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统计代写|R代写project|Main program for two proteins
The main program of Listing 2.1 is extended to include a second protein that
originates within the cell as defined by eqs. (1.2). The complete main program is
in Listing 2.3, but only the changes of Listing 2.1 are discussed.
#
Two ODE, two PDE model
#
Delete previous workspaces
rm(list=ls(all=TRUE))
#
Access ODE integrator
library(“deSolve”);
#
Access functions for numerical solution
setwd(“f:/vci/chap2”);
source(“pde1b.R”);
source(“dss004.R”);
#
Parameters
Dv1=1.0e-02;
Dv2=1.0e-02;
V1s=1;
k1l=0.1;
k1u=0.1;
k2l=0.1;
k2u=0.1;
V2a=0;
kr2=1;
n2=1;
V10=0;
V20=0;
C10=0;
C20=0;
#
Spatial grid (in x)
nx=21;xl=0;xu=1;
统计代写|R代写project|ODE/MOL routine
pde1b called in the main program of Listing $2.3$ follows.
pde1b=function ( $t, u$, parm) {
$#$
Function pdela computes the $t$ derivatives
$#$ of $V 1(x, t), C 1(t), V 2(x, t), C 2(t)$
$#$
One vector to two vectors, two scalars
$\mathrm{V} 1=\operatorname{rep}(0, \mathrm{nx})$;
V2 $=\operatorname{rep}(0, n \mathrm{x})$;
for (i in $1: n x){$
$\mathrm{V} 1[i]=u[i]$;
V2 [i] $=u[i+n x]$;
}
$\mathrm{Cl}=\mathrm{u}[2 \star \mathrm{nx}+1] ;$
$\mathrm{C} 2=\mathrm{u}[2 * n x+2]$;
$#$
V1x, V2x
$\mathrm{V} 1 \mathrm{x}=\mathrm{dss} 004(\mathrm{xl}, \mathrm{xu}, \mathrm{nx}, \mathrm{V} 1)$;
$\mathrm{V} 2 \mathrm{x}=\mathrm{dss} 004(\mathrm{xl}, \mathrm{xu}, \mathrm{nx}, \mathrm{V} 2)$;
$#$
$# \mathrm{BCs}, \mathrm{x}=\mathrm{xu}$
$\mathrm{V} 1 \mathrm{x}[\mathrm{nx}]=(\mathrm{k} 1 \mathrm{u} / \mathrm{Dv} 1) *(\mathrm{~V} 1 \mathrm{~s}-\mathrm{V} 1[\mathrm{nx}]) ;$
$\mathrm{V} 2 \mathrm{x}[\mathrm{nx}]=(\mathrm{k} 2 \mathrm{u} / \mathrm{Dv} 2) *(\mathrm{~V} 2 \mathrm{a}-\mathrm{V} 2[\mathrm{nx}]) ;$
$#$
BCs, $\mathrm{x}=\mathrm{x}]$
$\mathrm{V} 1 \mathrm{x}[1]=-(\mathrm{k} 11 / \mathrm{Dv} 1) *(\mathrm{C1}-\mathrm{V} 1[1]) ;$
$\mathrm{V} 2 \mathrm{x}[1]=-(\mathrm{k} 21 / \mathrm{Dv} 2) *(\mathrm{C} 2-\mathrm{V} 2[1]) ;$
$#$
V1xx, V2xx
V1xx=dss004 $(\mathrm{x} 1, \mathrm{xu}, \mathrm{nx}, \mathrm{V} 1 \mathrm{x})$;
V2xx $=\mathrm{dss0} 04(\mathrm{xl}, \mathrm{xu}, \mathrm{nx}, \mathrm{V} 2 \mathrm{x})$;
$#$
PDEs
$\mathrm{V} 1 \mathrm{t}=\operatorname{rep}(0, \mathrm{nx})$;
V2t $=\operatorname{rep}(0, \mathrm{nx})$;
