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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Enumerable set

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实分析Real Analysis中的各种观点可以从实线中归纳到更广泛或更抽象的背景中。这些概括将实分析与其他学科和子学科联系起来。例如,将连续函数和紧凑性等思想从实分析中概括到公制空间和拓扑空间,将实分析与一般拓扑学领域联系起来,而将有限维欧几里得空间概括到无限维类似物,导致了巴纳赫空间和希尔伯特空间的概念,以及更广泛的函数分析。乔治-康托对实数的集合和序列、它们之间的映射以及实数分析的基础问题的研究催生了天真的集合理论。对函数序列收敛问题的研究,最终产生了作为数学分析的一个分支学科的傅里叶分析。

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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Enumerable set

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Enumerable set

Let $S$ be a subset of $\mathbb{R} . S$ is said to be enumerable (or denumerable) if there exists a bijective mapping $f: \mathbb{N} \rightarrow S$, i.e., if $S$ and $\mathbb{N}$ are equipotent sets.

A set which is either finite or enumerable is said to be a countable (or, an at most enumerable) set.

An enumerable set is also called a countably infinite set.
If a set $S$ is finite and contains $n$ elements, its elements can be described as $a_1 ; a_2, \ldots, a_n$, the elements being indexed by the finite set ${1,2, \ldots, n}$

If $S$ is enumerable, there exists a bijective mapping $f: \mathbb{N} \rightarrow S$ and $f$ assigns to each element $n \in \mathbb{N}$ an element $f(n)$ in $S$. The elements of $S$ can be described as $f(1), f(2), \ldots, f(n), \ldots$ or as $a_1, a_2, \ldots, a_n, \ldots$ showing that the elements are indexed by the set $\mathbb{N}$.

Note. Since an enumerable set is equipotent with the set $\mathbb{N}$, the cardinal number of an enumerable set is $d$.
Examples.

  1. The set $\mathbb{N}$ is enumerable, because the mapping $f: \mathbb{N} \rightarrow \mathbb{N}$ defined by $f(n)=n, n \in \mathbb{N}$ is a bijection.
  2. The set $S={2,4,6, \ldots}$ is enumerable, because the mapping $f: \mathbb{N} \rightarrow$ $S$ defined by $f(n)=2 n, n \in \mathbb{N}$ is a bijection.
  3. The set $S=\left{1^2, 2^2, 3^2, \ldots\right}$ is enumerable because the mapping $f$ : $\mathbb{N} \rightarrow S$ defined by $f(n)=n^2, n \in \mathbb{N}$ is a bijection .
  4. The set $\mathbb{Z}$ is enumerable, because the mapping $f: \mathbb{N} \rightarrow \mathbb{Z}$ by
    $$
    \begin{aligned}
    f(n) & =\frac{1}{2} n, \text { if } n \text { be even } \
    & =\frac{1}{2}(1-n), \text { if } n \text { be odd }
    \end{aligned}
    $$
    is a bijection.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Worked Examples

Prove that the set of all open intervals having rational end points is enumerable.
Let the set of all rational numbers be enumerated as
$$
\left{x_1, x_2, x_3, \ldots \ldots\right}
$$
The set of all open intervals having $x_1$ as the left end point is the set of open intervals of the form $\left(x_1, x_r\right)$ such that $x_r>x_1$.
The set $A_1=\left{x_r \in \mathbb{Q}: x_r>x_1\right}$ is a proper subset of $\mathbb{Q}$.
Since $\mathbb{Q}$ is enumerable, the set $A_1$ is at most enumerable. But $A_1$ is clearly an infinite set so that $A_1$ is enumerable.

Thus the set of all open intervals having $x_1$ as the left end point is an enumerable set, say $I_1$.

The set of all open intervals in question is the set $I_1 \cup I_2 \cup I_3 \cup \cdots$
This being the union of an enumerable collection of enumerable sets, is enumerable.

Thus the set of all open intervals having rational end points is enumerable.

Let $S$ be a subset of $\mathbb{R}$ such that no point of $S$ is a cluster point of $S$. Prove that $S$ is a countable set.

Let $x \in S$. Since $x$ is not a limit point of $S$, there exists an open interval $I_x=\left(a_x, b_x\right)$ containing $x$ such that $I_x$ contains a finite number of points of $S$.
Let us choose rational numbers $r_x, s_x$ in $I_x$ such that $a_x<r_x<x<$ $s_x<b_x$. Then $J_x=\left(r_x, s_x\right)$ is an open interval containing $x$ and having rational end points. Also $J_x \cap S$ being a subset of $I_x \cap S$ contains a finite number of points of $S$.

The set of all open intervals having rational end points being an enumerable set, we can enumerate them as $J_1, J_2, J_3, \ldots \ldots$

Each point of $S$ is contained in some $J_k(k \in \mathbb{N})$ and $J_k \cap S$ is a finite set. Also $S \subset \bigcup_{k=1}^{\infty}\left(J_k \cap S\right)$.

Thus $S$ is contained in the countable union of finite sets and therefor $S$ is a countable set.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Enumerable set

实分析代写

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设$S$是$\mathbb{R} . S$的一个子集,如果存在双射映射$f: \mathbb{N} \rightarrow S$,即$S$和$\mathbb{N}$是等幂集合,则称是可枚举的(或可数的)。

一个有限或可数的集合被称为可数(或最多可数)集合。

可数集也称为可数无限集。
如果一个集合$S$是有限的,并且包含$n$个元素,那么它的元素可以被描述为$a_1 ; a_2, \ldots, a_n$,这些元素被有限集合索引 ${1,2, \ldots, n}$

如果$S$是可枚举的,则存在一个双射映射$f: \mathbb{N} \rightarrow S$,并且$f$将$S$中的一个元素$f(n)$分配给每个元素$n \in \mathbb{N}$。$S$的元素可以描述为$f(1), f(2), \ldots, f(n), \ldots$或$a_1, a_2, \ldots, a_n, \ldots$,表明这些元素是通过集合$\mathbb{N}$进行索引的。

注意。因为可枚举集合与集合$\mathbb{N}$是等价的,所以可枚举集合的基数是$d$。
例子。

集合$\mathbb{N}$是可枚举的,因为$f(n)=n, n \in \mathbb{N}$定义的映射$f: \mathbb{N} \rightarrow \mathbb{N}$是一个双射。

集合$S={2,4,6, \ldots}$是可枚举的,因为$f(n)=2 n, n \in \mathbb{N}$定义的映射$f: \mathbb{N} \rightarrow$$S$是一个双射。

集合$S=\left{1^2, 2^2, 3^2, \ldots\right}$是可枚举的,因为$f(n)=n^2, n \in \mathbb{N}$定义的映射$f$: $\mathbb{N} \rightarrow S$是一个双射。

集合$\mathbb{Z}$是可枚举的,因为映射$f: \mathbb{N} \rightarrow \mathbb{Z}$由
$$
\begin{aligned}
f(n) & =\frac{1}{2} n, \text { if } n \text { be even } \
& =\frac{1}{2}(1-n), \text { if } n \text { be odd }
\end{aligned}
$$
是一个双射。

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Worked Examples

证明具有有理端点的所有开区间的集合是可枚举的。
设所有有理数的集合被列举为
$$
\left{x_1, x_2, x_3, \ldots \ldots\right}
$$
以$x_1$为左端点的所有开放区间的集合是形式为$\left(x_1, x_r\right)$的开放区间的集合,使得$x_r>x_1$。
集合$A_1=\left{x_r \in \mathbb{Q}: x_r>x_1\right}$是$\mathbb{Q}$的适当子集。
因为$\mathbb{Q}$是可枚举的,所以集合$A_1$最多是可枚举的。但是$A_1$显然是一个无限集合,所以$A_1$是可枚举的。

因此,以$x_1$为左端点的所有开放区间的集合是一个可枚举集合,例如$I_1$。

所有开放区间的集合是集合$I_1 \cup I_2 \cup I_3 \cup \cdots$
这是可枚举集合的可枚举集合的并集,是可枚举的。

因此,具有有理端点的所有开区间的集合是可枚举的。

设$S$为$\mathbb{R}$的子集,使得$S$的任何点都不是$S$的聚类点。证明$S$是可数集合。

让$x \in S$。因为$x$不是$S$的极限点,所以存在一个包含$x$的开放区间$I_x=\left(a_x, b_x\right)$,使得$I_x$包含有限个数的$S$点。
我们在$I_x$中选择有理数$r_x, s_x$使$a_x<r_x<x<$$s_x<b_x$。那么$J_x=\left(r_x, s_x\right)$是一个包含$x$且有有理端点的开区间。同样,$J_x \cap S$是$I_x \cap S$的一个子集,包含有限数量的$S$点。

所有具有有理端点的开区间的集合是一个可枚举集合,我们可以将它们枚举为 $J_1, J_2, J_3, \ldots \ldots$

$S$的每个点都包含在某个$J_k(k \in \mathbb{N})$中,$J_k \cap S$是一个有限集。还有$S \subset \bigcup_{k=1}^{\infty}\left(J_k \cap S\right)$。

因此$S$包含在有限集的可数并中,因此$S$是可数集。

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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
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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Density property of R

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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Density property of R

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Density property of R

  1. If $x, y$ are real numbers with $x<y$ then there exists a rational number $r$ such that $x<r<y$.
  2. If $x, y$ are real numbers with $x<y$ then there exists an irrational number $s$ such that $x<s<y$.

Proof. 1. $y-x>0$. By Archimedean property of $\mathbb{R}$, there exists a natural number $n$ such that $0<\frac{1}{n}1$
or, $n x+1<n y . \ldots \ldots$ (i)
$n x \in \mathbb{R}$. By deduction (iv) of Archimedean property, there exists an
integer $m$ such that $m-1 \leq n x<m$.
(ii)
$m-1 \leq n x \Rightarrow n x+1 \geq m$.
Therefore $m \leq n x+1<n y$ from (i). Also $n x<m$ from (ii).

