如果你也在 怎样代写偏微分方程Partial Differential Equations 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。偏微分方程Partial Differential Equations在数学中，偏微分方程（PDE）是一个方程，它规定了一个多变量函数的各种偏导数之间的关系。常微分方程构成了偏微分方程的一个子类，对应于单变量函数。截至2020年，随机偏微分方程和非局部方程是 “PDE “概念的特别广泛研究的延伸。更为经典的课题包括椭圆和抛物线偏微分方程、流体力学、玻尔兹曼方程和色散偏微分方程，目前仍有很多积极的研究。

偏微分方程Partial Differential Equations在以数学为导向的科学领域，如物理学和工程学中无处不在。例如，它们是现代科学对声音、热量、扩散、静电、电动力学、热力学、流体动力学、弹性、广义相对论和量子力学（薛定谔方程、保利方程等）的基础性认识。它们也产生于许多纯粹的数学考虑，如微分几何和变分计算；在其他值得注意的应用中，它们是几何拓扑学中证明庞加莱猜想的基本工具。部分由于这种来源的多样性，存在着广泛的不同类型的偏微分方程，并且已经开发了处理许多出现的个别方程的方法。因此，人们通常认为，偏微分方程没有 “一般理论”，专业知识在一定程度上被划分为几个基本不同的子领域。

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数学代写|偏微分方程代写partial difference equations代考|The lemma of Poincar´e

The theory of curvilinear integrals was transferred to the higher-dimensional situation of surface-integrals especially by de Rham (compare G. de Rham: Varietés differentiables, Hermann, Paris 1955). In this context we refer the reader to Paragraph 20 in the textbook by $\mathrm{H}$. Holmann and H. Rummler: $A l$ ternierende Differentialformen, BI-Wissenschaftsverlag, 2.Auflage, 1981.

We shall construct primitives for arbitrary $m$-forms, which correspond to vector-potentials – however, in ‘contractible domains’ only. Here we do not need the Stokes integral theorem!

Definition 1. A continuous $m$-form with $1 \leq m \leq n$ in an open set $\Omega \subset \mathbb{R}^n$ with $n \in \mathbb{N}$, namely
$$
\omega=\sum_{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} a_{i_1 \ldots i_m}(x) d x_{i_1} \wedge \ldots \wedge d x_{i_m}, \quad x \in \Omega
$$
is named exact if we have an $(m-1)$-form
$$
\lambda=\sum_{1 \leq i_1<\ldots<i_{m-1} \leq n} b_{i_1 \ldots i_{m-1}}(x) d x_{i_1} \wedge \ldots \wedge d x_{i_{m-1}}, \quad x \in \Omega
$$
of the class $C^1(\Omega)$ with the property
$$
d \lambda=\omega \quad \text { in } \Omega .
$$
We begin with the easy
Theorem 1. An exact differential form $\omega \in C^1(\Omega)$ is closed.
Proof: We calculate
$$
\begin{aligned}
d \omega & =d(d \lambda)=d \sum_{1 \leq i_1<\ldots<i_{m-1} \leq n} d b_{i_1 \ldots i_{m-1}}(x) \wedge d x_{i_1} \wedge \ldots \wedge d x_{i_{m-1}} \
& =\sum_{1 \leq i_1<\ldots<i_{m-1} \leq n}\left(d d b_{i_1 \ldots i_{m-1}}(x)\right) \wedge d x_{i_1} \wedge \ldots \wedge d x_{i_{m-1}}=0,
\end{aligned}
$$
which implies the statement above.
q.e.d.
We now provide a condition on the domain $\Omega$, which guarantees that a closed differential form is necessarily exact.

数学代写|偏微分方程代写partial difference equations代考|Co-derivatives and the Laplace-Beltrami operator

