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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数学代写|数值线性代数作业代写numerical linear algebra代考|Error Measures
For many important applications, from geodesy to quantum mechanics to statistics, the following matrices are of utmost importance:
Definition. A matrix $A \in \mathbb{K}^{m \times m}$ with $A^{\prime}=A$ is called self-adjoint (for $\mathbb{K}=\mathbb{R}$ often also symmetric and for $\mathbb{K}=\mathbb{C}$ hermitian). The matrix $A$ is furthermore called positive definite, when
$$
x^{\prime} A x>0 \quad\left(0 \neq x \in \mathbb{K}^{m}\right) .
$$
We will refer to self-adjoint positive definite matrices by the acronym s.p.d..
If we partition a matrix $A \in \mathbb{K}^{m \times m}$ in the form
$$
A=\left(\begin{array}{c|c}
A_{k} & B \
\hline C & D
\end{array}\right), \quad A_{k} \in \mathbb{K}^{k \times k}
$$
then $A_{k}$ is called a principal submatrix of $A$. Generally, at least in theory, there is no need to pivot in getting the triangular decomposition of $A$ when all the principal submatrices $A_{k}$ inherit some structure of the matrix $A$ implying invertibility.
Exercise. Show that $A \in \mathrm{GL}(m ; \mathbb{K})$ has a triangular decomposition if and only if all principal submatrices satisfy $A_{k} \in \mathrm{GL}(k ; \mathbb{K})(k=1: m)$. Hint: Partition similarly to $\S 8.3$.
For example, along with $A$, the $A_{k}$ are s.p.d., too. The self-adjointness of the $A_{k}$ is clear and for $0 \neq x \in \mathbb{K}^{k}$ it follows from the positive definiteness of $A$ that
$$
x^{\prime} A_{k} x=\left(\begin{array}{c}
x \
\hline 0
\end{array}\right)^{\prime}\left(\begin{array}{c|c}
A_{k} & B \
\hline C & D
\end{array}\right)\left(\frac{x}{0}\right)>0 .
$$
数学代写|数值线性代数作业代写numerical linear algebra代考|Conditioning of a Problem
We will formalize a computational problem
$$
\text { data } \longrightarrow \text { math. model } f \rightarrow \text { result }
$$
as the evaluation of a mapping ${ }^{31} f: x \mapsto y=f(x)$. Here, there are no “actual”, precise values of the data that could claim any mathematical truth to themselves, but data (unlike, if any, parameters) are inherently subject to perturbations:
perturbation of data $\longrightarrow$ math. model $f \rightarrow$ pertubation of result
If such a perturbation of $x$ on the input yields some $\tilde{x}$, by mathematical necessity, rather than $y=f(x)$ we “only” obtain the result $\tilde{y}=f(\tilde{x})$.
The condition number describes the ratio of the perturbation of the result to the perturbation of the input. For a given problem $f$, at a data point $x$, using the measure $\llbracket \cdot \rrbracket$, the worst case of this ratio is-in the limit of very small perturbationsdefined as
$$
\kappa(f ; x)=\limsup _{\tilde{x} \rightarrow x} \frac{\llbracket f(\tilde{x})-f(x) \rrbracket}{\llbracket \tilde{x}-x \rrbracket} .
$$
At a data point $x$, a problem $f$ is called
- well-conditioned if $\kappa(f ; x) \ngtr 1$;
- ill-conditioned if $\kappa(f ; x) \gg 1$;
- ill-posed, if $\kappa(f ; x)=\infty$.
Where exactly do we draw the line for ” $\kappa \gg 1^{\prime \prime}$ (read: condition number far greater than 1)? The phenomenon of ill-conditioning quantitatively depends on the requirements and the accuracy structure of the application at hand. For the sake of definiteness, take a value of say $\kappa \geqslant 10^{5}$ for the following passages.
数值线性代数代写
数学代写|数值线性代数作业代写NUMERICAL LINEAR ALGEBRA代考|ERROR MEASURES
对于许多重要的应用，从大地测量学到量子力学再到统计学，以下矩阵至关重要：
定义。矩阵一种∈ķ米×米和一种′=一种被称为自伴F这r$ķ=R$这F吨和n一种ls这s是米米和吨r一世C一种ndF这r$ķ=C$H和r米一世吨一世一种n. 矩阵一种进一步称为正定，当
X′一种X>0(0≠X∈ķ米).
我们将用首字母缩写词 spd 来指代自伴正定矩阵。
如果我们划分一个矩阵一种∈ķ米×米在表格中
A=\left(\begin{array}{c|c} A_{k} & B \ \hline C & D \end{array}\right), \quad A_{k} \in \mathbb{K}^ {k \ 次 k}A=\left(\begin{array}{c|c} A_{k} & B \ \hline C & D \end{array}\right), \quad A_{k} \in \mathbb{K}^ {k \ 次 k}
然后一种ķ称为主子矩阵一种. 一般来说，至少在理论上，在得到三角分解时不需要枢轴一种当所有主子矩阵一种ķ继承矩阵的一些结构一种暗示可逆性。
锻炼。显示一种∈G大号(米;ķ)当且仅当所有主子矩阵都满足时，才具有三角分解一种ķ∈G大号(ķ;ķ)(ķ=1:米). 提示：分区类似于§§8.3.
例如，随着一种， 这一种ķ也是spd。的自伴性一种ķ是明确的0≠X∈ķķ它来自于的正定性一种那
x^{\prime} A_{k} x=\left(\begin{array}{c} x \ \hline 0 \end{array}\right)^{\prime}\left(\begin{array}{ c|c} A_{k} & B \ \hline C & D \end{array}\right)\left(\frac{x}{0}\right)>0 。x^{\prime} A_{k} x=\left(\begin{array}{c} x \ \hline 0 \end{array}\right)^{\prime}\left(\begin{array}{ c|c} A_{k} & B \ \hline C & D \end{array}\right)\left(\frac{x}{0}\right)>0 。
数学代写|数值线性代数作业代写NUMERICAL LINEAR ALGEBRA代考|CONDITIONING OF A PROBLEM
我们将形式化一个计算问题
数据 ⟶ 数学。模型 F→ 结果
作为映射的评估31F:X↦是=F(X). 在这里，没有“实际”的、精确的数据值可以对自己声称任何数学真理，但数据在nl一世ķ和,一世F一种n是,p一种r一种米和吨和rs本质上会受到扰动：
数据的扰动⟶数学。模型F→结果
的扰动 如果这样的扰动X在输入上产生一些X~，根据数学的需要，而不是是=F(X)我们“只”得到结果是~=F(X~).
条件数描述了结果的扰动与输入的扰动的比率。对于给定的问题F, 在一个数据点X, 使用度量\ll括号⋅\rr括号，这个比率的最坏情况是-在非常小的扰动的限制中定义为
ķ(F;X)=林汤X~→X\ll括号F(X~)−F(X)\rr括号\ll括号X~−X\rr括号.
在一个数据点X， 一个问题F叫做
- 如果条件良好ķ(F;X)≯1;
- 病态如果ķ(F;X)≫1;
- 不适定，如果ķ(F;X)=∞.
我们到底在哪里画线”ķ≫1′′ r和一种d:C这nd一世吨一世这nn在米b和rF一种rGr和一种吨和r吨H一种n1? 病态现象在数量上取决于手头应用的要求和精度结构。为了明确起见，取值 sayķ⩾105对于以下段落。
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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。
