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我们提供的运筹学operational research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 高等楖率论
• 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

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Shortest Path in a Manhattan Network

An efficient algorithm for the shortest-path problem in Figure 5.2 is the recursive approach of dynamic programming. The basic principle of this approach is to divide the original problem into a series of related and easily solvable subproblems. The main observation of the recursive approach is that a shortest path from the starting point $A=(0,0)$ to the endpoint $B$ would be easy to calculate if a shortest path from each of the points $(1,0)$ and $(0,1)$ to $B$ were known. In general, one can observe that a shortest path from point $(x, y)$ to the endpoint $B$ could easily be calculated if the shortest path to $B$ from each of the points $(x+1, y)$ and $(x, y+1)$ were known. The original problem can therefore be divided into a series of nested subproblems of decreasing size. The smallest subproblem is the problem that calculates the shortest path to the endpoint $B$ from each of the points $(n-1, m)$ and $(n, m-1)$. The solution to this subproblem is trivial. To concretize the ideas, we define
$$
f(x, y)=\text { minimum travel distance from }(x, y) \text { to the endpoint } B .
$$
This function is called the value function and is crucial in dynamic programming. Note that this function is defined for every point $(x, y)$ even though the goal is to find $f(0,0)$. However, by defining $f(x, y)$ for every point $(x, y)$, it is possible to create a recursive algorithm for $f(x, y)$ that will eventually lead to the desired value $f(0,0)$ for the starting point $A=(0,0)$. The data of the problem are
$$
\begin{aligned}
& R(x, y)=\text { travel distance from point }(x, y) \text { to point }(x+1, y) \
& U(x, y)=\text { travel distance from point }(x, y) \text { to point }(x, y+1) .
\end{aligned}
$$
The algorithm is initiated with
$$
f(n-1, m)=R(n-1, m) \quad \text { and } \quad f(n, m-1)=U(n, m-1)
$$

The general recursion step of the dynamic programming algorithm is as follows:
$$
f(x, y)=\min {R(x, y)+f(x+1, y), U(x, y)+f(x, y+1)} .
$$
The argument behind this recursive relation is simple and generally applicable. Suppose that one knows the shortest path to the endpoint $B$ from each of the points $(x+1, y)$ and $(x, y+1)$. Then one finds the shortest path from point $(x, y)$ to $B$ by considering the following two paths:
(a) Go right to $(x+1, y)$ and then follow the shortest path from point $(x+1, y)$ to the endpoint $B$.
(b) Go up to $(x, y+1)$ and then follow the shortest path from point $(x, y+1)$ to the endpoint $B$.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|General Structure of Dynamic Programming Problems

Every dynamic programming problem consists of several key components. The problem can be divided into stages $n$, with a decision required at each stage. Stages are also called decision epochs: the moments at which a decision must be made. Each stage has a number of states associated with it. The state space $S_n$ is the set of possible states $i$ which can occur at stage $n$. The state contains all the information that is needed to make an optimal decision. Decisions are also called actions. The decision space $D_n(i)$ is the set of decisions $d$ which are feasible in state $i$ at stage $n$. As a consequence of a decision, two things happen: the decision maker receives an immediate reward, and there is a transition to another state in the next stage. We define $r_n(i, d)$ as the immediate reward during stage $n$ as a consequence of decision $d$ in state $i$. Naturally, these are rewards in a maximization setting and costs in a minimization setting. Next to the immediate reward, the decision $d$ in state $i$ at stage $n$ causes a transition to state $j$ in stage $n+1$. In deterministic dynamic programming problems, which we are considering right now, the decision chosen at any stage fully characterizes how the state at the current stage is transformed into the state at the next stage. The fact that a decision causes an immediate reward as well as a transition to another state is at the heart of optimization in dynamic programming problems: a decision is optimal if it achieves the maximum value of the sum of the immediate reward and the rewards that can be earned from the next stage onward.

More formally, when optimizing in a dynamic programming problem, the objective is to maximize the total reward over all stages:
$$
\max \left{\sum_{n=0}^N r_n(i, d)\right} .
$$
This is done recursively, using the optimal value function $f_n(i)$, which is the maximum total reward that can be obtained from stages $n$ through $N$ if the system is in state $i$ at stage $n$. The optimal value function is characterized by a recursion relation which has the following general structure:
$$
f_n(i)=\max {d \in D_n(i)}\left{r_n(i, d)+f{n+1}(d)\right}
$$
At the final stage, $N$, there is no transition to another state in the next stage, so only the immediate reward plays a role. Hence, $f_N(i)$ can be found easily for all states $i$ and is therefore a natural starting point for the recursive calculations. $f_N(i)$ is called the salvage value. An important principle in dynamic programming is the principle of optimality: given the current state, the optimal decision for each of the remaining stages must not depend on previously reached states or previously chosen decisions.

In summary, a dynamic programming problem consists of stages, states, decisions, and immediate rewards, which come together in an optimal value function.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Shortest Path in a Manhattan Network

图 5.2 中最短路径问题的有效算法是动态规划的递归方法。这种方法的基本原理是将原始问题分解为一 系列相关且易于解决的子问题。递归方法的主要观察是从起点开始的最短路径 $A=(0,0)$ 到终点 $B$ 如果 每个点的最短路径很容易计算 $(1,0)$ 和 $(0,1)$ 到 $B$ 众所周知。一般来说，可以观察到从点到点的最短路径 $(x, y)$ 到终点 $B$ 如果最短路径到 $B$ 从每一点 $(x+1, y)$ 和 $(x, y+1)$ 众所周知。因此，原始问题可以分 解为一系列嵌套的递减子问题。最小子问题是计算到端点的最短路径的问题 $B$ 从每一点 $(n-1, m)$ 和 $(n, m-1)$. 这个子问题的解决方案很简单。为了具体化这些想法，我们定义
$f(x, y)=$ minimum travel distance from $(x, y)$ to the endpoint $B$.
此函数称为值函数，在动态规划中至关重要。请注意，此函数是为每个点定义的 $(x, y)$ 即使目标是找到 $f(0,0)$. 然而，通过定义 $f(x, y)$ 对于每一点 $(x, y)$, 可以创建递归算法 $f(x, y)$ 最终会导致期望的价值 $f(0,0)$ 为起点 $A=(0,0)$. 问题的数据是
$R(x, y)=$ travel distance from point $(x, y)$ to point $(x+1, y) \quad U(x, y)=$ travel di
该算法以
$$
f(n-1, m)=R(n-1, m) \quad \text { and } \quad f(n, m-1)=U(n, m-1)
$$
动态规划算法的一般递归步乑如下:
$$
f(x, y)=\min R(x, y)+f(x+1, y), U(x, y)+f(x, y+1) .
$$
这种递归关系背后的论证很简单，而且普遍适用。假设知道到终点的最短路径 $B$ 从每一点 $(x+1, y)$ 和 $(x, y+1)$. 然后找到点的最短路径 $(x, y)$ 到 $B$ 通过考虑以下两条路径:
(a) 右转 $(x+1, y)$ 然后沿着点的最短路径 $(x+1, y)$ 到终点 $B$.
(b) 上升到 $(x, y+1)$ 然后沿着点的最短路径 $(x, y+1)$ 到终点 $B$.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|General Structure of Dynamic Programming Problems

每个动态规划问题都包含几个关键部分。问题可以分为几个阶段 $n$ ，每个阶段都需要做出决定。阶段也 称为决策时期：必须做出决策的时刻。每个阶段都有许多与之关联的状态。状态空间 $S_n$ 是可能状态的集 合 $i$ 这可能发生在阶段 $n$. 状态包含做出最佳决策所需的所有信息。决策也称为行动。决策空间 $D_n(i)$ 是 决策集 $d$ 这在状态下是可行的 $i$ 在阶段 $n$. 作为决策的结果，会发生两件事: 决策者立即获得奖励，并在下 一阶段过渡到另一种状态。我们定义 $r_n(i, d)$ 作为阶段的直接奖励 $n$ 作为决定的结果 $d$ 在状态 $i$. 自然地， 这些是最大化设置中的奖励和最小化设置中的成本。在立即奖励旁边，决定 $d$ 在状态 $i$ 在阶段 $n$ 导致状态 转换 $j$ 在舞台上 $n+1$. 在我们现在正在考虑的确定性动态规划问题中，在任何阶段选择的决策都充分刻 画了当前阶段的状态如何转化为下一阶段的状态。决策会导致即时奖励以及转移到另一个状态这一事实 是动态规划问题优化的核心：如果决策达到即时奖励和可能的奖励之和的最大值，则该决策是最优的从 下一阶段开始赚取。
更正式地说，在动态规划问题中进行优化时，目标是最大化所有阶段的总奖励:
$\backslash \max \backslash$ \eft $\backslash$ \sum_{ $\left.{\mathrm{n}=0}^{\wedge} \mathrm{N} r_{-} \mathrm{n}(\mathrm{i}, \mathrm{d}) \backslash r i g h t\right}$ 。
这是递归完成的，使用最优值函数 $f_n(i)$ ，这是可以从阶段获得的最大总奖励 $n$ 通过 $N$ 如果系统处于状态 $i$ 在阶段 $n$. 最优值函数的特征在于具有以下一般结构的递归关系:
$f_{_} n(i)=\backslash \max \left{d \backslash i n _D _n(i)\right} \backslash l e f t\left{r_{-} n(i, d)+f{n+1}(d) \backslash r i g h t\right}$
在最后阶段， $N$ ，下一阶段没有过渡到另一个状态，所以只有即时奖励起作用。因此， $f_N(i)$ 可以很容 易地找到所有州 $i$ 因此是递归计算的自然起点。 $f_N(i)$ 称为残值。动态规划中的一个重要原则是最优性原 则：给定当前状态，每个剩余阶段的最优决策不得依赖于先前达到的状态或先前选择的决策。
总之，动态规划问题由阶段、状态、决策和即时奖励组成，它们一起形成一个最优价值函数。

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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。

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

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• Statistical Inference 统计推断
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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|An Oil Drilling Problem

