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数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Eigenvalues and Spectral Decomposition
As a final topic in this chapter we discuss eigenvalues and spectral decomposition of square matrices. We begin with a definition.
Definition $1.36$ (spectrum). Let $A \in \mathbb{C}^{n \times n}$. We say that $\lambda \in \mathbb{C}$ is an eigenvalue of $A$ if and only if there exists a vector $x \in \mathbb{C}_*^n=\mathbb{C}^n \backslash{\mathbf{0}}$ such that
$$
A x=\lambda x .
$$
This vector is called an eigenvector of $\mathrm{A}$ associated with $\lambda$. The spectrum of $\mathrm{A}$, denoted by $\sigma(\mathrm{A})$, is the collection of all eigenvalues of $\mathrm{A}$. The pair $(\lambda, \boldsymbol{x})$ is called an eigenpair of $A$.
Theorem $1.37$ (properties of the spectrum). Let $\mathrm{A} \in \mathbb{C}^{n \times n}$. Then
- $\lambda \in \sigma(\mathrm{A})$ if and only if $\bar{\lambda} \in \sigma\left(\mathbf{A}^{\mathrm{H}}\right)$.
- $\mathrm{A}$ is invertible if and only if $0 \notin \sigma(\mathrm{A})$.
- The eigenvectors corresponding to distinct eigenvalues are linearly independent.
- $\lambda \in \sigma(\mathrm{A})$ if and only if $\chi_{\mathrm{A}}(\lambda)=0$, where $\chi_{\mathrm{A}}$ is a polynomial of degree $n$, defined via
$$
\chi_{\mathrm{A}}(\lambda)=\operatorname{det}\left(\lambda \mathrm{I}n-\mathrm{A}\right) $$ $\chi{\mathrm{A}}$ is called the characteristic polynomial. - There are at most $n$ distinct complex-valued eigenvalues of $\mathrm{A}$.
Proof. See Problem 1.28.
Since we are dealing with matrices with complex entries, the fundamental theorem of algebra (see [18, Section 2.8]) implies that the characteristic polynomial can be written as a product of factors, i.e.,
$$
\chi_{\mathrm{A}}(\lambda)=\prod_{i=1}^L\left(\lambda-\lambda_i\right)^{m_i}
$$
with $n=\sum_{i=1}^L m_i$
数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Reduced and Full Singular Value Decompositions
Definition $2.1$ (SVD). Let $A \in \mathbb{C}^{m \times n}$. A singular value decomposition (SVD) of the matrix $A$ is a factorization of the form
$$
\mathrm{A}=\mathrm{U \Sigma} \mathrm{V}^{\mathrm{H}} \text {, }
$$
where $\mathrm{U} \in \mathbb{C}^{m \times m}$ and $\mathrm{V} \in \mathbb{C}^{n \times n}$ are unitary, $\Sigma \in \mathbb{R}^{m \times n}$ is diagonal – meaning that $[\Sigma]{i, j}=0$, for $i \neq j$ – and the diagonal entries $[\Sigma]{i, i}=\sigma_i$ are nonnegative and in nonincreasing order: $\sigma_1 \geq \sigma_2 \geq \cdots \geq \sigma_p \geq 0$ with $p=\min (m, n)$. The elements of the $\Sigma$ are called the singular values of $A$. The columns of $U$ and $V$ are called the left and right singular vectors, respectively.
Remark $2.2$ (reduced SVD). Let us, for the sake of definiteness, assume that $m \geq n$. If $\mathrm{A} \in \mathbb{C}^{m \times n}$ has an SVD, then we can write
$$
\mathbf{A} \boldsymbol{v}_j=\sigma_j \boldsymbol{u}_j, \quad j=1, \ldots, n,
$$
or, equivalently,
$$
\mathrm{A}\left[\boldsymbol{v}_1, \ldots, \boldsymbol{v}_n\right]=\left[\boldsymbol{u}_1, \ldots, \boldsymbol{u}_n\right]\left[\begin{array}{ccc}
\sigma_1 & & \
& \ddots & \
& & \sigma_n
\end{array}\right]
$$
In other words, we have obtained the representation
$$
\mathrm{AV}=\hat{U} \hat{\Sigma} \text {, }
$$
where:
- $\hat{\Sigma} \in \mathbb{R}^{n \times n}$ is square and diagonal with nonnegative diagonal entries.
- $\hat{U} \in \mathbb{C}^{m \times n}$ has orthonormal columns.
- $\mathrm{V} \in \mathbb{C}^{n \times n}$ is unitary.
Writing this another way, we have
$$
\mathrm{A}=\hat{U} \hat{\Sigma} \mathrm{V}^{\mathrm{H}} \text {. }
$$
This is the so-called reduced SVD of a matrix.
