相信许多留学生对数学代考都不陌生,国外许多大学都引进了网课的学习模式。网课学业有利有弊,学生不需要到固定的教室学习,只需要登录相应的网站研讨线上课程即可。但也正是其便利性,线上课程的数量往往比正常课程多得多。留学生课业深重,时刻名贵,既要学习知识,又要结束多种类型的课堂作业,physics作业代写,物理代写,论文写作等;网课考试很大程度增加了他们的负担。所以,您要是有这方面的困扰,不要犹疑,订购myassignments-help代考渠道的数学代考服务,价格合理,给你前所未有的学习体会。

我们的数学代考服务适用于那些对课程结束没有掌握,或许没有满足的时刻结束网课的同学。高度匹配专业科目,按需结束您的网课考试、数学代写需求。担保买卖支持,100%退款保证,免费赠送Turnitin检测报告。myassignments-help的Math作业代写服务,是你留学路上忠实可靠的小帮手!


物理代写|计算物理代写Computational Physics代考|Bisection–Newton–Raphson

From the previous section, we note that the Bisection method is robust to initial guesses but slow to converge. Whereas the NewtonRaphson method will converge rapidly but only if the initial guess is relatively close to the root, and in some circumstances may fail to converge at all. Also, the Newton-Raphson method may fail to converge if the gradient of the function in the neighborhood of the root approaches zero. We would therefore like to combine the reliability of the Bisection method with the rapid convergence of the Newton-Raphson method so that for any general function we can find its roots with relative ease.

We can do this by making a hybrid method that decides whether to take a Newton-Raphson step or a Bisection step. As computers cannot think for themselves, we as programmers must provide some logical criteria to determine the step to take. Crucially, if an NR step takes the next approximation outside of our interval, then we should discard it and apply a Bisection step instead; else we accept the NR step. To do this, let us consider our Bisection interval $[a, b]$ with some best approximation to the root, $r$, contained within that interval. To accept the NR step the following inequality has to be satisfied
$$
a<r-\frac{f(r)}{f^{\prime}(r)}<b .
$$

Now while we could use this inequality as the conditional expression in an if statement the coding becomes lengthy and rather difficult to read. We can make our lives easier by rearranging the inequality into the form
$$
y \geq 0 \geq z .
$$
In other words, to satisfy the inequality (4.8) such that the NR step is accepted, the left-hand expression, $y$, must be positive or zero, and the right-hand expression, $z$, must be negative or zero. We can therefore apply the trick of comparing the product of $y$ and $z$ to zero to determine whether the inequality has been satisfied. To rearrange inequality (4.8) into the form of $(4.9)$ we subtract $r$, multiply through by $-f^{\prime}(r)$, and lastly, subtract $f(r)$ resulting in
$$
(r-a) f^{\prime}(r)-f(r) \geq 0 \geq(r-b) f^{\prime}(r)-f(r)
$$

物理代写|计算物理代写Computational Physics代考|Brute Force Search

In the previous sections, we have developed solid methods to accurately compute the roots of a function, so long as we know the rough locations of those roots in advance. The problem then is finding those rough locations. One straightforward technique is to graph the functions either by hand or using a plotting program and obtain those bounds by eye. This is recommended when finding the roots of a function is the problem to solve. But what if the root-finding is only one part of a bigger problem? It would be impractical to manually locate the rough location of roots for numerous functions in this case.

Typically, we use an exhaustive root search across a region of interest (ROI) for the function. That is, starting at the minimum value of the ROI we step the value of $x$ by some small amount and check to see if the function has changed significantly within that small step. If it has, we have found the bounds of at least one root, if not we continue the search. This continues until the whole ROI has been covered. How then do we decide on the step size? Too small and we make our rapidly converging root-inding algorithms redun(ant; too large and we run the risk of stepping over multiple roots (for an even number of roots this means missing them entirely, for step size is an educated guess and is very much dependent on the function under investigation.

