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数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MATH4307

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在数学中,解析数论是数论的一个分支,使用数学分析的方法来解决有关整数的问题。

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数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MATH4307

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|The Möbius function

Definition 2.1. A real or complex-valued function defined on the set of positive integers is called an arithmetical function.

Arithmetical functions play an important role in the study of numbers. Let us now introduce one of the most important arithmetical functions, namely, the Möbius function $\mu(n)$.
Definition 2.2. Let $\mu(1)=1$. If $n=p_1^{\alpha_1} \cdots p_k^{\alpha_k}$, then define
$$
\mu(n)= \begin{cases}(-1)^k & \text { if } \alpha_1=\alpha_2=\cdots=\alpha_k=1, \ 0 & \text { otherwise. }\end{cases}
$$
The function $\mu(n)$ is known as the Möbius function.
We observe that by the above definition, the Möbius function $\mu(n)$ is identically zero if and only if $n$ has a square factor greater than 1.
Definition 2.3. We write
$$
\sum_{d \mid n} f(d)
$$
to denote the sum of the values of $f$ over divisors $d$ of $n$.
Remark 2.1. Suppose $d_1, d_2, \cdots, d_k$ are the divisors of $n$, then
$$
\sum_{d \mid n} f(d)=f\left(d_1\right)+f\left(d_2\right)+\cdots+f\left(d_k\right) .
$$

Now, each $d_j$ can be written in the form $n / d_j^{\prime}$, where $d_j^{\prime}$ is the conjugate divisor of $d_j$. Hence,
$$
\sum_{d \mid n} f(d)=f\left(\frac{n}{d_1^{\prime}}\right)+f\left(\frac{n}{d_2^{\prime}}\right)+\cdots+f\left(\frac{n}{d_k^{\prime}}\right)=\sum_{d \mid n} f\left(\frac{n}{d}\right) .
$$
Therefore
$$
\sum_{d \mid n} f(d)=\sum_{d \mid n} f\left(\frac{n}{d}\right)
$$

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|The Euler totient function

Definition 2.5. The Euler totient $\varphi(n)$ is defined to be the number of positive integers not exceeding $n$ which are relatively prime (see Definition 1.5) to $n$.
It is sometimes convenient to write $\varphi(n)$ as
$$
\varphi(n)=\sum_{\substack{k=1 \(k, n)=1}}^n 1 .
$$
The first important result for $\varphi(n)$ is the following theorem:
Theorem 2.2. Let $n$ be any positive integer. Then
$$
\sum_{d \mid n} \varphi(d)=n .
$$
Proof. Let
$$
S={k \in \mathbf{Z} \mid 1 \leq k \leq n}
$$
and
$$
A(d)={k \in \mathbf{Z} \mid(k, n)=d, 1 \leq k \leq n} .
$$
Since every integer $k \leq n$ has a unique $(k, n)$, we conclude that $S$ is a disjoint union of $A(d)$ and we deduce that
$$
\sum_{d \mid n} f(d)=n,
$$
where $f(d)$ be the number of elements in $A(d)$.
Let
$$
B(d)={1 \leq q \leq n / d \mid(q, n / d)=1} .
$$
We claim that there is a one to one correspondence between the elements in $A(d)$ and $B(d)$. If $1 \leq k \leq n$, then the element $k / d \in B(d)$ since
$$
(k / d, n / d)=1,
$$
by Theorem $1.10$ (c).

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MATH4307

解析数论代写

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|The Möbius function

定义 2.1。在正整数集上定义的实值或复值函数称为算术函数。
算术函数在数字研究中起着重要作用。现在让我们介绍一个最重要的算术函数,即莫比乌斯函数 $\mu(n)$. 定义 2.2。让 $\mu(1)=1$. 如果 $n=p_1^{\alpha_1} \cdots p_k^{\alpha_k}$ ,然后定义
$$
\mu(n)=\left{(-1)^k \quad \text { if } \alpha_1=\alpha_2=\cdots=\alpha_k=1,0 \quad\right. \text { otherwise. }
$$
功能 $\mu(n)$ 被称为莫比乌斯函数。
我们观察到,根据上述定义,莫比乌斯函数 $\mu(n)$ 当且仅当当且仅当 $n$ 平方因子大于 1 。 定义 2.3。我们写
$$
\sum_{d \mid n} f(d)
$$
表示值的总和 $f$ 超过除数 $d$ 的 $n$.
备注 2.1。认为 $d_1, d_2, \cdots, d_k$ 是除数 $n$ ,然后
$$
\sum_{d \mid n} f(d)=f\left(d_1\right)+f\left(d_2\right)+\cdots+f\left(d_k\right)
$$
现在,每个 $d_j$ 可以写成形式 $n / d_j^{\prime}$ ,在哪里 $d_j^{\prime}$ 是共轭除数 $d_j$. 因此,
$$
\sum_{d \mid n} f(d)=f\left(\frac{n}{d_1^{\prime}}\right)+f\left(\frac{n}{d_2^{\prime}}\right)+\cdots+f\left(\frac{n}{d_k^{\prime}}\right)=\sum_{d \mid n} f\left(\frac{n}{d}\right)
$$
所以
$$
\sum_{d \mid n} f(d)=\sum_{d \mid n} f\left(\frac{n}{d}\right)
$$

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|The Euler totient function

定义 2.5。欧拉总论 $\varphi(n)$ 定义为不超过的正整数个数 $n$ 相对质数 (见定义 1.5) $n$. 有时候写起来很方便 $\varphi(n)$ 作为
$$
\varphi(n)=\sum_{k=1 \backslash(k, n)=1}^n 1
$$
第一个重要结果 $\varphi(n)$ 是以下定理:
定理2.2。让 $n$ 是任何正整数。然后
$$
\sum_{d \mid n} \varphi(d)=n .
$$
证明。让
$$
S=k \in \mathbf{Z} \mid 1 \leq k \leq n
$$

$$
A(d)=k \in \mathbf{Z} \mid(k, n)=d, 1 \leq k \leq n .
$$
由于每个整数 $k \leq n$ 有一个独特的 $(k, n)$ ,我们得出结论 $S$ 是一个不相交的联盟 $A(d)$ 我们推断
$$
\sum_{d \mid n} f(d)=n,
$$
在哪里 $f(d)$ 是元素的数量 $A(d)$. 让
$$
B(d)=1 \leq q \leq n / d \mid(q, n / d)=1
$$
我们声称在元素之间存在一对一的对应关系 $A(d)$ 和 $B(d)$. 如果 $1 \leq k \leq n$, 那么元素 $k / d \in B(d)$ 自从
$$
(k / d, n / d)=1
$$
通过定理 $1.10$ (C)。

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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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数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MATH3170

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数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MATH3170

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|The Euclidean Algorithm

In this section, we prove a result that allows us to compute the greatest common divisor of two integers. First, we need a lemma.
Lemma 1.11. Let a, $b, q$, and $r$ be integers such that
$$
a=b q+r,
$$
then
$$
(a, b)=(b, r) .
$$
Proof. Let $d=(a, b)$ and $d^{\prime}=(b, r)$. Note that since $d \mid a$ and $d \mid b$, we find that $d \mid(a-b q)$ by Theorem $1.6$ (c). Hence, $d \mid r$ and $d$ is a common divisor of $b$ and $r$. By Definition $1.4$ (c), $d \mid d^{\prime}$ since $d^{\prime}=(b, r)$. Similarly, $d^{\prime} \mid b$ and $d^{\prime} \mid r$ implies that $d^{\prime} \mid(b q+r)$ by Theorem $1.6$ (c) and consequently, $d^{\prime} \mid a$. By Definition $1.4$ (c), $d^{\prime} \mid d$ since $d=(a, b)$. Therefore, by Theorem $1.6$ (i), $d=d^{\prime}$.

Theorem 1.12 (The Euclidean Algorithm). Given positive integers a and $b$, where $b \nmid a$. Let $r_0=a, r_1=b$, and apply the division algorithm repeatedly to obtain a set of remainders $r_2, r_3, \ldots, r_n, r_{n+1}$ defined successively by the relations
$$
\begin{array}{ccc}
r_0 & =r_1 q_1+r_2 & 0<r_2<r_1 \
r_1 & =r_2 q_2+r_3 & 0<r_3<r_2 \
\vdots & \
r_{n-2}=r_{n-1} q_{n-1}+r_n & 0<r_n<r_{n-1} \
r_{n-1}=r_n q_n+r_{n+1} & r_{n+1}=0 .
\end{array}
$$
Then $r_n$, the last nonzero remainder in this process is $(a, b)$, the greatest common divisor of $a$ and $b$.

Proof. There is a stage at which $r_{n+1}=0$ because the $r_i$ are decreasing and non-negative. Next, applying Lemma 1.11, we find that
$$
(a, b)=\left(r_0, r_1\right)=\left(r_1, r_2\right)=\cdots=\left(r_n, r_{n+1}\right)=\left(r_n, 0\right)=r_n .
$$
This completes the proof of Theorem 1.12.

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|Fundamental Theorem of Arithmetic

Theorem $1.17$ (Fundamental Theorem of Arithmetic). Every positive integer $n>1$ can be expressed as a product of primes; this representation is unique apart from the order in which the factors occur.

Proof. We first show that $n$ can be expressed as a prime or a product of primes. We use induction on $n$. The statement is clearly true for $n=2$ since 2 is a prime. Suppose $m$ is a prime or a product of primes for $2 \leq m \leq n-1$. If $n$ is a prime then we are done. Suppose $n$ is composite then $n=a b$, where $11$ is a prime or a product of primes.

To prove uniqueness, we use induction on $n$ again. If $n=2$ then the representation of $n$ as a product of primes is clearly unique. Assume, then that it is true for all integers greater than 1 and less than $n$. We shall prove that it is also true for $n$. If $n$ is prime, then there is nothing to prove. Assume, then, that $n$ is composite and that $n$ has two factorizations, say,
$$
n=p_1 p_2 \cdots p_s=q_1 q_2 \cdots q_t .
$$
Since $p_1$ divides the product $q_1 q_2 \cdots q_t$, it must divide at least one factor by Corollary 1.16. Relabel $q_1, q_2, \ldots, q_t$ so that $p_1 \mid q_1$. Then $p_1=q_1$ since both $p_1$ and $q_1$ are primes. In (1.4), we may cancel $p_1$ on both sides to obtain
$$
n / p_1=p_2 \cdots p_s=q_2 \cdots q_t .
$$
Now the induction hypothesis implies that the two factorizations of $n / p_1$ must be the same, apart from the order of the factors. Therefore, $s=t$ and the factorizations in (1.4) are also identical, apart from order. This completes the proof.

