如果你也在 怎样代写电动力学electrodynamics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。

电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电动力学electrodynamics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。我们的专家在代写电动力学electrodynamics代写方面经验极为丰富，各种代写电动力学electrodynamics相关的作业也就用不着说。

我们提供的电动力学electrodynamics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|The Extended Charge Model

In the linear approximation the momentum is a constant of the motion, $\mathbf{p}_0$, so that we need only consider the equation of motion for the coordinate. We make the following substitutions in the linear part of the vector potential, $\mathbf{A}^L$
$$
x=\left(\frac{2 a}{\pi}\right) k, \quad y=\left(\frac{\pi c}{2 a}\right)\left(t-t^{\prime}\right) .
$$
18 This idea is due to Dirac in a slightly different context [45].

The equation of motion derived from (3.317) in this approximation with $\Delta m$ as before is then
$$
m \dot{\mathbf{q}}(t)=\mathbf{p}_0-\Delta m \int_0^{\infty} \int_0^{\infty} x \chi_a^2\left(\frac{\pi x}{2 a}\right) \sin (x y) \dot{\mathbf{q}}\left(t-\frac{2 a y}{\pi c}\right) \mathrm{d} y \mathrm{~d} x
$$
which is a linear integro-differential equation with a delay. We define a linear operator $\mathrm{L}$ by the relation
$$
\mathrm{L}(\phi(t))=m \phi(t)+\Delta m I_a(\phi(t))
$$
where
$$
I_a(\phi(t))=\int_0^{\infty} \int_0^{\infty} x \chi_a^2\left(\frac{\pi x}{2 a}\right) \sin (x y) \phi\left(t-\frac{2 a y}{\pi c}\right) \mathrm{d} y \mathrm{~d} x
$$
so that (3.356) is concisely expressed as
$$
\mathrm{L}(\dot{\mathbf{q}}(t))=\mathbf{p}_0
$$
If we can solve this equation, the orbit of the particle will again be (3.351).
The linear equation (3.356) can be solved by the method of characteristic functions [43]. The characteristic equation of $L$ is found directly by studying its action on the exponential function $e^{s t}$, where $s$ is a parameter that will determine the solutions, if any exist; in general $s$ will be a complex number. Consider then
$$
\mathrm{L}\left(e^{s t}\right)=m e^{s t}+\Delta m I_a\left(e^{s t}\right)
$$
The $y$ integration is elementary and there results
$$
\mathrm{L}\left(e^{s t}\right)=e^{s t}\left[m+\Delta m \int_0^{\infty} \frac{x^2 \chi_a^2\left(\frac{\pi x}{2 a}\right)}{x^2+\left(\frac{2 a s}{\pi c}\right)^2} \mathrm{~d} x\right]
$$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Classical Hamiltonian Electrodynamics Revisited

A fundamental result in the Hamiltonian formulation of mechanics is that the time evolution of the system can be regarded as the unfolding of a sequence of infinitesimal canonical transformations for which the Hamiltonian itself is the generator. Recall that if $G$ is the generator of such a transformation, the change in any dynamical variable $\Omega$, a function of the canonical variables, is given by the P.B. relation
$$
\delta \Omega={\Omega, G}
$$

If we choose $H \mathrm{~d} t$ as the generator, we get the following relations for the result of transformation of the basic phase space variables $\left(q(t)n, p(t)_n\right)$, $$ \begin{aligned} & Q(t)_n=q(t)_n+\frac{\partial H}{\partial p_n} \mathrm{~d} t=q(t)_n+\dot{q}_n \mathrm{~d} t=q(t+\mathrm{d} t)_n \ & P(t)_n=p(t)_n-\frac{\partial H}{\partial q_n} \mathrm{~d} t=p(t)_n+\dot{p}_n \mathrm{~d} t=p(t+\mathrm{d} t)_n \end{aligned} $$ corresponding to the ‘passive’ interpretation (LHS) in terms of transformation to new variables, and an ‘active’ interpretation (RHS) in terms of the time evolution of $q(t)_n, p(t)_n$. A transformation from old $\left(q_n, p_n\right)$ to new $\left(Q_n, P_n\right)$ variables is canonical if the P.B. relations are preserved by the transformation, $$ \begin{aligned} & \left{q_n, q_m\right}=\left{p_n, p_m\right}=0, \quad\left{q_n, p_m\right}=\delta{n m} \
& \quad \rightarrow\left{Q_n, Q_m\right}=\left{P_n, P_m\right}=0, \quad\left{Q_n, P_m\right}=\delta_{n m}
\end{aligned}
$$
Now it is easily seen that if we take the Hamiltonian for a charge interacting with its own electromagnetic field, the above relations are not satisfied. The velocity in (3.316) is the gauge-invariant quantity defined by (3.244) which by (3.259) has components which no longer have vanishing P.B.s with each other. $\mathbf{q}$ also occurs in the infinitesimally time-translated field variables, and so the field and particle variables will have some non-zero P.B.s, contrary to the original assumptions. There is therefore a fundamental problem with the conventional classical Hamiltonian formulation which amounts to an incomplete specification of the set of dynamical variables; in other words, we need to identify additional variables such that we can make independent variations in the action integral. In the point particle limit the vector potential for the interacting system is proportional to the particle acceleration [42]. If such a Hamiltonian is to be derived from a Lagrangian, it too must involve the particle acceleration.

电动力学代考

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|The Extended Charge Model

在线性近似中，动量是运动的常数， $\mathbf{p}_0$, 所以我们只需要考虑坐标的运动方程。我们在矢量势的线性部分 进行以下替换， $\mathbf{A}^L$
$$
x=\left(\frac{2 a}{\pi}\right) k, \quad y=\left(\frac{\pi c}{2 a}\right)\left(t-t^{\prime}\right)
$$
18 这个想法是由于狄拉克在稍微不同的背景下提出的 [45]。
从 (3.317) 推导出的运动方程在这个近似中为 $\Delta m$ 和以前一样
$$
m \dot{\mathbf{q}}(t)=\mathbf{p}_0-\Delta m \int_0^{\infty} \int_0^{\infty} x \chi_a^2\left(\frac{\pi x}{2 a}\right) \sin (x y) \dot{\mathbf{q}}\left(t-\frac{2 a y}{\pi c}\right) \mathrm{d} y \mathrm{~d} x
$$
这是一个具有延迟的线性积分微分方程。我们定义一个线性算子L通过关系
$$
\mathrm{L}(\phi(t))=m \phi(t)+\Delta m I_a(\phi(t))
$$
在哪里
$$
I_a(\phi(t))=\int_0^{\infty} \int_0^{\infty} x \chi_a^2\left(\frac{\pi x}{2 a}\right) \sin (x y) \phi\left(t-\frac{2 a y}{\pi c}\right) \mathrm{d} y \mathrm{~d} x
$$
使得 (3.356) 简明地表示为
$$
\mathrm{L}(\dot{\mathbf{q}}(t))=\mathbf{p}_0
$$
如果我们能解出这个方程，粒子的轨道将再次变为 (3.351)。
线性方程 (3.356) 可以用特征函数的方法求解[43]。的特征方程 $L$ 通过研究它对指数函数的作用直接找 到 $e^{s t}$ ， 在哪里 $s$ 是将确定解决方案 (如果存在) 的参数；一般来说 $s$ 将是一个复数。考虑一下
$$
\mathrm{L}\left(e^{s t}\right)=m e^{s t}+\Delta m I_a\left(e^{s t}\right)
$$
这 $y$ 整合是基本的，并且有结果
$$
\mathrm{L}\left(e^{s t}\right)=e^{s t}\left[m+\Delta m \int_0^{\infty} \frac{x^2 \chi_a^2\left(\frac{\pi x}{2 a}\right)}{x^2+\left(\frac{2 a s}{\pi c}\right)^2} \mathrm{~d} x\right]
$$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Classical Hamiltonian Electrodynamics Revisited

哈密顿力学公式的一个基本结果是，系统的时间演化可以看作是一系列无穷小正则变换的展开，哈密顿量 本身就是生成器。回想一下，如果 $G$ 是这种转换的生成器，任何动态变量的变化 $\Omega$ ，典型变量的函数，由 $\mathrm{PB}$ 关系给出
$$
\delta \Omega=\Omega, G
$$
如果我们选择 $H \mathrm{~d} t$ 作为生成器，基本相空间变量变换的结果有如下关系式 $\left(q(t) n, p(t)_n\right)$ ，
$$
Q(t)_n=q(t)_n+\frac{\partial H}{\partial p_n} \mathrm{~d} t=q(t)_n+\dot{q}_n \mathrm{~d} t=q(t+\mathrm{d} t)_n \quad P(t)_n=p(t)_n-\frac{\partial H}{\partial q_n} \mathrm{~d} t=p(t)_n
$$
对应于新变量转换方面的“被动”解释（LHS），以及时间演化方面的“主动”解释 (RHS) $q(t)_n, p(t)_n$. 从 旧的转变 $\left(q_n, p_n\right)$ 到新 $\left(Q_n, P_n\right)$ 如果转换保留了 PB 关系，则变量是规范的，
现在很容易看出，如果我们将哈密顿量用于与其自身电磁场相互作用的电荷，则上述关系不满足。(3.316) 中的速度是由 (3.244) 定义的规范不变量，由 (3.259) 定义的分量不再具有彼此消失的 PB。 $\mathbf{q}$ 也发生在无 限小的时间平移场变量中，因此场和粒子变量将具有一些非零 $P B$ ，这与最初的假设相反。因此，传统的 经典哈密顿公式存在一个根本问题，即对一组动力学变量的指定不完整；换句话说，我们需要确定额外的 变量，以便我们可以在动作积分中做出独立的变化。在点粒子极限中，相互作用系统的矢量势与粒子加速 度成正比 [42]。如果要从拉格朗日导出这样的哈密顿量，它也必须涉及粒子加速度。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写电动力学electrodynamics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。

电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电动力学electrodynamics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。我们的专家在代写电动力学electrodynamics代写方面经验极为丰富，各种代写电动力学electrodynamics相关的作业也就用不着说。

我们提供的电动力学electrodynamics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Mass Renormalisation

The relationship between the mechanical mass $m$ and the observed mass $m^{\text {obs }}$ is the basis for mass renormalisation. We take account explicitly of the contribution to the mass of the charged particle due to the electromagnetic self interaction, so that the ‘structure’ parameter does not appear in the equations of motion. For the theory based on an extended charge distribution, this is achieved by extracting from the equation of motion a term simply proportional to $\dot{\mathbf{q}}(t)$ and identifying its coefficient as the mass correction due to the self-interaction. Clearly this is not possible if the point charge limit is taken first; historically, mass renormalisation was devised within the point charge model and had to proceed by quite different means [44].

