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数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|Math4571

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数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|Math4571

数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|Subspaces and more examples of vector spaces

Given a vector space $V$ over a field $\mathbb{F}$, and $W \subseteq V$. When $\mathbf{w}, \mathbf{y} \in W$, then as $W$ is a subset of $V$, we also have $\mathbf{w}, \mathbf{y} \in V$, and thus $\mathbf{w}+\mathbf{y}$ is well-defined. In addition, when $c \in \mathbb{F}$ and $\mathbf{w} \in W \subseteq V$, then $c \mathbf{w}$ is well-defined. Thus we can consider the question whether $W$ with the operations as defined on $V$, is itself a vector space. If so, we call $W$ a subspace of $V$.

Proposition 2.3.1 Given a vector space $V$ over a field $\mathbb{F}$, and $W \subseteq V$, then $W$ is a subspace of $V$ if and only if
(i) $\mathbf{0} \in W$.
(ii) $W$ is closed under addition: for all $\mathbf{w}, \mathbf{y} \in W$, we have $\mathbf{w}+\mathbf{y} \in W$.
(iii) $W$ is closed under scalar multiplication: for all $c \in \mathbb{F}$ and $\mathbf{w} \in W$, we have that $c \mathbf{w} \in W$.
Proof. If $W$ is a vector space, then (i), (ii) and (iii) are clearly satisfied.
For the converse, we need to check that when $W$ satisfies (i), (ii) and (iii), it satisfies all ten axioms in the definition of a vector space. Clearly properties (i), (ii) and (iii) above take care of axioms 1,4 and 6 in the definition of a vector space. Axiom 5 follows from (iii) in combination with Lemma 2.1.1(ii). The other properties (associativity, commutativity, distributivity, unit multiplication) are satisfied as they hold for all elements of $V$, and thus also for elements of $W$.
In Proposition 2.3.1 one may replace (i) by

(i) $’ W \neq \emptyset$.
Clearly, if (i) holds then (i)’ holds.
For the other direction, note that if $\mathbf{w} \in W$ (existence of such $\mathbf{w}$ is guaranteed by (i)’) then by (iii) and Lemma 2.1.1(i), we get that $\mathbf{0}=0 \mathbf{w} \in W$. Thus (i)’ and (iii) together imply (i).

Given two subspaces $U$ and $W$ of a vector space $V$, we introduce $U+W:={\mathbf{v} \in V:$ there exist $\mathbf{u} \in U$ and $\mathbf{w} \in W$ so that $\mathbf{v}=\mathbf{u}+\mathbf{w}}$ $U \cap W:={\mathbf{v} \in V: \mathbf{v} \in U$ and $\mathbf{v} \in W}$

数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|Vector spaces of polynomials

We let $\mathbb{F}[X]$ be the set of all polynomials in $X$ with coefficients in $\mathbb{F}$. Thus a typical element of $\mathbb{F}[X]$ has the form
$$
p(X)=\sum_{j=0}^n p_j X^j=p_0 X^0+p_1 X+p_2 X^2+\cdots+p_n X^n,
$$
where $n \in \mathbb{N}$ and $p_0, \ldots, p_n \in \mathbb{F}$. Here $X$ is merely a symbol and so are its powers $X^i$, with the understanding that $X^i X^j=X^{i+j}$. Often $X^0$ is omitted, as when we specify $X$ we will have that $X^0$ is a multiplicative neutral element (as for instance the equality $X^0 X^i=X^i$ suggests).
When we have two polynomials $p(X)=\sum_{j=0}^n p_j X^j$ and $q(X)=\sum_{j=0}^m q_j X^j$, it is often convenient to have $m=n$. We do this by introducing additional terms with a zero coefficient. For instance, if we want to view
$$
p(X)=1+X \text { and } q(X)=1+2 X^2-X^5
$$
as having the same number of terms we may view them as
$$
p(X)=1+X+0 X^2+0 X^3+0 X^4+0 X^5, q(X)=1+0 X+2 X^2+0 X^3+0 X^4-X^5 .
$$
Notice that the term $X$ is really $1 X$, and $-X^5$ is $(-1) X^5$.
Two polynomials $p(X)=\sum_{j=0}^n p_j X^j$ and $q(X)=\sum_{j=0}^n q_j X^j$ are equal exactly when all their coefficients are equal: $p_j=q_j, j=0, \ldots, n$.

