分类: 图论代考

统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|IS471

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数据科学是一个领域。大数据是一种收集、维护和处理巨大信息的技术。它是关于在各种操作中收集、处理、分析和利用数据。它更具有概念性。

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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
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统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|Implications About Machine Learning Model Error

Although using MLMs has notable advantages for creating sampling designs, these methods are not without error. Misclassification errors result when MLMs fail to correctly classify units. In sample frame development, machine learning algorithms are applied to classify an image, land plot, or some other related unit as eligible for inclusion in the frame or ineligible. A false positive misclassification error results in a frame that might result in overcoverage of the actual population and lead to inefficiencies in survey data collection. A false negative misclassification error results in undercoverage and may lead to biased estimates if there is a systematic difference between population units correctly included on the frame and those excluded. To our knowledge, there is little work on the impact of this type of machine learning error on final survey estimates although Eck et al. (2019) discuss this as a future area of research. Moreover, there is even less understanding of how tuning parameter selection in these machine learning algorithms might be related to these potential survey errors and how one might incorporate this aspect of survey estimation into the classification algorithm.
By default, most machine learning algorithms optimize classifications to balance false positives with false negatives: however, one can use additional cost functions within these algorithms to penalize false positives at a higher rate than false negatives or vice versa. In frame development, one might argue that false negatives (leading to undercoverage) may be the more critical error. However, if there are no systematic differences on the survey outcome between correctly included and incorrectly excluded cases, then there might be more tolerance for this type of error. On the other hand, one could argue that if data collection costs are expensive (as in in-person or on-the-ground data collection or collection via expensive sensor equipment), then false positives might be the more critical error. If the false positive rate is high, for example then an eligibility screener may be necessary as an additional survey process step to ensure that only eligible population units be included in final analyses. In any case, it seems important to be able to quantify the impact of these errors before using MLMs for sampling frame development so that either the final results or choices of which of many MLMs lead to the best possible sample frame for use in the final sampling design can be assessed accordingly.

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Most of the unsupervised MLMs create population groupings using a collection of continuous covariates. Cluster solutions are often sensitive to variable scaling so if the continuous variables have different scales, transforming the variables so they are all on the same scale is often recommended (Hastie, Tibshirani, and Friedman 2001). However, not all frame or auxiliary variables that are available for use in such segmentation are continuous. Scaling binary or nominal variables and treating them as continuous variables does not make much sense and could impact interpretability of results. Sampling designs seeking to leverage auxiliary information that is a mix of continuous, ordinal, and nominal variables may need to be modified by selecting a different proximity measure or using a method that allows for a mix of variable types such as hierarchical clustering with an appropriate distance measure. Boriah et al. (2008) compared 14 different similarity measures for categorical data for use with a $k$-nearest neighbors algorithm for outlier detection. Their experimental results suggest that there is no one best performing similarity measure, and the authors urge researchers to carefully consider how a particular similarity measure handles the different characteristics of the categorical variables in a given dataset prior to selecting the measure. Rather than focusing on different proximity measures for clustering data based on categorical variables, researchers have also explored using different statistics for creating the clusters including $k$-modes (Huang 1998) or fuzzy $k$-modes (Huang and Ng 1999; Kim, Lee, and Lee 2004). These methods use a single distance function appropriate for categorical variables. For datasets with categorical and continuous variables, Huang (1998) proposes a $k$-prototypes clustering algorithm based on a combination of two distance functions applied to categorical and continuous variables, respectively. When cases are to be clustered using only categorical variables or a mix of categorical and continuous variables, as often occurs in survey research applications, the results of the clustering will likely be more reproducible and interpretable and more likely to represent the underlying constructs, if any. within the collection of variables. Sampling designs seeking to give variables unequal influence on the creation of population segments may also benefit from using an additional weighting variable in the unsupervised MLM where the weights specify each variable’s relative influence on the overall segmentation.

Regardless of the type of data used in the machine learning algorithms, the impact of error within the variables themselves on the overall segmentation results is not well understood. Errors in the measurement of auxiliary, frame, or survey variables that are used in unsupervised machine learning algorithms to create population segments are of particular interest since we readily experience and quantify this type of error within the total survey error framework. Pankowska et al. (2018) explored the impact of survey measurement error on the correct classification of respondents into known groups using both GMMs as well as density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN). Their simulation experiment varied the type of measurement error, the number of variables considered in the clustering that had error, the error rate, and the magnitude of the error. Pankowska and colleagues found that GMM is less sensitive to measurement errors compared to DBSCAN. Measurement error, regardless of method, has a very strong biasing effect for correctly recovering the true underlying grouping structure if the measurement error is systematic, rather than random, and all variables have high levels of measurement error.

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数据科学、大数据和数据多样性代考

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尽管使用 MLM 在创建抽样设计方面具有显着优势,但这些方法并非没有错误。当 MLM 未能正确分类单位时,会导致错误分类错误。在样本框架开发中,机器学习算法用于将图像、地块或其他一些相关单元分类为有资格包含在框架中或不符合条件。误报错误分类错误会导致可能导致对实际人口的过度覆盖并导致调查数据收集效率低下的框架。如果框架中正确包含的人口单位与排除的人口单位之间存在系统差异,则假阴性错误分类错误会导致覆盖不足,并可能导致估计有偏差。据我们所知,尽管 Eck 等人,关于这种类型的机器学习错误对最终调查估计的影响的研究很少。(2019)将此作为未来的研究领域进行讨论。此外,对于这些机器学习算法中的调整参数选择如何与这些潜在的调查错误相关,以及如何将调查估计的这一方面纳入分类算法的理解甚至更少。
默认情况下,大多数机器学习算法会优化分类以平衡假阳性和假阴性:但是,可以在这些算法中使用额外的成本函数来以比假阴性更高的速率惩罚假阳性,反之亦然。在框架开发中,有人可能会争辩说假阴性(导致覆盖不足)可能是更严重的错误。但是,如果正确包含和错误排除的案例之间的调查结果没有系统差异,那么对此类错误的容忍度可能会更高。另一方面,有人可能会争辩说,如果数据收集成本很高(例如在现场或现场数据收集或通过昂贵的传感器设备收集),那么误报可能是更严重的错误。如果误报率高,例如,作为额外的调查过程步骤,可能需要资格筛选器,以确保只有符合条件的人口单位被包括在最终分析中。在任何情况下,在使用 MLM 进行抽样框架开发之前,能够量化这些错误的影响似乎很重要,以便最终结果或许多 MLM 的选择导致用于最终抽样的最佳样本框架可以相应地评估设计。

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大多数无监督 MLM 使用一组连续协变量来创建群体分组。聚类解决方案通常对变量尺度敏感,因此如果连续变量具有不同尺度,则通常建议转换变量以使它们都处于相同尺度(Hastie、Tibshirani 和 Friedman 2001)。然而,并非所有可用于此类分割的帧或辅助变量都是连续的。缩放二元或名义变量并将它们视为连续变量没有多大意义,并且可能会影响结果的可解释性。采样设计试图利用连续的、有序的、混合的辅助信息,可能需要通过选择不同的邻近度度量或使用允许混合变量类型的方法(例如具有适当距离度量的层次聚类)来修改名义变量。博里亚等人。(2008) 比较了分类数据的 14 种不同的相似性度量,以用于ķ- 用于异常值检测的最近邻算法。他们的实验结果表明,没有一种表现最好的相似性度量,作者敦促研究人员在选择度量之前仔细考虑特定的相似性度量如何处理给定数据集中分类变量的不同特征。研究人员并没有关注基于分类变量对数据进行聚类的不同邻近度度量,而是探索了使用不同的统计数据来创建聚类,包括ķ-modes (Huang 1998) or fuzzy ķ模式(Huang 和 Ng 1999;Kim、Lee 和 Lee 2004)。这些方法使用适用于分类变量的单个距离函数。对于具有分类变量和连续变量的数据集,Huang (1998) 提出了一个ķ-原型聚类算法基于分别应用于分类变量和连续变量的两个距离函数的组合。当仅使用分类变量或分类变量和连续变量的组合对案例进行聚类时(这在调查研究应用程序中经常发生),聚类结果可能更具有可重复性和可解释性,并且更有可能代表潜在的结构(如果有的话) . 在变量集合中。试图对创建人口细分的变量产生不同影响的抽样设计也可能受益于在无监督 MLM 中使用额外的加权变量,其中权重指定每个变量对整体细分的相对影响。

无论机器学习算法中使用的数据类型如何,变量本身的误差对整体分割结果的影响都不是很清楚。在无监督机器学习算法中用于创建人口细分的辅助、框架或调查变量的测量误差特别令人感兴趣,因为我们很容易在总调查误差框架内体验和量化这种类型的误差。Pankowska 等人。(2018 年)使用 GMM 和基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)探讨了调查测量误差对将受访者正确分类为已知组的影响。他们的模拟实验改变了测量误差的类型、聚类中考虑的有误差的变量数量、错误率、以及误差的大小。Pankowska 及其同事发现,与 DBSCAN 相比,GMM 对测量误差的敏感性较低。如果测量误差是系统的而不是随机的,并且所有变量都具有高水平的测量误差,那么无论采用何种方法,测量误差对于正确恢复真实的潜在分组结构具有非常强的偏差效应。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。



