如果你也在 怎样代写随机控制理论Stochastic Control IEMS468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。随机控制理论Stochastic Control或随机最优控制是控制理论的一个子领域，它处理观察中或驱动系统进化的噪声中存在的不确定性。系统设计者以贝叶斯概率驱动的方式假设，具有已知概率分布的随机噪声会影响状态变量的演化和观测。随机控制的目的是设计受控变量的时间路径，以最小的成本执行所需的控制任务，尽管存在这种噪声，但以某种方式定义。
随机控制理论Stochastic Control在随机控制中，一个研究得极为透彻的表述是线性二次高斯控制。这里的模型是线性的，目标函数是二次形式的期望值，而干扰是纯加性的。对于只有加性不确定性的离散时间集中系统的一个基本结果是确定性等价特性：即这种情况下的最优控制方案与没有加性干扰时得到的方案相同。这一特性适用于所有具有线性演化方程、二次成本函数和仅以加法方式进入模型的噪声的集中式系统；二次假设允许遵循确定性等价特性的最优控制律是控制器观测值的线性函数。
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金融代写|随机控制理论代写STOCHASTIC CONTROL代考|Introduction
Monte carlo simulation is gaining popularity in areas such as oceanographic, atmospheric as well as electricity spot pricing applications. White noise is often used as important process in many of these applications which involve some error prediction as in $\mathrm{A}$. W. Heemink (1990); H.B. Fischer et al. (1979); J. R. Hunter et al. (1993); J.W. Stijnen et al. (2003). In these types of applications usually the deterministic models in the form of partial differential equations are available and employed. The solution is in most cases obtained by discretising the partial differential equations as in G.S. Stelling (1983). Processes such as transport of pollutants and sediments can be described by employing partial differential equations(PDEs). These well known PDEs are called advection diffusion equations. In particular when applied in shallow water e.g River, Lakes and Oceans, such effects of turbulence might be considered. However when this happens, it results into a set of partial differential equations. These complicated set of PDEs are difficult to solve and in most cases not easy to get a closed solution. In this chapter we explore the application coloured noise a a driving force to a set of stochastic differential equations(SDEs). These stochastic differential equations are sometimes called Random flight models. They are used for prediction of the dispersion of pollutants in atmosphere or in shallow waters e.g Lake, Rivers J. R. Hunter et al. (1993); R.W.Barber et al. (2005). Usually the advection and diffusion of pollutants in shallow waters use the well known partial differential equations called Advection diffusion equations(ADEs). These are consistent with the stochastic differential equations which are driven by Wiener processes as in C.W. Gardiner (2004); P.E. Kloeden et al. (2003). The stochastic differential equations which are driven by Wiener processes are called particle models. When the Kolmogorov’s forward partial differential equations(Fokker-Planck equation) is interpreted as an advection diffusion equation, the associated with this set of stochastic differential equations called particle model are derived and are exactly consistent with the advection-diffusion equation as in W. M. Charles et al. (2009). Still, neither the advection-diffusion equation nor the related traditional particle model accurately takes into account the short term spreading behaviour of particles. This is due to the fact that the driving forces are Wiener processes and these have independent increment. To improve the behaviour of the model shortly after the deployment of contaminants, a particle model forced by a coloured noise process is developed in this article. The use of coloured noise as a driving force unlike Brownian motion, enables to us to take into account the short-term correlated turbulent fluid flow velocity of the particles. Furthermore, it is shown that for long-term simulations of the dispersion of particles, both the particle due to Brownian motion and the particle model due to coloured noise are consistent with the advection-diffusion equation.
金融代写|随机控制理论代写STOCHASTIC CONTROL代考|Coloured noise processes
In this part coloured noise forces are introduced and represent the stochastic velocities of the particles, induced by turbulent fluid flow. It is assumed that this turbulence is isotropic and that the coloured noise processes are stationary and completely described by their zero mean and Lagrangian auto covariance functionH.M. Taylor et al. (1998); W. M. Charles et al. (2009).
随机控制理论代写
金融代写|随机控制理论代写STOCHASTIC CONTROL代考|Introduction
蒙特卡罗模拟在海洋、大气以及电力现货定价应用等领域越来越受欢迎。白噪声通常在许多涉及一些错误预测的应用中用作重要过程，例如一个. W. 海明克 (1990)；HB Fischer 等人。（1979）；JR Hunter 等人。（1993）；JW Stijnen 等人。（2003 年）。在这些类型的应用中，通常可以使用并采用偏微分方程形式的确定性模型。在大多数情况下，解决方案是通过像 GS Stelling (1983) 中那样对偏微分方程进行离散化而获得的。可以使用偏微分方程 (PDE) 来描述诸如污染物和沉积物的迁移过程。这些众所周知的偏微分方程称为对流扩散方程。特别是在河流、湖泊和海洋等浅水区应用时，可能会考虑湍流的这种影响。然而，当这种情况发生时，它会产生一组偏微分方程。这些复杂的偏微分方程组很难求解，在大多数情况下也不容易得到一个封闭的解决方案。在本章中，我们探讨了将彩色噪声作为驱动力应用于一组随机微分方程 (SDE)。这些随机微分方程有时被称为随机飞行模型。它们用于预测污染物在大气或浅水区（例如湖、河流 JR Hunter 等人）中的扩散。（1993）；RWBarber 等人。（2005 年）。通常浅水中污染物的平流和扩散使用众所周知的偏微分方程，称为对流扩散方程（ADEs）。这些与 CW Gardiner (2004) 中由 Wiener 过程驱动的随机微分方程一致；PE Kloeden 等人。（2003 年）。由维纳过程驱动的随机微分方程称为粒子模型。当 Kolmogorov 的前向偏微分方程（Fokker-Planck 方程）被解释为对流扩散方程时，与这组称为粒子模型的随机微分方程相关联的方程被推导出来，并且与 WM Charles 等人中的对流扩散方程完全一致人。（2009 年）。尽管如此，对流扩散方程和相关的传统粒子模型都没有准确地考虑粒子的短期扩散行为。这是因为驱动力是维纳过程并且它们具有独立的增量。为了在污染物部署后不久改善模型的行为，本文开发了一个由彩色噪声过程强制的粒子模型。与布朗运动不同，使用有色噪声作为驱动力，使我们能够考虑粒子的短期相关湍流流速。此外，研究表明，对于粒子分散的长期模拟，布朗运动引起的粒子和有色噪声引起的粒子模型都与对流-扩散方程一致。
金融代写|随机控制理论代写STOCHASTIC CONTROL代考|Coloured noise processes
在这一部分中，引入了彩色噪声力，并代表了由湍流流体流动引起的粒子的随机速度。假设这种湍流是各向同性的，并且有色噪声过程是平稳的，并且完全由它们的零均值和拉格朗日自协方差函数 H.M. 描述。泰勒等人。(1998); WM查尔斯等人。（2009 年）。
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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。