Therefore $n x<m<n y$
$$
\text { or, } x<\frac{m}{n}<y
$$
Since $m$ is an integer and $n$ is a natural number, $\frac{m}{n}$ is a rationa number.
Let $r=\frac{m}{n}$. Then the rational number $r$ is such that $x<r<y$.

$\sqrt{2} x, \sqrt{2} y$ are real numbers and $\sqrt{2} x<\sqrt{2} y$.
By Density property 1 , there exists a rational number $r$ such that $\sqrt{2} x<r<\sqrt{2} y$. Without loss of generality, we assume $r \neq 0$.
Then $x<\frac{r}{\sqrt{2}}<y$.
Let $s=\frac{r}{\sqrt{2}}$. Then $s$ is an irrational number satisfying $x<s<y$.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Geometrical representation of real numbers

The real numbers can be represented by points on a straight line. Let $X^{\prime} X$ be a directed line. We take a point $O$ on the line. $O$ divides the line into two parts. The part to the right of $O$ is called the positive side, the part to the left of $O$ is called the negative side. Let us take a point $A$ to the right of $O$.

Let $O$ represent the real number zero and $A$ represent the real number one. Taking the distance $O A$ as the unit distance on some chosen scale, each real number can be represented by a unique point on the line; a positive real number by a point lying to the right of $O$ and a negative real number by a point lying to the left of $O$. A point that represents a rational number is called a rational point and a point that represents an irrational number is called an irrational point. By the density property of $\mathbb{R}$, between any two points on the line there lie infinitely many ratioñal points as well as infinitely many irrational points.

Having a complete representation of the set $\mathbb{R}$ as points on the line, the question comes – “Does there exist any other point on the line that does not correspond to a real number?” The answer to the question is provided by Cantor-Dedekind axiom which states that there is a one-toone correspondence between the set of all points on a line and the set of all real numbers.

Therefore each point on the line corresponds to only one real number and conversely, each real number is represented by only one point on the line.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Density property of R

实分析代写

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Density property of R

如果$x, y$与$x<y$是实数,则存在有理数$r$,使得$x<r<y$。

如果$x, y$与$x<y$是实数,则存在无理数$s$,使得$x<s<y$。

1.证明;$y-x>0$。根据$\mathbb{R}$的阿基米德性质,存在一个自然数$n$,使得$0<\frac{1}{n}1$
或者,$n x+1<n y . \ldots \ldots$ (i)
$n x \in \mathbb{R}$。由阿基米德性质的(iv)推论,存在一个
整数$m$表示$m-1 \leq n x<m$。
(ii)
$m-1 \leq n x \Rightarrow n x+1 \geq m$。
因此(i)中的$m \leq n x+1<n y$, (ii)中的$n x<m$。

因此$n x<m<n y$
$$
\text { or, } x<\frac{m}{n}<y
$$
因为$m$是一个整数,$n$是一个自然数,所以$\frac{m}{n}$是一个有理数。
让$r=\frac{m}{n}$。有理数$r$满足$x<r<y$。

$\sqrt{2} x, \sqrt{2} y$ 都是实数和$\sqrt{2} x<\sqrt{2} y$。
根据密度性质1,存在有理数$r$使得$\sqrt{2} x<r<\sqrt{2} y$。为了不失去一般性,我们假设$r \neq 0$。
然后$x<\frac{r}{\sqrt{2}}<y$。
让$s=\frac{r}{\sqrt{2}}$。那么$s$是一个无理数满足$x<s<y$。

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Geometrical representation of real numbers

实数可以用直线上的点来表示。设X^{\ ‘} X$是一条有向直线。在直线上取点0。$ 0 $将这条线分成两部分。$ 0 $右边的部分称为正的,$ 0 $左边的部分称为负的。我们取点a在0的右边。

设0表示实数0,A表示实数1。取距离$O A$作为选定尺度上的单位距离,每个实数可以用直线上的一个唯一点来表示;一个正实数等于0右边的一个点,一个负实数等于0左边的一个点。表示有理数的点称为有理点,表示无理数的点称为无理点。根据$\mathbb{R}$的密度性质,在直线上任意两点之间存在无穷多个ratioñal点和无穷多个无理点。

有了集合$\mathbb{R}$作为直线上点的完整表示后,问题来了——“直线上是否存在不对应于实数的其他点?”这个问题的答案是由康托-戴德金公理提供的,该公理指出直线上所有点的集合与所有实数的集合之间存在一一对应关系。

因此,直线上的每个点只对应一个实数,反过来,每个实数只由直线上的一个点表示。

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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。

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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Real numbers

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Real numbers

The set containing all rational as well as irrational numbers is called the set of all real numbers. The set of all real numbers is denoted by $\mathbb{R}$.
We now describe some fundamental properties of the set $\mathbb{R}$.

  1. Algebraic properties of $\mathbb{R}$.
  2. Order properties of $\mathbb{R}$.
  3. Completeness property of $\mathbb{R}$.
  4. Archimedean property of $\mathbb{R}$.
  5. Density property of $\mathbb{R}$.

Addition and multiplication are defined on the set $\mathbb{R}$ satisfying the following properties :
A1. $a+b \in \mathbb{R}$ for all $a, b$ in $\mathbb{R}$;
A2. $(a+b)+c=a+(b+c)$ for all $a, b, c$ in $\mathbb{R}$;
A3. there exists an element 0 in $\mathbb{R}$ (called the zero element) such that $a+0=a$ for all $a$ in $\mathbb{R}$;

A4. for each $a$ in $\mathbb{R}$ there exists an element $-a$ in $\mathbb{R}$ such that $a+$ $(-a)=0$
A5. $a+b=b+a$ for all $a, b$ in $\mathbb{R}$;
M1. $a . b \in \mathbb{R}$ for all $a, b$ in $\mathbb{R}$;
M2. $(a . b) \cdot c=a .(b . c)$ for all $a, b, c$ in $\mathbb{R}$;
M3. there exists an element 1 in $\mathbb{R}$ (called the unity) such that $a .1=a$ for alll $a$ in $\mathbb{R}$;

M4. for each element $a \neq 0$ in $\mathbb{R}$ there exists an element $\frac{1}{a}$ in $\mathbb{R}$, such that $a \cdot \frac{1}{a}=1$
M5. $a . b=b . a$ for all $a, b$ in $\mathbb{R}$;

D. $a \cdot(b+c)=a \cdot b+a \cdot c$ for all $a, b, c$ in $\mathbb{R}$.
$-a$ is the additive inverse of $a:$ It is also called the negative of $a .1 /$ is the multiplicative inverse $a$. It is also called the reciprocal of $a$.
The reciprocal of $a$ exists provided $a \neq 0$.
The zero element 0 and the unity 1 are unique.
$\mathbb{R}$ is said to form a field under the operations- addition and multipl cation.

Addition and multiplication are both commutative and associative $c$ the set $\mathbb{R}$. Multiplication is distributive over addition.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Order properties of R

On the set $\mathbb{R}$, a linear order relation $<$ is defined by ” $aa$ ( $b$ is greater than $a)$.
The law of trichotomy states that a real number $a$ is one of the following : $a<0, a=0,00$.
$a$ is said to be a positive real number if $a>0$.
$a$ is said to be a negative real number if $a<0$.
We use the symbol $a \geq 0$ to mean that $a$ is either positive or zero; $a \leq 0$ to mean that $a$ is either negative or zero.

If $a, b, c \in \mathbb{R}$ and $a<c, c<b$ both hold, we write $a<c<b$ and say that $c$ lies between $a$ and $b$.

Note. The field $\mathbb{R}$ together with the order relation defined on $\mathbb{R}$ satisfying O1-O4 becomes an ordered field.

Remark. On a field $(F,+,$.$) , in general, an order relation is defined$ with the help of a positive set in $F$. A subset $P$ of $F$ is called a positive set if
(1) $a \in P, b \in P \Rightarrow a+b \in P$ and $a . b \in P$
(2) if $c \in F$ then exactly one of the following statements holds$c \in P, c=0,-c \in P$.
The positive set $P$ is used to define an order $<$ in $F$.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Real numbers

实分析代写

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Real numbers

包含所有有理数和无理数的集合称为所有实数集合。所有实数的集合用$\mathbb{R}$表示。
现在我们描述集合$\mathbb{R}$的一些基本性质。

$\mathbb{R}$的代数性质。

顺序属性$\mathbb{R}$。

$\mathbb{R}$的完备性。

$\mathbb{R}$的阿基米德性质。

$\mathbb{R}$的密度特性。

在集合$\mathbb{R}$上定义加法和乘法,满足以下性质:
a1。$\mathbb{R}$中所有的$a, b$都是$a+b \in \mathbb{R}$;
a2。$\mathbb{R}$中所有的$a, b, c$都是$(a+b)+c=a+(b+c)$;
a3。在$\mathbb{R}$中存在一个元素0(称为零元素),使得$a+0=a$适用于$\mathbb{R}$中的所有$a$;

a4。对于$\mathbb{R}$中的每个$a$,在$\mathbb{R}$中存在一个元素$-a$,使得$a+$$(-a)=0$

  1. a。$\mathbb{R}$中所有的$a, b$都是$a+b=b+a$;
    m1。$\mathbb{R}$中所有的$a, b$都是$a . b \in \mathbb{R}$;
    m2。$\mathbb{R}$中所有的$a, b, c$都是$(a . b) \cdot c=a .(b . c)$;
    m3。在$\mathbb{R}$中存在一个元素1(称为统一),使得$a .1=a$对于所有在$\mathbb{R}$中的$a$;

m4。对于$\mathbb{R}$中的每个元素$a \neq 0$,在$\mathbb{R}$中都存在一个元素$\frac{1}{a}$,例如$a \cdot \frac{1}{a}=1$
m5。$\mathbb{R}$中所有的$a, b$都是$a . b=b . a$;

d。 $a \cdot(b+c)=a \cdot b+a \cdot c$ 对所有人 $a, b, c$ 在 $\mathbb{R}$.
$-a$ 加性的逆是 $a:$ 它也被称为负的 $a .1 /$ 乘法是逆的吗 $a$. 它也被称为的倒数 $a$.
的倒数 $a$ 提供存在 $a \neq 0$.
零元素0和单位1是唯一的。
$\mathbb{R}$ 据说在加法和乘法运算下形成一个域。

