如果你也在 怎样代写信息论information theory这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
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。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写信息论information theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写信息论information theory代写方面经验极为丰富，各种代写信息论information theory相关的作业也就用不着说。
我们提供的信息论information theory及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- 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|The Case of Two Coins with Magnets
Suppose that we have two coins, in each of which a little magnet embedded at its center (Fig. 1.4). We assume that the interaction between the two magnets are such that there is higher probability for the “up-down” pair, and lower probability for the “up-up” pair. The strength of the interaction between the magnets fall when the distance is very large.
Without getting into details of how the probabilities are calculated, it is clear that when we increase the distance $R$ between the two tossed coins, the extent of dependence between the two coins will become increasingly smaller until we reach such a distance that the outcomes on the two tossed coins become independent. We choose the probabilities according to the rule: $$
P\left(x_1, x_2\right)=\exp \left[-\left(x_1 x_2\right) / R\right] / \sum \exp \left[-\frac{x_1 x_2}{R}\right]
$$
In this equation $x_i$ represents the “state” of the magnet $i$; “either “up” or “down.” The sum in (1.12) is over all $x_1, x_2=1,-1$, where 1 and $-1$ are assigned to the state “up” and “down” of the spin, or head (H) and tail (T) of the coin, respectively. For instance, at a unit distance $(R=1)$ the pair-probabilities are:
$$
\begin{aligned}
& P(H, H)=P(T, T)=0.06 \
& P(H, T)=P(T, H)=0.44
\end{aligned}
$$
When $R \rightarrow 0$, we have:
$$
\begin{aligned}
& P(H, H)=P(T, T)=0 \
& P(H, T)=P(T, H)=0.5
\end{aligned}
$$
Figure $1.5$ shows how these probabilities change as a function of $R$. Clearly, when $R \rightarrow \infty$ all the four pair-probabilities tend to $0.25$, i.e. each pair of outcomes has the same probability.
Figure $1.6$ shows the SMI and the Mutual information (MI) for this experiment. As expected at $R=0$, the SMI equal to 1 (there are two equally probable outcomes) and when $R$ is very large the SMI tends to 2 (four equally probable outcomes). The MI starts at one for small $\mathrm{R}$ (maximum dependence), then drops to zero when $R$ increases (zero dependence).
数学代写|信息论作业代写information theory代考|The Case of Two Regions on a Board at Which a Dart
We discuss here an example, for which Venn diagram may be used for representing the various probabilities, but cannot be used to measure the extent of correlation (between two random variables).
We start with a simple case discussed in details in Ben-Naim [3]. We have a board of unit area. On this board, we draw two regions $\mathrm{A}$ and $\mathrm{B}$, of equal areas, Fig. 1.7.
