如果你也在 怎样代写常微分方程Ordinary Differential Equations 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。常微分方程Ordinary Differential Equations在数学中，常微分方程（ODE）是包含一个或多个独立变量的函数以及这些函数的导数的微分方程。术语普通是与术语偏微分方程相对应的，后者可能涉及一个以上的独立变量。

常微分方程Ordinary Differential Equations在常微分方程中，线性微分方程起着突出的作用，原因有几个。在物理学和应用数学中遇到的大多数基本函数和特殊函数都是线性微分方程的解（见整体函数）。当用非线性方程对物理现象进行建模时，一般用线性微分方程来近似，以便于求解。少数可以显式求解的非线性ODE，一般是通过将方程转化为等效的线性ODE来解决的（见，例如Riccati方程）。

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数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|LINEAR HOMOGENEOUS AND NONHOMOGENEOUS SYSTEMS

In the present section, we consider linear homogeneous systems
$$
x^{\prime}=A(t) x
$$
and linear nonhomogeneous systems
$$
x^{\prime}=A(t) x+g(t)
$$
In Chapter 2, Theorem 6.1, it was shown that these systems, subject to initial conditions $x(\tau)=\xi$, possess unique solutions for every $(\tau, \xi) \in D$, where
$$
D=\left{(t, x): t \in J=(a, b), x \in R^n\left(\text { or } x \in C^n\right)\right} .
$$
These solutions exist over the entire interval $J=(a, b)$ and they depend continously on the initial conditions. In applications, it is typical that $J=(-\infty$, $\infty$ ). We note that $\phi(t) \equiv 0$, for all $t \in J$, is a solution of $(\mathrm{LH})$, with $\phi(\tau)=0$. We call this the trivial solution of (LH).

Throughout this chapter we consider matrices and vectors which will be either real valued or complex valued. In the former case, the field of scalars for the $x$ space is the field of real numbers $(F=R)$ and in the latter case, the field for the $x$ space is the field of complex numbers $(F=C)$.

Theorem 2.1. The set of solutions of (LH) on the interval $J$ forms an $n$-dimensional vector space.

Proof. Let $V$ denote the set of all solutions of (LH) on $J$. Let $\alpha_1, \alpha_2 \in F$ and let $\phi_1, \phi_2 \in V$. Then $\alpha_1 \phi_1+\alpha_2 \phi_2 \in V$ since
$$
\begin{aligned}
& \frac{d}{d t}\left[\alpha_1 \phi_1(t)+\alpha_2 \phi_2(t)\right]=\alpha_1 \frac{d}{d t} \phi_1(t)+\alpha_2 \frac{d}{d t} \phi_2(t) \
& \quad=\alpha_1 A(t) \phi_1(t)+\alpha_2 A(t) \phi_2(t)=A(t)\left[\alpha_1 \phi_1(t)+\alpha_2 \phi_2(t)\right]
\end{aligned}
$$
for all $t \in J$ : Hence, $V$ is a vector space.
To complete the proof, we must show that $V$ is of dimension $n$. This means that we must find $n$ linearly independent solutions $\phi_1, \ldots, \phi_n$ which span $V$. To this end, we choose a set of $n$ linearly independent vectors $\xi_1, \ldots, \xi_n$ in the $n$-dimensional $x$ space (i.e., in $R^n$ or $\left.C^n\right)$. By the existence results of Chapter 2 , if $\tau \in J$, then there exist $n$ solutions $\phi_1, \ldots, \phi_n$ of (LH) such that $\phi_1(\tau)=\xi_1, \ldots, \phi_s(\tau)=\xi_n$. We first show that these solutions are linearly independent. If on the contrary these solutions are linearly dependent, then there exist scalars $\alpha_1, \ldots, \alpha_n \in F$, not all zero, such that
$$
\sum_{i=1}^n \alpha_i \phi_i(t)=0
$$
for all $t \in J$. This implies in particular that
$$
\sum_{i=1}^n \alpha_i \phi_i(\tau)=\sum_{i=1}^n \alpha_i \xi_i=0
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|LINEAR SYSTEMS WITH CONSTANT COEFFICIENTS

For the scalar differential equation
$$
x^{\prime}=a x, \quad x(\tau)=\xi,
$$
the solution is given by $\phi(t)=e^{a(t-x)} \xi$. In the present section, we-show that a similar result holds for the system of linear equations with constant coefficients,
$$
x^{\prime}=A x
$$
Specifically, we show that $(\mathrm{L})$ has a solution of the form $\phi(t)=e^{A(t-\tau)} \xi$ with $\phi(\tau)=\xi$. Before we can do this, however, we need to define the matrix $e^{A t}$ and discuss some of its properties. We first require the following result.
Theorem 3.1. Let $A$ be a constant $n \times n$ matrix which may be real or complex. Let $S_N(t)$ denote the partial sum of natrices defined by the formula
$$
S_N(t)=E+\sum_{k=1}^N \frac{t^k}{k !} A^k
$$

Then each element of the matrix $S_N(t)$ converges absolutely and uniformly on any finite $t$ interval $(-a, a), a>0$, as $N \rightarrow(\infty)$.
Proof. The properties of the norm given in Section 2.6 imply that
$$
\begin{aligned}
\left|E+\sum_{k=1}^{\infty}\left(t^k A^k\right) / k !\right| & \leq|E|+\sum_{k=1}^{\infty} a^k|A|^k / k ! \
& \leq n+\sum_{k=1}^{\infty}(a|A|)^k / k !=(n-1)+\exp (a|A|) .
\end{aligned}
$$
By the Weierstrass $M$ test (Theorem 2.1.3), it follows that $S_N(t)$ is a Cauchy sequence uniformly on $(-a, a)$.
Note that by the same proof, we obtain
$$
S_N^{\prime}(t)=A S_{N-1}(t)=S_{N-1}(t) A
$$

常微分方程代写

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|LINEAR HOMOGENEOUS AND NONHOMOGENEOUS SYSTEMS

在本节中，我们考虑线性齐次系统
$$
x^{\prime}=A(t) x
$$
线性非齐次系统
$$
x^{\prime}=A(t) x+g(t)
$$
在第2章定理6.1中，证明了这些系统在初始条件$x(\tau)=\xi$下，对每一个$(\tau, \xi) \in D$都有唯一解，其中
$$
D=\left{(t, x): t \in J=(a, b), x \in R^n\left(\text { or } x \in C^n\right)\right} .
$$
这些解存在于整个区间$J=(a, b)$，它们连续地依赖于初始条件。在应用程序中，通常是$J=(-\infty$, $\infty$)。我们注意到，对于所有$t \in J$, $\phi(t) \equiv 0$是$(\mathrm{LH})$与$\phi(\tau)=0$的解。我们称它为(LH)的平凡解。

在本章中，我们将考虑实值或复值的矩阵和向量。在前一种情况下，$x$空间的标量域是实数域$(F=R)$，在后一种情况下，$x$空间的域是复数域$(F=C)$。

定理2.1。(LH)在区间$J$上的解集形成一个$n$维向量空间。

证明。设$V$表示(LH)在$J$上的所有解的集合。让$\alpha_1, \alpha_2 \in F$和$\phi_1, \phi_2 \in V$。然后$\alpha_1 \phi_1+\alpha_2 \phi_2 \in V$ since
$$
\begin{aligned}
& \frac{d}{d t}\left[\alpha_1 \phi_1(t)+\alpha_2 \phi_2(t)\right]=\alpha_1 \frac{d}{d t} \phi_1(t)+\alpha_2 \frac{d}{d t} \phi_2(t) \
& \quad=\alpha_1 A(t) \phi_1(t)+\alpha_2 A(t) \phi_2(t)=A(t)\left[\alpha_1 \phi_1(t)+\alpha_2 \phi_2(t)\right]
\end{aligned}
$$
对于所有$t \in J$:因此，$V$是一个向量空间。
为了完成证明，我们必须证明$V$的量纲是$n$。这意味着我们必须找到$n$线性无关的解$\phi_1, \ldots, \phi_n$它张成$V$。为此，我们在$n$维$x$空间(即$R^n$或$\left.C^n\right)$)中选择一组$n$线性无关向量$\xi_1, \ldots, \xi_n$。由第2章的存在性结果可知，若$\tau \in J$，则存在(LH)的$n$解$\phi_1, \ldots, \phi_n$，使得$\phi_1(\tau)=\xi_1, \ldots, \phi_s(\tau)=\xi_n$。我们首先证明这些解是线性无关的。如果相反，这些解是线性相关的，那么存在标量$\alpha_1, \ldots, \alpha_n \in F$，不全为零，使得
$$
\sum_{i=1}^n \alpha_i \phi_i(t)=0
$$
对于所有$t \in J$。这特别意味着
$$
\sum_{i=1}^n \alpha_i \phi_i(\tau)=\sum_{i=1}^n \alpha_i \xi_i=0
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|LINEAR SYSTEMS WITH CONSTANT COEFFICIENTS

对于标量微分方程
$$
x^{\prime}=a x, \quad x(\tau)=\xi,
$$
解由$\phi(t)=e^{a(t-x)} \xi$给出。在本节中，我们证明了一个类似的结果适用于常系数线性方程组，
$$
x^{\prime}=A x
$$
具体地说，我们证明$(\mathrm{L})$有一个形式为$\phi(t)=e^{A(t-\tau)} \xi$和$\phi(\tau)=\xi$的解。但是，在此之前，我们需要定义矩阵$e^{A t}$并讨论它的一些性质。我们首先需要得到以下结果。
定理3.1。设$A$为常数$n \times n$矩阵，可以是实数，也可以是复数。设$S_N(t)$表示由公式定义的矩阵的部分和
$$
S_N(t)=E+\sum_{k=1}^N \frac{t^k}{k !} A^k
$$

那么矩阵$S_N(t)$的每个元素在任意有限的$t$区间$(-a, a), a>0$上绝对一致收敛，如$N \rightarrow(\infty)$。
证明。第2.6节给出的范数的性质意味着
$$
\begin{aligned}
\left|E+\sum_{k=1}^{\infty}\left(t^k A^k\right) / k !\right| & \leq|E|+\sum_{k=1}^{\infty} a^k|A|^k / k ! \
& \leq n+\sum_{k=1}^{\infty}(a|A|)^k / k !=(n-1)+\exp (a|A|) .
\end{aligned}
$$
通过Weierstrass $M$检验(定理2.1.3)，可以得出$S_N(t)$在$(-a, a)$上一致是柯西序列。
注意，通过同样的证明，我们得到
$$
S_N^{\prime}(t)=A S_{N-1}(t)=S_{N-1}(t) A
$$

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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。

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常微分方程Ordinary Differential Equations在常微分方程中，线性微分方程起着突出的作用，原因有几个。在物理学和应用数学中遇到的大多数基本函数和特殊函数都是线性微分方程的解（见整体函数）。当用非线性方程对物理现象进行建模时，一般用线性微分方程来近似，以便于求解。少数可以显式求解的非线性ODE，一般是通过将方程转化为等效的线性ODE来解决的（见，例如Riccati方程）。

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数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|CONTINUITY OF SOLUTIONS WITH RESPECT TO PARAMETERS

The discussion in Chapter 1 clearly shows that in most applications one would expect that $\left(I^{\prime}\right)$ has a unique solution. Moreover, one would expect that this solution should vary continuously with respect to $(\tau, \xi)$ and with respect to any parameters of the function $f$. This continuity is clearly impossible at points where the solution of $\left(I^{\prime}\right)$ is not unique. We shall see that uniqueness of solutions is not only a necessary but also a sufficient condition for continuity. The exact statements of such results must be made with care since different (noncontinuable) solutions will generally be defined on different intervals.

