如果你也在 怎样代写最优化optimization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。最优化optimization或数学编程是指从一组可用的备选方案中选择一个最佳元素。从计算机科学和工程到运筹学和经济学的所有定量学科中都会出现各种优化问题，几个世纪以来，数学界一直在关注解决方法的发展。
最优化optimazation在最简单的情况下，包括通过系统地从一个允许的集合中选择输入值并计算出函数的值来最大化或最小化一个实际函数。将优化理论和技术推广到其他形式，构成了应用数学的一个大领域。更一般地说，优化包括在给定的域（或输入）中寻找一些目标函数的 “最佳可用 “值，包括各种不同类型的目标函数和不同类型的域。非凸全局优化的一般问题是NP-完备的，可接受的深层局部最小值是用遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和模拟退火（SA）等启发式方法找到的。
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数学代写|最优化作业代写optimization代考|Formal Computational Models
Turing machines (TM) is a class of the most well-known formal models for the analysis of the problem of limited complexity. The problem is considered to be algorithmically solved if its solution can be built using the corresponding TM. It should be noted that the class of problems that can be solved with TM is left to be solved moving from TM to another formal model [3, 241, 271]. All problems of algebraic complexity are divided into two classes (the class $P$ is a problem that can be solved with polynomial complexity on deterministic Turing machines (DTM), and the NP class is the class where the problems can be solved with polynomial complexity on nondeterministic Turing machines (NTM) [3]). As the characteristics of the computational complexity, computing time (number of steps that are necessary to use the solving problem of the algorithm) and memory (the amount of operating domain that is used by the algorithm) are used.
Here are some known relations between the time complexity $(T(n), n$ is the amount of input data) and by the amount of memory $(S(n))$ [249] that are obtained for TM.
Let DTIME $(T(n))$ (DSPACE $(S(n)))$ be a class of problem that suppose DTM per hour $T(n)$ (with a memory $(S(n))$. The classes of problems are determined likewise $\operatorname{NTIME}(\cdot)$, NSPACE $(\cdot)$ for HTM. Then
$$
\begin{gathered}
\operatorname{DTIME}(T(n)) \subseteq \operatorname{NTIME}(T(n)) \
\operatorname{NTIME}(T(n)) \subseteq \operatorname{DTIME}\left(2^{O(T(n))}\right) \
\operatorname{DSPACE}(S(n)) \subseteq \operatorname{NSPACE}(S(n)) \
\operatorname{NSPACE}(S(n)) \subseteq \operatorname{DSPACE}\left(S^{2}(n)\right) \
\operatorname{NTIME}(T(n)) \subseteq \operatorname{DSPACE}(T(n)) \
\operatorname{DTIME}(T(n)) \subseteq \operatorname{DSPACE}\left(T(n) / \log _{2}(T(n))\right) \
\operatorname{NSPACE}(T(n)) \subseteq \operatorname{DTIME}\left(2^{O(S(n))}\right)
\end{gathered}
$$
数学代写|最优化作业代写optimization代考|Asymptotic Qualities of “Fast” Algorithms
The purpose of a lower complexity estimate construction is to prove that none of the algorithms in this computational model has less complexity of computation than the given function $\varphi(t)$. Unfortunately, the well-known “high” (nontrivial) lower estimates are perhaps the exception, not the rule.
The scheme of upper estimates of complexity constructing is as following. Based on some methods of solving problem, CA is built in a particular computational model, and it is proved that the computational complexity does not exceed some function from input data in the class. This function is called the upper estimate of the computational complexity of solving problem constructing.
There are several types of CA (which these estimates are implemented on). They are optimal, order optimal, and asymptotically optimal. Optimal CA corresponds to the case when the upper and lower boundaries are congruent. Two other types of CA concern, respectively, the estimates with the “accuracy to the multiplicative constant” and “accuracy to additive constants.” The practical use of algorithms is based on estimates that have an explicit specificity.
Consider these questions briefly. Let $A(0, X) \neq \varnothing A$ consider the computer model of sequential computations. Then
$$
T\left(I_{n}(f), X, Y\right)=T_{I}\left(I_{n}(f), Y\right)+T_{a}(X, Y)
$$
where $T_{I}(\cdot)=\sum_{1}^{r} \alpha_{i} n_{i}(n), T_{a}(\cdot)=\sum_{1}^{r} \alpha_{i} m_{i}(n, a), \alpha_{i}$ is a price of the $i$-operation from the model $c ; n_{i}(n), m_{i}(n, a)$ is the number of operations of the $i$-type that are necessary for the computation of the set of functionals $I_{n}(f)$ and the solution of the problem $f$ by the algorithm $a \in A$, provided that the set $I_{n}(f)$ is known; and $n$ is a number of functionals in the set. The values $T_{I}, T_{a}$ are called, respectively, informational and combinatorial (computational) complexities (solving computation) [270].
