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凸优化Convex optimization是数学优化的一个子领域，研究的是凸集上凸函数最小化的问题。许多类别的凸优化问题允许采用多项式时间算法，而数学优化一般来说是NP困难的。凸优化在许多学科中都有应用，如自动控制系统、估计和信号处理、通信和网络、电子电路设计、数据分析和建模、金融、统计（最佳实验设计）、和结构优化，其中近似概念被证明是有效的。
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数学代写|凸优化代写Convex Optimization代考|Optimizing linear estimates on convex hulls of unions of spectratopes
Let
$\mathcal{X}1, \ldots, \mathcal{X}_J$ be spectratopes in $\mathbf{R}^n$ : $$ \begin{gathered} \mathcal{X}_j=\left{x \in \mathbf{R}^n: \exists\left(y \in \mathbf{R}^{N_j}, t \in \mathcal{T}_j\right): x=P_j y, R{k j}^2[y] \preceq t_k I_{d_{k j}}, k \leq K_j\right}, 1 \leq j \leq J, \
{\left[R_{k j}[y]=\sum_{i=1}^{N_j} y_i R^{k j i}\right],}
\end{gathered}
$$
$A \in \mathbf{R}^{m \times n}$ and $B \in \mathbf{R}^{\nu \times n}$ be given matrices,
$|\cdot|$ be a norm on $\mathbf{R}^\nu$ such that the unit ball $\mathcal{B}$ of the conjugate norm $|\cdot|$ is a spectratope:
$$
\begin{aligned}
\mathcal{B}:= & \left{u:|u| \leq 1\right} \
= & \left{u \in \mathbf{R}^\nu: \exists\left(z \in \mathbf{R}^N, r \in \mathcal{R}\right): u=M z, S_{\ell}^2[z] \preceq r_{\ell} I_{f_{\ell}}, \ell \leq L\right} \
& {\left[S_{\ell}[z]=\sum_{i=1}^N z_i S^{\ell i}\right], }
\end{aligned}
$$
П be a convex compact subset of the interior of the positive semidefinite cone $\mathbf{S}{+}^m$, with our standard restrictions on $R{k j}[\cdot], S_{\ell}[\cdot], \mathcal{T}j$ and $\mathcal{R}$. Let, further, $$ \mathcal{X}=\operatorname{Conv}\left(\bigcup_j \mathcal{X}_j\right) $$ be the convex hull of the union of spectratopes $\mathcal{X}_j$. Consider the situation where, given observation $$ \omega=A x+\xi $$ of unknown signal $x$ known to belong to $\mathcal{X}$, we want to recover $B x$. We assume that the matrix of second moments of noise is $\succeq$-dominated by a matrix from $\Pi$, and quantify the performance of a candidate estimate $\widehat{x}(\cdot)$ by its $|\cdot|$-risk $$ \operatorname{Risk}{\Pi,|\cdot|}[\widehat{x} \mid \mathcal{X}]=\sup {x \in \mathcal{X}} \sup {P: P \triangleleft \Pi} \mathbf{E}{\xi \sim P}{|B x-\widehat{x}(A x+\xi)|} $$ where $P \triangleleft \Pi$ means that the matrix $\operatorname{Var}[P]=\mathbf{E}{\xi \sim P}\left{\xi \xi^T\right}$ of second moments of distribution $P$ is $\succeq$-dominated by a matrix from $\Pi$.
数学代写|凸优化代写Convex Optimization代考|Recovering nonlinear vector-valued functions
Consider the situation as follows: We are given a noisy observation
$$
\omega=A x+\xi_x \quad\left[A \in \mathbf{R}^{m \times n}\right]
$$
of the linear image $A x$ of an unknown signal $x$ known to belong to a given spectratope $\mathcal{X} \subset \mathbf{R}^n$; here $\xi_x$ is the observation noise with distribution $P_x$ which can depend on $x$. As in Section 4.3.3, we assume that we are given a computationally tractable convex compact set $\Pi \subset$ int $\mathbf{S}_{+}^m$ such that for every $x \in \mathcal{X}, \operatorname{Var}\left[P_x\right] \preceq \Theta$ for some $\Theta \in \Pi$; cf. (4.32). We want to recover the value $f(x)$ of a given vectorvalued function $f: \mathcal{X} \rightarrow \mathbf{R}^\nu$, and we measure the recovery error in a given norm $|\cdot|$ on $\mathbf{R}^\nu$
4.10.A. Preliminaries and the Main observation. Let $|\cdot|$ be a norm on $\mathbf{R}^n$, and $g(\cdot): \mathcal{X} \rightarrow \mathbf{R}^\nu$ be a function. Recall that the function is called Lipschitz continuous on $\mathcal{X}$ w.r.t. the pair of norms $|\cdot|$ on the argument and $|\cdot|$ on the image spaces, if there exist $L<\infty$ such that
$$
|g(x)-g(y)| \leq L|x-y| \forall(x, y \in \mathcal{X})
$$
every $L$ with this property is called a Lipschitz constant of $g$. It is well known that in our finite-dimensional situation, the property of $g$ to be Lipschitz continuous is independent of how the norms $|\cdot|,|\cdot|$ are selected; this selection affects only the value(s) of Lipschitz constant(s).
