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电磁学是电荷、磁矩和电磁场之间的物理互动。电磁场可以是静态的，缓慢变化的，或形成波。电磁波一般被称为光，遵守光学定律。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electric Current

Consider the motion in a system of electric charges, as presented in Fig.5.1. A current will exist, if there is a net flow of charge through a region. To define current, we consider the charges moving as in Fig. $5.1$ and a surface of area $A$ perpendicular to the direction of motion of the charges.

By definition, the ratio of the amount of charge $\Delta Q$ that passes through the surface area $A$ in a time interval $\Delta t$ is the average current $I_{a v}$ :
$$
I_{a v}=\frac{\Delta Q}{\Delta t}
$$
which represents the charge that passes through $A$ per unit time. If the charge flow rate, $\Delta Q / \Delta t$ varies in time, then the current varies in time.

Then, the instantaneous current $I$ is define as
$$
I=\lim _{\Delta t \rightarrow 0} \frac{\Delta Q}{\Delta t}=\frac{d Q}{d t}
$$
Note that the instantaneous current $I$ is simply called electric current or current. In the SI units, the current has a unit of the ampere (A):
$$
1 \mathrm{~A}=1 \frac{\mathrm{C}}{\mathrm{s}}
$$
Equation (5.2) implies that a current of $1 \mathrm{~A}$ is equivalent to a charge of $1 \mathrm{C}$ passing through the surface area in $1 \mathrm{~s}$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Microscopic Model of Current

In the following, we describe a microscopic model of conduction in a conductor to relate the current to the motion of the charge carriers. In particular, we will consider the current in a conductor with a cross-sectional area $A$, as shown in Fig. 5.3. Consider a section of the conductor with a length $\Delta x$. The volume of that section is
$$
\Delta V=A \Delta x=A v_d \Delta t
$$
Suppose that $n$ is the volume number density of mobile charge carriers (or the charge carrier density), then, the total number of carriers in the volume $\Delta V$ is
$$
N=n A \Delta x=n A v_d \Delta t
$$

Therefore, the charge $\Delta Q$ in this volume is
$$
\Delta Q=N q=q n A \Delta x=q n A v_d \Delta t
$$
From Eq. (5.1), the average current in the conductor is
$$
I_{a v}=\frac{\Delta Q}{\Delta t}=q n A v_d
$$
By definition, the drift speed represents the average speed of the charge carriers, denoted as $v_d$. To understand the drift speed, we will consider a conductor, and hence the charge carriers are free electrons. For an isolated conductor, the potential difference across it is zero, as described above for Fig. $5.3$, thus these electrons move randomly as the motion of molecules of the gas in a container. If we apply a potential difference across the conductor utilizing a battery, as also described above in Fig. 5.4, an electric field sets up in the conductor. That field exerts an electric force on the electrons, accelerating them in a given direction. That directed movement of electrons produces a current, as shown in Fig. 5.4. It is important to note that the electrons do not move in straight lines along the conductor. Indeed, they collide regularly with the atoms of the conductor, and hence their resultant motion is a complicated movement, considered here as a spiral motion. However, the collision just slows down the motion, because the electrons move slowly along the conductor (in a direction opposite to $\mathbf{E}$ ) with a drift velocity $\mathbf{v}_d$, as shown in Fig. 5.4.

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electric Current

考虑电荷系统中的运动，如图 $5.1$ 所示。如果有净电荷流过一个区域，就会存在电流。为了定义电流，我 们考虑如图 1 中移动的电荷。5.1和面积的表面 $A$ 垂直于电荷的运动方向。
根据定义，电荷量的比例 $\Delta Q$ 穿过表面积 $A$ 在一个时间间隔 $\Delta t$ 是平均电流 $I_{a v}$ :
$$
I_{a v}=\frac{\Delta Q}{\Delta t}
$$
代表通过的电荷 $A$ 每单位时间。如果充电流量， $\Delta Q / \Delta t$ 随时间变化，则电流随时间变化。
那么，瞬时电流 $I$ 被定义为
$$
I=\lim _{\Delta t \rightarrow 0} \frac{\Delta Q}{\Delta t}=\frac{d Q}{d t}
$$
请注意，瞬时电流 $I$ 简称为电流或电流。在国际单位制中，电流的单位是安培 (A):
$$
1 \mathrm{~A}=1 \frac{\mathrm{C}}{\mathrm{s}}
$$
等式 (5.2) 意味着电流为 $1 \mathrm{~A}$ 相当于收费 $1 \mathrm{C}$ 通过表面积 $1 \mathrm{~s}$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Microscopic Model of Current

在下文中，我们描述了导体中传导的微观模型，以将电流与电荷载流子的运动相关联。特别地，我们将考 虑横截面积为 $A$ ，如图 $5.3$ 所示。考虑一段长度为 $\Delta x$. 该部分的体积是
$$
\Delta V=A \Delta x=A v_d \Delta t
$$
假设 $n$ 是移动电荷载流子的体积数密度（或电荷载流子密度），那么，体积中载流子的总数 $\Delta V$ 是
$$
N=n A \Delta x=n A v_d \Delta t
$$
因此，收费 $\Delta Q$ 在这卷是
$$
\Delta Q=N q=q n A \Delta x=q n A v_d \Delta t
$$
从等式。(5.1)，导体中的平均电流为
$$
I_{a v}=\frac{\Delta Q}{\Delta t}=q n A v_d
$$
根据定义，漂移速度代表电荷载流子的平均速度，表示为 $v_d$. 为了理解漂移速度，我们将考虑导体，因此 电荷载流子是自由电子。对于绝缘导体，其两端的电势差为零，如上图所示。5.3，因此这些电子随着容 器中气体分子的运动而随机移动。如果我们使用电池在导体上施加电势差，如上文图 $5.4$ 中所述，则会在 导体中建立电场。该场对电子施加电力，使它们沿给定方向加速。电子的定向运动会产生电流，如图 $5.4$ 所示。重要的是要注意电子不会沿着导体直线移动。事实上，它们有规律地与导体的原子碰撞，因此它们 的合成运动是一种复杂的运动，在这里被视为螺旋运动。然而，碰撞只是减慢了运动，因为电子沿着导体 缓慢移动 (在与导体相反的方向 $\mathbf{E}$ ) 具有漂移速度 $\mathbf{v}_d$ ，如图 $5.4$ 所示。

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

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

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电磁学是电荷、磁矩和电磁场之间的物理互动。电磁场可以是静态的，缓慢变化的，或形成波。电磁波一般被称为光，遵守光学定律。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Maxwell Equations for Dielectric Media Electrostatic

We mentioned that in the dielectric medium, an average over macroscopically small volumes, which are microscopically large, is necessary to obtain the Maxwell equations of the macroscopic phenomena.
The first observation is that Eq. (4.74) holds microscopically, that is
$$
\nabla \times \mathbf{E}_{\text {micro }}=0
$$
When averaging is made of the homogeneous Eq. (4.75), we obtain
$$
\nabla \times \mathbf{E}=0
$$
Equation (4.76) indicates that Eq. (4.74) holds for the averaged macroscopic electric field $\mathbf{E}$.

Using Eq. (4.57) for the effective charge density in the medium, Eq. (4.69) becomes
$$
\nabla \cdot \mathbf{E}(\mathbf{r})=\frac{\rho(\mathbf{r})-\nabla \cdot \mathbf{P}(\mathbf{r})}{\epsilon_0}
$$
Rearranging Eq. (4.77), we get
$$
\nabla \cdot\left(\epsilon_0 \mathbf{E}(\mathbf{r})+\mathbf{P}(\mathbf{r})\right)=\rho(\mathbf{r})
$$
Using the definition of the electric displacement vector given by Eq. (4.58), we write Eq. (4.78) as
$$
\nabla \cdot \mathbf{D}(\mathbf{r})=\rho(\mathbf{r})
$$
Note that Eqs. (4.76) and (4.79) are the macroscopic Maxwell equations in the dielectric medium, which are the counterparts of Eqs. (4.69) and (4.74).

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Potential Energy of Electrostatic Field

Often, it is practical to interpret the electrostatic potential energy that emphasizes the interactions between the charges of a system as the energy stored in the electric field surrounding the charges. In that way, we emphasize the electric field instead of electric potential.

