物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|PHYC20011

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电动力学是物理学的一个分支,处理快速变化的电场和磁场。

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物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|PHYC20011

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Review of Integrability Issues

In the course of the preceding discussion, while some challenging features were encountered, there were occasions when integrability was fairly easily established.

Starting with some of the more troublesome issues, the sample paths $(x(s))$ of the price process $X_{\mathbf{T}}$ in Examples 15 and 16 include paths whose extreme oscillation mirrors that of the Dirichlet function $d(s)$ of Example 13 .
Here are some further issues:

  • Suppose a domain $\Omega$ can be partitioned into sub-domains $\Omega_{j}$, and suppose an integrand $g$ is a step function taking constant values $\kappa_{j}$ in domain $\Omega_{j}$ for each $j$. Then, even if $\kappa_{j}$ is integrable on $\Omega_{j}$ for each $j$, it is not necessarily the case that $f$ is integrable on $\Omega$.
  • If a sequence of such step functions converges pointwise to a function $f$ it is not necessarily the case that $f$ is integrable.
  • Dirichlet-type oscillation can occur in the sample functions $x_{\mathrm{T}}$ of a stochastic process $X_{T}$. This phenomenon presents integrability problems.

On the other hand, integrals on infinite-dimensional domains sometimes reduce to more familiar finite-dimensional integrals. Some aspects of this phenomenon can be summarized as follows. Suppose $\mathbf{T}$ is an infinite labelling set such as ] $0, t]$, and suppose

  • $x_{\mathrm{T}} \in \mathbf{R}^{\mathbf{T}}$
  • $f\left(x_{\mathbf{T}}\right)$ is an integrand in $\mathbf{R}^{\mathbf{T}}$
  • $F(I)$ is an integrator function defined on the cells $I$ of $\mathbf{R}^{\mathrm{T}}$.
    The integral on $\mathbf{R}^{\mathbf{T}}$ of $f\left(x_{\mathbf{T}}\right)$ with respect to $F(I)$ (if it exists) is $\int_{\mathbf{R}^{\mathbf{T}}} f\left(x_{\mathbf{T}}\right) F(I)$, which for present purposes can be denoted as $\int_{\mathbf{R}^{\infty}} f(x) d F$.

When $\mathbf{T}$ is infinite (that is, when $\mathbf{T}$ has infinite cardinality) the cells $I$ are cylindrical, as indicated in the notation $I=I[N]$ for finite subsets $N=\left{t_{1}, \ldots, t_{n}\right}$ of T. Accordingly, some aspects of the finite Cartesian product
$$
\mathbf{R}^{n},=\mathbf{R} \times \cdots \times \mathbf{R}=\mathbf{R}{t{1}} \times \cdots \times \mathbf{R}{t{n}}
$$
already make an appearance in the integration.

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Introduction to Brownian Motion

Section $5.6$ below provides a summary of various different kinds of stochastic integral, whose intuitive meaning can be obtained from the elementary examples and illustrations in preceding chapters, and which are presented here in terms of the theory provided in [MTRV].

The stochastic processes of the previous sections are somewhat artificial and selective. They were chosen because they are fairly easily intelligible and relatively straightforward.

Nevertheless, their simpler and more easily formulated scenarios are not necessarily the most manageable in mathematical terms -because, for instance, of Dirichlet oscillation as illustrated in Example 13. Also, the preceding examples, though they may help to provide a feel for the subject, are not the kind of processes which are important in practice.

One of the most important stochastic processes is Brownian motion. It is not so easy to formulate; it reflects some of the complexity of real random phenomena. Nonetheless it is relatively amenable to some well-established mathematical techniques.

Before actually defining Brownian motion, Example 17 below is a version of it which demonstrates how the Dirichlet-type oscillation of Examples 12,15 , 16 may be evaded. It is intended to be a bridge joining those examples to the standard Brownian motion to be discussed in this chapter.

