如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling MA324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。数学建模Mathematical Modeling是使用数学概念和语言对一个具体系统的抽象描述。建立数学模型的过程被称为数学建模。数学模型被用于自然科学（如物理学、生物学、地球科学、化学）和工程学科（如计算机科学、电气工程），以及非物理系统，如社会科学（如经济学、心理学、社会学、政治学）。使用数学模型来解决商业或军事行动中的问题是运筹学领域的一个重要部分。数学模型也被用于音乐、语言学、和哲学（例如，集中用于分析哲学）。
数学建模Mathematical Modeling可以有很多形式，包括动态系统、统计模型、微分方程或博弈论模型。这些和其他类型的模型可以重叠，一个特定的模型涉及各种抽象结构。一般来说，数学模型可能包括逻辑模型。在许多情况下，一个科学领域的质量取决于在理论方面开发的数学模型与可重复的实验结果的吻合程度。理论上的数学模型和实验测量结果之间缺乏一致性，往往导致更好的理论被开发出来，从而取得重要进展。
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数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Why Happiness?
To situate our discussion of happiness and its role in thinking about mathematics learning experiences, we begin with a bit of history. The philosophy of happiness has a rich historical tradition, and has often been conceptualized in one of two different ways: Hedonism (literally, “pleasure-ism”, or “sweet-ism”), the philosophical stance that happiness is an intentional state that is directed toward the emotional experience of pleasure and away from the emotional experience of pain; and Eudaimonia (literally, “good spirit”), the stance that happiness is achieving the best conditions possible for a human being – not only pleasure, but also virtue, morality, and meaningfulness (Sidgwick 1907). More recently, Ryan and Deci (2001) described eudaimonic happiness as the development of human capabilities. In paraphrasing Waterman (1993), for example, Ryan and Deci describe eudaimonic happiness as “when people’s life activities are most congruent or meshing with deeply held values and are holistically or fully engaged,” and note that, compared to hedonic approaches, eudaimonic ones are “more strongly related to activities that afforded personal growth and development” (Ryan and Deci 2001, p. 146). Learning mathematics, therefore, may be described (for some people, in some circumstances) in these terms.
But our contemporary view of happiness is more than potential for selfactualization. It also involves affective responses such as pleasure and satisfaction which arise in the moment of learning, which also reflect on the “hedonic” qualities of those moments (Ryan and Deci 2001). In an educational sense, then, to be happy is to learn and grow in one or more domains (such as mathematics), to experience pleasure while learning, and/or to reflect with satisfaction upon one’s long term educational experiences. Learners can have happy experiences while learning and doing mathematics and/or take happiness away from the process of learning and doing mathematics. Importantly, frustration at a math problem in the moment need not obviate the possibility of experiencing happiness in mathematics over the long haul-the very same math problems can be later construed as meaningful or pleasantly challenging in a way that closely aligns with the affective dimension of eudaimonic happiness.
数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Engagement
First, we focus on engagement. Seligman and colleagues treat the engagement component of happiness as complete absorption in a task that that requires the application of a high degree of one’s skills and talents (Seligman et al. 2009). This view is consistent with Csikszentmihalyi’s concept of flow, in which one feels a loss of time and emotion, and becomes one with the task at hand (Csikszentmihalyi 1990; Seligman et al. 2009). These characterizations consider the practice of happiness to be synonymous with optimal experience. The extent to which the psychological experience of the student embodies this absorption or flow is an indicator of the happiness they feel. Applying this to a curricular context, the activities that give rise to optimal experiences must be designed to promote active involvement and skill use. Indeed, Delle Fave and Massimini (2005) show that repetitive, passive, or unstructured tasks rarely promote optimal experience.
However, engagement in the context of a classroom also includes components not directly linked to the task, such as attending to the ideas of other students, or to interactions with the teacher. Accordingly, we reconceptualize engagement as a relationship between the learner and her or his learning environment (see Middleton et al. 2017). Consider the example of a student named Connor, who is learning about polynomials in his algebra class. Connor’s teacher asks the class which terms in the expression ” $3 x^2+2 x+2+3 x$ ” can be combined. Connor raises his hand and suggests that ” $3 x^2$ and $3 x$ ” can be combined because by the distributive property, $3 x^2+3 x=3 x(x+1)$. The teacher asks if there are any other answers. This response is generally interpreted as meaning that a student’s answer is incorrect. Subsequently, Connor feels frustrated and confused as he realizes his answer is considered wrong, but not why it is wrong. He turns to his classmate, who points out that Connor should look at the degree of the terms, not the coefficients. Connor quickly says “oh,” raises his hand, and says “never mind, it’s $2 x$ and $3 x$, since the exponents need to match, not the numbers before them.” Connor’s teacher nods and Connor beams with pride.
