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组合优化是处于组合学和理论计算机科学前沿的一个新兴领域，旨在使用组合技术解决离散优化问题。离散优化问题旨在从一个有限的可能性集合中确定可能的最佳解决方案。

组合优化是数学优化的一个子领域，包括从一个有限的对象集合中找到一个最佳对象，其中可行的解决方案的集合是离散的或可以减少到一个离散集合。典型的组合优化问题是旅行推销员问题（”TSP”）、最小生成树问题（”MST”）和结囊问题。在许多这样的问题中，如前面提到的问题，穷举搜索是不可行的，因此必须采用能迅速排除大部分搜索空间的专门算法或近似算法来代替。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写组合优化Combinatorial optimization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。我们的专家在代写组合优化Combinatorial optimization代写方面经验极为丰富，各种代写组合优化Combinatorial optimization相关的作业也就用不着说。

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• 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|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Rectilinear Minimum Spanning Tree

Consider two points $A=\left(x_1, y_1\right)$ and $B=\left(x_2, y_2\right)$ in the plane. The rectilinear distance of $A$ and $B$ is defined by
$$
d(A, B)=\left|x_1-x_2\right|+\left|y_1-y_2\right| .
$$
The rectilinear plane is the plane with the rectilinear distance, denoted by $L_1$-plane. In this section, we study the following problem.

Problem 2.2.1 (Rectilinear Minimum Spanning Tree) Given $n$ points in the rectilinear plane, compute the minimum spanning tree on those $n$ given points.
In Chap. 1, we already present Kruskal algorithm which can compute a minimum spanning tree within $O(m \log n)$ time. In this section, we will improve this result by showing that the rectilinear minimum spanning tree can be computed in $O(n \log n)$ time. To do so, we first study an interesting problem as follows.

Problem 2.2.2 (All Northeast Nearest Neighbors) Consider a set $P$ of $n$ points in the rectilinear plane. For each $A=\left(x_A, y_A\right) \in P$, another point $B=\left(x_B, y_B\right) \in P$ is said to lie in northeast (NE) area of $A$ if $x_A \leq x_B$ and $y_A \leq y_B$, but $A \neq B$. Furthermore, $B$ is the NE nearest neighbor of $A$ if $B$ has the shortest distance from A among all points lying in the $N E$ area of $A$. This problem is required to compute the NE nearest neighbor for every point in $P$. (The NE nearest neighbor of a point $A$ is “none” if no given point lies in the northeast area of $A$.)

Let us design a divide-and-conquer algorithm to solve this problem. For simplicity of description, assume all $n$ points have distinct $x$-coordinates and distinct $y$-coordinates. Now, we bisect $n$ points by a vertical line $L$. Let $P_l$ be the set of points lying on the left side of $L$ and $P_r$ the set of points lying on the right side of $L$. Suppose we already solve the all NE nearest neighbors problem on input point sets $P_l$ and $P_r$, respectively. Let us discuss how to combine solutions for two subproblems into a solution for all NE nearest neighbors on $P$.

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Fibonacci Search

Consider a sequence of $n$ distinct integers which are stored in an array $A[1 . . n]$. An element $A[i]$ is a local maximum if $A[i-1]A[i+1]$ for $1S[i+1]$ for $i=1$, and $A[i-1]<A[i]$ for $i=n$. The sequence $A[1 . . n]$ is said to be bitonic if it contains exactly one local maximum, which is actually the global maximum one. Consider the following problem.

Problem 2.3.1 (Maximum Element in Bitonic Sequence) Given a sequence $A[1 . . n]$ of $n$ distinct integers, find the maximum element.
The problem can be solved by the following lemma.
Lemma 2.3.2 Assume $1 \leq iA[j]$, then $A[1 . . j-1]$ must contain a local maximum.
Proof First, assume $A[i]A[j+1]$. In this case, if none of $A[j], A[j-1], \ldots, A[i-1]$ is a local maximum, then $A[j]<A[j-1]<\cdots<A[i]$, contradicting to $A[i]<A[j]$
Similarly, we can show the second statement.
For $n \geq 4$, we can choose $i$ and $j$ such that $1 \leq i<j \leq n, i \geq n / 3$, and $n-j+1 \geq n / 3$. With such $i$ and $j$, for each comparison, the sequence can be cut off at least one third. Therefore, the maximum element can be found within $O(\log n)$ comparisons.

Next, we consider a situation that $A[i]=f(i)$, that is, $A[i]$ has to be obtained through evaluation of a function $f(i)$. Therefore, we want to find the maximum element with the minimum number of evaluations. In this situation, $i$ and $j$ will be selected based on a rule with Fibonacci number $F_i$ defined as follows:
$$
F_0=F_1=1, F_i=F_{i-2}+F_{i-1} \text { for } i \geq 2
$$

组合优化代写

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Rectilinear Minimum Spanning Tree

考虑两点 $A=\left(x_1, y_1\right)$ 和 $B=\left(x_2, y_2\right)$ 在飞机上。的直线距离 $A$ 和 $B$ 由定义
$$
d(A, B)=\left|x_1-x_2\right|+\left|y_1-y_2\right| .
$$
直线平面是具有直线距离的平面，表示为 $L_1$-飞机。在本节中，我们研究以下问题。
问题2.2.1 (直线最小生成树) 给定 $n$ 直线平面上的点，计算这些点的最小生成树 $n$ 给分。 在第一章 1 ，我们已经提出了可以计算最小生成树的Kruskal算法 $O(m \log n)$ 时间。在本节 中，我们将通过展示直线最小生成树可以计算在 $O(n \log n)$ 时间。为此，我们首先研究一个 有趣的问题如下。
问题 2.2.2 (所有东北最近邻) 考虑一个集合 $P$ 的 $n$ 直线平面上的点。对于每个 $A=\left(x_A, y_A\right) \in P$ ， 另一点 $B=\left(x_B, y_B\right) \in P$ 据说位于东北 (NE) 地区 $A$ 如果 $x_A \leq x_B$ 和 $y_A \leq y_B$ ，但 $A \neq B$. 此外， $B$ 是 NE 最近的邻居 $A$ 如果 $B$ 在所有点中到 $\mathrm{A}$ 的距离最短 $N E$ 面积 $A$. 这个问题需要计算中每个点的 $\mathrm{NE}$ 最近邻居 $P$. (一个点的 $N E$ 最近邻 $A$ 如果没有给 定点位于东北地区，则为“无” $A$.)
让我们设计一个分治算法来解决这个问题。为了描述的简单，假设所有 $n$ 点有明显的 $x$-坐标和 不同 $y$-坐标。现在，我们一分为二 $n$ 用垂直线点 $L$. 让 $P_l$ 是位于的左侧的点集 $L$ 和 $P_r$ 位于右侧 的点集 $L$. 假设我们已经解决了输入点集上的所有 $N E$ 最近邻问题 $P_l$ 和 $P_r$ ，分别。让我们讨论 如何将两个子问题的解决方案合并为所有 NE 最近邻居的解决方案 $P$.

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Fibonacci Search

考虑一系列 $n$ 存储在数组中的不同整数 $A[1 . . n]$. 一个元素 $A[i]$ 是局部最大值，如果 $A[i-1] A[i+1]$ 为了 $1 S[i+1]$ 为了 $i=1$ ，和 $A[i-1]<A[i]$ 为了 $i=n$. 序列
$A[1 . n n]$ 如果它恰好包含一个局部最大值，而实际上是全局最大值，则称它是双调的。考虑以 下问题。
问题 2.3.1 (双调数列中的最大元素) 给定一个数列 $A[1 . . n]$ 的 $n$ 不同的整数，找到最大元 素。
该问题可以通过以下引理解决。
引理 2.3.2 假设 $1 \leq i A[j]$ ，然后 $A[1 . . j-1]$ 必须包含局部最大值。
证明首先，假设 $A[i] A[j+1]$. 在这种情况下，如果没有 $A[j], A[j-1], \ldots, A[i-1]$ 是局 部最大值，那么 $A[j]<A[j-1]<\cdots<A[i]$, 与 $A[i]<A[j]$
同样，我们可以显示第二个语句。
为了 $n \geq 4$, 我们可以选择 $i$ 和 $j$ 这样 $1 \leq i<j \leq n, i \geq n / 3$ ，和 $n-j+1 \geq n / 3$. 有了 这样的 $i$ 和 $j$ ，对于每一次比较，序列至少可以砍掉三分之一。因此，最大元素可以在 $O(\log n)$ 比较。
接下来，我们考虑一种情况 $A[i]=f(i)$ ，那是， $A[i]$ 必须通过函数的评估获得 $f(i)$. 因此， 我们希望以最少的评估次数找到最大的元素。在这个情况下， $i$ 和 $j$ 将根据具有斐波那契数的规 则进行选择 $F_i$ 定义如下:
$$
F_0=F_1=1, F_i=F_{i-2}+F_{i-1} \text { for } i \geq 2
$$

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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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
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组合优化是处于组合学和理论计算机科学前沿的一个新兴领域，旨在使用组合技术解决离散优化问题。离散优化问题旨在从一个有限的可能性集合中确定可能的最佳解决方案。

组合优化是数学优化的一个子领域，包括从一个有限的对象集合中找到一个最佳对象，其中可行的解决方案的集合是离散的或可以减少到一个离散集合。典型的组合优化问题是旅行推销员问题（”TSP”）、最小生成树问题（”MST”）和结囊问题。在许多这样的问题中，如前面提到的问题，穷举搜索是不可行的，因此必须采用能迅速排除大部分搜索空间的专门算法或近似算法来代替。

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数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Data Structure

A data structure is a data storage format which is organized and managed to have efficient access and modification. Each data structure has several standard operations. They are building bricks to construct algorithms. The data structure plays an important role in improving efficiency of algorithms. For example, we may introduce a data structure “Disjoint Sets” to improve Kruskal algorithm.

Consider a collection of disjoint sets. For each set $S$, let First $(S)$ denote the first node in set $S$. For each element $x$ in set $S$, denote First $(x)=\operatorname{First}(S)$. Define three operations as follows:
Make-Set $(x)$ creates a new set containing only $x$.
Union $(x, y)$ unions sets $S_x$ and $S_y$ containing $x$ and $y$, respectively, into $S_x \cup S_y$,
Moreover, set
$\operatorname{First}\left(S_x \cup S_y\right)= \begin{cases}\operatorname{First}\left(S_x\right) & \text { if }\left|S_x\right| \geq\left|S_y\right|, \ \operatorname{First}\left(S_y\right) & \text { otherwise. }\end{cases}$
Find-Set $(x)$ returns First $\left(S_x\right)$ where $S_x$ is the set containing element $x$.
With this data structure, Kruskal algorithm can be modified as follows.

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Algorithms with Self-Reducibility

There exist a large number of algorithms in which the problem is reduced to several subproblems, each of which is the same problem on a smaller-size input. Such a problem is said to have the self-reducibility, and the algorithm is said to be with self-reducibility.

For example, consider sorting problem again. Suppose input contains $n$ numbers. We may divide these $n$ numbers into two subproblems. One subproblem is the sorting problem on $\lfloor n / 2\rfloor$ numbers, and the other subproblem is the sorting problem on $\lceil n / 2\rceil$ numbers. After completely sorting each subproblem, combine two sorted sequences into one. This idea will result in a sorting algorithm, called the merge sort. The pseudocode of this algorithm is shown in Algorithm 1.