For that, we can use Eq. (3.41) (Chap. 3), and the first Maxwell’s equation in the free space as $\rho=\epsilon_0(\nabla \cdot \mathbf{E})$, then we write:

$$
U=\frac{1}{2} \int_V \mathrm{~F}_0(\mathrm{~V} \cdot \mathbf{E}) \phi(\mathbf{r}) d \mathbf{r}
$$
Furthermore, using Eq. (3.44) (Chap. 3), we obtain
$$
U=-\frac{\epsilon_0}{2} \int_V\left(\nabla^2 \phi(\mathbf{r})\right) \phi(\mathbf{r}) d \mathbf{r}
$$
If we integrate by parts in Eq. (4.81), we get
$$
U=\frac{\epsilon_0}{2} \int_V(\nabla \phi(\mathbf{r}))^2 d \mathbf{r}=\frac{\epsilon_0}{2} \int_V|\mathbf{E}|^2 d \mathbf{r}
$$
The integrand in Eq. (4.82) can be identified as the energy density, $u$ :
$$
u=\frac{\epsilon_0}{2}|\mathbf{E}|^2
$$
It is worth noting that the form of the right-hand side of Eq. (4.83) implies that $u \geq$ 0 ; therefore, the total electrostatic potential energy $U \geq 0$. However, the electrostatic potential of the system of two charges discussed in Chap. 3 (see Eq. (3.28)) implies that when the two charges have opposite sign, then electrostatic potential, $U$, is negative. The reason for that contradiction is that the expression of $U$ given by Eqs. (4.82) and (4.83) includes the self-energy term to the energy density; while Eq. (3.28), or more general Eq. (3.29), given in Chap.3, does not.

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Maxwell Equations for Dielectric Media Electrostatic

我们提到，在介电介质中，需要对微观上较大的宏观小体积进行平均，才能获得宏观现象的麦克斯韦方程 组。
第一个观察结果是方程式。(4.74) 在微观上成立，即
$$
\nabla \times \mathbf{E}_{\text {micro }}=0
$$
当平均由齐次方程组成时。(4.75)，我们得到
$$
\nabla \times \mathbf{E}=0
$$
等式 (4.76) 表明等式。(4.74) 对于平均宏观电场成立E.
使用方程式。(4.57) 对于介质中的有效电荷密度，Eq. (4.69) 变成
$$
\nabla \cdot \mathbf{E}(\mathbf{r})=\frac{\rho(\mathbf{r})-\nabla \cdot \mathbf{P}(\mathbf{r})}{\epsilon_0}
$$
重新排列方程式 (4.77)，我们得到
$$
\nabla \cdot\left(\epsilon_0 \mathbf{E}(\mathbf{r})+\mathbf{P}(\mathbf{r})\right)=\rho(\mathbf{r})
$$
使用方程式给出的电位移矢量的定义。(4.58)，我们写方程式。(4.78) 作为
$$
\nabla \cdot \mathbf{D}(\mathbf{r})=\rho(\mathbf{r})
$$
请注意，方程式。(4.76) 和 (4.79) 是介电介质中的宏观麦克斯韦方程，它们是方程的对应物。(4.69) 和 $(4.74)$ 。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Potential Energy of Electrostatic Field

通常，将强调系统电荷之间相互作用的静电势能解释为存储在电荷周围电场中的能量是实用的。这样，我 们强调电场而不是电势。
为此，我们可以使用方程式。(3.41) (第 3 章) ，自由空间中的第一个麦克斯韦方程为 $\rho=\epsilon_0(\nabla \cdot \mathbf{E})$ ， 然后我们写:
$$
U=\frac{1}{2} \int_V \mathrm{~F}_0(\mathrm{~V} \cdot \mathbf{E}) \phi(\mathbf{r}) d \mathbf{r}
$$
此外，使用方程式。(3.44)（第 3 章)，我们得到
$$
U=-\frac{\epsilon_0}{2} \int_V\left(\nabla^2 \phi(\mathbf{r})\right) \phi(\mathbf{r}) d \mathbf{r}
$$
如果我们在方程式中按部分整合。(4.81)，我们得到
$$
U=\frac{\epsilon_0}{2} \int_V(\nabla \phi(\mathbf{r}))^2 d \mathbf{r}=\frac{\epsilon_0}{2} \int_V|\mathbf{E}|^2 d \mathbf{r}
$$
方程式中的被积函数。(4.82) 可以确定为能量密度， $u$ :
$$
u=\frac{\epsilon_0}{2}|\mathbf{E}|^2
$$
值得注意的是，方程式右侧的形式。(4.83) 意味着 $u \geq 0$; 因此，总静电势能 $U \geq 0$. 然而，在第 1 章中讨 论的两个电荷系统的静电势。3 (见式 (3.28)) 意味着当两个电荷符号相反时，则静电势， $U$ ，为负。造 成这种矛盾的原因是 $U$ 由方程式给出。(4.82) 和 (4.83) 包括能量密度的自能项；而方程式。（3.28)，或 更一般的方程式。第 3 章给出的 (3.29) 没有。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electric Polarization

Consider an electric field applied to a medium made up of a large number of particles, such as atoms or molecules. The charges bound in molecules will then respond to the external electric field, and they will follow the perturbed motion to align with the external field. Thus, the charge density within the molecules will be distorted. The dipole moments ${ }^3$ of each molecule will be different in comparison to the dipole moments in the absence of the applied electric field. That is, in the absence of the external field, the average dipole moments over all molecules of the substance are zero because the dipole vectors are oriented randomly. In contrast, in the presence of the applied electric field, the net dipole moment of the substance is different from zero. Therefore, in the medium, there is an average dipole moment per unit volume, which is called electric polarization $\mathbf{P}$, given as
$$
\mathbf{P}(\mathbf{r})=\sum_i n_i\left\langle\mathbf{p}_i\right\rangle
$$
In Eq. (4.51), $\mathbf{p}_i$ is the dipole moment of the molecule type $i$ in the medium, $\langle\cdots\rangle$ denotes the average over a small volume around $\mathbf{r}$, and $n_i$ is the average number per unit volume of the molecule type $i$ at the position $\mathbf{r}$.

If the net charge of the molecule $i$ is $Q_i$, and there is a macroscopic excess or free charge, the charge density at the macroscopic level is
$$
\rho(\mathbf{r})=\sum_i n_i\left\langle Q_i\right\rangle+\rho_{\text {free }}
$$
Note that, in general, average charge of a molecule $i$ is zero, $\left\langle Q_i\right\rangle=0$, and hence, the charge density $\rho$ is equal to the macroscopic excess or free charge, $\rho_{\text {free }}$.

In the following, we will consider the case of a continuous charge distribution, as in Fig. 3.6 (Chap. 3), and see the medium from a macroscopic viewpoint. The potential at some point $P$ at the position $\mathbf{r}$ from a macroscopic small volume element $d V$ at the position $\mathbf{r}^{\prime}$ is the sum of the potential created by the charge of $d V, d q=\rho\left(\mathbf{r}^{\prime}\right) d V$ and the dipole moment of $d V$ is $\mathbf{P}\left(\mathbf{r}^{\prime}\right) d V$, assuming that there are no higher macroscopic multipole moment densities:
$$
d \phi\left(\mathbf{r}, \mathbf{r}^{\prime}\right)=k_e\left(\frac{\rho\left(\mathbf{r}^{\prime}\right) d V}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}^{\prime}\right|}+\frac{\mathbf{P}\left(\mathbf{r}^{\prime}\right) \cdot\left(\mathbf{r}-\mathbf{r}^{\prime}\right) d V}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}^{\prime}\right|^3}\right)
$$
In Eq. (4.53), $P$ is outside the volume $d V$. To obtain the electric potential, we integrate over all space by treating the element volume $d V$ as macroscopically infinitesimal, and hence $d V=d \mathbf{r}^{\prime}$ .