加法和乘法都是交换和结合律$c$对于集合$\mathbb{R}$。乘法是加法的分配律。

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Order properties of R

在集合$\mathbb{R}$上,线性顺序关系$<$定义为“$aa$ ($b$大于$a)$)”。 三分法指出,实数$a$是下列数之一:$a<0, a=0,00$。 如果$a>0$为正实数,则称$a$为正实数。
如果$a<0$,则表示$a$是一个负实数。
我们使用符号$a \geq 0$表示$a$要么为正,要么为零;$a \leq 0$表示$a$要么是负的,要么是零。

如果$a, b, c \in \mathbb{R}$和$a<c, c<b$都成立,我们写$a<c<b$,说$c$在$a$和$b$之间。

注意。字段$\mathbb{R}$与$\mathbb{R}$上定义的满足01 – 04的顺序关系成为一个有序字段。

备注:在田野上$(F,+,$。$) , in general, an order relation is defined$借助$F$中的正集。如果$F$的子集$P$称为正集
(1) $a \in P, b \in P \Rightarrow a+b \in P$和$a . b \in P$
(2)如果$c \in F$,那么以下语句中恰好有一个成立$c \in P, c=0,-c \in P$。
正集$P$用于定义$F$中的订单$<$。

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Natural numbers

如果你也在 怎样代写实分析Real Analysis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。实分析Real Analysis在数学中,实分析是数学分析的一个分支,研究实数、实数序列和实数函数的行为。实分析研究的实值序列和函数的一些特殊性质包括收敛性、极限、连续性、平稳性、可微分性和可整定性。

实分析Real Analysis中的各种观点可以从实线中归纳到更广泛或更抽象的背景中。这些概括将实分析与其他学科和子学科联系起来。例如,将连续函数和紧凑性等思想从实分析中概括到公制空间和拓扑空间,将实分析与一般拓扑学领域联系起来,而将有限维欧几里得空间概括到无限维类似物,导致了巴纳赫空间和希尔伯特空间的概念,以及更广泛的函数分析。乔治-康托对实数的集合和序列、它们之间的映射以及实数分析的基础问题的研究催生了天真的集合理论。对函数序列收敛问题的研究,最终产生了作为数学分析的一个分支学科的傅里叶分析。

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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Natural numbers

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Natural numbers

The natural numbers are $1,2,3, \ldots$ The set of all natural numbers denoted by $\mathbb{N}$.

We assume familiarity with the algebraic operations of addition a multiplication on the set $\mathbb{N}$ and also with the linear order relation $<$ $\mathbb{N}$ defined by ” $a<b$ if $a, b \in \mathbb{N}$ and $a$ is less than $b “$.
We discuss the following fundamental properties of $\mathbb{N}$.

  1. Well ordering property.
  2. Principle of induction.

2.1.1. Well ordering property. Every non-empty subset of $\mathbb{N}$ ha least element.

This means that if $S$ is a non-empty subset of $\mathbb{N}$ then there is element $m$ in $S$ such that $m \leq s$ for all $s \in S$. In particular, $\mathbb{N}$ itself the least element 1.

Proof. Let $S$ be a non-empty subset of $\mathbb{N}$. Let $k$ be an element of Then $k$ is a natural number.

We define a subset $T$ by $T={x \in S: x \leq k}$. Then $T$ is a non-em subset of ${1,2, \ldots, k}$.

Clearly, $T$ is a finite subset of $\mathbb{N}$ and therefore it has a least elem say $m$. Then $1 \leq m \leq k$.

We now show that $m$ is the least element of $S$. Let $s$ be any elen of $S$.
If $s>k$ then the inequality $m \leq k$ implies $m<s$.
If $s \leq k$ then $s \in T$; and $m$ being the least element of $T$, we 1 $m \leq s$
Thus $m$ is the least element of $S$. This completes the proof.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Principle of induction

Principle of induction. Let $S$ be a subset of $\mathbb{N}$ such that
(i) $1 \in S$, and
(ii) if $k \in S$ then $k+1 \in S$.
Then $S=\mathbb{N}$.

Proof. Lèt $T=\mathbb{N}-S$. We prove that $T=\phi$.
Let $T$ be non-empty. Then by the well ordering property of $\mathbb{N}$, the non-empty subset $T$ has a least element, say $m$.
Since $1 \in S$ and 1 is the least element of $\mathbb{N}, m>1$.
Hence $m-1$ is a natural number and $m-1 \notin T$. So $m-1 \in S$.
But by (ii) $m-1 \in S \Rightarrow(m-1)+1 \in S$, i.e., $m \in S$.
This contradicts that $m$ is the least element in $T$. Therefore our assumption is wrong and $T=\phi$.
Therefore $S=\mathbb{N}$. This completes the proof.

Theorem 2.1.3. Let $P(n)$ be a statement involving a natural number $n$.
If (i) $P(1)$ is true, and
(ii) $P(k+1)$ is true whenever $P(k)$ is true, then $P(n)$ is true for all $n \in \mathbb{N}$.
Proof. Let $S$ be the set of those natural numbers for which the statement $P(n)$ is true.
Then $S$ has the properties (a) $1 \in S$ by (i)
(b) $k \in S \Rightarrow k+1 \in S$ by (ii).
By the principle of induction $S=\mathbb{N}$.
Therefore $P(n)$ is true for all $n \in \mathbb{N}$. This completes the proof.
Note. Let a statement $P(n)$ satisfies the conditions
(i) for some $m \in \mathbb{N}, P(m)$ is true ( $m$ being the least possible)
and (ii) $P(k)$ is true $\Rightarrow P(k+1)$ is true for all $k \geq m$.
Then $P(n)$ is true for all natural numbers $\geq m$.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Natural numbers

实分析代写

学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Natural numbers

自然数为$1,2,3, \ldots$所有自然数的集合用$\mathbb{N}$表示。

我们假设熟悉集合$\mathbb{N}$上的加法和乘法的代数运算,也熟悉由“$a<b$”定义的线性顺序关系$<$$\mathbb{N}$,如果$a, b \in \mathbb{N}$和$a$小于$b “$。
我们讨论$\mathbb{N}$的以下基本性质。

好的排序性质。

归纳法原理。

2.1.1. 好的排序性质。$\mathbb{N}$的每个非空子集都有最小元素。

这意味着,如果$S$是$\mathbb{N}$的非空子集,那么在$S$中存在一个元素$m$,使得$m \leq s$适用于所有$s \in S$。特别是,$\mathbb{N}$本身是最小的元素1。

证明。设$S$为$\mathbb{N}$的非空子集。设$k$为元素,则$k$为自然数。

我们通过$T={x \in S: x \leq k}$定义一个子集$T$。那么$T$是${1,2, \ldots, k}$的非em子集。

显然,$T$是$\mathbb{N}$的有限子集,因此它有一个最小元素$m$。然后$1 \leq m \leq k$。

现在我们证明$m$是$S$的最小元素。设$s$为$S$的任意一个元素。
如果$s>k$那么不等式$m \leq k$意味着$m<s$。
如果$s \leq k$那么$s \in T$;$m$是$T$的最小元素,我们得到$m \leq s$
因此$m$是$S$的最小元素。这就完成了证明。

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Principle of induction

归纳法原理。设$S$为$\mathbb{N}$的子集,这样
(i) $1 \in S$
(ii)如果$k \in S$,则$k+1 \in S$。
然后$S=\mathbb{N}$。

证明。l $T=\mathbb{N}-S$。我们证明$T=\phi$。
让$T$为非空。然后根据$\mathbb{N}$的有序性,非空子集$T$有一个最小元素,例如$m$。
因为$1 \in S$和1是$\mathbb{N}, m>1$的最小元素。
因此$m-1$是一个自然数,$m-1 \notin T$是一个自然数。所以$m-1 \in S$。
而是通过(ii) $m-1 \in S \Rightarrow(m-1)+1 \in S$,即$m \in S$。
这与$m$是$T$中最小的元素相矛盾。因此我们的假设是错误的$T=\phi$。
因此$S=\mathbb{N}$。这就完成了证明。

定理2.1.3。设$P(n)$是一个包含自然数$n$的语句。
如果(i) $P(1)$为真,并且
(ii) $P(k+1)$为真只要$P(k)$为真,那么$P(n)$对所有$n \in \mathbb{N}$都为真。
证明。设$S$为满足命题$P(n)$为真的自然数的集合。
那么$S$的属性是(a) $1 \in S$ by (i)
(b) $k \in S \Rightarrow k+1 \in S$ by (ii)。
通过归纳法原理$S=\mathbb{N}$。
因此$P(n)$对所有$n \in \mathbb{N}$都成立。这就完成了证明。
注意。设语句$P(n)$满足条件
(i)对于某些人$m \in \mathbb{N}, P(m)$是正确的($m$是最不可能的)
(ii) $P(k)$为真$\Rightarrow P(k+1)$对所有$k \geq m$都为真。
那么$P(n)$对所有自然数$\geq m$都成立。

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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。

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。

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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Completeness and Parseval’s Equality

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实分析是分析学的一个领域,研究诸如序列及其极限、连续性、微分、积分和函数序列的概念。根据定义,实分析侧重于实数,通常包括正负无穷大,以形成扩展实线。

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我们提供的实分析Real analysis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
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Completeness and Parseval’s Equality

In this section, we look for necessary and sufficient conditions on the sequence $\left{\phi_n\right}$ of orthogonal functions on $[a, b]$ for which equality holds in Bessel’s inequality. To accomplish this it will be useful to introduce the notion of convergence in the mean.

