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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|Representation and addition of numbers

如果你也在 怎样代写现代代数Modern Algebra 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。现代代数Modern Algebra现代代数,也叫抽象代数,是数学的一个分支,涉及各种集合(如实数、复数、矩阵和矢量空间)的一般代数结构,而不是操作其个别元素的规则和程序。除了数论和代数几何的发展,现代代数通过群论对对称性有重要的应用。群这个词通常指的是一组运算,可能保留了某些物体的对称性或类似物体的排列。

现代代数Modern Algebra代数是数学的一个分支的名称,但它也是一种数学结构的名称。代数或代数结构是一个带有运算的非空集合。从一般结构角度研究代数的数学分支被称为普遍代数。相比之下,现代代数处理的是特殊类别的代数,包括群、环、场、向量空间和模块。从普遍代数的角度来看,场、向量空间和模块不被视为代数结构。现代代数也被称为抽象代数,但这两个名字在今天都有误导性,因为它在现代数学中已经不怎么现代或抽象了。

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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|Representation and addition of numbers

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|Representation and addition of numbers

Algebra starts with numbers and computers work on data, so the very first issue in computer algebra is how to feed numbers as data into computers. Data are stored in pieces called words. Current machines use either 32- or 64-bit words; to be specific, we assume that we have a 64-bit processor. Then one machine word contains a single precision integer between 0 and $2^{64}-1$.

How can we represent integers outside the range $\left{0, \ldots, 2^{64}-1\right}$ ? Such a multiprecision integer is represented by an array of 64-bit words, where the first one encodes the sign of the integer and the length of the array. To be precise, we consider the $2^{64}$-ary (or radix $2^{64}$ ) representation of a nonzero integer
$$
a=(-1)^s \sum_{0 \leq i \leq n} a_i \cdot 2^{64 i}
$$
where $s \in{0,1}, 0 \leq n+1<2^{63}$, and $a_i \in\left{0, \ldots, 2^{64}-1\right}$ for all $i$ are the digits (in base $2^{64}$ ) of $a$. We encode it as an array
$$
s \cdot 2^{63}+n+1, a_0, \ldots, a_n
$$
of 64-bit words. This representation can be made unique by requiring that the leading digit $a_n$ be nonzero if $a \neq 0$ (and using the single-entry array 0 to represent $a=0$ ). We will call this the standard representation for $a$. For example, the standard representation of -1 is $2^{63}+1,1$. It is, however, convenient also to allow nonstandard representations with leading zero digits since this sometimes facilitates memory management, but we do not want to go into details here. The range of integers that can be represented in standard representation on a 64-bit processor is between $-2^{64 \cdot 2^{63}}+1$ and $2^{64 \cdot 2^{63}}-1$; each of the two boundaries requires $2^{63}+1$ words of storage. This size limitation is quite sufficient for practical purposes: one of the larger representable numbers would fill about 70 million 1-TB-discs.
For a nonzero integer $a \in \mathbb{Z}$, we define the length $\lambda(a)$ of $a$ as
$$
\lambda(a)=\left\lfloor\log _{2^{64}}|a|\right\rfloor+1=\left\lfloor\frac{\log _2|a|}{64}\right\rfloor+1,
$$
where $\lfloor\cdot\rfloor$ denotes rounding down to the nearest integer (so that $\lfloor 2.7\rfloor=2$ and $\lfloor-2.7\rfloor=-3$ ). Thus $\lambda(a)+1=n+2$ is the number of words in the standard representation (1) of $a$ (see Exercise 2.1). This is quite a cluttered expression, and it is usually sufficient to know that about $\frac{1}{64} \log _2|a|$ words are needed, or even more succinctly $O\left(\log _2|a|\right)$, where the big-Oh notation ” $O$ ” hides an arbitrary constant (Section 25.7).

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|Representation and addition of polynomials

The two main data types on which our algorithms operate are numbers as above and polynomials, such as $a=5 x^3-4 x+3 \in \mathbb{Z}[x]$. In general, we have a commutative ring $R$, such as $\mathbb{Z}$, in which we can perform the operations of addition, subtraction, and multiplication according to the usual rules; see Section 25.2 for details. (All our rings have a multiplicative unit element 1.) If we can also divide by any nonzero element, as in the rational numbers $\mathbb{Q}$, then $R$ is a field.

A polynomial $a \in R[x]$ in $x$ over $R$ is a finite sequence $\left(a_0, \ldots, a_n\right)$ of elements of $R$ (the coefficients of $a$ ), for some $n \in \mathbb{N}$, and we write it as
$$
a=a_n x^n+a_{n-1} x^{n-1}+\cdots+a_1 x+a_0=\sum_{0 \leq i \leq n} a_i x^i .
$$
If $a_n \neq 0$, then $n=\operatorname{deg} a$ is the degree of $a$, and $a_n=\operatorname{lc}(a)$ is its leading coefficient. If $\operatorname{lc}(a)=1$, then $a$ is monic. It is convenient to take $-\infty$ as the degree of the zero polynomial. We can represent $a$ by an array whose $i$ th element is $a_i$ (in analogy to the integer case, we would also need some storage for the degree, but we will neglect this). This assumes that we already have a way of representing coefficients from $R$. The length (the number of ring elements) of this representation is $n+1$.
For an integer $r \in \mathbb{N}{>1}$ (in particular, for $r=2^{64}$ as in the previous section), the representations (2) of a polynomial and the radix $r$ representation $$ a=a_n r^n+a{n-1} r^{n-1}+\cdots+a_1 r+a_0=\sum_{0 \leq i \leq n} a_i r^i,
$$
with digits $a_0, \ldots, a_n \in{0, \ldots, r-1}$, of an integer $a$ are quite similar. This is particularly visible if we take polynomials over $R=\mathbb{Z}r={0, \ldots, r-1}$, the ring of integers modulo $r$, with addition and multiplication modulo $r$ (Sections 4.1 and 25.2). This similarity is an important point for computer algebra; many of our algorithms apply (with small modifications) to both the integer and polynomial cases: multiplication, division with remainder, ged and Chinese remainder computation. It is also relevant to note where this does not apply: the subresultant theory (Chapter 6) and, most importantly, the factorization problem (Parts III and IV). At the heart of this distinction lies the deceptively simple carry rule. It gives the low digits some influence on the high digits in addition of integers, and messes up the cleanly separated rules in the addition of two polynomials $$ a=\sum{0 \leq i \leq n} a_i x^i \text { and } b=\sum_{0 \leq i \leq m} b_i x^i
$$
in $R[x]$. This is quite easy:
$$
c=a+b=\sum_{0 \leq i \leq n}\left(a_i+b_i\right) x^i=\sum_{0 \leq i \leq n} c_i x^i,
$$
where the addition $c_i=a_i+b_i$ is performed in $R$ and, as with integers, we may assume that $m=n$.

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|Representation and addition of numbers

现代代数代考

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|Representation and addition of numbers

代数从数字开始,计算机处理数据,所以计算机代数的第一个问题是如何将数字作为数据输入计算机。数据以块的形式存储,称为字。当前的机器使用32位或64位字;具体地说,我们假设我们有一个64位处理器。然后一个机器字包含0到$2^{64}-1$之间的单个精度整数。

如何表示$\left{0, \ldots, 2^{64}-1\right}$范围之外的整数?这样的多精度整数由64位单词数组表示,其中第一个单词编码整数的符号和数组的长度。准确地说,我们考虑一个非零整数的$2^{64}$ -任意(或基数$2^{64}$)表示
$$
a=(-1)^s \sum_{0 \leq i \leq n} a_i \cdot 2^{64 i}
$$
其中$s \in{0,1}, 0 \leq n+1<2^{63}$和$a_i \in\left{0, \ldots, 2^{64}-1\right}$对于所有的$i$都是$a$的数字(以$2^{64}$为基数)。我们将其编码为数组
$$
s \cdot 2^{63}+n+1, a_0, \ldots, a_n
$$
64位字。通过要求$a \neq 0$的前导数字$a_n$非零(并使用单条目数组0来表示$a=0$),可以使这种表示惟一。我们将其称为$a$的标准表示。例如,-1的标准表示形式是$2^{63}+1,1$。然而,允许前导数字为零的非标准表示也很方便,因为这有时有助于内存管理,但我们不想在这里详细讨论。在64位处理器上可以用标准表示法表示的整数范围在$-2^{64 \cdot 2^{63}}+1$和$2^{64 \cdot 2^{63}}-1$之间;这两个边界中的每一个都需要$2^{63}+1$字的存储。这个大小限制对于实际目的来说是足够的:一个较大的可表示数字将填充大约7000万个1 tb的磁盘。
对于非零整数$a \in \mathbb{Z}$,我们定义$a$的长度$\lambda(a)$为
$$
\lambda(a)=\left\lfloor\log _{2^{64}}|a|\right\rfloor+1=\left\lfloor\frac{\log _2|a|}{64}\right\rfloor+1,
$$
其中$\lfloor\cdot\rfloor$表示舍入到最接近的整数(因此$\lfloor 2.7\rfloor=2$和$\lfloor-2.7\rfloor=-3$)。因此$\lambda(a)+1=n+2$是$a$(参见练习2.1)的标准表示(1)中的字数。这是一个相当混乱的表达式,通常知道需要大约$\frac{1}{64} \log _2|a|$个单词就足够了,或者更简洁地说$O\left(\log _2|a|\right)$,其中大哦符号“$O$”隐藏了一个任意常数(第25.7节)。

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|Representation and addition of polynomials

我们的算法操作的两种主要数据类型是上面提到的数字和多项式,比如$a=5 x^3-4 x+3 \in \mathbb{Z}[x]$。一般来说,我们有一个交换环$R$,比如$\mathbb{Z}$,在这个交换环中,我们可以按照通常的规则进行加、减、乘的运算;详细信息请参见第25.2节。(所有的环都有一个乘法单位元素1。)如果我们也可以除以任何非零元素,如有理数$\mathbb{Q}$,那么$R$是一个字段。

