如果你也在 怎样代写线性规划Linear Programming 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。线性规划Linear Programming是一种在要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本）的方法。线性编程是数学编程（也被称为数学优化）的一个特例。

线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。

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

Sometimes it is necessary to recover an optimal dual solution when only an optimal primal solution is known. The following theorem, known as the Complementary Slackness Theorem, can help in this regard.
THEOREM 5.3. Suppose that $x=\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right)$ is primal feasible and that $y=\left(y_1, y_2, \ldots, y_m\right)$ is dual feasible. Let $\left(w_1, w_2, \ldots, w_m\right)$ denote the corresponding primal slack variables, and let $\left(z_1, z_2, \ldots, z_n\right)$ denote the corresponding dual slack variables. Then $x$ and $y$ are optimal for their respective problems if and only if
$$
\begin{array}{ll}
x_j z_j=0, & \text { for } j=1,2, \ldots, n, \
w_i y_i=0, & \text { for } i=1,2, \ldots, m .
\end{array}
$$
Proof. We begin by revisiting the chain of inequalities used to prove the weak duality theorem:
$$
\begin{aligned}
\sum_j c_j x_j & \leq \sum_j\left(\sum_i y_i a_{i j}\right) x_j \
& =\sum_i\left(\sum_j a_{i j} x_j\right) y_i \
& \leq \sum_i b_i y_i .
\end{aligned}
$$
Recall that the first inequality arises from the fact that each term in the left-hand sum is dominated by the corresponding term in the right-hand sum. Furthermore, this domination is a consequence of the fact that each $x_j$ is nonnegative and
$$
c_j \leq \sum_i y_i a_{i j} .
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|The Dual Simplex Method

In this section, we study what happens if we apply the simplex method to the dual problem. As we saw in our discussion of the strong duality theorem, one can actually apply the simplex method to the dual problem without ever writing down the dual problem or its dictionaries. Instead, the so-called dual simplex method is seen simply as a new way of picking the entering and leaving variables in a sequence of primal dictionaries.
We begin with an example:
$$
\begin{aligned}
\operatorname{maximize} \quad-x_1-x_2 & \
\text { subject to } \quad-2 x_1-x_2 & \leq 4 \
-2 x_1+4 x_2 & \leq-8 \
-x_1+3 x_2 & \leq-7 \
x_1, x_2 & \geq 0 .
\end{aligned}
$$

The dual of this problem is
$$
\begin{aligned}
\operatorname{minimize} & 4 y_1-8 y_2-7 y_3 \
\text { subject to }-2 y_1-2 y_2-y_3 & \geq-1 \
-y_1+4 y_2+3 y_3 & \geq-1 \
y_1, y_2, y_3 & \geq 0 .
\end{aligned}
$$
Introducing variables $w_i, i=1,2,3$, for the primal slacks and $z_j, j=1,2$, for the dual slacks, we can write down the initial primal and dual dictionaries:
(P)
$$
\begin{aligned}
\zeta & =-x_1-x_2 \
\hline w_1 & =4+2 x_1+x_2 \
w_2 & =-8+2 x_1-4 x_2 \
w_3 & =-7+x_1-3 x_2
\end{aligned}
$$
(D)
$$
\begin{aligned}
-\xi & =-4 y_1+8 y_2+7 y_3 \
\hline z_1 & =1-2 y_1-2 y_2-y_3 \
z_2 & =1-y_1+4 y_2+3 y_3 .
\end{aligned}
$$

线性规划代写

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

当只知道最优原解时，有时需要恢复最优对偶解。下面的定理，被称为互补松弛定理，可以在这方面提供帮助。
定理5.3。假设$x=\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right)$为原始可行，$y=\left(y_1, y_2, \ldots, y_m\right)$为对偶可行。设$\left(w_1, w_2, \ldots, w_m\right)$表示对应的原始松弛变量，$\left(z_1, z_2, \ldots, z_n\right)$表示对应的对偶松弛变量。那么$x$和$y$对于它们各自的问题是最优的当且仅当
$$
\begin{array}{ll}
x_j z_j=0, & \text { for } j=1,2, \ldots, n, \
w_i y_i=0, & \text { for } i=1,2, \ldots, m .
\end{array}
$$
证明。我们首先回顾一下用来证明弱对偶定理的不等式链:
$$
\begin{aligned}
\sum_j c_j x_j & \leq \sum_j\left(\sum_i y_i a_{i j}\right) x_j \
& =\sum_i\left(\sum_j a_{i j} x_j\right) y_i \
& \leq \sum_i b_i y_i .
\end{aligned}
$$
回想一下，第一个不等式源于这样一个事实，即左边和中的每一项都被右边和中的相应项所支配。此外，这种支配是由于每个$x_j$都是非负的和
$$
c_j \leq \sum_i y_i a_{i j} .
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|The Dual Simplex Method

在本节中，我们将研究将单纯形方法应用于对偶问题时会发生什么。正如我们在强对偶定理的讨论中所看到的，我们实际上可以将单纯形法应用于对偶问题，而不需要写下对偶问题或它的字典。相反，所谓的对偶单纯形方法被简单地视为在原始字典序列中选择进入和离开变量的一种新方法。
我们从一个例子开始:
$$
\begin{aligned}
\operatorname{maximize} \quad-x_1-x_2 & \
\text { subject to } \quad-2 x_1-x_2 & \leq 4 \
-2 x_1+4 x_2 & \leq-8 \
-x_1+3 x_2 & \leq-7 \
x_1, x_2 & \geq 0 .
\end{aligned}
$$

这个问题的对偶是
$$
\begin{aligned}
\operatorname{minimize} & 4 y_1-8 y_2-7 y_3 \
\text { subject to }-2 y_1-2 y_2-y_3 & \geq-1 \
-y_1+4 y_2+3 y_3 & \geq-1 \
y_1, y_2, y_3 & \geq 0 .
\end{aligned}
$$
引入变量$w_i, i=1,2,3$，对于原始松弛和$z_j, j=1,2$，对于双松弛，我们可以写出初始的原始字典和双字典:
(p)
$$
\begin{aligned}
\zeta & =-x_1-x_2 \
\hline w_1 & =4+2 x_1+x_2 \
w_2 & =-8+2 x_1-4 x_2 \
w_3 & =-7+x_1-3 x_2
\end{aligned}
$$
(d)
$$
\begin{aligned}
-\xi & =-4 y_1+8 y_2+7 y_3 \
\hline z_1 & =1-2 y_1-2 y_2-y_3 \
z_2 & =1-y_1+4 y_2+3 y_3 .
\end{aligned}
$$

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。

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数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Measuring the Size of a Problem

Before looking at worst cases, we must discuss two issues. First, how do we specify the size of a problem? Two parameters come naturally to mind: $m$ and $n$.

However, we should mention some drawbacks associated with this choice. First of all, it would be preferable to use only one number to indicate size. Since the data for a problem consist of the constraint coefficients together with the right-hand side and objective function coefficients, perhaps we should use the total number of data elements, which is roughly $m n$.

The product $m n$ isn’t bad, but what if many or even most of the data elements are zero? Wouldn’t one expect such a problem to be easier to solve? Efficient implementations do indeed take advantage of the presence of lots of zeros, and so an analysis should also account for this. Hence, a good measure might be simply the number of nonzero data elements. This would definitely be an improvement, but one can go further. On a computer, floating-point numbers are all the same size and can be multiplied in the same amount of time. But if a person is to solve a problem by hand (or use unlimited precision computation on a computer), then certainly multiplying 23 by 7 is a lot easier than multiplying 23453.2352 by 86833.245643 . So perhaps the best measure of a problem’s size is not the number of data elements, but the actual number of bits needed to store all the data on a computer. This measure is popular among most computer scientists and is usually denoted by $L$.

