Tag: TMA4195

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling TMA4195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|Use of analogies in the construction of models

Use of analogies in the construction of models. In plenty of cases where one is attempting to construct a model of a given object it is either impossible to specify directly the sought fundamental laws or variational principles, or, from the point of view of our present knowledge, there is no confidence in the existence of such laws admitting mathematical formulation. One of the fruitful approaches to such objects is to use analogies with already investigated phenomena. Indeed, what can be common between radioactive decay and the dynamics of populations, in particular, the change in the population of our planet? Even at the elementary level such an analogy is quite visible, as it is clear for one of the simplest models of population – the Malthus model. It is based on the simple assumption that the speed of change of the population in time $t$ is proportional to its current number $N(t)$, multiplied on the sum of factors of the birth $\alpha(t) \geq 0$ and the death rate $\beta(t) \leq 0$. As a result one comes to the equation
$$
\frac{d N(t)}{d t}=[\alpha(t)-\beta(t)] N(t),
$$
which is rather similar to the equation of radioactive decay and coinciding with it at $\alpha<\beta$ (if $\alpha$ and $\beta$ are constants). It is not surprising, since identical assumptions were made for their derivation. The integration of the equation (10) gives
$$
N(t)=N(0) \exp \left(\int_{t_0}^t[\alpha(t)-\beta(t)] d t\right),
$$
where $N(0)=N\left(t=t_0\right)$ is the initial population.

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Hierarchical approach to the construction of models

4. Hierarchical approach to the construction of models. Only in rare cases it is convenient and justified to construct complete mathematical models at once, even of quite simple objects, in view of all the factors essential for their behavior. Therefore it is natural to proceed in accordance to the principle “from the simple to the complex”, when the following step is made after the detailed study of models which are not too complex. Then, a chain (hierarchy) of more and more complete models is appearing, each of which generalizes the previous ones, including the former as a particular case.

Let us construct such a hierarchical chain on an example of a model of a multistage rocket. As was established at the end of Section 1, a real onestage rocket is unable to develop the first space speed. The reason is due to the amount of fuel to be used for the speeding up of the unnecessary parts of the structural mass of the rocket. Hence, with a movement of a rocket it is necessary to periodically get rid of a ballast. In terms of practical design it means that the rocket consists of several stages, which are discarded in the process of their use.

Let $m_i$ be the total mass of $i$-th stage, $\lambda m_i$ be the corresponding structural mass (so that the fuel mass is $\left.(1-\lambda) m_i\right), m_p$ be the mass of the useful loading. The value of $\lambda$ and speed of the escape of gases $u$ are the same for all stages. Consider for clarity the number of stages $n=3$. The initial mass of such a rocket is equal
$$
m_0=m_p+m_1+m_2+m_3 .
$$
Consider the moment when all the fuel of the first stage is spent and the mass of the rocket is equal
$$
m_p+\lambda m_1+m_2+m_3 .
$$
Then by the formula (6) of the initial model, the speed of the rocket equals
$$
v_1=u \ln \left(\frac{m_0}{m_p+\lambda m_1+m_2+m_3}\right) .
$$

数学建模代写

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Use of analogies in the construction of models

在模型构建中使用类比。在许多情况下，当人们试图为给定对象构建模型时，要么无法直接指定所寻求的基本 定律或变分原理，要么，从我们目前的知识来看，对存在性没有信心这些法律承认数学公式。研究此类对象的 一种富有成效的方法是使用与已经研究过的现象的类比。事实上，放射性衰变与人口动态，尤其是地球人口的 变化之间有什么共同点? 即使在初级阶段，这样的类比也很明显，因为对于最简单的人口模型之一一ー马尔萨 斯模型来说，这是显而易见的。它基于一个简单的假设，即人口随时间变化的速度 $t$ 与其当前数量成正比 $N(t)$ ， 乘以出生因螦的总和 $\alpha(t) \geq 0$ 和死亡率 $\beta(t) \leq 0$. 结果，有人得出等式
$$
\frac{d N(t)}{d t}=[\alpha(t)-\beta(t)] N(t)
$$
这与放射性衰变方程非常相似，并且与它重合 $\alpha<\beta$ (如果 $\alpha$ 和 $\beta$ 是常数) 。这并不奇怪，因为对它们的推导 做出了相同的假设。等式 (10) 的积分给出
$$
N(t)=N(0) \exp \left(\int_{t_0}^t[\alpha(t)-\beta(t)] d t\right),
$$
在哪里 $N(0)=N\left(t=t_0\right)$ 是初始种群。

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Hierarchical approach to the construction of models

