标签: MATH3303

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Characterization of the Dimension of Local Rings

如果你也在 怎样代写交换代数Commutative 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。交换代数Commutative Algebra是计划的局部研究中的主要技术工具。对不一定是换元的环的研究被称为非换元代数;它包括环理论、表示理论和巴拿赫代数的理论。

交换代数Commutative Algebra换元代数本质上是对代数数论和代数几何中出现的环的研究。在代数理论中,代数整数的环是Dedekind环,因此它构成了一类重要的换元环。与模块化算术有关的考虑导致了估值环的概念。代数场扩展对子环的限制导致了积分扩展和积分封闭域的概念,以及估值环扩展的公理化概念。

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数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Characterization of the Dimension of Local Rings

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Characterization of the Dimension of Local Rings

Let $A$ be a Noetherian local ring, $\mathfrak{m}$ its maximal ideal and assume, as before, for simplicity that $K=A / \mathfrak{m} \subset A$.

In this section, we shall prove that the dimension of a local ring is equal to the degree of the Hilbert-Samuel polynomial and equal to the least number of generators of an $\mathfrak{m}$-primary ideal. In particular, we shall define and study regular local rings.
Definition 5.6.1. We introduce the following non-negative integers:

$\delta(A):=$ the minimal number of generators of an $\mathfrak{m}$-primary ideal of $A$,

$d(A):=\operatorname{deg}\left(\operatorname{HSP}_{A, \mathfrak{m}}\right)$,

$\operatorname{edim}(A):=$ the embedding dimension of $A$, defined as minimal number of generators for $\mathfrak{m}$. Hence, $\operatorname{edim}(A)=\operatorname{dim}K\left(\mathfrak{m} / \mathfrak{m}^2\right)$, by Nakayama’s Lemma. Theorem 5.6.2. Let $(A, \mathfrak{m})$ be a Noetherian local ring, then, with the above notation, $\delta(A)=d(A)=\operatorname{dim}(A)$. We first prove the following proposition: Proposition 5.6.3. Let $(A, \mathfrak{m})$ be a Noetherian local ring, let $M$ be a finitely generated $A$-module, and let $Q$ an $\mathfrak{m}$-primary ideal. Then (1) $\operatorname{deg}\left(\operatorname{HSP}{M, Q}\right)=\operatorname{deg}\left(\operatorname{HSP}{M, \mathrm{~m}}\right)$; Moreover, let $x \in A$ be a non-zerodivisor for $M$, then (2) $\operatorname{deg}\left(\operatorname{HSP}{M / x M, Q}\right) \leq \operatorname{deg}\left(\operatorname{HSP}_{M, Q}\right)-1$.

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Singular Locus

The aim of this section is to describe the singular locus and prove that the non-normal locus is contained in the singular locus. This means that regular local rings are normal. The proof of this result is, in general, difficult and uses the following result of Serre: the localization of a regular local ring in a prime ideal is again regular. In this section, we shall prove this result for rings of type $K\left[x_1, \ldots, x_n\right]_P /\left\langle f_1, \ldots, f_m\right\rangle, P$ a prime ideal, using a generalization of the Jacobian criterion. A proof for the general case is given in Chapter 7.
Another way to prove that regular rings are normal is used in [66] proving that regular rings are factorial.

Theorem 5.7.1 (General Jacobian criterion). Let $I=\left\langle f_1, \ldots, f_m\right\rangle \subset$ $K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$ be an ideal and $P$ an associated prime ideal of $I$. Moreover, let $Q \supset P$ be a prime ideal such that the quotient field of $K\left[x_1, \ldots, x_n\right] / Q$ is separable over $K$. Then
$$
\operatorname{rank}\left(\frac{\partial f_i}{\partial x_j} \bmod Q\right) \leq \operatorname{ht}(P)
$$
and $K\left[x_1, \ldots, x_n\right]_Q / I_Q$ is a regular local ring if and only if
$$
\operatorname{rank}\left(\frac{\partial f_i}{\partial x_j} \bmod Q\right)=\mathrm{ht}(P)
$$
Remark 5.7.2. If $Q=\mathfrak{m}$ is a maximal ideal and $K$ is algebraically closed, then we obtain the Jacobian criterion proved in the previous section.

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Characterization of the Dimension of Local Rings

交换代数代考

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Characterization of the Dimension of Local Rings

设$A$是一个诺瑟局部环,$\mathfrak{m}$是它的最大理想,为了简单起见,我们假设$K=A / \mathfrak{m} \subset A$。

在本节中,我们将证明局部环的维数等于Hilbert-Samuel多项式的度数,并等于$\mathfrak{m}$ -初等理想的最小生成子数。特别地,我们将定义和研究正则局部环。
5.6.1.定义我们引入以下非负整数:

$\delta(A):=$ 生成器的最小数量$\mathfrak{m}$ -初级理想$A$,

$d(A):=\operatorname{deg}\left(\operatorname{HSP}_{A, \mathfrak{m}}\right)$,

$\operatorname{edim}(A):=$$A$的嵌入维数,定义为$\mathfrak{m}$的最小生成器数。因此,根据中山引理$\operatorname{edim}(A)=\operatorname{dim}K\left(\mathfrak{m} / \mathfrak{m}^2\right)$。定理5.6.2。设$(A, \mathfrak{m})$是一个诺瑟局部环,那么,用上面的符号,$\delta(A)=d(A)=\operatorname{dim}(A)$。我们首先证明以下命题:命题5.6.3。设$(A, \mathfrak{m})$为一个诺瑟局部环,设$M$为一个有限生成的$A$ -模块,设$Q$为一个$\mathfrak{m}$ -初级理想。然后(1)$\operatorname{deg}\left(\operatorname{HSP}{M, Q}\right)=\operatorname{deg}\left(\operatorname{HSP}{M, \mathrm{~m}}\right)$;此外,设$x \in A$为$M$的非零因子,则(2)$\operatorname{deg}\left(\operatorname{HSP}{M / x M, Q}\right) \leq \operatorname{deg}\left(\operatorname{HSP}_{M, Q}\right)-1$。

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Singular Locus

本节的目的是描述奇异轨迹,并证明奇异轨迹中包含非正常轨迹。这意味着规则的局部环是正常的。一般来说,这个结果的证明是困难的,并且使用了Serre的以下结果:素理想中正则局部环的局部化又是正则的。在本节中,我们将利用雅可比准则的推广,证明对于类型为$K\left[x_1, \ldots, x_n\right]_P /\left\langle f_1, \ldots, f_m\right\rangle, P$ a素理想的环的这个结果。第7章给出了一般情况的证明。
证明正则环是正规环的另一种方法是在[66]中证明正则环是阶乘。

定理5.7.1(一般雅可比准则)。假设$I=\left\langle f_1, \ldots, f_m\right\rangle \subset$$K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$是一个理想,$P$是与$I$相关的原理想。此外,设$Q \supset P$为素理想,使得$K\left[x_1, \ldots, x_n\right] / Q$的商域在$K$上是可分离的。然后
$$
\operatorname{rank}\left(\frac{\partial f_i}{\partial x_j} \bmod Q\right) \leq \operatorname{ht}(P)
$$
$K\left[x_1, \ldots, x_n\right]_Q / I_Q$是正则局部环当且仅当
$$
\operatorname{rank}\left(\frac{\partial f_i}{\partial x_j} \bmod Q\right)=\mathrm{ht}(P)
$$
备注5.7.2如果$Q=\mathfrak{m}$是极大理想且$K$是代数闭的,那么我们得到了在前一节证明的雅可比准则。

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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。

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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。

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

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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
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SPSS代写计量经济学代写
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数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Triangular Sets

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交换代数Commutative Algebra换元代数本质上是对代数数论和代数几何中出现的环的研究。在代数理论中,代数整数的环是Dedekind环,因此它构成了一类重要的换元环。与模块化算术有关的考虑导致了估值环的概念。代数场扩展对子环的限制导致了积分扩展和积分封闭域的概念,以及估值环扩展的公理化概念。

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数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Triangular

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Triangular Sets

In this chapter we introduce another method, triangular sets, in order to show how to decompose a zero-dimensional ideal in $K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$ into socalled triangular ideals, ideals generated by a lexicographical Gröbner basis of $n$ elements. This is a basic tool for symbolic pre-processing to solve zerodimensional systems of polynomial equations.
In this chapter we fix the lexicographical ordering $1 \mathrm{p}$.
Definition 4.7.1. A set of polynomials $F=\left{f_1, \ldots, f_n\right} \subset K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$ is called a triangular set if for each $i$
(1) $f_i \in K\left[x_{n-i+1}, \ldots, x_n\right]$,

(2) $\operatorname{LM}\left(f_i\right)=x_{n-i+1}^{m_i}$, for some $m_i>0$.
Hence, $f_1$ depends only on $x_n, f_2$ on $x_{n-1}, x_n$ and so on, until $f_n$ which depends on all variables.

A list of triangular sets $F_1, \ldots, F_s$ is called a triangular decomposition of the zero-dimensional ideal $I$ if
$$
\sqrt{I}=\sqrt{\left\langle F_1\right\rangle} \cap \ldots \cap \sqrt{\left\langle F_s\right\rangle} .
$$
Remark 4.7.2. If $F$ is a triangular set then Exercise 1.7.1 implies that $F$ is a Gröbner basis of $\langle F\rangle$.

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|The Hilbert Function and the Hilbert Polvnomial

The Hilbert function of a graded module associates to an integer $n$ the dimension of the $n$-th graded part of the given module. For sufficiently large $n$, the values of this function are given by a polynomial, the Hilbert polynomial. To show this, we use the Hilbert-Poincaré series, a formal power series in $t$ with coefficients being the values of the Hilbert function. This power series turns out to be a rational function.
Let $K$ be a field.
Definition 5.1.1. Let $A=\bigoplus_{\nu>0} A_\nu$ be a Noetherian graded $K$-algebra (cf. Definition 2.2.1), and let $M=\bigoplus_{\nu \in \mathbb{Z}} M_\nu$ be a finitely generated graded $A-$ module. The Hilbert function $H_M: \mathbb{Z} \rightarrow \mathbb{Z}$ of $M$ is defined by
$$
H_M(n):=\operatorname{dim}K\left(M_n\right), $$ and the Hilbert-Poincaré series $\mathrm{HP}_M$ of $M$ is defined by $$ \operatorname{HP}_M(t):=\sum{\nu \in \mathbb{Z}} H_M(\nu) \cdot t^\nu \in \mathbb{Z}[[t]]\left[t^{-1}\right] .
$$
By definition, $H_M$ (and, hence, $\mathrm{HP}_M$ ) depend only on the graded structure of $M$. Hence, if $\varphi: B \rightarrow A$ is a graded $K$-algebra map, then it does not matter whether we consider $M$ as $A$-module or as $B$-module. In particular, since $A / \operatorname{Ann}_A(M)$ is a graded $A$-algebra (cf. Exercise 2.2.3), we may always consider $M$ as $A / \operatorname{Ann}_A(M)$-module when computing the Hilbert function (or Hilbert-Poincaré series).

