分类: 数学代考

澳洲代写|MATH6005|Discrete Mathematical Models离散数学模型 澳洲国立大学

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课程介绍:

This course is a critical approach to the foundations of mathematics. In other mathematics classes, the philosophical concepts at the most basic foundations are usually treated naively. The question of what exactly a number is, or what a set or a proof or an algorithm are, is completely ignored. Some evidence that these matters are not insubstantial is that in the early twentieth century, naive attempts to address them by the great logicians of the time led to famous paradoxes and a period known as the Crisis in Foundations of Mathematics.

澳洲代写|MATH3342|Advanced Differential Geometry高级微分几何学 澳洲国立大学
FieldInformation
Course CodeMATH6005
Prerequisite CoursesNot explicitly mentioned in the provided text.
MajorsMathematics
TeachersAsPr Adam Piggott
Units6 units

Discrete Mathematical Models离散数学模型问题集

问题 1.

Show by examples that neither the assertion in lemma 6.5 .2 nor Fermat’s “Little” Theorem remains valid if we drop the assumption that $p$ is a prime.
Consider a regular $p$-gon, and for a fixed $k(1 \leq k \leq p-1)$, consider all $k$-subsets of the set of its vertices. Put all these $k$-subsets into a number of boxes: We put two $k$-subsets into the same box if they can be rotated into each other. For example, all $k$-subsets consisting of $k$ consecutive vertices will belong to one and the same box.
(a) Prove that if $p$ is a prime, then each box will contain exactly $p$ of these rotated copies.
(b) Show by an example that (a) does not remain true if we drop the assumption that $p$ is a prime.
6.6 The Euclidean Algorithm
99
(c) Use (a) to give a new proof of Lemma

问题 2.

Imagine numbers written in base $a$, with at most $p$ digits. Put two numbers in the same box if they arike by a cyclic shift from each other. How many will be in each class? Give a new proof of Fermat’s Theorem this way.
Give a third proof of Fermat’s “Little” Theorem based on Exercise 6.3.5.
[Hint: Consider the product $a(2 a)(3 a) \cdots((p-1) a)$.]

问题 3.

Show that if $a$ and $b$ are positive integers with $a \mid b$, then $\operatorname{gcd}(a, b)=a$.
(a) Prove that $\operatorname{gcd}(a, b)=\operatorname{gcd}(a, b-a)$.
(b) Let $r$ be the remainder if we divide $b$ by $a$. Then $\operatorname{gcd}(a, b)=\operatorname{gcd}(a, r)$.

(a) If $a$ is even and $b$ is odd, then $\operatorname{gcd}(a, b)=\operatorname{gcd}(a / 2, b)$.
(b) If both $a$ and $b$ are even, then $\operatorname{gcd}(a, b)=2 \operatorname{gcd}(a / 2, b / 2)$.


How can you express the least common multiple of two integers if you know the prime factorization of each?

Suppose that you are given two integers, and you know the prime factorization of one of them. Describe a way of computing the greatest common divisor of these numbers.

Prove that for any two integers $a$ and $b$,
$$
\operatorname{gcd}(a, b) \operatorname{lcm}(a, b)=a b .
$$

澳洲代写|MATH6005|Discrete Mathematical Models离散数学模型 澳洲国立大学

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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

澳洲代写|MATH4343|Foundations of Mathematics数学基础 澳洲国立大学

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课程介绍:

This course is a critical approach to the foundations of mathematics. In other mathematics classes, the philosophical concepts at the most basic foundations are usually treated naively. The question of what exactly a number is, or what a set or a proof or an algorithm are, is completely ignored. Some evidence that these matters are not insubstantial is that in the early twentieth century, naive attempts to address them by the great logicians of the time led to famous paradoxes and a period known as the Crisis in Foundations of Mathematics.

澳洲代写|MATH3342|Advanced Differential Geometry高级微分几何学 澳洲国立大学
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Course CodeMATH4343
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MajorsMathematics
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Units6 units

First order logics一阶逻辑知识点

Satisfaction
We can already skip ahead to the semantics of first-order logic once we know what formulas are: here, the basic definition is that of a structure. For our simple language, a structure $\mathfrak{M}$ has just three components: a non-empty set $|\mathfrak{M}|$ called the domain, what a picks out in $\mathfrak{M}$, and what $P$ is true of in $\mathfrak{M}$. The object picked out by $a$ is denoted $a^{\mathfrak{M}}$ and the set of things $P$ is true of by $P^{\mathfrak{M}}$. A structure $\mathfrak{M}$ consists of just these three things: $|\mathfrak{M}|, a^{\mathfrak{M}} \in|\mathfrak{M}|$ and $P^{\mathfrak{M}} \subseteq|\mathfrak{M}|$. The general case will be more complicated, since there will be many predicate symbols and constant symbols, the constant symbols can have more than one place, and there will also be function symbols.

一旦我们知道了什么是公式,我们就可以跳过一阶逻辑的语义:在这里,基本的定义是结构的定义。对于我们的简单语言来说,一个结构 $\mathfrak{M}$ 只有三个组成部分:一个非空集 $|\mathfrak{M}|$(称为域)、$\mathfrak{M}$ 中 a 所选择的对象,以及 $\mathfrak{M}$ 中 $P$ 为真的对象。由 $a$ 挑选出的对象表示为 $a^{\mathfrak{M}}$,$P$ 为真的事物集合表示为 $P^{\mathfrak{M}}$。一个结构 $\mathfrak{M}$ 只由这三样东西组成:$|\mathfrak{M}|, a^{mathfrak{M}} \in|\mathfrak{M}|$ 和 $P^{\mathfrak{M}} \subseteq|\mathfrak{M}|$. 一般情况会更复杂,因为会有很多谓词符号和常量符号,常量符号可以有多个位置,而且还会有函数符号。

This is enough to give a definition of satisfaction for formulas that don’t contain variables. The idea is to give an inductive definition that mirrors the way we have defined formulas. We specify when an atomic formula is satisfied in $\mathfrak{M}$, and then when, e.g., $\neg \varphi$ is satisfied in $\mathfrak{M}$ on the basis of whether or not $\varphi$ is satisfied in $\mathfrak{M}$. E.g., we could define:

这足以给出不含变量的公式的满意度定义。我们的想法是给出一个归纳式定义,它反映了我们定义公式的方式。我们指定一个原子公式在 $\mathfrak{M}$ 中何时满足,然后根据 $\varphi$ 是否在 $\mathfrak{M}$ 中满足来确定 $neg \varphi$ 在 $\mathfrak{M}$ 中何时满足。例如,我们可以定义

  1. $P(a)$ is satisfied in $\mathfrak{M}$ iff $a^{\mathfrak{M}} \in P^{\mathfrak{M}}$.
  2. $\neg \varphi$ is satisfied in $\mathfrak{M}$ iff $\varphi$ is not satisfied in $\mathfrak{M}$.
  3. $(\varphi \wedge \psi)$ is satisfied in $\mathfrak{M}$ iff $\varphi$ is satisfied in $\mathfrak{M}$, and $\psi$ is satisfied in $\mathfrak{M}$ as well.

$P(a)$ 在 $\mathfrak{M}$ 中满足,如果 $a^{mathfrak{M}} \在 P^{mathfrak{M}}$ 中满足。

如果 $varphi$ 在 $mathfrak{M}$ 中不满足,那么 $neg \varphi$ 在 $mathfrak{M}$ 中满足。

如果 $\varphi$ 在 $\mathfrak{M}$ 中满足,并且 $\psi$ 在 $\mathfrak{M}$ 中也满足,那么 $(\varphi \wedge \psi)$ 在 $\mathfrak{M}$ 中满足。

Let’s say that $|\mathfrak{M}|={0,1,2}, a^{\mathfrak{M}}=1$, and $P^{\mathfrak{M}}={1,2}$. This definition would tell us that $P(a)$ is satisfied in $\mathfrak{M}$ (since $a^{\mathfrak{M}}=1 \in{1,2}=P^{\mathfrak{M}}$ ). It tells

us further that $\neg P(a)$ is not satisfied in $\mathfrak{M}$, and that in turn $\neg \neg P(a)$ is and $(\neg P(a) \wedge P(a))$ is not satisfied, and so on.