In the present section we concern ourselves with scalar initial value problems (I’). We shall consider the continuity of solutions with respect to parameters for the vector equation (I) in Section 2.6 and in the problems given at the end of this chapter.

In order to begin our discussion of the questions raised previously, we need a preliminary result which we establish next. Consider a sequence of initial value problems
$$
x(t)=\xi_m+\int_t^t f_m(s, x(s)) d s
$$
with noncontinuable solutions $\phi_m(t)$ defined on intervals $J_m$. Assume that $f$ and $f_m \in C(D)$, that $\xi_m \rightarrow \xi$ as $m \rightarrow \infty$ and that $f_m \rightarrow f$ uniformly on compact subsets of $D$.

Lemma 5.1. Let $D$ be bounded. Suppose a solution $\phi$ of $\left(I^{\prime}\right)$ exists on an interval $J=[\tau, b)$, or on $[\tau, b]$, or on the “degenerate interval” $[\tau, \tau]$, and suppose that $(t, \phi(t))$ does not approach $\partial D$ as $t \rightarrow b^{-}$, i.e.,
$$
\operatorname{dist}((t, \phi(t)), \partial D) \triangleq \inf {|t-s|+|\phi(t)-x|:(s, x) \notin D} \geq \eta>0
$$
for all $t \in J$. Suppose that $\left{b_m\right} \subset J$ is a sequence which tends to $b$ while the solutions $\phi_m(t)$ of (5.1) are defined on $\left[\tau, b_m\right] \subset J_m$ and satisfy
$$
\Phi_m=\sup \left{\left|\phi_m(t)-\phi(t)\right|: \tau \leq t \leq b_m\right} \rightarrow 0
$$
as $m \rightarrow \infty$. Then there is a number $b^{\prime}>b$, where $b^{\prime}$ depends only on $\eta$, and there is a subsequence $\left{\phi_{m_j}\right}$ such that $\phi_m$, and $\phi$ are defined on $\left[\tau, b^{\prime}\right]$ and $\phi_m \rightarrow \phi$ as $j \rightarrow \infty$ uniformly on $\left[\tau, b^{\prime}\right]$.

Proof. Define $G={(t, \phi(t)): t \in J}$, the graph of $\phi$ over $J$. By hypothesis, the distance from $G$ to $\partial D$ is at least $\eta=3 A>0$. Define
$$
D(b)={(t, x) \in D: \operatorname{dist}((t, x), G) \leq b} .
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|SYSTEMS OF EQUATIONS

In Section $1.1 \mathrm{D}$ it was shown that an $n$th order ordinary differential equation can be reduced to a system of first order ordinary differential equations. In Section 1.1B it was also shown that arbitrary systems of $\boldsymbol{n}$ first order differential equations can be written as a single vector equation
$$
x^{\prime}=f(t, x)
$$
while the initial value problem for (E) can be written as
$$
x^{\prime}=f(t, x), \quad x(\tau)=\xi .
$$
The purpose of this section is to show that the results of Sections 2-5 can be extended from the scalar case [i.e., from $\left(E^{\prime}\right)$ and $\left.\left(I^{\prime}\right)\right]$ to the vector case [i.e., to (E) and (I)] with no essential changes in the proofs.
A. Preliminaries
In our subsequent development we require some additional concepts from linear algebra which we recall next.

Let $X$ be a vector space over a field $\mathscr{F}$. We will require that $\mathscr{F}$ be either the real numbers $R$ or the complex numbers $C$. A function $|\cdot|: X \rightarrow$ $R^{+}=[0, \infty)$ is said to be a norm if
(i) $|x| \geq 0$ for every vector $x \in X$ and $|x|=0$ if and only if $x$ is the null vector (i.e., $x=0$ );
(ii) for every scalar $\alpha \in F$ and for every vector $x \in X,|\alpha x|=$ $|\alpha||x|$ where $|\alpha|$ denotes the absolute value of $\alpha$ when $\mathscr{F}=R$ and $|\alpha|$ denotes the modulus of $\alpha$ when $\mathscr{F}=C$; and
(iii) for every $x$ and $y$ in $X,|x+y| \leq|x|+|y|$.

常微分方程代写

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|CONTINUITY OF SOLUTIONS WITH RESPECT TO PARAMETERS

在大多数应用中，人们会期望$\left(I^{\prime}\right)$有一个唯一的解决方案。此外，人们会期望这个解应该随$(\tau, \xi)$和函数$f$的任何参数连续变化。在$\left(I^{\prime}\right)$的解不是唯一的点上，这种连续性显然是不可能的。我们将看到解的唯一性不仅是连续性的必要条件，而且是充分条件。这种结果的精确表述必须小心，因为不同的(不可连续的)解通常会在不同的区间上定义。

在本节中我们关注标量初值问题(I’)。我们将在第2.6节和本章末尾给出的问题中考虑向量方程(I)关于参数的解的连续性。

为了开始我们对前面提出的问题的讨论，我们需要一个我们接下来确定的初步结果。考虑一系列初值问题
$$
x(t)=\xi_m+\int_t^t f_m(s, x(s)) d s
$$
具有在区间$J_m$上定义的不连续解$\phi_m(t)$。假设$f$和$f_m \in C(D)$, $\xi_m \rightarrow \xi$是$m \rightarrow \infty$和$f_m \rightarrow f$在$D$的紧子集上是一致的。

引理5.1。让 $D$ 要有节制。假设有一个解 $\phi$ 的 $\left(I^{\prime}\right)$ 以间隔存在 $J=[\tau, b)$，或 $[\tau, b]$，或者在“简并区间”上 $[\tau, \tau]$，假设 $(t, \phi(t))$ 不接近 $\partial D$ as $t \rightarrow b^{-}$，即:
$$
\operatorname{dist}((t, \phi(t)), \partial D) \triangleq \inf {|t-s|+|\phi(t)-x|:(s, x) \notin D} \geq \eta>0
$$
对所有人 $t \in J$． 假设 $\left{b_m\right} \subset J$ 是一个趋向于 $b$ 而解决方案 $\phi_m(t)$ (5.1)的定义为 $\left[\tau, b_m\right] \subset J_m$ 满足
$$
\Phi_m=\sup \left{\left|\phi_m(t)-\phi(t)\right|: \tau \leq t \leq b_m\right} \rightarrow 0
$$
as $m \rightarrow \infty$． 然后有一个数字 $b^{\prime}>b$，其中 $b^{\prime}$ 只取决于 $\eta$，有一个子序列 $\left{\phi_{m_j}\right}$ 这样 $\phi_m$，和 $\phi$ 定义为 $\left[\tau, b^{\prime}\right]$ 和 $\phi_m \rightarrow \phi$ as $j \rightarrow \infty$ 均匀地 $\left[\tau, b^{\prime}\right]$．

证明。定义$G={(t, \phi(t)): t \in J}$, $\phi$ / $J$的图。根据假设，$G$到$\partial D$的距离至少为$\eta=3 A>0$。定义
$$
D(b)={(t, x) \in D: \operatorname{dist}((t, x), G) \leq b} .
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|SYSTEMS OF EQUATIONS

在$1.1 \mathrm{D}$节中，我们证明了一个$n$阶常微分方程可以化为一个一阶常微分方程系统。在1.1B节中也证明了$\boldsymbol{n}$一阶微分方程的任意系统可以写成单个向量方程
$$
x^{\prime}=f(t, x)
$$
而(E)的初值问题可以写成
$$
x^{\prime}=f(t, x), \quad x(\tau)=\xi .
$$
本节的目的是证明第2-5节的结果可以从标量情况[即$\left(E^{\prime}\right)$和$\left.\left(I^{\prime}\right)\right]$]推广到向量情况[即(E)和(I)]，而证明没有本质的变化。
A.前期准备
在我们后续的发展中，我们需要一些线性代数的附加概念，我们将在下面回顾。

设$X$是场$\mathscr{F}$上的向量空间。我们将要求$\mathscr{F}$是实数$R$或复数$C$。一个函数$|\cdot|: X \rightarrow$$R^{+}=[0, \infty)$被称为范数如果
(i)对于每个向量$x \in X$和$|x|=0$，当且仅当$x$为空向量(即$x=0$)时为$|x| \geq 0$;
(ii)对于每一个标量$\alpha \in F$，对于每一个向量$x \in X,|\alpha x|=$$|\alpha||x|$，其中$|\alpha|$表示$\alpha$在$\mathscr{F}=R$时的绝对值，$|\alpha|$表示$\alpha$在$\mathscr{F}=C$时的模量;和
(iii)对于$X,|x+y| \leq|x|+|y|$中的每个$x$和$y$。

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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

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

MATLAB代写

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

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PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
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如果你也在 怎样代写常微分方程Ordinary Differential Equations 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。常微分方程Ordinary Differential Equations在数学中，常微分方程（ODE）是包含一个或多个独立变量的函数以及这些函数的导数的微分方程。术语普通是与术语偏微分方程相对应的，后者可能涉及一个以上的独立变量。

常微分方程Ordinary Differential Equations在常微分方程中，线性微分方程起着突出的作用，原因有几个。在物理学和应用数学中遇到的大多数基本函数和特殊函数都是线性微分方程的解（见整体函数）。当用非线性方程对物理现象进行建模时，一般用线性微分方程来近似，以便于求解。少数可以显式求解的非线性ODE，一般是通过将方程转化为等效的线性ODE来解决的（见，例如Riccati方程）。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写常微分方程ordinary differential equation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。我们的专家在代写常微分方程ordinary differential equation代写方面经验极为丰富，各种代写常微分方程ordinary differential equation相关的作业也就用不着说。

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|EXAMPLES OF INITIAL VALUE PROBLEMS

In this section, which consists of seven parts, we give several examples of initial value problems. Although we concentrate here on simple examples from mechanics and electric circuits, it is emphasized that initial value problems of the type considered here arise in virtually all branches of the physical sciences, in engineering, in biological sciences, in cconomics, and in other disciplines.