在$x$ / $R$中的多项式$a \in R[x]$是$R$元素($a$的系数)的有限序列$\left(a_0, \ldots, a_n\right)$,对于某些$n \in \mathbb{N}$,我们把它写成
$$
a=a_n x^n+a_{n-1} x^{n-1}+\cdots+a_1 x+a_0=\sum_{0 \leq i \leq n} a_i x^i .
$$
若为$a_n \neq 0$,则$n=\operatorname{deg} a$为$a$的度,$a_n=\operatorname{lc}(a)$为其超前系数。如果是$\operatorname{lc}(a)=1$,那么$a$就是monic。用$-\infty$作为零多项式的阶是方便的。我们可以用一个数组来表示$a$,其$i$元素为$a_i$(与整数情况类似,我们也需要一些度数存储空间,但我们将忽略这一点)。这里假设我们已经有了一种表示$R$中系数的方法。这个表示的长度(环元素的数量)是$n+1$。
对于整数$r \in \mathbb{N}{>1}$(特别是上一节中的$r=2^{64}$),多项式的表示(2)和基数的表示$r$$$ a=a_n r^n+a{n-1} r^{n-1}+\cdots+a_1 r+a_0=\sum_{0 \leq i \leq n} a_i r^i,
$$
对于数字$a_0, \ldots, a_n \in{0, \ldots, r-1}$,整数$a$是非常相似的。如果我们在$R=\mathbb{Z}r={0, \ldots, r-1}$上取多项式,这是特别明显的,整数环以$r$为模,加法和乘法以$r$为模(第4.1和25.2节)。这种相似性对于计算机代数来说是很重要的一点;我们的许多算法(稍加修改)既适用于整数情况,也适用于多项式情况:乘法、余数除法、格数和中国余数计算。同样值得注意的是,这并不适用于子结果理论(第6章)和最重要的因式分解问题(第三和第四部分)。这种区别的核心在于看似简单的进位规则。在整数相加的过程中,低位数对高位数有一定的影响,并且在两个多项式相加的过程中混淆了清晰分离的规则$$ a=\sum{0 \leq i \leq n} a_i x^i \text { and } b=\sum_{0 \leq i \leq m} b_i x^i
$$
在$R[x]$。这很简单:
$$
c=a+b=\sum_{0 \leq i \leq n}\left(a_i+b_i\right) x^i=\sum_{0 \leq i \leq n} c_i x^i,
$$
在$R$中执行加法$c_i=a_i+b_i$,与整数一样,我们可以假设$m=n$。

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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
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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|BOOLEAN ALGEBRAS

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现代代数Modern Algebra代数是数学的一个分支的名称,但它也是一种数学结构的名称。代数或代数结构是一个带有运算的非空集合。从一般结构角度研究代数的数学分支被称为普遍代数。相比之下,现代代数处理的是特殊类别的代数,包括群、环、场、向量空间和模块。从普遍代数的角度来看,场、向量空间和模块不被视为代数结构。现代代数也被称为抽象代数,但这两个名字在今天都有误导性,因为它在现代数学中已经不怎么现代或抽象了。

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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|BOOLEAN ALGEBRAS

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|BOOLEAN ALGEBRAS

In 1854 the British mathematician George Boole published a book entitled An Investigation of the Laws of Thought, on Which Are Founded the Mathematical Theories of Logic and Probabilities. This book amplified ideas Boole had introduced in a shorter work published in 1847 , and brought the study of logic clearly into the domain of mathematics. Boolean algebra, which originated with this work, can now be seen as the proper tool for the study not only of algebraic logic, but also such things as the theory of telephone switching circuits and computer design.

Definition I. A Boolean algebra is a lattice with zero (0) and unity (1) that is distributive and complemented.

Lattices were presented in two forms in Section 64: first in the definition, in terms of a partial ordering $\leq$, and then in Theorem 64.1 , in terms of two operations $\vee$ and $\wedge$. Boolean algebras are most often discussed in the second of these forms. Because of this we next give an alternative to Definition I. Theorem 65.1 establishes the equivalence of the two definitions. Hereafter, you may work only from Definition II, if you like. All that is required from Theorem 65.1 is the definition of $\leq$ given in (65.1), and the fact that this gives a partial ordering in a Boolean algebra as defined in Definition II.

Definition II. A Boolean algebra is a set $B$ together with two operations $\vee$ and $\wedge$ on $B$ such that each of the following axioms is satisfied (for all $a, b, c \in B$ ):
Commutative laws
$$
a \vee b=b \vee a, \quad a \wedge b=b \wedge a
$$
Associative laws
$$
a \vee(b \vee c)=(a \vee b) \vee c, \quad a \wedge(b \wedge c)=(a \wedge b) \wedge c,
$$
Distributive laws
$$
a \wedge(b \vee c)=(a \wedge b) \vee(a \wedge c), \quad a \vee(b \wedge c)=(a \vee b) \wedge(a \vee c),
$$
Existence of zero and unity
There are elements 0 and 1 in $B$ such that
$$
a \vee 0=a, \quad a \wedge 1=a,
$$
Existence of complements
For each $a$ in $B$ there is an element $a^{\prime}$ in $B$ such that
$$
a \vee a^{\prime}=1 \text { and } a \wedge a^{\prime}=0 .
$$

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|FINITE BOOLEAN ALGEBRAS

The goal of this section is to prove Theorem 66.1 , which characterizes all finite Boolean algebras. Boolean algebras, like groups and other algebraic structures, are classified according to isomorphism.

Definition. If $A$ and $B$ are Boolean algebras, an isomorphism of $A$ onto $B$ is a mapping $\theta: A \rightarrow B$ that is one-to-one and onto and satisfies
$$
\theta(a \vee b)=\theta(a) \vee \theta(b)
$$
and
$$
\theta(a \wedge b)=\theta(a) \wedge \theta(b)
$$
for all $a, b \in A$. If there is an isomorphism of $A$ onto $B$, then $A$ and $B$ are said to be isomorphic, and we write $A \approx B$.

Theorem 66.1. Every finite Boolean algebra is isomorphic to the Boolean algebra of all subsets of some finite set.

Example 66.1. The divisors of 30 form a Boolean algebra with $a \leq b$ defined to mean $a \mid b$. Its diagram is shown in Figure 66.1. Here $a \vee b$ is the least common multiple of $a$ and $b$, and $a \wedge b$ is the greatest common divisor of $a$ and $b$.

A comparison of Figure 66.1 with Figure 63.1 , the diagram for the Boolean algebra of subsets of ${x, y, z}$, suggests an isomorphism determined by $\theta(2)={x}$, $\theta(3)={y}$, and $\theta(5)={z}$. The condition $\theta(a \vee b)=\theta(a) \vee \theta(b)$ forces $\theta(6)={x, y}$, $\theta(10)={x, z}, \theta(15)={y, z}$, and $\theta(30)={x, y, z}$. Also, the condition $\theta(a \wedge b)=$ $\theta(a) \wedge \theta(b)$ forces $\theta(1)=\emptyset$. This mapping $\theta$ is an isomorphism. The idea here is to match the elements covering 1 (the prime divisors of 30 ) with the elements covering $\emptyset$ (the singleelement subsets of ${x, y, z})$. This simple and important idea is the key to Theorem 66.1.
(Although the divisors of 30 form a Boolean algebra relative to $a \mid b$, the divisors of 12 (Figure 63.2) do not, because 6 has no complement among the divisors of 12 . See Problem 66.7 for a more general statement.)

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|BOOLEAN ALGEBRAS

现代代数代考

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1854年,英国数学家乔治·布尔出版了一本名为《思维规律的研究》的书,《思维规律是逻辑和概率论的数学理论的基础》。这本书扩大了布尔在1847年发表的一篇较短的著作中介绍的思想,并将逻辑研究清楚地带入了数学领域。布尔代数起源于这项工作,现在不仅可以被视为研究代数逻辑的合适工具,而且还可以被视为研究电话交换电路理论和计算机设计的合适工具。

定义一:布尔代数是具有零(0)和单位(1)的分配型补格。

在第64节中,格以两种形式呈现:首先在定义中,以偏序$\leq$的形式呈现,然后在定理64.1中,以两个操作$\vee$和$\wedge$的形式呈现。布尔代数通常以第二种形式讨论。因此,我们接下来给出定义一的另一种选择。定理65.1确立了这两个定义的等价性。以后,如果你愿意,你可以只从定义II开始工作。定理65.1所需要的就是(65.1)中给出的$\leq$的定义,以及它给出了定义II中定义的布尔代数中的偏序。

定义二。布尔代数是一个集合$B$以及$B$上的两个操作$\vee$和$\wedge$,使得以下公理满足(对于所有$a, b, c \in B$):
交换律
$$
a \vee b=b \vee a, \quad a \wedge b=b \wedge a
$$
结合律
$$
a \vee(b \vee c)=(a \vee b) \vee c, \quad a \wedge(b \wedge c)=(a \wedge b) \wedge c,
$$
分配律
$$
a \wedge(b \vee c)=(a \wedge b) \vee(a \wedge c), \quad a \vee(b \wedge c)=(a \vee b) \wedge(a \vee c),
$$
零的存在性和统一性
$B$中的元素0和1使得
$$
a \vee 0=a, \quad a \wedge 1=a,
$$
补语的存在性
对于$B$中的每个$a$, $B$中都有一个元素$a^{\prime}$
$$
a \vee a^{\prime}=1 \text { and } a \wedge a^{\prime}=0 .
$$

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本节的目的是证明定理66.1,它是所有有限布尔代数的特征。布尔代数,像群和其他代数结构一样,是根据同构进行分类的。

定义。如果$A$和$B$是布尔代数,那么$A$到$B$的同构是一个映射$\theta: A \rightarrow B$,它是一对一的,并且满足
$$
\theta(a \vee b)=\theta(a) \vee \theta(b)
$$

$$
\theta(a \wedge b)=\theta(a) \wedge \theta(b)
$$
对于所有$a, b \in A$。如果$A$和$B$是同构的,那么$A$和$B$就是同构的,我们写$A \approx B$。

定理66.1。每一个有限布尔代数都与某有限集合的所有子集的布尔代数同构。

例66.1。30的因数构成一个布尔代数,其中$a \leq b$定义为$a \mid b$。其示意图如图66.1所示。这里$a \vee b$是$a$和$b$的最小公倍数,$a \wedge b$是$a$和$b$的最大公约数。

将图66.1与图63.1 (${x, y, z}$子集的布尔代数图)进行比较,可以发现由$\theta(2)={x}$、$\theta(3)={y}$和$\theta(5)={z}$确定的同构关系。条件$\theta(a \vee b)=\theta(a) \vee \theta(b)$强制使用$\theta(6)={x, y}$、$\theta(10)={x, z}, \theta(15)={y, z}$和$\theta(30)={x, y, z}$。此外,条件$\theta(a \wedge b)=$$\theta(a) \wedge \theta(b)$迫使$\theta(1)=\emptyset$。这个映射$\theta$是一个同构。这里的想法是将覆盖1(30的质因数)的元素与覆盖$\emptyset$ (${x, y, z})$的单元素子集)的元素进行匹配。这个简单而重要的概念是定理66.1的关键。
(虽然30的因数相对于$a \mid b$形成了一个布尔代数,但12的因数(图63.2)却不是,因为6在12的因数中没有补数。参见问题66.7得到更一般的说明。)

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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|现代代数代写Modern Algebra代考|GROUPS ACTING ON SETS

如果你也在 怎样代写现代代数Modern Algebra 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。现代代数Modern Algebra现代代数,也叫抽象代数,是数学的一个分支,涉及各种集合(如实数、复数、矩阵和矢量空间)的一般代数结构,而不是操作其个别元素的规则和程序。除了数论和代数几何的发展,现代代数通过群论对对称性有重要的应用。群这个词通常指的是一组运算,可能保留了某些物体的对称性或类似物体的排列。

现代代数Modern Algebra代数是数学的一个分支的名称,但它也是一种数学结构的名称。代数或代数结构是一个带有运算的非空集合。从一般结构角度研究代数的数学分支被称为普遍代数。相比之下,现代代数处理的是特殊类别的代数,包括群、环、场、向量空间和模块。从普遍代数的角度来看,场、向量空间和模块不被视为代数结构。现代代数也被称为抽象代数,但这两个名字在今天都有误导性,因为它在现代数学中已经不怎么现代或抽象了。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写现代代数Modern Algebra方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写现代代数Modern Algebra代写方面经验极为丰富,各种代写现代代数Modern Algebra相关的作业也就用不着说。

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|GROUPS ACTING ON SETS

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|GROUPS ACTING ON SETS

We begin by recalling the group of symmetries of a square, from Example 8.1. For convenience, here are the definitions of the elements and also the accompanying figure, Figure 56.1.