We throw a dart on this board. Clearly, since we chose the area of the entire board as unity, the probability of finding the dart (thrown blindly at the board) at any given region is equal to the area of that region. If the area of each rectangle in Fig. $1.7$ is $q$ $=0.1$, then the probability of finding the dart at one specific rectangle is:
$$
P(A)=P(B)=q=0.1
$$
Next, we bring the two rectangles closer and closer to each other. We denote by $x$ the overlapping area between $\mathrm{A}$ and $\mathrm{B}$. The joint probability of finding the dart in both $\mathrm{A}$ and $\mathrm{B}$ is:
$$
P(A \cdot B)=x
$$
The correlation between the two events $A$ and $B$ is defined by:
$$
g(A, B)=\frac{P(A \cdot B)}{P(A) P(B)}=\frac{x}{q^2}
$$
When $x=0$, the two events are disjoint (A and $\mathrm{B}$ have no common point), Fig. 1.7a. This means that the two events are negatively correlated; knowing that $\mathrm{A}$ occurred, excludes the occurrence of B. We call this negative correlation since in this case:
$$
\begin{aligned}
P(A \mid B)-P(A) & =\frac{P(A \cdot B)}{P(B)}-P(A) \
& =P(A) g(A, B)-P(A)=P(A)(g(A, B)-1)<0
\end{aligned}
$$
信息论代写
数学代写|信息论作业代写information theory代考|The Case of Two Coins with Magnets
假设我们有两枚硬币，每枚硬币的中心都嵌入了一个小磁铁（图 1.4）。我们假设两个磁铁之间的相互作 用使得“上下”对的概率较高，“上下”对的概率较低。当距离非常大时，磁铁之间的相互作用强度会下降。
无需详细说明如何计算概率，很明显，当我们增加距离时 $R$ 在抛出的两个硬币之间，两个硬币之间的依赖 程度将越来越小，直到我们达到这样的距离，即抛出的两个硬币的结果变得独立。我们根据以下规则选择 概率:
$$
P\left(x_1, x_2\right)=\exp \left[-\left(x_1 x_2\right) / R\right] / \sum \exp \left[-\frac{x_1 x_2}{R}\right]
$$
在这个等式中 $x_i$ 代表磁铁的“状态” $i$; ““向上”或“向下”。(1.12) 中的总和是对所有 $x_1, x_2=1,-1$ ，其中 1 和-1分别分配给旋转的“向上”和“向下”状态，或硬币的头部 (H) 和尾部 (T)。例如，在单位距离 $(R=1)$ 成对概率是:
$$
P(H, H)=P(T, T)=0.06 \quad P(H, T)=P(T, H)=0.44
$$
什么时候 $R \rightarrow 0$ ，我们有:
$$
P(H, H)=P(T, T)=0 \quad P(H, T)=P(T, H)=0.5
$$
数字 $1.5$ 显示这些概率如何随着 $R$. 显然，当 $R \rightarrow \infty$ 所有四对概率都倾向于 $0.25$ ，即每对结果具有相同 的概率。
数字 $1.6$ 显示了此实验的 $\mathrm{SMI}$ 和互信息 (MI)。正如预期的那样 $R=0$ ， SMI 等于 1 （有两个同样可能的结 果) 并且当 $R$ 非常大，SMI 趋向于 2 (四个同样可能的结果)。MI 从 1 开始R (最大依赖)，然后下降 到零时 $R$ 增加（零依赖）。
数学代写|信息论作业代写information theory代考|The Case of Two Regions on a Board at Which a Dart
我们在这里讨论一个例子，维恩图可以用来表示各种概率，但不能用来衡量相关程度（两个随机变量之 间）。
我们从 Ben-Naim [3] 中详细讨论的一个简单案例开始。我们有一个单位面积的板。在这个板上，我们画 了两个区域 $\mathrm{A}$ 和B，面积相等，图 1.7。
我们在这个板上扔飞镖。显然，由于我们选择了整个棋盘的面积作为一个单位，因此在任何给定区域找到 飞镖 (盲目地扔向棋盘) 的概率等于该区域的面积。如果图中每个矩形的面积 $1.7$ 是 $q=0.1$ ，那么在一 个特定的矩形找到飞镖的概率是:
$$
P(A)=P(B)=q=0.1
$$
接下来，我们将两个矩形彼此越来越靠近。我们用 $x$ 之间的重徝区域 $\mathrm{A}$ 和B. 在两者中找到飞镖的联合概率 $\mathrm{A}$ 和 B是:
$$
P(A \cdot B)=x
$$
两个事件之间的相关性 $A$ 和 $B$ 定义为：
$$
g(A, B)=\frac{P(A \cdot B)}{P(A) P(B)}=\frac{x}{q^2}
$$
什么时候 $x=0$ ，这两个事件是不相交的 ( $\mathrm{A}$ 和 B没有共同点)，图 1.7a。这意味着这两个事件是负相关 的；知道A发生，排除 $\mathrm{B}$ 的发生。我们称这种负相关，因为在这种情况下:
$$
P(A \mid B)-P(A)=\frac{P(A \cdot B)}{P(B)}-P(A) \quad=P(A) g(A, B)-P(A)=P(A)(g(A, B)-1)
$$
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。
tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
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。