分类: 热力学代写

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Balancing Mass and Energy in a System

如果你也在 怎样代写热力学Thermodynamics 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。热力学Thermodynamics是物理学的一个分支,涉及热、功和温度,以及它们与能量、熵以及物质和辐射的物理特性的关系。这些数量的行为受热力学四大定律的制约,这些定律使用可测量的宏观物理量来传达定量描述,但可以用统计力学的微观成分来解释。热力学适用于科学和工程中的各种主题,特别是物理化学、生物化学、化学工程和机械工程,但也适用于其他复杂领域,如气象学。

热力学Thermodynamics从历史上看,热力学的发展源于提高早期蒸汽机效率的愿望,特别是通过法国物理学家萨迪-卡诺(1824年)的工作,他认为发动机的效率是可以帮助法国赢得拿破仑战争的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年首次提出了热力学的简明定义,其中指出:”热力学是关于热与作用在身体相邻部分之间的力的关系,以及热与电的关系的课题。” 鲁道夫-克劳修斯重述了被称为卡诺循环的卡诺原理,为热学理论提供了更真实、更健全的基础。他最重要的论文《论热的运动力》发表于1850年,首次提出了热力学的第二定律。1865年,他提出了熵的概念。1870年,他提出了适用于热的维拉尔定理。

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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Balancing Mass and Energy in a System

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Balancing Mass and Energy in a System

Thermodynamic analysis of open systems requires using the principles of conservation of mass and conservation of energy. When you apply these two principles to a system, you’re balancing the mass and energy entering and leaving a system with any change in mass and energy in the system.

Although some systems may have multiple inlets and outlets, as shown in the jet engine example in the preceding section, many systems have only one inlet and one outlet, which simplifies things. For a single-stream system with one inlet and one exit and no change in mass within the system, the conservation of mass rate equation is written as follows:
$$
\tilde{m}{\text {in }}-\tilde{m}{\text {cul }}=0 \text { or }(\rho V A){\text {in }}-(\rho V A){\text {out }}=0
$$
The conservation of energy principle helps you keep track of energy as it flows through a system. Conservation of energy means the energy coming into the system $\left(E_{\text {in }}\right)$ minus the energy leaving $\left(E_{\text {nut }}\right)$ equals the change in energy within the system $\left(\Delta E_{\mathrm{sy}}\right)$. The conservation of energy equation for any system is written as $E_{\mathrm{in}}-E_{\text {out }}=\Delta E_{\text {sys }}$. The units for energy are kilojoules.
The left-hand side of the conservation of energy equation $\left(E_{\text {in }}-E_{\text {oan }}\right)$, represents the net amount of energy transfer in a system by heat (Q), work $(W)$, and mass $(m)$. Work in a system can take many forms, as described in Chapter 4, including boundary work, shaft work, and electrical work. Energy transfer by mass includes the internal $(U)$, kinetic $(K E)$, and potential $(P E)$ energy of the flow.
It takes work to move mass into or out of a control volume. This work is called flow work, and it’s the product of the fluid pressure $(P)$ and the fluid specific volume $(v)$. Flow work is written as $w_{\text {nlow }}=P v$. Flow work and internal energy are combined into a property called enthalpy (see Chapter 2) as defined by this equation: $h=u+P v$. For an open system, the net energy transfer to the system is written as follows:
$$
E_{\mathrm{in}}-E_{\text {cut }}=[Q+W+\dot{m}(h+k e+p e)]{\mathrm{in}}+[Q+W+\dot{m}(h+k e+p e)]{\text {mut }}
$$
The right-hand side of the conservation of energy equation ( $\left.\Delta E_{\mathrm{sv}}\right)$, represents the change in internal energy $(U)$, kinetic energy $(K E)$, potential energy $(P E)$, and other energy forms (such as magnetic energy, if used) in the system. A system has kinetic energy if it’s moving relative to an external frame of reference. A system has potential energy from its position in the earth’s gravitational field. I discuss kinetic and potential energy in Chapter 1. For an open system, the change in the total energy of a system is written as follows:
$$
\Delta E_{5 \mathrm{~s}}=\Delta U+\Delta K E+\Delta P E
$$
If your system is stationary, you don’t have to worry about the kinetic or potential energy terms of the whole system, but you may still have kinetic energy or potential energy in the fluid.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|When Time Stands Still: The Steady State Process

Many thermodynamic systems operate continuously, such as air-conditioning systems, power plants, jet engines, and automobile engines. Each of these sophisticated systems uses a number of components, such as pumps, compressors, turbines, nozzles, and diffusers. Because these components operate in steady conditions, energy isn’t accumulated within the devices.
In an open system with steady flow, the mass flow rate of the fluid moving through the system remains constant over time. This constancy means that $\frac{d E_{\text {syatem }}}{d t}=0$ in terms of the energy balance equation, and this process is known as a steady state process. In a steady state process, mass and energy flow rates don’t change within the system. The conservation of energy equation for a steady flow system with only one inlet and one outlet on a rate basis is $\dot{E}{\text {in }}-\dot{E}{\text {oun }}=0$.

The energy equation for steady flow systems includes terms for heat transfer and work interactions associated with changes in enthalpy, kinetic, and/or potential energy. You can write the energy equation on a rate basis to include these energy forms, as shown here:
$$
\left(\dot{Q}{\text {in }}-\dot{Q}{\text {ous }}\right)+\left(\dot{W}{\text {in }}-\dot{W}{\text {out }}\right)=\dot{m}\left[h_{\text {out }}-h_{\text {in }}+\frac{1}{2}\left(\mathbf{V}{\text {out }}^z-V{\text {in }}^2\right)+g\left(z_{\text {out }}-z_{\text {in }}\right)\right]
$$
If you have more than one inlet and/or outlet, you must add additional mass flow rate and energy terms to the energy balance.

The following example shows you how to use the conservation of energy on a steady flow open system. An aircraft is flying at 250 meters per second. The air temperature is -50 degrees Celsius, and the pressure is 30 kilopascals. The air mass flow rate into the engine is 60 kilograms per second, and the fuel mass flow rate is 1 kilogram per second. The exhaust is 300 degrees Celsius and has a velocity of 1,000 meters per second. Figure $6-2$ shows the jet engine as an open system.

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热力学代写

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Balancing Mass and Energy in a System

开放系统的热力学分析需要使用质量守恒和能量守恒原理。当你把这两个原理应用到一个系统时,你就平衡了进入和离开系统的质量和能量系统中质量和能量的变化。

尽管一些系统可能有多个进气道和出口,如前面部分的喷气发动机示例所示,但许多系统只有一个进气道和一个出口,这简化了事情。对于有一个入口和一个出口的单流系统,系统内质量不变,则质量率守恒方程为:
$$
\tilde{m}{\text {in }}-\tilde{m}{\text {cul }}=0 \text { or }(\rho V A){\text {in }}-(\rho V A){\text {out }}=0
$$
能量守恒原理帮助你跟踪能量在系统中的流动。能量守恒意味着进入系统的能量$\left(E_{\text {in }}\right)$减去离开系统的能量$\left(E_{\text {nut }}\right)$等于系统内的能量变化$\left(\Delta E_{\mathrm{sy}}\right)$。任何系统的能量守恒方程写成$E_{\mathrm{in}}-E_{\text {out }}=\Delta E_{\text {sys }}$。能量的单位是千焦。
能量守恒方程$\left(E_{\text {in }}-E_{\text {oan }}\right)$的左边表示系统中通过热量(Q)、功$(W)$和质量$(m)$传递的净能量。系统中的功可以采取多种形式,如第4章所述,包括边界功、竖井功和电气功。质量传递的能量包括流动的内部$(U)$、动能$(K E)$和势能$(P E)$。
把质量移进或移出控制体积需要做功。这个功叫做流动功,它是流体压强$(P)$和流体比容$(v)$的乘积。流程工作写成$w_{\text {nlow }}=P v$。流动功和内能结合成一个叫做焓的性质(见第二章),由这个方程定义:$h=u+P v$。对于开放系统,向系统传递的净能量为:
$$
E_{\mathrm{in}}-E_{\text {cut }}=[Q+W+\dot{m}(h+k e+p e)]{\mathrm{in}}+[Q+W+\dot{m}(h+k e+p e)]{\text {mut }}
$$
能量守恒方程($\left.\Delta E_{\mathrm{sv}}\right)$)的右侧表示系统中内能$(U)$、动能$(K E)$、势能$(P E)$和其他能量形式(如使用磁能)的变化。如果一个系统相对于外部参照系运动,它就有动能。一个系统在地球引力场中的位置产生势能。我在第一章中讨论了动能和势能。对于开放系统,系统总能量的变化量为:
$$
\Delta E_{5 \mathrm{~s}}=\Delta U+\Delta K E+\Delta P E
$$
如果你的系统是静止的,你不必担心整个系统的动能或势能,但是你可能仍然有动能或势能在流体中。

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|When Time Stands Still: The Steady State Process

许多热力学系统连续运行,如空调系统、发电厂、喷气发动机和汽车发动机。这些复杂的系统中的每一个都使用许多组件,如泵,压缩机,涡轮机,喷嘴和扩散器。因为这些组件在稳定的条件下工作,能量不会在设备内积累。
在具有稳定流动的开放系统中,流经系统的流体的质量流量随时间保持恒定。这个常数意味着$\frac{d E_{\text {syatem }}}{d t}=0$在能量平衡方程中,这个过程被称为稳态过程。在稳态过程中,系统内的质量和能量流动速率不变。在速率基础上,只有一个入口和一个出口的稳定流动系统的能量守恒方程为$\dot{E}{\text {in }}-\dot{E}{\text {oun }}=0$。

稳定流动系统的能量方程包括与焓、动能和/或势能变化相关的传热和功相互作用的术语。你可以在速率的基础上写出能量方程来包含这些能量形式,如下所示:
$$
\left(\dot{Q}{\text {in }}-\dot{Q}{\text {ous }}\right)+\left(\dot{W}{\text {in }}-\dot{W}{\text {out }}\right)=\dot{m}\left[h_{\text {out }}-h_{\text {in }}+\frac{1}{2}\left(\mathbf{V}{\text {out }}^z-V{\text {in }}^2\right)+g\left(z_{\text {out }}-z_{\text {in }}\right)\right]
$$
如果您有多个入口和/或出口,则必须在能量平衡中添加额外的质量流量和能量项。

下面的例子向您展示了如何在稳定流动的开放系统中使用能量守恒。一架飞机以每秒250米的速度飞行。空气温度是-50摄氏度,压力是30千帕斯卡。进入发动机的空气质量流量是60kg / s,燃料质量流量是1kg / s。排气温度为300摄氏度,速度为每秒1000米。图$6-2$显示了喷气发动机作为一个开放系统。

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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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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Balancing Energy in a Closed System

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热力学Thermodynamics从历史上看,热力学的发展源于提高早期蒸汽机效率的愿望,特别是通过法国物理学家萨迪-卡诺(1824年)的工作,他认为发动机的效率是可以帮助法国赢得拿破仑战争的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年首次提出了热力学的简明定义,其中指出:”热力学是关于热与作用在身体相邻部分之间的力的关系,以及热与电的关系的课题。” 鲁道夫-克劳修斯重述了被称为卡诺循环的卡诺原理,为热学理论提供了更真实、更健全的基础。他最重要的论文《论热的运动力》发表于1850年,首次提出了热力学的第二定律。1865年,他提出了熵的概念。1870年,他提出了适用于热的维拉尔定理。

