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数学分析Mathematical Analysis这些理论通常是在实数和复数及函数的背景下研究的。分析学是从微积分演变而来的，它涉及到分析学的基本概念和技术。分析可以区别于几何学；然而，它可以应用于任何有近似性定义的数学对象空间（拓扑空间）或对象之间的特定距离（公制空间）。
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数学代写|数学分析作业代写MATHEMATICAL ANALYSIS代考|Normed Linear Spaces
Let us examine the function $d: \mathbb{R}^{2} \rightarrow \mathbb{R}$, which assigns to a point $\left(x_{1}, x_{2}\right) \in \mathbb{R}^{2}$ its distance from the origin. Thus $d(x)=\left(x_{1}^{2}+x_{2}^{2}\right)^{1 / 2}$. The function $d$ has the following characteristics:
(1) $d(x) \geq 0$ and $d(x)=0$ if and only if $x=0$.
(2) For a real scalar $a$ and a point $x \in \mathbb{R}^{2}, d(a x)=|a| d(x)$.
(3) For $x, y \in \mathbb{R}^{2}, d(x+y) \leq d(x)+d(y)$.
The abstraction of the function $d$ to an arbitrary vector space yields the definition of a normed linear space. Instead of using the notation $d(x)$, we use the universally accepted notation $|x|$ for the length of a vector $x$, or its distance from the zero vector.
Normed linear spaces are the most common examples of metric spaces. What sets norms apart, still using the function $d$ on $\mathbb{R}^{2}$ as our prototype, is the fact that the distance function between two points in the plane is translation invariant in the sense that if $D: \mathbb{R}^{2} \times \mathbb{R}^{2} \rightarrow \mathbb{R}$ is the function $D(x, y)=\left{\left(x_{1}-y_{1}\right)^{2}+\right.$ $\left.\left(x_{2}-y_{2}\right)^{2}\right}^{1 / 2}$, then $D(x, y)=D(x-a, y-a)$ for all $x, y, a \in \mathbb{R}^{2}$. Equivalently, $D(x, y)=D(x-y, 0)=d(x-y)$. See the definition of a translation later on in this section. This property makes no sense for a general metric space because the underlying set of a metric space is not required to be a vector space.
Definition. A normed linear space is a vector space $\mathrm{X}$ over $\mathbb{K}$ together with a function $|.|: X \rightarrow \mathbb{R}$ such that, for all $x, y \in X$ and all $a \in \mathbb{K}$,
(a) $|x| \geq 0$ and $|x|=0$ if and only if $x=0$,
(b) $|a x|=| a \mid| x |$, and
(c) $|x+y| \leq|x|+|y|$.
数学代写|数学分析作业代写MATHEMATICAL ANALYSIS代考|Convex Hulls and Polytopes
We limit the discussion below to $\mathbb{R}^{n}$, although some of the statements are valid for an arbitrary vector space.
Definition. A convex combination of a finite $\operatorname{set}\left{x_{1}, \ldots, x_{k}\right} \subseteq \mathbb{R}^{n}$ is a point of the form $x=\sum_{i=1}^{k} \lambda_{i} x_{i}$ such that $0 \leq \lambda_{i} \leq 1$ and $\sum_{i=1}^{k} \lambda_{i}=1$.
Theorem 3.6.5. A subset $C \subseteq \mathbb{R}^{n}$ is convex if and only if it contains all convex combinations of points of $C$.
Proof. It is enough to show that if $C$ is convex and $x=\sum_{i=1}^{k} \lambda_{i} x_{i}$ is a convex combination of points $x_{1}, \ldots, x_{k} \in C$, then $x \in C$. The converse is trivial. We use induction on $k$. The statement is true for $k=2$ by the very definition of convexity. Without loss of generality, assume that $\lambda_{1}<1$, and write $x=\lambda_{1} x_{1}+\left(1-\lambda_{1}\right) \sum_{i=2}^{k} \frac{\lambda_{i} x_{i}}{1-\lambda_{1}}$. Now $\sum_{i=2}^{k} \frac{\lambda_{i}}{\left(1-\lambda_{1}\right)}=1$ and $y=\sum_{i=2}^{k} \frac{\lambda_{i} x_{i}}{1-\lambda_{1}} \in C$ by the inductive hypothesis. By the convexity of $C$, $x=\lambda_{1} x_{1}+\left(1-\lambda_{1}\right) y \in C$.