构建模型的分层方法。只有在极少数情况下，考虑到行为的所有必要因责，一次构建完整的数学模型， 即使是非常简单的对象，也是方便和合理的。因此，在对不太复杂的模型进行详细研究后进行下一步 时，自然会按照“从简单到复杂”的原则进行。然后，出现了越来越完整的模型链 (层次结构)，每个模 型都概括了以前的模型，包括前者作为一个特定的穼例。
让我们在一个多级火箭模型的例子上构建这样一个层次链。正如在第 1 节末尾建立的那样，真正的单级火箭无 法发展出第一空间速度。原因是由于用于加速火箭结构质量的不必要部分的然料量。因此，随着火䈈的运动， 有必要定期去除镇流器。就实际设计而言，这意味着火箭由多个级组成，这些级在使用过程中被丢弃。
让 $m_i$ 是总质量 $i$-第阶段， $\lambda m_i$ 是相应的结构质量 (因此燃料质量是 $\left.(1-\lambda) m_i\right), m_p$ 是有用载荷的质量。的 价值 $\lambda$ 和气体逸出的速度 $u$ 所有阶段都是一样的。为清楚起见考虑阶段数 $n=3$. 这种火箭的初始质量相等
$$
m_0=m_p+m_1+m_2+m_3
$$
考虑第一级所有然料耗尽且火箭质量相等的时刻
$$
m_p+\lambda m_1+m_2+m_3
$$
则由初始模型的公式 (6)，火箭的速度等于
$$
v_1=u \ln \left(\frac{m_0}{m_p+\lambda m_1+m_2+m_3}\right) .
$$

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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|Data and Analysis

Data for the research presented here were collected in the first author’s grade $8(n=28)$ class while students worked on the aforementioned task. Although it is not possible to know if the grade 8’s had seen similar tasks in their previous years, this was one of the first of such tasks this group had been given in their grade 8 school year.

Students were randomly assigned to groups of 2-4 and worked on the task during a 75 min class. There were no instructions provided other than what can be seen in Fig. 9. While the students worked the teacher (first author) circulated naturally through the room and engaged in conversations with the students – sometimes prompted by her and sometimes prompted by the students.

These conversations were audio recorded and transcribed. At the same time photographs of student work were taken and students’ finished work was collected. These, coupled with field notes summarizing the interactions as well as observed student activity, allowed us to build cases for each group of students. Each of these cases is a narrative of their modelling experience punctuated by significant moments of activity and emotive expression. These cases constitute the data.

Given that natural and unscripted nature of the teacher’s movement through the room, not all of the cases are equally well documented. Regardless, each of these cases were analyzed separately through the lenses of modelling and flow. More specifically, the cases were analyzed using Borromeo Ferri’s (2006) modelling cycle as well as through Liljedahl’s (2018) modified theory of flow. The results of these disparate analyses were then combined and compared on an event by event basis to see if there were relationships between student engagement and various aspects of their modelling activities intersected.

In what follows we present one of the more complete and comprehensive of the aforementioned cases – the case of Amy and Angela. This is followed by the modelling cycle analysis, the flow analysis, and finally the joint modelling-flow analysis.

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

Amy and Angela reacted to the modelling task by first asking questions about the parking lot. Amy believed that one of the key factors of the parking lot is the dimensions of a vehicle, and suggested to go outside to the staff parking lot to take some measurements.
Amy: How big is a car [talks to herself]? Can I go outside for a second [asks teacher]?

When she came back, Amy discussed these measurements with Angela, and suggested that they should increase these measurements to accommodate for large vehicles.
Amy: The car I measured was 2.5 metres by 1.5 metres, but it was a slightly smaller car so probably make it a bit bigger? ‘Cause there are bigger cars in the parking lot?
Angela: Like a Chevy.
Amy: What’s that?
Angela: It’s a truck.
After this conversation, Amy and Angela decided to put the parking lot on hold and investigated the possible locations and orientation of some of the building structures on the grid. First, they re-read the instructions provided, and paid attention to the areas on the grid which they were allowed to put buildings and the actual length each square represents. They divided 12.5 (distance between the border and all buildings) by 10 (each square represents $10 \mathrm{~m}$ ) and got “one and one-fourth”, and outlined a rectangle one and a quarter squares inside the border of the grid to represent the space they could put the buildings (see Fig. 10 for details).
Angela: So, all fields, courts, buildings, and parking lots must be no closer than 12.5 metres to any of the property lines. So one and one-fourth.