In this section we introduce an inner product for differential forms. We consider the space
$$
\mathbb{R}^n:=\left{\bar{x}=\left(\bar{x}1, \ldots, \bar{x}_n\right): \bar{x}_i \in \mathbb{R}, i=1, \ldots, n\right} $$ with the subset $\Theta \subset \mathbb{R}^n$. Furthermore, we have given two continuous $m$-forms on $\Theta$, namely $$ \bar{\alpha}:=\sum{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} \bar{a}{i_1 \ldots i_m}(\bar{x}) d \bar{x}{i_1} \wedge \ldots \wedge d \bar{x}{i_m}, \quad \bar{x} \in \Theta, $$ as well as $$ \bar{\beta}:=\sum{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} \bar{b}{i_1 \ldots i_m}(\bar{x}) d \bar{x}{i_1} \wedge \ldots \wedge d \bar{x}{i_m}, \quad \bar{x} \in \Theta $$ We define an inner product between the $m$-forms $\bar{\alpha}$ and $\bar{\beta}$ as follows: $$ (\bar{\alpha}, \bar{\beta})_m:=\sum{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} \bar{a}{i_1 \ldots i_m}(\bar{x}) \bar{b}{i_1 \ldots i_m}(\bar{x}), \quad m=0,1, \ldots, n .
$$
Consequently, the inner product attributes a 0 -form to a pair of $m$-forms. It represents a symmetric bilinear form on the vector space of $m$-forms.
Now we consider the parameter transformation
$$
\bar{x}=\Phi(x)=\left(\Phi_1\left(x_1, \ldots, x_n\right), \ldots, \Phi_n\left(x_1, \ldots, x_n\right)\right): \Omega \longrightarrow \Theta \in C^2(\Omega)
$$

on the open set $\Omega \subset \mathbb{R}^n$. The mapping $\Phi$ satisfies
$$
J_{\Phi}(x)=\operatorname{det}(\partial \Phi(x)) \neq 0 \quad \text { for all } \quad x \in \Omega .
$$
We set
$$
g(x):=\left(J_{\Phi}(x)\right)^2=\operatorname{det}\left(\partial \Phi(x)^t \circ \partial \Phi(x)\right), \quad x \in \Omega .
$$
The volume form
$$
\omega=\sqrt{g(x)} d x_1 \wedge \ldots \wedge d x_n, \quad x \in \Omega
$$
is associated with the transformation $\bar{x}=\Phi(x)$ in a natural way. The $m$-forms $\bar{\alpha}$ and $\bar{\beta}$ are transformed into the $m$-forms
$$
\begin{aligned}
\alpha:=\bar{\alpha}{\Phi} & =\sum{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} \bar{a}{i_1 \ldots i_m}(\Phi(x)) d \Phi{i_1}(x) \wedge \ldots \wedge d \Phi_{i_m}(x) \
& =: \sum_{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} a_{i_1 \ldots i_m}(x) d x_{i_1} \wedge \ldots \wedge d x_{i_m}
\end{aligned}
$$
and
$$
\begin{aligned}
\beta:=\bar{\beta}{\Phi} & =\sum{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} \bar{b}{i_1 \ldots i_m}(\Phi(x)) d \Phi{i_1}(x) \wedge \ldots \wedge d \Phi_{i_m}(x) \
& =: \sum_{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} b_{i_1 \ldots i_m}(x) d x_{i_1} \wedge \ldots \wedge d x_{i_m},
\end{aligned}
$$
respectively. We shall define an inner product $(\alpha, \beta)_m$ between the transformed $m$-forms $\alpha$ and $\beta$ such that it is parameter-invariant:
$$
(\alpha, \beta)_m(x)=(\bar{\alpha}, \bar{\beta})_m(\Phi(x)), \quad x \in \Omega
$$

偏微分方程代写

数学代写|偏微分方程代写partial difference equations代考|The lemma of Poincar´e

曲线积分的理论被转移到高维曲面积分的情况下，特别是由de Rham(比较G. de Rham: variet微微分，Hermann, Paris 1955)。在这种情况下，我们建议读者通过$\mathrm{H}$参阅教科书中的第20段。Holmann和H. Rummler: $A l$ ternierende Differentialformen, ei – wissenschaftsverlag, 2。奥弗拉格，1981年。

我们将为任意$m$ -形式构造基元，它们对应于向量势-然而，仅在“可收缩域”中。这里我们不需要Stokes积分定理!

定义:与$1 \leq m \leq n$在开放集合$\Omega \subset \mathbb{R}^n$与$n \in \mathbb{N}$中的连续$m$ -形式，即
$$
\omega=\sum_{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} a_{i_1 \ldots i_m}(x) d x_{i_1} \wedge \ldots \wedge d x_{i_m}, \quad x \in \Omega
$$
如果我们有$(m-1)$ -表单，它的名字是准确的吗
$$
\lambda=\sum_{1 \leq i_1<\ldots<i_{m-1} \leq n} b_{i_1 \ldots i_{m-1}}(x) d x_{i_1} \wedge \ldots \wedge d x_{i_{m-1}}, \quad x \in \Omega
$$
类$C^1(\Omega)$的属性
$$
d \lambda=\omega \quad \text { in } \Omega .
$$
我们从简单的开始
定理1。精确微分形式$\omega \in C^1(\Omega)$是封闭的。
证明:我们计算
$$
\begin{aligned}
d \omega & =d(d \lambda)=d \sum_{1 \leq i_1<\ldots<i_{m-1} \leq n} d b_{i_1 \ldots i_{m-1}}(x) \wedge d x_{i_1} \wedge \ldots \wedge d x_{i_{m-1}} \
& =\sum_{1 \leq i_1<\ldots<i_{m-1} \leq n}\left(d d b_{i_1 \ldots i_{m-1}}(x)\right) \wedge d x_{i_1} \wedge \ldots \wedge d x_{i_{m-1}}=0,
\end{aligned}
$$
这就暗示了上面的陈述。
Q.E.D.
我们现在提供了一个关于$\Omega$域的条件，它保证闭合微分形式必须是精确的。

