如果你也在 怎样代写电动力学Electrodynamics 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。电动力学Electrodynamics研究运动中的带电体和变化的电场和磁场(参见charge;电);由于移动的电荷产生磁场，电动力学与磁学、电磁辐射和电磁感应等效应有关，包括发电机和电动机等实际应用。

电动力学Electrodynamics的这一领域，通常被称为经典电动力学，最早是由物理学家詹姆斯·克拉克·麦克斯韦系统地解释的。麦克斯韦方程组是一组微分方程，它概括地描述了这一领域的现象。最近的一个发展是量子电动力学，它被用来解释电磁辐射与物质的相互作用，量子理论的定律也适用于此。物理学家P. A. M.狄拉克、W.海森堡和W.泡利是量子电动力学公式的先驱。当所考虑的带电粒子的速度变得与光速相当时，必须进行涉及相对论的修正;这个理论的分支叫做相对论性电动力学。它适用于与粒子加速器和受高压和大电流影响的电子管有关的现象。

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物理代写|电动力学代考Electrodynamics代写|The Time Derivative of a Flux Integral

Leibniz’ Rule for the time derivative of a one-dimensional integral is
$$
\frac{d}{d t} \int_{x_1(t)}^{x_2(t)} d x b(x, t)=b\left(x_2, t\right) \frac{d x_2}{d t}-b\left(x_1, t\right) \frac{d x_1}{d t}+\int_{x_1(t)}^{x_2(t)} d x \frac{\partial b}{\partial t} .
$$
This formula generalizes to integrals over circuits, surfaces, and volumes which move through space. Our treatment of Faraday’s law makes use of the time derivative of a surface integral where the surface $S(t)$ moves because its individual area elements move with velocity $\boldsymbol{v}(\mathbf{r}, t)$. In that case,
$$
\frac{d}{d t} \int_{S(t)} d \mathbf{S} \cdot \mathbf{B}=\int_{S(t)} d \mathbf{S} \cdot\left[\boldsymbol{v}(\nabla \cdot \mathbf{B})-\nabla \times(\boldsymbol{v} \times \mathbf{B})+\frac{\partial \mathbf{B}}{\partial t}\right] .
$$
Proof: We calculate the change in flux from
$$
\delta\left[\int \mathbf{B} \cdot d \mathbf{S}\right]=\int \delta \mathbf{B} \cdot d \mathbf{S}+\int \mathbf{B} \cdot \delta(\hat{\mathbf{n}} d S) .
$$
The first term on the right comes from time variations of $\mathbf{B}$. The second term comes from time variations of the surface. Multiplication of every term in (1.88) by $1 / \delta t$ gives
$$
\frac{d}{d t} \int \mathbf{B} \cdot d \mathbf{S}=\int \frac{\partial \mathbf{B}}{\partial t} \cdot d \mathbf{S}+\frac{1}{\delta t} \int \mathbf{B} \cdot \delta(\hat{\mathbf{n}} d S) .
$$
We can focus on the second term on the right-hand side of (1.89) because the first term appears already as the last term in (1.87). Figure 1.3 shows an open surface $S(t)$ with local normal $\hat{\mathbf{n}}(t)$ which moves and/or distorts to the surface $S(t+\delta t)$ with local normal $\hat{\mathbf{n}}(t+\delta t)$ in time $\delta t$.

物理代写|电动力学代考Electrodynamics代写|The Delta Function in One Dimension

The one-dimensional generalized function $\delta(x)$ is defined by its “filtering” action on a smooth but otherwise arbitrary test function $f(x)$ :
$$
\int_{-\infty}^{\infty} d x f(x) \delta\left(x-x^{\prime}\right)=f\left(x^{\prime}\right) .
$$

An informal definition consistent with (1.93) is
$$
\delta(x)=0 \text { for } x \neq 0 \quad \text { but } \quad \int_{-\infty}^{\infty} d x \delta(x)=1 .
$$
If the variable $x$ has dimensions of length, the integrals in these equations make sense only if $\delta(x)$ has dimensions of inverse length. Note also that the integration ranges in (1.93) and (1.94) need only be large enough to include the point where the argument of the delta function vanishes.

The delta function can be understood as the limit of a sequence of functions which become more and more highly peaked at the point where its argument vanishes. Some examples are
$$
\begin{gathered}
\delta(x)=\lim {m \rightarrow \infty} \frac{\sin m x}{\pi x} \ \delta(x)=\lim {m \rightarrow \infty} \frac{m}{\sqrt{\pi}} \exp \left(-m^2 x^2\right) \
\delta(x)=\lim _{\epsilon \rightarrow 0} \frac{\epsilon / \pi}{x^2+\epsilon^2} .
\end{gathered}
$$

