数学代写|遍历理论代考Ergodic theory代考|MATH6200 Concepts from Graph Theory

如果你也在 怎样代写遍历理论Ergodic theory MATH6200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。遍历理论Ergodic theory(希腊语:ἔργον ergon “工作”,ὁδός hodos “方式”)是数学的一个分支,研究确定性动态系统的统计特性;它是遍历性的研究。在这里,统计属性是指通过各种函数沿动态系统轨迹的时间平均值的行为来表达的属性。确定性动态系统的概念假定决定动态的方程不包含任何随机扰动、噪声等。因此,我们所关注的统计数据是动力学的属性。

遍历理论Ergodic theory的一个核心问题是当一个动态系统被允许长期运行时的行为。这个方向的第一个结果是Poincaré递归定理,它声称相空间的任何子集中的几乎所有的点最终都会重访这个集合。庞加莱递归定理成立的系统是保守系统;因此所有的遍历系统都是保守的。更精确的信息由各种遍历定理提供,这些定理断言,在某些条件下,一个函数沿轨迹的时间平均值几乎到处存在,并与空间平均值有关。两个最重要的定理是Birkhoff (1931)和von Neumann的定理,它们断言沿每条轨迹的时间平均存在。对于特殊类别的遍历系统来说,这个时间平均数对几乎所有的初始点都是一样的:从统计学上讲,进化了很长时间的系统会 “忘记 “其初始状态。更强的属性,如混合和等分,也被广泛研究。

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数学代写|遍历理论代考Ergodic theory代考|MATH6200 Concepts from Graph Theory

数学代写|遍历理论代考Ergodic theory代考|Concepts from Graph Theory

We now review the notions of a simple directed graph and of a finite rooted tree that will be used in the proof of Theorem 6.10. Since the only purpose of such notions is to make the statements and proofs precise, and we will not use any nontrivial facts from graph theory, we adopt here a simplified approach to define relevant concepts as quickly as possible (compare [BJG09]).

A simple directed graph $\mathscr{G}=(\mathscr{V}(\mathscr{G}), \mathscr{E}(\mathscr{G}))$ is made up from a set of vertices $\mathscr{V}(\mathscr{G})$ and a set of directed edges
$$
\mathscr{E}(\mathscr{G}) \subseteq \mathscr{V}(\mathscr{G}) \times \mathscr{V}(\mathscr{G}) \backslash{(v, v) \mid v \in \mathscr{V}(\mathscr{G})}
$$
A simple directed graph $\mathscr{G}$ is finite if card $\mathscr{V}(\mathscr{G})<+\infty$. Two vertices $v, w \in \mathscr{V}(\mathscr{G})$ are connected by a directed edge $(v, w)$ if $(v, w) \in \mathscr{E}(\mathscr{G})$. If $e=(v, w) \in \mathscr{E}(\mathscr{G})$, then we call $v$ the initial vertex of $e$, denoted by $i(e)$, and $w$ the terminal vertex of $e$, denoted by $t(e)$. The indegree of a vertex $v \in \mathscr{V}(\mathscr{G})$ is $d^{-}(v)=\operatorname{card}{w \in \mathscr{V}(\mathscr{G}) \mid(w, v) \in$ $\mathscr{E}(\mathscr{G})}$, and the outdegree of $v$ is $d^{+}(v)=\operatorname{card}{w \in \mathscr{V}(\mathscr{G}) \mid(v, w) \in \mathscr{E}(\mathscr{G})}$. A path from a vertex $v \in \mathscr{V}(\mathscr{G})$ to a vertex $w \in \mathscr{V}(\mathscr{G})$ is a finite sequence of vertices $v=v_0, v_1, v_2, \ldots, v_{n-1}, v_n=w$ such that $\left(v_i, v_{i+1}\right) \in \mathscr{E}(\mathscr{G})$ for each $i \in{0,1, \ldots, n-1}$. The length of such a path is $n$. The distance from $v$ to $w$ is the minimal length of all paths from $v$ to $w$. By convention, the distance from $v$ to $v$ is 0 , and if there is no path from $v$ to $w$ for $v \neq w$, then the distance from $v$ to $w$ is $\infty$. If the distance of $v$ to $w$ is $n \in \mathbb{N}_0$, then we say that $w$ is at a distance $n$ from $v$.

