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计算机网络是指相互连接的计算设备，它们可以相互交换数据和共享资源。这些联网的设备使用一套规则系统，称为通信协议，通过物理或无线技术传输信息。
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计算机代写|计算机网络代写computer networking代考|Queuing Delay and Packet Loss
The most complicated and interesting component of nodal delay is the queuing delay, $d_{\text {quewe }}$ – In fact, queuing delay is so important and interesting in computer networking that thousands of papers and numerous books have been written about it [Bertsekas 1991; Kleinrock 1975, Kleinrock 1976]. We give only a high-level, intuitive discussion of queuing delay here; the more curious reader may want to browse through some of the books (or even eventually write a PhD thesis on the subject!). Unlike the other three delays (namely, $d_{\text {proc }}, d_{\text {trans }}$, and $d_{\text {prop }}$ ), the queuing delay can vary from packet to packet. For example, if 10 packets arrive at an empty queue at the same time, the first packet transmitted will suffer no queuing delay, while the last packet transmitted will suffer a relatively large queuing delay (while it waits for the other nine packets to be transmitted). Therefore, when characterizing queuing delay, one typically uses statistical measures, such as average queuing delay, variance of queuing delay, and the probability that the queuing delay exceeds some specified value.
When is the queuing delay large and when is it insignificant? The answer to this question depends on the rate at which traffic arrives at the queue, the transmission rate of the link, and the nature of the arriving traffic, that is, whether the traffic arrives periodically or arrives in bursts. To gain some insight here, let $a$ denote the average rate at which packets arrive at the queue ( $a$ is in units of packets/sec). Recall that $R$ is the transmission rate; that is, it is the rate (in bits/sec) at which bits are pushed out of the queue. Also suppose, for simplicity, that all packets consist of $L$ bits. Then the average rate at which bits arrive at the queue is $L a$ bits/sec. Finally, assume that the queue is very big, so that it can hold essentially an infinite number of bits. The ratio $L a / R$, called the traffic intensity, often plays an important role in estimating the extent of the queuing delay. If $L a / R>1$, then the average rate at which bits arrive at the queue exceeds the rate at which the bits can be transmitted from the queue. In this unfortunate situation, the queue will tend to increase without bound and the queuing delay will approach infinity! Therefore, one of the golden rules in traffic engineering is: Design your system so that the traffic intensity is no greater than 1.
Now consider the case $L a / R \leq 1$. Here, the nature of the arriving traffic impacts the queuing delay. For example, if packets arrive periodically-that is, one packet arrives every $L R$ seconds – then every packet will arrive at an empty queue and there will be no queuing delay. On the other hand, if packets arrive in bursts but periodically, there can be a significant average queuing delay. For example, suppose $N$ packets arrive simultaneously every $(L / R) N$ seconds. Then the first packet transmitted has no queuing delay; the second packet transmitted has a queuing delay of $L / R$ seconds; and more generally, the $n$th packet transmitted has a queuing delay of $(n-1) L / R$ seconds. We leave it as an exercise for you to calculate the average queuing delay in this example.
计算机代写|计算机网络代写computer networking代考|End-to-End Delay
Our discussion up to this point has focused on the nodal delay, that is, the delay at a single router. Let’s now consider the total delay from source to destination. To get a handle on this concept, suppose there are $N-1$ routers between the source host and the destination host. Let’s also suppose for the moment that the network is uncongested (so that queuing delays are negligible), the processing delay at each router and at the source host is $d_{\text {proc }}$, the transmission rate out of each router and out of the source host is $R$ bits/sec, and the propagation on each link is $d_{\text {prop. }}$. The nodal delays accumulate and give an end-to-end delay,
$$
d_{\text {end-end }}=N\left(d_{\text {proc }}+d_{\text {trans }}+d_{\text {prop }}\right)
$$
where, once again, $d_{\text {trans }}=L / R$, where $L$ is the packet size. Note that Equation $1.2$ is a generalization of Equation 1.1, which did not take into account processing and propagation delays. We leave it to you to generalize Equation $1.2$ to the case of heterogeneous delays at the nodes and to the presence of an average queuing delay at each node.
