数学代写|几何变换代写transformation geometry代考|МАТН5210

如果你也在 怎样代写几何变换transformation geometry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。

几何变换是指从具有几何结构之集合至其自身或其他此类集合的一种对射。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写几何变换transformation geometry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。我们的专家在代写几何变换transformation geometry代写方面经验极为丰富,各种代写几何变换transformation geometry相关的作业也就用不着说。

我们提供的几何变换transformation geometry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
数学代写|几何变换代写transformation geometry代考|МАТН5210

数学代写|几何变换代写transformation geometry代考|The Matrix of a Linear Transformation

We end this chapter on a point of great importance: that every linear transformation $T: \mathbf{R}^m \rightarrow \mathbf{R}^n$ amounts to multiplication by a matrix A. In this case, we say that $\mathbf{A}$ represents $T$ :

Definition 5.1. A linear transformation $T: \mathbf{R}^m \rightarrow \mathbf{R}^n$ is represented by a matrix A when we can compute $T$ using multiplication by $\mathbf{A}$. In other words, A represents $T$ when we have
$$
T(\mathbf{x})=\mathbf{A} \mathbf{x}
$$
for all inputs $\mathbf{x} \in \mathbf{R}^m$.
As the course proceeds, we’ll learn how to answer almost any question about a linear transformation-like the basic mapping questions listed in Section $3.6$ above – by analyzing the matrix that represents it. We’ll begin acquiring tools for that kind of analysis in Chapter 2. First though, we want to show how to find the matrix that represents a given linear map.
We start with Observation 1.12, which shows how to expand any vector $\mathbf{x}:=\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right) \in \mathbf{R}^m$ as a linear combination of standard basis vectors in a simple way:
$$
\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right)=x_1 \mathbf{e}_1+x_2 \mathbf{e}_2+\cdots+x_m \mathbf{e}_m
$$
If we expand a vector $\mathbf{x}$ this way, and then map it into $\mathbf{R}^n$ using a linear transformation $T: \mathbf{R}^m \rightarrow \mathbf{R}^n$, the linearity rules (Definition 4.1) yield $$
\begin{aligned}
T(\mathbf{x}) & =T\left(x_1 \mathbf{e}_1+x_2 \mathbf{e}_2+\cdots+x_m \mathbf{e}_m\right) \
& =T\left(x_1 \mathbf{e}_1\right)+T\left(x_2 \mathbf{e}_2\right)+\cdots+T\left(x_m \mathbf{e}_m\right) \
& =x_1 T\left(\mathbf{e}_1\right)+x_2 T\left(\mathbf{e}_2\right)+\cdots+x_m T\left(\mathbf{e}_m\right)
\end{aligned}
$$
This reveals a powerful fact:

数学代写|几何变换代写transformation geometry代考|The Linear System

We now begin to focus on answering the basic mapping questions for linear transformations; that is, for linear mappings
$$
T: \mathbf{R}^m \rightarrow \mathbf{R}^n
$$
As we observed in Theorem 5.6, every linear transformation is represented by a matrix, via matrix/vector multiplication. Specifically, we have the formula
$$
T(\mathbf{x})=\mathbf{A} \mathbf{x}
$$
where $\mathbf{A}$ is the matrix whose columns are given by the $T\left(\mathbf{e}_j\right)$ ‘s. For this reason, we can usually reduce questions about the mapping $T$ to calculations involving the matrix $\mathbf{A}$.
In this chapter, we focus on the question of pre-image:
Problem: Given a linear transformation $T: \mathbf{R}^m \rightarrow \mathbf{R}^n$, and a point $\mathbf{b}$ in the range of $T$ how can we find all points in the pre-image $T^{-1}(\mathbf{b})$.

Since every linear map amounts to multiplication by a matrix (and conversely, multiplication by any matrix A defines a linear map), finding $T^{-1}(\mathbf{b})$ is the same as solving $T(\mathbf{x})=\mathbf{b}$ for $\mathbf{x}$. When $T$ is represented by $\mathbf{A}$, we have $T(\mathbf{x})=\mathbf{A} \mathbf{x}$, so the Problem above is exactly the same as this equivalent problem: Given an $n \times m$ matrix $\mathbf{A}$, and a vector $\mathbf{b} \in \mathbf{R}^n$, how can we find every $\mathbf{x} \in \mathbf{R}^m$ that solves the matrix/vector equation
$$
\mathbf{A} \mathbf{x}=\mathbf{b}
$$
This statement of the problem is nice and terse, but to solve it, we first need to expand its symbols in terms of matrix entries and coordinates. We start with $\mathbf{A}$.

