月度归档: 2023 年 7 月

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|CS168

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数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|CS168

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|Rate of Convergence

The following proposition describes how the convergence rate of the proximal algorithm depends on the magnitude of $c_k$ and on the order of growth of $f$ near the optimal solution set (see also Fig. 5.1.3).

Proposition 5.1.4: (Rate of Convergence) Assume that $X^$ is nonempty and that for some scalars $\beta>0, \delta>0$, and $\gamma \geq 1$, we have $$ f^+\beta(d(x))^\gamma \leq f(x), \quad \forall x \in \Re^n \text { with } d(x) \leq \delta,
$$
where
$$
d(x)=\min {x^* \in X^}\left|x-x^\right|
$$
Let also
$$
\sum
{k=0}^{\infty} c_k=\infty,
$$
so that the sequence $\left{x_k\right}$ generated by the proximal algorithm (5.1) converges to some point in $X^*$ by Prop. 5.1.3. Then:
(a) For all $k$ sufficiently large, we have
$$
d\left(x_{k+1}\right)+\beta c_k\left(d\left(x_{k+1}\right)\right)^{\gamma-1} \leq d\left(x_k\right)
$$
if $\gamma>1$, and

$$
d\left(x_{k+1}\right)+\beta c_k \leq d\left(x_k\right),
$$
if $\gamma=1$ and $x_{k+1} \notin X^$. (b) (Superlinear Convergence) Let $1<\gamma<2$ and $x_k \notin X^$ for all $k$. Then if $\inf {k \geq 0} c_k>0$, $$ \limsup {k \rightarrow \infty} \frac{d\left(x_{k+1}\right)}{\left(d\left(x_k\right)\right)^{1 /(\gamma-1)}}<\infty . $$ (c) (Linear Convergence) Let $\gamma=2$ and $x_k \notin X *$ for all $k$. Then if $\lim {k \rightarrow \infty} c_k=\bar{c}$ with $\bar{c} \in(0, \infty)$, $$ \limsup {k \rightarrow \infty} \frac{d\left(x_{k+1}\right)}{d\left(x_k\right)} \leq \frac{1}{1+\beta \bar{c}}, $$ while if $\lim {k \rightarrow \infty} c_k=\infty$, $$ \lim {k \rightarrow \infty} \frac{d\left(x_{k+1}\right)}{d\left(x_k\right)}=0 . $$ (d) (Sublinear Convergence) Let $\gamma>2$. Then
$$
\limsup {k \rightarrow \infty} \frac{d\left(x{k+1}\right)}{d\left(x_k\right)^{2 / \gamma}}<\infty .
$$

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|Gradient Interpretation

An interesting interpretation of the proximal iteration is obtained by considering the function
$$
\phi_c(z)=\inf {x \in \Re^n}\left{f(x)+\frac{1}{2 c}|x-z|^2\right} $$ for a fixed positive value of $c$. It can be seen that $$ \inf {x \in \Re^n} f(x) \leq \phi_c(z) \leq f(z), \quad \forall z \in \Re^n,
$$
from which it follows that the set of minima of $f$ and $\phi_c$ coincide (this is also evident from the geometric view of the proximal minimization given in Fig. 5.1.7). The following proposition shows that $\phi_c$ is a convex differentiable function, and derives its gradient.

Proposition 5.1.7: The funetion $\phi_c$ of Eq. (5.14) is convex and differentiable, and we have
$$
\nabla \phi_c(z)=\frac{z-x_c(z)}{c} \quad \forall z \in \Re^n,
$$
where $x_c(z)$ is the unique minimizer in Eq. (5.14). Moreover
$$
\nabla \phi_c(z) \in \partial f\left(x_c(z)\right), \quad \forall z \in \Re^n
$$
Proof: We first note that $\phi_c$ is convex, since it is obtained by partial minimization of $f(x)+\frac{1}{2 c}|x-z|^2$, which is convex as a function of $(x, z)$ (cf. Prop. 3.3.1 in Appendix B). Furthermore, $\phi_c$ is real-valued, since the infimum in Eq. (5.14) is attained.

Let us fix $z$, and for notational simplicity, denote $\bar{z}=x_c(z)$. To show that $\phi_c$ is differentiable with the given form of gradient, we note that by the optimality condition of Prop. 3.1.4, we have $v \in \partial \phi_c(z)$, or equivalently $0 \in \partial \phi_c(z)-v$, if and only if $z$ attains the minimum over $y \in \Re^n$ of
$$
\phi_c(y)-v^{\prime} y=\inf _{x \in \Re^n}\left{f(x)+\frac{1}{2 c}|x-y|^2\right}-v^{\prime} y
$$

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|CS168

凸优化代写

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|Rate of Convergence

下面的命题描述了近端算法的收敛速度如何取决于$c_k$的大小和$f$在最优解集附近的增长顺序(参见图5.1.3)。

命题5.1.4:(收敛速度)假设$X^$是非空的,并且对于一些标量$\beta>0, \delta>0$和$\gamma \geq 1$,我们有$$ f^+\beta(d(x))^\gamma \leq f(x), \quad \forall x \in \Re^n \text { with } d(x) \leq \delta,
$$
在哪里
$$
d(x)=\min {x^* \in X^}\left|x-x^\right|
$$
让我们
$$
\sum{k=0}^{\infty} c_k=\infty,
$$
使得近端算法(5.1)生成的序列$\left{x_k\right}$通过Prop. 5.1.3收敛到$X^*$中的某个点。然后:
(a)对于所有$k$足够大的,我们有
$$
d\left(x_{k+1}\right)+\beta c_k\left(d\left(x_{k+1}\right)\right)^{\gamma-1} \leq d\left(x_k\right)
$$
如$\gamma>1$,及

$$
d\left(x_{k+1}\right)+\beta c_k \leq d\left(x_k\right),
$$
如$\gamma=1$和$x_{k+1} \notin X^$。(b)(超线性收敛)令$1<\gamma<2$和$x_k \notin X^$对所有$k$。然后如果$\inf {k \geq 0} c_k>0$, $$ \limsup {k \rightarrow \infty} \frac{d\left(x_{k+1}\right)}{\left(d\left(x_k\right)\right)^{1 /(\gamma-1)}}<\infty . $$ (c)(线性收敛)令$\gamma=2$和$x_k \notin X *$对于所有$k$。如果$\lim {k \rightarrow \infty} c_k=\bar{c}$有$\bar{c} \in(0, \infty)$, $$ \limsup {k \rightarrow \infty} \frac{d\left(x_{k+1}\right)}{d\left(x_k\right)} \leq \frac{1}{1+\beta \bar{c}}, $$如果$\lim {k \rightarrow \infty} c_k=\infty$, $$ \lim {k \rightarrow \infty} \frac{d\left(x_{k+1}\right)}{d\left(x_k\right)}=0 . $$ (d)(次线性收敛)设$\gamma>2$。然后
$$
\limsup {k \rightarrow \infty} \frac{d\left(x{k+1}\right)}{d\left(x_k\right)^{2 / \gamma}}<\infty .
$$

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|Gradient Interpretation

通过考虑函数,得到了对近端迭代的一个有趣的解释
$$
\phi_c(z)=\inf {x \in \Re^n}\left{f(x)+\frac{1}{2 c}|x-z|^2\right} $$为固定正值$c$。可以看出$$ \inf {x \in \Re^n} f(x) \leq \phi_c(z) \leq f(z), \quad \forall z \in \Re^n,
$$
由此可知,$f$和$\phi_c$的最小值集合重合(从图5.1.7给出的近端极小值的几何视图也可以看出这一点)。下面的命题证明$\phi_c$是一个凸可微函数,并推导出它的梯度。

命题5.1.7:式(5.14)的函数$\phi_c$是凸可微的,有
$$
\nabla \phi_c(z)=\frac{z-x_c(z)}{c} \quad \forall z \in \Re^n,
$$
其中$x_c(z)$是式(5.14)中唯一的最小值。而且
$$
\nabla \phi_c(z) \in \partial f\left(x_c(z)\right), \quad \forall z \in \Re^n
$$
证明:我们首先注意到$\phi_c$是凸的,因为它是通过$f(x)+\frac{1}{2 c}|x-z|^2$的部分最小化得到的,而作为$(x, z)$的函数是凸的(参见附录B中的Prop. 3.3.1)。此外,$\phi_c$是实值的,因为在Eq.(5.14)中得到了极小值。

让我们修复$z$,为了表示简单,表示$\bar{z}=x_c(z)$。为了证明$\phi_c$对给定形式的梯度是可微的,我们注意到,根据Prop. 3.1.4的最优性条件,我们有$v \in \partial \phi_c(z)$,或等价的$0 \in \partial \phi_c(z)-v$,当且仅当$z$在$y \in \Re^n$上达到最小值
$$
\phi_c(y)-v^{\prime} y=\inf _{x \in \Re^n}\left{f(x)+\frac{1}{2 c}|x-y|^2\right}-v^{\prime} y
$$

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|ESE6050

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凸优化Convex optimization无约束可以很容易地用梯度下降(最陡下降的特殊情况)或牛顿方法解决,结合线搜索适当的步长;这些可以在数学上证明收敛速度很快,尤其是后一种方法。如果目标函数是二次函数,也可以使用KKT矩阵技术求解具有线性等式约束的凸优化(它推广到牛顿方法的一种变化,即使初始化点不满足约束也有效),但通常也可以通过线性代数消除等式约束或解决对偶问题来解决。

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数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|EE364a

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|GENERALIZED SIMPLICIAL DECOMPOSITION

In this section we will aim to highlight some of the applications and the fine points of the general algorithm of the preceding section. As vehicle we will use the simplicial decomposition approach, and the problem
$$
\begin{aligned}
& \text { minimize } f(x)+c(x) \
& \text { subject to } x \in \Re^n,
\end{aligned}
$$
where $f: \Re^n \mapsto(-\infty, \infty]$ and $c: \Re^n \mapsto(-\infty, \infty]$ are closed proper convex functions. This is the Fenchel duality context, and it contains as a special case the problem to which the ordinary simplicial decomposition method of Section 4.2 applies (where $f$ is differentiable, and $c$ is the indicator function of a bounded polyhedral set). Here we will mainly focus on the case where $f$ is nondifferentiable and possibly extended real-valued.

