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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PCS624

如果你也在 怎样代写电磁学Electromagnetism 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。电磁学Electromagnetism理论有无数的实际应用。电阻、电感、电容、电导、电势、功率、能量、力和转矩等术语都源于场的概念。它的概念在所有电气和电子设备和系统中都是迫在眉睫的,关于这些设备和系统的大部分文献都是丰富的。

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|PCS624

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Gauss–Hermite Quadrature

$$
\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-x^2} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)+R_n
$$
On neglecting the remainder term, it can be written as
$$
\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-x^2} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)
$$
The alternative form of the above equation is
$$
\int_{-\infty}^{+\infty} g(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i e^{x_i^2} g\left(x_i\right)
$$
In Equations 9.8a through 9.8c, $x_i$ is the $i$ th zero of $H_n(x), H_n(x)$ is the Hermite polynomials, $w_i$ is the weight and $R_n$ is the remainder
$$
\begin{gathered}
w_i=\frac{2^{n-1} n ! \sqrt{\pi}}{n^2\left[H_{n-1}\left(x_i\right)\right]^2} \
R_n=\frac{n ! \sqrt{\pi}}{2^n(2 n) !} f^{2 n}(\xi) \quad(-\infty<\xi<\infty)
\end{gathered}
$$
The weight factors $\left(w_i\right)$ and the product $w_i e^{x_i{ }^2}$ for the values of abscissas $\left(x_i\right)$ representing zeros of Hermite polynomials are available ${ }^{14}$ for $n=2,3,4,5,6$, $7,8,9,10,12,16$ and 20 . Table 9.1 gives these values for an arbitrarily selected $n(=9)$.

$$
\int_0^{+\infty} e^{-x} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)+R_n
$$
On neglecting the remainder term, it can be written as
$$
\int_0^{+\infty} e^{-x} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)
$$
The above equation can be written in the following alternative form:
$$
\int_0^{+\infty} g(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i e^{x_i} g\left(x_i\right)
$$

In Equations 9.10 through $9.10 \mathrm{c}, x_i$ is the $i$ th zero of $L_n(x), L_n(x)$ is the Laguerre polynomials, $w_i$ is the weight and $R_n$ is the remainder
$$
\begin{gathered}
w_i=\frac{(n !)^2 x_i}{(n+1)^2\left[L_{n+1}\left(x_i\right)\right]^2} \
R_n=\frac{(n !)^2}{(2 n) !} f^{2 n}(\xi) \quad(0<\xi<\infty)
\end{gathered}
$$
Weight factors $\left(w_i\right)$ and the product $w_i e^{x_i}$ for some selected values of abscissas $\left(x_i\right)$ representing zeros of Laguerre polynomials are available ${ }^{14}$ for $n=2,3,4,5,6$, $7,8,9,10,12$ and 15 . Table 9.2 gives these values for an arbitrarily selected $n(=9)$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Change of Variable for Infinite Intervals

If, in Equation 9.8a, $x$ is replaced by $t /\left(1-t^2\right)$, then $d x=\left(\left(1+t^2\right) /\left(1-t^2\right)^2\right)$. In view of this replacement the limits of ‘ $-\infty$ ‘ to ‘ $+\infty$ ‘ change to ‘ -1 ‘ to ‘ +1 ‘. Thus, the integral of infinite interval reduces to that of finite interval
$$
\int_{-\infty}^{+\infty} f(x) d x=\int_{-1}^{+1} f\left(\frac{t}{1-t^2}\right) \frac{1+t^2}{\left(1-t^2\right)^2} d t
$$

In this case, $x$ is replaced by $a+(t /(1-t))$ then $d x=d t /(1-t)^2$ and the limits ‘ $a$ ‘ to ‘ $\infty$ ‘ change from ‘ 0 ‘ to ‘ 1 ‘. Thus, the integral becomes
$$
\int_a^{+\infty} f(x) d x=\int_0^1 f\left(a+\frac{t}{1-t}\right) \frac{d t}{(1-t)^2}
$$

Here $x$ is replaced by $a-((1-t) / t)$ then $d x=d t / t^2$ and the limits ‘ $\infty$ ‘ to ‘ $a$ ‘ change to ‘ 0 ‘ to ‘ 1 ‘. The integral thus becomes
$$
\int_{-\infty}^a f(x) d x=\int_0^1 f\left(a-\frac{1-t}{t}\right) \frac{d t}{t^2}
$$

The quadrature rules as such are designed to compute one-dimensional integrals. The multi-dimensional integrals can, however, also be evaluated by repeating one-dimensional integrals. In this approach, the function evaluations exponentially grow with the number of dimensions and some methods to overcome this effect are to be used. Monte Carlo or quasi-Monte Carlo methods provide better alternatives. These methods are easy to apply to multi-dimensional integrals. Besides, these may yield greater accuracy for the same number of function evaluations than repeated integrations using one-dimensional methods. Markov chain Monte Carlo algorithms, which include Metropolis-Hestings algorithm and Gibbs sampling, belong to a large class of useful Monte Carlo methods. Besides, sparse grids are developed by Smolyak for the quadrature of high-dimensional functions. Although it is based on a one-dimensional quadrature rule, it performs more sophisticated combination of univariate results.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PCS624

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Gauss–Hermite Quadrature

$$
\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-x^2} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)+R_n
$$
忽略余数项,可以写成
$$
\int_{-\infty}^{+\infty} e^{-x^2} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)
$$
上述方程的另一种形式是
$$
\int_{-\infty}^{+\infty} g(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i e^{x_i^2} g\left(x_i\right)
$$
在式9.8a至9.8c中, $x_i$ 是? $i$ 的零点 $H_n(x), H_n(x)$ 是厄米特多项式, $w_i$ 是重量和 $R_n$ 是余数
$$
\begin{gathered}
w_i=\frac{2^{n-1} n ! \sqrt{\pi}}{n^2\left[H_{n-1}\left(x_i\right)\right]^2} \
R_n=\frac{n ! \sqrt{\pi}}{2^n(2 n) !} f^{2 n}(\xi) \quad(-\infty<\xi<\infty)
\end{gathered}
$$
权重因素 $\left(w_i\right)$ 乘积 $w_i e^{x_i{ }^2}$ 求横坐标的值 $\left(x_i\right)$ 表示零点的埃尔米特多项式是可用的 ${ }^{14}$ 为了 $n=2,3,4,5,6$, $7,8,9,10,12,16$ 20。表9.1给出了任意选择的值 $n(=9)$.

$$
\int_0^{+\infty} e^{-x} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)+R_n
$$
忽略余数项,可以写成
$$
\int_0^{+\infty} e^{-x} f(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i f\left(x_i\right)
$$
上式可写成以下形式:
$$
\int_0^{+\infty} g(x) d x=\sum_{i=1}^n w_i e^{x_i} g\left(x_i\right)
$$

从式9.10到 $9.10 \mathrm{c}, x_i$ 是? $i$ 的零点 $L_n(x), L_n(x)$ 是拉盖尔多项式, $w_i$ 是重量和 $R_n$ 是余数
$$
\begin{gathered}
w_i=\frac{(n !)^2 x_i}{(n+1)^2\left[L_{n+1}\left(x_i\right)\right]^2} \
R_n=\frac{(n !)^2}{(2 n) !} f^{2 n}(\xi) \quad(0<\xi<\infty)
\end{gathered}
$$
权重因素 $\left(w_i\right)$ 乘积 $w_i e^{x_i}$ 对于横坐标的一些选定值 $\left(x_i\right)$ 表示零的拉盖尔多项式是可用的 ${ }^{14}$ 为了 $n=2,3,4,5,6$, $7,8,9,10,12$ 15。表9.2给出了任意选择的值 $n(=9)$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Change of Variable for Infinite Intervals

如果,在式9.8a中,$x$被$t /\left(1-t^2\right)$取代,则$d x=\left(\left(1+t^2\right) /\left(1-t^2\right)^2\right)$。鉴于这种替换,’ $-\infty$ ‘到’ $+\infty$ ‘的限制更改为’ -1 ‘到’ +1 ‘。从而将无限区间的积分化为有限区间的积分
$$
\int_{-\infty}^{+\infty} f(x) d x=\int_{-1}^{+1} f\left(\frac{t}{1-t^2}\right) \frac{1+t^2}{\left(1-t^2\right)^2} d t
$$

在这种情况下,$x$被$a+(t /(1-t))$取代,然后是$d x=d t /(1-t)^2$,并且’ $a$ ‘到’ $\infty$ ‘的限制从’ 0 ‘变为’ 1 ‘。因此,积分变成
$$
\int_a^{+\infty} f(x) d x=\int_0^1 f\left(a+\frac{t}{1-t}\right) \frac{d t}{(1-t)^2}
$$

这里$x$被$a-((1-t) / t)$取代,然后$d x=d t / t^2$和限制’ $\infty$ ‘到’ $a$ ‘更改为’ 0 ‘到’ 1 ‘。积分就变成了
$$
\int_{-\infty}^a f(x) d x=\int_0^1 f\left(a-\frac{1-t}{t}\right) \frac{d t}{t^2}
$$

正交规则本身就是用来计算一维积分的。然而,多维积分也可以通过重复一维积分来求值。在这种方法中,函数的求值随维数呈指数增长,需要使用一些方法来克服这种影响。蒙特卡罗或准蒙特卡罗方法提供了更好的替代方法。这些方法很容易应用于多维积分。此外,对于相同数量的函数计算,这些方法可能比使用一维方法的重复集成产生更高的准确性。马尔可夫链蒙特卡罗算法是一类非常有用的蒙特卡罗方法,它包括Metropolis-Hestings算法和Gibbs抽样。此外,Smolyak还提出了用于高维函数求积分的稀疏网格。虽然它是基于一维正交规则,但它执行更复杂的单变量结果组合。

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

R语言代写问卷设计与分析代写
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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYS355

如果你也在 怎样代写电磁学Electromagnetism 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。电磁学Electromagnetism理论有无数的实际应用。电阻、电感、电容、电导、电势、功率、能量、力和转矩等术语都源于场的概念。它的概念在所有电气和电子设备和系统中都是迫在眉睫的,关于这些设备和系统的大部分文献都是丰富的。

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|PHYS355

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Numerical Analysis

Numerical analysis is the study of algorithms that use numerical approximation for the mathematical problems that evolve out of some physical systems or processes. Its overall goal is the design and analysis of techniques to give approximate but acceptable solutions to the complicated problems. These problems may be related to weather predictions, computation of the trajectories of spacecraft, the crash safety of cars, stresses developed in physical structures or the distribution of fields and so on. For estimating trajectories, the accurate numerical solution of a system of ordinary differential equations may be required, whereas car safety may require numerical solutions of partial differential equations. The problem of structure or that of fields may also involve ordinary or partial differential equations, integral equations and so on.

