分类: 线性代数代写

线性代数代考_linear algebra代考_Vector Spaces

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线性代数是平坦的微分几何,在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的,线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。

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我们提供的线性代数linear algebra及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
线性代数代考_linear algebra代考_Vector Spaces

线性代数代考_linear algebra代考_INTRODUCTION: THE SET OF REAL NUMBERS

Let us briefly recall the main properties of the operations that we are usually performed on numbers, in particular real numbers.

The sum of two real numbers is an operation that associates to each pair of real numbers $a$ and $b$ another real number, denoted by $a+b$. So the sum is a function whose domain is $\mathbb{R} \times \mathbb{R}$ and codomain is $\mathbb{R}$ :
$$
\begin{array}{rlrc}
+: \mathbb{R} \times \mathbb{R} & \rightarrow & \mathbb{R} \
(a, b) & \mapsto & a+b .
\end{array}
$$
The sum of real numbers is:

  • commutative: $a+b=b+a$ for each $a, b \in \mathbb{R} ;$
  • assucialive: $(a+b)+c=a+(b+c)$ for each $a, b, c \in \mathbb{R}$
  • admits a neutral element, i.e. there exists a number, 0 , such that $0+a=a+0=a$ for every $a \in \mathbb{R}$;
  • every real number $a$ admits an opposite, that is, there is another number, which we denote by $-a$, such that $a+(-a)=0$.
    ‘The product of two real numbers is an operation that associates to each pair of real numbers $a$ and $b$ another real number, denoted by $a b$. Therefore, the product is a function whose domain is $\mathbb{R} \times \mathbb{R}$ and codomain is $\mathbb{R}$ :
    $$
    \begin{array}{rlr}
    \because \mathbb{R} \times \mathbb{R} & \rightarrow & \mathbb{R} \
    (a, b) & \mapsto & a b .
    \end{array}
    $$
  • The product of real numbers is:
  • commutative: $a b=b a$ for each $a, b \in \mathbb{R}$
  • associative: $(a b) c=a(b c)$ for every $a, b, c \in \mathbb{R}$
  • admits neutral element, i.e. there exists a number, 1 , such that $1 a=a 1=a$ for every $a \in \mathbb{R}$
  • distributive with respect to the sum: $a(b+c)=a b+a c$ for every $a, b, c \in \mathbb{R}$.

线性代数代考_linear algebra代考_THE VECTOR SPACE AND THE VECTOR SPACE OF MATRICES

We denote by the symbol $\mathbb{R}^2$ the set of ordered pairs of real numbers:
$$
\mathbb{R}^2={(x, y) \mid x, y \in \mathbb{R}} .
$$
The fact that the pairs are ordered means, for example, that the element $(1,2)$ is different from the element $(2,1)$.

Once we fix a Cartesian coordinate system in a plane, there is a correspondence between $\mathbb{R}^2$ and the set of points in the plane. Attaching a Cartesian reference to the plane means fixing two oriented perpendicular lines $r$ and $s$ and a unit of measure. The point of intersection between the two straight lines is called the origin of the reference system. Each point of the plane is then uniquely identified by a pair of real numbers, called coordinates of the point, which indicate the distance of the point from the line $s$ and its distance from the line $r$, respectively. The student who is not familiar with the Cartesian plane can think of the boardgame Battleship.

It is natural to try to extend the operations that we perform with numbers to the pairs of real numbers. We then define the following:

  • Sum:
    $$
    \begin{aligned}
    +: \quad \mathbb{R}^2 \times \mathbb{R}^2 & \rightarrow \
    \left((x, y),\left(x^{\prime}, y^{\prime}\right)\right) & \mapsto(x, y)+\left(x^{\prime}, y^{\prime}\right)=\left(x+x^{\prime}, y+y^{\prime}\right) .
    \end{aligned}
    $$
  • Multiplication by a real number:
    $$
    \begin{aligned}
    &\because \quad \mathbb{R} \times \mathbb{R}^2 \quad \rightarrow \quad \mathbb{R}^2 \
    &(\lambda,(x, y)) \mapsto \lambda(x, y)=(\lambda x, \lambda y) . \
    &
    \end{aligned}
    $$
    Note that in the product $\lambda(x, y)$, we have omitted the symbol for the multiplication, just like we usually do when we multiply two real numbers.

We try to interpret geometrically the operations defined in the case of $\mathbb{R}^2$. To this aim, we think of each element $(a, b)$ of $\mathbb{R}^2$ as the endpoint of a vector applied at the origin, that is, as an outgoing-oriented segment from the origin with the arrow pointing to the point of coordinates $(a, b)$. In this case, the way to add two elements of $\mathbb{R}^2$ coincides with the well-known rule of the parallelogram used to add up forces in physics. This rule states that the sum of two vectors $\vec{u}$ and $\vec{v}$ applied at a point is a vector applied at the same point with the direction and length of the diagonal of the parallelogram having as sides $\vec{u}$ and $\vec{v}$.

线性代数代考_linear algebra代考_Vector Spaces

线性代数代考

线性代数代考_linear algebra代考_INTRODUCTION: THE SET OF REAL NUMBERS

让我们简要回顾一下我们通常对数字 (尤其是实数) 执行的操作的主要属性。
两个实数之和是关联到每对实数的运算 $a$ 和 $b$ 另一个实数,记为 $a+b$. 所以 sum 是一个定义域为 $\mathbb{R} \times \mathbb{R}$ 密码域 是 $\mathbb{R}$ :
$$
+: \mathbb{R} \times \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}(a, b) \mapsto a+b
$$
实数之和为:

  • 交换: $a+b=b+a$ 每个 $a, b \in \mathbb{R}$;
  • 协会: $(a+b)+c=a+(b+c)$ 每个 $a, b, c \in \mathbb{R}$
  • 承认一个中性元素,即存在一个数字 0,这样 $0+a=a+0=a$ 对于每个 $a \in \mathbb{R}$;
  • 每个实数 $a$ 承认一个相反的,也就是说,有另一个数字,我们用 $-a$, 这样 $a+(-a)=0$. ‘两个实数的乘积是与每对实数相关联的运算 $a$ 和 $b$ 另一个实数,记为 $a b$. 因此,乘积是一个定义域为 $\mathbb{R} \times \mathbb{R}$ 密码域是 $\mathbb{R}$ :
    $$
    \because \mathbb{R} \times \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}(a, b) \mapsto a b .
    $$
  • 实数的乘积是:
  • 交换: $a b=b a$ 每个 $a, b \in \mathbb{R}$
  • 联想: $(a b) c=a(b c)$ 对于每个 $a, b, c \in \mathbb{R}$
  • 承认中性元素,即存在一个数字 1 ,这样 $1 a=a 1=a$ 对于每个 $a \in \mathbb{R}$
  • 关于总和的分配: $a(b+c)=a b+a c$ 对于每个 $a, b, c \in \mathbb{R}$.

线性代数代考_linear algebra代考_THE VECTOR SPACE AND THE VECTOR SPACE OF MATRICES

我们用符号表示 $\mathbb{R}^2$ 有序实数对的集合:
$$
\mathbb{R}^2=(x, y) \mid x, y \in \mathbb{R} .
$$
这些对是有序的这一事实意味着,例如,元素 $(1,2)$ 不同于元素 $(2,1)$.
一旦我们在一个平面上固定了笛卡尔坐标系,就会有一个对应关系 $\mathbb{R}^2$ 和平面上的点集。将笛卡尔坐标系附加到 平面意味着固定两条定向垂直线 $r$ 和 $s$ 和计量单位。两条直线的交点称为参考系的原点。然后平面上的每个点都 由一对实数唯一标识,称为点的坐标,表示点到直线的距离 $s$ 以及它与线的距离 $r$ ,分别。对笛卡尔平面不熟悉 的同学可以想到桌游Battleship。
尝试将我们对数字执行的操作扩展到实数对是很自然的。然后我们定义以下内容:

  • 和:
    $$
    +: \quad \mathbb{R}^2 \times \mathbb{R}^2 \rightarrow\left((x, y),\left(x^{\prime}, y^{\prime}\right)\right) \quad \mapsto(x, y)+\left(x^{\prime}, y^{\prime}\right)=\left(x+x^{\prime}, y+y^{\prime}\right) .
    $$
  • 乘以实数:
    $$
    \because \quad \mathbb{R} \times \mathbb{R}^2 \rightarrow \mathbb{R}^2 \quad(\lambda,(x, y)) \mapsto \lambda(x, y)=(\lambda x, \lambda y)
    $$
    请注意,在产品 $\lambda(x, y)$ ,我们省略了乘法符号,就像我们通常将两个实数相乘时所做的那样。
    我们试图从几何上解释在这种情况下定义的操作 $\mathbb{R}^2$. 为此,我们考虑了每个元素 $(a, b)$ 的 $\mathbb{R}^2$ 作为在原点处应用 的向量的端点,即作为从原点开始的外向线段,箭头指向坐标点 $(a, b)$. 在这种情况下,添加两个元素的方法 $\mathbb{R}^2$ 与物理学中用于累加力的平行四边形的众所周知的规则一致。该规则指出两个向量的总和 $\vec{u}$ 和 $\vec{v}$ applied at a point 是在同一点应用的向量,其方向和长度为边为平行四边形的对角线 $\vec{u}$ 和 $\vec{v}$.
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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

线性代数代考_linear algebra代考_MATRICES AND LINEAR SYSTEMS

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线性代数代考_linear algebra代考_MATRICES AND LINEAR SYSTEMS

线性代数代考_linear algebra代考_MATRICES AND LINEAR SYSTEMS

Let us now see how it is possible to use matrices and the product rows by columns to describe a linear system.
Consider a linear system of the form:
$$
\left{\begin{array}{ccc}
a_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 n} x_n & = & b_1 \
a_{21} x_1+a_{22} x_2+\cdots+a_{2 n} x_n & = & b_2 \
\vdots & & \
a_{m 1} x_1+a_{m 2} x_2+\cdots+a_{m n} x_n & =b_m
\end{array}\right.
$$
We can write this system in matrix form as follows:
$$
\left(\begin{array}{c}
a_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 n} x_n \
a_{21} x_1+a_{22} x_2+\cdots+a_{2 n} x_n \
\vdots \
a_{m 1} x_1+a_{m 2} x_2+\cdots+a_{m n} x_n
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}
b_1 \
b_2 \
\vdots \
b_m
\end{array}\right)
$$
and then using the product rows by columns in the following way:
$$
\left(\begin{array}{cccc}
a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1 n} \
a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2 n} \
\vdots & \vdots & & \vdots \
a_{m 1} & a_{m 2} & \ldots & a_{m n}
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
x_1 \
x_2 \
\vdots \
x_n
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{c}
b_1 \
b_2 \
\vdots \
b_m
\end{array}\right)
$$
or, more synthetically, as
$$
A x=b,
$$

where $A=\left(a_{i j}\right)$ is the $m \times n$ matrix which has as entries the coefficients of the unknowns,
$$
x=\left(\begin{array}{c}
x_1 \
x_2 \
\vdots \
x_n
\end{array}\right)
$$
is the column of the $n$ unknowns, and
$$
b=\left(\begin{array}{c}
b_1 \
b_2 \
\vdots \
b_m
\end{array}\right)
$$
is the column of $m$ known terms. The matrix $A=\left(a_{i j}\right)$ is called the incomplete matrix associated with the system and the matrix
$$
(A \mid b)=\left(\begin{array}{cccc|c}
a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1 n} & b_1 \
a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2 n} & b_2 \
\vdots & \vdots & & \vdots & \vdots \
a_{m 1} & a_{m 2} & \ldots & a_{m n} & b_m
\end{array}\right)
$$
is called the complete matrix associated with the system.