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MATH3170

解析数论代写

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|The Euclidean Algorithm

在本节中,我们将证明一个结果,使我们能够计算两个整数的最大公约数。首先,我们需要一个引理。 引理 1.11。让一个, $b, q$ ,和 $r$ 是这样的整数
$$
a=b q+r
$$
然后
$$
(a, b)=(b, r) .
$$
证明。让 $d=(a, b)$ 和 $d^{\prime}=(b, r)$. 请注意,因为 $d \mid a$ 和 $d \mid b$ ,我们发现 $d \mid(a-b q)$ 通过定理1.6
(C)。因此, $d \mid r$ 和 $d$ 是公约数 $b$ 和 $r$. 根据定义 $1.4$ (C) , $d \mid d^{\prime}$ 自从 $d^{\prime}=(b, r)$. 相似地, $d^{\prime} \mid b$ 和 $d^{\prime} \mid r$ 暗示 $d^{\prime} \mid(b q+r)$ 通过定理1.6(c) 因此, $d^{\prime} \mid a$. 根据定义 $1.4$ (C), $d^{\prime} \mid d$ 自从 $d=(a, b)$. 因 此,由定理 $1.6$ (一世), $d=d^{\prime}$.
定理 $1.12$ (欧几里德算法) 。给定正整数 $\mathrm{a}$ 和 $b$ ,在哪里 $b \nmid a$. 让 $r_0=a, r_1=b$, 反复应用除法算法得 到一组余数 $r_2, r_3, \ldots, r_n, r_{n+1}$ 依次由关系定义
$$
r_0=r_1 q_1+r_2 \quad 0<r_2<r_1 r_1=r_2 q_2+r_3 \quad 0<r_3<r_2 \vdots \quad r_{n-2}=r_{n-1} q_{n-1}+r_n
$$
然后 $r_n$ ,这个过程中的最后一个非零余数是 $(a, b)$ ,的最大公约数 $a$ 和 $b$.
证明。有一个阶段 $r_{n+1}=0$ 因为 $r_i$ 递减且非负。接下来,应用引理 $1.11$ ,我们发现
$$
(a, b)=\left(r_0, r_1\right)=\left(r_1, r_2\right)=\cdots=\left(r_n, r_{n+1}\right)=\left(r_n, 0\right)=r_n .
$$
这就完成了定理 $1.12$ 的证明。

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|Fundamental Theorem of Arithmetic

定理 $1.17$ (算术基本定理)。每个正整数 $n>1$ 可以表示为素数的乘积;除了因素发生的顺序之外,这 种表示是唯一的。
证明。我们首先表明 $n$ 可以表示为质数或质数的乘积。我们使用归纳法 $n$. 该陈述显然适用于 $n=2$ 因为 2 是素数。认为 $m$ 是素数或素数的乘积 $2 \leq m \leq n-1$. 如果 $n$ 是一个质数然后我们就完成了。认为 $n$ 那么 是复合的 $n=a b$ ,在哪里 11 是质数或质数的乘积。
为了证明唯一性,我们使用归纳法 $n$ 再次。如果 $n=2$ 然后表示 $n$ 作为素数的乘积显然是唯一的。假设所 有大于 1 且小于 1 的整数都成立 $n$. 我们将证明它也适用于 $n$. 如果 $n$ 是质数,则无须证明。那么,假设 $n$ 是复合的 $n$ 有两个因式分解,比如说
$$
n=p_1 p_2 \cdots p_s=q_1 q_2 \cdots q_t
$$
自从 $p_1$ 分产品 $q_1 q_2 \cdots q_t$ ,它必须至少除以推论 $1.16$ 的一个因子。重新贴标签 $q_1, q_2, \ldots, q_t$ 以便 $p_1 \mid q_1$. 然后 $p_1=q_1$ 因为两者 $p_1$ 和 $q_1$ 是质数。在 (1.4) 中,我们可以取消 $p_1$ 双方获得
$$
n / p_1=p_2 \cdots p_s=q_2 \cdots q_t
$$
现在归纳假设意味葿两个因式分解 $n / p_1$ 必须相同,除了因素的顺序。所以, $s=t$ 并且 (1.4) 中的因式分 解也是相同的,除了顺序。这就完成了证明。

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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

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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|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|Least Integer Axiom and Mathematical Induction

Let
$$
\mathbf{Z}={0, \pm 1, \pm 2, \cdots}
$$
be the set of integers. The Least Integer Axiom (see [10]), also known as the Well Ordering Principle, states that there is a smallest integer in every nonempty subset of non-negative integers. It is useful in establishing the following result.

Theorem 1.1. Let $S(1), S(2), \cdots, S(n), \cdots$ be statements, one for each integer $n \geq 1$. If some of these statements are false, then there is a first false statement.
Proof. Set
$$
T=\left{k \in \mathbf{Z}^{+} \mid S(k) \text { is false }\right} .
$$
Since at least one statement is false, $T$ is nonempty. By the Least Integer Axiom, there exists a smallest integer $n$ in $T$. This implies that $S(n)$ is the first false statement.

From Theorem 1.1, we deduce the Principle of Mathematical Induction.
Theorem 1.2. Let $S(n)$ be statements, one for each $n \geq 1$. Suppose that the following conditions are satisfied by $S(n)$ :
(a) The statement $S(1)$ is true.
(b) If $S(n)$ is true, then $S(n+1)$ is true.
Then $S(n)$ is true for all integers $n \geq 1$.

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|Greatest common divisors

Definition 1.3. A common divisor of integers $a$ and $b$ is an integer $c$ with $c \mid a$ and $c \mid b$.

Definition 1.4. A greatest common divisor of integers $a$ and $b$ is a number $d$ with the following properties:
(a) The integer $d$ is non-negative.
(b) The integer $d$ is a common divisor of $a$ and $b$.
(c) If $e$ is any common divisor of $a$ and $b$, then $e \mid d$.

Note that if $d$ and $d^{\prime}$ are both greatest common divisors of $a$ and $b$, then $d$ is a common divisor of $a$ and $b$ and $d^{\prime}$ is a greatest common divisor, we note that $d^{\prime} \mid d$ using Definition $1.4$ (c). Similarly, since $d^{\prime}$ is a common divisor and $d$ is a greatest common divisor, $d \mid d^{\prime}$. By Theorem $1.6$ (i), $|d|=\left|d^{\prime}\right|$ and by Definition $1.4$ (a), we deduce that $d=d^{\prime}$. This shows that the greatest common divisor of $a$ and $b$ is unique.
The notation for the greatest common divisor of $a$ and $b$ is
$$
(a, b) \text {. }
$$
Remark 1.2. When $a$ and $b$ are zeros, then $(0,0)=0$. If $a=0$ and $b$ is nonzero, then $(0, b)=b$.

We will next show that the greatest common divisor of two integers exists. By Remark 1.2, it suffices to consider the case when both $a$ and $b$ are nonzero.

Theorem 1.7. Let $a$ and $b$ be nonzero integers. Then the smallest positive integer in the set
$$
P:={s a+t b \mid s, t \in \mathbf{Z} \text { and } s a+t b>0}
$$
is $(a, b)$.
Proof. If $a$ is positive then $a \in P$ since
$$
a=1 \cdot a+0 \cdot b .
$$

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MAST90136

解析数论代写

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|Least Integer Axiom and Mathematical Induction


$$
\mathbf{Z}=0, \pm 1, \pm 2, \cdots
$$
是整数集。最小整数公理(参见 [10]),也称为井序原则,指出在非负整数的每个非空子集中都有一个最 小整数。它有助于建立以下结果。
定理 1.1。让 $S(1), S(2), \cdots, S(n), \cdots$ be 语句,每个整数一个 $n \geq 1$. 如果其中一些陈述是错误的, 则存在第一个错误陈述。
证明。放
$\mathrm{T}=\backslash \mathrm{left}{\mathrm{k} \backslash$ in $\backslash m a t h b f{Z} \wedge{+} \backslash \mathrm{mid} \mathrm{S}(\mathrm{k}) \backslash \mathrm{text}{$ 为假 $} \backslash$ ight $}$ 。
因为至少有一个陈述是错误的, $T$ 是非空的。根据最小整数公理,存在最小整数 $n$ 在 $T$. 这意味着 $S(n)$ 是 第一个虚假陈述。
从定理1.1,我们推导出数学归纳法原理。
定理 1.2。让 $S(n)$ 是陈述,每个人一个 $n \geq 1$. 假设满足以下条件 $S(n)$ :
(a) 声明 $S(1)$ 是真的。
(b) 如果 $S(n)$ 是真的,那么 $S(n+1)$ 是真的。
然后 $S(n)$ 对所有整数都成立 $n \geq 1$.

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|Greatest common divisors

定义 1.3。整数的公约数 $a$ 和 $b$ 是一个整数 $c$ 和 $c \mid a$ 和 $c \mid b$.
定义 1.4。整数的最大公约数 $a$ 和 $b$ 是一个数字 $d$ 具有以下属性:
(a) 整数 $d$ 是非负的。
(b) 整数 $d$ 是公约数 $a$ 和 $b$.
(c) 如果 $e$ 是任何公约数 $a$ 和 $b$ ,然后 $e \mid d$.
请注意,如果 $d$ 和 $d^{\prime}$ 都是最大公约数 $a$ 和 $b$ ,然后 $d$ 是公约数 $a$ 和 $b$ 和 $d^{\prime}$ 是最大公约数,我们注意到 $d^{\prime} \mid d$ 使 用定义 $1.4$ (C) 。同样,因为 $d^{\prime}$ 是公约数并且 $d$ 是最大公约数, $d \mid d^{\prime}$. 通过定理1.6(一世), $|d|=\left|d^{\prime}\right|$ 并根据定义 $1.4(\mathrm{a})$ ,我们推断 $d=d^{\prime}$. 这表明最大公约数 $a$ 和 $b$ 是独特的。
的最大公约数的表示法 $a$ 和 $b$ 是
$$
(a, b) \text {. }
$$
备注 1.2。什么时候 $a$ 和 $b$ 是零,那么 $(0,0)=0$. 如果 $a=0$ 和 $b$ 是非零的,那么 $(0, b)=b$.
接下来我们将证明存在两个整数的最大公约数。根据备注 $1.2$ ,只要考虑两种情况 $a$ 和 $b$ 是非零的。
定理 1.7。让 $a$ 和 $b$ 是非零整数。然后是集合中最小的正整数
$$
P:=s a+t b \mid s, t \in \mathbf{Z} \text { and } s a+t b>0
$$
是 $(a, b)$.
证明。如果 $a$ 那么是积极的 $a \in P$ 自从
$$
a=1 \cdot a+0 \cdot b
$$

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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。

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
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STATA代写机器学习/统计学习代写
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数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MATH4307

如果你也在 怎样代写解析数论Analytic Number Theory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。

在数学中,解析数论是数论的一个分支,使用数学分析的方法来解决有关整数的问题。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写解析数论Analytic Number Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写解析数论Analytic Number Theory代写方面经验极为丰富,各种代写解析数论Analytic Number Theory相关的作业也就用不着说。

我们提供的解析数论Analytic Number Theory及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MATH4307

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|The Euclidean algorithm

Iheorem $1.12$ provides a practical method for computing the $\operatorname{gcd}(a, b)$ when the prime-power factorizations of $a$ and $b$ are known. However, considerable calculation may be required to obtain these prime-power factorizations and it is desirable to have an alternative procedure that requires less computation. There is a useful process, known as Euclid’s algorithm, which does not require the factorizations of $a$ and $b$. This process is based on successive divisions and makes use of the following theorem.