R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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 $25 .$

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考| The shading of one section of the B-R

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。

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|ITS836

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数据科学是一个领域。大数据是一种收集、维护和处理巨大信息的技术。它是关于在各种操作中收集、处理、分析和利用数据。它更具有概念性。

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我们提供的数据科学、大数据和数据多样性Data Science, Big Data and Data Variety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
统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|ITS836

统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|Sample Frame Construction

The applications discussed in Section $1.3 .1$ have assumed that a population or frame already exists and have focused on leveraging known information about these units to create sample partitions or subsets using unsupervised MLMs. In some situations, however, the frames may overcover the target population and may require modification prior to segmentation to create sampling units that have a higher incidence for the target population. In yet other situations, no known frames or systematic collection of population units are available. To this end, a growing body of literature is focused on applying MLMs to create sampling frames or revise existing frames to improve coverage for the intended target population. Some of these applications use existing frame data, auxiliary data, and survey data to create models predicting whether or not population units in an existing frame belong to the target population while other applications use Big Data sources, such as satellite images, to create models that will identify locations of sampling units.
Garber (2009) used classification trees to predict eligibility of units included in a master mailing list for a survey targeting farms. Reductions in data collection inefficiencies due to overcoverage resulted from removing those units with low likelihood of eligibility. Bosch et al. (2018) discuss how they added web address information to a business register composed of a list of enterprises using a focused web scraping approach. Because the crawler might have misidentified the uniform record locator (URL), the team used MLMs to predict whether the URL was appropriate for each enterprise in the database. In this application, MLMs were not applied directly to identify population units or to segment them, but rather as part of the process for editing information on the frame obtained via web scraping methods. Chew et al. (2018) combine the approaches of frame refinement with frame creation by applying a two-category classification task to predict whether a satellite image scene is residential or nonresidential within a gridded population sampling framework.

Gridded samples use a geographic information system to partition areas of interest into logistically manageable grid cells for sampling (Thomson et al. 2017; Amer 2015). These designs typically involve several stages with one of the key stages selecting a series of primary grid units (PGUs) followed by a subselection of many secondary grid units (SGUs) within the PGUs. In many applications of this approach in developing countries, these SGUs are sparsely populated and consequently may have no eligible household units within them. To improve sampling efficiency, a layer of coding is often deployed within the selected PGUs to eliminate SGUs that contain no eligible population units prior to the phase of sampling that selects a subset of the SGUs.

统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|Considerations About Algorithmic Optimization

The results deemed optimal for grouping population units into groups based on an MLM may not be optimal for sampling or data collection. For example, some results from unsupervised learning models may produce groups with a single or too few population units to support the sampling design or estimation of sampling variance. Generally, for stratification, one wants a sample of at least two population units selected per group and in some cases, larger samples may be needed for other analytic objectives including comparisons across groups. In these cases, we need to ensure that the final segmentation has sufficient numbers of population units per unit. As Burgette et al. (2019, p. 6) point out “we are less concerned with model fit and more concerned with the sample characteristics that result from using the clusters [segments] as sample strata.”
The MLMs are using an objective for optimization that is related to what researchers desire – a natural grouping of population units into segments. However, to be useful for sampling, these segments may need to have a minimum size or the number of such segments may need to be constrained to meet sampling field operations requirements or data collection cost constraints, none of which are considered in the algorithms. That is, the requirements of sample designs and survey operations are not seen by current clustering algorithms during their processing of available data to create potential sampling strata or primary sampling unit groupings. As a result, the results from the MLM serve as the basis or first step that is then refined to meet additional sampling requirements or data collection constraints.

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数据科学、大数据和数据多样性代考

统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|Sample Frame Construction

部分讨论的应用1.3.1假设人口或框架已经存在,并专注于利用有关这些单位的已知信息来使用无监督 MLM 创建样本分区或子集。然而,在某些情况下,框架可能会覆盖目标人群,并且可能需要在分割之前进行修改以创建对目标人群具有更高发生率的采样单元。在其他情况下,没有已知的框架或人口单位的系统集合可用。为此,越来越多的文献集中在应用 MLM 来创建抽样框架或修改现有框架以提高对预期目标人群的覆盖率。其中一些应用程序使用现有的帧数据、辅助数据、
Garber (2009) 使用分类树来预测包含在主邮件列表中的单位的资格,以进行针对农场的调查。由于过度覆盖导致数据收集效率低下的减少是由于移除了那些合格可能性较低的单位。博世等人。(2018 年)讨论他们如何使用集中的网络抓取方法将网址信息添加到由企业列表组成的企业注册中。由于爬虫可能错误地识别了统一记录定位器 (URL),因此团队使用 MLM 来预测 URL 是否适合数据库中的每个企业。在此应用中,MLM 并未直接应用于识别人口单位或对其进行分割,而是作为编辑通过网络抓取方法获得的框架信息的过程的一部分。周等人。

网格化样本使用地理信息系统将感兴趣的区域划分为逻辑上可管理的网格单元以进行采样(Thomson 等人 2017;Amer 2015)。这些设计通常涉及多个阶段,其中一个关键阶段选择一系列主要电网单元 (PGU),然后是 PGU 内的许多次要电网单元 (SGU) 的子选择。这种方法在发展中国家的许多应用中,这些 SGU 人口稀少,因此可能没有符合条件的住户单元。为了提高抽样效率,通常在选定的 PGU 中部署一层编码,以在选择 SGU 子集的抽样阶段之前消除不包含符合条件的人口单位的 SGU。

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基于 MLM 将人口单位分组为最佳的结果可能不是采样或数据收集的最佳结果。例如,来自无监督学习模型的一些结果可能会产生具有单个或太少人口单位的群体,以支持抽样设计或抽样方差的估计。一般来说,对于分层,人们希望每组至少选择两个人口单位的样本,在某些情况下,可能需要更大的样本用于其他分析目标,包括跨组比较。在这些情况下,我们需要确保最终的分割具有足够数量的每个单位的人口单位。作为 Burgette 等人。(2019 年,第 6 页)指出“我们不太关心模型拟合,而更关心使用集群 [segments] 作为样本层所产生的样本特征。”
传销使用与研究人员期望相关的优化目标 – 将人口单位自然分组为段。然而,为了对抽样有用,这些段可能需要具有最小大小,或者可能需要限制这些段的数量以满足抽样现场操作要求或数据收集成本限制,算法中没有考虑到这些。也就是说,当前的聚类算法在处理可用数据以创建潜在的抽样层或初级抽样单位分组时,没有看到样本设计和调查操作的要求。因此,来自 MLM 的结果可作为基础或第一步,然后对其进行细化以满足额外的抽样要求或数据收集限制。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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

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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 $25 .$

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考| The shading of one section of the B-R

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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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。

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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。

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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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我们提供的数据科学、大数据和数据多样性Data Science, Big Data and Data Variety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
统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|DATA2001

统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|Overview of Machine Learning Methods

MLMs are generally flexible, nonparametric methods for making predictions or classifications from data. These methods are typically described by the algorithm that details how the predictions are made using the raw data and can allow for a larger number of predictors, referred to as high-dimensional data. These methods can often automatically detect nonlinearities in the relationships between independent and dependent variables and can identify interactions automatically. Generally, MLMs can be divided into two broad categories: supervised and unsupervised machine learning techniques. The goal of supervised learning is to optimally predict a dependent variable (also referred to as output, target, class, or label), based on a range of independent variables (also referred to as inputs, features, or attributes). When a supervised method is applied to predict continuous outcomes, it is generally referred to as a regression problem and a classification problem when used to predict levels of a categorical variable. Ordinary least squares regression is a classic example of supervised machine learning. Such a technique relies on a single (continuous) dependent variable and seeks to determine the best linear fit between this outcome and multiple independent variables. MLMs can also be used to group cases based on a collection of variables known for all the cases. In these situations, there is no single outcome of interest and MLMs that are used in this context are referred to as unsupervised learners. One of the most common unsupervised methods with which social scientists and market researchers might have some familiarity is hierarchical cluster analysis (HCA) – also known as segmentation. In this case, the main interest is not on modeling an outcome based on multiple independent variables, as in regression, but rather on understanding if there are combinations of variables (e.g. demographics) that can segment or group sets of customers, respondents, or members of a group, class, or city. The final output of this approach is the actual grouping of the cases within a dataset – where the grouping is determined by the collection of variables available for the analysis.
Unlike many traditional modeling techniques such as ordinary least squares regression, MLMs require a specification of hyperparameters or tuning parameters before a final model and predictions can be obtained. These parameters are often estimated from the data prior to estimating the final model. It could be useful to think of these as settings or “knobs” on the “machine” prior to hitting the start button to generate the predictions. One of the simplest examples of a tuning parameter comes from $k$-means clustering. Prior to running a $k$-means clustering algorithm, the method needs to know how many clusters it should produce in the end (i.e. $K$ ). The main point is that these tuning parameters are needed before computing final models and predictions.

