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数学代写|线性代数代写Linear algebra代考|Nonhomogeneous Equations
The general solution of the nonhomogeneous difference equation
$$
y_{k+n}+a_1 y_{k+n-1}+\cdots+a_{n-1} y_{k+1}+a_n y_k=z_k \quad \text { for all } k
$$
can be written as one particular solution of (11) plus an arbitrary linear combination of a fundamental set of solutions of the corresponding homogeneous equation (10). This fact is analogous to the result in Section $1.5$ showing that the solution sets of $A \mathbf{x}=\mathbf{b}$ and $A \mathbf{x}=\mathbf{0}$ are parallel. Both results have the same explanation: The mapping $\mathbf{x} \mapsto A \mathbf{x}$ is linear, and the mapping that transforms the signal $\left{y_k\right}$ into the signal $\left{z_k\right}$ in (11) is linear. See Exercise $35 .$
EXAMPLE 6 Verify that the signal $y_k=k^2$ satisfies the difference equation
$$
y_{k+2}-4 y_{k+1}+3 y_k=-4 k \quad \text { for all } k
$$
Then find a description of all solutions of this equation.
SOLUTION Substitute $k^2$ for $y_k$ on the left side of (12):
$$
\begin{aligned}
(k+2)^2-4 &(k+1)^2+3 k^2 \
&=\left(k^2+4 k+4\right)-4\left(k^2+2 k+1\right)+3 k^2 \
&=-4 k
\end{aligned}
$$
So $k^2$ is indeed a solution of (12). The next step is to solve the homogeneous equation
$$
y_{k+2}-4 y_{k+1}+3 y_k=0
$$
The auxiliary equation is
$$
r^2-4 r+3=(r-1)(r-3)=0
$$
The roots are $r=1,3$. So two solutions of the homogeneous difference equation are $1^k$ and $3^k$. They are obviously not multiples of each other, so they are linearly independent signals. By Theorem 17, the solution space is two-dimensional, so $3^k$ and $1^k$ form a basis for the set of solutions of equation (13). Translating that set by a particular solution of the nonhomogeneous equation (12), we obtain the general solution of (12):
$$
k^2+c_1 1^k+c_2 3^k, \quad \text { or } \quad k^2+c_1+c_2 3^k
$$
Figure 4 gives a geometric visualization of the two solution sets. Each point in the figure corresponds to one signal in $\mathrm{S}$.
数学代写|线性代数代写Linear algebra代考|Reduction to Systems of First-Order Equations
A modern way to study a homogeneous $n$ th-order linear difference equation is to replace it by an equivalent system of first-order difference equations, written in the form
$$
\mathbf{x}{k+1}=A \mathbf{x}_k \quad \text { for all } k $$ where the vectors $\mathbf{x}_k$ are in $\mathbb{R}^n$ and $A$ is an $n \times n$ matrix. A simple example of such a (vector-valued) difference equation was already studied in Section 1.10. Further examples will be covered in Sections $4.9$ and 5.6. EXAMPLE 7 Write the following difference equation as a first-order system: $$ y{k+3}-2 y_{k+2}-5 y_{k+1}+6 y_k=0 \quad \text { for all } k
$$
SOLUTION For each $k$, set
$$
\mathbf{x}k=\left[\begin{array}{l} y_k \ y{k+1} \
y_{k+2}
\end{array}\right]
$$
The difference equation says that $y_{k+3}=-6 y_k+5 y_{k+1}+2 y_{k+2}$, so
$$
\mathbf{x}{k+1}=\left[\begin{array}{l} y{k+1} \
y_{k+2} \
y_{k+3}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}
0+y_{k+1}+0 \
0+0+y_{k+2} \
-6 y_k+5 y_{k+1}+2 y_{k+2}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{rrr}
0 & 1 & 0 \
0 & 0 & 1 \
-6 & 5 & 2
\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}
y_k \
