如果你也在 怎样代写最优控制optimal control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。

最优控制是为一个动态系统确定一段时期内的控制和状态轨迹，以使性能指数最小化的过程。

couryes-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写最优控制optimal control方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写最优控制optimal control代写方面经验极为丰富，各种代写最优控制Soptimal control相关的作业也就用不着说。

我们提供的最优控制optimal control及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (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

统计代写|最优控制作业代写optimal control代考|A Maximum Principle for Problems with Mixed Inequality Constraints

We will state the maximum principle for optimal control problems with mixed inequality constraints without proof. For further details see Pontryagin et al. (1962), Hestenes (1966), Arrow and Kurz (1970), Hadley and Kemp (1971), Bensoussan et al. (1974), Feichtinger and Hartl (1986), Seierstad and Sydsæter (1987), and Grass et al. (2008).

Let the system under consideration be described by the following vector differential equation
$$
\dot{x}=f(x, u, t), x(0)=x_{0}
$$
given the initial conditions $x_{0}$ and a control trajectory $u(t), t \in[0, T], T>0$, where $T$ can be the terminal time to be optimally determined or given as a fixed positive number. Note that in the above equation, $x(t) \in E^{n}$ and $u(t) \in E^{m}$, and the function $f: E^{n} \times E^{m} \times E^{1} \rightarrow E^{n}$ is assumed to be continuously differentiable.
Let us consider the following objective:
$$
\max \left{J=\int_{0}^{T} F(x, u, t) d t+S[x(T), T]\right}
$$
where $F: E^{n} \times E^{m} \times E^{1} \rightarrow E^{1}$ and $S: E^{n} \times E^{1} \rightarrow E^{1}$ are continuously differentiable functions and where $T$ denotes the terminal time. Depending on the situation being modeled, the terminal time $T$ may be given or to be determined. In the case when $T$ is given, the function $S(x(T), T)$ should be viewed as merely a function of the terminal state, and can be revised as $S(x(T))$.

Next we impose constraints on state and control variables. Specifically, for each $t \in[0, T], x(t)$ and $u(t)$ must satisfy
$$
g(x, u, t) \geq 0, t \in[0, T],
$$
where $g: E^{n} \times E^{m} \times E^{1} \rightarrow E^{q}$ is continuously differentiable in all its arguments and must contain terms in $u$. An important special case is that of controls having an upper bound that depends on the current state, i.e., $u(t) \leq M(x(t)), t \in[0, T]$,which can be written as $M(x)-u \geq 0$. Inequality constraints without terms in $u$ will be introduced later in Chap.

统计代写|最优控制作业代写optimal control代考|Sufficiency Conditions

In this section we will state, without proof, a number of sufficiency results. These results require the concepts of concave and quasiconcave functions.

Recall from Sect. $1.4$ that with $D \subset E^{n}$, a convex set, a function $\psi: D \rightarrow E^{1}$ is concave, if for all $y, z \in D$ and for all $p \in[0,1]$,
$$
\psi(p y+(1-p) z) \geq p \psi(y)+(1-p) \psi(z)
$$
The function $\psi$ is quasiconcave if $(3.24)$ is relaxed to
$$
\psi(p y+(1-p) z) \geq \min {\psi(y), \psi(z)}
$$
and $\psi$ is strictly concave if $y+z$ and $p \in(0,1)$ and (3.24) holds with a strict inequality. Furthermore, $\psi$ is convex, quasiconvex, or strictly convex if $-\psi$ is concave, quasiconcave, or strictly concave, respectively. Note that linearity implies both concavity and convexity, and concavity implies quasiconcavity. For further details on the properties of such functions, see Mangasarian (1969).

We can now state a sufficiency result concerning the problem with mixed constraints stated in (3.7). For this purpose, let us define the maximized Hamiltonian
$$
H^{0}(x, \lambda, t)=\max _{{u \mid g(x, u, t) \geq 0}} H(x, u, \lambda, t)
$$
Theorem 3.1 Let $\left(x^{}, u^{}, \lambda, \mu, \alpha, \beta\right)$ satisfy the necessary conditions in (3.12). If $H^{0}(x, \lambda(t), t)$ is concave in $x$ at each $t \in[0, T], S$ in $(3.2)$ is concave in $x, g$ in (3.3) is quasiconcave in $(x, u)$, a in (3.4) is quasiconcave in $x$, and $b$ in (3.5) is linear in $x$, then $\left(x^{}, u^{}\right)$ is optimal.

