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网络分析研究实体之间的关系，如个人、组织或文件。在多个层面上操作，它描述并推断单个实体、实体的子集和整个网络的关系属性。

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• Advanced Probability Theory 高等概率论
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统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Biomolecular interaction network database

The biomolecular interaction network database $(\mathrm{BIND})^{11}[2]$ contains protein interactions annotated with molecular function information extracted from literature. It is based on three main types of data records: interaction, molecular complex, and pathway. An interaction record stores a description of the reaction event between two objects. Molecular complexes are stored through the use of interactions, temporally sorted, producing them. When the reactions generating a complex are unknown, the complex is defined more loosely. A pathway, defined as a network of interactions usually mediating some cellular functions, is described as a series of reactions with information, such as cell cycle and associated phenotypes.

The database permits different modes of search: using identifiers from other biological databases, or by using specific fields, such as literature information, molecule structure, and gene information, including functions. The extracted information can be displayed with a BIND interaction viewer. Networks are rendered as graphs, where nodes, representing molecules, are labeled with some ontological information.

The IntAct $[12]^{12}$ database is a database of interactions that is based completely on open-source software. It contains not only protein interactions data, but also DNA and molecular interaction data. IntAct uses a set of controlled vocabularies and ontologies to provide a semantically consistent annotation method. A researcher can submit an interaction, using the PSI-MI format [13], by sending an e-mail to the database curators.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|The human connectome project

The human connectome project (HCP) [27] is a big project that aims to provide the community with insight into brains related to connectivity, functions, and variability among individuals. HCP is an effort of more than 5 years based on a data acquisition plan and a subsequent pipeline of analysis held by a consortium of investigators. The HCP focuses a cohort of 1200 subjects (twins and their nontwin siblings) using multiple imaging modalities (i.e., diffusion imaging, functional MRI, weighted MRI, electroencephalography, behavioral and genetic data.

Bringing together multiple resonance imaging modalities from different laboratories has been one of the significant challenges of the HCP. Therefore they developed a template pipeline for acquiring and storing data described in [9]. The pipeline is based on a set of minimal preprocessing pipelines that must be followed by all the participants to accomplish many low-level tasks. This allows the data interchange and, more important, the possibility of an easy comparison among different connectomes, reducing both storage and processing requirements.

Starting from data of the human connectome project, Kerepesi et al. [18] computed structural connectomes of 426 human subjects. For each individual, they used five different resolution scales, yielding (83, 129, 234, 463, and 1015 nodes) and many edge weights. All data are available in the GraphML language for download and authors also provide anatomically relevant annotations. Authors also offer for a subset of subjects the anatomical classification of subgraphs for some region of interest of the brain.

网络分析代考

统计代写|网络分析代写网络分析代考|生物分子相互作用网络数据库

生物分子相互作用网络数据库$(\mathrm{BIND})^{11}[2]$包含从文献中提取的注释了分子功能信息的蛋白质相互作用。它基于三种主要类型的数据记录:相互作用、分子复合体和途径。交互记录存储两个对象之间反应事件的描述。分子复合体是通过相互作用储存的，经过时间排序，产生它们。当生成络合物的反应未知时，络合物的定义就比较宽松。通路被定义为通常介导某些细胞功能的相互作用网络，它被描述为一系列与信息的反应，如细胞周期和相关表型

该数据库允许不同的搜索模式:使用来自其他生物数据库的标识符，或使用特定的字段，如文献信息、分子结构和基因信息(包括功能)。提取的信息可以用BIND交互查看器显示。网络以图的形式呈现，其中代表分子的节点被标记为一些本体信息

完整的$[12]^{12}$数据库是一个完全基于开源软件的交互数据库。它不仅包含蛋白质相互作用数据，还包含DNA和分子相互作用数据。integrity使用一组受控词汇表和本体来提供语义一致的注释方法。研究者可以通过向数据库管理员发送电子邮件，使用PSI-MI格式[13]提交一个交互

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|人类连接组项目

. The human connectome project

人类连接组项目(HCP)[27]是一个大型项目，旨在为社会提供与连接、功能和个体间可变性有关的大脑洞察。HCP是一个超过5年的工作，基于一个数据采集计划和后续的分析管道，由调查人员组成的联盟。HCP聚焦了1200名受试者(双胞胎和他们的非双胞胎兄弟姐妹)，使用多种成像方式(即扩散成像、功能MRI、加权MRI、脑电图、行为和遗传数据)

汇集来自不同实验室的多种共振成像模式一直是HCP的重大挑战之一。因此，他们开发了一个用于获取和存储[9]中描述的数据的模板管道。该管道基于一组最小预处理管道，所有参与者必须遵循这些管道来完成许多低级任务。这允许数据交换，更重要的是，可以在不同的连接体之间进行容易的比较，从而减少存储和处理需求