In Section A we consider mechanical translation systems and in Section B we consider mechanical rotational systems. Both of these types of systems are based on Newton’s second law. In Section C we give examples of electric circuits obtained from Kirchhof’s voltage and current laws. The purpose of Section D is to present several well-known ordinary differential equations, including some examples of Volterra population growth equations. We shall have occasion to refer to some of these examples later. In Section E we consider the Hamiltonian formulation of conservative dynamical systems, while in Section F we consider the Lagrangian formulation of dynamical systems. In Section $G$ we present examples of electromechanical systems.

A. Mechanical Translation Systems
Mechanical translation systems obey Newton’s second law of motion which states that the sum of the applied forces (to a point mass) must equal the sum of the reactive forces. In linear systems, which we consider presently, it is sufficient to consider only inertial elements (i.e., point masses), elastance or stiffness elements (i.e., springs), and damping or viscous friction terms (e.g., dashpots).

When a force $f$ is applied to a point mass, an acceleration of the mass results. In this case the reactive force $f_M$ is equal to the product of the mass and acceleration and is in the opposite direction to the applied force. In terms of displacement $x$, as shown in Fig. 1.2, we have velocity $=$ $v=x^{\prime}=d x / d t$, acceleration $=a=x^{\prime \prime}=d^2 x / d t^2$, and
$$
f_M=M a=M v^{\prime}=M x^{\prime \prime}
$$
where $M$ denotes the mass.

The stiffness terms in mechanical translation systems provide restoring forces, as modeled, for example, by springs. When compressed, the spring tries to expand to its normal length, while when expanded, it tries to contract. The reactive force $f_K$ on each end of the spring is the same and is equal to the product of the stifness $K$ and the deformation of the spring, i.c.,
$$
f_K=K\left(x_1-x_2\right)
$$
where $x_1$ is the position of end 1 of the spring and $x_2$ the position of end 2 of the spring, measured from the original equilibrium position. The direction of this force depends on the relative magnitudes and directions of positions $x_1$ and $x_2$ (Fig. 1.3).

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Mechanical Rotational Systems

The equations which describe mechanical rotational systems are similar to those already given for translation systems. In this case forces are replaced by torques, linear displacements are replaced by angular displacements, linear velocities are replaced by angular velocities, and linear accelerations are replaced by angular accelerations. The force equations are replaced by corresponding torque equations and the three types of system elements are, again, inertial elements, springs, and dashpots.

The torque applied to a body having a moment of inertia $J$ produces an angular acceleration $\alpha=\omega^{\prime}=\theta^{\prime \prime}$. The reaction torque $T_J$ is opposite to the direction of the applied torque and is equal to the product of moment of inertia and acceleration. In terms of angular displacement $\theta$, angular velocity $(1)$, or angular acceleration $\alpha$, the torque equation is given by
$$
T_J=J \alpha=J \omega^{\prime}=J \theta^{\prime \prime} .
$$

When a torque is applied to a spring, the spring is twisted by an angle $\theta$ and the applied torque is transmitted through the spring and appears at the other end. The reaction spring torque $T_{\mathcal{K}}$ that is produced is equal to the product of the stiflness or elastance $K$ of the spring and the angle of twist. By denoting the positions of the two ends of the spring, measured from the neutral position, as $\theta_1$ and $\theta_2$, the reactive torque is given by
$$
T_K=K\left(\theta_1-\theta_2\right)
$$
Once more, the direction of this torque depends on the relative magnitudes and directions of the angular displacements $\theta_1$ and $0_2$.

The damping torque $T_B$ in a mechanical rotational system is proportional to the product. of the viscous friction coefficient $B$ and the relative angular velocity of the ends of the dashpot. The reaction torque of a damper is
$$
T_B=B\left(\omega_1-\omega_2\right)=B\left(\theta_1^{\prime}-\theta_2^{\prime}\right)
$$

常微分方程代写

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|EXAMPLES OF INITIAL VALUE PROBLEMS

在这一节中，我们将给出几个初值问题的例子。虽然我们在这里集中讨论力学和电路中的简单例子，但要强调的是，这里所考虑的类型的初值问题几乎出现在物理科学的所有分支中，在工程学、生物科学、经济学和其他学科中。

在A部分，我们考虑机械平移系统，在B部分，我们考虑机械旋转系统。这两种系统都基于牛顿第二定律。在C节中，我们给出了由基尔霍夫电压和电流定律得到的电路的例子。D节的目的是介绍几个著名的常微分方程，包括沃尔泰拉人口增长方程的一些例子。稍后我们将有机会提到其中一些例子。在E节我们考虑保守动力系统的哈密顿公式，而在F节我们考虑动力系统的拉格朗日公式。在$G$节中，我们给出了机电系统的例子。

A.机械翻译系统
机械平移系统遵循牛顿第二运动定律，该定律规定(对一个质量点)施加的力的总和必须等于反作用力的总和。在我们目前考虑的线性系统中，只考虑惯性元素(即点质量)，弹性或刚度元素(即弹簧)以及阻尼或粘性摩擦项(例如阻尼器)就足够了。

当一个力$f$作用于一个质点时，质量的加速度就会产生。在这种情况下，反作用力$f_M$等于质量和加速度的乘积并且与施加力的方向相反。对于位移$x$，如图1.2所示，我们有速度$=$$v=x^{\prime}=d x / d t$，加速度$=a=x^{\prime \prime}=d^2 x / d t^2$，和
$$
f_M=M a=M v^{\prime}=M x^{\prime \prime}
$$
其中$M$表示质量。

机械平移系统中的刚度项提供恢复力，例如弹簧。当被压缩时，弹簧试图膨胀到它的正常长度，而当膨胀时，它试图收缩。弹簧两端的反作用力$f_K$相等，等于弹簧的刚度$K$与变形的乘积，即:
$$
f_K=K\left(x_1-x_2\right)
$$
其中$x_1$为弹簧1端位置，$x_2$为弹簧2端位置，从原始平衡位置测量。这个力的方向取决于位置$x_1$和$x_2$的相对大小和方向(图1.3)。

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Mechanical Rotational Systems

描述机械旋转系统的方程与已经给出的关于平移系统的方程相似。在这种情况下，力被扭矩取代，线性位移被角位移取代，线速度被角速度取代，线性加速度被角加速度取代。力方程被相应的扭矩方程所取代，三种类型的系统元件是惯性元件，弹簧和减震器。

施加在具有转动惯量$J$的物体上的力矩产生角加速度$\alpha=\omega^{\prime}=\theta^{\prime \prime}$。反作用力矩$T_J$与施加力矩的方向相反，等于转动惯量和加速度的乘积。用角位移$\theta$，角速度$(1)$，或角加速度$\alpha$表示，力矩方程为
$$
T_J=J \alpha=J \omega^{\prime}=J \theta^{\prime \prime} .
$$

当对弹簧施加扭矩时，弹簧被扭曲一个角度$\theta$，施加的扭矩通过弹簧传递并出现在另一端。所产生的反作用力弹簧扭矩$T_{\mathcal{K}}$等于弹簧的刚度或弹性$K$与扭转角度的乘积。将弹簧两端的位置(从中性位置开始测量)表示为$\theta_1$和$\theta_2$，则反作用力扭矩为
$$
T_K=K\left(\theta_1-\theta_2\right)
$$
再一次，这个力矩的方向取决于角位移$\theta_1$和$0_2$的相对大小和方向。

机械旋转系统中的阻尼力矩$T_B$与乘积成正比。粘性摩擦系数$B$和阻尼器两端的相对角速度。阻尼器的反作用力为
$$
T_B=B\left(\omega_1-\omega_2\right)=B\left(\theta_1^{\prime}-\theta_2^{\prime}\right)
$$

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

随机分析代写

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

时间序列分析代写

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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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常微分方程Ordinary Differential Equations在常微分方程中，线性微分方程起着突出的作用，原因有几个。在物理学和应用数学中遇到的大多数基本函数和特殊函数都是线性微分方程的解（见整体函数）。当用非线性方程对物理现象进行建模时，一般用线性微分方程来近似，以便于求解。少数可以显式求解的非线性ODE，一般是通过将方程转化为等效的线性ODE来解决的（见，例如Riccati方程）。

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数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Spaces of continuous functions

We start describing function spaces that consist of continuous and continuously differentiable functions on an open interval $I=(a, b), a<b$.

We denote with $C^k(I)$ the set of all continuous real-valued functions defined on $I$ such that $u^{(m)}:=\frac{d^m}{d x^m} u$ is continuous on $I$ for all $m$ with $m \leq k$. If $m=1$, we denote $u^{(1)}$ with $u^{\prime} ;$ similarly, if $m=2$, we denote $u^{(2)}$ with $u^{\prime \prime}$.
Assuming that $I$ is bounded, we denote with $C^k(\bar{I})$ the set of all $u$ in $C^k(I)$ such that $u^{(m)}$ can be extended from $I$ to a continuous function on $\bar{I}$ (the closure of the set $I$ ) for all $m \leq k$. The space $C^k(\bar{I})$ can be equipped with the norm
$$
|u|_{C^k(I)}:=\sum_{m \leq k} \sup _{x \in I}\left|u^{(m)}(x)\right| .
$$
With this norm, the space $C^k(\bar{I})$ is a Banach space.

When $k=0$, we omit the index and write $C(\bar{I})$ instead of $C^0(\bar{I})$. We have
$$
|u|_{C(\bar{I})}=\sup {x \in I}|u(x)|=\max {x \in \bar{I}}|u(x)| .
$$
Similarly, if $k=1$, we have
$$
|u|_{C^1(\bar{I})}=\sup {x \in I}|u(x)|+\sup {x \in I}\left|u^{\prime}(x)\right| .
$$
The support of $u$, supp $u$, of a continuous function $u$ on $I$ is defined as the closure in $I$ of the set ${x \in I: u(x) \neq 0}$. That is, supp $u$ is the smallest closed subset of $I$ such that $u=0$ in $I \backslash \operatorname{supp} u$. For example, let $w$ be the function defined on $\mathbb{R}$ given by
$$
w(x)= \begin{cases}e^{-\frac{1}{1-|x|^2}} & ,|x|<1, \ 0, & \text { otherwise. }\end{cases}
$$
Clearly, $\operatorname{supp} w$ is the closed interval ${x \in \mathbb{R}:|x| \leq 1}$.
We denote with $C_0^k(I)$ the set of all $u \in C^k(I)$ such that $\operatorname{supp} u \subset I$ and $\operatorname{supp} u$ is bounded. With these spaces, we construct the following (non Banach) space
$$
C_0^{\infty}(I)=\cap_{k \geq 0} C_0^k(I)
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Spaces of integrable functions

A non-negative measurable function $u$ is called Lebesgue integrable if its Lebesgue integral is finite. An arbitrary measurable function is integrable if $u^{+}$and $u^{-}$are each Lebesgue integrable; here, $u^{+}$and $u^{-}$denote the positive and negative parts of $u$, respectively.

