statistics-labTM为您提供新南威尔士大学（The University of New South Wales）Quantum Physics of Solids and Devices固体和器件的量子物理澳洲代写代考和辅导服务！
课程介绍：
Quantum mechanics plays an important role in the properties of solids, and will be central to new generations of
electronic devices across the coming decades, e.g., quantum computers. Existing devices, such as laser diodes and superconducting quantum interference devices (SQUIDs), also exploit quantum phenomena for their operation. This course covers three main areas. The first is ‘The Quantum Physics of Solids’, with topics including crystal structure, phonons as quantum oscillations, electrons as quantum particles in solids, band structure and unconventional materials. The second is ‘Interactions in Quantum Systems’, with topics including paramagnetism, diamagnetism and ferromagnetism, electron-electron interactions and their role in screening and plasmonic effects, and superconductivity. The third is ‘From Semiconductors to Quantum Devices’, with topics including charge carriers in semiconductors, p-n junctions and diodes, finite solids and heterojunctions, quantum confinement and low-dimensional devices, nanoelectronics. The course will appeal to those seeking a better contextual understanding of quantum mechanics and to learn about its real world applications: past, present and future.
| Detail | Information |
|---|---|
| Course Code | MATH5855 |
| Prerequisite | UNSW UG students – MATH2801, MATH2901 or admitted to postgraduate programs of the School of Mathematics and Statistics and as an elective in some approved programs. |
| Academic Unit | School of Mathematics and Statistics |
| Course Convener | Not mentioned in the provided text |
| Units | 6 |
Discriminant analysis判别分析入门
Introduction
There are two prototypical situations in multivariate analysis that are, in a sense, different sides of the same coin. Suppose we have identifiable groups, and they may (or may not) differ in their means (and possibly in their covariance structure) on one or more response measures.
- How can we test whether the groups are significantly different?
- If the groups are different, how can we construct a rule that allows us to accurately assign an individual to one of several groups, depending on their scores on the response measures?
- In this module, we will deal with the second problem, examining, in detail, a method known as discriminant analysis.
- However, the first problem, related to a technique known as MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) is closely related to the first.
多元分析中有两种典型情况，从某种意义上说，它们是一枚硬币的两面。假设我们有可识别的群体，他们在一个或多个反应测量上的均值（可能还有协方差结构）可能（也可能）不同。
- 我们如何检验这些组别是否存在显著差异？
- 如果组别不同，我们怎样才能构建一个规则，使我们能够根据个体在反应测量指标上的得分，准确地将其分配到几个组别中的一个？
- 在本模块中，我们将讨论第二个问题，详细研究一种称为判别分析的方法。
- 然而，第一个问题与一种称为 MANOVA（多变量方差分析）的技术密切相关。
Cluster analysis聚类分析入门
Cluster: A collection of data objects
- similar (or related) to one another within the same group
- dissimilar (or unrelated) to the objects in other groups Cluster analysis (or clustering, data segmentation, …)
- Finding similarities between data according to the characteristics found in the data and grouping similar data objects into clusters
Unsupervised learning: no predefined classes (i.e., learning by observations vs. learning by examples: supervised)
Typical applications - As a stand-alone tool to get insight into data distribution
- As a preprocessing step for other algorithms
数据集群 数据对象的集合
- 在同一组中彼此相似（或相关
- 与其他组中的对象不相似（或不相关 聚类分析（或聚类、数据分割……)
- 根据数据中发现的特征找出数据之间的相似性，并将相似的数据对象分组
无监督学习：没有预定义的类别（即通过观察进行学习，而不是通过示例进行学习：有监督学习）
典型应用 - 作为独立工具，深入了解数据分布情况
- 作为其他算法的预处理步骤
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。