The Wildcat Company of the business duo Jacobse \& Van Es has acquired an option in Texas to search for oil on a specific piece of land. The option expires if drilling does not start within the next two weeks. The company must therefore decide soon; the business partners have three possible choices: 1 . drill immediately, 2. get a seismic test before deciding whether or not to drill, and 3. let the option expire. At the moment, the company’s working capital is 1275000 euros. Moreover, the following data are relevant to the decision-making process. Based on the currently available information on the condition of the site, the estimated probability that the relevant piece of land contains oil is equal to 0.50 . In order to obtain more information, it is also possible to have a seismic test carried out within a few days by an experienced geologist. In cases where oil drilling took place and the geologist had given prior advice, the geologist had advised to drill in $85 \%$ of the cases where oil was found and in $25 \%$ of the cases where no oil was found. The seismic test costs 100000 euros. If, after the test, the company decides to drill for oil, sufficient funds will still be available to finance the drilling cost of 1000000 euros. A large oil company has agreed with the duo Jacobse \& Van Es to take over the rights to the area for 3 million euros if oil is found. What should the business partners do?
This decision problem under uncertainty can be structured clearly in the form of a decision tree; see Figure 4.6. As usual, the tree is built up chronologically over time from left to right, where a decision node is indicated by a square and a chance node by a circle. The numbers in parentheses along the decision branches give the direct revenue of the decisions. At the end of each path in the tree, the end capital obtained by following the path is given. The end capital for a path is obtained by taking the sum of the starting capital of 1275000 euros and the amounts along the decision branches of the path. The numbers in parentheses along the chance branches give the probabilities of the different events that can occur. These probabilities require some explanation. The probability of oil being present changes when information from the seismic test becomes available. The numerical values $\frac{17}{22}$ and $\frac{5}{22}$ along the chance branches from chance node $4 a$ give the probability of there being oil given the advice to drill and the probability of there not being oil given the advice to drill. The numerical values $\frac{1}{6}$ and $\frac{5}{6}$ along the chance branches from chance node $4 b$ give the probability of there being oil given the advice not to drill and the probability of there not being oil given the advice not to drill. These probabilities can easily be deduced from Bayes’ rule in odds form. To calculate the posterior probability of finding oil given the advice to drill, apply this rule with $H$ the hypothesis that oil is present and $E$ the evidence that the geologist has advised to drill.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Complexity Analysis

For larger networks, it is practically impossible to determine all possible paths and their lengths. To show the fundamental difficulty of the method of complete enumeration, we consider the problem in a more general form. Consider an $n \times m$ Manhattan network as shown in Figure 5.2. It is easy to order the intersections $(x, y)$ in a naturally way, where $x=0,1, \ldots, n$ and $y=0,1, \ldots, m$. We call the point $(0,0)$ at the bottom left $A$ and the point $(n, m)$ at the top right $B$. Only one-way traffic is allowed in the network. The intersection $(x, y)$ only has direct connections to the intersections $(x+1, y)$ and $(x, y+1)$, via a line segment to the right and a line segment going up. Suppose that each segment has a given travel distance. The problem is finding the shortest path from the starting point $A$ to the endpoint $B$. To show the numerical complexity of the method in which all possible paths are enumerated, we determine the total number of possible paths from $A$ to $B$. Combinatorics tells us that
total number of paths from $A$ to $B=\left(\begin{array}{c}n+m \ n\end{array}\right)=\frac{(n+m) !}{n ! m !}$.
The argument is simple. To go from $A$ to $B$, one needs to go right $n$ steps and up $m$ steps. The total number of paths from $A$ to $B$ is then the same as the number of different ways of placing $n$ elements of one kind and $m$ elements of another kind in a sequence. In particular, for an $n \times m$ network with $m=n$, we have
$$
\text { total number of paths from } A \text { to } B=\frac{(2 n) !}{n ! n !} \text {. }
$$
To estimate the order of magnitude of this number, we use Stirling’s approximation $n ! \approx \sqrt{2 \pi} n^{n+\frac{1}{2}} e^{-n}$ for large $n$.
In practice, this formula can already be used for $n \geq 10$. The relative error in the approximation is about $(100 / 12 n) \%$. By applying Stirling’s approximation, we find for the $n \times n$ network that
total number of paths from $A$ to $B \approx \frac{1}{\sqrt{\pi n}} 2^{2 n}$.
Every path requires $2 n-1$ additions. So for the method of total enumeration, we have
$$
\text { total number of operations } \approx \sqrt{(n / \pi)} 2^{2 n+1} \text {. }
$$

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|An Oil Drilling Problem

商业二人组 Jacobse \& Van Es 的 Wildcat 公司在得克萨斯州获得了在特定土地上寻找石油的选择权。如果在接下来的两周内不开始钻探，则该选择权将到期。因此，公司必须尽快做出决定；商业伙伴有三种可能的选择： 1 。立即钻探， 2. 在决定是否钻探之前进行地震测试，以及 3. 让期权到期。目前，公司营运资金为127.5万欧元。此外，以下数据与决策过程相关。根据目前有关该地点状况的资料，估计有关土地有石油的概率等于 0.50 。为了获得更多信息，也可以在几天内由经验丰富的地质学家进行地震测试。在进行石油钻探并且地质学家事先给出建议的情况下，地质学家建议钻井85%发现石油的案例中25%没有发现石油的情况。地震测试费用为 100000 欧元。如果在测试之后，公司决定钻探石油，仍然有足够的资金来支付 100 万欧元的钻探费用。一家大型石油公司已与 Jacobse \& Van Es 两人达成协议，如果发现石油，将以 300 万欧元的价格接管该地区的权利。商业伙伴应该怎么做？
这个不确定条件下的决策问题可以用决策树的形式清晰地组织起来；见图 4.6。像往常一样，树是从左到右按时间顺序构建的，其中决策节点用正方形表示，机会节点用圆圈表示。决策分支括号中的数字给出了决策的直接收入。在树中每条路径的末端，给出了沿着该路径得到的末端资本。路径的最终资本是通过将 1275000 欧元的起始资本与路径的决策分支上的金额相加而获得的。机会分支括号中的数字给出了可能发生的不同事件的概率。这些概率需要一些解释。当地震试验的信息可用时，油存在的可能性会发生变化。数值1722和522沿着机会节点的机会分支4A根据钻探的建议给出有油的概率，根据钻探的建议给出没有油的概率。数值16和56沿着机会节点的机会分支4b在建议不钻井的情况下给出有油的概率，在建议不钻井的情况下给出没有油的概率。这些概率可以很容易地从赔率形式的贝叶斯规则中推导出来。要计算在给出钻探建议的情况下发现石油的后验概率，请应用此规则H石油存在的假设和和地质学家建议钻探的证据。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Complexity Analysis

对于较大的网络，实际上不可能确定所有可能的路径及其长度。为了显示完全枚举方法的基本困难，我 们以更一般的形式考虑该问题。考虑一个 $n \times m$ 曼哈顿网络如图5.2所示。很容易订购十字路口 $(x, y)$ 以 一种自然的方式，在那里 $x=0,1, \ldots, n$ 和 $y=0,1, \ldots, m$. 我们称之为点 $(0,0)$ 在左下方 $A$ 和重点 $(n, m)$ 在右上角 $B$. 网络中只允许单向流量。十字路口 $(x, y)$ 仅与十字路口有直接连接 $(x+1, y)$ 和 $(x, y+1)$ ，通过向右的线段和向上的线段。假设每个路段都有给定的行驶距离。问题是从起点找到最 短路径 $A$ 到终点 $B$. 为了显示枚举所有可能路径的方法的数值复杂性，我们确定了可能路径的总数 $A$ 到 $B$. 组合学告诉我们
来自的路径总数 $A$ 到 $B=(n+m n)=\frac{(n+m) !}{n ! m !}$.
论点很简单。从 $A$ 到 $B$, 需要向右走 $n$ 步骤及以上 $m$ 脚步。来自的路径总数 $A$ 到 $B$ 然后与不同放置方式的 数量相同 $n$ 一类元素和 $m$ 序列中的另一种元素。特别地，对于一个 $n \times m$ 网络与 $m=n$ ，我们有
total number of paths from $A$ to $B=\frac{(2 n) !}{n ! n !}$.
为了估计这个数字的数量级，我们使用斯特林近似 $n ! \approx \sqrt{2 \pi} n^{n+\frac{1}{2}} e^{-n}$ 对于大 $n$.
在实践中，这个公式已经可以用于 $n \geq 10$. 近似中的相对误差约为 $(100 / 12 n) \%$. 通过应用斯特林近 似，我们发现 $n \times n$
来自的路径总数的网络 $A$ 到 $B \approx \frac{1}{\sqrt{\pi n}} 2^{2 n}$.
每条路径都需要 $2 n-1$ 添加。所以对于全枚举法，我们有
total number of operations $\approx \sqrt{(n / \pi)} 2^{2 n+1}$.

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机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。

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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|General Modeling Tricks

In this section, we discuss a number of generally applicable modeling tricks to model “almost-linear” programming problems as (mixed) ILP problems. Some of these tricks have already been used in the examples in Section 2.2. Other tricks will come back in the exercises.
Almost-Linear Objective Function
Suppose that a production-stock problem is given, with aim to minimize the costs, and the objective function contains an almost-linear term $P(x)$, where $P(x)$ represents the production costs of $x$ units. The following three cases are of interest for applications:
(a) variable production costs plus fixed setup cost:
$$
P(x)=\left{\begin{array}{cc}
K+c x & \text { for } x>0 \
0 & \text { for } x=0
\end{array}\right.
$$
where $K$ and $c$ are constants with $K>0$ and $x$ is a variable;
(b) piecewise-linear production costs:
$$
P(x)=\left{\begin{array}{cl}
c_1 x & \text { for } 0 \leq x \leq a_1, \
c_1 a_1+c_2\left(x-a_1\right) & \text { for } x>a_1,
\end{array}\right.
$$
where $c_1$ and $c_2$ are constants with $0a
\end{array}\right.
$$
where $c, d$, and $a$ are constants with $c>0$ and $0<d<1$ and $x$ is an integer variable.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|The Branch-and-Bound Method

Branch-and-bound is a flexible approach that is generally applicable to solving discrete optimization problems, including integer programming problems. The branchand-bound approach is not a method with a set procedure; rather, it consists of a few simple basic ideas, the details of which depend on the problem and leave room for personal input. The basic idea is to split the total collection of feasible solutions into ever smaller subsets and, during this process, try to eliminate certain subsets that do not need to be searched. The elimination is carried out using upper and lower bounds. To further explain this, we assume, for the sake of simplicity, that the optimization problem is a maximization problem. The following holds for the upper and lower bounds:

• An upper bound is associated with every subset of solutions created during the splitting (branching) process. The upper bound for a given subset of solutions is a number such that the objective value of every feasible solution in the subset is less than or equal to that number.
• The lower bound is the objective value of the best feasible solution known so far.