DEFINITION 9.2.1 A sequence $\left{f_n\right}$ of Riemann integrable function on $[a, b]$ converges in the mean to $f \in \mathcal{R}[a, b]$ if
$$
\lim {n \rightarrow \infty} \int_a^b\left[f(x)-f_n(x)\right]^2 d x=0 $$ If we consider $\mathcal{R}[a, b]$ as a normed linear space with norm $$ |f|_2=\left[\int_a^b(f(x))^2 d x\right]^{1 / 2} $$ then convergence in the mean is nothing else but convergence in norm as defined in Definition 8.3.9. Thus a sequence $\left{f_n\right}$ in $\mathcal{R}[a, b]$ converges to $f \in \mathcal{R}[a, b]$ in the mean if and only if $\lim {n \rightarrow \infty}\left|f-f_n\right|_2=0$. Convergence in the mean is sometimes also referred to as mean-square convergence.

It is natural to ask how convergence is the mean is related to pointwise or uniform convergence. Our first theorem proves that uniform convergence implies convergence in the mean. As should be expected, pointwise convergence is not sufficient (Exercise 2). In the other direction, we will show in Example 9.2.3 that convergence in the mean does not imply pointwise convergence, and thus certainly not uniform convergence. There we construct a sequence $\left{f_n\right}$ of Riemann integrable functions on $[0,1]$ such that $\left|f_n\right|_2 \rightarrow 0$, but for which $\left{f_n(x)\right}$ fails to converge for any $x \in[0,1]$.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Trigonometric and Fourier Series

In Section 9.1, we introduced Fourier series with respect to any system $\left{\phi_n\right}_{n=1}^{\infty}$ of orthogonal functions on $[a, b]$. In this section, we will emphasize the trigonometric system
$$
\left{1, \cos \frac{n \pi x}{L}, \sin \frac{n \pi x}{L}\right}_{n=1}^{\infty},
$$
which by Example 9.1.2(c) is orthogonal on $[-L, L]$. For convenience we will take $L=\pi$.
Any series of the form
$$
\frac{1}{2} A_0+\sum_{n=1}^{\infty}\left(A_n \cos n x+B_n \sin n x\right),
$$
where the $A_n$ and $B_n$ are real numbers, is called a trigonometric series. For example, the series
$$
\sum_{n=2}^{\infty} \frac{\sin n x}{\ln n} \quad \text { and } \quad \sum_{n=1}^{\infty} \frac{\cos n x}{n}
$$
are both examples of trigonometric series. Since the coefficients
$$
\left{\frac{1}{\ln n}\right}_{n=2}^{\infty} \quad \text { and } \quad\left{\frac{1}{n}\right}_{n=1}^{\infty}
$$
are nonnegative and decrease to zero, by Theorem 7.2 .6 the first series converges for all $x \in \mathbb{R}$, whereas the second converges for all $x \in \mathbb{R}$, except $x=2 p \pi, p \in \mathbb{Z}$.

实分析代写

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Completeness and Parseval’s Equality

在本节中,我们寻找序列的充分必要条件 $\backslash$ 左{へphi_n\右} 的正交函数 $[a, b]$ 为此,等式在贝塞尔不等式中成 立。为实现这一点,引入均值收敛的概念将很有用。
$$
\lim n \rightarrow \infty \int_a^b\left[f(x)-f_n(x)\right]^2 d x=0
$$
如果我们考虑 $\mathcal{R}[a, b]$ 作为具有范数的范数线性空间
$$
|f|2=\left[\int_a^b(f(x))^2 d x\right]^{1 / 2} $$ 那么均值收敛就是定义 8.3.9 中定义的范数收敛。因此一个序列 $\backslash$ 左 ${\mathrm{f} n \backslash$ 右 $}$ 在 $\mathcal{R}[a, b]$ 收敛于 $f \in \mathcal{R}[a, b]$ 平均当且仅当 $\lim n \rightarrow \infty\left|f-f_n\right|_2=0$. 均值收敛有时也称为均方收敛。 很自然地会问均值收敛与逐点收敛或均匀收敛有何关系。我们的第一个定理证明均匀收敛意味着均值收 敛。正如所料,逐点收敛是不够的(练习 2) 。在另一个方向上,我们将在示例 9.2.3 中表明,均值收敛 $[0,1]$ 这样 $\left|f_n\right|_2 \rightarrow 0$, 但为此佐 $\left{\mathrm{f}{_} \mathrm{n}(\mathrm{x}) \backslash\right.$ 右 $}$ 无法收敛任何 $x \in[0,1]$.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Trigonometric and Fourier Series

本节中,我们将重点介绍三角系统
\eft ${1, \backslash \cos \backslash f r a c{n \backslash p i x} L}, \backslash \sin \backslash f r a c{n \backslash p i x}{L \backslash r i g h t} _{n=1} \wedge{\backslash i n f t y}$,
根据例 9.1.2(c) 正交于 $[-L, L]$. 为方便起见,我们将 $L=\pi$.
任何形式的系列
$$
\frac{1}{2} A_0+\sum_{n=1}^{\infty}\left(A_n \cos n x+B_n \sin n x\right)
$$
在哪里 $A_n$ 和 $B_n$ 是实数,称为三角级数。例如,系列
$$
\sum_{n=2}^{\infty} \frac{\sin n x}{\ln n} \text { and } \sum_{n=1}^{\infty} \frac{\cos n x}{n}
$$
都是三角级数的例子。由于系数
\left } { f r a c { 1 } \backslash \backslash | n \text { n } } \backslash \text { right } } _ { n = 2 } ^ { \wedge } { \backslash \text { infty } } \backslash q u a d \backslash \text { text } { \text { 和 } } \backslash q u a d \backslash \text { left } { f r a c { 1 } { n } \backslash r i g h t } _ { n = 1 } \wedge { \text { infty } }
是非负的并且减少到零,根据定理 7.2 .6 第一个级数收敛于所有 $x \in \mathbb{R}$ ,而第二个收敛于所有 $x \in \mathbb{R}$ , 除了 $x=2 p \pi, p \in \mathbb{Z}$.

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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


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回归分析代写

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

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

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实分析是分析学的一个领域,研究诸如序列及其极限、连续性、微分、积分和函数序列的概念。根据定义,实分析侧重于实数,通常包括正负无穷大,以形成扩展实线。

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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Orthogonal Functions

We now define orthogonality with respect to the above inner product on $\mathcal{R}[a, b]$

DEFINITION 9.1.1 A finite or countable collection of Riemann integrable functions $\left{\phi_n\right}$ on $[a, b]$ satisfying $\int_a^b \phi_n^2 \neq 0$ is orthogonal on $[a, b]$ if
$$
\left\langle\phi_n, \phi_m\right\rangle=\int_a^b \phi_n(x) \phi_m(x) d x=0, \quad \text { for all } n \neq m .
$$
EXAMPLES 9.1.2 (a) For our first example we consider the two functions $\phi(x)=1$ and $\psi(x)=x, x \in[-1,1]$. Since
$$
\int_{-1}^1 \phi(x) \psi(x) d x=\int_{-1}^1 x d x=0
$$
the functions $\phi$ and $\psi$ are orthogonal on the interval $[-1,1]$.
(b) In this example, we show that the sequence of functions ${\sin n x}_{n=1}^{\infty}$ is orthogonal on $[-\pi, \pi]$. By the trigonometric identity
$$
\sin A \sin B=\frac{1}{2}[\cos (A-B)-\cos (A+B)],
$$ for $n \neq m$,
$$
\begin{aligned}
\int_{-\pi}^\pi \sin n x \sin m x d x & =\frac{1}{2} \int_{-\pi}^\pi[\cos (n-m) x-\cos (n+m) x] d x \
& =\left.\frac{1}{2}\left[\frac{\sin (n-m) x}{(n-m)}-\frac{\sin (n+m) x}{(n+m)}\right]\right|{-\pi} ^\pi=0 . \end{aligned} $$ For future reference, when $n=m$, $$ \begin{aligned} \int{-\pi}^\pi \sin ^2 n x d x & =\frac{1}{2} \int_{-\pi}^\pi(1-\cos 2 n x) d x \
& =\left.\frac{1}{2}\left(x-\frac{\sin 2 n x}{2 n}\right)\right|{-\pi} ^\pi=\pi . \end{aligned} $$ (c) As our final example we consider the collection $$ \left{1, \sin \frac{n \pi x}{L}, \cos \frac{n \pi x}{L}\right}{n=1}^{\infty}
$$
on the interval $[-L, L]$ where $L>0$. As in (b), if $n \neq m$, then
$$
\int_{-L}^L \sin \frac{n \pi x}{L} \sin \frac{m \pi x}{L} d x=0 .
$$

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Approximation in the Mean

Let $\left{\phi_n\right}$ be a finite or countable family of orthogonal functions defined on an interval $[a, b]$. For each $N \in \mathbb{N}$ and $c_1, \ldots, c_N \in \mathbb{R}$, consider the $N$ th partial sum
$$
S_N(x)=\sum_{n=1}^N c_n \phi_n(x) .
$$
A natural question is, given a real-valued function $f$ on $[a, b]$, how must the coefficients $c_n$ be chosen so that $S_N$ gives the best approximation to $f$ on $[a, b]$ ? In the Weierstrass approximation theorem we have already encountered one form of approximation; namely uniform approximation or approximation in the uniform norm. However, for the study of orthogonal functions there is another type of norm approximation that turns out to be more useful.