Kerepesi et al.[18]从人类连接组项目的数据出发，计算了426个人类受试者的结构连接组。对于每个个体，他们使用五种不同的分辨率尺度，产生(83、129、234、463和1015个节点)和许多边的权重。所有数据都可以通过GraphML语言下载，作者还提供了解剖学相关的注释。作者还为一部分受试者提供了大脑某些感兴趣区域的子图的解剖分类

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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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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统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Genetic interaction network databases

The number of reported genetic interactions are relatively less in comparison to other biological networks. This may due to the involvement of various indirect factors that determine true physical interactions, and hence not possible to elucidate true relationship based on a single source of information. Majority of the interactions are predicted in silico and reported in the databases. Microarray and RNA sequence reads are the most popularly used data sources for predicting such interactions. However, they are sensitive towards the quality, reliability, and availability of the data. Also, the interactions largely depend on the merit of the inference method used. Below, we discuss a few databases dealing with gene-gene relationship networks.

Transcriptional regulatory relationships unraveled by sentence based text mining [10], is a database which consists of human and mouse transcriptional regulatory networks. It comprises of 8,444 and 6,552 TF-target regulatory relationships of 800 human TFs and 828 mouse TFs, respectively.Transcriptional regulatory element database [29], consists of a number of promoters and genes of human, mouse, and rat. This database focuses on GRN’s for each TF-target gene pairs involved in cancer. This database also consists of other features: it contains the genome-wide promoter annotation, gene transcriptional regulation. It also provides an interface, which is user-friendly for extraction of data for all the three species.

Biological general repository [26] for interaction datasets consists of interaction of 70 different organisms, such as the horse, tomato, and castor bean. This repository searches 71,178 for $1,753,686$ protein and genetic interactions, 28,093 chemical associations, and 874,796 posttranslational modifications from major model organism species.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Protein-protein network databases

The management of protein-protein interaction (PPI) data presents similar issues as those faced in other domains, i.e., PPI data need to be stored, exchanged, queried, and analyzed. PPI data are the constitutive building blocks for protein interaction networks (PINs). This section discusses main phases and issues of PPI data management [6].

Regarding PPI data storage, main efforts were devoted to the definition of standards for data exchange, such as HUPO PSI-MI, but currently, PPI data are stored as large sets of binary interactions, without taking into account XML-based languages and related XML databases. The storage of PPI data could exploit some already developed storage systems for other graph-based data, such as the triple stores used for storing RDF data or the emerging modeled as graphs, and data manipulation is expressed by graphoriented operations. A graph database proposal for genomics is reported, ${ }^9$ and a project for biochemical pathways is reported in [7].
Moreover, a naming mechanism to identify interactions in a unique way has not been yet been developed, and (binary) interactions are named by naming the interacting proteins.

Also, PPI data querying could benefit from semi-structured or graph databases as summarized below; existing PPI data offer only very simple retrieval mechanisms allowing the retrieval of proteins interacting with a target protein. Current PPI databases surveyed in this paper do not offer sophisticated query mechanisms based on graph manipulation, but, on the other hand, they con-stitute the only available structured repository for interaction data and allow an easy sharing and annotation of such data. Moreover, all the existing databases go beyond the storing of the interaction, but integrates it with functional annotations, sequence information and references to corresponding genes. Finally, they generally provide some visualization tools that presents a subset of interactions in a comprehensive graph.

网络分析代考

统计代写|网络分析代写网络分析代考|遗传相互作用网络数据库

与其他生物网络相比，报告的基因相互作用数量相对较少。这可能是由于涉及到各种间接因素，这些因素决定了真实的物理相互作用，因此不可能根据单一的信息来源来阐明真实的关系。大部分的相互作用都是在硅片中预测并在数据库中报告的。微阵列和RNA序列读取是预测这种相互作用最常用的数据源。然而，他们对数据的质量、可靠性和可用性很敏感。此外，相互作用在很大程度上取决于所使用的推理方法的优点。下面，我们将讨论一些处理基因-基因关系网络的数据库

基于句子的文本挖掘揭示的转录调控关系[10]，是一个由人类和小鼠转录调控网络组成的数据库。它分别包括8,444和6,552个tgf -target调控关系，分别涉及800个人类tgf和828个小鼠tgf。转录调控元件数据库[29]，由许多启动子和人类、小鼠和大鼠的基因组成。这个数据库关注的是参与癌症的每个tf -靶基因对的GRN。该数据库还包括其他特征:它包含全基因组启动子注释、基因转录调控。它还提供了一个用户友好的界面，用于提取所有三个物种的数据

交互数据集的生物通用存储库[26]包含70种不同生物的交互，如马、番茄和蓖麻豆。该知识库从主要的模式生物物种中搜索了71,178个$1,753,686$蛋白质和遗传相互作用，28,093个化学关联，以及874,796个翻译后修饰