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Maxwell Equations for Free Space Electrostatic Field

First, we introduce the set of Maxwell equations for the electrostatic field in free space. Using Gauss’s Law (see Chap.2), we can write the electric flux of electric field created by continuous charge distribution in a volume $V$ enclosed by the surface $A$ as
$$
\oint_A \mathbf{E} \cdot d \mathbf{A}=\frac{Q_{i n}}{\epsilon_0}
$$
Note that in Eq. (4.65) $\mathbf{E}$ is the electrostatic field created by all charges in space, and $Q_{i n}$ is the electric charge inside the volume $V$ enclosed by the surface $A$. The left-hand side of Eq. (4.65) can be written in the following form using Gauss formula:

$$
\oint_A \mathbf{E} \cdot d \mathbf{A}=\int_V \nabla \cdot \mathbf{E} d V
$$
where $V$ is the volume enclosed by the surface $A$. In addition, the right-hand side of Eq. (4.65) can be written as
$$
\frac{Q_{i n}}{\epsilon_0}=\int_V \frac{\rho(\mathbf{r})}{\epsilon_0} d V
$$
Combining Eqs. (4.65), (4.66) and (4.67), we get
$$
\int_V \nabla \cdot \mathbf{E} d V=\int_V \frac{\rho(\mathbf{r})}{\epsilon_0} d V
$$
where $\nabla \cdot \mathbf{E}$ is the divergence of the vector $\mathbf{E}$, which produces a scalar.
Comparing both sides of Eq. (4.68), we obtain the first Maxwell equation in free space:
$$
\nabla \cdot \mathbf{E}(\mathbf{r})=\frac{\rho(\mathbf{r})}{\epsilon_0}
$$
where both $\mathbf{E}$ and $\rho$ can be functions of the position $\mathbf{r}$.
Using the expression of the electrostatic potential difference in free space, Eq. (4.10) (Chap.3), we have
$$
\Delta \phi=-\int_A^B \mathbf{E} \cdot d \mathbf{s}
$$
where $A$ and $B$ are two points in free space, and $d \mathbf{s}$ is an infinitesimal displacement along the curve joining points $A$ and $B$.

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electric Polarization

考虑施加到由大量粒子 (例如原子或分子) 组成的介质的电场。束缚在分子中的电荷会对外部电场作出反 应，它们会跟随扰动运动与外部电场对产。因此，分子内的电荷密度将被扭曲。偶极矩 ${ }^3$ 在没有施加电场 的情况下，每个分子的偶极矩将不同。也就是说，在没有外场的情况下，物质所有分子的平均偶极矩为 零，因为偶极矢量的方向是随机的。相反，在施加电场的情况下，物质的净偶极矩不为零。因此，在介质 中，单位体积内存在一个平均偶极矩，称为电极化 $\mathbf{P}$ ，给出为
$$
\mathbf{P}(\mathbf{r})=\sum_i n_i\left\langle\mathbf{p}i\right\rangle $$ 在等式中。(4.51), $\mathbf{p}_i$ 是分子类型的偶极矩 $i$ 在媒体中， $\langle\cdots\rangle$ 表示周围小体积的平均值 $\mathbf{r}$ ，和 $n_i$ 是分子类型 每单位体积的平均数 $i$ 在那个位置r. 如果分子的净电荷 $i$ 是 $Q_i$ ，并且存在宏观过剩或自由电荷，宏观层面的电荷密度为 $$ \rho(\mathbf{r})=\sum_i n_i\left\langle Q_i\right\rangle+\rho{\text {free }}
$$
请注意，一般来说，分子的平均电荷 $i$ 为零， $\left\langle Q_i\right\rangle=0$ ，因此，电荷密度 $\rho$ 等于宏观过剩或免费费用， $\rho_{\text {free }}$.
在下文中，我们将考虑连续电荷分布的情况，如图 $3.6$ (第 3 章) 所示，并从宏观角度看待介质。某个时 候的潜力 $P$ 在那个位置 $\mathbf{r}$ 从宏观小体积元素 $d V$ 在那个位置 $\mathbf{r}^{\prime}$ 是由电荷产生的电势之和 $d V, d q=\rho\left(\mathbf{r}^{\prime}\right) d V$ 和偶极矩 $d V$ 是 $\mathbf{P}\left(\mathbf{r}^{\prime}\right) d V$ ，假设没有更高的宏观多极矩密度：
$$
d \phi\left(\mathbf{r}, \mathbf{r}^{\prime}\right)=k_e\left(\frac{\rho\left(\mathbf{r}^{\prime}\right) d V}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}^{\prime}\right|}+\frac{\mathbf{P}\left(\mathbf{r}^{\prime}\right) \cdot\left(\mathbf{r}-\mathbf{r}^{\prime}\right) d V}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}^{\prime}\right|^3}\right)
$$
在等式中。(4.53), $P$ 在体积之外 $d V$. 为了获得电势，我们通过处理元素体积对所有空间进行积分 $d V$ 作为 宏观无穷小，因此 $d V=d \mathbf{r}^{\prime}$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Maxwell Equations for Free Space Electrostatic Field

首先，我们介绍自由空间静电场的麦克斯韦方程组。使用高斯定律 (见第 2 章)，我们可以写出体积中连 续电荷分布产生的电场的电通量 $V$ 被表面包围 $A$ 作为
$$
\oint_A \mathbf{E} \cdot d \mathbf{A}=\frac{Q_{i n}}{\epsilon_0}
$$
请注意，在等式中。(4.65)E是由空间中的所有电荷产生的静电场，并且 $Q_{i n}$ 是体积内的电荷 $V$ 被表面包围 $A$. 等式的左侧。(4.65)式可以用高斯公式写成如下形式:
$$
\oint_A \mathbf{E} \cdot d \mathbf{A}=\int_V \nabla \cdot \mathbf{E} d V
$$
在哪里 $V$ 是曲面包围的体积 $A$. 此外，方程式的右侧。(4.65) 可以写成
$$
\frac{Q_{i n}}{\epsilon_0}=\int_V \frac{\rho(\mathbf{r})}{\epsilon_0} d V
$$
结合方程式。(4.65)、(4.66)和 (4.67)，我们得到
$$
\int_V \nabla \cdot \mathbf{E} d V=\int_V \frac{\rho(\mathbf{r})}{\epsilon_0} d V
$$
在哪里 $\nabla \cdot \mathbf{E}$ 是向量的散度 $\mathbf{E}$ ，它产生一个标量。
比较等式的两边。(4.68)，我们得到自由空间中的第一个麦克斯韦方程:
$$
\nabla \cdot \mathbf{E}(\mathbf{r})=\frac{\rho(\mathbf{r})}{\epsilon_0}
$$
两者都在哪里E和 $\rho$ 可以是位置的函数 $\mathbf{r}$.
使用自由空间中静电势差的表达式，Eq。(4.10) (第 3 章)，我们有
$$
\Delta \phi=-\int_A^B \mathbf{E} \cdot d \mathbf{s}
$$
在哪里 $A$ 和 $B$ 是自由空间中的两个点，并且 $d \mathbf{s}$ 是沿曲线连接点的无穷小位移 $A$ 和 $B$.

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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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。

电磁学是电荷、磁矩和电磁场之间的物理互动。电磁场可以是静态的，缓慢变化的，或形成波。电磁波一般被称为光，遵守光学定律。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电磁学electromagnetism方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写电磁学electromagnetism代写方面经验极为丰富，各种代写电磁学electromagnetism相关的作业也就用不着说。

我们提供的电磁学electromagnetism及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Motion in Uniform Electric Field

Suppose a charge particle of mass $m$ and charge $q$ is moving in a uniform electric field $\mathbf{E}$. Electric field $\mathbf{E}$ exerts on a particle placed in it the force
$$
\mathbf{F}=q \mathbf{E}
$$

If that force is equal to the resultant force exerted on the particle, it causes the particle to accelerate, based on Newton’s second law:
$$
m \mathbf{a}=q \mathbf{E}
$$
The acceleration gained by the charge is given as
$$
\mathbf{a}=\frac{q}{m} \mathbf{E}
$$
Therefore, if $\mathbf{E}$ is uniform (that is, constant in magnitude and direction), then a is constant. Furthermore, if the particle has a positive charge, then its acceleration is in the direction of the electric field. On the other hand, if the particle has a negative charge, then its acceleration is in the direction opposite the electric field.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Uniform Electric Field

The electric flux concept describes quantitatively the electric lines. The number of field lines per unit area (also called line density) going through a rectangular surface of area $A$, which is perpendicular to the field, is proportional to the magnitude of electric field, E, as shown in Fig. 2.1. Furthermore, the total number of lines penetrating the surface is proportional to the product $|\mathbf{E}|$ A. By definition, the product of the magnitude of electric field $|\mathbf{E}|$ and surface area $A$ perpendicular to the field is called the electric flux:
$$
\Phi_E=|\mathbf{E}| A
$$
Using Eq. (2.1), from the SI units of $E$ and $A$, we derive the SI units of the electric flux:
$$
[E]=\left[\frac{\mathrm{N}}{\mathrm{C}}\right],[A]=\left[\mathrm{m}^2\right]
$$

Thus, we obtain SI units of $\Phi_E$ :
$$
\left[\Phi_E\right]=\left[\frac{\mathrm{N} \cdot \mathrm{m}^2}{\mathrm{C}}\right]
$$
Note that the electric flux is proportional to the number of electric field lines penetrating some surface.