We characterize such engagement as dynamic, for although environmental constraints direct students’ behavior (as in Connor needing to raise his hand before speaking, or being able to ask his peer for help after the teacher’s tacit evaluation of his response) and their affective appraisal of their experiences (as in Connor’s frustration at his initial response being wrong without meaningful feedback), these behaviors and feelings also change the environment by establishing social roles and norms. For example, Connor’s decision to correct his initial response is indicative of a social space in which self-correction is valued, transforming his initial emotional response from frustration to triumph. This dynamic process thus involves the emergence of practices that ultimately become “mathematics” for the student. Mathematical perseverance, for example, is shaped by such triumphant resolutions to challenging, even frustrating circumstances, and over time, it can become a habit of mind that is fully part and parcel of the student’s conception of what mathematics is and her or his role in it.
数学建模代写
数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Why Happiness?
为了定位我们对幸福的讨论及其在思考数学学习经历中的作用，我们从一些历史开始。幸福哲学有着丰富的历史传统，通常以两种不同的方式之一进行概念化：享乐主义（字面意思是“快乐主义”或“甜蜜主义”），这种哲学立场认为幸福是一种有意的状态，指向愉悦的情感体验，远离痛苦的情感体验；和 Eudaimonia（字面意思是“良好的精神”），幸福是实现人类可能的最佳条件的立场——不仅是快乐，还有美德、道德和意义（Sidgwick 1907）。最近，Ryan 和 Deci (2001) 将实现幸福描述为人类能力的发展。例如，在解释 Waterman (1993) 时，Ryan 和 Deci 将幸福快乐描述为“当人们的生活活动与根深蒂固的价值观最一致或最契合，并且全面或充分参与时”，并指出，与享乐主义方法相比，幸福主义幸福“与提供个人价值的活动更密切相关”增长和发展”（Ryan 和 Deci 2001，第 146 页）。因此，学习数学可以用这些术语来描述（对某些人来说，在某些情况下）。
但我们当代对幸福的看法不仅仅是自我实现的潜力。它还涉及情感反应，例如学习时产生的愉悦和满足感，这也反映了那些时刻的“享乐”品质（Ryan 和 Deci 2001）。那么，在教育意义上，快乐就是在一个或多个领域（如数学）学习和成长，在学习中体验快乐，和/或满意地反思一个人的长期教育经历。学习者在学习和做数学的过程中可以有快乐的经历和/或从学习和做数学的过程中带走快乐。重要的，
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首先，我们专注于参与。Seligman 及其同事将幸福的参与部分视为完全专注于一项需要应用高度技能和才能的任务（Seligman 等人，2009 年) 。这种观点与契克森米哈赖 (Csikszentmihalyi) 的心流概念一致，在心流中，人们会感到时间和情感的流失， 并与手头的任务融为一体 (Csikszentmihalyi 1990; Seligman et al. 2009)。这些特征将幸福的实踌视为最佳体验的同义词。
学生的心理体验体现这种吸收或流动的程度是他们感受到幸福的指标。将此应用到课程环嬑中，产生最佳体验的活动必须设计为促 进积极参与和技能使用。的确，
然而，在课堂环境中的参与还包括与任务没有直接联系的部分，例如关注其他学生的想法，或与老师的互动。 因此，我们将参与度重新定义为学习者与其学习环境之间的关系 (参见 Middleton 等人，2017 年)。考虑一 个名叫康纳的学生的例子，他正在代数课上学习多项式。Connor 的老师问全班用这个表达的术语是什么” $3 x^2+2 x+2+3 x^{\prime \prime}$ 可以组合。康纳举起手，建议 $3 x^2$ 和 $3 x^{\prime \prime}$ 可以组合，因为通过分配属性，
$3 x^2+3 x=3 x(x+1)$. 老师问还有没有别的答案。这种反应通常被解释为学生的答穼不正确。随后，
Connor 感到沮丧和困惑，因为他意识到自己的答案被认为是错误的，但不知道为什么是错误的。他转向他的 同学，后者指出 Connor 应该查看项的次数，而不是系数。康纳很快“哦”了一声，举起手说“没关系，这是 $2 x$ 和 $3 x$ ，因为指数需要匹配，而不是它们前面的数字。”Connor 的老师点点头，Connor 满脸自膏。
我们将这种参与描述为动态的，因为尽管环境限制会指导学生的行为（如 Connor 在发言前需要举手，或者在老师对他的回答进行默许评估后能够向同伴寻求帮助）以及他们对学习的情感评价他们的经历（如康纳在没有有意义的反馈的情况下对他最初的错误反应感到沮丧），这些行为和感受也通过建立社会角色和规范来改变环境。例如，康纳决定纠正他最初的反应表明了一个重视自我纠正的社会空间，将他最初的情绪反应从沮丧转变为胜利。因此，这个动态过程涉及最终成为学生“数学”的实践的出现。以数学毅力为例，
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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。