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线性规划，数学建模技术，其中一个线性函数在受到各种约束时被最大化或最小化。这种技术对于指导商业规划、工业工程中的定量决策非常有用，在较小的程度上也适用于社会和物理科学。

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• Statistical Computing 统计计算
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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Error of Floating-Point Arithmetic

As a basic tool for modern numerical computation, a computer is indispensable. LP without it is not imaginable. In using a computer, however, numerical errors are unavoidable because it can only represent a proper subset $F$ of real numbers, and as a result, data can only be stored and calculated with finite digits. On one hand, primary data may be out of $F$ and expressed approximately; on the other hand, numerical results yielded from subsequent operations of arithmetic may have to be rounded. Errors arising therefrom are called rounding errors.

The set $F$ of the floating-point values represented by a computer is characterized by 4 positive integers: the base $\beta$, precision (mantissa digits) $t$, and exponent range $[L, U]$ (Forsythe et al. 1977, pp 10-29). More precisely, a computer can represent all nonzero numbers of the following form:
$$
f l(x)=\pm . \alpha_1 \ldots \alpha_t \beta^e, \quad 0 \leq \alpha_i<\beta, i=1, \ldots, t, \quad \alpha_1 \neq 0 ; \quad L \leq e \leq U,
$$
which together with 0 constitute $F$, and where $\alpha_1 \ldots \alpha_t$ is called mantissa part and $\beta^e$ is the exponent part.
We use the notation
$$
m=\beta^{L-1}, \quad M=\beta^U\left(1-\beta^{-t}\right) .
$$
It is clear that for any floating-point number $f l(x) \in F$, it holds that $m \leq|x| \leq M$. Thus, $F$ is a set of non-uniformly distributed rational numbers. Define the set
$$
S={x \in \mathcal{R}|m \leq| x \mid \leq M} .
$$

Then, for any $0 \neq x \in S$, the approximate number $f l(x)$, yielded from the computer, only holds mantissa of $t$ digits, via the following two methods:
(i) Rounding method: It is based on the $(t+1)$ th digit of the mantissa of $x$. The digits at this position and after are all taken off if this digit is less than a half of $\beta$; in the other case, the digits are taken off after a unit is added to the previous digit. The associated absolute error bound is then
$$
|f l(x)-x| \leq \frac{1}{2} \beta^{e-t} .
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|From Real-Life Issue to LP Model

In practice, there are usually many schemes to be chosen by a decision maker, and different schemes may lead to widely diverging outcomes, as is crucial in fierce competition. This situation provides a wide stage for the decision maker to play.

Making decisions just based on experience cannot be mentioned in the same breath with mathematical tools.

The formation of a mathematical model is the first step toward the application of LP. Based on full and reliable data gathered, a good model comes from one’s knowledge, skill, experience, and wisdom. This topic is beyond the scope of this book, and this section only gives the reader a taste of simple examples.

Example 1.2.1 A manufacturer, who has 1100 tons of $\log$, is committed by contract to supply 470 tons of lath to a company. There is a $6 \%$ loss in log when it is processed into laths. In addition, the production costs have risen since the signing of the contract, while the selling price of lath remains the same. In fact, he can make more profit by selling the log as raw material to another firm. What can the manufacturer do to have the maximum profit while still honoring the contract?
This problem can be solved algebraically. Let $x$ be the number of tons of logs the manufacturer can sell as raw material, and let $y$ be the number of logs available to produce lath. It is clear that
$$
x+y=1100,
$$
where $x$ should be maximized to gain the maximum profit. On the other hand, since $6 \%$ out of $y$ is lost during the manufacturing process, the actual amount of lath produced is
$$
y-0.06 y,
$$
which, associated with the contract, must be equal to 470 tons, i.e.,
$$
y-0.06 y=470 .
$$

线性规划代写

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Error of Floating-Point Arithmetic

