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MATLAB是一个编程和数值计算平台，被数百万工程师和科学家用来分析数据、开发算法和创建模型。
MATLAB主要用于数值运算，但利用为数众多的附加工具箱，它也适合不同领域的应用，例如控制系统设计与分析、影像处理、深度学习、信号处理与通讯、金融建模和分析等。另外还有配套软件包提供可视化开发环境，常用于系统模拟、动态嵌入式系统开发等方面。
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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仿真代写simulation代做|Velocity and Acceleration Analysis
The velocity of the point $B_{1}$ on the link 1 is
$$
\mathbf{v}{B{1}}=\mathbf{v}{A}+\omega{1} \times \mathbf{r}{A B}=\omega{1} \times \mathbf{r}{B} $$ where $\mathbf{v}{A} \equiv \mathbf{0}$ is the velocity of the origin $A \equiv O$.
The angular velocity of link 1 is
$$
\omega_{1}=\omega_{1} \mathbf{k}=\frac{\pi n}{30} \mathbf{k}=\frac{\pi(-50)}{30} \mathbf{k}=-5.236 \mathbf{k} \mathrm{rad} / \mathrm{s}
$$
The position vector of point $B$ is
$$
\mathbf{r}{A B}=\mathbf{r}{B}-\mathbf{r}{A}=\mathbf{r}{B}=x_{B} \mathbf{1}+y_{B} \mathbf{J}+z_{B} \mathbf{k}=0.087 \mathbf{1}+0.050 \mathbf{j} \mathrm{m}
$$
The velocity of point $B_{2}$ on the link 2 is $\mathbf{v}{B{2}}=\mathbf{v}{B{1}}$ because between the links 1 and 2 there is a rotational joint. The velocity of $B_{1}=B_{2}$ is
$$
\mathbf{v}{B{1}}=\mathbf{v}{B{2}}=\left|\begin{array}{ccc}
\mathbf{1} & \mathbf{J} & \mathbf{k} \
0 & 0 & \omega \
x_{B} & y_{B} & 0
\end{array}\right|=\left|\begin{array}{ccc}
\mathbf{1} & \mathbf{j} & \mathbf{k} \
0 & 0 & -5.236 \
0.087 & 0.050 & 0
\end{array}\right|=0.262 \mathbf{1}-0.453 \mathbf{J} \mathrm{m} / \mathrm{s} .
$$
The acceleration of the point $B_{1}=B_{2}$ is
$$
\begin{aligned}
&\mathbf{a}{B}=\mathbf{a}{B_{1}}=\mathbf{a}{B{2}}=\mathbf{a}{A}+\boldsymbol{\alpha}{1} \times \mathbf{r}{B}+\boldsymbol{\omega}{1} \times\left(\boldsymbol{\omega}{1} \times \mathbf{r}{B}\right)=\boldsymbol{\alpha}{1} \times \mathbf{r}{B}-\boldsymbol{\omega}{1}^{2} \mathbf{r}{B} \
&=-\boldsymbol{\omega}{1}^{2} \mathbf{r}{B}=-(-5.236)^{2}(0.087 \mathbf{1}+0.050 \mathbf{j})=-2.374 \mathbf{1}-1.371 \mathbf{J} \mathrm{m} / \mathrm{s}^{2}
\end{aligned}
$$
The angular acceleration of link 1 is $\boldsymbol{\alpha}{1}=\dot{\boldsymbol{\omega}}{1}=\mathbf{0}$.
数学代写|matlab仿真代写simulation代做|Dynamic Force Analysis
The input data for the geometry of the links are:
$h=0.01$; of height of the links
$d=0.001$; o o depth of the links
hslider $=0.02$; of height of the slider
wSlider $=0.04$; of width of the slider
rho $=8000$; 와 density of the material
$g=9.807$; 웋 gravitational acceleration
The mass of the link $1, m_{1}$, and the mass moment of inertia, $I_{C_{1}}$, are calculated with
$$
\begin{aligned}
&m_{1}=\rho A B h d, \
&I_{C_{1}}=m_{1}\left(A B^{2}+h^{2}\right) / 12 .