The preceding examples are located-like Brownian motion-in domains of the form $\mathbf{R}^{T}$. But this was somewhat artificial. In reality their random variability extended only to $[-1,1]$, not to $\mathbf{R}=]-\infty, \infty[$. To emphasize this point, the following example uses domain $\Omega=]-1,1\left[{ }^{T}\right.$, not $\mathbf{R}^{T}$. Also, the notation and arguments of [MTRV] and [website] are given more prominence.
Example 17 With $\mathbf{T}=] 0, \tau]$ suppose an asset price process $X_{\mathbf{T}}$ is represented as
$$
X_{\mathbf{T}} \simeq x_{\mathbf{T}}\left[\Omega, F_{X_{\mathrm{T}}}\right] \text { where } \Omega=(]-1,1[)^{\mathbf{T}}
$$

Thus, for $0<s \leq \tau$, the asset price $x(s)$ can take a value between $-1$ and $+1$,
$$
-1<x(s)<1, \quad 0<s \leq \tau .
$$
Suppose the probability distribution function $F_{X_{T}}$ satisfies the following conditions:
[S1] For $0<s \leq \tau, F_{X_{n}}(]-1,1[)=1$
[S2] For any $s(0<s \leq \tau), \mathrm{E}\left[X_{s}\right],=\int_{-1}^{1} x_{s} F_{X_{n}}\left(I_{s}\right),=\mu$, a constant for all $s \in \mathbf{T}$. (For instance, the distribution functions $F_{X_{*}}$ can be the same for all s.)

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Brownian Motion Preliminaries

Chapter 7 of [MTRV] contains a mathematical account of Brownian motion as a random variation phenomenon, from the -complete standpoint rather than the classical Itô/Kolmogorov/Lebesgue standpoint. Without repeating all the technicalities, some aspects can be reviewed here with the stochastic integral issue in view.

Small but visible particles suspended in some medium such as gas or water are seen to undergo rapid, irregular motion. Successive impacts on such a particle by invisible molecular-scale particles of the medium produce successive spatial transitions of the visible particle. Under molecular particle impact, the visible particle follows a straight line trajectory or transition until the next molecular impact produces a new trajectory or transition. The successive transitions are small, but whenever observable by sight they are seen to follow a zig-zag course made up of continuous straight line segments, or polygonal-type paths through space.

  • The length of any one transition does not depend on the length of the immediately preceding transition or, indeed, on any of the preceding transitions.
  • The lengths of individual line segments or transitions are mostly small, but longer segments or transitions occur less frequently.
  • It is observed that that the square of net distance traversed by a visible particle from some initial starting point is, on average, proportional to the time elapsed.

Comparable behaviour was observed in the changes or movements of share prices in stock markets over any given time period:

  • Price changes, like Brownian particle transitions, are uncertain or unpredictable.
  • Over any given time period the range or spread of possible price change tends on average to correlate with the time elapsed.
  • There tend to be many small price changes, with larger price changes being rarer.

Some of the examples and illustrations in the preceding sections show that, for a system involving only a finite number of transitions, or even a countable number of discrete transitions (i.e. discrete times), a mathematical representation is not too difficult to find.

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|PHYC20011

电动力学代考

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Review of Integrability Issues

在前面的讨论过程中,虽然遇到了一些具有挑战性的特性,但在某些情况下,可积性是相当容易建立的。

从一些比较麻烦的问题开始,示例路径(X(s))价格过程X吨在示例 15 和 16 中包括极端振荡反映狄利克雷函数的路径d(s)例 13 的。
以下是一些进一步的问题:

  • 假设一个域Ω可以划分为子域Ωj, 并假设一个被积函数G是一个取常数值的阶跃函数ķj在域中Ωj对于每个j. 那么,即使ķj可积在Ωj对于每个j, 不一定是这样F可积在Ω.
  • 如果一系列这样的阶跃函数逐点收敛到一个函数F不一定是这样F是可积的。
  • 样本函数中可能出现狄利克雷型振荡X吨一个随机过程X吨. 这种现象存在可积性问题。

另一方面,无限维域上的积分有时会简化为更熟悉的有限维积分。这种现象的某些方面可以概括如下。认为吨是一个无限的标签集,例如 ]0,吨], 并假设

  • X吨∈R吨
  • F(X吨)是一个被积函数R吨
  • F(我)是在单元格上定义的积分函数我的R吨.
    积分在R吨的F(X吨)关于F(我)(如果存在)是∫R吨F(X吨)F(我), 对于目前的目的可以表示为∫R∞F(X)dF.

