如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research MATH4202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。运筹学Operations Research（英式英语：operational research），通常简称为OR，是一门研究开发和应用先进的分析方法来改善决策的学科。它有时被认为是数学科学的一个子领域。管理科学一词有时被用作同义词。
运筹学Operations Research采用了其他数学科学的技术，如建模、统计和优化，为复杂的决策问题找到最佳或接近最佳的解决方案。由于强调实际应用，运筹学与许多其他学科有重叠之处，特别是工业工程。运筹学通常关注的是确定一些现实世界目标的极端值：最大（利润、绩效或收益）或最小（损失、风险或成本）。运筹学起源于二战前的军事工作，它的技术已经发展到涉及各种行业的问题。
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数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Failure Rates and the Hazard Function
While the previous section investigated the issue of how long a reliability system might be working, we here examine the risk of a breakdown in a functioning system. More specifically, assume that a system has survived until a given time $t$, the question is then what its probability is to fail within $\Delta t$ time units, i.e., within the time interval $[t, t+\Delta t]$, where $\Delta t$ is sufficiently small. Given a random variable $X$ that denotes system life, the conditional probability that the system life is somewhere in the interval $[t, t+\Delta t]$ is then $P(tt)=\frac{P(tt)}$. Since $P(X>t)=R(t)$ and $P(t<X \leq t+\Delta t) \approx f(t) \Delta t$ for small values of $\Delta t$, the conditional probability in question is approximated by $\frac{f(t)}{R(t)} \Delta t$. We define $h(t):=\frac{f(t)}{R(t)}$ as the hazard rate, hazard function, or (instantaneous) failure rate of the system. In other words, $h(t) \Delta t$ is the conditional probability that a system that has survived until time $t$, will fail during the interval $[t, t+\Delta t]$. The hazard rate is of major importance when dealing with the breakdown risk of systems. We can, of course, also consider the hazard rate $h_j(t)$ of individual components with probability density function $f_j(t)$ and reliability $R_j(t)$, as $h_j(t):=\frac{f_j(t)}{R_j(t)}$. Since $h(t)=\frac{f(t)}{R(t)}=\frac{F^{\prime}(t)}{1-F(t)}$, we see that the hazard function $h(t)$ is completely determined by the lifetime distribution $F(t)$. Conversely, one can show that $F(t)$ is completely determined by $h(t)$, so that either $F(t)$ or $h(t)$ can be used to describe any system.
Example: For a system life $X$ that is exponentially distributed with the parameter $\lambda$, the hazard rate becomes $h(t)=\frac{f(t)}{1-F(t)}=\frac{\lambda e^{-\lambda t}}{1-\left(1-e^{-\lambda t}\right)}$, so that the hazard rate is constant over time and equals the parameter $\lambda$. Conversely, given a constant hazard rate $\lambda$, we can infer that the random variable $X$ is exponentially distributed with the parameter $\lambda$. Therefore, an exponentially distributed system life has a constant failure rate and is the only distribution with this property.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Redundancy and Standby Systems
When designing a system, one important consideration regarding the system’s reliability is the course of action to be taken in case the system fails. One way to deal with failure is the introduction of redundancy. Loosely speaking a component is referred to as redundant, if its failure does not cause the entire system to fail. Redundancy works in parallel systems and in ” $k$ out of $n$ ” systems with $k<n$. On the other hand, a series system has no redundancy since any component failure will inevitably cause the entire system to fail.
In general, there are two types of redundancy:
- Active redundancy, where all redundant components are in service, and
- Inactive redundancy or nonactive standby, which occurs in three different versions:
- Hot standby, where the redundant component is in working mode and has the same failure rate as if it had been in service
- Warm standby, where the redundant component is working at a reduced level and with a failure rate less than if it had been in full service, and
- Cold standby, where the redundant component is idle with a zero failure rate.
Figure $14.11$ illustrates the difference between active and inactive redundancy in reliability systems.
As an example of a standby arrangement, consider a factory that uses electricity in a chemical production process, where the redundant component is an electric power generator. In case the process is sensitive, the power generator may very well be running continuously in hot standby mode. If the process can tolerate a brief interruption of power, a warm standby with the generator at idling speed may be sufficient. In a cold standby mode, the generator would be started only when in need of service.
Another classification of redundant system components distinguishes between repairable and non-repairable systems. For instance, repairable components include power generators, vehicle brake systems, or airplane jet engines. On the other hand, non-repairable components include telecommunications satellites in orbit, printed electronic circuits, and lightbulbs.
