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数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|CS586/IE519 Complexity of Real Computation Processes

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最优化Optimization Theory每个优化问题都包含三个组成部分:目标函数、决策变量和约束。 当人们谈论制定优化问题时,它意味着将“现实世界”问题转化为包含这三个组成部分的数学方程和变量。目标函数,通常表示为 f 或 z,反映要最大化或最小化的单个量。交通领域的例子包括“最小化拥堵”、“最大化安全”、“最大化可达性”、“最小化成本”、“最大化路面质量”、“最小化排放”、“最大化收入”等等。

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数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|On the Computer Constructing Technology of T-Efficient Computing Processes

Scheme of constructing (choice) of $T$-effective computational algorithm depends on many factors (class problems, input data, dimension and characteristics of the problems, computational resources that are available to the user, constrains (2.1), (2.2), and (2.3)); therefore, in the class problem $F$, it is advisable to distinguish multitude (subclasses) of problems that have common features in the context of computing [14]:

  • One-off problems with a small amount of computing and moderate constraints on process time
  • Problems (or series of problems) that are needed to be solved in real time
  • Problems with a very large amount of computations that are needed to be solved in a practically reasonable amount of time (that cannot be achieved on traditional computing machines)

The performance of the conditions (2.1), (2.2), and (2.3) depending upon the statement of the problem can be achieved by choosing one of the following combinations of computing resources: $X,\left(X, I_n\right),(X, Y),\left(X, Y, I_n\right)$. In the first two situations, the possibilities of the computer are fixed. In the first situation, the information $I_n$ is also fixed; conditions (2.1), (2.2), and (2.3) are satisfied by the choice of the algorithm and its parameters; in the second one, it is still possible to select the set $I_n$ for this type of information operator. In the third situation, the information is fixed, and the parameters of the computer can be chosen besides the algorithm. In the fourth situation, all computing resources are used.

数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|Specificity of Using Characteristic Estimates

In constructing real computational processes of computations, $\varepsilon$-solution is often used by some estimates of global error, its component and process time. Herewith, they distinguish estimates in the following way: a priori and a posteriori, majorizing and asymptotic, and determinate and stochastic. The possibility and advisability of these estimates using and the methods of their construction depend on the type, structure, and accuracy of a priori data, the problem, and the CA from that why the estimate is computed, and it also depends on the computational resources [114, 238].

Majorizing a priori estimate guarantees the upper bound of the estimated derivatives, and they are performed through known derivatives. Their computation does not require some significant computational expenses, but the value of estimates are often overrated; therefore, the conclusions based on them as for the possibility of computing of the solution under the conditions (2.1) and (2.2) may be false.

Asymptotic estimates approximate the estimated derivative. The variability of the parameter can be achieved by the desirable estimate proximity to the estimated derivative, but the computation of such estimates is related to significant computational expenses, and these estimates are usually a posteriori.

In the algorithmic support of solving problems under the conditions (2.1) and (2.2), given the properties of the estimates, it must be expected the possibility of computing of the various types of estimates of characteristics $E\left(E_{\mathrm{H}}, E_\mu, E_\tau\right)$ [238]. By the relaxed constraints (2.1) and (2.2), less precise and less complex (computational) estimates may be sufficient. By the tighten constrains (2.1) and (2.2), asymptotic (a posteriori) estimates are used. For example, the condition (2.2) may apply strict requirements to the accuracy of estimates of computational process parameters that are computed on the basis of errors estimate of the solution.

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最优化代写

数学代写|最优化作业代写优化理论代考|论t -高效计算过程的计算机构造技术


$T$ -有效计算算法的构造(选择)方案取决于许多因素(类问题、输入数据、问题的维度和特征、用户可用的计算资源、约束(2.1)、(2.2)和(2.3));因此,在类问题$F$中,建议在计算[14]的上下文中区分具有共同特征的众多(子类)问题:

  • 一次性问题,计算量少,处理时间限制适中
  • 需要实时解决的问题(或一系列问题)


条件(2.1)、(2.2)和(2.3)的性能取决于问题的陈述,可以通过选择以下计算资源的组合之一来实现:$X,\left(X, I_n\right),(X, Y),\left(X, Y, I_n\right)$。在前两种情况下,计算机的可能性是固定的。在第一种情况下,信息$I_n$也是固定的;通过算法及其参数的选择,满足条件(2.1)、(2.2)、(2.3);在第二个例子中,仍然可以为这种类型的信息操作符选择集$I_n$。第三种情况下,信息是固定的,除了算法外,还可以选择计算机的参数。在第四种情况下,使用所有计算资源

数学代写|最优化作业代写优化理论代考|使用特征估计的特异性


在构建计算的真实计算过程中,$\varepsilon$ -solution经常被一些全局误差、其分量和过程时间的估计所使用。据此,他们用以下方法来区分估计:先验和后验,主要化和渐近,确定和随机。使用这些估计的可能性和可行性及其构造方法取决于先验数据的类型、结构和准确性、问题和计算估计的原因的CA,也取决于计算资源[114,238]


先验估计的主要保证估计导数的上界,它们通过已知的导数执行。它们的计算并不需要大量的计算费用,但估计的价值往往被高估了;因此,基于它们得出的关于(2.1)和(2.2)条件下解的计算可能性的结论可能是错误的


渐近估计近似于估计的导数。参数的可变性可以通过估计接近估计导数来实现,但这种估计的计算涉及大量的计算费用,而且这些估计通常是后验的

在求解条件(2.1)和(2.2)下问题的算法支持中,给定估计的性质,必须预料到特征$E\left(E_{\mathrm{H}}, E_\mu, E_\tau\right)$[238]的各种类型估计的计算可能性。通过放宽约束(2.1)和(2.2),不那么精确和不那么复杂(计算性)的估计可能就足够了。通过紧约束(2.1)和(2.2),采用了渐近(后验)估计。例如,条件(2.2)可能对基于解的误差估计计算出的计算过程参数估计的精度提出严格要求。

数学代写|最优化作业代写optimization theory代考

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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。

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