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物理代写|广义相对论代写General relativity代考|PHYS501

物理代写|广义相对论代写General relativity代考|THE METRIC TENSOR AND ITS PROPERTIES

In Chapter 1 we have seen that the metric tensor has a central role in the relativistic theory of gravity. In this section we shall discuss its geometrical meaning.
Given a vector space $\mathbf{T}{\mathbf{p}}$, a scalar product is a mapping $$ \begin{aligned} \mathbf{T}{\mathbf{p}} \times \mathbf{T}{\mathbf{p}} & \rightarrow \mathbb{R} \ (\vec{U}, \vec{V}) & \mapsto \vec{U} \cdot \vec{V} \end{aligned} $$ which satisfies the following properties: $\forall \vec{U}, \vec{V}, \vec{W} \in \mathbf{T}{\mathbf{p}}, \forall a \in \mathbb{R}$,
$$
\begin{aligned}
&\vec{U} \cdot \vec{V}=\vec{V} \cdot \vec{U} \
&(a \vec{U}) \cdot \vec{V}=a(\vec{U} \cdot \vec{V}) \
&(\vec{U}+\vec{V}) \cdot \vec{W}=\vec{U} \cdot \vec{W}+\vec{V} \cdot \vec{W}
\end{aligned}
$$
The scalar product allows to define the measure of a vector $\vec{V}$, i.e. the norm $|\vec{V}|$, given by
$$
|\vec{V}|^{2} \equiv \vec{V} \cdot \vec{V} .
$$
The scalar product $2.191$ is positive definite if $\vec{V} \cdot \vec{V} \geq 0 \forall \vec{V}$, and $\vec{V} \cdot \vec{V}=0$ if and only if $\vec{V}=\overrightarrow{0}$. It is non-degenerate if $\vec{V} \cdot \vec{W}=0 \forall \vec{W}$ implies $\vec{V}=\overrightarrow{0}$. A positive definite scalar product is always non-degenerate, but the converse is not necessarily true.

A differentiable manifold endowed with a positive-definite scalar product is called Riemannian. If the scalar product is non-degenerate and not positive definite, the manifold is called pseudo-Riemannian.

物理代写|广义相对论代写General relativity代考|The metric tensor maps vectors into one-forms

The metric tensor is a real, linear function of two vectors, i.e. it takes two vectors and associates a real number to them, which is their scalar product
$$
\boldsymbol{g}(\vec{W}, \vec{V})=\vec{W} \cdot \vec{V} .
$$
Now suppose that we leave the first argument empty, $\boldsymbol{g}(\vec{V})$. What is this object? We know that if we fill the empty slot with a generic vector $\vec{A}$ we get a number; thus $\boldsymbol{g}(, \vec{V})$ must be a one-form. In addition, it is a particular one-form, because it depends on $\vec{V}$ : if we change $\vec{V}$, the one-form will be different. Let us indicate this one-form as
$$
\tilde{V}=\boldsymbol{g}(, \vec{V}) .
$$
By definition, the components of $\tilde{V}$ are
$$
V_{i}=\tilde{V}\left(\vec{e}{(i)}\right)=\boldsymbol{g}\left(\vec{e}{(i)}, \vec{V}\right)=\boldsymbol{g}\left(\vec{e}{(i)}, V^{j} \vec{e}{(j)}\right)=V^{j} \boldsymbol{g}\left(\vec{e}{(i)}, \vec{e}{(j)}\right)=V^{j} g_{i j},
$$
hence
$$
V_{i}=g_{i j} V^{j} .
$$
Thus the tensor $\boldsymbol{g}$ associates to any vector $\vec{V}$ a one-form $\tilde{V}$, which we call dual of $\vec{V}$, with components given by Eq. 2.237. In addition, if we multiply Eq. $2.237$ by $g^{k i}$, where $g^{k i}$ is the matrix inverse to $g_{k i}$, i.e.
$$
g^{k i} g_{i j}=\delta_{j}^{k},
$$
we find
$$
g^{k i} V_{i}=g^{k i} g_{i j} V^{j}=\delta^{k}{ }{j} V^{j}=V^{k}, $$ i.e. $$ V^{k}=g^{k i} V{2} .
$$