Theorem 1.14 The division algorithm. Given integers $a$ and $b$ with $b>0$, there exists a unique pair of integers $q$ and $r$ such that
$$
a=b q+r, \text { with } 0 \leq r<b .
$$
Moreover, $r=0$ if, and only if, $b \mid a$.
Note. We say that $q$ is the quotient and $r$ the remainder obtained when $b$ is divided into $a$.

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|A product formula for n

The sum for $\varphi(n)$ in Theorem $2.3$ can also be expressed as a product extended over the distinct prime divisors of $n$.
Theorem $2.4$ For $n \geq 1$ we have
$$
\varphi(n)=n \prod_{p \mid n}\left(1-\frac{1}{p}\right) .
$$
Proof. For $n=1$ the product is empty since there are no primes which divide 1 . In this case it is understood that the product is to be assigned the value $1 .$

Suppose, then, that $n>1$ and let $p_{1}, \ldots, p_{r}$ be the distinct prime divisors of $n$. The product can be written as
(4)
$$
\begin{aligned}
\prod_{p \mid n}\left(1-\frac{1}{p}\right) &=\prod_{i=1}^{r}\left(1-\frac{1}{p_{i}}\right) \
&=1-\sum \frac{1}{p_{i}}+\sum \frac{1}{p_{i} p_{j}}-\sum \frac{1}{p_{i} p_{j} p_{k}}+\cdots+\frac{(-1)^{r}}{p_{1} p_{2} \cdots p_{r}} .
\end{aligned}
$$
On the right, in a term such as $\sum 1 / p_{i} p_{j} p_{k}$ it is understood that we consider all possible products $p_{i} p_{j} p_{k}$ of distinct prime factors of $n$ taken three at a time. Note that each term on the right of (4) is of the form $\pm 1 / d$ where $d$ is a divisor of $n$ which is either 1 or a product of distinct primes. The numerator $\pm 1$ is exactly $\mu(d)$. Since $\mu(d)=0$ if $d$ is divisible by the square of any $p_{i}$ we see that the sum in (4) is exactly the same as
$$
\sum_{d \mid n} \frac{\mu(d)}{d} .
$$

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MATH4307

解析数论代写

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|The Euclidean algorithm

伊赫尔 $1.12$ 提供了一种实用的计算方法 $\operatorname{gcd}(a, b)$ 当素数功率因数分解 $a$ 和 $b$ 是已知的。然而,可能需要大量的计 算来获得这些主要功率因数分解,并且希望有一个需要较少计算的替代过程。有一个有用的过程,称为欧几里得 算法,它不需要分解 $a$ 和 $b$. 该过程基于连续划分并利用以下定理。
定理 $1.14$ 除法算法。给定整数 $a$ 和 $b$ 和 $b>0$ ,存在一个唯一的整数对 $q$ 和 $r$ 这样
$$
a=b q+r, \text { with } 0 \leq r<b .
$$
而且, $r=0$ 当且仅当, $b \mid a$.
笔记。我们说 $q$ 是商和 $r$ 当得到的余数 $b$ 分为 $a$.

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|A product formula for n

总和为 $\varphi(n)$ 定理 $2.3$ 也可以表示为扩展在不同的主要因数上的乘积 $n$.
定理 $2.4$ 为了 $n \geq 1$ 我们有
$$
\varphi(n)=n \prod_{p \mid n}\left(1-\frac{1}{p}\right)
$$
证明。为了 $n=1$ 该产品是空的,因为没有除以 1 的素数。在这种情况下,可以理解为产品将被赋值 1 .
那么,假设 $n>1$ 然后让 $p_{1}, \ldots, p_{r}$ 是的不同的主要因数 $n$. 积可写为
(4)
$$
\prod_{p \mid n}\left(1-\frac{1}{p}\right)=\prod_{i=1}^{r}\left(1-\frac{1}{p_{i}}\right) \quad=1-\sum \frac{1}{p_{i}}+\sum \frac{1}{p_{i} p_{j}}-\sum \frac{1}{p_{i} p_{j} p_{k}}+\cdots+\frac{(-1)^{r}}{p_{1} p_{2} \cdots p_{r}}
$$
在右边,在一个术语中,例如 $\sum 1 / p_{i} p_{j} p_{k}$ 据了解,我们考虑所有可能的产品 $p_{i} p_{j} p_{k}$ 的不同主要因素的 $n$ 一次服 用三个。注意 (4) 右边的每一项的形式是 $\pm 1 / d$ 在哪里 $d$ 是一个除数 $n$ 它要么是 1,要么是不同素数的乘积。分子 $\pm 1$ 正是 $\mu(d)$. 自从 $\mu(d)=0$ 如果 $d$ 能被任何的平方整除 $p_{i}$ 我们看到 (4) 中的和与
$$
\sum_{d \mid n} \frac{\mu(d)}{d} .
$$

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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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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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数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MATH4304

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在数学中,解析数论是数论的一个分支,使用数学分析的方法来解决有关整数的问题。

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数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MATH4304

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|The fundamental theorem of arithmetic

Theorem 1.10 Fundamental theorem of arithmetic. Every integer $n>1$ can be represented as a product of prime factors in only one way, apart from the order of the factors.

Proof. We use induction on $n$. The theorem is true for $n=2$. Assume, then, that it is true for all integers greater than 1 and less than $n$. We shall prove it is also true for $n$. If $n$ is prime there is nothing more to prove. Assume, then, that $n$ is composite and that $n$ has two factorizations, say
$$
n=p_{1} p_{2} \cdots p_{s}=q_{1} q_{2} \cdots q_{t} .
$$
We wish to show that $s=t$ and that each $p$ equals some $q$. Since $p_{1}$ divides the product $q_{1} q_{2} \cdots q_{t}$ it must divide at least one factor. Relabel $q_{1}, q_{2}, \ldots, q_{t}$ so that $p_{1} \mid q_{1}$. Then $p_{1}=q_{1}$ since both $p_{1}$ and $q_{1}$ are primes. In (2) we may cancel $p_{1}$ on both sides to obtain
$$
n / p_{1}=p_{2} \cdots p_{s}=q_{2} \cdots q_{t} .
$$
If $s>1$ or $t>1$ then $1<n / p_{1}<n$. The induction hypothesis tells us that the two factorizations of $n / p_{1}$ must be identical, apart from the order of the factors. Therefore $s=t$ and the factorizations in (2) are also identical, apart from order. This completes the proof.

Note. In the factorization of an integer $n$, a particular prime $p$ may occur more than once. If the distinct prime factors of $n$ are $p_{1}, \ldots, p_{r}$ and if $p_{i}$ occurs as a factor $a_{i}$ times, we can write
$$
n=p_{1}{ }^{a_{1}} \cdots p_{r}^{a_{r}}
$$ or, more briefly,
$$
n=\prod_{i=1}^{r} p_{i}^{a_{i}} .
$$

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|The series of reciprocals of the primes

Theorem 1.13 The infinite series $\sum_{n=1}^{\infty} 1 / p_{n}$ diverges.
Proof. The following short proof of this theorem is due to Clarkson [11]. We assume the series converges and obtain a contradiction. If the series converges there is an integer $k$ such that
$$
\sum_{m=k+1}^{\infty} \frac{1}{p_{m}}<\frac{1}{2} .
$$
Let $Q=p_{1} \cdots p_{k}$, and consider the numbers $1+n Q$ for $n=1,2, \ldots$ None of these is divisible by any of the primes $p_{1}, \ldots, p_{k}$. Therefore, all the prime factors of $1+n Q$ occur among the primes $p_{k+1}, p_{k+2} \ldots$ Therefore for each $r \geq 1$ we have
$$
\sum_{n=1}^{r} \frac{1}{1+n Q} \leq \sum_{t=1}^{x}\left(\sum_{m=k+1}^{x} \frac{1}{p_{m}}\right)^{t},
$$
since the sum on the right includes among its terms all the terms on the left. But the right-hand side of this inequality is dominated by the convergent geometric series
$$
\sum_{t=1}^{x}\left(\frac{1}{2}\right)^{t} .
$$
Therefore the series $\sum_{n=1}^{x} 1 /(1+n Q)$ has bounded partial sums and hence converges. But this is a contradiction because the integral test or the limit comparison test shows that this series diverges.

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MATH4304

解析数论代写

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|The fundamental theorem of arithmetic

定理 $1.10$ 算术基本定理。每个整数 $n>1$ 除了因子的顺序之外,只能以一种方式表示为素因子的乘积。
证明。我们使用归纳法 $n$. 该定理对 $n=2$. 那么,假设对于所有大于 1 且小于 $n$. 我们将证明它对于 $n$. 如果 $n$ 是素 数,没有什么可以证明的了。那么假设 $n$ 是复合的,并且 $n$ 有两个分解,比如说
$$
n=p_{1} p_{2} \cdots p_{s}=q_{1} q_{2} \cdots q_{t} .
$$
我们㹷望表明 $s=t$ 并且每个 $p$ 等于一些 $q$. 自从 $p_{1}$ 划分产品 $q_{1} q_{2} \cdots q_{t}$ 它必须至少划分一个因素。重新标记 $q_{1}, q_{2}, \ldots, q_{t}$ 以便 $p_{1} \mid q_{1}$. 然后 $p_{1}=q_{1}$ 因为两者 $p_{1}$ 和 $q_{1}$ 是素数。在 (2) 中,我们可以取消 $p_{1}$ 双方获得
$$
n / p_{1}=p_{2} \cdots p_{s}=q_{2} \cdots q_{t} .
$$
如果 $s>1$ 或者 $t>1$ 然后 $1<n / p_{1}<n$. 归纳假设告诉我们,两个因式分解 $n / p_{1}$ 必须是相同的,除了因素的 顺序。所以 $s=t$ 并且 (2) 中的分解也是相同的,除了顺序。这样就完成了证明。
笔记。在整数的因式分解中 $n_{t}$ 一个特定的素数 $p$ 可能发生不止一次。如果不同的质因数 $n$ 是 $p_{1}, \ldots, p_{r}$ 而如果 $p_{i}$ 作为一个因素发生 $a_{i}$ 次,我们可以写
$$
n=p_{1}^{a_{1}} \cdots p_{r}^{a_{r}}
$$
或者,更简单地说,
$$
n=\prod_{i=1}^{r} p_{i}^{a_{i}} .
$$

