标签: Find 2022

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MATH442

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling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。数学建模Mathematical Modeling最好是通过制作数学模型来学习的。为实现这一目标,已编制了三种类型的演习。其中一些进一步发展了文中给出的模型;另一些要求读者改变文中给出的模型的假设,然后,推断新模型的结果,并与新情况的结果进行比较。

数学建模Mathematical Modeling都是从物理、生物、社会、经济、管理和工程科学中选择的。这些模型处理不同的概念,但具有共同的数学结构,并体现了不同学科数学建模的统一影响。因此,物理学、生物学、经济学、心理学和工程学中完全不同的问题可以用一个共同的数学模型来表示。模型是一样的;只是解释不同而已。当不同的技术是最合适的时候,努力解释概念。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数学建模math modelling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。我们的专家在代写数学建模math modelling代写方面经验极为丰富,各种代写数学建模math modelling相关的作业也就用不着说。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MATH442

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Analytical Framework

In our work, we have relied on the writings of modern researchers dedicated to the solution of tasks for the automated production organization (Ryazanova and Lyushina, 2010; Fatkhutdinov, 2015; Shishmarev, 2015; Pelevin and Tsudikov, 2017; Tolkachev and Kulakov, 2016; Hagedorn et al., 2018; Hoffmann, 2019), robotics of enterprises (Martin, 2015; Nikolaev et al., 2010; Rüttimann, 2018). The authors (Pelevin and Tsudikov, 2017; Perez-Ruano, 2019; Roter, 2015), present the analysis of approaches and techniques for the economic efficiency assessment of robotics related to various production types and propose the assessment models depending on the considered conditions and parameters (Eichhorn, and Gleißner, 2016; Malakh and Servakh, 2019).

The development of information tools for the digital transformation of high-tech enterprises, requirements thereto, integration of information technologies into the production control system are considered in the writings of both theoretical researchers and practical designers of information systems and applications (Bauer, 2017; Baranova, Batova and Zhao, 2020; Batova et al., 2019, Batova et al., 2021; Bell, 2017; Boiko et al., 2020; Gronwald, 2020; Guckes, 2019; Milner, 2013; Osterhage, 2014). In the writing of (Demyanova, 2018; Satoglu et al., 2018; Stark, 2020; Selivanov et al., 2016; Wolan, 2020; Zimmermann et al., 2021), the digital transformation processes and relevance are analyzed, as well as the dependence of the digital transformation strategy on the life cycle stage of the enterprise, while in the writings of (Kushnir and Kobylina, 2018; Batova et al., 2021b), the digital transformation processes of the Russian industrial enterprises are studied.

A number of studies includes modeling, which plays an important role in the development of the scientific and production operation strategy (Alpatov, 2018; Kolemaev, 2014; Eichhorn and Gleißner, 2016). In the research of (Vlasov and Shimko, 2018), the mathematical modeling methods and results are described for the economic systems in general, in the research of (Alpatov, 2018), these are provided for the production processes, while in the work of (Baksansky, 2019), cognitive models, which are used in the process of the scientific research modeling are analyzed. The mathematical, heuristic and intellectual methods of the system analysis and synthesis of innovations are reflected in the study by (Andreychikov and Andreychikova, 2015; Batova et al., 2021a).

The models, methods and algorithms used to solve the application tasks for optimization are studied in the works of (Diwekar, 2020; Struchenkov, 2016), and the mathematical decision-making methods are investigated in the writing of (Greshilov, 2014; Kolemaev, 2014; Batova et al., 2020a). The work by (Baranov et al., 2020) is dedicated to the development of mathematical models and information support of newgeneration digital production integrated structures.

Classical methods and modern achievements in the field of application of mathematics to economics (Eichhorn and Gleißner, 2016; Malakh and Servakh, 2019; Santa Catarina, 2019; Vlasov and Shimko, 2018), linear programming, in particular, dynamic programming; optimization methods (Diwekar, 2020; Struchenkov, 2016); theory of combinations and combinatorial optimization (Korte and Vygen, 2018), graph theory and system analysis (Bertozzi and Merkurjev, 2019; Diestel, 2017; Shao et al., 2020), calculus and difference equations served as the mathematical basis for our research.


数学代写|数学建模代写math modelling代考|Research Purpose and Objectives

Our research shows that to increase the competitiveness of a high-tech enterprise, to increase its production and economic efficiency, and to reduce costs, it is necessary to modernize enterprises and effect their digital transformation. This requires integration of highly automated equipment, robotics, information systems, innovative technologies, and intellectual resources into a single system.

A set of models providing for the best alternative to be selected in order to create high-tech structures is developed in the course of the dynamic modeling of the innovative production modernization. Such models shall cover a set of factors reflecting the business processes of innovative modernization and affecting the adoption of the optimal decision. The necessity for the development of original economic mathematical models results from the complexity of solved tasks to a large extent. Such tasks cannot be solved by their narrowing to the algorithms and economic mathematical models known in the mathematical economics.

Development of the optimal high-tech structure program represents an economically significant task for the enterprise solved within the modeling process of the production capacity management strategy. When solving such task, the effective management of the production capacity mastering shall be implemented with the mastery to be described as a transient process. The use of the mathematical modeling accelerates the selection process of economically expedient limits for robotics of created high-tech structures, within which various types of production processes are implemented. At that, the created models along with the solution of the search task of economically expedient robotics limits shall provide for the solution of a wide range of problems emerging in the technologicallyoriented innovative projects in the robotics field.

  • Firstly, the application efficiency of the specific robot model shall be evaluated at the given production program of product innovations processed in the high-tech organizational and production structure.
  • Secondly, the solution of the problem for selection of the robot type for a high-tech structure shall be secured.
  • Thirdly, the solution of such combinatorial tasks as minimizing costs when creating high-tech structures becomes important. The solution of this class of problems will allow minimizing the excessive resources in created robotized structures and ensuring the optimal loading of their production capacities, including the technological equipment and robotics.
数学代写|数学建模代写math modelling代考|MATH442

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Analytical Framework

在我们的工作中,我们依赖于致力于解决自动化生产组织任务的现代研究人员的著作(Ryazanova和Lyushina, 2010;Fatkhutdinov, 2015;Shishmarev, 2015;Pelevin and Tsudikov, 2017;Tolkachev and Kulakov, 2016;Hagedorn et al., 2018;Hoffmann, 2019),企业机器人(Martin, 2015;Nikolaev et al., 2010;Ruttimann, 2018)。作者(Pelevin and Tsudikov, 2017;Perez-Ruano, 2019;Roter, 2015),对与各种生产类型相关的机器人经济效率评估的方法和技术进行了分析,并根据所考虑的条件和参数提出了评估模型(Eichhorn, and Gleißner, 2016;Malakh and Servakh, 2019)。

信息系统和应用的理论研究人员和实际设计人员的著作中都考虑了高科技企业数字化转型所需的信息工具的发展及其要求,以及信息技术与生产控制系统的集成(Bauer, 2017;Baranova, Batova and Zhao, 2020;Batova et al., 2019, Batova et al., 2021;贝尔,2017;Boiko et al., 2020;Gronwald, 2020;粘糊糊的东西,2019;米尔纳,2013;Osterhage, 2014)。(Demyanova, 2018;Satoglu et al., 2018;斯塔克,2020;Selivanov et al., 2016;Wolan, 2020;Zimmermann et al., 2021),分析了数字化转型的过程和相关性,以及数字化转型战略对企业生命周期阶段的依赖性,而在(Kushnir and Kobylina, 2018;Batova et al., 2021b),对俄罗斯工业企业的数字化转型过程进行了研究。

许多研究包括建模,它在科学和生产运营战略的制定中起着重要作用(Alpatov, 2018;Kolemaev, 2014;Eichhorn and Gleißner, 2016)。在(Vlasov and Shimko, 2018)的研究中,描述了一般经济系统的数学建模方法和结果,在(Alpatov, 2018)的研究中,这些是为生产过程提供的,而在(Baksansky, 2019)的工作中,分析了在科研建模过程中使用的认知模型。(Andreychikov and Andreychikova, 2015;Batova et al., 2021a)。

(Diwekar, 2020;Struchenkov, 2016),并在写作中研究了数学决策方法(Greshilov, 2014;Kolemaev, 2014;Batova et al., 2020a)。(Baranov et al., 2020)的工作致力于开发新一代数字生产集成结构的数学模型和信息支持。

数学在经济学应用领域的经典方法与现代成果(Eichhorn and Gleißner, 2016;Malakh and Servakh, 2019;圣卡塔琳娜,2019;Vlasov and Shimko, 2018),线性规划,特别是动态规划;优化方法(Diwekar, 2020;Struchenkov, 2016);组合理论与组合优化(Korte and Vygen, 2018),图论与系统分析(Bertozzi and Merkurjev, 2019);Diestel, 2017;Shao et al., 2020),微积分和差分方程是我们研究的数学基础。


数学代写|数学建模代写math modelling代考|Research Purpose and Objectives

研究表明,要提高高新技术企业的竞争力,提高企业的生产效率和经济效益,降低成本,就必须对企业进行现代化改造,实现企业的数字化转型。这需要将高度自动化的设备、机器人、信息系统、创新技术和智力资源整合到一个单一的系统中。

在创新生产现代化的动态建模过程中,开发了一套模型,为创建高科技结构提供了最佳方案选择。该模型应涵盖反映创新现代化业务流程并影响最优决策采用的一系列因素。发展原始经济数学模型的必要性在很大程度上是由于所解决的任务的复杂性。这些任务不能通过将其缩小到数学经济学中已知的算法和经济数学模型来解决。
在产能管理策略建模过程中,制定最优的高新技术结构方案是企业解决的一项经济意义重大的任务。在解决这一任务时,对生产能力掌握的有效管理应将掌握描述为一个暂态过程。数学建模的使用加速了高科技结构机器人技术的经济效益限制的选择过程,其中实现了各种类型的生产过程。因此,所创建的模型以及经济上有利的机器人极限搜索任务的解决,将为机器人领域中技术型创新项目中出现的广泛问题提供解决方案。
-首先,在高科技组织和生产结构中加工的产品创新的给定生产方案中,评估特定机器人模型的应用效率。
-其次,解决高科技结构的机器人类型选择问题。
-第三,在创建高科技结构时,解决诸如最小化成本等组合任务变得重要。这类问题的解决方案将允许在创建的机器人结构中尽量减少过多的资源,并确保其生产能力的最佳负荷,包括技术设备和机器人。

数学代写|数学建模代写math modelling代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|TMA4195

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling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。数学建模Mathematical Modeling最好是通过制作数学模型来学习的。为实现这一目标,已编制了三种类型的演习。其中一些进一步发展了文中给出的模型;另一些要求读者改变文中给出的模型的假设,然后,推断新模型的结果,并与新情况的结果进行比较。

数学建模Mathematical Modeling都是从物理、生物、社会、经济、管理和工程科学中选择的。这些模型处理不同的概念,但具有共同的数学结构,并体现了不同学科数学建模的统一影响。因此,物理学、生物学、经济学、心理学和工程学中完全不同的问题可以用一个共同的数学模型来表示。模型是一样的;只是解释不同而已。当不同的技术是最合适的时候,努力解释概念。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数学建模math modelling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。我们的专家在代写数学建模math modelling代写方面经验极为丰富,各种代写数学建模math modelling相关的作业也就用不着说。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|TMA4195

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Bacterial Strain and Plasmid

The host-plasmid combination was $E$. coli $\mathrm{DH} 5 \alpha$ transformed with the plasmid pVAX-NH36 (Invitrogen by Life Technologies, USA), which contains DNA fragment encoded NH36 antigen of Leishmania donovani [15]. pVAX-NH36 contains kan+ and a pUC origin (pMB1-derived) for high-copy number replication [16].

