如果你也在 怎样代写随机控制理论Stochastic Control ENEE762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。随机控制理论Stochastic Control或随机最优控制是控制理论的一个子领域，它处理观察中或驱动系统进化的噪声中存在的不确定性。系统设计者以贝叶斯概率驱动的方式假设，具有已知概率分布的随机噪声会影响状态变量的演化和观测。随机控制的目的是设计受控变量的时间路径，以最小的成本执行所需的控制任务，尽管存在这种噪声，但以某种方式定义。
随机控制理论Stochastic Control在随机控制中，一个研究得极为透彻的表述是线性二次高斯控制。这里的模型是线性的，目标函数是二次形式的期望值，而干扰是纯加性的。对于只有加性不确定性的离散时间集中系统的一个基本结果是确定性等价特性：即这种情况下的最优控制方案与没有加性干扰时得到的方案相同。这一特性适用于所有具有线性演化方程、二次成本函数和仅以加法方式进入模型的噪声的集中式系统；二次假设允许遵循确定性等价特性的最优控制律是控制器观测值的线性函数。
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金融代写|随机控制理论代写STOCHASTIC CONTROL代考|Creating Probability Plots
Probability plots are graphical expressions used in examining data structures. Plots provide insights into the suitability of a particular probability density function (pdf) in describing the stochastic behavior of the data and estimates of the unknown parameters of the pdf. Although generally very powerful, the inferences drawn from probability plots are subjective.
The underlying principle behind probability plots is simple and consistent. The order statistics, with $Y_{[i]}$ denoting the ith largest observation, such that
$$
Y_{[1]} \leq Y_{[2]} \leq \ldots \leq Y_{[i]} \leq \ldots \leq Y_{[n]}
$$
are plotted versus their expected values $E\left(Y_{[i]}\right)$. A linear relationship between the order statistics and their expected values indicates the pdf used in determining the expected values provides a reasonable representation of the behavior of the observed data. A non-linear plot suggests that other pdf(s) may be more suitable in describing the stochastic structure of the data.
For the normal family of density functions, $f(y)=\left(2 \pi \sigma^2\right)^{-1 / 2} \exp \left(-(y-\mu)^2 /\left(2 \sigma^2\right)\right),-\infty<$ $y<\infty$, the standard pdf is identified in the routine by NormalDistribution[0,1] and the data denoted by $y$. If the resulting normal probability plot is considered linear, then the intersection of the plot with the $E\left(Y_{[i]}\right)=0$ asymptote provides an estimate for the location parameter $\mu$ (in this case 187) and the slope provides an estimate for the scale parameter $\sigma$. Using the plot’s intersection points with the vertical asymptotes $\pm 1$ and dividing by 2 results in an estimate, in this case, of 10 for $\sigma$.
金融代写|随机控制理论代写STOCHASTIC CONTROL代考|Creating & Interpreting 3-D Probability Surfaces
Dynamic graphic techniques have opened new frontiers in data display and analysis. With a basic understanding of simple probability plots, subjective interpretation of distributional assumptions can be made for families of distributions that contain a shape parameter. Strong visual results are possible for relatively small sample sizes. In the examples that follow, sample sizes of 25 provide good insights into the distributional properties of the observed data.
Let $\mathrm{Y}$ denote a random variable with $\operatorname{pdf} \mathrm{f}(\mathrm{y} ; \mu, \sigma, \lambda)$ and cdf $\mathrm{F}(\mathrm{y} ; \mu, \sigma, \lambda)$ where $\mu, \sigma$ and $\lambda$ denote the location, scale and shape parameters of the distribution respectively. Cheng and Spiring (1990) defined the X-axis as $E\left(Y_{[i]} ; \lambda\right)$, scaled the Z-axis arithmetically and defined it as the order statistics $Y_{[i]}$ and let the $Y$ axis denote values of the shape parameter $\lambda$, to create a surface in 3 space. Examination of the resulting surface allowed inferences regarding the stochastic nature of the data as well as estimates for location, scale and shape parameters of the associated pdf.
