月度归档: 2022年9月

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT435

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时间序列分析是分析在一个时间间隔内收集的一系列数据点的具体方式。在时间序列分析中,分析人员在设定的时间段内以一致的时间间隔记录数据点,而不仅仅是间歇性或随机地记录数据点。

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT435

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Seasonal ARIMA Modeling of Beer Sales

The SACF for the $\nabla \nabla^4$ transformation of beer sales shown in Fig. $9.3$ has $r_1=-0.56, r_2=-0.03, r_3=0.44, r_4=-0.65$, and $r_5=0.30$. Since $r_2 \approx 0$ and $r_1 r_4=0.36$, these first five sample autocorrelations are, within reasonable sampling limits, consistent with the ACF of an $\operatorname{ARIMA}(0,1,1)(0,1,1)4$ airline model. Using (9.7) the standard error of the sample autocorrelations for lags greater than 5 is calculated to be $0.20$. Only $r{16}$ exceeds two-standard errors, suggesting that this airline model could represent a satisfactory representation of the beer sales data. Fitting this model obtains ${ }^4$ :
$$
\nabla_1 \nabla_4 x_t=\left(1-\begin{array}{c}
0.694 \
(0.098)
\end{array}\right)\left(1-\begin{array}{c}
0.604 \
(0.110)
\end{array} B^4\right) a_t \quad \hat{\sigma}=271.9
$$
The more general seasonal ARIMA model is estimated to be:
$$
\nabla \nabla_4 x_t=\left(1-\underset{(0.072)}{0.802} B-\underset{(0.095)}{0.552} B^4+\begin{array}{c}
0.631 \
(0.098)
\end{array} B^5\right) a_t \quad \hat{\sigma}=265.0
$$
The multiplicative model imposes the nonlinear restriction $\theta_1 \theta_4+\theta_5=0$. The log-likelihoods of the two models are $-547.76$ and $-545.64$, leading to a likelihood ratio test statistic of $4.24$, which is distributed as chi-square with one degree of freedom and so is not quite significant at the $2.5 \%$ level, although a Wald test does prove to be significant.

Using $\theta=0.7$ and $\Theta=0.6$ for simplicity, then the $\psi$-weights of the airline model are given, in general, by:
$$
\begin{gathered}
\psi_{4 r+1}=\psi_{4 r+2}=\psi_{4(r+1)-1}=0.3(r+1-0.6 r)=0.3+0.12 r \
\psi_{4(r+1)}=0.3(r+1-0.6 r)+0.4=0.7+0.12 r
\end{gathered}
$$
Thus,
$$
\begin{aligned}
&\psi_1=\psi_2=\psi_3=0.3 \
&\psi_4=0.7 \
&\psi_5=\psi_6=\psi_7=0.42 \
&\psi_8=0.82 \
&\psi_9=\psi_{10}=\psi_{11}=0.54, \text { etc. }
\end{aligned}
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|SEASONAL ADJUSTMENT

9.13 In $\S 2.16$ we introduced a decomposition of an observed time series into trend, seasonal, and irregular (or noise) components, focusing attention on estimating the seasonal component and then eliminating it to provide a seasonally adjusted series. Extending the notation introduced in (8.1), this implicit UC decomposition can be written as
$$
x_t=z_t+s_t+u_t
$$
where the additional seasonal component $s_t$ is assumed to be independent of both $z_t$ and $u_t$. On obtaining an estimate of the seasonal component, $\hat{s}_t$, the seasonally adjusted series can then be defined as $x_t^a=x_t-\hat{s}_t$.
9.14 An important question is why we would wish to remove the seasonal component, rather than modeling it as an integral part of the stochastic process generating the data, as in fitting a seasonal ARIMA model, for example. A commonly held view is that the ability to recognize, interpret, or react to important nonseasonal movements in a series, such as turning points and other cyclical events, emerging patterns, or unexpected occurrences for which potential causes might be sought, may well be hindered by the presence of seasonal movements. Consequently, seasonal adjustment is carried out to simplify data so that they may be more easily interpreted by “statistically unsophisticated” users without this simplification being accompanied by too large a loss of information.

This qualifier is important because it requires that the seasonal adjustment procedure does not result in a “significant” loss of information. Although the moving average method introduced in $\$ 2.16$ is both intuitively and computationally simple, it may not be the best available method. Historically, seasonal adjustment methods have been categorized as either empirically- or model-based. The moving average method falls into the former category, as are the methods developed by statistical agencies, such as the sequence of procedures developed by the United States Bureau of the Census, the latest incarnation being known as X-13. Model-based methods employ signal extraction techniques based on ARIMA models fitted either to the observed series or to its components. The most popular of these methods is known as TRAMO/SEATS: see Gómez and Maravall (1996) and Mills (2013b). The distinction between empirical and model-based methods is, however, becoming blurred as X-13 also uses ARIMA models in its computations. ${ }^6$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT435

时间序列分析代考

统计代写|时间序列分析代写时间序列分析代考|啤酒销售的季节性ARIMA建模

图$9.3$所示的啤酒销售$\nabla \nabla^4$转型的SACF有$r_1=-0.56, r_2=-0.03, r_3=0.44, r_4=-0.65$,和$r_5=0.30$。从$r_2 \approx 0$和$r_1 r_4=0.36$开始,在合理的抽样范围内,这前五个样本自相关性与$\operatorname{ARIMA}(0,1,1)(0,1,1)4$航空公司模型的ACF一致。使用(9.7)计算滞后大于5的样本自相关的标准误差为$0.20$。只有$r{16}$超过了两个标准误差,这表明这个航空公司模型可以代表一个令人满意的啤酒销售数据的表示。拟合该模型得到${ }^4$:
$$
\nabla_1 \nabla_4 x_t=\left(1-\begin{array}{c}
0.694 \
(0.098)
\end{array}\right)\left(1-\begin{array}{c}
0.604 \
(0.110)
\end{array} B^4\right) a_t \quad \hat{\sigma}=271.9
$$
更一般的季节性ARIMA模型估计为:
$$
\nabla \nabla_4 x_t=\left(1-\underset{(0.072)}{0.802} B-\underset{(0.095)}{0.552} B^4+\begin{array}{c}
0.631 \
(0.098)
\end{array} B^5\right) a_t \quad \hat{\sigma}=265.0
$$
乘法模型施加了非线性约束$\theta_1 \theta_4+\theta_5=0$。两个模型的对数似然是$-547.76$和$-545.64$,导致了$4.24$的似然比检验统计量,它以一个自由度的卡方分布,因此在$2.5 \%$水平上不太显著,尽管Wald检验确实证明显著。


为了简单起见,使用$\theta=0.7$和$\Theta=0.6$,那么航空公司模型的$\psi$ -权重一般由:
$$
\begin{gathered}
\psi_{4 r+1}=\psi_{4 r+2}=\psi_{4(r+1)-1}=0.3(r+1-0.6 r)=0.3+0.12 r \
\psi_{4(r+1)}=0.3(r+1-0.6 r)+0.4=0.7+0.12 r
\end{gathered}
$$
因此,
$$
\begin{aligned}
&\psi_1=\psi_2=\psi_3=0.3 \
&\psi_4=0.7 \
&\psi_5=\psi_6=\psi_7=0.42 \
&\psi_8=0.82 \
&\psi_9=\psi_{10}=\psi_{11}=0.54, \text { etc. }
\end{aligned}
$$

统计代写|时间序列分析代写时间序列分析代考|季节性调整

9.13 In $\S 2.16$ 我们将观察到的时间序列分解为趋势、季节和不规则(或噪声)成分,重点关注估计季节成分,然后消除它,以提供季节性调整的序列。扩展(8.1)中介绍的符号,这个隐式UC分解可以写成
$$
x_t=z_t+s_t+u_t
$$
其中附加的季节性成分 $s_t$ 是独立于两者的吗 $z_t$ 和 $u_t$。在得到季节成分的估计后, $\hat{s}_t$,则季节性调整序列可定义为 $x_t^a=x_t-\hat{s}_t$一个重要的问题是,为什么我们希望删除季节性成分,而不是将其建模为生成数据的随机过程的一个整体部分,例如,在拟合季节性ARIMA模型时。一种普遍的观点认为,识别、解释或对一系列重要的非季节性运动(如转折点和其他周期性事件、新出现的模式或可能寻找潜在原因的意外事件)作出反应的能力很可能会受到季节性运动的存在的阻碍。因此,进行了季节调整,以简化数据,使“统计上不熟练”的用户可以更容易地解释这些数据,而不会伴随这种简化而造成太大的信息损失 这个限定符很重要,因为它要求季节调整过程不会导致信息的“重大”损失。虽然$\$ 2.16$中介绍的移动平均方法直观且计算简单,但它可能不是最好的可用方法。历史上,季节性调整方法被分为基于经验和基于模型的两类。移动平均方法属于前一类,由统计机构制定的方法也属于前一类,例如由美国人口普查局制定的一系列程序,其最新版本被称为X-13。基于模型的方法采用基于拟合观测序列或其组成部分的ARIMA模型的信号提取技术。这些方法中最流行的是TRAMO/SEATS:见Gómez和Maravall(1996)和Mills (2013b)。然而,经验方法和基于模型的方法之间的区别正在变得模糊,因为X-13在其计算中也使用ARIMA模型。${ }^6$

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|SIGNAL EXTRACTION

8.8 Given a UC model of the form of (8.1) and models for $z_t$ and $u_t$, it is often useful to provide estimates of these two unobserved components, a procedure that is known as signal extraction. A MMSE estimate of $z_t$, is an estimate $\hat{z}t$ which minimizes $E\left(\zeta_t^2\right)$, where $\zeta_t=z_t-\hat{z}_t$ is the estimation error (cf. \$7.2). From, for example. Pierce (1979). given an infinite sample of observations, denoted $\left{x_t,-\infty \leq t \leq \infty\right}$, such an estimator is: $$ \hat{z}_t=\nu_z(B) x_t=\sum{j=-\infty}^{\infty} \nu_{z j} x_{t-j}
$$
where the filter $\nu_z(B)$ is defined as:
$$
\nu_z(B)=\frac{\sigma_v^2 \gamma(B) \gamma\left(B^{-1}\right)}{\sigma_e^2 \theta(B) \theta\left(B^{-1}\right)}
$$
in which case the noise component can be estimated as:
$$
\hat{u}t=x_t-\hat{z}_t=\left(1-\nu_z(B)\right) x_t=\nu_u(B) x_t $$ For example, for the Muth model of a random walk overlaid with white noise: $$ \nu_z(B)=\frac{\sigma_v^2}{\sigma_e^2}(1-\theta B)^{-1}\left(1-\theta B^{-1}\right)^{-1}=\frac{\sigma_v^2}{\sigma_e^2} \frac{1}{\left(1-\theta^2\right)} \sum{j=-\infty}^{\infty} \theta^{|j|} B^j
$$
so that, using $\sigma_v^2=(1-\theta)^2 \sigma_e^2$, obtained using (8.6), we have:
$$
\hat{z}t=\left.\frac{(1-\theta)^2}{1-\theta^2} \sum{j=-\infty}^{\infty} \theta^{\mid j}\right|{x{t-j}}
$$
Thus, for values of $\theta$ close to unity, $\hat{z}_t$ will be given by an extremely long moving average of future and past values of $x$. If $\theta$ is close to zero, however, $\hat{z}_t$ will be almost equal to the most recently observed value of $x$. From (8.3), large values of $\theta$ are seen to correspond to small values of the signal-tonoise variance ratio $\kappa=\sigma_v^2 / \sigma_u^2$. When the noise component dominates, a long moving average of $x$ values will provide the best estimate of the trend, while if the noise component is only small then the trend is essentially given by the current position of $x$.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|MODELING STOCHASTIC SEASONALITY

