数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Uniform Convergence and Continuity
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实分析是分析学的一个领域,研究诸如序列及其极限、连续性、微分、积分和函数序列的概念。根据定义,实分析侧重于实数,通常包括正负无穷大,以形成扩展实线。
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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Uniform Convergence and Continuity
In this section, we will prove that the limit of a uniformly convergent sequence of continuous functions is again continuous. Prior to proving this result, we first prove a stronger result that will have additional applications later.
THEOREM 8.3.1 Suppose $\left{f_n\right}$ is a sequence of real-valued functions that converges uniformly to a function $f$ on a subset $E$ of a metric space $(X, d)$. Let $p$ be a limit point of $E$, and suppose that for each $n \in \mathbb{N}$,
$$
\lim {x \rightarrow p} f_n(x)=A_n $$ Then the sequence $\left{A_n\right}$ converges and $$ \lim {x \rightarrow p} f(x)=\lim {n \rightarrow \infty} A_n $$ Remark. The last statement can be rewritten as $$ \lim {x \rightarrow p}\left(\lim {n \rightarrow \infty} f_n(x)\right)=\lim {n \rightarrow \infty}\left(\lim _{x \rightarrow p} f_n(x)\right) .
$$
It should be noted that $p$ is not required to be a point of $E$; only a limit point of $E$.
Proof. Let $\epsilon>0$ be given. Since the sequence $\left{f_n\right}$ converges uniformly to $f$ on $E$, there exists a positive integer $n_o$ such that
$$
\left|f_n(x)-f_m(x)\right|<\epsilon
$$ for all $n, m \geq n_o$ and all $x \in E$. Since (2) holds for all $x \in E$, letting $x \rightarrow p$ gives
$$
\left|A_n-A_m\right| \leq \epsilon, \text { for all } n, m \geq n_o .
$$
Thus $\left{A_n\right}$ is a Cauchy sequence in $\mathbb{R}$, which as a consequence of Theorem 3.6.5 converges. Let $A=\lim _{n \rightarrow \infty} A_n$.
数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Uniform Convergence and Integration
In Example 8.1.2(c) we provided an example of a sequence of Riemann integrable functions that converges pointwise, but for which the limit function is not Riemann integrable. Furthermore, in Example 8.1.2(d) we provided an example of a seuence of continuous function on $[0,1]$ for which $\lim {n \rightarrow \infty} f_n(x)=0$ for all $x \in[0,1]$ but for which $$ \int_0^1 f_n(x) d x=\frac{1}{2} \frac{n}{n+1} $$ Thus $\lim {n \rightarrow \infty} \int_0^1 f_n(x) \neq \int_0^1 \lim _{n \rightarrow \infty} f_n(x) d x$. Hence, pointwise convergence, even if the limit function is Riemann integrable, is also not sufficient for the interchange of limits.
In this section, we will prove that uniform convergence of a sequence $\left{f_n\right}$ of Riemann integrable functions is again sufficient for the limit function $f$ to be Riemann integrable, and for convergence of the definite integrals of $f_n$ to the definite integral of $f$. The analogous result for the Riemann-Stieltjes integral is left to the exercises (Exercise 2).