Group of symmetries of a square (Figure 56.1)
$$
\begin{aligned}
\mu_0 & =\text { identity permutation } \
\mu_{90} & =\text { rotation } 90^{\circ} \text { clockwise around } p \
\mu_{180} & =\text { rotation } 180^{\circ} \text { clockwise around } p \
\mu_{270} & =\text { rotation } 270^{\circ} \text { clockwise around } p \
\rho_H & =\text { reflection through } H \
\rho_V & =\text { reflection through } V \
\rho_1 & =\text { reflection through } D_1 \
\rho_2 & =\text { reflection through } D_2 .
\end{aligned}
$$
Denote the group by $G$. The elements of $G$ are isometries of the plane; therefore, they are permutations of the set of all points of the plane. But these isometries also induce permutations of the set of vertices of the square in a natural way. If we assign to eachisometry the corresponding permutation of ${a, b, c, d}$, then we have a mapping from $G$ to $\operatorname{Sym}{a, b, c, d}$. The mapping with the induced permutations written in cycle notation is
$$
\begin{aligned}
& \mu_0 \mapsto(a)(b)(c)(d) \quad \rho_H \mapsto(a d)(b \quad c) \
& \mu_{90} \mapsto\left(\begin{array}{llll}
a & b & c & d
\end{array}\right) \quad \rho_V \mapsto\left(\begin{array}{lll}
a & b
\end{array}\right)\left(\begin{array}{ll}
c & d
\end{array}\right) \
& \mu_{180} \mapsto(a c)(b d) \quad \rho_1 \mapsto(a)(c)(b d) \
& \mu_{270} \mapsto(a d c b) \quad \rho_2 \mapsto(a c)(b)(d) \text {. } \
&
\end{aligned}
$$
Because the operations on both $G$ and $\operatorname{Sym}{a, b, c, d}$ are composition, this mapping is a homomorphism.

The isometries in $G$ also induce permutations of the set of diagonals $\left{D_1, D_2\right}$ in a natural way. For instance, $\mu_{180}\left(D_1\right)=D_1$ and $\mu_{180}\left(D_2\right)=D_2$ ( $\mu_{180}$ interchanges the ends of each of the diagonals, but that is not important here). In this case we can assign to each isometry the corresponding permutation of $\left{D_1, D_2\right}$. This gives a mapping from $G$ to $\operatorname{Sym}\left{D_1, D_2\right}$. The induced permutations are
$$
\begin{aligned}
& \mu_0 \mapsto\left(D_1\right)\left(D_2\right) \quad \rho_H \mapsto\left(\begin{array}{ll}
D_1 & D_2
\end{array}\right) \
& \mu_{90} \quad \mapsto\left(\begin{array}{lll}
D_1 & D_2
\end{array}\right) \quad \rho_V \quad \mapsto\left(\begin{array}{ll}
D_1 & D_2
\end{array}\right) \
& \mu_{180} \mapsto\left(D_1\right)\left(D_2\right) \quad \rho_1 \quad \mapsto\left(D_1\right)\left(D_2\right) \
& \mu_{270} \mapsto\left(\begin{array}{lll}
D_1 & D_2
\end{array}\right) \quad \rho_2 \mapsto\left(D_1\right)\left(D_2\right) \text {. } \
&
\end{aligned}
$$

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|BURNSIDE’S COUNTING THEOREM

One of the central problems of combinatorics is to compute the number of distinguishable ways in which something can be done. A simple example is to compute the number of distinguishable ways the three edges of an equilateral triangle can be painted so that one edge is red $(R)$, one is white $(W)$, and one is blue $(B)$. The six possibilities are shown in the top row of Figure 57.1.

If we permit rotation of the triangle in the plane, then the first three possibilities become indistinguishable-they collapse into the first possibility in the second row of Figure 57.1. The last three possibilities in the top row collapse into the second possibility in the second row.

If we permit reflections through lines, as well as rotations in the plane, then the only possibility is that shown in the third row of Figure 57.1.

In passing from one row to the next in the example, we have treated different ways of painting the triangle as being equivalent, and we have shown one representative from each equivalence class. The problem at each step is to compute the number of equivalence classes. In the terminology used most often in combinatorics, possibilities in the same equivalence class are indistinguishable, whereas possibilities in different equivalence classes are distinguishable. So the problem of computing the number of distinguishable ways in which something can be done is the same as that of computing the number of equivalence classes under an appropriate equivalence relation. The link between group theory and combinatorics rests on the fact that the equivalence classes are very often orbits under the action of an appropriate group. In the example, the appropriate group for passing to the second row of Figure 57.1 is the group of rotations of the triangle; the appropriate group for passing to the third row contains these three rotations and also three reflections, each through a line connecting a vertex with the midpoint of the opposite side (this group is $D_3$ in the notation of Section 59).

To solve a combinatorics problem with these ideas, the first step is to get clearly in mind the total set of possibilities (without regard to equivalence). Next, decide the condition under which possibilities are to be considered equivalent (indistinguishable). This will mean membership in a common orbit under the action of some group; so in effect this means to choose an appropriate group. Finally, compute the number of orbits relative to this group; this will be the number of distinguishable possibilities. This method derives its power from Burnside’s Counting Theorem, proved below, which gives a way to compute the number of orbits relative to a group action (William Burnside, 1852-1927).

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|GROUPS ACTING ON SETS

现代代数代考

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|GROUPS ACTING ON SETS

我们首先回顾例8.1中正方形的一组对称性。为方便起见,这里列出了元素的定义以及附带的图,图56.1。

正方形的对称组(图56.1)
$$
\begin{aligned}
\mu_0 & =\text { identity permutation } \
\mu_{90} & =\text { rotation } 90^{\circ} \text { clockwise around } p \
\mu_{180} & =\text { rotation } 180^{\circ} \text { clockwise around } p \
\mu_{270} & =\text { rotation } 270^{\circ} \text { clockwise around } p \
\rho_H & =\text { reflection through } H \
\rho_V & =\text { reflection through } V \
\rho_1 & =\text { reflection through } D_1 \
\rho_2 & =\text { reflection through } D_2 .
\end{aligned}
$$
用$G$表示组。$G$的元素是平面的等距;因此,它们是平面上所有点的集合的置换。但是这些等距也以一种自然的方式引起了正方形顶点集合的排列。如果我们给每个等距分配${a, b, c, d}$对应的排列,那么我们就有了一个从$G$到$\operatorname{Sym}{a, b, c, d}$的映射。用循环表示法表示的与诱导置换的映射是
$$
\begin{aligned}
& \mu_0 \mapsto(a)(b)(c)(d) \quad \rho_H \mapsto(a d)(b \quad c) \
& \mu_{90} \mapsto\left(\begin{array}{llll}
a & b & c & d
\end{array}\right) \quad \rho_V \mapsto\left(\begin{array}{lll}
a & b
\end{array}\right)\left(\begin{array}{ll}
c & d
\end{array}\right) \
& \mu_{180} \mapsto(a c)(b d) \quad \rho_1 \mapsto(a)(c)(b d) \
& \mu_{270} \mapsto(a d c b) \quad \rho_2 \mapsto(a c)(b)(d) \text {. } \
&
\end{aligned}
$$
因为$G$和$\operatorname{Sym}{a, b, c, d}$上的操作都是复合的,所以这个映射是同态的。

$G$中的等距也以自然的方式诱导了一组对角线$\left{D_1, D_2\right}$的排列。例如,$\mu_{180}\left(D_1\right)=D_1$和$\mu_{180}\left(D_2\right)=D_2$ ($\mu_{180}$互换了每个对角线的两端,但这在这里并不重要)。在这种情况下,我们可以为每个等距分配$\left{D_1, D_2\right}$的相应排列。这给出了从$G$到$\operatorname{Sym}\left{D_1, D_2\right}$的映射。诱导排列为
$$
\begin{aligned}
& \mu_0 \mapsto\left(D_1\right)\left(D_2\right) \quad \rho_H \mapsto\left(\begin{array}{ll}
D_1 & D_2
\end{array}\right) \
& \mu_{90} \quad \mapsto\left(\begin{array}{lll}
D_1 & D_2
\end{array}\right) \quad \rho_V \quad \mapsto\left(\begin{array}{ll}
D_1 & D_2
\end{array}\right) \
& \mu_{180} \mapsto\left(D_1\right)\left(D_2\right) \quad \rho_1 \quad \mapsto\left(D_1\right)\left(D_2\right) \
& \mu_{270} \mapsto\left(\begin{array}{lll}
D_1 & D_2
\end{array}\right) \quad \rho_2 \mapsto\left(D_1\right)\left(D_2\right) \text {. } \
&
\end{aligned}
$$

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|BURNSIDE’S COUNTING THEOREM

组合学的核心问题之一是计算完成某件事的不同方法的数量。一个简单的例子是计算等边三角形的三条边的不同绘制方法的数量,一条边是红色(R)$,一条是白色(W)$,一条是蓝色(B)$。图57.1的最上面一行显示了六种可能性。