统计代写|网络分析代写网络分析代考|蛋白质-蛋白质网络数据库

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蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)数据的管理与其他领域面临的问题相似，即PPI数据需要存储、交换、查询和分析。PPI数据是蛋白质相互作用网络(pin)的组成模块。本节讨论PPI数据管理的主要阶段和问题[6]

关于PPI数据存储，主要致力于定义数据交换标准，如HUPO PSI-MI，但目前，PPI数据存储为大型二进制交互集，没有考虑到基于XML的语言和相关的XML数据库。PPI数据的存储可以利用一些已经开发的存储系统，用于存储其他基于图的数据，例如用于存储RDF数据或新建模为图的三元存储，数据操作通过面向图的操作表示。报告了基因组学的图形数据库建议，${ }^9$和生物化学途径的项目在[7]中报告。此外，以一种独特的方式识别相互作用的命名机制还没有被开发出来，(二进制)相互作用是通过命名相互作用的蛋白质来命名的

此外，PPI数据查询可以从半结构化或图表数据库中受益，如下所述;现有的PPI数据只提供非常简单的检索机制，允许检索与目标蛋白相互作用的蛋白质。本文调查的当前PPI数据库没有提供基于图操作的复杂查询机制，但另一方面，它们构成了交互数据的唯一可用的结构化存储库，并允许轻松地共享和注释此类数据。此外，现有的所有数据库都超越了相互作用的存储，而是集成了功能注释、序列信息和相应基因的引用。最后，它们通常提供一些可视化工具，在一个全面的图中表示交互的子集

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金融工程代写

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广义线性模型代考

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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。

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统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|No-SQL and graph databases

Relational databases (RDB) were developed in the early 1970 s, and they rapidly became the standard for database management systems. RDBs are currently the best choice for modeling data with relational properties, whereas more recently the production of data with low structures and big dimensions (e.g., biological network data, social network data, and, in general, big data) is growing.

Consequently, the use of traditional RDB systems has some drawbacks, i.e., to obtain complex information from multiple relations, RDB sometimes needs to perform expensive SQL (Structured Query Language) join operation to merge two or more relations at the same time. To mitigate, besides traditional data storage format, other data storage formats have been proposed, often referred to as No-SQL (not only SQL) databases. There exist many different structures of No-SQL databases, such as key-value pairs, document-oriented, time series, and we focus in particular on graph databases [3].
Among the others, we focus here on graph databases (GdB), i.e., a database that uses a graph structure for expressing queries based on nodes, edges and properties for storing attributes related to nodes and edges. The core of a graph database model is the concept of graph used to associate data items stored as nodes using tips representing the relationship among them. Relationships link data together in an easy way, and it results faster data retrieval (i.e., with constant time in many cases).

In a GdB, nodes represent entities, such as proteins, biological molecules, people or patients. Each node may be seen as the translation of a row (or record) of a relational database. Similarly, edges connecting nodes represent relationships among two records, and they can either be directed or undirected. When graphs are directed, the direction of the edge represents, in general, a different meaning. In a GdB, edges constitute the key concept, since they represent an abstraction that is not representable easily in the relational model. Each node may have a set of asnociated properties, i.e., the GdB represents a protein interaction tein, cross-referenced to an external database and other biological information.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Pros and cons of using No-SQL databases

The pros and cons of using a graph database instead of relational databases is thus an important research area. Have and Jenses [11] compared the use of Neo4J databases concerning PostgreSQL on the human interaction network imported from the STRING database. The network used in the experiment has 20,140 proteins and $2.2$ million interactions.

Neo4J stores the edges as pointers between two nodes, thus enabling the traversal of nodes in constant time. Properties associated with nodes and edges (such as node name, confidence scores of interactions, source of communications, etc.) are stored together with nodes and edges, since Neo4J uses the property graph model. In such a model, data is organized as nodes, relationships, and properties (data stored on the nodes or relationships). Authors [11] stored the graph in PostgreSQL ${ }^7$ as a table of node pairs. or constant time based on the index used.

The comparison of databases has been made measuring the speed of Cypher and SQL queries for solving three problems:

• finding immediate neighbors and their interactions,
• finding the best scoring path between two proteins,
• finding the shortest path between them.
  Authors measured a great speedup of No-SQL over a relational database. Despite this, it does not necessarily imply that the nonrelational databases are the best choice always. They note that when queries are formulated in terms of paths, then graph databases are more concise and clear. Conversely, relational databases are more evident when set operations are needed.
• A plethora of databases is available publicly and privately, storing extensive biological experimental data maintained in various database formats. With the advent of high throughput experimental setup and advanced database technologies, it is now possible to generate, store, and access a high volume of experimental data in various repositories conveniently. Practical data analysis is now possible to elucidate previously unknown biological facts on applying various data analytic and inference tools on the stored data.
• Next, we discuss few popularly used data sources for three biological networks: gene interactions, protein interactions, and brain connectomes.

