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程序设计是用于解决一个问题的程序或公式。它是基于进行一连串指定的行动，这些行动描述了如何做某事，而你的计算机每次都会以这种方式做。
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- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
CS代写|程序设计作业代写algorithm Programming代考|Uniform Generator
Computer simulations often require random numbers. One way to generate pseudorandom numbers is via a function of the form:
$\operatorname{seed}(x+1)=[\operatorname{seed}(x)+S T E P] \% M O D \quad$ where $” \%$ ” is the modulus operator.
Such a function will generate pseudo-random numbers (seed) between 0 and $M O D-1$. One problem with functions of this form is that they will always generate the same pattern over and over. In order to minimize this effect, selecting the STEP and $M O D$ values carefully can result in a uniform distribution of all values between (and including) 0 and $M O D-1 .$
For example, if $S T E P=3$ and $M O D=5$, the function will generate the series of pseudo-random numbers $0,3,1,4,2$ in a repeating cycle. In this example, all of the numbers between and including 0 and $M O D-1$ will be generated every $M O D$ iterations of the function. Note that by the nature of the function to generate the same $\operatorname{seed}(x+1)$ every time, $\operatorname{seed}(x)$ occurs means that if a function will generate all the numbers between 0 and $M O D-1$, it will generate pseudo-random numbers uniformly with every $M O D$ iteration.
If $S T E P=15$ and $M O D=20$, the function generates the series $0,15,10,5$ (or any other repeating series if the initial seed is other than 0 ). This is a poor selection of $S T E P$ and $M O D$ because no initial seed will generate all of the numbers from 0 and $M O D-1$.
Your program will determine whether choices of $S T E P$ and $M O D$ will generate a uniform distribution of pseudo-random numbers.
CS代写|程序设计作业代写algorithm Programming代考|Minesweeper
The game Minesweeper is played on an $n$ by $n$ grid. In this grid are hidden $m$ mines, each at a distinct grid location. The player repeatedly touches grid positions. If a position with a mine is touched, the mine explodes and the player loses. If a position not containing a mine is touched, an integer between 0 and 8 appears, denoting the number of adjacent or diagonally adjacent grid positions that contain a mine. A sequence of moves in a partially played game is illustrated below in Figure 1.3.
Here, $n$ is $8, m$ is 10 , blank squares represent the integer 0 , raised squares represent unplayed positions, and the figures resembling asterisks represent mines. The leftmost image represents the partially played game. From the first image to the second,the player has played two moves, each time choosing a safe grid position. From the second image to the third, the player is not so lucky; he chooses a position with a mine and therefore loses. The player wins if he continues to make safe moves until only $m$ unplayed positions remain; these must necessarily contain the mines.
Your job is to read the information for a partially played game and to print the corresponding board.
The first line of input contains a single positive integer $n \leq 10$. The next $n$ lines rep resent the positions of the mines. Each line represents the contents of a row using $n$ characters: a period indicates an unmined positon, while an asterisk indicates a mined position. The next $n$ lines are each $n$ characters long: touched positions are denoted by an $x$, and untouched positions by a period. The sample input corresponds to the middle section of Figure 1.3.
程序设计代写
CS代写|程序设计作业代写algorithm Programming代考|Uniform Generator
计算机模拟通常需要随机数。生成伪随机数的一种方法是通过以下形式的函数：
$\operatorname{seed}(x+1)=[\operatorname{seed}(x)+S T E P] \% M O D \quad$ 在哪里” \%” 是模运算符。
这样的函数将生成 0 到 0 之间的伪随机数（种子） $M O D-1$. 这种形式的函数的一个问题是它们总是会一遍又一 遍地生成相同的模式。为了尽量减少这种影响，选择 STEP 和 $M O D$ 仔细考虑值可以导致所有值在 (包括) 0 和 $M O D-1 .$
例如，如果 $S T E P=3$ 和 $M O D=5$ ，该函数将生成一系列伪随机数 $0,3,1,4,2$ 在一个重复的循环中。在这个 例子中，所有介于 0 和 $M O D-1$ 将生成每个 $M O D$ 函数的迭代。请注意，由函数的性质来生成相同的 $\operatorname{seed}(x+1)$ 每次， $\operatorname{seed}(x)$ 发生意味着如果一个函数将生成 0 到 $M O D-1$ ，它将均匀地生成伪随机数 $M O D$ 迭代。
如果 $S T E P=15$ 和 $M O D=20$ ，函数生成序列 $0,15,10,5$ (或任何其他重复序列，如果初始种子不是 0 )。 这是一个糟糕的选择 $S T E P$ 和 $M O D$ 因为没有初始种子会从 0 和 $M O D-1$.
您的程序将决定是否选择 $S T E P$ 和 $M O D$ 将生成伪随机数的均匀分布。
CS代写|程序设计作业代写algorithm Programming代考|Minesweeper
游戏扫雷是在一个n经过n网格。在这个网格中隐藏米地雷，每个都位于不同的网格位置。玩家反复触碰网格位置。如果触及带有地雷的位置，地雷就会爆炸，玩家输了。如果触摸了不包含地雷的位置，则会出现一个介于 0 和 8 之间的整数，表示包含地雷的相邻或对角相邻网格位置的数量。下图 1.3 说明了部分进行的游戏中的一系列移动。
这里，n是8,米是 10 ，空白方块代表整数 0 ，凸起的方块代表未打过的位置，类似星号的数字代表地雷。最左边的图像代表部分玩过的游戏。从第一张图片到第二张，玩家玩了两步，每次都选择一个安全的格子位置。从第二张到第三张，玩家就没那么幸运了；他选择了一个有地雷的位置，因此输了。如果玩家继续安全移动直到只有米未使用的位置仍然存在；这些必须包含地雷。
您的工作是读取部分玩过的游戏的信息并打印相应的棋盘。
输入的第一行包含一个正整数n≤10. 下一个n线条代表地雷的位置。每行代表一行的内容，使用n字符：句号表示未开采的位置，而星号表示已开采的位置。下一个n线是每个n长字符：触摸位置由X, 和一段未触及的位置。样本输入对应于图 1.3 的中间部分。
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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。