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电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|CS5850

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数学方面集中于计算机使用的领域,或与计算机科学相关的领域,即代数、一般拓扑学、数论、组合学和逻辑。计算方面的例子包括计算复杂性、并发性和量子计算。

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  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|CS5850

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Random Variables

So far, we have restricted ourselves to studying events, which are collections of outcomes of experiments or observations. However, we are often interested in abstract quantities or outcomes of experiments that are derived from events and observations but are not themselves events or observations. For example, if we throw a fair die, we may want to compute the probability that the square of the face value is smaller than 10. This is random and can be associated with a probability and, moreover, depends on some underlying random events. Yet, it is neither an event nor an observation: It is a random variable. Intuitively, a random variable is a quantity that can assume any one of a set of values, called its domain $\boldsymbol{D}$, and whose value can be stated only probabilistically. In this section, we will study random variables and their distributions.

More formally, a real random variable-the one most commonly encountered in applications having to do with computer networking-is a mapping from events in a sample space $S$ to the domain of real numbers. The probability associated with each value assumed by a real random variable ${ }^{2}$ is the probability of the underlying event in the sample space, as illustrated in Figure 1.1.

A random variable is discrete if the set of values it can assume is finite and countable. The elements of $D$ should be mutually exclusive-that is, the random variable cannot simultaneously take on more than one value-and exhaustive-the random variable cannot assume a value that is not an element of $D$.

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Cumulative Density Function

The domain of a discrete real random variable $X_{d}$ is totally ordered; that is, for any two values $x_{1}$ and $x_{2}$ in the domain, either $x_{1}>x_{2}$ or $x_{2}>x_{1}$. We define the cumulative density function $F\left(X_{d}\right)$ by
$$
F(x)=\sum_{i \mid x_{i} \leq x} p\left(x_{i}\right)=p\left(X_{d} \leq x\right)
$$
Note the difference between $F\left(X_{d}\right)$, which denotes the cumulative distribution of random variable $X_{d}$, and $F(x)$, which is the value of the cumulative distribution for the value $X_{d}=x$

Similarly, the cumulative density function of a continuous random variable $X_{c}$, denoted $F\left(X_{c}\right)$, is given by
$$
F(x)=\int_{-\infty}^{x} f(y) d y=p\left(X_{c} \leq x\right)
$$
By definition of probability, in both cases, $0 \leq F\left(X_{d}\right) \leq 1,0 \leq F\left(X_{c}\right) \leq 1$.

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计算数学基础代考

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Random Variables

到目前为止,我们仅限于研究事件,即实验或观察结果的集合。然而,我们经常对源自事件和观察但本身不是事件或观察的实验的抽象数量或结果感兴趣。例如,如果我们掷出一个公平的骰子,我们可能想要计算面值平方小于 10 的概率。这是随机的,可以与概率相关联,此外,还取决于一些潜在的随机事件。然而,它既不是事件也不是观察:它是一个随机变量。直观地说,随机变量是一个可以假设一组值中的任何一个的量,称为它的域D,并且其值只能以概率方式表示。在本节中,我们将研究随机变量及其分布。

更正式地说,真正的随机变量(在与计算机网络有关的应用程序中最常见的变量)是样本空间中事件的映射小号到实数域。与实随机变量假设的每个值相关的概率2是样本空间中潜在事件的概率,如图 1.1 所示。

如果随机变量可以假设的一组值是有限且可数的,则它是离散的。的元素D应该是互斥的——也就是说,随机变量不能同时取多个值——并且是穷尽的——随机变量不能取一个不是D.

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Cumulative Density Function

离散实随机变量的域 $X_{d}$ 完全有序; 也就是说,对于任何两个值 $x_{1}$ 和 $x_{2}$ 在域中,要么 $x_{1}>x_{2}$ 或者 $x_{2}>x_{1}$. 我 们定义男积密度函数 $F\left(X_{d}\right)$ 经过
$$
F(x)=\sum_{i \mid x_{i} \leq x} p\left(x_{i}\right)=p\left(X_{d} \leq x\right)
$$
注意之间的区别 $F\left(X_{d}\right)$ ,表示随机变量的男积分布 $X_{d}$ ,和 $F(x)$ ,这是该值的男积分布的值 $X_{d}=x$
类似地,连续随机变量的傫积密度函数 $X_{c}$ ,表示 $F\left(X_{c}\right)$ , 是(准)给的
$$
F(x)=\int_{-\infty}^{x} f(y) d y=p\left(X_{c} \leq x\right)
$$
根据概率的定义,在这两种情况下, $0 \leq F\left(X_{d}\right) \leq 1,0 \leq F\left(X_{c}\right) \leq 1$.

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

statistics-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。

机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|CSMAX170

如果你也在 怎样代写计算数学基础Mathematical Foundations of Computing这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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我们提供的计算数学基础Mathematical Foundations of Computing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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  • Statistical Computing 统计计算
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电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Joint and Conditional Probability

Thus far, we have defined the terms used in studying probability and considered single events in isolation. Having set this foundation, we now turn our attention to the interesting issues that arise when studying sequences of events. In doing so, it is very important to keep track of the sample space in which the events are defined: A common mistake is to ignore the fact that two events in a sequence may be defined on different sample spaces.

Consider two processes with sample spaces $S_{1}$ and $S_{2}$ that occur one after the other. The two processes can be viewed as a single joint process whose outcomes are the tuples chosen from the product space $S_{1} \times S_{2}$. We refer to the subsets of the product space as joint events. Just as before, we can associate probabilities with outcomes and events in the product space. To keep things straight, in this section, we denote the sample space associated with a probability as a subscript, so that $P_{S_{1}}(E)$ denotes the probability of event $E$ defined over sample space $S_{1}$, and $P_{S_{1} \times S_{2}}(E)$ is an event defined over the product space $S_{1} \times S_{2}$.
EXAMPLE 1.10: JOINT PROCESS AND JOINT EVENTS
Consider sample space $S_{1}={1,2,3}$ and sample space $S_{2}={a, b, c}$. Then, the product space is given by ${(1, a),(1, b),(1, c),(2, a),(2, b),(2, c),(3, a),(3, b)$, $(3, c)}$. If these events are equiprobable, the probability of each tuple is $\frac{1}{9}$. Let $E={1,2}$ be an event in $S_{1}$ and $F={b}$ be an event in $S_{2}$. Then, the event $E F$ is given by the tuples ${(1, b),(2, b)}$ and has probability $\frac{1}{9}+\frac{1}{9}=\frac{2}{9}$.
We will return to the topic of joint processes in Section $1.8$. We now turn our attention to the concept of conditional probability.

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Bayes’s Rule

One of the most widely used rules in the theory of probability is due to an English country minister: Thomas Bayes. Its significance is that it allows us to infer “backwards” from effects to causes rather than from causes to effects. The derivation of his rule is straightforward, though its implications are profound.
We begin with the definition of conditional probability (Equation 1.4):
$$
P_{S \times S}(F \mid E)=\frac{P_{S \times S}(E F)}{P_{S}(E)}
$$
If the underlying sample spaces can be assumed to be implicitly known, we can rewrite this as
$$
P(E F)=P(F \mid E) P(E)
$$
We interpret this to mean that the probability that both $E$ and $F$ occur is the product of the probabilities of two events: first, that $E$ occurs; second, that conditional on $E, F$ occurs.

Recall that $P(F \mid E)$ is defined in terms of the event $F$ following event $E$. Now, consider the converse: $F$ is known to have occurred. What is the probability that $E$ occurred? This is similar to the problem: If there is fire, there is smoke, but if we see smoke, what is the probability that it was due to a fire? The probability we want is $P(E \mid F)$. Using the definition of conditional probability, it is given by
$$
P(E \mid F)=\frac{P(E F)}{P(F)}
$$
Substituting for $P(F)$ from Equation 1.7, we get
$$
P(E \mid F)=\frac{P(F \mid E)}{P(F)} P(E)
$$
which is Bayes’s rule. One way of interpreting this is that it allows us to compute the degree to which some effect, or posterior $F$, can be attributed to some cause, or prior $E$.

