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统计代写|R代写project|Numerical, graphical output
The numerical output is the same as in Table 3.1. Also, the graphical output for $C_{1}(t), C_{2}(t), C_{3}(t)$ is the same as in Figs. 3.1-2,3.1-4 and is not repeated here. The graphical output for the RHS terms and LHS derivatives of eqs. $(5.1-1),(5.2-1),(5.3-1)$ is in Figs. $5.2$.
The plots for $\frac{\partial V_{3}(x, t)}{\partial t}$ are the same as for $\frac{\partial V_{2}(x, t)}{\partial t}$ and are not included here.
Generally, Figs. $5.2$ indicate the approach of the solutions to a stable, steady state.
To conclude this discussion of the analysis of the PDEs, eqs. $(5.1-1),(5.2-1)$, (5.3-1), the following code is added to Listing $5.2$.
$#$
Plot PDE derivative terms
#
V1t
matplot $\left(\mathrm{x}=\mathrm{x}, \mathrm{y}=\operatorname{term} 11[, 2\right.$ : nout $]$, type $={ }^{\prime \prime} 1^{\prime \prime}, \mathrm{xlab}={ }^{\prime \prime} \mathrm{x}$, ,
$y l a b=” t e r m 11^{\prime \prime}, x l i m=c(x l, x u), l t y=1$, main=” “, lwd=2,
col = “black”) ;
$\operatorname{persp}(\mathrm{x}$, tout [ 2 : nout], term11 [, 2 : nout], theta $=90$, phi=30,
$x l i m=c(x l, x u), y l i m=c(t 0, t f), x l a b=” x$ “,
$\left.y l a b={ }^{n \prime \prime}, z l a b=” \operatorname{term} 11^{\prime \prime}\right)$;
$#$
$# \mathrm{~V} 2 \mathrm{t}$
$\operatorname{par}(\operatorname{mfrow}=\mathrm{C}(2,2))$;
matplot $\left(\mathrm{x}=\mathrm{x}, \mathrm{y}=\operatorname{term} 21\right.$, type $=” 1 “, \mathrm{xlab}={ }^{\prime \prime} \mathrm{x}^{\mathrm{n}}, \mathrm{ylab}=$ “term21”,
$x l i m=c(x l, x u), 1 t y=1$, main=” , lwd=2, col= “black”);
matplot $\left(\mathrm{x}=\mathrm{x}, \mathrm{y}=\operatorname{term} 22\right.$, type $=” 1 “, \mathrm{xlab}={ }^{\prime \prime} \mathrm{x}^{\mathrm{n}}, \mathrm{ylab}=$ “term 22 “,
$x l i m=c(x l, x u), 1 t y=1$, main=” , $1 w d=2$, col= “black”);
matplot $\left(\mathrm{x}=\mathrm{x}, \mathrm{Y}=\operatorname{term} 21+\operatorname{term} 22\right.$, type $={ }^{\prime \prime} 1^{\prime \prime}, \mathrm{xlab}=$ ” $\mathrm{x}$ “,
$y l a b=” \operatorname{term} 21+\operatorname{term} 22 “, x l i m=c(x l, x u)$, lty=1, main=” “,
$1 w \mathrm{~d}=2, \mathrm{col}=$ ” $\mathrm{black}$ “);
$\operatorname{par}(\operatorname{mfrow}=\mathrm{c}(2,2))$;
persp $(\mathrm{x}$, tout, term 21 , theta $=30$, phi $=30$,
$x l i m=c(x l, x u), y l i m=c(t 0, t f), x l a b=” x^{\prime \prime}$,
ylab=” ” “,$\left.z l a b=” \operatorname{term} 21^{\prime \prime}\right)$;
persp ( $x$, tout, term 22 , theta $=30$, phi $=30$,
$x l i m=c(x l, x u), y l i m=c(t 0, t f), x l a b={ }^{n} x$ “,
统计代写|R代写project|The RHS terms
- The RHS terms of eq. $(5.2-1)$ and their sum are plotted.