THEOREM 8.4.1 Suppose $f_n \in \mathcal{R}[a, b]$ for all $n \in \mathbb{N}$, and suppose that the sequence $\left{f_n\right}$ converges uniformly to $f$ on $[a, b]$. Then $f \in \mathcal{R}[a, b]$ and
$$
\int_a^b f(x) d x=\lim {n \rightarrow \infty} \int_a^b f_n(x) d x $$ Proof. For each $n \in \mathbb{N}$, set $$ \epsilon_n=\max {x \in[a, b]}\left|f_n(x)-f(x)\right|
$$
Since $f_n \rightarrow f$ uniformly on $[a, b]$, by Theorem $8.2 .5, \lim _{n \rightarrow \infty} \epsilon_n=0$. Also, for all $x \in[a, b]$
$$
f_n(x)-\epsilon_n \leq f(x) \leq f_n(x)+\epsilon_n
$$
Hence
Therefore
$$
0 \leq \overline{\int_a^b} f-\int_a^b f \leq 2 \epsilon_n[b-a]
$$
实分析代写
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在本节中,我们将证明连续函数的一致收敛序列的极限再次连续。在证明这个结果之前,我们先证明一个 更强的结果,以后会有额外的应用。
定理 8.3.1 假设 1 左 $\left{f _n \backslash\right.$ 右 $}$ 是一致收敛于一个函数的实值函数序列 $f$ 在一个子集上 $E$ 度量空间的 $(X, d)$. 让 $p$ 是一个极限点 $E$ ,并假设对于每个 $n \in \mathbb{N}$ ,
$$
\lim x \rightarrow p f_n(x)=A_n
$$
$$
\lim x \rightarrow p f(x)=\lim n \rightarrow \infty A_n
$$
评论。最后一条语句可以重写为
$$
\lim x \rightarrow p\left(\lim n \rightarrow \infty f_n(x)\right)=\lim n \rightarrow \infty\left(\lim _{x \rightarrow p} f_n(x)\right)
$$
应当指出的是 $p$ 不需要是一个点 $E$; 只有一个极限点 $E$.
证明。让 $\epsilon>0$ 被给予。由于顺序 $\backslash$ 左 $\left{\mathrm{f} _\mathrm{n} \backslash\right.$ 右 $}$ 一致地收敛于 $f$ 在 $E$ ,存在一个正整数 $n_o$ 这样
$$
\left|f_n(x)-f_m(x)\right|<\epsilon
$$
对全部 $n, m \geq n_o$ 和所有 $x \in E$. 因为 (2) 对所有 $x \in E$ , 让 $x \rightarrow p$ 给
$$
\left|A_n-A_m\right| \leq \epsilon, \text { for all } n, m \geq n_o
$$
数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Uniform Convergence and Integration
在示例 8.1.2(c) 中,我们提供了一个逐点收敛的黎缦可积函数序列的示例,但其极限函数不是黎㫲可积 的。此外,在示例 8.1.2(d) 中,我们提供了一个连续函数序列的示例 $[0,1]$ 为了哪个 $\lim n \rightarrow \infty f_n(x)=0$ 对全部 $x \in[0,1]$ 但为了哪个
$$
\int_0^1 f_n(x) d x=\frac{1}{2} \frac{n}{n+1}
$$
因此 $\lim n \rightarrow \infty \int_0^1 f_n(x) \neq \int_0^1 \lim {n \rightarrow \infty} f_n(x) d x$. 因此,逐点收玫,即使极限函数是黎曼可积的, 也不足以交换极限。 在本节中,我们将证明序列的一致收敛 $\backslash$ 左 ${f$ _n右 $}$ 黎鄤可积函数对极限函数来说又足够了 $f$ 是黎漫可积 的,并且对于定积分的收敛 $f_n$ 的定积分 $f$. Riemann-Stieltjes 积分的类似结果留给练习 (练习 2)。 定理 8.4.1 假设 $f_n \in \mathcal{R}[a, b]$ 对全部 $n \in \mathbb{N}$ ,并假设序列佐 $\left{f _n \backslash\right.$ 右 $}$ 一致地收敛于 $f$ 在 $[a, b]$. 然后 $f \in \mathcal{R}[a, b]$ 和 $$ \int_a^b f(x) d x=\lim n \rightarrow \infty \int_a^b f_n(x) d x $$ 证明。对于每个 $n \in \mathbb{N}$ , 放 $$ \epsilon_n=\max x \in[a, b]\left|f_n(x)-f(x)\right| $$ 自从 $f_n \rightarrow f$ 统一上 $[a, b]$ ,由定理8.2.5, $\lim {n \rightarrow \infty} \epsilon_n=0$. 同时,对于所有 $x \in[a, b]$
$$
f_n(x)-\epsilon_n \leq f(x) \leq f_n(x)+\epsilon_n
$$
因此\$\$ $0 \backslash$ \leq loverline{\int_a^b} $f-$
$\backslash$ int $a^{\wedge} b \mathrm{f} \backslash$ \eq 2 lepsilon_n[ba] $\$ \$$
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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。