9.3 It would, however, be imprudent to rule out the possibility of an evolving seasonal pattern: in other words, the presence of stochastic seasonality. As in the modeling of stochastic trends, ARIMA processes have been found to do an excellent job in modeling stochastic seasonality, albeit in an extended form to that developed in previous chapters.
9.4 An important consideration when attempting to model a seasonal time series with an ARIMA model is to determine what sort of process will best match the SACFs and PACFs that characterize the data. Concentrating on the beer sales series, we have already noted the seasonal pattern in the SACF for $\nabla x_t$ shown in Fig. 9.1. In considering the SACF further, we note that the seasonality manifests itself in large positive autocorrelations at the seasonal lags ( $4 k, k \geq 1$ ) being flanked by negative autocorrelations at the “satellites” $[4(k-1), 4(k+1)]$. The slow decline of these seasonal autocorrelations is indicative of seasonal nonstationarity and, analogous to the analysis of “nonseasonal nonstationarity,” this may be dealt with by seasonal differencing, that is, by using the $\nabla_4=1-B^4$ operator in conjunction with the usual $\nabla$ operator. Fig. $9.3$ shows the SACF of $\nabla \nabla^4$ transformed beer sales and this is now clearly stationary and, thus, potentially amenable to ARIMA identification.
9.5 In general, if we have a seasonal period of $m$ then the seasonal differencing operator may be denoted as $\nabla_m$. The nonseasonal and seasonal differencing operators may then be applied $d$ and $D$ times, respectively, so that a seasonal ARIMA model may take the general form
$$
\nabla^d \nabla_m^D \phi(B) x_t=\theta(B) a_t
$$ Appropriate forms of the $\theta(B)$ and $\phi(B)$ polynomials can then, at least in principle, be obtained by the usual methods of identification and/or model selection. Unfortunately, two difficulties are typically encountered. First, the PACFs of seasonal models are difficult both to derive and to interpret, so that conventional identification is usually based solely on the behavior of the appropriate SACF. Second, since the $\theta(B)$ and $\phi(B)$ polynomials need to account for the seasonal autocorrelation, at least one of them must be of minimum order $m$. This often means that the number of models which need to be considered in model selection procedures can become prohibitively large.

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时间序列分析代考

统计代写|时间序列分析代写时间序列分析代考|信号提取


给定(8.1)形式的UC模型和$z_t$和$u_t$的模型,提供这两个未观测成分的估计通常是有用的,这个过程被称为信号提取。对$z_t$的MMSE估计是将$E\left(\zeta_t^2\right)$最小化的估计$\hat{z}t$,其中$\zeta_t=z_t-\hat{z}t$是估计误差(cf $7.2)。例如,从。皮尔斯(1979)。给定一个无限的观察样本,记为$\left{x_t,-\infty \leq t \leq \infty\right}$,这样的估计量是:$$ \hat{z}_t=\nu_z(B) x_t=\sum{j=-\infty}^{\infty} \nu{z j} x_{t-j}
$$
,其中滤波器$\nu_z(B)$定义为:
$$
\nu_z(B)=\frac{\sigma_v^2 \gamma(B) \gamma\left(B^{-1}\right)}{\sigma_e^2 \theta(B) \theta\left(B^{-1}\right)}
$$
,在这种情况下,噪声分量可以估计为:
$$
\hat{u}t=x_t-\hat{z}_t=\left(1-\nu_z(B)\right) x_t=\nu_u(B) x_t $$例如,对于覆盖着白噪声的随机漫步的Muth模型:$$ \nu_z(B)=\frac{\sigma_v^2}{\sigma_e^2}(1-\theta B)^{-1}\left(1-\theta B^{-1}\right)^{-1}=\frac{\sigma_v^2}{\sigma_e^2} \frac{1}{\left(1-\theta^2\right)} \sum{j=-\infty}^{\infty} \theta^{|j|} B^j
$$
,因此,使用(8.6)得到的$\sigma_v^2=(1-\theta)^2 \sigma_e^2$,我们有:
$$
\hat{z}t=\left.\frac{(1-\theta)^2}{1-\theta^2} \sum{j=-\infty}^{\infty} \theta^{\mid j}\right|{x{t-j}}
$$
因此,对于$\theta$的值接近于单位,$\hat{z}_t$将由$x$的未来值和过去值的一个极长的移动平均值给出。但是,如果$\theta$接近于零,$\hat{z}_t$将几乎等于$x$最近观察到的值。从(8.3)可以看出,$\theta$的大值对应于信号-噪声方差比$\kappa=\sigma_v^2 / \sigma_u^2$的小值。当噪声分量占主导地位时,$x$值的长移动平均值将提供趋势的最佳估计,而如果噪声分量很小,则趋势基本上由$x$的当前位置给出。

统计代写|时间序列分析代写时间序列分析代考|建模随机季节性


然而,排除一种不断演变的季节模式的可能性是轻率的:换句话说,随机季节性的存在。在随机趋势的建模中,ARIMA过程被发现在建模随机季节性方面做得很好,尽管是在前几章中开发的扩展形式。9.4当试图用ARIMA模型建模季节时间序列时,一个重要的考虑因素是确定哪种过程将最好地匹配描述数据的sacf和pacf。专注于啤酒销售系列,我们已经注意到$\nabla x_t$的SACF的季节性模式,如图9.1所示。在进一步考虑SACF时,我们注意到,季节性表现为在季节性滞后($4 k, k \geq 1$)上有大量的正自相关,而在“卫星”$[4(k-1), 4(k+1)]$上则有负自相关。这些季节性自相关的缓慢下降表明了季节性的非平稳性,并且,类似于“非季节性非平稳性”的分析,这可以通过季节性差异来处理,也就是说,通过将$\nabla_4=1-B^4$算子与通常的$\nabla$算子结合使用。图$9.3$显示了$\nabla \nabla^4$转换后的啤酒销售的SACF,这现在显然是静止的,因此,可能符合ARIMA识别。
9.5一般来说,如果我们有一个$m$的季节性周期,那么季节差异算子可以表示为$\nabla_m$。然后可以分别应用非季节性和季节性差分算子$d$和$D$次,这样季节性ARIMA模型就可以采用一般形式
$$
\nabla^d \nabla_m^D \phi(B) x_t=\theta(B) a_t
$$然后,至少在原则上,可以通过通常的识别和/或模型选择方法得到$\theta(B)$和$\phi(B)$多项式的适当形式。不幸的是,通常会遇到两个困难。首先,季节模型的pacf难以推导和解释,因此传统的识别通常仅基于适当的SACF的行为。其次,由于$\theta(B)$和$\phi(B)$多项式需要考虑季节自相关,它们中至少有一个必须是最小阶$m$。这通常意味着在模型选择过程中需要考虑的模型数量会变得大得令人望而却步

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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)。

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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。

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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。

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。

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT758

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时间序列分析是分析在一个时间间隔内收集的一系列数据点的具体方式。在时间序列分析中,分析人员在设定的时间段内以一致的时间间隔记录数据点,而不仅仅是间歇性或随机地记录数据点。

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我们提供的时间序列分析Time-Series Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT758

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|FORECASTING WITH AUTOREGRESSIVE-INTEGRATED

7.1 An important feature of the univariate models introduced in previous chapters is their ability to provide forecasts of future values of the observed series. There are two aspects to forecasting: the provision of a forecast for a future value of the series and the provision of a forecast error that can be attached to this point forecast. This forecast error may then be used to construct forecast intervals to provide an indication of the precision these forecasts are likely to possess. The setup is, thus, analogous to the classic statistical problem of estimating an unknown parameter of a model and providing a confidence interval for that parameter.

What is often not realized when forecasting is that the type of model used to construct point and interval forecasts will necessarily determine the properties of these forecasts. Consequently, forecasting from an incorrect or misspecified model may lead to forecasts that are inaccurate and which incorrectly measure the precision that may be attached to them. ${ }^1$
7.2 To formalize the forecasting problem, suppose we have a realization $\left(x_{1-d}, x_{2-d}, \ldots, x_T\right)$ from a general ARIMA $(p, d, q)$ process
$$
\phi(B) \nabla^d x_t=\theta_0+\theta(B) a_t
$$
and that we wish to forecast a future value $x_{T+h}, h$ being known as the lead time or forecast horizon. ${ }^2$ If we let
$$
\alpha(B)=\phi(B) \nabla^d=\left(1-\alpha_1 B-\alpha_2 B^2-\cdots-\alpha_{p+d} B^{p+d}\right)
$$ then (7.1) becomes, for time $T+h$,
$$
\alpha(B) x_{T+h}=\theta_0+\theta(B) a_{T+h}
$$
that is.
$$
\begin{aligned}
x_{T+h}=& \alpha_1 x_{T+h-1}+\alpha_2 x_{T+h-2}+\cdots+\alpha_{p+d} x_{T+h+p-d}+\theta_0+a_{T+h} \
&-\theta_1 a_{T+h-1}-\cdots-\theta_q a_{T+h-q}
\end{aligned}
$$
Clearly, observations from $T+1$ onwards are unavailable, but a minimum mean square error (MMSE) forecast of $x_{T+h}$ made at time $T$ (known as the origin), and denoted $f_{T, h}$, is given by the conditional expectation
$$
\begin{aligned}
f_{T, h}=& E\left(\alpha_1 x_{T+h-1}+\alpha_2 x_{T+h-2}+\cdots+\alpha_{p+d} x_{T+h-p-d}+\theta_0\right.\
&\left.+a_{T+h}-\theta_1 a_{T+h-1}-\cdots-\theta_q a_{T+h-q} \mid x_T, x_{T-1}, \ldots\right) .
\end{aligned}
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|UNOBSERVED COMPONENT MODELS

8.1 A difference stationary, that is, $I(1)$, time series may always be decomposed into a stochastic nonstationary trend, or signal, component and a stationary noise, or irregular, component:
$$
x_t=z_t+u_t
$$
Such a decomposition can be performed in several ways. For instance, Muth’s (1960) classic example assumes that the trend component $z_t$ is a random walk
$$
z_t=\mu+z_{t-1}+v_t
$$
while $u_t$ is white noise and independent of $v_t$, that is, $u_t \sim \mathrm{WN}\left(0, \sigma_u^2\right)$ and $v_I \sim \operatorname{WN}\left(0, \sigma_v^2\right)$, with $E\left(u_t v_{t-i}\right)=0$ for all $i$. Thus, it follows that $\nabla x_t$ is the stationary process
$$
\nabla x_t=\mu+v_t+u_t-u_{t-1}
$$
which has an autocorrelation function that cuts off at lag one with coefficient
$$
\rho_1=-\frac{\sigma_u^2}{\sigma_u^2+2 \sigma_v^2}
$$
It is clear from (8.3) that $-0.5 \leq \rho_1 \leq 0$, the exact value depending on the relative sizes of the two variances, so that $\nabla x_t$ can be written as the MA(1) process:
$$
\nabla x_t=\mu+e_t-\theta e_{t-1}
$$

where $e_t \sim \mathrm{WN}\left(0, \sigma_e^2\right)$. On defining $\kappa=\sigma_v^2 / \sigma_u^2$ to be the signal-to-noise variance ratio, the relationship between the parameters of (8.2) and (8.4) can be shown to be:
$$
\theta=\frac{1}{2}\left((\kappa+2)-\left(\kappa^2+4 \kappa\right)^{1 / 2}\right), \quad \kappa=\frac{(1-\theta)^2}{\theta}, \quad \kappa \geq 0, \quad|\theta|<1
$$
and
$$
\sigma_u^2=\theta \sigma_e^2
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT758

