如果你也在 怎样代写高等线性代数Advanced Linear Algebra 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。高等线性代数Advanced 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。
高等线性代数Advanced 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。
高等线性代数Advanced Linear Algebra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。 最高质量的高等线性代数Advanced Linear Algebra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，因此高等线性代数Advanced Linear Algebra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。我们的专家在数值分析Numerical analysis代写方面经验极为丰富，各种数值分析Numerical analysis相关的作业也就用不着 说。
数学代写|高等线性代数Advanced Linear Algebra代考|A NEAR-MINIMAX APPROXIMATION METHOD
Since we are looking for polynomial approximations to a given function $f(x)$, it would seem reasonable to consider using an interpolating polynomial. The most obvious choice is to choose an evenly spaced set of interpolation node points on the interval $a \leq x \leq b$ of interest. Unfortunately, this often gives an interpolating polynomial that is a very poor approximation to $f(x)$, for reasons we will not go into here. This was illustrated in the example in Figure $5.6$ of Chapter 5 . To consider interpolation in a more methodical way, we will examine it by means of the error formula (5.44) from Chapter 5.
To simplify the presentation, we choose the special interval $-1 \leq x \leq 1$ as the approximation interval for $f(x)$, and we initially limit the degree of the approximating polynomial to $n=3$. Let $x_0, x_1, x_2, x_3$ be the interpolation node points in $[-1,1]$, and let $P_3(x)$ denote the polynomial of degree $\leq 3$ that interpolates $f(x)$ at $x_0, x_1, x_2$, and $x_3$. Then from (5.44), the interpolation error is given by
$$
f(x)-P_3(x)=\frac{\left(x-x_0\right)\left(x-x_1\right)\left(x-x_2\right)\left(x-x_3\right)}{4 !} f^{(4)}\left(c_x\right)
$$
for $-1 \leq x \leq 1$ and for some $c_x$ in $[-1,1]$. The nodes $x_0, x_1, x_2, x_3$ are to be chosen so that the maximum value of $\left|f(x)-P_3(x)\right|$ on $[-1,1]$ is made as small as possible.
Looking at the right side of (6.18), we see that the only quantity we can use to influence the size of the error is the degree 4 polynomial
$$
\omega(x)=\left(x-x_0\right)\left(x-x_1\right)\left(x-x_2\right)\left(x-x_3\right)
$$
We want to choose the interpolation points $x_0, x_1, x_2, x_3$ so that
$$
\max _{-1 \leq x \leq 1}|\omega(x)|
$$
is made as small as possible.
数学代写|高等线性代数Advanced Linear Algebra代考|An Illustrative Program
A program is given below for constructing and evaluating the near-minimax approximation $P_n(x)$ for a given function $f(x)$ on $[-1,1]$. The polynomial $P_n(x)$ is written in the Newton divided difference form of the interpolating polynomial; and it is evaluated using the nested multiplication method described in (5.42) of Chapter 5. Note that subroutine DIVDIF from Section $5.2$ is used by the program.
The program uses $f(x)=e^x$, but this is easily changed to some other function. The maximum error
$$
\max _{-1 \leq x \leq 1}\left|e^x-P_n(x)\right|
$$
is estimated by evaluating the error at 101 evenly spaced points $x$ in $[-1,1]$. The program can be modified to print out the nodes and divided differences, so that $P_n(x)$ could be evaluated in a separately constructed function subprogram. Also, the program is written to be interactive, but it can be changed without difficulty to operate in a batch mode.
For a practical problem, we would have $f(x)$ evaluated by some accurate, but inefficient method, often a Taylor polynomial. This approximation would be given in the function subprogram $f(x)$, to be used by the main program to produce a more efficient approximation. One other difficulty is that most functions do not have $[-1,1]$ as the interval on which we wish to approximate them. This limitation is removed in problem 4.
高等数值分析代写
数学代写|数值分析代写数值分析代考|A NEAR-MINIMAX逼近方法
由于我们正在寻找给定函数$f(x)$的多项式近似，考虑使用插值多项式似乎是合理的。最明显的选择是在感兴趣的区间$a \leq x \leq b$上选择一组均匀间隔的插补节点。不幸的是，这通常给出的插值多项式是$f(x)$的一个非常糟糕的近似值，原因我们不打算在这里讨论。这在第5章的图$5.6$中的例子中得到了说明。为了以更有条理的方式考虑插值，我们将通过第五章中的误差公式(5.44)来检验它
为了简化表示，我们选择特殊区间$-1 \leq x \leq 1$作为$f(x)$的近似区间，并且我们最初将近似多项式的次数限制为$n=3$。设$x_0, x_1, x_2, x_3$为$[-1,1]$中的插值节点，设$P_3(x)$表示在$x_0, x_1, x_2$处插值$f(x)$和$x_3$的次数为$\leq 3$的多项式。然后从(5.44)开始，对于$-1 \leq x \leq 1$和$[-1,1]$中的一些$c_x$，插值误差由
$$
f(x)-P_3(x)=\frac{\left(x-x_0\right)\left(x-x_1\right)\left(x-x_2\right)\left(x-x_3\right)}{4 !} f^{(4)}\left(c_x\right)
$$
给出。要选择节点$x_0, x_1, x_2, x_3$，以便使$[-1,1]$上$\left|f(x)-P_3(x)\right|$的最大值尽可能小
看(6.18)的右边，我们看到我们可以用来影响误差大小的唯一数量是4次多项式
$$
\omega(x)=\left(x-x_0\right)\left(x-x_1\right)\left(x-x_2\right)\left(x-x_3\right)
$$
我们想选择插补点$x_0, x_1, x_2, x_3$，使
$$
\max _{-1 \leq x \leq 1}|\omega(x)|
$$
尽可能小
数学代写|数值分析代写数值分析代考|一个说明文程序
下面给出一个程序，用于对给定函数$f(x)$在$[-1,1]$上构造和求$P_n(x)$的近似极小极大逼近。多项式$P_n(x)$被写成插值多项式的牛顿除差形式;并使用第5章(5.42)中描述的嵌套乘法方法进行计算。注意，程序使用了$5.2$部分中的子例程DIVDIF。该程序使用$f(x)=e^x$，但这很容易更改为其他一些函数。最大误差
$$
\max _{-1 \leq x \leq 1}\left|e^x-P_n(x)\right|
$$
是通过在$[-1,1]$中的101个均匀间隔点$x$处评估误差来估计的。可以修改程序，打印出节点并划分差异，这样$P_n(x)$就可以在单独构造的函数子程序中求值。此外，该程序被编写成交互式的，但它可以在批处理模式下毫无困难地进行更改
对于一个实际问题，我们可以用一些精确但低效的方法求$f(x)$的值，通常是一个泰勒多项式。这个近似将在函数子程序$f(x)$中给出，主程序使用它来产生一个更有效的近似。另一个困难是，大多数函数没有$[-1,1]$作为我们希望在其上近似它们的区间。这个限制在问题4中被删除了
数学代写|数值分析代写Numerical analysis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。
