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|Ontology
A second desideratum is to clarify the extent to which computation is objective. Some scholars have insisted that the distinction between computing and noncomputing is a matter of fact. Piccinini, for example, puts this demand in the form of the following desideratum:
Objectivity. An account with objectivity is such that whether a system performs a particular computation is a matter of fact. (2015: 11)
In my view, concerns about objectivity are overrated. There is no reason to impose very strong objectivity constraints on an account of physical computation (see also Fresco 2015). What is meant here by objectivity, or “a matter of fact”? One option is to contrast objectivity with observer-dependence. On this understanding, if computers are objective, then they are in the company of other (“natural”) kinds such as electrons, neurons, and proteins, which are presumably observer-independent. When scientists study these systems, they appeal to “empirical facts about these systems” (Piccinini 2007: 503). If they are not objective-that is, if they are observer-dependent-then computers have more in common with toasters, chairs, and credit cards, whose identities at least partly depend on the (supposedly intentional) properties of those who observe, use, or design them. ${ }^{17}$
Why should it be a matter of concern that computation is observerdependent? The answer is mainly that such a denial of objectivity contradicts standard practices and assumptions in the computational sciences, where scientists arguably discover observer-independent facts about the systems they study. I address this concern by drawing a distinction between two subclasses of computing systems. One subclass includes computing systems whose computational properties are all objective; we can call these objective computing systems. The nervous system might be included in this class. The other subclass is that of conventional computing systems. Some of the computational properties of these systems are not objective. We might want to include in this class smartphones, laptops, and some artifacts. Other artifacts, such as robots, may be objective computing systems; I leave that to the reader to decide. This distinction, between objective and conventional computing systems, is not outlandish. Consider the closely related notion of representation. Most of us would agree that there are many things whose representational power is a matter of interpretation (“derivative”) and not a matter of fact. Examples might include words, maps, and even data structures in my laptop. This does not mean that all representations are derivative. Dretske (1988), for one, suggests that there are natural (“objective”) systems of representations alongside the conventional (“non-objective”) ones; brains are perhaps natural systems of representations. The same distinction between objective and conventional might apply within the overall category of computing systems.
物理代写|计算物理代写Computational physics代考|Utility
The utility desideratum’s purpose is to explicate the relevance and role of computational properties (descriptions). The utility desideratum goes beyond the meaning desideratum. The meaning question is what we mean when we describe a system as a computer, and it arises irrespective of whether or not we actually apply computational descriptions (or refer to computational properties). The utility question complements the meaning question by asking why we apply computational descriptions (or refer to computational properties) in certain contexts.
The utility question arises regardless of whether or not computational properties are objective. Being objective does not make properties useful. The mass and odor of retinal nerve cells are presumably objective properties, but we do not refer to these properties when describing the contribution of these cells to the visual task of edge detection. Nor do we assume, like Chalmers (2011), that every concrete physical system, including stomachs, has objective computational properties. The alleged fact that these properties are objective does not necessarily make them useful in the context of digestion. The utility question, then, is: Why do we refer to the computational properties of neural processes, but not to the computational properties of digestive processes? Why refer to computational properties of nerve cells and not, say, to their mass and odor?
Being conventional does not render properties useless. Words (i.e., the physical marks on my paper) are representational entities that are (presumably) conventional but are very useful for purposes of communication. The computational properties of laptops and smartphones, even if partly or wholly conventional, are surely useful. Even if every computational property is conventional, we do not actually apply a computational description to every system. In reality, we apply computational descriptions to very few systems. The utility question, then, is why we should apply computational descriptions to some systems and not to others. In other words, what is the utility of computational properties in certain contexts and not in others?
计算物理代写
物理代写|计算物理代写COMPUTATIONAL PHYSICS代 考|ONTOLOGY
第二个要求是澄清计算在茤大程度上是㟯观的。一些学者坚持认为计算和非计算之间的区别是事实。例如，Piccinini将这种需求以下列需求的形式提出:
宫观性。具有㝒观性的帐户是这样的，即系统是否执行特定的计算是事实。2015: 11
在我看来，对卑观性的担忧被高估了。没有理由对物理计算施加非常强的客观性约束seealsoFresco2015. 这里所说的㝒观性或“事实上”是什么意思? 一种选择是 将㝒观性与观察者依赖性进行对比。根据这种理解，如果计算机是㝘观的，那么它们就在其他人的陪伴下 “natural” 电子、神经元和蛋白质等种类，可能与观㟯者 无关。当科学家研究这些系统时，他们求助于 “关于这些系统的经验事实”Piccinini $2007: 503$. 如果它们不是宫观的一一也就是说，如果它们依赖于观䕓者一一那么 计算机与烤面包机、椅子和信用卡有更多的共同点，它们的身份至少部分取决于supposedlyintentional观察、使用或设计它们的人的属性。17
为什么计算依赖于观察者是一个值得关注的问题? 答案主要是，这种对客观性的否认与计算科学中的标准实践和假设相矛盾，科学家可以说是在他们研究的系统中 发现了与观察者无关的事实。我通过区分计算系统的两个子类来解决这个问题。一个子类包括计算属性都是客观的计算系统；我们可以将这些称为客观计算系统。 些人工制品。其他人工制品，例如机器人，可能是客观的计算系统；我把它留给读者来决定。㝒观计算系统和传统计算系统之间的这种区别并不奇怪。考虑密切相 关的表示概念。我们大多数人都会同意，有许多事物的代表权是一种解释问题 “derivative”而不是事实上。示例可能包括我笔记本电脑中的单词、地图甚至数据结 构。这并不意味着所有的表示都是派生的。德雷茨克 1988, 一方面, 表明存在自然”objective”与传统的表现系统并驾齐驱 “non – objective”那些; 大脑可能是自然 的表征系统。宫观和传统之间的相同区别可能适用于整个计算系统类别。
物理代写|计算物理代写COMPUTATIONAL PHYSICS代 考|UTILITY
实用程序的目的是阐明计算属性的相关性和作用descriptions. 实用需求超出了需求的含义。意义问题是我们将系统描述为计算机时的意思，无论我们是否实际应 用计算描述，它都会出现orrefertocomputationalproperties. 效用问题通过询问我们为什么应用计算描述来补充意义问题 orrefertocomputationalproperties在某些情况下。
无论计算属性是否宮观，都会出现效用问题。宫观并不能使属性变得有用。视网膜神经细胞的质量和气味可能是㝒观属性，但在描述这些细胞对边缘检测视觉任务 的贡献时，我们并末提及这些属性。我们也不像音默斯那样假设 2011，每个具体的物理系统，包括胃，都具有客观的计算特性。所谓这些属性是客观的事实并不 一定使它们在消化的背景下有用。那么，效用问题是：为什么我们指的是神经过程的计算特性，而不是消化过程的计算特性? 为什么要提到神经细胞的计算特性， 而不是说它们的质量和气味?
传统并不会使属性变得无用。字i.e., thephysicalmarksonmypaper 是具有代表性的实体presumably传统的，但对于通信目的非常有用。笔记本电脑和智能手 机的计算特性，即使部分或全部是传统的，也肯定是有用的。即使每个计算属性都是常规的，我们实际上并没有将计算描述应用于每个系統。实际上，我们将计算 描述应用于极少数系统。那么，效用问题就是为什么我们应该将计算描述应用于某些系统而不是其他系统。换句话说，计算属性在某些情况下而不是在其他情况下 的效用是什么?
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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。