网络分析代考

统计代写|网络分析代写网络分析代考|No-SQL和图数据库

关系数据库(RDB)在20世纪70年代早期发展起来，并迅速成为数据库管理系统的标准。rdb是目前对具有关系属性的数据建模的最佳选择，而最近低结构和大维度数据(例如生物网络数据、社会网络数据，以及一般的大数据)的生产正在增长

因此，使用传统的RDB系统有一些缺点，例如，为了从多个关系中获取复杂的信息，RDB有时需要执行昂贵的SQL(结构化查询语言)连接操作来同时合并两个或多个关系。为了缓解这种情况，除了传统的数据存储格式外，还提出了其他的数据存储格式，通常称为No-SQL(不仅仅是SQL)数据库。No-SQL数据库有许多不同的结构，如键值对、面向文档的、时间序列，我们特别关注图数据库[3]。其中，我们关注的是图数据库(GdB)，即使用图结构来表示基于节点、边和存储与节点和边相关的属性的查询的数据库。图数据库模型的核心是用来关联存储为节点的数据项的图的概念，这些数据项使用表示它们之间关系的提示。关系以一种简单的方式将数据链接在一起，它会导致更快的数据检索(例如，在许多情况下，恒定的时间)

在GdB中，节点表示实体，如蛋白质、生物分子、人或患者。每个节点都可以看作是关系数据库的一行(或记录)的翻译。类似地，连接节点的边表示两个记录之间的关系，它们可以是有向的，也可以是无向的。当图形有方向时，边的方向通常表示不同的含义。在GdB中，边构成了关键概念，因为它们表示在关系模型中不容易表示的抽象。每个节点可能有一组相关的属性，例如，GdB表示蛋白质相互作用tein，与外部数据库和其他生物信息交叉引用

统计代写|网络分析代写网络分析代考|使用No-SQL数据库的优缺点

.使用No-SQL数据库的优缺点

因此，使用图形数据库代替关系数据库的优缺点是一个重要的研究领域。Have和Jenses[11]比较了从STRING数据库导入的人机交互网络上关于PostgreSQL的Neo4J数据库的使用情况。实验中使用的网络有20140个蛋白质和$2.2$万个相互作用

Neo4J将边缘存储为两个节点之间的指针，从而支持在固定时间内遍历节点。与节点和边相关的属性(如节点名称、交互的置信度分数、通信源等)与节点和边一起存储，因为Neo4J使用属性图模型。在这样的模型中，数据被组织为节点、关系和属性(存储在节点或关系上的数据)。作者[11]将图作为节点对表存储在PostgreSQL ${ }^7$中。或基于所使用的索引的常数时间

对Cypher和SQL查询在解决三个问题时的速度进行了数据库的比较

• 寻找相邻蛋白质及其相互作用，
• 寻找两个蛋白质之间的最佳评分路径，
• 寻找它们之间的最短路径。作者测量了No-SQL在关系数据库上的极大加速。尽管如此，这并不一定意味着非关系数据库总是最佳选择。他们指出，当查询以路径的形式表述时，图形数据库会更加简洁和清晰。相反，当需要集合操作时，关系数据库更加明显。大量的数据库可以公开和私下使用，存储着以各种数据库格式维护的大量生物实验数据。随着高吞吐量实验设置和先进的数据库技术的出现，现在可以在各种存储库中方便地生成、存储和访问大量的实验数据。通过对存储的数据应用各种数据分析和推理工具，实际的数据分析现在可以阐明以前未知的生物事实。

接下来，我们讨论三个生物网络:基因相互作用、蛋白质相互作用和大脑连接体的几个常用数据源

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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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

如果你也在 怎样代写网络分析Network Analysis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。

网络分析研究实体之间的关系，如个人、组织或文件。在多个层面上操作，它描述并推断单个实体、实体的子集和整个网络的关系属性。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写网络分析Network Analysis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。我们的专家在代写网络分析Network Analysis代写方面经验极为丰富，各种代写网络分析Network Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的网络分析Network Analysis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|网络分析代写Network Analysis代考|Array representation

The sequential representation of a graph using an array data structure uses a two-dimensional array or matrix called adjacency matrix.

Definition 2.2.1 (Adjacency matrix). Given a graph $\mathcal{G}=(\mathcal{V}, \mathcal{E})$, an adjacency matrix, say $A d j$ is a square matrix of size $|\mathcal{V}| \times|\mathcal{V}|$. Each cell of $A d j$ indicates an edge between any two vertices or nodes:
$$
A d j[i][j]= \begin{cases}\omega, & \text { if }\left(v_i, v_j\right) \in \mathcal{G}(\mathcal{E}) \ 0, & \text { otherwise }\end{cases}
$$
where $\omega$ is the weight of the edge between the nodes $v_i$ and $v_j$. In the case of an unweighted graph, $\omega$ is considered as 1, whereas for weighted graph it may be any value according to the problem in hand. See Fig. 2.10.

