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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|Symmetric Dual Problems

A symmetric relation between a primal and its dual problem exists.
Consider a L.P. problem
Find $x_1, x_2, \ldots, x_n$, which
$$
\begin{aligned}
& \text { Max. } Z_p=c_1 x_1+c_2 x_2+\ldots+c_n x_n \
& \text { s.t. } \quad a_{11} x_1+a_{12} x_2+\ldots+a_{1 n} x_n \leq b_1 \
& a_{21} x_2+a_{22} x_2+\ldots+a_{2 n} x_n \leq b_2 \
& \left.\begin{array}{cccc}
\ldots & \ldots & \ldots & \ldots \
\ldots & \ldots & \ldots & \ldots \
a_{m 1} x_1+a_{m 2} x_2+\ldots+a_{m n} x_n \leq b_m
\end{array}\right] \
& x_1, x_2, \ldots \ldots, x_n \geq 0 \
&
\end{aligned}
$$
and where the signs of all parameters $a, b$ and $c$ ‘s are arbitrary.
The dual problem of the above L.P. problem is obtained by
(i) Transposing the coefficient matrix.
(ii) Interchanging the role of constant terms and the coefficients of the objective function.
(iii) Reverting the inequalities and
(iv) Minimizing the objective function instead of maximizing it.
The dual problem is as follows :
Find $w_1, w_2, \ldots, w_m$, for which

\begin{aligned}
& \text { and } \
& w_1, w_2, . ., w_m \geq 0 . \
&
\end{aligned}

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Standard form of the primal

A L.P. problem is said to be in standard primal form if (i)All the constraints involve the sign $\leq$ if it is a problem of maximization.
or (ii)All the constraints involve the sign $\geq$ if it is a problem of minimization.
86.6. Theorem. Dual of the dual of a given primal, is the primal itself.
[Meerut 95 (BP), 98 (Old); Raj. 85]
Proof. Consider the L.P. problem
Primal. Max. $Z_p=c_1 x_1+c_2 x_2+\ldots+c_n x_n$
$$
\begin{aligned}
& \text { s.t. } \quad a_{11} x_1+a_{12} x_2+\ldots+a_{1 n} x_n \leq b_1 \
& a_{21} x_1+a_{22} x_2+\ldots+a_{2 n} x_n \leq b_2 \
& \begin{array}{llllll}
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots
\end{array} \
& a_{m 1} x_1+a_{m 2} x_2+\ldots+a_{m n} x_n \leq b_m \
&
\end{aligned}
$$
and
$$
x_1, x_2, \ldots, x_n \geq 0 \text {. }
$$
Dual. The dual of the above primal (1) is given by

\begin{aligned}
& \text { and } \quad w_1, w_2, \ldots, w_m \geq 0 \text {. } \
&
\end{aligned}

线性规划代写

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

存在一个原问题与其对偶问题之间的对称关系。
考虑一个lp问题
找到$x_1, x_2, \ldots, x_n$
$$
\begin{aligned}
& \text { Max. } Z_p=c_1 x_1+c_2 x_2+\ldots+c_n x_n \
& \text { s.t. } \quad a_{11} x_1+a_{12} x_2+\ldots+a_{1 n} x_n \leq b_1 \
& a_{21} x_2+a_{22} x_2+\ldots+a_{2 n} x_n \leq b_2 \
& \left.\begin{array}{cccc}
\ldots & \ldots & \ldots & \ldots \
\ldots & \ldots & \ldots & \ldots \
a_{m 1} x_1+a_{m 2} x_2+\ldots+a_{m n} x_n \leq b_m
\end{array}\right] \
& x_1, x_2, \ldots \ldots, x_n \geq 0 \
&
\end{aligned}
$$
所有参数$a, b$和$c$的符号都是任意的。
得到了上述L.P.问题的对偶问题
(i)转置系数矩阵。
(ii)交换常数项和目标函数系数的作用。
恢复不平等和
(iv)使目标函数最小化，而不是使其最大化。
对偶问题如下:
找到$w_1, w_2, \ldots, w_m$