E. coli DH5 $\alpha-\mathrm{pVAX1-NH36}$ was propagated on LB agar plates with soy peptone and kanamycin $(50 \mu \mathrm{g} / \mathrm{mL})$. A single colony from this plate was used to inoculate a $1000 \mathrm{~mL}$ baffled flask with aeration system containing $200 \mathrm{~mL}$ of chemically defined mineral medium (CDMM, described below) plus glycerol $12.5 \mathrm{~g} / \mathrm{L}$. The shake flask was incubated in an orbital shaker (New Brunswick, USA) carried out at $30^{\circ} \mathrm{C}, 250 \mathrm{rpm}$ and $0.5 \mathrm{vvm}$. As cell cryo-protection, $20 \mathrm{~mL}$ of glycerol $80 \%(\mathrm{w} / \mathrm{v})$ was added when the culture reached an optical density (OD600nm) of 8 and aliquots of $10 \mathrm{~mL}$ were frozen immediately on dry ice and store at $-70^{\circ} \mathrm{C}$ (CDMM seed bank).
Medium and Inoculum
The CDMM for growth E. coli DH5 $\alpha$ previously modified [5] had the following composition $(\mathrm{g} / \mathrm{L}): \mathrm{K}_2 \mathrm{HPO}_4, 5.8 ; \mathrm{KH}_2 \mathrm{PO}_4$. 7.5; antifoam 204, $0.125 ;\left(\mathrm{NH}_4\right)_2 \mathrm{SO}_4, 5.92 ; \mathrm{MgSO}_4 .7 \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 2.3 ; \mathrm{NaCl}, 2 ; \mathrm{FeCl} .6 \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 2.85 \mathrm{mg}$; and $14.7 \mathrm{~mL}$ of trace mineral solution (TMS). The composition of TMS was the following, in $\mathrm{g} / \mathrm{L}: 2 \mathrm{~g} \mathrm{ZnCl}_2 .4 \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 2$ CoCl. $6 \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 2 \mathrm{~g}$ $\mathrm{Na}_2 \mathrm{MoO}_4 .2 \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 1.9 \mathrm{~g} \mathrm{CuCl}_2 .2 \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 1.6 \mathrm{~g} \mathrm{H}_3 \mathrm{BO}_3, 1.6 \mathrm{~g} \mathrm{MnSO} \cdot \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 0.6$ $\mathrm{g}$ citric acid, and $1 \mathrm{~g} \mathrm{CaCl}_2$. The fermentations were performed with CDMM plus glycerol and thiamine $25 \mathrm{~g} / \mathrm{L}$ and $40 \mu \mathrm{g} / \mathrm{mL}$, respectively.

Cultivation
Duplicated fermentations were carried out in a $2 \mathrm{~L}$ jar bioreactor containing $1 \mathrm{~L}$ of CDMM plus $200 \mathrm{~mL}$ of inoculum and carried out at $37^{\circ} \mathrm{C}, 1200 \mathrm{rpm}, 1 \mathrm{vvm}$. The dissolved oxygen concentration was maintained above $30 \%$ air saturation by enriching air with pure oxygen. The experiments were carried out in isothermal conditions at $30,33,35$, 40 and $42^{\circ} \mathrm{C}$ and monitored by removing $5 \mathrm{~mL}$ samples every $1 \mathrm{~h}$ for DCW, glycerol, plasmid, NPT II and organic acids (acetate, lactate, formate and succinate). Data obtained at $37^{\circ} \mathrm{C}$ were used to perform a nonlinear parameter adjustment by the Levenberg-Marquardt algorithm.


数学代写|数学建模代写math modelling代考|DCW and Glycerol Determination

A calibration curve built previously $\left(\mathrm{gDCW} / \mathrm{L}=0.38 \times \mathrm{OD}{600 \mathrm{~mm}}\right.$ provided that $\left.\mathrm{OD}{600}<0.4\right)$ to determine the DCW using an appropriate sample dilution. To generate the calibration curve, samples of $10 \mathrm{~mL}$ were centrifuged in a Sorval centrifuge at $10,000 \mathrm{rpm}$ and $4^{\circ} \mathrm{C}$ for $10 \mathrm{~min}$, washed with distillated water and dried oven overnight at $85^{\circ} \mathrm{C}$ to determine DCW, to the other hand, the supernatant was used for glycerol quantification using a spectrophotometric method [17].
Plasmid DNA Quantification
pDNA quantification was determine using $300 \mu \mathrm{g}$ of DCW washed and centrifuged at $10,000 \mathrm{rpm}$ at $4^{\circ} \mathrm{C}$ for $10 \mathrm{~min}$, next, the pellet of each sample was stored at $-20^{\circ} \mathrm{C}$ for plasmid analysis. pDNA extraction was carried out according to manufacturer’s instructions using a QIAprep Spin Miniprep Kit (Quiagen, Hilden, Germany). The pDNA concentration from $300 \mu \mathrm{g}$ of DCW in purified solution was measured spectrophotometrically at OD260nm and OD280nm using the Nano-Drop UV spectrophotometer ND-1000 (NanoDrop, Wilmington,DE) and correlation of $\mathrm{OD}_{260 \mathrm{~mm}}=1$, which corresponds to $\mathrm{Cp}$ of $50 \mathrm{mg} / \mathrm{L}$ in the purified solution was used to calculate the concentration.

NPT II and Organic Acids Quantification
Determination of NTP II was done by ELISA, taking $1 \mathrm{~mL}$ of each sample and centrifuged at $10000 \mathrm{rpm}$ for $10 \mathrm{~min}$ at $4^{\circ} \mathrm{C}$ to obtain cellular extract. The pellets were re-suspended at same initial volume in extraction buffer (50 mM Tris-HCl from Bio- $\mathrm{Rad} \mathrm{pH} 7.4,200 \mathrm{mM} \mathrm{NaCl}$ from J.T Baker, $15 \mathrm{mM}$ EDTA from Bio-Rad, $100 \mu \mathrm{M}$ PMSF from Sigma-Aldrich). Samples were sonicated by a cycle of $50 \%$ amplitude for $45 \mathrm{~s}$, shut off for $1 \mathrm{~min}$ and re-start until complete 4 cycles. $100 \mu \mathrm{L}$ of cell extracts were added to each well in duplicated of the microtiter plate were incubated for $2 \mathrm{~h}$ at $37^{\circ} \mathrm{C}$ followed by washing three times with $300 \mu \mathrm{L}$ wash buffer (phosphate-buffered saline (PBS) solution plus 0.05\% Tween 20 from GE Healthcare), PBS solution contains $137 \mathrm{mM} \mathrm{NaCl}, 2.7 \mathrm{mM} \mathrm{KCl}, 10 \mathrm{mM}$ $\mathrm{Na}_2 \mathrm{HPO}_4, 2 \mathrm{mM} \mathrm{KH} \mathrm{PO}_4$ from J.T Baker, and the wells were blocked with $100 \mu \mathrm{L}$ of block buffer solution (wash buffer solution plus $3 \%$ Skim Milk from Difco) at $37^{\circ} \mathrm{C}$ for $1 \mathrm{~h}$ and washed five times again. After these washes, $100 \mu \mathrm{L}$ anti-Neomycin Phosphotransferase II antibody from rabbit (Merck Millipore, USA), which had been diluted 1:200 was added and incubated for $1 \mathrm{~h}$ at $37^{\circ} \mathrm{C}$, and then each well was washed five times. 100 $\mu \mathrm{L}$ goat anti-rabbit IgG, $(\mathrm{H}+\mathrm{L}) \mathrm{HRP}$ conjugate from Merck Millipore (USA) which had been diluted 1:2000 was added and incubated for $1 \mathrm{~h}$ at $37^{\circ} \mathrm{C}$. The wells were washed and $100 \mu \mathrm{L}$ of peroxidase substrate solution was added, to stop the reaction, $100 \mu \mathrm{L}$ of stop solution was added to each well, and the absorbance was read at $492 \mathrm{~nm}$ in a Multiskan EX from Labsystems (USA). Organic acids were analyzed in the supernatants using a HPLC Varian PS-430 (Agilent Technologies., Santa Clara, CA), as detailed elsewhere [18].

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MAT315

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Bacterial Strain and Plasmid

宿主-质粒组合为$E$。大肠杆菌$\mathrm{DH} 5 \alpha$转化质粒pVAX-NH36 (Invitrogen by Life Technologies, USA),其中含有编码利什曼原虫NH36抗原的DNA片段[15]。pVAX-NH36含有kan+和pUC起源(pmb1衍生),用于高拷贝数复制[16]。

大肠杆菌DH5 $\alpha-\mathrm{pVAX1-NH36}$在含有大豆蛋白胨和卡那霉素$(50 \mu \mathrm{g} / \mathrm{mL})$的LB琼脂板上繁殖。用该平板上的单个菌落接种$1000 \mathrm{~mL}$折流瓶,该折流瓶的曝气系统含有$200 \mathrm{~mL}$化学定义的矿物培养基(CDMM,如下所述)和甘油$12.5 \mathrm{~g} / \mathrm{L}$。摇瓶在轨道摇床(New Brunswick, USA)中孵育,网址为$30^{\circ} \mathrm{C}, 250 \mathrm{rpm}$和$0.5 \mathrm{vvm}$。作为细胞冷冻保护,当培养达到光密度(OD600nm) 8时,加入甘油$80 \%(\mathrm{w} / \mathrm{v})$$20 \mathrm{~mL}$,并立即将等量的$10 \mathrm{~mL}$冷冻在干冰上并保存在$-70^{\circ} \mathrm{C}$ (CDMM种子库)。
培养基和接种物
先前修改的[5]大肠杆菌DH5生长CDMM $\alpha$的组成如下$(\mathrm{g} / \mathrm{L}): \mathrm{K}_2 \mathrm{HPO}_4, 5.8 ; \mathrm{KH}_2 \mathrm{PO}_4$。7.5;消泡剂204,$0.125 ;\left(\mathrm{NH}_4\right)_2 \mathrm{SO}_4, 5.92 ; \mathrm{MgSO}_4 .7 \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 2.3 ; \mathrm{NaCl}, 2 ; \mathrm{FeCl} .6 \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 2.85 \mathrm{mg}$;和$14.7 \mathrm{~mL}$微量矿物质溶液(TMS)。经颅磁刺激剂的组成如下,在$\mathrm{g} / \mathrm{L}: 2 \mathrm{~g} \mathrm{ZnCl}_2 .4 \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 2$ CoCl中。$6 \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 2 \mathrm{~g}$$\mathrm{Na}_2 \mathrm{MoO}_4 .2 \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 1.9 \mathrm{~g} \mathrm{CuCl}_2 .2 \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 1.6 \mathrm{~g} \mathrm{H}_3 \mathrm{BO}_3, 1.6 \mathrm{~g} \mathrm{MnSO} \cdot \mathrm{H}_2 \mathrm{O}, 0.6$$\mathrm{g}$柠檬酸,$1 \mathrm{~g} \mathrm{CaCl}_2$。分别用CDMM加甘油和硫胺素$25 \mathrm{~g} / \mathrm{L}$和$40 \mu \mathrm{g} / \mathrm{mL}$进行发酵。

培养
在含有$1 \mathrm{~L}$的CDMM和$200 \mathrm{~mL}$的接种物的$2 \mathrm{~L}$罐式生物反应器中进行重复发酵,并在$37^{\circ} \mathrm{C}, 1200 \mathrm{rpm}, 1 \mathrm{vvm}$进行。通过向空气中添加纯氧,使溶解氧浓度保持在$30 \%$空气饱和度以上。实验在$30,33,35$、40和$42^{\circ} \mathrm{C}$等温条件下进行,并通过每$1 \mathrm{~h}$次去除$5 \mathrm{~mL}$样品中的DCW、甘油、质粒、NPT II和有机酸(乙酸、乳酸、甲酸和琥珀酸)进行监测。在$37^{\circ} \mathrm{C}$上获得的数据被用于通过Levenberg-Marquardt算法进行非线性参数调整。


数学代写|数学建模代写math modelling代考|DCW and Glycerol Determination

先前建立的校准曲线 $\left(\mathrm{gDCW} / \mathrm{L}=0.38 \times \mathrm{OD}{600 \mathrm{~mm}}\right.$ 前提是 $\left.\mathrm{OD}{600}<0.4\right)$ 以确定DCW使用适当的样品稀释。的样本生成校准曲线 $10 \mathrm{~mL}$ 在Sorval离心机中离心 $10,000 \mathrm{rpm}$ 和 $4^{\circ} \mathrm{C}$ 为了 $10 \mathrm{~min}$,用蒸馏水洗净,放入烤箱烘干过夜 $85^{\circ} \mathrm{C}$ 另一方面,将上清液用分光光度法定量甘油[17]。
质粒DNA定量
测定pDNA定量 $300 \mu \mathrm{g}$ 的DCW洗涤并离心 $10,000 \mathrm{rpm}$ 在 $4^{\circ} \mathrm{C}$ 为了 $10 \mathrm{~min}$,然后,将每个样品的颗粒储存在 $-20^{\circ} \mathrm{C}$ 质粒分析。根据制造商的说明,使用QIAprep Spin Miniprep试剂盒(Quiagen, Hilden, Germany)进行pDNA提取。pDNA浓度 $300 \mu \mathrm{g}$ 采用纳米滴紫外分光光度计ND-1000 (NanoDrop, Wilmington,DE)在OD260nm和OD280nm处测定纯化溶液中DCW的含量 $\mathrm{OD}_{260 \mathrm{~mm}}=1$,对应于 $\mathrm{Cp}$ 的 $50 \mathrm{mg} / \mathrm{L}$ 在纯化后的溶液中用来计算浓度。

