数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|MATH2050A
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数学分析Mathematical Analysis应该为最好的正则函数(即在复变量/分析中处理的解析函数)和最差的正则函数(即在实际分析中处理的可测函数)之间的函数提供一种理论。
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数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|A Glimpse of Fourier Analysis
This section has a number of axes. We extend the discussion of Fourier series of $2 \pi$-periodic functions we started in section 4.10 . We also study Fourier series of functions in $\mathbb{Q}^p(-\pi, \pi)$. Then we take a brief tour through the Fourier transform. Finally we take a last look at the orthogonal polynomials we encountered in section 4.10.
Fourier Series of $2 \pi$-Periodic Functions
In section 4.10 , we looked at the sequence of partial sums $S_n f$ of a $2 \pi$-periodic function $f$. The first tool we develop is an integral formula for $S_n f$. Using the notation of section 4.10 ,
$$
\begin{aligned}
S_n f(x) & =\sum_{j=-n}^n \tilde{f}(j) e^{i j x}=\sum_{j=-n}^n \frac{1}{2 \pi} e^{i j x} \int_{-\pi}^\pi e^{-i j t} f(t) d t \
& =\frac{1}{2 \pi} \int_{-\pi}^\pi\left(\sum_{j=-n}^n e^{i j(x-t)}\right) f(t) d t .
\end{aligned}
$$
We define the Dirichlet kernel to be the sequence of functions
$$
D_n(x)=\sum_{j=-n}^n e^{i j x}
$$
Then the above calculation yields
$$
S_n f(x)=\frac{1}{2 \pi} \int_{-\pi}^\pi f(t) D_n(x-t) d t=\frac{1}{2 \pi}\left(f * D_n\right)(x) .
$$
数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|Fourier Series of $\boldsymbol{Q}^p$-Functions
Consider the Banach space $\boldsymbol{Q}^p(-\pi, \pi)$ with the norm
$$
|f|_p=\left(\frac{1}{2 \pi} \int_{-\pi}^\pi|f(x)|^p d x\right)^{1 / p}, 1 \leq p<\infty .
$$
We are primarily interested in the cases $p=1$ and $p=2$, but a good number of the results in this subsection are valid for any $p \in[1, \infty)$. One can see directly that the Fourier coefficients $\hat{f}(n)=\frac{1}{2 \pi} \int_{-\pi}^\pi f(t) e^{-i n t} d t$ of a function $f$ in $\mathbb{Q}^p(-\pi, \pi)$ are defined. This is because, for $p \geq 1, \mathfrak{Q}^p(-\pi, \pi) \subseteq \mathfrak{Q}^1(-\pi, \pi)$; hence
$$
\hat{f}(n)\left|\leq \frac{1}{2 \pi} \int_{-\pi}^\pi\right| f(t) \mid d t=|f|_1<\infty .
$$
It is convenient to refer to the set of Fourier coefficients $(\hat{f}(n))_{n \in \mathbb{Z}}$ of a function $f \in \mathfrak{Q}^p(-\pi, \pi)$ by the notation $\mathfrak{F}(f)$. We think of $\mathfrak{F}$ as a linear transformation from $\boldsymbol{\Omega}^p(-\pi, \pi)$ to some suitable range space. For example, when $p=2$, the range space of $\mathfrak{F}$ is $l^2(\mathbb{Z})$. We will show in example 2 below that, for all $p \geq 1$,and all $f \in \mathbb{Q}^p(-\pi, \pi), \mathfrak{F}(f) \in c_0(\mathbb{Z})$. The norm on $c_0(\mathbb{Z})$ is the $\infty$-norm. Thus $|\mathfrak{\mho}(f)|_{\infty}=\sup {\hat{f f}(n) \mid: n \in \mathbb{Z}}$.
The following theorem is a special case of example 3 in section 8.7.
Theorem 8.9.3. Trigonometric polynomials are dense in $\mathfrak{\Omega}^2(-\pi, \pi)$.
数学分析代考
数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|A Glimpse of Fourier Analysis
这个部分有许多轴。我们扩展在4.10节开始的$2 \pi$ -周期函数的傅里叶级数的讨论。我们还研究了$\mathbb{Q}^p(-\pi, \pi)$中函数的傅里叶级数。然后我们简单介绍一下傅里叶变换。最后，我们最后看一下4.10节中遇到的正交多项式。
$2 \pi$的傅里叶级数-周期函数
在4.10节中，我们研究了一个$2 \pi$ -周期函数$f$的部分和序列$S_n f$。我们开发的第一个工具是$S_n f$的积分公式。使用第4.10节的符号，
$$
\begin{aligned}
S_n f(x) & =\sum_{j=-n}^n \tilde{f}(j) e^{i j x}=\sum_{j=-n}^n \frac{1}{2 \pi} e^{i j x} \int_{-\pi}^\pi e^{-i j t} f(t) d t \
& =\frac{1}{2 \pi} \int_{-\pi}^\pi\left(\sum_{j=-n}^n e^{i j(x-t)}\right) f(t) d t .
\end{aligned}
$$
我们将狄利克雷核定义为函数序列
$$
D_n(x)=\sum_{j=-n}^n e^{i j x}
$$
然后得到上述计算结果
$$
S_n f(x)=\frac{1}{2 \pi} \int_{-\pi}^\pi f(t) D_n(x-t) d t=\frac{1}{2 \pi}\left(f * D_n\right)(x) .
$$
数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|Fourier Series of $\boldsymbol{Q}^p$-Functions
考虑带规范的Banach空间$\boldsymbol{Q}^p(-\pi, \pi)$
$$
|f|p=\left(\frac{1}{2 \pi} \int{-\pi}^\pi|f(x)|^p d x\right)^{1 / p}, 1 \leq p<\infty .
$$
我们主要对案例$p=1$和$p=2$感兴趣，但是本小节中的许多结果对任何$p \in[1, \infty)$都有效。我们可以直接看到$\mathbb{Q}^p(-\pi, \pi)$中函数$f$的傅里叶系数$\hat{f}(n)=\frac{1}{2 \pi} \int_{-\pi}^\pi f(t) e^{-i n t} d t$是有定义的。这是因为，对于$p \geq 1, \mathfrak{Q}^p(-\pi, \pi) \subseteq \mathfrak{Q}^1(-\pi, \pi)$;因此
$$
\hat{f}(n)\left|\leq \frac{1}{2 \pi} \int_{-\pi}^\pi\right| f(t) \mid d t=|f|1<\infty . $$ 用$\mathfrak{F}(f)$表示函数$f \in \mathfrak{Q}^p(-\pi, \pi)$的傅里叶系数集$(\hat{f}(n)){n \in \mathbb{Z}}$是很方便的。我们把$\mathfrak{F}$看作是从$\boldsymbol{\Omega}^p(-\pi, \pi)$到某个合适的值域空间的线性变换。例如:输入$p=2$时，“$\mathfrak{F}$”的范围空间为“$l^2(\mathbb{Z})$”。我们将在下面的示例2中显示，对于所有$p \geq 1$和所有$f \in \mathbb{Q}^p(-\pi, \pi), \mathfrak{F}(f) \in c_0(\mathbb{Z})$。$c_0(\mathbb{Z})$上的规范是$\infty$ -规范。因此$|\mathfrak{\mho}(f)|_{\infty}=\sup {\hat{f f}(n) \mid: n \in \mathbb{Z}}$。
下面的定理是8.7节中例3的一个特例。
定理8.9.3。三角多项式在$\mathfrak{\Omega}^2(-\pi, \pi)$中是密集的。
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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。
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。