Tag: MATH4413

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling MATH4413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|“Flow” and Modelling

Parhizgar and Liljedahl (chapter “Chapter 10: Teaching Modelling Problems and Its Effects on Students’ Engagement and Attitude Toward Mathematics”) investigated the impact of flow (specifically, engagement) and attitude in three types of problems, namely, modelling problems, word problems, and basic exercises. The authors also investigated the effects of teacher-centred and student-centred approaches on students’ attitude towards and engagement in each of these problems. The results of their questionnaires showed some surprising, and not so surprising results. With respect to the unexpected findings, it was the word problems that yielded the highest engagement before and after the intervention. The modelling problems were seen by the students as being too difficult, suggesting an imbalance between challenge and skill. Not surprisingly, the student-centred approach had a greater impact on students’ attitude towards modelling problems, with students appreciating the group work involved. What is rather troubling in Parhizgar and Liljedahl’s conclusions is the recommendation that students be “sufficiently taught how to solve real-world problems, especially how to do cycle modelling” (p. 251) so they can engage effectively with modelling problems. I question this advice, which appears to contradict the very nature and purpose of modelling problems. One of the many benefits of engaging students in these problems is fostering their independent application of mathematics knowledge and understanding to the solution of authentic problems that allow for various approaches and solutions. With their “low floor” and “high ceiling” features (English 2017, Gadanidis et al. 2018; Papert 1980) modelling problems are designed to be within reach of all students, a point to which I return. Furthermore, by implementing sequences of related modelling problems (Doerr and English 2003), students can apply and extend their learning to new situations without needing to be taught how to do so. One thus has to question the design of some of the problems in Parhizgar and Liljedahl’s study.

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Balancing Context and Model Generation

In illustrating the dynamic ways in which flow occurred during small group modelling involving designing a new school, Liu and Liljedahl highlight the important role of contextualized knowledge in such problems. In the interesting excerpts of students solving the problem, it was evident that the context was, at times, overshadowing their model generation. Although Liu and Liljedahl do not mention this point, it is worth commenting that, while a meaningful context is a core feature of modelling problems, there is the issue of another imbalance occurring within the dynamics of flow – that of contextual features versus model generation. It could be argued that with increased awareness and knowledge of contextual features comes a concomitant awareness of the need to balance context and modelling. On the other hand, insufficient contextual knowledge or experience can hinder students’ solution processes as was the case in Liu and Liljedahl’s problem where the students lacked driver experience of manoeuvring cars in parking lots. Such imbalances between context and modelling occur often in our lives. For example, many of us have experienced frustrations with architects (and vice versa) when our desires for the “perfect” home context need to be tempered with a consideration of core structural features required in the architect’s house design.

数学建模代写

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|“Flow” and Modelling

Parhizgar 和 Liljedahl（“第 10 章：教学建模问题及其对学生参与度和数学态度的影响”一章）调查了心流（特别是参与度）和态度对三类问题（即建模问题、文字问题）的影响, 和基本练习。作者还调查了以教师为中心和以学生为中心的方法对学生对这些问题的态度和参与度的影响。他们的问卷调查结果显示出一些令人惊讶和不那么令人惊讶的结果。关于意想不到的发现，干预前后参与度最高的是“问题”一词。学生们认为建模问题太难了，这表明挑战与技能之间存在不平衡。不出所料，以学生为中心的方法对学生对建模问题的态度产生了更大的影响，学生欣赏所涉及的小组工作。Parhizgar 和 Liljedahl 的结论中相当令人不安的是建议“充分教导学生如何解决现实世界的问题，尤其是如何进行循环建模”（第 251 页），以便他们能够有效地处理建模问题。我质疑这个建议，它似乎与建模问题的本质和目的相矛盾。让学生参与这些问题的众多好处之一是培养他们独立应用数学知识和理解解决允许各种方法和解决方案的真实问题。具有“低地板”和“高天花板”的特点（English 2017，Gadanidis et al. 2018；Papert 1980）建模问题旨在让所有学生都能够理解，这一点我要回过头来。此外，通过实施相关建模问题的序列（Doerr 和 English 2003），学生可以将他们的学习应用和扩展到新的情况，而无需教他们如何这样做。因此，人们不得不质疑 Parhizgar 和 Liljedahl 研究中某些问题的设计。

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Balancing Context and Model Generation

