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统计力学是一个数学框架，它将统计方法和概率理论应用于大型微观实体的集合。它不假设或假定任何自然法则，而是从这种集合体的行为来解释自然界的宏观行为。
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- 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
物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考|Approximation of Integrals
Since measurable functions can be quite irregular (think for example of the indicator function of the rational numbers), it is convenient to approximate them by regular functions. Let $F: \Omega \rightarrow \mathbb{R}$ be integrable: $\int_{\Omega}|F(x)| d \mu(x)<\infty$ and assume that $\Omega$ is a Borel subset of $\mathbb{R}^{n}$ for some $n$. Then, $\forall \epsilon>0, \exists$ a continuous function $G: \Omega \rightarrow \mathbb{R}$ so that:
$$
\int_{\Omega}|F(x)-G(x)| d \mu(x) \leq \epsilon
$$
The function $G$ can chosen to be $C^{\infty}$ and to vanish outside a bounded set. $G$ can also be chosen as a function of the form $\sum_{m=1}^{N} c_{m} \mathbb{1}{A{m}}$ with $A_{m}$ rectangles in $\Omega$ and $N<\infty$ (see e.g. [197, Chap. 7] for the proofs).
If $\Omega=\times_{i \in \mathcal{Z}} \Omega_{i}$ is a product space, $\boldsymbol{\mu}$ a product measure on that space (see (2.A.6)) and $F: \Omega \rightarrow \mathbb{R}$ an integrable function, $\int_{\Omega}|F(\mathbf{x})| d \mu(\mathbf{x})<\infty$, then, $\forall \epsilon>0, \exists N<$ $\infty, \exists G: \mathbf{\Omega} \rightarrow \mathbb{R}$ which is a function only of the variables $\left(x_{-N}, \ldots, x_{N}\right)$, so that:
$$
\int_{\Omega}|F(\mathbf{x})-G(\mathbf{x})| d \boldsymbol{\mu}(\mathbf{x}) \leq \epsilon
$$
Bounds similar to (2.A.11) hold for square integrable $F$ ‘s, $\int_{\Omega}|F(x)|^{2} d \mu(x)<\infty$, with $|F(x)-G(x)|$ replaced by $|F(x)-G(x)|^{2}$ and similarly for (2.A.12).
物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考|Invariant Measures
Consider a map $T: \Omega \rightarrow \Omega$ from $\Omega$ into itself. Later, specially in Chap. 4 , we will think of $T$ as a dynamical transformation on a space of physical states $\Omega$. An important notion is the one of measures that are invariant under such transformations ${ }^{28}$ :
Definition $2.7$ Let $(\Omega, \Sigma, \mu)$ be a measure space and $T: \Omega \rightarrow \Omega$ a map from $\Omega$ into itself. One says that $\mu$ is invariant under $T$ or, equivalently, that the map $T$ preserves the measure $\mu$, if, $\forall A \in \Sigma$,
$$
\mu\left(T^{-1} A\right)=\mu(A)
$$
where
$$
T^{-1} A={x \mid T x \in A}
$$
Remark $2.8$ If the map $T$ is invertible, (2.A.13) is obviously equivalent to: $\forall A \in \Sigma$,
$$
\mu(T A)=\mu(A)
$$
The reader might wonder why one uses definition (2.A.13) and not (2.A.14). The logic is that, considering $T$ to be a transformation acting on a set of states $\Omega$, one wants to compare the measure of a subset of states $A$, with the measure of the set of initial conditions that are mapped onto that subset by the transformation $T$ and that set is $T^{-1} A$. Equation (2.A.13) says that those two probabilities are equal and that expresses the fact that the map $T$ preserves the measure $\mu$.
Remark 2.9 Property (2.A.13) is equivalent to: $\forall F \in L^{1}(\Omega, d \mu)$,
$$
\int_{\Omega} F(T x) d \mu(x)=\int_{\Omega} F(x) d \mu(x)
$$
For a function of the form $F(x)=1_{A}(x)$, the equivalence of (2.A.13) and (2.A.15) is immediate. To prove that (2.A.13) implies (2.A.15) for more general functions $F \in L^{1}(\Omega)$, one uses (2.A.9). Since (2.A.15) holds for each term of the sum in the right hand side of (2.A.9), it holds also in the limit and that proves (2.A.15).
