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数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|Linear independence, span, and basis
The notion of a basis is a crucial one; it basically singles out few elements in the vector space with which we can reconstruct the whole vector space. For example, the monomials $1, X, X^2, \ldots$ form a basis of the vector space of polynomials. When we start to do certain (namely, linear) operations on elements of a vector space, we will see in the next chapter that it will suffice to know how these operations act on the basis elements. Differentiation is an example: as soon as we know that the derivatives of $1, X, X^2, X^3, \ldots$ are $0,1,2 X, 3 X^2, \ldots$, respectively, it is easy to find the derivative of a polynomial. Before we get to the notion of a basis, we first need to introduce linear independence and span.
Let $V$ be a vector space over $\mathbb{F}$. A set of vectors $\left{\mathbf{v}_1, \ldots, \mathbf{v}_p\right}$ in $V$ is said to be linearly independent if the vector equation
$$
c_1 \mathbf{v}_1+c_2 \mathbf{v}_2+\cdots+c_p \mathbf{v}_p=\mathbf{0},
$$
with $c_1, \ldots, c_p \in \mathbb{F}$, only has the solution $c_1=0, \ldots, c_p=0$ (the trivial solution). The set $\left{\mathbf{v}_1, \ldots, \mathbf{v}_p\right}$ is said to be linearly dependent if (2.2) has a solution where not all of $c_1, \ldots, c_p$ are zero (a nontrivial solution). In such a case, (2.2) with at least one $c_i$ nonzero gives a linear dependence relation among $\left{\mathbf{v}_1, \ldots, \mathbf{v}_p\right}$. An arbitrary set $S \subseteq V$ is said to be linearly independent if everry finitè subsét of $S$ is linearly indēpendent. Thẻ set $S$ is linearly dependent, if it is not linearly independent.
数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|Coordinate systems
We will see in this section that any n-dimensional vector space over $\mathbb{F}$ “works the same” as $\mathbb{F}^n$, which simplifies the study of such vector spaces tremendously. To make this idea more precise, we have to discuss coordinate systems. We start with the following result.
Theorem 2.5.1 Let $\mathcal{B}=\left{\mathbf{v}_1, \ldots, \mathbf{v}_n\right}$ be a basis for a vector space $V$ over $\mathbb{F}$. Then for each $\mathbf{v} \in V$ there exists unique $c_1, \ldots, c_n \in \mathbb{F}$ so that
$$
\mathbf{v}=c_1 \mathbf{v}_1+\cdots+c_n \mathbf{v}_n .
$$
Proof. Let $\mathbf{v} \in V$. As $\operatorname{Span} \mathcal{B}=V$, we have that $\mathbf{v}=c_1 \mathbf{v}_1+\cdots+c_n \mathbf{v}_n$ for some $c_1, \ldots, c_n \in \mathbb{F}$. Suppose that we also have $\mathbf{v}=d_1 \mathbf{v}_1+\cdots+d_n \mathbf{v}_n$ for some $d_1, \ldots, d_n \in \mathbb{F}$. Then
$$
\mathbf{0}=\mathbf{v}-\mathbf{v}=\sum_{j=1}^n c_j \mathbf{v}j-\sum{j=1}^n d_j \mathbf{v}_j=\left(c_1-d_1\right) \mathbf{v}_1+\cdots+\left(c_n-d_n\right) \mathbf{v}_n .
$$
As $\left{\mathbf{v}_1, \ldots, \mathbf{v}_n\right}$ is linearly independent, we must have $c_1-d_1=0, \ldots, c_n-d_n=0$. This yields $c_1=d_1, \ldots, c_n=d_n$, yielding the uniqueness.
When ( $2.9)$ holds, we say that $c_1, \ldots, c_n$ are the coordinates of $\mathbf{v}$ relative to the basis $\mathcal{B}$, and we write
$$
[\mathbf{v}]{\mathcal{B}}=\left(\begin{array}{c} c_1 \ \vdots \ c_n \end{array}\right) . $$ Thus, when $\mathcal{B}=\left{\mathbf{v}_1, \ldots, \mathbf{v}_n\right}$ we have $$ \mathbf{v}=c_1 \mathbf{v}_1+\cdots+c_n \mathbf{v}_n \Leftrightarrow[\mathbf{v}]{\mathcal{B}}=\left(\begin{array}{c}
c_1 \
\vdots \
c_n
\end{array}\right)
$$
高等线性代数代考
数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|Linear independent, span, and basis
.