统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|Sample Design Creation

Many early applications of MLMs for sample design development focused on using these algorithms to create partitions of known population units into optimal groupings to facilitate stratified sampling or some other type of sampling designs. In particular, these approaches apply various types of unsupervised machine learning algorithms such as $k$-means clustering or Gaussian mixture models (GMMs) to an array of frame data and other auxiliary information to segment population units into groups for use as primary sampling units or strata for sampling designs. The population might also refer to a survey panel and auxiliary information might refer to typical frame-related variables as well as survey variables collected during prior phases. In either case, the goal of these approaches is to optimize segmentation of population units into groups that are efficient for sampling rather than on optimizing model fit. Evaluation of the final groupings obtained from the MLMs considers implications for both sampling errors and operational issues.

Although the literature illustrating applications of these types of unsupervised machine learning algorithms for developing sampling designs is small, it is growing. Burgette et al. (2019) compared three different unsupervised learning methods to create sampling strata to understand the range of care delivery structures and processes being deployed to influence the total costs of caring for patients over time. More specifically, their team compared $k$-means clustering to a mixture of normals (also referred to as GMMs) and mixture of regression models for clustering annual total cost of care statistics over a three-year period for some 40 physician organizations participating in the Integrated Healthcare Association’s value-based pay-for-performance program. Of primary interest was the total cost of care and its pattern over this period, so developing a design that groups physician organizations by total cost trajectories and magnitude was crucial. The cluster groupings from each of the three methods considered formed the basis of sampling strata. Burgette et al. (2019) evaluated the results from each method and decided on the results produced using the mixture of normals for their final sampling strata.
The work of Burgette and colleagues highlighted some key, important differences in the assumptions and mechanics of the three clustering methods. Most notably, the $k$-means clustering algorithm is concerned with differences about the cluster means and assumes that the within-cluster variances are equal, and the algorithm seeks to group units so as to minimize this within-cluster variance across the $k$-clusters. A common assumption in many models such as ANOVA is that the assumption of equal stratum variances may be too restrictive and not reasonable. The optimal number of clusters generated from the $k$-means algorithm taken as strata will be too heterogeneous relative to other stratifications that focus on grouping sampling units to reduce variation within each stratum without the restriction or assumption that this reduced variance is the same for every stratum. Burgette et al. (2019) note that the mixture of normal models does not have the assumption of equal variance within each of the clusters and allows this variance to vary within the resulting clusters. The mixture of normal models also allows researchers to incorporate a unit of size as an additional input into the modeling process separate from the variables upon which clustering is based.

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数据科学、大数据和数据多样性代考

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传销通常是灵活的、非参数的方法,用于根据数据进行预测或分类。这些方法通常由算法描述,该算法详细说明了如何使用原始数据进行预测,并且可以允许更多的预测变量,称为高维数据。这些方法通常可以自动检测自变量和因变量之间关系中的非线性,并可以自动识别相互作用。一般来说,传销可以分为两大类:监督和非监督机器学习技术。监督学习的目标是根据一系列自变量(也称为输入、特征或属性)对因变量(也称为输出、目标、类别或标签)进行最佳预测。当使用监督方法来预测连续结果时,当用于预测分类变量的水平时,它通常被称为回归问题和分类问题。普通最小二乘回归是监督机器学习的一个经典例子。这种技术依赖于单个(连续)因变量,并试图确定该结果与多个自变量之间的最佳线性拟合。MLM 还可用于根据所有案例已知的变量集合对案例进行分组。在这些情况下,没有一个感兴趣的结果,在这种情况下使用的 MLM 被称为无监督学习器。社会科学家和市场研究人员可能熟悉的最常见的无监督方法之一是层次聚类分析 (HCA),也称为分割。在这种情况下,主要兴趣不是基于多个自变量对结果进行建模,如回归,而是了解是否存在可以对客户、受访者或成员集进行细分或分组的变量组合(例如人口统计)一个群体、阶级或城市。这种方法的最终输出是数据集中案例的实际分组——其中分组由可用于分析的变量的集合确定。而是了解是否有变量组合(例如人口统计)可以细分或分组客户、受访者或组、类或城市的成员。这种方法的最终输出是数据集中案例的实际分组——其中分组由可用于分析的变量的集合确定。而是了解是否有变量组合(例如人口统计)可以细分或分组客户、受访者或组、类或城市的成员。这种方法的最终输出是数据集中案例的实际分组——其中分组由可用于分析的变量的集合确定。
与许多传统建模技术(例如普通最小二乘回归)不同,MLM 在获得最终模型和预测之前需要指定超参数或调整参数。这些参数通常是在估计最终模型之前从数据中估计的。在点击开始按钮生成预测之前,将这些视为“机器”上的设置或“旋钮”可能会很有用。调整参数的最简单示例之一来自ķ- 表示聚类。在运行之前ķ-means 聚类算法,该方法需要知道它最终应该产生多少个聚类(即ķ)。要点是在计算最终模型和预测之前需要这些调整参数。

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MLM 在样本设计开发中的许多早期应用都集中在使用这些算法将已知人口单位划分为最佳分组,以促进分层抽样或其他一些类型的抽样设计。特别是,这些方法应用了各种类型的无监督机器学习算法,例如ķ- 将聚类或高斯混合模型 (GMM) 用于帧数据数组和其他辅助信息,以将人口单位划分为组,用作抽样设计的初级抽样单位或分层。人口也可能指调查小组,辅助信息可能指典型的框架相关变量以及在先前阶段收集的调查变量。在任何一种情况下,这些方法的目标都是优化将人口单位分割成对抽样有效的组,而不是优化模型拟合。对从 MLM 获得的最终分组的评估考虑了对抽样误差和操作问题的影响。

尽管说明这些类型的无监督机器学习算法在开发抽样设计中的应用的文献很少,但它正在增长。Burgette 等人。(2019 年)比较了三种不同的无监督学习方法来创建抽样层,以了解正在部署的护理提供结构和流程的范围,以影响随着时间的推移护理患者的总成本。更具体地说,他们的团队比较了ķ-意味着对参与综合医疗保健协会基于价值的薪酬的大约 40 家医生组织在三年期间对年度总护理成本统计数据进行聚类,以混合正常值(也称为 GMM)和回归模型的混合-绩效计划。主要关注的是这一时期的总护理成本及其模式,因此开发一种按总成本轨迹和规模对医生组织进行分组的设计至关重要。所考虑的三种方法中的每一种方法的聚类分组构成了抽样层的基础。Burgette 等人。(2019 年)评估了每种方法的结果,并决定使用混合法线作为最终抽样层产生的结果。
Burgette 及其同事的工作强调了三种聚类方法的假设和机制中的一些关键的重要差异。最值得注意的是,ķ-means 聚类算法关注关于聚类均值的差异,并假设聚类内方差相等,并且该算法寻求对单元进行分组以最小化整个聚类中的聚类内方差ķ-集群。许多模型(如 ANOVA)中的一个常见假设是等层方差的假设可能过于严格且不合理。生成的最佳聚类数ķ-均值算法相对于其他分层而言,作为分层将过于异质,这些分层侧重于对抽样单元进行分组以减少每个分层内的变化,而没有限制或假设这种减少的方差对于每个分层都是相同的。Burgette 等人。(2019)注意到,正常模型的混合没有假设每个集群内的方差相等,并允许这种方差在结果集群内变化。正常模型的混合还允许研究人员将一个大小单位作为附加输入纳入建模过程,与聚类所基于的变量分开。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。



R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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 $25 .$

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考| The shading of one section of the B-R

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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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH3V03

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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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写图论Graph Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写图论Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种代写图论Graph Theory相关的作业也就用不着说。

我们提供的图论Graph Theory及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH3V03

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Snowplow Routes

Having grown up in the northeast, when a snowplow came down our road could have a major effect on morning commutes. If a city wants to optimize their snowplows, they would want to plan the routes so no plow would need to travel over a road more than once (assuming it takes only one pass to clear the street). This is a little different than finding a singular eulerian circuit in the graph, since we do not need one snowplow to cover all the streets, but rather we want to split a city into sectors that each snowplow would then travel using an eulerian circuit or trail.

For simplicity, assume the town of Crystal Spring has already determined the sectors for their plows; the following map shows one such sector. To turn this into a problem of finding an eulerian circuit, we first model the town as a graph where the edges represent street blocks and the vertices the street intersections.

Notice that this graph is not eulerian since there are odd vertices, in fact there are quite a lot of them! At this point, we must adjust the graph so that a snowplow route can still be found. This is called an eulerization or semi-eulerization.

Our goal with an eulerization or semi-eulerization is to determine which edges should be traveled twice in order to find an optimal exhaustive route, that is a route that visits each edge at least once. The difficulty in this problem is in determining which edges should be duplicated. There is an additional issue we need to consider when choosing which edges to duplicate: are the edges equivalent or would some cost more to duplicate? Note cost could represent mileage, time, or dollars spent. For this example, we restrict our discussion to the scenario when the edges have equal cost. The next section discusses a variablé cost example.

To begin, we must first identify which vertices are odd and determine if we want an eulerization or semi-eulerization. For the snow plow example we will assume we want an eulerization (though it is reasonable to look for a semieulerization so long as the starting and ending vertices are on the edge of the city sector, see Exercise 2.12). The graph below displays the odd vertices in bold.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|RNA Fragment Assembly

An RNA (ribonucleic acid) chain can contain one of four nucleotides: adenine $(A)$, cytosine $(C)$, guanine $(G)$, and uracil $(U)$. Early attempts to study RNA were hampered by long chains and to combat this enzymes were used to cut the strands, with a $G$-enzyme cutting after each $G$ in the strand and a $U C$ enzyme cutting after each $U$ and $C$ in the strand. In the example shown below, if these enzymes are applied to the same RNA chain then two different collections of fragments will be produced.