We apply the polyhedral approximation scheme of the preceding section to the equivalent EMP
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{minimize} f_1\left(x_1\right)+f_2\left(x_2\right) \
& \text { subject to }\left(x_1, x_2\right) \in S,
\end{aligned}
$$

where
$$
f_1\left(x_1\right)=f\left(x_1\right), \quad f_2\left(x_2\right)=c\left(x_2\right), \quad S=\left{\left(x_1, x_2\right) \mid x_1=x_2\right} .
$$
Note that the orthogonal subspace has the form
$$
S^{\perp}=\left{\left(\lambda_1, \lambda_2\right) \mid \lambda_1=-\lambda_2\right}=\left{(\lambda,-\lambda) \mid \lambda \in \Re^n\right} .
$$
Optimal primal and dual solutions of this EMP problem are of the form $\left(x^{o p t}, x^{o p t}\right)$ and $\left(\lambda^{o p t},-\lambda^{o p t}\right)$, with
$$
\lambda^{o p t} \in \partial f\left(x^{o p t}\right), \quad-\lambda^{o p t} \in \partial c\left(x^{o p t}\right),
$$
consistently with the optimality conditions of Prop. 4.4.1. A pair of such optimal solutions $\left(x^{o p t}, \lambda^{o p t}\right)$ satisfies the necessary and sufficient optimality conditions of the Fenchel Duality Theorem [Prop. 1.2.1(c)] for the original problem.

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|Dual/Cutting Plane Implementation

Let us also provide a dual implementation, which is an equivalent outer linearization/cutting plane-type of method. The Fenchel dual of the minimization of $f+c$ [cf. Eq. (4.31)] is
$$
\begin{aligned}
& \text { minimize } f^{\star}(\lambda)+c^{\star}(-\lambda) \
& \text { subject to } \lambda \in \Re^n,
\end{aligned}
$$
where $f^{\star}$ and $c^{\star}$ are the conjugates of $f$ and $c$, respectively. According to the theory of the preceding section, the generalized simplicial decomposition algorithm (4.32)-(4.34) can alternatively be implemented by replacing $c^$ by a piecewise linear/cutting plane outer linearization, while leaving $f^$ unchanged, i.e., by solving at iteration $k$ the problem
$$
\begin{aligned}
& \text { minimize } f^{\star}(\lambda)+C_k^{\star}(-\lambda) \
& \text { subject to } \lambda \in \Re^n,
\end{aligned}
$$
where $C_k^{\star}$ is an outer linearization of $c^{\star}$ (the conjugate of $C_k$ ). This problem is the (Fenchel) dual of problem (4.32) [or equivalently, the low-dimensional problem (4.36)].

Note that solutions of problem (4.37) are the subgradients $\lambda_k$ satisfying $\lambda_k \in \partial f\left(x_k\right)$ and $-\lambda_k \in \partial C_k\left(x_k\right)$, where $x_k$ is the solution of the problem (4.32) [cf. Eq. (4.33)], while the associated subgradient of $c^*$ at $-\lambda_k$ is the vector $\tilde{x}k$ generated by Eq. (4.34), as shown in Fig. 4.5.1. In fact, the function $C_k^{\star}$ has the form $$ C_k^{\star}(-\lambda)=\max {j \in J_k}\left{c\left(-\lambda_j\right)-\tilde{x}_j^{\prime}\left(\lambda-\lambda_j\right)\right}
$$
where $\lambda_j$ and $\tilde{x}_j$ are vectors that can be obtained either by using the generalized simplicial decomposition method (4.32)-(4.34), or by using its dual, the cutting plane method based on solving the outer approximation problems (4.37). The ordinary cutting plane method, described in the beginning of Section 4.1, is obtained as the special case where $f^{\star}(\lambda) \equiv 0$ [or equivalently, $f(x)=\infty$ if $x \neq 0$, and $f(0)=0$ ].

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|EE364a

凸优化代写

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|GENERALIZED SIMPLICIAL DECOMPOSITION

在本节中,我们将重点介绍前一节通用算法的一些应用和优点。作为载体,我们将使用简单分解的方法,以及这个问题
$$
\begin{aligned}
& \text { minimize } f(x)+c(x) \
& \text { subject to } x \in \Re^n,
\end{aligned}
$$
其中$f: \Re^n \mapsto(-\infty, \infty]$和$c: \Re^n \mapsto(-\infty, \infty]$为闭固有凸函数。这是Fenchel对偶上下文,它包含了一个特殊的问题,适用于4.2节的普通简单分解方法(其中$f$是可微的,$c$是有界多面体集的指示函数)。这里我们主要关注$f$不可微且可能是扩展实值的情况。

我们将前一节的多面体近似格式应用于等效EMP
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{minimize} f_1\left(x_1\right)+f_2\left(x_2\right) \
& \text { subject to }\left(x_1, x_2\right) \in S,
\end{aligned}
$$

在哪里
$$
f_1\left(x_1\right)=f\left(x_1\right), \quad f_2\left(x_2\right)=c\left(x_2\right), \quad S=\left{\left(x_1, x_2\right) \mid x_1=x_2\right} .
$$
注意正交子空间有这样的形式
$$
S^{\perp}=\left{\left(\lambda_1, \lambda_2\right) \mid \lambda_1=-\lambda_2\right}=\left{(\lambda,-\lambda) \mid \lambda \in \Re^n\right} .
$$
该EMP问题的最优原解和对偶解分别为$\left(x^{o p t}, x^{o p t}\right)$和$\left(\lambda^{o p t},-\lambda^{o p t}\right)$,其中
$$
\lambda^{o p t} \in \partial f\left(x^{o p t}\right), \quad-\lambda^{o p t} \in \partial c\left(x^{o p t}\right),
$$
符合Prop. 4.4.1的最优性条件。一对这样的最优解$\left(x^{o p t}, \lambda^{o p t}\right)$满足Fenchel对偶定理的充分必要最优性条件。1.2.1(c)]的原始问题。

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|Dual/Cutting Plane Implementation

让我们还提供一个双重实现,这是一个等效的外线性化/切割平面类型的方法。最小化$f+c$的Fenchel对偶[参见式(4.31)]为
$$
\begin{aligned}
& \text { minimize } f^{\star}(\lambda)+c^{\star}(-\lambda) \
& \text { subject to } \lambda \in \Re^n,
\end{aligned}
$$
其中$f^{\star}$和$c^{\star}$分别是$f$和$c$的共轭。根据上一节的理论,广义简单分解算法(4.32)-(4.34)也可以在保持$f^$不变的情况下,用分段线性/切割平面外线性化代替$c^$来实现,即在迭代$k$时求解问题
$$
\begin{aligned}
& \text { minimize } f^{\star}(\lambda)+C_k^{\star}(-\lambda) \
& \text { subject to } \lambda \in \Re^n,
\end{aligned}
$$
其中$C_k^{\star}$是$c^{\star}$的外线性化($C_k$的共轭)。这个问题是问题(4.32)的(Fenchel)对偶[或等价地,低维问题(4.36)]。

注意,问题(4.37)的解是满足$\lambda_k \in \partial f\left(x_k\right)$和$-\lambda_k \in \partial C_k\left(x_k\right)$的子梯度$\lambda_k$,其中$x_k$是问题(4.32)的解[参见Eq.(4.33)],而$c^*$在$-\lambda_k$的相关子梯度是由Eq.(4.34)生成的向量$\tilde{x}k$,如图4.5.1所示。实际上,函数$C_k^{\star}$的形式是$$ C_k^{\star}(-\lambda)=\max {j \in J_k}\left{c\left(-\lambda_j\right)-\tilde{x}_j^{\prime}\left(\lambda-\lambda_j\right)\right}
$$
其中$\lambda_j$和$\tilde{x}_j$是向量,可以使用广义简单分解方法(4.32)-(4.34),也可以使用其对偶,即基于求解外部逼近问题的切割平面方法(4.37)来获得。在4.1节开头描述的普通切割平面方法,是作为$f^{\star}(\lambda) \equiv 0$[或等价的$f(x)=\infty$如果$x \neq 0$和$f(0)=0$]的特殊情况得到的。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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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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数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|EE364a

如果你也在 怎样代写凸优化Convex optimization 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。凸优化Convex optimization由于在大规模资源分配、信号处理和机器学习等领域的广泛应用,人们对凸优化的兴趣越来越浓厚。本书旨在解决凸优化问题的算法的最新和可访问的发展。

凸优化Convex optimization无约束可以很容易地用梯度下降(最陡下降的特殊情况)或牛顿方法解决,结合线搜索适当的步长;这些可以在数学上证明收敛速度很快,尤其是后一种方法。如果目标函数是二次函数,也可以使用KKT矩阵技术求解具有线性等式约束的凸优化(它推广到牛顿方法的一种变化,即使初始化点不满足约束也有效),但通常也可以通过线性代数消除等式约束或解决对偶问题来解决。

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数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|EE364a

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|DUALITY OF INNER AND OUTER LINEARIZATION

We have considered so far cutting plane and simplicial decomposition methods, and we will now aim to connect them via duality. To this end, we define in this section outer and inner linearizations, and we formalize their conjugacy relation and other related properties. An outer linearization of a closed proper convex function $f: \Re^n \mapsto(-\infty, \infty]$ is defined by a finite set of vectors $\left{y_1, \ldots, y_{\ell}\right}$ such that for every $j=1, \ldots, \ell$, we have $y_j \in \partial f\left(x_j\right)$ for some $x_j \in \Re^n$. It is given by
$$
F(x)=\max _{j=1, \ldots, \ell}\left{f\left(x_j\right)+\left(x-x_j\right)^{\prime} y_j\right}, \quad x \in \Re^n,
$$

and it is illustrated in the left side of Fig. 4.3.1. The choices of $x_j$ such that $y_j \in \partial f\left(x_j\right)$ may not be unique, but result in the same function $F(x)$ : the epigraph of $F$ is determined by the supporting hyperplanes to the epigraph of $f$ with normals defined by $y_j$, and the points of support $x_j$ are immaterial. In particular, the definition (4.14) can be equivalently written in terms of the conjugate $f^{\star}$ of $f$ as
$$
F(x)=\max _{j=1, \ldots, \ell}\left{x^{\prime} y_j-f^{\star}\left(y_j\right)\right},
$$
using the relation $x_j^{\prime} y_j=f\left(x_j\right)+f^{\star}\left(y_j\right)$, which is implied by $y_j \in \partial f\left(x_j\right)$ (the Conjugate Subgradient Theorem, Prop. 5.4.3 in Appendix B).

