如果你也在 怎样代写傅里叶分析Fourier Analysis 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。傅里叶分析Fourier Analysis在数学中，傅里叶分析（/ˈfʊrieɪ, -iər/）是研究一般函数如何通过较简单的三角函数之和来表示或近似。傅里叶分析源于对傅里叶级数的研究，并以约瑟夫-傅里叶的名字命名，他表明将一个函数表示为三角函数之和可以大大简化对热传递的研究。
傅里叶分析Fourier Analysis的主题包含了一个巨大的数学范围。在科学和工程领域，将一个函数分解成振荡成分的过程通常被称为傅里叶分析，而从这些碎片中重建函数的操作被称为傅里叶合成。例如，确定一个音符中存在哪些频率成分，需要计算采样音符的傅里叶变换。然后，人们可以通过包括傅里叶分析中显示的频率成分来重新合成同一个声音。在数学中，傅里叶分析一词通常指的是对这两种操作的研究。
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数学代写|傅里叶分析代写Fourier analysis代考|Necessity of the Cancellation Condition
Although conditions (4.4.1), (4.4.2), and (4.4.3) are sufficient for $L^2$ boundedness, they are not necessary. However, (4.4.3) is also necessary. We have the following:
Proposition 4.4.4. Suppose that $K$ is a function on $\mathbf{R}^n \backslash{0}$ that satisfies (4.4.1). Let $W$ be a tempered distribution on $\mathbf{R}^n$ extending $K$ given by (4.3.7). If the operator $T(f)=f * W$ maps $L^2\left(\mathbf{R}^n\right)$ to itself (equivalently if $\widehat{W}$ is an $L^{\infty}$ function), then the function $K$ must satisfy $(4.4 .3)$.
Proof. Pick a radial $\mathscr{C}^{\infty}$ function $\varphi$ supported in the ball $|x| \leq 2$ with $0 \leq \varphi \leq 1$, and $\varphi(x)=1$ when $|x| \leq 1$. For $R>0$ let $\varphi^R(x)=\varphi(x / R)$. Fourier inversion for distributions gives the second equality,
$$
\left(W * \varphi^R\right)(0)=\left\langle W, \varphi^R\right\rangle=\left\langle\widehat{W}, \widehat{\varphi^R}\right\rangle=\int_{\mathbf{R}^n} \widehat{W}(\xi) R^n \widehat{\varphi}(R \xi) d \xi
$$
and the preceding identity implies that
$$
\left|\left(W * \varphi^R\right)(0)\right| \leq|\widehat{W}|_{L^{\infty}}|\widehat{\varphi}|_{L^1}=|T|_{L^2 \rightarrow L^2}|\widehat{\varphi}|_{L^1}
$$
uniformly in $R>0$. Fix $0<R_1<R_2<\infty$. If $R_2 \leq 2 R_1$, we have
$$
\left|\int_{R_1<|x|<R_2} K(x) d x\right| \leq \int_{R_1<|x|<2 R_1}|K(x)| d x \leq A_1,
$$
which implies the required conclusion. We may therefore assume that $2 R_1<R_2$. Since the part of the integral in (4.4.3) over the set $R_1<|x|<2 R_1$ is controlled by $A_1$, it suffices to control the integral of $K(x)$ over the set $2 R_1<|x|<R_2$. Since the function $\varphi^{R_2}-\varphi^{R_1}$ is supported away from the origin, the action of the distribution $W$ on it can be written as integration against the function $K$. We have
$$
\begin{aligned}
& \int_{\mathbf{R}^n} K(x)\left(\varphi^{R_2}(x)-\varphi^{R_1}(x)\right) d x \
& =\int_{2 R_1<|x|<R_2} K(x) d x+\int_{R_1<|x|<2 R_1} K(x)\left(1-\varphi^{R_1}(x)\right) d x+\int_{R_2<|x|<2 R_2} K(x) \varphi^{R_2}(x) d x .
