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统计物理学是在统计力学的基础上发展起来的一个物理学分支，它在解决物理问题时使用了概率论和统计学的方法，特别是处理大群体和近似的数学工具。
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物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|Canonical Ensemble and the Boltzmann Distribution
What is the probability that the system in the canonical ensemble will be at a certain microstate $\mathcal{M}$ ? To find this probability we suppose that the composite of the system and the heat bath or reservoir $(B)$ surrounding it is an isolated system with total energy $E_{T}$, as depicted in Figs. $2.4$ and 3.6. Then the number of all the accessible microstates in the total system is
$$
W_{T}\left(E_{T}\right)=\sum_{\mathcal{M}} W\left(\mathcal{E}{\mathcal{M}}\right) W{B}\left(E_{T}-\mathcal{E}{\mathcal{M}}\right) $$ where $\sum{\mathcal{M}}$ signifies the summation over all accessible microstates of the system, each having the energy $\mathcal{E}{\mathcal{M}}, W\left(\mathcal{E}{\mathcal{M}}\right)$ is its number of microstates. $W_{B}\left(E_{T}-\mathcal{E}{\mathcal{M}}\right)$ is the number of the microstates of the heat bath, given that the system has the energy $\mathcal{E}{M}$. In the each one of the microstates counted in (3.26) is equally probable a priori by the postulate (3.1), so that the probability that the system will be in a specific state $\mathcal{M}\left(W\left(\mathcal{E}{\mathcal{M}}\right)=1\right)$ is $$ P{\mathcal{M}}=\frac{W{B}\left(E_{T}-\mathcal{E}{\mathcal{M}}\right)}{\sum{\mathcal{M}} W_{B}\left(E_{T}-\mathcal{E}{\mathcal{M}}\right)} $$ To go further, we note that $$ W{B}\left(E_{T}-\mathcal{E}{\mathcal{M}}\right)=\exp \left[\frac{1}{k{B}} S_{B}\left(E_{T}-\mathcal{E}{\mathcal{M}}\right)\right] $$ and the system’s energy $\mathcal{E}{\mathcal{M}}$ is much smaller than the total energy $E_{T}$ or the reservoir energy $E_{T}-\mathcal{E}{\mathcal{M}}$. Consequently the exponent above is expanded as $$ \begin{aligned} \exp \left[\frac{1}{k{B}} S_{B}\left(E_{T}-\mathcal{E}{\mathcal{M}}\right)\right] & \cong \exp \left[\frac{1}{k{B}}\left(S_{B}\left(E_{T}\right)-\mathcal{E}{\mathcal{M}} \frac{\partial}{\partial E{T}} S_{B}\left(E_{T}\right)\right)\right] \
&=\exp \left[\frac{1}{k_{B}}\left(S_{B}\left(E_{T}\right)-\frac{\mathcal{E}_{\mathcal{M}}}{T}\right)\right]
\end{aligned}
$$
物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|The Energy Fluctuations
The energy distribution of macroscopic systems in canonical ensemble is a sharp Gaussian around the average energy. To show this, consider that values of the microstate energy $\mathcal{E}$ are continuously distributed with density of states $w(\mathcal{E})$ over a range $d \mathcal{E}$, so that the partition function (3.33) can be written as
$$
Z=\int d \mathcal{E} w(\mathcal{E}) e^{-\beta \mathcal{E}}
$$
which implies that probability distribution of the energy within the range $d \mathcal{E}$ is
$$
\begin{aligned}
P(\mathcal{E}) &=\frac{w(\mathcal{E}) e^{-\beta \mathcal{E}}}{Z} \
&=e^{-\beta{\mathcal{E}-T \mathcal{S}(\mathcal{E})}} / Z=e^{-\beta \mathcal{F}(\mathcal{E})} / Z
\end{aligned}
$$