基的概念是一个关键的概念;它基本上挑出了向量空间中的几个元素我们可以用它们来重建整个向量空间。例如，多项式$1, X, X^2, \ldots$构成多项式向量空间的一组基。当我们开始对向量空间的元素进行某些(即线性)操作时，我们将在下一章中看到，知道这些操作如何作用于基元素就足够了。微分就是一个例子:只要我们知道$1, X, X^2, X^3, \ldots$的导数分别是$0,1,2 X, 3 X^2, \ldots$，就很容易求出多项式的导数。在我们得到基的概念之前，我们首先需要引入线性无关和张成的空间
设$V$是$\mathbb{F}$上的向量空间。如果向量方程
$$
c_1 \mathbf{v}_1+c_2 \mathbf{v}_2+\cdots+c_p \mathbf{v}_p=\mathbf{0},
$$
与$c_1, \ldots, c_p \in \mathbb{F}$只有解$c_1=0, \ldots, c_p=0$(平凡解)，则称$V$中的一组向量$\left{\mathbf{v}_1, \ldots, \mathbf{v}_p\right}$是线性无关的。如果(2.2)有一个解，其中并非所有$c_1, \ldots, c_p$都为零(非平凡解)，则集合$\left{\mathbf{v}_1, \ldots, \mathbf{v}_p\right}$是线性相关的。在这种情况下，(2.2)至少有一个$c_i$非零，给出$\left{\mathbf{v}_1, \ldots, \mathbf{v}_p\right}$之间的线性依赖关系。如果$S$的每个finitè subsét都是线性无关的，则称任意集合$S \subseteq V$是线性无关的。Thẻ设置$S$是线性相关的，如果它不是线性无关的
数学代写|高等线性代数代写Advanced Linear Algebra代考|Coordinate systems
. 在本节中，我们将看到$\mathbb{F}$上的任何n维向量空间与$\mathbb{F}^n$“工作原理相同”，这极大地简化了对此类向量空间的研究。为了使这个想法更精确，我们必须讨论坐标系。我们从以下结果开始:
定理2.5.1设$\mathcal{B}=\left{\mathbf{v}_1, \ldots, \mathbf{v}_n\right}$为向量空间$V$ / $\mathbb{F}$的基。那么对于每个$\mathbf{v} \in V$存在唯一的$c_1, \ldots, c_n \in \mathbb{F}$，因此
$$
\mathbf{v}=c_1 \mathbf{v}_1+\cdots+c_n \mathbf{v}_n .
$$
证明。让$\mathbf{v} \in V$。作为$\operatorname{Span} \mathcal{B}=V$，我们有一些$c_1, \ldots, c_n \in \mathbb{F}$的$\mathbf{v}=c_1 \mathbf{v}_1+\cdots+c_n \mathbf{v}_n$。假设我们也有一些$d_1, \ldots, d_n \in \mathbb{F}$的$\mathbf{v}=d_1 \mathbf{v}_1+\cdots+d_n \mathbf{v}_n$。那么
$$
\mathbf{0}=\mathbf{v}-\mathbf{v}=\sum_{j=1}^n c_j \mathbf{v}j-\sum{j=1}^n d_j \mathbf{v}_j=\left(c_1-d_1\right) \mathbf{v}_1+\cdots+\left(c_n-d_n\right) \mathbf{v}_n .
$$
由于$\left{\mathbf{v}_1, \ldots, \mathbf{v}_n\right}$是线性无关的，我们必须有$c_1-d_1=0, \ldots, c_n-d_n=0$。这产生$c_1=d_1, \ldots, c_n=d_n$，产生唯一性。
当($2.9)$成立，我们说$c_1, \ldots, c_n$是$\mathbf{v}$相对于基$\mathcal{B}$的坐标，我们写
$$
[\mathbf{v}]{\mathcal{B}}=\left(\begin{array}{c} c_1 \ \vdots \ c_n \end{array}\right) . $$因此，当$\mathcal{B}=\left{\mathbf{v}_1, \ldots, \mathbf{v}_n\right}$我们有$$ \mathbf{v}=c_1 \mathbf{v}_1+\cdots+c_n \mathbf{v}_n \Leftrightarrow[\mathbf{v}]{\mathcal{B}}=\left(\begin{array}{c}
c_1 \
\vdots \
c_n
\end{array}\right)
$$
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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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