如果你也在 怎样代写风险估值理论Uncertainty Quantification AE598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。风险估值理论Uncertainty Quantification自然科学和工程中的许多问题也充斥着不确定性的来源。关于计算机模拟的计算机实验是研究不确定性量化问题的最常见方法。不确定性可以在各种情况下进入数学模型和实验测量。对不确定性的来源进行分类的一种方法是考虑。
风险估值理论Uncertainty Quantification是一门定量描述和减少计算和现实世界应用中不确定性的科学。它试图确定在系统的某些方面不完全知道的情况下，某些结果的可能性有多大。一个例子是预测人体在与另一辆车迎面相撞时的加速度：即使速度是完全已知的，个别汽车的制造、每个螺栓的紧固程度等方面的微小差异也会导致不同的结果，这些结果只能在统计意义上进行预测。
风险估值理论Uncertainty Quantification代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的风险估值理论Uncertainty Quantification作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此风险估值理论Uncertainty Quantification作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
avatest™帮您通过考试
avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试，包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您，创造模拟试题，提供所有的问题例子，以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试，我们都能帮助您！
在不断发展的过程中，avatest™如今已经成长为论文代写，留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心，以专业为半径，以贴心的服务时刻陪伴着您， 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。
•最快12小时交付
•200+ 英语母语导师
•70分以下全额退款
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
我们在金融 Finaunce代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的金融 Finaunce代写服务。我们的专家在风险估值理论Uncertainty Quantification代写方面经验极为丰富，各种风险估值理论Uncertainty Quantification相关的作业也就用不着说。
金融代写|风险估值理论代写Uncertainty Quantification代考|Modes of Convergence of Random Variables
In the section, we discuss notions of convergence for random variables.
Definition 2.5.1 Let $H$ be a real Hilbert space and $\left{X_n\right}$ be a sequence of $H$-valued random variables. The sequence $\left{X_n\right}$ is said to converge to $X \in H$
- almost surely, if $X_n(\omega) \rightarrow X(\omega)$ for almost all $\omega \in \Omega$. That is, if $\mathbb{P}\left(\lim _{n \rightarrow \infty}\left|X_n-X\right|=0\right)=1$
- in probability if $\mathbb{P}\left(\left|X_n-X\right|>\epsilon\right) \rightarrow 0$ as $n \rightarrow \infty$ for any $\epsilon>0$.
- in $p$-th mean or in $L^p(\Omega, H)$, for $1 \leq p<\infty$, if $\mathbb{E}\left[\left|X_n-X\right|^p\right] \rightarrow 0$ as $n \rightarrow \infty$. For $p=2$, this convergence is referred to as the mean-square convergence.
Remark 2.5.1 For $q>p$, the convergence in $q$-th mean implies the convergence in $p$-th mean which further implies convergence in probability. Almost surely convergence implies convergence in probability. Furthermore, convergence almost surely implies convergence in $p$-th mean if the random variables are uniformly bounded.
Definition 2.5.2 A set of random variables $\left{X_1, X_2, \ldots\right}$ is called independent and identically distributed (iid, for short) if each $X_j$ has identical distribution and the distinct random variables $X_i, X_j$, for $i \neq j$, are independent.
Theorem 2.5.1 (Strong Law of Large Numbers.) Let $\left{X_1, X_2, \ldots, X_M\right}$ be $M$ iid real-valued random variable with mean $\mu$ such that $\mathbb{E}\left[\left|X_j\right|\right]<\infty$. Then, the sample mean $\bar{X}_M$ of $X_1, X_2, \ldots, X_M$, defined by
$$
\bar{X}_M=\frac{X_1+X_2+\cdots+X_M}{M},
$$
converges to $\mu$, almost surely, as $M \rightarrow \infty$.
金融代写|风险估值理论代写Uncertainty Quantification代考|Projections on Convex Sets in Hilbert Spaces
Let $H$ be a Hilbert space with the inner product $\langle\cdot, \cdot\rangle$ and norm $|\cdot|=\sqrt{\langle\cdot, \cdot}$. Let $H^*$ be the dual of $H$ which, by the Riesz isomorphism, will be identified with $H$. For simplicity, we only consider real Hilbert/Banach spaces. Our focus is on the projection map which is formally defined as follows:
Definition 3.1.1 Let $H$ be a Hilbert space and $K$ be a nonempty, closed, and convex subset of $H$. The projection map $P_K: H \rightarrow K$ assigns to any $x \in H$, the unique point $P_K x$ in $K$ which is closest to $x$. The point $P_K x$ is called the projection of $x$ onto K. That is,
$$
\left|x-P_K x\right| \leq|x-z|, \text { for every } z \in K .
$$
In the following result, besides showing that the projection map is well-defined, we give its important equivalent variational characterization:
Theorem 3.1.1 Let $H$ be a Hilbert space, and $K$ be a nonempty, closed, and convex subset of H. Let $x \in H$. Then there exists a unique $P_K x \in K$ such that
$$
\left|x-P_K x\right| \leq|x-z|, \text { for every } z \in K .
$$
Moreover, $P_K x$ is the projection of $x$, if and only if, it satisfies
$$
\left\langle x-P_K x, z-P_K x\right\rangle \leq 0, \text { for every } z \in K .
$$
Proof. Since
$$
\delta:=\inf {z \in K}|x-z| \geq 0, $$ there is a minimizing sequence $\left{y_n\right}$ in $K$ with $\left|x-y_n\right| \rightarrow \delta$, as $n \rightarrow \infty$. Evidently, the sequence $\left{y_n\right}$ is bounded in $H$, and by the reflexivity of $H$, there exists a weakly convergent subsequence. By keeping the same notation for subsequences as well, let $\left{y_n\right}$ be the subsequence that converges weakly to some $y \in H$. The set $K$ being closed and convex is also weakly closed, and hence $y \in K$. Since any norm is a weakly lower semi-continuous function, we obtain $$ |x-y| \leq \liminf {n \rightarrow \infty}\left|x-y_n\right|=\delta,
$$
which in view of the inequality $\delta \leq|x-y|$ confirms that indeed $|x-y|=\delta$. This proves the existence of an element $y:=P_K x \in K$ that satisfies (3.1).