Liu 和 Liljedahl 在说明涉及设计新学校的小组建模过程中发生心流的动态方式时，强调了情境化知识在此类问题中的重要作用。在学生解决问题的有趣摘录中，很明显，上下文有时会掩盖他们的模型生成。尽管 Liu 和 Liljedahl 没有提到这一点，但值得一提的是，虽然有意义的上下文是建模问题的核心特征，但在流的动态中还存在另一个不平衡的问题——上下文特征与模型生成的不平衡。可以说，随着对上下文特征的认识和知识的增加，随之而来的是对平衡上下文和建模的必要性的认识。另一方面，背景知识或经验不足会阻碍学生的解决过程，就像 Liu 和 Liljedahl 的问题一样，学生缺乏在停车场驾驶汽车的驾驶员经验。背景和建模之间的这种不平衡经常发生在我们的生活中。例如，当我们对“完美”家庭环境的渴望需要考虑建筑师房屋设计所需的核心结构特征时，我们中的许多人都对建筑师感到失望（反之亦然）。

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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。

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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|Description and Discussion

Psychologists sometimes, but not always, distinguish conation (or volition) as a component of human mental activity that parallels cognition and affect. Conation refers to the dimension (or domain) of human needs and drives, desires and goals, choices, intentionality, and “will” – that is, the “why” behind human behavior (e.g., Snow et al. 1996 and references therein). It thus extends naturally to include a person’s planning, constructing, and/or organizing ways to meet her needs, achieve her goals, fulfill her desires, etc. “Subcomponents” of conation have been identified as (for example) direction, energizing, and persistence (e.g., Huitt 1999). Human mental activity can be regarded as involving complex and dynamic interactions among conation, cognition, and affect.

The discussion here comes from the perspective of a mathematics educator, not an educational psychologist. Many of the ideas mentioned have been well known for some time, especially in the psychology of personality, and I necessarily omit much that is important to the study of conation and motivation. My main purpose is to highlight the importance and potential value to mathematics educators of giving serious attention to and elaborating on the conative dimension in fostering students’ mathematical engagement. A second purpose is to outline a preliminary model that may be of use to mathematics educators and researchers in mathematics education. In the considerable work on motivation in theoretical or empirical studies of mathematics teaching and learning, an explicit focus on conation (e.g., TaitMcCutcheon 2008) has in fact been relatively rare. Instead, the conative dimension is usually treated rather tacitly, with motivation most frequently studied by focusing on its cognitive, metacognitive, and affective aspects (e.g., Hannula 2006; Jansen and Middleton 2011; Middleton et al. 2017 and extensive references therein).

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Distinguishing Conation from Affect

To understand the value of this distinction, I think it is useful to begin with the idea of conative feelings, which I take to be subjective sensations that may be termed wants. These are not typically included in proposed taxonomies of fundamental emotions.

Thus, “basic” emotions are often taken to include joy, sadness, surprise, anger, fear, and disgust. More complex emotional feelings particularly important to mathematical activity, such as anxiety, boredom, hatred, frustration, satisfaction, disappointment, or pride, are (at least in principle) related to the more basic emotions occurring in combination in particular situations. Affective constructs such as attitudes, beliefs, and values in relation to mathematics certainly do involve strong emotional components (Goldin 2014; Hannula 2006; McLeod 1992, 1994; Pekrun and Linnenbrink-Garcia 2014 and references therein).

However, emotional feelings are quite different from conative sensations of need or desire. These include such “basic” feelings as hunger, thirst, sleepiness, weariness, sexual desire or attraction, physical discomfort, or the desire to touch or be touched; and more complex feelings such as the desire to dominate or submit to domination, to be intimate, to belong or to be accepted, to communicate, to inspire, to know and understand, and so forth. Note too that we often use sensations of physical need as metaphors for sensations of higher needs: One may be said to “hunger” for companionship, to “hunger” or “thirst” for knowledge, or to have a “passion” for mathematics. And apart from such metaphorical usages (which may provide some hints as to underlying conative structure), I would conjecture here that such conative feelings connect strongly with mathematical motivation and engagement in ways that remain to be fully studied.

Explicit consideration of conation allows us to explore the sources of student engagement in conative constructs: to address deeply the question of why what the student is doing matters (or does not matter) to him or her. Thus:

• I would like to set aside the conjecture (often tacitly assumed) that in-the-moment goal formation and persistence is explained fully by anticipation of success, or by the positive emotions that will result from goal attainment – i.e., the conjecture that goals have an affective origin or can be fully understood through anticipated consequential affect.
• I would like to replace this by the conjecture that every in-the-moment goal has a conative origin, distinct from affect and cognition. Thus, the goal may be framed and strategized cognitively, and affect may occur in anticipation of or as a consequence of the goal’s being attained or not, or the degree of progress toward the goal; but neither cognition nor affect is itself the source of the goal.