for (i in $1: n x$ ) {
$\mathrm{V} 1 \mathrm{t}[\mathrm{i}]=\mathrm{Dv} 1 * \mathrm{~V} 1 \mathrm{xx}[i]$;
$\mathrm{V} 2 \mathrm{t}[\mathrm{i}]=\mathrm{Dv} 2 * \mathrm{~V} 2 \mathrm{xx}[i]$;
}
$#$
$#$ ODEs
$\mathrm{C} 1 \mathrm{t}=-\mathrm{k} 11 *(\mathrm{Cl}-\mathrm{V} 1[1])$;
$$
\mathrm{C} 2 \mathrm{t}=-\mathrm{k} 21 *(\mathrm{C} 2-\mathrm{V} 2[1])+\mathrm{kr} 2 * \mathrm{Cl} \wedge \mathrm{n} 2 ;
$$
$#$
Two vectors, two scalars to one vector $u t=r e p(0,2 \star n x+2)$;
for (i in $1: n x$ ) {
ut [i] =V1t [i];
ut $[i+n x]=V 2 t[i]$;
}
ut $[2 * n \mathrm{n}+1]=\mathrm{Clt}$;
ut $[2 * n x+2]=C 2 t$;
$#$
Increment calls to pdelb
ncall $<-\operatorname{ncall}+1$;
Return derivative vector
return (list (c (ut)));
}
统计代写|R代写project|Numerical, graphical output
We can note the following details about this output.
- $21 t$ output points as the first dimension of the solution matrix out from Isodes as programmed in the main program of Listing $2.3$ (with nout $=21$ ).
- The solution matrix out returned by lsodes has 45 elements as a second dimension. The first element is the value of $t$. Elements 2 to 22 are $V_{1}(x, t)$ and elements 23 to 43 are $V_{2}(x, t)$ (for each of the 21 output points), elements 44,45 are $C_{1}(t), C_{2}(t)$.
- The solution is displayed for $t=0,240 \star 4 / 20=48, \ldots, 240$ as programmed in Listing $2.3$ (every fourth value of $t$ is displayed as explained previously).
- ICs (1.1-4, 1.1-6), (1.2-4, 1.2-6) are confirmed $(t=0)$.
- $C_{1}(t)$ tracks $V_{1}\left(x=x_{u}=0, t\right)$ as defined by BC (1.1-3) (at $x=0$ ) and the RHS of eq. (1.1-5).
- $V_{2}\left(x=x_{l}=0, t\right)$ tracks $C_{2}(t)$ according to $\mathrm{BC}(1.2-3)$.
- $V_{2}(x, t)$ substantially exceeds $V_{1}(x, t)$. For example, $V_{2}(x=0, t=240)=$ $4.382 \mathrm{e}+01, V_{1}(, x=0 t=240)=7.623 \mathrm{e}-01$ (Table $2.3$ ), which is in general agreement with observations, that is, the production of virus proteins within the host cell multiplies the entering protein (due to the term $+k_{r 2} C_{1}^{n 2}$ in eq. $(1.2-5)$ ).
- The computational effort as indicated by ncall $=253$ is modest so that sodes computed the solution to eqs. (1.1), (1.2) efficiently.
The graphical output is in Figs. $2.2$ (the figures for $V_{1}(x, t), C_{1}(t)$ in Figs. $2.1$ are not repeated).
