如果你也在 怎样代写计算物理Computational physics PHYS232A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。计算物理Computational physics是研究和实施数值分析，以解决物理学中已经存在定量理论的问题。从历史上看，计算物理学是现代计算机在科学中的第一个应用，现在是计算科学的一个子集。它有时被视为理论物理学的一个分支(或分支)，但也有人认为它是理论物理学和实验物理学之间的一个中间分支–一个补充理论和实验的研究领域。
计算物理Computational physics在物理学中，基于数学模型的不同理论对系统的行为方式提供了非常精确的预测。不幸的是，为了产生一个有用的预测，解决一个特定系统的数学模型往往是不可行的。例如，当解决方案没有闭合形式的表达，或过于复杂时，就会出现这种情况。在这种情况下，需要进行数字近似。计算物理学是处理这些数值近似的学科：解决方案的近似被写成有限的（通常是大量的）简单数学运算（算法），计算机被用来执行这些运算，并计算出近似的解决方案和各自的误差。
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物理代写|计算物理代写Computational physics代考|Desiderata of a Theory of Computation
In this chapter, I outline the various demands that arise in a philosophical account of computation. This task is important for two reasons. One is that different lists of demands may lead to different accounts of computation. This can explain why certain accounts of computing that are successful in one domain fail to apply in other domains. The second reason is that some lists of demands set the threshold too high, and thus eventually lead to dead ends. We need a list of desiderata that sets the stage for a doable project, one that is not overly ambitious and therefore ends up with too little. In this chapter, I discuss the two lists of desiderata put forward by Brian Cantwell Smith $(1996,2002)$ for a general theory of computation and by Gualtiero Piccinini $(2007,2015)$ for an account of physical (concrete) computation. These authors differ in approach: while Smith focuses on the theory’s scope, Piccinini formulates a set of features that should be included in the theory. I discuss each of these approaches in turn.
物理代写|计算物理代写Computational physics代考|Scope
Smith (2002: 24ff.) states that a comprehensive theory of computing must meet three criteria. The empirical criterion is to do justice to real-world examples of computing (such as calculators and desktops). The conceptual criterion is to acknowledge related concepts such as interpretation, representation, and semantics. The cognitive criterion is to provide solid grounds for the computational theory of mind and for cognitive science. ${ }^{2}$
The account I propose in this book aims to meet these criteria, at least to some degree. The first aim is to account for physical computation (a goal parallel to Smith’s empirical criterion) – namely, to relate both to real-world examples of computing, such as laptops and smartphones, and to more recent technologies such as neural, quantum, DNA, membrane, and other styles of computing. The second aim is to pay special attention to the claim that cognitive and/or neural systems compute. This aim is similar to Smith’s cognitive criterion. As for Smith’s conceptual criterion, I agree that an account of computation should acknowledge closely related concepts such as interpretation, representation, and semantics. This, of course, does not mean providing accounts for these notions, which is even harder than accounting for computation-but rather explaining how these notions relate to computation.
That said, we must restrict the scope of the account. Setting an overly wide scope by trying to account for too much may lead to despairing conclusions (Fresco 2008). Smith himself famously summed up his project with the gloomy remarks that “computation is not a subject matter” (1996: 73); that “there will never be a satisfying and intellectually productive ‘theory of computation’ of the sort I initially set out to find” (1996: 74); and that “we will never have a theory of computing because there is nothing there to have a theory of” $(2010: 38)$.
One restriction is that we do not have to account for every use of the term computation, or every real-world example of it. Neither will I distinguish between the derivatives of computation-that is, computing, computational, etc.-nor, by the same token, will I make too much of the differences between computing entities, such as agents, systems, processes, states, events, and so forth. I will also refer to calculation and its derivatives as synonymous with computation. This is not to say that there are no differences between these terms, but I will draw attention to such differences only when they are important.
