数学代写|矩阵方法代写Applied Matrix Theory代考|MATH551 Stationarity

如果你也在 怎样代写矩阵方法Applied Matrix Theory MATH551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。矩阵方法Applied Matrix Theory是的工作原理是让你把你的选择作为表格的行,把你需要考虑的因素作为列。然后,你对每个选项/因素的组合进行打分,根据因素的相对重要性对这个分数进行加权,然后将这些分数相加,得出每个选项的总分。

矩阵方法Applied Matrix Theory在数学中,特别是在线性代数和应用中,矩阵分析是对矩阵及其代数性质的研究。在众多主题中,一些特殊的主题包括:在矩阵上定义的运算(如矩阵加法、矩阵乘法和由此衍生的运算),矩阵的函数,如矩阵指数化和矩阵对数,甚至矩阵的正弦和余弦等,以及矩阵的特征值、矩阵的重构、特征值扰动理论。

矩阵方法Applied Matrix Theory代写,免费提交作业要求, 满意后付款,成绩80\%以下全额退款,安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队,所有订单可靠准时,保证 100% 原创。最高质量的矩阵方法Applied Matrix Theory作业代写,服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面,考虑到同学们的经济条件,在保障代写质量的前提下,我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多,同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求,因此矩阵方法Applied Matrix Theory作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

同学们在留学期间,都对各式各样的作业考试很是头疼,如果你无从下手,不如考虑my-assignmentexpert™!

my-assignmentexpert™提供最专业的一站式服务:Essay代写,Dissertation代写,Assignment代写,Paper代写,Proposal代写,Proposal代写,Literature Review代写,Online Course,Exam代考等等。my-assignmentexpert™专注为留学生提供Essay代写服务,拥有各个专业的博硕教师团队帮您代写,免费修改及辅导,保证成果完成的效率和质量。同时有多家检测平台帐号,包括Turnitin高级账户,检测论文不会留痕,写好后检测修改,放心可靠,经得起任何考验!

想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

我们在数学Mathematics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。我们的专家在矩阵方法Applied Matrix Theory代写方面经验极为丰富,各种矩阵方法Applied Matrix Theory相关的作业也就用不着说。

数学代写|矩阵方法代写Applied Matrix Theory代考|Stationarity

Given point probabilities $\pi_i, i \in E$, where $E$ is a discrete (finite or countable) set, we may consider the corresponding distribution on $E$ as the vector $\pi=(\pi){i \in E}$. More generally, a measure on $E$ may be represented as a vector $\boldsymbol{v}=\left(v_i\right){i \in E}$, where $v_i \geq 0$ (not necessarily summing to one).

Definition 1.2.23. A (row) vector $\boldsymbol{v}=\left(v_i\right){i \in E}$ is called a stationary measure of the Markov chain $\left{X_n\right}{n \in \mathbb{N}}$ with transition matrix $\boldsymbol{P}$, if (a) $v_i<\infty$ for all $i$, (b) $\boldsymbol{v} \geq \mathbf{0}$ (i.e., $v_i \geq 0$ for all $i \in E$ ), (c) $\boldsymbol{v} \neq \mathbf{0}$, and (d) $\boldsymbol{v} \boldsymbol{P}=\boldsymbol{v}$.

Condition (d) implies that if $\boldsymbol{v}$ is a probability measure and $X_n \sim \boldsymbol{v}$, then $X_{n+1} \sim \boldsymbol{v}$ as well. This follows from

$$
\mathbb{P}\left(X_{n+1}=i\right)=\sum_k \mathbb{P}\left(X_{n+1}=i \mid X_n=k\right) \mathbb{P}\left(X_n=k\right)=\sum_k v_k p_{k i}=v_i
$$
when $X_n \sim \boldsymbol{v}$
Theorem 1.2.24. Let $\boldsymbol{v}$ be a stationary measure for an irreducible Markov chain. Then $v_i>0$ for all $i \in E$.

Proof. Let $i \in E$. Since $\boldsymbol{v} \neq \mathbf{0}$, there is a $j$ such that $v_j>0$. By irreducibility, there is an $m>0$ such that $p_{j i}^{(m)}>0$. Then from $\boldsymbol{v}=\boldsymbol{v} \boldsymbol{P}^m$, we get that
$$
v_i=\sum_{k \in E} v_k p_{k i}^{(m)} \geq v_j p_{j i}^{(m)}>0 .
$$

数学代写|矩阵方法代写Applied Matrix Theory代考|Markov Chains

We now introduce the concept of periodicity of a Markov chain $\left{X_n\right}_{n \in \mathbb{N}}$.
Definition 1.2.35. The period of a state $i$ is the largest integer $d(i)$ such that
$$
\mathbb{P}i\left(T_i \in L{d(i)}\right)=1,
$$
where $L_{d(i)}={d(i), 2 d(i), 3 d(i), 4 d(i), \ldots}$. If the period is one, the state is called aperiodic.

If $i \in E$ is periodic with period $d$, then the time of first return to $i$ (when starting in $i$ as well) is concentrated on the lattice ${d, 2 d, 3 d, \ldots}$. This means that the possible times for which the Markov chain starting in state $i$ can return to this same state is contained in ${d, 2 d, 3 d, \ldots}$, but may not be identical to this same set. The period is thus the greatest common divisor for the set $\left{n \in \mathbb{N}: p_{i i}^{(n)}>0\right}$.

Theorem 1.2.36. Periodicity is a class property: if $i$ and $j$ are in the same recurrence class, then they have the same period.