However, with a little further abstraction, the size of the data, $L$, is seen to be ambiguous. As we saw in Chapter 1, real-world problems, while generally large and sparse, usually can be described quite simply and involve only a small amount of true input data that gets greatly expanded when setting the problem up with a constraint matrix, right-hand side, and objective function. So should $L$ represent the number of bits needed to specify the nonzero constraint coefficients, objective coefficients, and right-hand sides, or should it be the number of bits in the original data set plus the number of bits in the description of how this data represents a linear programming problem? No one currently uses this last notion of problem size, but it seems fairly reasonable that they should (or at least that they should seriously consider it). Anyway, our purpose here is merely to mention that these important issues are lurking about, but, as stated above, we shall simply focus on $m$ and $n$ to characterize the size of a problem.

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Measuring the Effort to Solve a Problem

The second issue to discuss is how one should measure the amount of work required to solve a problem. The best answer is the number of seconds of computer time required to solve the problem, using the computer sitting on one’s desk. Unfortunately, there are (hopefully) many readers of this text, not all of whom use the exact same computer. Even if they did, computer technology changes rapidly, and a few years down the road everyone would be using something entirely different. It would be nice if the National Institute of Standards and Technology (the government organization in charge of setting standards, such as how many threads/inch a standard light bulb should have) would identify a standard computer for the purpose of benchmarking algorithms, but, needless to say, this is not very likely. So the time needed to solve a problem, while the most desirable measure, is not the most practical one here. Fortunately, there is a fairly reasonable substitute. Algorithms are generally iterative processes, and the time to solve a problem can be factored into the number of iterations required to solve the problem times the amount of time required to do each iteration. The first factor, the number of iterations, does not depend on the computer and so is a reasonable surrogate for the actual time. This surrogate is useful when comparing various algorithms within the same general class of algorithms, in which the time per iteration can be expected to be about the same among the algorithms; however, it becomes meaningless when one wishes to compare two entirely different algorithms. For now, we shall measure the amount of effort to solve a linear programming problem by counting the number of iterations needed to solve it.

线性规划代写

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Measuring the Size of a Problem

在看最坏的情况之前，我们必须讨论两个问题。首先，我们如何确定问题的大小?两个参数很自然地浮现在脑海中:$m$和$n$。

然而，我们应该提到与此选择相关的一些缺点。首先，最好只使用一个数字来表示大小。由于问题的数据由约束系数以及右侧和目标函数系数组成，也许我们应该使用数据元素的总数，大约是$m n$。

乘积$m $ n$并不坏，但是如果许多甚至大多数数据元素为零怎么办?难道人们不认为这样的问题更容易解决吗?有效的实现确实利用了大量零的存在，因此分析也应该考虑到这一点。因此，一个好的度量方法可能是简单地测量非零数据元素的数量。这肯定是一种改进，但还可以更进一步。在计算机上，浮点数的大小都是相同的，可以在相同的时间内进行乘法运算。但是，如果一个人要手工解决一个问题(或者在计算机上使用无限精度的计算)，那么用23乘以7肯定比用23453.2352乘以86833.245643要容易得多。因此，也许衡量问题大小的最佳方法不是数据元素的数量，而是在计算机上存储所有数据所需的实际位数。这种方法在大多数计算机科学家中很流行，通常用$L$表示。

然而，再进一步抽象一下，就会发现数据的大小$L$是不明确的。正如我们在第一章中所看到的，现实世界的问题，虽然通常是大而稀疏的，但通常可以非常简单地描述，只涉及少量的真实输入数据，当用约束矩阵、右手边和目标函数设置问题时，这些数据会得到极大的扩展。那么，$L$应该表示指定非零约束系数、客观系数和右侧所需的位数，还是应该是原始数据集中的位数加上描述该数据如何表示线性规划问题的位数?目前还没有人使用最后这个问题大小的概念，但是他们应该(或者至少应该认真考虑它)这样做似乎是相当合理的。无论如何，我们在这里的目的仅仅是提到这些潜在的重要问题，但是，如上所述，我们将简单地关注$m$和$n$来描述问题的大小。

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Measuring the Effort to Solve a Problem

要讨论的第二个问题是如何衡量解决问题所需的工作量。最好的答案是坐在桌子上用电脑解决问题所需的秒数。不幸的是，这篇文章有很多读者(希望如此)，并不是所有人都使用同一台电脑。即使他们这样做了，计算机技术变化很快，几年后，每个人都会使用完全不同的东西。如果美国国家标准与技术研究所(负责制定标准的政府组织，例如标准灯泡应该有多少螺纹/英寸)能够为基准算法确定一台标准计算机，那就太好了，但是，不用说，这是不太可能的。因此，解决问题所需的时间虽然是最理想的衡量标准，但在这里并不是最实际的衡量标准。幸运的是，有一种相当合理的替代品。算法通常是迭代过程，解决问题的时间可以分解为解决问题所需的迭代次数乘以每次迭代所需的时间。第一个因素，迭代次数，不依赖于计算机，因此是实际时间的合理替代。当比较同一类算法中的各种算法时，此代理是有用的，其中每次迭代的时间可以预期在算法之间大致相同;然而，当人们希望比较两种完全不同的算法时，它就变得毫无意义了。现在，我们将通过计算解决线性规划问题所需的迭代次数来衡量解决线性规划问题的工作量。

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广义线性模型代考

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有限元方法代写

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

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

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

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

We first illustrate how the simplex method works on a specific example:
$$
\begin{aligned}
\operatorname{maximize} & 5 x_1+4 x_2+3 x_3 \
\text { subject to } 2 x_1+3 x_2+x_3 & \leq 5 \
4 x_1+x_2+2 x_3 & \leq 11 \
3 x_1+4 x_2+2 x_3 & \leq 8 \
x_1, x_2, x_3 & \geq 0 .
\end{aligned}
$$
We start by adding so-called slack variables. For each of the less-than inequalities in (2.1) we introduce a new variable that represents the difference between the right-hand side and the left-hand side. For example, for the first inequality,
$$
2 x_1+3 x_2+x_3 \leq 5
$$
we introduce the slack variable $w_1$ defined by
$$
w_1=5-2 x_1-3 x_2-x_3 .
$$
It is clear then that this definition of $w_1$, together with the stipulation that $w_1$ be nonnegative, is equivalent to the original constraint. We carry out this procedure for each of the less-than constraints to get an equivalent representation of the problem:
$$
\begin{array}{rrr}
\operatorname{maximize} & \zeta & =5 x_1+4 x_2+3 x_3 \
\text { subject to } & w_1=5-2 x_1-3 x_2-x_3 \
w_2= & 11-4 x_1-x_2-2 x_3 \
w_3= & 8-3 x_1-4 x_2-2 x_3 \
x_1, x_2, x_3, w_1, w_2, w_3 \geq 0 .
\end{array}
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|The Simplex Method

Consider the general linear programming problem presented in standard form:
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{maximize} \sum_{j=1}^n c_j x_j \
& \text { subject to } \sum_{j=1}^n a_{i j} x_j \leq b_i \quad i=1,2, \ldots, m \
& x_j \geq 0 \quad j=1,2, \ldots, n . \
&
\end{aligned}
$$
Our first task is to introduce slack variables and a name for the objective function value:
$$
\begin{aligned}
\zeta & =\sum_{j=1}^n c_j x_j \
w_i & =b_i-\sum_{j=1}^n a_{i j} x_j \quad i=1,2, \ldots, m .
\end{aligned}
$$
As we saw in our example, as the simplex method proceeds, the slack variables become intertwined with the original variables, and the whole collection is treated the same. Therefore, it is at times convenient to have a notation in which the slack variables are more or less indistinguishable from the original variables. So we simply add them to the end of the list of $x$-variables:
$$
\left(x_1, \ldots, x_n, w_1, \ldots, w_m\right)=\left(x_1, \ldots, x_n, x_{n+1}, \ldots, x_{n+m}\right) .
$$

