如果你也在 怎样代写线性规划Linear Programming 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。线性规划Linear Programming是一种在要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本）的方法。线性编程是数学编程（也被称为数学优化）的一个特例。
线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。
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数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Applied Optimization
What are the dimensions of a rectangle with fixed perimeter having maximum area? What are the dimensions for the least expensive cylindrical can of a given volume? How many items should be produced for the most profitable production run? Each of these questions asks for the best, or optimal, value of a given function. In this section we use derivatives to solve a variety of optimization problems in mathematics, physics, economics, and business.
Solving Applied Optimization Problems
- Read the problem. Read the problem until you understand it. What is given? What is the unknown quantity to be optimized?
- Draw a picture. Label any part that may be important to the problem.
- Introduce variables. List every relation in the picture and in the problem as an equation or algebraic expression, and identify the unknown variable.
- Write an equation for the unknown quantity. If you can, express the unknown as a function of a single variable or in two equations in two unknowns. This may require considerable manipulation.
- Test the critical points and endpoints in the domain of the unknown. Use what you know about the shape of the function’s graph. Use the first and second derivatives to identify and classify the function’s critical points.
数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Newton’s Method
For thousands of years, one of the main goals of mathematics has been to find solutions to equations. For linear equations $(a x+b=0)$, and for quadratic equations $\left(a x^2+b x+c=0\right)$, we can explicitly solve for a solution. However, for most equations there is no simple formula that gives the solutions.
In this section we study a numerical method called Newton’s method or the NewtonRaphson method, which is a technique to approximate the solutions to an equation $f(x)=0$. Newton’s method estimates the solutions using tangent lines of the graph of $y=f(x)$ near the points where $f$ is zero. A value of $x$ where $f$ is zero is called a root of the function $f$ and a solution of the equation $f(x)=0$. Newton’s method is both powerful and efficient, and it has numerous applications in engineering and other fields where solutions to complicated equations are needed.
Procedure for Newton’s Method
The goal of Newton’s method for estimating a solution of an equation $f(x)=0$ is to produce a sequence of approximations that approach the solution. We pick the first number $x_0$ of the sequence. Then, under favorable circumstances, the method moves step by step toward a point where the graph of $f$ crosses the $x$-axis (Figure 4.46). At each step the method approximates a zero of $f$ with a zero of one of its linearizations. Here is how it works.
The initial estimate, $x_0$, may be found by graphing or just plain guessing. The method then uses the tangent to the curve $y=f(x)$ at $\left(x_0, f\left(x_0\right)\right)$ to approximate the curve, calling the point $x_1$ where the tangent meets the $x$-axis (Figure 4.46). The number $x_1$ is usually a better approximation to the solution than is $x_0$. The point $x_2$ where the tangent to the curve at $\left(x_1, f\left(x_1\right)\right)$ crosses the $x$-axis is the next approximation in the sequence. We continue, using each approximation to generate the next, until we are close enough to the root to stop.
We can derive a formula for generating the successive approximations in the following way. Given the approximation $x_n$, the point-slope equation for the tangent to the curve at $\left(x_n, f\left(x_n\right)\right)$ is
$$
y=f\left(x_n\right)+f^{\prime}\left(x_n\right)\left(x-x_n\right) .
$$
We can find where it crosses the $x$-axis by setting $y=0$ (Figure 4.47):
$$
\begin{aligned}
0 & =f\left(x_n\right)+f^{\prime}\left(x_n\right)\left(x-x_n\right) & \
-\frac{f\left(x_n\right)}{f^{\prime}\left(x_n\right)} & =x-x_n & \
x & =x_n-\frac{f\left(x_n\right)}{f^{\prime}\left(x_n\right)} & \text { If } f^{\prime}\left(x_n\right) \neq 0
\end{aligned}
$$
This value of $x$ is the next approximation $x_{n+1}$. Here is a summary of Newton’s method.
线性规划代写
学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Applied Optimization
面积最大的固定周长矩形的尺寸是多少?给定体积的最便宜的圆柱形罐的尺寸是多少?为了获得最大的利润，应该生产多少产品?这些问题都要求给定函数的最佳或最优值。在本节中，我们将使用衍生工具来解决数学、物理、经济和商业中的各种优化问题。
解决应用优化问题
读一读问题。读这道题直到你理解它为止。给出了什么?需要优化的未知量是多少?
画一幅画。标记任何可能对问题很重要的部分。
引入变量。用方程或代数表达式列出图中和问题中的每一个关系，并确定未知变量。
写出这个未知量的方程。如果可以的话，将未知量表示为单变量的函数或两个方程中的两个未知量。这可能需要相当大的操作。
测试未知领域的临界点和端点。利用你所知道的函数图的形状。使用一阶导数和二阶导数来识别和分类函数的临界点。
数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Newton’s Method
几千年来，数学的主要目标之一就是找到方程的解。对于线性方程$(a x+b=0)$和二次方程$\left(a x^2+b x+c=0\right)$，我们可以显式地求出一个解。然而，对于大多数方程来说，没有一个简单的公式可以给出它的解。
在本节中，我们研究一种称为牛顿方法或牛顿-拉夫森方法的数值方法，这是一种近似方程$f(x)=0$的解的技术。牛顿法使用$y=f(x)$图在$f$为零的点附近的切线来估计解。当$f$为零时，值$x$称为函数$f$的根和方程$f(x)=0$的解。牛顿法是一种强大而高效的方法，它在工程和其他需要求解复杂方程的领域中有着广泛的应用。
牛顿法的程序
牛顿估计方程$f(x)=0$的解的方法的目标是产生一个接近解的近似序列。我们选择数列中的第一个数字$x_0$。然后，在有利的情况下，该方法逐步向$f$图形与$x$轴相交的点移动(图4.46)。在每一步中，该方法用其中一个线性化的零近似于零$f$。下面是它的工作原理。
最初的估计值$x_0$可以通过绘图或简单的猜测得到。然后，该方法使用曲线$y=f(x)$在$\left(x_0, f\left(x_0\right)\right)$处的切线来近似曲线，调用切线与$x$ -轴相交的点$x_1$(图4.46)。数字$x_1$通常比$x_0$更接近解决方案。曲线在$\left(x_1, f\left(x_1\right)\right)$处的切线与$x$轴相交的点$x_2$是序列中的下一个近似值。我们继续，用每个近似值生成下一个近似值，直到我们足够接近根停止。
我们可以用下面的方法推导出生成连续逼近的公式。给定近似$x_n$，曲线在$\left(x_n, f\left(x_n\right)\right)$处的切线的点斜方程为
$$
y=f\left(x_n\right)+f^{\prime}\left(x_n\right)\left(x-x_n\right) .
$$
我们可以通过设置$y=0$找到它与$x$ -轴相交的位置(图4.47):
$$
\begin{aligned}
0 & =f\left(x_n\right)+f^{\prime}\left(x_n\right)\left(x-x_n\right) & \
-\frac{f\left(x_n\right)}{f^{\prime}\left(x_n\right)} & =x-x_n & \
x & =x_n-\frac{f\left(x_n\right)}{f^{\prime}\left(x_n\right)} & \text { If } f^{\prime}\left(x_n\right) \neq 0
\end{aligned}
$$
这个值$x$是下一个近似值$x_{n+1}$。这是对牛顿方法的总结。
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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。