NPT II和有机酸定量
采用ELISA法测定NTP II,每个样品取$1 \mathrm{~mL}$,在$10000 \mathrm{rpm}$离心,$10 \mathrm{~min}$离心,$4^{\circ} \mathrm{C}$离心,得到细胞提取物。将微球以相同的初始体积重新悬浮在萃取缓冲液中(50 mM Tris-HCl来自Bio- $\mathrm{Rad} \mathrm{pH} 7.4,200 \mathrm{mM} \mathrm{NaCl}$, Bio- rad来自$15 \mathrm{mM}$ EDTA, Sigma-Aldrich来自$100 \mu \mathrm{M}$ PMSF)。对$45 \mathrm{~s}$进行$50 \%$振幅周期的超声处理,对$1 \mathrm{~min}$进行关闭并重新启动,直到完成4个周期。将细胞提取物$100 \mu \mathrm{L}$加入到每个孔中,在重复的微滴板中,在$37^{\circ} \mathrm{C}$孵育$2 \mathrm{~h}$,然后用$300 \mu \mathrm{L}$洗涤缓冲液(GE Healthcare公司的磷酸盐缓冲盐水(PBS)溶液加0.05% Tween 20)洗涤三次,PBS溶液含有J.T Baker公司的$137 \mathrm{mM} \mathrm{NaCl}, 2.7 \mathrm{mM} \mathrm{KCl}, 10 \mathrm{mM}$$\mathrm{Na}_2 \mathrm{HPO}_4, 2 \mathrm{mM} \mathrm{KH} \mathrm{PO}_4$,并用$100 \mu \mathrm{L}$块缓冲液(洗涤缓冲液加$3 \%$脱脂牛奶)在$37^{\circ} \mathrm{C}$处($1 \mathrm{~h}$)封孔,再洗5次。洗后,加入$100 \mu \mathrm{L}$兔抗新霉素磷酸转移酶II抗体(Merck Millipore, USA),稀释1:20 00,在$37^{\circ} \mathrm{C}$孵育$1 \mathrm{~h}$,然后每孔洗5次。加入100只$\mu \mathrm{L}$山羊抗兔IgG, $(\mathrm{H}+\mathrm{L}) \mathrm{HRP}$偶联物,来自美国默克密理博公司,稀释1:2000,在$37^{\circ} \mathrm{C}$孵育$1 \mathrm{~h}$。清洗孔,加入$100 \mu \mathrm{L}$过氧化物酶底物溶液,停止反应,每孔加入$100 \mu \mathrm{L}$过氧化物酶底物溶液,在$492 \mathrm{~nm}$处用Labsystems(美国)的Multiskan EX读取吸光度。上清液中有机酸的分析采用高效液相色谱法Varian PS-430 (Agilent Technologies)。, Santa Clara, CA),详见其他地方[18]。

数学代写|数学建模代写math modelling代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MAT315

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling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。数学建模Mathematical Modeling最好是通过制作数学模型来学习的。为实现这一目标,已编制了三种类型的演习。其中一些进一步发展了文中给出的模型;另一些要求读者改变文中给出的模型的假设,然后,推断新模型的结果,并与新情况的结果进行比较。

数学建模Mathematical Modeling都是从物理、生物、社会、经济、管理和工程科学中选择的。这些模型处理不同的概念,但具有共同的数学结构,并体现了不同学科数学建模的统一影响。因此,物理学、生物学、经济学、心理学和工程学中完全不同的问题可以用一个共同的数学模型来表示。模型是一样的;只是解释不同而已。当不同的技术是最合适的时候,努力解释概念。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数学建模math modelling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。我们的专家在代写数学建模math modelling代写方面经验极为丰富,各种代写数学建模math modelling相关的作业也就用不着说。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MAT315

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Econodynamics: An Information-theoretic Model for Economics

Let $c_{1, c 2, \ldots, c n}$ be the costs of travel from $n$ suburbs to the central business district and let the average travel budget $\sum_{i=1}^n p_i c_i=\bar{c}$ be known, then to estimate the proportions $p_1, p_2, \ldots, p_n$ of the population living in these suburbs, we maximize the entropy $-\sum_{i=1}^n p_i \ln p_i$ subject to $\sum_{i=1}^n p_i=1$ and $\sum_{i=1}^{\mathrm{n}} p_i c_i=\bar{c}$ to get
$$
p_i=\exp \left(-\mu c_i\right) / \sum_{i=1}^n \exp \left(-\mu c_i\right), i=1,2, \ldots, n
$$

which is the Maxwell-Boltzmann distribution and we can proceed as in Section 10.4.1 to define an economic temperature $T=1 / \mu \bar{c}$, an economic heat $\Delta H=\sum_{i=1}^n c_i d p_i$ and an economic entropy by $d S_{\max }=\sum_{i=1}^n c_i d p_i / T$. From $(89)$
$$
S_{\max }=\mu \bar{c}+\ln \sum_{i=1}^n \exp \left(-\mu c_i\right)
$$
Keeping $c_1, c_2, \ldots, c_n$ fixed, $S_{\max }$ is a function of $\bar{c}$ and
$$
\begin{aligned}
& \frac{d S_{\max }}{d \bar{c}}=\mu+\bar{c} \frac{d \mu}{d c}+\frac{\sum_{i=1}^n \exp \left(-\mu c_i\right)\left(-c_i \frac{d \mu}{d c}\right)}{\sum_{i=1}^n \exp \left(-\mu c_i\right)} \
&=\mu+\bar{c} \frac{d \mu}{d c}-\bar{c} \frac{d \mu}{d \bar{c}}=\mu \
& \frac{d^2 S_{\max }}{d \bar{c}^2}=\frac{d \mu}{d \bar{c}} \
&=\frac{\left(\sum_{i=1}^n \exp \left(-\mu c_i\right)\right)^2}{\left(\sum_{i=1}^n \mu_i \exp \left(-\mu c_i\right)\right)^2-\left(\sum_{i=1}^n \exp \left(-\mu c_i\right)\right)\left(\sum_{i=1}^n c_1^2 \exp \left(-\mu c_i\right)\right)^2} \leq 0
\end{aligned}
$$
so that $S_{\max }$ is a concave function of $\bar{c}$. If we arrange $c_1, c_2, \ldots, c_n$ in ascending order then when
$$
\bar{c}=c_1, p_1=1, p_2=0, \ldots, p_n=0 \text { and } S=0
$$
when
$$
\bar{c}=c_n, p_1=1, p_2=0, \ldots, p_n=1 \text { and } S=0
$$
and
$$
\bar{c}=c^{\circ}=\frac{1}{n}\left(c_1+c_2+\ldots+c_n\right), p_1=p_2=\ldots=p_n=\frac{1}{n}
$$
and
$$
S=\ln n
$$


数学代写|数学建模代写math modelling代考|Gravity Model for Transportation Problem in Urban and Regional Planning

There are $m$ residential suburbs $A_1, A_2, \ldots, A_m$ in which $a_1 a_2, \ldots, a_m$ office workers live and there are $n$ offices $B_1, B_2, \ldots, B_n$ in which $b_1, b_2, \ldots, b_n$ workers work so that
$$
\sum_{i=1}^m a_i=\sum_{j=1}^n b_j=T
$$
where $T$ is the total number of office workers in all the suburbs. Let $T_{i j}$ be the number of workers traveling from the $i$ th residential suburb to the $j$ th office so that
$$
\sum_{j=1}^n T_{i j}=a_i, \sum_{i=1}^m T_{i j}=b_j
$$
Equations (119) and (120) give $m+n-1$ equations to determine $m n$ unknown quantities of $T_{i j}$ ‘s $(i=1,2, \ldots, m ; j=1,2, \ldots, n)$. Obviously these equations are not sufficient to determine $T_{i j}$ ‘s uniquely and we appeal to the principle of maximum entropy. We maximize the entropy
$$
S=-\sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n \frac{T_{i j}}{T} \ln \frac{T_{i j}}{T}
$$
subject to Eqns. (119) and (120) and the cost constraint.
$$
\sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n T_{i j} c_{i j}=\bar{c}
$$

to get
$$
T_{i j}=A_i B_j a_i b_j \exp \left(-v c_{i j}\right)
$$
The constants $A_i(i=1,2, \ldots, m), B_j(j=1,2, \ldots, n)$, and $v$ can be determined by using Eqns. (119), (120), and (122).

This method is called the gravity model of transportation since (123) was deduced by starting from
$$
T_{i j}=K \frac{a_i b_i}{c_{i j}^2}
$$
on the analogy of Newton’s laws of gravitation and then modifying it empirically over a period of thirty years to make it consistent mathematically and with observations. The formula which took thirty years to develop empirically and by trial and error could be deduced in a straightforward manner by using mathematical modeling through the maximum entropy principle.

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MAT315

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Econodynamics: An Information-theoretic Model for Economics

设$c_{1, c 2, \ldots, c n}$为从$n$郊区到中央商务区的旅行成本,并设平均旅行预算$\sum_{i=1}^n p_i c_i=\bar{c}$为已知,则为了估计居住在这些郊区的人口比例$p_1, p_2, \ldots, p_n$,我们将熵$-\sum_{i=1}^n p_i \ln p_i$最大化,服从$\sum_{i=1}^n p_i=1$和$\sum_{i=1}^{\mathrm{n}} p_i c_i=\bar{c}$得到
$$
p_i=\exp \left(-\mu c_i\right) / \sum_{i=1}^n \exp \left(-\mu c_i\right), i=1,2, \ldots, n
$$

这就是麦克斯韦-玻尔兹曼分布,我们可以像第10.4.1节那样继续定义经济温度$T=1 / \mu \bar{c}$,经济热$\Delta H=\sum_{i=1}^n c_i d p_i$和经济熵$d S_{\max }=\sum_{i=1}^n c_i d p_i / T$。来自$(89)$
$$
S_{\max }=\mu \bar{c}+\ln \sum_{i=1}^n \exp \left(-\mu c_i\right)
$$
保持$c_1, c_2, \ldots, c_n$不变,$S_{\max }$是$\bar{c}$和的函数
$$
\begin{aligned}
& \frac{d S_{\max }}{d \bar{c}}=\mu+\bar{c} \frac{d \mu}{d c}+\frac{\sum_{i=1}^n \exp \left(-\mu c_i\right)\left(-c_i \frac{d \mu}{d c}\right)}{\sum_{i=1}^n \exp \left(-\mu c_i\right)} \
&=\mu+\bar{c} \frac{d \mu}{d c}-\bar{c} \frac{d \mu}{d \bar{c}}=\mu \
& \frac{d^2 S_{\max }}{d \bar{c}^2}=\frac{d \mu}{d \bar{c}} \
&=\frac{\left(\sum_{i=1}^n \exp \left(-\mu c_i\right)\right)^2}{\left(\sum_{i=1}^n \mu_i \exp \left(-\mu c_i\right)\right)^2-\left(\sum_{i=1}^n \exp \left(-\mu c_i\right)\right)\left(\sum_{i=1}^n c_1^2 \exp \left(-\mu c_i\right)\right)^2} \leq 0
\end{aligned}
$$
所以$S_{\max }$是$\bar{c}$的凹函数。如果我们将$c_1, c_2, \ldots, c_n$按升序排列,那么当
$$
\bar{c}=c_1, p_1=1, p_2=0, \ldots, p_n=0 \text { and } S=0
$$
什么时候
$$
\bar{c}=c_n, p_1=1, p_2=0, \ldots, p_n=1 \text { and } S=0
$$

$$
\bar{c}=c^{\circ}=\frac{1}{n}\left(c_1+c_2+\ldots+c_n\right), p_1=p_2=\ldots=p_n=\frac{1}{n}
$$

$$
S=\ln n
$$


数学代写|数学建模代写math modelling代考|Gravity Model for Transportation Problem in Urban and Regional Planning