The trouble comes when we want to give a definition for the quantifiers: we’d like to say something like, ” $\exists v_0 P\left(v_0\right)$ is satisfied iff $P\left(v_0\right)$ is satisfied.” But the structure $\mathfrak{M}$ doesn’t tell us what to do about variables. What we actually want to say is that $P\left(v_0\right)$ is satisfied for some value of $v_0$. To make this precise we need a way to assign elements of $|\mathfrak{M}|$ not just to a but also to $v_0$. To this end, we introduce variable assignments. A variable assignment is simply a function $s$ that maps variables to elements of $|\mathfrak{M}|$ (in our example, to one of 1,2 , or 3 ). Since we don’t know beforehand which variables might appear in a formula we can’t limit which variables $s$ assigns values to. The simple solution is to require that $s$ assigns values to all variables $v_0, v_1, \ldots$ We’ll just use only the ones we need.

假设 $|\mathfrak{M}|={0,1,2},a^{\mathfrak{M}}=1$,$P^{mathfrak{M}}={1,2}$。这个定义告诉我们 $P(a)$ 在 $\mathfrak{M}$ 中满足(因为 $a^{\mathfrak{M}}=1 \in{1,2}=P^{\mathfrak{M}}$ )。它告诉我们

进一步告诉我们 $\neg P(a)$ 在 $\mathfrak{M}$ 中是不满足的,反过来 $\neg \neg P(a)$ 是满足的,而 $(\neg P(a) \wedge P(a))$ 是不满足的,以此类推。

当我们想给量词下定义时,麻烦就来了:我们想说 “如果 $Pleft(v_0\right)$ 满足,那么 $exists v_0 P\left(v_0\right)$ 就满足”。但是 $mathfrak{M}$ 这个结构并没有告诉我们如何处理变量。我们实际上想说的是 $P\left(v_0\right)$ 对于 $v_0$ 的某个值是满足的。为了准确地说明这一点,我们需要一种方法,不仅把 $|\mathfrak{M}|$ 的元素赋给 a,也赋给 $v_0$。为此,我们引入变量赋值。变量赋值是一个简单的函数 $s$,它将变量映射到 $|\mathfrak{M}|$ 中的元素(在我们的例子中,映射到 1、2 或 3 中的一个)。由于我们事先不知道哪些变量可能会出现在公式中,因此无法限制 $s$ 为哪些变量赋值。简单的解决方法是要求 $s$ 为所有变量 $v_0, v_1, \ldots$ 赋值。

澳洲代写|MATH3342|Advanced Differential Geometry高级微分几何学 澳洲国立大学

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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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澳洲代写|MATH3342|Advanced Differential Geometry高级微分几何学 澳洲国立大学

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课程介绍:

This is a special topics course which introduces students to the key concepts and techniques of Differential Geometry. Possible topics include:

Surfaces in Euclidean space, general differentiable manifolds, tangent spaces and vector fields, differential forms, Riemannian manifolds, Gauss-Bonnet theorem.

Note: This is an Honours Pathway course. It emphasises mathematical rigour and proof and develops the fundamental ideas of differential geometry from an abstract viewpoint.

澳洲代写|MATH3342|Advanced Differential Geometry高级微分几何学 澳洲国立大学
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Course CodeMATH3342
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MajorsMathematics
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Units6 units

Advanced Differential Geometry高级微分几何学问题集

问题 1.

The subset of the plane satisfying $x^{2 / 3}+y^{2 / 3}=1$ is called the astroid. Show that $\alpha(u)=\left(\cos ^3 u, \sin ^3 u\right), u \in \mathbb{R}$, is a parametrisation of the astroid. Show that the parametrisation is regular except when $u$ is an integer multiple of $\pi / 2$. Sketch the astroid and mark the singular points of the parametrisation. Find the length of the astroid between parameter values $u=0$ and $u=\pi / 2$.

A sketch of the astroid is given in Figure 1(a). It is clear that all points in the image of $\alpha$ satisfy the equation of the astroid. Conversely, if $x^{2 / 3}+y^{2 / 3}=1$, then there exists $u \in \mathbb{R}$ such that $\left(x^{1 / 3}, y^{1 / 3}\right)=(\cos u, \sin u)$. Thus every point of the astroid is in the image of $\alpha$.

问题 2.

For each positive constant $r$, the smooth curve given by
$$
\boldsymbol{\alpha}(u)=(2 r \sin u-r \sin 2 u, 2 r \cos u-r \cos 2 u), \quad u \in \mathbb{R},
$$
is called an epicycloid. It is the curve traced out by a point on the circumference of a circle of radius $r$ which rolls without slipping on a circle of the same radius. Sketch the trace of the curve, and find the length of $\alpha$ between the singular points corresponding to $u=0$ and $u=2 \pi$.

A sketch of the trace of an epicycloid is given in Figure 1(b). Trigonometric identities may be used to show that
$$
\alpha^{\prime}=4 r \sin (u / 2)(\sin (3 u / 2), \cos (3 u / 2)) .
$$
So, for $0 \leq u \leq 2 \pi,\left|\alpha^{\prime}\right|=4 r \sin (u / 2)$, and required length is $4 r \int_0^{2 \pi} \sin (u / 2) d u=$ $16 r$.

问题 3.

For each positive constant $r$, the smooth curve given by
$$
\alpha(u)=\frac{r}{\cosh u}(u \cosh u-\sinh u, 1),
$$
is called a tractrix.Taking $r=1$, show that, for $u>0, \boldsymbol{\alpha}(u)$ is the curve traced out by a stone starting at $(0,1)$ on the end of a piece of rope of length 1 when the tractor on the other end of the piece of rope drives along the positive $x$-axis starting at $(0,0)$. In more mathematical terms, show that $\alpha(u)+\boldsymbol{t}(u)$ is on the positive $x$-axis for $u>0$ (and that $\alpha(0)=(0,1))$. Sketch the trace of the curve for all real values of $u$.

When $r=1$, a calculation shows that $\alpha^{\prime}=\tanh u \operatorname{sech} u(\sinh u,-1)$, so that, for $u \geq 0, t=\operatorname{sech} u(\sinh u,-1)$. It follows that $\alpha+t=(u, 0)$. A sketch of the trace of a tractrix is given in Figure 2(a).

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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
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澳洲大学|MATH2701|Abstract algebra and fundamental analysis抽象代数和基本分析 新南威尔士大学

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课程介绍:

Mathematics went through quite a revolution around the turn of the 20th century. In particular, an axiomatic approach infiltrated the mathematical paradigm, both as a tool to ensure mathematical rigour and to abstract common principles working in a variety of different settings.

First year mathematics emphasizes computation over abstraction and rigour. Later year courses (and Pure Mathematics in general) reverse this, so students need to learn some new skills and some new ways of thinking about mathematical objects.

This course is designed to help you develop the ability to write rigorous mathematical proofs in a setting where the level of abstraction is still quite modest. As such it will serve as an excellent preparation for the third year Pure Mathematics courses.

The course consists of two halves, algebra and analysis.

澳洲大学|MATH2701|Abstract algebra and fundamental analysis抽象代数和基本分析 新南威尔士大学

Groups群论定义


Definition. Let $G$ be a set. A binary operation is a map of sets:
$$
: G \times G \rightarrow G \text {. } $$ For ease of notation we write $(a, b)=a * b \forall a, b \in G$. Any binary operation on $G$ gives a way of combining elements. As we have seen, if $G=\mathbb{Z}$ then + and $\times$ are natural examples of binary operations. When we are talking about a set $G$, together with a fixed binary operation $*$, we often write $(G, *)$.

