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• 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|数值分析代写numerical analysis代考|Error Estimation

• The error term in Simpson’s rule requires knowledge of $f^{(4)}$ :
• $$• \int_{a}^{b} f(x) d x=S(a, b)-\frac{h^{5}}{90} f^{(4)}(\mu) •$$
• Instead, apply it again with step size $h / 2$ :
• $$• \int_{a}^{b} f(x) d x=S\left(a, \frac{a+b}{2}\right)+S\left(\frac{a+b}{2}, b\right)-\frac{1}{16}\left(\frac{h^{5}}{90}\right) f^{(4)}(\tilde{\mu}) •$$
• The assumption $f^{(4)}(\mu) \approx f^{(4)}(\tilde{\mu})$ gives the error estimate
• • \begin{aligned} • &\left|\int_{a}^{b} f(x) d x-S\left(a, \frac{a+b}{2}\right)-S\left(\frac{a+b}{2}, b\right)\right| \ • &\approx \frac{1}{15}\left|S(a, b)-S\left(a, \frac{a+b}{2}\right)-S\left(\frac{a+b}{2}, b\right)\right| • \end{aligned} •

## 数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Adaptive Quadrature

• To compute $\int_{a}^{b} f(x) d x$ within a tolerance $\varepsilon>0$, first apply Simpson’s rule with $h=(b-a) / 2$ and with $h / 2$
• If
• $$• \left|S(a, b)-S\left(a, \frac{a+b}{2}\right)-S\left(\frac{a+b}{2}, b\right)\right|<15 \varepsilon •$$
• then the integral is sufficiently accurate
• If not, apply the technique to $[a,(a+b) / 2]$ and $[(a+b) / 2, b]$, and compute the integral within a tolerance of $\varepsilon / 2$
• Repeat until each portion is within the required tolerance

# 数值分析代考

## 数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Error Estimation

• 辛普森规则中的误差项需要了解 $f^{(4)}$ :
• $\$ \$$• \backslash int__{a}^{\wedge}{b} f(x) d x=S(a, b)-\backslash f r a c\left{h^{\wedge}{5}\right}{90} f^{\wedge}{(4)}(\backslash m u) • \ \$$
• 相反，使用步长再次应用它 $h / 2$ :
• $\$ \$$• \ \$$
• 假设 $f^{(4)}(\mu) \approx f^{(4)}(\tilde{\mu})$ 给出误差估计
• $\$ \$$• 开始{对齐} • \end{对齐} } • \ \$$

## 数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Adaptive Quadrature

• 计算 $\int_{a}^{b} f(x) d x$ 在公差范围内 $\varepsilon>0$ ，首先应用辛普森规则 $h=(b-a) / 2$ 与 $h / 2$
• 如果
• $\$ \$$• \ \$$
• 那么积分是足够准确的
• 如果不是，请将该技术应用于 $[a,(a+b) / 2]$ 和 $[(a+b) / 2, b]$ ，并在公差范围内计算积分 $\varepsilon / 2$
• 重复直到每个部分都在要求的公差范围内

## 有限元方法代写

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## 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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