线性代数代考_linear algebra代考_THE GAUSSIAN ALGORITHM

We have now established how to solve a linear system in row echelon form. What happens for a generic linear system $A x=b$ ? It would be convenient to be able to get a new linear system $A^{\prime} x=b^{\prime}$, this time in row echelon form, equivalent to the initial system, i.e. having the same solutions. In this way, we could calculate the solutions of $A x=b$ by solving the system $A^{\prime} x=b$ in row echelon form. This is exactly what we will do.
Example 1.4.1 The following linear systems in the unknowns $x_1, x_2$ :
$$
\left{\begin{array} { l }
{ x _ { 1 } – x _ { 2 } = 1 } \
{ x _ { 1 } + x _ { 2 } = 2 }
\end{array} \quad \left{\begin{array}{l}
x_1-x_2=1 \
2 x_2=1
\end{array}\right.\right.
$$
are equivalent. In fact, we can easily see that in both cases the solution is: $\left(\frac{3}{2}, \frac{1}{2}\right)$. We note that the first equation is the same in the two systems and that the second system can be obtained by substituting the second equation with the difference between the second equation itself and the first equation:
$2^{n d}$ equation $\rightarrow 2^{n d}$ equation $-1^{s t}$ equation.

How can we switch from one system to another one equivalent to it? For example by doing the following:
(a) exchange of two equations;
(b) multiplication of an equation by a real number other than 0 ;
(c) substitution of the $i$-th equation with the sum of the $i$-th equation and the $j$-th equation multiplied by a real number $\alpha$. In summary:
$$
i \text {-th equation } \longrightarrow i \text {-th equation }+\alpha(j \text {-th equation }) .
$$
It is straightforward to verify that operations $(a)$ and $(b)$ do not alter the system solutions. As for operation (c), it is enough to observe that it involves only the $i$-th and $j$-th equation of the system, so just observe that the systems
$$
\left{\begin{array} { l }
{ j \text { -th equation } } \
{ i \text { -th equation } }
\end{array} \left{\begin{array}{l}
j \text {-th equation } \
i \text {-th equation }+\alpha(j \text {-th equation })
\end{array}\right.\right.
$$
are equivalent, i.e. they have the same solutions.

线性代数代考_linear algebra代考_MATRICES AND LINEAR SYSTEMS

线性代数代考

线性代数代考_linear algebra代考_MATRICES AND LINEAR SYSTEMS

现在让我们看看如何使用矩阵和逐列乘积来描述线性系统。
考虑以下形式的线性系统:
$\$ \$$
Veft $}$
$$
a_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 n} x_n=b_1 a_{21} x_1+a_{22} x_2+\cdots+a_{2 n} x_n=b_2 \vdots \quad a_{m 1} x_1+a_{m 2} x_2
$$
、正确的。
Wecanwritethissysteminmatrix formas follows :
剩下(
$$
\begin{gathered}
a_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 n} x_n a_{21} x_1+a_{22} x_2+\cdots+a_{2 n} x_n \vdots a_{m 1} x_1+a_{m 2} x_2+\cdots+a_{m n} x_n \
\text { (右) }=\text { 左( } \
b_1 b_2 \vdots b_m
\end{gathered}
$$
、正确的)
andthenusingtheproductrowsbycolumnsinthe followingway :
剩下(
右左 (
$$
x_1 x_2 \vdots x_n
$$
(右) $=\mid$ 左 (
$$
b_1 b_2 \vdots b_m
$$
、正确的)
$$
\text { 一个 } x=b \text { , }
$$
$\$ \$$
在哪里 $A=\left(a_{i j}\right)$ 是个 $m \times n$ 矩阵的条目是末知数的系数,
$\$ \$$
$x=\operatorname{left}($
$$
x_1 x_2 \vdots x_n
$$
、正确的)
isthecolumnofthe $\$$ \$unknowns, and
$b=\mid \overline{1}($
$$
b_1 b_2 \vdots b_m
$$
、正确的)
isthecolumnof $\$ m \$$ knownterms. Thematrix $\$ A=\left(a_{i j}\right)$ \$iscalledtheincompletematrixassociat
$(\mathrm{A} \backslash \mathrm{mid} \mathrm{b})=\mathrm{lleft}($
Iright)
$\$ \$$
称为与系统相关的完整矩阵。

线性代数代考_linear algebra代考_THE GAUSSIAN ALGORITHM

我们现在已经确定了如何求解行阶梯形式的线性系统。通用线性系统 $\$ A \mathrm{x}=\mathrm{b}$ 会发生什么
? Itwouldbeconvenienttobeabletogetanewlinearsystem $\mathrm{A} \wedge{$ prime $} \mathrm{x}=\mathrm{b} \wedge{\mathbf{p r i m e}}$.
, thistimeinrowechelonform, equivalenttotheinitialsystem, i. e. havingthesamesolutions. Int 一个 $x=b$ bysolvingthesystem $\mathrm{A} \wedge{$ prime $} x=b$
inrowechelon form. Thisisexactlywhatwewilldo. Example1.4.1The followinglinearsystemsint $x_{-} 1, x_{-} 2: \$$
左{
$$
x_1-x_2=1 x_1+x_2=2
$$
、四、左 {
$$
x_1-x_2=12 x_2=1
$$
是的是的。
$\$ \$$
是等价的。其实我们很容易看出,两种情况下的解决方案都是: $\left(\frac{3}{2}, \frac{1}{2}\right)$. 我们注意到第一个方程在两个系统中是 相同的,第二个系统可以通过用第二个方程本身与第一个方程之间的差异代替第二个方程来获得: $2^{\text {nd }}$ 方程 $\rightarrow 2^{n d}$ 方程 $-1^{s t}$ 方程。
我们乍样才能从一个系统切换到另一个与之等价的系统呢? 例如,通过执行以下操作:
(a) 交换两个方程;
(b) 方程乘以除 0 以外的实数;
(c) 替换 $i$-th 方程与 $i$-th 方程和 $j$-th 方程乘以一个实数 $\alpha$. 总之:
$i$-th equation $\longrightarrow i$-th equation $+\alpha(j$-th equation $)$.
验证操作很简单 $(a)$ 和 $(b)$ 不要改变系统解决方案。至于操作 (c),只需观察它只涉及 $i$-th 和 $j$ – 系统的方程,所以 只需观察系统
$\$ \$$
Veft {
$j$-th equation $i$-th equation
剩下{
是的是的。
$\$ \$$
是等价的,即它们有相同的解。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
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线性代数代考_linear algebra代考_Introduction to Linear Systems

如果你也在 怎样代写线性代数linear algebra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。

线性代数是平坦的微分几何,在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的,线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写线性代数linear algebra方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写线性代数linear algebra代写方面经验极为丰富,各种代写线性代数linear algebra相关的作业也就用不着说。

我们提供的线性代数linear algebra及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
线性代数代考_linear algebra代考_Introduction to Linear Systems

线性代数代考_linear algebra代考_LINEAR SYSTEMS: FIRST EXAMPLES

A linear equation is an equation where the unknowns appear with degree 1 , that is an equation of the form:
$$
a_1 x_1+a_2 x_2+\ldots+a_n x_n=b,
$$
where $a_1, a_2, \ldots, a_n$ and $b$ are assigned numbers and $x_1, x_2, \ldots, x_n$ are the unknowns. The numbers $a_1, \ldots, a_n$ are called coefficients of the linear equation, $b$ is called known term. If $b=0$ the equation is said to be homogeneous. A solution of the equation (1.1) is a $n$-tuple of numbers $\left(s_1, s_2, \ldots, s_n\right)$ that gives an equality when put in place of the unknowns. For example $(3,-1,4)$ is a solution of the equation $2 x_1+7 x_2-x_3=-5$ because $2 \cdot 3+7 \cdot(-1)-4=-5$.

A linear system of $m$ equations in $n$ unknowns $x_1, x_2, \ldots, x_n$ is a set of $m$ linear equations in $n$ unknowns $x_1, x_2, \ldots, x_n$ that must be simultaneously satisfied:
$$
\left{\begin{array}{l}
a_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 n} x_n=b_1 \
a_{21} x_1+a_{22} x_2+\cdots+a_{2 n} x_n=b_2 \
\vdots \
a_{m 1} x_1+a_{m 2} x_2+\cdots+a_{m n} x_n=b_m
\end{array}\right.
$$
The numbers $a_{11}, \ldots, a_{1 n}, \ldots, a_{m 1}, \ldots, a_{m n}$ are called the system coefficients, while $b_1, \ldots, b_m$ are called the known terms. If $b_i=0$ for every $i=1, \ldots, m$, the system is said to be homogenous. A solution of the linear system (1.2) is a n-tuple $\left(s_1, s_2, \ldots, s_n\right)$ of numbers that satisfies all the system equations. For example $(1,2)$ is the solution of the linear system
$$
\left{\begin{array}{l}
x_1+x_2=3 \
x_1-x_2=-1
\end{array}\right.
$$
In this book, we will deal exclusively with linear systems with real coefficients that is, systems of the form (1.2) in which all the coefficients $a_{i j}$ of the unknowns and all known terms $b_i$ are real numbers. The solutions that we will find, therefore, will always be ordered $n$-tuples of real numbers.
Given a linear system, we aim at answering the following questions:

  1. Does the system admit solutions?
  2. If so, how many solutions does it admit and what are they?
    In certain cases, it is particularly easy to answer these questions. Let us see some examples.