时间序列分析代考

统计代写|时间序列分析代写时间序列分析代考|预测与自回归-集成


前几章介绍的单变量模型的一个重要特征是它们能够提供对观测序列未来值的预测。预测有两个方面:提供对序列未来值的预测和提供可以附加在这个点预测上的预测误差。这个预测误差可以用来构建预测区间,以提供这些预测可能具有的精度的指示。因此,该设置类似于估计模型的未知参数并为该参数提供置信区间的经典统计问题


预测时往往没有意识到的是,用于构建点预测和区间预测的模型的类型必然会决定这些预测的性质。因此,从一个不正确的或指定错误的模型进行预测可能会导致预测不准确,也不正确地衡量了可能附加在模型上的精度。 ${ }^1$为了形式化预测问题,假设我们有一个实现 $\left(x_{1-d}, x_{2-d}, \ldots, x_T\right)$ 一般的ARIMA $(p, d, q)$ process
$$
\phi(B) \nabla^d x_t=\theta_0+\theta(B) a_t
$$
,我们希望预测未来的值 $x_{T+h}, h$ 被称为提前期或预测期。 ${ }^2$ 如果我们让
$$
\alpha(B)=\phi(B) \nabla^d=\left(1-\alpha_1 B-\alpha_2 B^2-\cdots-\alpha_{p+d} B^{p+d}\right)
$$ 那么(7.1)变成,就时间而言 $T+h$,
$$
\alpha(B) x_{T+h}=\theta_0+\theta(B) a_{T+h}
$$
就是
$$
\begin{aligned}
x_{T+h}=& \alpha_1 x_{T+h-1}+\alpha_2 x_{T+h-2}+\cdots+\alpha_{p+d} x_{T+h+p-d}+\theta_0+a_{T+h} \
&-\theta_1 a_{T+h-1}-\cdots-\theta_q a_{T+h-q}
\end{aligned}
$$显然,观察 $T+1$ 的最小均方误差(MMSE)预测 $x_{T+h}$ 制作时间 $T$ (称为原点),并表示 $f_{T, h}$,由条件期望
给出$$
\begin{aligned}
f_{T, h}=& E\left(\alpha_1 x_{T+h-1}+\alpha_2 x_{T+h-2}+\cdots+\alpha_{p+d} x_{T+h-p-d}+\theta_0\right.\
&\left.+a_{T+h}-\theta_1 a_{T+h-1}-\cdots-\theta_q a_{T+h-q} \mid x_T, x_{T-1}, \ldots\right) .
\end{aligned}
$$

统计代写|时间序列分析代写时间序列分析代考|未观察到的组件模型


一个差分平稳,即$I(1)$,时间序列总是可以分解为一个随机的非平稳趋势,或信号,分量和一个平稳的噪声,或不规则的分量:
$$
x_t=z_t+u_t
$$
这样的分解可以用几种方式进行。例如,Muth(1960)的经典例子假设趋势成分$z_t$是随机漫步
$$
z_t=\mu+z_{t-1}+v_t
$$
,而$u_t$是白噪声,独立于$v_t$,即$u_t \sim \mathrm{WN}\left(0, \sigma_u^2\right)$和$v_I \sim \operatorname{WN}\left(0, \sigma_v^2\right)$, $E\left(u_t v_{t-i}\right)=0$对所有$i$。因此,可以得出$\nabla x_t$是平稳过程
$$
\nabla x_t=\mu+v_t+u_t-u_{t-1}
$$
,它具有一个自相关函数,在系数
$$
\rho_1=-\frac{\sigma_u^2}{\sigma_u^2+2 \sigma_v^2}
$$
的滞后1处截断。从(8.3)可以清楚地看出,$-0.5 \leq \rho_1 \leq 0$的确切值取决于两个方差的相对大小,因此$\nabla x_t$可以写成MA(1)过程:
$$
\nabla x_t=\mu+e_t-\theta e_{t-1}
$$

where $e_t \sim \mathrm{WN}\left(0, \sigma_e^2\right)$。将$\kappa=\sigma_v^2 / \sigma_u^2$定义为信噪比,(8.2)和(8.4)的参数之间的关系可以表示为:
$$
\theta=\frac{1}{2}\left((\kappa+2)-\left(\kappa^2+4 \kappa\right)^{1 / 2}\right), \quad \kappa=\frac{(1-\theta)^2}{\theta}, \quad \kappa \geq 0, \quad|\theta|<1
$$

$$
\sigma_u^2=\theta \sigma_e^2
$$

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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物理代写|核物理代写nuclear physics代考|PHYS585

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核物理学是研究原子核及其成分和相互作用的物理学领域,此外还研究其他形式的核物质。核物理学不应与原子物理学相混淆,后者研究原子的整体,包括其电子。

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物理代写|核物理代写nuclear physics代考|PHYS585

物理代写|核物理代写nuclear physics代考|Hyperfine Structure

The magnetic moment (vector) of a nucleus is proportional to its spin and is given by
$$
\tilde{\boldsymbol{\mu}}_N=g_I \frac{\mu_N}{\hbar} \boldsymbol{I},
$$
where $\mu_N$ is the nuclear magneton (4.6), $g_I$ is the nuclear $\mathrm{g}$-factor ${ }^3$ and $\boldsymbol{I}$ is the nuclear spin vector.
The magnetic moment of the atomic electrons is (analogously)
$$
\tilde{\boldsymbol{\mu}}_e=g_J \frac{\mu_e}{\hbar} \boldsymbol{J},
$$
where $\mu_e$ is the Bohr magneton
$$
\mu_e \equiv \frac{e \hbar}{2 m_e} \text {, }
$$
where $g_J$ is the atomic $\mathrm{g}$-factor, and $\boldsymbol{J}$ is the total electron angular momentum vector.

These two magnetic moments interact with each other, generating a hyperfine energy shift,

$$
\Delta E_{\mathrm{hf}}=\frac{\mu_0}{4 \pi} \tilde{\boldsymbol{\mu}}N \cdot \tilde{\boldsymbol{\mu}}_e\left\langle\frac{1}{r_a^3}\right\rangle=\frac{\mu_0}{4 \pi \hbar^2} g_1 g_J \mu_N \mu_e \boldsymbol{I} \cdot \boldsymbol{J}\left\langle\frac{1}{r_a^3}\right\rangle, $$ where $\mu_0\left(=1 / \epsilon_0 c^2\right)$ is the permeability of the vacuum, and $r_a$ is the radial distance of the electrons from the nucleus. The nuclear and electron angular momenta combine to produce a total angular momentum with quantum number $F$, which takes possible values $$ |I-J| \leq F \leq I+J, $$ and using the fact that the entire atomic state is in a simultaneous eigenstate of the operators $F^2, I^2$ and $J^2$ with eigenvalues $F(F+1) \hbar^2, I(I+1) \hbar^2$ and $J(J+1) \hbar^2$, respectively, we may write $$ \boldsymbol{I} \cdot \boldsymbol{J}=\frac{\hbar^2}{2}(F(F+1)-I(I+1)-J(J+1)), $$ such that the hyperfine energy shift, $\Delta E{\mathrm{hf}}$, is
$$
\begin{aligned}
\Delta E_{\mathrm{hf}} &=\frac{\mu_0}{4 \pi} \frac{1}{2} g_I g_J \mu_N \mu_e\left\langle\frac{1}{r_a^3}\right\rangle(F(F+1)-I(I+1)-J(J+1)) \
&=\frac{\alpha}{2} g_I g_j \frac{\hbar^2}{m_p m_e c}\left\langle\frac{1}{r_a^3}\right\rangle(F(F+1)-I(I+1)-J(J+1))
\end{aligned}
$$

物理代写|核物理代写nuclear physics代考|Isomeric Shift

The wavefunctions for electrons in an $s$-wave $(\ell=0)$ do not vanish at the origin, $\Psi(0) \neq 0$. This means that $s$-wave electrons have a small but non-zero probability of being inside the nucleus. When this is the case, the electrostatic potential between the nucleus and these electrons is smaller than that obtained by treating the nucleus as a point particle. It was pointed out by Richard Weiner [64] that since the effective volume of the nucleus is different for different excited states, this would lead to a

small correction to the energy of the $\gamma$-ray emitted in the transition between two nuclear states.

The shift in energy of a state due to the non-zero volume of a nucleus with charge density $\rho(\mathrm{r})$, interacting with an electron whose wavefunction is $\Psi_e(\boldsymbol{r})$, is given by
$$
\Delta E_{\mathrm{vol}}=\frac{e^2}{4 \pi \varepsilon_0} \int d^3 \boldsymbol{r} \int d^3 \boldsymbol{r}^{\prime}\left|\Psi_e(\boldsymbol{r})\right|^2 \rho\left(\boldsymbol{r}^{\prime}\right)\left[\frac{1}{\left|\boldsymbol{r}-\boldsymbol{r}^{\prime}\right|}-\frac{1}{|\boldsymbol{r}|}\right]
$$
Assuming that the nuclear charge density is spherically symmetric, as well as the $s$-wave electron wavefunctions, the angular integration in (8.14) can be performed to give
$$
\Delta E_{\mathrm{vol}}=\frac{4 \pi e^2}{\varepsilon_0} \int r^2 d r\left|\Psi_e(\boldsymbol{r})\right|^2 \int_r^{\infty} d r^{\prime} \rho\left(r^{\prime}\right)\left[r^{\prime}-\frac{r^{\prime 2}}{r} \mid\right.
$$
If we treat the nuclear charge density as being uniform inside the nuclear radius, $R$, i.e.
$$
\begin{aligned}
\rho(r) &=\frac{3 \angle e}{4 \pi R^3}, \quad(rR),
\end{aligned}
$$
the radial integrand is non-zero only for $r<R$. In that region, we can approximate the electron wavefunction by its value at the origin. Radial integration over $r$ and $r^{\prime}$ then gives
$$
\Delta E_{\mathrm{vol}}=\frac{4 \pi Z \alpha \hbar c}{10}\left|\Psi_e(0)\right|^2 R^2
$$

物理代写|核物理代写nuclear physics代考|PHYS585

核物理代写

物理代写|核物理代写核物理学代考|超精细结构


原子核的磁矩(矢量)与它的自旋成正比,由
$$
\tilde{\boldsymbol{\mu}}_N=g_I \frac{\mu_N}{\hbar} \boldsymbol{I},
$$
给出,其中$\mu_N$是核磁子(4.6),$g_I$是核$\mathrm{g}$ -因子${ }^3$, $\boldsymbol{I}$是核自旋矢量。
原子电子的磁矩(类似地)
$$
\tilde{\boldsymbol{\mu}}_e=g_J \frac{\mu_e}{\hbar} \boldsymbol{J},
$$
其中$\mu_e$是玻尔磁子
$$
\mu_e \equiv \frac{e \hbar}{2 m_e} \text {, }
$$
其中$g_J$是原子$\mathrm{g}$ -因子,$\boldsymbol{J}$是总电子角动量矢量


