如果你也在 怎样代写数值分析Numerical analysis MATH345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。数值分析Numerical analysis是数学的一个分支，使用数字近似法解决连续问题。它涉及到设计能给出近似但精确的数字解决方案的方法，这在精确解决方案不可能或计算成本过高的情况下很有用。
数值分析Numerical analysis是研究使用数值近似的算法（相对于符号操作）来解决数学分析的问题（区别于离散数学）。它是研究试图寻找问题的近似解而不是精确解的数值方法。数值分析在工程和物理科学的所有领域都有应用，在21世纪还包括生命科学和社会科学、医学、商业甚至艺术领域。目前计算能力的增长使得更复杂的数值分析的使用成为可能，在科学和工程中提供详细和现实的数学模型。数值分析的例子包括：天体力学中的常微分方程（预测行星、恒星和星系的运动），数据分析中的数值线性代数，以及用于模拟医学和生物学中活细胞的随机微分方程和马尔科夫链。
数值分析Numerical analysis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。 最高质量的数值分析Numerical analysis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，因此数值分析Numerical analysis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。
我们在数学Mathematics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。我们的专家在数值分析Numerical analysis代写方面经验极为丰富，各种数值分析Numerical analysis相关的作业也就用不着 说。
数学代写数值分析代写Numerical analysis代考|The Influence of Rounding Errors in One-Step Methods
If a one-step method
$$
\begin{aligned}
&\eta_0:=y_0 ; \
&\text { for } i=0,1, \ldots: \
&\eta_{i+1}:=\eta_i+h \Phi\left(x_i, \eta_i ; h\right), \
&x_{i+1}:=x_i+h
\end{aligned}
$$
is executed in floating-point arithmetic ( $t$ decimal digits) with relative precision eps $=5 \times 10^{-t}$, then instead of the $\eta_i$ one obtains other numbers $\tilde{\eta}i$, which satisfy a recurrence formula of the form $$ \begin{aligned} \tilde{\eta}_0 &:=y_0 ; \ \text { for } i=0,1, \ldots: \ c_i &:=\operatorname{fl}\left(\Phi\left(x_i, \tilde{\eta}_i ; h\right)\right), \ d_i &:=\operatorname{fl}\left(h c_i\right), \ \tilde{\eta}{i+1} &:=\mathrm{fl}\left(\tilde{\eta}i+d_i\right)=\tilde{\eta}_i+h \Phi\left(x_i, \tilde{\eta}_i ; h\right)+\varepsilon{i+1},
\end{aligned}
$$
where the total absolute rounding error $\epsilon_{i+1}$, in first approximation, is made up of threee components:
$$
\varepsilon_{i+1} \doteq h \Phi\left(x_i, \tilde{\eta}i ; h\right)\left(\alpha{i+1}+\mu_{i+1}\right)+\tilde{\eta}{i+1} \sigma{i+1}
$$
数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|Practical Implementation of One-Step Methods
In practice, initial-value problems present themselves mostly in the following form: What is desired is the value which the exact solution $y(x)$ assumes for a certain $x \neq x_0$. It is tempting to compute this solution approximately by means of a one-step method in a single step, i.e., choosing stepsize $\bar{h}=x-x_0$. For large $x-x_0$ this of course leads to a large discretization error $e(x ; \bar{h})$; the choice made for $\bar{h}$ would be entirely inadequate. Normally, therefore, one will introduce suitable intermediate points $x_i, i=1$, $\ldots, k-1, x_0<x_1<\cdots<x_k=x$, and, beginning with $x_0, y_0=y\left(x_0\right)$, compute successive approximate values of $y\left(x_i\right)$ : Having determined an approximation $\bar{y}\left(x_i\right)$ of $y\left(x_i\right)$, one computes $\bar{y}\left(x_{i+1}\right)$ by applying a step of the method with stepsize $h_i:=x_{i+1}-x_i$,
$$
\bar{y}\left(x_{i+1}\right)=\bar{y}\left(x_i\right)+h_i \Phi\left(x_i, \bar{y}\left(x_i\right) ; h_i\right), \quad x_{i+1}=x_i+h_i .