线性代数代考_linear algebra代考_MATRICES

If $m=n$ the matrix is said to be square of order $n$. For example
$$
\left(\begin{array}{ll}
1 & 0 \
\frac{2}{3} & 3
\end{array}\right)
$$
is a square matrix of order 2 .
Denote by $\mathrm{M}_{m, n}(\mathbb{R})$ the set of $m \times n$ matrices with real coefficients and simply by $\mathrm{M}_n(\mathbb{R})$ the set of square matrices of order $n$ with real coefficients.

Given a matrix $A$, the number that appears in the $i$-th row and $j$-th column of $A$ is called the $(i, j)$ entry of $A$.
For example, in the matrix
$$
A=\left(\begin{array}{ccc}
5 & -6 & 0 \
4 & 3 & -1
\end{array}\right)
$$
the $(1,3)$ entry is 0 , while the $(2,2)$ entry is 3 . Of course, two $m \times n$ matrices $A$ and $B$ are equal if their entries coincide, that is, if the $(i, j)$ entry of $A$ coincides with the $(i, j)$ entry of $B$, for every $i=1, \ldots, m$ and for every $j=1, \ldots, n$.
Given a generic $m \times n$ matrix, we can write it synthetically as follows:
$$
A=\left(\begin{array}{cccc}
a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1 n} \
a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2 n} \
\vdots & \vdots & & \vdots \
a_{m 1} & a_{m 2} & \ldots & a_{m n}
\end{array}\right),
$$
where $a_{i j}$ is the $(i, j)$ entry, $i=1, \ldots, m, j=1, \ldots, n$.
We now want to define the product rows by columns between two matrices $A$ and $B$, in the case where the rows of $A$ have the same length as the columns of $B$.

If $A$ is a $m \times s$ matrix and $B$ is a $s \times n$ matrix, we define the product $c_{i j}$ of the $i$-th row of $A$ and $j$-th column of $B$ in the following way:
$$
c_{i j}=\left(\begin{array}{llll}
a_{i 1} & a_{i 2} & \ldots & a_{i s}
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
b_{1 j} \
b_{2 j} \
\vdots \
b_{s j}
\end{array}\right)=a_{i 1} b_{1 j}+a_{i 2} b_{2 j}+\ldots+a_{i s} b_{s j},
$$
which we also write as:
$$
c_{i j}=\sum_{h=1}^s a_{i h} b_{h j} .
$$

线性代数代考_linear algebra代考_Introduction to Linear Systems

线性代数代考

线性代数代考_linear algebra代考_LINEAR SYSTEMS: FIRST EXAMPLES

线性方程是末知数以 1 次出现的方程,即以下形式的方程:
$$
a_1 x_1+a_2 x_2+\ldots+a_n x_n=b,
$$
在哪里 $a_1, a_2, \ldots, a_n$ 和 $b$ 被分配号码和 $x_1, x_2, \ldots, x_n$ 是末知数。号码 $a_1, \ldots, a_n$ 称为线性方程的系数, $b$ 称 为已知项。如果 $b=0$ 该方程被称为齐次的。方程 (1.1) 的解是 $n$-数字元组 $\left(s_1, s_2, \ldots, s_n\right)$ 当代替末知数 时,它给出了一个平等。例如 $(3,-1,4)$ 是方程的解 $2 x_1+7 x_2-x_3=-5$ 因为 $2 \cdot 3+7 \cdot(-1)-4=-5$
的线性系统 $m$ 中的方程式 $n$ 末知数 $x_1, x_2, \ldots, x_n$ 是一组 $m$ 线性方程组 $n$ 末知数 $x_1, x_2, \ldots, x_n$ 必须同时满 足:
$\$ \$$
Veft {
$$
a_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 n} x_n=b_1 a_{21} x_1+a_{22} x_2+\cdots+a_{2 n} x_n=b_2 \vdots a_{m 1} x_1+a_{m 2} x_2+\cdots+a_n
$$
〈正确的。
剩下{
$$
x_1+x_2=3 x_1-x_2=-1
$$
、正确的。
$\$ \$$
在本书中,我们将专门处理具有实系数的线性系统,即具有 (1.2) 形式的系统,其中所有系数 $a_{i j}$ 末知数和所有已 知项 $b_i$ 是实数。因此,我们将找到的解决方案将始终有序 $n$ – 实数元组。
给定一个线性系统,我们旨在回答以下问题:

  1. 系统是否接受解决方案?
  2. 如果是这样,它承认多少解决方案,它们是什么?
    在某些情况下,回答这些问题特别容易。让我们看一些例子。

线性代数代考_linear algebra代考_MATRICES

如果 $m=n$ 矩阵被称为阶方 $n$. 例如
是 2 阶方阵。
表示为 $\mathrm{M}{m, n}(\mathbb{R})$ 的集合 $m \times n$ 具有实系数的矩阵,只需 $\mathrm{M}_n(\mathbb{R})$ 阶方阵集 $n$ 与实系数。 给定一个矩阵 $A$ ,出现在 $i$-第行和 $j$-第列 $A$ 被称为 $(i, j)$ 的条目 $A$. 例如,在矩阵 这 $(1,3)$ 条目为 0 ,而 $(2,2)$ 条目是 3 。当然,两个 $m \times n$ 矩阵 $A$ 和 $B$ 如果它们的条目重合,则相等,也就是 说,如果 $(i, j)$ 的条目 $A$ 恰逢 $(i, j)$ 的条目 $B$ ,对于每个 $i=1, \ldots, m$ 对于每一个 $j=1, \ldots, n$. 给定一个通用的 $m \times n$ 矩阵,我们可以综合写成如下: $$ A=\left(\begin{array}{llllllll} a{11} & a_{12} & \ldots & a_{1 n} & a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2 n}
\end{array} \quad \vdots \quad \vdots \vdots \begin{array}{lllll}
a_{m 1} & a_{m 2} & \ldots & a_{m n}
\end{array}\right),
$$
在哪里 $a_{i j}$ 是个 $(i, j)$ 入口, $i=1, \ldots, m, j=1, \ldots, n$.
我们现在要在两个矩阵之间按列定义产品行 $A$ 和 $B$, 在行的情况下 $A$ 与列的长度相同 $B$.
如果 $A$ 是一个 $m \times s$ 矩阵和 $B$ 是一个 $s \times n$ 矩阵,我们定义产品 $c_{i j}$ 的 $i$-第行 $A$ 和 $j$-第列 $B$ 通过以下方式:
我们也写成:
$$
c_{i j}=\sum_{h=1}^s a_{i h} b_{h j}
$$

数学代写|线性代数代写linear algebra代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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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。

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数学代写|线性代数代写linear algebra代考|МАTH1051

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数学代写|线性代数代写linear algebra代考|МАTH1051

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|LU and LDU factorisations

A square matrix $A=\left[a_{i j}\right]$ of order $n$ is said to be upper triangular if, for all $i, j=1, \ldots, n$ with $j<i$, then $a_{i j}=0$. Hence in an upper triangular matrix $A$ all entries below the diagonal are equal to zero, i.e.,
$$
A=\left[\begin{array}{ccccc}
a_{11} & a_{12} & \cdots & \cdots & a_{1 n} \
0 & a_{22} & \cdots & \cdots & a_{2 n} \
0 & 0 & a_{33} & \cdots & a_{3 n} \
\vdots & \vdots & & \ddots & \vdots \
0 & 0 & \cdots & 0 & a_{n n}
\end{array}\right] .
$$
Similarly, a matrix $A=\left[a_{i j}\right]$ of order $n$ is said to be lower triangular if, for all $i, j=1, \ldots, n$ with $i<j$, then $a_{i j}=0$. Hence in a lower triangular matrix all entries above the diagonal are equal to zero. For example, any elementary matrix $E_{i j}(\alpha)$ can be upper triangular or lower triangular and each elementary matrix $D_i(\alpha)$ is both upper and lower triangular.

Proposition 1.22 A product of two $n \times n$ upper triangular matrices (respectively, lower triangular matrices) is an $n \times n$ upper triangular matrix (respectively, a lower triangular matrix).

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|At a Glance

In a nutshell, this chapter is about the introduction of an object, the matrix, and of the development of a toolkit to effectively extract knowledge about the object, which will be put to use in the following chapters.

Matrices are crucial in the book, and several fundamental notions related with matrices were established here and will be relied upon in the remainder of the book, notably, the rank and the inverse of a matrix. To be determined, both rank and inverse lean on two methods known as Gaussian elimination and Gauss-Jordan elimination. These methods aim at finding, respectively, a row echelon form and the (unique) reduced row echelon form of a matrix. Gaussian and Gauss-Jordan eliminations will be used extensively throughout the book and matrices are mostly what this book is about.

We know now how to operate with matrices (addition, multiplication by a scalar, and multiplication) and to do elementary operations by means of elementary matrices. In fact, invertible matrices are exactly the products of elementary matrices.

