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现代代数是数学的一个分支，涉及各种集合（如实数、复数、矩阵和矢量空间）的一般代数结构，而不是操作其个别元素的规则和程序。

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数学代写|代数学代写Algebra代考|Linear Transformations as Matrices

One of the easiest ways to see that a function $T: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^m$ is indeed a linear transformation is to find a matrix whose multiplication has the same effect as T. For example,
if $A=\left[\begin{array}{cc}1 & -1 \ 1 & 1\end{array}\right]$ then $A \mathbf{v}=\left[\begin{array}{cc}1 & -1 \ 1 & 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}v_1 \ v_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}v_1-v_2 \ v_1+v_2\end{array}\right]$,

which shows that multiplying a column vector by the matrix $A$ has the same effect as the linear transformation $T: \mathbb{R}^2 \rightarrow \mathbb{R}^2$ defined by $T\left(v_1, v_2\right)=\left(v_1-\right.$ $v_2, v_1+v_2$ ) (i.e., the linear transformation from Examples 1.4.1(c) and 1.4.2(b)). One of the most remarkable facts about linear transformations is that this procedure can always be carried out-every linear transformation can be represented via matrix multiplication, and there is a straightforward method for constructing a matrix that does the job:

A function $T: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^m$ is a linear transformation if and only if there exists a matrix $[T] \in \mathcal{M}{m, n}$ such that $$ T(\mathbf{v})=[T] \mathbf{v} \text { for all } \mathbf{v} \in \mathbb{R}^n . $$ Furthermore, the unique matrix $[T]$ with this property is called the standard matrix of $T$, and it is $$ [T] \stackrel{\stackrel{d}{=}}{=}\left[T\left(\mathbf{e}_1\right)\left|T\left(\mathbf{e}_2\right)\right| \cdots \mid T\left(\mathbf{e}_n\right)\right] . $$ Proof. It follows immediately from Theorem 1.3.2 that if $[T] \in \mathcal{M}{m, n}$ then the function that sends $\mathbf{v}$ to $[T] \mathbf{v}$ is a linear transformation. We thus only have to prove that for every linear transformation $T: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^m$, the matrix
$$
[T]=\left[T\left(\mathbf{e}_1\right)\left|T\left(\mathbf{e}_2\right)\right| \cdots \mid T\left(\mathbf{e}_n\right)\right]
$$
satisfies $[T] \mathbf{v}=T(\mathbf{v})$, and no other matrix has this property.

数学代写|代数学代写Algebra代考|A Catalog of Linear Transformations

In order to get more comfortable with the relationship between linear transformations and matrices, we construct the standard matrices of a few very geometrically-motivated linear transformations that come up frequently.
The two simplest linear transformations that exist are the zero transformation $O: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^m$, defined by $O(\mathbf{v})=\mathbf{0}$ for all $\mathbf{v} \in \mathbb{R}^n$, and the identity transformation $I: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^n$, defined by $I(\mathbf{v})=\mathbf{v}$ for all $\mathbf{v} \in \mathbb{R}^n$. It is perhaps not surprising that the standard matrices of these transformations are the zero matrix and the identity matrix, respectively. To verify this claim, just notice that if $O \in \mathcal{M}_{m, n}$ and $I \in \mathcal{M}_n$ are the zero matrix and the identity matrix, then $O \mathbf{v}=\mathbf{0}$ and $I \mathbf{v}=\mathbf{v}$ for all $\mathbf{v} \in \mathbb{R}^n$ too.
Diagonal Matrices
The next simplest type of linear transformation $T: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^n$ is one that does not change the direction of the standard basis vectors, but just stretches them by certain (possibly different) amounts, as in Figure 1.15. These linear transformations are the ones for which there exist scalars $c_1, c_2, \ldots, c_n \in \mathbb{R}^n$ such that $T\left(v_1, v_2, \ldots, v_n\right)=\left(c_1 v_1, c_2 v_2, \ldots, c_n v_n\right)$.

代数学代写

数学代写|代数学代写algebra代考|线性变换作为矩阵

. .

要看出函数$T: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^m$确实是一个线性变换，最简单的方法之一是找到一个矩阵，它的乘法与t的乘法效果相同。例如，
如果$A=\left[\begin{array}{cc}1 & -1 \ 1 & 1\end{array}\right]$那么$A \mathbf{v}=\left[\begin{array}{cc}1 & -1 \ 1 & 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}v_1 \ v_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}v_1-v_2 \ v_1+v_2\end{array}\right]$，< /p>

，它表明列向量乘以矩阵$A$与由$T\left(v_1, v_2\right)=\left(v_1-\right.$$v_2, v_1+v_2$定义的线性变换$T: \mathbb{R}^2 \rightarrow \mathbb{R}^2$具有相同的效果(即示例1.4.1(c)和1.4.2(b)中的线性变换)。关于线性变换的一个最显著的事实是，这个过程总是可以进行的——每个线性变换都可以通过矩阵乘法表示，有一个简单的方法来构造一个矩阵来完成这项工作:

函数$T: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^m$是一个线性变换，当且仅当存在一个矩阵$[T] \in \mathcal{M}{m, n}$，使得$$ T(\mathbf{v})=[T] \mathbf{v} \text { for all } \mathbf{v} \in \mathbb{R}^n . $$。此外，具有此属性的唯一矩阵$[T]$被称为$T$的标准矩阵，它是$$ [T] \stackrel{\stackrel{d}{=}}{=}\left[T\left(\mathbf{e}_1\right)\left|T\left(\mathbf{e}_2\right)\right| \cdots \mid T\left(\mathbf{e}_n\right)\right] . $$证明。根据定理1.3.2，如果$[T] \in \mathcal{M}{m, n}$，那么将$\mathbf{v}$发送到$[T] \mathbf{v}$的函数是一个线性变换。因此，我们只需证明对于每一个线性变换$T: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^m$，矩阵
$$
[T]=\left[T\left(\mathbf{e}_1\right)\left|T\left(\mathbf{e}_2\right)\right| \cdots \mid T\left(\mathbf{e}_n\right)\right]
$$
满足$[T] \mathbf{v}=T(\mathbf{v})$，并且没有其他矩阵具有这个性质

数学代写|代数学代写algebra代考|A Catalog of Linear -transformation

. A Catalog of Linear -transformation 为了更好地理解线性变换和矩阵之间的关系，我们构造了一些经常出现的非常具有几何动机的线性变换的标准矩阵。存在的两个最简单的线性变换是零变换$O: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^m$，由$O(\mathbf{v})=\mathbf{0}$对所有$\mathbf{v} \in \mathbb{R}^n$定义，以及恒等变换$I: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^n$，由$I(\mathbf{v})=\mathbf{v}$对所有$\mathbf{v} \in \mathbb{R}^n$定义。这些变换的标准矩阵分别是零矩阵和单位矩阵，这也许并不奇怪。要验证这种说法，只需注意，如果$O \in \mathcal{M}_{m, n}$和$I \in \mathcal{M}_n$是零矩阵和单位矩阵，那么$O \mathbf{v}=\mathbf{0}$和$I \mathbf{v}=\mathbf{v}$对于所有$\mathbf{v} \in \mathbb{R}^n$也是。下一个最简单的线性变换类型$T: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^n$是不改变标准基向量的方向，而只是将它们拉伸一定的(可能不同的)量，如图1.15所示。这些线性变换是那些存在标量$c_1, c_2, \ldots, c_n \in \mathbb{R}^n$使得$T\left(v_1, v_2, \ldots, v_n\right)=\left(c_1 v_1, c_2 v_2, \ldots, c_n v_n\right)$ .

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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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