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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|CS161

统计代写|算法设计代写Algorithm Design代考|Modeling the Problem

Modeling is the art of formulating your application in terms of precisely described, well-understood problems. Proper modeling is the key to applying algorithmic design techniques to real-world problems. Indeed, proper modeling can eliminate the need to design or even implement algorithms, by relating your application to what has been done before. Proper modeling is the key to effectively using the “Hitchhiker’s Guide” in Part II of this book.

Real-world applications involve real-world objects. You might be working on a system to route traffic in a network, to find the best way to schedule classrooms in a university, or to search for patterns in a corporate database. Most algorithms, however, are designed to work on rigorously defined abstract structures such as permutations, graphs, and sets. To exploit the algorithms literature, you must learn to describe your problem abstractly, in terms of procedures on such fundamental structures.

Odds are very good that others have probably stumbled upon any algorithmic problem you care about, perhaps in substantially different contexts. But to find out what is known about your particular “widget optimization problem,” you can’t hope to find it in a book under widget. You must first formulate widget optimization in terms of computing properties of common structures such as those described below:

  • Permutations are arrangements, or orderings, of items. For example, ${1,4,3,2}$ and ${4,3,2,1}$ are two distinct permutations of the same set of four integers. We have already seen permutations in the robot optimization problem, and in sorting. Permutations are likely the object in question whenever your problem seeks an “arrangement,” “tour,” “ordering,” or “sequence.”

统计代写|算法设计代写Algorithm Design代考|Recursive Objects

Learning to think recursively is learning to look for big things that are made from smaller things of exactly the same type as the big thing. If you think of houses as sets of rooms, then adding or deleting a room still leaves a house behind.Recursive structures occur everywhere in the algorithmic world. Indeed, each of the abstract structures described above can be thought about recursively. You just have to see how you can break them down, as shown in Figure 1.10:

  • Permutations – Delete the first element of a permutation of $n$ things ${1, \ldots, n}$ and you get a permutation of the remaining $n-1$ things. This may require renumbering to keep the object a permutation of consecutive integers. For example, removing the first element of ${4,1,5,2,3}$ and

renumbering gives ${1,4,2,3}$, a permutation of ${1,2,3,4}$. Permutations are recursive objects.

  • Subsets – Every subset of ${1, \ldots, n}$ contains a subset of ${1, \ldots, n-1}$ obtained by deleting element $n$, if it is present. Subsets are recursive objects.
  • Trees – Delete the root of a tree and what do you get? A collection of smaller trees. Delete any leaf of a tree and what do you get? A slightly smaller tree. Trees are recursive objects.
  • Graphs – Delete any vertex from a graph, and you get a smaller graph. Now divide the vertices of a graph into two groups, left and right. Cut through all edges that span from left to right, and what do you get? Two smaller graphs, and a bunch of broken edges. Graphs are recursive objects.
  • Points – ‘lake a cloud of points, and separate them into two groups by drawing a line. Now you have two smaller clouds of points. Point sets are recursive objects.
  • Polygons – Inserting any internal chord between two non-adjacent vertices of a simple polygon cuts it into two smaller polygons. Polygons are recursive objects.
  • Strings – Delete the first character from a string, and what do you get? A shorter string. Strings are recursive objects. ${ }^1$
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算法设计代考

统计代写|算法设计代写Algorithm Design代考|Modeling the Problem

建模是根据精确描述、易于理解的问题来制定应用程序的艺术。正确的建模是将算法设计技术应用于实际问题的关键。事实上,通过将您的应用程序与之前所做的相关联,适当的建模可以消除设计甚至实现算法的需要。正确的建模是有效使用本书第二部分中的“Hitchhiker’s Guide”的关键。

现实世界的应用程序涉及现实世界的对象。您可能正在开发一个系统来路由网络中的流量,寻找安排大学课堂的最佳方式,或者在公司数据库中搜索模式。然而,大多数算法都设计用于处理严格定义的抽象结构,例如排列、图形和集合。要利用算法文献,你必须学会​​抽象地描述你的问题,就这些基本结构的过程而言。

其他人可能偶然发现您关心的任何算法问题的可能性非常大,也许是在完全不同的环境中。但是要找出关于您的特定“小部件优化问题”的已知信息,您不能指望在小部件下的书中找到它。您必须首先根据常见结构的计算属性制定小部件优化,如下所述:

  • 排列是项目的排列或排序。例如,1,4,3,2和4,3,2,1是同一组四个整数的两个不同排列。我们已经看到了机器人优化问题和排序中的排列。每当您的问题寻求“安排”、“游览”、“排序”或“顺序”时,排列很可能是有问题的对象。

统计代写|算法设计代写Algorithm Design代考|Recursive Objects

学习递归思考就是学习寻找由与大事物完全相同类型的小事物组成的大事物。如果您将房屋视为一组房间,那么添加或删除房间仍然会留下房屋。递归结构在算法世界中无处不在。事实上,上面描述的每个抽象结构都可以递归地考虑。你只需要看看如何分解它们,如图 1.10 所示:

  • 排列 – 删除排列的第一个元素n事物1,…,n你得到剩余的排列n−1事物。这可能需要重新编号以使对象保持连续整数的排列。例如,删除第一个元素4,1,5,2,3和

重新编号给出1,4,2,3, 的排列1,2,3,4. 排列是递归对象。

  • 子集——每个子集1,…,n包含一个子集1,…,n−1通过删除元素获得n,如果存在的话。子集是递归对象。
  • 树——删除树的根,你会得到什么?小树的集合。删除一棵树的任何叶子,你会得到什么?一棵稍小的树。树是递归对象。
  • 图表——从图表中删除任何顶点,你会得到一个更小的图表。现在将图的顶点分成左右两组。切开从左到右的所有边缘,你会得到什么?两个较小的图和一堆断边。图是递归对象。
  • 点 – ‘湖点云,并通过绘制一条线将它们分成两组。现在你有两个更小的点云。点集是递归对象。
  • 多边形 – 在简单多边形的两个不相邻顶点之间插入任何内部弦将其切割成两个较小的多边形。多边形是递归对象。
  • 字符串——从字符串中删除第一个字符,你会得到什么?较短的字符串。字符串是递归对象。

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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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