如果你也在 怎样代写数值分析Numerical analysis MATH8722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。数值分析Numerical analysis是数学的一个分支，使用数字近似法解决连续问题。它涉及到设计能给出近似但精确的数字解决方案的方法，这在精确解决方案不可能或计算成本过高的情况下很有用。
数值分析Numerical analysis是研究使用数值近似的算法（相对于符号操作）来解决数学分析的问题（区别于离散数学）。它是研究试图寻找问题的近似解而不是精确解的数值方法。数值分析在工程和物理科学的所有领域都有应用，在21世纪还包括生命科学和社会科学、医学、商业甚至艺术领域。目前计算能力的增长使得更复杂的数值分析的使用成为可能，在科学和工程中提供详细和现实的数学模型。数值分析的例子包括：天体力学中的常微分方程（预测行星、恒星和星系的运动），数据分析中的数值线性代数，以及用于模拟医学和生物学中活细胞的随机微分方程和马尔科夫链。
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数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|Error Analysis
Assessing the accuracy of the results of calculations is a paramount goal in numerical analysis. One distinguishes several kinds of errors which may limit this accuracy:
(1) errors in the input data,
(2) roundoff errors,
(3) approximation errors.
Input or data errors are beyond the control of the calculation. They may be due, for instance, to the inherent imperfections of physical measurements. Roundoff errors arise if one calculates with numbers whose representation is restricted to a finite number of digits, as is usually the case.
As for the third kind of error, many methods will not yield the exact solution of the given problem $P$, even if the calculations are carried out without rounding, but rather the solution of another simpler problem $\tilde{P}$ which approximates $P$. For instance, the problem $P$ of summing an infinite series, e.g.,
$$
e=1+\frac{1}{1 !}+\frac{1}{2 !}+\frac{1}{3 !}+\cdots,
$$
may be replaced by the simpler problem $\tilde{P}$ of summing only up to a finite number of terms of the series. The resulting approximation error is commonly called a truncation error (however, this term is also used for the roundoff related error committed be deleting any last digit of a number representation). Many approximating problems $P$ are obtained by “discretizing” the original problem $P$ : definite integrals are approximated by finite sums, differential quotients by a difference quotients, etc. In such cases, the approximation error is often referred to as discretization error. Some authors extend the term “truncation error” to cover discretization errors.
In this chapter, we will examine the general effect of input and roundoff errors on the result of a calculation. Approximation errors will be discussed in later chapters as we deal with individual methods. For a comprehensive treatment of roundoff errors in floating-point computation see Sterbenz (1974).
数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|Representation of Numbers
Based on their fundamentally different ways of representing numbers, two categories of computing machinery can be distinguished:
(1) analog computers,
(2) digital computers.
Examples of analog computers are slide rules and mechanical integrators as well as electronic analog computers. When using these devices one replaces numbers by physical quantities, e.g., the length of a bar or the intensity of a voltage, and simulates the mathematical problem by a physical one, which is solved through measurement, yielding a solution for the original mathematical problem as well. The scales of a slide rule, for instance, represent numbers $x$ by line segments of length $k \ln x$. Multiplication is simulated by positioning line segments contiguously and measuring the combined length for the result.
It is clear that the accuracy of analog devices is directly limited by the physical measurements they employ.
Digital computers express the digits of a number representation by a sequence of discrete physical quantities. Typical instances are desk calculators and electronic digital computers.
数值分析代写
数学代写数值分析代写NUMERICAL ANALYSIS代考|ERROR ANALYSIS
评估计算结果的准确性是数值分析的首要目标。人们区分了几种可能限制这种准确性的错误:
1输入数据中的错误，
2舍入误差，
3近似误差。
输入或数据错误超出了计算的控制范围。例如，它们可能是由于物理测量的固有缺陷造成的。如果使用表示限制为有限位数的数字进行计算，则会出现舍入误差，
这通常是这种情况。
对于第三种错误，许多方法不会产生给定问题的精确解 $P$, 即使计算是在不四舍五入的情况下进行的，而是另一个更简单问题的解决方案 $\tilde{P}$ 这近似于 $P$. 例如，问题 $P$ 对无限级数求和，例如，
$$
e=1+\frac{1}{1 !}+\frac{1}{2 !}+\frac{1}{3 !}+\cdots
$$
可以用更简单的问题代萫 $\tilde{P}$ 仅对级数的有限项求和。产生的近似误差通常称为截断误差
however, thistermisalsoused fortheroundof frelatederrorcommittedbedeletinganylastdigitofanumberrepresentation. 许多近似问题 P 通过 “离散化”
原始问题获得 $P$ : 定积分由有限和近似，微商由差商等近似。在这种情况下，近似误差通常称为离散化误差。一些作者扩展了术语“截断误差”以涵盖离散化误差。
在本章中，我们将检查输入和舍入误差对计算结果的一般影响。当我们处理单个方法时，将在后面的章节中讨论近似误差。有关浮点计算中舍入误差的综合处理，
请参阅 Sterbenz1974.
数学代写数值分析代写NUMERICAL ANALYSIS代 考|REPRESENTATION OF NUMBERS
根据它们根本不同的数字表示方式，可以区分两类计算机:
1 模拟计算机，
2数字计算机。
模拟计算机的示例是计算尺和机械积分器以及电子模拟计算机。当使用这些设备时，人们用物理量代菁数字，例如棒的长度或电压的强度，并用物理量来模拟数学 模拟乘法。
很明显，模拟设备的精度直接受到它们所采用的物理测量的限制。
数字计算机通过一系列离散的物理量来表达数字表示的数字。典型的例子是台式计算器和电子数字计算机。
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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。