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|CSMAX170

计算数学基础代考

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Joint and Conditional Probability

到目前为止,我们已经定义了用于研究概率的术语,并孤立地考虑了单个事件。在奠定了这个基础之后,我们现 在将注意力转向研究事件序列时出现的有趣问题。这样做时,跟踪定义事件的样本空间非常重要: 一个常见的错 误是忽略序列中的两个事件可能在不同的样本空间上定义的事实。
考虑两个具有样本空间的过程 $S_{1}$ 和 $S_{2}$ 一个接一个地发生。这两个过程可以看作是一个单一的联合过程,其结果是 从产品空间中选择的元组 $S_{1} \times S_{2}$. 我们将产品空间的子集称为联合事件。和以前一样,我们可以将概率与产品空 间中的结果和事件联系起来。为了保持直截了当,在本节中,我们将与概率相关的样本空间表示为下标,因此 $P_{S_{1}}(E)$ 表示事件的概率 $E$ 在样本空间上定义 $S_{1}$ ,和 $P_{S_{1} \times S_{2}}(E)$ 是在产品空间上定义的事件 $S_{1} \times S_{2}$.
例 1.10:联合过程和联合事件
考虑样本空间 $S_{1}=1,2,3$ 和样本空间 $S_{2}=a, b, c$. 然后,产品空间由下式给出
$(1, a),(1, b),(1, c),(2, a),(2, b),(2, c),(3, a),(3, b) \$, \$(3, c)$. 如果这些事件是等概率的,则每个元组的概 率为 $\frac{1}{9}$. 让 $E=1,2$ 成为一个事件 $S_{1}$ 和 $F=b$ 成为一个事件 $S_{2}$. 那么,事件 $E F$ 由元组给出 $(1, b),(2, b)$ 并且有 概率 $\frac{1}{9}+\frac{1}{9}=\frac{2}{9}$.
我们将在第 1 节回到联合过程的主题。1.8. 我们现在将注意力转向条件概率的概念。

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Bayes’s Rule

概率论中使用最广泛的规则之一归功于一位英国国家部长:托马斯贝叶斯。它的意义在于它允许我们从结果到原 因而不是从原因到结果来推断“倒退”。他的规则的推导是直截了当的,尽管其含义是深远的。 我们从条件概率的定义开始 (公式 1.4):
$$
P_{S \times S}(F \mid E)=\frac{P_{S \times S}(E F)}{P_{S}(E)}
$$
如果可以假设基础样本空间是隐式已知的,我们可以将其重写为
$$
P(E F)=P(F \mid E) P(E)
$$
我们将此解释为意味着两者的概率 $E$ 和 $F$ 发生是两个事件的概率的乘积:首先, $E$ 发生;第二,有条件的 $E, F$ 发 生。
回顾 $P(F \mid E)$ 是根据事件定义的 $F$ 以下事件 $E$. 现在,考虑相反的情况: $F$ 已知发生。发生的概率是多少 $E$ 发生 了? 这类似于问题: 如果有火,就有烟,但是如果我们看到烟,那么它是由火灾引起的概率是多少? 我们想要的 概率是 $P(E \mid F)$. 使用条件概率的定义,它由下式给出
$$
P(E \mid F)=\frac{P(E F)}{P(F)}
$$
代替 $P(F)$ 从方程 1.7,我们得到
$$
P(E \mid F)=\frac{P(F \mid E)}{P(F)} P(E)
$$
这是贝叶斯规则。解释这一点的一种方法是,它允许我们计算某些影响或后验的程度 $F$ ,可以归因于某些原因, 或先于 $E$.

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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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基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
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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。

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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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电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|ECE3020

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Axioms of Probability

One of the breakthroughs in modern mathematics was the realization that the theory of probability can be derived from just a handful of intuitively obvious axioms. Several variants of the axioms of probability are known. We present the three axioms as stated by Kolmogorov to emphasize the simplicity and elegance that lie at the heart of probability theory.

  1. $0 \leq P(E) \leq 1$; that is, the probability of an event lies between 0 and 1 .
  2. $P(S)=1$, that is, it is certain that at least some event in $S$ will occur.
  3. Given a potentially infinite set of mutually exclusive events $E_{1}, E_{2}, \ldots$
    $$
    P\left(\bigcup_{i=1}^{\infty} E_{i}\right)=\sum_{i=1}^{\infty} P\left(E_{i}\right)
    $$
    That is, the probability that any one of the events in the set of mutually exclusive events occurs is the sum of their individual probabilities. For any finite set of $n$ mutually exclusive events, we can state the axiom equivalently as
    $$
    P\left(\bigcup_{i=1}^{n} E_{i}\right)=\sum_{i=1}^{n} P\left(E_{i}\right)
    $$
    An alternative form of axiom 3 is:
    $$
    P\left(E_{1} \vee E_{2}\right)=P\left(E_{1}\right)+P\left(E_{2}\right)-P\left(E_{1} \wedge E_{2}\right)
    $$
    This alternative form applies to non-mutually exclusive events.

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Subjective and Objective Probability

The axiomatic approach is indifferent as to how the probability of an event is determined. It turns out that there are two distinct ways in which to determine the probability of an event. In some cases, the probability of an event can be derived from counting arguments. For instance, given the roll of a fair die, we know that only six outcomes are possible and that all outcomes are equally likely, so that the probability of rolling, say, a 1 , is $1 / 6$. This is called its objective probability. Another way of computing objective probabilities is to define the probability of an event as being the limit of a counting process, as the next example shows.

Consider a measurement device that measures the packet header types of every packet that crosses a link. Suppose that during the course of a day, the device samples $1,000,000$ packets, of which 450,000 are UDP packets, 500,000 are TCP packets, and the rest are from other transport protocols. Given the large number of underlying observations, to a first approximation, we can consider the probability that a randomly selected packet uses the UDP protocol to be $450,000 / 1,000,000=0.45$. More precisely, we state
$$
P(U D P)=\operatorname{Lim}_{t \rightarrow \infty}(\operatorname{UDPCoun} t(t)) /(\text { TotalPacket } \operatorname{Coun}(t)),
$$
where UDPCount(t) is the number of UDP packets seen during a measurement interval of duration $t$, and TotalPacketCount $(t)$ is the total number of packets seen during the same measurement interval. Similarly, $P(T C P)=0.5$.

Note that in reality, the mathematical limit cannot be achieved, because no packet trace is infinite. Worse, over the course of a week or a month, the underlying workload could change, so that the limit may not even exist. Therefore, in practice, we are forced to choose “sufficiently large” packet counts and hope that the ratio thus computed corresponds to a probability. This approach is also called the frequentist approach to probability.

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|ECE3020

计算数学基础代考

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Axioms of Probability

现代数学的突破之一是认识到概率论可以从少数直观的公理推导出来。概率公理的几种变体是已知的。我们提出 Kolmogorov 所说的三个公理,以强调概率论核心的简单性和优雅性。

  1. $0 \leq P(E) \leq 1$; 也就是说,事件的概率介于 0 和 1 之间。
  2. $P(S)=1$ ,也就是说,可以肯定的是,至少有一些事件发生在 $S$ 会发生。
  3. 给定一组可能无限的互斥事件 $E_{1}, E_{2}, \ldots$
    $$
    P\left(\bigcup_{i=1}^{\infty} E_{i}\right)=\sum_{i=1}^{\infty} P\left(E_{i}\right)
    $$
    也就是说,这组互斥事件中任何一个事件发生的概率是它们各自概率的总和。对于任何有限集 $n$ 互斥事件, 我们可以将公理等价地表述为
    $$
    P\left(\bigcup_{i=1}^{n} E_{i}\right)=\sum_{i=1}^{n} P\left(E_{i}\right)
    $$
    公理 3 的另一种形式是:
    $$
    P\left(E_{1} \vee E_{2}\right)=P\left(E_{1}\right)+P\left(E_{2}\right)-P\left(E_{1} \wedge E_{2}\right)
    $$
    这种替代形式适用于非互斥事件。

