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随机控制或随机最优控制是控制理论的一个子领域，它涉及到观察中或驱动系统演变的噪声中存在的不确定性。
随机控制或随机最优控制是控制理论的一个子领域，它涉及到观察中或驱动系统进化的噪声中存在的不确定性。系统设计者以贝叶斯概率驱动的方式假设，具有已知概率分布的随机噪声会影响状态变量的演变和观察。随机控制的目的是设计受控变量的时间路径，以最小的成本执行所需的控制任务，尽管存在这种噪声，但以某种方式定义。
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统计代写|随机控制代写Stochastic Control代考|Third Degree Sensor Filtering Problem
This section presents an example of designing the optimal filter for a linear state over third degree polynomial observations, reducing it to the optimal filtering problem for a second degree polynomial state with partially measured linear part and second degree polynomial multiplicative noise over linear observations, where a conditionally Gaussian state initial condition is additionally assumed.
Let the unmeasured scalar state $x(t)$ satisfy the trivial linear equation
$$
d x(t)=d t+d w_1(t), \quad x(0)=x_0
$$
and the observation process be given by the scalar third degree sensor equation
$$
d y(t)=\left(x^3(t)+x(t)\right) d t+d w_2(t)
$$
where $w_1(t)$ and $w_2(t)$ are standard Wiener processes independent of each other and of a Gaussian random variable $x_0$ serving as the initial condition in (10). The filtering problem is to find the optimal estimate for the linear state (10), using the third degree sensor observations $(11)$.
Let us reformulate the problem, introducing the stochastic process $z(t)=h(x, t)=x^3(t)+$ $x(t)$. Using the Ito formula (see (31)) for the stochastic differential of the cubic function $h(x, t)=x^3(t)+x(t)$, where $x(t)$ satisfies the equation (10), the following equation is obtained for $z(t)$
$$
d z(t)=\left(1+3 x(t)+3 x^2(t)\right) d t+\left(3 x^2(t)+1\right) d w_1(t), z(0)=z_0
$$
Here, $\frac{\partial h(x, t)}{\partial x}=3 x^2(t)+1, \frac{1}{2} \frac{\partial^2 h(x, t)}{\partial x^2}=3 x(t)$, and $\frac{\partial h(x, t)}{\partial t}=0$; therefore, $f(x, t)=1+3 x(t)+$ $3 x^2(t)$ and $g(x, t)=3 x^2(t)+1$. The initial condition $z_0 \in R$ is considered a conditionally Gaussian random vector with respect to observations (see the paragraph following (4) for details). This assumption is quite admissible in the filtering framework, since the real distributions of $x(t)$ and $z(t)$ are unknown. In terms of the process $z(t)$, the observation equation (11) takes the form
$$
d y(t)=z(t) d t+d w_2(t)
$$
统计代写|随机控制代写Stochastic Control代考|Random signal expansion
Let $\mathbf{S}$ be a zero mean, stationary, discrete-time random signal, made of $M$ successive samples and let $\left{s_1, s_2, \ldots, s_M\right}$ be a zero mean, uncorrelated random variable sequence, i.e.:
$$
E\left{s_n s_m\right}=E\left{s_m^2\right} \delta_{n, m}
$$
where $\delta_{n, m}$ denotes the Kronecker symbol.
It is possible to expand signal $\mathbf{S}$ into series of the form:
$$
\mathbf{S}=\sum_{m=1}^M s_m \boldsymbol{\Psi}{\mathbf{m}} $$ where $\left{\boldsymbol{\Psi}{\mathbf{m}}\right}_{m=1 \ldots M}$ corresponds to a $M$-dimensional deterministic basis. Vectors $\boldsymbol{\Psi}{\mathbf{m}}$ are linked to the choice of random variables sequence $\left{s_m\right}$, so there are many decompositions $(2)$ These vectors are determined by considering the mathematical expectation of the product of $s_m$ with the random signal $\mathbf{S}$. It comes: $$ \boldsymbol{\Psi}{\mathbf{m}}=\frac{1}{E\left{s_m^2\right}} E\left{s_m \mathbf{S}\right} .