The main body calls a procedure. This procedure contains two self-calls, which means that the merge sort is a recursive algorithm, that is, the divide will continue until each subproblem has input of single number. Then this procedure employs another procedure (Merge) to combine solutions of subproblems with smaller inputs into subproblems with larger inputs. This computation process on input ${5,2,7,4,6,8,1,3}$ is shown in Fig. 2.1.

Note that the running time of procedure Merge at each level is $O(n)$. Let $t(n)$ be the running time of merge sort on input of size $n$. By the recursive structure, we can obtain that $t(1)=0$ and
$$
t(n)=t(\lfloor n / 2\rfloor)+t(\lceil n / 2\rceil)+O(n) .
$$
Suppose
$$
t(n) \leq 2 \cdot t(\lceil n / 2\rceil)+c \cdot n
$$
for some positive constant $c$.

组合优化代写

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Data Structure

数据结构是一种数据存储格式，它被组织和管理以具有高效的访问和修改。每个数据结构都有 几个标准操作。他们正在积木构建算法。数据结构在提高算法效率方面起着重要作用。例如， 我们可能会引入一种数据结构“Disjoint Sets”来改进 Kruskal 算法。
考虑一组不相交的集合。每套 $S$, 先让 $(S)$ 表示集合中的第一个节点 $S$. 对于每个元素 $x$ 在集合中 $S$, 表示第一个 $(x)=\operatorname{First}(S)$. 定义三个操作如下:
Make-Set $(x)$ 创建一个仅包含的新集合 $x$.
联盟 $(x, y)$ 联合集 $S_x$ 和 $S_y$ 含有 $x$ 和 $y$, 分别为 $S_x \cup S_y$, 此外，设
$\operatorname{First}\left(S_x \cup S_y\right)=\left{\operatorname{First}\left(S_x\right) \quad\right.$ if $\left|S_x\right| \geq\left|S_y\right|, \operatorname{First}\left(S_y\right)$ otherwise. 查找集 $(x)$ 首先返回 $\left(S_x\right)$ 在哪里 $S_x$ 是包含元素的集合 $x$.
有了这个数据结构，Kruskal 算法可以修改如下。

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Algorithms with Self-Reducibility

存在大量算法，其中问题被简化为几个子问题，每个子问题都是较小输入的相同问题。这样的 问题被称为具有自归约性，算法被称为具有自归约性。
例如，再次考虑排序问题。假设输入包含 $n$ 数字。我们可以分这些 $n$ 数分解为两个子问题。一 个子问题是排序问题 $n / 2$ |数字，另一个子问题是排序问题 $\lceil/ 2\rceil$ 数字。在对每个子问题进行 完全排序后，将两个排序序列合并为一个。这个想法将导致一种排序算法，称为归并排序。该 算法的偶代码如算法 1 所示。
主体调用一个过程。这个过程包含两个自调用，这意味着归并排序是一个递归算法，即除法会 一直进行下去，直到每个子问题的输入都是单数。然后这个过程使用另一个过程 (Merge) 将 具有较小输入的子问题的解决方案组合成具有较大输入的子问题。这个输入的计算过程 $5,2,7,4,6,8,1,3$ 如图 $2.1$ 所示。
请注意，过程 Merge 在每一层的运行时间是 $O(n)$. 让 $t(n)$ 是合并排序对大小输入的运行时间 $n$. 通过递归结构，我们可以得到 $t(1)=0$ 和
$$
t(n)=t(\lfloor n / 2\rfloor)+t(\lceil n / 2\rceil)+O(n) .
$$
认为
$$
t(n) \leq 2 \cdot t(\lceil n / 2\rceil)+c \cdot n
$$
对于一些正常数 $c$.

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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组合优化是处于组合学和理论计算机科学前沿的一个新兴领域，旨在使用组合技术解决离散优化问题。离散优化问题旨在从一个有限的可能性集合中确定可能的最佳解决方案。

组合优化是数学优化的一个子领域，包括从一个有限的对象集合中找到一个最佳对象，其中可行的解决方案的集合是离散的或可以减少到一个离散集合。典型的组合优化问题是旅行推销员问题（”TSP”）、最小生成树问题（”MST”）和结囊问题。在许多这样的问题中，如前面提到的问题，穷举搜索是不可行的，因此必须采用能迅速排除大部分搜索空间的专门算法或近似算法来代替。

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数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Optimal and Approximation Solutions

Let us show an optimality condition for the minimum spanning tree.
Theorem 1.2.1 (Path Optimality) A spanning tree $T^*$ is a minimum spanning tree if and only if it satisfies the following condition:

Path Optimality Condition For every edge $(u, v)$ not in $T^$, there exists a path $p$ in $T^$, connecting $u$ and $v$, and moreover, $c(u, v) \geq c(x, y)$ for every edge $(x, y)$ in path $p$.

Proof Suppose, for contradiction, that $c(u, v)<c(x, y)$ for some edge $(x, y)$ in the path $p$. Then $T^{\prime}=\left(T^* \backslash(x, y)\right) \cup(u, v)$ is a spanning tree with cost less than $c\left(T^\right)$, contradicting the minimality of $T^$.

Conversely, suppose that $T^$ satisfies the path optimality condition. Let $T^{\prime}$ be a minimum spanning tree such that among all minimum spanning tree, $T^{\prime}$ is the one with the most edges in common with $T^$. Suppose, for contradiction, that $T^{\prime} \neq T^$. We claim that there exists an edge $(u, v) \in T^$ such that the path in $T^{\prime}$ between $u$ and $v$ contains an edge $(x, y)$ with length $c(x, y) \geq c(u, v)$. If this claim is true, then $\left(T^{\prime} \backslash(x, y)\right) \cup(u, v)$ is still a minimum spanning tree, contradicting the definition of $T^{\prime}$.

Now, we show the claim by contradiction. Suppose the claim is not true. Consider an edge $\left(u_1, v_1\right) \in T^* \backslash T^{\prime}$. the path in $T^{\prime}$ connecting $u_1$ and $v_1$ must contain an edge $\left(x_1, y_1\right)$ not in $T^$. Since the claim is not true, we have $c\left(u_1, v_1\right)$ connecting $x_1$ and $y_1$, which must contain an edge $\left(u_2, v_2\right) \notin$ $T^{\prime}$. Since $T^$ satisfies the path optimality condition, we have $c\left(x_1, y_1\right) \leq c\left(u_2, v_2\right)$. Hence, $c\left(u_1, v_1\right)$ such that $c\left(u_1, v_2\right)<c\left(u_2, v_2\right)<c\left(u_3, v_3\right)<\cdots$, contradicting the finiteness of $T^*$.

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Running Time

The most important measure of quality for algorithms is the running time. However, for the same algorithm, it may take different times when we run it in different computers. To give a uniform standard, we have to get an agreement that runs algorithms in a theoretical computer model. This model is the multi-tape Turing machine which has been accepted by a very large population. Based on the Turing machine, the theory of computational complexity has been built up. We will touch this part of theory in Chap. 8.

But, we will use RAM model to evaluate the running time for algorithms throughout this book except Chap. 8. In RAM model, assume that each line of pseudocode requires a constant time. For example, the running time of insertion sort is calculated in Fig. 1.6.

Actually, RAM model and Turing machine model are closely related. The running time estimated based on these two models is considered to be close enough. However, they are sometimes different in estimation of running time. For example, the following is a piece of pseudocode.
for $i=1$ to $n$
do assign First $(i) \leftarrow i$
end-for
According to RAM model, the running time of this piece is $O(n)$. However, based on the Turing machine, the running time of this piece is $O(n \log n)$ because the assigned value has to be represented by a string with $O(\log n)$ symbols.

Theoretically, a constant factor is often ignored. For example, we usually say that the running time of insertion sort is $O\left(n^2\right)$ instead of giving the specific quadratic function with respect to $n$. Here $f(n)=O(g(n))$ means that there exist constants $c>0$ and $n_0>0$ such that
$$
f(n) \leq c \cdot g(n) \text { for } n \geq n_0
$$

组合优化代写

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Fibonacci Search

考虑一系列 $n$ 存储在数组中的不同整数 $A[1 . n]$. 一个元素 $A[i]$ 是局部最大值，如果 $A[i-1] A[i+1]$ 为 了 $1 S[i+1]$ 为了 $i=1$ ，和 $A[i-1]<A[i]$ 为了 $i=n$. 序列 $A[1 \ldots n]$ 如果它恰好包含一个局部最大 值，而实际上是全局最大值，则称它是双调的。考虑以下问题。
问题 2.3.1 (双调数列中的最大元素) 给定一个数列 $A[1 \ldots n]$ 的 $n$ 不同的整数，找到最大元素。 该问题可以通过以下引理解决。
引理 $2.3 .2$ 假设 $1 \leq i A[j]$ ，然后 $A[1 . j-1]$ 必须包含局部最大值。
证明 首先，假设 $A[i] A[j+1]$. 在这种情况下，如果没有 $A[j], A[j-1], \ldots, A[i-1]$ 是局部最大值， 那么 $A[j]<A[j-1]<\cdots<A[i]$, 与 $A[i]<A[j]$.
同样，我们可以显示第二个语句。
为了 $n \geq 4$, 我们可以选择 $i$ 和 $j$ 这样 $1 \leq i<j \leq n, i \geq n / 3$ ，和 $n-j+1 \geq n / 3$. 有了这样的 $i$ 和 $j$ ，对于每一次比较，序列至少可以砍掉三分之一。因此，最大元素可以在 $O(\log n)$ 比较。
接下来，我们考虑一种情况 $A[i]=f(i)$ ，那是， $A[i]$ 必须通过函数的评估获得 $f(i)$. 因此，我们希望以 最少的评估次数找到最大的元素。在这种情况下， $i$ 和 $j$ 将根据具有斐波那契数的规则进行选择 $F_i$ 定义如 下:
$$
F_0=F_1=1, F_i=F_{i-2}+F_{i-1} \text { for } i \geq 2
$$

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Dynamic Programming

让我们先研究几个例子，然后从一个更简单的例子开始。
示例 3.1.1 (斐波那契数) 斐波那契数 $F_i$ 为了 $i=0,1, \ldots$ 由定义
$$
F_0=0, F_1=1 \text {, and } F_i=F_{i-1}+F_{i-2} .
$$
如图 $3.1$ 所示，计算过程可以被认为是一个具有自归约结构的动态规划。
示例 3.1.2 (标记树) 让 $a_1, a_2, \ldots, a_n$ 是一个序列 $n$ 正整数。这个序列的标记树是二叉树 $T$ 的 $n$ 叶子命名 $v_1, v_2, \ldots, v_n$ 从左到右。我们贴标签 $v_i$ 经过 $a_i$ 对全部 $i, 1 \leq i \leq n$. 让 $D_i$
是路径的长度 $v_i$ 到根 $T$. 这 $\operatorname{cost}$ 的 $T$ 由定义
$$
\operatorname{cost}(T)=\sum_{i=1}^n a_i D_i .
$$
问题是构造一棵带标签的树 $T$ 尽量减少成本 $\operatorname{cost}(T)$ 对于给定的正整数序列 $a_1, a_2, \ldots, a_n$.
让 $T(i, j)$ 是子序列的最佳标记树 $\backslash$ left $\left{a_{-} i, a_{_} _{i+1}, \backslash d o t s, a _j \backslash r i g h t\right}$ 和
$\operatorname{sum}(i, j)=a_i+a_{i+1}+\cdots+a_j$. 然后
$$
\operatorname{cost}(T(i, j))=\min _{i \leq k<j} \cos t(T(i, k))+\cos t(T(k+1, j))+\operatorname{sum}(i, j)
$$
在哪里
$$
\operatorname{sum}(i, j)=\left{a_i \quad \text { if } i=j a_i+\operatorname{sum}(i+1, j) \quad \text { if } i<j .\right.
$$
如图 $3.2$ 所示，有 $1+2+\cdots+n=\frac{n(n+1)}{2}$ 子问题 $T(i, j)$ 在表中。由递推公式可知，各子问题的解 $T(i, j)$ 可以计算在 $O(n)$ 时间。因此，这个动态规划完全运行在 $O\left(n^3\right)$ 时间。
实际上，动态规划的运行时间通常由以下公式估算:
running time $=($ 子问题的数量 $) \times($ 递归的计算时间 $)$ 。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写组合优化Combinatorial optimization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。

