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计算机代写|深度学习代写deep learning代考|EXPLAINING CHANGE
If the mind is a system for processing knowledge representations in the service of action and discourse, how does it change over time? What form should an explanation for cognitive change take? What are the criteria of a satisfactory explanation and what issues arise in the construction of such explanations? It is informative to consider successful explanations for other types of change. Cognitive psychologists need not imitate other sciences or assume that their own theories must, in the end, look like those of any other science, but neither is it wise to assume that other sciences have no lessons to teach. Natural scientists, social scientists and humanists have grappled with the concept of change and their successes provide calories for psychological thought.
Componential Explanations
To extract the general features of scientific explanations of change, consider contagion and electrolysis, two seemingly different phenomena. How do contagious diseases like yellow fever spread such that we suffer epidemics ${ }^{28}$ It required considerable research to identify all parts of this complicated process. Although a specialist on yellow fever could add innumerable details, a mere outline suffices here: The disease is caused by a germ that multiplies in a person’s body, causing the symptoms. The sick person is bitten by a mosquito, which sucks up blood that contains the germ. The mosquito flies to another person and bites again, at which point some of the germs are inserted in that person’s body and begin to multiply there; and so on. This narrative makes understandable several otherwise inexplicable aspects of yellow fever, such as the timing and geographical location of epidemics and the pattern of diffusion within each epidemic.
Consider next the explanation for the electrolysis of water: Pass electricity through water and the water turns into hydrogen and oxygen gases. ${ }^{39}$ How does this chemical transformation happen? As every chemistry student knows, water molecules consist of two hydrogen atoms and one oxygen atom connected via co-valent bonds, $\mathrm{H}_2 \mathrm{O}$ in the standard chemical formula. The electrical current dissolves the bonds, causing the hydrogen and oxygen atoms to drift apart. When two hydrogen atoms bump into each other, they bind, forming one molecule of hydrogen $\left(\mathrm{H}_2\right)$. Likewise, two oxygen atoms bind to form one molecule of oxygen $\left(\mathrm{O}_2\right)$. So two water molecules turn into two hydrogen molecules and one molecule of oxygen.
计算机代写|深度学习代写deep learning代考|The Repertoire of Learning Mechanisms
Sciences differ in an interesting way with respect to their repertoires of unit changes. Some fields of research attribute all their phenomena to a single type of change. ${ }^{42}$ Adherents of the mechanical world view in the 17 th and 18 th centuries tried to explain all of physics through the motions of physical bodies and the forces they exert on each other. Chemists explain all chemical reactions in terms of the rearrangement of atoms through the breaking and forming of atomic bonds. Earth scientists, in contrast, draw upon a rich and varied repertoire of change mechanisms: glaciation in response to astronomical cycles, plate tectonics, erosion caused by water freezing in cracks, the actions of wind and water on soil and sand and so on. ${ }^{43}$ Whether a science will turn out to need a sparse or a rich repertoire of change mechanisms cannot be known ahead of investigation.
Tradition has handed down a long list of suggestions about the basic processes of knowledge change. I refer to them as learning mechanisms. Perhaps association, the idea that knowledge changes by the creation of a link between two previously unconnected ideas or concepts, is the oldest learning mechanism of all. The notion of generalization (abstraction, induction) – the idea that the mind extracts commonalities from sets of instances – has likewise been with us since antiquity. Over time, psychologists have coined a wide variety of terms to refer to what are ostensibly different types of cognitive change: association, automatization, belief revision, categorization, chunking, conceptual change, concept learning, conditioning, cognitive development, discrimination, equilibration, generalization, habit formation, implicit learning, maturation, memorization, perceptual learning, induction, knowledge acquisition, list learning, skill acquisition, schema extraction, stage transition, strategy change and theory change.
This plethora of technical terms implicitly claims that cognitive change is a heterogeneous phenomenon and intuition provides some support. It is certainly plausible that, for example, conceptual knowledge and skills are acquired via different mechanisms. Furthermore, knowledge can change both by becoming more abstract and by becoming more specific, two processes that are each others’ opposites and hence difficult to explain with a single mechanism. We should not expect a final theory of learning to pull together all of cognitive change in a single law of learning to take its place next to Isaac Newton’s law of gravitation as one of the triumphs of science.
