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最优化理论是数学的一个分支，致力于解决优化问题。优化问题是我们想要最小化或最大化函数值的数学函数。这些类型的问题在计算机科学和应用数学中被大量发现。
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数学代写|最优化理论作业代写optimization theory代考|The creation of a mathematical model
As stated above, there are some alternative mathematical behaviour models of firms. We will unite the purposes of all models in the form of a criteria vector and consider the restrictions of each model. We will present a criteria vector and restrictions in the form of a mathematical model which represents a vector problem in mathematical programming.
The creation of a mathematical model of the annual (strategic) plan of a firm assumes the following formation: a vector of variables, a criteria vector (purposes) and restrictions imposed on the functioning of the firm [76, 77 and 78].
Vector of variables. Let $X=\left{x_j(t), j=\overline{1, N}\right}$ be a vector of variables for which every component is determined by $j \in N$ and has the appearance and volume of $x_j(t)$ products, which are planned to be included in production during the planned year of $t \in \boldsymbol{T}$, with $N$ as a set of indexes of types (nomenclature) of products, work, and services. Restrictions of $u_j$ and $j \in N$ are imposed on the variables $x_j(t), j \in N$ – they determine the probable volume of the production of $j$-th of a kind. The sizes of $u_j$ and $j \in N$ are determined through research into a commodity’s market, which can be carried out by the firm, i.e. $x_j(t) \leq u_j(t), j=\overline{1, N}$.
The vector criteria define the purposes and functioning of the firm.
Production carried out in the firm is characterized by a set of $\boldsymbol{K}$ technicaleconomic indicators. We will designate functional dependence of any indicator of $k \in \boldsymbol{K}$ on the output of $X(t)$ through $f_k(X(t))$, on the assumption that such functional dependence exists. We assume that functional dependence regarding the $f_k(X(t))$ criterion is linear, i.e.,
$$
\forall k \in \boldsymbol{K}, f_k(X(t))=\sum_{j=1}^N c_j^k x_j(t),
$$
where $c_j^k$ is the $k$-th size of the indicator characterizing the unit of $j$-th production type, $j \in N$.
In general, we will present everything that is an indicator in the form of vector functions:
$$
F(\mathrm{X}(t))=\left{f_k(X(t))=\sum_{j=1}^N c_j^k x_j(t), k=\overline{1, K}\right}
$$
From all sets of indicators of $\boldsymbol{K}$ we will allocate three subsets of indicators.
数学代写|最优化理论作业代写optimization theory代考|The mathematical model of the firm constructed
The economic theory of plurality of purposes assumes that the listed goals (criteria) of models 1-5 exist and have to be considered by the management of the firm. This purposefulness of models 1-5 will be presented in the mathematical model of the firm in the form of a vector problem in linear programming $[76,77$ and 78$]$ :
opt $F(X(t))=\left{\max F_1(X(t))=\right.$
$$
\begin{aligned}
&\left{\max f_q(X(t))=\left{\max {k q}(X(t)) \equiv \sum{j=1}^{N_q} c_j^k x_j(t), k=\overline{1, K_q}\right}, q=\right. \
&\overline{1, Q}}},
\end{aligned}
$$
$\max 2(X(t))=\left{\max _k(X(t)) \equiv \sum{j=1}^N c_j^k x_j(t), k=\overline{1, K_2}\right}$,
$\min F_3(X(t))=\left{\operatorname{minf}k(X(t)) \equiv \sum{i=1}^M c_i \sum_{j=1}^N a_{i j}(t) x_j(t), k=\overline{1, K_3}\right}$
with restrictions $\sum_{j=1}^N a_{i j}(t) x_j(t) \leq b_i(t), i=\overline{1, M}$,
$\sum_{j=1}^{N_q} a_{i j}^q x_j(t) \leq b_i^q(t), i=\overline{1, M_q}, q=\overline{1, Q}$,
$\sum_{j=1}^N c_j^k x_j(t) \geq b_k(t), k \in K$,
$0 \leq x_j(t) \leq u_j(t), j=\overline{1, N}$,
where $F(X(t))$ is the vector criterion in which $\boldsymbol{K}_1$ is a subset of criteria of the firm’s divisions, $\overline{1, K_u}, q=\overline{1, Q}, \boldsymbol{K}_l=\boldsymbol{Q}$;
$K_2$ is a subset of criteria in which every component is maximized (sales volumes of the finished product, profits, added value, etc.);
$\boldsymbol{K}_3$ minimizes (these are the indicators connected by the prime cost of products);
$K_2$ and $K_3$ are the criteria systems characterizing the activity of the firm in general. The criteria vector of $F(X(t))$, in total, reflects the purposes of all models, from (8.2.7) model of profit to (8.2.22) model of maximizing added value;
$X=\left{x_j(t), j=\overline{1, N}\right}$ is a vector of variables for which every component is defined as a quantity of $j$-th product type included in the plan;
$c_j^k$ is an economic indicator of $k$-th, of a type of $k=\overline{1, K_1}, j$-th for the type of production characterizing the unit.
Restrictions (8.2.27)-(8.2.30), in total, reflect the restrictions of all models, from profits (8.2.8)-(8.2.9) to models of maximizing with added value $(8.2 .23)-(8.2 .24)$
We will notice that there is a problem of definition:
$\forall q \in \boldsymbol{Q}, \max f_q(X(t))=\left{\max f_{k q}(X(t)) \equiv \sum_{j=1}^{N_q} c_j^k x_j(t), k=\overline{1, K_q}\right}$, with restrictions (8.2.27)-(8.2.30)
which is a model of a firm’s separate divisions and represents a vector problem in linear programming.