Fundamental Definition. A group is a set $G$, together with a binary operation *, such that the following hold:

  1. (Associativity): $(a * b) * c=a *(b * c) \forall a, b, c \in G$.
  2. (Existence of identity): $\exists e \in G$ such that $a * e=e * a=a \forall a \in G$.
  3. (Existence of inverses): Given $a \in G, \exists b \in G$ such that $a * b=b * a=e$.
    Remarks. 1. We have seen five different examples thus far: $(\mathbb{Z},+),(\mathbb{Q},+),(\mathbb{Q} \backslash{0}, \times)$, $(\mathbb{Z} / m \mathbb{Z},+)$, and $(\mathbb{Z} / m \mathbb{Z} \backslash{[0]}, \times)$ if $m$ is prime. Another example is that of a real vector space under addition. Note that $(\mathbb{Z}, \times)$ is not a group. Also note that this gives examples of groups which are both finite and infinite. The more mathematics you learn the more you’ll see that groups are everywhere.
  4. A set with a single element admits one possible binary operation. This makes it a group. We call this the trivial group.
  5. A set with a binary operation is called a monoid if only the first two properties hold. From this point of view, a group is a monoid in which every element is invertible. $(\mathbb{Z}, \times)$ is a monoid but not a group.

定义 设 $G$ 是一个集合。二元运算是集合的映射:
$$
: G (times) G (rightarrow) G (text) {. } $$ 为了便于记述,我们把 G$ 中的所有 a, b 写成 $(a, b)=a * b \。$G$ 上的任何二元运算都提供了一种组合元素的方法。正如我们所看到的,如果 $G=\mathbb{Z}$ 那么 + 和 $\times$ 就是二元运算的自然例子。当我们谈论一个集合 $G$ 以及一个固定的二进制运算 $$ 时,我们通常会写 $(G,)$。

基本定义。一个群是一个集合 $G$,加上一个二元运算 *,使得以下条件成立:

  1. (关联性): $(a * b) * c=a *(b * c) (对于 G$ 中的所有 a, b, c)。
    2.(存在同一性): 对于 G$ 中的所有 a,在 G$ 中存在 e,使得 $a * e=e * a=a.
    3.(倒数的存在): Given $a \in G, \exists b \in G$ such that $a * b=b * a=e$.
    备注. 1. 到目前为止,我们已经看到了五个不同的例子: $(\mathbb{Z},+),(\mathbb{Q},+),(\mathbb{Q} \backslash{0}, \times)$, $(\mathbb{Z} / m \mathbb{Z},+)$, 以及 $(\mathbb{Z} / m \mathbb{Z} \backslash{[0]}, \times)$ 如果 $m$ 是素数的话。另一个例子是实向量空间的加法。注意 $(\mathbb{Z}, \times)$ 不是一个群。还要注意,这给出了有限群和无限群的例子。数学学得越多,你就会发现群无处不在。
  2. 具有单元素的集合允许一种可能的二进制操作。这使它成为一个群。我们称之为三元组。
  3. 如果只有前两个性质成立,那么具有二元运算的集合就叫做单元组。从这个角度看,一个群是每个元素都可反演的单元。$(\mathbb{Z},\times)$是一个单元组,但不是一个群。

Cluster analysis聚类分析入门

Cluster: A collection of data objects

  • similar (or related) to one another within the same group
  • dissimilar (or unrelated) to the objects in other groups Cluster analysis (or clustering, data segmentation, …)
  • Finding similarities between data according to the characteristics found in the data and grouping similar data objects into clusters
    Unsupervised learning: no predefined classes (i.e., learning by observations vs. learning by examples: supervised)
    Typical applications
  • As a stand-alone tool to get insight into data distribution
  • As a preprocessing step for other algorithms

数据集群 数据对象的集合

  • 在同一组中彼此相似(或相关
  • 与其他组中的对象不相似(或不相关 聚类分析(或聚类、数据分割……)
  • 根据数据中发现的特征找出数据之间的相似性,并将相似的数据对象分组
    无监督学习:没有预定义的类别(即通过观察进行学习,而不是通过示例进行学习:有监督学习)
    典型应用
  • 作为独立工具,深入了解数据分布情况
  • 作为其他算法的预处理步骤

The Orbit-Stabiliser Theorem and Sylow’s Theorem轨道稳定器定理和西洛定理

Definition. Let $(G, *)$ be a group, together with an action $\varphi$ on a set $S$. We can define an equivalence relation on $S$ by
$$
s \sim t \Longleftrightarrow \exists g \in G \text { such that } g(s)=t
$$
Remarks. This is an equivalence relation as a consequence of the group axioms, together with the definition of an action. I leave it as an exercise to check this.

Definition. Let $(G, *)$ be a group, together with an action $\varphi$ on a set $S$. Under the above equivalence relation we call the equivalence classes orbits, and we write
$$
\operatorname{Orb}(s):={t \in S \mid \exists g \in G \text { such that } g(s)=t} \subset S
$$
for the equivalence class containing $s \in S$. We call it the orbit of $s$.
It is important to observe that $\operatorname{Orb}(s)$ is a subset of $S$ and hence is merely a set with no extra structure.

Definition. Let $(G, *)$ be a group, together with an action $\varphi$ on a set $S$. We say that $G$ acts transitively on $S$ is there is only one orbit. Equivalently, $\varphi$ is transitive if given $s, t \in S$, $\exists g \in G$ such that $g(s)=t$.

An example of a transitive action is the natural action of $\Sigma(S)$ on $S$. This is clear because given any two points in a set $S$ there is always a bijection which maps one to the other. If $G$ is not the trivial group (the group with one element) then conjugation is never transitive. To see this observe that under this action $\operatorname{Orb}(e)={e}$.

Definition. Let $(G, *)$ be a group, together with an action $\varphi$ on a set $S$. Let $s \in S$. We define the stabiliser subgroup of $s$ to be all elements of $G$ which fix $s$ under the action. More precisely
$$
\operatorname{Stab}(s)={g \in G \mid g(s)=s} \subset G
$$
For this definition to make sense we must prove that $\operatorname{Stab}(s)$ is genuinely a subgroup.
Proposition. Stab(s) is a subgroup of $G$.
Proof. 1. $e(s)=s \Rightarrow e \in \operatorname{Stab}(s)$

  1. $x, y \in \operatorname{Stab}(s) \Rightarrow(x * y)(s)=x(y(s))=x(s)=s \Rightarrow x * y \in \operatorname{Stab}(s)$.
  2. $x \in \operatorname{Stab}(s) \Rightarrow x^{-1}(s)=x^{-1}(x(s))=\left(x^{-1} * x\right)(s)=e(s)=s \Rightarrow x^{-1} \in \operatorname{Stab}(s)$
    Thus we may form the left cosets of $\operatorname{Stab}(s)$ in $G$ :
    $$
    G / \operatorname{Stab}(s):={x \operatorname{Stab}(s) \mid x \in G} .
    $$
    Recall that these subsets of $G$ are the equivalence classes for the equivalence relation:
    $$
    \text { Given } x, y \in G, x \sim y \Longleftrightarrow x^{-1} * y \in \operatorname{Stab}(s),
    $$
    hence they partition $G$ into disjoint subsets.
    Proposition. Let $x, y \in G$ then $x \operatorname{Stab}(s)=y \operatorname{Stab}(s) \Longleftrightarrow x(s)=y(s)$.

定义 让 $(G, *)$ 是一个群,以及一个集合 $S$ 上的作用 $\varphi$。在上述等价关系下,我们称等价类为轨道,并写为
$$
\操作符名称{Orb}(s):={t \in S \mid \exists g \in G \text { such that } g(s)=t} \子集 S
$$
为在 S$ 中包含 $s 的等价类。我们称之为 $s$ 的轨道。
需要注意的是,$operatorname{Orb}(s)$ 是 $S$ 的子集,因此只是一个没有额外结构的集合。

定义 让 $(G, *)$ 是一个群,以及一个作用 $\varphi$ 在一个集合 $S$ 上。我们说 $G$ 在 $S$ 上的作用是唯一的轨道. 等价地,如果给定 S$中的 $s,t,$G$中存在 g,使得 $g(s)=t$,$\varphi$就是传递作用的。

传递作用的一个例子是 $S$ 上 $\Sigma(S)$ 的自然作用。这一点很清楚,因为给定集合 $S$ 中的任意两点,总有一个双射作用将其中一点映射到另一点。如果 $G$ 不是三元组(只有一个元素的组),那么共轭从来都不是传递的。要看到这一点,请观察在这个作用下 $\operatorname{Orb}(e)={e}$.