这两个磁矩相互作用,产生超精细的能量位移,

$$
\Delta E_{\mathrm{hf}}=\frac{\mu_0}{4 \pi} \tilde{\boldsymbol{\mu}}N \cdot \tilde{\boldsymbol{\mu}}_e\left\langle\frac{1}{r_a^3}\right\rangle=\frac{\mu_0}{4 \pi \hbar^2} g_1 g_J \mu_N \mu_e \boldsymbol{I} \cdot \boldsymbol{J}\left\langle\frac{1}{r_a^3}\right\rangle, $$ 哪里 $\mu_0\left(=1 / \epsilon_0 c^2\right)$ 真空的磁导率,和 $r_a$ 是电子到原子核的径向距离。原子核的角动量和电子的角动量结合在一起产生一个具有量子数的总角动量 $F$,它接受可能的值 $$ |I-J| \leq F \leq I+J, $$ 利用整个原子状态是同时存在的算子的特征态这一事实 $F^2, I^2$ 和 $J^2$ 带有特征值 $F(F+1) \hbar^2, I(I+1) \hbar^2$ 和 $J(J+1) \hbar^2$,分别,我们可以写 $$ \boldsymbol{I} \cdot \boldsymbol{J}=\frac{\hbar^2}{2}(F(F+1)-I(I+1)-J(J+1)), $$ 以至于超精细能量转移, $\Delta E{\mathrm{hf}}$,为
$$
\begin{aligned}
\Delta E_{\mathrm{hf}} &=\frac{\mu_0}{4 \pi} \frac{1}{2} g_I g_J \mu_N \mu_e\left\langle\frac{1}{r_a^3}\right\rangle(F(F+1)-I(I+1)-J(J+1)) \
&=\frac{\alpha}{2} g_I g_j \frac{\hbar^2}{m_p m_e c}\left\langle\frac{1}{r_a^3}\right\rangle(F(F+1)-I(I+1)-J(J+1))
\end{aligned}
$$

物理代写|核物理代写核物理代考|同分异构体移位

$s$ -波$(\ell=0)$中的电子波函数在原点$\Psi(0) \neq 0$处不消失。这意味着$s$ -波电子在原子核内部的概率很小,但非零。在这种情况下,原子核和这些电子之间的静电势比把原子核当作点粒子得到的静电势要小。Richard Weiner[64]指出,由于不同激发态下原子核的有效体积是不同的,这将导致

对两个核态之间跃迁时发出的$\gamma$射线能量的小修正 电荷密度为$\rho(\mathrm{r})$的原子核的体积非零,与波函数为$\Psi_e(\boldsymbol{r})$的电子相互作用,态的能量转移由
$$
\Delta E_{\mathrm{vol}}=\frac{e^2}{4 \pi \varepsilon_0} \int d^3 \boldsymbol{r} \int d^3 \boldsymbol{r}^{\prime}\left|\Psi_e(\boldsymbol{r})\right|^2 \rho\left(\boldsymbol{r}^{\prime}\right)\left[\frac{1}{\left|\boldsymbol{r}-\boldsymbol{r}^{\prime}\right|}-\frac{1}{|\boldsymbol{r}|}\right]
$$
给出,假设原子核的电荷密度是球对称的,以及$s$ -波电子波函数,(8.14)中的角积分可以得到
$$
\Delta E_{\mathrm{vol}}=\frac{4 \pi e^2}{\varepsilon_0} \int r^2 d r\left|\Psi_e(\boldsymbol{r})\right|^2 \int_r^{\infty} d r^{\prime} \rho\left(r^{\prime}\right)\left[r^{\prime}-\frac{r^{\prime 2}}{r} \mid\right.
$$
如果我们认为原子核半径内的核电荷密度是均匀的,$R$,即
$$
\begin{aligned}
\rho(r) &=\frac{3 \angle e}{4 \pi R^3}, \quad(rR),
\end{aligned}
$$
,只有$r<R$的径向被积函数不为零。在这个区域,我们可以用电子波函数在原点处的值近似它。对$r$和$r^{\prime}$的径向积分得到
$$
\Delta E_{\mathrm{vol}}=\frac{4 \pi Z \alpha \hbar c}{10}\left|\Psi_e(0)\right|^2 R^2
$$

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
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物理代写|核物理代写nuclear physics代考|PHYS161

如果你也在 怎样代写核物理nuclear physics这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

核物理学是研究原子核及其成分和相互作用的物理学领域,此外还研究其他形式的核物质。核物理学不应与原子物理学相混淆,后者研究原子的整体,包括其电子。

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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|核物理代写nuclear physics代考|PHYS161

物理代写|核物理代写nuclear physics代考|Radiation Modes and Selection Rules

As in the case of $\beta$-decay, the emitted photon in $\gamma$-decay can carry off angular momentum $\ell$, which permits a transition between an initial state with spin $I_i$ and a final state with spin $I_f$, provided that angular momentum is conserved, i.e. that the vector sum of $\boldsymbol{I}_f$ and the photon angular momentum, $\boldsymbol{\ell}$, must be equal to $\boldsymbol{I}_i$. The allowed values of $\ell$ are then given by
$$
\left|I_i-I_f\right| \leq \ell \leq I_i+I_f .
$$
The interactions responsible for $\gamma$-decay are the electromagnetic interactions (as is the case for atomic transitions). There are two types of electromagnetic transitions – electric transitions and magnetic transitions. Electric transitions with angular momentum $\ell=1,2, \ldots$ are denoted by the symbols E1, E2,… They are called “electric $2^l$-pole transitions” – “electric dipole”, “electric quadrupole” etc. Magnetic transitions with angular momentum $\ell=1,2, \ldots$ are denoted by the symbols M1, M2,… They are called “magnetic $2^l$-pole transitions” – “magnetic dipole”, “magnetic quadrupole” etc. The emitted radiation from such transitions is known as “radiation modes”.

Unlike the weak interactions, which mediate $\beta$-decay, the electromagnetic interactions are parity conserving. An electric dipole, $\boldsymbol{d}_E=e \boldsymbol{r}$, is odd under parity transformation so that electric dipole transitions are only permitted between initial and final states of opposite parity. On the other hand, a magnetic dipole is proportional to the spin, $s$, of the nucleon that makes the transition. This is an axial vector and therefore even under parity transformations, implying that magnetic dipole transitions are only permitted between initial and final states of the same parity.

More generally, for an electric transition $\mathrm{E} \ell$, the parities, $\pi$, of the initial and final states are related by
$$
\pi_i=(-1)^{\ell} \pi_f,
$$
whereas for a magnetic transition $\mathrm{M} \ell$, the parities of the initial and final states are related by
$$
\pi_i=(-1)^{(\ell+1)} \pi_f .
$$

物理代写|核物理代写nuclear physics代考|Decay Rates

The decay rates for different radiation modes were estimated by Victor Weisskopf [63] in 1951. A rigorous calculation of transition rates effected by electromagnetic interactions requires “Quantum Electrodynamics” (QED), but we can obtain the Weisskopf estimate for electric multipole transitions using Fermi’s golden rule (7.50), with the electric interaction Hamiltonian for the emission of a photon with energy $E_\gamma$ obtained from QED
$$
H_{E_\gamma}(\boldsymbol{r})=\sqrt{\frac{2 \pi \alpha \hbar^3 c^3}{E_\gamma}} \Psi_{k_\gamma^*}(\boldsymbol{r}),
$$
where $\Psi_{k_y}(\boldsymbol{r})$ is the plane-wave wavefunction for the outgoing photon (in a volume $V)$ with wave number $k_\gamma\left(=E_\gamma / \hbar c\right)$. The decay rate for an electric multipole transition $\mathrm{E} \ell$ of a nuclide with atomic mass number $A$ is then given approximately by 1
$$
\lambda_{\mathrm{E} l}\left(A, E_\gamma\right) \approx \frac{2 \alpha c}{r_0} \frac{(\ell+1)}{\ell((2 \ell+1) ! !)^2}\left(\frac{3}{\ell+3}\right)^2\left(\frac{r_0 E_\gamma}{\hbar c}\right)^{(2 \ell+1)} A^{2 \ell / 3},
$$
where the nuclear radius, $R$, is given by $R=r_0 A^{1 / 3}$.
The estimate of the decay rates for magnetic transitions involves the nuclear spin. We would expect the magnetic interaction Hamiltonian, $H_M$, to be proportional to the magnetic moment of the nucleon which makes the transition. ${ }^2$ Weisskopf estimated that the magnetic interaction Hamiltonian for a nucleus of radius $R$ can be approximated by $$
H_M \approx \sqrt{10} \frac{\hbar}{m_p c R} H_{E_Y}
$$
with $H_{E_\gamma}$ given by (8.5). The decay rate for magnetic transitions is therefore
$$
\lambda_{\mathrm{M} l}\left(A, E_\gamma\right) \approx 20 \frac{\alpha \hbar^2}{r_0^3 m_p^2 c} \frac{(\ell+1)}{\ell((2 \ell+1) ! !)^2}\left(\frac{3}{\ell+3}\right)^2\left(\frac{r_0 E_\gamma}{\hbar c}\right)^{(2 \ell+1)} A^{(2 l-2) / 3} .
$$

物理代写|核物理代写nuclear physics代考|PHYS161

核物理代写

物理代写|核物理代写nuclear physics代考|辐射模式和选择规则

就像在 $\beta$-哀变,发射的光子在 $\gamma$-衰变可以带走角动量 $\ell$ ,它允许在初始状态与自旋之间的转换 $I_i$ 和旋转的最终状态 $I_f$ ,前提是角动量守恒,即 $\boldsymbol{I}_f$ 和光子角动量, $\boldsymbol{\ell}$ ,必须等于 $\boldsymbol{I}_i$. 的允许值 $\ell$ 然后由
$$
\left|I_i-I_f\right| \leq \ell \leq I_i+I_f .
$$
负责的交互 $\gamma$-衰变是电磁相互作用(如原子跃迁的情况)。有两种类型的电磁跃迁一一电跃迁和磁跃迁。具有角 动量的电跃迁 $\ell=1,2, \ldots$ 用符号 E1、E2、…..表示它们被称为“电 $2^l$-pole transitions” – “electric dipole”、
“electric quadrupole”等。具有角动量的磁跃迁 $\ell=1,2, \ldots$ 用符号 M1、M2、……表示它们被称为“磁性 $2^l$ 极跃 迁”一一“磁偶极子”、“磁四极子”等。从这种跃迁发出的辐射称为“辐射模式”。
与弱相互作用不同,它介导 $\beta$-言变,电磁相互作用是宇称守恒的。一个电偶极子, $\boldsymbol{d}_E=e \boldsymbol{r}$ ,在宇称变换下是奇 数,因此电偶极子跃迁只允许在相反宇称的初始状态和最终状态之间进行。另一方面,磁偶极子与自旋成正比, $s$ ,进行转变的核子。这是一个轴向矢量,因此即使在奇偶校验变换下,也意味着磁偶极子跃迁只允许在相同奇偶校 验的初始状态和最终状态之间进行。
更一般地,对于电转换 $\mathrm{E} \ell$ ,平价, $\pi$ ,初始状态和最终状态的相关性为
$$
\pi_i=(-1)^{\ell} \pi_f,
$$
而对于磁跃迁 $M \ell$ ,初始状态和最终状态的奇偶性由下式相关
$$
\pi_i=(-1)^{(\ell+1)} \pi_f
$$

