如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research 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。运筹学Operations Research（英式英语：operational research），通常简称为OR，是一门研究开发和应用先进的分析方法来改善决策的学科。它有时被认为是数学科学的一个子领域。管理科学一词有时被用作同义词。
运筹学Operations Research采用了其他数学科学的技术，如建模、统计和优化，为复杂的决策问题找到最佳或接近最佳的解决方案。由于强调实际应用，运筹学与许多其他学科有重叠之处，特别是工业工程。运筹学通常关注的是确定一些现实世界目标的极端值：最大（利润、绩效或收益）或最小（损失、风险或成本）。运筹学起源于二战前的军事工作，它的技术已经发展到涉及各种行业的问题。
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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A FUNDAMENTAL INSIGHT
We shall now focus on a property of the simplex method (in any form) that has been revealed by the revised simplex method in the preceding section. ${ }^1$ This fundamental insight provides the key to both duality theory and sensitivity analysis (Chap. 6), two very important parts of linear programming.
The insight involves the coefficients of the slack variables and the information they give. It is a direct result of the initialization, where the $i$ th slack variable $x_{n+i}$ is given a coefficient of +1 in Eq. (i) and a coefficient of 0 in every other equation [including Eq. (0)] for $i=1,2, \ldots, m$, as shown by the null vector $\mathbf{0}$ and the identity matrix $\mathbf{I}$ in the slack variables column for iteration 0 in Table 5.8. (For most of this section, we are assuming that the problem is in our standard form, with $b_i \geq 0$ for all $i=1,2, \ldots, m$, so that no additional adjustments are needed in the initialization.) The other key factor is that subsequent iterations change the initial equations only by
- Multiplying (or dividing) an entire equation by a nonzero constant
- Adding (or subtracting) a multiple of one entire equation to another entire equation
As already described in the preceding section, a sequence of these kinds of elementary algebraic operations is equivalent to premultiplying the initial simplex tableau by some matrix. (See Appendix 4 for a review of matrices.) The consequence can be summarized as follows.
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Mathematical Summary
Because its primary applications involve the final tableau, we shall now give a general mathematical expression for the fundamental insight just in terms of this tableau, using matrix notation. If you have not read Sec. 5.2, you now need to know that the parameters of the model are given by the matrix $\mathbf{A}=\left|a_{i j}\right|$ and the vectors $\mathbf{b}=\left|b_i\right|$ and $\mathbf{c}=\left|c_j\right|$, as displayed at the beginning of that section.
The only other notation needed is summarized and illustrated in Table 5.10. Notice how vector $\mathbf{t}$ (representing row 0) and matrix $\mathbf{T}$ (representing the other rows) together correspond to the rows of the initial tableau in Table 5.9 , whereas vector $\mathbf{t}^$ and matrix $\mathbf{T}^$ together correspond to the rows of the final tableau in Table 5.9. This table also shows these vectors and matrices partitioned into three parts: the coefficients of the original variables, the coefficients of the slack variables (our focus), and the right-hand side. Once again, the notation distinguishes between parts of the initial tableau and the final tableau by using an asterisk only in the latter case.
For the coefficients of the slack variables (the middle part) in the initial tableau of Table 5.10 , notice the null vector $\mathbf{0}$ in row 0 and the identity matrix $\mathbf{I}$ below, which provide the keys for the fundamental insight. The vector and matrix in the same location of the final tableau, $\mathbf{y}^$ and $\mathbf{S}^$, then play a prominent role in the equations for the fundamental insight. $\mathbf{A}$ and $\mathbf{b}$ in the initial tableau turn into $\mathbf{A}^$ and $\mathbf{b}^$ in the final tableau. For row 0 of the final tableau, the coefficients of the decision variables are $\mathbf{z}^-\mathbf{c}$ (so the vector $\mathbf{z}^$ is what has been added to the vector of initial coefficients, $-\mathbf{c}$ ), and the right-hand side $Z^*$ denotes the optimal value of $Z$.
运筹学代考
数学代写|运筹学作业代写operational research代考|A FUNDAMENTAL INSIGHT
现在，我们将集中讨论单纯形法(任何形式)的一个性质，这个性质在前一节中修订的单纯形法中已经揭示出来。${ }^1$这一基本见解为二元理论和灵敏度分析(第6章)提供了关键，这是线性规划的两个非常重要的部分。
这种洞察涉及到松弛变量的系数和它们所提供的信息。这是初始化的直接结果，其中$i$松弛变量$x_{n+i}$在Eq. (i)中系数为+1，在$i=1,2, \ldots, m$的其他方程[包括Eq.(0)]中系数为0，如表5.8中迭代0的松弛变量列中的零向量$\mathbf{0}$和单位矩阵$\mathbf{I}$所示。(对于本节的大部分内容，我们假设问题是我们的标准形式，所有$i=1,2, \ldots, m$都使用$b_i \geq 0$，因此在初始化时不需要进行额外的调整。)另一个关键因素是，随后的迭代只会改变初始方程
用一个非零常数乘以(或除以)整个方程
将一个完整方程的倍数加(或减)到另一个完整方程
如前一节所述，这类初等代数运算的序列等价于初始单纯形表与某个矩阵的预乘。(参见附录4对矩阵的回顾。)其结果可以概括如下。
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因为它的主要应用涉及到最后的表格，我们现在将给出一个关于这个表格的基本见解的一般数学表达式，使用矩阵符号。如果您没有阅读第5.2节，那么您现在需要知道模型的参数由矩阵$\mathbf{A}=\left|a_{i j}\right|$和向量$\mathbf{b}=\left|b_i\right|$和$\mathbf{c}=\left|c_j\right|$给出，如该节开头所示。
表5.10总结并说明了唯一需要的其他表示法。注意，向量$\mathbf{t}$(表示第0行)和矩阵$\mathbf{T}$(表示其他行)一起对应于表5.9中初始表格的行，而向量$\mathbf{t}^$和矩阵$\mathbf{T}^$一起对应于表5.9中最终表格的行。该表还显示了这些向量和矩阵分为三部分:原始变量的系数，松弛变量的系数(我们的重点)和右侧。同样，表示法通过仅在后一种情况下使用星号来区分初始表格和最终表格的部分。
对于表5.10初始表格中的松弛变量(中间部分)的系数，请注意第0行中的空向量$\mathbf{0}$和下面的单位矩阵$\mathbf{I}$，它们为基本洞察力提供了关键。向量和矩阵在最终表格的相同位置，$\mathbf{y}^$和$\mathbf{S}^$，然后在方程中发挥突出作用，为基本的洞察力。初始表格中的$\mathbf{A}$和$\mathbf{b}$在最终表格中变成$\mathbf{A}^$和$\mathbf{b}^$。对于最终表格的第0行，决策变量的系数是$\mathbf{z}^-\mathbf{c}$(因此向量$\mathbf{z}^$是添加到初始系数向量$-\mathbf{c}$中的)，右边的$Z^*$表示$Z$的最优值。
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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。