数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|MATH2050C

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数学分析学是数学的一个分支,涉及连续函数、极限和相关理论,如微分、积分、度量、无限序列、数列和分析函数。

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|MATH2050C

数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|Optimal Control Problem

On a given time interval $[0, T]$ we consider the nonlinear control system of differential equations:
$$
\left{\begin{array}{l}
l^{\prime}(t)=\sigma-\delta v(t) l(t) m(t)-\gamma_{1} l(t) k(t)-\mu l(t) \
k^{\prime}(t)=(\beta+\delta) v(t) l(t) m(t)+\gamma_{2} l(t) k(t)-\lambda k(t) \
m^{\prime}(t)=\rho-\beta v(t) l(t) m(t)-v m(t) \
l(0)=l_{0}, k(0)=k_{0}, m(0)=m_{0} ; l_{0}, k_{0}, m_{0}>0
\end{array}\right.
$$

It describes the interactions of various types of cells in a human body with drug therapy of psoriasis $[3,10,11]$. In system $(1), l(t), k(t)$, and $m(t)$ are the concentrations of T-lymphocytes, keratinocytes and dendritic cells; $l_{0}, k_{0}, m_{0}$ are their initial conditions, respectively. The values $\sigma, \rho, \mu, \lambda, v, \gamma_{1}, \gamma_{2}, \delta, \beta$ are the given positive parameters of this system, which have the following meaning. The values $\sigma$ and $\rho$ are the appropriate inflow rates of T-lymphocytes and dendritic cells, $\mu$ and $v$ are the removal rates of these cells, respectively; $\lambda$ is the decay rate of keratinocytes. In addition, the rate of activation of keratinocytes due to T-lymphocytes is indicated by $\gamma_{1}$ and the rate of keratinocytes growth is denoted by $\gamma_{2}$. The value $\delta$ is the activation rate of T-lymphocytes by dendritic cells, $\beta$ is conversely the activation rate of dendritic cells due to T-lymphocytes. The interactions between T-lymphocytes and dendritic cells help to form keratinocytes through some cell biological procedures and thus the concentrations of both T-lymphocytes and dendritic cells are reduced by the terms $\delta v l m$ and $\beta v l m$, respectively. On the other hand, under mixing homogeneity, the combined interaction of T-lymphocytes and dendritic cells contributes to the growth of concentration of epidermal keratinocytes by the term $(\beta+\delta) \mathrm{vlm}$. Model (1) was kindly provided for analysis by Professor P. K. Roy (Centre for Mathematical Biology and Ecology, Department of Mathematics, Jadavpur University, Kolkata, India).
In system $(1), v(t)$ is a control function that satisfies the constraints:
$$
0<v_{\min } \leq v(t) \leq 1 .
$$

数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|Pontryagin Maximum Principle

In order to analyze the optimal control $v_{}(t)$ and the corresponding optimal solution $\left(l_{}(t), k_{}(t), m_{}(t)\right)$, we apply the Pontryagin maximum principle [9]. Firstly, we write down the Hamiltonian
$$
\begin{aligned}
H\left(l, k, m, v, \psi_{1}, \psi_{2}, \psi_{3}\right)=&\left(\sigma-\delta v l m-\gamma_{1} l k-\mu l\right) \psi_{1} \
&+\left((\beta+\delta) v l m+\gamma_{2} l k-\lambda k\right) \psi_{2}+(\rho-\beta v l m-v m) \psi_{3}
\end{aligned}
$$
where $\psi_{1}, \psi_{2}, \psi_{3}$ are adjoint variables.
Secondly, we calculate the required partial derivatives:
$$
\begin{aligned}
&H_{l}^{\prime}\left(l, k, m, v, \psi_{1}, \psi_{2}, \psi_{3}\right)=v m\left(-\delta \psi_{1}+(\beta+\delta) \psi_{2}-\beta \psi_{3}\right) \
&\quad+k\left(\gamma_{2} \psi_{2}-\gamma_{1} \psi_{1}\right)-\mu \psi_{1} \
&H_{k}^{\prime}\left(l, k, m, v, \psi_{1}, \psi_{2}, \psi_{3}\right)=l\left(\gamma_{2} \psi_{2}-\gamma_{1} \psi_{1}\right)-\lambda \psi_{2} \
&H_{m}^{\prime}\left(l, k, m, v, \psi_{1}, \psi_{2}, \psi_{3}\right)=v l\left(-\delta \psi_{1}+(\beta+\delta) \psi_{2}-\beta \psi_{3}\right)-v \psi_{3}, \
&H_{v}^{\prime}\left(l, k, m, v, \psi_{1}, \psi_{2}, \psi_{3}\right)=\operatorname{lm}\left(-\delta \psi_{1}+(\beta+\delta) \psi_{2}-\beta \psi_{3}\right)
\end{aligned}
$$

Then, in accordance with the Pontryagin maximum principle, for the optimal control $v_{}(t)$ and the optimal solution $\left(l_{}(t), k_{}(t), m_{}(t)\right)$ there exists a vector-function $\psi_{}(t)=\left(\psi_{1}^{}(t), \psi_{2}^{}(t), \psi_{3}^{}(t)\right)$ such that:

