Tag: Math466+564

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随机过程Stochastic Porcesses应用和对现象的研究反过来又激发了新的随机过程的提出。这类随机过程的例子包括维纳过程或布朗运动过程，路易-巴舍利耶用来研究巴黎证券交易所的价格变化，以及A.K.埃朗用来研究一定时期内发生的电话数量的泊松过程。 这两个随机过程被认为是随机过程理论中最重要和最核心的，并且在巴切莱特和埃朗之前和之后，在不同的环境和国家中被反复和独立地发现了。

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数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Diffusion Processes

Let us consider a continuous time and continuous state space stochastic process ${X(t), t \in T}$ with $T=[0, \infty), S=(-\infty,+\infty)$.

More specifically let ${X(t), t \in T}$ be a Markov process on a probability space $(\Omega, \mathscr{D}, P)$ assuming values in a set $S$. Denote by $\mathscr{L}$ a $\sigma$-algebra of subsets of $S$. The measure space $(S, \mathscr{L})$ will be called the “state space” of the stochastic process $X(t)$. The process $X(t)$ is said to be a homogeneous Markov process if its transition probability has the property $P(X(t+s) \in B \mid X(s)=x)=P(x, t, B)$, $B \in \mathscr{L}$. One may imagine a continuous parameter Markov process ${X(t), t \in T}$ that is not a process with independent increments. Suppose that given $X(s)=x$, for small times $t$, the displacement $X(s+t)-X(s)=X(s+t)-x$ has mean and variance approximately $t \mu(x)$ and $t \sigma^2(x)$, respectively. Here $\mu(x)$ and $\sigma^2(x)$ are functions of the state of $x$, and not constants as in the case of Brownian motion $W(t)$. The distinction between ${W(t)}$ and ${X(t)}$ is analogous to that between simple random walk and a birth-death chain. More precisely, suppose
$$
\left.\begin{array}{l}
E(X(s+t)-X(s) \mid X(s)=x)=t \mu(x)+o(t) \
E\left(\left(X(s+t)-X(s)^2 \mid X(s)=x\right)=t \sigma^2(x)+o(t)\right. \
E\left(|X(s+t)-X(s)|^3 \mid X(s)=x\right)=o(t)
\end{array}\right}
$$
hold, as $t \downarrow 0$ for every $x \in \mathscr{L}$.
Note that (8.1) holds for Brownian motion.

数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Kolmogorov Backward and Forward Diffusion Equations

There are various methods for determining transition probability function or transition distribution of a Markov process, ranging from purely analytical to purely probabilistic. The method presented here was developed by Kolmogorov in 1931.

Theorem 8.1 Let ${X(t), t \in T}$ be a diffusion process. Assuming that $\frac{\partial}{\partial y} F(y, s ; x, t)$ and $\frac{\partial^2}{\partial y^2} F(y, s ; x, t)$ exist and are jointly continuous in all the variables, we get
$$
\frac{\partial}{\partial s} F(y, s ; x, t)=-a(y, s) \frac{\partial}{\partial y} F(y, s ; x, t)-\frac{1}{2} b(y, s) \frac{\partial^2}{\partial y^2} F(y, s ; x, t),
$$
the Generalized Heat equation or the Backward Kolomogorov’s Differential equation.

Assume that $f(y, s ; x, t)=\frac{\partial}{\partial x} F(y, s ; x, t)$ exists and that $f(x, t)=f(y, s ; x, t)$. Also assume that $\frac{\partial f}{\partial t}, \frac{\partial}{\partial x}[a(x, t) f(x, t)]$ and $\frac{\partial^2}{\partial x^2}[b(x, t) f(x, t)]$ exist and are continuous in all the variables. Then we get
$$
\frac{\partial f(x, t)}{\partial t}=-\frac{\partial}{\partial x}[a(x, t) f(x, t)]+\frac{1}{2} \frac{\partial^2}{\partial x^2}[b(x, t) f(x, t)],
$$
the Kolmogorov’s forward differential equation or the Fokker-Planck equation. Proof of Backward Equation
$$
\begin{aligned}
F(y, s-\Delta s ; x, t)-F(y, s ; x, t)= & \int_{-\infty}^{\infty} F(z, s ; x, t) d F_z(y, s-\Delta s ; z, s) \
& -F(y, s ; x, t) \int_{-\infty}^{\infty} d F_z(y, s-\Delta s ; z, s)
\end{aligned}
$$
Let $\quad I=\int_{-\infty}^{\infty}[F(z, s ; x, t)-F(y, s ; x, t)] d F_z(y, s-\Delta s ; z, s)$
By assumptions for $|z-y| \leq \delta$ and for some $\delta>0$,
$$
\begin{gathered}
F(z, s ; x, t)=F(y, s ; x, t)+(z-y) \frac{\partial F(y, s ; x, t)}{\partial y} \
+\frac{1}{2}(z-y)^2 \frac{\partial^2 F(y, s ; x, t)}{\partial y^2}+o\left((z-y)^2\right)
\end{gathered}
$$

