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线性代数网课代修|凸分析代写Convex analysis代考|EEEN422

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如果你也在 怎样代写线性代数Linear Algebra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。线性代数Linear Algebra是数学的一个分支,涉及到矢量空间和线性映射。它包括对线、面和子空间的研究,也涉及所有向量空间的一般属性。

线性代数Linear Algebra也被用于大多数科学和工程engineering领域,因为它可以对许多自然现象进行建模Mathematical model,并对这些模型进行高效计算。对于不能用线性代数建模的非线性系统Nonlinear system,它经常被用来处理一阶first-order approximations近似。

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  • 数值分析
  • 高等线性代数
  • 矩阵论
  • 优化理论
  • 线性规划
  • 逼近论
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线性代数作业代写linear algebra代考|Fair Bargains

The aim of this section is to give an example of how a convex set can arise in a natural way. You can skip this section, and similar first sections in later chapters, if you want to come to the point immediately.

John Nash has solved the problem of finding a fair outcome of a bargaining opportunity (see [1]). This problem does not involve convex sets, but its solution requires convex sets and their properties.

Here is how I learned about Nash bargaining. Once I was puzzled by the outcome of bargaining between twó students, exchanging a textboook and sunglassés. Thé prices of book and glasses were comparable-the sunglasses being slightly more expensive. The bargain that was struck was that the student who owned the most expensive item, the sunglasses, paid an additional amount of money. What could be the reason for this? Maybe this student had poor bargaining skills? Someone told me that the problem of what is a fair bargain in the case of equal bargaining skills had been considered by Nash. The study of this theory, Nash bargaining, was an eye-opener: it explained that the bargain I had witnessed and that initially surprised me, was a fair one.

Nash bargaining will be explained by means of a simple example. Consider Alice and Bob. They possess certain goods and these have known utilities ( $\approx$ pleasure) to them. Alice has a bat and a box, Bob has a ball. The bat has utility 1 to Alice and utility 2 to Bob; the box has utility 2 to Alice and utility 2 to Bob; the ball has utility 4 to Alice and utility 1 to Bob.

If Alice and Bob would come to the bargaining agreement to exchange all their goods, they would both be better off: their total utility would increase-for Alice from 3 to 4 and for Bob from 1 to 4 . Bob would profit much more than Alice from this bargain. So this bargain does not seem fair.

Now suppose that it is possible to exchange goods with a certain probability. Then we could modify this bargain by agreeing that Alice will give the box to Bob with probability 1/2. For example, a coin could be tossed: if heads comes up, then Alice should give the box to Bob, otherwise Alice keeps her box. This bargain increases expected utility for Alice from 3 to 5 and for Bob from 1 to 3 . This looks more fair. More is true: we will see that this is the unique fair bargain in this situation.

线性代数作业代写linear algebra代考|Special Case of Subspaces

The aim of this section is to give some initial insight into the contents of Chaps. $1-4$ of this book. The aim of these chapters is to present the properties of convex sets and now we display the specializations of some of these properties from convex sets to special convex sets, subspaces. A subspace of $\mathbb{R}^{n}$ is a subset $L$ of $\mathbb{R}^{n}$ that is closed under sums and scalar multiples, $x, y \in L, \alpha, \beta \in \mathbb{R} \Rightarrow \alpha x+\beta y \in L . \mathrm{A}$ subspace can be viewed as the central concept from linear algebra: it is the solution set of a finite system of homogeneous linear equations in $n$ variables. A subspace is a convex cone and so, in particular, it is a convex set. The specializations of the results from Chaps. $1-4$ from convex sets to subspaces are standard results from linear algebra.

