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数值分析是数学的一个分支，使用数字近似法解决连续问题。它涉及到设计能给出近似但精确的数字解决方案的方法，这在精确解决方案不可能或计算成本过高的情况下很有用。

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• Advanced Probability Theory 高等概率论
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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Spline Interpolation

Splines were first introduced in 1946 by a person named I. J. Schoenbery. If we want to describe this type of interpolator, we must say that it is one of the best interpolators considering the properties and characteristics of interpolation that will be discussed, because it is both a best approximation and a most accurate approximation. The best in the sense that the behavior of the interpolation points is approximated very smoothly, that is, it can be said that it is a functional approximation. Also, it is a most accurate approximation in the sense that in different points, it has approximations with much less error. So, it can be claimed that splines approximate the behavior of the function more accurately. In fact, there are two reasons why this interpolator is superior to other interpolators.

First, in addition to interpolating points $\left(x_{i}, f_{i}\right),\left(x_{i}, f_{i}\right)$, and also $\left(x_{i}, f_{i}\right)$, this function can be said to approximate higher order derivatives, too. Second, this interpolator has a uniform convergence. As we have already seen, other interpolators did not have such properties. Although it can be claimed that the Hermite-type interpolation also has these two properties, but with a difference that in Hermite interpolation, points must exist in the form of $\left(x_{i}, f_{i}^{(k)}\right)$. This means that consecutive derivatives of the function muse exist as the width of the points, and this is a disadvantage, because this is not always possible. On the other hand, spline works with the points $\left(x_{i}, f_{i}\right)$ and does not need Hermite interpolation points, but interpolating convergence to the function and interpolating derivatives to the function derivatives are made in the spline conditions. Therefore, it can be said that if Hermite interpolation conditions are satisfied, Hermite interpolator has both So, it can be said that spline is preferable to Hermite. Due to the good features mentioned about spline, many scientific applications can be enumerated for it, for example civil works, surveying, construction of international airport it, for example civil works, surveying, construction of international airport neering software, etc.

数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Lemma

Suppose that $v \in V$ and the cluster point $u^{}$ form a minimum sequence. If $u^{} \in T$, then it is the best approximation of $v$ out of $T$.
Proof: Suppose that $\left(u_{i}\right)$ is a minimum sequence that
$$
\lim {i \rightarrow \infty}\left|v-u{i}\right|=E_{T}(v)
$$
Also assume that subsequence $\left(u_{i(i)}\right)$ converges to $u^{} \in T$. In this case, given that $$ \lim {i \rightarrow \infty}\left|v-u{i}\right|=E_{T}(v), \quad \lim {j \rightarrow \infty}\left|u{i}-u^{i}\right|=0
$$
we can say that for every $j$, we have:
$$
\left|u-u^{}\right| \leq\left|v-u_{i}\right|+\left|u_{j}-u^{}\right|, \quad\left|v-u^{}\right| \leq E_{T}(v)
$$
For every $u \in T$, we have
$$
E_{T}(v) \leq|v-u|
$$
So, it can be concluded that
$$
\left|v-u^{}\right|=E_{T}(v) $$ and $u^{}$ is the best approximation.

数值分析代考

数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Spline Interpolation

样条曲线于 1946 年由一个名叫I Schoenbery 的人首次引入。如睟我们要描述这种夈型的 揷值器，我们必须说它是考虑到将要讨论的揷值的属性和特性的最佳揷值器之一，因为它 既是最佳近似值，也是最精确的近似值。最好的意思是揷值点的行为被非常平滑地婳近， 也就是可以说是泛函逼近。此外，从某种意义上说，它是最准确的近似值，在不同的点 上，它的近似值误差要小得多。因此，可以说样条曲线百准确地逼近函数的行为。事实 上，这个揷值器优于其他揷值器的原因有两个。
一、除了揷值点 $\left(x_{i}, f_{i}\right),\left(x_{i}, f_{i}\right)$ ，并且 $\left(x_{i}, f_{i}\right)$ ，这个函数也可以说是逼近高阶导数。其 次，该揷值器具有一致的收玫性。正如我们已经看到的，其他揷值器没有这样的属性。虫 然可以说 Hermite 型揷值也具有这两个性质，但不同的是，在 Hermite 揷值中，点必须以 $\left(x_{i}, f_{i}^{(k)}\right)$. 这意味着函数 muse 的连续导数作为点的宽度存在，这是一个缺点，因为这并 不总是可能的。另一方面，样条与点一起使用 $\left(x_{i}, f_{i}\right)$ 并且不需要Hermite揷值点，而是在 样条条件下对函数进行揷值收敛和对函数导数进行揷值导数。因此，可以说，如果满足 Hermite 揷值条件，Hermite 揷值器两者兼有，所以可以说样条曲线优于 Hermite。由于 样条曲线的良好特性，它可以列举出许多科学应用，例如土木工程、测量、国际机场的建 设，例如土木工程、测量、国际机场工程伡件的建设等。

数学代写|数值分析代写numerical analysis代考|Lemma

假设 $v \in V$ 和聚类点 $u$ 形成一个最小序列。如果 $u \in T$, 那么它是最好的近似值 $v$ 在…..之外 $T$.
证明: 假设 $\left(u_{i}\right)$ 是一个最小序列
$$
\lim i \rightarrow \infty|v-u i|=E_{T}(v)
$$
还假设子序列 $\left(u_{i(i)}\right)$ 收敛到 $u \in T$. 在这种情况下，㧛于
$$
\lim i \rightarrow \infty|v-u i|=E_{T}(v), \quad \lim j \rightarrow \infty\left|u i-u^{i}\right|=0
$$
我们可以说对于每个 $j$ ，我们有:
$$
|u-u| \leq\left|v-u_{i}\right|+\left|u_{j}-u\right|, \quad|v-u| \leq E_{T}(v)
$$
对于每一个 $u \in T$ ，我们有
$$
E_{T}(v) \leq|v-u|
$$
所以，可以得出结论
$$
|v-u|=E_{T}(v)
$$
和 $u$ 是最好的近似。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。