数值分析代考
数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Eigenvalues and Spectral Decomposition
作为本章的最后一个主题，我们将讨论方阵的特征值和谱分解。我们从一个定义开始。
定义1.36 (光谱)。让 $A \in \mathbb{C}^{n \times n}$. 我们说 $\lambda \in \mathbb{C}$ 是的特征值 $A$ 当且仅当存在向量 $x \in \mathbb{C}_*^n=\mathbb{C}^n \backslash \mathbf{0}$ 这样
$$
A x=\lambda x .
$$
这个向量被称为特征向量 $\mathrm{A}$ 有关联 $\lambda$. 的光谱 $\mathrm{A}$ ，表示为 $\sigma(\mathrm{A})$ ，是所有特征值的集合 $\mathrm{A}$. 这对 $(\lambda, \boldsymbol{x})$ 称为特征 对 $A$.
定理1.37 (光谱的特性)。让 $\mathrm{A} \in \mathbb{C}^{n \times n}$. 然后
- $\lambda \in \sigma(\mathrm{A})$ 当且仅当 $\bar{\lambda} \in \sigma\left(\mathbf{A}^{\mathrm{H}}\right)$.
- $\mathrm{A}$ 是可逆的当且仅当 $0 \notin \sigma(\mathrm{A})$.
- 对应于不同特征值的特征向量是线性无关的。
- $\lambda \in \sigma(\mathrm{A})$ 当且仅当 $\chi_{\mathrm{A}}(\lambda)=0$ ，在哪里 $\chi_{\mathrm{A}}$ 是次数的多项式 $n$ ，通过 $\$ \$$ \$1chi { Imathrm{A}}\$ 称为特征多项式。
- 最多有 $n$ 的不同复值特征值 $\mathrm{A}$.
证明。见习题 1.28。
由于我们处理的是具有复数项的矩阵，代数基本定理（参见 [18，第 $2.8$ 节]) 暗示特征多项式可以 写成因子的乘积，即，
$$
\chi_{\mathrm{A}}(\lambda)=\prod_{i=1}^L\left(\lambda-\lambda_i\right)^{m_i}
$$
$$
\text { 和 } n=\sum_{i=1}^L m_i
$$
数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Reduced and Full Singular Value Decompositions
定义 $2.1$ (奇异值分解) 。我们走吧 $A \in \mathbb{C}^{m \times n}$. 矩阵的奇异值分解 (SVD) $A$ 是形式的因式分解
$$
\mathrm{A}=\mathrm{U} \Sigma \mathrm{V}^{\mathrm{H}} \text {, }
$$
在哪里 $\mathrm{U} \in \mathbb{C}^{m \times m}$ 和V $\in \mathbb{C}^{n \times n}$ 是单一的， $\Sigma \in \mathbb{R}^{m \times n}$ 是对角线的一一意思是 $[\Sigma] i, j=0$ ，为了 $i \neq j$ – 和对角线项 $[\Sigma] i, i=\sigma_i$ 是非负的并且是非递增的: $\sigma_1 \geq \sigma_2 \geq \cdots \geq \sigma_p \geq 0$ 和 $p=\min (m, n)$. 的元素 $\Sigma$ 被称为奇异值 $A$. 列的 $U$ 和 $V$ 分别称为左奇异向量和右奇异向量。
评论 $2.2$ (减少 SVD) 。为了明确起见，让我们假设 $m \geq n$. 如果 $\mathrm{A} \in \mathbb{C}^{m \times n}$ 有一个 $\mathrm{SVD}$ ，那么我们可以 写
$$
\mathbf{A} \boldsymbol{v}_j=\sigma_j \boldsymbol{u}_j, \quad j=1, \ldots, n,
$$
或者，等价地，
$$
\mathrm{A}\left[\boldsymbol{v}_1, \ldots, \boldsymbol{v}_n\right]=\left[\boldsymbol{u}_1, \ldots, \boldsymbol{u}_n\right]\left[\begin{array}{lll}
\sigma_1 & \ddots & \sigma_n
\end{array}\right]
$$
换句话说，我们已经获得了表示
$$
\mathrm{AV}=\hat{U} \hat{\Sigma}
$$
在哪里:
- $\hat{\Sigma} \in \mathbb{R}^{n \times n}$ 是具有非负对角线元素的正方形和对角线。
- $\hat{U} \in \mathbb{C}^{m \times n}$ 有正交列。
- $\mathrm{V} \in \mathbb{C}^{n \times n}$ 是单一的。
换一种方式写，我们有
$$
\mathrm{A}=\hat{U} \hat{\Sigma} \mathrm{V}^{\mathrm{H}}
$$
这就是所谓的矩阵的简化 SVD。
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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。
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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。
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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。