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优化理论Optimization Theory每个优化问题都包含三个组成部分：目标函数、决策变量和约束。 当人们谈论制定优化问题时，它意味着将“现实世界”问题转化为包含这三个组成部分的数学方程和变量。目标函数，通常表示为 f 或 z，反映要最大化或最小化的单个量。交通领域的例子包括“最小化拥堵”、“最大化安全”、“最大化可达性”、“最小化成本”、“最大化路面质量”、“最小化排放”、“最大化收入”等等。
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数学代写|优化理论代写Optimization Theory代考|Elements of the Computing Theory
Since every year the complexity of scientific and applied problems is increasing, there is an uprise of the need of a large amount of process of input data with the use of computing machinery for the numerical computation, and optimization of computations by all rational methods and means is a topical and important question. As a rule, the solution of the applied problems reduces to solving the typical problems of computational mathematics. Computational mathematics is a science about the methods of numerical solving problems of applied mathematics using modern computing machinery. The subject of computational mathematics is numerical methods $(\mathrm{NM})$ or, that is the same thing, the multitude of computational algorithms (CA) and the question of their substantiation: the convergence and speed of $\mathrm{NM}$ convergence, their stability and error, the optimality on different criterion, the implementation time on the computing machinery, the necessary memory of computing machinery, etc.
The purpose of this chapter is to explain the main concepts and some results of computational mathematics, which are repeatedly used in the monograph, and at the same time, they have an independent value. The presentation of this information, in our opinion, is necessary for a confident possession of the given material.
In the first chapter:
- Certain supporting data in the theory of computing is given for determining the accuracy of the approximate solving problem, the quality of the used algorithm, and the comparative study of various algorithms according to some criteria.
- The principal features of the CA are determined (accuracy, execution time, necessary memory of the computing machinery), and the methods of their estimate are provided.
- There is a definition of optimal (inaccuracy and high speed), asymptotically optimal, and optimal in the order algorithms.
- The questions of identifying and clarifying a priori information on the problem are considered in cases when a priori information is not incorrectly set in the order to improve the quality of the obtained approximate solutions of a problem.
数学代写|优化理论代写Optimization Theory代考|Theory of Error Computations
One of the main directions of development of modern computational mathematics is the improvement of the theory of error computations, the research of comparative study of $\mathrm{CA}$, and the optimal algorithm development in the solving problems of computational and applied mathematics.
The solution of the majority of the problems with modern computing tools is based on the computational experiment (CE), which seamlessly unites the mathematical model (MM), the computational algorithm (CA), the computations on the computing machinery, and the experiment. CE is necessary for obtaining an adequate quantitative description of the studied phenomenon or process itself with the necessary accuracy for the least possible machine time. The process of observations and comparing them with the matched model of $\mathrm{MM}$ is conducted on the computing machinery to check the validity of MM. The implementation of MM is performed with the use of numerical methods (NM), which approximate the input model and make it suitable for practical use. The errors of this approximation, as well as the rounding errors in the implementation of $\mathrm{NM}$ on the computing machinery and the errors of measurement or observation of implementation of the studied process, must be considered in determining errors of $\mathrm{MM}$ or the adequacy of $\mathrm{MM}$ and in the process itself. The errors of input MM must be considered in the process of definition of the requirements for the accuracy of the solution of various problems that are solved within this model.
In this monograph, the most important computational aspects of the determination of the error of MM and constructing its optimal implementation are analyzed. The multifaceted approach is based on the analysis of the three main characteristics of the corresponding NM-accuracy, implementation time, and necessary memory on computing machinery. According to these characteristics, the comparative study and the optimization of the corresponding $\mathrm{NM}$ are performed.
优化理论代写
数学代写|优化理论代写OPTIMIZATION THEORY代 考|ELEMENTS OF THE COMPUTING THEORY
由于每年科学和应用问题的复杂性都在增加，因此需要使用计算机器进行大量输入数据处理以进行数值计算，并通过各种合理的方法和手段优化计算是一个热门且 重要的问题。通常，应用问题的解决方安归结为解决计算数学的典型问题。计算数学是一门关于利用现代计算机机器解决应用数学问题的数值方法的科学。计算数 学的主题是数值方法(NM)或者，同样的事情，大量的计算算法CA以及它们的证实问题：收敛性和速度 $N M$ 收敛性、稳定性和误差、不同准则下的最优性、计算 机上的执行时间、计算机所需的内存等。
本章的目的是解释计算数学的主要概念和一些结果，这些在专着中被反复使用，同时又具有独立的价值。我们认为，提供这些信息对于自信地拥有给定材料是必要 的。 在第一章:
给出了计算理论中的一定支持数据，用于确定近似求解问题的准确性、所用算法的质量，以及按一定标准对各种算法进行比较研究。
确定 CA 的主要特征accuracy, executiontime, necessarymemoryofthecomputingmachinery，并提供了他们的估计方法。
有一个最优定义⿰in釆accuracyandhighspeed, 渐近最优, 并且在顺序算法中是最优的。
在没有错误设置先验信息的情况下，考虑识别和澄清有关问题的先验信息的问题，以提高获得的问题近似解的质量。
数学代写|优化理论代写OPTIMIZATION THEORY代考|THEORY OF ERROR COMPUTATIONS
现代计算数学发展的主要方向之一是误差计算理论的完善，对误差计算的比较研究的研究CA，以及解决计算和应用数学问题的最优算法开发。
现代计算工具的大部分问题的解决都是基于计算实验 $C E$ ，它无缝地结合了数学模型 $M M$, 计算算法 $C A$ ，计算机上的计算和实验。CE对于获得对所研究现象或过 程本身的充分定量描述是必要的，并且在尽可能少的机器时间内具有必要的准确性。观察过程并将其与匹配模型进行比较 $M M$ 在计算机上进行以检龺 $M M$ 的有效 性。使用数值方法执行 $\mathrm{MMNM}$ ，它近似于输入模型并使其适合实际使用。这种近似的误差，以及实现中的舍入误差 $\mathrm{NM}$ 在计算机器和所研究过程实施的测量或观 察误差，在确定误差时必须考虑MM或充分性MM以及过程本身。在定义该模型内解决的各种问题的精度要求的过程中，必须考虑输入 MM 的误差。
在本专着中，分析了确定 MM 误差和构建其最佳实现的最重要的计算方面。多方面的方法是基于对相应 NM精度、实现时间和计算机上必要内存的三个主要特征的 分析。根据这些特点，进行相应的对比研究和优化NM执行。
数学代写|优化理论代写Optimization Theory代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。