作为现代数值计算的基本工具，计算机是必不可少的。没有它的 LP是不可想象的。然而，在使用计算 机时，数值错误是不可避免的，因为它只能表示一个适当的子集 $F$ 实数，因此，数据只能用有限的数字 存储和计算。一方面，原始数据可能不 $F$ 并表示大约；另一方面，后续算术运算产生的数值结果可能必 须四舍五入。由此产生的误差称为舍入误差。
套装 $F$ 计算机表示的浮点值的特征是 4 个正整数：基数 $\beta$ ，精度（尾数） $t$ ，和指数范围 $[L, U]$ (Forsythe 等人，1977 年，第 10-29 页)。更准确地说，计算机可以表示以下形式的所有非零数:
$$
f l(x)=\pm . \alpha_1 \ldots \alpha_t \beta^e, \quad 0 \leq \alpha_i<\beta, i=1, \ldots, t, \quad \alpha_1 \neq 0 ; \quad L \leq e \leq U
$$
与 0 一起构成 $F$ ，在哪里 $\alpha_1 \ldots \alpha_t$ 称为尾数部分，并且 $\beta^e$ 是指数部分。 我们使用符号
$$
m=\beta^{L-1}, \quad M=\beta^U\left(1-\beta^{-t}\right) .
$$
显然对于任何浮点数 $f l(x) \in F$ ，它认为 $m \leq|x| \leq M$. 因此， $F$ 是一组非均匀分布的有理数。定义 集合
$$
S=x \in \mathcal{R}|m \leq| x \mid \leq M .
$$
那么，对于任何 $0 \neq x \in S$ ，大概数 $f l(x)$ ，从计算机中产生，只包含尾数 $t$ 数字，通过以下两种方法: (i) 四舍五入法: 它是基于 $(t+1)$ 的尾数的第 th 位 $x$. 如果该位小于半数，则该位及之后的位全部去掉 $\beta$; 在另一种情况下，在将一个单位添加到前一个数字后，数字将被删除。相关的绝对误差界限是
$$
|f l(x)-x| \leq \frac{1}{2} \beta^{e-t}
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|From Real-Life Issue to LP Model

在实践中，通常有许多方案可供决策者选择，不同的方案可能导致大相径庭的结果，这在激烈的竞争中 至关重要。这种情况为决策者发挥提供了广阔的舞台。
仅凭经验做出决策与数学工具无法相提并论。
建立数学模型是LP走向应用的第一步。基于收集到的完整可靠的数据，一个好的模型来自于一个人的 知识、技能、经验和智慧。这个主题超出了本书的范围，本节仅让读者领略简单的例子。
示例 $1.2 .1$ 某制造商，拥有 1100 吨log，根据合同承诺向一家公司供应 470 吨板条。有一个 $6 \%$ 加工 成板条时原木损失。此外，合同签订后生产成本有所上升，而板条的售价却保持不变。事实上，他可以 通过将原木作为原材料出售给另一家公司来赚取更多利润。制造商如何才能在遵守合同的同时获得最大 利润?
这个问题可以用代数方法解决。让 $x$ 是制造商可以作为原材料出售的原木吨数，并且让 $y$ 是可用于生产 板条的原木数量。很清楚
$$
x+y=1100 \text {, }
$$
在哪里 $x$ 应该最大化以获得最大利润。另一方面，由于 $6 \%$ 在…..之外 $y$ 在制造过程中丢失，实际生产的 板条数量为
$$
y-0.06 y
$$
其中，与合同相关，必须等于 470 吨，即，
$$
y-0.06 y=470 \text {. }
$$

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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
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数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Basic Feasible Solutions

Consider the system of equalities
$$
\mathbf{A x}=\mathbf{b},
$$
where $\mathbf{x}$ is an $n$-vector, $\mathbf{b}$ is an $m$-vector, and $\mathbf{A}$ is an $m \times n$ matrix. Suppose that from the $n$ columns of $\mathbf{A}$ we select a set of $m$ linearly independent columns (such a set exists if the rank of $\mathbf{A}$ is $m$ ). For notational simplicity assume that we select the first $m$ columns of $\mathbf{A}$ and denote the $m \times m$ matrix determined by these columns by B. The matrix $\mathbf{B}$ is then nonsingular and we may uniquely solve the equation.
$$
\mathbf{B x}{\mathbf{B}}=\mathbf{b} \quad \text { or } \quad \mathbf{x}{\mathbf{B}}=\mathbf{B}^{-1} \mathbf{b}
$$
for the $m$-vector $\mathbf{x}{\mathbf{B}}$ whose components are associated with the columns of submatrix $\mathbf{B}$ according to the same index order. By putting $\mathbf{x}=\left(\mathbf{x}{\mathbf{B}}, \mathbf{0}\right)$ (that is, setting the first $m$ components of $\mathbf{x}$ equal to those of $\mathbf{x}{\mathbf{B}}$ and the remaining components equal to zero), we obtain a solution to $\mathbf{A x}=\mathbf{b}$. This leads to the following definition. Definition Given the set of $m$ simultaneous linear equations in $n$ unknowns (2.10), let $\mathbf{B}$ be any nonsingular $m \times m$ submatrix made up of columns of $\mathbf{A}$. Then, if all $n-m$ components of $\mathbf{x}$ not associated with columns of $\mathbf{B}$ are set equal to zero, the solution to the resulting set of equations is said to be a basic solution to (2.10) with respect to basis $\mathbf{B}$. The components of $\mathbf{x}$ associated with the columns of $\mathbf{B}$. denoted by subvector $\mathbf{X}{\mathbf{R}}$ according to the same column index order in $\mathbf{B}$ throughout this book, are called basic variables.
In the above definition we refer to $\mathbf{B}$ as a basis, since $\mathbf{B}$ consists of $m$ linearly independent columns that can be regarded as a basis for the space $E^{m}$. The basic solution corresponds to an expression for the vector $\mathbf{b}$ as a linear combination of these basis vectors. This interpretation is discussed further in the next section.

