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在数学中,图论是对图的研究,它是用来模拟对象之间成对关系的数学结构。这里,图由顶点(也称为节点或点)组成,这些顶点由边(也称为链接或线)连接。
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- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|The number of structurally different MPG’s
The number of structurally different MPG’s grows quickly with the number of vertices:
- All MPG’s with 5 vertices are structurally equivalent.
- There are 2 structurally different MPG’s with 6 vertices.
- There are 5 structurally different MPG’s with 7 vertices.
- There are 14 structurally different MPG’s with 8 vertices.
- There are 50 structurally different MPG’s with 9 vertices.
- There are 233 structurally different MPG’s with 10 vertices.
- There are 1249 structurally different MPG’s with 11 vertices.
The icosahedral MPG has 12 vertices and 30 edges. It is unique in that it is the only MPG where every vertex has degree 5 . (The icosahedron is the dual to the dodecahedron, which has 20 vertices, 30 edges, and 12 faces. See the solution to Problem 1 in Chapter 4.) - The Fritsch MPG uses just 9 vertices to provide a counterexample to Kempe’s argument (Chapter 7) for four-coloring a vertex with degree 5 [Ref. 8]. (We will explore how in the exercises at the end of the chapter. We will also explore Kempe chains in the Fritsch MPG in Chapter 25.) In comparison, Heawood’s graph (not shown) did this with 25 vertices [Ref. 3]. The Soifer graph (not shown) also illustrates this problem with 9 vertices, though you must add an edge to the Soifer graph to turn it into a MPG [Ref. 8].The Errera MPG with 17 vertices illustrates the problem with Kempe’s argument without any vertices with a degree less than 5 [Ref. 9]. You will be able to see Kempe chains in the Errera MPG in an exercise in Chapter $25 .$
数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|EXERCISES
- There are 5 structurally different heptahedral MPG’s. These have 7 vertices. Draw one of each.
- There are 14 structurally different MPG’s with 8 vertices. It would be a tedious exercise to draw all 14 . Instead, we challenge you to draw one MPG with 8 vertices that doesn’t have a single vertex with degree 3 , and to draw another MPG that has exactly two vertices with exactly degree 6 and exactly two more vertices with exactly degree $3 .$
- There are 50 structurally different MPG’s with 9 vertices. It would be a tedious exercise to draw all 50. Instead, we challenge you to diaw one that has exactly 3 vertices with degrees exactly equal to 6 .In the Fritsch MPG below, vertex I is a vertex with degree five. We colored $\mathrm{A}, \mathrm{G}, \mathrm{H}, \mathrm{E}$, and $\mathrm{F}$ like Kempe colored the vertices connected to his vertex with degree five. We colored D so that there would be a 1-3 Kempe chain connecting $\mathrm{F}$ to $\mathrm{G}$. We colored $\mathrm{B}$ so that there would be a 1-4 Kempe chain connecting $\mathrm{F}$ to $\mathrm{H}$. Observe that these two chains cross at $\mathrm{C}$.Below on the left, recolor the graph above by reversing the colors of the $2-4$ chain involving vertex A. Below on the right, recolor the graph below on the left by reversing the colors of the 2-3 chain involving vertex E. Is vertex I (marked with an X) now four-colorable?On the graph below, recolor the graph from the top of the previous page by simultaneously reversing the colors of the $2-4$ chain involving vertex $\mathrm{A}$ and the $2-3$ chain involving vertex E. Is vertex I (marked with an X) now fourcolorable? Is the entire graph now properly four-colored?
数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|COUNTING WAYS
There is more than one way to color a MPG so that it satisfies the four-color theorem. For example, the following table lists 24 different ways to color the graph shown below. Note that $\mathrm{R}=$ red, $\mathrm{B}=$ blue, $\mathrm{C}=$ green, and $\mathrm{Y}=$ yellow. The graphs of this chapter include dashed lines to help show you that these are MPG’s. Imagine moving the dashed lines “outside.”