组合优化是处于组合学和理论计算机科学前沿的一个新兴领域，旨在使用组合技术解决离散优化问题。离散优化问题旨在从一个有限的可能性集合中确定可能的最佳解决方案。

组合优化是数学优化的一个子领域，包括从一个有限的对象集合中找到一个最佳对象，其中可行的解决方案的集合是离散的或可以减少到一个离散集合。典型的组合优化问题是旅行推销员问题（”TSP”）、最小生成树问题（”MST”）和结囊问题。在许多这样的问题中，如前面提到的问题，穷举搜索是不可行的，因此必须采用能迅速排除大部分搜索空间的专门算法或近似算法来代替。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写组合优化Combinatorial optimization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。我们的专家在代写组合优化Combinatorial optimization代写方面经验极为丰富，各种代写组合优化Combinatorial optimization相关的作业也就用不着说。

我们提供的组合优化Combinatorial optimization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|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Fibonacci Search

Consider a sequence of $n$ distinct integers which are stored in an array $A[1 . . n]$. An element $A[i]$ is a local maximum if $A[i-1]A[i+1]$ for $1S[i+1]$ for $i=1$, and $A[i-1]<A[i]$ for $i=n$. The sequence $A[1 . . n]$ is said to be bitonic if it contains exactly one local maximum, which is actually the global maximum one. Consider the following problem.

Problem 2.3.1 (Maximum Element in Bitonic Sequence) Given a sequence $A[1 . . n]$ of $n$ distinct integers, find the maximum element.
The problem can be solved by the following lemma.
Lemma 2.3.2 Assume $1 \leq iA[j]$, then $A[1 . . j-1]$ must contain a local maximum.
Proof First, assume $A[i]A[j+1]$. In this case, if none of $A[j], A[j-1], \ldots, A[i-1]$ is a local maximum, then $A[j]<A[j-1]<\cdots<A[i]$, contradicting to $A[i]<A[j]$.
Similarly, we can show the second statement.
For $n \geq 4$, we can choose $i$ and $j$ such that $1 \leq i<j \leq n, i \geq n / 3$, and $n-j+1 \geq n / 3$. With such $i$ and $j$, for each comparison, the sequence can be cut off at least one third. Therefore, the maximum element can be found within $O(\log n$ ) comparisons.

Next, we consider a situation that $A[i]=f(i)$, that is, $A[i]$ has to be obtained through evaluation of a function $f(i)$. Therefore, we want to find the maximum element with the minimum number of evaluations. In this situation, $i$ and $j$ will be selected based on a rule with Fibonacci number $F_i$ defined as follows:
$$
F_0=F_1=1, F_i=F_{i-2}+F_{i-1} \text { for } i \geq 2
$$

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Dynamic Programming

Let us first study several examples and start from a simpler one.
Example 3.1.1 (Fibonacci Number) Fibonacci number $F_i$ for $i=0,1, \ldots$ is defined by
$$
F_0=0, F_1=1 \text {, and } F_i=F_{i-1}+F_{i-2} .
$$
The computational process can be considered as a dynamic programming with self-reducibility structure as shown in Fig. 3.1.

Example 3.1.2 (Labeled Tree) Let $a_1, a_2, \ldots, a_n$ be a sequence of $n$ positive integers. A labeled tree for this sequence is a binary tree $T$ of $n$ leaves named $v_1, v_2, \ldots, v_n$ from left to right. We label $v_i$ by $a_i$ for all $i, 1 \leq i \leq n$. Let $D_i$

be the length of the path from $v_i$ to the root of $T$. The $\operatorname{cost}$ of $T$ is defined by
$$
\operatorname{cost}(T)=\sum_{i=1}^n a_i D_i .
$$
The problem is to construct a labeled tree $T$ to minimize the cost $\operatorname{cost}(T)$ for a given sequence of positive integers $a_1, a_2, \ldots, a_n$.

Let $T(i, j)$ be the optimal labeled tree for subsequence $\left{a_i, a_{i+1}, \ldots, a_j\right}$ and $\operatorname{sum}(i, j)=a_i+a_{i+1}+\cdots+a_j$. Then
$$
\operatorname{cost}(T(i, j))=\min _{i \leq k<j}{\cos t(T(i, k))+\cos t(T(k+1, j))}+\operatorname{sum}(i, j)
$$
where
$$
\operatorname{sum}(i, j)= \begin{cases}a_i & \text { if } i=j \ a_i+\operatorname{sum}(i+1, j) & \text { if } i<j .\end{cases}
$$
As shown in Fig. 3.2, there are $1+2+\cdots+n=\frac{n(n+1)}{2}$ subproblems $T(i, j)$ in the table. From recursive formula, it can be seen that solution of each subproblem $T(i, j)$ can be computed in $O(n)$ time. Therefore, this dynamic programming runs totally in $O\left(n^3\right)$ time.

Actually, the running time of a dynamic programming is often estimated by the following formula:
running time $=$ (number of subproblems $) \times($ computing time of recursion).

组合优化代写

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Fibonacci Search

考虑一系列 $n$ 存储在数组中的不同整数 $A[1 . n]$. 一个元素 $A[i]$ 是局部最大值，如果 $A[i-1] A[i+1]$ 为 了 $1 S[i+1]$ 为了 $i=1$ ，和 $A[i-1]<A[i]$ 为了 $i=n$. 序列 $A[1 \ldots n]$ 如果它恰好包含一个局部最大 值，而实际上是全局最大值，则称它是双调的。考虑以下问题。
问题 2.3.1 (双调数列中的最大元素) 给定一个数列 $A[1 \ldots n]$ 的 $n$ 不同的整数，找到最大元素。 该问题可以通过以下引理解决。
引理 $2.3 .2$ 假设 $1 \leq i A[j]$ ，然后 $A[1 . j-1]$ 必须包含局部最大值。
证明 首先，假设 $A[i] A[j+1]$. 在这种情况下，如果没有 $A[j], A[j-1], \ldots, A[i-1]$ 是局部最大值， 那么 $A[j]<A[j-1]<\cdots<A[i]$, 与 $A[i]<A[j]$.
同样，我们可以显示第二个语句。
为了 $n \geq 4$, 我们可以选择 $i$ 和 $j$ 这样 $1 \leq i<j \leq n, i \geq n / 3$ ，和 $n-j+1 \geq n / 3$. 有了这样的 $i$ 和 $j$ ，对于每一次比较，序列至少可以砍掉三分之一。因此，最大元素可以在 $O(\log n)$ 比较。
接下来，我们考虑一种情况 $A[i]=f(i)$ ，那是， $A[i]$ 必须通过函数的评估获得 $f(i)$. 因此，我们希望以 最少的评估次数找到最大的元素。在这种情况下， $i$ 和 $j$ 将根据具有斐波那契数的规则进行选择 $F_i$ 定义如 下:
$$
F_0=F_1=1, F_i=F_{i-2}+F_{i-1} \text { for } i \geq 2
$$

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Dynamic Programming

让我们先研究几个例子，然后从一个更简单的例子开始。
示例 3.1.1 (斐波那契数) 斐波那契数 $F_i$ 为了 $i=0,1, \ldots$ 由定义
$$
F_0=0, F_1=1 \text {, and } F_i=F_{i-1}+F_{i-2} .
$$
如图 $3.1$ 所示，计算过程可以被认为是一个具有自归约结构的动态规划。
示例 3.1.2 (标记树) 让 $a_1, a_2, \ldots, a_n$ 是一个序列 $n$ 正整数。这个序列的标记树是二叉树 $T$ 的 $n$ 叶子命名 $v_1, v_2, \ldots, v_n$ 从左到右。我们贴标签 $v_i$ 经过 $a_i$ 对全部 $i, 1 \leq i \leq n$. 让 $D_i$
是路径的长度 $v_i$ 到根 $T$. 这 $\operatorname{cost}$ 的 $T$ 由定义
$$
\operatorname{cost}(T)=\sum_{i=1}^n a_i D_i .
$$
问题是构造一棵带标签的树 $T$ 尽量减少成本 $\operatorname{cost}(T)$ 对于给定的正整数序列 $a_1, a_2, \ldots, a_n$.
让 $T(i, j)$ 是子序列的最佳标记树 $\backslash$ left $\left{a_{-} i, a_{_} _{i+1}, \backslash d o t s, a _j \backslash r i g h t\right}$ 和
$\operatorname{sum}(i, j)=a_i+a_{i+1}+\cdots+a_j$. 然后
$$
\operatorname{cost}(T(i, j))=\min _{i \leq k<j} \cos t(T(i, k))+\cos t(T(k+1, j))+\operatorname{sum}(i, j)
$$
在哪里
$$
\operatorname{sum}(i, j)=\left{a_i \quad \text { if } i=j a_i+\operatorname{sum}(i+1, j) \quad \text { if } i<j .\right.
$$
如图 $3.2$ 所示，有 $1+2+\cdots+n=\frac{n(n+1)}{2}$ 子问题 $T(i, j)$ 在表中。由递推公式可知，各子问题的解 $T(i, j)$ 可以计算在 $O(n)$ 时间。因此，这个动态规划完全运行在 $O\left(n^3\right)$ 时间。
实际上，动态规划的运行时间通常由以下公式估算:
running time $=($ 子问题的数量 $) \times($ 递归的计算时间 $)$ 。

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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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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。

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组合优化是处于组合学和理论计算机科学前沿的一个新兴领域，旨在使用组合技术解决离散优化问题。离散优化问题旨在从一个有限的可能性集合中确定可能的最佳解决方案。

组合优化是数学优化的一个子领域，包括从一个有限的对象集合中找到一个最佳对象，其中可行的解决方案的集合是离散的或可以减少到一个离散集合。典型的组合优化问题是旅行推销员问题（”TSP”）、最小生成树问题（”MST”）和结囊问题。在许多这样的问题中，如前面提到的问题，穷举搜索是不可行的，因此必须采用能迅速排除大部分搜索空间的专门算法或近似算法来代替。

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数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Algorithms with Self-Reducibility

There exist a large number of algorithms in which the problem is reduced to several subproblems, each of which is the same problem on a smaller-size input. Such a problem is said to have the self-reducibility, and the algorithm is said to be with self-reducibility.

For example, consider sorting problem again. Suppose input contains $n$ numbers. We may divide these $n$ numbers into two subproblems. One subproblem is the sorting problem on $\lfloor n / 2\rfloor$ numbers, and the other subproblem is the sorting problem on $\lceil n / 2\rceil$ numbers. After completely sorting each subproblem, combine two sorted sequences into one. This idea will result in a sorting algorithm, called the merge sort. The pseudocode of this algorithm is shown in Algorithm 1.

