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电磁学是电荷、磁矩和电磁场之间的物理互动。电磁场可以是静态的，缓慢变化的，或形成波。电磁波一般被称为光，遵守光学定律。

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物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electric Potential of a Point Charge

Consider an isolated positive point charge $q$, as indicated in Fig. 3.4. Note that such a charge produces an electric field that is directed radially outward from the charge, as discussed in Chap. 1:

$$
\mathbf{E}=k_e \frac{q}{r^2} \hat{\mathbf{r}}
$$
Consider an arbitrary path from some point $A$ to the point $B$, and a small displacement vector along that path $d \mathbf{s}$ at the position $\mathbf{r}$ relative to the charge $q$, as shown in Fig. 3.4. Using Eq. (3.7), the potential difference is
$$
\begin{aligned}
\phi_B-\phi_A & =-\int_A^B \mathbf{E} \cdot d \mathbf{s} \
& =-\int_A^B k_e \frac{q}{r^2} \hat{\mathbf{r}} \cdot d \mathbf{s} \
& =-\int_A^B k_e \frac{q}{r^2} \cos \theta d s \
& =-\int_A^B k_e \frac{q}{r^2} d r \
& =k_e q\left(\frac{1}{r_B}-\frac{1}{r_A}\right)
\end{aligned}
$$
where $r_A$ and $r_B$ are the distances of $A$ and $B$ relative to $q$, and $\hat{\mathbf{r}}$ is a unit vector along the radial direction. In Eq. (3.23), $\theta$ is angle between the small displacement vector $d \mathbf{s}$ along the path between $A$ and $B$ and the radial small displacement vector $d \mathbf{r}$, as in Fig.3.4.

Equation(3.23) implies that the electric potential of any arbitrary charge $q$ at a distance $r$ from the charge is given as
$$
\phi(r)=k_e \frac{q}{r}
$$
which is a function of the distance $r$ from the charge $q$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electric Potential of a System of Point Charges

Let $q_1, q_2, \ldots, q_N$ be a set of $N$ static discrete charges, positive or negative, as shown in Fig. 3.5. Based on superposition principle, the electric potential resulting from those point charges at some point $P$, with position vector $\mathbf{r}$ with respect to the origin of the reference frame, is
$$
\phi(\mathbf{r})=k_e \sum_{i=1}^N \frac{q_i}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}_i\right|}
$$
where $\mathbf{r}_i$ is the position vector of the $i$ th charge with respect to the origin $O$, as indicated in Fig. 3.5.

Equation (3.25) indicates that the total potential at any point $P$ of a set of $N$ point charges is the sum of the potentials due to the individual charges.

In particular, for a system of two charged particles, we denote by $\phi_1$ the electric potential created by the charge $q_1$ at a point $P$ at distance $r$ from the charge $q_1$, which is taken to be at the origin $O$ of a coordinate system:
$$
\phi_1=k_e \frac{q_1}{r}
$$
The work done by an external agent to move the second charge $q_2$ from infinity to $P$ without accelerating it (i.e., the kinetic energy remains constant) is $$
W=q_2 \phi_1
$$
Therefore, from Eq. (3.27), the work is equal to the interaction potential energy $U_{12}$ of the particles, when they are separated by a distance $r_{12}$ :
$$
U_{12}=k_e \frac{q_1 q_2}{r_{12}}
$$

电磁学代考

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electric Potential of a Point Charge

考虑一个孤立的正点电荷 $q$ ，如图 $3.4$ 所示。请注意，这种电荷会产生 一个从电荷径向向外指向的电场，如第 1 章中所讨论的那样。1:
$$
\mathbf{E}=k_e \frac{q}{r^2} \hat{\mathbf{r}}
$$
考虑从某个点开始的任意路径 $A$ 直截了当 $B$ ，以及沿该路径的小位移 矢量 $d \mathbf{s}$ 在那个位置 $\mathbf{r}$ 相对于电荷 $q$ ，如图 3.4 所示。使用方程式。(3.7)， 电位差为
$$
\phi_B-\phi_A=-\int_A^B \mathbf{E} \cdot d \mathbf{s} \quad=-\int_A^B k_e \frac{q}{r^2} \hat{\mathbf{r}} \cdot d \mathbf{s}=-\int_A^B
$$
在哪里 $r_A$ 和 $r_B$ 是的距离 $A$ 和 $B$ 关系到 $q$ ，和 $\hat{\mathbf{r}}$ 是沿径向方向的单位向 量。在等式中。(3.23), $\theta$ 是小位移矢量之间的角度 $d$ s沿着之间的路径 $A$ 和 $B$ 和径向小位移矢量 $d \mathbf{r}$ ，如图 $3.4$ 所示。
方程 (3.23) 意味着任意电荷的电势 $q$ 在远处 $r$ 从收费中给出
$$
\phi(r)=k_e \frac{q}{r}
$$
这是距离的函数 $r$ 从费用 $q$.

物理代写|电磁学代写electromagnetism代考|Electric Potential of a System of Point Charges

让 $q_1, q_2, \ldots, q_N$ 是一组 $N$ 静态离散电荷，正或负，如图 $3.5$ 所示。 根据亘加原理，这些点电荷在某一点产生的电势 $P$ ，位置向量 $\mathbf{r}$ 关于参 考系的原点，是
$$
\phi(\mathbf{r})=k_e \sum_{i=1}^N \frac{q_i}{\left|\mathbf{r}-\mathbf{r}i\right|} $$ 在哪里 $\mathbf{r}_i$ 是的位置向量 $i$ 关于原产地的费用 $O$ ，如图 $3.5$ 所示。 方程 (3.25) 表示任一点的总电势 $P$ 一组的 $N$ 点电荷是单个电荷产生 的电势之和。 特别地，对于两个菷电粒子的系统，我们表示为 $\phi_1$ 电荷产生的电势 $q_1$ 在某一点 $P$ 在远处 $r$ 从艴用 $q_1$ ，这被认为是原点 $O$ 坐标系: $$ \phi_1=k_e \frac{q_1}{r} $$ 外部代理为移动第二笔费用所做的工作 $q_2$ 从无限到 $P$ 不加速它 (即动能保持不变) 是 $$ W=q_2 \phi_1 $$ 因此，从方程式。(3.27)，功等于相互作用势能 $U{12}$ 粒子的，当它们被 一段距离分开时 $r_{12}$ ：
$$
U_{12}=k_e \frac{q_1 q_2}{r_{12}}
$$

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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。

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。