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数值分析是数学的一个分支，使用数字近似法解决连续问题。它涉及到设计能给出近似但精确的数字解决方案的方法，这在精确解决方案不可能或计算成本过高的情况下很有用。
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数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Reference Triangles
A way to prove properties about interpolation methods over triangles is to start with a reference triangle or reference element $\widehat{K}$, and then transfer properties from the reference triangle $K$ to a given triangle (or other shape) via an affine function or transformation: $\boldsymbol{T}_K(\widehat{\boldsymbol{x}})=A_K \widehat{\boldsymbol{x}}+\boldsymbol{b}_K$ with $A_K$ an invertible matrix. For example, we can take the reference element $\widehat{K}$ to be the triangle with vertices $\widehat{v}_1=(0,0)$, $\widehat{\boldsymbol{v}}_2=(1,0)$, and $\widehat{\boldsymbol{v}}_3=(0,1)$. For a triangle $K$ with vertices $\boldsymbol{v}_1, \boldsymbol{v}_2, \boldsymbol{v}_3$, we can set $\boldsymbol{b}_K=\boldsymbol{v}_1$ and $A_K=\left[\boldsymbol{v}_2-\boldsymbol{v}_1, \boldsymbol{v}_3-\boldsymbol{v}_1\right]$. This is illustrated in Figure 4.3.3.
Any function $f: K \rightarrow \mathbb{R}$ can be represented by a function $\widehat{f}: \widehat{K} \rightarrow \mathbb{R}$ given by
$$
\widehat{f}(\widehat{\boldsymbol{x}})=f\left(A_K \widehat{\boldsymbol{x}}+\boldsymbol{b}_K\right) .
$$
It is easy to see that $f$ is a polynomial of degree $k$ if and only if $\widehat{f}$ is a polynomial of degree $k$. Note that $x=\lambda_1 v_1+\lambda_2 v_2+\lambda_3 v_3$ is a representation of $x \in K$ by barycentric coordinates, and $\boldsymbol{x}=\boldsymbol{T}_K(\widehat{\boldsymbol{x}})$, then the barycentric coordinates of $\widehat{\boldsymbol{x}}$ in $\widehat{K}$ are also $\left(\lambda_1, \lambda_2, \lambda_3\right)$. So if $f$ is the linear interpolant of data values at the vertices of $K\left(f\left(\boldsymbol{v}_i\right)=y_i\right)$, then $\widehat{f}$ is the linear interpolant of those same values at the vertices of $\widehat{K}\left(\widehat{f}\left(\widehat{v}_i\right)=y_i\right)$. The Lagrange interpolation points are, in fact, constant in terms of the barycentric coordinates. The vertices have barycentric coordinates $$
(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)
$$
The barycentric coordinates of the midpoints for quadratic Lagrange interpolation are
$$
\left(\frac{1}{2}, \frac{1}{2}, 0\right),\left(\frac{1}{2}, 0, \frac{1}{2}\right),\left(0, \frac{1}{2}, \frac{1}{2}\right) .
$$
The barycentric coordinates for degree $d$ Lagrange interpolation are
$$
\left(\frac{i}{d}, \frac{j}{d}, \frac{d-i-j}{d}\right), \quad i, j=0,1, \ldots, d, i+j \leq d
$$
数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Error Estimates
As in the one-dimensional case, the error estimates will depend on the size of the triangles. We can measure the size of each triangle or other shape by means of the diameter
$$
h_K=\operatorname{diam}(K)=\max _{\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y} \in K}|\boldsymbol{x}-\boldsymbol{y}|_2 .
$$
In two and higher dimensions, however, this is not the only quantity that is important. Triangles can be long and thin, or relatively “chunky”. For convex $K$, one way to measure this is to look at the radius of the largest ball that can fit in $K$ :
(4.3.11) $\rho_K=\sup {\rho \mid$ there is a ball $B(x, \rho) \subset K$ for some $\boldsymbol{x} \in K}$.
