如果你也在怎样代写应用数学Applied Mathematics EPMATH110这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我 们的24/7代写宏服。应用数学Applied Mathematic是不同领域对数学方法的应用，如物理学、工程学、医学、生物学、金融、商业、计算机科学和工业。因此，应用数学是数学科学和专业知识的结合。应用数学 “这一术语也描述了数学家通过制定和研究数学模型来解决实际问题的专业。在过去，实际应用激发了数学理论的发展，然后成为纯数学的研究对象，在纯数学中，抽象概念的研究是为了它们本身。因此，应用数学的活动与纯数学的研究密切相关。

应用数学Applied Mathematic历史上，应用数学主要包括应用分析，最主要的是微分方程；近似理论（广义的，包括表示法、渐近法、变异法和数值分析）；以及应用概率。这些数学领域与牛顿物理学的发展直接相关，事实上，数学家和物理学家之间的区别在19世纪中期之前并不明显。这段历史在美国留下了教学遗产：直到20世纪初，经典力学等科目经常在美国大学的应用数学系而不是物理系教授，流体力学可能仍然在应用数学系教授。工程和计算机科学系传统上一直在利用应用数学。

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数学代写|应用数学代考APPLIED MATHEMATICS代写|Representation of quantities

We say that the quantity $q$ can be represented with respect to the vector of dimension symbols $\left(\mathbf{E}_1, \ldots, \mathbf{E}_m\right)$ if
$$
[q]=\mathbf{E}_1^{\alpha_1} \cdots \mathbf{E}_m^{\alpha_m}
$$
for some vector $\boldsymbol{\alpha}=\left(\alpha_1, \ldots, \alpha_m\right) \in \mathbb{R}^m$. The vector $\boldsymbol{\alpha}$ is often called dimension vector of $q$ with respect to $\left(\mathbf{E}_1, \ldots, \mathbf{E}_m\right)$

We note that there can be different representations of quantities. Let us consider the quantity $q$ measuring energy, i. e., $[q]=\mathbf{E}$. Consulting Table $2.2, q$ can be represented with respect to $(\mathbf{F}, \mathbf{L})$, since
$$
[q]=\mathbf{E}=\mathbf{F} \cdot \mathbf{L} \quad \text { (force times length). }
$$
The corresponding dimension vector is given by $\alpha=(1,1)$. Yet, at the same time $q$ can be represented with respect to $(\mathbf{m}, \mathbf{t}, \mathbf{L})$. Note that force can be derived by
$$
\mathbf{F}=\mathbf{m} \cdot \mathbf{L} \cdot \mathbf{t}^{-2}
$$
and we can therefore rewrite (2.4) as
$$
[q]=\mathbf{E}=\mathbf{m} \cdot \mathbf{t}^{-2} \cdot \mathbf{L}^2 .
$$
This time, the corresponding dimension vector is given by $\boldsymbol{\alpha}=(1,-2,2)$.

数学代写|应用数学代考APPLIED MATHEMATICS代写|Uniqueness of the dimension vector

Let $q$ be a quantity which can be represented with respect to the vector of dimension symbols $\left(\mathbf{E}_1, \ldots, \mathbf{E}_m\right)$. The dimension $\boldsymbol{\alpha}=\left(\alpha_1, \ldots, \alpha_m\right)$ vector is unique if and only if $\left(\mathbf{E}_1, \ldots, \mathbf{E}_m\right)$ is independent.

Definition 2.2.7: Dimension matrix
Let $\left(q_1, \ldots, q_n\right)$ be a vector of quantities which can be represented with respect to the vector of independent dimension symbols $\left(\mathbf{E}1, \ldots, \mathbf{E}_m\right)$. That is, there are unique dimension vectors such that $$ \left[q_i\right]=\mathbf{E}_1^{\alpha{i, 1}} \cdots \mathbf{E}m^{\alpha{i, m}}
$$
for $i=1, \ldots, n$. The matrix containing the dimensional vectors
$$
A:=\left(\begin{array}{ccc}
\alpha_{1,1} & \cdots & \alpha_{1, m} \
\vdots & & \vdots \
\alpha_{n, 1} & \cdots & \alpha_{n, m}
\end{array}\right) \in \mathbb{R}^{n \times m}
$$
is called the dimension matrix of $\left(q_1, \ldots, q_n\right)$ with respect to $\left(\mathbf{E}_1, \ldots, \mathbf{E}_m\right)$. The rank of $A$, $\operatorname{rank}(A)=$ maximal number of independent columns, is referred to as the dimension rank.

应用数学代考

数学代写|应用数学代考APPLIED MATHEMATICS代写|Representation of quantities

我们说数量 $q$ 可以用维度符号的向量来表示 $\left(\mathbf{E}_1, \ldots, \mathbf{E}_m\right)$ 如果
$$
[q]=\mathbf{E}_1^{\alpha_1} \cdots \mathbf{E}_m^{\alpha_m}
$$
对于一些向量 $\boldsymbol{\alpha}=\left(\alpha_1, \ldots, \alpha_m\right) \in \mathbb{R}^m$. 载体 $\boldsymbol{\alpha}$ 通常称为维度向量 $q$ 关于 $\left(\mathbf{E}_1, \ldots, \mathbf{E}_m\right)$
我们注意到，数量可以有不同的表示。让我们考虑数量 $q$ 财量能量，即 $[q]=\mathbf{E}$. 咨询表 $2.2, q$ 可以表示为 $(\mathbf{F}, \mathbf{L})$ ，自从
$$
[q]=\mathbf{E}=\mathbf{F} \cdot \mathbf{L} \quad \text { (force times length). }
$$
相应的维度向量由下式给出 $\alpha=(1,1)$. 然而与此同时 $q$ 可以表示为 $(\mathbf{m}, \mathbf{t}, \mathbf{L})$. 请注意，力可以通过
$$
\mathbf{F}=\mathbf{m} \cdot \mathbf{L} \cdot \mathbf{t}^{-2}
$$
因此我们可以将 (2.4) 重写为
$$
[q]=\mathbf{E}=\mathbf{m} \cdot \mathbf{t}^{-2} \cdot \mathbf{L}^2 .
$$
这一次，相应的维度向量由下式给出 $\boldsymbol{\alpha}=(1,-2,2)$. dimension vector

数学代写|应用数学代考APPLIED MATHEMATICS代写|Uniqueness of the dimension vector

让 $q$ 是一个可以用维度符号向量表示的量 $\left(\mathbf{E}_1, \ldots, \mathbf{E}_m\right)$. 维度 $\boldsymbol{\alpha}=\left(\alpha_1, \ldots, \alpha_m\right)$ 向量是唯一的当且仅当 $\left(\mathbf{E}_1, \ldots, \mathbf{E}_m\right)$ 是独立 的。
定义 2.2.7: 维度矩阵
让 $\left(q_1, \ldots, q_n\right)$ 是一个数量向量，可以用独立维度符号的向量来表示 $\left(\mathbf{E} 1, \ldots, \mathbf{E}_m\right)$. 也就是说，存在唯一的维度向量，使得
$$
\left[q_i\right]=\mathbf{E}_1^{\alpha i, 1} \cdots \mathbf{E} m^{\alpha i, m}
$$
为了 $i=1, \ldots, n$. 包含维度向量的矩阵
称为维数矩阵 $\left(q_1, \ldots, q_n\right)$ 关于 $\left(\mathbf{E}_1, \ldots, \mathbf{E}_m\right)$. 的排名 $A, \operatorname{rank}(A)=$ 独立列的最大数量，称为维度等级。

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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。