数学代写|偏微分方程代写partial difference equations代考|Co-derivatives and the Laplace-Beltrami operator

在本节中，我们将介绍微分形式的内积。我们考虑空间
$$
\mathbb{R}^n:=\left{\bar{x}=\left(\bar{x}1, \ldots, \bar{x}_n\right): \bar{x}_i \in \mathbb{R}, i=1, \ldots, n\right} $$和子集$\Theta \subset \mathbb{R}^n$。此外，我们在$\Theta$上给出了两个连续的$m$ -表单，即$$ \bar{\alpha}:=\sum{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} \bar{a}{i_1 \ldots i_m}(\bar{x}) d \bar{x}{i_1} \wedge \ldots \wedge d \bar{x}{i_m}, \quad \bar{x} \in \Theta, $$和$$ \bar{\beta}:=\sum{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} \bar{b}{i_1 \ldots i_m}(\bar{x}) d \bar{x}{i_1} \wedge \ldots \wedge d \bar{x}{i_m}, \quad \bar{x} \in \Theta $$。我们定义了$m$ -表单$\bar{\alpha}$和$\bar{\beta}$之间的内积如下:$$ (\bar{\alpha}, \bar{\beta})_m:=\sum{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} \bar{a}{i_1 \ldots i_m}(\bar{x}) \bar{b}{i_1 \ldots i_m}(\bar{x}), \quad m=0,1, \ldots, n .
$$
因此，内积将0 -形式属性为一对$m$ -形式。它表示在$m$ -形式的向量空间上的对称双线性形式。
现在我们考虑参数变换
$$
\bar{x}=\Phi(x)=\left(\Phi_1\left(x_1, \ldots, x_n\right), \ldots, \Phi_n\left(x_1, \ldots, x_n\right)\right): \Omega \longrightarrow \Theta \in C^2(\Omega)
$$

在开放的设置$\Omega \subset \mathbb{R}^n$。映射$\Phi$满足
$$
J_{\Phi}(x)=\operatorname{det}(\partial \Phi(x)) \neq 0 \quad \text { for all } \quad x \in \Omega .
$$
我们设定
$$
g(x):=\left(J_{\Phi}(x)\right)^2=\operatorname{det}\left(\partial \Phi(x)^t \circ \partial \Phi(x)\right), \quad x \in \Omega .
$$
体积形式
$$
\omega=\sqrt{g(x)} d x_1 \wedge \ldots \wedge d x_n, \quad x \in \Omega
$$
以一种自然的方式与转换$\bar{x}=\Phi(x)$相关联。将$m$ -表单$\bar{\alpha}$和$\bar{\beta}$转换为$m$ -表单
$$
\begin{aligned}
\alpha:=\bar{\alpha}{\Phi} & =\sum{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} \bar{a}{i_1 \ldots i_m}(\Phi(x)) d \Phi{i_1}(x) \wedge \ldots \wedge d \Phi_{i_m}(x) \
& =: \sum_{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} a_{i_1 \ldots i_m}(x) d x_{i_1} \wedge \ldots \wedge d x_{i_m}
\end{aligned}
$$
和
$$
\begin{aligned}
\beta:=\bar{\beta}{\Phi} & =\sum{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} \bar{b}{i_1 \ldots i_m}(\Phi(x)) d \Phi{i_1}(x) \wedge \ldots \wedge d \Phi_{i_m}(x) \
& =: \sum_{1 \leq i_1<\ldots<i_m \leq n} b_{i_1 \ldots i_m}(x) d x_{i_1} \wedge \ldots \wedge d x_{i_m},
\end{aligned}
$$
分别。我们将在转换后的$m$ -形式$\alpha$和$\beta$之间定义一个内积$(\alpha, \beta)_m$，使得它是参数不变的:
$$
(\alpha, \beta)_m(x)=(\bar{\alpha}, \bar{\beta})_m(\Phi(x)), \quad x \in \Omega
$$

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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。