Some fragments obtained in this way will not end in the required nucleotides (such as $C A$ on the left and $A$ on the right) since they were at the end of the original RNA chain. If we were to attempt to reconstruct the original RNA chain, we would only know the ending fragment and not the arrangement of the other fragments. However, any such arrangement must be obtainable from both sets of fragments. For example, the chain UAAGCAGU AGCA would also produce these two sets. In 1969, George Hutchinson devised a way to use this information to determine the possible starting RNA chains based upon an eulerian circuit in a digraph constructed to show the interactions of the fragments [50]. While there have been many advances in the study of RNA and DNA since the 1960’s, Hutchinson’s use of graph theory in the early study of genetics and has led to further collaborations between mathematics and biology.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH3V03

图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Snowplow Routes

在东北长大,当扫雪机从我们的道路上驶过时,可能会对早上的通勤产生重大影响。如果一个城市想要优化他们的扫雪机,他们会想要规划路线,这样犁就不需要在一条道路上多次行驶(假设只需要一次通过就可以清理街道)。这与在图中找到一个单一的欧拉回路有点不同,因为我们不需要一台扫雪机来覆盖所有街道,而是我们希望将一个城市分成多个扇区,然后每个扫雪机将使用欧拉回路或轨迹行驶.

为简单起见,假设水晶泉镇已经确定了犁的扇区;下图显示了一个这样的部门。为了将其转化为寻找欧拉回路的问题,我们首先将城镇建模为一个图,其中边代表街区,顶点代表街道交叉口。

请注意,该图不是欧拉图,因为有奇数个顶点,实际上有很多!此时,我们必须调整图表,以便仍然可以找到扫雪机路线。这称为欧拉化或半欧拉化。

我们使用欧拉化或半欧拉化的目标是确定哪些边应该经过两次才能找到最优的穷举路线,即至少访问每个边一次的路线。这个问题的困难在于确定哪些边应该被复制。在选择要复制的边时,我们还需要考虑一个额外的问题:边是等价的还是复制的成本更高?注意成本可以代表里程、时间或花费的美元。对于这个例子,我们将讨论限制在边具有相同成本的情况下。下一节讨论一个可变成本示例。

首先,我们必须首先确定哪些顶点是奇数,并确定我们想要欧拉化还是半欧拉化。对于扫雪机的例子,我们假设我们想要一个欧拉化(尽管只要起始和结束顶点都在城市扇区的边缘,寻找一个半欧拉化是合理的,请参见练习 2.12)。下图以粗体显示奇数顶点。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|RNA Fragment Assembly

RNA(核糖核酸)链可以包含四种核苷酸之一:腺嘌呤(一个), 胞嘧啶(C), 鸟嘌呤(G), 和尿嘧啶(在). 早期研究 RNA 的尝试受到长链的阻碍,为了对抗这种酶,人们使用了一种G-每次酶切后G在链和一个在C每次酶切后在和C在链中。在下面显示的示例中,如果将这些酶应用于相同的 RNA 链,则会产生两个不同的片段集合。

以这种方式获得的某些片段不会以所需的核苷酸结尾(例如C一个在左边和一个右侧),因为它们位于原始 RNA 链的末端。如果我们要尝试重建原始 RNA 链,我们将只知道结束片段而不知道其他片段的排列。然而,任何这样的安排必须可以从两组片段中获得。例如,链 UAAGCAGU AGCA 也会生产这两组。1969 年,George Hutchinson 设计了一种方法,使用该信息来确定可能的起始 RNA 链,该方法基于构建用于显示片段相互作用的有向图中的欧拉回路 [50]。虽然自 1960 年代以来 RNA 和 DNA 的研究取得了许多进展,但 Hutchinson 在早期遗传学研究中使用图论并导致了数学和生物学之间的进一步合作。

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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

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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 $25 .$

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考| The shading of one section of the B-R

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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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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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Eulerian Graphs

Looking back at the Königsberg Bridge Problem, we now have the necessary pieces to describe the question in graph theoretic terminology, namely an exhaustive circuit that includes all vertices and edges of the graph. In honor of Euler’s solution, these special types of circuits bear his name.

Definition 2.6 Let $G$ be a graph. An eulerian circuit (or trail) is a circuit (or trail) that contains every edge and every vertex of $G$.

If $G$ contains an eulerian circuit it is called eulerian and if $G$ contains an eulerian trail but not an eulerian circuit it is called semi-eulerian.
Part of Euler’s brilliance was not only his ability to quickly solve a puzzle, such as the Königsberg Bridge Problem, but also the foresight to expand on that puzzle. What makes a graph eulerian? Under what conditions will a city have the proper tour? In his original paper, Euler laid out the conditions for such a solution, though as was typical of the time, he only proved a portion of the statement (see [6] or [33]).
Theorem 2.7 A graph $G$ is eulerian if and only if
(i) $G$ is connected and
(ii) every vertex has even degree.
The theorem above is of a special type in mathematics. It is written as an “if and only if” statement, which indicates that the conditions laid out are both necessary and sufficient. A necessary condition is a property that must be achieved in order for a solution to be possible and a sufficient condition is a property that guarantees the existence of a solution.

For a more familiar example, consider renting and driving a car. If you want to rent a car, a necessary condition would be having a driver’s license; but this condition may not be sufficient since some companies will only rent a car to a person of at least 25 years of age. In contrast, having a driver’s license is sufficient to be able to drive a car, but is not necessary since you can drive a car with a learner’s permit as long as a guardian is present.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Algorithms

As we now know when a graph will be eulerian or semi-eulerian, the next obvious question is how do we find one. There are numerous methods for finding an eulerian circuit (or trail), though we will focus on only two of these. Each of these algorithms will be described in terms of the input, steps to perform, and output, so it is clear how to apply the algorithm in various scenarios. See Appendix E for the pseudocode for various algorithms appearing in this book. For more a more technical discussion of the algorithms, the reader is encouraged to explore [8] or [52].

The first method for finding an eulerian circuit that we discuss is Fleury’s Algorithm. Although Fleury’s solution was not the first in print, it is one of the easiest to walk through (no pun intended) [35]. As with all future algorithms presented in this book, an example will immediately follow the description of the algorithm and further examples are available in the Exercises. Note that Fleury’s Algorithm will produce either an eulerian circuit or an eulerian trail depending on which solution is possible.

The intention behind Fleury’s Algorithm is that you are prevented from getting stuck at a vertex with no edges left to travel. In practice, it may be helpful to use two copies of the graph-one to keep track of the route and the other where labeled edges are removed. This second copy makes it easier to see which edges are unavailable to be chosen. In the example below, the vertex under consideration during a step of the algorithm will be highlighted and edges will be labeled in the order in which they are chosen.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH361

图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Eulerian Graphs

回顾柯尼斯堡桥问题,我们现在有必要的部分来用图论术语来描述这个问题,即包含图的所有顶点和边的穷举电路。为了纪念欧拉的解决方案,这些特殊类型的电路以他的名字命名。

定义 2.6 让G成为一个图表。欧拉回路(或轨迹)是包含每个边和每个顶点的回路(或轨迹)G.

如果G包含一个欧拉回路,它被称为欧拉回路,如果G包含欧拉轨迹但不包含欧拉回路,它被称为半欧拉。
欧拉的部分才华不仅在于他能够快速解决诸如柯尼斯堡桥问题之类的难题,而且还在于他具有扩展该难题的远见。什么使图欧拉?一个城市在什么条件下会有合适的游览?在他的原始论文中,欧拉列出了这种解决方案的条件,尽管按照当时的典型情况,他只证明了陈述的一部分(参见 [6] 或 [33])。
定理 2.7 一个图G是欧拉当且仅当
(i)G是连通的并且
(ii) 每个顶点都有偶数度。
上述定理是数学中的一种特殊类型。它被写成“当且仅当”的陈述,表明所列出的条件既是必要的又是充分的。必要条件是为了使解决方案成为可能而必须实现的属性,而充分条件是保证解决方案存在的属性。

举一个更熟悉的例子,考虑租车和开车。如果你想租车,一个必要条件是有驾照;但这个条件可能还不够,因为一些公司只会将汽车租给至少 25 岁的人。相比之下,拥有驾驶执照足以驾驶汽车,但不是必需的,因为只要有监护人在场,您就可以使用学习许可证驾驶汽车。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Algorithms

正如我们现在知道的图何时是欧拉或半欧拉,下一个明显的问题是我们如何找到一个。有许多方法可以找到欧拉回路(或轨迹),但我们将只关注其中两种。这些算法中的每一个都将根据输入、执行步骤和输出进行描述,因此很清楚如何在各种场景中应用该算法。有关本书中出现的各种算法的伪代码,请参见附录 E。有关算法的更多技术性讨论,鼓励读者探索 [8] 或 [52]。