Note that these 24 ways are really just variations of a single way (ordered ABCDE). If you swap blue and green, for example, BGRGY becomes GBRBY, and then if you swap blue and yellow GBRBY becomes GYRYB. We can get all 24 ways by color swapping.
We can reduce the number 24 down to 1 if we ask a slightly different question. Instead of asking, “How many ways are there to color the graph?” we can ask, “After fixing the colors of one triangle, how many ways are there to color the remaining vertices?” You don’t want to first color three random vertices because if it turns out that two of those colors needed to be the same in order to four-color the graph, you’ll run into a problem. By first coloring three vertices that lie on one triangle, you “know” that those vertices must be different colors.
Looking at triangle $\mathrm{ABC}$, we could choose $A$ to be red, $B$ to be blue, and $C$ to be green. It then follows that $D$ is blue and $E$ is yellow. This results in the single answer RBGBY.Now let’s compare how many ways there are to color two different MPG’s with 6 vertices such that they satisfy the four-color theorem. The left graph below can be colored 24 ways, and the right graph below can be colored 96 ways. The dashed lines can be moved “outside.”

图论代考
数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|The number of structurally different MPG’s
结构不同的 MPG 的数量随着顶点数量的增加而快速增长:
- 所有具有 5 个顶点的 MPG 在结构上都是等效的。
- 有 2 个结构不同的 MPG,有 6 个顶点。
- 有 5 个结构不同的 MPG,有 7 个顶点。
- 有 14 个结构不同的 MPG,有 8 个顶点。
- 有 50 个结构不同的 MPG,有 9 个顶点。
- 有 233 个结构不同的 MPG,有 10 个顶点。
- 有 1249 个结构不同的 MPG,有 11 个顶点。
二十面体 MPG 有 12 个顶点和 30 条边。它的独特之处在于它是唯一一个每个顶点的度数为 5 的 MPG。(二十面体是十二面体的对偶体,它有 20 个顶点、30 条边和 12 个面。参见第 4 章问题 1 的解决方案。) - Fritsch MPG 仅使用 9 个顶点为 Kempe 的论点(第 7 章)提供了一个反例,即对 5 度的顶点进行四种着色 [Ref. 8]。(我们将在本章末尾的练习中探讨如何进行。我们还将在第 25 章探讨 Fritsch MPG 中的 Kempe 链。)相比之下,Heawood 的图(未显示)使用 25 个顶点 [Ref. 3]。Soifer 图(未显示)也用 9 个顶点说明了这个问题,尽管您必须在 Soifer 图中添加一条边才能将其转换为 MPG [Ref. 8]. 具有 17 个顶点的 Errera MPG 说明了 Kempe 论证的问题,没有任何度数小于 5 的顶点 [Ref. 9]。您将能够在章节中的练习中看到 Errera MPG 中的 Kempe 链25.
数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|EXERCISES
- 有 5 种结构不同的七面体 MPG。这些有7个顶点。各画一张。
- 有 14 个结构不同的 MPG,有 8 个顶点。画出所有 14 将是一个乏味的练习。相反,我们挑战您绘制一个具有 8 个顶点且没有一个度数为 3 的顶点的 MPG,并绘制另一个 MPG,该 MPG 具有恰好两个度数正好为 6 的顶点和另外两个度数正好的顶点3.
- 有 50 个结构不同的 MPG,有 9 个顶点。绘制所有 50 个顶点将是一项乏味的练习。相反,我们挑战您选择一个具有正好 3 个顶点且度数正好等于 6 的顶点。在下面的 Fritsch MPG 中,顶点 I 是一个度数为 5 的顶点。我们上色了一种,G,H,和, 和F像 Kempe 一样,将连接到他的顶点的顶点着色为五度。我们为 D 着色,以便有 1-3 根 Kempe 链连接F到G. 我们上色了乙这样就会有一个 1-4 的 Kempe 链连接F到H. 观察这两条链在C.在左侧下方,通过反转上图的颜色来重新着色2−4涉及顶点 A 的链。在右下方,通过反转涉及顶点 E 的 2-3 链的颜色,重新着色左下图。顶点 I(用 X 标记)现在是四色的吗?在下图中,通过同时反转上一页顶部的颜色来重新着色图表2−4涉及顶点的链一种和2−3涉及顶点 E 的链。顶点 I(标有 X)现在是可着色的吗?整个图表现在是正确的四色吗?
