statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富，各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。
我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Grafische Lösung
Lineare Optimierungsprobleme mit nur zwei Entscheidungsvariablen lassen sich auf bequeme Weise grafisch lösen. Da praktische Probleme überwiegend (weit) mehr als zwei Entscheidungsvariablen besitzen, liegt die Bedeutung der grafischen Lösung vor allem in der geometrischen Veranschaulichung der Lösungskonzepte.
Aufgrund der Nichtnegativitätsbedingungen $x_{1} \geq 0$ und $x_{2} \geq 0$ liegt die Menge der zulässigen Punkte im ersten Quadranten und wird durch die $x_{1}$-Achse und die $x_{2}$-Achse begrenzt. Weitere Einschränkungen ergeben sich aus den Restriktionen $3 x_{1}+2 x_{2} \leq 1200,5 x_{1}+10 x_{2} \leq 3000$ und $0.5 x_{2} \leq 125$. Die Begrenzungsgeraden $3 x_{1}+2 x_{2}=1200,5 x_{1}+10 x_{2}=3000$ und $0.5 x_{2}=125$ kann man in die Grafik eintragen, indem man deren Schnittpunkte mit den Achsen bestimmt und diese verbindet. Beispielsweise erhält man den Schnittpunkt von $3 x_{1}+2 x_{2}=1200$ mit der $x_{1}$-Achse durch Nullsetzen von $x_{2}$ (aus $3 x_{1}+2 \cdot 0=1200$ folgt $\left.x_{1}=400\right)$.
Auf welcher Seite der Begrenzungsgeraden jeweils zulässige Punkte liegen, ermittelt man durch Einsetzen des Nullpunktes in die Ungleichungen. Falls er eine Ungleichung erfüllt, liegt er in der Halbebene der für diese Ungleichung zulässigen Punkte, anderenfalls liegt er in der Halbebene der für diese Ungleichung unzulässigen Punkte. Die Schnittmenge der ermittelten Halbebenen mit den Nichtnegativitätsbedingungen bildet die zulässige Menge $\mathbb{M}$ (vgl. Abb. 1.2).
Bei der Darstellung der Zielfunktion geht man ähnlich vor. Zunächst trägt man $3 x_{1}+4 x_{2}=z_{0}$ für einen festen Wert $z_{0}$ ein, d.h. man zeichnet die Höhenlinie (vgl. Abschnitt A.5) der Funktion $3 x_{1}+4 x_{2}$ zum Niveau $z_{0}$ ein. Wir haben das Niveau $z_{0}=600$ gewählt, weil dadurch die Achsenabschnitte besonders einfach zu berechnen sind. Die so ermittelte Höhenlinie wird dann parallel in Richtung wachsender $z_{0}$-Werte verschoben. Diese Richtung bestimmt man, indem man beispielsweise prüft, ob die durch den Nullpunkt verlaufende Höhenlinie der Zielfunktion einen kleineren oder größeren $z_{0}$-Wert hat. In unserem Fall ist der Wert null und damit kleiner als $z_{0}=600$. Folglich wächst $z_{0}$ bei Verschiebung der Höhenlinie ,von null weg”.
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Standardform und grundlegende analytische Konzepte
Die bei linearen Optimierungsproblemen auftretenden geometrischen Sachverhalte erlauben weitreichende Aussagen über optimale Punkte und Werte, die sich auch algorithmisch sehr gut umsetzen lassen. Um diese zu untersuchen, empfiehlt es sich, lineare Optimierungsprobleme zunächst in eine standardisierte Form zu bringen.
Wir haben bereits in den einführenden Beispielen gesehen, dass das lineare Optimierungsproblem in natürlicher Weise als Maximierungs- oder Minimierungsproblem auftritt, und dass auch die Nebenbedingungen in unterschiedlicher Form ( $\leq$ – Ungleichungen, Gleichungen, $\geq$ – Ungleichungen) vorkommen.
Unter einem linearen Optimierungsproblem in Standardform verstehen wir das Problem
$$
P_{\leq}: \quad \max c^{\top} x \quad \text { s.t. } \quad A x \leq b, \quad x \geq 0 .
$$
Dabei bezeichnet $n$ die Anzahl der Entscheidungsvariablen, $m$ die Anzahl der Nebenbedingungen, $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}\right)^{\top}$ den Vektor der Zielfunktionskoeffizienten, $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n}\right)^{\top}$ den Vektor der Entscheidungsvariablen, $b=\left(b_{1}, \ldots, b_{m}\right)^{\top}$ den Vektor der Werte der rechten Seite, und die $(m, n)$-Matrix $A=\left(a_{i j}\right)$ ist die Koeffizientenmatrix. Die zulässige Menge hat damit die Darstellung
$$
\mathbb{M}=\left{x \in \mathbb{R}^{n} \mid A x \leq b, x \geq 0\right} .
$$
Jedes lineare Optimierungsproblem $P$ in allgemeiner Form lässt sich durch folgende Operationen in Standardform $P_{\leq}$bringen:
- Falls die Zielfunktion $f(x)=c^{\top} x$ zu minimieren ist, ersetze $f$ durch $-f$. Dadurch ändern sich die optimalen Punkte nicht, allerdings wechselt der optimale Wert sein Vorzeichen: $\max (-f(x))=-\min f(x)($ vgl. auch Abb. 7.7).
