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数学建模指的是对现实世界的情景创建一个数学表示，以进行预测或提供洞察力的过程。
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数学代写|数学建模代写math modelling代考|A Cognitive Heuristic DOTS Checklist
A cognitive heuristic DOTS checklist was developed to help students’ self- regulation of the problem solving process (please refer to the DOTS checklist in Unit 7 ). According to Polya (1957), such general heuristic procedures prepare students to develop good mental habits in the problem solving process. In the context of solving basic arithmetic word problems, it is important that students will first read and understand the problem as a whole. Based on their understanding of the problem, the learner needs to first detect whether the story or word problem is an additive structure (part-part-whole structure) or multiplicative problem structure (multiple equal groups) to which different mathematical models would apply. Although it is important to know the strategies, it is more important to know when to use what strategies and how to apply the strategy correctly.
After students Detect the problem structure and apply an appropriate mathematical model, the rest of the problem solving process is about mapping information from the problem to the diagram. As only two basic models are necessary for most of the elementary arithmetic word problems that involve four operations (add, subtract, multiply, and divide), the WP story grammar described above will help students $\text { Organize or represent the information (from various structured additive or }$ multiplicative problems) in either the additive or multiplicative model diagrams. It is important that students represent the problem in the diagram equation on the basis of a thorough understanding of the problem; this is where the WP story grammar plays a critical role in facilitating the conceptual understanding. After that, all a learner needs to do is Transform the diagram equation into a real algebraic equation (by “peeling off” the boxes and labels in the COMPS diagrams). The last step in the DOTS strategy is to Solve for the unknown quantity in the algebraic equation, provide a complete answer to the question, and check the accuracy (and meaningfulness) of the answer.
数学代写|数学建模代写math modelling代考|Additive and Multiplicative Word Problem Structure and its Variations
The additive problem structure includes a range of Part-Part-Whole and Additive Compare problem structures. A Part-Part-Whole (PPW) problem describes an additive relation between multiple parts and the whole (i.e., parts make up the whole). It includes problems such as combine (e.g., Christine has 5 apples. John has 4 apples. How many apples do they have together?), change-join (e.g., Christine had 5 apples. John gave her 4 more apples. How many apples does Christine have now?), and change-separate (e.g., Christine had 9 apples. Then she gave away 4 apples. How many apples does she have now?) (Van de Walle, 2004). Placement of the unknown can be on the part or on the whole (see eight variations of $P P W$ problems in Table C2-1). An Additive Compare (AC) problem compares two quantities and it involves a compare sentence that describes one quantity as “more” (AC-more) or “less” (AC-less) than the other quantity (e.g., “Christine has 9 apples. She has
5 more apples than John. How many apples does John have?” or “Christine has 9 apples. John has 4 less apples than Christine. How many apples does John have?”). Placement of the unknown can be on the big, small, or difference quantity (see six variations of $A C$ problems in Table $\mathrm{C} 2-1$ ).
The most basic multiplicative problem structure includes various Equal Groups problem structures and various Multiplicative Compare (MC) problem structures. An Equal Groups (EG) problem describes a number of equal sets or units. The placement of the unknown can be on the unit rate (# of items in each unit or unit price), number of units or sets, or on the product (see three variations of $E G$ problems in Table C2-2). A Multiplicative Compare (MC) problem compares two quantities and it involves a compare sentence that describes one quantity as a multiple or part of the other quantity. Placement of the unknown can be on the compared set, the referent set, or the multiplier (i.e., multiple or part) (see three variations of $M C$ problems in Table C2-2). It should be noted that the MC problems in Table 2 b only include those with multiple NOT part relations such as ” $2 / 3$.”
数学代写|数学建模代写math modelling代考|Instructional Phases
Instructions to carry out COMPS will be delivered in two parts: problem structure representation and problem solving. During the instruction of problem structure representation, word stories with no unknowns will be used to help students understand the problem structure and the mathematical relations among the quantities. Specifically, students will learn to identify the problem structure and map the information from the problem to its corresponding COMPS diagram equation (see Figure Cl-2 for an example: unit rate $x$ # of units = product). During that stage,
as all quantities are given in the story (no unknowns) students will be able to check the “balance” of the equation to shape and reinforce the concept of “equality” and the meaning of an equal sign.
Problem representation instruction will be followed by problem solving instruction. During problem solving instruction, word problems with an unknown quantity will be presented. When representing a problem with an unknown quantity in the COMPS diagram, students can choose to use a letter (can be any letter they prefer) to represent the unknown quantity. Students are encouraged to use the DOTS checklist (see Unit 7 ) to guide the problem solving process.
Overall, the instruction requires explicit strategy explanation and modeling (see the Appendix for modeling worksheets for students to follow along during the instruction), dynamic teacher-student interaction, guided practice, performance monitoring with corrective feedback, and independent practice. During independent practice, students will be provided with an independent worksheet to solve either additive or multiplicative word problems (see the Appendix for independent worksheets) they have just learned. It is suggested that the COMPS model equations be provided on all modeling and guided practice worksheets, or even on independent practice worksheets in the beginning stage of the instructional program. However, they should be gradually faded out on the worksheet once students have internalized the models.
