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|Quadrature Formulae for Fourier Coefficients
The problem of the approximate computation of Fourier coefficients of functions of one variable $f(x)$ :
$$
c_{k}(f)=\frac{1}{2 \pi} \int_{-\pi}^{\pi} f(x) e^{-i k x} d x, \quad k=0, \pm 1, \pm 2, \ldots
$$
and many variables $f(x), x=\left(x_{1}, \cdots, x_{n}\right), n \geq 2$ :
$$
c_{k}(f)=\frac{1}{(2 \pi)^{n}} \int_{-\pi}^{\pi} \cdots \int_{-\pi}^{\pi} f(x) e^{-i k x} d x, \quad k=\left(k_{1}, \cdots, k_{n}\right)
$$
$k x=k_{1} x_{1}+\cdots+k_{n} x_{n}, \quad k_{i}=0, \pm 1, \ldots, i=\overline{1, n}$ occurs in the digital signal processing $[64,85]$, in solving problems of tomography, etc.
数学代写|最优化作业代写optimization代考|Cubature Formulae for the Fourier Coefficients on the Basis of the Spline-Interlineation Operators
Consider the problem of computing of the Fourier integrals of the form:
$$
c_{k}=\frac{1}{4 \pi^{2}} \int_{-\pi}^{\pi} \int_{-\pi}^{\pi} f(t) \exp \left(-i\left(k_{1} t_{1}+k_{2} t_{2}\right)\right) d t_{1} d t_{2}, \quad k=\left(k_{1}, k_{2}\right) \in Z^{2}
$$
Here $t=\left(t_{1}, t_{2}\right) \in D=[-\pi, \pi]^{2} ; f(t) \in A(D)$, where $A(D)$ is a class of functions, the information on which is given no more than in $N$ points $t^{(q)}=\left(t_{1}^{q_{1}}, t_{2}^{q_{2}}\right) \in D$, $q=\left(q_{1}, q_{2}\right)$ of the domain $D$. The problem is stated as follows: to construct the methods of the approximate computation of integrals from fast-oscillating functions on the basis of the interpolation of functions which for the achievement of the given accuracy $\varepsilon>0$; the recovery of these integrals would require less data $N$ than classical methods that are based on the spline interpolation.
The underlying concept lies as follows:
- Build an interlinant $O(f ; t)$ that provides the required accuracy $\varepsilon>0$ of approximation of the function $f(x)$ in the domain $D$ :
$$
|f(t)-O(f ; t)| \leq \varepsilon, t=\left(t_{1}, t_{2}\right) \in D
$$
and coincides with the function $f(t)$ on a random straight line system $\left{\Gamma_{k}\right}$, $k=\overline{1, K},\left.f(t)\right|{t \in \Gamma{k}}=\varphi_{k}(s)$ where $k=\overline{1, K}, s$ is the parameter on the straight line $\Gamma_{k}$. As a rule $s=t_{1}$ or $s=t_{2}$; - Replace traces $\varphi_{k}(s)=\left.O(f ; t)\right|{\Gamma{k}}$ as a function of one variable with the spline interpolants with the error $\varepsilon_{1} \leq \varepsilon$. As a result, we will obtain an interpolant $J_{N}(f ; t)$ that uses $N$ the values of the function $f\left(t^{(q)}\right), t^{(q)} \in D$ and it approximates $f(t)$ to the domain $D$ with an error:
$$
\left|f(t)-J_{N}(f ; t)\right| \leq \varepsilon, \quad t \in D
$$
最优化作业代写
数学代写|最优化作业代写OPTIMIZATION代考|QUADRATURE FORMULAE FOR FOURIER COEFFICIENTS
单变量函数傅里叶系数的近似计算问题F(X) :
Cķ(F)=12圆周率∫−圆周率圆周率F(X)和−一世ķXdX,ķ=0,±1,±2,…
和许多变量F(X),X=(X1,⋯,Xn),n≥2:
Cķ(F)=1(2圆周率)n∫−圆周率圆周率⋯∫−圆周率圆周率F(X)和−一世ķXdX,ķ=(ķ1,⋯,ķn)
ķX=ķ1X1+⋯+ķnXn,ķ一世=0,±1,…,一世=1,n¯发生在数字信号处理中[64,85]，解决断层扫描等问题。
数学代写|最优化作业代写OPTIMIZATION代考|CUBATURE FORMULAE FOR THE FOURIER COEFFICIENTS ON THE BASIS OF THE SPLINE-INTERLINEATION OPERATORS
考虑计算以下形式的傅里叶积分的问题：
Cķ=14圆周率2∫−圆周率圆周率∫−圆周率圆周率F(吨)经验(−一世(ķ1吨1+ķ2吨2))d吨1d吨2,ķ=(ķ1,ķ2)∈从2
这里吨=(吨1,吨2)∈D=[−圆周率,圆周率]2;F(吨)∈一种(D)， 在哪里一种(D)是一类函数，其信息不超过ñ积分吨(q)=(吨1q1,吨2q2)∈D, q=(q1,q2)领域的D. 问题描述如下：在函数插值的基础上，构建快速振荡函数的积分近似计算方法，以达到给定的精度e>0; 恢复这些积分将需要更少的数据ñ比基于样条插值的经典方法。
基本概念如下：
- Build an interlinant $O(f ; t)$ that provides the required accuracy $\varepsilon>0$ of approximation of the function $f(x)$ in the domain $D$ :
$$
|f(t)-O(f ; t)| \leq \varepsilon, t=\left(t_{1}, t_{2}\right) \in D
$$
and coincides with the function $f(t)$ on a random straight line system $\left{\Gamma_{k}\right}$, $k=\overline{1, K},\left.f(t)\right|{t \in \Gamma{k}}=\varphi_{k}(s)$ where $k=\overline{1, K}, s$ is the parameter on the straight line $\Gamma_{k}$. As a rule $s=t_{1}$ or $s=t_{2}$; - Replace traces $\varphi_{k}(s)=\left.O(f ; t)\right|{\Gamma{k}}$ as a function of one variable with the spline interpolants with the error $\varepsilon_{1} \leq \varepsilon$. As a result, we will obtain an interpolant $J_{N}(f ; t)$ that uses $N$ the values of the function $f\left(t^{(q)}\right), t^{(q)} \in D$ and it approximates $f(t)$ to the domain $D$ with an error:
$$
\left|f(t)-J_{N}(f ; t)\right| \leq \varepsilon, \quad t \in D
$$
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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。