If $X$ is a vector space over $\mathbb{R}$ with inner product $\langle$,$\rangle , then there is a natural$ norm on $X$ associated with this inner product. If for $\mathbf{x} \in X$ we define
$$
|\mathbf{x}|=\sqrt{\langle\mathbf{x}, \mathbf{x}\rangle}
$$
then || is a norm on $X$ as defined in Definition 7.4.8. The details that || is a norm is left to the exercises (Exercise 12). The crucial step in proving the triangle inequality for || is the following version of the Cauchy-Schwarz inequality: For all $\mathbf{x}, \mathbf{y} \in X$,
$$
|\langle\mathbf{x}, \mathbf{y}\rangle| \leq|\mathbf{x}||\mathbf{y}|
$$
The proof of this inequality follows verbatim the proof of Theorem 7.4.3. For the vector space $\mathcal{R}[a, b]$ with inner product $\langle f, g\rangle=\int_a^b f(x) g(x) d x$, the norm of a function $f$, denoted $|f|_2$, is given by
$$
|f|_2=\left[\int_a^b(f(x))^2 d x\right]^{1 / 2} .
$$
Thus for $f \in \mathcal{R}[a, b]$, the natural problem to consider is how must the constants $c_n$ be chosen in order to minimize the quantity
$$
\left|f-S_N\right|_2^2=\int_a^b\left[f(x)-S_N(x)\right]^2 d x ?
$$
This type of norm approximation is referred to as approximation in the mean or least squares approximation. The following theorem specifies the choice of $\left{c_n\right}$ so that $S_N$ provides the best approximation to $f$ in the mean.

实分析代写

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Orthogonal Functions

我们现在定义关于上述内积的正交性 $\mathcal{R}[a, b]$
定义 9.1.1 黎曼可积函数的有限或可数集合 $\mid$ 左 ${\backslash$ phi_n\右 $}$ 在 $[a, b]$ 令人满意 $\int_a^b \phi_n^2 \neq 0$ 正交于 $[a, b]$ 如果
$$
\left\langle\phi_n, \phi_m\right\rangle=\int_a^b \phi_n(x) \phi_m(x) d x=0, \quad \text { for all } n \neq m .
$$
示例 9.1.2 (a) 对于我们的第一个示例,我们考虑两个函数 $\phi(x)=1$ 和 $\psi(x)=x, x \in[-1,1]$. 自从
$$
\int_{-1}^1 \phi(x) \psi(x) d x=\int_{-1}^1 x d x=0
$$
功能 $\phi$ 和 $\psi$ 在区间上正交 $[-1,1]$.
(b) 在这个例子中,我们展示了函数序列 $\sin n x_{n=1}^{\infty}$ 正交于 $[-\pi, \pi]$. 由三角恒等式
$$
\sin A \sin B=\frac{1}{2}[\cos (A-B)-\cos (A+B)]
$$
为了 $n \neq m$,
$$
\int_{-\pi}^\pi \sin n x \sin m x d x=\frac{1}{2} \int_{-\pi}^\pi[\cos (n-m) x-\cos (n+m) x] d x \quad=\frac{1}{2}\left[\frac{\sin (n-m) x}{(n-m)}\right.
$$
供将来参考,当 $n=m$ ,
$$
\int-\pi^\pi \sin ^2 n x d x=\frac{1}{2} \int_{-\pi}^\pi(1-\cos 2 n x) d x \quad=\frac{1}{2}\left(x-\frac{\sin 2 n x}{2 n}\right) \mid-\pi^\pi=\pi .
$$
(c) 作为我们的最后一个例子,我们考虑集合
在间隔上 $[-L, L]$ 在哪里 $L>0$. 与 (b) 一样,如果 $n \neq m$ ,然后
$$
\int_{-L}^L \sin \frac{n \pi x}{L} \sin \frac{m \pi x}{L} d x=0
$$

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Approximation in the Mean

让 $\mid$ 左{{phi_n|右 $}$ 是定义在区间上的有限或可数正交函数族 $[a, b]$. 对于每个 $N \in \mathbb{N}$ 和 $c_1, \ldots, c_N \in \mathbb{R}$ , 考虑 $N$ 第 th 部分和
$$
S_N(x)=\sum_{n=1}^N c_n \phi_n(x)
$$
一个自然的问题是,给定一个实值函数 $f$ 在 $[a, b]$ ,系数必须如何 $c_n$ 被选中以便 $S_N$ 给出最好的近似值 $f$ 在 $[a, b]$ ? 在 Weierstrass 近似定理中,我们已经遇到了一种近似形式;即均匀逼近或均匀范数下的逼近。 然而,对于正交函数的研究,还有另一种范数逼近被证明更有用。
如果 $X$ 是一个向量空间 $\mathbb{R}$ 有内积 \langle\rangle$\rangle$, thenthereisanatural规范 $X$ 与这个内积相关联。如果为了 $\mathbf{x} \in X$ 我们定义
$$
|\mathbf{x}|=\sqrt{\langle\mathbf{x}, \mathbf{x}\rangle}
$$
然后|| 是一个常态 $X$ 如定义 7.4.8 中所定义。 || 的细节 是一个范数留给练习 (练习 12) 。证明 || 三角 不等式的关键步骙是 Cauchy-Schwarz 不等式的以下版本:对于所有 $\mathbf{x}, \mathbf{y} \in X$ ,
$$
|\langle\mathbf{x}, \mathbf{y}\rangle| \leq|\mathbf{x}||\mathbf{y}|
$$
这个不等式的证明逐字遵循定理 7.4.3 的证明。对于向量空间 $\mathcal{R}[a, b]$ 有内积 $\langle f, g\rangle=\int_a^b f(x) g(x) d x$ , 函数范数 $f$, 表示 $|f|_2$ ,是 (谁) 给的
$$
|f|_2=\left[\int_a^b(f(x))^2 d x\right]^{1 / 2}
$$
因此对于 $f \in \mathcal{R}[a, b]$ ,自然要考虑的问题是常量必须如何 $c_n$ 被选择以最小化数量
$$
\left|f-S_N\right|_2^2=\int_a^b\left[f(x)-S_N(x)\right]^2 d x ?
$$
这种类型的范数近似称为均值近似或最小二乘近似中的近似。下面的定理指定了选择佐{C_n\右} 以便 $S_N$ 提供最佳近似值 $f$ 平均而言。

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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Uniform Convergence and Continuity

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Uniform Convergence and Continuity

In this section, we will prove that the limit of a uniformly convergent sequence of continuous functions is again continuous. Prior to proving this result, we first prove a stronger result that will have additional applications later.

THEOREM 8.3.1 Suppose $\left{f_n\right}$ is a sequence of real-valued functions that converges uniformly to a function $f$ on a subset $E$ of a metric space $(X, d)$. Let $p$ be a limit point of $E$, and suppose that for each $n \in \mathbb{N}$,
$$
\lim {x \rightarrow p} f_n(x)=A_n $$ Then the sequence $\left{A_n\right}$ converges and $$ \lim {x \rightarrow p} f(x)=\lim {n \rightarrow \infty} A_n $$ Remark. The last statement can be rewritten as $$ \lim {x \rightarrow p}\left(\lim {n \rightarrow \infty} f_n(x)\right)=\lim {n \rightarrow \infty}\left(\lim _{x \rightarrow p} f_n(x)\right) .
$$
It should be noted that $p$ is not required to be a point of $E$; only a limit point of $E$.

Proof. Let $\epsilon>0$ be given. Since the sequence $\left{f_n\right}$ converges uniformly to $f$ on $E$, there exists a positive integer $n_o$ such that
$$
\left|f_n(x)-f_m(x)\right|<\epsilon
$$ for all $n, m \geq n_o$ and all $x \in E$. Since (2) holds for all $x \in E$, letting $x \rightarrow p$ gives
$$
\left|A_n-A_m\right| \leq \epsilon, \text { for all } n, m \geq n_o .
$$
Thus $\left{A_n\right}$ is a Cauchy sequence in $\mathbb{R}$, which as a consequence of Theorem 3.6.5 converges. Let $A=\lim _{n \rightarrow \infty} A_n$.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Uniform Convergence and Integration

In Example 8.1.2(c) we provided an example of a sequence of Riemann integrable functions that converges pointwise, but for which the limit function is not Riemann integrable. Furthermore, in Example 8.1.2(d) we provided an example of a seuence of continuous function on $[0,1]$ for which $\lim {n \rightarrow \infty} f_n(x)=0$ for all $x \in[0,1]$ but for which $$ \int_0^1 f_n(x) d x=\frac{1}{2} \frac{n}{n+1} $$ Thus $\lim {n \rightarrow \infty} \int_0^1 f_n(x) \neq \int_0^1 \lim _{n \rightarrow \infty} f_n(x) d x$. Hence, pointwise convergence, even if the limit function is Riemann integrable, is also not sufficient for the interchange of limits.

In this section, we will prove that uniform convergence of a sequence $\left{f_n\right}$ of Riemann integrable functions is again sufficient for the limit function $f$ to be Riemann integrable, and for convergence of the definite integrals of $f_n$ to the definite integral of $f$. The analogous result for the Riemann-Stieltjes integral is left to the exercises (Exercise 2).