Every subset therefore has its own upper bound. The lower bound, however, is not directly linked to a particular subset. The initial value of the lower bound is often the objective value of a feasible solution found using a heuristic method. What is the point of the upper and lower bounds? Suppose that for a subset of solutions, the upper bound for that subset is less than the best lower bound known so far. Then this subset can be eliminated. After all, the objective value of every feasible solution in the subset is less than the objective value of the best feasible solution known so far.

What do the branching rule and the calculation of the upper bound look like? This depends strongly on the application in question. If the discrete optimization problem is an ILP problem, then one can find an upper bound for a given subset of solutions by solving the LP relaxation of the ILP problem associated with the subset. If a subset is not eliminated, then it is split further by choosing one variable that should have been integer valued but assumes a fractional value in the solution to the LP relaxation. Suppose, for example, that the variable $x_5$ with value 7.47 is chosen; then the subset under consideration is split into two smaller subsets. One smaller subset consists of all solutions with $x_5 \leq 7$, while the other subset consists of all solutions with $x_5 \geq 8$.

A typical phenomenon in the branch-and-bound method is that during the branching process, other feasible solutions to the original maximization problem are found. The lower bound is then tightened if the objective value of a newly found feasible solution is better than the best objective value known so far. An improved lower bound can then lead to the elimination of certain subsets. It should also be clear that a tight upper bound for a subset is extremely important. The tighter the upper bound, the sooner a subset will be eliminated. In practice, however, the calculation of a tighter upper bound requires more computation time. In the implementation of a branch-and-bound method, these two aspects must therefore be weighed against each other.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|General Modeling Tricks

在本节中，我们将讨论一些普遍适用的建模技巧，将“乎线性”编程问题建模为（混合）ILP 问题。其中 一些技巧已在第 2.2 节的示例中使用。其他技巧将在练习中回归。
几乎线性的目标函数
假设给定一个生产库存问题，目标是最小化成本，并且目标函数包含一个几乎线性的项 $P(x)$ ， 在哪里 $P(x)$ 代表生产成本 $x$ 单位。以下三种情况是应用感兴趣的:
(a) 可变生产成本加上固定设置成本:
$\$ \$$
$$
\mathrm{P}(\mathrm{x})=\mathrm{left}{
$$
$$
K+c x \quad \text { for } x>00 \quad \text { for } x=0
$$
【正确的。
where $\$ K \$$ and $\$ c \$ a r e c o n s t a n t s w i t h \$ K>0 \$ a n d \$ x \$ i$ savariable; $($ b) piecewise – linear
$$
P(x)=\backslash \text { 左 }{
$$
$$
c_1 x \quad \text { for } 0 \leq x \leq a_1, c_1 a_1+c_2\left(x-a_1\right) \quad \text { for } x>a_1
$$
、正确的。
在哪里 $c, d ，$ 和 $a$ 是常数 $c>0$ 和 $0<d<1$ 和 $x$ 是整型变量。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|The Branch-and-Bound Method

分支定界是一种灵活的方法，通常适用于解决离散优化问题，包括整数规划问题。分支限界方法不是一 种具有固定过程的方法；相反，它包含一些简单的基本思想，其细节取决于问题并为个人输入留有余 地。基本思想是将可行解的总集合拆分成更小的子集，并在此过程中尝试消除某些不需要搜索的子集。 消除是使用上限和下限进行的。为了进一步解释这一点，为了简单起见，我们假设优化问题是一个最大 化问题。以下适用于上限和下限：

• 上限与拆分 (分支) 过程中创建的每个解决方案子集相关联。给定解决方案子集的上限是一个数 字，使得子集中每个可行解决方案的目标值都小于或等于该数字。
• 下界是目前已知的最佳可行解的目标值。
  因此，每个子集都有自己的上限。然而，下界并不直接与特定子集相关联。下界的初始值通常是使用启 发式方法找到的可行解的目标值。上界和下界的意义何在? 假设对于解的一个子集，该子集的上限小于 目前已知的最佳下限。然后可以消除这个子集。毕竟，子集中每个可行解的目标值都小于目前已知的最 佳可行解的目标值。
  分支规则和上限的计算是什么样的? 这在很大程度上取决于所讨论的应用程序。如果离散优化问题是 ILP 问题，则可以通过求解与该子集关联的 ILP 问题的 LP 松她来找到给定解子集的上限。如果末消除子 集，则通过选择一个变量进一步拆分它应该是整数值但在 LP 松弛的解决方案中假定为分数值。例如， 假设变量 $x_5$ 选择值为 7.47 ；然后将所考虑的子集分成两个较小的子集。一个较小的子集包含所有解决方 案 $x_5 \leq 7$ ，而另一个子集由所有解决方案组成 $x_5 \geq 8$.
  分支定界法的一个典型现象是在分支过程中，找到原最大化问题的其他可行解。如果新发现的可行解的 目标值优于目前已知的最佳目标值，则下限会收紧。改进的下界可以导致某些子集的消除。还应该清楚 的是，子集的严格上限非常重要。上限越紧，子集被淘決得越快。然而，在实践中，计算更严格的上限 需要更多的计算时间。因此，在实施分支定界法时，必须权衡这两个方面。

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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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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A Partitioning Problem

Problem statement. Suppose that $n$ goods are given, with values $a_1, \ldots, a_n$. How should these goods be split up into two disjoint groups $S_1$ and $S_2$ so that
$$
\left|\sum_{i \in S_1} a_i-\sum_{i \in S_2} a_i\right|
$$
is as small as possible? In other words, the value of the goods must be divided as evenly as possible.

Formulation. The partitioning problem can be formulated as an integer linear programming problem by defining the $0-1$ variables
$$
x_i= \begin{cases}1 & \text { if product } i \text { is assigned to group } S_1, \ 0 & \text { if product } i \text { is assigned to group } S_2\end{cases}
$$
for $i=1, \ldots, n$. There are various ways to give a formulation as an integer programming problem. The most direct one is to choose the variables $x_i$ in a way that minimizes
$$
\left|\sum_{i=1}^n a_i x_i-\sum_{i=1}^n a_i\left(1-x_i\right)\right| .
$$
By using deviation variables as in Section 1.3.5, we can translate this minimization problem into an integer linear problem: minimize $d^{+}+d^{-}$subject to $\sum_{i=1}^n a_i x_i-$ $\sum_{i=1}^n a_i\left(1-x_i\right)=d^{+}-d^{-}$with $x_i \in{0,1}$ for $i=1, \ldots, n$ and $d^{+}, d^{-} \geq 0$. A more subtle way to formulate the partitioning problem as an integer problem is as follows. Suppose that the goods have to be split up over two persons. For reasons of symmetry, it is not restrictive to assume that the total value received by the first person is greater than or equal to the total value acquired by the second person. However, the amount $\sum_{i=1}^n a_i x_i$ that person 1 receives should be as small as possible subject to the constraint $\sum_{i=1}^n a_i x_i \geq \sum_{i=1}^n a_i\left(1-x_i\right)$. This leads to the integer programming formulation
$$
\begin{array}{ll}
\text { Minimize } & \sum_{i=1}^n a_i x_i \
\text { subject to } & \sum_{i=1}^n a_i x_i \geq \frac{1}{2} \sum_{i=1}^n a_i \
\text { and } & x_i \in{0,1} \text { for } i=1, \ldots, n .
\end{array}
$$

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A Production-Stock Problem

Problem statement. The company Jones Chemical has entered into a contract to deliver a special type of sulfuric acid over the next six months. The agreement provides for the supply of 100 tons of sulfuric acid on July 1st, 75 tons on August 1st, 90 tons on September 1st, 60 tons on October 1st, 40 tons on November 1st,and 85 tons on December 1st. The production of sulfuric acid requires a few special measures. The production manager has therefore decided that the sulfuric acid can only be produced on the first day of the month. The production takes a negligible amount of time. The fixed setup cost of the production process is 500 euros. Each time, any desired amount of sulfuric acid can be produced. The company has sufficient storage capacity for the sulfuric acid; the storage cost is 4 euros per ton of sulfuric acid per month. At the moment, there is no stock of the product. What production plan has the lowest total cost?

Formulation. We number the six months July through December as periods $1, \ldots, 6$. As decision variables, we take
$x_i=$ amount of sulfuric acid to make at the beginning of period $i$,
$v_i=$ amount of sulfuric acid in stock at the end of period $i$.
The variables $v_1, \ldots, v_6$ are auxiliary variables that simplify the formulation and lead to the “input $=$ output” equations $v_{i-1}+x_i=a_i+v_i$, where $a_i$ is the given demand in period $i$. In addition to the continuous variables $x_i$ and $v_i$, we need the $0-1$ variables $\delta_1, \ldots, \delta_6$, where
$\delta_i= \begin{cases}1 & \text { if production takes place at the beginning of period } i, \ 0 & \text { otherwise. }\end{cases}$
These variables are needed to model the fixed setup cost in the objective function using the additional constraints $x_i \leq M_i \delta_i$, which ensure that $\delta_i=1$ if $x_i>0$. Here, $M_i$ is a sufficiently large number such that $x_i$ is always less than or equal to $M_i$ (take, for example, $M_i$ equal to the total demand in periods $i$ through 6 ).