Note that $F(x) \leq f(x)$ for all $x$, so as is true for any outer approximation of $f$, the conjugate $F^{\star}$ satisfies $F^{\star}(y) \geq f^{\star}(y)$ for all $y$. Moreover, it can be shown that $F^{\star}$ is an inner linearization of the conjugate $f^{\star}$, as illustrated in the right side of Fig. 4.3.1. Indeed we have, using Eq. (4.15),
$$
\begin{aligned}
F^{\star}(y)= & \sup {x \in \Re^n}\left{y^{\prime} x-F(x)\right} \ & =\sup {x \in \Re^n}\left{y^{\prime} x-\max {j=1, \ldots, \ell}\left{y_j^{\prime} x-f^{\star}\left(y_j\right)\right}\right}, \ & =\sup {\substack{x \in \Re^n, \xi \in \Re \
y_j^{\prime} x-f^{\star}\left(y_j\right) \leq \xi, j=1, \ldots, \ell}}\left{y^{\prime} x-\xi\right} .
\end{aligned}
$$

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|GENERALIZED POLYHEDRAL APPROXIMATION

We will now consider a unified framework for polyhedral approximation, which combines the cutting plane and simplicial decomposition methods. We consider the problem
$$
\begin{array}{ll}
\operatorname{minimize} & \sum_{i=1}^m f_i\left(x_i\right) \
\text { subject to } & x \in S,
\end{array}
$$
where
$$
x \stackrel{\text { def }}{=}\left(x_1, \ldots, x_m\right),
$$

is a vector in $\Re^{n_1+\cdots+n_m}$, with components $x_i \in \Re^{n_i}, i=1, \ldots, m$, and
$f_i: \Re^{n_i} \mapsto(-\infty, \infty]$ is a closed proper convex function for each $i$, $S$ is a subspace of $\Re^{n_1+\cdots+n_m}$.

We refer to this as an extended monotropic program (EMP for short). $\dagger$
A classical example of EMP is a single commodity network optimization problem, where $x_i$ represents the (scalar) flow of an arc of a directed graph and $S$ is the circulation subspace of the graph (see e.g., [Ber98]). Also problems involving general linear constraints and an additive extended realvalued convex cost function can be converted to EMP. In particular, the problem
$$
\begin{array}{ll}
\text { minimize } & \sum_{i=1}^m f_i\left(x_i\right) \
\text { subject to } & A x=b,
\end{array}
$$
where $A$ is a given matrix and $b$ is a given vector, is equivalent to
$$
\begin{array}{ll}
\text { minimize } & \sum_{i=1}^m f_i\left(x_i\right)+\delta_Z(z) \
\text { subject to } & A x-z=0,
\end{array}
$$
where $z$ is a vector of artificial variables, and $\delta_Z$ is the indicator function of the set $Z={z \mid z=b}$. This is an EMP with constraint subspace
$$
S={(x, z) \mid A x-z=0} .
$$

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|EE364a

凸优化代写

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|DUALITY OF INNER AND OUTER LINEARIZATION

到目前为止,我们已经考虑了切割平面和简单分解方法,现在我们的目标是通过对偶将它们连接起来。为此,我们在本节中定义了外线性化和内线性化,并形式化了它们的共轭关系和其他相关性质。闭固有凸函数$f: \Re^n \mapsto(-\infty, \infty]$的外线性化由一个有限向量集$\left{y_1, \ldots, y_{\ell}\right}$定义,使得对于每个$j=1, \ldots, \ell$,对于某些$x_j \in \Re^n$,我们有$y_j \in \partial f\left(x_j\right)$。它是由
$$
F(x)=\max _{j=1, \ldots, \ell}\left{f\left(x_j\right)+\left(x-x_j\right)^{\prime} y_j\right}, \quad x \in \Re^n,
$$

如图4.3.1左侧所示。对$x_j$的选择使得$y_j \in \partial f\left(x_j\right)$可能不是唯一的,但会产生相同的函数$F(x)$: $F$的题词是由对$f$题词的支持超平面与$y_j$定义的法线确定的,并且支持$x_j$的点是无关紧要的。特别地,定义(4.14)可以等价地写成$f$ as的共轭$f^{\star}$
$$
F(x)=\max _{j=1, \ldots, \ell}\left{x^{\prime} y_j-f^{\star}\left(y_j\right)\right},
$$
利用$y_j \in \partial f\left(x_j\right)$(共轭次梯度定理,附录B第5.4.3节)隐含的关系$x_j^{\prime} y_j=f\left(x_j\right)+f^{\star}\left(y_j\right)$。

注意,对于所有$x$, $F(x) \leq f(x)$,对于$f$的任何外部近似,共轭$F^{\star}$对所有$y$都满足$F^{\star}(y) \geq f^{\star}(y)$。此外,可以看出$F^{\star}$是共轭方程$f^{\star}$的内线性化,如图4.3.1右侧所示。事实上,我们有,使用式(4.15),
$$
\begin{aligned}
F^{\star}(y)= & \sup {x \in \Re^n}\left{y^{\prime} x-F(x)\right} \ & =\sup {x \in \Re^n}\left{y^{\prime} x-\max {j=1, \ldots, \ell}\left{y_j^{\prime} x-f^{\star}\left(y_j\right)\right}\right}, \ & =\sup {\substack{x \in \Re^n, \xi \in \Re \
y_j^{\prime} x-f^{\star}\left(y_j\right) \leq \xi, j=1, \ldots, \ell}}\left{y^{\prime} x-\xi\right} .
\end{aligned}
$$

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|GENERALIZED POLYHEDRAL APPROXIMATION

现在我们将考虑一个统一的多面体逼近框架,它结合了切割平面和简单分解方法。我们考虑这个问题
$$
\begin{array}{ll}
\operatorname{minimize} & \sum_{i=1}^m f_i\left(x_i\right) \
\text { subject to } & x \in S,
\end{array}
$$
在哪里
$$
x \stackrel{\text { def }}{=}\left(x_1, \ldots, x_m\right),
$$

是一个向量在$\Re^{n_1+\cdots+n_m}$,与组件$x_i \in \Re^{n_i}, i=1, \ldots, m$,和
$f_i: \Re^{n_i} \mapsto(-\infty, \infty]$是每个$i$的闭固有凸函数,$S$是$\Re^{n_1+\cdots+n_m}$的一个子空间。

我们将其称为扩展单性程序(简称EMP)。$\dagger$
EMP的一个经典例子是单个商品网络优化问题,其中$x_i$表示有向图的弧线的(标量)流,$S$是图的循环子空间(参见示例[Ber98])。此外,涉及一般线性约束和可加扩展重值凸代价函数的问题也可以转换为EMP
$$
\begin{array}{ll}
\text { minimize } & \sum_{i=1}^m f_i\left(x_i\right) \
\text { subject to } & A x=b,
\end{array}
$$
其中$A$是一个给定的矩阵$b$是一个给定的向量,等价于
$$
\begin{array}{ll}
\text { minimize } & \sum_{i=1}^m f_i\left(x_i\right)+\delta_Z(z) \
\text { subject to } & A x-z=0,
\end{array}
$$
式中$z$为人工变量向量,$\delta_Z$为集合$Z={z \mid z=b}$的指标函数。这是一个有约束子空间的EMP
$$
S={(x, z) \mid A x-z=0} .
$$

数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|EG55M1

如果你也在 怎样代写有限元方法finite differences method 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。有限元方法finite differences method领域中所有的物理系统都可以用边界/初值问题来表示。有限元法属于变分法的一般范畴。

有限元方法finite differences method是一类通过近似有限差分导数来求解微分方程的数值技术。空间域和时间间隔(如果适用)都被离散化,或者被分解成有限数量的步骤,并且这些离散点的解的值通过求解包含有限差分和邻近点的值的代数方程来近似。

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数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|EG55M1

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Triangular element

An examination of the weak form in Eq. (9.2.10) and the finite element matrices in Eq. (9.2.19b) shows that $\psi_i^e$ should be at least linear functions of $x$ and $y$. The complete linear polynomial in $x$ and $y$ in $\Omega_e$ is of the form
$$
u_h^e(x, y)=c_1^e+c_2^e x+c_3^e y
$$
where $c_i^e$ are constants. The set ${1, x, y}$ is linearly independent and complete. Equation (9.2.21) defines a unique plane for fixed $c_i^e$. Thus, if $u(x, y)$ is a curved surface, $u_h^e(x, y)$ approximates the surface by a plane (see Fig. 9.2.2). In particular, $u_h^e(x, y)$ is uniquely defined on a triangle by the three nodal values of $u_h^e(x, y)$; three nodes are placed at the vertices of the triangle so that the geometry of the triangle is uniquely defined, and the nodes are numbered in counterclockwise direction, as shown in Fig. 9.2.2, so that the unit normal always points upward from the domain. Let
$$
u_h^e\left(x_1, y_1\right)=u_1^e, \quad u_h^e\left(x_2, y_2\right)=u_2^e, \quad u_h^e\left(x_3, y_3\right)=u_3^e
$$
where $\left(x_i, y_i\right)$ denote the coordinates of the $i$ th vertex of the triangle. Note that the triangle is uniquely defined by the three pairs of coordinates $\left(x_i, y_i\right)$.
The three constants $c_i^e(i=1,2,3)$ in Eq. (9.2.21) can be expressed in terms of three nodal values $u_i^e(i=1,2,3)$. Thus, the polynomial in Eq. (9.2.21) is associated with a triangular element and there are three nodes identified, namely, the vertices of the triangle. Equations in (9.2.22) have the explicit form
$$
\begin{aligned}
& u_1 \equiv u_h\left(x_1, y_1\right)=c_1+c_2 x_1+c_3 y_1 \
& u_2 \equiv u_h\left(x_2, y_2\right)=c_1+c_2 x_2+c_3 y_2 \
& u_3 \equiv u_h\left(x_3, y_3\right)=c_1+c_2 x_3+c_3 y_3
\end{aligned}
$$
where the element label $e$ is omitted for simplicity. In matrix form, we have
$$
\left{\begin{array}{l}
u_1 \
u_2 \
u_3
\end{array}\right}=\left[\begin{array}{lll}
1 & x_1 & y_1 \
1 & x_2 & y_2 \
1 & x_3 & y_3
\end{array}\right]\left{\begin{array}{l}
c_1 \
c_2 \
c_3
\end{array}\right} \text { or } \mathbf{u}=\mathbf{A c}
$$