Adjacency matrices of undirected graphs are symmetric, where $A d j[i][j]=A d j[j][i]$, for $i, j$. In other words, we may say that $A d j$ and its transpose $A d j^{\prime}$ is the same. Unlike undirected graph, digraph produces asymmetric matrix.
Finding degree of a node
One of the important operations on a graph is finding the degree of a given node. From the adjacency matrix, it is easy to determine the connection of any nodes. The degree of a node in an undirected graph can be calculated as follows:
$$
\operatorname{deg}\left(v_i\right)=\sum_{j=1}^n A d j[i][j],
$$

where values in the $i^{t h}$ row in the adjacency matrix indicates the connections to $n$ different nodes from the node $i$ in the graph. Similarly, in the case of digraph, the indegree and outdegree of a node can be calculated as follows:
$$
\text { indeg }\left(v_i\right)=\sum_{j=1}^n \operatorname{Adj}[j][i] \text { and outdeg }\left(v_i\right)=\sum_{j=1}^n \operatorname{Adj}[i][j] \text {. }
$$

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|List representation

Array data structures are easy to access and fast in traversing. However, for a large graph, it is not always feasible to use adjacency matrix representation, due to large memory requirements. It is even more ineffective if a graph contains more nodes with relatively few connections or edges (sparse graph); this leads to the formation of a sparse matrix. To overcome such situation, list representation is an effective alternative for memory representation of large and dense graphs. An advantage of list representation is that it can be used for dynamic graphs, where vertices and edges are growing and shrinking with time. It is commonly implemented in any programming languages as an array of a singly-linked list. The size of the array is the number of vertices in the graph. Each singly linked list keeps track of the neighbors of a vertex. In the case of a weighted graph, the weights of an edge between a pair of vertices are stored in the nodes of singly-linked list itself as a separate entry together with vertex level. It is easy to calculate the degree of a vertex by looking into the number of nodes in the list of the vertex. For example, the degree of the vertex $\mathbf{C}$, which is four (04), can easily be calculated by finding the length of the list headed by $\mathrm{C}$, as given in Fig. $2.11$.

网络分析代考

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Array representation

使用数组数据结构的图的顺序表示使用称为邻接矩阵的二维数组或矩阵。
定义 2.2.1 (邻接矩阵) 。给定一张图 $\mathcal{G}=(\mathcal{V}, \mathcal{E})$ ，邻接矩阵，说 $A d j$ 是一个大小的方阵 $|\mathcal{V}| \times|\mathcal{V}|$. 的每个细胞 $\operatorname{Adj}$ 表示任意两个顶点或节点之间的边:
$$
\operatorname{Adj}[i][j]=\left{\omega, \quad \text { if }\left(v_i, v_j\right) \in \mathcal{G}(\mathcal{E}) 0, \quad\right. \text { otherwise }
$$
在哪里 $\omega$ 是节点之间边的权重 $v_i$ 和 $v_j$. 在末加权图的情况下， $\omega$ 被认为是 1，而对于加权图，它可以是根据手头问 题的任何值。见图 2.10。
无向图的邻接矩阵是对称的，其中 $A d j[i][j]=A d j[j][i]$ ，为了i, $j$. 换句话说，我们可以说 $A d j$ 及其转置 $A d j^{\prime}$ 是一样的。与无向图不同，有向图产生非对称矩阵。
求节点
的度数图上的重要操作之一是求给定节点的度数。从邻接矩阵中，很容易确定任何节点的连接。无向图中节点的 度数可以计算如下:
$$
\operatorname{deg}\left(v_i\right)=\sum_{j=1}^n \operatorname{Adj}[i][j],
$$
其中的值 $i^{t h}$ 令接矩阵中的行表示与 $n$ 与节点不同的节点 $i$ 在图中。同样，在有向图的情况下，节点的入度和出度可 以计算如下:
$$
\operatorname{indeg}\left(v_i\right)=\sum_{j=1}^n \operatorname{Adj}[j][i] \text { and outdeg }\left(v_i\right)=\sum_{j=1}^n \operatorname{Adj}[i][j] \text {. }
$$

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|List representation

数组数据结构易于访问且遍历速度快。但是，对于大型图，由于内存需求大，使用邻接矩阵表示并不总是可行的。如果一个图包含更多节点而连接或边相对较少（稀疏图），则效率更高；这导致了稀疏矩阵的形成。为了克服这种情况，列表表示是大型和密集图的内存表示的有效替代方案。列表表示的一个优点是它可以用于动态图，其中顶点和边随时间增长和缩小。它通常在任何编程语言中实现为单链表数组。数组的大小是图中的顶点数。每个单链表跟踪一个顶点的邻居。在加权图的情况下，一对顶点之间的边的权重与顶点级别一起作为单独的条目存储在单链表本身的节点中。通过查看顶点列表中的节点数可以很容易地计算出顶点的度数。例如，顶点的度数C，即四 (04)，可以通过查找以C，如图所示。2.11.