In this chapter, matrices were applied to the solution of systems of linear equations via Gaussian elimination or Gauss-Jordan elimination. These eliminations led to the $\mathrm{LU}$ and the LDU factorisations of matrices involving the products of diagonal, lower triangular, and upper triangular matrices. Matrices of all these types will play a decisive role in what follows.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|МАTH1051

线性代数代考

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|LU and LDU factorisations

方阵 $A=\left[a_{i j}\right]$ 有秩序的 $n$ 被称为上三角形,如果,对于所有 $i, j=1, \ldots, n$ 和 $j<i$ ,然后 $a_{i j}=0$. 因此在上 三角矩阵中 $A$ 对角线以下的所有条目都等于零,即
$$
A=\left[\begin{array}{llllllllllllllllll}
a_{11} & a_{12} & \cdots & \cdots & a_{1 n} 0 & a_{22} & \cdots & \cdots & a_{2 n} & 0 & 0 & a_{33} & \cdots & a_{3 n} & \vdots & \ddots & \vdots & 0
\end{array}\right.
$$
同样,一个矩阵 $A=\left[a_{i j}\right]$ 有秩序的 $n$ 据说是下三角形,如果,对于所有 $i, j=1, \ldots, n$ 和 $i<j$ ,然后 $a_{i j}=0$. 因此,在下三角矩阵中,对角线上方的所有条目都等于零。例如,任何基本矩阵 $E_{i j}(\alpha)$ 可以是上三角 或下三角和每个初等矩阵 $D_i(\alpha)$ 既是上三角又是下三角。
命题 $1.22$ 两个的乘积 $n \times n$ 上三角矩阵 (分别称为下三角矩阵) 是 $n \times n$ 上三角矩阵 (分别为下三角矩阵) 。

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|At a Glance

简而言之,本章是关于对象、矩阵的介绍,以及开发一个工具包以有效地提取关于对象的知识,这些知识将在接下来的章节中使用。

矩阵在本书中至关重要,这里建立了几个与矩阵相关的基本概念,并将在本书的其余部分中加以依赖,特别是矩阵的秩和逆矩阵。有待确定,秩和逆都依赖于两种称为高斯消元法和高斯-乔丹消元法的方法。这些方法旨在分别找到矩阵的行梯形和(唯一)简化行梯形。Gaussian 和 Gauss-Jordan 消元将在本书中广泛使用,而矩阵是本书的主要内容。

我们现在知道如何使用矩阵进行运算(加法、标量乘法和乘法)以及如何通过基本矩阵进行基本运算。事实上,可逆矩阵正是初等矩阵的乘积。

在本章中,矩阵通过高斯消元或高斯-乔丹消元应用于线性方程组的解。这些淘汰导致大号在以及涉及对角线、下三角和上三角矩阵乘积的矩阵的 LDU 分解。所有这些类型的矩阵将在接下来的内容中发挥决定性作用。

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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。

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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。

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数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MTH2106

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线性代数是平坦的微分几何,在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的,线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。

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  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MTH2106

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Matrix Inverses

Definition 15 A square matrix $A=\left[a_{i j}\right]$ is said to be a diagonal matrix if $a_{i j}=0$ whenever $i \neq j$. In other words, $A$ is a diagonal matrix if all its off-diagonal entries are equal to 0.
For example, the matrices
$$
A=\left[\begin{array}{cc}
1 & 0 \
0 & -3
\end{array}\right] \quad B=\left[\begin{array}{lll}
0 & 0 & 0 \
0 & 2 & 0 \
0 & 0 & 9
\end{array}\right] \quad C=\left[\begin{array}{lll}
0 & 0 & 0 \
0 & 0 & 0 \
0 & 0 & 0
\end{array}\right] \quad D=\left[\begin{array}{lll}
1 & 0 & 0 \
0 & 1 & 0 \
0 & 0 & 1
\end{array}\right]
$$
are all diagonal matrices.
The identity matrix of order $n, I_n$, is the $n \times n$ diagonal matrix whose diagonal entries are all equal to 1 . The identity matrix will be named $I$ whenever its size is clear from the context.
Matrix $D$ above is the identity matrix of order 3, i.e., $D=I_3$.
Proposition $1.14$ Let $A$ be an $n \times k$ matrix and let $B$ be a $k \times n$ matrix over the same field, and let $I_n$ be the identity matrix. Then,
(i) $I_n A=A$;
(ii) $B I_n=B$.
Proof Exercise.
Multiplication of any two matrices in $\mathrm{M}_n(\mathbb{K})$ is always possible, and the resulting product is again a square matrix of order $n$. Moreover, in $\mathrm{M}_n(\mathbb{K})$, by Proposition $1.14, I_n$ is the multiplicative identity, that is, for all $A \in \mathrm{M}_n(\mathbb{K})$,
$$
A I=A=I A .
$$
Observe that $I$ is the unique $n \times n$ matrix satisfying (1.18). Indeed, if one supposes that $J$ is an $n \times n$ matrix such that, for all $A \in \mathrm{M}_n(\mathbb{K}), A J=A=J A$, then $J I=I$ and also, by (1.18), $J I=J$. Hence $J=I$.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Elementary Matrices

This section is devoted to the elementary matrices and to their outstanding role amongst the invertible matrices. We shall see that they are generators of the invertible matrices inasmuch as any such matrix is a product of elementary matrices. In broad strokes, an elementary matrix of order $n$ is a matrix obtained from the identity through a single elementary operation (hence the name). Since there are three types of elementary operations, we get three types of elementary matrices.

Definition 18 A square matrix of order $n$ is said to be an elementary matrix if it coincides with one of the matrices $P_{i j}, E_{i j}(\alpha), D_i(\alpha)$ below.

  • $P_{i j}$ (with $\left.i<j\right):$ the matrix that is obtained from the identity matrix (of order $n$ ) by exchanging rows $i$ and $j$;
  • $E_{i j}(\alpha)$ (with $i \neq j$ ) : the matrix that is obtained from the identity matrix by adding to row $i$ row $j$ multiplicd by $\alpha \in \mathbb{K}$;
  • $D_i(\alpha)$ (with $\left.\alpha \neq 0\right)$ : the matrix that is obtained from the identity matrix multiplying row $i$ by $\alpha$.

The three types of elementary are illustrated below. The rows and columns $i$ are coloured light grey and the rows and columns $j$ are coloured dark grey.

Given an $n \times p$ matrix $A$ over $\mathbb{K}$, we describe next how these elementary matrices act on $A$ when multiplied on the left. Hence all elementary matrices considered must be of order $n$, obviously.

  • $A^{\prime}=P_{i j} A$ : the matrix $A^{\prime}$ is obtained by exchanging rows $i$ and $j$ of $A$, i.e., in the pre-established notation,
    $$
    A \underset{1_{i \leftrightarrow 1}}{\longrightarrow} A^{\prime}=P_{i j} A
    $$
  • $A^{\prime}=E_{i j}(\alpha) A$ : the matrix $A^{\prime}$ is obtained from $A$ adding to row $i$ row $j$ multiplied by $\alpha$, i.e.,
    $$
    A \underset{\mathrm{l}i+\alpha \mathrm{l}_j}{ } A^{\prime}=E{i j}(\alpha) A
    $$
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线性代数代考

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Matrix Inverses

定义 15 方阵 $A=\left[a_{i j}\right]$ 被称为对角矩阵,如果 $a_{i j}=0$ 每当 $i \neq j$. 换句话说, $A$ 是一个对角矩阵,如果它的所 有非对角元素都等于 0 。 例如,矩阵
都是对角矩阵。
阶单位矩阵 $n, I_n$ ,是个 $n \times n$ 对角矩阵,其对角项都等于 1 。单位矩阵将被命名 $I$ 只要从上下文中可以清楚地 看出它的大小。
矩阵 $D$ 上面是3阶单位矩阵,即 $D=I_3$.
主张 $1.14$ 让 $A$ 豆 $n \times k$ 矩阵并让 $B$ 做一个 $k \times n$ 矩阵在同一领域,并让 $I_n$ 是单位矩阵。那么,
(一) $I_n A=A$ (二) $B I_n=B$.
证明练习。
任意两个矩阵的乘法 $\mathrm{M}_n(\mathbb{K})$ 总是可能的,得到的结果又是一个有序的方阵 $n$. 此外,在 $\mathrm{M}_n(\mathbb{K})$, 由命题 $1.14, I_n$ 是乘法恒等式,也就是说,对于所有 $A \in \mathrm{M}_n(\mathbb{K})$ ,
$$
A I=A=I A .
$$
请注意 $I$ 是独一无二的 $n \times n$ 矩阵满足(1.18)。确实,如果有人认为 $J$ 是一个 $n \times n$ 这样的矩阵,对于所有 $A \in \mathrm{M}_n(\mathbb{K}), A J=A=J A$ ,然后 $J I=I$ 而且,由 (1.18), $J I=J$. 因此 $J=I$.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Elementary Matrices

本节专门讨论初等矩阵及其在可逆矩阵中的突出作用。我们将看到它们是可逆矩阵的生成器,因为任何这样的矩 阵都是初等矩阵的乘积。概括地说,一个基本的阶矩阵 $n$ 是通过单个基本运算从恒等式获得的矩阵(因此得 名)。由于存在三种基本运算,我们得到三种基本矩阵。
定义 18 阶方阵 $n$ 如果它与其中一个矩阵重合,则称其为初等矩阵 $P_{i j}, E_{i j}(\alpha), D_i(\alpha)$ 以下。

  • $P_{i j}$ (和 $\left.i<j\right)$ :从单位矩阵获得的矩阵 (顺序 $n$ ) 通过交换行 $i$ 和 $j$;
  • $E_{i j}(\alpha)$ (和 $\left.i \neq j\right)$ : 通过添加到行从单位矩阵获得的矩阵 $i$ 排 $j$ 乘以 $\alpha \in \mathbb{K}$;
  • $D_i(\alpha)($ 和 $\alpha \neq 0)$ : 从单位矩阵乘行得到的矩阵 $i$ 经过 $\alpha$.
    三种基本类型如下图所示。行和列 $i$ 是浅灰色的,行和列 $j$ 是深灰色的。
    给定一个 $n \times p$ 矩阵 $A$ 超过 $\mathbb{K}$ ,我们接下来描述这些基本矩阵如何作用于 $A$ 当在左边相乘时。因此,所有考虑的 基本矩阵必须是有序的 $n$ ,明显地。
  • $A^{\prime}=P_{i j} A$ : 矩阵 $A^{\prime}$ 通过交换行获得 $i$ 和 $j$ 的 $A$ ,即,在预先建立的符号中,
    $$
    A \underset{1_{i \leftrightarrow 1}}{\longrightarrow} A^{\prime}=P_{i j} A
    $$
  • $A^{\prime}=E_{i j}(\alpha) A$ : 矩阵 $A^{\prime}$ 是从 $A$ 添加到行 $i$ 排 $j$ 乘以 $\alpha$ , 那是,
    $$
    A_{l i+\alpha l_j} A^{\prime}=\operatorname{Eij}(\alpha) A
    $$
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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。

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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。

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数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MATH1014

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线性代数是平坦的微分几何,在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的,线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。

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数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MATH1014

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Real and Complex Matrices

In what follows, $\mathbb{K}=\mathbb{R}, \mathbb{C}$, and the elements of $\mathbb{K}$ are called numbers or scalars.
A $k \times n$ matrix or a matrix of size $k \times n$ over $\mathbb{K}$ is an array
$$
\left[\begin{array}{cccccc}
a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1 j} & \ldots & a_{1 n} \
a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2 j} & \ldots & a_{2 n} \
\vdots & \vdots & & \vdots & & \vdots \
a_{i 1} & a_{i 2} & \ldots & a_{i j} & \ldots & a_{1 n} \
\vdots & \vdots & & \vdots & & \vdots \
a_{k 1} & a_{k 2} & \ldots & a_{k j} & \ldots & a_{k n}
\end{array}\right]
$$
of scalars in $\mathbb{K}$ having $k$ rows and $n$ columns. Each number $a_{i j}$, for all indices $i=1, \ldots, k$ and $j=1, \ldots, n$, is called an entry of the matrix. The indices $i$ and $j$ correspond, respectively, to the number of the row and the number of the column where the entry-ij, i.e., the scalar $a_{i j}$ is located.