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|The series of reciprocals of the primes

定理 $1.13$ 无穷级数 $\sum_{n=1}^{\infty} 1 / p_{n}$ 分歧。
证明。该定理的以下简短证明归功于 Clarkson [11]。我们假设级数收敛并获得矛盾。如果级数收敛,则有一个整 数 $k$ 这样
$$
\sum_{m=k+1}^{\infty} \frac{1}{p_{m}}<\frac{1}{2}
$$
让 $Q=p_{1} \cdots p_{k}$ ,并考虑数字 $1+n Q$ 为了 $n=1,2, \ldots$ 这些都不能被任何素数整除 $p_{1}, \ldots, p_{k}$. 因此,所有 的主要因数 $1+n Q$ 发生在素数之间 $p_{k+1}, p_{k+2} \ldots$ 因此对于每个 $r \geq 1$ 我们有
$$
\sum_{n=1}^{r} \frac{1}{1+n Q} \leq \sum_{t=1}^{x}\left(\sum_{m=k+1}^{x} \frac{1}{p_{m}}\right)^{t}
$$
因为右边的总和包括左边的所有项。但是这个不等式的右手边是由收敛的几何级数支配的
$$
\sum_{t=1}^{x}\left(\frac{1}{2}\right)^{t}
$$
因此系列 $\sum_{n=1}^{x} 1 /(1+n Q)$ 有界的部分和,因此收敛。但这是一个矛盾,因为积分检验或极限比较检验表明这 个系列是发散的。

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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
STATA代写机器学习/统计学习代写
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数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MAST90136

如果你也在 怎样代写解析数论Analytic Number Theory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。

在数学中,解析数论是数论的一个分支,使用数学分析的方法来解决有关整数的问题。

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我们提供的解析数论Analytic Number Theory及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
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  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MAST90136

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|Greatest common divisor

If $d$ divides two integers $a$ and $b$, then $d$ is called a common divisor of $a$ and $b$. Thus, 1 is a common divisor of every pair of integers $a$ and $b$. We prove now that every pair of integers $a$ and $b$ has a common divisor which can be expressed as a linear combination of $a$ and $b$.

Theorem $1.2$ Given any two integers $a$ and $b$, there is a common divisor $d$ of $a$ and $b$ of the form
$$
d=a x+b y,
$$ where $x$ and $y$ are integers. Moreover, every common divisor of $a$ and $b$ divides this $d$.

Proof. First we assume that $a \geq 0$ and $b \geq 0$. We use induction on $n$, where $n=a+b$. If $n=0$ then $a=b=0$ and we can take $d=0$ with $x=y=0$. Assume, then, that the theorem has been proved for $0,1,2, \ldots$, $n-1$. By symmetry, we can assume $a \geq b$. If $b=0$ take $d=a, x=1$, $y=0$. If $b \geq 1$ apply the theorem to $a-b$ and $b$. Since $(a-b)+b=$ $a=n-b \leq n-1$, the induction assumption is applicable and there is a common divisor $d$ of $a-b$ and $b$ of the form $d=(a-b) x+b y$. This $d$ also divides $(a-b)+b=a$ so $d$ is a common divisor of $a$ and $b$ and we have $d=a x+(y-x) h$, a linear combination of $a$ and $b$. To complete the proof we need to show that every common divisor divides $d$. But a common divisor divides $a$ and $b$ and hence, by linearity, divides $d$.

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|Prime numbers

Definition An integer $n$ is called prime if $n>1$ and if the only positive divisors of $n$ are 1 and $n$. If $n>1$ and if $n$ is not prime, then $n$ is called composite.

EXAMPLES The prime numbers less than 100 are 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19,23, $29,31,37,41,43,47,53,59,61,67,71,73,79,83,89$, and 97 .
Notation Prime numbers are usually denoted by $p, p^{\prime}, p_{i}, q, q^{\prime}, q_{i}$.
Theorem 1.6 Every integer $n>1$ is either a prime number or a product of prime numbers.

Proof. We use induction on $n$. The theorem is clearly true for $n=2$. Assume it is true for every integer $1$ so each of $c, d$ is a product of prime numbers, hence so is $n$.
Theorem 1.7 Euclid. There are infinitely many prime numbers.

EUCLID’s Proof. Suppose there are only a finite number, say $p_{1}, p_{2}, \ldots, p_{n}$. Let $N=1+p_{1} p_{2} \cdots p_{n}$. Now $N>1$ so either $N$ is prime or $N$ is a product of primes. Of course $N$ is not prime since it exceeds each $p_{i}$. Moreover, no $p_{i}$ divides $N$ (if $p_{i} \mid N$ then $p_{i}$ divides the difference $N-p_{1} p_{2} \cdots p_{n}=1$ ). This contradicts Theorem 1.6.

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|MAST90136

解析数论代写

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|Greatest common divisor

如果 $d$ 将两个整数相除 $a$ 和 $b$ ,然后 $d$ 被称为公约数 $a$ 和 $b$. 因此,1 是每对整数的公约数 $a$ 和 $b$. 我们现在证明每一对 整数 $a$ 和 $b$ 有一个公约数,可以表示为 $a$ 和 $b$.
定理 $1.2$ 给定任意两个整数 $a$ 和 $b$ ,有一个公约数 $d$ 的 $a$ 和 $b$ 形式的
$$
d=a x+b y,
$$
在哪里 $x$ 和 $y$ 是整数。此外,每个公约数 $a$ 和 $b$ 划分这个 $d$.
证明。首先我们假设 $a \geq 0$ 和 $b \geq 0$. 我们使用归纳法 $n$ ,在哪里 $n=a+b$. 如果 $n=0$ 然后 $a=b=0$ 我们可 以采取 $d=0$ 和 $x=y=0$. 那么假设该定理已被证明 $0,1,2, \ldots, n-1$. 通过对称性,我们可以假设 $a \geq b$. 如 果 $b=0$ 拿 $d=a, x=1, y=0$. 如果 $b \geq 1$ 将定理应用于 $a-b$ 和 $b$. 自从 $(a-b)+b=$
$a=n-b \leq n-1$, 归纳假设适用且存在公约数 $d$ 的 $a-b$ 和 $b$ 形式的 $d=(a-b) x+b y$. 这个 $d$ 也分
$(a-b)+b=a$ 所以 $d$ 是的公约数 $a$ 和 $b$ 我们有 $d=a x+(y-x) h$, 的线性组合 $a$ 和 $b$. 为了完成证明,我们需 要证明每个公约数都可以除 $d$. 但是一个公约数除以 $a$ 和 $b$ 因此,通过线性,除以 $d$.

数学代写|解析数论作业代写Analytic Number Theory代考|Prime numbers

定义一个整数 $n$ 称为素数,如果 $n>1$ 如果唯一的正除数 $n$ 是 1 和 $n$. 如果 $n>1$ 而如果 $n$ 不是素数,那么称为 复合。
例子 小于 100 的素数是 $2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47,53,59,61,67,71,73,79,83,89$ ,和 97 .
符号素数通常表示为 $p, p^{\prime}, p_{i}, q, q^{\prime}, q_{i}$.
定理 $1.6$ 每个整数 $n>1$ 要么是素数,要么是素数的乘积。
证明。我们使用归纳法 $n$. 该定理显然是正确的 $n=2$. 假设每个整数都为真 1 所以每个 $c, d$ 是素数的乘积,因此也 是 $n$.
定理 $1.7$ 欧几里得。素数有无穷多个。
EUCLID 的证明。假设只有一个有限的数字,比如说 $p_{1}, p_{2}, \ldots, p_{n}$. 让 $N=1+p_{1} p_{2} \cdots p_{n}$. 现在 $N>1$ 所 以要么 $N$ 是素数或 $N$ 是素数的乘积。当然 $N$ 不是素数,因为它超过了每个 $p_{i}$. 此外,没有 $p_{i}$ 划分 $N$ (如果 $p_{i} \mid N$ 然后 $p_{i}$ 划分差异 $N-p_{1} p_{2} \cdots p_{n}=1$ )。这与定理 $1.6$ 相矛盾。

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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

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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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数学代写|数论代写Number theory代考|MXB 251

如果你也在 怎样代写数论Number theory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。

数论(或旧时的算术或高等算术)是纯数学的一个分支,主要致力于研究整数和整数值的函数。

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我们提供的数论Number theory及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
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数学代写|数论代写Number theory代考|MXB 251

数学代写|数论代写Number theory代考|COMPUTING THE CONTINUED FRACTION OF AN ALGEBRAIC IRRATIONAL

Let $\alpha$ be a root of a known irreducible polynomial $f$ with degree $n \geq 2$ and integral coefficients. We shall assume that $\alpha>1$, and that $f$ has no other roots $\beta>1$. In this case there is a very simple algorithm to find the zeroth partial quotient $a_{0}=\lfloor\alpha\rfloor$ : calculate $f(1), f(2), f(3), \ldots$ until a change of sign occurs; then $a_{0}$ is the last argument before the change of sign. Since $\alpha$ is irrational we have $a_{0}<\alpha1$ since $0<\alpha-a_{0}<1$; so $f_{1}$ has a real root greater than 1 . Conversely, if $\beta$ is any such root of $f_{1}$, then $a_{0}+1 / \beta$ is a root of $f$ and hence $a_{0}+1 / \beta=\alpha$. Because $f_{1}$ is a polynomial having integral coefficients and a unique real root $\alpha_{1}>1$, the procedure can be iterated to find the sequence of partial quotients of $\alpha$. Observe that the complete quotients $\alpha=\alpha_{0}, \alpha_{1}, \alpha_{2}, \ldots$ need never be calculated, so we do not have the problem of calculating decimal expansions to many places: all our calculations will be performed in terms of integer arithmetic, and so the process will be free of rounding errors.