As an $n \times m$ matrix, A has $n$ rows and $m$ columns. Doublesubscripting its entries in the usual way,

数学代写|几何变换代写transformation geometry代考|МАТН5210

几何变换代考

数学代写|几何变换代写transformation geometry代考|The Matrix of a Linear Transformation

我们以一个非常重要的观点结束本章: 每一个线生变换 $T: \mathbf{R}^m \rightarrow \mathbf{R}^n$ 相当于乘以矩阵 $\mathrm{A}_{\circ}$ 在这种情况下,我们说 $\mathbf{A}$ 代表 $T$ :
定义 5.1。线性变换 $T: \mathbf{R}^m \rightarrow \mathbf{R}^n$ 当我们可以计算时,由矩阵 A 表示 $T$ 使用乘法 $\mathbf{A}$. 换句话 说,A代表 $T$ 当我们有
$$
T(\mathbf{x})=\mathbf{A x}
$$
对于所有输入 $\mathbf{x} \in \mathbf{R}^m$.
随着课程的进行,我们将学习如何回答几乎所有关于线性变换的问题一一比如第节中列出的基 本映射问题3.6上面一一通过分析代表它的矩阵。我们将在第 2 章开始获取用于此类分析的工 具。不过,首先,我们想展示如何找到表示给定线性映射的矩阵。
我们从观察 $1.12$ 开始,它展示了如何展开任何向量 $\mathbf{x}:=\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right) \in \mathbf{R}^m$ 以简单的 方式作为标准基向量的线性组合:
$$
\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right)=x_1 \mathbf{e}_1+x_2 \mathbf{e}_2+\cdots+x_m \mathbf{e}_m
$$
如果我们展开一个向量 $\mathbf{x}$ 这样,然后映射到 $\mathbf{R}^n$ 使用线生变换 $T: \mathbf{R}^m \rightarrow \mathbf{R}^n$ ,线性规则(定 义 4.1)产生
$$
T(\mathbf{x})=T\left(x_1 \mathbf{e}_1+x_2 \mathbf{e}_2+\cdots+x_m \mathbf{e}_m\right) \quad=T\left(x_1 \mathbf{e}_1\right)+T\left(x_2 \mathbf{e}_2\right)+\cdots+T\left(x_m\right.
$$
这揭示了一个强有力的事实:

数学代写|几何变换代写transformation geometry代考|The Linear System

我们现在开始专注于回答线性变换的基本映射问题; 也就是说,对于线生映射
$$
T: \mathbf{R}^m \rightarrow \mathbf{R}^n
$$
正如我们在定理 $5.6$ 中观察到的,每个线性变换都通过矩阵/向量乘法由矩阵表示。具体来 说,我们有公式
$$
T(\mathbf{x})=\mathbf{A} \mathbf{x}
$$
在哪里 $\mathbf{A}$ 是矩阵,其列由 $T\left(\mathbf{e}_j\right)$ 的。出于这个原因,我们通常可以减少有关映射的问题 $T$ 涉及 矩阵的计算 $\mathbf{A}$.
在本章中,我们关注原像的问题:
问题: 给定一个线性变换 $T: \mathbf{R}^m \rightarrow \mathbf{R}^n$ ,和一个点 $\mathbf{b}$ 在范围内 $T$ 我们如何找到原像中的所有 点 $T^{-1}(\mathbf{b})$.
由于每个线性映射相当于乘以一个矩阵(相反,乘以任何矩阵 $A$ 定义一个线性映射),发现 $T^{-1}(\mathbf{b})$ 和求解一样 $T(\mathbf{x})=\mathbf{b}$ 为了 $\mathbf{x}$. 什么时候 $T$ 代表 $\mathbf{A}$ ,我们有 $T(\mathbf{x})=\mathbf{A} \mathbf{x}$ ,所以上面 的问题与这个等价问题完全相同: 给定一个 $n \times m$ 矩阵 $\mathbf{A}$, 和一个向量 $\mathbf{b} \in \mathbf{R}^n$ ,我们怎样才 能找到每一个 $\mathbf{x} \in \mathbf{R}^m$ 求解矩阵/向量方程
$$
\mathbf{A x}=\mathbf{b}
$$
这个问题的陈述简洁明了,但要解决它,我们首先需要根据矩阵条目和坐标扩展它的符号。我 们从 $\mathbf{A}$.
作为一个 $n \times m$ 矩阵,A有 $n$ 行和 $m$ 列。以通常的方式对其条目进行双重订阅,

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考 请认准statistics-lab™

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
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

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注