\end{aligned}
$$
The sum of the last two integrals is bounded by $3 A_1$ (since $0 \leq \varphi \leq 1$ ), while the first integral is equal to
$$
\left(W * \varphi^{R_2}\right)(0)-\left(W * \varphi^{R_1}\right)(0)
$$
and is therefore bounded by $2|T|_{L^2 \rightarrow L^2}|\widehat{\varphi}|_{L^1}$. We conclude that the function $K$ must satisfy (4.4.3) with constant
$$
A_3 \leq 3 A_1+2|\hat{\varphi}|_{L^1}|T|_{L^2 \rightarrow L^2} \leq c\left(A_1+|T|_{L^2 \rightarrow L^2}\right)
$$
数学代写|傅里叶分析代写Fourier analysis代考|Sufficient Conditions for $L^p$ Boundedness of Maximal Singular Integrals
We now use density to remove the compact support condition on $f$ and obtain the last displayed estimate for all functions $f$ in $L^p\left(\mathbf{R}^n\right) \cap L^{\infty}\left(\mathbf{R}^n\right)$. Taking the supremum over all $0<\varepsilon0$, we deduce that for all $f$ in $L^p\left(\mathbf{R}^n\right) \cap L^{\infty}\left(\mathbf{R}^n\right)$ we have the estimate
$$
T^{(* *)}(f)(x) \leq 2 A_2|f|_{L^{\infty}}+S_p(f)(x)
$$
where $S_p$ is the sublinear operator defined by
$$
S_p(f)(x)=2 M(T(f))(x)+3^{n+1} c_n\left(\sum_{j=1}^3 A_j\right) \max \left(p,(p-1)^{-1}\right)\left(M\left(|f|^p\right)(x)\right)^{\frac{1}{p}},
$$
and $M$ is the Hardy-Littlewood maximal operator.
Recalling that $M$ maps $L^1$ to $L^{1, \infty}$ with bound at most $3^n$ and also $L^p$ to $L^{p, \infty}$ with bound at most $2 \cdot 3^{n / p}$ for $1n\left(A_1+A_2+A_3\right) \max \left(p,(p-1)^{-1}\right) $$ where $\widetilde{c}_n$ is another dimensional constant. Now write $f=f\alpha+f^\alpha$, where $$ f_\alpha=f \chi_{|f| \leq \alpha /\left(16 A_2\right)} \quad \text { and } \quad f^\alpha=f \chi_{|f|>\alpha /\left(16 A_2\right)} .
$$
The function $f_\alpha$ is in $L^{\infty} \cap L^p$ and $f^\alpha$ is in $L^1 \cap L^p$. Moreover, we see that
$$
\left|f^\alpha\right|_{L^1} \leq\left(16 A_2 / \alpha\right)^{p-1}|f|_{L^p}^p
$$
傅里叶分析代写
数学代写|傅里叶分析代写Fourier analysis代考|Necessity of the Cancellation Condition
虽然条件(4.4.1)、(4.4.2)和(4.4.3)对于$L^2$有界性是足够的，但它们不是必需的。然而，(4.4.3)也是必要的。我们有以下内容:
提案4.4.4。假设$K$是$\mathbf{R}^n \backslash{0}$上满足(4.4.1)的函数。设$W$是(4.3.7)给出的$\mathbf{R}^n$上扩展$K$的一个缓和分布。如果操作符$T(f)=f * W$将$L^2\left(\mathbf{R}^n\right)$映射到自身(等价地，如果$\widehat{W}$是一个$L^{\infty}$函数)，则函数$K$必须满足$(4.4 .3)$。
证明。选择一个径向$\mathscr{C}^{\infty}$函数$\varphi$，在球$|x| \leq 2$中支持$0 \leq \varphi \leq 1$，在$|x| \leq 1$中支持$\varphi(x)=1$。查询$R>0$，请登录$\varphi^R(x)=\varphi(x / R)$。傅里叶反变换给出了第二个等式，
$$