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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Balancing Energy in a Closed System

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Balancing Energy in a Closed System

1 introduce the first law of thermodynamics in Chapter 2 ; in this chapter, you get to use it. The first law of thermodynamics is a consequence of the concept of the conservation of energy, which states that energy cannot be created or destroyed; it can only change form.
Conservation of energy means that all the energy entering a system $\left(E_{\text {in }}\right)$ minus the amount of energy leaving it $\left(E_{\text {con }}\right)$ equals the change in the amount of energy $\left(\Delta E_{\text {sys }}\right)$ within the system, as shown in Figure 5-1. You write the conservation of energy equation for a system as follows:
$$
E_{\mathrm{h}}-E_{\text {out }}=\Delta E_{\mathrm{sys}}
$$
You can see the conservation of energy equation is very similar in form to the conservation of mass equation. The SI units for energy are kilojoules.
The left-hand side of the conservation of energy equation $\left(E_{\text {in }}-E_{\infty}\right)$ represents the net amount of energy transfer in a system by heat (Q), work $(W)$, and mass $(m)$. For a closed system, no mass can enter or leave the system, so there’s no energy transfer by mass in a closed system. Traditionally, the direction of heat transfer $(Q)$ is to the system and work $(W)$ is done by the system. Work in a system can take many forms, as described in Chapter 4 , including boundary work, shaft work, and electrical work. For a closed system, the net energy transfer to the system is written as follows:
$$
E_{\mathrm{in}}-E_{\text {out }}=Q-W
$$
The right-hand side of the conservation of energy equation ( $\triangle E_{\mathrm{sys}}$ ) represents the change in internal energy $(U)$, kinetic energy $(K E)$, potential energy $(P E)$, and other energy forms (such as magnetic energy, if used) in a system. A system has kinetic energy if it’s moving relative to an external frame of reference. A system has potential energy from its position in the earth’s gravitational field. I discuss kinetic and potential energy in Chapter 1. For a closed system, the change in the total energy of a system is written like this:
$$
\Delta E_{\text {sys }}=\Delta U+\Delta K E+\Delta P E
$$
If your system is stationary, you don’t have to worry about the kinetic or potential energy terms, so the conservation of energy equation is simplified to the following equation for a closed system: $Q-W=\Delta U$.
The conservation of energy can be written on a per unit mass basis with units of kilojoules per kilogram, as follows:
$$
q-w=\Delta u
$$

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Applying the First Law to Ideal-Gas Processes

Every day you breathe in an ideal gas; it may contain a bit of smog, dust, and pollen, but it’s still an ideal gas. Air is just one of many gases that relate temperature, pressure, and specific volume to each other with the following equation:
$$
P V=m R T
$$
This is the ideal-gas law. The units for each variable are pressure $(P)$ in kilopascals, total volume $(V)$ in cubic meters, mass $(m)$ in kilograms, the gas constant $(R)$ in kilojoules per kilogram-Kelvin, and temperature $(T)$ in Kelvin. You must use absolute temperatures with the ideal-gas law. I discuss the ideal-gas law in Chapter 3.
The ideal-gas law is very useful in determining the pressure-volumetemperature $\left(P_{-V}-T\right)$ relationships for a constant temperature, constantvolume, or constant-pressure process. You can use the ideal-gas law to determine $P_{-v}-T$ properties between the initial State 1 and the final State 2 in a constant temperature, volume, or pressure process, as shown by this equation:
$$
\frac{P_1 V_1}{T_1}=\frac{P_2 V_2}{T_2}
$$
Note that the mass $(m)$ and the gas constant $(R)$ of the ideal-gas law drop out because they don’t change during a closed-system process.

This section examines several thermodynamic processes that involve the idealgas law along with the conservation of mass and the conservation of energy. I systematically change $Q, W$, and $\Delta U$ in the energy equation so that one term equals zero for different thermodynamic processes. For a constant-volume process, the work term $(W)$ is zero. In a constant-temperature process, the change in internal energy $(\Delta U)$ can be zero as long as a phase change doesn’t happen. In an adiabatic process, the heat transfer term $(Q)$ is zero. I use the boundary work problems from Chapter 4 in the examples shown in the following sections.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Balancing Energy in a Closed System

热力学代写

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Balancing Energy in a Closed System

我在第二章中介绍热力学第一定律;在本章中,您将使用它。热力学第一定律是能量守恒概念的结果,它指出能量不能被创造或毁灭;它只能改变形式。
能量守恒是指进入系统的所有能量$\left(E_{\text {in }}\right)$减去离开系统的能量$\left(E_{\text {con }}\right)$等于系统内能量的变化$\left(\Delta E_{\text {sys }}\right)$,如图5-1所示。你把一个系统的能量守恒方程写如下:
$$
E_{\mathrm{h}}-E_{\text {out }}=\Delta E_{\mathrm{sys}}
$$
你可以看到能量守恒方程在形式上和质量守恒方程非常相似。能量的国际单位制单位是千焦。
能量守恒方程$\left(E_{\text {in }}-E_{\infty}\right)$的左边表示系统中通过热量(Q)、功$(W)$和质量$(m)$传递的净能量。对于一个封闭系统,没有质量可以进入或离开系统,所以在一个封闭系统中没有质量的能量传递。传统上,热量传递的方向$(Q)$是对系统的,而功$(W)$是由系统完成的。系统中的功可以采取多种形式,如第4章所述,包括边界功、竖井功和电气功。对于封闭系统,向系统传递的净能量为:
$$
E_{\mathrm{in}}-E_{\text {out }}=Q-W
$$
能量守恒方程($\triangle E_{\mathrm{sys}}$)的右侧表示系统中内能$(U)$、动能$(K E)$、势能$(P E)$和其他能量形式(如使用磁能)的变化。如果一个系统相对于外部参照系运动,它就有动能。一个系统在地球引力场中的位置产生势能。我在第一章中讨论了动能和势能。对于一个封闭系统,系统总能量的变化可以写成:
$$
\Delta E_{\text {sys }}=\Delta U+\Delta K E+\Delta P E
$$
如果你的系统是静止的,你不必担心动能或势能项,所以能量守恒方程被简化为以下封闭系统的方程:$Q-W=\Delta U$。
能量守恒可以以每单位质量为单位,单位为千焦每千克,如下所示:
$$
q-w=\Delta u
$$

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Applying the First Law to Ideal-Gas Processes

每天你吸入一种理想气体;它可能含有一些烟雾、灰尘和花粉,但它仍然是一种理想气体。空气只是许多气体中的一种,它们的温度、压力和比容与下面的等式有关:
$$
P V=m R T
$$
这就是理想气体定律。每个变量的单位是压强$(P)$(千帕斯卡),总体积$(V)$(立方米),质量$(m)$(千克),气体常数$(R)$(千焦耳/千克开尔文),温度$(T)$(开尔文)。你必须用绝对温度和理想气体定律。我在第三章讨论理想气体定律。
理想气体定律在确定恒温、恒容或恒压过程的压力-体积-温度$\left(P_{-V}-T\right)$关系时非常有用。你可以用理想气体定律来确定在恒温、定容或定压过程中,初始状态1和最终状态2之间的$P_{-v}-T$性质,如下式所示:
$$
\frac{P_1 V_1}{T_1}=\frac{P_2 V_2}{T_2}
$$
注意,理想气体定律的质量$(m)$和气体常数$(R)$被忽略了,因为它们在封闭系统过程中不会改变。

本节考察了涉及理想气体定律以及质量守恒和能量守恒的几个热力学过程。我系统地改变了$Q, W$和$\Delta U$在能量方程中,使得一项对不同的热力学过程等于零。对于定容过程,功项$(W)$等于零。在恒温过程中,只要不发生相变,热力学能$(\Delta U)$的变化可以为零。在绝热过程中,传热项$(Q)$为零。在下面的例子中,我使用了第4章的边界功问题。

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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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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Accelerating a car

如果你也在 怎样代写热力学Thermodynamics 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。热力学Thermodynamics是物理学的一个分支,涉及热、功和温度,以及它们与能量、熵以及物质和辐射的物理特性的关系。这些数量的行为受热力学四大定律的制约,这些定律使用可测量的宏观物理量来传达定量描述,但可以用统计力学的微观成分来解释。热力学适用于科学和工程中的各种主题,特别是物理化学、生物化学、化学工程和机械工程,但也适用于其他复杂领域,如气象学。

热力学Thermodynamics从历史上看,热力学的发展源于提高早期蒸汽机效率的愿望,特别是通过法国物理学家萨迪-卡诺(1824年)的工作,他认为发动机的效率是可以帮助法国赢得拿破仑战争的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年首次提出了热力学的简明定义,其中指出:”热力学是关于热与作用在身体相邻部分之间的力的关系,以及热与电的关系的课题。” 鲁道夫-克劳修斯重述了被称为卡诺循环的卡诺原理,为热学理论提供了更真实、更健全的基础。他最重要的论文《论热的运动力》发表于1850年,首次提出了热力学的第二定律。1865年,他提出了熵的概念。1870年,他提出了适用于热的维拉尔定理。

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

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Accelerating a car

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Accelerating a car

A top fuel dragster can accelerate to more than 300 miles per hour in less than a quarter mile. How much power does it take to accelerate a dragster to that speed? Figuring out the answer is quite simple. Accelerating a mass takes work because you must apply a force to make the mass move over a distance. The rate of work tells you how much power is used. You use kinetic energy to analyze the work associated with acceleration. The work required to accelerate a mass (it doesn’t have to be a vehicle) is determined with this equation:
$$
W_a=\frac{1}{2} m\left(\mathbf{V}_2^2-\mathbf{V}_1^2\right)
$$
In this equation, $V_1$ is the initial velocity of the mass when the force is applied to accelerate the mass. If it starts at rest, the initial velocity is zero. $\mathbf{V}_2$ is the final velocity of the mass when the accelerating force is removed. The units used in this equation are kilojoules for the acceleration work, kilograms for the mass, and meters per second for the velocity.

You can calculate the power required to accelerate a 1,000-kilogram dragster to 300 miles per hour in only 4.5 seconds by using the following steps:

Convert the speed to meters per second:
$$
\mathbf{V}_2=\left(\frac{300 \text { miles }}{\text { hour }}\right)\left(\frac{1,610 \mathrm{~m}}{1 \mathrm{mile}}\right)\left(\frac{1 \text { hour }}{3,600 \mathrm{sec}}\right)=134 \mathrm{~m} / \mathrm{s}
$$

Calculate the work due to acceleration.
Because the dragster starts from rest, $\mathrm{V}1$ is zero. $$ W{\mathrm{a}}=1 /(1,000 \mathrm{~kg})(134 \mathrm{~m} / \mathrm{s})^2=9,000 \mathrm{~kJ}
$$
The unit conversion of $1 \mathrm{~kg} \cdot(\mathrm{m} / \mathrm{s})^2=1 \mathrm{~kJ}$ is used to get the answer in kilojoules.

