数学代写|线性代数代写linear algebra代考|МATH 1014

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线性代数是平坦的微分几何,在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的,线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。

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我们提供的线性代数linear algebra及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|线性代数代写linear algebra代考|МATH 1014

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Basic Math and Calculus Review

We will kick off the first chapter covering what numbers are and how variables and functions work on a Cartesian system. We will then cover exponents and logarithms. After that, we will learn the two basic operations of calculus: derivatives and integrals.
Before we dive into the applied areas of essential math such as probability, linear algebra, statistics, and machine learning, we should probably review a few basic math and calculus concepts. Before you drop this book and run screaming, do not worry! I will present how to calculate derivatives and integrals for a function in a way you were probably not taught in college. We have Python on our side, not a pencil and paper. Even if you are not familiar with derivatives and integrals, you still do not need to worry.

I will make these topics as tight and practical as possible, focusing only on what will help us in later chapters and what falls under the “essential math” umbrella.

This is by no means a comprehensive review of high school and college math. If you want that, a great book to check out is No Bullshit Guide to Math and Physics by Ivan Savov (pardon my French). The first few chapters contain the best crash course on high school and college math I have ever seen. The book Mathematics 1001 by Dr. Richard Elwes has some great content as well, and in bite-sized explanations.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Number Theory

What are numbers? I promise to not be too philosophical in this book, but are numbers not a construct we have defined? Why do we have the digits 0 through 9 , and not have more digits than that? Why do we have fractions and decimals and not just whole numbers? This area of math where we muse about numbers and why we designed them a certain way is known as number theory.

Number theory goes all the way back to ancient times, when mathematicians studied different number systems, and it explains why we have accepted them the way we do today. Here are different number systems that you may recognize:
Natural numbers
These are the numbers $1,2,3,4,5 \ldots$ and so on. Only positive numbers are included here, and they are the earliest known system. Natural numbers are so ancient cavemen scratched tally marks on bones and cave walls to keep records.
Whole numbers
Adding to natural numbers, the concept of ” 0 ” was later accepted; we call these “whole numbers.” The Babylonians also developed the useful idea for place-holding notation for empty “columns” on numbers greater than 9 , such as “10,” “ 1,000 ,” or “1,090.” Those zeros indicate no value occupying that column.
Integers
Integers include positive and negative natural numbers as well as 0 . We may take them for granted, but ancient mathematicians deeply distrusted the idea of negative numbers. But when you subtract 5 from 3, you get $-2$. This is useful especially when it comes to finances where we measure profits and losses. In $628 \mathrm{AD}$, an Indian mathematician named Brahmagupta showed why negative numbers were necessary for arithmetic to progress with the quadratic formula, and therefore integers became accepted.

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线性代数代考

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Basic Math and Calculus Review

我们将从第一章开始,介绍什么是数字以及变量和函数如何在笛卡尔系统上工作。然后我们将介绍指数和对数。之后,我们将学习微积分的两个基本运算:导数和积分。
在深入探讨基本数学的应用领域(例如概率、线性代数、统计学和机器学习)之前,我们可能应该回顾一些基本的数学和微积分概念。在你放下这本书尖叫着跑之前,别担心!我将介绍如何以您在大学里可能没有教过的方式计算函数的导数和积分。我们身边有 Python,而不是铅笔和纸。即使你不熟悉导数和积分,你也不必担心。

我将使这些主题尽可能紧凑和实用,只关注在后面的章节中对我们有帮助的内容以及属于“基本数学”范畴的内容。

这绝不是对高中和大学数学的全面回顾。如果你想要,一本好书是 Ivan Savov 的 No Bullshit Guide to Math and Physics(请原谅我的法语)。前几章包含我见过的最好的高中和大学数学速成课程。Richard Elwes 博士所著的《数学 1001》一书也有一些很棒的内容,而且解释也很简单。

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Number Theory

什么是数字?我保证不会在这本书中过于哲学化,但是数字不是我们定义的结构吗?为什么我们有数字 0 到 9 ,而没有更多的数字?为什么我们有分数和小数,而不仅仅是整数?我们思考数字以及为什么我们以某种方式设计它们的这个数学领域被称为数论。

数论可以追溯到远古时代,当时数学家研究不同的数系,它解释了为什么我们以今天的方式接受它们。以下是您可能认识的不同数字系统:
自然数
这些是数字1,2,3,4,5…等等。这里只包括正数,它们是已知最早的系统。自然数字是如此古老的穴居人在骨头和洞穴墙壁上划出计数标记以保持记录。
整数
加上自然数,“0”的概念后来被接受;我们称这些为“整数”。巴比伦人还提出了有用的想法,即为大于 9 的数字(例如“10”、“1,000”或“1,090”)上的空“列”使用占位符号。这些零表示没有值占用该列。
整数
整数包括正数和负数自然数以及 0 。我们可能认为它们是理所当然的,但古代数学家对负数的概念深信不疑。但是当你从 3 中减去 5 时,你会得到−2. 这在我们衡量损益的财务方面尤其有用。在628一个D,一位名叫 Brahmagupta 的印度数学家展示了为什么负数对于使用二次公式进行算术来说是必要的,因此整数被接受了。

数学代写|线性代数代写linear algebra代考 请认准statistics-lab™

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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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