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|The Derivative: It’s Just Slope
Differentiation is the first of the two major ideas in calculus (the other is integration). Differentiation is the process of finding the derivative of a function like $y=x^2$. The derivative is just a fancy calculus term for a simple idea you know from algebra: slope. Slope, as you know, is the fancy algebra term for steepness.
In differential calculus, you study differentiation, which is the process of deriving – that’s finding – derivatives. These are big words for a simple idea: finding the steepness or slope of a line or curve. Throw some of these terms around to impress your friends.
Consider Figure 4-1. A steepness of $1 / 2$ means that as the stickman walks one foot to the right, he goes up $1 / 2$ foot; where the steepness is 3 , he goes up 3 feet as he walks 1 foot to the right. Where the steepness is zero, he’s at the top, going neither up nor down; and where the steepness is negative, he’s going down. A steepness of -2 , for example, means that he goes down 2 feet for every foot he goes to the right.
数学代写|微积分代写Calculus代写|The slope of a line
By now you should know that slope is what differentiation is all about. Consider the line $y=2 x+3$. Plug 1 into $x$ and $y$ equals 5 , which gives you the point located at $(1,5)$; plug 2 into $x$ and $y$ equals 7 , giving you the point $(2,7)$; plug 3 into $x$ and $y$ equals 9 , that’s the point $(3,9)$, and so on. Now let’s calculate the line’s slope (yes, I realize that $y=m x+b$ tells me that the slope is 2 ; just humor me). Recall that
$$
\text { slope }=\frac{\text { rise }}{\text { run }}=\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}
$$
The rise is the vertical distance between two points, and the run is the horizontal distance between the two points. Now, take any two points on the line, say, $(1,5)$ and $(6,15)$, and figure the rise and the run. You rise up 10 from $(1,5)$ to $(6,15)$ because 5 plus 10 is 15 . And you run across 5 from $(1,5)$ to $(6,15)$ because 1 plus 5 is 6. Next, divide to get the slope:
$$
\text { Slope }=\frac{\text { rise }}{\text { run }}=\frac{10}{5}=2
$$
Here’s how you do the same problem using the slope formula:
$$
\text { Slope }=\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}
$$
微积分代考
数学代写|微积分代写Calculus代写|The Derivative: It’s Just Slope
微分是微积分中两个主要思想中的第一个(另一个是积分)。微分是求一个函数的导数的过程，比如$y=x^2$。导数只是一个奇特的微积分术语表示一个简单的代数概念，斜率。斜率，正如你们所知，是陡峭度的奇特代数术语。
在微分学中，你学习微分，它是求导的过程。这些都是一个简单的概念:求直线或曲线的陡度或斜率。用这些术语来给你的朋友留下深刻印象。
如图4-1所示。陡度为$1 / 2$意味着当手杖人向右走一英尺时，他会上升$1 / 2$英尺;当陡度为3时，他向右走1英尺，就上升3英尺。当陡度为零时，他在山顶，既不上升也不下降;当陡度为负时，他在下降。例如，斜率为-2，意味着他每向右移动1英尺，就会往下2英尺。
数学代写|微积分代写Calculus代写|The slope of a line
现在你应该知道斜率就是微分的意义。考虑这行$y=2 x+3$。把1代入$x$, $y$等于5，就得到了点在$(1,5)$;把2代入$x$$y$等于7，得到点$(2,7)$;把3代入$x$, $y$等于9，这就是$(3,9)$，以此类推。现在我们来计算直线的斜率(是的，我知道$y=m x+b$告诉我斜率是2;迁就我吧)。回想一下
$$
\text { slope }=\frac{\text { rise }}{\text { run }}=\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}
$$
上升是两点之间的垂直距离，而下降是两点之间的水平距离。现在，取直线上的任意两点，比如$(1,5)$和$(6,15)$，并计算出上升和下降。从$(1,5)$增加10到$(6,15)$因为5加10等于15。从$(1,5)$到$(6,15)$要经过5因为1 + 5 = 6。然后，相除得到斜率:
$$
\text { Slope }=\frac{\text { rise }}{\text { run }}=\frac{10}{5}=2
$$
下面是用斜率公式解决同样问题的方法:
$$
\text { Slope }=\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}
$$
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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。