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信息理论是对数字信息的量化、存储和通信的科学研究。该领域从根本上是由哈里-奈奎斯特和拉尔夫-哈特利在20世纪20年代以及克劳德-香农在20世纪40年代的作品所确立的。该领域处于概率论、统计学、计算机科学、统计力学、信息工程和电气工程的交叉点。
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- 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
数学代写|信息论作业代写information theory代考|Uncertainty, Variety and Information
When the concept and phenomenon of information are used to establish the meaning and existence of uncertainty, information becomes the primary category of knowing while uncertainty becomes the derived category of knowing which gives rise to the concept and phenomenon of risk as information-derived. In this case, the distribution of universal varieties and the path of knowing correspond to the distribution of the characteristic-signal dispositions where information is claimed as an essential part of matter just as energy, and that any definitional structure of information must fulfill this universal role. In this conceptual system, information is also a property of energy through matter. Similarly, when the concept and phenomenon of uncertainty are used to define the existence of information, then uncertainty becomes the primary category of knowing while information becomes the derived category of knowing which gives rise to the conceptual system, where all things are defined and known. In this alternative view, the distribution of universal varieties and the path of knowing correspond to the distribution of uncertainties as conceived and defined.
A problem arises as to whether uncertainty is ontological or epistemological? If uncertainty is ontological, then it must be shown that it is an organic property of matter and energy at the level of static states of elements. In the epistemic frame that is being projected, uncertainty is epistemological and arises through cognitive limitations associated in informing, knowing, deciding and choosing of varieties. The concepts of information and uncertainty are composed of quality and quantity that are reflected in linguistic measures as linguistic variables for inter-categorial and intra-categorial comparisons and ordering of varieties where quantitative and qualitative dispositions exist in a relationally inseparable continuum and unity. The cognitive activities of distinguishing and categorizing varieties for inter-categorial and intra-categorial comparison and ordering require information at the static level. The development of the required theory for the nature and behavior of these static properties of categories belongs to the subject matter of info-statics. The general structure of the theory of info-statics has been presented in a companion monograph on definitional foundation of information [R17.17].
数学代写|信息论作业代写information theory代考|Uncertainty and Categories of Measures
In the general knowledge production regarding concepts and measurements, one can conceive of three measurement problems of exactness, inexactness and the combination of the two and the instrumentation that may be imposed. The demand of the development of theories of measurement is over the epistemological space where cognitive agents operate over the space of cognitive actions with epistemic limitations. The exact, inexact and exact-inexact measures are numerical and non-numerical in structure to deal with the comparability problems of inter-categorial and intra-categorial ranking of varieties in understanding and utilization. Since every elemental variety exists in quality-quantity duality, and hence in an exact-inexact duality, it is analytically useful to speak of measurements in terms of degrees of exactness which place them in a fuzzy space of reasoning. The relational structure of quantity quality and exactness – inexactness dualities under the principles of relational continuum and unity allows an epistemic examination of information and its communication in terms of volume and meaning within the source-destination duality, where every source has a destination support and vice versa. It is useful to work with an analytical principle that the volume and meaning of message from the source agent are information exact and complete even though it may contain deceptive components at some level of intentionality as have been explained in a monograph entitled the theory of Philosophical Consciencism [R17.16].
The message contains encoded information defined by characteristic-signal disposition which constitutes the primary category at the source. The characteristic disposition presents the contents which is carried by the signal disposition. The destination decodes the message into an interpreted message which becomes the derived category at the destination. The concepts of primary and derived categories of informing, knowing and learning in the decision-choice systemicity and complexity must be clearly understood if one is to understand the theories of info-statics and info-dynamics and how these theories relate to categorial existence of matter and energy. A newly defined conceptual space arises when the primary and derived categories are related to the measurement problem over the epistemological space.