Next, we illustrate a class of spaces that consists of Lebesgue integrable functions. Let $p$ be a real number, $1 \leq p<\infty$. We denote by $L^p(I)$ the set of all real-valued functions defined on $I$ such that
$$
\int_a^b|u(x)|^p d x<\infty
$$
Functions which are equal almost everywhere (i.e., equal, except on a set of measure zero) on $I$ are identified with each other. $L^p(I)$ is endowed with the norm
$$
|u|_{L^p(I)}:=\left(\int_a^b|u(x)|^p d x\right)^{1 / p}
$$
With this norm, the space $L^p(I)$ is a Banach space. If $1 \leq p \leq q<\infty$ and $I$ is bounded, then $L^q(I) \subseteq L^p(I)$, and for $u \in L^q(I)$ it holds that $|u|_{L^p(I)} \leq(b-a)^{1 / p-1 / q}|u|_{L^q(I)}$.

In the case $p=2$, the space $L^2(I)$ can be equipped with the inner product $(u, v):=\int_a^b u(x) v(x) d x$, and we have $|u|_{L^2(I)}=(u, u)^{1 / 2}$. It follows that $L^2(I)$ is a Hilbert space. Thus, the following Cauchy-Schwarz inequality holds:
$$
|(u, v)| \leq|u|_{L^2(I)}|v|_{L^2(I)}, \quad u, v \in L^2(I) .
$$

常微分方程代写

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Spaces of continuous functions

我们开始描述在开区间$I=(a, b), a<b$上由连续和连续可微函数组成的函数空间。

我们用$C^k(I)$表示在$I$上定义的所有连续实值函数的集合，使得对于所有$m$和$m \leq k$, $u^{(m)}:=\frac{d^m}{d x^m} u$在$I$上连续。如果是$m=1$，我们用$u^{\prime} ;$表示$u^{(1)}$，类似地，如果是$m=2$，我们用$u^{\prime \prime}$表示$u^{(2)}$。
假设$I$是有界的，我们用$C^k(\bar{I})$表示$C^k(I)$中所有$u$的集合，使得$u^{(m)}$可以从$I$扩展到$\bar{I}$上的一个连续函数($I$集合的闭包)，用于所有$m \leq k$。空间$C^k(\bar{I})$可配备规范
$$
|u|{C^k(I)}:=\sum{m \leq k} \sup _{x \in I}\left|u^{(m)}(x)\right| .
$$
有了这个范数，空间$C^k(\bar{I})$就是巴拿赫空间。

当使用$k=0$时，我们省略索引，而将$C^0(\bar{I})$写成$C(\bar{I})$。我们有
$$
|u|{C(\bar{I})}=\sup {x \in I}|u(x)|=\max {x \in \bar{I}}|u(x)| . $$ 同理，如果$k=1$，我们有 $$ |u|{C^1(\bar{I})}=\sup {x \in I}|u(x)|+\sup {x \in I}\left|u^{\prime}(x)\right| .
$$
连续函数$u$在$I$上的支持$u$ (supp $u$)被定义为集合${x \in I: u(x) \neq 0}$在$I$中的闭包。也就是说，supp $u$是$I$的最小封闭子集，使得$u=0$在$I \backslash \operatorname{supp} u$中。例如，设$w$为定义在$\mathbb{R}$上的函数，由
$$
w(x)= \begin{cases}e^{-\frac{1}{1-|x|^2}} & ,|x|<1, \ 0, & \text { otherwise. }\end{cases}
$$
显然，$\operatorname{supp} w$是封闭区间${x \in \mathbb{R}:|x| \leq 1}$。
我们用$C_0^k(I)$表示所有$u \in C^k(I)$的集合，使得$\operatorname{supp} u \subset I$和$\operatorname{supp} u$有界。利用这些空间，我们构造了下面的(非巴拿赫)空间
$$
C_0^{\infty}(I)=\cap_{k \geq 0} C_0^k(I)
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Spaces of integrable functions

非负可测函数$u$如果其勒贝格积分是有限的，则称为勒贝格可积函数。如果$u^{+}$和$u^{-}$都是勒贝格可积，则任意可测函数是可积的;其中，$u^{+}$和$u^{-}$分别表示$u$的正负部分。

接下来，我们举例说明一类由勒贝格可积函数组成的空间。设$p$为实数$1 \leq p<\infty$。我们用$L^p(I)$表示$I$上定义的所有实值函数的集合，使得
$$
\int_a^b|u(x)|^p d x<\infty
$$
在$I$上几乎处处相等的函数(即相等，除了一组测度为0的函数)彼此相等。$L^p(I)$被赋予了规范
$$
|u|{L^p(I)}:=\left(\int_a^b|u(x)|^p d x\right)^{1 / p} $$ 有了这个范数，空间$L^p(I)$就是巴拿赫空间。如果$1 \leq p \leq q<\infty$和$I$有界，则为$L^q(I) \subseteq L^p(I)$，对于$u \in L^q(I)$，则为$|u|{L^p(I)} \leq(b-a)^{1 / p-1 / q}|u|_{L^q(I)}$。

在案例$p=2$中，空间$L^2(I)$可以配备内积$(u, v):=\int_a^b u(x) v(x) d x$，我们有$|u|{L^2(I)}=(u, u)^{1 / 2}$。由此可知$L^2(I)$是一个希尔伯特空间。因此，下式Cauchy-Schwarz不等式成立: $$ |(u, v)| \leq|u|{L^2(I)}|v|_{L^2(I)}, \quad u, v \in L^2(I) .
$$

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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如果你也在 怎样代写常微分方程Ordinary Differential Equations 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。常微分方程Ordinary Differential Equations在数学中，常微分方程（ODE）是包含一个或多个独立变量的函数以及这些函数的导数的微分方程。术语普通是与术语偏微分方程相对应的，后者可能涉及一个以上的独立变量。

常微分方程Ordinary Differential Equations在常微分方程中，线性微分方程起着突出的作用，原因有几个。在物理学和应用数学中遇到的大多数基本函数和特殊函数都是线性微分方程的解（见整体函数）。当用非线性方程对物理现象进行建模时，一般用线性微分方程来近似，以便于求解。少数可以显式求解的非线性ODE，一般是通过将方程转化为等效的线性ODE来解决的（见，例如Riccati方程）。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写常微分方程ordinary differential equation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。我们的专家在代写常微分方程ordinary differential equation代写方面经验极为丰富，各种代写常微分方程ordinary differential equation相关的作业也就用不着说。

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Stability

The discussion on stability of stochastic differential equations and of their numerical approximations is more challenging than in the ODE case. In fact, we recall that in the latter case, stability of a solution is referred to as the

existence of a neighbourhood of an initial condition such that all solutions originating from this neighbourhood stay close to the solution with this initial condition as $x \rightarrow \infty$; see Section 6.1. This notion cannot be applied straightforwardly in the SDE case because of the presence of the Brownian motion and of jumps that have unbounded size. Moreover, for a similar reason, the notion of equilibrium solutions cannot be defined as the roots of a vector field.
Indeed, it seems natural to consider only the stability properties of the (deterministic) drift of a SDE and to transfer this notion of stability to the SDE model. This line of thought is presented in [102] concerning numerical approximations to the following SDE:
$$
d y(x)=-a y(x) d x+b d W(x)
$$
where $a, b \in \mathbb{R}, a, b>0$. The EM approximation to this problem is given by
$$
y_{i+1}=(1-a h) y_i+b \Delta W_{i+1}, \quad i=0, \ldots, M-1 .
$$
Now, it is clear that, taking $b=0$ in (13.19), the zero solution is globally asymptotically stable, independently of the initial value $y_0$ with $\mathbb{E}\left[y_0^2\right]<\infty$. Moreover, in [102] it is shown that for any $b>0$, the numerical solution $y_i$ has its second-order moment $\mathbb{E}\left[y_i^2\right]$ that is uniformly bounded in $i$. On the other hand, if $a<0$, then the zero solution is unstable, and the second-order moment of the numerical solution tends to infinity. However, notice that $y=0$ is not a solution to (13.19) nor to (13.20), and thus considering the zero solution as a sort of equilibrium solution is problematic.

The lack of an universally accepted notion of equilibrium solutions for a SDE is the motivation for the discussion in [26], where a stable equilibrium solution of a SDE is a stochastic stationary solution that attracts all solutions forward in time in pathwise sense. This notion is illustrated for the case (13.19) and (13.20) noticing that it corresponds to the Ornstein-Uhlenbeck process, which is known to have a stochastic stationary solution; see the discussion on (13.7). Specifically, notice that the solution to (13.19) with a given initial condition $y_0$ is given by
$$
y(x)=y_0 e^{-a x}+b e^{-a x} \int_0^x e^{a s} d W(s) .
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Piecewise deterministic processes

In this section, we illustrate a class of stochastic processes that consist of a set of differential equations that change their dynamical structure at random points in time following a Markov process. A first general formulation of these systems was given by Mark Herbert Ainsworth Davis in [41], where they are named piecewise deterministic processes (PDP). Piecewise deterministic processes appear in probability calculus and operation research, stochastic hybrid systems, queuing models, reliability analysis, statistical physics, and financial mathematics. In this section, we deal with a class of PDP models described by a state function that is continuous in time and driven by a discrete state Markov process.

We focus on processes that switch randomly between deterministic dynamics driven by the stochastic process $\mathcal{S}(x)$, which is a discrete-state stochastic jump process where the influence of the past is erased at the epochs of jumps. Specifically, our PDP model consists of an ODE where the driving function of the dynamics is affected by this process. The state of this model is represented by $y:[0, \infty) \rightarrow \mathbb{R}$, and it is governed by the following equation:
$$
y^{\prime}(x)=A_{\mathcal{S}(x)}(y(x)), \quad x \in[0, \infty),
$$
where $\mathcal{S}(x):[0, \infty[\rightarrow \mathbb{S}$ is a Markov process with discrete states $\mathbb{S}=$ ${1, \ldots, S}$. Correspondingly, given $s \in \mathbb{S}$, we say that the dynamics of the PDP model is in the state $s$, and it is driven by the function $A_s: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$, that belongs to a given set of functions $\left{A_1, \ldots, A_S\right}$. We require that all $A_s(\cdot), s \in \mathbb{S}$, be Lipschitz continuous, so that for fixed $s$, the solution $y(x)$ exists and is unique and bounded. The initial condition for this PDP model is specified with $y(0)=y_0$, and the initial state $\mathcal{S}(0)=s_0$. For this choice, one can assume a uniform distribution, and $y_0$ may be prescribed with an initial $\mathrm{PDF}$ given by $f_{s_0}$.