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A Partitioning Problem

问题陈述。假设 $n$ 商品是给定的，具有价值 $a_1, \ldots, a_n$. 这些货物应该如何分成两个不相交的组 $S_1$ 和 $S_2$ 以便
$$
\left|\sum_{i \in S_1} a_i-\sum_{i \in S_2} a_i\right|
$$
是越小越好? 换句话说，货物的价值必须尽可能平均分配。
公式。通过定义 $0-1$ 变量
$x_i=\left{1 \quad\right.$ if product $i$ is assigned to group $S_1, 0$ if product $i$ is assigned to group $S_2$
为了 $i=1, \ldots, n$. 有多种方法可以将公式作为整数规划问题给出。最直接的就是选择变量 $x_i$ 以最小化 的方式
$$
\left|\sum_{i=1}^n a_i x_i-\sum_{i=1}^n a_i\left(1-x_i\right)\right| .
$$
通过使用第 1.3 .5 节中的偏差变量，我们可以将这个最小化问题转化为整数线性问题: 最小化 $d^{+}+d^{-}$ 受制于 $\sum_{i=1}^n a_i x_i-\sum_{i=1}^n a_i\left(1-x_i\right)=d^{+}-d^{-}$和 $x_i \in 0,1$ 为了 $i=1, \ldots, n$ 和 $d^{+}, d^{-} \geq 0$. 将分区问题表述为整数问题的更微䏚的方法如下。假设货物必须由两个人分开。出于对称的原因，假设 第一人获得的总价值大于或等于第二人获得的总价值并不是限制性的。然而，金额 $\sum_{i=1}^n a_i x_i$ 那个人 1 收到的应该尽可能小，但要受到约束 $\sum_{i=1}^n a_i x_i \geq \sum_{i=1}^n a_i\left(1-x_i\right)$. 这导致整数规划公式

Minimize $\quad \sum_{i=1}^n a_i x_i$ subject to $\quad \sum_{i=1}^n a_i x_i \geq \frac{1}{2} \sum_{i=1}^n a_i$ and $\quad x_i \in 0,1$ for $i=1$,

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A Production-Stock Problem

问题陈述。Jones Chemical 公司已签订合同，在末来六个月内交付一种特殊类型的硫酸。协议规定7月 1 日供应100吨硫酸，8月1日供应75吨，9月1日供应 90 吨， 10 月1日供应60吨， 11 月1日供应40吨， 12 月 1日供应85吨。硫酸的生产需要一些特殊措施。因此，生产经理决定只能在每月的第一天生产硫酸。生 产花费的时间可以忽略不计。生产过程的固定设置成本为 500 欧元。每次都可以生产任何所需量的硫 酸。公司有足够的硫酸储存能力；储存成本为每月每吨硫酸 4 欧元。眼下，产品无库存。哪种生产计划 的总成本最低?
公式。我们将 7 月到 12 月这六个月编号为期间 $1, \ldots, 6$. 作为决策变量，我们取 $x_i=$ 期初制造的硫酸量 $i$ ，
$v_i=$ 期末硫酸库存量 $i$.
变量 $v_1, \ldots, v_6$ 是简化公式并导致”输入=输出”方程 $v_{i-1}+x_i=a_i+v_i$ ， 在哪里 $a_i$ 是期间的给定需 求 $i$. 除了连续变量 $x_i$ 和 $v_i$ ，我们需要 $0-1$ 变量 $\delta_1, \ldots, \delta_6$ ， 在哪里
$\delta_i={1$ if production takes place at the beginning of period $i, 0$ otherwise.
需要这些变量来使用附加约束对目标函数中的固定设置成本进行建模 $x_i \leq M_i \delta_i$, 这确保 $\delta_i=1$ 如果
$x_i>0$. 这里， $M_i$ 是一个足够大的数字，使得 $x_i$ 总是小于或等于 $M_i$ (举个例子， $M_i$ 等于期间的总需 求 $i$ 通过 6)。

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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。

回归分析代写

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MATLAB代写

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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A Distribution Problem

Problem statement. A company has one factory and three depots. The company ships part of what it produces from the factory to the depots, from where the goods are further distributed to the customers. The customers can also purchase goods directly from the factory. The company sells its product to four customers. The monthly demand from the customers $C_1, C_2, C_3$, and $C_4$ is 50 thousand tons, 70 thousand tons, 45 thousand tons, and 30 thousand tons, respectively. The production capacity of the factory is 250 thousand tons per month, and the storage capacities of the depots $D_1, D_2$, and $D_3$ are 80 thousand tons, 40 thousand tons, and 75 thousand tons, respectively. Table 1.2 gives the distribution costs in euros per ton. How should the goods be distributed among the clients to minimize the total distribution costs?

Formulation. By putting oneself in the shoes of the decision maker, it becomes clear that the following decision variables are needed:
$F D_i=$ number of tons to send from the factory to depot $i$,
$F C_j=$ number of tons to send from the factory to customer $j$,
$D C_{i j}=$ number of tons to send from depot $i$ to customer $j$,

where $i=1,2,3$ and $j=1,2,3,4$. The index $i$ indicates the depot number $(i=$ $1,2,3)$, and the index $j$ the customer number $(j=1,2,3,4)$. For example, $F D_2$ is the number of tons to send from the factory to depot 2 , and $D C_{24}$ is the number of tons to send from depot 2 to customer 4. This notation of variables with indices takes some getting used to in the beginning but is indispensable for the formulation of realistic LP problems. The aim is to minimize the total distribution costs, given the capacity constraints and the condition that the customers’ demand must be met.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|General Formulation of an LP Model

In the previous subsections, examples have shown that an LP model maximizes (or minimizes) a linear objective function subject to a number of linear constraints. The following economic context leads to a general LP model:

• A company can make $n$ products numbered $j=1,2, \ldots, n$ from $m$ raw materials numbered $i=1,2, \ldots, m$, where $n$ and $m$ are given numbers.
• Of each raw material $i$, a given quantity $b_i$ is available.
• On each unit of product $j$ that is made, the profit is $c_j$.
• Of each raw material $i$, a given quantity $a_{i j}$ is needed to make one unit of product $j$ (for example, making one unit of product 7 requires the quantities $a_{17}, a_{27}, \ldots, a_{m 7}$ of raw materials $1,2, \ldots, m$, respectively).

Question: How much of each product should the company make to maximize the total profit?
To answer this question, define the following decision variables:
$$
\begin{aligned}
& x_1=\text { quantity to make of product } 1, \
& x_2=\text { quantity to make of product } 2,
\end{aligned}
$$
and so on. In general, define
$$
x_j=\text { quantity to make of product } j
$$
for $j=1,2, \ldots, n$. The aim is to maximize the total profit. This leads to the objective function
$$
\text { total profit }=c_1 x_1+c_2 x_2+\cdots+c_n x_n
$$

Restrictions on the decision variables arise because only a limited quantity of each raw material is present. To make the quantities $x_1, x_2, \ldots, x_n$ of the products $1,2, \ldots, n$, the respective quantities $a_{11} x_1, a_{12} x_2, \ldots, a_{1 n} x_n$ of raw material 1 are required. This leads to the constraint
$$
a_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 n} x_n \leq b_1 .
$$
More generally, the limited quantity of raw material $i$ gives the constraint
$$
a_{i 1} x_1+a_{i 2} x_2+\cdots+a_{i n} x_n \leq b_i
$$
for $i=1,2, \ldots, m$. Additionally, we have the nonnegativity constraints
$$
x_1 \geq 0, x_2 \geq 0, \ldots, x_n \geq 0
$$

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A Distribution Problem

问题陈述。某公司有一个工厂和三个仓库。公司将其生产的部分产品从工厂运到仓库，货物从仓库进一 步分发给客户。客户也可以直接从工厂采购商品。公司向四个客户销售其产品。来自客户的每月需求 $C_1, C_2, C_3$ ，和 $C_4$ 分别为 5 万吨、7万吨、4.5万吨和3万吨。工厂月产能25万吨，仓库仓储能力 $D_1, D_2$ ，和 $D_3$ 分别为 8 万吨、4万吨和7.5万吨。表 1.2 给出了每吨欧元的分销成本。货物应该如何在 客户之间分配以最小化总分配成本?
公式。设身处地为决策者着想，显然需要以下决策变量:
$F D_i=$ 从工厂发送到仓库的吨数 $i_i$
$F C_j=$ 从工厂发送给客户的吨数 $j$,
$D C_{i j}=$ 从仓库发送的吨数 $i$ 给客户 $j$ ，
在哪里 $i=1,2,3$ 和 $j=1,2,3,4$. 指标 $i$ 表示仓库编号 $(i=1,2,3)$ ， 和索引 $j$ 客户编号 $(j=1,2,3,4)$. 例如， $F D_2$ 是从工厂发送到仓库 2 的吨数，并且 $D C_{24}$ 是从仓库 2 发送到客户 4 的吨数。这种带有索引 的变量符号在开始时需要一些时间来适应，但对于制定现实的 LP 问题是必不可少的。考虑到容量限制和 必须满足客户需求的条件，目标是最小化总配送成本。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|General Formulation of an LP Model

在前面的小节中，示例显示了 LP 模型最大化 (或最小化) 受许多线性约束约束的线性目标函数。以下经 济背景导致了一般的 LP 模型:

• 一个公司可以做出 $n$ 产品编号 $j=1,2, \ldots, n$ 从 $m$ 原材料编号 $i=1,2, \ldots, m$ ， 在哪里 $n$ 和 $m$ 给 出了数字。
• 每种原料 $i$, 给定数量 $b_i$ 可用。
• 在每个产品单位 $j$ 那是做的，利润是 $c_j$.
• 每种原料 $i$, 给定数量 $a_{i j}$ 需要制作一个单位的产品 $j$ (例如，制作一单位产品 7 需要数量 $a_{17}, a_{27}, \ldots, a_{m 7}$ 原材料 $1,2, \ldots, m$ ，分别) 。
  问题: 公司应该生产多少每种产品才能使总利润最大化?
  要回答这个问题，请定义以下决策变量:
  $x_1=$ quantity to make of product $1, \quad x_2=$ quantity to make of product 2,
  等等。一般来说，定义
  $x_j=$ quantity to make of product $j$
  为了 $j=1,2, \ldots, n$. 目标是使总利润最大化。这导致目标函数
  total profit $=c_1 x_1+c_2 x_2+\cdots+c_n x_n$
  对决策变量的限制是因为每种原材料的数量有限。为了使数量 $x_1, x_2, \ldots, x_n$ 的产品 $1,2, \ldots, n$, 各自 的数量 $a_{11} x_1, a_{12} x_2, \ldots, a_{1 n} x_n$ 需要原材料 1 。这导致约束
  $$
  a_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 n} x_n \leq b_1
  $$
  更一般地说，原材料的数量有限 $i$ 给出约束
  $$
  a_{i 1} x_1+a_{i 2} x_2+\cdots+a_{i n} x_n \leq b_i
  $$
  为了 $i=1,2, \ldots, m$. 此外，我们有非负约束
  $$
  x_1 \geq 0, x_2 \geq 0, \ldots, x_n \geq 0
  $$

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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。

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• Statistical Inference 统计推断
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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A Production Planning Problem

Problem statement. A company manufactures four different products: $A, B$, $C$, and $D$. The production manager must draw up a production plan for the coming week. Each product undergoes three stages: assembly, finishing, and packaging. Each product requires a certain amount of time to undergo each of the processes. The amounts of time in hours per unit of product per operation are given in Table 1.1. For example, each unit of product $A$ requires 0.70 hours for assembly, 0.55 hours for finishing, and 0.24 hours for packaging. Every week, 400 hours are available in the assembly department, 480 hours in the finishing department, and 220 hours in the packaging department. The same raw material is used for each of the products. The raw material requirements of the products $A, B, C$, and $D$ are, respectively, $1.9,2.5,1.8$, and 2 units per unit of product. In all, 1500 units of raw material are available for production in one week. After deducting the costs of raw materials, the products $A, B, C$, and $D$ contribute 4.80 euros, 12 euros, 6 euros, and 7.20 euros per unit to the company’s profit. The demand for each of the products is very high, and the company can sell as many products as it manufactures. The company has already accepted an order of 100 units of product $A$ for the coming week. How should the production manager choose his production plan to maximize the total profit subject to the constraints mentioned above?

