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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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数学代写|信息论作业代写information theory代考|Differences and Similarities in Information
Let us recall that corresponding to any variety $v_k \in \mathbb{V}$ there is a corresponding characteristic-signal disposition of the form $\mathbb{Z}_k=\left(\mathbb{X}_k \otimes \mathbb{S}_k\right)=\left{z_j=\left(x_j, s_j\right) \mid j \in\right.$ $\left.\mathbb{J}_k \subset \mathbb{J}^{\infty}, k \in \mathbb{L}^{\infty}\right}$ that allows the identity of the variety to be distinguished. Let $v_k \in \mathbb{V}$ be the inter-categorial varieties with a corresponding characteristic-signal disposition as $\mathbb{Z}_k=\left(\mathbb{X}_k \otimes \mathbb{S}_k\right), \forall k \in \mathbb{L}^{\infty}$. The intra-categorial variety may then be specified as $\hat{v} \in \mathbb{V}$ with characteristic-signal disposition specified as $\hat{\mathbb{Z}}_k=\left(\widehat{\mathbb{X}_k \otimes \mathbb{S}_k}\right)=\left(\hat{\mathbb{X}}_k \otimes \hat{\mathbb{S}}_k\right)$. The theory of info-statics is the study of varieties in time and the stock of information about these varieties that are presented as the inter-categorial varieties and intra-categorial varieties at that point in time. It is thus a study of the explanatory and the prescriptive information at a time point. The theory of info-dynamics is the study of transformations of varieties over time and about the flows of information that are generated by the transformations of varieties to update the info-stock.
In this epistemic view, the general information theory is the study of ontological and epistemological varieties $\mathbb{W}$ which is composed of inter-categorial varieties $\mathbb{V}$ with information $\mathbb{Z}$ and intra-categorial varieties $\widehat{\mathbb{V}}$ with information $\widehat{\mathbb{Z}}$ where the total varieties is such that $\mathbb{W}=\mathbb{V} \bigcup \widehat{\mathbb{V}}$ with information $\mathbb{Z}_{\Omega}=\mathbb{Z} \bigcup \widehat{\mathbb{Z}}$.
This framework simply means that the general set of varieties is composed of a subset of qualitative varieties $\mathbb{V}$ and a subset of quantitative varieties $\widehat{\mathbb{V}}$. The set of inter-categorial varieties $\mathbb{V}$ is composed of the sub-set of inter-categorial actual varieties $\mathbb{V}{\mathfrak{a}}$ with corresponding information support $\mathbb{Z}{\mathfrak{a}}$ and a sub-set of inter-categorial potential varieties $\mathbb{V}{\supsetneq}$ with corresponding information support $\mathbb{Z}$ such that $\left(\mathbb{V}=\mathbb{V}{\mathfrak{A}} \cup \mathbb{V}{\mathfrak{p}}\right)$ and $\left(\mathbb{Z}=\mathbb{Z}{\mathfrak{A}} \cup \mathbb{Z}{\mathfrak{p}}\right)$. The set of intra-categorial varieties $\widehat{\mathbb{V}}$ is also composed of a set of actual intra-categorial varieties $\widehat{V}{\mathfrak{a}}$ and a set of potential intra-categorial varieties $\widehat{\mathbb{V}}{\ddagger}$ such that $\left(\widehat{\mathbb{V}}=\widehat{\mathbb{V}}{\mathfrak{q}} \cup \widehat{\mathbb{V}}{\boldsymbol{p}}\right)$ with an information support $\left(\widehat{\mathbb{Z}}=\widehat{\mathbb{Z}}{\mathfrak{a}} \cup \widehat{\mathbb{Z}}_{\mathfrak{p}}\right)$ that allows identities to be revealed for distinctions and differences of varieties and categorial varieties. At the level of ontology, the potential space is the same as the possibility space without uncertainties and risks. At the level of epistemology, however, there is a cognitive separation between the potential space and the possibility space induced by cognitive limitations of cognitive agents where the possibility space is conceived as a sub-space of the potential space for knowing, learning and teaching.
数学代写|信息论作业代写information theory代考|Info-dynamics and a Prelude to the Development
From the information space, a knowledge space is developed in the epistemological space to create the necessity and freedom in the social transformation space which contains social actual-potential polarities with residing dualities. This social transformation space includes all individual and collective decision-choice systems, social institutions, all forms of engineering, socio-physical command-control systems, all of which constitute a family of transformation decision-choice systems regarding the behavior of the family of actual-potential polarities. The elements from the knowledge space are the inputs into the social transformation decisions in relation to the family of the social actual-potential polarities. The construction of the knowledge space is continuous and never ending in the sense that the knowledge stock-flow process like the info-stock-stock flow process is always in disequilibrium dynamics. There are many sub-spaces in the social transformation space which is the space where cognitive agents can create and transform varieties hy mimicking the laws of natural transformations in the ontological space.
