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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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数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|MATH683

数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|Hermite Polynomials

Consider a set of $(n+1)$ points $\left(x_i, f\left(x_i\right)\right)$ with $a \leq x_0 \cdots \leq x_n \leq b$. $f$ is a function of type $C^m$ (function having continuous derivatives up to order $m$ ) with $m=\max \left(m_0, \ldots, m_n\right)$ (each $m_i$ is the value of $m$ at $x_i$ ). The osculatory polynomial approximating the function $f$ is the polynomial $P(x)$ of lower degree such that
$$
\frac{d^k P\left(x_i\right)}{d x^k}=\frac{d^k f\left(x_i\right)}{d x^k} \quad \forall i=0, \ldots, n \quad \text { and } \quad \forall k=0, \ldots, m_i
$$
The polynomial and the function $f$ coincide by the value of the function and its $k$ thorder derivatives at any point $x_i$. More generally, a curve is said to be osculatory to another curve when it touches it at any point and has the same tangent line and curvature at this point.

The case $m_i=1$ corresponds to Hermite polynomials; the polynomial and the function coincide by the value of the function and the first derivative. The corresponding Hermite polynomial of degree $(2 n+1)$ is given by
$$
H_{2 n+1}(x)=\sum_{i=0}^n f\left(x_i\right) H_{n, i}(x)+\sum_{i=0}^n f^{\prime}\left(x_i\right) \hat{H}{n, i}(x) $$ with $H{n, i}(x)=\left[1-2\left(x-x_i\right) L_{n, i}^{\prime}\left(x_i\right)\right] L_{n, i}^2(x) \quad$ and $\hat{H}{n, i}(x)=\left(x-x_i\right) L{n, i}^2(x)$ where $L_{n, i}$ is the $i$ th factor $\left(L_i\right.$ of Equation (1.3.28)) of the Lagrange polynomial of degree $n$.
It is possible to show that
$$
f(x)-H_{2 n+1}(x)+\frac{\left(x-x_0\right)^2 \ldots\left(x-x_n\right)^2}{(2 n+2) !} f^{(2 n+2)}(\xi) \quad \text { with } \xi \in[a, b]
$$

if $f$ is $C^{2 n+2}$ on $[a, b]$. For that purpose, the following properties are useful:
$$
\begin{aligned}
&L_{n, i}\left(x_j\right)=0 \quad \text { if } i \neq j \
&L_{n, i}\left(x_i\right)=0
\end{aligned}
$$
hence
$$
\begin{array}{ll}
H_{n, i}\left(x_j\right)=0 & \text { if } i \neq j \
H_{n, i}\left(x_i\right)=1 & \
\hat{H}{n, i}\left(x_j\right)=0 & \text { if } i \neq j \ \hat{H}{n, i}\left(x_i\right)=0 &
\end{array}
$$
inducing the coincidence of the polynomial and the functions as well as their respective derivatives
$$
H_{2 n+1}\left(x_i\right)=f\left(x_i\right) \quad \text { and } H_{2 n+1}^{\prime}\left(x_i\right)=f^{\prime}\left(x_i\right)
$$
resulting in Equation (1.3.52).

数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|Chebyshev Polynomials and Irregularly Spaced Points

Suppose that the variable $x$ varies in $[-1,1]$. In this case, the interpolation polynomial $P_n(x)$ of $f(x)$ defined as a sum of monomials produces a minimum error when $x$ is close to 0 and maximum when $|x|$ is close to 1 . Thus, the error is irregularly distributed on the interval $[0,1]$. In the general case where $x \in[a, b]$, if we do a change of variable such that
$$
t=\frac{2 x-a-b}{b-a}
$$
we are brought back to the previous case with $t \in[-1,1]$.
It is interesting to find a series expansion of functions such that the error is better distributed and the maximum error is minimum.

The cosinus functions offer this type of advantage; their values are regularly spread on $[0, \pi]$. Moreover, the extreme values of two functions $\cos j \alpha$ and $\cos k \alpha$ with $j \neq k$ are in general reached for different values of $\alpha$. The cosinus function is numerically evaluated by a series. Indeed, we can use the expression of $\cos n \alpha$ with respect to $x=\cos \alpha$. Thus Chebyshev polynomials $T_i(x)=\cos (i \alpha)$ are defined by
$$
T_i(x)=\cos (i \alpha)=2 \cos (\alpha) \cos ((i-1) \alpha)-\cos ((i-2) \alpha), \quad i=0,1, \ldots \quad \text { (1.3.63) }
$$
giving the recurrence
$$
T_i(x)=2 x T_{i-1}(x)-T_{i-2}(x)
$$
In this way, we get
$$
\begin{aligned}
T_0(x) &=1 \
T_1(x) &=x \
T_2(x) &=2 x^2-1 \
T_3(x) &=4 x^3-3 x \
T_4(x) &=8 x^4-8 x^2+1 \
\ldots
\end{aligned}
$$
and reciprocally the monomials $1, x, x^2, x^3, \ldots$ are simply expressed with respect to Chebyshev polynomials
$$
1=T_0
$$
$$
\begin{aligned}
&x=T_1 \
&x^2=\frac{1}{2}\left(T_0+T_2\right) \
&x^3=\frac{1}{4}\left(3 T_1+T_3\right) \
&x^4=\frac{1}{8}\left(3 T_0+4 T_2+T_4\right)
\end{aligned}
$$