Formulation. The first step in the formulation process consists of the question “What decision variables are needed?”. To answer this question, it might be useful to put oneself in the decision maker’s shoes. In this case, one can quickly conclude that the decision variables are the numbers of units of each product to make. We use the following symbols for the decision variables:
$$
\begin{aligned}
& x_A=\text { number of units of product } A \text { to make, } \
& x_B=\text { number of units of product } B \text { to make, } \
& x_C=\text { number of units of product } C \text { to make, } \
& x_D=\text { number of units of product } D \text { to make. }
\end{aligned}
$$

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A Nonlinear Programming Problem

Problem statement. In a remote area, there are three oil fields. Two supply points are to be built in the area, from which the oil fields are to be supplied by air. Oil fields 1,2 , and 3 require 30 tons, 17 tons, and 41 tons of supplies per month, respectively. Oil field 2 is located 90 miles west and 400 miles north of oil field 1 , and oil field 3 is located 270 miles east and 48 miles south of oil field 1 . Where should the supply points be located, and how should the supplies be delivered so that the total number of flown ton-miles is as low as possible?

Formulation. First, we choose coordinates for the different places in the region in question. If we choose the coordinates $(0,0)$ for the position of oil field 1 , then the positions of oil fields 2 and 3 have coordinates $(-90,400)$ and $(270,-48)$, respectively. The decision variables include the coordinates $\left(x_1, y_1\right)$ and $\left(x_2, y_2\right)$ of the positions of supply posts 1 and 2 . Additionally, six decision variables $w_{11}, w_{12}$, $w_{13}, w_{21}, w_{22}$, and $w_{23}$ are needed, where $w_{11}$ is the number of tons of supplies flown per month from supply point 1 to oil field 1 and, more generally,
$w_{i j}=$ number of tons of supplies flown per
month from supply point $i$ to oil field $j$
for $i=1,2$ and $j=1,2,3$. To formulate the objective function, one needs the Euclidean distance between two points $\left(a_1, b_1\right)$ and $\left(a_2, b_2\right)$ in the Euclidean plane. This distance is given by (Pythagorean theorem):
$$
\sqrt{\left(a_1-a_2\right)^2+\left(b_1-b_2\right)^2}
$$

For example, $\sqrt{\left(x_2-270\right)^2+\left(y_2+48\right)^2}$ is the flight distance between supply point 2 and oil field 3. Multiplying this by $w_{23}$ gives the total number of tonmiles flown per month from supply point 2 to oil field 3 . This leads to the following optimization problem:
$$
\begin{array}{ll}
\text { Minimize } & w_{11} \sqrt{\left(x_1-0\right)+\left(y_1-0\right)^2}+w_{12} \sqrt{\left(x_1+90\right)^2+\left(y_1-400\right)^2} \
& +w_{13} \sqrt{\left(x_1-270\right)^2+\left(y_1+48\right)^2}+w_{21} \sqrt{\left(x_2-0\right)^2+\left(y_2-0\right)^2} \
& +w_{22} \sqrt{\left(x_2+90\right)^2+\left(y_2-400\right)^2}+w_{23} \sqrt{\left(x_2-270\right)^2+\left(y_2+48\right)^2} \
\text { subject to } & w_{11}+w_{21}=30 \
& w_{12}+w_{22}=17 \
& w_{13}+w_{23}=41 \
& w_{11}, w_{12}, w_{13}, w_2, w_{22}, w_{23} \geq 0 .
\end{array}
$$
This is a nonlinear programming problem with a nonlinear objective function and linear constraints.

In the remainder of this chapter, we restrict ourselves to LP problems. An important class of LP problems consists of the so-called distribution problems, which are common in practice.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A Production Planning Problem

问题陈述。一家公司生产四种不同的产品： $A, B, C$ ，和 $D$. 生产经理必须制定下周的生产计划。每个产 品都经历三个阶段：组装、精加工和包装。每个产品都需要一定的时间来经历每个过程。表 1.1 中给出 了每次操作每单位产品的时间量（以小时为单位) 。例如，每个产品单位 $A$ 组装需要 0.70 小时，整理需要 0.55小时，包装需要 0.24 小时。每周装配部400小时，后整理部480小时，包装部220小时。每种产品都 使用相同的原材料。产品原材料要求 $A, B, C$ ，和 $D$ 分别是 $1.9,2.5,1.8$, 以及每单位产品 2 单位。总共 有 1500 单位的原材料可在一周内用于生产。扣除原材料成本后，产品 $A, B, C$ ，和 $D$ 每单位为公司利 润贡献4.80欧元、12欧元、6欧元和7.20欧元。对每种产品的需求都非常高，公司可以销售多少产品就生 产多少。公司已经接受了100台产品的订单 $A$ 在接下来的一周。在上述约束条件下，生产经理应该如何选 择他的生产计划以使总利润最大化?
公式。制定过程的第一步包括“需要哪些决策变量? “这个问题。要回答这个问题，设身处地为决策者着想 可能会有所帮助。在这种情况下，可以快速得出结论，决策变量是每种产品的生产单位数。我们对决策 变量使用以下符号：
$x_A=$ number of units of product $A$ to make, $\quad x_B=$ number of units of product $B$ to

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A Nonlinear Programming Problem

问题陈述。在偏远地区，有三个油田。该地区将建造两个补给点，从这些补给点向油田提供空中补给。 1、2、3油田每月分别需要30吨、17吨、41吨物资。油田2位于油田1以西90英里、以北400英里，油田3 位于油田1以东270英里、以南48英里。补给点应该设在哪里，补给品应该如何运送才能使总飞行吨英里 数尽可能低?
公式。首先，我们为相关区域的不同地点选择坐标。如果我们选择坐标 $(0,0)$ 对于油田1的位置，则油田 2、3的位置有坐标 $(-90,400)$ 和 $(270,-48)$ ，分别。决策变量包括坐标 $\left(x_1, y_1\right)$ 和 $\left(x_2, y_2\right)$ 补给站 1 和 2 的位置。此外，六个决策变量 $w_{11}, w_{12} ， w_{13}, w_{21}, w_{22}$ ，和 $w_{23}$ 需要，在哪里 $w_{11}$ 是每月从补给点 1 空运到油田 1 的物资吨数，更一般地说， $w_{i j}=$
每月从补给点空运的补给品吨数 $i$ 到油田 $j$
为了 $i=1,2$ 和 $j=1,2,3$. 要制定目标函数，需要两点之间的欧氏距离 $\left(a_1, b_1\right)$ 和 $\left(a_2, b_2\right)$ 在欧几里德 平面上。这个距离由（毕达哥拉斯定理) 给出：
$$
\sqrt{\left(a_1-a_2\right)^2+\left(b_1-b_2\right)^2}
$$
例如， $\sqrt{\left(x_2-270\right)^2+\left(y_2+48\right)^2}$ 是补给点 2 和油田 3 之间的飞行距离。将其乘以 $w_{23}$ 给出每月从 补给点 2 到油田 3 的总吨英里数。这导致以下优化问题:
$$
\text { Minimize } \quad w_{11} \sqrt{\left(x_1-0\right)+\left(y_1-0\right)^2}+w_{12} \sqrt{\left(x_1+90\right)^2+\left(y_1-400\right)^2}+w_{13} \sqrt{\left(x_1-\right.}
$$
这是一个具有非线性目标函数和线性约束的非线性规划问题。
在本章的剩余部分，我们只讨论 LP 问题。一类重要的 LP 问题包括所谓的分布问题，这在实践中很常 见。

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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。

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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|INLAND WATER AND MOISTURE ESTIMATION

The main component of agricultural water supply in agricultural irrigated regions is water productivity (WP). WP is used to establish relationships between crop production and the involvement of water for the production, also expressed as crop production per unit volume of water. In 2016, proposed estimating WP in winter wheat and biomass data based on HIS with the AquaCrop model. Spectral variables and concurrent biomass, yield, and samples were acquired at the Xiaotangshan experimental site in Beijing, China, during the winter wheat growing seasons. Using the HIS, Y. Sun et al. (2017) presented a method for measuring moisture content and freezable water content during the drying process of purple-fleshed sweet potato slices. The Savitzky-Golay smoothing filter and multiplicative scatter correction (MSC) are being deployed to preprocess the raw spectra and PLSR to analyze the relationship between spectral data and quality attributes in visible and near-infrared 371-1,023 nm spectral range.

Consequently, accurate calculation of the quality of the leaf water on the canopy scale is more difficult than on the scale of the leaf as canopy calculations provide details on areas of bare soil, green and non-green plant components, and shading. A small number of studies (Kim et al. 2015; Pandey et al. 2017) use hyperspectral images to measure water absorption on the surface of individual leaves. As a result, there are very few details about how water is transported and how this information can be used to diagnose water stress. Murphy et al. (2019) suggested spectral indicators such as the moisture stress index (MSI), the normalized difference water index (NDWI), and the sensitivity of particular water absorptions at $970-1,775 \mathrm{~nm}$ to collect data in the lab. The midrib, the green areas of the leaves, and the entire leaves were all measured separately for absorption.”Z. Wang et al. (2020) demonstrated a method for evaluating the MC (moisture content) of maize seeds, the long-wave NIR hyperspectral imaging (930-2548 nm) coupled with the UVE-SPA hybrid vector selection algorithm and LS-SVM model was successfully used. Table $1.4$ summarizes the most relevant work on hyperspectral imaging for agricultural applications for inland water and moisture estimation.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|CROP YIELD ESTIMATION

One of the most important research fields of precision agriculture is yield prediction. To maximize production, yield prediction, yield mapping, crop supply matching with demand, and crop management are crucial (Al-Gaadi et al. 2016). The estimate of crop yield is one of the key agricultural management problems and can provide the greatest value for precision farming techniques. For carrot yield forecasting, Suarez et al. (2020) presented a model based on proximal hyperspectral and satellite multispectral sensors (Sentinel-2 and WorldView-3), which examined the accuracy and prediction of carotid roots in three rising regions with distinct cultivation configurations, periods, and soil conditions. In 24 fields in Western Australia (WA), Queensland (Qld), and Tasmania (Tas), Australia, above ground biomass (AGB), canopy reflectances, and the related yield indicators have been obtained in 414 sampled areas. Forage yield and quality estimationare were being carried out by Geipel et al. (2021) in the range of 450-800 nm, and a UAV and an HSI were used to catch canopy reflections grass-legume mixture in Southeast and Central Norway. In the proposed method, the PPLSR, neutral detergent fiber (NDF), and SLR are used to determine the fresh (FM) and dry matter (DM) yields, as well as crude protein (CP) with $\mathrm{RMSE}{\text {Fresh matter }}=14.2 \%, \mathrm{RMSE}{\text {Dry matter }}=15.2 \%$, and $\mathrm{RMSE}_{\text {crude protein }}=11.7 \%$, none of the SLR models that were tested had acceptable prediction accuracies. A significant goal in precision agriculture is an estimate of the fruit yield in orchard blocks, as it facilitates future planning and productive use of resources by farmers. Gutiérrez et al. (2019) introduced a new HSI field-based line-scan mango yield estimation pipeline obtained from an unmanned ground vehicle. Models on hundreds of trees were validated, checked, and mapped. For research, the coefficients of determinations were up to $0.75$ for the field counts ( 18 trees) and $0.83$ for the RGB mango counts (predicting 216 trees).

