数学代写|matlab代写|BMS13

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  • 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|matlab代写|BMS13

数学代写|matlab代写|Terminal velocity

As an object moves through a fluid, its viscosity resists the motion. Let us find the motion of a mass $m$ as it falls toward the earth under the force of gravity when the drag varies as the square of the velocity.
From Newton’s second law, the equation of motion is
$$
m \frac{d v}{d t}=m g-C_{D} v^{2},
$$
where $v$ denotes the velocity, $g$ is the gravitational acceleration, and $C_{D}$ is the drag coefficient. We choose the coordinate system so that a downward velocity is positive.

Equation 1.2.19 can be solved using the technique of separation of variables if we change from time $t$ as the independent variable to the distance traveled $x$ from the point of release. This modification yields the differential equation
$$
m v \frac{d v}{d x}=m g-C_{D} v^{2},
$$
since $v=d x / d t$. Separating the variables leads to
$$
\frac{v d v}{1-k v^{2} / g}=g d x,
$$
or
$$
\ln \left(1-\frac{k v^{2}}{g}\right)=-2 k x,
$$
where $k=C_{D} / m$ and $v=0$ for $x=0$. Taking the inverse of the natural logarithm, we finally obtain
$$
v^{2}(x)=\frac{g}{k}\left(1-e^{-2 k x}\right) .
$$
Thus, as the distance that the object falls increases, so does the velocity, and it eventually approaches a constant value $\sqrt{g / k}$, commonly known as the terminal velocity.

Because the drag coefficient $C_{D}$ varies with the superficial area of the object while the mass depends on the volume, $k$ increases as an object becomes smaller, resulting in a smaller terminal velocity. Consequently, although a human being of normal size will acquire a terminal velocity of approximately $120 \mathrm{mph}$, a mouse, on the other hand, can fall any distance without injury.

数学代写|matlab代写|Interest rate

Consider a bank account that has been set up to pay out a constant rate of $P$ dollars per year for the purchase of a car. This account has the special feature that it pays an annual interest rate of $r$ on the current balance. We would like to know the balance in the account at any time $t$.

Although financial transactions occur at regularly spaced intervals, an excellent approximation can be obtained by treating the amount in the account $x(t)$ as a continuous function of time governed by the equation
$$
x(t+\Delta t) \approx x(t)+r x(t) \Delta t-P \Delta t,
$$
where we have assumed that both the payment and interest are paid in time increments of $\Delta t$. As the time between payments tends to zero, we obtain the first-order ordinary differential equation
$$
\frac{d x}{d t}=r x-P .
$$
If we denote the initial deposit into this account by $x(0)$, then at any subsequent time
$$
x(t)=x(0) e^{r t}-P\left(e^{r t}-1\right) / r .
$$
Although we could compute $x(t)$ as a function of $P, r$, and $x(0)$, there are only three separate cases that merit our close attention. If $P / r>x(0)$, then the account will eventually equal zero at $r t=\ln {P /[P-r x(0)]}$. On the other hand, if $P / r<x(0)$, the amount of money in the account will grow without bound. Finally, the case $x(0)=P / r$ is the equilibrium case where the amount of money paid out balances the growth of money due to interest so that the account always has the balance of $P / r$.

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数学代写|matlab代写|Terminal velocity

当物体在流体中移动时,它的粘度会阻止运动。让我们找到质量的运动 $m$ 当阻力随速度的平方变化时,它在重力
作用下落向地球。
根据牛顿第二定律,运动方程为
$$
m \frac{d v}{d t}=m g-C_{D} v^{2},
$$
在哪里 $v$ 表示速度, $g$ 是重力加速度,并且 $C_{D}$ 是阻力系数。我们选择坐标系,使向下的速度为正。
如果我们随时间变化,方程 1.2.19 可以使用变量分离技术求解 $t$ 作为行䖝距离的自变量 $x$ 从发布的角度。这种修改 产生了微分方程
$$
m v \frac{d v}{d x}=m g-C_{D} v^{2},
$$
自从 $v=d x / d t$. 分离变量导致
$$
\frac{v d v}{1-k v^{2} / g}=g d x
$$
或者
$$
\ln \left(1-\frac{k v^{2}}{g}\right)=-2 k x
$$
在哪里 $k=C_{D} / m$ 和 $v=0$ 为了 $x=0$. 取自然对数的倒数,我们最终得到
$$
v^{2}(x)=\frac{g}{k}\left(1-e^{-2 k x}\right) .
$$
因此,随着物体下落距离的增加,速度也会增加,最终接近一个恒定值 $\sqrt{g / k}$ ,通常称为终端速度。
因为阻力系数 $C_{D}$ 随物体的表面积而变化,而质量取决于体积, $k$ 随着物体变小而增加,导致终端速度变小。因 此,虽然一个正常大小的人将获得大约 $120 \mathrm{mph}$ ,另一方面,老鼠可以从任何距离跌落而不会受伤。

数学代写|matlab代写|Interest rate

考虑一个银行账户,该账户已设置为支付固定利率 $P$ 每年购买汽车的费用。该账户的特点是年利率为 $r$ 在当前余额 上。我们想陏时知道账户余额 $t$.
尽管金融交易以固定间隔发生,但通过处理账户中的金额可以获得极好的近似值 $x(t)$ 作为由方程控制的时间的连 续函数
$$
x(t+\Delta t) \approx x(t)+r x(t) \Delta t-P \Delta t
$$
我们假设付款和利息都以时间增量支付 $\Delta t$. 由于支付之间的时间趋于零,我们得到一阶常微分方程
$$
\frac{d x}{d t}=r x-P .
$$
如果我们用 $x(0)$ ,然后在任何后续时间
$$
x(t)=x(0) e^{r t}-P\left(e^{r t}-1\right) / r .
$$
虽然我们可以计算 $x(t)$ 作为一个函数 $P, r$ ,和 $x(0)$ ,只有三个不同的案例值得我们密切关注。如果 $P / r>x(0)$ ,那么帐户最终将在 $r t=\ln P /[P-r x(0)]$. 另一方面,如果 $P / r<x(0)$ ,账户中的金额将无 限增长。最后,案例 $x(0)=P / r$ 是一种均衡情况,其中支付的金额与利息引起的货币增长相平衡,因此账户中 的余额始终为 $P / r$.

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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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