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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。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写线性代数linear algebra方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写线性代数linear algebra代写方面经验极为丰富，各种代写线性代数linear algebra相关的作业也就用不着说。
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|Applications We Use to Build Linear Algebra Tools
This book will consider a variety of pedagogical examples and applications. However, you will primarily find two real-world application tasks woven throughout the book, inspiring and motivating much of the material. Therefore, we begin our path into linear algebra with an introduction to these two questions.
Consider the common scenario of computerized axial tomography (CAT) scans of a human head. The CAT scan machine does not have a magic window into the body. Instead, it relies on sophisticated mathematical algorithms in order to interpret $\mathrm{X}$-ray data. The $\mathrm{X}$-ray machine produces a series (perhaps hundreds) of radiographs such as those shown in Figure 1.1, where each image is taken at a different orientation. Such a set of $2 \mathrm{D}$ images, while visually interesting and suggestive of many head features, does not directly provide a $3 \mathrm{D}$ view of the head. A $3 \mathrm{D}$ view of the head could be represented as a set of head slices (see Figure 1.2), which when stacked in layers provide a full 3D description. as a process described well within a linear algebra context. In fact, we used linear algebra concepts discussed later in this text to produce the images of brain slices seen in Figure $1.2$ from surprisingly few radiographs like those in Figure 1.1. As you can see, the details in the slices are quite remarkable! The mathematical derivation and brief explanations of the physical process are given in Appendix A.
数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Diffusion Welding
Consider the following scenario involving diffusion welding. Like other types of welding, the goal is to adjoin two or more pieces together. Diffusion welding is used when it is important not to have a visible joint in the final product while not sacrificing strength. A large apparatus like the one found in Figure $1.3$ is used for this process. As you can see, a company is unlikely to have many of these on hand. In our application, we will consider welding together several small rods to make one longer rod. The pieces will enter the machine in place. Pressure is applied at the long rod ends as indicated at the bottom of Figure 1.4. The red arrows show where heat is applied at each of the joints. The temperature at each joint is raised to a significant fraction of the melting temperature of the rod material. At these temperatures, material can easily diffuse through the joints. At the end of the diffusion process, the rod temperature is as indicated in the plot and color bar in Figure 1.4. The temperature is measured relative to the temperature at the rod ends, which is fixed at a cool temperature. After the rod cools there are no indications (macroscopically or microscopically) of joint locations.
Consider the scenario of image warping, where you have two images, and you want to create a video or a sequence of images that flows smoothly from one image to the other. In our application, we will consider techniques similar to those used in the diffusion welding application. This application extends the techniques to 2 dimensions. Linear algebra techniques discussed in later chapters will allow us to transition between two or more images as depicted in Figure 1.5.
数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Advice to Students
The successful mastery of higher-level mathematical topics is something quite different from memorizing arithmetic rules and procedures. And, it is quite different from proficiency in calculating numerical answers. Linear algebra may be your first mathematics course that asks you for a deeper understanding of the nature of skills you are learning, knowing “why” as well as “how” you accomplish tasks. This transition can be challenging, yet the analytic abilities that you will acquire will be invaluable in future mathematics courses and elsewhere. We (the authors) offer the following guidelines for success that we feel are worth your serious consideration.
In this text, you will learn many new definitions and terminology. In order to fully understand the topics in this text, effectively communicate your understanding, and to have effective conversations with other professionals, you will need to become fluent in the language of linear algebra. In order to help you recognize appropriate uses of this language, we added “Watch Your Language!” indicators such as the one below to exemplify this language.
In this text, we will pose questions for which there isn’t always one correct answer. Sometimes answers do not exist, proofs can’t be had, and statements are just not true or are open to interpretation. We do this, not to cause frustration, but rather to give you an opportunity to exercise your creative mathematical talent, learn to explore possible strategies to recognize truths (and untruths), and to strengthen your understanding. However, we do abide by the following list:
Rules of the Game
- If we ask you to prove something, you can assume the statement is true. On the other hand, we may ask you whether or not a statement is true. In this case, we will expect you to justify your assertion.
