如果你也在 怎样代写组合学Combinatorics 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。组合学Combinatorics是数学的一个领域，主要涉及计数（作为获得结果的手段和目的）以及有限结构的某些属性。主要涉及计数，作为获得结果的手段和目的，以及有限结构的某些属性。它与数学的许多其他领域密切相关，有许多应用，从逻辑学到统计物理学，从进化生物学到计算机科学。
组合学Combinatorics因其解决的问题的广泛性而闻名。组合问题出现在纯数学的许多领域，特别是在代数、概率论、拓扑学和几何学中，以及在其许多应用领域。许多组合问题在历史上被孤立地考虑，对某个数学背景下出现的问题给出一个临时性的解决方案。然而，在二十世纪后期，强大而普遍的理论方法被开发出来，使组合学本身成为一个独立的数学分支。组合学最古老和最容易理解的部分之一是图论，它本身与其他领域有许多自然联系。在计算机科学中，组合学经常被用来获得算法分析中的公式和估计。
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- Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|组合学代写Combinatorics代考|The 4-Color Problem
Consider a map on a plane or on the surface of a sphere where the countries are connected regions. ${ }^4$ In order to be able to differentiate countries quickly, it is required to color them so that two countries which have a common boundary receive different colors (a corner does not count as a common boundary). What is the smallest number of colors necessary to guarantee that every map can be so colored? Until fairly recently, this was one of the famous unsolved problems in mathematics. Its appeal to the layperson is due to the fact that it can be simply stated and understood. Except for the well-known angle-trisection problem, it has probably intrigued more amateur mathematicians than any other problem. First posed by Francis Guthrie about 1850 when he was a graduate student, it has also stimulated a large body of mathematical research. Some maps require four colors. An example is the map in Figure 1.7. Since each pair of the four countries of this map have a common boundary, it is clear that four colors are necessary to color the map. It was proven by Heawood ${ }^5$ in 1890 that five colors are always enough to color any map. It is not too difficult to show that it is impossible to have a map in the plane which has five countries, every pair of which have a boundary in common. Such a map, if it had existed, would have required five colors. But not having five countries every two of which have a common boundary does not mean that four colors suffice. It might be that some map in the plane requires five colors for other more subtle reasons.
In 1976 Appel and Haken $^6$ announced that they had proven that any map in the plane could be colored with four colors. Their proof required about 1200 hours of computer calculations, nearly 10 billion separate, logical decisions! A complete description of their proof appears in their book. ${ }^7$ Recently, the Appel-Haken proof was simplified by N. Robertson, D.P. Sanders, P.D. Seymour, and R. Thomas, ${ }^8$ although the proof still requires very substantial computer verification.
数学代写|组合学代写Combinatorics代考|The Problem of the 36 Officers
Given 36 officers of 6 ranks and from 6 regiments, can they be arranged in a 6-by-6 formation so that in each row and column there is one officer of each rank and one officer from each regiment? This problem, which was posed in the eighteenth century by the Swiss mathematician L. Euler as a problem in recreational mathematics, has important repercussions in statistics, especially in the design of experiments (see Chapter 10$)$. An officer can be designated by an ordered pair $(i, j)$, where $i$ denotes his $\operatorname{rank}(i=1,2, \ldots, 6)$ and $j$ denotes his regiment $(j=1,2, \ldots, 6)$. Thus, the problem asks the following question:
Can the 36 ordered pairs $(i, j)(i=1,2, \ldots, 6 ; j=1,2, \ldots, 6)$ be arranged in a 6 -by- 6 array so that in each row and each column the integers $1,2, \ldots, 6$ occur in some order in the first positions and in some order in the second positions of the ordered pairs?
Such an array can be split into two 6-by-6 arrays, one corresponding to the first positions of the ordered pairs (the rank array) and the other to the second positions (the regiment array). Thus, the problem can be stated as follows:
Do there exist two 6-by-6 arrays whose entries are taken from the integers $1,2, \ldots, 6$ such that
(i) in each row and in each column of these arrays the integers $1,2, \ldots, 6$ occur in some order, and
(ii) when the two arrays are juxtaposed, all of the 36 ordered pairs $(i, j)(i=1,2, \ldots, 6 ; j=1,2, \ldots, 6)$ occur?
组合学代考
数学代写|组合学代写Combinatorics代考|The 4-Color Problem
考虑平面上的地图或球体表面上的地图，其中国家是连接的区域。${}^4$为了能够快速区分国家，需要对它们进行上色，以便有共同边界的两个国家接收不同的颜色(一个角落不算作共同边界)。要保证每张地图都有这样的颜色，最少需要多少种颜色?直到最近，这一直是数学中著名的未解决问题之一。它对外行人的吸引力是由于它可以简单地陈述和理解。除了众所周知的角三分问题，它可能比其他任何问题都更能引起业余数学家的兴趣。大约在1850年，Francis Guthrie还是一名研究生的时候首先提出了这个问题，它也刺激了大量的数学研究。有些地图需要四种颜色。图1.7中的映射就是一个例子。由于这张地图上的四个国家的每一对都有一个共同的边界，很明显，需要四种颜色来为地图上色。Heawood在1890年证明了五种颜色总是足以给任何地图上色的。不难看出，在有五个国家的平面上绘制一幅地图是不可能的，这五个国家的每一对都有共同的边界。这样的地图，如果存在的话，将需要五种颜色。但是，没有五个国家，每两个国家有一个共同的边界并不意味着四种颜色就足够了。可能是由于其他更微妙的原因，平面上的某些地图需要五种颜色。
1976年，阿佩尔和哈肯宣布，他们已经证明了平面上的任何地图都可以用四种颜色着色。他们的证明需要大约1200小时的计算机计算，近100亿个独立的逻辑决策!在他们的书中有对他们的证明的完整描述。${}^7$最近，Appel-Haken证明被N. Robertson, D.P. Sanders, P.D. Seymour和R. Thomas简化了，${}^8$尽管该证明仍然需要非常大量的计算机验证。
数学代写|组合学代写Combinatorics代考|The Problem of the 36 Officers
给定36名来自6个团的6级军官，可否将他们排成6乘6的阵型，使每排每列各有一名军级军官，每团各有一名军官?这个问题是由瑞士数学家欧拉在18世纪作为休闲数学中的一个问题提出的，在统计学中有重要的影响，特别是在实验设计中(见第10章)。一个军官可以用一个有序对$(i, j)$来表示，其中$i$表示他的$\operatorname{rank}(i=1,2， \ldots, 6)$， $j$表示他的团$(j=1,2， \ldots, 6)$。因此，问题提出了以下问题:
36个有序对$(i, j)(i=1,2， \ldots, 6;J =1,2， \ldots, 6)$被排列成一个6 × 6的数组，以便在每一行和每一列中整数$1,2，\ldots, 6$在有序对的第一个位置以某种顺序出现，在第二个位置以某种顺序出现?
这样的数组可以分成两个6 × 6的数组，一个对应于有序对的第一个位置(秩数组)，另一个对应于第二个位置(团数组)。因此，问题可以表述如下:
是否存在两个6 × 6的数组，它们的条目是从整数$1,2，\ldots, 6$中取出的
(i)在这些数组的每一行和每一列中，整数$1,2，\ldots, 6$以某种顺序出现，并且
(ii)当两个数组并置时，所有36对有序数组$(i, j)(i=1,2， \ldots, 6;J =1,2， \ldots, 6)$发生?
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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。