That is, we let $x_{n+i}=w_i$. With this notation, we can rewrite (2.5) as
$$
\begin{aligned}
\zeta & =\sum_{j=1}^n c_j x_j \
x_{n+i} & =b_i-\sum_{j=1}^n a_{i j} x_j \quad i=1,2, \ldots, m .
\end{aligned}
$$
This is the starting dictionary. As the simplex method progresses, it moves from one dictionary to another in its search for an optimal solution. Each dictionary has $m$ basic variables and $n$ nonbasic variables. Let $\mathcal{B}$ denote the collection of indices from ${1,2, \ldots, n+m}$ corresponding to the basic variables, and let $\mathcal{N}$ denote the indices corresponding to the nonbasic variables. Initially, we have $\mathcal{N}={1,2, \ldots, n}$ and $\mathcal{B}={n+1, n+2, \ldots, n+m}$, but this of course changes after the first iteration. Down the road, the current dictionary will look like this:
$$
\begin{aligned}
\zeta & =\bar{\zeta}+\sum_{j \in \mathcal{N}} \bar{c}j x_j \ x_i & =\bar{b}_i-\sum{j \in \mathcal{N}} \bar{a}_{i j} x_j \quad i \in \mathcal{B} .
\end{aligned}
$$

线性规划代写

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

我们首先用一个具体的例子来说明单纯形法是如何工作的:
$$
\begin{aligned}
\operatorname{maximize} & 5 x_1+4 x_2+3 x_3 \
\text { subject to } 2 x_1+3 x_2+x_3 & \leq 5 \
4 x_1+x_2+2 x_3 & \leq 11 \
3 x_1+4 x_2+2 x_3 & \leq 8 \
x_1, x_2, x_3 & \geq 0 .
\end{aligned}
$$
我们从添加所谓的松弛变量开始。对于(2.1)中的每个小于不等式，我们引入一个新变量来表示右侧和左侧之间的差。例如，对于第一个不等式，
$$
2 x_1+3 x_2+x_3 \leq 5
$$
引入松弛变量$w_1$
$$
w_1=5-2 x_1-3 x_2-x_3 .
$$
很明显，$w_1$的这个定义，加上$w_1$非负的规定，等价于原来的约束。我们对每个小于约束执行此过程，以得到问题的等效表示:
$$
\begin{array}{rrr}
\operatorname{maximize} & \zeta & =5 x_1+4 x_2+3 x_3 \
\text { subject to } & w_1=5-2 x_1-3 x_2-x_3 \
w_2= & 11-4 x_1-x_2-2 x_3 \
w_3= & 8-3 x_1-4 x_2-2 x_3 \
x_1, x_2, x_3, w_1, w_2, w_3 \geq 0 .
\end{array}
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|The Simplex Method

考虑标准形式的一般线性规划问题:
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{maximize} \sum_{j=1}^n c_j x_j \
& \text { subject to } \sum_{j=1}^n a_{i j} x_j \leq b_i \quad i=1,2, \ldots, m \
& x_j \geq 0 \quad j=1,2, \ldots, n . \
&
\end{aligned}
$$
我们的第一个任务是引入松弛变量和目标函数值的名称:
$$
\begin{aligned}
\zeta & =\sum_{j=1}^n c_j x_j \
w_i & =b_i-\sum_{j=1}^n a_{i j} x_j \quad i=1,2, \ldots, m .
\end{aligned}
$$
正如我们在示例中看到的那样，随着单纯形方法的进行，松弛变量与原始变量纠缠在一起，并且整个集合被相同地处理。因此，有时用松弛变量或多或少与原始变量难以区分的符号是很方便的。因此，我们只需将它们添加到$x$ -变量列表的末尾:
$$
\left(x_1, \ldots, x_n, w_1, \ldots, w_m\right)=\left(x_1, \ldots, x_n, x_{n+1}, \ldots, x_{n+m}\right) .
$$

也就是说，我们让$x_{n+i}=w_i$。使用这个符号，我们可以将(2.5)重写为
$$
\begin{aligned}
\zeta & =\sum_{j=1}^n c_j x_j \
x_{n+i} & =b_i-\sum_{j=1}^n a_{i j} x_j \quad i=1,2, \ldots, m .
\end{aligned}
$$
这是一本入门字典。随着单纯形法的发展，它从一个字典移动到另一个字典，以寻找最优解。每个字典都有$m$基本变量和$n$非基本变量。设$\mathcal{B}$表示基本变量对应的${1,2, \ldots, n+m}$的索引集合，$\mathcal{N}$表示非基本变量对应的索引集合。最初，我们有$\mathcal{N}={1,2, \ldots, n}$和$\mathcal{B}={n+1, n+2, \ldots, n+m}$，但在第一次迭代之后，这当然会发生变化。接下来，当前的字典将是这样的:
$$
\begin{aligned}
\zeta & =\bar{\zeta}+\sum_{j \in \mathcal{N}} \bar{c}j x_j \ x_i & =\bar{b}i-\sum{j \in \mathcal{N}} \bar{a}{i j} x_j \quad i \in \mathcal{B} .
\end{aligned}
$$

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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如果你也在 怎样代写线性规划Linear Programming 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。线性规划Linear Programming是一种在要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本）的方法。线性编程是数学编程（也被称为数学优化）的一个特例。

线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。

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

What are the dimensions of a rectangle with fixed perimeter having maximum area? What are the dimensions for the least expensive cylindrical can of a given volume? How many items should be produced for the most profitable production run? Each of these questions asks for the best, or optimal, value of a given function. In this section we use derivatives to solve a variety of optimization problems in mathematics, physics, economics, and business.
Solving Applied Optimization Problems

1. Read the problem. Read the problem until you understand it. What is given? What is the unknown quantity to be optimized?
2. Draw a picture. Label any part that may be important to the problem.
3. Introduce variables. List every relation in the picture and in the problem as an equation or algebraic expression, and identify the unknown variable.
4. Write an equation for the unknown quantity. If you can, express the unknown as a function of a single variable or in two equations in two unknowns. This may require considerable manipulation.
5. Test the critical points and endpoints in the domain of the unknown. Use what you know about the shape of the function’s graph. Use the first and second derivatives to identify and classify the function’s critical points.

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Newton’s Method

For thousands of years, one of the main goals of mathematics has been to find solutions to equations. For linear equations $(a x+b=0)$, and for quadratic equations $\left(a x^2+b x+c=0\right)$, we can explicitly solve for a solution. However, for most equations there is no simple formula that gives the solutions.

In this section we study a numerical method called Newton’s method or the NewtonRaphson method, which is a technique to approximate the solutions to an equation $f(x)=0$. Newton’s method estimates the solutions using tangent lines of the graph of $y=f(x)$ near the points where $f$ is zero. A value of $x$ where $f$ is zero is called a root of the function $f$ and a solution of the equation $f(x)=0$. Newton’s method is both powerful and efficient, and it has numerous applications in engineering and other fields where solutions to complicated equations are needed.
Procedure for Newton’s Method
The goal of Newton’s method for estimating a solution of an equation $f(x)=0$ is to produce a sequence of approximations that approach the solution. We pick the first number $x_0$ of the sequence. Then, under favorable circumstances, the method moves step by step toward a point where the graph of $f$ crosses the $x$-axis (Figure 4.46). At each step the method approximates a zero of $f$ with a zero of one of its linearizations. Here is how it works.

The initial estimate, $x_0$, may be found by graphing or just plain guessing. The method then uses the tangent to the curve $y=f(x)$ at $\left(x_0, f\left(x_0\right)\right)$ to approximate the curve, calling the point $x_1$ where the tangent meets the $x$-axis (Figure 4.46). The number $x_1$ is usually a better approximation to the solution than is $x_0$. The point $x_2$ where the tangent to the curve at $\left(x_1, f\left(x_1\right)\right)$ crosses the $x$-axis is the next approximation in the sequence. We continue, using each approximation to generate the next, until we are close enough to the root to stop.
We can derive a formula for generating the successive approximations in the following way. Given the approximation $x_n$, the point-slope equation for the tangent to the curve at $\left(x_n, f\left(x_n\right)\right)$ is
$$
y=f\left(x_n\right)+f^{\prime}\left(x_n\right)\left(x-x_n\right) .
$$
We can find where it crosses the $x$-axis by setting $y=0$ (Figure 4.47):
$$
\begin{aligned}
0 & =f\left(x_n\right)+f^{\prime}\left(x_n\right)\left(x-x_n\right) & \
-\frac{f\left(x_n\right)}{f^{\prime}\left(x_n\right)} & =x-x_n & \
x & =x_n-\frac{f\left(x_n\right)}{f^{\prime}\left(x_n\right)} & \text { If } f^{\prime}\left(x_n\right) \neq 0
\end{aligned}
$$
This value of $x$ is the next approximation $x_{n+1}$. Here is a summary of Newton’s method.