The process $\mathcal{S}(x)$ is characterised by an exponential PDF $\psi_s: \mathbb{R}^{+} \rightarrow \mathbb{R}^{+}$, of the lengths of the time intervals between transition times (life times), as follows:
$$
\psi_s(\tau)=\lambda_s e^{-\lambda_s \tau}, \quad \int_0^{\infty} \psi_s(\tau) d \tau=1,
$$
for each state $s \in \mathbb{S}$ with intensity $\lambda_s$. Therefore $\psi_s$ is the PDF for the time that the system stays in the state $s$, that is, the time between consecutive events of a Poisson process.

常微分方程代写

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Stability

讨论随机微分方程及其数值逼近的稳定性比讨论ODE的稳定性更具挑战性。事实上，我们记得在后一种情况下，解的稳定性被称为

初值条件的邻域的存在性，使得从该邻域出发的所有解都接近该初值条件为$x \rightarrow \infty$的解;参见6.1节。这个概念不能直接应用于SDE的情况，因为存在布朗运动和具有无界大小的跳跃。此外，由于类似的原因，平衡解的概念不能被定义为向量场的根。
实际上，只考虑SDE(确定性)漂移的稳定性特性并将这种稳定性概念转移到SDE模型中似乎是很自然的。这种思路在[102]中提出，涉及以下SDE的数值近似:
$$
d y(x)=-a y(x) d x+b d W(x)
$$
在哪里$a, b \in \mathbb{R}, a, b>0$。这个问题的EM近似由
$$
y_{i+1}=(1-a h) y_i+b \Delta W_{i+1}, \quad i=0, \ldots, M-1 .
$$
现在，很明显，取式(13.19)中的$b=0$，零解是全局渐近稳定的，与$\mathbb{E}\left[y_0^2\right]<\infty$的初值$y_0$无关。此外，在[102]中表明，对于任何$b>0$，数值解$y_i$都有其二阶矩$\mathbb{E}\left[y_i^2\right]$，该二阶矩在$i$内均匀有界。另一方面，如果$a<0$，则零解是不稳定的，且数值解的二阶矩趋于无穷。然而，请注意$y=0$既不是(13.19)也不是(13.20)的解，因此将零解视为一种平衡解是有问题的。

缺乏普遍接受的SDE平衡解的概念是[26]中讨论的动机，其中SDE的稳定平衡解是随机平稳解，它在路径意义上吸引所有解在时间上向前。这个概念在(13.19)和(13.20)的例子中得到说明，注意到它对应于已知具有随机平稳解的Ornstein-Uhlenbeck过程;参见(13.7)的讨论。特别地，注意(13.19)在给定初始条件$y_0$下的解由
$$
y(x)=y_0 e^{-a x}+b e^{-a x} \int_0^x e^{a s} d W(s) .
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Piecewise deterministic processes

在本节中，我们举例说明一类随机过程，它由一组微分方程组成，这些微分方程在马尔可夫过程的随机时间点改变其动态结构。Mark Herbert Ainsworth Davis在[41]中给出了这些系统的第一个一般公式，并将其命名为分段确定性过程(PDP)。分段确定性过程出现在概率演算和运筹学、随机混合系统、排队模型、可靠性分析、统计物理和金融数学中。在本节中，我们处理一类由状态函数描述的PDP模型，该状态函数在时间上是连续的，并由离散状态马尔可夫过程驱动。

我们关注的是由随机过程$\mathcal{S}(x)$驱动的确定性动力学之间随机切换的过程，这是一个离散状态随机跳跃过程，其中过去的影响在跳跃时期被抹去。具体来说，我们的PDP模型由一个ODE组成，其中动力学的驱动函数受到该过程的影响。模型的状态用$y:[0, \infty) \rightarrow \mathbb{R}$表示，由下式控制:
$$
y^{\prime}(x)=A_{\mathcal{S}(x)}(y(x)), \quad x \in[0, \infty),
$$
其中$\mathcal{S}(x):[0, \infty[\rightarrow \mathbb{S}$是离散状态的马尔可夫过程$\mathbb{S}=$${1, \ldots, S}$。相应地，给定$s \in \mathbb{S}$，我们说PDP模型的动态处于状态$s$，并且它由函数$A_s: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$驱动，该函数属于给定的函数集$\left{A_1, \ldots, A_S\right}$。我们要求所有$A_s(\cdot), s \in \mathbb{S}$都是Lipschitz连续的，因此对于固定$s$，解$y(x)$存在并且是唯一有界的。这个PDP模型的初始条件是$y(0)=y_0$，初始状态是$\mathcal{S}(0)=s_0$。对于这种选择，我们可以假设一个均匀分布，并且$y_0$可以用$f_{s_0}$给出的初始$\mathrm{PDF}$来规定。

过程$\mathcal{S}(x)$的特征是一个指数PDF $\psi_s: \mathbb{R}^{+} \rightarrow \mathbb{R}^{+}$，在过渡时间(寿命时间)之间的时间间隔的长度，如下所示:
$$
\psi_s(\tau)=\lambda_s e^{-\lambda_s \tau}, \quad \int_0^{\infty} \psi_s(\tau) d \tau=1,
$$
对于每个状态$s \in \mathbb{S}$，强度$\lambda_s$。因此$\psi_s$是系统保持在$s$状态的时间的PDF，即泊松过程连续事件之间的时间。

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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。

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

R语言代写	问卷设计与分析代写
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常微分方程Ordinary Differential Equations在常微分方程中，线性微分方程起着突出的作用，原因有几个。在物理学和应用数学中遇到的大多数基本函数和特殊函数都是线性微分方程的解（见整体函数）。当用非线性方程对物理现象进行建模时，一般用线性微分方程来近似，以便于求解。少数可以显式求解的非线性ODE，一般是通过将方程转化为等效的线性ODE来解决的（见，例如Riccati方程）。

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数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Parameter identification with a tumor growth model

Many inverse problems with ODEs require to identify the value of some parameters in the ODE system to fit measured data that should be modelled by this system. This procedure is also called calibration. In this section, we present a problem where only two parameters need to be identified, thus in this case $q$ is finite dimensional, and the calibration problem can be easily formulated and solved by a direct search method.

We consider a model for cancer development involving the coupled dynamics of the tumor volume $p$ and the carrying capacity $v$. One of the most commonly used models for tumor growth is based on the following Gompertz law of mortality proposed by Benjamin Gompertz:
$$
p^{\prime}=p(a-\xi \log (p)),
$$
where $\xi>0$ is a tumor growth factor, and $a$ denotes the proliferation rate of the cells, we have $a>\xi>0$. While $a$ is constant, the death rate $\xi \log (p)$ increases with a growing tumor volume $p$. The carrying capacity for tumor cells is denoted with $v$ and is given by
$$
v=\exp \left(\frac{a}{\xi}\right)
$$
Using this normalised carrying capacity, we obtain
$$
p^{\prime}=\xi p\left(\frac{a}{\xi}-\log (p)\right)=\xi p\left[\log \left(\exp \left(\frac{a}{\xi}\right)\right)-\log (p)\right]=-\xi p \log \left(\frac{p}{v}\right)
$$
For $p0\right)$ until $p=v$. For $p>v$, the tumor shrinks $\left(p^{\prime}<0\right)$ again until $p=v$ is reached.
Next, we consider a time-varying carrying capacity $v$. The basic idea is a combination of stimulatory $(S)$ and inhibitory $(I)$ effects as follows:
$$
v^{\prime}=S(p, v)-I(p, v)
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Finite-dimensional game problems

A game can be interpreted as a coupled optimisation problem; however, the concept of optimality is elusive and leads to different solution methods. For our purpose, we focus on the case of two “players,” each of which is aiming at achieving an objective in a noncooperative and competitive way. It is the latter fact that makes the action of the two players coupled.

In this section, we introduce our terminology considering an abstract continuous game problem with two players. In our discussion, the two players are identified with points $u_1 \in U_1$ and $u_2 \in U_2$, where $U_1$ and $U_2$ are two compact and convex subsets of a normed space $B$. We call the game finite-dimensional if such is $B$. However, the terminology and many of the statements in this introductory section are valid also if $B$ is infinite-dimensional.

The purpose of each player is to minimise its own associated real-valued objective function, which nevertheless may depend explicitly or implicitly on both $u_1$ and $u_2$. We denote these functions with $\Phi_1\left(u_1, u_2\right)$ for the player $u_1$, and $\Phi_2\left(u_1, u_2\right)$ for the player $u_2$.

In general, it is not possible to find an optimal pair $\left(u_1^, u_2^\right)$ such that $\Phi_1$ and $\Phi_2$ attain both their global minimum. For this reason, we need a solution concept that encodes an equilibrium of the game where both players achieve the best possible value of their respective objectives. In the following, we consider the concept of the so-called Nash equilibrium proposed by John Forbes Nash, Jr.; see [107, 108].

Definition 12.1 A pair $\left(u_1^, u_2^\right) \in U_1 \times U_2$ is a Nash equilibrium (NE) if:
(a) the point $u_1^* \in U_1$ is the best choice of player 1 in reply to the strategy $u_2^* \in U_2$ adopted by the second player:
$$
\Phi_1\left(u_1^, u_2^\right)=\min {u_1 \in U_1} \Phi_1\left(u_1, u_2^\right) ; \text { and } $$ (b) the point $u_2^ \in U_2$ is the best choice of player 2 in reply to the strategy $u_1^* \in U_1$ adopted by the first player:
$$
\Phi_2\left(u_1^, u_2^\right)=\min {u_2 \in U_2} \Phi_2\left(u_1^*, u_2\right) .
$$

常微分方程代写

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Parameter identification with a tumor growth model

许多ODE的反问题需要识别ODE系统中某些参数的值，以拟合该系统应建模的测量数据。这个过程也称为校准。在本节中，我们提出了一个只需要识别两个参数的问题，因此在这种情况下$q$是有限维的，并且可以很容易地通过直接搜索方法制定和解决校准问题。

我们考虑一个癌症发展的模型，涉及肿瘤体积$p$和承载能力$v$的耦合动力学。最常用的肿瘤生长模型之一是基于Benjamin Gompertz提出的Gompertz死亡率定律:
$$
p^{\prime}=p(a-\xi \log (p)),
$$
其中$\xi>0$是肿瘤生长因子，$a$表示细胞的增殖率，我们有$a>\xi>0$。虽然$a$是恒定的，但死亡率$\xi \log (p)$随着肿瘤体积的增大而增加$p$。肿瘤细胞的承载能力用$v$表示，由式给出
$$
v=\exp \left(\frac{a}{\xi}\right)
$$
利用这个归一化的承载能力，我们得到
$$
p^{\prime}=\xi p\left(\frac{a}{\xi}-\log (p)\right)=\xi p\left[\log \left(\exp \left(\frac{a}{\xi}\right)\right)-\log (p)\right]=-\xi p \log \left(\frac{p}{v}\right)
$$
从$p0\right)$到$p=v$。对于$p>v$，肿瘤再次收缩$\left(p^{\prime}<0\right)$，直到到达$p=v$。
接下来，我们考虑时变的承载能力$v$。其基本思想是刺激$(S)$和抑制$(I)$效应的结合，如下所示:
$$
v^{\prime}=S(p, v)-I(p, v)
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Finite-dimensional game problems

