一个产品是否需要每天质检时便有了依据，如果以往的历史资料显示，某产品的不合格率只有，便可视为信得过产品或免检产品，只每月抽检一两次，从而省去大量的人力物力。

而 后验分布 π（θ|X）一般也认为是在给定样本X的情况下的θ条件分布，而使π（θ|X）达到最大的值θMD称为 最大后验估计 ，类似于经典统计学中的 极大似然估计 。

综合起来看，则好比是人类刚开始时对大自然只有少得可怜的先验知识，但随着不断观察、实验获得更多的样本、结果，使得人们对自然界的规律摸得越来越透彻。所以，贝叶斯方法既符合人们日常生活的思考方式，也符合人们认识自然的规律，经过不断的发展，最终占据统计学领域的半壁江山，与经典统计学分庭抗礼。

条件概率 （又称后验概率）就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A|B)，读作“在B条件下A的概率”。

比如上图，在同一个样本空间Ω中的事件或者子集A与B，如果随机从Ω中选出的一个元素属于B，那么这个随机选择的元素还属于A的概率就定义为在B的前提下A的条件概率：

联合概率：

边缘概率(先验概率)：P(A)或者P(B)

贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型(directed acyclic graphical model)，是一种概率图模型，于1985年由Judea Pearl首先提出。它是一种模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理模型，其网络拓朴结构是一个有向无环图(DAG)。

贝叶斯网络的有向无环图中的节点表示随机变量

它们可以是可观察到的变量，或隐变量、未知参数等。认为有因果关系（或非条件独立）的变量或命题则用箭头来连接。若两个节点间以一个单箭头连接在一起，表示其中一个节点是“因(parents)”，另一个是“果(children)”，两节点就会产生一个条件概率值。

例如，假设节点E直接影响到节点H，即E→H，则用从E指向H的箭头建立结点E到结点H的有向弧(E,H)，权值(即连接强度)用条件概率P(H|E)来表示，如下图所示：

简言之，把某个研究系统中涉及的随机变量，根据是否条件独立绘制在一个有向图中，就形成了贝叶斯网络。其主要用来描述随机变量之间的条件依赖，用圈表示随机变量(random variables)，用箭头表示条件依赖(conditional dependencies)。

此外，对于任意的随机变量，其联合概率可由各自的局部条件概率分布相乘而得出：

1. head-to-head

依上图，所以有：P(a,b,c) = P(a) P(b) P(c|a,b)成立，即在c未知的条件下，a、b被阻断(blocked)，是独立的，称之为head-to-head条件独立。

2. tail-to-tail

考虑c未知，跟c已知这两种情况：

3. head-to-tail

还是分c未知跟c已知这两种情况：

wikipedia上是这样定义因子图的：将一个具有多变量的全局函数因子分解，得到几个局部函数的乘积，以此为基础得到的一个双向图叫做因子图（Factor Graph）。

通俗来讲，所谓因子图就是对函数进行因子分解得到的 一种概率图 。一般内含两种节点：变量节点和函数节点。我们知道，一个全局函数通过因式分解能够分解为多个局部函数的乘积，这些局部函数和对应的变量关系就体现在因子图上。

举个例子，现在有一个全局函数，其因式分解方程为：

其中fA,fB,fC,fD,fE为各函数，表示变量之间的关系，可以是条件概率也可以是其他关系。其对应的因子图为：

在概率图中，求某个变量的边缘分布是常见的问题。这问题有很多求解方法，其中之一就是把贝叶斯网络或马尔科夫随机场转换成因子图，然后用sum-product算法求解。换言之，基于因子图可以用 sum-product 算法 高效的求各个变量的边缘分布。

详细的sum-product算法过程，请查看博文： 从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

朴素贝叶斯(Naive Bayesian)是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。**朴素贝叶斯可以看做是贝叶斯网络的特殊情况：即该网络中无边，各个节点都是独立的。 **