定义. 让 $(G, *)$ 是一个群,以及一个集合 $S$ 上的作用 $\varphi$. 让 $s (在 S$中)。我们将 $s$ 的稳定子群定义为在作用下固定 $s$ 的所有 $G$ 元素。更精确地说
$$
\operatorname{Stab}(s)={g\in G \mid g(s)=s} \子集 G
$$
为了使这个定义有意义,我们必须证明 $\operatorname{Stab}(s)$ 是一个真正的子群。
命题. Stab(s) 是 $G$ 的一个子群.
证明. 1. $e(s)=s (右箭头 e 在 operatorname{Stab}(s)$ 中
$x, y 在 (操作符{Stab}(s))中 \Rightarrow(x * y)(s)=x(y(s))=x(s)=s \Rightarrow x * y 在 (操作符{Stab}(s))$.
$x \in \operatorname{Stab}(s) \Rightarrow x^{-1}(s)=x^{-1}(x(s))=left(x^{-1} * x\right)(s)=e(s)=s \Rightarrow x^{-1} \in \operatorname{Stab}(s)$
因此,我们可以在 $G$ 中形成 $\operatorname{Stab}(s)$ 的左余集:
$$
G / \operatorname{Stab}(s):={x \operatorname{Stab}(s) \mid x \in G} .
$$
回想一下,$G$ 的这些子集就是等价关系的等价类:
$$
\text { Given } x, y in G, x \sim y \Longleftrightarrow x^{-1} * y \in \operatorname{Stab}(s)、
$$
因此它们将 $G$ 分割成互不相交的子集。
命题 让 $x, y 在 G$ 中,那么 $x \operatorname{Stab}(s)=y \operatorname{Stab}(s) \Longleftrightarrow x(s)=y(s)$.

澳洲大学|MATH2701|Abstract algebra and fundamental analysis抽象代数和基本分析 新南威尔士大学

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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。

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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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澳洲代写|MATH2322|Advanced Algebra 1: Groups, Rings and Linear Algebra高等代数 1:群、环和线性代数 澳洲国立大学

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课程介绍:

Algebra 1 is a foundational course in Mathematics, introducing some of the key concepts of modern algebra. The course leads on to other areas of algebra such as Galois Theory, Algebraic Topology and Algebraic Geometry. It also provides important tools for other areas such as theoretical computer science, physics and engineering.

Topics to be covered include the theory of groups and rings:

  • Group Theory – permutation groups; abstract groups, subgroups, cyclic and dihedral groups; homomorphisms; cosets, Lagrange’s theorem, quotient groups; group actions; Sylow theory.
  • Ring Theory – rings and fields, polynomial rings, factorisation; homomorphisms, factor rings.
澳洲代写|MATH2322|Advanced Algebra 1: Groups, Rings and Linear Algebra高等代数 1:群、环和线性代数 澳洲国立大学
FieldInformation
Course CodeMATH2322
Prerequisite CoursesNot explicitly mentioned in the provided text.
MajorsMathematics
TeachersNot mentioned in the provided text.
Units6 units

Advanced Algebra 1: Groups, Rings and Linear Algebra高等代数 1:群、环和线性代数问题集

问题 1.

  1. Let $\mathbf{u}$ and $\mathbf{v}$ be vectors in $\mathbb{R}^2$. For the following $\mathbf{u}$ and $\mathbf{v}$ determine the angle between the vectors and label this angle and the vectors $\mathbf{u}$ and $\mathbf{v}$ in $\mathbb{R}^2$.
    (a) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{l}1 \ 1\end{array}\right), \mathbf{v}=\left(\begin{array}{l}0 \ 1\end{array}\right)$
    (b) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{l}1 \ 0\end{array}\right), \mathbf{v}=\left(\begin{array}{l}0 \ 1\end{array}\right)$
    (c) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{c}-2 \ 3\end{array}\right), \mathbf{v}=\left(\begin{array}{c}1 / 2 \ -1 / 2\end{array}\right)$
  2. For the following vectors $\mathbf{u}$ and $\mathbf{v}$ in $\mathbb{R}^3$ determine the angle between them.
    (a) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{r}-1 \ 1 \ 3\end{array}\right), \mathbf{v}=\left(\begin{array}{r}3 \ -1 \ 5\end{array}\right)$
    (b) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{l}1 \ 0 \ 0\end{array}\right), \mathbf{v}=\left(\begin{array}{r}0 \ 0 \ 15\end{array}\right)$
    (c) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{r}-1 \ 2 \ 3\end{array}\right), \mathbf{v}=\left(\begin{array}{c}\sqrt{2} \ 1 / \sqrt{2} \ -1\end{array}\right)$
  3. Find the angle between the following vectors in $\mathbb{R}^4$ :
    (a) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{llll}2 & 3 & -8 & 1\end{array}\right)^T, \mathbf{v}=\left(\begin{array}{llll}-1 & 2 & -5 & -3\end{array}\right)^T$
    (b) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{llll}-2 & -3 & -1 & -1\end{array}\right)^T, \mathbf{v}=\left(\begin{array}{llll}1 & 2 & 3 & 4\end{array}\right)^T$
    (c) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{llll}\pi & \sqrt{2} & 0 & 1\end{array}\right)^T, \mathbf{v}=\left(\begin{array}{llll}1 / \pi & \sqrt{2} & -1 & 1\end{array}\right)^T$

问题 2.

  1. Determine the value of $k$ so that the following vectors are orthogonal to each other:
    (a) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{r}-1 \ 5 \ k\end{array}\right), \mathbf{v}=\left(\begin{array}{r}-3 \ 2 \ 7\end{array}\right)$
    (b) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{r}2 \ -1 \ 3\end{array}\right), \mathbf{v}=\left(\begin{array}{l}3 \ 1 \ k\end{array}\right)$
    (c) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{c}0 \ -k \ \sqrt{2}\end{array}\right), \mathbf{v}=\left(\begin{array}{c}-7 \ 5 \ k\end{array}\right)$
  2. Determine the unit vector $\hat{\mathbf{u}}$ for each of the following vectors. (Normalize these vectors.)
    (a) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{ll}2 & 3\end{array}\right)^T$
    (b) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{lll}1 & 2 & 3\end{array}\right)^T$
    (c) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{lll}1 / 2 & -1 / 2 & 1 / 4\end{array}\right)^T$
    (d) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{llll}\sqrt{2} & 2 & -\sqrt{2} & \sqrt{2}\end{array}\right)^T$
    (e) $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{lllll}-\pi / 5 & \pi & -\pi & \pi / 10 & 0\end{array}\right)^T$
  3. Determine the value(s) of $k$ so that $\hat{\mathbf{u}}=\left(\begin{array}{c}1 / \sqrt{2} \ 1 / 2 \ k\end{array}\right)$ is a unit vector.

问题 3.

  1. (a) Show that $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{c}\cos (\theta) \ \sin (\theta)\end{array}\right)$ is a unit vector.
    (b) Plot this vector $\mathbf{u}$ in $\mathbb{R}^2$ for $\theta=\frac{\pi}{4}$.
    (c) Let $\mathbf{v}=\left(\begin{array}{r}\cos (\theta) \ -\sin (\theta)\end{array}\right)$ be a vector in $\mathbb{R}^2$. On the same axes plot $\mathbf{v}$ for $\theta=\frac{\pi}{4}$.
    (d) Determine the angle between the vectors $\mathbf{u}$ and $\mathbf{v}$.
  2. Show that the vectors $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{l}a \ b\end{array}\right)$ and $\mathbf{v}=\left(\begin{array}{r}-b \ a\end{array}\right)$ in $\mathbb{R}^2$ are orthogonal.
  3. Let vectors $\mathbf{u}=\left(\begin{array}{c}\cos (A) \ \sin (A)\end{array}\right)$ and $\mathbf{v}=\left(\begin{array}{c}\cos (B) \ \sin (B)\end{array}\right)$ be in $\mathbb{R}^2$. Show that
    $$
    \mathbf{u} \cdot \mathbf{v}=\cos (A-B)
    $$

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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)。

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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。

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。

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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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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澳洲代写|BFW3540 |Modelling in finance金融建模 蒙纳士大学

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Topics include the development and application of financial spreadsheets, Excel and Visual Basic programming in financial modelling, modelling company financial statements, fixed income securities analysis, asset allocation and portfolio analysis, optimization using Solver, Interest rate models, option pricing models, numerical methods and risk management models.