In general, of course, Eq. (2.10) may have no basic solutions. However, we may avoid trivialities and difficulties of a nonessential nature by making certain elementary assumptions regarding the structure of the matrix $\mathbf{A}$. First, we usually assume that $n>m$, that is, the number of variables $x_{j}$ exceeds the number of equality constraints. Second, we usually assume that the rows of $\mathbf{A}$ are linearly independent, corresponding to linear independence of the $m$ equations. A linear dependency among the rows of $\mathbf{A}$ would lead either to contradictory constraints and hence no solutions to $(2.10)$, or to a redundancy that could be eliminated. Formally, we explicitly make the following assumption in our development, unless noted otherwise.

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|The Fundamental Theorem of Linear Programming

In this section, through the fundamental theorem of linear programming, we establish the primary importance of basic feasible solutions in solving linear programs. The method of proof of the theorem is in many respects as important as the result itself, since it represents the beginning of the development of the simplex method. The theorem (due to Carathéodory) itself shows that it is necessary only to consider basic feasible solutions when seeking an optimal solution to a linear program because the optimal value is always achieved at such a solution.
Corresponding to a linear program in standard form
$$
\begin{aligned}
&\operatorname{minimize} \mathbf{c}^{T} \mathbf{x} \
&\text { subject to } \mathbf{A x}=\mathbf{b}, \mathbf{x} \geqslant \mathbf{0}
\end{aligned}
$$
a feasible solution to the constraints that achieves the minimum value of the objective function subject to those constraints is said to be an optimal feasible solution. If this solution is basic, it is an optimal basic feasible solution.
Fundamental Theorem of Linear Programming Given a linear program in standard form (2.13) where $\mathbf{A}$ is an $m \times n$ matrix of rank $m$,
i) if there is a feasible solution, there is a basic feasible solution;
ii) if there is an optimal feasible solution, there is an optimal basic feasible solution.
Proof of (i) Denote the columns of $\mathbf{A}$ by $\mathbf{a}{1}, \mathbf{a}{2}, \ldots, \mathbf{a}{n}$. Suppose $\mathbf{x}=$ $\left(x{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\right)$ is a feasible solution. Then, in terms of the columns of $\mathbf{A}$, this solution satisfies:
$$
x_{1} \mathbf{a}{1}+x{2} \mathbf{a}{2}+\cdots+x{n} \mathbf{a}{n}=\mathbf{b} . $$ Assume that exactly $p$ of the variables $x{i}$ are greater than zero, and for convenience, that they are the first $p$ variables. Thus
$$
x_{1} \mathbf{a}{1}+x{2} \mathbf{a}{2}+\cdots+x{p} \mathbf{a}_{p}=\mathbf{b}
$$

线性规划代写

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Basic Feasible Solutions

考虑平等系统
$$
\mathbf{A} \mathbf{x}=\mathbf{b},
$$
在哪里 $\mathbf{x}$ 是一个 $n$-向量， $\mathbf{b}$ 是一个 $m$ – 矢量和 $\mathbf{A}$ 是一个 $m \times n$ 矩阵。假设从 $n$ 列 $\mathbf{A}$ 我们选择一组 $m$ 线性独立的列 后是非单词，我们可以唯一地求解方程。
$$
\mathbf{B} \mathbf{x} \mathbf{B}=\mathbf{b} \quad \text { or } \quad \mathbf{x B}=\mathbf{B}^{-1} \mathbf{b}
$$
为了 $m$ – 向量 $\mathbf{x B}$ 其组件与subbatrix的列关联 $\mathbf{B}$ 根据相同的索引顺序。通过放 $\mathbf{x}=(\mathbf{x B}, \mathbf{0})$ (that is, setting the first $m$ 的组成部分 $\mathbf{x}$ 等于那些 $\mathbf{x B}$ 以及其余的组件等于零)，我们获得了一个解决方案 $\mathbf{A} \mathbf{x}=\mathbf{b}$. 这导致以下定 义。定义给定一组 $m$ 同时线性方程 $n$ 末知（2.10），让B成为任何非词 $m \times m$ 由列组成 $\mathbf{A}$. 然后，如果全部 $n-m$ 的组成部分 $\mathbf{x}$ 与 $\mathbf{B}$ 设置等于零，对最终方程组的解决方案被认为是基础 (2.10) 的基本解决方案 $\mathbf{B} .$ 的组成 部分 $\mathbf{x}$ 与 $\mathbf{B}$. 由子向量表示 $\mathbf{X R}$ 根据同一列索引顺序 $\mathbf{B}$ 在整本书中，称为基本变量。
在上面的定义中，我们指的是 $\mathbf{B}$ 作为一个基础 $\mathbf{B}$ 由组成 $m$ 线性独立的列可以被视为空间的基础 $E^{m}$. 基本解决方案 对应于向量的表达式b作为这些基矢量的线性组合。下一节将进一步讨论这种解释。
通常，等式。(2.10) 可能没有基本解决方案。但是，我们可以通过对矩阵的结构做出某些基本假设来避免非必要 性质的琐碎和困难 $\mathbf{A}$. 首先，我们通常假设 $n>m$ 也就是说，变量的数量 $x_{j}$ 超过平等约束的数量。其次，我们通常 假设 $\mathbf{A}$ 是线性独立的，对应于该线性独立性 $m$ 方程。行之间的线性依赖性 $\mathbf{A}$ 将导致矛盾的约束，因此没有解决方案 (2.10)，或可以消除的冗余。正式地，除非另有说明，否则我们在开发中明确做出以下假设。