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Triangular

交换代数代考

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Triangular Sets

在本章中,我们将介绍另一种方法,三角集,以展示如何将$K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$中的零维理想分解为所谓的三角理想,即由$n$元素的词典编纂Gröbner基生成的理想。这是一个基本的工具,符号预处理,以解决多项式方程的零维系统。
在本章中,我们将修改字典顺序$1 \mathrm{p}$。
4.7.1.定义一个多项式集$F=\left{f_1, \ldots, f_n\right} \subset K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$称为三角集,如果对于每个$i$
(1) $f_i \in K\left[x_{n-i+1}, \ldots, x_n\right]$;

(2) $\operatorname{LM}\left(f_i\right)=x_{n-i+1}^{m_i}$,对于一些$m_i>0$。
因此,$f_1$只依赖于$x_n, f_2$, $x_{n-1}, x_n$等等,直到$f_n$依赖于所有变量。

三角集合的列表$F_1, \ldots, F_s$称为零维理想$I$ if的三角分解
$$
\sqrt{I}=\sqrt{\left\langle F_1\right\rangle} \cap \ldots \cap \sqrt{\left\langle F_s\right\rangle} .
$$
备注4.7.2如果$F$是一个三角形集合,那么练习1.7.1意味着$F$是$\langle F\rangle$的Gröbner基。

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|The Hilbert Function and the Hilbert Polvnomial

梯度模的希尔伯特函数与一个整数相关联 $n$ 的尺寸 $n$-给定模块的分级部分。如果足够大 $n$这个函数的值是由一个多项式给出的,希尔伯特多项式。为了证明这一点,我们使用了hilbert – poincarcarve级数,一个形式的幂级数 $t$ 系数是希尔伯特函数的值。这个幂级数是一个有理函数。
让 $K$ 成为一个领域。
5.1.1.定义让 $A=\bigoplus_{\nu>0} A_\nu$ 我是诺埃尔等级的 $K$-代数(参见定义2.2.1)和let $M=\bigoplus_{\nu \in \mathbb{Z}} M_\nu$ 是一个有限生成的分级 $A-$ 模块。希尔伯特函数 $H_M: \mathbb{Z} \rightarrow \mathbb{Z}$ 的 $M$ 定义为
$$
H_M(n):=\operatorname{dim}K\left(M_n\right), $$ 以及希尔伯特-庞卡罗系列 $\mathrm{HP}_M$ 的 $M$ 定义为 $$ \operatorname{HP}_M(t):=\sum{\nu \in \mathbb{Z}} H_M(\nu) \cdot t^\nu \in \mathbb{Z}[[t]]\left[t^{-1}\right] .
$$
根据定义, $H_M$ (因此, $\mathrm{HP}_M$ )只依赖于的分级结构 $M$. 因此,如果 $\varphi: B \rightarrow A$ 是分级的吗? $K$-代数映射,那么是否考虑就无关紧要了 $M$ as $A$-module or as $B$-module。特别是,因为 $A / \operatorname{Ann}_A(M)$ 是分级的吗? $A$-代数(参见练习2.2.3),我们总是可以考虑 $M$ as $A / \operatorname{Ann}_A(M)$-模块时计算希尔伯特函数(或希尔伯特-庞卡罗级数)。

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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。

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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

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Noether Normalization

如果你也在 怎样代写交换代数Commutative 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。交换代数Commutative Algebra是计划的局部研究中的主要技术工具。对不一定是换元的环的研究被称为非换元代数;它包括环理论、表示理论和巴拿赫代数的理论。

交换代数Commutative Algebra换元代数本质上是对代数数论和代数几何中出现的环的研究。在代数理论中,代数整数的环是Dedekind环,因此它构成了一类重要的换元环。与模块化算术有关的考虑导致了估值环的概念。代数场扩展对子环的限制导致了积分扩展和积分封闭域的概念,以及估值环扩展的公理化概念。

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数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Noether Normalization

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Noether Normalization

Let $K$ be a field, $A=K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$ be the polynomial ring and $I \subset A$ an ideal.

Noether normalization is a basic tool in the theory of affine $K$-algebras, that is, algebras of type $A / I$. It is the basis for many applications of the theorems of the previous chapters, because it provides us with a polynomial ring $K\left[x_{s+1}, \ldots, x_n\right] \subset A / I$ such that the extension is finite.

Theorem 3.4.1 (Noether normalization). Let $K$ be a field, and let $I \subset K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$ be an ideal. Then there exist an integer $s \leq n$ and an isomorphism
$$
\varphi: K\left[x_1, \ldots, x_n\right] \rightarrow A:=K\left[y_1, \ldots, y_n\right]
$$
such that:
(1) the canonical map $K\left[y_{s+1}, \ldots, y_n\right] \rightarrow A / \varphi(I), y_i \mapsto y_i \bmod \varphi(I)$ is injective and finite.
(2) Moreover, $\varphi$ can be chosen such that, for $j=1, \ldots, s$, there exist polynomials
$$
g_j=y_j^{e_j}+\sum_{k=0}^{e_j-1} \xi_{j, k}\left(y_{j+1}, \ldots, y_n\right) \cdot y_j^k \in \varphi(I)
$$
satisfying $e_j \geq \operatorname{deg}\left(\xi_{j, k}\right)+k$ for $k=0, \ldots, e_j-1$.
(3) If $I$ is homogeneous then the $g_j$ can be chosen to be homogeneous, too. If $I$ is a prime ideal, the $g_j$ can be chosen to be irreducible.
(4) If $K$ is perfect and if $I$ is prime, then the morphism $\varphi$ can be chosen such that, additionally, $Q(A / \varphi(I)) \supset Q\left(K\left[y_{s+1}, \ldots, y_n\right]\right)$ is a separable field extension and, moreover, if $K$ is infinite then
$$
Q(A / \varphi(I))=Q\left(K\left[y_{s+1}, \ldots, y_n\right]\right)\left[y_s\right] /\left\langle g_s\right\rangle .
$$
(5) If $K$ is infinite then $\varphi$ can be chosen to be linear, $\varphi\left(x_i\right)=\sum_j m_{i j} y_j$ with $M=\left(m_{i j}\right) \in \mathrm{GL}(n, K)$.

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In this section we shall use the Noether normalization to develop the dimension theory for the polynomial ring $K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$ and, more generally, affine algebras $K\left[x_1, \ldots, x_n\right] / I$. We shall prove Hilbert’s Nullstellensatz and give an algorithm to compute the dimension of an affine algebra. Finally, we prove that the normalization of an affine algebra $R$, being an integral domain, is finite over $R$ and, therefore, again an affine algebra.

Theorem 3.5.1. Let $K$ be a field and $A=K[x], x=\left{x_1, \ldots, x_n\right}$. Then
(1) $\operatorname{dim}(A)=n$, moreover, all maximal chains in $\mathcal{C}(A)$ have length $n$.
(2) If $f \in A$, $\operatorname{deg}(f) \geq 1$, then $\operatorname{dim}(A /\langle f\rangle)=n-1$ (Krull’s principal ideal theorem).
(3) If $P \subset A$ is a prime ideal then $h t(P)+\operatorname{dim}(A / P)=\operatorname{dim}(A)=n$.
(4) If $P \subset A$ is a prime ideal then $\operatorname{dim}(A / P)=\operatorname{trdeg}_K Q(A / P)$, the transcendence degree of the field extension $K \subset Q(A / P)$. Moreover, all maximal chains in $\mathcal{C}(A / P)$ have the length $\operatorname{dim}(A / P)$.
(5) If $M \subset A$ is a maximal ideal, then $A / M \supset K$ is finite (Hilbert’s Nullstellensatz $)^4$.
(6) Let $I \subset A$ be an ideal and $u \subset x$ be a subset such that $I \cap K[u]=0$, then $\operatorname{dim}(A / I) \geq # u$. Furthermore, there exists some $u \subset x$ with $I \cap K[u]=0$ and $\operatorname{dim}(A / I)=# u . .^5$

(7) Let $I \subsetneq A$ be an ideal, and let $S$ be a standard basis of $I$ with respect to any global ordering $>$ on $\operatorname{Mon}\left(x_1, \ldots, x_n\right)$. Then $\operatorname{dim}(I)=0$ if and only if $L(I)$ contains suitable powers of each variable $x_i, i=1, \ldots, n$. This is the case if and only if $S$ contains, for each variable $x_i$, an element whose leading monomial is $x_i^{a_i}$ for some $a_i$.

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Noether Normalization

交换代数代考

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Noether Normalization

设$K$为场,$A=K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$为多项式环,$I \subset A$为理想。

Noether归一化是仿射$K$ -代数(即$A / I$型代数)理论中的一个基本工具。它是前几章定理的许多应用的基础,因为它为我们提供了一个多项式环$K\left[x_{s+1}, \ldots, x_n\right] \subset A / I$,使得扩展是有限的。

定理3.4.1 (Noether归一化)让$K$成为一个领域,让$I \subset K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$成为一个理想。那么存在一个整数$s \leq n$和一个同构
$$
\varphi: K\left[x_1, \ldots, x_n\right] \rightarrow A:=K\left[y_1, \ldots, y_n\right]
$$
这样:
(1)正则映射$K\left[y_{s+1}, \ldots, y_n\right] \rightarrow A / \varphi(I), y_i \mapsto y_i \bmod \varphi(I)$是内射有限的。
(2)对于$j=1, \ldots, s$,可以选择存在多项式的$\varphi$
$$
g_j=y_j^{e_j}+\sum_{k=0}^{e_j-1} \xi_{j, k}\left(y_{j+1}, \ldots, y_n\right) \cdot y_j^k \in \varphi(I)
$$
满足$e_j \geq \operatorname{deg}\left(\xi_{j, k}\right)+k$为$k=0, \ldots, e_j-1$。
(3)如果$I$是齐次的,那么也可以选择$g_j$是齐次的。如果$I$是素理想,则可以选择$g_j$是不可约的。
(4)如果$K$是完全的,如果$I$是素数的,则可以选择态射$\varphi$,另外,$Q(A / \varphi(I)) \supset Q\left(K\left[y_{s+1}, \ldots, y_n\right]\right)$是可分域扩展,并且,如果$K$是无限的,则
$$
Q(A / \varphi(I))=Q\left(K\left[y_{s+1}, \ldots, y_n\right]\right)\left[y_s\right] /\left\langle g_s\right\rangle .
$$
(5)如果$K$是无限的,则可以取$\varphi$为线性,$\varphi\left(x_i\right)=\sum_j m_{i j} y_j$与$M=\left(m_{i j}\right) \in \mathrm{GL}(n, K)$。