深度学习代写
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如果心灵是一个为行为和话语服务而处理知识表征的系统，那么它是如何随时间变化的呢?对认知变化的解释应该采取什么形式?一个令人满意的解释的标准是什么?在构建这样的解释时会出现什么问题?考虑对其他类型的变化的成功解释是有益的。认知心理学家不需要模仿其他科学，也不需要假设他们自己的理论最终必须与任何其他科学的理论一样，但假设其他科学没有教训可教也是不明智的。自然科学家、社会科学家和人文主义者一直在努力研究变化的概念，他们的成功为心理学思想提供了热量。
成分的解释
为了提取变化的科学解释的一般特征，考虑传染和电解这两种看似不同的现象。像黄热病这样的传染病是如何传播的，使我们遭受流行病的折磨?{}^{28}$需要进行大量的研究，以确定这一复杂过程的所有部分。虽然黄热病专家可以提供无数的细节，但在这里只做一个概述就足够了:这种疾病是由一种在人体内繁殖的细菌引起的，从而引起症状。病人被蚊子叮咬，蚊子会吸出含有细菌的血液。蚊子飞到另一个人身上并再次叮咬，这时一些细菌被插入那个人的身体并开始在那里繁殖;等等……这种叙述使人们能够理解黄热病的一些其他方面无法解释的问题，例如流行病的时间和地理位置以及每次流行病的传播模式。
接下来考虑一下对水的电解的解释:把电通过水，水就会变成氢气和氧气。${}^{39}$这种化学转变是如何发生的?每个学化学的学生都知道，水分子是由两个氢原子和一个氧原子通过共价键连接而成的，在标准化学式中是$\ mathm {H}_2 \ mathm {O}$。电流溶解了化学键，导致氢原子和氧原子漂移。当两个氢原子相互碰撞时，它们结合，形成一个氢分子$\左(\ mathm {H}_2\右)$。同样，两个氧原子结合形成一个氧分子$\left(\ mathm {O}_2\right)$。所以两个水分子变成了两个氢分子和一个氧分子。
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科学以一种有趣的方式不同于它们对单位变化的反应。一些研究领域把所有的现象都归结为一种变化。17世纪和18世纪机械世界观的拥护者试图通过物理物体的运动和它们相互施加的力来解释所有的物理学。化学家用原子键断裂和形成的原子重排来解释所有的化学反应。相比之下，地球科学家则利用了丰富多样的变化机制:与天文周期有关的冰川作用、板块构造、由裂缝中的水冻结引起的侵蚀、风和水对土壤和沙子的作用等等。${}^{43}$一门科学最终需要的变化机制是稀疏的还是丰富的，在调查之前是不可能知道的。
传统已经流传了一长串关于知识变化的基本过程的建议。我把它们称为学习机制。也许联想是所有学习机制中最古老的。联想是指知识通过在两个先前不相关的想法或概念之间建立联系而发生变化。概括(抽象、归纳)的概念——即思维从一系列实例中提取共性的观点——同样自古以来就与我们同在。随着时间的推移，心理学家创造了各种各样的术语来指代表面上不同类型的认知变化:联想、自动化、信念修正、分类、分块、概念变化、概念学习、条件反射、认知发展、辨别、平衡、概括、习惯形成、内隐学习、成熟、记忆、感知学习、归纳、知识获取、列表学习、技能获取、图式提取、阶段转换、策略变化和理论变化。
这些过多的技术术语暗示了认知变化是一种异质现象，直觉提供了一些支持。例如，概念性知识和技能是通过不同的机制获得的，这当然是合理的。此外，知识可以通过变得更抽象和更具体来改变，这两个过程是彼此对立的，因此很难用单一机制来解释。我们不应该期望一个最终的学习理论将所有的认知变化集中在一个单一的学习定律中，以取代艾萨克·牛顿的万有引力定律，成为科学的胜利之一。
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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。