物理代写|核物理代写nuclear physics代考|衰减率

不同辐射模式的衰减率由 Victor Weisskopf [63] 在 1951 年估计。严格计算受电磁相互作用影响的跃迁率需要“量 子电动力学”(QED) ,但我们可以使用费米公式获得电多极跃迁的 Weisskopf 估计黄金法则 (7.50),具有用于 发射具有能量的光子的电相互作用哈密顿量 $E_\gamma$ 从 QED 获得
$$
H_{E_\gamma}(\boldsymbol{r})=\sqrt{\frac{2 \pi \alpha \hbar^3 c^3}{E_\gamma}} \Psi_{k_\gamma^*}(\boldsymbol{r}),
$$
在哪里 $\Psi_{k_y}(r)$ 是出射光子的平面波波函数(在体积中 $\left.V\right)$ 带波数 $k_\gamma\left(=E_\gamma / \hbar c\right)$. 电多极跃迁的衰减率 $\mathrm{E} \ell$ 具有原 子质量数的核素 $A$ 然后大约由 1 给出
$$
\lambda_{\mathrm{E} l}\left(A, E_\gamma\right) \approx \frac{2 \alpha c}{r_0} \frac{(\ell+1)}{\ell((2 \ell+1) ! !)^2}\left(\frac{3}{\ell+3}\right)^2\left(\frac{r_0 E_\gamma}{\hbar c}\right)^{(2 \ell+1)} A^{2 \ell / 3},
$$
其中核半径, $R$ , 是 (准) 给的 $R=r_0 A^{1 / 3}$.
磁跃迁衰减率的估计涉及核自旋。我们期望磁相互作用哈密顿量, $H_M$ ,与进行跃迁的核子的磁矩成正比。 ${ }^2$ Weisskopf 估计半径核的磁相互作用哈密顿量 $R$ 可以近似为
$$
H_M \approx \sqrt{10} \frac{\hbar}{m_p c R} H_{E_Y}
$$
和 $H_{E_\gamma}$ 由 (8.5) 给出。因此,磁跃迁的衰减率为
$$
\lambda_{\mathrm{Ml}}\left(A, E_\gamma\right) \approx 20 \frac{\alpha \hbar^2}{r_0^3 m_p^2 c} \frac{(\ell+1)}{\ell((2 \ell+1) ! !)^2}\left(\frac{3}{\ell+3}\right)^2\left(\frac{r_0 E_\gamma}{\hbar c}\right)^{(2 \ell+1)} A^{(2 l-2) / 3} .
$$

物理代写|核物理代写nuclear physics代考 请认准statistics-lab™

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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。

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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。

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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EVIEWS代写时间序列分析代写
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物理代写|核物理代写nuclear physics代考|PHYSICS404

如果你也在 怎样代写核物理nuclear physics这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

核物理学是研究原子核及其成分和相互作用的物理学领域,此外还研究其他形式的核物质。核物理学不应与原子物理学相混淆,后者研究原子的整体,包括其电子。

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  • Statistical Inference 统计推断
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物理代写|核物理代写nuclear physics代考|PHYSICS404

物理代写|核物理代写nuclear physics代考|Fermi’s Golden Rule

The approximate expression for the transition rate for a system due to a perturbing potential is known as Fermi’s golden rule, although it was actually first derived by Paul Dirac [62].

If a time-independent perturbing potential, $H^{\prime}$, is applied to a quantum system in a state $|i\rangle$, energy $E_i$, at time, $t=0$, then the amplitude $a_{f i}(t)$ for the system to have made a transition to the state $|f\rangle$, with energy $E_f$, at time $t$ is given by first order time-dependent perturbation theory to be
$$
a_{f i}(t)=2 e^{i \eta}\left\langle f\left|H^{\prime}\right| i\right\rangle \frac{\sin \left(\frac{1}{2}\left(E_i-E_f\right) t / \hbar\right)}{\left(E_i-E_f\right)},
$$
where $\left\langle f\left|H^{\prime}\right| i\right\rangle$ is the matrix element of the perturbing Hamiltonian between the initial state $|i\rangle$ and final state $|f\rangle$, and $\eta$ is a phase.

The probability, $T_{f i}(t)$, for such a transition to have occurred by time $t$, is then
$$
T_{f i}(t)=\left|a_{f i}(t)\right|^2=4\left|\left\langle f\left|H^{\prime}\right| i\right\rangle\right|^2 \frac{\sin ^2\left(\frac{1}{2}\left(E_i-E_f\right) t / \hbar\right)}{\left(E_i-E_f\right)^2} .
$$
The transition rate, $\lambda_{f i}$, is given by the derivative of $T_{f i}$ with respect to time
$$
\lambda_{f i}=\frac{2}{\hbar}\left|\left\langle f\left|H^{\prime}\right| i\right\rangle\right|^2 \frac{\sin \left(\left(E_i-E_f\right) t / \hbar\right)}{\left(E_i-E_f\right)} .
$$
To determine the total transition rate, $\lambda$, to any final state, we sum over all final states $|f\rangle$. Ilowever, if these final states are in a continuum, this discretè sum is replaced by an integral over final-state energy, $E_f$, with a Jacobian factor equal to the density of states, $\rho\left(E_f\right)$-the number of quantum states per unit energy interval. We then obtain
$$
\lambda=\frac{2}{\hbar} \int d E_f\left|\left\langle f\left|H^{\prime}\right| i\right\rangle\right|^2 \rho\left(E_f\right) \frac{\sin \left(\left(E_i-E_f\right) t / \hbar\right)}{\left(E_i-E_f\right)} .
$$

物理代写|核物理代写nuclear physics代考|Gamma Decay

The emission of $\gamma$-rays from nuclei is the nuclear analogue of the atomic emission of photons, which occur when an electron makes a transition from an excited state either to a lower excited state or to the atomic ground state. Similarly, $\gamma$-rays are emitted when a nucleus in an excited state makes a transition to a lower state. Atomic excitation energies are typically of the order of a few electron volts ( $\mathrm{eV})$, leading to the emission of photons with wavelengths of hundreds of nanometres encompassing the visible spectrum, whereas nuclear excitations are of the order of hundreds of $\mathrm{KeV}$, emitting $\gamma$-rays with wavelengths of the order of a picometre $(1000 \mathrm{fm})$, although some nuclear excitation energies are less than $100 \mathrm{keV}$, so that the emitted photons are strictly classified as $\mathrm{X}$-rays. In contrast to atomic radiation, $\gamma$-rays are usually described in terms of their energies, $E_\gamma$, rather than their wavelengths.
Most excited states have a very short lifetime – of order $10^{-13}-10^{-10} \mathrm{~s}$. However, there are some excited states which are metastable and therefore have a much longer lifetime. An example of this is the nuclide ${ }_{27}^{58} \mathrm{Co}$, which has a metastable excited state with energy $24.9 \mathrm{keV}$ and half-life of about $9 \mathrm{~h}$. Such excited states are called “nuclear isomers” and their decays are called “isomer transitions” – often abbreviated to IT.

An excited state with decay rate $\lambda$ has a mean lifetime $\tau-1 / \lambda$ (see (5.3)). By Heisenberg’s uncertainty principle, this implies that the energy of the excited state has an uncertainty $\frac{1}{2} \hbar / \tau$, so that the spectral line of an emitted $\gamma$-ray has a halfwidth, $\frac{1}{2} \Gamma_\gamma$, which is equal to that uncertainty. The line-width is therefore given by
$$
\Gamma_\gamma=\frac{\hbar}{\tau}=\hbar \lambda .
$$

物理代写|核物理代写nuclear physics代考|PHYSICS404

核物理代写

物理代写|核物理代写核物理学代考|费米黄金定律

. .


由摄动势引起的系统跃迁速率的近似表达式被称为费米黄金法则,尽管它实际上是由保罗·狄拉克[62]首先推导出来的


如果一个与时间无关的摄动势$H^{\prime}$应用于一个量子系统,它的状态是$|i\rangle$,能量是$E_i$,时间是$t=0$,那么这个系统的振幅是$a_{f i}(t)$,它已经过渡到状态$|f\rangle$,能量是$E_f$,时$t$由一阶时相关微扰理论给出为
$$
a_{f i}(t)=2 e^{i \eta}\left\langle f\left|H^{\prime}\right| i\right\rangle \frac{\sin \left(\frac{1}{2}\left(E_i-E_f\right) t / \hbar\right)}{\left(E_i-E_f\right)},
$$
,其中$\left\langle f\left|H^{\prime}\right| i\right\rangle$是初始态$|i\rangle$和最终态$|f\rangle$之间的摄动哈密顿量的矩阵元,$\eta$是一个相

概率 $T_{f i}(t)$这样的转变在时间上已经发生了 $t$,则
$$
T_{f i}(t)=\left|a_{f i}(t)\right|^2=4\left|\left\langle f\left|H^{\prime}\right| i\right\rangle\right|^2 \frac{\sin ^2\left(\frac{1}{2}\left(E_i-E_f\right) t / \hbar\right)}{\left(E_i-E_f\right)^2} .
$$
$\lambda_{f i}$由的导数给出 $T_{f i}$ 关于时间
$$
\lambda_{f i}=\frac{2}{\hbar}\left|\left\langle f\left|H^{\prime}\right| i\right\rangle\right|^2 \frac{\sin \left(\left(E_i-E_f\right) t / \hbar\right)}{\left(E_i-E_f\right)} .
$$
要确定总跃迁速率, $\lambda$对任意终态,我们对所有终态求和 $|f\rangle$。然而,如果这些终态是连续的,这个discretè和就会被对终态能量的积分所取代, $E_f$,其雅可比矩阵因子等于状态密度, $\rho\left(E_f\right)$-单位能量区间的量子态数。然后我们得到
$$
\lambda=\frac{2}{\hbar} \int d E_f\left|\left\langle f\left|H^{\prime}\right| i\right\rangle\right|^2 \rho\left(E_f\right) \frac{\sin \left(\left(E_i-E_f\right) t / \hbar\right)}{\left(E_i-E_f\right)} .
$$

物理代写|核物理代写核物理学代考|伽马衰变


原子核发出的$\gamma$射线是光子的原子发射的核类似物,当电子从激发态跃迁到较低的激发态或跃迁到原子基态时,就会发生光子的原子发射。类似地,当一个处于激发态的原子核跃迁到较低的状态时,就会发出$\gamma$ -射线。原子激发能通常是几个电子伏特量级($\mathrm{eV})$,导致发射的光子的波长为数百纳米,包含可见光谱,而核激发是$\mathrm{KeV}$的数百量级,发射的射线$\gamma$的波长为一皮米量级$(1000 \mathrm{fm})$,尽管有些核激发能小于$100 \mathrm{keV}$,所以发射的光子被严格归类为$\mathrm{X}$ -射线。与原子辐射相反,$\gamma$ -射线通常被描述为它们的能量$E_\gamma$,而不是它们的波长。大多数激发态的生命周期都很短,顺序为$10^{-13}-10^{-10} \mathrm{~s}$。然而,有一些激发态是亚稳态的,因此有更长的寿命。这方面的一个例子是核素${ }_{27}^{58} \mathrm{Co}$,它的亚稳态激发态能量为$24.9 \mathrm{keV}$,半衰期约为$9 \mathrm{~h}$。这样的激发态被称为“核异构体”,它们的衰变被称为“异构体跃迁”——通常缩写为IT


衰减率$\lambda$的激发态具有平均寿命$\tau-1 / \lambda$(见(5.3))。根据海森堡的不确定度原理,这意味着激发态的能量有一个不确定度$\frac{1}{2} \hbar / \tau$,因此发射出的$\gamma$ -射线的谱线有一个半宽$\frac{1}{2} \Gamma_\gamma$,它等于这个不确定度。因此,行宽由
$$
\Gamma_\gamma=\frac{\hbar}{\tau}=\hbar \lambda .
$$ 给出

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
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物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|ENGR30002

如果你也在 怎样代写流体力学Fluid Mechanics这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

流体力学是物理学的一个分支,涉及流体(液体、气体和等离子体)的力学和对它们的力。它的应用范围很广,包括机械、土木工程、化学和生物医学工程、地球物理学、海洋学、气象学、天体物理学和生物学。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写流体力学Fluid Mechanics方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写流体力学Fluid Mechanics代写方面经验极为丰富,各种代写流体力学Fluid Mechanics相关的作业也就用不着说。

我们提供的流体力学Fluid Mechanics及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • 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
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|ENGR30002

物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|Effect of Solidity on Blade Profile Losses

Equation (5.181) exhibits a fundamental relationship between the lift coefficient, the solidity, the inlet and exit flow angle, and the loss coefficient $\zeta$. The question is, how the profile loss $\zeta$ will change if the solidity $\sigma$ changes. The solidity has the major influence on the flow behavior within the blading. If the spacing is too small, the number of blades is large and the friction losses dominate. Increasing the spacing, which is identical to reducing the number of blades, at first causes a reduction of friction losses. Further increasing the spacing decreases the friction losses and also reduces the guidance of the fluid that results in flow separation leading to additional losses. With definite spacing, there is an equilibrium between the separation and friction losses. At this point, the profile loss $\zeta=\zeta_{\text {tnctoon }}+\zeta_{\text {separaton }}$ is at a minimum. The corresponding spacing/chord ratio has an optimum, which is shown in Fig. 5.33. To find the optimum solidity for a variety of turbine and compressor cascades, a series of comprehensive experimental studies have been performed by several researchers. A detailed discussion of the results of these studies is presented in [23].

