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凸优化是数学优化的一个子领域，研究的是凸集上凸函数最小化的问题。许多类凸优化问题都有多项时间算法，而数学优化一般来说是NP困难的。
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数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|General Assumptions
The development of single-objective global optimization algorithms for some subclasses of non-convex functions is facilitated by the exploitation of analytical properties of objectives [87]. However, in some applications there occur optimization problems where objectives are available either as a complicated computational model or as a closed code software. Such types of problems usually are named black-box optimization problems. According to this concept, the assumption on the uncertainty in properties of $f(\mathbf{x})$ seems quite natural. Nevertheless, normally that assumption can be softened postulating some relevant properties of the problem in question. At least, the assumption that $f(\cdot)$ is a continuous function normally is acceptable as well as $\mathbf{A}$ is a compact set. Besides the continuity, other analytical properties of $f(\mathbf{x})$ can be difficult to substantiate. Such unfavorable, from the optimization point of view, properties of $f(\mathbf{x})$ as non-differentiability, non-convexity, and multimodality cannot be excluded. To justify the search strategy in the described situation it is important to choose a model of uncertainty corresponding to the relevant information on the problem. A “rational optimizer” can choose a statistical model of uncertainty as it is justified in the expected utility theory [58], although other models, such as fuzzy logic and rough sets, are also applicable.
The focus of statistical models-based global optimization is on the black-box problems where objective functions are expensive; expensiveness here means a long-lasting computation of a value of the objective function normally implied by the complexity of the underlying computational model of the considered problem. The black-box optimization of expensive functions in many respects is noticeably different from the optimization of objective functions defined by analytical formulae. The expensiveness of objective functions imply limitations in both exploration and exploitation during the search. Therefore, the rationality of the search strategy is strongly required, i.e., the choice of points where to compute the objective function values should be well substantiated. The algorithms, founded on the principles of rational decision theory, here are of special interest. To construct such algorithms in the single-objective optimization case, statistical models of multimodal functions have proved very helpful $[139,208,216,239]$.
数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|Statistical Models for Global Optimization
Black-box optimization is aimed at the optimization of objective functions the properties of which are rather uncertain. The models of functions under uncertainty developed in probability theory are stochastic functions: random processes in the case of functions of one variable, and random fields in the case of functions of many variables. Assuming that the objective function is a sample function of a random process/field it would be attractive to construct a method of the best average performance with respect to the chosen statistical model. Stochastic models of objective functions are also helpful for the theoretical research on average complexity of global optimization problems; see, e.g., [28, 29].
For the successful implementation of the algorithms, by the considered approach, the selection/construction of an appropriate statistical model is crucial. We discuss here the relevant properties of the statistical models in detail since they are equally important for the case of multi-objective optimization.
凸优化代写
数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|General Assumptions
通过利用目标的分析特性[87]，促进了一些非凸函数子类的单目标全局优化算法的开发。然而，在某些应用中会出现优化问题，其中目标可作为复杂的计算模型或封闭代码软件使用。这种类型的问题通常被称为黑盒优化问题。根据这个概念，关于属性不确定性的假设F(X)看起来很自然。然而，通常假设所讨论问题的某些相关属性可以软化该假设。至少，假设F(⋅)是一个连续函数通常是可以接受的一个是紧集。除了连续性，其他分析性质F(X)可能难以证实。从优化的角度来看，这种不利的性质F(X)因为不能排除不可微性、非凸性和多模态性。为了在所描述的情况下证明搜索策略的合理性，重要的是选择一个与问题相关信息相对应的不确定性模型。“理性优化器”可以选择不确定性的统计模型，因为它在预期效用理论 [58] 中是合理的，尽管其他模型，如模糊逻辑和粗糙集，也适用。
基于统计模型的全局优化的重点是目标函数昂贵的黑盒问题；这里的昂贵意味着对目标函数值的长期计算，通常由所考虑问题的基础计算模型的复杂性暗示。昂贵函数的黑盒优化在许多方面与解析公式定义的目标函数的优化明显不同。目标函数的昂贵意味着搜索过程中探索和利用的局限性。因此，强烈要求搜索策略的合理性，即计算目标函数值的点的选择应得到充分证实。基于理性决策理论原则的算法，这里特别感兴趣。为了在单目标优化案例中构建此类算法，多模态函数的统计模型已被证明非常有用[139,208,216,239].
数学代写|凸优化作业代写Convex Optimization代考|Statistical Models for Global Optimization
黑盒优化旨在优化其属性相当不确定的目标函数。概率论中开发的不确定性函数模型是随机函数：一个变量函数的随机过程，多变量函数的随机场。假设目标函数是随机过程/场的样本函数，那么针对所选统计模型构建一种具有最佳平均性能的方法将是有吸引力的。目标函数的随机模型也有助于全局优化问题平均复杂度的理论研究；参见例如 [28, 29]。
对于算法的成功实施，通过所考虑的方法，选择/构建适当的统计模型至关重要。我们在这里详细讨论统计模型的相关属性，因为它们对于多目标优化的情况同样重要。
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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。
| 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 |
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| SPSS代写 | 计量经济学代写 |
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