The main body calls a procedure. This procedure contains two self-calls, which means that the merge sort is a recursive algorithm, that is, the divide will continue until each subproblem has input of single number. Then this procedure employs another procedure (Merge) to combine solutions of subproblems with smaller

$$
T(n)=2 \cdot T(\lceil n / 2\rceil)+c \cdot n
$$
By induction, we can prove that
$$
t(n) \leq T(n) \text { for all } n \geq 1
$$
For base step, $t(1)=0=T(1)$. For induction step,
$$
\begin{aligned}
t(n) & \leq 2 \cdot t(\lceil n / 2\rceil)+c \cdot n \
& \leq 2 \cdot T(\lceil n / 2\rceil)+c \cdot n \quad \text { (by induction hypothesis) } \
& =T(n) .
\end{aligned}
$$
Now, let us discuss how to solve recursive equation about $T(n)$. Usually, we use two stages. In the first stage, we consider special numbers $n=2^k$ and employ the recursive tree to find $T\left(2^k\right)$ (Fig. $\left.2.2\right)$, that is,
$$
\begin{aligned}
T\left(2^k\right) & =2 \cdot T\left(2^{k-1}\right)+c \cdot 2^k \
& =2 \cdot\left(2 \cdot T\left(2^{k-2}\right)+c \cdot 2^{k-1}\right)+c \cdot 2^k \
& =\ldots \
& =2^k T(1)+k c \cdot 2^k
\end{aligned}
$$

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Rectilinear Minimum Spanning Tree

Consider two points $A=\left(x_1, y_1\right)$ and $B=\left(x_2, y_2\right)$ in the plane. The rectilinear distance of $A$ and $B$ is defined by
$$
d(A, B)=\left|x_1-x_2\right|+\left|y_1-y_2\right| .
$$
The rectilinear plane is the plane with the rectilinear distance, denoted by $L_1$-plane. In this section, we study the following problem.

Problem 2.2.1 (Rectilinear Minimum Spanning Tree) Given $n$ points in the rectilinear plane, compute the minimum spanning tree on those $n$ given points.
In Chap. 1, we already present Kruskal algorithm which can compute a minimum spanning tree within $O(m \log n)$ time. In this section, we will improve this result by showing that the rectilinear minimum spanning tree can be computed in $O(n \log n)$ time. To do so, we first study an interesting problem as follows.

Problem 2.2.2 (All Northeast Nearest Neighbors) Consider a set $P$ of $n$ points in the rectilinear plane. For each $A=\left(x_A, y_A\right) \in P$, another point $B=\left(x_B, y_B\right) \in P$ is said to lie in northeast (NE) area of $A$ if $x_A \leq x_B$ and $y_A \leq y_B$, but $A \neq B$. Furthermore, $B$ is the NE nearest neighbor of $A$ if $B$ has the shortest distance from A among all points lying in the NE area of A. This problem is required to compute the NE nearest neighbor for every point in $P$. (The NE nearest neighbor of a point A is “none” if no given point lies in the northeast area of A.)

Let us design a divide-and-conquer algorithm to solve this problem. For simplicity of description, assume all $n$ points have distinct $x$-coordinates and distinct $y$-coordinates. Now, we bisect $n$ points by a vertical line $L$. Let $P_l$ be the set of points lying on the left side of $L$ and $P_r$ the set of points lying on the right side of $L$. Suppose we already solve the all NE nearest neighbors problem on input point sets $P_l$ and $P_r$, respectively. Let us discuss how to combine solutions for two subproblems into a solution for all NE nearest neighbors on $P$.

For point $A$ in $P_r$, the NE nearest neighbor in $P_r$ is also the NE nearest neighbor in $P$. However, for point $A$ in $P_l$, the NE nearest neighbor in $P_l$ may not be the NE nearest neighbor in $P$. Actually, let $B_1$ denote the NE nearest neighbor of $A$ in $P_l$ and $B_r$ the NE nearest neighbor of $A$ for $B_2$ in $P_r$. Then, if $d\left(A, B_1\right) \leq d\left(A, B_2\right)$, then the NE nearest neighbor of $A$ in $P$ is $B_1$; otherwise, it is $B_2$. Therefore, to complete the combination task, it is sufficient to compute the NE nearest neighbors in $P_r$ for all points in $P_l$. We will show that this computation takes $O(n)$ time. To do so, let us first show a lemma.

组合优化代写

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Algorithms with Self-Reducibility

存在大量算法，其中问题被简化为几个子问题，每个子问题都是较小输入的相同问题。这样的问题被称为 具有自归约性，算法被称为具有自归约性。
例如，再次考虑排序问题。假设输入包含 $n$ 数字。我们可以分这些 $n$ 数分解为两个子问题。一个子问题是 排序问题 $n / 2$ 数字，另一个子问题是排序问题 $\lceil n / 2\rceil$ 数字。在对每个子问题进行完全排序后，将两个 排序序列合并为一个。这个想法将导致一种排序算法，称为归并排序。该算法的伪代码如算法 1 所示。
主体调用一个过程。这个过程包含两个自调用，这意味着归并排序是一个递归算法，即除法会一直进行下 去，直到每个子问题的输入都是单数。然后这个过程使用另一个过程 (Merge) 将子问题的解决方案与更 小的
$$
T(n)=2 \cdot T(\lceil n / 2\rceil)+c \cdot n
$$
通过归纳，我们可以证明
$$
t(n) \leq T(n) \text { for all } n \geq 1
$$
对于基础步豋， $t(1)=0=T(1)$. 对于归纳步㡜，
$$
t(n) \leq 2 \cdot t(\lceil n / 2\rceil)+c \cdot n \quad \leq 2 \cdot T(\lceil n / 2\rceil)+c \cdot n \quad \text { (by induction hypothesis) }=T(n) .
$$
现在，让我们讨论如何求解有关的递归方程 $T(n)$. 通常，我们使用两个阶段。在第一阶段，我们考虑特 殊数字 $n=2^k$ 并使用递归树找到 $T\left(2^k\right)$ （无花果。2.2)，那是，
$$
T\left(2^k\right)=2 \cdot T\left(2^{k-1}\right)+c \cdot 2^k \quad=2 \cdot\left(2 \cdot T\left(2^{k-2}\right)+c \cdot 2^{k-1}\right)+c \cdot 2^k=\ldots \quad=2^k T(1)
$$

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Rectilinear Minimum Spanning Tree

考虑两点 $A=\left(x_1, y_1\right)$ 和 $B=\left(x_2, y_2\right)$ 在飞机上。的直线距离 $A$ 和 $B$ 由定义
$$
d(A, B)=\left|x_1-x_2\right|+\left|y_1-y_2\right|
$$
直线平面是具有直线距离的平面，表示为 $L_1$-飞机。在本节中，我们研究以下问题。
问题2.2.1 (直线最小生成树) 给定 $n$ 直线平面上的点，计算这些点的最小生成树 $n$ 给分。
在第一章 1，我们已经提出了可以计算最小生成树的Kruskal算法 $O(m \log n)$ 时间。在本节中，我们将通 过展示直线最小生成树可以计算在 $O(n \log n)$ 时间。为此，我们首先研究一个有趣的问题如下。
问题 2.2.2 (所有东北最近邻) 考虑一个集合 $P$ 的 $n$ 直线平面上的点。对于每个 $A=\left(x_A, y_A\right) \in P$ ，另 一点 $B=\left(x_B, y_B\right) \in P$ 据说位于东北 (NE) 地区 $A$ 如果 $x_A \leq x_B$ 和 $y_A \leq y_B ， \quad$ 但 $A \neq B$. 此外， $B$ 是 NE 最近的邻居 $A$ 如果 $B$ 在位于 $\mathrm{A}$ 的 NE 区域的所有点中，到 $\mathrm{A}$ 的距离最短。这道题要求计算 $\mathrm{A}$ 中每个 点的 $\mathrm{NE}$ 最近邻 $P$. (如果没有给定点位于 $\mathrm{A}$ 的东北区域，则点 $\mathrm{A}$ 的 NE 最近邻为“无”。)
让我们设计一个分治算法来解决这个问题。为了描述的简单，假设所有 $n$ 点有明显的 $x$-坐标和不同 $y$-坐 标。现在，我们一分为二 $n$ 用垂直线点 $L$. 让 $P_l$ 是位于的左侧的点集 $L$ 和 $P_r$ 位于右侧的点集 $L$. 假设我们已 经解决了输入点集上的所有 $\mathrm{NE}$ 最近邻问题 $P_l$ 和 $P_r$ ，分别。让我们讨论如何将两个子问题的解决方案合 并为所有 NE 最近邻居的解决方案 $P$.
对于点 $A$ 在 $P_r$ ，中的 NE 最近邻 $P_r$ 也是NE最近的邻居 $P$. 然而，对于点 $A$ 在 $P_l$ ，中的 NE 最近邻 $P_l$ 可能不 是 NE 最近的邻居 $P$. 其实，让 $B_1$ 表示 NE 最近的邻居 $A$ 在 $P_l$ 和 $B_r$ 的 NE 最近邻 $A$ 为了 $B_2$ 在 $P_r$. 那么， 如果 $d\left(A, B_1\right) \leq d\left(A, B_2\right)$ ，然后是 NE 最近的邻居 $A$ 在 $P$ 是 $B_1$; 否则，它是 $B_2$. 因此，要完成组合任 务，计算 NE 最近邻就足够了 $P_r$ 对于所有点 $P_l$. 我们将证明这个计算需要 $O(n)$ 时间。为此，让我们首先 展示一个引理。

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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。

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组合优化是处于组合学和理论计算机科学前沿的一个新兴领域，旨在使用组合技术解决离散优化问题。离散优化问题旨在从一个有限的可能性集合中确定可能的最佳解决方案。

组合优化是数学优化的一个子领域，包括从一个有限的对象集合中找到一个最佳对象，其中可行的解决方案的集合是离散的或可以减少到一个离散集合。典型的组合优化问题是旅行推销员问题（”TSP”）、最小生成树问题（”MST”）和结囊问题。在许多这样的问题中，如前面提到的问题，穷举搜索是不可行的，因此必须采用能迅速排除大部分搜索空间的专门算法或近似算法来代替。

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数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|What Is Combinatorial Optimization

The aim of combinatorial optimization is to find an optimal object from a finite set of objects. Those candidate objects are called feasible solutions, while the optimal one is called an optimal solution. For example, consider the following problem.
Problem 1.1.1 (Minimum Spanning Tree) Given a connected graph $G=(V, E)$ with nonnegative edge weight $c: E \rightarrow R_{+}$, find a spanning tree with minimum total weight, where “spanning” means that all nodes are included in the tree and hence a spanning tree interconnects all nodes in V. An example is as shown in Fig. 1.1.
Clearly, the set of all spanning trees is finite, and the aim of this problem is to find one with minimum total weight from this set. Each spanning tree is a feasible solution, and the optimal solution is the spanning tree with minimum total weight, which is also called the minimum spanning tree. Therefore, this is a combinatorial optimization problem.

A combinatorial optimization problem may have more than one optimal solution. For example, in Fig. 1.1, there are two spanning trees with minimum total length. (The second one can be obtained by using edge $(e, f)$ to replace edge $(d, f)$.) Therefore, by the optimal solution as mentioned in the above, it means a general member in the class of optimal solutions.