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

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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

如果你也在 怎样代写网络分析Network Analysis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。

网络分析研究实体之间的关系，如个人、组织或文件。在多个层面上操作，它描述并推断单个实体、实体的子集和整个网络的关系属性。

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我们提供的网络分析Network Analysis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
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Organization of the book

We organize our book into the following chapters:

• Chapter 2: We introduce mathematical graph and properties. A graph is the basis of the entire graph theoretic modeling and analysis of biological networks. We even discuss the R scripting for handling graph data structures, briefly.
• Chapter 3: Various algorithms popularly studied in graph theory, such as graph traversal algorithms are discussed. In a biological network, power graph analysis is an important graph analysis method that we discuss with examples. Also, various node centrality measures are introduced and demonstrated with the help of $\mathrm{R}$ scripts.
• Chapter 4: Real-world networks follow certain special topological properties, which makes them different from the usual graph. Accordingly, they are classified into various network models. We use different models and their properties, and implement them using the R package.
• Chapter 5: The sources of three biological network repositories, which are publicly available databases, are discussed. The chapter starts with a basic introduction to popular and recently used database formats. It is a resourceful chapter for the biological network-related researches.
• Chapter 6: Gene expression networks have been introduced along with data generation sources for the expression networks. The overall discussion has been divided into two parts, in-silico network inference and post inference analysis. How gene network modules can be identified and how to rank important genes in an expression network has been discussed in the light of various algorithms. We even discuss various online and offline software tools to carry out gene expression network inference and analysis.

• Chapter 7: Protein and their physical interaction networks are vital to establishing true macromolecular connectivity in biological systems. How such interactions can be generated experimentally and predicted computationally has been highlighted. Recently, protein network alignment has gained importance in comparative network analysis for finding evolutionarily conserved proteins, which we include in this chapter. Few of the algorithms dealing with functional protein complex detection is discussed.
• Chapter 8: Finally, we introduce brain connectome networks with the input data sources and present trends in brain connectome network analysis.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Basic concepts

A graph [3] is a pictorial representation of a set of objects and their association with each other. The objects are popularly termed as nodes or vertices, and the associations are depicted using interconnections between pair of nodes, called edges. Mathematically, graphs are represented as a set of edges and vertices.
Definition 2.1.1 (Graph). A graph $\mathcal{G}$ is a pair of finite set of vertices and edges, $\mathcal{G}=(\mathcal{V}, \mathcal{E})$, such that $\mathcal{V}=\left{v_1, v_2, \cdots, v_n\right}$ and $\mathcal{E}=$ $\left{e_1, e_2, \cdots, e_m\right}$. An edge $e_k=\left(v_i, v_j\right)$ connects vertices $v_i$ and $v_j$

In the graph (Fig. 2.1), $\mathcal{V}={A, B, C, D, E, F}$ and $\mathcal{E}={(A, B)$, $(B, C),(C, D),(C, E),(E, E),(E, F),(E, D),(F, B)}$, where edges are an unordered pair of nodes having interconnections among them. Graph $\mathcal{G}$ is termed as undirected graph. The node $E$ is connected with itself through loop edge. A graph without my loop structure is called a simple graph.

A graph with an ordered pair of nodes, where edges are associated with directions is called a directed graph or digraph.

Definition 2.1.2 (Directed graph). A directed graph $\mathcal{G}=(\mathcal{V}, \mathcal{E})$ is a set of vertices $\mathcal{V}$ and edges $\mathcal{E}$, such that, for any edge $\left(v_i, v_j\right)$ posses direction denoted by arrow. Unlike undirected graph, for any edge $v_i \rightarrow v_j$, the edge $\left(v_i, v_j\right) \neq\left(v_j, v_i\right)$. The node $v_i$ is called tail, and $v_j$ is referred to as head of the edge $v_i \rightarrow v_j$. For example, see Fig. 2.2.
Definition 2.1.3 (Path). A path is a sequence of distinct vertices that are connected by edges. In other words, given a set of vertices, $\left{v_1, v_2, \cdots, v_k\right} \in \mathcal{G}(\mathcal{V})$ is a path if for every pair of vertices $v_i$ and $v_{i+1}$ have an edge $\left(v_i, v_{i+1}\right) \in \mathcal{G}(\mathcal{E})$. However, in case of a directed graph, a directed path connects the sequence of vertices with the added restriction that all edges are oriented towards the same direction.

In a path, if sequences of vertices are not distinct, it is referred to as a walk.

Two nodes, $v_i$ and $v_j$, are reachable from each other if there is a path that exists between $v_i$ and $v_j$.

A path is called a closed path or cycle if two terminal nodes, $v_1$ and $v_k$, are connected in a path, i.e., $\left(v_k, v_1\right) \in \mathcal{G}(\mathcal{E})$.