Example. We can find the continued fraction for $\sqrt[3]{2}$ by starting with the polynomial $f(z)=f_{0}(z)=z^{3}-2$. We have
$$
\begin{aligned}
f_{0}(z)=z^{3}-2, & a_{0}=1 \
f_{1}(z)=-z^{3}+3 z^{2}+3 z+1, & a_{1}=3 \
f_{2}(z)=10 z^{3}-6 z^{2}-6 z-1, & a_{2}=1 \
f_{3}(z)=-3 z^{3}+12 z^{2}+24 z+10, & a_{3}=5 \
f_{4}(z)=55 z^{3}-81 z^{2}-33 z-3, & a_{4}=1 \
f_{5}(z)=-62 z^{3}-30 z^{2}+84 z+55, & a_{5}=1 \
f_{6}(z)=47 z^{3}-162 z^{2}-216 z-62, & a_{6}=4
\end{aligned}
$$
and so
$$
\sqrt[3]{2}=1+\frac{1}{3+} \frac{1}{1+} \frac{1}{5+} \frac{1}{1+} \frac{1}{1+} \frac{1}{4+} \cdots
$$

数学代写|数论代写Number theory代考|THE CONTINUED FRACTION OF e

We shall determine the continued fractions for a class of numbers related to the exponential constant $e$. To do so, we first consider the functions defined by the infinite series
$$
f(c ; z)=\sum_{k=0}^{\infty} \frac{1}{c(c+1) \cdots(c+k-1)} \frac{z^{k}}{k !}
$$
here the parameter $c$ is any real number except $0,-1,-2, \ldots$, and it is easy to show that the series converges for all $z$. To simplify the notation we write $c^{(k)}=c(c+1) \cdots(c+k-1)$, with the understanding that $c^{(0)}=1$; thus
$$
f(c ; z)=\sum_{k=0}^{\infty} \frac{1}{c^{(k)}} \frac{z^{k}}{k !} .
$$
The expression $c^{(k)}$ is referred to as ” $c$ rising factorial $k$ “. It satisfies the two important recurrences
$$
c^{(k+1)}=c^{(k)}(c+k)=c(c+1)^{(k)},
$$
both of which are instances of the more general relation $c^{(k+m)}=c^{(k)}(c+k)^{(m)}$.
Lemma 4.18. Let $c$ be a positive real number, $z$ a non-zero real number and $k$ a non-negative integer; then
$$
\frac{c}{z} \frac{f\left(c ; z^{2}\right)}{f\left(c+1 ; z^{2}\right)}=\left[\frac{c}{z}, \frac{c+1}{z}, \ldots, \frac{c+k-1}{z}, \frac{c+k}{z} \frac{f\left(c+k ; z^{2}\right)}{f\left(c+k+1 ; z^{2}\right)}\right] .
$$
Proof. First, observe that under the stated conditions $f\left(c+k+1 ; z^{2}\right)$ is given by a series of positive terms, so it does not vanish and the last term in the continued fraction makes sense. From (4.14) the rising factorials satisfy
$$
\frac{1}{c^{(k)}}=\frac{c+k}{c^{(k+1)}}=\frac{1}{(c+1)^{(k)}}+\frac{k}{c^{(k+1)}},
$$
and hence
$$
f(c ; z)=\sum_{k=0}^{\infty} \frac{1}{(c+1)^{(k)}} \frac{z^{k}}{k !}+\sum_{k=0}^{\infty} \frac{k}{c^{(k+1)}} \frac{z^{k}}{k !} .
$$
The first series on the right-hand side is evidently $f(c+1 ; z)$. The second may be written
$$
\sum_{k=1}^{\infty} \frac{1}{c^{(k+1)}} \frac{z^{k}}{(k-1) !}=\sum_{k=0}^{\infty} \frac{1}{c^{(k+2)}} \frac{z^{k+1}}{k !}=\frac{z}{c(c+1)} \sum_{k=0}^{\infty} \frac{1}{(c+2)^{(k)}} \frac{z^{k}}{k !},
$$
and we have the second-order recurrence
$$
f(c ; z)=f(c+1 ; z)+\frac{z}{c(c+1)} f(c+2 ; z)
$$

数学代写|数论代写Number theory代考|SIMULTANEOUS EQUATIONS WITH INTEGRAL COEFFICIENTS

Let $a, b, c, d$ and $p, q$ be integers. If $a d-b c=\pm 1$, then the simultaneous equations
$$
\left{\begin{array}{l}
a x+b y=p \
c x+d y=q
\end{array}\right.
$$
have an integral solution $x, y$. Conversely, if the system has an integral solution for all integers $p, q$, then $a d-b c=\pm 1$.
Proof. The solution can be written
$$
\left(\begin{array}{l}
x \
y
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{ll}
a & b \
c & d
\end{array}\right)^{-1}\left(\begin{array}{l}
p \
q
\end{array}\right)=\frac{1}{a d-b c}\left(\begin{array}{cc}
d & -b \
-c & a
\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}
p \
q
\end{array}\right)=\frac{1}{a d-b c}\left(\begin{array}{l}
d p-b q \
a q-c p
\end{array}\right)
$$
provided that $a d-b c \neq 0$. It is clear that if $a d-b c=\pm 1$, then $x$ and $y$ are integers. Conversely, suppose that $|a d-b c|>1$ and consider the solutions when $p=1, q=0$ and when $p=0, q=1$. If these solutions are to be integers, then $a d-b c$ must be a factor of $a, b, c$ and $d$. But this leads to
$$
(a d-b c)^{2} \mid a d-b c
$$
which is impossible. Finally note that if $a d-b c=0$, then there exist $p, q$ for which the system has no solution at all, and therefore certainly no integral solution.

Exercise. Let $A$ be an $n \times n$ matrix with integral entries. Show that the linear equations $A \mathbf{x}=\mathbf{b}$ have a solution $\mathbf{x}$ with integral components for all integer vectors $\mathbf{b}$, if and only if $\operatorname{det}(A)=\pm 1$.

数学代写|数论代写Number theory代考|MXB 251

数论代考

数学代写|数论代写Number theory代考|COMPUTING THE CONTINUED FRACTION OF AN ALGEBRAIC IRRATIONAL

让一个是已知不可约多项式的根F有学位n≥2和积分系数。我们将假设一个>1, 然后F没有其他根源b>1. 在这种情况下,有一个非常简单的算法可以找到第零个部分商一个0=⌊一个⌋: 计算F(1),F(2),F(3),…直到符号发生变化;然后一个0是符号改变前的最后一个参数。自从一个是不合理的,我们有一个0<一个1自从0<一个−一个0<1; 所以F1有一个大于 1 的实根。相反,如果b是任何这样的根F1, 然后一个0+1/b是一个根F因此一个0+1/b=一个. 因为F1是具有整数系数和唯一实根的多项式一个1>1,可以迭代该过程以找到部分商的序列一个. 观察完全商一个=一个0,一个1,一个2,…永远不需要计算,所以我们不存在计算多位小数扩展的问题:我们所有的计算都将以整数运算的形式进行,因此该过程不会出现舍入误差。

例子。我们可以找到连分数23从多项式开始F(和)=F0(和)=和3−2. 我们有

F0(和)=和3−2,一个0=1 F1(和)=−和3+3和2+3和+1,一个1=3 F2(和)=10和3−6和2−6和−1,一个2=1 F3(和)=−3和3+12和2+24和+10,一个3=5 F4(和)=55和3−81和2−33和−3,一个4=1 F5(和)=−62和3−30和2+84和+55,一个5=1 F6(和)=47和3−162和2−216和−62,一个6=4
所以

23=1+13+11+15+11+11+14+⋯

数学代写|数论代写Number theory代考|THE CONTINUED FRACTION OF e

我们将确定与指数常数相关的一类数字的连分数和. 为此,我们首先考虑由无穷级数定义的函数

F(C;和)=∑ķ=0∞1C(C+1)⋯(C+ķ−1)和ķķ!
这里的参数C是任何实数,除了0,−1,−2,…,并且很容易证明该级数对所有人都收敛和. 为了简化我们写的符号C(ķ)=C(C+1)⋯(C+ķ−1), 理解为C(0)=1; 因此

F(C;和)=∑ķ=0∞1C(ķ)和ķķ!.
表达方式C(ķ)被称为“C上升阶乘ķ“。它满足两个重要的递归

C(ķ+1)=C(ķ)(C+ķ)=C(C+1)(ķ),
两者都是更一般关系的实例C(ķ+米)=C(ķ)(C+ķ)(米).
引理 4.18。让C为正实数,和一个非零实数和ķ一个非负整数;然后

C和F(C;和2)F(C+1;和2)=[C和,C+1和,…,C+ķ−1和,C+ķ和F(C+ķ;和2)F(C+ķ+1;和2)].
证明。首先,在规定的条件下观察F(C+ķ+1;和2)由一系列正项给出,因此它不会消失并且连分数中的最后一项是有意义的。从 (4.14) 上升阶乘满足

1C(ķ)=C+ķC(ķ+1)=1(C+1)(ķ)+ķC(ķ+1),
因此

F(C;和)=∑ķ=0∞1(C+1)(ķ)和ķķ!+∑ķ=0∞ķC(ķ+1)和ķķ!.
右边的第一个系列显然是F(C+1;和). 第二个可以写

∑ķ=1∞1C(ķ+1)和ķ(ķ−1)!=∑ķ=0∞1C(ķ+2)和ķ+1ķ!=和C(C+1)∑ķ=0∞1(C+2)(ķ)和ķķ!,
我们有二阶递归

F(C;和)=F(C+1;和)+和C(C+1)F(C+2;和)

数学代写|数论代写Number theory代考|SIMULTANEOUS EQUATIONS WITH INTEGRAL COEFFICIENTS

让一个,b,C,d和p,q是整数。如果一个d−bC=±1, 那么联立方程
$$
\left{

一个X+b是=p CX+d是=q\正确的。

H一个在和一个n一世n吨和Gr一个ls○l在吨一世○n$X,是$.C○n在和rs和l是,一世F吨H和s是s吨和米H一个s一个n一世n吨和Gr一个ls○l在吨一世○nF○r一个ll一世n吨和G和rs$p,q$,吨H和n$一个d−bC=±1$.磷r○○F.吨H和s○l在吨一世○nC一个nb和在r一世吨吨和n
\剩下(

X 是\右)=\左(

一个b Cd\right)^{-1}\left(

p q\right)=\frac{1}{a db c}\left(

d−b −C一个\右左(

p q\right)=\frac{1}{a db c}\left(

dp−bq 一个q−Cp\正确的)

pr○在一世d和d吨H一个吨$一个d−bC≠0$.我吨一世sCl和一个r吨H一个吨一世F$一个d−bC=±1$,吨H和n$X$一个nd$是$一个r和一世n吨和G和rs.C○n在和rs和l是,s在pp○s和吨H一个吨$|一个d−bC|>1$一个ndC○ns一世d和r吨H和s○l在吨一世○ns在H和n$p=1,q=0$一个nd在H和n$p=0,q=1$.我F吨H和s和s○l在吨一世○ns一个r和吨○b和一世n吨和G和rs,吨H和n$一个d−bC$米在s吨b和一个F一个C吨○r○F$一个,b,C$一个nd$d$.乙在吨吨H一世sl和一个ds吨○
(a db c)^{2} \mid a db c
$$
这是不可能的。最后注意如果一个d−bC=0, 那么存在p,q系统根本没有解,因此肯定没有积分解。

锻炼。让一个豆n×n具有整数项的矩阵。证明线性方程一个X=b有解决办法X具有所有整数向量的整数分量b, 当且仅当这⁡(一个)=±1.

