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|An Informal Description of the Limit of a Function
We now give an informal definition of the limit of a function $f$ at an interior point of the domain of $f$. Suppose that $f(x)$ is defined on an open interval about $c$, except possibly at $c$ itself. If $f(x)$ is arbitrarily close to the number $L$ (as close to $L$ as we like) for all $x$ sufficiently close to $c$, other than $c$ itself, then we say that $f$ approaches the limit $L$ as $x$ approaches $c$, and write
$$
\lim {x \rightarrow c} f(x)=L $$ which is read “the limit of $f(x)$ as $x$ approaches $c$ is L.” In Example 1 we would say that $f(x)$ approaches the limit 2 as $x$ approaches 1 , and write $$ \lim {x \rightarrow 1} f(x)=2, \quad \text { or } \quad \lim _{x \rightarrow 1} \frac{x^2-1}{x-1}=2 .
$$
Essentially, the definition says that the values of $f(x)$ are close to the number $L$ whenever $x$ is close to $c$. The value of the function at $c$ itself is not considered.
Our definition here is informal, because phrases like arbitrarily close and sufficiently close are imprecise; their meaning depends on the context. (To a machinist manufacturing a piston, close may mean within a few thousandths of an inch. To an astronomer studying distant galaxies, close may mean within a few thousand light-years.) Nevertheless, the definition is clear enough to enable us to recognize and evaluate limits of many specific functions. We will need the precise definition given in Section 2.3, when we set out to prove theorems about limits or study complicated functions. Here are several more examples exploring the idea of limits.
数学代写|微积分代写Calculus代写|Definition of Limit
Suppose we are watching the values of a function $f(x)$ as $x$ approaches $c$ (without taking on the value $c$ itself). Certainly we want to be able to say that $f(x)$ stays within one-tenth of a unit from $L$ as soon as $x$ stays within some distance $\delta$ of $c$ (Figure 2.16). But that in itself is not enough, because as $x$ continues on its course toward $c$, what is to prevent $f(x)$ from jumping around within the interval from $L-(1 / 10)$ to $L+(1 / 10)$ without tending toward $L$ ? We can be told that the error can be no more than $1 / 100$ or $1 / 1000$ or $1 / 100,000$. Each time, we find a new $\delta$-interval about $c$ so that keeping $x$ within that interval satisfies the new error tolerance. And each time the possibility exists that $f(x)$ might jump away from $L$ at some later stage.
The figures on the next page illustrate the problem. You can think of this as a quarrel between a skeptic and a scholar. The skeptic presents $\varepsilon$-challenges to show there is room for doubt that the limit exists. The scholar counters every challenge with a $\delta$-interval around $c$ which ensures that the function takes values within $\varepsilon$ of $L$.
How do we stop this seemingly endless series of challenges and responses? We can do so by proving that for every error tolerance $\varepsilon$ that the challenger can produce, we can present a matching distance $\delta$ that keeps $x$ “close enough” to $c$ to keep $f(x)$ within that $\varepsilon$-tolerance of $L$ (Figure 2.17). This leads us to the precise definition of a limit.
微积分代考
数学代写|微积分代写Calculus代写|An Informal Description of the Limit of a Function
现在我们给出函数极限的一个非正式定义 $f$ 的定义域的内点 $f$． 假设 $f(x)$ 在开放区间上定义为 $c$，除非… $c$ 本身。如果 $f(x)$ 是任意接近这个数吗 $L$ (接近) $L$ 如我们所愿)为所有人 $x$ 足够接近 $c$，除了 $c$ 它本身，然后我们说 $f$ 接近极限 $L$ as $x$ 方法 $c$，并写上
$$
\lim {x \rightarrow c} f(x)=L $$ 哪个读作“的极限? $f(x)$ as $x$ 方法 $c$ 是l。”在例1中，我们会这样说 $f(x)$ 趋近极限2 $x$ 方法1，并写 $$ \lim {x \rightarrow 1} f(x)=2, \quad \text { or } \quad \lim _{x \rightarrow 1} \frac{x^2-1}{x-1}=2 .
$$
本质上，定义说的是 $f(x)$ 接近这个数字吗 $L$ 无论何时 $x$ 接近于 $c$． 函数at的值 $c$ 它本身没有被考虑。
我们这里的定义是非正式的，因为像任意接近和足够接近这样的短语是不精确的;它们的意思取决于上下文。(对于制造活塞的机械师来说，接近可能意味着千分之几英寸以内。对于研究遥远星系的天文学家来说，近可能意味着几千光年以内。)然而，这个定义足够清晰，使我们能够认识和评价许多特定函数的极限。当我们开始证明关于极限的定理或研究复杂函数时，我们将需要2.3节中给出的精确定义。这里有几个关于极限概念的例子。
数学代写|微积分代写Calculus代写|Definition of Limit
假设我们在观察一个函数的值 $f(x)$ as $x$ 方法 $c$ (不取值) $c$ 本身)。当然，我们希望能够这样说 $f(x)$ 保持在十分之一单位以内 $L$ 一旦 $x$ 保持一定距离 $\delta$ 的 $c$ (图2.16)。但这本身是不够的，因为 $x$ 继续向着 $c$什么是预防 $f(x)$ 在间隔内跳来跳去 $L-(1 / 10)$ 到 $L+(1 / 10)$ 不倾向于 $L$ ？ 我们可以知道误差不大于 $1 / 100$ 或 $1 / 1000$ 或 $1 / 100,000$． 每一次，我们都能找到新的 $\delta$-interval about $c$ 所以保持 $x$ 在该间隔内满足新的容错。每次都有可能 $f(x)$ 可能会从 $L$ 在以后的某个阶段。
下一页的数字说明了这个问题。你可以把这看作是怀疑论者和学者之间的争吵。持怀疑态度的人提出了$\varepsilon$挑战，以表明存在怀疑极限的余地。scholar使用$c$周围的$\delta$ -间隔来应对每个挑战，以确保函数取$L$的$\varepsilon$内的值。
我们如何阻止这一系列看似无穷无尽的挑战和回应?我们可以通过证明对于挑战者可以产生的每个容错$\varepsilon$，我们可以提供一个匹配距离$\delta$，使$x$“足够接近”$c$，从而使$f(x)$保持在$L$的$\varepsilon$容错范围内(图2.17)。这就引出了极限的精确定义。
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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。