数学代写|数学建模代写math modelling代考|Find2022
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数学建模指的是对现实世界的情景创建一个数学表示，以进行预测或提供洞察力的过程。
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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|数学建模代写math modelling代考|The Goal of CREST Crypto-Math Project
Classical cryptography has been used for enciphering techniques in the military and for diplomacy. However, contemporary cryptography has many applications in daily life such as for smartphones, DVDs, e-money, passports, electronic vehicles, and smart grids. Thus, cryptography is a fundamental technology in our society.
There are two cryptosystems that are currently in wide use: RSA Cryptosystem [1] and Elliptic Curve Cryptography (ECC) [2,3]. Interestingly, these cryptosystems can be constructed using number theory, which has previously been thought to have no real application. However, these cryptosystems are no longer secure in the quantum computing model because the underlying mathematical problems, i.e., the integer factorization problem and discrete logarithm problem, can be solved efficiently by using quantum computers [4]. Therefore, the cryptography research community is investigating the post-quantum cryptography, which ensures the long-term security even in the era of quantum computers. The goal of our research project “CREST: Mathematical Modelling for Next-Generation Cryptography” supported by Japanese Science and Technology Agency is to eventually construct mathematical modeling of next-generation cryptography using wide-range mathematical theories and mathematical analysis of various quantum interaction models which are considered as a theoretical foundation of quantum technology including quantum information theory (Fig. 1).
Recent advances in cryptanalysis, due in particular to quantum computation and physical attacks on cryptographic devices (such as side channel attacks or power analysis), introduced increasing security risks regarding state-of-the-art cryptographic schemes. This project will focus on developing foundations for the mathematical modeling of next-generation cryptographic systems; therefore, addressing the above-mentioned risks.
To achieve this goal, a new mathematical approach will be used that will draw ideas from beyond number theory and theory of computation, which have historically proven to provide a good interchange with cryptography. Specifically, the focus will be in areas that have not yet been fully exploited for cryptographic applications such as representation theory and mathematical physics. Specifically, this project will create a platform for involving mathematicians in research focused on the promotion of a safe society, while at the same time stimulating the development of the respective branches of mathematics.
数学代写|数学建模代写math modelling代考|Our Research Events in 2015 and 2016
The CREST Crypto-Math Project started in November 2014, and it is a $5.5$-year research project. On January 19-20, 2015, we held the first kick-off meeting, where all project members presented their expertise. To promote interaction among the project members of mathematics and cryptography, we also held 12 tutorial talks in three workshops on mathematical cryptography such as provably security techniques in cryptography, basic mathematics in quantum computing, and Ramanujan graphs. In 2015 and 2016, we organized one-day CREST workshops on the main research topics in the CREST Crypto-Math project: “Ramanujan Graphs and Cryptography”, “Geometry and Cryptography”, “L-functions and Cryptography”, “Photons and Lattices”, and “Computational Number Theory and Cryptography”.
A turning point in mathematical cryptography is that the National Security Agency (NSA) announcing a preliminary plan for transitioning to quantum-resistant algorithms in August 2015. On February 24-26, 2016, we organized the 7th International Conference on Post-Quantum Cryptography (PQCrypto 2016) [5] at Kyushu University co-organized by CREST, JST. At PQCrypto 2016, Dustin Moody gave at talk on “Post-Quantum Cryptography: NIST’s Plan for the Future”, and we intensively discussed the security analysis and efficiency estimation of post-quantum cryptography. Moreover, the National Institute of Standards and Technology (NIST) started a standardization process of post-quantum cryptography in 2016 (see their homepage at http: //www.nist.gov/pqcrypto).
数学建模代写
数学代写|数学建模代写math modelling代考|The Goal of CREST Crypto-Math Project
经典密码学已用于军事和外交中的加密技术。然而，当代密码学在日常生活中有许多应用，例如智能手机、DVD、电子货币、护照、电子车辆和智能电网。因此，密码学是我们社会中的一项基础技术。
目前广泛使用的密码系统有两种：RSA 密码系统 [1] 和椭圆曲线密码系统 (ECC) [2,3]。有趣的是，这些密码系统可以使用数论来构建，此前人们认为数论没有真正的应用。然而，这些密码系统在量子计算模型中不再安全，因为使用量子计算机可以有效地解决底层数学问题，即整数分解问题和离散对数问题[4]。因此，密码学研究界正在研究后量子密码学，即使在量子计算机时代也能确保长期的安全性。我们研究项目“CREST”的目标：
密码分析的最新进展，特别是由于对密码设备的量子计算和物理攻击（例如侧信道攻击或功率分析），引入了与最先进的密码方案有关的日益增加的安全风险。该项目将专注于为下一代密码系统的数学建模奠定基础；因此，应对上述风险。
为了实现这一目标，将使用一种新的数学方法，该方法将从数论和计算理论之外的思想中汲取灵感，历史证明这些思想可以与密码学进行良好的互换。具体来说，重点将放在尚未完全用于密码学应用的领域，例如表示论和数学物理。具体而言，该项目将创建一个平台，让数学家参与以促进安全社会为重点的研究，同时促进各个数学分支的发展。
数学代写|数学建模代写math modelling代考|Our Research Events in 2015 and 2016
CREST Crypto-Math 项目于 2014 年 11 月开始，它是一个5.5- 年的研究项目。2015 年 1 月 19-20 日，我们召开了第一次启动会议，所有项目成员都展示了他们的专业知识。为了促进数学和密码学项目成员之间的互动，我们还在密码学中的可证明安全技术、量子计算中的基础数学和拉马努金图等三个数学密码学研讨会中举办了 12 场辅导讲座。在 2015 年和 2016 年，我们针对 CREST Crypto-Math 项目中的主要研究课题组织了为期一天的 CREST 研讨会：“Ramanujan Graphs and Cryptography”、“Geometry and Cryptography”、“L-functions and Cryptography”、“Photons and Lattices” ”和“计算数论与密码学”。
数学密码学的一个转折点是，美国国家安全局（NSA）于 2015 年 8 月宣布了过渡到抗量子算法的初步计划。2016 年 2 月 24-26 日，我们组织了第七届后量子密码学国际会议（ PQCrypto 2016) [5] 在九州大学由 CREST, JST 共同组织。在 PQCrypto 2016 上，Dustin Moody 发表了关于“后量子密码学：NIST 的未来计划”的演讲，我们深入讨论了后量子密码学的安全分析和效率估计。此外，美国国家标准与技术研究院 (NIST) 于 2016 年启动了后量子密码学的标准化进程（参见其主页 http://www.nist.gov/pqcrypto）。
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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。