如果你也在 怎样代写matlab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。matlab是由数学家和计算机程序员Cleve Moler发明的。MATLAB的想法是基于他1960年代的博士论文。Moler成为新墨西哥大学的一名数学教授，并开始为他的学生开发MATLAB 作为一种爱好。他在1967年与他曾经的论文导师George Forsythe开发了MATLAB的初始线性代数编程。随后在1971年为线性方程编写Fortran代码。
matlab的第一个早期版本是在20世纪70年代末完成的。1979年2月，该软件在加利福尼亚州的海军研究生院首次向公众披露。 MATLAB的早期版本是简单的矩阵计算器，有71个预置函数。当时，MATLAB被免费分发到各大学。Moler会在他访问的大学留下拷贝，该软件在大学校园的数学系中培养了一批强大的追随者。
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数学代写|matlab代写|Introduction
In a system of ordinary differential equations
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y^{\prime}(t)=f(t, y(t))
$$
the derivative of the solution depends on the solution at the present time $t$. In a system of delay differential equations, the derivative also depends on the solution at earlier times. In this chapter we study DDEs of the form
$$
y^{\prime}(t)=f\left(t, y(t), y\left(t-\tau_{1}\right), y\left(t-\tau_{2}\right), \ldots, y\left(t-\tau_{k}\right)\right)
$$
where the delays (lags) $\tau_{j}$ are positive constants,
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0<\tau_{1}<\tau_{2}<\cdots<\tau_{k}
$$
It will be convenient to denote the shortest delay by $\tau$ and the longest by $\mathcal{T}$. As illustrated by the survey of Baker, Paul, \& Willé (1995a), DDEs arise in models throughout the sciences, but our examples will make clear that they have been especially popular for biological models. DDEs with constant delays are a large and important class. Indeed, Baker and colleagues (1995a) have compiled an extensive bibliography of applications involving DDEs and have pointed out that “[t]he lag functions that arise most frequently in the modelling literature are constants” (Baker, Paul, \& Willé $1995 \mathrm{~b}$ ). Furthermore, by restricting attention to problems with constant delays, it is possible to develop software that is more efficient and at the same time more provably reliable than software available for more general problems. Methods used to solve ODEs can generally be extended to solve DDEs. In particular, the MATLAB DDE solver dde 23 that we study here is based on the methods used in the MATLAB IVP solver ode 23 . The user interface of dde 23 is much like that of ode23, yet owing to differences between DDEs and ODEs, it also resembles the MATLAB BVP solver bvp $4 \mathrm{c}$.
DDEs and ODEs differ in important ways that are discussed in Section 4.2. In Section $4.3$ we explain how the numerical methods developed in Chapter 2 for IVPs can be used to solve DDEs with constant delays. The examples of Section $4.4$ show how to solve DDEs with dde23; they also highlight differences between DDEs and ODEs. In a final section we describe briefly other kinds of DDEs. They present additional difficulties and so methods and software for solving them are much less developed. Still, there are some useful (Fortran 77) codes for such problems that we discuss briefly.
数学代写|matlab代写|Delay Differential Equations
We begin with some of the important differences between IVPs for DDEs and ODEs. The most obvious difference is the initial data. The solution of a system of ODEs (4.1) is determined by its value at the initial point $t=a$. In evaluating the DDEs of (4.2), terms like $y\left(t-\tau_{j}\right)$ may represent values of the solution at points prior to the initial point. In particular, when we evaluate the DDEs at the point $t=a$ we must have the value $y(a-\mathcal{T})$. From this we see that, for DDEs, the given initial data must include not only $y(a)$ but also a “history”: the values $y(t)$ for all $t$ in the interval $[a-\mathcal{T}, a]$. The numerical solution will be denoted by $S(t)$, so for $t \leq a$ we’ll use it to denote the given history.
Because numerical methods for IVPs for both ODEs and DDEs are intended for problems with solutions that have several continuous derivatives, discontinuities in low-order derivatives require special attention. Such discontinuities are not rare for ODEs, but they are almost always present for DDEs because the first derivative of the history function is almost always different from the first derivative of the solution at the initial point. That is, almost always
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y^{\prime}(a-)=S^{\prime}(a-) \neq y^{\prime}(a+)=f\left(a, S\left(a-\tau_{1}\right), S\left(a-\tau_{2}\right), \ldots, S\left(a-\tau_{k}\right)\right)
$$
There are other ways in which discontinuities in low-order derivatives commonly arise. Some problems have histories with discontinuities in low-order derivatives. For instance, in Exercise $4.8$ we consider the solution of an immunology model due to Marchuk. One component of its history for $t \leq 0$ is $\max \left(0, t+10^{-6}\right)$, so there is a discontinuity in the first derivative of this component at $t=-10^{-6}$. As with ODEs, a change in the model amounts to a restart and so introduces a discontinuity in the first derivative even when the solution is continuous through the change. This can happen at times known in advance or at times that must be determined by event location. In Exercise $4.7$ we consider the solution of a model (due to Hoppensteadt and Waltman) for the spread of an infection. The problem is posed on the interval $[0,10]$. Because different equations are used to describe different phases of the spread of infection, discontinuities in the first derivative of the solution are introduced at times that are known in advance. Example $4.4 .5$ features differential equations that change when an event occurs, hence at times that are not known in advance.
