如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling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|The Concept of Metacognition
One of the first definitions of metacognition can be traced back to Flavell (1976):
‘Metacognition’ refers to one’s knowledge concerning one’s own cognitive processes and products or anything related to them (…). Metacognition refers, among other things, to the active monitoring and consequent regulation and orchestration of these processes in relation to the cognitive objects on which they bear, usually in the service of some concrete goal or objective (Flavell 1976, p. 232).
In the taxonomy developed by Flavell and Wellman (1977), the term metamemory was coined. It is characterized as (a) memory relevant characteristics of the individual itself, (b) memory relevant characteristics of the task, and (c) potential employable strategies. This aspect of metacognition is often called declarative metaknowledge. It is differentiated in firstly, the knowledge about a person’s variables, which contains the knowledge about certain personal characteristics, regardless if these characteristics are temporary or permanent. Moreover, the person’s variables can relate to the specific person as well as to others. Secondly, the knowledge about task variables describes any relevant task characteristics during task processing. In this case, the type of a task can exert influence how to work on it. At last, the knowledge about strategic variables contains certain experiences and recognitions, which were undergone using certain learning strategies. Therefore, the knowledge about strategic variables requires the activation of a person’s knowledge and task variables. Furthermore, the taxonomy of Flavell and Wellman (1977) is completed by the aspect of sensitivity. The authors are convinced that it is not enough to only know certain variables but rather develop a feeling for using certain strategic activities during the work on problem-solving: “It goes without saying that, like all of us, the young child is constantly learning and recalling things incidentally, i.e., without any deliberate intention to learn or recall.” (Flavell and Wellman 1977, p. 7). This is what the students shall get during task processes: They shall activate those strategies intuitively. Moreover, Flavell (1979) established the classification in (a) metacognitive knowledge (described before as meta-memory), (b) metacognitive experiences, (c) goals (or tasks), and (d) actions (or strategies). Another important concept of metacognition is the perception of Brown.
数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Metacognition in Modeling Processes
Hattie et al. (1996) point out that metacognitive competencies become increasingly important in connection with the growing complexity of a task to be solved. Modeling tasks are complex problems, because neither the mathematics to be used nor the adequate understanding of the real-world situation is provided for the students. Further difficulties are created by the nature of the modeling problems, which stem from students’ actual or future everyday lives, from their environments or from sciences. Thus, metacognition is judged as increasingly important for solving modeling problems (e.g. Maaß 2006; Vorhölter and Kaiser 2016).
Referring to the general concept of metacognition, metacognitive modeling competencies can be divided into declarative meta-knowledge and procedural metacognitive strategies. Declarative meta-knowledge contains (among others):
- knowledge about the characteristics of a modeling problem, such as: requirement for developing an individual approach requirement for investigating the data as input or about making adequate assumptions
requirement for using context knowledge
requirement for developing a simple but adequate model. - knowledge about useful strategies for solving modeling problems
knowledge about (heuristic) strategies
knowledge about the different steps of a modeling cycle (so that it can be used as a metacognitive tool) - knowledge about the capabilities of oneself and other individuals involved knowledge about the mathematical competencies of oneself or other individuals involved
information about the work specific preferences
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数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|The Concept of Metacognition
元认知的第一个定义可以追溯到 Flavell (1976)：
“元认知”是指一个人关于自己的认知过程和产品或与它们相关的任何事物的知识 (…)。元认知指的是，除其他事项外，对这些与它们所承载的认知对象相关的过程进行主动监控和随之而来的调节和编排，通常是为了某些具体的目标或目的服务（Flavell 1976，第 232 页）。
在 Flavell 和 Wellman (1977) 开发的分类法中，创造了术语元存储器。它的特点是 (a) 个人本身的记忆相关特征，(b) 任务的记忆相关特征，以及 (c) 潜在的可用策略。元认知的这一方面通常称为陈述性元知识。它的区别在于，首先，关于一个人的变量的知识，它包含关于某些个人特征的知识，无论这些特征是暂时的还是永久的。此外，人的变量可以与特定的人相关，也可以与其他人相关。其次，关于任务变量的知识描述了任务处理过程中的任何相关任务特征。在这种情况下，任务的类型会影响如何处理它。最后，关于战略变量的知识包含某些经验和认识，这些经验和认识是通过使用某些学习策略而获得的。因此，关于战略变量的知识需要激活一个人的知识和任务变量。此外，Flavell 和 Wellman (1977) 的分类在敏感性方面得到了完善。作者确信，仅仅了解某些变量是不够的，还需要在解决问题的过程中培养使用某些策略活动的感觉：“不用说，像我们所有人一样，小孩子也在不断学习偶然回忆事物，即没有任何刻意学习或回忆的意图。” （Flavell 和 Wellman 1977，第 7 页）。这是学生在任务过程中应该得到的：他们应该凭直觉激活这些策略。此外，Flavell (1979) 在 (a) 元认知知识（之前描述为元记忆）、(b) 元认知经验、(c) 目标（或任务）和 (d) 行动（或策略）中建立了分类。元认知的另一个重要概念是布朗知觉。
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哈蒂等人。(1996) 指出，随着要解决的任务越来越复杂，元认知能力变得越来越重要。建模任务是复杂的问题，因为既没有为学生提供要使用的数学知识，也没有为学生提供对现实世界情况的充分理解。建模问题的性质造成了进一步的困难，这些问题源于学生的实际或未来的日常生活、他们的环境或科学。因此，元认知被认为对于解决建模问题越来越重要（例如 Maaß 2006；Vorhölter 和 Kaiser 2016）。
参照元认知的一般概念，元认知建模能力可分为陈述性元知识和程序性元认知策略。声明性元知识包含（除其他外）：
- 关于建模问题的特征的知识，例如： 需要开发一个单独的方法 需要调查数据作为输入或做出充分的假设
需要使用上下文知识
需要开发一个简单但足够的模型。 - 有关解决建模问题的有用策略的
知识有关（启发式）策略
的知识有关建模周期不同步骤的知识（以便它可以用作元认知工具） - 关于自己和其他人的能力的知识涉及关于自己或其他人的数学能力的知识涉及
关于工作特定偏好的信息
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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。