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Fourier Transform傅立叶变换案例

In this section, we recall the Fourier transform definition, both for notational reasons and for the reader’s convenience.
The Fourier transform, for $f \in \mathcal{S}\left(\mathbb{R}^m\right)$, is denoted here as
$$
\widehat{f}(\xi):=\mathcal{F}f:=\int_{\mathbb{R}^m} \mathrm{e}^{i \xi x} f(x) \mathrm{d} x,
$$
where $\mathcal{S}\left(\mathbb{R}^m\right)$ is the Schwartz space of $\mathcal{C}^{\infty}\left(\mathbb{R}^m\right)$ functions of rapid decrease, see [RS75]. This is not the usual definition found in the mathematical literature. However, it is standard in probability, see [Chu01] and in the finance literature, see [CT04].

The Fourier transform is a linear bijection from $\mathcal{S}\left(\mathbb{R}^m\right)$ onto $\mathcal{S}\left(\mathbb{R}^m\right)$, whose inverse is given by the Fourier inversion formula

\begin{equation}
f(x)=\mathcal{F}^{-1}\widehat{f}=\frac{1}{(2 \pi)^m} \int_{\mathbb{R}^m} \mathrm{e}^{-i \xi x} \widehat{f}(\xi) \mathrm{d} \xi
\end{equation}


We also recall the Fourier transform for $f \in \mathcal{S}^{\prime}\left(\mathbb{R}^m\right)$, where $\mathcal{S}^{\prime}\left(\mathbb{R}^m\right)$ is the space of tempered distributions, which is the dual of $\mathcal{S}\left(\mathbb{R}^m\right)$, the Fourier transform can be defined as
$$
(\mathcal{F}[f], \varphi)=(2 \pi)^m\left(f, \mathcal{F}^{-1}[\varphi]\right) \quad \varphi \in \mathcal{S}\left(\mathbb{R}^m\right),
$$
see [RR04]. This definition makes the Fourier transform in $\mathcal{S}^{\prime}\left(\mathbb{R}^m\right)$ an extension of the Fourier transform in $\mathcal{S}\left(\mathbb{R}^m\right)$. The Fourier transform for $L^1\left(\mathbb{R}^m\right)$ and $L^2\left(\mathbb{R}^m\right)$ are restrictions of the Fourier transform for $\mathcal{S}^{\prime}\left(\mathbb{R}^m\right)$.

The Fourier transform has several useful properties. Some of them are reviewed below with the purpose of calling attention to the notation used here:

  • $\mathcal{F}f(x-a)=\mathrm{e}^{i a \xi} \widehat{f}(\xi)$
  • $D^\alpha \widehat{f}(\xi)=\mathcal{F}\left(i x)^\alpha f\right$
  • $(-i \xi)^\alpha \widehat{f}(\xi)=\mathcal{F}\leftD^\alpha f\right$
    Some specific distributions are often used in this thesis. To present the notation, we give a brief overview of them. First, consider the Cauchy principal value
    $$
    \begin{aligned}
    1 / x: \mathcal{S}(\mathbb{R}) & \rightarrow \mathbb{R} \
    f & \rightarrow(1 / x, f):=f_{-\infty}^{\infty} \frac{f(x)}{x} \mathrm{~d} x,
    \end{aligned}
    $$
    where
    $$
    f_{-\infty}^{\infty} \frac{f(x)}{x} \mathrm{~d} x:=\lim {\epsilon \downarrow 0}\left(\int\epsilon^{\infty} \frac{f(x)}{x} \mathrm{~d} x+\int_{-\infty}^{-\epsilon} \frac{f(x)}{x} \mathrm{~d} x\right) .
    $$
    This defines a distribution in $\mathcal{S}^{\prime}(\mathbb{R})$.

Probability and Stochastic Processes概率与随机过程案例

In this section, we present a brief overview of the topics on probability and stochastic processes used herein. References on the subject are [CW90] and [Sat99].

In this thesis, the triple $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$ denotes a complete probability space, where $\Omega$ is a set of points $\omega, \mathcal{F}$ is a $\sigma$-algebra containing all $\mathbb{P}$-null sets, and $\mathbb{P}$ is a probability measure. When we say that $X$ is a random variable on the probability space $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$, we mean that $X$ is real-valued function on $\Omega$, measurable with respect to $\mathcal{F}$.
The characteristic function of a random variable is defined as
$$
\varphi(z)=\mathbb{E}\left[\mathrm{e}^{i z X}\right] .
$$
For properties of the characteristic function and a review of probability theory we refer to [CW90].

The filtered complete probability space is denoted by $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{F}, \mathbb{P})$, where, as in [Pro04], we write $\mathbb{F}$ for the filtration $\left(\mathcal{F}t\right){0 \leq t \leq \infty}$ and we assume that $\mathcal{F}_0$ contains all the $\mathbb{P}$-null sets. We use $\stackrel{\mathbb{P}}{\longrightarrow}$ to denote convergence in probability, see [CW90] and the French acronyms càdlàg (continu à droite, limité à gauche) is used to define the right continuous, left limited process, see [Pro04].

The main class of stochastic processes we are interested in this work are the Levy processes, see [Sat99] for a comprehensive treatment of the subject. We briefly review the definition of a Levy process
Definition: A Levy process is a càdlàg stochastic process, $\left(X_t\right)_{t \geq 0}$, on $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{F}, \mathbb{P})$ taking values in $\mathbb{R}$ and with the following properties:

  • Independent increments. That is, given $t_0 \leq \ldots \leq t_N$, and defined $Y_n:=X_{t_n}-X_{t_{n-1}}$ we have $\left{Y_n\right}_{n=1}^N$ independent;
  • Stationary increments. That is, the distribution of $X_{t+s}-X_t$ does not depend on $t$;
  • Stochastic continuity. That is,
    $$
    X_{t+h} \underset{h \downarrow 0}{\stackrel{\mathbb{P}}{\longrightarrow}} X_t
    $$
    An important stochastic process is the Brownian motion.
澳洲代写|BFW3540 |Modelling in finance金融建模 蒙纳士大学
AttributeDetail
Course CodeECC2610
Course TitleGame theory and strategic thinking
Coordinating UnitIntroductory microeconomics
SemesterSecond semester
ModeOn-campus
Delivery LocationClayton
Number of UnitsNot provided in the text
Pre-RequisitesECB1101, ECC1000, ECF1100, ECS1101, ECW1101
LecturersAssociate Professor Paola Labrecciosa

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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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STATA代写机器学习/统计学习代写
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澳洲代写|PHYC30018|Quantum Physics量子计算 墨尔本大学

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课程介绍:

Quantum mechanics plays a central role in our understanding of fundamental phenomena, primarily in the microscopic domain. It lays the foundation for an understanding of atomic, molecular, condensed matter, nuclear and particle physics.

澳洲代写|PHYC30018|Quantum Physics量子计算 墨尔本大学

Quantum Physics量子计算问题集

问题 1. Consider a two-dimensional strip of material of length $L$ and width $W$, placed in a magnetic field perpendicular to the strip and with an electric field established in the direction of the length $L$.
(a) Suppose that the resistivity matrix is given by the classical result
$$
\rho=\left(\begin{array}{cc}
\rho_0 & -\rho_H \
\rho_H & \rho_0
\end{array}\right)
$$
where $\rho_H=B /$ nec is the Hall resistivity and $\rho_0$ is the usual Ohmic resistivity. Find the conductivity matrix, $\sigma=\rho^{-1}$. Write it in the form:
$$
\sigma=\left(\begin{array}{cc}
\sigma_0 & \sigma_H \
-\sigma_H & \sigma_0
\end{array}\right) .
$$
What are $\sigma_0$ and $\sigma_H$ ?
(b) Suppose $B=0$, so the Hall resistivity is zero. Notice that the Ohmic conductivity, $\sigma_0$, is just $1 / \rho_0$. In particular, note that $\sigma_0 \rightarrow \infty$ as $\rho_0 \rightarrow 0$. Now suppose $\rho_H \neq 0$. Show that $\sigma_0 \rightarrow 0$ as $\rho_0 \rightarrow 0$, so it is possible to have both $\sigma_0$ and $\rho_0$ equal to zero

问题 2.

