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我们提供的空气动力学Aerodynamics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|空气动力学代写Aerodynamics代考|Acceleration Potential

Another useful potential function which is used in aerodynamics is the acceleration potential. If we recall the momentum equation for barotropic flows:
$$
\frac{D \mathbf{q}}{\mathrm{Dt}}=-\nabla \int \frac{d p}{\rho}
$$
As seen in the left hand side of the equation, the material derivative of the velocity vector is obtained from the gradient of a function of pressure and density only. Hence, we can define the acceleration potential as follows
$$
\frac{D \mathbf{q}}{\mathrm{D} t}=\nabla \psi \text {. }
$$
As a result of last line the momentum equation reads as,
$$
\nabla \psi+\nabla \int \frac{d p}{\rho}=0
$$
The integral form of the last equation hecomes
$$
\psi=-\int \frac{d p}{\rho}+\mathrm{F}(t)
$$
The pressure term integrated at the right hand side of the equation from free stream to the point under consideration gives,

$$
\psi=\frac{p_{\infty}-p}{\rho}
$$
Because of the direct relation between the pressure and the acceleration potential, this potential is also called the pressure integral. Let us rewrite the Kelvin’s equation in gradient form
$$
\nabla\left[\frac{\partial \phi}{\partial t}+\frac{q^2}{2}+\int \frac{d p}{\rho}\right]=0
$$

物理代写|空气动力学代写Aerodynamics代考|Moving Coordinate System

The linearized equations which are obtained previously enable us to analyze aerodynamical problems more conveniently. Let us now elaborate on the coordinate systems which will further simplify the equations. The type of external flows we study usually considers a constant free stream velocity $U$ at the far field. The reference frame used for this type analysis is a body fixed coordinate system which moves in the negative $x$ direction with velocity $U$. Another type of analysis is based on the moving reference system which moves with the free stream. With this type analysis, the form of the equations looks simpler to handle. Let us write Eq. $2.24$ in the moving coordinate system which moves with the free stream. Let $x, y, z$ be the body fixed coordinate system and, $x, y, z$ be the flow fixed coordinate system. As seen from Fig. 2.3, since the free stream velocity is $U$, after the time interval $t$ the flow fixed coordinate system translates in $x$ direction by an amount $U t$.
The relation between the two coordinate system reads as
$$
x^{\prime}=x-U t, \quad y^{\prime}=y, \quad z^{\prime}=z, \quad t^{\prime}=t .
$$
The derivative with respect to $t^{\prime}$ becomes
$$
\frac{\partial}{\partial t^{\prime}}=\frac{\partial}{\partial t}+\frac{\partial}{\partial x^{\prime}} \frac{\partial x^{\prime}}{\partial t}=\frac{\partial}{\partial t}+\frac{\partial}{\partial x^{\prime}}(-U)
$$
Here, $\frac{\partial x^{\prime}}{\partial t}=-U$.
The partial derivatives with respect to body fixed coordinates in terms of the flow fixed coordinates then become:
$$
\frac{\partial}{\partial t}+U \frac{\partial}{\partial x}=\frac{\partial}{\partial t^{\prime}} \quad \frac{\partial}{\partial x}=\frac{\partial}{\partial x^{\prime}} \quad \frac{\partial}{\partial y}=\frac{\partial}{\partial y^{\prime}} \quad \frac{\partial}{\partial z}=\frac{\partial}{\partial z^{\prime}}
$$

空气动力学代考

物理代写|空气动力学代写空气动力学代考|加速度势

在空气动力学中使用的另一个有用的势函数是加速度势。如果我们回忆一下正压流的动量方程:$$
\frac{D \mathbf{q}}{\mathrm{Dt}}=-\nabla \int \frac{d p}{\rho}
$$
从方程左边可以看到，速度矢量的物质导数仅从压力和密度的函数的梯度中得到。因此，我们可以定义加速度势如下:
$$
\frac{D \mathbf{q}}{\mathrm{D} t}=\nabla \psi \text {. }
$$
由于最后一行的结果，动量方程为，
$$
\nabla \psi+\nabla \int \frac{d p}{\rho}=0
$$
最后一个方程的积分形式为
$$
\psi=-\int \frac{d p}{\rho}+\mathrm{F}(t)
$$
在方程右边从自由流到考虑点的压力项积分得到，

$$
\psi=\frac{p_{\infty}-p}{\rho}
$$由于压力和加速度势之间的直接关系，这个势也被称为压力积分。让我们把开尔文方程写成梯度形式
$$
\nabla\left[\frac{\partial \phi}{\partial t}+\frac{q^2}{2}+\int \frac{d p}{\rho}\right]=0
$$

物理代写|空气动力学代写空气动力学代考|移动坐标系

前面得到的线性化方程使我们能够更方便地分析空气动力学问题。现在让我们详细说明将进一步简化方程的坐标系。我们研究的外部流动类型通常认为在远场有恒定的自由流速度$U$。用于这种类型分析的参考系是一个物体固定坐标系，它以速度$U$朝负$x$方向移动。另一种分析是基于随自由流移动的移动参考系统。有了这种类型分析，方程的形式看起来更容易处理。让我们把Eq. $2.24$写在随自由流移动的移动坐标系中。设$x, y, z$为主体固定坐标系，$x, y, z$为流程固定坐标系。从图2.3可以看出，由于自由流速度是$U$，在时间间隔$t$之后，流量固定坐标系向$x$方向平移了$U t$的量
两个坐标系之间的关系为
$$
x^{\prime}=x-U t, \quad y^{\prime}=y, \quad z^{\prime}=z, \quad t^{\prime}=t .
$$
对$t^{\prime}$的导数变为
$$
\frac{\partial}{\partial t^{\prime}}=\frac{\partial}{\partial t}+\frac{\partial}{\partial x^{\prime}} \frac{\partial x^{\prime}}{\partial t}=\frac{\partial}{\partial t}+\frac{\partial}{\partial x^{\prime}}(-U)
$$
在这里，$\frac{\partial x^{\prime}}{\partial t}=-U$ .
根据流动固定坐标对身体固定坐标的偏导数则为:
$$
\frac{\partial}{\partial t}+U \frac{\partial}{\partial x}=\frac{\partial}{\partial t^{\prime}} \quad \frac{\partial}{\partial x}=\frac{\partial}{\partial x^{\prime}} \quad \frac{\partial}{\partial y}=\frac{\partial}{\partial y^{\prime}} \quad \frac{\partial}{\partial z}=\frac{\partial}{\partial z^{\prime}}
$$

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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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