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在本节中,我们将使用Noether归一化来发展多项式环$K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$和更一般的仿射代数$K\left[x_1, \ldots, x_n\right] / I$的维数理论。我们将证明Hilbert的Nullstellensatz,并给出一个计算仿射代数维数的算法。最后,我们证明了仿射代数$R$作为一个积分域的归一化在$R$上是有限的,因此,它又是一个仿射代数。

定理3.5.1。设$K$为一个字段,$A=K[x], x=\left{x_1, \ldots, x_n\right}$为一个字段。然后
(1) $\operatorname{dim}(A)=n$,且$\mathcal{C}(A)$中所有的极大链长度都为$n$。
(2)若$f \in A$, $\operatorname{deg}(f) \geq 1$,则$\operatorname{dim}(A /\langle f\rangle)=n-1$ (Krull的主理想定理)。
(3)如果$P \subset A$是基本理想,那么$h t(P)+\operatorname{dim}(A / P)=\operatorname{dim}(A)=n$。
(4)若$P \subset A$为素理想,则域扩展的超越度$\operatorname{dim}(A / P)=\operatorname{trdeg}_K Q(A / P)$为$K \subset Q(A / P)$。而且,$\mathcal{C}(A / P)$中所有的极大链的长度都是$\operatorname{dim}(A / P)$。
(5)如果$M \subset A$是极大理想,则$A / M \supset K$是有限的(Hilbert’s Nullstellensatz $)^4$)。
(6)设$I \subset A$为一个理想,$u \subset x$为一个子集,这样$I \cap K[u]=0$,然后$\operatorname{dim}(A / I) \geq # u$。此外,还有一些$u \subset x$与$I \cap K[u]=0$和 $\operatorname{dim}(A / I)=# u . .^5$

(7)让$I \subsetneq A$成为一个理想,让$S$成为$I$在$\operatorname{Mon}\left(x_1, \ldots, x_n\right)$上任何全球订购$>$的标准基础。则$\operatorname{dim}(I)=0$当且仅当$L(I)$包含各变量的合适幂$x_i, i=1, \ldots, n$。当且仅当$S$对于每个变量$x_i$包含一个元素,其前导单项为$x_i^{a_i}$(对于某些$a_i$)时,才会出现这种情况。

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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。

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)。

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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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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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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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交换代数Commutative Algebra换元代数本质上是对代数数论和代数几何中出现的环的研究。在代数理论中,代数整数的环是Dedekind环,因此它构成了一类重要的换元环。与模块化算术有关的考虑导致了估值环的概念。代数场扩展对子环的限制导致了积分扩展和积分封闭域的概念,以及估值环扩展的公理化概念。

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数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Tensor Product

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Tensor Product

Let $A$ be a ring, and let $M, N$, and $P$ be $A$-modules. Let $B(M, N ; P)$ be the $A$-module of bilinear maps $M \times N \rightarrow P$. In this section we want to construct a module $M \otimes_A N$, the tensor product of $M$ and $N$, together with a bilinear $\operatorname{map} M \times N \rightarrow M \otimes_A N,(m, n) \mapsto m \otimes n$, such that this map induces a canonical isomorphism
$$
B(M, N ; P) \cong \operatorname{Hom}_A\left(M \otimes_A N, P\right)
$$
of $A$-modules, and study its properties. The tensor product reduces the theory of bilinear maps to linear maps, for the price that the modules become more complicated.

Let $\sigma: M \times N \rightarrow P$ be a bilinear map, that is, for all $a \in A, m, m^{\prime} \in M$, $n, n^{\prime} \in N$
(B1) $\sigma(a m, n)=\sigma(m, a n)=a \sigma(m, n)$,
(B2) $\sigma\left(m+m^{\prime}, n\right)=\sigma(m, n)+\sigma\left(m^{\prime}, n\right)$,
(B3) $\sigma\left(m, n+n^{\prime}\right)=\sigma(m, n)+\sigma\left(m, n^{\prime}\right)$.
To obtain the isomorphism above, the elements of type $m \otimes n$ of the module to construct have to satisfy the following properties:
$(\mathrm{T} 1) \quad(a m) \otimes n=m \otimes(a n)=a(m \otimes n)$,
(T2) $\quad\left(m+m^{\prime}\right) \otimes n=m \otimes n+m^{\prime} \otimes n$,
(T3) $m \otimes\left(n+n^{\prime}\right)=m \otimes n+m \otimes n^{\prime}$,
for all $a \in A, m, m^{\prime} \in M, n, n^{\prime} \in N$. The properties (T1)-(T3) imply the bilinearity of the $\operatorname{map}(m, n) \mapsto m \otimes n$.

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Module Membership Problem

The module membership problem can be formulated as follows:
Problem: Given polynomial vectors $f, f_1, \ldots, f_k \in K[x]^r$, decide whether $f \in I:=\left\langle f_1, \ldots, f_k\right\rangle \subset R^r$ or not.
Solution: Compute a standard basis $G=\left{g_1, \ldots, g_s\right}$ of $I$ with respect to $>m$ and choose any weak normal form $\mathrm{NF}$ on $R^r$. Then $$ f \in I \Longleftrightarrow \mathrm{NF}(f \mid G)=0 $$ This is proved in Lemma 2.3.5. Additional Problem: If $f \in I=\left\langle f_1, \ldots, f_r\right\rangle \subset R^r$ then express $f$ as a linear combination $u f=\sum{i=1}^k g_i f_i$ with $u, g_i \in K[x], u$ a unit in $R$.
If $\left{f_1, \ldots, f_k\right}$ is a standard basis then we could compute a standard representation for $f$ by applying NFMoRA. For an arbitrary set of generators this is not possible, and we have to use a more tricky
Solution: Compute a standard basis $G$ of $\operatorname{syz}\left(f, f_1, \ldots, f_k\right) \subset R^{k+1}$ w.r.t. the ordering $(c,>)$. Now choose any vector $h=\left(u,-g_1, \ldots,-g_k\right) \in G$ whose first component $u$ satisfies $\operatorname{LM}(u)=1$. Then $u f=\sum_{i=1}^k g_i f_i$.

Proof. By definition, $h=\left(u,-g_1, \ldots,-g_k\right) \in \operatorname{syz}\left(f, f_1, \ldots, f_k\right)$ if and only if $u f=\sum_{i=1}^k g_i f_i$. Moreover, for the chosen ordering $(c,>), \operatorname{LM}(h)=\operatorname{LM}(u) \varepsilon_1$. Hence, $f \in I$ implies that we find a vector in $G$ whose first component is a unit in $R$.

The built-in commands in Singular for this computation are $\operatorname{lift}(I, f)$ (which returns $g_1, \ldots, g_k$ ), respectively division(f,I) (which returns, additionally, the unit $u$ ).

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Tensor Product

交换代数代考

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Tensor Product

让 $A$ 做一枚戒指,让 $M, N$,和 $P$ 他 $A$-modules。让 $B(M, N ; P)$ 做一个 $A$双线性映射的模 $M \times N \rightarrow P$. 在本节中,我们要构造一个模块 $M \otimes_A N$的张量积 $M$ 和 $N$,以及双线性 $\operatorname{map} M \times N \rightarrow M \otimes_A N,(m, n) \mapsto m \otimes n$,使得这个映射产生正则同构
$$
B(M, N ; P) \cong \operatorname{Hom}_A\left(M \otimes_A N, P\right)
$$
的 $A$-模块,并研究其性质。张量积将双线性映射理论简化为线性映射,代价是模块变得更加复杂。

设$\sigma: M \times N \rightarrow P$为双线性映射,即对于所有$a \in A, m, m^{\prime} \in M$, $n, n^{\prime} \in N$
(B1) $\sigma(a m, n)=\sigma(m, a n)=a \sigma(m, n)$;
(B2) $\sigma\left(m+m^{\prime}, n\right)=\sigma(m, n)+\sigma\left(m^{\prime}, n\right)$;
(B3) $\sigma\left(m, n+n^{\prime}\right)=\sigma(m, n)+\sigma\left(m, n^{\prime}\right)$。
要获得上述同构,要构造的模块中类型为$m \otimes n$的元素必须满足以下属性:
$(\mathrm{T} 1) \quad(a m) \otimes n=m \otimes(a n)=a(m \otimes n)$,
(T2) $\quad\left(m+m^{\prime}\right) \otimes n=m \otimes n+m^{\prime} \otimes n$;
(T3) $m \otimes\left(n+n^{\prime}\right)=m \otimes n+m \otimes n^{\prime}$,
对于所有$a \in A, m, m^{\prime} \in M, n, n^{\prime} \in N$。(T1)-(T3)的性质暗示了$\operatorname{map}(m, n) \mapsto m \otimes n$的双线性。

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模块隶属度问题可表述为:
问题:给定多项式向量$f, f_1, \ldots, f_k \in K[x]^r$,决定是否$f \in I:=\left\langle f_1, \ldots, f_k\right\rangle \subset R^r$。
解决方案:计算$I$相对于$>m$的一个标准基$G=\left{g_1, \ldots, g_s\right}$,并在$R^r$上选择任意弱范式$\mathrm{NF}$。然后$$ f \in I \Longleftrightarrow \mathrm{NF}(f \mid G)=0 $$这在引理2.3.5中得到了证明。附加问题:如果$f \in I=\left\langle f_1, \ldots, f_r\right\rangle \subset R^r$,那么将$f$表示为$u f=\sum{i=1}^k g_i f_i$与$R$中的一个单位$u, g_i \in K[x], u$的线性组合。
如果$\left{f_1, \ldots, f_k\right}$是一个标准基础,那么我们可以通过应用NFMoRA来计算$f$的标准表示。对于任意一组生成器,这是不可能的,我们必须使用更复杂的方法
解决方案:计算$\operatorname{syz}\left(f, f_1, \ldots, f_k\right) \subset R^{k+1}$ w.r.t.排序$(c,>)$的标准基$G$。现在选择任意向量$h=\left(u,-g_1, \ldots,-g_k\right) \in G$,其第一个分量$u$满足$\operatorname{LM}(u)=1$。然后$u f=\sum_{i=1}^k g_i f_i$。

证明。根据定义,$h=\left(u,-g_1, \ldots,-g_k\right) \in \operatorname{syz}\left(f, f_1, \ldots, f_k\right)$当且仅当$u f=\sum_{i=1}^k g_i f_i$。此外,对于所选排序$(c,>), \operatorname{LM}(h)=\operatorname{LM}(u) \varepsilon_1$。因此,$f \in I$意味着我们在$G$中找到一个矢量,它的第一个分量是$R$中的一个单位。

在Singular中用于此计算的内置命令是$\operatorname{lift}(I, f)$(返回$g_1, \ldots, g_k$),分别是division(f,I)(另外返回单位$u$)。

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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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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。

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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
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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|交换代数代写commutative algebra代考|Operations on Modules and Their Computation

如果你也在 怎样代写交换代数Commutative 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。交换代数Commutative Algebra是计划的局部研究中的主要技术工具。对不一定是换元的环的研究被称为非换元代数;它包括环理论、表示理论和巴拿赫代数的理论。

交换代数Commutative Algebra换元代数本质上是对代数数论和代数几何中出现的环的研究。在代数理论中,代数整数的环是Dedekind环,因此它构成了一类重要的换元环。与模块化算术有关的考虑导致了估值环的概念。代数场扩展对子环的限制导致了积分扩展和积分封闭域的概念,以及估值环扩展的公理化概念。

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数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Module Membership Problem

The module membership problem can be formulated as follows:
Problem: Given polynomial vectors $f, f_1, \ldots, f_k \in K[x]^r$, decide whether $f \in I:=\left\langle f_1, \ldots, f_k\right\rangle \subset R^r$ or not.