朴素贝叶斯朴素在哪里呢？ —— 两个假设 ：

贝叶斯公式如下：

下面以一个例子来解释朴素贝叶斯，给定数据如下：

现在给我们的问题是，如果一对男女朋友，男生想女生求婚，男生的四个特点分别是不帅，性格不好，身高矮，不上进，请你判断一下女生是嫁还是不嫁？

这是一个典型的分类问题，转为数学问题就是比较p(嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进))与p(不嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进))的概率，谁的概率大，我就能给出嫁或者不嫁的答案！这里我们联系到朴素贝叶斯公式：

我们需要求p(嫁|(不帅、性格不好、身高矮、不上进),这是我们不知道的，但是通过朴素贝叶斯公式可以转化为好求的三个量，这三个变量都能通过统计的方法求得。

等等，为什么这个成立呢？学过概率论的同学可能有感觉了，这个等式成立的条件需要特征之间相互独立吧！对的！这也就是为什么朴素贝叶斯分类有朴素一词的来源，朴素贝叶斯算法是假设各个特征之间相互独立，那么这个等式就成立了！

但是为什么需要假设特征之间相互独立呢？

根据上面俩个原因，朴素贝叶斯法对条件概率分布做了条件独立性的假设，由于这是一个较强的假设，朴素贝叶斯也由此得名！这一假设使得朴素贝叶斯法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。

朴素贝叶斯优点 ：

朴素贝叶斯缺点 ：

理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。

朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model)的 朴素(Naive)的含义是"很简单很天真" 地假设样本特征彼此独立. 这个假设现实中基本上不存在, 但特征相关性很小的实际情况还是很多的, 所以这个模型仍然能够工作得很好。

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从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