广义相对论代考

物理代写|广义相对论代写General relativity代考|THE METRIC TENSOR AND ITS PROPERTIES

在第 1 章中，我们已经看到度量张量在相对论引力理论中具有核心作用。在本节中，我们将讨论它的几何意义。
给定一个向量空间 $\mathbf{T} \mathbf{p}$, 标量积是一个映射
$$
\mathbf{T} \mathbf{p} \times \mathbf{T} \mathbf{p} \rightarrow \mathbb{R}(\vec{U}, \vec{V}) \quad \mapsto \vec{U} \cdot \vec{V}
$$
它满足以下性质: $\forall \vec{U}, \vec{V}, \vec{W} \in \mathbf{T} \mathbf{p}, \forall a \in \mathbb{R}$,
$$
\vec{U} \cdot \vec{V}=\vec{V} \cdot \vec{U} \quad(a \vec{U}) \cdot \vec{V}=a(\vec{U} \cdot \vec{V})(\vec{U}+\vec{V}) \cdot \vec{W}=\vec{U} \cdot \vec{W}+\vec{V} \cdot \vec{W}
$$
标量积允许定义向量的度量 $\vec{V} ，$ 即规范 $|\vec{V}|$, 由
$$
|\vec{V}|^{2} \equiv \vec{V} \cdot \vec{V}
$$
标量积 $2.191$ 是肯定的，如果 $\vec{V} \cdot \vec{V} \geq 0 \forall \vec{V}$ ，和 $\vec{V} \cdot \vec{V}=0$ 当且仅当 $\vec{V}=\overrightarrow{0}$. 如果是非退化的 $\vec{V} \cdot \vec{W}=0 \forall \vec{W}$ 暗示 $\vec{V}=\overrightarrow{0}$. 正定标量积始终是非退化的，但反之不一定正确。
具有正定标量积的可微流形称为黎曼流形。如果标量积是非退化的且不是正定的，则流形称为佣黎曼。

物理代写|广义相对论代写General relativity代考|The metric tensor maps vectors into one-forms

度量张量是两个向量的实数线性函数，即它采用两个向量并将一个实数与它们相关联，这是它们的标量积
$$
\boldsymbol{g}(\vec{W}, \vec{V})=\vec{W} \cdot \vec{V} .
$$
现在假设我们将第一个参数留空， $g(\vec{V})$. 这个对象是什么? 我们知道，如果我们用通用向量填充空槽 $\vec{A}$ 我们得到一个数字；因此 $g(, \vec{V})$ 必须是单式。另外，它是一种特殊的单式，因为它依赖于 $\vec{V}$ : 如果我们改变 $\vec{V} ，$ 一式会有所不同。让我们将这种单一形式表示为
$$
\tilde{\boldsymbol{V}}=\boldsymbol{g}(, \vec{V}) .
$$
根据定义，组件 $\tilde{V}$ 是
$$
V_{i}=\tilde{V}(\vec{e}(i))=\boldsymbol{g}(\vec{e}(i), \vec{V})=\boldsymbol{g}\left(\vec{e}(i), V^{j} \vec{e}(j)\right)=V^{j} \boldsymbol{g}(\vec{e}(i), \vec{e}(j))=V^{j} g_{i j},
$$
因此
$$
V_{i}=g_{i j} V^{j} .
$$
因此张量 $g$ 关联到任何向量 $\vec{V}$ 一种形式 $\tilde{V}$ ，我们称之为对偶 $\vec{V}$ ，由方程式给出的分量。2.237。此外，如果我们将等式相乘。2.237经过 $g^{k i}$ ，在哪里 $g^{k i}$ 是矩阵的逆 $g_{k i}, \mathrm{IE}$
$$
g^{k i} g_{i j}=\delta_{j}^{k},
$$
我们发现
$$
g^{k i} V_{i}=g^{k i} g_{i j} V^{j}=\delta^{k} j V^{j}=V^{k},
$$
$$
V^{k}=g^{k i} V 2 .
$$

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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。

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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。

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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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