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统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Future and Summary of Work
This section discusses the future and summary of the proposed method:
i. Neutrosophic set theory is a new structure considering three independent membership functions to deal with the concept of incompleteness, uncertainty, and vagueness. The method of multi-criteria decision-making (MCDM) problem is an important key in the existence of multiple criteria and alternatives in solving sophisticated and complicated decision problems.
ii. This chapter derived a new neutrosophic method in multi-criteria decisionmaking problems to find the best alternatives in each and the entire regions nnder the nentrosophic envirnnment,
iii. This method considered neutrosophic sets with their unions and the complements with their intersections.
iv. The single-valued neutrosophic score functions are computed to find the best alternatives not only in each region but also in the entire region.
v. This chapter solved the plant hybridization problem as a real-life application of neutrosophic set theory to demonstrate the effectiveness of the proposed method.
vi. The present methodology may further be applied in content-based image retrieval (CBIR), dimensionality reduction in dimensional space, multimedia databases, manufacturing systems, personal selection in academia, project evaluation, and supply chain management.
vii. The proposed method can alternatively be used for other multi-criteria decision-making methods such as ELECTRE, DEMTEL, PROMOTEE, TOPSIS, and VIKOR methods.
viii. The techniques of this method may also be applied in fuzzy and intuitionistic fuzzy environments.
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Preliminaries
In this section we recall the basic definitions of QSVNS and IQNS which will be used in proving the rest of the paper.
Definition 2.1 [17] Let $\mathrm{X}$ be a non-empty set. A quadripartitioned single-valued neutrosophic set (QSVNS) $A$ over $X$ characterizes each element $x$ in $X$ by a truth membership function $T_{A}$, a contradiction membership function $C_{A}$, an ignorance membership function $U_{A}$, and a falsity membership function $F_{A}$ such that for each $x \in X, T_{A}, C_{A}, U_{A}, F_{A} \in[0,1]$ and $0 \leq T_{A}(x)+C_{A}(x)+U_{A}(x)+F_{A}(x) \leq 4$ when $X$ is discrete, $A$ is represented as $A=\sum_{i=1}^{n}\left\langle T_{A}\left(x_{i}\right), C_{A}\left(x_{i}\right), U_{A}\left(x_{i}\right), F_{A}\left(x_{i}\right)\right\rangle / x_{i}$, $x_{i} \in X$
However, when the universe of discourse is continuous, A is represented as
$$
A=\int_{X}\left\langle T_{A}(x), C_{A}(x), U_{A}(x), F_{A}(x)\right\rangle / x, x \in X
$$
Definition $2.2$ [17] Consider two QSVNSs $A$ and $B$, over $X . A$ is said to be contained in $B$, denoted by $A \subseteq B$ iff $T_{A}(x) \leq T_{B}(x), C_{A}(x) \leq C_{B}(x)$, $U_{A}(x) \geq U_{B}(x)$ and $F_{A}(x) \geq F_{B}(x)$.
Definition $2.3$ [17] The complement of a QSVNS A is denoted by $A^{C}$ and is defined as
$$