线性规划代写

学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Applied Optimization

面积最大的固定周长矩形的尺寸是多少?给定体积的最便宜的圆柱形罐的尺寸是多少?为了获得最大的利润，应该生产多少产品?这些问题都要求给定函数的最佳或最优值。在本节中，我们将使用衍生工具来解决数学、物理、经济和商业中的各种优化问题。
解决应用优化问题

读一读问题。读这道题直到你理解它为止。给出了什么?需要优化的未知量是多少?

画一幅画。标记任何可能对问题很重要的部分。

引入变量。用方程或代数表达式列出图中和问题中的每一个关系，并确定未知变量。

写出这个未知量的方程。如果可以的话，将未知量表示为单变量的函数或两个方程中的两个未知量。这可能需要相当大的操作。

测试未知领域的临界点和端点。利用你所知道的函数图的形状。使用一阶导数和二阶导数来识别和分类函数的临界点。

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Newton’s Method

几千年来，数学的主要目标之一就是找到方程的解。对于线性方程$(a x+b=0)$和二次方程$\left(a x^2+b x+c=0\right)$，我们可以显式地求出一个解。然而，对于大多数方程来说，没有一个简单的公式可以给出它的解。

在本节中，我们研究一种称为牛顿方法或牛顿-拉夫森方法的数值方法，这是一种近似方程$f(x)=0$的解的技术。牛顿法使用$y=f(x)$图在$f$为零的点附近的切线来估计解。当$f$为零时，值$x$称为函数$f$的根和方程$f(x)=0$的解。牛顿法是一种强大而高效的方法，它在工程和其他需要求解复杂方程的领域中有着广泛的应用。
牛顿法的程序
牛顿估计方程$f(x)=0$的解的方法的目标是产生一个接近解的近似序列。我们选择数列中的第一个数字$x_0$。然后，在有利的情况下，该方法逐步向$f$图形与$x$轴相交的点移动(图4.46)。在每一步中，该方法用其中一个线性化的零近似于零$f$。下面是它的工作原理。

最初的估计值$x_0$可以通过绘图或简单的猜测得到。然后，该方法使用曲线$y=f(x)$在$\left(x_0, f\left(x_0\right)\right)$处的切线来近似曲线，调用切线与$x$ -轴相交的点$x_1$(图4.46)。数字$x_1$通常比$x_0$更接近解决方案。曲线在$\left(x_1, f\left(x_1\right)\right)$处的切线与$x$轴相交的点$x_2$是序列中的下一个近似值。我们继续，用每个近似值生成下一个近似值，直到我们足够接近根停止。
我们可以用下面的方法推导出生成连续逼近的公式。给定近似$x_n$，曲线在$\left(x_n, f\left(x_n\right)\right)$处的切线的点斜方程为
$$
y=f\left(x_n\right)+f^{\prime}\left(x_n\right)\left(x-x_n\right) .
$$
我们可以通过设置$y=0$找到它与$x$ -轴相交的位置(图4.47):
$$
\begin{aligned}
0 & =f\left(x_n\right)+f^{\prime}\left(x_n\right)\left(x-x_n\right) & \
-\frac{f\left(x_n\right)}{f^{\prime}\left(x_n\right)} & =x-x_n & \
x & =x_n-\frac{f\left(x_n\right)}{f^{\prime}\left(x_n\right)} & \text { If } f^{\prime}\left(x_n\right) \neq 0
\end{aligned}
$$
这个值$x$是下一个近似值$x_{n+1}$。这是对牛顿方法的总结。

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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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线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。

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数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|The Mean Value Theorem

The Mean Value Theorem, which was first stated by Joseph-Louis Lagrange, is a slanted version of Rolle’s Theorem (Figure 4.13). The Mean Value Theorem guarantees that there is a point where the tangent line is parallel to the secant line that joins $A$ and $B$.
THEOREM 4-The Mean Value Theorem
Suppose $y=f(x)$ is continuous over a closed interval $[a, b]$ and differentiable on the interval’s interior $(a, b)$. Then there is at least one point $c$ in $(a, b)$ at which
$$
\frac{f(b)-f(a)}{b-a}=f^{\prime}(c) .
$$
Proof We picture the graph of $f$ and draw a line through the points $A(a, f(a))$ and $B(b, f(b)$ ). (See Figure 4.14.) The secant line is the graph of the function
$$
g(x)=f(a)+\frac{f(b)-f(a)}{b-a}(x-a)
$$
(point-slope equation). The vertical difference between the graphs of $f$ and $g$ at $x$ is
$$
\begin{aligned}
h(x) & =f(x)-g(x) \
& =f(x)-f(a)-\frac{f(b)-f(a)}{b-a}(x-a) .
\end{aligned}
$$
Figure 4.15 shows the graphs of $f, g$, and $h$ together.
The function $h$ satisfies the hypotheses of Rolle’s Theorem on $[a, b]$. It is continuous on $[a, b]$ and differentiable on $(a, b)$ because both $f$ and $g$ are. Also, $h(a)=h(b)=0$ because the graphs of $f$ and $g$ both pass through $A$ and $B$. Therefore $h^{\prime}(c)=0$ at some point $c \in(a, b)$. This is the point we want for Equation (1) in the theorem.

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

At the beginning of the section, we asked what kind of function has a zero derivative over an interval. The first corollary of the Mean Value Theorem provides the answer that only constant functions have zero derivatives.
COROLLARY 1 If $f^{\prime}(x)=0$ at each point $x$ of an open interval $(a, b)$, then $f(x)=C$ for all $x \in(a, b)$, where $C$ is a constant.
Proof We want to show that $f$ has a constant value on the interval $(a, b)$. We do so by showing that if $x_1$ and $x_2$ are any two points in $(a, b)$ with $x_1<x_2$, then $f\left(x_1\right)=f\left(x_2\right)$. Now $f$ satisfies the hypotheses of the Mean Value Theorem on $\left[x_1, x_2\right]$ : It is differentiable at every point of $\left[x_1, x_2\right]$ and hence continuous at every point as well. Therefore,
$$
\frac{f\left(x_2\right)-f\left(x_1\right)}{x_2-x_1}=f^{\prime}(c)
$$
at some point $c$ between $x_1$ and $x_2$. Since $f^{\prime}=0$ throughout $(a, b)$, this equation implies successively that
$$
\frac{f\left(x_2\right)-f\left(x_1\right)}{x_2-x_1}=0, \quad f\left(x_2\right)-f\left(x_1\right)=0, \quad \text { and } \quad f\left(x_1\right)=f\left(x_2\right) .
$$
At the beginning of this section, we also asked about the relationship between two functions that have identical derivatives over an interval. The next corollary tells us that their values on the interval have a constant difference.
COROLLARY 2 If $f^{\prime}(x)=g^{\prime}(x)$ at each point $x$ in an open interval $(a, b)$, then there exists a constant $C$ such that $f(x)=g(x)+C$ for all $x \in(a, b)$. That is, $f-g$ is a constant function on $(a, b)$.
Proof At each point $x \in(a, b)$ the derivative of the difference function $h=f-g$ is
$$
h^{\prime}(x)=f^{\prime}(x)-g^{\prime}(x)=0 .
$$
Thus, $h(x)=C$ on $(a, b)$ by Corollary 1. That is, $f(x)-g(x)=C$ on $(a, b)$, so $f(x)=$ $g(x)+C$.

