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计算机图形学是计算机科学的一个子领域，研究数字合成和操纵视觉内容的方法。
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我们提供的计算机图形学computer graphics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- 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
计算机代写|计算机图形学作业代写computer graphics代考|Background
Over the centuries mathematicians have realised that in order to progress, they must give precise definitions to their discoveries, ideas and concepts, so that they can be built upon and referenced by new mathematical inventions. In the event of any new discovery, these rrrdefinitions have to be occasionally changed or extended. For example, once upon a time integers, rational and irrational numbers, satisfied all the needs of mathematicians, until imaginary quantities were invented. Today, complex numbers have helped shape the current number system hierarchy. Consequently, there must be clear definitions for numbers, and the operators that act upon them. Therefore, we need to identify the types of numbers that exist, what they are used for, and any problems that arise when they are stored in a computer.
计算机代写|计算机图形学作业代写computer graphics代考|Counting
Our brain’s visual cortex possesses some incredible image processing features. For example, children know instinctively when they are given less sweets than another child, and adults know instinctively when they are short-changed by a Parisian taxi driver, or driven around the Arc de Triumph several times, on the way to the airport! Intuitively, we can assess how many donkeys are in a field without counting them,
and generally, we seem to know within a second or two, whether there are just a few, dozens, or hundreds of something. But when accuracy is required, one can’t beat counting. But what is counting?
Well normally, we are taught to count by our parents by memorising first, the counting words ‘one, two, three, four, five, six, seven, eight, nine, ten, ..’ and second, associating them with our fingers, so that when asked to count the number of donkeys in a picture book, each donkey is associated with a counting word. When each donkey has been identified, the number of donkeys equals the last word mentioned. However, this still assumes that we know the meaning of ‘one, two, three, four,..’ etc. Memorising these counting words is only part of the problem-getting them in the correct sequence is the real challenge. The incorrect sequence ‘one, two, five, three, nine, four, ..’ etc., introduces an element of randomness into any calculation, but practice makes perfect, and it’s useful to master the correct sequence before going to university!
计算机代写|计算机图形学作业代写computer graphics代考|Sets of Numbers
A set is a collection of arbitrary objects called its elements or members. For example, each system of number belongs to a set with given a name, such as $\mathbb{N}$ for the natural numbers, $\mathbb{R}$ for real numbers, and $\mathbb{Q}$ for rational numbers. When we want to indicate that something is whole, real or rational, etc., we use the notation:
$$
n \in \mathbb{N}
$$
$$
x \in \mathbb{R}
$$
stands for ‘ $x$ is a real number.’
A well-ordered set possesses a unique order, such as the natural numbers $\mathbb{N}$. Therefore, if $P$ is the well-ordered set of prime numbers and $\mathbb{N}$ is the well-ordered set of natural numbers, we can write:
$$
\begin{aligned}
&P={2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47, \ldots} \
&\mathbb{N}={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17, \ldots}
\end{aligned}
$$
By pairing the prime numbers in $P$ with the numbers in $\mathbb{N}$, we have:
$$
{{2,1},{3,2},{5,3},{7,4},{11,5},{13,6},{17,7},{19,8},{23,9}, \ldots}
$$
and we can reason that 2 is the lst prime, and 3 is the 2 nd prime, etc. However, we still have to declare what we mean by $1,2,3,4,5, \ldots$ etc., and without getting too philosophical, I like the idea of defining them as follows. The word ‘one’, represented
by 1, stands for ‘oneness’ of anything: one finger, one house, one tree, one donkey, etc. The word ‘two’, represented by 2 , is ‘one more than one’. The word ‘three’, represented by 3 , is ‘one more than two’, and so on.
We are now in a position to associate some mathematical notation with our numbers by introducing the $+$ and $=$ signs. We know that $+$ means add, but it also can stand for ‘more’. We also know that = means equal, and it can also stand for ‘is the same as’. Thus the statement:
$$
2=1+1
$$
is read as ‘two is the same as one more than one.’