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一、财务管理 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学、财务管理学、中级财务会计、高级财务会计、跨国公司财务、财务分析、资产评估学、金融工程、投资银行学、财务工程学、财务分析与预算等课程所涉及的相关内容. 二、会计学 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学中级财务会计、高级财务会计、成本会计、管理会计、金融会计、财务管理学、审计学、会计信息系统、会计制度设计、会计电算化等课程所涉及的相关内容. 三、会计学(国际会计方向) 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学中级财务会计.高级财务会计、成本会计.管理会计、公司财务、会计理论.外汇业务会计.国际会计、国际金融、国际商法.会计英语等课程所涉及的相关内容. 四、会计学(注册会计师方向) 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学、中级财务会计.高级财务会计、成本会计、管理会计审计学、财务管理学、会计英语.财务报表分析.外汇业务会计、股份公司会计、证券公司会计.国际会计、预算会计等课程所涉及的相关内容. 五、会计学(金融会计方向) 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学、银行会计学、证券公司会计、保险会计、衍生金融工具会计.成本会计财务管理学、会计电算化、审计学、会计法.财务报表分析等课程所涉及的相关内容. 六、会计学(法务会计方向) 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学、中级财务会计、高级财务会计、财务管理学、成本会计、审计学、审计技术方法、管理学、经济法、税法、民法、刑法等课程所涉及的相关内容. 七、会计电算化 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学、高级财务会计、财务管理学、预算会计、成本会计、管理会计纳税会计、财务报表分析、审计学、电子商务管理实务、电算化会计与财会软件、会计实务模拟等课程所涉及的相关内容. 八、会计信息化 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括基础会计学、管理信息系统、中级财务会计、高级财务会计、财务管理学、成本会计、管理会计、审计学、统计学、会计信息化、会计软件开发技术、会计信息系统分析设计与开发等课程所涉及的相关内容. 九、审计学 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括货币银行学、中级财务会计、公共部门会计、财务管理学、审计学、网络审计、内部审计、国家审计、国际审计、资产评估学等课程所涉及的相关内容. 十、统计学 本专业毕业生可选择的毕业论文范围包括统计学、概率论、数理统计、多元统计时间序列统计调查、统计软件、抽样调查、计量经济学、国民经济统计与分析、数据分析案例实务、经济预测与决策、金融数学等课程所涉及的相关内容. 财务会计类毕业论文的参考题目 一、财务管理专业毕业论文参考题目 1.浅析企业现金流量财务预警系统的建立与完善 2.论企业财务增值型内部审计及其实现增值服务的路径 3.加速企业资金周转的途径与措施 4.企业财务危机预警模型构建 5.企业财务报销制度的思考 6.论应收账款的风险规避 7..上市公司财务报表舞弊行为研究 8.论企业财务内控制度体系的构建途径 9.浅论企业集团财务绩效考核指标体系 10.浅谈新准则下XX企业财务报告分析 二、会计学专业毕业论文参考题目 1.企业内部会计控制存在的问题与对策 2.浅谈所得税会计处理对企业的影响 3.绿色会计核算初探 4.上市公司会计信息披露规范化探讨 5.发展网络会计亟须解决的问题 6.论我国民营企业中存在的会计诚信问题及解决对策 7.企业财务风险的分析与防范 8.不同经济体制中的会计模式比较 9.中小型企业财务管理存在的问题及对策 10.财务预警系统初探 三、会计电算化专业毕业论文参考题目 1.会计电算化可能出现的问题及对策 2.会计电算化对会计工作方法的影响探讨 3.企业财务报表粉饰行为及其防范 4.浅谈企业会计电算化的风险与对策 5.会计电算化账务处理制度分析 6.会计核算电算化与会计管理电算化之比较 7.会计电算化犯罪的预防探讨 8.会计电算化报表系统的问题及对策分析 9.完善企业会计电算化系统内部控制浅析 10.会计电算化工作的质量控制研究 四、审计学专业毕业论文参考题目 1.关于经济责任审计风险的探讨 2.我国上市公司的会计造假现象及审计防范 3.论企业集团内部审计制度的构建 4.资产评估审计的理论与实务研究 5.经济责任审计的问题与对策探析 6.试论会计政策选择对会计信息的影响 7.中国审计市场集中度研究 8.影响企业审计质量的因素及其完善路径分析 9.试论高校内部审计风险及其防范 10.试论风险导向审计模式在我国会计师事务所的应用 五、统计学专业毕业论文参考题目 1. 基于多元统计方法的空气污染状况综合评价研究 2.统计方法在投资学中的应用. 3. 金融风险管理中的贝叶斯方法 4.统计数据质量评价及修正 5.低碳经济的标准与测度方法. 6.典型调查在新形势下的运用与发展 7.统计指数法在物价统计中的运用研究 8.长江水质的综合评价与预测. 9.我国股市收益率分布特征的统计分析 10.长三角区域创新能力评估指标体系与实证研究

我前几天刚刚答辩完毕，首先会给你几分钟自述，我准备的蛮多的 但是老师只叫我说下论文的结构和内容，只要把论文的东西说清楚就行。 问问题的话 老师分组都不一样 我们学院是一轮自述完毕再问问题 给你准备时间准备回答 所以问的比较专业吧 我的是针对论文中理论部分提出的 如果像是我们学校其他学院的答辩 是一个人自述接着问问题就回答的话 不给你准备时间 这样的话问题不会很难 起码不会很专业的 总体还是围绕论文展开 把论文前后都弄熟就行了 大概就是这样吧 我们答辩的时候也蛮紧张的 祝你好运咯~

贝叶斯公式直接的应用就是学习，啥意思，就是根据经验对新发生的事物进行判断。抽象地说就是这样。应用的原因就是为了预测未来，规避风险。就和你知道很多鸟都是黑色的，但是其中乌鸦是黑色的可能性最大，于是当你再看到一只黑色的鸟的时候，你就会想着这只鸟是不是乌鸦。包括你学习贝叶斯也是这样的，别人都说贝叶斯很厉害[先验]，然后你找了很多案例，最后想看看贝叶斯成功的概率是多少[后验]，其本质就是这个