电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Subjective and Objective Probability

公理化方法与如何确定事件的概率无关。事实证明,有两种不同的方法可以确定事件的概率。在某些情况下,事 件的概率可以通过计算参数得出。例如,给定一个公平骰子的郑骰,我们知道只有六个结果是可能的,并且所有 结果的可能性都相同,因此郑骰子的概率,比如说, 1 ,是 $1 / 6$. 这称为它的客观概率。计算客观概率的另一种 方法是将事件的概率定义为计数过程的极限,如下一个示例所示。
考虑一个测量设备,它测量通过链路的每个数据包的数据包头类型。假设在一天的过程中,设备采样 $1,000,000$ 数据包,其中 450,000 个是 UDP 数据包, 500,000 个是 TCP 数据包,其余来自其他传输协议。给定大量的底层 观察,我们可以认为随机选择的数据包使用 UDP 协议的概率为 $450,000 / 1,000,000=0.45$. 更准确地说,我 们声明
$$
P(U D P)=\operatorname{Lim}_{t \rightarrow \infty}(\operatorname{UDPCoun} t(t)) /(\text { TotalPacket Coun }(t)),
$$
其中 UDPCount $(\mathrm{t})$ 是在持续时间的测量间隔内看到的 UDP 数据包的数量 $t$, 和 TotalPacketCount $(t)$ 是在同一测量 间隔内看到的数据包总数。相似地, $P(T C P)=0.5$.
请注意,实际上,无法达到数学极限,因为没有数据包跟踪是无限的。更糟糕的是,在一周或一个月的过程中, 基础工作量可能会发生变化,因此限制甚至可能不存在。因此,在实践中,我们被迫选择“足够大”的数据包计数, 并希望由此计算的比率对应于概率。这种方法也被称为概率的频率论方法。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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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机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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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电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|CS155

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statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写计算机及网络安全Computer and Network Security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。我们的专家在代写计算机及网络安全Computer and Network Security方面经验极为丰富,各种代写计算机及网络安全Computer and Network Security相关的作业也就用不着说。

我们提供的计算机及网络安全Computer and Network Security及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
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电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|Multiplexing of Transmission Signals

Quite often during the transmission of data over a network medium, the volume of transmitted data may far exceed the capacity of the medium. Whenever this happens, it may be possible to make multiple signal carriers share a transmission medium. This is referred to as multiplexing. There are two ways in which multiplexing can be achieved: time-division multiplexing (TMD) and frequency- division multiplexing (FDM).

In FDM, all data channels are first converted to analog form. Since a number of signals can be carried on a carrier, each analog signal is then modulated by a separate and different carrier frequency, and this makes their recovery possible during the demultiplexing process. The frequencies are then bundled on the carrier. At the receiving end, the demultiplexer can select the desired carrier signal and use it to extract the data signal for that channel in such a way that the bandwidths do not overlap. FDM has the advantage of supporting full-duplex communication.

TDM, on the other hand, works by dividing the channel into time slots that are allocated to the data streams before they are transmitted. At both ends of the transmission, if the sender and receiver agree on the time-slot assignments, then the receiver can easily recover and reconstruct the original data streams. Thus, multiple digital signals can be carried on one carrier by interleaving portions of each signal in time.

电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|Wired Transmission Media

Wired transmission media are used in fixed networks physically connecting every network element. There are different types of physical media, the most common of which are copper wires, twisted pairs, coaxial cables, and optical fibers.

Copper Wires have been traditionally used in communication because of their low resistance to electrical currents that allows signals to travel even further. However, copper wires suffer interference from electromagnetic energy in the environment, and thus they must always be insulated.

Twisted Pair is a pair of wires consisting of one insulated copper wire wrapped around the other, forming frequent and numerous twists. Together, the twisted, insulated copper wires act as a full-duplex communication link. The twisting of the wires reduces the sensitivity of the cable to electromagnetic interference and also reduces the radiation of radio frequency noises that may interfere with nearby cables and electronic components. The capacity of the transmitting medium can be increased by bundling more than one pair of the twisted wires together in a protective coating. Because twisted pairs were far less expensive, easy to install, and had a high quality of voice data, they were widely used in telephone networks. However, because they are poor in upward scalability in transmission rate, distance, and bandwidth in LANs, twisted pair technology has been abandoned in favor of other technologies. Figure $1.8$ shows a twisted pair.

Coaxial Cables are dual-conductor cables with a shared inner conductor in the core of the cable protected by an insulation layer and the outer conductor surrounding the insulation. These cables are called coaxial because they share the inner conductor. The inner core conductor is usually made of solid copper wire but, at times, can also be made up of stranded wire. The outer conductor, which is made of braided wires, but sometimes made of metallic foil or both, commonly forms a protective tube around the inner conductor. This outer conductor is also further protected by annther outer enating called the sheath. Figure $1.9$ shows a enaxial eable. Coaxial cables are commonly used in television transmissions. Unlike twisted pairs, coaxial cables can be used over long distances. There are two types of coaxial cables: thinnet, a light and flexible cabling medium that is inexpensive and easy to install, and the thicknet, which is thicker and harder to break and can carry more signals for a longer distance than thinnet.

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计算机及网络安全代考

电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|Multiplexing of Transmission Signals

很多时候,在通过网络介质传输数据的过程中,传输的数据量可能远远超过介质的容量。每当这种情况发生时,就有可能使多个信号载波共享一个传输介质。这称为多路复用。有两种方式可以实现复用:时分复用 (TMD) 和频分复用 (FDM)。

在 FDM 中,所有数据通道首先转换为模拟形式。由于在一个载波上可以承载多个信号,每个模拟信号然后由一个单独的不同载波频率调制,这使得它们在解复用过程中的恢复成为可能。然后将频率捆绑在载波上。在接收端,解复用器可以选择所需的载波信号,并使用它以带宽不重叠的方式提取该信道的数据信号。FDM 的优点是支持全双工通信。

另一方面,TDM 通过将信道划分为时隙来工作,这些时隙在数据流传输之前分配给这些时隙。在传输的两端,如果发送方和接收方就时隙分配达成一致,那么接收方就可以轻松地恢复和重建原始数据流。因此,通过在时间上交织每个信号的部分,可以在一个载波上承载多个数字信号。

电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|Wired Transmission Media

有线传输介质用于物理连接每个网络元素的固定网络。有不同类型的物理介质,其中最常见的是铜线、双绞线、同轴电缆和光纤。

铜线传统上用于通信,因为它们对电流的低电阻允许信号传播得更远。然而,铜线会受到环境中电磁能量的干扰,因此必须始终保持绝缘。

双绞线是一对电线,由一根绝缘铜线缠绕在另一根上,形成频繁和无数的扭曲。绞合的绝缘铜线一起充当全双工通信链路。电线的绞合降低了电缆对电磁干扰的敏感度,也减少了可能干扰附近电缆和电子元件的射频噪声的辐射。通过将一对以上的双绞线捆绑在一起形成保护涂层,可以增加传输介质的容量。由于双绞线价格低廉、易于安装且语音数据质量高,因此被广泛用于电话网络。但是,由于它们在 LAN 中的传输速率、距离和带宽的向上扩展性较差,双绞线技术已被弃用,取而代之的是其他技术。数字1.8显示双绞线。

同轴电缆是双芯电缆,在电缆的芯线中具有共享的内导体,由绝缘层保护,外导体围绕绝缘层。这些电缆被称为同轴电缆,因为它们共享内部导体。内芯导体通常由实心铜线制成,但有时也可以由绞合线制成。外导体由编织线制成,但有时由金属箔或两者制成,通常在内导体周围形成保护管。该外导体还受到称为护套的另一个外层的进一步保护。数字1.9显示了一个同轴eable。同轴电缆通常用于电视传输。与双绞线不同,同轴电缆可以长距离使用。同轴电缆有两种类型:薄网,一种轻便灵活的布线介质,价格低廉,易于安装;厚网,比薄网更厚,更难断裂,可以在更长的距离内传输更多信号。

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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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时间序列分析代写

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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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电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|Analog Encoding of Digital Data

Recall that digital information is in the form of $1 \mathrm{~s}$ and $0 \mathrm{~s}$. To send this information over some analog medium such as the telephone line, for example, which has limited bandwidth, digital data needs to be encoded using modulation and demodulation to produce analog signals. The encoding uses a continuous oscillating wave, usually a sine wave, with a constant frequency signal called a carrier signal.

