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|What happens when you zoom in
Figure 1-9 shows three diagrams of one curve and three things you might like to know about the curve: 1) the exact slope or steepness at point $\mathrm{C}, 2$ ) the area under the curve between $A$ and $B$, and 3) the exact length of the curve from A to B. You can’t answer these questions with regular math because the regular math formulas for slope, area, and length work for straight lines (and simple curves like circles), but not for weird curves like this one.
The first row of Figure 1-10 shows a magnified detail from the three diagrams of the curve in Figure 1-9. The second row shows further magnification. Each magnification makes the curves straighter and straighter and closer and closer to the diagonal line. This process is continued indefinitely.
Finally, the bottom row of Figure 1-10 shows the result after an “infinite” number of magnifications – sort of. You can think of the lengths 3 and 4 in the bottom row of rectangles as 3 and 4 millionths of an inch, no, make that 3 and 4 billionths of an inch, no, trillionths, no, gazillionths….
After zooming in “forever,” the curve is perfectly straight, and now regular algebra and geometry formulas work.
For the diagram on the left in Figure 1-10, you can now use the regular slope formula from algebra to find the slope at point $\mathrm{C}$. It’s exactly $3 / 4$ – that’s the answer to the first question in Figure 1-9. This is how differentiation works.
数学代写|微积分代写Calculus代写|Three functions with one limit
Consider the function $f(x)=3 x-1$ in Figure 2-1. When we say that the limit of $f(x)$ as $x$ approaches 2 is 5 , written as $\lim _{x \rightarrow 2} f(x)=5$, we mean that as $x$ gets closer and closer to 2 from the left and the right, $f(x)$ gets closer and closer to a height of 5. (As far as I know, the number 2 in this example doesn’t have a formal name, but I call it the $x$-number.) Look at Table 2-1.
In Table 2-1, $y$ is approaching 5 as $x$ approaches 2 from both the left and the right, and thus the limit is 5 . But why all the fuss with the numbers in the table? Why not just plug the number 2 into $3 x-1$ and obtain the answer of 5 ? In fact, if all functions were continuous (without gaps) as in Figure 2-1, you could just plug in the $x$-number to get the answer, and limit problems would basically be pointless.
We need limits in calculus because of functions like the ones in Figure 2-1 that have holes. $g$ is identical to $f$ except for the hole at $(2,5)$ and the point at $(2,3) . h$ is identical to $f$ except for the hole at $(2,5)$.
Imagine what the table of input and output values would look like for $g$ and $h$. Can you see that the values would be identical to the values in Table 2-1 for $f$ ? For both $g$ and $h$, as $x$ gets closer and closer to 2 from the left and the right, $y$ gets closer and closer to a height of 5 . For all three functions, the limit as $x$ approaches 2 is 5.
This brings us to a critical point: When determining the limit of a function as $x$ approaches, say, 2 , the value of the function when $x=2$ is totally irrelevant. Consider the three functions where $x=2: f(2)$ equals $5, g(2)$ is 3 , and $h(2)$ doesn’t exist (is undefined). But, again, those three results are irrelevant and don’t affect the answer to the limit problem.
In a limit problem, $x$ gets closer and closer to the $x$-number but technically never gets there, and what happens to the function when $x$ equals the $x$-number has no effect on the answer to the limit problem (though for continuous functions like $f$ the function value equals the limit answer and it can thus be used to compute the limit answer).
微积分代考
数学代写|微积分代写Calculus代写|What happens when you zoom in
图1-9显示了一条曲线的三张图，以及你可能想知道的关于曲线的三件事:1)在$\mathrm{C}, 2$点的确切斜率或陡度)$A$和$B$之间的曲线下的面积，以及3)从A到b的曲线的确切长度。你不能用常规数学来回答这些问题，因为斜率，面积和长度的常规数学公式适用于直线(和简单的曲线，如圆)，但不适用于像这样的奇怪曲线。
图1-10第一行为图1-9中曲线的三个示意图的放大细节图。第二行显示了进一步的放大。每放大一次，曲线就会变得越来越直，越来越接近对角线。这个过程无限期地继续下去。
最后，图1-10的底部一行显示了“无限”次放大后的结果。你可以把下面一排矩形的长度3和4想象成3又4百万分之一英寸，不，是3又4百万分之一英寸，不，是万亿分之一，不，是十亿分之一….
在“永远”放大后，曲线是完全笔直的，现在正则代数和几何公式可以工作了。
对于图1-10左边的图表，你现在可以使用代数中的常规斜率公式来找到$\mathrm{C}$点的斜率。确切地说，是$3 / 4$——这就是图1-9中第一个问题的答案。这就是微分的原理。
数学代写|微积分代写Calculus代写|Three functions with one limit
考虑图2-1中的$f(x)=3 x-1$函数。当我们说$f(x)$在$x$接近2时的极限是5，写成$\lim _{x \rightarrow 2} f(x)=5$，我们的意思是，当$x$从左到右越来越接近2时，$f(x)$越来越接近5的高度。(据我所知，这个例子中的数字2没有正式的名字，但我称之为$x$ -number。)参见表2-1。
在表2-1中，$y$趋近于5，因为$x$从左右两个方向都趋近于2，因此极限为5。但为什么要对表格中的数字大惊小怪呢?为什么不直接把数字2代入$3 x-1$得到答案5呢?事实上，如果所有的函数都是连续的(没有间隙)，如图2-1所示，你只需要插入$x$ -number就可以得到答案，而极限问题基本上就没有意义了。
在微积分中我们需要限制，因为像图2-1这样的函数有洞。$g$与$f$相同，除了$(2,5)$上有个洞;$(2,3) . h$上的点与$f$相同，除了$(2,5)$上有个洞。
想象一下$g$和$h$的输入和输出值的表是什么样子。您可以看到$f$的值与表2-1中的值相同吗?对于$g$和$h$，当$x$从左到右越来越接近2时，$y$越来越接近5的高度。对于这三个函数，$x$趋于2时的极限是5。
这将我们带到了一个关键点:当确定一个函数在$x$接近2时的极限时，例如$x=2$时的函数值是完全不相关的。考虑以下三个函数，其中$x=2: f(2)$ = $5, g(2)$ = 3, $h(2)$不存在(未定义)。但是，这三个结果是不相关的不影响极限问题的答案。
在极限问题中，$x$越来越接近$x$ -number，但技术上永远不会到达那里，当$x$等于$x$ -number时，函数的变化对极限问题的答案没有影响(尽管对于像$f$这样的连续函数，函数值等于极限答案，因此可以用来计算极限答案)。
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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。