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|Daniell’s integral with examples

Our point of departure is the following
Definition 1. We consider an arbitrary set $X$, and by $M=M(X)$ we denote a space of functions $f: X \rightarrow \mathbb{R}$ which have the following properties:
$M$ is a linear space, which means
for all $f, g \in M$ and all $\alpha, \beta \in \mathbb{R}$ we have $\alpha f+\beta g \in M$.
$M$ is closed with respect to the modulus operation, which means
for all $f \in M$ we have $|f| \in M$.
Furthermore, the symbol $I: M \rightarrow \mathbb{R}$ denotes a functional on $M$ satisfying the following conditions:
I is linear, which means
for all $f, g \in M$ and all $\alpha, \beta \in \mathbb{R}$ we have $I(\alpha f+\beta g)=\alpha I(f)+\beta I(g)$.
$I$ is nonnegative, which means
for all $f \in M$ with $f \geq 0$ we have $I(f) \geq 0$.
Here the relation $f \geq 0$ means that $f(x) \geq 0$ for all $x \in X$ is correct.
$I$ is continuous with respect to monotone convergence in $M$, which means
for each sequence $\left{f_n\right}_{n=1,2, \ldots} \subset M$ with $f_n \downarrow 0$
we have $\lim {n \rightarrow \infty} I\left(f_n\right)=I(0)=0$. Here we comprehend by $f_n \downarrow 0$ that the sequence $\left{f_n(x)\right}{n=1,2, \ldots} \subset \mathbb{R}$ is weakly monotonically decreasing for all $x \in X$ and $\lim _{n \rightarrow \infty} f_n(x)=0$ holds true.
Then this functional I is named Daniell’s integral defined on $M$.
Remarks:
From the linearity (1) and the property (2) we infer
$$
\max (f, g)=\frac{1}{2}(f+g+|f-g|) \in M
$$
as well as
$$
\min (f, g)=\frac{1}{2}(f+g-|f-g|) \in M
$$
for two elements $f, g \in M$. In particular, with each element $f \in M$ we have
$$
f^{+}(x):=\max (f(x), 0)=\frac{1}{2}(f(x)+|f(x)|) \in M
$$
as well as
$$
f^{-}(x):=\max (-f(x), 0)=(-f)^{+}(x) \in M .
$$
We name $f^{+}$the positive part of $f$ and $f^{-}$the negative part of $f$. The definitions of $f^{+}$and $f^{-}$reveal the identities
$$
f=f^{+}-f^{-} \quad \text { and } \quad|f|=f^{+}+f^{-}=f^{+}+(-f)^{+} .
$$
Consequently, the condition (2) is equivalent to
$$
f \in M \quad \Longrightarrow \quad f^{+} \in M .
$$
More generally, we see that finitely many functions $f_1, \ldots, f_m \in M$ with $m \in \mathbb{N}$ imply the inclusion
$$
\max \left(f_1, \ldots, f_m\right) \in M \quad \text { and } \min \left(f_1, \ldots, f_m\right) \in M .
$$
The condition (4) is equivalent to the monotony of the integral, namely
$$
I(f) \geq I(g) \text { for all } f, g \in M \text { with } f \geq g .
$$

数学代写|偏微分方程代考Partial Differential Equations代写|Extension of Daniell’s integral to Lebesgue’s integral

In our main examples from $\S 1$, we already have a concept of integral which allows us to integrate, at least, the continuous functions with compact support. Now we consider an arbitrary Daniell integral $I: M \rightarrow \mathbb{R}$ due to Definition 1 in $\S 1$. We intend to extend this integral onto the larger linear space
$$
L(X) \supset M(X)
$$
in order to study convergence properties of the created integral on the space $L(X)$. This extension procedure is essentially based on the monotonicity property (4) and the associate continuity property (5) of this integral.
Developing our theory of integration simultaneously for characteristic functions
$$
\chi_A(x):=\left{\begin{array}{l}
1, x \in A \
0, x \in X \backslash A
\end{array}\right.
$$
of the subsets $A \subset X$, we obtain a measure theory which depends on our Daniell integral $I$ for the subsets of $X$.
The extension procedure presented here was initiated by Carathéodory, later Daniell considered these particular functionals $I$, and Stone established the connection to measure theory. The consideration of minimal surfaces gave H. Lebesgue the impetus to study thoroughly the concept of surface area.
We prepare our considerations and introduce the function
$$
\Phi(t):=\left{\begin{array}{l}
0, t \leq 0 \
t, t \geq 0
\end{array}\right.
$$
which is continuous and weakly monotonically increasing. Furthermore, we define
$$
f^{+}(x):=\Phi(f(x))=\max (f(x), 0), \quad x \in X
$$
and study the following properties of the prescription $f \mapsto f^{+}$:
i.) $f(x) \leq f^{+}(x)$ for all $x \in X$;
ii.) $f_1(x) \leq f_2(x) \quad \Longrightarrow \quad f_1^{+}(x) \leq f_2^{+}(x)$ for all $x \in X$;
iii.) $f_n(x) \rightarrow f(x) \quad \Longrightarrow \quad f_n^{+}(x) \rightarrow f^{+}(x)$ for all $x \in X$;
iv.) $f_n(x) \downarrow f(x) \quad \Longrightarrow \quad f_n^{+}(x) \downarrow f^{+}(x)$ for all $x \in X$;
v.) $f_n(x) \uparrow f(x) \quad \Longrightarrow \quad f_n^{+}(x) \uparrow f^{+}(x)$ for all $x \in X$.

