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“管理科学的特点是使用数学模型为管理者提供指导方针，以便在当前信息状态下做出有效的决策，或者在当前知识不足以达成适当决策的情况下寻求进一步的信息。

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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

管理科学代写|决策论代写Management Science Models for Decision Making代考|Operations Research: The Science of Better

Operations Research $(O R)$ is the branch of science dealing with tools or techniques for decision making to optimize the performance of systems, that is, to make those systems better. Measures of performance, of which there may be several, are numerical criteria that gauge the quality of some aspect of system’s performance, for example, annual profit or market share of a company, etc. They are of two types: (1) profit measures: (for these, the higher the value the better), (2) cost measures: (for these the lower the value the better).

OR deals with techniques for designing ways to operate the system to maximize profit measures or minimize cost measures as desired. Hence $\mathrm{OR}$ is the science to make systems better.

Linear Programming $(L P)$ is an important branch of OR dealing with decision problems modeled as those of optimizing a linear function of decision variables subject to linear constraints that may include equality constraints, inequality constraints, and bounds in decision variables. In an LP, all decision variables are required to be continuous variables that can assume all possible values within their bounds subject to the constraints. LPs are special instances of mathematical programming. Besides LP, the subject mathematical programming includes network, integer, combinatorial, discrete, quadratic, and nonlinear programming.

The focus of this book is to study important aspects of LP and QP (quadratic programming) and their intelligent applications for decision making.

We refer the reader to Chap. 3 in the Junior-level book (Murty (2005b) of Chap. 1; this book can be downloaded from the website mentioned there), where decisionmaking problems that can be modeled directly as LPs are discussed with many illustrative examples. In this chapter we extend the range of applications of LP to include decision-making problems involving the optimization of a piecewise linear objective function subject to linear constraints. When the objective function satisfies certain properties, these problems can be transformed into LPs in terms of additional variables.

管理科学代写|决策论代写Management Science Models for Decision Making代考|Differentiable Convex and Concave Functions

The concepts of convexity of functions, and of sets, are fundamental pillars in optimization theory. We already know that
a subset $K \subset R^n$ is said to be a convex set if for every pair of points $x, y \in K$, every convex combination of $x, y$ (i.e., point of the form $\alpha x+(1-\alpha) y$ for any $0 \leq \alpha \leq 1)$ is also in $K$.
A real-valued function $f(x)$ of decision variables $x=\left(x_1, \ldots, x_n\right)^T \in R^n$ is said to be a linear function if it satisfies the following two properties that together are known as the linearity assumptions:
Proportionality: $f(\alpha x)=\alpha f(x)$ for all $x \in R^n, \alpha \in R^1$
Additivity: $f(x+y)=f(x)+f(y)$ for all $x, y \in R^n$
An equivalent definition is: The real-valued function $f(x)$ defined over $x \in R^n$ is a linear function, iff there exists a row vector of constants $c=\left(c_1, \ldots, c_n\right)$ such that $f(x)=c_1 x_1+\ldots+c_n x_n=c x$ for all $x \in R^n$. In fact, for each $j=1$ to $n$, $c_j=f\left(I_{. j}\right)$, where $I_{. j}$ is the $j$ th column vector of the unit matrix $I$ of order $n$.
A real-valued function $\theta(x)$ of decision variables $x \in R^n$ is said to be an affine function if there exists a constant $c_0$ such that $\theta(x)-c_0$ is a linear function as defined earlier. Actually this constant $c_0=\theta(0)$. Thus equivalently, theta $(x)$ is an affine function iff there exist constants $c_0, c_1, \ldots, c_n$ such that $\theta(x)=c_0+c_1 x_1+\ldots+$ $c_n x_n$.

The concept of convexity of a function is defined by Jensen’s inequality stated below; it is related to the concept of convexity of a set, but we will not discuss this relationship in this book as it is not important for the things we discuss here. A function is said to be concave if its negative is convex, but there is no corresponding concept called “concavity” for sets.

Linear and affine functions are both convex and concave; but convex and concave functions may be nonlinear. In this section, we study important properties of differentiable convex, concave functions, which may be nonlinear. A requirement is that the set on which a convex or concave function is defined must be a convex set. We will study convex, concave functions defined over $R^n$ (or over a convex subset of it) for $n \geq 1$ in this section.