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|The Fundamental Theorem of Linear Programming

在本节中，通过线性编程的基本定理，我们确定了基本可行解决方案在求解线性程序中的主要重要性。在许多方 面，定理的证明方法与结果本身一样重要，因为它代表了单纯形方法开发的开始。定理（由于carathéodory) 本身 表明，在寻求最佳解决方案的线性程序时，仅考虑基本可行解决方案，因为在这种解决方案下始终可以实现最佳 值。
对应于标准形式的线性程序
minimize $\mathbf{c}^{T} \mathbf{x} \quad$ subject to $\mathbf{A} \mathbf{x}=\mathbf{b}, \mathbf{x} \geqslant \mathbf{0}$
可行的解决方案，可以根据这些约束来实现目标函数的最低值的约束。如果该解决方案是基本的，则是最佳的基本 可行解决方案。
线性编程的基本定理给定标准形式的线性程序 (2.13) $\mathbf{A}$ 是一个 $m \times n$ 秩矩阵 $m$ ，
i) 如果有可行的解决方案，则有一个基本的可行解决方案；
ii) 如果有最佳的可行解决方案，则有一个最佳的基本可行解决方案。
(i) 表示的证明 $\mathbf{A}$ 经过 $\mathbf{a} 1, \mathbf{a} 2, \ldots, \mathbf{a}$. 认为 $\mathbf{x}=\left(x 1, x_{2}, \ldots, x_{n}\right)$ 是一个可行的解决方案。然后，就 $\mathbf{A}$ ，该解 决方案满足:
$$
x_{1} \mathbf{a} 1+x 2 \mathbf{a} 2+\cdots+x n \mathbf{a} n=\mathbf{b} .
$$
确切地假设 $p$ 变量 $x i$ 大于零，为了方便起见，它们是第一个 $p$ 变量。因此
$$
x_{1} \mathbf{a} 1+x 2 \mathbf{a} 2+\cdots+x p \mathbf{a}_{p}=\mathbf{b}
$$

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

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非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机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。

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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。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Iterative Algorithms and Convergence

The most important characteristic of a high-speed computer is its ability to perform repetitive operations efficiently, and in order to exploit this basic characteristic, most algorithms designed to solve large optimization problems are iterative in nature. Typically, in seeking a vector that solves the programming problem, an initial vector $\mathbf{x}{0}$ is selected and the algorithm generates an improved vector $\mathbf{x}{1}$. The process is repeated and a still better solution $\mathbf{x}{2}$ is found. Continuing in this fashion, a sequence of ever-improving points $\mathbf{x}{0}, \mathbf{x}{1}, \ldots, \mathbf{x}{k}, \ldots$, is found that approaches a solution point $\mathbf{x}^{*}$. For linear programming problems solved by the simplex method, the generated sequence is of finite length, reaching the solution point exactly after a finite (although initially unspecified) number of steps. For nonlinear programming problems or interior-point methods, the sequence generally does not ever exactly reach the solution point, but converges toward it. In operation, the process is terminated when a point sufficiently close to the solution point, say with at most a positive number $\epsilon(<1)$ error for practical purposes, is obtained (a solution with error $\epsilon=0$ is an exact solution).

The theory of iterative algorithms can be divided into two aspects. The first is concerned with the creation of the algorithms themselves. Algorithms are not conceived arbitrarily, but are based on a creative examination of the programming problem, its inherent structure, and the efficiencies of digital computers. The second aspect is the verification that a given algorithm will in fact generate a sequence that converges to a solution point. This aspect is referred to as global convergence, since it addresses the important question of whether the point sequence generated by an algorithm, when initiated far from the solution point, will eventually converge to it, and at what speed the sequence converges to the solution. One cannot regard a problem as solved simply because an algorithm is known which will converge to the solution, since it may require an exorbitant amount of time to reduce the error to an acceptable tolerance. It is essential when prescribing algorithms that some estimate of the time required is available. It is the convergence-rate aspect of the theory that allows some quantitative evaluation and comparison of different algorithms, and at least crudely, assigns a measure of tractability to a problem, as discussed in Sect.

