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计算方法Algorithmic Methods数学和数学建模在计算机科学中具有核心重要性。因此，必须不断地重新考虑计算机科学中的数学教学概念，并对材料的选择和动机进行调整。这尤其适用于数学分析，其意义必须在离散结构思维占主导地位的环境中传达出来。一方面，计算机科学中的分析课程必须涵盖基本的基础知识。另一方面，它必须传达数学分析在应用中的重要性，特别是那些计算机科学家在其职业生涯中会遇到的问题。
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计算机代写|计算方法代写Algorithmic Methods代写|Machine Numbers
The real numbers can be realised only partially on a computer. In exact arithmetic, like for example in maple, real numbers are treated as symbolic expressions, e.g. $\sqrt{2}=$ Rootof $\left(Z^{\wedge} 2-2\right)$. With the help of the command evalf they can be evaluated, exact to many decimal places.
The floating point numbers that are usually employed in programming languages as substitutes for the real numbers have a fixed relative accuracy, e.g. double precision with 52 bit mantissa. The arithmetic rules of $\mathbb{R}$ are not valid for these machine numbers, e.g.
$$
1+10^{-20}=1
$$
in double precision. Floating point numbers are standardised by the Institute of Electrical and Electronics Engineers IEEE 754-1985 and by the International Electrotechnical Commission IEC 559:1989. In the following we give a short outline of these machine numbers. Further information can be found in [20].
One distinguishes between single and double format. The single format (single precision) requires 32-bit storage space
\begin{tabular}{|c|c|c|}
\hline$V$ & $e$ & $M$ \
\hline 1 & 8 & 23 \
\hline
\end{tabular}
The double format (double precision) requires 64-bit storage space
\begin{tabular}{|c|c|c|}
\hline$V$ & $e$ & $M$ \
\hline 1 & 11 & 52 \
\hline
\end{tabular}
Here, $V \in{0,1}$ denotes the sign, $e_{\min } \leq e \leq e_{\max }$ is the exponent (a signed integer) and $M$ is the mantissa of length $p$
$$
M=d_{1} 2^{-1}+d_{2} 2^{-2}+\ldots+d_{p} 2^{-p} \cong d_{1} d_{2} \ldots d_{p}, \quad d_{j} \in{0,1}
$$
计算机代写|计算方法代写Algorithmic Methods代写|Rounding
Let $x=a \cdot 2^{e} \in \mathbb{R}$ with $1 / 2 \leq a<1$ and $x_{\min } \leq x \leq x_{\max }$. Furthermore, let $u, v$ be two adjacent machine numbers with $u \leq x \leq v$. Then
$$
u=\begin{array}{|l|l|l|}
\hline 0 & e & b_{1} \ldots b_{p} \
\hline
\end{array}
$$
and
$$
v=u+\begin{array}{|l|l|l|l|l|l|}
\hline 0 & e & 00 \ldots 01 & =u+0 & e-(p-1) & 10 \ldots 00 \
\hline
\end{array}
$$
Thus $v-u=2^{e-p}$ and the inequality
$$
|\operatorname{rd}(x)-x| \leq \frac{1}{2}(v-u)=2^{e-p-1}
$$
holds for the optimal rounding $\operatorname{rd}(x)$ of $x$. With this estimate one can determine the relative error of the rounding. Due to $\frac{1}{a} \leq 2$ it holds that
$$
\frac{|\operatorname{rd}(x)-x|}{x} \leq \frac{2^{e-p-1}}{a \cdot 2^{e}} \leq 2 \cdot 2^{-p-1}=2^{-p} .
$$
The same calculation is valid for negative $x$ (by using the absolute value).
Definition $1.14$ The number eps $=2^{-p}$ is called relative machine accuracy.
The following proposition is an important application of this concept.
计算方法代写
计算机代写|计算方法代写ALGORITHMIC METHODS代写|MACHINE NUMBERS
实数只能在计算机上部分实现。在精确算术中，例如在 maple中，实数被视为符号表达式，例如 $\sqrt{2}=$ 根 $\left(Z^{\wedge} 2-2\right)$. 在命令 evalf的帮助下，它们可以被评估，精 确到小数位。
通常在编程语言中用来代替实数的浮点数具有固定的相对精度，例如带有 52 位尾数的双精度。的算术规则 $\mathbb{R}$ 对这些机器昊无效，例如
$$
1+10^{-20}=1
$$
双精度。浮点数由电气和电子工程师协会 IEEE 754-1985 和国际电工委员会 IEC 559:1989 标准化。下面我们简要介绍一下这些机器編昊。更多信息可以在
20
一种区分单格式和双格式。单一格式singleprecision需要 32 位存储空间
$\lfloor$ begin ${\operatorname{tabular}}|\mathrm{c}| c|c|} \backslash$ lines $\$ \$ \& \$ \mathrm{e} \$ \$ M \$ \backslash \backslash$ lines $1 \& 8 \& 23 \backslash \backslash$ lines $\$$ end ${$ tabular $}$
双格式doubleprecision需要 64 位存储空间
$\backslash$ begin{tabular $}|c| c|c|} \backslash$ lines $\$ \$ \& S$ e $\$ \$ M S \backslash \backslash$ lines $1 \& 11 \& 52 \backslash \backslash$ lines}end ${$ tabular $}$
这里， $V \in 0,1$ 表示符号， $e_{\min } \leq e \leq e_{\max }$ 是指数 asignedinteger和 $M$ 是长度的尾数 $p$
$$
M=d_{1} 2^{-1}+d_{2} 2^{-2}+\ldots+d_{p} 2^{-p} \cong d_{1} d_{2} \ldots d_{p}, \quad d_{j} \in 0,1
$$
计算机代写|计算方法代写ALGORITHMIC METHODS代 写|ROUNDING
让 $x=a \cdot 2^{e} \in \mathbb{R}$ 和 $1 / 2 \leq a<1$ 和 $x_{\min } \leq x \leq x_{\max }$. 此外，让 $u, v$ 是两个相邻的机器編号 $u \leq x \leq v$. 然后
和
因此 $v-u=2^{e-p}$ 和不平等
$$
|\operatorname{rd}(x)-x| \leq \frac{1}{2}(v-u)=2^{e-p-1}
$$
保持最佳舍入 $\operatorname{rd}(x)$ 的 $x$. 通过这一估计，可以确定舍入的相对误差。由于 $\frac{1}{a} \leq 2$ 它认为
$$
\frac{|\operatorname{rd}(x)-x|}{x} \leq \frac{2^{e-p-1}}{a \cdot 2^{e}} \leq 2 \cdot 2^{-p-1}=2^{-p} .
$$
相同的计算对负数有效 $x$ byusingtheabsolutevalue.
定义 $1.14$ 数字 $e p s=2^{-p}$ 称为相对机器精度。
下面的命题是这个概念的一个重要应用。
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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。