The rows of the matrix are numbered from 1 to $k$, starting from the top, and the columns of the matrix are numbered from 1 to $n$, starting from the left.

A matrix whose entries are real numbers is called a real matrix or a matrix over $\mathbb{R}$, and a matrix whose entries are complex numbers is called a complex matrix or a matrix over $\mathbb{C}$.
Example 1.1 The entry-23 of
$$
\left[\begin{array}{llll}
1 & -2 & 5 & 1 \
2 & -1 & 7 & 3
\end{array}\right]
$$
is the scalar which is located in row 2 and column 3 , that is, $a_{23}=7$. This matrix has two rows and four columns and therefore is a $2 \times 4$ matrix.

The sets of $k \times n$ matrices over $\mathbb{R}, \mathbb{C}$, and $\mathbb{K}$ are denoted, respectively, by $\mathrm{M}{\mathrm{k}, \mathrm{n}}(\mathbb{R}), \mathrm{M}{\mathrm{k}, \mathrm{n}}(\mathbb{C})$, and $\mathrm{M}{\mathrm{k}, \mathrm{n}}(\mathbb{K})$. When $k=n$, the notation is simplified to $\mathrm{M}{\mathrm{n}}(\mathbb{R}), \mathrm{M}{\mathrm{n}}(\mathbb{C})$, and $\mathrm{M}{\mathrm{n}}(\mathbb{K})$, respectively.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Matrix Calculus

We have seen how matrices can be used as tools to solve systems of linear equations. But matrices stand alone in their own right and are not just useful in applications. In fact, in this section, we will pay close attention to the set $\mathrm{M}_{k, n}(\mathbb{K})$ of $k \times n$ matrices over $\mathbb{K}$ and will define three operations on this set. Namely, the addition of matrices, the multiplication of a matrix by a scalar and the multiplication of two matrices.

We start with the definition of addition of two matrices. It is worth noticing that one can only add matrices having the same size. Roughly speaking, the sum of matrices $A$ and $B$ is a matrix $A+B$ whose entry-ij $(A+B){i j}$ is the sum of the corresponding entries in $A$ and $B$. More precisely, Definition 6 The addition, $+$, on $\mathrm{M}{k, n}$ is the operation
$$
\begin{aligned}
+: \mathrm{M}{k, n}(\mathbb{K}) \times \mathrm{M}{k, n}(\mathbb{K}) & \rightarrow \mathrm{M}{k, n}(\mathbb{K}) \ (A, B) & \mapsto A+B \end{aligned} $$ defined, for $A=\left[a{i j}\right], B=\left[b_{i j}\right]$ and $i=1, \ldots, k, j=1, \ldots n$, by $(A+B){i j}=$ $a{i j}+b_{i j}$.

Example $1.9$ Let $A$ and $B$ be the $3 \times 4$ real matrices
$$
A=\left[\begin{array}{cccc}
1 & -2 & 3 & 7 \
0 & 0 & 4 & -2 \
-3 & 0 & 0 & 6
\end{array}\right] \quad B=\left[\begin{array}{cccc}
-1 & 0 & 4 & 5 \
-2 & 3 & 11 & 2 \
0 & 6 & 7 & -1
\end{array}\right]
$$
The sum. $A+B$ of these two matrices is a real $3 \times 4$ matrix each entry of which is calculated by adding the homologous entries of $A$ and $B$, i.e.,
$$
A+B=\left[\begin{array}{cccc}
0 & -2 & 7 & 12 \
-2 & 3 & 15 & 0 \
-3 & 6 & 7 & 5
\end{array}\right]
$$
Definition 7 The multiplication by a scalar, $\mu$, on $\mathrm{M}{k, n}$ is the operation $$ \begin{aligned} \mu: \mathbb{K} \times \mathrm{M}{k, n}(\mathbb{K}) & \rightarrow \mathrm{M}{k, n}(\mathbb{K}) \ (\alpha, A) & \mapsto \alpha A \end{aligned} $$ defined, for $A=\left[a{i j}\right], \alpha \in \mathbb{K}$ and $i=1, \ldots, k, j=1, \ldots n$, by $(\alpha A){i j}=\alpha a{i j}$.
Example $1.10$ Letting $A$ be the matrix of Example 1.9, the matrix $2 A$ is obtained by multiplying all the entries of $A$ by the scalar 2, i.e.,
$$
2 A=\left[\begin{array}{cccc}
2 & -4 & 6 & 14 \
0 & 0 & 8 & -4 \
-6 & 0 & 0 & 12
\end{array}\right]
$$
The next two propositions collect essential properties of these operations.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MATH1014

线性代数代考

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Real and Complex Matrices

在接下来的内容中, $\mathbb{K}=\mathbb{R}, \mathbb{C}$ ,和元素 $\mathbb{K}$ 被称为数字或标量。 一个 $k \times n$ 矩阵或大小矩阵 $k \times n$ 超过 $\mathbb{K}$ 是一个数组
中的标量 $\mathbb{K}$ 有 $k$ 行和 $n$ 列。每个号码 $a_{i j}$, 对于所有指数 $i=1, \ldots, k$ 和 $j=1, \ldots, n$, 称为矩阵的一个条目。指 数 $i$ 和 $j$ 分别对应于entry-ij所在的行号和列号,即标量 $a_{i j}$ 位于。
矩阵的行从 1 到 $k$ ,从顶部开始,矩阵的列从 1 到 $n$ ,从左边开始。
元素为实数的矩阵称为实矩阵或矩阵 $\mathbb{R}$, 元素为复数的矩阵称为复矩阵或矩阵 $\mathbb{C}$.
示例 $1.1$ 的 entry-23
是位于第 2 行第 3 列的标量,即 $a_{23}=7$. 这个矩阵有两行四列,因此是一个 $2 \times 4$ 矩阵。
的套 $k \times n$ 矩阵 $\mathbb{R}, \mathbb{C}$ ,和䢸分别表示为 $\mathrm{Mk}, \mathrm{n}(\mathbb{R}), \mathrm{Mk}, \mathrm{n}(\mathbb{C})$ ,和 $\mathrm{Mk}, \mathrm{n}(\mathbb{K})$. 什么时候 $k=n$ ,符号简化为 $\operatorname{Mn}(\mathbb{R}), \operatorname{Mn}(\mathbb{C})$ ,和Mn( $\mathbb{K})$ ,分别。

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Matrix Calculus

我们已经看到了如何将矩阵用作求解线性方程组的工具。但是矩阵本身是独立的,不仅在应用程序中有用。实际 上,在本节中,我们将密切关注集合 $\mathrm{M}{k, n}(\mathbb{K})$ 的 $k \times n$ 矩阵 $\mathbb{K}$ 并将在该集合上定义三个操作。即,矩阵相加、 矩阵乘以标量以及两个矩阵相乘。 我们从两个矩阵相加的定义开始。值得注意的是,只能添加具有相同大小的矩阵。粗略地说,矩阵的总和 $A$ 和 $B$ 是一个矩阵 $A+B$ 谁的入口-ij $(A+B) i j$ 是相应条目的总和 $A$ 和 $B$. 更准确地说,定义 6 加法, $+, 上 M k, n$ 是操作 $$ +: \mathrm{M} k, n(\mathbb{K}) \times \mathrm{M} k, n(\mathbb{K}) \rightarrow \mathrm{M} k, n(\mathbb{K})(A, B) \quad \mapsto A+B $$ 定义,对于 $A=[a i j], B=\left[b{i j}\right]$ 和 $i=1, \ldots, k, j=1, \ldots n$ ,经过 $(A+B) i j=a i j+b_{i j}$.
例子 $1.9$ 让 $A$ 和 $B$ 成为 $3 \times 4$ 实矩阵
总和。 $A+B$ 这两个矩阵是实数 $3 \times 4$ 矩阵的每个条目是通过添加的同源条目来计算的 $A$ 和 $B$ ,那是,
$$
A+B=\left[\begin{array}{lllllllllll}
0 & -2 & 7 & 12-2 & 3 & 15 & 0 & -3 & 6 & 7 & 5
\end{array}\right]
$$
定义 7 乘以一个标量, $\mu , 上 \mathrm{M} k, n$ 是操作
$$
\mu: \mathbb{K} \times \mathrm{M} k, n(\mathbb{K}) \rightarrow \mathrm{M} k, n(\mathbb{K})(\alpha, A) \quad \mapsto \alpha A
$$
定义,对于 $A=[a i j], \alpha \in \mathbb{K}$ 和 $i=1, \ldots, k, j=1, \ldots n$ ,经过 $(\alpha A) i j=\alpha a i j$.
例子 $1.10$ 让 $A$ 是示例 $1.9$ 的矩阵,矩阵 $2 A$ 通过将所有条目相乘获得 $A$ 由标量 2,即
$$
2 A=\left[\begin{array}{lllllllllll}
2 & -4 & 6 & 140 & 0 & 8 & -4 & -6 & 0 & 0 & 12
\end{array}\right]
$$
接下来的两个命题收集了这些操作的基本属性。

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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。

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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。

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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。

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数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MAST10007

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线性代数是平坦的微分几何,在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的,线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。

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数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MAST10007

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|THE SET OF REAL NUMBERS

Let us briefly recall the main properties of the operations that we are usually performed on numbers, in particular real numbers.

The sum of two real numbers is an operation that associates to each pair of real numbers $a$ and $b$ another real number, denoted by $a+b$. So the sum is a function whose domain is $\mathbb{R} \times \mathbb{R}$ and codomain is $\mathbb{R}$ :
$$
\begin{array}{rlc}
+: \mathbb{R} \times \mathbb{R} & \rightarrow & \mathbb{R} \
(a, b) & \mapsto a+b .
\end{array}
$$
The sum of real numbers is:

  • commutative: $a+b=b+a$ for each $a, b \in \mathbb{R}$;
  • associative: $(a+b)+c=a+(b+c)$ for each $a, b, c \in \mathbb{R}$;
  • admits a neutral element, i.e. there exists a number, 0 , such that $0+a=a+0=a$ for every $a \in \mathbb{R}$;
  • every real number $a$ admits an opposite, that is, there is another number, which we denote by $-a$, such that $a+(-a)=0$.