线性规划代写

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|The Mean Value Theorem

中值定理最早由拉格朗日提出，是罗尔定理的一个倾斜版本(图4.13)。中值定理保证存在一个切线平行于连接$A$和$B$的割线的点。
定理4-均值定理
假设$y=f(x)$在封闭区间$[a, b]$上连续，在区间内部$(a, b)$上可微。那么在$(a, b)$中至少有一个点$c$
$$
\frac{f(b)-f(a)}{b-a}=f^{\prime}(c) .
$$
我们画出$f$的图形，并画出一条穿过$A(a, f(a))$和$B(b, f(b)$点的直线。(见图4.14)割线是函数的图像
$$
g(x)=f(a)+\frac{f(b)-f(a)}{b-a}(x-a)
$$
(点斜方程)。在$x$上，$f$和$g$图形的垂直差为
$$
\begin{aligned}
h(x) & =f(x)-g(x) \
& =f(x)-f(a)-\frac{f(b)-f(a)}{b-a}(x-a) .
\end{aligned}
$$
图4.15显示了$f, g$和$h$的曲线图。
函数$h$在$[a, b]$上满足罗尔定理的假设。它在$[a, b]$上是连续的在$(a, b)$上是可微的因为$f$和$g$都是。还有$h(a)=h(b)=0$，因为$f$和$g$的图形都经过$A$和$B$。因此$h^{\prime}(c)=0$在某一点$c \in(a, b)$。这是定理中方程(1)所要求的点。

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

在这一节的开始，我们问什么函数在一个区间内导数为零。中值定理的第一个推论给出了只有常数函数导数为零的答案。
推论1如果开放区间$(a, b)$的每个点$x$为$f^{\prime}(x)=0$，则所有$x \in(a, b)$为$f(x)=C$，其中$C$为常数。
我们要证明$f$在区间$(a, b)$上有一个常数值。如果$x_1$和$x_2$是$(a, b)$和$x_1<x_2$中的任意两个点，那么$f\left(x_1\right)=f\left(x_2\right)$。现在$f$满足$\left[x_1, x_2\right]$上的中值定理的假设:它在$\left[x_1, x_2\right]$的每一点上都是可微的，因此在每一点上也是连续的。因此，
$$
\frac{f\left(x_2\right)-f\left(x_1\right)}{x_2-x_1}=f^{\prime}(c)
$$
在$x_1$和$x_2$之间的某个点$c$。从$f^{\prime}=0$到$(a, b)$，这个方程依次意味着
$$
\frac{f\left(x_2\right)-f\left(x_1\right)}{x_2-x_1}=0, \quad f\left(x_2\right)-f\left(x_1\right)=0, \quad \text { and } \quad f\left(x_1\right)=f\left(x_2\right) .
$$
在本节的开始，我们还讨论了在一个区间内导数相同的两个函数之间的关系。下一个推论告诉我们，它们在区间上的值有一个常数差。
推论2如果在开放区间$(a, b)$的每个点$x$处$f^{\prime}(x)=g^{\prime}(x)$，则存在一个常数$C$，使得$f(x)=g(x)+C$对于所有$x \in(a, b)$。也就是说，$f-g$是$(a, b)$上的一个常数函数。
证明在每个点$x \in(a, b)$差分函数$h=f-g$的导数是
$$
h^{\prime}(x)=f^{\prime}(x)-g^{\prime}(x)=0 .
$$
因此，根据推论1,$h(x)=C$在$(a, b)$上。也就是$(a, b)$上的$f(x)-g(x)=C$，所以是$f(x)=$$g(x)+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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如果你也在 怎样代写线性规划Linear Programming 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。线性规划Linear Programming是一种在要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本）的方法。线性编程是数学编程（也被称为数学优化）的一个特例。

线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写线性规划Linear Programming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。我们的专家在代写线性规划Linear Programming代写方面经验极为丰富，各种代写线性规划Linear Programming相关的作业也就用不着说。

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

Most of the functions we have dealt with so far have been described by an equation of the form $y=f(x)$ that expresses $y$ explicitly in terms of the variable $x$. We have learned rules for differentiating functions defined in this way. A different situation occurs when we encounter equations like
$$
x^3+y^3-9 x y=0, \quad y^2-x=0, \quad \text { or } \quad x^2+y^2-25=0 .
$$
(See Figures 3.27, 3.28, and 3.29.) These equations define an implicit relation between the variables $x$ and $y$, meaning that a value of $x$ determines one or more values of $y$, even though we do not have a simple formula for the $y$-values. In some cases we may be able to solve such an equation for $y$ as an explicit function (or even several functions) of $x$. When we cannot put an equation $F(x, y)=0$ in the form $y=f(x)$ to differentiate it in the usual way, we may still be able to find $d y / d x$ by implicit differentiation. This section describes the technique.
Implicitly Defined Functions
We begin with examples involving familiar equations that we can solve for $y$ as a function of $x$ and then calculate $d y / d x$ in the usual way. Then we differentiate the equations implicitly, and find the derivative. We will see that the two methods give the same answer. Following the examples, we summarize the steps involved in the new method. In the examples and exercises, it is always assumed that the given equation determines $y$ implicitly as a differentiable function of $x$ so that $d y / d x$ exists.

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

In this section we look at questions that arise when two or more related quantities are changing. The problem of determining how the rate of change of one of them affects the rate of change of the others is called a related rates problem.
Related Rates Equations
Suppose we are pumping air into a spherical balloon. Both the volume and radius of the balloon are increasing over time. If $V$ is the volume and $r$ is the radius of the balloon at an instant of time, then
$$
V=\frac{4}{3} \pi r^3
$$
Using the Chain Rule, we differentiate both sides with respect to $t$ to find an equation relating the rates of change of $V$ and $r$,
$$
\frac{d V}{d t}=\frac{d V}{d r} \frac{d r}{d t}=4 \pi r^2 \frac{d r}{d t}
$$

So if we know the radius $r$ of the balloon and the rate $d V / d t$ at which the volume is increasing at a given instant of time, then we can solve this last equation for $d r / d t$ to find how fast the radius is increasing at that instant. Note that it is easier to directly measure the rate of increase of the volume (the rate at which air is being pumped into the balloon) than it is to measure the increase in the radius. The related rates equation allows us to calculate $d r / d t$ from $d V / d t$

Very often the key to relating the variables in a related rates problem is drawing a picture that shows the geometric relations between them, as illustrated in the following example.

线性规划代写

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

到目前为止，我们处理过的大多数函数都是用$y=f(x)$形式的方程来描述的，该方程用变量$x$显式地表示$y$。我们已经学习了用这种方法定义函数的微分规则。当我们遇到这样的方程时，情况就不同了
$$
x^3+y^3-9 x y=0, \quad y^2-x=0, \quad \text { or } \quad x^2+y^2-25=0 .
$$
(见图3.27、3.28、3.29)这些方程定义了变量$x$和$y$之间的隐式关系，这意味着$x$的值决定了$y$的一个或多个值，尽管我们没有一个简单的$y$值公式。在某些情况下，我们可以将$y$作为$x$的显式函数(甚至几个函数)来求解这样的方程。当我们不能把方程$F(x, y)=0$写成$y=f(x)$的形式，用通常的方法求导它时，我们仍然可以用隐式微分求出$d y / d x$。本节描述该技术。
隐式定义函数
我们从一些涉及熟悉的方程的例子开始，我们可以将$y$作为$x$的函数求解，然后用通常的方法计算$d y / d x$。然后隐式微分方程，求导数。我们将看到这两种方法给出相同的答案。在这些示例之后，我们总结了新方法中涉及的步骤。在例题和习题中，总是假定给定的方程隐式地决定$y$为$x$的可微函数，因此$d y / d x$存在。

