如果你也在 怎样代写计算物理Computational physics PHYS5640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。计算物理Computational physics是研究和实施数值分析，以解决物理学中已经存在定量理论的问题。从历史上看，计算物理学是现代计算机在科学中的第一个应用，现在是计算科学的一个子集。它有时被视为理论物理学的一个分支(或分支)，但也有人认为它是理论物理学和实验物理学之间的一个中间分支–一个补充理论和实验的研究领域。
计算物理Computational physics在物理学中，基于数学模型的不同理论对系统的行为方式提供了非常精确的预测。不幸的是，为了产生一个有用的预测，解决一个特定系统的数学模型往往是不可行的。例如，当解决方案没有闭合形式的表达，或过于复杂时，就会出现这种情况。在这种情况下，需要进行数字近似。计算物理学是处理这些数值近似的学科：解决方案的近似被写成有限的（通常是大量的）简单数学运算（算法），计算机被用来执行这些运算，并计算出近似的解决方案和各自的误差。
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物理代写|计算物理代写Computational physics代考|Abstractness
There appears to be a disparity between algorithms (i.e., effective procedures), Turing machines, and computable functions – all of which are abstract, mathematical objects-and human computers, which are concrete or non-abstract. ${ }^{35}$ This disparity is evident in the first premise of the analysis, where “the computer” equates the notion of algorithm with that of calculation. It also arises in the second premise, where the restrictions on computers are compared with those of Turing machines.
One way to reconcile this disparity was implicitly suggested by Gandy (1980), and more explicitly by Sieg $(2008,2009)$. They think about the restrictive conditions 1-5 as mathematical constraints or axioms that abstract from the limitations imposed on the human computer. The idea is that these mathematical axioms precisely capture the notion of algorithm (or effective procedure, or effective/algorithmic computation). This is because these conditions model a human computer. The human computer, one might say, is an implementation or concretization of the mathematical axioms (and by extension, human calculation is an implementation of a specific algorithm). ${ }^{36}$
One advantage of this approach is that it does not limit effective computation to human computers, but rather allows it to be executed by non-humans as well-or even by machines. This is simply because the mathematical axioms can be applied to (or model or implemented by) a variety of different systems. The systems in question may be tangible (e.g., human computers) or abstract (e.g., Turing machines); they may be human or non-human. In other words, the axioms define a particular class of (computing) systems – namely, those that satisfy the restrictions, irrespective of whether or not they are human. They can be seen calculation rather than machine computation in mind). Nevertheless, the human interpretation itself invokes real issues about the nature of the human computer that have yet to be resolved. A full discussion of these issues is beyond the scope of the present work; for now, I will make a few pertinent comments that will later be expanded in the context of physical computation (the impatient reader can skip to Section 2.4).
物理代写|计算物理代写Computational physics代考|Idealization: Competence and Performance