Calculate the average power used to accelerate the dragster.
Power is the rate at which work is done.
$$
\dot{W}a=\frac{W{\mathrm{a}}}{\Delta t}=\frac{9,000 \mathrm{~kJ}}{4.5 \mathrm{sec}}=2,000 \mathrm{~kW}
$$

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Moving with pistons

If a gas inside a piston-cylinder device expands against the piston to make it move, it does work on the piston. The pressure of the gas provides a force to displace the piston, which defines work. The gas inside the cylinder is considered a system, and an imaginary boundary separates the system from the surroundings, which consist of the piston and the cylinder (and everything else in the universe). Because the system boundary moves or changes with the motion of the piston, the work of a piston-cylinder device is often called moving boundary work. The amount of work done by or on the piston-cylinder depends on the relationship between pressure and volume in the cylinder during a work process.

The moving boundary work $\left(W_b\right)$ is defined by the following integral of pressure $(P)$ and volume $(V)$ :
$$
W_6=\int_1^2 P d V
$$

The integral is evaluated using the proper relationship between pressure and volume for a process. There are several different processes a piston-cylinder device may follow to do work as shown in Figure 4-4. Path $\mathrm{A}$ is a constantpressure process, Path $\mathrm{B}$ is a constant-temperature process, and Path $\mathrm{C}$ is a reversible-adiabatic process. A polytropic process can take any path on the diagram as long as it’s below Path $\mathrm{A}$. (I discuss these processes in detail in the next bulleted list.)

The boundary work of a process equals the area under the path between Endpoints 1 and 2. The amount of work extracted from Path A in Figure 4-4 is more than that extracted from Paths $\mathrm{B}$ and $\mathrm{C}$ because the area under Path $\mathrm{A}$ is greater than the area under Path B or $\mathrm{C}$. You can see that the pressure during the constant-pressure process is more than the average pressure during the constant-temperature and reversible-adiabatic processes. Higher pressure provides a greater force and a greater amount of work in a process if the force is applied through the same distance.

Boundary work is positive if work is done by the fluid on the piston; this process is expansion. Boundary work is negative if work is done on the fluid by the piston; this process is compression.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Accelerating a car

热力学代写

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Accelerating a car

一辆顶级燃油跑车可以在不到四分之一英里的时间内加速到每小时300英里以上。把一辆飙车加速到那样的速度需要多大的力量?要找出答案很简单。加速一个物体需要做功,因为你必须施加一个力使物体移动一段距离。功的速率告诉你消耗了多少能量。你用动能来分析与加速度有关的功。加速一个物体(不一定是交通工具)所需的功由这个方程决定:
$$
W_a=\frac{1}{2} m\left(\mathbf{V}_2^2-\mathbf{V}_1^2\right)
$$
在这个方程中,$V_1$是施加力加速质量时质量的初始速度。如果它从静止开始,初始速度为零。$\mathbf{V}_2$是物体在去掉加速力后的最终速度。在这个方程中使用的单位是:加速度功是千焦耳,质量是千克,速度是米每秒。

通过以下步骤,你可以计算出在4.5秒内将一辆1000公斤重的赛车加速到每小时300英里所需的功率:

将速度转换为米每秒:
$$
\mathbf{V}_2=\left(\frac{300 \text { miles }}{\text { hour }}\right)\left(\frac{1,610 \mathrm{~m}}{1 \mathrm{mile}}\right)\left(\frac{1 \text { hour }}{3,600 \mathrm{sec}}\right)=134 \mathrm{~m} / \mathrm{s}
$$

计算加速度所做的功。
因为dragster从静止开始,$\mathrm{V}1$为零。$$ W{\mathrm{a}}=1 /(1,000 \mathrm{~kg})(134 \mathrm{~m} / \mathrm{s})^2=9,000 \mathrm{~kJ}
$$
用$1 \mathrm{~kg} \cdot(\mathrm{m} / \mathrm{s})^2=1 \mathrm{~kJ}$的单位转换来得到以千焦耳为单位的答案。

计算一下加速跑车所需的平均能量。
功率是做功的速率。
$$
\dot{W}a=\frac{W{\mathrm{a}}}{\Delta t}=\frac{9,000 \mathrm{~kJ}}{4.5 \mathrm{sec}}=2,000 \mathrm{~kW}
$$

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Moving with pistons

如果活塞-气缸装置内的气体对着活塞膨胀使其运动,它就对活塞做功。气体的压力提供了一个力来移动活塞,这定义了功。气缸内的气体被认为是一个系统,一个假想的边界将这个系统与由活塞和气缸(以及宇宙中的其他一切)组成的环境分开。由于系统边界随着活塞的运动而移动或变化,因此活塞-气缸装置的工作通常称为移动边界功。在工作过程中,活塞缸所做功的大小取决于缸内压力和体积之间的关系。

移动边界功$\left(W_b\right)$由压力$(P)$和体积$(V)$的积分定义为:
$$
W_6=\int_1^2 P d V
$$

积分是用一个过程的压力和体积之间的适当关系来计算的。如图4-4所示,活塞-气缸装置可以遵循几种不同的过程来完成工作。路径$\mathrm{A}$为恒压过程,路径$\mathrm{B}$为恒温过程,路径$\mathrm{C}$为可逆绝热过程。多向性过程可以采取图上的任何路径,只要它在路径$\mathrm{A}$以下。(我将在下一个项目列表中详细讨论这些过程。)

流程的边界功等于端点1和端点2之间的路径下的面积。图4-4中路径A提取的功大于路径$\mathrm{B}$和$\mathrm{C}$提取的功,因为路径$\mathrm{A}$下的面积大于路径B和$\mathrm{C}$下的面积。你可以看到恒压过程中的压强大于恒温和可逆绝热过程中的平均压强。如果施加的力经过相同的距离,较高的压力在一个过程中提供更大的力和更大的功。

如果流体对活塞做功,边界功为正;这个过程就是扩张。如果活塞对流体做功,边界功为负;这个过程就是压缩。

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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
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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Figuring out linear interpolation

如果你也在 怎样代写热力学Thermodynamics 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。热力学Thermodynamics是物理学的一个分支,涉及热、功和温度,以及它们与能量、熵以及物质和辐射的物理特性的关系。这些数量的行为受热力学四大定律的制约,这些定律使用可测量的宏观物理量来传达定量描述,但可以用统计力学的微观成分来解释。热力学适用于科学和工程中的各种主题,特别是物理化学、生物化学、化学工程和机械工程,但也适用于其他复杂领域,如气象学。

热力学Thermodynamics从历史上看,热力学的发展源于提高早期蒸汽机效率的愿望,特别是通过法国物理学家萨迪-卡诺(1824年)的工作,他认为发动机的效率是可以帮助法国赢得拿破仑战争的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年首次提出了热力学的简明定义,其中指出:”热力学是关于热与作用在身体相邻部分之间的力的关系,以及热与电的关系的课题。” 鲁道夫-克劳修斯重述了被称为卡诺循环的卡诺原理,为热学理论提供了更真实、更健全的基础。他最重要的论文《论热的运动力》发表于1850年,首次提出了热力学的第二定律。1865年,他提出了熵的概念。1870年,他提出了适用于热的维拉尔定理。

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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Figuring out linear interpolation

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Figuring out linear interpolation

Here’s an example that shows you how to interpolate a table to find the value of a property that’s in between values listed in a table. You need to know how to do this in many examples throughout this book, unless you have access to a software program that calculates thermodynamic properties for you. Many thermodynamic textbooks include a software package for properties.

You can use temperature and pressure for compressed liquids to determine specific volume, internal energy, and enthalpy. For example, you can find the enthalpy of water at 22 degrees Celsius and 0.1 megapascal pressure using the thermodynamic properties of compressed liquid water as shown in Table A-2 of the appendix. The following steps show you how to find the enthalpy by doing a linear interpolation of the data in the appendix:

  1. Look at Table A-2 in the appendix.
    It lists four different pressures: $0.01,0.1,1.0$, and $10.0 \mathrm{MPa}$.
  2. Choose the section of the table for $0.1 \mathrm{MPa}$.
  3. Look for the temperature of $22^{\circ} \mathrm{C}$.
    It isn’t listed; you have to interpolate the table between $20^{\circ}$ and $30^{\circ} \mathrm{C}$.
  4. Find the value of the enthalpy $h_{20}$ at $20^{\circ} \mathrm{C}$.
    $$
    h_{20}=84.03 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}
    $$
  5. Find the value of the enthalpy $h_{30}$ at $30^{\circ} \mathrm{C}$.
    $$
    h_{30}=125.9 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}
    $$
  6. Use the following relationship between enthalpy and temperature:
    $$
    \frac{h_{22}-h_{2 n}}{h_{30}-h_{20}}=\frac{(22-20)^{\circ} \mathrm{C}}{(30-20)^{\circ} \mathrm{C}}
    $$
    This equation can be written in a similar way to find internal energy, entropy, or specific volume.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Interpolating with two variables

Many times you need to interpolate between two different variables, such as temperature and pressure, to find properties such as internal energy, enthalpy, and so forth. Interpolating with two variables is a bit trickier than linear interpolation of one variable. Here’s an example that shows you how to do bilinear interpolation with two variables in a data table.
Suppose you take a trip to a power plant and discover that the boiler makes steam at 8 megapascals pressure and 560 degrees Celsius. You can find the enthalpy of the steam from Table A-5 in the appendix. The pressure and temperature aren’t listed in the table, so you have to interpolate both variables. You have to do interpolation three times. To find the enthalpy of the steam $\left(h_1\right)$ at these conditions, follow these steps:

Find the enthalpy of the steam at pressures and temperatures above and below the desired conditions, using Table $A-5$ in the appendix.
$$
\begin{aligned}
& T_{\text {high }}=600^{\circ} \mathrm{C}, P_{\text {ligh }}=10 \mathrm{MPa}, h_{\mathrm{a}}=3,625 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg} \
& T_{\text {high }}=600^{\circ} \mathrm{C}, P_{\text {lou }}=1.0 \mathrm{MPa}, h_b=3,698 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg} \
& T_{\text {law }}=500^{\circ} \mathrm{C}, P_{\text {high }}=10 \mathrm{MPa}, h_c=3,374 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg} \
& T_{\text {low }}=500^{\circ} \mathrm{C}, P_{\text {low }}=1.0 \mathrm{MPa}, h_d=3,478 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}
\end{aligned}
$$
Figure 3-6 illustrates the pressure, temperature, and enthalpy relationship of this example, showing the locations of the table values relative to the state value of the steam.