物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考|Probability Densities, Marginal and Conditional
A measure $\nu$ on $(\Omega, \Sigma)$ is absolutely continuous with respect to another measure $\mu$ on $(\Omega, \Sigma)$ if, $\forall A \in \Sigma$,
$$
\mu(A)=0 \rightarrow \nu(A)=0
$$
In that situation, the Radon-Nikodym theorem implies that one can write, $\forall A \in \Sigma$,
$$
\nu(A)=\int_{A} F(x) d \mu(x)
$$
for a $\mu$-integrable function $F: \Omega \rightarrow[0, \infty[$, see e.g. [278, Chap. 11] for a proof.
The function $F(x)$ is the probability density of $\nu$ relative to $\mu$ and one writes: $\frac{d v}{d \mu}=F$. We are often interested in situation where $\mu$ is the Lebesgue measure and then, one write $(2 . \mathrm{A} .19)$ as: $\nu(A)=\int_{A} F(x) d x$.
Given a measure space $(\Omega, \Sigma, \mu)$, the marginal probability distribution of a random variable $f: \Omega \rightarrow \mathbb{R}$ is the measure $\nu_{f}$ on $(\mathbb{R}, \mathcal{B}(\mathbb{R}))$ given by:
$$
\nu_{f}(A)=\mu(f(x) \in A)=\mu\left(f^{-1}(A)\right)
$$
For these $\nu_{f}$ and $\mu, \frac{d v_{f}}{d \mu}$ is the probability density of the random variable $f$.
Two random variable $f_{1}, f_{2}$ are independent if, $\forall A, B \in \mathcal{B}(\mathbb{R})$,
$$
\mu\left(f_{1}(x) \in A, f_{2}(x) \in B\right)=\mu\left(f_{1}(x) \in A\right) \mu\left(f_{2}(x) \in B\right)
$$
This definition can be extended to any finite collection of random variables; an infinite collection of random variables is independent if any finite sub-collection of random variables is.
If $\mu(\Omega)=1$, and if $f_{1}, f_{2}$ are independent, then:
$$
\int_{\Omega} f_{1}(x) f_{2}(x) d \mu(x)=\int_{\Omega} f_{1}(x) d \mu(x) \int_{\Omega} f_{2}(x) d \mu(x)
$$
We introduced in Sect. $2.2 .2$ the notion of conditional probability $P(A \mid B)$ of an event $A$, given some event $B$. For a discrete random variable $X$ (taking a finite or countable number of values), one defines the conditional probability distribution of a random variable $Y$, given that $X=x$ by:
$$
P(Y \in A \mid X=x)=\frac{P(Y \in A, X=x)}{P(X=x)}
$$
统计力学代考
物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考|Approximation of Integrals
