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交换代数Commutative Algebra换元代数本质上是对代数数论和代数几何中出现的环的研究。在代数理论中，代数整数的环是Dedekind环，因此它构成了一类重要的换元环。与模块化算术有关的考虑导致了估值环的概念。代数场扩展对子环的限制导致了积分扩展和积分封闭域的概念，以及估值环扩展的公理化概念。
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数学代写|交换代数代写Commutative Algebra代考|Application to the resolution of linear systems
Let $M \in \operatorname{Mat}_{n, p}(\mathrm{~A})$.
If $M$ is in reduced row echelon form, then one can immediately read off the solution of the linear system $M X=0$, with unknown $X \in \mathrm{A}^p$, the variables corresponding to pivot column indices being expressed in terms of the other variables.
More generally, let us assume that there exists a matrix $M^{\prime}$ in reduced row echelon form which is row equivalent to $M$. Since each row operation can be reversed, it transforms the system $M X=0$ into an equivalent one. Consequently, the systems $M X=0$ and $M^{\prime} X=0$ are equivalent. Alternatively, there exists by assumption a matrix $P \in \mathrm{GE}_n(\mathrm{~A})$ such that $M^{\prime}=P M$, and since $\mathrm{GE}_n(\mathrm{~A}) \subset \mathrm{GL}_n(\mathrm{~A})$, the condition $M X=0$ is equivalent to the condition $M^{\prime} X=0$. The original system $M X=0$ is now replaced by a system in reduced row echelon form.
This can also be applied to “inhomogeneous” systems of the form $M X=Y$, where $Y \in \mathrm{A}^n$ is given. Indeed, this system is equivalent to the system $M X+y Y=0$ in the unknown $(X, y) \in \mathrm{A}^{p+1}$, to which we add the condition $y=-1$
数学代写|交换代数代写Commutative Algebra代考|Applications to Linear Algebra
Let $\mathrm{K}$ be a division ring. In this subsection, I want to show how to systematically apply row echelon forms to solve standard problems of linear algebra. In fact, we will even recover all the standard and fundamental results of linear algebra.
For any integer $n$, we consider $\mathrm{K}^n$ as a right vector space and we recall that any matrix $M \in \operatorname{Mat}_{n, p}(\mathrm{~K})$ defines a K-linear map $X \mapsto A X$ from $\mathrm{K}^p$ to $\mathrm{K}^n$.
We begin by proving that any matrix is row equivalent to a unique matrix in reduced row echelon form.
Proposition (5.2.1). – Let $\mathrm{K}$ be a division ring. For any matrix $M \in \operatorname{Mat}_{n, p}(\mathrm{~K})$, there exists exactly one matrix $M^{\prime}$ which is in reduced row echelon form and is row equivalent to $M$.
Similarly, for any matrix $M \in \operatorname{Mat}_{n, p}(\mathrm{~K})$, there exists one matrix $M^{\prime}$, and only one, which is in reduced column echelon form and is column equivalent to $M$.
Proof. – By transposition, it is enough to show the assertion for row equivalence. The first part of the proof will show the existence of a matrix equivalent to $M$ which is in reduced row echelon form by explaining an explicit method which reduces any matrix to a matrix of this form. Technically, we show by induction on $k \in{0, \ldots, p}$ that we can perform elementary row operations on $M$ so that the matrix $M_k$ obtained by extracting the first $k$ columns of $M$ can be put in reduced row echelon form.
交换代数代写
数学代写|交换代数代写Commutative Algebra代 考|Application to the resolution of linear systems
让 $M \in \operatorname{Mat}_{n, p}(\mathrm{~A})$.
如果 $M$ 是简化的行阶梯形式, 那么可以立即读出线性系统的解 $M X=0$, 末知 $X \in \mathrm{A}^p$ , 对应于数据透视列索引的变量根据其他变量表示。
更一般地, 让我们假设存在一个矩阵 $M^{\prime}$ 以简化的行阶梯形式表示, 行等同于 $M$. 由于每 行操作都可以反转, 它改变了系统 $M X=0$ 成等价的。因此, 系统 $M X=0$ 和 $M^{\prime} X=0$ 是等价的。或者, 假设存在一个矩阵 $P \in \mathrm{GE}_n(\mathrm{~A})$ 这样 $M^{\prime}=P M$, 并且 因为 $\mathrm{GE}_n(\mathrm{~A}) \subset \mathrm{GL}_n(\mathrm{~A})$, 条件 $M X=0$ 相当于条件 $M^{\prime} X=0$. 原系统 $M X=0$ 现在被简化的行阶梯形式的系统所取代。
这也可以应用于形式的“非均匀”系统 $M X=Y$, 在哪里 $Y \in \mathrm{A}^n$ 给出。实际上, 这个 系统等同于系统 $M X+y Y=0$ 在末知的 $(X, y) \in \mathrm{A}^{p+1}$, 我们向其淰加条件 $y=-1$
数学代写|交换代数代写Commutative Algebra代考|Applications to Linear Algebra
让K成为一个师环。在本小节中, 我想展示如何系统地应用行阶梯形式来解决线性代数 的标准问题。事实上, 我们甚至可以恢复线性代数的所有标准和基本结果。
对于任何整数 $n$, 我们认为 $\mathrm{K}^n$ 作为一个右向量空间, 我们记得任何矩阵 $M \in \operatorname{Mat}{n, p}(\mathrm{~K})$ 定义 $\mathrm{K}$ 线性映射 $X \mapsto A X$ 从 $\mathrm{K}^p$ 到 $\mathrm{K}^n$. 我们首先证明任何矩阵都是行等价于简化行阶梯形式的唯一矩阵。 命题 (5.2.1) 。 – 让K成为一个师环。对于任何矩阵 $M \in \operatorname{Mat}{n, p}(\mathrm{~K})$, 只存在一个矩 阵 $M^{\prime}$ 它是简化的行阶梯形式并且行等同于 $M$.
同样, 对于任何矩阵 $M \in \operatorname{Mat}_{n, p}(\mathrm{~K})$, 存在一个矩阵 $M^{\prime}$, 并且只有一个, 它是简化 的列阶梯形式并且列等效于 $M$.
证明。一通过换位, 足以证明行等价的断言。证明的第一部分将显示矩阵的存在等价于 $M$ 通过解释将任何矩阵简化为这种形式的矩阵的显式方法, 它是简化的行阶梯形式。从 技术上讲, 我们通过归纳展示 $k \in 0, \ldots, p$ 我们可以执行基本的行操作 $M$ 使得矩阵 $M_k$ 通过提取第一个获得 $k$ 列的 $M$ 可以以减少的行阶梯形式放置。
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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。