Moreover, consider the electric flux on any surface with an arbitrary orientation with respect to electric field $\mathbf{E}$, as shown in Fig. 2.2. Electric flux going through the surface (with area $A$ ) not perpendicular to $\mathbf{E}$ is smaller than the product $|\mathbf{E}| A$. That is, the number of lines that cross this area $A$ is equal to the number of lines that cross the area $A^{\prime}=A \cos \theta$, which is a projection of $A$ aligned perpendicular to the field. Mathematically, the electric flux is given by (Fig. 2.2)
$$
\Phi_E=|\mathbf{E}| A^{\prime}=|\mathbf{E}| A \cos \theta
$$
From the definition, Eq. (2.4), we can say that the maximum electric flux is achieved when $\theta=0^{\circ}$; that is, the surface is perpendicular to $\mathbf{E}$ : $\Phi_F^{\max }=|\mathbf{E}| A$ (see also Eq. (2.1)). Or, equivalently, when normal vector $\mathbf{n}$ to the surface is parallel to E. On the other hand, the minimum electric flux is achieved when $\theta=90^{\circ}$, that is, the surface is parallel to $\mathbf{E}: \Phi_E^{\min }=0$. In this case, normal vector $\mathbf{n}$ to the surface is perpendicular to $\mathbf{E}$. In general, denoting the vector $\mathbf{A}=A \mathbf{n}$, we can write
$$
\Phi_E=\mathbf{E} \cdot \mathbf{A}
$$

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Motion in Uniform Electric Field

假设一个带电粒子的质量 $m$ 并充电 $q$ 在均匀电场中运动 $\mathbf{E}$. 电场E对放置在其中的粒子施加力
$$
\mathbf{F}=q \mathbf{E}
$$
如果该力等于施加在粒子上的合力，它会导致粒子加速，根据牛顿第二定律：
$$
m \mathbf{a}=q \mathbf{E}
$$
电荷获得的加速度为
$$
\mathbf{a}=\frac{q}{m} \mathbf{E}
$$
因此，如果 $\mathbf{E}$ 是均匀的（即大小和方向恒定），则 a 是恒定的。此外，如果粒子带正电荷，则其加速度沿电场 方向。另一方面，如果粒子带负电荷，则其加速度方向与电场相反。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Uniform Electric Field

电通量概念定量地描述了电线。穿过矩形表面的每单位面积的场线数 (也称为线密度） $A$ 垂直于场，与电场 $\mathrm{E}$ 的大小成正比，如图 2.1 所示。此外，穿透表面的总线数与产品成正比 $|\mathbf{E}| \mathrm{A}$. 根据定义，电场大小的乘积 $|\mathbf{E}|$ 和 表面积 $A$ 垂直于场的称为电通量:
$$
\Phi_E=|\mathbf{E}| A
$$
使用方程式。(2.1)，从 SI 单位 $E$ 和 $A$ ，我们推导出电通量的 SI 单位:
$$
[E]=\left[\frac{\mathrm{N}}{\mathrm{C}}\right],[A]=\left[\mathrm{m}^2\right]
$$
因此，我们获得了 SI 单位 $\Phi_E$ :
$$
\left[\Phi_E\right]=\left[\frac{\mathrm{N} \cdot \mathrm{m}^2}{\mathrm{C}}\right]
$$
请注意，电通量与穿透某些表面的电场线的数量成正比。
此外，考虑相对于电场具有任意方向的任意表面上的电通量 $\mathbf{E}$ ，如图 $2.2$ 所示。穿过表面的电通量 (面积 $A$ ) 不 垂直于 $\mathbf{E}$ 小于产品 $|\mathbf{E}| A$. 即穿过这个区域的线数 $A$ 等于穿过该区域的线数 $A^{\prime}=A \cos \theta$ ，这是一个投影 $A$ 垂直 于场对旻。在数学上，电通量由下式给出 (图 2.2)
$$
\Phi_E=|\mathbf{E}| A^{\prime}=|\mathbf{E}| A \cos \theta
$$
根据定义，Eq。(2.4)，我们可以说当达到最大电通量时 $\theta=0^{\circ}$; 也就是说，表面垂直于 $\mathbf{E}: \Phi_F^{\max }=|\mathbf{E}| A ＼mathrm{~ 也 ~}$ 见方程式 (2.1）)。或者，等效地，当法向量n到表面平行于 E. 另一方面，当达到最小电通量时 $\theta=90^{\circ} ， 也$ 就是说，表面平行于 $\mathbf{E}: \Phi_E^{\min }=0$. 在这种情况下，法向量 $\mathbf{n}$ 到表面垂直于 $\mathbf{E}$. 一般来说，表示向量 $\mathbf{A}=A \mathbf{n}$, 我们可以写
$$
\Phi_E=\mathbf{E} \cdot \mathbf{A}
$$

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

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

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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。

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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。

回归分析代写

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MATLAB代写

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

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电磁学是电荷、磁矩和电磁场之间的物理互动。电磁场可以是静态的，缓慢变化的，或形成波。电磁波一般被称为光，遵守光学定律。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Force Fields

The field forces act through space, producing an effect even when no physical contact between the objects occurs. As an example, we can mention the gravitational field. Michael Faraday developed a similar approach to electric forces. That is, an electric field exists in the region of space around any charged body, and when another charged body is inside this region of the electric field, an electric force acts on it.

Definition 1.2 The electric field $\mathbf{E}$ at a point in space is defined as the electric force $\mathbf{F}_e$ acting on a positive test charge $q_0$ placed at that point divided by the magnitude of the test charge:
$$
\mathbf{E}=\frac{\mathbf{F}_e}{q_0}
$$

The vector $\mathbf{E}$ has the SI units of newtons per coulomb (N/C). Figure $1.3$ illustrates the electric field $\mathbf{E}$ created by a positively charged sphere with total charge $Q$ at the positive test charge $q_0$. Here, we have assumed that the test charge $q_0$ is small enough that it does not disturb the charge distribution of the sphere responsible for the electric field.

Note that $\mathbf{E}$ is the field produced by some charge external to the test charge, and it is not the field produced by the test charge itself. Also, note that the existence of an electric field is a property of its source. For example, every electron comes with its electric field. An electric field exists at a point if a test charge at rest at that point experiences an electric force. The electric field direction is the direction of the force on a positive test charge placed in the field. Once we know the magnitude and direction of the electric field at some point, the electric force exerted on any charged particle (either positive or negative) placed at that point can be calculated. The electric field exists at some point space, including the free space, independent of the existence of another test charge at that point.

To determine the direction of electric field, consider a point charge $q$ located some distance $r$ from a test positive charge $q_0$ located at a point $P$, as shown in Fig. 1.4. field Coulomb’s law defines the force exerted by $q$ on $q_0$ as
$$
\mathbf{F}_e=k_e \frac{q q_0}{r^2} \hat{\mathbf{r}}
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Superposition Principle

According to superposition principle, at any point $P$, the total electric field due to a set of discrete point charges, $q_1, q_2, \ldots, q_N$, positive and negative charges, is equal to the sum of the individual charge electric field vectors (see Fig. 1.5). Mathematically, we can write
$$
\mathbf{E}(\mathbf{r})=\sum_{i=1}^N \mathbf{E}i=\sum{i=1}^N k_e \frac{q_i}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|^2} \hat{\mathbf{r}}_i
$$
In Eq. (1.12), $\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|$ is the distance from $q_i$ to the point $P$ (the location of a test charge), where $\mathbf{r}$ is the position vector of the point $P$ with respect to some reference frame, as indicated in Fig. 1.5, and $\mathbf{r}_i$ is the position vector of the charge $i$ in that reference frame. Furthermore, $\hat{\mathbf{r}}_i$ is a unit vector directed from $q_i$ toward $P$.