数学建模代写

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Data and Analysis

此处提供的研究数据以第一作者的成绩收集$8(n=28)$ 在学生完成上述任务的同时上课。虽然无法知道 8 年级的学生在前几年是否遇到过类似的任务，但这是该小组在 8 年级学年中首次接受的此类任务之一。

学生被随机分配到 2-4 人一组，并在 75 分钟的课堂上完成任务。除了图 9 中可以看到的内容之外，没有提供任何说明。当学生工作时，老师（第一作者）自然地在房间里走来走去并与学生进行对话——有时由她提示，有时由学生提示。

这些对话被录音和转录。同时为学生作品拍照，收集学生完成的作品。这些，再加上总结互动以及观察到的学生活动的现场笔记，使我们能够为每组学生建立案例。这些案例中的每一个都是他们的模特经历的叙述，这些经历被重要的活动和情感表达时刻所打断。这些案例构成了数据。

鉴于教师在房间内移动的自然和无脚本性质，并非所有案例都得到同样充分的记录。无论如何，这些案例中的每一个都通过建模和流程的镜头分别进行了分析。更具体地说，这些案例是使用 Borromeo Ferri（2006 年）的建模周期以及 Liljedahl（2018 年）修正的流动理论进行分析的。然后将这些不同分析的结果结合起来，并逐个事件进行比较，以查看学生参与度与他们的建模活动的各个方面之间是否存在交叉关系。

在下文中，我们将介绍上述案例中较为完整和全面的案例之一——艾米和安吉拉的案例。接下来是建模周期分析、流程分析，最后是联合建模-流程分析。

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

Amy 和 Angela 对建模任务的反应是首先询问有关停车场的问题。艾米认为停车场的一个关键因素是车辆的尺寸，建议到外面的员工停车场测量一下。
艾米：汽车有多大[自言自语]？我可以出去一下吗[问老师]？

当她回来时，Amy 与 Angela 讨论了这些尺寸，并建议他们应该增加这些尺寸以适应大型车辆。
艾米：我测量的车是 2.5 米乘 1.5 米，但它是一辆稍微小一点的车，所以可能把它弄大一点？因为停车场里有更大的车？
安吉拉：就像一辆雪佛兰。
艾米：那是什么？
安吉拉：这是一辆卡车。
经过这次谈话，艾米和安吉拉决定暂时搁置停车场，并调查网格上一些建筑结构的可能位置和方向。首先，他们重新阅读提供的说明，并注意网格上允许放置建筑物的区域以及每个正方形代表的实际长度。他们将 12.5（边界与所有建筑物之间的距离）除以 10（每个正方形代表
) 得到“一又四分之一”，并在网格的边界内勾勒出一个四分之一的长方形，代表他们可以放置建筑物的空间（详见图 10）。
安吉拉：因此，所有场地、球场、建筑物和停车场与任何一条物业线的距离不得小于 12.5 米。所以一又四分之一。

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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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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|Personal Epistemology: Epistemic Beliefs and Emotions

Personal epistemology is the study of people’s thinking about knowledge and about knowing. Its study is born in the field of educational and cognitive psychology (Barzilai and Zohar 2014; Hofer and Bendixen 2012; Hofer and Pintrich 1997). Even though in the last decades the field of personal epistemology has developed in several different directions there is convergence in some central descriptive dimensions of personal epistemology: the nature of knowledge, the certainty of knowledge, the simplicity of knowledge, the source of knowledge, and the justification of knowledge (Hofer and Pintrich 1997).

Currently there is no single model guiding research on personal epistemology (Bendixen and Rule 2004). We briefly present some of the approaches to the concept of personal epistemology that the perspective of educational psychology poses: approaches to development, approaches to beliefs and approaches to resources.

Developmental Approaches
Developmental models of personal epistemology generally view students as holding integrated epistemic positions or perspectives. These models describe students’ epistemic positions developing throughout the course of their life and studies, often following a typical trajectory (see Barzilai and Zohar 2014; Hofer and Pintrich 1997). Developmental approaches are concerned with identifying changes in students’ thinking. Thinking skills and theories about knowledge and knowing are deeply and intricately linked, capturing the close link between people’s views of knowledge and their reasoning processes by describing epistemic thinking as a “theory-in-action”. The developmental perspective encompasses both the epistemic reasoning processes and the epistemic beliefs and theories that underlie them. Beliefs reflect assumptions, expectations and attitudes that may affect reasoning processes.

Leder et al. (2002), Maass and Schloeglmann (2009), and Schoenfeld (1985) have conducted extensive research in the field of beliefs in mathematical education.
In this approach, personal epistemology is a term that refers to the beliefs that people hold about knowledge, both as to its nature and its acquisition and justification (Hofer 2002). Although different models of competence have been proposed, there is a consensus that epistemological beliefs refer to “belief about the nature of knowledge and knowledge processes” (Hofer and Pintrich 1997: 112) and in some cases learning (Op’t Eynde et al. 2006).

Epistemological beliefs have sometimes been explicitly described as a type of metacognitive knowledge or as schemas (Muis et al. 2015; Schoenfeld 1985). These models of epistemic beliefs and self-regulated learning are mainly concerned with understanding how and why epistemic beliefs impact learning and how they are conditions that serve as inputs to metalevel learning standards.