The combinatorial optimization is a proper subfield of discrete optimization. In fact, there exist some problems in discrete optimization, which do not belong to combinatorial optimization. For example, consider the integer programming. It always belongs to discrete optimization. However, when feasible domain is infinite, it does not belong to combinatorial optimization. But such a difference is not recognized very well in the literature. Actually, if a paper on lattice-point optimization is submitted to Journal of Combinatorial Optimization, then usually, it will not be rejected due to out of scope.

In view of methodologies, combinatorial optimization and discrete optimization have very close relationship. For example, to prove NP-hardness of integer programming, we need to cut its infinitely large feasible domain into a finite subset containing optimal solution (see Chap. 8 for details), i.e., transform it into a combinatorial optimization problem.
Geometric optimization is another example. Consider the following problem.

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Optimal and Approximation Solutions

Let us show an optimality condition for the minimum spanning tree.
Theorem 1.2.1 (Path Optimality) A spanning tree $T^*$ is a minimum spanning tree if and only if it satisfies the following condition:

Path Optimality Condition For every edge $(u, v)$ not in $T^$, there exists a path $p$ in $T^$, connecting $u$ and $v$, and moreover, $c(u, v) \geq c(x, y)$ for every edge $(x, y)$ in path $p$.

Proof Suppose, for contradiction, that $c(u, v)<c(x, y)$ for some edge $(x, y)$ in the path $p$. Then $T^{\prime}=\left(T^* \backslash(x, y)\right) \cup(u, v)$ is a spanning tree with cost less than $c\left(T^\right)$, contradicting the minimality of $T^$.

Conversely, suppose that $T^$ satisfies the path optimality condition. Let $T^{\prime}$ be a minimum spanning tree such that among all minimum spanning tree, $T^{\prime}$ is the one with the most edges in common with $T^$. Suppose, for contradiction, that $T^{\prime} \neq T^$. We claim that there exists an edge $(u, v) \in T^$ such that the path in $T^{\prime}$ between $u$ and $v$ contains an edge $(x, y)$ with length $c(x, y) \geq c(u, v)$. If this claim is true, then $\left(T^{\prime} \backslash(x, y)\right) \cup(u, v)$ is still a minimum spanning tree, contradicting the definition of $T^{\prime}$.

Now, we show the claim by contradiction. Suppose the claim is not true. Consider an edge $\left(u_1, v_1\right) \in T^* \backslash T^{\prime}$. the path in $T^{\prime}$ connecting $u_1$ and $v_1$ must contain an edge $\left(x_1, y_1\right)$ not in $T^$. Since the claim is not true, we have $c\left(u_1, v_1\right)$ connecting $x_1$ and $y_1$, which must contain an edge $\left(u_2, v_2\right) \notin$ $T^{\prime}$. Since $T^$ satisfies the path optimality condition, we have $c\left(x_1, y_1\right) \leq c\left(u_2, v_2\right)$. Hence, $c\left(u_1, v_1\right)$ such that $c\left(u_1, v_2\right)<c\left(u_2, v_2\right)<c\left(u_3, v_3\right)<\cdots$, contradicting the finiteness of $T^*$.

From this algorithm, we see that it is not hard to find the optimal solution for the minimum spanning tree problem. If every combinatorial optimization problem likes the minimum spanning tree, then we would be very happy to find optimal solution for it. Unfortunately, there exist a large number of problems that it is unlikely to be able to compute their optimal solution efficiently. For example, consider the following problem.

组合优化代写

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|What Is Combinatorial Optimization

组合优化的目的是从有限的对象集中找到最优对象。这些候选对象称为可行解，而最优的称为最优解。例 如，考虑以下问题。
问题1.1.1 (最小生成树) 给定一个连通图 $G=(V, E)$ 具有非负边权重 $c: E \rightarrow R_{+}$，找到一棵总权重 最小的生成树，其中“生成”表示所有节点都包含在树中，因此生成树将 $V$ 中的所有节点互连。示例如图
1.1 所示。
显然，所有生成树的集合是有限的，本题的目的是从该集合中找出总权值最小的一棵。每棵生成树都是一 个可行解，最优解是总权值最小的生成树，也称为最小生成树。因此，这是一个组合优化问题。
一个组合优化问题可能有多个最优解。例如，在图 $1.1$ 中，有两棵总长度最小的生成树。（第二个可以通 过使用边缘获得 $(e, f)$ 替换边缘 $(d, f)$.) 因此，上述最优解是指最优解类中的一般成员。
组合优化是离散优化的一个特有子领域。事实上，离散优化存在一些不属于组合优化的问题。例如，考虑 整数规划。它始终属于离散优化。但是，当可行域无限时，则不属于组合优化。但是这种差异在文献中并 没有得到很好的认识。实际上，如果一篇关于lattice-point optimization的论文投给了Journal of Combinatorial Optimization，那么通常不会因为超出范围而被拒绝。
从方法论上看，组合优化与离散优化有着非常密切的关系。例如，为了证明整数规划的NP难性，需要将 其无限大的可行域切割成包含最优解的有限子集（详见第8章），即转化为一个组合优化问题。 几何优化是另一个例子。考虑以下问题。

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Optimal and Approximation Solutions

让我们展示最小生成树的最优条件。
定理 1.2.1 (路径最优性) 生成树 $T^$ 是最小生成树当且仅当它满足以下条件: 路径最优条件对于每条边 $(u, v)$ 不在^, 存在路径 $p$ 在^, 连接 $u$ 和 $v$ ，而且， $c(u, v) \geq c(x, y)$ 对于每条 边 $(x, y)$ 在路径中 $p$. 证明 对于矛盾，假设 $c(u, v) \backslash T^{\prime}$. 中的 路径 $T^{\prime}$ 连接 $u_1$ 和 $v_1$ 必须包含边 $\left(x_1, y_1\right)$ 不在^. 由于声明不正确，我们有 $c\left(u_1, v_1\right)$ 连接 $x_1$ 和 $y_1$ ，它必 须包含一条边 $\left(u_2, v_2\right) \notin T^{\prime}$. 自从介满足路径最优条件，我们有 $c\left(x_1, y_1\right) \leq c\left(u_2, v_2\right)$. 因此， $c\left(u_1, v_1\right)$ 这样 $c\left(u_1, v_2\right)<c\left(u_2, v_2\right)<c\left(u_3, v_3\right)<\cdots$, 矛盾的有限性 $T^*$.
从这个算法中我们可以看出，找到最小生成树问题的最优解并不难。如果每个组合优化问题都喜欢最小生 成树，那么我们会很乐意为它找到最优解。不幸的是，存在大量的问题不太可能有效地计算出它们的最优 解。例如，考虑以下问题。

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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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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。

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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。

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组合优化是处于组合学和理论计算机科学前沿的一个新兴领域，旨在使用组合技术解决离散优化问题。离散优化问题旨在从一个有限的可能性集合中确定可能的最佳解决方案。

组合优化是数学优化的一个子领域，包括从一个有限的对象集合中找到一个最佳对象，其中可行的解决方案的集合是离散的或可以减少到一个离散集合。典型的组合优化问题是旅行推销员问题（”TSP”）、最小生成树问题（”MST”）和结囊问题。在许多这样的问题中，如前面提到的问题，穷举搜索是不可行的，因此必须采用能迅速排除大部分搜索空间的专门算法或近似算法来代替。

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我们提供的组合优化Combinatorial optimization及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

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• 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|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Polyhedra and Linear Programming

Definition 1. Let $x_1, x_2, \ldots, x_m$ be points in $\mathbb{R}^n$. Let $x=\sum_{i=1}^m \lambda_i x_i$, where each $\lambda_i \in \mathbb{R}, 1 \leq i \leq m$ is a scalar. Then, $x$ is said to be a(n)

1. Linear combination (of $x_i, 1 \leq i \leq m$ ) for arbitrary scalars $\lambda_i$.
2. Affine combination if $\sum_i \lambda_i=1$.
3. Conical combination if $\lambda_i \geq 0$.
4. Convex combination if $\sum \lambda_i=1$ and $\lambda_i \geq 0$ (affine and also canonical).
   In the following definitions and propositions, unless otherwise stated, it will be assumed that $x_1, x_2, \ldots, x_m$ are points in $\mathbb{R}^n$ and $\lambda_1, \lambda_2, \ldots, \lambda_m$ are scalars in $\mathbb{R}$.
   Definition 2. $x_1, x_2, \ldots, x_m$ are said to be linearly independent if $\sum_{i=1}^m \lambda_i x_i=0 \Rightarrow \forall i \in[m] \lambda_i=0$.
   Definition 3. $x_1, x_2, \ldots, x_m$ are said to be affinely independent if the vectors $\left(x_i-x_1\right), i=2, \ldots, m$ are linearly independent, or equivalently if $\sum_{i=1}^m \lambda_i x_i=0$ and $\sum_{i=1}^m \lambda_i=0 \Rightarrow \forall i \in[m] \lambda_i=0$.
   The following proposition is easy to check and the proof is left as an exercise to the reader.
   Proposition 4. $x_1, x_2, \ldots, x_m$ are affinely independent if and only if the vectors $\left(\begin{array}{c}x_i \ 1\end{array}\right), i=1,2, \ldots, m$, are linearly independent in $\mathbb{R}^{m+1}$.

A set $X \subseteq \mathbb{R}^n$ is said to be a(n) subspace [affine set, cone set, convex set] if it is closed under linear [affine, conical, convex] combinations. Note that an affine set is a translation of a subspace. Given $X \subseteq$ $\mathbb{R}^n$, we let $\operatorname{Span}(X), \operatorname{Af}(X)$, Cone $(X)$, and Convex $(X)$ denote the closures of $X$ under linear, affine, conical, and convex combinations, respectively. To get an intuitive feel of the above definitions, see Figure 1.

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Fourier-Motzkin Elimination

Let $P={x \mid A x \leq b} \subseteq \mathbb{R}^n$ be a polyhedron. For $k$ in $[n]$,
we let $P^k=\left{\left(x_1, \ldots, x_{k-1}, x_{k+1}, \ldots, x_n\right) \mid\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right) \in P\right}$ be the projection of $P$ along the $x_k$-axis.
Theorem 13. $P^k$ is a polyhedron.
Proof. We derive a set of inequalities that describe $P^k$. We do this by considering the inequalities in $A x \leq b$ and eliminating the variables $x_k$ as follows. Partition the inequalities in $A x \leq b$ into three sets:
$$
S^{+}=\left{i \in[m] \mid a_{i k}>0\right}, S^{-}=\left{i \in[m] \mid a_{i k}<0\right}, \text { and } S^0=\left{i \in[m] \mid a_{i k}=0\right} .
$$
Define a new set of inequalities consisting of $S_0$ and one new inequality for each pair $(i, \ell)$ in $S^{+} \times S^{-}$:
$$
a_{i k}\left(\sum_{j=1}^n a_{\ell j} x_j\right)-a_{\ell k}\left(\sum_{j=1}^n a_{i j} x_j\right) \leq a_{i k} b_{\ell}-a_{\ell k} b_i .
$$
Note that the combined inequality does not have $x_k$. We now have a total of $\left|S^0\right|+\left|S^{+}\right|\left|S^{-}\right|$new inequalities. Let $P^{\prime}=\left{x^{\prime} \in \mathbb{R}^{n-1} \mid A^{\prime} x^{\prime} \leq b^{\prime}\right}$ where $A^{\prime} x^{\prime} \leq b^{\prime}$ is the new system of inequalities in variables $x_1, x_2, \ldots, x_{k-1}, x_{k+1}, \ldots, x_n$. We prove the theorem by showing that $P^k=P^{\prime}$.

