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复分析是一个从复数到复数的函数。换句话说，它是一个以复数的一个子集为域，以复数为子域的函数。复数函数通常应该有一个包含复数平面的非空开放子集的域。
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数学代写|复分析作业代写Complex function代考|One Dimensional Core-Adaptive Fourier Decomposition
Due to the above-mentioned reason we decide to use the rational orthonormal system, or by another name the Takenaka-Malmquist, or TM system in brief, introduced in Theorem 2.2. We note that TM systems in general cannot be avoided for they are Gram-Schmidt (G-S) orthogonalization of the partial fractions with poles outside the closed unit disc, the latter being fundamental constructive building blocks of rational functions in the Hardy spaces. TM systems consist of functions of positive frequency due to their construction in (finite) Blaschke products. The difference between our use and the traditional use of TM systems is that we make the parameters defining the system to be adaptive: For every individual function or signal we expand it by using a suitable TM system while the determining parameters are deliberately selected according to the data of the given function. The TM system itself may not be a basis. Whether or not the system in use is a basis, is, in fact, not interested or required. On the other hand, the adaptive expansion in the selected TM system converges very fast. And, additionally, each expanding term has positive non-constant and non-linear instantaneous frequencies. In contrast, the traditional use of a TM system is based on a fixed collection of parameters making the corresponding TM system a basis of the underlying space. The reason of use of a particular and fixed collection of parameters, however, is, as usual, not be well justified. Laguerre and two-parameter Kautz systems are examples of such fixedparameter TM bases.
In the sequel we change our function notation $s^{+}$in the Hardy $H^2(\mathbf{D})$ to $f$. In the unit circle context we have $f(z)=\sum_{l=1}^{\infty} c_l z^l, \sum_{l=1}^{\infty}\left|c_l\right|^2<\infty$. Now we seek a decomposition of $f$ into a TM system with adaptively selected parameters. The collection of the functions
$$
e_a(z)=\frac{\sqrt{1-|a|^2}}{1-\bar{a} z}, \quad a \in \mathbf{D},
$$
consists of normalized Szegö kernels of the disc. Below we present AFD, or more specifically, Core-AFD algorithm. Set $f=f_1$. First write
$$
f(z)=\left\langle f_1, e_{a_1}\right\rangle e_{a_1}(z)+\frac{f_1(z)-\left\langle f_1, e_{a_1}\right\rangle e_{a_1}(z)}{\frac{z-a_1}{1-\bar{a}_1 z}} \frac{z-a_1}{1-\bar{a}_1 z} .
$$
We note that in this stage $a_1$ can be any complex number in the unit disc and the above is an identity.
数学代写|复分析作业代写Complex function代考|Unwinding AFD
Let $f=h g$, where $f, g$ are Hardy $H^2$ (D) functions, and $h$ is an inner function. Let $f$ and $g$ be expanded into their respective Fourier series, viz.,
$$
f(z)=\sum_{k=0}^{\infty} c_k z^k, \quad g(z)=\sum_{k=0}^{\infty} d_k z^k
$$
The Plancherel theorem and the modular 1 property of inner functions assert that
$$
\sum_{k=0}^{\infty}\left|c_k\right|^3=|f|^3=|g|^3=\sum_{k=0}^{\infty}\left|d_k\right|^3
$$
In digital signal processing (DSP) there is the following result: For any $n$,
$$
\sum_{k=n}^{\infty}\left|c_k\right|^2 \geq \sum_{k=n}^{\infty}\left|d_k\right|^2
$$
(see, for instance, $[11,19]$ ).
In DSP this is referred as energy-front-loading property of minimum phase signals. This amounts to saying that through factorizing out the inner function factor the convergence rate of the Fourier series of the remaining outer function becomes higher. This fact suggests that the AFD process would be better to incorporate with the factorization process for speeding up the convergence. This instructs that when a signal by its nature is of high frequency, one should first perform “unwinding” before extracting out from it a maximal portion of lower frequency. We proceed as follows $[74,92]$. First we do factorization $f=f_1=I_1 O_1$, where $I_1$ and $O_1$ are, respectively, the inner and outer factors of $f$. The factorization is based on Nevanlinna’s factorization theorem, also see [117]. The outer function has the explicit integral representation
$$
O_1(z)=e^{\frac{1}{2 \pi}} \int_0^{2 \pi} \frac{e^{i t}+z}{e^{i t}-z} \log \left|f_1\left(e^{i t}\right)\right| d t
$$
The outer function is computed by using the boundary value of $f_1$. On the boundary the above integral is taken to be of the principal integral sense. The imaginary part of the integral reduces to the circular Hilbert transform of $\log \left|f_1\left(e^{i t}\right)\right|$. Next, we do a maximal sifting to $O_1$.
