数学代写|表示论代写Representation theory代考|MTH4107

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表示论是数学的一个分支,它通过将抽象代数结构的元素表示为向量空间的线性变换来研究抽象代数结构,并研究这些抽象代数结构上的模块。实质上,表示通过用矩阵及其代数运算来描述其元素,使抽象代数对象更加具体。矩阵和线性运算符的理论已被充分理解,因此用熟悉的线性代数对象来表示更抽象的对象有助于收集属性,有时还能简化更抽象理论的计算。

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|表示论代写Representation theory代考|MTH4107

数学代写|表示论代写Representation theory代考|Definition and Examples

We start by recalling the definition of a ring: A ring is a non-empty set $R$ together with an addition $+: R \times R \rightarrow R,(r, s) \mapsto r+s$ and a multiplication $:: R \times R \rightarrow R$, $(r, s) \mapsto r \cdot s$ such that the following axioms are satisfied for all $r, s, t \in R$ :
(R1) (Associativity of $+) r+(s+t)=(r+s)+t$.
(R2) (Zero element) There exists an element $0_{R} \in R$ such that $r+0_{R}=r=0_{R}+r$.
(R3) (Additive inverses) For every $r \in R$ there is an element $-r \in R$ such that $r+(-r)=0_{R}$
(R4) (Commutativity of $+) r+s=s+r$.
(R5) (Distributivity) $r \cdot(s+t)=r \cdot s+r \cdot t$ and $(r+s) \cdot t=r \cdot t+s \cdot t$.
(R6) (Associativity of $\cdot) r \cdot(s \cdot t)=(r \cdot s) \cdot t$.
(R7) (Identity element) There is an element $1_{R} \in R \backslash{0}$ such that $1_{R} \cdot r=r=r \cdot 1_{R}$
Moreover, a ring $R$ is called commutative if $r \cdot s=s \cdot r$ for all $r, s \in R$.
As usual, the multiplication in a ring is often just written as $r s$ instead of $r \cdot s$; we will follow this convention from now on.

Note that axioms ( $\mathrm{R} 1)-(\mathrm{R} 4)$ say that $(R,+)$ is an abelian group. We assume by Axiom (R7) that all rings have an identity element; usually we will just write 1 for $1_{R}$. Axiom (R7) also implies that $1_{R}$ is not the zero element. In particular, a ring has at least two elements.
We list some common examples of rings.
(1) The integers $\mathbb{Z}$ form a ring. Every field is also a ring, such as the rational numbers $\mathbb{Q}$, the real numbers $\mathbb{R}$, the complex numbers $\mathbb{C}$, or the residue classes $\mathbb{Z}{p}$ of integers modulo $p$ where $p$ is a prime number. (2) The $n \times n$-matrices $M{n}(K)$, with entries in a field $K$, form a ring with respect to matrix addition and matrix multiplication.
(3) The ring $K[X]$ of polynomials over a field $K$ where $X$ is a variable. Similarly, the ring of polynomials in two or more variables, such as $K[X, Y]$.

Examples (2) and (3) are not just rings but also vector spaces. There are many more rings which are vector spaces, and this has led to the definition of an algebra.

数学代写|表示论代写Representation theory代考|Division Algebras

A commutative ring is a field precisely when every non-zero element has an inverse with respect to multiplication. More generally, there are algebras in which every non-zero element has an inverse, and they need not be commutative.

Definition 1.7. An algebra $A$ (over a field $K$ ) is called a division algebra if every non-zero element $a \in A$ is invertible, that is, there exists an element $b \in A$ such that $a b=1_{A}=b a$. If so, we write $b=a^{-1}$. Note that if $A$ is finite-dimensional and $a b=1_{A}$ then it follows that $b a=1_{A}$; see Exercise $1.8$.

Division algebras occur naturally, we will see this later. Clearly, every field is a division algebra. There is a famous example of a division algebra which is not a field, this was discovered by Hamilton.

Example 1.8. The algebra $\mathbb{H}$ of quaternions is the 4-dimensional algebra over $\mathbb{R}$ with basis elements $1, i, j, k$ and with multiplication defined by
$$
i^{2}=j^{2}=k^{2}=-1
$$
and
$$
i j=k, j i=-k, j k=i, k j=-i, k i=j, i k=-j
$$
and extending to linear combinations. That is, an arbitrary element of $\mathbb{H}$ has the form $a+b i+c j+d k$ with $a, b, c, d \in \mathbb{R}$, and the product of two elements in $\mathbb{H}$ is given by
$$
\begin{aligned}
&\left(a_{1}+b_{1} i+c_{1} j+d_{1} k\right) \cdot\left(a_{2}+b_{2} i+c_{2} j+d_{2} k\right)= \
&\left(a_{1} a_{2}-b_{1} b_{2}-c_{1} c_{2}-d_{1} d_{2}\right)+\left(a_{1} b_{2}+b_{1} a_{2}+c_{1} d_{2}-d_{1} c_{2}\right) i \
&+\left(a_{1} c_{2}-b_{1} d_{2}+c_{1} a_{2}+d_{1} b_{2}\right) j+\left(a_{1} d_{2}+b_{1} c_{2}-c_{1} b_{2}+d_{1} a_{2}\right) k
\end{aligned}
$$
It might be useful to check this formula, see Exercise $1.11$.
One can check directly that the multiplication in $\mathrm{H}$ is associative, and that it satisfies the distributive law. But this will follow more easily later from a different construction of $\mathbb{H}$, see Example $1.27$.