A finite simple directed graph $\mathscr{T}$ is a finite rooted tree if there exists a vertex $r \in \mathscr{V}(\mathscr{T})$ such that for each vertex $v \in \mathscr{V}(\mathscr{T}) \backslash{r}$ there exists a unique path from $r$ to $v$. We call such a simple directed graph a finite rooted tree with root $r$, and $r$ the root of $\mathscr{T}$. Note that a finite rooted tree has a unique root. A vertex $v$ of a finite rooted tree $\mathscr{T}$ is called a leaf $($ of $\mathscr{T})$ if $d^{+}(v)=0$. If $(v, w) \in \mathscr{E}(\mathscr{T})$, then $w$ is said to be a child of $v$.

数学代写|遍历理论代考Ergodic theory代考|Proof of Theorem 6.1

We split Theorem $6.1$ into three parts and prove each one separately here.
Theorem 6.10 An expanding Thurston map $f: S^2 \rightarrow S^2$ with no periodic critical points is asymptotically h-expansive.

Proof We need to show $h^*(f)=0$. By (3.16), it suffices to prove that $f^i$ is asymptotically $h$-expansive for some $i \in \mathbb{N}$. Note that by (2.2), $f^i$ has no periodic critical points for each $i \in \mathbb{N}$ if $f$ does not. Thus by Lemma 2.17, we can assume, without loss of generality, that there exists a Jordan curve $\mathscr{C} \subseteq S^2$ containing post $f$ such that $f(\mathscr{C}) \subseteq \mathscr{C}$, and no 1-tile joins opposite sides of $\mathscr{C}$. We consider the cell decompositions of $S^2$ induced by $f$ and $\mathscr{C}$ in this proof.

Recall that $\mathbf{W}^i$ defined in (2.6) denotes the set of all $i$-flowers $W^i(p), p \in \mathbf{V}^i$, for each $i \in \mathbb{N}_0$.

Since $f$ is expanding, it is easy to see from Lemma 2.13, Proposition 2.6, and the Lebesgue Number Lemma ([Mu00, Lemma 27.5]) that $\left{\mathbf{W}^i\right}_{i \in \mathbb{N}0}$ forms a refining sequence of open covers of $S^2$ (see Definition 3.1). Thus it suffices to prove that $$ h^*(f)=\lim {m \rightarrow+\infty} \lim {l \rightarrow+\infty} \lim {n \rightarrow+\infty} \frac{1}{n} H\left(\bigvee_{i=0}^{n-1} f^{-i}\left(\mathbf{W}^l\right) \mid \bigvee_{j=0}^{n-1} f^{-j}\left(\mathbf{W}^m\right)\right)=0 .
$$

