如果你也在 怎样代写非线性偏微分方程Nonlinear Partial Differential Equation MATD46这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。非线性偏微分方程Nonlinear Partial Differential Equation和非线性偏微分方程之间的区别通常是根据定义偏微分方程本身的算子的特性来进行的。
非线性偏微分方程Nonlinear Partial Differential Equation在数学和物理学中，非线性偏微分方程是一个带有非线性项的偏微分方程。它们描述了许多不同的物理系统，从引力到流体动力学，并在数学中被用来解决诸如Poincaré猜想和Calabi猜想的问题。它们是很难研究的：几乎不存在适用于所有此类方程的一般技术，通常每个单独的方程都必须作为一个单独的问题来研究。
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数学代写|非线性偏微分方程代写Nonlinear Partial Differential Equation代考|Exact Solutions
One of the main goals of deriving compatible equations is to use them to construct exact solutions of a given PDE. As cubic source terms appear to be special we will focus on these and consider PDEs of the form
$$
u_t=u_{x x}+q_1 u^3+q_2 u
$$
where $q_1$ and $q_2$ are constant. This PDE is know as the Newel-Whitehead-Segel equation and was introduced by Newel and Whitehead [40] and Segel [41] to model various phenomena in fluid mechanics.
As cubic source terms arose in two places in our study, we consider each separately. We first consider (2.168). Here we will set $a=0, b=-3 k$ and $c=0$, where $k$ is constant, and for convenience we choose $p=3$. In this case, (2.168) becomes
$$
\begin{aligned}
u_t+3 u u_x &=-3 u^3-3 k u, \
u_t &=u_{x x}-2 u^3-2 k u .
\end{aligned}
$$
Eliminating $u_t$ in (2.202) gives
$$
u_{x x}+3 u u_x+u^3+k u=0
$$
which involves the second member of the Riccati hierarchy. Under the substitution $u=S_x / S$, (2.203) becomes
$$
S_{x x x}+k S_x=0
$$
数学代写|非线性偏微分方程代写Nonlinear Partial Differential Equation代考|Exact Solutions
The solution of (2.204) differs depending on the sign of $k$ and is given as:
$$
\begin{array}{ll}
S(t)=s_2(t) e^{\omega x}+s_1(t) e^{-\omega x}+s_0(t) \quad\left(k=-\omega^2\right), & \text { (2.205a) } \
S(t)=s_2(t) x^2+s_1(t) x+s_0(t)(k=0), & (2.205 \mathrm{~b}) \
S(t)=s_2(t) \sin (\omega x)+s_1(t) \cos (\omega x)+s_0(t) \quad\left(k=\omega^2\right),
\end{array}
$$
where $s_1, s_2$ and $s_3$ are arbitrary functions of integration. Substitution of any of these into (2.202a) leads to the following ODEs for $s_1, s_2$ and $s_3$ :
$\begin{aligned} s_1 s_2^{\prime}-s_2 s_1^{\prime} &=0, \ s_2 s_0^{\prime}-s_0 s_2^{\prime}-3 k s_0 s_2 &=0, \end{aligned}$
for $k \neq 0$ and
$$
\begin{array}{r}
s_1 s_2^{\prime}-s_2 s_1^{\prime}=0, \
s_2 s_0^{\prime}-s_0 s_2^{\prime}-6 s_2^2=0,
\end{array}
$$
for $k=0$. These are easily solved, giving
$$
\begin{aligned}
&S(t)=\left(c_1 e^{\omega x}+c_2 e^{-\omega x}+c_3 e^{-3 \omega^2 t}\right) s(t) \quad\left(k=-\omega^2\right), \