We can also write:
$$
3=1+2
$$
which is read as ‘three is the same as one more than two.’ But as we already have a definition for 2 , we can write
$$
\begin{aligned}
3 &=1+2 \
&=1+1+1
\end{aligned}
$$
Developing this idea, and including some extra combinations, we have:
$$
\begin{aligned}
&2=1+1 \
&3=1+2 \
&4=1+3=2+2 \
&5=1+4=2+3 \
&6=1+5=2+4=3+3 \
&7=1+6=2+5=3+4
\end{aligned}
$$
etc.
and can be continued without limit. These numbers, $1,2,3,4,5,6$, etc., are called natural numbers, and are the set $\mathbb{N}$.
计算机图形学代写
计算机代写|计算机图形学作业代写computer graphics代考|Background
几个世纪以来，数学家们已经意识到，为了取得进步，他们必须对他们的发现、想法和概念给出精确的定义，这样他们才能被新的数学发明所建立和引用。如果有任何新发现，则必须偶尔更改或扩展这些 rrr 定义。例如，曾几何时，整数、有理数和无理数满足了数学家的所有需求，直到虚数被发明出来。今天，复数帮助塑造了当前的数字系统层次结构。因此，必须有明确的数字定义，以及作用于它们的运算符。因此，我们需要识别存在的数字类型、它们的用途以及它们存储在计算机中时出现的任何问题。
计算机代写|计算机图形学作业代写computer graphics代考|Counting
我们大脑的视觉皮层拥有一些令人难以置信的图像处理功能。例如，孩子们本能地知道什么时候给他们的糖果比另一个孩子少，而成年人本能地知道他们在去机场的路上被巴黎出租车司机骗了，或者在凯旋门上绕了好几圈！直观地说，我们可以在不计算数量的情况下评估一块田地里有多少头驴，
通常，我们似乎在一两秒钟内就知道是只有几个、几十个还是数百个。但是当需要准确性时，一个人无法击败计数。但是计数是什么？
好吧，通常情况下，我们的父母教我们数数，首先要记住计数单词“一、二、三、四、五、六、七、八、九、十……”，然后用手指将它们联系起来，因此当被要求数一数绘本中驴的数量时，每头驴都与一个计数词相关联。当每头驴被识别后，驴的数量等于最后提到的单词。然而，这仍然假设我们知道“一、二、三、四……”等的含义。记住这些计数词只是问题的一部分——让它们按正确的顺序排列才是真正的挑战。不正确的序列“一、二、五、三、九、四、..”等，在任何计算中都引入了随机性元素，但熟能生巧，在上大学之前掌握正确的序列很有用！
计算机代写|计算机图形学作业代写computer graphics代考|Sets of Numbers
集合是称为其元素或成员的任意对象的集合。例如，每个数字系统都属于一个给定名称的集合，例如ñ对于自然数，R对于实数，和问对于有理数。当我们想要表示某事物是完整的、真实的或理性的等时，我们使用以下符号：
n∈ñ
X∈R
代表 ‘X是一个实数。
良序集具有唯一的顺序，例如自然数ñ. 因此，如果磷是素数的良序集，并且ñ是有序的自然数集，我们可以写成：
磷=2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47,… ñ=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,…
通过将素数配对磷与数字ñ， 我们有：
2,1,3,2,5,3,7,4,11,5,13,6,17,7,19,8,23,9,…
我们可以推断出 2 是第一个素数，3 是第二个素数，等等。但是，我们仍然必须声明我们的意思1,2,3,4,5,…等等，而且不用太哲学化，我喜欢将它们定义如下的想法。“一”字，代表
用 1 表示任何事物的“一体性”：一根手指、一栋房子、一棵树、一头驴等。由 2 表示的“二”一词是“多于一”。用 3 表示的单词“三”是“一多二”，依此类推。
我们现在可以通过引入+和=迹象。我们知道+表示添加，但它也可以代表“更多”。我们也知道=的意思是相等，也可以表示“相同”。因此声明：
2=1+1
读作“二与一多一相同”。
我们也可以这样写：
3=1+2
读作“三等于一多二”。但是因为我们已经有了 2 的定义，所以我们可以写
3=1+2 =1+1+1
发展这个想法，并包括一些额外的组合，我们有：
2=1+1 3=1+2 4=1+3=2+2 5=1+4=2+3 6=1+5=2+4=3+3 7=1+6=2+5=3+4
等等
，并且可以无限制地继续。这些数字，1,2,3,4,5,6等，称为自然数，是集合ñ.
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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。
MATLAB代写
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。