Similarly, the estimation of corn yield was being carried out by W. Yang et al. (2021), and the hyperspectral imaging technique was used to develop a CNN classification model. Five maize development stages captured high-resolution hyperspectral photographs-V5 (5 leaves in blue collars), V8 (8 leaves in blue-colored columns), V10 (10 leaves in blue-colored columns), V12 (12 leaves in visible blue columns), and R2 (blister stage). The wavelet analysis was used to denote hyperspectral imagery and then to train and test the CNN model. Fast and precise biomass estimate and yield estimate enable effective plant phenotyping and crop management on site. B. Li et al. (2020) proposed strategic methodology to estimate the above growth bio-mass and estimate crop yield, a low-altitude, unmanaged aerial (UAV), and hyperspectral imagery data was obtained for a potato crop canopy during two development steps.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|INLAND WATER AND MOISTURE ESTIMATION

农业灌区农业供水的主要组成部分是水分生产率（WP）。WP 用于建立作物生产与水参与生产之间的关系，也表示为每单位体积水的作物产量。2016年，提出基于HIS的AquaCrop模型估算冬小麦WP和生物量数据。在冬小麦生长季节期间，在中国北京的小汤山试验场获得了光谱变量和并发生物量、产量和样品。使用 HIS，Y. Sun 等人。(2017) 提出了紫肉红薯片干燥过程中水分含量和可冻结水含量的测定方法。

因此，在冠层尺度上精确计算叶水质量比在叶片尺度上更难，因为冠层计算提供了裸土面积、绿色和非绿色植物成分以及阴影的详细信息。少数研究（Kim 等人，2015 年；Pandey 等人，2017 年）使用高光谱图像来测量单个叶子表面的吸水率。因此，很少有关于水如何运输以及如何使用这些信息来诊断缺水的详细信息。墨菲等人。(2019) 建议光谱指标，如水分胁迫指数 (MSI)、归一化差水指数 (NDWI) 以及特定吸水率的敏感性970−1,775 n米在实验室收集数据。中脉、叶子的绿色区域和整片叶子都分别测量了吸收率。”Z. 王等。(2020) 展示了一种评估玉米种子 MC（水分含量）的方法，成功使用了长波 NIR 高光谱成像（930-2548 nm）结合 UVE-SPA 混合矢量选择算法和 LS-SVM 模型。桌子1.4总结了与内陆水和水分估计的农业应用高光谱成像最相关的工作。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|CROP YIELD ESTIMATION

精准农业最重要的研究领域之一是产量预测。为了最大限度地提高产量，产量预测、产量绘图、作物供应 与需求相匹配以及作物管理至关重要（Al-Gaadi 等人，2016 年）。作物产量的估计是农业管理的关键问 题之一，可以为精准农业技术提供最大的价值。对于胡夢卜产量预测，Suarez 等人。(2020) 提出了一个 基于近端高光谱和卫星多光谱传感器（Sentinel-2 和 WorldView-3）的模型，该模型检查了具有不同栽培 配置、时期和土壤条件的三个上升区域颈动脉根的准确性和预测。在澳大利亚西澳大利亚州 (WA)、昆士 兰州 (Qld) 和塔斯马尼亚州 (Tas) 的 24 个油田中，地上生物量 (AGB)、冠层反射率、414个样地获得了相 关产量指标。Geipel 等人正在进行牧草产量和质量评估。(2021) 在 450-800 $\mathrm{nm}$ 范围内，使用无人机和 HSI 捕捉挪威东南部和中部的草豆类混合物的冠层反射。在所提出的方法中，PPLSR、中性洗涤纤维 (NDF) 和 SLR 用于确定新鲜 (FM) 和干物质 (DM) 产量，以及粗蛋白 (CP)
RMSEFresh matter $=14.2 \%$, RMSEDry matter $=15.2 \%$ ，和
$\mathrm{RMSE}_{\text {crude protein }}=11.7 \%$ ，没有一个被测试的 SLR 模型具有可接受的预测精度。精准农业的一个重 要目标是估计果园区块的水果产量，因为它有助于农民末来的规划和资源的生产利用。古铁雷斯等人。 (2019) 介绍了一种新的基于 HSI 现场的线扫描芒果产量估算管道，该管道是从无人驾驶地面车辆获得 的。对数百棵树的模型进行了验证、检查和映射。对于研究，决定系数高达 $0.75$ 对于字段数 (18 棵树) 和0.83用于 RGB 芒果计数 (预测 216 棵树)。
同样，W. Yang 等人正在对玉米产量进行估算。(2021)，并使用高光谱成像技术开发了 CNN 分类模型。 玉米的五个发育阶段捕获了高分辨率高光谱照片一—V5 (蓝领中有 5 片叶子) 、V8 (蓝色柱中有 8 片叶 子)、V10 (蓝色柱中有 10 片叶子) 、V12 (可见蓝色柱中有 12 片叶子) ），和 R2 (水泡阶段)。小波分 析用于表示高光谱图像，然后训练和测试 CNN 模型。快速准确的生物量估算和产量估算可实现有效的植 物表型分析和现场作物管理。B.李等人。(2020) 提出了估算上述生长生物量和估算作物产量的战略方法， 一种低空、无人管理的空中无人机 (UAV)，

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。

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。

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
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statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research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。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富，各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research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 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (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|运筹学作业代写operational research代考|AGRICULTURAL APPLICATIONS

This section illustrates and outlines the most significant contributions to different quantities of importance to hyperspectral imaging crops of rice. Figure $1.4$ illustrates the application of hyperspectral imaging to various agriculture sectors based on the spectral range in nanometers. The following subsection describes and analyzes the different specific applications of hyperspectral imaging in precision agriculture.

Development and land utilization practices have a long history within the Mediterranean locale misusing soils as a shared resource. The soils are a primary figure contributing to the rural generation, and their poor management is endangering their quality and efficiency. The climatic conditions of regions heavily determine the many factors of soil and soil erosion conditions like intense sun and heavy rain, affecting soil erosion. This further affects the quality and quantity of crops grown, so we need to determine some soil erosion aspects to counter agricultural problems. For estimating a variety of soil characteristics, the following factors are important for agriculture, such as salinity (J. Hu et al. 2019), fertility (Patel and Ghosh 2019), heavy metal (Pallottino et al. 2018; Shen et al. 2019; Shi et al. 2016; S. Zhang et al. 2019), pH (Grafton et al. 2019), and carbon (Bangelesa et al. 2020; Y. Chen et al. 2019; L. Guo et al. 2019, 2021), and hyperspectral images have also been used for this. The amount of nutrients found in the soil is an important factor to consider in precision agriculture. The availability of nutrients in the soils is essential to agricultural productivity, food safety, and sustainable agroecological growth (Y.-Q. Song et al. 2018). The soil properties are general, and in forecasting models should be taken into account for the reduction of soil nutrient loss and for improving soil fertilization managerial practices, based on more rigors and more efficient analysis techniques, to complement plant details such as soils’ moisture, organic carbon, organic matter, and soil nutrient levels. Soil organic carbon (SOC) in topsoil can be calculated to help increase soil quality and food production. Since soil organic matter (SOM) is so critical in the soil-plant environment, researchers are searching for easier, nondestructive ways to detect it. In Hong et al. (2020), based on an RF model and ground-measured samples, an airborne hyperspectral image’s ability to retrieve the SOC of bare topsoil in an agricultural site was investigated. The studies utilize this facility in about $1 \mathrm{~km}$ of the landmass in agricultural site southeast part of the United States, where the annual mean temperature is $9.8^{\circ} \mathrm{C}$ and land elevation range is $237-266 \mathrm{~m}$.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|CONTAMINANTS AND NUTRIENT ESTIMATION

The estimation of the nutrient and biomass in crops helps classify the crop conditions and the different categorizations of soil-characterized crops to support agriculture development for farmers or others. Rapid determination of the nutritional content of lettuce cultivars grown hydroponically (Eshkabilov et al. 2021) proposed a model where in-line measurements were conducted using hyperspectral imaging processing techniques for four lettuce varieties (Rex, Tacitus, Black Seed Simpson, Flandria). Planting plants in Rockwool cubes was done for 3 weeks with $0,50,100$, $150,200,250$, and $300 \mathrm{ppm}$ nitrogen hydroponic nutrient solution. The hyperspectral images of the newly cut leaf blades were recorded in a wavelength of $400-1,000$ $\mathrm{nm}$ with a hyperspectral sensor. For the classification of aflatoxin B1 (AFB1) naturally contaminated peanut, He et al. (2021) proposed a method that discriminates the number of peanuts infected between usual and natural AFB1. In the spectral range of $400-1,000 \mathrm{~nm}$, two variations of peanut were imaged by a hyperspectral imaging system with the support of enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) testing.
The leaf nitrogen content (LNC) is the most common of these physical magnitudes in the current state of the art because of their closer connection to rice crop yields. While most of these methods aim to approximate hyperspectral measurements in $\mathrm{N}$ levels directly, attempts have been made to refine their precision by integrating external information sources such as remote measurements by LIDAR (L. Du et al. 2016; Zheng et al. 2018). LNC is a measure of nutrients in plants collected from the visible, near-infrared, or shortwave infrared data by an indirect factor using various technologies. It is used as a predictor of crop development, which is linked to the crop sector. The approach ( $\mathrm{Z}$. Li et al. 2016) to estimate the nitrogen concentrations in winter wheat leaves was proposed in 2016, comparing spectral characteristics.