Solution: Compute a standard basis $G=\left{g_1, \ldots, g_s\right}$ of $I$ with respect to $>m$ and choose any weak normal form $\mathrm{NF}$ on $R^r$. Then $$ f \in I \Longleftrightarrow \mathrm{NF}(f \mid G)=0 $$ This is proved in Lemma 2.3.5. Additional Problem: If $f \in I=\left\langle f_1, \ldots, f_r\right\rangle \subset R^r$ then express $f$ as a linear combination $u f=\sum{i=1}^k g_i f_i$ with $u, g_i \in K[x], u$ a unit in $R$.

If $\left{f_1, \ldots, f_k\right}$ is a standard basis then we could compute a standard representation for $f$ by applying NFMorA. For an arbitrary set of generators this is not possible, and we have to use a more tricky
Solution: Compute a standard basis $G$ of $\operatorname{syz}\left(f, f_1, \ldots, f_k\right) \subset R^{k+1}$ w.r.t. the ordering $(c,>)$. Now choose any vector $h=\left(u,-g_1, \ldots,-g_k\right) \in G$ whose first component $u$ satisfies $\operatorname{LM}(u)=1$. Then $u f=\sum_{i=1}^k g_i f_i$.

Proof. By definition, $h=\left(u,-g_1, \ldots,-g_k\right) \in \operatorname{syz}\left(f, f_1, \ldots, f_k\right)$ if and only if $u f=\sum_{i=1}^k g_i f_i$. Moreover, for the chosen ordering $(c,>), \operatorname{LM}(h)=\operatorname{LM}(u) \varepsilon_1$. Hence, $f \in I$ implies that we find a vector in $G$ whose first component is a unit in $R$.

The built-in commands in Singular for this computation are $\operatorname{lift}(I, f)$ (which returns $g_1, \ldots, g_k$ ), respectively division $(\mathrm{f}, \mathrm{I}$ ) (which returns, additionally, the unit $u$ ).

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Intersection with Free Submodules (Elimination of Module Components)

Let $R^r=\bigoplus_{i=1}^r R e_i$, where $\left{e_1, \ldots, e_r\right}$ denotes the canonical basis of $R^r$.
Problem: Given $f_1, \ldots, f_k \in K[x]^r, I=\left\langle f_1, \ldots, f_k\right\rangle \subset R^r$, find a (polynomial) system of generators for the submodule
$$
I^{\prime}:=I \cap \bigoplus_{i=s+1}^r R e_i
$$
Elements of the submodule $I^{\prime}$ are said to be obtained from $f_1, \ldots, f_k$ by eliminating $e_1, \ldots, e_s$.
The following lemma is the basis for solving the elimination problem.
Lemma 2.8.2. Let $>$ be any monomial ordering on $\operatorname{Mon}\left(x_1, \ldots, x_n\right)$ and $R=K[x]{>}$. Moreover, let $I \subset R^r=\bigoplus{i=1}^r R_i$ be a submodule and $S$ a standard basis of $I$ w.r.t. the module ordering $>_m=(c,>)$ defined by
$$
x^\alpha e_i)$. In particular, $S^{\prime}$ generates $I^{\prime}$.

Proof. Let $h \in I^{\prime}$, then we have to prove that there exists $f \in S^{\prime}$ such that $\operatorname{LM}(f) \mid \operatorname{LM}(h)$

Because $S$ is a standard basis of $I$ there exists $f \in S$ such that $\operatorname{LM}(f)$ divides $\operatorname{LM}(h)$. In particular, $\operatorname{LM}(f) \in \bigoplus_{i=s+1}^r K[x] e_i$. Now, by definition of the ordering, we obtain $f \in \bigoplus_{i=s+1}^r R e_i$, in particular, $f \in S^{\prime}$.

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Operations on Modules and Their Computation

交换代数代考

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Module Membership Problem

模块隶属度问题可表述为:
问题:给定多项式向量$f, f_1, \ldots, f_k\ in K[x]^r$,判断$f \in I:是否=\left\langle f_1, \ldots, f_k\right\rangle \子集r ^r$。

解:计算$I$关于$>m$的一个标准基$G=\left{g_1, \ldots, g_s\right}$,并在$R^ R $上选择任意弱范式$\mathrm{NF}$。则$$ f \in I \ longlefrightarrow \ mathm {NF}(f \mid G)=0 $$这在引理2.3.5中得到证明。附加问题:如果$f \in I=\left\langle f_1, \ldots, f_r\right\rangle \子集R^ R$,则将$f$表示为$u f=\sum{I= 1}^k g_i f_i$与$u, g_i \in k [x], u$一个单位在$R$中的线性组合。

如果$\left{f_1, \ldots, f_k\right}$是一个标准基,那么我们可以通过应用NFMorA来计算$f$的标准表示。对于任意一组生成器,这是不可能的,我们必须使用更复杂的方法
解决方案:计算$\operatorname{syz}\left(f, f_1, \ldots, f_k\right) \子集R^{k+1}$ w.r.t.排序$(c,>)$的标准基$G$现在在G$中选择任意向量$h=\left(u,-g_1, \ldots,-g_k\right),其第一个分量$u$满足$\operatorname{LM}(u)=1$。则$u f=\sum_{i=1}^k g_i f_i$。

证明。根据定义,$h=\left(u,-g_1, \ldots,-g_k\右)\in \operatorname{syz}\left(f, f_1, \ldots, f_k\右)$当且仅当$u f=\sum_{i=1}^k g_i f_i$。此外,对于所选排序$(c,>), \operatorname{LM}(h)=\operatorname{LM}(u) \varepsilon_1$。因此,$f \in I$意味着我们在$G$中找到一个向量,它的第一个分量是$R$中的一个单位。

在Singular中用于此计算的内置命令是$\operatorname{lift}(I, f)$(返回$g_1, \ldots, g_k$),分别除以$(\mathrm{f}, \mathrm{I}$)(另外返回单位$u$)。

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Intersection with Free Submodules (Elimination of Module Components)

设$R^ R =\bigoplus_{i=1}^ R R e_i$,其中$\left{e_1, \ldots, e_r\right}$表示$R^ R $的正则基。
问题:给定$f_1, \ldots, f_k\ in K[x]^r, I=\左\langle f_1, \ldots, f_k\右\rangle \子集r ^r$,为子模块找到一个(多项式)生成器系统
$$
I^{\prime}:=I \cap \bigoplus_{I =s+1}^r r e_i
$$
子模块$I^{\prime}$的元素被称为通过消去$e_1, \ldots, e_s$而从$f_1, \ldots, f_k$中得到。
下面的引理是解决消去问题的基础。
引理2.8.2。设$>$是$\operatorname{Mon}\left(x_1, \ldots, x_n\right)$和$R=K[x]{>}$上的任意单项式排序。此外,设$I \子集R^ R =\bigoplus{I =1}^ R R_i$是一个子模块,$S$是$I$ w.r.t.的标准基,排序$>_m=(c,>)$的模块定义为
$$
x ^ \αe_i)美元。特别地,$S^{\prime}$生成$I^{\prime}$。

证明。设$h \在I^{\素数}$中,那么我们必须证明$f \在S^{\素数}$中存在使得$\operatorname{LM}(f) \mid \operatorname{LM}(h)$

因为$S$是$I$的标准基,所以在$S$中存在$f \使得$\operatorname{LM}(f)$除$\operatorname{LM}(h)$。特别地,$\operatorname{LM}(f) \ In \bigoplus_{i=s+1}^r K[x] e_i$。现在,根据排序的定义,我们得到$f \in \bigoplus_{i=s+1}^r r e_i$,特别是$f \in s ^{\素数}$。

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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


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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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数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Kernel of a Left Module Homomorphism

如果你也在 怎样代写交换代数Commutative 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。交换代数Commutative Algebra是计划的局部研究中的主要技术工具。对不一定是换元的环的研究被称为非换元代数;它包括环理论、表示理论和巴拿赫代数的理论。

交换代数Commutative Algebra换元代数本质上是对代数数论和代数几何中出现的环的研究。在代数理论中,代数整数的环是Dedekind环,因此它构成了一类重要的换元环。与模块化算术有关的考虑导致了估值环的概念。代数场扩展对子环的限制导致了积分扩展和积分封闭域的概念,以及估值环扩展的公理化概念。

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数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Kernel of a Left Module Homomorphism

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Kernel of a Left Module Homomorphism

Let $A$ be a $G R$-algebra. Consider a left $A$-module homomorphism
$$
\phi: \quad A^m / U \longrightarrow A^n / V \quad e_i \longmapsto \Phi_i, \quad \Phi \in \operatorname{Mat}(n \times m, A),
$$
where $U \subset A^m$ and $V \subset A^n$. The kernel of a homomorphism $\phi$ can be computed with the procedure modulo (compare Singular Example 2.1.26).
SINGULAR Example 1.9.30 (Kernel of module homomorphism).
Let $A=U\left(\mathfrak{s l}_2\right) / I$, where the two-sided ideal $I$ is generated by $\left{e^2, f^2, h^2-1\right}$. Let us study the endomorphisms $\tau: A \rightarrow A$.
LIB “ncalg.lib”;
def AO = makeUs12(); setring A0;
option(redSB); option(redTail);
ideal I = e2,f2,h2-1;
I = twostd(I);
print (matrix(I)); // ideal in a compact form
$/ /->$ h2-1,fh-f, eh+e,f2,2ef-h-1,e2

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Left Syzygy Modules

Let $A$ be an associative algebra and $A^n$ the canonical free module of rank $n$ over $A$. A left (resp. right) syzygy of elements $f_1, \ldots, f_m$ from $A^n$ is an $m$-tuple $\left(a_1, \ldots, a_m\right), a_i \in A$ such that $\sum_{i=1}^m a_i f_i=0$ (resp. $\sum_{i=1}^m f_i a_i=0$ ). It can be shown, that the set of all left (resp. right) syzygies forms a left (resp. right) $A$-module.

