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组合学是数学的一个领域，主要涉及计数（作为获得结果的手段和目的）以及有限结构的某些属性。

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英国补考|组合学代写Combinatorics代考|False Alarms

False alarms, or clutter, are measurements that correspond to no object; they are “insertions” into the measurement set. They arise in many different applications. As mentioned in Sect. 1.3, they are often statistical artifacts of the sensor signal processor caused by low SNR. In some applications, such as electronic sensing devices, they are a residual (physical) background process known as “dark current.” No matter how it arises, the false alarm process is assumed to be independent of object and object-measurement processes.

Suppose the number of false alarms is Poisson distributed with mean number $\Lambda_{C}$, so its $\mathrm{GF}$ is $G_{C}(w)=\exp \left(-\Lambda_{C}+\Lambda_{C} w\right)$. The indeterminate variable $w$ is used because false alarms are added to the total measurement count. False alarms change the definition of the number of measurements- $M$ is now the sum of the number of measurements generated by objects and the number that are false alarms. With this new definition of $M$, the GF of the sum of independent processes is the product of their GFs (see Appendix A). With a Poisson distributed object process, (1.47) becomes
$$
\begin{aligned}
G_{N M}(z, w) &=G_{C}(w) G_{N M}(z, w) \
&=\exp \left(-\Lambda_{C}+\Lambda_{C} w-\chi \Lambda_{o}+\chi \Lambda_{O}(1-\rho) z+\chi \Lambda_{o} \rho z w\right)
\end{aligned}
$$
The probabilities $\operatorname{Pr}{N=n, M=m}$ are given by the coefficients of the bivariate power series of (1.48) expanded about the origin.

英国补考|组合学代写Combinatorics代考|Organization of the Book

The rest of the book adds meat to the bare bones outlined in this chapter to show that $\mathrm{AC}$ is well suited to model diverse problems in multiple object tracking. Much of the discussion will be novel to readers unfamiliar with $\mathrm{AC}$ and $\mathrm{GFs}$, so a relaxed writing style is used throughout the book. The emphasis on constructive mathematical methods and algorithms means that unnecessary abstractions and details are relegated to the references. The goal is to build the intuition and insight needed by practitioners for independent study. The book is largely self-contained.

The book proceeds in stages. Chapter 2 is all about the classic Bayes-Markov filter and the well-known family of PDA (probabilistic data association) and IPDA (integrated PDA) filters. These are single-object filters, and the focus is on how to formulate and derive them using generating functions and the $\mathrm{AC}$ method. Chapter 3 extends these methods to the JPDA (joint PDA) and JIPDA (joint IPDA) filters for tracking multiple objects, assuming that the number of objects is known. These chapters are best read as a “bridge” between very different combinatorial styles – the standard enumerative method and the methods of AC.

Chapter 4 is devoted to a family of superpositional, or intensity, filters called CPHD (cardinalized probability hypothesis density) filters. They are based on cluster point processses. The connection to the traditional JPDA filtêr is clearly and convincingly revealed in two simple steps. The first step applies superposition to the JPDA filter. This step has many lively implications that are discussed carefully. The superposed JPDA filter is called the JPDAS filter. The second step assumes the number of objects in JPDAS is a random integer with a known GF. The result is the CPHD filter. It is called the PHD filter if the number of objects is Poisson distributed. The mathematical forms of the generating functions of the CPHD and the JPDAS filters show clearly the similarity of these filters and, at the same time, sharply delineate the differences between them.

组合学代考

英国补考|组合学代写Combinatorics代考|False Alarms

误报或杂波是不对应任何物体的测量值；它们是测量集中的”揷入。它们出现在许多不同的应用中。正如教派中提到的那样。1.3，它们通常是由低信橾比引起的 传感器信号处理器的统计伪影。在某些应用中，例如电子传感设备，它们是一种称为“暗电流“的残留（物理）背景过程。不管它是如何产生的，假警报过程被假 定为独立于物体和物体测量过程。
假设误报的数量是泊松分布的平均数 $\Lambda_{C}$ ，所以是 $\mathrm{GF}$ 是 $G_{C}(w)=\exp \left(-\Lambda_{C}+\Lambda_{C} w\right)$. 不确定的变量 $w$ 之所以使用，是因为错误警报会添加到总测量计数中。误 报改变了测量次数的定义— $M$ 现在是对象生成的测量次数与误报次数的总和。有了这个新的定义 $M$ ，独立过程之和的 $G F$ 是它们的 GF 的乘积 (见附录 A)。 对于泊松分布式对象过程，(1.47) 变为
$$
G_{N M}(z, w)=G_{C}(w) G_{N M}(z, w) \quad=\exp \left(-\Lambda_{C}+\Lambda_{C} w-\chi \Lambda_{o}+\chi \Lambda_{o}(1-\rho) z+\chi \Lambda_{o} \rho z w\right)
$$
概率 $\operatorname{Pr} N=n, M=m$ 由关于原点展开的 (1.48) 的二元幂级数的系数给出。

英国补考|组合学代写Combinatorics代考|Organization of the Book

本书的其余部分在本章概述的裸露的骨头上添加了肉，以表明交流电非常适合对多目标跟踪中的各种问题进行建模。大部分讨论对于不熟悉的读者来说都是新奇的交流电和GF，所以整本书都使用了一种轻松的写作风格。对建设性数学方法和算法的强调意味着不必要的抽象和细节被归入参考文献。目标是建立从业者独立学习所需的直觉和洞察力。这本书在很大程度上是独立的。

本书分阶段进行。第 2 章是关于经典的贝叶斯-马尔科夫滤波器和著名的 PDA（概率数据关联）和 IPDA（集成 PDA）滤波器系列。这些是单对象过滤器，重点是如何使用生成函数和交流电方法。第 3 章将这些方法扩展到用于跟踪多个对象的 JPDA（联合 PDA）和 JIPDA（联合 IPDA）过滤器，假设对象的数量是已知的。最好将这些章节阅读为非常不同的组合风格之间的“桥梁”——标准枚举方法和 AC 方法。

第 4 章专门讨论称为 CPHD（基数化概率假设密度）滤波器的叠加或强度滤波器系列。它们基于聚类点过程。与传统 JPDA 过滤器的联系通过两个简单的步骤清晰而令人信服地揭示。第一步将叠加应用于 JPDA 过滤器。这一步有许多生动的含义，需要仔细讨论。叠加的 JPDA 滤波器称为 JPDAS 滤波器。第二步假设 JPDAS 中的对象数是具有已知 GF 的随机整数。结果是 CPHD 过滤器。如果对象的数量是泊松分布的，则称为 PHD 滤波器。CPHD 和 JPDAS 滤波器的生成函数的数学形式清楚地显示了这些滤波器的相似性，同时，

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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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