如果你也在 怎样代写数值分析Numerical analysis MATH2722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。数值分析Numerical analysis是数学的一个分支，使用数字近似法解决连续问题。它涉及到设计能给出近似但精确的数字解决方案的方法，这在精确解决方案不可能或计算成本过高的情况下很有用。
数值分析Numerical analysis是研究使用数值近似的算法（相对于符号操作）来解决数学分析的问题（区别于离散数学）。它是研究试图寻找问题的近似解而不是精确解的数值方法。数值分析在工程和物理科学的所有领域都有应用，在21世纪还包括生命科学和社会科学、医学、商业甚至艺术领域。目前计算能力的增长使得更复杂的数值分析的使用成为可能，在科学和工程中提供详细和现实的数学模型。数值分析的例子包括：天体力学中的常微分方程（预测行星、恒星和星系的运动），数据分析中的数值线性代数，以及用于模拟医学和生物学中活细胞的随机微分方程和马尔科夫链。
数值分析Numerical analysis代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。 最高质量的数值分析Numerical analysis作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此数值分析Numerical analysis作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
海外留学生论文代写;英美Essay代写佼佼者!
EssayTA™有超过2000+名英美本地论文代写导师, 覆盖所有的专业和学科, 每位论文代写导师超过10,000小时的学术Essay代写经验, 并具有Master或PhD以上学位.
EssayTA™在线essay代写、散文、论文代写,3分钟下单,匹配您专业相关写作导师,为您的留学生涯助力！
我们拥有来自全球顶级写手的帮助,我们秉承：责任、能力、时间,为每个留学生提供优质代写服务
论文代写只需三步, 随时查看和管理您的论文进度, 在线与导师直接沟通论文细节, 在线提出修改要求. EssayTA™支持Paypal, Visa Card, Master Card, 虚拟币USDT, 信用卡, 支付宝, 微信支付等所有付款方式.
数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|Iteration of Functions
Iteration, meaning repeated application of a function, can be viewed as a discrete dynamical system in which the continuous time variable has been “quantized” to assume integer values. Even iterating a very simple quadratic scalar function can lead to an amazing variety of dynamical phenomena, including multiply-periodic solutions and genuine chaos. Nonlinear iterative systems arise not just in mathematics, but also underlie the growth and decay of biological populations, predator-prey interactions, spread of communicable diseases such as Aids, and host of other natural phenomena. Moreover, many numerical solution methods – for systems of algebraic equations, ordinary differential equations, partial differential equations, and so on – rely on iteration, and so the theory underlies the analysis of convergence and efficiency of such numerical approximation schemes.
In general, an iterative system has the form
$$
\mathbf{u}^{(k+1)}=\mathbf{g}\left(\mathbf{u}^{(k)}\right),
$$
where $\mathbf{g}: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^n$ is a real vector-valued function. (One can similarly treat iteration of complex-valued functions $\mathbf{g}: \mathbb{C}^n \rightarrow \mathbb{C}^n$, but, for simplicity, we only deal with real systems here.) A solution is a discrete collection of points ${ }^{\dagger} \mathbf{u}^{(k)} \in \mathbb{R}^n$, in which the index $k=$ $0,1,2,3, \ldots$ takes on non-negative integer values.
