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数学代写|高等线性代数Advanced Linear Algebra代考|MTH405 FIXED POINT ITERATION

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。

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数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|MATH/CS514 Rounding and Chopping

数学代写|高等线性代数Advanced Linear Algebra代考|FIXED POINT ITERATION

The Newton method (4.11) and the secant method (4.27) are examples of one-point and two-point iteration methods, respectively. In this section, we give a more general introduction to iteration methods, presenting a general theory for one-point iteration formulas.
As a motivational example, consider solving the equation
$$
x^2-5=0
$$
for the root $\alpha=\sqrt{5} \doteq 2.2361$. We give four iteration methods to solve this equation.
(I 1) $x_{n+1}=5+x_n-x_n^2$
(I 2) $x_{n+1}=5 / x_n$
(I 3) $x_{n+1}=1+x_n-\frac{1}{5} x_n^2$
(I 4) $x_{n+1}=\frac{1}{2}\left(x_n+\frac{5}{x_n}\right)$

All four iterations have the property that if the sequence $\left{x_n \mid n \geq 0\right}$ has a limit $\alpha$, then $\alpha$ is a root of (4.34). For each equation, check this as follows: replace $x_n$ and $x_{n+1}$ by $\alpha$, and then show that this implies $\alpha=\pm \sqrt{5}$. In Table $4.4$, we give the iterates $x_n$ for these four iteration methods. To explain these numerical results, we give a general theory for one-point iteration formulas.
The iterations I1 to I4 all have the form
$$
x_{n+1}=g\left(x_n\right)
$$
for appropriate continuous functions $g(x)$. For example, with I1, $g(x)=5+x-x^2$. If the iterates $x_n$ converge to a point $\alpha$, then
$$
\begin{gathered}
\operatorname{Limit}{n \rightarrow \infty} x{n+1}=\operatorname{Limit}{n \rightarrow \infty} g\left(x_n\right) \ \alpha=g(\alpha) \end{gathered} $$ Thus $\alpha$ is a solution of the equation $x=g(x)$, and $\alpha$ is called a fixed point of the function $g$. In this section, a general theory is given to explain when the iteration $x{n+1}=g\left(x_n\right)$ will converge to a fixed point of $g$. We begin with a lemma on the existence of solutions of $x=g(x)$.

数学代写|高等线性代数Advanced Linear Algebra代考|ILL-BEHAVED ROOTFINDING PROBLEMS

We will examine two classes of problems for which the methods of Sections $4.1$ to $4.4$ do not perform well. Often there is little that a numerical analyst can do to improve these problems, but one should be aware of their existence and of the reason for their ill-behavior.

We begin with functions that have a multiple root. The root $\alpha$ of $f(x)$ is said to be of multiplicity $m$ if
$$
f(x)=(x-\alpha)^m h(x)
$$
for some continuous function $h(x)$ with $h(\alpha) \neq 0, m$ a positive integer. Assuming that $f(x)$ is sufficiently differentiable, an equivalent definition is that
$$
f(\alpha)=f^{\prime}(\alpha)=\cdots=f^{(m-1)}(\alpha)=0, f^{(m)}(\alpha) \neq 0
$$
A root of multiplicity $m=1$ is called a simple root [recall (4.18) in Section 4.2].

数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|MATH/CS514 Rounding and Chopping

高等数值分析代写

数学代写|数值分析代写数值分析代考|FIXED POINT ITERATION


Newton法(4.11)和secant法(4.27)分别是一点迭代法和两点迭代法的例子。在这一节中,我们对迭代方法进行了更一般的介绍,给出了一点迭代公式的一般理论。作为一个激励的例子,考虑为根$\alpha=\sqrt{5} \doteq 2.2361$解
$$
x^2-5=0
$$
。给出了求解该方程的四种迭代方法。
(I 1) $x_{n+1}=5+x_n-x_n^2$
(I 2) $x_{n+1}=5 / x_n$
(I 3) $x_{n+1}=1+x_n-\frac{1}{5} x_n^2$
(I 4) $x_{n+1}=\frac{1}{2}\left(x_n+\frac{5}{x_n}\right)$


所有四个迭代都有这样的属性:如果序列$\left{x_n \mid n \geq 0\right}$有一个极限$\alpha$,那么$\alpha$是(4.34)的根。对于每个方程,按以下方法检查:将$x_n$和$x_{n+1}$替换为$\alpha$,然后显示这意味着$\alpha=\pm \sqrt{5}$。在表$4.4$中,我们给出了这四种迭代方法的迭代$x_n$。为了解释这些数值结果,我们给出了一点迭代公式的一般理论。对于适当的连续函数$g(x)$,迭代I1到I4都具有
$$
x_{n+1}=g\left(x_n\right)
$$
的形式。例如,对于I1, $g(x)=5+x-x^2$。如果迭代$x_n$收敛到点$\alpha$,则
$$
\begin{gathered}
\operatorname{Limit}{n \rightarrow \infty} x{n+1}=\operatorname{Limit}{n \rightarrow \infty} g\left(x_n\right) \ \alpha=g(\alpha) \end{gathered} $$因此$\alpha$是方程$x=g(x)$的一个解,而$\alpha$被称为函数$g$的一个不动点。本节给出了迭代$x{n+1}=g\left(x_n\right)$何时收敛到$g$不动点的一般理论。我们从$x=g(x)$解的存在性引理开始。

数学代写|数值分析代写数值分析代考|行为不良的ROOTFINDING PROBLEMS


我们将研究两类问题,对于这两类问题,$4.1$到$4.4$节的方法不能很好地执行。通常情况下,数值分析人员在改善这些问题上所能做的很少,但是他们应该意识到它们的存在以及造成这些不良行为的原因


我们从具有多个根的函数开始。我们说$f(x)$的根$\alpha$具有多重性$m$ if
$$
f(x)=(x-\alpha)^m h(x)
$$
对于某些连续函数$h(x)$, $h(\alpha) \neq 0, m$是一个正整数。假设$f(x)$是充分可微的,一个等价的定义是
$$
f(\alpha)=f^{\prime}(\alpha)=\cdots=f^{(m-1)}(\alpha)=0, f^{(m)}(\alpha) \neq 0
$$
多重性的根$m=1$被称为单根[回忆第4.2节(4.18)]

数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考

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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