The sum of two polynomials $p(X)=\sum_{j=0}^n p_j X^j$ and $q(X)=\sum_{j=0}^n q_j X^j$ is given by
$$
(p+q)(X)=\sum_{j=0}^n\left(p_j+q_j\right) X^j
$$
When $c \in \mathbb{F}$ and $p(X)=\sum_{j=0}^n p_j X^j$ are given, we define the polynomial $(c p)(X)$ via
$$
(c p)(X)=\sum_{j=0}^n\left(c p_j\right) X^j
$$

数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|Math4571

高等线性代数代考

 

数学代写|高等线性代数代写高级线性代数代考|子空间和更多向量空间的例子

给定一个向量空间$V$在一个字段$\mathbb{F}$和$W \subseteq V$上。当$\mathbf{w}, \mathbf{y} \in W$时,由于$W$是$V$的一个子集,我们也有$\mathbf{w}, \mathbf{y} \in V$,因此$\mathbf{w}+\mathbf{y}$是定义良好的。此外,当$c \in \mathbb{F}$和$\mathbf{w} \in W \subseteq V$时,那么$c \mathbf{w}$是定义良好的。因此,我们可以考虑这样一个问题:带有$V$上定义的操作的$W$本身是否是一个向量空间。如果是,我们称$W$为$V$的子空间 命题2.3.1给定向量空间 $V$ 越过田野 $\mathbb{F}$,以及 $W \subseteq V$,那么 $W$ 是的子空间 $V$ 当且仅当
(i) $\mathbf{0} \in W$.
(ii) $W$ 在加法下是封闭的:for all $\mathbf{w}, \mathbf{y} \in W$,我们有 $\mathbf{w}+\mathbf{y} \in W$.
(iii) $W$ 在标量乘法下是封闭的:for all $c \in \mathbb{F}$ 和 $\mathbf{w} \in W$我们有这个 $c \mathbf{w} \in W$.
证明。如果 $W$ 是一个向量空间,则(i), (ii)和(iii)明显满足。
对于相反的,我们需要检查当 $W$ 满足(i) (ii)和(iii),它满足向量空间定义中的所有十个公理。显然,上述性质(i)、(ii)和(iii)涉及向量空间定义中的公理1、4和6。公理5由(iii)与引理2.1.1(ii)结合而来。其他的性质(结合性,交换性,分配性,单位乘法)满足,因为它们适用于的所有元素 $V$,因此也为的元素 $W$在命题2.3.1中,可以用

代替(i)

(i) $’ W \neq \emptyset$ .
显然,如果(i)成立,那么(i)’成立。对于另一个方向,注意如果$\mathbf{w} \in W$(这样的$\mathbf{w}$的存在由(i)’保证)那么由(iii)和引理2.1.1(i),我们得到$\mathbf{0}=0 \mathbf{w} \in W$。因此(i)’和(iii)一起隐含(i).

给定两个子空间 $U$ 和 $W$ 一个向量空间的 $V$,我们介绍 $U+W:={\mathbf{v} \in V:$ 存在 $\mathbf{u} \in U$ 和 $\mathbf{w} \in W$ 所以 $\mathbf{v}=\mathbf{u}+\mathbf{w}}$ $U \cap W:={\mathbf{v} \in V: \mathbf{v} \in U$ 和 $\mathbf{v} \in W}$