We use integration by parts on the $t^{\prime}$ integration in (3.317), choosing the ‘ $\mathrm{d} v$ ‘ factor as $\sin \left[k c\left(t-t^{\prime}\right)\right]$. The boundary term is easily evaluated since it vanishes in the far past and the exponential and cosine terms simply give 1 at $t^{\prime}=t$. Hence, after the remaining elementary integration over $\mathbf{k}$, this contribution to the vector potential reduces to
$$
u v \mid=\left(\frac{\Delta m}{e}\right) \dot{\mathbf{q}}(t) \text {. }
$$
The integrated part does not simplify and can probably only be usefully evaluated in some approximation. The renormalised equation of motion for the coordinate $\mathbf{q}$ is therefore
$$
\begin{aligned}
& m^{\mathrm{obs}} \dot{\mathbf{q}}=\mathbf{p} \
& -\left(\frac{e C}{c}\right) \iint_{-\infty}^t\left(\frac{\chi_a^2(k)}{k^2}\right) \cos \left[k c\left(t-t^{\prime}\right)\right] \frac{\mathrm{d} \boldsymbol{\varepsilon}\left(\mathbf{k}, t^{\prime}\right)}{\mathrm{d} t^{\prime}} \mathrm{d} t^{\prime} \mathrm{d}^3 \mathbf{k}
\end{aligned}
$$
where we have put
$$
m^{\mathrm{obs}}=m+\Delta m,
$$
and
$$
\boldsymbol{\varepsilon}\left(\mathbf{k}, t^{\prime}\right)=\left(\left(1+K_{\mathbf{q}}\left(\mathbf{k}, t^{\prime}\right)\right)(\mathbf{1}-\hat{\mathbf{k}} \hat{\mathbf{k}}) \cdot \dot{\mathbf{q}}\left(t^{\prime}\right)\right)
$$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|The Point Charge Model

An important limiting case of the calculation just described is the point charge limit with $\chi_0(k)=1$. In this limit we have $\mathbf{Q}_{t^{\prime} t}=0$, and the coefficient of $\Delta m$ is simply proportional to $\ddot{\mathbf{q}}$ [42]. Strictly speaking, we can no longer take the particle momentum to be constant in time, since the homogeneous field $\mathbf{A}(\mathbf{q}, t)_h$ contributes $^{17}$ also to (3.315), so we write the equation of motion for a point charge as
$$
\ddot{\mathbf{q}}(t)-\omega_0 \dot{\mathbf{q}}(t)=-\left(\frac{\omega_0}{m}\right) \mathbf{p}(t)+\left(\frac{e}{m}\right) \mathbf{A}(\mathbf{q}, t)_h,
$$
where
$$
\omega_0=\left(\frac{c}{2 a}\right)\left(\frac{m}{\Delta m}\right)
$$

Let
$$
\dot{\mathbf{q}}(t)=\mathbf{z}(t),
$$
so that
$$
\mathbf{q}(t)=\int^t \mathbf{z}\left(t^{\prime}\right) \mathrm{d} t^{\prime}+\mathbf{q}0 $$ where $\mathbf{q}_0$ is an integration constant. The solution for the velocity is $$ \mathbf{z}(t)=e^{\omega_0 t}\left[e^{-\omega_0 t_0} \mathbf{z}\left(t_0\right)+\int{t_0}^t e^{-v \omega_0}\left(\left(\frac{\omega_0}{m}\right) \mathbf{p}(v)+\left(\frac{e}{m}\right) \mathbf{A}(\mathbf{q}, v)_h\right) \mathrm{d} v\right],
$$
which in general shows runaway behaviour, $\mathbf{z}(+\infty)=\infty$; the omission of the free-field vector potential does not alter this conclusion. Since $\omega_0$ contains $e^{-2}$, the coordinate has an essential singularity at $e=0$, so this is a non-perturbative solution.

The situation can be ‘saved’ if we allow the specification of a particular value for the velocity $\mathbf{z}$ at the instant $t_0$ as an extra initial condition. This is contrary to the spirit of Hamilton’s equations which are a pair of coupled first-order differential equations to be solved with initial data $\mathbf{q}\left(t_0\right), \mathbf{p}\left(t_0\right)$. We chose $\mathbf{z}\left(t_0\right)$ so that ${ }^{18}$
$$
e^{-\omega_0 t_0} \mathbf{z}\left(t_0\right)=\int_{t_0}^{\infty} e^{-\omega_0 v}\left(\frac{\omega_0}{m} \mathbf{p}(v)-\left(\frac{e}{m}\right) \mathbf{A}(\mathbf{q}, v)_h\right) \mathrm{d} v .
$$
Substitution of this choice for $\mathbf{z}\left(t_0\right)$ in (3.352) yields the velocity as
$$
\begin{aligned}
\mathbf{z}(t) & =\int_t^{\infty} e^{\omega_0(t-v)}\left(\frac{\omega_0}{m} \mathbf{p}(v)-\left(\frac{e}{m}\right) \mathbf{A}(\mathbf{q}, v)_h\right) \mathrm{d} v \
& =\int_0^{\infty} e^{-\omega_0 \tau}\left(\frac{\omega_0}{m} \mathbf{p}(\tau+t)-\left(\frac{e}{m}\right) \mathbf{A}(\mathbf{q}, \tau+t)_h\right) \mathrm{d} \tau .
\end{aligned}
$$

电动力学代考

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Mass Renormalisation

机械质量之间的关系 $m$ 和观察到的质量 $m^{o b s}$ 是质量重整化的基础。我们明确考虑了电磁自相互作用对带 电粒子质量的贡献，因此”结构”参数不会出现在运动方程中。对于基于扩展电荷分布的理论，这是通过从 运动方程中提取一个简单地与 $\dot{\mathbf{q}}(t)$ 并将其系数确定为由于自相互作用引起的质量校正。显然，如果先采 用点电荷限制，这是不可能的；从历史上看，质量重整化是在点电荷模型中设计的，并且必须通过完全不 同的方式进行 [44]。
我们在 $t^{\prime}$ 在 (3.317) 中积分，选择 ‘d $v^{\prime}$ 因素作为 $\sin \left[k c\left(t-t^{\prime}\right)\right]$. 边界项很容易计算，因为它在遥远的过 去消失了，指数和余弦项在 $t^{\prime}=t$. 因此，在剩余的基本积分结束后 $\mathbf{k}$, 这种对矢量势的贡献减少到
$$
u v \mid=\left(\frac{\Delta m}{e}\right) \dot{\mathbf{q}}(t)
$$
集成部分不会简化，可能只能以某种近似值进行有用的评估。坐标的重归一化运动方程 $\mathbf{q}$ 因此
$$
m^{\mathrm{obs}} \dot{\mathbf{q}}=\mathbf{p} \quad-\left(\frac{e C}{c}\right) \iint_{-\infty}^t\left(\frac{\chi_a^2(k)}{k^2}\right) \cos \left[k c\left(t-t^{\prime}\right)\right] \frac{\mathrm{d} \varepsilon\left(\mathbf{k}, t^{\prime}\right)}{\mathrm{d} t^{\prime}} \mathrm{d} t^{\prime} \mathrm{d}^3 \mathbf{k}
$$
我们放在哪里
$$
m^{\text {obs }}=m+\Delta m
$$
和
$$
\varepsilon\left(\mathbf{k}, t^{\prime}\right)=\left(\left(1+K_{\mathbf{q}}\left(\mathbf{k}, t^{\prime}\right)\right)(\mathbf{1}-\hat{\mathbf{k}} \hat{\mathbf{k}}) \cdot \dot{\mathbf{q}}\left(t^{\prime}\right)\right)
$$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|The Point Charge Model

刚刚描述的计算的一个重要限制情况是点电荷限制 $\chi_0(k)=1$. 在这个极限我们有 $\mathbf{Q}{t^{\prime} t}=0$, 和系数 $\Delta m$ 只是与 $\ddot{\mathbf{q}}[42]$ 。严格来说，我们不能再让粒子动量在时间上保持不变，因为均匀场 $\mathbf{A}(\mathbf{q}, t)_h$ 贡献 $^{17}$ 也适用 于 (3.315)，因此我们将点电荷的运动方程写为 $$ \ddot{\mathbf{q}}(t)-\omega_0 \dot{\mathbf{q}}(t)=-\left(\frac{\omega_0}{m}\right) \mathbf{p}(t)+\left(\frac{e}{m}\right) \mathbf{A}(\mathbf{q}, t)_h $$ 在哪里 $$ \omega_0=\left(\frac{c}{2 a}\right)\left(\frac{m}{\Delta m}\right) $$ 让 $$ \dot{\mathbf{q}}(t)=\mathbf{z}(t) $$ 以便 $$ \mathbf{q}(t)=\int^t \mathbf{z}\left(t^{\prime}\right) \mathrm{d} t^{\prime}+\mathbf{q} 0 $$ 在哪里 $\mathbf{q}_0$ 是积分常数。速度的解是 $$ \mathbf{z}(t)=e^{\omega_0 t}\left[e^{-\omega_0 t_0} \mathbf{z}\left(t_0\right)+\int t_0{ }^t e^{-v \omega_0}\left(\left(\frac{\omega_0}{m}\right) \mathbf{p}(v)+\left(\frac{e}{m}\right) \mathbf{A}(\mathbf{q}, v)_h\right) \mathrm{d} v\right], $$ 这通常表现出失控的行为， $\mathbf{z}(+\infty)=\infty$; 省略自由场矢量势不会改变这个结论。自从 $\omega_0$ 包含 $e^{-2}$ ，坐标 在 $e=0$ ，所以这是一个非微扰解。 如果我们允许指定速度的特定值，则可以“保存”这种情况 $z$ 此刻 $t_0$ 作为额外的初始条件。这与 Hamilton 方程的精神相反，Hamilton 方程是一对耦合的一阶微分方程，要用初始数据求解 $\mathbf{q}\left(t_0\right), \mathbf{p}\left(t_0\right)$. 我们选 择了 $\mathbf{z}\left(t_0\right)$ 以便 $^{18}$ $$ e^{-\omega_0 t_0} \mathbf{z}\left(t_0\right)=\int{t_0}^{\infty} e^{-\omega_0 v}\left(\frac{\omega_0}{m} \mathbf{p}(v)-\left(\frac{e}{m}\right) \mathbf{A}(\mathbf{q}, v)_h\right) \mathrm{d} v
$$
将此选项替换为 $\mathbf{z}\left(t_0\right)$ 在 (3.352) 中得到速度为
$$
\mathbf{z}(t)=\int_t^{\infty} e^{\omega_0(t-v)}\left(\frac{\omega_0}{m} \mathbf{p}(v)-\left(\frac{e}{m}\right) \mathbf{A}(\mathbf{q}, v)_h\right) \mathrm{d} v \quad=\int_0^{\infty} e^{-\omega_0 \tau}\left(\frac{\omega_0}{m} \mathbf{p}(\tau+t)-\left(\frac{e}{m}\right)\right.
$$

