如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling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。数学建模Mathematical Modeling是使用数学概念和语言对一个具体系统的抽象描述。建立数学模型的过程被称为数学建模。数学模型被用于自然科学（如物理学、生物学、地球科学、化学）和工程学科（如计算机科学、电气工程），以及非物理系统，如社会科学（如经济学、心理学、社会学、政治学）。使用数学模型来解决商业或军事行动中的问题是运筹学领域的一个重要部分。数学模型也被用于音乐、语言学、和哲学（例如，集中用于分析哲学）。
数学建模Mathematical Modeling可以有很多形式，包括动态系统、统计模型、微分方程或博弈论模型。这些和其他类型的模型可以重叠，一个特定的模型涉及各种抽象结构。一般来说，数学模型可能包括逻辑模型。在许多情况下，一个科学领域的质量取决于在理论方面开发的数学模型与可重复的实验结果的吻合程度。理论上的数学模型和实验测量结果之间缺乏一致性，往往导致更好的理论被开发出来，从而取得重要进展。
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数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Markov Chains
Let a system be capable of being in $n$ possible states $1,2, \ldots, n$ and let the probability of transition from state $i$ to state $j$ in time interval $t$ to $t+1$ be $p_{i j^{\prime}}$ Let $p_j(t)$ denote the probability that the system is in state $j$ at time $t(j=1,2, \ldots, n)$, then at time $t+1$ it can be in any one of the states $1,2, \ldots, n$.
It can be in the $i$ th state at time $t+1$ in $n$ exclusive ways since it could have been in any one of the $n$ states $1,2, \ldots, n$ at time $t$ and it could have transited from that state to the $i$ th state in time interval $(t, t+1)$. By using the theorems of total and compound probability, we get
$$
\begin{aligned}
& p_i(t+1)=\sum_{j=1}^n p_{j i} p_j(t), i=1,2, \ldots, n \
& p_1(t+1)=p_{11} p_1(t)+p_{21} p_2(t)+\ldots+p_{n 1} p_n(t) \
& p_2(t+1)=p_{12} p_1(t)+p_{22} p_2(t)+\ldots+p_{n 2} p_n(t) \
& \ldots \quad \ldots \quad \ldots \quad \ldots \quad \ldots \
& p_n(t+1)=p_{1 n} p_1(t)+p_{2 n} p_2(t)+\ldots+p_{n n} p_n(t) \
& {\left[\begin{array}{c}
p_1(t+1) \
p_2(t+1) \
\cdot \
\cdot \
\cdot \
p_n(t+1)
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}
p_{11} & p_{21} & \ldots & p_{n 1} \
p_{12} & p_{22} & \ldots & p_{n 2} \
\ldots & \ldots & \ldots & \ldots \
p_{1 n} & p_{2 n} & \ldots & p_{n n}
\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}
p_1(t) \
p_2(t) \
\cdot \
\cdot \
\cdot \
p_n(t)
\end{array}\right]} \
&
\end{aligned}
$$
or
or
$$
P(t+1)=A P(t)
$$
where $P(t)$ is a probability vector and $A$ is a matrix, all of whose elements lie between zero and unity (since these are all probabilities). Further the sum of elements of every column is unity, since the sum of elements of the $i$ th column is $\sum_{j=1}^n p_{i j}$ as this denotes the sum of the probabilities of the system going from the $i$ th state to any other state and this sum must be unity. This solution of the matrix difference Eqn. (122) is
$$
P(t)=A^t P(0)
$$
If all the eigenvalues $\lambda_1, \lambda_2, \cdots, \lambda_n$ of $A$ are distinct, we can write
where
so that
$$
A=S \Lambda S^{-1}
$$
$$
\begin{aligned}
n & =\left[\begin{array}{ccccc}
\lambda_1 & 0 & 0 & \ldots & 0 \
0 & \lambda_2 & 0 & \ldots & 0 \
\ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \
0 & 0 & 0 & \ldots & \lambda_n
\end{array}\right] \
A^t & =\left(S \Lambda S^{-1}\right)\left(S \Lambda S^{-1}\right) \ldots\left(S \Lambda S^{-1}\right) \
& =S \Lambda^t S^{-1} \
& =S\left[\begin{array}{lllll}
\lambda_1^{\prime} & 0 & 0 & \ldots & 0 \
0 & \lambda_2^{\prime} & 0 & \ldots & 0 \
\ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \
0 & 0 & 0 & \ldots & \lambda_n^{\prime}
\end{array}\right] S^{-1}
\end{aligned}
$$
数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Gambler’s Ruin Problems
Let a gambler with capital $n$ dollars play against an infinitely rich adversary. Let the probability of his winning or losing a unit dollar in any game be $p$ and $q$ respectively, where $p+q=1$, and let $p_n$ be the probability of his being ultimately ruined. At the next game, the probability of his winning is $p$ and if he wins, his capital would become $n+1$ and the probability of his ultimate ruin would be $p_{n+1}$. On the other hand if he loses at the next game, the probability for which is $q$, his capital would become $n-1$ and the probability of his ultimate ruin would be $p_{n-1}$, so that we get the linear difference equation of the second order
$$
p_n=p p_{n+1}+q p_{n-1}
$$
The auxiliary equation for this is
or
$$
\begin{gathered}
p \lambda^2-\lambda+(1-p)=0 \
p(\lambda-1)+\left(\lambda-\frac{1-p}{p}\right)=0
\end{gathered}
$$
As such the solution of $(132)$ is
$$
p_n=A+B\left(\frac{q}{p}\right)^n
$$
Now let the gambler decide to stop this game when his capital becomes a dollar so that the probability of his being ruined when his starting capital is $a$ dollars is zero i.e. $p_a=0$. In the same way when his starting capital is zero, he is already ruined, so we put $p_0=1$. Using
$$
p_0=1, p_a=0
$$
Equation (134) gives
$$
p_n=\frac{(q / p)^a-(q / p)^n}{(q / p)^a-1}
$$
数学建模代写
数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Markov Chains
让一个系统能够存在 $n$ 可能的状态 $1,2, \ldots, n$ 让状态转移的概率 $i$ 陈述 $j$ 在时间间隔内 $t$ 到 $t+1$ 他 $p_{i j^{\prime}}$ 让 $p_j(t)$ 表示系统处于状态的概率 $j$ 有时 $t(j=1,2, \ldots, n)$，然后在时间 $t+1$ 它可以是任何一种状态 $1,2, \ldots, n$.