We first show the easier direction: $P^k \subseteq P^{\prime}$. Consider any point $z \in P^k$. By definition of $P^k$, there exists $x \in P$ such that $A x \leq b$ and $x$ ‘s projection along $x_k$-axis is $z$. It is easy to see that $z$ satisfies the new system since the new one was obtained in a way oblivious to $x_k$, the real value of $x$ ‘s $k_{\text {th }}$ coordinate.
We now show that $P^{\prime} \subseteq P^k$. Without loss of generality, assume $k=1$. Consider any $x^{\prime}=\left(x_2, x_3, \ldots, x_n\right) \in$ $P^{\prime}$. We want to show that there exists $x_1 \in \mathbb{R}$ such that $A x \leq b$, where $x=\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right)$. For simple notation, define $C_i=b_i-\sum_{j=2}^n a_{i j} x_j$ for $i \in[m]$. Note that $A x \leq b$ can be rewritten as
$$
a_{i 1} x_1 \leq C_i, \forall i \in[m] .
$$
Observe that $x$ satisfies all inequalities consisting of $S^0$, since the new system as well includes those constraints. Thus we can refine our goal to show
$$
\begin{array}{ll}
\exists x_1 \text { s.t. } \quad & a_{i 1} x_1 \leq C_i, \forall i \in S^{+} \cup S^{-} . \
\Leftrightarrow \quad \max {\ell \in S^{-}} \frac{C{\ell}}{a_{\ell 1}} \leq x_1 \leq \min {i \in S^{+}} \frac{C_i}{a{i 1}} .
\end{array}
$$

组合优化代写

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Polyhedra and Linear Programming

定义 1. 让 $x_1, x_2, \ldots, x_m$ 成为点 $\mathbb{R}^n$. 让 $x=\sum_{i=1}^m \lambda_i x_i$ ，其中每个 $\lambda_i \in \mathbb{R}, 1 \leq i \leq m$ 是一个标量。 然后， $x$ 据说是 $a(n)$

1. 线性组合 (的 $x_i, 1 \leq i \leq m$ ) 对于任意标量 $\lambda_i$.
2. 仿射组合如果 $\sum_i \lambda_i=1$.
3. 锥形组合如果 $\lambda_i \geq 0$.
4. 凸组合如果 $\sum \lambda_i=1$ 和 $\lambda_i \geq 0$ (仿射和规范)。
   在以下定义和命题中，除非另有说明，否则将假定 $x_1, x_2, \ldots, x_m$ 是点在 $\mathbb{R}^n$ 和 $\lambda_1, \lambda_2, \ldots, \lambda_m$ 是 标量在 $\mathbb{R}$.
   定义 $2 。 x_1, x_2, \ldots, x_m$ 被称为线性独立的如果 $\sum_{i=1}^m \lambda_i x_i=0 \Rightarrow \forall i \in[m] \lambda_i=0$.
   定义 3。 $x_1, x_2, \ldots, x_m$ 如果向量是仿射独立的 $\left(x_i-x_1\right), i=2, \ldots, m$ 是线性独立的，或者等 效地如果 $\sum_{i=1}^m \lambda_i x_i=0$ 和 $\sum_{i=1}^m \lambda_i=0 \Rightarrow \forall i \in[m] \lambda_i=0$.
   下面的命题很容易检验，证明留给读者作为练习。
   命题 4 。 $x_1, x_2, \ldots, x_m$ 仿射独立当且仅当向量 $\left(x_i 1\right), i=1,2, \ldots, m$, 是线性独立的 $\mathbb{R}^{m+1}$.
   一套 $X \subseteq \mathbb{R}^n$ 如果它在线性 [仿射、圆雉、凸] 组合下闭合，则称其为 $a(n)$ 子空间 [仿射集、锥集、凸 集]。请注意，仿射集是子空间的平移。鉴于 $X \subseteq \mathbb{R}^n$ ，我们让Span $(X), \operatorname{Af}(X)$ ，圆锥体 $(X)$ ，和凸 $(X)$ 表示闭包 $X$ 分别在线性、仿射、圆锥和凸组合下。要直观地感受上述定义，请参见图 1。

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Fourier-Motzkin Elimination

让 $P=x \mid A x \leq b \subseteq \mathbb{R}^n$ 成为一个多面体。为了 $k$ 在 $[n]$ ， 的投影 $P$ 沿着 $x_k$-轴。
定理 13。 $P^k$ 是一个多面体。
证明。我们推导出一组不等式来描述 $P^k$. 我们通过考虑不等式来做到这一点 $A x \leq b$ 并消除变量 $x_k$ 如下。 划分不等式 $A x \leq b$ 分为三组:
定义一组新的不等式，包括 $S_0$ 每对都有一个新的不等式 $(i, \ell)$ 在 $S^{+} \times S^{-}$:
$$
a_{i k}\left(\sum_{j=1}^n a_{\ell j} x_j\right)-a_{\ell k}\left(\sum_{j=1}^n a_{i j} x_j\right) \leq a_{i k} b_{\ell}-a_{\ell k} b_i .
$$
请注意，合并的不等式没有 $x_k$. 我们现在共有 $\left|S^0\right|+\left|S^{+}\right|\left|S^{-}\right|$新的不平等。让 $A^{\prime} x^{\prime} \leq b^{\prime}$ 是变量不等式的新系统 $x_1, x_2, \ldots, x_{k-1}, x_{k+1}, \ldots, x_n$. 我们通过证明证明定理 $P^k=P^{\prime}$.
我们首先展示更简单的方向: $P^k \subseteq P^{\prime}$. 考虑任何一点 $z \in P^k$. 根据定义 $P^k$ ， 那里存在 $x \in P$ 这样 $A x \leq b$ 和 $x$ 的投影沿 $x_k$-轴是 $z$. 很容易看出 $z$ 满足新系统，因为新系统是以一种忽略的方式获得的 $x_k$ ，的 真实价值 $x$ 的 $k_{\text {th }}$ 协调。
我们现在表明 $P^{\prime} \subseteq P^k$. 不失一般性，假设 $k=1$. 考虑任何 $x^{\prime}=\left(x_2, x_3, \ldots, x_n\right) \in P^{\prime}$. 我们想证明 存在 $x_1 \in \mathbb{R}$ 这样 $A x \leq b$ ，在哪里 $x=\left(x_1, x_2, \ldots, x_n\right)$. 对于简单的符号，定义
$C_i=b_i-\sum_{j=2}^n a_{i j} x_j$ 为了 $i \in[m]$. 注意 $A x \leq b$ 可以改写为
$$
a_{i 1} x_1 \leq C_i, \forall i \in[m] .
$$
观察那个 $x$ 满足所有不等式，包括 $S^0$ ，因为新系统也包括这些限制。因此我们可以细化我们的目标来展示
$$
\exists x_1 \text { s.t. } \quad a_{i 1} x_1 \leq C_i, \forall i \in S^{+} \cup S^{-} . \Leftrightarrow \quad \max \ell \in S^{-} \frac{C \ell}{a_{\ell 1}} \leq x_1 \leq \min i \in S^{+} \frac{C_i}{a i 1} \text {. }
$$

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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。

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。

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数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Bipartite Matchings

Many of you have seen bipartite matchings reduced to flow. We can also treat them independently. Let $G=(X \cup Y, E)$ be a bipartite graph with bipartition given by $X, Y$. Recall that $M \subseteq E$ is a matching in a graph if no vertex in $G$ is incident to more than one edge in $M$.

A vertex cover in $G=(V, E)$ is a subset of vertices $S \subseteq V$ such that for each edge $u v \in E, u$ or $v$ is in $S$. In other words, $S$ covers all edges. We use $\nu(G)$ to indicate the cardinality of a maximum matching in $G$ and $\tau(G)$ for the cardinality of a minimum vertex cover in $G$.
Proposition 3 For every $G, \nu(G) \leq \tau(G)$.
In bipartite graphs, one has the following theorem.
Theorem 4 (König’s Theorem) If $G$ is bipartite then $\nu(G)=\tau(G)$.
The above proves that the max matching and min vertex problems (decision versions) in bipartite graphs are both in NP $\cap$ coNP . (Note that the vertex cover problem is NP -hard in general graphs.) We therefore expect a polynomial time algorithm for $\nu(G)$ and $\tau(G)$ in bipartite graphs. As you know, one can reduce matching in bipartite graphs to maxflow and König’s theorem follows from the maxflow-mincut theorem. One can also obtain a polynomial time augmenting path algorithm for matching in bipartite graphs (implicitly a maxflow algorithm) that proves König’s theorem algorithmically.

We now look at the polyhedral aspect. We can write a simple LP as a relaxation for the maximum matching in a graph $G$.
$$
\begin{aligned}
\max & \sum_{e \in E} x(e) \
\sum_{-G \delta(*)} x(e) & \leq 1 \quad \forall u \in V \
x(e) & \geq 0 \quad \forall e \in E
\end{aligned}
$$
For bipartite graphs the above LP and its dual have integral solutions since the constraint matrix is TUM. One can easily derive König’s theorem and a polynomial time algorithm from this. One also obtains a polynomial time algorithm for weighted matching (assignment problem).

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Tutte-Berge formula

We will prove the easy direction for now, i.e.,
$$
\nu(G) \leq \frac{1}{2}(|V|+|U|-o(G-U)) \quad \forall U \subseteq V
$$
To see this, the number of unmatched vertices is at least $o(G-U)-|U|$, since each odd component in $G-U$ needs a vertex in $U$. Hence
$$
\nu(G) \leq \frac{|V|}{2}-\frac{o(G-U)-|U|}{2} \leq \frac{1}{2}(|V|+|U|-o(G-U))
$$
Corollary 5 (Tutte’s 1-factor theorem) $G$ has a perfect matching iff $\forall U \subseteq V o(G-U) \leq|U|$.
The formula shows that the decision version of matching is in NP $\cap$ coNP . Edmonds gave the first polynomial time algorithms for finding a maximum cardinality matching and also more difficult maximum weight matching problem. As a consequence of his algorithmic work, Edmonds showed the following results on matching polytopes.
Consider the following polytope:
$$
\begin{aligned}
\sum_{e \in \delta(v)} x(e) & \leq 1 \quad \forall v \in V \
\sum_{e \in E[U]} x(e) & \leq\left\lfloor\frac{|U|}{2}\right\rfloor \quad \forall U,|U| \text { odd } \
0 & \leq x(e) \quad \forall e \in E
\end{aligned}
$$
Edmonds showed that the vertices of the above polytope are exactly the characteristic vectors of the matchings of $G$. Observe that the polytope has an exponential number of constraints. One can ask whether this description of the matching polytope useful. Clearly if one takes the convex hull of the matchings of $G$, one obtains a polytope in $\mathbb{R}^E$; one can do this for any combinatorial optimization problem and in general one gets an exponential number of inequalities.