\end{aligned}
$$
The force of gravity, $\mathbf{G}{1}$, the force of inertia, $\mathbf{F}{i n 1}$, and the moment of inertia, $\mathbf{M}_{i n 1}$, of the link 1 are calculated using the MATAB commands:
$m 1=r h o^{} \mathrm{AB}^{} h * \mathrm{~d}$; 와 $\mathrm{m}$ mass
$\mathrm{G1}=\left[0,-\mathrm{m} 1^{} \mathrm{~g}, 0\right]$; 8 force of gravity Fin1 – $=-m 1^{} a \mathrm{Cl}$; 맣 force of inertia
$I C 1=m 1^{*}\left(\mathrm{AB}^{-} 2+\mathrm{h}^{+} 2\right) / 12 ;$ 형 mass moment of inertia
$I A=I C 1+m 1 *(\mathrm{AB} / 2)^{A} 2 ;$ के $\mathrm{A}$ fixed point
alpha1 $=\left[\begin{array}{lll}0 & 0 & 0\end{array}\right] ;$ 홍 angular acceleration
Min1 – = – Cla alpha1_i 형 moment of inertia
For the links 2 and 3 the MATLAB statements for the force of gravity, the force of inertia, and the moment of inertia are:
$\mathrm{m} 2=r$ ho* $h$ Slider ${ }^{} \mathrm{wSlider}{ }^{} \mathrm{~d} ;$
$\mathrm{G}{2}=\left[0,-\mathrm{m} 2^{} \mathrm{~g}, 0\right]$; Fin2 – $=-\mathrm{m} 2^{} \mathrm{aC} 2{-}$
IC2 $=m 2^{}($ hS1ider $2+w$ Slider 2$) / 12$; Min2_ $=-I C 2^{} a$ pha2 $_{-i}$
$m 3=r h o^{} C D^{} h{ }^{} d ;$ $\mathrm{G3} \mathrm{S}{-}=\left[0,-\mathrm{m} 3^{} \mathrm{~g}, 0\right]$;
Fin3 $=-\mathrm{m} 3^{} \mathrm{aC} 3_{-i}$ $I C 3=m 3^{}\left(C D^{} 2+h^{} 2\right) / 12 ;$
$I C=I C 3+\mathrm{m} 3 (\mathrm{CD} / 2)^{\wedge} 2 ;$ of $C$ fixed point Min3_ $=-I C 3^{} a l p h a 3_{-i} ;$
数学代写|matlab仿真代写simulation代做|Derivative Method for Velocity and Acceleration
The velocities of the mechanical system are calculated taking the derivatives of the positions and the accelerations are obtained with the derivatives of the velocities. For the planar R-RTR mechanism in Fig. $2.1$ the following data are given:
$$
\begin{array}{lll}
A B=0.10 ; & \text { 왛 } & \text { (m) } \
A C=0.05 ; & \text { 왛 } & \text { (m) } \
C D=0.15 ; & \text { 왛 } & \text { (m) }
\end{array}
$$
망 position angle of driver 1
phil = pi/6; 항 (rad)
뭏 angular speed of driver 1
$\mathrm{n}=-50 ;$ 웅 $(\mathrm{rpm})$
omegal $=p i * n / 30 ;$ 우 $(\mathrm{rad} / \mathrm{s})$ angular velocity
alphal $=0 ; \quad$ 영 $\left(\mathrm{rad} / \mathrm{s}^{\wedge} 2\right)$ angular speed
당 $\mathrm{A}(\mathrm{xA}, \mathrm{y} \mathrm{A}, 0)$ origin
$x \mathrm{~A}=0 ; \quad y \mathrm{~A}=0 ;$
