数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|MAT3100
如果你也在 怎样代写线性规划Linear Programming 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。线性规划Linear Programming是执行优化的最简单方法之一。通过一些简化的假设，它可以帮助你解决一些非常复杂的LP问题和线性优化问题。
线性规划Linear Programming是一种数学建模技术，涉及在考虑各种约束的情况下最大化或最小化线性函数。事实证明，这种方法在指导不同领域的定量决策方面很有用，比如商业规划、工业工程，在某种程度上还包括社会科学和物理科学。线性规划，也称为线性优化，是一种在需求由线性关系定义的数学模型中实现最佳可能结果的方法。
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数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|The Minimax Theorem
Having reduced the computation of the optimal strategies $x^$ and $y^$ to the solution of linear programs, it is now a simple matter to show that they are consistent with each other. The next theorem, which establishes this consistency, is called the Minimax Theorem:
THEOREM 11.1. There exist stochastic vectors $x^$ and $y^$ for which
$$
\max _x y^{* T} A x=\min _y y^T A x^* .
$$
PROOF. The proof follows trivially from the observation that (11.4) is the dual of (11.3). Therefore, $v^=u^$. Furthermore,
$$
v^=\min _i e_i^T A x^=\min _y y^T A x^*
$$
and similarly,
$$
u^=\max _j e_j^T A^T y^=\max _x x^T A^T y^=\max _x y^{ T} A x .
$$
数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Poker
Some card games such as poker involve a round of bidding in which the players at times bluff by increasing their bid in an attempt to coerce their opponents into backing down, even though if the challenge is accepted they will surely lose. Similarly, they will sometimes underbid to give their opponents false hope. In this section, we shall study a simplified version of poker (the real game is too hard to analyze) to see if bluffing and underbidding are justified bidding strategies.
Simplified poker involves two players, A and B, and a deck having three cards, 1, 2 , and 3 . At the beginning of a round, each player “antes up” $\$ 1$ and is dealt one card from the deck. A bidding session follows in which each player in turn, starting with A, either (a) bets and adds $\$ 1$ to the “kitty” or (b) passes. Bidding terminates when
a bet is followed by a bet,
a pass is followed by a pass, or
a bet is followed by a pass.
In the first two cases, the winner of the round is decided by comparing cards, and the kitty goes to the player with the higher card. In the third case, bet followed by pass, the player who bet wins the round independently of who had the higher card (in real poker, the player who passes is said to fold).
With these simplified betting rules, there are only five possible betting scenarios:
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}
\hline A passes, & B passes: & & $\$ 1$ to holder of higher card \
\hline A passes, & B bets, & A passes: & $\$ 1$ to $B$ \
\hline A passes, & B bets, & A bets: & $\$ 2$ to holder of higher card \
\hline A bets, & B passes: & & $\$ 1$ to $\mathrm{A}$ \
\hline A bets, & B bets: & & $\$ 2$ to holder of higher card \
\hline
\end{tabular}
线性规划代写
数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|The Minimax Theorem
将最优策略$x^$和$y^$的计算简化为线性规划的解后，现在证明它们彼此一致就很简单了。下一个定理，建立了这种一致性，被称为极大极小定理:
定理11.1。存在随机向量$x^$和$y^$
$$
\max _x y^{* T} A x=\min _y y^T A x^* .
$$
证明。从(11.4)是(11.3)的对偶这一观察不难得出证明。因此，$v^=u^$。此外，
$$
v^=\min _i e_i^T A x^=\min _y y^T A x^*
$$
类似地，
$$
u^=\max _j e_j^T A^T y^=\max _x x^T A^T y^=\max _x y^{ T} A x .
$$
数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Poker
有些纸牌游戏(如扑克)包含一轮竞价，玩家有时会通过提高自己的竞价来虚张声势，试图迫使对手让步，即使对手接受了挑战，他们也肯定会输。同样，他们有时会压低报价，给对手虚假的希望。在本节中，我们将研究一个简化版的扑克(真正的游戏很难分析)，看看虚张声势和低竞价是否是合理的竞价策略。
简单的扑克包括两个玩家，A和B，一副牌有三张牌，1、2和3。在一轮开始时，每个玩家“antes up”$\$ 1$并从牌组中发一张牌。接下来是一个叫牌环节，每个玩家依次从A开始，(A)下注并在“kitty”中加上$\$ 1$，或者(b)通过。投标终止于
一赌再赌，
一个传球之后是一个传球，或者
下注后是通过。
在前两种情况下，这一轮的赢家是通过比较牌来决定的，小猫会给牌高的玩家。在第三种情况下，下注后通过，下注的玩家赢得这一轮，而不管谁的牌更高(在真正的扑克中，通过的玩家被称为弃牌)。
根据这些简化的投注规则，只有五种可能的投注场景:
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}
\hline A passes, & B passes: & & $\$ 1$ to holder of higher card \hline A passes, & B bets, & A passes: & $\$ 1$ to $B$ \hline A passes, & B bets, & A bets: & $\$ 2$ to holder of higher card \hline A bets, & B passes: & & $\$ 1$ to $\mathrm{A}$ \hline A bets, & B bets: & & $\$ 2$ to holder of higher card \hline
\end{tabular}
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