数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|COUNTING WAYS
为 MPG 着色以使其满足四色定理的方法不止一种。例如,下表列出了为下图着色的 24 种不同方法。注意R=红色的,乙=蓝色的,C=绿色,和是=黄色的。本章的图表包括虚线,以帮助您表明这些是 MPG。想象一下将虚线移到“外面”。
请注意,这 24 种方式实际上只是一种方式的变体(有序 ABCDE)。例如,如果交换蓝色和绿色,则 BGRGY 变为 GBRBY,然后如果交换蓝色和黄色,则 GBRBY 变为 GYRYB。我们可以通过颜色交换获得所有 24 种方式。
如果我们问一个稍微不同的问题,我们可以将数字 24 减少到 1。而不是问“有多少种方法可以给图表着色?” 我们可以问:“固定一个三角形的颜色后,剩下的顶点有多少种颜色?” 您不想首先为三个随机顶点着色,因为如果事实证明其中两种颜色需要相同才能对图形进行四色着色,那么您将遇到问题。通过首先为位于一个三角形上的三个顶点着色,您“知道”这些顶点必须是不同的颜色。
看着三角一种乙C,我们可以选择一种要红,乙是蓝色的,并且C是绿色的。然后它遵循D是蓝色的并且和是黄色的。这导致了单一答案 RBGBY。现在让我们比较有多少种方法可以用 6 个顶点为两个不同的 MPG 着色,以使它们满足四色定理。下图左图可以着色 24 种,下图右图可以着色 96 种。虚线可以移到“外面”。

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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。
有限元方法代写
有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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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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The graphs above are incomplete. These figures only show a vertex with degree four (vertex E), its nearest neighbors (A, B, C, and D), and segments of A-C Kempe chains. The entire graphs would also contain several other vertices (especially, more colored the same as B or D) and enough edges to be MPG’s. The left figure has A connected to $C$ in a single section of an A-C Kempe chain (meaning that the vertices of this chain are colored the same as A and C). The left figure shows that this A-C Kempe chain prevents B from connecting to $\mathrm{D}$ with a single section of a B-D Kempe chain. The middle figure has A and C in separate sections of A-C Kempe chains. In this case, B could connect to D with a single section of a B-D Kempe chain. However, since the A and C of the vertex with degree four lie on separate sections, the color of C’s chain can be reversed so that in the vertex with degree four, C is effectively recolored to match A’s color, as shown in the right figure. Similarly, D’s section could be reversed in the left figure so that D is effectively recolored to match B’s color.
Kempe also attempted to demonstrate that vertices with degree five are fourcolorable in his attempt to prove the four-color theorem [Ref. 2], but his argument for vertices with degree five was shown by Heawood in 1890 to be insufficient [Ref. 3]. Let’s explore what happens if we attempt to apply our reasoning for vertices with degree four to a vertex with degree five.
数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|The previous diagrams
The previous diagrams show that when the two color reversals are performed one at a time in the crossed-chain graph, the first color reversal may break the other chain, allowing the second color reversal to affect the colors of one of F’s neighbors. When we performed the $2-4$ reversal to change B from 2 to 4 , this broke the 1-4 chain. When we then performed the 2-3 reversal to change E from 3, this caused C to change from 3 to 2 . As a result, F remains connected to four different colors; this wasn’t reversed to three as expected.
Unfortunately, you can’t perform both reversals “at the same time” for the following reason. Let’s attempt to perform both reversals “at the same time.” In this crossed-chain diagram, when we swap 2 and 4 on B’s side of the 1-3 chain, one of the 4’s in the 1-4 chain may change into a 2, and when we swap 2 and 3 on E’s side of the 1-4 chain, one of the 3’s in the 1-3 chain may change into a 2 . This is shown in the following figure: one 2 in each chain is shaded gray. Recall that these figures are incomplete; they focus on one vertex (F), its neighbors (A thru E), and Kempe chains. Other vertices and edges are not shown.