关于贝叶斯论文范文写作

之前看过一些贝叶斯的论文后，发现很多细节不理解，对贝叶斯在各个领域的应用也不清楚，便想着找本偏科普的书来看看，于是开始阅读贝叶斯思维（Think Bayes）这本书。很薄的一本。 贝叶斯的基本理论都是源于条件概率模型，作者用一个很有意思的例子来解释了条件概率。注意：不是抓球那种老掉牙的例子。 作者希望知道自己得FCA的概率（某种心脏病，具体病名叫First Coronary Attack），根据已有的统计报告，美国每年大概有785000人次患FCA。因为美国的人口是亿，因此可以得出一个美国人患上FCA的概率是。但作者觉得这种算法不够准确，因为他并不是一个随机抽取的美国人，平均值并不能代表他的值，某个具体人患上FCA的概率需要考虑很多其他因素，例如年龄，性别等。 作者男性，45岁，这些因素增加了他患FCA的概率；而他是低血压却减低了他患FCA的概率。综合这些因素，作者算出他下年患上FCA的概率是，低于平均值。而这种考虑多种因素后算出的概率被称为条件概率。而条件概率的定义就是大家所熟知的p(A|B)：B发生的时候，发生A的概率。结合作者的例子来解释就是：A代表作者患上FCA的概率，B是作者列出的影响因素的集合（年龄，性别，血压等）。 联合概率用来描述两个事件A和B同时发生的概率，记做p(A and B)=p(A)p(B)。用抛硬币来举例，第一次抛硬币正面朝上的概率记做p(A)，第二次抛硬币正面朝上的概率记做p(B)，那么两次都朝上的概率是p(A)p(B)=。需要注意的是，p(A and B)=p(A)p(B)并不是什么时候都成立，要求事件A和B要彼此独立，也就是p(B|A)=p(B)，直白点的解释就是B发生的概率与A发生与否没有关系。抛硬币的事件就满足这个条件。 再举一个事件不相互独立的例子。假设A代表今天下雨，B代表明天下雨。通常，如果今天下雨，明天下雨的概率会比较大，因此可以得出p(B|A)>p(B)。因此呢，p(A and B)写成p(A)p(B|A)会比较准确。 综上所述，联合概率的公式可以写成：p(A and B)=p(A)p(B|A)

