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数学代写|实分析代写Real Analysis代考|How to Avoid Continuity

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实分析Real Analysis中的各种观点可以从实线中归纳到更广泛或更抽象的背景中。这些概括将实分析与其他学科和子学科联系起来。例如,将连续函数和紧凑性等思想从实分析中概括到公制空间和拓扑空间,将实分析与一般拓扑学领域联系起来,而将有限维欧几里得空间概括到无限维类似物,导致了巴纳赫空间和希尔伯特空间的概念,以及更广泛的函数分析。乔治-康托对实数的集合和序列、它们之间的映射以及实数分析的基础问题的研究催生了天真的集合理论。对函数序列收敛问题的研究,最终产生了作为数学分析的一个分支学科的傅里叶分析。

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数学代写|实分析代写Real Analysis代考|How to Avoid Continuity

数学代写|实分析代写Real Analysis代考|How to Avoid Continuity

Some of the most interesting and useful functions for which we want to find a Fourier series expansion are not continuous. One example is the series that we met in Chapter 1 that alternates between +1 and -1 . Dirichlet was the first to see what it would mean to avoid continuity.
As $n$ gets larger, $F_n^{+}(x)$ approaches the limit from the right of $F(x) / 2$ (see page 92):
$$
\lim {n \rightarrow \infty} F_n^{+}(x)=\frac{1}{2} \lim {t \rightarrow x^{+}} F(t)
$$
Dirichlet invented a suggestive notation for this limit from the right:
$$
F(x+0)=\lim {t \rightarrow x^{+}} F(t) $$ Just as the “+” in an infinite summation is not really addition, so the “+” in $F(x+0)$ is not really addition. He similarly defined $$ F(x-0)=\lim {t \rightarrow x^{-}} F(t)
$$
We see that the best we can hope to prove is that
$$
\lim _{n \rightarrow \infty}\left[F_n^{-}(x)+F_n^{+}(x)\right]=\frac{F(x-0)+F(x+0)}{2}
$$
If $F(x)$ is to have a Fourier series expansion, it does not have to be continuous, but it must be true that at every $x \in[-\pi, \pi]$ we have
$$
F(x)=\frac{F(x-0)+F(x+0)}{2}
$$

数学代写|实分析代写Real Analysis代考|Dirichlet’s Theorem

We have seen that proving that a function is equal to its Fourier expansion is equivalent to proving that $F(x-0) / 2=\lim {n \rightarrow \infty} F_n^{-}(x)$, and $F(x+0) / 2=\lim {n \rightarrow \infty} F_n^{+}(x)$ for all $x \in(-\pi, \pi)$. We have also seen that there are two pieces to the proof that $F(x+0) / 2=$ $\lim _{n \rightarrow \infty} F_n^{+}(x)$
First, we must show that we can force
$$
\frac{1}{\pi} \int_0^a \frac{\sin [(2 n+1) u]}{\sin u} F(x+2 u) d u
$$

to be as close as we want to $F(x+0) / 2$ by taking an $a$ close to 0 and an $n$ that is sufficiently large. To do this, we shall have to have an interval of the form $(x, x+2 a)$ where $F$ is continuous. Even though we are allowing discontinuities, they must be separated by intervals on which $F$ is continuous. This leads us to our fourth assumption, that $F$ is piecewise continuous, which means that there are at most a finite number of values on $[-\pi, \pi]$ at which $F$ is not continuous. As we shall see later, piecewise continuity implies integrability. Our first assumption has been subsumed under this stronger assumption.
Second, we must show that we can force
$$
\int_a^{\pi / 2} \frac{\sin [(2 n+1) u]}{\sin u} F(x+2 u) d u
$$
to be as close as we want to zero by taking an $n$ that is sufficiently large. We need to use the frequent oscillations of $\sin [(2 n+1) u]$ to get our cancellations. This means that we want to be able to control the oscillations of $F(x+2 u)$. The fifth and last assumption is that $F$ is bounded and piecewise monotonic (see page 87 ).

Dirichlet believed that this last assumption was not necessary, but he could not see how to prove his theorem without it. In fact, this last assumption can be weakened considerably. We shall content ourselves with the theorem as Dirichlet proved it.

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实分析代写

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我们想要为其找到傅里叶级数展开的一些最有趣和有用的函数不是连续的。一个例子是我们在第 1 章中遇到的在 +1 和 -1 之间交替的系列。狄利克 雷是第一个看到避免连续性意味着什么的人。
作为 $n$ 变大, $F_n^{+}(x)$ 从右边接近极限 $F(x) / 2$ seepage 92 :
$$
\lim n \rightarrow \infty F_n^{+}(x)=\frac{1}{2} \lim t \rightarrow x^{+} F(t)
$$
Dirichlet 从右边为这个极限发明了一个暗示性的符号:
$$
F(x+0)=\lim t \rightarrow x^{+} F(t)
$$
正如无限求和中的“+”并不是真正的加法,所以“+”在 $F(x+0)$ 不是真正的加法。他同样定义
$$
F(x-0)=\lim t \rightarrow x^{-} F(t)
$$
我们看到我们可以希望证明的最好的是
$$
\lim _{n \rightarrow \infty}\left[F_n^{-}(x)+F_n^{+}(x)\right]=\frac{F(x-0)+F(x+0)}{2}
$$
如果 $F(x)$ 是有一个傅里叶级数展开,它不一定是连续的,但必须是真实的,在每个 $x \in[-\pi, \pi]$ 我们有
$$
F(x)=\frac{F(x-0)+F(x+0)}{2}
$$

数学代写|实分析代写REAL ANALYSIS代考|DIRICHLET’S THEOREM

我们已经看到,证明一个函数等于它的傅里叶展开等价于证明 $F(x-0) / 2=\lim n \rightarrow \infty F_n^{-}(x)$ ,和 $F(x+0) / 2=\lim n \rightarrow \infty F_n^{+}(x)$ 对全部 $x \in(-\pi, \pi)$.我们还看到有两部分证明 $F(x+0) / 2=\lim _{n \rightarrow \infty} F_n^{+}(x)$
首先,我们必须证明我们可以强迫
$$
\frac{1}{\pi} \int_0^a \frac{\sin [(2 n+1) u]}{\sin u} F(x+2 u) d u
$$
尽可能接近我们想要的 $F(x+0) / 2$ 通过采取 $a$ 接近于 0 和 $n$ 那足够大了。为此,我们必须有一个形式的间隔 $(x, x+2 a)$ 在哪里 $F$ 是连续的。即使我 们允许不连续性,它们也必须由间隔分开 $F$ 是连续的。这引出了我们的第四个假设,即 $F$ 是分段连续的,这意味着在 $[-\pi, \pi]$ 在哪个 $F$ 不是连续 的。正如我们稍后将看到的,分段连续性意味着可积性。我们的第一个假设已包含在这个更强的假设下。 其次,我们必须证明我们可以强迫
$$
\int_a^{\pi / 2} \frac{\sin [(2 n+1) u]}{\sin u} F(x+2 u) d u
$$
通过采取一个尽可能接近我们想要的零 $n$ 那足够大了。我们需要使用的频繁振荡 $\sin [(2 n+1) u]$ 得到我们的取消。这意味着我们希望能够控制 $F(x+2 u)$.第五个也是最后一个假设是 $F$ 是有界且分段单调的seepage 87 .
狄利克雷认为这最后一个假设是不必要的,但如果没有它,他看不出如何证明他的定理。事实上,最后一个假设可以大大削弱。我们将满足于 Dirichlet 证明的定理。

数学代写|实分析代写Real Analysis代考

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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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