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微积分是数学的一个分支，涉及瞬时变化率的计算（微积分）和无限多的小因素相加以确定一些整体（积分微积分）

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• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• 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

数学代写|微积分代写Calculus代写|Antiderivative rules

We learned to take derivatives of polynomials by learning the formula for the derivative of $x^n$ and then learning that (1) the derivative can be taken term-by-term and (2) constant multiples can be carried along to the derivative. The approach to finding antiderivatives of polynomials is much the same.

We start by seeking a power rule for antiderivatives. Perhaps reversing a derivative of a power helps. Reversing the derivative exercise
$$
\frac{d}{d x} x^4=4 x^3
$$
gives the antiderivative result
$$
\int 4 x^3 d x=x^4+C .
$$
We want a power rule for antidifferentiation, so it would be nice to know $\int x^3 d x$ instead. To get a function with a derivative that is $x^3$, dividing the original function by 4 does the trick:
$$
\frac{d}{d x}\left(\frac{x^4}{4}\right)=\frac{d}{d x}\left(\frac{1}{4} \cdot x^4\right)=\frac{1}{4} \cdot 4 x^3=x^3 .
$$
Reversing this exercise gives the antidifferentiation result
$$
\int x^3 d x=\frac{x^4}{4}+C
$$

Notice that going from $x^3$ to $\frac{x^4}{4}$ requires adding 1 to the exponent (changing from 3 to 4 ) and then dividing by the new exponent (dividing by 4). This process works in general. Because
$$
\frac{d}{d x}\left(\frac{x^{n+1}}{n+1}\right)=\frac{1}{n+1} \cdot(n+1) x^n=x^n,
$$
the antiderivative power rule is
$$
\int x^n d x=\frac{x^{n+1}}{n+1}+C
$$

数学代写|微积分代写Calculus代写|Manipulating integrands

We have now reversed several derivative rules and given their antiderivative analogs, including the power rule, sum rule, difference rule, and constant multiple rule. Other derivative rules, such as the product rule, quotient rule, and chain rule, are more difficult to reverse. Although they have their analogs in antidifferentiation, they are not as straightforward to apply as recognizing a product or a quotient and using the associated rule. For this reason, we study them in chapter 7. In the meantime, if we wish to find antiderivatives of products, quotients, or compositions, we must change the form of the expression into something we can antidifferentiate using the rules we have at our disposal.
Example 10 Evaluate $\int x\left(x^2-3 x\right) d x$
Solution Because we have no product rule for antidifferentiation, we cannot evaluate the antiderivative in its current form. Instead, let’s perform the multiplication in the integrand:
$$
\int x\left(x^2-3 x\right) d x=\int\left(x^3-3 x^2\right) d x
$$

Now the integrand is in a form we can handle using the available rules; there is no product in the integral on the right. Using the antiderivative difference rule, the antiderivative constant multiple rule, and the antiderivative power rule, we have
$$
\begin{aligned}
\int\left(x^3-3 x^2\right) d x & =\frac{x^4}{4}-3 \cdot \frac{x^3}{3}+C \
& =\frac{x^4}{4}-x^3+C
\end{aligned}
$$
Example 11 Evaluate $\int \frac{x^3-4 x}{2 x^3} d x$.
Solution Because we have no quotient rule for integration, we cannot evaluate the integral in its current form. We need to manipulate the expression inside the integral (the integrand) into a form for which we can use the available rules. Because there is only one term in the denominator, we may perform the division easily:
$$
\int \frac{x^5-4 x}{2 x^3} d x=\int\left(\frac{1}{2} x^2-2 x^{-2}\right) d x
$$

微积分代考

数学代写|微积分代写Calculus代写|Antiderivative rules

我们通过学习导数的公式学会了多项式的导数 $x^n$ 然后学习 (1) 可以逐 项取导数 (2) 可以将常数倍数带入导数。寻找多项式的反导数的方法大 致相同。
我们首先寻求反导数的幂规则。也许反转幕的导数会有所帮助。反转 衍生品练习
$$
\frac{d}{d x} x^4=4 x^3
$$
给出反导数结果
$$
\int 4 x^3 d x=x^4+C
$$
我们想要反分化的幂规则，所以很高兴知道 $\int x^3 d x$ 反而。得到一个导 数为 $x^3$ ，将原始函数除以 4 就可以了:
$$
\frac{d}{d x}\left(\frac{x^4}{4}\right)=\frac{d}{d x}\left(\frac{1}{4} \cdot x^4\right)=\frac{1}{4} \cdot 4 x^3=x^3
$$
反转这个练习给出反分化结果
$$
\int x^3 d x=\frac{x^4}{4}+C
$$
请注意，从 $x^3$ 到 $\frac{x^4}{4}$ 需要将指数加 1 (从 3 变为 4$)$ ，然后除以新指数 (除以 4)。这个过程一般有效。因为
$$
\frac{d}{d x}\left(\frac{x^{n+1}}{n+1}\right)=\frac{1}{n+1} \cdot(n+1) x^n=x^n
$$
反衍生幂规则是
$$
\int x^n d x=\frac{x^{n+1}}{n+1}+C
$$

数学代写|微积分代写Calculus代写|Manipulating integrands

我们现在已经反转了几个导数规则并给出了它们的反导数类似物，包括幂规则、和规则、差规则和常数倍规则。其他衍生法则，如乘积法 则、商法则和链式法则，更难逆转。尽管它们在反微分中有类似物， 但它们不像识别乘积或商并使用相关规则那样直接应用。出于这个原因，我们在第 7 章中研究了它们。同时，如果我们㳍望找到乘积、商 或组合的反导数，我们必须将表达式的形式改变为我们可以使用我们 掌握的规则进行反微分的形式.
示例 10 评估 $\int x\left(x^2-3 x\right) d x$
解决方案 因为我们没有反微分的乘积规则，所以我们无法评估当前形 式的反导数。相反，让我们在被积函数中执行乘法:
$$
\int x\left(x^2-3 x\right) d x=\int\left(x^3-3 x^2\right) d x
$$
现在被积函数是我们可以使用可用规则处理的形式；右边的积分里面 没有积。使用反导数差分法则、反导数常数倍数法则和反导数幂法 则，我们有
$$
\int\left(x^3-3 x^2\right) d x=\frac{x^4}{4}-3 \cdot \frac{x^3}{3}+C=\frac{x^4}{4}-x^3+C
$$
示例 11 评估 $\int \frac{x^3-4 x}{2 x^3} d x$.
解决方案 因为我们没有积分的商规则，所以我们无法计算当前形式的 积分。我们需要将积分内部的表达式 (被积函数) 处理成我们可以使 用可用规则的形式。因为分母只有一项，所以我们可以很容易地进行 除法：
$$
\int \frac{x^5-4 x}{2 x^3} d x=\int\left(\frac{1}{2} x^2-2 x^{-2}\right) d x
$$

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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。