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数学代写|偏微分方程代考Partial Differential Equations代写|d’Alembert’s Solution of the Wave Equation

如果你也在 怎样代写偏微分方程Partial Differential Equations 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。偏微分方程Partial Differential Equations在数学中,偏微分方程(PDE)是一个方程,它规定了一个多变量函数的各种偏导数之间的关系。常微分方程构成了偏微分方程的一个子类,对应于单变量函数。截至2020年,随机偏微分方程和非局部方程是 “PDE “概念的特别广泛研究的延伸。更为经典的课题包括椭圆和抛物线偏微分方程、流体力学、玻尔兹曼方程和色散偏微分方程,目前仍有很多积极的研究。

偏微分方程Partial Differential Equations在以数学为导向的科学领域,如物理学和工程学中无处不在。例如,它们是现代科学对声音、热量、扩散、静电、电动力学、热力学、流体动力学、弹性、广义相对论和量子力学(薛定谔方程、保利方程等)的基础性认识。它们也产生于许多纯粹的数学考虑,如微分几何和变分计算;在其他值得注意的应用中,它们是几何拓扑学中证明庞加莱猜想的基本工具。部分由于这种来源的多样性,存在着广泛的不同类型的偏微分方程,并且已经开发了处理许多出现的个别方程的方法。因此,人们通常认为,偏微分方程没有 “一般理论”,专业知识在一定程度上被划分为几个基本不同的子领域。

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Consider the $n=1$ dimensional version of the wave equation (4.4.1). That is,
$$
\left.\begin{array}{ll}
\frac{\partial^2 u}{\partial t^2}(x, t)=\sigma^2 \frac{\partial^2 u}{\partial x^2}(x, t), & \text { for } x \in \mathbb{R}, t>0 \
u(x, 0)=f(x), & \text { for } x \in \mathbb{R} \
\frac{\partial u}{\partial t}(x)=g(x), & \text { for } x \in \mathbb{R}
\end{array}\right}
$$
for $f \in C^2(\mathbb{R})$ and $g \in C^1(\mathbb{R})$. Then the solution (4.4.3) still applies but the frequency vector $\boldsymbol{\omega}$ is now merely the one-dimensional variable $\omega$ and the norm or length of the vector $\boldsymbol{\omega}$ is $|\boldsymbol{\omega}|=$ $|\omega|$. Consider the function $\frac{\sin (\sigma|\omega| t)}{\sigma|\omega|}=\frac{\sin (\sigma|\omega| t)}{\sigma|\omega|}$ from (4.4.3). If $|\omega|=-\omega$, then $\frac{\sin (\sigma|\omega| t)}{\sigma|\omega|}$ $=\frac{\sin (-\sigma \omega t)}{-\sigma \omega}=\frac{\sin (\sigma \omega t)}{\sigma \omega}$ since sine is an odd function. Similarly, $|\omega|=\omega$ means that $\frac{\sin (\sigma|\omega| t)}{\sigma|\omega|}$ $=\frac{\sin (\sigma \omega t)}{\sigma \omega}$. In either case, it must be that $W_2(x, t)=\mathfrak{F}^{-1}\left\frac{\sin (\sigma \omega t)}{\sigma \omega}\right=t \cdot \mathscr{F}^{-1}\left\frac{\sin (\sigma t \omega)}{\sigma t \omega}\right$.

数学代写|偏微分方程代考Partial Differential Equations代写|Fourier Transform Solution

Recall the properties of the $n$-dimensional Fourier transform $\mathscr{F}$ from $\S 4.1$ of Chapter 4 . Note that for $\boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^3, \Delta A=\frac{\partial^2 A}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 A}{\partial y^2}+\frac{\partial^2 A}{\partial z^2}$. Use properties 4.1.4 and 4.1.7 and apply $\mathscr{F}$ to the top equation of (5.0.4). Utilize the notation $Q(\omega, t)=\mathscr{F}A(\boldsymbol{x}, t)$ and $P(\omega, t)=\mathscr{J}p(\boldsymbol{x}, t)$ to obtain $\frac{\partial^2 Q}{\partial t^2}(\boldsymbol{\omega}, t)=-c^2|\omega|^2 Q(\boldsymbol{\omega}, t)+P(\boldsymbol{\omega}, t)$ where $|\boldsymbol{\omega}|^2=\omega_1^2+\omega_2^2+\omega_3^2$. Since $c$ is the speed of light and the norm $|\boldsymbol{\omega}|$ are both positive numbers, then $\alpha=c \cdot|\boldsymbol{\omega}|>0$. The Fourier transform of the top equation in (5.0.4) takes the more conventional form
$$
\frac{d^2 Q}{d t^2}(\omega, t)=-\alpha^2 Q(\omega, t)+P(\omega, t) .
$$