We can view the elements $f_i \in A^n$ as columns of a matrix $F \in \operatorname{Mat}(n \times$ $m, A)$. It is convenient to view a single left syzygy, which is an element of $A^m$, as a column in a matrix. If the left syzygy module is generated by $s$ elements, it can be represented by a matrix $S \in M a t(m \times s, A)$ and then $S^T \cdot F^T=0$ holds where $S^T$ and $F^T$ denote the transposed matrices. Similar remarks apply to right syzygies.

The command syz computes the first (left) syzygy module of a given set of elements. The higher syzygy modules are defined as successive syzygies of syzygies etc.
SINGULAR Example 1.9.31 (Syzygies).
Consider the algebra $U_q^{\prime}\left(\mathfrak{s o}_3\right)$ (Example 1.9.30), specializing the quantum parameter $Q$ at the primitive 6 th root of unity. The corresponding minimal polynomial for the algebraic field extension is $Q^2-Q+1$.
LIB “ncalg.lib”;
$\operatorname{def} \mathrm{R}=$ makeQso3(3);

The columns of the above matrix generate the (left) syzygy module of $K$. Let us check the property $\left(S^T \cdot F^T=0\right)$ of a syzygy matrix from above.
ideal tst $=$ ideal $(\operatorname{transpose}(\mathrm{S}) * \operatorname{transpose}(\mathrm{K}))$;
print (matrix(tst));
$1 /->0,0,0$
It is easy to see, that the (left) Gröbner basis of the ideal $K$ is ${x, y, z}$. Let us compute the first syzygy module of this set of generators.

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Kernel of a Left Module Homomorphism

交换代数代考

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Kernel of a Left Module Homomorphism

设$A$是$G R$ -代数。考虑一个左$A$ -模同态
$$
\phi: \quad A^m / U \longrightarrow A^n / V \quad e_i \longmapsto \Phi_i, \quad \Phi \in \operatorname{Mat}(n \times m, A),
$$
其中$U \subset A^m$和$V \subset A^n$。同态$\phi$的核可以用过程模来计算(比较奇异例2.1.26)。
奇异例1.9.30(模同态核)。
设$A=U\left(\mathfrak{s l}_2\right) / I$,其中双面理想$I$由$\left{e^2, f^2, h^2-1\right}$生成。我们来研究一下自同态$\tau: A \rightarrow A$。
LIB “ncalg.lib”;
def AO = makeUs12();设置A0;
选项(redSB);option(redTail);
理想I = e2,f2,h2-1;
I = twostd(I);
打印(矩阵(I));//理想的紧凑形式
$/ /->$ h2-1,fh-f, eh+e,f2,2ef-h-1,e2

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Left Syzygy Modules

设$A$是一个关联代数,$A^n$是秩$n$ / $A$的正则自由模。左(音)。右)来自$A^n$的元素$f_1, \ldots, f_m$的syzygy是一个$m$ -元组$\left(a_1, \ldots, a_m\right), a_i \in A$,这样$\sum_{i=1}^m a_i f_i=0$(参见:$\sum_{i=1}^m f_i a_i=0$)。可以证明,所有左(左)的集合。右)合胞形成左(resp)。右)$A$ -模块。

我们可以将元素$f_i \in A^n$看作矩阵$F \in \operatorname{Mat}(n \times$$m, A)$的列。可以方便地将单个左syzygy(它是$A^m$的一个元素)视为矩阵中的一列。如果左syzygy模块是由$s$元素生成的,那么它可以用一个矩阵$S \in M a t(m \times s, A)$表示,然后$S^T \cdot F^T=0$保存,其中$S^T$和$F^T$表示转置的矩阵。类似的评论也适用于右合。

命令syz计算给定元素集的第一个(左)syzygy模块。较高的协同模块被定义为协同子等的连续协同子。
single Example 1.9.31 (Syzygies)。
考虑代数$U_q^{\prime}\left(\mathfrak{s o}_3\right)$(例1.9.30),将量子参数$Q$专门化到单位的原始六次方根。相应的代数域扩展的最小多项式是$Q^2-Q+1$。
LIB “ncalg.lib”;
$\operatorname{def} \mathrm{R}=$ makeQso3(3);

上述矩阵的列生成$K$的(左)syzygy模块。让我们从上面来检验一下合矩阵的性质$\left(S^T \cdot F^T=0\right)$。
理想TST $=$理想$(\operatorname{transpose}(\mathrm{S}) * \operatorname{transpose}(\mathrm{K}))$;
Print (matrix(test));
$1 /->0,0,0$
很容易看出,理想$K$的(左)Gröbner基础是${x, y, z}$。让我们计算这组生成器的第一个syzygy模块。

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数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Radical Membership

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Radical Membership

Problem: Let $f_1, \ldots, f_k \in K[x]{>},>$a monomial ordering on $\operatorname{Mon}\left(x_1, \ldots, x_n\right)$ and $I=\left\langle f_1, \ldots, f_k\right\rangle{K[x]{>}}$. Given some $f \in K[x]{>}$we want to decide whether $f \in \sqrt{I}$. The following lemma, which is sometimes called Rabinowich’s trick, is the basis for solving this problem. ${ }^{10}$
Lemma 1.8.8. Let $A$ be a ring, $I \subset A$ an ideal and $f \in A$. Then
$$
f \in \sqrt{I} \Longleftrightarrow 1 \in \tilde{I}:=\langle I, 1-t f\rangle_{A[t]}
$$
where $t$ is an additional new variable.
Proof. If $f^m \in I$ then $t^m f^m \in \tilde{I}$ and, hence,
$$
1=t^m f^m+\left(1-t^m f^m\right)=t^m f^m+(1-t f)\left(1+t f+\cdots+t^{m-1} f^{m-1}\right) \in \tilde{I} .
$$

Conversely, let $1 \in \tilde{I}$. Without loss of generality, we may assume that $f$ is not nilpotent since, otherwise, $f$ is clearly in $\sqrt{I}$.

By assumption, there are $f_1, \ldots, f_k \in I$ and $a_i(t)=\sum_{j=0}^{d_i} a_{i j} t^j \in A[t]$, $i=0, \ldots, k$ such that
$$
1=\sum^k a_i(t) f_i+a_0(t)(1-t f)
$$

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Quotient of Ideals

Problem: Let $I_1$ and $I_2 \subset K[x]{>}$be as in Section 1.8.7. We want to compute $$ I_1: I_2=\left{g \in K[x]{>} \mid g I_2 \subset I_1\right} \text {. }
$$
Since, obviously, $I_1:\left\langle h_1, \ldots, h_r\right\rangle=\bigcap_{i=1}^r\left(I_1:\left\langle h_i\right\rangle\right)$, we can compute $I_1:\left\langle h_i\right\rangle$ for each $i$ and then apply Singular Example 1.8.11. The next lemma shows a way to compute $I_1:\left\langle h_i\right\rangle$.

Lemma 1.8.12. Let $I \subset K[x]{>}$be an ideal, and let $h \in K[x]{>}, h \neq 0$. Moreover, let $I \cap\langle h\rangle=\left\langle g_1 \cdot h, \ldots, g_s \cdot h\right\rangle$. Then $I:\langle h\rangle=\left\langle g_1, \ldots, g_s\right\rangle_{K[x]}$.

Proof. Any set of generators of $I \cap\langle h\rangle$ is of the form $\left{g_1 h, \ldots, g_s h\right}$. Therefore, $h\left\langle g_1, \ldots, g_s\right\rangle \subset I$, hence $\left\langle g_1, \ldots, g_s\right\rangle \subset I:\langle h\rangle$. Conversely, if $g \in I:\langle h\rangle$, then $h g \in I \cap\langle h\rangle$ and $h g=h \cdot \sum_i a_i g_i$ for some $a_i$. Since $K[x]_{>}$has no zerodivisors and $h \neq 0$, we have $g=\sum_i a_i g_i$ which proves the claim.

Solution 1: We can compute $I_1: I_2$ by computing, for $i=1, \ldots, r, I_1 \cap\left\langle h_i\right\rangle$ according to Section 1.8.7, divide the generators by $h_i$ getting $I_1:\left\langle h_i\right\rangle$ and compute the intersection $\bigcap_i\left(I_1:\left\langle h_i\right\rangle\right)$, according to Section 1.8.7.
Instead of computing $\bigcap_i\left(I_1:\left\langle h_i\right\rangle\right)$, we can define
$$
h:=h_1+t_1 h_2+\cdots+t_{r-1} h_r \in K\left[t_1, \ldots, t_{r-1}, x_1, \ldots, x_n\right]
$$
and obtain
$$
I_1: I_2=\left(I_1\left(K[x]{>}\right)[t]:\langle h\rangle\right) \cap K[x]{>}
$$

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Radical Membership

交换代数代考

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Radical Membership

问题:设$f_1, \ldots, f_k \in K[x]{>},>$为$\operatorname{Mon}\left(x_1, \ldots, x_n\right)$和$I=\left\langle f_1, \ldots, f_k\right\rangle{K[x]{>}}$上的单次排序。给定一些$f \in K[x]{>}$,我们想决定是否$f \in \sqrt{I}$。下面的引理,有时被称为拉宾诺维奇的技巧,是解决这个问题的基础。${ }^{10}$
引理1.8.8。让$A$成为一个戒指,$I \subset A$成为一个理想和$f \in A$。然后
$$
f \in \sqrt{I} \Longleftrightarrow 1 \in \tilde{I}:=\langle I, 1-t f\rangle_{A[t]}
$$
其中$t$是一个额外的新变量。
证明。如果$f^m \in I$那么$t^m f^m \in \tilde{I}$,因此,
$$
1=t^m f^m+\left(1-t^m f^m\right)=t^m f^m+(1-t f)\left(1+t f+\cdots+t^{m-1} f^{m-1}\right) \in \tilde{I} .
$$

