如果你也在 怎样代写微积分Calculus 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。微积分Calculus 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。
微积分Calculus 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关联，它们利用了无限序列和无限数列收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。17世纪末，牛顿（Isaac Newton）和莱布尼兹（Gottfried Wilhelm Leibniz）独立开发了无限小数微积分。后来的工作，包括对极限概念的编纂，将这些发展置于更坚实的概念基础上。今天，微积分在科学、工程和社会科学中得到了广泛的应用。
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数学代写|微积分代写Calculus代写|A Calculus Road Trip
Imagine that you’re driving along the function in Figure 6-1 from left to right. Along your drive, there are several points of interest between $a$ and $l$. All of them, except for the start and finish points, relate to the steepness of the road – in other words, its slope or derivative. I’m going to throw lots of new terms and definitions at you all at once here, but you shouldn’t have too much trouble because these ideas mostly involve commonsense notions like driving up or down an incline, or going over the crest of a hill.
The function in Figure 6-1 has a derivative of zero at stationary points (level points) $b, d, g, i$, and $k$. At $j$, the derivative is undefined (a sharp turning point like $j$ is a corner). These points where the derivative is either zero or undefined are the critical points of the function. The $x$-values of these critical points are the function’s critical numbers.
All local maxes and mins – peaks and valleys – must occur at critical points. However, not all critical points are local maxes or mins. Point $k$, for instance, is a critical point but neither a max nor a min. Local maximums and minimums or maxima and minima – are called, collectively, local extrema of the function. A single local max or min is a local extremum. Point $g$ is the absolute maximum on the interval from $a$ to / because it’s the highest point on the road from $a$ to $l$. Point $/$ is the absolute minimum. Note that $g$ is also a local max, but / is not a local min because endpoints (and points of discontinuity) do not qualify as local extrema.
The function is increasing whenever you’re going up, where the derivative is positive; it’s decreasing whenever you’re going down, where the derivative is negative. The function is also decreasing at point $k$, a horizontal inflection point, even though the slope and derivative are zero there. I realize that seems odd, but that’s how it works. At all horizontal inflection points, a function is either increasing or decreasing. At local extrema $b, d, g, i$, and $j$, the function is neither increasing nor decreasing.
The function is concave up wherever it looks like a cup (rhymes with up) or a smile (or where it “holds water”) and concave down wherever it looks like a frown (rhymes with down; where it “spills water”). Wherever a function is concave up, its derivative is increasing; wherever a function is concave down, its derivative is decreasing. Inflection points $C$, $e, h$, and $k$ are where the concavity switches from up to down or vice versa. Inflection points are also the steepest or least steep points in their immediate neighborhoods.
数学代写|微积分代写Calculus代写|Local Extrema
Now that you know what local extrema are, you need to know how to do the math to find them. Remember, all local extrema occur at critical points of a function – where the derivative is zero or undefined. So, the first step in finding a function’s local extrema is to find its critical numbers (the $x$-values of the critical points).
Finding the critical numbers
Find the critical numbers of $f(x)=3 x^5-20 x^3$. See Figure 6-2.
Find the first derivative of $f$ using the power rule.
$$
\begin{gathered}
f(x)=3 x^5-20 x^3 \
f^{\prime}(x)=15 x^4-60 x^2
\end{gathered}
$$
Set the derivative equal to zero and solve for $x$.
$$
\begin{gathered}
15 x^4-60 x^2=0 \
15 x^2\left(x^2-4\right)=0 \
15 x^2(x+2)(x-2)=0 \
15 x^2=0 \text { or } x+2=0 \text { or } x-2=0 \
x=0,-2, \text { or } 2
\end{gathered}
$$
These three $x$-values are critical numbers of $f$. Additional critical numbers could exist if the first derivative were undefined at some $\chi$-values, but because the derivative, $15 x^4-60 x^2$, is defined for all input values, the above solution set, $0,-2$, and 2 is the complete list of critical numbers. Because the derivative of $f$ equals zero at these three critical numbers, the curve has horizontal tangents at these numbers.
