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微积分是数学的一个分支，涉及瞬时变化率的计算（微积分）和无限多的小因素相加以确定一些整体（积分微积分）
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数学代写|微积分代写Calculus代写|The Limit of a Function
We hope it is apparent from the discussion in the last two frames that as we diminish the interval for $x$ around $x=3$, the values for $y=x^2$ cluster more and more closely about $y=9$. In fact, it appears that we can make the values for $y$ cluster as closely as we please about $y=9$ by merely limiting $x$ to a sufficiently small interval about $x=3$. Because this is true, we say that the limit of $x^2$, as $x$ approaches 3 , is 9 . We write this as
$$
\lim {x \rightarrow 3} x^2=9 \text {. } $$ Let’s put this in more general terms. If a function $f(x)$ is defined for values of $x$ about some fixed number $a$, and if, as $x$ is confined to smaller and smaller intervals about $a$, the values of $f(x)$ cluster more and more closely about some specific number $L$, the number $L$ is called the limit of $f(x)$ as $x$ approaches $a$. The statement that “the limit of $f(x)$ as $x$ approaches $a$ is $L “$ is customarily abbreviated by $$ \lim {x \rightarrow a} f(x)=L .
$$
In the example at the top of the page $f(x)=x^2, a=3$, and $L=9$.
The important idea in the definition is that the intervals we use lie on either side of the point of interest $a$, but that the point itself is not included. The value of the function $f(a)$ when $x=a$ may be different from $\lim _{x \rightarrow a} f(x)$, as we shall see.
To summarize the mathematical argument in more familiar language: in the spirit of “Anything you can do I can do better!” the challenge to an opponent is “Pick a point as close as you want to $L$ as you please, and I can find a point close to a for which $f(x)$ will be closer to $L$ than the point that you chose.”
数学代写|微积分代写Calculus代写|Velocity
Our discussion has become a little abstract, so before we go on to differential calculus, let’s talk about something down to earth: motion. As a matter of fact, Leibniz and Newton invented calculus because they were concerned with problems of motion, so it is a good place to start. Besides, you already know quite a bit about motion.
Go to 117.
117
In this chapter, we will only consider motion along a straight line. Here is a warm-up problem.
A train travels away at a velocity $v \mathrm{mph}$ (miles per hour). At $t=0$, it is distance $S(0)=S_0$ from us. (The subscript on $S_0$ is to avoid confusion. $S_0$ is a particular distance and is a constant; $S(t)$ is a function that gives the distance the train is from us at time $t$.) Write the equation for $S(t)$ in terms of time $t$. (Take the unit of $t$ to be hours.)
$$
S(t)=
$$
Go to 118 for the answer.
118
If you wrote $S(t)=S_0+v t$, you are correct. Go on to frame 119 .
If your answer was not equivalent to the above, try to convince yourself that this answer is correct. Note that it yields $S_0$ when $t=0$, as required. The equation is that of a straight line, and it might be worthwhile reviewing the section on linear functions, frames 23-39, before continuing. Whenever you are satisfied with this result,
Here is a plot of the positions at different times of a train going in a straight line. Obviously, this represents a linear equation. Write the equation for the position of this train (in miles) in terms of time (in hours).
$$
S(t)=
$$
Find the velocity of the train from your equation.
$$
v=
$$
微积分代考
数学代写|微积分代写微积分代写|函数的极限
我们希望从最后两帧的讨论中可以明显看出，随着我们缩小$x$在$x=3$周围的间隔，$y=x^2$的值越来越接近$y=9$。事实上，通过将$x$限制为关于$x=3$的一个足够小的间隔，我们似乎可以使$y$集群的值尽可能接近$y=9$。因为这是正确的，我们说，当$x$接近3时，$x^2$的极限是9。我们把它写成
$$
\lim {x \rightarrow 3} x^2=9 \text {. } $$让我们把它写得更一般化。如果定义一个函数$f(x)$为$x$的值关于一个固定的数字$a$，并且如果$x$被限制在关于$a$的越来越小的区间内，而$f(x)$的值越来越靠近某个特定的数字$L$，当$x$接近$a$时，这个数字$L$被称为$f(x)$的极限。“当$x$接近$a$时，$f(x)$的极限是$L “$”这句话通常被缩写为$$ \lim {x \rightarrow a} f(x)=L .
$$
在页面顶部的例子中$f(x)=x^2, a=3$和$L=9$ .
定义中的重要思想是，我们使用的间隔位于感兴趣点$a$的两侧，但点本身不包括在内。当$x=a$时，函数$f(a)$的值可能与$\lim _{x \rightarrow a} f(x)$不同，正如我们将看到的
用我们更熟悉的语言来总结一下这个数学论证:本着“任何你能做的事，我都能做得更好”的精神，对对手的挑战是“随便挑一个你想离$L$多近的点，我可以找到一个靠近a的点，其中$f(x)$比你选择的点更接近$L$。”
数学代写|微积分代写calculus代写|Velocity
.
我们的讨论变得有点抽象了，所以在我们继续讲微分学之前，让我们先讨论一些实际的东西:运动。事实上，莱布尼茨和牛顿发明微积分是因为他们关心运动的问题，所以这是一个很好的起点。此外，你已经对运动有了相当多的了解
执行117。在这一章中，我们只考虑沿直线的运动。这里有一个热身问题 火车以$v \mathrm{mph}$(英里每小时)的速度行驶。在$t=0$，它是距离我们$S(0)=S_0$。($S_0$上的下标是为了避免混淆。$S_0$是一个特定的距离，是一个常数;$S(t)$是一个函数，它给出了列车在$t$时刻离我们的距离。)把$S(t)$用时间$t$表示出来。(以$t$为单位为小时)
$$
S(t)=
$$
请转118查询答案。
118
如果你写的是$S(t)=S_0+v t$，你是正确的。如果你的答案与上面的不一致，试着说服自己这个答案是正确的。注意，根据需要，它在$t=0$时生成$S_0$。方程是一条直线的方程，在继续之前，复习一下关于线性函数的部分，第23-39帧。当您对这个结果感到满意时，
这是一列直线行驶的火车在不同时间的位置图。显然，这是一个线性方程。用时间(以小时为单位)写出这列火车的位置(以英里为单位)的等式。
$$
S(t)=
$$
从方程中求出火车的速度。
$$
v=
$$
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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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