Find the enthalpy $h_{\text {wigh }}$ of the steam at $600^{\circ} \mathrm{C}$ and 8 MPa by interpolating the $600^{\circ} \mathrm{C}$ data.
$$
\begin{aligned}
& h_{\text {lijth }}=\frac{(8-1) \mathrm{MPa}}{(10-1) \mathrm{MPa}}\left(h_a-h_b\right)+h_0 \
& h_{\text {tij̣ } 1}=\frac{(8-1) \mathrm{MPa}}{(10-1) \mathrm{MPa}}(3,625-3,698) \mathrm{kJ} / \mathrm{kg}+3,698 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}=3,641 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}
\end{aligned}
$$
Find the enthalpy $h_{\text {low }}$ of the steam at $500^{\circ} \mathrm{C}$ and $8 \mathrm{MPa}$ by interpolating the $500^{\circ} \mathrm{C}$ data.
$$
\begin{aligned}
& h_{\mathrm{low}}=\frac{(8-1) \mathrm{MPa}}{(10-1) \mathrm{MPa}}\left(h_c-h_{\mathrm{d}}\right)+h_{\mathrm{d}} \
& h_{\mathrm{low}}=\frac{(8-1) \mathrm{MPa}}{(10-1) \mathrm{MPa}}(3,374-3,478) \mathrm{kJ} / \mathrm{kg}+3,478 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}=3,397 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}
\end{aligned}
$$

Find the enthalpy $h_1$ of the steam at $560^{\circ} \mathrm{C}$ and $8 \mathrm{MPa}$ by interpolating the 8 MPa data.
$$
\begin{aligned}
& h_1=\frac{(560-500)^{\circ} \mathrm{C}}{(600-500)^{\circ} \mathrm{C}}\left(h_{\text {tigh }}-h_{\text {tow }}\right)+h_{\mathrm{low}} \
& h_1=\frac{(560-500)^{\circ} \mathrm{C}}{(600-500)^{\circ} \mathrm{C}}(3,641-3,397) \mathrm{kJ} / \mathrm{kg}+3,397 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}=3,543 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}
\end{aligned}
$$

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Figuring out linear interpolation

热力学代写

代写|热力学代写thermodynamics代考|Figuring out linear interpolation

下面的示例向您展示了如何插入一个表,以查找表中列出的值之间的属性值。你需要知道如何在本书的许多例子中做到这一点,除非你有一个为你计算热力学性质的软件程序。许多热力学教科书都包含一个属性软件包。

可以使用压缩液体的温度和压力来确定比容、内能和焓。例如,根据附录表A-2所示的压缩液态水的热力学性质,可以求出水在22摄氏度和0.1兆帕斯卡压力下的焓。以下步骤向您展示如何通过对附录中的数据进行线性插值来找到焓:

参见附录中的表A-2。
它列出了四种不同的压力:$0.01,0.1,1.0$和$10.0 \mathrm{MPa}$。

为$0.1 \mathrm{MPa}$选择表的部分。

看看$22^{\circ} \mathrm{C}$的温度。
它没有被列出;您必须在$20^{\circ}$和$30^{\circ} \mathrm{C}$之间插入表格。

求焓的值$h_{20}$在$20^{\circ} \mathrm{C}$。
$$
h_{20}=84.03 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}
$$

求焓的值$h_{30}$在$30^{\circ} \mathrm{C}$。
$$
h_{30}=125.9 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}
$$

用焓和温度的关系式:
$$
\frac{h_{22}-h_{2 n}}{h_{30}-h_{20}}=\frac{(22-20)^{\circ} \mathrm{C}}{(30-20)^{\circ} \mathrm{C}}
$$
这个方程可以用类似的方法来求热力学能、熵或比容。

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Interpolating with two variables

很多时候,你需要在两个不同的变量之间进行插值,比如温度和压强,才能找到热力学能、焓等性质。两个变量的插值比一个变量的线性插值要棘手一些。下面的示例向您展示了如何使用数据表中的两个变量进行双线性插值。
假设你去了一趟发电厂,发现锅炉在800万帕的压力和560摄氏度的温度下产生蒸汽。你可以从附录的表A-5中找到蒸汽的焓。压强和温度没有列在表中,所以你必须把这两个变量都插进去。你需要做三次插值。要找到这些条件下的蒸汽$\left(h_1\right)$的焓,请遵循以下步骤:

根据附录中的表格$A-5$,求出蒸汽在压力和温度高于或低于所需条件下的焓。
$$
\begin{aligned}
& T_{\text {high }}=600^{\circ} \mathrm{C}, P_{\text {ligh }}=10 \mathrm{MPa}, h_{\mathrm{a}}=3,625 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg} \
& T_{\text {high }}=600^{\circ} \mathrm{C}, P_{\text {lou }}=1.0 \mathrm{MPa}, h_b=3,698 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg} \
& T_{\text {law }}=500^{\circ} \mathrm{C}, P_{\text {high }}=10 \mathrm{MPa}, h_c=3,374 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg} \
& T_{\text {low }}=500^{\circ} \mathrm{C}, P_{\text {low }}=1.0 \mathrm{MPa}, h_d=3,478 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}
\end{aligned}
$$
图3-6显示了本例的压力、温度和焓的关系,显示了表值相对于蒸汽状态值的位置。

通过插值$600^{\circ} \mathrm{C}$数据,求出$600^{\circ} \mathrm{C}$和8mpa处蒸汽的焓$h_{\text {wigh }}$。
$$
\begin{aligned}
& h_{\text {lijth }}=\frac{(8-1) \mathrm{MPa}}{(10-1) \mathrm{MPa}}\left(h_a-h_b\right)+h_0 \
& h_{\text {tij̣ } 1}=\frac{(8-1) \mathrm{MPa}}{(10-1) \mathrm{MPa}}(3,625-3,698) \mathrm{kJ} / \mathrm{kg}+3,698 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}=3,641 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}
\end{aligned}
$$
通过插值$500^{\circ} \mathrm{C}$数据,求出$500^{\circ} \mathrm{C}$和$8 \mathrm{MPa}$处蒸汽的焓$h_{\text {low }}$。
$$
\begin{aligned}
& h_{\mathrm{low}}=\frac{(8-1) \mathrm{MPa}}{(10-1) \mathrm{MPa}}\left(h_c-h_{\mathrm{d}}\right)+h_{\mathrm{d}} \
& h_{\mathrm{low}}=\frac{(8-1) \mathrm{MPa}}{(10-1) \mathrm{MPa}}(3,374-3,478) \mathrm{kJ} / \mathrm{kg}+3,478 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}=3,397 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}
\end{aligned}
$$

通过插值8 MPa数据,求出$560^{\circ} \mathrm{C}$和$8 \mathrm{MPa}$处蒸汽的焓$h_1$。
$$
\begin{aligned}
& h_1=\frac{(560-500)^{\circ} \mathrm{C}}{(600-500)^{\circ} \mathrm{C}}\left(h_{\text {tigh }}-h_{\text {tow }}\right)+h_{\mathrm{low}} \
& h_1=\frac{(560-500)^{\circ} \mathrm{C}}{(600-500)^{\circ} \mathrm{C}}(3,641-3,397) \mathrm{kJ} / \mathrm{kg}+3,397 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}=3,543 \mathrm{~kJ} / \mathrm{kg}
\end{aligned}
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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
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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The $T-v$ diagram

如果你也在 怎样代写热力学Thermodynamics 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。热力学Thermodynamics是物理学的一个分支,涉及热、功和温度,以及它们与能量、熵以及物质和辐射的物理特性的关系。这些数量的行为受热力学四大定律的制约,这些定律使用可测量的宏观物理量来传达定量描述,但可以用统计力学的微观成分来解释。热力学适用于科学和工程中的各种主题,特别是物理化学、生物化学、化学工程和机械工程,但也适用于其他复杂领域,如气象学。

热力学Thermodynamics从历史上看,热力学的发展源于提高早期蒸汽机效率的愿望,特别是通过法国物理学家萨迪-卡诺(1824年)的工作,他认为发动机的效率是可以帮助法国赢得拿破仑战争的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年首次提出了热力学的简明定义,其中指出:”热力学是关于热与作用在身体相邻部分之间的力的关系,以及热与电的关系的课题。” 鲁道夫-克劳修斯重述了被称为卡诺循环的卡诺原理,为热学理论提供了更真实、更健全的基础。他最重要的论文《论热的运动力》发表于1850年,首次提出了热力学的第二定律。1865年,他提出了熵的概念。1870年,他提出了适用于热的维拉尔定理。

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

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The $T-v$ diagram

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The $T-v$ diagram

Phase transitions between liquid and vapor happen around you every day. Here are some examples:
Water evaporates readily into the air.
The nozzles at gasoline pumps have vapor-recovery devices to prevent pollution.
$\sim$ Power plants have boilers that generate steam from water.
Air conditioners vaporize refrigerant by absorbing heat from your house.
If you take the $P-v-T$ surface shown in Figure $3-1$ and look at it from the temperature-volume $(T-v)$ perspective, you get a diagram like the one shown in Figure 3-3. The T-v diagram helps you visualize how a thermodynamic process changes with temperature and volume. (A thermodynamic process is a means of changing some property of a substance, such as its temperature, pressure, specific volume, or energy. I discuss thermodynamic processes involving heat and work in Chapter 4.)

On the $T-v$ diagram, the solid, dome-shaped line in Figure 3-3 is the liquidvapor line between the triple point and the critical point from the phase diagram in Figure 3-2. The left side of the dome is the saturated liquid line, and the right side of the dome is the saturated vapor line. The saturation lines separate the liquid and the vapor phases from the mixture under the dome. The mixture contains both liquid and vapor in differing proportions. Thermodynamic properties of materials at the saturated liquid and saturated vapor states are tabulated for you in the appendix (see Tables A-3 and A-4 for saturated water and Tables A-6 and A-7 for saturated refrigerant R-134a).

On the left side of the saturation dome, you have 100-percent liquid, and on the right side of the dome, you have 100 -percent vapor. The liquid region is called the subcooled-liquid state because the liquid temperature is lower than the temperature of a saturated liquid at the same pressure. This region is also called the compressed liquid state. You can think of the liquid as being at a higher pressure than that of a saturated liquid at the same temperature. The terms “subcooled liquid” and “compressed liquid” can be used interchangeably. At the top of the dome is the critical point. At pressures above the critical point, the material is a supercritical fluid.

Two dashed lines are drawn on the $T-v$ diagram in Figure 3-3, showing two different constant-pressure processes occurring: one at pressure $P_1$ and the other at pressure $P_2$, A pot of water boiling on a stove is an example of a constantpressure process. The local atmospheric pressure remains constant during the water-heating process.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The P $v$ diagram

If you take the $P-v-T$ surface from Figure $3-1$ and look at it from the pressurevolume $(P-v)$ perspective, you get a diagram like the one shown in Figure 3-4. The pressure-volume $(P-v)$ diagram helps you see how a thermodynamic process changes with pressure and volume. The $P-v$ diagram looks very similar to the $T-v$ diagram in Figure 3-3. The saturated liquid-vapor dome is shown with liquid to the left and vapor to the right. The critical point is at the top of the dome. Two constant-temperature process lines are drawn as dashed lines in the diagram. The constant-temperature lines show that inside the dome, the phase transition between liquid and vapor is a constant-pressure and constant-temperature process.