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Examples of Linear Programming Problems

Linear programming has long proved its merit as a significant model of numerous allocation problems and economic phenomena. The continuously expanding literature of applications repeatedly demonstrates the importance of linear programming as a general framework for problem formulation. In this section we present some classic examples of situations that have natural formulations.

Example 1 (The Diet Problem) How can we determine the most economical diet that satisfies the basic minimum nutritional requirements for good health? Such a problem might, for example, be faced by the dietitian of a large army. We assume that there are available at the market $n$ different foods and that the $j$ th food sells at a price $c_{j}$ per unit. In addition there are $m$ basic nutritional ingredients and, to achieve a balanced diet, each individual must receive at least $b_{i}$ units of the $i$ th nutrient per day. Finally, we assume that each unit of food $j$ contains $a_{i j}$ units of the $i$ th nutrient.

If we denote by $x_{j}$ the number of units of food $j$ in the diet, the problem then is to select the $x_{j}$ ‘s to minimize the total cost
$$
c_{1} x_{1}+c_{2} x_{2}+\cdots+c_{n} x_{n}
$$
subject to the nutritional constraints
$$
a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\cdots+a_{i n} x_{n} \geqslant b_{i}, i=1, \ldots, m,
$$
and the nonnegativity constraints
$$
x_{1} \geqslant 0, x_{2} \geqslant 0, \ldots, x_{n} \geqslant 0
$$
on the food quantities.
This problem can be converted to standard form by subtracting a nonnegative surplus variable from the left side of each of the $m$ linear inequalities. The diet problem is discussed further in Chap. $3 .$

线性规划代写

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Iterative Algorithms and Convergence

高速计算机的最重要特征是它有效地执行重复操作的能力，并且为了利用这种基本特征，大多数旨在解决大型优化问题的算法本质上都是迭代性的。通常，在寻求解决编程问题的向量时，初始向量X0选择并生成改进的向量X1. 重复该过程，并且仍然是更好的解决方案X2被发现。以这种方式继续，一系列不断提高的要点X0,X1,…,Xķ,…，发现接近解决方案X∗. 对于通过单纯形方法解决的线性编程问题，生成的序列是有限长度，在有限的步骤数（尽管最初未指定）的步骤数之后精确地达到了解决方案。对于非线性规划问题或内点方法，序列通常不会完全到达解点，而是会向解点收敛。在运行中，当一个点足够接近溶液点时，该过程将终止ε(<1)出于实际目的而获得错误（具有错误的解决方案ε=0是确切的解决方案）。

迭代算法理论可以分为两个方面。第一个关注算法本身的创建。算法不是任意构想的，而是基于对编程问题的创造性检查，其固有的结构和数字计算机的效率。第二个方面是验证，给定算法实际上将生成一个序列，该序列会收敛到解决方案。该方面称为全局收敛，因为它解决了一个重要问题，即算法生成的点序列在远离解点时是否最终会收敛到它，以及以何种速度收敛到解决方案。一个人不能仅仅因为已知算法会收敛到解决方案，因此无法将问题视为解决的问题，由于可能需要大量的时间将误差降低到可接受的公差。在规定算法时，必须对所需时间进行一些估计。正是该理论的收敛速度方面允许对不同算法进行一些定量评估和比较，至少是粗略的，将障碍性的度量分配给了一个问题，如SECT中所述。

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Examples of Linear Programming Problems

长期以来，线性编程已证明其优点是众多分配问题和经济现象的重要模型。不断扩展的应用文献反复证明了线性编 程作为问题制定的一般框架的重要性。在本节中，我们介绍了具有自然配方的情况的一些经典示例。
示例1 (饮食问题) 我们如何确定满足良好健康基本营养需求的最经济饮食? 例如，大型军队的营养师可能会面对 这样的问题。我们假设市场上有可用的 $n$ 不同的食物 $j$ 食物以价格出售 $c_{j}$ 每单位。另外还有 $m$ 基本的营养成分，为 了达到均衡欧食，每个人必须至少接受 $b_{i}$ 单位 $i$ 每天营养。最后，我们假设每个食物 $j$ 包含 $a_{i j}$ 单位 $i$ 养分。
如果我们表示 $x_{j}$ 食物单位的数量 $j$ 在饮食中，问题是选择 $x_{j}$ 降低总费用
$$
c_{1} x_{1}+c_{2} x_{2}+\cdots+c_{n} x_{n}
$$
subject to the nutritional constraints
$$
a_{i 1} x_{1}+a_{i 2} x_{2}+\cdots+a_{i n} x_{n} \geqslant b_{i}, i=1, \ldots, m,
$$
and the nonnegativity constraints
$$
x_{1} \geqslant 0, x_{2} \geqslant 0, \ldots, x_{n} \geqslant 0
$$
关于食物数量。
可以通过从每个的左侧减去非负剩余变量来转换为标准形式 $m$ linear inequalities. The diet problem is discussed further in Chap. 3 .