Once we specify the initial iterate,
$$
\mathbf{u}^{(0)}=\mathbf{c},
$$
then the resulting solution to the discrete dynamical system (2.1) is easily computed:
$$
\mathbf{u}^{(1)}=\mathbf{g}\left(\mathbf{u}^{(0)}\right)=\mathbf{g}(\mathbf{c}), \quad \mathbf{u}^{(2)}=\mathbf{g}\left(\mathbf{u}^{(1)}\right)=\mathbf{g}(\mathbf{g}(\mathbf{c})), \quad \mathbf{u}^{(3)}=\mathbf{g}\left(\mathbf{u}^{(2)}\right)=\mathbf{g}(\mathbf{g}(\mathbf{g}(\mathbf{c}))), \quad \ldots
$$
and so on. Thus, unlike continuous dynamical systems, the existence and uniqueness of solutions is not an issue. As long as each successive iterate $\mathbf{u}^{(k)}$ lies in the domain of definition of $\mathbf{g}$ one merely repeats the process to produce the solution,
$$
\mathbf{u}^{(k)}=\overbrace{\mathbf{g} \circ \cdots \circ \mathbf{g}}^{k \text { times }}(\mathbf{c}), \quad k=0,1,2, \ldots,
$$
which is obtained by composing the function $\mathbf{g}$ with itself a total of $k$ times. In other words, the solution to a discrete dynamical system corresponds to repeatedly pushing the $\mathbf{g}$ key on your calculator. For example, entering 0 and then repeatedly hitting the cos key corresponds to solving the iterative system
$$
u^{(k+1)}=\cos u^{(k)}, \quad u^{(0)}=0
$$
数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|Numerical Solution of Equations
Solving nonlinear equations and systems of equations is, of course, a problem of utmost importance in mathematics and its manifold applications. We begin by studying the scalar case. Thus, we are given a real-valued function $f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$, and seek its roots, i.e., the real solution(s) to the scalar equation
$$
f(u)=0 .
$$
Here are some prototypical examples:
(a) Find the roots of the quintic polynomial equation
$$
u^5+u+1=0 .
$$
Graphing the left hand side of the equation, as in Figure 2.8, convinces us that there is just one real root, lying somewhere between $-1$ and $-.5$. While there are explicit algebraic formulas for the roots of quadratic, cubic, and quartic polynomials, a famous theorem ${ }^{\dagger}$ due to the Norwegian mathematician Nils Henrik Abel in the early 1800’s states that there is no such formula for generic fifth order polynomial equations.
(b) Any fixed point equation $u=g(u)$ has the form (2.28) where $f(u)=u-g(u)$. For example, the trigonometric Kepler equation
$$
u-\epsilon \sin u=m
$$
arises in the study of planetary motion, cf. Example 2.7. Here $\epsilon, m$ are fixed constants, and we seek a corresponding solution $u$.
(c) Suppose we are given chemical compounds $A, B, C$ that react to produce a fourth compound $D$ according to
$$
2 A+B \longleftrightarrow D, \quad A+3 C \longleftrightarrow D .
$$
Let $a, b, c$ be the initial concentrations of the reagents $A, B, C$ injected into the reaction chamber. If $u$ denotes the concentration of $D$ produced by the first reaction, and $v$ that by the second reaction, then the final equilibrium concentrations
$$
a_{\star}=a-2 u-v, \quad b_{\star}=b-u, \quad c_{\star}=c-3 v, \quad d_{\star}=u+v,
$$
of the reagents will be determined by solving the nonlinear system
$$
(a-2 u-v)^2(b-u)=\alpha(u+v), \quad(a-2 u-v)(c-3 v)^3=\beta(u+v),
$$
where $\alpha, \beta$ are the known equilibrium constants of the two reactions.
Our immediate goal is to develop numerical algorithms for solving such nonlinear scalar equations.