我们讨论的寻找欧拉回路的第一种方法是 Fleury 算法。尽管 Fleury 的解决方案不是第一个印刷的,但它是最容易理解的解决方案之一(没有双关语)[35]。与本书中介绍的所有未来算法一样,算法描述之后将立即提供一个示例,练习中提供了更多示例。请注意,根据可能的解决方案,Fleury 算法将产生欧拉回路或欧拉轨迹。

Fleury 算法背后的意图是防止您卡在没有边可移动的顶点。在实践中,使用图的两个副本可能会有所帮助 – 一个用于跟踪路线,另一个用于删除标记的边缘。第二个副本可以更容易地查看哪些边无法选择。在下面的示例中,在算法的一个步骤中考虑的顶点将被突出显示,边将按照它们被选择的顺序被标记。

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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

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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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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 $25 .$

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考| The shading of one section of the B-R

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


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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

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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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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH141

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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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写图论Graph Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写图论Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种代写图论Graph Theory相关的作业也就用不着说。

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  • Advanced Probability Theory 高等概率论
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  • (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|MATH141

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Eulerian Circuits

Most mathematical subfields arose through a natural observation of the physical world (such as geometry) or through a progression of ideas that are eventually compiled into a specific category (such as calculus). Few areas of mathematics have an origin story (akin to those of comic superheros). Probability owes its origins to letters between Pascal and Fermat regarding splitting the wager of a dice game ended before its completion (see [20]). The origin story for statistics begins with Ronald Fisher’s experiment to test Muriel Bristol’s claim that she could taste the difference as to whether milk was added to a tea cup before or after the tea (see [72]). Similarly, Graph Theory can trace its origins to a singular problem and the resulting publication of the answer. What is unique in this situation, however, is that the techniques used were novel and the applications of a graph were not widely understood until the advent of the computer.

You arrive in a new city and hear of an intriguing puzzle captivating the population: can you leave your home, travel across each of the bridges in the city exactly once and then return home? Upon one look at the map, you claim “Of course it can’t be done!” You describe the requirements needed for such a walk to take place and note this city fails those requirements. Easy enough!
The puzzle above is sometimes called the birth of graph theory. In 1736, Leonhard Euler, one of the greatest mathematicians of all time, published a short paper on the bridges of Königsberg, a city in Eastern Europe (see the following map).Euler translated the problem into one of the “geometry of location” (geometris situs) and determined that only certain configurations would allow a solution to be possible. His publication set in motion an entirely new branch of mathematics, one that has profound impact in modern mathematics, computer science, management science, counterterrorism, … and the list continues. Without worrying about the technicalities, see if you can find a solution to the Königsberg Bridge Problem! To aid in your analysis, note that Königsberg contains seven brides and four distinct landmasses.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Touring a Graph

Part of Euler’s brilliance is how he figured out how to model a real world question with a mathematical object that we now call a graph. A part of the modeling process is determining what the answer we are searching for looks like in graph form. What type of structure or operation are we looking for? In our original search for a solution to the Königsberg Bridge Problem, we discuss traveling through the city. What would traveling through a graph mean? What types of restrictions might we place on such travel? Below are additional definitions needed to answer these questions, after which we will describe how to use a graph model to solve the Königsberg Bridge Problem.
Definition 2.1 Let $G$ be a graph.

  • A walk is a sequence of vertices so that there is an edge between consecutive vertices. A walk can repeat vertices and edges.
  • A trail is a walk with no repeated edges. A trail can repeat vertices but not edges.
  • A path is a trail with no repeated vertex (or edges). A path on $n$ vertices is denoted $P_n$.
  • A closed walk is a walk that starts and ends at the same vertex.
  • A circuit is a closed trail; that is, a trail that starts and ends at the same vertex with no repeated edges though vertices may be repeated.
  • A cycle is a closed path; that is, a path that starts and ends at the same vertex. Thus cycles cannot repeat edges or vertices. Note: we do not consider the starting and ending vertex as being repeated since each vertex is entered and exited exactly once. A cycle on $n$ vertices is denoted $C_n$.

The length of any of these tours is defined in terms of the number of edges. For example, $P_n$ has length $n-1$ and $C_n$ has length $n$.

Technically, since a path is a more restrictive version of a trail and a trail is a more restrictive form of a walk, any path can also be viewed as a trail and as a walk. However, a walk might not be a trail or a path (for example, if it repeats vertices or edges). Similarly, a cycle is a circuit and a closed walk. Unless otherwise noted, when we use any of the terms from Definition $2.1$ we are referring to the most restrictive case possible; for example, if we ask for a walk in a graph then we want a walk that is not also a trail or a path.

In practice, it is often necessary to label the edges of a tour of a graph in the sequential order in which they are traveled. This is especially important when the graph is not simple.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH141

图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Eulerian Circuits

大多数数学子领域是通过对物理世界的自然观察(例如几何)或通过最终编译成特定类别(例如微积分)的一系列想法而产生的。很少有数学领域有起源故事(类似于漫画超级英雄的故事)。概率起源于 Pascal 和 Fermat 之间关于拆分骰子游戏在其完成之前结束的赌注的信件(参见 [20])。统计学的起源故事始于 Ronald Fisher 的实验,以测试 Muriel Bristol 的说法,即她可以品尝到在茶之前或之后将牛奶添加到茶杯中的差异(参见 [72])。类似地,图论可以将其起源追溯到一个单一的问题以及由此产生的答案的发布。然而,在这种情况下的独特之处在于,

你到达一个新城市,听到一个令人们着迷的有趣谜题:你能离开你的家,穿过城市中的每座桥一次,然后回家吗?一看地图,你就声称“当然做不到!” 您描述了进行这种步行所需的要求,并注意到这个城市没有满足这些要求。够简单!
上面的谜题有时被称为图论的诞生。1736 年,有史以来最伟大的数学家之一莱昂哈德·欧拉 (Leonhard Euler) 发表了一篇关于东欧城市柯尼斯堡 (Königsberg) 桥梁的短文(见下图)。欧拉将这个问题翻译为“位置几何”之一(geometris situs)并确定只有某些配置才能实现解决方案。他的出版物启动了一个全新的数学分支,对现代数学、计算机科学、管理科学、反恐……产生了深远的影响……而且名单还在继续。不用担心技术问题,看看您是否能找到解决柯尼斯堡大桥问题的方法!为了帮助您进行分析,请注意柯尼斯堡包含七个新娘和四个不同的陆地。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Touring a Graph

欧拉的部分才华在于他如何想出如何用我们现在称为图的数学对象来模拟现实世界的问题。建模过程的一部分是确定我们正在搜索的答案在图表中的样子。我们在寻找什么类型的结构或操作?在我们最初寻找柯尼斯堡大桥问题的解决方案时,我们讨论了穿越城市。穿越图表意味着什么?我们可能会对此类旅行施加哪些类型的限制?下面是回答这些问题所需的附加定义,之后我们将描述如何使用图模型来解决柯尼斯堡桥问题。
定义 2.1 让G成为一个图表。

  • 游走是一系列顶点,因此连续顶点之间有一条边。步行可以重复顶点和边。
  • 小径是没有重复边缘的步行。轨迹可以重复顶点但不能重复边。
  • 路径是没有重复顶点(或边)的路径。上一条路n顶点表示磷n.
  • 封闭式行走是在同一顶点开始和结束的行走。
  • 回路是封闭的路径;也就是说,一条在同一个顶点开始和结束的轨迹,没有重复的边,尽管顶点可以重复。
  • 循环是一条闭合路径;即在同一顶点开始和结束的路径。因此循环不能重复边或顶点。注意:我们不认为开始和结束顶点是重复的,因为每个顶点只进入和退出一次。一个循环n顶点表示Cn.

任何这些旅行的长度都是根据边的数量来定义的。例如,磷n有长度n−1和Cn有长度n.

从技术上讲,由于路径是步道的限制性更强的版本,而步道是步行的更受限制的形式,因此任何路径也可以被视为步道和步行。但是,步行可能不是路径或路径(例如,如果它重复顶点或边)。同样,一个循环是一个循环和一个封闭的步行。除非另有说明,当我们使用定义中的任何术语时2.1我们指的是可能的最严格的情况;例如,如果我们要求在图中步行,那么我们想要的步行既不是小径也不是路径。

在实践中,通常需要按照它们经过的顺序来标记图的游览的边缘。当图形不简单时,这一点尤其重要。

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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。



R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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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 $25 .$

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考| The shading of one section of the B-R

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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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。

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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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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH3V03

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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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写图论Graph Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写图论Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种代写图论Graph Theory相关的作业也就用不着说。

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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|MATH3V03

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Dijkstra’s Algorithm

Numerous versions of Dijkstra’s Algorithm exist, though two basic descriptions adhere to Dijkstra’s original design (see [22]). In one, a shortest path from your chosen starting and ending vertex is found. Though useful in its own right, we will study the more general version that finds the shortest path from a specific vertex to all other vertices in the graph (since if we only cared for the shortest path from $a$ to $b$, we could halt the algorithm once $b$ is reached).
Dijkstra’s Algorithm is a bit more complex than the algorithms we have studied so far. Each vertex is given a two-part label $L(v)=(x,(w(v))$. The first portion of the label is the name of the vertex used to travel to $v$. The second part is the weight of the path that was used to get to $v$ from the designated starting vertex. At each stage of the algorithm, we will consider a set of free vertices, denoted by an $F$ below. Free vertices are the neighbors of previously visited vertices that are themselves not yet visited.