游戏可以被理解为一个耦合优化问题;然而，最优性的概念是难以捉摸的，导致了不同的求解方法。为了达到我们的目的，我们关注两个“玩家”的情况，每个玩家的目标都是通过非合作和竞争的方式实现目标。正是后者使得两个玩家的行动相结合。

在本节中，我们将介绍考虑两个参与者的抽象连续博弈问题的术语。在我们的讨论中，两个参与者用点$u_1 \in U_1$和$u_2 \in U_2$来标识，其中$U_1$和$U_2$是赋范空间$B$的两个紧子集和凸子集。我们称游戏为有限维，如果它是$B$。但是，如果$B$是无限维的，本介绍部分中的术语和许多陈述也有效。

每个玩家的目的是最小化其自身相关的实值目标函数，尽管如此，它可能明确或隐含地依赖于$u_1$和$u_2$。我们用$\Phi_1\left(u_1, u_2\right)$表示玩家$u_1$, $\Phi_2\left(u_1, u_2\right)$表示玩家$u_2$来表示这些函数。

一般来说，不可能找到一个最优对$\left(u_1^, u_2^\right)$，使得$\Phi_1$和$\Phi_2$同时达到它们的全局最小值。出于这个原因，我们需要一个解决方案概念，编码游戏的平衡，使双方玩家实现各自目标的最佳可能价值。在下面，我们考虑所谓的纳什均衡的概念，由约翰·福布斯·纳什提出;参见[107,108]。

12.1一对$\left(u_1^, u_2^\right) \in U_1 \times U_2$是纳什均衡(NE)，如果:
(a)对于第二个参与人采取的策略$u_2^* \in U_2$，点$u_1^* \in U_1$是参与人1的最佳选择;
$$
\Phi_1\left(u_1^, u_2^\right)=\min {u_1 \in U_1} \Phi_1\left(u_1, u_2^\right) ; \text { and } $$ (b)对于第一个参与人采取的策略$u_1^* \in U_1$，点$u_2^ \in U_2$是参与人2的最佳选择;
$$
\Phi_2\left(u_1^, u_2^\right)=\min {u_2 \in U_2} \Phi_2\left(u_1^*, u_2\right) .
$$

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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如果你也在 怎样代写常微分方程Ordinary Differential Equations 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。常微分方程Ordinary Differential Equations在数学中，常微分方程（ODE）是包含一个或多个独立变量的函数以及这些函数的导数的微分方程。术语普通是与术语偏微分方程相对应的，后者可能涉及一个以上的独立变量。

常微分方程Ordinary Differential Equations在常微分方程中，线性微分方程起着突出的作用，原因有几个。在物理学和应用数学中遇到的大多数基本函数和特殊函数都是线性微分方程的解（见整体函数）。当用非线性方程对物理现象进行建模时，一般用线性微分方程来近似，以便于求解。少数可以显式求解的非线性ODE，一般是通过将方程转化为等效的线性ODE来解决的（见，例如Riccati方程）。

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数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Optimality conditions in Hamiltonian form

In this section, we discuss the characterisation of optimal control solutions using the Hamiltonian formulation. For this purpose, we consider the following optimal control problem:
$$
\left{\begin{aligned}
\min J(y, u): & =\int_a^b \ell(x, y(x), u(x)) d x+g(b, y(b)) \
\text { s.t. } \quad y^{\prime}(x) & =f(x, y(x), u(x)), \quad y(a)=y_a,
\end{aligned}\right.
$$
where $\ell, f, g \in C^1$, and we choose $n=1$ and $m=1$.
Let $u^$ be an optimal control and global minimum of $\hat{J}(u)$ in $U$. Variations of $u^$ can be formulated as follows:
$$
u=u^*+\alpha \delta u
$$

where $\alpha>0$. Corresponding to this variation of the optimal control, we obtain a state $y$ of the controlled model that can be written as follows:
$$
y=y^+\alpha \delta y $$ where $y^=S\left(u^\right)$ is the state corresponding to the optimal control $u^$, and $\delta y=\partial_u S\left(u^\right) \delta u$ solves the linearised constraint problem $$ \delta y^{\prime}=\frac{\partial f}{\partial y}\left(x, y^, u^\right) \delta y+\frac{\partial f}{\partial u}\left(x, y^, u^*\right) \delta u, \quad \delta y(a)=0 .
$$
The Lagrange functional corresponding to (10.19) is given by
$$
\begin{aligned}
\mathcal{L}(y, u, p) & =J(y, u)+\int_a^b\left(y^{\prime}(x)-f(x, y(x), u(x))\right) p(x) d t \
& =g(b, y(b))+\int_a^b\left(\ell(x, y(x), u(x))+\left(y^{\prime}(x)-f(x, y(x), u(x))\right) p(x)\right) d x
\end{aligned}
$$
Now, we define the Hamilton-Pontryagin (HP) function as follows:
$$
\mathcal{H}(x, y, u, p)=p f(x, y, u)-\ell(x, y, u)
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|The Pontryagin’s maximum principle

In the previous section, we have illustrated an equivalent formulation of the optimality system (10.17) (in the scalar case) given by (10.21)-(10.23). In addition, we have also noticed that optimality leads to the fact that the Hamilton-Pontryagin function should have a maximum with respect to $u$. On the other hand, we see that the Lagrange and Hamiltonian-like formulation cannot be applied if $\mathcal{H}$ given in $(10.20)$, and thus $f$ and $\ell$, are not differentiable with respect to $u$. It is also not possible to extend this framework to the case where $K_{a d}$ is not convex or represents a discrete set of values.

These remarks lead to the formulation of the optimal control theory developed by Lew Semjonowitsch Pontryagin and his research team, where all these limitations are simply removed with the characterisation of optimality of $\left(y^, u^, p^\right)$ as follows: $$ \mathcal{H}\left(x, y^(x), u^(x), p^(x)\right) \geq \mathcal{H}\left(x, y^(x), v, p^(x)\right)
$$

for all $v \in K_{a d}$ and almost all $x \in[a, b]$. Clearly, assuming that $\mathcal{H}$ is differentiable with respect to $u$, this characterisation implies that
$$
\frac{\partial \mathcal{H}}{\partial u}\left(x, y^(x), u^(x), p^(x)\right)\left(v-u^(x)\right) \leq 0, \quad v \in K_{a d}
$$
for almost all $x \in[a, b]$.
We start our discussion on the Pontryagin’s framework with an illustration of a general setting that is presented in all details in [42]; see also the references therein. For this purpose, we recall a few transformations that can be performed on an ODE optimal control problem.
Consider the following functional with free endpoints:
$$
J(y, u)=\int_a^b \ell(x, y, u) d x+g_1(a, y(a))+g_2(b, y(b)) .
$$
We introduce the variable $z$, as in (10.5), as the solution to $z^{\prime}=\ell(x, y, u)$, $z(a)=0$. With this variable, the functional (10.24) becomes
$$
J(a, y(a), b, y(b), z(b))=g_1(a, y(a))+g_2(b, y(b))+z(b) .
$$

常微分方程代写

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Optimality conditions in Hamiltonian form

在本节中，我们讨论使用哈密顿公式的最优控制解的特征。为此，我们考虑以下最优控制问题:
$$
\left{\begin{aligned}
\min J(y, u): & =\int_a^b \ell(x, y(x), u(x)) d x+g(b, y(b)) \
\text { s.t. } \quad y^{\prime}(x) & =f(x, y(x), u(x)), \quad y(a)=y_a,
\end{aligned}\right.
$$
其中$\ell, f, g \in C^1$，我们选择$n=1$和$m=1$。
设$u^$为最优控制，在$U$中$\hat{J}(u)$为全局最小值。$u^$的变式可以表示为:
$$
u=u^*+\alpha \delta u
$$

在哪里$\alpha>0$。与最优控制的这种变化相对应，我们得到被控模型的状态$y$，其表达式为:
$$
y=y^+\alpha \delta y $$其中$y^=S\left(u^\right)$为最优控制对应的状态$u^$, $\delta y=\partial_u S\left(u^\right) \delta u$求解线性化约束问题$$ \delta y^{\prime}=\frac{\partial f}{\partial y}\left(x, y^, u^\right) \delta y+\frac{\partial f}{\partial u}\left(x, y^, u^*\right) \delta u, \quad \delta y(a)=0 .
$$
式(10.19)对应的拉格朗日泛函由式给出
$$
\begin{aligned}
\mathcal{L}(y, u, p) & =J(y, u)+\int_a^b\left(y^{\prime}(x)-f(x, y(x), u(x))\right) p(x) d t \
& =g(b, y(b))+\int_a^b\left(\ell(x, y(x), u(x))+\left(y^{\prime}(x)-f(x, y(x), u(x))\right) p(x)\right) d x
\end{aligned}
$$
现在，我们定义Hamilton-Pontryagin (HP)函数如下:
$$
\mathcal{H}(x, y, u, p)=p f(x, y, u)-\ell(x, y, u)
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|The Pontryagin’s maximum principle

在前一节中，我们已经说明了(10.21)-(10.23)给出的最优性系统(10.17)(在标量情况下)的等效公式。此外，我们还注意到，最优性导致Hamilton-Pontryagin函数对于$u$应该有一个最大值。另一方面，我们看到，如果$(10.20)$中给出$\mathcal{H}$，类拉格朗日和类哈密顿公式就不能应用，因此$f$和$\ell$对于$u$是不可导的。也不可能将此框架扩展到$K_{a d}$不是凸的或表示一组离散值的情况。

这些评论导致了Lew Semjonowitsch Pontryagin和他的研究小组开发的最优控制理论的制定，其中所有这些限制都被简单地消除了$\left(y^, u^, p^\right)$的最优性特征，如下所示: $$ \mathcal{H}\left(x, y^(x), u^(x), p^(x)\right) \geq \mathcal{H}\left(x, y^(x), v, p^(x)\right)
$$

对于所有$v \in K_{a d}$和几乎所有$x \in[a, b]$。显然，假设$\mathcal{H}$相对于$u$是可微的，这个特征意味着
$$
\frac{\partial \mathcal{H}}{\partial u}\left(x, y^(x), u^(x), p^(x)\right)\left(v-u^(x)\right) \leq 0, \quad v \in K_{a d}
$$
对于几乎所有的$x \in[a, b]$。
我们开始讨论庞特里亚金的框架，以一个一般背景的插图为例，在[42]中有详细介绍;另见其中的参考文献。为此，我们回顾一些可以在ODE最优控制问题上执行的转换。
考虑以下具有自由端点的函数:
$$
J(y, u)=\int_a^b \ell(x, y, u) d x+g_1(a, y(a))+g_2(b, y(b)) .
$$
我们引入变量$z$，如(10.5)中所示，作为$z^{\prime}=\ell(x, y, u)$, $z(a)=0$的解决方案。有了这个变量，函数(10.24)变成
$$
J(a, y(a), b, y(b), z(b))=g_1(a, y(a))+g_2(b, y(b))+z(b) .
$$

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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）。

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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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常微分方程Ordinary Differential Equations在常微分方程中，线性微分方程起着突出的作用，原因有几个。在物理学和应用数学中遇到的大多数基本函数和特殊函数都是线性微分方程的解（见整体函数）。当用非线性方程对物理现象进行建模时，一般用线性微分方程来近似，以便于求解。少数可以显式求解的非线性ODE，一般是通过将方程转化为等效的线性ODE来解决的（见，例如Riccati方程）。

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数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|The Weierstrass-Erdmann conditions

At the beginning of this chapter, we have given a few examples where a calculus of variation problem admits minimisers that are not in $C^1([a, b])$; see Example $9.1,(3)$. We also have mentioned that relaxation, that is, enlarging the space where solutions are sought, is a way to address this problem. In view of this strategy, the first reasonable step is to consider the class of piecewise $C^1$ functions defined as follows.