R代考
统计代写|R代写project|Main program for two proteins
清单 2.1 的主程序被扩展为包含
由 eqs 定义的源自细胞内的第二种蛋白质。(1.2)。完整的主程序
在代码清单 2.3 中，但只讨论代码清单 2.1 的变化。
#
两个 ODE，两个 PDE 模型
#
删除以前的工作区
rm(list=ls(all=TRUE))
#
访问 ODE 积分器
图书馆（“解决”）；
#
数值解法的访问函数
setwd(“f:/vci/chap2”);
来源（“pde1b.R”）；
来源（“dss004.R”）；
#
参数
DV1=1.0e-02；
DV2=1.0e-02；
V1s=1；
k1l=0.1；
k1u=0.1；
k2l=0.1；
k2u=0.1；
V2a=0；
kr2=1；
n2=1；
V10=0；
V20=0；
C10=0；
C20=0；
#
空间网格（x）
nx=21;xl=0;xu=1;
统计代写|R代写project|ODE/MOL routine
在Listing主程序中调用的pde1b2.3跟随。
pde1b=函数（吨,在, 参数) {
##
函数 pdela 计算吨衍生品
##的在1(X,吨),C1(吨),在2(X,吨),C2(吨)
##
一个向量到两个向量，两个标量
在1=代表(0,nX);
V2=代表(0,nX);
对于（我在1:nX)$$在1[一世]=在[一世]$;在2[一世]$=在[一世+nX]$;\ mathrm {Cl} = \ mathrm {u} [2 \ star \ mathrm {nx} +1];\ mathrm {C} 2 = \ mathrm {u} [2 * n x + 2];#$
V1x、V2x
在1X=dss004(Xl,X在,nX,在1);
在2X=dss004(Xl,X在,nX,在2);
##
# \mathrm{BCs}, \mathrm{x}=\mathrm{xu}# \mathrm{BCs}, \mathrm{x}=\mathrm{xu}
在1X[nX]=(ķ1在/D在1)∗( 在1 s−在1[nX]);
在2X[nX]=(ķ2在/D在2)∗( 在2一种−在2[nX]);
##
BC，X=X]
在1X[1]=−(ķ11/D在1)∗(C1−在1[1]);
在2X[1]=−(ķ21/D在2)∗(C2−在2[1]);
##
V1xx、V2xx
V1xx=dss004(X1,X在,nX,在1X);
V2xx=dss004(Xl,X在,nX,在2X);
##
偏微分方程
在1吨=代表(0,nX);
V2t=代表(0,nX);
对于（我在1:nX ) {
在1吨[一世]=D在1∗ 在1XX[一世];
在2吨[一世]=D在2∗ 在2XX[一世];
}
##
##常微分方程
C1吨=−ķ11∗(Cl−在1[1]);C2吨=−ķ21∗(C2−在2[1])+ķr2∗Cl∧n2;
##
两个向量，两个标量到一个向量在吨=r和p(0,2⋆nX+2);
对于（我在1:nX) {
ut [i] = V1t [i];
出去[一世+nX]=在2吨[一世];
}
_[2∗nn+1]=Cl吨;
出去[2∗nX+2]=C2吨;
##
增加对 pdelb 的调用
呼叫<−呼叫+1;
返回导数向量
返回（列表（c（ut）））；
}
统计代写|R代写project|Numerical, graphical output
我们可以注意到有关此输出的以下详细信息。
- 21吨输出点作为解决方案矩阵的第一维，从 Isodes 输出，如清单的主程序中编程的那样2.3（没有=21 ).
- lsodes 返回的解矩阵 out 有 45 个元素作为第二维。第一个元素是值吨. 元素 2 到 22 是在1(X,吨)元素 23 到 43 是在2(X,吨)（对于 21 个输出点中的每一个），元素 44,45 是C1(吨),C2(吨).
- 解决方案显示为吨=0,240⋆4/20=48,…,240如清单中所编程2.3（每四个值吨显示如前所述）。
- IC (1.1-4, 1.1-6), (1.2-4, 1.2-6) 已确认(吨=0).
- C1(吨)轨道在1(X=X在=0,吨)由 BC (1.1-3) 定义（在X=0) 和等式的 RHS。(1.1-5)。
- 在2(X=Xl=0,吨)轨道C2(吨)根据乙C(1.2−3).
- 在2(X,吨)大大超过在1(X,吨). 例如，在2(X=0,吨=240)= 4.382和+01,在1(,X=0吨=240)=7.623和−01（桌子2.3），这与观察结果大体一致，即宿主细胞内病毒蛋白的产生使进入的蛋白倍增（由于术语+ķr2C1n2在等式。(1.2−5) ).
- ncall 表示的计算量=253是适度的，因此 sodes 计算出 eqs 的解。(1.1), (1.2) 有效。
图形输出如图。2.2（数字为在1(X,吨),C1(吨)在无花果。2.1不再重复）。
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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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