The relationship for the lift-solidity coefficient derived in the preceding sections is restricted to turbine and compressor stages with constant inner and outer diameters. This geometry is encountered in high pressure turbines or compressor components, where the streamlines are almost parallel to the machine axis. In this special case, the stream surfaces are cylindrical with almost constant diameter. In a general case such as the intermediate and low pressure turbine and compressor stages, however, the stream surfaces have different radii. The meridional velocity component may also change from station to station. In order to calculate the blade lift-solidity coefficient correctly, the radius and the meridional velocity changes must he taken into account. Detailed discussions on this and turbomachinery aero-thermodynamic topics are found in [23].

物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|Inviscid Potential Flows

As discussed in Chap. 4 , generally the motion of fluids encountered in engineering applications is described by the Navier-Stokes equations. Considering today’s computational fluid dynamics capabilities, it is possible to numerically solve the Navier-Stokes equations for laminar flows (no turbulent fluctuations), transitional flows (using appropriate intermittency models), and turbulent flow (utilizing appropriate turbulence models). Given today’s computational capabilities, one may argue at this juncture that there is no need to artificially subdivide the flow regime into different categories such as incompressible, compressible, viscid or inviscid ones. However, based on the degree of complexity of the flow under investigation, a computational simulation may take up to several days, weeks, and even months for direct Navier-stokes simulations (DNS). The difficulties associated with solving the Navier-Stokes equations are caused by the existence of the viscosity terms in the Navier-Stokes equations.

Measuring the velocity distributions encountered in engineering applications such as in a pipe flow, flow around a compressor or turbine blade, or along the wing of an aircraft, we find that the effect of viscosity is confined to a very thin layer called the boundary layer with a local thickness $\delta$. As we discuss in Chap. 11, comprehensive experimental investigations performed earlier by Prandtl $[26,27]$ show that the boundary layer thickness $\delta$ compared to the length $L$ of the subject under investigation is very small. In the vicinity of the wall, because of the no-slip condition, the velocity is $V_{\text {wall }}=0$. Moving away from the wall towards the edge of the boundary layer, the velocity continuously increases until it reaches the velocity at the edge of the boundary layer $V=V_\delta$. Within the boundary layer, the flow is characterized by non-zero vorticity $\nabla \times V \neq 0$. No major changes in velocity magnitude is expected outside the boundary layer, provided that the surface of the subject under investigation does not have a curvature. In case of surfaces with convex or concave curvatures, the velocity outside the boundary layer changes in lateral direction.

Outside the boundary layer, the effect of the viscosity can be neglected as long as the Reynolds number is high enough ( $\operatorname{Re}=100,000$ and above) indicating that the convective flow forces are much larger than the shear stress forces. Theoretically, the boundary layer thickness approaches zero as the Reynolds number tends to infinity. In this case, the flow can be assumed as irrotational, which is then characterized by zero vorticity $\nabla \times V=0$. Thus, as Prandtl suggested, the flow may be decomposed into two distinct regions, the vortical inner region, called the boundary layer, where the viscosity effect is predominant, and the non-vortical region outside the boundary layer.

The flow in the outer region can be calculated using the Euler equation of motion, while the boundary layer method can be applied for calculating the viscous flow within the inner region. Combining these two methods allows calculation of the flow field in a sufficiently accurate manner as long as the boundary layer is not separated. Figure $6.1$ exhibits the velocity distributions along the suction surface of an airfoil. While in case (a) the viscosity is accounted for, in case (b) it is neglected. Thus, the flow is assumed irrotational, which is characterized by $\nabla \times V=0$. As a consequence of this assumption, the velocity on the surface has a non-zero tangential component, which is in contrast to the reality. These type of flows are called potential flows which is the subject of the following sections.

物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|ENGR30002

流体力学代写

物理代写|流体力学代写流体力学代考|固体性对叶片型线损失的影响


公式(5.181)给出了升力系数、固体度、进出口流角和损失系数$\zeta$之间的基本关系。问题是,如果坚固度$\sigma$发生变化,配置文件丢失$\zeta$将如何变化。固体度对叶片内部的流动行为有主要影响。如果间隔太小,叶片数量大,摩擦损失占主导地位。增加间距,等同于减少叶片数量,首先会减少摩擦损失。进一步增加间隔会减少摩擦损失,也会减少流体的引导,从而导致流动分离,从而导致额外的损失。在确定间距的情况下,分离和摩擦损失之间存在平衡。此时,配置文件丢失$\zeta=\zeta_{\text {tnctoon }}+\zeta_{\text {separaton }}$处于最小值。相应的间距/弦比有一个最优值,如图5.33所示。为了寻找各种涡轮和压气机叶栅的最佳固体度,许多研究人员进行了一系列综合的实验研究。关于这些研究结果的详细讨论见[23]


前文推导的升力-固度系数关系仅限于内径和外径恒定的涡轮级和压气机级。在高压涡轮或压气机部件中,流线几乎平行于机器轴。在这种特殊情况下,流的表面是圆柱形的,直径几乎恒定。然而,在一般情况下,如中低压涡轮级和压气机级,流面有不同的半径。经向速度分量也可能因站而异。为了正确计算叶片升固系数,必须考虑叶片径向速度和子午速度的变化。关于这和叶轮机械空气-热力学主题的详细讨论见[23]

物理代写|流体力学代写流体力学代考|无粘势流


如第四章所述,工程应用中遇到的流体运动一般用Navier-Stokes方程来描述。考虑到当今的计算流体动力学能力,可以数值求解层流(无湍流涨落)、过渡流(使用适当的间歇模型)和湍流流(使用适当的湍流模型)的Navier-Stokes方程。考虑到今天的计算能力,人们可能会认为没有必要人为地将流动体制细分为不同的类别,如不可压缩、可压缩、粘性或无粘性。然而,根据所研究流体的复杂程度,直接进行Navier-stokes模拟(DNS)可能需要数天、数周甚至数月的时间。与解Navier-Stokes方程相关的困难是由Navier-Stokes方程中粘度项的存在引起的


测量在工程应用中遇到的速度分布,如在管道流动,围绕压气机或涡轮叶片的流动,或沿着飞机的机翼,我们发现粘度的影响仅限于一个非常薄的层称为边界层,局部厚度$\delta$。正如我们在第11章中所讨论的,Prandtl在早期进行的综合实验调查$[26,27]$表明,与被调查对象的长度$L$相比,边界层厚度$\delta$非常小。在墙体附近,由于防滑条件,速度为$V_{\text {wall }}=0$。从壁面向边界层边缘移动,速度不断增加,直到达到边界层边缘的速度$V=V_\delta$。边界层内流动特征为非零涡量$\nabla \times V \neq 0$。只要研究对象的表面没有曲率,预计在边界层外速度大小不会发生重大变化。对于曲率为凸或凹的曲面,边界层外的速度沿横向变化

边界层外,只要雷诺数足够高($\operatorname{Re}=100,000$及以上),表明对流流力远大于剪切应力,粘性的影响可以忽略。理论上,当雷诺数趋于无穷时,边界层厚度趋于零。在这种情况下,可以假定流动为无旋流,其特征为零涡量$\nabla \times V=0$。因此,正如Prandtl所建议的,流动可以被分解为两个不同的区域,一个是内部的涡区,称为边界层,在那里粘度效应是主要的,另一个是非涡区边界层外


外区域的流动可以用欧拉运动方程计算,而内区域的粘性流动可以用边界层法计算。结合这两种方法,只要边界层不分离,流场的计算就足够准确。图$6.1$展示了沿机翼吸力面的速度分布。在(a)情况下考虑了粘度,在(b)情况下忽略了它。因此,假定流为无旋流,其特征为$\nabla \times V=0$。由于这个假设,表面上的速度有一个非零的切向分量,这与实际情况相反。这些类型的流称为势流,这是下面几节的主题

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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。

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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。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|ZEIT2503

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流体力学是物理学的一个分支,涉及流体(液体、气体和等离子体)的力学和对它们的力。它的应用范围很广,包括机械、土木工程、化学和生物医学工程、地球物理学、海洋学、气象学、天体物理学和生物学。

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物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|Blade Force in an Inviscid Flow Field

Starting from a given turbine cascade with the inlet and exit flow angles shown in Fig. 5.27, the blade force can be obtained by applying the linear momentum principles to the control volume with the unit normal vectors and the coordinate system shown in Fig. 5.27. Applying Eq. (5.26), the blade inviscid force is obtained from:
$$
\boldsymbol{F}i=\dot{m} \boldsymbol{V}_1-\dot{m} \boldsymbol{V}_2-\boldsymbol{n}_1 p_1 s h-\boldsymbol{n}_2 p_2 s h $$ with the subscript $i$ that refers to inviscid flow, $s$ as the spacing and $h$ as the blade height that can be assumed unity. The relationship between the control volume normal unit vectors and the unit vectors pertaining to the coordinate system is given by $\boldsymbol{n}_1=-\boldsymbol{e}_2$ and $\boldsymbol{n}_2=\boldsymbol{e}_2$. The velocities in Eq. (5.153) can be expressed in terms of circumferential as well as axial components: $$ \boldsymbol{F}_i=-e_1 \dot{m}\left[\left(V{u 1}+V_{u 2}\right)\right]+e_2\left[\dot{m}\left(V_{a x 1}-V_{a x 2}\right)+\left(p_1-p_2\right) s h\right]
$$
with $V_{a x 1}=V_{a x 2}$ as a result of incompressible flow assumption and $V_{u 1} \not \equiv V_{u 2}$ from Fig. 5.22. Equation (5.154) rearranged as:
$$
\boldsymbol{F}i=-\boldsymbol{e}_1 \dot{m}\left(V{u 1}+V_{u 2}\right)+\boldsymbol{e}2\left(p_1-p_2\right) s h=e_1 F_u+e_2 F{a x}
$$
with the circumferential and axial components
$$
F_u=-\dot{m}\left(V_{u 1}+V_{u 2}\right) \text { and } F_{a x}=\left(p_1-p_2\right) s h .
$$
The static pressure difference in Eq. (5.156) is obtained from the following Bernoulli equation:

$$
\begin{aligned}
p_{01} &=p_{02} \
p_1-p_2 &=\frac{1}{2} \rho\left(V_2^2-V_1^2\right)=\frac{1}{2} \rho\left(V_{u 2}^2-V_{u 1}^2\right) .
\end{aligned}
$$
Inserting the pressure difference along with the mass flow $\dot{m}=\rho V_{a x} s h$ into Eq. (5.156) and the blade height $h=1$, we obtain the axial as well as the circumferential components of the lift force:
$$
\left.\begin{array}{l}
F_{a x}=\frac{1}{2} \varrho\left(V_{u 2}+V_{u 1}\right)\left(V_{u 2}-V_{u 1}\right) s \
F_u=-\varrho V_{a x}\left(V_{u 2}+V_{u 1}\right) s
\end{array}\right}
$$