y_{k+1} \
y_{k+2}
\end{array}\right]
$$
That is,
$$
\mathbf{x}{k+1}=A \mathbf{x}_k \quad \text { for all } k, \quad \text { where } \quad A=\left[\begin{array}{rrr} 0 & 1 & 0 \ 0 & 0 & 1 \ -6 & 5 & 2 \end{array}\right] $$ In general, the equation $$ y{k+n}+a_1 y_{k+n-1}+\cdots+a_{n-1} y_{k+1}+a_n y_k=0 \quad \text { for all } k
$$
can be rewritten as $\mathbf{x}{k+1}=A \mathbf{x}_k$ for all $k$, where $$ \mathbf{x}_k=\left[\begin{array}{c} y_k \ y{k+1} \
\vdots \
y_{k+n-1}
\end{array}\right], \quad A=\left[\begin{array}{ccccc}
0 & 1 & 0 & \cdots & 0 \
0 & 0 & 1 & & 0 \
\vdots & & & \ddots & \vdots \
0 & 0 & 0 & & 1 \
-a_n & -a_{n-1} & -a_{n-2} & \cdots & -a_1
\end{array}\right]
$$
线性代数代写
数学代写|线性代数代写线性代数代考|非齐次方程
非齐次差分方程
$$
y_{k+n}+a_1 y_{k+n-1}+\cdots+a_{n-1} y_{k+1}+a_n y_k=z_k \quad \text { for all } k
$$
的通解可以写成(11)的一个特解加上相应齐次方程(10)的基本解的任意线性组合。这一事实类似于$1.5$节中的结果,该结果显示$A \mathbf{x}=\mathbf{b}$和$A \mathbf{x}=\mathbf{0}$的解集是并行的。两个结果都有相同的解释:映射$\mathbf{x} \mapsto A \mathbf{x}$是线性的,将信号$\left{y_k\right}$转换为(11)中的信号$\left{z_k\right}$的映射是线性的。参见练习$35 .$
EXAMPLE 6验证信号$y_k=k^2$满足差分方程
$$
y_{k+2}-4 y_{k+1}+3 y_k=-4 k \quad \text { for all } k
$$
然后找到该方程所有解的描述。
SOLUTION将$y_k$替换为(12)左边的$k^2$:
$$
\begin{aligned}
(k+2)^2-4 &(k+1)^2+3 k^2 \
&=\left(k^2+4 k+4\right)-4\left(k^2+2 k+1\right)+3 k^2 \
&=-4 k
\end{aligned}
$$
所以$k^2$确实是(12)的一个解。下一步是解齐次方程
$$
y_{k+2}-4 y_{k+1}+3 y_k=0
$$
辅助方程
$$
r^2-4 r+3=(r-1)(r-3)=0
$$
根是$r=1,3$。齐次差分方程的两个解是$1^k$和$3^k$。它们显然不是彼此的倍数,所以它们是线性无关的信号。根据定理17,解空间是二维的,因此$3^k$和$1^k$构成了方程(13)解集的一组基。将该集合转换为非齐次方程(12)的特解,我们得到(12)的通解:
$$
k^2+c_1 1^k+c_2 3^k, \quad \text { or } \quad k^2+c_1+c_2 3^k
$$
图4给出了两个解集的几何可视化。图中的每个点对应$\mathrm{S}$中的一个信号
数学代写|线性代数代写线性代数代考|还原到一阶方程组
一种研究齐次的现代方法 $n$ 一阶线性差分方程是用一个等价的一阶差分方程组来代替它,它的形式是
$$
\mathbf{x}{k+1}=A \mathbf{x}_k \quad \text { for all } k $$ 这里的向量 $\mathbf{x}_k$ 都在 $\mathbb{R}^n$ 和 $A$ 是一个 $n \times n$ 矩阵。这种(向量值)差分方程的一个简单例子已经在1.10节中研究过了。更多的例子将在小节中介绍 $4.9$ 5.6。将以下差分方程写成一阶方程组: $$ y{k+3}-2 y_{k+2}-5 y_{k+1}+6 y_k=0 \quad \text { for all } k
$$
SOLUTION For each $k$,设置
$$
\mathbf{x}k=\left[\begin{array}{l} y_k \ y{k+1} \
y_{k+2}
\end{array}\right]
$$差值方程是这样说的 $y_{k+3}=-6 y_k+5 y_{k+1}+2 y_{k+2}$,所以
$$
\mathbf{x}{k+1}=\left[\begin{array}{l} y{k+1} \
y_{k+2} \
y_{k+3}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}
0+y_{k+1}+0 \
0+0+y_{k+2} \
-6 y_k+5 y_{k+1}+2 y_{k+2}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{rrr}
0 & 1 & 0 \
0 & 0 & 1 \
-6 & 5 & 2
\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}
y_k \
y_{k+1} \
y_{k+2}
\end{array}\right]
$$
即
$$
\mathbf{x}{k+1}=A \mathbf{x}_k \quad \text { for all } k, \quad \text { where } \quad A=\left[\begin{array}{rrr} 0 & 1 & 0 \ 0 & 0 & 1 \ -6 & 5 & 2 \end{array}\right] $$ 一般来说,这个方程 $$ y{k+n}+a_1 y_{k+n-1}+\cdots+a_{n-1} y_{k+1}+a_n y_k=0 \quad \text { for all } k
$$
可以改写为 $\mathbf{x}{k+1}=A \mathbf{x}_k$ 为所有人 $k$,其中 $$ \mathbf{x}_k=\left[\begin{array}{c} y_k \ y{k+1} \
\vdots \
y_{k+n-1}
\end{array}\right], \quad A=\left[\begin{array}{ccccc}
0 & 1 & 0 & \cdots & 0 \
0 & 0 & 1 & & 0 \
\vdots & & & \ddots & \vdots \
0 & 0 & 0 & & 1 \
-a_n & -a_{n-1} & -a_{n-2} & \cdots & -a_1
\end{array}\right]
$$
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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。