\begin{gathered}
A^{C}=\sum_{i=1}^{n}\left\langle F_{A}\left(x_{i}\right), U_{A}\left(x_{i}\right), C_{A}\left(x_{i}\right), T_{A}\left(x_{i}\right)\right\rangle / x_{i}, x_{i} \in X \
\text { i.e., } T_{A} c\left(x_{i}\right)=F_{A}\left(x_{i}\right), C_{A} c\left(x_{i}\right)=U_{A}\left(x_{i}\right), U_{A} C\left(x_{i}\right)=C_{A}\left(x_{i}\right) \text { and } F_{A} c\left(x_{i}\right) \
=T_{A}\left(x_{i}\right), x_{i} \in X
\end{gathered}
$$
Definition 2.4 [17] The union of two QSVNSs $A$ and $B$ is denoted by $A \cup B$ and is defined as
$$
\begin{array}{r}
A \cup B=\sum_{i=1}^{n}\left\langle T_{A}\left(x_{i}\right) \vee T_{B}\left(x_{i}\right), C_{A}\left(x_{i}\right) \vee C_{B}\left(x_{i}\right), U_{A}\left(x_{i}\right) \wedge U_{B}\left(x_{i}\right)\right. \
\left.F_{A}\left(x_{i}\right) \wedge F_{B}\left(x_{i}\right)\right\rangle / x_{i}, x_{i} \in X
\end{array}
$$
运筹学代考
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Future and Summary of Work
本节讨论了所提出方法的未来和总结：
i．中智集合论是一种新的结构，它考虑三个独立的隶属函数来处理不完备性、不确定性和模糊性的概念。多准则决策（MCDM）问题的方法是解决复杂和复杂决策问题存在多准则和备选方案的重要关键。
ii. 本章推导了一种新的多准则决策问题中智方法，以在中智环境下的每个和整个区域中找到最佳替代方案，
iii。该方法考虑了中智集及其并集和补集及其交集。
iv. 计算单值中智评分函数以不仅在每个区域而且在整个区域中找到最佳替代方案。
v. 本章将植物杂交问题作为中智集理论的实际应用解决，以证明所提出方法的有效性。
六。本方法可进一步应用于基于内容的图像检索 (CBIR)、维度空间的降维、多媒体数据库、制造系统、学术界的个人选择、项目评估和供应链管理。
七。所提出的方法可以替代地用于其他多标准决策方法，例如 ELECTRE、DEMTEL、PROMOTEE、TOPSIS 和 VIKOR 方法。
八。这种方法的技术也可以应用在模糊和直觉模糊环境中。
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Preliminaries
在本节中，我们回顾了 QSVNS 和 IQNS 的基本定义，它们将用于证明本文的其余部分。
定义 $2.1$ [17] 让X是一个非空集。四分区单值中智集 (QSVNS) $A$ 超过 $X$ 表征每个元素 $x$ 在 $X$ 由真值隶属函数 $T_{A} ，-$ 个矛盾隶属函数 $C_{A} ，$ 一个无知隶属函数 $U_{A}$ ，和一个虚假的隶属函数 $F_{A}$ 这样对于每个
$x \in X, T_{A}, C_{A}, U_{A}, F_{A} \in[0,1]$ 和 $0 \leq T_{A}(x)+C_{A}(x)+U_{A}(x)+F_{A}(x) \leq 4$ 什么时候 $X$ 是离散的， $A$ 表示为 $A=\sum_{i=1}^{n}\left\langle T_{A}\left(x_{i}\right), C_{A}\left(x_{i}\right), U_{A}\left(x_{i}\right), F_{A}\left(x_{i}\right)\right\rangle / x_{i}, x_{i} \in X$
然而，当话语世界是连续的时， $\mathrm{A}$ 表示为
$$
A=\int_{X}\left\langle T_{A}(x), C_{A}(x), U_{A}(x), F_{A}(x)\right\rangle / x, x \in X
$$
定义 2.2[17] 考虑两个 QSVNS $A$ 和 $B$ ，超过 $X . A$ 据说包含在 $B$ ，表示为 $A \subseteq B$ 当且当 $T_{A}(x) \leq T_{B}(x), C_{A}(x) \leq C_{B}(x), U_{A}(x) \geq U_{B}(x)$ 和 $F_{A}(x) \geq F_{B}(x)$.
定义 $2.3[17]$ QSVNS A 的补码表示为 $A^{C}$ 并定义为
$$
A^{C}=\sum_{i=1}^{n}\left\langle F_{A}\left(x_{i}\right), U_{A}\left(x_{i}\right), C_{A}\left(x_{i}\right), T_{A}\left(x_{i}\right)\right\rangle / x_{i}, x_{i} \in X \text { i.e., } T_{A} c\left(x_{i}\right)=F_{A}\left(x_{i}\right), C_{A} c\left(x_{i}\right)=U_{A}
$$
定义 2.4 [17] 两个 QSVNS 的并集 $A$ 和 $B$ 表示为 $A \cup B$ 并定义为
$$
A \cup B=\sum_{i=1}^{n}\left\langle T_{A}\left(x_{i}\right) \vee T_{B}\left(x_{i}\right), C_{A}\left(x_{i}\right) \vee C_{B}\left(x_{i}\right), U_{A}\left(x_{i}\right) \wedge U_{B}\left(x_{i}\right) F_{A}\left(x_{i}\right) \wedge F_{B}\left(x_{i}\right)\right\rangle / x_{i}, x_{i}
$$
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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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