Note that in Eq. (1.12) the dependence of $\mathbf{E}$ on only position vector of point $P, \mathbf{r}$, assumes a static configuration of the charges in space. That is, for some other configuration distribution of charges in space, $\mathbf{E}$ at the same point $P$ may be different. Note that often for convenience, Eq. (1.12) is also written as $$
\mathbf{E}(\mathbf{r})=\sum_{i=1}^N k_e \frac{q_i\left(\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right)}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|^3}
$$
where
$$
\hat{\mathbf{r}}_i=\frac{\mathbf{r}-\mathbf{r}_i}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|}
$$
If the distances between charges in a set of charges are much smaller, compare with the distance of the set from a point where the electric field is to be calculated, then charge distribution is continuous.

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Force Fields

场力通过空间发挥作用，即使物体之间没有发生物理接触也会产生影响。作为一个例子，我们可以提到引力场。迈克尔-法拉第开发了一种类似于电场的方法。也就是说，在任何带电体周围的空间中都存在一个电场，当另一个带电体在这个电场区域内时，就有一个电动力作用在它身上。

定义1.2 空间中某一点的电场$mathbf{E}$被定义为作用于放置在该点的正的测试电荷$q_0$的电力量$mathbf{F}_e$除以测试电荷的大小。
$$
\mathbf{E}=\frac{\mathbf{F}_e}{q_0}
$$

矢量$\mathbf{E}$的SI单位为牛顿/库仑（N/C）。图1.3$说明了一个总电荷量为$Q$的带正电的球体在正测试电荷量$q_0$处产生的电场$mathbf{E}$。这里，我们假设测试电荷$q_0$足够小，以至于它不会干扰负责电场的球体的电荷分布。

请注意，$mathbf{E}$是由测试电荷外部的某个电荷产生的场，它不是由测试电荷本身产生的场。另外，请注意，电场的存在是其来源的一个属性。例如，每个电子都有其电场。如果一个静止的测试电荷在某一点经历了一个电动力，那么这个电场就存在于该点。电场方向是指放在电场中的正向测试电荷的受力方向。一旦我们知道了某一点的电场的大小和方向，就可以计算出放在该点的任何带电粒子（无论是正还是负）所受到的电动力。电场存在于某个点的空间，包括自由空间，与该点的另一个测试电荷的存在无关。

为了确定电场的方向，考虑一个点电荷$q$与位于$P$点的测试正电荷$q_0$相距一定距离$r$，如图1.4所示。场库仑定律定义$q$对$q_0$施加的力为
$$
`mathbf{F}_e=k_e `frac{q q_0}{r^2 } \hat{mathbf{r}}}。
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Superposition Principle

根据叠加原理，在任何一点$P$，一组离散的点电荷$q_1, q_2, \ldots, q_N$（正电荷和负电荷）引起的总电场等于各个电荷电场矢量的总和（见图1.5）。在数学上，我们可以写成
$$
\mathbf{E}(\mathbf{r})=\sum_{i=1}^N \mathbf{E}i=\sum{i=1}^N k_e \frac{q_i}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|^2} \hat{mathbf{r}}_i
$$
在公式（1.12）中，$left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i/right|$是$q_i$到点$P$（测试电荷的位置）的距离，其中$mathbf{r}$是点$P$相对于某个参考框架的位置向量，如图1.5所示，$mathbf{r}_i$是电荷$i$在该参考框架的位置向量。此外，$hat{mathbf{r}}_i$是一个从$q_i$指向$P$的单位矢量。

注意在公式(1.12)中，$mathbf{E}$对$P点的位置向量的依赖，假设空间中电荷的静态配置。也就是说，对于空间中电荷的其他配置分布，同一点$P$的$mathbf{E}$可能是不同的。请注意，为方便起见，公式（1.12）通常也写成$$
\mathbf{E}(\mathbf{r})=\sum_{i=1}^N k_e \frac{q_i\left(\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right)}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|^3}
$$
其中
$$
\hat{\mathbf{r}}_i=\frac{\mathbf{r}-\mathbf{r}_i}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|}
$$
如果一组电荷之间的距离要小得多，与该组电荷离要计算电场的点的距离相比，那么电荷分布是连续的。

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
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如果你也在 怎样代写电磁学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。

电磁学是电荷、磁矩和电磁场之间的物理互动。电磁场可以是静态的，缓慢变化的，或形成波。电磁波一般被称为光，遵守光学定律。

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我们提供的电磁学electromagnetism及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electrical Charges

There exist several simple experiments to demonstrate the existence of electrical charges and forces. For example,

1. When we comb our hair on a dry day, we find that the comb attracts pieces of paper.
2. The same effect of attracting pieces of paper occurs when materials such as glass or rubber are rubbed with silk or fur.

As a general rule, for every material behaving in that way, we can say that it is electrified, or it becomes electrically charged.

Benjamin Franklin (1706-1790) found that there exist two types of electric charges, namely positive and negative. The following experiment can be used to demonstrate his finding. Suppose that we rubber with fur a hard rubber rod. In addition, we rub a glass rod with silk material. Then, if the glass rod is brought near the rubber rod, we will observe that the two attract each other. However, if we bring near each other two charged rubber rods or two charged glass rods, then the two repel each other. This experiment indicates the existence of two different states of electrification for the rubber and glass. Furthermore, it finds that like charges repel each other and unlike charges attract each other.

By convention, the electric charge on the glass rod is positive, and that on the rubber rod is negative. Based on that convention, any charged object repelled by another charged object must have the same sign of charge with it, and any charged object attracted by another charged object must have an opposite sign of charge. It is important to note that the electricity model of Franklin implies that electric charge is always conserved. That is, an electrified state (positive or negative) is due to the charge transfer from one object to the other. In other words, when an object gains some amount of positive/negative charge, then the other gains an equal amount of the electric charge of the opposite sign.

Robert Millikan (1868-1953), in 1909, discovered that electric charge always appears as a multiple integer of a fundamental amount of charge, called $e$ such that the electric charge $q$, which is a standard symbol for the charge, is quantized as
$$
q=N e
$$
Here, $N$ is an integer number, $N=0, \pm 1, \pm 2, \ldots$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Coulomb’s Law

Based on an experiment performed by Coulomb, the electric force between two charged particles at rest is proportional to the inverse of the square of distance $r$ between them and directed along the line joining the two particles. In addition, the electric force is proportional to the charges $q_1$ and $q_2$ on each particle. Also, the electric force is attractive if the charges are of opposite sign and repulsive if the charges have the same sign. That is known as Coulomb’s Law.

Definition 1.1 Force is proportional to the product of the magnitudes of the charges and inversely proportional to the square of the distance between them. Mathematically, the law may be written as
$$
F=k_e \frac{\left|q_1\right|\left|q_2\right|}{r^2}
$$
In Eq. (1.2), $k_e$ is the Coulomb constant. Note that, in SI, the unit of charge is the coulomb (C). Therefore, the Coulomb constant $k_e$ in SI units has the value
$$
k_e=8.9875 \times 10^9 \mathrm{~N} \cdot \mathrm{m}^2 / \mathrm{C}^2
$$
Often, the constant is written as $$
k_e=\frac{1}{4 \pi \epsilon_0}
$$
where $\epsilon_0$ is the permittivity of free space given by
$$
\epsilon_0=8.8542 \times 10^{-12} \mathrm{C}^2 / \mathrm{N} \cdot \mathrm{m}^2
$$
Coulomb’s force is a vector; hence it has a magnitude expressed by Eq. (1.2) and a direction. Therefore, the Coulomb’s law can be expressed in vector form concerning the electric force, $\mathbf{F}{12}$, exerted by the charge $q_1$ (positive or negative) on another charge $q_2$ (positive or negative) as $$ \mathbf{F}{12}=k_e \frac{q_1 q_2}{r^2} \hat{\mathbf{r}}
$$
In Eq. (1.6), $\hat{\mathbf{r}}$ denotes a unit vector pointing from $q_1$ to $q_2$. Note that based on the Newton’s third law, the electric force, $\mathbf{F}{21}$, exerted by a charge $q_2$ (positive or negative) on a second charge $q_2$ (positive or negative) is $$ \mathbf{F}{21}=-\mathbf{F}_{12}
$$

