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线性规划，数学建模技术，其中一个线性函数在受到各种约束时被最大化或最小化。这种技术对于指导商业规划、工业工程中的定量决策非常有用，在较小的程度上也适用于社会和物理科学。
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数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Unconstrained Problems
It may seem that unconstrained optimization problems are so devoid of structural properties as to preclude their applicability as useful models of meaningful problems. Quite the contrary is true for two reasons. First, it can be argued, quite convincingly, that if the scope of a problem is broadened to the consideration of all relevant decision variables, there may then be no constraints-or put another way, constraints represent artificial delimitations of scope, and when the scope is broadened the constraints vanish. Thus, for example, it may be argued that a budget constraint is not characteristic of a meaningful problem formulation; since by borrowing at some interest rate it is always possible to obtain additional funds, and hence rather than introducing a budget constraint, a term reflecting the cost of funds should be incorporated into the objective. A similar argument applies to constraints describing the availability of other resources which at some cost (however great) could be supplemented.
The second reason that many important problems can be regarded as having no constraints is that constrained problems are sometimes easily converted to unconstrained problems. For instance, the sole effect of equality constraints is simply to limit the degrees of freedom, by essentially making some variables functions of others. These dependencies can sometimes be explicitly characterized, and a new problem having its number of variables equal to the true degree of freedom can be determined. As a simple specific example, a constraint of the form $x_{1}+x_{2}=B$ can be eliminated by substituting $x_{2}=B-x_{1}$ everywhere else that $x_{2}$ appears in the problem.
Aside from representing a significant class of practical problems, the study of unconstrained problems, of course, provides a stepping stone toward the more general case of constrained problems. Many aspects of both theory and algorithms are most naturally motivated and verified for the unconstrained case before progressing to the constrained case.
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In spite of the arguments given above, many problems met in practice are formulated as constrained problems. This is because in most instances a complex problem such as, for example, the detailed production policy of a giant corporation, the planning of a large government agency, or even the design of a complex device cannot be directly treated in its entirety accounting for all possible choices, but instead must be decomposed into separate subproblems-each subproblem having constraints that are imposed to restrict its scope. Thus, in a planning problem, budget constraints are commonly imposed in order to decouple that one problem from a more global one. Therefore, one frequently encounters general nonlinear constrained mathematical programming problems.
The general mathematical programming problem can be stated as
In this formulation, $\mathbf{x}$ is an $n$-dimensional vector of unknowns, $\mathbf{x}=\left(x_{1}, x_{2}, \ldots\right.$, $\left.x_{n}\right)$, and $f, h_{i}, i=1,2, \ldots, m$, and $g_{j}, j=1,2, \ldots, p$, are real-valued functions of the variables $x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}$. The set $S$ is a subset of $n$-dimensional space. The function $f$ is the objective function of the problem and the equations, inequalities, and set restrictions are constraints.
Generally, in this book, additional assumptions are introduced in order to make the problem smooth in some suitable sense. For example, the functions in the problem are usually required to be continuous, or perhaps to have continuous derivatives. This ensures that small changes in $\mathbf{x}$ lead to small changes in other values associated with the problem. Also, the set $S$ is not allowed to be arbitrary but usually is required to be a connected region of $n$-dimensional space, rather than, for example, a set of distinct isolated points. This ensures that small changes in $\mathbf{x}$ can be made. Indeed, in a majority of problems treated, the set $S$ is taken to be the entire space; there is no set restriction.
In view of these smoothness assumptions, one might characterize the problems treated in this book as continuous variable programming, since we generally discuss problems where all variables and function values can be varied continuously. In fact, this assumption forms the basis of many of the algorithms discussed, which operate essentially by making a series of small movements in the unknown $\mathbf{x}$ vector.
线性规划代写
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似乎不受限制的优化问题没有结构属性，以至于它们的适用性是有意义的问题的有用模型。相反，有两个原因。首先，可以令人信服地说，如果问题的范围扩大到对所有相关决策变量的考虑，那么可能没有约束或换句话说，约束代表范围的人为界定，以及范围扩大了约束。因此，例如，可以说预算限制不是有意义的问题表述的特征。由于通过某种利率借贷，始终有可能获得额外的资金，因此而不是引入预算限制，而是 反映资金成本的术语应纳入目标。类似的论点适用于描述其他资源的可用性的约束，这些资源以某种代价（无论多么伟大）可以得到补充。
许多重要问题可以被视为没有限制的第二个原因是，有时受到约束问题很容易转换为无约束的问题。例如，平等约束的唯一效果仅仅是为了限制自由度，从本质上讲是通过使其他人的某些变量函数来限制自由度的。这些依赖性有时可以明确表征，并且可以确定具有等于真实自由度的变量数量的新问题。作为一个简单的特定示例，形式的约束X1+X2=乙可以通过替换来消除X2=乙−X1其他地方X2出现在问题中。
除了代表一类重要的实际问题之外，对无约束问题的研究当然为更普遍的有约束问题提供了垫脚石。理论和算法的许多方面都是最自然的动机和验证，并在不受约束的情况下进行了受限的案例。
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尽管有上述论点，但在实践中遇到的许多问题都被表述为受约束的问题。这是因为在大多数情况下，一个复杂的问题，例如大公司的详细生产政策、大型政府机构的规划，甚至是复杂设备的设计，都不能直接完整地处理。可能的选择，而必须将其分解为具有限制其范围的约束的单独的子问题 – 每个子问题。因此，在规划问题中，通常会施加预算约束，以便将该问题与更全局的问题分离。因此，人们经常遇到一般的非线性约束数学编程问题。
一般数学编程问题可以说为
在这个公式中，X是一个n- 未知数的维矢量，X=(X1,X2,…, Xn)， 和F,H一世,一世=1,2,…,米， 和Gj,j=1,2,…,p, are real-valued functions of the variables X1,X2,…,Xn. 套装小号是的一个子集n维空间。功能F是问题的目标函数，方程，不平等和设置限制是限制。
通常，在本书中，引入了其他假设，以使问题在某种程度上顺利进行。例如，问题中的功能通常是连续的，或者可能具有连续的导数。这确保了很小的变化X导致与问题相关的其他值的小变化。另外，集合小号不允许任意，但通常要求是n – 维空间，而不是例如一组不同的孤立点。这确保了很小的变化X可以做。确实，在大多数问题中，该集合小号被认为是整个空间；没有设定的限制。
鉴于这些平滑假设，人们可能会将本书中处理的问题描述为连续变量规划，因为我们通常讨论所有变量和函数值都可以连续变化的问题。实际上，此假设构成了讨论的许多算法的基础，这些算法基本上是通过在未知中进行一系列小动作来运行的X向量。
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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。
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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。