The program rootSearch.cpp showcases our root searching classes on the Legendre polynomial:
$$
P_{\mathrm{s}}=\frac{6435 x^5-12012 x^6+6930 x^4-1260 x^2+35}{128}
$$

物理代写|计算物理代写Computational Physics代考|PHY410

物理代写|计算物理代写Computational Physics代考| 等分牛顿拉弗森定律

.


在上一节中,我们注意到Bisection方法对于初始猜测是稳健的,但收敛速度较慢。而newton – raphson方法只有在初始猜想相对接近根的情况下才会快速收敛,而且在某些情况下可能根本不会收敛。此外,如果函数在根附近的梯度趋近于零,Newton-Raphson方法可能无法收敛。因此,我们希望将Bisection方法的可靠性与Newton-Raphson方法的快速收敛性结合起来,以便对于任何一般函数,我们都能相对容易地找到它的根


我们可以通过制作一个混合方法来决定是采用Newton-Raphson步长还是Bisection步长。由于计算机不能自己思考,作为程序员的我们必须提供一些逻辑标准来决定要采取的步骤。至关重要的是,如果一个NR阶跃在我们的区间外取下一个近似,那么我们应该放弃它,并应用一个Bisection阶跃代替;否则我们接受NR步骤。为了做到这一点,让我们考虑我们的平分区间$[a, b]$,在这个区间内包含根的最佳近似$r$。要接受NR步长,必须满足以下不等式
$$
a<r-\frac{f(r)}{f^{\prime}(r)}<b .
$$


现在,虽然我们可以在if语句中使用这个不等式作为条件表达式,但编码变得冗长且相当难读。我们可以通过将不等式重新排列为
$$
y \geq 0 \geq z .
$$
的形式来简化我们的工作。换句话说,为了满足不等式(4.8),以便接受NR步长,左边的表达式$y$必须是正的或零,而右边的表达式$z$必须是负的或零。因此,我们可以使用将$y$和$z$的乘积与零比较的技巧来确定不等式是否满足。为了将不等式(4.8)重新排列为$(4.9)$的形式,我们减去$r$,两边同时乘以$-f^{\prime}(r)$,最后减去$f(r)$,得到
$$
(r-a) f^{\prime}(r)-f(r) \geq 0 \geq(r-b) f^{\prime}(r)-f(r)
$$

物理代写|计算物理代写Computational Physics代考|蛮力搜索

.


在前面的章节中,我们已经开发了精确计算函数根的可靠方法,只要我们事先知道这些根的粗略位置。接下来的问题是如何找到这些粗糙的地点。一种直接的技术是用手或用绘图程序画出函数的图形,然后用肉眼得到这些边界。当寻找函数的根是要解决的问题时,建议这样做。但如果寻根只是更大问题的一部分呢?在这种情况下,手动定位众多函数的根的粗略位置是不切实际的


通常,我们对函数使用跨感兴趣区域(ROI)的穷举根搜索。也就是说,从ROI的最小值开始,我们将$x$的值增加一小步,然后检查函数在这一小步中是否发生了显著变化。如果有,我们至少找到了一个根的边界,如果没有,我们继续搜索。这将一直持续下去,直到覆盖了整个ROI。那么我们如何决定步长呢?如果太小,我们会使快速收敛的寻根算法redun(蚂蚁;如果太大,我们就会有跨越多个根的风险(对于偶数个根,这意味着完全错过它们,因为步长是一个有根据的猜测,在很大程度上取决于所研究的函数。


程序rootSearch.cpp展示了我们在Legendre多项式上的根搜索类:
$$
P_{\mathrm{s}}=\frac{6435 x^5-12012 x^6+6930 x^4-1260 x^2+35}{128}
$$

物理代写|计算物理代写Computational Physics代考

myassignments-help数学代考价格说明

1、客户需提供物理代考的网址,相关账户,以及课程名称,Textbook等相关资料~客服会根据作业数量和持续时间给您定价~使收费透明,让您清楚的知道您的钱花在什么地方。