贝叶斯定理太有用了，不管是在投资领域，还是机器学习，或是日常生活中高手几乎都在用到它。 生命科学家用贝叶斯定理研究基因是如何被控制的；教育学家突然意识到，学生的学习过程其实就是贝叶斯法则的运用；基金经理用贝叶斯法则找到投资策 略；Google用贝叶斯定理改进搜索功能，帮助用户过滤垃圾邮件；无人驾驶汽车接收车顶传感器收集到的路况和交通数据，运用贝叶斯定理更新从地图上获得 的信息；人工智能、机器翻译中大量用到贝叶斯定理。 我将从以下4个角度来科普贝叶斯定理及其背后的思维： 1.贝叶斯定理有什么用？ 2.什么是贝叶斯定理？ 3.贝叶斯定理的应用案例 4.生活中的贝叶斯思维 1.贝叶斯定理有什么用？ 英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。而这篇论文是在他死后才由他的一位朋友发表出来的。 （ps：贝叶斯定理其实就是下面图片中的概率公式，这里先不讲这个公式，而是重点关注它的使用价值，因为只有理解了它的使用意义，你才会更有兴趣去学习它。） 在这篇论文中，他为了解决一个“逆概率”问题，而提出了贝叶斯定理。 在贝叶斯写这篇文章之前，人们已经能够计算“正向概率”，比如杜蕾斯举办了一个抽奖，抽奖桶里有10个球，其中2个白球，8个黑球，抽到白球就算你中奖。你伸手进去随便摸出1颗球，摸出中奖球的概率是多大。 根据频率概率的计算公式，你可以轻松的知道中奖的概率是2/10 如果还不懂怎么算出来的，可以看我之前写的科普概率的回答： 猴子：如何理解条件概率？ 而贝叶斯在他的文章中是为了解决一个“逆概率”的问题。比如上面的例子我们并不知道抽奖桶里有什么，而是摸出一个球，通过观察这个球的颜色，来预测这个桶里里白色球和黑色球的比例。 这个预测其实就可以用贝叶斯定理来做。贝叶斯当时的论文只是对“逆概率”这个问题的一个直接的求解尝试，这哥们当时并不清楚这里面这里面包含着的深刻思想。 然而后来，贝叶斯定理席卷了概率论，并将应用延伸到各个问题领域。可以说，所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯定理的影子，特别地，贝叶斯是机器学习的核心方法之一。 为什么贝叶斯定理在现实生活中这么有用呢？ 这是因为现实生活中的问题，大部分都是像上面的“逆概率”问题。生活中绝大多数决策面临的信息都是不全的，我们手中只有有限的信息。既然无法得到全面的信息，我们就在信息有限的情况下，尽可能做出一个好的预测。 比如天气预报说，明天降雨的概率是30%，这是什么意思呢？ 我们无法像计算频率概率那样，重复地把明天过上100次，然后计算出大约有30次会下雨。 而是只能利用有限的信息（过去天气的测量数据），用贝叶斯定理来预测出明天下雨的概率是多少。 同样的，在现实世界中，我们每个人都需要预测。想要深入分析未来、思考是否买股票、政策给自己带来哪些机遇、提出新产品构想，或者只是计划一周的饭菜。 贝叶斯定理就是为了解决这些问题而诞生的，它可以根据过去的数据来预测出概率。 贝叶斯定理的思考方式为我们提供了明显有效的方法来帮助我们提供能力，以便更好地预测未来的商业、金融、以及日常生活。 总结下第1部分：贝叶斯定理有什么用？ 在有限的信息下，能够帮助我们预测出概率。 所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯定理的影子，特别地，贝叶斯是机器学习的核心方法之一。例如垃圾邮件过滤，中文分词，艾滋病检查，肝癌检查等。 2.什么是贝叶斯定理？ 贝叶斯定理长这样： 到这来，你可能会说：猴子，说人话，我一看到公式就头大啊。 