如果你也在 怎样代写偏微分方程Partial Differential Equations 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。偏微分方程Partial Differential Equations在数学中，偏微分方程（PDE）是一个方程，它规定了一个多变量函数的各种偏导数之间的关系。常微分方程构成了偏微分方程的一个子类，对应于单变量函数。截至2020年，随机偏微分方程和非局部方程是 “PDE “概念的特别广泛研究的延伸。更为经典的课题包括椭圆和抛物线偏微分方程、流体力学、玻尔兹曼方程和色散偏微分方程，目前仍有很多积极的研究。

偏微分方程Partial Differential Equations在以数学为导向的科学领域，如物理学和工程学中无处不在。例如，它们是现代科学对声音、热量、扩散、静电、电动力学、热力学、流体动力学、弹性、广义相对论和量子力学（薛定谔方程、保利方程等）的基础性认识。它们也产生于许多纯粹的数学考虑，如微分几何和变分计算；在其他值得注意的应用中，它们是几何拓扑学中证明庞加莱猜想的基本工具。部分由于这种来源的多样性，存在着广泛的不同类型的偏微分方程，并且已经开发了处理许多出现的个别方程的方法。因此，人们通常认为，偏微分方程没有 “一般理论”，专业知识在一定程度上被划分为几个基本不同的子领域。

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数学代写|偏微分方程代考Partial Differential Equations代写|Fourier Series

Any element of a vector space $\mathcal{V}$ can be written as a linear combination of the basis vectors. More precisely, if $\left{\boldsymbol{b}1, \boldsymbol{b}_2, \ldots, \boldsymbol{b}_n\right}$ are the basis vectors of $\mathcal{V}$, then for any $\boldsymbol{v} \in \mathcal{V}, \boldsymbol{v}=a_1 \boldsymbol{b}_1+a_2 \boldsymbol{b}_2+\ldots+$ $a_n b_n$ for scalars $a_1, a_2, \ldots, a_n$. In this case, $\mathcal{V}$ is an $n$-dimensional vector space spanned by the basis vectors $\boldsymbol{b}_1, \boldsymbol{b}_2, \ldots, \boldsymbol{b}_n: \mathcal{V}=\operatorname{span}\left{\boldsymbol{b}_1, \boldsymbol{b}_2, \ldots, \boldsymbol{b}_n\right}=\left{\boldsymbol{v}: \boldsymbol{v}=\sum{j=1}^n a_j \boldsymbol{b}_j, a_j\right.$ scalars $}$. When the scalars $a_j$ are all real numbers then $\mathcal{V}$ is a real vector space. If the scalars $a_j$ are complex numbers, then $\mathcal{V}$ is called a complex vector space. Assume further that the basis vectors are orthonormal; that is, with respect to the inner product of the vector space, the basis vectors are perpendicular and have unit length. The inner product on $\mathcal{V}$ is represented by the symbol $<\boldsymbol{u}, \boldsymbol{v}>$ for any two vectors $u, v \in \mathcal{V}$. The length of a vector $v$ is the square root of the inner product; $\left\langle\boldsymbol{v}, \boldsymbol{v}>=|\boldsymbol{v}|^2\right.$. Moreover, the vectors $\boldsymbol{u}$ and $\boldsymbol{v}$ are orthogonal provided the inner product is zero; $\langle\boldsymbol{u}, \boldsymbol{v}>=0$. Thus, the basis vectors $\left{\boldsymbol{b}1, \boldsymbol{b}_2, \ldots, \boldsymbol{b}_n\right}$ are orthonormal provided $\left\langle\boldsymbol{b}_j, \boldsymbol{b}_k>=0\right.$ for all $j \neq k$ and $\left|\boldsymbol{b}_j\right|^2=$ $\left\langle\boldsymbol{b}_j, \boldsymbol{b}_j\right\rangle=1$ for all $j=1,2, \ldots, n$. It is a straightforward exercise to show that if $\left{\boldsymbol{b}_1, \boldsymbol{b}_2, \ldots, \boldsymbol{b}_n\right}$ is an orthonormal basis for the vector space $\mathcal{V}$, then any vector $v \in \mathcal{V}$ is written as $v=\sum{j=1}^n a_j b_j$ and $a_j=\left\langle\boldsymbol{v}, \boldsymbol{b}_j>\right.$Why take this detour into linear algebra? It is to give context to the contention that the monomials $\mathcal{X}=\left{1, x, x^2, x^3, \ldots\right}$ form a basis for the space of analytic functions $C^\omega([a, b])$. In many ways, the space $C^\omega([a, b])$ can be treated as an infinite-dimensional vector space with basis $X$. In fact, $C^\omega([a, b])$ is a Banach ${ }^{10}$ space which is a complete linear space with a norm. For more information on Banach spaces, see Bartle or Kantorovich and Akilov.

数学代写|偏微分方程代考Partial Differential Equations代写|Fourier Series in Two Dimensions

The section above developed the definition and mechanism to expand a one-dimensional periodic function which does not need to be either everywhere differentiable or even continuous. Now these ideas are extended to two dimensions. It is left to the reader to generalize the development to $n$-dimensions. The discussion below follows Myint-U with Debnath [ $52]$.