反过来,让$1 \in \tilde{I}$。在不丧失一般性的前提下,我们可以假设$f$不是幂零的,否则,$f$显然在$\sqrt{I}$中。

假设有$f_1, \ldots, f_k \in I$和$a_i(t)=\sum_{j=0}^{d_i} a_{i j} t^j \in A[t]$, $i=0, \ldots, k$这样
$$
1=\sum^k a_i(t) f_i+a_0(t)(1-t f)
$$

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Quotient of Ideals

问题:设$I_1$和$I_2 \subset K[x]{>}$如1.8.7节所示。我们要计算$$ I_1: I_2=\left{g \in K[x]{>} \mid g I_2 \subset I_1\right} \text {. }
$$
显然,因为$I_1:\left\langle h_1, \ldots, h_r\right\rangle=\bigcap_{i=1}^r\left(I_1:\left\langle h_i\right\rangle\right)$,我们可以为每个$i$计算$I_1:\left\langle h_i\right\rangle$,然后应用奇异例1.8.11。下一个引理展示了一种计算$I_1:\left\langle h_i\right\rangle$的方法。

引理1.8.12。让$I \subset K[x]{>}$成为一个理想,让$h \in K[x]{>}, h \neq 0$。此外,让$I \cap\langle h\rangle=\left\langle g_1 \cdot h, \ldots, g_s \cdot h\right\rangle$。然后$I:\langle h\rangle=\left\langle g_1, \ldots, g_s\right\rangle_{K[x]}$。

证明。$I \cap\langle h\rangle$的任何生成器集的形式都是$\left{g_1 h, \ldots, g_s h\right}$。因此,$h\left\langle g_1, \ldots, g_s\right\rangle \subset I$,因此$\left\langle g_1, \ldots, g_s\right\rangle \subset I:\langle h\rangle$。反之,如果$g \in I:\langle h\rangle$,那么$h g \in I \cap\langle h\rangle$和$h g=h \cdot \sum_i a_i g_i$对于一些$a_i$。因为$K[x]_{>}$没有零因子和$h \neq 0$,我们有$g=\sum_i a_i g_i$来证明这个说法。

解决方案1:我们可以通过计算来计算$I_1: I_2$,对于$i=1, \ldots, r, I_1 \cap\left\langle h_i\right\rangle$,根据1.8.7节,将生成器除以$h_i$得到$I_1:\left\langle h_i\right\rangle$,并根据1.8.7节计算交集$\bigcap_i\left(I_1:\left\langle h_i\right\rangle\right)$。
我们可以定义,而不是计算$\bigcap_i\left(I_1:\left\langle h_i\right\rangle\right)$
$$
h:=h_1+t_1 h_2+\cdots+t_{r-1} h_r \in K\left[t_1, \ldots, t_{r-1}, x_1, \ldots, x_n\right]
$$
并获得
$$
I_1: I_2=\left(I_1\left(K[x]{>}\right)[t]:\langle h\rangle\right) \cap K[x]{>}
$$

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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


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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|交换代数代写commutative algebra代考|The Standard Basis Algorithm

如果你也在 怎样代写交换代数Commutative 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。交换代数Commutative Algebra是计划的局部研究中的主要技术工具。对不一定是换元的环的研究被称为非换元代数;它包括环理论、表示理论和巴拿赫代数的理论。

交换代数Commutative Algebra换元代数本质上是对代数数论和代数几何中出现的环的研究。在代数理论中,代数整数的环是Dedekind环,因此它构成了一类重要的换元环。与模块化算术有关的考虑导致了估值环的概念。代数场扩展对子环的限制导致了积分扩展和积分封闭域的概念,以及估值环扩展的公理化概念。

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数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|The Standard Basis Algorithm

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|The Standard Basis Algorithm

Let $>$ be a fixed monomial ordering and let, in this section,
$$
R=K\left[x_1, \ldots, x_n\right]{>} $$ be the localization of $K[x], x=\left(x_1, \ldots, x_n\right)$, with respect to $>$. Recall that $R=S{>}^{-1} K[x]$ with $S_{>}={u \in K[x] \backslash{0} \mid \operatorname{LM}(u)=1}$, and that $R=K[x]$ if $>$ is global and $R=K[x]_{\langle x\rangle}$ if $>$ is local. In any case, $R$ may be considered as a subring of the ring $K[[x]]$ of formal power series.

The idea of many standard basis algorithms may be formalized as follows:
Algorithm 1.7.1 (STANdARD $(\mathrm{G}, \mathrm{NF})$ ).
Let $>$ be any monomial ordering, and $R:=K\left[x_1, \ldots, x_n\right]_{>}$.
Input: $\quad G \in \mathcal{G}, \mathrm{NF}$ an algorithm returning a weak normal form.
Output: $S \in \mathcal{G}$ such that $S$ is a standard basis of $I=\langle G\rangle_R \subset R$

  • $S:=G$
  • $P:={(f, g) \mid f, g \in S, f \neq g}$, the pair-set;
  • while $(P \neq \emptyset)$
    choose $(f, g) \in P$
    $$
    \begin{aligned}
    & P:=P \backslash{(f, g)} \
    & h:=\mathrm{NF}(\operatorname{spoly}(f, g) \mid S) \
    & \text { if }(h \neq 0) \
    & \quad P:=P \cup{(h, f) \mid f \in S} \
    & \quad S:=S \cup{h}
    \end{aligned}
    $$
  • return $S$;
    To see termination of STANDARD, note that if $h \neq 0$ then $\operatorname{LM}(h) \notin L(S)$ by property (i) of NF. Hence, we obtain a strictly increasing sequence of monomial ideals $L(S)$ of $K[x]$, which becomes stationary as $K[x]$ is Noetherian. That is, after finitely many steps, we always have $\operatorname{NF}(\operatorname{spoly}(f, g) \mid S)=0$ for $(f, g) \in P$, and, again after finitely many steps, the pair-set $P$ will become empty. Correctness follows from applying Buchberger’s fundamental standard basis criterion below.

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Ideal Membership

Let $K[x]=K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$ be the polynomial ring over a field $K,>0$ an arbitrary monomial ordering and $R=K[x]{>0}$ the ring associated to $K[x]$ and $>_0$. Recall that $K[x] \subset R \subset K[x]{\langle x\rangle}$, and that $R=K[x]_{\langle x\rangle}$ if and only if $>_0$ is local (cf. Section 1.5).

Let NF denote a weak normal form and redNF a reduced normal form (cf. Section 1.6). We do not need any further assumptions about NF, respectively redNF, however, we may think of NFBuCHBERGER (1.6.10), respectively REDNFBuCHBERGER (1.6.11), if $>0$ is global, and NFMorA (1.7.6) in the general case. These are also the normal forms implemented in Singular. Problem: Given $f, f_1, \ldots, f_k \in K[x]$, and let $I=\left\langle f_1, \ldots, f_k\right\rangle_R$. We wish to decide whether $f \in I$, or not. Solution: We choose any monomial ordering $>$ such that $K[x]{>}=R$ and compute a standard basis $G=\left{g_1, \ldots, g_s\right}$ of $I$ with respect to $>$. If $\mathrm{NF}$ is any weak normal form, then $f \in I$ if and only if $\operatorname{NF}(f \mid G)=0$. Correctness follows from Lemma 1.6.7.

Since the result is independent of the chosen NF, we should use, for reasons of efficiency, a non-reduced normal form. If $>_0$ is global, we usually choose $\mathrm{dp}$ and, if $>_0$ is local, then ls or ds are preferred.

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|The Standard Basis Algorithm

交换代数代考

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|The Standard Basis Algorithm

设$>$为定单序,在本节中,
$$
R=K\left[x_1, \ldots, x_n\right]{>} $$为$K[x], x=\left(x_1, \ldots, x_n\right)$相对于$>$的本地化。回想一下$R=S{>}^{-1} K[x]$和$S_{>}={u \in K[x] \backslash{0} \mid \operatorname{LM}(u)=1}$,如果$>$是全局的,那么就是$R=K[x]$,如果$>$是本地的,就是$R=K[x]_{\langle x\rangle}$。在任何情况下,$R$都可以看作是形式幂级数的环$K[[x]]$的子环。

许多标准基算法的思想可以形式化如下:
算法1.7.1(标准$(\mathrm{G}, \mathrm{NF})$)。
设$>$为任意单项式排序,$R:=K\left[x_1, \ldots, x_n\right]_{>}$。
输入:$\quad G \in \mathcal{G}, \mathrm{NF}$一个返回弱范式的算法。
输出:$S \in \mathcal{G}$使$S$成为标准的基础 $I=\langle G\rangle_R \subset R$

$S:=G$

$P:={(f, g) \mid f, g \in S, f \neq g}$,配对;

而$(P \neq \emptyset)$
选择 $(f, g) \in P$
$$
\begin{aligned}
& P:=P \backslash{(f, g)} \
& h:=\mathrm{NF}(\operatorname{spoly}(f, g) \mid S) \
& \text { if }(h \neq 0) \
& \quad P:=P \cup{(h, f) \mid f \in S} \
& \quad S:=S \cup{h}
\end{aligned}
$$

返回$S$;
要查看STANDARD的终止,请注意,如果是$h \neq 0$,则根据NF的属性(i) $\operatorname{LM}(h) \notin L(S)$。因此,我们得到了$K[x]$的严格递增单项式理想序列$L(S)$,当$K[x]$是诺etherian时,它是平稳的。也就是说,在有限多步之后,我们总是有$\operatorname{NF}(\operatorname{spoly}(f, g) \mid S)=0$表示$(f, g) \in P$,同样在有限多步之后,配对集$P$将变为空。正确性来自于应用Buchberger的基本标准基础准则。

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Ideal Membership

设$K[x]=K\left[x_1, \ldots, x_n\right]$为域上的多项式环$K,>0$为任意单项式排序,$R=K[x]{>0}$为与$K[x]$和$>0$相关的环。回想一下$K[x] \subset R \subset K[x]{\langle x\rangle}$,并且$R=K[x]{\langle x\rangle}$当且仅当$>_0$是本地的(参见第1.5节)。

设NF表示弱范式,redNF表示约简范式(参见1.6节)。我们不需要任何关于NF的进一步假设,分别是redNF,然而,如果$>0$是全局的,我们可以考虑NFBuCHBERGER(1.6.10),分别是REDNFBuCHBERGER(1.6.11),而NFMorA(1.7.6)在一般情况下。这些也是在Singular中实现的标准形式。题目:给定$f, f_1, \ldots, f_k \in K[x]$,设$I=\left\langle f_1, \ldots, f_k\right\rangle_R$。我们希望决定是否$f \in I$。解决方案:我们选择任何单项排序$>$,使得$K[x]{>}=R$,并计算一个关于$>$的标准基$G=\left{g_1, \ldots, g_s\right}$$I$。如果$\mathrm{NF}$是任何弱范式,则$f \in I$当且仅当$\operatorname{NF}(f \mid G)=0$。正确性来自引理1.6.7。

由于结果与所选择的NF无关,因此出于效率的考虑,我们应该使用非约简范式。如果$>_0$是全局的,我们通常选择$\mathrm{dp}$,如果$>_0$是本地的,那么首选ls或ds。

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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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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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数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|MTH2141

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交换代数本质上是对代数数论和代数几何中出现的环的研究。在代数数论中,代数整数的环是Dedekind环,因此它构成了一类重要的换元环。

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Four Important Lemmas

First we give some variants of the “determinant trick” often called “Nakayama’s lemma.” In this lemma the important thing to underline is that the module $M$ is finitely generated.
2.1 Nakayama’s lemma (The determinant trick) Let $M$ be a finitely generated A-module and $\mathfrak{a}$ be an ideal of $\mathbf{A}$.