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写电动力学electrodynamics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。

电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电动力学electrodynamics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。我们的专家在代写电动力学electrodynamics代写方面经验极为丰富，各种代写电动力学electrodynamics相关的作业也就用不着说。

我们提供的电动力学electrodynamics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Molecular Structure and Chemical Bonds

Having sorted out ideas about elements and compounds in terms of atoms and molecules, attention shifted to synthesis – the making of new compounds – and progress thereafter was rapid, especially in the chemistry of compounds containing the element carbon, what we call organic chemistry. It seems pertinent to recognise that the synthesis of new substances has been the principal experimental activity of chemists for more than 200 years. The number of known pure organic and inorganic substances has grown from a few hundred in 1800 to several hundred million today, with a doubling time of about 13 years that had been remarkably constant over the whole span of two centuries [16]. In order to keep track of the growth of experimental results, more and more transformations of compounds into other compounds, some kind of theoretical framework was needed. In the nineteenth century, the only known forces of attraction that might hold atoms together were the electromagnetic and gravitational forces, but these were seen to be absolutely useless for chemistry and so were given up in favour of a basic structural principle. The development of the interpretation of chemical experiments in terms of molecular structure was a highly original step for chemists to take since it had nothing to do with the then known physics based on the Newtonian ideal of the mathematical specification of the forces responsible for the observed motions of matter. It was one of the most far-reaching steps ever taken in science. G. N. Lewis once wrote [17]

No generalization of science, even if we include those capable of exact mathematical statement, has ever achieved a greater success in assembling in a simple way a multitude of heterogeneous observations than this group of ideas which we call structural theory.

In the 1850 s the idea of atoms having autonomous valencies had developed, and this led Frankland to his conception of a chemical bond [18], [19]. He wrote [20]

By the term bond, I intend merely to give a more concrete expression to what has received various names from different chemists, such as atomicity, an atomic power, and an equivalence. A monad is represented as an element having one bond, a dyad as an element having two bonds, etc. It is scarcely necessary to remark by this term I do not intend to convey the idea of a material connection between the elements of a compound, the bonds actually holding the atoms of a chemical compound being, as regards their nature much more like those which connect the members of our solar system.

The idea of representing a bond as a straight line joining atomic symbols is probably due to Crum Brown. Frankland, with due acknowledgement, adopted Crum Brown’s representation which put circles round the atom symbols, but by 1867 the circles had been dropped and more or less modern chemical notation became widespread.

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Atomic Structure and Chemistry

The first tentative steps towards a theory of the chemical bond followed Thomson’s discovery of the electron in the late 1890 s and his claim that the electron was a universal constituent of atoms. There were several independent measurements of the charge/mass ratio of cathode rays contemporary with Thomson’s announcement in 1897; crucially, however, he was the first to measure the charge on the electron in an experiment with his student Rutherford using the Wilson cloud chamber device invented in Cambridge [28]. Thomson initially favoured a uniform distribution of positive charge inside an ‘atomic sphere’ with solely negatively charged electrons – the so-called ‘plum pudding model’ of an atom. He had found that the mass of the electron was about 1/1700 of the mass of the hydrogen atom, and since he assumed the positive charge distribution contributed no mass to the atom, this implied that atoms must contain thousands of electrons [29].

In his Romanes Lecture (1902), Lodge suggested that chemical combination must be the result of the pairing of oppositely charged ions, for (quoted in Stranges, [30])
It becomes a reasonable hypothesis to surmise that the whole of the atom may be built up of positive and negative electrons interleaved together, and of nothing else; an active or charged ion having one negative electron in excess or defect, but the neutral atom having an exact number of pairs.

The notion of positive and negative electrons was an early ‘solution’ to the evident problem of the electroneutrality of the atom, and also its stability since a positive charge is needed to keep the electrons together [31]. Earnshaw’s theorem in classical electrostatics implies that a collection of charges interacting purely through Coulomb’s inverse square law cannot have an equilibrium configuration, and so must be moving [32]; on the other hand, classical electrodynamics implies that moving charges must generally lose energy by radiation. ${ }^5$

In 1906, Thomson showed that the number of electrons in an atom is of similar magnitude to the relative atomic mass of the corresponding substance, and that the mass of the carriers of positive electricity could not be small compared to the total mass of the atomic electrons. These conclusions came from three independent theoretical results: firstly, a formula he derived for the refractive index of a monatomic gas; secondly, his formula for the absorption of $\beta$-particles in matter; and thirdly, the cross section, ${ }^6 \sigma$, for the scattering of X-rays by gases [33]:
$$
\sigma=\frac{8 \pi}{3}\left(\frac{1}{4 \pi \varepsilon_0} \frac{e^2}{m_e c^2}\right)^2
$$

电动力学代考

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Molecular Structure and Chemical Bonds

在从原子和分子的角度整理出关于元素和化合物的想法后，注意力转移到合成——新化合物的制造——此后的进展很快，特别是在含有元素碳的化合物的化学中，我们称之为有机化学。200 多年来，新物质的合成一直是化学家的主要实验活动，这似乎是恰当的认识。已知的纯有机和无机物质的数量已从 1800 年的几百种增加到今天的几亿种，大约 13 年的时间翻了一番，这在整个两个世纪的跨度中一直非常稳定 [16]。为了跟踪实验结果的增长，越来越多的化合物转化为其他化合物，需要某种理论框架。在 19 世纪，唯一已知的可能将原子聚集在一起的吸引力是电磁力和引力，但这些力被认为对化学毫无用处，因此被放弃以支持基本结构原理。根据分子结构对化学实验的解释的发展对于化学家来说是一个非常原始的步骤，因为它与当时已知的物理学无关，该物理学基于牛顿理想的对观察到的运动负责的力的数学规范的物质。这是科学史上影响最深远的步骤之一。GN Lewis 曾写道 [17] 但这些被认为对化学毫无用处，因此被放弃以支持基本结构原理。根据分子结构对化学实验的解释的发展对于化学家来说是一个非常原始的步骤，因为它与当时已知的物理学无关，该物理学基于牛顿理想的对观察到的运动负责的力的数学规范的物质。这是科学史上影响最深远的步骤之一。GN Lewis 曾写道 [17] 但这些被认为对化学毫无用处，因此被放弃以支持基本结构原理。根据分子结构对化学实验的解释的发展是化学家采取的一个非常原始的步骤，因为它与当时已知的物理学无关，该物理学基于牛顿理想的对观察到的运动负责的力的数学规范的物质。这是科学史上影响最深远的步骤之一。GN Lewis 曾写道 [17] 根据分子结构对化学实验的解释的发展是化学家采取的一个非常原始的步骤，因为它与当时已知的物理学无关，该物理学基于牛顿理想的对观察到的运动负责的力的数学规范的物质。这是科学史上影响最深远的步骤之一。GN Lewis 曾写道 [17] 根据分子结构对化学实验的解释的发展是化学家采取的一个非常原始的步骤，因为它与当时已知的物理学无关，该物理学基于牛顿理想的对观察到的运动负责的力的数学规范的物质。这是科学史上影响最深远的步骤之一。GN Lewis 曾写道 [17]

没有任何科学的概括，即使我们包括那些能够进行精确数学陈述的科学，在以简单的方式组合大量异质观察方面取得了比我们称为结构理论的这组思想更大的成功。

在 1850 年代，原子具有自主化合价的想法得到发展，这导致 Frankland 提出了他的化学键概念 [18]、[19]。他写道 [20]

通过术语键，我只是想更具体地表达不同化学家给出的不同名称，例如原子性、原子能和等价性。单子表示为具有一个键的元素，二元表示为具有两个键的元素，等等。几乎没有必要用这个术语来表示我无意传达化合物元素之间的物质联系的想法，就其性质而言，实际上持有化合物原子的键更像是连接我们太阳系成员的键。

将键表示为连接原子符号的直线的想法可能是由于 Crum Brown。弗兰克兰在得到应有承认的情况下采用了克拉姆布朗的表示法，即在原子符号周围放置圆圈，但到 1867 年，圆圈已被删除，现代化学符号或多或少变得普遍。

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Atomic Structure and Chemistry

随着汤姆森在 1890 年代后期发现电子并声称电子是原子的普遍组成部分，迈出了化学键理论的第一步。1897 年 Thomson 发表声明的同时，对阴极射线的电荷/质量比进行了多次独立测量；然而，至关重要的是，他是第一个在与他的学生卢瑟福一起使用剑桥发明的威尔逊云室装置进行的实验中测量电子电荷的人 [28]。汤姆森最初赞成在“原子球”内均匀分布正电荷，只有带负电的电子——即所谓的原子“李子布丁模型”。他发现电子的质量大约是氢原子质量的 1/1700，

在他的 Romanes 讲座（1902 年）中，Lodge 提出化学结合必须是带相反电荷的离子配对的结果，因为（引自 Stranges，[30]）推测整个原子可能是一个合理的
假设由交织在一起的正电子和负电子组成，除此之外别无其他；一种活性或带电离子，具有一个过量或缺陷的负电子，但中性原子具有精确的电子对数。

正电子和负电子的概念是对原子电中性及其稳定性的明显问题的早期“解决方案”，因为需要正电荷来将电子保持在一起 [31]。经典静电学中的恩肖定理表明，纯粹通过库仑平方反比定律相互作用的电荷集合不可能具有平衡配置，因此必须是移动的 [32]；另一方面，经典电动力学暗示移动的电荷通常必须通过辐射损失能量。5

1906年，汤姆逊证明原子中的电子数与相应物质的相对原子质量具有相似的数量级，正电载流子的质量与原子电子的总质量相比不能小. 这些结论来自三个独立的理论结果：第一，他推导出的单原子气体折射率公式；其次，他的吸收公式b-物质中的粒子；第三，横截面，6p，对于气体对 X 射线的散射 [33]：

p=8π3(14π电子0这是2米这是C2)2

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写电动力学electrodynamics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。

电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电动力学electrodynamics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。我们的专家在代写电动力学electrodynamics代写方面经验极为丰富，各种代写电动力学electrodynamics相关的作业也就用不着说。

我们提供的电动力学electrodynamics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|The Origins of Chemistry

Chemistry is concerned with the composition and properties of matter, and with the transformations of matter that can occur spontaneously or under the action of heat, radiation or other sources of energy. It emerged as a science in recognisably modern form at the end of the eighteenth century. From the results of chemical experiments, the chemist singles out a particular class of materials that have characteristic and invariant properties. This is done through the use of the classical separation procedures crystallisation, distillation, sublimation and so on – that involve a phase transition. Such materials are called pure substances and may be of two kinds: elements and compounds. A pure substance is an idealisation since perfect purity is never achieved in practice.