$#$
V2t
$\operatorname{par}(\operatorname{mfrow}=\mathrm{C}(2,2))$;
matplot $\left(\mathrm{x}=\mathrm{x}, \mathrm{y}=\operatorname{term} 21, t y p e={ }^{\prime \prime}, \mathrm{x} l \mathrm{ab}={ }^{\prime \prime} \mathrm{x}\right.$,
$y l a b=” \operatorname{term} 21^{\prime \prime}, x l i m=c(x l, x u), 1 t y=1$, main=” , $1 w d=2$,
cOl = “black”);
matplot $(x=x, y=t e r m 22, t y p e=” 1 ” x l a b=” x$,
$y l a b=” \operatorname{term} 22^{\prime \prime}, \mathrm{xlim}=\mathrm{c}(\mathrm{xl}, \mathrm{xu}), 1 \mathrm{ty}=1$, main=” , $1 w \mathrm{~d}=2$,
COl = “black” );
matplot $\left(x=x, y=t e r m 21+t e r m 22, t y p e=” 1 “, x \perp a b={ }^{\prime \prime} x^{n}\right.$,
$Y l a b=$ “term21+term22″, ” $1 \mathrm{~m}=\mathrm{c}(\mathrm{xl}, \mathrm{xu}), 1 \mathrm{t}=1, \mathrm{ma} \mathrm{n}=$ ” $\mathrm{~ , ~}$
$l w \mathrm{~d}=2, \mathrm{col}=” \mathrm{black}$ “) ;
par $(\operatorname{mf} r \mathrm{OW}=\mathrm{C}(2,2))$ i
persp $(x$, tout, term 21 , theta $=30$, phi $=30$,
$x \perp i m=c(x \perp, x u), y \perp i m=c(t 0, t f), x \perp a b=” x “$,
$\left.y l a b=” t^{\prime \prime}, z l a b=” \operatorname{term} 21^{n \prime}\right)$;
persp $(x$, tout, term 22 , theta $=30$, phi $=30$,
$x l i m=c(x l, x u), y l i m=c(t 0, t f), x \perp a b=” x “$,
$\left.y l a b=” t^{\prime \prime}, z l a b=” \operatorname{term} 22^{n}\right)$;
persp $(x$, tout, term $21+\operatorname{term} 22$, theta $=30$, phi $=30$,
$x l i m=c(x \perp, x u), y l i m=c(t 0, t f), x \perp a b=” x “$,
$\left.y l a b=” t^{\prime \prime}, z l a b=” t e r m 21+\operatorname{term} 22^{\prime \prime}\right) ;$
- The RHS terms of eq. (5.3-1) and their sum are plotted.
$#$
V3t
$\operatorname{par}(\operatorname{mfrow}=\mathrm{c}(2,2))$;
matplot $\left(\mathrm{x}=\mathrm{x}, \mathrm{Y}=\operatorname{term} 31, \mathrm{type}={ }^{\mathrm{n}} \mathrm{I}^{\prime \prime}, \mathrm{x} \perp \mathrm{ab}={ }^{\prime \prime} \mathrm{x}\right.$,
$Y l a b=” \operatorname{term} 31^{\prime \prime}, \mathrm{xlim}=\mathrm{c}(\mathrm{xl}, \mathrm{xu}), 1 \mathrm{t} y=1$, main=” , $1 w \mathrm{~d}=2$,
$\mathrm{CO}=$ “black”)
matplot $\left(\mathrm{x}=\mathrm{x}, \mathrm{y}=\operatorname{term} 32, \mathrm{ype}=\mathrm{I}^{\prime \prime}, \mathrm{xlab}=\mathrm{x}^{\prime \prime}\right.$,
$y l a b=” \operatorname{term} 32^{\prime \prime}, \mathrm{xlim}=\mathrm{c}(\mathrm{xl}, \mathrm{xu}), 1 \mathrm{ty}=1$, main=” , $1 w \mathrm{~d}=2$,
$\mathrm{COl}=” \mathrm{black}$ “)
matplot $\left(x=x, y=t e r m 31+t e r m 32, t y p e=” 1 “, x \perp a b={ }^{\prime \prime} x^{n}\right.$,
$Y l a b=$ “term $31+\operatorname{term} 32^{\text {n }}, \mathrm{xl} \mathrm{m}=\mathrm{c}(\mathrm{xl}, \mathrm{xu}), 1 \mathrm{t}=1, \mathrm{main=}$, 午,
$I w \mathrm{~d}=2, \mathrm{col}=$ “black”);
$\operatorname{par}(\operatorname{mfrow}=\mathrm{C}(2,2))$;
persp $(x$, tout, term 31 , theta $=30$, phi $=30$,
$\mathrm{xl} \mathrm{m}=\mathrm{c}(\mathrm{xl}, \mathrm{xu}), \mathrm{yl} \mathrm{m}=\mathrm{c}(\mathrm{t} 0, \mathrm{tf}), \mathrm{xlab}={ }^{\prime \prime} \mathrm{x}$,
$y l a b=” t^{\prime \prime}, z l a b=” \operatorname{term} 31^{n \prime}$;
统计代写|R代写project|Summary and conclusions
The ODE/PDE model of eqs. (5.1), (5.2), (5.3) is analyzed in detail by computing and plotting the ODE/PDE RHS terms and the LHS $t$ derivatives. This analysis gives an explanation of the origin of the ODE/PDE model solution properties. The model can now be studied in further detail. For example,
- The cross diffusion term in eqs. $(5.2-1),(5.2-2)$ can be expanded as
$$
\frac{\partial^{2}\left(V_{2}(x, t) V_{3}(x, t)\right)}{\partial x^{2}}=
$$
$$
\frac{\partial\left(V_{2}(x, t) \frac{\partial V_{3}(x, t)}{\partial x}\right)}{\partial x}+\frac{\partial\left(V_{3}(x, t) \frac{\partial V_{2}(x, t)}{\partial x}\right)}{\partial x}
$$
The two RHS terms can then be calculated and plotted separately to determine the contributions of each.
