如果你也在 怎样代写电磁学Electromagnetism 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。电磁学Electromagnetism是物理学的一个分支，涉及到对电磁力的研究，这是一种发生在带电粒子之间的物理作用。电磁力是由电场和磁场组成的电磁场所承载的，它是诸如光这样的电磁辐射的原因。它与强相互作用、弱相互作用和引力一起，是自然界的四种基本相互作用（通常称为力）之一。在高能量下，弱力和电磁力被统一为单一的电弱力。

电磁学Electromagnetism是以电磁力来定义的，有时也称为洛伦兹力，它包括电和磁，是同一现象的不同表现形式。电磁力在决定日常生活中遇到的大多数物体的内部属性方面起着重要作用。原子核和其轨道电子之间的电磁吸引力将原子固定在一起。电磁力负责原子之间形成分子的化学键，以及分子间的力量。电磁力支配着所有的化学过程，这些过程是由相邻原子的电子之间的相互作用产生的。电磁学在现代技术中应用非常广泛，电磁理论是电力工程和电子学包括数字技术的基础。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Cores with Hexagonal Cross-Sections

Figure 5.7 shows a long solid-conducting core with a hexagonal cross-section having the length of each of its side $L$. This figure also shows another concentric hexagon with side length $\ell$, where
$$
\ell=\sqrt{3} \cdot L
$$
The smaller hexagon, indicating the core section, is provided with a uniformly distributed excitation winding carrying sinusoidal current at power frequency. This current-carrying winding is simulated by uniformly distributed currents flowing in the anticlockwise direction over the core surface with density $|K|$. Consequently, the axial component of the magnetic field $\mathrm{H}_z$ is established inside the core and is a negligible field outside. Because of eddy currents, $H_z$ will be nonuniform but symmetrically distributed over the core section. On the core surface, $H_z$ is given by Equation 5.60.

As shown in Figure 5.7, around this core section, the rectangle $a b c d$ is constructed. The width of this rectangle is $\ell$ and its height is $3 \mathrm{~L}$. We determine the solution for Equation 5.62 for $H_z^{\prime}$ using the following boundary conditions:
$$
\left.H_z^{\prime}\right|_{x= \pm \ell / 2}=0
$$

and
$$
\left.H_z^{\prime}\right|{y= \pm \sqrt{3} \ell / 2}=\sum{m-o d d d}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{\ell} \cdot x\right)
$$
where $T_m$ indicates a set of Fourier coefficients in the expression for the torch function. Therefore,
$$
H_z^{\prime}=\sum_{m-\text { add }}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{\ell} \cdot x^{\prime}\right) \cdot \frac{\cosh \left(\beta_m \cdot y^{\prime}\right)}{\cosh \left(\beta_m \cdot L \cdot 3 / 2\right)}
$$
where
$$
\beta_m=\sqrt{\left(\frac{m \pi}{\ell}\right)^2+\eta^2}
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Cores with Octagonal Cross-Sections

Consider a long conducting core with the cross-section in the shape of a regular octagon, and the length of each of its side is $L$ (vide Figure 5.8). On the surface of the core, there is a uniformly distributed winding carrying alternating current. The magnetic field in the octagonal core satisfies the following boundary condition:

$$
\left.H_z\right|_{\text {core surface }}=K_o
$$
where $K_o$ is the surface current density on the core surface simulating the winding current.