The carrier has three modulation characteristics: amplitude, frequency, and phase shift. The scheme then uses a modem, a modulation-demodulation pair, to modulate and demodulate the data signal based on any one of the three carrier characteristics or a combination. The resulting wave is between a range of frequencies on both sides of the carrier, as shown below [1]:

  • Amplitude modulation represents each binary value by a different amplitude of the carrier frequency. The absence of or low carrier frequency may represent a 0 , and any other frequency then represents a 1 . However, this is a rather inefficient modulation technique and is therefore used only at low frequencies up to 1200 bps in voice grade lines.
  • Frequency modulation also represents the two binary values by two different frequencies close to the frequency of the underlying carrier. Higher frequencies represent a 1 , and low frequencies represent a 0 . The scheme is less susceptible to errors.
  • Phase shift modulation changes the timing of the carrier wave, shifting the carrier phase to encode the data. A 1 is encoded as a change in phase by $180^{\circ}$, and a 0 may be encoded as a 0 change in phase of a carrier signal. This is the most efficient scheme of the three, and it can reach a transmission rate of up to 9600 bps.

电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|Digital Encoding of Digital Data

In this encoding scheme, which offers the most common and easiest way to transmit digital signals, two binary digits are used to represent two different voltages. Within a computer, these voltages are commonly 0 and 5 volts. Another procedure uses two representation codes: nonreturn to zero level $(N R Z-L)$, in which negative voltage represents binary one and positive voltage represents binary zero, and nonreturn to zero, invert on ones (NRZ-I). See Figs. $1.6$ and $1.7$ for an example of these two codes. In NRZ-L, whenever a 1 occurs, a transition from one voltage level to another is used to signal the information. One problem with NRZ signaling techniques is the requirement of a perfect synchronization between the receiver and transmitter clocks. This is, however, reduced by sending a separate clock signal. There are yet other representations such as the Manchester and differential Manchester, which encode clock information along with the data.

One may wonder, why go through the hassle of digital encoding and transmission? There are several advantages over its cousin, analog encoding. These include the following:

  • Plummeting costs of digital circuitry
  • More efficient integration of voice, video, text, and images
  • Reduction of noise and other signal impairment because of the use of repeaters
  • The capacity of channels is utilized best with digital techniques
  • Better encryption and hence better security than in analog transmission
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计算机及网络安全代考

电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|Analog Encoding of Digital Data

回想一下,数字信息的形式是1 s和0 s. 为了通过诸如电话线等带宽有限的模拟介质发送此信息,需要使用调制和解调对数字数据进行编码以产生模拟信号。编码使用连续振荡波,通常是正弦波,具有称为载波信号的恒定频率信号。

载波具有三个调制特性:幅度、频率和相移。然后,该方案使用调制解调器,即调制解调对,根据三个载波特性中的任何一个或组合来调制和解调数据信号。产生的波位于载波两侧的一系列频率之间,如下图所示 [1]:

  • 幅度调制通过载波频率的不同幅度来表示每个二进制值。载波频率的缺失或低可以表示 0 ,而任何其他频率则表示 1 。然而,这是一种相当低效的调制技术,因此仅用于语音等级线路中高达 1200 bps 的低频。
  • 频率调制还通过接近底层载波频率的两个不同频率来表示两个二进制值。高频代表 1 ,低频代表 0 。该方案不易出错。
  • 相移调制改变载波的时序,移动载波相位以对数据进行编码。A 1 被编码为相位变化180∘,并且0可以被编码为载波信号的相位变化0。这是三者中效率最高的方案,它可以达到高达 9600 bps 的传输速率。

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在这种提供最常见和最简单的数字信号传输方式的编码方案中,使用两个二进制数字来表示两种不同的电压。在计算机中,这些电压通常为 0 和 5 伏。另一个过程使用两个表示代码:不归零级别(ñR从−大号),其中负电压表示二进制一,正电压表示二进制零,不归零,反一(NRZ-I)。见图。1.6和1.7有关这两个代码的示例。在 NRZ-L 中,每当出现 1 时,都会使用从一个电压电平到另一个电平的转换来发出信息信号。NRZ 信令技术的一个问题是要求接收器和发送器时钟之间完美同步。然而,这可以通过发送单独的时钟信号来减少。还有其他表示,例如曼彻斯特和差分曼彻斯特,它们将时钟信息与数据一起编码。

有人可能会想,为什么要经历数字编码和传输的麻烦?与它的表亲模拟编码相比,它有几个优点。其中包括:

  • 数字电路成本直线下降
  • 更高效的语音、视频、文本和图像的集成
  • 由于使用中继器,减少了噪音和其他信号损伤
  • 数字技术最好地利用信道容量
  • 比模拟传输更好的加密,因此更好的安全性
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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。

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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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PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|ClS654

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网络安全保护你的网络和数据免受破坏、入侵和其他威胁。这是一个庞大的总括性术语,描述了硬件和软件解决方案,以及与网络使用、可访问性和整体威胁保护有关的流程或规则和配置。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写计算机及网络安全Computer and Network Security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。我们的专家在代写计算机及网络安全Computer and Network Security方面经验极为丰富,各种代写计算机及网络安全Computer and Network Security相关的作业也就用不着说。

我们提供的计算机及网络安全Computer and Network Security及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
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电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|Computer Network Models

There are several configuration models that form a computer network. The most common of these are the centralized and distributed models. In a centralized model, several computers and devices are interconnected and can talk to each other. However, there is only one central computer, called the master, through which all correspondence must take place. Dependent computers, called surrogates, may have reduced local resources, such as memory, and sharable global resources are controlled by the master at the center. Unlike the centralized model, however, the distributed network consists of loosely coupled computers interconnected by a communication network consisting of connecting elements and communication channels. The computers themselves may own their resources locally or may request resources from a remote computer. These computers are known by a string of names, including host, client, or node. If a host has resources that other hosts need, then that host is known as a server. Communication and sharing of resources are not controlled by the central computer but are arranged between any two communicating elements in the network. Figures $1.2$ and $1.3$ show a centralized network model and a distributed network model, respectively.

A computer network with two or more computers or clusters of network and their resources connected by a communication medium sharing communication protocols and confined in a small geographic area, such as a building floor, a building, or a few adjacent buildings, is called a local area network (LAN). The advantage of a LAN is that all network elements are close together, and thus the communication links maintain a higher speed of data movement. Also, because of the proximity of the communicating elements, high-cost and high-quality communicating elements can be used to deliver better service and high reliability. Figure $1.4$ shows a LAN.

电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|Transmission Technology

The media through which information has to be transmitted determine the signal to be used. Some media permit only analog signals. Some allow both analog and digital. Therefore, depending on the media type involved and other considerations, the input data can be repreesenteed as either a digital or an analog signal. In an analog format, data is sent as continuous electromagnetic waves on an interval representing things such as voice and video and propagated over a variety of media that may include copper wires, a twisted coaxial pair or cable, fiber optics, or wireless. We will discuss these media later in the chapter. In a digital format, on the other hand, data is sent as a digital signal, a sequencé of voltage pulses that can be reepreesenteed as a stream of binary bits. Both analog and digital data can be propagated and oftentimes represented as either analog or digital.

Transmission itself is the propagation and processing of data signals between network elements. The concept of representation of data for transmission, either as an analog or a digital signal, is called an encoding scheme. Encoded data is then transmitted over a suitable transmission medium that connects all network elements. There are two encoding schemes, analog and digital. Analog encoding propagates analog signals representing analog data such as sound waves and voice data. Digital encoding, on the other hand, propagates digital signals representing either an analog or a digital signal representing digital data of binary streams by two voltage levels. Since our interest in this book is in digital networks, we will focus on the encoding of digital data.

