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最优化Optimization Theory在不同学科中出现的(确定性)优化问题的结构可能具有相当不同的性质，研究它们的技术也是如此。影响所使用方法的一个关键准则是定义优化问题的域的拓扑结构。如果在一个有限的或可数的无限集合中寻找一个极值点，就会得到一个离散优化问题。策略通常具有组合的性质，这就是为什么组合优化这个术语在这类问题中变得流行的原因。对于像实数这样的不可数域，使用的技术很多时候是基于微积分和连续数学的概念，取决于所涉及的函数的特定性质(例如可微性)。
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数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|The One-Parametric Family of Ellipsoids
With $\operatorname{vol}(\cdot)$ and $\operatorname{det}(\cdot)$ we denote the volume and determinant, respectively. Let $\mu_n$ stand for the volume of the unit sphere in the Euclidean space $\mathbb{R}^n$.
Theorem 7.2.1 Let $E \subset \mathbb{R}^n$ be the ellipsoid defined by (7.1.1). Then, we have:
$$
\operatorname{vol}(E)=\mu_n \sqrt{\operatorname{det}(B)}
$$
Proof. Without loss of generality we may assume that the center $\bar{x}$ of $E$ is the origin. Put $B=Q \Lambda Q^{\top}$, where $Q$ is an orthogonal matrix and $\Lambda$ a diagonal matrix (spectral decomposition). Put $y=P x$, where $P=Q \Lambda^{-\frac{1}{2}} Q^{\top}$. Consequently, we have $x^{\top} B^{-1} x=y^{\top} y$, and the ellipsoid $E$ transforms into the unit sphere $\widetilde{E}$ (in the $y$-coordinates). Application of the transformation formula for multiple integrals yields:
$$
\operatorname{vol}(E)=\int_E d x=\int_{\tilde{E}}\left|\operatorname{det}\left(\frac{\partial x}{\partial y}\right)\right| d y=\operatorname{det}\left(P^{-1}\right) \int_{\tilde{E}} d y=\mu_n \operatorname{det}\left(P^{-1}\right)(7.2 .2)
$$
In (7.2.2) $\frac{\partial x}{\partial y}$ stands for the Jacobian matrix of the coordinate transformation $y \mapsto x(y)$; in this particular case we have $x(y)=P^{-1} y$. Since $B=P^{-1} P^{-1}$ the assertion of the theorem follows from (7.2.2).
数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|The Khachiyan Algorithm with Integer Data
Let us return again to the basic linear inequality system:
$$
A x \leq b
$$
where $b \in \mathbb{R}^m$ and $A$ an $(m, n)$-matrix.
In case that all entries in $A$ and $b$ are integers, the solvability of (7.3.1) is equivalent with the solvability of a (slightly blown up) strict inequality system. For the latter one – in case of solvability – a certain minimal volume of the solution set can be guaranteed in terms on overall measure of the input data.
For integer data $A=\left(a_{i j}\right), b=\left(b_i\right)$ wedefine
$$
\begin{aligned}
L= & \sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n\left\lceil\log 2\left(\left|a{i j}\right|+1\right)\right\rceil+\sum_{i=1}^m\left\lceil\log _2\left(\left|b_i\right|+1\right)\right\rceil+ \
& +\left\lceil\log _2 m \cdot n\right\rceil+1
\end{aligned}
$$
Here, $\lceil x\rceil$ is the smallest integer greater than or equal to $x$. Note that the number $L$ basically counts the number of binary digits which are necessary to record the input data.
Theorem 7.3.1 Let $m, n \geq 2$. Then the inequality system $A x \leq b$ with integer entries in $A, b$, is solvable iff the strict inequality system
$$
A x<b+2^{-L} e, \quad e=(1,1, \ldots, 1)^{\top}
$$
is solvable.
The proof of Theorem 7.3.1 as well as the proof of the subsequent Theorem 7.3.2 will be given in the next section.