Formally, elements may be defined as substances which have not been converted either by the action of heat, radiation or chemical reaction with other substances, or small electrical voltages, into any simpler substance. Compounds are formed from the chemical combination of the elements, and have properties that are invariably different from the properties of the constituent elements; they are also homogeneous. These statements derive from antiquity; thus from Aristotle [1]:

An element, we take it, is a body into which other bodies may be analysed, present in them potentially or in actuality (which of these, is still disputable), and not itself divisible into bodies different in form.

Similar statements can be found in Boyle and in Lomonosov, for example; they gain significance when the notion of ‘simpler’ substance is explicated. A substantial account of the history and philosophy of these ideas can be found in a recent Handbook [2].

In the seventeenth century, a scientific attitude emerged that is recognisably ‘modern’; it aimed to describe the physical aspects of the natural world through analytical procedures of classification and systematisation in order to find explanations of natural phenomena in purely naturalistic terms [3]. The underlying mechanical philosophy ${ }^1$ was grounded firmly in a picture of a world of physical objects endowed with well-defined fixed properties that can be described in mathematical terms – shape, size, position, number and so on. It can be seen as a return to the mathematical ideals of the Pythagoreans and of Plato, and a renewal of the ideas of the early Greek atomists, for example Democritus. There was quite explicitly a movement against the still prevailing Aristotelian system of the scholastic philosophers which was closely connected with the religious authorities. The prime movers of this revolution were Galileo and Descartes; both sought a quantitative approach to physics through the use of mathematics applied to mechanical or corpuscular models that would replace a philosophical tradition that had originated in antiquity.

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Stoichiometry and Atoms

Measurements of changes in weight – stoichiometry $^4$ – are a characteristic feature of the quantitative study of chemical reactions; such measurements reveal one of the most important facts about the chemical combination of substances, namely that it generally involves fixed and definite proportions by weight of the reacting substances. These changes in weight are found to be subject to two fundamental laws:
Law of conservation of mass: (A. Lavoisier, 1789)
L1 No change in the total weight of all the substances taking part in any chemical process has ever been observed in a closed system.
Law of definite proportions: (J. L. Proust, 1799)
L2 A particular chemical compound always contains the same elements united together in the same proportions by weight.

The chemical equivalent (or equivalent weight) of an element is the number of parts by weight of it which combines with, or replaces eight parts by weight of oxygen or the chemical equivalent of any other element; the choice of eight parts by weight of oxygen is purely conventional. By direct chemical reaction and the careful weighing of reagents and products, one can determine accurate equivalents directly. Depending on the physical conditions under which reactions are carried out, one may find significantly different equivalent weights for the same element corresponding to the formation of several chemically distinct pure substances. These findings are summarised in the laws of chemical combination [10]:
Law of multiple proportions: (J. Dalton, 1803)
L3 If two elements combine to form more than one compound the different weights of one which combine with the same weight of the other are in the ratio of simple whole numbers.

Let $E[A, n]$ be the equivalent weight of element $A$ in compound $n[11]$; if we consider the different binary compounds formed by elements $A$ and $B$, the Law of Multiple Proportions implies
$$
\frac{E[A, i]}{E[B, i]}=\omega_{i j} \frac{E[A, j]}{E[B, j]},
$$
where $\omega_{i j}$ is a simple fraction.

电动力学代考

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|The Origins of Chemistry

化学关注物质的组成和性质，以及物质自发发生或在热、辐射或其他能源作用下发生的变化。它在 18 世纪末以公认的现代形式出现，成为一门科学。从化学实验的结果中，化学家挑选出一类具有特征性和不变性的特定材料。这是通过使用涉及相变的经典分离程序结晶、蒸馏、升华等来完成的。这种材料称为纯物质，可能有两种：元素和化合物。纯物质是一种理想化，因为在实践中永远无法达到完美的纯度。

形式上，元素可以定义为未通过热、辐射或与其他物质的化学反应或小电压的作用转化为任何更简单物质的物质。化合物是由元素的化学结合形成的，并且具有与组成元素的性质总是不同的性质；它们也是同质的。这些说法源自古代；因此来自亚里士多德 [1]：

一个元素，我们认为，是一个物体，其他物体可以被分析成一个物体，潜在地或现实地存在于它们中（其中哪一个，仍然是有争议的），并且它本身不能分为不同形式的物体。

例如，类似的陈述可以在博伊尔和罗蒙诺索夫身上找到；当解释“更简单”物质的概念时，它们变得重要。在最近的一本手册 [2] 中可以找到对这些想法的历史和哲学的大量说明。

在 17 世纪，出现了一种公认的“现代”科学态度；它旨在通过分类和系统化的分析程序来描述自然世界的物理方面，以便用纯粹的自然主义术语 [3] 找到对自然现象的解释。基本的机械哲学1牢固地建立在一个物理对象世界的图片中，这些对象具有定义明确的固定属性，可以用数学术语来描述——形状、大小、位置、数量等等。它可以看作是对毕达哥拉斯学派和柏拉图数学理想的回归，以及早期希腊原子论者（例如德谟克利特）思想的更新。有一个非常明确的运动反对仍然盛行的经院哲学家亚里士多德体系，该体系与宗教权威密切相关。这场革命的主要推动者是伽利略和笛卡尔。两者都通过将数学应用于机械或微粒模型来寻求物理学的定量方法，以取代起源于古代的哲学传统。

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Stoichiometry and Atoms

重量变化的测量一一化学计量 ${ }^4-$ 是化学反应定量研究的一个特征；这种测量揭示了关于物质化学组合的 最重要事实之一，即它通常涉及反应物质的固定和确定的重量比例。发现这些重量变化服从两个基本定 律:
质量守恒定律： (A. Lavoisier， 1789)
L1 在任何化学过程中从末观察到参与任何化学过程的所有物质的总重量没有变化封闭系统。
定比定律：(L Proust, 1799)
L2一种特定的化合物总是包含以相同重量比例结合在一起的相同元素。
一种元素的化学当量 (或当量重量) 是指该元素与氧或任何其他元素的化学当量的八重量份结合或代替 八重量份的重量份数；选择八重量份氧气纯属常规。通过直接的化学反应和仔细称量试剂和产物，可以 直接确定准确的当量。根据进行反应的物理条件，人们可能会发现与形成几种化学性质不同的纯物质相 对应的相同元素的当量显着不同。这些发现总结在化合定律 [10] 中:
倍数定律: (J. Dalton， 1803 年)
$L 3$ 如果两种元素结合形成一种以上的化合物，则一种元素的不同重量与另一种元素的相同重量组合成简 单整数之比。
让 $E[A, n]$ 是元素的等效重量 $A$ 在化合物中 $n[11]$; 如果我们考虑由元素形成的不同二元化合物 $A$ 和 $B$, 多 重比例定律意味着
$$
\frac{E[A, i]}{E[B, i]}=\omega_{i j} \frac{E[A, j]}{E[B, j]}
$$
在哪里 $\omega_{i j}$ 是一个简单的分数。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写电动力学electrodynamics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。

电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电动力学electrodynamics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。我们的专家在代写电动力学electrodynamics代写方面经验极为丰富，各种代写电动力学electrodynamics相关的作业也就用不着说。

我们提供的电动力学electrodynamics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|INDUCTANCE

So far we have only considered coils that have a steady d.c. current passing through them. This introduced us to the idea of magnetic flux, the magnetic flux density and magnetic field strength. Although d.c. circuits sometimes use coils, we more usually find them in a.c. circuits. In such circuits, we tend to characterize coils by a term called inductance.

When a d.c. voltage energizes a coil, a current flows which sets up a magnetic field around the coil. This field will not appear instantaneously as it takes a certain amount of time to produce the field. After the initial transient has passed, the resistance of the wire that makes up the coil will limit its current.

Let us now consider a very low-resistance coil connected to a source of alternating voltage. As the coil resistance is very low, the coil should appear to be a shortcircuit. This should result in a lot of current flowing! However, what we find is that the current taken by the coil depends on the frequency of the source – high frequencies result in low currents. Thus, some unknown property of the coil restricts the current.

In 1831, a British physicist, chemist and great experimenter called Michael Faraday (1791-1867) was investigating electromagnetism. As a result of his experiments, Faraday proposed that a changing magnetic field induces an emf into a coil. This was one of the most significant discoveries in electrical engineering, and it is the basic principle behind transformers and electrical machines. (Faraday’s achievement is even more remarkable in that all of his work resulted from experimentation, and not mathematical derivation.)
Faraday’s law formalizes this result as
$$
e \propto \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t}(N \phi)
$$
where $N$ is the number of turns in the coil and $N \phi$ is known as the flux linkage. So, the induced emf depends on the rate of change of flux linkages, i.e., the higher the frequency, the higher the rate of change, the larger the induced emf. As this emf serves to oppose the voltage that produces it, Equation (3.42) is often modified to
$$
e=-\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t}(N \phi)
$$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Simple COIL

A simple coil consists of several turns on wire wound around a former. As we have just seen, the inductance is defined as the flux linkage per unit current, i.e.,
$$
L=N \frac{\mathrm{d} \phi}{\mathrm{d} i}
$$
where $N$ is the number of turns in the coil. When we considered solenoids, we saw that the flux density varies along the axis of the coil. However, if the coil is very long, the field at the centre of the coil is
$$
\boldsymbol{H}=\frac{N I}{l}
$$
and so,
$$
\boldsymbol{B}=\mu \frac{N I}{l}
$$
As $B$ is the flux density, i.e., $B=\phi / A$, we can write
$$
\begin{aligned}
L &=N \frac{\mathrm{d} B}{\mathrm{~d} i} A \
&=N A \mu \frac{N}{l} \frac{\mathrm{d} i}{\mathrm{~d} i} \
&=\frac{N^2 \mu A}{l}
\end{aligned}
$$
where $A$ is the cross-sectional area of the coil. Although Equation (3.46) gives the inductance of a long coil, this equation is an approximation. This is because it assumes that the field is constant throughout the coil, and it neglects the effects of flux leakage.