运筹学代写
数学代写运筹学代写OPERATIONS RESEARCH代考|FAILURE RATES AND THE HAZARD FUNCTION
虽然上一节研究了可靠性系统可能工作多长时间的问题，但我们在这里检荁了一个正常运行的系统发生故障的风险。更具体地说，假设一个系统一直存活到给定时 间 $t$, 那么问题是它失败的概率是多少 $\Delta t$ 时间单位，即在时间间隔内 $[t, t+\Delta t]$ ，在哪里 $\Delta t$ 足够小。给定一个随机变量 $X$ 表示系统寿命，系统寿命在区间某处的条 件概率 $[t, t+\Delta t]$ 那么是 $\mathrm{P}(\mathrm{tt})=\left(\mathrm{frac}{\mathrm{P}(\mathrm{tt})}\right.$. 自从 $P(X>t)=R(t)$ 和 $P(t<X \leq t+\Delta t) \approx f(t) \Delta t$ 对于小值 $\Delta t$, 所讨论的条件概率近似为 $\frac{f(t)}{R(t)} \Delta t$. 我们定义
$h(t):=\frac{f(t)}{R(t)}$ 作为危险率，危险函数，或instantaneous系统的故障率。换句话说， $h(t) \Delta t$ 是系统存活到时间的条件概率 $t$, 将在间隔期间失败 $[t, t+\Delta t]$. 在处理系 统的故障风险时，危险率非常重要。当然，我们也可以考虑危险率 $h_j(t)$ 具有概率密度函数的单个分量 $f_j(t)$ 和可靠性 $R_j(t)$ ，作为 $h_j(t):=\frac{f_j(t)}{R_j(t)}$. 自从 $h(t)=\frac{f(t)}{R(t)}=\frac{F^{\prime}(t)}{1-F(t)}$ ，我们看到危险函数 $h(t)$ 完全由寿命分布决定 $F(t)$. 相反，可以证明 $F(t)$ 完全由 $h(t)$, 这样要么 $F(t)$ 或者 $h(t)$ 可以用来描述任何系统。
示例: 对于系统寿命 $X$ 随参数呈指数分布 $\lambda$, 危险率变为 $h(t)=\frac{f(t)}{1-F(t)}=\frac{\lambda e^{-\lambda t}}{1-\left(1-e^{-\lambda t}\right)}$ ，因此危险率随时间恒定且等于参数 $\lambda$. 相反，给定一个恒定的危险率 $\lambda$ ，我们 可以推断出随机变量 $X$ 随参数呈指数分布 $\lambda$. 因此，指数分布的系统寿命具有恒定的故障率，并且是唯一具有此属性的分布。
数学代写|运筹学代写OPERATIONS RESEARCH代 考|REDUNDANCY AND STANDBY SYSTEMS
在设计系统时，关于系统可靠性的一个重要考虑因塐是在系统出现故障时要采取的措施。处理故障的一种方法是引入条。松散地说，一个组件被称为冗余，如果 它的故障不会导致整个系统发生故障。冗余在并行系统和 “ $k$ 在…..之外 $n$ ” 系统与 $k<n$. 另一方面，串联系统没有冗余，因为任何组件故障都将不可避兔地导致整个 系统发生故晤。
一般来说，有两种类型的冗冗余:
- 主动冗余，所有冗冗余组件都在服务中，以及
- 非活动冗余或非活动备用，出现在三个不同的版本中:
- 热备，冗余组件处于工作模式，故障率与服务时相同
- 热备用，其中冗几余组件的工作水平降低，故障率低于完全服务时的故障率，以及
- 冷备用，其中冗余组件空闲且故障率为零。
数字14.11说明了可靠性系统中主动冗余和非主动冗几条之间的区别。
作为备用安排的一个例子，考虑在化学生产过程中使用电力的工厂，其中冗余组件是发电机。如果过程很敏感，发电机很可能会在热备用模式下连续运行。如果该 过程可以容忍短暂的电源中断，则发电机处于㕕速时的热备用可能就足够了。在冷待机模式下，发电机将仅在需要维修时启动。
冗几余系统组件的另一种分类区分可修嗄和不可修复系统。例如，可维修部件包括发电机、车辆制动系统或飞机喷气发动机。另一方面，不可修复的组件包括在轨的 电信卫星、印刷电子电路和灯泡。
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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。