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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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数学代写|数论代写Number theory代考|MATH4304

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数论(或旧时的算术或高等算术)是纯数学的一个分支,主要致力于研究整数和整数值的函数。

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|数论代写Number theory代考|MATH4304

数学代写|数论代写Number theory代考|How many semitones should there be in an octave

In musical theory, the interval of an octave contains twelve semitones. Musically inclined mathematicians (or mathematically talented musicians) may have wondered if there is anything special about the number twelve. Could one work with a musical system of, say, eleven, thirteen or forty-one semitones to the octave? In this section we shall use continued fractions to see that there are very good reasons for having twelve notes in an octave. For readers who may be unfamiliar with basic musical terminology, a brief summary is given in appendix 4 at the end of this chapter.

There are coherent acoustical reasons for asserting that a combination of two musical notes at different pitches will be pleasing to the ear if the ratio of their frequencies is a “simple” rational number. The simplest ratios are $\frac{2}{1}$ and $\frac{3}{2}$; in musical terminology these correspond to the intervals of the octave and the (perfect) fifth respectively. Suppose that we take a fixed note as the basis of a tonal system, and build upon this foundation two sequences of intervals, one consisting of fifths and the other of octaves. In order to obtain a coherent system of finitely many notes rather than an infinite mess, we require these two sequences to meet again at some point. Suppose, then, that $p$ perfect fifths exactly equal $q$ octaves; in terms of frequencies, we have
$$
\left(\frac{3}{2}\right)^{p}=2^{q}
$$
Unfortunately, as is easily proved, this equation has no solutions in integers except for $p=q=0$, which is musically trivial. So we shall once again employ continued fractions to find the best possible approximate solutions. Rewriting the above equation to find the desired (but unachievable) value of $p / q$, and then computing its continued fraction, we obtain
$$
\frac{p}{q} \approx \frac{\log 2}{\log \frac{3}{2}}=1+\frac{1}{1+} \frac{1}{2+} \frac{1}{2+} \frac{1}{3+} \frac{1}{1+} \frac{1}{5+} \frac{1}{2+} \frac{1}{23+} \frac{1}{2+} \ldots
$$
whose first few convergents are
$$
\frac{1}{1}, \frac{2}{1}, \frac{5}{3}, \frac{12}{7}, \frac{41}{24}, \frac{53}{31}
$$

数学代写|数论代写Number theory代考|A “COMPUTATIONAL” TEST FOR RATIONALITY

Continued fractions can sometimes be used to give us an idea (though not necessarily a proof) that a certain number, presented as an infinite decimal, may be rational. For example, in connection with Apéry’s irrationality proof for $\zeta(3)$ it was conjectured, see $[66]$, that $\zeta(4)$ can be written as a sum
$$
\zeta(4)=c \sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n^{4}\left(\begin{array}{c}
2 n \
n
\end{array}\right)}
$$
with $c \in \mathbb{Q}$. Since it is known that $\zeta(4)=\pi^{4} / 90$, the claim is, in effect, that
$$
c=\pi^{4} / 90 \sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n^{4}\left(\begin{array}{c}
2 n \
n
\end{array}\right)}
$$
is rational. Evaluating $c$ to 10 significant figures (which can be done by taking the first 10 terms of the sum) and then calculating its continued fraction gives
$$
c \approx 2.117647059=2+\frac{1}{8+} \frac{1}{2+} \frac{1}{19607842+} \ldots .
$$
Now the partial quotients in the continued fraction of a “sensible” real number generally consist of fairly small integers. In fact it can be shown (see, for example, Khinchin [35], section 16) that for a “randomly chosen” real number, a proportion about
$$
\log _{2}\left(\frac{a+1}{a} / \frac{a+2}{a+1}\right)
$$
of the partial quotients should be equal to a given positive integer $a$; doing the appropriate calculations, we find that about $42 \%$ of the partial quotients should be 1 , about $17 \%$ should be 2 , and so on. One suspects, then, that the partial quotient 19607842 is due to numerical inaccuracy, and that the continued fraction should have terminated at the previous partial quotient. Therefore, it seems reasonable to believe that
$$
c=2+\frac{1}{8+} \frac{1}{2}=\frac{36}{17} .
$$
Obviously this does not constitute a rigorous proof, but in fact, it is possible to prove that $c$ has the value $\frac{36}{17}$, as conjectured.

数学代写|数论代写Number theory代考|FURTHER APPROXIMATION PROPERTIES OF CONVERGENTS

We know that for every irrational $\alpha$ the inequality
$$
\left|\alpha-\frac{p}{q}\right|<\frac{1}{q^{2}}
$$
has infinitely many solutions, and that for certain $\alpha$ the right-hand side can be decreased by substituting for $q^{2}$ a higher power $q^{s}$. Indeed, if $\alpha$ is a Liouville number then we can choose arbitrarily large $s$ and still find infinitely many solutions; on the other hand, we know from Liouville’s Theorem, page 49 , that if $\alpha$ is a quadratic irrational then the exponent 2 cannot be increased at all.
Thus, if we want a result which is true for all $\alpha$, we cannot decrease the right-hand side of the above inequality by increasing $s$. Perhaps, however, we could replace the 1 in the numerator by something smaller. Indeed, we can, for the comment following Theorem $4.13$ shows that 1 can be replaced by $\frac{1}{2}$. Can we do even better than this?

Recall that convergents give “the best” approximations to a real number $\alpha$, and that the approximations are especially good when the next partial quotient is large. Consider what happens if the “next partial quotient” of $\alpha$ is never large. An extreme example of such a number is
$$
\alpha=1+\frac{1}{1+} \frac{1}{1+} \frac{1}{1+\ldots}=\frac{1+\sqrt{5}}{2}
$$
In this case it is plain that every complete quotient $\alpha_{k}$ is equal to $\alpha$. Moreover, if we calculate the first few convergents to $\alpha$ it is very easy to conjecture, and equally easy to prove by induction, that $q_{k}=p_{k-1}$ for $k \geq-1$. (It is also easy to show, though unimportant at present, that the numerators $p_{k}$ and denominators $q_{k}$ are just the Fibonacci numbers.) Therefore, from equation $(4.5)$, we have
$$
\left|\alpha-\frac{p_{k}}{q_{k}}\right|=\frac{1}{\left(\alpha q_{k}+q_{k-1}\right) q_{k}}=\frac{1}{\left(\alpha+q_{k-1} / q_{k}\right) q_{k}^{2}} \approx \frac{1}{\left(\alpha+\alpha^{-1}\right) q_{k}^{2}}=\frac{1}{\sqrt{5} q_{k}^{2}}
$$
Since we do not expect that any real irrational number will have worse rational approximations than $\alpha$, the following result is plausible.

数学代写|数论代写Number theory代考|MATH4304

数论代考

数学代写|数论代写Number theory代考|How many semitones should there be in an octave

在音乐理论中,一个八度的音程包含十二个半音。有音乐倾向的数学家(或有数学天赋的音乐家)可能想知道十二这个数字是否有什么特别之处。一个人可以使用一个八度音阶为十一个、十三个或四十一个半音的音乐系统吗?在本节中,我们将使用连分数来了解在一个八度音程中有十二个音符有很好的理由。对于可能不熟悉基本音乐术语的读者,本章末尾的附录 4 给出了简要总结。

如果两个音符的频率之比是一个“简单的”有理数,那么断言不同音高的两个音符的组合会令人悦耳,这是有连贯的声学原因的。最简单的比率是21和32; 在音乐术语中,它们分别对应于八度音程和(完美)五度的音程。假设我们将一个固定的音符作为音调系统的基础,并在此基础上建立两个音程序列,一个由五度组成,另一个由八度组成。为了获得一个由有限多个音符组成的连贯系统,而不是无限混乱,我们要求这两个序列在​​某个点再次相遇。那么,假设p完全五度完全相等q八度;在频率方面,我们有

(32)p=2q
不幸的是,很容易证明,这个方程没有整数解,除了p=q=0,这在音乐上是微不足道的。因此,我们将再次使用连分数来找到可能的最佳近似解。重写上述等式以找到所需(但无法实现)的值p/q,然后计算它的连分数,我们得到

pq≈日志⁡2日志⁡32=1+11+12+12+13+11+15+12+123+12+…
其前几个收敛点是

11,21,53,127,4124,5331

数学代写|数论代写Number theory代考|A “COMPUTATIONAL” TEST FOR RATIONALITY

连分数有时可以用来给我们一个想法(尽管不一定是证明),即以无限小数表示的某个数字可能是有理数。例如,关于 Apéry 的非理性证明G(3)推测,见[66], 那G(4)可以写成总和

G(4)=C∑n=1∞1n4(2n n)
和C∈问. 既然众所周知G(4)=圆周率4/90, 该主张实际上是

C=圆周率4/90∑n=1∞1n4(2n n)
是理性的。评估C到 10 位有效数字(可以通过取和的前 10 项来完成),然后计算其连分数给出

C≈2.117647059=2+18+12+119607842+….
现在,“合理”实数的连分数中的部分商通常由相当小的整数组成。事实上,可以证明(例如,参见 Khinchin [35],第 16 节)对于“随机选择的”实数,大约

日志2⁡(一个+1一个/一个+2一个+1)
的部分商应该等于给定的正整数一个; 做适当的计算,我们发现大约42%的部分商应该是 1 ,大约17%应该是 2 ,依此类推。因此,有人怀疑部分商 19607842 是由于数值不准确造成的,并且连分数应该在前一个部分商处终止。因此,似乎有理由相信

C=2+18+12=3617.
显然这并不构成严格的证明,但事实上,可以证明C有价值3617,正如推测的那样。

数学代写|数论代写Number theory代考|FURTHER APPROXIMATION PROPERTIES OF CONVERGENTS

我们知道,对于每一个非理性的一个不平等

|一个−pq|<1q2
有无穷多个解,而且肯定一个右边可以通过代入来减少q2更高的权力qs. 确实,如果一个是一个刘维尔数,那么我们可以选择任意大s仍然可以找到无限多的解决方案;另一方面,我们从刘维尔定理第 49 页知道,如果一个是二次无理数,则指数 2 根本无法增加。
因此,如果我们想要一个对所有人都正确的结果一个,我们不能通过增加s. 然而,也许我们可以用更小的东西代替分子中的 1。事实上,我们可以,对于以下定理的评论4.13表明 1 可以替换为12. 我们还能做得比这更好吗?