电动力学代考

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|INDUCTANCE

到目前为止，我们只考虑了有稳定直流电流通过的线圈。这向我们介绍了磁通量、磁通量密度和磁场强度的概念。 尽管直流电路有时会使用线圈，但我们通常会在交流电路中找到它们。在这样的电路中，我们倾向于用称为电感的 术语来表征线圈。
当直流电压为线圈通电时，电流会在线圊周围形成磁场。该字段不会立即出现，因为生成该字段需要一定的时间。 在初始瞬态过去后，构成线圈的导线的电阻将限制其电流。
现在让我们考虑一个连接到交流电压源的电阻非常低的线圈。由于线圈电阻非常低，线圈应该出现短路。这应该会 导致大量电流流动! 然而，我们发现线圈吸收的电流取决于源的频率一一高频率导致低电流。因此，线圈的某些末 知特性限制了电流。
1831 年，一位名叫迈克尔法拉第 (1791-1867) 的英国物理学家、化学家和伟大的实验家正在研究电磁学。作为 他的实验的结果，法拉第提出变化的磁场会在线圊中感应出一个电动势。这是电气工程中最重要的发现之一，也是 变压器和电机背后的基本原理。(法拉第的成就更加显着，因为他的所有工作都是实验的结果，而不是数学推 导。)
法拉第定律将这一结果形式化为
$$
e \propto \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t}(N \phi)
$$
在哪里 $N$ 是线圈的匝数和 $N \phi$ 被称为磁链。因此，感应电动势取决于磁链的变化率，即频率越高，变化率越高，感 应电动势越大。由于这个 emf 用于对抗产生它的电压，所以方程 (3.42) 通常被修改为
$$
e=-\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t}(N \phi)
$$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Simple COIL

一个简单的线圈由绕在线圈上的几匝导线组成。正如我们刚刚看到的，电感定义为每单位电流的磁链，即
$$
L=N \frac{\mathrm{d} \phi}{\mathrm{d} i}
$$
在哪里 $N$ 是线圈的匝数。当我们考虑螺线管时，我们看到磁通密度沿线圈的轴变化。但是，如果线圈很长，则线圈 中心的场
$$
\boldsymbol{H}=\frac{N I}{l}
$$
所以，
$$
\boldsymbol{B}=\mu \frac{N I}{l}
$$
作为 $B$ 是通量密度，即， $B=\phi / A$ ，我们可以写
$$
L=N \frac{\mathrm{d} B}{\mathrm{~d} i} A \quad=N A \mu \frac{N}{l} \frac{\mathrm{d} i}{\mathrm{~d} i}=\frac{N^2 \mu A}{l}
$$
在哪里 $A$ 是线圈的横截面积。虽然方程 (3.46) 给出了长线圈的电感，但这个方程是一个近似值。这是因为它假设整 个线圈的磁场是恒定的，而忽略了磁漏的影响。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写电动力学electrodynamics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。

电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电动力学electrodynamics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。我们的专家在代写电动力学electrodynamics代写方面经验极为丰富，各种代写电动力学electrodynamics相关的作业也就用不着说。

我们提供的电动力学electrodynamics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|THE SOLENOID

Figure $3.11$ shows a long coil of wire, or solenoid. Such devices are often used as actuators with a bar magnet placed along the axis of the coil. Any current passing through the coil generates a magnetic field which forces the magnet in a particular direction. The magnet can then force a pair of contacts to close or push a lever to move something and so it is an actuator.

To determine the field at any point along the axis of the solenoid, we will consider an elemental section of the coil, of thickness $\mathrm{d} x$, and calculate the field produced. We will then integrate along the length of the coil to find the total field produced.

Let us assume that the solenoid has $N$ turns and a length of $l$ metre. With these figures, the number of turns per unit length will be N/l. Now, if we take a small section of the coil, of length $\mathrm{d} l$, the number of turns in this section will be $\mathrm{d} l \times N / l$. By using the result from the last section, the magnetic field strength generated by this section of the solenoid is
$$
\mathrm{d} H_p=\mathrm{d} l \frac{N}{l} \frac{I \sin ^3 \beta}{2 r}
$$
acting along the axis of the coil.
We now need to integrate along the length of the solenoid. However, as we move along the axis, the angle $\beta$ changes between the limits $\beta_{\max }$ and $\beta_{\min }$. So, we have to substitute for $\mathrm{d} l$ in terms of $\beta$. As Figure $31 \mathrm{lb}$ shows,
$$
\mathrm{d} l \sin \beta=\mathrm{d} \beta \sqrt{r^2+R^2}
$$ and $\mathrm{so}$,
$$
\mathrm{d} l=\frac{\mathrm{d} \beta}{\sin \beta} \sqrt{r^2+R^2}
$$
Thus, Equation (3.30) becomes
$$
\begin{aligned}
\mathrm{d} H_p &=\frac{\mathrm{d} \beta}{\sin \beta} \sqrt{r^2+R^2} \frac{N}{l} \frac{I \sin ^3 \beta}{2 r} \
&=\frac{\sqrt{r^2+R^2}}{2 r} \frac{N}{l} I \sin ^2 \beta \mathrm{d} \beta
\end{aligned}
$$
Now, $\sin \beta=\frac{r}{\sqrt{r^2+R^2}}$ and so we can write
$$
\mathrm{d} H_p=\frac{N I}{2 l} \sin \beta \mathrm{d} \beta
$$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|THE TOROIDAL COIL, RELUCTANCE AND MAGNETIC POTENTIAL

Figure $3.13$ shows the general form of a toroidal former which has a coil wound on it. This is basically a long solenoid which is bent so that the coil has no beginning or end. In practice, the formers used in toroidal coils are made of powdered ferrite which acts to concentrate the magnetic flux. Thus, leakage effects are minimal, so making the coil very efficient. This is put to good use in transformers, which we will encounter in Chapter 7. Here, we want to develop our model of electromagnetism further.

As we saw in the last section, the field at the centre of a long solenoid is given by (Equation (3.34))
$$
\boldsymbol{H}=\frac{N I}{l} \mathrm{~A} \mathrm{~m}^{-1}
$$
where $l$ is the length of the solenoid. As the coil is wound on a toroid, this field will be constant along the length of the coil. As the coil is circular, the length of the solenoid

will be the average circumference of the former. Now, as $B=\mu H$, the flux density in the former will be
$$
\boldsymbol{B}=\mu \frac{N I}{l} \mathrm{~Wb} \mathrm{~m}^{-1}
$$
with $\mu$ being the permeability of the former. As $B$ is the flux density, Equation (3.36) becomes
$$
\frac{\phi}{\text { area }}=\mu \frac{N I}{l}
$$
and so,
$$
N I=\phi \times \frac{1}{\mu \times \text { area }}
$$
Let us examine this equation closely. The first term on the right-hand side of this equation is the magnetic flux that flows around the toroid. The second term is similar to our formula for the capacitance of a parallel plate capacitor, Equation (2.35). As we saw in Section 2.9, we can regard capacitance as a measure of the resistance to the flow of the flux. So, could we take this second term as a measure of resistance to magnetic flux?

电动力学代考

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|THE SOLENOID

数字 $3.11$ 显示了一个长线圈或螺线管。这种装置通常用作致动器，其带有沿线圈轴放置的条形磁铁。任何通过线 圈的电流都会产生一个磁场，该磁场会迫使磁铁朝特定方向移动。然后磁铁可以迫使一对触点闭合或推动杜杆以移 动某物，因此它是一个致动器。
为了确定沿螺线管轴线任意点的磁场，我们将考虑线圈的基本截面，厚度为 $\mathrm{d} x$ ，并计算产生的场。然后我们将沿 线圈的长度积分以找到产生的总场。 线圈，长度 $\mathrm{d} l$ ，本节的匝数为 $\mathrm{d} l \times N / l$. 使用上一节的结果，螺线管这部分产生的磁场强度为
$$
\mathrm{d} H_p=\mathrm{d} l \frac{N}{l} \frac{I \sin ^3 \beta}{2 r}
$$
沿线圈的轴线作用。
我们现在需要沿螺线管的长度进行积分。然而，当我们沿轴移动时，角度 $\beta$ 界限之间的变化 $\beta_{\max }$ 和 $\beta_{\min }$. 所以，我 们必须替换 $\mathrm{d} l$ 按照 $\beta$. 如图31lb显示，
$$
\mathrm{d} l \sin \beta=\mathrm{d} \beta \sqrt{r^2+R^2}
$$
和so，
$$
\mathrm{d} l=\frac{\mathrm{d} \beta}{\sin \beta} \sqrt{r^2+R^2}
$$
因此，方程 (3.30) 变为
$$
\mathrm{d} H_p=\frac{\mathrm{d} \beta}{\sin \beta} \sqrt{r^2+R^2} \frac{N}{l} \frac{I \sin ^3 \beta}{2 r}=\frac{\sqrt{r^2+R^2}}{2 r} \frac{N}{l} I \sin ^2 \beta \mathrm{d} \beta
$$
现在， $\sin \beta=\frac{r}{\sqrt{r^2+R^2}}$ 所以我们可以写
$$
\mathrm{d} H_p=\frac{N I}{2 l} \sin \beta \mathrm{d} \beta
$$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|THE TOROIDAL COIL, RELUCTANCE AND MAGNETIC POTENTIAL

数字 $3.13$ 显示了绕有线圈的环形线圈架的一般形式。这基本上是一个长的螺线管，它是弯曲的，因此线圊没有起 点或终点。在实践中，环形线圈中使用的成型器由粉末铁氧体制成，用于集中磁通量。因此，泄漏影响很小，因此 使线圈非常有效。这在变压器中得到了很好的应用，我们将在第 7 章中遇到。在这里，我们想进一步发展我们的电 磁模型。
正如我们在上一节中看到的，长螺线管中心的场由 (方程 (3.34)) 给出
$$
\boldsymbol{H}=\frac{N I}{l} \mathrm{~A} \mathrm{~m}^{-1}
$$
在哪里 $l$ 是螺线管的长度。由于线圈缠绕在环形线圈上，因此该磁场将沿线圈的长度保持不变。由于线圈是圆形 的，螺线管的长度
将是前者的平均周长。现在，作为 $B=\mu H$ ，前者的磁通密度为
$$
\boldsymbol{B}=\mu \frac{N I}{l} \mathrm{~Wb} \mathrm{~m}^{-1}
$$
和 $\mu$ 是前者的渗透性。作为 $B$ 是通量密度，方程 (3.36) 变为
$$
\frac{\phi}{\text { area }}=\mu \frac{N I}{l}
$$
所以，
$$
N I=\phi \times \frac{1}{\mu \times \text { area }}
$$
让我们仔细研究这个方程。这个等式右边的第一项是围绕环形流动的磁通量。第二项类似于我们计算平行板电容器 电容的公式 (2.35) 。正如我们在 $2.9$ 节中看到的，我们可以将电容视为通量流动阻力的量度。那么，我们可以将 第二项作为抗磁通量的量度吗?