数学代写|高等线性代数代写高级线性代数代考|多项式的向量空间

我们让 $\mathbb{F}[X]$ 是所有多项式的集合 $X$ 加上系数 $\mathbb{F}$。因此一个典型的元素 $\mathbb{F}[X]$ 是否有
$$
p(X)=\sum_{j=0}^n p_j X^j=p_0 X^0+p_1 X+p_2 X^2+\cdots+p_n X^n,
$$
where $n \in \mathbb{N}$ 和 $p_0, \ldots, p_n \in \mathbb{F}$。这里 $X$ 只是一个象征,它的力量也是吗 $X^i$,但我们理解 $X^i X^j=X^{i+j}$。经常 $X^0$ 省略,如指定 $X$ 我们会得到的 $X^0$ 乘法的中性元素(例如等式? $X^0 X^i=X^i$ )。
当我们有两个多项式 $p(X)=\sum_{j=0}^n p_j X^j$ 和 $q(X)=\sum_{j=0}^m q_j X^j$,它往往是方便的 $m=n$。我们通过引入系数为零的附加项来做到这一点。例如,如果我们想查看
$$
p(X)=1+X \text { and } q(X)=1+2 X^2-X^5
$$
因为有相同数量的项,我们可以把它们看作
$$
p(X)=1+X+0 X^2+0 X^3+0 X^4+0 X^5, q(X)=1+0 X+2 X^2+0 X^3+0 X^4-X^5 .
$$
$X$ 真的是 $1 X$,以及 $-X^5$ 是 $(-1) X^5$
两个多项式 $p(X)=\sum_{j=0}^n p_j X^j$ 和 $q(X)=\sum_{j=0}^n q_j X^j$ 当它们的系数都相等时正好相等: $p_j=q_j, j=0, \ldots, n$.


两个多项式$p(X)=\sum_{j=0}^n p_j X^j$和$q(X)=\sum_{j=0}^n q_j X^j$的和由
$$
(p+q)(X)=\sum_{j=0}^n\left(p_j+q_j\right) X^j
$$
给出,当给出$c \in \mathbb{F}$和$p(X)=\sum_{j=0}^n p_j X^j$时,我们通过
$$
(c p)(X)=\sum_{j=0}^n\left(c p_j\right) X^j
$$ 定义多项式$(c p)(X)$

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数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|MAT204

数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|Matrix algebra over different fields

All the matrix algebra techniques that you learned in the first Linear Algebra course carry over to any field. Indeed, these algebra techniques were based on elementary algebraic operations, which work exactly the same in another field. In this section we illustrate these techniques by going through several examples with different fields. You will be reminded of matrix multiplication, row reduction, pivots, solving systems of linear equations, checking whether a vector is a linear combination of other vectors, finding a basis of a nullspace, column space, row space, eigenspace, computing determinants, finding inverses, Cramer’s rule, etc., but now we do these techniques in other fields.
One notable exception where $\mathbb{R}$ differs from the other fields we are considering, is that $\mathbb{R}$ is an ordered field (that is, $\geq$ defines an order relation on pairs of real numbers, that satisfies $x \geq y \Rightarrow x+z \geq z+y$ and $x, y \geq 0 \Rightarrow x y \geq 0)$. So anytime we want to use $\leq,<, \geq$ or $>$, we will have to make sure we are dealing with real numbers. We will do this when we talk about inner products and related concepts in Chapter 5.

Let $\mathbb{F}$ be a field, and the $n \times n$ matrix $A \in \mathbb{F}^{n \times n}$ and vector $\mathbf{b} \in \mathbb{F}^n$ be given. Let $\mathbf{a}_i$ denote the $i$ th column of $A$. Now we define

Thus $A_i(\mathbf{b})$ is the matrix obtained from $A$ by replacing its $i$ th column by $\mathbf{b}$.
We now have the following result.
Theorem 1.4.9 (Cramer’s rule) Let $A \in \mathbb{F}^{n \times n}$ be invertible. For any $\mathbf{b} \in \mathbb{F}^n$, the unique solution $\mathbf{x}=\left(x_i\right)_{i=1}^n$ to the equation $A \mathbf{x}=\mathbf{b}$ has entries given by
$$
x_i=\operatorname{det} A_i(\mathbf{b})(\operatorname{det} A)^{-1}, i=1, \ldots, n .
$$
Proof. We denote the columns of the $n \times n$ identity matrix $I$ by $\mathbf{e}_1, \ldots, \mathbf{e}_n$.
Let us compute
But then, using the multiplicativity of the determinant, we get $\operatorname{det} A \operatorname{det} I_i(\mathbf{x})=\operatorname{det} A_i(\mathbf{b})$. It is easy to see that $\operatorname{det} I_i(\mathbf{x})=x_i$, and (1.8) follows.