决策论代写

管理科学代写|决策论代写管理科学决策模型代考|运筹学:更好的科学

运筹学$(O R)$是科学的一个分支，研究工具或技术的决策，以优化系统的性能，也就是说，使这些系统更好。绩效度量(可能有几种)是衡量系统绩效某些方面的质量的数值标准，例如，公司的年利润或市场份额等。它们有两种类型:(1)利润度量:(对于这些，价值越高越好)(2)成本度量:(对于这些，价值越低越好)

OR处理设计操作系统的方法的技术，以便按需要使利润措施最大化或使成本措施最小化。因此$\mathrm{OR}$是使系统更好的科学。

线性规划$(L P)$是OR的一个重要分支，它处理的决策问题被建模为优化受线性约束的决策变量的线性函数，这些线性约束可能包括等式约束、不等式约束和决策变量的边界。在LP中，所有的决策变量都必须是连续的变量，可以根据约束条件在其边界内假设所有可能的值。LPs是数学编程的特殊实例。除LP外，数学规划还包括网络规划、整数规划、组合规划、离散规划、二次规划和非线性规划 本书的重点是研究LP和QP(二次规划)的重要方面及其在决策中的智能应用 我们建议读者参阅初级书籍的第三章(Murty (2005b)第1章;这本书可以从上面提到的网站上下载)，其中的决策问题可以直接建模为LPs，并通过许多说明性的例子进行讨论。在本章中，我们扩展了LP的应用范围，包括涉及分段线性目标函数受线性约束优化的决策问题。当目标函数满足某些性质时，这些问题可以通过附加变量转化为LPs

管理科学代写|决策论代写管理科学决策模型代考|可微凸凹函数

函数和集合的凸性概念是优化理论的基本支柱。我们已经知道
是一个子集 $K \subset R^n$ 是一个凸集如果对每一对点 $x, y \in K$，每凸组合 $x, y$ (即形式的点 $\alpha x+(1-\alpha) y$ 对于任何 $0 \leq \alpha \leq 1)$ 也在 $K$.
实值函数 $f(x)$ 决策变量的 $x=\left(x_1, \ldots, x_n\right)^T \in R^n$ 如果它满足以下两个性质，即线性假设，则称为线性函数:
$f(\alpha x)=\alpha f(x)$ 为所有人 $x \in R^n, \alpha \in R^1$
可加性: $f(x+y)=f(x)+f(y)$ 为所有人 $x, y \in R^n$一个等价的定义是:实值函数 $f(x)$ 定义在 $x \in R^n$ 如果存在一个由常数组成的行向量，它是线性函数吗 $c=\left(c_1, \ldots, c_n\right)$ 如此这般 $f(x)=c_1 x_1+\ldots+c_n x_n=c x$ 为所有人 $x \in R^n$。事实上，对每一个来说 $j=1$ 到 $n$， $c_j=f\left(I_{. j}\right)$，其中 $I_{. j}$ 是 $j$ 单位矩阵的第Th列向量 $I$ 有序的 $n$.
实值函数 $\theta(x)$ 决策变量的 $x \in R^n$ 如果存在一个常数，它就是一个仿射函数 $c_0$ 如此这般 $\theta(x)-c_0$ 是前面定义的线性函数。实际上这个常数 $c_0=\theta(0)$。因此等价地， $(x)$ 如果存在常数，是否为仿射函数 $c_0, c_1, \ldots, c_n$ 如此这般 $\theta(x)=c_0+c_1 x_1+\ldots+$ $c_n x_n$.

函数凸性的概念是由Jensen不等式定义的，如下所示;它与集合的凸性的概念有关，但我们将不在本书中讨论这种关系，因为它对我们在这里讨论的事情并不重要。如果一个函数的负号是凸的，我们就说它是凹的，但是对于集合，没有相应的称为“凹”的概念

线性函数和仿射函数都是凸的和凹的;但是凸函数和凹函数可能是非线性的。在本节中，我们研究可微凸、凹函数的重要性质，它们可能是非线性的。一个要求是凸函数或凹函数所定义的集合必须是凸集。在本节中，我们将研究在$n \geq 1$上定义的凸、凹函数$R^n$(或它的凸子集)

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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。