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写电动力学electrodynamics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。

电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电动力学electrodynamics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。我们的专家在代写电动力学electrodynamics代写方面经验极为丰富，各种代写电动力学electrodynamics相关的作业也就用不着说。

我们提供的电动力学electrodynamics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|THE FORCE BETWEEN CURRENT-CARRYING WIRES – THE DEFINITION OF THE AMPERE

We can now define the ampere. Readers may think that this is not worth considering since the ampere is simply a measure of current set down by international treaty. After all, we do not often have to concern ourselves with the definition of a metre.

However, as we will soon see, the definition of the ampere introduces us to the force between two current-carrying wires, and that is of some practical benefit.

Figure $3.8$ shows the situation we are to analyze. Two current-carrying wires run parallel to each other, separated by a distance $r$. These wires each carry a current of $I$ amperes. As we have already seen, current-carrying wires produce magnetic fields. As each wire carries the same current, the magnetic field produced by the left-hand conductor will exactly balance the field produced by the right-hand conductor at the point mid-way between the two conductors. Thus, the field at this point will be zero, resulting in the field distribution of Figure $3.8 \mathrm{c}$. The weakening of the field between two wires shows that they attract each other.

Now, in Section $3.4$ we met the force on an isolated north pole due to a currentcarrying element. In this example, we do not have an isolated pole; instead we must consider a current element in the right-hand wire.

To find the force on the right-hand conductor, we need to find the magnetic flux density produced by the left-hand conductor. By applying Ampere’s law, Equation (3.21), we can write
$$
I=\oint H \mathrm{~d} l
$$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|THE MAGNETIC FIELD OF A CIRCULAR CURRENT ELEMENT

In electrical engineering, we often come across wound components – transformers and coils. Section $7.4$ deals with transformers in detail. Here, we concern ourselves with the field produced by a circular piece of wire carrying a current. This will help us when we come to consider coils and solenoids in the next section.

Figure $3.9$ shows a simple single-turn coil. We require to study the distribution of the magnetic field along (for simplicity) the axis of the coil. To analyze this situation, we will use the Biot-Savart law to find the field produced by a small section of the loop and then integrate around the loop to find the total field.

Let us consider a simple current element of length $\mathrm{d}$. Now, from the Biot-Savart law, the magnitude of the magnetic field strength at point $P$ is given by
$$
\mathrm{d} H=\frac{I \mathrm{~d} l}{4 \pi x^2} \sin \theta
$$
As the angle $\theta$ is $\pi / 2$ in this instance, we can write
$$
\mathrm{d} H=\frac{I \mathrm{~d} l}{4 \pi x^2}
$$

Now, $\mathrm{d} H$ makes an angle to the horizontal of $\pi / 2-\beta$, and so we can resolve $\mathrm{d} H$ into vertical and horizontal components. When we integrate around the current loop, we find that the vertical component is zero due to the symmetry of the situation. (Interested readers can try this for themselves.) Thus, we need only consider the horizontal component of $\mathrm{d} H_3, \mathrm{i}{\cdot} \mathrm{e}_w, \mathrm{~d} H{p^*}$ So,
$$
\begin{aligned}
\mathrm{d} H_p &=\mathrm{d} H \cos (\pi / 2-\beta) \
&=\mathrm{d} H \sin \beta \
&=\frac{I \mathrm{~d} l}{4 \pi x^2} \sin \beta
\end{aligned}
$$

电动力学代考

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|THE FORCE BETWEEN CURRENT-CARRYING WIRES – THE DEFINITION OF THE AMPERE

我们现在可以定义安培。读者可能会认为这不值得考虑，因为安培只是国际条约规定的电流量度。毕竟，我们不必经常关心米的定义。

然而，正如我们很快就会看到的，安培的定义向我们介绍了两根载流导线之间的力，这是有一些实际好处的。

数字3.8显示了我们要分析的情况。两根载流导线相互平行，相隔一段距离r. 这些导线每条承载的电流为我安培。正如我们已经看到的，载流电线会产生磁场。由于每根导线都承载相同的电流，因此左侧导体产生的磁场将完全平衡右侧导体在两条导体之间的中间点产生的磁场。因此，该点的场将为零，从而导致图的场分布3.8C. 两根导线之间的磁场减弱表明它们相互吸引。

现在，在部分3.4由于载流元件，我们在孤立的北极上遇到了力。在这个例子中，我们没有孤立的极点；相反，我们必须考虑右手线中的电流元素。

为了找到右手导体上的力，我们需要找到左手导体产生的磁通量密度。通过应用安培定律，方程（3.21），我们可以写

我=∮H dl

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|THE MAGNETIC FIELD OF A CIRCULAR CURRENT ELEMENT

在电气工程中，我们经常会遇到绕线组件一一变压器和线圈。部分 $7.4$ 详细介绍变压器。在这里，我们关注由载有 电流的圆形导线产生的场。当我们在下一节中考虑线圈和螺线管时，这将对我们有所帮助。
数字 $3.9$ 显示了一个简单的单匝线圈。我们需要研究沿（为简单起见) 线圈轴的磁场分布。为了分析这种情况，我 们将使用 Biot-Savart 定律找到一小部分环路产生的场，然后围绕环路积分以找到总场。
让我们考虑一个简单的当前长度元素d. 现在，根据 Biot-Savart 定律，点处的磁场强度的大小 $P$ 是 (谁) 给的
$$
\mathrm{d} H=\frac{I \mathrm{~d} l}{4 \pi x^2} \sin \theta
$$
作为角度 $\theta$ 是 $\pi / 2$ 在这种情况下，我们可以写
$$
\mathrm{d} H=\frac{I \mathrm{~d} l}{4 \pi x^2}
$$
现在， $\mathrm{d} H$ 与水平面成角度 $\pi / 2-\beta ＼mathrm{~ ， 所 以 我 们 可 以 解 决 ~} \mathrm{~d} H$ 分为垂直和水平分量。当我们围绕电流回路积分时， 我们发现由于情况的对称性，垂直分量为零。（有兴趣的读者可以自己试试。）因此，我们只需要考虑水平分量 $\mathrm{d} H_3, \mathrm{i} \cdot \mathrm{e}_w, \mathrm{~d} H p^*$ 所以，
$$
\mathrm{d} H_p=\mathrm{d} H \cos (\pi / 2-\beta) \quad=\mathrm{d} H \sin \beta=\frac{I \mathrm{~d} l}{4 \pi x^2} \sin \beta
$$

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写电动力学electrodynamics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。

电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电动力学electrodynamics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。我们的专家在代写电动力学electrodynamics代写方面经验极为丰富，各种代写电动力学electrodynamics相关的作业也就用不着说。

我们提供的电动力学electrodynamics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|ELECTRIC POTENTIAL

We often come across the term potential when applied to the potential energy of a body or the potential difference between two points in a circuit. In the former case, the potential energy of a body is related to its height above a certain reference level. Thus, a body gains potential energy when we raise it to a higher level. This gain in energy is equal to the work done against an attractive force, gravity in this example. Figure 2.6a shows this situation.

As Figure 2.6a shows, the body is placed in an attractive, gravitational force field. So, if we raise the body through a certain distance, we have to do work against the gravitational field. The difference in potential energy between positions 1 and 2 is equal to the work done in moving the body from 1 to 2 , a distance of $l$ metres. This work done is given by
$$
F \times l=m \times 9.81 \times l
$$

where $m$ is the mass of the body $(\mathrm{kg})$ and $9.81$ is the acceleration due to gravity $\left(\mathrm{m} \mathrm{s}^{-2}\right.$ ). (Although the effects of gravity vary according to the inverse square law, the difference in gravitational force between positions 1 and 2 is small. This is because the Earth is so large. Thus, we can take the gravitational field to be linear in form, and so this equation holds true.)

In an electrostatic field, we have an electrostatic force field instead of a gravitational force field. However, the idea of potential energy is the same. Let us consider the situation in Figure 2.6b. We have a positive test charge of $1 \mathrm{C}$ at a distance $\mathrm{d}_1$ from the fixed negative charge, $-q_1$. This test charge will experience an attractive force whose magnitude we can find from Coulomb’s law. Now, if we move the test charge from position 1 to position 2, we have to do work against the field. If the distance between positions 1 and 2 is reasonably large, the strength of the force field decreases as we move away from the fixed charge. Thus, we say that we have a non-linear field.
As the field decreases when we move away from the fixed charge, let us move the test charge a very small distance, $\mathrm{d} r$. The electric field strength will hardly alter as we move along this small distance. So, the work done against the field in moving the test charge a small distance $\mathrm{d} r$ will be given by
$$
\begin{aligned}
\text { work done } &=\text { force } \times \text { distance } \
&=-F \times \mathrm{d} r \
&=-1 \times E \times \mathrm{d} r
\end{aligned}
$$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|EQUIPOTENTIAL LINES

Let us consider the three paths $\mathrm{A}, \mathrm{B}$ and $\mathrm{C}$ shown in Figure $2.7 \mathrm{a}$. All of these paths link points 1 and 2, but only path A does so directly. Now, let us take the circular lines in Figure 2.7a as the contours on a hill. In moving from position 1 to position 2 by way of path $\mathrm{A}$, we clearly do work against gravity. The work done is equal to the gain in potential energy which, in turn, is equal to the gravitational force times the change in vertical height. (This is shown in Figure 2.7b.)

Now let us take path B. We initially walk left from position 1, around the contour line, to a point directly below position 2. As we have moved around a contour line, we have not gained any height, and so the potential energy remains the same, i.e., we have not done any work against gravity. We now have to walk uphill to position 2 . In doing so we do work against gravity equal to the gain in potential energy. This gain in potential energy is clearly the same as with path $\mathrm{A}$. (Although we have to do more physical work in travelling along path $\mathrm{B}$, the change in potential energy is the same.) If we use path $\mathrm{C}$, the same argument holds true. So, we can say that the work done against gravity is independent of the path we take.