什么时候吨是无限的(也就是说,当吨具有无限基数)细胞我是圆柱形的,如符号所示我=我[ñ]对于有限子集N=\left{t_{1}, \ldots, t_{n}\right}N=\left{t_{1}, \ldots, t_{n}\right}的 T. 因此,有限笛卡尔积的某些方面

Rn,=R×⋯×R=R吨1×⋯×R吨n
已经在集成中出现了。

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Introduction to Brownian Motion

部分5.6下面总结了各种不同类型的随机积分,其直观含义可以从前面章节的基本例子和插图中获得,这里根据[MTRV]中提供的理论进行介绍​​。

前几节的随机过程有些人为和选择性。之所以选择它们,是因为它们相当容易理解且相对简单。

然而,它们更简单、更容易表述的场景在数学方面不一定是最易于管理的——因为例如示例 13 中所示的狄利克雷振荡。此外,前面的示例虽然可能有助于为主题提供一种感觉, 不是在实践中重要的过程。

最重要的随机过程之一是布朗运动。制定起来并不容易;它反映了真实随机现象的一些复杂性。尽管如此,它还是相对适合一些成熟的数学技术。

在实际定义布朗运动之前,下面的示例 17 是它的一个版本,它演示了如何避免示例 12、15、16 的狄利克雷型振荡。它旨在成为将这些示例与本章将要讨论的标准布朗运动连接起来的桥梁。

前面的例子是位于形式的布朗运动域R吨. 但这有点人为。实际上,它们的随机变异性仅扩展到[−1,1], 不R=]−∞,∞[. 为了强调这一点,下面的例子使用了域Ω=]−1,1[吨, 不是R吨. 此外,[MTRV] 和 [website] 的符号和论点更加突出。
示例 17 与吨=]0,τ]假设一个资产价格过程X吨表示为

X吨≃X吨[Ω,FX吨] 在哪里 Ω=(]−1,1[)吨

因此,对于0<s≤τ, 资产价格X(s)可以取一个之间的值−1和+1,

−1<X(s)<1,0<s≤τ.
假设概率分布函数FX吨满足以下条件:
[S1] 对于0<s≤τ,FXn(]−1,1[)=1
[S2] 对于任何s(0<s≤τ),和[Xs],=∫−11XsFXn(我s),=μ, 一个常数s∈吨. (例如,分布函数FX∗所有 s 都可以相同。)

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Brownian Motion Preliminaries

[MTRV] 的第 7 章包含对作为随机变化现象的布朗运动的数学说明,从完全的观点而不是经典的 Itô/Kolmogorov/Lebesgue 观点。在不重复所有技术细节的情况下,可以在这里回顾随机积分问题的某些方面。

悬浮在某些介质(如气体或水)中的小而可见的颗粒会发生快速、不规则的运动。介质的不可见分子级粒子对这种粒子的连续撞击会产生可见粒子的连续空间跃迁。在分子粒子撞击下,可见粒子沿直线轨迹或过渡,直到下一次分子撞击产生新的轨迹或过渡。连续的过渡很小,但只要通过视觉可以观察到,它们就会遵循由连续直线段组成的曲折路线,或通过空间的多边形路径。

  • 任何一个过渡的长度不依赖于前一个过渡的长度,或者实际上,不依赖于任何前面的过渡。
  • 单个线段或过渡的长度大多很小,但较长的线段或过渡出现的频率较低。
  • 可以观察到,可见粒子从某个初始起点经过的净距离的平方平均与经过的时间成正比。

在任何给定时间段内,在股票市场的股价变化或变动中观察到类似的行为:

  • 价格变化,如布朗粒子跃迁,是不确定或不可预测的。
  • 在任何给定的时间段内,可能的价格变化的范围或分布平均倾向于与经过的时间相关。
  • 往往会有许多小的价格变化,较大的价格变化很少见。

前几节中的一些例子和说明表明,对于一个只包含有限个跃迁,甚至是可数个离散跃迁(即离散时间)的系统,数学表示并不难找到。

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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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