如果你也在 怎样代写统计力学Statistical Mechanics PHYS521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。统计力学Statistical Mechanics统计力学是一个数学框架，它将统计方法和概率理论应用于大型微观实体的集合。它不假设或假定任何自然法则，而是从这种集合体的行为来解释自然界的宏观行为。
统计力学Statistical Mechanics领域的建立一般归功于三位物理学家。路德维希-玻尔兹曼（Ludwig Boltzmann），他在微观状态的集合方面发展了对熵的基本解释。詹姆斯-克拉克-麦克斯韦，他开发了此类状态的概率分布模型吉布斯（Josiah Willard Gibbs），他在1884年创造了这个领域的名称。虽然经典热力学主要关注的是热力学平衡，但统计力学已被应用于非平衡统计力学中，以微观的方式模拟由不平衡驱动的不可逆过程的速度问题。这种过程的例子包括化学反应以及粒子和热量的流动。波动-消散定理是应用非平衡统计力学研究许多粒子系统中最简单的稳态电流流动的非平衡情况所得到的基本知识。
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物理代写|统计力学代写Statistical Mechanics代考|Explanations and Probabilistic Explanations
One way to connect probabilities to the physical world is via the so-called Cournot’s principle which says that, if the probability of an event $A$ is very small, given some set of conditions $C$, then one can be practically certain that the event $A$ will not occur on a single realization of those conditions. ${ }^{20}$
Of course, the event and its probability have to be specified before doing the experiment where that event could occur. Otherwise, if one tosses one thousand coins, we will obtain a definite sequence of heads and tails and that sequence does occur, although its a priori probability is very small: $\frac{1}{2^{1000}}$.
Besides, the probability assigned to $A$ must be properly chosen: if one were to assign probabilities $\left(\frac{1}{3}, \frac{2}{3}\right)$ to heads and tails and toss a thousand coins, the event $A$ defined by (2.3.2) would have a very small probability (exercise: estimate that probability), although it has a probability close to 1 if one assigns the usual probabilities $\left(\frac{1}{2}, \frac{1}{2}\right)$ to heads and tails.
Another way to state Cournot’s principle is that atypical events never occur. ${ }^{21}$ However, in reality, atypical events do occur: a series of coin tossing could give significant deviations from the $\left(\frac{1}{2}, \frac{1}{2}\right)$ frequencies. But that would mean that one has to revise one’s probabilities (and this is the basis of Bayesian updating: adjust your probabilities in light of the data).
物理代写|统计力学代写Statistical Mechanics代考|Final Remarks
The opposition between the frequentist and Bayesian approaches to probability theory can be viewed, at least in some versions of that opposition, as part of a larger opposition between a certain version of empiricism and a certain version of rationalism. By this we mean that Bayesianism relies on the notion of rational (inductive) inference, which by definition, goes beyond mere analysis of data. The link to rationalism is that it trusts human reason of being able to make rational judgments that are not limited to “observations”. By contrast, frequentism is related to a form of skepticism with respect to the reliability of such judgments, in part because their answers can be ambiguous, as exemplified by Bertrand’s paradoxes.
Therefore, the frequentist will say, let’s limit the theory of probability to frequencies or to “data” that can be observed and forget about those uncertain reasonings. And that reaction has definitely an empiricist flavor. We have already explained our objections to that approach in Sect. 2.4. We will simply add here the remark that this move away from rationalism and towards some form of empiricism occurred simultaneously in different fields in the beginning of the twentieth century and was a somewhat understandable reaction to the “crises in the sciences” caused by the replacement of classical mechanics, that had been the bedrock of science for centuries, both by the theories of relativity and by quantum mechanics.
统计力学代写
物理代写|统计力学代写Statistical Mechanics代考|Explanations and Probabilistic Explanations
将概率与物理世界联系起来的一种方法是通过所谓的古诺原理，该原理表明，如果一个事件的概率 $A$ 非常小， 给定一些条件 $C$ ，那么几平可以确定该事件 $A$ 不会在一次实现这些条件时发生。20
当然，在进行可能发生该事件的实验之前，必须指定事件及其概率。否则，如果郑一千个硬币，我们将得到一 个确定的正面和反面序列，并且该序列确实发生了，尽管其先验概率很小: $\frac{1}{2^{1000}}$.
此外，分配给的概率 $A$ 必须正确选择: 如果要分配概率 $\left(\frac{1}{3}, \frac{2}{3}\right)$ 正面和反面并抛出一千个硬币，事件 $A$ 由 (2.3.2) 定义的概率非常小 (练习: 估计该概率)，尽管如果分配通常的概率，它的概率接近 $1\left(\frac{1}{2}, \frac{1}{2}\right)$ 到正面和 反面。
陈述古诺原则的另一种方式是，非典型事件永远不会发生。 ${ }^{21}$ 然而，在现实中，确实会发生非典型事件: 一系 列抛硬币可能会导致与 $\left(\frac{1}{2}, \frac{1}{2}\right)$ 频率。但这意味着必须修改自己的概率（这是贝叶斯更新的基础：根据数据调整 概率) 。
物理代写|统计力学代写Statistical Mechanics代考|Final Remarks
频率论和贝叶斯概率论方法之间的对立，至少在这种对立的某些版本中，可以被视为某种版本的经验主义和某种版本的理性主义之间更大对立的一部分。我们的意思是贝叶斯主义依赖于理性（归纳）推理的概念，根据定义，它超越了单纯的数据分析。与理性主义的联系在于它相信人类能够做出不限于“观察”的理性判断。相比之下，频率论与对此类判断的可靠性的怀疑论有关，部分原因是它们的答案可能模棱两可，如伯特兰悖论所例证。
因此，频率论者会说，让我们将概率论限制在频率或可以观察到的“数据”上，而忘记那些不确定的推理。这种反应绝对具有经验主义的味道。我们已经在 Sect. 中解释了我们对这种方法的反对意见。2.4. 我们将在这里简单地补充一下，这种从理性主义转向某种形式的经验主义的转变在 20 世纪初同时发生在不同的领域，这是对由替代理论引起的“科学危机”的某种可以理解的反应。几个世纪以来，经典力学一直是科学的基石，无论是相对论还是量子力学。
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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。