The sub-spaces of social transformation correspond to the sub-spaces of knowledge, where the elements of sub-spaces of knowledge become inputs into social transformation decisions to destroy existing varieties and to create new varieties in accordance with either individual or collective preferences depending on the actual-potential relation of the preferences and specific needs requiring changes. An example of the social transformation space is the space of engineering of all forms such as electrical engineering, construction engineering, biomedical engineering, social engineering and others which are too many to name. The elements in the engineering space is unified and integrated by a unified theory of engineering sciences. The unified theory of engineering sciences requires a reasonable knowledge on existing or non-existing varieties which constitute the actual that may be destroyed and the potential varieties which may be transformed as a replacements and with a family of actual or potential specific technologies needed for of transformation.
信息论代写
数学代写|信息论作业代写information theory代考|Differences and Similarities in Information
让我们回想一下，对应于任何品种 $v_k \in \mathbb{V}$ 有相应的特征信号处理形式 这允许区分品种的身份。让 $v_k \in \mathbb{V}$ 是具有相应特征信号处置的类别间品种 $\mathbb{Z}k=\left(\mathbb{X}_k \otimes \mathbb{S}_k\right), \forall k \in \mathbb{L}^{\infty}$. 然后可 以将类别内变体指定为 $\hat{v} \in \mathbb{V}$ 特征信号处置指定为 $\hat{Z}_k=\left(\widehat{\mathbb{X}_k \otimes \mathbb{S}_k}\right)=\left(\hat{\mathbb{X}}_k \otimes \hat{\mathbb{S}}_k\right)$. 信息静态理论是对时间上 的品种以及关于这些品种的信息存量的研究，这些信息在那个时间点表现为类间品种和类内品种。因此，它是对某 个时间点的解释性和说明性信息的研究。信息动力学理论是研究品种随时间的变化以及品种转换所产生的信息流以 更新信息库。 在这种认识论观点中，一般信息论是对本体论和认识论变体的研究 $W$ 由跨类品种组成 $V$ 有信息 $Z$ 和类内品种 $\widehat{V}$ 有信 息 $\widehat{\mathbb{Z}}$ 其中总品种是这样的 $\mathbb{W}=\mathbb{V} \bigcup \widehat{\mathbb{V}}$ 有信息 $\mathbb{Z}{\Omega}=\mathbb{Z} \bigcup \widehat{\mathbb{Z}}$.
这个框架只是意味着一般的品种集是由定性品种的子集组成的 $\mathbb{V}$ 和数量品种的一个子集 $\widehat{V}$. 跨类品种集吕由跨类实 际品种的子集组成 $\mathbb{a}$ a 有相应的信息支持 $\mathbb{Z} a$ 和一个跨类别潜在品种的子集 $\mathbb{V} \supsetneq$ 有相应的信息支持 $\mathbb{Z}$ 这样 $(\mathbb{V}=\mathbb{V} \mathfrak{A} \cup \mathbb{V} \mathfrak{p})$ 和 $(\mathbb{Z}=\mathbb{Z} \mathfrak{A} \cup \mathbb{Z} \mathfrak{p})$. 类内品种集 $\widehat{V}$ 也由一组实际的类内变体组成 $\widehat{V} a$ 和一组潜在的类内品种 $\widehat{V} \ddagger$ 这样 $(\widehat{\mathbb{V}}=\widehat{\mathbb{V}} \mathfrak{q} \cup \widehat{\mathbb{V}} \boldsymbol{p})$ 有信息支持 $\left(\widehat{\mathbb{Z}}=\widehat{\mathbb{Z}} \mathfrak{a} \cup \widehat{\mathbb{Z}}_p\right)$ 这允许揭示品种和分类品种的区别和差异的身份。在本体层 面，潜在空间与可能性空间相同，没有不确定性和风险。然而，在认识论的层面上，潜在空间和由认知主体的认知 局限引起的可能性空间之间存在认知分离，其中可能性空间被认为是潜在空间的一个子空间，用于知识、学习和教学。
数学代写|信息论作业代写information theory代考|Info-dynamics and a Prelude to the Development
从信息空间出发，在认识论空间中发展出知识空间，以在社会转型空间中创造必然性和自由性，该空间包含社会现实-潜力两极并存有二元性。这个社会转型空间包括所有个体和集体的决策选择系统、社会制度、各种形式的工程、社会物理指挥控制系统，所有这些都构成了一个关于实际家庭行为的转型决策选择系统家族。 -潜在的极性。来自知识空间的元素是与社会实际-潜力极性家族相关的社会转型决策的输入。知识空间的构建是连续的、永无止境的，因为知识存量流过程像信息—存量—存量流过程总是处于非均衡动态中。社会转化空间中有许多子空间，这是认知主体可以通过模仿本体空间中的自然转化规律来创造和转化品种的空间。
社会转型子空间对应于知识子空间，其中知识子空间的元素成为社会转型决策的输入，以破坏现有品种并根据个人或集体偏好创造新品种，具体取决于偏好和需要改变的特定需求的实际-潜在关系。社会转型空间的一个例子是各种形式的工程空间，如电气工程、建筑工程、生物医学工程、社会工程等，不胜枚举。工程空间中的要素由统一的工程科学理论统一和整合。
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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。