数值分析代写
数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|Iteration of Functions
迭代, 意味着函数的重复应用, 可以被视为一个离散的动力系统, 其中连续时间变量已经被 “量化”为整数 值。即使是对一个非常简单的二次标量函数进行逨代, 也可能导致各种各样的动力学现象, 包括多周期解和 真正的混沌。非线性迭代系统不仅出现在数学中, 而且也是生物哫群增长和衰退、捕食者与猎物相互作用、 艾溼病等传染病传播以及许多其他自然现象的基础。此外, 许多数值求解方法一一对于代数方程组、常微分 方程、偏微分方程等一-依赖于迭代， 一般来说, 迭代系统具有以下形式
$$
\mathbf{u}^{(k+1)}=\mathbf{g}\left(\mathbf{u}^{(k)}\right),
$$
在哪里 $\mathbf{g}: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^n$ 是实向量值函数。(可以类似地处理复值函数的迭代 $\mathbf{g}: \mathbb{C}^n \rightarrow \mathbb{C}^n$, 但是, 为了简 单起见, 我们在这里只处理直实的系统。) 解决方安是点的离散集合 ${ }^{\dagger} \mathbf{u}^{(k)} \in \mathbb{R}^n$, 其中指数 $k=$ $0,1,2,3, \ldots$ 取非负整数值。
一旦我们指定了初始迭代,
$$
\mathbf{u}^{(0)}=\mathbf{c},
$$
那么离散动力系统 (2.1) 的结果解很容易计算:
$$
\mathbf{u}^{(1)}=\mathbf{g}\left(\mathbf{u}^{(0)}\right)=\mathbf{g}(\mathbf{c}), \quad \mathbf{u}^{(2)}=\mathbf{g}\left(\mathbf{u}^{(1)}\right)=\mathbf{g}(\mathbf{g}(\mathbf{c})), \quad \mathbf{u}^{(3)}=\mathbf{g}\left(\mathbf{u}^{(2)}\right)=\mathbf{g}(\mathbf{g}(\mathbf{g}(\mathbf{c})))
$$
等等。因此, 与连续动力系统不同, 解的存在性和唯一性不是问题。只要每次连续迭代 $\mathbf{u}^{(k)}$ 位于定义域g 个人只是重复这个过程来产生解决方案,
$$
\mathbf{u}^{(k)}=\overbrace{\mathbf{g} \circ \cdots \circ \mathbf{g}}^{k \text { times }}(\mathbf{c}), \quad k=0,1,2, \ldots,
$$
这是通过组合函数获得的 $\mathrm{g}$ 与自己一共 $k$ 次。换句话说, 离散动力系统的解决方案对应于反复推动g计算器上 的键。比如输入 0然后反复敲 $\cos$ 键对应求解迭代系统
$$
u^{(k+1)}=\cos u^{(k)}, \quad u^{(0)}=0
$$
数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|Numerical Solution of Equations
求解非线性方程和方程组当然是数学及其多种应用中最重要的问题。我们从研究标量情况开始。因此, 我们 得到一个实值函数 $f: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$, 求其根, 即标量方程的实解
$$
f(u)=0 .
$$
以下是一些原型示例:
(a) 求五次多项式方程的根
$$
u^5+u+1=0
$$
绘制等式左边的图, 如图 $2.8$ 所示, 使我们相信只有一个实根, 位于两者之间的某处 $-1$ 和 $-.5$. 虽然二次、 三次和四次多项式的根都有明确的代数公式, 但一个著名的定理 ${ }^{\dagger}$ 于挪威数学家 Nils Henrik Abel 在 1800 年代初期指出, 一般五阶多项式方程没有这样的公式。
(b) 任意不动点方程 $u=g(u)$ 具有形式 (2.28) 其中 $f(u)=u-g(u)$. 例如三角函数开普勒方程
$$
u-\epsilon \sin u=m
$$
出现在行星运动的研究中, 参见。示例 2.7。这里 $\epsilon, m$ 是固定常数, 求相应的解 $u$.
(c) 假设给定化合物 $A, B, C$ 反应产生第四种化合物 $D$ 根据
$$
2 A+B \longleftrightarrow D, \quad A+3 C \longleftrightarrow D .
$$
让 $a, b, c$ 是试剂的初始涱度 $A, B, C$ 注入反应室。如果 $u$ 表示㳖度 $D$ 由第一反应产生, 和 $v$ 通过第二个反应, 最终的平衡浓度
$$
a_{\star}=a-2 u-v, \quad b_{\star}=b-u, \quad c_{\star}=c-3 v, \quad d_{\star}=u+v,
$$
试剂的数量将通过求解非线性系统来确定
$$
(a-2 u-v)^2(b-u)=\alpha(u+v), \quad(a-2 u-v)(c-3 v)^3=\beta(u+v),
$$
在哪里 $\alpha, \beta$ 是两个反应的已知平衡常数。
我们的近期目标是开发求解此类非线性标量方程的数值算法。
数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。