Around this core, imagine a larger octagon symmetrically placed with side length $\ell$, as shown in Figure 5.8. Joining the opposite sides of this octagon, construct rectangular regions. One of these four rectangles is labelled as $a b c d$. Let the torch function on the side $c d$ being an even function, be defined by the following finite Fourier series:
$$
\left.H_z\right|{y=(\ell+L / 2)}=\left.H_z\right|{y=2914 L}=\sum_{m \text {-odd }}^M T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{\ell} \cdot x\right)
$$
where
$$
\ell=L+L \sqrt{2}
$$
Since the magnetic field inside the core (or the target region) is an even function of $y$, the solution of the eddy current equation is obtained as
$$
H_z^{(1)}=\sum_{m-\alpha d d}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{\ell} \cdot x\right) \cdot \frac{\cosh \left(\tau_m \cdot y\right)}{\cosh \left(\tau_m \cdot 2.914 L\right)}
$$
where
$$
\tau_m=\sqrt{\left(\frac{m \pi}{\ell}\right)^2+\eta^2}
$$

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Cores with Hexagonal Cross-Sections

图5.7显示了一个长固体导电铁芯，其六角形截面具有其每边的长度$L$。该图还显示了另一个边长为$\ell$的同心六边形，其中
$$
\ell=\sqrt{3} \cdot L
$$
较小的六边形表示铁芯部分，具有均匀分布的励磁绕组，在工频处携带正弦电流。这种载流绕组是通过均匀分布的电流在磁芯表面以密度$|K|$沿逆时针方向流动来模拟的。因此，磁场$\mathrm{H}_z$的轴向分量建立在磁芯内部，而在外部是一个可以忽略不计的场。由于涡流的存在，$H_z$将不均匀但对称地分布在堆芯部分。在岩心表面，$H_z$由式5.60给出。

如图5.7所示，在这个核心部分周围构造了矩形$a b c d$。这个矩形的宽度是$\ell$，高度是$3 \mathrm{~L}$。我们利用以下边界条件确定$H_z^{\prime}$方程5.62的解:
$$
\left.H_z^{\prime}\right|_{x= \pm \ell / 2}=0
$$

和
$$
\left.H_z^{\prime}\right|{y= \pm \sqrt{3} \ell / 2}=\sum{m-o d d d}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{\ell} \cdot x\right)
$$
其中$T_m$表示火炬函数表达式中的一组傅立叶系数。因此，
$$
H_z^{\prime}=\sum_{m-\text { add }}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{\ell} \cdot x^{\prime}\right) \cdot \frac{\cosh \left(\beta_m \cdot y^{\prime}\right)}{\cosh \left(\beta_m \cdot L \cdot 3 / 2\right)}
$$
在哪里
$$
\beta_m=\sqrt{\left(\frac{m \pi}{\ell}\right)^2+\eta^2}
$$

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Cores with Octagonal Cross-Sections

考虑一个长导线芯，其横截面为正八边形，其每条边的长度为$L$(参见图5.8)。在铁芯表面，有一个均匀分布的绕组承载交流电。八角形磁芯内的磁场满足以下边界条件:

$$
\left.H_z\right|_{\text {core surface }}=K_o
$$
式中$K_o$为模拟绕组电流的铁芯表面表面电流密度。

在这个核心周围，想象一个边长为$\ell$的更大的八角形对称放置，如图5.8所示。连接这个八边形的对边，构造矩形区域。这四个矩形中的一个被标记为$a b c d$。设这边的火炬函数$c d$是偶函数，由以下有限的傅里叶级数定义:
$$
\left.H_z\right|{y=(\ell+L / 2)}=\left.H_z\right|{y=2914 L}=\sum_{m \text {-odd }}^M T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{\ell} \cdot x\right)
$$
在哪里
$$
\ell=L+L \sqrt{2}
$$
由于磁芯(或靶区)内的磁场是$y$的偶函数，因此涡流方程的解为
$$
H_z^{(1)}=\sum_{m-\alpha d d}^{(2 M-1)} T_m \cdot \cos \left(\frac{m \pi}{\ell} \cdot x\right) \cdot \frac{\cosh \left(\tau_m \cdot y\right)}{\cosh \left(\tau_m \cdot 2.914 L\right)}
$$
在哪里
$$
\tau_m=\sqrt{\left(\frac{m \pi}{\ell}\right)^2+\eta^2}
$$

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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

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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。

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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。

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