偏微分方程代写

数学代写|偏微分方程代考Partial Differential Equations代写|Daniell’s integral with examples

我们的出发点如下
定义:我们考虑一个任意集合$X$，我们用$M=M(X)$表示一个函数空间$f: X \rightarrow \mathbb{R}$，它具有以下性质:
$M$是线性空间，也就是说
对于所有$f, g \in M$和$\alpha, \beta \in \mathbb{R}$，我们有$\alpha f+\beta g \in M$。
$M$相对于模运算是封闭的，这意味着
对于所有$f \in M$，我们有$|f| \in M$。
此外，符号$I: M \rightarrow \mathbb{R}$表示$M$上满足以下条件的函数:
I是线性的，也就是说
对于所有$f, g \in M$和$\alpha, \beta \in \mathbb{R}$，我们有$I(\alpha f+\beta g)=\alpha I(f)+\beta I(g)$。
$I$是非负的，也就是说
对于所有$f \in M$和$f \geq 0$，我们有$I(f) \geq 0$。
这里的关系$f \geq 0$意味着$f(x) \geq 0$对于所有的$x \in X$都是正确的。
$I$对于$M$的单调收敛是连续的，这意味着
对于每个序列$\left{f_n\right}{n=1,2, \ldots} \subset M$与$f_n \downarrow 0$ 我们有$\lim {n \rightarrow \infty} I\left(f_n\right)=I(0)=0$。这里我们通过$f_n \downarrow 0$了解到，对于所有$x \in X$和$\lim {n \rightarrow \infty} f_n(x)=0$序列$\left{f_n(x)\right}{n=1,2, \ldots} \subset \mathbb{R}$都是弱单调递减的。
这个函数I被命名为丹尼尔积分定义在$M$上。
备注:
从线性(1)和性质(2)我们推断
$$
\max (f, g)=\frac{1}{2}(f+g+|f-g|) \in M
$$
以及
$$
\min (f, g)=\frac{1}{2}(f+g-|f-g|) \in M
$$
对于两个元素$f, g \in M$。特别地，对于每个元素$f \in M$我们有
$$
f^{+}(x):=\max (f(x), 0)=\frac{1}{2}(f(x)+|f(x)|) \in M
$$
以及
$$
f^{-}(x):=\max (-f(x), 0)=(-f)^{+}(x) \in M .
$$
我们将$f^{+}$命名为$f$的正部分，将$f^{-}$命名为$f$的负部分。$f^{+}$和$f^{-}$的定义揭示了它们的同一性
$$
f=f^{+}-f^{-} \quad \text { and } \quad|f|=f^{+}+f^{-}=f^{+}+(-f)^{+} .
$$
因此，条件(2)等价于
$$
f \in M \quad \Longrightarrow \quad f^{+} \in M .
$$
更一般地说，我们看到有有限多个函数$f_1, \ldots, f_m \in M$和$m \in \mathbb{N}$都暗示了包含
$$
\max \left(f_1, \ldots, f_m\right) \in M \quad \text { and } \min \left(f_1, \ldots, f_m\right) \in M .
$$
条件(4)等价于积分的单调性，即
$$
I(f) \geq I(g) \text { for all } f, g \in M \text { with } f \geq g .
$$

数学代写|偏微分方程代考Partial Differential Equations代写|Extension of Daniell’s integral to Lebesgue’s integral

在$\S 1$的主要例子中，我们已经有了一个积分的概念，它允许我们至少对具有紧支持的连续函数进行积分。现在我们考虑一个任意的daniel积分$I: M \rightarrow \mathbb{R}$由于$\S 1$中的定义1。我们打算把这个积分推广到更大的线性空间
$$
L(X) \supset M(X)
$$
为了研究所创建的积分在空间$L(X)$上的收敛性。这个扩展过程本质上是基于这个积分的单调性(4)和关联连续性(5)。
同时发展特征函数的积分理论
$$
\chi_A(x):=\left{\begin{array}{l}
1, x \in A \
0, x \in X \backslash A
\end{array}\right.
$$
对于子集$A \subset X$，我们得到了一个依赖于子集$X$的daniel积分$I$的测度理论。
这里提出的扩展程序是由carath奥多里发起的，后来daniel考虑了这些特殊的功能$I$, Stone建立了与测量理论的联系。对最小曲面的考虑促使勒贝格深入研究表面积的概念。
我们准备了注意事项并介绍了函数
$$
\Phi(t):=\left{\begin{array}{l}
0, t \leq 0 \
t, t \geq 0
\end{array}\right.
$$
它是连续且弱单调递增的。此外，我们定义
$$
f^{+}(x):=\Phi(f(x))=\max (f(x), 0), \quad x \in X
$$
并研究了配方$f \mapsto f^{+}$的以下性质:
1)所有人$f(x) \leq f^{+}(x)$$x \in X$;
Ii .) $f_1(x) \leq f_2(x) \quad \Longrightarrow \quad f_1^{+}(x) \leq f_2^{+}(x)$为所有$x \in X$;
Iii .) $f_n(x) \rightarrow f(x) \quad \Longrightarrow \quad f_n^{+}(x) \rightarrow f^{+}(x)$为所有$x \in X$;
Iv .) $f_n(x) \downarrow f(x) \quad \Longrightarrow \quad f_n^{+}(x) \downarrow f^{+}(x)$为所有$x \in X$;
v) $f_n(x) \uparrow f(x) \quad \Longrightarrow \quad f_n^{+}(x) \uparrow f^{+}(x)$ for all $x \in X$。

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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。