From Theorem 7.3.1 it follows that checking the solvability of the system $A x \leq b$ can be replaced by checking the solvability of the strict (integer) inequality system $\tilde{A} x<\widetilde{b}$, where $\widetilde{A}=2^L A, \widetilde{b}=2^L b+e$. (Discuss the influence of the factor $2^L$ on the new factor $\widetilde{L}$ ). Consequently, we can investigate, from the beginning on, a strict inequality system
$$
A x<b .
$$
最优化代写
数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|The One-Parametric Family of Ellipsoids
用$\operatorname{vol}(\cdot)$和$\operatorname{det}(\cdot)$分别表示体积和行列式。设$\mu_n$表示单位球体在欧几里得空间$\mathbb{R}^n$中的体积。
设$E \subset \mathbb{R}^n$为(7.1.1)定义的椭球体。然后，我们有:
$$
\operatorname{vol}(E)=\mu_n \sqrt{\operatorname{det}(B)}
$$
证明。在不失一般性的前提下，我们可以假设$E$的中心$\bar{x}$是原点。代入$B=Q \Lambda Q^{\top}$，其中$Q$为正交矩阵，$\Lambda$为对角矩阵(谱分解)。输入$y=P x$，其中$P=Q \Lambda^{-\frac{1}{2}} Q^{\top}$。因此，我们有$x^{\top} B^{-1} x=y^{\top} y$，椭球体$E$转换为单位球$\widetilde{E}$(在$y$ -坐标中)。多重积分变换公式的应用有:
$$
\operatorname{vol}(E)=\int_E d x=\int_{\tilde{E}}\left|\operatorname{det}\left(\frac{\partial x}{\partial y}\right)\right| d y=\operatorname{det}\left(P^{-1}\right) \int_{\tilde{E}} d y=\mu_n \operatorname{det}\left(P^{-1}\right)(7.2 .2)
$$
式(7.2.2)中$\frac{\partial x}{\partial y}$表示坐标变换$y \mapsto x(y)$的雅可比矩阵;在这个特例中，我们有$x(y)=P^{-1} y$。由于$B=P^{-1} P^{-1}$，定理的断言由(7.2.2)推导出来。
数学代写|最优化作业代写optimization theory代考|The Khachiyan Algorithm with Integer Data
让我们再次回到基本的线性不等式系统:
$$
A x \leq b
$$
其中$b \in \mathbb{R}^m$和$A$和$(m, n)$ -矩阵。
如果$A$和$b$中的所有条目都是整数，则式(7.3.1)的可解性等同于一个(稍微放大的)严格不等式系统的可解性。对于后者，在可解性的情况下，就输入数据的总体度量而言，可以保证解集的某个最小体积。
对于整数数据$A=\left(a_{i j}\right), b=\left(b_i\right)$ wedefine
$$
\begin{aligned}
L= & \sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n\left\lceil\log 2\left(\left|a{i j}\right|+1\right)\right\rceil+\sum_{i=1}^m\left\lceil\log _2\left(\left|b_i\right|+1\right)\right\rceil+ \
& +\left\lceil\log _2 m \cdot n\right\rceil+1
\end{aligned}
$$
这里，$\lceil x\rceil$是大于等于$x$的最小整数。注意，数字$L$基本上计算了记录输入数据所必需的二进制数。
定理7.3.1设$m, n \geq 2$。那么在$A, b$中含有整数项的不等式系统$A x \leq b$，在严格不等式系统下是可解的
$$
A x<b+2^{-L} e, \quad e=(1,1, \ldots, 1)^{\top}
$$
是可解的。
定理7.3.1的证明以及后续定理7.3.2的证明将在下一节中给出。
由定理7.3.1可知，检验系统$A x \leq b$的可解性可以用检验严格(整数)不等式系统$\tilde{A} x<\widetilde{b}$的可解性来代替，其中$\widetilde{A}=2^L A, \widetilde{b}=2^L b+e$。(讨论因子$2^L$对新因子$\widetilde{L}$的影响)。因此，我们可以从一开始就研究一个严格的不等式系统
$$
A x<b .
$$以上翻译结果来自有道神经网络翻译（YNMT）· 通用场景
逐句对照
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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。
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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。
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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 。
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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。