- Jede Gleichungsrestriktion $a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n}=b_{i}$ kann durch die beiden Ungleichungen $a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n} \leq b_{i}$ und $a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n} \geq b_{i}$ ersetzt werden.
- Jede $\geq$-Restriktion kann durch Multiplikation mit $-1$ in eine $\leq$-Restriktion umgewandelt werden.
- Jede Entscheidungsvariable $x_{i} \in \mathbb{R}$, die keiner Nichtnegativitätsbedingung unterworfen ist, kann durch $x_{i}=x_{i}^{+}-x_{i}^{-}$mit $x_{i}^{+}, x_{i}^{-} \geq 0$ ersetzt werden.
运筹学代考
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Grafische Lösung
只有两个决策变量的线性优化问题可以方便地以图形方式求解。由于实际问题大多具有 (远) 两个以上的决策变 量，因此图形解决方案的重要性首先在于解决方案概念的几何图示。
由于非负性条件 $x_{1} \geq 0$ 和 $x_{2} \geq 0$ 是第一象限中允许的点集，由 $x_{1}$-轴和 $x_{2}$-轴受限。进一步的限制源于限制 $3 x_{1}+2 x_{2} \leq 1200,5 x_{1}+10 x_{2} \leq 3000$ 和 $0.5 x_{2} \leq 125$. 界线
$3 x_{1}+2 x_{2}=1200,5 x_{1}+10 x_{2}=3000$ 和 $0.5 x_{2}=125$ 可以通过确定它们与轴的交点并连接它们来在图形 中输入。例如，一个得到的交集 $3 x_{1}+2 x_{2}=1200$ 与 $x_{1}$-轴归零 $x_{2}$ (出去 $3 x_{1}+2 \cdot 0=1200$ 跟随 $\left.x_{1}=400\right)$
通过在不等式中揷入零点来确定允许点位于边界线的哪一侧。如果它满足不等式，则位于允许该不等式的点的半 平面内，否则位于禁止该不等式的点的半平面内。确定的半平面与非负条件的交集形成允许集 $\mathbb{M}$ (见图 1.2)。
类似的方法用于表示目标函数。首先你穿 $3 x_{1}+4 x_{2}=z_{0}$ 对于固定值 $z_{0}$ 一，即绘制函数的轮廓线（参见A.5 节) $3 x_{1}+4 x_{2}$ 到水平 $z_{0}$ 一个。我们有水平 $z_{0}=600$ 选择，因为这使得计算截距特别容易。以这种方式确定的 轮廓线然后在增加的方向上变得平行 $z_{0}$-价值观发生了变化。该方向通过检查，例如，通过零点的目标函数的轮廓 线是更小还是更大来确定 $z_{0}$-有价值。在我们的例子中，该值为零，小于 $z_{0}=600$. 因此成长 $z_{0}$ 当等高线“远离零” 时。
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Standardform und grundlegende analytische Konzepte
线性优化问题中出现的几何事实允许关于最佳点和值的影响深远的陈述，这也可以在算法上很好地实现。为了研 究这些，建议首先将线性优化问题转化为标准化形式。
我们已经在介绍性示例中看到，线性优化问题自然地作为最大化或最小化问题出现，并且约束也采用不同的形式 $(\leq-$ 不等式，方程， $\geq$ – 不平等) 发生。
我们将问题理解为标准形式的线性优化问题
$$
P_{\leq}: \quad \max c^{\top} x \quad \text { s.t. } \quad A x \leq b, \quad x \geq 0 .
$$
指定的 $n$ 决策变量的数量， $m$ 约束的数量， $c=\left(c_{1}, \ldots, c_{n}\right)^{\top}$ 目标函数系数的向量， $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n}\right)^{\top}$ 决策 变量的向量， $b=\left(b_{1}, \ldots, b_{m}\right)^{\top}$ 右边的值的向量，和 $(m, n)$-矩阵 $A=\left(a_{i j}\right)$ 是系数矩阵。允许数量有表示 $\backslash$ mathbb ${M}=\backslash$ left ${x \backslash$ in $\backslash$ mathbb ${R} \wedge{n} \backslash$ mid $A x \backslash$ eq $b, x \backslash g e q$ Oright $}$ 。
任何线性优化问题 $P$ 一般形式可以通过以下标准形式的操作得到 $P \leq$ 带来:
- 如果目标函数 $f(x)=c^{\top} x$ 要最小化，替换 $f$ 通过 $-f$. 这不会改变最佳点，但最佳值会改变其符号: $\max (-f(x))=-\min f(x)$ (参见图 7.7)。
- 任何方程约束 $a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n}=b_{i}$ 可以由两个不等式给出 $a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n} \leq b_{i}$ 和 $a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\ldots+a_{i n} x_{n} \geq b_{i}$ 被替换。
- 任何决策变量 $x_{i} \in \mathbb{R}$ ，它不受任何非负性约束，可以由下式给出 $x_{i}=x_{i}^{+}-x_{i}^{-}$和 $x_{i}^{+}, x_{i}^{-} \geq 0$ 被替换。
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。
tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
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。