\left(W * \varphi^R\right)(0)=\left\langle W, \varphi^R\right\rangle=\left\langle\widehat{W}, \widehat{\varphi^R}\right\rangle=\int_{\mathbf{R}^n} \widehat{W}(\xi) R^n \widehat{\varphi}(R \xi) d \xi
$$
前面的恒等式表明
$$
\left|\left(W * \varphi^R\right)(0)\right| \leq|\widehat{W}|{L^{\infty}}|\widehat{\varphi}|{L^1}=|T|{L^2 \rightarrow L^2}|\widehat{\varphi}|{L^1}
$$
均匀地在$R>0$。修复$0<R_1<R_2<\infty$。如果$R_2 \leq 2 R_1$，我们有
$$
\left|\int_{R_1<|x|<R_2} K(x) d x\right| \leq \int_{R_1<|x|<2 R_1}|K(x)| d x \leq A_1,
$$
这就隐含了必要的结论。因此，我们可以假设$2 R_1<R_2$。由于(4.4.3)中对集合$R_1<|x|<2 R_1$的积分部分由$A_1$控制，因此控制$K(x)$对集合$2 R_1<|x|<R_2$的积分就足够了。由于支持远离原点的函数$\varphi^{R_2}-\varphi^{R_1}$，因此分布$W$对它的作用可以写成对函数$K$的积分。我们有
$$
\begin{aligned}
& \int_{\mathbf{R}^n} K(x)\left(\varphi^{R_2}(x)-\varphi^{R_1}(x)\right) d x \
& =\int_{2 R_1<|x|<R_2} K(x) d x+\int_{R_1<|x|<2 R_1} K(x)\left(1-\varphi^{R_1}(x)\right) d x+\int_{R_2<|x|<2 R_2} K(x) \varphi^{R_2}(x) d x .
\end{aligned}
$$
最后两个积分的和以$3 A_1$为界(因为$0 \leq \varphi \leq 1$)，而第一个积分等于
$$
\left(W * \varphi^{R_2}\right)(0)-\left(W * \varphi^{R_1}\right)(0)
$$
因此以$2|T|{L^2 \rightarrow L^2}|\widehat{\varphi}|{L^1}$为界。我们得出函数$K$必须满足(4.4.3)的常数
$$
A_3 \leq 3 A_1+2|\hat{\varphi}|{L^1}|T|{L^2 \rightarrow L^2} \leq c\left(A_1+|T|_{L^2 \rightarrow L^2}\right)
$$
数学代写|傅里叶分析代写Fourier analysis代考|Sufficient Conditions for $L^p$ Boundedness of Maximal Singular Integrals
我们现在用密度来去除紧实的支撑条件 $f$ 并得到所有函数的最后显示估计值 $f$ 在 $L^p\left(\mathbf{R}^n\right) \cap L^{\infty}\left(\mathbf{R}^n\right)$． 取至上至上 $0<\varepsilon0$，我们可以推断出 $f$ 在 $L^p\left(\mathbf{R}^n\right) \cap L^{\infty}\left(\mathbf{R}^n\right)$ 我们有估算
$$
T^{(* *)}(f)(x) \leq 2 A_2|f|_{L^{\infty}}+S_p(f)(x)
$$
在哪里 $S_p$ 次线性算子的定义是
$$
S_p(f)(x)=2 M(T(f))(x)+3^{n+1} c_n\left(\sum_{j=1}^3 A_j\right) \max \left(p,(p-1)^{-1}\right)\left(M\left(|f|^p\right)(x)\right)^{\frac{1}{p}},
$$
和 $M$ 是Hardy-Littlewood极大算子。
回顾一下 $M$ 地图 $L^1$ 到 $L^{1, \infty}$ 以界为限 $3^n$ 而且 $L^p$ 到 $L^{p, \infty}$ 以界为限 $2 \cdot 3^{n / p}$ 为了 $1n\left(A_1+A_2+A_3\right) \max \left(p,(p-1)^{-1}\right) $$ 在哪里 $\widetilde{c}_n$ 是另一个维度常数。 现在写 $f=f\alpha+f^\alpha$，其中 $$ f_\alpha=f \chi_{|f| \leq \alpha /\left(16 A_2\right)} \quad \text { and } \quad f^\alpha=f \chi_{|f|>\alpha /\left(16 A_2\right)} .
$$
函数 $f_\alpha$ 是在 $L^{\infty} \cap L^p$ 和 $f^\alpha$ 是在 $L^1 \cap L^p$． 此外，我们看到
$$
\left|f^\alpha\right|_{L^1} \leq\left(16 A_2 / \alpha\right)^{p-1}|f|_{L^p}^p
$$
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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。