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计算机及网络安全代考

电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|Computer Network Models

有几种配置模型构成了计算机网络。其中最常见的是集中式和分布式模型。在集中式模型中,多台计算机和设备相互连接并且可以相互通信。但是,只有一台中央计算机,称为主计算机,所有通信都必须通过它进行。被称为代理的依赖计算机可能减少了本地资源,例如内存,并且可共享的全局资源由位于中心的主机控制。然而,与集中式模型不同,分布式网络由松散耦合的计算机组成,这些计算机通过由连接元件和通信通道组成的通信网络互连。计算机本身可以在本地拥有它们的资源,或者可以从远程计算机请求资源。这些计算机通过一串名称(包括主机、客户端或节点)来识别。如果主机拥有其他主机所需的资源,则该主机称为服务器。资源的通信和共享不受中央计算机的控制,而是安排在网络中任意两个通信元件之间。数字1.2和1.3分别显示集中式网络模型和分布式网络模型。

由两台或多台计算机或网络集群及其资源通过共享通信协议的通信介质连接起来,并局限在一个小地理区域内的计算机网络,如建筑物楼层、建筑物或几个相邻的建筑物,称为本地计算机网络。局域网(LAN)。LAN 的优点是所有网络元素都靠得很近,因此通信链路可以保持更高的数据移动速度。此外,由于通信元件的接近性,可以使用高成本和高质量的通信元件来提供更好的服务和高可靠性。数字1.4显示一个局域网。

电子工程代写|计算机及网络安全代写Computer and Network Security代考|Transmission Technology

必须通过其传输信息的媒体决定了要使用的信号。一些媒体只允许模拟信号。有些允许模拟和数字。因此,根据所涉及的媒体类型和其他考虑因素,输入数据可以表示为数字信号或模拟信号。在模拟格式中,数据以表示语音和视频等内容的间隔以连续电磁波的形式发送,并通过各种媒体传播,这些媒体可能包括铜线、双绞线或电缆、光纤或无线。我们将在本章后面讨论这些媒体。另一方面,在数字格式中,数据以数字信号的形式发送,这是一个电压脉冲序列,可以作为二进制位流重新表示。

传输本身就是网络元素之间数据信号的传播和处理。将要传输的数据表示为模拟或数字信号的概念称为编码方案。然后通过连接所有网络元素的合适传输介质传输编码数据。有两种编码方案,模拟和数字。模拟编码传播代表模拟数据的模拟信号,例如声波和语音数据。另一方面,数字编码通过两个电压电平传播表示模拟或表示二进制流的数字数据的数字信号的数字信号。由于我们对本书的兴趣在于数字网络,因此我们将重点关注数字数据的编码。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

statistics-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。

机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|CSE179

如果你也在 怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

并行计算是同时使用多个处理元素来解决任何问题。问题被分解成指令,并被同时解决,因为每个被应用于工作的资源都在同时工作。

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我们提供的并行计算Parallel Computing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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  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|CSE179

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|The Three Layers of Parallelism

There used to be a time where the increase of transistors materialised primarily in new compute features and, at the same time, it paired up with higher and higher frequencies. Nowadays, we still see an increase of the transistor count, but the frequency (speed of individual transistors) stagnates or is even reduced.

With Moore’s law continuing to hold and a break-down of Dennard scaling (frequency cannot be increased anymore at a given power envelope per transistor), there is a “new” kid on the block that helps us to build more powerful computers. This one eventually allows Computational $\mathrm{X}$ to run more challenging simulations. Actually, there are three new kids around that dominate code development today (Fig. 2.2). However, they all are flavours of one common pattern:

  1. The parallelism in the computer increases, as modern computers still can do one addition or multiplication or …on one or two pieces of data in one (abstract) step. ${ }^{2}$ They apply with the same operation to a whole vector of entries in one rush. We call this vector parallelism.
  2. The parallelism in the computer increases, as modern CPUs do not only host one core but an ensemble of cores per chip. Since this multicore idea implies that all cores share their memory we call this shared memory parallelism.
  3. The parallelism in the computer increases, as modern modern supercomputers consist of thousands of compute nodes. A compute nodes is our term for a classic computer which “speaks” to other computers via a network. Since the individual nodes are independent computers, they do not share their memory. Each one has memory of its own. We therefore call this distributed memory parallelism.

The three levels of parallelism have different potential to speed up calculations. This potential depends on the character of the underlying calculations as well as on the hardware, while the boundaries in-between the parallelism flavours are often blurred.

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|The N-Body Problem

Given are $N$ bodies (planets, e.g.) out there in space. They interact with each other through gravity. Let body 1 be described by its position $p_{1}=\left(p_{x, 1}, p_{y, 1}, p_{z, 1}\right)^{T} \in$ $\mathbb{R}^{3}$ (a vector) and its mass $m_{1}$. Furthermore, it has a certain velocity $v_{1}=$ $\left(v_{x}, 1, v_{y, 1}, v_{z, 1}\right)^{T} \in \mathbb{R}^{3}$ which is a vector again. Body 2 is defined analogously. Body 1 experiences a force
$$
F_{1}=G \frac{m_{1} \cdot m_{2}}{\left|p_{1}-p_{2}\right|{2}^{2}} \cdot \frac{\left(p{2}-p_{1}\right)}{\left|p_{1}-p_{2}\right|{2}} . $$ If there are more than two objects, then Body 1 also gets a contribution from Body 3,4 , and so forth. The forces simply sum up. We furthermore know that $$ \begin{aligned} &\partial{t} v_{1}(t)=\frac{F_{1}}{m_{1}} \text { and } \
&\partial_{t} p_{1}(t)-v_{1}(t) .
\end{aligned}
$$
This is a complete mathematical model of the reality. It highlights in (3.2) and (3.3) that velocity and position of our object depend on time. These equations are our whole theory of how the world out there in space behaves (cmp. Chap. 1) in a Newton sense. Einstein has later revised this model. ${ }^{2}$

The expressions $\partial_{t} y(t)=\frac{\partial}{\partial t} y(t)$ both denote the derivation of a function $y(t)$. Often, we drop the ( $t$ ) parameter-we have already done so for $F$ above. For the second derivative, there are various notations that all mean the same: $\partial_{t} \partial_{t} y=\partial_{t t} y=\frac{\partial \partial}{\partial t \partial t} y$. I often use $\partial_{t}^{(2)}$. This notation makes it easy to specify arbitrary high derivatives.Besides $\partial_{t}, \mathrm{I}$ also use $\mathrm{d}{t}$. This is in line with a lot of literature in mathematics and physics. There is no difference between the two of them as long as we deal with a plain function $f(t)$ only. However, if we have an $f(t, x(t))$ with two arguments where both arguments depend on $t \longrightarrow$ one of them is the $t$, the other one accepts $t$ as argument-then $\partial{t}$ is the derivative where we alter the direct $t$ argument only. $\partial_{x}$ or $\partial_{x(t)}$ is the derivative w.r.t. the second variable. They both are partial derivatives. They look “in one direction”.

