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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。
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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|BOLTZMANN temperature
From Lemma 7.1, it is clear that one could characterize the expected value $\mu$ of a non-constant potential $v$ equally well by specifying the parameter $t \in \mathbb{R} \cup{-\infty,+\infty}$ of the BoltZmanN distribution $\beta(t)$ with expectation
$$
\mu(t)=\mu .
$$
In analogy with the BoltZMANN model in statistical thermodynamics for the temperature, we call the related parameter
$$
T=1 / t .
$$
the temperature of the system $\mathfrak{S}$ relative to a potential with the expected value $\mu(1 / T)$. Adjusting the notation accordingly to
$$
\beta^{(T)}=\beta(1 / T) \quad \text { and } \quad \mu^{(T)}=\mu(1 / T) .
$$
the BOLTZMANN distribution $\beta^{(T)}$ has the coefficients
$$
\beta_\sigma^{(T)}=\frac{e^{v_\sigma / T}}{\sum_{\tau \in \mathbb{S}} e^{v_\tau / T}} \quad(\sigma \in \mathcal{S}) .
$$
As the system “freezes” to the temperature $T=0$, one obtains the extreme values of the potential $v$ as the expectations in the limit, depending on whether the limit 0 is approached from the positive or the negative side:
$$
\begin{aligned}
&\lim {T \rightarrow 0^{+}} \mu^{(T)}=\max {\sigma \in \mathfrak{S}} v_\sigma \
&\lim {T \rightarrow 0^{-}} \mu^{(T)}=\min {\sigma \in \mathbb{S}} v_\sigma .
\end{aligned}
$$
In contrast, all states of $\mathfrak{S}$ are equally likely at when the temperature $T$ is infinite.
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The METROPOLIS process
METROPOLIS et al. [29] have pointed out that BoltZMANN distributions may result dynamically as limiting distributions of quite general stochastic processes.
To formulate the process, we associate with each $\sigma \in \mathfrak{S}$ a neighborhood $\mathcal{F}(\sigma) \subseteq \mathfrak{S}$ that renders $\mathfrak{S}$ connected in the following sense:
- For any $\sigma, \tau \in \mathfrak{S}$, there are $\sigma_1, \ldots, \sigma_k \in \mathfrak{S}$ such that $\sigma_{\ell+1} \in \mathcal{F}\left(\sigma_{\ell}\right)$ holds for all $\ell=0, \ldots k$, where $\sigma_0=\sigma$ and $\sigma_{k+1}=\tau$.
- It follows that the METropolis state transitions define a MARKOV chain ${ }^4$ on $\mathfrak{S}$ with transition probabilities
- $$
- p_{\sigma \tau}=\frac{q_{\sigma \tau}}{|\mathcal{F}(\sigma)|} .
- $$
- The Metropolis process converges as a Markov chain to a limiting distribution on $\mathfrak{S}$ under quite general conditions. A sufficient condition is, for example:
- Proof. By Ex. A.12 of Section 7 of the Appendix, it suffices to check that the condition
- $$
- \beta_\sigma(t) p_{\sigma \tau}=\beta_\tau(t) p_{\tau \sigma} .
- $$
- is satisfied by any $\sigma, \tau \in \mathfrak{S}$. So assume $v_\tau<v_\sigma$, for example. Then
- $$
- \beta_\sigma(t) p_{\sigma \tau}=\frac{e^{v_\sigma t} e^{\left(v_\tau-u_\sigma\right) t}}{Z(t) f}=\frac{e^{v_\tau t}}{Z(t) f}=\beta_\tau(t) p_{\tau \sigma} .
- $$
- Simulated annealing. The MEtropolis process suggests a simple intuitive method for maximizing a function $v: X \rightarrow \mathbb{R}$ over a finite set $X$ :
- $$
- \max _{x \in X} v_x .
- $$
博弈论代考
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|BOLTZMANN temperature
从引理 7.1，很明显可以描述期望值 $\mu$ 非恒定电位 $v$ 通过指定参数同样好 $t \in \mathbb{R} \cup-\infty,+\infty$ BoltZmanN 分布的 $\beta(t)$ 满怀期待
$$
\mu(t)=\mu .
$$
与温度统计热力学中的 BoltZMANN 模型类似，我们称相关参数为
$$
T=1 / t .
$$
系统温度〔相对于具有期望值的潜力 $\mu(1 / T)$. 相应地调整符号
$$
\beta^{(T)}=\beta(1 / T) \quad \text { and } \quad \mu^{(T)}=\mu(1 / T) .
$$
玻尔兹曼分布 $\beta^{(T)}$ 有系数
$$
\beta_\sigma^{(T)}=\frac{e^{v_\sigma / T}}{\sum_{\tau \in \mathbb{S}} e^{v_\tau / T}} \quad(\sigma \in \mathcal{S}) .
$$
当系统”冻结”到温度时 $T=0$ ， 获得电位的极值 $v$ 作为极限中的期望，取决于是从正面还是负面接近极限 0 :
$$
\lim T \rightarrow 0^{+} \mu^{(T)}=\max \sigma \in \mathcal{S} v_\sigma \quad \lim T \rightarrow 0^{-} \mu^{(T)}=\min \sigma \in \mathbb{S} v_\sigma .
$$
相比之下，所有的状态与同样可能在当温度 $T$ 是无限的。
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The METROPOLIS process
大都会等。[29] 指出，BoltZMANN 分布可能会动态地导致非常普遍的随机过程的限制分布。
为了制定流程，我们将每个 $\sigma \in \subseteq$ 与邻里 $\mathcal{F}(\sigma) \subseteq \subseteq$ 呈现 在以下意义上连接:
- 对于任何 $\sigma, \tau \in \mathcal{S}$ ，有 $\sigma_1, \ldots, \sigma_k \in \mathfrak{S}$ 这样 $\sigma_{\ell+1} \in \mathcal{F}\left(\sigma_{\ell}\right)$ 适用于所有人 $\ell=0, \ldots k$ ，在哪里 $\sigma_0=\sigma$ 和 $\sigma_{k+1}=\tau$.
- 由此可见, MEtropolis 状态转换定义了一个 MARKOV 链 ${ }^4$ 上؟有转移概率
- $\$ \$$
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- Metropolis 过程作为马尔可夫链收敛到有限分布
- 证明。由前。附录第 7 节的 A.12,只需检查条件
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- $\backslash$ beta_Isigma(t) $p_{-}{\backslash$ sigma $\backslash$ tau $}=\backslash b^{-}$beta_Itau(t) $^2{\backslash \operatorname{tau} \backslash$ sigma 。
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- 满足任何 $\sigma, \tau \in \subseteq$. 所以假设 $v_\tau<v_\sigma$ ， 例如。然后
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- $\backslash$ beta_Isigma(t) $p_{-}{\backslash$ sigma $\backslash t a u}=\backslash f r a c\left{e^{\wedge}\left{v_{-}\right.\right.$Isigma $\left.t\right} e^{\wedge}{\backslash$ left(v_Itau-u_Isigma $\backslash$ right $\left.\left.) t\right}\right}{Z(t)$ $f}=\backslash f r a c\left{e^{\wedge}\left{v_{-}\right.\right.$Itau $\left.\left.t\right}\right}{Z(t) f}=\backslash$ beta_Itau(t) $p_{-}{$Itau $\backslash$ sigma $}$ 。
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- 模拟退火。MEtropolis 过程提出了一种简单直观的方法来最大化函数 $v: X \rightarrow \mathbb{R}$ 在有限集上 $X:$
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- $\backslash \max {x \backslash \operatorname{in} X} v_{-} x$ 。
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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。