有$m$住宅郊区$A_1, A_2, \ldots, A_m$, $a_1 a_2, \ldots, a_m$上班族住在那里,有$n$办公室$B_1, B_2, \ldots, B_n$, $b_1, b_2, \ldots, b_n$上班族在那里工作
$$
\sum_{i=1}^m a_i=\sum_{j=1}^n b_j=T
$$
其中$T$是所有郊区上班族的总数。设$T_{i j}$为从$i$第一个住宅区到$j$第一个办公室的工人人数,以便
$$
\sum_{j=1}^n T_{i j}=a_i, \sum_{i=1}^m T_{i j}=b_j
$$
式(119)和式(120)给出了$m+n-1$方程来确定$T_{i j}$的$(i=1,2, \ldots, m ; j=1,2, \ldots, n)$的$m n$未知量。显然,这些方程不足以唯一地确定$T_{i j}$的s,我们求助于最大熵原理。我们最大化熵
$$
S=-\sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n \frac{T_{i j}}{T} \ln \frac{T_{i j}}{T}
$$
受法律约束。(119)和(120)以及成本约束。
$$
\sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n T_{i j} c_{i j}=\bar{c}
$$

为了得到
$$
T_{i j}=A_i B_j a_i b_j \exp \left(-v c_{i j}\right)
$$
常数$A_i(i=1,2, \ldots, m), B_j(j=1,2, \ldots, n)$和$v$可以通过使用Eqns确定。(119),(120),(122)。

这种方法被称为运输重力模型,因为(123)是从
$$
T_{i j}=K \frac{a_i b_i}{c_{i j}^2}
$$
在牛顿万有引力定律的类比上,然后在30年的时间里对它进行了经验修改,使它在数学上和观测上一致。这个公式是用了三十年的经验和反复试验得出的,可以通过最大熵原理建立数学模型,以一种直观的方式推导出来。

数学代写|数学建模代写math modelling代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MTH305

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling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。数学建模Mathematical Modeling最好是通过制作数学模型来学习的。为实现这一目标,已编制了三种类型的演习。其中一些进一步发展了文中给出的模型;另一些要求读者改变文中给出的模型的假设,然后,推断新模型的结果,并与新情况的结果进行比较。

数学建模Mathematical Modeling都是从物理、生物、社会、经济、管理和工程科学中选择的。这些模型处理不同的概念,但具有共同的数学结构,并体现了不同学科数学建模的统一影响。因此,物理学、生物学、经济学、心理学和工程学中完全不同的问题可以用一个共同的数学模型来表示。模型是一样的;只是解释不同而已。当不同的技术是最合适的时候,努力解释概念。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数学建模math modelling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。我们的专家在代写数学建模math modelling代写方面经验极为丰富,各种代写数学建模math modelling相关的作业也就用不着说。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MTH305

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Optimal Portfolio Selection: A Quadratic Programming Model

An investor has a unit amount to invest and he can invest it in $n$ securities. The expected return from the $r_i$ security is $r$ and the variance of this return is $\sigma_i^2$. Also the returns from the $i$ th and $j$ th securities are related with a correlation coefficient $p_{i j}(i, j=1,2, \ldots, n)$. The investor has to find the amounts $\mathrm{x}1, x_2, \ldots, x_n$ which he should invest in the $\mathrm{n}$ securities so that his total expected return is maximum and the variance of his return is minimum. If $\mathrm{E}$ denotes the expected return and $\mathrm{V}$ is the variance of this return, then and $$ \begin{gathered} E=x_1 r_1+x_2 r_2+\ldots+x_n r_n=\sum{i=1}^n x_i r_i \
V=x_1^2 \sigma_2^1+x_2^2 \sigma_2^2+\ldots+x_n^2 \sigma_n^2 \
+2 x_1 x_2 \rho_{12} \sigma_1 \sigma_2+\ldots+2 x_{n-1} x_n \rho_{n, n-1} \sigma_{n-1} \sigma_n \
=\sum_{i=1}^n x_i^2 \sigma_i^2+2 \sum_{j=1}^n \sum_{j>1}^n \rho_{i j} x_i x_j \sigma_i \sigma_j
\end{gathered}
$$
For every $n$-tuple $x_1, x_2, \ldots, x_n$ satisfying
$$
x_1 \geq 0, x_2 \geq 0, \ldots, x_n \geq 0 ; \sum_{i=1}^n x_i=1
$$
we can find the corresponding $E$ and $V$ and plot the point $E, V$ in the $E-V$ plane (Figure 10.1).

The set of all these points gives a certain region $R$ in the $E-V$ plane.
Every point in this region corresponds to a feasible portfolio
$$
\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right) .
$$
Out of two portfolios giving $\left(E_1, V_1\right)$ and $\left(E_2, V_2\right)$, we shall prefer the first to the second if
$$
E_1 \geq E_2 \text { and } V_1 \leq V_2
$$


数学代写|数学建模代写math modelling代考|Nonlinear Programming Models in Information Theory

(a) Nonlinear Programming Models Arising from Application of the Principle of Maximum Entropy
We have to estimate probabilities $p_1, p_2, \ldots, p_n$ of $n$ possible outcomes. The only information available about these is that
$$
\begin{aligned}
& \sum_{i=1}^n p_i g_r\left(x_i\right)=a_r,(r=0,1,2, \ldots, m) ; g_0\left(x_i\right)=1, a_0=1, \
& p_i \geq 0 \forall_i, m+1<n
\end{aligned}
$$
There may be an infinity of probability distributions satisfying (45) and we have to choose one out of these. According to the principle of maximum entropy, we should choose that one for which the measure of entropy
$$
H_1(P)=-\sum_{i=1}^n p_i \ln p_i \text { or } H_2(P)=\frac{1}{1-\alpha}\left(\sum_{i=1}^n p_i^\alpha-1\right), \alpha \neq 1
$$
is maximum subject to Eqn. (45). This is obviously a nonlinear mathematical programming problem. Thus if we use $H_1(P)$, we can solve it easily by using Lagrange’s method. However if we use $H_2(P)$ as a measure of entropy, we may have to use a standard mathematical programming technique.

(b) Nonlinear Programming Problem Arising from the Application of the Principle of Minimum Discrimination Information
Here in addition to Eqn. (45), we are also given a priori estimates $q_1, q_2, \ldots, q_n$ for the probabilities, and then according to the principle of minimum discrimination information, we choose $p_1, p_2, \ldots, p_n$ by minimizing a measure of directed divergence
$$
D_1(P: Q)=\sum_{i=1}^n p_i \ln \frac{p_i}{q_i} \text { or } D_2(P: Q)=\frac{1}{\alpha-1}\left(\sum_{i=1}^n p_i^\alpha q_i^{1-\alpha}-1\right), \alpha \neq 1
$$
Both these measures give rise to nonlinear mathematical programming problems though if we use the first measure, Lagrange’s method is enough to get the solution.
(c) Gain in Information Due to Subdivision of Outcomes
If the $i$ th outcome with probability $p_i$ is divided into $m_i$ suboutcomes each with probability $p / m_i$, the gain in information is
$$
-\sum_{i=1}^n \frac{p_i}{m_i} \operatorname{In} \frac{p_i}{m_i}-\left(-\sum_{i=1}^n p_i \operatorname{In} p_i\right)=\sum_{i=1}^n p_i \operatorname{In} m_i
$$
and we may like to maximize it subject to
$$
\sum_{i=1}^n m_i c_i=K, m_i ; \text { a nonnegative integer }
$$
where $c_1$ is the “cost” associated with each of the subdivisions of the $i$ th outcome.

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MTH305

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Optimal Portfolio Selection: A Quadratic Programming Model

投资者有一个单位的投资金额,他可以投资于$n$证券。$r_i$证券的预期收益为$r$,收益方差为$\sigma_i^2$。此外,$i$ th和$j$ th证券的收益与相关系数$p_{i j}(i, j=1,2, \ldots, n)$相关。投资者必须找到他应该投资$\mathrm{n}$证券的金额$\mathrm{x}1, x_2, \ldots, x_n$,以便他的总预期收益最大,而他的收益方差最小。如果$\mathrm{E}$表示预期收益,$\mathrm{V}$是该收益的方差,则和$$ \begin{gathered} E=x_1 r_1+x_2 r_2+\ldots+x_n r_n=\sum{i=1}^n x_i r_i \
V=x_1^2 \sigma_2^1+x_2^2 \sigma_2^2+\ldots+x_n^2 \sigma_n^2 \
+2 x_1 x_2 \rho_{12} \sigma_1 \sigma_2+\ldots+2 x_{n-1} x_n \rho_{n, n-1} \sigma_{n-1} \sigma_n \
=\sum_{i=1}^n x_i^2 \sigma_i^2+2 \sum_{j=1}^n \sum_{j>1}^n \rho_{i j} x_i x_j \sigma_i \sigma_j
\end{gathered}
$$
对于每个$n$ -tuple $x_1, x_2, \ldots, x_n$满足
$$
x_1 \geq 0, x_2 \geq 0, \ldots, x_n \geq 0 ; \sum_{i=1}^n x_i=1
$$
我们可以找到对应的$E$和$V$,并在$E-V$平面上绘制点$E, V$(图10.1)。

所有这些点的集合给出了$E-V$平面上的一个特定区域$R$。
这个区域的每一点都对应一个可行的投资组合
$$
\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right) .
$$
在给出$\left(E_1, V_1\right)$和$\left(E_2, V_2\right)$的两个组合中,我们更喜欢前者而不是后者
$$
E_1 \geq E_2 \text { and } V_1 \leq V_2
$$


数学代写|数学建模代写math modelling代考|Nonlinear Programming Models in Information Theory

(a)应用最大熵原理产生的非线性规划模型
我们必须估计$n$可能结果的概率$p_1, p_2, \ldots, p_n$。关于这些的唯一信息是
$$
\begin{aligned}
& \sum_{i=1}^n p_i g_r\left(x_i\right)=a_r,(r=0,1,2, \ldots, m) ; g_0\left(x_i\right)=1, a_0=1, \
& p_i \geq 0 \forall_i, m+1<n
\end{aligned}
$$
可能有无限个概率分布满足(45)我们必须从中选择一个。根据最大熵原理,我们应该选择熵的度量
$$
H_1(P)=-\sum_{i=1}^n p_i \ln p_i \text { or } H_2(P)=\frac{1}{1-\alpha}\left(\sum_{i=1}^n p_i^\alpha-1\right), \alpha \neq 1
$$
是最大的受Eqn。(45)。这显然是一个非线性数学规划问题。因此,如果我们使用$H_1(P)$,我们可以很容易地用拉格朗日方法求解。然而,如果我们使用$H_2(P)$作为熵的度量,我们可能不得不使用标准的数学规划技术。

(b)应用最小判别信息原理引起的非线性规划问题
这里除了Eqn。(45),我们也给出了概率的先验估计$q_1, q_2, \ldots, q_n$,然后根据最小判别信息原则,我们通过最小化有向散度的度量来选择$p_1, p_2, \ldots, p_n$
$$
D_1(P: Q)=\sum_{i=1}^n p_i \ln \frac{p_i}{q_i} \text { or } D_2(P: Q)=\frac{1}{\alpha-1}\left(\sum_{i=1}^n p_i^\alpha q_i^{1-\alpha}-1\right), \alpha \neq 1
$$
这两种方法都会引起非线性数学规划问题,但如果我们使用第一种方法,拉格朗日方法足以得到解。
(c)由于成果细分而获得的信息
如果将$i$概率为$p_i$的结果分成$m_i$个子结果,每个子结果的概率为$p / m_i$,则信息的增益为
$$
-\sum_{i=1}^n \frac{p_i}{m_i} \operatorname{In} \frac{p_i}{m_i}-\left(-\sum_{i=1}^n p_i \operatorname{In} p_i\right)=\sum_{i=1}^n p_i \operatorname{In} m_i
$$
我们可能想要最大化它受制于
$$
\sum_{i=1}^n m_i c_i=K, m_i ; \text { a nonnegative integer }
$$
其中$c_1$是与$i$ th结果的每个细分相关联的“成本”。

数学代写|数学建模代写math modelling代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MATH-1101

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling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。数学建模Mathematical Modeling最好是通过制作数学模型来学习的。为实现这一目标,已编制了三种类型的演习。其中一些进一步发展了文中给出的模型;另一些要求读者改变文中给出的模型的假设,然后,推断新模型的结果,并与新情况的结果进行比较。