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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如果你也在 怎样代写线性规划Linear Programming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。

线性规划，数学建模技术，其中一个线性函数在受到各种约束时被最大化或最小化。这种技术对于指导商业规划、工业工程中的定量决策非常有用，在较小的程度上也适用于社会和物理科学。

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我们提供的线性规划Linear Programming及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
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数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Unconstrained Problems

It may seem that unconstrained optimization problems are so devoid of structural properties as to preclude their applicability as useful models of meaningful problems. Quite the contrary is true for two reasons. First, it can be argued, quite convincingly, that if the scope of a problem is broadened to the consideration of all relevant decision variables, there may then be no constraints-or put another way, constraints represent artificial delimitations of scope, and when the scope is broadened the constraints vanish. Thus, for example, it may be argued that a budget constraint is not characteristic of a meaningful problem formulation; since by borrowing at some interest rate it is always possible to obtain additional funds, and hence rather than introducing a budget constraint, a term reflecting the cost of funds should be incorporated into the objective. A similar argument applies to constraints describing the availability of other resources which at some cost (however great) could be supplemented.

The second reason that many important problems can be regarded as having no constraints is that constrained problems are sometimes easily converted to unconstrained problems. For instance, the sole effect of equality constraints is simply to limit the degrees of freedom, by essentially making some variables functions of others. These dependencies can sometimes be explicitly characterized, and a new problem having its number of variables equal to the true degree of freedom can be determined. As a simple specific example, a constraint of the form $x_{1}+x_{2}=B$ can be eliminated by substituting $x_{2}=B-x_{1}$ everywhere else that $x_{2}$ appears in the problem.

Aside from representing a significant class of practical problems, the study of unconstrained problems, of course, provides a stepping stone toward the more general case of constrained problems. Many aspects of both theory and algorithms are most naturally motivated and verified for the unconstrained case before progressing to the constrained case.

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Constrained Problems

In spite of the arguments given above, many problems met in practice are formulated as constrained problems. This is because in most instances a complex problem such as, for example, the detailed production policy of a giant corporation, the planning of a large government agency, or even the design of a complex device cannot be directly treated in its entirety accounting for all possible choices, but instead must be decomposed into separate subproblems-each subproblem having constraints that are imposed to restrict its scope. Thus, in a planning problem, budget constraints are commonly imposed in order to decouple that one problem from a more global one. Therefore, one frequently encounters general nonlinear constrained mathematical programming problems.
The general mathematical programming problem can be stated as
In this formulation, $\mathbf{x}$ is an $n$-dimensional vector of unknowns, $\mathbf{x}=\left(x_{1}, x_{2}, \ldots\right.$, $\left.x_{n}\right)$, and $f, h_{i}, i=1,2, \ldots, m$, and $g_{j}, j=1,2, \ldots, p$, are real-valued functions of the variables $x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}$. The set $S$ is a subset of $n$-dimensional space. The function $f$ is the objective function of the problem and the equations, inequalities, and set restrictions are constraints.

Generally, in this book, additional assumptions are introduced in order to make the problem smooth in some suitable sense. For example, the functions in the problem are usually required to be continuous, or perhaps to have continuous derivatives. This ensures that small changes in $\mathbf{x}$ lead to small changes in other values associated with the problem. Also, the set $S$ is not allowed to be arbitrary but usually is required to be a connected region of $n$-dimensional space, rather than, for example, a set of distinct isolated points. This ensures that small changes in $\mathbf{x}$ can be made. Indeed, in a majority of problems treated, the set $S$ is taken to be the entire space; there is no set restriction.

In view of these smoothness assumptions, one might characterize the problems treated in this book as continuous variable programming, since we generally discuss problems where all variables and function values can be varied continuously. In fact, this assumption forms the basis of many of the algorithms discussed, which operate essentially by making a series of small movements in the unknown $\mathbf{x}$ vector.

线性规划代写

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Unconstrained Problems

似乎不受限制的优化问题没有结构属性，以至于它们的适用性是有意义的问题的有用模型。相反，有两个原因。首先，可以令人信服地说，如果问题的范围扩大到对所有相关决策变量的考虑，那么可能没有约束或换句话说，约束代表范围的人为界定，以及范围扩大了约束。因此，例如，可以说预算限制不是有意义的问题表述的特征。由于通过某种利率借贷，始终有可能获得额外的资金，因此而不是引入预算限制，而是 反映资金成本的术语应纳入目标。类似的论点适用于描述其他资源的可用性的约束，这些资源以某种代价（无论多么伟大）可以得到补充。

