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微分几何学是一门研究光滑形状和光滑空间的几何学的数学学科，也被称为光滑流形。它使用微分计算、积分计算、线性代数和多线代数的技术。
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数学代写|微分几何代写Differential Geometry代考|Differentiation Rules; Functions of Class C
In a single-variable calculus course, one learns a number of differentiation rules. With functions $F$ from $\mathbb{R}^{n}$ to $\mathbb{R}^{m}$, one must use some caution since the matrix $[d F]$ of the differential $d F$ is not a vector function but a matrix of functions. (Again, we remind the reader that our notation for evaluating the matrix of functions $[d F]$ at a point $\vec{a}$ is $\left[d F_{\vec{a}}\right]$.)
Theorem 1.3.1. Let $U$ be an open set in $\mathbb{R}^{n}$. Let $F$ and $G$ be functions from $U$ to $\mathbb{R}^{m}$, and let $w: U \rightarrow \mathbb{R}$ be a scalar function. If $F, G$, and $w$ are differentiable at $\vec{a}$, then $F+G$ and $w F$ are differentiable at $\vec{a}$ and
- $d(F+G){\vec{a}}=d F{\vec{a}}+d G_{\vec{a}}$;
- $\left[d(w F){\vec{a}}\right]=w(\vec{a})\left[d F{\vec{a}}\right]+[F(\vec{a})]\left[d w_{\vec{a}}\right]$.
Proof. The proof for both parts follows from Proposition 1.2.17. Explicitly for the second part, the $i j$-entry of $\left[d(w F){\vec{a}}\right]$ is $$ \frac{\partial\left(w F{i}\right)}{\partial x_{j}}=w(\vec{a}) \frac{\partial F_{i}}{\partial x_{j}}(\vec{a})+\frac{\partial w}{\partial x_{j}}(\vec{a}) F_{i}(\vec{a}) .
$$
The first term on the right side is the $i j$-entry of $w(\vec{a})\left[d F_{\vec{a}}\right]$ while the second term is the $i j$-entry of $[F(\vec{a})]\left[d w_{\vec{a}}\right]$, which is the product of a columns by a row vector. The result follows.
Note that in Theorem 1.3.1(2), $[F(\vec{a})]$ is a column vector of dimension $m$, while $\left[d w_{\vec{a}}\right]$ is a row vector of dimension $n$. Hence $[F(\vec{a})]\left[d w_{\vec{a}}\right]$ is an $m \times n$ matrix of rank $1 .$
数学代写|微分几何代写Differential Geometry代考|Inverse and Implicit Function Theorems
In single- and multivariable calculus of a function $F: \mathbb{R}^{n} \rightarrow \mathbb{R}$, one defines a critical point as a point $\vec{a}=\left(a_{1}, \ldots, a_{n}\right)$ such that the gradient of $F$ at $\vec{a}$ is $\overrightarrow{0}$, i.e.,
$$
\nabla F(\vec{a})=\left(\frac{\partial F}{\partial x_{1}}(\vec{a}), \ldots, \frac{\partial F}{\partial x_{n}}(\vec{a})\right)=\overrightarrow{0}
$$
At such a point, $F$ is said to have a flat tangent line or tangent plane, and, according to standard theorems in calculus, $F(\vec{a})$ is either a local minimum, local maximum, or a “saddle point.” This notion is a special case of the following general definition.
Definition 1.4.1. Let $U$ be an open subset of $\mathbb{R}^{n}$ and $F: U \rightarrow \mathbb{R}^{m}$ a differentiable function. We call $q \in U$ a critical point of $F$ if $F$ is not differentiable at $q$ or if $d F_{q}: \mathbb{R}^{n} \rightarrow \mathbb{R}^{m}$ is not of maximum rank, i.e., if $\operatorname{rank}\left(d F_{q}\right)<\min (m, n)$. If $q$ is a critical point of $F$, we call $F(q)$ a critical value. If $p \in \mathbb{R}^{m}$ is not a critical value of $F$ (even if $p$ is not in the image of $F$ ), then we call $p$ a regular value of $F$.
We point out that this definition simultaneously generalizes the notion of a critical point for functions $F: U \rightarrow \mathbb{R}$, with $U$ an open subset of $\mathbb{R}^{n}$, and the definition for a critical point of a parametric curve in $\mathbb{R}^{n}$ (Definition $3.2 .1$ in $[5]$ ). If $m=n$, the notion of a critical point has a few alternate equivalent criteria.