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

在本节中，我们将研究当两个或多个相关量发生变化时出现的问题。确定其中一个变量的变化率如何影响其他变量的变化率的问题称为相关速率问题。
相关费率方程
假设我们把空气注入一个球形气球。随着时间的推移，气球的体积和半径都在增加。如果$V$是体积$r$是气球在某一时刻的半径，那么
$$
V=\frac{4}{3} \pi r^3
$$
利用链式法则，我们对等式两边分别对$t$求导，得到$V$和$r$的变化率关系式，
$$
\frac{d V}{d t}=\frac{d V}{d r} \frac{d r}{d t}=4 \pi r^2 \frac{d r}{d t}
$$

如果我们知道半径 $r$ 气球和速率 $d V / d t$ 在给定的时刻体积增加，那么我们可以解出最后一个方程 $d r / d t$ 求出在那一刻半径增加的速度。注意，直接测量体积的增加速率(空气被泵入气球的速率)比测量半径的增加要容易得多。相关速率方程允许我们计算 $d r / d t$ 从 $d V / d t$

在相关率问题中，将变量联系起来的关键通常是绘制出它们之间的几何关系的图，如下面的例子所示。

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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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广义线性模型代考

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

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

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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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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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数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Dependent Constraints and Application of Game Theory

At the beginning of this section, we introduce several rules for elimination of dependent on ra ni ce nja. These rules are also useful in the case are hearing transformations of the problem (3.1.0.1)-(3.1.0.2) into a form suitable for the application of simplex methods. This section is based on papers [52] and [53].

It is known that Gaussian elimination or $Q R$ factorization can be applied to eliminate redundant restrictions [14, 64]. However, the following issues occur jumps.

A. Before applying Gaussian elimination, inequalities must be transformed into appropriate equations. That way, the dimension of the system to which the Gaussian elimination is applied usually very significant increases.
$B$. What’s more, rounding errors and need the number of arithmetic operations is significant in many cases with teas.
$C$. The Gaussian elimination process is linear only dependent constraints of the equality type. Application of the simplex algorithm usually requires the introduction of supplementary variables. In that in the equivalent form, the constraint matrix $A$ is ordinary full rank, so the problem incomplete rank is not of great importance in practice $[71]$.

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Algorithms and Implementation Details

In accordance with Theorem 3.2.1 we introduce two algorithms, denoted by Algorithm $A n$ and Algorithm $A l$ for implementing minimum angle methods. These algorithms can be used to maximize the objective function (3.1.0.1) under restrictions (3.1.0.2), and they are possible to apply in the case of $l \geq n$.
An algorithm
Step 1. Eliminate redundant restrictions, using the results in the previous section and Gaussian elimination.

Step 2. Calculate values $v_i=|\gamma| \cos \left(\gamma, r_i\right)=\frac{\gamma r_i}{\left|r_i\right|}, \quad i=1, \ldots, m$.
Step 3. Determine $n$ maximum and positive values
$$
v_{i_1} \geq \cdots \geq v_{i_n}>0
$$
from set $\left{v_1, \cdots v_m\right}$.
Step 4. Calculate $y_0$ as a solution of the system of equations $(3 \cdot 2.0 .2)$.

Step 5. Check that $y_0$ is basic admissible solution $\left(y_1 \geq 0, \ldots, y_n \geq\right.$ 0 ), because implementation of simplex methods in the next step.

线性规划代写

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Dependent Constraints and Application of Game Theory

在本节的开头，我们将介绍一些消除依赖于数据集的规则。在将问题(3.1.0.1)-(3.1.0.2)转换为适合单纯形方法应用的形式的情况下，这些规则也很有用。本部分以文献[52]和[53]为基础。

已知高斯消去法或$Q R$分解法可用于消除冗余限制[14,64]。但是，会出现以下问题。

在应用高斯消去法之前，必须将不等式转化为适当的方程。这样，应用高斯消去法的系统的维数通常会显著增加。
$B$。更重要的是，在许多情况下，舍入误差和需要的算术运算的数量是显著的。
$C$。高斯消去过程是线性的只有相依约束的等式型。单纯形算法的应用通常需要引入补充变量。因为在等价形式下，约束矩阵$A$是普通的满秩，所以不完全秩问题在实践中并不重要$[71]$。

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Algorithms and Implementation Details

根据定理3.2.1，我们引入了算法$A n$和算法$A l$来实现最小角度方法。这些算法可用于在限制条件(3.1.0.2)下最大化目标函数(3.1.0.1)，并且它们可以应用于$l \geq n$的情况。
算法
步骤1。使用前一节的结果和高斯消去法消除冗余限制。

步骤2。计算值$v_i=|\gamma| \cos \left(\gamma, r_i\right)=\frac{\gamma r_i}{\left|r_i\right|}, \quad i=1, \ldots, m$。
步骤3。确定$n$最大值和正值
$$
v_{i_1} \geq \cdots \geq v_{i_n}>0
$$
从set $\left{v_1, \cdots v_m\right}$。
步骤4。计算$y_0$为方程组$(3 \cdot 2.0 .2)$的解。

步骤5。检查$y_0$是否基本允许解$\left(y_1 \geq 0, \ldots, y_n \geq\right.$)，因为单纯形方法的实现在下一步。

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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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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 怎样代写线性规划Linear Programming 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。线性规划Linear Programming是一种在要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本）的方法。线性编程是数学编程（也被称为数学优化）的一个特例。

线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。

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

Consider the problem of linear programming in which the constraints are inequalities. Determine the maximum of the linear objective function
$$
\omega(y)=\sum_{j=1}^n \gamma_j x_j=c x
$$
relative to linear constraints
$$
\begin{gathered}
\sum_{j=1}^n \alpha_{i j} y_j=r_i y \leq \beta_i, \quad i=1, \ldots, m \
y_j \geq 0, j=1, \ldots, n
\end{gathered}
$$
where $r_i y, i=1, \ldots, m$ scalar product of vectors $r_i$ i $y, \mathrm{i}$
$$
\gamma=\left(\gamma_1, \ldots, \gamma_n\right), y=\left(y_1, \ldots, y_n\right), r_i=\left(\alpha_{i 1}, \ldots, \alpha_{i n}\right), \quad i=1, \ldots, m .
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Minimum Angle Method

The main idea behind [53] is to improve the choice of initial bases. It is well known that the optimal theme is formed as the intersection of $n$ constraints, where $n$ is the number of variables in the LP. Such $n$ constraints that form the optimal theme should capture the least angles with the objective function.

The following definition is required to describe the minimum angle method.

Definition 3.2.1. Let $P \subseteq \mathbb{R}^n$ be polyhedron (convex set or cone) defined without any inequalities with:
$$
P: \quad \sum_{j=1}^n \alpha_{i j} y_j=r_i y \leq \beta_i, \quad i=1, \ldots, m .
$$
The tangential polyhedron $P^0$ polyhedra $P$ is defined by the following set of inequalities:
$$
P^0: \quad \sum_{j=1}^n \alpha_{i j} y_j=r_i y \leq\left|r_i\right|, \quad\left|r_i\right|=\sqrt{\alpha_{i 1}^2+\cdots+\alpha_{i n}^2}, B=1, \ldots, m .
$$

线性规划代写

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

考虑约束为不等式的线性规划问题。确定线性目标函数的最大值
$$
\omega(y)=\sum_{j=1}^n \gamma_j x_j=c x
$$
相对于线性约束
$$
\begin{gathered}
\sum_{j=1}^n \alpha_{i j} y_j=r_i y \leq \beta_i, \quad i=1, \ldots, m \
y_j \geq 0, j=1, \ldots, n
\end{gathered}
$$
哪里是$r_i y, i=1, \ldots, m$向量的标量积$r_i$ I $y, \mathrm{i}$
$$
\gamma=\left(\gamma_1, \ldots, \gamma_n\right), y=\left(y_1, \ldots, y_n\right), r_i=\left(\alpha_{i 1}, \ldots, \alpha_{i n}\right), \quad i=1, \ldots, m .
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Minimum Angle Method

[53]背后的主要思想是改进初始碱基的选择。众所周知，最优主题是$n$约束的交集，其中$n$是LP中变量的数量。这种$n$约束形成的最佳主题应该与目标函数的角度最小。

