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有限元法是一种系统的方法，将无限维函数空间中的函数首先转换为有限维函数空间中的函数，最后转换为用数值方法可以处理的普通向量。
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数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|One-dimensional, Lagrange interpolation functions
Shape functions for the domain $x^{\prime} \in\left[0, L^{(e)}\right]$ : In finite element method each small segment is assigned its own local coordinate system. In this case the domain of the element is defined as $x^{\prime} \in\left[0, L^{(e)}\right]$. The shape functions for this domain can be easily obtained by letting,
$x_1=0$ and $x_2=L^{(e)}$ for the linear shape functions, and
$x_1=0, x_2=r L^{(e)}$ and $x_3=L^{(e)}$ for the quadratic shape functions
in Eqs. (4.23) and (4.30), respectively. Note that $r(0<r<1)$ is a coefficient that ensures that node- 2 is located between nodes-1 and-3. This gives,
Linear shape functions:
$$
N_1\left(x^{\prime}\right)=1-\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}} \text { and } N_2\left(x^{\prime}\right)=\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}
$$
Quadratic shape functions:
for $0<r<1$ :
$$
\begin{aligned}
& N_1\left(x^{\prime}\right)=\left(1-\frac{x^{\prime}}{r L^{(e)}}\right)\left(1-\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right) \
& N_2\left(x^{\prime}\right)=\frac{1}{1-r}\left(\frac{x^{\prime}}{r L^{(e)}}\right)\left(1-\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right) \
& N_3\left(x^{\prime}\right)=\frac{1}{r-1}\left(\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right)\left(r-\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right)
\end{aligned}
$$ for $r=1 / 2$ :
$$
\begin{aligned}
& N_1\left(x^{\prime}\right)=\left(1-2 \frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right)\left(1-\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right) \
& N_2\left(x^{\prime}\right)=4\left(\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right)\left(1-\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right) \
& N_3\left(x^{\prime}\right)=-\left(\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right)\left(1-2 \frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right)
\end{aligned}
$$
数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Equilibrium equations in finite element form
The finite element formulation of this boundary value problem described by Eqs. (4.3)-(4.5) will be carried out by using the method of weighted residuals. The weighted residual integral of the boundary value problem is given as follows:
$$
\int_0^{L^{(e)}} w\left[\frac{d}{d x^{\prime}}\left(a \frac{d u}{d x^{\prime}}\right)+p u+q\right] d x^{\prime}=0 \text { in } 0<x^{\prime}<L^{(e)}
$$
where $w\left(x^{\prime}\right)$ is an arbitrary weight function with the properties described in Section 3.5. Integrating the first term by parts,
$$
\begin{aligned}
& w\left(L^{(e)}\right)\left(\left.a_{L^{(e)}} \frac{d u}{d x^{\prime}}\right|{L^{(e)}}\right)-w(0)\left(\left.a_0 \frac{d u}{d x^{\prime}}\right|_0\right) \ & -\int_0^{L(e)} a \frac{d u}{d x^{\prime}} \frac{d w}{d x^{\prime}} d x^{\prime}+\int_0^{L(e)} p w u d x^{\prime}+\int_0^{L(e)} w q d x^{\prime}=0 \end{aligned} $$ and using the natural boundary conditions given in Eqs. (4.4) and (4.5), the weak form of the boundary value problem is found ās föllows: $$ \begin{aligned} & w\left(L^{(e)}\right)\left(a{L^{(e)}}\left(\alpha_{L^{(e)}} u_{L^{(e)}}+\beta_{\left.L^{(e)}\right)}\right)\right)-w(0)\left(-a_0\left(\alpha_0 u_0+\beta_0\right)\right)- \
& \int_0^{L^{(e)}} a \frac{d u}{d x^{\prime}} \frac{d w}{d x^{\prime}} d x^{\prime}+\int_0^{L^{(c)}} p w u d x^{\prime}+\int_0^{L^{(e)}} w q d x^{\prime}=0
\end{aligned}
$$
Note that the weight function has the properties of the variation of $u$. Making the substitution $w \rightarrow \delta u$ and using the nodal notation for variables at the ends of the element, $u_1=u(0)=u_0$ and $u_2=u\left(L^{(e)}\right)=u_{L^{(e)}}$, the weak form is transformed as follows:
$$
\begin{aligned}
\delta u_2\left(a_2\left(\alpha_2 u_2+\beta_2\right)\right)-\delta u_1\left(-a_1\left(\alpha u_1+\beta_1\right)\right) \
-\int_0^{L^{(c)}} a \frac{d u}{d x^{\prime}} \frac{d \delta u}{d x^{\prime}} d x^{\prime}+\int_0^{L^{(e)}} p u \delta u d x^{\prime}+\int_0^{L^{(c)}} q \delta u d x^{\prime}=0
\end{aligned}
$$
First, let us consider a two node, $C^{(0)}$ element shown in the Fig. 4.2. Higher order interpolations for $\tilde{u}$ can also be considered.
