如果你也在 怎样代写抽象代数abstract algebra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。
抽象代数是代数的一组高级课题,涉及抽象代数结构而不是通常的数系。这些结构中最重要的是群、环和场。
assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写抽象代数abstract algebra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。我们的专家在代写抽象代数abstract algebra代写方面经验极为丰富,各种代写抽象代数abstract algebra相关的作业也就用不着说。
我们提供的抽象代数abstract algebra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

cs代写|复杂网络代写complex network代考|Main results for directed fixed communication topology
In this subsection, consensus tracking of CNS (5.33) with target trajectory given in (5.36) under a fixed communication topology is studied. Without loss of generality, let $\mathcal{G}(\mathcal{A}(t))=\mathcal{G}(\mathcal{A})$ for all $t \geq 0$. And we label the target as agent 0 .
Assumption 5.2 There exists at least one directed spanning tree rooted at agent 0 (i.e., the target) in the augmented communication topology $\mathcal{G}(\widetilde{\mathcal{A}})$.
It is clearly that Assumption $5.2$ will hold if all the agents $1, \ldots, N$ are pinned, i.e., $c_{i}(t)=1$, for all $i=1, \ldots, N$ and $t \geq 0$. However, it is more interesting to study how to make Assumption $5.2$ hold if only a small fraction of the agents in $\mathcal{G}(\mathcal{A})$ could be selected and pinned. To do this, the following algorithm is proposed to determine at least how many and what kinds of agents should be pinned such that Assumption $5.2$ holds.
Algorithm 5.2 Find the strongly connected components of $\mathcal{G}(\mathcal{A})$ by employing the Tarjan’s algorithm [157]. Note that the time complexity of this operation is $O(N+E)$, where $N$ and $E$ are, respectively, the numbers of agents and links of $\mathcal{G}(\mathcal{A})$. Suppose that there are $\omega$ strongly connected components in $\mathcal{G}(\mathcal{A})$, labeled as $W_{1}, W_{2}, \ldots, W_{\omega}$. Set $m_{i}=0, i=1, \ldots, \omega$, and $h=1$. Then, execute the following steps
(1) Check whether there exists at least one agent $n_{k}$ belonging to $W_{h}$ which is reachable from an agent $n_{g}$ belonging to $W_{j}, j=1, \ldots, \omega, j \neq h$. If it holds, go to step (2); if it dose not hold, go to step (3).
(2) Check whether the following condition holds: $h<\omega$. If it holds, let $h=h+1$ and re-perform step (1); else stop.
(3) Arbitrarily selected one agent in $W_{h}$ and pinned, let $m_{h}=1$; Check whether the following condition holds: $h<\omega$. If it holds, let $h=h+1$ and re-perform step (1); else stop.
cs代写|复杂网络代写complex network代考|Main results for directed switching communication topologies
The underlying topology of the CNS considered in this subsection is modeled by directed switching graphs. Let $\overline{\mathcal{G}}=\left{\mathcal{G}\left(\mathcal{A}^{1}\right), \ldots, \mathcal{G}\left(\mathcal{A}^{\kappa}\right)\right}, \kappa \geq 2$, indicate the set of all possible directed communication topologies. Suppose that there exists an infinite sequence of uniformly bounded non-overlapping time intervals $\left[t_{k}, t_{k+1}\right), k \in \mathbb{N}$, with $t_{0}=0$, over which the interaction graph is fixed. The time sequence $t_{k}, k \in \mathbb{N}$ is then called the switching sequence, at which the interaction graph changes. Furthermore, introduce a switching signal $\sigma(t):[0,+\infty) \mapsto{1, \ldots, \kappa}$. Then, let $\mathcal{G}\left(\mathcal{A}^{\sigma(t)}\right)$ be the communication topology of the CNS at time $t$. Note that $\mathcal{G}\left(\mathcal{A}^{\sigma(t)}\right) \in \overline{\mathcal{G}}$, for all $t \geq 0$. The error dynamical system (5.39) can be rewritten as
$$
\begin{aligned}
\dot{e}{i}(t)=& A e{i}(t)+\beta x_{i}(t) B e_{i}(t)+\beta e_{i}(t) B s(t)-\alpha \sum_{j=1}^{N} l_{i j}^{\sigma(t)} H e_{j}(t) \
&-\alpha c_{i}(t) H e_{i}(t), i=1, \ldots, N
\end{aligned}
$$
where $\mathcal{L}^{\sigma(t)}=\left[l_{i j}^{\sigma(t)}\right]{N \times N}$ is the Laplacian matrix of communication topology $\mathcal{G}\left(\mathcal{A}^{\sigma(t)}\right)$. Throughout this section, the time derivatives of functions $e{i}(t)$ and $x_{i}(t)$ at any switching instant represent its right derivative.
Assumption 5.3 There exists at least one directed spanning tree rooted at agent 0 (i.e., the target) in the augmented communication topology $\mathcal{G}\left(\tilde{\mathcal{A}}^{\sigma(t)}\right)$.
Remark 5.10 Applying Algorithm $5.2$ to each possible communication topology $\mathcal{G}\left(\mathcal{A}^{i}\right), i=1, \ldots, \kappa$, one gets that Assumption $5.3$ will hold if the selected agents are pinned.