\begin{aligned}
＆ \text和{}\ ＆ w＿1, w＿2， . .， w＿m \geq 0。\ ＆
\end{aligned}

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Standard form of the primal

如果(i)所有约束都包含符号$\leq$，如果它是一个最大化问题，则L.P.问题被称为标准原始形式。
或(ii)如果是最小化问题，则所有约束都包含符号$\geq$。
86.6. 定理。给定原物的对偶的对偶，就是原物本身。
[Meerut 95 (BP)， 98 (Old)];[85]
证明。考虑一下lp问题
原始的。麦克斯。$Z_p=c_1 x_1+c_2 x_2+\ldots+c_n x_n$
$$
\begin{aligned}
& \text { s.t. } \quad a_{11} x_1+a_{12} x_2+\ldots+a_{1 n} x_n \leq b_1 \
& a_{21} x_1+a_{22} x_2+\ldots+a_{2 n} x_n \leq b_2 \
& \begin{array}{llllll}
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots
\end{array} \
& a_{m 1} x_1+a_{m 2} x_2+\ldots+a_{m n} x_n \leq b_m \
&
\end{aligned}
$$
和
$$
x_1, x_2, \ldots, x_n \geq 0 \text {. }
$$
双重的。上述原(1)的对偶由式给出

\begin{aligned}
＆ \text和{w＿1, w＿2}, \quad\ldots, w＿m \geq 0 \text。{}\ ＆
\end{aligned}

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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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|Networks

A network consists of two types of objects: nodes and arcs. We shall let $\mathcal{N}$ denote the set of nodes. We let $m$ denote the number of nodes (i.e., the cardinality of the set $\mathcal{N})$.

The nodes are connected by arcs. Arcs are assumed to be directed. This means that an arc connecting node $i$ to node $j$ is not the same as an arc connecting node $j$ to node $i$. For this reason, we denote arcs using the standard mathematical notation for ordered pairs. That is, the arc connecting node $i$ to node $j$ is denoted simply as $(i, j)$. We let $\mathcal{A}$ denote the set of all arcs in the network. This set is a subset of the set of all possible arcs:
$$
\mathcal{A} \subset{(i, j): i, j \in \mathcal{N}, i \neq j} .
$$
In typical networks, the set $\mathcal{A}$ is much smaller than the set of all arcs. In fact, usually each node is only connected to a handful of “nearby” nodes.

The pair $(\mathcal{N}, \mathcal{A})$ is called a network. It is also sometimes called a graph or a digraph (to emphasize the fact that the arcs are directed). Figure 13.1 shows a network having 7 nodes and 14 arcs.

To specify a network flow problem, we need to indicate the supply of (or demand for) material at each node. So, for each $i \in \mathcal{N}$, let $b_i$ denote the amount of material being supplied to the network at node $i$. We shall use the convention that negative supplies are in fact demands. Hence, our problem will be to move the material that sits at the supply nodes over to the demand nodes. The movements must be along the arcs of the network (and adhering to the directions of the arcs). Since, except for the supply and demand, there is no other way for material to enter or leave the system, it follows that the total supply must equal the total demand for the problem to have a feasible solution. Hence, we shall always assume that
$$
\sum_{i \in \mathcal{N}} b_i=0
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Spanning Trees and Bases

Network flow problems can be solved efficiently because the basis matrices have a special structure that can be described nicely in terms of the network. In order to explain this structure, we need to introduce a number of definitions.

First of all, an ordered list of nodes $\left(n_1, n_2, \ldots, n_k\right)$ is called a path in the network if each adjacent pair of nodes in the list is connected by an arc in the network. It is important to note that we do not assume that the arcs point in any particular direction. For example, for nodes $n_i$ and $n_{i+1}$, there must be an arc in the network. It could run either from $n_i$ to $n_{i+1}$ or from $n_{i+1}$ to $n_i$. (One should think about one-way roads – even though cars can only go one way, pedestrians are allowed to walk along the path of the road in either direction.) A network is called connected if there is a path connecting every pair of nodes (see Figure 13.3). For the remainder of this chapter, we make the following assumption:
Assumption. The network is connected.
For any $\operatorname{arc}(i, j)$, we refer to $i$ as its tail and $j$ as its head.
A cycle is a path in which the last node coincides with the first node. A network is called acyclic if it does not contain any cycles (see Figure 13.4).