Let us now turn our attention to the electrostatic field in Figure 2.8. As with the contour map, we have three different paths. As we have just seen, we do no work against the field when we move in a circular direction. We only do work when we move in a radial direction. Thus, the potential difference between points 1 and 2 is independent of the exact path we take. This implies that we do no work against the field when we move around the plot in a circular direction. Thus, the circular ‘contours’ in Figure $2.8$ are lines of equal potential or equipotential lines.

We should be careful when using the term equipotential lines. This is because we are considering a point charge, and so the equipotential surfaces are actually spheres with the charge at their centre. As we are not yet able to draw in a three-dimensional holographic world, we have to make do with two-dimensional diagrams drawn on pieces of paper!

电动力学代考

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|ELECTRIC POTENTIAL

当应用于身体的势能或电路中两点之间的电位差时，我们经常遇到术语电位。在前一种情况下，物体的 势能与其高于某个参考水平的高度有关。因此，当我们将身体提升到更高的水平时，它就会获得势能。 这种能量增益等于抵抗吸引力所做的功，在这个例子中是重力。图 2.6a 显示了这种情况。
如图 2.6a 所示，物体被放置在一个有吸引力的引力场中。所以，如果我们将身体抬高一段距离，我们 就必须对抗引力场。位置 1 和 2 之间的势能差等于将物体从 1 移动到 2 所做的功，距离为 $l$ 米。完成的 这项工作由
$$
F \times l=m \times 9.81 \times l
$$
在哪里 $m$ 是身体的质量 $(\mathrm{kg})$ 和 $9.81$ 是重力加速度 $\left(\mathrm{ms}^{-2}\right)$ 。（虽然重力的影响根据平方反比定律而变 化，但位置1和2之间的引力差异很小。这是因为地球太大了。因此，我们可以将引力场取为线性形 式，所以这个等式成立。)
在静电场中，我们有一个静电力场而不是重力场。然而，势能的概念是一样的。让我们考虑图 2.6b 中 的情况。我们有一个阳性测试电荷 $1 \mathrm{C}$ 在远处 $\mathrm{d}_1$ 从固定的负电荷， $-q_1$. 这个测试电荷将经历一个吸引 力，我们可以从库仑定律中找到它的大小。现在，如果我们将测试装药从位置 1 移到位置 2，我们必须 对场进行工作。如果位置 1 和 2 之间的距离相当大，则力场的强度会随着我们远离固定电荷而减小。 因此，我们说我们有一个非线性场。
当我们远离固定电荷时场减小，让我们将测试电荷移动一个很小的距离， $\mathrm{d} r$. 当我们沿着这个小距离移 动时，电场强度几平不会改变。因此，在将测试电荷移动一小段距离时对场所做的工作 $\mathrm{d} r$ 将由
$$
\text { work done }=\text { force } \times \text { distance } \quad=-F \times \mathrm{d} r=-1 \times E \times \mathrm{d} r
$$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|EQUIPOTENTIAL LINES

让我们考虑三个路径一个,乙和C如图2.7一个. 所有这些路径都链接点 1 和 2，但只有路径 A 直接链接。现在，让我们将图 2.7a 中的圆形线作为山上的等高线。通过路径从位置 1 移动到位置 2一个，我们显然确实在对抗重力。所做的功等于势能的增益，而势能的增益又等于重力乘以垂直高度的变化。（如图 2.7b 所示。）

现在让我们走路径 B。我们最初从位置 1 沿等高线向左走，到位置 2 正下方的一点。由于我们绕着等高线移动，我们没有获得任何高度，因此势能保持不变同样，即我们没有做任何对抗重力的工作。我们现在必须上山到位置 2 。在这样做的过程中，我们确实对抗重力，等于增加了势能。势能的这种增益显然与路径相同一个. （虽然我们要在路上做更多的体力劳动乙，势能的变化是相同的。）如果我们使用路径C，同样的论点成立。因此，我们可以说对抗重力所做的功与我们所走的路径无关。

现在让我们把注意力转向图 2.8 中的静电场。与等高线图一样，我们有三种不同的路径。正如我们刚刚看到的，当我们沿圆周方向移动时，我们不会对场做任何工作。我们只有在径向移动时才工作。因此，点 1 和 2 之间的电位差与我们采用的确切路径无关。这意味着当我们在地块上沿圆形方向移动时，我们不会对场进行任何操作。因此，图中的圆形“轮廓”2.8是等势线或等势线。

我们在使用等势线这个词时要小心。这是因为我们正在考虑点电荷，因此等势面实际上是球体，电荷位于其中心。由于我们还不能在三维全息世界中绘画，所以我们不得不在纸上绘制二维图！

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写电动力学electrodynamics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。

电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电动力学electrodynamics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。我们的专家在代写电动力学electrodynamics代写方面经验极为丰富，各种代写电动力学electrodynamics相关的作业也就用不着说。

我们提供的电动力学electrodynamics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|COULOMB’S LAW

As we have seen in Chapter 1, electronic charge comes in two forms: negative charge from an electron and positive charge from a proton. In both cases, a single isolated charge has a charge of $1.6 \times 10^{-19}$ Coulomb. If there are two charges close to each other, they tend to repel each other if the charges are alike or attract each other if they are dissimilar. Thus, we can say that these charges exert a force on each other.
Charles Augustin de Coulomb (1736-1806) determined by direct experimental observation that the force between two charges is proportional to the product of the two charges and inversely proportional to the square of the distance between them. In terms of the SI units, the force between two charges, a vector quantity, is given by
$$
\boldsymbol{F}=\frac{q_1 q_2}{4 \pi \varepsilon r^2} \boldsymbol{r}
$$
where
$\boldsymbol{F}$ is the force between the charges (N)
$q_1$ and $q_2$ are the magnitudes of the two charges (C)
$\varepsilon$ is a material constant $\left(\mathrm{F} \mathrm{m}^{-1}\right)$
$r$ is the distance between the charges (m)
and $r$ is a unit vector acting in the direction of the line joining the two charges

• the radial unit vector
  This is Coulomb’s law. The force, as given by Equation (2.1), is positive (i.e. repulsive) if the charges are alike, and negative (i.e. attractive) if the charges are dissimilar (see Figure 2.1). As Equation (2.1) shows, the force between the charges is inversely dependent on a material constant, $\varepsilon$, the permittivity. Good insulators have very high values of permittivity, typically ten times that of air for glass and so the electrostatic force is correspondingly smaller.

If no material separates the charges, i.e., if they are in a vacuum, the permittivity has the lowest possible value of $8.854 \times 10^{-12}$ or $1 / 36 \pi \times 10^{-9} \mathrm{~F} \mathrm{~m}^{-1}$. (These rather obscure values result from the adoption of the SI units.) As permittivity has such a low value, it is more usual to normalize the permittivity of a material to that of free-space. This normalized permittivity is commonly known as the relative permittivity, $\varepsilon_{\mathrm{r}}$, given by
$$
\varepsilon_{\mathrm{r}}=\frac{\varepsilon}{\varepsilon_{\mathrm{o}}}
$$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|ELECTRIC FLUX AND ELECTRIC FLUX DENSITY

One definition of flux is that it is the flow of material from one place to another. Some familiar examples of flow are water flowing out of a tap or spring, air flowing from areas of high pressure to low pressure and audio waves flowing outward from a source of disturbance. In general, we can say that flux flows away from a source and towards a sink.

If we adapt this to electrostatics, we can say that a positive charge is a source of electric flux, and a negative charge acts as a sink. We must exercise extreme caution here. Nothing physically flows out of positive charges – a charge does not run out of electric flux! What we are doing is adapting the general definition of flux, so that we can visualize what is happening. If we consider isolated point charges, we can draw a diagram as in Figure 2.2. (A point charge is simply a physically small charge or collection of charges. This raises the question of how small is small? The answer lies with relative sizes. Relative to the distance between the Earth and the Sun, the height of Mount Everest is insignificant. Similarly, we can regard a collection of individual charges, arranged in a 10-nm diameter sphere, as a point charge when viewed from $10 \mathrm{~m}$ away.)

Now, what happens to the distribution of electric flux if we bring two positive charges together? As the charges are both sources of electric flux, the fluxes repel each other to produce the distribution shown in Figure 2.3. One of the main things to note from this diagram is the distortion of the lines of flux in the space between the charges. This causes the force of repulsion between the two charges, in agreement with Coulomb’s law.
If we now return to Coulomb’s law, we can rewrite it as
$$
\boldsymbol{F}=\frac{q_1}{4 \pi r^2} \frac{1}{\varepsilon} q_2 \boldsymbol{r}
$$

The first term in Equation (2.3) consists of the electronic charge, $q_1$, divided by the surface area of a sphere, $4 \pi r^2$. Thus, $q_1 / 4 \pi r^2$ has units of $\mathrm{C} \mathrm{m}^{-2}$ and would appear to be a surface density of some sort – the flux density. To explain this, we must use Gauss’ law (Karl Friedrich Gauss, 1777-1855) which states that the flux through any closed surface is equal to the charge enclosed by that surface.

Figure $2.4$ shows an imaginary spherical surface surrounding an isolated point charge. Application of Gauss’ law shows that the flux, $\psi$, radiating outwards in all directions has a value of $q_1$ – the amount of charge enclosed by the sphere. The area of the Gaussian surface is simply that of a sphere, i.e., a surface area of $4 \pi r^2$. Thus, we get a flux density, $\boldsymbol{D}$, of
$$
\boldsymbol{D}=\frac{q_1}{4 \pi r^2} \boldsymbol{r}
$$

电动力学代考

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|COULOMB’S LAW

正如我们在第 1 章中所见，电子电荷有两种形式：来自电子的负电荷和来自质子的正电荷。在这两种 情况下，单个孤立电荷的电荷为 $1.6 \times 10^{-19}$ 库仑。如果有两个电荷彼此靠近，如果电荷相似，它们往 往会相互排后，如果电荷不同，它们往往会相互吸引。因此，我们可以说这些电荷相互施加了力。

Charles Augustin de Coulomb (1736-1806) 通过直接实验观察确定，两个电荷之间的力与两个电荷的 乘积成正比，与它们之间距离的平方成反比。就 SI 单位而言，两个电荷之间的力，一个向量，由下式 给出
$$
\boldsymbol{F}=\frac{q_1 q_2}{4 \pi \varepsilon r^2} \boldsymbol{r}
$$
在哪里
$\boldsymbol{F}$ 是电荷之间的力 (N)
$q_1$ 和 $q_2$ 是两个电荷的大小 (C)
$\varepsilon$ 是材料常数 $\left(\mathrm{Fm}^{-1}\right)$
$r$ 是电荷之间的距离 $(\mathrm{m})$
和 $r$ 是沿连接两个电荷的线的方向作用的单位矢量