$$
Classically and using a $M$-dimensional deterministic basis $\left{\boldsymbol{\Phi}{\mathrm{m}}\right}{m=1 \ldots M}$, the random variables $s_m$ can be expressed by the following relation:
$$
s_m=\mathbf{S}^T \boldsymbol{\Phi}{\mathbf{m}} $$ The determination of these random variables depends on the choice of the basis $\left{\boldsymbol{\Phi}{\mathrm{m}}\right}_{m=1 \ldots . M}$. We will use a basis, which provides the uncorrelation of the random variables. Using relations (1) and (4), we can show that the uncorrelation is ensured, when vectors $\boldsymbol{\Phi}{\mathrm{m}}$ are solution of the following quadratic form: $$ \boldsymbol{\Phi}{\mathbf{m}}{ }^T \boldsymbol{\Gamma}{\mathbf{S S}} \boldsymbol{\Phi}{\mathbf{n}}=E\left{s_m^2\right} \delta_{n, m},
$$
where $\Gamma_{\mathbf{S S}}$ represents the signal covariance.
随机控制代写
统计代写|随机控制代写Stochastic Control代考|Third Degree Sensor Filtering Problem
本节介绍了为三次多项式观测值的线性状态设计最优滤波器的示例，将其简化为具有部分测量的线性部分 和线性观测值的二次多项式乘法橾声的二次多项式状态的最优滤波问题，其中有条件地额外假设高斯状态 初始条件。
让末测量的标量状态 $x(t)$ 满足平凡的线性方程
$$
d x(t)=d t+d w_1(t), \quad x(0)=x_0
$$
并且观察过程由标量三次传感器方程给出
$$
d y(t)=\left(x^3(t)+x(t)\right) d t+d w_2(t)
$$
在哪里 $w_1(t)$ 和 $w_2(t)$ 是相互独立且独立于高斯随机变量的标准维纳过程 $x_0$ 作为 (10) 中的初始条件。 过滤问题是找到线性状态 (10) 的最优估计，使用三度传感器观察 $(11)$.
让我们重新表述问题，引入随机过程 $z(t)=h(x, t)=x^3(t)+x(t)$. 利用伊藤公式（见 (31) ) 求三 次函数的随机微分 $h(x, t)=x^3(t)+x(t)$ ，在哪里 $x(t)$ 满足式 $(10)$ ，则得到下式 $z(t)$
$$
d z(t)=\left(1+3 x(t)+3 x^2(t)\right) d t+\left(3 x^2(t)+1\right) d w_1(t), z(0)=z_0
$$
这里， $\frac{\partial h(x, t)}{\partial x}=3 x^2(t)+1, \frac{1}{2} \frac{\partial^2 h(x, t)}{\partial x^2}=3 x(t)$ ，和 $\frac{\partial h(x, t)}{\partial t}=0$; 所以， $f(x, t)=1+3 x(t)+$ $3 x^2(t)$ 和 $g(x, t)=3 x^2(t)+1$. 初始条件 $z_0 \in R$ 被认为是关于观测值的条件高斯随机向量 (有关详细 信息，请参见下面的 (4) 段) 。这个假设在过滤框架中是完全可以接受的，因为 $x(t)$ 和 $z(t)$ 是末知的。从 工艺上来说 $z(t)$ ，观察方程 (11) 的形式为
$$
d y(t)=z(t) d t+d w_2(t)
$$
统计代写|随机控制代写Stochastic Control代考|Random signal expansion
让 $\mathbf{S}$ 是一个零均值、平稳、离散时间的随机信号，由 $M$ 连续的样本，让 Meft{s_1,s_2, Vdots, s_Mıright} 是 一个零均值、不相关的随机变量序列，即:
EVleft{s_n s_m\right } } = E \backslash l e f t { s _ m ^ { \wedge } 2 \backslash r i g h t } \backslash d e l t a _ { n , m }
在哪里 $\delta_{n, m}$ 表示克罗内克符号。
可以扩展信号 $\mathbf{S}$ 成一系列的形式:
$$
\mathbf{S}=\sum_{m=1}^M s_m \mathbf{\Psi} \mathbf{m}
$$
机变量序列的选择有关 $\backslash$ 左 $\left{S _m \backslash\right.$ 右 $}$, 所以有很多分解(2)这些向量是通过考虑乘积的数学期望来确定的 $s_m$ 与随机信号S. 它来了: 用以下关系表示:
$$
s_m=\mathbf{S}^T \mathbf{\Phi} \mathbf{m}
$$
使用一个基础，它提供随机变量的不相关性。使用关系 (1) 和 (4)，我们可以证明当向量 $\boldsymbol{m} m$ 是以下二次 形式的解:
在哪里 $\Gamma_{\mathrm{SS}}$ 表示信号协方差。
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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。