where $\mathcal{F}(\mathcal{E})=\mathcal{E}-T \mathcal{S}(\mathcal{E})=\mathcal{E}-k_{B} T \ln w(\mathcal{E})$ is the free energy given as a function of an energy $\mathcal{E}$. Because $e^{-\beta T \mathcal{S}(\mathcal{E})}$ increases and $e^{-\beta \mathcal{E}}$ decreases with $\mathcal{E}$, we expect that $P(\mathcal{E})$ is peaked at $\mathcal{E}^{}$, where $\mathcal{F}(\mathcal{E})$ is minimum. Around the minimum, $\mathcal{F}(\mathcal{E})$ can be expanded: $$ \begin{aligned} \mathcal{F}(\mathcal{E}) & \cong \mathcal{E}^{}-T \mathcal{S}\left(\mathcal{E}^{}\right)+\frac{1}{2} T\left(\frac{\partial^{2} \mathcal{S}\left(\mathcal{E}^{}\right)}{\partial \mathcal{E}^{* 2}}\right)\left(\mathcal{E}-\mathcal{E}^{}\right)^{2} \ &=\mathcal{F}\left(\mathcal{E}^{}\right)-\frac{1}{2 T C_{V}}\left(\mathcal{E}-\mathcal{E}^{}\right)^{2} \end{aligned} $$ In the above, we used $\partial^{2} \mathcal{S}\left(\mathcal{E}^{}\right) / \partial \mathcal{E}^{+2}=\partial / \partial \mathcal{E}^{}(1 / T)=-1 /\left(T^{2} C_{V}\right)$, along with $\partial \mathcal{S}\left(\mathcal{E}^{}\right) / \partial \mathcal{E}^{}=1 / T$ and $\partial T /\left(\partial \mathcal{E}^{}\right)=1 /\left(\partial \mathcal{E}^{} / \partial T\right)=1 / C_{V}$ (2. 38). Finally, we obtain $$ P(\mathcal{E}) \propto e^{-\beta \mathcal{F}(\mathcal{E})} \cong \exp \left[-\frac{1}{2 k_{B} T^{7} C_{V}}\left(\mathcal{E}-\mathcal{E}^{}\right)^{2}\right]
$$
统计物理代考
物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|Canonical Ensemble and the Boltzmann Distribution
规范系综中的系统处于某个微观状态的概率是多少 $\mathcal{M}$ ? 为了找到这个概率，我们假设系统和热浴或水库的组合 $(B)$ 它周围是一个具有总能量的孤立系统 $E_{T}$ ，如图 所示。2.4和 3.6。那么整个系统中所有可访问微状态的数量为
$$
W_{T}\left(E_{T}\right)=\sum_{\mathcal{M}} W(\mathcal{E M}) W B\left(E_{T}-\mathcal{E M}\right)
$$
在哪里 $\sum \mathcal{M}$ 表示系统所有可访问微状态的总和，每个微状态都有能量 $\mathcal{E M}, W(\mathcal{E M})$ 是它的微观状态数。 $W_{B}\left(E_{T}-\mathcal{E M}\right)$ 是热浴的微观状态数，假设系统具有 能量 $\mathcal{E} M$. 在 (3.26) 中计数的每个微状态中，根据公设 (3.1) 的先验概率相同，因此系统处于特定状态的概率 $\mathcal{M}(W(\mathcal{E} \mathcal{M})=1)$ 是
$$
P \mathcal{M}=\frac{W B\left(E_{T}-\mathcal{E M}\right)}{\sum \mathcal{M} W_{B}\left(E_{T}-\mathcal{E M}\right)}
$$
更进一步，我们注意到
$$
W B\left(E_{T}-\mathcal{E M}\right)=\exp \left[\frac{1}{k B} S_{B}\left(E_{T}-\mathcal{E M}\right)\right]
$$
和系统的能量 $\mathcal{E M}$ 远小于总能量 $E_{T}$ 或储层能量 $E_{T}-\mathcal{E M}$. 因此，上面的指数扩展为
$$
\exp \left[\frac{1}{k B} S_{B}\left(E_{T}-\mathcal{E M}\right)\right] \cong \exp \left[\frac{1}{k B}\left(S_{B}\left(E_{T}\right)-\mathcal{E M} \frac{\partial}{\partial E T} S_{B}\left(E_{T}\right)\right)\right] \quad=\exp \left[\frac{1}{k_{B}}\left(S_{B}\left(E_{T}\right)-\frac{\mathcal{E}_{\mathcal{M}}}{T}\right)\right]
$$
物理代写|统计物理代写Statistical Physics of Matter代考|The Energy Fluctuations
正则系综中宏观系统的能量分布在平均能量附近是一个尖锐的高斯分布。为了证明这一点，考虑微状态能量的值 $\mathcal{E}$ 以状态密度连续分布 $w(\mathcal{E})$ 在一定范围内 $d \mathcal{E}$ ，因 此配分函数 (3.33) 可以写为
$$
Z=\int d \mathcal{E} w(\mathcal{E}) e^{-\beta \mathcal{E}}
$$
这意味着该范围内能量的概率分布 $d \mathcal{E}$ 是
$$
P(\mathcal{E})=\frac{w(\mathcal{E}) e^{-\beta \mathcal{E}}}{Z} \quad=e^{-\beta \mathcal{E}-T \mathcal{S}(\mathcal{E})} / Z=e^{-\beta \mathcal{F}(\mathcal{E})} / Z
$$ 值。在最小值附近， $\mathcal{F}(\mathcal{E})$ 可以扩展:
$$
\mathcal{F}(\mathcal{E}) \cong \mathcal{E}-T \mathcal{S}(\mathcal{E})+\frac{1}{2} T\left(\frac{\partial^{2} \mathcal{S}(\mathcal{E})}{\partial \mathcal{E}^{* 2}}\right)(\mathcal{E}-\mathcal{E})^{2} \quad=\mathcal{F}(\mathcal{E})-\frac{1}{2 T C_{V}}(\mathcal{E}-\mathcal{E})^{2}
$$
在上面，我们使用了 $\partial^{2} \mathcal{S}(\mathcal{E}) / \partial \mathcal{E}^{+2}=\partial / \partial \mathcal{E}(1 / T)=-1 /\left(T^{2} C_{V}\right)$ ，随着 $\partial \mathcal{S}(\mathcal{E}) / \partial \mathcal{E}=1 / T$ 和 $\partial T /(\partial \mathcal{E})=1 /(\partial \mathcal{E} / \partial T)=1 / C_{V}(2$. 38)。最后，我们得到
$$
P(\mathcal{E}) \propto e^{-\beta \mathcal{F}(\mathcal{E})} \cong \exp \left[-\frac{1}{2 k_{B} T^{7} C_{V}}(\mathcal{E}-\mathcal{E})^{2}\right]
$$
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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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