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Linear rectangular element

Next, consider the complete polynomial
$$
u_h^e(x, y)=c_1^e+c_2^e x+c_3^e y+c_4^e x y
$$
which contains four linearly independent terms, and is linear in $x$ and $y$, with a bilinear term in $x$ and $y$. This polynomial requires an element with four nodes. There are two possible geometric shapes: a triangle with the fourth node at the center (or centroid) of the triangle, or a rectangle with the nodes at the vertices. A triangle with a fourth node at the center does not provide a single-valued variation of $u$ at interelement boundaries, resulting in incompatible variation of $u$ at interelement boundaries, and is therefore not admissible (see Fig. 9.2.7). The linear rectangular element is a compatible element because on any side $u_h^e$ varies only linearly and there are two nodes to uniquely define it. Here we consider an approximation of the form Eq. (9.2.27) and use a rectangular element with sides $a$ and $b$ [see Fig. 9.2.8(a)]. For the sake of convenience, we choose a local coordinate system $(\bar{x}, \bar{y})$ to derive the interpolation functions. We assume that (element label is omitted)

$$
u_h(\bar{x}, \bar{y})=c_1+c_2 \bar{x}+c_3 \bar{y}+c_4 \bar{x} \bar{y}
$$
and require
$$
\begin{aligned}
& u_1=u_h(0,0)=c_1 \
& u_2=u_h(a, 0)=c_1+c_2 a \
& u_3=u_h(a, b)=c_1+c_2 a+c_3 b+c_4 a b \
& u_4=u_h(0, b)=c_1+c_3 b
\end{aligned}
$$

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|EG55M1

有限元方法代考

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Triangular element

对式(9.2.10)中的弱形式和式(9.2.19b)中的有限元矩阵的检验表明,$\psi_i^e$至少应该是$x$和$y$的线性函数。$\Omega_e$中$x$和$y$的完全线性多项式的形式为
$$
u_h^e(x, y)=c_1^e+c_2^e x+c_3^e y
$$
其中$c_i^e$是常数。集合${1, x, y}$是线性无关且完备的。式(9.2.21)定义了固定$c_i^e$的唯一平面。因此,如果$u(x, y)$是一个曲面,则$u_h^e(x, y)$近似为一个平面(见图9.2.2)。特别地,$u_h^e(x, y)$在三角形上由$u_h^e(x, y)$的三个节点值唯一地定义;在三角形的顶点处放置三个节点,以唯一定义三角形的几何形状,并按逆时针方向编号,如图9.2.2所示,使单位法线始终指向域的上方。让
$$
u_h^e\left(x_1, y_1\right)=u_1^e, \quad u_h^e\left(x_2, y_2\right)=u_2^e, \quad u_h^e\left(x_3, y_3\right)=u_3^e
$$
其中$\left(x_i, y_i\right)$表示三角形的第$i$顶点的坐标。注意,三角形是由三对坐标$\left(x_i, y_i\right)$唯一定义的。
式(9.2.21)中的三个常数$c_i^e(i=1,2,3)$可以用三个节点值$u_i^e(i=1,2,3)$表示。因此,将Eq.(9.2.21)中的多项式与一个三角形元素联系起来,并确定了三个节点,即三角形的顶点。式(9.2.22)中的方程有显式
$$
\begin{aligned}
& u_1 \equiv u_h\left(x_1, y_1\right)=c_1+c_2 x_1+c_3 y_1 \
& u_2 \equiv u_h\left(x_2, y_2\right)=c_1+c_2 x_2+c_3 y_2 \
& u_3 \equiv u_h\left(x_3, y_3\right)=c_1+c_2 x_3+c_3 y_3
\end{aligned}
$$
其中为简单起见省略了元素标签$e$。在矩阵形式中,我们有
$$
\left{\begin{array}{l}
u_1 \
u_2 \
u_3
\end{array}\right}=\left[\begin{array}{lll}
1 & x_1 & y_1 \
1 & x_2 & y_2 \
1 & x_3 & y_3
\end{array}\right]\left{\begin{array}{l}
c_1 \
c_2 \
c_3
\end{array}\right} \text { or } \mathbf{u}=\mathbf{A c}
$$

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Linear rectangular element

接下来,考虑完全多项式
$$
u_h^e(x, y)=c_1^e+c_2^e x+c_3^e y+c_4^e x y
$$
它包含四个线性无关的项,在$x$和$y$中是线性的,在$x$和$y$中有一个双线性项。这个多项式需要一个有四个节点的元素。有两种可能的几何形状:第四个节点位于三角形中心(或质心)的三角形,或节点位于顶点的矩形。中心有第四个节点的三角形在元素间边界处不能提供$u$的单值变化,导致元素间边界处$u$的变化不相容,因此不允许(见图9.2.7)。线性矩形元素是一个兼容的元素,因为在任何一边$u_h^e$都是线性变化的,并且有两个节点可以唯一地定义它。这里我们考虑形式为Eq.(9.2.27)的近似,并使用边长为$a$和$b$的矩形单元[见图9.2.8(a)]。为方便起见,我们选择一个局部坐标系$(\bar{x}, \bar{y})$来推导插值函数。我们假设(元素标签被省略)

$$
u_h(\bar{x}, \bar{y})=c_1+c_2 \bar{x}+c_3 \bar{y}+c_4 \bar{x} \bar{y}
$$
并且要求
$$
\begin{aligned}
& u_1=u_h(0,0)=c_1 \
& u_2=u_h(a, 0)=c_1+c_2 a \
& u_3=u_h(a, b)=c_1+c_2 a+c_3 b+c_4 a b \
& u_4=u_h(0, b)=c_1+c_3 b
\end{aligned}
$$

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method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。

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。

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数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|AMCS329

如果你也在 怎样代写有限元方法finite differences method 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。有限元方法finite differences method领域中所有的物理系统都可以用边界/初值问题来表示。有限元法属于变分法的一般范畴。

有限元方法finite differences method是一类通过近似有限差分导数来求解微分方程的数值技术。空间域和时间间隔(如果适用)都被离散化,或者被分解成有限数量的步骤,并且这些离散点的解的值通过求解包含有限差分和邻近点的值的代数方程来近似。

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数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|AMCS329

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Finite Element Discretization

In two dimensions there is more than one simple geometric shape that can be used as a finite element (see Fig. 9.2.1). As we shall see shortly, the interpolation functions depend not only on the number of nodes in the element and the number of unknowns per node, but also on the shape of the element. The shape of the element must be such that its geometry is uniquely defined by a set of points, which serve as the element nodes in the development of the interpolation functions. As will be discussed later in this section, a triangle is the simplest geometric shape, followed by a rectangle.

The representation of a given region by a set of elements (i.e., discretization or mesh generation) is an important step in finite element analysis. The choice of element type, number of elements, and density of elements depends on the geometry of the domain, the problem to be analyzed, and the degree of accuracy desired. Of course, there are no specific formulae to obtain this information. In general, the analyst is guided by his or her technical background, insight into the physics of the problem being modeled (e.g., a qualitative understanding of the solution), and experience with finite element modeling. The general rules of mesh generation for finite element formulations include:

  1. Select elements that characterize the governing equations of the problem.
  2. The number, shape, and type (i.e., linear or quadratic) of elements should be such that the geometry of the domain is represented as accurately as desired.
  3. The density of elements should be such that regions of large gradients of the solution are adequately modeled (i.e., use more elements or higher-order elements in regions of large gradients).
  4. Mesh refinements should vary gradually from high-density regions to low-density regions. If transition elements are used, they should be used away from critical regions (i.e., regions of large gradients). Transition elements are those which connect lower-order elements to higher-order elements (e.g., linear to quadratic).

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Weak Form

In the development of the weak form we need only consider a typical element. We assume that $\Omega_e$ is a typical element, whether triangular or quadrilateral, of the finite element mesh, and we develop the finite element model of Eq. (9.2.1) over $\Omega_e$. Various two-dimensional elements will be discussed in the sequel.

Following the three-step procedure presented in Chapters 2 and 3, we develop the weak form of Eq. (9.2.1) over the typical element $\Omega_e$. The first step is to multiply Eq. (9.2.1) with a weight function $w$, which is assumed to be differentiable once with respect to $x$ and $y$, and then integrate the equation over the element domain $\Omega_e$ :
$$
0=\int_{\Omega_{\varepsilon}} w\left[-\frac{\partial}{\partial x}\left(F_1\right)-\frac{\partial}{\partial y}\left(F_2\right)+a_{00} u-f\right] d x d y
$$
where
$$
F_1=a_{11} \frac{\partial u}{\partial x}+a_{12} \frac{\partial u}{\partial y}, \quad F_2=a_{21} \frac{\partial u}{\partial x}+a_{22} \frac{\partial u}{\partial y}
$$
In the second step we distribute the differentiation among $u$ and $w$ equally. To achieve this we integrate the first two terms in (9.2.4a) by parts. First we note the identities
$$
\begin{aligned}
& \frac{\partial}{\partial x}\left(w F_1\right)=\frac{\partial w}{\partial x} F_1+w \frac{\partial F_1}{\partial x} \quad \text { or } \quad-w \frac{\partial F_1}{\partial x}=\frac{\partial w}{\partial x} F_1-\frac{\partial}{\partial x}\left(w F_1\right) \
& \frac{\partial}{\partial y}\left(w F_2\right)=\frac{\partial w}{\partial y} F_2+w \frac{\partial F_2}{\partial y} \quad \text { or } \quad-w \frac{\partial F_2}{\partial y}=\frac{\partial w}{\partial y} F_2-\frac{\partial}{\partial y}\left(w F_2\right)
\end{aligned}
$$

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|AMCS329

有限元方法代考

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Finite Element Discretization

在二维空间中,不止一种简单的几何形状可以用作有限元(见图9.2.1)。我们很快就会看到,插值函数不仅取决于元素中的节点数和每个节点的未知数数,还取决于元素的形状。元素的形状必须由一组点唯一地定义,这些点在插值函数的开发中充当元素节点。正如本节后面将要讨论的,三角形是最简单的几何形状,其次是矩形。

用一组单元表示给定区域(即离散化或网格生成)是有限元分析中的重要步骤。元素类型、元素数量和元素密度的选择取决于域的几何形状、要分析的问题和所需的精度程度。当然,没有特定的公式来获得这些信息。一般来说,分析人员是由他或她的技术背景、对正在建模的问题的物理特性的洞察(例如,对解决方案的定性理解)以及有限元素建模的经验来指导的。有限元公式网格生成的一般规则包括:

选择表征问题控制方程的元素。

元素的数量、形状和类型(即线性或二次型)应该使域的几何形状像期望的那样精确地表示出来。

元素的密度应该使溶液的大梯度区域得到充分的建模(即,在大梯度区域使用更多的元素或高阶元素)。

网格细化应该从高密度区域逐渐变化到低密度区域。如果使用过渡元素,它们应该远离关键区域(即大梯度区域)。过渡元素是那些连接低阶元素到高阶元素的元素(例如,线性到二次元)。