The predictive strength and effect of the sample size have been assessed. PLSR and SVR are key outcomes. It suggested that they would be higher than the other two, with the calibration set’s coefficient of $r^2$ for $0.82$ and $0.81$ and the validity set for NRMSE of $5.48 \%$ and $5.94 \%$ for both methods. The reliability of the BPN prediction was improved as if the sample size had grown. It is still not recommended to use a BPN sample size smaller than 80. These findings show that the LNC assessments for winter wheat are preferred to PLSR and SVR, and BPN is recommended if the sample sizes are appropriate.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|AGRICULTURAL APPLICATIONS

本节说明并概述了对水稻高光谱成像作物不同重要性的最重要贡献。数字1.4说明了基于纳米光谱范围的高光谱成像在各个农业领域的应用。以下小节将介绍和分析高光谱成像在精准农业中的不同具体应用。

开发和土地利用实践在地中海地区滥用土壤作为共享资源有着悠久的历史。土壤是促进农村一代的主要因素，管理不善正在危及其质量和效率。地区的气候条件在很大程度上决定了影响水土流失的诸多因素，如烈日暴雨等，影响水土流失的水土流失条件。这进一步影响了作物种植的质量和数量，因此我们需要确定一些土壤侵蚀方面来应对农业问题。为了估计各种土壤特性，以下因素对农业很重要，例如盐度（J. Hu 等人，2019 年）、肥力（Patel 和 Ghosh，2019 年）、重金属（Pallottino 等人，2018 年；Shen 等人。 2019; Shi et al. 2016; S. Zhang et al. 2019), pH（Grafton 等人 2019）和碳（Bangelesa 等人 2020；Y. Chen 等人 2019；L. Guo 等人 2019、2021）和高光谱图像也已用于此。土壤中的养分含量是精准农业中需要考虑的重要因素。土壤中养分的可用性对于农业生产力、食品安全和可持续农业生态增长至关重要（Y.-Q. Song 等人，2018 年）。土壤特性是一般性的，在预测模型中应考虑减少土壤养分流失和改进土壤施肥管理实践，基于更严格和更有效的分析技术，以补充植物细节，如土壤水分，有机碳、有机质和土壤养分水平。可以计算表土中的土壤有机碳 (SOC)，以帮助提高土壤质量和粮食产量。由于土壤有机质 (SOM) 在土壤-植物环境中至关重要，因此研究人员正在寻找更简单、无损的检测方法。在洪等人。(2020)，基于 RF 模型和地面测量样本，研究了机载高光谱图像检索农业场地裸露表土 SOC 的能力。这些研究在大约 调查了航空高光谱图像检索农业场地裸露表土 SOC 的能力。这些研究在大约 调查了航空高光谱图像检索农业场地裸露表土 SOC 的能力。这些研究在大约1 k米美国东南部农业用地的陆地面积，年平均气温为9.8∘C和陆地海拔范围是237−266 米.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|CONTAMINANTS AND NUTRIENT ESTIMATION

对作物中养分和生物量的估计有助于对作物条件和土壤特征作物的不同类别进行分类，以支持农民或其他人的农业发展。水培生菜品种营养成分的快速测定（Eshkabilov 等人，2021 年）提出了一个模型，该模型使用高光谱成像处理技术对四种生菜品种（Rex、Tacitus、Black Seed Simpson、Flandria）进行了在线测量。在岩棉立方体中种植植物 3 周0,50,100, 150,200,250， 和300pp米氮水培营养液。新切割叶片的高光谱图像记录在波长为400−1,000 n米带有高光谱传感器。对于黄曲霉毒素 B1 (AFB1) 天然污染花生的分类，He 等人。(2021) 提出了一种区分普通和自然 AFB1 感染花生数量的方法。在光谱范围内400−1,000 n米, 在酶联免疫吸附测定 (ELISA) 测试的支持下，通过高光谱成像系统对花生的两种变体进行了成像。
叶片含氮量 (LNC) 是现有技术中最常见的这些物理量级，因为它们与水稻作物产量有更密切的联系。虽然这些方法中的大多数旨在近似高光谱测量否直接水平，已经尝试通过集成外部信息源（例如激光雷达的远程测量）来提高其精度（L. Du 等人 2016 年；Zheng 等人 2018 年）。LNC 是使用各种技术通过间接因素从可见光、近红外或短波红外数据中收集的植物营养素测量值。它被用作与作物部门相关的作物生长的预测指标。该方法 （和. 李等。2016) 于 2016 年提出估算冬小麦叶片中的氮浓度，比较光谱特征。

已经评估了样本量的预测强度和效果。PLSR 和 SVR 是关键结果。这表明它们将高于其他两个，校准集的系数为r2为了0.82和0.81以及 NRMSE 的有效性集5.48%和5.94%对于这两种方法。BPN 预测的可靠性得到了提高，就好像样本量增加了一样。仍然不建议使用小于 80 的 BPN 样本量。这些结果表明，LNC 对冬小麦的评估优于 PLSR 和 SVR，如果样本量合适，建议使用 BPN。

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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。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|THE MAIN CONTRIBUTION OF THE CHAPTER

1. The basic concepts of hyperspectral imaging technologies are covered.
2. The basics of hyperspectral imaging for food safety inspection are discussed.
3. The benefits and drawbacks of hyperspectral imaging technology are explored.
4. A review of hyperspectral image- processing techniques is given.
5. The current chapter highlights and outlines many important topics in key research concerning hyperspectral agricultural imagery applications.

In this brief study, we examined the past of hyperspectral imaging, imaging systems, precision agriculture applications, and hyperspectral data-processing techniques. To collect precise agriculture data, researchers can use hyperspectral imaging systems. Given the basic literature understanding, the topics of hyperspectral image processing are briefly explored in agriculture. The review covers both fundamental analyses of research and somewhere within the social facets of research. This analysis mainly seeks to identify potential works addressing the key issues and speed up deployable end-user solutions to achieve existing global goals for sustainable development. Section 2 contains simple hyperspectral image information and tools for interpretation. Section 3 analyzes the benefits and disadvantages of the various approaches used for hyperspectral imaging in precision agriculture. Section 4 provides a concise summary and concludes this chapter with the future scope of the hyperspectral imagery system (HSI) for precision agriculture.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|HYPERSPECTRAL IMAGING TECHNOLOGY

A technology that combines traditional imaging and spectroscopy to obtain spatial and spectral information from an object simultaneously is developing, known as hyperspectral imaging or chemical and spectroscopic imaging. Goetz et al. (1985) first described the term “hyperspectral imaging,” which was used to identify the surface material in the form of images directly. While the hyperspectral imaging technology was initially designed for remote sensing, the natural advantages over conventional machine vision (B. Zhang et al. 2014) are increasingly being demonstrated in a wide range of fields, such as agriculture. Hyperspectral imagery has recently developed into an effective technical inspection and consistency measurement method for fruits and vegetables by developing optical sensing and imaging techniques. The objective of hyperspectral imagery is to acquire the spectral range in the image of a scene for each pixel for target, substance identification, or process detection (Chang 2003). Hyperspectral picture is usually combined with spectroscopic methods, two-dimensional geometric space, and one-dimensional spectral detail detection to provide high spectral resolution and small band image results. Hyperspectral imaging (also referred to as imaging spectroscopy or imaging spectrometry) has been extensively investigated and developed, leading to many effective applications in the quality measurement of the precision agriculture by combining both the spectroscopic and imaging techniques into a single device that can obtain a spatial map of spectral variation. Table $1.1$, however, displays the key variations between imaging methods, spectroscopy, and hyperspectral imagery.

In precision agriculture, hyperspectral imaging has practical uses, where the health condition of crops can be evaluated based on their specific signatures in various growth stages. Hyperspectral image sensors are space-sensing instruments capturing a scene’s spectral behavior in the form of several simultaneous digital images, each reflecting an enclosed or nonstop spectral spectrum. As a certain substance is exposed to a light source with a known spectral bandwidth, it emits, absorbs, and/ or reflects particular portions according to its structure. This reaction is called the spectral signature of a material (Manolakis et al. 2016). As shown in Figure 1.2, this information is contained in a cubic data structure, in which each spectral band is “stacked” by its wavelengths. The observations of measured spectral responses permit the classification of various materials or the observation of particular compositional qualities in biological subjects to be achieved through this information. Although the hyperspectral image’s data volume is always extremely high and suffers from colinearity issues, the extraction of essential intimate analysis requires chemometric algorithms. A flowchart shown in Figure $1.3$ illustrates typical stages of a complete algorithm to analyze hyperspectral images. Environment for Visualizing Images (ENVI) applications, MATLAB, and Unscrambler are the most commonly used commercially distributed software tools for hyperspectral imaging.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|THE MAIN CONTRIBUTION OF THE CHAPTER

1. 涵盖了高光谱成像技术的基本概念。
2. 讨论了用于食品安全检测的高光谱成像的基础知识。
3. 探讨了高光谱成像技术的优缺点。
4. 给出了高光谱图像处理技术的综述。
5. 本章重点介绍了有关高光谱农业图像应用的关键研究中的许多重要主题。

在这项简短的研究中，我们研究了高光谱成像、成像系统、精准农业应用和高光谱数据处理技术的过去。为了收集精确的农业数据，研究人员可以使用高光谱成像系统。鉴于基本的文献理解，高光谱图像处理的主题在农业中进行了简要探讨。该评论涵盖了研究的基本分析和研究的社会方面。该分析主要旨在确定解决关键问题的潜在工作，并加快可部署的最终用户解决方案，以实现现有的全球可持续发展目标。第 2 部分包含简单的高光谱图像信息和解释工具。第 3 节分析了用于精准农业高光谱成像的各种方法的优缺点。第 4 节提供了一个简明的总结，并总结了本章未来用于精准农业的高光谱图像系统 (HSI) 的范围。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|HYPERSPECTRAL IMAGING TECHNOLOGY

一种结合传统成像和光谱学以同时从物体获取空间和光谱信息的技术正在开发中，称为高光谱成像或化学和光谱成像。戈茨等人。(1985) 首先描述了术语“高光谱成像”，它用于直接以图像的形式识别表面材料。虽然高光谱成像技术最初是为遥感设计的，但与传统机器视觉相比的天然优势 (B. Zhang et al. 2014) 越来越多地在农业等广泛领域得到证明。通过发展光学传感和成像技术，高光谱图像最近已发展成为一种有效的水果和蔬菜技术检测和一致性测量方法。高光谱图像的目标是获取场景图像中每个像素的光谱范围，用于目标、物质识别或过程检测 (Chang 2003)。高光谱图片通常与光谱方法、二维几何空间和一维光谱细节检测相结合，提供高光谱分辨率和小波段图像结果。高光谱成像（也称为成像光谱或成像光谱）已得到广泛研究和开发，通过将光谱和成像技术结合到一个可以获得空间的单一设备中，在精准农业的质量测量中产生了许多有效的应用。光谱变化图。然而，表 $1.1$ 显示了成像方法、光谱学、