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|CSE179

并行计算代考

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|The Three Layers of Parallelism

曾经有一段时间,晶体管的增加主要体现在新的计算功能中,同时它与越来越高的频率配对。如今,我们仍然看到晶体管数量增加,但频率(单个晶体管的速度)停滞不前甚至降低。

随着摩尔定律的继续成立和 Dennard 缩放比例的崩溃(在每个晶体管的给定功率包络下频率不能再增加),有一个“新”孩子可以帮助我们构建更强大的计算机。这个最终允许计算X运行更具挑战性的模拟。实际上,今天有三个新的孩子主导着代码开发(图 2.2)。但是,它们都是一种常见模式的味道:

  1. 计算机中的并行性增加了,因为现代计算机仍然可以在一个(抽象)步骤中对一个或两个数据进行一次加法或乘法运算或……。2它们以相同的操作一次性应用于整个条目向量。我们称之为向量并行。
  2. 计算机中的并行性增加了,因为现代 CPU 不仅拥有一个内核,而且每个芯片拥有一组内核。由于这种多核思想意味着所有内核共享它们的内存,我们称之为共享内存并行。
  3. 随着现代现代超级计算机由数千个计算节点组成,计算机中的并行性增加了。计算节点是我们对经典计算机的术语,它通过网络与其他计算机“对话”。由于各个节点是独立的计算机,它们不共享它们的内存。每个人都有自己的记忆。因此,我们称这种分布式内存并行。

三个并行级别具有不同的加速计算的潜力。这种潜力取决于底层计算的特性以及硬件,而并行性之间的界限通常是模糊的。

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|The N-Body Problem

给定的是 $N$ 太空中的物体 (例如行星)。它们通过重力相互作用。让身体 1 由它的位置来描述 $p_{1}=\left(p_{x, 1}, p_{y, 1}, p_{z, 1}\right)^{T} \in \mathbb{R}^{3}$ (向量) 及其质量 $m_{1}$. 此外,它具有一定的速度 $v_{1}=$ $\left(v_{x}, 1, v_{y, 1}, v_{z, 1}\right)^{T} \in \mathbb{R}^{3}$ 这又是一个向量。主体 2 的定义类似。身体 1 受力
$$
F_{1}=G \frac{m_{1} \cdot m_{2}}{\left|p_{1}-p_{2}\right| 2^{2}} \cdot \frac{\left(p 2-p_{1}\right)}{\left|p_{1}-p_{2}\right| 2} .
$$
如果有两个以上的对象,那么 Body 1 也会从 Body 3,4获得贡献,依此类推。力量简单总结。我们还知道
$$
\partial t v_{1}(t)=\frac{F_{1}}{m_{1}} \text { and } \quad \partial_{t} p_{1}(t)-v_{1}(t) .
$$
这是一个完整的现实数学模型。它在 (3.2) 和 (3.3) 中强调了我们物体的速度和位置取决于时间。这些方程是我 们关于太空中的世界如何在牛顿意义上的行为 ( $\mathrm{cmp} .$ 第 1 章) 的整个理论。爱因斯坦后来修改了这个模型。 ${ }^{2}$
表达式 $\partial_{t} y(t)=\frac{\partial}{\partial t} y(t)$ 都表示函数的推导 $y(t)$. 通常,我们放弃 $(t)$ 参数一一我们已经为 $F$ 以上。对于二阶导 数,有各种表示相同的符号: $\partial_{t} \partial_{t} y=\partial_{t t} y=\frac{\partial \partial}{\partial t \partial t} y$. 我经常用 $\partial_{t}^{(2)}$. 这种表示法可以很容易地指定任意高导 数。此外 $\partial_{t}, \mathrm{I}$ 使用 $\mathrm{d} t$. 这与许多数学和物理学文献是一致的。只要我们处理一个普通的函数,它们两者之间没有 区别 $f(t)$ 只要。但是,如果我们有一个 $f(t, x(t))$ 有两个参数,其中两个参数都依赖于 $t \longrightarrow$ 其中之一是 $t$ ,另一 个接受 $t$ 作为论点-那么 $\partial t$ 是我们改变直接的导数 $t$ 仅论据。 $\partial_{x}$ 或者 $\partial_{x(t)}$ 是第二个变量的导数。它们都是偏导数。 他们“朝一个方向”看。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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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机器学习代写

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多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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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并行计算是同时使用多个处理元素来解决任何问题。问题被分解成指令,并被同时解决,因为每个被应用于工作的资源都在同时工作。

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  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|CSC267

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Moore’s Law

For decades, computational scientists have been in a comfortable situation: They wrote code and made this code fast on a particular architecture. Everybody knew that architectures evolve kind of continuously, i.e. with every new generation of machines “old”ish codes ran faster, too. They might not benefit from the latest hardware features, but there was a performance improvement. Some people claim this were Moore’s law, which is not correct. Let’s revisit this “law”‘ :

Gordon Moore, one of the co-founders of Intel, observed that the cost to put transistors onto a chip decreases if we squeeze more transistors on the circuit. From a certain point on, however, the manufacturing cost rises again, since the integration of all the transistors becomes expensive. Consequently, there’s a sweet spot: a magic number of transistors per chip where the chip is most profitable. Moore observed that the “complexity for minimum component costs has increased at a rate of roughly a factor of two per year”. So the number of transistors on a chip around the sweet spot grows exponentially according to this law. The manufacturing sweet spot moves and therefore vendor designs move with the spot.

Intel’s executive David House later corrected the statement-to 18 months-so it is even more aggressive, while Carver Mead from CalTech coined the term “Moore’s Law”. Today, the law continues to hold though the rate of the increase has slowed down (Fig. 2.1).For simulation codes as we have sketched them before, it is not directly clear why the transistor count makes a difference. We are interested in speed. However, there is a correlation: First, vendors use the opportunity to have more transistors to allow the computer to do more powerful things. A computer architecture provides some services (certain types of calculations). With more transistors, we can offer more of these calculation types, i.e. broaden the service set. Furthermore, vendors use the opportunity to squeeze more cores onto the chip. Finally, the more of transistors historically did go hand in hand with a shrinkage of the transistors.

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Dennard Scaling

Definition $2.1$ (Dennard scaling) The power cost $P$ to drive a transistor follows roughly
$$
P=\alpha \cdot C F V^{2}
$$
This law is called Dennard scaling.
$C$ is the capacitance, i.e. encodes the size of the individual transistors. I use $C$ here for historic reasons. In the remainder of this manuscript, $C$ is some generic constant without a particular meaning. $F$ is the frequency and $V$ the voltage. $\alpha$ is some fixed constant so we can safely skip it in our follow-up discussions. Note that the original Dennard scaling ignores that we also have some leakage. Leakage did not play a major role when the law was formulated in $1974 .$

Dennard’s scaling law is all about power. For both chip designers and computing centres buying and running chips, controlling the power envelope of a chip is a sine qua non, as

  • buying power is expensive, and as
  • a chip “converts” power into heat. To get the heat out of the system again requires even more power to drive fans, pumps and cooling liquids. But if we don’t get it out of the system on time, the chip will eventually melt down.

While we want to bring the power needs down, we still want a computer to be as capable as possible. That means, it should be able to do as many calculations per seconds as possible. The Dennard scaling tells us that we have only three degrees of freedom:

  1. Reduce the voltage. This is clearly the gold solution as the $V$ term enters the equation squared. Reducing the voltage however is not trivial: If we reduce it too much, the transistors don’t switch reliably anymore. As long as we need a reliable chip, i.e. a chip that always gives us the right answer, we work already close to the minimum voltage limit with modern architectures.
  2. Reduce the transistor size. Chip vendors always try to decrease transistor sizes with the launch of most new chip factories or assembly lines. Unfortunately, this option now is, more or less, maxed out. You can’t go below a few atoms. A further shrinkage of transistors means that the reliability of the machine starts to suffer-we ultimately might have to add additional transistors to handle the errors which once more need energy. Most importantly, smaller chips are more expensive to build (if they have to meet high quality constraints) which makes further shrinking less attractive.
  3. Reduce the frequency. If we reduce the frequency, we usually also get away with a slightly lower voltage, so this amplifies the savings effect further. However, we want to have a faster transistor, not a slower one!
电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|CSC267

并行计算代考

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Moore’s Law

几十年来,计算科学家一直处于舒适的境地:他们编写代码并在特定架构上快速编写代码。每个人都知道架构在不断发展,即随着每一代机器的“旧”代码运行得更快,也是。他们可能不会从最新的硬件功能中受益,但性能有所提高。有人声称这是摩尔定律,这是不正确的。让我们重温一下这个“法律”:

英特尔的联合创始人之一戈登·摩尔(Gordon Moore)观察到,如果我们在电路上挤压更多的晶体管,那么将晶体管放到芯片上的成本会降低。然而,从某一点开始,制造成本再次上升,因为所有晶体管的集成变得昂贵。因此,有一个最佳点:每个芯片的晶体管数量惊人,而该芯片是最有利可图的。摩尔观察到“最低组件成本的复杂性以每年大约两倍的速度增加”。因此,根据该定律,甜蜜点周围芯片上的晶体管数量呈指数增长。制造最佳点移动,因此供应商设计也随之移动。