In numerical analysis, the process of interpolation, extrapolation and regression are quite frequently employed. In case of interpolation, the value of some unknown function can be evaluated in between the two given values of the function. In extrapolation, the value of some unknown function is to be evaluated, which falls outside the given points. This process first assesses the nature of variation of previous values and based on this trend estimates the new values. Regression is also a similar process, but it takes into account that the data are imprecise. Given some points, and a measurement of the value of some function at these points (with an error), it determines the unknown function. It mostly relies on the least square error to achieve the goal.
9.2.1 Computational Errors
No technique, which falls in the domain of numerical analysis, is error free. These errors creep in mainly due to the following reasons:

  1. In general, all practical computers have a finite memory and it is impossible to exactly represent all the real numbers on such a computing machine. Thus, a class of error referred to as the round-off errors are bound to occur.
  2. When an iterative method is terminated or a mathematical procedure is approximated, the error due to which the approximate solution differs from the exact solution is referred to as truncation errors.
  3. Similarly, the discretisation induces a discretisation error because the solution of the discrete problem does not coincide with the solution of the continuous problem.
    It may be noted that once an error is generated, it generally propagates through subsequent calculations.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Domain of Numerical Analysis

The field of numerical analysis includes many subdisciplines and encompasses problems of multi-facial nature. These may include the following.

The evaluation of a function at a given point is one of the simplest problems. In the case of polynomials, the Horner scheme is a better approach, since it requires a lesser number of multiplications and additions. In this case, the estimation and control of round-off errors due to the use of floating point arithmetic is of immense importance.

These can be further classified into linear and nonlinear forms. Linear equations are an important class of the numerical analysis. There are many methods for solving the systems of linear equations. Some standard methods employ matrix decomposition techniques. These include Gaussian elimination, LU (lower-upper) decomposition, Cholesky decomposition for symmetric (or Hermitian) and positive-definite matrix and QR decomposition for nonsquare matrices. For large systems preference is given to iterative methods, which include Jacobi method, Gauss-Seidel method, successive over relaxation method and conjugate gradient method. General iterative methods can be developed by using a matrix splitting.

Nonlinear equations are solved by using root-finding algorithms. In this case, if the function is differentiable and the derivative is known it can be solved by using Newton’s method. The technique referred to as linearisation can also be employed for solving nonlinear equations.


In context to the system of equations, it seems to be appropriate to describe the formation of matrices from linear algebraic equations. An algebraic equation in which each term is either a constant or the product of a constant and (the first power of) a single variable is referred to as a linear equation. A linear equation can involve a number of variables but does not include exponents. An equation involving $n$ variables can be written in the following form:
$$
a_1 x_1+a_2 x_2+\cdots+a_n x_n=b
$$
where $a_1, a_2, \ldots, a_n$ represent numbers and are called the coefficients. The parameters $x_1, x_2, \ldots, x_n$ are the unknowns and $b$ is called the constant term. The present analysis gives rise to a set of such equations, which can be written as
$$
\begin{gathered}
A_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 N} x_N=b_1 \
A_{21} x_1+a_{22} x_2+\cdots+a_{2 N} x_N=b_2 \
\cdots \
A_{M 1 x 1}+a_{M 2} x_2+\cdots+a_{M N} x_N=b_M
\end{gathered}
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYS355

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Numerical Analysis

数值分析是一门研究算法的学科,它使用数值逼近来解决由一些物理系统或过程演变而来的数学问题。它的总体目标是设计和分析技术,为复杂问题提供近似但可接受的解决方案。这些问题可能与天气预报、航天器轨道计算、汽车碰撞安全、物理结构中产生的应力或场的分布等有关。为了估计轨迹,可能需要常微分方程系统的精确数值解,而汽车安全可能需要偏微分方程的数值解。结构问题或场的问题也可能涉及常微分方程或偏微分方程、积分方程等。

在数值分析中,经常使用插值、外推和回归等方法。在插值的情况下,一些未知函数的值可以在函数的两个给定值之间求值。在外推法中,要计算某个未知函数的值,它落在给定点之外。这个过程首先评估以前的值的变化的性质,并在此趋势的基础上估计新的值。回归也是一个类似的过程,但它考虑到数据是不精确的。给定一些点,并测量这些点上的某个函数的值(有误差),就确定了未知函数。它主要依靠最小二乘误差来实现目标。
9.2.1计算误差
凡是属于数值分析领域的技术,没有一种是没有错误的。这些错误的出现主要是由于以下原因:

一般来说,所有实用的计算机都有有限的内存,在这样一台计算机上精确地表示所有实数是不可能的。因此,必然会出现一类称为舍入误差的错误。

当迭代方法终止或数学过程近似时,由于近似解与精确解不同而产生的误差称为截断误差。

同样,离散化也会引起离散化误差,因为离散问题的解与连续问题的解不一致。
可以注意到,一旦产生错误,它通常会通过后续的计算传播。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Domain of Numerical Analysis

数值分析领域包括许多分支学科,并包含多面性质的问题。这些可能包括以下内容。

函数在给定点处的求值是最简单的问题之一。在多项式的情况下,Horner方案是一种更好的方法,因为它需要较少的乘法和加法。在这种情况下,由于使用浮点运算而导致的舍入误差的估计和控制是非常重要的。

这些可以进一步分为线性和非线性形式。线性方程是数值分析中的一类重要问题。求解线性方程组有许多方法。一些标准方法采用矩阵分解技术。这些方法包括高斯消去,LU(上下)分解,对称(或厄米)的Cholesky分解以及非方阵的正定矩阵和QR分解。对于大型系统,首选迭代方法,包括Jacobi法、Gauss-Seidel法、逐次过松弛法和共轭梯度法。一般的迭代方法可以用矩阵分裂来发展。

非线性方程采用寻根算法求解。在这种情况下,如果函数是可微的,并且导数已知,则可以用牛顿法求解。称为线性化的技术也可用于求解非线性方程。

在方程组的背景下,用线性代数方程来描述矩阵的形成似乎是合适的。代数方程中每一项要么是一个常数,要么是一个常数与单个变量(一次幂)的乘积,这种方程被称为线性方程。线性方程可以包含许多变量,但不包括指数。包含$n$变量的方程可以写成如下形式:
$$
a_1 x_1+a_2 x_2+\cdots+a_n x_n=b
$$
其中$a_1, a_2, \ldots, a_n$表示数字,称为系数。参数$x_1, x_2, \ldots, x_n$是未知数,$b$是常数项。本文的分析产生了一组这样的方程,可以写成
$$
\begin{gathered}
A_{11} x_1+a_{12} x_2+\cdots+a_{1 N} x_N=b_1 \
A_{21} x_1+a_{22} x_2+\cdots+a_{2 N} x_N=b_2 \
\cdots \
A_{M 1 x 1}+a_{M 2} x_2+\cdots+a_{M N} x_N=b_M
\end{gathered}
$$

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|PHYSICS7536

如果你也在 怎样代写电磁学Electromagnetism 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。电磁学Electromagnetism理论有无数的实际应用。电阻、电感、电容、电导、电势、功率、能量、力和转矩等术语都源于场的概念。它的概念在所有电气和电子设备和系统中都是迫在眉睫的,关于这些设备和系统的大部分文献都是丰富的。

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|PHYSICS7536

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Power Components

Equation 8.76 a contains the following four components:
$$
\begin{gathered}
\mathcal{P}{H L}=(s \cdot \omega) \cdot \frac{1}{2} \cdot \alpha \cdot \sin (\beta) \cdot\left(H{1 y} \cdot H_{1 y}^+H_{1 z} \cdot H_{1 z}^\right) \
\mathcal{P}{E L}=\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{\sigma_1} J{1 x} \cdot J_{1 x}^* \
\mathcal{P}{E M}=u_y \cdot \frac{1}{2} \alpha \cdot \mathcal{R} e\left[-e^{-j \beta} J{1 x}^* \cdot H_{1 z}\right] \
\mathcal{P}{H M}=u_y \cdot \frac{1}{2} \ell \cdot \alpha \cdot \sin (\beta) \cdot\left(H{1 y} \cdot H_{1 y}^+H_{1 z} \cdot H_{1 z}^\right)
\end{gathered}
$$
These four terms bear the following meaning:

  1. The first term $\left(\mathcal{P}_{H L}\right.$ ) given by Equation $8.76 \mathrm{~b}$ represents the power density proportional to the slip frequency. For hysteresis-free media, this term is zero. Therefore, it can be considered as hysteresis loss per unit volume of the rotor ring.
  2. The second term $\left(\mathcal{P}_{E L}\right)$ given by Equation $8.76 \mathrm{c}$ represents the eddy current loss per unit rotor ring volume. This term vanishes for zero conductivity resulting in the absence of eddy currents.
  3. The third term $\left(\mathcal{P}_{E M}\right)$ is due to eddy currents in the rotor ring. As it is proportional to the rotor speed, it indicates the mechanical power developed due to induction machine action.
  4. The fourth term $\left(\mathcal{P}_{H M}\right)$ is also proportional to the rotor speed and thus indicates the mechanical power developed due to hysteresis machine action. This term vanishes for zero value of the hysteretic angle, $\beta$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Slip-Power Relation

From Equations $8.76 \mathrm{~b}$ and $8.76 \mathrm{e}$, we get
$$
\frac{\mathcal{P}{H M}}{\mathcal{P}{H L}}=\frac{1-s}{s}
$$
The total hysteretic power is given as
$$
\mathcal{P}H=\mathcal{P}{H L}+\mathcal{P}{H M}=\frac{1}{2} \cdot \omega \cdot \alpha \cdot \sin (\beta) \cdot\left(H{1 y} \cdot H_{1 y}^+H_{1 z} \cdot H_{1 z}^\right)
$$
For a hysteresis machine with zero conductivity of the rotor, this term in view of Equations $8.57 \mathrm{c}, 8.58 \mathrm{a}, 8.58 \mathrm{~b}, 8.58 \mathrm{c}, 8.60 \mathrm{a}$ and $8.61 \mathrm{~b}$ becomes slipindependent for a given stator current, whereas the remaining two terms on the right-hand side (RHS) of Equation 8.76a disappear if eddy currents in the rotor ring are absent. Thus, for an ideal hysteresis machine with zero eddy currents, we have
$$
\frac{P_{H M}}{P_{H L}}=\frac{1-s}{s}
$$
where $P_{H M}$ indicates the total mechanical power developed due to hysteresis machine action, and $P_{H L}$ indicates total hysteresis loss in the rotor of the machine. Rotor power input, $P_R$, being the sum of power loss, $P_L$ and mechanical power developed, $P_M$, we have
$$
\frac{P_R}{1}=\frac{P_L}{s}=\frac{P_M}{1-s}
$$
It may be noted that Equations 8.69 and 8.79 indicate that induction machines and hysteresis machines belong to the same class of machines, both satisfying Equation 8.80.