下面的定义是描述最小角度法所必需的。

3.2.1.定义设$P \subseteq \mathbb{R}^n$为不存在不等式的多面体(凸集或圆锥):
$$
P: \quad \sum_{j=1}^n \alpha_{i j} y_j=r_i y \leq \beta_i, \quad i=1, \ldots, m .
$$
切向多面体$P^0$ polyhedra $P$由以下不等式定义:
$$
P^0: \quad \sum_{j=1}^n \alpha_{i j} y_j=r_i y \leq\left|r_i\right|, \quad\left|r_i\right|=\sqrt{\alpha_{i 1}^2+\cdots+\alpha_{i n}^2}, B=1, \ldots, m .
$$

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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 怎样代写线性规划Linear Programming 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。线性规划Linear Programming是一种在要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本）的方法。线性编程是数学编程（也被称为数学优化）的一个特例。

线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写线性规划Linear Programming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。我们的专家在代写线性规划Linear Programming代写方面经验极为丰富，各种代写线性规划Linear Programming相关的作业也就用不着说。

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Cycling Concept and Anti-Cyclic Rules

In 2.4.1 Theorem, we have shown that after each iteration of the StandardMax algorithm, the value of the function is either targeted or increased, or it remains the same. In this way, we have “proved” that the same algorithm ends up in a finite number of iterations (since there are finally many basic solutions available). In doing so, we have not considered the possibility of value does not change the function of the target while running the StandardMax algorithm. In this case, we have no guarantee that the algorithm will StandardMax finish in finite time. The following is an example.

Example 2.12.1. Consider the following linear programming problem in symmetric form:
$$
\begin{aligned}
\max \omega & =\frac{3}{4} y_1-20 y_2+\frac{1}{2} y_3-6 y_4 \
\text { subj. } \& \frac{1}{4} y_1-8 y_2-y_3+9 y_4 & \leq 0 \
\& \frac{1}{2} y_1-12 y_2-\frac{1}{2} y_3+3 y_4 & \leq 0 \
\& y_3 & \leq 1 \
\& y_1, y_2, y_3, y_4 & \geq 0 .
\end{aligned}
$$
Let’s form an appropriate canonical form, Tucker’s table, and apply the StandardMax 7 algorithm:
$$
\begin{array}{cccccll}
y_1 & y_2 & y_3 & y_4 & -1 & & \
\frac{1}{4} & -8 & -1 & 9 & 0 & = & -y_5 \
\frac{1}{2} & -12 & -\frac{1}{2} & 3 & 0 & = & -y_6 \
0 & 0 & 1 & 0 & 1 & = & -y_7 \
\frac{3}{4} & -20 & \frac{1}{2} & -6 & 0 & = & \omega
\end{array}
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Complexity of Simplex Methods and Minty-Klee Polyhedra

In the introduction, we mentioned that despite the good features he showed in practice, the simplex algorithm is not polynomial. This claim was first proven by Minty and Klee in [28], back in 1970, assuming that for the pivot column, the first column is $\gamma_j<0$. It was later proven to [29] for almost everyone deterministic pivot column selection rule there is a class example of linear programming problems such that the number of iterations the simplex method depends exponentially on the dimension of the problem.

Definition 2.13.1. Let’s look at the following linear programming problem, given in canonical form and via Tucker’s table:

$$
\begin{aligned}
& \min \epsilon^{n-1} y_1+\epsilon^{n-2} y_2+\ldots+\epsilon y_{n-1}+y_n \
& y_1 \quad \leq t \
& 2 \epsilon y_1+y_2 \quad \leq t^2 \
& 2 \epsilon^2 y_1+2 \epsilon y_2 \quad \leq t^3 \
& \vdots \quad \vdots \
& 2 \epsilon^{n-1} y_1+2 \epsilon^{n-2} y_2+\ldots+2 \epsilon y_{n-1}+y_n \leq t^n \
& y \geq 0 \
& \begin{array}{cccccc}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n & -1 & \
1 & 0 & \cdots & 0 & t & =-y_{n+1} \
2 \epsilon & 1 & \cdots & 0 & t^2 & =-y_{n+2} \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots & \vdots
\end{array} \
& 2 \epsilon^{n-1} \quad 2 \epsilon^{n-2} \quad \cdots \quad 1 \quad t^m=-y_{n+m} \
& \epsilon^n \quad \epsilon^{n-1} \quad \cdots \quad 1 \quad 0=f \
&
\end{aligned}
$$
Label this problem with $\mathcal{P}_n(\epsilon, t)$ and call ita general Minty-Klee problem of dimension $n$.

线性规划代写

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Cycling Concept and Anti-Cyclic Rules

在2.4.1定理中，我们已经表明，在每次迭代StandardMax算法之后，函数的值要么是目标值，要么是增加值，要么是保持不变。通过这种方式，我们已经“证明”了相同的算法在有限次数的迭代中结束(因为最终有许多基本解决方案可用)。在这样做时，我们没有考虑在运行StandardMax算法时值不改变目标函数的可能性。在这种情况下，我们不能保证算法将在有限的时间内完成StandardMax。示例如下:

例2.12.1。考虑以下对称形式的线性规划问题:
$$
\begin{aligned}
\max \omega & =\frac{3}{4} y_1-20 y_2+\frac{1}{2} y_3-6 y_4 \
\text { subj. } \& \frac{1}{4} y_1-8 y_2-y_3+9 y_4 & \leq 0 \
\& \frac{1}{2} y_1-12 y_2-\frac{1}{2} y_3+3 y_4 & \leq 0 \
\& y_3 & \leq 1 \
\& y_1, y_2, y_3, y_4 & \geq 0 .
\end{aligned}
$$
让我们形成一个适当的规范形式，塔克表，并应用StandardMax 7算法:
$$
\begin{array}{cccccll}
y_1 & y_2 & y_3 & y_4 & -1 & & \
\frac{1}{4} & -8 & -1 & 9 & 0 & = & -y_5 \
\frac{1}{2} & -12 & -\frac{1}{2} & 3 & 0 & = & -y_6 \
0 & 0 & 1 & 0 & 1 & = & -y_7 \
\frac{3}{4} & -20 & \frac{1}{2} & -6 & 0 & = & \omega
\end{array}
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Complexity of Simplex Methods and Minty-Klee Polyhedra

在引言中，我们提到，尽管他在实践中表现出了很好的特性，但单纯形算法并不是多项式。1970年，Minty和Klee在[28]中首次证明了这一说法，他们假设对于主列，第一列是$\gamma_j<0$。后来证明[29]，对于几乎所有确定性的主列选择规则，都有一类线性规划问题的例子，使得单纯形方法的迭代次数指数依赖于问题的维数。

2.13.1.定义让我们看一下下面的线性规划问题，通过塔克表给出标准形式:

$$
\begin{aligned}
& \min \epsilon^{n-1} y_1+\epsilon^{n-2} y_2+\ldots+\epsilon y_{n-1}+y_n \
& y_1 \quad \leq t \
& 2 \epsilon y_1+y_2 \quad \leq t^2 \
& 2 \epsilon^2 y_1+2 \epsilon y_2 \quad \leq t^3 \
& \vdots \quad \vdots \
& 2 \epsilon^{n-1} y_1+2 \epsilon^{n-2} y_2+\ldots+2 \epsilon y_{n-1}+y_n \leq t^n \
& y \geq 0 \
& \begin{array}{cccccc}
y_1 & y_2 & \cdots & y_n & -1 & \
1 & 0 & \cdots & 0 & t & =-y_{n+1} \
2 \epsilon & 1 & \cdots & 0 & t^2 & =-y_{n+2} \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots & \vdots & \vdots
\end{array} \
& 2 \epsilon^{n-1} \quad 2 \epsilon^{n-2} \quad \cdots \quad 1 \quad t^m=-y_{n+m} \
& \epsilon^n \quad \epsilon^{n-1} \quad \cdots \quad 1 \quad 0=f \
&
\end{aligned}
$$
将此问题标记为$\mathcal{P}_n(\epsilon, t)$，并将其称为维度为$n$的一般明特-克利问题。