如果我们允许在平面上旋转三角形,那么前三种可能性将变得无法区分—它们将合并为图57.1第二行中的第一种可能性。上面一行的最后三种可能会变成第二行的第二种可能。

如果我们允许通过线反射,以及在平面上的旋转,那么唯一的可能性是图57.1的第三行所示。

在示例中,从一行传递到下一行时,我们处理了将三角形画成等价的不同方法,并从每个等价类中展示了一个代表。每一步的问题是计算等价类的数量。在组合学中最常用的术语中,同一等价类中的可能性是不可区分的,而不同等价类中的可能性是可区分的。因此,计算某件事的可区分方法的数目的问题与计算在适当的等价关系下等价类的数目的问题是一样的。群论和组合学之间的联系建立在这样一个事实之上:等价类常常是在适当群的作用下运行的轨道。在本例中,传递到图57.1的第二行的适当组是三角形的旋转组;传递到第三行的合适的组包含这三个旋转和三个反射,每个都通过一条连接顶点和对边中点的线(在第59节的符号中,这个组是$D_3$)。

要用这些想法解决组合问题,第一步是要清楚地记住所有的可能性(不考虑等价性)。接下来,决定在何种条件下可能性被认为是等价的(不可区分的)。这将意味着在某个集团的作用下,在一个共同轨道上的成员;实际上,这意味着选择一个合适的群体。最后,计算相对于该组的轨道数;这是可区分可能性的数目。这种方法的力量来自伯恩赛德的计数定理,下面证明了它,它提供了一种计算相对于群作用的轨道数的方法(威廉·伯恩赛德,1852-1927)。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|SOLVABILITY BY RADICALS

如果你也在 怎样代写现代代数Modern Algebra 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。现代代数Modern Algebra现代代数,也叫抽象代数,是数学的一个分支,涉及各种集合(如实数、复数、矩阵和矢量空间)的一般代数结构,而不是操作其个别元素的规则和程序。除了数论和代数几何的发展,现代代数通过群论对对称性有重要的应用。群这个词通常指的是一组运算,可能保留了某些物体的对称性或类似物体的排列。

现代代数Modern Algebra代数是数学的一个分支的名称,但它也是一种数学结构的名称。代数或代数结构是一个带有运算的非空集合。从一般结构角度研究代数的数学分支被称为普遍代数。相比之下,现代代数处理的是特殊类别的代数,包括群、环、场、向量空间和模块。从普遍代数的角度来看,场、向量空间和模块不被视为代数结构。现代代数也被称为抽象代数,但这两个名字在今天都有误导性,因为它在现代数学中已经不怎么现代或抽象了。

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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|SOLVABILITY BY RADICALS

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|SOLVABILITY BY RADICALS

We can now deal with the connection between solvable groups and the solvability of polynomial equations by radicals. We begin by using field extensions to clarify the notion of solvability by radicals. We then consider a special case involving Abelian groups, and follow that with some necessary background about solvable groups. This will lead to Theorem 49.3 , the central theorem of the section. The section will end with an example of a polynomial equation not solvable by radicals.

In addition to results we have already proved, this section uses the following three facts: (i) Remark preceding Theorem 44.2. (ii) Any homomorphic image of a solvable group is solvable, from Theorem 54.3. (iii) If a prime $p$ divides the order of a finite group $G$, then $G$ has an element of order $p$ (Problem 58.15).

Throughout this section we assume that $F$ is a subfield of the field of complex numbers and that $F$ contains all nth roots of unity for every positive integer $n$.

Lemma 49.1. If $a \in F$ and $c$ is any root of $x^n-a \in F[x]$, then $F(c)$ is a splitting field of $x^n-a$ over $F$.

PROOF. The complex roots of unity are described in Theorem 33.2. These form a cyclic group that is generated by any primitive $n$th root of unity (Problem 33.21). If $\omega=\cos (2 \pi / n)+i \sin (2 \pi / n)$, then the group is generated by $\omega$ or by any other primitive $n$th root, that is, any $\omega^k=\cos (2 k \pi / n)+i \sin (2 k \pi / n)$ with $1 \leq k \leq n$ and $k$ relatively prime to $n$ (Theorem 17.1). If a is any nonzero complex number, and $c$ is any $n$th root of $a$ (that is, any root of the equation $x^n-a=0$ ), then the set of all $n$th roots of $a$ is $\left{c, c \omega, \ldots, c \omega^{n-1}\right}$; here $\omega$ can be as defined as above, or it can be any one of the primitive $n$th roots of unity (Problem 33.28). The lemma follows from those statements, since we are assuming that $F$ contains all $n$th roots of unity.

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|THREE FAMOUS PROBLEMS

In the fifth century B.C., early in the history of Greek geometry, three problems began to attract increasing attention.
I. The duplication of the cube.
II. The trisection of an arbitrary angle.
III. The quadrature of the circle.
Each involved the construction of one geometrical segment from another, using only an (unmarked) straightedge and a (collapsible) compass. With the first the problem was to construct the edge of a cube having twice the volume of a given cube; with the second the problem was to show that any angle could be trisected; and with the third the problem was to construct the side of a square having the same area as a circle of given radius.

It must be stressed that these problems are concerned only with the question of whether the constructions can, in theory, be carried out in a finite number of steps using only a straightedge and compass. With the straightedge we can draw the line through two given points, and with the compass we can draw the circle through a given point with a given radius. For practical purposes there is no reason to restrict the tools to a straightedge and compass, and the constructions can be carried out to any desired degree of accuracy by other means.

As a first step in analyzing the three problems, let us rephrase each of them using numbers. In I, if the edge of the given cube is taken as the unit of length, and the edge of the required cube is denoted by $x$, then the volumes of the two cubes are 1 cubic unit and $x^3$ cubic units, respectively. Thus I can be rephrased as follows:
I.’ Given a segment of length 1 , construct a segment of length $x$ with $x^3=2$.
Ultimately, we shall show that the construction II is impossible in general by showing that an angle of $60^{\circ}$ cannot be trisected. (Some angles can, in fact, be trisected. But the problem in II is whether they all can be trisected, and one example will suffice to prove otherwise.) Thus we restrict attention now to an angle of $60^{\circ}$. It is easy to show that any angle can be trisected iff a segment the length of its cosine can be constructed from a segment of unit length (Problem 51.1; here and elsewhere we can assume a segment of unit length as given). It can be shown with elementary trigonometry (Problem 51.2) that if $A$ is any angle, then
$$
\cos A=4 \cos ^3(A / 3)-3 \cos (A / 3)
$$

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|SOLVABILITY BY RADICALS

现代代数代考

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|SOLVABILITY BY RADICALS

我们现在可以处理可解群和多项式方程的根可解性之间的联系。我们首先使用域扩展来澄清自由基可解性的概念。然后我们考虑了一个涉及阿贝尔群的特殊情况,并在此基础上介绍了一些关于可解群的必要背景知识。这将引出定理49.3,这一节的中心定理。本节将以一个不能用根式解的多项式方程的例子结束。

除了我们已经证明的结果之外,本节使用以下三个事实:(i)前面定理44.2的注释。(ii)由定理54.3可知,任何可解群的同态象都是可解的。(iii)如果一个素数$p$能除有限群$G$的阶,则$G$有一个阶为$p$的元素(58.15题)。

在本节中,我们假设$F$是复数域的子域,并且$F$包含每个正整数$n$的所有n个单位根。

引理49.1。如果$a \in F$和$c$是$x^n-a \in F[x]$的任何根,那么$F(c)$是$x^n-a$ / $F$的拆分字段。

证明。单位的复根在定理33.2中描述。它们构成了一个循环群,这个循环群是由任何原语$n$单位的根生成的(问题33.21)。如果是$\omega=\cos (2 \pi / n)+i \sin (2 \pi / n)$,则组由$\omega$或任何其他原语$n$根生成,即$1 \leq k \leq n$和$k$相对于$n$素数的任何$\omega^k=\cos (2 k \pi / n)+i \sin (2 k \pi / n)$(定理17.1)。若a为任意非零复数,且$c$为$a$的任意$n$次根(即方程$x^n-a=0$的任意根),则$a$的所有$n$次根的集合为$\left{c, c \omega, \ldots, c \omega^{n-1}\right}$;这里$\omega$可以如上定义,也可以是任何一个原始的$n$单位的次方根(33.28题)。引理从这些陈述中得出,因为我们假设$F$包含所有$n$的统一根。

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|THREE FAMOUS PROBLEMS

在公元前5世纪,希腊几何史的早期,有三个问题开始引起人们越来越多的注意。
1 .立方体的复制。
2任意角的三切线
3圆的正交。
每一个都涉及到用一个(未标记的)直尺和一个(可折叠的)指南针从另一个几何部分构造一个几何部分。第一个问题是构造一个立方体的边缘,这个立方体的体积是给定立方体的两倍;第二个问题是证明任何角度都可以被三等分;第三题的问题是要画出一个正方形的边长与半径给定的圆的面积相等。

必须强调的是,这些问题只涉及的问题是,在理论上,这些结构是否可以只用直尺和圆规在有限的步骤中完成。用直尺我们可以画出经过两个给定点的直线,用圆规我们可以画出经过一个给定半径的点的圆。出于实际目的,没有理由将工具限制在直尺和圆规上,并且可以通过其他方法实现任何所需的精度。

作为分析这三个问题的第一步,让我们用数字来重新表述它们。在I中,如果以给定立方体的边为长度单位,所需立方体的边用$x$表示,则两个立方体的体积分别为1立方和$x^3$立方。因此,我可以重新表述如下:
我……”给定一个长度为1的段,用$x^3=2$构造一个长度为$x$的段。
最后,我们将通过证明$60^{\circ}$角不能被三等分来证明构造II一般是不可能的。(事实上,有些角可以被三等分。但第二章的问题是,它们是否都可以被三分,一个例子就足以证明这一点。)因此,我们现在将注意力限制在$60^{\circ}$的角度。很容易证明任何角都可以被一段三切分它的余弦长度可以由一段单位长度的段构成(问题51.1;在这里和其他地方,我们可以假设一个单位长度的段(如给定)。用初等三角学(51.2题)可以证明,如果$A$是任意角度,则
$$
\cos A=4 \cos ^3(A / 3)-3 \cos (A / 3)
$$

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|SIMPLE EXTENSIONS. DEGREE

如果你也在 怎样代写现代代数Modern Algebra 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。现代代数Modern Algebra现代代数,也叫抽象代数,是数学的一个分支,涉及各种集合(如实数、复数、矩阵和矢量空间)的一般代数结构,而不是操作其个别元素的规则和程序。除了数论和代数几何的发展,现代代数通过群论对对称性有重要的应用。群这个词通常指的是一组运算,可能保留了某些物体的对称性或类似物体的排列。

现代代数Modern Algebra代数是数学的一个分支的名称,但它也是一种数学结构的名称。代数或代数结构是一个带有运算的非空集合。从一般结构角度研究代数的数学分支被称为普遍代数。相比之下,现代代数处理的是特殊类别的代数,包括群、环、场、向量空间和模块。从普遍代数的角度来看,场、向量空间和模块不被视为代数结构。现代代数也被称为抽象代数,但这两个名字在今天都有误导性,因为它在现代数学中已经不怎么现代或抽象了。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写现代代数Modern Algebra方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写现代代数Modern Algebra代写方面经验极为丰富,各种代写现代代数Modern Algebra相关的作业也就用不着说。

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|SIMPLE EXTENSIONS. DEGREE

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|SIMPLE EXTENSIONS. DEGREE

We begin by looking at how to construct field extensions that solve a particular kind of problem, namely that of providing roots for polynomials; the extension of $\mathbb{R}$ to $\mathbb{C}$ to obtain a root for $1+x^2$ (Section 32) is a special case.