Definition 9.7 A function $y \in C([a, b])$ is called piecewise in $C^1$ if there are at most finitely many (corner) points $a=x_0<x_1<\ldots<x_{N+1}=b$ such that $y \in C^1\left(\left[x_k, x_{k+1}\right]\right), k=0, \ldots, N$. We denote this space with $C_{p w}^1([a, b])$. (Clearly, $C_{p w}^1([a, b]) \subset H^1(a, b)$.)

Notice that we have already considered this class of functions in Section 3.2; see also the Appendix.

Now, the question arises of how to characterise $C_{p w}^1$ solutions to (9.15)(9.16) in the EL framework. We have that such extremals must satisfy the EL equation in all intervals $\left[x_k, x_{k+1}\right], k=0, \ldots, N$. Moreover, the following Weierstrass-Erdmann (WE) corner conditions must be satisfied. These conditions are named after Karl Theodor Wilhelm Weierstrass and Georg Erdmann.
Theorem 9.12 Suppose that $\ell \in C^2$ and $y$ is a weak local minimiser in $C_{p w}^1([a, b])$. Then at any discontinuity point $x_k$ of the derivative of $y$, the following holds:
$$
\frac{\partial \ell}{\partial y^{\prime}}\left(x_k, y\left(x_k\right), y^{\prime}\left(x_k^{-}\right)\right)=\frac{\partial \ell}{\partial y^{\prime}}\left(x_k, y\left(x_k\right), y^{\prime}\left(x_k^{+}\right)\right),
$$
where $y^{\prime}\left(x_k^{-}\right)=\lim {x \rightarrow x_k^{-}} y^{\prime}(x)$ and $y^{\prime}\left(x_k^{+}\right)=\lim {x \rightarrow x_k^{+}} y^{\prime}(x)$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Approximation of Sturm-Liouville problems

In the previous sections of this chapter, we have discussed initial-value problems; however, many ODE’s application problems consist of boundaryand eigenvalue-problems; see Section 7.2. For these problems, a different numerical approximation strategy is required that we discuss below. Specifically, we focus on problems formulated with the Sturm-Liouville operator given by
$$
\mathcal{A} y=\frac{d}{d x}\left(p(x) \frac{d y}{d x}\right)+q(x) y .
$$
In the interval $I=[a, b]$, we consider the following Sturm-Liouville eigenvalue problem:
$$
\begin{aligned}
\mathcal{A} y+\lambda r(x) y & =0 \
\alpha_0 y(a)+\alpha_1 y^{\prime}(a) & =0 \
\delta_0 y(b)+\delta_1 y^{\prime}(b) & =0
\end{aligned}
$$
where $q, r \in C(I), p \in C^1(I)$, and $p(x)>0, r(x)>0$ in $I$, and $\left|\alpha_0\right|+\left|\alpha_1\right| \neq 0$, $\left|\delta_0\right|+\left|\delta_1\right| \neq 0$

We consider a uniform grid of points on $I,\left(x_i\right){i=0}^N, N>1$, where $x_i=$ $a+i h, h=(b-a) / N$. These grid points define sub-intervals $\left[x{i-1}, x_i\right], i=$ $1, \ldots, N$, that we call volumes or cells. The central nodes (midpoints) of these volumes are given by $\xi_i=a+\left(i-\frac{1}{2}\right) h, i=1, \ldots, N$.

常微分方程代写

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|The Kepler problem

开普勒问题是一个经典的哈密顿动力学问题，有三个不变量:哈密顿(能量)函数、角动量和所谓的龙格-伦兹向量。这个问题是以约翰内斯·开普勒的名字命名的，他以行星运动定律而闻名，它通常指的是两点大质量粒子通过引力相互作用的运动。特别地，在有界轨道的情况下，这个运动由闭合和周期轨道组成。

开普勒二体问题可以重新表述为引入质心和位移矢量概念的一体问题，我们将在下面讨论。设$y1(x)$和$y2(x)$分别表示两个质量为$m_1$和$m_2$的粒子在$\mathbb{R}^3$参照系中$x$时刻的位置。用$F{i j}$表示由于与质量$j$, $i, j=1,2, i \neq j$相互作用而作用在质量$i$上的引力。根据牛顿第三定律和万有引力定律，我们有$F{12}=-F_{21}$，以及下面的公式:
$$
F_{12}=-G \frac{m_1 m_2}{\left|y1(x)-y_2(x)\right|^3}\left(y_1(x)-y_2(x)\right), $$其中$G$是引力常数。因此，根据牛顿第二定律，我们得到 $$ m_1 y_1^{\prime \prime}(x)=F{12}, \quad m_2 y2^{\prime \prime}(x)=-F{12} .
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Approximation of Sturm-Liouville problems

在本章的前几节中，我们讨论了初值问题;然而，许多微分方程的应用问题由边值问题和特征值问题组成;参见7.2节。对于这些问题，我们将在下面讨论一种不同的数值近似策略。具体地说，我们关注用Sturm-Liouville算子表述的问题
$$
\mathcal{A} y=\frac{d}{d x}\left(p(x) \frac{d y}{d x}\right)+q(x) y .
$$
在$I=[a, b]$区间内，我们考虑如下Sturm-Liouville特征值问题:
$$
\begin{aligned}
\mathcal{A} y+\lambda r(x) y & =0 \
\alpha_0 y(a)+\alpha_1 y^{\prime}(a) & =0 \
\delta_0 y(b)+\delta_1 y^{\prime}(b) & =0
\end{aligned}
$$
其中$I$和$\left|\alpha_0\right|+\left|\alpha_1\right| \neq 0$中的$q, r \in C(I), p \in C^1(I)$和$p(x)>0, r(x)>0$， $\left|\delta_0\right|+\left|\delta_1\right| \neq 0$

我们考虑$I,\left(x_i\right){i=0}^N, N>1$上的一个均匀网格，其中$x_i=$$a+i h, h=(b-a) / N$。这些网格点定义子区间$\left[x{i-1}, x_i\right], i=$$1, \ldots, N$，我们称之为体积或单元。这些体量的中心节点(中点)由$\xi_i=a+\left(i-\frac{1}{2}\right) h, i=1, \ldots, N$给出。

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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如果你也在 怎样代写常微分方程Ordinary Differential Equations 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。常微分方程Ordinary Differential Equations在数学中，常微分方程（ODE）是包含一个或多个独立变量的函数以及这些函数的导数的微分方程。术语普通是与术语偏微分方程相对应的，后者可能涉及一个以上的独立变量。

常微分方程Ordinary Differential Equations在常微分方程中，线性微分方程起着突出的作用，原因有几个。在物理学和应用数学中遇到的大多数基本函数和特殊函数都是线性微分方程的解（见整体函数）。当用非线性方程对物理现象进行建模时，一般用线性微分方程来近似，以便于求解。少数可以显式求解的非线性ODE，一般是通过将方程转化为等效的线性ODE来解决的（见，例如Riccati方程）。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写常微分方程ordinary differential equation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。我们的专家在代写常微分方程ordinary differential equation代写方面经验极为丰富，各种代写常微分方程ordinary differential equation相关的作业也就用不着说。

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|The Kepler problem

The Kepler problem is a classical problem of Hamiltonian dynamics with three invariants: the Hamiltonian (energy) function, the angular momentum, and the so-called Runge-Lenz vector. This problem is named after Johannes Kepler, known for his laws of planetary motion, and it usually refers to the motion of two point massive particles that interact through a gravitational force. In particular, in the case of bounded orbits, this motion consists of closed and periodic orbits.

The Kepler two-body problem can be reformulated as a one-body problem introducing the concept of center of mass and displacement vector as we discuss next. Let $y1(x)$ and $y_2(x)$ denote the position in a $\mathbb{R}^3$ reference system of the two particles with mass $m_1$ and $m_2$, respectively, at time $x$. Denote with $F{i j}$ the gravitational force on mass $i$ due to its interaction with mass $j$, $i, j=1,2, i \neq j$. By Newton’s third law and the gravitational law, we have $F_{12}=-F_{21}$, and the following:
$$
F_{12}=-G \frac{m_1 m_2}{\left|y1(x)-y_2(x)\right|^3}\left(y_1(x)-y_2(x)\right), $$ where $G$ is the gravitational constant. Therefore, by Newton’s second law, we obtain $$ m_1 y_1^{\prime \prime}(x)=F{12}, \quad m_2 y2^{\prime \prime}(x)=-F{12} .
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Approximation of Sturm-Liouville problems

In the previous sections of this chapter, we have discussed initial-value problems; however, many ODE’s application problems consist of boundaryand eigenvalue-problems; see Section 7.2. For these problems, a different numerical approximation strategy is required that we discuss below. Specifically, we focus on problems formulated with the Sturm-Liouville operator given by
$$
\mathcal{A} y=\frac{d}{d x}\left(p(x) \frac{d y}{d x}\right)+q(x) y .
$$
In the interval $I=[a, b]$, we consider the following Sturm-Liouville eigenvalue problem:
$$
\begin{aligned}
\mathcal{A} y+\lambda r(x) y & =0 \
\alpha_0 y(a)+\alpha_1 y^{\prime}(a) & =0 \
\delta_0 y(b)+\delta_1 y^{\prime}(b) & =0
\end{aligned}
$$
where $q, r \in C(I), p \in C^1(I)$, and $p(x)>0, r(x)>0$ in $I$, and $\left|\alpha_0\right|+\left|\alpha_1\right| \neq 0$, $\left|\delta_0\right|+\left|\delta_1\right| \neq 0$

We consider a uniform grid of points on $I,\left(x_i\right){i=0}^N, N>1$, where $x_i=$ $a+i h, h=(b-a) / N$. These grid points define sub-intervals $\left[x{i-1}, x_i\right], i=$ $1, \ldots, N$, that we call volumes or cells. The central nodes (midpoints) of these volumes are given by $\xi_i=a+\left(i-\frac{1}{2}\right) h, i=1, \ldots, N$.