Beautiful background from inductors with small depth of sharpness. HD ratio 16×9

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Power Components

方程8.76 a包含以下四个组成部分:
$$
\begin{gathered}
\mathcal{P}{H L}=(s \cdot \omega) \cdot \frac{1}{2} \cdot \alpha \cdot \sin (\beta) \cdot\left(H{1 y} \cdot H_{1 y}^+H_{1 z} \cdot H_{1 z}^\right) \
\mathcal{P}{E L}=\frac{1}{2} \cdot \frac{1}{\sigma_1} J{1 x} \cdot J_{1 x}^* \
\mathcal{P}{E M}=u_y \cdot \frac{1}{2} \alpha \cdot \mathcal{R} e\left[-e^{-j \beta} J{1 x}^* \cdot H_{1 z}\right] \
\mathcal{P}{H M}=u_y \cdot \frac{1}{2} \ell \cdot \alpha \cdot \sin (\beta) \cdot\left(H{1 y} \cdot H_{1 y}^+H_{1 z} \cdot H_{1 z}^\right)
\end{gathered}
$$
这四个术语有以下含义:

公式$8.76 \mathrm{~b}$给出的第一项$\left(\mathcal{P}_{H L}\right.$)表示与滑移频率成正比的功率密度。对于无迟滞介质,该项为零。因此,可以认为是转子环单位体积的滞回损耗。

公式$8.76 \mathrm{c}$给出的第二项$\left(\mathcal{P}_{E L}\right)$表示单位转子环体积的涡流损耗。在没有涡流的零电导率情况下,这一项消失。

第三项$\left(\mathcal{P}_{E M}\right)$是由于转子环中的涡流。由于它与转子转速成正比,它表示由于感应电机的作用而产生的机械功率。

第四项$\left(\mathcal{P}_{H M}\right)$也与转子转速成正比,因此表示由于迟滞机器作用而产生的机械功率。这一项在迟滞角为零时消失$\beta$。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Slip-Power Relation

从方程$8.76 \mathrm{~b}$和$8.76 \mathrm{e}$,我们得到
$$
\frac{\mathcal{P}{H M}}{\mathcal{P}{H L}}=\frac{1-s}{s}
$$
总滞回功率为
$$
\mathcal{P}H=\mathcal{P}{H L}+\mathcal{P}{H M}=\frac{1}{2} \cdot \omega \cdot \alpha \cdot \sin (\beta) \cdot\left(H{1 y} \cdot H_{1 y}^+H_{1 z} \cdot H_{1 z}^\right)
$$
对于转子电导率为零的迟滞电机,根据公式$8.57 \mathrm{c}, 8.58 \mathrm{a}, 8.58 \mathrm{~b}, 8.58 \mathrm{c}, 8.60 \mathrm{a}$和$8.61 \mathrm{~b}$,对于给定的定子电流,这一项变得与滑无关,而如果转子环中没有涡流,则公式8.76a右侧的其余两项(RHS)消失。因此,对于零涡流的理想磁滞机,我们有
$$
\frac{P_{H M}}{P_{H L}}=\frac{1-s}{s}
$$
式中$P_{H M}$表示由于迟滞机器作用产生的总机械功率,$P_{H L}$表示机器转子的总迟滞损耗。转子功率输入,$P_R$,是功率损耗的总和,$P_L$和机械功率开发,$P_M$,我们有
$$
\frac{P_R}{1}=\frac{P_L}{s}=\frac{P_M}{1-s}
$$
可以注意到,式8.69和8.79表明感应电机和磁滞电机属于同一类机器,都满足式8.80。

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

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

R语言代写问卷设计与分析代写
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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Eddy Currents in Laminated Rectangular Cores

如果你也在 怎样代写电磁学Electromagnetism 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。电磁学Electromagnetism是物理学的一个分支,涉及到对电磁力的研究,这是一种发生在带电粒子之间的物理作用。电磁力是由电场和磁场组成的电磁场所承载的,它是诸如光这样的电磁辐射的原因。它与强相互作用、弱相互作用和引力一起,是自然界的四种基本相互作用(通常称为力)之一。在高能量下,弱力和电磁力被统一为单一的电弱力。

电磁学Electromagnetism是以电磁力来定义的,有时也称为洛伦兹力,它包括电和磁,是同一现象的不同表现形式。电磁力在决定日常生活中遇到的大多数物体的内部属性方面起着重要作用。原子核和其轨道电子之间的电磁吸引力将原子固定在一起。电磁力负责原子之间形成分子的化学键,以及分子间的力量。电磁力支配着所有的化学过程,这些过程是由相邻原子的电子之间的相互作用产生的。电磁学在现代技术中应用非常广泛,电磁理论是电力工程和电子学包括数字技术的基础。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Eddy Currents in Laminated Rectangular Cores

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Eddy Currents in Laminated Rectangular Cores

Eddy current loss in an isolated thin-conducting plate is proportional to the square of its thickness. ${ }^{10}$ This loss can thus be reduced if laminated cores are used instead of solid iron cores. It has been noticed that the advantage of laminating iron cores is defeated unless a thick insulation coating is given on the two surfaces of each lamination. ${ }^3$ This is because if laminations are placed close to one another, the interlaminar capacitance predominates, the resulting eddy current loss tends to become linearly proportional to its thickness and not to the thickness squared.

Figure 5.11 shows a rectangular core consisting of $n$-insulated laminations, each of width $W$ and overall thickness $T$. Let the insulation thickness on each side of a lamination be $T_1 / 2$ and its iron thickness be $T_2$. Further, let the corners of the rectangular core be located at $(-W / 2,0),(W / 2$, $0),(-W / 2, n T)$ and $(W / 2, n T)$. In this figure, insulation regions are indicated as Region- $0^{\prime}, 1^{\prime}, 2^{\prime}, 3^{\prime}, \ldots, m^{\prime}, \ldots, n^{\prime}$. The iron regions are indicated as Region- $1,2, \ldots, m, \ldots, n$.

The exciting coil is wound around the long rectangular core and carries an alternating current $i$, where
$$
i=I e^{j \omega t}
$$
It is simulated by a surface current density $K_o$ :
$$
K_o=I \cdot N
$$

where $N$ is the number of turns per unit length of the coil. The currentcarrying coil will produce time-varying magnetic field, $H_z$, in the core and eddy current density with components $J_x$ and $J_{y^{\prime}}$ in the conducting regions and displacement currents in the insulation regions of the core. The magnetic field outside the coil is neglected. For the long rectangular core with a uniformly distributed current sheet, the magnetic field is entirely axial and independent of $z$-coordinate, along the axial direction. It is assumed that the permeability $\mu$, for the iron regions, permittivity $\varepsilon$, for the insulation regions and conductivity $\left(\sigma, \sigma^{\prime}\right)$, for both types of regions, are constant. Thus, from Maxwell’s equations for harmonic fields, in charge-free regions
$$
\frac{\partial^2 H_z}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 H_z}{\partial y^2}=-\gamma^2 H_z
$$
for iron regions, where
$$
\gamma=\sqrt{(-j \omega \mu) \cdot\left(\sigma+j \omega \varepsilon_o\right)}
$$
and
$$
\frac{\partial^2 H_z}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 H_z}{\partial y^2}=-\left(\gamma^{\prime}\right)^2 H_z
$$
for insulation regions, where
$$
\gamma^{\prime}=\sqrt{\left(-j \omega \mu_o\right) \cdot\left(\sigma^{\prime}+j \omega \varepsilon\right)}
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Two-Dimensional Fields in Anisotropic Media

Consider an anisotropic homogeneous medium characterised by conductivity $[\sigma]$, permeability $[\mu]$ and permittivity $[\epsilon]$, such that
$$
\begin{gathered}
{[\sigma]=\left(\sigma_x, \sigma_y, \sigma_z\right)} \
{[\mu]=\left(\mu_x, \mu_y, \mu_z\right)} \
{[\epsilon]=\left(\epsilon_x, \epsilon_y, \epsilon_z\right)}
\end{gathered}
$$
while the components of complex conductivity are defined as
$$
\begin{aligned}
& \bar{\sigma}_x \stackrel{\text { def }}{=} \sigma_x+j \omega \epsilon_x \
& \bar{\sigma}_y \stackrel{\text { def }}{=} \sigma_y+j \omega \epsilon_y \
& \bar{\sigma}_z \stackrel{\text { def }}{=} \sigma_z+j \omega \epsilon_z
\end{aligned}
$$
Let there be a two-dimensional electromagnetic field that is independent of $x$-coordinate, varies periodically with $y$-coordinate as well as with time-t. This variation is given by the factor $e^{j(\omega t-(y)}$, where the time period is $2 \pi / \omega$ and the wave length is $2 \pi / \ell$, that is, two pole-pitches. To determine field variation with $z$-coordinate, we proceed with the Maxwell equation:
$$
\nabla \times H=J+\frac{\partial D}{\partial t}
$$
Thus,
$$
\begin{aligned}
& \frac{\partial H_z}{\partial y}-\frac{\partial H_y}{\partial z}=\bar{\sigma}_x E_x \
& \frac{\partial H_x}{\partial z}-\frac{\partial H_z}{\partial x}=\bar{\sigma}_y E_y \
& \frac{\partial H_y}{\partial x}-\frac{\partial H_x}{\partial y}=\bar{\sigma}_z E_z
\end{aligned}
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Eddy Currents in Laminated Rectangular Cores

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Eddy Currents in Laminated Rectangular Cores

孤立的薄导电板中的涡流损耗与其厚度的平方成正比。${ }^{10}$因此,如果使用层压铁芯代替实心铁芯,则可以减少这种损失。人们注意到,除非在每个层压的两个表面上涂上厚厚的绝缘涂层,否则层压铁芯的优势就会失效。${ }^3$这是因为如果层片彼此靠近放置,层间电容占主导地位,所产生的涡流损耗往往与厚度成线性比例,而不是厚度的平方。

图5.11显示了由$n$ -绝缘层片组成的矩形芯,每个层片的宽度$W$和总厚度$T$。设层压每侧的绝缘厚度为$T_1 / 2$,其铁厚度为$T_2$。进一步,让矩形芯的角位于$(-W / 2,0),(W / 2$, $0),(-W / 2, n T)$和$(W / 2, n T)$。在此图中,绝缘区域用Region- $0^{\prime}, 1^{\prime}, 2^{\prime}, 3^{\prime}, \ldots, m^{\prime}, \ldots, n^{\prime}$表示。含铁区域用区域- $1,2, \ldots, m, \ldots, n$表示。

励磁线圈绕在长矩形铁芯上,并携带交流电$i$,其中
$$
i=I e^{j \omega t}
$$
用表面电流密度$K_o$来模拟:
$$
K_o=I \cdot N
$$

其中$N$为单位长度线圈的匝数。载流线圈将在铁芯中产生时变磁场$H_z$,在铁芯的导电区产生具有$J_x$和$J_{y^{\prime}}$分量的涡流密度,在铁芯的绝缘区产生位移电流。忽略线圈外的磁场。对于具有均匀分布电流片的长矩形铁芯,磁场沿轴向完全是轴向的,与$z$ -坐标无关。假设磁导率$\mu$,对于铁区域,介电常数$\varepsilon$,对于绝缘区域和电导率$\left(\sigma, \sigma^{\prime}\right)$,对于两种类型的区域,都是恒定的。因此,从麦克斯韦方程组的谐波场,在无电荷区域
$$
\frac{\partial^2 H_z}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 H_z}{\partial y^2}=-\gamma^2 H_z
$$
对于铁区,在哪里
$$
\gamma=\sqrt{(-j \omega \mu) \cdot\left(\sigma+j \omega \varepsilon_o\right)}
$$

$$
\frac{\partial^2 H_z}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 H_z}{\partial y^2}=-\left(\gamma^{\prime}\right)^2 H_z
$$
对于绝缘区域,其中
$$
\gamma^{\prime}=\sqrt{\left(-j \omega \mu_o\right) \cdot\left(\sigma^{\prime}+j \omega \varepsilon\right)}
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Two-Dimensional Fields in Anisotropic Media