英特尔的执行官大卫豪斯后来更正了这个声明——18个月——所以它更加激进,而加州理工学院的卡弗米德创造了“摩尔定律”这个词。今天,尽管增长速度已经放缓,但该定律仍然有效(图 2.1)。对于我们之前绘制的仿真代码,目前尚不清楚为什么晶体管数量会产生影响。我们对速度感兴趣。然而,有一个相关性:首先,供应商利用这个机会拥有更多的晶体管,让计算机能够做更强大的事情。计算机体系结构提供一些服务(某些类型的计算)。使用更多晶体管,我们可以提供更多此类计算类型,即拓宽服务集。此外,供应商利用这个机会将更多的内核挤到芯片上。最后,

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Dennard Scaling

定义2.1(丹纳德标度)电力成本磷驱动晶体管大致如下

磷=一个⋅CF在2
该定律称为登纳德缩放。
C是电容,即编码单个晶体管的大小。我用C出于历史原因。在这份手稿的其余部分,C是一些没有特定含义的通用常数。F是频率和在电压。一个是一些固定常数,因此我们可以在后续讨论中安全地跳过它。请注意,原始的 Dennard 缩放忽略了我们也有一些泄漏。在制定法律时,泄漏并没有起主要作用1974.

丹纳德的比例定律是关于权力的。对于购买和运行芯片的芯片设计人员和计算中心来说,控制芯片的功率包络是必要条件,因为

  • 购买力是昂贵的,并且作为
  • 芯片将功率“转换”为热量。要再次将热量从系统中排出,需要更多的功率来驱动风扇、泵和冷却液。但如果我们不按时将其从系统中取出,芯片最终会熔化。

虽然我们希望降低电源需求,但我们仍然希望计算机尽可能强大。这意味着,它应该能够每秒进行尽可能多的计算。Dennard 标度告诉我们,我们只有三个自由度:

  1. 降低电压。这显然是黄金解决方案在项进入方程的平方。然而,降低电压并非易事:如果我们降低太多,晶体管将不再可靠地切换。只要我们需要一个可靠的芯片,即总是给我们正确答案的芯片,我们的工作就已经接近现代架构的最低电压限制。
  2. 减小晶体管尺寸。随着大多数新芯片工厂或装配线的推出,芯片供应商总是试图减小晶体管尺寸。不幸的是,这个选项现在或多或少地被最大化了。你不能低于几个原子。晶体管的进一步缩小意味着机器的可靠性开始受到影响——我们最终可能不得不添加额外的晶体管来处理再次需要能量的错误。最重要的是,较小的芯片制造成本更高(如果它们必须满足高质量的限制),这使得进一步缩小的吸引力降低。
  3. 减少频率。如果我们降低频率,我们通常也会使用稍低的电压,因此这会进一步放大节能效果。但是,我们想要更快的晶体管,而不是更慢的晶体管!
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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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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机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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
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电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|CS525

如果你也在 怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

并行计算是同时使用多个处理元素来解决任何问题。问题被分解成指令,并被同时解决,因为每个被应用于工作的资源都在同时工作。

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我们提供的并行计算Parallel Computing及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等楖率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|CS525

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|A Third Pillar

The two pillars as we have introduced them so far are barely enough to explain how we advance in science and engineering today.

  • Some experiments are economically infeasible. If we want to design the next generation of jumbo jets, we might want to put each model into a wind tunnel to see whether it does take off. But fuelling a wind tunnel (in particular on a reasonable scale) is extremely expensive.
  • Some experiments are ethically inappropriate. If we design novel ways of radiation treatment, it would not be ethical to try this out with patients in a trial-and-error fashion. Another example: If we construct a new bridge, we don’t want the first cars driving over this bridge to be Guinea pigs.
  • Some experiments are ecologically dubious. If we design novel nuclear reactors, we don’t want to rely on trial-and-error when it comes to security.
  • Some experiments are by construction impossible. If we make up new theories about the Big Bang, we are lost with our two pillar model: we will likely never be able to run a small, experimental Big Bang.
  • Some equations are so complex that we cannot solve them (analytically). For many setups, we have good mathematical models. Maybe, we can even make claims about the existence and properties of solutions to these models. But that does not always mean that the maths gives us a constructive answer, i.e. can tell us what the solution to our model is.

This list is certainly not comprehensive. Its last point is particularly intriguing in modern science: We have some complex equations comprising a term $u(x)$. Let this $u(x)$ be the quantity that we are in interested in. Yet, we cannot transform this formula into something written as $u(x)=\ldots$ with no $u(x)$ on the right-hand side. That is, even when we have $x$, we still do not know $u(x)$ directly.

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Computational X

We call the disciplines $\mathrm{X}$ that rely on computer simulations Computational $\mathrm{X}$. There’s Computational Engineering, Computational Physics, Computational Chemistry, Computational Biology, and so forth. We often use Computational Science and Engineering (CSE or CS\&E) as an umbrella term covering all the different flavours. Today, this is a little bit of an old-fashioned phrase, since we don’t want to exclude Computational Medicine, Computational Finances and so forth. They all share similar challenges. Lacking a better term, let’s stick to CSE.

A typical project in Computational $\mathrm{X}$ brings together expertise and skills from three traditional areas: the application discipline, Mathematics and Computer Science (Fig. 1.3). The term CSE thus covers a broad church of challenges:

  1. The modelling of physics or application knowledge with mathematical equations;
  2. the transcription of these equations into something (other equations) that a computer can solve. Often that means breaking down an infinite fine (continuous) model into a finite number of equations;
  3. the analysis of these equations: do they have a solution, how reliable is an (approximate) solution, and so forth;
  4. the design of an algorithms solving these equations;
  5. the analysis of these algorithms: how expensive will it be to run them, i.e. what’s the algorithmic complexity, e.g.;
  6. the coding of these algorithms;
  7. the systematic testing of these codes;
  8. the performance optimisation to make the codes run fast and scale on big machines;
  9. the input and output data management;
  10. the postprocessing ranging from visualisation to pattern searches within outputs;

  11. This sequence and variants thereof are called the simulation pipeline. I give a first, simple example of the most prominent steps within this pipeline in Chap. 3. I personally dislike the term pipeline. It suggests-similar to the term waterfall in software development-some kind of sequentiality. In practice, we jump around and even make excursions into the theory and experiment world.
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并行计算代考

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|A Third Pillar

到目前为止,我们介绍的这两个支柱还不足以解释我们今天如何在科学和工程方面取得进步。

  • 有些实验在经济上是不可行的。如果我们想设计下一代大型喷气式飞机,我们可能希望将每个模型放入风洞中,看看它是否能起飞。但是为风洞加油(特别是在合理的规模上)非常昂贵。
  • 有些实验在伦理上是不恰当的。如果我们设计出新颖的放射治疗方法,那么以试错的方式对患者进行尝试是不道德的。另一个例子:如果我们建造一座新桥,我们不希望第一辆驶过这座桥的汽车是豚鼠。
  • 一些实验在生态上是可疑的。如果我们设计新颖的核反应堆,我们不想在安全方面依赖反复试验。
  • 有些实验在构造上是不可能的。如果我们对大爆炸提出新的理论,我们就会迷失在我们的两个支柱模型中:我们可能永远无法进行一次小型的实验性大爆炸。
  • 有些方程非常复杂,我们无法(分析地)求解它们。对于许多设置,我们有很好的数学模型。也许,我们甚至可以声称这些模型的解决方案的存在和属性。但这并不总是意味着数学会给我们一个建设性的答案,即可以告诉我们模型的解决方案是什么。

这份清单当然并不全面。它的最后一点在现代科学中特别有趣:我们有一些包含一个项的复杂方程在(X). 让这个在(X)是我们感兴趣的数量。然而,我们不能把这个公式转换成写成的东西在(X)=…没有在(X)在右手侧。也就是说,即使我们有X,我们还不知道在(X)直接地。