Perhaps the most complex portion of this algorithm is the labeling of the vertices and how they are updated with iterations of Step (2) and Step (3). In the initial step of Dijkstra’s Algorithm, all vertices have no entry in the first part of the label and the second part is 0 for the starting vertex and $\infty$ for all others. Note that the set $F$ of free vertices consists of all neighbors of highlighted vertices and all are under consideration for becoming the next highlighted vertex. It is important that we do not only consider the neighbors of the last vertex highlighted, as a path from a previously chosen vertex may in fact lead to the shortest path. The example below provides a detailed explanation in the updating of the vertex labels and how to use them to find a shortest path.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Walks Using Matrices

Recall in Section $1.4$ we saw how to model a graph using an adjacency matrix. Matrix representations of graphs are useful when using a computer program to investigate certain features or processes on a graph. Another use for the adjacency matrix is to count the number of walks between two vertices within a graph. For review of matrix operations, see Appendix C.

Consider the graph shown below with its adjacency matrix $A$ on the right.

If we want a walk of length 1 , we are in essence asking for an edge between two vertices. So to count the number of walks of length 1 from $v_1$ to $v_3$, we need only to count the number of edges (namely 2) between these vertices. What if we want the walks of length 2 ? By inspection, we can see there is only one, which is

Now consider the walks from $v_1$ to $v_2$. There is only one walk of length 1 , and yet three of length 2 :
$$
\begin{aligned}
&v_1 \underset{e_3}{\rightarrow} v_2 \underset{e_5}{\rightarrow} v_2 \
&v_1 \underset{e_1}{\overrightarrow{e_3}} v_3 \underset{e_4}{\overrightarrow{e_4}} v_2 \
&v_1 \underset{e_2}{\rightarrow} v_3 \underset{e_4}{\rightarrow} v_2
\end{aligned}
$$
How could we count this? If we know how many walks there are from $v_1$ to $v_2$ (1) and then the number from $v_2$ to itself (1), we can get one type of walk from $v_1$ to $v_2$. Also, we could count the number of walks from $v_1$ to $v_3(2)$ and then the number of walks from $v_3$ to $v_2(1)$. In total we have $1 * 1+2 * 1=3$ walks from $v_1$ to $v_2$. Note that we did not include any walks of the form $v_1 v_1 v_2$ since there are no edges from $v_1$ to itself.
Viewing this as a multiplication of vectors, we have
$$
\left[\begin{array}{lll}
0 & 1 & 2
\end{array}\right] \cdot\left[\begin{array}{l}
1 \
1 \
1
\end{array}\right]=0 * 1+1 * 1+2 * 1=3
$$
If we do this for the entire adjacency matrix, we have
$$
A^2=\left[\begin{array}{lll}
5 & 3 & 1 \
3 & 3 & 3 \
1 & 3 & 5
\end{array}\right]
$$
Thus the entry $a_{i j}$ in $A^2$ represents the number of walks between vertex $v_i$ and $v_j$ of length 2 . If we multiplied this new matrix by $A$ again, we would simply be counting the number of ways to get from $v_i$ to $v_j$ using 3 edges. The theorem below summarizes this for walks of any length $n$.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH3V03

图论代考

数学代写|图论作业代写图论代考|Dijkstra的算法


Dijkstra的算法有许多版本,尽管有两个基本描述坚持Dijkstra的原始设计(见[22])。在一种情况下,从选定的起始点和结束点找到一条最短路径。尽管它本身很有用,但我们将研究更一般的版本,它可以找到从特定顶点到图中所有其他顶点的最短路径(因为如果我们只关心从$a$到$b$的最短路径,那么一旦到达$b$,我们就可以停止算法)。Dijkstra算法比我们目前学习过的算法要复杂一些。每个顶点都有一个由两部分组成的标签$L(v)=(x,(w(v))$。标签的第一部分是用于移动到$v$的顶点的名称。第二部分是用于从指定的起始顶点到达$v$的路径的权值。在算法的每个阶段,我们将考虑一组自由顶点,用下面的$F$表示。自由顶点是之前访问过的顶点的邻居,这些顶点本身还没有被访问过


也许这个算法中最复杂的部分是顶点的标记以及如何通过步骤(2)和步骤(3)的迭代来更新它们。在Dijkstra算法的初始步骤中,所有顶点在标签的第一部分中都没有条目,对于起始顶点,第二部分为0,对于其他所有顶点,则为$\infty$。注意,自由顶点集合$F$由高亮显示顶点的所有邻居组成,所有邻居都在考虑成为下一个高亮显示顶点。重要的是,我们不要只考虑最后一个突出显示的顶点的邻居,因为从先前选择的顶点出发的路径实际上可能通向最短路径。下面的例子详细解释了顶点标签的更新,以及如何使用它们找到最短路径

数学代写|图论作业代写图论代考|使用矩阵行走


回想一下在$1.4$节中,我们看到了如何使用邻接矩阵建模图。当使用计算机程序研究图上的某些特征或过程时,图的矩阵表示是有用的。邻接矩阵的另一个用途是计算图中两个顶点之间的行走次数。关于矩阵运算的回顾,参见附录c。


考虑下图中右侧的邻接矩阵$A$。


如果我们想要一个长度为1的行走,我们实际上是在要求两个顶点之间的一条边。因此,要计算从$v_1$到$v_3$的长度为1的行走次数,我们只需要计算这些顶点之间的边的数量(即2条)。如果我们想要移动的长度为2呢?通过检查,我们可以看到只有一个,即


现在考虑walk from $v_1$ 到 $v_2$。只有一个长度为1的步道,但有三个长度为2的步道:
$$
\begin{aligned}
&v_1 \underset{e_3}{\rightarrow} v_2 \underset{e_5}{\rightarrow} v_2 \
&v_1 \underset{e_1}{\overrightarrow{e_3}} v_3 \underset{e_4}{\overrightarrow{e_4}} v_2 \
&v_1 \underset{e_2}{\rightarrow} v_3 \underset{e_4}{\rightarrow} v_2
\end{aligned}
$$
我们怎么能计算这个?如果我们知道有多少次步行 $v_1$ 到 $v_2$ (1)然后数字从 $v_2$ 对自身(1),我们可以得到一种类型的步行 $v_1$ 到 $v_2$。还有,我们可以数一下从 $v_1$ 到 $v_3(2)$ 然后是步数 $v_3$ 到 $v_2(1)$。我们总共有 $1 * 1+2 * 1=3$ 从 $v_1$ 到 $v_2$。注意,我们没有包括表单的任何行走 $v_1 v_1 v_2$ 因为没有边 $v_1$ 对它自己。把它看作向量的乘法,我们得到
$$
\left[\begin{array}{lll}
0 & 1 & 2
\end{array}\right] \cdot\left[\begin{array}{l}
1 \
1 \
1
\end{array}\right]=0 * 1+1 * 1+2 * 1=3
$$如果我们对整个邻接矩阵这样做,我们得到
$$
A^2=\left[\begin{array}{lll}
5 & 3 & 1 \
3 & 3 & 3 \
1 & 3 & 5
\end{array}\right]
$$
因此条目 $a_{i j}$ 在 $A^2$ 表示顶点之间的行走次数 $v_i$ 和 $v_j$ 长度为2。如果我们把这个新矩阵乘以 $A$ 还是那句话,我们只需要计算从哪里出发的路径 $v_i$ 到 $v_j$ 使用3条边。下面的定理总结了任意长度的行走 $n$.

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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。



R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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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 $25 .$

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考| The shading of one section of the B-R

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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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。

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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。

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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。

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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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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH361

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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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写图论Graph Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写图论Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种代写图论Graph Theory相关的作业也就用不着说。

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  • Statistical Inference 统计推断
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  • 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
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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|The Traveling Salesman Problem

The discussion above should make clear the difficulty in determining if a graph is hamiltonian. But what if a graph is know to have a hamiltonian cycle? For example, every complete graph $K_n$ (for $n \geq 3$ ) must contain a hamiltonian cycle since it satisfies the criteria of Dirac’s Theorem. In this scenario, finding a hamiltonian cycle is quite elementary, and so, as mathematicians do, we generalize the problem to one in which the edges are no longer equivalent and have a weight associated to them. Then instead of asking whether a graph simply has a hamiltonian cycle, we can now ask how do we find the best hamiltonian cycle.

Historically, the extensive study of hamiltonian circuits arose in part from a simple question: A traveling salesman has customers in numerous cities; he must visit each of them and return home, but wishes to do this with the least total cost; determine the cheapest route possible for the salesman. In fact, Proctor and Gamble can be credited with the modern study of hamiltonian circuits when they sponsored a seemingly innocent competition in the 1960s asking for a shortest hamiltonian circuit visiting 33 cities across the United States. Mathematicians were intrigued and an entire branch of mathematics and computer science developed. For over half a century, some of the brightest. minds have tackled the Traveling Salesman Problem (my graph thenry professor in college called it “the disease”) and numerous books and websites are devoted to finding an optimal solution to both the general question and to specific instances (such as a cycle through all cities in Sweden). A full discussion of the problem is beyond the scope of this book, though you are discussing the various algorithms, so we restrict ourselves to just a handful of these, with plenty of examples and exercises.