This problem asks you to give a complete presentation of a calculation that is almost the same as one you saw in lecture.

Consider a constant electric field, $\vec{E}=\left(0, E_0, 0\right)$ and a constant magnetic field, $\vec{B}=\left(0,0, B_0\right)$.
(a) Choose an electrostatic potential $\phi$ and a vector potential $\vec{A}$ which describe the $\vec{E}$ and $\vec{B}$ fields, and write the Hamiltonian for a charged particle of mass $m$ and charge $q$ in these fields. Assume that the particle is restricted to move in the $x y$-plane.
(b) What are the allowed energies as a function of $B_0$ and $E_0$ ? Draw a figure to show how the Landau levels (energy levels when $E_0=0$ ) change as $E_0$ increases.

问题 3.

You will see the “standard presentation” of the Aharonov-Bohm effect in lecture, on the day that this problem set is due. The standard presentation has its advantages, and in particular is more general than the presentation you will work through in this problem. However, students often come away from the standard presentation of the Aharonov-Bohm effect thinking that the only way to detect this effect is to do an interference experiment. This is not true, and the purpose of this problem is to disabuse you of this misimpression before you form it.

As Griffiths explains on pages 385-387 (344-345 in 1st Ed.), the Aharonov-Bohm effect modifies the energy eigenvalues of suitably chosen quantum mechanical systems. In this problem, I ask you to work through the same physical example that Griffiths uses, but in a different fashion which makes more use of gauge invariance.

Imagine a particle constrained to move on a circle of radius $b$ (a bead on a wire ring, if you like.) Along the axis of the circle runs a solenoid of radius $a<b$, carrying a magnetic field $\vec{B}=\left(0,0, B_0\right)$. The field inside the solenoid is uniform

and the field outside the solenoid is zero. The setup is depicted in Griffiths’ Fig. 10.10. (10.12 in 1st Ed.)
(a) Construct a vector potential $\vec{A}$ which describes the magnetic field (both inside and outside the solenoid) and which has the form $A_r=A_z=0$ and $A_\phi=\alpha(r)$ for some function $\alpha(r)$. I am using cylindrical coordinates $z, r$, $\phi$.
(b) Since $\vec{\nabla} \times \vec{A}=0$ for $r>a$, it must be possible to write $\vec{A}=\vec{\nabla} f$ in any simply connected region in $r>a$. [This is a theorem in vector calculus.] Show that if we find such an $f$ in the region
$$
r>a \text { and }-\pi+\epsilon<\phi<\pi-\epsilon,
$$
then
$$
f(r, \pi-\epsilon)-f(r,-\pi+\epsilon) \rightarrow \Phi \text { as } \epsilon \rightarrow 0 .
$$
Here, the total magnetic flux is $\Phi=\pi a^2 B_0$. Now find an explicit form for $f$, which is a function only of $\phi$.
(c) Now consider the motion of a “bead on a ring”: write the Schrödinger equation for the particle constrained to move on the circle $r=b$, using the $\vec{A}$ you found in (a). Hint: the answer is given in Griffiths.
(d) Use the $f(\phi)$ found in (b) to gauge transform the Schrödinger equation for $\psi(\phi)$ within the angular region $-\pi+\epsilon<\phi<\pi-\epsilon$ to a Schrödinger equation for a free particle within this angular region. Call the original wave function $\psi(\phi)$ and the gauge-transformed wave function $\psi^{\prime}(\phi)$.
(e) The original wave function $\psi$ must be single-valued for all $\phi$, in particular at $\phi=\pi$. That is, $\psi(\pi-\epsilon)-\psi(-\pi+\epsilon) \rightarrow 0$ and $\frac{\partial \psi}{\partial \phi}(\pi-\epsilon)-\frac{\partial \psi}{\partial \phi}(-\pi+\epsilon) \rightarrow 0$ as $\epsilon \rightarrow 0$. What does this say about the gauge-transformed wave function? I.e., how must $\psi^{\prime}(\pi-\epsilon)$ and $\psi^{\prime}(-\pi+\epsilon)$ be related as $\epsilon \rightarrow 0$ ?
[Hint: because the $f(\phi)$ is not single valued at $\phi=\pi$, the gauge transformed wave function $\psi^{\prime}(\phi)$ is not single valued there either.]
(f) Solve the Schrödinger equation for $\psi^{\prime}$, and find energy eigenstates which satisfy the boundary conditions you derived in (e). What are the allowed energy eigenvalues?
(g) Undo the gauge transformation, and find the energy eigenstates $\psi(\phi)$ in the original gauge. Do the energy eigenvalues in the two gauges differ?
(h) Plot the energy eigenvalues as a function of the enclosed flux, $\Phi$. Show that the energy eigenvalues are periodic functions of $\Phi$ with period $\Phi_0$, where you must determine $\Phi_0$. For what values of $\Phi$ does the enclosed magnetic field have no effect on the spectrum of a particle on a ring? Show that the

Aharonov-Bohm effect can only be used to determine the fractional part of $\Phi / \Phi_0$.
[Note: you have shown that even though the bead on a ring is everywhere in a region in which $\vec{B}=0$, the presence of a nonzero $\vec{A}$ affects the energy eigenvalue spectrum. However, the effect on the energy eigenvalues is determined by $\Phi$, and is therefore gauge invariant. To confirm the gauge invariance of your result, you can compare your answer for the energy eigenvalues to Griffiths’ result, obtained using a different gauge.]

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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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澳洲代写|STAT2032|Financial Mathematics金融数学 澳洲国立大学

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课程介绍:

This course provides an introduction to the valuation of cash flows. Topics include: compound interest functions; valuation of annuities certain; loans repayable by instalments; comparison of value and yield of cash flow transactions; valuation of fixed interest securities, with and without tax on interest and capital gains; duration and volatility of securities; introduction to concept of immunisation and matching; consumer credit contracts.

澳洲代写|STAT2032|Financial Mathematics金融数学 澳洲国立大学
FieldInformation
Course CodeSTAT2032
Prerequisite CoursesNot explicitly mentioned in the provided text.
MajorsActuarial Studies, Finance, Statistics
TeachersJacie Liu, Lucy Hu
Units6 units

Financial Mathematics金融数学问题集

问题 1.

  1. What annual interest rate $r$ would allow you to double your initial deposit in 6 years if interest is compounded quarterly? Continuously?
  2. If you receive $6 \%$ interest compounded monthly, about how many years will it take for a deposit at time-0 to triple?
  3. If you deposit $\$ 400$ at the end of each month into an account earning $8 \%$ interest compounded monthly, what is the value of the account at the end of 5 years? 10 years?

问题 2.

  1. You deposit $\$ 700$ at the end of each month into an account earning interest at an annual rate of $r$ compounded monthly. Use a spreadsheet to find the value of $r$ that produces an account value of $\$ 50,000$ in 5 years.
  2. You make an initial deposit of $\$ 1000$ at time-0 into an account with an annual rate of $5 \%$ compounded monthly and additionally you deposit $\$ 400$ at the end of each month. Use a spreadsheet to determine the minimum number of payments required for the account to have a value of at least $\$ 30,000$.
  3. Suppose an account offers continuously compounded interest at an annual rate $r$ and that a deposit of size $P$ is made at the end of each month. Show that the value of the account after $n$ deposits is
    $$
    A_n=P \frac{e^{r n / 12}-1}{e^{r / 12}-1}
    $$

问题 3.

  1. Find a formula for the number $N$ of monthly withdrawals needed to draw down to zero an account initially valued at $A_0$. Use the formula to determine how many withdrawals are required to draw down to zero an account with initial value $\$ 200,000$, if the account pays $6 \%$ compounded monthly.
  2. An account pays an annual rate of $8 \%$ percent compounded monthly. What lump sum must you deposit into the account now so that in 10 years you can begin to withdraw $\$ 4000$ each month for the next 20 years, drawing down the account to zero?
  3. A trust fund has an initial value of $\$ 300,000$ and earns interest at an annul rate of $6 \%$, compounded monthly. If a withdrawal of $\$ 5000$ is made at the end of each month, use a spreadsheet to determine when the account will fall below $\$ 150,000$.