复杂网络代写
cs代写|复杂网络代写complex network代考|Main results for directed fixed communication topology
在本小节中,研究了在固定通信拓扑下使用 (5.36) 中给出的目标轨迹的 CNS (5.33) 的一致性跟踪。不失一般性,让 $\mathcal{G}(\mathcal{A}(t))=\mathcal{G}(\mathcal{A})$ 对所有人 $t \geq 0$. 我们将目标标记为代理 0 。
假设 $5.2$ 增强通信拓扑中至少存在一棵以代理 0 (即目标) 为根的有向生成树 $\mathcal{G}(\widetilde{\mathcal{A}})$.
很明显,假设 $5.2$ 如果所有代理都持有 $1, \ldots, N$ 被固定,即 $c_{i}(t)=1$ ,对所有人 $i=1, \ldots, N$ 和 $t \geq 0$. 但是,更有趣的是研究如何进行假 设 $5.2$ 如果只有一小部分代理持有 $\mathcal{G}(\mathcal{A})$ 可以选择和固定。为此,提出了以下算法来确定至少应该固定多少和什么样的代理,这样假设 $5.2$ 持有。
算法 $5.2$ 求强连通分量 $\mathcal{G}(\mathcal{A})$ 通过采用 Tarjan 算法 [157]。注意这个操作的时间慕杂度是 $O(N+E)$ ,在哪里 $N$ 和 $E$ 分别是代理的数量和 链接的数量 $\mathcal{G}(\mathcal{A})$. 假设有 $\omega$ 强连通分量 $\mathcal{G}(\mathcal{A})$ ,标记为 $W_{1}, W_{2}, \ldots, W_{\omega \cdot}$. 放 $m_{i}=0, i=1, \ldots, \omega$ ,和 $h=1$. 然后,执行以下步骤
(1) 检查是否存在至少一个代理 $n_{k}$ 属于 $W_{h}$ 可以从代理访问 $n_{g}$ 属于 $W_{j}, j=1, \ldots, \omega, j \neq h$. 如果成立,则进行步骙 (2) ;如果不成立, 转至步骤 (3)。
(2) 检龺下列条件是否成立: $h<\omega$. 如果它成立,让 $h=h+1$ 并重新执行步骤(1);否则停止。
(3) 任意选择一名代理人 $W_{h}$ 并固定,让 $m_{h}=1$; 检查以下条件是否成立: $h<\omega$. 如果它成立,让 $h=h+1$ 并重新执行步骤(1);否则 停止。
cs代写|复杂网络代写complex network代考|Main results for directed switching communication topologies
本小节中考虑的 CNS 的底层拓扑结构由有向开关图建模。让 left 的分隔符针失或无法识别
表示所有可能的有向通信 拓扑的集合。假设存在无限的均匀有界非重堊时间间隔序列 $\left[t_{k}, t_{k+1}\right), k \in \mathbb{N} ,$ 和 $t_{0}=0$ ,其上的交互图是固定的。时间顺序 $t_{k}, k \in \mathbb{N}$ 然 后称为切换序列,在该切换序列处交互图发生变化。此外,引入一个开关信号 $\sigma(t):[0,+\infty) \mapsto 1, \ldots, \kappa$. 那么,让 $\mathcal{G}\left(\mathcal{A}^{\sigma(t)}\right)$ 是当时 CNS 的通信拓扑 $t$. 注意 $\mathcal{G}\left(\mathcal{A}^{\sigma(t)}\right) \in \overline{\mathcal{G}}$ ,对所有人 $t \geq 0$. 误差动态系统 (5.39) 可以重写为
$$
\dot{e} i(t)=A e i(t)+\beta x_{i}(t) B e_{i}(t)+\beta e_{i}(t) B s(t)-\alpha \sum_{j=1}^{N} l_{i j}^{\sigma(t)} H e_{j}(t) \quad-\alpha c_{i}(t) H e_{i}(t), i=1, \ldots, N
$$
在哪里 $\mathcal{L}^{\sigma(t)}=\left[l_{i j}^{\sigma(t)}\right] N \times N$ 是通信拓扑的拉普拉斯矩阵 $\mathcal{G}\left(\mathcal{A}^{\sigma(t)}\right)$. 在本节中,函数的时间导数 $e i(t)$ 和 $x_{i}(t)$ 在任何切换时刻代表它的右 导数。
假设 $5.3$ 增强通信拓扑中至少存在一棵以代理 0 (即目标) 为根的有向生成树 $\mathcal{G}\left(\tilde{\mathcal{A}}^{\sigma(t)}\right)$.
备注 $5.10$ 应用算法 $5.2$ 到每个可能的通信拓扑 $\mathcal{G}\left(\mathcal{A}^{i}\right), i=1, \ldots, \kappa ,$ 一个人得到那个假设 $5.3$ 如果选定的代理被固定,将保持。

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。
assignmentutor™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 |