凸优化代写
数学代写凸优化代写Convex Optimization代考|Optimizing linear estimates on convex hulls of unions of spectratopes
让$\mathcal{X} 1, \ldots, \mathcal{X}J$ 是光谱在 $\mathbf{R}^n:$ $\backslash$ begin ${$ gathered $} \backslash$ mathcal ${X} _j=\backslash$ left $\left{x \backslash\right.$ in $\backslash m a t h b f{R}^{\wedge} n$ : $\backslash e x i s t s \backslash l e f t\left(y \backslash\right.$ in $\backslash m a t h b f{R}^{\wedge}\left{N _j\right}, \dagger \backslash$ in $\backslash m a t h c o$ $A \in \mathbf{R}^{m \times n}$ 和 $B \in \mathbf{R}^{\nu \times n}$ 给出矩阵, $|\cdot|$ 成为规范 $\mathbf{R}^\nu$ 这样单位球 $\mathcal{B}$ 共轭范数 $|\cdot|$ 是光谱: $\backslash$ begin ${$ 对齐 $} \backslash m a t h c a l{B}:=\& \backslash$ eft ${u:|u| \backslash$ leq $1 \backslash$ right $} \backslash=\& \backslash$ eft $\left{u \backslash\right.$ in $\backslash m a t h b f{R}^{\wedge} \backslash$ nu: $\backslash e x i s t s \backslash e f t(z \backslash$ in $\backslash m a t$ $\Pi$ 是半正定雉体内部的凸紧子集 $\mathrm{S}+^m$, 我们的标准限制 $R k j[\cdot], S{\ell}[\cdot], \mathcal{T} j$ 和 $\mathcal{R}$. 让，进一步，
$$
\mathcal{X}=\operatorname{Conv}\left(\bigcup_j \mathcal{X}_j\right)
$$
是谱位并集的凸包 $\mathcal{X}_j$. 考虑这样的情况，给定观察
$$
\omega=A x+\xi
$$
末知信号 $x$ 已知属于 $\mathcal{X}$, 我们想要恢复 $B x$. 我们假设噪声的二阶矩矩阵是 $\succeq$-由来自的矩阵支配 $\Pi$, 并量化候 选估计的性能 $\widehat{x}(\cdot)$ 由其 $|\cdot|-风$ 风险
$\operatorname{Risk} \Pi,|\cdot|[\widehat{x} \mid \mathcal{X}]=\sup x \in \mathcal{X} \sup P: P \triangleleft \Pi \mathbf{E} \xi \sim P|B x-\widehat{x}(A x+\xi)|$ $P$ 是 $\succeq$-由来自的矩阵支配 $\Pi$.
数学代与写优化代写Convex Optimization代考|Recovering nonlinear vector-valued functions
考虑如下情况：我们得到一个嘈杂的观察
$$
\omega=A x+\xi_x \quad\left[A \in \mathbf{R}^{m \times n}\right]
$$
线性图像 $A x$ 末知信号 $x$ 已知属于给定的光谱 $\mathcal{X} \subset \mathbf{R}^n$; 这里 $\xi_x$ 是具有分布的观察噪声 $P_x$ 这可以取决于 $x$. 与 第 4.3.3 节一样，我们假设给定了一个计算上易于处理的凸紧集 $\subset \subset$ 整数 $\mathbf{S}_{+}^m$ 这样对于每个
$x \in \mathcal{X}, \operatorname{Var}\left[P_x\right] \preceq \Theta$ 对于一些 $\Theta \in \Pi$; 比照。(4.32)。我们要恢筫价值 $f(x)$ 给定向荲值函数的 $f: \mathcal{X} \rightarrow \mathbf{R}^\nu$, 我们测荲给定范数中的恢复误差 $|\cdot|$ 在 $\mathbf{R}^\nu$
4.10.A. 预弿和主要观察。让 $|\cdot|$ 成为规范 $\mathbf{R}^n$, 和 $g(\cdot): \mathcal{X} \rightarrow \mathbf{R}^\nu$ 成为一个函数。回想一下, 该函数称为 Lipschitz 连续 $\mathcal{X}$ 关于这对规范 | | |关于论点和 $|\cdot|$ 在图像空间上, 如果存在 $L<\infty$ 这样
$$
|g(x)-g(y)| \leq L|x-y| \forall(x, y \in \mathcal{X})
$$
每一个 $L$ 具有此属性的 Lipschitz 常数称为 $g$. 众所周知, 在我们的有限维情况下, $g$ 成为 Lipschitz 连续独 立于规范如何 $|\cdot|, \mid$ |被选中; 此选择仅影响 Lipschitz 常数的值。
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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。