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Weak Form

在弱形式的发展中,我们只需要考虑一个典型的元素。我们假设$\Omega_e$是有限元网格的典型单元,无论是三角形还是四边形,并且我们在$\Omega_e$上开发了Eq.(9.2.1)的有限元模型。各种二维元素将在续集中讨论。

按照第2章和第3章中提出的三步步骤,我们在典型元素$\Omega_e$上推导出方程(9.2.1)的弱形式。第一步是将Eq.(9.2.1)与权函数$w$相乘,假设权函数对$x$和$y$可微一次,然后在元素域$\Omega_e$上对方程积分:
$$
0=\int_{\Omega_{\varepsilon}} w\left[-\frac{\partial}{\partial x}\left(F_1\right)-\frac{\partial}{\partial y}\left(F_2\right)+a_{00} u-f\right] d x d y
$$
在哪里
$$
F_1=a_{11} \frac{\partial u}{\partial x}+a_{12} \frac{\partial u}{\partial y}, \quad F_2=a_{21} \frac{\partial u}{\partial x}+a_{22} \frac{\partial u}{\partial y}
$$
在第二步中,我们将微分均匀地分布在$u$和$w$之间。为了达到这个目的,我们将(9.2.4a)中的前两项按部分积分。首先我们注意到恒等式
$$
\begin{aligned}
& \frac{\partial}{\partial x}\left(w F_1\right)=\frac{\partial w}{\partial x} F_1+w \frac{\partial F_1}{\partial x} \quad \text { or } \quad-w \frac{\partial F_1}{\partial x}=\frac{\partial w}{\partial x} F_1-\frac{\partial}{\partial x}\left(w F_1\right) \
& \frac{\partial}{\partial y}\left(w F_2\right)=\frac{\partial w}{\partial y} F_2+w \frac{\partial F_2}{\partial y} \quad \text { or } \quad-w \frac{\partial F_2}{\partial y}=\frac{\partial w}{\partial y} F_2-\frac{\partial}{\partial y}\left(w F_2\right)
\end{aligned}
$$

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

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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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数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|ME672

如果你也在 怎样代写有限元方法finite differences method 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。有限元方法finite differences method领域中所有的物理系统都可以用边界/初值问题来表示。有限元法属于变分法的一般范畴。

有限元方法finite differences method是一类通过近似有限差分导数来求解微分方程的数值技术。空间域和时间间隔(如果适用)都被离散化,或者被分解成有限数量的步骤,并且这些离散点的解的值通过求解包含有限差分和邻近点的值的代数方程来近似。

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数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|ME672

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|General Outline

A typical finite element program consists of three basic units (see Fig. 8.3.1):

  1. Preprocessor
  2. Processor
  3. Postprocessor
    In the preprocessor part of the program, the input data of the problem are read in and/or generated. This includes the geometry (e.g., length of the domain and boundary conditions), the data of the problem (e.g., coefficients in the differential equation), finite element mesh information (e.g., element type, number of elements, element length, coordinates of the nodes, and connectivity matrix), and indicators for various options (e.g., print, no print, type of field problem analyzed, static analysis, eigenvalue analysis, transient analysis, and degree of interpolation).

In the processor part, all steps of the finite element analysis discussed in the preceding chapters, except for postprocessing, are performed. The major steps of the processor are:

  1. Generation of the element matrices using numerical integration.
  2. Assembly of element equations.
  3. Imposition of the boundary conditions.
  4. Solution of the algebraic equations for the nodal values of the primary variables.

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Preprocessor

The preprocessor unit consists of reading input data and generating finite element mesh, and printing the data and mesh information. The input data to a finite element program consist of element type, IELEM (i.e., Lagrange element or Hermite element), number of elements in the mesh (NEM), specified boundary conditions on primary and secondary variables (number of boundary conditions, global node number and degree of freedom, and specified values of the degrees of freedom), the global coordinates of global nodes, and element properties [e.g., coefficients $a(x), b(x), c(x), f(x)$, etc.] If a uniform mesh is used, the length of the domain should be read in, and global coordinates of the nodes can be generated in the program.

The preprocessor portion that deals with the generation of finite element mesh information (when not supplied by the user) can be separated into a subroutine (MESH1D), depending on the convenience and complexity of the program. Mesh generation includes computation of the global coordinates $X_I$ and the connectivity array NOD $\left(=B_{i j}\right)$. Recall that the connectivity matrix describes the relationship between element nodes to global nodes:
$\operatorname{NOD}(n, j)=$ Global node number corresponding to the $j$ th (local) node of element $n$
This array is used in the assembly procedure as well as to transfer information from element to the global system and vice versa. For example, to extract the vector ELX of global coordinates of element nodes from the vector GLX of global coordinates of global nodes, we can use the matrix NOD as follows. The global coordinate $x_i^{(n)}$ of the $i$ th node of the $n$th element is the same as the global coordinate $X_I$ of the global node $I$, where $I=$ $\operatorname{NOD}(n, i)$ :
$$
\left{x_i^{(n)}\right}=\left{X_l\right}, \quad I=\operatorname{NOD}(n, i) \rightarrow \operatorname{ELX}(i)=\operatorname{GLX}(\operatorname{NOD}(n, i))
$$

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|ME672

有限元方法代考

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|General Outline

典型的有限元程序由三个基本单元组成(如图8.3.1所示):

预处理机

处理机

后处理程序
在程序的预处理器部分,问题的输入数据被读入和/或生成。这包括几何(例如,域的长度和边界条件),问题的数据(例如,微分方程中的系数),有限元网格信息(例如,元素类型,元素数量,元素长度,节点坐标和连通性矩阵),以及各种选项的指标(例如,打印,不打印,分析的现场问题类型,静态分析,特征值分析,瞬态分析和插值程度)。

在处理器部分,除后处理外,执行前面章节中讨论的有限元分析的所有步骤。处理器的主要步骤是:

用数值积分法生成元素矩阵。

单元方程的装配。

施加边界条件。

求解主变量节点值的代数方程。

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Preprocessor

预处理器单元包括读取输入数据、生成有限元网格、打印数据和网格信息。有限元程序的输入数据包括单元类型、IELEM(即拉格朗日单元或Hermite单元)、网格中单元数(NEM)、主、次变量的指定边界条件(边界条件个数、全局节点数和自由度、自由度的指定值)、全局节点的全局坐标和单元属性[如系数$a(x), b(x), c(x), f(x)$等]。读入域的长度,在程序中生成节点的全局坐标。

根据程序的便利性和复杂性,处理生成有限元网格信息(当用户不提供时)的预处理器部分可以分离成子程序(MESH1D)。网格生成包括全局坐标$X_I$和连通性数组NOD $\left(=B_{i j}\right)$的计算。回想一下,连接性矩阵描述了元素节点与全局节点之间的关系:
$\operatorname{NOD}(n, j)=$元素$n$的第$j$个(本地)节点对应的全局节点号
该数组用于组装过程以及将信息从元素传递到全局系统,反之亦然。例如,要从全局节点的全局坐标的向量GLX中提取元素节点的全局坐标的向量ELX,我们可以使用如下的矩阵NOD。$n$元素的$i$第th节点的全局坐标$x_i^{(n)}$与全局节点$I$的全局坐标$X_I$相同,其中$I=$$\operatorname{NOD}(n, i)$:
$$
\left{x_i^{(n)}\right}=\left{X_l\right}, \quad I=\operatorname{NOD}(n, i) \rightarrow \operatorname{ELX}(i)=\operatorname{GLX}(\operatorname{NOD}(n, i))
$$

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金融工程代写

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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(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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数学代写|离散数学作业代写Discrete mathematics代考|MTH210

如果你也在 怎样代写离散数学Discrete Mathematics 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。离散数学Discrete Mathematics是(理论)计算机科学、统计学、概率论和代数基础的重要组成部分。这些思想在微积分的不同部分反复出现。许多人认为离散数学是所有现代数学思想中最重要的组成部分。

离散数学Discrete Mathematics在当今世界,分析性思维是任何扎实教育的关键部分。这种推理的一个重要部分是离散数学,它横跨许多学科。离散数学涉及计数、概率、(复杂形式的)加法和离散集上的极限过程。组合学、图论、函数思想、递归关系、置换和集合论都是离散数学的一部分。序列和级数是这些思想最重要的应用。

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数学代写|离散数学作业代写Discrete mathematics代考|MTH210

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|The Nonstandard Real Number System

THE NEED FOR NONSTANDARD NUMBERS
Isaac Newton’s calculus was premised on the existence of certain “infinitesimal numbers”-numbers that are positive, smaller than any standard real number, but not zero. Since limits were not understood in Newton’s time, infinitesimals served in their stead. But in fact it was just these infinitesimals that called the theory of calculus into doubt. More than a century was expended developing the theory of limits in order to dispel those doubts.

Nonstandard analysis, due to Abraham Robinson (1918-1974), is a model for the real numbers (that is, it is a number system that satisfies the axioms for the real numbers that we enunciated in Sec. 5.5) that also contains infinitesimals. In a sense, then, Robinson’s nonstandard reals are a perfectly rigorous theory that vindicates Newton’s original ideas about infinitesimally small numbers.


FILTERS AND ULTRAFILTERS
One of the most standard constructions of the nonstandard real numbers involves putting an equivalence relation on the set of all sequences $\left{a_j\right}$ of real numbers. A natural algebraic construction for doing so is the ultrafilter. In fact ultrafilters are widely used in model theory (see the article by P. C. Eklof in [BAR]). So we will briefly say now what an ultrafilter is.
Let $I$ be a nonempty set. A filter over $I$ is a set $D \subseteq \mathcal{P}(I)$ such that

  1. $\emptyset \notin D, I \in D$;
  2. If $X, Y \in D$ then $X \cap Y \in D$;
  3. If $X \in D$ and $X \subseteq Y \subseteq I$ then $Y \in D$.

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|A USEFUL MEASURE

We will follow the exposition that may be found at
http://members.tripod.com/PhilipApps/howto.html
See also [LIN], [CUT]. At the end, we will point out the ultrafilter that is lurking in the background.

Let $m$ be a finitely additive measure on the set $\mathbb{N}$ of natural numbers such that

For any subset $A \subseteq \mathbb{N}, m(A)$ is either 0 or 1 .