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

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

广义线性模型代考

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

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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MATLAB代写

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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
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线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。

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

It corresponds to each condition of negativity in vector space $\mathbb{R}^n$ half-space in which the corresponding variable is non-negative. Each conditional equation in $\mathbb{R}^n$ corresponds to one hyper-straight. Each conditional inequality corresponds to the half-space bounded hyperbolic associated with the corresponding equation. A set of all the admissible vectors $y$ is the intersection of all given half-spaces and given hypergraphs, therefore, constitutes a convex polyhedron $\Gamma_P$. The equation $\gamma^T x=k$ for some $k$ is a hyperparallel parallel to space $\mathbb{R}^{n-1}$ which is normal at $\gamma$. Projection of polyhedra $\Gamma_P$ on the direction determined by the vector $\gamma$ is a closed set of $[l, \Lambda]$ real numbers, where $l$ minimum and $\Lambda$ maximum of the objective function (1.5.0. 2). Appropriately hyper straight normal to $\gamma$ are touched by hyper straight polyhedra $\Gamma_P$. The common points of these touching hyperlines with the polyhedron $\Gamma_P$ give values in which the function (1.5.0. 2) reaches an extreme value.

The geometric method can be used for problems containing $n=2$ programming task is given in the basic form it fulfills the condition $n-$ $m=2$ (and the highest $n-m=3$ ) can also be to geometric geometry. The geometric method, while not very basic, is used because easy access to the general algebraic method.
Let be given a linear problem in form:

$$
\begin{aligned}
& \max \omega(y)=\gamma_1 y_1+\ldots+\gamma_n y_n \
& \text { subj. } \alpha_{11} y_1+\alpha_{12} y_2+\ldots+\alpha_{1 n} y_n \leq \beta_1 \
& \text {…….. } \
& \alpha_{m 1} y_1+\alpha_{m 2} y_2+\ldots+\alpha_{m n} y_n \leq \beta_m . \
&
\end{aligned}
$$
For a given system we know that every solution of the system is an unequal solution one point space $\mathbb{R}^n$, and a set of nonnegative admissible ones $\Gamma_p$ is a subset of $\mathbb{R}^n$. Each of the unequal acts:
$$
\sum_{j=1}^n \alpha_{i j} y_j \leq \beta_i, \beta=1,2, \ldots, m
$$
specifies a subset of $D_i \subset \mathbb{R}^n, i=1, \ldots, m$ representing the set of ta aka on the one hand hyper-straight:
$$
\sum_{j=1}^n \alpha_{i j} y_j=\beta_i
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Properties of Simplex Methods

Note first that the vector $y^*$ in which the objective function $\omega(y)$ reaches extreme value need not be unique. The following theorem shows that the target function reaches an extreme value in some of the extreme points of the set $\Gamma_P$.

Theorem 2.1.1. If $\Gamma_P={y: A y=\beta, y \geq 0}$ limited set $i \omega(y)=$ $\gamma_1 y_1+\cdots+\gamma_n x_n$ given a linear function, then there is a bar one extreme point $y^* \in \Gamma_p$ such that:
$$
\inf {y \in \Gamma_P} \omega(y)=\omega\left(y^\right) $$ Set $\left{y \mid y \in \Gamma_P, \omega(y)=\omega\left(y^\right)\right}$ is convex.
Proof. Let $y^1, \ldots, y^p$ be the extreme points of the set $\Gamma_P$ and let is $y^$ the extreme point for which $\omega\left(y^i\right) \geq \omega\left(y^\right), i=1, \ldots, p$. How is each $y \in \Gamma_P$ a convex combination of extremes dots, there are positive scalars $\sigma_1, \ldots, \sigma_p$ such that it is:
$$
y=\sum{k=1}^p \sigma_k y^k, \quad \sum_{k=1}^p \sigma_k=1
$$
Now we have:
$$
\omega(y)=\omega\left(\sum_{k=1}^p \sigma_k y^k\right)=\sum_{k=1}^p \sigma_k \omega\left(y^k\right) \geq \sum_{k=1}^p \sigma_k \omega\left(y^\right)=\omega\left(y^\right),
$$
which proves that $\omega$ reaches the minimum in $y^*$.

线性规划代写

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

它对应于向量空间$\mathbb{R}^n$半空间中对应变量为非负的每一种负性条件。$\mathbb{R}^n$中的每个条件方程对应一个超直。每个条件不等式对应于与相应方程相关联的半空间有界双曲。所有可容许向量$y$的集合是所有给定半空间和给定超图的交集，因此构成一个凸多面体$\Gamma_P$。方程$\gamma^T x=k$对于某些$k$是平行于空间$\mathbb{R}^{n-1}$的超平行，它在$\gamma$是正常的。多面体$\Gamma_P$在矢量$\gamma$确定的方向上的投影是$[l, \Lambda]$实数的闭集，其中目标函数(1.5.0. 0)的$l$最小值和$\Lambda$最大值。2).适当的超直法线$\gamma$与超直多面体$\Gamma_P$接触。这些与多面体$\Gamma_P$相连的超直线的公共点给出了函数(1.5.0. 0)的值。2)达到极值。

几何方法可用于求解含有$n=2$的问题，编程任务是给出它满足条件的基本形式$n-$$m=2$(和最高的$n-m=3$)也可用于几何几何。几何方法虽然不是很基本，但由于易于接近一般的代数方法而被使用。
设一个线性问题，形式为:

$$
\begin{aligned}
& \max \omega(y)=\gamma_1 y_1+\ldots+\gamma_n y_n \
& \text { subj. } \alpha_{11} y_1+\alpha_{12} y_2+\ldots+\alpha_{1 n} y_n \leq \beta_1 \
& \text {…….. } \
& \alpha_{m 1} y_1+\alpha_{m 2} y_2+\ldots+\alpha_{m n} y_n \leq \beta_m . \
&
\end{aligned}
$$
对于一个给定的系统，我们知道系统的每一个解都是一个点空间$\mathbb{R}^n$的不等解，并且一组非负可容许解$\Gamma_p$是$\mathbb{R}^n$的子集。不平等的行为:
$$
\sum_{j=1}^n \alpha_{i j} y_j \leq \beta_i, \beta=1,2, \ldots, m
$$
指定一个$D_i \subset \mathbb{R}^n, i=1, \ldots, m$的子集，表示一个超直的数据集:
$$
\sum_{j=1}^n \alpha_{i j} y_j=\beta_i
$$

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Properties of Simplex Methods

首先注意，目标函数$\omega(y)$达到极值的向量$y^*$不必是唯一的。下面的定理表明，目标函数在集合$\Gamma_P$的一些极值点上达到极值。

定理2.1.1。如果$\Gamma_P={y: A y=\beta, y \geq 0}$有限集$i \omega(y)=$$\gamma_1 y_1+\cdots+\gamma_n x_n$给定一个线性函数，则存在一个极值点$y^* \in \Gamma_p$，使得:
$$
\inf {y \in \Gamma_P} \omega(y)=\omega\left(y^\right) $$设置$\left{y \mid y \in \Gamma_P, \omega(y)=\omega\left(y^\right)\right}$为凸形。
证明。设$y^1, \ldots, y^p$为集合$\Gamma_P$的极值点，设$y^$为$\omega\left(y^i\right) \geq \omega\left(y^\right), i=1, \ldots, p$的极值点。如何每个$y \in \Gamma_P$是极端点的凸组合，有正标量$\sigma_1, \ldots, \sigma_p$，这样它是:
$$
y=\sum{k=1}^p \sigma_k y^k, \quad \sum_{k=1}^p \sigma_k=1
$$
现在我们有:
$$
\omega(y)=\omega\left(\sum_{k=1}^p \sigma_k y^k\right)=\sum_{k=1}^p \sigma_k \omega\left(y^k\right) \geq \sum_{k=1}^p \sigma_k \omega\left(y^\right)=\omega\left(y^\right),
$$
这证明$\omega$在$y^*$中达到最小值。

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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