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组合学Combinatorics在应用方面，从物理学家到生物学家的科学家都发现组合学在他们的研究中至关重要。在所有这一切中，计算机科学和数学之间的相互作用作为理论发展和组合学应用的主要推动力而脱颖而出。本文介绍了这种相互作用的数学基础及其一些结果。
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数学代写|组合学代写Combinatorics代考|Chromatic Number
In this section we consider only graphs, since the presence of either more than one edge joining a pair of distinct vertices or loops has no essential effect on the types of questions treated here.
Let $G=(V, E)$ be a graph. A vertex-coloring of $G$ is an assignment of a color to each of the vertices of $G$ in such a way that adjacent vertices are assigned different colors. If the colors are chosen from a set of $k$ colors, then the vertex-coloring is called a $k$-vertex-coloring, abbreviated $k$-coloring, whether or not all $k$ colors are used. If $G$ has a $k$-coloring, then $G$ is said to be $k$-colorable. The smallest $k$, such that $G$ is $k$-colorable, is called the chromatic number of $G$, denoted by $\chi(G)$. The actual nature ${ }^5$ of the colors used is of no consequence. Thus, sometimes we describe the colors as red, blue, green, …, while at other times we simply use the integers $1,2,3, \ldots$ to designate the colors. Isomorphic graphs have the same chromatic number.
A null graph is defined to be a graph without any edges. ${ }^6$ A null graph of order $n$ is denoted by $N_n$.
Theorem 13.1.1 Let $G$ be a graph of order $n \geq 1$. Then
$$
1 \leq \chi(G) \leq n .
$$
Moreover, $\chi(G)=n$ if and only if $G$ is a complete graph, and $\chi(G)=1$ if and only if $G$ is a null graph.
数学代写|组合学代写Combinatorics代考|Greedy algorithm for vertex-coloring
Let $G$ be a graph in which the vertices have been listed in some order $x_1, x_2, \ldots, x_n$.
(1) Assign the color 1 to vertex $x_1$.
(2) For each $i=2,3, \ldots, n$, let $p$ be the smallest color such that none of the vertices $x_1, \ldots, x_{i-1}$ which are adjacent to $x_i$ is colored $p$, and assign the color $p$ to $x_i$.
Theorem 13.1.5 Let $G$ be a graph for which the maximum degree of a vertex is $\Delta$. Then the greedy algorithm produces a $(\Delta+1)$-coloring ${ }^{12}$ of the vertices of $G$, and hence
$$
\chi(G) \leq \Delta+1 .
$$
Proof. In words, the greedy algorithm considers each vertex in turn, and assigns to it the smallest color which has not already been assigned to a vertex to which it is adjacent. In particular, two adjacent vertices are never assigned the same color, and hence the greedy algorithm does produce a vertex-coloring. There are at most $\Delta$ vertices adjacent to vertex $x_i$, and hence, at most, $\Delta$ of the vertices $x_1, \ldots, x_{i-1}$ are adjacent to $x_i$. Therefore, when we consider vertex $x_i$ in step (2) of the algorithm, at least one of the colors $1,2, \ldots, \Delta+1$ has not already been assigned to a vertex adjacent to $x_i$, and the algorithm assigns the smallest of these to $x_i$. It follows that the greedy algorithm produces a $(\Delta+1)$-coloring of the vertices of $G$.
组合学代考
数学代写|组合学代写Combinatorics代考|Chromatic Number
在本节中，我们只考虑图，因为连接一对不同顶点或循环的多个边的存在对这里处理的问题类型没有本质影响。
假设$G=(V, E)$是一个图表。$G$的顶点着色是为$G$的每个顶点分配一种颜色，这样相邻的顶点被分配不同的颜色。如果颜色是从一组$k$颜色中选择的，那么无论是否使用所有$k$颜色，都将顶点着色称为$k$ -顶点着色，简称$k$ -着色。如果$G$有一个$k$ -着色，那么$G$被认为是$k$ -着色的。最小的$k$，使得$G$是$k$ -可色的，称为$G$的色数，用$\chi(G)$表示。所用颜色的实际性质${ }^5$无关紧要。因此，有时我们将颜色描述为红、蓝、绿、…，而在其他时候，我们只是使用整数$1,2,3, \ldots$来指定颜色。同构图具有相同的色数。
空图被定义为没有任何边的图。${ }^6$阶为$n$的空图用$N_n$表示。
定理13.1.1设$G$为阶图$n \geq 1$。然后
$$
1 \leq \chi(G) \leq n .
$$
此外，$\chi(G)=n$当且仅当$G$是完全图，$\chi(G)=1$当且仅当$G$是空图。
数学代写|组合学代写Combinatorics代考|Greedy algorithm for vertex-coloring
设$G$为一个图，其中的顶点以某种顺序排列$x_1, x_2, \ldots, x_n$。
(1)将颜色1分配给顶点$x_1$。
(2)对于每个$i=2,3, \ldots, n$，设$p$为最小的颜色，使得与$x_i$相邻的顶点$x_1, \ldots, x_{i-1}$都不为$p$，并将颜色$p$分配给$x_i$。
定理13.1.5设$G$为顶点的最大度数为$\Delta$的图。然后贪婪算法对$G$的顶点进行$(\Delta+1)$ -着色${ }^{12}$，以此类推
$$
\chi(G) \leq \Delta+1 .
$$
证明。换句话说，贪婪算法依次考虑每个顶点，并为其分配尚未分配给其相邻顶点的最小颜色。特别是，两个相邻的顶点永远不会被赋予相同的颜色，因此贪婪算法确实会产生顶点着色。最多有$\Delta$个顶点与$x_i$相邻，因此，最多有$\Delta$个顶点$x_1, \ldots, x_{i-1}$与$x_i$相邻。因此，当我们在算法的第(2)步中考虑顶点$x_i$时，至少有一种颜色$1,2, \ldots, \Delta+1$尚未被分配给与$x_i$相邻的顶点，并且算法将这些颜色中最小的一个分配给$x_i$。由此可见，贪心算法对$G$的顶点进行$(\Delta+1)$ -着色。
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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。