2、数学代写一般每篇报价约为600—1000rmb,费用根据持续时间、周作业量、成绩要求有所浮动(持续时间越长约便宜、周作业量越多约贵、成绩要求越高越贵),报价后价格觉得合适,可以先付一周的款,我们帮你试做,满意后再继续,遇到Fail全额退款。

3、myassignments-help公司所有MATH作业代写服务支持付半款,全款,周付款,周付款一方面方便大家查阅自己的分数,一方面也方便大家资金周转,注意:每周固定周一时先预付下周的定金,不付定金不予继续做。物理代写一次性付清打9.5折。

Math作业代写、数学代写常见问题

留学生代写覆盖学科?

代写学科覆盖Math数学,经济代写,金融,计算机,生物信息,统计Statistics,Financial Engineering,Mathematical Finance,Quantitative Finance,Management Information Systems,Business Analytics,Data Science等。代写编程语言包括Python代写、Physics作业代写、物理代写、R语言代写、R代写、Matlab代写、C++代做、Java代做等。

数学作业代写会暴露客户的私密信息吗?

我们myassignments-help为了客户的信息泄露,采用的软件都是专业的防追踪的软件,保证安全隐私,绝对保密。您在我们平台订购的任何网课服务以及相关收费标准,都是公开透明,不存在任何针对性收费及差异化服务,我们随时欢迎选购的留学生朋友监督我们的服务,提出Math作业代写、数学代写修改建议。我们保障每一位客户的隐私安全。

留学生代写提供什么服务?

我们提供英语国家如美国、加拿大、英国、澳洲、新西兰、新加坡等华人留学生论文作业代写、物理代写、essay润色精修、课业辅导及网课代修代写、Quiz,Exam协助、期刊论文发表等学术服务,myassignments-help拥有的专业Math作业代写写手皆是精英学识修为精湛;实战经验丰富的学哥学姐!为你解决一切学术烦恼!

物理代考靠谱吗?

靠谱的数学代考听起来简单,但实际上不好甄别。我们能做到的靠谱,是把客户的网课当成自己的网课;把客户的作业当成自己的作业;并将这样的理念传达到全职写手和freelancer的日常培养中,坚决辞退糊弄、不守时、抄袭的写手!这就是我们要做的靠谱!

数学代考下单流程

提早与客服交流,处理你心中的顾虑。操作下单,上传你的数学代考/论文代写要求。专家结束论文,准时交给,在此过程中可与专家随时交流。后续互动批改

付款操作:我们数学代考服务正常多种支付方法,包含paypal,visa,mastercard,支付宝,union pay。下单后与专家直接互动。

售后服务:论文结束后保证完美经过turnitin查看,在线客服全天候在线为您服务。如果你觉得有需求批改的当地能够免费批改,直至您对论文满意为止。如果上交给教师后有需求批改的当地,只需求告诉您的批改要求或教师的comments,专家会据此批改。

保密服务:不需求提供真实的数学代考名字和电话号码,请提供其他牢靠的联系方法。我们有自己的工作准则,不会泄露您的个人信息。

myassignments-help擅长领域包含但不是全部:

myassignments-help服务请添加我们官网的客服或者微信/QQ,我们的服务覆盖:Assignment代写、Business商科代写、CS代考、Economics经济学代写、Essay代写、Finance金融代写、Math数学代写、report代写、R语言代考、Statistics统计学代写、物理代考、作业代写、加拿大代考、加拿大统计代写、北美代写、北美作业代写、北美统计代考、商科Essay代写、商科代考、数学代考、数学代写、数学作业代写、physics作业代写、物理代写、数据分析代写、新西兰代写、澳洲Essay代写、澳洲代写、澳洲作业代写、澳洲统计代写、澳洲金融代写、留学生课业指导、经济代写、统计代写、统计作业代写、美国Essay代写、美国代考、美国数学代写、美国统计代写、英国Essay代写、英国代考、英国作业代写、英国数学代写、英国统计代写、英国金融代写、论文代写、金融代考、金融作业代写。