最优控制代考

统计代写|最优控制作业代写optimal control代考|A Maximum Principle for Problems with Mixed Inequality Constraints

我们将在没有证明的情况下陈述具有混合不等式约束的最优控制问题的最大原理。有关详细 信息，请参阅 Pontryagin 等人。(1962)、Hestenes (1966)、Arrow 和 Kurz (1970)、
Hadley 和 Kemp (1971)、Bensoussan 等人。(1974)、Feichtinger 和 Hartl (1986)、
Seierstad 和 Sydsæter (1987)，以及 Grass 等人。（2008 年)。
让所考虑的系统由以下向量微分方程描述
$$
\dot{x}=f(x, u, t), x(0)=x_{0}
$$
给定初始条件 $x_{0}$ 和控制轨迹 $u(t), t \in[0, T], T>0$ ，在哪里 $T$ 可以是要优化确定的终端时 间，也可以是固定的正数。请注意，在上述等式中， $x(t) \in E^{n}$ 和 $u(t) \in E^{m}$, 和函数 $f: E^{n} \times E^{m} \times E^{1} \rightarrow E^{n}$ 假设是连续可微的。
让我们考虑以下目标:
\max Veft ${=\backslash$ int_{ ${0} \wedge{T} F(x, u, t) d t+S[x(T), T] \backslash$ right $}$
在棴里 $F: E^{n} \times E^{m} \times E^{1} \rightarrow E^{1}$ 和 $S: E^{n} \times E^{1} \rightarrow E^{1}$ 是连续可微的函数，其中 $T$ 表 示終止时间。根据所建模的情况，终端时间 $T$ 可以给出或确定。在这种情况下 $T$ 给定，函数 $S(x(T), T)$ 应该被视为仅仅是终端状态的函数，并且可以修改为 $S(x(T))$.
接下来，我们对状态和控制变量施加约束。具体来说，对于每个 $t \in[0, T], x(t)$ 和 $u(t)$ 必须 满跃
$$
g(x, u, t) \geq 0, t \in[0, T]
$$
在哪里 $g: E^{n} \times E^{m} \times E^{1} \rightarrow E^{q}$ 在它的所有论证中是连续可微的，并且必须包含 $u$. 一个 重要的特殊情况是具有取决于当前状态的上限的控件，即 $u(t) \leq M(x(t)), t \in[0, T]$, 可 以写成 $M(x)-u \geq 0$. 没有条件的不等式约束 $u$ 将在后面的章节中介绍。

统计代写|最优控制作业代写optimal control代考|Sufficiency Conditions

在本节中，我们将在没有证据的情况下陈述一些充分性结果。这些结果需要凹函数和拟凹函 数的概念。
从宗门召回。 $1.4$ 这与 $D \subset E^{n}$, 一个集，一个函数 $\psi: D \rightarrow E^{1}$ 是凹的，如果对所有人 $y, z \in D$ 并为所有人 $p \in[0,1]$,
$$
\psi(p y+(1-p) z) \geq p \psi(y)+(1-p) \psi(z)
$$
功能 $\psi$ 是准凹的，如果 $(3.24)$ 放松到
$$
\psi(p y+(1-p) z) \geq \min \psi(y), \psi(z)
$$
和 $\psi$ 是严格凹的，如果 $y+z$ 和 $p \in(0,1)$ 并且 $(3.24)$ 满足严格不等式。此外， $\psi$ 是凸的、拟 $\mathrm{~ 凸 的 或 严 格 凸 的 ， 如 果 －}$ 凹意味着准凹。有关此矢函数属性的更多详细信息，请参见 Mangasarian (1969)。
我们现在可以陈述关于 (3.7) 中所述的混合约束问题的充分性结果。为此，让我们定义最大化 哈亚顿量
$$
H^{0}(x, \lambda, t)=\max _{u \mid g(x, u, t) \geq 0} H(x, u, \lambda, t)
$$
定理 $3.1$ 让 $(x, u, \lambda, \mu, \alpha, \beta)$ 满足 $(3.12)$ 中的必要条件。如果 $H^{0}(x, \lambda(t), t)$ 是凹进去的 $x$ 在每一个 $t \in[0, T], S$ 在 $(3.2)$ 是凹进去的 $x, g$ 在 (3.3) 中是准凹的 $(x, u), \mathrm{a}$ in (3.4) 是准凹 in $x$ ，和 $b$ 在 (3.5) 中是线性的 $x$ ，然后 $(x, u)$ 是最优的。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。