网络分析代考

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Organization of the book

我们将本书组织成以下章节：

• 第 2 章：我们介绍数学图和属性。图是整个图论建模和分析生物网络的基础。我们甚至简要讨论了用于处理图形数据结构的 R 脚本。
• 第三章：讨论图论中广泛研究的各种算法，如图遍历算法。在生物网络中，功率图分析是一种重要的图分析方法，我们将通过实例进行讨论。此外，还引入并演示了各种节点中心性度量R脚本。
• 第 4 章：现实世界的网络遵循某些特殊的拓扑属性，这使得它们不同于通常的图。因此，它们被分类为各种网络模型。我们使用不同的模型及其属性，并使用 R 包实现它们。
• 第 5 章：讨论了三个生物网络存储库的来源，它们是公开可用的数据库。本章从对流行和最近使用的数据库格式的基本介绍开始。这是生物网络相关研究的丰富篇章。
• 第 6 章：介绍了基因表达网络以及表达网络的数据生成源。整体讨论分为两个部分，in-silico network inference 和 post inference analysis。已经根据各种算法讨论了如何识别基因网络模块以及如何对表达网络中的重要基因进行排序。我们甚至讨论了各种在线和离线软件工具来进行基因表达网络推断和分析。

• 第 7 章：蛋白质及其物理相互作用网络对于在生物系统中建立真正的大分子连接至关重要。已经强调了如何通过实验产生这种相互作用并通过计算进行预测。最近，蛋白质网络比对在比较网络分析中变得越来越重要，以寻找进化上保守的蛋白质，我们将在本章中介绍。很少讨论处理功能性蛋白质复合物检测的算法。
• 第 8 章：最后，我们介绍了具有输入数据源的脑连接组网络，并介绍了脑连接组网络分析的趋势。

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Basic concepts

图 [3] 是一组对象及其相互关联的图形表示。对象通常被称为节点或顶点，并且使用称为边的节点对之间的互连来 描述关联。在数学上，图被表示为一组边和顶点。
定义 2.1.1 (图表)。图表 $\mathcal{G}$ 是一对有限的顶点和边集， $\mathcal{G}=(\mathcal{V}, \mathcal{E})$, 这样 点 $v_i$ 和 $v_j$
在图表中 (图 2.1)， $\mathcal{V}=A, B, C, D, E, F$ 和
$\mathcal{E}=(A, B) \$ \$(B, C),(C, D),(C, E),(E, E),(E, F),(E, D),(F, B)$ ，其中边是一对无序的节点，它们 之间有互连。图形 $\mathcal{G}$ 称为无向图。节点 $E$ 通过环边与自身相连。没有我的循环结构的图称为简单图。
具有有序节点对的图，其中边与方向相关联，称为有向图或有向图。
定义 2.1.2 (有向图) 。有向图 $\mathcal{G}=(\mathcal{V}, \mathcal{E})$ 是一组顶点 $\mathcal{V}$ 和边缘 $\mathcal{E}$ ，这样，对于任何边缘 $\left(v_i, v_j\right)$ 具有箭头所指的 方向。与无向图不同，对于任何边 $v_i \rightarrow v_j$ ，边缘 $\left(v_i, v_j\right) \neq\left(v_j, v_i\right)$. 节点 $v_i$ 称为尾巴，并且 $v_j$ 被称为边缘的头 部 $v_i \rightarrow v_j$. 例如，见图 2.2。
定义 2.1.3 (路径) 。路径是由边连接的一系列不同顶点。换句话说，给定一组顶点，
$\left(v_i, v_{i+1}\right) \in \mathcal{G}(\mathcal{E})$. 但是，在有向图的情况下，有向路径将顶点序列连接起来，并增加了所有边都朝向同一方向 的限制。
在路径中，如果顶点序列不是不同的，则称为游走。
两个节点， $v_i$ 和 $v_j$ ，如果存在路径，则彼此可达 $v_i$ 和 $v_j$.
如果有两个终端节点，则路径称为闭合路径或循环， $v_1$ 和 $v_k$ ，连接在一条路径上，即 $\left(v_k, v_1\right) \in \mathcal{G}(\mathcal{E})$.

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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网络分析研究实体之间的关系，如个人、组织或文件。在多个层面上操作，它描述并推断单个实体、实体的子集和整个网络的关系属性。

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统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Technologies for network data production

The first pillar produces a lot of experimental data to gain insight into the properties of the systems, their properties, and dynamics. For instance, primary PPI data are produced in a wet lab by using different technological platforms. Technologies that enable the determination of protein interactions can be categorized in experiments investigating the presence of physical interactions, and experiments investigating kinetic constants of the reactions. Moreover, based on the number of the interacting partners revealed in a single assay, we can distinguish in technologies that characterize binary relations, such as yeast two-hybrid, and technologies elucidating multiple relations, such as mass spectrometry.