考虑一种各向异性均质介质,其特征为电导率$[\sigma]$、渗透率$[\mu]$和介电常数$[\epsilon]$
$$
\begin{gathered}
{[\sigma]=\left(\sigma_x, \sigma_y, \sigma_z\right)} \
{[\mu]=\left(\mu_x, \mu_y, \mu_z\right)} \
{[\epsilon]=\left(\epsilon_x, \epsilon_y, \epsilon_z\right)}
\end{gathered}
$$
而复合电导率的分量定义为
$$
\begin{aligned}
& \bar{\sigma}_x \stackrel{\text { def }}{=} \sigma_x+j \omega \epsilon_x \
& \bar{\sigma}_y \stackrel{\text { def }}{=} \sigma_y+j \omega \epsilon_y \
& \bar{\sigma}_z \stackrel{\text { def }}{=} \sigma_z+j \omega \epsilon_z
\end{aligned}
$$
设一个二维电磁场,它不依赖于$x$ -坐标,随$y$ -坐标和时间-t周期性变化。这种变化由因子$e^{j(\omega t-(y)}$给出,其中时间周期为$2 \pi / \omega$,波长为$2 \pi / \ell$,即两个极距。为了确定$z$ -坐标下的场变化,我们使用麦克斯韦方程:
$$
\nabla \times H=J+\frac{\partial D}{\partial t}
$$
因此,
$$
\begin{aligned}
& \frac{\partial H_z}{\partial y}-\frac{\partial H_y}{\partial z}=\bar{\sigma}_x E_x \
& \frac{\partial H_x}{\partial z}-\frac{\partial H_z}{\partial x}=\bar{\sigma}_y E_y \
& \frac{\partial H_y}{\partial x}-\frac{\partial H_x}{\partial y}=\bar{\sigma}_z E_z
\end{aligned}
$$

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Eddy Currents in Cores with Regular Polygonal Cross-Sections

如果你也在 怎样代写电磁学Electromagnetism 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。电磁学Electromagnetism是物理学的一个分支,涉及到对电磁力的研究,这是一种发生在带电粒子之间的物理作用。电磁力是由电场和磁场组成的电磁场所承载的,它是诸如光这样的电磁辐射的原因。它与强相互作用、弱相互作用和引力一起,是自然界的四种基本相互作用(通常称为力)之一。在高能量下,弱力和电磁力被统一为单一的电弱力。

电磁学Electromagnetism是以电磁力来定义的,有时也称为洛伦兹力,它包括电和磁,是同一现象的不同表现形式。电磁力在决定日常生活中遇到的大多数物体的内部属性方面起着重要作用。原子核和其轨道电子之间的电磁吸引力将原子固定在一起。电磁力负责原子之间形成分子的化学键,以及分子间的力量。电磁力支配着所有的化学过程,这些过程是由相邻原子的电子之间的相互作用产生的。电磁学在现代技术中应用非常广泛,电磁理论是电力工程和电子学包括数字技术的基础。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Eddy Currents in Cores with Regular Polygonal Cross-Sections

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Eddy Currents in Cores with Regular Polygonal Cross-Sections

Distributions of magnetic fields in solid cores with rectangular and circular cross-sections due to alternating current excitation have been analytically determined. ${ }^{2,3}$ For cores with uncommon cross-sections, field distributions are usually evaluated using numerical methods., ${ }^{4,8}$ Analytical solutions are available $e^{5-7}$ for field distributions in cores with cross-sections in the shape of isosceles right-angled triangles. A quasi-analytical method for the determination of the approximate distribution of magnetic field intensity in cores with regular polygonal cross-sections is presented in this section as an alternative to the existing numerical methods. Although only three types of core sections, namely, cores with triangular, hexagonal and octagonal cross-sections, as shown in Figures 5.6 through 5.8 are considered, the method can be readily extended for other regular polygonal sections.

Consider a long conducting core carrying a surface current sheet with density $K$ simulating a uniformly distributed current-carrying winding wound around the core. The winding current is at power frequency. The magnetic field outside the core will be zero if the displacement currents are neglected. Inside the core, the magnetic field will be axial, that is in the $z$-direction such that just under the current sheet
$$
\left.H_z\right|_{\text {core surface }}=K
$$
where $|K|$ indicates the root mean square (rms) value of the surface current density on the conductor surface flowing in the anticlockwise direction, and $\mathrm{H}_z$ indicates the magnetic field in the axial direction, both in phasor form.
The eddy current equation for the magnetic field is
$$
\nabla^2 H_z=\eta^2 H_z
$$
where
$$
\eta^2=j \omega_0 \cdot \mu \sigma
$$
$\omega_0=$ frequency of the sinusoidally time-varying field
$\mu=$ permeability of the core
$\sigma=$ conductivity of the core
This is a two-dimensional problem as fields vary along $x$ – and $y$-directions only. Thus,
$$
\frac{\partial H_z}{\partial x^2}+\frac{\partial H_z}{\partial y^2}=\eta^2 H_z
$$
The solutions of this equation for solid cores with triangular, hexagonal and octagonal cross-sections are discussed in the following three subsections.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Cores with Triangular Cross-Sections

Consider a long solid-conducting core with a triangular cross-section shown in Figure 5.6. Let the length of each side of the triangle be $L$. A rectangle constructed using the base of this equilateral triangle is shown by dotted lines. Let the torch function be defined by the finite Fourier series:
$$
\left.H_z^{\prime}\right|{y=L / \sqrt{3}}=\sum{m-\text { odd }}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{L} \cdot x\right)
$$
where $T_m$ indicates a set of Fourier coefficients.

On setting
$$
\left.H_z^{\prime}\right|{x= \pm L / 2}=\left.H_z^{\prime}\right|{y=-L /(2 \sqrt{3})}=0
$$
The solution of eddy current equation for the rectangular region can be given as
$$
H_z^{\prime}=\sum_{m-\alpha d d d}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{L} \cdot x^{\prime}\right) \cdot \frac{\sinh \left[\alpha_m \cdot\left{y^{\prime}+L /(2 \sqrt{ } 3)\right}\right]}{\sinh \left(\alpha_m \cdot L \sqrt{3} / 2\right)}
$$
where
$$
\begin{gathered}
\alpha_m=\sqrt{\left(\frac{m \pi}{L}\right)^2+\eta^2} \
x^{\prime}=x \
y^{\prime}=y
\end{gathered}
$$
Next, we construct two more similar rectangles, each containing one or the other of the two remaining sides of the equilateral triangle. Let the field distributions in these regions be
$$
H_z^{\prime \prime}=\sum_{m-\text {-odd }}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{L} \cdot x^{\prime \prime}\right) \cdot \frac{\sinh \left[\alpha_m \cdot\left{y^{\prime \prime}+L /(2 \sqrt{3})\right}\right]}{\sinh \left(\alpha_m \cdot L \cdot \sqrt{3} / 2\right)}
$$

$$
H_z^{\prime \prime}=\sum_{m-\text { odd }}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{L} \cdot x^{\prime \prime}\right) \cdot \frac{\sin \left[\alpha_m \cdot\left{y^{\prime \prime}+L /(2 \sqrt{3})\right}\right]}{\sinh \left(\alpha_m \cdot L \cdot \sqrt{3} / 2\right)}
$$
where
$$
\begin{aligned}
& x^{\prime \prime}=y \cdot \frac{\sqrt{3}}{2}-x \cdot \frac{1}{2} \
& y^{\prime \prime}=-y \cdot \frac{1}{2}-x \cdot \frac{\sqrt{3}}{2} \
& x^{\prime \prime}=-y \cdot \frac{\sqrt{3}}{2}-x \cdot \frac{1}{2} \
& y^{\prime \prime}=-y \cdot \frac{1}{2}+x \cdot \frac{\sqrt{3}}{2}
\end{aligned}
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Eddy Currents in Cores with Regular Polygonal Cross-Sections

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Eddy Currents in Cores with Regular Polygonal Cross-Sections

本文用解析法确定了矩形和圆形实心在交流励磁作用下的磁场分布。${ }^{2,3}$对于不常见截面的岩心,通常使用数值方法评估场分布。, ${ }^{4,8}$对于横截面为等腰直角三角形的岩心中的场分布有解析解$e^{5-7}$。本文提出了一种准解析方法来确定正多边形截面岩心磁场强度的近似分布,作为现有数值方法的一种替代方法。虽然只考虑图5.6 ~ 5.8所示的三角形、六角形和八角形截面三种类型的岩心截面,但该方法可以很容易地推广到其他正多边形截面。

考虑一个带表面电流片的长导电铁芯,其密度为$K$,模拟铁芯周围均匀分布的载流绕组。绕组电流在工频。如果忽略位移电流,磁芯外的磁场将为零。在磁芯内部,磁场将是轴向的,即在$z$ -方向,这样就在电流片下面
$$
\left.H_z\right|_{\text {core surface }}=K
$$
其中$|K|$为导体表面沿逆时针方向流动的表面电流密度的均方根值,$\mathrm{H}_z$为轴向磁场,均为相量形式。
磁场的涡流方程为
$$
\nabla^2 H_z=\eta^2 H_z
$$
在哪里
$$
\eta^2=j \omega_0 \cdot \mu \sigma
$$
$\omega_0=$正弦时变场的频率
$\mu=$岩心渗透率
$\sigma=$芯的电导率
这是一个二维问题,因为场仅沿$x$ -和$y$ -方向变化。因此,
$$
\frac{\partial H_z}{\partial x^2}+\frac{\partial H_z}{\partial y^2}=\eta^2 H_z
$$
在接下来的三个小节中讨论了具有三角形、六边形和八边形截面的实心岩心的这个方程的解。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Cores with Triangular Cross-Sections

考虑一个三角形截面的长固体导电铁芯,如图5.6所示。设三角形每条边的长度为$L$。用等边三角形的底边构成的矩形用虚线表示。设火炬函数由有限傅里叶级数定义:
$$
\left.H_z^{\prime}\right|{y=L / \sqrt{3}}=\sum{m-\text { odd }}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{L} \cdot x\right)
$$
其中$T_m$表示一组傅里叶系数。

设置
$$
\left.H_z^{\prime}\right|{x= \pm L / 2}=\left.H_z^{\prime}\right|{y=-L /(2 \sqrt{3})}=0
$$
矩形区域涡流方程的解为
$$
H_z^{\prime}=\sum_{m-\alpha d d d}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{L} \cdot x^{\prime}\right) \cdot \frac{\sinh \left[\alpha_m \cdot\left{y^{\prime}+L /(2 \sqrt{ } 3)\right}\right]}{\sinh \left(\alpha_m \cdot L \sqrt{3} / 2\right)}
$$
在哪里
$$
\begin{gathered}
\alpha_m=\sqrt{\left(\frac{m \pi}{L}\right)^2+\eta^2} \
x^{\prime}=x \
y^{\prime}=y
\end{gathered}
$$
接下来,我们再构造两个类似的矩形,每个矩形包含等边三角形剩下的两条边中的一条或另一条。让这些区域的场分布不变
$$
H_z^{\prime \prime}=\sum_{m-\text {-odd }}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{L} \cdot x^{\prime \prime}\right) \cdot \frac{\sinh \left[\alpha_m \cdot\left{y^{\prime \prime}+L /(2 \sqrt{3})\right}\right]}{\sinh \left(\alpha_m \cdot L \cdot \sqrt{3} / 2\right)}
$$

$$
H_z^{\prime \prime}=\sum_{m-\text { odd }}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{L} \cdot x^{\prime \prime}\right) \cdot \frac{\sin \left[\alpha_m \cdot\left{y^{\prime \prime}+L /(2 \sqrt{3})\right}\right]}{\sinh \left(\alpha_m \cdot L \cdot \sqrt{3} / 2\right)}
$$
在哪里
$$
\begin{aligned}
& x^{\prime \prime}=y \cdot \frac{\sqrt{3}}{2}-x \cdot \frac{1}{2} \
& y^{\prime \prime}=-y \cdot \frac{1}{2}-x \cdot \frac{\sqrt{3}}{2} \
& x^{\prime \prime}=-y \cdot \frac{\sqrt{3}}{2}-x \cdot \frac{1}{2} \
& y^{\prime \prime}=-y \cdot \frac{1}{2}+x \cdot \frac{\sqrt{3}}{2}
\end{aligned}
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考 请认准statistics-lab™