可以在 $i$ 当时的状态 $t+1$ 在 $n$ 排他性的方式，因为它可能在任何一个 $n$ 国家 $1,2, \ldots, n$ 有时 $t$ 它可以从那个状态转变成 $i$ 时间间隔内的状态 $(t, t+1)$． 利用总概率和复合概率定理，我们得到
$$
\begin{aligned}
& p_i(t+1)=\sum_{j=1}^n p_{j i} p_j(t), i=1,2, \ldots, n \
& p_1(t+1)=p_{11} p_1(t)+p_{21} p_2(t)+\ldots+p_{n 1} p_n(t) \
& p_2(t+1)=p_{12} p_1(t)+p_{22} p_2(t)+\ldots+p_{n 2} p_n(t) \
& \ldots \quad \ldots \quad \ldots \quad \ldots \quad \ldots \
& p_n(t+1)=p_{1 n} p_1(t)+p_{2 n} p_2(t)+\ldots+p_{n n} p_n(t) \
& {\left[\begin{array}{c}
p_1(t+1) \
p_2(t+1) \
\cdot \
\cdot \
\cdot \
p_n(t+1)
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}
p_{11} & p_{21} & \ldots & p_{n 1} \
p_{12} & p_{22} & \ldots & p_{n 2} \
\ldots & \ldots & \ldots & \ldots \
p_{1 n} & p_{2 n} & \ldots & p_{n n}
\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}
p_1(t) \
p_2(t) \
\cdot \
\cdot \
\cdot \
p_n(t)
\end{array}\right]} \
&
\end{aligned}
$$
或
或
$$
P(t+1)=A P(t)
$$
where $P(t)$ 概率向量是和吗 $A$ 是一个矩阵，其所有元素都在0和1之间(因为这些都是概率)。此外，每列元素的和是单位的，因为元素的和 $i$ 这一列是 $\sum_{j=1}^n p_{i j}$ 因为这表示系统从 $i$ 这个状态和其他状态的总和必须是统一的。这个矩阵差分Eqn的解。(122)是
$$
P(t)=A^t P(0)
$$
如果所有的特征值 $\lambda_1, \lambda_2, \cdots, \lambda_n$ 的 $A$ 是不同的，我们可以在
的地方写
，这样
$$
A=S \Lambda S^{-1}
$$
$$
\begin{aligned}
n & =\left[\begin{array}{ccccc}
\lambda_1 & 0 & 0 & \ldots & 0 \
0 & \lambda_2 & 0 & \ldots & 0 \
\ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \
0 & 0 & 0 & \ldots & \lambda_n
\end{array}\right] \
A^t & =\left(S \Lambda S^{-1}\right)\left(S \Lambda S^{-1}\right) \ldots\left(S \Lambda S^{-1}\right) \
& =S \Lambda^t S^{-1} \
& =S\left[\begin{array}{lllll}
\lambda_1^{\prime} & 0 & 0 & \ldots & 0 \
0 & \lambda_2^{\prime} & 0 & \ldots & 0 \
\ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \
0 & 0 & 0 & \ldots & \lambda_n^{\prime}
\end{array}\right] S^{-1}
\end{aligned}
$$
数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Gambler’s Ruin Problems
让一个资本为$n$美元的赌徒与一个无限富有的对手比赛。设他在任何游戏中赢或输一美元的概率分别为$p$和$q$，其中$p+q=1$，并设$p_n$为他最终破产的概率。在下一场比赛中，他获胜的概率是$p$，如果他赢了，他的资本将变成$n+1$，他最终破产的概率将是$p_{n+1}$。另一方面，如果他在下一场比赛中输了，其概率为$q$，他的资本将变为$n-1$，他最终破产的概率为$p_{n-1}$，所以我们得到二阶线性差分方程
$$
p_n=p p_{n+1}+q p_{n-1}
$$
辅助方程是
或
$$
\begin{gathered}
p \lambda^2-\lambda+(1-p)=0 \
p(\lambda-1)+\left(\lambda-\frac{1-p}{p}\right)=0
\end{gathered}
$$
因此$(132)$的解是
$$
p_n=A+B\left(\frac{q}{p}\right)^n
$$
现在让赌徒决定当他的资本变成一美元时停止这个游戏，这样当他的起始资本是$a$美元时他破产的概率为零，即$p_a=0$。同样，当他的初始资本为0时，他已经破产了，所以我们输入$p_0=1$。利用
$$
p_0=1, p_a=0
$$
式(134)得到
$$
p_n=\frac{(q / p)^a-(q / p)^n}{(q / p)^a-1}
$$
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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。