组合优化代写

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Bipartite Matchings

你们中的许多人已经看到二分匹配被简化为流。我们也可以独立对待它们。让 $G=(X \cup Y, E)$ 是二部 图，二部由下式给出 $X, Y$. 回顾 $M \subseteq E$ 是图中的匹配，如果没有顶点 $G$ 发生在一个以上的边缘 $M$.
一个顶点覆盖 $G=(V, E)$ 是顶点的子集 $S \subseteq V$ 这样对于每条边 $u v \in E, u$ 或者 $v$ 在 $S$. 换句话说， $S$ 覆盖 所有边缘。我们用 $\nu(G)$ 指示最大匹配的基数 $G$ 和 $\tau(G)$ 对于最小顶点覆盖的基数 $G$.
命题 3 对于每个 $G, \nu(G) \leq \tau(G)$.
在二分图中，有以下定理。
定理 4 (König 定理) 如果 $G$ 那么是二分的 $\nu(G)=\tau(G)$. 在一般图中是 NP 难的。) 因此，我们期望多项式时间算法 $\nu(G)$ 和 $\tau(G)$ 在二分图中。如您所知，可以减 少二部图中与最大流的匹配，而 König 定理源自最大流-最小割定理。还可以获得用于在二部图中匹配的多 项式时间增广路径算法 (隐式最大流算法)，该算法在算法上证明了 König 定理。
我们现在看多面体方面。我们可以写一个简单的 LP 作为图中最大匹配的松弛 $G$.
$$
\max \sum_{e \in E} x(e) \sum_{-G \delta(*)} x(e) \quad \leq 1 \quad \forall u \in V x(e) \geq 0 \quad \forall e \in E
$$
对于二部图，上述 LP 及其对偶具有积分解，因为约束矩阵是 TUM。人们可以很容易地从中推导出 König 定理和多项式时间算法。还获得了用于加权匹配 (分配问题) 的多项式时间算法。

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Tutte-Berge formula

我们现在将证明简单的方向，即
$$
\nu(G) \leq \frac{1}{2}(|V|+|U|-o(G-U)) \quad \forall U \subseteq V
$$
要看到这一点，不匹配的顶点数至少是 $o(G-U)-|U|$ ，因为每个奇数分量 $G-U$ 需要一个顶点 $U$. 因 此
$$
\nu(G) \leq \frac{|V|}{2}-\frac{o(G-U)-|U|}{2} \leq \frac{1}{2}(|V|+|U|-o(G-U))
$$
推论 5 (Tutte 的 1 因子定理) $G$ 有完美匹配当且仅当 $\forall U \subseteq V o(G-U) \leq|U|$.
公式表明匹配的决策版本是NP＼cjkstart合作社。Edmonds 给出了第一个多项式时间算法来寻找最大基数匹配和 更困难的最大权重匹配问题。由于他的算法工作，埃德蒙兹在匹配多胞形方面展示了以下结果。
考虑以下多胞形:
$$
\sum_{e \in \delta(v)} x(e) \leq 1 \quad \forall v \in V \sum_{e \in E[U]} x(e) \quad \leq\left\lfloor\frac{|U|}{2}\right\rfloor \quad \forall U,|U| \text { odd } 0 \leq x(e) \quad \forall e \in E
$$
埃德蒙兹表明，上述多胞形的顶点恰好是匹配的特征向量 $G$. 观察到多胞形具有指数数量的约束。有人会 问，这种对匹配多胞形的描述是否有用。很明显，如果采用匹配的凸包 $G$ ，一个多胞体在 $\mathbb{R}^E$ ；人们可以对 任何组合优化问题执行此操作，并且通常会得到指数级的不等式。

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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。

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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）。

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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。

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如果你也在 怎样代写组合优化Combinatorial optimization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。

组合优化是处于组合学和理论计算机科学前沿的一个新兴领域，旨在使用组合技术解决离散优化问题。离散优化问题旨在从一个有限的可能性集合中确定可能的最佳解决方案。

组合优化是数学优化的一个子领域，包括从一个有限的对象集合中找到一个最佳对象，其中可行的解决方案的集合是离散的或可以减少到一个离散集合。典型的组合优化问题是旅行推销员问题（”TSP”）、最小生成树问题（”MST”）和结囊问题。在许多这样的问题中，如前面提到的问题，穷举搜索是不可行的，因此必须采用能迅速排除大部分搜索空间的专门算法或近似算法来代替。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写组合优化Combinatorial optimization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。我们的专家在代写组合优化Combinatorial optimization代写方面经验极为丰富，各种代写组合优化Combinatorial optimization相关的作业也就用不着说。

我们提供的组合优化Combinatorial optimization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
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Introduction and Motivation

Roughly speaking, an optimization problem has the following outline: given an instance of the problem, find the “best” solution among all solutions to the given instance. We will be mostly interested in discrete optimization problems where the instances and the solution set for each instance is from a discrete set. This is in contrast to continuous optimization where the input instance and the solution set for an instance can come from a continuous domain. Some of these distinctions are not as clear-cut as linear programming shows.

We assume familiarity with the computational complexity classes $\mathbf{P}, \mathbf{N P}$, coNP . In this class we are mainly interested in polynomial time solvable “combinatorial” optimization problems. Combinatorial optimization problems are a subset of discrete optimization problems although there is no formal definition for them. A typical problem in combinatorial optimization has a ground set $E$ of objects and solutions correspond to some subsets of $2^E$ (the power set of $E$ ) and a typical goal is to find either a maximum or minimum weight solution for some given weights on $E$. For example, in the spanning tree problem, the ground set $E$ is the set of edges of a graph $G=(V, E)$ and the solutions are subsets of $E$ that correspond to spanning trees in $G$.

We will be interested in NP optimization problems – NPO problems for short. Formally, a problem $Q$ is a subset of $\Sigma^$, where $\Sigma$ is a finite alphabet such as binary. Each string $I$ in $Q$ is an instance of $Q$. For a string $x$ we use $|x|$ to denote its length. We say that $Q$ is an NPO problem if the following hold: (i) for each $x \in \Sigma^$ there is a polynomial time algorithm that can check if $x \in Q$, i.e., if $x$ is a valid instance of $Q$
(ii) for each instance $I$ there is a set $\operatorname{sol}(I) \subset \Sigma^$ such that (a) $\forall s \in \operatorname{sol}(I),|s|=\operatorname{poly}(|I|)$ (b) there exists a poly-time algorithm that on input $I$, s correctly outputs whether $s \in s o l(I)$ or not (iii) there is a function val : $\Sigma^ \times \Sigma^* \rightarrow \mathbb{Z}$ s.t. $\operatorname{val}(I, s)$ assigns an integer to each instance $I$ and $s \in \operatorname{sol}(I)$ and moreover val can be computed by a poly-time algorithm.

Given an NPO problem, we say it is a minimization problem if the goal is to compute, given $I \in Q$, $\arg \min {s \in \operatorname{sol}(I)} \operatorname{val}(I, s)$. It is a maximization problem if the goal is to compute arg $\max {s \in \operatorname{sol}(I)} v a l(I, s)$. A natural decision problem associated with an NPO problem (say, maximization) is: given $I$ and integer $k$, is there $s \in \operatorname{sol}(I)$ s.t. $\operatorname{val}(s, I) \geq k$.

Many problems we encounter are NPO problems. Some of them can be solved in polynomial time. It is widely believed and conjectured that $\mathbf{P} \neq \mathbf{N P}$, which would mean that there are NPO problems (in particular, those whose decision versions are NP -complete) that do not have polynomial time algorithms. Assuming $\mathbf{P} \neq \mathbf{N P}$, some important and useful questions are: What problems are in $\mathbf{P}$ ? What characterizes problems in $\mathbf{P}$ ?

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Network Flow

Given directed graph $D=(V, A)$, two distinct nodes $s, t \in V$, and arc capacities $c: A \rightarrow \mathbb{R}^{+}$, a flow is a function $f: A \rightarrow \mathbb{R}^{+}$s.t.
(i) $\sum_{a \in \delta^{-}(v)} f(a)=\sum_{a \in \delta^{+}(v)} f(a)$ for all $v \in V-{s, t}$
(ii) $0 \leq f(a) \leq c(a)$ for all $a \in A$
The value of $f$ is
$$
\operatorname{val}(f)=\sum_{a \in \delta^{+}(s)} f(a)-\sum_{a \in \delta^{-}(s)} f(a)=\sum_{a \in \delta^{-}(t)} f(a)-\sum_{a \in \delta^{+}(t)} f(a)
$$
The optimization problem is to maximize the flow from $s$ to $t$.
An $s$ – $t$ cut is a partition of $V$ into $(A, B)$ s.t. $s \in A, t \in B$, and the capacity of this cut is
$$
c(A, B)=\sum_{a \in \delta^{+}(A)} c(a)
$$
Clearly, for any $s$ – $t$ flow $f$ and any $s$ – $t$ cut $(A, B)$
$$
\operatorname{val}(f) \leq c(A, B) \Rightarrow \max s-t \text { flow } \leq \min s-t \text { cut capacity }
$$
The well-known maxflow-mincut theorem of Menger and Ford-Fulkerson states that
Theorem 1 In any directed graph, the max s-t flow value is equal to the min s-t cut capacity.

Ford and Fulkerson proved the above theorem algorithmically. Although their augmenting path algorithm is not a polynomial-time algorithm, it can be made to run in polynomial time with very slight modifications (for example, the Edmonds-Karp modification to use the shortest augmenting path). Moreover, the algorithm shows that there is an integer valued maximum flow whenever the capacities are integer valued. Thus we have

Theorem 2 In any directed graph, the max s-t flow value is equal to the min s-t cut capacity. Moreover, if $c$ is integer valued then there is an integer valued maximum flow.

This is an example of a polynomial time (good) algorithm revealing structural properties of the problem in terms of a min-max result and integrality of flows. Conversely, suppose we knew the maxflow-mincut theorem but did not know any algorithmic result. Could we gain some insight? We claim that the answer is yes. Consider the decision problem: given $G, s, t$, is the $s$ – $t$ max flow value at least some given number $k$ ? It is easy to see that this problem is in NP since one can give a feasible flow $f$ of value at least $k$ as an NP certificate ${ }^1$. However, using the maxflow-mincut theorem we can also see that it is in coNP . To show that the flow value is smaller than $k$, all we need to exhibit is a cut of capacity smaller than $k$. Therefore the min-max result shows that the problem is in NP $\cap$ coNP . Most “natural” decision problems in NP $\cap$ coNP have eventually been shown to have polynomial time algorithms (there are a few well-known exceptions). Moreover, a problem in NP $\cap$ coNP being NP -complete or coNP -complete would imply that NP = coNP , some thing that most believe is unlikely. Thus a min-max result implies that the decision version is in NP $\cap$ coNP, strong evidence for the existence of a poly-time algorithm. That does not imply that such an algorithm will come by easily. Examples include matchings in general graphs and linear programming.