物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|Blade Forces in a Viscous Flow Field

The working fluids in turbomachinery, whether air, combustion gas, steam or other substances, are always viscous. The blades are subjected to the viscous flow and undergo shear stresses with no-slip condition on blades, casing and hub surfaces, resulting in boundary layer developments. Furthermore, the blades have certain definite trailing edge thicknesses. These thicknesses together with the boundary layer thickness, generate a spatially periodic wake flow downstream of each cascade as shown in Fig. 5.30.
The presence of the shear stresses cause drag forces that reduce the total pressure. In order to calculate the blade forces, the momentum Eq. (5.153) can be applied to the viscous flows. As seen from Eq. (5.156), the circumferential component remains unchanged. The axial component, however, changes in accordance with the pressure difference as shown in the following relations:
$$
\begin{aligned}
F_u &=-\rho V_{a x}\left(V_{u 2}+V_{u 1}\right) s h \
F_{a x} &=\left(p_1-p_2\right) s h .
\end{aligned}
$$

The blade height $h$ in Eq. (5.169) may be assumed as unity. For a viscous flow, the static pressure difference cannot be calculated by the Bernoulli equation. In this case, the total pressure drop must be taken into consideration. We define the total pressure loss coefficient:
$$
\zeta \equiv \frac{P_1-P_2}{\frac{1}{2} \varrho V_2^2}
$$
with $P_1$ and $P_2$ as the averaged total pressure at stations 1 and 2 . Inserting for the total pressure the sum of static and dynamic pressures, we get the static pressure difference as:
$$
p_1-p_2=\frac{\rho}{2}\left(V_2^2-V_1^2\right)+\zeta \frac{\rho}{2} V_2^2 .
$$
Incorporating Eq. (5.171) into the axial component of the blade force in Eq. (5.169) yields:
$$
F_{a x}=\frac{\rho}{2}\left(V_2^2-V_1^2\right) s+\zeta \frac{\rho}{2} V_2^2 s .
$$
We introduce the velocity components into Eq. (5.172) and assume that for an incompressible flow the axial components of the inlet and exit flows are the same. As a result, Eq. (5.172) reduces to:
$$
F_{a x}=\frac{\rho}{2}\left(V_{u 2}^2-V_{u 1}^2\right) s+\zeta \frac{\rho}{2} V_2^2 s .
$$
The second term on the right-hand side exhibits the axial component of drag forces accounting for the viscous nature of a frictional flow shown in Fig. 5.31. Thus, the axial projection of the drag force is obtained from:
$$
D_{a x}=\zeta \frac{\rho}{2} V_2^2 s
$$

物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|ZEIT2503

流体力学代写

物理代写|流体力学代写流体力学代考|无粘流场中的叶片力


从图5.27所示的进气角和出气角给定的涡轮叶栅出发,将线性动量原理应用于控制体积,单位法向量,坐标系统如图5.27所示,可得到叶片力。应用式(5.26),得到叶片无粘力:
$$
\boldsymbol{F}i=\dot{m} \boldsymbol{V}1-\dot{m} \boldsymbol{V}_2-\boldsymbol{n}_1 p_1 s h-\boldsymbol{n}_2 p_2 s h $$,下标$i$表示无粘流量,$s$为间距,$h$为可统一假设的叶片高度。控制体积法单位向量与坐标系中的单位向量之间的关系由$\boldsymbol{n}_1=-\boldsymbol{e}_2$和$\boldsymbol{n}_2=\boldsymbol{e}_2$给出。式(5.153)中的速度可以用周向分量和轴向分量表示:由于不可压缩流动假设,$$ \boldsymbol{F}_i=-e_1 \dot{m}\left[\left(V{u 1}+V{u 2}\right)\right]+e_2\left[\dot{m}\left(V_{a x 1}-V_{a x 2}\right)+\left(p_1-p_2\right) s h\right]
$$
与$V_{a x 1}=V_{a x 2}$,图5.22中的$V_{u 1} \not \equiv V_{u 2}$。式(5.154)重新排列为:
$$
\boldsymbol{F}i=-\boldsymbol{e}1 \dot{m}\left(V{u 1}+V{u 2}\right)+\boldsymbol{e}2\left(p_1-p_2\right) s h=e_1 F_u+e_2 F{a x}
$$
,其中周向分量和轴向分量
$$
F_u=-\dot{m}\left(V_{u 1}+V_{u 2}\right) \text { and } F_{a x}=\left(p_1-p_2\right) s h .
$$
式(5.156)中的静压差由以下伯努利方程得到:< /p>

$$
\begin{aligned}
p_{01} &=p_{02} \
p_1-p_2 &=\frac{1}{2} \rho\left(V_2^2-V_1^2\right)=\frac{1}{2} \rho\left(V_{u 2}^2-V_{u 1}^2\right) .
\end{aligned}
$$
随着质量流量插入压差 $\dot{m}=\rho V_{a x} s h$ 式(5.156)和叶片高度 $h=1$,得到升力的轴向分量和周向分量:
$$
\left.\begin{array}{l}
F_{a x}=\frac{1}{2} \varrho\left(V_{u 2}+V_{u 1}\right)\left(V_{u 2}-V_{u 1}\right) s \
F_u=-\varrho V_{a x}\left(V_{u 2}+V_{u 1}\right) s
\end{array}\right}
$$

物理代写|流体力学代写流体力学代考|叶片在粘性流场中的力


叶轮机械中的工作流体,无论是空气、燃烧气体、蒸汽还是其他物质,总是粘性的。在叶片、机匣和轮毂表面无滑移的情况下,叶片受到粘性流动和剪切应力的作用,导致边界层发展。此外,叶片具有一定的后缘厚度。这些厚度与边界层厚度一起,在每个叶栅下游产生空间周期性尾流,如图5.30所示。剪切应力的存在会产生阻力,从而降低总压力。为了计算叶片力,可以将动量式(5.153)应用于粘性流动。由式(5.156)可知,周向分量不变。而轴向分量则随压差变化,其关系如下:
$$
\begin{aligned}
F_u &=-\rho V_{a x}\left(V_{u 2}+V_{u 1}\right) s h \
F_{a x} &=\left(p_1-p_2\right) s h .
\end{aligned}
$$

式(5.169)中的叶片高度$h$可以假设为单位。对于粘性流体,静压差不能用伯努利方程计算。在这种情况下,必须考虑总压降。我们定义总压损失系数:
$$
\zeta \equiv \frac{P_1-P_2}{\frac{1}{2} \varrho V_2^2}
$$
,其中$P_1$和$P_2$为1站和2站的平均总压。将总压力插入静态压力和动态压力之和,我们得到静压差为:
$$
p_1-p_2=\frac{\rho}{2}\left(V_2^2-V_1^2\right)+\zeta \frac{\rho}{2} V_2^2 .
$$
将Eq.(5.171)加入到Eq.(5.169)中叶片力的轴向分量中,得到:
$$
F_{a x}=\frac{\rho}{2}\left(V_2^2-V_1^2\right) s+\zeta \frac{\rho}{2} V_2^2 s .
$$
我们将速度分量引入Eq.(5.172)中,并假设对于不可压缩流动,进口和出口流动的轴向分量是相同的。因此,式(5.172)减少为:
$$
F_{a x}=\frac{\rho}{2}\left(V_{u 2}^2-V_{u 1}^2\right) s+\zeta \frac{\rho}{2} V_2^2 s .
$$
右边的第二项显示了摩擦力的轴向分量,这是图5.31所示的摩擦力流的粘性性质。因此,阻力的轴向投影由:
$$
D_{a x}=\zeta \frac{\rho}{2} V_2^2 s
$$

得到

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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。

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流体力学是物理学的一个分支,涉及流体(液体、气体和等离子体)的力学和对它们的力。它的应用范围很广,包括机械、土木工程、化学和生物医学工程、地球物理学、海洋学、气象学、天体物理学和生物学。

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我们提供的流体力学Fluid Mechanics及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
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物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|Effect of Stage Load Coefficient on Stage Power

The stage load coefficient $\lambda$ defined in Eq. (5.139) is an important parameter which describes the stage capability to generate/consume shaft power. A turbine stage with low flow deflection, thus, low specific stage load coefficient $\lambda$, generates lower specific stage power $l_m$. To increase $l_m$, blades with higher flow deflection are used that produce higher stage load coefficient $\lambda$. The effect of an increased $\lambda$ is shown in Fig. $5.25$ where three different bladings are plotted. The top blading with the stage load coefficient $\lambda=1$ has lower deflection. The middle blading has a moderate flow deflection and moderate $\lambda=2$ which delivers the stage power twice as high as the top blading. Finally, the bottom blading with $\lambda=3$, delivers three times the stage power as the first one. In the practice of turbine design, among other things, two major parameters must be considered. These are the specific load coefficients and the stage polytropic efficiencies. Lower deflection generally yields higher stage polytropic efficiency, but many stages are needed to produce the required turbine power. However, the same turbine power may be established by a higher stage flow deflection and, thus, a higher $\lambda$ at the expense of the stage efficiency. Increasing the stage load coefficient has the advantage of significantly reducing the stage number, thus, lowering the engine weight and manufacturing cost. In aircraft engine design practice, one of the most critical issues besides the thermal efficiency of the engine, is the thrust/weight ratio. Reducing the stage numbers may lead to a desired thrust/weight ratio. While a high turbine stage efficiency has top priority in power eter for aircraft engine designers.

物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|Unified Description of Stage with Constant Mean Diameter

For a turbine or compressor stage with constant mean diameter (Fig. 5.27), we present a set of equations that describe the stage by means of the dimensionless parameters such as stage flow coefficient $\phi$, stage load coefficient $\lambda$, degree of reaction $r$, and the flow angles. From the velocity diagram with the angle definition in Fig. 5.27, we obtain the flow angles:
$$
\begin{aligned}
&\cot \alpha_2=\frac{U_2+W_{u 2}}{V_{a x}}=\frac{1}{\phi}\left(1+\frac{W_{u 2}}{U}\right)=\frac{1}{\phi}\left(1-r+\frac{\lambda}{2}\right) \
&\cot \alpha_3=-\frac{W_{u 2}-U_2}{V_{a x}}=-\frac{1}{\phi}\left(\frac{W_{u 3}-U}{U}\right)=\frac{1}{\phi}\left(1-r-\frac{\lambda}{2}\right) .
\end{aligned}
$$
Similarly, we find the other flow angles, thus, we summarize:
$$
\begin{aligned}
&\cot \alpha_2=\frac{1}{\phi}\left(1-r+\frac{\lambda}{2}\right), \cot \beta_2=\frac{1}{\phi}\left(\frac{\lambda}{2}-r\right) \
&\cot \alpha_3=\frac{1}{\phi}\left(1-r-\frac{\lambda}{2}\right), \cot \beta_3=-\frac{1}{\phi}\left(\frac{\lambda}{2}+r\right) .
\end{aligned}
$$
The stage load coefficient can be calculated from:
$$
\lambda=\phi\left(\cot \alpha_2-\cot \beta_3\right)-1 .
$$
As seen from Eq. (5.150), one is dealing with seven unknowns and only four equations. To obtain a solution, assumptions need to be made relative to the remaining three unknowns. These may include any of the following parameters: $\alpha_2, \beta_3, \phi, \lambda$, or $r$. The criteria for selecting these parameters are discussed in details in [23].
The preceding discussions that have led to Eqs. (5.150) and (5.151) deal with compressor and turbine stages with constant hub and tip diameters. These equations cannot be applied to cases where the diameter, circumferential, and meridional velocities are not constant. Examples are axial flow turbine and compressor types shown in Figs. $5.21$ and 5.22, radial inflow (centripetal) turbines, and centrifugal compressors. In these cases, the meridional velocity ratio and the diameter are no longer constant. The dimensionless parameters for these cases are summarized below:
$$
\mu=\frac{V_{m 2}}{V_{m 3}}, \nu=\frac{R_2}{R_3}=\frac{U_2}{U_3}, \phi=\frac{V_{m 3}}{U_3}, \lambda=\frac{1_m}{U_3^2}, r=\frac{\Delta h^{\prime \prime}}{\Delta h^{\prime}+\Delta h^{\prime \prime}}
$$

