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数学代写|数值线性代数作业代写numerical linear algebra代考|Execution Times

如果你也在 怎样代写数值线性numerical linear algebra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。数值线性numerical linear algebra有时也称为应用线性代数,是研究如何利用矩阵运算来创建计算机算法,从而有效和准确地提供连续数学问题的近似答案。它是数值分析的一个子领域,也是线性代数的一种类型。计算机使用浮点运算,不能准确地表示无理数的数据,所以当计算机算法应用于数据矩阵时,有时会增加存储在计算机中的数字与它所逼近的真实数字之间的差异。数值线性代数利用向量和矩阵的属性来开发计算机算法,使计算机引入的误差最小化,并且还关注确保算法尽可能高效。

数值线性numerical linear algebra的目的是用有限精度的计算机解决连续数学的问题,因此它在自然科学和社会科学中的应用与连续数学的应用一样广泛。它通常是工程和计算科学问题的基本组成部分,如图像和信号处理、电信、计算金融、材料科学模拟、结构生物学、数据挖掘、生物信息学和流体动力学。矩阵方法特别用于有限差分法、有限元法和微分方程的建模。Lloyd N. Trefethen和David Bau, III注意到数值线性代数的广泛应用,认为它 “与微积分和微分方程一样是数学科学的基础”,: x尽管它是一个相对较小的领域。由于矩阵和向量的许多属性也适用于函数和算子,数值线性代数也可以被视为一种函数分析,特别强调实用算法。 

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4.I Cost factors for the execution time of a program in numerical analysis include:

  • floating point operations (i.e., the real arithmetic operations: $+,-,,, /, \sqrt{)}$
  • memory access
  • overhead (unaccounted operations and memory access)
    4.2 In an ideal world, the floating point operations (flop) would be the only cost factor of the execution time of a program and it would suffice to count them. ${ }^{8}$

As in this table, we will only consider the leading order for growing dimensions: Example. As displayed in (2.2), the inner product in $\mathbb{R}^{m}$ requires $m$ multiplications and $m-1$ additions, that is $2 m-1$ operations in total; the leading order is $2 m$.
4.3 If a single floating point operation costs us one unit of time $t_{\text {flop, }}$, the peak execution time (peak performance) is
$$
T_{\text {peak }}=# \text { flop } \cdot t_{\text {flop }}
$$
which defines an upper limit of algorithmic performance. The ambition of numerical mathematicians, computer scientists and computer manufacturers alike, at least for high-dimensional problems, is to come as close as possible to peak performance by minimizing the time needed for memory access and overhead. Example. The CPU used in $\$ 3.4$ has a peak performance of approximately 72 Gflop per second. This means, $T_{\text {peak }}=0.028$ s for $2 \cdot 10^{9}$ flop of the matrix multiplication where $m=1000$; the actual execution time for program A*B was merely $4 \%$ slower.

数学代写|数值线性代数作业代写numerical linear algebra代考|Triangular Matrices

With $V_{k}=\operatorname{span}\left{e_{1}, \ldots, e_{k}\right} \subset \mathbb{K}^{m}$, one can characterize such matrices more abstractly: $U \in \mathbb{K}^{m \times m}$ is an upper triangular matrix if and only if ${ }^{12}$
$$
U V_{k}=\operatorname{span}\left{u^{1}, \ldots, u^{k}\right} \subset V_{k} \quad(k=1: m),
$$
and $L \in \mathbb{K}^{m \times m}$ is a lower triangular matrix if and only if
$$
V_{k}^{\prime} L=\operatorname{span}\left{l_{1}^{\prime}, \ldots, l_{k}^{\prime}\right} \subset V_{k}^{\prime} \quad(k=1: m) .
$$
Remark. Lower triangular matrices are the adjoints of upper triangular matrices.
5.3 Invertible lower (upper) triangular matrices are closed under multiplication and inversion. This means it holds:

Lemma. Invertible lower (upper) triangular matrices in $\mathbb{K}^{m \times m}$ form a subgroup in $\mathrm{GL}(m ; \mathbb{K})$ relative to matrix multiplication. ${ }^{13}$

