如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling EMAT001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。数学建模Mathematical Modeling是使用数学概念和语言对一个具体系统的抽象描述。建立数学模型的过程被称为数学建模。数学模型被用于自然科学（如物理学、生物学、地球科学、化学）和工程学科（如计算机科学、电气工程），以及非物理系统，如社会科学（如经济学、心理学、社会学、政治学）。使用数学模型来解决商业或军事行动中的问题是运筹学领域的一个重要部分。数学模型也被用于音乐、语言学、和哲学（例如，集中用于分析哲学）。
数学建模Mathematical Modeling可以有很多形式，包括动态系统、统计模型、微分方程或博弈论模型。这些和其他类型的模型可以重叠，一个特定的模型涉及各种抽象结构。一般来说，数学模型可能包括逻辑模型。在许多情况下，一个科学领域的质量取决于在理论方面开发的数学模型与可重复的实验结果的吻合程度。理论上的数学模型和实验测量结果之间缺乏一致性，往往导致更好的理论被开发出来，从而取得重要进展。
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数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Spontaneous Metacognitive Activity
A variety of current theoretical perspectives, including socio-cognitive, sociocultural and situative, link social engagement during problem-solving activity to the development of spontaneous metacognitive capabilities in individual students (e.g., Chiu and Kuo 2009, 2010; Larkin 2006; McCaslin and Hickey 2001; Volet et al. 2013; Zimmerman and Schunk 2001). Spontaneous metacognitive activity is executive or control behavior observed as naturally occurring-rather than in response to deliberate external prompting. These theoretical considerations are supported by recent research which shifts conceptualization of metacognition from solely a focus on and examination of individuals’ thinking about their own thinking to including individuals’ thinking about the thinking of others (Hadwin et al. 2011; Iiskala et al. 2004; Magiera and Zawojewski 2011; Siegel 2012; Vauras et al. 2003; Whitebread et al. 2007). The consideration of metacognitive functioning of individuals in social contexts is re-conceptualized as a product of interactions between an individual, or a group of individuals, and a surrounding context. When goals and solutions are collectively co-constructed and the desired product is socially shared cognition, group members regulate not only their own, but each others’ thinking and their collective problem-solving activity (Hadwin et al. 2011; Hadwin and Oshige 2011; Iiskala et al. 2004, 2011; Kim et al. 2013; Vauras et al. 2003).
Researchers describe the development of spontaneous metacognitive abilities during social interaction in complex problem settings. For example, Larkin (2006) explained how the collaborative nature of small groups naturally supports individuals in learning the social skills of listening, contributing and sharing, which leads to learning to question oneself-a metacognitive behavior. Furthermore, interactions among individuals working together provide a natural context in which verbal tools are used to regulate the behavior of others, serving as a significant mechanism for activating one’s own metacognition. In that sense, metacognitive activity, initially directed toward other’s thinking-over a series of experiencescan be internalized within an individual. This Vygotskian developmental perspective suggests that essential to the acquisition of metacognitive capabilities are the processes of assimilation and the internalization of metacognitive activity initially directed at other’s thinking in social contexts. Individuals who spontaneously engage in monitoring and evaluating the thinking of others are positioned to internalize these social behaviors and self-monitor, self-evaluate, and self-adjust their own performance efforts (Chiu and Kuo 2009).
数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Principles for Designing Research Settings
The goal for the principles proposed in this section is to design research settings that optimize opportunities to observe and document students’ spontaneous metacognitive activity in problem-solving situations. Research suggests that problem solvers’ spontaneous metacognitive abilities develop over and within episodes of social interactions in complex problem settings (e.g., Iiskala et al. 2004; Whitebread et al. 2007). Therefore, the proposed principles encourage the creation of problem-solving environments as research sites that support the real-time development of metacognitive capabilities that facilitate managing complex problem situations while simultaneously dealing with many interacting factors and variables, (Lin et al. 2005).
Lesh et al. (2003b) observed that productive higher-ordered mental activity of individuals varies greatly across problems and phases of problem-solving activity. For example, Lesh and Zawojewski (2007) described how metacognitive strategies “free” of evaluative stances, such as brainstorming, are needed early on in the problem-solving process to freely generate ideas for approaching a problem. Although monitoring might be needed to “keep an eye” on a proposed strategy, interpretation, or the general problem constraints, an early metacognitive goal during collaborative problem-solving is to avoid shutting down the idea-generating processes prematurely, compared to later stages of solution process when selecting or modifying ideas to better fit the problem situation at hand require more detailed monitoring. As a result, productive metacognitive activity and problem-solving processes must be studied together as a co-dependent activity, since they are entangled and exist as part of a complex cognitive system. The data gathered during such experiences is authentic and compelling, and can be used to develop deep understanding of how metacognitive capabilities evolve spontaneously. Overall, the challenge for researchers is to find optimal ways to elicit, capture, and document the data.