Let $E$ be an extension field of a field $F$; for convenience, assume $F \subseteq E$. Also let $S$ be a subset of $E$. There is at least one subfield of $E$ containing both $F$ and $S$, namely $E$ itself. The intersection of all the subfields of $E$ that contain both $F$ and $S$ is a subfield of $E$ (Problem $42.1)$; it will be denoted $F(S)$. If $S \subseteq F$, then $F(S)=F$. If $S=\left{a_1, a_2, \ldots, a_n\right}$, then $F(S)$ will be denoted $F\left(a_1, a_2, \ldots, a_n\right)$. For example, $\mathbb{R}(i)=\mathbb{C}$. The field $F(S)$ consists of all the elements of $E$ that can be obtained from $F$ and $S$ by repeated applications of the operations of $E$-addition, multiplication, and the taking of additive and multiplicative inverses (Problem 42.3).

If $E=F(a)$ for some $a \in E$, then $E$ is said to be a simple extension of $F$. We can classify the simple extensions of $F$ by making use of $F[x]$, the ring of polynomials in the indeterminate $x$ over $F$, and
$$
F[a]=\left{a_0+a_1 a+\cdots+a_n a^n: a_0, a_1, \ldots, a_n \in F\right},
$$
the ring of all polynomials in $a$. The difference between $F[x]$ and $F[a]$ is that two polynomials in $F[x]$ are equal only if the coefficients on like powers of $x$ are equal, whereas if $a$ is algebraic over $F$ (Section 32), then two polynomials in $F[a]$ can be equal without the coefficients on like powers of $a$ being equal. For example,
$$
1+3 \sqrt{2}=-1+3 \sqrt{2}+\sqrt{2}^2 \text { in } \mathbb{Q}[\sqrt{2}]
$$
but
$$
1+3 x \neq-1+3 x+x^2 \quad \text { in } \mathbb{Q}[x]
$$

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|ROOTS OF POLYNOMIALS

By definition, an element $c$ of a field $F$ is a root of a polynomial $f(x) \in F[x]$ if $f(c)=0$. By the Factor Theorem (Section 35), $f(c)=0$ iff $x-c$ is a factor of $f(x)$. If $(x-c)^m$ divides $f(x)$, but no higher power of $x-c$ divides $f(x)$, then $c$ is called a root of multiplicity $m$. When we count the number of roots of a polynomial, each root of multiplicity $m$ is counted $m$ times. For example, $x^3-x^2-x+1=(x-1)^2(x+1)$ has 1 as a root of multiplicity two, and -1 as a root of multiplicity one; it has no other root. Thus we say that this polynomial has three roots.

In this section we shall first prove that a polynomial of degree $n$ has at most $n$ roots (Theorem 43.1). We’ll then see that any polynomial of degree $n$ over the field $\mathbb{C}$ of complex numbers has exactly $n$ roots in $\mathbb{C}$ (Theorem 43.2). Polynomials of degree $n$ over other fields may have fewer than $n$ roots in that field; however, a polynomial will have $n$ roots in an appropriately constructed extension field. (See the remarks following Example 43.2.)
Theorem 43.1. A polynomial $f(x)$ of degree $n \geq 1$ over a field $F$ has at most $n$ roots in $F$.
PROOF. The proof will be by induction on $n$. If $n=1$, then $f(x)=a_0+a_1 x$ with $a_1 \neq 0$, and the only root is $-a_1^{-1} a_0$. Thus assume that $n>1$, and assume the theorem true for polynomials of degree less than $n$. If $f(x)$ has no root, we are through. If $c$ is a root, then by the Factor Theorem $f(x)=(x-c) f_1(x)$ for some $f_1(x) \in F[x]$, and $\operatorname{deg} f_1(x)=$ $n-1$. By the induction hypothesis $f_1(x)$ has at most $n-1$ roots in $F$. It will follow that $f(x)$ has at most $n$ roots in $F$ if $f(x)$ has no roots in $F$ except $c$ and the roots of $f_1(x)$. But this is so because if $a \in F$, then $f(a)=(a-c) f_1(a)$, so that $f(a)=0$ only if $a-c=0$ or $f_1(a)=0$ (because $F$ has no divisors of zero). Thus $f(a)=0$ only if $a=c$ or $a$ is a root of $f_1(x)$.

We have seen that a polynomial over a field may have no roots in that field. For example, $x^2-2$ and $x^2+1$ have no roots in the field of rationals. However, the Fundamental Theorem of Algebra (Section 32) ensures that each polynomial over the complex numbers has at least one complex root. In fact, we can prove more, as in the following theorem.

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|SIMPLE EXTENSIONS. DEGREE

现代代数代考

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|SIMPLE EXTENSIONS. DEGREE

我们首先看一下如何构造域扩展来解决一类特殊的问题,即多项式的根;将$\mathbb{R}$扩展到$\mathbb{C}$以获得$1+x^2$的根(第32节)是一种特殊情况。

设$E$为字段$F$的扩展字段;为方便起见,假设$F \subseteq E$。也让$S$是$E$的一个子集。$E$至少有一个子字段同时包含$F$和$S$,即$E$本身。包含$F$和$S$的所有$E$子字段的交集是$E$的子字段(问题$42.1)$;记为$F(S)$。如果是$S \subseteq F$,那么就是$F(S)=F$。如果是$S=\left{a_1, a_2, \ldots, a_n\right}$,那么$F(S)$将表示为$F\left(a_1, a_2, \ldots, a_n\right)$。例如:$\mathbb{R}(i)=\mathbb{C}$。字段$F(S)$由$E$的所有元素组成,这些元素可以通过重复应用$E$的运算——加法、乘法以及加法和乘法的逆运算——从$F$和$S$中得到(问题42.3)。

如果将$E=F(a)$表示为$a \in E$,那么$E$就是$F$的简单扩展。我们可以利用$F[x]$,不确定的$x$ / $F$中的多项式环,和对$F$的简单扩展进行分类
$$
F[a]=\left{a_0+a_1 a+\cdots+a_n a^n: a_0, a_1, \ldots, a_n \in F\right},
$$
$a$中所有多项式的环。$F[x]$和$F[a]$之间的区别在于,$F[x]$中的两个多项式只有在$x$的类似幂次上的系数相等时才相等,而如果$a$是$F$上的代数(第32节),那么$F[a]$中的两个多项式可以相等,而$a$的类似幂次上的系数不相等。例如,
$$
1+3 \sqrt{2}=-1+3 \sqrt{2}+\sqrt{2}^2 \text { in } \mathbb{Q}[\sqrt{2}]
$$
但是
$$
1+3 x \neq-1+3 x+x^2 \quad \text { in } \mathbb{Q}[x]
$$

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|ROOTS OF POLYNOMIALS

根据定义,字段$F$的元素$c$是多项式$f(x) \in F[x]$(如果$f(c)=0$)的根。根据因子定理(第35节),$f(c)=0$假设$x-c$是$f(x)$的因子。如果$(x-c)^m$除$f(x)$,但没有更高次幂的$x-c$除$f(x)$,则$c$称为多重根$m$。当我们计算多项式的根的个数时,每个重性$m$的根被计算$m$次。例如,$x^3-x^2-x+1=(x-1)^2(x+1)$将1作为多重性2的根,将-1作为多重性1的根;它没有其他的根。因此我们说这个多项式有三个根。

在本节中,我们将首先证明次为$n$的多项式最多有$n$个根(定理43.1)。然后我们将看到,在复数域$\mathbb{C}$上,任何次为$n$的多项式在$\mathbb{C}$中都有$n$根(定理43.2)。在其他字段上的次多项式$n$在该字段中的根可能少于$n$;但是,多项式在适当构造的扩展域中将具有$n$根。(参见例43.2后面的注释。)
定理43.1。域$F$上的次为$n \geq 1$的多项式$f(x)$在$F$中最多有$n$个根。
证明。我们将通过归纳法在$n$上进行证明。如果是$n=1$,那么是$f(x)=a_0+a_1 x$和$a_1 \neq 0$,唯一的根是$-a_1^{-1} a_0$。因此,假设$n>1$,并假设定理对次数小于$n$的多项式成立。如果$f(x)$没有根,我们就完了。如果$c$是根,那么根据因子定理$f(x)=(x-c) f_1(x)$对于某些$f_1(x) \in F[x]$,和$\operatorname{deg} f_1(x)=$$n-1$。通过归纳法假设$f_1(x)$在$F$中最多有$n-1$根。如果$f(x)$除了$c$和$f_1(x)$的根之外在$F$中没有根,那么$f(x)$在$F$中最多有$n$根。但这是因为如果$a \in F$,那么$f(a)=(a-c) f_1(a)$,所以$f(a)=0$只当$a-c=0$或$f_1(a)=0$(因为$F$没有零因子)。因此,只有当$a=c$或$a$是$f_1(x)$的根时,才能使用$f(a)=0$。

我们已经知道,一个域上的多项式可能在该域中没有根。例如,$x^2-2$和$x^2+1$在理性领域没有根基。然而,代数基本定理(第32节)保证了复数上的每个多项式至少有一个复根。事实上,我们可以证明更多,如下面的定理。

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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。

非参数统计代写

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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。

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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。

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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时间序列分析代写

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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|DEFINITION AND ELEMENTARY PROPERTIES

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现代代数Modern Algebra代数是数学的一个分支的名称,但它也是一种数学结构的名称。代数或代数结构是一个带有运算的非空集合。从一般结构角度研究代数的数学分支被称为普遍代数。相比之下,现代代数处理的是特殊类别的代数,包括群、环、场、向量空间和模块。从普遍代数的角度来看,场、向量空间和模块不被视为代数结构。现代代数也被称为抽象代数,但这两个名字在今天都有误导性,因为它在现代数学中已经不怎么现代或抽象了。

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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|DEFINITION AND ELEMENTARY PROPERTIES

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|DEFINITION AND ELEMENTARY PROPERTIES

If $R$ is a commutative ring and $a_0, a_1, \ldots, a_n \in R$, then an expression of the form
$$
a_0+a_1 x+a_2 x^2+\cdots+a_n x^n
$$
is called a polynomial in $x$ : it is a finite sum of terms, each of which is some element of $R$ times a nonnegative integral power of $x$. We become acquainted with such expressions, and how to add and multiply them, in elementary algebra. Here we want to consider polynomials in the context of commutative rings.