最优化作业代写
数学代写|最优化作业代写OPTIMIZATION代考|FORMAL COMPUTATIONAL MODELS
图灵机吨米3是一类最著名的形式模型，用于分析有限复杂性问题。如果可以使用相应的 TM 构建解决方案，则认为该问题已通过算法解决。应该注意的是，可以用 TM 解决的问题类别有待从 TM 转移到另一个正式模型来解决3,241,271. 代数复杂度的所有问题都分为两类$P$ is a problem that can be solved with polynomial complexity on deterministic Turing machines (DTM), and the NP class is the class where the problems can be solved with polynomial complexity on nondeterministic Turing machines (NTM) [3]). As the characteristics of the computational complexity, computing time (number of steps that are necessary to use the solving problem of the algorithm) and memory (the amount of operating domain that is used by the algorithm) 被使用。
以下是时间复杂度之间的一些已知关系(吨(n),n是输入数据量）和内存量(小号(n))249为 TM 获得的。
让 $(T(n))$ (DSPACE $(S(n)))$ be a class of problem that suppose DTM per hour $T(n)$ (with a memory $(S(n))$. The classes of problems are determined likewise $\operatorname{NTIME}(\cdot)$, NSPACE $(\cdot)$ for HTM. Then
$$
\begin{gathered}
\operatorname{DTIME}(T(n)) \subseteq \operatorname{NTIME}(T(n)) \
\operatorname{NTIME}(T(n)) \subseteq \operatorname{DTIME}\left(2^{O(T(n))}\right) \
\operatorname{DSPACE}(S(n)) \subseteq \operatorname{NSPACE}(S(n)) \
\operatorname{NSPACE}(S(n)) \subseteq \operatorname{DSPACE}\left(S^{2}(n)\right) \
\operatorname{NTIME}(T(n)) \subseteq \operatorname{DSPACE}(T(n)) \
\operatorname{DTIME}(T(n)) \subseteq \operatorname{DSPACE}\left(T(n) / \log _{2}(T(n))\right) \
\operatorname{NSPACE}(T(n)) \subseteq \operatorname{DTIME}\left(2^{O(S(n))}\right)
\end{gathered}
$$
数学代写|最优化作业代写OPTIMIZATION代考|ASYMPTOTIC QUALITIES OF “FAST” ALGORITHMS
较低复杂度估计构造的目的是证明该计算模型中没有一个算法的计算复杂度低于给定函数披(吨). 不幸的是，众所周知的“高”n这n吨r一世在一世一种l较低的估计值可能是例外，而不是规则。
构造复杂度的上估计方案如下。基于一些求解问题的方法，CA建立在特定的计算模型中，从类中的输入数据证明计算复杂度不超过某个函数。该函数称为求解问题构造的计算复杂度的上估计。
CA有几种类型在H一世CH吨H和s和和s吨一世米一种吨和s一种r和一世米pl和米和n吨和d这n. 它们是最优的、阶最优的和渐近最优的。最佳 CA 对应于上下边界一致的情况。另外两种类型的 CA 分别关注“乘法常数的准确性”和“加法常数的准确性”的估计。算法的实际使用基于具有明确特异性的估计。
简要考虑这些问题。$A(0, X) \neq \varnothing A$ consider the computer model of sequential computations. Then
$$
T\left(I_{n}(f), X, Y\right)=T_{I}\left(I_{n}(f), Y\right)+T_{a}(X, Y)
$$
where $T_{I}(\cdot)=\sum_{1}^{r} \alpha_{i} n_{i}(n), T_{a}(\cdot)=\sum_{1}^{r} \alpha_{i} m_{i}(n, a), \alpha_{i}$ is a price of the $i$-operation from the model $c ; n_{i}(n), m_{i}(n, a)$ is the number of operations of the $i$-type that are necessary for the computation of the set of functionals $I_{n}(f)$ and the solution of the problem $f$ by the algorithm $a \in A$, provided that the set $I_{n}(f)$ is known; and $n$ is a number of functionals in the set. The values $T_{I}, T_{a}$ are called, respectively, informational and combinatorial (computational) complexities (solving computation) [270].
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电磁学代考
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光学代考
光学（Optics），是物理学的分支，主要是研究光的现象、性质与应用，包括光与物质之间的相互作用、光学仪器的制作。光学通常研究红外线、紫外线及可见光的物理行为。因为光是电磁波，其它形式的电磁辐射，例如X射线、微波、电磁辐射及无线电波等等也具有类似光的特性。
大多数常见的光学现象都可以用经典电动力学理论来说明。但是，通常这全套理论很难实际应用，必需先假定简单模型。几何光学的模型最为容易使用。
相对论代考
上至高压线，下至发电机，只要用到电的地方就有相对论效应存在！相对论是关于时空和引力的理论，主要由爱因斯坦创立，相对论的提出给物理学带来了革命性的变化，被誉为现代物理性最伟大的基础理论。
流体力学代考
流体力学是力学的一个分支。 主要研究在各种力的作用下流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体之间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。
随机过程代写
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，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程
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。