One may rightly argue that no real human can have unlimited time and space to complete the computation; in this sense, the restrictive conditions are perhaps too liberal. ${ }^{37}$ But the human computer is an idealized entity. ${ }^{38}$ The idealization can take one of two very different forms. One is an idealization in terms of the practical, real-world limitations of space, time, and material aids (e.g., pencils and paper). In principle, the human can use as much time and space as it takes to complete the computation. One might define this kind of idealization in terms of the competence/performance distinction (Chomsky 1965): performance is always limited by the amount of paper potentially available in the universe and by a given time span (e.g., the lifetime of a person, planet, or universe). Competence, however, goes beyond this: under ideal conditions, the human could, in principle, transcend these limitations. This kind of idealization appears to be required if computation is associated with surveyability-since there is no upper limit on the length of a formal proof, other than that it must be finite. ${ }^{39}$
The second sort of idealization concerns normativity. When the human follows an algorithm for addition, the assumption is that he or she is following it “properly”-calculation mistakes, inattention, forgetfulness, distractions,and so forth are immaterial to the computation process. These mistakes are of a different kind from the previous ones. In the preceding cases, real humans will never be able to add very large numbers: they will die or run out of material aids beforehand. This is not the claim here. When asked to calculate ” $67+58$,” even in the actual world, the human computer usually replies ” 125 .” The problem is that occasionally the human-when tired, distracted, or the like-might sometimes reply “126.” Idealization is therefore required to tell which reply is the correct one. Here too, one can describe the difference in terms of the competence/ performance distinction. Competence is associated with the correct application of the (specific) set of instructions, whereas performance is associated with the actual application, which might involve all kinds of faults. ${ }^{40}$
计算物理代写
物理代写|计算物理代写Computational physics代考|Abstractness
算法（即有效程序）、图灵机和可计算函数（所有这些都是抽象的数学对象）与具体或非抽象的人类计算机之间似乎存在差异。35这种差异在分析的第一个前提中很明显，其中“计算机”将算法的概念等同于计算的概念。它也出现在第二个前提中，将计算机的限制与图灵机的限制进行比较。
Gandy (1980) 含蓄地提出了一种调和这种差异的方法，而 Sieg 则更明确地提出了一种方法。(2008,2009). 他们将限制条件 1-5 视为数学约束或公理，从强加于人机的限制中抽象出来。这个想法是这些数学公理精确地捕捉了算法（或有效过程，或有效/算法计算）的概念。这是因为这些条件模拟了人机。有人可能会说，人类计算机是数学公理的一种实现或具体化（并且通过扩展，人类计算是一种特定算法的实现）。36
这种方法的一个优点是它不会将有效计算限制在人类计算机上，而是允许非人类也可以执行，甚至可以由机器执行。这仅仅是因为数学公理可以应用于（或建模或实现）各种不同的系统。所讨论的系统可能是有形的（例如，人类计算机）或抽象的（例如，图灵机）；他们可能是人类或非人类。换句话说，公理定义了一类特定的（计算）系统——即那些满足限制的系统，无论它们是否是人类。它们可以被视为计算而不是机器计算）。然而，人类解释本身引发了有关人类计算机本质的实际问题，这些问题尚未得到解决。对这些问题的全面讨论超出了当前工作的范围；现在，我将做一些相关的评论，稍后将在物理计算的背景下进行扩展（不耐烦的读者可以跳到第 2.4 节）。
物理代写|计算物理代写Computational physics代考|Idealization: Competence and Performance
有人可能会说，没有一个真正的人可以有无限的时间和空间来完成计算。从这个意义上说，限制条件也许过于宽松。37但是人机是一个理想化的实体。38理想化可以采取两种截然不同的形式之一。一个是在空间、时间和材料辅助（例如铅笔和纸）的实际、现实世界限制方面的理想化。原则上，人类可以使用尽可能多的时间和空间来完成计算。人们可以根据能力/绩效区分来定义这种理想化（Chomsky 1965）：绩效总是受到宇宙中可能可用的纸张数量和给定时间跨度（例如，一个人的生命周期、地球，或宇宙）。然而，能力超越了这一点：在理想条件下，人类原则上可以超越这些限制。如果计算与可测量性相关联，这种理想化似乎是必需的——因为正式证明的长度没有上限，39
第二种理想化涉及规范性。当人类遵循加法算法时，假设他或她正在“正确地”遵循它——计算错误、注意力不集中、健忘、分心等对计算过程无关紧要。这些错误与以前的错误不同。在上述情况下，真正的人类永远无法添加非常大的数字：他们会提前死亡或耗尽物质援助。这不是这里的主张。当被要求计算“67+58，”即使在现实世界中，人机通常也会回复“125”。问题在于，有时人类在疲倦、心烦意乱或类似情况时有时会回复“126”。因此需要理想化来判断哪个回复是正确的。在这里，人们也可以根据能力/绩效区别来描述差异。能力与（特定）指令集的正确应用相关联，而性能与可能涉及各种故障的实际应用相关联。
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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。