A network is a tree if it is connected and acyclic (see Figure 13.5). A network $(\tilde{\mathcal{N}}, \tilde{\mathcal{A}})$ is called a subnetwork of $(\mathcal{N}, \mathcal{A})$ if $\tilde{\mathcal{N}} \subset \mathcal{N}$ and $\tilde{\mathcal{A}} \subset \mathcal{A}$. A subnetwork $(\tilde{\mathcal{N}}, \tilde{\mathcal{A}})$ is a spanning tree if it is a tree and $\tilde{\mathcal{N}}=\mathcal{N}$. Since a spanning tree’s node set coincides with the node set of the underlying network, it suffices to refer to a spanning tree by simply giving its arc set.

线性规划代写

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

网络由两种类型的对象组成:节点和弧。我们用$\mathcal{N}$表示节点集。我们让$m$表示节点的数量(即集合$\mathcal{N})$的基数)。

节点由弧线连接。假定弧是有向的。这意味着连接节点$i$到节点$j$的弧线与连接节点$j$到节点$i$的弧线是不一样的。出于这个原因，我们使用有序对的标准数学符号来表示弧。也就是说，连接节点$i$到节点$j$的弧线简单地表示为$(i, j)$。我们令$\mathcal{A}$表示网络中所有弧线的集合。这个集合是所有可能弧的集合的一个子集:
$$
\mathcal{A} \subset{(i, j): i, j \in \mathcal{N}, i \neq j} .
$$
在典型的网络中，集合$\mathcal{A}$比所有弧线的集合要小得多。实际上，通常每个节点只连接到少数几个“附近”节点。

这对$(\mathcal{N}, \mathcal{A})$被称为网络。它有时也被称为图形或有向图(以强调弧是有向的)。图13.1显示了一个有7个节点和14条弧的网络。

要指定网络流问题，我们需要指出每个节点的材料供应(或需求)。因此，对于每个$i \in \mathcal{N}$，让$b_i$表示在节点$i$处提供给网络的材料量。我们将使用惯例，即负供给实际上是需求。因此，我们的问题将是将位于供应节点的材料转移到需求节点。运动必须沿着网络的弧线进行(并遵循弧线的方向)。由于除了供给和需求之外，物质没有其他途径进入或离开系统，因此，总供给必须等于总需求，问题才有可行的解决方案。因此，我们总是假定
$$
\sum_{i \in \mathcal{N}} b_i=0
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Spanning Trees and Bases

由于基矩阵具有一种特殊的结构，可以很好地用网络来描述，因此可以有效地求解网络流问题。为了解释这个结构，我们需要引入一些定义。

首先，一个有序的节点列表$\left(n_1, n_2, \ldots, n_k\right)$被称为网络中的路径，如果列表中的每个相邻的节点对在网络中通过一个弧连接。重要的是要注意，我们不假设弧指向任何特定的方向。例如，对于节点$n_i$和$n_{i+1}$，网络中必须有一个弧。它可以从$n_i$到$n_{i+1}$或从$n_{i+1}$到$n_i$运行。(人们应该考虑单行道——即使汽车只能往一个方向走，但行人可以沿着道路的任何一个方向走。)如果有一条路径连接每一对节点，则称为连通网络(见图13.3)。对于本章剩下的部分，我们做如下假设:
假设。网络已连通。
对于任何$\operatorname{arc}(i, j)$，我们称$i$为它的尾巴，$j$为它的头。
循环是最后一个节点与第一个节点重合的路径。如果一个网络不包含任何环，则称为无环网络(见图13.4)。

如果网络是连通的，并且是无环的，那么它就是树(参见图13.5)。网络 $(\tilde{\mathcal{N}}, \tilde{\mathcal{A}})$ 的子网络 $(\mathcal{N}, \mathcal{A})$ 如果 $\tilde{\mathcal{N}} \subset \mathcal{N}$ 和 $\tilde{\mathcal{A}} \subset \mathcal{A}$． 子网 $(\tilde{\mathcal{N}}, \tilde{\mathcal{A}})$ 它是生成树，如果它是树和 $\tilde{\mathcal{N}}=\mathcal{N}$． 由于生成树的节点集与底层网络的节点集一致，因此只要给出生成树的弧集就足以引用生成树。

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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。

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有限元方法代写

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

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

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

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

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