Note how one of the 3’s changed into 2 on the left. This can happen when we reverse $\mathrm{C}$ and $\mathrm{E}$ (which were originally 3 and 2 ) on E’s side of the 1-4 chain. Note also how one of the 4’s changed into 2 on the right. This can happen when we reverse B and D (which were originally 2 and 4) outside of the 1-3 chain. Now we see where a problem can occur when attempting to swap the colors of two chains at the same time. If these two 2’s happen to be connected by an edge like the dashed edge shown above, if we perform the double reversal at the same time, this causes two vertices of the same color to share an edge, which isn’t allowed. We’ll revisit Kempe’s strategy for coloring a vertex with degree five in Chapter $25 .$

图论代考
数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|The shading of one section of the B-R
由于 Kempe 链的每个部分都与同一颜色对的其他部分隔离,因此 Kempe 链的任何部分的颜色可以颠倒,但仍满足四色定理。这是一个重要且有用的概念。
上面 BR 链的一个部分的阴影说明了任何 Kempe 链的任何部分的颜色如何可以反转。请注意,我们反转了 BR 链的一个部分的颜色,但没有反转中心部分的颜色。同一条链的每个部分的颜色可以独立于该链的其他部分反转。
为什么 PG 有 Kempe 链?很容易理解为什么 MPG 有 Kempe 链。(由于 PG 是通过从 MPG 中去除边缘而形成的,并且由于适用于 MPG 的着色也适用于 PG,因此 PG 也具有 Kempe 链。)
- MPG 是三角测量的。它由具有三个边和三个顶点的面组成。
- 每个面的三个顶点必须是三种不同的颜色。
- 每条边由两个相邻的三角形共享,形成一个四边形。
- 每个四边形将有 3 或 4 种不同的颜色。如果与共享边相对的两个顶点恰好是相同的颜色,则它有 3 种颜色。
- 对于每个四边形,四个顶点中的至少 1 个顶点和最多 3 个顶点具有任何颜色对的颜色。例如,具有 R、G、B 和G有 1 个顶点R−是和3个顶点乙−G,或者您可以将其视为 1 个顶点乙−是和3个顶点G−R,或者您可以将其视为 BR 的 2 个顶点和 GY 的 2 个顶点。在后一种情况下,2G’ 不是同一链的连续颜色。
- 当您将更多三角形组合在一起(四边形仅组合两个)并考虑可能的颜色时,您将看到 Kempe 的部分
链子出现。我们将在 Chápter 中看到这些 Kémpé chảins 是如何出现的21.
也很容易看出一对颜色(如 RY)将如何与其对应颜色(BG)相邻:
- 画一张R顶点和一个是由边连接的顶点。
- 如果一个新顶点连接到这些顶点中的每一个,它必须是乙或者G.
- 如果一个新顶点连接到 R 而不是是,可能是是,乙, 或者G.
- 如果一个新的顶点连接到是但不是R,可能是R,乙, 或者G.
- RY 链要么继续增长,要么被 B 包围,G.