数学建模Mathematical Modeling都是从物理、生物、社会、经济、管理和工程科学中选择的。这些模型处理不同的概念,但具有共同的数学结构,并体现了不同学科数学建模的统一影响。因此,物理学、生物学、经济学、心理学和工程学中完全不同的问题可以用一个共同的数学模型来表示。模型是一样的;只是解释不同而已。当不同的技术是最合适的时候,努力解释概念。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数学建模math modelling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。我们的专家在代写数学建模math modelling代写方面经验极为丰富,各种代写数学建模math modelling相关的作业也就用不着说。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MATH-1101

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Dynamic Programming and Calculus of Variations

Let
$$
I=\int_{x, y}^{x_0, y_0} F\left(x, y, \frac{d y}{d x}\right) d x
$$
then the value of $I$ depends on what function $y$ is of $x$, the starting point $x, y$, and the final point $x_0, y_0$. If we choose different functions $y(x)$ and find the minimum value of $I$, this minimum value will depend on $x, y$ and $x_0, y_0$. If we keep $x_0, y_0$ fixed, the minimum value will depend on $x$, $y$ only. Let $f(x, y)$ be this minimum value.
To apply dynamic programming, we break up the interval $\left(x, x_0\right)$ into two parts $(x, x+\Delta x)$ and $\left(x+\Delta x, x_0\right)$. In the first interval, we choose an arbitrary slope $y^{\prime}$, so that the contribution of the first interval to $I$ is
$$
\int_x^{x+\Delta x} F\left(x, y, y^{\prime}\right) d x=F\left(x, y, y^{\prime}\right) \Delta x+0(\Delta x)^2
$$
The starting point for the second interval is $x+\Delta x, y+y^{\prime} \Delta x$ and for this interval, we use the optimal policy to get
$$
f\left(x+\Delta x, y+y^{\prime} \Delta y\right)=f(x, y)+\Delta x \frac{\partial f}{\partial x}+y^{\prime} \Delta x \frac{\partial f}{\partial y}+0(\Delta x)^2
$$
Applying the principle of optimality, we get
$$
f(x, y)=\min {y^{\prime}}\left[\Delta x F\left(x, y, y^{\prime}\right)+f(x, y)+\Delta x \frac{\partial f}{\partial x}+y^{\prime} \Delta x \frac{\partial f}{\partial y}+0(\Delta x)^2\right] $$ Taking the limit as $\Delta x \rightarrow 0$ $$ 0=\min {y^{\prime}}\left[F\left(x, y, y^{\prime}\right)+\frac{\partial f}{\partial x}+y^{\prime} \frac{\partial f}{\partial y}\right]
$$
For the expression within brackets to be minimum
$$
0=\frac{\partial F}{\partial y^{\prime}}+\frac{\partial f}{\partial y}
$$


数学代写|数学建模代写math modelling代考|Some Other Applications of Dynamic Programming

We consider the problem of using an equal arms balance to detect the only heavy coin in a lot of $N$ coins of similar appearance. Let $f_N$ denote the maximum number of weightings required using an optimal policy. As each stage, we weigh one batch of $k$ coins against another and observe the result. Either the two sets of coins will balance or they will not. If the two sets balance, the heavy coin must be in the remaining $N-2 k$ coins. If they do not balance, then we have already found the group of $k$ coins to which it belongs. Thus
$$
f_N=1+\min {0 \leq k \leq N / 2} \max \left[f_k, f{N-2 k}\right]
$$
To minimize, we want $k$ and $N-2 k$ to be as near as possible. Accordingly we take $k=[N / 3]$ or $[N / 3]+1$ depending on whether $N$ has the form $3 m+1$ or $3 m+2$.

At the beginning of each period, a businessman raises his stock to $y$. There is no time lag between his ordering and supplies being received. The cost of ordering an amount $z$ is $h(z)$.

During a period, the probability that the demand lies between $s$ and $s+d s$ is $\varphi(s) d s$. If the demand exceeds stock, there is a penalty $\operatorname{cost} p(z)$ associated with the shortage $z$. The businessman starts with a stock $x$ and wants to continue in business for $n$ periods. It is required to find $y$ so that his cost of ordering and stock shortage is minimized.

In the first period, he has to spend $k(y-x)$ on ordering new stock. If the demand lies between $s$ and $s+d s$, the expected stock shortage cost is $\int_y^{\infty} p(s-y) \varphi(s) d s$ since the cost will be there if $s \geq y$. Thus if $f_n(x)$ denotes the minimum cost for $n$ periods,
$$
f_1(x)=\min \left[k(y-x)+\int_y^{\infty} p(s-y) \varphi(s) d s\right]
$$
For writing the general recurrence relation, we note that at the end of the first period, the stock may be zero with probability $\int_y^{\infty} \varphi(s) d s$ or it may be $y-s$ if the demand has been for $s$ commodities in this period $(s \leq y)$. The principle of optimality then gives
$$
\begin{aligned}
f_n(x)=\min {y \geq x}[k(y-x) & +\int_y^{\infty} p(s-y) \varphi(s) d s+f{n-1}(0) \int_y^{\infty} \varphi(s) d s \
& +\int_0^y f_{n-1}(y-s) \varphi(s) d s
\end{aligned}
$$

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MATH-1101

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Dynamic Programming and Calculus of Variations


$$
I=\int_{x, y}^{x_0, y_0} F\left(x, y, \frac{d y}{d x}\right) d x
$$
那么$I$的值取决于$y$是$x$的哪个函数、起点$x, y$和终点$x_0, y_0$。如果我们选择不同的函数$y(x)$并找到$I$的最小值,这个最小值将取决于$x, y$和$x_0, y_0$。如果我们保持$x_0, y_0$固定,则最小值将仅取决于$x$, $y$。设$f(x, y)$为这个最小值。
为了应用动态规划,我们将区间$\left(x, x_0\right)$分解为$(x, x+\Delta x)$和$\left(x+\Delta x, x_0\right)$两部分。在第一个区间中,我们选择任意斜率$y^{\prime}$,因此第一个区间对$I$的贡献为
$$
\int_x^{x+\Delta x} F\left(x, y, y^{\prime}\right) d x=F\left(x, y, y^{\prime}\right) \Delta x+0(\Delta x)^2
$$
第二个区间的起点是$x+\Delta x, y+y^{\prime} \Delta x$,对于这个区间,我们使用最优策略来获得
$$
f\left(x+\Delta x, y+y^{\prime} \Delta y\right)=f(x, y)+\Delta x \frac{\partial f}{\partial x}+y^{\prime} \Delta x \frac{\partial f}{\partial y}+0(\Delta x)^2
$$
应用最优原则,我们得到
$$
f(x, y)=\min {y^{\prime}}\left[\Delta x F\left(x, y, y^{\prime}\right)+f(x, y)+\Delta x \frac{\partial f}{\partial x}+y^{\prime} \Delta x \frac{\partial f}{\partial y}+0(\Delta x)^2\right] $$取极限为$\Delta x \rightarrow 0$$$ 0=\min {y^{\prime}}\left[F\left(x, y, y^{\prime}\right)+\frac{\partial f}{\partial x}+y^{\prime} \frac{\partial f}{\partial y}\right]
$$
括号内的表达式为最小值
$$
0=\frac{\partial F}{\partial y^{\prime}}+\frac{\partial f}{\partial y}
$$


数学代写|数学建模代写math modelling代考|Some Other Applications of Dynamic Programming

我们考虑使用等臂天平来检测大量$N$外观相似的硬币中唯一的重硬币的问题。设$f_N$表示使用最优策略所需的最大权重数。在每个阶段,我们将一批$k$硬币与另一批硬币进行称重并观察结果。这两组硬币要么平衡,要么不平衡。如果两组平衡,重的硬币一定在剩下的$N-2 k$硬币中。如果它们不平衡,那么我们已经找到了它所属的$k$代币组。因此
$$
f_N=1+\min {0 \leq k \leq N / 2} \max \left[f_k, f{N-2 k}\right]
$$
为了最小化,我们希望$k$和$N-2 k$尽可能接近。因此,我们取$k=[N / 3]$或$[N / 3]+1$取决于$N$是否有$3 m+1$或$3 m+2$的形式。

在每个时期的开始,商人将他的股票提高到$y$。在他的订单和货物收到之间没有时间延迟。订购数量$z$的成本是$h(z)$。

在一段时间内,需求介于$s$和$s+d s$之间的概率为$\varphi(s) d s$。如果需求超过库存,就会有一个处罚$\operatorname{cost} p(z)$与短缺相关$z$。商人以股票$x$开始,并希望继续经营$n$期。它需要找到$y$,以便他的订购成本和库存短缺最小化。

在第一个时期,他必须花费$k(y-x)$来订购新库存。如果需求介于$s$和$s+d s$之间,则预期库存短缺成本为$\int_y^{\infty} p(s-y) \varphi(s) d s$,因为成本将存在于$s \geq y$。因此,如果$f_n(x)$表示$n$周期的最小成本,
$$
f_1(x)=\min \left[k(y-x)+\int_y^{\infty} p(s-y) \varphi(s) d s\right]
$$
为了写出一般递归关系,我们注意到,在第一个时期结束时,股票可能为零,概率为$\int_y^{\infty} \varphi(s) d s$,或者如果在此期间对$s$商品有需求,则可能为$y-s$$(s \leq y)$。然后给出了最优原则
$$
\begin{aligned}
f_n(x)=\min {y \geq x}[k(y-x) & +\int_y^{\infty} p(s-y) \varphi(s) d s+f{n-1}(0) \int_y^{\infty} \varphi(s) d s \
& +\int_0^y f_{n-1}(y-s) \varphi(s) d s
\end{aligned}
$$

数学代写|数学建模代写math modelling代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MATH483

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling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。数学建模Mathematical Modeling最好是通过制作数学模型来学习的。为实现这一目标,已编制了三种类型的演习。其中一些进一步发展了文中给出的模型;另一些要求读者改变文中给出的模型的假设,然后,推断新模型的结果,并与新情况的结果进行比较。

数学建模Mathematical Modeling都是从物理、生物、社会、经济、管理和工程科学中选择的。这些模型处理不同的概念,但具有共同的数学结构,并体现了不同学科数学建模的统一影响。因此,物理学、生物学、经济学、心理学和工程学中完全不同的问题可以用一个共同的数学模型来表示。模型是一样的;只是解释不同而已。当不同的技术是最合适的时候,努力解释概念。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数学建模math modelling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。我们的专家在代写数学建模math modelling代写方面经验极为丰富,各种代写数学建模math modelling相关的作业也就用不着说。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MATH483

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Stability of the Prey-Predator Model

Putting $N_1(t)=\bar{N}_1, N_2(t)=\bar{N}_2$ in Eqns. (134), (135), we get, in view of (136)
$$
\bar{N}_1=\frac{p}{q}, \bar{N}_2=\frac{a}{b}
$$
Substituting
$$
N_1(t)=\frac{p}{q}+u_1(t), N_2(t)=\frac{a}{b}+u_2(t)
$$
in Eqns. (134), (135) and neglecting squares and products of $u_1(t), u_2(t)$, we get the linear equations
$$
\frac{d u_1}{d t}=-\frac{b p}{q} \int_0^{\infty} u_2(t-\tau) k_1(\tau) d \tau
$$

$$
\frac{d u_2}{d t}=\frac{a q}{b} \int_0^{\infty} u_1(t-\tau) k_2(\tau) d \tau
$$
Substituting
$$
u_1(t)=A_1 e^{\lambda t}, \quad u_2(t)=A_2 e^{\lambda t},
$$
we get
$$
A_1 \lambda+\frac{b p}{q} A_2 k_1^(\lambda)=0, \quad A_2 \lambda-\frac{a q}{b} A_1 k_2^(\lambda)=0
$$
where $k_1^(\lambda), k_2^(\lambda)$ are Laplace transforms of $k_1(t), k_2(t)$ respectively.
Eliminating $A_1 / A_2$, we get
$$
\lambda^2+a b k_1^(\lambda) k_2^(\lambda)=0
$$
The equilibrium position given by Eqn. (137) would be stable if the real parts of all the roots of Eqn. (143) are negative.