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流体力学代写

物理代写|流体力学代写流体力学代考|级负载系数对级功率的影响


式(5.139)中定义的级负载系数$\lambda$是描述级产生/消耗轴功率能力的一个重要参数。涡轮级具有低的流动挠度,因此,较低的级比负荷系数$\lambda$,产生较低的级比功率$l_m$。为了增加$l_m$,使用具有更高流动挠度的叶片,产生更高的级负载系数$\lambda$。增加$\lambda$的效果如图$5.25$所示,图中绘制了三种不同的叶片。级载系数为$\lambda=1$的顶叶挠度较低。中间的叶片有适度的流动偏转和适度的$\lambda=2$,提供了两倍于顶部叶片的级功率。最后,底部叶片$\lambda=3$,提供三倍于第一个阶段的动力。在涡轮设计的实践中,除其他事项外,必须考虑两个主要参数。这些是比负荷系数和阶段多变量效率。较低的偏转通常产生较高的级多变效率,但需要许多级来产生所需的涡轮功率。然而,同样的涡轮功率可以建立一个更高的级流偏转,因此,一个更高的$\lambda$以牺牲级效率为代价。增加级载荷系数的优点是可以显著减少级数,从而降低发动机重量和制造成本。在飞机发动机设计实践中,除了发动机的热效率外,最关键的问题之一就是推力/重量比。减少级数可能会得到理想的推力/重量比。而高涡轮级效率是飞机发动机设计人员在功率计中最优先考虑的问题

物理代写|流体力学代写流体力学代考|等平均直径级的统一描述


对于平均直径恒定的涡轮或压气机级(图5.27),我们提出了一组用级流量系数$\phi$、级负荷系数$\lambda$、反力度$r$和流角等无因次参数描述级的方程。从图5.27中有角度定义的速度图中,我们得到了流动角:
$$
\begin{aligned}
&\cot \alpha_2=\frac{U_2+W_{u 2}}{V_{a x}}=\frac{1}{\phi}\left(1+\frac{W_{u 2}}{U}\right)=\frac{1}{\phi}\left(1-r+\frac{\lambda}{2}\right) \
&\cot \alpha_3=-\frac{W_{u 2}-U_2}{V_{a x}}=-\frac{1}{\phi}\left(\frac{W_{u 3}-U}{U}\right)=\frac{1}{\phi}\left(1-r-\frac{\lambda}{2}\right) .
\end{aligned}
$$
同样,我们找到了其他的流动角,因此,我们总结:
$$
\begin{aligned}
&\cot \alpha_2=\frac{1}{\phi}\left(1-r+\frac{\lambda}{2}\right), \cot \beta_2=\frac{1}{\phi}\left(\frac{\lambda}{2}-r\right) \
&\cot \alpha_3=\frac{1}{\phi}\left(1-r-\frac{\lambda}{2}\right), \cot \beta_3=-\frac{1}{\phi}\left(\frac{\lambda}{2}+r\right) .
\end{aligned}
$$
级负荷系数可以从:
$$
\lambda=\phi\left(\cot \alpha_2-\cot \beta_3\right)-1 .
$$
从式(5.150)中可以看出,一个是处理7个未知数,只有4个方程。为了得到一个解,需要对剩下的三个未知数进行假设。这些参数可能包括以下任何一个参数:$\alpha_2, \beta_3, \phi, \lambda$或$r$。[23]中详细讨论了选择这些参数的标准。
前面的讨论导致了等式。(5.150)和(5.151)涉及轮毂和叶尖直径恒定的压气机和涡轮级。这些方程不能应用于直径、周向和经向速度不是恒定的情况。图中所示为轴流式涡轮和压气机类型的例子。$5.21$和5.22,径向流入(向心)涡轮,离心压缩机。在这些情况下,经向速度比和直径不再是恒定的。这些情况的无因次参数总结如下:
$$
\mu=\frac{V_{m 2}}{V_{m 3}}, \nu=\frac{R_2}{R_3}=\frac{U_2}{U_3}, \phi=\frac{V_{m 3}}{U_3}, \lambda=\frac{1_m}{U_3^2}, r=\frac{\Delta h^{\prime \prime}}{\Delta h^{\prime}+\Delta h^{\prime \prime}}
$$

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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。

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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。

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数据可视化是将信息转化为视觉背景的做法,如地图或图表,使数据更容易被人脑理解并从中获得洞察力。数据可视化的主要目标是使其更容易在大型数据集中识别模式、趋势和异常值。

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统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Another Asymmetry

There is still one more small, but nagging, problem with this description of Galton’s development of regression and the idea of correlation. In Figure 6.13, which shows Galton’s sweet pea data, we were careful to plot the size of child seeds on the vertical $y$ axis against that of their parent seeds on the horizontal $x$ axis, as is the modern custom for a scatterplot, whose goal is to show how $y$ depends on, or varies with, $x$. Modern statistical methods that flow from Galton and Pearson are all about directional relationships, and they try to predict $y$ from $x$, not vice-versa. It makes sense to ask how a child’s height is related to that of its parents, but it stretches the imagination to go in the reverse direction and contemplate how a child’s height might influence that of its parents.

So, why didn’t Galton put child height on the $y$ axis and parent height on the $x$ axis in Figure 6.16, as one would do today? One suggestion is that such graphs were in their infancy, so the convention of plotting the outcome variable on the ordinate had not yet been established. Yet in Playfair’s timeseries graphs (Plate 10) and in all other not-quite-scatterplots such as Halley’s (Figure 6.2), the outcome variable was always shown on the $y$ axis.

The answer is surely that Galton’s Figure $6.16$ started out as a table, listing mid-parent heights in the rows and heights of children in the columns. Parent height was the first grouping variable, and he tallied the heights of their children in the columns.

In a table, the rows are typically displayed in increasing order (of $y$ ) from top to bottom; a plot does the reverse, showing increasing values of $y$ from bottom to top. Hence, it seems clear that Galton constructed his Table I (Figure 6.14) and figures based on it (Figure $6.15$ and Figure 6.16) as if he thought of them as plots.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|Some Remarkable Scatterplots

As Galton’s work shows, scatterplots had advantages over earlier graphic forms: the ability to see clusters, patterns, trends, and relations in a cloud of points. Perhaps most importantly, it allowed the addition of visual annotations (point symbols, lines, curves, enclosing contours, etc.) to make those relationships more coherent and tell more nuanced stories. This $2 \mathrm{D}$ form of the scatterplot allows these higher-level visual explanations to be placed firmly in the foreground. John Tukey later expressed this as, “The greatest value of a picture is when it forces us to notice what we never expected to see” (1977, p. vi).

In the first half of the twentieth century, data graphics entered the mainstream of science, and the scatterplot soon became an important tool in new discoveries. Two short examples must serve to illustrate applications in physical science and economics.

One key feature was the idea that discovery of something interesting could come from the perception-and understanding-of classifications of objects based on clusters, groupings, and patterns of similarity, rather than direct relations, linear or nonlinear. Observations shown in a scatterplot could belong to different groups, revealing other laws. The most famous example concerns the Hertzsprung-Russell (HR) diagram, which revolutionized astrophysics.
The original version of the Hertzsprung-Russell diagram, shown here in Figure 6.17, is not a graph of great beauty, but nonetheless it radically changed thinking in astrophysics by showing that scatterplots of measurements of stars could lead to a new understanding of stellar evolution.

Astronomers had long noted that stars varied, not only in brightness (luminosity), but also in color, from blue-white to orange, yellow, and red. But until the early 1900 s, they had no general way to classify them or interpret variations in color. In 1905, the Danish astronomer Ejnar Hertzsprung presented tables of luminosity and star color. He noted some apparent correlations and trends, but the big picture-an interpretable classification, leading to theory-was lacking, probably because his data were displayed in tables.

统计代写|数据可视化代写Data visualization代考|INFO2001

数据可视化代考

统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|另一种不对称


在对高尔顿发展的回归和相关概念的描述中,还有一个小而恼人的问题。在图6.13中,显示了Galton的甜豌豆数据,我们小心地在垂直轴$y$上绘制了子种子的大小,在水平轴$x$上绘制了父种子的大小,这是现代散点图的习惯,其目的是显示$y$如何依赖于$x$,或如何随变化。来自高尔顿和皮尔森的现代统计方法都是关于方向性关系的,它们试图从$x$预测$y$,而不是反之。问孩子的身高与父母的身高有什么关系是有道理的,但反过来思考孩子的身高会如何影响父母的身高,则是在拓展想象力


那么,为什么Galton不像今天的人那样,在图6.16中把子身高放在$y$轴上,把父身高放在$x$轴上呢?一个建议是,这样的图表还处于初级阶段,所以在纵坐标上绘制结果变量的惯例还没有建立起来。然而,在Playfair的时间序列图(图10)和所有其他非完全散点图(如Halley的图6.2)中,结果变量总是显示在$y$轴上


答案肯定是Galton的图$6.16$一开始是一个表,列中列中列父高。父母的身高是第一个分组变量,他在列中统计了他们的孩子的身高


在表中,行通常按递增顺序($y$)从上到下显示;另一张图则相反,显示$y$的值从下往上递增。因此,高尔顿根据表一(图6.14)和图(图$6.15$和图6.16)构建了他的表一,似乎把它们看作是图

统计代写|数据可视化代写数据可视化代考|一些显著的散点图


Galton的工作表明,散点图比早期的图形形式有优势:能够在点云中看到集群、模式、趋势和关系。也许最重要的是,它允许添加视觉注释(点符号、线、曲线、外围轮廓等),使这些关系更连贯,讲述更微妙的故事。这种$2 \mathrm{D}$形式的散点图可以让这些更高层次的视觉解释牢牢地放在前景中。约翰·杜克(John Tukey)后来将其表达为:“一幅画的最大价值在于它迫使我们注意到我们从未期望看到的东西”(1977,p. vi)


在20世纪上半叶,数据图形进入了科学的主流,散点图很快成为新发现的重要工具。必须用两个简短的例子来说明在物理科学和经济学中的应用


一个关键的特点是,发现有趣的东西可以来自对基于群集、分组和相似模式的对象分类的感知和理解,而不是直接的关系、线性或非线性。在散点图中显示的观察结果可能属于不同的组,揭示了其他的规律。最著名的例子是赫茨普林-罗素(HR)图,它彻底改变了天体物理学。图6.17所示的hertzspring – russell图的原始版本并不是一个非常漂亮的图,但它从根本上改变了天体物理学的思维,表明了恒星测量的散点图可以导致对恒星演化的新理解


天文学家早就注意到,恒星不仅在亮度(光度)上变化,而且在颜色上也有变化,从蓝白色到橙色、黄色和红色。但直到20世纪初,他们还没有一个通用的方法来对它们进行分类或解释颜色的变化。1905年,丹麦天文学家埃纳尔·赫茨斯普朗提出了光度和恒星颜色的表格。他注意到一些明显的相关性和趋势,但缺乏一个可解释的分类,从而形成理论,这可能是因为他的数据是用表格显示的

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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