It holds that $m(\mathbb{N})=1$ and $m(B)=0$ for any finite set $B$.
That such a measure $m$ exists is an easy exercise with the Axiom of Choice. ${ }^1$ We leave the details to the interested reader.
5.6.4 AN EQUIVALENCE RELATION
Let
$$
S=\left{\left{a_n\right}_{n=1}^{\infty}: a_n \in \mathbb{R} \text { for all } n=1,2, \ldots\right}
$$
Define a relation $\sim$ on $S$ by
$$
\left{a_n\right} \sim\left{b_n\right} \quad \text { if and only if } \quad m\left{n: a_n=b_n\right}=1
$$
Then $\sim$ is clearly an equivalence relation. We let $\mathbb{R}^=S / \sim$ be the nonstandard real number system. ${ }^2$ In other words $\mathbb{R}^$ is the collection of equivalence classes induced by this equivalence relation.

数学代写|离散数学作业代写Discrete mathematics代考|MTH210

离散数学代写

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|The Nonstandard Real Number System

对非标准数字的需求
艾萨克·牛顿的微积分是以某些“无穷小数”的存在为前提的——这些数字是正的,比任何标准实数都小,但不为零。因为在牛顿的时代,极限是不被理解的,所以无限小代替了极限。但事实上,正是这些无限小使得微积分理论受到质疑。为了消除这些疑虑,人们花了一个多世纪的时间发展极限理论。

非标准分析,由于亚伯拉罕罗宾逊(1918-1974),是实数的模型(也就是说,它是一个数字系统,满足我们在第5.5节阐述的实数公理),也包含无限小。从某种意义上说,罗宾逊的非标准实数是一个非常严谨的理论,它证明了牛顿关于无穷小数的原始思想是正确的。

过滤器和超过滤器
非标准实数最标准的构造之一是在所有实数序列$\left{a_j\right}$的集合上建立等价关系。一种自然的代数结构就是超过滤器。事实上,超滤在模型理论中得到了广泛的应用(参见P. C. Eklof在[BAR]中的文章)。现在我们简单地说一下什么是超滤。
设$I$为非空集合。$I$上的过滤器是一个集合$D \subseteq \mathcal{P}(I)$,这样

$\emptyset \notin D, I \in D$;

如果$X, Y \in D$那么$X \cap Y \in D$;

如果是$X \in D$和$X \subseteq Y \subseteq I$,那么就是$Y \in D$。

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|A USEFUL MEASURE

我们将继续在
http://members.tripod.com/PhilipApps/howto.html
参见[LIN], [CUT]。最后,我们将指出隐藏在背景中的超滤波器。

设$m$为自然数集合$\mathbb{N}$上的有限可加测度,使得

对于任意子集$A \subseteq \mathbb{N}, m(A)$不是0就是1。

它成立$m(\mathbb{N})=1$和$m(B)=0$对于任何有限集$B$。
根据选择公理(Axiom of Choice),这种度量$m$的存在是一个简单的练习。${ }^1$我们把细节留给感兴趣的读者。
5.6.4等价关系

$$
S=\left{\left{a_n\right}_{n=1}^{\infty}: a_n \in \mathbb{R} \text { for all } n=1,2, \ldots\right}
$$
在$S$ by上定义关系$\sim$
$$
\left{a_n\right} \sim\left{b_n\right} \quad \text { if and only if } \quad m\left{n: a_n=b_n\right}=1
$$
那么$\sim$显然是一个等价关系。设$\mathbb{R}^=S / \sim$为非标准实数系统。${ }^2$换句话说$\mathbb{R}^$是由这个等价关系引出的等价类的集合。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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数学代写|离散数学作业代写Discrete mathematics代考|MATH2305

如果你也在 怎样代写离散数学Discrete Mathematics 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。离散数学Discrete Mathematics是(理论)计算机科学、统计学、概率论和代数基础的重要组成部分。这些思想在微积分的不同部分反复出现。许多人认为离散数学是所有现代数学思想中最重要的组成部分。

离散数学Discrete Mathematics在当今世界,分析性思维是任何扎实教育的关键部分。这种推理的一个重要部分是离散数学,它横跨许多学科。离散数学涉及计数、概率、(复杂形式的)加法和离散集上的极限过程。组合学、图论、函数思想、递归关系、置换和集合论都是离散数学的一部分。序列和级数是这些思想最重要的应用。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写离散数学discrete mathematics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。我们的专家在代写离散数学discrete mathematics代写方面经验极为丰富,各种代写离散数学discrete mathematics相关的作业也就用不着说。

数学代写|离散数学作业代写Discrete mathematics代考|MATH2305

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|The Integers

Now we will apply the notion of an equivalence class to construct the integers (both positive and negative). There is an important point of knowledge to be noted here. In view of Sec. 5.2, we may take the natural numbers as given. The natural numbers are universally accepted, and we have indicated how they may be constructed in a formal manner. However, the number zero and the negative numbers are a different matter. It was not until the fifteenth century that the concepts of zero and negative numbers started to take hold-for they do not correspond to explicit collections of objects (five fingers or ten shoes) but rather to concepts (zero books is the lack of books; minus four pens means that we owe someone four pens). After some practice we get used to negative numbers, but explaining in words what they mean is always a bit clumsy.

In fact it is sobering to realize that the Italian mathematicians of the fifteenth and sixteenth centuries referred to negative numbers – in their formal writings – as “fictitious” or “absurd.” Mathematics is, in part, a subject that we must get used to. It took several hundred years for mankind to get used to negative numbers.

It is much more satisfying, from the point of view of logic, to construct the integers from what we already have, that is, from the natural numbers. We proceed as follows. Let $A=\mathbb{N} \times \mathbb{N}$, the set of ordered pairs of natural numbers. We define a relation $\mathcal{R}$ on $A$ as follows:
$(a, b)$ is related to $\left(a^, b^\right)$ if $a+b^=a^+b$
Theorem 5.2 The relation $\mathcal{R}$ is an equivalence relation.
Proof: That $(a, b)$ is related to $(a, b)$ follows from the trivial identity $a+b=$ $a+b$. Hence $\mathcal{R}$ is reflexive. Second, if $(a, b)$ is related to $\left(a^, b^\right)$ then $a+b^=$ $a^+b$ hence $a^+b=a+b^$ (just reverse the equality) hence $\left(a^, b^\right)$ is related to $(a, b)$. So $\mathcal{R}$ is symmetric.

Finally, if $(a, b)$ is related to $\left(a^, b^\right)$ and $\left(a^, b^\right)$ is related to $\left(a^{* }, b^{ }\right)$ then we have $$ a+b^=a^+b \quad \text { and } \quad a^+b^{* }=a^{ }+b^
$$
Adding these equations gives
$$
\left(a+b^\right)+\left(a^+b^{* }\right)=\left(a^+b\right)+\left(a^{* }+b^\right)
$$

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|The Rational Numbers

In this section we use the integers, together with a construction using equivalence classes, to build the rational numbers. Let $A$ be the set $\mathbb{Z} \times(\mathbb{Z} \backslash{0})$. In other words, $A$ is the set of ordered pairs $(a, b)$ of integers subject to the condition that $b \neq 0$. (Think of this ordered pair as ultimately “representing” the fraction $a / b$.) We definitely want it to be the case that certain ordered pairs represent the same number. For instance,
$$
\frac{1}{2} \text { should be the same number as } \frac{3}{6}
$$
This motivates our equivalence relation. Declare $(a, b)$ to be related to $\left(a^, b^\right)$ if $a \cdot b^=a^ \cdot b$. (Here we are thinking that the fraction $a / b$ should equal the fraction $a^* / b^$ precisely when $a \cdot b^=a^* \cdot b$.)

Is this an equivalence relation? Obviously the pair $(a, b)$ is related to itself, since $a \cdot b=a \cdot b$. Also the relation is symmetric: if $(a, b)$ and $\left(a^, b^\right)$ are pairs and $a \cdot b^=a^ \cdot b$ then $a^* \cdot b=a \cdot b^$. Finally, if $(a, b)$ is related to $\left(a^, b^\right)$ and $\left(a^, b^\right)$ is related to $\left(a^{ }, b^{ }\right)$ then we have both $$ a \cdot b^=a^* \cdot b \quad \text { and } a^* \cdot b^{* }=a^{ } \cdot b^
$$
Multiplying the left sides of these two equations together and the right sides together gives
$$
\left(a \cdot b^\right) \cdot\left(a^ \cdot b^{* }\right)=\left(a^ \cdot b\right) \cdot\left(a^{* } \cdot b^\right)
$$
If $a^=0$ then it follows immediately from Eq. 5.1 that both $a$ and $a^{ }$ must be zero. So the three pairs $(a, b),\left(a^, b^\right)$, and $\left(a^{ }, b^{ }\right)$ are equivalent and there is nothing to prove. So we may assume that $a^ \neq 0$. We know a priori that $b^* \neq 0$; therefore we may cancel common terms in the last equation to obtain
$$
a \cdot b^{* }=b \cdot a^{ *}
$$

数学代写|离散数学作业代写Discrete mathematics代考|MATH2305

离散数学代写

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|The Integers

现在我们将应用等价类的概念来构造整数(正数和负数)。这里有一个重要的知识点需要注意。根据第5.2节,我们可以把自然数当作给定的。自然数是普遍接受的,我们已经指出了如何以正式的方式构造它们。然而,数字零和负数是另一回事。直到15世纪,零和负数的概念才开始流行起来——因为它们并不对应于明确的物体集合(五个手指或十只鞋),而是对应于概念(零书是没有书;减去四支笔意味着我们欠某人四支笔)。经过一些练习,我们习惯了负数,但用语言解释它们的意思总是有点笨拙。

事实上,15世纪和16世纪的意大利数学家在他们的正式著作中将负数称为“虚构的”或“荒谬的”,认识到这一点是发人深省的。在某种程度上,数学是一门我们必须习惯的学科。人类花了几百年才习惯负数。

从逻辑的角度来看,用我们已有的,也就是自然数,来构造整数更令人满意。我们的程序如下。设$A=\mathbb{N} \times \mathbb{N}$,自然数的有序对的集合。我们在$A$上定义一个关系$\mathcal{R}$如下:
如果$a+b^=a^+b$与$\left(a^, b^\right)$相关,则$(a, b)$与相关
定理5.2关系$\mathcal{R}$是等价关系。
证明:$(a, b)$与$(a, b)$相关,由平凡的恒等式$a+b=$$a+b$推导出来。因此$\mathcal{R}$是自反性的。其次,如果$(a, b)$与$\left(a^, b^\right)$相关,那么$a+b^=$$a^+b$因此$a^+b=a+b^$(只是颠倒等式)因此$\left(a^, b^\right)$与$(a, b)$相关。所以$\mathcal{R}$是对称的。