数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|Vector spaces of functions

The set of all functions from a set $X$ to a field $\mathbb{F}$ is denoted by $\mathbb{F}^X$. Thus $\mathbb{F}^X:={f: X \rightarrow \mathbb{F}: f$ is a function $}$.
When $f, g: X \rightarrow \mathbb{F}$ we can define the sum of $f$ and $g$ as the function
$$
f+g: X \rightarrow \mathbb{F}, \quad(f+g)(x)=f(x)+g(x) .
$$
Thus, by virtue that $\mathbb{F}$ has a well-defined addition, the set $\mathbb{F}^X$ now also has a well-defined addition. It is a fine point, but it is important to recognize that in the equation
$$
(f+g)(x)=f(x)+g(x)
$$
the first $+$ sign represents addition between functions, while the second $+$ sign represents addition in $\mathbb{F}$, so really the two $+\mathrm{s}$ are different. We still choose to use the same $+$ sign for both, although technically we could have made them different $\left(+{\mathbb{F}^x}\right.$ and $+{\mathbb{F}}$, say) and written
$$
\left(f+{\mathbb{F}^X} g\right)(x)=f(x)+{\mathbb{F}} g(x) .
$$
Next, it is also easy to define the scalar multiplication on $\mathbb{F}^X$ as follows. Given $c \in \mathbb{F}$ and $f: X \rightarrow \mathbb{F}$, we define the function $c f$ via
$$
c f: X \rightarrow \mathbb{F}, \quad(c f)(x)=c(f(x)) .
$$
Again, let us make the fine point that there are two different multiplications here, namely the multiplication of a scalar (i.e., an element of $\mathbb{F}$ ) with a function and the multiplication of two scalars. Again, if we want to highlight this difference, one would write this for instance as
$$
\left(c \cdot F^X f\right)(x)=c \cdot{ }_F f(x) .
$$
We now have the following claim.

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高等线性代数代考

 

数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|不同字段上的矩阵代数

. . . . .


你在第一堂线性代数课中学到的所有矩阵代数技巧都适用于任何领域。事实上,这些代数技术都是基于初等代数运算,而初等代数运算在其他领域也完全相同。在本节中,我们通过几个具有不同字段的示例来说明这些技术。你会想起矩阵乘法,行约简,支点,求解线性方程组,检查一个向量是否是其他向量的线性组合,寻找零空间,列空间,行空间,特征空间的基,计算行列式,求逆,克莱默规则,等等,但现在我们在其他领域做这些技术。$\mathbb{R}$与我们正在考虑的其他字段不同的一个显著的例外是,$\mathbb{R}$是一个有序字段(也就是说,$\geq$在实数对上定义了一个顺序关系,满足$x \geq y \Rightarrow x+z \geq z+y$和$x, y \geq 0 \Rightarrow x y \geq 0)$。所以当我们想使用$\leq,<, \geq$或$>$时,我们必须确保我们处理的是实数。我们将在第5章讨论内积和相关概念时这样做

设$\mathbb{F}$为一个字段,并给出$n \times n$矩阵$A \in \mathbb{F}^{n \times n}$和向量$\mathbf{b} \in \mathbb{F}^n$。设$\mathbf{a}_i$表示$A$的第$i$列。现在我们定义

因此,$A_i(\mathbf{b})$是由$A$通过将其$i$第列替换为$\mathbf{b}$而得到的矩阵。
定理1.4.9(克莱默规则)让$A \in \mathbb{F}^{n \times n}$是可逆的。对于任意$\mathbf{b} \in \mathbb{F}^n$,方程$A \mathbf{x}=\mathbf{b}$的唯一解$\mathbf{x}=\left(x_i\right)_{i=1}^n$有
$$
x_i=\operatorname{det} A_i(\mathbf{b})(\operatorname{det} A)^{-1}, i=1, \ldots, n .
$$
证明。我们用$\mathbf{e}_1, \ldots, \mathbf{e}_n$表示$n \times n$单位矩阵$I$的列
让我们计算
然后,利用行列式的乘法性,我们得到$\operatorname{det} A \operatorname{det} I_i(\mathbf{x})=\operatorname{det} A_i(\mathbf{b})$。很容易看到$\operatorname{det} I_i(\mathbf{x})=x_i$和(1.8)。