有限元方法代考
数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|One-dimensional, Lagrange interpolation functions
域的形函数 $x^{\prime} \in\left[0, L^{(e)}\right]$ : 在有限元法中，每个小段都分配有自己的局部坐标系。在这种情况下，元素 的域定义为 $x^{\prime} \in\left[0, L^{(e)}\right]$. 这个域的形状函数可以很容易地通过让，
$x_1=0$ 和 $x_2=L^{(e)}$ 对于线性形函数，和
$x_1=0, x_2=r L^{(e)}$ 和 $x_3=L^{(e)}$ 对于方程式中的二次形函数
。分别为 (4.23) 和 (4.30)。注意 $r(0<r<1)$ 是确保节点 2 位于节点 1 和节点 3 之间的系数。这给出了 线性形函数:
$$
N_1\left(x^{\prime}\right)=1-\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}} \text { and } N_2\left(x^{\prime}\right)=\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}
$$
二次形函数:
对于 $0<r<1$ :
$$
N_1\left(x^{\prime}\right)=\left(1-\frac{x^{\prime}}{r L^{(e)}}\right)\left(1-\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right) \quad N_2\left(x^{\prime}\right)=\frac{1}{1-r}\left(\frac{x^{\prime}}{r L^{(e)}}\right)\left(1-\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right) N_3\left(x^{\prime}\right)=\frac{r}{r}
$$
为了 $r=1 / 2$ :
$$
N_1\left(x^{\prime}\right)=\left(1-2 \frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right)\left(1-\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right) \quad N_2\left(x^{\prime}\right)=4\left(\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right)\left(1-\frac{x^{\prime}}{L^{(e)}}\right) N_3\left(x^{\prime}\right)=-\left(\frac{x}{L^{(}}\right.
$$
数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Equilibrium equations in finite element form
方程式描述了这个边界值问题的有限元公式。(4.3)-(4.5)将采用加权残差法进行。给出边值问题的加权残 差积分如下:
$$
\int_0^{L^{(e)}} w\left[\frac{d}{d x^{\prime}}\left(a \frac{d u}{d x^{\prime}}\right)+p u+q\right] d x^{\prime}=0 \text { in } 0<x^{\prime}<L^{(e)}
$$
在哪里 $w\left(x^{\prime}\right)$ 是具有第 $3.5$ 节中描述的属性的任意权重函数。对第一项进行部分积分，
$$
w\left(L^{(e)}\right)\left(a_{L^{(e)}} \frac{d u}{d x^{\prime}} \mid L^{(e)}\right)-w(0)\left(\left.a_0 \frac{d u}{d x^{\prime}}\right|0\right) \quad-\int_0^{L(e)} a \frac{d u}{d x^{\prime}} \frac{d w}{d x^{\prime}} d x^{\prime}+\int_0^{L(e)} p w u d x^{\prime}+ $$ 并使用等式中给出的自然边界条件。(4.4) 和 (4.5) 边值问题的弱形式如下: $$ w\left(L^{(e)}\right)\left(a L^{(e)}\left(\alpha{L^{(e)}} u_{L^{(e)}}+\beta_{\left.L^{(e)}\right)}\right)\right)-w(0)\left(-a_0\left(\alpha_0 u_0+\beta_0\right)\right)-\int_0^{L^{(e)}} a \frac{d u}{d x^{\prime}} \frac{d w}{d x^{\prime}} d x^{\prime}
$$
请注意，权重函数具有以下变化的性质 $u$. 进行替换 $w \rightarrow \delta u$ 并在元素的末端使用节点符号表示变量， $u_1=u(0)=u_0$ 和 $u_2=u\left(L^{(e)}\right)=u_{L^{(e)}}$ ，弱形式变换如下:
$$
\delta u_2\left(a_2\left(\alpha_2 u_2+\beta_2\right)\right)-\delta u_1\left(-a_1\left(\alpha u_1+\beta_1\right)\right)-\int_0^{L^{(c)}} a \frac{d u}{d x^{\prime}} \frac{d \delta u}{d x^{\prime}} d x^{\prime}+\int_0^{L^{(e)}} p u \delta u d x^{\prime}+\int_0^{L^{(c)}}
$$
首先，让我们考虑一个双节点， $C^{(0)}$ 元素如图 $4.2$ 所示。高阶揷值 $\tilde{u}$ 也可以考虑。
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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。