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流体力学是物理学的一个分支，涉及流体（液体、气体和等离子体）的力学和对它们的力。它的应用范围很广，包括机械、土木工程、化学和生物医学工程、地球物理学、海洋学、气象学、天体物理学和生物学。
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物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|Material Description
Engineering fluid dynamic design process has been experiencing a continuous progress using the Computational Fluid Dynamics (CFD) tools. The use of CFD-tools opens a new perspective in simulating the complex three-dimensional (3-D) engineering flow fields. Understanding the details of the flow motion and the interpretation of the numerical results require a thorough comprehension of fluid mechanics laws and the kinematics of fluid motion. Kinematics is treated in many fluid mechanics texts. Aris [13] and Spurk [14] give an excellent account of the subject. In the following sections, a compact and illustrative treatment is given to cover the needs of engineers.
The kinematics is the description of the fluid motion and the particles without taking into account how the motion is brought about. It disregards the forces that cause the fluid motion. As a result, in the context of kinematics, no conservation laws of motion will be dealt with. Consequently, the results of kinematic studies can be applied to all types of fluids and exhibit the ground work that is necessary for describing the dynamics of the fluid. The motion of a fluid particle with respect to a reference coordinate system is in general given by a time dependent position vector $\mathbf{x}(\mathbf{t})$, Fig. $3.1$
To identify the motion of a particle or a material point labeled as $\xi^{1}$ at a certain instance of time $t=t_{0}=0$, we introduce the position vector $\xi=\boldsymbol{x}\left(t_{0}\right)$. Thus, the motion of the fluid is described by the vector:
$$
\boldsymbol{x}=\boldsymbol{x}\left(\boldsymbol{\xi}, t, x_{i}=x_{i}(\xi, t)\right.
$$
with $x_{i}$ as the components of vector $\boldsymbol{x}$, as explained in Chap. 2. Equation (3.1) describes the path of a material point that has an initial position vector $\xi$ that characterizes or better labels the material point at $t=t_{0}$. We refer to this description as the material description also called Lagrangian description.
物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|Spatial Description
The material description we discussed in the previous section deals with the motion of the individual particles of a continuum, and is used in continuum mechanics. In fluid dynamics, we are primarily interested in determining the flow quantities such as velocity, acceleration, density, temperature, pressure, and etc., at fixed points in space. For example, determining the three-dimensional distribution of temperature, pressure and shear stress helps engineers design turbines, compressors, combustion engines, etc. with higher efficiencies. For this purpose, we introduce the spatial description, which is also called the Euler description. The independent variables for the spatial descriptions are the space characterized by the position vector $\boldsymbol{x}$ and the time $t$. Consider the transformation of Eq. (3.1), where $\xi$ is solved in terms of $x$ :
$$
\boldsymbol{\xi}=\boldsymbol{\xi}(\boldsymbol{x}, t), \xi_{i}=\xi_{i}\left(x_{j}, t\right)
$$
The position vector $\boldsymbol{\xi}$ in the velocity of the material element $\boldsymbol{V}(\boldsymbol{\xi}, t)$ is replaced by Eq. (3.24):
$$
\boldsymbol{V}(\boldsymbol{\xi}, t)=\boldsymbol{V}[\boldsymbol{\xi}(\boldsymbol{x}, t), t]=\boldsymbol{V}(\boldsymbol{x}, t) .
$$
For a fixed $\boldsymbol{x}$, Eq. (3.25) exhibits the velocity at the spatially fixed position $\boldsymbol{x}$ as a function of time. On the other hand, for a fixed $t$, Eq. (3.25) describes the velocity at the time $t$. With Eq. (3.25), any quantity described in spatial coordinates can be transformed into material coordinates provided the Jacobian transformation function $J$, which we discussed in the previous section, does not vanish. If the velocity is known in a spatial coordinate system, the path of the particle can be determined as the integral solution of the differential equation with the initial condition $x\left(t_{0}\right)$ along the path $\boldsymbol{x}=\boldsymbol{x}(\xi, t)$ from the following relation:
$$
\frac{d \boldsymbol{x}}{d t}-\boldsymbol{V}(\boldsymbol{x}, t), \frac{d x_{i}}{d t}-V_{i}\left(x_{j}, t\right) .