We prove the correctness of any of these proposed representations by showing that it possesses the filtering property (1.93). The same method is used to prove delta function identities like
$$
\begin{gathered}
\delta(a x)=\frac{1}{|a|} \delta(x), \quad a \neq 0 \
\int_{-\infty}^{\infty} d x f(x) \frac{d}{d x} \delta\left(x-x^{\prime}\right)=-\left.\frac{d f}{d x}\right|{x=x^{\prime}} \ \delta[g(x)]=\sum_n \frac{1}{\left|g^{\prime}\left(x_n\right)\right|} \delta\left(x-x_n\right) \quad \text { where } \quad g\left(x_n\right)=0, \quad g^{\prime}\left(x_n\right) \neq 0 \ \delta\left(x-x^{\prime}\right)=\frac{1}{2 \pi} \int{-\infty}^{\infty} d k e^{i k\left(x-x^{\prime}\right)} .
\end{gathered}
$$

电动力学代写

物理代写|电动力学代考Electrodynamics代写|The Time Derivative of a Flux Integral

一维积分的时间导数的莱布尼茨法则是
$$
\frac{d}{d t} \int_{x_1(t)}^{x_2(t)} d x b(x, t)=b\left(x_2, t\right) \frac{d x_2}{d t}-b\left(x_1, t\right) \frac{d x_1}{d t}+\int_{x_1(t)}^{x_2(t)} d x \frac{\partial b}{\partial t} .
$$
这个公式推广到通过空间运动的电路、表面和体积上的积分。我们对法拉第定律的处理利用了表面积分的时间导数，其中表面$S(t)$移动，因为它的单个面积元以速度$\boldsymbol{v}(\mathbf{r}, t)$移动。在这种情况下，
$$
\frac{d}{d t} \int_{S(t)} d \mathbf{S} \cdot \mathbf{B}=\int_{S(t)} d \mathbf{S} \cdot\left[\boldsymbol{v}(\nabla \cdot \mathbf{B})-\nabla \times(\boldsymbol{v} \times \mathbf{B})+\frac{\partial \mathbf{B}}{\partial t}\right] .
$$
证明:我们计算通量的变化
$$
\delta\left[\int \mathbf{B} \cdot d \mathbf{S}\right]=\int \delta \mathbf{B} \cdot d \mathbf{S}+\int \mathbf{B} \cdot \delta(\hat{\mathbf{n}} d S) .
$$
右边的第一项来自$\mathbf{B}$的时间变化。第二项来自于表面的时间变化。(1.88)中的每一项乘以$1 / \delta t$得到
$$
\frac{d}{d t} \int \mathbf{B} \cdot d \mathbf{S}=\int \frac{\partial \mathbf{B}}{\partial t} \cdot d \mathbf{S}+\frac{1}{\delta t} \int \mathbf{B} \cdot \delta(\hat{\mathbf{n}} d S) .
$$
我们可以关注(1.89)右边的第二项，因为第一项已经作为(1.87)的最后一项出现了。图1.3显示了一个具有局部法线$\hat{\mathbf{n}}(t)$的开放曲面$S(t)$，它及时移动和/或扭曲到具有局部法线$\hat{\mathbf{n}}(t+\delta t)$的曲面$S(t+\delta t)$$\delta t$。

物理代写|电动力学代考Electrodynamics代写|The Delta Function in One Dimension

一维广义函数$\delta(x)$通过其对平滑但任意的测试函数$f(x)$的“过滤”作用来定义:
$$
\int_{-\infty}^{\infty} d x f(x) \delta\left(x-x^{\prime}\right)=f\left(x^{\prime}\right) .
$$

与(1.93)一致的非正式定义是
$$
\delta(x)=0 \text { for } x \neq 0 \quad \text { but } \quad \int_{-\infty}^{\infty} d x \delta(x)=1 .
$$
如果变量$x$的维数是长度，那么只有当$\delta(x)$的维数是逆长度时，这些方程中的积分才有意义。还请注意，式(1.93)和式(1.94)中的积分范围只需要足够大，以包括delta函数的参数消失的点。

函数可以被理解为一个函数序列的极限，这个函数在它的参数消失的点上变得越来越高。一些例子是
$$
\begin{gathered}
\delta(x)=\lim {m \rightarrow \infty} \frac{\sin m x}{\pi x} \ \delta(x)=\lim {m \rightarrow \infty} \frac{m}{\sqrt{\pi}} \exp \left(-m^2 x^2\right) \
\delta(x)=\lim _{\epsilon \rightarrow 0} \frac{\epsilon / \pi}{x^2+\epsilon^2} .
\end{gathered}
$$

我们通过证明这些表述具有过滤性质(1.93)来证明其正确性。同样的方法被用来证明函数恒等式，比如
$$
\begin{gathered}
\delta(a x)=\frac{1}{|a|} \delta(x), \quad a \neq 0 \
\int_{-\infty}^{\infty} d x f(x) \frac{d}{d x} \delta\left(x-x^{\prime}\right)=-\left.\frac{d f}{d x}\right|{x=x^{\prime}} \ \delta[g(x)]=\sum_n \frac{1}{\left|g^{\prime}\left(x_n\right)\right|} \delta\left(x-x_n\right) \quad \text { where } \quad g\left(x_n\right)=0, \quad g^{\prime}\left(x_n\right) \neq 0 \ \delta\left(x-x^{\prime}\right)=\frac{1}{2 \pi} \int{-\infty}^{\infty} d k e^{i k\left(x-x^{\prime}\right)} .
\end{gathered}
$$

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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。