Inside the vapor dome of a $P-v$ or $T-v$ diagram, temperature and pressure are dependent on each other. For a given fluid temperature inside the vapor dome, there’s a corresponding saturation pressure. In a similar fashion, for a given fluid pressure inside the vapor dome, there’s a corresponding saturation temperature.
Temperature increases in the vertical direction of the diagram in Figure 3-4, as shown by the equation $T_1<T_2$. Figure $3-4$ shows a constant-volume heating process between lines $T_1$ and $T_2$ in the superheated vapor region of the diagram.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The $T-v$ diagram

热力学代写

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The $T-v$ diagram

液体和蒸汽之间的相变每天都在你身边发生。下面是一些例子:
水很容易蒸发到空气中。
汽油泵的喷嘴装有蒸汽回收装置以防止污染。
发电厂有从水中产生蒸汽的锅炉。
空调通过吸收室内热量使制冷剂蒸发。
如果你取图3-1所示的P-v-T曲面,从温度-体积(T-v)的角度来看,你会得到如图3-3所示的图表。T-v图帮助你可视化热力学过程是如何随温度和体积变化的。热力学过程是一种改变物质某些特性的方法,如温度、压力、比容或能量。我将在第4章讨论涉及热和功的热力学过程。)

在T-v图中,图3-3中的实心圆顶线是图3-2相图中三相点与临界点之间的液汽线。圆顶的左侧是饱和液体线,圆顶的右侧是饱和蒸汽线。饱和线将液体和蒸汽从穹顶下的混合物中分离出来。这种混合物含有不同比例的液体和蒸汽。材料在饱和液体和饱和蒸汽状态下的热力学性质在附录中为您列出(饱和水见表A-3和A-4,饱和制冷剂R-134a见表A-6和A-7)。

在饱和穹顶的左边,是百分之百的液体,在穹顶的右边,是百分之百的蒸汽。液体区域被称为过冷液态,因为在相同压力下,液体的温度低于饱和液体的温度。这个区域也被称为压缩液态。你可以认为在相同温度下液体的压强比饱和液体的压强高。术语“过冷液体”和“压缩液体”可以互换使用。在穹顶的顶端是临界点。在高于临界点的压力下,物质是超临界流体。

在图3-3的T-v图上画了两条虚线,表示两个不同的恒压过程:一个压力为P_1,另一个压力为P_2。在炉子上烧开一壶水就是一个恒压过程的例子。在水加热过程中,当地的大气压力保持恒定。

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The P $v$ diagram

如果从图3-1中取P-v- t曲面,并从压力-体积(P-v)的角度来看它,你会得到如图3-4所示的图表。压力-体积(P-v)图帮助你了解热力学过程是如何随压力和体积变化的。$P-v$图与图3-3中的$T-v$图非常相似。饱和的液体-蒸汽圆顶如图所示,左边是液体,右边是蒸汽。临界点在穹顶的顶部。两条恒温工艺线在图中以虚线表示。恒温曲线表明,在穹顶内部,液体和蒸汽的相变是一个恒压恒温的过程。

在P-v或T-v图的蒸汽圆顶内,温度和压力是相互依赖的。对于给定的蒸汽圆顶内的流体温度,有一个相应的饱和压力。同样,对于给定的蒸汽穹顶内的流体压力,也有相应的饱和温度。
如图3-4所示,温度沿垂直方向升高,表达式为$T_1<T_2$。图$3-4$显示了图中过热蒸汽区$T_1$和$T_2$线之间的定容加热过程。

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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。

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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Discovering Nature’s Law and Order on Temperature, Energy, and Entropy

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热力学Thermodynamics从历史上看,热力学的发展源于提高早期蒸汽机效率的愿望,特别是通过法国物理学家萨迪-卡诺(1824年)的工作,他认为发动机的效率是可以帮助法国赢得拿破仑战争的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年首次提出了热力学的简明定义,其中指出:”热力学是关于热与作用在身体相邻部分之间的力的关系,以及热与电的关系的课题。” 鲁道夫-克劳修斯重述了被称为卡诺循环的卡诺原理,为热学理论提供了更真实、更健全的基础。他最重要的论文《论热的运动力》发表于1850年,首次提出了热力学的第二定律。1865年,他提出了熵的概念。1870年,他提出了适用于热的维拉尔定理。

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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Discovering Nature’s Law and Order on Temperature, Energy, and Entropy

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Discovering Nature’s Law and Order on Temperature, Energy, and Entropy

In thermodynamics, you need three basic things to analyze systems: properties of materials, processes for changing the state of materials, and laws to define how properties and processes can function. In this section, I tell you about the four laws of thermodynamics. Two of the laws deal only with the concept of temperature and aren’t really used for performing analyses. They exist to define what constitutes thermal equilibrium and give the basis for the concept of the absolute temperature scale. The laws that you will use most often are known as the first and second laws of thermodynamics. These laws are used to analyze the flow of energy (first law) and the generation of entropy (second law) in a process or a cycle.
The zeroth law on temperature
After a hard day at work, you come home from the office, kick off your shoes, and rest your weary feet on your nice leather ottoman. The leather feels cool to your feet, and it refreshes you. After a while, the leather under your feet warms up and stops feeling quite so refreshing. Your feet and the leather have reached thermal equilibrium; you and the leather have the same temperature.
Heat can be transferred from one object to another only if there’s a temperature difference between them. The rest of the ottoman is at thermal equilibrium with your living room, so no heat transfer takes place between the ottoman and the room. Take a photo of the ottoman with an infrared camera, and you’ll see an image of where your legs and feet were on the ottoman. When two objects are at the same temperature, they do not transfer heat. This is a statement of the zeroth law of thermodynamics. The zeroth (pronounced like zero with a th) law says that if two bodies are independently in thermal equilibrium with a third body, they’re in thermal equilibrium with each other. This is stating the obvious. It’s almost like saying that if two boys look like a third boy, you’re probably looking at triplets. The implication of the zeroth law is that it validates the use of a thermometer for measuring temperature, with the thermometer being the so-called third body.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The first law on energy conservation

When you hear the phrase energy conservation, you may think of turning up the thermostat in your house during the summer or riding your bike to the store instead of driving there. In thermodynamics, energy conservation has a completely different meaning. The first law of thermodynamics states that energy cannot be created or destroyed; it can only change form. Fundamentally, you study thermodynamics to understand how energy changes form – how heat can be used to do work and how work can be used to move heat from one place to another.
When you use the first law to analyze a system, you need to account for how energy changes in a system. This accounting is known as doing an energy bakance on a system. Keeping track of what happens to energy in a system is like balancing your checkbook. When you get paid, your checkbook balance goes up; this is like energy coming into a system. You spend money from your account on various things, and your balance goes down. In a thermodynamic system, the energy goes out to do different things, like perform work.

The principle of conservation of energy says that whenever energy enters a system, it must either leave the system in some way or change the energy of the system. Energy can enter and leave a system in any of three ways:

As a form of work: For example when you compress air with a pump to inflate a bicycle tire, that’s work. Your muscles supply the energy to do the work of compression.

As a form of heat: When you start your car, the fuel burning inside the engine releases heat to the air inside the cylinders, allowing the engine to do work for you.
$\sim$ By adding or removing mass from the system because all mass possesses energy: If you turn on your hot-water faucet, hot water leaves your water heater and is replaced by cold water. Energy is lost from the water heater by the mass of water with lower energy entering into the system.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Discovering Nature’s Law and Order on Temperature, Energy, and Entropy

热力学代写

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Discovering Nature’s Law and Order on Temperature, Energy, and Entropy

在热力学中,你需要三个基本的东西来分析系统:材料的性质,改变材料状态的过程,以及定义性质和过程如何起作用的定律。在本节中,我将告诉你热力学的四大定律。其中两条定律只涉及温度的概念,并不真正用于分析。它们的存在是为了定义什么构成了热平衡,并为绝对温标的概念提供了基础。你最常使用的定律是热力学第一定律和第二定律。这些定律用于分析过程或循环中的能量流动(第一定律)和熵的产生(第二定律)。
关于温度的第零定律
辛苦工作一天后,你从办公室回到家,脱下鞋子,把疲倦的双脚放在漂亮的皮凳上休息。皮革给你的脚带来凉爽的感觉,使你精神焕发。过了一会儿,你脚下的皮革变暖了,不再那么清爽了。你的脚和皮革已经达到热平衡;你和皮革的温度相同。
只有当一个物体之间存在温差时,热量才能从一个物体传递到另一个物体。其余的奥斯曼是在热平衡与你的客厅,所以没有热量传递发生在奥斯曼和房间之间。用红外相机拍一张脚垫的照片,你会看到你的腿和脚在脚垫上的位置。当两个物体处于相同的温度时,它们不传递热量。这是热力学第零定律的表述。第零定律(发音像带th的零)说的是,如果两个物体与第三个物体独立地处于热平衡状态,那么它们彼此之间也处于热平衡状态。这是显而易见的。这几乎就像说,如果两个男孩看起来像第三个男孩,你可能看到的是三胞胎。第零定律的含义是,它证实了使用温度计来测量温度,温度计是所谓的第三个物体。

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|The first law on energy conservation

当你听到节能这个词的时候,你可能会想到在夏天把家里的恒温器调高,或者骑自行车去商店而不是开车去。在热力学中,能量守恒有着完全不同的含义。热力学第一定律指出,能量不能被创造或毁灭;它只能改变形式。从根本上说,你学习热力学是为了理解能量是如何变化的——热量是如何被用来做功的,以及功是如何被用来把热量从一个地方转移到另一个地方的。
当你用第一定律来分析一个系统时,你需要考虑系统中的能量是如何变化的。这种计算被称为对系统进行能量平衡。跟踪一个系统中能量的变化就像平衡你的支票簿一样。当你得到报酬时,你的支票簿余额增加;这就像能量进入一个系统。你把账户里的钱花在各种各样的事情上,你的余额就下降了。在热力学系统中,能量被用来做不同的事情,比如做功。

能量守恒原理说,无论何时能量进入一个系统,它要么以某种方式离开系统,要么改变系统的能量。能量可以以三种方式进入或离开系统:

作为工作的一种形式:例如,当你用打气筒压缩空气给自行车轮胎充气时,这就是工作。你的肌肉提供能量来完成压缩的工作。

作为热量的一种形式:当你启动汽车时,发动机内燃烧的燃料将热量释放到汽缸内的空气中,使发动机为你工作。
通过从系统中增加或减少质量,因为所有质量都具有能量:如果你打开热水水龙头,热水离开热水器,取而代之的是冷水。进入系统的较低能量的水的质量使热水器损失了能量。

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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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PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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SPSS代写计量经济学代写
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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Enthalpy

如果你也在 怎样代写热力学Thermodynamics 这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。热力学Thermodynamics是物理学的一个分支,涉及热、功和温度,以及它们与能量、熵以及物质和辐射的物理特性的关系。这些数量的行为受热力学四大定律的制约,这些定律使用可测量的宏观物理量来传达定量描述,但可以用统计力学的微观成分来解释。热力学适用于科学和工程中的各种主题,特别是物理化学、生物化学、化学工程和机械工程,但也适用于其他复杂领域,如气象学。

热力学Thermodynamics从历史上看,热力学的发展源于提高早期蒸汽机效率的愿望,特别是通过法国物理学家萨迪-卡诺(1824年)的工作,他认为发动机的效率是可以帮助法国赢得拿破仑战争的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年首次提出了热力学的简明定义,其中指出:”热力学是关于热与作用在身体相邻部分之间的力的关系,以及热与电的关系的课题。” 鲁道夫-克劳修斯重述了被称为卡诺循环的卡诺原理,为热学理论提供了更真实、更健全的基础。他最重要的论文《论热的运动力》发表于1850年,首次提出了热力学的第二定律。1865年,他提出了熵的概念。1870年,他提出了适用于热的维拉尔定理。

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

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Enthalpy

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Enthalpy

Many thermodynamic processes involve a fluid flowing through a device and undergoing a change in internal energy. Any time a fluid flows into a system, it does work on the system, and any time a fluid flows out of a system, the system does work on the fluid. This occurs when hot water flows though an automobile radiator, for example. The work associated with the fluid flowing into or out of the system is represented by the product of the pressure $(P)$ and the volume $(V)$ of the fluid. This happens in so many situations that a new property, enthalpy $(H)$, is used to combine the change in internal energy with this flow work, to make calculations more convenient. Enthalpy is defined by the following equation: $H=U+P V$. The units for enthalpy are the same as those for internal energy. The units for the pressure-volume $(P V)$ product in the Sl system are kilopascals-cubic meter $\left(\mathrm{kPa} \cdot \mathrm{m}^3\right)$ which is equivalent to kilojoules $(\mathrm{kJ})$. You use enthalpy on thermodynamic systems such as turbines, compressors, nozzles, and heat exchangers. I discuss these nifty devices in Chapter
Specific heat
Whether you watch it or not, a large pot of water on the stove can take a long time to reach a boil. A thermodynamic property called specific heat determines how much a material heats up if you add a given amount of energy to it.