Our first problem is that if $x$ is not an element of $R$, then terms such as $a_1 x$ and $a_n x^n$, as well as “sums” of such terms, may not have a predetermined meaning. One way around this is to consider not $(34.1)$, but rather the sequence $\left(a_0, a_1, \ldots, a_n, 0, \ldots\right)$ of elements of $R$ arising from (34.1), and to define appropriate ring operations on the set all these sequences. This procedure is outlined in the appendix to this section. It has the advantage that it avoids questions about the precise meaning of expressions such as that in (34.1), but it is not the way polynomials are handled in practice. For most purposes the discussion that follows will be more satisfactory.

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|THE DIVISION ALGORITHM

In the next two sections we concentrate on rings of polynomials over fields, proving divisibility and factorization theorems for these rings that are analogous to the divisibility and factorization theorems that were proved in Sections 12 and 13 for the ring of integers. We use deg $f(x)$ to denote the degree of a polynomial $f(x)$.

Division Algorithm. If $f(x)$ and $g(x)$ are polynomials over a field $F$, with $g(x) \neq 0$, then there exist unique polynomials $q(x)$ and $r(x)$ over $F$ such that
$$
f(x)=g(x) q(x)+r(x), \quad \text { with } \quad r(x)=0 \quad \text { or } \quad \operatorname{deg} r(x)<\operatorname{deg} g(x) .
$$
The polynomials $q(x)$ and $r(x)$ are called, respectively, the quotient and remainder in the division of $f(x)$ by $g(x)$. The following example illustrates how they can be computed. The same idea is used in the proof that follows the example.

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|ORDERED INTEGRAL DOMA INS

现代代数代考

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|DEFINITION AND ELEMENTARY PROPERTIES

如果$R$是交换环,并且$a_0, a_1, \ldots, a_n \in R$,则表达式的形式为
$$
a_0+a_1 x+a_2 x^2+\cdots+a_n x^n
$$
在$x$中称为多项式:它是有限项的和,每项是$R$的某个元素乘以$x$的非负积分幂。在初等代数中,我们熟悉了这样的表达式,以及如何进行加法和乘法。这里我们要考虑可交换环中的多项式。

我们的第一个问题是,如果$x$不是$R$的元素,那么诸如$a_1 x$和$a_n x^n$之类的术语以及这些术语的“和”可能没有预先确定的含义。解决这个问题的一种方法是不考虑$(34.1)$,而是考虑由(34.1)产生的$R$的元素序列$\left(a_0, a_1, \ldots, a_n, 0, \ldots\right)$,并在所有这些序列的集合上定义适当的环操作。本节的附录中概述了这个过程。它的优点是避免了关于表达式的精确含义的问题,如(34.1),但它不是在实践中处理多项式的方式。就大多数目的而言,下面的讨论将更令人满意。

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|THE DIVISION ALGORITHM

在接下来的两节中,我们将集中讨论域上的多项式环,证明这些环的可整除性和可分解性定理,这些定理类似于在第12节和第13节中证明的整数环的可整除性和可分解性定理。我们用deg $f(x)$表示多项式的次$f(x)$。

除法算法。如果$f(x)$和$g(x)$是域$F$和$g(x) \neq 0$上的多项式,那么存在唯一的多项式$q(x)$和$r(x)$在$F$上使得
$$
f(x)=g(x) q(x)+r(x), \quad \text { with } \quad r(x)=0 \quad \text { or } \quad \operatorname{deg} r(x)<\operatorname{deg} g(x) .
$$
在$f(x)$除以$g(x)$时,多项式$q(x)$和$r(x)$分别被称为商和余数。下面的示例说明了如何计算它们。这个例子后面的证明也使用了同样的思想。

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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。

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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)。

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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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如果你也在 怎样代写现代代数Modern Algebra 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。现代代数Modern Algebra现代代数,也叫抽象代数,是数学的一个分支,涉及各种集合(如实数、复数、矩阵和矢量空间)的一般代数结构,而不是操作其个别元素的规则和程序。除了数论和代数几何的发展,现代代数通过群论对对称性有重要的应用。群这个词通常指的是一组运算,可能保留了某些物体的对称性或类似物体的排列。

现代代数Modern Algebra代数是数学的一个分支的名称,但它也是一种数学结构的名称。代数或代数结构是一个带有运算的非空集合。从一般结构角度研究代数的数学分支被称为普遍代数。相比之下,现代代数处理的是特殊类别的代数,包括群、环、场、向量空间和模块。从普遍代数的角度来看,场、向量空间和模块不被视为代数结构。现代代数也被称为抽象代数,但这两个名字在今天都有误导性,因为它在现代数学中已经不怎么现代或抽象了。

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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|ORDERED INTEGRAL DOMA INS

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In this section and the one that follows we take the first steps in characterizing the ring of integers. The first definition given, that of an ordered integral domain, applies to the integers as well as to many other integral domains. It will lead to the ideas of positive, negative, greater than, and less than. To read the definition with the integers in mind as an example, think of $D^p$ as being the set of positive integers.

Definition. An integral domain $D$ is said to be ordered if there is a subset $D^p$ of $D$ such that:
closure under addition
if $a, b \in D^p$, then $a+b \in D^p$,
closure under multiplication
if $a, b \in D^p, \quad$ then $a b \in D^p$,
law of trichotomy
if $a \in D$, then exactly one of the following is true:
$$
a=0, \quad a \in D^p, \quad \text { or } \quad-a \in D^p
$$
The elements of $D^p$ are called the positive elements of $D$. Elements that are neither zero nor positive are said to be negative.

Besides the integers, other ordered integral domains include the rational numbers and the real numbers, with the set of positive elements being the set of positive numbers in each case. We shall see that the integral domains $\mathbb{Z}_p$ are not ordered (regardless of what one tries to use for the set of positive elements). Assume in the remainder of this section that $D$ is an ordered integral domain with unity $e$.

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|THE INTEGERS

Definition. An element $a$ in a subset $S$ of an ordered integral domain $D$ is a least element of $S$ if $x>a$ for each $x \in S$ such that $x \neq a$.

Definition. An ordered integral domain $D$ is well ordered if every nonempty subset of $D^p$ has a least element.

The Least Integer Principle (Section 10) states that the integral domain of integers is well ordered. (What we have called the Least Integer Principle is sometimes even called the Well-Ordering Principle.) The integral domain of rational numbers is not well ordered, because the set of positive rational numbers has no least element (Problem 29.1). In fact, the integers form the “only” well-ordered integral domain. The following theorem makes this precise.

Theorem 29.1. If $D$ is a well-ordered integral domain, then $D$ is isomorphic to the ring of integers.

The proof of the theorem will be easier to grasp if the following fact is proved separately.
Lemma 29.1. If $D$ is a well-ordered integral domain with unity $e$, then e is the least element of $D^p$.

PROOF. Because $D$ is well ordered, $D^p$ must have a least element; assume it to be $a \neq e$ (this will lead to a contradiction). Since $e \in D^P$ by the corollary of Lemma 28.1, and $a$ is the least element of $D^p$ by our assumption, we must have $e>a$. Now $e>a$ and $a>0$ imply $a>a^2$, by Theorem 28.2(e). However, $a^2 \in D^p$ by Lemma 28.1. Thus we have $a^2 \in D^p$, and $a>a^2$, which contradicts the assumption that $a$ is the least element of $D^p$. Thus the least element of $D^p$ must be $e$.

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现代代数代考

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在本节和下一节中,我们将采取表征整数环的第一步。给出的第一个定义,即有序积分域的定义,既适用于整数,也适用于许多其他的积分域。它会导致积极,消极,大于和小于的想法。要以整数为例阅读定义,请将$D^p$视为正整数的集合。

定义。一个积分域$D$是有序的,如果$D$的子集$D^p$满足:
加法闭合
如果$a, b \in D^p$,那么$a+b \in D^p$,
乘法闭包
如果$a, b \in D^p, \quad$那么$a b \in D^p$,
三分法
如果$a \in D$,那么以下选项中只有一个是正确的:
$$
a=0, \quad a \in D^p, \quad \text { or } \quad-a \in D^p
$$
$D^p$的元素称为$D$的正元素。既不为零也不为正的元素称为负元素。

除整数外,其他有序积分域还包括有理数和实数,其中正元素集是每种情况下的正数集。我们将看到积分域$\mathbb{Z}_p$不是有序的(不管人们试图用什么来表示正元素的集合)。在本节的其余部分中,假设$D$是一个统一的有序积分域$e$。

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|THE INTEGERS

定义。有序积分域$D$的子集$S$中的元素$a$对于每个$x \in S$来说是$S$如果$x>a$的最小元素,使得$x \neq a$。

定义。如果一个有序积分域$D^p$的每个非空子集都有一个最小元素,那么这个域$D$就是有序的。

最小整数原理(第10节)指出整数的整域是有序的。(我们所说的最小整数原理有时甚至被称为良序原理。)有理数的积分定义域不是有序的,因为正有理数集合没有最小元素(问题29.1)。事实上,整数形成了“唯一”良序积分域。下面的定理使其精确。

定理29.1。如果$D$是良序整域,则$D$同构于整数环。

如果单独证明以下事实,这个定理的证明将更容易理解。
引理29.1。如果$D$是一个单位为$e$的良序积分域,则e是$D^p$的最小元素。

证明。因为$D$是有序的,所以$D^p$必须有一个最小元素;假设它是$a \neq e$(这将导致矛盾)。因为根据引理28.1的推论$e \in D^P$,并且根据我们的假设$a$是$D^p$的最小元素,所以我们必须有$e>a$。通过定理28.2(e) $e>a$和$a>0$可以推导出$a>a^2$。但是,根据引理28.1 $a^2 \in D^p$。因此,我们有$a^2 \in D^p$和$a>a^2$,这与$a$是$D^p$的最小元素的假设相矛盾。因此,$D^p$的最小元素一定是$e$。

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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。

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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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回归分析代写

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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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现代代数Modern Algebra代数是数学的一个分支的名称,但它也是一种数学结构的名称。代数或代数结构是一个带有运算的非空集合。从一般结构角度研究代数的数学分支被称为普遍代数。相比之下,现代代数处理的是特殊类别的代数,包括群、环、场、向量空间和模块。从普遍代数的角度来看,场、向量空间和模块不被视为代数结构。现代代数也被称为抽象代数,但这两个名字在今天都有误导性,因为它在现代数学中已经不怎么现代或抽象了。

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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|QUOTIENT GROUPS

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|QUOTIENT GROUPS

It may not be obvious at the outset, but quotient groups, which we introduce in this section, are essentially the same as homomorphic images. The proof that they are essentially the same comes with Theorem 22.2 and the Fundamental Homomorphism Theorem (in Section 23).