$$
力学代考
物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|Material Description
使用计算流体动力学 (CFD) 工具，工程流体动力学设计过程一直在不断进步。CFD 工具的使用为模拟复杂的三维 (3-D) 工程流场开辟了新的视角。了解流动运动 的细节和数值结果的解释需要对流体力学定律和流体运动的运动学有透彻的理解。运动学在许多流体力学教科书中都有涉及。Aris [13] 和 Spurk [14] 对这个主题 给出了很好的说明。在以下部分中，将给出一个简洁的说明性处理来满足工程师的需求。
运动学是对流体运动和粒子的描述，而不考虑运动是如何产生的。它忽略了引起流体运动的力。因此，在运动学的背景下，将不涉及运动守恒定律。因此，运动 学研究的结果可以应用于所有类型的流体，并展示了描述流体动力学所必需的基础工作。流体粒子相对于参考坐标系的运动通常由时间相关的位置矢量给出 $\mathbf{x}(\mathbf{t})$
图。 $3.1$
识别标记为的粒子或材料点的运动 $\xi^{1}$ 在某个特定时间 $t=t_{0}=0$ ，我们引入位置向量 $\xi=\boldsymbol{x}\left(t_{0}\right)$. 因此，流体的运动由向量描述:
$$
\boldsymbol{x}=\boldsymbol{x}\left(\boldsymbol{\xi}, t, x_{i}=x_{i}(\xi, t)\right.
$$
和 $x_{i}$ 作为向量的组成部分 $\boldsymbol{x}$ ，如第 1 章所述。2. 方程 (3.1) 描述了具有初始位置向量的质点的路径 $\xi$ 表征或更好地标记材料点 $t=t_{0}$. 我们将此描述称为材料描 述，也称为拉格朗日描述。
物理代写|流体力学代写Fluid Mechanics代考|Spatial Description
我们在上一节中讨论的材料描述涉及连续体中单个粒子的运动，并用于连续体力学。在流体动力学中，我们主要感兴趣的是确定空间中固定点处的流量，例如速 度、加速度、密度、温度、压力等。例如，确定温度、压力和剪切应力的三维分布有助于工程师以更高的效率设计涡轮机、压缩机、内燃机等。为此，我们引入 空间描述，也称为欧拉描述。空间描述的自变量是由位置向量表征的空间 $x$ 和时间 $t$. 考虑方程式的转换。(3.1)，其中 $\xi$ 解决了 $x$ :
$$
\boldsymbol{\xi}=\boldsymbol{\xi}(\boldsymbol{x}, t), \xi_{i}=\xi_{i}\left(x_{j}, t\right)
$$
位置向量 $\boldsymbol{\xi}$ 在物质元素的速度 $\boldsymbol{V}(\boldsymbol{\xi}, t)$ 被方程式取代。(3.24):
$$
\boldsymbol{V}(\boldsymbol{\xi}, t)=\boldsymbol{V}[\boldsymbol{\xi}(\boldsymbol{x}, t), t]=\boldsymbol{V}(\boldsymbol{x}, t)
$$
对于一个固定 $\boldsymbol{x}$, 方程。(3.25) 表示空间固定位置的速度 $\boldsymbol{x}$ 作为时间的函数。另一方面，对于固定 $t$, 方程。(3.25) 描述了当时的速度 $t$. 与等式。(3.25)，只要有雅可 比变换函数，空间坐标中描述的任何量都可以转换为物质坐标 $J$ ，我们在上一节中讨论过，并没有消失。如果在空间坐标系中速度已知，则粒子的路径可以确定 为具有初始条件的微分方程的积分解 $x\left(t_{0}\right)$ 沿着路径 $\boldsymbol{x}=\boldsymbol{x}(\xi, t)$ 从以下关系:
$$
\frac{d \boldsymbol{x}}{d t}-\boldsymbol{V}(\boldsymbol{x}, t), \frac{d x_{i}}{d t}-V_{i}\left(x_{j}, t\right) .
$$
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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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