如果你也在怎样代写应用数学Applied Mathematics MATH311 这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我 们的24/7代写宏服。应用数学Applied Mathematic是不同领域对数学方法的应用，如物理学、工程学、医学、生物学、金融、商业、计算机科学和工业。因此，应用数学是数学科学和专业知识的结合。应用数学 “这一术语也描述了数学家通过制定和研究数学模型来解决实际问题的专业。在过去，实际应用激发了数学理论的发展，然后成为纯数学的研究对象，在纯数学中，抽象概念的研究是为了它们本身。因此，应用数学的活动与纯数学的研究密切相关。

应用数学Applied Mathematic历史上，应用数学主要包括应用分析，最主要的是微分方程；近似理论（广义的，包括表示法、渐近法、变异法和数值分析）；以及应用概率。这些数学领域与牛顿物理学的发展直接相关，事实上，数学家和物理学家之间的区别在19世纪中期之前并不明显。这段历史在美国留下了教学遗产：直到20世纪初，经典力学等科目经常在美国大学的应用数学系而不是物理系教授，流体力学可能仍然在应用数学系教授。工程和计算机科学系传统上一直在利用应用数学。

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数学代写|应用数学代考APPLIED MATHEMATICS代写|The Euler–Lagrange equation

Perhaps the simplest problem in the calculus of variations is to find a (local) minimum of functionals of the form
$$
F(x)=\int_a^b L\left(s, x, x^{\prime}\right) \mathrm{d} s,
$$
where $x \in C^2([a, b])$ with $x(a)=x_a$ and $x(b)=x_b$. Here, $L:[a, b] \times \mathbb{R} \times \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$ is a given, twice differentiable function, called the Lagrangian. Our goal is to reformulate the necessary condition in Theorem $7.2 .7$ in a more practical manner for the specific functional (7.2):

Let $x$ be a local minimum and $h \in C^2([a, b])$ such that $h(a)=h(b)=0$. Then, $x+t h \in C^2([a, b])$ satisfies
$$
(x+t h)(a)=x_a, \quad(x+t h)(b)=x_b
$$
and is therefore an admissible function. Moreover, we have
$$
F(x+t h)=\int_a^b L\left(s, x+t h, x^{\prime}+t h^{\prime}\right) \mathrm{d} s
$$

$$
\begin{aligned}
\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t} F(x+t h) & =\int_a^b \frac{\partial}{\partial t} L\left(s, x+t h, x^{\prime}+t h^{\prime}\right) \mathrm{d} s \
& =\int_a^b L_x\left(s, x+t h, x^{\prime}+t h^{\prime}\right) h+L_{x^{\prime}}\left(s, x+t h, x^{\prime}+t h^{\prime}\right) h^{\prime} \mathrm{d} s,
\end{aligned}
$$
where $L_x$ denotes the partial derivative $\frac{\partial}{\partial x} L\left(s, x, x^{\prime}\right)$ and $L_{x^{\prime}}$ the partial derivative $\frac{\partial}{\partial x^{\prime}} L\left(s, x, x^{\prime}\right)$. Thus, the first variation of $F$ at $x$ in the direction of $h$ is given by
$$
\begin{aligned}
\delta_x F(h) & =\left[\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t} F(x+t h)\right]{t=0} \ & =\int_a^b L_x\left(s, x, x^{\prime}\right) h+L{x^{\prime}}\left(s, x, x^{\prime}\right) h^{\prime} \mathrm{d} s .
\end{aligned}
$$

数学代写|应用数学代考APPLIED MATHEMATICS代写|Some Special Cases

The Euler-Lagrange equation (7.5) is a second order ordinary equation. Yet, in special cases, when the Lagrangian $L=L\left(s, x, x^{\prime}\right)$ does not explicitly depend on one of its variables, the Euler-Lagrange equation (7.5) becomes significantly simpler.
Lemma 7.4.1
Given is a functional $F$ of the form (7.2) with Lagrangian $L=L\left(s, x, x^{\prime}\right)$ and the corresponding Euler-Lagrange equation (7.5).
(a) If $L=L(s, x)$, then the Euler-Lagrange equation becomes
$$
L_x(s, x)=0
$$
which is an algebraic equation.
(b) If $L=L\left(s, x^{\prime}\right)$, then the Euler-Lagrange equation becomes
$$
L_{x^{\prime}}\left(s, x^{\prime}\right)=C,
$$
where $C \in \mathbb{R}$ is an arbitrary constant.
(c) If $L=L\left(x, x^{\prime}\right)$, then the Euler-Lagrange equation becomes
$$
L\left(x, x^{\prime}\right)-x^{\prime} L_{x^{\prime}}\left(x, x^{\prime}\right)=C
$$
where $C \in \mathbb{R}$ is an arbitrary constant.