$r A_{-}=\left[\begin{array}{lll}x A & y A & 0\end{array}\right] ;$
망 $\mathrm{C}(\mathrm{xC}, y \mathrm{yC}, 0)$ position of joint at $C$
$x C=A C ; y C=0$;
$r C_{-}=[x C y C 0] ;$
For the position angle of the driver link the symbolic variable phi $(t)$ is introduced:
syms phi(t)
앙 phi(t) the angle of the diver link with the horizontal
왛 phi (t) is a function of time, $t$
The coordinates of the joint $B$ are:
$x B=A B^{\star} \cos (p h i(t)) ;$
$y^{B}=A B^{*} \sin (p h i(t))$;
당 position vector of $B$ in terms of phi(t) – symbolic
$r B_{-}=[x B$ yB 0$] ;$
왕 $C(x C, y C, 0)$ position of
$x C=A C ; y C=0$
$r C_{-}=[x C y C 0]$
syms phi(t)
와 phi(t) the angle of the diver link with the horizontal
앙 phi(t) is a function of time, $t$
$\mathrm{xB}=\mathrm{AB}^{\star} \cos (\mathrm{phi}(t)) ;$
$\mathrm{yB}=\mathrm{AB}^{\star} \sin (\mathrm{phi}(t)) ;$
황 position vector of $\mathrm{B}$ in terms of phi $(t)$ – symbolic
$\mathrm{rB}=[\mathrm{xB} \mathrm{yB} 0] ;$
The numerical values for the joint $B$ are:
$x$ Bn $=\operatorname{subs}{x B$, phi $(t)$, phil $} ;$ क $x B$ for phi $(t)=\operatorname{phi} 1=p i / 6$
$y \operatorname{Bn}=\operatorname{subs}\left{y B_{1}\right.$, phi $(t)$, phil $;$ o $y B$ for phi $(t)=$ phil $1=p i / 6$
$r \mathrm{Bn}{-}=s u b s\left(r B{-}\right.$, phi $(t)$, phill ; of $r B_{\text {_ for }}$ phi $(t)=p h i l=p i / 6$
맘 subs(expr, ths, rhs) replaces ths with rhs in symbolic expression
fprinte(” $r B_{-}=$[ 궁 $6.3 \mathrm{f} \mathrm{~ , ~ ㅇ ㅘ}$
한 $\mathrm{rB}=\llbracket 0.087,0.050,0 \mathrm{l}, \quad$ (m)
matlab代写
数学代写|matlab仿真代写simulation代做|Velocity and Acceleration Analysis
点的速度乙1在链接 1 上是
在乙1=在一种+ω1×r一种乙=ω1×r乙在哪里在一种≡0是原点的速度一种≡这.
连杆 1 的角速度为
ω1=ω1ķ=圆周率n30ķ=圆周率(−50)30ķ=−5.236ķr一种d/s
点的位置向量乙是
r一种乙=r乙−r一种=r乙=X乙1+是乙Ĵ+和乙ķ=0.0871+0.050j米
点速度乙2在链接 2 上是在乙2=在乙1因为在连杆 1 和 2 之间有一个旋转关节。的速度乙1=乙2是
在乙1=在乙2=|1Ĵķ 00ω X乙是乙0|=|1jķ 00−5.236 0.0870.0500|=0.2621−0.453Ĵ米/s.
点的加速度乙1=乙2是
一种乙=一种乙1=一种乙2=一种一种+一种1×r乙+ω1×(ω1×r乙)=一种1×r乙−ω12r乙 =−ω12r乙=−(−5.236)2(0.0871+0.050j)=−2.3741−1.371Ĵ米/s2
连杆 1 的角加速度为一种1=ω˙1=0.
数学代写|matlab仿真代写simulation代做|Dynamic Force Analysis
连接几何的输入数据是：
H=0.01; 链接的高度
d=0.001; oo 链接
hslider的深度=0.02; 滑块高度
wSlider=0.04; 滑块的宽度
rho=8000; 와 材料密度
G=9.807; 웋 重力加速度
连杆的质量1,米1, 和质量惯性矩,一世C1, 计算为
米1=ρ一种乙Hd, 一世C1=米1(一种乙2+H2)/12.