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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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澳洲代写|CIVL3612|Fluid Mechanics流体力学 悉尼大学

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课程介绍:

This unit of study aims to provide an understanding of the conservation of mass and momentum in differential forms for viscous fluid flows. It provides the foundation for advanced study of turbulence, flow around immersed bodies, open channel flow, pipe flow and pump design.

澳洲代写|OLET1201|Business Entrepreneurship: Business Models企业创业: 商业模式 悉尼大学
Key InformationDetails
Course NumberCIVL3612
Pre-requisites(Not mentioned in the text)
Academic Unit (Major)Civil Engineering
Instructor(Not mentioned in the text)
Credit Points6

Business Models商业模式问题集

问题 1.

A common observation in big rivers or other fast-flowing bodies of water (e.g. during floods) is shown in the figures and sketch below. A fast moving stream of water that is steadily flowing along suddenly decelerates and the position of the free surface ‘jumps’ upwards. After a lot of local turbulent motion, the flow settles down again but is now steadily moving at a significantly slower speed.

We will represent the free surface height as $h(x)$ and the velocity by the function $u(x)$. The fluid has constant density $\rho$ and we will treat the problem as one-dimensional. You can assume that viscous stresses along the control surfaces of the volume shown above are negligibly small, and neglect the density of air.
PART I:
a) consider a streamline drawn (line $\mathrm{AB}$ in the figure) just above the smooth flat lower surface of the channel. How is the static pressure in the fluid along this line related to the height of the river? How does the static pressure vary along the line DEA?

(a):
The pressure distribution on line $\mathrm{AB}$ follows the hydrostatic rule. It is true that the flow is not static but by picking an arbitrary control volume at any point on line AB (green dashed control volume in Figure 1) one can see that the balance of forces in the $y$-direction will tell us that the difference between the pressure at the bottom and the ambient pressure should balance the weight of the liquid inside the control volume. This simply implies that the static pressure on line $\mathrm{AB}$ should be equal
The pressure distribution on line DEA also follows the hydrostatic change merely due to the fact that there is no curvature in the streamlines as one integrates the Euler equation normal to them and thus the only change in pressure when one moves from $\mathrm{E}$ to A will be the hydrostatic part. Ignoring the density of air one can see that the pressure is constant from D to E and then start to grow linearly with height as we move from $\mathrm{E}$ to $\mathrm{A}$. The result is shown in Figure

问题 2.

b) Using the control volume shown in the sketch develop two expressions that relate the velocity and height of the stream at station 1 and the velocity and height of the stream at station 2. Developing a table of relevant quantities along each face of the control volume ABCDEA is highly recommended!
c) [2 points] Combine your expressions from (a) and (b) together to show that the speed of the river can be simply evaluated from simple measurements of the river height (e.g. using marked yardsticks attached to the channel floor):
$$
u_1=\sqrt{\frac{g h_2}{2 h_1}\left(h_1+h_2\right)}
$$

}(b) and (c): The selected control volume is shown in Figure 3 (dashed green line). One can subtract the ambient pressure from the entire problem and knowing that the net effect of uniform $P_a$ acting on the control volume is zero then there will be no change in the problem analysis if we only deal with gauge pressures $\left(P(x, y)-P_a\right)$Table 1 summarizes all the important parameters acting on different control surfaces for the selected control volume:

Now we can start by writing the conservation rules using the RTT. It is important to notice that due to the turbulent mixing happening in the region of the hydraulic jump, energy will not be conserved and thus either applying the conservation of energy or the Bernoulli equation will not be the right approach. If we write the conservation of mass for the selected control volume then we will have:

$$
\text { C.O.Mass: } 0=\frac{d}{d t} \int_{\text {c.v. }} \rho d V+\int_{\text {c.s. }} \rho\left(v-v_c\right) \cdot n d A
$$

Knowing that the problem is steady state and using the tabulated quantities, conservation of mass can be simplified to:
$\rho u_1 h_1=\rho u_2 h_2 \Rightarrow u_1 h_1=u_2 h_2$
The conservation of linear momentum in the $x$ direction can also be written in the RTT form:

$$
\text { C.O.Momentum: } \frac{1}{W} \sum F_x=\frac{d}{d t} \int_{c . v .} \rho v_x d V+\int_{\text {c.s. }} \rho v_x\left(v-v_c\right) \cdot n d A
$$


where $W$ is the width into the page.
The net of external forces acting in the $x$-direction on the control volume neglecting the wall shear effect is a result of pressure forces acting on the (AD) and (BC) control surfaces:

$$
\frac{1}{W} \sum F_x=\int_{A D}\left(P-P_a\right) d y-\int_{B C}\left(P-P_a\right) d y=\int_0^{h_1} \rho g y d y-\int_0^{h_2} \rho g y d y=\rho g\left(\frac{h_1^2}{2}-\frac{h_2^2}{2}\right)
$$


The right hand side of the RTT for the conservation of linear momentum can also be simplified to (knowing that the problem is steady and using the tabulated identities):

$$
\text { R.H.S. of RTT for C.O. Momentum }=\rho u_2^2 h_2-\rho u_1^2 h_1
$$


thus the conservation of linear momentum implies that:

$$
\rho g\left(\frac{h_1^2}{2}-\frac{h_2^2}{2}\right)=\rho u_2^2 h_2-\rho u_1^2 h_1 \Rightarrow \frac{g}{2}\left(h_1^2-h_2^2\right)=u_2^2 h_2-u_1^2 h_1
$$

using the result from conservation of mass (equation (1)) one can eliminate $u_2$ from equation (2) to give:

$$
\frac{g}{2}\left(h_1^2-h_2^2\right)=h_1 u_1^2\left(h_1 / h_2-1\right) \Rightarrow u_1=\sqrt{\frac{g h_2}{2 h_1}\left(h_1+h_2\right)}
$$


where we have used the identity $h_1^2-h_2^2=\left(h_1-h_2\right)\left(h_1+h_2\right)$.

问题 3.

A deeper question to answer is why is the water moving so fast locally to begin with. To answer this we must consider the topography of the river bed that is upstream of station 1 , as shown in the drawing below. We denote the height of the fluid stream above the river bed as $h(x)$ and the height of the riverbed by $b(x)$ :
d) [1 point] Consider a slice of river $d x$ and show that conservation of mass can be written in the form:
$$
u(x) \frac{d h(x)}{d x}+h(x) \frac{d u(x)}{d x}=0
$$

(d):
For the selected control volume (Figure 4 ) one can easily write the conservation of mass using Taylor series to obtain expressions for $u(x+\Delta x)$ and $h(x+\Delta x)$ :
$$
u(x) h(x)=u(x+\Delta x) h(x+\Delta x) \rightarrow u(x) h(x)=\left(u(x)+\frac{d u}{d x} \Delta x\right)\left(h(x)+\frac{d h}{d x} \Delta x\right)
$$
which after ignoring the second order terms such $\left(\Delta x^2\right)$ it can be rewritten as:
$$
\Delta x\left(u(x) \frac{d h}{d x}+h(x) \frac{d u}{d x}\right)=0 \Rightarrow u \frac{d h}{d x}+h \frac{d u}{d x}=0
$$
Another way to reach the same result is to say that since the flow is incompressible then the volumetric flow rate should remain unchanged thus $d(u h) / d x=0$ which will lead to the same result we just derived in equation (4).

Figure 4: An arbitrary control volume selected to derive the conservation of mass in the differential form.

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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。

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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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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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STATA代写机器学习/统计学习代写
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澳洲代写|COMP3670|Introduction to Machine Learning机器学习入门 澳洲国立大学

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课程介绍:

Essential foundations for any machine learning application are a basic statistical analysis of the data to be processed, a solid understanding of the mathematical foundations underpinning machine learning as well as the basic classes of learning/adaptation concepts. Those foundations are bundled in this single, introductory course to machine learning in preparation for deeper explorations into the topic, but also as a standalone unit.

