如果你也在 怎样代写随机控制Stochastic Control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。
随机控制或随机最优控制是控制理论的一个子领域，它涉及到观察中或驱动系统演变的噪声中存在的不确定性。
随机控制或随机最优控制是控制理论的一个子领域，它涉及到观察中或驱动系统进化的噪声中存在的不确定性。系统设计者以贝叶斯概率驱动的方式假设，具有已知概率分布的随机噪声会影响状态变量的演变和观察。随机控制的目的是设计受控变量的时间路径，以最小的成本执行所需的控制任务，尽管存在这种噪声，但以某种方式定义。
assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写随机控制Stochastic Control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。我们的专家在代写随机控制Stochastic Control代写方面经验极为丰富，各种代写随机控制Stochastic Control相关的作业也就用不着说。
我们提供的随机控制Stochastic Control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
英国补考|随机控制代写Stochastic Control代考|Network Control Problems
Consider for each $r \in \mathbb{N}$ a stochastic processing network $\mathscr{N}^{r}$ with $J$ types of jobs and $I$ resources for processing them. Here $r$ is a scaling parameter and as $r \rightarrow \infty$, the sytem approaches criticality in a suitable sense. All the networks in the collection have a similar structure described through an $I \times J$ matrix $K$ with $K_{i j}=1$ if resource $i$ works on job type $j$ and $K_{i j}=0$ otherwise. We will assume that for each subset of resources, there is at most one job type with it as the associated set of resources, or equivalently that no two columns of $K$ are identical.
Let for $m \in \mathbb{N}, \mathbb{N}{m} \doteq{1, \ldots, m}$. In particular, $\mathbb{N}{I} \doteq{1, \ldots, I}$ and $\mathbb{N}_{J} \doteq{1, \ldots, J}$. We will assume the following local traffic condition:
Condition 1 Let $\mathscr{R}{j}=\left{i \in \mathbb{N}{I}: K_{i j}=1\right}$ be the set of resources that work on type $j$ jobs, and let $\mathscr{J}=\left{j \in \mathbb{N}{J}: \sum{i=1}^{I} K_{i j}=1\right}$ be the collection of all job types that use only one resource. Then, $\bigcup_{j \in \mathscr{J}} \mathscr{R}{j}=\mathbb{N}{I}$.
The above condition, which was first introduced in [12], says that for each resource there is a unique job-type that only requires service from that resource.
For job type $j \in \mathbb{N}{J}$, let $\left{u{j}^{r}(k)\right}_{k \in \mathbb{N}}$ be the i.i.d. inter-arrival times and $\left{v_{j}^{r}(k)\right}_{k \in \mathbb{N}}$ be the associated i.i.d. amounts of work. For each $r$, the random variables in the collection $\left{u_{j}^{r}(k), v_{j}^{r}(k), k \in \mathbb{N}, j \in \mathbb{N}_{J}\right}$ are taken to be mutually independent. We will assume that $$
P\left(u_{j}^{r}(1)>0\right)=P\left(v_{j}^{r}(1)>0\right)=1 \quad \text { for all } r \text { and } j,
$$
and that
$$
\left{u_{j}^{r}(1)^{2}\right}_{r} \text { and }\left{v_{j}^{r}(1)^{2}\right}_{r} \text { are uniformly integrable for each } j .
$$
英国补考|随机控制代写Stochastic Control代考|Equivalent workload formulations of Brownian control
The main results of this work will give a lower bound on the asymptotic discounted and ergodic control value functions in terms of value functions of certain control problems for Brownian motions $[9,11]$. We present below the Equivalent Workload Formulations (EWF) of these control problems. We refer the reader to for a discussion on equivalence between this formulation and the Brownian control problems as formulated in Harrison [8]. We begin by introducing the notion of an effective cost function. With our formulation of the workload process as in (5) in mind, let $G=K M$, where we recall that $M$ is the $J \times J$ diagonal matrix with entries $1 / \beta_{j}$, and let $\mathscr{W} \doteq \mathbb{R}{+}^{I}$. For each $w \in \mathscr{W}$, define the effective cost function as $$ \hat{h}(w)=\min {h \cdot q: G q=w, q \geq 0} $$ Note that, from the local traffic condition (Condition 1), the set on the right side is nonempty for every $w \in \mathscr{W}$. It is known that we can select a continuous minimizer in the above linear program (cf. [2]), i.e. there is a continuous map $q^{}: \mathscr{W} \rightarrow \mathbb{R}{+}^{J}$ such that
$$
q^{}(w) \in \underset{q}{\arg \min }{h \cdot q: G q=w, q \geq 0} .
$$
Let $\theta=M^{-1} \eta$, and let $\Sigma$ denote the $J \times J$ matrix
$$
\Sigma=\Sigma^{u}+\Sigma^{v} R,
$$
where $\Sigma^{u}$ is the $J \times J$ diagonal matrix with entries $\alpha_{j}^{3}\left(\sigma_{j}^{u}\right)^{2}, \Sigma^{v}$ is the $J \times J$ diagonal matrix with entires $\beta_{j}^{3}\left(\sigma_{j}^{y}\right)^{2}$, and $R$ is the diagonal matrix with entries $\rho_{j}$. The EWF and the associated controls and state processes are defined as follows.