最优化理论代写
数学代写|最优化理论作业代写optimization theory代考|The creation of a mathematical model
如上所述，有一些可供选择的公司数学行为模型。我们将以标准向量的形式统一所有模型的目的，并考虑每个模 型的限制。我们将以数学模型的形式呈现标准向量和限制，该模型表示数学规划中的向量问题。
公司年度 (战略) 计划的数学模型的创建假定以下形式: 变量向量、标准向量 (目的) 和对公司运作施加的限制 [76、77和78]。
变量向量。让 $\mathrm{X}=\backslash \operatorname{left}{\mathrm{x} \mathrm{j}(\mathrm{t}), \mathrm{j}=\backslash$ loverline ${1, \mathrm{~N}} \backslash \backslash$ right $}$ 是变量的向量，其每个分量都由下式确定 $j \in N$ 并具有外观 和体积 $x_j(t)$ 计划在计划年度内投入生产的产品 $t \in \boldsymbol{T}$ ，和 $N$ 作为产品、工作和服务类型 (命名) 的一组索引。 的限制 $u_j$ 和 $j \in N$ 施加在变量上 $x_j(t), j \in N$ – 它们决定了可能的生产量 $j-$ 一种。的大小 $u_j$ 和 $j \in N$ 通过对 商品市场的研究确定，这可以由公司进行，即 $x_j(t) \leq u_j(t), j=\overline{1, N}$.
向量标准定义了公司的目的和运作。
企业进行的生产具有一系列特征 $\boldsymbol{K}$ 技术经济指标。我们将指定任何指标的功能依赖性 $k \in \boldsymbol{K}$ 在输出 $X(t)$ 通过 $f_k(X(t))$ ，假设存在这种功能依赖性。我们假设关于 $f_k(X(t))$ 标准是线性的，即
$$
\forall k \in \boldsymbol{K}, f_k(X(t))=\sum_{j=1}^N c_j^k x_j(t),
$$
在哪里 $c_j^k$ 是个 $k$ – 表征单位的指标大小 $j$-第一种生产类型， $j \in N$.
一般来说，我们将以向量函数的形式呈现作为指标的所有内容:
$F(\backslash \operatorname{mathrm}{X}(t))=\backslash \backslash$ eft $\left{f\right.$ _ $k(X(t))=\backslash$ sum_{ ${j=1}^{\wedge} N c j^{\wedge} k x j(t), k=\backslash$ loverline ${1, K} \backslash$ 正确的 $}$
从各组指标 $\boldsymbol{K}$ 我们将分配三个指标子集。
数学代写|最优化理论作业代写optimization theory代考|The mathematical model of the firm constructed
多元目的经济理论假设模型 1-5 列出的目标 (标准) 存在并且必须由公司管理层考虑。模型 1-5 的这种目的性 将在公司的数学模型中以线性规划中的向量问题的形式呈现[76, 77和 78]:
选择 $\$ F(X(t))=\backslash$ left $\backslash$ max F_1 $1(X(t))=\backslash$ right. $\$$
$\backslash \backslash \min F_{-} 3(X(t))=\backslash \backslash$ left $\backslash$ operatorname ${\min f} k(X(t)) \backslash$ equiv $\backslash$ sum ${i=1}^{\wedge} M c_{-} i \backslash$ sum__ ${j=1}^{\wedge} N a_{-}{i j}(t) \times j(t), k=\backslash$ overline ${1, K$
有限制 $\sum_{j=1}^N a_{i j}(t) x_j(t) \leq b_i(t), i=\overline{1, M}$ ，
$$
\begin{aligned}
&\sum_{j=1}^{N_q} a_{i j}^q x_j(t) \leq b_i^q(t), i=\overline{1}, \
&\sum_{j=1}^N c_j^k x_j(t) \geq b_k(t), k \in K \
&0 \leq x_j(t) \leq u_j(t), j=\overline{1, N}
\end{aligned}
$$
其中 $F(X(t))$ 是向量准则，其中 $\boldsymbol{K}_1$ 是公司部门标准的子集， $\overline{1, K_u}, q=\overline{1, Q}, \boldsymbol{K}_l=\boldsymbol{Q}$;
$K_2$ 是标准的子集，其中每个组件都被最大化（成品的销量、利润、附加值等)；
$\boldsymbol{K}_3$ 最小化 (这些是与产品的主要成本相关的指标)；
$K_2$ 和 $K_3$ 是一般表征公司活动的标准系统。的标准向量 $F(X(t))$ 总体上反映了所有模型的目的，从 (8.2.7) 利
润模型到 (8.2.22) 最大化附加值模型;
$X=\backslash \operatorname{left}{x j(t), j=\backslash$ overline ${1, N} \backslash$ ight $}$ 是一个变量向量，其中每个分量都定义为 $j$ – 计划中包含的第一种产品类
型；
$c_j^k$ 是经济指标 $k$-th，一种 $k=\overline{1, K_1}, j$-th 用于表征单位的生产类型。
限制 (8.2.27)-(8.2.30) 总共反映了所有模型的限制，从利润 (8.2.8)-(8.2.9) 到最大化附加值的模型 $(8.2 .23)-(8.2 .24)$
我们会注意到定义存在问题: ，有限制 (8.2.27)-(8.2.30)
，它是公司独立部门的模型，代表线性规划中的向量问题。
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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。
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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。