澳洲代写|COMP3670|Introduction to Machine Learning机器学习入门 澳洲国立大学
DetailInformation
Course CodeCOMP3670
PrerequisiteNot mentioned in the provided text
Academic UnitSchool of Computing
ANU CollegeANU College of Engineering Computing & Cybernetics
Course SubjectComputer Science
Course ConvenerDr Thang Bui
Units6 units

Binary Classification二进制分类定义

Binary Classification is probably the most frequently studied problem in machine learning and it has led to a large number of important algorithmic and theoretic developments over the past century. In its simplest form it reduces to the question: given a pattern $x$ drawn from a domain $X$, estimate which value an associated binary random variable $y \in{ \pm 1}$ will assume. For instance, given pictures of apples and oranges, we might want to state whether the object in question is an apple or an orange. Equally well, we might want to predict whether a home owner might default on his loan, given income data, his credit history, or whether a given e-mail is spam or ham. The ability to solve this basic problem already allows us to address a large variety of practical settings.

There are many variants exist with regard to the protocol in which we are required to make our estimation:

二元分类可能是机器学习中最常被研究的问题,在过去的一个世纪里,它带来了大量重要的算法和理论发展。最简单的问题是:给定从一个领域 $X$ 中抽取的模式 $x$,估计与之相关的二进制随机变量 $y \in{ \pm 1}$ 将取哪个值。例如,给定苹果和橘子的图片,我们可能想知道相关物体是苹果还是橘子。同样,我们可能希望根据收入数据、信用记录或某封电子邮件是垃圾邮件还是火腿肠来预测房主是否会拖欠贷款。解决这一基本问题的能力已经让我们能够应对各种实际情况。

在我们需要进行估算的协议方面存在许多变体:

  • We might see a sequence of $\left(x_i, y_i\right)$ pairs for which $y_i$ needs to be estimated in an instantaneous online fashion. This is commonly referred to as online learning.
  • We might observe a collection $\mathbf{X}:=\left{x_1, \ldots x_m\right}$ and $\mathbf{Y}:=\left{y_1, \ldots y_m\right}$ of pairs $\left(x_i, y_i\right)$ which are then used to estimate $y$ for a (set of) so-far unseen $\mathbf{X}^{\prime}=\left{x_1^{\prime}, \ldots, x_{m^{\prime}}^{\prime}\right}$. This is commonly referred to as batch learning.
  • We might be allowed to know $\mathbf{X}^{\prime}$ already at the time of constructing the model. This is commonly referred to as transduction.
  • We might be allowed to choose $\mathbf{X}$ for the purpose of model building. This is known as active learning.
  • We might not have full information about $\mathbf{X}$, e.g. some of the coordinates of the $x_i$ might be missing, leading to the problem of estimation with missing variables.
  • The sets $\mathbf{X}$ and $\mathbf{X}^{\prime}$ might come from different data sources, leading to the problem of covariate shift correction.
  • We might be given observations stemming from two problems at the same time with the side information that both problems are somehow related. This is known as co-training.
  • Mistakes of estimation might be penalized differently depending on the type of error, e.g. when trying to distinguish diamonds from rocks a very asymmetric loss applies.
  • 我们可能会看到一连串的 $/left(x_i, y_i\right)$ 对,其中的 $y_i$ 需要以即时在线的方式进行估计。这通常被称为在线学习。
  • 我们可能会观察到一个集合 $\mathbf{X}:=\left{x_1, \ldots x_m\right}$ 和 $\mathbf{Y}: =\$left(x_i,y_i\right)$的成對 $left(x_i,y_i\right)$,然後用於估計(一組)至今未見的 $y$。这通常被称为批量学习。
  • 在构建模型时,我们可能已经知道 $/mathbf{X}^{prime}$。这通常被称为转导。
  • 我们可以选择 $\mathbf{X}$ 来构建模型。这就是所谓的主动学习。
  • 我们可能没有关于 $\mathbf{X}$ 的全部信息,例如,$x_i$ 的某些坐标可能缺失,这就导致了缺失变量的估计问题。
  • $\mathbf{X}$和$\mathbf{X}^{prime}$这两个集合可能来自不同的数据源,从而导致协变量偏移校正问题。
  • 我们可能会同时得到来自两个问题的观测数据,而这两个问题在某种程度上是相关的。这就是所谓的共同训练。
  • 估计错误可能会因错误类型的不同而受到不同的惩罚,例如,当试图区分钻石和岩石时,就会出现非常不对称的损失。

Multiclass Classification is the logical extension of binary classification. The main difference is that now y ∈ {1, . . . , n} may assume a range of different values. For instance, we might want to classify a document according to the language it was written in (English, French, German, Spanish,
Hindi, Japanese, Chinese, . . . ). See Figure 1.6 for an example. The main difference to before is that the cost of error may heavily depend on the type of error we make. For instance, in the problem of assessing the risk of cancer, it makes a significant difference whether we mis-classify an early stage of cancer as healthy (in which case the patient is likely to die) or as an advanced
stage of cancer (in which case the patient is likely to be inconvenienced from
overly aggressive treatment).
Structured Estimation goes beyond simple multiclass estimation by
assuming that the labels y have some additional structure which can be used
in the estimation process. For instance, y might be a path in an ontology,
when attempting to classify webpages, y might be a permutation, when
attempting to match objects, to perform collaborative filtering, or to rank
documents in a retrieval setting. Equally well, y might be an annotation of
a text, when performing named entity recognition. Each of those problems
has its own properties in terms of the set of y which we might consider
admissible, or how to search this space.
Regression is another prototypical application. Here the goal is to estimate a real-valued variable y ∈ R given a pattern x For
instance, we might want to estimate the value of a stock the next day, the
yield of a semiconductor fab given the current process, the iron content of
ore given mass spectroscopy measurements, or the heart rate of an athlete,
given accelerometer data. One of the key issues in which regression problems
differ from each other is the choice of a loss. For instance, when estimating
stock values our loss for a put option will be decidedly one-sided. On the
other hand, a hobby athlete might only care that our estimate of the heart
rate matches the actual on average.

多分类是二元分类的逻辑延伸。主要区别在于,现在 y ∈ {1, . , n} 可以有一系列不同的值。例如,我们可能想根据文档的语言(英语、法语、德语、西班牙语、印地语、日语、中文……)对其进行分类、
印地语、日语、中文……)。). 示例见图 1.6。与之前的主要区别在于,错误的代价可能在很大程度上取决于我们所犯的错误类型。例如,在评估癌症风险的问题中 在评估癌症风险的问题中,我们是将早期癌症错误地归类为健康癌症(在这种情况下,患者很可能会死亡),还是将晚期癌症错误地归类为健康癌症(在这种情况下,患者很可能会死亡),这两者之间的差别是非常大的。
癌症晚期(在这种情况下,病人很可能会因为过于积极的治疗而带来不便)。
过度积极的治疗带来不便)。
结构化估算超越了简单的多类估算,其方法是
假定标签 y 有一些额外的结构,可以在估计过程中使用。
在估计过程中使用。例如,y 可能是本体中的一条路径、
在尝试对网页进行分类时,y 可能是一个排列组合。
例如,在尝试对网页进行分类时,y 可能是本体中的一条路径;在尝试匹配对象、执行协同过滤或在检索设置中对文档进行排序时,y 可能是一种排列。
在检索设置中对文档进行排序。同样,在进行命名实体识别时,y 可以是文本的注释。
同样,在进行命名实体识别时,y 可能是文本的注释。这些问题中的每一个
都有其自身的特性,比如我们可能会认为 y 的集合
或如何搜索这个空间。
回归是另一个典型应用。这里的目标是在给定模式 x 的情况下估计实值变量 y∈R。
例如,我们可能想要估计某只股票第二天的价值、某个半导体制造厂的收益率、某只股票第二天的价值、某只股票第二天的收益率、某只股票第二天的收益率。
例如,我们可能希望根据当前的工艺流程估算出半导体工厂的产量,根据质谱测量结果估算出矿石中的铁含量。
或运动员的心率、
加速度计数据。回归问题的关键问题之一是
不同的关键问题之一是损失的选择。例如,在估算
例如,在估算股票价值时,我们对看跌期权的损失将是明显的单边损失。另一方面
另一方面,业余运动员可能只关心我们对心率的估计值与实际心率的平均值是否一致。
平均心率是否与实际相符。

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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。

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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