数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Resources Approach

A third important approach to the study of personal epistemology is the resources approach (Elby and Hammer 2010). This perspective emerges from the “knowledge in pieces” approach to the study and analysis of knowledge, and highlights the fragmented and contextual nature of students’ epistemologies. Epistemological resources are specific cognitive resources highly linked to the context that people use to understand and reflect on their epistemic knowledge, activities and positions. Epistemological resources may gradually advance into beliefs as they become entirely articulated and more stable.

In the development of research, these approaches have often acted disjointedly, without taking into account, in an integrated way, that which each of them considers key components that underpin the concept of personal epistemology. One of the strongest criticisms of empirical studies on personal epistemology under these approaches to educational psychology is that they have little regard for the context and specific domains of knowledge (Bromme 2005 ).

In the field of Mathematical Education we must highlight authors who have adopted a different perspective and have implemented this epistemic integration, although not under the coined denomination of personal epistemology (Schoenfeld 2010, 2016). For example, Schoenfeld has worked with metacognition as a central aspect of cognition and has related it to belief systems (Schoenfeld 1987). The author has developed a theory of decision making, centred around teachers (Schoenfeld 2010). This work is indicative of the fact that in the field of Mathematics Education there is a fundamental and productive dialectic between theory and practice; and contextual and knowledge components, allowing for the development of observational tools for reliable naturalistic interventions in which classrooms can serve as laboratories.

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数学代写|数学建模代写Mathematical Modeling代考|Personal Epistemology: Epistemic Beliefs and Emotions

个人认识论是研究人们对知识和认识的思考。它的研究诞生于教育和认知心理学领域（Barzilai and Zohar 2014；Hofer and Bendixen 2012；Hofer and Pintrich 1997）。尽管在过去的几十年里，个人认识论领域在几个不同的方向上得到了发展，但在个人认识论的一些核心描述维度上还是趋同了：知识的本质、知识的确定性、知识的简单性、知识的来源和知识的来源。知识的正当性（Hofer 和 Pintrich 1997）。

目前没有单一的模型指导个人认识论的研究（Bendixen 和 Rule 2004）。我们简要介绍了教育心理学观点提出的个人认识论概念的一些进路：发展进路、信念进路和资源进路。

发展途径
个人认识论的发展模型通常将学生视为持有综合的认识立场或观点。这些模型描述了学生在整个生活和学习过程中发展的认知立场，通常遵循典型的轨迹（参见 Barzilai 和 Zohar 2014；Hofer 和 Pintrich 1997）。发展方法与识别学生思维的变化有关。思维技能与关于知识和认识的理论有着深刻而错综复杂的联系，通过将认知思维描述为“行动中的理论”，捕捉到人们的知识观与其推理过程之间的密切联系。发展观点包括认知推理过程和作为它们基础的认知信念和理论。信念反映假设，

莱德等人。(2002)、Maass 和 Schloeglmann (2009) 以及 Schoenfeld (1985) 在数学教育的信念领域进行了广泛的研究。
在这种方法中，个人认识论是一个术语，指的是人们对知识持有的信念，包括知识的性质、知识的获取和证明 (Hofer 2002)。尽管已经提出了不同的能力模型，但普遍认为认识论信念是指“对知识和知识过程的本质的信念”（Hofer 和 Pintrich 1997：112），在某些情况下是学习（Op’t Eynde 等人。 2006).

认识论信念有时被明确描述为一种元认知知识或图式 (Muis et al. 2015; Schoenfeld 1985)。这些认知信念和自我调节学习模型主要关注理解认知信念如何以及为何影响学习，以及它们如何成为元水平学习标准的输入条件。

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个人认识论研究的第三个重要方法是资源方法（Elby and Hammer 2010）。这种观点源于对知识的研究和分析的“知识碎片”方法，并突出了学生认识论的碎片化和语境性质。认识论资源是与人们用来理解和反思他们的认知知识、活动和立场的情境高度相关的特定认知资源。认识论资源可能会逐渐发展为信念，因为它们变得完全清晰且更加稳定。

在研究的发展过程中，这些方法常常脱节，没有以综合的方式考虑它们各自认为支撑个人认识论概念的关键组成部分。在这些教育心理学方法下，对个人认识论实证研究的最强烈批评之一是，它们很少考虑知识的背景和特定领域（Bromme 2005）。

在数学教育领域，我们必须强调采用不同观点并实施这种认知整合的作者，尽管他们不属于个人认识论的新名称（Schoenfeld 2010，2016）。例如，Schoenfeld 将元认知作为认知的一个核心方面，并将其与信仰系统联系起来 (Schoenfeld 1987)。作者发展了一种以教师为中心的决策理论 (Schoenfeld 2010)。这项工作表明，在数学教育领域，理论与实践之间存在着一种基本而富有成效的辩证关系；以及背景和知识组成部分，允许开发观察工具以进行可靠的自然干预，其中教室可以作为实验室。

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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。