### 统计代写|R代写project|Function dss004

R是一个用于统计计算和图形的自由软件环境。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (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

## 统计代写|R代写project|dss004 listing

A listing of function dss0 04 follows.
dss004 =function $(x 1, x u, n, u) \quad{$
$#$

###### San Diego, $1991 .$

$#$

###### Preallocate arrays

$u x=r e p(0, n)$;
$#$

###### Grid spacing

$d x=(x u-x l) /(n-1)$;
#

###### $1 /(12 * d x)$ for subsequent use

$r 12 \mathrm{dx}=1 /(12 * \mathrm{dx})$;
#

#

###### Boundaries ( $\mathrm{x}=\mathrm{xl}, \mathrm{x}=\mathrm{xu})$

$u x[1]=r 12 d x *\left(-25 * u[1]+48 * u\left[\begin{array}{ll}1 & 2\end{array}\right]-36 * u\left[\begin{array}{ll} & 3\end{array}\right]+16 * u\left[\begin{array}{l}4\end{array}\right]\right.$
$-3 * u[5])$;
$u x[n]=r 12 d x *(25 * u[n]-48 * u[n-1]+36 * u[n-2]-16 * u[n-3]$

## 统计代写|R代写project|Test of dss004

The following main program includes the calls to dss 004 .
#

###### Test problems, dss004

$#$

###### Delete previous workspaces

$\operatorname{rm}(1$ ist =ls (all=TRUE))
$#$

###### Access dss004 for numerical derivatives

setwd (“f:/vci/appA1”);
source (“dss004. $R^{\prime \prime}$ );
$#$

###### derivatives

$n=11$;
$\mathrm{u}=\operatorname{rep}(0, \mathrm{n})$;
$u x a=r e p(0, n)$;
uxxa $=r e p(0, n)$;
errx $=r e p(0, n)$;
$\operatorname{errxx}=\operatorname{rep}(0, \mathrm{n})$;
$#$

###### Independent variable

$\mathrm{xl}=0 ; \mathrm{xu}=1 ; \mathrm{dx}=(\mathrm{xu}-\mathrm{xl}) /(\mathrm{n}-1)$;
$\mathrm{x}=\operatorname{seq}($ from $=\mathrm{xl}$, to $=\mathrm{xu}, \mathrm{by}=\mathrm{dx})$;
$#$

###### Select case

for (ncase in $1: 2){$
$#$

## 统计代写|R代写project|Function dss004

• The error is substantially larger at the end values of $x$, e.g., compare the errors at $x=0$ and $x=0.1$.
• The accuracy of the numerical derivatives decreases with successive differentiations, e.g., the preceding numerical output indicates the second numerical derivative has lower accuracy then the first numerical derivative (the two derivatives can be compared numerically since they are the same for $\left.u(x)=e^{x}\right)$.
These features of the numerical output are reflected in the graphical output of Figs. A2.1 that include Figs. A2.1-1, A2.1-2

The errors in the numerical derivatives, particularly at the end points $x=x_{l}=0$, $x=x_{u}=1$, and the gridding effects (nonsmooth variation with $x$ ) for $n=11$ are apparent in Fig. A 1.1-2.
In summary, we can note

• The lower accuracy at the end points, $x=x_{l}=0, x=x_{u t}=1$.
• The linear interpolation between points as provided by plot.
• The nonsmooth numerical solutions for $\frac{d u(x)}{d x}, \frac{d^{2} u(x)}{d x^{2}}$ which is a gridding effect for $n=11$ as demonstrated in subsequent solutions (by increasing $n$ ).

## 统计代写|R代写project|dss004 listing

dss004 = 函数 $(x 1, xu, n, u) \quad{#$

##

##

###### 网格间距

dX=(X在−Xl)/(n−1);
#

r12dX=1/(12∗dX);
#

#

−3∗在[5]);

## 统计代写|R代写project|Test of dss004

#

##

###### 删除以前的工作区

R M⁡(1ist =ls (all=TRUE))
##

###### 访问 dss004 获取数值导数

setwd (“f:/vci/appA1”);

##

n=11;

##

###### 自变量

Xl=0;X在=1;dX=(X在−Xl)/(n−1);
X=序列⁡(从=Xl， 到=X在,b是=dX);
##

###### 选择案例

for (ncase in $1: 2){#$

## 统计代写|R代写project|Function dss004

• 最终值的误差要大得多X，例如，比较错误X=0和X=0.1.
• 数值导数的精度随着连续微分而降低，例如，前面的数值输出表明二阶数值导数的精度低于一阶数值导数（这两个导数可以在数值上进行比较，因为它们对于在(X)=和X).
数值输出的这些特征反映在图 1 和图 3 的图形输出中。A2.1 包括无花果。A2.1-1、A2.1-2

• 端点的精度较低，X=Xl=0,X=X在吨=1.
• plot 提供的点之间的线性插值。
• 的非光滑数值解d在(X)dX,d2在(X)dX2这是一个网格效果n=11如后续解决方案所示（通过增加n ).

## 有限元方法代写

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## 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。