Each group $\mathbb{Z}_n$ is constructed in a simple way from the group of integers. The set all multiples of the integer $n$ forms a subgroup, $\langle n\rangle$, of $\mathbb{Z}$, and the elements of $\mathbb{Z}_n$ are the right cosets of that subgroup (Section 16). Moreover, the operation $\oplus$ of $\mathbb{Z}_n$ depends in a natural way on the operation + of the integers: $[a] \oplus[b]=[a+b]$. We shall now see how this idea can be used to construct new groups in much more general circumstances. Indeed, the following theorem shows that $\mathbb{Z}$ can be replaced by any group $G=$ and $\langle n\rangle$ by any normal subgroup $N$ of $G$. (Notice that $\langle n\rangle \triangleleft \mathbb{Z}$ because $\mathbb{Z}$ is Abelian.) It man y help to review Section 16, especially Theorem 16.1 and Lemma 16.1, before reading this section. We continue to use juxtaposition to denote unspecified group operations.

Theorem 22.1. Let $N$ be a normal subgroup of $G$, and let $G / N$ clenote the set of all right cosets of $N$ in $G$. For
$$
N a \in G / N \text { and } N b \in G / N \text {, let }(N a)(N b)=N(a b) .
$$
With this operation $G / N$ is a group called the quotient group (or factor group) of $G$ by $N$.
Remark. Figure 22.1 represents the idea behind Theorem 22.1 . Each horizontal section represents a coset of $N$. For example, $N a$ is the coset to which $a$ belongs. The cosets are the elements of $G / N$. The “product” of the cosets $N a$ and $N b$ is $N(a b)$, the coset to which $a b$ belongs. The first part of the following proof shows that if $N \triangleleft G$, then it does not matter which element is chosen from the coset $N a$ and which is chosen from the coset $N b$; their “product” will be in the coset $N(a b)$.

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|THE FUNDAMENTAL HOMOMORPHISM THEOREM

The natural homomorphism $\eta: G \rightarrow G / N$ shows that each quotient group of a group $G$ is a homomorphic image of $G$ (Theorem 22.2). The next theorem shows that the converse is also true: each homomorphic image of $G$ is (isomorphic to) a quotient group of $G$. Thus the claim made at the beginning of Section 22 is justified: quotient groups are essentially the same as homomorphic images.

Theorem 23.I (F undamental Homomorphism Theorem). Let $G$ and $H$ be groups, and let $\theta: G \rightarrow H$ be a homomorphism from $G$ onto $H$ with $\operatorname{Ker} \theta=K$. Then the mapping $\phi: G / K \rightarrow H$ defined by
$\phi(K a)=\theta(a)$ for each $K a \in G / K$

is an isomorphism of $G / K$ onto $H$. Therefore
$$
G / K \approx H
$$
PROoF. We must first verify that $\phi$ is well defined. If $K a_1=K a_2$, then $k a_1=a_2$ for some $k \in K=\operatorname{Ker} \theta$, so $\theta\left(k a_1\right)=\theta\left(a_2\right)$. But $\theta\left(k a_1\right)=\theta(k) \theta\left(a_1\right)=e \theta\left(a_1\right)=\theta\left(a_1\right)$, so that $\theta\left(a_1\right)=\theta\left(a_2\right)$. Therefore, $\theta(a)$ is determined solely by the coset of $K$ to which $a$ belongs, so $\phi$ is well defined.

To prove that $\phi$ preserves the operation, assume that $K a \in G / K$ and $K b \in G / K$. Then $\phi((K a)(K b))=\phi(K(a b))=\theta(a b)=\theta(a) \theta(b)=\phi(K a) \phi(K b)$, as required. Clearly $\phi$ is onto, because $\theta$ is onto. It remains only to prove that $\phi$ is one-to-one, or equivalently, by Theorem 21.1 , that $\operatorname{Ker} \phi$ contains only the identity element, $K e$, of $G / K$. This is true because if $K a \in \operatorname{Ker} \phi$, then $\theta(a)=\phi(K a)=e$, and therefore $a \in \operatorname{Ker} \theta=K$, so $K a=K e$.

If a homomorphism $\theta: G \rightarrow H$ is not onto, then $H$ should be replaced by $\theta(G)$ in the last two sentences of the theorem. Then the last statement of the theorem becomes $G / K \approx \theta(G)$. In any case, with $\theta, \phi$, and $K$ as in the theorem, and $\eta: G \rightarrow G / K$ the natural homomorphism, it can be verified that $\phi \circ \eta=\theta$. Schematically, the two ways $(\theta$ and $\phi \circ \eta)$ of getting from $G$ to $H$ in Figure 23.1 give the same result for every element of $G$ (Problem 23.7). This is described by saying the diagram commutes.

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|QUOTIENT GROUPS

现代代数代考

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|QUOTIENT GROUPS

一开始可能不是很明显,但我们在本节中介绍的商群本质上与同态象相同。它们本质上相同的证明来自定理22.2和基本同态定理(见第23节)。

每个组$\mathbb{Z}_n$都是以一种简单的方式从整数组中构造出来的。整数$n$的所有倍数的集合形成了$\mathbb{Z}$的子组$\langle n\rangle$,而$\mathbb{Z}_n$的元素是该子组的右集(第16节)。此外,$\mathbb{Z}_n$的运算$\oplus$自然依赖于整数的运算+:$[a] \oplus[b]=[a+b]$。现在我们将看到,在更一般的情况下,如何利用这一思想来建立新的群体。的确,下面的定理表明$\mathbb{Z}$可以被任意群$G=$代替,$\langle n\rangle$可以被$G$的任意正规子群$N$代替。(注意$\langle n\rangle \triangleleft \mathbb{Z}$,因为$\mathbb{Z}$是阿贝尔的。)在阅读本节之前,复习第16节,特别是定理16.1和引理16.1,会有所帮助。我们继续使用并置来表示未指定的组操作。

定理22.1。设$N$为$G$的正子群,设$G / N$为$G$中$N$的所有右集集合。对于
$$
N a \in G / N \text { and } N b \in G / N \text {, let }(N a)(N b)=N(a b) .
$$
通过这个操作,$G / N$是一个称为$G$除以$N$的商组(或因子组)的组。
备注:图22.1表示定理22.1背后的思想。每个水平截面代表$N$的一个协集。例如,$N a$是$a$所属的coset。辅助集是$G / N$的元素。协集$N a$和$N b$的“乘积”是$N(a b)$,即$a b$所属的协集。以下证明的第一部分表明,如果$N \triangleleft G$,那么从协集$N a$中选择哪个元素和从协集$N b$中选择哪个元素都无关紧要;他们的“产品”将出现在coset $N(a b)$中。

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|THE FUNDAMENTAL HOMOMORPHISM THEOREM

自然同态$\eta: G \rightarrow G / N$表明群$G$的每一个商群都是$G$的同态象(定理22.2)。下一个定理证明逆命题也是成立的:$G$的每一个同态象都是$G$的一个商群(同构)。因此,在第22节开头提出的主张是合理的:商群本质上与同态象相同。

定理23。I(基本同态定理)设$G$和$H$为组,并设$\theta: G \rightarrow H$为从$G$到$H$与$\operatorname{Ker} \theta=K$的同态。定义的映射$\phi: G / K \rightarrow H$
分别为$\phi(K a)=\theta(a)$$K a \in G / K$

是$G / K$到$H$的同构。因此
$$
G / K \approx H
$$
证明。我们必须首先验证$\phi$是定义良好的。如果是$K a_1=K a_2$,那么对于一些$k \in K=\operatorname{Ker} \theta$,则是$k a_1=a_2$,所以是$\theta\left(k a_1\right)=\theta\left(a_2\right)$。但是$\theta\left(k a_1\right)=\theta(k) \theta\left(a_1\right)=e \theta\left(a_1\right)=\theta\left(a_1\right)$,所以$\theta\left(a_1\right)=\theta\left(a_2\right)$。因此,$\theta(a)$仅由$a$所属的$K$的余集决定,因此$\phi$定义得很好。

为了证明$\phi$保留了这个操作,假设$K a \in G / K$和$K b \in G / K$。然后$\phi((K a)(K b))=\phi(K(a b))=\theta(a b)=\theta(a) \theta(b)=\phi(K a) \phi(K b)$,根据需要。显然$\phi$是on,因为$\theta$是on。只需要证明$\phi$是一对一的,或者等价地,根据定理21.1,$\operatorname{Ker} \phi$只包含$G / K$的单位元$K e$。这是真的,因为如果$K a \in \operatorname{Ker} \phi$,那么$\theta(a)=\phi(K a)=e$,因此$a \in \operatorname{Ker} \theta=K$,所以$K a=K e$。

如果一个同态$\theta: G \rightarrow H$不是映上的,那么在定理的最后两句中$H$应该被$\theta(G)$代替。那么定理的最后一个表述就是$G / K \approx \theta(G)$。在任何情况下,利用定理中的$\theta, \phi$和$K$,以及$\eta: G \rightarrow G / K$的自然同态,可以验证$\phi \circ \eta=\theta$。从示意图上看,图23.1中从$G$到$H$的两种方式$(\theta$和$\phi \circ \eta)$对于$G$的每个元素都给出了相同的结果(问题23.7)。这是通过说图的通勤来描述的。

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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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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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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|现代代数代写Modern Algebra代考|INTEGERS MODULO n

如果你也在 怎样代写现代代数Modern Algebra 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。现代代数Modern Algebra现代代数,也叫抽象代数,是数学的一个分支,涉及各种集合(如实数、复数、矩阵和矢量空间)的一般代数结构,而不是操作其个别元素的规则和程序。除了数论和代数几何的发展,现代代数通过群论对对称性有重要的应用。群这个词通常指的是一组运算,可能保留了某些物体的对称性或类似物体的排列。

现代代数Modern Algebra代数是数学的一个分支的名称,但它也是一种数学结构的名称。代数或代数结构是一个带有运算的非空集合。从一般结构角度研究代数的数学分支被称为普遍代数。相比之下,现代代数处理的是特殊类别的代数,包括群、环、场、向量空间和模块。从普遍代数的角度来看,场、向量空间和模块不被视为代数结构。现代代数也被称为抽象代数,但这两个名字在今天都有误导性,因为它在现代数学中已经不怎么现代或抽象了。

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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|INTEGERS MODULO n

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We have seen that if $n$ is a positive integer, then there are $n$ congruence classes modulo $n$. With $n$ fixed and $k$ an integer, let [ $k]$ denote the congruence class to which $k$ belongs $(\bmod n)$. With $n=5$, for example,
$$
[2]=[7]=[-33]={\ldots,-8,-3,2,7,12, \ldots} .^{\dagger}
$$
By Theorem $10.2,{[0],[1], \ldots,[n-1]}$ is a complete set of congruence classes modulo $n$, in the sense that each integer is in precisely one of these classes. Let $\mathbb{Z}_n$ denote the set ${[0],[1], \ldots,[n-1]}$. We shall show that there is a natural operation on this set that makes it a group.