&S(t)=\left(c_1\left(x^2+6 t\right)+c_2 x+c_3\right) s(t)(k=0), \
&S(t)=\left(c_1 \sin (\omega x)+c_2 \cos (\omega x)+c_3 e^{3 \omega^2 t}\right) s(t) \quad\left(k=\omega^2\right),
\end{aligned}
$$
where $c_1-c_3$ are constant and via $u=S_x / S$ gives the exact solutions
$$
\begin{aligned}
u &=\frac{\omega\left(c_1 e^{\omega x}-c_2 e^{-\omega x}\right)}{c_1 e^{\omega x}+c_2 e^{-\omega x}+c_3 e^{-3 \omega^2 t}} \quad\left(k=-\omega^2\right) \
u &=\frac{2 c_1 x+c_2}{c_1\left(x^2+6 t\right)+c_2 x+c_3} \quad(k=0) \
u &=\frac{\omega\left(c_1 \cos (\omega x)-c_2 \sin (\omega x)\right)}{c_1 \cos (\omega x)+c_2 \sin (\omega x)+c_3 e^{3 \omega^2 t}} \quad\left(k=\omega^2\right)
\end{aligned}
$$
非线性偏微分方程代写
数学代写|非线性偏微分方程代写Nonlinear Partial Differential Equation代考|Exact Solutions
推导兼穼方程的主要目标之一是使用它们来构造给定 PDE 的精确解。由于三次源顶似平很特殊, 我们将重 点关注这些并考虑以下形式的 PDE
$$
u_t=u_{x x}+q_1 u^3+q_2 u
$$
在哪里 $q_1$ 和 $q_2$ 是恒定的。该 PDE 被称为 Newel-Whitehead-Segel 方程, 由 Newel 和 Whitehead [40] 和 Segel [41] 引入, 用于模拟流体力学中的各种现象。
由于在涐们的研究中出现了两个地方的三次源项, 我们分别考虑每一个。我们首先考虑 (2.168)。这里我 们将设置 $a=0, b=-3 k$ 和 $c=0$, 在哪里 $k$ 是恒定的, 为了方便涐们选择 $p=3$. 在这种情况下, (2.168) 变为
$$
u_t+3 u u_x=-3 u^3-3 k u, u_t=u_{x x}-2 u^3-2 k u
$$
消除 $u_t$ 在 (2.202) 中给出
$$
u_{x x}+3 u u_x+u^3+k u=0
$$
这涉及 Riccati 层次结构的第二个成员。换人下 $u=S_x / S,(2.203)$ 变为
$$
S_{x x x}+k S_x=0
$$
数学代写|非线性偏微分方程代写 Nonlinear Partial Differential Equation代考|Exact Solutions
(2.204) 的解因 $k$ 并给出为:
$$
S(t)=s_2(t) e^{\omega x}+s_1(t) e^{-\omega x}+s_0(t) \quad\left(k=-\omega^2\right), \quad(2.205 \mathrm{a}) S(t)=s_2(t) x^2+s_1(t) x+s_0(t)(k
$$
在哪里 $s_1, s_2$ 和 $s_3$ 是积分的任意函数。将其中任何一个代入 $(2.202 \mathrm{a})$ 会导致以下 $\mathrm{ODE} s_1, s_2$ 和 $s_3$ : $s_1 s_2^{\prime}-s_2 s_1^{\prime}=0, s_2 s_0^{\prime}-s_0 s_2^{\prime}-3 k s_0 s_2=0$, 为了 $k \neq 0$ 和
$$
s_1 s_2^{\prime}-s_2 s_1^{\prime}=0, s_2 s_0^{\prime}-s_0 s_2^{\prime}-6 s_2^2=0,
$$
为了 $k=0$. 这些很穼易解决, 给
$$
S(t)=\left(c_1 e^{\omega x}+c_2 e^{-\omega x}+c_3 e^{-3 \omega^2 t}\right) s(t) \quad\left(k=-\omega^2\right), \quad S(t)=\left(c_1\left(x^2+6 t\right)+c_2 x+c_3\right) s(t)
$$
在哪里 $c_1-c_3$ 是恒定的并且通过 $u=S_x / S_{\text {给出确切的解决方案 }}$
$$
u=\frac{\omega\left(c_1 e^{\omega x}-c_2 e^{-\omega x}\right)}{c_1 e^{\omega x}+c_2 e^{-\omega x}+c_3 e^{-3 \omega^2 t}} \quad\left(k=-\omega^2\right) u \quad u \quad=\frac{2 c_1 x+c_2}{c_1\left(x^2+6 t\right)+c_2 x+c_3} \quad(k=0) u=\frac{\omega}{c_1 c c}
$$
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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。