This, however, is precisely the equation first encountered in $\S 4.5$ of Chapter 4 which has solution $Q(\boldsymbol{\omega}, t)=q_c(\boldsymbol{\omega}, t)+q_p(\boldsymbol{\omega}, t)$, where $q_c(\boldsymbol{\omega}, t)=c_1 \cos (\alpha t)+c_2 \sin (\alpha t)=c_1 \cos (c|\boldsymbol{\omega}| t)+c_2 \sin (c|\boldsymbol{\omega}| t)$ and $q_p(\boldsymbol{\omega}, t)=\int_0^t \frac{\sin (c|\omega|[t-\tau])}{c|\omega|} P(\omega, \tau) d \tau$. This means
$$
Q(\omega, t)=c_1 \cos (c|\omega| t)+c_2 \sin (c|\omega| t)+\int_0^t \frac{\sin (c|\omega|[t-\tau])}{c|\omega|} P(\omega, \tau) d \tau .
$$

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偏微分方程代写

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考虑波动方程(4.4.1)的$n=1$维度版本。也就是说,
$$
\left.\begin{array}{ll}
\frac{\partial^2 u}{\partial t^2}(x, t)=\sigma^2 \frac{\partial^2 u}{\partial x^2}(x, t), & \text { for } x \in \mathbb{R}, t>0 \
u(x, 0)=f(x), & \text { for } x \in \mathbb{R} \
\frac{\partial u}{\partial t}(x)=g(x), & \text { for } x \in \mathbb{R}
\end{array}\right}
$$
浏览$f \in C^2(\mathbb{R})$和$g \in C^1(\mathbb{R})$。那么解决方案(4.4.3)仍然适用,但频率向量$\boldsymbol{\omega}$现在仅仅是一维变量$\omega$,向量$\boldsymbol{\omega}$的范数或长度是$|\boldsymbol{\omega}|=$$|\omega|$。考虑(4.4.3)中的$\frac{\sin (\sigma|\omega| t)}{\sigma|\omega|}=\frac{\sin (\sigma|\omega| t)}{\sigma|\omega|}$函数。如果$|\omega|=-\omega$,那么$\frac{\sin (\sigma|\omega| t)}{\sigma|\omega|}$$=\frac{\sin (-\sigma \omega t)}{-\sigma \omega}=\frac{\sin (\sigma \omega t)}{\sigma \omega}$因为sin是奇函数。同样,$|\omega|=\omega$表示$\frac{\sin (\sigma|\omega| t)}{\sigma|\omega|}$$=\frac{\sin (\sigma \omega t)}{\sigma \omega}$。无论哪种情况,都一定是$W_2(x, t)=\mathfrak{F}^{-1}\left\frac{\sin (\sigma \omega t)}{\sigma \omega}\right=t \cdot \mathscr{F}^{-1}\left\frac{\sin (\sigma t \omega)}{\sigma t \omega}\right$。

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回想一下第四章$\S 4.1$中$n$维傅里叶变换$\mathscr{F}$的性质。注意,对于$\boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^3, \Delta A=\frac{\partial^2 A}{\partial x^2}+\frac{\partial^2 A}{\partial y^2}+\frac{\partial^2 A}{\partial z^2}$。使用属性4.1.4和4.1.7,并将$\mathscr{F}$应用于(5.0.4)的上方程。使用符号$Q(\omega, t)=\mathscr{F}A(\boldsymbol{x}, t)$和$P(\omega, t)=\mathscr{J}p(\boldsymbol{x}, t)$获取$\frac{\partial^2 Q}{\partial t^2}(\boldsymbol{\omega}, t)=-c^2|\omega|^2 Q(\boldsymbol{\omega}, t)+P(\boldsymbol{\omega}, t)$,其中$|\boldsymbol{\omega}|^2=\omega_1^2+\omega_2^2+\omega_3^2$。因为$c$是光速,规范$|\boldsymbol{\omega}|$都是正数,那么$\alpha=c \cdot|\boldsymbol{\omega}|>0$。(5.0.4)中最上面方程的傅里叶变换采用更传统的形式
$$
\frac{d^2 Q}{d t^2}(\omega, t)=-\alpha^2 Q(\omega, t)+P(\omega, t) .
$$

然而,这正是第一次在第四章$\S 4.5$中遇到的方程,它有解$Q(\boldsymbol{\omega}, t)=q_c(\boldsymbol{\omega}, t)+q_p(\boldsymbol{\omega}, t)$,其中$q_c(\boldsymbol{\omega}, t)=c_1 \cos (\alpha t)+c_2 \sin (\alpha t)=c_1 \cos (c|\boldsymbol{\omega}| t)+c_2 \sin (c|\boldsymbol{\omega}| t)$和$q_p(\boldsymbol{\omega}, t)=\int_0^t \frac{\sin (c|\omega|[t-\tau])}{c|\omega|} P(\omega, \tau) d \tau$。这意味着
$$
Q(\omega, t)=c_1 \cos (c|\omega| t)+c_2 \sin (c|\omega| t)+\int_0^t \frac{\sin (c|\omega|[t-\tau])}{c|\omega|} P(\omega, \tau) d \tau .
$$

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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 。

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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。

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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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