- The parameters for components 2,3 can be different in Listing 5.1. For example, these components may be of different size (molecular weight) so that the diffusivities $D_{V 2}, D_{V 3}$, and cross diffusion coefficients $\chi_{2}, \chi_{3}$ in eqs. (5.2-1), (5.3-1) are different.
- The effect of the mass transfer coefficients $k_{1 l}, k_{1 u}, k_{2 l}, k_{2 u}, k_{3 l}, k_{3 u}$ can be studied, possibly as experimental data for the rate of transfer of viral genetic material into host cells become available.
These suggested investigations are left as exercises.
R代考
统计代写|R代写project|Numerical, graphical output
数值输出与表 3.1 相同。此外，图形输出为C1(吨),C2(吨),C3(吨)与图 2 中的相同。3.1-2,3.1-4，这里不再赘述。eqs 的 RHS 项和 LHS 导数的图形输出。(5.1−1),(5.2−1),(5.3−1)是在无花果。5.2.
的地块∂在3(X,吨)∂吨与∂在2(X,吨)∂吨并且不包括在这里。
一般来说，无花果。5.2表示解决方案接近稳定、稳定的状态。
结束对 PDE 分析的讨论，等式。(5.1−1),(5.2−1), (5.3-1)，在Listing中加入如下代码5.2.
##
绘制 PDE 导数项
#
V1t
matplot(X=X,是=学期11[,2: 没有]， 类型=′′1′′,Xl一种b=′′X, ,
是l一种b=”吨和r米11′′,Xl一世米=C(Xl,X在),l吨是=1, main=” “, lwd=2,
col = “黑色”) ;
透视(X, tout [2:nout], term11 [, 2:nout], theta=90, φ = 30,
Xl一世米=C(Xl,X在),是l一世米=C(吨0,吨F),Xl一种b=”X “,
是l一种b=n′′,和l一种b=”学期11′′);
##
# \ mathrm ~ V} 2 \ mathrm {t# \ mathrm ~ V} 2 \ mathrm {t
关于(mfrow=C(2,2));
matplot(X=X,是=学期21， 类型=”1“,Xl一种b=′′Xn,是l一种b=“第 21 学期”，
Xl一世米=C(Xl,X在),1吨是=1, 主 =” , lwd = 2, col = “黑色”);
matplot(X=X,是=学期22， 类型=”1“,Xl一种b=′′Xn,是l一种b=“第 22 期”，
Xl一世米=C(Xl,X在),1吨是=1, 主要 =” ,1在d=2，col=“黑色”）；
matplot(X=X,是=学期21+学期22， 类型=′′1′′,Xl一种b= ” X “,
是l一种b=”学期21+学期22“,Xl一世米=C(Xl,X在), lty = 1, main = “”,
1在 d=2,C这l=”bl一种Cķ “);
关于(mfrow=C(2,2));
透视(X, tout, 第 21 学期, theta=30, φ=30,
Xl一世米=C(Xl,X在),是l一世米=C(吨0,吨F),Xl一种b=”X′′,
ylab = “” “,和l一种b=”学期21′′);
透视（X, 吹捧, 第 22 学期, theta=30, φ=30,
Xl一世米=C(Xl,X在),是l一世米=C(吨0,吨F),Xl一种b=nX“,
统计代写|R代写project|The RHS terms
- 等式的 RHS 项。(5.2−1)并绘制它们的总和。
##
V2t
关于(mfrow=C(2,2));
matplot(X=X,是=学期21,吨是p和=′′,Xl一种b=′′X,