数学建模代写
数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Spontaneous Metacognitive Activity
当前的各种理论观点，包括社会认知、社会文化和情境，将解决问题活动中的社会参与与个体学生自发元认知能力的发展联系起来（例如，Chiu 和 Kuo 2009、2010；Larkin 2006；McCaslin 和 Hickey 2001 年；Volet 等人 2013 年；Zimmerman 和 Schunk 2001 年）。自发的元认知活动是观察到的自然发生的执行或控制行为，而不是对有意的外部提示的反应。这些理论考虑得到了最近研究的支持，该研究将元认知的概念化从仅仅关注和检查个人对自己的思考转变为包括个人对他人的思考（Hadwin 等人，2011 年；Iiskala 等人，2004 年） ; Magiera 和 Zawojewski 2011; 西格尔 2012；Vauras 等人。2003年；白面包等。2007）。对个人在社会环境中的元认知功能的考虑被重新概念化为个人或一群人与周围环境之间相互作用的产物。当共同构建目标和解决方案并且期望的产品是社会共享的认知时，团队成员不仅会调节自己的思维，还会调节彼此的思维和集体解决问题的活动（Hadwin 等人，2011 年；Hadwin 和 Oshige，2011 年； Iiskala 等人 2004 年、2011 年；Kim 等人 2013 年；Vauras 等人 2003 年）。和周围的环境。当共同构建目标和解决方案并且期望的产品是社会共享的认知时，团队成员不仅会调节自己的思维，还会调节彼此的思维和集体解决问题的活动（Hadwin 等人，2011 年；Hadwin 和 Oshige，2011 年； Iiskala 等人 2004 年、2011 年；Kim 等人 2013 年；Vauras 等人 2003 年）。和周围的环境。当共同构建目标和解决方案并且期望的产品是社会共享的认知时，团队成员不仅会调节自己的思维，还会调节彼此的思维和集体解决问题的活动（Hadwin 等人，2011 年；Hadwin 和 Oshige，2011 年； Iiskala 等人 2004 年、2011 年；Kim 等人 2013 年；Vauras 等人 2003 年）。
研究人员描述了复杂问题环境中社交互动过程中自发元认知能力的发展。例如，Larkin (2006) 解释了小团体的协作性质如何自然地支持个人学习倾听、贡献和分享的社交技能，从而导致学习质疑自己——一种元认知行为。此外，一起工作的个人之间的互动提供了一个自然的环境，在这个环境中，语言工具被用来规范他人的行为，作为激活一个人自己的元认知的重要机制。从这个意义上说，元认知活动，最初是针对他人对一系列经验的思考，可以在个人内部内化。这种维果茨基式的发展观点表明，元认知能力的获得至关重要的是元认知活动的同化过程和内化过程，这些元认知活动最初是针对社会环境中其他人的思考。自发地参与监控和评估他人思想的个人被定位为将这些社会行为内化，并自我监控、自我评估和自我调整自己的绩效努力（Chiu 和 Kuo 2009）。
数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Principles for Designing Research Settings
本节中提出的原则的目标是设计研究环境，优化观察和记录学生在解决问题的情况下自发元认知活动的机会。研究表明，问题解决者的自发元认知能力在复杂问题设置中的社会互动情节之外和内部得到发展（例如，Iiskala 等人，2004 年；Whitebread 等人，2007 年）。因此，所提出的原则鼓励创建解决问题的环境作为研究场所，支持元认知能力的实时发展，从而促进管理复杂的问题情况，同时处理许多相互作用的因素和变量（Lin 等人，2005 年）。
莱什等人。(2003b) 观察到，个人的生产性高阶心理活动在不同的问题和解决问题的活动阶段之间差异很大。例如，Lesh 和 Zawojewski (2007) 描述了如何在问题解决过程的早期就需要“不受”评估立场影响的元认知策略，例如头脑风暴，以自由产生解决问题的想法。尽管可能需要监控以“密切关注”提议的策略、解释或一般问题约束，但与后期阶段相比，协作解决问题期间的早期元认知目标是避免过早地关闭想法生成过程。在选择或修改想法以更好地适应手头的问题情况时，解决方案过程需要更详细的监控。因此，生产性元认知活动和解决问题的过程必须作为相互依存的活动一起研究，因为它们相互纠缠在一起，并且作为复杂认知系统的一部分存在。在此类体验中收集的数据是真实且令人信服的，可用于加深对元认知能力如何自发演变的理解。总的来说，研究人员面临的挑战是找到获取、捕获和记录数据的最佳方法。
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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。