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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。
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数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|Least squares problems
We consider now a linear system of $n$ equations and $m$ unknowns that can be written as
$$
\mathbf{A}{n \times m} \mathbf{x}{m \times 1} \cong \mathbf{b}_{n \times 1} .
$$
We assume that $n>m$, and A has full column rank (i.e., $\operatorname{rank}(\mathbf{A})=m$ ). This assumption corresponds to the parameters being independent of each other, which is typically a safe assumption. For example, in a line of best fit, one wants to find $a_0$ and $a_1$ that best fit a line
$$
l(x)=a_0+a_1 x
$$
to a data set. Here, $m=2$ and we would have full column rank (see the matrix $\mathbf{A}$ above). But if we changed the problem to instead look for coefficients of $1, x$, and also $(x+1)$, then we would have $m=3$ but a column rank of only 2 . This is because if we tried to use $a_0, a_1$, and $a_2$ to best fit a line
$$
l(x)=a_0+a_1 x+a_2(x+1)
$$
to a set of data, column 3 of the matrix would be a linear combination of the first two columns. Hence, for LSQ problems, the assumption of full column rank is reasonable since if the columns are not linearly independent, then typically this can be fixed by eliminating redundant columns and unknowns.
数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|QR factorization and the Gram–Schmidt process
Solving a LSQ problem, as done above, is called solving with the normal equations, since the matrix $\mathbf{A}^T \mathbf{A}$ is a “normal” matrix. For smaller problems, this is generally effective. For problems where $m$ is large (greater than a few thousand or so), the linear solve can be difficult because $\mathbf{A}^T \mathbf{A}$ is often fairly dense, even if $\mathbf{A}$ is sparse. Further, this linear solve is highly prone to conditioning problems. To see this, consider for simplicity a square, symmetric, nonsingular matrix M. Here, one can calculate under properties of normal matrices that
$$
\operatorname{cond}_2\left(\mathbf{M}^T \mathbf{M}\right)=\left|\mathbf{M}^T \mathbf{M}\right|_2\left|\left(\mathbf{M}^T \mathbf{M}\right)^{-1}\right|_2=|\mathbf{M}|_2^2\left|\mathbf{M}^{-1}\right|_2^2=\left(\operatorname{cond}_2(\mathbf{M})\right)^2 .
$$
Although this is the simplest case, it is a similar situation for rectangular matrices (we would have to build up notation and theory for conditioning of rectangular matrices), but the takeaway is this: if a matrix $\mathbf{M}$ is even mildly ill-conditioned, then $\mathbf{M}^T \mathbf{M}$ is very ill-conditioned. We next show a way to solve the LSQ problems without performing a linear solve with a potentially ill-conditioned matrix.
数值分析代写
数学代写|数值分析代写 Numerical analysis代考|Least squares problems
我们现在考虑一个线性系统 $n$ 方程和 $m$ 可以写成 $\$ \$$
$\backslash m a t h b f{A}{n \backslash$ timesm $} \backslash m a t h b f{x}{\mathrm{m} \backslash$ timesi $} \backslash$ cong $\backslash m a t h b f{b} _{n \backslash \text { times } 1}$ 的末知数
Weassumethat $\$ n>m \$$, andAhas fullcolumnrank $($ i.e., $\$ \operatorname{rank}(\mathbf{A})=m \$)$. Thisassumptio
$$
\mathrm{I}(\mathrm{x})=\mathrm{a}{\text { }} 0+\mathrm{a}{-} 1 \mathrm{x} $$ toadataset. Here, $\$ m=2$ Sandwewouldhave fullcolumnrank(seethematrix $\$ \mathbf{A} \$$ above). But $$ \mathrm{I}(\mathrm{x})=\mathrm{a}{-} 0+\mathrm{a}{-} 1 \mathrm{x}+\mathrm{a}{-} 2(\mathrm{x}+1)
$$
$\$ \$$
对于一组数据, 矩阵的第 3 列将是前两列的线性组合。因此, 对于 LSQ 问题, 全列秩的假设是合理的, 因 为如果列不是线性独立的, 那么通常这可以通过消除冗余列和末知数来解决。
数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|QR factorization and the Gram-Schmidt process
如上所述, 解决 LSQ 问题称为使用正规方程求解, 因为邡阵 $\mathbf{A}^T \mathbf{A}$ 是一个 “正规”矩阵。对于较小的问题, 这通常是有效的。对于问题所在 $m$ 很大 (大于几千左右), 线性求解可能很困难, 因为 $\mathbf{A}^T \mathbf{A}$ 通常是相当密 集的, 即使 $\mathbf{A}$ 稀疏。此外, 这种线性求解很容易出现调节问题。为了解这一点, 为简单起见, 考虑一个正方 形、对称、非奇异矩阵 M。在这里, 可以根据正规矩阵的性质计算
$$
\operatorname{cond}_2\left(\mathbf{M}^T \mathbf{M}\right)=\left|\mathbf{M}^T \mathbf{M}\right|_2\left|\left(\mathbf{M}^T \mathbf{M}\right)^{-1}\right|_2=|\mathbf{M}|_2^2\left|\mathbf{M}^{-1}\right|_2^2=\left(\operatorname{cond}_2(\mathbf{M})\right)^2 .
$$
虽然这是最简单的情况, 但对于矩形矩阵来说也是类似的情况（我们必须为矩形矩阵的条件建立符号和理 论), 但要点是: 如果一个矩阵 $\mathbf{M}$ 甚至是轻度病态, 那么 $\mathbf{M}^T \mathbf{M}$ 条件很差。接下来, 我们将展示一种解决 LSQ 问题的方法, 而无需使用潜在病态矩阵执行线性求解。
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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。