随机过程代写

数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Diffusion Processes

让我们考虑一个连续时间和连续状态空间的随机过程 $X(t), t \in T$ 和 $T=[0, \infty), S=(-\infty,+\infty)$.
更具体地让 $X(t), t \in T$ 是概率空间上的马尔可夫过程 $(\Omega, \mathscr{D}, P)$ 假设集合中的值 $S$. 表示为 $\mathscr{L}$ 一个 $\sigma$-子集的代数 $S$. 测度空间 $(S, \mathscr{L})$ 将被称为随机过程的”状态空间” $X(t)$. 过程 $X(t)$ 如果其转移概率具有以下性质，则称其为齐次马尔可夫过程 $P(X(t+s) \in B \mid X(s)=x)=P(x, t, B), B \in \mathscr{L}$. 可以想象一个连续参数马尔可夫过程 $X(t), t \in T$ 这不是一个具有独 立增量的过程。假设给定 $X(s)=x$ ，小时候 $t$ ，位移 $X(s+t)-X(s)=X(s+t)-x$ 具有近似的均值和方差 $t \mu(x)$ 和 $t \sigma^2(x)$ ，分别。这里 $\mu(x)$ 和 $\sigma^2(x)$ 是状态的函数 $x$ ，而不是像布朗运动那样的常数 $W(t)$. 之间的区别 $W(t)$ 和 $X(t)$ 类似于简单随机游走 和生死链之间的关系。更准确地说，假设
}right 缺少或无法识别的分隔符
持有，作为 $t \downarrow 0$ 每 个 $x \in \mathscr{L}$.
注意 (8.1) 对布朗运动成立。

数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Kolmogorov Backward and Forward Diffusion Equations

有多种方法可用于确定马尔可夫过程的转移概率函数或转移分布，从纯分析法到纯概率法。此处介绍的方法由 Kolmogorov 于 1931 年开发。
定理 $8.1$ 让 $X(t), t \in T_{\text {成为一个扩散过程。假砚说 }}^{\partial y} \frac{\partial}{\partial y} F(y, s ; x, t)$ 和 $\frac{\partial^2}{\partial y^2} F(y, s ; x, t)$ 存在并且在所有变量中联合连续，我们得 到
$$
\frac{\partial}{\partial s} F(y, s ; x, t)=-a(y, s) \frac{\partial}{\partial y} F(y, s ; x, t)-\frac{1}{2} b(y, s) \frac{\partial^2}{\partial y^2} F(y, s ; x, t)
$$
广义热方程或后向 Kolomogorov 微分方程。
假使，假设 $f(y, s ; x, t)=\frac{\partial}{\partial x} F(y, s ; x, t)$ 存在并且那个 $f(x, t)=f(y, s ; x, t)$. 还假设 $\frac{\partial f}{\partial t}, \frac{\partial}{\partial x}[a(x, t) f(x, t)]$ 和 $\frac{\partial^2}{\partial x^2}[b(x, t) f(x, t)]$ 存在并且在所有变量中都是连紏的。然后我们得到
$$
\frac{\partial f(x, t)}{\partial t}=-\frac{\partial}{\partial x}[a(x, t) f(x, t)]+\frac{1}{2} \frac{\partial^2}{\partial x^2}[b(x, t) f(x, t)]
$$
Kolmogorov 的正微分方程或 Fokker-Planck 方程。倒向方程的证明
$$
F(y, s-\Delta s ; x, t)-F(y, s ; x, t)=\int_{-\infty}^{\infty} F(z, s ; x, t) d F_z(y, s-\Delta s ; z, s) \quad-F(y, s ; x, t) \int_{-\infty}^{\infty} d F_z(y, s-\Delta s ; z, s)
$$
让 $I=\int_{-\infty}^{\infty}[F(z, s ; x, t)-F(y, s ; x, t)] d F_z(y, s-\Delta s ; z, s)$
通过假设 $|z-y| \leq \delta$ 对于一些 $\delta>0$ ，
$$
F(z, s ; x, t)=F(y, s ; x, t)+(z-y) \frac{\partial F(y, s ; x, t)}{\partial y}+\frac{1}{2}(z-y)^2 \frac{\partial^2 F(y, s ; x, t)}{\partial y^2}+o\left((z-y)^2\right)
$$

