如果你也在 怎样代写微积分Calculus 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。微积分Calculus 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。

微积分Calculus 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关联，它们利用了无限序列和无限数列收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。17世纪末，牛顿（Isaac Newton）和莱布尼兹（Gottfried Wilhelm Leibniz）独立开发了无限小数微积分。后来的工作，包括对极限概念的编纂，将这些发展置于更坚实的概念基础上。今天，微积分在科学、工程和社会科学中得到了广泛的应用。

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数学代写|微积分代写Calculus代写|Masses Distributed over a Plane Region

Suppose that we have a finite collection of masses located in the plane, with mass $m_k$ at the point $\left(x_k, y_k\right)$ (see Figure 6.46). The mass of the system is
System mass: $\quad M=\sum m_k$.
Each mass $m_k$ has a moment about each axis. Its moment about the $x$-axis is $m_k y_k$, and its moment about the $y$-axis is $m_k x_k$. The moments of the entire system about the two axes are
$$
\begin{array}{ll}
\text { Moment about } x \text {-axis: } & M_x=\sum m_k y_k, \
\text { Moment about } y \text {-axis: } & M_y=\sum m_k x_k .
\end{array}
$$
The $x$-coordinate of the system’s center of mass is defined to be
$$
\bar{x}=\frac{M_y}{M}=\frac{\sum m_k x_k}{\sum m_k} .
$$
With this choice of $\bar{x}$, as in the one-dimensional case, the system balances about the line $x=\bar{x}$ (Figure 6.47).
The $y$-coordinate of the system’s center of mass is defined to be
$$
\bar{y}=\frac{M_x}{M}=\frac{\sum m_k y_k}{\sum m_k} .
$$
With this choice of $\bar{y}$, the system balances about the line $y=\bar{y}$ as well. The torques exerted by the masses about the line $y=\bar{y}$ cancel out. Thus, as far as balance is concerned, the system behaves as if all its mass were at the single point $(\bar{x}, \bar{y})$. We call this point the system’s center of mass.

数学代写|微积分代写Calculus代写|Thin, Flat Plates

In many applications, we need to find the center of mass of a thin, flat plate: a disk of aluminum, say, or a triangular sheet of steel. In such cases, we assume the distribution of mass to be continuous, and the formulas we use to calculate $\bar{x}$ and $\bar{y}$ contain integrals instead of finite sums. The integrals arise in the following way.

Imagine that the plate occupying a region in the $x y$-plane is cut into thin strips parallel to one of the axes (in Figure 6.48 , the $y$-axis). The center of mass of a typical strip is $(\tilde{x}, \tilde{y})$. We treat the strip’s mass $\Delta m$ as if it were concentrated at $(\tilde{x}, \tilde{y})$. The moment of the strip about the $y$-axis is then $\tilde{x} \Delta m$. The moment of the strip about the $x$-axis is $\tilde{y} \Delta m$. Equations (3) and (4) then become
$$
\bar{x}=\frac{M_y}{M}=\frac{\sum \tilde{x} \Delta m}{\sum \Delta m}, \quad \bar{y}=\frac{M_x}{M}=\frac{\sum \tilde{y} \Delta m}{\sum \Delta m} .
$$
These sums are Riemann sums for integrals, and they approach these integrals in the limit as the strips become narrower and narrower. We write these integrals symbolically as
$$
\bar{x}=\frac{\int \tilde{x} d m}{\int d m} \quad \text { and } \quad \bar{y}=\frac{\int \tilde{y} d m}{\int d m} .
$$

微积分代考

数学代写|微积分代写Calculus代写|Masses Distributed over a Plane Region

假设我们在平面上有一个有限的质量集合，质量$m_k$在$\left(x_k, y_k\right)$点(见图6.46)。系统的质量是
系统质量:$\quad M=\sum m_k$。
每个质量$m_k$在每个轴上都有一个力矩。它绕$x$ -轴的力矩是$m_k y_k$，绕$y$ -轴的力矩是$m_k x_k$。整个系统在这两个轴上的力矩是
$$
\begin{array}{ll}
\text { Moment about } x \text {-axis: } & M_x=\sum m_k y_k, \
\text { Moment about } y \text {-axis: } & M_y=\sum m_k x_k .
\end{array}
$$
系统质心的$x$坐标定义为
$$
\bar{x}=\frac{M_y}{M}=\frac{\sum m_k x_k}{\sum m_k} .
$$
在选择$\bar{x}$的情况下，与一维情况一样，系统在$x=\bar{x}$行附近进行平衡(图6.47)。
系统质心的$y$坐标定义为
$$
\bar{y}=\frac{M_x}{M}=\frac{\sum m_k y_k}{\sum m_k} .
$$
通过选择$\bar{y}$，系统也平衡了$y=\bar{y}$这条线。质量围绕$y=\bar{y}$线施加的力矩抵消了。因此，就平衡而言，系统的行为就好像它的所有质量都在单点$(\bar{x}, \bar{y})$上。我们称这个点为系统的质心。

数学代写|微积分代写Calculus代写|Thin, Flat Plates

在许多应用中，我们需要找到一块薄而平的板的质心:比如一块铝板，或者一块三角形的钢板。在这种情况下，我们假设质量的分布是连续的，我们用来计算$\bar{x}$和$\bar{y}$的公式包含积分而不是有限的和。积分是这样出现的。

想象一下，在$x y$ -平面上占据一个区域的板被切成平行于其中一个轴的细条(在图6.48中，$y$ -轴)。典型带材的质心为$(\tilde{x}, \tilde{y})$。我们把条带的质量$\Delta m$看作是集中在$(\tilde{x}, \tilde{y})$。条绕$y$ -轴的力矩为$\tilde{x} \Delta m$。条绕$x$ -轴的力矩为$\tilde{y} \Delta m$。式(3)(4)则为
$$
\bar{x}=\frac{M_y}{M}=\frac{\sum \tilde{x} \Delta m}{\sum \Delta m}, \quad \bar{y}=\frac{M_x}{M}=\frac{\sum \tilde{y} \Delta m}{\sum \Delta m} .
$$
这些和是积分的黎曼和，随着条形线越来越窄，它们接近积分的极限。我们把这些积分符号写成
$$
\bar{x}=\frac{\int \tilde{x} d m}{\int d m} \quad \text { and } \quad \bar{y}=\frac{\int \tilde{y} d m}{\int d m} .
$$

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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。