数学代写|数学建模代写math modelling代考|Special Cases

(a) If $k(\tau)=\delta(\tau)$, where $\delta(\tau)$ is Dirac’s delta function satisfying
$$
\int_0^{\infty} \delta(\tau) d \tau=1, \int_0^{\infty} f(\tau) \delta(\tau) d \tau=f(0), \int_0^{\infty} f(t-\tau) \delta(\tau) d \tau=f(t)
$$
then Eqn. (132) reduces to
$$
\frac{d N}{d t}=a N(t)-c N^2(t)
$$
so that the ordinary differential equation model is a special case of integro-differential equation model.
(b) If $k(\tau)=\delta\left(\tau-\tau_0\right)$, then Eqns. (132) and (144) give
$$
\frac{d N}{d t}=a N(t)-e N(t) N\left(t-\tau_0\right)
$$
so that the delay-differential equation model is also a special case of the integro-differential equation model.
(c) If $k_1(\tau)=k_2(\tau)=\delta(\tau)$ then Eqns. (134) and (135) give the prey-predator model in terms of ordinary differential equations and the characteristic equation (143) becomes
$$
\lambda^2+a b=0
$$
(d) If
$$
k_i(\tau)=\frac{\exp \left(-\alpha_i \tau\right) \alpha_i^{n i} n_i^{\tau-1}}{\Gamma\left(n_i\right)}, \quad i=1,2
$$
then
$$
k_i^*(\lambda)=\int_0^{\infty} \frac{\exp \left(-\alpha_i \tau\right) n_i^{\tau-1} \alpha_i^{n i} e^{-\lambda \tau}}{\Gamma\left(n_i\right)} d \tau=\left(\frac{\alpha_i}{\alpha_i+\lambda}\right)^{n^i}
$$
and Eqn. (143) becomes
$$
\lambda^2+a b\left(\frac{\alpha_1}{\alpha_1+\lambda}\right)^{n_1}\left(\frac{\alpha_2}{\alpha_2+\lambda}\right)^{n_2}=0
$$
which is an algebraic equation of degree $n_1+n_2$ and the equilibrium position will be stable if the real parts of all its roots are negative.

数学代写|数学建模代写math modelling代考|MATH483

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Stability of the Prey-Predator Model

将$N_1(t)=\bar{N}_1, N_2(t)=\bar{N}_2$放入等式中。(134),(135),我们得到,鉴于(136)
$$
\bar{N}_1=\frac{p}{q}, \bar{N}_2=\frac{a}{b}
$$
代换
$$
N_1(t)=\frac{p}{q}+u_1(t), N_2(t)=\frac{a}{b}+u_2(t)
$$
在英国。(134)(135)忽略$u_1(t), u_2(t)$的平方和乘积,我们得到线性方程
$$
\frac{d u_1}{d t}=-\frac{b p}{q} \int_0^{\infty} u_2(t-\tau) k_1(\tau) d \tau
$$

$$
\frac{d u_2}{d t}=\frac{a q}{b} \int_0^{\infty} u_1(t-\tau) k_2(\tau) d \tau
$$
代换
$$
u_1(t)=A_1 e^{\lambda t}, \quad u_2(t)=A_2 e^{\lambda t},
$$
我们得到
$$
A_1 \lambda+\frac{b p}{q} A_2 k_1^(\lambda)=0, \quad A_2 \lambda-\frac{a q}{b} A_1 k_2^(\lambda)=0
$$
其中$k_1^(\lambda), k_2^(\lambda)$分别是$k_1(t), k_2(t)$的拉普拉斯变换。
去掉$A_1 / A_2$,我们得到
$$
\lambda^2+a b k_1^(\lambda) k_2^(\lambda)=0
$$
由Eqn给出的平衡位置。(137)是稳定的如果Eqn的所有根的实部。(143)是负面的。


数学代写|数学建模代写math modelling代考|Special Cases

(a)如果$k(\tau)=\delta(\tau)$,其中$\delta(\tau)$是Dirac函数满足
$$
\int_0^{\infty} \delta(\tau) d \tau=1, \int_0^{\infty} f(\tau) \delta(\tau) d \tau=f(0), \int_0^{\infty} f(t-\tau) \delta(\tau) d \tau=f(t)
$$
然后是Eqn。(132)降为
$$
\frac{d N}{d t}=a N(t)-c N^2(t)
$$
所以常微分方程模型是积分-微分方程模型的一种特殊情况。
(b)如果$k(\tau)=\delta\left(\tau-\tau_0\right)$,则Eqns。(132)和(144)给出
$$
\frac{d N}{d t}=a N(t)-e N(t) N\left(t-\tau_0\right)
$$
因此时滞-微分方程模型也是积分-微分方程模型的一种特殊情况。
(c)如果$k_1(\tau)=k_2(\tau)=\delta(\tau)$,则Eqns。(134)和式(135)用常微分方程给出了捕食者-猎物模型,特征方程(143)变为
$$
\lambda^2+a b=0
$$
(d)如果
$$
k_i(\tau)=\frac{\exp \left(-\alpha_i \tau\right) \alpha_i^{n i} n_i^{\tau-1}}{\Gamma\left(n_i\right)}, \quad i=1,2
$$
然后
$$
k_i^*(\lambda)=\int_0^{\infty} \frac{\exp \left(-\alpha_i \tau\right) n_i^{\tau-1} \alpha_i^{n i} e^{-\lambda \tau}}{\Gamma\left(n_i\right)} d \tau=\left(\frac{\alpha_i}{\alpha_i+\lambda}\right)^{n^i}
$$
和Eqn。(143)变成
$$
\lambda^2+a b\left(\frac{\alpha_1}{\alpha_1+\lambda}\right)^{n_1}\left(\frac{\alpha_2}{\alpha_2+\lambda}\right)^{n_2}=0
$$
这是一个代数次方程$n_1+n_2$如果它所有根的实部都是负的平衡位置是稳定的。

数学代写|数学建模代写math modelling代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Integral Equations Arising from Differential Equations

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling 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。数学建模Mathematical Modeling是使用数学概念和语言对一个具体系统的抽象描述。建立数学模型的过程被称为数学建模。数学模型被用于自然科学(如物理学、生物学、地球科学、化学)和工程学科(如计算机科学、电气工程),以及非物理系统,如社会科学(如经济学、心理学、社会学、政治学)。使用数学模型来解决商业或军事行动中的问题是运筹学领域的一个重要部分。数学模型也被用于音乐、语言学、和哲学(例如,集中用于分析哲学)。

数学建模Mathematical Modeling可以有很多形式,包括动态系统、统计模型、微分方程或博弈论模型。这些和其他类型的模型可以重叠,一个特定的模型涉及各种抽象结构。一般来说,数学模型可能包括逻辑模型。在许多情况下,一个科学领域的质量取决于在理论方面开发的数学模型与可重复的实验结果的吻合程度。理论上的数学模型和实验测量结果之间缺乏一致性,往往导致更好的理论被开发出来,从而取得重要进展。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数学建模math modelling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。我们的专家在代写数学建模math modelling代写方面经验极为丰富,各种代写数学建模math modelling相关的作业也就用不着说。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Integral Equations Arising from Differential Equations

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Integral Equations Arising from Differential Equations

Consider the linear differential equation
$$
\frac{d^2 y}{d x^2}+g_1(x) \frac{d y}{d x}+g_2(x) y=F(x)
$$
This has in general an infinity of solutions. The solution is however useful if in addition to Eqn. (75), the boundary conditions
$$
y(0)=a, y^{\prime}(0)=b
$$
are also specified. Here the mathematical model is specified in terms of two parts viz. (i) a differential equation and (ii) boundary conditions. Integrating Eqn. (75), we get
or
$$
\left[\frac{d y}{d x}\right]_0^x+\int_0^x g_1(x) \frac{d y}{d x} d x+\int_0^x g_2(x) d x=\int_0^x F(x) d x
$$
$$
\frac{d y}{d x}-b+\left[y g_1(x)\right]_0^x-\int_0^x y g_1^{\prime}(x) d x+\int_0^x g_2(x) y d x=\int_0^x F(x) d x
$$
or
$$
\frac{d y}{d x}-b+y g_1(x)-a g_1(0)+\int_0^x\left[g_2(x)-g_1^{\prime}(x)\right] y d x=\int_0^x F(x) d x
$$
Integrating again
$$
\begin{gathered}
y-a-b x+\int_0^x\left[g_1(x)-g_1(0)\right] d x+\left[x\left(g_2(x)-g_1^{\prime}(x)\right) y\right]_0^x \
-\int_0^x x\left(g_2(x)-g_1^{\prime}(x)\right) y d x=\int_0^x d x \int_0^x F(x) d x
\end{gathered}
$$
which is of the form
$$
y(x)+\int_0^x y(\xi) G(\xi, x) d \xi=\varphi(x)
$$
where the only unknown function is $y(x)$. This integral equation incorporates the information contained in both the differential equation and the boundary conditions of Eqn. (76) and will in general have a unique solution.

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Integral Equations for a Two-Points Boundary Value Problem

We consider the two-points boundary value problem
$$
y^{\prime \prime}=f(x), y(0)=0, y(b)=0
$$
where one boundary condition is specified at $x=0$ and the other is specified at $x=b$. In the last subsection, both boundary conditions were specified at $x=0$. We can write the differential equation and boundary conditions as
$$
y^{\prime \prime}(x)=\int_{-\infty}^{\infty} f(\xi) \delta(x-\xi) d \xi, y(0)=0, y(b)=0
$$
where $\delta(x-\xi)$ is Dirac’s delta function which vanishes when $x>\xi$ and $x<\xi$ and takes an infinite value at $x=\xi$ in such a way that
$$
\int_{-\infty}^{\infty} \delta(x-\xi) d x=1
$$
As such we first consider the boundary value problem
$$
y^{\prime \prime}(x)=\delta(x-\xi), y(0)=0, y(b)=0
$$
This means that
$$
y^{\prime \prime}(x)=0 ; 0<x<\xi ; y^{\prime \prime}(x)=0, \xi<x<b
$$
giving solutions
$$
y=a x+b, 0<x<\xi ; y=c x+d, \xi<x<b
$$
Since $y(0)=0, y(b)=0$, Eqn. (88) gives
$$
y=a x, 0<x<\xi, y=c(x-b), \xi<x<b
$$
There are two constants, viz. $a$ and $c$, yet to be determined. For determining these, we use the two following conditions viz.
(i) $y(x)$ is continuous at $x=\xi$, i.e., $y(\xi+0)=y(\xi-0)$
(ii) From Eqn. (86)
$$
\left(y^{\prime}(x)\right){\xi-0}^{\xi+0}=\int{\xi-0}^{\xi+0} \delta(x-\xi) d x=\int_{-\infty}^{\infty} \delta(x-\xi) d x=1
$$
i.e., the derivative $y^{\prime}(x)$ is discontinuous at $\xi$ and the jump in its value is unity. From Eqns. (87), $(90)$, and (91)
$$
a \xi=c \xi-b, c-a=1
$$
so that the solution of Eqn. (88) is
$$
y=G(x, \xi)
$$
where
$$
\begin{gathered}
G(x, \xi)=\frac{\xi-b}{b} x, 0 \leq x \leq \xi \
=\frac{\xi}{b}(x-b), \xi \leq x \leq b
\end{gathered}
$$

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Integral Equations Arising from Differential Equations

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Integral Equations Arising from Differential Equations

考虑线性微分方程
$$
\frac{d^2 y}{d x^2}+g_1(x) \frac{d y}{d x}+g_2(x) y=F(x)
$$
它通常有无穷个解。然而,该解决方案是有用的,如果除了Eqn。(75)、边界条件
$$
y(0)=a, y^{\prime}(0)=b
$$
也指定了。这里的数学模型是用两部分来规定的,即(i)微分方程和(ii)边界条件。对Eqn积分。,我们得到

$$
\left[\frac{d y}{d x}\right]_0^x+\int_0^x g_1(x) \frac{d y}{d x} d x+\int_0^x g_2(x) d x=\int_0^x F(x) d x
$$
$$
\frac{d y}{d x}-b+\left[y g_1(x)\right]_0^x-\int_0^x y g_1^{\prime}(x) d x+\int_0^x g_2(x) y d x=\int_0^x F(x) d x
$$

$$
\frac{d y}{d x}-b+y g_1(x)-a g_1(0)+\int_0^x\left[g_2(x)-g_1^{\prime}(x)\right] y d x=\int_0^x F(x) d x
$$
再次积分
$$
\begin{gathered}
y-a-b x+\int_0^x\left[g_1(x)-g_1(0)\right] d x+\left[x\left(g_2(x)-g_1^{\prime}(x)\right) y\right]_0^x \
-\int_0^x x\left(g_2(x)-g_1^{\prime}(x)\right) y d x=\int_0^x d x \int_0^x F(x) d x
\end{gathered}
$$
哪个是这种形式
$$
y(x)+\int_0^x y(\xi) G(\xi, x) d \xi=\varphi(x)
$$
其中唯一未知的函数是$y(x)$。这个积分方程结合了微分方程和Eqn的边界条件所包含的信息。(76),通常会有唯一解。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Integral Equations for a Two-Points Boundary Value Problem