最后,如果$(a, b)$与$\left(a^, b^\right)$相关,$\left(a^, b^\right)$与$\left(a^{* }, b^{ }\right)$相关,那么我们就有$$ a+b^=a^+b \quad \text { and } \quad a^+b^{* }=a^{ }+b^
$$
将这些方程相加,得到
$$
\left(a+b^\right)+\left(a^+b^{* }\right)=\left(a^+b\right)+\left(a^{* }+b^\right)
$$

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|The Rational Numbers

在本节中,我们将使用整数和使用等价类的构造来构造有理数。让 $A$ 成为集合 $\mathbb{Z} \times(\mathbb{Z} \backslash{0})$. 换句话说, $A$ 是有序对的集合吗 $(a, b)$ 的整数,条件是 $b \neq 0$. (把这个有序的对看作最终“代表”分数 $a / b$)我们肯定希望某些有序对表示相同的数。例如,
$$
\frac{1}{2} \text { should be the same number as } \frac{3}{6}
$$
这就引出了等价关系。申报 $(a, b)$ 与…有关 $\left(a^, b^\right)$ 如果 $a \cdot b^=a^ \cdot b$. (这里我们考虑的是分数 $a / b$ 应该等于分数 $a^* / b^$ 确切的时间 $a \cdot b^=a^* \cdot b$)

这是等价关系吗?显然,这对$(a, b)$与自身相关,因为$a \cdot b=a \cdot b$。关系也是对称的:如果$(a, b)$和$\left(a^, b^\right)$是对,那么$a \cdot b^=a^ \cdot b$就是$a^* \cdot b=a \cdot b^$。最后,如果$(a, b)$与$\left(a^, b^\right)$相关,$\left(a^, b^\right)$与$\left(a^{ }, b^{ }\right)$相关,那么我们就得到了$$ a \cdot b^=a^* \cdot b \quad \text { and } a^* \cdot b^{* }=a^{ } \cdot b^
$$
将这两个方程的左边相乘,右边相乘得到
$$
\left(a \cdot b^\right) \cdot\left(a^ \cdot b^{* }\right)=\left(a^ \cdot b\right) \cdot\left(a^{* } \cdot b^\right)
$$
如果是$a^=0$,那么直接从公式5.1得出$a$和$a^{ }$都必须为零。所以这三对$(a, b),\left(a^, b^\right)$和$\left(a^{ }, b^{ }\right)$是相等的,没有什么需要证明的。所以我们可以假设$a^ \neq 0$。我们先验地知道$b^* \neq 0$;因此,我们可以消去上一个方程中的公共项,得到
$$
a \cdot b^{* }=b \cdot a^{ *}
$$

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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
SPSS代写计量经济学代写
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数学代写|离散数学作业代写Discrete mathematics代考|Math1030

如果你也在 怎样代写离散数学Discrete Mathematics 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。离散数学Discrete Mathematics是(理论)计算机科学、统计学、概率论和代数基础的重要组成部分。这些思想在微积分的不同部分反复出现。许多人认为离散数学是所有现代数学思想中最重要的组成部分。

离散数学Discrete Mathematics在当今世界,分析性思维是任何扎实教育的关键部分。这种推理的一个重要部分是离散数学,它横跨许多学科。离散数学涉及计数、概率、(复杂形式的)加法和离散集上的极限过程。组合学、图论、函数思想、递归关系、置换和集合论都是离散数学的一部分。序列和级数是这些思想最重要的应用。

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数学代写|离散数学作业代写Discrete mathematics代考|Math1030

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|A Word About Number Systems

From a mathematical point of view, the integers are more attractive than the natural numbers because they are closed under certain arithmetic operations-notably substraction. The expression $3-7$ makes good sense in the integers; it does not in the natural numbers. We denote the set of integers by $\mathbb{Z}$ (because ” $Z$ ” is the first letter of the German word Zahlen, meaning numbers).

While the integers are closed under addition, subtraction, and multiplication, they are not closed under division. As an example, 5/7 makes no sense in the integers. For this reason we create the number system known as the rational numbers. These are all fractions $p / q$, where $p$ and $q$ are integers and $q$ is not equal to zero (because of course we are never allowed to divide by 0 ). The rational numbers form an attractive number system because they are closed under all four arithmetic operations. We denote the rational numbers by $\mathbb{Q}$ (standing for “quotient”).

The most subtle and sophisticated number system, from our point of view, is the real number system. The real numbers consist of all decimal expansions, both terminating and nonterminating. All the rational numbers are also real numbers (and a rational number has a decimal expansion that is either terminating or repeating). But there are also decimal expansions that are both nonterminating and nonrepeating. These represent the irrational numbers-which are real numbers that are not rational. Most of modern science and engineering is done with the real number system. The real numbers are not only closed under the four basic arithmetic operations, but they are also closed under various limiting processes that are important for mathematical analysis. We denote the real number system by $\mathbb{R}$.

In closing, we shall briefly mention the complex number system. These are numbers of the form $x+i y$ where $x$ and $y$ are both real (and $i$ denotes the square root of -1 ). The complex numbers have an addition operation and a multiplication/division operation – and the number system is closed under both of these. The complex numbers were invented to be a number system in which every polynomial equation has a root. But complex numbers have proved to be important in physics and engineering and partial differential equations. They are fundamental to modern mathematics and science. However, we shall see little of the complex numbers in the present book. The complex number system is denoted by $\mathbb{C}$.

It is worth noting that we have presented the number systems in order of sophistication. Each new number system was created because of some lack in the preceding number system. For instance, the integers were created because the natural numbers were not closed under subtraction. The rational numbers were created because the integers are not closed under division. And so forth.

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Relations and Functions

Let $S$ and $T$ be sets. A relation on $S$ and $T$ is a subset of $S \times T$. If $\mathcal{R}$ is a relation then we write either $(s, t) \in \mathcal{R}$ or sometimes $s \mathcal{R} t$ to indicate that $(s, t)$ is an element of the relation. We will also write $s \sim t$ when the relation being discussed is understood.
EXAMPLE 4.1
Let $S=\mathbb{N}$, the natural numbers (or positive, whole numbers); and let $T=\mathbb{R}$, the real numbers. Define a relation $\mathcal{R}$ by $(s, t) \in \mathcal{R}$ if $s<\sqrt{t}<s+1$. For instance, $(2,5) \in \mathcal{R}$ because $\sqrt{5}$ lies between 2 and 3 . Also $(4,17) \in \mathcal{R}$ because $\sqrt{17}$ lies between 4 and 5 . However, $(5,10)$ does not lie in $\mathcal{R}$ because $\sqrt{10}$ is not between 5 and $5+1=6$.

The domain of a relation $\mathcal{R}$ is the set of $s \in S$ such that there exists a $t \in T$ with $(s, t) \in \mathcal{R}$. The image of the relation is the set of $t \in T$ such that there exists an $s \in S$ with $(s, t) \in \mathcal{R}$. It is sometimes convenient to refer to the entire set $T$ as the range of the relation $\mathcal{R}$. Some sources use the word “codomain” rather than “range”. Clearly the range of a relation contains its image.
EXAMPLE 4.2
Let $S=\mathbb{N}$ and $T=\mathbb{N}$. Define a relation $\mathcal{R}$ on $S$ and $T$ by the condition $(s, t) \in \mathcal{R}$ if $s^2<t$. Observe that, for any element $s \in \mathbb{N}=S$, the number $t=s^2+1$ satisfies $s^2<t$. Therefore every $s \in S=\mathbb{N}$ is in the domain of the relation.

Now let us think about the image. The number $1 \in \mathbb{N}=T$ cannot be in the image since there is no element $s \in S=\mathbb{N}$ such that $s^2<1$. However, any element $t \in T$ that exceeds 1 satisfies $1^2<t$. So $(1, t) \in \mathcal{R}$. Thus the image of $\mathcal{R}$ is the set ${t \in \mathbb{N}: t \geq 2}$.
EXAMPLE 4.3
Let $S=\mathbb{N}$ and $T=\mathbb{N}$. Define a relation $\mathcal{R}$ on $S$ and $T$ by the condition $(s, t) \in \mathcal{R}$ if $s^2+t^2$ is itself a perfect square. Then, for instance, $(3,4) \in \mathcal{R},(4,3) \in \mathcal{R}$, $(12,5) \in \mathcal{R}$, and $(5,12) \in \mathcal{R}$. The number 1 is not in the domain of $\mathcal{R}$ since there is no natural number $t$ such that $1^2+t^2$ is a perfect square (if there were, this would mean that there are two perfect squares that differ by 1 , and that is not the case). The number 2 is not in the domain of $\mathcal{R}$ for a similar reason. Likewise, 1 and 2 are not in the image of $\mathcal{R}$.

In fact both the domain and image of $\mathcal{R}$ have infinitely many elements. This assertion will be explored in the exercises.

数学代写|离散数学作业代写Discrete mathematics代考|Math1030

离散数学代写

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|A Word About Number Systems

从数学的角度来看,整数比自然数更有吸引力,因为它们在某些算术运算(特别是减法)下是封闭的。表达式$3-7$在整数中很有意义;在自然数中不存在。我们用$\mathbb{Z}$表示整数集(因为“$Z$”是德语单词Zahlen的第一个字母,意思是数字)。

虽然整数在加法、减法和乘法下是封闭的,但它们在除法下不是封闭的。例如,5/7在整数中没有意义。出于这个原因,我们创造了被称为有理数的数字系统。这些都是分数$p / q$,其中$p$和$q$是整数,$q$不等于零(因为我们当然不允许除以0)。有理数形成了一个有吸引力的数字系统,因为它们在所有四种算术运算下都是封闭的。我们用$\mathbb{Q}$(代表“商”)表示有理数。

从我们的角度来看,最微妙、最复杂的数字系统是实数系统。实数包括所有的十进制展开,包括终止和非终止。所有的有理数都是实数(有理数的十进制展开要么是终止的,要么是重复的)。但是也有一些十进制展开是不终止和不重复的。这些代表无理数,即非有理数的实数。大多数现代科学和工程都是用实数系统完成的。实数不仅在四种基本算术运算下是封闭的,而且在各种对数学分析很重要的极限过程下也是封闭的。我们用$\mathbb{R}$表示实数系。

最后,我们将简略地提一下复数系统。这些数字的形式为$x+i y$,其中$x$和$y$都是实数($i$表示-1的平方根)。复数有一个加法运算和一个乘法/除法运算——数字系统在这两个运算下是封闭的。复数是一种数字系统,其中每个多项式方程都有一个根。但复数已被证明在物理、工程和偏微分方程中很重要。它们是现代数学和科学的基础。然而,在本书中我们将很少看到复数。复数系统用$\mathbb{C}$表示。