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遍历理论代考

数学代写遍历理论代考Ergodic theory 代考|Concepts from Graph Theory


我们现在回顾一下将用于证明定理 $6.10$ 的简单有向图和有限根树的概念。由于这些概念的唯一目的是使陈 述和证明精确, 并且我们不会使用图论中的任何重要事实, 因此我们在这里采用简化的方法来尽快定义相关 概念 (比较 [BJG09])。
一个简单的有向图 $\mathscr{G}=(\mathscr{V}(\mathscr{G}), \mathscr{E}(\mathscr{G}))$ 由一组顶点组成 $\mathscr{V}(\mathscr{G})$ 和一组有向边
$$
\mathscr{E}(\mathscr{G}) \subseteq \mathscr{V}(\mathscr{G}) \times \mathscr{V}(\mathscr{G}) \backslash(v, v) \mid v \in \mathscr{V}(\mathscr{G})
$$
一个简单的有向图 $\mathscr{G}$ 是有限的如果卡 $\mathscr{V}(\mathscr{G})<+\infty$. 两个顶点 $v, w \in \mathscr{V}(\mathscr{G})$ 由有向边连接 $(v, w)$ 如果 $(v, w) \in \mathscr{E}(\mathscr{G})$. 如果 $e=(v, w) \in \mathscr{E}(\mathscr{G})$, 然后我们称 $v$ 的初始顶点 $e$, 表示为 $i(e)$, 和 $w$ 的终端顶点 $e$, 表示为 $t(e)$. 顶点的入度 $v \in \mathscr{V}(\mathscr{G})$ 是 $d^{-}(v)=\operatorname{card} w \in \mathscr{V}(\mathscr{G}) \mid(w, v) \in \$ \$ \mathscr{E}(\mathscr{G})$, 以及出度 $v$ 是 $d^{+}(v)=\operatorname{card} w \in \mathscr{V}(\mathscr{G}) \mid(v, w) \in \mathscr{E}(\mathscr{G})$. 从一个顶点开始的路径 $v \in \mathscr{V}(\mathscr{G})$ 到一个顶点 $w \in \mathscr{V}(\mathscr{G})$ 是一个有限的顶点序列 $v=v_0, v_1, v_2, \ldots, v_{n-1}, v_n=w$ 这样 $\left(v_i, v_{i+1}\right) \in \mathscr{E}(\mathscr{G})$ 每个 $i \in 0,1, \ldots, n-1$. 这样一条路径的长度是 $n$. 的距离 $v$ 至 $w$ 是所有路径的最小长度 $v$ 至 $w$. 按照惯例, 距离 $v$ 至 $v$ 是 0 , 如果没有路径从 $v$ 至 $w$ 为了 $v \neq w$, 那么距离 $v$ 至 $w$ 是 $\infty$. 如果距离 $v$ 至 $w$ 是 $n \in \mathbb{N}0$, 那么我们说 $w$ 在远处 $n$ 从 $v$. 一个有限的简单有向图 $\mathscr{T}$ 是有限根树, 如果存在一个顶点 $r \in \mathscr{V}(\mathscr{T})$ 这样对于每个顶点 $v \in \mathscr{V}(\mathscr{T}) \backslash r$ 存在 一条唯一的路径 $r$ 至 $v$. 我们称这样一个简单的有向图为有根的有限根树 $r$, 和 $r$ 的根源 $\mathscr{T}$. 请注意, 有限根树 具有唯一的根。一个顶点 $v$ 有限根树的 $\mathscr{T}$ 被称为一片叶子 $($ 的 $\mathscr{T})$ 如果 $d^{+}(v)=0$. 如果 $(v, w) \in \mathscr{E}(\mathscr{T})$, 然后 $w$ 据说是的孩子 $v$.

数学代写遍历理论代考Ergodic theory 代考|Proof of Theorem $6.1$

我们分裂定理6.1分成三部分, 在这里分别证明每一部分。 定理 6.10一个扩展的 Thurston 映射 $f: S^2 \rightarrow S^2$ 没有周期性临界点的是渐近 h-膨胀的。 证明 我们需要证明 $h^(f)=0$. 由 (3.16) 足以证明 $f^i$ 渐进地 $h$-对一些人来说很膨胀 $i \in \mathbb{N}$. 请注意, 通过 (2.2), $f^i$ 每个都没有周期性的临界点 $i \in \mathbb{N}$ 如果 $f$ 才不是。因此, 根据引理 $2.17$, 我们可以在不失一般性的 情况下假设存在 Jordan 曲线 $\mathscr{C} \subseteq S^2$ 包含帖子 $f$ 这样 $f(\mathscr{C}) \subseteq \mathscr{C}$, 并且没有 1-tile 连接 $\mathscr{C}$. 我们考虑细胞 分解 $S^2$ 由…介绍 $f$ 和 $\mathscr{C}$ 在这个证明中。 回顾 $\mathbf{W}^i(2.6)$ 中定义的表示所有 $i$-花奔 $W^i(p), p \in \mathbf{V}^i$, 对于每个 $i \in \mathbb{N}_0$. 自从 $f$ 正在扩展, 由引理 2.13、命题 $2.6$ 和勒贝格数引理 ([Mu00, Lemma 27.5]) 易知 $\backslash \operatorname{left}\left{\backslash \operatorname{mathbf}{\mathrm{W}}^{\wedge} \backslash \backslash r i g h t\right}{-}{i \backslash$ in $\backslash \operatorname{mathbb}{\mathrm{N}} 0}$ 形成开盖的精炼序列 $S^2$ (见定义 $3.1$ ) 。这样就足以证明 $$ h^(f)=\lim m \rightarrow+\infty \lim l \rightarrow+\infty \lim n \rightarrow+\infty \frac{1}{n} H\left(\bigvee_{i=0}^{n-1} f^{-i}\left(\mathbf{W}^l\right) \mid \bigvee_{j=0}^{n-1} f^{-j}\left(\mathbf{W}^m\right)\right)=0
$$

数学代写|遍历理论代考Ergodic theory代考

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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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