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会计假设与会计原则有何关系

用假设性原则去推导结果,出来的结果也是假设性。为何要在这个上面去纠谁对谁错,你能发出这个声,别人就不能去发声?别人说的是错的,就你说的是对的?那也太主观了吧

用假设性原则去推导结果,出来的结果也是假设性。为何要在这个上面去纠谁对谁错,你能发出这个声,别人就不能去发声?别人说的是错的,就你说的是对的?那也太主观了吧

餐饮外卖的逻辑:是否带来增量

1.如果自己店内生意好,外面又增加收益,则愿意或欢迎外卖,反之则对外卖无感。

2.所谓逻辑,首先就是找到那个推理的起点(或是一个假设,或是一个原则,或是一个结论等)

3.有了这个起点,则可以做出推论和决策

4.同意,听别人说的,也要首先找到他的隐含的逻辑假设点即可

总经理总监,52页《金字塔原理与结构化思维》干货课件分享,什么是结构化思维?

1、以事实为依据(忠于有出处的信息和数字);

2、以假设为前提(根据问题建立假设,并搜集信息论证假设是否成立,如果假设不能成立,则推翻假设,重新建立假设);

3、通过严谨的逻辑推理,形成结论或解决方案。

以上仅供您参考,思考、写作和解决问题时的四项原则,更多方法和工具请参阅下面的工具包文件。

精确的测量是否可以代替计算结果,答案是肯定的,而且人们为了计算就是为了验证测量结果,实际上计算结果的验证就是测量的结果。数学计算就是为了生产实践而服务的,我们在生产实践中提出一个问题,最一般的方法就是测量,测量是为了验证计算结果,而计算结果产生以后用测量去验证,其实有很好的应用,那就是如果我们有一种工具,能够产生测量的条件,并且能够得到测量的结果,这也是一种计算方法。

计算机的组成条件是控制器,运算器,存储器,输入设备,输出设备,现在看看测量工具的组成,比如一把直尺,上面带有刻度,你是如何读取这个结果呢?是接近这个物体,用真实的测量刻度去测试这个真实物体的结果,显示结果是靠人的眼睛读取,这里面有一点不同的地方,我们为什么一定要按计算机的评判标准去评判一个测量工具?

如果这个计算机工具的分辨率或者说。测量精度比较高,那么它的测量精度越高,结果就越准确,比如我们在测量一个圆的周长,我们并不需要知道圆周率,只需找一根线,围着周长转一圈把它拉直。然后测量这个线的长度,假定这个线没有收缩性。他得出的结果可能比我们计算的结果还要准确,这是因为π的精确性造成的,那么就有一个问题产生了精确度越高的测量工具是如何制造有没有这种精确度非常高测量工具??

计算工具可以是一把直尺,但它也可以是一个光子。光子什么样的特性可以把它当做一种测量工具?不要总是向长度方面去设想,在物理特性中有很多现象,都可以当做测量的方法。但是单光子的发送,特别是检测,媒体描述上有很多比较让人疑惑的地方,不是说单光子发送有什么难点,而是单光子的检测。

测量的结果可以是一个肯定的数学数字结果,但它也可以是一个概率,这一点不容置疑,比如在迪里克莱原则中把三个石头扔进两个抽屉,至少有一个抽屉不少于两个石头这就是一种结果,它是一个概率分布和概率的结果。

道尔顿钉板的结果不是说这个想法有什么问题,而是有些试验所展示的数学结果,不精确或者模型设计方面有太不同寻常的一面,咱不会对这个东西产生什么疑问,毕竟在单光子收发送方面我们还有很多不能理解的地方。

他能否代替计算,计算结果和数学运算的结果的误差如何,这些当然需要考虑。这里面的问题还是老生常谈的问题,测量是否也算作是一种计算结果?计算结果的产生,是否用测量来验证??这个例子很简单,但是世界上的测量工具不仅仅是一把直尺,还有其他各种各样的,显而易见,测量是有局限性的,没有万能的测量方法,只能是单一的局部的方法。

未来计算机的形态是什么?框架是什么?这些问题还在科学技术的进步中不停的向前扩展,对新型计算机充满期望是没有任何问题的,而且我也绝对相信,未来计算机的初始框架会发生翻天覆地的变化。什么是计算机??不一定是冯诺依曼体系。

有了假设,

就要制定原则。

一一“大秦笔记”

结构化思维的3个特点、4个原则、5个步骤,分享与你:

①3个特点:从框架到细节、强调结构与逻辑、界定分析重点;

②4个原则:以终为始原则、MECE原则、分析分解原则、80/20原则;

③5个步骤:界定问题、建立假设、合理分类、去掉非关键、聚焦关键。

#职场达人炼成记##职场干货#

一、3个特点

①从框架到细节:分析问题时,不先入为主,不过早陷入细节;

②强调结构与逻辑:通过结构的完整和逻辑的严密来保证结果的正确;

③界定、分析、重点:以终为始、MECE、要事第一。

二、4个原则

①以终为始原则:解决问题的第一步,要明确目标,清晰界定问题。

解决问题的3个步骤:1.目的、目标:做这件事的目的是什么?→2.工作、任务:为了达成目的,需要做什么事?→3.措施、保障:完成这些任务要采取何种措施,需要什么保障?

②MECE原则:相互独立、完全穷尽。

这包含了两个要点:1.分组间要素要“完全穷尽”,没有遗漏;→2.每个要素间要“相互独立”,没有交叉;

③分析分解原则:将复杂的问题分解成为简单易解决的小问题。

通过两种方法来实现:1.逻辑树:将问题的所有要素分层罗列,从最高层开始,逐步向下扩展,形成树状结构;2.鱼骨图:将问题的所有要素,按相关性整理,形成层次分明、条理清晰的因果图,状如鱼骨;

④80/20原则:关键的少数原则,突出重点。

有3个步骤:1.分解问题;→2.去掉非关键因素;→3.聚焦关键因素。

三、5个步骤

①对问题进行正确界定:以终为始原则,解决问题,首先要明确目标、清晰界定问题;

②对问题的原因进行假设:分析分解原则,分解复杂问题,罗列出可能产生问题的因素;

③对可能假设进行合理分类:MECE法则,对各要素进行分组归类,确保符合MECE原则;

④去掉非关键环节:80/20原则,去掉非关键环节;

⑤分析重点核心环节:80/20原则,将精力高度集中于最重要的部分。

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