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1 数学代写|线性代数代写linear algebra代考|DETERMINANT

2 数学代写|线性代数代写linear algebra代考|APPLICATIONS OF THE DETERMINANT

3.1 数学代写|线性代数代写线性代数代考|行列式

3.2 数学代写|线性代数代写linear algebra代考|APPLICATIONS OF THE行列式

如果你也在怎样代写线性代数linear algebra这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

线性代数是平坦的微分几何，在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的，线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航在代写线性代数linear algebra方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写线性代数linear algebra代写方面经验极为丰富，各种代写线性代数linear algebra相关的作业也就用不着说。

我们提供的线性代数linear algebra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

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|DETERMINANT

The determinant is a function whose inputs are square matrices and whose outputs are scalars. We will eventually give a general definition of the determinant, but first we introduce it in some special cases.

Let us first establish our notation. For a square matrix $A$, the determinant of $A$ will be denoted by $|A|$ or $\operatorname{det}(A)$ (keep in mind that $|A|$ is a scalar).

For a $1 \times 1$ matrix $A=[a],|A|=a$.
Example 2.37 If $A=[-6]$, then $|A|=-6$.
For a $2 \times 2$ matrix $A=\left[\begin{array}{ll}a & b \ c & d\end{array}\right],|A|=\left|\begin{array}{ll}a & b \ c & d\end{array}\right|=a d-b c$. Example 2.38 $\left|\begin{array}{rr}1 & -3 \ 2 & 4\end{array}\right|=(1)(4)-(-3)(2)=10$
For a $3 \times 3 \operatorname{matrix} A=\left[\begin{array}{lll}a & b & c \ d & e & f \ g & h & i\end{array}\right]$,
$$
|A|-\left|\begin{array}{lll}
a & b & c \
d & e & f \
g & h & i
\end{array}\right|-(a)\left|\begin{array}{cc}
e & f \
h & i
\end{array}\right|-(b)\left|\begin{array}{ll}
d & f \
g & i
\end{array}\right|+(c)\left|\begin{array}{ll}
d & e \
g & h
\end{array}\right|
$$
Notice that the $2 \times 2$ determinants in the definition of a $3 \times 3$ determinant are easy to remember. For instance, the $2 \times 2$ determinant next to $a$ is obtained by crossing out in the $3 \times 3$ determinant the row and column in which $a$ appears. For $b$ cross out the row and column in which $b$ appears, and the same for $c$.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|APPLICATIONS OF THE DETERMINANT

With the introduction of the determinant in the previous section we are now in a position to give alternative algorithms for solving systems of linear equations (assuming that there is a unique solution) and computing the inverse of a matrix (assuming that it exists). We will also introduce the cross product for elements of $\mathbb{R}^n$, since it can be defined and remembered using a mnemonic relating to the determinant. The following result, called Cramer’s Rule, achieves the first goal of this section. It is a method for finding the solution to a linear system having exactly one solution and is defined completely in terms of determinants.

Theorem $2.23$ Let $A X=B$ be a linear system in unknowns $x_1, x_2, \ldots, x_n$ with $A$ invertible. Set $A=\left[\begin{array}{llllll}c_1 & c_2 & \ldots & c_i & \ldots & c_n\end{array}\right]$, a column representation of $A$. Let $A_i=$ $\left[\begin{array}{llllll}c_1 & c_2 & \ldots & B & \ldots & c_n\end{array}\right]$, where the $i$ th column of $A$ has been replaced by $B$. Then the unique solution $\left[\begin{array}{llll}a_1 & a_2 & \ldots & a_n\end{array}\right]$ to $A X=B$ has the form $a_i=\left|A_i\right| /|A|$ for $i=$ $1,2, \ldots, n$.

Proof $2.27 B y$ Theorem 2.21, we know that $A X=B$ has a unique solution, say $X_0=\left[a_1, \ldots, a_n\right]\left(\right.$ so $\left.A X_0=B\right)$. Define
$$
C_i=\left[e_1, \ldots, e_{i-1}, X_0, e_{i+1}, \ldots, e_n\right]=\left[\begin{array}{cccccc}
1 & 0 & & a_1 & & 0 \
0 & 1 & & a_2 & & 0 \
0 & 0 & \cdots & a_3 & \ldots & 0 \
\vdots & \vdots & & \vdots & & \vdots \
0 & 0 & & a_n & & 1
\end{array}\right] .
$$
Observe that $\left|C_i\right|=a_i$ (expand on row i). In the calculation which follows we appeal to Lemma 1.1.
Notice that
$$
A C_i=\left[A e_1, \ldots, A e_{i-1}, A X_0, A e_{i+1}, \ldots, A e_n\right]
$$
$$
=\left[c_1, \ldots, c_{i-1}, B, c_{i+1}, \ldots, c_n\right]=A_i .
$$
Therefore, $\left|A_i\right|=\left|A C_i\right|=|A|\left|C_i\right|=|A| a_i$ and solving for a $a_i$ yields
$$
a_i=\frac{\left|A_i\right|}{|A|}
$$

