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matlab是一个专门为工程师和科学家设计的编程平台，用于分析和设计改变我们世界的系统和产品。MATLAB的核心是MATLAB语言，这是一种基于矩阵的语言，允许计算数学的最自然表达。
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数学代写|matlab代写|The Curse of State Dimensionality
The application of DP relies on a sequence of value functions $V_{t}\left(\mathbf{s}_{t}\right)$, one for each time instant; we have to consider a single value function $V(\mathbf{s})$ in an infinite-horizon setting. The real trouble is that we need the value function for each element in the state space. If this is finite and not too large, value functions can be stored in tabular form, but this will not be feasible for huge state spaces. Furthermore, if the state space is continuous, the value function is an infinite-dimensional object that, as a rule, cannot be characterized exactly. We may resort to classical discretization strategies based on function interpolation but, unfortunately, a plain grid discretization is not feasible for high-dimensional state spaces. To see why, imagine that we need 100 gridpoints for an accurate representation along each single state variable. We would need ten million values for a problem with four dimensions, and calculating each value calls for the solution of a possibly hard optimization problem. We need a way to devise a compact, though approximate,representation of the value function. To this aim, we may use partitioning of the state space or function approximation methods. Conceptually, in function approximation we project an infinite-dimensional object on a finite-dimensional subspace spanned by a set of basis functions, which are called features in a machine learning setting. To this aim, linear regression methods may be used, but sometimes a more complex representation, possibly by neural networks, is adopted.
数学代写|matlab代写|The Curse of Optimization
We use DP to decompose an intractable multistage problem into a sequence of single-stage subproblems. However, even the single-stage problems may be quite hard to solve. One potential difficulty is the sheer number of decision variables that may be involved in a large-scale problem. Another issue, as we mentioned, may be the lack of convexity/concavity guarantees, sometimes due to integer decision variables.
数学代写|MATLAB代写|The Curse of Expectation
The recursive DP equation, in the stochastic case, involves an expectation, and we should wonder what kind of mathematical object this actually is. If the risk factors $\xi_{t}$ are represented by continuous random variables, the expectation requires the computation of a difficult multidimensional integral; hence, some discretization strategy must be applied. For low-dimensional problems, classical tools from numerical analysis, like Gaussian quadrature, may work fairly well. In intermediate cases, we may resort to deterministic scenario generation methods, based on moment matching or low-discrepancy sequences. However, for high-dimensional problems random sampling is required, involving costly Monte Carlo simulations. Sampling and statistical learning are also required when we have to learn online.
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数学代写|MATLAB代写|THE CURSE OF STATE DIMENSIONALITY
DP的应用依赖于一系列价值函数在吨(s吨)，每个时间瞬间一个；我们必须考虑单值函数在(s)在无限视野的环境中。真正的麻烦是我们需要状态空间中每个元素的值函数。如果这是有限且不太大的，值函数可以以表格形式存储，但这对于巨大的状态空间是不可行的。此外，如果状态空间是连续的，则价值函数是一个无限维对象，通常无法精确表征。我们可能会求助于基于函数插值的经典离散化策略，但不幸的是，简单的网格离散化对于高维状态空间是不可行的。要了解原因，假设我们需要 100 个网格点来准确表示每个单个状态变量。对于一个有四个维度的问题，我们需要一千万个值，计算每个值都需要解决一个可能很困难的优化问题。我们需要一种方法来设计一个紧凑但近似的价值函数表示。为此，我们可以使用状态空间的划分或函数逼近方法。从概念上讲，在函数逼近中，我们将无限维对象投影到由一组基函数跨越的有限维子空间上，这些基函数在机器学习设置中称为特征。为此，可以使用线性回归方法，但有时会采用更复杂的表示，可能是通过神经网络。在函数逼近中，我们将无限维对象投影在由一组基函数跨越的有限维子空间上，这些基函数在机器学习设置中称为特征。为此，可以使用线性回归方法，但有时会采用更复杂的表示，可能是通过神经网络。在函数逼近中，我们将无限维对象投影在由一组基函数跨越的有限维子空间上，这些基函数在机器学习设置中称为特征。为此，可以使用线性回归方法，但有时会采用更复杂的表示，可能是通过神经网络。
数学代写|MATLAB代写|THE CURSE OF OPTIMIZATION
我们使用 DP 将一个棘手的多阶段问题分解为一系列单阶段子问题。然而，即使是单阶段问题也可能很难解决。一个潜在的困难是可能涉及大规模问题的大量决策变量。正如我们所提到的，另一个问题可能是缺乏凸/凹保证，有时是由于整数决策变量。
数学代写|MATLAB代写|THE CURSE OF EXPECTATION
在随机情况下，递归 DP 方程包含一个期望，我们应该想知道这实际上是一个什么样的数学对象。如果危险因素X吨由连续随机变量表示，期望需要计算一个困难的多维积分；因此，必须应用一些离散化策略。对于低维问题，来自数值分析的经典工具，如高斯求积，可能工作得相当好。在中间情况下，我们可能会采用基于矩匹配或低差异序列的确定性场景生成方法。然而，对于高维问题，需要随机抽样，涉及昂贵的蒙特卡罗模拟。当我们必须在线学习时，也需要抽样和统计学习。
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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。
