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最优化理论是数学的一个分支,致力于解决优化问题。优化问题是我们想要最小化或最大化函数值的数学函数。这些类型的问题在计算机科学和应用数学中被大量发现。

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  • 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|最优化理论作业代写optimization theory代考|ISE520

数学代写|最优化理论作业代写optimization theory代考|Modelling and scheduling

Research into the relation between basic models, market structure and the behaviour of sellers and buyers is focused in two main directions.
a) Research and analysis of statistical information. Econometric methods and models are used: functions of demand-supply, regression analysis, and models of aggregated markets (Mashunin, 2010).

The construction of vector criteria (demand-supply) is carried out using the smallest-squares method:

$$
x_j^{\min } \leq x_j \leq x_j^{\max }, j=\overline{1, N},
$$
where $X=\left{x_j, j=\overline{1, N}\right.$ is an operated variable vector; $F(X)=\left{F_k(X(t)), k=\overline{1, K}\right}: F(X)$ – the vector criterion; $f_k(X(t))$ –
a component submits the system characteristics, functionally depending on $X$, a vector of variables;
in (9.2.9) $G(X(t))=\left(g_1(X) \ldots g_i(X) \ldots g_M(X)\right)^{\mathrm{T}}: G(X)$ – a vector function of restrictions: $g_i(X), i \in M, M$ – a set of restrictions.

We will suppose that the $f_k(X(t)), k=\overline{1, K}$ are differentiated and convex, and that $g_i(X(t)), i=\overline{1, M}$ are continuous. The set of admissible points of $S$ with restrictions (9.2.9)-(9.2.10) isn’t empty and represents a compact.
$\boldsymbol{S}=\left{X \in \boldsymbol{R}^N \mid G(X) \leq 0, X^{\min } \leq X \leq X^{\max }\right} \neq \emptyset$.
Criteria and restrictions (9.2.7)-(9.2.10) form a mathematical model of a technical system. It is necessary to find such a vector of the $X^o \in \boldsymbol{S}$ parameters at which every component has vector-functions $F_1(X(t))=$ $\left{f_k(X(t)), k=\overline{1, K_1}\right}$ accepting the greatest possible value, and that vectorfunctions $F_2(X(t))=\left{f_k(X(t)), k=\overline{1, K_2}\right}$ are accepted by the minimum value.

数学代写|最优化理论作业代写optimization theory代考|Behaviour and economic performance

The behaviour of the market’s participants (both producers and consumers) depends on the structure of the corresponding market. Behaviour is characterized by the number and distribution of sellers and buyers and the level of physical (objective) or subjective (imaginary) differentiation. Thus, the paradigm “basic conditions – modelling – structure of the market – behaviour – effectiveness” provides both a subject and counterarguments for the subsequent analysis.

Performance is defined by such questions as price policy and practice, open and secret agreements between firms, grocery and advertising strategies, the costs of research and development, investment into production equipment, and tactics for solving legal issues (e.g., patent rights), etc. (Scherer and Ross, 1990 [93]).

The system of recommendations for the economic behaviour of market participants can be developed using the results from solving problems which are the cornerstone of a market model. By changing basic data and solving a vector problem (i.e., modelling the behaviour of the market) we can assess various market situations. From the results it is possible to try and establish several aspects. First of all, how market processes direct the activity of producers for the satisfaction of consumer demand. Secondly, how these processes can be broken. Thirdly, how they can be adjusted so that the economy’s effectiveness corresponds to some of our ideals of market development.

数学代写|最优化理论作业代写optimization theory代考|ISE520

最优化理论代写

数学代写|最优化理论作业代写optimization theory代考|The creation of a mathematical model of the strategic plan

