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电动力学是物理学的一个分支，处理快速变化的电场和磁场。

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我们提供的电动力学electrodynamics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|电动力学代写electromagnetism代考|LINE CHARGES

So far we have only considered point charges. This is very useful when introducing the fundamental laws we have considered. However, we rarely meet point charges in reality. Instead, we come across lines of charge, charged surfaces and charged objects. Thus, we have to deal with charge distributions in one, two and three dimensions.

This is where things tend to get a little complicated, as we have to think in three dimensions. In such cases, it is essential to draw diagrams that help us visualize the situation.

Let us consider a long piece of wire that is charged by some means. Electric flux will radiate outwards from this line of charge and the direction of this flux will be away from the line in a radial direction. If we only consider the central part of the wire, we can ignore what happens at the end of the line and so the flux distribution is as shown in Figure $2.10$.

If we apply Gauss’ law, we can say that the total flux emanating from the wire is equal to the charge enclosed by an imaginary Gaussian surface. In this case, the Gaussian surface will be an open-ended tube with the wire placed along the central axis of the tube (Figure 2.10). To find the flux density, and hence the electric field strength, we can use Gauss’ law or we can use a more rigorous mathematical approach. Both techniques are presented here.

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Gauss’ LaW APProach

Let us consider the line charge and Gaussian surface as shown in Figure $2.10$. The charge is distributed along the length of the wire, and so let us introduce a line charge density given by the total charge, $Q$, divided by the length of the line, $L$, i.e.,
$$
\rho_1=\frac{Q}{L}
$$
If we consider a unit length of wire $(1 \mathrm{~m})$, we get a total flux of
$$
\psi=\rho_1 \times l \mathrm{C}
$$
Now, the flux density is the flux divided by the surface area of the Gaussian surface. As the Gaussian surface is a tube, the surface area is the circumference of the tube times the length, i.e.,
$$
\text { area }=2 \pi r \times l
$$
Thus, the density is
$$
\boldsymbol{D}=\frac{\rho_1}{2 \pi r} \boldsymbol{r}
$$
and the electric field strength is
$$
\boldsymbol{E}=\frac{\rho_1}{2 \pi \varepsilon r} \boldsymbol{r}
$$
The equipotential surfaces will be coaxial tubes that have the wire along the centre line of the tubes (Figure 2.11a). So, if we move in a direction parallel to the wire, we do no work against the field indicating that we can ignore travel along the wire. Thus, we can draw a two-dimensional plot as shown in Figure $2.11 \mathrm{~b}$.

电动力学代考

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|LINE CHARGES

到目前为止，我们只考虑了点收费。这在介绍我们已经考虑过的基本定律时非常有用。然而，我们在现实中很少遇到点收费。相反，我们会遇到电荷线、带电表面和带电物体。因此，我们必须处理一维、二维和三维的电荷分布。

这是事情变得有点复杂的地方，因为我们必须从三个维度进行思考。在这种情况下，绘制图表以帮助我们可视化情况是必不可少的。

让我们考虑一根通过某种方式充电的长电线。电通量将从该电荷线向外辐射，并且该通量的方向将沿径向远离该线。如果我们只考虑导线的中心部分，我们可以忽略线末端发生的情况，因此磁通分布如图所示2.10.

如果我们应用高斯定律，我们可以说从导线发出的总通量等于假想的高斯表面所包围的电荷。在这种情况下，高斯曲面将是一个末端开口的管子，导线沿管子的中心轴放置（图 2.10）。为了找到磁通密度，从而找到电场强度，我们可以使用高斯定律或者我们可以使用更严格的数学方法。这里介绍了这两种技术。

物理代写|电动力学代写electromagnetism代考|Gauss’ LaW APProach

让我们考虑线电荷和高斯表面，如图所示 $2.10$. 电荷沿着导线的长度分布，因此让我们引入由总电荷给出的线电荷密度， $Q$ ，除以线的长度， $L$ ，那是，
$$
\rho_1=\frac{Q}{L}
$$
如果我们考虑单位长度的电线 $(1 \mathrm{~m})$, 我们得到总通量
$$
\psi=\rho_1 \times l \mathrm{C}
$$
现在，通量密度是通量除以高斯表面的表面积。由于高斯表面是一个管子，所以表面积是管子的周长乘以长度，即
$$
\text { area }=2 \pi r \times l
$$
因此，密度为
$$
\boldsymbol{D}=\frac{\rho_1}{2 \pi r} \boldsymbol{r}
$$
电场强度为
$$
\boldsymbol{E}=\frac{\rho_1}{2 \pi \varepsilon r} \boldsymbol{r}
$$
等势面将是同轴管，其导线沿管的中心线 (图 2.11a) 。因此，如果我们沿平行于导线的方向移动，我们不会对场做任何工作，这表明我们可以忽略沿着导线的行 进。因此，我们可以绘制一个二维图，如图 $2.11 \mathrm{~b}$.

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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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