Heating up solids and liquids
Some materials can change temperature quickly because they don’t need a lot of energy to heat up; others take a lot of energy to heat up. For solid and liquid materials, the following equation shows how you use the mass $(m)$ of the material and its specific heat $(c)$ to determine how much energy is required to change its temperature $\left(T_2-T_1\right): U_2-U_1=m \cdot c\left(T_2-T_1\right)$. The amount of energy that goes into the material changes the internal energy $\left(U_2-U_1\right)$ of the material, I list the specific heat of a few commonly used liquids and solids in Table $\mathrm{A}-10$ of the appendix.
When you heat up (or cool down) a material, the initial temperature and internal energy of the material are represented by $T_{\text {, }}$ and $U_1$, respectively. The final temperature and internal energy are $T_2$ and $U_2$, In the SI system, the units for specific heat are kilojoules per kilogram-Kelvin $(\mathrm{kJ} / \mathrm{kg}-\mathrm{K})$.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Heating up gases

Gases have two different kinds of specific heat, and the version you use depends on the conditions under which energy is added or removed from the gas. This differs from solids and liquids, which only have one value of specific heat. The equations for the specific heat for gases are very similar to those of a solid or liquid material.
$W$ Constant-volume specific heat: If you heat up a gas in a rigid container, the volume remains constant, and you use the constant-volume specific heat $\left(c_v\right)$.The constant-volume specific heat relates a temperature change in a process to the change in internal energy in the following equation.
$$
U_2=U_1=m \cdot c_v\left(T_2-T_1\right)
$$
This equation assumes the specific heat remains constant during a process. The accuracy of the equation improves if you use the specific heat at the average process temperature.
$W$ Constant-pressure specific heat: If you heat up a gas in a process that has a constant pressure, you use the constant-pressure specific heat $\left(c_p\right)$. For a constant-pressure process, the enthalpy $\left(H_2-H_1\right)$ of the gas changes because the gas must do work in addition to changing internal energy. The constant-pressure specific heat relates a temperature change in a process to the change in enthalpy in the following equation.
$$
H_2-H_1=m \cdot c_p\left(T_2-T_1\right)
$$
This equation assumes that the specific heat remains constant. The accuracy of the equation improves if you use the specific heat at the average process temperature.

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热力学代写

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Enthalpy

许多热力学过程都涉及流体流经装置并经历内能的变化。任何时候流体流入系统,都会对系统做功,任何时候流体流出系统,系统也会对流体做功。例如,当热水流经汽车散热器时,就会发生这种情况。与流入或流出系统的流体有关的功由流体的压力$(P)$和体积$(V)$的乘积表示。这种情况在很多情况下都会发生,一个新的性质,焓$(H)$,被用来把热力学能的变化和流动功结合起来,使计算更方便。焓由下式定义:$H=U+P V$。焓和热力学能的单位是一样的。在Sl体系中,压力-体积乘积$(P V)$的单位是千帕斯卡-立方米$\left(\mathrm{kPa} \cdot \mathrm{m}^3\right)$等于千焦耳$(\mathrm{kJ})$。你在热力学系统中使用焓,如涡轮机、压缩机、喷嘴和热交换器。我将在第1章讨论这些漂亮的设备
比热
不管你是否注意到,炉子上的一大锅水可能需要很长时间才能沸腾。一种叫做比热的热力学性质决定了当你给物质添加一定的能量时,它会被加热多少。

加热固体和液体
有些材料可以快速改变温度,因为它们不需要大量的能量来加热;另一些则需要大量的能量来加热。对于固体和液体材料,下面的等式显示了如何使用材料的质量$(m)$及其比热$(c)$来确定改变其温度$\left(T_2-T_1\right): U_2-U_1=m \cdot c\left(T_2-T_1\right)$所需的能量。进入材料的能量改变了材料的内能$\left(U_2-U_1\right)$,我在附录的表$\mathrm{A}-10$中列出了几种常用的液体和固体的比热。
当你加热(或冷却)一种材料时,材料的初始温度和内能分别用$T_{\text {, }}$和$U_1$表示。最终温度和内能分别是$T_2$和$U_2$。在SI系统中,比热的单位是千焦耳每千克开尔文$(\mathrm{kJ} / \mathrm{kg}-\mathrm{K})$。

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Heating up gases

气体有两种不同的比热,你使用的比热取决于气体中能量的增加或减少的条件。这与固体和液体不同,它们只有一个比热值。气体的比热方程与固体或液体物质的比热方程非常相似。
$W$定容比热:如果你加热一个刚性容器中的气体,体积保持不变,你使用定容比热$\left(c_v\right)$。定容比热将过程中的温度变化与热力学能的变化联系起来,如下公式所示。
$$
U_2=U_1=m \cdot c_v\left(T_2-T_1\right)
$$
这个方程假定比热在过程中保持恒定。如果使用平均工艺温度下的比热,则公式的准确性会提高。
$W$定压比热:如果你在一个定压过程中加热气体,你使用定压比热$\left(c_p\right)$。对于一个恒压过程,气体的焓$\left(H_2-H_1\right)$是变化的,因为气体除了改变热力学能还必须做功。恒压比热将过程中的温度变化与下式中的焓变联系起来。
$$
H_2-H_1=m \cdot c_p\left(T_2-T_1\right)
$$
这个方程假定比热保持恒定。如果使用平均工艺温度下的比热,则公式的准确性会提高。

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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。

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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Defining Important Thermodynamic Properties

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热力学Thermodynamics从历史上看,热力学的发展源于提高早期蒸汽机效率的愿望,特别是通过法国物理学家萨迪-卡诺(1824年)的工作,他认为发动机的效率是可以帮助法国赢得拿破仑战争的关键。苏格兰-爱尔兰物理学家开尔文勋爵在1854年首次提出了热力学的简明定义,其中指出:”热力学是关于热与作用在身体相邻部分之间的力的关系,以及热与电的关系的课题。” 鲁道夫-克劳修斯重述了被称为卡诺循环的卡诺原理,为热学理论提供了更真实、更健全的基础。他最重要的论文《论热的运动力》发表于1850年,首次提出了热力学的第二定律。1865年,他提出了熵的概念。1870年,他提出了适用于热的维拉尔定理。

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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Defining Important Thermodynamic Properties

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Defining Important Thermodynamic Properties

Whether they’re solids, liquids, or gases, all materials have properties that tell you two things:
$\sim$ Some properties, such as specific heat capacity, tell you how a material behaves during a thermodynamic process.

Other properties, such as temperature or pressure, tell you what condition or state a material is in at any point in a thermodynamic process.
Suppose, for example, that you use a hot water bottle to warm up your bed before you get into it. The water is initially very warm. You can use the thermodynamic properties of mass and temperature to describe its condition or state when you first fill it up and its condition after it has warmed up your bed. The mass of water in the bottle remains constant, but the temperature of the water bottle decreases during the process.
The thermodynamic property of specific heat capacity describes how quickly the water cools when you put the water bottle in your bed. In this way, the specific heat capacity tells you how the hot water bottle behaves while it warms up your bed. You find out more about several important material properties in the upcoming sections.

Eyeing general measurement basics
Before I delve into the properties themselves, you first need a basic understanding of how properties are measured. If you can measure something, it has a dimension. Some dimensions are described as primary or fundamental dimensions such as length, mass, temperature, and time. When you combine dimensions to describe properties like volume, pressure, or energy, you have secondary dimensions or derived dimensions. Dimensions have units associated with them, such as Celsius or Fahrenheit for temperature, inches or meters for length, and kilograms or pounds for mass. Units quantify the size of a dimension.
Some property measurements don’t have dimensions per se and are known as dimensionless properties. Often dimensionless properties are ratios or fractions where the dimensions cancel each other out. One very common dimensionless property is relative humidity, which is reported as a percentage.

The world is divided into two different unit systems:
English: Most common in the United States, the English system is formally called the United States Customary System, but that’s a big mouthful, so English is the term you hear most often and the one I use in this book.
$\sim$ Système Internationale (SI): Everywhere except the United States, the Système Internationale is the system of choice. Often the SI system is called the metric system. SI units are now the preferred unit system in thermodynamics textbooks, so they’re used throughout this book.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Mass

Mass is a property in thermodynamics that describes the amount of material used in a system or process. Many people think mass is the same thing as weight. But it’s not. Weight is actually a force exerted on an object by gravity. The weight $(W)$ of an object is calculated by multiplying its mass $(m)$ by the acceleration of gravity $(g): W=m \cdot g$. On earth, the acceleration of gravity is 9.81 meters per second squared $\left(\mathrm{m} / \mathrm{s}^2\right)$ or 32.2 feet per second squared $\left(\mathrm{tt} / \mathrm{s}^2\right)$.
The SI unit for mass is the kilogram ( $\mathrm{kg})$, and the English unit is pound mass (Ibm). The Ibm abbreviation is derived from the Roman word “libra” plus an ” $m$ ” for mass. The SI unit for weight is the newton $(\mathrm{N})$, and in English units it’s pounds-force (lbf).

The calculation of weight demonstrates that the dimensions of force $(F)$ are derived from a product of mass $(m)$ times acceleration $(a): F=m \cdot a$. The newton is therefore defined as $1 \mathrm{~N}=1 \mathrm{~kg} \cdot \mathrm{m} / \mathrm{s}^2$.

When mass ( $m$ ) appears as a variable in an equation, it’s italicized in this book. When “m” appears in units, as it does in the preceding equation, it stands for “meters” and is not italicized in this book.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Defining Important Thermodynamic Properties

热力学代写

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Defining Important Thermodynamic Properties

无论它们是固体、液体还是气体,所有材料的性质都告诉你两件事:
$\sim$一些性质,如比热容,告诉你材料在热力学过程中的行为。

其他性质,如温度或压力,告诉你物质在热力学过程中任何一点所处的条件或状态。
例如,假设你在上床之前用一个热水瓶来温暖你的床。水最初是很热的。你可以用质量和温度的热力学性质来描述它的状态或状态,当你第一次装满它时,它的状态,当它温暖了你的床。瓶子里的水的质量保持不变,但是在这个过程中瓶子的温度降低了。
比热容的热力学性质描述了当你把水瓶放在床上时水冷却的速度。通过这种方式,比热容告诉你热水瓶在加热你的床时的行为。在接下来的部分中,您将了解更多关于几个重要材料属性的信息。

瞄一般测量基础
在我深入研究属性本身之前,您首先需要对如何度量属性有一个基本的了解。如果你能测量某物,它就有一个维度。有些维度被描述为主要或基本维度,如长度、质量、温度和时间。当你结合维度来描述诸如体积、压力或能量之类的属性时,你就有了二次维度或衍生维度。尺寸有与之相关的单位,例如温度用摄氏或华氏度表示,长度用英寸或米表示,质量用公斤或磅表示。单位量化一个维度的大小。
一些属性测量本身没有维度,被称为无维度属性。通常,无量纲性质是比例或分数,其中量纲相互抵消。一个非常常见的无量纲属性是相对湿度,它以百分比报告。