应用数学代考

数学代写|应用数学代考APPLIED MATHEMATICS代写|The EulerLagrange equation

也许变分法中最简单的问题是找到形式的泛函的 (局部) 最小值
$$
F(x)=\int_a^b L\left(s, x, x^{\prime}\right) \mathrm{d} s,
$$
在哪里 $x \in C^2([a, b])$ 和 $x(a)=x_a$ 和 $x(b)=x_b$. 这里, $L:[a, b] \times \mathbb{R} \times \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}$ 是给定的二次可微 函数, 称为拉格朗日函数。我们的目标是重新表述定理中的必要条件7.2.7以更实际的方式针对特定功能 (7.2) :
让 $x$ 是局部最小值并且 $h \in C^2([a, b])$ 这样 $h(a)=h(b)=0$. 然后, $x+t h \in C^2([a, b])$ 满足
$$
(x+t h)(a)=x_a, \quad(x+t h)(b)=x_b
$$
因此是一个可接受的功能。此外，我们有
$$
\begin{aligned}
& F(x+t h)=\int_a^b L\left(s, x+t h, x^{\prime}+t h^{\prime}\right) \mathrm{d} s \
& \frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t} F(x+t h)=\int_a^b \frac{\partial}{\partial t} L\left(s, x+t h, x^{\prime}+t h^{\prime}\right) \mathrm{d} s=\int_a^b L_x\left(s, x+t h, x^{\prime}+t h^{\prime}\right) h+L_{x^{\prime}}(s, x+ \
& \delta_x F(h)=\left[\frac{\mathrm{d}}{\mathrm{d} t} F(x+t h)\right] t=0 \quad=\int_a^b L_x\left(s, x, x^{\prime}\right) h+L x^{\prime}\left(s, x, x^{\prime}\right) h^{\prime} \mathrm{d} s . \
&
\end{aligned}
$$

数学代写|应用数学代考APPLIED MATHEMATICS代写|Some Special Cases

欧拉-拉格朗日方程 (7.5) 是一个二阶常方程。然而, 在特殊情况下, 当拉格朗日 $L=L\left(s, x, x^{\prime}\right)$ 不明确依 赖于其中一个变量, 欧拉-拉格朗日方程 (7.5) 变得非常简单。
引理 7.4.1
给定是泛函 $F$ 形式 (7.2) 与拉格朗日 $L=L\left(s, x, x^{\prime}\right)$ 以及相应的欧拉-拉格朗日方程 (7.5)。
(a) 如果 $L=L(s, x)$, 则欧拉-拉格朗日方程变为
$$
L_x(s, x)=0
$$
这是一个代数方程。
(b) 如果 $L=L\left(s, x^{\prime}\right)$, 则欧拉-拉格朗日方程变为
$$
L_{x^{\prime}}\left(s, x^{\prime}\right)=C
$$
在哪里 $C \in \mathbb{R}$ 是任意常数。
(c) 如果 $L=L\left(x, x^{\prime}\right)$, 则欧拉-拉格朗日方程变为
$$
L\left(x, x^{\prime}\right)-x^{\prime} L_{x^{\prime}}\left(x, x^{\prime}\right)=C
$$
在哪里 $C \in \mathbb{R}$ 是任意常数。

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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。我们的专家在微观经济学代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种微观经济学代写Microeconomics相关的作业也就用不着 说。

机器学习代写

机器学习（ML）是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用中，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。机器学习与统计学密切相关，统计学专注于使用计算机进行预测，但并非所有的机器学习都是统计学习。数学优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。



统计推断代写

统计推断是指从数据中得出关于种群或科学真理的结论的过程。进行推断的模式有很多，包括统计建模、面向数据的策略以及在分析中明确使用设计和随机化。



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。