许多重要问题可以被视为没有限制的第二个原因是，有时受到约束问题很容易转换为无约束的问题。例如，平等约束的唯一效果仅仅是为了限制自由度，从本质上讲是通过使其他人的某些变量函数来限制自由度的。这些依赖性有时可以明确表征，并且可以确定具有等于真实自由度的变量数量的新问题。作为一个简单的特定示例，形式的约束X1+X2=乙可以通过替换来消除X2=乙−X1其他地方X2出现在问题中。

除了代表一类重要的实际问题之外，对无约束问题的研究当然为更普遍的有约束问题提供了垫脚石。理论和算法的许多方面都是最自然的动机和验证，并在不受约束的情况下进行了受限的案例。

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Constrained Problems

尽管有上述论点，但在实践中遇到的许多问题都被表述为受约束的问题。这是因为在大多数情况下，一个复杂的问题，例如大公司的详细生产政策、大型政府机构的规划，甚至是复杂设备的设计，都不能直接完整地处理。可能的选择，而必须将其分解为具有限制其范围的约束的单独的子问题 – 每个子问题。因此，在规划问题中，通常会施加预算约束，以便将该问题与更全局的问题分离。因此，人们经常遇到一般的非线性约束数学编程问题。
一般数学编程问题可以说为
在这个公式中，X是一个n- 未知数的维矢量，X=(X1,X2,…, Xn)， 和F,H一世,一世=1,2,…,米， 和Gj,j=1,2,…,p, are real-valued functions of the variables X1,X2,…,Xn. 套装小号是的一个子集n维空间。功能F是问题的目标函数，方程，不平等和设置限制是限制。

通常，在本书中，引入了其他假设，以使问题在某种程度上顺利进行。例如，问题中的功能通常是连续的，或者可能具有连续的导数。这确保了很小的变化X导致与问题相关的其他值的小变化。另外，集合小号不允许任意，但通常要求是n – 维空间，而不是例如一组不同的孤立点。这确保了很小的变化X可以做。确实，在大多数问题中，该集合小号被认为是整个空间；没有设定的限制。

鉴于这些平滑假设，人们可能会将本书中处理的问题描述为连续变量规划，因为我们通常讨论所有变量和函数值都可以连续变化的问题。实际上，此假设构成了讨论的许多算法的基础，这些算法基本上是通过在未知中进行一系列小动作来运行的X向量。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Linear Programming

Linear programming, hereafter LP , is without doubt the most natural mechanism for formulating a vast array of problems with modest effort. A linear programming problem is characterized, as the name implies, by linear functions of the unknowns; the objective is linear in the unknowns, and the constraints are linear equalities or linear inequalities in the unknowns. One familiar with other branches of linear mathematics might suspect, initially, that linear programming formulations are popular because the mathematics is nicer, the theory is richer, and the computation simpler for linear problems than for nonlinear ones. But, in fact, these are not the primary reasons. In terms of mathematical and computational properties, there are much broader classes of optimization problems than linear programming problems that have elegant and potent theories and for which effective algorithms are available. It seems that the popularity of linear programming lies primarily with the formulation phase of analysis rather than the solution phase-and for good cause. For one thing, a great number of constraints and objectives that arise in practice are indisputably linear. Thus, for example, if one formulates a problem with a budget constraint restricting the total amount of money to be allocated among two different commodities, the budget constraint takes the form $x_{1}+x_{2} \leq B$, where $x_{j}, i=1,2$,

is the amount allocated to activity $i$, and $B$ is the budget. Similarly, if the objective is, for example, maximum weight, then it can be expressed as $w_{1} x_{1}+w_{2} x_{2}$, where $w_{j}, i=1,2$, is the unit weight of the commodity $i$. The overall problem would be expressed as
$\operatorname{maximize} w_{1} x_{1}+w_{2} x_{2}$
subject to $x_{1}+x_{2} \leq B$,
$$
x_{1} \geq 0, x_{2} \geq 0 \text {, }
$$
which is an elementary linear program. The linearity of the budget constraint is extremely natural in this case and does not represent simply an approximation to a more general functional form.

Another reason that linear forms for constraints and objectives are so popular in problem formulation is that they are often the least difficult to define. Thus, even if an objective function is not purely linear by virtue of its inherent definition (as in the above example), it is often far easier to define it as being linear than to decide on some other functional form and convince others that the more complex form is the best possible choice. Linearity, therefore, by virtue of its simplicity, often is selected as the easy way out or, when seeking generality, as the only functional form that will be equally applicable (or nonapplicable) in a class of similar problems.

