如果你也在 怎样代写随机过程Stochastic Porcesses MA546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。随机过程Stochastic Porcesses在概率论和相关领域，是一个数学对象，通常被定义为一个随机变量系列。随机过程被广泛用作系统和现象的数学模型，这些系统和现象似乎以随机的方式变化。这方面的例子包括细菌种群的生长，由于热噪声而波动的电流，或气体分子的运动。随机过程在许多学科中都有应用，如生物学、化学、生态学、 神经科学、 物理学、图像处理、信号处理、控制理论、信息理论、计算机科学、密码学和电信。 此外，金融市场中看似随机的变化也促使人们在金融领域广泛使用随机过程。
随机过程Stochastic Porcesses应用和对现象的研究反过来又激发了新的随机过程的提出。这类随机过程的例子包括维纳过程或布朗运动过程，路易-巴舍利耶用来研究巴黎证券交易所的价格变化，以及A.K.埃朗用来研究一定时期内发生的电话数量的泊松过程。 这两个随机过程被认为是随机过程理论中最重要和最核心的，并且在巴切莱特和埃朗之前和之后，在不同的环境和国家中被反复和独立地发现了。
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数学代写|随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Results
Relatively uninformative priors were used for all parameters of all four models. HMMs of various orders were considered and here we show the results of fitting a wrapped Poisson HMM with five hidden states to an origin shifted version of the data, $\theta^I=\bmod (\theta-3,16)$, and a multinomial HMM with four hidden states.
Figure $3.6$ shows the marginal frequencies of each wind direction and the predictive marginal probabilities under the independent and Markov chain models and for the two HMMs. The results are similar under all four models although the wrapped Poisson model smooths the predictive distribution slightly more than the alternative models. Note also that, in all cases, the predictive mean wind direction was around $65^{\circ}$ North, very close to the empirical mean wind direction.
In order to assess the time dependence of these data, the circular autocorrelation function (CACF) can be considered. A number of alternative definitions for a $\mathrm{CACF}$
数学代写|随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Markov decision processes
Assume that a system can be in one of a finite number, $K$, of observable states, say $X \in \mathcal{X}={1, \ldots, K}$ and that transitions between states occur at discrete stages, $n=0,1,2, \ldots$. At each time step, a decision maker (DM) can select one of a finite set of actions, say $a_n \in \mathcal{A}=\left{a_1, \ldots, a_m\right}$. Then the transition probabilities, which describe the evolution of the system are given by $p_{i j a}=P\left(X_{n+1}=j \mid X_n=i, a_n=a\right)$ for $i, j \in \mathcal{X}$ and $a \in \mathcal{A}$, and depend on both the current state of the chain and upon the action taken by the DM. At stage $n$, the DM receives a reward or utility $r_n=r\left(x_{n-1}, a_{n-1}, x_n\right)$. A Markov decision process (MDP) is defined by the four-tuple $<\mathcal{X}, \mathcal{A}, \mathcal{T}, \mathcal{R}\rangle$ where $\mathcal{T}$ is the set of transition probabilities and $\mathcal{R}$ is the set of rewards.
The behavior of the DM in an MDP can be modeled using the idea of a policy. A deterministic stationary policy $\pi: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{A}$ prescribes the action to be taken given the current state. A stochastic policy chooses the actions in a given state according to a probability distribution. The objective of the DM is to choose a policy $\pi$ which maximizes the expected, discounted reward defined by
$$
E\left[\sum_{n=0}^{\infty} \gamma^n r_n^\pi\right]
$$
where $\gamma<1$ is a discount factor and $r_n^\pi$ is the expected reward received at time $n$ under policy $\pi$.
随机过程代写
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相对无信息的先验被用于所有四个模型的所有参数。考虑了各种阶数的 HMM，这里我们展示了将具有五个 隐藏状态的包童泊松 HMM 拟合到数据的原点偏移版本的结果, $\theta^I=\bmod (\theta-3,16)$, 以及具有四个隐 藏状态的多项式 HMM。
数字3.6显示了每个风向的边际频率和独立和马尔可夫链模型下以及两个 HMM 的预测边际概率。尽管包哩 泊松模型比替代模型更能平滑预测分布, 但所有四种模型的结果都相似。另请注意, 在所有情况下, 预测的 平均风向都在 $65^{\circ}$ 北方, 非常接近经验平均风向。
为了评估这些数据的时间依赖性, 可以考虑循环自相关函数 (CACF)。 $\mathrm{a}$ 的许多替代定义 $\mathrm{CACF}$
数学代写|随机过程代写Stochastic Porcesses代考|Markov decision processes
假设一个系统可以是有限数䵡的一个, $K$, 可观察的㚭态, 说 $X \in \mathcal{X}=1, \ldots, K$ 并且状态之间的转换发 生在离散的阶段, $n=0,1,2, \ldots$ 在每个时间步, 决策者 (DM) 可以选择一组有限的动作中的一个, 比如 说 $a _n \backslash$ in \mathcal ${A}=\backslash l e f t\left{a _1, \backslash l d o t s, a _m \backslash r i g h t\right}$. 然后描述系统演化的转移摡率由下式给出 $p_{i j a}=P\left(X_{n+1}=j \mid X_n=i, a_n=a\right)$ 为了 $i, j \in \mathcal{X}$ 和 $a \in \mathcal{A}$ ，并且取决于链的当前㚭态和 DM 采取 的操作。在阶段 $n$, DM 收到奖励或效用 $r_n=r\left(x_{n-1}, a_{n-1}, x_n\right)$. 马尔可夫决策过程 (MDP) 由四元组定 义 $\langle\mathcal{X}, \mathcal{A}, \mathcal{T}, \mathcal{R}\rangle$ 在哪里 $\mathcal{T}$ 是转移概率的集合，并且 $\mathcal{R}$ 是奖励集。
可以使用策略的概念对 MDP 中 DM 的行为进行建模。确定性固定政策 $\pi: \mathcal{X} \rightarrow \mathcal{A}$ 规定在当前状态下要采 取的行动。随机策略根据概率分布选择给定状态下的动作。DM 的目标是选择一个策略 $\pi$ 最大化预期的折扣 奖励
$$
E\left[\sum_{n=0}^{\infty} \gamma^n r_n^\pi\right]
$$
在哪里 $\gamma<1$ 是折扣因子, 并且 $r_n^\pi$ 是当时收到的预期奖励 $n$ 根据政策 $\pi$.
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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。