THEOREM 8.4.1 Suppose $f_n \in \mathcal{R}[a, b]$ for all $n \in \mathbb{N}$, and suppose that the sequence $\left{f_n\right}$ converges uniformly to $f$ on $[a, b]$. Then $f \in \mathcal{R}[a, b]$ and
$$
\int_a^b f(x) d x=\lim {n \rightarrow \infty} \int_a^b f_n(x) d x $$ Proof. For each $n \in \mathbb{N}$, set $$ \epsilon_n=\max {x \in[a, b]}\left|f_n(x)-f(x)\right|
$$
Since $f_n \rightarrow f$ uniformly on $[a, b]$, by Theorem $8.2 .5, \lim _{n \rightarrow \infty} \epsilon_n=0$. Also, for all $x \in[a, b]$
$$
f_n(x)-\epsilon_n \leq f(x) \leq f_n(x)+\epsilon_n
$$
Hence
Therefore
$$
0 \leq \overline{\int_a^b} f-\int_a^b f \leq 2 \epsilon_n[b-a]
$$

实分析代写

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Uniform Convergence and Continuity

在本节中,我们将证明连续函数的一致收敛序列的极限再次连续。在证明这个结果之前,我们先证明一个 更强的结果,以后会有额外的应用。
定理 8.3.1 假设 1 左 $\left{f _n \backslash\right.$ 右 $}$ 是一致收敛于一个函数的实值函数序列 $f$ 在一个子集上 $E$ 度量空间的 $(X, d)$. 让 $p$ 是一个极限点 $E$ ,并假设对于每个 $n \in \mathbb{N}$ ,
$$
\lim x \rightarrow p f_n(x)=A_n
$$
$$
\lim x \rightarrow p f(x)=\lim n \rightarrow \infty A_n
$$
评论。最后一条语句可以重写为
$$
\lim x \rightarrow p\left(\lim n \rightarrow \infty f_n(x)\right)=\lim n \rightarrow \infty\left(\lim _{x \rightarrow p} f_n(x)\right)
$$
应当指出的是 $p$ 不需要是一个点 $E$; 只有一个极限点 $E$.
证明。让 $\epsilon>0$ 被给予。由于顺序 $\backslash$ 左 $\left{\mathrm{f} _\mathrm{n} \backslash\right.$ 右 $}$ 一致地收敛于 $f$ 在 $E$ ,存在一个正整数 $n_o$ 这样
$$
\left|f_n(x)-f_m(x)\right|<\epsilon
$$
对全部 $n, m \geq n_o$ 和所有 $x \in E$. 因为 (2) 对所有 $x \in E$ , 让 $x \rightarrow p$ 给
$$
\left|A_n-A_m\right| \leq \epsilon, \text { for all } n, m \geq n_o
$$

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Uniform Convergence and Integration

在示例 8.1.2(c) 中,我们提供了一个逐点收敛的黎缦可积函数序列的示例,但其极限函数不是黎㫲可积 的。此外,在示例 8.1.2(d) 中,我们提供了一个连续函数序列的示例 $[0,1]$ 为了哪个 $\lim n \rightarrow \infty f_n(x)=0$ 对全部 $x \in[0,1]$ 但为了哪个
$$
\int_0^1 f_n(x) d x=\frac{1}{2} \frac{n}{n+1}
$$
因此 $\lim n \rightarrow \infty \int_0^1 f_n(x) \neq \int_0^1 \lim {n \rightarrow \infty} f_n(x) d x$. 因此,逐点收玫,即使极限函数是黎曼可积的, 也不足以交换极限。 在本节中,我们将证明序列的一致收敛 $\backslash$ 左 ${f$ _n右 $}$ 黎鄤可积函数对极限函数来说又足够了 $f$ 是黎漫可积 的,并且对于定积分的收敛 $f_n$ 的定积分 $f$. Riemann-Stieltjes 积分的类似结果留给练习 (练习 2)。 定理 8.4.1 假设 $f_n \in \mathcal{R}[a, b]$ 对全部 $n \in \mathbb{N}$ ,并假设序列佐 $\left{f _n \backslash\right.$ 右 $}$ 一致地收敛于 $f$ 在 $[a, b]$. 然后 $f \in \mathcal{R}[a, b]$ 和 $$ \int_a^b f(x) d x=\lim n \rightarrow \infty \int_a^b f_n(x) d x $$ 证明。对于每个 $n \in \mathbb{N}$ , 放 $$ \epsilon_n=\max x \in[a, b]\left|f_n(x)-f(x)\right| $$ 自从 $f_n \rightarrow f$ 统一上 $[a, b]$ ,由定理8.2.5, $\lim {n \rightarrow \infty} \epsilon_n=0$. 同时,对于所有 $x \in[a, b]$
$$
f_n(x)-\epsilon_n \leq f(x) \leq f_n(x)+\epsilon_n
$$
因此\$\$ $0 \backslash$ \leq loverline{\int_a^b} $f-$
$\backslash$ int $a^{\wedge} b \mathrm{f} \backslash$ \eq 2 lepsilon_n[ba] $\$ \$$

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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。

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随机分析代写


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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Uniform Convergence

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实分析是分析学的一个领域,研究诸如序列及其极限、连续性、微分、积分和函数序列的概念。根据定义,实分析侧重于实数,通常包括正负无穷大,以形成扩展实线。

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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Uniform Convergence

All of the examples of the previous section show that pointwise convergence by itself is not sufficient to allow the interchange of limit operations; additional hypotheses are required. It was Weierstrass who realized in the 1850 ‘s what additional assumptions were needed to insure that the limit function of a convergent sequence of continuous functions was again continuous.

Recall from Definition 8.1.1, a sequence $\left{f_n\right}$ of real-valued functions defined on a set $E$ converges pointwise to a function $f$ on $E$ if for each $x \in E$, given $\epsilon>0$, there exists a positive integer $n_o=n_o(x, \epsilon)$ such that
$$
\left|f(x)-f_n(x)\right|<\epsilon
$$
for all $n \geq n_o$. The key here is that the choice of the integer $n_o$ may depend not only on $\epsilon$, but also on $x \in E$. If this dependence on $x$ can be removed, then we have the following:

DEFINITION 8.2.1 A sequence of real-valued functions $\left{f_n\right}$ defined on a set $E$ converges uniformly to $f$ on $E$, if for every $\epsilon>0$, there exists a positive integer $n_o$ such that
$$
\left|f_n(x)-f(x)\right|<\epsilon
$$
for all $x \in E$ and all $n \geq n_o$. Similarly, a series $\sum_{k=1}^{\infty} f_k$ of real-valued functions converges uniformly on a set $E$ if and only if the sequence $\left{S_n\right}$ of partial sums converges uniformly on $E$.
The inequality in the definition can also be expressed as
$$
f(x)-\epsilon<f_n(x)<f(x)+\epsilon
$$
for all $x \in E$ and $n \geq n_o$. If $E$ is a subset of $\mathbb{R}$, then the geometric interpretation of the above inequality is that for $n \geq n_o$ the graph of $y=f_n(x)$ lies between the graphs of $y=f(x)-\epsilon$ and $y=f(x)+\epsilon$.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|The Cauchy Criterion

Our first criterion for uniform convergence is the Cauchy criterion. The statement of this result is very similar to the definition of Cauchy sequence.

THEOREM 8.2.3 (Cauchy Criterion) A sequence $\left{f_n\right}$ of real-valued functions defined on a set $E$ converges uniformly on $E$ if and only if for every $\epsilon>0$, there exists an integer $n_o \in \mathbb{N}$ such that
$$
\left|f_n(x)-f_m(x)\right|<\epsilon
$$
for all $x \in E$ and all $n, m \geq n_o$.
Proof. If $\left{f_n\right}$ converges uniformly to $f$ on $E$, then the proof that (1) holds is similar to the proof that every convergent sequence is Cauchy. Conversely, suppose that the sequence $\left{f_n\right}$ satisfies (1). Then for each $x \in E$, the sequence $\left{f_n(x)\right}$ is a Cauchy sequence in $\mathbb{R}$, and hence converges (Theorem 3.6.5). Therefore,
$$
f(x)=\lim {n \rightarrow \infty} f_n(x) $$ exists for every $x \in E$. We now show that the sequence $\left{f_n\right}$ converges uniformly to $f$ on $E$. Let $\epsilon>0$ be given. By hypothesis, there exists $n_o \in \mathbb{N}$ such that (1) holds for all $x \in E$ and all $n, m \geq n_o$. Fix an $m \geq n_o$. Then $$ \left|f(x)-f_m(x)\right|=\lim {n \rightarrow \infty}\left|f_n(x)-f_m(x)\right| \leq \epsilon
$$
for all $x \in E$. Since the above holds for all $m \geq n_o$, the sequence $\left{f_n\right}$ converges uniformly to $f$ on $E$.

