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机器学习Machine Learning程序可以在没有明确编程的情况下执行任务。它涉及到计算机从提供的数据中学习，从而执行某些任务。对于分配给计算机的简单任务，有可能通过编程算法告诉机器如何执行解决手头问题所需的所有步骤；就计算机而言，不需要学习。对于更高级的任务，由人类手动创建所需的算法可能是一个挑战。在实践中，帮助机器开发自己的算法，而不是让人类程序员指定每一个需要的步骤，可能会变得更加有效 。
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计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Strain Matrix
Consider now a 3D domain, which is divided in a proper manner into a number of hexahedron elements with eight nodes and six surfaces, as shown in Figure 9.9. Each hexahedron element has nodes numbered $1,2,3,4$ and $5,6,7,8$ in a counter-clockwise manner, as shown in Figure 9.10 .
As there are three DOFs at one node, there is a total of 24 DOFs in a hexahedron element. It is again useful to define a natural coordinate system $(\xi, \eta, \zeta)$ with its origin at the centre of the transformed cube, as this makes it easier to construct the shape functions and to evaluate the matrix integration. The coordinate mapping is preformed in a similar manner as for quadrilateral elements in Chapter 7. Like the quadrilateral element, shape functions are also used to interpolate the coordinates from the nodal coordinates:
$$
\begin{aligned}
& x=\sum_{i=1}^8 N_i(\xi, \eta, \zeta) x_i \
& y=\sum_{i=1}^8 N_i(\xi, \eta, \zeta) y_i \
& z=\sum_{i=1}^8 N_i(\xi, \eta, \zeta) z_i
\end{aligned}
$$
计算机代写|机器学习代写Machine Learning代考|Using Tetrahedrons to form Hexahedrons
An alternative method of formulating hexahedron elements is to make use of tetrahedron elements. This is built upon the fact that a hexahedron can be said to be made up of numerous tetrahedrons. Figure 9.11 shows how a hexahedron can be made up of five tetrahedrons. Of course, this is not the only way that a hexahedron can be made up of five tetrahedrons, and it can also be made up of six tetrahedrons, as shown in Figure 9.12. Similarly, there is more than one way of dividing a hexahedron into six tetrahedrons. In this way, the element matrices for a hexahedron can be formed by assembling all the matrices for the tetrahedron elements, each of which is developed in Section 9.2.2. The assembly is done in a similar way to the assembly between elements.
Two higher order tetrahedron elements with 10 and 20 nodes are shown in Figures 9.13(a) and (b), respectively. The 10 -node tetrahedron element is a quadratic element. Compared with the linear tetrahedron element (four-nodal) developed earlier, six additional nodes are added at the middle of the edges of the element. In developing the 10 -nodal tetrahedron element, a complete polynomial up to second order can be used. The shape functions for this quadratic tetrahedron element in the volume coordinates are given as follows:
$$
\left.\begin{array}{rl}
N_i & =\left(2 L_i-1\right) L_i \quad \text { for corner nodes } i=1,2,3,4 \
N_5 & =4 L_2 L_3 \
N_6 & =4 L_1 L_3 \
N_7 & =4 L_1 L_2 \
N_8 & =4 L_1 L_4 \
N_9 & =4 L_2 L_4 \
N_{10} & =4 L_3 L_4
\end{array}\right} \text { for mid-edge nodes }
$$
机器学习代写
计算机代写机器学习代写MACHINE LEARNING代 考|STRAIN MATRIX
现在考虑一个 $3 D$ 域，它以适当的方式分为许多具有八个节点和六个面的六面体元素，如图 9.9 所示。每个六面体元素都有编号的节点 $1,2,3,4$ 和 $5,6,7,8$ 逆时针旋转，如图 9.10 所示。
由于一个节点有 3 个自由度，因此一个六面体单元共有 24 个自由度。定义自然坐标系再次有用 $(\xi, \eta, \zeta)$ 其原点位于变换立方体的中心，因为这使得
构建形函数和评估矩阵积分变得更加容易。坐标映射的执行方式与第 7 章中的四边形单元类似。与四边形单元一样，形函数也用于从节点坐标㧮
值坐标:
$x=\sum_{i=1}^8 N_i(\xi, \eta, \zeta) x_i \quad y=\sum_{i=1}^8 N_i(\xi, \eta, \zeta) y_i z=\sum_{i=1}^8 N_i(\xi, \eta, \zeta) z_i$
计算机代写|机器学习代写MACHINE LEARNING代考|USING TETRAHEDRONS TO FORM HEXAHEDRONS
制定六面体元素的另一种方法是使用四面体元素。这是建立在一个六面体可以说是由许多四面体组成的事实之上的。图 9.11显示了一个六面体如 何由五个四面体组成。当然，一个六面体可以由五个四面体组成的方式不仅如此，还可以由六个四面体组成，如图9.12所示。同样，将一个六面体 分成六个四面体的方法也不止一种。这样，六面体的元素矩阵可以通过组装所有四面体元素的矩阵来形成，每个矩阵都在第 9.2 .2 节中展开。组装 的方式与元素之间的组装类似。
图 9.13 显示了两个具有 10 和 20 个节点的高阶四面体单元 $a$ 和 $b$ ，分别。 10 节点四面体单元是二次单元。与线性四面体单元相比 $f o u r-n o d a l$ 较早 开发的，在元素边缘的中间添加了六个附加节点。在开发 10 节点四面体单元时，可以使用高达二阶的完全多项式。该二次四面体单元在体积坐标 中的形函数如下:
$$
\left.\begin{array}{rl}
N_i & =\left(2 L_i-1\right) L_i \quad \text { for corner nodes } i=1,2,3,4 \
N_5 & =4 L_2 L_3 \
N_6 & =4 L_1 L_3 \
N_7 & =4 L_1 L_2 \
N_8 & =4 L_1 L_4 \
N_9 & =4 L_2 L_4 \
N_{10} & =4 L_3 L_4
\end{array}\right} \text { for mid-edge nodes }
$$
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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。