线性代数代考

数学代写|线性代数代写线性代数代考|行列式

行列式是一个函数，它的输入是方阵，输出是标量。我们最终将给出行列式的一般定义，但首先我们将在一些特殊情况下引入它

让我们先建立我们的符号。对于方阵$A$, $A$的行列式将用$|A|$或$\operatorname{det}(A)$表示(请记住$|A|$是一个标量)

对于$1 \times 1$矩阵$A=[a],|A|=a$ .
例2.37如果$A=[-6]$，则$|A|=-6$ .
对于$2 \times 2$矩阵$A=\left[\begin{array}{ll}a & b \ c & d\end{array}\right],|A|=\left|\begin{array}{ll}a & b \ c & d\end{array}\right|=a d-b c$ .
例2.38 $\left|\begin{array}{rr}1 & -3 \ 2 & 4\end{array}\right|=(1)(4)-(-3)(2)=10$
对于$3 \times 3 \operatorname{matrix} A=\left[\begin{array}{lll}a & b & c \ d & e & f \ g & h & i\end{array}\right]$，
$$
|A|-\left|\begin{array}{lll}
a & b & c \
d & e & f \
g & h & i
\end{array}\right|-(a)\left|\begin{array}{cc}
e & f \
h & i
\end{array}\right|-(b)\left|\begin{array}{ll}
d & f \
g & i
\end{array}\right|+(c)\left|\begin{array}{ll}
d & e \
g & h
\end{array}\right|
$$
注意$3 \times 3$行列式定义中的$2 \times 2$行列式很容易记住。例如，$a$旁边的$2 \times 2$行列式是通过在$3 \times 3$行列式中划掉$a$所在的行和列获得的。对于$b$，划掉$b$所在的行和列，对于$c$也一样。

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|APPLICATIONS OF THE行列式

在上一节中介绍了行列式之后，我们现在可以给出求解线性方程组(假设存在唯一解)和计算矩阵逆(假设矩阵存在)的备选算法了。我们还将介绍$\mathbb{R}^n$元素的叉乘，因为它可以使用与行列式有关的助记符来定义和记住。下面的结果称为Cramer’s Rule，实现了本节的第一个目标。它是一种求线性方程组解的方法，只有一个解，并且完全由行列式定义

定理$2.23$设$A X=B$是一个未知量的线性系统$x_1, x_2, \ldots, x_n$, $A$可逆。设置$A=\left[\begin{array}{llllll}c_1 & c_2 & \ldots & c_i & \ldots & c_n\end{array}\right]$, $A$的列表示形式。设$A_i=$$\left[\begin{array}{llllll}c_1 & c_2 & \ldots & B & \ldots & c_n\end{array}\right]$，其中$A$的第$i$列被$B$代替。那么唯一的解决方案$\left[\begin{array}{llll}a_1 & a_2 & \ldots & a_n\end{array}\right]$到$A X=B$的$i=$$1,2, \ldots, n$的形式是$a_i=\left|A_i\right| /|A|$ .

证明$2.27 B y$定理2.21，我们知道$A X=B$有唯一解，假设$X_0=\left[a_1, \ldots, a_n\right]\left(\right.$那么$\left.A X_0=B\right)$。定义
$$
C_i=\left[e_1, \ldots, e_{i-1}, X_0, e_{i+1}, \ldots, e_n\right]=\left[\begin{array}{cccccc}
1 & 0 & & a_1 & & 0 \
0 & 1 & & a_2 & & 0 \
0 & 0 & \cdots & a_3 & \ldots & 0 \
\vdots & \vdots & & \vdots & & \vdots \
0 & 0 & & a_n & & 1
\end{array}\right] .
$$
观察$\left|C_i\right|=a_i$(展开到第i行)。在接下来的计算中，我们使用引理1.1。
注意
$$
A C_i=\left[A e_1, \ldots, A e_{i-1}, A X_0, A e_{i+1}, \ldots, A e_n\right]
$$
$$
=\left[c_1, \ldots, c_{i-1}, B, c_{i+1}, \ldots, c_n\right]=A_i .
$$
因此，$\left|A_i\right|=\left|A C_i\right|=|A|\left|C_i\right|=|A| a_i$和求解$a_i$得到
$$
a_i=\frac{\left|A_i\right|}{|A|}
$$

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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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