我们考虑两点边值问题
$$
y^{\prime \prime}=f(x), y(0)=0, y(b)=0
$$
其中一个边界条件在$x=0$指定,另一个在$x=b$指定。在上一小节中,两个边界条件都在$x=0$中指定。我们可以把微分方程和边界条件写成
$$
y^{\prime \prime}(x)=\int_{-\infty}^{\infty} f(\xi) \delta(x-\xi) d \xi, y(0)=0, y(b)=0
$$
其中$\delta(x-\xi)$是狄拉克的函数它在$x>\xi$和$x<\xi$处消失在$x=\xi$处取一个无限大的值像这样
$$
\int_{-\infty}^{\infty} \delta(x-\xi) d x=1
$$
因此,我们首先考虑边值问题
$$
y^{\prime \prime}(x)=\delta(x-\xi), y(0)=0, y(b)=0
$$
这意味着
$$
y^{\prime \prime}(x)=0 ; 0<x<\xi ; y^{\prime \prime}(x)=0, \xi<x<b
$$
给出解决方案
$$
y=a x+b, 0<x<\xi ; y=c x+d, \xi<x<b
$$
自从$y(0)=0, y(b)=0$, Eqn。(88)给予
$$
y=a x, 0<x<\xi, y=c(x-b), \xi<x<b
$$
有两个常数,即$a$和$c$,尚未确定。为了确定这些,我们使用以下两个条件:
(1) $y(x)$在$x=\xi$处连续,即$y(\xi+0)=y(\xi-0)$
(ii)从Eqn。(86)
$$
\left(y^{\prime}(x)\right){\xi-0}^{\xi+0}=\int{\xi-0}^{\xi+0} \delta(x-\xi) d x=\int_{-\infty}^{\infty} \delta(x-\xi) d x=1
$$
即导数$y^{\prime}(x)$在$\xi$处是不连续的,其值的跳跃是统一的。选自Eqns。(87), $(90)$和(91)
$$
a \xi=c \xi-b, c-a=1
$$
使得Eqn的解。(88)是
$$
y=G(x, \xi)
$$
在哪里
$$
\begin{gathered}
G(x, \xi)=\frac{\xi-b}{b} x, 0 \leq x \leq \xi \
=\frac{\xi}{b}(x-b), \xi \leq x \leq b
\end{gathered}
$$

数学代写|数学建模代写math modelling代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Electrical Networks and Kirchhoff’s Laws

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling 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。数学建模Mathematical Modeling是使用数学概念和语言对一个具体系统的抽象描述。建立数学模型的过程被称为数学建模。数学模型被用于自然科学(如物理学、生物学、地球科学、化学)和工程学科(如计算机科学、电气工程),以及非物理系统,如社会科学(如经济学、心理学、社会学、政治学)。使用数学模型来解决商业或军事行动中的问题是运筹学领域的一个重要部分。数学模型也被用于音乐、语言学、和哲学(例如,集中用于分析哲学)。

数学建模Mathematical Modeling可以有很多形式,包括动态系统、统计模型、微分方程或博弈论模型。这些和其他类型的模型可以重叠,一个特定的模型涉及各种抽象结构。一般来说,数学模型可能包括逻辑模型。在许多情况下,一个科学领域的质量取决于在理论方面开发的数学模型与可重复的实验结果的吻合程度。理论上的数学模型和实验测量结果之间缺乏一致性,往往导致更好的理论被开发出来,从而取得重要进展。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数学建模math modelling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。我们的专家在代写数学建模math modelling代写方面经验极为丰富,各种代写数学建模math modelling相关的作业也就用不着说。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Electrical Networks and Kirchhoff’s Laws

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Electrical Networks and Kirchhoff’s Laws

For more than a hundred years after Euler solved the Konigsberg problem in 1736, graph theory continued to deal with interesting puzzles only. It was in 1849 that Kirchhoff’s formulation of his laws of electrical currents in graph-theoretic terms led to interest in serious applications of graph theory.

An electrical circuit (Figures 7.25a, $b$, and $c$ ) consists of resistors $R_p, R_2, \ldots$, inductances $L_p$, $L_2, \ldots$, capacitors $C_1, C_2$ and batteries $B_1, B_2$, etc.

The network diagram represents two independent aspects of an electrical network. The first gives the interconnection between components and the second gives the voltage-current relationship of each component. The first aspect is called network topology and can be modeled graphically. This aspect is independent of voltages and currents. The second aspect involves voltages and current and is modeled through differential equations.

For topological purposes, lengths and shapes of connections are not important and graphs of Figures 7.25(a), 7.25(b), and $7.25(c)$ are isomorphic.

For stating Kirchhoff’s laws, we need two incidence matrices associated with the graph. If $v$ and $e$ denote the number of vertices and edges respectively, we define the vertex or incidence matrix $A=\left[a_{i j}\right]$ as follows:
$$
\begin{aligned}
& a_{i j}=1 ; \text { if the edge } j \text { is incident at vertex } i . \
& a_{i j}=0 \text {; if the edge } j \text { is not incident at vertex } i .
\end{aligned}
$$
This consists of $v$ rows and $e$ columns. For graph $7.25, A$ is given by
$$
\begin{aligned}
& \begin{array}{llllll}
1 & 2 & 3 & 4 & 5 & 6
\end{array} \
& A=\begin{array}{l}
a \
b \
c \
d
\end{array}\left[\begin{array}{llllll}
0 & 1 & 1 & 0 & 1 & 0 \
1 & 1 & 0 & 1 & 0 & 0 \
1 & 0 & 1 & 0 & 0 & 1 \
0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 1
\end{array}\right] \
&
\end{aligned}
$$

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Lumped Mechanical Systems

If the linear graph represents a lumped mechanical system with the vertices representing rigid bodies, matrices $A$ and $B$ arise of Newton’s force and displacement equations respectively and $v-1$ and $e-v+1$ represent the number of linearly independent force and displacement equations.

The four-color problem that every plane map, however complex, can be colored with four colors in such a way that two neighboring regions get different colors, challenged and fascinated mathematicians for over one hundred years till it was finally solved by Appall and Haken in 1976 by using over 1000 hours of computer time. The problem is essentially graph-theoretic since the sizes and shapes of regions are not important. That four colors are necessary is easily seen by considering the simple graph in Figure 7.26. It was the proof of the sufficiency that took more than a hundred years. However the efforts to solve this problem led to the development of many other graph-theoretic models.

Similar map-coloring problems arise for the coloring of maps on the surface of a sphere, a torus, or other surfaces. However many of these were solved even before the simpler-looking four-color problem was disposed of.

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Electrical Networks and Kirchhoff’s Laws

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Electrical Networks and Kirchhoff’s Laws

在欧拉于1736年解决柯尼斯堡问题后的一百多年里,图论继续只处理有趣的谜题。正是在1849年,基尔霍夫用图论的术语阐述了他的电流定律,引起了人们对图论的严肃应用的兴趣。

电路(图7.25a、$b$和$c$)由电阻$R_p, R_2, \ldots$、电感$L_p$、$L_2, \ldots$、电容$C_1, C_2$和电池$B_1, B_2$等组成。

网络图表示电网的两个独立方面。第一个给出了组件之间的互连,第二个给出了每个组件的电压-电流关系。第一个方面称为网络拓扑,可以图形化建模。这方面与电压和电流无关。第二个方面涉及电压和电流,并通过微分方程建模。

出于拓扑学目的,连接的长度和形状并不重要,图7.25(a)、7.25(b)和$7.25(c)$的图是同构的。

为了说明基尔霍夫定律,我们需要两个与图相关的关联矩阵。如果$v$和$e$分别表示顶点和边的数量,我们定义顶点或关联矩阵$A=\left[a_{i j}\right]$如下:
$$
\begin{aligned}
& a_{i j}=1 ; \text { if the edge } j \text { is incident at vertex } i . \
& a_{i j}=0 \text {; if the edge } j \text { is not incident at vertex } i .
\end{aligned}
$$
它由$v$行和$e$列组成。对于图形$7.25, A$由
$$
\begin{aligned}
& \begin{array}{llllll}
1 & 2 & 3 & 4 & 5 & 6
\end{array} \
& A=\begin{array}{l}
a \
b \
c \
d
\end{array}\left[\begin{array}{llllll}
0 & 1 & 1 & 0 & 1 & 0 \
1 & 1 & 0 & 1 & 0 & 0 \
1 & 0 & 1 & 0 & 0 & 1 \
0 & 0 & 0 & 1 & 1 & 1
\end{array}\right] \
&
\end{aligned}
$$

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Lumped Mechanical Systems

如果线性图表示一个集总机械系统,其顶点表示刚体,则牛顿力和位移方程的矩阵分别为$A$和$B$, $v-1$和$e-v+1$表示线性无关的力和位移方程的个数。

四色问题,每个平面地图,无论多么复杂,都可以用四种颜色着色,这样两个相邻的区域就会得到不同的颜色。这个问题困扰了数学家一百多年,直到1976年,apall和Haken用了1000多个小时的计算机时间才最终解决了这个问题。这个问题本质上是图论的,因为区域的大小和形状并不重要。通过考虑图7.26中的简单图形,很容易看出四种颜色是必要的。这是用了一百多年的时间来证明充足性的证据。然而,解决这个问题的努力导致了许多其他图论模型的发展。

类似的地图着色问题出现在球面、环面或其他表面上的地图着色上。然而,其中许多问题甚至在看起来更简单的四色问题被解决之前就已经解决了。

数学代写|数学建模代写math modelling代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Representing Results of Tournaments

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling 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。数学建模Mathematical Modeling是使用数学概念和语言对一个具体系统的抽象描述。建立数学模型的过程被称为数学建模。数学模型被用于自然科学(如物理学、生物学、地球科学、化学)和工程学科(如计算机科学、电气工程),以及非物理系统,如社会科学(如经济学、心理学、社会学、政治学)。使用数学模型来解决商业或军事行动中的问题是运筹学领域的一个重要部分。数学模型也被用于音乐、语言学、和哲学(例如,集中用于分析哲学)。

数学建模Mathematical Modeling可以有很多形式,包括动态系统、统计模型、微分方程或博弈论模型。这些和其他类型的模型可以重叠,一个特定的模型涉及各种抽象结构。一般来说,数学模型可能包括逻辑模型。在许多情况下,一个科学领域的质量取决于在理论方面开发的数学模型与可重复的实验结果的吻合程度。理论上的数学模型和实验测量结果之间缺乏一致性,往往导致更好的理论被开发出来,从而取得重要进展。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数学建模math modelling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。我们的专家在代写数学建模math modelling代写方面经验极为丰富,各种代写数学建模math modelling相关的作业也就用不着说。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Representing Results of Tournaments

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Representing Results of Tournaments

The graph (Figure 7.4) shows that:
(i) Team $A$ has defeated teams $B, C, E$.
(ii) Team $B$ has defeated teams $C, E$.
(iii) Team $E$ has defeated team $D$.
(iv) Matches between $A$ and $D, B$ and $D, C$ and $D$, and $C$ and $E$ have yet to be played.

One-Way Traffic Problems
The road map of a city can be represented by a directed graph. If only oneway traffic is allowed from point $a$ to point $b$, we draw an edge directed from $a$ to $b$. If traffic is allowed both ways, we can either draw two edges, one directed from $a$ to $b$ and the other directed from $b$ to $a$ or simply draw an undirected edge between $a$ and $b$. The problem is to find whether we can introduce one-way traffic on some or all of the roads without preventing persons from going from any point of the city to any other point. In other words, we have to find when the edges of a graph can be given direction in such a way that there is a directed path from any vertex to every other. It is easily seen that one-way traffic on the road $D E$ cannot be introduced without disconnecting the vertices of the graph .

In Figure 7.5(a), $D E$ can be regarded as a bridge connecting two regions of the town. In Figure 7.5(b) $D E$ can be regarded as a blind street on which two-way traffic is necessary. Edges like $D E$ are called separating edges, while other edges are called circuit edges. It is necessary that on separating edges, two-way traffic should be permitted. It can also be shown that this is sufficient. In other words, the following theorem can be established:

If $G$ is an undirected connected graph, then one can always direct the circuit edges of $G$ and leave the separating edges undirected (or both ways directed) so that there is a directed path from any given vertex to any other vertex.