值得注意的是,我们已经按照复杂程度的顺序列出了这些数字系统。每一个新的数字系统都是由于之前的数字系统的一些不足而产生的。例如,创建整数是因为自然数在减法下不闭合。有理数之所以产生,是因为整数在除法下不闭合。等等。

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Relations and Functions

设$S$和$T$。$S$和$T$上的关系是$S \times T$的子集。如果$\mathcal{R}$是一个关系,那么我们写$(s, t) \in \mathcal{R}$或者$s \mathcal{R} t$来表示$(s, t)$是这个关系的一个元素。当我们理解了所讨论的关系时,我们也会写$s \sim t$。
例4.1
设$S=\mathbb{N}$为自然数(或正整数);让$T=\mathbb{R}$为实数。通过$(s, t) \in \mathcal{R}$ if $s<\sqrt{t}<s+1$定义一个关系$\mathcal{R}$。例如,$(2,5) \in \mathcal{R}$,因为$\sqrt{5}$在2和3之间。还有$(4,17) \in \mathcal{R}$,因为$\sqrt{17}$在4和5之间。但是,$(5,10)$并不在$\mathcal{R}$中,因为$\sqrt{10}$不在5和$5+1=6$之间。

关系$\mathcal{R}$的域是$s \in S$的集合,因此在$(s, t) \in \mathcal{R}$中存在一个$t \in T$。关系的映像是$t \in T$的集合,因此存在一个$s \in S$和$(s, t) \in \mathcal{R}$。有时方便的做法是将整个集合$T$称为关系$\mathcal{R}$的范围。一些来源使用“上域”这个词而不是“范围”。显然,关系的范围包含了它的象。
例4.2
让$S=\mathbb{N}$和$T=\mathbb{N}$。通过条件$(s, t) \in \mathcal{R}$ if $s^2<t$在$S$和$T$上定义关系$\mathcal{R}$。注意,对于任何元素$s \in \mathbb{N}=S$,数字$t=s^2+1$都满足$s^2<t$。因此,每个$s \in S=\mathbb{N}$都在关系的域中。

现在让我们考虑一下图像。数字$1 \in \mathbb{N}=T$不能出现在图像中,因为没有像$s^2<1$这样的元素$s \in S=\mathbb{N}$。但是,任何超过1的元素$t \in T$都满足$1^2<t$。所以$(1, t) \in \mathcal{R}$。因此,$\mathcal{R}$的图像就是集合${t \in \mathbb{N}: t \geq 2}$。
例4.3
让$S=\mathbb{N}$和$T=\mathbb{N}$。根据条件在$S$和$T$上定义关系$\mathcal{R}$

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|MTH250

如果你也在 怎样代写金融计量经济学Financial Econometrics 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。金融计量经济学Financial Econometrics是基于统计方法的发展来估计经济关系,检验经济理论,评估和实施政府和商业政策。

金融计量经济学Financial Econometrics最常见的应用是预测利率、通货膨胀率和国内生产总值等重要的宏观经济变量。虽然对经济指标的预测是非常明显的,而且经常被广泛发表,但计量经济学方法可以用于与宏观经济预测无关的经济领域。例如,我们将研究政治竞选支出对投票结果的影响。我们将在教育领域考虑学校开支对学生表现的影响。此外,我们将学习如何使用计量经济学方法来预测经济时间序列。

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经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|MTH250

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Goodness-of-Fit

So far, we have no way of measuring how well the explanatory or independent variable, $x$, explains the dependent variable, $y$. It is often useful to compute a number that summarizes how well the OLS regression line fits the data. In the following discussion, be sure to remember that we assume that an intercept is estimated along with the slope.
Assuming that the total sum of squares, SST, is not equal to zero-which is true except in the very unlikely event that all the $y_i$ equal the same value-we can divide (2.36) by SST to get $1=$ SSE/SST + SSR/SST. The R-squared of the regression, sometimes called the coefficient of determination, is defined as
$$
R^2=\mathrm{SSE} / \mathrm{SST}=1-\mathrm{SSR} / \mathrm{SST} .
$$
$R^2$ is the ratio of the explained variation compared to the total variation, and thus it is interpreted as the fraction of the sample variation in $y$ that is explained by $x$. The second equality in (2.38) provides another way for computing $R^2$.

From (2.36), the value of $R^2$ is always between zero and one, since SSE can be no greater than SST. When interpreting $R^2$, we usually multiply it by 100 to change it into a percent: $100 \cdot R^2$ is the percentage of the sample variation in $y$ that is explained by $x$.
If the data points all lie on the same line, OLS provides a perfect fit to the data. In this case, $R^2=1$. A value of $R^2$ that is nearly equal to zero indicates a poor fit of the OLS line: very little of the variation in the $y_i$ is captured by the variation in the $\hat{y}_i$ (which all lie on the OLS regression line). In fact, it can be shown that $R^2$ is equal to the square of the sample correlation coefficient between $y_i$ and $\hat{y}_i$. This is where the term ” $R$-squared” came from. (The letter $R$ was traditionally used to denote an estimate of a population correlation coefficient, and its usage has survived in regression analysis.)

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|UNITS OF MEASUREMENT AND FUNCTIONAL FORM

Two important issues in applied economics are (1) understanding how changing the units of measurement of the dependent and/or independent variables affects OLS estimates and (2) knowing how to incorporate popular functional forms used in economics into regression analysis. The mathematics needed for a full understanding of functional form issues is reviewed in Appendix A.

The Effects of Changing Units of Measurement on OLS Statistics
In Example 2.3, we chose to measure annual salary in thousands of dollars, and the return on equity was measured as a percent (rather than as a decimal). It is crucial to know how salary and roe are measured in this example in order to make sense of the estimates in equation (2.39).

We must also know that OLS estimates change in entirely expected ways when the units of measurement of the dependent and independent variables change. In Example 2.3 , suppose that, rather than measuring salary in thousands of dollars, we measure it in dollars. Let salardol be salary in dollars (salardol $=845,761$ would be interpreted as $\$ 845,761$.). Of course, salardol has a simple relationship to the salary measured in thousands of dollars: salardol $=1,000 \cdot$ salary. We do not need to actually run the regression of salardol on roe to know that the estimated equation is:
$$
\text { salârdol }=963,191+18,501 \text { roe. }
$$
(2.40)
We obtain the intercept and slope in (2.40) simply by multiplying the intercept and the slope in (2.39) by 1,000. This gives equations (2.39) and (2.40) the same interpretation. Looking at $(2.40)$, if roe $=0$, then salârdol $=963,191$, so the predicted salary is $\$ 963,191$ [the same value we obtained from equation (2.39)]. Furthermore, if roe increases by one, then the predicted salary increases by $\$ 18,501$; again, this is what we concluded from our earlier analysis of equation (2.39).

Generally, it is easy to figure out what happens to the intercept and slope estimates when the dependent variable changes units of measurement. If the dependent variable is multiplied by the constant $c$ – which means each value in the sample is multiplied by $c$-then the OLS intercept and slope estimates are also multiplied by $c$. (This assumes nothing has changed about the independent variable.) In the CEO salary example, $c=$ 1,000 in moving from salary to salardol.

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|MTH250

计量经济学代考

经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Goodness-of-Fit

到目前为止,我们还没有办法衡量解释变量或自变量$x$如何很好地解释因变量$y$。计算一个数字来总结OLS回归线与数据的拟合程度通常是有用的。在下面的讨论中,一定要记住,我们假设截距是与斜率一起估计的。
假设总平方和SST不等于零(除非在非常不可能的情况下,所有的$y_i$都等于相同的值),我们可以用(2.36)除以SST得到$1=$ SSE/SST + SSR/SST。回归的r平方,有时称为决定系数,定义为
$$
R^2=\mathrm{SSE} / \mathrm{SST}=1-\mathrm{SSR} / \mathrm{SST} .
$$
$R^2$是被解释的变异与总变异的比值,因此它被解释为$y$中被$x$解释的样本变异的比例。(2.38)中的第二个等式提供了计算$R^2$的另一种方法。

由式(2.36)可知,$R^2$的值总是在0到1之间,因为SSE不能大于SST。在解释$R^2$时,我们通常将其乘以100以将其转换为百分比:$100 \cdot R^2$是$x$解释的$y$中样本变化的百分比。
如果数据点都在同一条线上,则OLS提供了与数据的完美拟合。在本例中为$R^2=1$。接近于零的$R^2$值表明OLS线的拟合不佳:$\hat{y}_i$的变化捕获了$y_i$的很少变化(它们都位于OLS回归线上)。实际上,可以证明$R^2$等于$y_i$与$\hat{y}_i$之间样本相关系数的平方。这就是“$R$ -平方”这个词的由来。(字母$R$传统上用来表示对总体相关系数的估计,它的用法在回归分析中保留了下来。)

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应用经济学中的两个重要问题是:(1)理解因变量和/或自变量的测量单位的变化如何影响OLS估计;(2)知道如何将经济学中常用的函数形式纳入回归分析。在附录a中回顾了全面理解函数形式问题所需的数学。

计量单位变化对OLS统计的影响
在例2.3中,我们选择以千美元为单位来衡量年薪,并且以百分比(而不是小数)来衡量股本回报率。为了理解公式(2.39)中的估计,在这个例子中如何衡量工资和股本回报率是至关重要的。

我们还必须知道,当因变量和自变量的测量单位发生变化时,OLS估计会以完全预期的方式变化。在例2.3中,假设我们不是以千美元来衡量工资,而是以美元来衡量工资。设salardol为美元工资(salardol $=845,761$将被解释为$\$ 845,761$ .)。当然,salardol与以千美元为单位的工资有一个简单的关系:salardol $=1,000 \cdot$工资。我们不需要实际运行salardol对roe的回归就知道估计方程是:
$$
\text { salârdol }=963,191+18,501 \text { roe. }
$$
(2.40)
只需将式(2.39)的截距和斜率乘以1000,即可得到式(2.40)中的截距和斜率。这使得式(2.39)和式(2.40)具有相同的解释。看看$(2.40)$,如果是$=0$,那么sal rdol $=963,191$,所以预测的工资是$\$ 963,191$[我们从式(2.39)中得到的值相同]。此外,如果roe增加1,则预测工资增加$\$ 18,501$;同样,这是我们从前面对方程(2.39)的分析中得出的结论。

通常,当因变量改变测量单位时,很容易弄清楚截距和斜率估计会发生什么变化。如果因变量乘以常数$c$ -这意味着样本中的每个值乘以$c$ -那么OLS截距和斜率估计值也乘以$c$。(这里假设自变量没有任何变化。)在CEO薪水的例子中,从薪水到薪水,$c=$ 1000。

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微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

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什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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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