• 径向单位向量
  这是库仑定律。如公式 (2.1) 所给出的，如果电荷相同，则力为正（即排斥），如果电荷不同， 则力为负（即吸引）（见图 2.1）。如等式 (2.1) 所示，电荷之间的力与材料常数成反比， $\varepsilon$ ， 介电常数。好的绝缘体具有非常高的介电常数值，通常是玻璃的空气的十倍，因此静电力相应较 小。
  如果没有材料分离电荷，即，如果它们处于真空中，则介电常数的最低值可能为 $8.854 \times 10^{-12}$ 或者 $1 / 36 \pi \times 10^{-9} \mathrm{~F} \mathrm{~m}^{-1}$. (这些相当模糊的值是采用 SI 单位造成的。) 由于介电常数的值如此之低， 因此更通常将材料的介电常数归一化为自由空间的介电常数。这种归一化的介电常数通常称为相对介电 常数， $\varepsilon_{\mathrm{r}}$ ，由
  $$
  \varepsilon_{\mathrm{r}}=\frac{\varepsilon}{\varepsilon_{\mathrm{o}}}
  $$

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|ELECTRIC FLUX AND ELECTRIC FLUX DENSITY

通量的一种定义是物质从一个地方到另一个地方的流动。一些熟悉的流动示例包括从水龙头或弹簧流出 的水、从高压区域流向低压区域的空气以及从干扰源向外流动的声波。一般来说，我们可以说通量从源 流向汇。
如果我们将此应用于静电学，我们可以说正电荷是电流源，负电荷充当汇。我们必须在这里格外小心。 没有任何物质从正电荷中流出―一电荷不会耗尽电通量! 我们正在做的是调整通量的一般定义，以便我 们可以可视化正在发生的事情。如果我们考虑孤立点电荷，我们可以画出如图 $2.2$ 所示的图表。（点电 荷只是物理上很小的电荷或电荷的集合。这就提出了小到多大的问题? 答案在于相对大小。相对于地球 和太阳之间的距离，珠穆朗玛峰的高度微不足道. 同样，我们可以将排列在直径为 10 纳米的球体中的 单个电荷的集合视为点电荷，从 $10 \mathrm{~m}$ 离开。)
现在，如果我们将两个正电荷放在一起，电通量的分布会发生什么变化? 由于电荷都是电通量的来源， 因此通量相互排斥以产生如图 $2.3$ 所示的分布。从该图中要注意的主要事项之一是电荷之间空间中磁通 线的失真。这导致两个电荷之间的排斥力，符合库仑定律。 如果我们现在回到库仑定律，我们可以将其重写为
$$
\boldsymbol{F}=\frac{q_1}{4 \pi r^2} \frac{1}{\varepsilon} q_2 \boldsymbol{r}
$$
等式 (2.3) 中的第一项由电子电荷组成， $q_1$ ，除以球体的表面积， $4 \pi r^2$. 因此， $q_1 / 4 \pi r^2$ 有单位 $\mathrm{Cm}^{-2}$ 并且似乎是某种表面密度一一通量密度。为了解释这一点，我们必须使用高斯定律 (Karl Friedrich Gauss，1777-1855)，它指出通过任何封闭表面的通量等于该表面所包围的电荷。
数字2.4显示了一个围绕孤立点电荷的假想球面。高斯定律的应用表明通量， $\psi$ ，向各个方向向外辐射 的值为 $q_1$ – 球体包围的电荷量。高斯曲面的面积就是球体的面积，即表面积为 $4 \pi r^2$. 因此，我们得到通 量密度， $D$ ，的
$$
\boldsymbol{D}=\frac{q_1}{4 \pi r^2} \boldsymbol{r}
$$

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写电动力学electrodynamics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。

电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电动力学electrodynamics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。我们的专家在代写电动力学electrodynamics代写方面经验极为丰富，各种代写电动力学electrodynamics相关的作业也就用不着说。

我们提供的电动力学electrodynamics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|HISTORICAL BACKGROUND

Flectromagnetic field theory is really the result of the union of three distinct sciences. The oldest of these is electrostatics, which was first studied by the Greeks. They discovered that if they rubbed certain substances, they were able to attract lighter bodies to them. One of these substances was amber, whose Greek name is electron – this is where we get the name ‘electricity’. It was in 1785 that French physicist, Charles Augustin de Coulomb (1736-1806), showed that electrically charged materials sometimes attract and sometimes repel each other. This was the first indication that there were two types of charge – positive and negative.

In the late $1700 \mathrm{~s}$, two Italians were working on the new science of current electricity. One, Luigi Galvani (1737-1798), was a physiologist and physician who thought that animal tissues generate electricity. Although he was later proved wrong, his experiments stimulated Count Alessandro Volta (1745-1827) to invent the first electric battery in 1800 . Most of the early experiments in current electricity were performed on frog’s legs – this was a result of Galvani’s work.

Later, a favourite party trick was to get a group of people to hold hands and then connect them to a voltaic cell (a battery). The cell produced quite a large voltage, which then caused current to flow through the guests. This made them jump uncontrollably! It wasn’t until 1833 that the British experimenter Michael Faraday (17911867) showed that the current electricity of Volta and Galvani was the same as the electrostatic electricity of Coulomb. Rather than linking these two phenomena, it was shown that the current and electrostatic electricity were one and the same thing.

(Faraday’s contribution is all the more remarkable when it is realized that his theories were formulated by direct experimentation and not by manipulating mathematics!)
Although the ancient Greeks also knew about magnetism in the form of lodestone, the Chinese invented the magnetic compass, and in 1600, William Gilbert of Gloucester laid down some fundamentals. However, it was not until 1785 that Coulomb formulated his law relating the strengths of two magnetic poles to the force between them. Magnetism may have been laid to rest here if it wasn’t for the Danish physicist Hans Christian Oersted (1777-1851). It was Oersted who demonstrated to a group of students that a current-carrying wire produces a magnetic field. This was the first sign that electricity and magnetism could he interlinked. This link was strengthened in 1831 by the work of Faraday who showed that a changing magnetic field could induce a current into a wire. It was a French physicist André Marie Ampèree who first formulated the idea that the field of a permannent magnent could be due to currents in the material. (We now accept that electrons orbiting the nucleus constitute a current, and this produces the magnetic field.)

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|VECTORS AND COORDINATE SYSTEMS

When we use a thermometer, we read the temperature off a graduated scale. The temperature of a body is independent of direction (it is simply measured at a certain point), and so it is known as a scalar quantity. Scalar quantities are those that have no direction associated with them.

If we push an object, we have to exert a force on it. This force has direction associated with it – we could push the object to the left, to the right or in any direction we choose. The force is a vector quantity because it has magnitude and direction.

At this point, we could launch into a discussion of vector theory – addition, multiplication, etc. Unfortunately this would complicate matters, and mask the underlying ideas. Instead, we will avoid vector algebra in favour of discussion and reasoning. In spite of this, Figure $1.3$ shows the standard Cartesian, spherical and cylindrical systems that we will use as we progress with our studies. (We will use unit vectors in most of the text, however. This is to help readers get used to vector notation, which will aid future studies.)

电动力学代考

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|HISTORICAL BACKGROUND

反射磁场理论实际上是三种不同科学结合的结果。其中最古老的是静电学，最早是由希腊人研究的。他们发现，如果摩擦某些物质，它们就能吸引较轻的物体。其中一种物质是琥珀，它的希腊名字是电子——这就是我们得名“电”的地方。正是在 1785 年，法国物理学家查尔斯·奥古斯丁·德·库伦 (Charles Augustin de Coulomb，1736-1806) 表明，带电材料有时会相互吸引，有时会相互排斥。这是第一个迹象表明有两种类型的电荷——正电荷和负电荷。

在后期1700 s，两名意大利人正在研究电流电的新科学。其中一位是 Luigi Galvani (1737-1798)，他是一位生理学家和医生，他认为动物组织可以发电。尽管他后来被证明是错误的，但他的实验还是刺激了亚历山德罗·沃尔塔伯爵（1745-1827）在 1800 年发明了第一块电池。大多数早期的电流电实验都是在青蛙的腿上进行的——这是伽伐尼工作的结果。

后来，一个最喜欢的派对技巧是让一群人手牵手，然后将他们连接到一个伏打电池（电池）。电池产生相当大的电压，然后导致电流流过客人。这让他们不受控制地跳了起来！直到 1833 年，英国实验者迈克尔·法拉第（17911867）才证明，伏打和伽伐尼电流的电流与库仑的静电电相同。不是将这两种现象联系起来，而是表明电流和静电是一回事。

（当意识到他的理论是通过直接实验而不是通过操纵数学来制定时，法拉第的贡献就更加显着了！）
虽然古希腊人也以磁石的形式知道磁性，但中国人发明了磁罗盘，1600 年，格洛斯特的威廉吉尔伯特奠定了一些基本原理。然而，直到 1785 年，库仑才制定了将两个磁极的强度与它们之间的力联系起来的定律。如果不是丹麦物理学家汉斯·克里斯蒂安·奥斯特（Hans Christian Oersted，1777-1851 年），磁性可能已经在这里安息。奥斯特向一群学生展示了载流电线会产生磁场。这是电和磁可以相互联系的第一个迹象。1831 年，法拉第的工作加强了这种联系，他表明变化的磁场可以在电线中感应出电流。法国物理学家安德烈·玛丽·安培（André Marie Ampèree）首先提出了永久磁体的场可能是由材料中的电流引起的观点。（我们现在接受绕原子核运行的电子构成电流，这会产生磁场。）

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|VECTORS AND COORDINATE SYSTEMS

当我们使用温度计时，我们会从刻度上读取温度。物体的温度与方向无关（它只是在某个点测量），因此它被称为标量。标量是那些没有与它们相关的方向的量。

如果我们推动一个物体，我们必须对它施加一个力。这种力有与之相关的方向——我们可以将物体向左、向右或我们选择的任何方向推动。力是一个向量，因为它有大小和方向。

在这一点上，我们可以开始讨论向量理论——加法、乘法等。不幸的是，这会使事情复杂化，并掩盖潜在的想法。相反，我们将避免使用向量代数来支持讨论和推理。尽管如此，图1.3显示了我们在研究进展过程中将使用的标准笛卡尔、球形和圆柱形系统。（然而，我们将在大部分文本中使用单位向量。这是为了帮助读者习惯向量表示法，这将有助于未来的研究。）

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写