回想一下,收敛函数给出了实数的“最佳”近似值一个,并且当下一个部分商很大时,近似值特别好。考虑如果“下一个部分商”会发生什么一个永远不会很大。这种数字的一个极端例子是

一个=1+11+11+11+…=1+52
在这种情况下,很明显每个完全商一个ķ等于一个. 此外,如果我们计算前几个收敛一个很容易推测,同样容易通过归纳证明,qķ=pķ−1为了ķ≥−1. (虽然目前并不重要,但也很容易证明分子pķ和分母qķ只是斐波那契数。)因此,从等式(4.5), 我们有

|一个−pķqķ|=1(一个qķ+qķ−1)qķ=1(一个+qķ−1/qķ)qķ2≈1(一个+一个−1)qķ2=15qķ2
因为我们不期望任何实数无理数的有理逼近比一个,下面的结果是合理的。

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数学代写|数论代写Number theory代考|MTH3003

数学代写|数论代写Number theory代考|CONTINUED FRACTIONS OF IRRATIONAL NUMBERS

Consider again our (presumed) continued fraction for $\sqrt{2}$. Using the tabular method, or otherwise, we find that the first few convergents to $\sqrt{2}$ are
$$
\frac{1}{1}, \quad \frac{3}{2}, \quad \frac{7}{5}, \quad \frac{17}{12}, \frac{41}{29}, \frac{99}{70}, \quad \frac{239}{169}, \quad \frac{577}{408}, \ldots
$$
Evaluating these convergents (and, if necessary, a few more) as decimals, it is not hard to convince ourselves that the convergents $p_{2 k} / q_{2 k}$ with even indices form an increasing sequence converging to the limit $\sqrt{2}$, while the convergents $p_{2 k+1} / q_{2 k+1}$ with odd indices form a decreasing sequence which converges to the same limit. In fact, this observation is the key to proving that an infinite simple continued fraction always converges; having done so, we shall find it easy to confirm that the continued fraction for $\sqrt{2}$ is as we have conjectured.
Lemma 4.4. Oscillation of convergents. Let $p_{k} / q_{k}$ be the $k$ th convergent to the infinite simple continued fraction $\alpha=\left[a_{0}, a_{1}, a_{2}, \ldots\right]$. Then
$$
\frac{p_{0}}{q_{0}}<\frac{p_{2}}{q_{2}}<\frac{p_{4}}{q_{4}}<\cdots<\frac{p_{5}}{q_{5}}<\frac{p_{3}}{q_{3}}<\frac{p_{1}}{q_{1}} .
$$
Moreover, $q_{k}$ increases without limit as $k \rightarrow \infty$.
Proof. It is obvious that $p_{0} / q_{0}<p_{1} / q_{1}$. For any $k \geq 2$, we have
$$
\frac{p_{k}}{q_{k}}=\frac{a_{k} p_{k-1}+p_{k-2}}{a_{k} q_{k-1}+q_{k-2}}
$$
since all terms involved are positive, a result from elementary algebra (see appendix 1) shows that $p_{k} / q_{k}$ lies between $p_{k-1} / q_{k-1}$ and $p_{k-2} / q_{k-2}$. Applying this result repeatedly proves (4.1). To prove the second part of the lemma, note first that $q_{0}=1$ and $q_{1}=a_{1} \geq 1$; then for $k \geq 2$, we have
$$
q_{k}=a_{k} q_{k-1}+q_{k-2} \geq q_{k-1}+q_{k-2} \geq q_{k-1}+1
$$
and so $q_{k} \rightarrow \infty$ as $k \rightarrow \infty$

数学代写|数论代写Number theory代考|APPROXIMATION PROPERTIES OF CONVERGENTS

Having proved all that we need about representation of numbers by continued fractions, we proceed to investigate what continued fractions can tell us about the approximation of irrationals by rationals. This will link the present topic with that of the previous chapter. First, some equalities and inequalities concerning the difference between a number and its convergents.

Lemma 4.10. Let $\alpha=\left[a_{0}, a_{1}, a_{2}, \ldots\right]$ be an infinite simple continued fraction with convergents $p_{k} / q_{k}$ and complete quotients $\alpha_{k}$. Then for $k \geq 0$ we have
$$
\left|\alpha-\frac{p_{k}}{q_{k}}\right|=\frac{1}{\left(\alpha_{k+1} q_{k}+q_{k-1}\right) q_{k}}<\frac{1}{q_{k+1} q_{k}} \leq \frac{1}{a_{k+1} q_{k}^{2}} .
$$

If $\alpha=\left[a_{0}, a_{1}, \ldots, a_{n}\right]$ is a finite continued fraction, then the same relations hold for $0 \leq ka_{k+1} q_{k}+q_{k-1}=q_{k+1} \geq a_{k+1} q_{k} .
$$

数学代写|数论代写Number theory代考|How many days should we count in a calendar year

This problem was addressed by Euler in [25]. The difficulty is that for convenience of use, the calendar really should contain an integral number of days per year, whereas the actual length of a solar year (that is, the period from one northern spring equinox to the next) can be measured as 365 days, 5 hours, 48 minutes and 46 seconds. If a year were to contain an exact number of days, and always the same number, the calendar would not keep pace with the seasons; students who like to finish their exams around the beginning of December and then head for the beach ${ }^{1}$ would at some (not very distant!) date find the weather in December rather unsuitable for this. The main impetus for the creation of the modern calendar came in the mediæval period, when it was realised that accumulated errors in the calendar would eventually lead to Easter, traditionally a spring festival in the northern hemisphere, being celebrated in midwinter.

The solution to the calendar problem is, in outline, simple and well known: we adopt 365 days as the standard length of a year, and decree that certain leap years shall be allocated one extra day. The difficulty lies in the details. How shall we determine precisely which years are to be leap years?

Suppose that in a cycle of $q$ years we add an extra day in each of $p$ years. Then the average length of a calendar year will be $365+p / q$ days, and we would like this to equal the observed length of a solar year. Converting the above data into a rational number of days, and deducting 365 , we want
$$
\frac{p}{q}=\frac{10463}{43200} .
$$
While we could obtain an exact fit to the observations by choosing 10463 years in every 432 centuries as leap years, and then repeating the pattern, it is clear that such a scheme would be too cumbersome for practical use. What we need, therefore, is a good approximation to $p / q$ having a much smaller denominator; and as we have seen, this is a question which can be answered by examining the convergents of $p / q$. We may compute the continued fraction
$$
\frac{10463}{43200}=\frac{1}{4+} \frac{1}{7+} \frac{1}{1+} \frac{1}{3+} \frac{1}{5+} \frac{1}{64},
$$

from which we find the convergents
$$
\frac{1}{4}, \frac{7}{29}, \frac{8}{33}, \frac{31}{128}, \frac{163}{673} \text { and } \frac{10463}{43200} .
$$

数学代写|数论代写Number theory代考|MTH3003

数论代考

数学代写|数论代写Number theory代考|CONTINUED FRACTIONS OF IRRATIONAL NUMBERS

再次考虑我们的(假定的)连分数2. 使用表格方法或其他方法,我们发现前几个收敛于2是

11,32,75,1712,4129,9970,239169,577408,…
将这些收敛(如果有必要的话,更多)评估为小数,不难说服我们自己p2ķ/q2ķ偶数索引形成一个递增的序列,收敛到极限2, 而收敛p2ķ+1/q2ķ+1奇数索引形成一个收敛到相同极限的递减序列。事实上,这个观察是证明无限简单连分数总是收敛的关键;这样做之后,我们会发现很容易确认2就像我们猜想的那样。
引理 4.4。收敛的振荡。让pķ/qķ成为ķth 收敛到无限简单连分数一个=[一个0,一个1,一个2,…]. 然后

p0q0<p2q2<p4q4<⋯<p5q5<p3q3<p1q1.
而且,qķ无限制地增加ķ→∞.
证明。很明显,p0/q0<p1/q1. 对于任何ķ≥2, 我们有

pķqķ=一个ķpķ−1+pķ−2一个ķqķ−1+qķ−2
由于所涉及的所有项都是正数,初等代数的结果(见附录 1)表明pķ/qķ介于pķ−1/qķ−1和pķ−2/qķ−2. 反复应用这个结果证明(4.1)。为了证明引理的第二部分,首先注意q0=1和q1=一个1≥1; 那么对于ķ≥2, 我们有

qķ=一个ķqķ−1+qķ−2≥qķ−1+qķ−2≥qķ−1+1
所以qķ→∞作为ķ→∞

数学代写|数论代写Number theory代考|APPROXIMATION PROPERTIES OF CONVERGENTS

在证明了关于用连分数表示数字所需的一切之后,我们继续研究连分数可以告诉我们有理数对无理数的逼近。这将把当前主题与上一章的主题联系起来。首先,关于数与其收敛数之差的一些等式和不等式。

引理 4.10。让一个=[一个0,一个1,一个2,…]是具有收敛性的无限简单连分数pķ/qķ和完全商一个ķ. 那么对于ķ≥0我们有

|一个−pķqķ|=1(一个ķ+1qķ+qķ−1)qķ<1qķ+1qķ≤1一个ķ+1qķ2.

如果一个=[一个0,一个1,…,一个n]是一个有限连分数,那么同样的关系成立0≤ķ一个ķ+1qķ+qķ−1=qķ+1≥一个ķ+1qķ.$

数学代写|数论代写Number theory代考|How many days should we count in a calendar year

Euler 在 [25] 中解决了这个问题。难点在于,为了方便使用,日历确实应该包含整数天数,而一个太阳年的实际长度(即从一个北春分到下一个春分的时间)可以测量为 365天 5 小时 48 分 46 秒。如果一年包含准确的天数,并且总是相同的数字,日历将无法与季节同步;喜欢在 12 月初左右完成考试然后前往海滩的学生1会在某个(不是很遥远!)日期发现十二月的天气相当不适合这个。现代历法创造的主要动力来自于中世纪时期,当时人们意识到历法中累积的错误最终会导致复活节,这是北半球传统上的春节,在隆冬庆祝。

历法问题的解决方案,概括地说,简单而广为人知:我们采用 365 天作为一年的标准长度,并规定某些闰年应多分配一天。困难在于细节。我们如何准确地确定哪些年份是闰年?

假设在一个循环中q年我们每增加一天p年。那么一个日历年的平均长度将是365+p/q天,我们希望这等于观测到的一个太阳年的长度。将上述数据转换为有理天数,再减去 365 ,我们要

pq=1046343200.
虽然我们可以通过在每 432 个世纪中选择 10463 年作为闰年,然后重复该模式来获得与观测结果的精确拟合,但显然这样的方案对于实际使用来说过于繁琐。因此,我们需要的是一个很好的近似p/q分母要小得多;正如我们已经看到的,这是一个可以通过检查p/q. 我们可以计算连分数

1046343200=14+17+11+13+15+164,

我们从中找到收敛点

14,729,833,31128,163673 和 1046343200.

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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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数学代写|数论代写Number theory代考|MATH 2068

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数学代写|数论代写Number theory代考|MATH 2068

数学代写|数论代写Number theory代考|COUNTABLE AND UNCOUNTABLE SETS

Definition 3.6. A set $S$ is said to be countable if there exists a one-to-one function from $S$ to $\mathbb{N}$, the set of natural numbers, and uncountable if it is not countable.