  • $\psi_{}(t)$ is a nontrivial solution of the adjoint system: $$ \left{\begin{aligned} \psi_{1}^{ \prime}(t)=&-v_{}(t) m_{}(t)\left(-\delta \psi_{1}^{}(t)+(\beta+\delta) \psi_{2}^{}(t)-\beta \psi_{3}^{}(t)\right) \ &-k_{}(t)\left(\gamma_{2} \psi_{2}^{}(t)-\gamma_{1} \psi_{1}^{}(t)\right)+\mu \psi_{1}^{}(t), \ \psi_{2}^{ \prime}(t)=&-l_{}(t)\left(\gamma_{2} \psi_{2}^{}(t)-\gamma_{1} \psi_{1}^{}(t)\right)+\lambda \psi_{2}^{}(t), \
    \psi_{3}^{* \prime}(t)=&-v_{}(t) l_{}(t)\left(-\delta \psi_{1}^{}(t)+(\beta+\delta) \psi_{2}^{}(t)-\beta \psi_{3}^{}(t)\right)+v \psi_{3}^{}(t), \
    \psi_{1}^{}(T)=0, \psi_{2}^{}(T)=-1, \psi_{3}^{*}(T)=0
    \end{aligned}\right.
    $$
数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|MATH2050C

数学分析代考

数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|Optimal Control Problem

在给定的时间间隔内 $[0, T]$ 我们考虑微分方程的非线性控制系统:
$\$ \$$
Veft
$$
l^{\prime}(t)=\sigma-\delta v(t) l(t) m(t)-\gamma_{1} l(t) k(t)-\mu l(t) k^{\prime}(t)=(\beta+\delta) v(t) l(t) m(t)+\gamma_{2} l(t) k(t)-\lambda k(t) m^{\prime}(t)
$$
【正确的。
$\$ \$$
它描述了人体中各种类型细胞与银屑病药物治疗的相互作用 $[3,10,11]$. 系统内 $(1), l(t), k(t)$ ,和 $m(t)$ 是 $T$ 淋 巴细胞、角质形成细胞和树突细胞的浓度; $l_{0}, k_{0}, m_{0}$ 分别是它们的初始条件。价值 $\sigma, \rho, \mu, \lambda, v, \gamma_{1}, \gamma_{2}, \delta, \beta$ 是该系统的给定正参数,其含义如下。价值 $\sigma$ 和 $\rho$ 是 $\mathrm{T}$ 淋巴细胞和树突状细胞的适当流入率, $\mu$ 和 $v$ 分别是这些细 胞的去除率; $\lambda$ 是角质形成细胞的衰减率。此外,由 $T$ 淋巴细胞引起的角质形成细胞活化率由下式表示 $\gamma_{1}$ 角质形 成细胞的生长速率表示为 $\gamma_{2}$. 价值 $\delta$ 是树突状细胞对 $T$ 淋巴细胞的激活率, $\beta$ 相反, $T$ 淋巴细胞对树突状细胞的激 活率。 $T$ 淋巴细胞和树突细胞之间的相互作用有助于通过一些细胞生物学过程形成角质形成细胞,因此 $T$ 淋巴细 胞和树突细胞的浓度都会降低 $\delta v l m$ 和 $\beta v l m$ ,分别。另一方面,在混合均质下,T淋巴细胞和树突状细胞的联合 相互作用有助于表皮角质形成细胞浓度的增长。( $\beta+\delta) \mathrm{vlm}$. 模型 (1) 由 PK Roy 教授(印度加尔各答贾达普大 学数学系数学生物学和生态学中心) 友情提供以供分析。
系统内 $(1), v(t)$ 是满足约束的控制函数:
$$
0<v_{\min } \leq v(t) \leq 1
$$

数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|Pontryagin Maximum Principle

为了分析最优控制 $v(t)$ 以及对应的最优解 $(l(t), k(t), m(t))$ ,我们应用 Pontryagin 最大值原理 [9]。首先,我 们写下哈密顿量
$$
H\left(l, k, m, v, \psi_{1}, \psi_{2}, \psi_{3}\right)=\left(\sigma-\delta v l m-\gamma_{1} l k-\mu l\right) \psi_{1} \quad+\left((\beta+\delta) v l m+\gamma_{2} l k-\lambda k\right) \psi_{2}+(\rho-\beta v
$$
在哪里 $\psi_{1}, \psi_{2}, \psi_{3}$ 是伴随变量。
其次,我们计算所需的偏导数:
$$
H_{l}^{\prime}\left(l, k, m, v, \psi_{1}, \psi_{2}, \psi_{3}\right)=v m\left(-\delta \psi_{1}+(\beta+\delta) \psi_{2}-\beta \psi_{3}\right) \quad+k\left(\gamma_{2} \psi_{2}-\gamma_{1} \psi_{1}\right)-\mu \psi_{1} H_{k}^{\prime}(l,
$$
然后,根据 Pontryagin 极大值原理,进行最优控制 $v(t)$ 和最优解 $(l(t), k(t), m(t))$ 存在一个向量函数 $\psi(t)=\left(\psi_{1}(t), \psi_{2}(t), \psi_{3}(t)\right)$ 这样:

  • $\psi(t)$ 是伴随系统的非平凡解: $\$ \$ V$ left {
    $$
    \psi_{1}^{\prime}(t)=-v(t) m(t)\left(-\delta \psi_{1}(t)+(\beta+\delta) \psi_{2}(t)-\beta \psi_{3}(t)\right) \quad-k(t)\left(\gamma_{2} \psi_{2}(t)-\gamma_{1} \psi_{1}(t)\right)+\mu \psi_{1}
    $$
    【正确的。
    $\$ \$$
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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。

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