数学建模代写

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Description and Discussion

心理学家有时但并非总是将意动（或意志）区分为与认知和情感平行的人类心理活动的组成部分。Conation 指的是人类需求和驱动力、欲望和目标、选择、意图和“意志”的维度（或领域）——即人类行为背后的“原因”（例如，Snow 等人，1996 年及其中的参考文献） . 因此，它自然地延伸到包括一个人的计划、构建和/或组织方式来满足她的需要、实现她的目标、满足她的愿望等。意动的“子成分”已被确定为（例如）方向、激励和持久性（例如，Huitt 1999）。人类心理活动可以被视为涉及意动、认知和情感之间复杂而动态的相互作用。

这里的讨论来自数学教育者的角度，而不是教育心理学家的角度。提到的许多观点已经为人熟知一段时间了，尤其是在人格心理学方面，我必然会省略很多对意动和动机研究很重要的观点。我的主要目的是强调数学教育工作者认真关注和阐述培养学生数学参与的意动维度的重要性和潜在价值。第二个目的是概述一个可能对数学教育工作者和数学教育研究人员有用的初步模型。在数学教学和学习的理论或实证研究中大量关于动机的工作中，明确关注动因（例如，TaitMcCutcheon 2008）实际上相对较少。

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Distinguishing Conation from Affect

要理解这种区别的价值，我认为从意动感受的概念开始是有用的，我认为它是可以称为需求的主观感觉。这些通常不包括在提议的基本情绪分类法中。

因此，“基本”情绪通常被认为包括快乐、悲伤、惊讶、愤怒、恐惧和厌恶。对数学活动特别重要的更复杂的情绪感受，例如焦虑、无聊、仇恨、沮丧、满足、失望或骄傲，（至少在原则上）与特定情况下组合出现的更基本的情绪有关。与数学相关的态度、信念和价值观等情感结构确实涉及强烈的情感成分（Goldin 2014；Hannula 2006；McLeod 1992、1994；Pekrun 和 Linnenbrink-Garcia 2014 以及其中的参考文献）。

然而，情绪感受与需要或欲望的意动感觉截然不同。这些包括诸如饥饿、口渴、困倦、疲倦、性欲或吸引力、身体不适或触摸或被触摸的欲望等“基本”感觉；以及更复杂的感受，例如支配或服从支配、亲密、归属或被接受、交流、启发、了解和理解等欲望。还要注意的是，我们经常使用身体需求的感觉来比喻更高需求的感觉：可以说一个人“渴望”陪伴，“渴望”或“渴望”知识，或者对数学有“热情”。除了这些隐喻用法（可能会提供一些关于潜在意动结构的提示）之外，

明确考虑意动使我们能够探索学生参与意动结构的来源：深入解决为什么学生正在做的事情对他或她很重要（或不重要）的问题。因此：

• 我想抛开这样一种猜想（通常是默认的），即当下目标的形成和坚持完全可以通过对成功的预期，或者通过目标实现所产生的积极情绪来解释——即，目标具有的猜想情感起源或可以通过预期的后果影响得到充分理解。
• 我想用每个即时目标都有一个意动起源的猜想来代替它，这与情感和认知不同。因此，目标可能是认知上的框架和策略，情感可能发生在预期或作为目标是否实现的结果，或者是朝着目标的进展程度；但认知和情感本身都不是目标的源泉。

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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。

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数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Will’s Classroom Observation

Will was a member of a different group within the same class. He was often quiet during the discussions that took place. We, therefore, have very few excerpts in which he spoke.

By all outward appearances, there were few opportunities for Will to share his own ideas. He did not assert himself at all. However, when the teacher walked over to his group and asked the group a question, he occasionally answered her questions, especially those directed specifically at him. We infer that “Stay out of Trouble” was the primary structure active for Will for most of the sessions, as his main focus was on avoiding interactions that might lead to conflict. We will provide evidence for this in excerpts of observation and interview data below.

In the following excerpt, occurring at the beginning of the session, it is important to note that one of Will’s group members drew a 40 unit by 10 unit rectangle on chart paper before the teacher walked over. In response to the teacher’s questions about that rectangle, Will made one suggestion to try different numbers. Will’s group members ignored this idea.
Teacher: How can you prove that this is the maximum area?
Will: $\quad$ You can try different numbers and see if [they] will work.
Teacher: Okay, so how would you try different numbers? Do you want to try that and I’ll be back?
Dana: Why we can’t just leave our maximum length like this?
Teacher: I didn’t say you couldn’t leave it like this. I was just asking do you know….how do you know that’s the maximum length?

The other students in the group continued to discuss this with the teacher as Will began to write and draw silently.

We infer that Will’s silent drawing and writing may have been an attempt to fulfill a desire to understand how to construct a rectangle with a perimeter of 100 feet, indicating the activation of “Check this Out”.

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Will’s Retrospective Interview

Retrospective interviews revealed a lot more information about Will’s mathematical understanding, reasons for his lack of social interactions with peers, motivations, emotions and engagement. In this case, the interview was especially important, since Will did not say much, and rarely interacted with peers, during the problem solving session.

