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|Implicit Differentiation
Most of the functions we have dealt with so far have been described by an equation of the form $y=f(x)$ that expresses $y$ explicitly in terms of the variable $x$. We have learned rules for differentiating functions defined in this way. A different situation occurs when we encounter equations like
$$
x^3+y^3-9 x y=0, \quad y^2-x=0, \quad \text { or } \quad x^2+y^2-25=0 .
$$
(See Figures 3.27, 3.28, and 3.29.) These equations define an implicit relation between the variables $x$ and $y$, meaning that a value of $x$ determines one or more values of $y$, even though we do not have a simple formula for the $y$-values. In some cases we may be able to solve such an equation for $y$ as an explicit function (or even several functions) of $x$. When we cannot put an equation $F(x, y)=0$ in the form $y=f(x)$ to differentiate it in the usual way, we may still be able to find $d y / d x$ by implicit differentiation. This section describes the technique.
Implicitly Defined Functions
We begin with examples involving familiar equations that we can solve for $y$ as a function of $x$ and then calculate $d y / d x$ in the usual way. Then we differentiate the equations implicitly, and find the derivative. We will see that the two methods give the same answer. Following the examples, we summarize the steps involved in the new method. In the examples and exercises, it is always assumed that the given equation determines $y$ implicitly as a differentiable function of $x$ so that $d y / d x$ exists.
数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Related Rates
In this section we look at questions that arise when two or more related quantities are changing. The problem of determining how the rate of change of one of them affects the rate of change of the others is called a related rates problem.
Related Rates Equations
Suppose we are pumping air into a spherical balloon. Both the volume and radius of the balloon are increasing over time. If $V$ is the volume and $r$ is the radius of the balloon at an instant of time, then
$$
V=\frac{4}{3} \pi r^3
$$
Using the Chain Rule, we differentiate both sides with respect to $t$ to find an equation relating the rates of change of $V$ and $r$,
$$
\frac{d V}{d t}=\frac{d V}{d r} \frac{d r}{d t}=4 \pi r^2 \frac{d r}{d t}
$$
So if we know the radius $r$ of the balloon and the rate $d V / d t$ at which the volume is increasing at a given instant of time, then we can solve this last equation for $d r / d t$ to find how fast the radius is increasing at that instant. Note that it is easier to directly measure the rate of increase of the volume (the rate at which air is being pumped into the balloon) than it is to measure the increase in the radius. The related rates equation allows us to calculate $d r / d t$ from $d V / d t$
Very often the key to relating the variables in a related rates problem is drawing a picture that shows the geometric relations between them, as illustrated in the following example.
线性规划代写
数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Implicit Differentiation
到目前为止，我们处理过的大多数函数都是用$y=f(x)$形式的方程来描述的，该方程用变量$x$显式地表示$y$。我们已经学习了用这种方法定义函数的微分规则。当我们遇到这样的方程时，情况就不同了
$$
x^3+y^3-9 x y=0, \quad y^2-x=0, \quad \text { or } \quad x^2+y^2-25=0 .
$$
(见图3.27、3.28、3.29)这些方程定义了变量$x$和$y$之间的隐式关系，这意味着$x$的值决定了$y$的一个或多个值，尽管我们没有一个简单的$y$值公式。在某些情况下，我们可以将$y$作为$x$的显式函数(甚至几个函数)来求解这样的方程。当我们不能把方程$F(x, y)=0$写成$y=f(x)$的形式，用通常的方法求导它时，我们仍然可以用隐式微分求出$d y / d x$。本节描述该技术。
隐式定义函数
我们从一些涉及熟悉的方程的例子开始，我们可以将$y$作为$x$的函数求解，然后用通常的方法计算$d y / d x$。然后隐式微分方程，求导数。我们将看到这两种方法给出相同的答案。在这些示例之后，我们总结了新方法中涉及的步骤。在例题和习题中，总是假定给定的方程隐式地决定$y$为$x$的可微函数，因此$d y / d x$存在。
数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Related Rates
在本节中，我们将研究当两个或多个相关量发生变化时出现的问题。确定其中一个变量的变化率如何影响其他变量的变化率的问题称为相关速率问题。
相关费率方程
假设我们把空气注入一个球形气球。随着时间的推移，气球的体积和半径都在增加。如果$V$是体积$r$是气球在某一时刻的半径，那么
$$
V=\frac{4}{3} \pi r^3
$$
利用链式法则，我们对等式两边分别对$t$求导，得到$V$和$r$的变化率关系式，
$$
\frac{d V}{d t}=\frac{d V}{d r} \frac{d r}{d t}=4 \pi r^2 \frac{d r}{d t}
$$
如果我们知道半径 $r$ 气球和速率 $d V / d t$ 在给定的时刻体积增加，那么我们可以解出最后一个方程 $d r / d t$ 求出在那一刻半径增加的速度。注意，直接测量体积的增加速率(空气被泵入气球的速率)比测量半径的增加要容易得多。相关速率方程允许我们计算 $d r / d t$ 从 $d V / d t$
在相关率问题中，将变量联系起来的关键通常是绘制出它们之间的几何关系的图，如下面的例子所示。
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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。