Brenner and Scott [31, p. 99] define a chunkiness parameter $\gamma_K:=h_K / \rho_K \geq 1$. Note that smaller $\gamma_K$ means “chunkier” $K$. Thin but long triangles have $\rho_K$ small in comparison to $h_K$ making $\gamma_K$ large. Another measure of “chunkiness” is $\widetilde{\gamma}K:=$ $h_K / \operatorname{vol}_d(K)^{1 / d}$ for $K \subset \mathbb{R}^d$. Here “vol ${ }_d(R)$ ” is the $d$-dimensional volume of a region $R$; for $d=2$ this is just the area of $R$, and for $d=1$ it is just the total length of $R$. For measuring the size and smoothness of functions on a region $\Omega \subset \mathbb{R}^d$ we use $W^{m, p}(\Omega)$, or Sobolev, norms and semi-norms; $m$ indicates the degree of differentiability, and $1 \leq p \leq \infty$ the exponent used: in terms of multi-indexes, $$ \begin{aligned} |f|{W^{m, p}(\Omega)} & =\left[\sum_{\alpha:|\alpha| \leq m} \int_{\Omega}\left|\frac{\partial^{|\alpha|} f}{\partial x^\alpha}\right|^p d x\right]^{1 / p}, \
|f|{W^{m, p}(\Omega)} & =\left[\sum{\alpha:|\alpha|=m} \int_{\Omega}\left|\frac{\partial^{|\alpha|} f}{\partial x^\alpha}\right|^p d x\right]^{1 / p} .
\end{aligned}
$$
Note that
$$
|f|_{W^{m m, p}(\Omega)}=\left[\sum_{k=0}^m|f|{W^{k, p}(\Omega)}^p\right]^{1 / p} . $$ If $p=\infty$ we use $$ \begin{aligned} |f|{W^{m, \infty}(\Omega)} & =\max {\boldsymbol{x} \in \Omega} \max {\alpha:|\alpha| \leq m}\left|\frac{\partial^{|\alpha|} f}{\partial \boldsymbol{x}^\alpha}(\boldsymbol{x})\right|, \
|f|{W^{m, \infty}(\Omega)} & =\max {\boldsymbol{x} \in \Omega} \max _{\alpha:|\alpha|=m}\left|\frac{\partial^{|\alpha|} f}{\partial \boldsymbol{x}^\alpha}(\boldsymbol{x})\right| .
\end{aligned}
$$
数值分析代考
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证明三角形揷值方法属性的一种方法是从参考三角形或参考元素开始 $\widehat{K}$ ，然后从参考三角形传递属性 $K$ 通 过仿射函数或变换到给定的三角形 (或其他形状) : $\boldsymbol{T}_K(\widehat{\boldsymbol{x}})=A_K \widehat{\boldsymbol{x}}+\boldsymbol{b}_K$ 和 $A_K$ 一个可逆矩阵。例 如，我们可以取参考元素 $\widehat{K}$ 成为有顶点的三角形 $\hat{v}_1=(0,0) ， \widehat{\boldsymbol{v}}_2=(1,0)$ ，和 $\widehat{\boldsymbol{v}}_3=(0,1)$. 对于三角 形 $K$ 有顶点 $\boldsymbol{v}_1, \boldsymbol{v}_2, \boldsymbol{v}_3$ ，我们可以设 $\boldsymbol{b}_K=\boldsymbol{v}_1$ 和 $A_K=\left[\boldsymbol{v}_2-\boldsymbol{v}_1, \boldsymbol{v}_3-\boldsymbol{v}_1\right]$. 如图 4.3.3 所示。
任何功能 $f: K \rightarrow \mathbb{R}$ 可以用一个函数来表示 $\widehat{f}: \widehat{K} \rightarrow \mathbb{R}$ 由
$$
\widehat{f}(\widehat{\boldsymbol{x}})=f\left(A_K \widehat{\boldsymbol{x}}+\boldsymbol{b}_K\right) .