数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|函数的向量空间

集合集合中所有函数的集合 $X$ 去一片田野 $\mathbb{F}$ 表示为 $\mathbb{F}^X$。因此 $\mathbb{F}^X:={f: X \rightarrow \mathbb{F}: f$ 是一个函数 $}$.
当 $f, g: X \rightarrow \mathbb{F}$ 我们可以定义和 $f$ 和 $g$ 如函数
$$
f+g: X \rightarrow \mathbb{F}, \quad(f+g)(x)=f(x)+g(x) .
$$因此,凭借 $\mathbb{F}$ 有一个定义良好的附加,集合 $\mathbb{F}^X$ 现在也有一个定义良好的附加项。这是一个很好的观点,但重要的是要认识到,在
$$
(f+g)(x)=f(x)+g(x)
$$
第一个 $+$ 号表示函数之间的相加,而号表示函数之间的相加 $+$ 符号表示加法 $\mathbb{F}$所以真的是两个 $+\mathrm{s}$ 是不同的。我们仍然选择使用相同的 $+$ 两个都签,虽然技术上我们可以让它们不一样 $\left(+{\mathbb{F}^x}\right.$ 和 $+{\mathbb{F}}$,说)和写
$$
\left(f+{\mathbb{F}^X} g\right)(x)=f(x)+{\mathbb{F}} g(x) .
$$接下来,定义上的标量乘法也很容易 $\mathbb{F}^X$ 如下所示。给定 $c \in \mathbb{F}$ 和 $f: X \rightarrow \mathbb{F}$,我们定义函数 $c f$ via
$$
c f: X \rightarrow \mathbb{F}, \quad(c f)(x)=c(f(x)) .
$$再次强调,这里有两种不同的乘法,即一个标量的乘法(即,的元素) $\mathbb{F}$ ),用一个函数和两个标量的乘法。同样,如果我们想要突出显示这个差异,可以将其写成
$$
\left(c \cdot F^X f\right)(x)=c \cdot{ }_F f(x) .
$$
我们现在有以下主张

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数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|MATH4377

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线性代数比大多数高阶数学课程如抽象代数和拓扑学要容易。

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  • (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|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|MATH4377

数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|The field Z3

Let us consider the set $\mathbb{Z}_3={0,1,2}$, and use the following tables to define addition and multiplication:

So, in other words, $1+1=2,2+1=0,2 \cdot 2=1,0 \cdot 1=0$, etc. In fact, to take the sum of two elements we take the usual sum, and then take the remainder after division by 3 . For example, to compute $2+2$ we take the remainder of 4 after division by 3 , which is 1 . Similarly for multiplication.
What you notice in the table is that when you add 0 to any number, it does not change that number (namely, $0+0=0,0+1=1,1+0=1,0+2=2$, $2+0=2$ ). We say that 0 is the neutral element for addition. Analogously, 1 is the neutral element for multiplication, which means that when we multiply a number in this field by 1 , it does not change that number $(0 \cdot 1=0$, $1 \cdot 2=2$, etc.). Every field has these neutral elements, and they are typically denoted by 0 and 1 , although there is no rule that you have to denote them this way.

Another important observation is that in the core part of the addition table
$$
\begin{array}{c|lll}

  • & & & \
    \hline & 0 & 1 & 2 \
    1 & 2 & 0 \
    & 2 & 0 & 1
    \end{array}
    $$
    the 0 appears exactly once in every row and column. What this means is that whatever $x$ we choose in $\mathbb{Z}_3={0,1,2}$, we can always find exactly one $y \in \mathbb{Z}_3$ so that
    $$
    x+y=0 .
    $$
    We are going to call $y$ the additive inverse of $x$, and we are going to write $y=-x$.

