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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|Cyclic AFD for n-Best Rational Approximation
In core-AFD the parameters $a_1, \ldots, a_n, \ldots$ are selected in the one by one manner to obtain an optimal sequence of Blaschke forms to approximate the given function
$$
\sum_{k=1}^n\left\langle f, B_{\left{a_1, \cdots, a_k\right}}\right\rangle B_{\left{a_1, \cdots, a_k\right}}(z) .
$$
Now we change the question to the following: Given $f \in H^2(\mathbf{D})$ and a fixed positive integer $n$, find $n$ parameters $\tilde{a}1, \ldots, \tilde{a}_n$ such that the associated $n$-Blaschke form best approximates $f$, that is, $$ \begin{aligned} & \left|f-\sum{k=1}^n\left\langle f, B_{\left{\tilde{a}1, \cdots, \tilde{a}_k\right}}\right\rangle B{\left{\tilde{a}1, \cdots, \tilde{a}_k\right}}(z)\right| \ = & \min \left{\left|f-\sum{k=1}^n\left\langle f, B_{\left{b_1, \cdots, b_k\right}}\right\rangle B_{\left{b_1, \cdots, b_k\right}}(z)\right|:\left{b_1, \cdots, b_n\right} \in \mathbf{D}^n\right} .
\end{aligned}
$$
This amounts an optimization with simultaneous selected $n$ parameters that is obviously better than one on selections of $n$ parameters in the one by one manner. Simultaneous selection of the parameters in an approximating $n$-Blaschke form is equivalent with the so-called optimal approximation by rational functions of degrees not larger than $n$. The latter problem was phrased as $n$-best rational approximation. It has been a long standing open problem, presented as follows.
Let $p$ and $q$ denote polynomials of one complex variable. We say that $(p, q)$ is an n-pair if $p$ and $q$ are co-prime, both of degrees less than or equal to $n$, and $q$ does not have zero in the unit disc. Denote by $\mathcal{R}_n$ the set of all such $n$-pairs. If $(p, q) \in \mathcal{R}_n$, then the rational function $p / q$ is said to be a rational function of degree less or equal $n$. Let $f$ be a function in the Hardy $H^2$ space in the unit disc. To find an $n$-best rational approximation to $f$ is to find an $n$-pair $\left(p_1, q_1\right)$ such that
$$
\left|f-p_1 / q_1\right|=\min \left{|f-p / q|:(p, q) \in \mathcal{R}_n\right} .
$$
Existence of such a minimum solution was proved many decades ago [4, 112], a practical algorithm to get a solution, however, has been an open problem till now. The best $n$-Blaschke form approximation is essentially equivalent with the $n$-best rational approximation. There are separate proofs for existence of the solution of optimization problem (15) $[75,84]$. By taking advantages of the explicit form and the orthogonality of Blaschke forms we get a practical algorithm for the classical $n$-best rational approximation problem.
数学代写|复分析作业代写Complex function代考|Pre-Orthogonal Adaptive Fourier Decomposition
The approximation theory and algorithm that were developed in the previous sections can be extended to more general contexts. To explain just the idea we restrict ourselves to the simplest cases, including the weighted Bergman spaces and weighted Hardy spaces, etc. Assume that Hilbert space $\mathcal{H}$ consists of functions defined in an open connected region $\mathcal{E}$ (can be unbounded) in the complex plane, and the reproducing kernel $k_a$ is an analytic function of the variable $a$ in $\mathcal{E}$ satisfying the relation
$$
f^{(l)}(a)=\left\langle f,\left(\frac{\partial}{\partial \bar{a}}\right)^l k_a\right\rangle, \quad l=1,2, \cdots
$$
Let $\left{a_1, \cdots, a_n, \cdots\right}$ be a finite or infinite sequence. For a fixed $n$ we define the multiple of $a_n$, denoted by $l\left(a_n\right)$, to be the repeating times of $a_n$ in the $n$-tuple $\left{a_1, \cdots, a_n\right}$. With this definition, for instance, the multiple of $a_1$ is just 1 , and the multiple of $a_2$ will depend on whether $a_2=a_1$. If yes, then $l\left(a_2\right)=2$, and, if not, $l\left(a_2\right)=1$, and so on. Note that it is a little abuse of notation for it is not dependent on the value of $a_n$ but on the repeating times of $a_n$ in the corresponding $n$-tuple. We accordingly define
$$
\tilde{k}{a_n} \triangleq\left[\left(\frac{\partial}{\partial \bar{a}}\right)^{l\left(a_n\right)-1} k_a\right]{a=a_n} \triangleq\left(\frac{\partial}{\partial \bar{a}}\right)^{l\left(a_n\right)-1} k_{a_n} .