实分析代写

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Uniform Convergence

上一节的所有例子都表明逐点收敛本身不足以允许极限运算的互换;需要额外的假设。魏尔斯特拉斯在 1850 年代意识到需要什么额外的假设来确保连续函数的收敛序列的极限函数再次连续。
回忆一下定义 8.1.1,一个序列 $\backslash$ 左 $\left{\mathrm{f} _\mathrm{n} \backslash\right.$ 右 $}$ 在集合上定义的实值函数 $E$ 逐点收敛于一个函数 $f$ 在 $E$ 如果对于 每个 $x \in E$, 给定 $\epsilon>0$, 存在一个正整数 $n_o=n_o(x, \epsilon)$ 这样
$$
\left|f(x)-f_n(x)\right|<\epsilon $$ 对全部 $n \geq n_o$. 这里的关键是整数的选择 $n_o$ 可能不仅取决于 $\epsilon$, 但也对 $x \in E$. 如果这种依赖 $x$ 可以删除, 那么我们有以下内容: 定义 8.2.1 实值函数序列 $\backslash$ 左 $\left{f_{-} n \backslash\right.$ 右 $}$ 定义在一个集合上 $E$ 一致地收敛于 $f$ 在 $E$, 如果对于每个 $\epsilon>0$ ,存在一 个正整数 $n_o$ 这样
$$
\left|f_n(x)-f(x)\right|<\epsilon
$$
对全部 $x \in E$ 和所有 $n \geq n_0$. 同样,一个系列 $\sum_{k=1}^{\infty} f_k$ 实值函数一致收敛于一个集合 $E$ 当且仅当序列 \左{S_n\右 $}$ 部分和的一致收敛于 $E$.
定义中的不等式也可以表示为
$$
f(x)-\epsilon<f_n(x)<f(x)+\epsilon
$$
对全部 $x \in E$ 和 $n \geq n_o$. 如果 $E$ 是一个子集 $\mathbb{R}$ ,那么上述不等式的几何解释是 $n \geq n_o$ 的图表 $y=f_n(x)$ 位于图形之间 $y=f(x)-\epsilon$ 和 $y=f(x)+\epsilon$.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|The Cauchy Criterion

我们统一收敛的第一个标准是柯西标准。这个结果的表述与柯西数列的定义非常相似。 $\epsilon>0$, 存在一个整数 $n_o \in \mathbb{N}$ 这样
$$
\left|f_n(x)-f_m(x)\right|<\epsilon $$ 对全部 $x \in E$ 和所有 $n, m \geq n_0$. 收敛(定理 3.6.5)。所以, $$ f(x)=\lim n \rightarrow \infty f_n(x) $$ 存在于每个 $x \in E$. 我们现在证明序列 $\backslash$ 左 $\left{f _n \backslash\right.$ 右 $}$ 一致地收玫于 $f$ 在 $E$. 让 $\epsilon>0$ 被给予。根据假设,存在 $n_o \in \mathbb{N}$ 使得 (1) 对所有的人都成立 $x \in E$ 和所有 $n, m \geq n_o$. 修复一个 $m \geq n_o$. 然后
$$
\left|f(x)-f_m(x)\right|=\lim n \rightarrow \infty\left|f_n(x)-f_m(x)\right| \leq \epsilon
$$

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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。

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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|实分析作业代写Real analysis代考|MATH1001

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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|MATH1001

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Lebesgue’s Theorem

In Theorem 6.1 .8 (a) we proved that every continuous function on $[a, b]$ is Riemann integrable on $[a, b]$. By Exercise 16, this is also true for every bounded function on $[a, b]$ that is continuous except at a finite number of points. On the other hand, as a consequence of Theorem 6.1.8(b), every monotone function on $[a, b]$ is Riemann integrable. Hence for example, if $\left{r_n\right}_{n=1}^{\infty}$ is an enumeration of the rational numbers in $[0,1]$ and $c_n>0$ are such that $\sum c_n$ converges, then by Theorem 4.4.10
$$
f(x)=\sum_{n=1}^{\infty} c_n I\left(x-r_n\right)
$$ is monotone increasing on $[0,1]$, and thus is Riemann integrable on $[0,1]$. By Theorem 4.4.10, the function $f$ is continuous at every irrational number and discontinuous at every rational number in $[0,1]$.

We now state the beautiful result of Lebesgue which provides necessary and sufficient conditions that a bounded real-valued function on $[a, b]$ be Riemann integrable. To properly state Lebesgue’s result we need to introduce the idea of a set of measure zero. The concept of measure of a set will be treated in detail in Chapter 10. The basic idea is that the measure of an interval is its length. This is then used to define what we mean by measurable set and the measure of a measurable set. At this point we only need to know what it means for a set to have measure zero.

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Properties of the Riemann Integral

In this section, we derive some basic properties of the Riemann integral. As in the previous section, $[a, b], a<b$, will be a closed and bounded interval in $\mathbb{R}$, and $\mathcal{R}[a, b]$ denotes the set of Riemann integrable functions on $[a, b]$.
THEOREM 6.2.1 Let $f, g \in \mathcal{R}[a, b]$. Then
(a) $f+g \in \mathcal{R}[a, b]$ with $\int_a^b(f+g)=\int_a^b f+\int_a^b g$,
(b) $c f \in \mathcal{R}[a, b]$ for all $c \in \mathbb{R}$ with $\int_a^b c f=c \int_a^b f$, and
(c) $f g \in \mathcal{R}[a, b]$.
Proof. (a) The integrability of $f+g$ is actually a consequence of Theorem 6.1.13. However, in establishing the formula for the integral of $(f+g)$, we will also obtain the integrability of $f+g$ as a consequence. Let $\mathcal{P}=\left{x_0, \ldots, x_n\right}$ be a partition on $[a, b]$. For each $i=1, \ldots, n$ let
$$
\begin{aligned}
& M_i(f)=\sup \left{f(t): t \in\left[x_{i-1}, x_i\right]\right}, \
& M_i(g)=\sup \left{g(t): t \in\left[x_{i-1}, x_i\right]\right} .
\end{aligned}
$$
Then $f(t)+g(t) \leq M_i(f)+M_i(g)$ for all $t \in\left[x_{i-1}, x_i\right]$ and thus
$$
\sup \left{f(t)+g(t): t \in\left[x_{i-1}, x_i\right]\right} \leq M_i(f)+M_i(g)
$$

Therefore, for all partitions $\mathcal{P}$ of $[a, b]$,
$$
\mathcal{U}(\mathcal{P}, f+g) \leq \mathcal{U}(\mathcal{P}, f)+\mathcal{U}(\mathcal{P}, g)
$$
Let $\epsilon>0$ be given. Since $f, g \in \mathcal{R}[a, b]$, there exist partitions $\mathcal{P}_f$ and $\mathcal{P}_g$ of $[a, b]$ such that
$$
\mathcal{U}\left(\mathcal{P}_f, f\right)<\int_a^b f+\frac{1}{2} \epsilon \quad \text { and } \quad \mathcal{U}\left(\mathcal{P}_g, g\right)<\int_a^b g+\frac{1}{2} \epsilon .
$$
Let $\mathcal{Q}=\mathcal{P}_f \cup \mathcal{P}_g$. Since $\mathcal{Q}$ is a refinement of both $\mathcal{P}_f$ and $\mathcal{P}_g$,
$$
\mathcal{U}(\mathcal{Q}, f+g) \leq \mathcal{U}\left(\mathcal{P}_f, f\right)+\mathcal{U}\left(\mathcal{P}_g, g\right)<\int_a^b f+\int_a^b g+\epsilon .
$$

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|MATH1001

实分析代写

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Lebesgue’s Theorem

在定理 6.1 .8 (a) 中,我们证明了 $[a, b]$ 黎曼可积于 $[a, b]$. 通过习题 16,对于 上的每个有界函数也是如此 $[a, b]$ 除了有限数量的点外,它是连续的。另一方面,作为定理 6.1.8(b) 的结果,每个单调函数 $[a, b]$ 是黎 魯可积的。因此,例如,如果 $\$ left $\left{r_{-} n \backslash r i g h t\right} _{n=1} \wedge{\backslash i n f t y}$ 是有理数的枚举 $[0,1]$ 和 $c_n>0$ 是这样的 $\sum c_n$ 收敛,则由定理 4.4.10
$$
f(x)=\sum_{n=1}^{\infty} c_n I\left(x-r_n\right)
$$
是单调递增的 $[0,1]$, 因此黎睘可积于 $[0,1]$. 根据定理 4.4.10,函数 $f$ 在每个无理数处连续,在每个有理数 处不连续 $[0,1]$.
我们现在陈述 Lebesgue 的美丽结果,它提供了有界实值函数在 $[a, b]$ 是黎曼可积的。为了正确地陈述勒贝 格的结果,我们需要引入一组零测度的概念。集合测度的概念将在第 10 章详细讨论。基本思想是区间的 测度是它的长度。然后用它来定义我们所说的可测集和可测集的测度。在这一点上,我们只需要知道集合 的测度为零意味着什么。

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Properties of the Riemann Integral

在本节中,我们推导出黎曼积分的一些基本性质。和上一节一样, $[a, b], a0$ 被给予。自从 $f, g \in \mathcal{R}[a, b]$ ,存在分区 $\mathcal{P}_f$ 和 $\mathcal{P}_g$ 的 $[a, b]$ 这样
$$
\mathcal{U}\left(\mathcal{P}_f, f\right)<\int_a^b f+\frac{1}{2} \epsilon \quad \text { and } \quad \mathcal{U}\left(\mathcal{P}_g, g\right)<\int_a^b g+\frac{1}{2} \epsilon
$$
让 $\mathcal{Q}=\mathcal{P}_f \cup \mathcal{P}_g$. 自从 $\mathcal{Q}$ 是两者的改进 $\mathcal{P}_f$ 和 $\mathcal{P}_g$ ,
$$
\mathcal{U}(\mathcal{Q}, f+g) \leq \mathcal{U}\left(\mathcal{P}_f, f\right)+\mathcal{U}\left(\mathcal{P}_g, g\right)<\int_a^b f+\int_a^b g+\epsilon
$$

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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。

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回归分析代写

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

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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|MATH315

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实分析是分析学的一个领域,研究诸如序列及其极限、连续性、微分、积分和函数序列的概念。根据定义,实分析侧重于实数,通常包括正负无穷大,以形成扩展实线。

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数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|MATH315

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Integrability of Continuous and Monotone Functions