数学代写|表示论代写Representation theory代考|MTH4107

表示论代考

数学代写|表示论代写Representation theory代考|Definition and Examples

我们首先回顾一下环的定义:环是一个非空集 $R$ 再加上一个+ : $R \times R \rightarrow R,(r, s) \mapsto r+s$ 和一个乘法 $:: R \times R \rightarrow R,(r, s) \mapsto r \cdot s$ 使得以下公理满足所有 $r, s, t \in R$ :
(R1) (结合性 $+) r+(s+t)=(r+s)+t$.
(R2) (零元素) 存在一个元素 $0_{R} \in R$ 这样 $r+0_{R}=r=0_{R}+r$.
(R3) (加法逆) 对于每个 $r \in R$ 有一个元素 $-r \in R$ 这样 $r+(-r)=0_{R}$
(R4) (交换律 $+) r+s=s+r$.
(R5) (分配性) $r \cdot(s+t)=r \cdot s+r \cdot t$ 和 $(r+s) \cdot t=r \cdot t+s \cdot t$.
(R6) (结合性.) $r \cdot(s \cdot t)=(r \cdot s) \cdot t$.
(R7) (标识元素) 有一个元素 $1_{R} \in R \backslash 0$ 这样 $1_{R} \cdot r=r=r \cdot 1_{R}$
此外,一个戒指 $R$ 被称为可交换如果 $r \cdot s=s \cdot r$ 对所有人 $r, s \in R$.
像往常一样,环中的乘法通常只写成 $r s$ 代替 $r \cdot s$; 从现在开始,我们将遵循这个约定。
请注意,公理 (R1) – (R4)比如说 $(R,+)$ 是一个阿贝尔群。我们通过 Axiom (R7) 假设所有环都有一个单位元 素;通常我们只写 1 为 $1_{R}$. 公理 (R7) 还暗示 $1_{R}$ 不是零元素。特别是,一个环至少有两个元素。
我们列出了一些常见的环示例。
(1) 整数 $\mathbb{Z}$ 形成一个环。每个域也是一个环,比如有理数 $\mathbb{Q}$ ,实数 $\mathbb{R}$ ,复数 $\mathbb{C}$ ,或剩余类 $\mathbb{Z} p$ 整数模 $p$ 在哪里 $p$ 是一个素 数。(2) $n \times n$-矩阵 $M n(K)$ ,在字段中包含条目 $K$ ,关于矩阵加法和矩阵乘法形成一个环。
(3) 戒指 $K[X]$ 域上的多项式 $K$ 在哪里 $X$ 是一个变量。类似地,两个或多个变量中的多项式环,例如 $K[X, Y]$.
示例 (2) 和 (3) 不仅是环,而且是向量空间。还有更多的环是向量空间,这导致了代数的定义。

数学代写|表示论代写Representation theory代考|Division Algebras

当每个非零元素都具有乘法的逆时,交换环就是一个域。更一般地说,有些代数中每个非零元素都有一个逆元,它 们不需要是可交换的。
定义 1.7。代数 $A$ (在一个领域 $K$ ) 称为除法代数,如果每个非零元素 $a \in A$ 是可逆的,即存在一个元素 $b \in A$ 这 样 $a b=1_{A}=b a$. 如果是这样,我们写 $b=a^{-1}$. 请注意,如果 $A$ 是有限维的并且 $a b=1_{A}$ 然后它遵偱 $b a=1_{A}$ ; 见练习1.8.
除法代数自然发生,我们稍后会看到。显然,每个领域都是一个除法代数。有一个不是域的除法代数的著名例子, 这是由汉密尔顿发现的。
例 1.8。代数 $\mathbb{H}$ 四元数的 4 维代数 $\mathbb{R}$ 有基础元素 $1, i, j, k$ 乘法定义为
$$
i^{2}=j^{2}=k^{2}=-1
$$

$$
i j=k, j i=-k, j k=i, k j=-i, k i=j, i k=-j
$$
并扩展到线性组合。也就是说,任意元素即有形式 $a+b i+c j+d k$ 和 $a, b, c, d \in \mathbb{R}$ ,和两个元素的乘积 $\mathbb{H}$ 是 (谁) 给的
$$
\left(a_{1}+b_{1} i+c_{1} j+d_{1} k\right) \cdot\left(a_{2}+b_{2} i+c_{2} j+d_{2} k\right)=\quad\left(a_{1} a_{2}-b_{1} b_{2}-c_{1} c_{2}-d_{1} d_{2}\right)+\left(a_{1} b_{2}+b_{1} a_{2}\right.
$$
检查此公式可能很有用,请参阅练习1.11.
可以直接检查中的乘法 $\mathrm{H}$ 是结合的,并且它满足分配律。但这将在稍后从不同的构造中更容易地得出 $\mathbb{H}$, 见例子 $1.27$.

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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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