微分几何代考
数学代写|微分几何代写Differential Geometry代考| Differentiation Rules; Functions of Class C
在单变量微积分课程中，人们学习了许多微分规则。带函数 $F$ 从 $\mathbb{R}^{n}$ 自 $\mathbb{R}^{m}$ ，必须谨慎使用，因为矩阵 $[d F]$ 的差 分 $d F$ 不是向量函数，而是函数矩阵。（再次，我们提醒读者，我们用于计算函数矩阵的符号 $[d F]$ 在某一点 $\vec{a}$ 是 $\left.\left[d F_{\vec{a}}\right] .\right)$
定理 1.3.1. 让 $U$ 成为开放的集合 $\mathbb{R}^{n}$. 让 $F$ 和 $G$ 函数来自 $U$ 自 $\mathbb{R}^{m}$ ，并让 $w: U \rightarrow \mathbb{R}$ 是一个标量函数。如果 $F, G$ 和 $w$ 在 $\vec{a}$ 然后 $F+G$ 和 $w F$ 在 $\vec{a}$ 和
- $d(F+G) \vec{a}=d F \vec{a}+d G_{\vec{a}}$
- $[d(w F) \vec{a}]=w(\vec{a})[d F \vec{a}]+[F(\vec{a})]\left[d w_{\vec{a}}\right]$.
证明。这两个部分的证明都来自命题1.2.17。明确地对于第二部分， $i j$-进入 $[d(w F) \vec{a}]$ 是
$$
\frac{\partial(w F i)}{\partial x_{j}}=w(\vec{a}) \frac{\partial F_{i}}{\partial x_{j}}(\vec{a})+\frac{\partial w}{\partial x_{j}}(\vec{a}) F_{i}(\vec{a}) .
$$
右侧的第一个术语是 $i j$-进入 $w(\vec{a})\left[d F_{\vec{a}}\right]$ 而第二个术语是 $i j$-进入 $[F(\vec{a})]\left[d w_{\vec{a}}\right]$ ，它是列乘以行向量的乘 积。结果如下。
请注意，在定理 $1.3 .1$ (2) 中， $[F(\vec{a})]$ 是维度的列向量 $m$ 而 $\left[d w_{\vec{a}}\right]$ 是维度的行向量 $n$. 因此 $[F(\vec{a})]\left[d w_{\vec{a}}\right]$ 是一个 $m \times n$ 等级矩阵 1 .
数学代写|微分几何代写Differential Geometry代考| Inverse and Implicit Function Theorems
在函数的单变量和多变量微积分中 $F: \mathbb{R}^{n} \rightarrow \mathbb{R}$ ，将临界点定义为点 $\vec{a}=\left(a_{1}, \ldots, a_{n}\right)$ 使得梯度 $F$ 在 $\vec{a}$ 是 $\overrightarrow{0}$ ， 即
$$
\nabla F(\vec{a})=\left(\frac{\partial F}{\partial x_{1}}(\vec{a}), \ldots, \frac{\partial F}{\partial x_{n}}(\vec{a})\right)=\overrightarrow{0}
$$
在这一点上，F据说具有平坦的切线或切平面，并且根据微积分中的标准定理， $F(\vec{a})$ 是局部最小值、局部最大 值或”鞍点”。这个概念是以下一般定义的一个特例。
定义 1.4.1.让 $U$ 是的开放子集 $\mathbb{R}^{n}$ 和 $F: U \rightarrow \mathbb{R}^{m}$ 可微函数。我们调用 $q \in U$ 一个关键点 $F$ 如果 $F$ 在 $q$ 或者如果 $d F_{q}: \mathbb{R}^{n} \rightarrow \mathbb{R}^{m}$ 不是最高等级，即 $\operatorname{rank}\left(d F_{q}\right)<\min (m, n)$. 如果 $q$ 是 $F$ ，我们称之为 $F(q)$ 一个临界值。 如果 $p \in \mathbb{R}^{m}$ 不是的临界值 $F$ (即使 $p$ 不在图像中 $F$ )，然后我们调用 $p$ 常规值 $F$.
我们指出，这个定义同时推广了函数临界点的概念。 $F: U \rightarrow \mathbb{R}$ 跟 $U$ 的开放子集 $\mathbb{R}^{n}$ ，以及参数化曲线的临界 点的定义 $\mathbb{R}^{n}$ (定义 $3.2 .1$ 在 $\left.[5]\right)$ ).如果 $m=n$ ，临界点的概念有一些替代的等价标准。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。