是l一种b=”学期21′′,Xl一世米=C(Xl,X在),1吨是=1, 主要 =” ,1在d=2,
col = “黑色”);
matplot(X=X,是=吨和r米22,吨是p和=”1”Xl一种b=”X,
是l一种b=”学期22′′,Xl一世米=C(Xl,X在),1吨是=1, 主要 =” ,1在 d=2,
COl = “黑色” );
matplot(X=X,是=吨和r米21+吨和r米22,吨是p和=”1“,X⊥一种b=′′Xn,
是l一种b=“期限21+期限22”，”1 米=C(Xl,X在),1吨=1,米一种n=” ,
l在 d=2,C这l=”bl一种Cķ“）；
关于(MFr这在=C(2,2))我
相信(X, tout, 第 21 学期, theta=30, φ=30,
X⊥一世米=C(X⊥,X在),是⊥一世米=C(吨0,吨F),X⊥一种b=”X“,
是l一种b=”吨′′,和l一种b=”学期21n′);
透视(X, 吹捧, 第 22 学期, theta=30, φ=30,
Xl一世米=C(Xl,X在),是l一世米=C(吨0,吨F),X⊥一种b=”X“,
是l一种b=”吨′′,和l一种b=”学期22n);
透视(X, 所有, 术语21+学期22, θ=30, φ=30,
Xl一世米=C(X⊥,X在),是l一世米=C(吨0,吨F),X⊥一种b=”X“,
是l一种b=”吨′′,和l一种b=”吨和r米21+学期22′′);
- 等式的 RHS 项。(5.3-1) 和它们的总和被绘制出来。
##
V3t
关于(mfrow=C(2,2));
matplot(X=X,是=学期31,吨是p和=n一世′′,X⊥一种b=′′X,
是l一种b=”学期31′′,Xl一世米=C(Xl,X在),1吨是=1, 主要 =” ,1在 d=2,
C这=“黑色”）
matplot(X=X,是=学期32,是p和=一世′′,Xl一种b=X′′,
是l一种b=”学期32′′,Xl一世米=C(Xl,X在),1吨是=1, 主要 =” ,1在 d=2,
C这l=”bl一种Cķ”）
matplot(X=X,是=吨和r米31+吨和r米32,吨是p和=”1“,X⊥一种b=′′Xn,
是l一种b=“学期31+学期32n ,Xl米=C(Xl,X在),1吨=1,米一种一世n=, 午,
一世在 d=2,C这l=“黑色的”）;
关于(mfrow=C(2,2));
透视(X, 吹捧, 第 31 学期, theta=30, φ=30,
Xl米=C(Xl,X在),是l米=C(吨0,吨F),Xl一种b=′′X,
是l一种b=”吨′′,和l一种b=”学期31n′;
统计代写|R代写project|Summary and conclusions
方程的 ODE/PDE 模型。通过计算和绘制 ODE/PDE RHS 项和 LHS 对 (5.1)、(5.2)、(5.3) 进行详细分析吨衍生品。该分析解释了 ODE/PDE 模型解属性的起源。现在可以更详细地研究该模型。例如，
- 方程中的交叉扩散项。(5.2−1),(5.2−2)可以扩展为
∂2(在2(X,吨)在3(X,吨))∂X2=
∂(在2(X,吨)∂在3(X,吨)∂X)∂X+∂(在3(X,吨)∂在2(X,吨)∂X)∂X
然后可以分别计算和绘制这两个 RHS 项，以确定每个项的贡献。
- 清单 5.1 中组件 2,3 的参数可以不同。例如，这些成分可能具有不同的尺寸（分子量），从而使扩散率D在2,D在3, 和交叉扩散系数χ2,χ3在等式中。(5.2-1)、(5.3-1) 不同。
- 传质系数的影响ķ1l,ķ1在,ķ2l,ķ2在,ķ3l,ķ3在可以研究，可能随着病毒遗传物质转移到宿主细胞的速率的实验数据变得可用。
这些建议的调查留作练习。
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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。
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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。
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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。