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|On Systematization of Classes of Problems of Computational Mathematics
The development of efficient methods, including the optimal ones by chosen numerical methods and their corresponding computational algorithms (programs) that are designed to solve the problem of computational mathematics on the computing machinery with the most complete and best use of a priori information about a problem, requires the task-oriented systematization of solvable problems. There are various criterion for systematizing the problems of computational mathematics. For example, in the works $[11,20]$, the systematization of classes of problems in computational mathematics were implemented on the basis of the problems of the previous class are the constituent elements of the problems of the following classes.
It is quite important to systematize the steps of solving problems when the experimental measurements and observations are given to the statistical processing, then, for constructing a mathematical model, the problems of approximation are solved, and then, depending from the structure of MM, the apparatus of the solution of equations or minimization of functions and mathematical programming is used. In computational mathematics, the following classes of problems are distinguished by such features as statistical processing of experimental data, approximation of functions, solving equations, minimizing of functions, and mathematical programming.
As part of the development of the CBSAP where the creation of an information system for identifying the problems and programs that pass to the system is foreseen, with the problems and programs that are contained in the banks of CBSAP, it is advisable to establish the most common functional features and conduct the systematization of problems for them. It is advisable to conduct a further systematization within of each of the given classes, distinguishing subclasses of problems.
Consider this question on the example of some classes of problems.
数学代写|最优化作业代写optimization代考|Numerical Methods and Their Classification
Numerical methods are the methods of the approximate or accurate solving problems of absolute or applied mathematics that are based on the constructing a finite consequence of actions upon a finite aggregate sequence of numbers [282].
There are many different criterion for classifying numerical methods. For example, according to the criteria of presentation of input data and the results of the solution that are analytical and numerical according to functional and some kind of qualitative characteristics, by the method of discretization, etc.
In this case, the classification of numerical methods should be performed in accordance with the mentioned above systematization of classes of problems. In other words, we put a method or a multitude of methods that are capable of (in a certain sense) solving problems of a given class or its subclass for each class of problems or its subclass.
Give a possible classification of numerical methods for some of the mentioned above classes of problems.
Numerical methods of solving problems of statistical processing of experimental data Numerical methods that cover a given class of problems are based, on the one hand, on methods of computational mathematics, and on the other hand, it is based on the computation of some functions with the necessary accuracy [287, 235].
Among the methods of computational and applied mathematics that are used, we will list the following ones:
- Numerical integration and differentiation
- Solving the systems of linear equations (SLE)
- Proportional and root-mean-square approximation
- Tabulation (according to A. G. Vitushkin) of different classes of functions
- The smallest squares
- Sectioning
- Rapid orthogonal transformations
- Solving linear integral equations of the first order
- Moments and so on
最优化作业代写
数学代写|最优化作业代写OPTIMIZATION代考|ON SYSTEMATIZATION OF CLASSES OF PROBLEMS OF COMPUTATIONAL MATHEMATICS
有效方法的开发，包括通过选择的数值方法及其相应的计算算法的最佳方法pr这Gr一种米s旨在通过最完整和最好地使用有关问题的先验信息来解决计算机上的计算数学问题，需要面向任务的可解决问题的系统化。系统化计算数学问题有多种标准。例如，在作品中[11,20]，计算数学中问题类别的系统化是在上一类问题的基础上实现的，这些问题是后续类问题的构成要素。
将实验测量和观察进行统计处理时，将解决问题的步骤系统化非常重要，然后，为了构建数学模型，解决近似问题，然后根据MM的结构，使用求解方程或函数最小化和数学规划的装置。在计算数学中，以下几类问题的区别在于实验数据的统计处理、函数的逼近、求解方程、函数的最小化和数学规划等特征。
作为 CBSAP 开发的一部分，预计创建一个用于识别传递给系统的问题和程序的信息系统，对于包含在 CBSAP 银行中的问题和程序，建议建立最共同的功能特征，并针对它们进行问题的系统化。建议在每个给定的类中进行进一步的系统化，区分问题的子类。
以某些类别的问题为例，考虑这个问题。
数学代写|最优化作业代写OPTIMIZATION代考|NUMERICAL METHODS AND THEIR CLASSIFICATION
数值方法是近似或精确解决绝对或应用数学问题的方法，其基础是在有限的聚合数字序列上构建动作的有限结果282.
对数值方法进行分类有许多不同的标准。例如，根据输入数据的表示标准和根据功能和某种定性特征的解析和数值解的结果，通过离散化的方法等。
在这种情况下，数值方法的分类应该按照上面提到的问题类别的系统化来进行。换句话说，我们将一种或多种方法一世n一种C和r吨一种一世ns和ns和为每一类问题或其子类解决给定类或其子类的问题。
对上面提到的一些问题类别给出一个可能的数值方法分类。
解决实验数据统计处理问题的数值方法 涵盖给定类别问题的数值方法一方面是基于计算数学的方法，另一方面是基于一些函数的计算必要的准确性287,235.
在使用的计算和应用数学方法中，我们将列出以下几种：
- 数值积分和微分
- 求解线性方程组小号大号和
- 比例和均方根近似
- 制表一种CC这rd一世nG吨这一种.G.在一世吨在sHķ一世n不同类别的功能
- 最小的正方形
- 切片
- 快速正交变换
- 求解一阶线性积分方程
- 时刻等
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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。
