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电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。
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物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|INDUCTANCE
So far we have only considered coils that have a steady d.c. current passing through them. This introduced us to the idea of magnetic flux, the magnetic flux density and magnetic field strength. Although d.c. circuits sometimes use coils, we more usually find them in a.c. circuits. In such circuits, we tend to characterize coils by a term called inductance.
When a d.c. voltage energizes a coil, a current flows which sets up a magnetic field around the coil. This field will not appear instantaneously as it takes a certain amount of time to produce the field. After the initial transient has passed, the resistance of the wire that makes up the coil will limit its current.
Let us now consider a very low-resistance coil connected to a source of alternating voltage. As the coil resistance is very low, the coil should appear to be a shortcircuit. This should result in a lot of current flowing! However, what we find is that the current taken by the coil depends on the frequency of the source – high frequencies result in low currents. Thus, some unknown property of the coil restricts the current.
In 1831, a British physicist, chemist and great experimenter called Michael Faraday (1791-1867) was investigating electromagnetism. As a result of his experiments, Faraday proposed that a changing magnetic field induces an emf into a coil. This was one of the most significant discoveries in electrical engineering, and it is the basic principle behind transformers and electrical machines. (Faraday’s achievement is even more remarkable in that all of his work resulted from experimentation, and not mathematical derivation.)
Faraday’s law formalizes this result as
$$
e \propto \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t}(N \phi)
$$
where $N$ is the number of turns in the coil and $N \phi$ is known as the flux linkage. So, the induced emf depends on the rate of change of flux linkages, i.e., the higher the frequency, the higher the rate of change, the larger the induced emf. As this emf serves to oppose the voltage that produces it, Equation (3.42) is often modified to
$$
e=-\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t}(N \phi)
$$
物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Simple COIL
A simple coil consists of several turns on wire wound around a former. As we have just seen, the inductance is defined as the flux linkage per unit current, i.e.,
$$
L=N \frac{\mathrm{d} \phi}{\mathrm{d} i}
$$
where $N$ is the number of turns in the coil. When we considered solenoids, we saw that the flux density varies along the axis of the coil. However, if the coil is very long, the field at the centre of the coil is
$$
\boldsymbol{H}=\frac{N I}{l}
$$
and so,
$$
\boldsymbol{B}=\mu \frac{N I}{l}
$$
As $B$ is the flux density, i.e., $B=\phi / A$, we can write
$$
\begin{aligned}
L &=N \frac{\mathrm{d} B}{\mathrm{~d} i} A \
&=N A \mu \frac{N}{l} \frac{\mathrm{d} i}{\mathrm{~d} i} \
&=\frac{N^2 \mu A}{l}
\end{aligned}
$$
where $A$ is the cross-sectional area of the coil. Although Equation (3.46) gives the inductance of a long coil, this equation is an approximation. This is because it assumes that the field is constant throughout the coil, and it neglects the effects of flux leakage.
电动力学代考
物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|INDUCTANCE
到目前为止，我们只考虑了有稳定直流电流通过的线圈。这向我们介绍了磁通量、磁通量密度和磁场强度的概念。 尽管直流电路有时会使用线圈，但我们通常会在交流电路中找到它们。在这样的电路中，我们倾向于用称为电感的 术语来表征线圈。
当直流电压为线圈通电时，电流会在线圊周围形成磁场。该字段不会立即出现，因为生成该字段需要一定的时间。 在初始瞬态过去后，构成线圈的导线的电阻将限制其电流。
现在让我们考虑一个连接到交流电压源的电阻非常低的线圈。由于线圈电阻非常低，线圈应该出现短路。这应该会 导致大量电流流动! 然而，我们发现线圈吸收的电流取决于源的频率一一高频率导致低电流。因此，线圈的某些末 知特性限制了电流。
1831 年，一位名叫迈克尔法拉第 (1791-1867) 的英国物理学家、化学家和伟大的实验家正在研究电磁学。作为 他的实验的结果，法拉第提出变化的磁场会在线圊中感应出一个电动势。这是电气工程中最重要的发现之一，也是 变压器和电机背后的基本原理。(法拉第的成就更加显着，因为他的所有工作都是实验的结果，而不是数学推 导。)
法拉第定律将这一结果形式化为
$$
e \propto \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t}(N \phi)
$$
在哪里 $N$ 是线圈的匝数和 $N \phi$ 被称为磁链。因此，感应电动势取决于磁链的变化率，即频率越高，变化率越高，感 应电动势越大。由于这个 emf 用于对抗产生它的电压，所以方程 (3.42) 通常被修改为
$$
e=-\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t}(N \phi)
$$
物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Simple COIL
一个简单的线圈由绕在线圈上的几匝导线组成。正如我们刚刚看到的，电感定义为每单位电流的磁链，即
$$
L=N \frac{\mathrm{d} \phi}{\mathrm{d} i}
$$
在哪里 $N$ 是线圈的匝数。当我们考虑螺线管时，我们看到磁通密度沿线圈的轴变化。但是，如果线圈很长，则线圈 中心的场
$$
\boldsymbol{H}=\frac{N I}{l}
$$
所以，
$$
\boldsymbol{B}=\mu \frac{N I}{l}
$$
作为 $B$ 是通量密度，即， $B=\phi / A$ ，我们可以写
$$
L=N \frac{\mathrm{d} B}{\mathrm{~d} i} A \quad=N A \mu \frac{N}{l} \frac{\mathrm{d} i}{\mathrm{~d} i}=\frac{N^2 \mu A}{l}
$$
在哪里 $A$ 是线圈的横截面积。虽然方程 (3.46) 给出了长线圈的电感，但这个方程是一个近似值。这是因为它假设整 个线圈的磁场是恒定的，而忽略了磁漏的影响。
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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。