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

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MATLAB代写

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

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Boundary Conditions

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电磁学Electromagnetism是以电磁力来定义的,有时也称为洛伦兹力,它包括电和磁,是同一现象的不同表现形式。电磁力在决定日常生活中遇到的大多数物体的内部属性方面起着重要作用。原子核和其轨道电子之间的电磁吸引力将原子固定在一起。电磁力负责原子之间形成分子的化学键,以及分子间的力量。电磁力支配着所有的化学过程,这些过程是由相邻原子的电子之间的相互作用产生的。电磁学在现代技术中应用非常广泛,电磁理论是电力工程和电子学包括数字技术的基础。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Boundary Conditions

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Boundary Conditions

In view of the assumption that the relative permeability for iron is large (i.e. $\mu_r \gg 1$ ), two sets of boundary conditions are specified. The first of these is used for the selection of field expressions, whereas the second can be used to evaluate the arbitrary constants.
Selection of Field Expressions
For selecting the field expressions, the following boundary conditions are assumed. These boundary conditions are to be identically satisfied by the selected expressions.
$$
\begin{aligned}
& \left.H_{4 y}\right|{x=d}=0 \ & \left.H{4 z}\right|{x=d}=0 \ & \left.H{3 y}\right|{z=-g}=0 \ & \left.H{3 x}\right|{z=0}=0 \ & \left.H{3 x}\right|_{z=-g}=0
\end{aligned}
$$

The various arbitrary constants used to describe magnetic fields in different regions can be evaluated by using the following boundary conditions:
$$
\begin{gathered}
\left.H_{4 x}\right|{z=0}=\left.H{1 x}\right|{z=0}-K{o y} \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \
\left.H_{4 x}\right|{z=-8}=\left.H{2 x}\right|{z=-g} \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \ \left.H{4 x}\right|{x=0}=\left.H{3 x}\right|{x=0} \quad \text { over }-g \leq z \leq 0 \ \left.H{4 y}\right|{z=0}=\left.H{1 y}\right|{z=0}+K{o x} \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \
\left.H_{4 y}\right|{z=-8}=\left.H{2 y}\right|{z=-g} \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \ \left.H{4 y}\right|{x=0}=\left.H{3 y}\right|_{x=0} \quad \text { over }-g \leq z \leq 0
\end{gathered}
$$

$$
\begin{gathered}
\left.H_{4 z}\right|{z=0}=\left.H{1 z}\right|{z=0} \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \ \left.H{4 z}\right|{z=-g}=\left.H{2 z}\right|{z=-g} \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \ \left.H{4 z}\right|{x=0}=\left.H{3 z}\right|{x=0} \quad \text { over }-g \leq z \leq 0 \ \left.H{3 y}\right|{z=0}=K_x \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \end{gathered} $$ From Equations $4.117 \mathrm{j}, 4.114 \mathrm{a}, 4.109 \mathrm{c}$ and $4.108 \mathrm{a}$ $$ a_m=k_m=\left(j \frac{m \pi}{\lambda}\right) \cdot \sum{n-\text { odd }}^{\infty} \ell_{m-n} \quad \text { for } m=1,2,3, \ldots
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Eddy Current Machines (Solid Rotor Induction Machines)

Eddy currents are induced in conducting regions subjected to time-varying electromagnetic fields. Eddy currents due to transient electromagnetic fields are discussed in Chapter 7. This section is devoted to the induction of eddy currents due to steady-state sinusoidally time-varying electromagnetic fields. For power frequency excitation, the displacement currents are usually neglected. Therefore, the magnetic field intensity, $\boldsymbol{H}$, satisfies the following equations:
$$
\begin{gathered}
\nabla^2 H=\eta^2 H \
\nabla \cdot H=\mathbf{0} \
\eta^2=-j \omega_0 \cdot \mu \sigma
\end{gathered}
$$

where $\omega_o$ is the frequency of the sinusoidally time-varying field, and $\mu$ is the permeability and $\sigma$ is the conductivity of the material.

Once Equations 5.1a and $\mathrm{b}$ are solved, the eddy current density can be readily found from
$$
J=\nabla \times H
$$
The solution of Equations 5.1a and $\mathrm{b}$ for the magnetic field intensity $H$ is discussed through the following boundary-value problems.

Figure 5.1 shows a simplified two-dimensional model of a polyphase solid rotor induction machine with its armature winding simulated by a surface current sheet on a smooth highly permeable stator surface at $z=-g$. Let the surface current density in the reference frame fixed on the rotor at $z=0$ be given as
$$
K_x=K_v \cdot e^{j\left(t y-\omega_0 \cdot t\right)}
$$
Where
$$
\begin{gathered}
\omega_0=s \cdot \omega \
s=\operatorname{slip} \stackrel{\operatorname{def}}{=} 1-\frac{\text { rotor speed }}{\text { synchronous speed }}=1-\frac{v}{(\omega / \ell)} \
\omega=\text { supply frequency } \
\ell=\frac{\pi}{\text { pole pitch }}=\frac{\pi}{\tau}
\end{gathered}
$$
and $\left|k_o\right|$ indicates the amplitude of the surface current density, with currents flowing in the $x$ (or axial) direction. This simplified treatment neglects the curvature of air-gap surfaces. The analysis that takes cognizance of curvature is available in the literature.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Boundary Conditions

电磁学代考

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考虑到铁的相对磁导率较大(即$\mu_r \gg 1$)的假设,规定了两组边界条件。其中第一个用于选择字段表达式,而第二个可用于计算任意常数。
字段表达式的选择
为了选择字段表达式,假设以下边界条件。所选表达式必须同样满足这些边界条件。
$$
\begin{aligned}
& \left.H_{4 y}\right|{x=d}=0 \ & \left.H{4 z}\right|{x=d}=0 \ & \left.H{3 y}\right|{z=-g}=0 \ & \left.H{3 x}\right|{z=0}=0 \ & \left.H{3 x}\right|_{z=-g}=0
\end{aligned}
$$

用来描述不同区域磁场的各种任意常数可以用以下边界条件求值:
$$
\begin{gathered}
\left.H_{4 x}\right|{z=0}=\left.H{1 x}\right|{z=0}-K{o y} \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \
\left.H_{4 x}\right|{z=-8}=\left.H{2 x}\right|{z=-g} \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \ \left.H{4 x}\right|{x=0}=\left.H{3 x}\right|{x=0} \quad \text { over }-g \leq z \leq 0 \ \left.H{4 y}\right|{z=0}=\left.H{1 y}\right|{z=0}+K{o x} \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \
\left.H_{4 y}\right|{z=-8}=\left.H{2 y}\right|{z=-g} \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \ \left.H{4 y}\right|{x=0}=\left.H{3 y}\right|_{x=0} \quad \text { over }-g \leq z \leq 0
\end{gathered}
$$

$$
\begin{gathered}
\left.H_{4 z}\right|{z=0}=\left.H{1 z}\right|{z=0} \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \ \left.H{4 z}\right|{z=-g}=\left.H{2 z}\right|{z=-g} \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \ \left.H{4 z}\right|{x=0}=\left.H{3 z}\right|{x=0} \quad \text { over }-g \leq z \leq 0 \ \left.H{3 y}\right|{z=0}=K_x \quad \text { over } 0 \leq x \leq d \end{gathered} $$ 从方程$4.117 \mathrm{j}, 4.114 \mathrm{a}, 4.109 \mathrm{c}$和 $4.108 \mathrm{a}$ $$ a_m=k_m=\left(j \frac{m \pi}{\lambda}\right) \cdot \sum{n-\text { odd }}^{\infty} \ell_{m-n} \quad \text { for } m=1,2,3, \ldots
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Eddy Current Machines (Solid Rotor Induction Machines)

在受时变电磁场作用的导电区产生涡流。第七章讨论了瞬变电磁场引起的涡流。本节专门讨论由稳态正弦时变电磁场引起的涡流感应。对于工频激励,位移电流通常被忽略。因此,磁场强度$\boldsymbol{H}$满足下式:
$$
\begin{gathered}
\nabla^2 H=\eta^2 H \
\nabla \cdot H=\mathbf{0} \
\eta^2=-j \omega_0 \cdot \mu \sigma
\end{gathered}
$$

式中$\omega_o$为正弦时变场的频率,$\mu$为磁导率,$\sigma$为材料的电导率。

一旦解出式5.1a和$\mathrm{b}$,涡流密度可以很容易地从
$$
J=\nabla \times H
$$
通过以下边值问题讨论了磁场强度$H$的方程5.1a和$\mathrm{b}$的解。

图5.1为多相固体转子感应电机的简化二维模型,电枢绕组采用光滑的高导磁定子表面($z=-g$)上的表面电流片进行模拟。令在$z=0$处固定在转子上的参照系中的表面电流密度为
$$
K_x=K_v \cdot e^{j\left(t y-\omega_0 \cdot t\right)}
$$
在哪里
$$
\begin{gathered}
\omega_0=s \cdot \omega \
s=\operatorname{slip} \stackrel{\operatorname{def}}{=} 1-\frac{\text { rotor speed }}{\text { synchronous speed }}=1-\frac{v}{(\omega / \ell)} \
\omega=\text { supply frequency } \
\ell=\frac{\pi}{\text { pole pitch }}=\frac{\pi}{\tau}
\end{gathered}
$$
$\left|k_o\right|$表示表面电流密度的幅值,电流沿$x$(或轴向)方向流动。这种简化处理忽略了气隙表面的曲率。在文献中有考虑曲率的分析。

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Fringing Flux for Tooth-Opposite-Tooth Orientation with Small Air Gap

如果你也在 怎样代写电磁学Electromagnetism 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。电磁学Electromagnetism是物理学的一个分支,涉及到对电磁力的研究,这是一种发生在带电粒子之间的物理作用。电磁力是由电场和磁场组成的电磁场所承载的,它是诸如光这样的电磁辐射的原因。它与强相互作用、弱相互作用和引力一起,是自然界的四种基本相互作用(通常称为力)之一。在高能量下,弱力和电磁力被统一为单一的电弱力。

电磁学Electromagnetism是以电磁力来定义的,有时也称为洛伦兹力,它包括电和磁,是同一现象的不同表现形式。电磁力在决定日常生活中遇到的大多数物体的内部属性方面起着重要作用。原子核和其轨道电子之间的电磁吸引力将原子固定在一起。电磁力负责原子之间形成分子的化学键,以及分子间的力量。电磁力支配着所有的化学过程,这些过程是由相邻原子的电子之间的相互作用产生的。电磁学在现代技术中应用非常广泛,电磁理论是电力工程和电子学包括数字技术的基础。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Fringing Flux for Tooth-Opposite-Tooth Orientation with Small Air Gap

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Fringing Flux for Tooth-Opposite-Tooth Orientation with Small Air Gap

As can be seen from Figure 4.9 the real and imaginary axes of $z$-plane are represented by $x$ and $y$ axes, and the real and imaginary axes of $w$-plane by $u$ and $v$ axes, respectively. For transforming $z$-plane (Figure 4.9 a) to $w$-plane (Figure $4.9 \mathrm{~b}$ ), the real axis in $z$-plane is to be mapped on the positive real axis in $w$-plane, while the tooth contour in the $z$-plane is to be mapped on the negative real axis in w-plane. This calls for placing the real axis in z-plane on the positive part of the real axis in $w$-plane. Further, straightening the configuration in $z$-plane and the tooth contour on the $z$-plane is to be mapped on the negative part of the real axis in $w$-plane. On $z$-plane the convenient points $w=0, w=-\infty$ and $w=\infty$ are shown in Figure 4.9 a. The resulting points on $w$-plane for $z=j \omega, j g / 2$ and $\infty$ are shown in Figure 4.9b. In pulling out the configuration to a straight line two angles are to be straightened. These angles are shown in Figure $4.9 \mathrm{a}$ as $\alpha$ and $\beta$.