The resulting surface is essentially an infinite number of traditional probability plots laid side by side. These probability plots are ordered by the value of the shape parameter used in calculating the $E\left(Y_{[i]}\right)^{\prime}$ s. Slicing the surface along planes parallel to the XZ plane at various points along the $\mathrm{Y}$ axis, allows viewing of the “linearity” of the surface by considering the resultant projection on the $\mathrm{XZ}$ plane. The projection is a univariate probability plot of the data for a particular value of the shape parameter. The goal then is to slice the surface such that the most linear projection on the $\mathrm{XZ}$ plane is found.
随机控制理论代写
金融代写|随机控制理论代写 STOCHASTIC CONTROL 代 考|Creating Probability Plots
概率图是用于检查数据结构的图形表达式。绘图提供了对特定概率密度函数 (pdf) 在描 述数据的随机行为和 pdf 的末知参数估计方面的适用性的见解。虽然通常非常强大, 但 从概率图中得出的推论是主观的。
概率图背后的基本原理简单且一致。订单统计, 与 $Y_{[i]}$ 表示第 $\mathrm{i}$ 个最大的观察值, 这样
$$
Y_{[1]} \leq Y_{[2]} \leq \ldots \leq Y_{[i]} \leq \ldots \leq Y_{[n]}
$$
绘制与他们的预期值 $E\left(Y_{[i]}\right)$. 订单统计数据与其预期值之间的线性关系表明用于确定预 期值的 pdf 提供了观察数据行为的合理表示。非线性图表明其他 pdf(s) 可能更适合描 述数据的随机结构。
对于正常的密度函数族, $f(y)=\left(2 \pi \sigma^2\right)^{-1 / 2} \exp \left(-(y-\mu)^2 /\left(2 \sigma^2\right)\right),-\infty<$ $y<\infty$, 标准 pdf 在例程中由 NormalDistribution $[0,1]$ 标识, 数据表示为 $y$. 如果生 成的正态概率图被认为是线性的, 则该图与 $E\left(Y_{[i]}\right)=0$ 渐近线提供位置参数的估计 $\mu$ (在本例中为 187), 斜率提供了尺度参数的估计值 $\sigma$. 使用绘图的交点与垂直渐近线 $\pm 1$ 除以 2 得到的估计值, 在这种情况下, 为 $10 \sigma$.
金融代写随机控制理论代写 STOCHASTIC CONTROL代 考|Creating $\&$ Interpreting 3D Probability Surfaces
动态图形技术开辟了数据显示和分析的新领域。通过对简单概率图的基本理解, 可以对 包含形状参数的分布族做出分布假设的主观解释。相对较小的样本量可能会产生强烈的 视觉效果。在下面的示例中, 样本大小为 25 可以很好地了解观察到的数据的分布特 性。
让 $\mathrm{Y}$ 表示一个随机变量 $\operatorname{pdff}(\mathrm{y} ; \mu, \sigma, \lambda)$ 和 $\operatorname{cdfF}(\mathrm{y} ; \mu, \sigma, \lambda)$ 在哪里 $\mu, \sigma$ 和 $\lambda$ 分别表示分 布的位置、尺度和形状参数。Cheng 和 Spiring (1990) 将 $\mathrm{X}$ 轴定义为 $E\left(Y_{[i]} ; \lambda\right)$, 算 术缩放 $Z$ 轴并将其定义为顺序统计 $Y_{[i]}$ 并让 $Y$ 轴表示形状参数的值 $\lambda$, 在 3 个空间中创建 一个曲面。检查生成的表面可以推断出数据的随机性以及相关 pdf 的位置、比例和形状 参数的估计值。
生成的表面本质上是无数个并排放置的传统概率图。这些概率图按计算中使用的形状参 数值排序 $E\left(Y_{[i]}\right)^{\prime}$ 秒。在沿 $X Z$ 平面的不同点沿平行于 $X Z$ 平面的平面切割表面 $Y$ 轴, 允许通过考虑在表面上的合成投影来查看表面的“线性” $\mathrm{XZ}$ 飞机。投影是形状参数特定 值的数据的单变量概率图。然后的目标是对表面进行切片, 使得最线性的投影在XZ找 到飞机。
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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。