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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- 高等线性代数
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- 优化理论
- 线性规划
- 逼近论
线性代数作业代写linear algebra代考|Quantitative Experiments
Most areas of science and engineering utilize quantitative experiments to determine parameters of interest. Quantitative experiments are characterized by measured variables, a mathematical model and unknown parameters. For most experiments the method of least squares is used to analyze the data in order to determine values for the unknown parameters.
As an example of a quantitative experiment, consider the following: measurement of the half-life of a radioactive isotope. Half-life is defined as the time required for the count rate of the isotope to decrease by one half. The experimental setup is shown in Figure 1.1.1. Measurements of Counts (i.e., the number of counts observed per time unit) are collected from time 0 to time $\operatorname{tmax}$. The mathematical model for this experiment is:
$$
\text { Counts }=\text { amplitude } \cdot e^{-\text {decay_}_{-} \text {constant } \cdot t}+\text { background }
$$
For this experiment, Counts is the dependent variable and time $t$ is the independent variable. For this mathematical model there are 3 unknown parameters (amplitude, decay_constant and background). Possible sources of the background “noise” are cosmic radiation, noise in the instrumentation and sometimes a second much longer lived radioisotope within the source. The analysis will yield values for all three parameters but only the value of decay_constant is of interest. The half-life is determined from the resulting value of the decay constant:
$$
\begin{aligned}
&e^{-\text {decay_constant } \cdot \text { half_life }}=1 / 2 \
&\text { half_life }=\frac{0.69315}{\text { decay_constant }}
\end{aligned}
$$
线性代数作业代写linear algebra代考|Dealing with Uncertainty
The estimation of uncertainty is an integral part of data analysis. It is not enough to just measure something. We always need an estimate of the accuracy of our measurements. For example, when we get on a scale in the morning, we know that the uncertainty is plus or minus a few hundred grams and this is considered acceptable. If, however, our scale were only accurate to plus or minus 10 kilograms this would be unacceptable. For other measurements of weight, an accuracy of a few hundred grams would be totally unacceptable. For example, if we wanted to purchase a gold bar, our accuracy requirements for the weight of the gold bar would be much more stringent. When performing quantitative experiments, we must take into consideration uncertainty in the input data. Also, the output of our analysis must include estimates of the uncertainty of the results. One of the most compelling reasons for using least squares analysis of data is that uncertainty estimates are obtained quite naturally as a part of the analysis. For almost all applications the standard deviation $(\boldsymbol{\sigma})$ is the accepted measure of uncertainty. Let us say we need an estimate of the uncertainty associated with the measurement of the weight of gold bars. One method for obtaining such an estimate is to repeat the measurement $\boldsymbol{n}$ times and record the weights $\boldsymbol{w}{i}, \mathrm{i}=1$ to $\boldsymbol{n}$. The estimate of $\boldsymbol{\sigma}$ (the estimated standard deviation of the weight measurement) is computed as follows: $$ \sigma^{2}=\frac{1}{n-1} \sum{i=1}^{i=n}\left(w_{i}-w_{a v g}\right)^{2}
$$
In this equation $\boldsymbol{w}_{a v g}$ is the average value of the $\boldsymbol{n}$ measurements of $\boldsymbol{w}$. The need for $\boldsymbol{n}-1$ in the denominator of this equation is best explained by considering the case in which only one measurement of $\boldsymbol{w}$ is made (i.e., $\boldsymbol{n}=1$ ). For this case we have no information regarding the “spread” in the measured values of $\boldsymbol{w}$.
线性代数作业代写linear algebra代考|Quantitative Experiments
大多数科学和工程领域利用定量实验来确定感兴趣的参数。定量实验的特点是测量变量、数 学模型和末知参数。对于大多数实验，最小二乘法用于分析数据以确定末知参数的值。
作为定量实验的一个例子，请考虑以下内容：测量放射性同位素的半衰期。半言期定义为同 位素计数率降低一半所需的时间。实验装置如图 $1.1 .1$ 所示。从时间 0 到时间收集计数的测 量值（即，每个时间单位观察到的计数数） $\operatorname{tmax}$. 本实验的数学模型为:
$$
\text { Counts }=\text { amplitude } \cdot e^{-\text {decay }_{\text {_constant }} \cdot t}+\text { background }
$$
对于这个实验，计数是因变量和时间 $t$ 是自变量。对于这个数学模型，有 3 个末知参数（幅 度、衰减常数和背景）。背景“噪声”的可能来源是宇宙辐射、仪器中的噪声，有时还有源内 的第二个寿命更长的放射性同位素。分析将产生所有三个参数的值，但只有 decay_constant 的值是有意义的。半衰期由衰减常数的结果值确定:
和−衰减常数 ⋅ 半衰期 =1/2 半衰期 =0.69315 衰减常数
线性代数作业代写linear algebra代考|Dealing with Uncertainty
不确定性的估计是数据分析的一个组成部分。仅仅测量一些东西是不够的。我们总是需要估 计测量的准确性。例如，当我们早上在秤上时，我们知道不确定性是正负几百克，这被认为 是可以接受的。但是，如果我们的秤只精确到正负 10 公斤，那将是不可接受的。对于其他 重量测量，几百克的精度是完全不能接受的。例如，如果我们想购买一根金条，我们对金条 重量的准确性要求会严格得多。在进行定量实验时，我们必须考虑输入数据的不确定性。 还，我们分析的输出必须包括对结果不确定性的估计。使用数据的最小二乘分析最令人信服 的原因之一是不确定性估计是作为分析的一部分很自然地获得的。对于几乎所有应用，标准 偏差 $(\sigma)$ 是公认的不确定性度量。假设我们需要估计与金条重量测量相关的不确定性。获得 这种估计的一种方法是重复测量 $n$ 时间并记录重量 $w i, \mathrm{i}=1$ 至 $\boldsymbol{n}$. 的估计 $\sigma$ (重量测量的估 计标准偏差) 计算如下:
$$
\sigma^{2}=\frac{1}{n-1} \sum i=1^{i=n}\left(w_{i}-w_{\text {avg }}\right)^{2}
$$
在这个等式中 $\boldsymbol{w}_{a v g}$ 是的平均值 $n$ 的测量 $\boldsymbol{w}$. 需要 $\boldsymbol{n}-1$ 在这个方程的分母中，最好通过考虑 只有一个测量值的情况来解释 $w$ 制成 (即， $n=1$ ) 。对于这种情况，我们没有关于测量值 中“传播”的信息 $w$.
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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。
统计作业代写
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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