计算机网络代考
计算机代写|计算机网络代写computer networking代考| queue – Delay -and- Packet – Loss
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节点延迟中最复杂和有趣的组成部分是排队延迟，$d_{\text {quewe }}$ -事实上，排队延迟在计算机网络中是如此重要和有趣，以至于成千上万的论文和无数的书都写了关于它[Bertsekas 1991;1975年，1976年]。在这里，我们只对排队延迟进行高层次的、直观的讨论;更好奇的读者可能想浏览一些书(甚至最终写一篇关于这个主题的博士论文!)与其他三个延迟(即$d_{\text {proc }}, d_{\text {trans }}$和$d_{\text {prop }}$)不同的是，队列延迟可以因包而异。例如，如果10个数据包同时到达一个空队列，则传输的第一个数据包将不会受到排队延迟，而传输的最后一个数据包将受到相对较大的排队延迟(在等待其他9个数据包传输时)。因此，在描述排队延迟时，通常使用统计度量，例如平均排队延迟、排队延迟的方差和排队延迟超过某个指定值的概率。
什么时候排队延迟大，什么时候不重要?这个问题的答案取决于流量到达队列的速率、链路的传输速率和到达流量的性质，也就是说，流量是定期到达还是突然到达。为了深入了解这里的情况，让$a$表示包到达队列的平均速率($a$以包/秒为单位)。回想一下，$R$是传输速率;也就是说，它是将位推出队列的速率(以位/秒为单位)。为了简单起见，还假设所有数据包都由$L$位组成。然后，位到达队列的平均速率是$L a$位/秒。最后，假设队列非常大，因此它实际上可以容纳无限个比特。比率$L a / R$，称为交通强度，通常在估计排队延迟的程度方面起着重要作用。如果是$L a / R>1$，则到达队列的比特的平均速率超过了从队列中传输比特的速率。在这种不幸的情况下，队列会无限制地增加，排队延迟将接近无穷!因此，交通工程的黄金法则之一是:设计您的系统，使交通强度不大于1.
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现在考虑这个情况$L a / R \leq 1$。在这里，到达的交通的性质影响排队延迟。例如，如果数据包定期到达—即每$L R$秒到达一个数据包—那么每个数据包将到达一个空队列，并且不会有排队延迟。另一方面，如果信息包是分批而周期性地到达，则可能会有显著的平均排队延迟。例如，假设$N$包每$(L / R) N$秒同时到达。则传输的第一个包没有排队延迟;传输的第二个包的排队延迟为$L / R$秒;一般来说，传输的第$n$个包的排队延迟为$(n-1) L / R$秒。在这个例子中，我们把计算平均排队延迟作为练习留给您
计算机代写|计算机网络代写computer networking代考|端到端延迟
到目前为止，我们的讨论集中在节点延迟上，也就是单个路由器上的延迟。现在让我们考虑一下从源到目的地的总延迟。为了更好地理解这个概念，假设源主机和目标主机之间有$N-1$路由器。我们还假设网络没有拥塞(因此排队延迟可以忽略不计)，每个路由器和源主机的处理延迟是$d_{\text {proc }}$，每个路由器和源主机的传输速率是$R$位/秒，每个链路上的传播是$d_{\text {prop. }}$。节点延迟累积并给出端到端延迟，
$$
d_{\text {end-end }}=N\left(d_{\text {proc }}+d_{\text {trans }}+d_{\text {prop }}\right)
$$
，其中$d_{\text {trans }}=L / R$，其中$L$是包大小。注意，等式$1.2$是等式1.1的一般化，它没有考虑处理和传播延迟。我们让您将方程$1.2$推广到节点上的异构延迟和每个节点上的平均排队延迟的情况
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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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