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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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数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Birth and Death Processes

Definition 1 A birth and death process is a conservative M.P. with infinitesimal generator
$$
A=\left(\begin{array}{cccccc}
-\lambda_0 & \lambda_0 & 0 & 0 & 0 & \cdots \
\mu_1 & -\left(\lambda_1+\mu_1\right) & \lambda_1 & 0 & 0 & \cdots \
0 & \mu_2 & -\left(\mu_2+\lambda_2\right) & \lambda_2 & 0 & \cdots \
\vdots & \vdots & \vdots & \vdots & &
\end{array}\right)
$$
where $\lambda_i$ and $\mu_j, i=0,1,2, \ldots, j=1,2,3 \ldots$ are the birth and death rates, respectively.

Definition 2 (Karlin) A birth and death process is a continuous time Markov process on the state space $S={0,1,2, \ldots}$ with stationary transition functions $\left.p_{i j}(t)=P(X(t+s))=j \mid X(s)=i\right)$ and such that
(i) $p_{i j}(0)=\delta_{i j}$
(ii) $P_{i i+1}(h)=\lambda_r h+o(h)$ for $i \geq 0$ and $h \downarrow 0$
(iii) $p_{i i-1}(h)=\mu_i h+o(h)$ for $i \geq 0$ and $h \downarrow 0$
(iv) $p_{i i}(h)=1-\left(\lambda_i+\mu_i\right) h+o(h)$ for $i \geq 0$ and $h \downarrow 0$ and $p_{i j}(h)=o(h)$ for $j \neq i+1, i-1, i$ as $h \downarrow 0$ and all $i \geq 1$.
(v) $\lambda_i>0$ for $i \geq 0$ and $\mu_i>0$ for $i \geq 1$ and $\mu_0=0$ are the birth and death rates, respectively. $\lambda_i$ and $\mu_i$ are also called parameters of birth and death processes.
Note These two definitions can be proved to be identical. The backward Kolmogorov equation will be given by
$$
p_{i j}^{\prime}(t)=\mu_i p_{i-1, j}(t)-\left(\lambda_j+\mu_i\right) p_{i j}(t)+\lambda_i p_{i+1, j}(t), i \geq 1
$$
and $p_{o j}^{\prime}(t)=-\lambda_0 p_{o j}(t)+\lambda_0 p_{1 j}(t)$ with initial conditions $p_{i j}(0)=\delta_{i j}$. The forward Kolmogorov equation for birth and death processes are
$$
p_{i j}^{\prime}(t)=\lambda_{j-1} p_{i, j-1}(t)-\left(\lambda_j+\mu_j\right) p_{i j}(t)+\mu_{j+1} p_{i, j+1}(t), j \geq 1
$$
and $p_{i o}^{\prime}(t)=-\lambda_0 p_{i \omega}(t)+\mu_1 p_{i 1}(t)$ with initial conditions $p_{i j}(0)=\delta_{i j}$.

数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|The Yule Process

This a pure birth process (that arises in physics and biology) with parameters $\lambda_i=\beta(N+i)$ and $\mu_i=0, \beta>0$. Kolmogorov’s backward equation becomes (putting $i=n$ )
$$
p_{N+n}^{\prime}(t)=-\beta(N+n) p_{N+n}(t)+\beta(N+n-1) p_{N+n-1}(t), n \geq 1
$$
and
$$
p_N^{\prime}(t)=-\beta N p_N(t)
$$
where $p_{N+n}(t)=p_{N, N+n}(t)=P(X(t)=N+n / x(0)=N)$.
If $N=1,(6.22)$ becomes
$$
p_{n+1}(t)-\beta(n+1) p_{n+1}(t)+\beta n p_n(t)
$$
with initial conditions $p_1(0)=1, p_n(0)=0, n=2,3, \ldots$.
By induction, $p_1^{\prime}(t)=-\beta p_1(t)$ implies $p_1(t)=c e^{-\beta t}$ and initial conditions give the solution of (2) as
$$
p_n(t)=e^{-\beta t}\left(1-e^{-\beta t}\right)^{n-1}, n \geq 0 .
$$
To get a general solution of (6.22) (i.e. when $N>1$ ) we shall first express the Kolmogorov’s differential equation for the Yule process as a partial differential equation in terms of the G.F. of the process.