组合优化代写

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Introduction and Motivation

粗略地说，优化问题具有以下轮廓：给定问题实例，在给定实例的所有解决方案中找到”最佳”解决方案。 我们将最感兴趣的是离散优化问题，其中实例和每个实例的解集来自离散集。这与连续优化形成对比，在 连续优化中，输入实例和实例的解决方案集可以来自连续域。其中一些区别并不像线性规划所显示的那样 明确。
我们假设熟恵计算复杂度类 $\mathbf{P}, \mathbf{N P}$ ，合作社。在本课程中，我们主要对多项式时间可解的“组合”优化问题 感兴趣。组合优化问题是离散优化问题的一个子集，尽管它们没有正式的定义。组合优化中的一个典型问 题有一个基础集 $E$ 对象和解决方案对应于一些子集 $2^E$ (的幂集 $E$ )，一个典型的目标是为某些给定的权重 找到最大或最小权重的解决方案 $E$. 例如，在生成树问题中，地面集 $E$ 是图的边集 $G=(V, E)$ 解决方案是 $E$ 对应于生成树 $G$.
我们会对 NP 优化问题一一简称 NPO 问题感兴趣。形式上，一个问题 $Q$ 是一个子集 $\backslash$ 西格玛^, 在哪里 $\Sigma$ 是一个有限的字母表，例如二进制。每串 $I$ 在 $Q$ 是一个实例 $Q$. 对于一个字符串 $x$ 我们用 $|x|$ 来表示它的长 度。我们说 $Q$ 如果满足以下条件，则为 NPO 问题：(i) 对于每个 $\times \ln \backslash$ 西格玛^ 有一个多项式时间算法可以 检查是否 $x \in Q$ ，即如果 $x$ 是一个有效的实例 $Q$
(ii) 对于每个实例 $I$ 有一层 1 loperatorname{sol}(I) Isubset ISigma^ 这样 $(一) \forall s \in \operatorname{sol}(I),|s|=\operatorname{poly}(|I|)$
(b) 存在一个多时间算法，在输入 $I, \mathrm{~s}$ 正确输出是否 $s \in \operatorname{sol}(I)$ 或不 (iii) 有一个函数 val : $\Sigma^{\times} \Sigma^* \rightarrow \mathbb{Z}$ 英 石 $\operatorname{val}(I, s)$ 为每个实例分配一个整数 $I$ 和 $s \in \operatorname{sol}(I)$ 此外， val 可以通过多时间算法计算。
给定一个 NPO 问题，如果目标是计算，我们说这是一个最小化问题，给定 $I \in Q$ ， $\arg \min s \in \operatorname{sol}(I) \operatorname{val}(I, s)$. 如果目标是计算 $\arg$ ，则这是一个最大化问题max $s \in \operatorname{sol}(I) \operatorname{val}(I, s)$ . 与 NPO 问题 (例如，最大化) 相关的自然决策问题是: 给定 $I$ 和整数 $k$ ，在那儿 $s \in \operatorname{sol}(I)$ 英石 $\operatorname{val}(s, I) \geq k$
我们遇到的很多问题都是NPO问题。其中一些可以在多项式时间内解决。人们普遍认为和推测 $\mathbf{P} \neq \mathbf{N P}$ ，这意味着存在没有多项式时间算法的 NPO 问题（特别是那些决策版本为 NP 完全的问题）。假设 $\mathbf{P} \neq \mathbf{N P}$ ，一些重要且有用的问题是: $\mathbf{P}$ ? 问题的特征是什么 $\mathbf{P}$ ?

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Network Flow

给定有向图 $D=(V, A)$, 两个不同的节点 $s, t \in V$ 和电弧容量 $c: A \rightarrow \mathbb{R}^{+}$，流是一个函数
$$
\begin{aligned}
& f: A \rightarrow \mathbb{R}^{+} \text {圣 } \
& \quad\left(\text { 一) } \sum_{a \in \delta^{-}(v)} f(a)=\sum_{a \in \delta^{+}(v)} f(a) \text { 对所有人 } v \in V-s, t\right. \
& \text { (二) } 0 \leq f(a) \leq c(a) \text { 对所有人 } a \in A
\end{aligned}
$$
的价值 $f$ 是
$$
\operatorname{val}(f)=\sum_{a \in \delta^{+}(s)} f(a)-\sum_{a \in \delta^{-}(s)} f(a)=\sum_{a \in \delta^{-}(t)} f(a)-\sum_{a \in \delta^{+}(t)} f(a)
$$
优化问题是最大化来自 $s$ 至 $t$.
一个 $s-t$ cut 是一个分区 $V$ 进入 $(A, B)$ 英石 $s \in A, t \in B$ ，这个切口的容量是
$$
c(A, B)=\sum_{a \in \delta^{+}(A)} c(a)
$$
显然，对于任何 $s-t$ 流动 $f$ 和任何 $s-t$ 切 $(A, B)$
$$
\operatorname{val}(f) \leq c(A, B) \Rightarrow \max s-t \text { flow } \leq \min s-t \text { cut capacity }
$$
Menger 和 Ford-Fulkerson 著名的 maxflow-mincut 定理指出 定理 1 在任何有向图中，最大 st 流值等于最小 st 切割容量。
Ford 和 Fulkerson 通过算法证明了上述定理。尽管他们的增广路径算法不是多项式时间算法，但可以通过 非常轻微的修改使其在多项式时间内运行（例如，使用最短增广路径的 Edmonds-Karp 修改) 。此外，该 算法表明，只要容量为整数值，就有一个整数值的最大流量。因此我们有
定理 2 在任何有向图中，最大 st 流值等于最小 st 割容量。此外，如果 $c$ 是整数值然后有一个整数值最大 流。
这是一个多项式时间（好的）算法的例子，它根据最小-最大结果和流的完整性揭示了问题的结构特性。相 反，假设我们知道 maxflow-mincut 定理但不知道任何算法结果。我们能否获得一些见识? 我们声称答案 是肯定的。考虑决策问题: 给定 $G, s, t$ ，是个 $s-t$ 最大流量值至少是某个给定的数字 $k$ ? 很容易看出这个 问题属于 NP，因为可以给出一个可行的流程 $f$ 至少有价值 $k$ 作为 $\mathrm{NP}$ 证书 ${ }^1$. 然而，使用 maxflow-mincut 定理我们也可以看到它在 coNP 中。表明流量值小于 $k$ ，我们需要展示的是小于 $k$. 因此，最小-最大结果表 众所周知的例外) 。此外，NP中的一个问题 法的有力证据。这并不意味看这样的算法会很容易出现。示例包括一般图形和线性规划中的匹配。

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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。

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

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数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|A4k(k + 1) Vertex Kernel

From the result in Sect. 4 we can devise a polynomial size kernel for CEVS. To achieve this we propose three reduction rules, prove that they are valid, and that their application gives a kernel as required.
Reduction Rule 1. Remove all isolated Cliques.
Lemma 10. Reduction Rule 1 is sound.
Proof. As no optimal solution has a final clique which bridges two connected components of a graph $G$ and an isolated clique needs no edits to make it complete, the clique will remain in all optimal solutions and as such can be removed without affecting the result.

Reduction Rule 2. Reduce all critical cliques with more than $k+1$ vertices to $k+1$ vertices.
Lemma 11. Reduction Rule 2 is sound.
Proof. As no solution clique in an optimal solution partially contains a critical clique and the cost to delete the edges incident to, or add edges to all of, or to divide the vertices of such a critical clique is greater than $k$ is too high to be allowed we only need to maintain this invariant. Thus we can remove vertices from any critical clique with more than $k+1$ vertices until there are at most $k+1$ vertices in a critical clique and this will not affect the result.

Reduction Rule 3. If there are mote than $4 k$ non-isolated critical cliques reduce the graph to a $P_3$ and set $k=0$ in this case.

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Our New Formulations

In $\left(P_2\right)$, for all $k \in \mathcal{K}$, variable $z^k$ is equal to 1 if and only if the optimal radius is greater than or equal to $D^k$. As a consequence, the following constraints are valid
$$
z^k \geq z^{k+1} \quad k \in{1, \ldots, K-1} .
$$
We first show that these inequalities are redundant for $\left(P_2\right)$. Let $\left(P_2^{\prime}\right)$ be the formulation obtained when constraints (4) are added to $\left(P_2\right)$ and let $v(\bar{F})$ be the optimal value of the linear relaxation of a given formulation $F$. We now prove that adding constraints (4) does not improve the quality of the linear relaxation.
Proposition 1. $v\left(\overline{P_2^{\prime}}\right)=v\left(\overline{P_2}\right)$
Proof. We show that an optimal solution $(\tilde{y}, \tilde{z})$ of the relaxation of $\left(P_2\right)$ satisfies (4). For each distance $D^k$ there exists a client $i(k)$ such that
$$
\tilde{z}^k+\sum_{j: d_{i(k) j}<D^k} \tilde{y}_j=1
$$
otherwise $\tilde{z}^k$ can be decreased and $(\tilde{y}, \tilde{z})$ is not optimal.

We now assume that $\tilde{z}^{k-1}<\tilde{z}^k$ for some index $k \in{2, \ldots, K}$. It follows that
$$
\tilde{z}^{k-1}+\sum_{j: d_{i(k) j}<D^{k-1}} \tilde{y}j<\tilde{z}^k+\sum{j: d_{i(k) j}<D^k} \tilde{y}_j=1
$$
The last equality follows from (5). Therefore, constraints (2c) for $i(k)$ and $k-1$ is violated.

组合优化代写

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|A4k(k + 1) Vertex Kernel

从教派的结果。4 我们可以为 CEVS 设计一个多项式大小的内核。为了实现这一点，我们提出了三个缩减规则，证明它们是有效的，并且它们的应用程序根据需要提供了一个内核。
归约规则 1. 移除所有孤立的 Cliques。
引理 10。归约规则 1 是合理的。
证明。由于没有最佳解决方案有一个最终的集团，它桥接了一个图的两个连接的组件G并且一个孤立的集团不需要编辑来使其完整，该集团将保留在所有最佳解决方案中，因此可以在不影响结果的情况下将其删除。

减少规则 2. 减少所有超过k+1顶点到k+1顶点。
引理 11。归约规则 2 是合理的。
证明。由于最优解中没有解团部分包含关键团，并且删除与该关键团相关的边，或向所有边添加边，或划分此类关键团的顶点的成本大于k太高了，不允许我们只需要维护这个不变量。因此，我们可以从任何具有超过k+1顶点，直到最多k+1关键团中的顶点，这不会影响结果。

归约规则 3. 如果有 mot than4k非孤立的关键集团将图形简化为P3并设置k=0在这种情况下。

数学代写|组合优化代写Combinatorial optimization代考|Our New Formulations

在 $\left(P_2\right)$ ，对所有人 $k \in \mathcal{K}$ ，多变的 $z^k$ 等于 1 当且仅当最优半径大于或等于 $D^k$. 因此，以下约束是有效的
$$
z^k \geq z^{k+1} \quad k \in 1, \ldots, K-1 .
$$
我们首先证明这些不等式对于 $\left(P_2\right)$. 让 $\left(P_2^{\prime}\right)$ 是将约束条件 (4) 添加到 $\left(P_2\right)$ 然后让 $v(\bar{F})$ 是给定公式的线性松驰的 最佳值 $F$. 我们现在证明添加约束 (4) 不会提高线性松弛的质量。
命题 1。v( $\left.\overline{P_2^{\prime}}\right)=v\left(\overline{P_2}\right)$
证明。我们证明了一个最优解 $(\tilde{y}, \tilde{z})$ 的放松 $\left(P_2\right)$ 满足 (4)。对于每个距离 $D^k$ 有一个客户 $i(k)$ 这样
$$
\tilde{z}^k+\sum_{j: d_{i(k) j}<D^k} \tilde{y}j=1 $$ 否则 $\tilde{z}^k$ 可以减少和 $(\tilde{y}, \tilde{z})$ 不是最优的。 我们现在假设 $\tilde{z}^{k-1}<\tilde{z}^k$ 对于某些索引 $k \in 2, \ldots, K$. 它遵循 $$ \tilde{z}^{k-1}+\sum{j: d_{i(k) j}<D^{k-1}} \tilde{y} j<\tilde{z}^k+\sum j: d_{i(k) j}<D^k \tilde{y}_j=1
$$
最后一个等式来自 (5)。因此，约束 $(2 \mathrm{c})$ 为 $i(k)$ 和 $k-1$ 被侵犯。

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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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写