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统计物理学是在统计力学的基础上发展起来的一个物理学分支，它在解决物理问题时使用了概率论和统计学的方法，特别是处理大群体和近似的数学工具。
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- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
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- 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
物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|The Poiseuille Flow
The flow of the fluid within a narrow cylindrical channel (tube) of radius $R$ (Fig. 19.5) is driven by a pressure gradient $\partial p / \partial z=-\Delta p / L$ along the $z$ axis. Equation (19.33) for the steady state in cylindrical $(r, z)$ coordinate is given by
$$
\frac{\eta}{r} \frac{\partial}{\partial r}\left(r \frac{\partial u_z(r)}{\partial r}\right)=-\frac{\Delta p}{L} .
$$
Multiplying the above by $r$ and integrating it over $r$, we have the equation
$$
\frac{\partial u_z(r)}{\partial r}=-\frac{\Delta p}{2 \eta L}\left(r+\frac{c}{r}\right)
$$
where the constant $c$ vanishs to assure a finite value for $\partial u_z(r) / \partial r$ at $r=0$. We note that the equation for the shear stress is
$$
\sigma_{z r}=-\eta \partial u_z(r) / \partial r=\Delta p r /(2 L)
$$
Integrating (19.54) subject to the no-slip $\mathrm{BC}, u_z(r=R)=0$, leads to the parabolic velocity profile
$$
u_z(r)=-\frac{\Delta p}{4 \eta L}\left(r^2-R^2\right)
$$
Using this, one can obtain the volume flow per unit time (volumetric flow rate) per length along the flow:
$$
Q=\int_0^R d r 2 \pi r u_z(r)=\frac{\pi \Delta p}{8 \eta L} R^4,
$$
This is the famous formula called the Hagen-Poiseuille’s law.
物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|The Low Reynolds Number Approximation
In the Navier-Stokes equation, there are two competing terms, the nonlinear inertia term $\rho \boldsymbol{u} \cdot \nabla \boldsymbol{u}$ and the viscous dissipation term $\eta \nabla^2 \boldsymbol{u}$. The ratio of the inertia term to the viscous term is called the Reynolds number: $\operatorname{Re}=|\rho \boldsymbol{u} \cdot \nabla \boldsymbol{u}| /\left|\eta \nabla^2 \boldsymbol{u}\right| \approx \rho U R / \eta$, where $U$ and $R$ are characteristic velocity and characteristic length of the flow. If $R e$ is above a certain critical value so that the nonlinear inertia term is important, the flow tends to be unpredictable, called turbulent. The turbulence is important in many practical problems such as large scale weather predictions and airplane designs, but its fundamental understanding has remained a long standing problem in physics.
If the $R e$ is lower than 1 so that the viscous term dominates over the nonlinear term, the flow tends to be laminar. The laminar flow is mathematically more tractable. Furthermore for the flows of biological organisms or complexes (of small $R$ ) in overdamping and viscous fluids (of high $\eta$ ), the laminar or low Reynolds number flows will be relevant. For example a bacterium of $1 \mu \mathrm{m}$ diameter that swims in water with a velocity of $2 \mu \mathrm{m}$ per second has the $\operatorname{Re} \approx 10^{-5}$. In this case the Navier-Stokes equation is simplified to equations for flow velocity
$$
\nabla \cdot \boldsymbol{u}=0
$$
and
$$
\rho \frac{\partial}{\partial t} \boldsymbol{u}=-\nabla \cdot \boldsymbol{\sigma}=-\nabla p+\eta \nabla^2 \boldsymbol{u}
$$
In the steady state the above becomes the Stokes equation
$$
\nabla \cdot \boldsymbol{\sigma}=\nabla p-\eta \nabla^2 \boldsymbol{u}=0
$$
which we study below.
统计物理代考
物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|The Poiseuille Flow
半径狭窄的圆柱形通道 (管) 内的流体流动 $R$ (图 19.5) 由压力梯度驱动 $\partial p / \partial z=-\Delta p / L$ 沿着 $z$ 轴。 圆柱形稳态方程 $(19.33)(r, z)$ 坐标由
$$
\frac{\eta}{r} \frac{\partial}{\partial r}\left(r \frac{\partial u_z(r)}{\partial r}\right)=-\frac{\Delta p}{L} .
$$
将以上乘以 $r$ 并将其整合 $r$ ，我们有方程
$$
\frac{\partial u_z(r)}{\partial r}=-\frac{\Delta p}{2 \eta L}\left(r+\frac{c}{r}\right)
$$
其中常量 $c$ 消失以确保有限值 $\partial u_z(r) / \partial r$ 在 $r=0$. 我们注意到剪切应力的方程是
$$
\sigma_{z r}=-\eta \partial u_z(r) / \partial r=\Delta p r /(2 L)
$$
积分 (19.54) 服从无滑移 $\mathrm{BC}, u_z(r=R)=0$, 导致抛物线速度剖面
$$
u_z(r)=-\frac{\Delta p}{4 \eta L}\left(r^2-R^2\right)
$$
使用它，可以获得沿流的每长度单位时间的体积流量（体积流量）：
$$
Q=\int_0^R d r 2 \pi r u_z(r)=\frac{\pi \Delta p}{8 \eta L} R^4
$$
这就是著名的哈根-泊肃叶定律。
物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|The Low Reynolds Number Approximation
在 Navier-Stokes 方程中，有两个相互竞争的项，即非线性惯性项 $\rho \boldsymbol{u} \cdot \nabla \boldsymbol{u}$ 和粘性耗散项 $\eta \nabla^2 \boldsymbol{u}$. 惯性项 与粘性项的比值称为雷诺数: $\operatorname{Re}=|\rho \boldsymbol{u} \cdot \nabla \boldsymbol{u}| /\left|\eta \nabla^2 \boldsymbol{u}\right| \approx \rho U R / \eta$ ，在哪里 $U$ 和 $R$ 是流动的特征速 度和特征长度。如果 $R e$ 高于某个临界值使得非线性惯性项很重要，流动趋于不可预测，称为湍流。湍流 在许多实际问题中很重要，例如大规模天气预报和飞机设计，但其基本理解仍然是物理学中长期存在的问 题。
如果 $R e$ 小于 1，因此粘性项支配非线性项，流动趋于层流。层流在数学上更容易处理。此外，对于生物 有机体或复合物（小的 $R$ ) 在过阻尼和粘性流体 (高 $\eta$ ), 层流或低雷诺数流动将是相关的。例如一种细菌 $1 \mu \mathrm{m}$ 在水中游泳的直径为 $2 \mu \mathrm{m}$ 每秒有 $R e \approx 10^{-5}$. 在这种情况下，Navier-Stokes 方程被简化为流速方 程
$$
\nabla \cdot \boldsymbol{u}=0
$$
和
$$
\rho \frac{\partial}{\partial t} \boldsymbol{u}=-\nabla \cdot \boldsymbol{\sigma}=-\nabla p+\eta \nabla^2 \boldsymbol{u}
$$
在稳定状态下，上面变成斯托克斯方程
$$
\nabla \cdot \boldsymbol{\sigma}=\nabla p-\eta \nabla^2 \boldsymbol{u}=0
$$
我们在下面研究。
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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。