如果你也在 怎样代写统计力学Statistical Mechanics PHYS524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。统计力学Statistical Mechanics统计力学是一个数学框架，它将统计方法和概率理论应用于大型微观实体的集合。它不假设或假定任何自然法则，而是从这种集合体的行为来解释自然界的宏观行为。
统计力学Statistical Mechanics领域的建立一般归功于三位物理学家。路德维希-玻尔兹曼（Ludwig Boltzmann），他在微观状态的集合方面发展了对熵的基本解释。詹姆斯-克拉克-麦克斯韦，他开发了此类状态的概率分布模型吉布斯（Josiah Willard Gibbs），他在1884年创造了这个领域的名称。虽然经典热力学主要关注的是热力学平衡，但统计力学已被应用于非平衡统计力学中，以微观的方式模拟由不平衡驱动的不可逆过程的速度问题。这种过程的例子包括化学反应以及粒子和热量的流动。波动-消散定理是应用非平衡统计力学研究许多粒子系统中最简单的稳态电流流动的非平衡情况所得到的基本知识。
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物理代写|统计力学代写Statistical Mechanics代写|“Subjective” Versus “Objective” Probabilities
In this approach, probabilities refer to a form of reasoning and not to a factual statement. Assigning a probability to an event expresses a judgment on the likelihood of that single event, based on the information available at that moment. Note that, here, one is not interested in what happens when one reproduces many times the ‘same’ event, as in the objective approach, but in the probability of a single event. This is of course very important in practice: when I wonder whether I need to take my umbrella because it may rain, or whether the stock market will crash next week, I am not mainly interested in the frequencies with which such events occur but with what will happen here and now; of course, these frequencies may be part of the information that is used in arriving at a judgment on the probability of a single event, but, typically, they are not the only information available.
One may even ask probabilistic questions, like “what is the probability of life or of intelligent life in the universe or in our galaxy?” or “what is the probability that the value of a given physical constants lies in a given interval” that do not make sense from a frequentist point of view. ${ }^{3}$ Yet, people do try to answer these questions; those answers may not be better than educated guesses, but these examples show that our intuitive notion of probability is not restricted to theoretical frequencies.
Note that, to add to the confusion, one has to make a distinction between the “objective” or “rational” Bayesian approach and the “subjective” Bayesian approach. In the latter approach, which was championed among others by the Italian mathematician de Finetti $[93,94]$, probabilities can be assigned more or less arbitrarily, provided one follows the rules of probability, like
$$
P(A \cup B)=P(A)+P(B),
$$
whenever $A \cap B=\emptyset$.
If the equality in (2.2.1) is replaced by a strict inequality, then a gambler putting bets according to this modified rule could be victim of a “Dutch book”, meaning that there is a strategy that would make him lose with certainty whatever the outcomes of the game are. ${ }^{4}$ For example, suppose that you violate the additivity rule by assigning probabilities so that:
$$
P(A \cup B)<P(A)+P(B),
$$
for some $A$ and $B$ with $A \cap B=\emptyset$.
物理代写|统计力学代写Statistical Mechanics代写|The Indifference Principle
There are many problems with this definition and several objections have been raised against it. First of all, when are we in this situation of indifference? In games of chance where there is a symmetry between the different outcomes of the random event (tossing of a coin, throwing of a die, roulette wheels etc.) it is easy to apply the indifference principle. But for more complicated situations, it is not obvious how to proceed.
Some people object that we use our ignorance to gain some information about that random event: at first, we do not know anything about it and from that we deduce that all those events are equally probable. But, from a subjectivist view of probabilities, not knowing anything about a series of possibilities and saying that all those possibilities have equal probabilities are equivalent statements, since, in that view, a probability statement is not a statement about the world but about our state of knowledge.
In more complicated situations, where there is no symmetry between the different possibilities one uses the maximum entropy principle. Namely one assigns to each probability distribution $\mathbf{p}=\left(p_{i}\right){i=1}^{N}$ over $N$ objects its Shannon entropy, given by: $$ S(\mathbf{p})=-\sum{i=1}^{N} p_{i} \log p_{i} .
$$
统计力学代写
物理代写|统计力学代写STATISTICAL MECHANICS代写| “SUBJECTIVE” VERSUS “OBJECTIVE” PROBABILITIES
在这种方法中，概率是指一种推理形式，而不是事实陈述。根据当时可用的信息，为事件分配概率表示对单个事件的可能性的判断。请注意，在这里，人们对重最多次 “相同”事件时会发生什么不感兴趣，就像在客观方法中那样，而是对单个事件的概率感兴趣。这在实践中当然非常重要: 当我相知道是否需要带雨央因为可能会下雨， 或者下周股市是否会前盘时，我主要关心的不是这些事件发生的频率，而是什么将在此时此地发生; 当然，这些频率可能是用于判断单个事件的概率的信息的一部分， 但是，通常，
人们甚至可能会问一些概率问题, 比如“宇宙或珢河系中存在生命或智能生命的概率是多少? “或“给定物理常数的值位于给定区间内的概率是多少”从频率论者的角度来 看是没有意义的。 ${ }^{3}$ 然而，人们确实试图回答这些问题。这些答紽可能并不比有根据的猜测好，但这些例子表明，我们对概率的直观概念并不局限于理论频率。
请注意，为了增加混楕，必须区分“客观”或“理性”贝叶斯方法和“主观”贝叶斯方法。在后一种方法中，这是由意大利数学家德菲内蒂等人所倡导的 $[93,94]$ ，概率可以或 多或少任意分配，只要邅循概率规则，例如
$$
P(A \cup B)=P(A)+P(B)
$$
每当 $A \cap B=\emptyset$.
如果等式在 $2.2 .1$ 被一个严格的不等式所取代，那么根据这个修改后的规则下注的赌促可能会成为“荷兰书”的受龶者，这意味着无论游戏结果如何，都有一种策略可以 让他确定地输掉。 4 例如，假设您通过分配概率来违反可加性规则，以便:
$$
P(A \cup B)<P(A)+P(B),
$$
对于一些 $A$ 和 $B$ 和 $A \cap B=\emptyset .$
物理代写|统计力学代写STATISTICAL MECHANICS代写|THE INDIFFERENCE PRINCIPLE
这个定义存在许多问题，并且已经提出了一些反对意见。首先，我们什么时候处于这种冷漠的境地? 在随机事件的不同结果之间存在对称性的机会游戏中 tossingo facoin, throwingo fadie, roulettewheelsetc.应用无差异原则很容易。但是对于更复杂的情况，如何进行就不清楚了。
有些人反对我们利用我们的无知来获取有关该随机事件的一些信息：起初，我们对此一无所知，因此我们推断所有这些事件都是同样可能的。但是，从概率的主观主义 观点来看，对一系列可能性一无所知并说所有这些可能性具有相等的概率是等价的陈述，因为在这种观点下，概率陈述不是关于世界的陈述，而是关于我们的状态的陈 述的知识。
在更复杂的情况下，不同的可能性之间没有对称性，使用最大熵原埋。即分配给每个概率分布 $\mathbf{p}=\left(p_{i}\right) i=1^{N}$ 超过 $N$ 对象其龵农熵，由下式给出:
$$
S(\mathbf{p})=-\sum i=1^{N} p_{i} \log p_{i} .
$$
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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。
