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优化理论Optimization Theory每个优化问题都包含三个组成部分：目标函数、决策变量和约束。 当人们谈论制定优化问题时，它意味着将“现实世界”问题转化为包含这三个组成部分的数学方程和变量。目标函数，通常表示为 f 或 z，反映要最大化或最小化的单个量。交通领域的例子包括“最小化拥堵”、“最大化安全”、“最大化可达性”、“最小化成本”、“最大化路面质量”、“最小化排放”、“最大化收入”等等。
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数学代写|优化理论代写Optimization Theory代考|The characteristics of computational algorithms
The characteristics of computational algorithms Since CA can be interpreted as a concrete implementation on the computing machinery that generate their numerical methods, therefore, all that is given about the characteristics of NM is transferred on the characteristics of CA with the difference that these characteristics have already concerned the elements of the discrete (approximate to the output) problem, and they are considered in the metric of the approximating space.
Consequently, the functional characteristics of $\mathrm{CA}$ are the space of use (finitedimensional compact set $\Omega_1^n$ ), its diameter, an initial approximation or input data $u^0 \in \Omega_1^n$, the length $n$ of the table $T_\omega$, the accuracy of the grids $T_\omega, T_{\varphi}$, the step parameter $\alpha$ in the iterative processes, the step parameter in the quadrature formulae $h$, the value or estimate of the operator norm and its derivation in the point, the estimate of the value of the operator and its derivatives in the domain $\Omega_1^n$, a parameter $q$ that characterizes the speed of the convergence of the process, the stopping criteria, and many others that are separate for each class of problems CA. As it was noted above (see Chap. 1), in the practice of numerical solving problems on the computing machinery, the following are characteristics of problems, algorithms, and computing machinery: $E(I, X, Y)$ is a complete error of solving problem $P$ on the computing machinery $C$ using the algorithm $A ; T(I, X, Y)$ is overall time of solving problem; $M(I, X, Y)$ is a required computing machinery memory to solve the problem.
数学代写|优化理论代写Optimization Theory代考|Estimates of characteristics of numerical algorithms and methods of their obtaining
Estimates of characteristics of numerical algorithms and methods of their obtaining The availability, acceptability, and effectiveness of various estimates of the error of numerical solution of the problem and the methods of their constructing depend on the type, structure and assurance of a priori data, the very problem and the used CA of its solution, constrains on the error of the numerical solution, from the fact, what purpose the estimate is computed with, as well as from the computational resources and skills of a mathematician. For us, the main purpose of computing the estimates of the main characteristics are first of all, it is determining the domain of guaranteed accuracy of the solution, and in the second place, it is location a subdomain in this domain that is differentiated of its behavior by comparing the results of testing with the results of estimate.
Depending from the problem classes, it is advisable to consider the following types of error estimates [109]: a priori and a posteriori, majorazing, and asymptotic, determinate, and stochastic. Many different fundamental works are dedicated to the constructing of various kinds of errors and their various configurations $[8,11,20$, $106,141,146,186,198,196,224,236,273,276]$, in which a broad bibliography is given to this question.
Among the methods of obtaining the errors estimates, the following four groups can be identified: analytical, algorithmic or programmatic, statistical simulation, and combined. The main attention will be paid to methods of obtaining a priori and a posteriori estimates of errors (including a global one). In this case, the main tool of constructing such estimates, refinement, and identifying the necessary information is the theory of approximation, approximate methods, rounding errors, as well as computational algorithms and numerical solutions of the problems. Note that the finding the components of a global error in most cases is associated with large difficulties of fundamental nature. There are their research methods and obtaining estimates for each of its three components. Thus, the method of studying and obtaining estimate of unavoidable error depends on the correctness or incorrectness of the problem, the error of the method (CA) is closely related to the theory of approximation and existence theorems, and the error of rounding requires a careful study of the arithmetic data operations of CA considering the specifics of machine arithmetic of the computing machinery and using the apparatus of direct or backward analysis of rounding errors [17].
优化理论代写
数学代写|优化理论代写OPTIMIZATION THEORY代 考|THE CHARACTERISTICS OF COMPUTATIONAL ALGORITHMS
计算算法的特点由于 CA可以解释为生成其数值方法的计算机器上的具体实现，因此，所有关于NM特性的给出都转移到CA的特性 上，不同之处在于这些特性已经关注离散的元素 approximatetotheoutput问题，并且在近似空间的度量中考虑它们。
因此，功能特性CA是使用空间 finitedimensionalcompactset $\$ \Omega_1^n \$$ ，其直径，初始近似值或输入数据 $u^0 \in \Omega_1^n$ ，长度 $n$ 桌子的 $\omega_\omega$, 网格的精度 $I_\omega, T_{\varphi}$, 步骤参数
计算机器上 $C$ 使用算法 $A ; T(I, X, Y)$ 是解决问题的总时间; $M(I, X, Y)$ 是解决问题所需的计算机内存。
数学代写|优化理论代写OPTIMIZATION THEORY代 考|ESTIMATES OF CHARACTERISTICS OF NUMERICAL ALGORITHMS AND METHODS OF THEIR OBTAINING
数值算法特性的估计及其获得方法问题数值解的各种误差估计及其构造方法的可用性、可接受性和有效性取决于先验数据的类型。 结构和保证，非常问题及其解决方案所使用的CA，限制了数值解诀方案的误差，从事实来看，计算估计的目的是什么，以及来自数 学家的计算资源和技能。对我们来说，计算主要特征估计值的主要目的首先是确定解诀方案的保证精度范围，其次，
根据问题类别，建议考虑以下类型的误差估计
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: 先验和后验，majorazing，渐近，确定和随机。许多不同的基础工作致力于构建各种错误及其各种配置 $[8,11,20$, $106,141,146,186,198,196,224,236,273,276]$ ，其中为这个问题提供了广泛的参考书目。
在获得误差估计的方法中，可以确定以下四组: 分析、算法或程序、统计模姒和组合。主要关注获得误差的先验和后验估计的方法 includingaglobalone. 在这种情況下，构建此类估计、细化和识别必要信息的主要工具是近似理论、近似方法、舍入误差，以及问 题的计算算法和数值解。请注意，在大多数情况下，寻找全局错误的组成部分与基本性质的巨大困难有关。有他们的研究方法和获 得其三个组成部分的估计值。因此，研究和获得不可避免误差估计的方法取决于问题的正确性或不正确性，方法的误差 $C A$ 与逼近理 论和存在定理密切相关，舍入误差需要仔细研究CA的算术数据运算，考虑计算机机器算法的具体情况，并使用舍入误差的直接或反 向分析装置
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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。