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electrical Charges

有几个简单的实验可以证明电荷和力的存在。例如，当我们在干燥的日子里梳理头发时，我们发现梳子会吸引纸片。

当我们在干燥的日子里梳头时，我们发现梳子会吸引纸片。

当玻璃或橡胶等材料与丝绸或毛皮摩擦时，也会出现吸引纸片的相同效果。

一般来说，对于每一种有这种表现的材料，我们可以说它被电化了，或者说它变得带电了。

本杰明-富兰克林（1706-1790）发现，存在两种类型的电荷，即正电和负电。下面这个实验可以用来证明他的发现。假设我们用毛皮橡胶一个硬橡胶棒。此外，我们用丝绸材料摩擦一根玻璃棒。然后，如果玻璃棒被带到橡胶棒附近，我们将观察到两者相互吸引。然而，如果我们把两根带电的橡胶棒或两根带电的玻璃棒靠近对方，那么两者就会相互排斥。这个实验表明，橡胶和玻璃存在两种不同的电化状态。此外，它发现同类电荷相互排斥，而非同类电荷相互吸引。

按照惯例，玻璃棒上的电荷是正的，而橡胶棒上的电荷是负的。基于这一惯例，任何被另一带电物体排斥的带电物体必须具有相同的电荷符号，而任何被另一带电物体吸引的带电物体必须具有相反的电荷符号。值得注意的是，富兰克林的电力模型意味着电荷总是守恒的。也就是说，电化状态（正或负）是由于电荷从一个物体转移到另一个物体。换句话说，当一个物体获得一定量的正/负电荷时，那么另一个物体也会获得等量的相反符号的电荷。

罗伯特-米利肯（1868-1953）在1909年发现，电荷总是以基本电荷量的倍数整数出现，称为e$，这样，电荷$q$，即电荷的标准符号，就被量化为
$$
q=N e
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Coulomb’s Law

根据库仑所做的实验，静止的两个带电粒子之间的电力与它们之间的距离$r$的平方的倒数成正比，并沿连接这两个粒子的线指向。此外，电力与每个粒子上的电荷$q_1$和$q_2$成正比。此外，如果电荷的符号相反，则电力是有吸引力的，如果电荷的符号相同，则电力是有排斥性的。这就是所谓的库仑定律。

定义1.1 力与电荷量的乘积成正比，与它们之间距离的平方成反比。在数学上，该定律可写为
$$
F=k_e \frac{\left|q_1\right|\left|q_2\right|}{r^2}
$$
在公式（1.2）中，$k_e$是库仑常数。注意，在SI中，电荷的单位是库仑（C）。因此，库仑常数$k_e$在SI单位中的值是
$$
k_e=8.9875\times 10^9\mathrm{~N}。\cdot \mathrm{m}^2 / \mathrm{C}^2
$$
通常，这个常数被写成$$
k_e=frac{1}{4 \pi epsilon_0}。
$$
其中$epsilon_0$是自由空间的介电常数，其公式为
$$
\epsilon_0=8.8542 \times 10^{-12}。\ε-C}^2 / ε-N}。\cdot \mathrm{m}^2
$$
库仑力是一个矢量，因此它有一个由公式（1.2）表示的大小和一个方向。因此，库仑定律可以用矢量形式表达，即电荷$q_1$（正或负）对另一电荷$q_2$（正或负）施加的电动力$mathbf{F}{12}=k_e\frac{q_1 q_2}{r^2}。\hat{mathbf{r}}}。
$$
在公式（1.6）中，$hat{\mathbf{r}}$表示一个单位矢量，指向从$q

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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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时间序列分析代写

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

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

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电磁学是电荷、磁矩和电磁场之间的物理互动。电磁场可以是静态的，缓慢变化的，或形成波。电磁波一般被称为光，遵守光学定律。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Basic Phenomena

Let a stationary source charge $q$ be located at a point $\mathbf{x}_q$. We measure a field of force around $\mathbf{x}_q$ by means of a test charge $q^{\prime}$. Keeping the source charge at $\mathrm{x}_q$ and putting $q^{\prime}$ at different points in space, we see different forces acting on $q^{\prime}$; it is by this procedure that we define a field. If the source charge is reduced (increased) by a certain factor, the force acting on $q^{\prime}$ is found to decrease (increase) by the same factor.

The force acting on the charge $q^{\prime}$, divided by this charge, gives a field, which we call an electric field:
$$
\frac{\mathbf{F}(\mathbf{x})}{q^{\prime}}=\mathbf{E}(\mathbf{x})
$$
$\mathbf{E}(\mathbf{x})$ is a property of the source charge and is independent of the test charge $q^{\prime}$; it is given by Coulomb’s law, which, in the Gaussian system of units,

can be expressed as follows:
$$
\mathbf{E}(\mathbf{x})=-\nabla_x \frac{q}{\left|\mathbf{x}-\mathbf{x}_q\right|}=\frac{q \mathbf{n}}{\left|\mathbf{x}-\mathbf{x}_q\right|^2}
$$
where (see Fig. 2.1)
$$
\mathbf{n}=\frac{\mathbf{x}-\mathbf{x}_q}{\left|\mathbf{x}-\mathbf{x}_q\right|}
$$
We can write, in general
$$
\mathbf{E}(\mathbf{x})=-\nabla \phi(\mathbf{x})
$$
where $\phi(\mathbf{x})$ is called potential and is given by
$$
\phi(\mathbf{x})=\frac{q}{\left|\mathbf{x}-\mathbf{x}_q\right|}
$$
We now examine two important principles:

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|The Superposition Principle

Given two charges $q_1$ and $q_2$ at two different positions (see Fig. 2.2), the potential at point $\mathrm{x}$ is given by
$$
\phi(\mathbf{x})=\phi_1(\mathbf{x})+\phi_2(\mathbf{x})
$$

where $\phi_1$ and $\phi_2$ are the potentials due to the charges $q_1$ and $q_2$, respectively. Therefore,
$$
\mathbf{E}(\mathbf{x})=-\nabla \phi(\mathbf{x})=-\nabla \phi_1(\mathbf{x})-\nabla \phi_2(\mathbf{x})=\mathbf{E}_1(\mathbf{x})+\mathbf{E}_2(\mathbf{x})
$$

We define the field at $\mathbf{x}$ by means of a charge $q^{\prime}$. There is, however, no difference in concept between charge $q$ and charge $q^{\prime}$ (see Fig. 2.3). We can consider $q$ as the test charge and $q^{\prime}$ as the source charge. In accordance with Newton’s third law,
$$
\mathbf{F}\left(\text { on } q^{\prime} \text { at } \mathbf{x}\right)=-\mathbf{F}\left(\text { on } q \text { at } \mathbf{x}_q\right)
$$
or
$$
\mathbf{E}(\mathbf{x}) q^{\prime}=-\mathbf{E}\left(\mathbf{x}_q\right) q
$$ We should not forget that the experimental quantities that we measure are the forces; the concept of fields derives from these principal parameters.

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Basic Phenomena

让固定源充电 $q$ 位于一点 $\mathbf{x}_q$. 我们测量周围的力场 $\mathbf{x}_q$ 通过测试费用 $q^{\prime}$. 将源电荷保持在 $\mathrm{x}_q$ 并把 $q^{\prime}$ 在空间的不同点， 我们看到不同的力作用于 $q^{\prime}$; 正是通过这个过程，我们定义了一个字段。如果源电荷减少 (增加) 某个因子，则作 用在 $q^{\prime}$ 发现减少 (增加) 相同的因素。
作用在电荷上的力 $q^{\prime}$ ，除以这个电荷，得到一个场，我们称之为电场:
$$
\frac{\mathbf{F}(\mathbf{x})}{q^{\prime}}=\mathbf{E}(\mathbf{x})
$$
$\mathbf{E}(\mathbf{x})$ 是源电荷的属性并且独立于测试电荷 $q^{\prime}$; 它由库仑定律给出，在高斯单位系统中，
可以表示如下:
$$
\mathbf{E}(\mathbf{x})=-\nabla_x \frac{q}{\left|\mathbf{x}-\mathbf{x}_q\right|}=\frac{q \mathbf{n}}{\left|\mathbf{x}-\mathbf{x}_q\right|^2}
$$
其中 (见图 2.1)
$$
\mathbf{n}=\frac{\mathbf{x}-\mathbf{x}_q}{\left|\mathbf{x}-\mathbf{x}_q\right|}
$$
一般来说，我们可以写
$$
\mathbf{E}(\mathbf{x})=-\nabla \phi(\mathbf{x})
$$
在哪里 $\phi(\mathbf{x})$ 称为势能，由下式给出
$$
\phi(\mathbf{x})=\frac{q}{\left|\mathbf{x}-\mathbf{x}_q\right|}
$$
我们现在检查两个重要原则:

