如果你也在 怎样代写概率论Probability Theory MATH630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。概率论Probability Theory作为统计学的数学基础，对许多涉及数据定量分析的人类活动至关重要。概率论的方法也适用于对复杂系统的描述，只对其状态有部分了解，如在统计力学或顺序估计。二十世纪物理学的一个伟大发现是量子力学中描述的原子尺度的物理现象的概率性质。

概率论Probability Theory Math37500的核心课题包括离散和连续随机变量、概率分布和随机过程（为非决定性或不确定的过程或测量量提供数学抽象，这些过程或测量量可能是单一发生的，或以随机方式随时间演变）。尽管不可能完美地预测随机事件，但对它们的行为可以有很多说法。概率论中描述这种行为的两个主要结果是大数法则和中心极限定理。概率论是与概率有关的数学分支。虽然有几种不同的概率解释，但概率论以严格的数学方式处理这一概念，通过一组公理来表达它。

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数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Application: Recurrence and Transience of Random Walks

In this section, we study recurrence and transience of random walks on the $D$ dimensional integer lattice $\mathbb{Z}^D, D=1,2, \ldots$. A more exhaustive investigation can be found in Spitzer’s book [159].

Consider first the simplest situation of symmetric simple random walk $X$ on $\mathbb{Z}^D$. That is, at each step, $X$ jumps to any of its $2 D$ neighbors with the same probability $1 / 2 D$. Hence, in terms of the Markov chain notation, we have $E=\mathbb{Z}^D$ and
$$
p(x, y)=\left{\begin{aligned}
\frac{1}{2 D}, & \text { if }|x-y|=1, \
0, & \text { else. }
\end{aligned}\right.
$$
Is this random walk recurrent or transient?
The central limit theorem suggests that
$$
p^n(0,0) \approx C_D n^{-D / 2} \quad \text { as } n \rightarrow \infty
$$
for some constant $C_D$ that depends on the dimension $D$. However, first we have to exclude the case where $n$ is odd since here clearly $p^n(0,0)=0$. Thus let $Y_1, Y_2, \ldots$ be independent $\mathbb{Z}^D$-valued random variables with $\mathbf{P}\left[Y_i=x\right]=p^2(0, x)$. Then $X_{2 n} \stackrel{\mathcal{D}}{=} S_n:=Y_1+\ldots+Y_n$ for $n \in \mathbb{N}0$; hence $G(0,0)=\sum{n=0}^{\infty} \mathbf{P}\left[S_n=0\right]$

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Invariant Distributions

In the following, let $p$ be a stochastic matrix on the discrete space $E$ and let $\left(X_n\right)_{n \in \mathbb{N}_0}$ be a corresponding Markov chain.

This section is devoted to the question: Which distributions are preserved under the dynamics of the Markov chain? Of course, often the chain will not stay put in a specific state but the distribution of the random state of the chain might nevertheless be the same for all times. If such an invariant distribution exists, we will see in Chap. 18 that under rather weak conditions, the distribution of a Markov chain (started in an arbitrary state) converges in the large time limit to such an invariant distribution.

Definition 17.43 If $\mu$ is a measure on $E$ and $f: E \rightarrow \mathbb{R}$ is a map, then we write $\mu p({x})=\sum_{y \in E} \mu({y}) p(y, x)$ and $p f(x)=\sum_{y \in E} p(x, y) f(y)$ if the sums converge.
Definition $17.44$
(i) $A \sigma$-finite measure $\mu$ on $E$ is called an invariant measure if
$$
\mu p=\mu .
$$
A probability measure that is an invariant measure is called an invariant distribution. Denote by $\mathcal{I}$ the set of invariant distributions.
(ii) A function $f: E \rightarrow \mathbb{R}$ is called subharmonic if $p f$ exists and if $f \leq p f$. $f$ is called superharmonic if $f \geq p f$ and harmonic if $f=p f$.

概率论代写

数学代写|概率论代考Probability Theory代㝍|Application: Recurrence and Transience of Random Walks

在本节中, 我们研究了随机游走在 $D$ 维整数格 $\mathbb{Z}^D, D=1,2, \ldots$ 可以在 spitzer 的书 [159] 中找到更详尽的调查。
先考虑最简单的对称简单随机游走的情况 $X$ 在 $\mathbb{Z}^D$. 也就是说, 在每一步, $X$ 跳转到它的 任何一个 $2 D$ 具有相同概率的邻居 $1 / 2 D$. 因此, 根据马尔可夫链符号, 我们有 $E=\mathbb{Z}^D$ 和
$\$ \$$
$$
p(x, y)=\backslash \text { left }{
$$
$$
\frac{1}{2 D}, \text { if }|x-y|=1,0, \quad \text { else. }
$$
、正确的。
Isthisrandomwalkrecurrentortransient?Thecentrallimittheoremsuggeststh $\$ \$$
对于某个常数 $C_D$ 这取决于维度 $D$. 但是, 首先我们必须排除以下情况 $n$ 很奇怪, 因为这 里很清楚 $p^n(0,0)=0$. 这样让 $Y_1, Y_2, \ldots$ 独立 $\mathbb{Z}^D$ – 值随机变量与
$\mathbf{P}\left[Y_i=x\right]=p^2(0, x)$. 然后 $X_{2 n} \stackrel{\mathcal{D}}{=} S_n:=Y_1+\ldots+Y_n$ 为了 $n \in \mathbb{N} 0$; 因此 $G(0,0)=\sum n=0^{\infty} \mathbf{P}\left[S_n=0\right]$

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下面, 让 $p$ 是离散空间上的随机矩阵 $E$ 然后让 $\left(X_n\right){n \in \mathbb{N}_0}$ 是对应的马尔可夫链。 本节专门讨论以下问题: 哪些分布在马尔可夫链的动力学下得以保留? 当然, 链条通常 不会保持特定状态, 但链条随机状态的分布可能始终相同。如果存在这样的不变分布, 我们将在第 1 章中看到。 18 在相当弱的条件下, 马尔可夫链的分布 (从任意状态开始） 在很长的时间限制内收敛到这种不变分布。 定义 $17.43$ 如果 $\mu$ 是衡量 $E$ 和 $f: E \rightarrow \mathbb{R}$ 是一张地图, 那么我们写 $\mu p(x)=\sum{y \in E} \mu(y) p(y, x)$ 和 $p f(x)=\sum_{y \in E} p(x, y) f(y)$ 如果总和收敛。 定义 $17.44$
（我） $A \sigma$-有限测度 $\mu$ 在 $E$ 称为不变测度, 如果
$$
\mu p=\mu .
$$
作为不变测度的概率测度称为不变分布。表示为 $\mathcal{I}$ 不变分布的集合。
(ii) 函数 $f: E \rightarrow \mathbb{R}$ 称为次谐波如果 $p f$ 存在并且如果 $f \leq p f . f$ 称为超谐波, 如果 $f \geq p f$ 和谐波如果 $f=p f$.

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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。