- 如果你关注 B 和 G,你会为它的链条得出类似的结论。
- 如果一条链条完全被其对应物包围,则链条的新部分可能会出现在其对应物的另一侧。
Kempe 证明了所有具有四阶的顶点(那些恰好连接到其他四个顶点的顶点)都是四色的 [Ref. 2]。例如,考虑下面的中心顶点。
数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|In the previous figure
在上图中,顶点和是四度,因为它连接到其他四个顶点。Kempe 表明顶点 A、B、C 和 D 不能被强制为四种不同的颜色,这样顶点 E 总是可以被着色而不会违反四色定理,无论 MPG 的其余部分看起来如何上一页显示的部分。
- A 和 C 或者是 AC Kempe 链的同一部分的一部分,或者它们各自位于 AC Kempe 链的不同部分。(如果一种和C例如,是红色和黄色的,则 AC 链是红黄色链。) – 如果一种和C每个位于 AC Kempe 链的不同部分,其中一个部分的颜色可以反转,这有效地重新着色 C 以匹配 A 的颜色。如果 A 和 C 是 AC Kempe 链的同一部分的一部分,则 B 和 D每个都必须位于 BD Kempe 链的不同部分,因为 AC Kempe 链将阻止任何 BD Kempe 链从 B 到达 D。(如果乙和D是蓝色和绿色,例如,那么一种BD Kempe 链是蓝绿色链。)在这种情况下,由于 B 和 D 分别位于 BD Kempe 链的不同部分,因此 BD Kempe 链的其中一个部分的颜色可以反转,这有效地重新着色 D 以匹配 B颜色。– 因此,可以使 C 与 A 具有相同的颜色或使 D 具有与 A 相同的颜色乙通过反转 Kempe 链的分离部分。
上面的图表是不完整的。这些图只显示了一个四阶顶点(顶点 E)、它的最近邻居(A、B、C 和 D),以及 AC Kempe 链的片段。整个图还将包含几个其他顶点(特别是与 B 或 D 相同的颜色)和足够多的边以成为 MPG。左图有 A 连接到C在 AC Kempe 链的单个部分中(意味着该链的顶点颜色与 A 和 C 相同)。左图显示此 AC Kempe 链阻止 B 连接到DBD Kempe 链条的一个部分。中间的数字在 AC Kempe 链的不同部分有 A 和 C。在这种情况下,B 可以通过 BD Kempe 链的单个部分连接到 D。但是,由于四阶顶点的 A 和 C 位于不同的部分,因此可以反转 C 链的颜色,以便在四阶顶点中,C 有效地重新着色以匹配 A 的颜色,如右图所示. 类似地,可以在左图中反转 D 的部分,以便有效地重新着色 D 以匹配 B 的颜色。
Kempe 还试图证明五阶顶点是可四色的,以证明四色定理 [Ref. 2],但 Heawood 在 1890 年证明他关于五次顶点的论点是不充分的 [Ref. 3]。让我们探讨一下如果我们尝试将我们对度数为四的顶点的推理应用于度数为五的顶点会发生什么。
数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|The previous diagrams
前面的图表显示,当在交叉链图中一次执行两种颜色反转时,第一次颜色反转可能会破坏另一个链,从而允许第二次颜色反转影响 F 的一个邻居的颜色。当我们执行2−4反转将 B 从 2 更改为 4 ,这打破了 1-4 链。然后,当我们执行 2-3 反转以将 E 从 3 更改时,这导致 C 从 3 更改为 2 。结果,F 仍然连接到四种不同的颜色;这并没有像预期的那样反转为三个。
不幸的是,由于以下原因,您不能“同时”执行两个冲销。让我们尝试“同时”执行两个反转。在这个交叉链图中,当我们在 1-3 链的 B 侧交换 2 和 4 时,1-4 链中的一个 4 可能会变成 2,当我们在 E 侧交换 2 和 3 时1-4 链,1-3 链中的 3 之一可能会变为 2 。如下图所示:每条链中的一个 2 为灰色阴影。回想一下,这些数字是不完整的;他们专注于一个顶点 (F)、它的邻居 (A 到 E) 和 Kempe 链。其他顶点和边未显示。
请注意左侧的 3 之一如何变为 2。当我们反转时会发生这种情况C和和(最初是 3 和 2 )在 1-4 链的 E 侧。还要注意 4 个中的一个如何在右侧变为 2。当我们在 1-3 链之外反转 B 和 D(最初是 2 和 4)时,就会发生这种情况。现在我们看到了尝试同时交换两条链的颜色时会出现问题的地方。如果这两个 2 恰好通过上图虚线这样的边连接起来,如果我们同时进行双重反转,就会导致两个相同颜色的顶点共享一条边,这是不允许的。我们将在第 1 章重新讨论 Kempe 为五阶顶点着色的策略25.
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。
有限元方法代写
有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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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。