  1. If $\mathfrak{a} M=M$, there exists an $x \in \mathfrak{a}$ such that $(1-x) M=0$.
  2. If in addition $\mathfrak{a} \subseteq \operatorname{Rad}(\mathbf{A})$, then $M=0$.
  3. If $N \subseteq M$, $\mathfrak{a} M+N=M$ and $\mathfrak{a} \subseteq \operatorname{Rad}(\mathbf{A})$, then $M=N$.
  4. If $\mathfrak{a} \subseteq \operatorname{Rad}(\mathbf{A})$ and $X \subseteq M$ generates $M / \mathfrak{a} M$ as an $\mathbf{A} / \mathfrak{a}$-module, then $X$ generates $M$ as an A-module.

D We prove item 1 and leave the others as an exercise, as easy consequences. Let $V \in$ $M^{n \times 1}$ be a column vector formed with generators of $M$. The hypothesis means that there exists a matrix $G \in \mathbb{M}_n(\mathfrak{a})$ satisfying $G V=V$. Therefore $\left(\mathrm{I}_n-G\right) V=0$, and by premultiplying by the cotransposed matrix of $\mathrm{I}_n-G$, we obtain $\operatorname{det}\left(\mathrm{I}_n-G\right) V=0$. However, $\operatorname{det}\left(\mathrm{I}_n-G\right)=1-x$ with $x \in \mathfrak{a}$.

Finitely generated projective modules are locally free in the following (weak) sense: they become free when we localize at a prime ideal. Proving this is the same as provinging the local freeness lemma (below) which states that a finitely generated projective module over a local ring is free.

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Examples of Local Rings in Algebraic Geometry

Recall that $\mathbf{A}=\mathbf{k} \oplus \mathfrak{m}{\xi}$ (Proposition IV-2.7). More precisely, we have with the evaluation at $\xi$ a split exact sequence of $\mathbf{k}$-modules $$ 0 \rightarrow \mathrm{m}{\xi} \rightarrow \mathbf{A} \stackrel{\bar{g} \mapsto g(\xi)}{\longrightarrow} \mathbf{k} \rightarrow 0,
$$
and two homomorphisms of $\mathbf{k}$-algebras $\mathbf{k} \rightarrow \mathbf{A} \rightarrow \mathbf{k}$ which when composed give $\mathrm{Id}_{\mathbf{k}}$

Also recall (Theorem $\mathrm{IV}-2.8$ ) that $\mathrm{m}{\xi}$ is a finitely presented $\mathbf{A}$-module (the presentation matrix is explicitly given). Local Algebra at a Zero In the following definition the terminology local algebra at $\xi$ must not be ambiguous. We do not claim that it is a local ring, we simply mimic the construction of the given local algebra in the case where $\mathbf{k}$ is a field. called the local algebra at $\xi$ of the polynomial system $f$. We also use the shorthand notation $\mathbf{A}{\xi}$ instead of $\mathbf{A}{1+\mathrm{m}{\xi}}$.

We denote by $\xi: \mathbf{A} \rightarrow \mathbf{k}$ the evaluation at $\xi$. It is factorized through the localization and canonical isomorphisms
$$
\mathbf{A}{\xi} /\left(\mathrm{m}{\xi} \mathbf{A}{\xi}\right) \simeq \mathbf{A} / \mathrm{m}{\xi} \simeq \mathbf{k}
$$
4.2 Fact (If $\mathbf{k}$ is a discrete field, the algebra $\mathbf{A}_{\xi}$ is a local ring)

  1. Let $\mathbf{k}$ be a local ring with $\operatorname{Rad} \mathbf{k}=\mathfrak{p}, \mathfrak{M}=\mathfrak{p} \mathbf{A}+\mathfrak{m}{\xi}$ and $\mathbf{C}=\mathbf{A}{1+\mathfrak{M}}$. Then, $\mathbf{C}$ is a local ring with $\operatorname{Rad}(\mathbf{C})=\mathfrak{M} \mathbf{C}$ and $\mathbf{C} / \operatorname{Rad} \mathbf{C} \simeq \mathbf{k} / \mathfrak{p}$.
  2. If $\mathbf{k}$ is a discrete field, we have the following results.

交换代数代考

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Four Important Lemmas

首先,我们给出通常称为“Nakayama 引理”的“行列式技巧”的一些变体。在这个引理中,要强调的重要一 点是模块 $M$ 是有限生成的。
2.1 Nakayama’s lemma (The determinant trick) 让 $M$ 是有限生成的 A 模并且 $\mathfrak{a}$ 成为理想的 $\mathbf{A}$.

  1. 如果 $\mathfrak{a} M=M$, 存在一个 $x \in \mathfrak{a}$ 这样 $(1-x) M=0$.
  2. 如果另外 $a \subseteq \operatorname{Rad}(\mathbf{A})$ ,然后 $M=0$.
  3. 如果 $N \subseteq M, \mathfrak{a} M+N=M$ 和 $\mathfrak{a} \subseteq \operatorname{Rad}(\mathbf{A})$ , 然后 $M=N$.
  4. 如果 $\mathfrak{a} \subseteq \operatorname{Rad}(\mathbf{A})$ 和 $X \subseteq M$ 产生 $M / \mathfrak{a} M$ 作为 $\mathbf{A} / \mathfrak{a}$-模块,然后 $X$ 产生 $M$ 作为 $\mathrm{A}$ 模块。
    $\mathrm{D}$ 我们证明第 1 项,其他的作为练习,作为简单的结果。让 $V \in M^{n \times 1}$ 是一个由以下生成器组成的列向 量 $M$. 假设意味着存在一个矩阵 $G \in \mathbb{M}_n(\mathfrak{a})$ 令人满意 $G V=V$. 所以 $\left(\mathrm{I}_n-G\right) V=0$ ,并通过预乘以 共转置矩阵 $\mathrm{I}_n-G$ ,我们获得det $\left(\mathrm{I}_n-G\right) V=0$. 然而, $\operatorname{det}\left(\mathrm{I}_n-G\right)=1-x$ 和 $x \in \mathfrak{a}$.
    有限生成的投影模块在以下 (弱) 意义上是局部自由的:当我们定位在素理想时它们变得自由。证明这一 点与证明局部自由引理 (如下) 相同,该引理指出局部环上有限生成的射影模是自由的。

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Examples of Local Rings in Algebraic Geometry

回想起那个 $\mathbf{A}=\mathbf{k} \oplus \mathfrak{m} \xi$ (提案 $\mid V-2.7$ )。更准确地说 我们有 $\$ \mid x i$ 处的评估 asplitexactsequenceo $f \backslash m a t h b f{\mathrm{k}}-\operatorname{modules} \$ 0 \backslash$ rrightarrow $\backslash \mathrm{mathrm}{\mathrm{m}} \mathrm{|xi}$
}$\backslash r i g h t a r r o w \backslash m a t h b f{A} \backslash s t a c k r e \mid{\backslash b a r{g} \backslash$ mapstog $(\text { |xi }){\backslash \text { longrightarrow }} \backslash m a t h b f{k} \backslash r i g h t a r r o w ~} 0$, $\$ \$$
和的两个同态 $\mathbf{k}$-代数 $\mathbf{k} \rightarrow \mathbf{A} \rightarrow \mathbf{k}$ 组成时给出 $\operatorname{Id}_{\mathbf{k}}$
还记得(定理IV – 2.8) \$\mathrm ${\mathrm{m}}{\mid x i}$ isa finitelypresented $\backslash$ mathbf ${\mathrm{A}}$

  • module(thepresentationmatrixisexplicitlygiven). LocalAlgebraataZeroInthe follow
    $\mid x i$
    mustnotbeambiguous. Wedonotclaimthatitisalocalring, wesimplymimictheconstructi
    Imathbf ${\mathrm{k}}$ isa field. calledthelocalalgebraat $\mathrm{x} i$ of thepolynomialsystem $\mathrm{E}$
    Wealsousetheshorthandnotation $\backslash$ mathbf ${A} \mid x i}$ insteado ${m a t h b f{\mathrm{~A}}{1+\mid m a t h r m{m}{\mid x i$ $3} \$$ 。
    我们用 $\xi: \mathbf{A} \rightarrow \mathbf{k}$ 评价于 $\xi \ldots .$. 它通过局部化和规范同构
    $\$ \$$ }$\backslash$ simeq \mathbf ${k}$
    $\$ \$$
  1. 让 $\mathbf{k}$ 是一个局部环 \$loperatorname ${\operatorname{Rad}} \backslash m a t h b f{k}=\backslash m a t h f r a c t i o n{p}$ ,
    Imathfraction ${\mathrm{M}}=\backslash$ mathfraction ${p} \backslash m a t h b f{A}+\backslash m a t h f r a c t i o n{m}{x i}$ and
    Imathbf ${C}=\mid$ mathbf ${A}{1+\backslash m a t h f r a k{M}}$. Then $\backslash$ Imathbf ${C}$ isalocalringwith
    loperatorname ${\operatorname{Rad}}(\backslash \operatorname{mathbf}{\mathrm{C}})=\backslash \operatorname{mathfrak}{\mathrm{M}} \backslash \operatorname{mathbf}{\mathrm{C}} a n d \backslash$ mathbf ${\mathrm{C}}$ /
    loperatorname ${\operatorname{Rad}} \backslash \operatorname{mathbf}{\mathrm{C}} \backslash$ simeq $\backslash$ mathbf ${\mathrm{k}}$ / $\backslash$ mathfrak ${\mathrm{p}} \$$ 。
  2. 如果 $\mathbf{k}$ 是一个离散场,我们有以下结果。
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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。

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|交换代数代写commutative algebra代考|MTH2121

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交换代数本质上是对代数数论和代数几何中出现的环的研究。在代数数论中,代数整数的环是Dedekind环,因此它构成了一类重要的换元环。

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数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Prime and Maximal Ideals

In constructive mathematics, an ideal of a ring $\mathbf{A}$ is called a maximal ideal when the quotient ring is a field. ${ }^3$ An ideal is called a prime ideal when the quotient ring is without zerodivisors.