世界分为两种不同的单位制:
英语:最常见的是在美国,英语的系统被正式称为美国习惯系统,但是这有点拗口,所以英语是你最常听到的术语,也是我在这本书中使用的术语。
$\sim$国际体系(SI):除了美国之外,世界各地都选择采用国际体系。通常,SI系统被称为公制系统。SI单位现在是热力学教科书中首选的单位系统,所以它们在本书中一直使用。

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Mass

质量是热力学中的一个属性,描述了系统或过程中所用材料的数量。许多人认为质量和重量是一回事。但事实并非如此。重量实际上是重力作用在物体上的力。一个物体的重量$(W)$是用它的质量$(m)$乘以重力加速度$(g): W=m \cdot g$来计算的。在地球上,重力加速度是9.81米每秒平方$\left(\mathrm{m} / \mathrm{s}^2\right)$或32.2英尺每秒平方$\left(\mathrm{tt} / \mathrm{s}^2\right)$。
质量的国际单位制单位是千克($\mathrm{kg})$),英制单位是磅质量(Ibm)。Ibm的缩写是由罗马单词“libra”加上代表质量的“$m$”而来。重量的国际单位制单位是牛顿$(\mathrm{N})$,英式单位是磅力(lbf)。

重量的计算表明,力的尺寸$(F)$是质量$(m)$乘以加速度$(a): F=m \cdot a$的乘积。牛顿因此被定义为$1 \mathrm{~N}=1 \mathrm{~kg} \cdot \mathrm{m} / \mathrm{s}^2$。

当质量($m$)作为一个变量出现在方程中,它在本书中是斜体的。当“m”以单位出现时,就像在前面的等式中一样,它代表“米”,在本书中没有斜体。

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

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

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热力学是对热、功、温度和能量之间关系的研究。热力学定律描述了一个系统中的能量如何变化,以及该系统是否能对其周围环境进行有用的工作。

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我们提供的热力学thermodynamics及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Dynamically Modified Bloch Equations for TLS Noise Control

We can adapt the universal non-Markovian ME (11.45) to a dynamically controlled TLS in both AN and PN scenarios.

In the AN scenario, $H_{\mathrm{S}}(t)$ is given by (11.64), which is designed to counter $\mathrm{AN}$ by phase modulation (PM) due to the time-dependent dynamical AC Stark shift $\delta_{\mathrm{a}}(t)$ and by $\tilde{\epsilon}(t)$, the amplitude of $S(t)$ in (11.65).
In the PN scenario, $H_{\mathrm{S}}(t)$ in the Hamiltonian (11.2) is given by
$$
H_{\mathrm{S}}(t)=\frac{1}{2} \omega_{\mathrm{a}} \sigma_z+V(t) \sigma_x,
$$

where
$$
V(t)=\Omega(t) \cos \left(\omega_{\mathrm{a}} t\right),
$$
and the interaction Hamiltonian (11.26) involves
$$
S(t)=\tilde{\epsilon}(t) \sigma_z .
$$
Here, $\mathrm{PN}$ is countered by Rabi oscillations caused by a resonant field $V(t)$ with the time-dependent Rabi frequency $\Omega(t)$ and by $\tilde{\epsilon}(t)$, the time-dependent modulation of the interaction strength. In this scenario, it is convenient to transform the Hamiltonian (11.2) to the interaction picture with respect to the Hamiltonian $H_0+H_{\mathrm{B}}=\omega_{\mathrm{a}} \sigma_z / 2+H_{\mathrm{B}}$. In the RWA with respect to $V(t)$ (which means the neglect of the counterrotating component of the control field), this transformation yields the Hamiltonian
$$
H(t)=\tilde{\epsilon}(t) \tilde{B}(t) \sigma_z+\frac{1}{2} \Omega(t) \sigma_x
$$
where the transformed bath operator $\tilde{B}(t)$ is defined in (11.31).
We next recast the Hamiltonian (11.134) in a form similar to that of the ANscenario Hamiltonian by performing a rotation on the Bloch sphere through the Hadamard transformation
$$
U_{\mathrm{H}}=\frac{\sigma_x+\sigma_z}{\sqrt{2}}=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{rr}
1 & 1 \
1 & -1
\end{array}\right)
$$

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Dynamically Modified TLS Relaxation (AN) beyond RWA

The dynamically controlled relaxation or dissipation (AN) rates for the $|e\rangle \rightarrow$ $|g\rangle$ and $|g\rangle \rightarrow|e\rangle$ transitions, given by (11.94a) and (11.97a), can be compactly rewritten as
$$
\bar{\gamma}{e(g)}(t)=2 \pi \int{-\infty}^{\infty} d \omega F_t\left(\omega-\omega_{\mathrm{a}}\right) G_T( \pm \omega),
$$
where the upper (lower) sign corresponds to the subscript $e(g)$ and the “filter function” $F_t(\omega)$ is the spectral density of phase modulation (PM). These expressions have been obtained using (11.26), the full TLS-bath interaction Hamiltonian (4.10), with the antiresonant terms included.

Had we used the RWA interaction Hamiltonian (4.12) without the antiresonant terms, we would have obtained instead the transition rates
$$
\bar{\gamma}{e(g)}^{\mathrm{RWA}}(t)=2 \pi \int_0^{\infty} d \omega F_t\left(\omega-\omega{\mathrm{a}}\right) G_T( \pm \omega),
$$
where the integration over $\omega$ extends from 0 to $\infty$, rather than from $-\infty$ to $\infty$ as in (11.155). These RWA transition rates are valid for a modulation that is not excessively fast, such that $F_t\left(\omega-\omega_{\mathrm{a}}\right) \simeq 0$ at $\omega<0$, being peaked near $\omega_{\mathrm{a}}$. Yet, if the task of suppressing the transition rates $\gamma_{e(g)}$ requires modulation rates comparable to $\omega_{\mathrm{a}}$, then the RWA is inadequate. In particular, (11.52) and (11.156) imply that, at zero temperature $(T=0)$, the rate $\bar{\gamma}g^{\mathrm{RWA}}(t)$ vanishes, irrespective of how fast the modulation, whereas the true upward-transition rate $\bar{\gamma}_g(t)$ in (11.155) may be comparable to $\bar{\gamma}_e(t)$ under ultrafast modulation. The RWA only describes a downward (upward) transition that corresponds to the emission (absorption) of a bath quantum. By contrast, the antiresonant (negative-frequency) contribution to $\bar{\gamma}{e(g)}(t)$ in (11.155) accounts for downward (upward) transitions that are accompanied by absorption (emission) of a bath quantum. Such antiresonant (non-RWA) processes are possible since ultrafast modulation may shift and broaden levels $|e\rangle$ and $|g\rangle$ to the extent that they can no longer be identified as the upper and lower levels (Ch. 16).

We further assume that the effective transition rates $\gamma_{e(g) j}$ from level $e(g)$ to any other level $j$, are suppressed by the modulation, to the extent that the TLS model remains valid as long as the control is on (Ch. 12).

热力学代写

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Dynamically Modified Bloch Equations for TLS Noise Control

我们可以使通用非马尔可夫 ME (11.45) 适应 $\mathrm{AN}$ 和 $\mathrm{PN}$ 场景中的动态控制 TLS。
在 $\mathrm{AN}$ 场景中, $H_{\mathrm{S}}(t)$ 由 (11.64) 给出,它旨在反击 $\mathrm{AN}$ 由于时间相关的动态 $\mathrm{AC}$ 斯塔克位移,通过相位 调制 (PM) $\delta_{\mathrm{a}}(t)$ 并通过 $\tilde{\epsilon}(t)$ ,振幅 $S(t)$ 在 (11.65) 中。
在 PN 场景中, $H_{\mathrm{S}}(t)$ 在哈密顿量 (11.2) 中由下式给出
$$
H_{\mathrm{S}}(t)=\frac{1}{2} \omega_{\mathrm{a}} \sigma_z+V(t) \sigma_x
$$
在哪里
$$
V(t)=\Omega(t) \cos \left(\omega_{\mathrm{a}} t\right)
$$
和相互作用的哈密顿量 (11.26) 涉及
$$
S(t)=\tilde{\epsilon}(t) \sigma_z
$$
这里,PN被共振场引起的 Rabi 振荡所抵消 $V(t)$ 与时间相关的 Rabi 频率 $\Omega(t)$ 并通过 $\tilde{\epsilon}(t)$ ,相互作用强 度的时间依赖调制。在这种情况下,可以方便地将哈密顿量 (11.2) 转换为关于哈密顿量的相互作用图 $H_0+H_{\mathrm{B}}=\omega_{\mathrm{a}} \sigma_z / 2+H_{\mathrm{B}}$. 在 RWA 中 $V(t)$ (这意味着忽略了控制场的反向旋转分量),这种变换 产生了哈密顿量
$$
H(t)=\tilde{\epsilon}(t) \tilde{B}(t) \sigma_z+\frac{1}{2} \Omega(t) \sigma_x
$$
改造后的浴室操作员在哪里 $\tilde{B}(t)$ 在 (11.31) 中定义。
接下来,我们通过 Hadamard 变换对布洛赫球体执行旋转,以类似于 ANscenario 哈密顿量的形式重铸 哈密顿量 (11.134)
$$
U_{\mathrm{H}}=\frac{\sigma_x+\sigma_z}{\sqrt{2}}=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{lll}
1 & 1 & -1
\end{array}\right)
$$

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Dynamically Modified TLS Relaxation (AN) beyond RWA

动态控制的弛豫或耗散 (AN) 速率 $|e\rangle \rightarrow|g\rangle$ 和 $|g\rangle \rightarrow|e\rangle$ 由 (11.94a) 和 (11.97a) 给出的转换可以紧凑地 重写为
$$
\bar{\gamma} e(g)(t)=2 \pi \int-\infty^{\infty} d \omega F_t\left(\omega-\omega_{\mathrm{a}}\right) G_T( \pm \omega)
$$
其中上 (下) 号对应下标 $e(g)$ 和“过滤功能” $F_t(\omega)$ 是相位调制 (PM) 的频谱密度。这些表达式是使用 (11.26)、完整的 TLS-浴相互作用哈密顿量 (4.10) 获得的,其中包括反共振项。
如果我们使用没有反共振项的 RWA 相互作用哈密顿量 (4.12),我们将获得转换率
$$
\bar{\gamma} e(g)^{\mathrm{RWA}}(t)=2 \pi \int_0^{\infty} d \omega F_t(\omega-\omega \mathrm{a}) G_T( \pm \omega),
$$
哪里整合结束 $\omega$ 从 0 延伸到 $\infty$ ,而不是从 $-\infty$ 到 $\infty$ 如 (11.155) 中所示。这些 RWA 转换率对于不太快的 调制是有效的,这样 $F_t\left(\omega-\omega_{\mathrm{a}}\right) \simeq 0$ 在 $\omega<0$ ,在附近达到顶峰 $\omega_{\mathrm{a}}$. 然而,如果抑制转换率的任务 $\gamma_{e(g)}$ 需要调制率可比 $\omega_{\mathrm{a}}$ ,那么 RWA 是不充分的。特别地,(11.52) 和 (11.156) 意味着,在零温度下 $(T=0)$ ,比率 $\bar{\gamma} g^{\mathrm{RWA}}(t)$ 消失,不管调制有多快,而真正的向上转换率 $\bar{\gamma}g(t)$ 在 (11.155) 中可以与 $\bar{\gamma}_e(t)$ 在超快调制下。RWA 仅描述了与浴量子的发射 (吸收) 相对应的向下 (向上) 跃迁。相比之下, 反共振 (负频率) 对 $\bar{\gamma} e(g)(t)$ 在 (11.155) 中解释了伴随浴量子吸收 (发射) 的向下 (向上) 跃迁。这种 反谐振 (非 RWA) 过程是可能的,因为超快调制可能会改变和扩大水平 $|e\rangle$ 和 $|g\rangle$ 在某种程度上,它们不 能再被识别为上层和下层 (第 16 章)。 我们进一步假设有效转换率 $\gamma{e(g) j}$ 从水平 $e(g)$ 到任何其他级别 $j$, 被调制抑制,只要控制打开,TLS 模型就 保持有效 (第 12 章)。

