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计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Four Creativity Questions
A satisfactory theory of creativity should, first, explain how the production of novelty is possible in principle by proposing cognitive processes that are sufficient to generate novelty, and, second, explain what is creative about those processes by contrasting them with the processes behind noncreative, analytical solutions to problems. Third, such a theory should explain what gives direction to the creative process. Fourth, it should explain not only how it is possible to produce novelty but also why it is difficult to do so. These four questions are criteria of adequacy against which theories of the production of novelty can be evaluated.
One can produce something novel by combining entities in some way in which they have not been combined before. Neither the things combined nor the type of combination need to be novel for the result to be novel. The familiarity and ordinariness of this principle veil its depth and importance. The explanatory power of combinatorial processes resides in the disparity between the simplicity of their inputs and the magnitude of their outputs. ${ }^{23}$ Five components chosen among no more than 10 potential components and related pairwise via any one of three distinct types of connections – a rather modest generative mechanism – can produce more than 1.7 billion possible combinations. In general, combinatorial processes generate vast possibility spaces. The size of such a space increases rapidly with increases in the number of potential components and potential connections, a phenomenon known as the combinatorial explosion. The phenomenon is more familiar than the unfamiliar term suggests. The 26 letters in the alphabet suffice to spell the approximately 100,000 words in the English language, as well as the many thousands of words yet to be invented. The generativity of combination is also the secret behind the infinite diversity of the material world, with atoms playing the role of parts and molecules being the combinations. Billions of possibilities might suffice to encompass even such ill-defined but vast possibility spaces as all possible paintings and all possible machines.
计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Novelty Through Accumulation
Novelty can arise through the accumulation of work. When a familiar step is executed as part of a sequence of steps, it might interact with other steps in such a way that the final outcome is novel. Chess provides an example. The individual moves in a chess game are guaranteed to be familiar, because the legal moves are specified by the rules of the game. Nevertheless, every chess match unfolds differently from any match played before it, and the particular sequence of moves played in a particular match might be called creative by chess experts. Similarly, a mathematical theorem can be novel even though every step in its proof consists of a familiar algebraic transformation. Each step along the solution path contributes some small amount to the gradually widening gap between the product under construction and prior products of the same type. Cognitive psychologist Robert W. Weisberg puts this position as follows:
On the whole, it seems reasonable to conclude that people create solutions to new problems by starting with what they know and later modify it to meet the specific problem at hand. At every step of the way, the process involves a small movement away from what is known, and even these small tentative movements into the unknown are firmly anchored in past experience. ${ }^{29}$
The accumulation-of-work principle has the advantage of concurring with two of the most salient facts about the production of novelty: Creative individuals tend to work hard and invest enormous effort into their projects. Furthermore, it is a matter of historical record that many famous novelties in the areas of art, science and technology emerged out of processes that lasted orders of magnitude longer than the time it takes to have a new idea.
深度学习代写
计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Four Creativity Questions
一个令人满意的创造力理论应该，首先，通过提出足以产生新颖性的认知过程来解释新颖性的产生在原则上是如何可能的;其次，通过将这些过程与问题的非创造性分析解决方案背后的过程进行对比，来解释这些过程中什么是创造性的。第三，这种理论应该解释是什么给创造过程提供了方向。第四，它不仅应该解释如何可能产生新颖性，而且还应该解释为什么很难做到这一点。这四个问题是评估新颖性产生理论的充分性标准。
人们可以通过以某种方式组合以前从未组合过的实体来产生一些新奇的东西。不管是组合的事物还是组合的类型都不需要是新奇的，结果才会是新奇的。这一原则的熟悉和平凡掩盖了它的深度和重要性。组合过程的解释力在于其输入的简单性和输出的巨大性之间的差异。${}^{23}$从不超过10个潜在成分中选择5个成分，并通过三种不同类型的连接中的任何一种进行配对——一种相当适度的生成机制——可以产生超过17亿种可能的组合。一般来说，组合过程产生巨大的可能性空间。这种空间的大小随着潜在成分和潜在连接数量的增加而迅速增加，这种现象被称为组合爆炸。这种现象比这个不熟悉的术语所暗示的更为熟悉。字母表中的26个字母足以拼出大约10万个英语单词，以及数千个尚未被发明的单词。组合的生成性也是物质世界无限多样性背后的秘密，原子扮演着零件的角色，分子是组合的角色。数十亿的可能性足以包含像所有可能的绘画和所有可能的机器这样不明确但巨大的可能性空间。
计算机代写|深度学习代写deep learning代考|Novelty Through Accumulation
新颖性可以通过工作的积累而产生。当一个熟悉的步骤作为一系列步骤的一部分执行时，它可能会以一种新的方式与其他步骤交互，从而产生新的结果。国际象棋就是一个例子。棋局中的每一步棋都是大家熟悉的，因为规则规定了合法的走法。然而，每一场国际象棋比赛的展开都不同于之前的任何一场比赛，在一场特定的比赛中，下棋的特定顺序可能被国际象棋专家称为创造性。同样，一个数学定理可以是新颖的，即使它的证明的每一步都是由一个熟悉的代数变换组成的。沿着解决路径的每一步都对正在构建的产品与先前相同类型的产品之间逐渐扩大的差距有一定的贡献。认知心理学家Robert W. Weisberg将这一观点阐述如下:
总的来说，得出这样的结论似乎是合理的:人们从他们所知道的开始，然后对其进行修改，以满足手头的具体问题，从而创造新问题的解决方案。在前进的每一步中，这个过程都涉及到远离已知事物的一小步，即使是这些进入未知事物的尝试性小步，也牢牢地扎根于过去的经验中。$ {} ^ {29} $
工作积累原则的优势在于，它与创造新奇事物的两个最显著的事实相吻合:富有创造力的人往往会努力工作，并在他们的项目中投入巨大的精力。此外，历史记录表明，在艺术、科学和技术领域，许多著名的新奇事物都是在比产生一个新想法所需的时间长几个数量级的过程中产生的。
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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。