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算法设计是指一种解决问题和工程算法的方法或数学过程。算法设计是许多解决理论的一部分,如运筹学中的分割与征服或动态编程。

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我们提供的算法设计Algorithm Design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
统计代写|算法设计代写Algorithm Design代考|COMP3051

统计代写|算法设计代写Algorithm Design代考|Proof by Contradiction

Although some computer scientists only know how to prove things by induction, this isn’t true of everyone. The best sometimes use contradiction.
The basic scheme of a contradiction argument is as follows:

  • Assume that the hypothesis (the statement you want to prove) is false.
  • Develop some logical consequences of this assumption.
  • Show that one consequence is demonstrably false, thereby showing that the assumption is incorrect and the hypothesis is true.

The classic contradiction argument is Euclid’s proof that there are an infinite number of prime numbers: integers $n$ like $2,3,5,7,11, \ldots$ that have no nontrivial factors, only 1 and $n$ itself. The negation of the claim would be that there are only a finite number of primes, say $m$, which can be listed as $p_1, \ldots, p_m$. So let’s assume this is the case and work with it.

Prime numbers have particular properties with respect to division. Suppose we construct the integer formed as the product of “all” of the listed primes:
$$
N=\prod_{i=1}^m p_i
$$
This integer $N$ has the property that it is divisible by each and every one of the known primes, because of how it was built.

But consider the integer $N+1$. It can’t be divisible by $p_1=2$, because $N$ is. The same is true for $p_2=3$ and every other listed prime. Since $N+1$ doesn’t have any non-trivial factor, this means it must be prime. But you asserted that there are exactly $m$ prime numbers, none of which are $N+1$. This assertion is false, so there cannot be a bounded number of primes. Touché!

For a contradiction argument to be convincing, the final consequence must be clearly, ridiculously false. Muddy outcomes are not convincing. It is also important that this contradiction be a logical consequence of the assumption. We will see contradiction arguments for minimum spanning tree algorithms in Section 8.1.

统计代写|算法设计代写Algorithm Design代考|About the War Stories

The best way to learn how careful algorithm design can have a huge impact on performance is to look at real-world case studies. By carefully studying other people’s experiences, we learn how they might apply to our work.

Scattered throughout this text are several of my own algorithmic war stories, presenting our successful (and occasionally unsuccessful) algorithm design efforts on real applications. I hope that you will be able to internalize these experiences so that they will serve as models for your own attacks on problems.
Every one of the war stories is true. Of course, the stories improve somewhat in the retelling, and the dialogue has been punched up to make them more interesting to read. However, I have tried to honestly trace the process of going from a raw problem to a solution, so you can watch how this process unfolded.
The Oxford English Dictionary defines an algorist as “one skillful in reckonings or figuring.” In these stories, I have tried to capture some of the mindset of the algorist in action as they attack a problem.

The war stories often involve at least one problem from the problem catalog in Part II. I reference the appropriate section of the catalog when such a problem occurs. This emphasizes the benefits of modeling your application in terms of standard algorithm problems. By using the catalog, you will be able to pull out what is known about any given problem whenever it is needed.

统计代写|算法设计代写Algorithm Design代考|COMP3051

算法设计代考

统计代写|算法设计代写Algorithm Design代考|Proof by Contradiction

尽管一些计算机科学家只知道如何通过归纳来证明事物,但并非所有人都如此。最好有时使用矛盾。
矛盾论证的基本方案如下:

  • 假设假设(您要证明的陈述)是错误的。
  • 发展这个假设的一些逻辑后果。
  • 证明一个结果显然是错误的,从而表明假设是不正确的,而假设是正确的。

经典的矛盾论点是欧几里得证明有无限个素数:整数n喜欢2,3,5,7,11,…没有非平凡因数,只有 1 和n本身。断言的否定是只有有限数量的素数,比如说米, 可以列为p1,…,p米. 因此,让我们假设是这种情况并使用它。

素数在除法方面具有特殊的性质。假设我们将整数构造为“所有”列出的素数的乘积:
ñ=∏一世=1米p一世
这个整数ñ由于它是如何构建的,它具有可以被每一个已知素数整除的特性。

但考虑整数ñ+1. 它不能被p1=2, 因为ñ是。对于p2=3和所有其他列出的素数。自从ñ+1没有任何重要的因素,这意味着它必须是素数。但是你断言确实有米素数,没有一个是ñ+1. 这个断言是错误的,所以素数的数量不可能是有限的。触摸!

为了使一个矛盾的论点令人信服,最终的结果必须是明显的、荒谬的错误。泥泞的结果并不令人信服。同样重要的是,这种矛盾是假设的逻辑结果。我们将在 8.1 节看到最小生成树算法的矛盾论点。

统计代写|算法设计代写Algorithm Design代考|About the War Stories

了解仔细的算法设计如何对性能产生巨大影响的最佳方法是查看真实案例研究。通过仔细研究其他人的经验,我们了解他们如何适用于我们的工作。

本书中散布着我自己的几个算法战争故事,展示了我们在实际应用中成功(有时不成功)的算法设计工作。我希望您能够将这些经验内化,以便将它们作为您自己解决问题的模型。
每一个战争故事都是真实的。当然,故事在复述中有所改进,对话也被打了个措手不及,使它们读起来更有趣。但是,我试图诚实地追踪从原始问题到解决方案的过程,因此您可以看到这个过程是如何展开的。
《牛津英语词典》将算法学家定义为“善于计算或计算的人”。在这些故事中,我试图捕捉算法学家在解决问题时的一些思维方式。

战争故事通常至少涉及第二部分问题目录中的一个问题。当出现此类问题时,我会参考目录的相应部分。这强调了根据标准算法问题对应用程序建模的好处。通过使用目录,您将能够在需要时提取任何给定问题的已知信息。

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。

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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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