$$
We further assume the following boundary vanishing condition, implying the maximal selection principle in every individual context, as follows: Let $a_1, \cdots, a_{n-1}$ be previously given, and $\left{B_1, \cdots, B_{n-1}\right}$ be the Gram-Schmidt orthonormalization of $\left{\tilde{k}{a_1}, \cdots, \tilde{k}{a_{n-1}}\right}$, then for every $f \in \mathcal{H}$, the pre-orthogonal system has the property
$$
\lim _{a \rightarrow \partial \mathcal{E}}\left\langle f, B_n^a\right\rangle=0,
$$ where $\left{B_1, \cdots, B_{n-1}, B_n^a\right}$ is the Gram-Schmidt orthonormalization of $\left{\tilde{k}{a_1}, \cdots, \tilde{k}{a_{n-1}}, k_a\right}$, with $a \neq a_k, k=1, \cdots, n-1$. We note (1) if $a \rightarrow \partial \mathcal{E}$, then $a$ is different from any already selected $a_k, k=1, \cdots, n-1$; and (2) in any case the limit $a \rightarrow \partial \mathcal{E}$ is in the sense of the topology of the one-point-compactification of the complex plane while the “one point” takes to be $\infty$. With boundary vanishing assumption we conclude the maximal selection principle of POAFD: Under the assumption (21), through a compact argument, there exists a sequence $\left{b_j\right}_{j=1}^{\infty}$ such that none of the $b_j$ ‘s take any values $a_1, \cdots, a_{n-1}$, and $\lim {j \rightarrow \infty} b_j \triangleq a_n \in \mathcal{E}$, and $$ \lim {j \rightarrow \infty}\left|\left\langle f, B_n^{b_j}\right\rangle\right|=\max \left{\left|\left\langle f, B_n^a\right\rangle\right|: a \in \mathcal{E}\right}
$$
复分析代写
数学代写|复分析作业代写Complex function代考|Cyclic AFD for n-Best Rational Approximation
在 core-AFD 中的参数 $a_1, \ldots, a_n, \ldots$ 以一种一种方式选择以获得Blaschke形式的最佳序列来逼近给定 的函数
现在我们将问题更改为以下内容: 给定 $f \in H^2(\mathbf{D})$ 和一个固定的正整数 $n$ ，寻找 $n$ 参数 $\tilde{a} 1, \ldots, \tilde{a}_n$ 这 样相关的 $n$-Blaschke 形式最佳近似 $f$ ，那是，
这相当于同时选择的优化 $n$ 在选择上明显优于一个参数 $n$ 个一个地参数。在近似中同时选择参数 $n$ Blaschke 形式等价于度数不大于的有理函数的所谓最优逼近 $n$. 后一个问题被表述为 $n$-最佳有理逼近。这 是一个长期悬而末决的问题，现介绍如下。
让 $p$ 和 $q$ 表示一个复杂变量的多项式。我们说 $(p, q)$ 是 $\mathrm{n}$ 对如果 $p$ 和 $q$ 是互质的，度数都小于或等于 $n$ ，和 $q$ 单位圆盘中没有零。表示为 $\mathcal{R}_n$ 所有这些的集合 $n$-对。如果 $(p, q) \in \mathcal{R}_n$ ，那么有理函数 $p / q$ 据说是次数小 于或等于的有理函数 $n$. 让 $f$ 成为 Hardy 中的一个函数 $H^2$ 单元盘中的空间。找到一个 $n$-最佳有理逼近 $f$ 是 找到一个n-一对 $\left(p_1, q_1\right)$ 这样