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|The Superposition Principle

鉴于两项指控 $q_1$ 和 $q_2$ 在两个不同的位置 (见图 2.2)，点的电位X是（谁) 给的
$$
\phi(\mathbf{x})=\phi_1(\mathbf{x})+\phi_2(\mathbf{x})
$$
在哪里 $\phi_1$ 和 $\phi_2$ 是由于电荷的电位 $q_1$ 和 $q_2$ ，分别。所以，
$$
\mathbf{E}(\mathbf{x})=-\nabla \phi(\mathbf{x})=-\nabla \phi_1(\mathbf{x})-\nabla \phi_2(\mathbf{x})=\mathbf{E}_1(\mathbf{x})+\mathbf{E}_2(\mathbf{x})
$$
我们将字段定义为 $\mathbf{x}$ 通过收费 $q^{\prime}$. 但是，电荷之间在概念上没有区别 $q$ 并收费 $q^{\prime}$ (见图 2.3)。我们可以考虑 $q$ 作为测 试费用和 $q^{\prime}$ 作为源电荷。根据牛顿第三定律，
$$
\mathbf{F}\left(\text { on } q^{\prime} \text { at } \mathbf{x}\right)=-\mathbf{F}\left(\text { on } q \text { at } \mathbf{x}_q\right)
$$
或者
$$
\mathbf{E}(\mathbf{x}) q^{\prime}=-\mathbf{E}\left(\mathbf{x}_q\right) q
$$
我们不应该忘记，我们测量的实验量是力；场的概念源自这些主要参数。

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

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

有限元方法代写

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

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

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

随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
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SPSS代写	计量经济学代写
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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。

电磁学是电荷、磁矩和电磁场之间的物理互动。电磁场可以是静态的，缓慢变化的，或形成波。电磁波一般被称为光，遵守光学定律。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写电磁学electromagnetism方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写电磁学electromagnetism代写方面经验极为丰富，各种代写电磁学electromagnetism相关的作业也就用不着说。

我们提供的电磁学electromagnetism及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

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

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Gauss’s Theorem and Related Theorems

Gauss’s theorem is a relation between a volume integral and a surface integral. Consider the function $f(\mathbf{x})$, which may be a scalar or a component of a vector defined in a certain region of space. Let $V$ be a volume inside this region and $S$ a surface surrounding $V$; let $d S$ be an infinitesimal surface element of $S$, and $\mathbf{n}$ a unit vector perpendicular to the surface element $d S$. Assume that $f(\mathbf{x})$ and its partial derivatives are continuous in. $V$ and on $S$. With reference to Fig. 1.1, we have at $z=z_2$
$$
d x d y=d S n_z
$$
and at $z=z_1$
$$
d x d y=-d S n_z
$$
Therefore, we can write
$$
\begin{aligned}
\int_V d x d y d z \frac{\partial f}{\partial z} &=\int d x d y\left[f\left(x, y, z_2\right)-f\left(x, y, z_1\right)\right] \
&=\int_S d S n_z f(x, y, z)
\end{aligned}
$$
or
$$
\int_V d x d y d z \frac{\partial f}{\partial z}=\int_S d S n_z f(x, y, z)
$$
Let us now examine various implications of this theorem.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|CHAPTER 1 EXERCISES

1.1. Let $\mathbf{c}$ be a constant vector and $\mathbf{r}$ the position vector. Calculate the gradient of $\mathbf{c} \cdot \mathbf{r}$ and the divergence and the curl of $\mathbf{r}$ and $\mathbf{c} \times \mathbf{r}$.
1.2. Prove that, if a fluid experiences a pure rotation, the divergence of its velocity is zero and the curl of its velocity is twice the angular velocity.
1.3. Given a scalar $f(\mathbf{x})$, two vectors $\mathbf{A}(\mathrm{x})$ and $\mathbf{B}(\mathbf{x})$, and a volume $V$ surrounded by a surface $S$, prove the following relations:
(a) $\int_V \nabla f d \tau=\int_S f \mathbf{n} d S$
(b) $\int_S \mathbf{A}(\mathbf{B} \cdot \mathbf{n}) d S=\int_V \mathbf{A}(\boldsymbol{\nabla} \cdot \mathbf{B}) d \tau+\int_V(\mathbf{B} \cdot \boldsymbol{\nabla}) \mathbf{A} d \tau$
Assume that you have already proved the divergence theorem.
1.4. The points of a plane rotate about a fixed point with an angular velocity $\omega=\omega(r), r$ being the distance from the fixed point. What function must $\omega(r)$ be in order for the velocity $\mathbf{v}$ to have $\nabla \times \mathbf{v}=0$ ?
1.5. Prove the following relation:
$$
\int_S(\nabla \phi \times \nabla \psi) \cdot d \mathbf{S}=\oint_l \phi d \psi
$$
where $S$ is a surface of contour $l$.
1.6. The Cartesian components of a vector are
$$
a_x=y \frac{\partial \phi}{\partial z}-z \frac{\partial \phi}{\partial y}
$$

$$
\begin{aligned}
&a_y=z \frac{\partial \phi}{\partial x}-x \frac{\partial \phi}{\partial z} \
&a_z=x \frac{\partial \phi}{\partial y}-y \frac{\partial \phi}{\partial x}
\end{aligned}
$$
where $\phi=\phi(x, y, z)$. Express a as the cross product of two vectors and show that
$$
\begin{array}{r}
\mathbf{a} \cdot \mathbf{r}=0 \
\mathbf{a} \cdot \boldsymbol{\nabla} \phi=0
\end{array}
$$

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Gauss’s Theorem and Related Theorems

高斯定理是体积积分和表面积分之间的关系。考虑函数 $f(\mathbf{x})$ ，它可以是一个标量，也可以是在某个空间区域中定 义的向量的一个分量。让 $V$ 是该区域内的一个体积，并且 $S$ 周围的表面 $V$; 让 $d S$ 是一个无穷小的面元 $S$ ，和 $\mathbf{n}$ 垂直 于面元的单位向量 $d S$. 假使，假设 $f(\mathbf{x})$ 并且它的偏导数是连续的。 $V$ 和上 $S$. 参考图 1.1，我们有 $z=z_2$
$$
d x d y=d S n_z
$$
并且在 $z=z_1$
$$
d x d y=-d S n_z
$$
因此，我们可以写
$$
\int_V d x d y d z \frac{\partial f}{\partial z}=\int d x d y\left[f\left(x, y, z_2\right)-f\left(x, y, z_1\right)\right] \quad=\int_S d S n_z f(x, y, z)
$$
或者
$$
\int_V d x d y d z \frac{\partial f}{\partial z}=\int_S d S n_z f(x, y, z)
$$
现在让我们研究一下这个定理的各种含义。