The Schwarz-Christoffel transformation from $z$-plane to $w$-plane is performed through the relation:
$$
\frac{d z}{d w}=A(w-a)^{(\alpha-\pi / \pi)} \cdot(w-b)^{(\beta-\pi / \pi)}
$$
where $a$ and $b$ are the locations of the two internal angles $\alpha$ and $\beta$ in the $w$-plane. Therefore,
$$
\begin{gathered}
a=-1, \quad \alpha=3 \pi / 2 \
b=0, \quad \beta=0
\end{gathered}
$$
Inserting these values in Equation 4.85, we get
$$
d z=A \cdot \frac{(w+1)^{1 / 2}}{w} \cdot d w
$$
On integrating, we have
$$
z=A \cdot\left[2(w+1)^{1 / 2}+\log \left{\frac{(w+1)^{1 / 2}-1}{(w+1)^{1 / 2}+1}\right}\right]+C
$$
where $C$ indicates the constant of integration. For the origin in the $z$-plane, shown in Figure $4.9 \mathrm{a}$, the value of $C$ is zero. On setting $w=-1$ this equation results:
$$
\left.z\right|_{w=-1}=A \cdot \log (-1)=A \cdot j \pi
$$
While from Figure $4.9 \mathrm{a}$
$$
\left.z\right|_{w=-1}=j(g / 2)
$$
Therefore,
$$
A=\frac{g}{2 \pi}
$$
Giving the transformation relation as
$$
z=\frac{g}{2 \pi} \cdot\left[2(w+1)^{1 / 2}+\log \left{\frac{(w+1)^{1 / 2}-1}{(w+1)^{1 / 2}+1}\right}\right]
$$
In the $w$-plane, the positive and negative parts of the real (or $u$ ) axis are at different equipotential values; that is, zero for positive $u$ and $-1 / 2$ for negative $u$. Therefore, flux lines in this plane are semicircles.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Transformation from χ Plane to w Plane

Next, consider the $\chi(=\varphi+j \psi)$-plane shown in Figure 4.10. In this plane, the equipotential surfaces are parallel to $\psi=0$ (or 1) plane, while flux lines are parallel to the $\psi$-axis. The value of potential varies linearly with the distance from $\psi=0$ plane. This plane is, therefore, called regular field plane. The convenient values of $w(-\infty,-1,0$ and $\infty)$ on this plane are shown in Figure 4.10 .

The transformation of $\chi$-plane into $w$-plane requires straightening only one internal angle, namely, $\alpha=0$. Therefore,
$$
\frac{d \chi}{d w}=A(w-a)^{(\alpha-\pi / \pi)}
$$
where $a=0$, and $\alpha=0$.

Thus,
$$
d \chi=\frac{A}{w} d w
$$
On integrating, we get
$$
\chi=A \log (w)
$$
Or
$$
w=e^{(\chi / A)}
$$
Since, as shown in Figure $4.10 w=-1$ at $\chi=j$, thus
$$
A=1 / \pi
$$
Therefore,
$$
w=e^{\pi \cdot \chi}
$$
Substituting in Equation 4.92, we get
$$
z=\frac{g}{2 \pi} \cdot\left[2\left(e^{\pi \cdot \chi}+1\right)^{1 / 2}+\log \left{\frac{\left(e^{\pi \cdot \chi}+1\right)^{1 / 2}-1}{\left(e^{\pi \cdot \chi}+1\right)^{1 / 2}+1}\right}\right]
$$
Since $z=x+j y$ and $\chi=\varphi+j \psi$, plot for a flux line can be obtained by choosing a constant value for $\varphi$, and joining points whose coordinates in the $z$-plane are found from this equation for different values of $\psi$. The procedure could be repeated for different values of $\varphi$, each value results in a different flux line. Similarly, plots for equipotential lines can be obtained by interchanging the roles of $\varphi$ and $\psi$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Fringing Flux for Tooth-Opposite-Tooth Orientation with Small Air Gap

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Fringing Flux for Tooth-Opposite-Tooth Orientation with Small Air Gap

由图4.9可以看出,$z$ -平面的实轴和虚轴分别用$x$和$y$轴表示,$w$ -平面的实轴和虚轴分别用$u$和$v$轴表示。将$z$ -平面(图4.9 a)转换为$w$ -平面(图$4.9 \mathrm{~b}$),将$z$ -平面的实轴映射到$w$ -平面的正实轴上,将$z$ -平面的齿廓映射到w-平面的负实轴上。这要求将z平面上的实轴放置在$w$ -平面上实轴的正部分上。进一步,矫直$z$ -平面上的位形和$z$ -平面上的齿廓要映射到$w$ -平面实轴的负部分。在$z$ -平面上方便点$w=0, w=-\infty$和$w=\infty$如图4.9 a所示。$z=j \omega, j g / 2$和$\infty$在$w$ -平面上的结果点如图4.9b所示。在将结构拉出成一条直线时,两个角要被拉直。这些角度在图$4.9 \mathrm{a}$中显示为$\alpha$和$\beta$。

从$z$ -plane到$w$ -plane的Schwarz-Christoffel变换通过以下关系进行:
$$
\frac{d z}{d w}=A(w-a)^{(\alpha-\pi / \pi)} \cdot(w-b)^{(\beta-\pi / \pi)}
$$
其中$a$和$b$为两个内角$\alpha$和$\beta$在$w$ -平面上的位置。因此,
$$
\begin{gathered}
a=-1, \quad \alpha=3 \pi / 2 \
b=0, \quad \beta=0
\end{gathered}
$$
将这些值插入公式4.85,我们得到
$$
d z=A \cdot \frac{(w+1)^{1 / 2}}{w} \cdot d w
$$
关于积分,我们有
$$
z=A \cdot\left[2(w+1)^{1 / 2}+\log \left{\frac{(w+1)^{1 / 2}-1}{(w+1)^{1 / 2}+1}\right}\right]+C
$$
其中$C$为积分常数。对于$z$ -平面的原点,如图$4.9 \mathrm{a}$所示,$C$的值为零。设置$w=-1$时,得到:
$$
\left.z\right|{w=-1}=A \cdot \log (-1)=A \cdot j \pi $$ 而从图$4.9 \mathrm{a}$ $$ \left.z\right|{w=-1}=j(g / 2)
$$
因此,
$$
A=\frac{g}{2 \pi}
$$
给出变换关系为
$$
z=\frac{g}{2 \pi} \cdot\left[2(w+1)^{1 / 2}+\log \left{\frac{(w+1)^{1 / 2}-1}{(w+1)^{1 / 2}+1}\right}\right]
$$
在$w$ -平面上,实轴(或$u$)的正负部分处于不同的等电位值;也就是说,正的$u$为零,负的$u$为$-1 / 2$。因此,这个平面上的通量线是半圆。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Transformation from χ Plane to w Plane

接下来,考虑如图4.10所示的$\chi(=\varphi+j \psi)$ -平面。在该平面中,等势面平行于$\psi=0$(或1)平面,磁通线平行于$\psi$轴。电势值随距离$\psi=0$平面的距离呈线性变化。因此,这个平面称为正则场平面。该平面上的方便值$w(-\infty,-1,0$和$\infty)$如图4.10所示。

将$\chi$ -平面变换为$w$ -平面只需要矫直一个内角,即$\alpha=0$。因此,
$$
\frac{d \chi}{d w}=A(w-a)^{(\alpha-\pi / \pi)}
$$
其中$a=0$和$\alpha=0$。

因此,
$$
d \chi=\frac{A}{w} d w
$$
积分得到
$$
\chi=A \log (w)
$$
或者
$$
w=e^{(\chi / A)}
$$
由于,如图$4.10 w=-1$ at $\chi=j$所示,因此
$$
A=1 / \pi
$$
因此,
$$
w=e^{\pi \cdot \chi}
$$
代入式4.92,得到
$$
z=\frac{g}{2 \pi} \cdot\left[2\left(e^{\pi \cdot \chi}+1\right)^{1 / 2}+\log \left{\frac{\left(e^{\pi \cdot \chi}+1\right)^{1 / 2}-1}{\left(e^{\pi \cdot \chi}+1\right)^{1 / 2}+1}\right}\right]
$$
由于$z=x+j y$和$\chi=\varphi+j \psi$,通过为$\varphi$选择一个常数值可以得到一条通量线的图,对于不同的$\psi$值,由该方程求出其在$z$ -平面上坐标的连接点。对于不同的$\varphi$值可重复此过程,每个值产生不同的通量线。同样地,等势线的图可以通过互换$\varphi$和$\psi$的作用得到。

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非参数统计代写

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广义线性模型代考

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

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有限元方法代写

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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时间序列分析代写

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

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Air-Gap Permeance

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电磁学Electromagnetism是以电磁力来定义的,有时也称为洛伦兹力,它包括电和磁,是同一现象的不同表现形式。电磁力在决定日常生活中遇到的大多数物体的内部属性方面起着重要作用。原子核和其轨道电子之间的电磁吸引力将原子固定在一起。电磁力负责原子之间形成分子的化学键,以及分子间的力量。电磁力支配着所有的化学过程,这些过程是由相邻原子的电子之间的相互作用产生的。电磁学在现代技术中应用非常广泛,电磁理论是电力工程和电子学包括数字技术的基础。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Air-Gap Permeance