These definitions coincide with the usual definitions in the context of classical mathematics, except that we tolerate the trivial ring as a field and hence the ideal $\langle 1\rangle$ as a maximal ideal and as a prime ideal.

In a nontrivial ring, an ideal is strict, maximal and detachable if and only if the quotient ring is a nontrivial discrete field, it is strict, prime and detachable if and only if the quotient ring is a nontrivial integral ring.

Comment It is not without a certain apprehension that we declare the ideal $\langle 1\rangle$ both prime and maximal. This will force us to say “strict prime ideal” or “strict maximal ideal” in order to speak of the “usual” prime ideals and maximal ideals. Fortunately it will be a very rare occurrence.

We actually think that there was a casting error right at the beginning. To force a field or an integral ring to be nontrivial, something that seemed eminently reasonable a priori, has unconsciously led mathematicians to transform numerous constructive arguments into reductio ad absurdum arguments. To prove that an ideal constructed in the process of a computation is equal to $\langle 1\rangle$, we have made it a habit to reason as follows: if it wasn’t the case, it would be contained in a maximal ideal and the quotient would be a field, which case we reach the contradiction $0=1$. This argument happens to be a reductio ad absurdum simply because we have made the casting error: we have forbidden the trivial ring from being a field. Without this prohibition, we would present the argument as a direct argument of the following form: let us show that every maximal ideal of the quotient ring contains 1 . We will come back to this point in Sect. XV-6.

Moreover, as we will essentially use prime ideals and maximal ideals heuristically, our transgression of the usual prohibition regarding the trivial ring will have practically no consequence on reading this work. In addition, the reader will be able to see that this unusual convention does not force a modification of most of the results established specifically in classical mathematics, like the abstract local-global principle* II-2.13, Fact* II-2.12 or Lemma*1.1: it suffices for instance ${ }^4$ for the localization at a prime ideal $p$ to define it as the localization at the filter
$$
S \stackrel{\text { def }}{=}{x \in \mathbf{A} \mid x \in \mathfrak{p} \Rightarrow 1 \in \mathfrak{p}}
$$
Fundamentally we think that mathematics is purer and more elegant when we avoid using negation (this radically forbids reductio ad absurdum arguments for example). It is for this reason that you will not find any definitions that use negation in this book. 5

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|The Jacobson Radical and Units in an Integral Extension

1.7 Theorem Let $\mathbf{k} \subseteq \mathbf{A}$ with $\mathbf{A}$ integral over $\mathbf{k}$.

  1. If $y \in \mathbf{A}^{\times}$, then $y^{-1} \in \mathbf{k}[y]$.
  2. $\mathbf{k}^{\times}=\mathbf{k} \cap \mathbf{A}^{\times}$.
  3. $\operatorname{Rad} \mathbf{k}=\mathbf{k} \cap \operatorname{Rad} \mathbf{A}$ and the homomorphism $\mathbf{A} \rightarrow \mathbf{A} / \operatorname{Rad}(\mathbf{k}) \mathbf{A}$ reflects the units. ${ }^6$

D 1. Let $y, z \in \mathbf{A}$ such that $y z=1$. We have an integral dependence relation for $z$ : $z^n=a_{n-1} z^{n-1}+\cdots+a_0\left(a_i \in \mathbf{k}\right)$. By multiplying by $y^n$ we obtain $1=y Q(y)$ so $z=Q(y) \in \mathbf{k}[y]$.

  1. In particular, if $y \in \mathbf{k}$ is invertible in $\mathbf{A}$, its inverse $z$ is in $\mathbf{k}$.
  2. Let $x \in \mathbf{k} \cap \operatorname{Rad} \mathbf{A}$, for all $y \in \mathbf{k}, 1+x y$ is invertible in $\mathbf{A}$ therefore also in $\mathbf{k}$. This gives the inclusion $\operatorname{Rad} \mathbf{k} \supseteq \mathbf{k} \cap \operatorname{Rad} \mathbf{A}$.

Let $x \in \operatorname{Rad} \mathbf{k}$ and $b \in \mathbf{A}$. We want to show that $y=-1+x b$ is invertible. We write an integral dependence relation for $b$
$$
b^n+a_{n-1} b^{n-1}+\cdots+a_0=0
$$
we multiply by $x^n$ and replace $b x$ with $1+y$. We get a polynomial in $y$ with coefficients in $\mathbf{k}: y^n+\cdots+\left(1+a_{n-1} x+\cdots+a_0 x^n\right)=0$. Therefore, $y R(y)=1+x S(x)$ is invertible in $\mathbf{k}$, and $y$ is invertible in $\mathbf{A}$.

Now let $y \in \mathbf{A}$ which is invertible modulo $\operatorname{Rad}(\mathbf{k}) \mathbf{A}$. A fortiori it is invertible modulo $\operatorname{Rad} \mathbf{A}$, so it is invertible.

交换代数代考

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|Prime and Maximal Ideals

在构造数学中,环的理想 $\mathbf{A}$ 当商环是域时,称为最大理想。 ${ }^3$ 当商环没有零因子时,理想被称为素理想。
这些定义与经典数学上下文中的通常定义一致,除了我们容忍平凡环作为一个场,因此理想 $\langle 1\rangle$ 作为最大 理想和素理想。
在非平凡环中,当且仅当商环是一个非平凡的离散域时,理想是严格的、最大的和可分离的,当且仅当商 环是非平凡的积分环时,它是严格的、素的和可分离的。
评论 我们宣布理想并非没有某种顾虑 $\langle 1\rangle$ 素数和极大值。这将迫使我们说“严格的素理想“或“严格的最大理 想”,以谈论“通常”的素理想和最大理想。幸运的是,这种情况将非常罕见。
我们实际上认为一开始就存在铸造错误。强制一个域或一个积分环变得不平凡,这似乎是先验的非常合理 的事情,却不知不觉地导致数学家将大量建设性论证转化为归谬法论证。证明在计算过程中构造的理想等 于 $\langle 1\rangle$ ,我们已经养成如下推理的习惯:如果不是这种情况,它将包含在最大理想中,商将是一个领域, 这种情况下我们会得出矛盾 $0=1$. 这个论证恰好是一个归谬法,只是因为我们犯了铸造错误:我们禁止 平凡的环成为一个领域。如果没有这条禁令,我们会将论证呈现为以下形式的直接论证: 让我们证明商环 的每个最大理想都包含 1。我们将在 Sect. 中回到这一点。XV-6。
此外,由于我们本质上将启发式地使用素数理想和最大理想,因此我们违反了关于平凡环的通常禁令,对 阅读本书几乎没有任何影响。此外,读者将能够看到,这种不寻常的约定不会强制修改经典数学中专门建 立的大多数结果,例如抽象的局部-全局原理* $|-2.13$ 、事实* $|-2.12$ 或引理* 1.1 : 例如就足够了 ${ }^4$ 用于定 位在一个主要的理想 $p$ 将其定义为过滤器的本地化
$$
S \stackrel{\text { def }}{=} x \in \mathbf{A} \mid x \in \mathfrak{p} \Rightarrow 1 \in \mathfrak{p}
$$
从根本上说,当我们避免使用否定时,我们认为数学会更纯粹、更优雅(例如,这从根本上禁止了反证法 论证)。正是出于这个原因,您不会在本书中找到任何使用否定的定义。5个

数学代写|交换代数代写commutative algebra代考|The Jacobson Radical and Units in an Integral Extension

1.7 定理令 $\mathbf{k} \subseteq \mathbf{A}$ 和 $\mathbf{A}$ 积分超过 $\mathbf{k}$.

  1. 如果 $y \in \mathbf{A}^{\times}$,然后 $y^{-1} \in \mathbf{k}[y]$.
  2. $\mathbf{k}^{\times}=\mathbf{k} \cap \mathbf{A}^{\times}$.
  3. $\operatorname{Rad} \mathbf{k}=\mathbf{k} \cap \operatorname{Rad} \mathbf{A}$ 和同态 $\mathbf{A} \rightarrow \mathbf{A} / \operatorname{Rad}(\mathbf{k}) \mathbf{A}$ 反映单位。 ${ }^6$
    D 1. 让 $y, z \in \mathbf{A}$ 这样 $y z=1$. 我们有一个完整的依赖关系 $z: z^n=a_{n-1} z^{n-1}+\cdots+a_0\left(a_i \in \mathbf{k}\right)$. 通 过乘以 $y^n$ 我们获得 $1=y Q(y)$ 所以 $z=Q(y) \in \mathbf{k}[y]$.
  4. 特别是,如果 $y \in \mathbf{k}$ 是可逆的 $\mathbf{A}$ ,它的逆 $z$ 在 $\mathbf{k}$.
  5. 让 $x \in \mathbf{k} \cap \operatorname{Rad} \mathbf{A}$ ,对全部 $y \in \mathbf{k}, 1+x y$ 是可逆的 $\mathbf{A}$ 因此也在 $\mathbf{k}$. 这给出了包含 $\operatorname{Rad} \mathbf{k} \supseteq \mathbf{k} \cap \operatorname{Rad} \mathbf{A}$.
    让 $x \in \operatorname{Rad} \mathbf{k}$ 和 $b \in \mathbf{A}$. 我们想表明 $y=-1+x b$ 是可逆的。我们为 $b$
    $$
    b^n+a_{n-1} b^{n-1}+\cdots+a_0=0
    $$
    我们乘以 $x^n$ 并更换 $b x$ 和 $1+y$. 我们得到一个多项式 $y$ 系数在
    $\mathbf{k}: y^n+\cdots+\left(1+a_{n-1} x+\cdots+a_0 x^n\right)=0$. 所以, $y R(y)=1+x S(x)$ 是可逆的 $\mathbf{k} ,$ 和 $y$ 是 可逆的 $\mathbf{A}$.
    现在让 $y \in \mathbf{A}$ 这是可逆模 $\operatorname{Rad}(\mathbf{k}) \mathbf{A}$. 更何况它是可逆模 $\operatorname{Rad} \mathbf{A}$ ,所以它是可逆的。
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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。

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(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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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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