物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYS404
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电磁学Electromagnetism电机领域也与电磁场理论密切相关，但尚未达到令人满意的程度。造成这种忽视的一个可能的原因是，场论被假定为非常概念性的，一般的概念是，如果没有深刻的洞察力，就不容易理解它。进一步推测，场论导致了复杂的数学表达式，这在读者的头脑中产生了一种排斥效应。事实上，这些神话与其说是真实的，不如说是心理上的。在科学和工程的其他领域中，这种数学表达式的介入是相当普遍的。此外，基于数值技术的易于获得的设计软件为那些想要避免领域概念、数学复杂性和重大不准确性的人提供了借口。
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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Current Density Distribution
The current density distribution in the slot is given by the following double Fourier series:
$$
J_z=\sum_{m=\text { odd }}^{\infty} \sum_{n-a d d}^{\infty} J_{m, n} \cdot \cos \left(\frac{m 2 \pi}{w} \cdot x\right) \cdot \cos \left(\frac{n \pi}{2 d} \cdot y\right)
$$
The Fourier coefficient $J_{m, n}$, involved in Equation 8.1, can be obtained by multiplying both sides of this equation with $\cos ((p 2 \pi / w) \ldots x) \ldots \cos ((q \pi / 2 d) \ldots y)$, and then integrating the resulting expression over $-w / 2<x<w / 2$ and $0<y<d$. Thus, on setting $p=m$ and $q=n$, we finally get
$$
\begin{aligned}
\text { LHS } & =\int_{h_1}^{h_2} \int_{-C / 2}^{c / 2}\left[\frac{I}{c \cdot\left(h_2-h_1\right)}\right] \cdot \cos \left(\frac{p 2 \pi}{w} \cdot x\right) \cdot \cos \left(\frac{q \pi}{2 d} \cdot y\right) d x \cdot d y \
& =\left[\frac{2 I}{c \cdot\left(h_2-h_1\right)}\right] \cdot \frac{\sin ((m \pi / w) \cdot c)}{m \pi / w} \cdot \frac{\left{\sin \left((n \pi / 2 d) \cdot h_2\right)-\sin \left((n \pi / 2 d) \cdot h_2\right)\right}}{n \pi / d}
\end{aligned}
$$
where $I$ indicates the current flowing in the conductor. Note that the current density $\left[I /\left(c \cdots\left(h_2-h_1\right)\right)\right]$ is zero in the slot region beyond the conductor crosssection. Similarly,
$$
\begin{aligned}
\text { RHS } & =\sum_{m-\text { odd } n-\text { odd } d}^{\infty} \sum_{m, n} \cdot \int_{0-w / 2}^d \int^{w / 2} \cos \left(\frac{m \pi \cdot x}{w / 2}\right) \cdot \cos \left(\frac{n \pi \cdot y}{2 d}\right) \cdot \cos \left(\frac{p \pi \cdot x}{w / 2}\right) \cdot \cos \left(\frac{q \pi \cdot y}{2 d}\right) \
& =\frac{d \cdot w}{4} \cdot J_{m, n}
\end{aligned}
$$
Thus, we finally get the current density distribution by the following expression:
$$
J_{m, n}=\left[\frac{8 I}{c \cdot\left(h_2-h_1\right)}\right] \cdot \frac{\sin ((m \pi / w) \cdot c)}{m \pi} \cdot \frac{\left{\sin \left((n \pi / 2 d) \cdot h_2\right)-\sin \left((n \pi / 2 d) \cdot h_2\right)\right}}{n \pi}
$$
物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Vector Magnetic Potentia
Once the current density distribution is known, the vector magnetic potential in the slot region can be obtained from the relation
$$
\nabla^2 A_z=-\mu_o J_z
$$
The distribution of vector magnetic potential $\left(A_z\right)$ in the slot consists of two parts. These include the particular integral $\left(A_{z 1}\right)$ and the complementary function $\left(A_{z 2}\right)$. The expression for $A_{z 1}$ is an even function of $x$. Thus, in view of Equation 8.1, $A_{z 1}$ can be expressed as
$$
A_{z 1}=\sum_{m-\text { odd } n-\text { add }}^{\infty} \sum_{m, n}^{\infty} \cdot \cos \left(\frac{m 2 \pi}{w} \cdot x\right) \cdot \cos \left(\frac{n \pi}{2 d} \cdot y\right)
$$
The coefficient $A_{m, n}$ can be determined by substituting this expression in Equation 8.5. Thus, in view of Equation 8.1, we get
$$
A_{m, n}=J_{m, n} \cdot \frac{\mu_o}{\left[(m 2 \pi / w)^2+(n \pi / 2 d)^2\right]}
$$
The complementary function $A_{z 2}$ that describes the potential distribution in the open rectangular slot can be determined in view of the flux density distribution.