The product of two real numbers is an operation that associates to each pair of real numbers $a$ and $b$ another real number, denoted by $a b$. Therefore, the product is a function whose domain is $\mathbb{R} \times \mathbb{R}$ and codomain is $\mathbb{R}$ :
$$
\begin{array}{rlr}
\bullet: \mathbb{R} \times \mathbb{R} & \rightarrow & \mathbb{R} \
(a, b) & \mapsto & a b .
\end{array}
$$

The product of real numbers is:

  • commutative: $a b=b a$ for each $a, b \in \mathbb{R}$;
  • associative: $(a b) c=a(b c)$ for every $a, b, c \in \mathbb{R}$;
  • admits neutral element, i.e. there exists a number, 1, such that $1 a=a 1=a$ for every $a \in \mathbb{R}$;
  • distributive with respect to the sum: $a(b+c)=a b+a c$ for every $a, b, c \in \mathbb{R}$.
    One of the most important properties of real numbers, which distinguishes them from other sets of numbers, is their continuity. Geometrically this means that we think of real numbers as distributed along a straight line. More precisely, given a line, a fixed point on it (origin) and a unit of measure, there is a correspondence between the points on the line and the set of real numbers. In other words, every real number uniquely identifies one and only one point on the line.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|VECTOR SPACES

In this section, we give the definition of a vector space, that is we formally define the structure which we introduced through the examples in the previous section. ${ }^1$

Definition 2.3.1 A real vector space is a set $V$ equipped with two operations called, respectively, sum and multiplication by scalars:
$$
\begin{array}{rlrlr}
+: V \times V & \longrightarrow & \cdot: \mathbb{R} \times V & \longrightarrow & \longrightarrow \
(\mathbf{u}, \mathbf{v}) & \mapsto \quad \mathbf{u}+\mathbf{v} & (\lambda, \mathbf{u}) & \mapsto & \mapsto \mathbf{u}
\end{array}
$$
satisfying the following properties:

  1. commutative, i.e. $\mathbf{u}+\mathbf{v}=\mathbf{v}+\mathbf{u}$, for every $\mathbf{u}, \mathbf{v} \in V$;
  2. associative, that is, $(\mathbf{u}+\mathbf{v})+\mathbf{w}=\mathbf{u}+(\mathbf{v}+\mathbf{w})$ for every $\mathbf{u}, \mathbf{v}, \mathbf{w} \in V$;
  3. there exists a neutral element for the sum, i.e. there is $\mathbf{0} \in V$ such that $\mathbf{0}+\mathbf{u}=$ $\mathbf{u}+\mathbf{0}=\mathbf{u}$ for each $\mathbf{u}$ in $V$
  4. each element of $V$ has an opposite, that is, for every $\mathbf{u} \in V$ there exists a vector a such that $\mathbf{a}+\mathbf{u}=\mathbf{u}+\mathbf{a}=\mathbf{0}$;
  5. $1 \mathbf{u}=\mathbf{u}$
  6. $(\lambda \mu) \mathbf{u}=\lambda(\mu \mathbf{u})$, for every $\mathbf{u} \in V$ and for every $\lambda, \mu \in \mathbb{R}$;
  7. $\lambda(\mathbf{u}+\mathbf{v})=\lambda \mathbf{u}+\lambda \mathbf{v}$, for every $\mathbf{u}, \mathbf{v} \in V$ and for every $\lambda \in \mathbb{R}$;
  8. $(\lambda+\mu) \mathbf{u}=\lambda \mathbf{u}+\mu \mathbf{u}$, for every $\mathbf{u} \in V$ and for every $\lambda, \mu \in \mathbb{R}$.
    The elements of a vector space are called vectors, while the real numbers are called scalars. The neutral element of the sum in $V$ is called zero vector. To distinguish vectors from numbers we will indicate the vectors in bold.

In the previous section, we have seen that $\mathbb{R}^n$ and $M_{m, n}(\mathbb{R})$ are real vector spaces. Now let us see other examples.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MAST10007

线性代数代考

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|THE SET OF REAL NUMBERS

让我们简要回顾一下我们通常对数字执行的操作的主要属性,特别是实数。
两个实数之和是与每对实数相关联的运算 $a$ 和 $b$ 另一个实数,表示为 $a+b$. 所以 sum 是一个函数,其域为 $\mathbb{R} \times \mathbb{R}$ 和共域是 $\mathbb{R}$ :
$$
+: \mathbb{R} \times \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}(a, b) \mapsto a+b .
$$
实数之和为:

  • 交换: $a+b=b+a$ 对于每个 $a, b \in \mathbb{R}$;
  • 联想: $(a+b)+c=a+(b+c)$ 对于每个 $a, b, c \in \mathbb{R}$;
  • 承认一个中性元素,即存在一个数字 0 ,使得 $0+a=a+0=a$ 对于每个 $a \in \mathbb{R}$;
  • 每个实数 $a$ 承认一个相反的数字,也就是说,还有另一个数字,我们表示为 $-a$ ,这样 $a+(-a)=0$.
    两个实数的乘积是与每对实数相关联的运算 $a$ 和 $b$ 另一个实数,表示为 $a b$. 因此,乘积是一个函数,其域为 $\mathbb{R} \times \mathbb{R}$ 和共域是 $\mathbb{R}$ :
    $\bullet: \mathbb{R} \times \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}(a, b) \mapsto a b$
    实数的乘积是:
  • 交换: $a b=b a$ 对于每个 $a, b \in \mathbb{R}$;
  • 联想: $(a b) c=a(b c)$ 对于每个 $a, b, c \in \mathbb{R}$;
  • 承认中性元素,即存在一个数字 1 ,使得 $1 a=a 1=a$ 对于每个 $a \in \mathbb{R}$;
  • 关于总和的分配: $a(b+c)=a b+a c$ 对于每个 $a, b, c \in \mathbb{R}$.
    实数的最重要的属性之一是它们的连续性,这将它们与其他数字集区分开来。从几何上讲,这意味着我们认 为实数沿直线分布。更准确地说,给定一条直线、其上的一个固定点 (原点) 和一个度量单位,直线上的点 与实数集之间存在对应关系。换句话说,每个实数唯一地标识线上的一个且仅一个点。

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|VECTOR SPACES

在本节中,我们给出了向量空间的定义,即我们正式定义了我们通过上一节中的示例介绍的结构。 1
定义 $2.3 .1$ 实向量空间是一个集合 $V$ 配备两个操作,分别称为标量求和和乘法:
$$
+: V \times V \quad \rightarrow: \mathbb{R} \times V \quad \longrightarrow \quad \longrightarrow(\mathbf{u}, \mathbf{v}) \mapsto \mathbf{u}+\mathbf{v} \quad(\lambda, \mathbf{u}) \mapsto \mapsto \mathbf{u}
$$
满足以下性质:

  1. 可交换的,即 $\mathbf{u}+\mathbf{v}=\mathbf{v}+\mathbf{u}$, 对于每个 $\mathbf{u}, \mathbf{v} \in V$ ;
  2. 联想,也就是说, $(\mathbf{u}+\mathbf{v})+\mathbf{w}=\mathbf{u}+(\mathbf{v}+\mathbf{w})$ 对于每个 $\mathbf{u}, \mathbf{v}, \mathbf{w} \in V$;
  3. 总和存在一个中性元素,即存在 $\mathbf{0} \in V$ 这样 $\mathbf{0}+\mathbf{u}=\mathbf{u}+\mathbf{0}=\mathbf{u}$ 对于每个 $\mathbf{u}$ 在 $V$
  4. 的每个元素 $V$ 有一个对立面,即对于每个 $\mathbf{u} \in V$ 存在一个向量 a 使得 $\mathbf{a}+\mathbf{u}=\mathbf{u}+\mathbf{a}=\mathbf{0}$;
  5. $1 \mathbf{u}=\mathbf{u}$
  6. $(\lambda \mu) \mathbf{u}=\lambda(\mu \mathbf{u})$, 对于每个 $\mathbf{u} \in V$ 并且对于每个 $\lambda, \mu \in \mathbb{R}$;
  7. $\lambda(\mathbf{u}+\mathbf{v})=\lambda \mathbf{u}+\lambda \mathbf{v}$ , 对于每个 $\mathbf{u}, \mathbf{v} \in V$ 并且对于每个 $\lambda \in \mathbb{R}$;
  8. $(\lambda+\mu) \mathbf{u}=\lambda \mathbf{u}+\mu \mathbf{u}$, 对于每个 $\mathbf{u} \in V$ 并且对于每个 $\lambda, \mu \in \mathbb{R}$.
    向量空间的元素称为向量,而实数称为标量。和的中性元素 $V$ 称为零向量。为了区分向量和数字,我们将用 粗体表示向量。
    在上一节中,我们已经看到 $\mathbb{R}^n$ 和 $M_{m, n}(\mathbb{R})$ 是实向量空间。现在让我们看看其他例子。
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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

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R语言代写问卷设计与分析代写
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数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MTH2106

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数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MTH2106

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MATRICES AND LINEAR SYSTEMS

Example 1.3.1 Consider the linear system
$$
\left{\begin{array}{l}
2 x_1+\sqrt{2} x_2-x_3=2 \
x_1-x_3=1
\end{array}\right.
$$
in the unknowns $x_1, x_2, x_3$.
Then the incomplete matrix and the complete matrix associated with the system are, respectively:
$$
A=\left(\begin{array}{rrr}
2 & \sqrt{2} & -1 \
1 & 0 & -1
\end{array}\right) \text { and }(A \mid b)=\left(\begin{array}{rrr|r}
2 & \sqrt{2} & -1 & 2 \
1 & 0 & -1 & 1
\end{array}\right)
$$
Using matrices is simply a more convenient way to write and deal with linear systems. Each row of the complete matrix associated with a linear system is equivalent to an equation in which the unknowns are implied.

Definition 1.3.2 A matrix is said to be in row echelon form or staircase form if the following conditions are met:
(a) rows consisting of zeros, if any, are found at the bottom of the matrix;
(b) the first nonzero element of each (nonzero) row is located to the right of the first nonzero element of the previous row.