$$
There again arises, however, the problem of how the stepsizes $h_i$ are to be chosen. Since the amount of work involved in the method is proportional to the number of individual steps, one will attempt to choose the stepsizes $h_i$ as large as possible. On the other hand, they must not be chosen too large if one wants to keep the discretization error small. In principle, one has the following problem: For given $x_0, y_0$, determine a stepsize $h$ as large as possible, but such that the discretization error $e\left(x_0+h ; h\right)$ after one step with this stepsize still remains below a certain tolerance $\varepsilon$. This tolerance $\varepsilon$ should not be selected smaller than $K$ eps, i.e., $\varepsilon \geq K$ eps, where eps is the relative machine precision and $K$ a bound for the solution $y(x)$ in the region under consideration,
$$
K \approx \max \left{|y(x)| \mid x \in\left[x_0, x_0+h\right]\right} .
$$
数值分析代写
数学代写数值分析代写Numerical analysis代考|The Influence of Rounding Errors in One-Step Methods
如果一步法
$$
\eta_0:=y_0 ; \quad \text { for } i=0,1, \ldots: \eta_{i+1}:=\eta_i+h \Phi\left(x_i, \eta_i ; h\right), \quad x_{i+1}:=x_i+h
$$
以浮点运算执行 ( $t$ 十进制数字) 相对精度 eps $=5 \times 10^{-t}$ ，那 代蓸 $\eta_i$ 一个获得其他数字 $\tilde{\eta} i_{\text {， 满足以下形式的递推公式 }}$
$\tilde{\eta}0:=y_0 ;$ for $i=0,1, \ldots: c_i \quad:=\operatorname{fl}\left(\Phi\left(x_i, \tilde{\eta}_i ; h\right)\right), d_i:=\operatorname{fl}\left(h c_i\right), \tilde{\eta} i+1 \quad:=\operatorname{fl}\left(\tilde{\eta} i+d_i\right)=\tilde{\eta}_i+h \Phi\left(x_i, \tilde{\eta}_i ; h\right)+\varepsilon i+1$, 其中总绝对舍入误差 $\epsilon{i+1}$ ，在第一个近似值中，由三部分组成:
$$
\varepsilon_{i+1} \doteq h \Phi\left(x_i, \tilde{\eta} ; h\right)\left(\alpha i+1+\mu_{i+1}\right)+\tilde{\eta} i+1 \sigma i+1
$$
数学代写|数值分析代写Numerical analysis代考|Practical Implementation of One-Step Methods
在实践中，初值问题主要表现为以下形式： $y(x)$ 假设某个 $x \neq x_0$. 很容易通过单步法近似地计算该解，即选择 stepsize $\bar{h}=x-x_0$. 对于大型 $x-x_0$ 这当然会导致很大的离散化误差 $e(x ; \bar{h})$; 所做的选择 $\bar{h}$ 将是完全不够的。因此，通常会引入合适的 中间点 $x_i, i=1, \ldots, k-1, x_0<x_1<\cdots<x_k=x$, 并且， 从 $x_0, y_0=y\left(x_0\right)$, 计算连繶的近似值 $y\left(x_i\right)$ : 确定了一个近似值 $\bar{y}\left(x_i\right)$ 的 $y\left(x_i\right)$ ，一个计算 $\bar{y}\left(x_{i+1}\right)$ 通过使用 stepsize 应用该方法的一个步㗒 $h_i:=x_{i+1}-x_i$ ，
$$
\bar{y}\left(x_{i+1}\right)=\bar{y}\left(x_i\right)+h_i \Phi\left(x_i, \bar{y}\left(x_i\right) ; h_i\right), \quad x_{i+1}=x_i+h_i .
$$
然而，又出现了步长如何调整的问题 $h_i$ 将被选中。由于该方法中涉及的工作量与各个步骙的数量成正比，因此将尝试选择步长 $h_i$ 㞔可能大。另一方面，如果要保持离散化误差较小，则不能选择太大。原则上，一个人有以下问题: 对于给定的 $x_0, y_0$ ，确定步长 $h$ 庝可能大，但离散化误差 $e\left(x_0+h ; h\right)$ 在此步长的一步之后仍然低于一定的公差 $\varepsilon$. 这种宽容 $\varepsilon$ 不应选择小于 $K$ 每股收益，即 $\varepsilon \geq K e p s$ ，其中 eps 是相对机碞精度和 $K$ 解决方案的界限 $y(x)$ 在所考虑的地区，
\left 缺少或无法识别的分隔符
数学代写|数值分析代写Numerical analysis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。