信息论代写
数学代写|信息论作业代写information theory代考|Uncertainty, Variety and Information
当用信息的概念和现象来确定不确定性的意义和存在时，信息就成为了知识的首要范畴，而不确定性成为知识的派生范畴，由此产生了风险作为信息派生的概念和现象。在这种情况下，普遍品种的分布和认识路径对应于特征信号配置的分布，其中信息被认为是物质的基本组成部分，就像能量一样，任何信息的定义结构都必须履行这个普遍的角色. 在这个概念系统中，信息也是通过物质的能量属性。同样，当用不确定性的概念和现象来定义信息的存在时，那么不确定性就变成了知识的主要类别，而信息变成了知识的派生类别，这产生了概念系统，其中所有事物都被定义和知道。在这种另一种观点中，普遍变体的分布和认识路径对应于设想和定义的不确定性分布。
关于不确定性是本体论还是认识论的问题出现了？如果不确定性是本体论的，那么它必须表明它是物质和能量在元素静态水平上的有机属性。在被预测的认识框架中，不确定性是认识论的，并且通过与通知、了解、决定和选择品种相关的认知限制而产生。信息和不确定性的概念由质量和数量组成，这些质量和数量反映在语言测量中，作为语言变量，用于类别间和类别内比较和品种排序，其中定量和定性配置存在于一个不可分割的连续统一体中。区分和分类品种以进行类别间和类别内比较和排序的认知活动需要静态级别的信息。发展这些类别的静态属性的性质和行为所需的理论属于信息静态的主题。信息静态理论的一般结构已在关于信息定义基础的配套专着中提出 [R17.17]。
数学代写|信息论作业代写information theory代考|Uncertainty and Categories of Measures
在关于概念和测量的一般知识生产中，可以设想三个测量问题，即精确性、不精确性以及两者的结合以及可能施加的仪器。测量理论发展的需求是在认识论空间之上的，其中认知代理在具有认识限制的认知行为空间上运作。精确、不精确和精确-不精确的度量在结构上是数值的和非数值的，用于处理理解和利用品种的类间和类内排序的可比性问题。由于每个元素变体都存在于质量-数量二元性中，因此存在于精确-非精确二元性中，将测量置于模糊的推理空间中，根据精确度来谈论测量在分析上是有用的。在关系连续统和统一原则下的数量质量和精确性 – 不精确性二元性的关系结构允许在源-目的地二元性内根据数量和意义对信息及其交流进行认知检查，其中每个来源都有目的地支持，反之亦然反之亦然。使用分析原则是有用的，即来自源代理的信息的数量和含义是准确和完整的信息，即使它可能在某种程度的意图上包含欺骗性成分，正如在题为“哲学良心主义理论”的专着中所解释的那样[R17.16]。在关系连续统和统一原则下的数量质量和精确性 – 不精确性二元性的关系结构允许在源-目的地二元性内根据数量和意义对信息及其交流进行认知检查，其中每个来源都有目的地支持，反之亦然反之亦然。使用分析原则是有用的，即来自源代理的信息的数量和含义是准确和完整的信息，即使它可能在某种程度的意图上包含欺骗性成分，正如在题为“哲学良心主义理论”的专着中所解释的那样[R17.16]。在关系连续统和统一原则下的数量质量和精确性 – 不精确性二元性的关系结构允许在源-目的地二元性内根据数量和意义对信息及其交流进行认知检查，其中每个来源都有目的地支持，反之亦然反之亦然。使用分析原则是有用的，即来自源代理的信息的数量和含义是准确和完整的信息，即使它可能在某种程度的意图上包含欺骗性成分，正如在题为“哲学良心主义理论”的专着中所解释的那样[R17.16]。
该消息包含由特征信号处置定义的编码信息，该特征信号处置构成源处的主要类别。特征配置表示信号配置所承载的内容。目的地将消息解码为解释消息，该消息成为目的地的派生类别。如果要理解信息静态和信息动力学的理论，以及这些理论如何与物质的范畴存在相关联，就必须清楚地理解决策选择系统性和复杂性中的信息、知识和学习的主要和派生类别的概念和能量。当主要和派生类别与认识论空间上的测量问题相关时，就会出现一个新定义的概念空间。
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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。