Example 1.3.3 The matrix
$$
A=\left(\begin{array}{rrrrr}
1 & -1 & -1 & 2 & -4 \
0 & 0 & -1 & 3 & 5 \
0 & 0 & 0 & \frac{1}{3} & 1 \
0 & 0 & 0 & 0 & 0
\end{array}\right)
$$
is a row echelon matrix because it satisfies conditions (a) and (b) of Definition 1.3.2. On the contrary, the matrix
$$
B=\left(\begin{array}{rrrrr}
2 & -1 & -1 & 2 & -4 \
0 & 1 & -1 & 3 & 5 \
0 & 2 & 0 & 1 & \frac{1}{5}
\end{array}\right)
$$
is not in such a form because the first nonzero element of the third row is not located to the right of the first nonzero element of the second row (but below it).

Definition 1.3.4 Let $A$ be a row echelon matrix (by rows). We call pivot of $A$ the first nonzero element of each nonzero row of $A$. We call row rank of $A$, denoted by $\operatorname{rr}(A)$, the number of nonzero rows, or equivalently, the number of its pivots.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|THE GAUSSIAN ALGORITHM

We have now established how to solve a linear system in row echelon form. What happens for a generic linear system $A x=b$ ? It would be convenient to be able to get a new linear system $A^{\prime} x=b$, this time in row echelon form, equivalent to the initial system, i.e. having the same solutions. In this way, we could calculate the solutions of $A x=b$ by solving the system $A^{\prime} x=b$ in row echelon form. This is exactly what we will do.
Example 1.4.1 The following linear systems in the unknowns $x_1, x_2$ :
$$
\left{\begin{array} { l }
{ x _ { 1 } – x _ { 2 } = 1 } \
{ x _ { 1 } + x _ { 2 } = 2 }
\end{array} \quad \left{\begin{array}{l}
x_1-x_2=1 \
2 x_2=1
\end{array}\right.\right.
$$
are equivalent. In fact, we can easily see that in both cases the solution is: $\left(\frac{3}{2}, \frac{1}{2}\right)$. We note that the first equation is the same in the two systems and that the second system can be obtained by substituting the second equation with the difference between the second equation itself and the first equation:
$$
2^{n d} \text { equation } \rightarrow 2^{n d} \text { equation }-1^{s t} \text { equation. }
$$

How can we switch from one system to another one equivalent to it? For example by doing the following:
(a) exchange of two equations;
(b) multiplication of an equation by a real number other than 0 ;
(c) substitution of the $i$-th equation with the sum of the $i$-th equation and the $j$-th equation multiplied by a real number $\alpha$. In summary:
$i$-th equation $\longrightarrow \quad i$-th equation $+\alpha(j$-th equation $)$
It is straightforward to verify that operations $(a)$ and $(b)$ do not alter the system solutions. As for operation (c), it is enough to observe that it involves only the $i$-th and $j$-th equation of the system, so just observe that the systems
$\left{\begin{array}{l}j \text {-th equation } \ i \text {-th equation }\end{array} \quad\left{\begin{array}{l}j \text {-th equation } \ i \text {-th equation }+\alpha(j \text {-th equation })\end{array}\right.\right.$
are equivalent, i.e. they have the same solutions.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MTH2106

线性代数代考

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MATRICES AND LINEAR SYSTEMS

$$
2 x_1+\sqrt{2} x_2-x_3=2 x_1-x_3=1
$$
【止确的。
intheunknowns $\$ x_1, x_2, x_3 \$$. Thentheincompletematrixandthecompletematrixassociatedwith
$A=\backslash \frac{1}{}($
\right) $\backslash$ text ${$ 和 $}(\mathrm{A} \backslash \operatorname{mid} \mathrm{b})=\backslash \operatorname{left}($
\right)
$\$ \$$
使用矩阵只是一种更方便的方式来编写和处理线性系统。与线性系统相关的完整矩阵的每一行都等价于一个方 程,其中隐含了末知数。
定义 $1.3 .2$ 如果满足以下条件,则称矩阵为行梯形或阶梯形:
(a) 在矩阵底部找到由零组成的行,如果有的话;
(b) 每个 (非零) 行的第一个非零元素位于前一行的第一个非零元素的右侧。
示例 $1.3 .3$ 矩阵
是一个行梯形矩阵,因为它满足定义 $1.3 .2$ 的条件 (a) 和 (b)。相反,矩阵
不是这种形式,因为第三行的第一个非零元素不位于第二行的第一个非零元素的右侧 (而是在其下方) 。
定义 1.3.4 让 $A$ 是一个行梯形矩阵 (按行) 。我们称枢轴为 $A$ 每个非零行的第一个非零元素 $A$. 我们称行秩为 $A$ , 表示为 $\operatorname{rr}(A)$ ,非零行数,或等效地,它的枢轴数。

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|THE GAUSSIAN ALGORITHM

左 {
$$
x_1-x_2=1 x_1+x_2=2
$$
\四、左{
$$
x_1-x_2=12 x_2=1
$$
是的是的。
areequivalent. Infact, wecaneasilyseethatinbothcasesthesolutionis: $\$\left(\frac{3}{2}, \frac{1}{2}\right) \$$. Wenotetho
$2^{\wedge}{$ nd $}$ Itext ${$ equation $} \backslash$ \ightarrow $2^{\wedge}{$ nd $}$ Itext ${$ equation $}-1 \wedge{s t} \backslash$ \ext ${$ equation. $}$
$\$ \$$
我们如何从一个系统切换到另一个与之等效的系统? 例如通过执行以下操作:
(a) 交换两个方程;
(b) 方程乘以非 0 的实数;
(c) 替换 $i$-th 方程的总和 $i$-th 方程和 $j$-th 方程乘以实数 $\alpha$. 总之:
$i$-th 方程 $\longrightarrow \quad i$-th 方程 $+\alpha(j$-th 方程 $)$
验证操作很简单 $(a)$ 和 $(b)$ 不要更改系统解决方案。至于操作 $(\mathrm{c})$ ,只要观察到它只涉及 $i$-th 和 $j$-系统的方程,所以 只需观察系统
$\$$ \$left {
$j$-th equation $i$-th equation
四左 {
$j$-th equation $i$-th equation $+\alpha(j$-th equation $)$
\right.\right.\$
是等价的,即它们具有相同的解决方案。

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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数学代写|线性代数代写linear algebra代考|МАTH1014

如果你也在 怎样代写线性代数linear algebra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。

线性代数是平坦的微分几何,在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的,线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写线性代数linear algebra方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写线性代数linear algebra代写方面经验极为丰富,各种代写线性代数linear algebra相关的作业也就用不着说。

我们提供的线性代数linear algebra及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|线性代数代写linear algebra代考|МАTH1014

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|LINEAR SYSTEMS: FIRST EXAMPLES

A linear equation is an equation where the unknowns appear with degree 1 , that is an equation of the form:
$$
a_1 x_1+a_2 x_2+\ldots+a_n x_n=b,
$$
where $a_1, a_2, \ldots, a_n$ and $b$ are assigned numbers and $x_1, x_2, \ldots, x_n$ are the unknowns. The numbers $a_1, \ldots, a_n$ are called coefficients of the linear equation, $b$ is called known term. If $b=0$ the equation is said to be homogeneous. A solution of the equation (1.1) is a $n$-tuple of numbers $\left(s_1, s_2, \ldots, s_n\right)$ that gives an equality when put in place of the unknowns. For example $(3,-1,4)$ is a solution of the equation $2 x_1+7 x_2-x_3=-5$ because $2 \cdot 3+7 \cdot(-1)-4=-5$.

A linear system of $m$ equations in $n$ unknowns $x_1, x_2, \ldots, x_n$ is a set of $m$ linear equations in $n$ unknowns $x_1, x_2, \ldots, x_n$ that must be simultaneously satisfied:
$$
\left{\begin{array}{l}
a_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 n} x_n=b_1 \
a_{21} x_1+a_{22} x_2+\cdots+a_{2 n} x_n=b_2 \
\vdots \
a_{m 1} x_1+a_{m 2} x_2+\cdots+a_{m n} x_n=b_m
\end{array}\right.
$$
The numbers $a_{11}, \ldots, a_{1 n}, \ldots, a_{m 1}, \ldots, a_{m n}$ are called the system coefficients, while $b_1, \ldots, b_m$ are called the known terms. If $b_i=0$ for every $i=1, \ldots, m$, the system is said to be homogenous. A solution of the linear system (1.2) is a n-tuple $\left(s_1, s_2, \ldots, s_n\right)$ of numbers that satisfies all the system equations. For example $(1,2)$

is the solution of the linear system
$$
\left{\begin{array}{l}
x_1+x_2=3 \
x_1-x_2=-1
\end{array}\right.
$$
In this book, we will deal exclusively with linear systems with real coefficients that is, systems of the form (1.2) in which all the coefficients $a_{i j}$ of the unknowns and all known terms $b_i$ are real numbers. The solutions that we will find, therefore, will always be ordered $n$-tuples of real numbers.
Given a linear system, we aim at answering the following questions:

  1. Does the system admit solutions?
  2. If so, how many solutions does it admit and what are they?
    In certain cases, it is particularly easy to answer these questions. Let us see some examples.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MATRICES

Given two natural numbers $m, n$, a $m \times n$ matrix with real coefficients is a table of $m n$ real numbers placed on $m$ rows and $n$ columns. For example:
$$
\left(\begin{array}{ccc}
5 & -6 & 0 \
4 & 3 & -1
\end{array}\right)
$$
is a $2 \times 3$ matrix.

If $m=n$ the matrix is said to be square of order $n$. For example
$$
\left(\begin{array}{ll}
1 & 0 \
\frac{2}{3} & 3
\end{array}\right)
$$
is a square matrix of order 2.
Denote by $\mathrm{M}_{m, n}(\mathbb{R})$ the set of $m \times n$ matrices with real coefficients and simply by $\mathrm{M}_n(\mathbb{R})$ the set of square matrices of order $n$ with real coefficients.