Lemma 3.28. Any finite set is countable; the set of integers is countable.
Lemma 3.29. Let $f$ be a function from $A$ to $B$ and $g$ a function from $B$ to $C$. If $f$ and $g$ are both one-to-one, so is the composite function $g \circ f$. If $g \circ f$ is one-to-one, then so is $f$.

Corollary 3.30. If $T$ is countable and there is a one-to-one function from $S$ to $T$, then $S$ is countable.

Exercise. Give an example to show that if $g \circ f$ is one-to-one, $g$ need not be one-to-one.

Theorem 3.31. If $S$ and $T$ are countable, then so are $S \times T$ and $S \cup T$. If $S$ is countable and $R \subseteq S$, then $R$ is countable.
Proof. Let $f: S \rightarrow \mathbb{N}$ and $g: T \rightarrow \mathbb{N}$ be one-to-one functions. Then
$$
h: S \times T \rightarrow \mathbb{N}, \quad h(s, t)=2^{f(s)} 3^{g(t)}
$$
and
$$
k: S \cup T \rightarrow \mathbb{N} \times \mathbb{N}, \quad k(x)= \begin{cases}(0, f(x)) & \text { if } x \in S \ (1, g(x)) & \text { if } x \notin S\end{cases}
$$
are one-to-one. If $R \subseteq S$, then the restriction $\left.f\right|{R}$ of $f$ to $R$ is one-one. The above constructions can easily be generalised to prove the following. Theorem 3.32. Suppose that the sets $S{0}, S_{1}, S_{2}, \ldots$ are countable. Then

  • $S_{0} \times S_{1} \times \cdots \times S_{n}$ is countable for each natural number $n$;
  • $S_{0} \cup S_{1} \cup S_{2} \cup \cdots$ is countable.
    Exercise. Explain why we need to restrict the Cartesian product in this result to finitely many terms, but do not need to restrict the union in the same way. The second of the above properties can also be extended a little further.
    Theorem 3.33. Let $T$ be countable and suppose that for every $t \in T$, the set $S_{t}$ is countable. Then
    $$
    S=\bigcup_{t \in T} S_{t}
    $$
    is a countable set.

数学代写|数论代写Number theory代考|THE PRIME NUMBER THEOREM

For any real number $x$, we denote by $\pi(x)$ the number of primes less than or equal to $x$. For example, $\pi(1)=0$ and $\pi(10)=4$ and $\pi(100)=\pi(100.5)=25$. The symbol $\pi$ is customary and is used because it is the Greek equivalent of “p”, the first letter of the word “prime” – it has, of course, nothing to do with the trigonometric constant $\pi$. The following result, which gives an estimate for $\pi(x)$ in terms of elementary functions, was proved independently and more or less simultaneously in 1896 by Hadamard [27] and de la Vallée Poussin [65]. A proof is given by Hardy and Wright [29].

Theorem 3.37. The Prime Number Theorem. The number of primes not exceeding $x$ satisfies
$$
\frac{\pi(x)}{x / \log x} \rightarrow 1 \text { as } x \rightarrow \infty
$$
where log denotes the natural (base e) logarithm.

We may use the Prime Number Theorem to estimate the least common multiple of the first $n$ positive integers. Given a prime $p$ and a positive integer $n$, there is a unique non-negative integer $\alpha$ such that $p^{\alpha} \leq n<p^{\alpha+1}$; the least common multiple will be the product of all these powers $p^{\alpha}$. Therefore
$$
L_{n}=\operatorname{lcm}(1,2, \ldots, n)=\prod_{\substack{p \leq n \ p \text { prime }}} p^{\alpha} \leq \prod_{\substack{p \leq n \ p \text { prime }}} n=n^{\pi(n)}
$$
the last equality being true because the product consists of $\pi(n)$ equal factors. Let $c$ be a constant greater than $e$. It follows from the Prime Number Theorem that if $n$ is sufficiently large then
$$
\frac{\pi(n)}{n / \log n}<\log c
$$
and hence
$$
L_{n} \leq n^{\pi(n)}=e^{\pi(n) \log n}<c^{n} .
$$
In section $3.4$ we chose $c=3$ to keep things simple. We could have taken a slightly smaller value, which would have resulted in a slightly larger value for $s$; however, this would have made no significant difference to the result.

数学代写|数论代写Number theory代考|DEFINITION AND BASIC PROPERTIES

Definition 4.1. A finite or infinite expression of the form
$$
a_{0}+\frac{b_{1}}{a_{1}+\frac{b_{2}}{a_{2}+\frac{b_{3}}{a_{3}+\cdots}}}
$$
is called a continued fraction. A simple continued fraction is one in which every $b_{k}$ is 1 , every $a_{k}$ is an integer, and every $a_{k}$ except possibly $a_{0}$ is positive. For a (finite or infinite) simple continued fraction we shall also use the notations
$$
a_{0}+\frac{1}{a_{1}+} \frac{1}{a_{2}+} \frac{1}{a_{3}+\ldots} \quad \text { and } \quad\left[a_{0}, a_{1}, a_{2}, a_{3}, \ldots\right] .
$$
A finite simple continued fraction is said to represent the number obtained by performing the arithmetic in the obvious way; an infinite simple continued fraction $\left[a_{0}, a_{1}, a_{2}, a_{3}, \ldots\right]$ represents the real number $\alpha$ if
$$
\alpha=\lim {n \rightarrow \infty}\left[a{0}, a_{1}, a_{2}, a_{3}, \ldots, a_{n}\right]
$$ Let $k \in \mathbb{N}$. The integer $a_{k}$ is called the $k$ th partial quotient of the continued fraction $\left[a_{0}, a_{1}, a_{2}, \ldots\right]$, or of the number $\alpha$ it represents; the continued fraction $\alpha_{k}=\left[a_{k}, a_{k+1}, a_{k+2}, \ldots\right]$ is the kth complete quotient of $\alpha$; and the continued fraction $\left[a_{0}, a_{1}, \ldots, a_{k}\right]$ is the kth convergent to $\alpha$.

数学代写|数论代写Number theory代考|MATH 2068

数论代考

数学代写|数论代写Number theory代考|COUNTABLE AND UNCOUNTABLE SETS

定义 3.6。一套小号如果存在一对一的函数,则称它是可数的小号至ñ,自然数的集合,如果不可数,则不可数。

引理 3.28。任何有限集都是可数的;整数集是可数的。
引理 3.29。让F成为一个函数一个至乙和G一个函数乙至C. 如果F和G都是一对一的,复合函数也是G∘F. 如果G∘F是一对一的,那么也是F.

推论 3.30。如果吨是可数的,并且有一个一对一的函数小号至吨, 然后小号是可数的。

锻炼。举个例子说明如果G∘F是一对一的,G不必是一对一的。

定理 3.31。如果小号和吨是可数的,那么也是小号×吨和小号∪吨. 如果小号是可数的并且R⊆小号, 然后R是可数的。
证明。让F:小号→ñ和G:吨→ñ是一对一的函数。然后

H:小号×吨→ñ,H(s,吨)=2F(s)3G(吨)

ķ:小号∪吨→ñ×ñ,ķ(X)={(0,F(X)) 如果 X∈小号 (1,G(X)) 如果 X∉小号
是一对一的。如果R⊆小号, 那么限制 $\left.f\right| {R}○FF吨○R一世s○n和−○n和.吨H和一个b○在和C○ns吨r在C吨一世○nsC一个n和一个s一世l是b和G和n和r一个l一世s和d吨○pr○在和吨H和F○ll○在一世nG.吨H和○r和米3.32.小号在pp○s和吨H一个吨吨H和s和吨sS {0}、S_{1}、S_{2}、\ldots$ 是可数的。然后

  • 小号0×小号1×⋯×小号n对每个自然数都是可数的n;
  • 小号0∪小号1∪小号2∪⋯是可数的。
    锻炼。解释为什么我们需要将这个结果中的笛卡尔积限制为有限多个项,但不需要以相同的方式限制并集。上述第二个属性也可以进一步扩展。
    定理 3.33。让吨是可数的并且假设对于每个吨∈吨, 集合小号吨是可数的。然后
    小号=⋃吨∈吨小号吨
    是可数集。

数学代写|数论代写Number theory代考|THE PRIME NUMBER THEOREM

对于任何实数X,我们表示为圆周率(X)小于或等于的素数个数X. 例如,圆周率(1)=0和圆周率(10)=4和圆周率(100)=圆周率(100.5)=25. 符号圆周率是习惯性的,被使用是因为它在希腊语中相当于“p”,“prime”这个词的第一个字母——当然,它与三角常数无关圆周率. 下面的结果,它给出了一个估计圆周率(X)就初等函数而言,Hadamard [27] 和 de la Vallée Poussin [65] 在 1896 年或多或少地同时独立地证明了。Hardy 和 Wright [29] 给出了证明。

定理 3.37。素数定理。质数不超过X满足

圆周率(X)X/日志⁡X→1 作为 X→∞
其中 log 表示自然(以 e 为底)对数。

我们可以使用素数定理来估计第一个的最小公倍数n正整数。给定一个素数p和一个正整数n, 存在唯一的非负整数一个这样p一个≤n<p一个+1; 最小公倍数将是所有这些幂的乘积p一个. 所以

大号n=厘米⁡(1,2,…,n)=∏p≤n p 主要 p一个≤∏p≤n p 主要 n=n圆周率(n)
最后一个等式为真,因为产品由圆周率(n)等因素。让C是一个大于和. 从素数定理可以得出,如果n那么足够大

圆周率(n)n/日志⁡n<日志⁡C
因此

大号n≤n圆周率(n)=和圆周率(n)日志⁡n<Cn.
在部分3.4我们选择了C=3保持简单。我们本可以取一个稍小的值,这会产生一个稍大的值s; 但是,这不会对结果产生重大影响。

数学代写|数论代写Number theory代考|DEFINITION AND BASIC PROPERTIES

定义 4.1。形式的有限或无限表达

一个0+b1一个1+b2一个2+b3一个3+⋯
称为连分数。简单连分数是其中每bķ是 1 ,每个一个ķ是一个整数,并且每个一个ķ除非可能一个0是积极的。对于(有限或无限)简单连分数,我们还将使用符号

一个0+1一个1+1一个2+1一个3+… 和 [一个0,一个1,一个2,一个3,…].
一个有限简单连分数被称为表示通过以显而易见的方式执行算术获得的数字;一个无限简单连分数[一个0,一个1,一个2,一个3,…]代表实数一个如果

一个=林n→∞[一个0,一个1,一个2,一个3,…,一个n]让ķ∈ñ. 整数一个ķ被称为ķ连分数的部分商[一个0,一个1,一个2,…], 或数一个它代表; 连分数一个ķ=[一个ķ,一个ķ+1,一个ķ+2,…]是的第 k 个完全商一个; 和连分数[一个0,一个1,…,一个ķ]是第 k 个收敛到一个.

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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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。

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
STATA代写机器学习/统计学习代写
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