地心引力，G1, 惯性力,F一世n1, 和转动惯量,米一世n1, 的链接 1 是使用 MATAB 命令计算的：
米1=rH这一种乙H∗ d; 哇米大量的
G1=[0,−米1 G,0]; 8 重力 Fin1 –=−米1一种Cl; 맣 惯性力
一世C1=米1∗(一种乙−2+H+2)/12;형 质量转动惯量
一世一种=一世C1+米1∗(一种乙/2)一种2;的一种固定点
阿尔法1=[000];홍 角加速度
Min1 – = – Cla alpha1_i 형 惯性矩
对于链接 2 和 3，重力、惯性力和惯性矩的 MATLAB 语句为：
米2=r豪 *H滑块在小号l一世d和r d;
G2=[0,−米2 G,0]; 鳍2 –=−米2一种C2−
IC2=米2(hS1ider2+在滑块 2)/12; Min2_=−一世C2一种相2−一世
米3=rH这CDHd; G3小号−=[0,−米3 G,0];
鳍3=−米3一种C3−一世 一世C3=米3(CD2+H2)/12;
一世C=一世C3+米3(CD/2)∧2;的C定点Min3_=−一世C3一种lpH一种3−一世;
数学代写|matlab仿真代写simulation代做|Derivative Method for Velocity and Acceleration
利用位置的导数计算机械系统的速度，并利用速度的导数获得加速度。对于图 1 中的平面 R-RTR 机构。2.1给出以下数据：
왛왛왛一种乙=0.10; 哇 (男) 一种C=0.05; 哇 (男) CD=0.15; 哇 (男)
망 驱动器的位置角 1
phil = pi/6; 항 (rad)
뭏 驱动器的角速度 1
n=−50;呃(rp米)
欧米茄=p一世∗n/30;对(r一种d/s)角速度
α=0;零(r一种d/s∧2)角速度
당一种(X一种,是一种,0)起源
X 一种=0;是 一种=0;
r一种−=[X一种是一种0];
网C(XC,是是C,0)关节位置在C
XC=一种C;是C=0;
rC−=[XC是C0];
对于驱动器链接的位置角，符号变量 phi(吨)引入：
syms phi(t) 앙 phi(t)
潜水员连杆与水平面的
夹角 왛 phi (t) 是时间的函数，吨
关节坐标乙是：
X乙=一种乙⋆因(pH一世(吨));
是乙=一种乙∗罪(pH一世(吨));
당 位置向量乙就 phi(t) 而言 – 符号
r乙−=[X乙yB 0];
王C(XC,是C,0)的位置
XC=一种C;是C=0
rC−=[XC是C0]
syms phi(t)
와 phi(t) 潜水员链接与水平线的角度
앙 phi(t) 是时间的函数，吨
X乙=一种乙⋆因(pH一世(吨));
是乙=一种乙⋆罪(pH一世(吨));
황 位置向量乙就phi而言(吨)– 象征性的
r乙=[X乙是乙0];
关节的数值乙是：
X氮化硼=潜艇X乙$,pH一世$(吨)$,pH一世l$;ķX乙对于 phi(吨)=φ1=p一世/6
$y \operatorname{Bn}=\operatorname{subs}\left{y B_{1}\right.,pH一世(t),pH一世l;这乙F这rpH一世(t)=pH一世l1=pi / 6r \mathrm{Bn}{-}=subs\left(r B{-}\right.,pH一世(t),pH一世ll;这Fr B_{\text {_ for }}pH一世(t)=菲尔=pi / 6맘心s在bs(和Xpr,吨Hs,rHs)r和pl一种C和s吨Hs在一世吨HrHs一世ns是米b这l一世C和Xpr和ss一世这nFpr一世n吨和(”r B_{-}=궁[宫6.3 \ mathrm {f} \ mathrm ~, ~ ㅇ한一\mathrm{rB} = \llbracket 0.087,0.050,0 \mathrm{l},\quad$(m)
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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。