Proof. For an invertible upper triangular matrix, it holds that $U V_{k} \subset V_{k}$ and due to dimensional reasons even that $U V_{k}=V_{k}$. Therefore, $U^{-1} V_{k}=V_{k}(k=1: m)$ and $U^{-1}$ is upper triangular as well. Accordingly, if $U_{1}, U_{2}$ are upper triangular,
$$
U_{1} U_{2} V_{k} \subset U_{1} V_{k} \subset V_{k} \quad(k=1: m) .
$$
This means that $U_{1} U_{2}$ is also upper triangular. Through adjunction, we arrive at the assertion for lower triangular matrices.

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数值线性代数代写

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4.I 数值分析中程序执行时间的成本因素包括:

  • 浮点运算(即真正的算术运算:+,−,,,/,)
  • 内存访问
  • 高架在n一种CC这在n吨和d这p和r一种吨一世这ns一种nd米和米这r是一种CC和ss
    4.2 在理想世界中,浮点运算Fl这p将是程序执行时间的唯一成本因素,计算它们就足够了。8

如在此表中,我们将仅考虑增长维度的领先顺序:示例。如图所示2.2, 中的内积R米需要米乘法和米−1补充,即2米−1总操作;领先的顺序是2米.
4.3 如果单次浮点运算花费我们一单位时间吨翻牌, , 峰值执行时间p和一种ķp和rF这r米一种nC和是
T_{\text {峰值}}=# \text { 翻牌} \cdot t_{\text {翻牌}}T_{\text {峰值}}=# \text { 翻牌} \cdot t_{\text {翻牌}}
它定义了算法性能的上限。至少对于高维问题,数值数学家、计算机科学家和计算机制造商的目标是通过最小化内存访问和开销所需的时间来尽可能接近峰值性能。例子。使用的 CPU$3.4峰值性能约为每秒 72 Gflop。这表示,吨顶峰 =0.028为2⋅109矩阵乘法的失败,其中米=1000; 程序 A*B 的实际执行时间仅仅是4%慢点。

数学代写|数值线性代数作业代写NUMERICAL LINEAR ALGEBRA代考|TRIANGULAR MATRICES

和V_{k}=\operatorname{span}\left{e_{1}, \ldots, e_{k}\right} \subset \mathbb{K}^{m}V_{k}=\operatorname{span}\left{e_{1}, \ldots, e_{k}\right} \subset \mathbb{K}^{m},可以更抽象地描述这样的矩阵:在∈ķ米×米是上三角矩阵当且仅当12
U V_{k}=\operatorname{span}\left{u^{1}, \ldots, u^{k}\right} \subset V_{k} \quad(k=1: m),U V_{k}=\operatorname{span}\left{u^{1}, \ldots, u^{k}\right} \subset V_{k} \quad(k=1: m),
和大号∈ķ米×米是下三角矩阵当且仅当
V_{k}^{\prime} L=\operatorname{span}\left{l_{1}^{\prime}, \ldots, l_{k}^{\prime}\right} \subset V_{k} ^{\prime} \quad(k=1: m) 。V_{k}^{\prime} L=\operatorname{span}\left{l_{1}^{\prime}, \ldots, l_{k}^{\prime}\right} \subset V_{k} ^{\prime} \quad(k=1: m) 。
评论。下三角矩阵是上三角矩阵的伴随矩阵。
5.3 可逆下限在pp和r三角矩阵在乘法和逆时是闭合的。这意味着它拥有:

引理。可逆下限在pp和r中的三角矩阵ķ米×米在中形成一个子群G大号(米;ķ)相对于矩阵乘法。13

证明。对于可逆的上三角矩阵,它认为在在ķ⊂在ķ甚至由于尺寸原因在在ķ=在ķ. 所以,在−1在ķ=在ķ(ķ=1:米)和在−1也是上三角形。因此,如果在1,在2是上三角形,
在1在2在ķ⊂在1在ķ⊂在ķ(ķ=1:米).
这意味着在1在2也是上三角形。通过附加,我们得出了下三角矩阵的断言。

数学代写|数值线性代数作业代写numerical linear algebra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。

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