Suppose $f \in L_2^{(2 \pi)}([-\pi, \pi] \times[-\pi, \pi])$ which means that $f(x, y)$ is $2 \pi$-periodic in both $x$ and $y$ and is square-integrable over the domain $[-\pi, \pi] \times[-\pi, \pi]$. That is, $f(x+2 \pi, y)=f(x, y), f(x, y+2 \pi)=f(x$, $y)$, and $\int_{-\pi}^\pi \int_{-\pi}^\pi|f(x, y)|^2 d x d y<\infty$
Since $f$ is $2 \pi$-periodic in $x$, then the one-dimensional Fourier series for $f$ can be expressed as
$$
\begin{aligned}
& f(x, y)=1 / 2 a_o(y)+\sum_{m=1}^{\infty} a_m(y) \cos (m x)+b_m(y) \sin (m x){\text {with }} \ & a_o(y)=\frac{1}{\pi} \int{-\pi}^\pi f(x, y) d x, a_m(y)=\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi f(x, y) \cos (m x) d x, b_m(y)=\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi f(x, y) \sin (m x) d x .
\end{aligned}
$$
But $f$ is also $2 \pi$-periodic in $y$ so that $a_o(y), a_m(y)$, and $b_m(y)$ must also be $2 \pi$-periodic. Consequently, each of these functions has a Fourier series. In particular,

$$
a_m(y)=1 / 2 a_{m, o}+\sum_{n=1}^{\infty} a_{m, n} \cos (n y)+b_{m, n} \sin (n y), m=0,1,2, \ldots
$$
and
$$
\begin{aligned}
& a_{m, n}=\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi a_m(y) \cos (n y) d y=\frac{1}{\pi^2} \int_{-\pi}^\pi \int_{-\pi}^\pi f(x, y) \cos (m x) \cos (n y) d x d y \
& b_{m, n}=\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi a_m(y) \sin (n y) d y=\frac{1}{\pi^2} \int_{-\pi}^\pi \int_{-\pi}^\pi f(x, y) \cos (m x) \sin (n y) d x d y
\end{aligned}
$$
for $n \in \mathbb{Z}^{+}$.
In a parallel manner, the functions $b_m(y)$ for $m \in \mathbb{Z}^{+}$are formulated.
$$
\begin{aligned}
& b_m(y)=1 / 2 c_{m, o}+\sum_{n=1}^{\infty} c_{m, n} \cos (n y)+d_{m, n} \sin (n y) \
& c_{m, n}=\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi b_m(y) \cos (n y) d y=\frac{1}{\pi^2} \int_{-\pi}^\pi \int_{-\pi}^\pi f(x, y) \sin (m x) \cos (n y) d x d y \
& d_{m, n}=\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi b_m(y) \sin (n y) d y=\frac{1}{\pi^2} \int_{-\pi}^\pi \int_{-\pi}^\pi f(x, y) \sin (m x) \sin (n y) d x d y
\end{aligned}
$$
Thus, the double Fourier series for the doubly $2 \pi$-periodic function $f(x, y)$ is established via (3.2.1).

偏微分方程代写

数学代写|偏微分方程代考Partial Differential Equations代写|Fourier Series

向量空间$\mathcal{V}$的任何元素都可以写成基向量的线性组合。更准确地说，如果$\left{\boldsymbol{b}1, \boldsymbol{b}_2, \ldots, \boldsymbol{b}_n\right}$是$\mathcal{V}$的基向量，那么对于任意的$\boldsymbol{v} \in \mathcal{V}, \boldsymbol{v}=a_1 \boldsymbol{b}_1+a_2 \boldsymbol{b}_2+\ldots+$$a_n b_n$对于标量$a_1, a_2, \ldots, a_n$。在这种情况下，$\mathcal{V}$是由基向量$\boldsymbol{b}_1, \boldsymbol{b}_2, \ldots, \boldsymbol{b}_n: \mathcal{V}=\operatorname{span}\left{\boldsymbol{b}_1, \boldsymbol{b}_2, \ldots, \boldsymbol{b}_n\right}=\left{\boldsymbol{v}: \boldsymbol{v}=\sum{j=1}^n a_j \boldsymbol{b}_j, a_j\right.$标量$}$张成的$n$维向量空间。当标量$a_j$都是实数时$\mathcal{V}$就是一个实向量空间。如果标量$a_j$是复数，那么$\mathcal{V}$被称为复向量空间。进一步假设基向量是正交的;也就是说，对于向量空间的内积，基向量是垂直的并且具有单位长度。对于任意两个向量$u, v \in \mathcal{V}$, $\mathcal{V}$上的内积用符号$<\boldsymbol{u}, \boldsymbol{v}>$表示。向量$v$的长度是内积的平方根;$\left\langle\boldsymbol{v}, \boldsymbol{v}>=|\boldsymbol{v}|^2\right.$。并且，当内积为零时，向量$\boldsymbol{u}$和$\boldsymbol{v}$是正交的;$\langle\boldsymbol{u}, \boldsymbol{v}>=0$。因此，基向量$\left{\boldsymbol{b}1, \boldsymbol{b}_2, \ldots, \boldsymbol{b}_n\right}$是标准正交的，为所有$j \neq k$提供$\left\langle\boldsymbol{b}_j, \boldsymbol{b}_k>=0\right.$，为所有$j=1,2, \ldots, n$提供$\left|\boldsymbol{b}_j\right|^2=$$\left\langle\boldsymbol{b}_j, \boldsymbol{b}_j\right\rangle=1$。如果$\left{\boldsymbol{b}_1, \boldsymbol{b}_2, \ldots, \boldsymbol{b}_n\right}$是向量空间$\mathcal{V}$的标准正交基，那么任何向量$v \in \mathcal{V}$都可以写成$v=\sum{j=1}^n a_j b_j$和$a_j=\left\langle\boldsymbol{v}, \boldsymbol{b}_j>\right.$。为什么要在线性代数中绕路呢?这是为了说明单项式$\mathcal{X}=\left{1, x, x^2, x^3, \ldots\right}$构成解析函数空间$C^\omega([a, b])$的基的论点。在许多情况下，空间$C^\omega([a, b])$可以被看作是一个基为$X$的无限维向量空间。事实上，$C^\omega([a, b])$是一个Banach ${ }^{10}$空间，它是一个具有范数的完全线性空间。有关巴拿赫空间的更多信息，请参见Bartle或Kantorovich和Akilov。