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Air-Gap Permeance

The air-gap field varies periodically along the peripheral direction with a period of one tooth-pitch $\lambda$. In the absence of slotting, the air-gap field does not vary along the peripheral direction. Assuming that the potential at the air-gap surface $z=-g / 2$ as $+1 / 2$, and at the air-gap surface $z=+g / 2$ as $-1 / 2$, the potential distribution in the air gap can be given as
$$
\mathcal{V}0=-\frac{z}{g} $$ Thus, net flux over a tooth-pitch $\lambda$ can be given as $$ \varphi\lambda=-\mu_o \int_0^\lambda \frac{\partial \mathcal{V}o}{\partial z} \cdot d y=\mu_o(\lambda / g) $$ Since the potential difference between the two smooth air-gap surfaces is unity, the gap permeance $P\lambda$, over $\lambda$ is numerically equal to the flux over $\lambda$. Thus, in view of Equation $4.48 \mathrm{a}$, we have
$$
P_\lambda=\varphi_\lambda=\mu_o(\lambda / g)
$$
In Equation 4.36, $\delta$ is the distance between tooth-centres of two slotted equipotential surfaces as shown in Figure 4.3. The tooth-opposite-tooth orientation corresponds to $\delta$ equal to zero, while for the tooth-opposite-slot orientation the value for $\delta$ is one-half the tooth-pitch $\lambda$. In the former case, the gap permeance, $P_1$, is maximum. The value of permeance decreases as $\delta$ increases from zero. It reaches to a minimum value $P_2$, at the tooth-opposite-slot orientation. In view of Equation 4.36, the gap permeance $P$ over $\lambda$ for the double slotted air-gap surfaces is found as follows:
$$
P=-\mu_o \int_0^\lambda \frac{\partial \mathcal{V}_o}{\partial z} \cdot d y=\mu_o 2 q_o(\lambda / g)
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Tooth-Opposite-Tooth Orientation

In the case of tooth-opposite-tooth, the air-gap surface $z=0$ is a zero potential surface, $\mathcal{V}=0$. This orientation for wide and deep slots is shown in Figure 4.5. Across this surface, the potential distribution is an odd function of $z$. Further, the potential distribution is an even function of $y$. Therefore, the potential distribution in the air gap can be expressed as
$$
\mathcal{V}0=-\frac{2}{\pi} \int_0^{\infty} F(u) \cdot \cos (u \cdot y) \cdot \frac{\sinh {u \cdot z}}{\sinh (u \cdot g / 2)} \cdot d u-\frac{z}{g} $$ over $-\infty \leq y<\infty$. The first term on the right-hand side is the Fourier integral representation that accounts for variation of the potential along the $y$ direction at $z= \pm g / 2$. The function $F(u)$ is the Fourier cosine transform of $\left(\left.\mathcal{V}_o\right|{z=-g / 2}-1 / 2\right)$, thus
$$
F(u)=\int_0^{\infty}\left(\left.\mathcal{V}o\right|{z=-g / 2}-1 / 2\right) \cdot \cos (u \cdot y) \cdot d u
$$
The potential distribution in the region for slot 1 can be given as
$$
\mathcal{V}_1=\frac{2}{\pi} \int_0^{\infty} f(w) \cdot \sin {w \cdot(y-t / 2)} \cdot e^{w(z+g / 2)} \cdot d w-\frac{1}{\pi} \cdot \tan ^{-1}\left(\frac{z+g / 2}{y-t / 2}\right)
$$
over $t / 2 \leq y<\infty$ and $z \ngtr-g / 2$.
In Equation 4.49 the second term ensures the potential value on the iron surface at $y=t / 2$, for $z<-g / 2$. The first term permits a general variation in the potential distribution at the slot-opening without disturbing the potential on the iron surface. This term may be considered as a corrective term.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Air-Gap Permeance

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Air-Gap Permeance

气隙场沿周边方向周期性变化,周期为一个齿距 $\lambda$. 在没有开槽的情况下,气隙场不沿外围方向变化。假设气隙表面的电势 $z=-g / 2$ as $+1 / 2$,在气隙表面 $z=+g / 2$ as $-1 / 2$时,气隙内的电位分布为
$$
\mathcal{V}0=-\frac{z}{g} $$ 因此,净通量在一个齿距上 $\lambda$ 可以表示为 $$ \varphi\lambda=-\mu_o \int_0^\lambda \frac{\partial \mathcal{V}o}{\partial z} \cdot d y=\mu_o(\lambda / g) $$ 由于两个光滑气隙表面之间的电位差为一,故气隙渗透率为 $P\lambda$,完毕 $\lambda$ 在数值上等于通量除以 $\lambda$. 因此,鉴于式 $4.48 \mathrm{a}$,我们有
$$
P_\lambda=\varphi_\lambda=\mu_o(\lambda / g)
$$
在式4.36中, $\delta$ 为两个开槽等势面齿心之间的距离,如图4.3所示。牙对牙的方向对应于 $\delta$ 等于零,而对于齿对槽方向,值为 $\delta$ 一半是齿距吗 $\lambda$. 在前一种情况下,间隙渗透, $P_1$,为最大值。导电性值随 $\delta$ 从零开始增加。它达到一个最小值 $P_2$,牙对槽方向。根据式4.36,隙磁导率 $P$ 结束 $\lambda$ 对于双开槽气隙表面,发现如下:
$$
P=-\mu_o \int_0^\lambda \frac{\partial \mathcal{V}_o}{\partial z} \cdot d y=\mu_o 2 q_o(\lambda / g)
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Tooth-Opposite-Tooth Orientation

在齿对齿的情况下,气隙表面 $z=0$ 是一个零电位曲面, $\mathcal{V}=0$. 宽槽和深槽的方向如图4.5所示。在这个表面上,势分布是一个奇函数 $z$. 此外,势分布是的偶函数 $y$. 因此,气隙内的电位分布可以表示为
$$
\mathcal{V}0=-\frac{2}{\pi} \int_0^{\infty} F(u) \cdot \cos (u \cdot y) \cdot \frac{\sinh {u \cdot z}}{\sinh (u \cdot g / 2)} \cdot d u-\frac{z}{g} $$ 结束 $-\infty \leq y<\infty$. 右边的第一项是傅里叶积分表示它解释了沿 $y$ 方向: $z= \pm g / 2$. 函数 $F(u)$ 的傅里叶余弦变换是什么 $\left(\left.\mathcal{V}_o\right|{z=-g / 2}-1 / 2\right)$,因此
$$
F(u)=\int_0^{\infty}\left(\left.\mathcal{V}o\right|{z=-g / 2}-1 / 2\right) \cdot \cos (u \cdot y) \cdot d u
$$
槽1区域内的电位分布可以表示为
$$
\mathcal{V}_1=\frac{2}{\pi} \int_0^{\infty} f(w) \cdot \sin {w \cdot(y-t / 2)} \cdot e^{w(z+g / 2)} \cdot d w-\frac{1}{\pi} \cdot \tan ^{-1}\left(\frac{z+g / 2}{y-t / 2}\right)
$$
结束 $t / 2 \leq y<\infty$ 和 $z \ngtr-g / 2$.
式4.49中第二项表示铁表面上的电位值 $y=t / 2$,为 $z<-g / 2$. 第一项允许在开槽处电位分布的一般变化而不干扰铁表面上的电位。这个术语可以被认为是一个纠正术语。

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Approximation Theorem for Vector Magnetic Potential

如果你也在 怎样代写电磁学Electromagnetism 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。电磁学Electromagnetism是物理学的一个分支,涉及到对电磁力的研究,这是一种发生在带电粒子之间的物理作用。电磁力是由电场和磁场组成的电磁场所承载的,它是诸如光这样的电磁辐射的原因。它与强相互作用、弱相互作用和引力一起,是自然界的四种基本相互作用(通常称为力)之一。在高能量下,弱力和电磁力被统一为单一的电弱力。

电磁学Electromagnetism是以电磁力来定义的,有时也称为洛伦兹力,它包括电和磁,是同一现象的不同表现形式。电磁力在决定日常生活中遇到的大多数物体的内部属性方面起着重要作用。原子核和其轨道电子之间的电磁吸引力将原子固定在一起。电磁力负责原子之间形成分子的化学键,以及分子间的力量。电磁力支配着所有的化学过程,这些过程是由相邻原子的电子之间的相互作用产生的。电磁学在现代技术中应用非常广泛,电磁理论是电力工程和电子学包括数字技术的基础。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Approximation Theorem for Vector Magnetic Potential

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Approximation Theorem for Vector Magnetic Potential

Consider Poisson’s equation for the vector magnetic potential. Let a solution of this equation, for a region of volume $v$, that satisfies boundary conditions approximately be $A$. We define absolute error $\alpha$ as
$$
\alpha \stackrel{d e f}{=} A-A_o
$$
where $A_o$ is the solution of Poisson’s equation for this region that accurately satisfies the boundary conditions on its bounding surface $s$. The vector error $\alpha$ is a function of space coordinates of any point in $v$. This error for a point on the bounding surface is defined as $\alpha^s$,
$$
\left.\alpha^s \stackrel{d e f}{=}\left(A-A_o\right)\right|_s
$$
Since
$$
\nabla^2 A=-\mu J
$$
and
$$
\nabla^2 A_o=-\mu J
$$
Thus,
$$
\nabla^2 \alpha=0
$$
Further, we have
$$
\nabla \cdot \alpha=\nabla \cdot A-\nabla \cdot A_o=0-0=0
$$
Setting
$$
\beta \stackrel{d e f}{=} \nabla \times \alpha
$$
Let us consider the identity
$$
\begin{aligned}
\nabla \cdot(\alpha \times \beta) & \equiv \beta \cdot(\nabla \times \alpha)-\alpha \cdot(\nabla \times \beta) \
& =|\beta|^2-\alpha \cdot[\nabla \times \nabla \times \alpha] \
& \equiv|\beta|^2-\alpha \cdot\left[\nabla(\nabla \cdot \alpha)-\nabla^2 \alpha\right]
\end{aligned}
$$
Since the divergence as well as the Laplacian of the vector error $\alpha$ is zero,
$$
\nabla \cdot(\alpha \times \beta)=|\beta|^2
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Approximation Theorem for Maxwell’s Equations

Consider Maxwell’s two curl equations in phasor form for harmonic fields characterised by the factor $e^{-j \omega t}$
$$
\begin{gathered}
\nabla \times E=j \omega \mu H \
\nabla \times H=J-j \omega \varepsilon E
\end{gathered}
$$
Let the field vectors involved in these equations only approximately satisfy the prescribed boundary conditions. Maxwell’s equations for field vectors exactly satisfying the given boundary conditions are
$$
\begin{gathered}
\nabla \times \boldsymbol{E}_o=j \omega \mu \boldsymbol{H}_o \
\nabla \times \boldsymbol{H}_o=\boldsymbol{J}_o-j \omega \varepsilon \boldsymbol{E}_o
\end{gathered}
$$
Therefore,
$$
\begin{gathered}
\nabla \times e=j \omega \mu h \
\nabla \times h=j-j \omega \varepsilon e
\end{gathered}
$$
where
$$
\begin{gathered}
\boldsymbol{e}=\boldsymbol{E}-\boldsymbol{E}_o \
\boldsymbol{h}=\boldsymbol{H}-\boldsymbol{H}_o \
j=\boldsymbol{J}-\boldsymbol{J}_o
\end{gathered}
$$
and
$$
j=\sigma e
$$
Now, since
$$
-\nabla \cdot\left(e \times h^\right) \equiv-h^ \cdot(\nabla \times e)+e \cdot\left(\nabla \times h^\right) $$ Therefore, in view of Equations 3.138c and 3.139c, we get $$ -\nabla \cdot\left(\mathbf{e} \times h^\right)=\sigma e^2+j \omega\left(\varepsilon e^2-\mu h^2\right)
$$
where
$$
\begin{aligned}
& e^2 \stackrel{d e f}{=} \boldsymbol{e} \cdot \boldsymbol{e}^* \
& h^2 \stackrel{d e f}{=} \boldsymbol{h} \cdot \boldsymbol{h}^*
\end{aligned}
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Approximation Theorem for Vector Magnetic Potential