电磁学代考
物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Current Density Distribution
槽内电流密度分布由下式双傅里叶级数给出:
$$
J_z=\sum_{m=\text { odd }}^{\infty} \sum_{n-a d d}^{\infty} J_{m, n} \cdot \cos \left(\frac{m 2 \pi}{w} \cdot x\right) \cdot \cos \left(\frac{n \pi}{2 d} \cdot y\right)
$$
方程8.1中的傅里叶系数$J_{m, n}$可以通过在方程两边同时乘以$\cos ((p 2 \pi / w) \ldots x) \ldots \cos ((q \pi / 2 d) \ldots y)$得到，然后对结果表达式$-w / 2<x<w / 2$和$0<y<d$积分。因此，在设置$p=m$和$q=n$时，我们最终得到
$$
\begin{aligned}
\text { LHS } & =\int_{h_1}^{h_2} \int_{-C / 2}^{c / 2}\left[\frac{I}{c \cdot\left(h_2-h_1\right)}\right] \cdot \cos \left(\frac{p 2 \pi}{w} \cdot x\right) \cdot \cos \left(\frac{q \pi}{2 d} \cdot y\right) d x \cdot d y \
& =\left[\frac{2 I}{c \cdot\left(h_2-h_1\right)}\right] \cdot \frac{\sin ((m \pi / w) \cdot c)}{m \pi / w} \cdot \frac{\left{\sin \left((n \pi / 2 d) \cdot h_2\right)-\sin \left((n \pi / 2 d) \cdot h_2\right)\right}}{n \pi / d}
\end{aligned}
$$
其中$I$表示流过导体的电流。注意，电流密度$\left[I /\left(c \cdots\left(h_2-h_1\right)\right)\right]$在导体横截面以外的槽区为零。类似地，
$$
\begin{aligned}
\text { RHS } & =\sum_{m-\text { odd } n-\text { odd } d}^{\infty} \sum_{m, n} \cdot \int_{0-w / 2}^d \int^{w / 2} \cos \left(\frac{m \pi \cdot x}{w / 2}\right) \cdot \cos \left(\frac{n \pi \cdot y}{2 d}\right) \cdot \cos \left(\frac{p \pi \cdot x}{w / 2}\right) \cdot \cos \left(\frac{q \pi \cdot y}{2 d}\right) \
& =\frac{d \cdot w}{4} \cdot J_{m, n}
\end{aligned}
$$
因此，我们最终得到电流密度分布，表达式为:
$$
J_{m, n}=\left[\frac{8 I}{c \cdot\left(h_2-h_1\right)}\right] \cdot \frac{\sin ((m \pi / w) \cdot c)}{m \pi} \cdot \frac{\left{\sin \left((n \pi / 2 d) \cdot h_2\right)-\sin \left((n \pi / 2 d) \cdot h_2\right)\right}}{n \pi}
$$
物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Vector Magnetic Potentia
一旦知道了电流密度分布，就可以从关系中得到槽区矢量磁势
$$
\nabla^2 A_z=-\mu_o J_z
$$
槽内矢量磁势$\left(A_z\right)$的分布由两部分组成。这包括特积分$\left(A_{z 1}\right)$和互补函数$\left(A_{z 2}\right)$。$A_{z 1}$的表达式是$x$的偶函数。因此，根据式8.1,$A_{z 1}$可表示为
$$
A_{z 1}=\sum_{m-\text { odd } n-\text { add }}^{\infty} \sum_{m, n}^{\infty} \cdot \cos \left(\frac{m 2 \pi}{w} \cdot x\right) \cdot \cos \left(\frac{n \pi}{2 d} \cdot y\right)
$$
系数$A_{m, n}$可通过将此表达式代入式8.5来确定。因此，根据式8.1，我们得到
$$
A_{m, n}=J_{m, n} \cdot \frac{\mu_o}{\left[(m 2 \pi / w)^2+(n \pi / 2 d)^2\right]}
$$
根据磁通密度分布，可以确定描述开槽内电势分布的互补函数$A_{z 2}$。
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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。