如果你也在 怎样代写凸优化Convex optimization MATH3971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。凸优化Convex optimization是数学优化的一个子领域，研究的是凸集上凸函数最小化的问题。许多类凸优化问题允许采用多项式时间算法，而数学优化一般来说是NP-hard。
凸优化Convex optimization在许多学科中都有应用，如自动控制系统、估计和信号处理、通信和网络、电子电路设计、数据分析和建模、金融、统计（最佳实验设计）、和结构优化，其中近似概念被证明是有效的。
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澳洲代考|凸优化代考Convex optimization代考|Imperfect ℓ1 minimization
We have found a necessary and sufficient condition for $\ell_{1}$ minimization to recover exactly s-sparse signals in the noiseless case. More often than not, both these assumptions are violated: instead of $s$-sparse signals, we should speak about “nearly $s$-sparse” ones, quantifying the deviation from sparsity by the distance from the signal $x$ underlying the observations to its best $s$-sparse approximation $x^{s}$. Similarly, we should allow for nonzero observation noise. With noisy observations and/or imperfect sparsity, we cannot hope to recover the signal exactly. All we may hope for, is to recover it with some error depending on the level of observation noise and “deviation from $s$-sparsity,” and tending to zero as the level and deviation tend to 0 . We are about to quantify the nullspace property to allow for instructive “error analysis.”
澳洲代考|凸优化代考Convex optimization代考|Contrast matrices and quantifications of Nullspace property
By itself, the nullspace property says something about the signals from the kernel of the sensing matrix. We can reformulate it equivalently to say something important about all signals. Namely, observe that given sparsity $s$ and $\kappa \in(0,1 / 2)$, the nullspace property
$$
|w|_{s, 1} \leq \kappa|w|_{1} \forall w \in \operatorname{Ker} A
$$
is satisfied if and only if for a properly selected constant $C$ one has 6
$$
|w|_{s, 1} \leq C|A w|_{2}+\kappa|w|_{1} \forall w .
$$
Indeed, (1.10) clearly implies (1.9); to get the inverse implication, note that for every $h$ orthogonal to Ker $A$ it holds
$$
|A h|_{2} \geq \sigma|h|_{2},
$$
where $\sigma>0$ is the minimal positive singular value of $A$. Now, given $w \in \mathbf{R}^{n}$, we can decompose $w$ into the sum of $\bar{w} \in \operatorname{Ker} A$ and $h \in(\operatorname{Ker} A)^{\perp}$, so that
$$
\begin{aligned}
&|w|_{s, 1} \leq|\bar{w}|_{s, 1}+|h|_{s, 1} \leq \kappa|\bar{w}|_{1}+\sqrt{s}|h|_{s, 2} \leq \kappa\left[|w|_{1}+|h|_{1}\right]+\sqrt{s}|h|_{2} \
&\leq \kappa|w|_{1}+[\kappa \sqrt{n}+\sqrt{s}|h|_{2} \leq \underbrace{\sigma^{-1}[\kappa \sqrt{n}+\sqrt{s}]}{C} \underbrace{|h|{2}}{=|A w|{2}}+\kappa|w|_{1},
\end{aligned}
$$
as required in $(1.10)$.
凸优化代写
澳洲代考|凸优化代考CONVEX OPTIMIZATION代考|IMPERFECT ℓ1 MINIMIZATION
我们找到了一个充要条件ℓ1最小化以在无噪声情况下准确恢复 s 稀疏信号。很多时候，这两个假设都被违反了：而不是s-稀疏信号，我们应该谈论“几乎s-sparse”，通过与信号的距离来量化与稀疏度的偏差X将观察结果置于最佳状态s-稀疏近似Xs. 同样，我们应该允许非零观测噪声。对于嘈杂的观察和/或不完美的稀疏性，我们不能希望准确地恢复信号。我们所希望的只是根据观察噪声的水平和“偏离s-sparsity”，并且随着水平和偏差趋于 0 趋于零。我们即将量化零空间属性，以进行指导性的“错误分析”。
澳洲代考|凸优化代考CONVEX OPTIMIZATION代考|CONTRAST MATRICES AND QUANTIFICATIONS OF NULLSPACE PROPERTY
就其本身而言，零空间属性说明了来自传感矩阵内核的信号。我们可以等效地重新表述它，以说明所有信号的重要内容。即，观察给定的稀疏性s和ķ∈(0,1/2), 零空间属性
|在|s,1≤ķ|在|1∀在∈克尔一个
当且仅当对于正确选择的常数时才满足C一个有 6 个
|在|s,1≤C|一个在|2+ķ|在|1∀在.
的确，1.10清楚地暗示1.9; 要获得反推，请注意，对于每个H正交于 Ker一个它拥有
|一个H|2≥σ|H|2,
在哪里σ>0是的最小正奇异值一个. 现在，给定在∈Rn，我们可以分解在成总和在¯∈克尔一个和H∈(克尔一个)⊥, 所以
$$
|w|_{s, 1} \leq \kappa|w|_{1} \forall w \in \operatorname{Ker} A
$$
is satisfied if and only if for a properly selected constant $C$ one has 6
$$
|w|_{s, 1} \leq C|A w|_{2}+\kappa|w|_{1} \forall w .
$$
Indeed, (1.10) clearly implies (1.9); to get the inverse implication, note that for every $h$ orthogonal to Ker $A$ it holds
$$
|A h|_{2} \geq \sigma|h|_{2},
$$
where $\sigma>0$ is the minimal positive singular value of $A$. Now, given $w \in \mathbf{R}^{n}$, we can decompose $w$ into the sum of $\bar{w} \in \operatorname{Ker} A$ and $h \in(\operatorname{Ker} A)^{\perp}$, so that
$$
\begin{aligned}
&|w|_{s, 1} \leq|\bar{w}|_{s, 1}+|h|_{s, 1} \leq \kappa|\bar{w}|_{1}+\sqrt{s}|h|_{s, 2} \leq \kappa\left[|w|_{1}+|h|_{1}\right]+\sqrt{s}|h|_{2} \
&\leq \kappa|w|_{1}+[\kappa \sqrt{n}+\sqrt{s}|h|_{2} \leq \underbrace{\sigma^{-1}[\kappa \sqrt{n}+\sqrt{s}]}{C} \underbrace{|h|{2}}{=|A w|{2}}+\kappa|w|_{1},
\end{aligned}
$$
根据需要(1.10).
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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。