在精准农业中，高光谱成像具有实际用途，可以根据作物在不同生长阶段的特定特征来评估作物的健康状况。高光谱图像传感器是空间传感仪器，以多张同步数字图像的形式捕捉场景的光谱行为，每张图像都反映一个封闭的或不间断的光谱。当某种物质暴露于具有已知光谱带宽的光源时，它会根据其结构发射、吸收和/或反射特定部分。这种反应称为材料的光谱特征（Manolakis 等人，2016 年）。如图 1.2 所示，此信息包含在立方数据结构中，其中每个光谱带都按其波长“堆叠”。测量光谱响应的观察允许通过该信息对各种材料进行分类或观察生物对象的特定成分质量。尽管高光谱图像的数据量总是非常大并且存在共线性问题，但提取必要的亲密分析需要化学计量学算法。图 $1.3$ 中所示的流程图说明了分析高光谱图像的完整算法的典型阶段。图像可视化环境 (ENVI) 应用程序、MATLAB 和 Unscrambler 是最常用的高光谱成像商业分布式软件工具。尽管高光谱图像的数据量总是非常大并且存在共线性问题，但提取必要的亲密分析需要化学计量学算法。图 $1.3$ 中所示的流程图说明了分析高光谱图像的完整算法的典型阶段。图像可视化环境 (ENVI) 应用程序、MATLAB 和 Unscrambler 是最常用的高光谱成像商业分布式软件工具。尽管高光谱图像的数据量总是非常大并且存在共线性问题，但提取必要的亲密分析需要化学计量学算法。图 $1.3$ 中所示的流程图说明了分析高光谱图像的完整算法的典型阶段。图像可视化环境 (ENVI) 应用程序、MATLAB 和 Unscrambler 是最常用的高光谱成像商业分布式软件工具。

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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。

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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Wertiteration

Nach Satz 9.1 lässt sich die Berechnung des maximalen Gesamtgewinns $V_0\left(s_0\right)$ und die Ermittlung einer optimalen Strategie $\delta^*$ auf das Lösen einer Funktionalgleichung, der Optimalitätsgleichung, zurückführen. Die effiziente Lösung der Optimalitätsgleichung im Hinblick auf die Rechenzeit und den Speicherbedarf gehört daher zu den zentralen Aufgaben der dynamischen Optimierung. Der Satz könnte rechentechnisch beispielsweise wie in Algorithmus $9.1$ umgesetzt werden.

Durch Rückwärtsrechnung berechnet man in Algorithmus $9.1$ zunächst die Wertfunktionen $V_{N-1}, \ldots, V_0$. Da $V_{N-1}, \ldots, V_1$ nur für jeweils einen Iterationsschritt benötigt werden und in die anschließende Vorwärtsrechnung nicht mehr eingehen, können sie überschrieben werden. Man benötigt somit nur eine neue Wertfunktion $v^{\prime}$ (Stufe $n$ ) und eine alte Wertfunktion $v$ (Stufe $n+1$ ), kommt also mit zwei Wertfunktionen aus.

Will man die Berechnung von Hand vornehmen, so ist es sinnvoll, dies in einer Tabellenform durchzuführen. Hierzu greifen wir noch einmal Beispiel $9.1$ auf. Insbesondere nehmen wir eine Reduktion auf das Basismodell der deterministischen dynamischen Optimierung vor und verifizieren die mit heuristischen Überlegungen bereits erzielte Lösung.
Bcispicl $9.4$ (Bcispicl $9.1$ – Fortsctzung 1).
Wir ordnen den Orten $A, B, \ldots, L$ die Zustände $1,2, \ldots, 12$ zu und wählen als Aktionen die Zustände der direkten Nachfolgeorte. Da unserem Basismodell ein Maximierungsproblem zugrunde liegt, fassen wir die einstufigen Gewinne als die negativen Entfernungen der benachbarten Orte auf. Ausgehend vom terminalen Gewinn $V_5\left(s_5\right)=V_5(12)=0$ empfiehlt es sich, für jede Stufe eine Tabelle anzulegen, in diese Tabelle für jeden Zustand in Abhängigkeit von den zulässigen Aktionen die Werte der rechten Seite der Optimalitätsgleichung aufzunehmen und die sich aus der Auswertung ergebende Wertfunktion sowie die zugehörigen Maximalpunkte zu notieren. Der letzten Tabelle kann man dann $V_0\left(s_0\right)$ unmittelbar entnehmen und eine optimale Strategie durch Vorwärtsrechnung aus den bereitgestellten Daten leicht ermitteln.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Anwendungsbereiche

Die bisherigen Beispiele zeigen bereits, dass die dynamische Optimierung eine sehr flexible Lösungstechnik ist, die sich auf die unterschiedlichsten Problemstellungen anwenden lässt. Voraussetzung für eine Anwendung ist lediglich, dass sich das Problem in Teilprobleme zerlegen lässt mit einer stufenweisen Abarbeitungsmöglichkeit. Eine solche Zerlegung ist bei dynamischen Entscheidungsproblemen in natürlicher Weise gegeben und kann darüber hinaus auch bei statischen Entscheidungsproblemen als alternativer Lösungsansatz (vgl. Bsp. 9.2) gezielt eingesetzt werden.
Den Vorteilen einer einfachen Darstellung, die sich in der Regel auf die Aufstellung der Optimalitätsgleichung beschränkt, und einer einfachen Rechenvorschrift steht der Nachteil eines erhöhten Rechen- und Speicheraufwandes gegenüber, der aus der Bereithaltung einer Vielzahl von Informationen bei der Behandlung und Verknüpfung der Teilprobleme entsteht.

Zu den klassischen Anwendungen deterministischer dynamischer Optimierungsprobleme gehören die Berechnung kürzester Wege in einem Netzwerk (vgl. Bsp. 9.1), die Berechnung längster Wege im Rahmen der Zeitplanung innerhalb der Netzplantechnik (vgl. Kap. 4), die optimale Aufteilung von Ressourcen (als Verallgemeinerung von Reispiel 9.2) sowie die Insgrößenplanung im Rahmen der Materialhereitstellungsplanung, auf die wir in dem folgenden Beispiel $9.5$ eingehen werden.

Die Bedarfsmengen $x_0, \ldots, x_{N-1}$ eines Gutes seien über einen Planungszeitraum von $N$ Perioden bekannt und jeweils am Ende der Periode bereitzustellen. Fehlmengen seien nicht zulässig. In Periode $n, n=0, \ldots, N-1$, können $a_n$ Einheiten des Gutes hergestellt werden. Diese stehen am Ende der Periode zur Verfügung. Verbunden mit der Herstellung sind Kosten der Höhe $c\left(a_n\right)$. Nicht unmittelbar benötigte Einheiten des Gutes können gelagert werden. Die Lagerkosten $l\left(s_n\right)$ in der Periode $n$ ergeben sich aus dem Lagerbestand $s_n$ zu Beginn der Periode. Zu Beginn der ersten Periode sei der Lagerbestand Null, ebenso am Ende der letzten Periode (d.h. $\left.s_0=s_N=0\right)$.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Wertiteration

根据定理 9.1，可以计算出最大总利润 $V_0\left(s_0\right)$ 以及最优策略的确定 $\delta^*$ 求解函数方程，最优方程。因此， 关于计算时间和内存要求的最优性方程的有效解是动态优化的中心任务之一。该定理可以是计算性的，例 如在算法中 $9.1$ 予以实施。
通过逆向计算，在算法中计算 $9.1$ 首先是价值函数 $V_{N-1}, \ldots, V_0$. 和 $V_{N-1}, \ldots, V_1$ 只需要一个迭代步 旧值函数 $v($ 步 $n+1)$ ，所以它有两个价值函数。
如果您想手动进行计算，在表格中进行计算是有意义的。为此，我们再举一个例子9.1在。特别是，我们 对确定性动态优化的基本模型进行了简化，并通过启发式考虑验证了已经实现的解决方案。
双柱式 9.4(Bcispicl9.1- 续 1).
我们安排地点 $A, B, \ldots, L$ 条件 $1,2, \ldots, 12$ 并选择直接后继位置的状态作为动作。由于我们的基本模型 基于最大化问题，我们将单级增益视为相邻位置的负距离。从终端利润开始 $V_5\left(s_5\right)=V_5(12)=0$ 建议 为每个阶段创建一个表，根据允许的操作，将每个状态的最优方程右侧的值包含在该表中，并注意评估产 生的价值函数和相关的最大点数。然后您可以使用最后一张表 $V_0\left(s_0\right)$ 通过根据提供的数据进行正向计 算，立即轻松地确定最佳策略。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Anwendungsbereiche

前面的示例已经表明，动态优化是一种非常灵活的解决方案技术，可以应用于各种问题。对应用程序的唯 一要求是问题可以分解为具有逐步处理选项的子问题。这种分解在动态决策问题中以自然的方式给出，也 可以作为替代方法以有针对性的方式用于静态决策问题（参见示例 9.2）。
简单表示 (通常仅限于最优方程的建立) 和简单计算规则的优点被计算和存储成本增加的缺点所抵消，这 些缺点是在处理和处理时提供大量信息而引起的。连接子问题。
确定性动态优化问题的经典应用包括网络中最短路径的计算 (参见示例 9.1) 、网络规划技术中时间规划 框架内最长路径的计算 (参见第 4 章) 、最优资源分配（作为示例 $9.2$ 的概括) 以及在材料可用性规划框 架内规划总体规模，我们在以下示例中引用 $9.5$ 将进入。
所需数量 $x_0, \ldots, x_{N-1}$ 的商品超过了规划期 $N$ 已知的时期并将在每个时期结束时提供。不允许缺少数 量。在期间 $n, n=0, \ldots, N-1$ ， 能够 $a_n$ 单位的商品被生产出来。这些在期末可用。与生产相关的是 高度的成本 $c\left(a_n\right)$. 可以存储不是立即需要的商品单元。存储成本 $l\left(s_n\right)$ 在期间 $n$ 清单的结果 $s_n$ 在期初。 在第一期开始时，库存为零，与上一期末的情况一样 (即 $\left.s_0=s_N=0\right)$.

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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。

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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