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Approximation Theorem for Vector Magnetic Potential

考虑矢量磁势的泊松方程。设这个方程的解,对于体积为$v$的区域,满足边界条件近似为$A$。我们定义绝对误差$\alpha$为
$$
\alpha \stackrel{d e f}{=} A-A_o
$$
式中$A_o$为该区域泊松方程的解,该解精确地满足其边界面上的边界条件$s$。向量误差$\alpha$是$v$中任意点的空间坐标的函数。边界面上点的误差定义为$\alpha^s$,
$$
\left.\alpha^s \stackrel{d e f}{=}\left(A-A_o\right)\right|_s
$$
自从
$$
\nabla^2 A=-\mu J
$$

$$
\nabla^2 A_o=-\mu J
$$
因此,
$$
\nabla^2 \alpha=0
$$
此外,我们有
$$
\nabla \cdot \alpha=\nabla \cdot A-\nabla \cdot A_o=0-0=0
$$
设置
$$
\beta \stackrel{d e f}{=} \nabla \times \alpha
$$
让我们考虑一下同一性
$$
\begin{aligned}
\nabla \cdot(\alpha \times \beta) & \equiv \beta \cdot(\nabla \times \alpha)-\alpha \cdot(\nabla \times \beta) \
& =|\beta|^2-\alpha \cdot[\nabla \times \nabla \times \alpha] \
& \equiv|\beta|^2-\alpha \cdot\left[\nabla(\nabla \cdot \alpha)-\nabla^2 \alpha\right]
\end{aligned}
$$
因为散度和拉普拉斯向量误差$\alpha$都是零,
$$
\nabla \cdot(\alpha \times \beta)=|\beta|^2
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Approximation Theorem for Maxwell’s Equations

考虑以因子$e^{-j \omega t}$为特征的调和场的相量形式的麦克斯韦的两个旋度方程
$$
\begin{gathered}
\nabla \times E=j \omega \mu H \
\nabla \times H=J-j \omega \varepsilon E
\end{gathered}
$$
令这些方程中涉及的场向量仅近似地满足规定的边界条件。完全满足给定边界条件的场矢量麦克斯韦方程为
$$
\begin{gathered}
\nabla \times \boldsymbol{E}_o=j \omega \mu \boldsymbol{H}_o \
\nabla \times \boldsymbol{H}_o=\boldsymbol{J}_o-j \omega \varepsilon \boldsymbol{E}_o
\end{gathered}
$$
因此,
$$
\begin{gathered}
\nabla \times e=j \omega \mu h \
\nabla \times h=j-j \omega \varepsilon e
\end{gathered}
$$
在哪里
$$
\begin{gathered}
\boldsymbol{e}=\boldsymbol{E}-\boldsymbol{E}_o \
\boldsymbol{h}=\boldsymbol{H}-\boldsymbol{H}_o \
j=\boldsymbol{J}-\boldsymbol{J}_o
\end{gathered}
$$

$$
j=\sigma e
$$
现在,既然
$$
-\nabla \cdot\left(e \times h^\right) \equiv-h^ \cdot(\nabla \times e)+e \cdot\left(\nabla \times h^\right) $$因此,根据式3.138c和3.139c,我们得到$$ -\nabla \cdot\left(\mathbf{e} \times h^\right)=\sigma e^2+j \omega\left(\varepsilon e^2-\mu h^2\right)
$$
在哪里
$$
\begin{aligned}
& e^2 \stackrel{d e f}{=} \boldsymbol{e} \cdot \boldsymbol{e}^* \
& h^2 \stackrel{d e f}{=} \boldsymbol{h} \cdot \boldsymbol{h}^*
\end{aligned}
$$

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金融工程代写

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

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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

时间序列分析代写

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

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MATLAB代写

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

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Example of a Rectangular Region

如果你也在 怎样代写电磁学Electromagnetism 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。电磁学Electromagnetism是物理学的一个分支,涉及到对电磁力的研究,这是一种发生在带电粒子之间的物理作用。电磁力是由电场和磁场组成的电磁场所承载的,它是诸如光这样的电磁辐射的原因。它与强相互作用、弱相互作用和引力一起,是自然界的四种基本相互作用(通常称为力)之一。在高能量下,弱力和电磁力被统一为单一的电弱力。

电磁学Electromagnetism是以电磁力来定义的,有时也称为洛伦兹力,它包括电和磁,是同一现象的不同表现形式。电磁力在决定日常生活中遇到的大多数物体的内部属性方面起着重要作用。原子核和其轨道电子之间的电磁吸引力将原子固定在一起。电磁力负责原子之间形成分子的化学键,以及分子间的力量。电磁力支配着所有的化学过程,这些过程是由相邻原子的电子之间的相互作用产生的。电磁学在现代技术中应用非常广泛,电磁理论是电力工程和电子学包括数字技术的基础。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Example of a Rectangular Region

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Example of a Rectangular Region

Consider the rectangular region $(-W / 2 \leq x \leq W / 2,0 \leq y \leq h)$ shown in Figure 3.2. The region is piecewise homogeneous, with permittivity $\varepsilon_1$ for $(0<y<g)$ and $\varepsilon_2$ for $(g<y<h)$. The boundary conditions specified are
$$
\begin{gathered}
\left.V\right|{x= \pm W / 2}=0 \ \left.V\right|{y=0}=0
\end{gathered}
$$
No boundary condition is specified on the top surface, that is, at $y=h$. However, instead of another boundary condition, it is given that
$$
\left.V\right|{y=k}=\sum{m-o d d}^{\infty} a_m \cos \left(\frac{m \pi}{W} \cdot x\right)+\sum_{n=1}^{\infty} b_n \sin \left(\frac{n 2 \pi}{W} \cdot x\right)
$$
where $g<k<h$.
Let us divide this rectangular region into two subregions, such that the subregion 1 extends over $(-W / 2 \leq x \leq W / 2,0 \leq y \leq k)$ and the subregion 2 extends over $(-W / 2 \leq x \leq W / 2, k \leq y \leq h)$. For the subregion 1 , the potential distributions along all the four boundary sides are specified; therefore, it should be possible to obtain a unique solution for the potential distribution had it been a homogeneous region. Since subregion 1 is piecewise homogeneous with $y$ $=g$ serving as a boundary between two homogeneous zones, viz. 1a stretching over $0<y<g$, and $1 \mathrm{~b}$ stretching over $g<y<k$ the potential distributions in these zones can be readily obtained if the potential distribution is known along the boundary $y=g$. Let us assume a pseudo-torch function
$$
\left.V\right|{y=g}=\sum{m=\text { odd }}^{\infty} c_m \cos \left(\frac{m \pi}{W} \cdot x\right)+\sum_{n=1}^{\infty} d_n \sin \left(\frac{n 2 \pi}{W} \cdot x\right)
$$
where $c_m$ and $d_n$ indicate two sets of unknown constants.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Uniqueness Theorem for Vector Magnetic Potentials

In general, there are infinite solutions of Laplace and Poisson equations for the vector magnetic potential $A$. The uniqueness theorem ${ }^2$ reviewed here describes boundary conditions to be satisfied for a unique solution of these equations.

Let $A_1$ and $A_2$ be any two solutions for Equation 2.40, given the distribution of magnetic potential in a volume $v$ bounded by the closed surface $s$. The difference potential $A_o$ is
$$
A_o=A_1-A_2
$$
It may be noted that the difference potential $A_o$ satisfies the Laplace equation
$$
\nabla^2 A_o=0
$$
In view of Equation 2.38
$$
\nabla \cdot A_1=\nabla \cdot A_2=0
$$
Therefore,
$$
\nabla \cdot A_o=0
$$
Consider the identity ${ }^3$
$$
\iiint_v[(\nabla \times \boldsymbol{P}) \cdot(\nabla \times \mathbf{Q})-\boldsymbol{P} \cdot(\nabla \times \nabla \times \mathbf{Q})] d v \equiv \oiint_s[\boldsymbol{P} \times(\nabla \times \mathbf{Q})] \cdot d s
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Example of a Rectangular Region

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Example of a Rectangular Region

考虑图3.2所示的矩形区域$(-W / 2 \leq x \leq W / 2,0 \leq y \leq h)$。该区域分段均匀,介电常数为$(0<y<g)$为$\varepsilon_1$, $(g<y<h)$为$\varepsilon_2$。指定的边界条件为
$$
\begin{gathered}
\left.V\right|{x= \pm W / 2}=0 \ \left.V\right|{y=0}=0
\end{gathered}
$$
在顶面,即$y=h$处没有指定边界条件。然而,没有另一个边界条件,而是给出
$$
\left.V\right|{y=k}=\sum{m-o d d}^{\infty} a_m \cos \left(\frac{m \pi}{W} \cdot x\right)+\sum_{n=1}^{\infty} b_n \sin \left(\frac{n 2 \pi}{W} \cdot x\right)
$$
在哪里$g<k<h$。
让我们把这个矩形区域分成两个子区域,这样子区域1延伸到$(-W / 2 \leq x \leq W / 2,0 \leq y \leq k)$上,子区域2延伸到$(-W / 2 \leq x \leq W / 2, k \leq y \leq h)$上。对于子区域1,确定了所有四个边界边的潜在分布;因此,如果它是一个均匀区域,就应该有可能得到势分布的唯一解。由于子区域1是分段均匀的,$y$$=g$作为两个均匀带的边界,即1a延伸到$0<y<g$上,$1 \mathrm{~b}$延伸到$g<y<k$上,如果已知沿边界$y=g$的电位分布,则可以很容易地获得这些区域的电位分布。让我们假设一个伪火炬函数
$$
\left.V\right|{y=g}=\sum{m=\text { odd }}^{\infty} c_m \cos \left(\frac{m \pi}{W} \cdot x\right)+\sum_{n=1}^{\infty} d_n \sin \left(\frac{n 2 \pi}{W} \cdot x\right)
$$
其中$c_m$和$d_n$表示两组未知常数。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Uniqueness Theorem for Vector Magnetic Potentials

一般来说,向量磁势的拉普拉斯方程和泊松方程有无穷个解$A$。这里回顾的唯一性定理${ }^2$描述了这些方程的唯一解所满足的边界条件。

设$A_1$和$A_2$为方程2.40的任意两个解,给定以封闭表面$s$为界的体积$v$中的磁势分布。差电位$A_o$是
$$
A_o=A_1-A_2
$$
可以注意到,差分势$A_o$满足拉普拉斯方程
$$
\nabla^2 A_o=0
$$
鉴于式2.38
$$
\nabla \cdot A_1=\nabla \cdot A_2=0
$$
因此,
$$
\nabla \cdot A_o=0
$$
考虑同一性 ${ }^3$
$$
\iiint_v[(\nabla \times \boldsymbol{P}) \cdot(\nabla \times \mathbf{Q})-\boldsymbol{P} \cdot(\nabla \times \nabla \times \mathbf{Q})] d v \equiv \oiint_s[\boldsymbol{P} \times(\nabla \times \mathbf{Q})] \cdot d s
$$

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金融工程代写

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非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写


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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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