几十年前就证明了这种最小解的存在性 $[4,112]$ ，然而，一种实用的求解算法至今仍是一个悬而末决的问 题。最好的 $n$-Blaschke 形式近似基本上等同于 $n$-最佳有理逼近。存在优化问题解的单独证明 (15) $[75,84]$. 通过利用 Blaschke 形式的显式和正交性，我们得到了经典的实用算法 $n$-最佳有理逼近问题。
数学代写|复分析作业代写Complex function代考|Pre-Orthogonal Adaptive Fourier Decomposition
前面部分中开发的近似理论和算法可以扩展到更一般的上下文。为了解释这个想法，我们将自己限制在最 简单的情况下，包括加权 Bergman 空间和加权 Hardy 空间等。假设 Hilbert 空间 $\mathcal{H}$ 由在开放连接区域中 定义的函数组成 $\mathcal{E}$ (可以是无界的) 在复平面中，并且复制内核 $k_a$ 是变量的解析函数 $a$ 在 $\mathcal{E}$ 满足关系
$$
f^{(l)}(a)=\left\langle f,\left(\frac{\partial}{\partial \bar{a}}\right)^l k_a\right\rangle, \quad l=1,2, \cdots
$$
让 Ueft{a_1， Icdots, a_n, Icdots\right } } \text { 是有限或无限序列。对于一个固定的 } n \text { 我们定义的倍数 } a _ { n } \text { ，表示为 } $l\left(a_n\right)$, 是的重复次数 $a_n$ 在里面 $n$-元组 Ueft{a_1， \cdots, a_n\right } } \text { . 例如，根据这个定义， } a _ { 1 } \text { 只是 } 1 \text { ，并 } 且是的倍数 $a_2$ 将取决于是否 $a_2=a_1$. 如果是，那么 $l\left(a_2\right)=2$ ， 如果不， $l\left(a_2\right)=1$ ，等等。请注 意，它有点滥用符号，因为它不依赖于 $a_n$ 但在重复的时候 $a_n$ 在相应的 $n$-元组。我们据此定义
$$
\tilde{k} a_n \triangleq\left[\left(\frac{\partial}{\partial \bar{a}}\right)^{l\left(a_n\right)-1} k_a\right] a=a_n \triangleq\left(\frac{\partial}{\partial \bar{a}}\right)^{l\left(a_n\right)-1} k_{a_n} .
$$
我们进一步假设以下边界消失条件，暗示每个个体上下文中的最大选择原则，如下所示： $a_1, \cdots, a_{n-1}$ 预先给出，并且 Veft{B_1, \cdots, B_{n-1}\right } } \text { 是 Gram-Schmidt 正交化 }
$$
\lim {a \rightarrow \partial \mathcal{E}}\left\langle f, B_n^a\right\rangle=0, $$ 在哪里 Veft{B_1, \cdots, B{n-1}, B_n^a\right } } \text { 是 Gram-Schmidt 正交化 }
Veft{\tilde{k}{a_1}, \cdots, \tilde{k}{a_{n-1}}, k_a\right} ， 和 $a \neq a_k, k=1, \cdots, n-1$. 我们注意到 (1) 如 果 $a \rightarrow \partial \mathcal{E} ，$ 然后 $a$ 不同于任何已选择的 $a_k, k=1, \cdots, n-1$ ； (2) 在任何情况下限制 $a \rightarrow \partial \mathcal{E}$ 是在复 平面的一点紧化的拓扑意义上，而“一点”是 $\infty$. 通过边界消失假设，我们得出 POAFD 的最大选择原则： 在假设 (21) 下，通过坚凑的论证，存在一个序列 \eft{b_jright $\left.}_{-}{j=1}^{\wedge}{\backslash i n f t y}\right}$ 竝样就没有 $b_j$ 取任何值 $a_1, \cdots, a_{n-1}$ ， 和lim $j \rightarrow \infty b_j \triangleq a_n \in \mathcal{E} ，$ 和
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。