Chapter 1 A subspace of $X=\mathbb{R}^{n}$ is defined to be a nonempty subset $L \subseteq X$ that is closed under linear combinations of two elements:
$$
a, b \in L, \rho, \sigma \in \mathbb{R} \Rightarrow \rho a+\sigma b \in L .
$$
Example 1.3.1 (False Equations and Homogenization) Now we illustrate homogenization of convex sets by means of a simple high school example. Before the use of the language of sets in high school, the following three cases were distinguished in some school books, for a system of two linear equations in two variables:
$$
\begin{aligned}
&a_{11} x_{1}+a_{12} x_{2}=b_{1}, \
&a_{21} x_{1}+a_{22} x_{2}=b_{2} .
\end{aligned}
$$

线性代数网课代修|凸分析代写Convex analysis代考|EEEN422

线性代数作业代写linear algebra代考|Fair Bargains

本节的目的是给出一个凸集如何以自然方式出现的例子。如果您想立即进入重点,可以跳过本节以及后面章节中类似的第一节。

John Nash 解决了寻找谈判机会的公平结果的问题(参见 [1])。这个问题不涉及凸集,但它的解决方案需要凸集及其属性。

这是我了解纳什讨价还价的方法。有一次,我对两个学生交换教科书和太阳镜的讨价还价结果感到困惑。书和眼镜的价格差不多——太阳镜稍微贵一点。达成的交易是拥有最昂贵物品太阳镜的学生支付了额外的金额。这可能是什么原因?也许这个学生的讨价还价能力很差?有人告诉我,在平等的讨价还价技巧的情况下,什么是公平的讨价还价问题已经被纳什考虑过了。对纳什讨价还价这一理论的研究令人大开眼界:它解释了我所目睹的、最初令我惊讶的讨价还价是公平的。

纳什讨价还价将通过一个简单的例子来解释。考虑爱丽丝和鲍勃。他们拥有某些商品,并且这些商品具有已知的效用(≈快乐)给他们。爱丽丝有一个球棒和一个盒子,鲍勃有一个球。蝙蝠对 Alice 有效用 1,对 Bob 有效用 2;盒子对 Alice 有效用 2,对 Bob 有效用 2;这个球对 Alice 有效用 4,对 Bob 有效用 1。

如果 Alice 和 Bob 达成讨价还价的协议来交换他们所有的货物,他们都会变得更好:他们的总效用会增加——对于 Alice,从 3 增加到 4,对于 Bob,从 1 增加到 4。鲍勃从这笔交易中获得的收益将比爱丽丝多得多。所以这个讨价还价似乎不公平。

现在假设可以以一定的概率交换商品。然后我们可以通过同意 Alice 以 1/2 的概率将盒子交给 Bob 来修改这个交易。例如,可以抛硬币:如果出现正面,那么 Alice 应该把盒子交给 Bob,否则 Alice 会保留她的盒子。这种讨价还价将 Alice 的预期效用从 3 增加到 5 ,将 Bob 的预期效用从 1 增加到 3 。这看起来更公平。更真实的是:我们将看到这是在这种情况下独一无二的公平交易。

线性代数作业代写linear algebra代考|Special Case of Subspaces

本节的目的是对章节的内容提供一些初步的了解。1-4这本书的。这些章节的目的是介绍
凸集的性质,现在我们展示其中一些性质的特殊化,从凸集到特殊的凸集、子空间。一个子 空间 $\mathbb{R}^{n}$ 是一个子集 $L$ 的 $\mathbb{R}^{n}$ 在和和标量倍数下是封闭的,
$x, y \in L, \alpha, \beta \in \mathbb{R} \Rightarrow \alpha x+\beta y \in L . \mathrm{A}$ 子空间可以看作是线性代数的中心概念:它是一个 有限齐次线性方程组的解集 $n$ 变量。子空间是一个凸锥,因此,特别是,它是一个凸集。章 节结果的专业化。1-4从凸集到子空间是线性代数的标准结果。
第 1 章的子空间 $X=\mathbb{R}^{n}$ 被定义为非空子集 $L \subseteq X$ 在两个元素的线性组合下是闭合的:
$$
a, b \in L, \rho, \sigma \in \mathbb{R} \Rightarrow \rho a+\sigma b \in L .
$$
例 $1.3 .1$ (假方程和同质化) 现在我们通过一个简单的高中例子来说明凸集的同质化。在高 中使用集合语言之前,一些教科书区分了以下三种情况,即两个线性方程组的两个变量:
$$
a_{11} x_{1}+a_{12} x_{2}=b_{1}, \quad a_{21} x_{1}+a_{22} x_{2}=b_{2} .
$$