The graph that models the general Traveling Salesman Problem (TSP) is a weighted complete graph, such as the one shown above from Example 1.7. Recall from Definition $1.8$ that a weighted graph is one in which each edge is assigned a weight, which usually represents either distance, time, or cost. It is standard to use a complete graph since theoretically it should be possible to travel between any two cities, such as the previous graph indicating the driving distance between a home city and various national parks.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Shortest Paths

The shortest way to travel between two locations is perhaps one of the oldest questions. As any mathematics student knows, the answer to this question is a line. But this relies on an $x y$-plane with no barriers to traveling in a straight line. What happens when you must restrict yourself to an existing structure, such as roadways or rail lines? This problem can be described in graph theoretic terms as the search for a shortest path on a weighted graph. Recall that a path is a sequence of vertices in which there is an edge between consecutive vertices and no vertex is repeated. As with the algorithms for the Traveling Salesman Problem, the weight associated to an edge may represent more than just distance (e.g., cost or time) and the shortest path really indicates the path of least total weight.

As with the previous two topics in this chapter, our study of shortest paths can be traced to a specific moment of time. In 1956 Edsger W. Dijkstra proposed the algorithm we are about to study not out of necessity for finding a shortest route, but rather as a demonstration of the power of a new “automatic computer” at the Mathematical Centre in Amsterdam. The goal was to have a question easily understood by a general audience while also allowing for audience participation in determining the inputs of the algorithm. In Dijkstra’s own words “the demonstration was a great success” [23]. Perhaps more surprising is how important this algorithm would become to modern societyalmost every GIS (Geographic Information System, or mapping software) uses a modification of Dijkstra’s Algorithm to provide directions. In addition, Dijkstra’s Algorithm provides the backbone of many routing systems and some studies in epidemiology.

Note, we will only investigate how to find a shortest path since determining if a shortest path exists is quickly answered by simply knowing if the graph is connected. The following section will consider implications of shortest paths.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH361

图论代考

数学代写|图论作业代写图论代考|旅行推销员问题


以上的讨论应该清楚地说明了确定一个图是否是哈密顿图的困难。但是如果一个图有一个哈密顿循环呢?例如,每个完整的图$K_n$(对于$n \geq 3$)必须包含一个哈密顿循环,因为它满足狄拉克定理的标准。在这种情况下,找到一个哈密顿循环是非常基本的,因此,正如数学家所做的那样,我们将这个问题推广到一个边不再等价并且有相关权值的问题。然后,我们不再问一个图是否有一个简单的哈密顿循环,我们现在可以问我们如何找到最佳的哈密顿循环


历史上,对哈密顿电路的广泛研究部分源于一个简单的问题:一个旅行推销员的客户来自多个城市;他必须拜访他们每个人然后回家,但他希望这样做的总费用最少;为销售人员确定最便宜的路线。事实上,在哈密顿电路的现代研究中,宝洁公司是有贡献的,他们在20世纪60年代赞助了一场看似无辜的比赛,要求在美国33个城市建立最短的哈密顿电路。数学家们对此很感兴趣,数学和计算机科学的一个完整分支发展起来。半个多世纪以来,一些最聪明的人。许多学者已经着手解决“旅行推销员问题”(我在大学里的一位教授称它为“疾病”),许多书籍和网站都致力于为一般问题和具体情况(比如在瑞典的所有城市中骑行)找到最佳解决方案。对这个问题的全面讨论超出了本书的范围,尽管您正在讨论各种算法,因此我们将自己限制在少数算法中,并提供大量的示例和练习


为一般旅行推销员问题(TSP)建模的图是一个加权完全图,如上面示例1.7中所示的图。回顾定义$1.8$,加权图是指每条边都被赋予一个权重,这个权重通常代表距离、时间或代价。使用一个完整的图表是标准的,因为理论上它应该是可以在任何两个城市之间旅行的,例如前面的图表显示了家乡城市和各个国家公园之间的驾驶距离

数学代写|图论作业代写图论代考|最短路径


在两个地点之间旅行的最短路线可能是最古老的问题之一。任何学数学的学生都知道,这个问题的答案是一条直线。但这依赖于$x y$ -plane,在直线上没有任何障碍。当你必须把自己限制在现有的结构,如公路或铁路线上会发生什么?这个问题可以用图论的术语描述为在加权图上寻找最短路径。回想一下,路径是一个顶点序列,在连续的顶点之间有一条边,并且没有顶点重复。与旅行推销员问题的算法一样,与一条边相关的权值可能不仅仅代表距离(例如,成本或时间),最短路径实际上表示总权值最小的路径


和本章的前两个主题一样,我们对最短路径的研究可以追溯到一个特定的时间点。1956年,Edsger W. Dijkstra提出了我们即将研究的算法,不是为了寻找最短路线,而是为了展示阿姆斯特丹数学中心的一种新型“自动计算机”的能力。我们的目标是让一个问题容易被一般观众理解,同时也允许观众参与决定算法的输入。用Dijkstra自己的话来说,“演示非常成功”[23]。也许更令人惊讶的是这种算法对现代社会的重要性,几乎每个GIS(地理信息系统,或地图软件)都使用Dijkstra算法的修改来提供方向。此外,Dijkstra算法为许多路由系统和一些流行病学研究提供了基础


注意,我们将只研究如何找到最短路径,因为确定最短路径是否存在可以通过简单地知道图是否连通来快速回答。下面的部分将考虑最短路径的含义

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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。



R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
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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 $25 .$

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考| The shading of one section of the B-R

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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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。

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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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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH141

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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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写图论Graph Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写图论Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种代写图论Graph Theory相关的作业也就用不着说。

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  • 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|MATH141

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Chinese Postman Problem

In finding the eulerization of the Crystal Spring graph $G_1$, we didn’t distinguish between which edges to duplicate other than to minimize the overall total. In a town with a very regular grid structure traveling down one block versus another is inconsequential (think of Manhattan or Phoenix). However, for cities with more of an evolutionary development (such as Boston or Providence) or in rural towns where roads curve and blocks have different lengths, traveling down a stretch of road twice could look remarkably different from one choice to the next. How then would you model these differences? We add weights to each edge based on a chosen metric, such as distance, time or cost.
The weighted version of an eulerization problem is called the Chinese Postman Problem. The name originates not from anything particular about postmen in China, but rather from the mathematician who first proposed the problem – the Chinese mathematician Guan Meigu[42]. This problem first appeared in 1960, more than two centuries after Euler’s original paper! The full solution was published about a decade later, where the main idea is that a Postman delivering mail in a rural neighborhood should repeat the shortest stretches of road (provided any duplications are necessary). We will discuss the process for a small example, since we can usually find the best duplications by inspection. A more complete solution will be given in Section 5.2.2.

On a general graph, solving the Chinese Postman Problem can be quite challenging. However, most small examples can be solved by inspection since there are relatively few choices for duplicating edges. Would you duplicate 3 edges of weight 1 or one edge of weight 10 ? The choice should be obvious. In addition, if the weight of an edge represents distance, then we can rely on the real world properties of distance. For example, the shortest path between two points is a straight line and no one side of a triangle is longer than the sum of the other two (this is called the “triangle inequality”). These two properties would eliminate many options when the weight of an edge models distance along a road. The more difficult (and hence more interesting) problems occur when the weight represents something other than distance. Such an example is shown below.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Hamiltonian Cycles

Think back to the city of Königsberg. The previous section determined when a graph would contain an eulerian circuit, a special type of circuit that must travel through every edge and vertex. This concept arose from a desire to cross every bridge in the city.
What if we change the requirements ever so slightly so that we are only concerned with the landmasses? This could model a delivery service with customers in every sector of the city. In graph theoretic terms, we are looking for a tour through the graph that hits every vertex exactly once. An example of such a tour on the graph representing Königsberg is shown above. What type of tour is this? If we need to start and end at the same location, we are searching for a cycle. If the starting and ending points can differ, we are searching for a path.

Recall that a cycle or a path can only pass through a vertex once, so the hamiltonian cycles and paths travel through every vertex exactly once. Moreover, using the language of Definition 1.5, we could describe hamiltonian cycles and paths as spanning cycles and paths since they must include all vertices of the graph.

As with eulerian circuits, these specific cycles (or paths) are named for the mathematician who first formalized them, Sir William Hamilton. Hamilton posed this idea in 1856 in terms of a puzzle, which he later sold to a game dealer. The “Icosian Game” was a wooden puzzle with numbered ivory pegs where the player was tasked with inserting the pegs so that following them in order would traverse the entire board (shown on the following page). Perhaps not too surprisingly, this game was not a big money maker.