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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。

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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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Sinusoidal Modulation

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热力学是对热、功、温度和能量之间关系的研究。热力学定律描述了一个系统中的能量如何变化,以及该系统是否能对其周围环境进行有用的工作。

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物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Sinusoidal Modulation

A thermal bath may act as if it were squeezed on a TLS under sinusoidal modulation of the TLS level spacing,
$$
\delta_{\mathrm{a}}(t)=\delta\left[1-\sin \left(\omega_{\mathrm{m}} t\right)\right],
$$
where $\delta>0$. Upon introducing this modulation in (11.76) and using the identity $e^{i z \cos \phi}=\sum_{q=-\infty}^{\infty} i^q J_q(z) e^{i q \phi}$ with integer $q$, we obtain
$$
\epsilon_q=i^q e^{-i z} J_q(z), \quad \epsilon_q^{\prime}=i^q e^{-2 i z} J_q(2 z), \quad v_q=\delta+q \omega_{\mathrm{m}},
$$
where $z=\delta / \omega_{\mathrm{m}}$ and $J_q(z)$ is the Bessel function of the first kind of order $q$. Since $J_{-q}(z)=(-1)^q J_q(z)$, we have $\epsilon_q=\epsilon_{-q}$ and $\epsilon_q^{\prime}=\epsilon_{-q}^{\prime}$. In the expressions for the coefficients (11.104), we now obtain $\left|\epsilon_q\right|^2=\left|\epsilon_{-q}\right|^2=J_q^2(z)$ and $\omega_{\mathrm{m}}$ is given by $(11.116)$

Below we set, for simplicity, $\tilde{\omega}{\mathrm{a}} \approx \omega{\mathrm{a}}$, which is often a good approximation. The Lorentzian bath-response described by (11.123) with the parameters given in Figure 11.2 yields an appreciable squeezing effect under modulations, as $\left|\gamma_{\mathrm{s}}\right| \sim$ $\gamma_g / 2$ in (11.114). For $z=0$ we retrieve the secular-approximation results without modulation, $\gamma_g=\gamma_{\mathrm{a}} \bar{n}{\mathrm{a}}, \gamma_e=\gamma{\mathrm{a}}\left(\bar{n}{\mathrm{a}}+1\right)$, and $\gamma{\mathrm{s}}=0$. Thus, $\left|\gamma_{\mathrm{s}}\right|$ does not exceed $\gamma_g$, so that we only obtain “classical squeezing” due to the secular-approximation breakdown.

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Modified Resonance Fluorescence Spectrum

The resonance fluorescence spectrum of a two-level atom driven by a resonant strong (classical) field with Rabi frequency $\Omega e^{i \theta}$ is well known to be given by the

Fourier transform of the bath autocorrelation function,
$$
S(\omega) \propto \frac{\gamma_\phi}{\left(\omega-\omega_{\mathrm{a}}\right)^2+\gamma_\phi^2}+\left[\frac{\Gamma_\phi}{\left(\omega-\omega_{\mathrm{a}}+\Omega\right)^2+\Gamma_\phi^2}+\frac{\Gamma_\phi}{\left(\omega-\omega_{\mathrm{a}}-\Omega\right)^2+\Gamma_\phi^2}\right] .
$$
In the present case,
$$
\gamma_\phi=\gamma+\left|\gamma_{\mathrm{s}}\right| \cos \phi, \quad \Gamma_\phi=\frac{3}{2} \gamma-\frac{1}{2}\left|\gamma_{\mathrm{s}}\right| \cos \phi, \quad \phi=2(\theta-\varphi),
$$
where $\varphi$ is the squeezing phase defined by $\gamma_{\mathrm{s}}=\left|\gamma_{\mathrm{s}}\right| e^{2 i \varphi}$. The spectrum consists of three Lorentzian peaks centered at $\omega_{\mathrm{a}}$ and $\omega_{\mathrm{a}} \pm \Omega$, as in the case of the vacuum state of the bath, but these peaks are modified by effective squeezing: their widths, $\gamma_\phi$ and $\Gamma_\phi$, change as the phase of the strong field is varied. This phase dependence of the fluorescence line widths is a signature of the effective squeezing induced by

the modulation (Fig. 11.3). When $\phi=\pi / 2$, the only effect of the modulation is a modification of $\gamma$ relative to the unmodulated case, resulting in a narrower peak. When $\phi=0$, the line width is enhanced by the squeezing term $\gamma_\phi=\gamma+\left|\gamma_{\mathrm{s}}\right|$. The narrowest peak $\gamma_\phi=\gamma-\left|\gamma_{\mathrm{s}}\right|$ arises for $\phi=\pi$.

The two quadrature rates $\gamma_{x, y}$ become different when squeezing arises. In the cases discussed above, these rates are, respectively, $\sim 0.1 \gamma_T, \sim \gamma_T$. Here the TLS damping rate in the cavity, in the absence of modulation, is $\gamma_T=2 \pi G_T\left(\omega_{\mathrm{a}}\right)=$ $\gamma_{\mathrm{a}}\left(\bar{n}{\mathrm{a}}+1\right)$ according to (11.123) and (11.125). In the limit of high bath temperature, $T \gg \omega{\mathrm{a}}$ (where $T$ is given in energy units and $\hbar=1$ as before), $\gamma_T \approx \gamma_{\mathrm{a}} T / \omega_{\mathrm{a}}$.

热力学代写

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Sinusoidal Modulation

在 TLS 水平间距的正弦调制下,热浴可能就像被挤压在 TLS 上一样,
$$
\delta_{\mathrm{a}}(t)=\delta\left[1-\sin \left(\omega_{\mathrm{m}} t\right)\right]
$$
在哪里 $\delta>0$. 在 (11.76) 中引入这种调制并使用恒等式 $e^{i z \cos \phi}=\sum_{q=-\infty}^{\infty} i^q J_q(z) e^{i q \phi}$ 整数 $q$ ,我们 获得
$$
\epsilon_q=i^q e^{-i z} J_q(z), \quad \epsilon_q^{\prime}=i^q e^{-2 i z} J_q(2 z), \quad v_q=\delta+q \omega_{\mathrm{m}}
$$
在哪里 $z=\delta / \omega_{\mathrm{m}}$ 和 $J_q(z)$ 是第一类阶的贝塞尔函数 $q$. 自从 $J_{-q}(z)=(-1)^q J_q(z)$ ,我们有 $\epsilon_q=\epsilon_{-q}$ 和 $\epsilon_q^{\prime}=\epsilon_{-q}^{\prime}$. 在系数 (11.104) 的表达式中,我们现在得到 $\left|\epsilon_q\right|^2=\left|\epsilon_{-q}\right|^2=J_q^2(z)$ 和 $\omega_{\mathrm{m}}$ 是 (谁) 给的 $(11.116)$
为了简单起见,我们在下面设置, $\tilde{\omega} \mathrm{a} \approx \omega \mathrm{a}$ ,这通常是一个很好的近似值。由 (11.123) 描述的具有图 11.2 中给出的参数的洛伦兹浴响应在调制下产生明显的压缩效果,如 $\left|\gamma_s\right| \sim \gamma_g / 2$ 在 (11.114) 中。为 了 $z=0$ 我们在没有调制的情况下检索长期近似结果, $\gamma_g=\gamma_{\mathrm{a}} \bar{n} \mathrm{a}, \gamma_e=\gamma \mathrm{a}(\bar{n} \mathrm{a}+1)$ ,和 $\gamma \mathrm{s}=0$. 因 此, $\left|\gamma_{\mathrm{s}}\right|$ 不超过 $\gamma_g$ ,因此由于长期逼近崩溃,我们只能获得”经典压缩”。

物理代写|热力学代写thermodynamics代考|Modified Resonance Fluorescence Spectrum

由具有 Rabi 频率的共振强 (经典) 场驱动的二级原子的共振苂光光谱 $\Omega e^{i \theta}$ 众所周知,由
bath 自相关函数的傅里叶变换,
$$
S(\omega) \propto \frac{\gamma_\phi}{\left(\omega-\omega_{\mathrm{a}}\right)^2+\gamma_\phi^2}+\left[\frac{\Gamma_\phi}{\left(\omega-\omega_{\mathrm{a}}+\Omega\right)^2+\Gamma_\phi^2}+\frac{\Gamma_\phi}{\left(\omega-\omega_{\mathrm{a}}-\Omega\right)^2+\Gamma_\phi^2}\right]
$$
在本案中,
$$
\gamma_\phi=\gamma+\left|\gamma_{\mathrm{s}}\right| \cos \phi, \quad \Gamma_\phi=\frac{3}{2} \gamma-\frac{1}{2}\left|\gamma_s\right| \cos \phi, \quad \phi=2(\theta-\varphi)
$$
在哪里 $\varphi$ 是挤压阶段定义 $\gamma_{\mathrm{s}}=\left|\gamma_{\mathrm{s}}\right| e^{2 i \varphi}$. 该光谱由三个洛伦兹峰组成,中心位于 $\omega_{\mathrm{a}}$ 和 $\omega_{\mathrm{a}} \pm \Omega$, 就像浴的 真空状态的情况一样,但这些峰被有效的挤压所改变: 它们的宽度, $\gamma_\phi$ 和 $\Gamma_\phi$ ,随着强场相位的变化而变化。 苂光线宽的这种相位依赖性是有效挤压的标志
调制(图 11.3)。什么时候 $\phi=\pi / 2$ ,调制的唯一效果是修改 $\gamma$ 相对于末调制的情况,导致更宍的峰。 什么时候 $\phi=0$ ,线宽通过挤压项增强 $\gamma_\phi=\gamma+\left|\gamma_{\mathrm{s}}\right|$. 最穴峰 $\gamma_\phi=\gamma-\left|\gamma_{\mathrm{s}}\right|$ 产生于 $\phi=\pi$.
两个正交率 $\gamma_{x, y}$ 当挤压出现时变得不同。在上面讨论的情况下,这些比率分别是, $\sim 0.1 \gamma_T, \sim \gamma_T$. 这 里,在没有调制的情况下,空腔中的 TLS 阻尼率为 $\gamma_T=2 \pi G_T\left(\omega_{\mathrm{a}}\right)=\gamma_{\mathrm{a}}(\bar{n} \mathrm{a}+1)$ 根据 (11.123) 和 (11.125)。在高浴温的极限下, $T \gg \omega \mathrm{a}$ (在哪里 $T$ 以能量单位给出,并且 $\hbar=1$ 像之前一样),
$$
\gamma_T \approx \gamma_{\mathrm{a}} T / \omega_{\mathrm{a}}
$$

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多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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