数学建模代写
数学代写|数学建模代写math modelling代考|A Cognitive Heuristic DOTS Checklist
开发了认知启发式 DOTS 清单，以帮助学生自我调节问题解决过程（请参阅第 7 单元中的 DOTS 清单）。根据 Polya (1957)，这种一般的启发式程序使学生在解决问题的过程中培养良好的心理习惯。在解决基本算术单词问题的背景下，重要的是学生首先要从整体上阅读和理解问题。基于他们对问题的理解，学习者需要首先检测故事或单词问题是应用不同数学模型的加法结构（部分-部分-整体结构）还是乘法问题结构（多个相等的组）。虽然知道策略很重要，
在学生发现问题结构并应用适当的数学模型后，问题解决过程的其余部分是将问题中的信息映射到图表。由于大多数涉及四种运算（加减乘除）的初等算术应用题只需要两个基本模型，因此上述 WP 故事语法将帮助学生 $ \text { 组织或表示信息（来自各种结构添加剂或}$ 乘法问题）在加法或乘法模型图中。重要的是，学生在对问题有透彻理解的基础上，用图解方程表示问题；这就是 WP 故事语法在促进概念理解方面发挥关键作用的地方。之后，学习者需要做的就是将图表方程转换为真正的代数方程（通过“剥离” COMPS 图表中的框和标签）。DOTS 策略的最后一步是求解代数方程中的未知量，提供问题的完整答案，并检查答案的准确性（和意义）。
数学代写|数学建模代写math modelling代考|Additive and Multiplicative Word Problem Structure and its Variations
加法问题结构包括一系列部分-部分-整体和加法比较问题结构。Part-Part-Whole (PPW) 问题描述了多个部分与整体之间的相加关系（即，部分构成整体）。它包括合并问题（例如，Christine 有 5 个苹果。John 有 4 个苹果。他们一起有多少个苹果？）、change-join（例如，Christine 有 5 个苹果。John 又给了她 4 个苹果。多少个苹果） Christine 现在有吗？）和零钱分开（例如，Christine 有 9 个苹果。然后她放弃了 4 个苹果。她现在有多少苹果？）（Van de Walle，2004）。未知的位置可以是部分或整体（见八种变体磷磷在表 C2-1) 中的问题。加法比较 (AC) 问题比较两个数量，它涉及一个比较句子，将一个数量描述为比另一个数量“更多”（AC-more）或“更少”（AC-less）（例如，“Christine 有 9 个苹果。 她有
比约翰多 5 个苹果。约翰有几个苹果？” 或“克里斯汀有 9 个苹果。约翰的苹果比克里斯汀少 4 个。约翰有多少个苹果？”）。未知数的位置可以是大、小或差量（参见一种C表中的问题C2−1 ).
最基本的乘法问题结构包括各种等组问题结构和各种乘法比较（MC）问题结构。等组 (EG) 问题描述了许多相等的集合或单位。未知的位置可以放在单价（每个单价或单价中的物品数量）、单件或套数或产品上（参见以下三个变体）和G表 C2-2) 中的问题。乘法比较 (MC) 问题比较两个量，它涉及一个比较语句，将一个量描述为另一个量的倍数或一部分。未知数的放置可以在比较集、参考集或乘数（即倍数或部分）上（参见以下三种变体）米C表 C2-2) 中的问题。需要注意的是，表 2 b 中的 MC 问题仅包括具有多个 NOT 部分关系的问题，例如“2/3.”
数学代写|数学建模代写math modelling代考|Instructional Phases
执行 COMPS 的说明将分为两部分：问题结构表示和问题解决。在问题结构表示的教学中，将使用没有未知数的单词故事来帮助学生理解问题结构和数量之间的数学关系。具体来说，学生将学习识别问题结构并将问题中的信息映射到相应的 COMPS 图方程（参见图 Cl-2 示例：单位率X# 单位数 = 产品）。在那个阶段，
由于故事中给出了所有数量（没有未知数），学生将能够检查方程式的“平衡”，以塑造和强化“平等”的概念和等号的含义。
问题表示指导之后将是问题解决指导。在解题教学中，会出现未知数量的单词问题。在 COMPS 图中表示未知量的问题时，学生可以选择使用字母（可以是他们喜欢的任何字母）来表示未知量。鼓励学生使用 DOTS 清单（参见第 7 单元）来指导解决问题的过程。
总体而言，教学需要明确的策略解释和建模（参见附录中的建模工作表供学生在教学期间遵循）、动态的师生互动、指导练习、带有纠正反馈的绩效监控以及独立练习。在独立练习过程中，学生将获得一个独立的工作表来解决他们刚刚学过的加法或乘法应用题（独立工作表见附录）。建议在所有建模和指导练习工作表上提供 COMPS 模型方程，甚至在教学计划开始阶段的独立练习工作表上提供。但是，一旦学生将模型内化，它们应该在工作表上逐渐淡出。
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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。
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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。