During the classroom observation, as noted above, Will’s group member, Dana, only drew one rectangle on his group’s chart paper. This was not the one that Will had drawn on his crumpled up sheet of paper. From Will’s retrospective interview, we found out that he realized that it is possible to construct rectangles with different dimensions for this problem, which indicates a shift in his mathematical thinking.

We are not sure if this mathematical shift occurred during the problem solving session or some time after. Consequently we did not list it on Table 2 . The interview data did reveal that he knew that his rectangle and the rectangle chosen by his group would both have a perimeter of 100 .

By his statements in the retrospective interview, we infer that he did not know that his 30 by 20 rectangle had a greater area than the 40 by 10 rectangle chosen by his group. He believed his solution and the solution chosen by the group were equally likely to be correct. However, he was reluctant for the group to choose his solution, for fear of backlash.
Interviewer: So what made you crumple it up?
Will: $\quad$..I was just thinking not to use it anymore, just use [Ghee’s], just saying, we don’t need it anymore so we just tossed it away.
Interviewer: How did that make you feel?
Will: $\quad$..If they had chosen my wrong one, and the right one they tossed it away, they might’d get mad at me.
Interviewer: Why did you take it back out?
Will: $\quad$ Cause Ms. B wants it, wanted to see…
Interviewer: So how did that make you feel?
Will: $\quad$ That raised up my happiness back for me. Like I said, it, when they chose [Gee’s], my happiness came down a little bit, but when she wanted to see mine, it came up.

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数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Will’s Classroom Observation

威尔是同一班级中不同小组的成员。在进行的讨论中，他经常保持沉默。因此，我们只有很少的他讲话的摘录。

从表面上看，威尔很少有机会分享自己的想法。他根本没有主张自己。然而，当老师走到他的小组并向小组提问时，他偶尔会回答她的问题，尤其是那些专门针对他的问题。我们推断，“远离麻烦”是 Will 在大多数会议中活跃的主要结构，因为他的主要重点是避免可能导致冲突的互动。我们将在下面的观察和访谈数据摘录中为此提供证据。

在以下摘录中，发生在课程开始时，重要的是要注意，在老师走过之前，Will 的一位小组成员在图表纸上画了一个 40 x 10 单位的矩形。为了回答老师关于那个矩形的问题，Will 提出了一个尝试不同数字的建议。威尔的小组成员忽略了这个想法。
师：如何证明这是最大面积？
将要：您可以尝试不同的数字，看看 [它们] 是否有效。
老师：好的，那么你会怎样尝试不同的数字呢？你想试试吗，我会回来的？
达娜：为什么我们不能像这样保留最大长度？
师：我没说不能这样放。我只是问你知道吗……你怎么知道那是最大长度？

小组中的其他学生继续与老师讨论这个问题，威尔开始默默地写写画画。

我们推断，Will 的无声绘画和写作可能是为了满足理解如何构建一个周长为 100 英尺的矩形的愿望，表明“Check this Out”的激活。

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Will’s Retrospective Interview

回顾性访谈揭示了更多关于 Will 的数学理解、他缺乏与同龄人社交互动的原因、动机、情绪和参与度的信息。在这种情况下，面谈尤为重要，因为在解决问题的过程中，Will 话不多，也很少与同行互动。

如上所述，在课堂观察期间，Will 的小组成员 Dana 只在小组的图表纸上画了一个矩形。这不是威尔在他皱巴巴的纸上画的那个。从Will的回顾访谈中，我们发现他意识到可以针对这个问题构造不同维度的矩形，这表明他的数学思维发生了转变。

我们不确定这种数学转变是发生在问题解决过程中还是之后的某个时间。因此我们没有将其列在表 2 中。采访数据确实显示他知道他的矩形和他的小组选择的矩形的周长都是 100 。

根据他在回顾性采访中的陈述，我们推断他不知道他的 30 x 20 矩形的面积比他的小组选择的 40 x 10 矩形大。他相信他的解决方案和小组选择的解决方案同样可能是正确的。然而，他不愿意让团队选择他的解决方案，因为害怕遭到强烈反对。
采访者：那么是什么让你把它弄皱的呢？
将要：..我只是想不再使用它，只使用[酥油]，只是说，我们不再需要它了，所以我们就把它扔掉了。
采访者：那让你有什么感觉？
将要：..如果他们选错了我的，而把正确的扔掉，他们可能会生我的气。
采访者：你为什么把它拿出来？
将要：因为 B 女士想要它，想要看到……
采访者：那你感觉如何？
将要：这为我带来了快乐。就像我说的，当他们选择 [Gee’s] 时，我的幸福感下降了一点，但当她想见我时，它就出现了。

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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。