数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|MATH683

最优化代写

数学代写|最优化作业代写优化理论代考|Hermite多项式

考虑一组$(n+1)$点$\left(x_i, f\left(x_i\right)\right)$和$a \leq x_0 \cdots \leq x_n \leq b$。$f$是一个$C^m$类型的函数(函数的连续导数到$m$)和$m=\max \left(m_0, \ldots, m_n\right)$(每个$m_i$都是$m$在$x_i$处的值)。近似于函数$f$的密切多项式是次较低的多项式$P(x)$,这样
$$
\frac{d^k P\left(x_i\right)}{d x^k}=\frac{d^k f\left(x_i\right)}{d x^k} \quad \forall i=0, \ldots, n \quad \text { and } \quad \forall k=0, \ldots, m_i
$$
多项式和函数$f$通过函数的值及其$k$阶导数在任意点$x_i$重合。更一般地说,当一条曲线与另一条曲线在任何一点上接触,并且在这一点上有相同的切线和曲率时,我们就说这条曲线与另一条曲线是密切的

案件 $m_i=1$ 对应Hermite多项式;多项式和函数通过函数的值和一阶导数重合。相应的度的埃尔米特多项式 $(2 n+1)$
$$
H_{2 n+1}(x)=\sum_{i=0}^n f\left(x_i\right) H_{n, i}(x)+\sum_{i=0}^n f^{\prime}\left(x_i\right) \hat{H}{n, i}(x) $$ 用 $H{n, i}(x)=\left[1-2\left(x-x_i\right) L_{n, i}^{\prime}\left(x_i\right)\right] L_{n, i}^2(x) \quad$ 和 $\hat{H}{n, i}(x)=\left(x-x_i\right) L{n, i}^2(x)$ 哪里 $L_{n, i}$ 是 $i$ Th因子 $\left(L_i\right.$ 式(1.3.28))的次拉格朗日多项式的 $n$
有可能表明
$$
f(x)-H_{2 n+1}(x)+\frac{\left(x-x_0\right)^2 \ldots\left(x-x_n\right)^2}{(2 n+2) !} f^{(2 n+2)}(\xi) \quad \text { with } \xi \in[a, b]
$$

如果$f$是$[a, b]$上的$C^{2 n+2}$。为此目的,以下性质是有用的:
$$
\begin{aligned}
&L_{n, i}\left(x_j\right)=0 \quad \text { if } i \neq j \
&L_{n, i}\left(x_i\right)=0
\end{aligned}
$$
因此
$$
\begin{array}{ll}
H_{n, i}\left(x_j\right)=0 & \text { if } i \neq j \
H_{n, i}\left(x_i\right)=1 & \
\hat{H}{n, i}\left(x_j\right)=0 & \text { if } i \neq j \ \hat{H}{n, i}\left(x_i\right)=0 &
\end{array}
$$
诱导多项式和函数及其各自的导数的重合
$$
H_{2 n+1}\left(x_i\right)=f\left(x_i\right) \quad \text { and } H_{2 n+1}^{\prime}\left(x_i\right)=f^{\prime}\left(x_i\right)
$$
得到式(1.3.52)。

数学代写|最优化作业代写优化理论代考|Chebyshev多项式和不规则间隔点

假设变量$x$在$[-1,1]$中变化。在这种情况下,$f(x)$的插值多项式$P_n(x)$被定义为一个单项的和,当$x$接近0时产生最小误差,当$|x|$接近1时产生最大误差。因此,误差不规则地分布在区间$[0,1]$上。在一般情况下,$x \in[a, b]$,如果我们做一个变量的改变,使
$$
t=\frac{2 x-a-b}{b-a}
$$
,我们回到前面的情况$t \in[-1,1]$ .
有趣的是,找到一个函数的级数展开,使错误更好地分布,最大的错误是最小的 鼻窦功能提供了这种优势;他们的价值观定期在$[0, \pi]$上传播。此外,对于$\alpha$的不同值,一般都能得到两个函数$\cos j \alpha$和$\cos k \alpha$加上$j \neq k$的极值。用一系列的数值方法求出了共窦函数的值。实际上,我们可以用$\cos n \alpha$来表示$x=\cos \alpha$。因此切比雪夫多项式$T_i(x)=\cos (i \alpha)$由
$$
T_i(x)=\cos (i \alpha)=2 \cos (\alpha) \cos ((i-1) \alpha)-\cos ((i-2) \alpha), \quad i=0,1, \ldots \quad \text { (1.3.63) }
$$
给出递归式
$$
T_i(x)=2 x T_{i-1}(x)-T_{i-2}(x)
$$
这样,我们得到
$$
\begin{aligned}
T_0(x) &=1 \
T_1(x) &=x \
T_2(x) &=2 x^2-1 \
T_3(x) &=4 x^3-3 x \
T_4(x) &=8 x^4-8 x^2+1 \
\ldots
\end{aligned}
$$
,反过来,单项$1, x, x^2, x^3, \ldots$简单地表示为切比雪夫多项式
$$
1=T_0
$$
$$
\begin{aligned}
&x=T_1 \
&x^2=\frac{1}{2}\left(T_0+T_2\right) \
&x^3=\frac{1}{4}\left(3 T_1+T_3\right) \
&x^4=\frac{1}{8}\left(3 T_0+4 T_2+T_4\right)
\end{aligned}
$$

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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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