As an application of the previous theorem we prove that every continuous realvalued function and every monotone function on $[a, b]$ is Riemann integrable on $[a, b]$. As we will see, both of these results will also follow from Lebesgue’s theorem (Theorem 6.1.13).
THEOREM 6.1.8 Let $f$ be a real-valued function on $[a, b]$.
(a) If $f$ is continuous on $[a, b]$, then $f$ is Riemann integrable on $[a, b]$.
(b) If $f$ is monotone on $[a, b]$, then $f$ is Riemann integrable on $[a, b]$.
Proof. (a) Let $\epsilon>0$ be given. Choose $\eta>0$ such that $(b-a) \eta<\epsilon$. Since $f$ is continuous on $[a, b]$, by Theorem 4.3.4 $f$ is uniformly continuous on $[a, b]$. Thus there exists a $\delta>0$ such that
$$
|f(x)-f(t)|<\eta
$$
for all $x, t \in[a, b]$ with $|x-t|<\delta$. Choose a partition $\mathcal{P}$ of $[a, b]$ such that $\Delta x_i<\delta$ for all $i=1,2, \ldots, n$. Then by $(3)$
$$
M_i-m_i \leq \eta
$$
for all $i=1,2, \ldots, n$. Therefore
$$
\mathcal{U}(\mathcal{P}, f)-\mathcal{L}(\mathcal{P}, f)=\sum_{i=1}^n\left(M_i-m_i\right) \Delta x_i \leq \eta \sum_{i=1}^n \Delta x_i=\eta(b-a)<\epsilon .
$$
Thus by Theorem 6.1.7 $f$ is integrable on $[a, b]$.
(b) Suppose $f$ is monotone increasing on $[a, b]$. For $n \in \mathbb{N}$, set $h=(b-a) / n$. Also for $i=0,1, \ldots, n$, set $x_i=a+i h$. Then $\mathcal{P}=\left{x_0, x_1, \ldots, x_n\right}$ is a partition of $[a, b]$ which satisfies $\Delta x_i=h$ for all $i=1, \ldots, n$. Since $f$ is monotone increasing on $[a, b], m_i=f\left(x_{i-1}\right)$ and $M_i=f\left(x_i\right)$. Therefore,
$$
\begin{aligned}
\mathcal{U}(\mathcal{P}, f)-\mathcal{L}(\mathcal{P}, f) & =\sum_{i=1}^n\left[f\left(x_i\right)-f\left(x_{i-1}\right)\right] \Delta x_i \
& =h \sum_{i=1}^n\left[f\left(x_i\right)-f\left(x_{i-1}\right)\right]=\frac{(b-a)}{n}[f(b)-f(a)] .
\end{aligned}
$$

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|The Composition Theorem

We next prove that the composition $\varphi \circ f$ of a continuous function $\varphi$ with a Riemann integrable function $f$ is again Riemann integrable. As an application of Lebesgue’s theorem we will present a much shorter proof of this result later in the section.

THEOREM 6.1.9 Let $f$ be a bounded Riemann integrable function on $[a, b]$ with Range $f \subset[c, d]$. If $\varphi$ is continuous on $[c, d]$, then $\varphi \circ f$ is Riemann integrable on $[a, b]$.

Proof. Since $\varphi$ is continuous on the closed and bounded interval $[c, d], \varphi$ is bounded and uniformly continuous on $[c, d]$. Let $K=\sup {|\varphi(t)|: t \in[c, d]}$, and let $\epsilon>0$ be given. Set $\epsilon^{\prime}=\epsilon /(b-a+2 K)$.

Since $\varphi$ is uniformly continuous on $[c, d]$, there exists $\delta, 0<\delta<\epsilon^{\prime}$, such that
$$
|\varphi(s)-\varphi(t)|<\epsilon^{\prime}
$$
for all $s, t \in[c, d]$ with $|s-t|<\delta$. Furthermore, since $f \in \mathcal{R}[a, b]$, by Theorem 6.1.7 there exists a partition $\mathcal{P}=\left{x_0, x_1, \ldots, x_n\right}$ of $[a, b]$ such that
$$
\mathcal{U}(\mathcal{P}, f)-\mathcal{L}(\mathcal{P}, f)<\delta^2
$$
To complete the proof we will show that
$$
\mathcal{U}(\mathcal{P}, \varphi \circ f)-\mathcal{L}(\mathcal{P}, \varphi \circ f) \leq \epsilon
$$
By Theorem 6.1.7 it then follows that $\varphi \circ f \in \mathcal{R}[a, b]$.
For each $k=1,2, \ldots, n$, let $m_k$ and $M_k$ denote the infimum and supremum of $f$ on $\left[x_{k-1}, x_k\right]$. Also, set
$$
m_k^=\inf \left{\varphi(f(t)): t \in\left[x_{k-1}, x_k\right]\right} \quad \text { and } \quad M_k^=\sup \left{\varphi(f(t)): t \in\left[x_{k-1}, x_k\right]\right}
$$
We partition the set ${1,2, \ldots, n}$ into disjoint sets $A$ and $B$ as follows:
$$
A=\left{k: M_k-m_k<\delta\right} \quad \text { and } \quad B=\left{k: M_k-m_k \geq \delta\right}
$$
Since $|f(t)-f(s)| \leq M_k-m_k$ for all $s, t \in\left[x_{k-1}, x_k\right]$, if $k \in A$, then by (4)
$$
|\varphi(f(t))-\varphi(f(s))|<\epsilon^{\prime}
$$

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|MATH315

实分析代写

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|Integrability of Continuous and Monotone Functions

作为前面定理的应用,我们证明了每个连续的实值函数和每个单调函数 $[a, b]$ 黎曼可积于 $[a, b]$. 正如我们将 看到的,这两个结果也将遵循勒贝格定理(定理 6.1.13)。
定理 6.1.8 让 $f$ 是一个实值函数 $[a, b]$.
(a) 如果 $f$ 是连续的 $[a, b]$ ,然后 $f$ 黎曼可积于 $[a, b]$.
(b) 如果 $f$ 是单调的 $[a, b]$ ,然后 $f$ 黎魯可积于 $[a, b]$.
证明。(a) 让 $\epsilon>0$ 被给予。选择 $\eta>0$ 这样 $(b-a) \eta<\epsilon$. 自从 $f$ 是连续的 $[a, b]$, 由定理 4.3.4f在上一致 连续 $[a, b]$. 因此存在一个 $\delta>0$ 这样
$$
|f(x)-f(t)|<\eta
$$
对全部 $x, t \in[a, b]$ 和 $|x-t|<\delta$. 选择分区 $\mathcal{P}$ 的 $[a, b]$ 这样 $\Delta x_i<\delta$ 对全部 $i=1,2, \ldots, n$. 然后通过 (3)
$$
M_i-m_i \leq \eta
$$
对全部 $i=1,2, \ldots, n$. 所以
$$
\mathcal{U}(\mathcal{P}, f)-\mathcal{L}(\mathcal{P}, f)=\sum_{i=1}^n\left(M_i-m_i\right) \Delta x_i \leq \eta \sum_{i=1}^n \Delta x_i=\eta(b-a)<\epsilon
$$
因此由定理 6.1.7 $f$ 可积于 $[a, b]$.
(b) 假设 $f$ 是单调递增的 $[a, b]$. 为了 $n \in \mathbb{N}$ ,放 $h=(b-a) / n$. 也为 $i=0,1, \ldots, n$ ,放 $x_i=a+i h$ 从 $f$ 是单调递增的 $[a, b], m_i=f\left(x_{i-1}\right)$ 和 $M_i=f\left(x_i\right)$. 所以,
$$
\mathcal{U}(\mathcal{P}, f)-\mathcal{L}(\mathcal{P}, f)=\sum_{i=1}^n\left[f\left(x_i\right)-f\left(x_{i-1}\right)\right] \Delta x_i \quad=h \sum_{i=1}^n\left[f\left(x_i\right)-f\left(x_{i-1}\right)\right]=\frac{(b-a)}{n}[f(b)
$$

数学代写|实分析作业代写Real analysis代考|The Composition Theorem

接下来我们证明组合 $\varphi \circ f$ 连续函数的 $\varphi$ 具有黎曼可积函数 $f$ 又是黎曼可积的。作为勒贝格定理的应用,我 们将在本节后面的部分给出这个结果的更简短的证明。
定理 6.1.9 让 $f$ 是上的有界黎曼可积函数 $[a, b]$ 与范围 $f \subset[c, d]$. 如果 $\varphi$ 是连续的 $[c, d]$ ,然后 $\varphi \circ f$ 黎曼可 积于 $[a, b]$.
证明。自从 $\varphi$ 在闭有界区间上连续 $[c, d], \varphi$ 在上有界且一致连续 $[c, d]$. 让 $K=\sup |\varphi(t)|: t \in[c, d]$ , 然后让 $\epsilon>0$ 被给予。放 $\epsilon^{\prime}=\epsilon /(b-a+2 K)$.
自从 $\varphi$ 在上一致连续 $[c, d]$ , 那里存在 $\delta, 0<\delta<\epsilon^{\prime}$ ,这样
$$
|\varphi(s)-\varphi(t)|<\epsilon^{\prime}
$$
对全部s, $t \in[c, d]$ 和 $|s-t|<\delta$. 此外,由于 $f \in \mathcal{R}[a, b]$, 由定理 6.1.7 存在分区
$$
\mathcal{U}(\mathcal{P}, f)-\mathcal{L}(\mathcal{P}, f)<\delta^2
$$
为了完成证明,我们将证明
$$
\mathcal{U}(\mathcal{P}, \varphi \circ f)-\mathcal{L}(\mathcal{P}, \varphi \circ f) \leq \epsilon
$$
根据定理 6.1.7 可以得出 $\varphi \circ f \in \mathcal{R}[a, b]$.
对于每个 $k=1,2, \ldots, n$ ,让 $m_k$ 和 $M_k$ 表示最低和最高的 $f$ 在 $\left[x_{k-1}, x_k\right]$. 另外,设置
我们划分集合 $1,2, \ldots, n$ 成不相交的集合 $A$ 和 $B$ 如下:
自从 $|f(t)-f(s)| \leq M_k-m_k$ 对全部 $s, t \in\left[x_{k-1}, x_k\right]$ ,如果 $k \in A$, 然后 (4)
$$
|\varphi(f(t))-\varphi(f(s))|<\epsilon^{\prime}
$$

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金融工程代写

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