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离散数学是研究可以被认为是 “离散”（类似于离散变量，与自然数集有偏射）而不是 “连续”（类似于连续函数）的数学结构。离散数学研究的对象包括整数、图形和逻辑中的语句。相比之下，离散数学不包括 “连续数学 “中的课题，如实数、微积分或欧几里得几何。离散对象通常可以用整数来列举；更正式地说，离散数学被定性为处理可数集的数学分支（有限集或与自然数具有相同心数的集）。然而，”离散数学 “这一术语并没有确切的定义。
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数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|But isn’t math hard
Yes and no. The human brain is not really designed to do formal mathematical reasoning, which is why most mathematics was invented in the last few centuries and why even apparently simple things like learning how to count or add require years of training, usually done at an early age so the pain will be forgotten later. But mathematical reasoning is very close to legal reasoning, which we do seem to be very good at. ${ }^1$
There is very little structural difference between the two sentences:
- If $x$ is in $S$, then $x+1$ is in $S$.
- If $x$ is of royal blood, then $x$ ‘s child is of royal blood.
But because the first is about boring numbers and the second is about fascinating social relationships and rules, most people have a much easier time deducing that to show somebody is royal we need to start with some known royal and follow a chain of descendants than they have deducing that to show that some number is in the set $S$ we need to start with some known element of $S$ and show that repeatedly adding 1 gets us to the number we want. And yet to a logician these are the same processes of reasoning.
So why is statement (1) trickier to think about than statement (2)? Part of the difference is familiarity -we are all taught from an early age what it means to be somebody’s child, to take on a particular social role, etc. For mathematical concepts, this familiarity comes with exposure and practice, just as with learning any other language. But part of the difference is that we humans are wired to understand and appreciate social and legal rules: we are very good at figuring out the implications of a (hypothetical) rule that says that any contract to sell a good to a consumer for $\$ 100$ or more can be canceled by the consumer within 72 hours of signing it provided the good has not yet been delivered, but we are not so good at figuring out the implications of a rule that says that a number is composite if and only if it is the product of two integer factors neither of which is 1 . It’s a lot easier to imagine having to cancel a contract to buy swampland in Florida that you signed last night while drunk than having to prove that 82 is composite. But again: there is nothing more natural about contracts than about numbers, and if anything the conditions for our contract to be breakable are more complicated than the conditions for a number to be composite.
数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Axioms, models, and inference rules
One approach is to come up with a list of axioms that are true statements about the model and a list of inference rules that let us derive new true statements from the axioms. The axioms and inference rules together generate a theory that consists of all statements that can be constructed from the axioms by applying the inference rules. The rules of the game are that we can’t claim that some statement is true unless it’s a theorem: something we can derive as part of the theory.
Simple example: All fish are green (axiom). George Washington is a fish (axiom). From “all $X$ are $Y$ ” and ” $Z$ is $X$ “, we can derive ” $Z$ is $Y$ ” (inference rule). Thus George Washington is green (theorem). Since we can’t do anything else with our two axioms and one inference rule, these three statements together form our entire theory about George Washington, fish, and greenness.
Theories are attempts to describe models. A model is typically a collection of objects and relations between them. For a given theory, there may be many models that are consistent with it: for example, a model that includes both green fishy George Washington and MC 900-foot Abraham Lincoln is consistent with the theory above, because the theory doesn’t say anything about Abraham Lincoln.
A theory is consistent if it can’t prove both $P$ and not- $P$ for any $P$. Consistency is incredibly important, since all the logics people actually use can prove anything if you start with $P$ and not- $P$.
离散数学代写
数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|But isn’t math hard
是和不是。人脑并非真正设计用于进行正式的数学推理，这就是为什么大多数数学是在最近几个世纪才发明的，也是为什么即使是看似简单的事情，如学习如何数数或加法，也需要多年的训练，而且通常在很小的时候就完成了，所以痛苦会在以后被遗忘。但是数学推理非常接近法律推理，我们似乎非常擅长。1
两个句子之间的结构差异很小：
- 如果X在小号， 然后X+1在小号.
- 如果X是皇家血统，那么X的孩子是皇室血统。
但是因为第一个是关于无聊的数字，第二个是关于迷人的社会关系和规则，大多数人更容易推断出要证明某人是皇室成员，我们需要从一些已知的皇室成员开始，然后跟随一连串的后代，而不是他们所拥有的推断出该集合中有某个数字小号我们需要从一些已知的元素开始小号并证明重复加 1 可以得到我们想要的数字。然而对于逻辑学家来说，这些是相同的推理过程。
那么为什么陈述（1）比陈述（2）更难思考呢？部分差异在于熟悉程度——我们从小就被教导什么是某人的孩子、承担特定的社会角色等等。对于数学概念，这种熟悉来自于接触和实践，就像学习任何东西一样其他语言。但部分区别在于，我们人类天生就会理解和欣赏社会和法律规则：我们非常擅长弄清楚一条（假设的）规则的含义，该规则规定任何向消费者出售商品的合同$100如果商品尚未交付，消费者可以在签署后 72 小时内取消或更多，但我们不太擅长弄清楚一个规则的含义，该规则规定一个数字是合数当且仅当它是两个都不为 1 的整数因子的乘积。想象一下，与证明 82 是复合数字相比，不得不取消昨晚喝醉时签署的佛罗里达州沼泽地购买合同要容易得多。但是再说一遍：没有什么比数字更自然的合同了，而且如果有的话，我们的合同可打破的条件比数字合数的条件更复杂。
数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Axioms, models, and inference rules
一种方法是提出一个公理列表，这些公理是关于模型的真实陈述，以及一个推理规则列表，让我们从公理中推导出新的真实陈述。公理和推理规则共同生成一个理论，该理论由可以通过应用推理规则从公理构造的所有陈述组成。游戏规则是我们不能声称某些陈述是正确的，除非它是一个定理：我们可以作为理论的一部分推导出来的东西。
简单的例子：所有的鱼都是绿色的（公理）。乔治华盛顿是一条鱼（公理）。来自所有X是是“ 和 ”从是X“，我们可以得出”从是是”（推理规则）。因此乔治华盛顿是绿色的（定理）。由于我们不能用我们的两个公理和一个推理规则做任何其他事情，所以这三个陈述共同构成了我们关于乔治华盛顿、鱼和绿色的整个理论。
理论是描述模型的尝试。模型通常是对象及其之间关系的集合。对于一个给定的理论，可能有很多模型与之相符：例如，一个同时包含绿色鱼腥乔治华盛顿和MC 900英尺亚伯拉罕林肯的模型与上面的理论是一致的，因为该理论没有说什么关于亚伯拉罕·林肯。
如果不能证明两者，则理论是一致的P并不是-P对于任何P. 一致性非常重要，因为人们实际使用的所有逻辑都可以证明任何事情，如果你从P并不是-P.
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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。