如果你也在 怎样代写线性代数Linear algebra MATH240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。线性代数Linear algebra是几乎所有数学领域的核心。例如，线性代数是现代几何学展示的基础，包括定义线、平面和旋转等基本对象。另外，函数分析是数学分析的一个分支，可以看作是线性代数在函数空间的应用。
线性代数Linear algebra是平坦的微分几何，在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的，线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。线性代数也被用于大多数科学和工程领域，因为它可以对许多自然现象进行建模，并对这些模型进行有效计算。对于不能用线性代数建模的非线性系统，它经常被用来处理一阶近似，利用这样一个事实：一个多变量函数在某一点的微分是最接近该点的函数的线性图。
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数学代写|线性代数代写Linear algebra代考|Subspaces of a Finite-Dimensional Space
The next theorem is a natural counterpart to the Spanning Set Theorem.
Let $H$ be a subspace of a finite-dimensional vector space $V$. Any linearly independent set in $H$ can be expanded, if necessary, to a basis for $H$. Also, $H$ is finite-dimensional and
$$
\operatorname{dim} H \leq \operatorname{dim} V
$$
PROOF If $H={\mathbf{0}}$, then certainly $\operatorname{dim} H=0 \leq \operatorname{dim} V$. Otherwise, let $S=\left{\mathbf{u}1, \ldots\right.$, $\left.\mathbf{u}_k\right}$ be any linearly independent set in $H$. If $S$ spans $H$, then $S$ is a basis for $H$. Otherwise, there is some $\mathbf{u}{k+1}$ in $H$ that is not in $\operatorname{Span} S$. But then $\left{\mathbf{u}1, \ldots, \mathbf{u}_k, \mathbf{u}{k+1}\right}$ will be linearly independent, because no vector in the set can be a linear combination of vectors that precede it (by Theorem 4).
So long as the new set does not span $H$, we can continue this process of expanding $S$ to a larger linearly independent set in $H$. But the number of vectors in a linearly independent expansion of $S$ can never exceed the dimension of $V$, by Theorem 9 . So eventually the expansion of $S$ will span $H$ and hence will be a basis for $H$, and $\operatorname{dim} H \leq \operatorname{dim} V$.
When the dimension of a vector space or subspace is known, the search for a basis is simplified by the next theorem. It says that if a set has the right number of elements, then one has only to show either that the set is linearly independent or that it spans the space. The theorem is of critical importance in numerous applied problems (involving differential equations or difference equations, for example) where linear independence is much easier to verify than spanning.
数学代写|线性代数代写Linear algebra代考|The Dimensions of Nul A and Col A
Since the pivot columns of a matrix $A$ form a basis for $\operatorname{Col} A$, we know the dimension of $\mathrm{Col} A$ as soon as we know the pivot columns. The dimension of $\mathrm{Nul} A$ might seem to require more work, since finding a basis for $\mathrm{Nul} A$ usually takes more time than a basis for $\operatorname{Col} A$. But there is a shortcut!
Let $A$ be an $m \times n$ matrix, and suppose the equation $A \mathbf{x}=\mathbf{0}$ has $k$ free variables. From Section 4.2, we know that the standard method of finding a spanning set for $\mathrm{Nul} A$ will produce exactly $k$ linearly independent vectors $-$ say, $\mathbf{u}_1, \ldots, \mathbf{u}_k-$ one for each free variable. So $\left{\mathbf{u}_1, \ldots, \mathbf{u}_k\right}$ is a basis for $\mathrm{Nul} A$, and the number of free variables determines the size of the basis. Let us summarize these facts for future reference.
The dimension of $\operatorname{Nul} A$ is the number of free variables in the equation $A \mathbf{x}=\mathbf{0}$, and the dimension of $\operatorname{Col} A$ is the number of pivot columns in $A$.
线性代数代写
数学代写|线性代数代写线性代数代考|有限维空间的子空间
下一个定理与生成集定理是自然对应的。
设$H$是有限维向量空间$V$的子空间。$H$中的任何线性无关集合，如有必要，都可以展开为$H$的一组基。同样，$H$是有限维的，并且
$$
\operatorname{dim} H \leq \operatorname{dim} V
$$
PROOF如果$H={\mathbf{0}}$，那么肯定是$\operatorname{dim} H=0 \leq \operatorname{dim} V$。否则，设$S=\left{\mathbf{u}1, \ldots\right.$, $\left.\mathbf{u}_k\right}$是$H$中任意线性无关的集合。如果$S$跨越$H$，那么$S$是$H$的基础。否则，在$H$中有一些不在$\operatorname{Span} S$中的$\mathbf{u}{k+1}$。但是$\left{\mathbf{u}1, \ldots, \mathbf{u}_k, \mathbf{u}{k+1}\right}$将是线性无关的，因为集合中的向量不可能是它前面的向量的线性组合(根据定理4)
只要新的集合不跨越$H$，我们就可以继续这个过程，将$S$扩展为$H$中的一个更大的线性无关集合。但是根据定理9，在$S$的线性无关展开中向量的个数永远不会超过$V$的维数。因此，最终$S$的扩展将跨越$H$，从而成为$H$和$\operatorname{dim} H \leq \operatorname{dim} V$的基础。
当向量空间或子空间的维数已知时，用下一个定理就可以简化寻找基的过程。它说的是，如果一个集合有正确数量的元素，那么我们只需证明这个集合是线性无关的或者它张成了空间。在许多应用问题中(例如，涉及微分方程或差分方程)，该定理是至关重要的，在这些问题中，线性无关比生成更容易验证
数学代写|线性代数代写线性代数代考|The Dimensions of Nul A and Col A
由于矩阵$A$的主列构成了$\operatorname{Col} A$的一组基，一旦我们知道了主列，我们就知道了$\mathrm{Col} A$的维数。$\mathrm{Nul} A$的维度似乎需要做更多的工作，因为为$\mathrm{Nul} A$寻找基础通常要比为$\operatorname{Col} A$寻找基础花费更多的时间。但是有一条捷径!
设$A$为$m \times n$矩阵，设方程$A \mathbf{x}=\mathbf{0}$有$k$个自由变量。从4.2节中，我们知道，寻找$\mathrm{Nul} A$的生成集的标准方法将精确地产生$k$线性无关向量$-$，即每个自由变量$\mathbf{u}_1, \ldots, \mathbf{u}_k-$ 1。所以$\left{\mathbf{u}_1, \ldots, \mathbf{u}_k\right}$是$\mathrm{Nul} A$的一组基，自由变量的数量决定了基的大小。让我们总结一下这些事实，以备将来参考。
$\operatorname{Nul} A$的维数是等式$A \mathbf{x}=\mathbf{0}$中自由变量的个数，$\operatorname{Col} A$的维数是$A$中主列的个数
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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。