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Genetic Graphs

In a genetic graph, we draw a directed edge from $A$ to $B$ to indicate that $B$ is the child of $A$. In general each vertex will have two incoming edges, one from the vertex representing the father and the other from the vertex representing the mother. If the father or mother is unknown, there may be less than two incoming edges. Thus, in a genetic graph, the local degree of incoming edges at each vertex must be less than or equal to two. This is a necessary condition for a directed graph to be a genetic graph, but it is not a sufficient condition. Thus, Figure 7.6 does not give a genetic graph in spite of the fact that the number of incoming edges at each vertex does not exceed two. Suppose $A_1$ is male, then $A_2$ must be female, since $A_1, A_2$ have a child $B_1$ Then $A_3$ must be male, since $A_1, A_2$ have a child $B_1$. Now $A_1, A_3$ being both males cannot have a child $B_3$.

If $a$ is senior to $b$, we write $a S b$ and draw a directed edge from $a$ to $b$. Thus the organizational structure of a group may be represented by a graph like the following (Figure 7.7).

The relationship $S$ satisfies the following properties:
(i) $\sim(a \mathrm{Sa})$, i.e., no one is his own senior.
(ii) $a S b=\sim(b S a)$, i.e., $a$ is senior to $b$ implies that $b$ is not senior to $a$.
(iii) $a S b, b S c \Rightarrow a S c$, i.e., if $a$ is senior to $b$ and $b$ is senior to $c$, then $a$ is senior to $c$.
The following theorem can easily be proved: “The necessary and sufficient condition that the previous three requirements hold is that the graph of an organization should be free of cycles.”
We want now to develop a measure for the status of each person. The status $m(x)$ of the individual should satisfy the following reasonable requirements:
(i) $m(x)$ is always a whole number.
(ii) If $x$ has no subordinate, $m(x)=0$.
(iii) If, without otherwise changing the structure, we add a new individual subordinate to $x$, then $m(x)$ increases.
(iv) If, without otherwise changing the structure, we move a subordinate of $a$ to a lower level relative to $x$, then $m(x)$ increases.

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Representing Results of Tournaments

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Representing Results of Tournaments

由图7.4可知:
(i) $A$队击败$B, C, E$队。
(ii) $B$队击败$C, E$队。
(iii) $E$队击败$D$队。
(四)$A$与$D, B$、$D, C$与$D$、$C$与$E$之间的比赛尚未进行。

单向交通问题
城市的路线图可以用有向图表示。如果从点$a$到点$b$只允许单向流量,我们画一条从$a$到$b$的边。如果允许双向流量,我们可以画两条边,一条从$a$到$b$,另一条从$b$到$a$,或者简单地在$a$和$b$之间画一条无向边。问题是我们能否在部分或全部道路上引入单向交通,而不妨碍人们从城市的任何地方到任何其他地方。换句话说,我们必须找到一个图的边在什么情况下可以被给定方向使得从任意顶点到其他顶点都有一条有向路径。很容易看出,如果不断开图上的顶点,就不能引入道路$D E$上的单向交通。

在图7.5(a)中,$D E$可以看作是连接城镇两个区域的桥梁。在图7.5(b)中,$D E$可视为一条需要双向交通的盲道。像$D E$这样的边被称为分离边,而其他边被称为回路边。在分隔的边缘上,必须允许双向交通。也可以证明这是充分的。也就是说,可以建立如下定理:

如果$G$是一个无向连接图,那么人们总是可以引导$G$的电路边,并使分离边无向(或双向有向),这样就有一条从任何给定顶点到任何其他顶点的有向路径。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Genetic Graphs

在遗传图中,我们画一条从$A$到$B$的有向边,表示$B$是$A$的子基因。一般来说,每个顶点都有两条边,一条来自代表父顶点的顶点,另一条来自代表母顶点的顶点。如果父亲或母亲是未知的,可能有少于两个传入边。因此,在遗传图中,每个顶点的传入边的局部度必须小于或等于2。这是有向图成为遗传图的必要条件,但不是充分条件。因此,尽管每个顶点的入边数不超过两条,但图7.6并没有给出遗传图。假设$A_1$是男性,那么$A_2$一定是女性,因为$A_1, A_2$有一个孩子$B_1$那么$A_3$一定是男性,因为$A_1, A_2$有一个孩子$B_1$。现在$A_1, A_3$都是男性不能生孩子$B_3$。

如果$a$比$b$高级,我们写$a S b$并画一条从$a$到$b$的有向边。因此,一个组的组织结构可以用下图(图7.7)来表示。

关系$S$满足以下属性:
(一)$\sim(a \mathrm{Sa})$,即没有人是自己的前辈。
(ii) $a S b=\sim(b S a)$,即$a$优先于$b$意味着$b$不优先于$a$。
(iii) $a S b, b S c \Rightarrow a S c$,即,如果$a$优先于$b$, $b$优先于$c$,则$a$优先于$c$。
下面的定理可以很容易地被证明:“前三个条件成立的充分必要条件是组织的图应该是无循环的。”
我们现在要制定一个衡量每个人地位的标准。个人身份$m(x)$应符合以下合理要求:
(i) $m(x)$总是一个整数。
(ii)如$x$无下属,则为$m(x)=0$。
(iii)如果,在不改变结构的情况下,我们向$x$添加一个新的个体下属,那么$m(x)$增加。
(iv)如果在不改变结构的情况下,将$a$的下属移到相对于$x$的较低级别,则$m(x)$增加。

数学代写|数学建模代写math modelling代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|One-Dimensional Heat Flow

如果你也在 怎样代写有限元方法finite differences method 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。有限元方法finite differences method在数值分析中,是一类通过用有限差分逼近导数解决微分方程的数值技术。空间域和时间间隔(如果适用)都被离散化,或被分成有限的步骤,通过解决包含有限差分和附近点的数值的代数方程来逼近这些离散点的解的数值。

有限元方法finite differences method有限差分法将可能是非线性的常微分方程(ODE)或偏微分方程(PDE)转换成可以用矩阵代数技术解决的线性方程系统。现代计算机可以有效地进行这些线性代数计算,再加上其相对容易实现,使得FDM在现代数值分析中得到了广泛的应用。今天,FDM与有限元方法一样,是数值解决PDE的最常用方法之一。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写有限元方法Finite Element Method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。我们的专家在代写有限元方法Finite Element Method代写方面经验极为丰富,各种代写有限元方法Finite Element Method相关的作业也就用不着说。

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|One-Dimensional Heat Flow

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|One-Dimensional Heat Flow

The principle of balance of energy, which can be stated as the time-rate of change of internal energy of a system is equal to the heat input to the system, for a one-dimensional heat flow (e.g., in a plane wall or a fin) results in the equation
$$
c_1 \frac{\partial u}{\partial t}-\frac{\partial}{\partial x}\left(k A \frac{\partial u}{\partial x}\right)=f(x, t), \quad 00
$$
where $u$ denotes the temperature above a reference temperature $\left(u=T-T_0\right.$ ), $c_1=c_v \rho A, k$ denotes the thermal conductivity, $\rho$ is the mass density, $A$ is the cross-sectional area, $c_v$ is the specific heat at constant volume, and $f$ is the internal heat generation per unit length, all of which can be, in general, known functions of position $x$ and time $t$.

The following equation of motion arises in connection with the axial motion
of a bar:
$$
c_2 \frac{\partial^2 u}{\partial t^2}-\frac{\partial}{\partial x}\left(E A \frac{\partial u}{\partial x}\right)=f(x, t), 00
$$
where $u$ denotes the axial displacement, $c_2=\rho A, E$ is the modulus of elasticity, $A$ is the area of cross section, $\rho$ is the mass density, and $f$ is the axial force per unit length.

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Bending of Beams: The Euler–Bernoulli Beam Theory

The equation of motion of bending of beams using the Euler-Bernoulli beam theory is given by (see Examples 2.3.5 and 2.3.6 and the textbook by Reddy [1], pp. 73-76 for the development of the EBT)
$$
c_2 \frac{\partial^2 w}{\partial t^2}-c_3 \frac{\partial^4 w}{\partial t^2 \partial x^2}+\frac{\partial^2}{\partial x^2}\left(E I \frac{\partial^2 w}{\partial x^2}\right)=q(x, t), 00
$$
where $c_2=\rho A$ and $c_3=\rho I ; \rho$ denotes the mass density per unit length, $A$ the area of cross section, $E$ the modulus, and $I$ the moment of inertia.

$$
A_t u+A_{x t} u+A_x u=f(\mathbf{x}, t) \text { in } \Omega
$$
where $A_t$ is a linear differential operator in time $t, A_x$ is a linear differential operator in the spatial coordinates $\mathbf{x}, A_{x t}$ is a linear differential operator in both $t$ and $\mathbf{x}, f$ is a “forcing” function of position $\mathbf{x}$ and time $t$. Examples of the operator equation Eq. (7.2.5) are provided by Eqs. (7.2.1)-(7.2.4b), where operators $A_t, A_{x t}$, and $A_x$ can be readily identified $\left[A_{x t} \neq 0\right.$ only in Eq. (7.2.3)].
Equations containing first-order time derivatives are called parabolic equations while those containing second-order time derivatives are termed hyperbolic equations. The operator equations that describe the steady-state response can be obtained by setting the time-dependent parts to zero. Analysis of the time-dependent problems to determine their time-dependent solution $u(\mathbf{x}, t)$ is known as the transient analysis and $u(\mathbf{x}, t)$ is called the transient response, and it is presented in Section 7.4. The eigenvalue problem associated with a time-dependent problem can be derived from the governing equations of motion by assuming a suitable (i.e., decaying or periodic type) solution form. Details are presented in the next section.

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|One-Dimensional Heat Flow

有限元方法代考

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|One-Dimensional Heat Flow

对于一维热流(如平面壁面或翅片内的热流),能量平衡原理可以表示为系统内能的时间变化率等于系统输入的热量
$$
c_1 \frac{\partial u}{\partial t}-\frac{\partial}{\partial x}\left(k A \frac{\partial u}{\partial x}\right)=f(x, t), \quad 00
$$
其中$u$为参考温度以上的温度($\left(u=T-T_0\right.$), $c_1=c_v \rho A, k$为导热系数,$\rho$为质量密度,$A$为截面积,$c_v$为定容比热,$f$为单位长度内部产生的热量,一般来说,这些都可以是位置$x$和时间$t$的已知函数。

下面的运动方程与轴向运动有关
酒吧的:
$$
c_2 \frac{\partial^2 u}{\partial t^2}-\frac{\partial}{\partial x}\left(E A \frac{\partial u}{\partial x}\right)=f(x, t), 00
$$
式中$u$为轴向位移,$c_2=\rho A, E$为弹性模量,$A$为截面面积,$\rho$为质量密度,$f$为单位长度轴向力。

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考|Bending of Beams: The Euler–Bernoulli Beam Theory

采用欧拉-伯努利梁理论的梁的弯曲运动方程由(例2.3.5和2.3.6以及Reddy[1]的教材73-76页)给出。
$$
c_2 \frac{\partial^2 w}{\partial t^2}-c_3 \frac{\partial^4 w}{\partial t^2 \partial x^2}+\frac{\partial^2}{\partial x^2}\left(E I \frac{\partial^2 w}{\partial x^2}\right)=q(x, t), 00
$$
式中$c_2=\rho A$和$c_3=\rho I ; \rho$为单位长度的质量密度,$A$为截面面积,$E$为模量,$I$为转动惯量。

$$
A_t u+A_{x t} u+A_x u=f(\mathbf{x}, t) \text { in } \Omega
$$
其中$A_t$是时间上的线性微分算子$t, A_x$是空间坐标上的线性微分算子$\mathbf{x}, A_{x t}$是$t$和$\mathbf{x}, f$的线性微分算子是位置$\mathbf{x}$和时间$t$的“强制”函数。方程提供了算子方程Eq.(7.2.5)的例子。(7.2.1)-(7.2.4b),其中运算符$A_t, A_{x t}$和$A_x$可以很容易地识别$\left[A_{x t} \neq 0\right.$只在式(7.2.3)中]。
含有一阶时间导数的方程称为抛物方程,而含有二阶时间导数的方程称为双曲方程。描述稳态响应的算子方程可以通过将与时间相关的部分设置为零来获得。分析时变问题以确定其时变解$u(\mathbf{x}, t)$称为暂态分析,$u(\mathbf{x}, t)$称为暂态响应,在第7.4节中给出。与时间相关问题相关的特征值问题可以通过假设合适的(即衰减型或周期型)解形式从运动控制方程中导出。详细信息将在下一节中介绍。

数学代写|有限元方法代写Finite Element Method代考 请认准statistics-lab™

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写