其实，我和你一样，不喜欢公式。我们还是从一个例子开始聊起。 我的朋友小鹿说，他的女神每次看到他的时候都冲他笑，他想知道女神是不是喜欢他呢？ 谁让我学过统计概率知识呢，下面我们一起用贝叶斯帮小鹿预测下女神喜欢他的概率有多大，这样小鹿就可以根据概率的大小来决定是否要表白女神。 首先，我分析了给定的已知信息和未知信息： 1）要求解的问题：女神喜欢你，记为A事件 2）已知条件：女神经常冲你笑，记为B事件 所以说，P(A|B)是女神经常冲你笑这个事件(B)发生后，女神喜欢你（A）的概率。 从公式来看，我们需要知道这么3个事情： 1）先验概率 我 们把P(A)称为'先验概率'（Prior probability），即在不知道B事件的前提下，我们对A事件概率的一个主观判断。这个例子里就是在不知道女神经常对你笑的前提下，来主观判断出女 神喜欢一个人的概率，这里我们假设是50%，也就是不能喜欢你，可能不喜欢还你的概率都是一半。 2）可能性函数 P(B|A)/P(B)称为'可能性函数'（Likelyhood），这是一个调整因子，即新信息B带来的调整，作用是使得先验概率更接近真实概率。 可 能性函数你可以理解为新信息过来后，对先验概率的一个调整。比如我们刚开始看到“人工智能”这个信息，你有自己的理解（先验概率/主观判断），但是当你学 习了一些数据分析，或者看了些这方面的书后（新的信息），然后你根据掌握的最新信息优化了自己之前的理解（可能性函数/调整因子），最后重新理解了“人工 智能”这个信息（后验概率） 如果'可能性函数'P(B|A)/P(B)>1，意味着'先验概率'被增强，事件A的发生的可能性变大； 如果'可能性函数'=1，意味着B事件无助于判断事件A的可能性； 如果"可能性函数"<1，意味着"先验概率"被削弱，事件A的可能性变小 还是刚才的例子，根据女神经常冲你笑这个新的信息，我调查走访了女神的闺蜜，最后发现女神平日比较高冷，很少对人笑。所以我估计出'可能性函数'P(B|A)/P(B)=（具体如何估计，省去1万字，后面会有更详细科学的例子） 3）后验概率 P(A|B)称为'后验概率'（Posterior probability），即在B事件发生之后，我们对A事件概率的重新评估。这个例子里就是在女神冲你笑后，对女神喜欢你的概率重新预测。 带入贝叶斯公式计算出P(A|B)=P(A)* P(B|A)/P(B)=50% * 因此，女神经常冲你笑，喜欢上你的概率是75%。这说明，女神经常冲你笑这个新信息的推断能力很强，将50%的'先验概率'一下子提高到了75%的'后验概率'。 在得到预测概率后，小鹿自信满满的发了下面的表白微博：无图 稍后，果然收到了女神的回复。预测成功。无图 现在我们再看一遍贝叶斯公式，你现在就能明白这个公式背后的最关键思想了： 我们先根据以往的经验预估一个'先验概率'P(A)，然后加入新的信息（实验结果B），这样有了新的信息后，我们对事件A的预测就更加准确。 因此，贝叶斯定理可以理解成下面的式子： 后验概率（新信息出现后的A概率）＝先验概率（A概率） x 可能性函数（新信息带来的调整） 贝叶斯的底层思想就是： 如果我能掌握一个事情的全部信息，我当然能计算出一个客观概率（古典概率）。 可是生活中绝大多数决策面临的信息都是不全的，我们手中只有有限的信息。既然无法得到全面的信息，我们就在信息有限的情况下，尽可能做出一个好的预测。也就是，在主观判断的基础上，你可以先估计一个值（先验概率），然后根据观察的新信息不断修正(可能性函数)。 