It should be noted that T.P. Kirkman, a contemporary of Hamilton’s, did much of the early work in the study of hamiltonian circuits. Whereas Hamilton primarily focused on one graph, Kirkman was concerned with the conditions that will guarantee a graph has a hamiltonian cycle. However, Hamilton deserves credit for publicizing the concept of a cycle that hits every vertex exactly once. This section will explore when a graph has a hamiltonian cycle and how to find an optimal, or near optimal, hamiltonian cycle.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH141

图论代考

数学代写|图论作业代写图论代考|中国邮差问题


在寻找Crystal Spring图$G_1$的欧拉化过程中,我们没有区分要复制哪些边,而是要最小化总体总数。在一个有着非常规则的网格结构的城镇中,从一个街区到另一个街区是无关紧要的(想想曼哈顿或凤凰城)。然而,对于发展更趋渐进的城市(如波士顿或普罗维登斯),或在道路弯道和街区长度不同的乡村城镇,沿着一段路走两次,从一个选择到下一个选择,看起来会非常不同。那么如何模拟这些差异呢?我们根据选定的度量(如距离、时间或成本)为每条边添加权重。欧拉化问题的加权版本被称为中国邮差问题。这个名字并不是源于中国的邮差,而是来自第一个提出这个问题的数学家——中国数学家关美固。这个问题最早出现在1960年,比欧拉最初的论文晚了两个多世纪!大约十年后,完整的解决方案发表了,其主要思想是,在农村社区投递邮件的邮递员应该重复最短的路段(如果有必要的话)。我们将通过一个小例子来讨论这个过程,因为我们通常可以通过检查找到最好的重复。一个更完整的解决方案将在第5.2.2节给出


总的来说,解决中国邮差问题是相当具有挑战性的。然而,大多数小的例子可以通过检查来解决,因为复制边缘的选择相对较少。你是复制权重1的三条边,还是复制权重10的一条边?选择应该是显而易见的。此外,如果一条边的权值代表距离,那么我们可以依赖距离的真实性质。例如,两点之间的最短路径是一条直线,三角形的任何一条边都不比其他两条边的和长(这被称为“三角形不等式”)。当边缘的权重模拟沿道路的距离时,这两个属性将消除许多选项。当权重表示的不是距离时,就会出现更困难(因此也更有趣)的问题。如下所示。

数学代写|图论作业代写图论代考|哈密顿循环

回想一下Königsberg这个城市。上一节确定了图何时包含欧拉电路,欧拉电路是一种必须通过每条边和顶点的特殊类型的电路。这个概念源于一种想要穿过城市里每一座桥的愿望。
如果我们稍微改变一下要求,使我们只关心陆地呢?这可以模拟一种面向城市各个领域客户的快递服务。在图论术语中,我们正在寻找一个遍历图,每个顶点恰好一次。上面显示了代表Königsberg的图中的一个这样的旅行示例。这是什么类型的旅游?如果我们需要在同一个位置开始和结束,我们在寻找一个循环。如果起始点和结束点可能不同,我们正在搜索一个路径


回想一下,一个循环或路径只能通过一个顶点一次,所以哈密顿循环和路径只能通过每个顶点一次。此外,利用定义1.5的语言,我们可以将哈密顿循环和路径描述为生成循环和路径,因为它们必须包含图的所有顶点


和欧拉电路一样,这些特定的循环(或路径)是以第一个形式化它们的数学家威廉·汉密尔顿爵士的名字命名的。汉密尔顿在1856年以一个谜题的形式提出了这个想法,后来他把这个谜题卖给了一个游戏商。“Icosian Game”是一款带有编号的象牙钉子的木制谜题,玩家需要插入钉子,以便按照顺序穿过整个棋盘(如下图所示)。这款游戏并不是一款赚钱的游戏,这一点并不令人惊讶


值得注意的是,与汉密尔顿同时代的T.P.柯克曼(T.P. Kirkman)在哈密顿电路的研究方面做了许多早期工作。汉密尔顿主要关注一个图,柯克曼则关注保证一个图具有哈密顿循环的条件。然而,汉密尔顿值得称赞的是,他宣扬了一个循环的概念,即每个顶点恰好碰到一次。本节将探讨一个图何时具有哈密顿循环,以及如何找到一个最优或接近最优的哈密顿循环

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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。



R语言代写问卷设计与分析代写
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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 $25 .$

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考| The shading of one section of the B-R

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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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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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|MATH3V03

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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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写图论Graph Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写图论Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种代写图论Graph Theory相关的作业也就用不着说。

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  • (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
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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Isomorphisms

In Example $1.2$ we showed two different modes for drawing the graph in Example 1.1. At the time, we focused on the fact that we were dealing with the same set of vertices and verified the edge set was maintained in the new drawings. However, two graphs with distinct vertex sets can still produce the same edge relationships (see the discussion of complete graphs on page 11); more technically these graphs are called isomorphic if every vertex from $G_{1}$ can be paired with a unique vertex from $G_{2}$ so that corresponding edges from $G_{1}$ are maintained in $G_{2}$.

Definition $1.17$ Two graphs $G_{1}$ and $G_{2}$ are isomorphic, denoted $G_{1} \cong G_{2}$, if there exists a bijection $f: V\left(G_{1}\right) \rightarrow V\left(G_{2}\right)$ so that $x y \in E\left(G_{1}\right)$ if and only if $f(x) f(y) \in E\left(G_{2}\right)$.

Throughout this section we will only consider simple graphs (those without multi-edges or loops). Similar definitions and results exist for multi-graphs and digraphs. The definition of isomorphic uses a special function, called a bijection, between the vertices of $G_{1}$ and $G_{2}$; for a review of functions see Appendix B.

Later we will list some of the common properties that must be maintained with isomorphic graphs, called graph invariants. But to begin, it should be easy to name a few things that are quick to check:

  • number of vertices
  • number of edges
  • vertex degrees
    By no means is this list comprehensive, but it allows for a quick check before working on more complex ideas. Note that defining the bijection is essentially just providing the vertex pairings, so we will list them explicitly and then chéck that thẽ édgé rẻlationships aré máintainéd.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Matrix Representation

The graphs we have encountered in this book so far are fairly small and can be described easily in terms of the vertex and edge sets. However, very large graphs (such as those modeling the spread of an infectious disease, the connections within a terrorist organization, or the results from a season of NCAA Division 1 football) would be unwieldy without additional resources. One way to tackle large graphs is to represent them in such a way that a computer program can perform the required analysis. One method, which we will use at various times throughout this book, is to form the adjacency matrix $A(G)$ of the graph $G$.

A few interesting properties of the adjacency matrix can be seen. First, the matrix is symmetric along the main diagonal since if there is an edge $v_{i} v_{j}$ then it will be accounted for in both the entry $(i, j)$ and $(j, i)$ in the matrix. Second, the main diagonal represents all loops in the graph. Finally, the degree of a vertex can be easily calculated from the adjacency matrix by adding the entries along the row (or column) representing the vertex but double any item along the diagonal. In the matrix above, we would get $\operatorname{deg}(a)=2$ and $\operatorname{deg}(b)=4$, which matches the graph representation from Example $1.1$.

While we will often start with the graph and form its adjacency matrix, we can work in reverse as well. The example below demonstrates how to draw the graph given a matrix.

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图论代考

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在示例中1.2我们在示例 1.1 中展示了两种不同的绘图模式。当时,我们专注于处理同一组顶点的事实,并验证了新图纸中保留了边集。但是,具有不同顶点集的两个图仍然可以产生相同的边关系(参见第 11 页上对完整图的讨论);从技术上讲,如果每个顶点来自G1可以与来自的唯一顶点配对G2使相应的边从G1保持在G2.

定义1.17两张图G1和G2是同构的,表示G1≅G2, 如果存在双射F:在(G1)→在(G2)以便X是的∈和(G1)当且仅当F(X)F(是的)∈和(G2).

在本节中,我们将只考虑简单的图(那些没有多重边或循环的图)。多图和有向图也存在类似的定义和结果。同构的定义在顶点之间使用了一个特殊的函数,称为双射G1和G2; 有关功能的回顾,请参见附录 B。

稍后我们将列出一些必须用同构图维护的公共属性,称为图不变量。但首先,应该很容易列出一些可以快速检查的内容:

  • 顶点数
  • 边数
  • 顶点度
    这个列表绝不是全面的,但它允许在处理更复杂的想法之前快速检查。请注意,定义双射本质上只是提供顶点对,因此我们将明确列出它们,然后检查是否保留了边缘关系。

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Matrix Representation

到目前为止,我们在本书中遇到的图都相当小,可以很容易地用顶点集和边集来描述。但是,如果没有额外的资源,非常大的图表(例如模拟传染病传播、恐怖组织内部的联系或 NCAA Division 1 足球赛季结果的图表)将难以处理。处理大图的一种方法是以计算机程序可以执行所需分析的方式表示它们。我们将在本书的不同时间使用的一种方法是形成邻接矩阵一个(G)图的G.

可以看到邻接矩阵的一些有趣的属性。首先,矩阵沿主对角线对称,因为如果有边在一世在Ĵ那么它将在两个条目中进行计算(一世,Ĵ)和(Ĵ,一世)在矩阵中。其次,主对角线表示图中的所有循环。最后,顶点的度数可以很容易地从邻接矩阵中计算出来,方法是沿表示顶点的行(或列)添加条目,但将沿对角线的任何项加倍。在上面的矩阵中,我们会得到你⁡(一个)=2和你⁡(b)=4,它与示例中的图形表示相匹配1.1.

虽然我们通常会从图开始并形成它的邻接矩阵,但我们也可以反过来工作。下面的示例演示了如何在给定矩阵的情况下绘制图形。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。



R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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 $25 .$

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考| The shading of one section of the B-R

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。

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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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