线性代数作业代写linear algebra代考| Non–singular matrices

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抽象代数Galois理论代写

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计量经济学代写

计量经济学是利用统计方法检验经济学理论的一种方法,它既不属于统计的范畴也不属于经济的范畴更像是一种经验科学。大家有专业的问题可以在my-assignmentexpert™ 这里答疑,多读一读,相关的基础性的东西,做一些统计和经济的基础知识的积累对于学习计量经济学这一门课程都是有很大帮助的。

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线性代数到底应该怎么学?

线代是一门逻辑性非常强的数学,非常注重对概念的深入理解,QS排名前200的大学普遍线性代数考试的题目80%以上都是证明题形式。而且初学的时候大家会觉得线代概念很乱很杂且环环相扣,学的时候经常要翻前面的东西。

在这种情况下,如何学好线性代数?如何保证线性代数能获得高分呢?

如何理清楚线代的概念,总结并且理解各个概念和定理之间的层次关系和逻辑关系是最关键的。具体实行方法和其他科目大同小异,书+记笔记+刷题,但这三个怎么用,在UrivatetaTA了解到的情况来说,我觉得大部分人对总结理解是不准确的,以下将说明我认为效率最高的的总结方法。

1.1 mark on book

【重点的误解】划重点不是书上粗体,更不是每个定义,线代概念这么多,很多朋友强迫症似的把每个定义整整齐齐用荧光笔标出来,然后整本书都是重点,那期末怎么复习呀。我认为需要标出的重点为

A. 不懂,或是生涩,或是不熟悉的部分。这点很重要,有的定义浅显,但证明方法很奇怪。我会将晦涩的定义,证明方法标出。在看书时,所有例题将答案遮住,自己做,卡住了就说明不熟悉这个例题的方法,也标出。

B. 老师课上总结或强调的部分。这个没啥好讲的,跟着老师走就对了

C. 你自己做题过程中,发现模糊的知识点

1.2 take note

记笔记千万不是抄书!!!我看到很多课友都是,抄老师的PPT,或者把书上的东西搬到笔记本上。有人可能觉得抄容易记起来,但数学不是背书嗷,抄一遍浪费时间且无用。我用我笔记的一小部分来说明怎么做笔记。

1.3 understand the relation between definitions

比如特征值,特征向量,不变子空间,Jordan blocks, Jordan stadard form的一堆定义和推论,看起来很难记,但搞懂他们之间的关系就很简单了

美本或者加拿大本科,如果需要期末考试之前突击线性代数,怎样可以效率最大化?

如果您是美本或者加拿大本科的学生,那么您的教材有很大概率是Sehldon Axler的linear algebra done right这本书,这本书通俗易懂的同时做到了只有300页的厚度,以几何的观点介绍了线性代数的所有基本且重要的内容.

从目录来看,这本书从linear vector space的定义讲起,引入线性代数这一主题,第二章开始将讨论范围限制在有限维的线性空间,这样做的好处是规避Zorn lemma的使用,在处理无穷维线性空间的过程中,取基不可避免的需要用到zorn lemma,第二章主要讲了independent set和basis的概念,同时引入了维数

前两章的内容可以看做是线性代数的启蒙阶段,理解了这两章就知道了线性代数研究的对象基本上是怎么回事,虽然还没有学任何non-trivial的内容,此时最重要的当然是linear vector space和independent set, basis, dimension的概念

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