数学代写|matlab代写|Continuous Budget Allocation

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数学代写|matlab代写|Interlude: Function Interpolation by Cubic Splines in MATLAB

Interpolant and its derivatives of order 1 and 2 . This is easily accomplished in MATLAB by a pair of functions:

• spline, which returns a spline object, on the basis of grid values;
• ppval, which evaluates the spline on arbitrary points, out of sample i.e., outside the grid of data points.

In Fig. 2.5, we show a generic function that may be used to plot the true function, the spline, and the approximation error. Here, we use feval to evaluate a generic function fun, which is an input parameter. For the above (coarse) grid, we may call the function as follows:
xgrid1 $=\left[\begin{array}{lllll}1 & 5 & 10 & 30 & 50\end{array}\right] ;$
xgrid1 $=\left[\begin{array}{lll}1 & 5 & 10\end{array}\right.$ xout $=1: 0.1: 50 ;$
PlotSpline (xgrid1, xout, @log)

数学代写|matlab代写|Solving the Continuous Budget Allocation Problem by Numerical DP

It is instructive to use a cubic spline approximation to come up with a numerical approach to solve the continuous budget allocation problem and check whether we do recover the obvious solution. The simplest discretization of the state space is based on the following:

1. We set up a uniform grid for the interval $[0, B]$, which is replicated for each stage, as shown in Fig. 2.8. The grid includes $m+1$ state values for each time instant, where we set a uniform discretization step $\delta s=B / m$; hence, we only consider states of the form $j \cdot \delta s, j=0,1, \ldots, m$. In order to compute the value function for each point on the grid, we solve a subproblem of the form (2.3). Each optimization is solved numerically, and since we just deal with one-dimensional optimization on a bounded interval, this can be accomplished by the MATLAB function fminbnd. ${ }^{7}$
2. In the numerical optimization procedure, we need to evaluate the value function outside the grid, which is accomplished by cubic splines to approximate values of $V_{k}(s)$ for an arbitrary residual budget $s$. Note that, actually, we only need to approximate value functions for $k=n-1, n-2, \ldots, 2$. The boundary condition on $V_{n}(\cdot)$ is trivial, like in the knapsack problem, and we stop with the value function $V_{2}(\cdot)$, as we assume that we want to solve the problem for a specific budget $B$. In other words, we need the value function $V_{1}(\cdot)$ only for the given budget $B$.

数学代写|MATLAB代写|Stochastic Inventory Control

In this third example, we consider a stochastic variation of the deceptively simple lot-sizing problem of Sect. 1.3. ${ }^{9}$ Since we assume a discrete random demand, we may adopt a tabular representation of the value function, like we did with the knapsack problem. However, now we need to cope with expectations. When demand is stochastic, we must also specify the state dynamics in the case of a stockout. Here we assume lost sales, and the state equation may be written as
$$
I_{t+1}=\max \left{0, I_{t}+x_{t}-d_{t+1}\right}
$$
where $\left(d_{t}\right){{t=1, \ldots, T}}$ is a sequence of i.i.d. independent and identically distributed discrete random variables, and the decision variable $x{t}$ is the amount ordered at time $t$ and immediately delivered under the assumption of zero delivery lead time. It is important to understand the exact event sequence underlying the dynamics in Eq. (2.4):

1. At time instant $t$, we observe on-hand inventory $I_{t}$.
2. Then, we make ordering decision $x_{t}$; this amount is immediately received, raising available inventory to $I_{t}+x_{t}$.
3. Then, we observe random demand $d_{t+1}$ during time interval $t+1$ and update on-hand inventory accordingly.

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数学代写|MATLAB代写|INTERLUDE: FUNCTION INTERPOLATION BY CUBIC SPLINES IN MATLAB

插值及其 1 和 2 阶导数。这很容易在 MATLAB 中通过一对函数来完成：

• spline，根据网格值返回一个样条对象；
• ppval，它评估任意点上的样条，在样本之外，即在数据点网格之外。

在图 2.5 中，我们展示了一个通用函数，可用于绘制真实函数、样条曲线和近似误差。在这里，我们使用 feval 来评估一个泛型函数 fun，它是一个输入参数。对于上述C这一种rs和网格，我们可以这样调用函数：
xgrid1=[15103050];
xgrid1=[1510输出=1:0.1:50;
样条曲线XGr一世d1,X这在吨,@l这G

数学代写|MATLAB代写|SOLVING THE CONTINUOUS BUDGET ALLOCATION PROBLEM BY NUMERICAL DP

使用三次样条近似提出数值方法来解决连续预算分配问题并检查我们是否确实恢复了明显的解决方案是有益的。状态空间最简单的离散化基于以下内容：

1. 我们为区间设置了一个统一的网格[0,乙]，为每个阶段复制，如图 2.8 所示。网格包括米+1每个时刻的状态值，我们设置一个统一的离散化步骤ds=乙/米; 因此，我们只考虑形式的状态j⋅ds,j=0,1,…,米. 为了计算网格上每个点的值函数，我们求解形式为的子问题2.3. 每个优化都是用数值求解的，因为我们只处理有界区间上的一维优化，这可以通过 MATLAB 函数 fminbnd 来完成。7
2. 在数值优化过程中，我们需要评估网格外的值函数，这是通过三次样条来近似值的在ķ(s)对于任意剩余预算s. 请注意，实际上，我们只需要近似值函数ķ=n−1,n−2,…,2. 边界条件在n(⋅)是微不足道的，就像在背包问题中一样，我们停止使用价值函数在2(⋅)，因为我们假设我们要解决特定预算的问题乙. 换句话说，我们需要价值函数在1(⋅)仅适用于给定的预算乙.

数学代写|MATLAB代写|STOCHASTIC INVENTORY CONTROL

在第三个示例中，我们考虑 Sect 看似简单的批量问题的随机变化。1.3.9由于我们假设一个离散的随机需求，我们可以采用价值函数的表格表示，就像我们对背包问题所做的那样。但是，现在我们需要应对期望。当需求是随机的时，我们还必须指定缺货情况下的状态动态。这里我们假设销售损失，状态方程可以写成
$$
I_{t+1}=\max \left{0, I_{t}+x_{t}-d_{t+1}\right}
$$
where $\left(d_{t}\right){{t=1, \ldots, T}}$ is a sequence of i.i.d. independent and identically distributed discrete random variables, and the decision variable $x{t}$并在零交货提前期的假设下立即交货。了解方程式中动力学背后的确切事件序列非常重要。2.4:

1. 在瞬间吨，我们观察现有库存一世吨.
2. 然后，我们做出订购决定X吨; 立即收到此金额，将可用库存提高到一世吨+X吨.
3. 然后，我们观察随机需求d吨+1在时间间隔内吨+1并相应地更新现有库存。

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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。