如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research MATH2730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|Transient and Recurrent States
A path from state $i$ to state $j$ is a sequence of transitions that starts in $i$ and ends in $j$ such that each transition in the sequence has positive probability. State $j$ is called reachable from state $i$ for the Markov chain $\left{X_n\right}$ if there is a path from $i$ to $j$, that is, for some $n \geq 1$ there exist states $i_1, i_2, \ldots, i_{n+1}$ such that $i=i_1, j=i_{n+1}$, and $p_{i_k, i_{k+1}}>0, k=1, \ldots, n$. Two states $i$ and $j$ communicate if $j$ is reachable from $i$ and $i$ is reachable from $j$. State $i$ is an absorbing state if $p_{i i}=1$. A set of states $I^{\prime} \subset I$ is a closed set if no state outside $I^{\prime}$ is reachable from any state in $I^{\prime}$.
A state $i$ is called recurrent if the probability of ultimately returning from state $i$ to itself is equal to 1 . As a consequence, the Markov chain returns to $i$ infinitely often. If this probability is less than 1 , state $i$ is called a transient state. For a transient state $i$ there exists a state $j$ that is reachable from $i$, but state $i$ is not reachable from $j$. As a consequence, the Markov chain will eventually not return to state $i$. Observe that recurrence and transience are class properties: if $i$ and $j$ communicate then both $i$ and $j$ are either recurrent or transient. For example, for the three-state Markov chain with one-step transition probabilities $p_{11}=\frac{1}{3}$, $p_{12}=\frac{2}{3}, p_{22}=p_{23}=\frac{1}{2}, p_{32}=p_{33}=\frac{1}{2}$, and $p_{i j}=0$ for the other probabilities, state 1 is a transient state, and states 2 and 3 are recurrent. Intuitively, it should be clear that in a Markov chain with a finite number of states, after a while, the system will only pass through recurrent states. For a Markov chain with a finite state space, the set of recurrent states is always nonempty. However, this need not be the case for a Markov chain with a countably infinite state space. An example is the Markov chain with the countably infinite state space $I={0,1, \ldots}$ and one-step transition probabilities $p_{i, i+1}=1$ for all $i$. This Markov chain only has transient states. The theory of Markov chains with a countably infinite state space is much more complex than that of Markov chains with a finite state space, as we will illustrate for the random walk in Example 7.7.
To make recurrence and transience more precise, consider the return probability
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f_i=\mathbb{P}\left(X_n=i \text { for some } n \geq 1 \mid X_0=i\right) .
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数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Mean First Passage Times
The mean first passage time from state $i$ to state $j$ is the expected number of steps before the Markov chain first reaches state $j$, given that the Markov chain is currently in state $i$. It is denoted $m_{i j}, i, j \in I$. We can determine $m_{i j}$ using first step analysis. To this end, observe that with probability $p_{i j}$ the Markov chain makes one step from $i$ to $j$ and with probability $p_{i k}, k \neq j$, the Markov chain makes a step from $i$ to $k$ and then has to make on average $m_{k j}$ steps from $k$ to $j$ and thus $1+m_{k j}$ steps from $i$ to $j$. Hence
$$
m_{i j}=p_{i j} \times 1+\sum_{k \neq j} p_{i k} \times\left(1+m_{k j}\right), \quad i, j \in I .
$$
Now observe that $\sum_k p_{i k}=1$. Then
$$
m_{i j}=1+\sum_{k \neq j} p_{i k} m_{k j}, \quad i, j \in I
$$
This system of equations with number of unknowns equal to the number of equations may be solved using standard methods.
运筹学代写
数学代写|运筹学代写OPERATIONS RESEARCH代考|TRANSIENT AND RECURRENT STATES
果有一条路径从 $i$ 到 $j$ ，也就是说，对于某些 $n \geq 1$ 存在状态 $i_1, i_2, \ldots, i_{n+1}$ 这样 $i=i_1, j=i_{n+1}$ ，和 $p_{i_k, i_{k+1}}>0, k=1, \ldots, n$. 两种 状态和 $j$ 如果 $j$ 可以从 $i$ 和 $i$ 可以从 $j$. 状态 $i$ 是吸收状态，如果 $p_{i i}=1$. 一组状态 $I^{\prime} \subset I$ 是一个闭集如果外面没有状态 $I^{\prime}$ 可以从任何州到 达 $I^{\prime}$.
一个状态谔果最终从状态返回的概率称为循环 $i$ 自身等于 1 。结果，马尔可夫链返回到抚限频繁。如果这个概率小于 1 ，说明称为 瞬态。对于瞬态侟在一个状态 $j$ 可以从 $i$, 但状态 $i$ 无法从 $j$. 因此，马尔可夫链最终不会返回状态 $i$. 观察循环和瞬态是类属性: 如果 $i$ 和 $j$ 沟通然后两者啝 $j$ 是复发性的或暂时性的。例如，对于具有一步转移概率的三态马尔可夫链 $p_{11}=\frac{1}{3}$,
$p_{12}=\frac{2}{3}, p_{22}=p_{23}=\frac{1}{2}, p_{32}=p_{33}=\frac{1}{2}$ ，和 $p_{i j}=0$ 对于其他概率，状态 1 是瞬态，状态 2 和 3 是反复出现的。直觉上应该清楚， 在状态数有限的马尔可夫链中，一段时间后，系统只会通过循环状态。对于具有有限状态空间的马尔可夫链，循环状态集总是非空 的。然而，对于具有可数无限状态空间的马尔可夫链，情兄并非如此。一个例子是具有可数无限状态空间的马尔可夫链 $I=0,1, \ldots$ 和一步转移概率 $p_{i, i+1}=1$ 对全部 $i$. 这个马尔可夫链只有瞬态。具有可数无限状态空间的马尔可夫链理论比具有有限状态空间的马尔 可夫链理论复杂得多，正如我们将在示例 7.7 中对随机游走进行说明的那样。
为了使递归和瞬态更精确，考虑返回概率
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f_i=\mathbb{P}\left(X_n=i \text { for some } n \geq 1 \mid X_0=i\right) .
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数学代写|运筹学代写OPERATIONS RESEARCH代 考|MEAN FIRST PASSAGE TIMES
状态的平均首次通过时间 $i$ 陈述 $j$ 是马尔可夫链首次到达状态之前的预期步数 $j$ ，鉴于马尔可夫链目前处于状态 $i$. 它表示 $m_{i j}, i, j \in I$. 我们可以确定 $m_{i j}$ 使用第一步分析。为此，观察到概率 $p_{i j}$ 马尔可夫链从到 $j$ 并有概率 $p_{i k}, k \neq j$ ，马妳可夫链从 $i$ 到 $k$ 然后必须平均 $m_{k j}$ 从 $k$ 到j因此 $1+m_{k j}$ 从i到 $j$. 因此
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m_{i j}=p_{i j} \times 1+\sum_{k \neq j} p_{i k} \times\left(1+m_{k j}\right), \quad i, j \in I .
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现在观察 $\sum_k p_{i k}=1$. 然后
$$
m_{i j}=1+\sum_{k \neq j} p_{i k} m_{k j}, \quad i, j \in I
$$
该方程组的末知数等于方程的数量，可以使用标准方法求解。
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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。