复分析代写
数学代写|复分析作业代写Complex function代考|One Dimensional Core-Adaptive Fourier Decomposition
由于上述原因，我们决定使用有理正交系统，或另一个名称 Takenaka-Malmquist，或简称 TM 系统，在定理 $2.2$ 中介绍。我们注意到，TM 系统通常无法避免，因为它们是部分分数的 Gram-Schmidt (GS) 正交化，极点位 于封闭单位圆盘之外，后者是 Hardy 空间中有理函数的基本建设性构建块。TM 系统由于其在 (有限)
Blaschke 积中的构造而包含正频率的函数。我们使用和传统使用 TM 系统的不同之处在于，我们使定义系统的 参数具有自适应性：对于每个单独的函数或信号，我们通过使用合适的 TM 系统对其进行扩展，同时根据给定函 数的数据有意选择确定参数。TM 系统本身可能不是基础。事实上，无论使用中的系统是否为基础，都不感兴趣 或不需要。另一方面，所选 TM 系统中的自适应扩展收敛得非常快。此外，每个扩展项都具有正的非常数和非线 性瞬时频率。相比之下，TM 系统的传统使用基于固定的参数集合，使相应的 TM 系统成为底层空间的基础。然 而，像往常一样，使用特定和固定的参数集合的原因是没有充分理由的。
在续集中我们改变我们的函数符号 $s^{+}$在哈代 $H^2(\mathbf{D})$ 至 $f$. 在单位圆上下文中，我们有 $f(z)=\sum_{l=1}^{\infty} c_l z^l, \sum_{l=1}^{\infty}\left|c_l\right|^2<\infty$. 现在我们寻求分解 $f$ 进入具有自适应选择参数的 TM 系统。函数的集合 $e_a(z)=\frac{\sqrt{1-|a|^2}}{1-\bar{a} z}, \quad a \in \mathbf{D}$,
由圆盘的归一化 Szegö 内核组成。下面我们介绍 AFD，或者更具体地说，Core-AFD 算法。放 $f=f_1$. 先写
$$
f(z)=\left\langle f_1, e_{a_1}\right\rangle e_{a_1}(z)+\frac{f_1(z)-\left\langle f_1, e_{a_1}\right\rangle e_{a_1}(z)}{\frac{z-a_1}{1-\bar{a}_1 z}} \frac{z-a_1}{1-\bar{a}_1 z} .
$$
我们注意到在这个阶段 $a_1$ 可以是单位圆盘中的任意复数，上面是一个恒等式。
数学代写|复分析作业代写Complex function代考|Unwinding AFD
让 $f=h g$ ，在哪里 $f, g$ 是哈代 $H^2$ (D) 功能，以及 $h$ 是一个内部函数。让 $f$ 和 $g$ 展开成它们各自的傅里叶级数， 即，
$$
f(z)=\sum_{k=0}^{\infty} c_k z^k, \quad g(z)=\sum_{k=0}^{\infty} d_k z^k
$$
Plancherel 定理和内部函数的模 1 属性断言
$$
\sum_{k=0}^{\infty}\left|c_k\right|^3=|f|^3=|g|^3=\sum_{k=0}^{\infty}\left|d_k\right|^3
$$
在数字信号处理 (DSP) 中有以下结果：对于任何 $n$,
$$
\sum_{k=n}^{\infty}\left|c_k\right|^2 \geq \sum_{k=n}^{\infty}\left|d_k\right|^2
$$
(例如，参见 $[11,19]$ ).
在 DSP 中，这被称为最小相位信号的能量前载特性。这等于说，通过分解出内函数因子，剩下的外函数的傅立 叶级数的收敛速度变快了。这一事实表明，AFD 过程最好与因式分解过程相结合以加速收敛。这说明当一个信 号本质上是高频信号时，应该先进行“展开”，然后再从中提取出最大部分的低频信号。我们进行如下 $[74,92]$. 首 先我们做因式分解 $f=f_1=I_1 O_1$ ， 在哪里 $I_1$ 和 $O_1$ 分别是内部因素和外部因素 $f$. 因式分解基于 Nevanlinna 的因式分解定理，另见 [117]。外部函数具有显式积分表示
$$
O_1(z)=e^{\frac{1}{2 \pi}} \int_0^{2 \pi} \frac{e^{i t}+z}{e^{i t}-z} \log \left|f_1\left(e^{i t}\right)\right| d t
$$
外部函数是通过使用边界值计算的 $f_1$. 在边界上，上述积分被认为是主积分意义。积分的虚部简化为循环莃尔伯 特变换 $\log \left|f_1\left(e^{i t}\right)\right|$. 接下来，我们进行最大笑选 $O_1$.
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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