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数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Mathematical Model

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线性规划Linear Programming更正式地说,线性编程是一种优化线性目标函数的技术,受线性平等和线性不平等约束。它的可行区域是一个凸多面体,它是一个定义为有限多个半空间的交集的集合,每个半空间都由一个线性不等式定义。其目标函数是一个定义在这个多面体上的实值仿射(线性)函数。线性编程算法在多面体中找到一个点,在这个点上这个函数具有最小(或最大)的值,如果这样的点存在的话。

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数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Mathematical Model

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The implementation of some linear programming methods in the MATHEMATICA programming language can be found in [5]. The General form of linear programming problems can be expressed as follows. Determine the values of the variables $y_1, \ldots, y_k$ that match linear equations the inequalities
$$
\begin{aligned}
& N_i^{(1)}: \sum_{j=1}^k a_{i j} y_j \leq \beta_i, \quad i \in I_1 \
& J_i: \sum_{j=1}^k a_{i j} y_j=\beta_i, \quad i \in I_2 \
& N_i^{(2)}: \sum_{j=1}^k a_{i j} y_j \geq \beta_i, \quad i \in I_3 \
& y_j \geq 0, \quad j \in J \subseteq{1, \ldots, k},
\end{aligned}
$$

where $I_1 \cup I_2 \cup I_3={1, \ldots, m}, I_1 \cap I_2=\emptyset, I_1 \cap I_3=\emptyset, I_2 \cap I_3=\emptyset$, so that the linear objective function
$$
\omega(y)=\omega\left(y_1, \ldots, y_k\right)=\gamma_1 y_1+\cdots+\gamma_k x_k
$$
has an extremum, i.e., minimum or maximum. They are $\alpha_{i j}, \beta_i, \gamma_j$ known real numbers.

By convention, in the general case, a vector $y \in \mathbb{R}^k$ represents the $k$ – tuple of real numbers $y=\left(y_1, \ldots, y_k\right)$,, while matrix formulas imply that $y$ is a matrix of type $k \times 1$ (vector), i.e.:
$$
y=\left[\begin{array}{c}
y_1 \
\vdots \
y_k
\end{array}\right], \quad y^\tau=\left[y_1 \ldots y_k\right]
$$

数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Properties of a Set of Constraints

Let the linear programming problem be given in the standard format (1.5.0. 4). The set $\Gamma_P={y \mid A y=\beta, y \geq 0}$ on which the function $\omega$ is essentially defined influences extreme values and has interesting geometric properties. Below, we assume that $r=m<n$, where $m$ and $n$ are dimensions matrix $A$, and $r$ is its rank. Then the system has infinitely many solutions so it makes sense to seek extreme value functions $\omega(y)$ defined on the set $\Gamma_P$. Label the columns of the matrix $A$ as $K_1, \ldots, K_n$.
Note that the vectors $K_1, \ldots, K_n$, and $\beta$ are dimensions of $m$.
Recall that the vectors $y_1, \ldots, y_n$ are linearly independent if it follows from the equation $\alpha_1 y_1+\cdots+\alpha_n y_n=0 \alpha_1=\cdots=\alpha_n=0$, otherwise they are linearly dependent. Form expression $a=\sigma a^1+$ $(1-\sigma) a^2, 0 \leq \sigma \leq 1$ is called the convex combination of vectors $a^1$ and $a^2$. Generally a convex combination of vectors $a^1, \ldots, a^k$ is any vector of $a$ forms:
$$
a=\sum_{i=1}^k \sigma_i a^i, \quad \sum_{i=1}^k \sigma_i=1, \quad\left(\sigma_1, \ldots, \sigma_k \geq 0 .\right)
$$
The set of vectors $K$ is convex if:
$$
\left(\forall a^1, a^2 \in K\right)\left(\sigma a^1+(1-\sigma) a^2 \in K, \quad 0 \leq \sigma \leq 1\right) .
$$

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线性规划代写

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一些线性规划方法在MATHEMATICA编程语言中的实现可以在[5]中找到。线性规划问题的一般形式可以表示如下。确定与线性方程和不等式匹配的变量$y_1, \ldots, y_k$的值
$$
\begin{aligned}
& N_i^{(1)}: \sum_{j=1}^k a_{i j} y_j \leq \beta_i, \quad i \in I_1 \
& J_i: \sum_{j=1}^k a_{i j} y_j=\beta_i, \quad i \in I_2 \
& N_i^{(2)}: \sum_{j=1}^k a_{i j} y_j \geq \beta_i, \quad i \in I_3 \
& y_j \geq 0, \quad j \in J \subseteq{1, \ldots, k},
\end{aligned}
$$

哪里$I_1 \cup I_2 \cup I_3={1, \ldots, m}, I_1 \cap I_2=\emptyset, I_1 \cap I_3=\emptyset, I_2 \cap I_3=\emptyset$,那么线性目标函数呢
$$
\omega(y)=\omega\left(y_1, \ldots, y_k\right)=\gamma_1 y_1+\cdots+\gamma_k x_k
$$
有一个极值,即最小值或最大值。它们是$\alpha_{i j}, \beta_i, \gamma_j$已知的实数。

按照惯例,在一般情况下,向量$y \in \mathbb{R}^k$表示实数$y=\left(y_1, \ldots, y_k\right)$的$k$ -元组,而矩阵公式暗示$y$是$k \times 1$(向量)类型的矩阵,即:
$$
y=\left[\begin{array}{c}
y_1 \
\vdots \
y_k
\end{array}\right], \quad y^\tau=\left[y_1 \ldots y_k\right]
$$

数学代写|线性规划代写Linear Programming代考|Properties of a Set of Constraints

设线性规划问题以标准格式(1.5.0)给出。4).函数$\omega$本质上定义的集合$\Gamma_P={y \mid A y=\beta, y \geq 0}$影响极值,并具有有趣的几何性质。下面,我们假设$r=m<n$,其中$m$和$n$是维度矩阵$A$, $r$是它的秩。那么系统有无穷多个解,因此寻找集$\Gamma_P$上定义的极值函数$\omega(y)$是有意义的。将矩阵$A$的列标记为$K_1, \ldots, K_n$。
注意,向量$K_1, \ldots, K_n$和$\beta$是$m$的维数。
回想一下,如果向量$y_1, \ldots, y_n$符合方程$\alpha_1 y_1+\cdots+\alpha_n y_n=0 \alpha_1=\cdots=\alpha_n=0$,那么它是线性无关的,否则它们是线性相关的。形式表达式$a=\sigma a^1+$$(1-\sigma) a^2, 0 \leq \sigma \leq 1$称为矢量$a^1$和$a^2$的凸组合。通常,向量$a^1, \ldots, a^k$的凸组合是$a$形式的任意向量:
$$
a=\sum_{i=1}^k \sigma_i a^i, \quad \sum_{i=1}^k \sigma_i=1, \quad\left(\sigma_1, \ldots, \sigma_k \geq 0 .\right)
$$
如果满足以下条件,向量集$K$是凸的:
$$
\left(\forall a^1, a^2 \in K\right)\left(\sigma a^1+(1-\sigma) a^2 \in K, \quad 0 \leq \sigma \leq 1\right) .
$$

数学代写|线性规划代写Linear Programming代考

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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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