The experiments based on these technologies share a general schema, in which a so-called bait protein is used as a test to demonstrate its relations with one or more proteins preys. Both single interactions and exhaustive screenings have been realized following this schema. However, an interesting aspect is the reliability of discovered interactions. In particular, each assay can be evaluated on the basis of some ad hoc defined quality measurement.

Considering the human brain connectome of neural cells, the main technologies for data productions are brain imaging techniques, such as magnetic resonance imaging (MRI). Once images have been captured, a set of post-processing techniques are applied to analyze their content and derive brain graphs representing both static and dynamical aspects of the brain.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Network analysis models

The second pillar has introduced novel tools to build models starting from raw data, and to analyze such models to understand complex systems. Consequently, from a computational science point of view, the need for the introduction of methods and tools for data storage, representation, exchange, and analysis has led the research in such area.

Independent of any network specific application, the flow of data and analysis in this area of research follows standard structure. The process starts with the accumulation of a significant amount of data using high-throughput technologies, such as microarray or next generation sequencing in molecular biology or nuclear magnetic resonance in brain research. Data are then analyzed to build networks, starting from experimental data using network identification methods that result in the building of static or dynamics networks. Networks are mined to elucidate the organization of the biological elements on a system-level scale. Consequently, scientists try to investigate both the global and local organizational principles aiming to discover the difference between subjects or among the healthy and diseased state. After obtaining the networks, the need for the analysis and the comparison of networks of different subjects has led to the development of novel comparison algorithms based on graph and subgraph isomorphism [9].

In case of molecular interactions, after the wet-lab experiments, data are usually collected and preserved in databases [6]. Currently, there exist many publicly available databases that offer the user the possibility to retrieve data easily. Querying interfaces enables both the retrieval of simple information and a particular subnetwork (see Chapter 5 for a more detailed discussion). Many databases can be searched by inserting one or more protein identifiers. The output of such a query is a list of related proteins. Some recent databases offer a semantically more expressive language than simple interaction retrieval, whereas recent research directions are based on the use of a high-level language (e.g., using graph formalism), in suitable graph structures, and search for those by applying appropriate algorithms. Main challenges in this area are (i) expressiveness of the query language that should be able to capture biologically meaningful queries, (ii) efficiency and coverage of the retrieval method, and (iii) simplicity to capture and use results.

网络分析代考

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Technologies for network data production

第一个支柱产生大量实验数据，以深入了解系统的特性、它们的特性和动力学。例如，原始 PPI 数据是在湿实验室中使用不同的技术平台生成的。能够确定蛋白质相互作用的技术可以分为研究物理相互作用存在的实验和研究反应动力学常数的实验。此外，根据单次分析中揭示的相互作用伙伴的数量，我们可以区分表征二元关系的技术，例如酵母双杂交技术，以及阐明多重关系的技术，例如质谱法。

基于这些技术的实验共享一个通用模式，其中使用所谓的诱饵蛋白作为测试来证明其与一种或多种蛋白质猎物的关系。单次交互和详尽筛选都遵循此模式。然而，一个有趣的方面是发现的交互的可靠性。特别是，可以根据一些特别定义的质量测量来评估每个化验。

考虑到神经细胞的人脑连接组，数据生产的主要技术是脑成像技术，例如磁共振成像（MRI）。捕获图像后，将应用一组后处理技术来分析其内容并得出代表大脑静态和动态方面的大脑图。

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Network analysis models

第二个支柱引入了新的工具，从原始数据开始构建模型，并分析这些模型以理解复杂系统。因此，从计算科学的角度来看，引入用于数据存储、表示、交换和分析的方法和工具的需求引领了该领域的研究。

独立于任何网络特定应用程序，该研究领域的数据流和分析遵循标准结构。该过程始于使用高通量技术积累大量数据，例如分子生物学中的微阵列或下一代测序或大脑研究中的核磁共振。然后分析数据以构建网络，从使用网络识别方法的实验数据开始，从而构建静态或动态网络。挖掘网络以在系统级规模上阐明生物元素的组织。因此，科学家们试图调查全球和本地组织原则，旨在发现受试者之间或健康和疾病状态之间的差异。获得网络后，

在分子相互作用的情况下，在湿实验室实验之后，数据通常被收集并保存在数据库中 [6]。目前，存在许多公开可用的数据库，这些数据库为用户提供了轻松检索数据的可能性。查询接口既可以检索简单信息，也可以检索特定子网络（有关更详细的讨论，请参见第 5 章）。可以通过插入一个或多个蛋白质标识符来搜索许多数据库。这种查询的输出是相关蛋白质的列表。一些最近的数据库提供了一种语义上比简单交互检索更具表现力的语言，而最近的研究方向是基于使用高级语言（例如，使用图形形式），在合适的图形结构中，并通过应用适当的算法来搜索那些.

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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