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|CHAPTER 1 EXERCISES

1.1。让 $\mathbf{c}$ 是一个常数向量并且 $\mathbf{r}$ 位置向量。计算梯度 $\mathbf{c} \cdot \mathbf{r}$ 和发散和卷曲 $\mathbf{r}$ 和 $\mathbf{c} \times \mathbf{r}$.
1.2. 证明，如果流体经历纯旋转，则其速度的散度为零，其速度的旋度为角速度的两倍。
1.3. 给定一个标量 $f(\mathbf{x})$ ，两个向量 $\mathbf{A}(\mathbf{x})$ 和 $\mathbf{B}(\mathbf{x})$ ，和一个体积 $V$ 被一个表面包围 $S$ ，证明以下关系:
(a) $\int_V \nabla f d \tau=\int_S f \mathbf{n} d S$
(二) $\int_S \mathbf{A}(\mathbf{B} \cdot \mathbf{n}) d S=\int_V \mathbf{A}(\boldsymbol{\nabla} \cdot \mathbf{B}) d \tau+\int_V(\mathbf{B} \cdot \boldsymbol{\nabla}) \mathbf{A} d \tau$
假设你已经证明了散度定理。
1.4. 平面上的点以角速度围绕固定点旋转 $\omega=\omega(r), r$ 是到固定点的距离。必须有什么功能 $\omega(r)$ 为了速度 $\mathbf{V}$ 具有 $\nabla \times \mathbf{v}=0 ?$
1.5。证明以下关系:
$$
\int_S(\nabla \phi \times \nabla \psi) \cdot d \mathbf{S}=\oint_l \phi d \psi
$$
在哪里 $S$ 是轮廓的表面 $l$.
1.6. 向量的笛卡尔分量是
$$
\begin{gathered}
a_x=y \frac{\partial \phi}{\partial z}-z \frac{\partial \phi}{\partial y} \
a_y=z \frac{\partial \phi}{\partial x}-x \frac{\partial \phi}{\partial z} \quad a_z=x \frac{\partial \phi}{\partial y}-y \frac{\partial \phi}{\partial x}
\end{gathered}
$$
在哪里 $\phi=\phi(x, y, z)$. 将 $\mathrm{a}$ 表示为两个向量的叉积并证明
$$
\mathbf{a} \cdot \mathbf{r}=0 \mathbf{a} \cdot \boldsymbol{\nabla} \phi=0
$$

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

R语言代写	问卷设计与分析代写
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MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
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电磁学是电荷、磁矩和电磁场之间的物理互动。电磁场可以是静态的，缓慢变化的，或形成波。电磁波一般被称为光，遵守光学定律。

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我们提供的电磁学electromagnetism及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Mathematical Introduction

We shall indicate a vector by a bold letter such as a or by means of its three Cartesian components
$$
\mathbf{a} \equiv\left(a_1, a_2, a_3\right) \quad \text { or } \quad\left(a_x, a_y, a_z\right)
$$
The scalar product of two vectors is given by
$$
\mathbf{a} \cdot \mathbf{b}=\sum_{i=1}^3 a_i b_i
$$
and the cross product by
$$
\mathbf{a} \times \mathbf{b}=\mathbf{c}
$$

where
$$
\begin{aligned}
&c_1=a_2 b_3-a_3 b_2 \
&c_2=a_3 b_1-a_1 b_3 \
&c_3=a_1 b_2-a_2 b_1
\end{aligned}
$$
Note also that
$$
\begin{aligned}
\mathbf{a} \cdot(\mathbf{b} \times \mathbf{c}) &=\operatorname{det}\left|\begin{array}{lll}
a_1 & a_2 & a_3 \
b_1 & b_2 & b_3 \
c_1 & c_2 & c_3
\end{array}\right| \
&=\mathbf{b} \cdot(\mathbf{c} \times \mathbf{a})=-\mathbf{b} \cdot(\mathbf{a} \times \mathbf{c}) \
&=\mathbf{c} \cdot(\mathbf{a} \times \mathbf{b})=-\mathbf{c} \cdot(\mathbf{b} \times \mathbf{a})
\end{aligned}
$$
and that
$$
\begin{aligned}
\mathbf{a} \cdot(\mathbf{b} \times \mathbf{c}) &=(\mathbf{a} \times \mathbf{b}) \cdot \mathbf{c} \
\mathbf{a} \times(\mathbf{b} \times \mathbf{c}) &=\mathbf{b}(\mathbf{a} \cdot \mathbf{c})-\mathbf{c}(\mathbf{a} \cdot \mathbf{b}) \
(\mathbf{a} \times \mathbf{b}) \times \mathbf{c} &=\mathbf{b}(\mathbf{a} \cdot \mathbf{c})-\mathbf{a}(\mathbf{b} \cdot \mathbf{c})
\end{aligned}
$$
Given a Cartesian coordinate system, a position vector identifies the position of a point in space
$$
\mathbf{x} \equiv\left(x_1, x_2, x_3\right)
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Fields

A scalar field is a function defined in a certain region of space. A change in the coordinate system does not change its value:
$$
\phi\left(\mathbf{x}p\right)=\phi^{\prime}\left(\mathbf{x}_p^{\prime}\right) $$ A vector field is a vector defined in a certain region of space: $$ \mathbf{A}(\mathbf{x})=\left(A_1, A_2, A_3\right) $$ where $$ \begin{aligned} &A_1=A_1\left(x_1, x_2, x_3\right) \ &A_2=A_2\left(x_1, x_2, x_3\right) \ &A_3=A_3\left(x_1, x_2, x_3\right) \end{aligned} $$ and $$ A_i(\mathbf{x})=\sum{k=1}^3 R_{i k} A_k^{\prime}\left(\mathbf{x}^{\prime}\right)
$$
A tensor field is a second-rank tensor and is identified by nine components that are defined in a region of space. These components transform as follows:
$$
T_{i k}(\mathbf{x})=\sum_{j l} R_{i j} R_{k l} T_{j l}^{\prime}\left(\mathbf{x}^{\prime}\right), \quad i, k=1,2,3 ; \quad j, l=1,2,3
$$

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Mathematical Introduction

我们将用粗体字母表示一个向量，例如 $a$ 或通过它的三个笛卡尔分量
$$
\mathbf{a} \equiv\left(a_1, a_2, a_3\right) \quad \text { or } \quad\left(a_x, a_y, a_z\right)
$$
两个向量的标量积由下式给出
$$
\mathbf{a} \cdot \mathbf{b}=\sum_{i=1}^3 a_i b_i
$$
和叉积
$$
\mathbf{a} \times \mathbf{b}=\mathbf{c}
$$
在哪里
$$
c_1=a_2 b_3-a_3 b_2 \quad c_2=a_3 b_1-a_1 b_3 c_3=a_1 b_2-a_2 b_1
$$
另请注意
$$
\mathbf{a} \cdot(\mathbf{b} \times \mathbf{c})=\operatorname{det}\left|a_1 \quad a_2 \quad a_3 b_1 \quad b_2 \quad b_3 c_1 \quad c_2 \quad c_3\right| \quad=\mathbf{b} \cdot(\mathbf{c} \times \mathbf{a})=-\mathbf{b} \cdot(\mathbf{a} \times \mathbf{c})=\mathbf{c} \cdot(\mathbf{a} \times \mathbf{t}
$$
然后
$$
\mathbf{a} \cdot(\mathbf{b} \times \mathbf{c})=(\mathbf{a} \times \mathbf{b}) \cdot \mathbf{c} \mathbf{a} \times(\mathbf{b} \times \mathbf{c}) \quad=\mathbf{b}(\mathbf{a} \cdot \mathbf{c})-\mathbf{c}(\mathbf{a} \cdot \mathbf{b})(\mathbf{a} \times \mathbf{b}) \times \mathbf{c}=\mathbf{b}(\mathbf{a} \cdot \mathbf{c})-\mathbf{a}(\mathbf{b} \cdot \mathbf{c})
$$
给定一个笛卡尔坐标系，一个位置向量标识一个点在空间中的位置
$$
\mathbf{x} \equiv\left(x_1, x_2, x_3\right)
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Fields

标量场是在特定空间区域中定义的函数。坐标系的变化不会改变它的值:
$$
\phi(\mathbf{x} p)=\phi^{\prime}\left(\mathbf{x}p^{\prime}\right) $$ 向量场是在空间的某个区域中定义的向量: $$ \mathbf{A}(\mathbf{x})=\left(A_1, A_2, A_3\right) $$ 在哪里 $$ A_1=A_1\left(x_1, x_2, x_3\right) \quad A_2=A_2\left(x_1, x_2, x_3\right) A_3=A_3\left(x_1, x_2, x_3\right) $$ 和 $$ A_i(\mathbf{x})=\sum k=1^3 R{i k} A_k^{\prime}\left(\mathbf{x}^{\prime}\right)
$$
张量场是二阶张量，由空间区域中定义的九个分量标识。这些组件转换如下:
$$
T_{i k}(\mathbf{x})=\sum_{j l} R_{i j} R_{k l} T_{j l}^{\prime}\left(\mathbf{x}^{\prime}\right), \quad i, k=1,2,3 ; \quad j, l=1,2,3
$$

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。

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

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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

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

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

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

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

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

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

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

电动力学代考

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

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

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

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

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金融工程代写

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

非参数统计代写

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

广义线性模型代考

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

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

有限元方法代写

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

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

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随机分析代写

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

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