数学代写|偏微分方程代考Partial Differential Equations代写|Fourier Series in Two Dimensions

上一节发展了一维周期函数的定义和展开机制，它既不需要处处可微，也不需要连续。现在这些思想被扩展到二维空间。留给读者的是将发展推广到$n$ -维度。下面是Myint-U与Debnath [$52]$]的讨论。
假设$f \in L_2^{(2 \pi)}([-\pi, \pi] \times[-\pi, \pi])$这意味着$f(x, y)$在$x$和$y$中都是$2 \pi$ -周期并且在$[-\pi, \pi] \times[-\pi, \pi]$域上是平方可积的。即:$f(x+2 \pi, y)=f(x, y), f(x, y+2 \pi)=f(x$、$y)$、$\int_{-\pi}^\pi \int_{-\pi}^\pi|f(x, y)|^2 d x d y<\infty$
由于$f$在$x$中是$2 \pi$ -周期的，那么$f$的一维傅里叶级数可以表示为
$$
\begin{aligned}
& f(x, y)=1 / 2 a_o(y)+\sum_{m=1}^{\infty} a_m(y) \cos (m x)+b_m(y) \sin (m x){\text {with }} \ & a_o(y)=\frac{1}{\pi} \int{-\pi}^\pi f(x, y) d x, a_m(y)=\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi f(x, y) \cos (m x) d x, b_m(y)=\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi f(x, y) \sin (m x) d x .
\end{aligned}
$$
但是$f$在$y$中也是$2 \pi$ -周期的所以$a_o(y), a_m(y)$, $b_m(y)$也必须是$2 \pi$ -周期的。因此，每个函数都有一个傅里叶级数。特别是，
$$
a_m(y)=1 / 2 a_{m, o}+\sum_{n=1}^{\infty} a_{m, n} \cos (n y)+b_{m, n} \sin (n y), m=0,1,2, \ldots
$$
和
$$
\begin{aligned}
& a_{m, n}=\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi a_m(y) \cos (n y) d y=\frac{1}{\pi^2} \int_{-\pi}^\pi \int_{-\pi}^\pi f(x, y) \cos (m x) \cos (n y) d x d y \
& b_{m, n}=\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi a_m(y) \sin (n y) d y=\frac{1}{\pi^2} \int_{-\pi}^\pi \int_{-\pi}^\pi f(x, y) \cos (m x) \sin (n y) d x d y
\end{aligned}
$$
浏览$n \in \mathbb{Z}^{+}$。
以类似的方式，公式化了$m \in \mathbb{Z}^{+}$的函数$b_m(y)$。
$$
\begin{aligned}
& b_m(y)=1 / 2 c_{m, o}+\sum_{n=1}^{\infty} c_{m, n} \cos (n y)+d_{m, n} \sin (n y) \
& c_{m, n}=\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi b_m(y) \cos (n y) d y=\frac{1}{\pi^2} \int_{-\pi}^\pi \int_{-\pi}^\pi f(x, y) \sin (m x) \cos (n y) d x d y \
& d_{m, n}=\frac{1}{\pi} \int_{-\pi}^\pi b_m(y) \sin (n y) d y=\frac{1}{\pi^2} \int_{-\pi}^\pi \int_{-\pi}^\pi f(x, y) \sin (m x) \sin (n y) d x d y
\end{aligned}
$$
因此，通过式3.2.1建立了双重$2 \pi$ -周期函数$f(x, y)$的双重傅立叶级数。

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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。