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代写随机估计控制Stochastic Estimation and Control
随机估计控制是一类迭代方法，通常用于寻根问题或优化问题。当收集的数据被噪声破坏时，随机估计控制的递归更新规则可以用于求解线性系统，或用于逼近不能直接计算的函数的极值，只能通过有噪声的观测来估计。
近年来，随机估计在统计和机器学习领域得到了广泛的应用，特别是在大数据环境中。这些应用包括随机优化方法和算法，EM算法的在线形式，通过时间差异强化学习，深度学习等在社会科学中。随机近似算法也被用于描述：集体动力学，学习理论中的虚拟游戏，以及共识算法等都有用这部分理论来进行研究。
代写随机微积分Stochastic Calculus
随机微积分是研究随机过程的数学分支。关于随机过程的定义，随机微积分与其保持一致。随机微积分被用来模拟随机行为的系统。应用随机微积分最有名的随机过程是维纳过程，用于路易·巴舍利耶在1900年和阿尔伯特·爱因斯坦在1905年所描述的用于建模的布朗运动，以及其他物理扩散过程中，粒子受随机力的空间。自20世纪70年代以来，维纳过程被广泛应用于金融数学和经济学中，用来建立股票价格和债券利率随时间变化的模型。随机演算的主要特点是Itô演算及其与Malliavin微积分的变分关系。由于技术上的原因，Itô积分对于一般类型的过程是最有用的，但是相关的Stratonovich积分经常用于问题的制定(特别是在工程学科中)。Stratonovich积分可以很容易地用Itô积分表示。
在普通微积分里面，最基本的理论基础是“收敛”（convergence）和“极限”（limit）的概念，所有其他的概念都是基于这两个基本概念的。对于随机微积分，在我们建立
了现代的概率论体系（基于实分析和测度论）之后，同样的就像当初发展普通微积分那样先建立“收敛”和“极限”这两个概念。
其他相关科目课程代写：
- 概率论Probability
- 随机变数Random variables
- 随机微分方程式Stochastic differential equation
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