如果你也在 怎样代写线性规划Linear Programming 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。线性规划Linear Programming是一种在要求由线性关系表示的数学模型中实现最佳结果（如最大利润或最低成本）的方法。线性编程是数学编程（也被称为数学优化）的一个特例。

线性规划Linear Programming更正式地说，线性编程是一种优化线性目标函数的技术，受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体，它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合，每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射（线性）函数。线性编程算法在多面体中找到一个点，在这个点上这个函数具有最小（或最大）的值，如果这样的点存在的话。

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数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Initialization

In the previous section, we presented the simplex method. However, we only considered problems for which the right-hand sides were all nonnegative. This ensured that the initial dictionary was feasible. In this section, we shall discuss what one needs to do when this is not the case.
Given a linear programming problem
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{maximize} \sum_{j=1}^n c_j x_j \
& \text { subject to } \sum_{j=1}^n a_{i j} x_j \leq b_i \quad i=1,2, \ldots, m \
& x_j \geq 0 \quad j=1,2, \ldots, n, \
&
\end{aligned}
$$
the initial dictionary that we introduced in the preceding section was
$$
\begin{aligned}
\zeta & =\sum_{j=1}^n c_j x_j \
w_i & =b_i-\sum_{j=1}^n a_{i j} x_j \quad i=1,2, \ldots, m .
\end{aligned}
$$
The solution associated with this dictionary is obtained by setting each $x_j$ to zero and setting each $w_i$ equal to the corresponding $b_i$. This solution is feasible if and only if all the right-hand sides are nonnegative. But what if they are not? We handle this difficulty by introducing an auxiliary problem for which
(1) a feasible dictionary is easy to find and
(2) the optimal dictionary provides a feasible dictionary for the original problem.

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Unboundedness

In this section, we shall discuss how to detect when the objective function value is unbounded.

Let us now take a closer look at the “leaving variable” computation: pick $l$ from $\left{i \in \mathcal{B}: \bar{a}_{i k} / \bar{b}_i\right.$ is maximal $}$. We avoided the issue before, but now we must face what to do if a denominator in one of these ratios vanishes. If the numerator is nonzero, then it is easy to see that the ratio should be interpreted as plus or minus infinity depending on the sign of the numerator. For the case of $0 / 0$, the correct convention (as we’ll see momentarily) is to take this as a zero.

What if all of the ratios, $\bar{a}_{i k} / \bar{b}_i$, are nonpositive? In that case, none of the basic variables will become zero as the entering variable increases. Hence, the entering variable can be increased indefinitely to produce an arbitrarily large objective value. In such situations, we say that the problem is unbounded. For example, consider the following dictionary:
$$
\begin{array}{rrr}
\zeta & =5+x_3-x_1 \
\hline x_2 & =5+2 x_3-3 x_1 \
x_4 & =7 & -4 x_1 \
x_5 & = & x_1 .
\end{array}
$$
The entering variable is $x_3$ and the ratios are
$$
-2 / 5, \quad-0 / 7, \quad 0 / 0
$$
Since none of these ratios is positive, the problem is unbounded.
In the next chapter, we will investigate what happens when some of these ratios take the value $+\infty$.

线性规划代写

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Initialization

在前一节中，我们介绍了单纯形法。然而，我们只考虑了等式右边都是非负的问题。这确保了最初的字典是可行的。在本节中，我们将讨论当情况并非如此时需要做些什么。
给定一个线性规划问题
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{maximize} \sum_{j=1}^n c_j x_j \
& \text { subject to } \sum_{j=1}^n a_{i j} x_j \leq b_i \quad i=1,2, \ldots, m \
& x_j \geq 0 \quad j=1,2, \ldots, n, \
&
\end{aligned}
$$
我们在上一节中介绍的初始字典是
$$
\begin{aligned}
\zeta & =\sum_{j=1}^n c_j x_j \
w_i & =b_i-\sum_{j=1}^n a_{i j} x_j \quad i=1,2, \ldots, m .
\end{aligned}
$$
通过将每个$x_j$设置为零并将每个$w_i$设置为对应的$b_i$，可以获得与该字典关联的解决方案。当且仅当所有的右边都是非负的，这个解是可行的。但如果不是呢?我们通过引入一个辅助问题来解决这个困难
一本可行的字典容易查找和理解
(2)最优字典为原问题提供一个可行的字典。

数学代写|线性规划作业代写Linear Programming代考|Unboundedness

在本节中，我们将讨论如何检测目标函数的值是否无界。

现在让我们仔细看看“离开变量”的计算:从$\left{i \in \mathcal{B}: \bar{a}_{i k} / \bar{b}_i\right.$中选择$l$是最大的$}$。我们之前避免了这个问题，但现在我们必须面对如果这些比率中的一个分母消失了该怎么办。如果分子不为零，那么很容易看出，根据分子的符号，比值应该被解释为正无穷或负无穷。对于$0 / 0$的情况，正确的约定(我们稍后会看到)是将其作为零。

如果所有的比值$\bar{a}_{i k} / \bar{b}_i$都是非正的呢?在这种情况下，没有一个基本变量会随着输入变量的增加而变为零。因此，进入变量可以无限增加，以产生任意大的目标值。在这种情况下，我们说问题是无界的。例如，考虑下面的字典:
$$
\begin{array}{rrr}
\zeta & =5+x_3-x_1 \
\hline x_2 & =5+2 x_3-3 x_1 \
x_4 & =7 & -4 x_1 \
x_5 & = & x_1 .
\end{array}
$$
输入变量为$x_3$，比值为
$$
-2 / 5, \quad-0 / 7, \quad 0 / 0
$$
因为这些比率都不是正的，所以这个问题是无界的。
在下一章中，我们将研究当这些比率取$+\infty$值时会发生什么。

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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。