Of course, the theoretical and computational aspects do take on a somewhat special character for linear programming problems – the most significant development being the simplex method. This algorithm is developed in Chaps. 2 and 4. More recent interior point methods are nonlinear in character and these are developed in Chap. $5 .$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Conic Linear Programming

Conic Linear Programming, hereafter CLP, is a natural extension of linear programming. In LP, the variables may form a vector or point that is subjected to be componentwise nonnegative, while in CLP they form a point in a general pointed convex cone (see Appendix B.1) of an Euclidean space, such as a vector or a matrix of finite dimensions. Consider the three optimization problems below:

While these problems share the identical linear objective function and single linear equality constraint, the three variables form a point in three different cones as indicated by the bottom constraint: on the left they form a vector in the nonnegative orthant cone, in the middle they form a vector in a cone shaped like an ice cream cone, called a second-order cone, and on the right they form a 2-dimensional symmetric matrix required to be positive semidefinite or to be in a semidefinite cone.

Optimization problems involving quadratic functions may be formulated as problems with the second-order cone constraint, hereafter SOCP , which find wide applications in Financial Engineering. Optimization problems involving a variable matrix, like matrix completion in Machine Learning and covariance matrix estimation in Statistics, may be formulated as problems with the semidefinite cone constraint, hereafter SDP. Many applications and solution methods will be discussed in Chap. $6 .$

线性规划代写

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Linear Programming

毫无疑问，线性编程（以下简称LP) 是最自然的机制，即以适度的努力来制定各种各样的问题。顾名思义，通过末 知数的线性函数来表征线性编程问题。该目标是末知数中的线性，并且约束是末知数中的线性平等或线性不平等。 最初，一个熟悉线性数学的其他分支可能会怀疑，最初，线性编程公式是流行的，因为数学更好，理论更丰富，并 且对线性问题的计算比对于非线性问题更简单。但事实上，这些都不是主要原因。在数学和计算特性方面，有比线 性规划问题更广泛的优化问题类别，这些问题具有优雅而有效的理论，并且可以使用有效的算法。似乎线性规划的 流行主要在于分析的制定阶段，而不是解决阶段一一这是有充分理由的。一方面，实践中出现的大量约束和目标无 疑是线性的。因此，例如，如果用一个预算约束来制定一个问题，该约束限制了在两种不同商品之间分配的货币总 量，则预算约束采用以下形式 实践中出现的许多约束和目标无疑是线性的。因此，例如，如果一个人通过预算约束 提出问题，将要分配的总金额限制在两种不同商品之间实践中出现的许多约束和目标无疑是线性的。因此，例如， 如果一个人通过预算约束提出问题，将要分配的总金额限制在两种不同商品之间 $x_{1}+x_{2} \leq B$ ， 在哪里 $x_{j}, i=1,2$
是分配给活动的金额 $i$ ，和 $B$ 是预算。同样，如果目标是最大重量，则可以表示为 $w_{1} x_{1}+w_{2} x_{2}$ ，在哪里 $w_{j}, i=1,2$, 是商品的单位重量 $i$. 总体问题将表示为
maximize $w_{1} x_{1}+w_{2} x_{2}$
受制于 $x_{1}+x_{2} \leq B$
$$
x_{1} \geq 0, x_{2} \geq 0
$$
这是一个基本线性程序。在这种情况下，预算约束的线性是非常自然的，它并不简单地表示对更一般的函数形式的 近似。
限制和目标的线性形式在问题制定中如此受欢迎的另一个原因是，它们通常是最不难定义的。因此，即使一个目标 函数由于其固有定义 (如上面的示例) 不是纯线性的，通常也比决定其他一些函数形式并说服其他人更容易将其定 义为线性的复杂形式是最好的选择。因此，由于其简单性，线性通常被选为简单的出路，或者在寻求一般性时，作 为唯一的函数形式，在同类问题中同样适用 (或不适用)。
当然，对于线性规划问题，理论和计算方面确实具有某种特殊的特征一一最重要的发展是单纯形法。该算法是在章 节中开发的。2和 4 。最新的内点方法在特征上是非线性的，这些方法是在Chap中开发的。

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Conic Linear Programming

CONIC线性编程，以下是CLP，是线性编程的自然扩展。在 LP 中，变量可以形成一个向量或点，该向量或点是按分量非负的，而在 CLP 中，它们在欧几里得空间的一般凸锥（见附录 B.1）中形成一个点，例如向量或有限尺寸的矩阵。考虑以下三个优化问题：

尽管这些问题共享相同的线性目标函数和单线性平等约束，但三个变量在三个不同的锥体中形成一个点，如底部约束所示：在左侧它们在非负矫正锥中形成一个向量，在中间它们形成它们。像冰淇淋锥形状的圆锥形中的矢量，称为二阶锥体，在右侧它们形成二维对称矩阵，需要为正半芬矿或在半芬矿中。

涉及二次功能的优化问题可以作为二阶锥体约束（以下简称SOCP）提出的问题，该问题在金融工程中找到了广泛的应用。涉及可变矩阵的优化问题，例如机器学习中的矩阵完成和统计中的协方差矩阵估计，可以作为半芬锥约束的问题（以下简称SDP）。许多应用和解决方案方法将在Chap中讨论。6.

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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