风险估值理论代写
五融代写|风险估值理论代写Uncertainty Quantification代考|Modes of Convergence of Random Variables
在本节中，我们讨论随机変量的收敛概念。
定义 2.5.1 让 $H$ 是一个真正的烯尔伯特空间并且〈left 的分隔符缺失或无法识别 据说收玫到 $X \in H$
\left 的分隔符缺失或无法识别 是一个序列 $H$ 值随机㚆量。序列
几平可以肯定，如果 $X_n(\omega) \rightarrow X(\omega)$ 几平所有 $\omega \in \Omega$. 也就是说，如果 $\mathbb{P}\left(\lim _{n \rightarrow \infty}\left|X_n-X\right|=0\right)=1$
概率如果 $\mathbb{P}\left(\left|X_n-X\right|>\epsilon\right) \rightarrow 0$ 作为 $n \rightarrow \infty$ 对于任何 $\epsilon>0$.
在 $p$-th均值或in $L^p(\Omega, H)$ ，为了1 $1 \leq p<\infty$ ，如果 $\mathbb{E}\left[\left|X_n-X\right|^p\right] \rightarrow 0$ 作为 $n \rightarrow \infty$. 为了 $p=2$ ，这种收敛称为均 方收敛。 外，收敛几乎肯定意味着收敛 $p$-th 表示随机变量是否一致有界。
定义 2.5.2 一组随机変量 left 的分隔符吘失或无法识别 如果每个都称为独立同分布 (iid，简称 $\mathrm{iid}$ ) $X_j$ 具有 相同的分布和不同的随机变量 $X_i, X_j$, 为了i $\neq j$, 是独立的。
定理 2.5.1 (大数强定律。) 让 $\backslash$ left 的分隔符缺失或无法识别 $\mathbb{E}\left[\left|X_j\right|\right]<\infty$. 那 $/ 2$ 样本均值 $\bar{X}_M$ 的 $X_1, X_2, \ldots, X_M$ ， 被定义为
$$
\bar{X}_M=\frac{X_1+X_2+\cdots+X_M}{M},
$$
收敛到 $\mu$ ，几乎可以肯定，如 $M \rightarrow \infty$.
金融代写|风险估值理论代与写certainty Quantification代考|Projections on
Convex Sets in Hilbert Spaces 考慮真正的 Hilbert/Banach 空间。我们的重点是投影图，其正式定义如下:
定义 $3.1 .1$ 让 $H$ 是一个希尔伯特空间并且 $K$ 是一个非空、闭、凸子集 $H$. 投影图 $P_K: H \rightarrow K$ 分配给任何 $x \in H$ ，唯一点 $P_K x$ 在 $K$ 最接近 $x$. 重点 $P_K x$ 称为投影 $x$ 到 $\mathrm{K}$ 上。也就是脱，
$$
\left|x-P_K x\right| \leq|x-z| \text {, for every } z \in K \text {. }
$$
在下面的结果中，除了表明投影图是明确定义的之外，我们还给出了它重要的等价变分特征:
定理 3.1.1 令 $H$ 是一个㹷尔伯特空间，并且 $K$ 是 $\mathrm{H}$ 的非空闭凸子隹。令 $x \in H$. 那/存在一个独特的 $P_K x \in K$ 这样
$$
\left|x-P_K x\right| \leq|x-z| \text {, for every } z \in K \text {. }
$$
而且， $P_K x$ 是的投影 $x$ ，当且仅当，它满足
$$
\left\langle x-P_K x, z-P_K x\right\rangle \leq 0 \text {, for every } z \in K .
$$
证明。自从
$$
\delta:=\inf z \in K|x-z| \geq 0,
$$
有一个最小化序列 \left 的分隔符缺失或无法识别 在 $K$ 和 $\left|x-y_n\right| \rightarrow \delta$ ，作为 $n \rightarrow \infty$. 显然，序列
\left 的分隔符缺失或无法识别 有界 $H$ ，并且通过自反性 $H$ ，存在弱收玫子序列。通过对子序列也保持相同的 符号，让 left 的分隔符缺失或无法识别 是弱收敛到某个的子序列 $y \in H$. 套装 $K$ 封闭和凸也也是弱封闭的，因 此 $y \in K$. 由于任何范数都是弱下半连续函数，我们得到
$$
|x-y| \leq \liminf n \rightarrow \infty\left|x-y_n\right|=\delta,
$$
鉴于不平等 $\delta \leq|x-y|$ 证实确实 $|x-y|=\delta$. 这证明了元青的存在 $y:=P_K x \in K$ 满足 (3.1) 。
金融代写|风险估值理论代写Uncertainty Quantification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。