Now that you’ve got the list of critical numbers, you need to determine whether peaks or valleys or neither occur at those $x$-values by using either the First Derivative Test or the Second Derivative Test. Of course, you can see where the peaks and valleys are by just looking at Figure 6-2, but you still have to learn the math.
微积分代考
数学代写|微积分代写Calculus代写|A Calculus Road Trip
假设您正沿着图6-1中的函数从左到右行驶。一路上，在$a$和$l$之间有几个有趣的地方。除了起点和终点外，所有这些都与道路的陡峭度有关——换句话说，与道路的斜率或导数有关。我将在这里一次性向你们抛出许多新的术语和定义，但你们应该不会有太多的麻烦，因为这些概念大多涉及常识性的概念，比如开车上或下斜坡，或者翻过山顶。
图6-1中的函数在平稳点(水准点)$b, d, g, i$和$k$处导数为零。在$j$，导数是未定义的(像$j$这样的急转弯点是一个角)。这些导数为零或无定义的点是函数的临界点。这些临界点的$x$值就是函数的临界数。
所有局部最大值和最小值——峰和谷——都必须出现在临界点上。然而，并非所有的临界点都是局部最大值或最小值。例如，点$k$是一个临界点，但既不是最大值也不是最小值。局部最大值和最小值或最大值和最小值-统称为函数的局部极值。单个局部最大值或最小值是一个局部极值。点$g$是从$a$到/的区间上的绝对最大值，因为它是从$a$到$l$的路上的最高点。点$/$是绝对最小值。注意$g$也是一个局部最大值，但/不是局部最小值，因为端点(和不连续点)不符合局部极值的条件。
当导数为正的时候，函数一直在增加;当导数为负时，越往下，它就越小。函数在水平拐点$k$处也是递减的，尽管这里的斜率和导数都为零。我知道这听起来很奇怪，但事情就是这样。在所有水平拐点处，函数要么递增，要么递减。在局部极值$b, d, g, i$和$j$处，函数既不增加也不减少。
函数在看起来像杯子(与up押韵)或微笑(或“盛水”的地方)的地方向上凹，在看起来像皱眉的地方向下凹(与down押韵;它会“泼水”)。当一个函数向上凹时，它的导数是递增的;当一个函数向下凹时，它的导数就减小。拐点$C$, $e, h$和$k$是凹凸度从上到下切换的地方，反之亦然。拐点也是其邻近区域中最陡或最不陡的点。
数学代写|微积分代写Calculus代写|Local Extrema
既然你已经知道了什么是局部极值，那么你需要知道如何通过数学方法找到它们。记住，所有的局部极值都出现在函数的临界点上，即导数为零或无定义的地方。因此，找到函数的局部极值的第一步是找到它的临界值(临界点的$x$ -值)。
求临界数
求$f(x)=3 x^5-20 x^3$的临界数。如图6-2所示。
用幂法则求$f$的一阶导数。
$$
\begin{gathered}
f(x)=3 x^5-20 x^3 \
f^{\prime}(x)=15 x^4-60 x^2
\end{gathered}
$$
令导数为零，解出$x$。
$$
\begin{gathered}
15 x^4-60 x^2=0 \
15 x^2\left(x^2-4\right)=0 \
15 x^2(x+2)(x-2)=0 \
15 x^2=0 \text { or } x+2=0 \text { or } x-2=0 \
x=0,-2, \text { or } 2
\end{gathered}
$$
这三个$x$ -值是$f$的关键数字。如果一阶导数在某些$\chi$ -值处未定义，则可能存在额外的临界数，但由于导数$15 x^4-60 x^2$是为所有输入值定义的，因此上述解集$0,-2$和2是临界数的完整列表。因为$f$的导数在这三个临界点处等于零，曲线在这三个临界点处有水平切线。
现在您已经得到了临界数的列表，您需要通过使用一阶导数检验或二阶导数检验来确定在$x$ -值处是出现峰值还是出现低谷，还是两者都不出现。当然，你可以通过图6-2看到峰值和低谷在哪里，但你仍然需要学习数学。
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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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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。