数学分析代写
数学代写|数学分析作业代写 MATHEMATICAL ANALYSIS代 考|Normed Linear Spaces
让我们检查一下函数 $d: \mathbb{R}^{2} \rightarrow \mathbb{R}$, 它分配给一个点 $\left(x_{1}, x_{2}\right) \in \mathbb{R}^{2}$ 它与原点的距离。因此 $d(x)=\left(x_{1}^{2}+x_{2}^{2}\right)^{1 / 2}$. 功能 $d$ 具有以下特点:
(1) $d(x) \geq 0$ 和 $d(x)=0$ 当且仅当 $x=0$.
(2) 对于实标量 $a$ 和一点 $x \in \mathbb{R}^{2}, d(a x)=|a| d(x)$.
(3) 对于 $x, y \in \mathbb{R}^{2}, d(x+y) \leq d(x)+d(y)$.
函数的抽象 $d$ 到任竟向䵣空间产生规范线性空间的定义。而不是使用符号 $d(x)$, 我们使用普遍接受的符号 $|x|$ 对于向量的长度 $x$, 或它与零向荲的距离。
范数线性空间是度量空间最常见的例子。是什么让规范与众不同，仍在使用该功能 $d$ 上 $\mathbb{R}^{2}$ 作为我们的原型, 平面中两点之间的距离函数在某种意义上是平移不变的, 如果 $D: \mathbb{R}^{2} \times \mathbb{R}^{2} \rightarrow \mathbb{R}$ 是函数 $\mathrm{D}(\mathrm{x}, \mathrm{y})=\backslash$ left $\left{\backslash\right.$ left $\left(\mathrm{x}{-}{1}-\mathrm{y}{-}{1} \backslash\right.$ right) $\left{{2}+\backslash\right.$ right. $\$ \$ \backslash$ left. $\backslash$ left $\left(\mathrm{x}{-}{2}-\mathrm{y}{-}{2} \backslash\right.$ right) ${{2} \backslash \operatorname{right}}^{\wedge}{1 / 2}$, 然 后 $D(x, y)=D(x-a, y-a)$ 对所有人 $x, y, a \in \mathbb{R}^{2}$. 等效地,
$D(x, y)=D(x-y, 0)=d(x-y)$. 请参阅本节后面的翻译定义。这个属性对一般度量空间没有意 邓, 因为度疃空间的底层集合不需要是向鲤空间。
定义。范数线性空间是向量空间 $\mathrm{X}$ 超过 $\mathbb{K}$ 连同一个函数 $|.|: X \rightarrow \mathbb{R}$ 这样, 对于所有人 $x, y \in X$ 和所有 $a \in \mathbb{K}$
$(-)|x| \geq 0$ 和 $|x|=0$ 当且仅当 $x=0$,
(b) $|a x|=|a||x|$, 和
(c) $|x+y| \leq|x|+|y|$.
数学代写|数学分析作业代写 MATHEMATICAL ANALYSIS代 考|Convex Hulls and Polytopes
我们将以下讨论限制在 $\mathbb{R}^{n}$, 尽管有些语吕对任意向量空间有效。
定义。一个有限的凸组合 \operatorname{set}\left } { x _ { – } { 1 } , \backslash | \text { dots, } x _ { – } { k } \backslash \text { right } } \backslash \text { subseteq } \backslash \text { mathbb } { R } } ^ { \wedge } { n } 是形式的一个点 $x=\sum_{i=1}^{k} \lambda_{i} x_{i}$ 这样 $0 \leq \lambda_{i} \leq 1$ 和 $\sum_{i=1}^{k} \lambda_{i}=1$.
定理 3.6.5。一个子集 $C \subseteq \mathbb{R}^{n}$ 是凸的当且仅当它包含所有点的凸组合 $C$.
证明。足以证明如果 $C$ 是凸的并且 $x=\sum_{i=1}^{k} \lambda_{i} x_{i}$ 是点的凸组合 $x_{1}, \ldots, x_{k} \in C$, 然后 $x \in C$. 反过来 是微不足道的。我们使用归纳法 $k$. 该陈述适用于 $k=2$ 根据凸性的定义。不失一般性, 假设 $\lambda_{1}<1$, 和写 $x=\lambda_{1} x_{1}+\left(1-\lambda_{1}\right) \sum_{i=2}^{k} \frac{\lambda_{i} x_{i}}{1-\lambda_{1}}$. 现在 $\sum_{i=2}^{k} \frac{\lambda_{i}}{\left(1-\lambda_{1}\right)}=1$ 和 $y=\sum_{i=2}^{k} \frac{\lambda_{i} x_{i}}{1-\lambda_{1}} \in C$ 由归纳假设。通过 凸性 $C, x=\lambda_{1} x_{1}+\left(1-\lambda_{1}\right) y \in C$.
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。