随机过程代写

数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Birth and Death Processes

定义 1 一个生曱过程是一个具有无穷小生成元的保守 MP
在哪里 $\lambda_i$ 和 $\mu_j, i=0,1,2, \ldots, j=1,2,3 \ldots$ 分别是出生率和死亡率。
定义2 (Karlin) 一个生井过程是状态空间上的连续时间马尔可夫过程 $S=0,1,2, \ldots$ 具有稳定的转换函数 $\left.p_{i j}(t)=P(X(t+s))=j \mid X(s)=i\right)$ 这样
(i) $p_{i j}(0)=\delta_{i j}$
(二) $P_{i i+1}(h)=\lambda_r h+o(h)$ 为了 $i \geq 0$ 和 $h \downarrow 0$
(三) $p_{i i-1}(h)=\mu_i h+o(h)$ 为了 $i \geq 0$ 和 $h \downarrow 0$
(四) $p_{i i}(h)=1-\left(\lambda_i+\mu_i\right) h+o(h)$ 为了 $i \geq 0$ 和 $h \downarrow 0$ 和 $p_{i j}(h)=o(h)$ 为了 $j \neq i+1, i-1, i$ 作为 $h \downarrow 0$ 和所有 $i \geq 1$.
(在) $\lambda_i>0$ 为了 $i \geq 0$ 和 $\mu_i>0$ 为了 $i \geq 1$ 和 $\mu_0=0$ 分别是出生率和死亡率。 $\lambda_i$ 和 $\mu_i$ 也称为出生和死亡过程的参数。
注意这两个定义可以被证明是相同的。反向 Kolmogorov 方程将由下式给出
$$
p_{i j}^{\prime}(t)=\mu_i p_{i-1, j}(t)-\left(\lambda_j+\mu_i\right) p_{i j}(t)+\lambda_i p_{i+1, j}(t), i \geq 1
$$
和 $p_{o j}^{\prime}(t)=-\lambda_0 p_{o j}(t)+\lambda_0 p_{1 j}(t)$ 有初始条件 $p_{i j}(0)=\delta_{i j}$. 出生和死亡过程的正向 Kolmogorov 方程是
$$
p_{i j}^{\prime}(t)=\lambda_{j-1} p_{i, j-1}(t)-\left(\lambda_j+\mu_j\right) p_{i j}(t)+\mu_{j+1} p_{i, j+1}(t), j \geq 1
$$
和 $p_{i o}^{\prime}(t)=-\lambda_0 p_{i \omega}(t)+\mu_1 p_{i 1}(t)$ 有初始条件 $p_{i j}(0)=\delta_{i j}$.
这是一个带有参数的纯出生过程 (出现在物理学和生物学中) $\lambda_i=\beta(N+i)$ 和 $\mu_i=0, \beta>0$.

数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|The Yule Process

Kolmogorov 的逆向方程变为 (将 $i=n$ )
$$
p_{N+n}^{\prime}(t)=-\beta(N+n) p_{N+n}(t)+\beta(N+n-1) p_{N+n-1}(t), n \geq 1
$$
和
$$
p_N^{\prime}(t)=-\beta N p_N(t)
$$
在哪里 $p_{N+n}(t)=p_{N, N+n}(t)=P(X(t)=N+n / x(0)=N)$.
如畢 $N=1,(6.22)$ 成为
$$
p_{n+1}(t)-\beta(n+1) p_{n+1}(t)+\beta n p_n(t)
$$
有初始条件 $p_1(0)=1, p_n(0)=0, n=2,3, \ldots$
通过归纳， $p_1^{\prime}(t)=-\beta p_1(t)$ 暗示 $p_1(t)=c e^{-\beta t}$ 和初始条件给出 (2) 的解为
$$
p_n(t)=e^{-\beta t}\left(1-e^{-\beta t}\right)^{n-1}, n \geq 0 .
$$
得到 (6.22) 的通解 (即当 $N>1$ ) 我们将首先根据过程的 GF 将 Yule 过程的 Kolmogorov 微分方程表示为偏微分方程。

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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。

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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。

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。