Definition. For $[a] \in \mathbb{Z}_n$ and $[b] \in \mathbb{Z}_n$, define $[a] \oplus[b]$ by
$$
[a] \oplus[b]=[a+b]
$$
Example 11.1. Choose $n=5$. Then $[3] \oplus[4]=[3+4]=[7]=[2]$, and $[-29] \oplus[7]=$ $[-22]=[3]$

There is a question about the definition of $\oplus:$ Is it really an operation on $\mathbb{Z}_n$ ? Or, as it is sometimes expressed, is $\oplus$ well defined? Notice that $[a] \oplus[b]$ has been defined in terms of $a+b$. What if representatives other than $a$ and $b$ are chosen from $[a]$ and $[b]$ ? For example, with $n=5$ again, [3] $[18]$ and [4] $[-1]$; therefore, it should be true that $[3] \oplus[4]=[18] \oplus[-1]$. Is that true? Yes, because $[3] \oplus[4]=[7]=[2]$ and $[18] \oplus[-1]=[17]=[2]$. The following lemma settles the question in general.

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|GREATEST COMMON DIVISORS.THE EUCLIDEAN ALGORITHM

There is a close relationship between divisibility properties of the integers and some of the elementary properties of groups. In this section and the next we consider properties of divisibility that will be useful when we return to groups in the next chapter.

Theorem 12.1. If $a$ and $b$ are integers, not both zero, then there is a unique positive integer d such that
(a) $d \mid a$ and $d \mid b$, and
(b) if $c$ is an integer such that $c \mid a$ and $c \mid b$, then $c \mid d$.
Property (a) states that $d$ is a common divisor of $a$ and $b$; property (b) ensures that $d$ is the greatest such divisor. Therefore, the integer $d$ in the theorem is called the greatest common divisor of $a$ and $b$. It is denoted $(a, b)$. (The context will usually make it clear whether this or some other interpretation of the ordered pair notation is intended.) Examples are $(4,-6)=2,(-7,0)=7$, and $(25,33)=1$.

The following proof of Theorem 12.1 shows how to compute $(a, b)$ by a systematic procedure known as the Euclidean Algorithm. Another proof, which shows the existence of $(a, b)$, but not how to compute it, is outlined in Problem 12.24.

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现代代数代考

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我们已经知道,如果$n$是一个正整数,那么就有以$n$为模的$n$同余类。将$n$固定,$k$为整数,设[$k]$]表示$k$所属的同余类$(\bmod n)$。以$n=5$为例,
$$
[2]=[7]=[-33]={\ldots,-8,-3,2,7,12, \ldots} .^{\dagger}
$$
根据定理$10.2,{[0],[1], \ldots,[n-1]}$是以$n$为模的同余类的完备集合,因为每一个整数都恰好属于这些类中的一个。设$\mathbb{Z}_n$表示集合${[0],[1], \ldots,[n-1]}$。我们将证明在这个集合上存在一个自然运算,使它成为一个群。

定义。对于$[a] \in \mathbb{Z}_n$和$[b] \in \mathbb{Z}_n$,通过定义$[a] \oplus[b]$
$$
[a] \oplus[b]=[a+b]
$$
例11.1。选择$n=5$。然后$[3] \oplus[4]=[3+4]=[7]=[2]$,和 $[-29] \oplus[7]=$ $[-22]=[3]$

关于$\oplus:$的定义有一个问题,它真的是$\mathbb{Z}_n$上的一个操作吗?或者,正如有时表达的那样,$\oplus$定义良好吗?注意,$[a] \oplus[b]$是根据$a+b$定义的。如果从$[a]$和$[b]$中选出$a$和$b$以外的代表呢?例如,再次输入$n=5$, [3] $[18]$和[4]$[-1]$;因此,$[3] \oplus[4]=[18] \oplus[-1]$。这是真的吗?是的,因为$[3] \oplus[4]=[7]=[2]$和$[18] \oplus[-1]=[17]=[2]$。下面的引理一般地解决了这个问题。

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整数的可整除性与群的一些初等性质有密切的关系。在这一节和下一节中,我们将考虑可除性的性质,这些性质在我们在下一章回到群的时候会很有用。

定理12.1。如果$a$和$b$都是整数,不都是零,那么存在一个唯一的正整数d
(a) $d \mid a$和$d \mid b$
(b)如果$c$是一个整数,使得$c \mid a$和$c \mid b$,则$c \mid d$。
性质(a)表明$d$是$a$和$b$的公约数;性质(b)确保$d$是最大的此类除数。因此,定理中的整数$d$称为$a$和$b$的最大公约数。记为$(a, b)$。(上下文通常会清楚地说明是使用这种方式还是使用其他对有序对符号的解释。)例如$(4,-6)=2,(-7,0)=7$和$(25,33)=1$。

下面定理12.1的证明展示了如何通过称为欧几里得算法的系统过程来计算$(a, b)$。问题12.24给出了另一个证明,它证明了$(a, b)$的存在性,但没有说明如何计算它。

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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。

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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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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|COMPOSITION AS AN OPERATION

如果你也在 怎样代写现代代数Modern Algebra 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。现代代数Modern Algebra现代代数,也叫抽象代数,是数学的一个分支,涉及各种集合(如实数、复数、矩阵和矢量空间)的一般代数结构,而不是操作其个别元素的规则和程序。除了数论和代数几何的发展,现代代数通过群论对对称性有重要的应用。群这个词通常指的是一组运算,可能保留了某些物体的对称性或类似物体的排列。

现代代数Modern Algebra代数是数学的一个分支的名称,但它也是一种数学结构的名称。代数或代数结构是一个带有运算的非空集合。从一般结构角度研究代数的数学分支被称为普遍代数。相比之下,现代代数处理的是特殊类别的代数,包括群、环、场、向量空间和模块。从普遍代数的角度来看,场、向量空间和模块不被视为代数结构。现代代数也被称为抽象代数,但这两个名字在今天都有误导性,因为它在现代数学中已经不怎么现代或抽象了。

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数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|COMPOSITION AS AN OPERATION

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|COMPOSITION AS AN OPERATION

In Example 3.3 we saw that if $S$ is any nonempty set, then composition is an operation on $M(S)$, the set of all mappings from $S$ to $S$. It is worthwhile to look more closely at this operation, for its importance is matched only by that of addition and the other operations on the familiar number systems. The most general properties are summarized in the following theorem.
Theorem 4.1. Let $S$ denote any nonempty set.
(a) Composition is an associative operation on $M(S)$, with identity element $\iota_S$.
(b) Composition is an associative operation on the set of all invertible mappings in $M(S)$, with identity $\iota s$.

PROOF. Associativity means that $\gamma \circ(\beta \circ \alpha)=(\gamma \circ \beta) \circ \alpha$ for all $\alpha, \beta, \gamma \in M(S)$. By the definition of equality for mappings, this means that
$$
\gamma \circ(\beta \circ \alpha)=(\gamma \circ \beta) \circ \alpha
$$

for each $x \in S$. To verify this, we can write
$$
\begin{aligned}
{\gamma \circ(\beta \circ \alpha) } & =\gamma((\beta \circ \alpha)(x)) \
& =\gamma(\beta(\alpha(x))) \
& =(\gamma \circ \beta)(\alpha(x)) \
& =(\gamma \circ \beta) \circ \alpha .
\end{aligned}
$$

数学代写|现代代数代写Modern Algebra代考|DEFINITION AND EXAMPLES

It takes patience to appreciate the diverse ways in which groups arise, but one of these ways is so familiar that we can use it to ease our way into the basic definition. To this end, recall the following three things about the set of integers with respect to addition. First, addition is associative. Second, 0 is an identity element. And third, relative to 0 , each integer has an inverse (its negative). Much more can be said about the integers, of course, but these are the properties that are important at the moment; they show that the integers with addition form a group, in the sense of the following definition.

Definition. A group is a set $G$ together with an operation $*$ on $G$ such that each of the following axioms is satisfied:
Associativity
$$
a *(b * c)=(a * b) * c \quad \text { for all } a, b, c \in G
$$
Existence of an identity element
There is an element $e \in G$ such that $a * e=e * a=a$ for each $a \in G$.
Existence of inverse elements
For each $a \in G$ there is an element $b \in G$ such that $a * b=b * a=e$.

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现代代数代考

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在例3.3中,我们看到,如果$S$是任何非空集合,则复合是对$M(S)$的操作,即从$S$到$S$的所有映射的集合。这个运算值得更仔细地研究,因为它的重要性只有加法和我们熟悉的数制上的其他运算才能与之媲美。最一般的性质可以用下面的定理来概括。
定理4.1。设$S$表示任意非空集合。
(a)复合是对$M(S)$的关联操作,具有单位元素$\iota_S$。
(b)复合是对$M(S)$中所有可逆映射集合的关联操作,其单位为$\iota s$。

证明。结合律意味着$\gamma \circ(\beta \circ \alpha)=(\gamma \circ \beta) \circ \alpha$对于所有$\alpha, \beta, \gamma \in M(S)$。根据映射相等性的定义,这意味着
$$
\gamma \circ(\beta \circ \alpha)=(\gamma \circ \beta) \circ \alpha
$$

对于每个$x \in S$。为了验证这一点,我们可以这样写
$$
\begin{aligned}
{\gamma \circ(\beta \circ \alpha) } & =\gamma((\beta \circ \alpha)(x)) \
& =\gamma(\beta(\alpha(x))) \
& =(\gamma \circ \beta)(\alpha(x)) \
& =(\gamma \circ \beta) \circ \alpha .
\end{aligned}
$$

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欣赏群体产生的不同方式需要耐心,但其中一种方式是如此熟悉,以至于我们可以用它来简化我们对基本定义的理解。为此,回想一下关于整数集的加法的以下三件事。首先,加法是结合法。其次,0是单位元素。第三,相对于0,每个整数都有一个倒数(它的负数)。当然,关于整数还有很多可说的,但这些是目前最重要的性质;它们表明,在下列定义的意义上,经过加法的整数构成一个群。

定义。群是一个集合$G$和$G$上的一个运算$*$,满足下列公理:
联想性
$$
a *(b * c)=(a * b) * c \quad \text { for all } a, b, c \in G
$$
单位元素的存在性
对于每个$a \in G$,都有一个元素$e \in G$表示$a * e=e * a=a$。
逆元的存在性
对于每个$a \in G$,都有一个元素$b \in G$,以便$a * b=b * a=e$。

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

MATLAB代写

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

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