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数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|TMA4195 Data and Analysis

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling TMA4195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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Data for the research presented here were collected in the first author’s grade $8(n=28)$ class while students worked on the aforementioned task. Although it is not possible to know if the grade 8’s had seen similar tasks in their previous years, this was one of the first of such tasks this group had been given in their grade 8 school year.

Students were randomly assigned to groups of 2-4 and worked on the task during a 75 min class. There were no instructions provided other than what can be seen in Fig. 9. While the students worked the teacher (first author) circulated naturally through the room and engaged in conversations with the students – sometimes prompted by her and sometimes prompted by the students.

These conversations were audio recorded and transcribed. At the same time photographs of student work were taken and students’ finished work was collected. These, coupled with field notes summarizing the interactions as well as observed student activity, allowed us to build cases for each group of students. Each of these cases is a narrative of their modelling experience punctuated by significant moments of activity and emotive expression. These cases constitute the data.

Given that natural and unscripted nature of the teacher’s movement through the room, not all of the cases are equally well documented. Regardless, each of these cases were analyzed separately through the lenses of modelling and flow. More specifically, the cases were analyzed using Borromeo Ferri’s (2006) modelling cycle as well as through Liljedahl’s (2018) modified theory of flow. The results of these disparate analyses were then combined and compared on an event by event basis to see if there were relationships between student engagement and various aspects of their modelling activities intersected.

In what follows we present one of the more complete and comprehensive of the aforementioned cases – the case of Amy and Angela. This is followed by the modelling cycle analysis, the flow analysis, and finally the joint modelling-flow analysis.

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Amy and Angela reacted to the modelling task by first asking questions about the parking lot. Amy believed that one of the key factors of the parking lot is the dimensions of a vehicle, and suggested to go outside to the staff parking lot to take some measurements.
Amy: How big is a car [talks to herself]? Can I go outside for a second [asks teacher]?

When she came back, Amy discussed these measurements with Angela, and suggested that they should increase these measurements to accommodate for large vehicles.
Amy: The car I measured was 2.5 metres by 1.5 metres, but it was a slightly smaller car so probably make it a bit bigger? ‘Cause there are bigger cars in the parking lot?
Angela: Like a Chevy.
Amy: What’s that?
Angela: It’s a truck.
After this conversation, Amy and Angela decided to put the parking lot on hold and investigated the possible locations and orientation of some of the building structures on the grid. First, they re-read the instructions provided, and paid attention to the areas on the grid which they were allowed to put buildings and the actual length each square represents. They divided 12.5 (distance between the border and all buildings) by 10 (each square represents $10 \mathrm{~m}$ ) and got “one and one-fourth”, and outlined a rectangle one and a quarter squares inside the border of the grid to represent the space they could put the buildings (see Fig. 10 for details).
Angela: So, all fields, courts, buildings, and parking lots must be no closer than 12.5 metres to any of the property lines. So one and one-fourth.

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此处提供的研究数据以第一作者的成绩收集$8(n=28)$ 在学生完成上述任务的同时上课。虽然无法知道 8 年级的学生在前几年是否遇到过类似的任务,但这是该小组在 8 年级学年中首次接受的此类任务之一。

学生被随机分配到 2-4 人一组,并在 75 分钟的课堂上完成任务。除了图 9 中可以看到的内容之外,没有提供任何说明。当学生工作时,老师(第一作者)自然地在房间里走来走去并与学生进行对话——有时由她提示,有时由学生提示。

这些对话被录音和转录。同时为学生作品拍照,收集学生完成的作品。这些,再加上总结互动以及观察到的学生活动的现场笔记,使我们能够为每组学生建立案例。这些案例中的每一个都是他们的模特经历的叙述,这些经历被重要的活动和情感表达时刻所打断。这些案例构成了数据。

鉴于教师在房间内移动的自然和无脚本性质,并非所有案例都得到同样充分的记录。无论如何,这些案例中的每一个都通过建模和流程的镜头分别进行了分析。更具体地说,这些案例是使用 Borromeo Ferri(2006 年)的建模周期以及 Liljedahl(2018 年)修正的流动理论进行分析的。然后将这些不同分析的结果结合起来,并逐个事件进行比较,以查看学生参与度与他们的建模活动的各个方面之间是否存在交叉关系。

在下文中,我们将介绍上述案例中较为完整和全面的案例之一——艾米和安吉拉的案例。接下来是建模周期分析、流程分析,最后是联合建模-流程分析。

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Amy 和 Angela 对建模任务的反应是首先询问有关停车场的问题。艾米认为停车场的一个关键因素是车辆的尺寸,建议到外面的员工停车场测量一下。
艾米:汽车有多大[自言自语]?我可以出去一下吗[问老师]?

当她回来时,Amy 与 Angela 讨论了这些尺寸,并建议他们应该增加这些尺寸以适应大型车辆。
艾米:我测量的车是 2.5 米乘 1.5 米,但它是一辆稍微小一点的车,所以可能把它弄大一点?因为停车场里有更大的车?
安吉拉:就像一辆雪佛兰。
艾米:那是什么?
安吉拉:这是一辆卡车。
经过这次谈话,艾米和安吉拉决定暂时搁置停车场,并调查网格上一些建筑结构的可能位置和方向。首先,他们重新阅读提供的说明,并注意网格上允许放置建筑物的区域以及每个正方形代表的实际长度。他们将 12.5(边界与所有建筑物之间的距离)除以 10(每个正方形代表
) 得到“一又四分之一”,并在网格的边界内勾勒出一个四分之一的长方形,代表他们可以放置建筑物的空间(详见图 10)。
安吉拉:因此,所有场地、球场、建筑物和停车场与任何一条物业线的距离不得小于 12.5 米。所以一又四分之一。

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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。

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