如果用图形表示就是这样的： 其实阿尔法狗也是这么战胜人类的，简单来说，阿尔法狗会在下每一步棋的时候，都可以计算自己赢棋的最大概率，就是说在每走一步之后，他都可以完全客观冷静的更新自己的信念值，完全不受其他环境影响。 3.贝叶斯定理的应用案例 前面我们介绍了贝叶斯定理公式，及其背后的思想。现在我们来举个应用案例，你会更加熟悉这个牛瓣的工具。 为了后面的案例计算，我们需要先补充下面这个知识。 1.全概率公式 这个公式的作用是计算贝叶斯定理中的P(B)。 假定样本空间S，由两个事件A与A'组成的和。例如下图中，红色部分是事件A，绿色部分是事件A'，它们共同构成了样本空间S。 这时候来了个事件B，如下图： 全概率公式： 它的含义是，如果A和A'构成一个问题的全部（全部的样本空间），那么事件B的概率，就等于A和A'的概率分别乘以B对这两个事件的条件概率之和。 看到这么复杂的公式，记不住没关系，因为我也记不住，下面用的时候翻到这里来看下就可以了。 案例1：贝叶斯定理在做判断上的应用 有两个一模一样的碗，1号碗里有30个巧克力和10个水果糖，2号碗里有20个巧克力和20个水果糖。 然后把碗盖住。随机选择一个碗，从里面摸出一个巧克力。 问题：这颗巧克力来自1号碗的概率是多少？ 好了，下面我就用套路来解决这个问题，到最后我会给出这个套路。 第1步，分解问题 1）要求解的问题：取出的巧克力，来自1号碗的概率是多少？ 来自1号碗记为事件A1，来自2号碗记为事件A2 取出的是巧克力，记为事件B， 那么要求的问题就是P(A1|B)，即取出的是巧克力，来自1号碗的概率 2）已知信息： 1号碗里有30个巧克力和10个水果糖 2号碗里有20个巧克力和20个水果糖 取出的是巧克力 第2步，应用贝叶斯定理 1）求先验概率 由于两个碗是一样的，所以在得到新信息（取出是巧克力之前），这两个碗被选中的概率相同，因此P(A1)=P(A2)=,(其中A1表示来自1号碗，A2表示来自2号碗) 这个概率就是'先验概率'，即没有做实验之前，来自一号碗、二号碗的概率都是。 2）求可能性函数 P(B|A1)/P(B) 其中，P(B|A1)表示从一号碗中(A1)取出巧克力(B)的概率。 因为1号碗里有30个水果糖和10个巧克力，所以P(B|A1)=30/(30+10)=75% 现在只有求出P(B)就可以得到答案。根据全概率公式，可以求得P(B)如下图： 图中P(B|A1)是1号碗中巧克力的概率，我们根据前面的已知条件，很容易求出。 同样的，P(B|A2)是2号碗中巧克力的概率，也很容易求出（图中已给出）。 而P(A1)=P(A2)= 将这些数值带入公式中就是小学生也可以算出来的事情了。最后P(B)= 所以，可能性函数P(A1|B)/P(B)=75%/ 可能性函数>1.表示新信息B对事情A1的可能性增强了。 3）带入贝叶斯公式求后验概率 将上述计算结果，带入贝叶斯定理，即可算出P(A1|B)=60% 这个例子中我们需要关注的是约束条件：抓出的是巧克力。如果没有这个约束条件在，来自一号碗这件事的概率就是50%了，因为巧克力的分布不均把概率从50%提升到60%。 现在，我总结下刚才的贝叶斯定理应用的套路，你就更清楚了，会发现像小学生做应用题一样简单： 第1步. 分解问题 简单来说就像做应用题的感觉，先列出解决这个问题所需要的一些条件，然后记清楚哪些是已知的，哪些是未知的。 1）要求解的问题是什么？ 识别出哪个是贝叶斯中的事件A（一般是想要知道的问题），哪个是事件B（一般是新的信息，或者实验结果） 2）已知条件是什么？ 第2步.应用贝叶斯定理 第3步，求贝叶斯公式中的2个指标 1）求先验概率 2）求可能性函数 3）带入贝叶斯公式求后验概率