常微分方程代写

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|The Kepler problem

开普勒问题是一个经典的哈密顿动力学问题，有三个不变量:哈密顿(能量)函数、角动量和所谓的龙格-伦兹向量。这个问题是以约翰内斯·开普勒的名字命名的，他以行星运动定律而闻名，它通常指的是两点大质量粒子通过引力相互作用的运动。特别地，在有界轨道的情况下，这个运动由闭合和周期轨道组成。

开普勒二体问题可以重新表述为引入质心和位移矢量概念的一体问题，我们将在下面讨论。设$y1(x)$和$y2(x)$分别表示两个质量为$m_1$和$m_2$的粒子在$\mathbb{R}^3$参照系中$x$时刻的位置。用$F{i j}$表示由于与质量$j$, $i, j=1,2, i \neq j$相互作用而作用在质量$i$上的引力。根据牛顿第三定律和万有引力定律，我们有$F{12}=-F_{21}$，以及下面的公式:
$$
F_{12}=-G \frac{m_1 m_2}{\left|y1(x)-y_2(x)\right|^3}\left(y_1(x)-y_2(x)\right), $$其中$G$是引力常数。因此，根据牛顿第二定律，我们得到 $$ m_1 y_1^{\prime \prime}(x)=F{12}, \quad m_2 y2^{\prime \prime}(x)=-F{12} .
$$

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Approximation of Sturm-Liouville problems

在本章的前几节中，我们讨论了初值问题;然而，许多微分方程的应用问题由边值问题和特征值问题组成;参见7.2节。对于这些问题，我们将在下面讨论一种不同的数值近似策略。具体地说，我们关注用Sturm-Liouville算子表述的问题
$$
\mathcal{A} y=\frac{d}{d x}\left(p(x) \frac{d y}{d x}\right)+q(x) y .
$$
在$I=[a, b]$区间内，我们考虑如下Sturm-Liouville特征值问题:
$$
\begin{aligned}
\mathcal{A} y+\lambda r(x) y & =0 \
\alpha_0 y(a)+\alpha_1 y^{\prime}(a) & =0 \
\delta_0 y(b)+\delta_1 y^{\prime}(b) & =0
\end{aligned}
$$
其中$I$和$\left|\alpha_0\right|+\left|\alpha_1\right| \neq 0$中的$q, r \in C(I), p \in C^1(I)$和$p(x)>0, r(x)>0$， $\left|\delta_0\right|+\left|\delta_1\right| \neq 0$

我们考虑$I,\left(x_i\right){i=0}^N, N>1$上的一个均匀网格，其中$x_i=$$a+i h, h=(b-a) / N$。这些网格点定义子区间$\left[x{i-1}, x_i\right], i=$$1, \ldots, N$，我们称之为体积或单元。这些体量的中心节点(中点)由$\xi_i=a+\left(i-\frac{1}{2}\right) h, i=1, \ldots, N$给出。

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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。

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

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

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常微分方程Ordinary Differential Equations在常微分方程中，线性微分方程起着突出的作用，原因有几个。在物理学和应用数学中遇到的大多数基本函数和特殊函数都是线性微分方程的解（见整体函数）。当用非线性方程对物理现象进行建模时，一般用线性微分方程来近似，以便于求解。少数可以显式求解的非线性ODE，一般是通过将方程转化为等效的线性ODE来解决的（见，例如Riccati方程）。

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数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Linear boundary-value problems

The focus of this section is the following scalar nonhomogeneous ODE of order 2 . We have
$$
p_0(x) y^{\prime \prime}+p_1(x) y^{\prime}+p_2(x) y=g(x), \quad x \in I
$$
where $I=[a, b]$ is a bounded interval in $\mathbb{R}$, and $p_0, p_1, p_2, g \in C(I)$ and $p_0(x)>0, x \in I$. With this setting, the $\operatorname{ODE}$ (7.1) admits two linearly independent solutions $y_1$ and $y_2$ in $C^2(I)$, and the genaral solution is given by $y\left(x ; c_1, c_2\right)=c_1 y_1(x)+c_2 y_2(x), c_1, c_2 \in \mathbb{R}$.

While initial-value problems with (7.1) consist in prescribing the value of the solution $y$ and of its derivative $y^{\prime}$ at a point $x_0$ of $I$, boundary-value problems require to find a solution that satisfies the following conditions given at end points (boundary) of the interval $I$ :
$$
\begin{aligned}
& \ell_1(y):=\alpha_0 y(a)+\alpha_1 y^{\prime}(a)+\beta_0 y(b)+\beta_1 y^{\prime}(b)=v_1, \
& \ell_2(y):=\gamma_0 y(a)+\gamma_1 y^{\prime}(a)+\delta_0 y(b)+\delta_1 y^{\prime}(b)=v_2,
\end{aligned}
$$
where the coefficients $\alpha_i, \beta_i, \gamma_i, \delta_i \in \mathbb{R}, i=0,1$, and $v_1, v_2 \in \mathbb{R}$ are given values, and we assume that the vectors $\left(\alpha_0, \alpha_1, \beta_0, \beta_1\right)$ and $\left(\gamma_0, \gamma_1, \delta_0, \delta_1\right)$ are linearly independent.

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Sturm-Liouville eigenvalue problems

In the previous section, Theorem 7.1 is proved stating that the homogeneous boundary-value problem (7.1), with $g=0$, and homogeneous boundary conditions $\alpha_0 y(a)+\alpha_1 y^{\prime}(a)=0$ and $\delta_0 y(b)+\delta_1 y^{\prime}(b)=0$, admits only the trivial solution if and only if $\Delta \neq 0$.

Now, notice that $\Delta$ is determined by the general solution $y\left(x ; c_1, c_2\right)$ and thus by any two linearly independent solutions $y_1$ and $y_2$ of the homogeneous equation. Therefore, the question arises if it is possible to add a linear term in the homogeneous ODE such that the corresponding solutions $y_1$ and $y_2$ result in $\Delta=0$ so that infinite solutions of the resulting boundary-value problem appear. In this context, we mention the pioneering work made by Jacques Charles Francois Sturm and Joseph Liouville, and address the question above based on the following Sturm-Liouville problem:
$$
\begin{aligned}
\left(p(x) y^{\prime}\right)^{\prime}+q(x) y+\lambda r(x) y & =0 \
\alpha_0 y(a)+\alpha_1 y^{\prime}(a) & =0 \
\delta_0 y(b)+\delta_1 y^{\prime}(b) & =0,
\end{aligned}
$$
where $q, r \in C(I), p \in C^1(I), I=[a, b]$, and $p(x)>0, r(x)>0$ in $I$. Notice that (7.6) is a special case of (7.1)-(7.2). However, in this problem the additional term $\lambda r(x) y$ has been added, where $\lambda$ is the parameter sought in order to obtain non-trivial solutions.

We remark that (7.6) resembles an algebraic generalised eigenvalue problem of the form $A u+\lambda B u=0$. For this reason, we call $\lambda$ the eigenvalue, and the corresponding non-trivial solution(s) to (7.6) is called the eigenfunction(s). We have the following example.

常微分方程代写

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Linear boundary-value problems

本节的重点是下面的2阶标量非齐次ODE。我们有
$$
p_0(x) y^{\prime \prime}+p_1(x) y^{\prime}+p_2(x) y=g(x), \quad x \in I
$$
其中$I=[a, b]$是$\mathbb{R}$、$p_0, p_1, p_2, g \in C(I)$和$p_0(x)>0, x \in I$中的有界区间。通过这种设置，$\operatorname{ODE}$(7.1)在$C^2(I)$中允许两个线性无关的解$y_1$和$y_2$，一般解由$y\left(x ; c_1, c_2\right)=c_1 y_1(x)+c_2 y_2(x), c_1, c_2 \in \mathbb{R}$给出。

(7.1)的初值问题在于规定了解$y$及其导数$y^{\prime}$在$I$点$x_0$处的值，而边值问题要求找到在区间$I$的端点(边界)处满足下列条件的解:
$$
\begin{aligned}
& \ell_1(y):=\alpha_0 y(a)+\alpha_1 y^{\prime}(a)+\beta_0 y(b)+\beta_1 y^{\prime}(b)=v_1, \
& \ell_2(y):=\gamma_0 y(a)+\gamma_1 y^{\prime}(a)+\delta_0 y(b)+\delta_1 y^{\prime}(b)=v_2,
\end{aligned}
$$
其中系数$\alpha_i, \beta_i, \gamma_i, \delta_i \in \mathbb{R}, i=0,1$和$v_1, v_2 \in \mathbb{R}$是给定的值，我们假设向量$\left(\alpha_0, \alpha_1, \beta_0, \beta_1\right)$和$\left(\gamma_0, \gamma_1, \delta_0, \delta_1\right)$是线性无关的。

数学代写|常微分方程代写ordinary differential equation代考|Sturm-Liouville eigenvalue problems

在前一节中，定理7.1证明了具有$g=0$和齐次边界条件$\alpha_0 y(a)+\alpha_1 y^{\prime}(a)=0$和$\delta_0 y(b)+\delta_1 y^{\prime}(b)=0$的齐次边值问题(7.1)仅当且仅当$\Delta \neq 0$有平凡解。

现在，注意 $\Delta$ 是由通解决定的 $y\left(x ; c_1, c_2\right)$ 也就是任意两个线性无关的解 $y_1$ 和 $y_2$ 齐次方程的。因此，如果有可能在齐次ODE中添加一个线性项，使得对应的解 $y_1$ 和 $y_2$ 导致 $\Delta=0$ 从而得到无穷个边值问题的解。在此背景下，我们将提及Jacques Charles Francois Sturm和Joseph Liouville的开创性工作，并基于以下Sturm-Liouville问题来解决上述问题:
$$
\begin{aligned}
\left(p(x) y^{\prime}\right)^{\prime}+q(x) y+\lambda r(x) y & =0 \
\alpha_0 y(a)+\alpha_1 y^{\prime}(a) & =0 \
\delta_0 y(b)+\delta_1 y^{\prime}(b) & =0,
\end{aligned}
$$
在哪里 $q, r \in C(I), p \in C^1(I), I=[a, b]$，和 $p(x)>0, r(x)>0$ 在 $I$． 注意(7.6)是(7.1)-(7.2)的特例。然而，在这个问题中，附加项 $\lambda r(x) y$ 已添加，在哪里 $\lambda$ 是为了得到非平凡解而寻找的参数。

我们注意到(7.6)类似于形式为$A u+\lambda B u=0$的代数广义特征值问题。因此，我们称$\lambda$为特征值，而(7.6)对应的非平凡解称为特征函数。我们有下面的例子。

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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。

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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。

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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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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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