根据从管理会计流程中收集的信息,创建战略计划的数学模型,并考虑到有关公司发展的广泛和密集因素[79-82]。
我们将以年度计划模型为例 (8.2.25) – (8.2.30),并包括与公司发展有关的广泛和密集的因素。
广泛的因素首先与生产扩张有关。假设折旧费用将来自部分利闰并用于再生产。这被理解为首先是对破设备的修复,其次是在年度计划的错误计算之后,对那 些执行平等或不平等的资源的限制 (8.2.27) 。那么就会出现对这些资源的限制 $b_i(t), i=\overline{1, M}$ 在计划年份 $(t+1) \in T$ 增加尺寸 $\Delta b_i(t), i=\overline{1, M}$ 并将采用以下 形式:
$$
b_i(t+1)=b_i(t)+\Delta b_i(t), i=\overline{1, M},(t, t+1) \in T .
$$
密集型因素是由劳动生产率的增长、材料投入的减少、资本生产率的提高和生产质量的提高来定义的。所有这些因素都必须明显或隐含地反映在公司长期发展计 划的数学模型中。
在年度计划 (8.2.25)-(8.2.30) 的数学模型中,有限制(8.2.27),的系数 $a_{i j}(t), i=\overline{1, M} j=\overline{1, N}, j=\overline{1, N}, t \in T$ 定义劳动力、材料投入和能力。
生产一单位产品所降低的劳动力成本的规模 $j$-第一种,决定企业劳动生产率的增长。
$$
\Delta a_{i j}(t+1)=a_{i j}(t)-a_{i j}(t+1), i=\overline{1, M_{t r}}, M_{t r} \subset M, j=\overline{1, N}, j=
$$
$1, N, t \in T$
同样,企业产品的材料能力下降 $i=\overline{1, M_{\text {mat }}}, M_{\text {mat }} \subset M$ 被定义为。
在评估容量时,有必要考虑 $\Delta b_l^{\text {fond }}(t+1), i=\overline{1, M_{\text {fond }}}, M_{\text {fond }} \subset M$ 和增加 $\Delta b_l^{\text {fond }}(t+1)$ 由于对企业产能的任何投资。

数学代写|最优化理论作业代写optimization theory代考|The algorithm for modelling the strategic plan

战略计划建模算法包括数学规划(8.5.1) – (8.5.6) 中向量问题的求解,分两个阶段实现。
第 1 阶段。我们在第一个计划期求解具有相同标准的 VPMP (8.5.1)-(8.5.6) $t \in T$. 在此期间,密集和广泛的成分等于零:
$$
\Delta a_{i j}(t+1)=0, \Delta b_i(t+1)=0, i=\overline{1, M}, j=\overline{1, N} .
$$
从而得到企业发布的一组最优产品, \1eft 的分隔符缺失或无法识别
和最大相对评估 $\lambda^0$ 执行相等的:
$$
\lambda^o=\lambda_q\left(X_q^o\right), q=\overline{1, Q}, Q \subset K, X(t) \subset S .
$$
对于其他标准,该比率适用:
换句话说, $\lambda^o$ 是所有相对估计值的最大下限 $\lambda_k\left(X^o(t)\right), k=\overline{1, K} \lambda_k\left(X^o(t)\right)$ 或相对单位的保证结果。
在每次计算中,随着获得技术和经济指标 (8.5.1)-(8.5.2),全球资源 (8.5.3)-(8.5.4) 在公司不同部门之间的分布根据 (8.3) .7) 执行:
$r_i^q(t)=A^q X_q^o, i=\overline{1, M}, q=\overline{1, Q}$ 我们还对公司 (8.3.8) 进行了一般计算:
$$
R_i(t)=\sum_{q=1}^Q r_i^q=A X^o, i=\overline{1, M}, t=\overline{1, T} .
$$
剩余资源由以下比率定义:
$$
\Delta R_i(\mathrm{t})=b_i(t)-R_i(t), i=\overline{1, M} .
$$
第 2 阶段。我们在以下规划期间求解具有等效标准的 VPMP (8.5.1)-(8.5.6): $(t+1) \in T$. 在此期间,假设在阶段识别的折旧费用 $t \in T$ 部分利润将用于企业的固 定业务资产、人力等的再生产,但以牺牲广泛和密集的部分为代价,在这种情况下,这些部分的数量超过零:
$$
\Delta a_{i j}(t+1) \geq 0, \Delta b_i(t+1)=0, i \in M, j=\overline{1, N} .
$$
结果,在期间 $t=2$ 我们将获得: \left 的分隔符缺失或无法识别
,最大相对评估 $\lambda^o(t)$ 以及全球资源的分布 (8.5.3)-(8.5.4)。

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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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