matlab代做
数学代写|MATLAB代写|INTRODUCTION
在常微分方程组中
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y^{\prime}(t)=f(t, y(t))
$$
解的导数取决于当前的解吨. 在延迟微分方程组中，导数还取决于早期的解。在本章中，我们研究以下形式的 DDE
是′(吨)=F(吨,是(吨),是(吨−τ1),是(吨−τ2),…,是(吨−τķ))
延误的地方l一种Gs τj是正常数，
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0<\tau_{1}<\tau_{2}<\cdots<\tau_{k}
$$
将最短延迟表示为很方便τ最长的吨. 正如 Baker, Paul, \& Willé 的调查所示1995一种, DDE 出现在整个科学模型中，但我们的示例将清楚地表明它们在生物模型中特别受欢迎。具有恒定延迟的 DDE 是一个大而重要的类别。事实上，贝克和他的同事1995一种汇编了涉及 DDE 的应用程序的广泛参考书目，并指出“吨在建模文献中最常出现的滞后函数是常数”é乙一种ķ和r,磷一种在l,&在一世ll它是$1995 b$. 此外，通过限制对具有持续延迟的问题的关注，可以开发出比可用于更一般问题的软件更有效且同时更可靠的软件。用于求解 ODE 的方法通常可以扩展到求解 DDE。特别是，我们在这里研究的 MATLAB DDE 求解器 dde 23 是基于 MATLAB IVP 求解器 ode 23 中使用的方法。dde 23 的用户界面很像 ode23，但由于 DDE 和 ODE 之间的差异，它也类似于 MATLAB BVP 求解器 bvp4C.
DDE 和 ODE 在 4.2 节中讨论的重要方面有所不同。在部分4.3我们解释了如何使用第 2 章中为 IVP 开发的数值方法来求解具有恒定延迟的 DDE。节的例子4.4展示如何使用 dde23 解决 DDE；它们还强调了 DDE 和 ODE 之间的差异。在最后一节中，我们简要介绍了其他类型的 DDE。它们带来了额外的困难，因此解决它们的方法和软件开发得少得多。还是有一些有用的F这r吨r一种n77我们简要讨论的此类问题的代码。
数学代写|MATLAB代写|DELAY DIFFERENTIAL EQUATIONS
我们从 DDE 和 ODE 的 IVP 之间的一些重要区别开始。最明显的区别是初始数据。一个 ODE 系统的解4.1由它在初始点的值决定吨=一种. 在评估 DDE4.2, 像是(吨−τj)可以表示在初始点之前的点处的解的值。特别是，当我们在该点评估 DDE 时吨=一种我们必须有价值是(一种−吨). 由此我们看到，对于 DDE，给定的初始数据必须不仅包括是(一种)也是一段“历史”：价值观是(吨)对全部吨在区间[一种−吨,一种]. 数值解将表示为小号(吨)， 因此对于吨≤一种我们将用它来表示给定的历史。
由于 ODE 和 DDE 的 IVP 数值方法旨在解决具有多个连续导数的解的问题，因此需要特别注意低阶导数中的不连续性。这种不连续性对于 ODE 并不罕见，但对于 DDE 几乎总是存在，因为历史函数的一阶导数几乎总是不同于初始点处解的一阶导数。也就是说，几乎总是
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y^{\prime}(a-)=S^{\prime}(a-) \neq y^{\prime}(a+)=f\left(a, S\left(a-\tau_{1}\right), S\left(a-\tau_{2}\right), \ldots, S\left(a-\tau_{k}\right)\right)
$$
低阶导数中的不连续性通常会出现其他方式。一些问题在低阶导数中具有不连续性的历史。例如，在练习4.8我们考虑了由于 Marchuk 的免疫学模型的解决方案。其历史的组成部分之一吨≤0是最大限度(0,吨+10−6), 所以这个分量的一阶导数在吨=−10−6. 与 ODE 一样，模型的变化相当于重新启动，因此即使解在变化过程中是连续的，也会在一阶导数中引入不连续性。这可能发生在预先知道的时间或必须由事件位置确定的时间。运动中4.7我们考虑模型的解决方案d在和吨这H这pp和ns吨和一种d吨一种nd在一种l吨米一种n用于传播感染。问题是在区间上提出的[0,10]. 由于使用不同的方程来描述感染传播的不同阶段，解的一阶导数中的不连续性会在事先已知的时间引入。例子4.4.5具有在事件发生时发生变化的微分方程，因此有时是事先不知道的。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。