贝叶斯推理研究综述_思想政治教育

贝叶斯公式及其应用论文模板

贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是：1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率。2、利用贝叶斯公式转换成后验概率。3、根据后验概率大小进行决策分类。他对统计推理的主要贡献是使用了"逆概率"这个概念，并把它作为一种普遍的推理方法提出来。贝叶斯定理原本是概率论中的一个定理，这一定理可用一个数学公式来表达，这个公式就是著名的贝叶斯公式。 贝叶斯公式是他在1763年提出来的：假定B1,B2,……是某个过程的若干可能的前提，则P(Bi)是人们事先对各前提条件出现可能性大小的估计，称之为先验概率。如果这个过程得到了一个结果A，那么贝叶斯公式提供了我们根据A的出现而对前提条件做出新评价的方法。P(Bi∣A)既是对以A为前提下Bi的出现概率的重新认识，称 P(Bi∣A)为后验概率。经过多年的发展与完善，贝叶斯公式以及由此发展起来的一整套理论与方法，已经成为概率统计中的一个冠以“贝叶斯”名字的学派，在自然科学及国民经济的许多领域中有着广泛应用。公式：设D1，D2，……，Dn为样本空间S的一个划分，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di)>0(i=1，2，…，n)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： nP(Dj/x)=p(x/Dj)P(Dj)/∑P(X/Di)P(Di)i=1( ）贝叶斯预测模型在矿物含量预测中的应用 贝叶斯预测模型在气温变化预测中的应用 贝叶斯学习原理及其在预测未来地震危险中的应用 基于稀疏贝叶斯分类器的汽车车型识别 信号估计中的贝叶斯方法及应用 贝叶斯神经网络在生物序列分析中的应用 基于贝叶斯网络的海上目标识别 贝叶斯原理在发动机标定中的应用 贝叶斯法在继电器可靠性评估中的应用 相关书籍: Arnold Zellner 《Bayesian Econometrics: Past, Present and Future》 Springer 《贝叶斯决策》 黄晓榕 《经济信息价格评估以及贝叶斯方法的应用》 张丽 , 闫善文 , 刘亚东 《全概率公式与贝叶斯公式的应用及推广》 周丽琴 《贝叶斯均衡的应用》 王辉 , 张剑飞 , 王双成 《基于预测能力的贝叶斯网络结构学习》 张旭东 , 陈锋 , 高隽 , 方廷健 《稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用》 邹林全 《贝叶斯方法在会计决策中的应用》 周丽华 《市场预测中的贝叶斯公式应用》 夏敏轶 , 张焱 《贝叶斯公式在风险决策中的应用》 臧玉卫 , 王萍 , 吴育华 《贝叶斯网络在股指期货风险预警中的应用》 党佳瑞 , 胡杉杉 , 蓝伯雄 《基于贝叶斯决策方法的证券历史数据有效性分析》 肖玉山 , 王海东 《无偏预测理论在经验贝叶斯分析中的应用》 严惠云 , 师义民 《Linex损失下股票投资的贝叶斯预测》 卜祥志 , 王绍绵 , 陈文斌 , 余贻鑫 , 岳顺民 《贝叶斯拍卖定价方法在配电市场定价中的应用》 刘嘉焜 , 范贻昌 , 刘波 《分整模型在商品价格预测中的应用》 《Bayes方法在经营决策中的应用》 《决策有用性的信息观》 《统计预测和决策课件》 《贝叶斯经济时间序列预测模型及其应用研究》 《贝叶斯统计推断》 《决策分析理论与实务》

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。按照乘法法则，可以立刻导出：P(A∩B) = P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)。如上公式也可变形为：P(B|A) = P(A|B)*P(B) / P(A)。

贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则， 尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。如果你看到一个人总是做一些好事，则那个人多半会是一个好人。

这就是说，当你不能准确知悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断其本质属性的概率。 用数学语言表达就是：支持某项属性的事件发生得愈多，则该属性成立的可能性就愈大。

贝叶斯公式又被称为贝叶斯定理、贝叶斯规则是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（即先验概率）进行修正的标准方法。

所谓贝叶斯公式，是指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率。但行为经济学家发现，人们在决策过程中往往并不遵循贝叶斯规律，而是给予最近发生的事件和最新的经验以更多的权值，在决策和做出判断时过分看重近期的事件。

面对复杂而笼统的问题，人们往往走捷径，依据可能性而非根据概率来决策。这种对经典模型的系统性偏离称为“偏差”。由于心理偏差的存在，投资者在决策判断时并非绝对理性，会行为偏差，进而影响资本市场上价格的变动。但长期以来，由于缺乏有力的替代工具，经济学家不得不在分析中坚持贝叶斯法则。

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贝叶斯理论，是英国数学家贝叶斯(1701年—1761年) Thomas Bayes发明创造的一系列概率论理论，并广泛应用于数学、工程等领域。在数学领域，贝叶斯分类算法应用于统计分析、测绘学，贝叶斯公式应用于概率空间，贝叶斯估计应用于参数估计，贝叶斯区间估计应用于数学中的区间估计，贝叶斯风险、贝叶斯统计、贝叶斯序贯决策函数、经验贝叶斯方法应用于统计决策论。在工程领域，贝叶斯定理应用于人工智能、心理学、遗传学，贝叶斯分类器应用于模式识别、人工智能，贝叶斯分析应用于计算机科学，贝叶斯决策、贝叶斯逻辑、人工智能应用于人工智能，贝叶斯推理应用于数量地理学、人工智能，贝叶斯学习应用于模式识别。在其他领域，贝叶斯主义应用于自然辩证法，有信息的贝叶斯决策方法应用于生态系统生态学。