由于可测函数可能是非常不规则的（例如考虑有理数的指示函数），因此用规则函数来近似它们是很方便的。让F:Ω→R可积：∫Ω|F(X)|dμ(X)<∞并假设Ω是一个 Borel 子集Rn对于一些n. 然后，∀ε>0,∃连续函数G:Ω→R以便：
∫Ω|F(X)−G(X)|dμ(X)≤ε
功能G可以选择为C∞并消失在有界集合之外。G也可以选择为 $\sum_{m=1}^{N} c_{m} \mathbb{1} {A {m}}形式的函数在一世吨H是}r和C吨一个nGl和s一世n\欧米茄一个ndN<\infty$（参见例如 [197, 第 7 章] 的证明）。
如果Ω=×一世∈从Ω一世是一个产品空间，μ该空间上的产品度量（参见（2.A.6））和F:Ω→R一个可积函数，∫Ω|F(X)|dμ(X)<∞， 然后，∀ε>0,∃ñ< ∞,∃G:Ω→R这只是变量的函数(X−ñ,…,Xñ)， 以便：
∫Ω|F(X)−G(X)|dμ(X)≤ε
类似于 (2.A.11) 的边界适用于平方可积F的，∫Ω|F(X)|2dμ(X)<∞， 和|F(X)−G(X)|取而代之|F(X)−G(X)|2对于 (2.A.12) 也是如此。
物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考|Invariant Measures
考虑一张地图吨:Ω→Ω从Ω进入自身。后来，特别是在第一章。4、我们会想到吨作为物理状态空间的动态变换Ω. 一个重要的概念是在这种变换下不变的度量之一28 :
定义2.7让(Ω,Σ,μ)是一个测度空间并且吨:Ω→Ω一张地图Ω进入自身。一个人说μ在下是不变的吨或者，等效地，地图吨保留措施μ， 如果，∀一个∈Σ,
μ(吨−1一个)=μ(一个)
在哪里
吨−1一个=X∣吨X∈一个
评论2.8如果地图吨是可逆的，(2.A.13) 显然等价于：∀一个∈Σ,
μ(吨一个)=μ(一个)
读者可能想知道为什么使用定义（2.A.13）而不是（2.A.14）。逻辑是，考虑到吨是作用于一组状态的变换Ω，想比较状态子集的度量一个, 通过变换映射到该子集的初始条件集的度量吨那套是吨−1一个. 等式 (2.A.13) 说这两个概率是相等的，并且表示地图吨保留措施μ.
备注 2.9 属性（2.A.13）等价于：∀F∈大号1(Ω,dμ),
∫ΩF(吨X)dμ(X)=∫ΩF(X)dμ(X)
对于形式的功能F(X)=1一个(X)，(2.A.13) 和 (2.A.15) 的等价性是直接的。证明 (2.A.13) 蕴含 (2.A.15) 对于更一般的函数F∈大号1(Ω)，一种用途（2.A.9）。由于 (2.A.15) 对 (2.A.9) 右侧的和的每一项都成立，所以它也在极限中成立，这证明了 (2.A.15)。
物理代写|统计力学代写Statistical mechanics代考|Probability Densities, Marginal and Conditional
一种方法ν上(Ω,Σ)相对于另一个测度绝对连续μ上(Ω,Σ)如果，∀一个∈Σ,
μ(一个)=0→ν(一个)=0
在那种情况下，Radon-Nikodym 定理意味着一个人可以写，∀一个∈Σ,
ν(一个)=∫一个F(X)dμ(X)
为一个μ- 可积函数F:Ω→[0,∞[，参见例如 [278，Chap. 11] 为证明。
功能F(X)是概率密度ν关系到μ一个写道：d在dμ=F. 我们经常对以下情况感兴趣μ是勒贝格测度，然后，一个写(2.一个.19)作为：ν(一个)=∫一个F(X)dX.
给定一个测度空间(Ω,Σ,μ), 随机变量的边际概率分布F:Ω→R是度量νF上(R,乙(R))给出：
νF(一个)=μ(F(X)∈一个)=μ(F−1(一个))
对于这些νF和μ,d在Fdμ是随机变量的概率密度F.
两个随机变量F1,F2是独立的，如果，∀一个,乙∈乙(R),
μ(F1(X)∈一个,F2(X)∈乙)=μ(F1(X)∈一个)μ(F2(X)∈乙)
这个定义可以扩展到任何有限的随机变量集合；如果随机变量的任何有限子集合是独立的，则随机变量的无限集合是独立的。
如果μ(Ω)=1， 而如果F1,F2是独立的，那么：
∫ΩF1(X)F2(X)dμ(X)=∫ΩF1(X)dμ(X)∫ΩF2(X)dμ(X)
我们在 Sect 中介绍过。2.2.2条件概率的概念磷(一个∣乙)一个事件的一个, 给定一些事件乙. 对于离散随机变量X（取有限或可数个值），定义随机变量的条件概率分布是， 鉴于X=X经过：
磷(是∈一个∣X=X)=磷(是∈一个,X=X)磷(X=X)
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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。
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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。