- If we ask you to find something, you may or may not be able to find it. We want you to experience the satisfaction of determining the existence as if you were researching a new problem.
- If we ask you to compute something, you can be sure that the task is possible.
线性代数代考
数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Applications We Use to Build Linear Algebra Tools
本书将考虑各种教学示例和应用。但是，您将主要发现贯穿本书的两个现实世界的应用任务，激发和激励了大部分材料。因此，我们从这两个问题的介绍开始我们的线性代数之路。
考虑对人体头部进行计算机轴向断层扫描 (CAT) 扫描的常见情况。CAT 扫描机没有进入身体的神奇窗口。相反，它依靠复杂的数学算法来解释X——射线数据。这X射线机产生一系列（可能数百张）射线照片，如图 1.1 所示，其中每张图像都是以不同的方向拍摄的。这么一套2D图像虽然在视觉上很有趣并且暗示了许多头部特征，但并没有直接提供3D头部的视图。一个3D头部视图可以表示为一组头部切片（见图 1.2），当它们分层堆叠时，可以提供完整的 3D 描述。作为在线性代数上下文中很好地描述的过程。事实上，我们使用本文后面讨论的线性代数概念来生成如图所示的大脑切片图像1.2图 1.1 中的那些令人惊讶的射线照片很少。如您所见，切片中的细节非常出色！物理过程的数学推导和简要说明在附录 A 中给出。
数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Diffusion Welding
考虑以下涉及扩散焊接的情况。与其他类型的焊接一样，目标是将两个或多个部件连接在一起。当重要的是在不牺牲强度的情况下在最终产品中不具有可见接头时，使用扩散焊接。如图所示的大型设备1.3用于此过程。如您所见，一家公司不太可能手头有很多这样的东西。在我们的应用中，我们将考虑将几根小棒焊接在一起以制成一根较长的棒。碎片将原地进入机器。如图 1.4 底部所示，在长杆端施加压力。红色箭头显示了在每个关节处施加热量的位置。每个接头处的温度升高到棒材熔化温度的很大一部分。在这些温度下，材料很容易通过接头扩散。在扩散过程结束时，棒的温度如图 1.4 中的曲线和颜色条所示。温度是相对于杆端温度进行测量的，杆端温度固定在较低的温度。
考虑图像变形的场景，您有两个图像，并且您想要创建一个视频或一系列图像，从一个图像平滑地流向另一个图像。在我们的应用中，我们将考虑类似于扩散焊接应用中使用的技术。此应用程序将技术扩展到二维。后面章节中讨论的线性代数技术将允许我们在两个或多个图像之间转换，如图 1.5 所示。
数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Advice to Students
成功掌握高级数学主题与记住算术规则和程序完全不同。而且，这与计算数字答案的熟练程度有很大不同。线性代数可能是您的第一门数学课程，它要求您更深入地了解您正在学习的技能的性质，了解“为什么”以及“如何”完成任务。这种转变可能具有挑战性，但您将获得的分析能力在未来的数学课程和其他课程中将是无价的。我们（作者）提供以下成功指南，我们认为这些指南值得您认真考虑。
在本文中，您将学习许多新的定义和术语。为了充分理解本文中的主题，有效地传达您的理解，并与其他专业人士进行有效的对话，您需要精通线性代数的语言。为了帮助您识别该语言的适当用法，我们添加了“注意您的语言！” 如下所示的指标来举例说明这种语言。
在本文中，我们将提出并非总是有一个正确答案的问题。有时答案不存在，没有证据，陈述只是不真实或可以解释。我们这样做不是为了引起挫折，而是为了给你一个机会来锻炼你的创造性数学才能，学习探索可能的策略来识别真相（和不真相），并加强你的理解。但是，我们确实遵守以下列表：
游戏规则
- 如果我们要求您证明某事，您可以假设该陈述是正确的。另一方面，我们可能会询问您某项陈述是否属实。在这种情况下，我们希望您证明您的主张是正确的。
- 如果我们要求您查找某些内容，您可能会或可能无法找到它。我们希望您体验确定存在的满足感，就好像您正在研究一个新问题一样。
- 如果我们要求您计算某些东西，您可以确定该任务是可能的。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。