Proof. Let $i$ be a recurrent state with period $d(i)$. Let $j$ be another state in the same recurrence class. Then $i \leftrightarrow j$, and consequently there exist $m, n>0$ such that $p_{i j}^{(n)}>0$ and $p_{j i}^{(m)}>0$. Thus
$$
p_{i i}^{(n+m)}=\sum_{k \in E} p_{i k}^{(n)} p_{k i}^{(m)} \geq p_{i j}^{(n)} p_{j i}^{(m)}>0
$$
so $n+m \in L_{d(i)}$. Now take $k: p_{j j}^{(k)}>0$. Then
$$
p_{i i}^{(m+n+k)} \geq p_{i j}^{(n)} p_{j j}^{(k)} p_{j i}^{(m)}>0,
$$
so we also have that $n+m+k \in L_{d(i)}$. Hence $k \in L_{d(i)}$ and $d(j) \geq d(i)$. By symmetry, we obtain that $d(j) \leq d(i)$

矩阵方法代写

数学代写|矩阵方法代写APPLIED MATRIX THEORY代 考|STATIONARITY


给定点概率 $\pi_i, i \in E$ ,在哪里 $E$ 是离散的 finiteorcountable集,我们可以考虑对应的分布 $E$ 作为向量 $\pi=(\pi) i \in E$. 更一般地,衡量 $E$ 可以表示为向量 $\boldsymbol{v}=\left(v_i\right) i \in E$, 在哪里 $v_i \geq 0$ notnecessarilysummingtoone.
定义 1.2.23。一个row向量 $v=\left(v_i\right) i \in$ E称为马尔可夫链的平稳测度 \left } { X _ { – } \text { n } \backslash \text { right } } n \backslash \text { in } \backslash \text { mathbb } { \mathrm { N } } } \text { 有转移矩阵 } P \text { , 如果 } a v _ { i } < \infty \text { 对所有人 } i , b v \geq 0 i.e.,$\$ v_i \geq 0 \$$ forall $\$ i \in E \$, c \boldsymbol{v} \neq \mathbf{0}$ , 和 $d \boldsymbol{v} \boldsymbol{P}=\boldsymbol{v}$. 健庚)状况 $d$ 意味着如果 $v$ 是一个概率测度并且 $X_n \sim v$ ,然后 $X_{n+1} \sim v$ 也是。这是从 $$ \mathbb{P}\left(X_{n+1}=i\right)=\sum_k \mathbb{P}\left(X_{n+1}=i \mid X_n=k\right) \mathbb{P}\left(X_n=k\right)=\sum_k v_k p_{k i}=v_i $$ 什么时候 $X_n \sim v$ 定理 1.2.24。让 $v$ 是不可约马尔可夫链的平稳测度。然后 $v_i>0$ 对所有人 $i \in E$.
证明。让 $i \in E$. 自从 $\boldsymbol{v} \neq \mathbf{0}$ ,有一个 $j$ 这样 $v_j>0$. 通过不可约性,有一个 $m>0$ 这样 $p_{j i}^{(m)}>0$. 然后从 $\boldsymbol{v}=\boldsymbol{v} \boldsymbol{P}^m$ ,我们明白了
$$
v_i=\sum_{k \in E} v_k p_{k i}^{(m)} \geq v_j p_{j k}^{(m)}>0 .
$$


数学代写|矩阵方法代写APPLIED MATRIX THEORY代 考|MARKOV CHAINS


我们现在介绍马尔可夫链的周期性概念 \left } { X _ { – } n \backslash \text { right } } \text { _ } { \text { \in \mathbb } { N } } \text { . }
定义 1.2.35。一个国家的时期 $i$ 是最大的整数 $d(i)$ 这样
$$
\mathbb{P} i\left(T_i \in L d(i)\right)=1
$$
在哪里 $L_{d(i)}=d(i), 2 d(i), 3 d(i), 4 d(i), \ldots$ 如果周期为 1 ,则该状态称为非周期状态。
如果 $i \in E$ 是周期性的 $d$ ,则第一次返回的时间 $i$ whenstartingin\$i\$aswell集中在格子上 $d, 2 d, 3 d, \ldots$ 这意味着马尔可夫链在状态开始的可能时间 $i$ 可以返回到䢒
定理 1.2.36。周期性是一个类属性:如果 $i$ 和 $j$ 属于同一个晛现类,则它们具有相同的周期。
证明。让 $i$ 是一个周期性的状态 $d(i)$. 让 $j$ 是同一递归类中的另一个状态。然后 $i \leftrightarrow j$, 因此存在 $m, n>0$ 䢒样 $p_{i j}^{(n)}>0$ 和 $p_{j i}^{(m)}>0$. 因此
$$
p_{i i}^{(n+m)}=\sum_{k \in E} p_{i k}^{(n)} p_{k i}^{(m)} \geq p_{i j}^{(n)} p_{j i}^{(m)}>0
$$
所以 $n+m \in L_{d(i)}$. 现在拿 $k: p_{j j}^{(k)}>0$. 然后
$$
p_{i i}^{(m+n+k)} \geq p_{i j}^{(n)} p_{j j}^{(k)} p_{j i}^{(m)}>0
$$
所以我们也有 $n+m+k \in L_{d(i)}$. 因此 $k \in L_{d(i)}$ 和 $d(j) \geq d(i)$. 通过对称性,我们得到 $d(j) \leq d(i)$

数学代写|矩阵方法代写Applied Matrix Theory代考

数学代写|矩阵方法代写Applied Matrix Theory代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

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。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注