A second restriction pertains to various types of theses that state that the physical universe is best modeled as a giant computer or as a network of computational processes of one sort or another (such as a deterministic cellular automaton). The most renowned thesis in this genre was put forward by the computer pioneer Konrad Zuse (1967). Zuse’s thesis states that the physical universe is fundamentally a cellular automaton. Whether this thesis is true is an open question, though many believe it to be false. ${ }^{3}$ In any event, my account of physical computation does not address these theses. The account is not about the fundamentals of the physical universe, but about the fundamentals of physical computing systems.
计算物理代写
物理代写|计算物理代写COMPUTATIONAL PHYSICS代 考|DESIDERATA OF A THEORY OF COMPUTATION
在本章中，我概述了计算的哲学解释中出现的各种要求。这项任务之所以重要，有两个原因。一是不同的需求列表可能导致不同的计算帐户。这可以解释为什么某 些在一个领域成功的计算帐户无法在其他领域应用。第二个原因是一些需求列表设置的门槛太高，最终导致死胡同。我们需要一份需求清单，为一个可行的项目莤 定基础，这个项目并不过分雄心勃勃，因此最终收效㽎微。在本章中，我将讨论 Brian Cantwell Smith 提出的两个需求清单(1996, 2002)计算的一般理论和Gualtiero Piccinini(2007, 2015)物理原因concrete计算。这些作者的方法不同：史密斯专注于理论的范围，而皮奇尼尼制定了一组应该包含在理论中的特征。我依次讨论这 些方法中的毎一种。
物理代写|计算物理代写COMPUTATIONAL PHYSICS代 考|SCOPE
史密斯 2002 : 24ff.指出全面的计算理论必须满足三个标准。经验标准是公正对待现实世界的计算示例suchascalculatorsanddesktops. 概念标准是承认相关概 念，例如解释、表示和语义。认知标准是为心智计算理论和认知科学提供坚实的基础。
我在本书中提出的说明旨在满足这些标准，至少在某种程度上是这样。第一个目标是考虑物理计算agoalparalleltoSmith’sempiricalcriterion即，既要与现实 世界的计算示例（例如笔记本电脑和智能手机）相关联，又要与神经、量子、DNA、膜和其他类型的计算等较新的技术相关联。第二个目标是特别注意认知和/或神 经系统计算的主张。这个目标类似于史密斯的认知标准。至于史密斯的概念标准，我同意对计算的解释应该承认密切相关的概念，例如解释、表示和语义。当然， 这并不意味着要解释这些概念, 这比解释计算还要难一一而是要解释这些概念与计算的关系。
也就是说，我们必须限制帐户的范围。通过试图解释过多而设定过宽的范围可能会导致令人绝望的结论Fresco2008. 史密斯本人以“计算不是一个主题”的悲观言论 总结了他的项目。1996: $73 ;$ “永远不会有我最初打算寻找的那种令人满意且富有智慧的’计算理论””1996: 74;并且“我们永远不会有计算理论，因为那里没有任何 理论”(2010: 38).
一个限制是我们不必考虑术语计算的每一次使用，或者它的每一个真实世界的例子。我也不会区分计算的衍生物一一即计算、计算等一一同样，我也不会过多地区 分计算实体之间的差异，例如代理、系统、进程、状态、事件，等等。我还将计算及其衍生物称为计算的同义词。这并不是说这些术语之间没有区别，但我只会在 它们很重要时才会提请注意这些区别。
第二个限制与各种类型的论点有关，这些论点指出物理宇宙最好被建模为一台巨型计算机或一种或另一种计算过程的网络
suchasadeterministiccellularautomaton. 这一类型中最著名的论文是由计算机先驱康拉德·祖泽（Konrad Zuse）提出的 $1967 .$ Zuse 的论文指出，物理宇宙本质 上是一个元胞自动机。这个论点是否正确是一个悬而末决的问题，尽管许多人认为它是错误的。 ${ }^{3}$ 无论如何，我对物理计算的描述并没有解决这些问题。该帐户不 是关于物理宇宙的基础知识，而是关于物理计算系统的基础知识。
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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。