电子工程代写|并行计算代写Parallel Computing代考|Computational X

我们称之为学科X依靠计算机模拟计算X. 有计算工程、计算物理、计算化学、计算生物学等等。我们经常使用计算科学与工程(CSE 或 CS\&E)作为涵盖所有不同风格的总称。今天,这有点过时了,因为我们不想排除计算医学、计算金融等。他们都面临着相似的挑战。缺少更好的术语,让我们坚持 CSE。

一个典型的计算项目X汇集了三个传统领域的专业知识和技能:应用学科、数学和计算机科学(图 1.3)。因此,CSE 一词涵盖了广泛的挑战:

  1. 用数学方程对物理或应用知识进行建模;
  2. 将这些方程转录成计算机可以求解的东西(其他方程)。这通常意味着将无限精细(连续)模型分解为有限数量的方程;
  3. 对这些方程的分析:它们是否有解,(近似)解的可靠性等;
  4. 设计求解这些方程的算法;
  5. 对这些算法的分析:运行它们的成本是多少,即算法的复杂性是多少,例如;
  6. 这些算法的编码;
  7. 对这些代码进行系统测试;
  8. 性能优化,使代码在大型机器上快速运行并扩展;
  9. 输入输出数据管理;
  10. 从可视化到输出中的模式搜索的后处理;

  11. 这个序列及其变体被称为模拟管道。我在第一章中给出了这个管道中最突出的步骤的第一个简单示例。3. 我个人不喜欢管道这个词。它暗示了——类似于软件开发中的术语瀑布——某种顺序性。在实践中,我们跳来跳去,甚至进入理论和实验世界。
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贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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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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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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电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|DATA5001

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电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|DATA5001

电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|Support Vector Machine-Decision Tree

In proposed work, hybrid SVM-based decision tree has been introduced to obtain best classification result and to speeding up the process. SVM make pattern recognition and could do data analysis as possible. Regression analysis and the classification are being carried out using Support Vector Machine. Thus the result got from applying SVM would act as a decision-making model. Support vector machine represented in short form as SVM is one among supervised learning mechanisms in computer science and the statistics. Support Vector Machine intent in analyzing the data and for recognizing the patterns. It may deal by individually with the classification and also regression analysis. Data would linearly that are separable which makes the researchers by means of identifying both hyperplanes in margin. This evaluation purely depends on the method in no points present in between and it may maximize distance among all. SVM might help in splitting the data having hyperplane and would also extend nonlinear boundaries by means of kernel trick. SVM would do classification method by correct in terms of classifying data present. It is also been described mathematically as following:
$$
\begin{aligned}
&x_{i} \cdot w+b \geq+1 \text { for } y_{i}=+1 \
&x_{i} \cdot w+b \leq-1 \text { for } y_{i}–1
\end{aligned}
$$
Above equations may also combine in forming one set of the differences as shown below,
$$
y_{i}\left(x_{i} \cdot w+b\right)-1 \geq 0 \quad \forall i
$$
Thus,
$x$ denotes vector point
$w$ denotes weight parameter as vector.

电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|Time complexity

The system works well, thus algorithm would provide the lower complexity values and it is illustrated in Fig. $3 .$

From Fig. 4, it has been noted that comparison metric is analyzed by the existing and the proposed method by means of the time complexity. In $\mathrm{x}$-axis, algorithms are been taken and in $y$-axis time complexity value has been plotted. The existing method may provide high time complexity, while proposing system might provide low time complexity for inputting data. The proposing SVM-DT approach is used for selecting the good rules among all. At last, these rules are to be applied on train and test phase in the aim of producing highly more related data on the time series dataset. The result has proven that the introducing system would attain higher classification results with SVM-DT mechanism. Thus introduced SVM-DT is assumed as superior to previous one namely the SVM, the ARM and the SWT-IARM with ESVM algorithms (Fig. 4).
From the above draw chart, rules are generated by the existing and the proposed algorithms have been made to compared and showed. For $x$-axis, algorithms are been taken and in the $y$-axis, rule discovery value is placed. The proposing SVM-DT would provide very low number of the rules and thus it proven the superior time series classification.

In this system, time series dataset is made to evaluate by using an efficient techniques. The indexing approach is focus on increasing the similarity and the faster access. The time required for constructing data series index which evolve to prohibitive as data grows, and they might consume less amount of time for the large sizing data series. In this preprocessing has been taken place as first step by means of Kalman filtering. Then it is applicable for hybrid segmentation process by means of combining the clustering approaches and particle swarm optimization methodologies. Finally SVMDT stands for Support vector Machine-Decision Tree has been applied to carry out an effective sequence mining and thus obtains the better classification output.

In future work, a new system will develop by means of various data mining approached in terms of increasing the accuracy and reducing the time complexity as compared to this introduced system.

电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|DATA5001

数据管理和数据系统代考

电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|Support Vector Machine-Decision Tree

在提议的工作中,引入了基于混合 SVM 的决策树以获得最佳分类结果并加快处理速度。SVM做模式识别,尽可能 做数据分析。回归分析和分类正在使用支持向量机进行。因此,应用 SVM 得到的结果将作为决策模型。支持向量 机简称为 SVM,是计算机科学和统计学中的监督学习机制之一。支持向量机意图分析数据和识别模式。它可以单 独处理分类和回归分析。数据将线性可分离,这使得研究人员可以通过识别边缘中的两个超平面。这种评估完全 取决于中间不存在任何点的方法,它可以使所有人之间的距离最大化。SVM 可能有助于拆分具有超平面的数据, 并且还可以通过内核技巧扩展非线性边界。SVM 会根据对存在的数据进行正确的分类来进行分类方法。它在数学 上也被描述如下:
$$
x_{i} \cdot w+b \geq+1 \text { for } y_{i}=+1 \quad x_{i} \cdot w+b \leq-1 \text { for } y_{i}-1
$$
上述等式也可以组合形成一组差异,如下所示,
$$
y_{i}\left(x_{i} \cdot w+b\right)-1 \geq 0 \quad \forall i
$$
因此,
$x$ 表示向量点
$w$ 将权重参数表示为向量。

电子工程代写|数据管理和数据系统代写Data Management and Data Systems代考|Time complexity

该系统运行良好,因此算法将提供较低的复杂度值,如图 1 所示。3.

从图 4 中可以看出,比较度量是通过现有方法和提出的方法通过时间复杂度来分析的。在X-轴,算法被采用并在是-轴时间复杂度值已绘制。现有方法可能会提供较高的时间复杂度,而提出的系统可能会为输入数据提供较低的时间复杂度。提出的 SVM-DT 方法用于在所有规则中选择好的规则。最后,这些规则将应用于训练和测试阶段,目的是在时间序列数据集上生成高度相关的数据。结果证明,引入系统采用SVM-DT机制可以获得更高的分类结果。因此引入的 SVM-DT 被认为优于以前的 SVM、ARM 和具有 ESVM 算法的 SWT-IARM(图 4)。
从上图可以看出,规则是由现有的规则生成的,提出的算法已经进行了比较和展示。为了X-轴,算法被采用并在是-axis,放置规则发现值。提议的 SVM-DT 将提供非常少的规则,因此证明了优越的时间序列分类。

在该系统中,时间序列数据集通过使用有效的技术进行评估。索引方法的重点是增加相似性和更快的访问。构建数据系列索引所需的时间随着数据的增长而演变成令人望而却步的时间,并且它们可能会花费更少的时间来处理大型数据系列。在这个预处理中,第一步是通过卡尔曼滤波进行的。然后将聚类方法和粒子群优化方法相结合,适用于混合分割过程。最后,SVMDT代表支持向量机-决策树已被应用于进行有效的序列挖掘,从而获得更好的分类输出。

在未来的工作中,将通过各种数据挖掘方法开发一个新的系统,与这个引入的系统相比,在提高准确性和降低时间复杂度方面接近。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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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机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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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