Given a matrix $A$, the number that appears in the $i$-th row and $j$-th column of $A$ is called the $(i, j)$ entry of $A$.
For example, in the matrix
$$
A=\left(\begin{array}{ccc}
5 & -6 & 0 \
4 & 3 & -1
\end{array}\right)
$$
the $(1,3)$ entry is 0 , while the $(2,2)$ entry is 3 . Of course, two $m \times n$ matrices $A$ and $B$ are equal if their entries coincide, that is, if the $(i, j)$ entry of $A$ coincides with the $(i, j)$ entry of $B$, for every $i=1, \ldots, m$ and for every $j=1, \ldots, n$.
Given a generic $m \times n$ matrix, we can write it synthetically as follows:
$$
A=\left(\begin{array}{cccc}
a_{11} & a_{12} & \ldots & a_{1 n} \
a_{21} & a_{22} & \ldots & a_{2 n} \
\vdots & \vdots & & \vdots \
a_{m 1} & a_{m 2} & \ldots & a_{m n}
\end{array}\right),
$$
where $a_{i j}$ is the $(i, j)$ entry, $i=1, \ldots, m, j=1, \ldots, n$.
We now want to define the product rows by columns between two matrices $A$ and $B$, in the case where the rows of $A$ have the same length as the columns of $B$.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|МАTH1014

线性代数代考

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|LINEAR SYSTEMS: FIRST EXAMPLES

线性方程是末知数以 1 次出现的方程,即以下形式的方程:
$$
a_1 x_1+a_2 x_2+\ldots+a_n x_n=b,
$$
在哪里 $a_1, a_2, \ldots, a_n$ 和 $b$ 被分配了数字和 $x_1, x_2, \ldots, x_n$ 是末知数。号码 $a_1, \ldots, a_n$ 称为线性方程的系数, 称 为已知项。如果 $b=0$ 称这个方程是齐次的。方程 (1.1) 的解是 $n$ – 数字元组 $\left(s_1, s_2, \ldots, s_n\right)$ 当代替末知数时,它 给出了一个相等性。例如 $(3,-1,4)$ 是方程的解 $2 x_1+7 x_2-x_3=-5$ 因为 $2 \cdot 3+7 \cdot(-1)-4=-5$.
一个线性系统 $m$ 方程在 $n$ 末知数 $x_1, x_2, \ldots, x_n$ 是一组 $m$ 线性方程组 $n$ 末知数 $x_1, x_2, \ldots, x_n$ 必须同时满足:
$\$ \$$
Veft {
$a_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 n} x_n=b_1 a_{21} x_1+a_{22} x_2+\cdots+a_{2 n} x_n=b_2 \vdots a_{m 1} x_1+a_{m 2} x_2+\cdots+a_{m n} x_n$
、正确的。
$\$ \$$
数字 $a_{11}, \ldots, a_{1 n}, \ldots, a_{m 1}, \ldots, a_{m n}$ 称为系统系数,而 $b_1, \ldots, b_m$ 称为已知项。如果 $b_i=0$ 对于每个
$i=1, \ldots, m$ ,则称系统是同质的。线性系统 (1.2) 的解是一个 $\mathrm{n}$ 元组 $\left(s_1, s_2, \ldots, s_n\right)$ 满足所有系统方程的
数。例如 $(1,2)$
是线性系统
$\$ \$$
Veft的解
$$
x_1+x_2=3 x_1-x_2=-1
$$
【正确的。
$\$ \$$
在本书中,我们将专门处理具有实系数的线性系统,即,形式为 (1.2) 的系统,其中所有系数 $a_{i j}$ 末知数和所有已 知术语 $b_i$ 是实数。因此,我们将找到的解决方案将始终被订购 $n$-实数元组。
给定一个线性系统,我们旨在回答以下问题:

  1. 系统是否承认解决方案?
  2. 如果是这样,它承认有多少解决方案,它们是什么?
    在某些情况下,回答这些问题特别容易。让我们看一些例子。

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MATRICES

给定两个自然数 $m, n , 一 个 m \times n$ 具有实系数的矩阵是一个表 $m n$ 实数放在 $m$ 行和 $n$ 列。例如:
是一个 $2 \times 3$ 矩阵。
如果 $m=n$ 该矩阵被称为是有序的 $n$. 例如
是一个 2 阶方阵。
表示为 $\mathrm{M}{m, n}(\mathbb{R})$ 的集合 $m \times n$ 具有实系数的矩阵,只需通过 $\mathrm{M}_n(\mathbb{R})$ 有序方阵的集合 $n$ 与实系数。 给定一个矩阵 $A$ ,出现在 $i$-第行和 $j$ – 第列 $A$ 被称为 $(i, j)$ 进入 $A$. 例如,在矩阵中 这 $(1,3)$ 条目是 0 ,而 $(2,2)$ 条目是 3 。当然,两个 $m \times n$ 矩阵 $A$ 和 $B$ 如果它们的条目重合,则相等,也就是说, 如果 $(i, j)$ 进入 $A$ 恰逢 $(i, j)$ 进入 $B$ , 对于每个 $i=1, \ldots, m$ 并且对于每个 $j=1, \ldots, n$. 给定一个泛型 $m \times n$ 矩阵,我们可以综合写成如下: 在哪里 $a{i j}$ 是个 $(i, j)$ 入口, $i=1, \ldots, m, j=1, \ldots, n$.
我们现在想通过两个矩阵之间的列来定义乘积行 $A$ 和 $B$ ,在行的情况下 $A$ 与列的长度相同 $B$.

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MAST10007

如果你也在 怎样代写线性代数linear algebra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。

线性代数是平坦的微分几何,在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的,线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。

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我们提供的线性代数linear algebra及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MAST10007

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|GAUSSIAN ELIMINATION

We are ready to present a systematic way for solving systems of linear equations. This method is simple and will be used quite regularly throughout the remainder of the book. First, recall that every system of linear equations has an associated augmented matrix:
Example 2.2 The augmented matrix associated with the linear system
$$
\left{\begin{array}{rlr}
2 x_1+x_2-x_3 & =0 \
x_1-3 x_2+x_3 & =7 \
-3 x_1+x_2+x_3 & = & -5
\end{array}\right.
$$
is
$$
\left[\begin{array}{rrr|r}
2 & 1 & -1 & 0 \
1 & -3 & 1 & 7 \
-3 & 1 & 1 & -5
\end{array}\right]
$$
In solving a linear system we wish to manipulate the equations without altering the solution set and arrive at a more “desirable” system of equations for which we can readily identify the solution set. The operations below achieve this goal.

Definition 2.3 The following three operations are called elementary row operations which cun be applied to a syslem of lineur equalivns or the associaled anymenled matrix:

  1. Multiplying the ith equation (or ith row of the augmented matrix) by a non-zero scalar a. The notation is a $R_i$.
  2. Switching the ith and $j$ th equation (or ith and $j$ th row of the augmented matrix). The nolulion is $R_i \leftrightarrow R_j$.
  3. Adding a scalar a times the ith equation to the $j$ th equation (or adding a times the ith row to the $j$ th row of the augmented matrix). The notation is $a R_i+R_j$.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MARKOV CHAINS

In this section, we will consider dynamic systems which can at any moment be in exactly one of a finite number of states. Perhaps a simple example might be the weather with states “sunny”, “cloudy” or “precipitating”. Suppose, in addition, that we observe this system at discrete intervals (maybe once per hour, or day, or year, etc.). We are concerned with the probabilities of changing from one of the states to another and ultimately concerned with the probability of being in any of the finite number of states in the long run.

Definition 2.5 Suppose a system can be in exactly one of the following $m$ states: $s_1, s_2, \ldots, s_m$. The transition probability, $p_{i j}$, represents the probability of changing from state $s_j$ to state $s_i$. Set $P=\left[p_{i j}\right] \in M_{m m}$ which is called the transition matrix.
Note the following observations:

  1. For all $i$ and $j$, we have $0 \leq p_{i j} \leq 1$.
  2. The sum of the entries in any column of $P$ equals 1 .
  3. The number $p_{i j}$ represents a conditional probability, namely,
    $p_{i j}=p\left(\right.$ state is now $s_i \mid$ state was $\left.s_j\right)$.
    Example 2.8 A survey is done on adults and smoking. It was found that if someone was smoking during one year, then there was a $70 \%$ chance that they would be smoking next year. If someone was not smoking during one year, there was a $10 \%$ chance they would be smoking next year.
    Our system has two states,
    $$
    s_1=\text { smoking } \quad s_2=\text { not smoking } .
    $$
数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MAST10007

线性代数代考

数学代写|线性代数代写线性代数代考|高斯消去


我们准备提出一种求解线性方程组的系统方法。这个方法很简单,在本书的其余部分将经常使用。例2.2与线性系统相关的增拓矩阵
$$
\left{\begin{array}{rlr}
2 x_1+x_2-x_3 & =0 \
x_1-3 x_2+x_3 & =7 \
-3 x_1+x_2+x_3 & = & -5
\end{array}\right.
$$
is
$$
\left[\begin{array}{rrr|r}
2 & 1 & -1 & 0 \
1 & -3 & 1 & 7 \
-3 & 1 & 1 & -5
\end{array}\right]
$$
在求解线性系统时,我们希望在不改变解集的情况下操作方程组,并得到一个更“理想”的方程组,我们可以很容易地识别解集。下面的操作实现了这个目标。 . . . .


以下三种运算称为初等行运算,可应用于线性方程组或相关的任意矩阵:

  1. 将第i个方程(或增广矩阵的第i行)乘以一个非零标量a,符号为a $R_i$.
  2. 切换第i和 $j$ Th方程(或ith和 $j$ 增广矩阵的第Th行)。零数是 $R_i \leftrightarrow R_j$.
  3. 将标量a乘以第i个方程 $j$ 第Th方程(或者把a乘以第i行加到 $j$ 增广矩阵的第Th行)。符号是 $a R_i+R_j$.

数学代写|线性代数代写线性代数代考|MARKOV链


在这一节中,我们将考虑动态系统,它可以在任何时候恰好处于有限数量状态中的一种。一个简单的例子可能是天气状态为“晴天”,“多云”或“降水”。此外,假设我们以离散的时间间隔观察这个系统(可能每小时、一天或一年一次,等等)。我们关心的是从一种状态变为另一种状态的概率,并最终关心的是在长期内处于有限数量状态中的任何一种的概率


假设一个系统可以处于以下$m$状态之一:$s_1, s_2, \ldots, s_m$。转换概率$p_{i j}$表示状态$s_j$到状态$s_i$的变化概率。设置$P=\left[p_{i j}\right] \in M_{m m}$,它被称为转换矩阵。 .

  1. 对于所有的$i$和$j$,我们有$0 \leq p_{i j} \leq 1$ .
  2. $P$中任何一列的条目的总和等于1 .
  3. 数字$p_{i j}$代表一个条件概率,即
    $p_{i j}=p\left(\right.$ state is now $s_i \mid$ state was $\left.s_j\right)$ .
    例子2.8一个关于成年人和吸烟的调查。研究发现,如果有人在一年内吸烟,那么他们明年继续吸烟的可能性为$70 \%$。如果一个人在一年内不吸烟,那么他在明年吸烟的可能性是$10 \%$。我们的系统有两个状态,
    $$
    s_1=\text { smoking } \quad s_2=\text { not smoking } .
    $$
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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。

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写