数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|Complex numbers

The complex numbers are defined as
$$
\mathbb{C}={a+b i ; a, b \in \mathbb{R}},
$$
with addition and multiplication defined by
$$
\begin{gathered}
(a+b i)+(c+d i):=(a+c)+(b+d) i \
(a+b i)(c+d i):=(a c-b d)+(a d+b c) i .
\end{gathered}
$$
Notice that with these rules, we have that $(0+1 i)(0+1 i)=-1+0 i$, or in shorthand $i^2=-1$. Indeed, this is how to remember the multiplication rule:
$$
(a+b i)(c+d i)=a c+b d i^2+(a d+b c) i=a c-b d+(a d+b c) i,
$$
where in the last step we used that $i^2=-1$. It may be obvious, but we should state it clearly anyway: two complex numbers $a+b i$ and $c+d i$, with $a, b, c, d \in \mathbb{R}$ are equal if and only if $a=c$ and $b=d$. A typical complex number may be denoted by $z$ or $w$. When
$$
z=a+b i \text { with } a, b \in \mathbb{R},
$$
we say that the real part of $z$ equals $a$ and the imaginary part of $z$ equals $b$. The notation for this is,
$$
\operatorname{Re} z=a, \quad \operatorname{Im} z=b \text {. }
$$
It is quite laborious, but in principle elementary, to prove that $\mathbb{C}$ satisfies all the field axioms. In fact, in doing so one needs to use that $\mathbb{R}$ satisfies the field axioms, as addition and multiplication in $\mathbb{C}$ are defined via addition and multiplication in $\mathbb{R}$. As always, it is important to realize what the neutral elements are:
$$
0=0+0 i, \quad 1=1+0 i .
$$
Another tricky part of this is the multiplicative inverse, for instance,
$$
(1+i)^{-1},(2-3 i)^{-1}
$$

数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|MATH4377

高等线性代数代考

数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|字段Z3


让我们考虑集合$\mathbb{Z}_3={0,1,2}$,并使用下表来定义加法和乘法

所以,换句话说,$1+1=2,2+1=0,2 \cdot 2=1,0 \cdot 1=0$等等。实际上,要取两个元素的和,我们取通常的和,然后取除3后的余数。例如,要计算$2+2$,我们取4除以3后的余数,即1。乘法也是一样。您在表中注意到,当您将0添加到任何数字时,它不会改变该数字(即$0+0=0,0+1=1,1+0=1,0+2=2$, $2+0=2$)。我们说0是加法的中性元素。类似地,1是用于乘法的中立元素,这意味着当我们将该字段中的数字乘以1时,它不会改变该数字$(0 \cdot 1=0$、$1 \cdot 2=2$等)。每个字段都有这些中性元素,它们通常用0和1表示,尽管没有规则规定您必须这样表示它们


另一个重要的观察结果是,在加法表
$$
\begin{array}{c|lll}

  • & & & \
    \hline & 0 & 1 & 2 \
    1 & 2 & 0 \
    & 2 & 0 & 1
    \end{array}
    $$
    的核心部分,0在每一行和每一列中恰好出现一次。这意味着,无论我们在$\mathbb{Z}_3={0,1,2}$中选择什么$x$,我们总是能找到一个准确的$y \in \mathbb{Z}_3$,因此
    $$
    x+y=0 .
    $$
    我们将$y$称为$x$的加性逆,我们将写入$y=-x$。

数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|复数


复数定义为
$$
\mathbb{C}={a+b i ; a, b \in \mathbb{R}},
$$
,加法和乘法定义为
$$
\begin{gathered}
(a+b i)+(c+d i):=(a+c)+(b+d) i \
(a+b i)(c+d i):=(a c-b d)+(a d+b c) i .
\end{gathered}
$$
注意,在这些规则中,我们有$(0+1 i)(0+1 i)=-1+0 i$,或者缩写为$i^2=-1$。实际上,这就是如何记住乘法规则:
$$
(a+b i)(c+d i)=a c+b d i^2+(a d+b c) i=a c-b d+(a d+b c) i,
$$
,而在上一步中我们使用了$i^2=-1$。这可能是显而易见的,但我们无论如何都应该说清楚:两个复数$a+b i$和$c+d i$,其中$a, b, c, d \in \mathbb{R}$当且仅当$a=c$和$b=d$相等。一个典型的复数可以用$z$或$w$表示。当
$$
z=a+b i \text { with } a, b \in \mathbb{R},
$$
时,我们说$z$的实部等于$a$, $z$的虚部等于$b$。它的符号是,
$$
\operatorname{Re} z=a, \quad \operatorname{Im} z=b \text {. }
$$
这是相当费力的,但在原则上是基本的,证明$\mathbb{C}$满足所有的场公理。事实上,这样做需要使用$\mathbb{R}$满足字段公理,因为$\mathbb{C}$中的加法和乘法是通过$\mathbb{R}$中的加法和乘法定义的。和往常一样,重要的是要了解什么是中性元素:
$$
0=0+0 i, \quad 1=1+0 i .
$$
另一个棘手的部分是乘法逆,例如,
$$
(1+i)^{-1},(2-3 i)^{-1}
$$

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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

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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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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