随机控制代写
英国补考|随机控制代写Stochastic Control代考|Network Control Problems
考虑每个 $r \in \mathbb{N}$ 随机处理网络 $\mathscr{N}^{r}$ 和 $J$ 工作类型和 $I$ 处理它们的资源。这里 $r$ 是一个缩放参数，并且作为 $r \rightarrow \infty$ ，系统在适当的意义上接近临界。集合中的所有网 络都具有类似的结构，通过 $I \times J$ 矩阵 $K$ 和 $K_{i j}=1$ 如果资源 $i$ 适用于工作类型 $j$ 和 $K_{i j}=0$ 否则。我们将假设对于每个资源子集，最多有一个作业类型与它作为关 联的资源集，或者等效地，没有两列 $K$ 是相同的。
让 $m \in \mathbb{N}, \mathbb{N} m \doteq 1, \ldots, m$. 尤其是， $\mathbb{N} I \doteq 1, \ldots, I$ 和 $\mathbb{N}{J} \doteq 1, \ldots, J$. 我们将假设以下当地交通状况: 条件 1 让 \left 的分隔符缺失或无法识别 是对类型起作用的一组资源 $j$ 工作，并让 \1eft 的分隔符缺失或无法识别 是仅使用一种 资源的所有作业类型的集合。然后， $\bigcup{j \in \mathscr{J}} \mathscr{R} j=\mathbb{N} I$.
上述条件首先在 [12] 中引入，它表示对于每个资源都有一个唯一的作业类型，它只需要来自该资源的服务。
对于工作类型 $j \in \mathbb{N} J$ ， 让 \1eft 的分隔符缺失或无法识别
是 iid 到达间隔时间和\1eft 的分隔符缺失或无法识别
是昍关的 iid
工作量。对于每个 $r$, 集合中的随机变量 \left 的分隔符缺失或无法识别
被认为是相互独立的。我们将假设
$P\left(u_{j}^{r}(1)>0\right)=P\left(v_{j}^{r}(1)>0\right)=1 \quad$ for all $r$ and $j$,
然后
\left 的分隔符缺失或无法识别
英国补考|随机控制代写Stochastic Control代考|Equivalent workload formulations of Brownian control
这项工作的主要结果将根据布朗运动的某些控制问题的值函数给出渐近折现和遍历控制值函数的下界 $[9,11]$. 我们在下面介绍这些控制问题的等效工作量公式 (EWF)。我们向读者推荐有关该公式与 Harrison [8] 中公式化的布朗控制问题之间等价性的讨论。我们首先介绍有效成本函数的概念。考虑到我们在 (5) 中对工作 负载过程的表述，让 $G=K M$ ，我们记得 $M$ 是个 $J \times J$ 具有条目的对角矩阵 $1 / \beta_{j}$ ，然后让 $\mathscr{W} \doteq \mathbb{R}+I$. 对于每个 $w \in \mathscr{W}$ ，定义有效成本函数为
$$
\hat{h}(w)=\min h \cdot q: G q=w, q \geq 0
$$
注意，从本地交通状况 (条件1) 来看，右边的集合对于每个 $w \in \mathscr{W}$. 已知在上述线性规划中我们可以选择一个连续的最小化器 (参见[2])，即存在一个连续映射 $q: \mathscr{W} \rightarrow \mathbb{R}+{ }^{J}$ 这样
$$
q(w) \in \underset{q}{\arg \min } h \cdot q: G q=w, q \geq 0 .
$$
让 $\theta=M^{-1} \eta$ ，然后让 $\Sigma$ 表示 $J \times J$ 矩阵
$$
\Sigma=\Sigma^{u}+\Sigma^{v} R,
$$
在哪里 $\Sigma^{u}$ 是个 $J \times J$ 具有条目的对角矩阵 $\alpha_{j}^{3}\left(\sigma_{j}^{u}\right)^{2}, \Sigma^{v}$ 是个 $J \times J$ 整数对角矩阵 $\beta_{j}^{3}\left(\sigma_{j}^{y}\right)^{2}$ ，和 $R$ 是具有条目的对角矩阵 $\rho_{j}$. EWF 和相关的控制和状态过程定义如 下。
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。
assignmentutor™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 |
| 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 |