$$
很容易看出 $f$ 是次数的多项式 $k$ 当且仅当 $\widehat{f}$ 是次数的多项式 $k$. 注意 $x=\lambda_1 v_1+\lambda_2 v_2+\lambda_3 v_3$ 是代表 $x \in K$ 通过重心坐标，和 $\boldsymbol{x}=\boldsymbol{T}_K(\widehat{\boldsymbol{x}})$ ，然后是重心坐标 $\widehat{\boldsymbol{x}}$ 在 $\widehat{K}$ 也是 $\left(\lambda_1, \lambda_2, \lambda_3\right)$. 因此，如果 $f$ 是顶点处 数据值的线性揷值 $K\left(f\left(\boldsymbol{v}_i\right)=y_i\right)$ ，然后 $\widehat{f}$ 是顶点处相同值的线性揷值 $\widehat{K}\left(\widehat{f}\left(\hat{v}_i\right)=y_i\right)$. 事实上， 拉格朗日揷值点在重心坐标方面是恒定的。顶点具有重心坐标
$$
(1,0,0),(0,1,0),(0,0,1)
$$
二次拉格朗日揷值的中点的重心坐标为
$$
\left(\frac{1}{2}, \frac{1}{2}, 0\right),\left(\frac{1}{2}, 0, \frac{1}{2}\right),\left(0, \frac{1}{2}, \frac{1}{2}\right) .
$$
度数的重心坐标 $d$ 拉格朗日揷值是
$$
\left(\frac{i}{d}, \frac{j}{d}, \frac{d-i-j}{d}\right), \quad i, j=0,1, \ldots, d, i+j \leq d
$$
数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Error Estimates
与一维情况一样，误差估计将取决于三角形的大小。我们可以通过直径来测量每个三角形或其他形状的大 小
$$
h_K=\operatorname{diam}(K)=\max {\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y} \in K}|\boldsymbol{x}-\boldsymbol{y}|_2 . $$ 然而，在二维和更高维度中，这并不是唯一重要的量。三角形可以又长又细，或者相对“矮胖”。对于凸 $K$ 一种测量方法是查看可以放入的最大球的半径 $K$ : (4.3.11) $\rho_K=\sup \rho \mid \$$ thereisaball $\$ B(x, \rho) \subset K \$$ forsome $\$ \boldsymbol{x} \in K$ 布伦纳和斯科特 $\left[31 ，\right.$ p. 99]定义一个chunkiness参数 $\gamma_K:=h_K / \rho_K \geq 1$. 请注意，较小的 $\gamma_K$ 意思是 “更粗壮” $K$. 细而长的三角形有 $\rho_K$ 比较小 $h_K$ 制作 $\gamma_K$ 大的。另一种衡量“块度”的方法是 $\tilde{\gamma} K:=$ $h_K / \operatorname{vol}_d(K)^{1 / d}$ 为了 $K \subset \mathbb{R}^d$. 这里“卷 ${ }_d(R)^“$ 是个 $d$ 区域的维体积 $R$; 为了 $d=2$ 这只是 $R$, 对于 $d=1$ 它只是总长度 $R$. 用于测量区域上函数的大小和平滑度 $\Omega \subset \mathbb{R}^d$ 我们用 $W^{m, p}(\Omega)$ ，或 Sobolev，范数和半 范数; $m$ 表示可微性的程度，并且 $1 \leq p \leq \infty$ 使用的指数：就多指标而言， $$ |f| W^{m, p}(\Omega)=\left[\sum{\alpha:|\alpha| \leq m} \int_{\Omega}\left|\frac{\partial^{|\alpha|} f}{\partial x^\alpha}\right|^p d x\right]^{1 / p},|f| W^{m, p}(\Omega)=\left[\sum \alpha:|\alpha|=m \int_{\Omega}\left|\frac{\partial^{|\alpha|} f}{\partial x^\alpha}\right|^p d x\right.
$$
注意
$$
|f|{W^{m m, p}(\Omega)}=\left[\sum{k=0}^m|f| W^{k, p}(\Omega)^p\right]^{1 / p} .
$$
如果 $p=\infty$ 我们用
$$
|f| W^{m, \infty}(\Omega)=\max \boldsymbol{x} \in \Omega \max \alpha:|\alpha| \leq m\left|\frac{\partial^{|\alpha|} f}{\partial \boldsymbol{x}^\alpha}(\boldsymbol{x})\right|,|f| W^{m, \infty}(\Omega) \quad=\max \boldsymbol{x} \in \Omega \max _{\alpha:|\alpha|=}
$$
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。