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离散数学是研究可以被认为是 “离散”(类似于离散变量,与自然数集有偏射)而不是 “连续”(类似于连续函数)的数学结构。离散数学研究的对象包括整数、图形和逻辑中的语句。相比之下,离散数学不包括 “连续数学 “中的课题,如实数、微积分或欧几里得几何。离散对象通常可以用整数来列举;更正式地说,离散数学被定性为处理可数集的数学分支(有限集或与自然数具有相同心数的集)。然而,”离散数学 “这一术语并没有确切的定义。

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  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|MATH-UA120

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Relations

A binary relation $R(A, B)$ where $A$ and $B$ are sets is a subset of $A \times B$ : i.e. $R \subseteq A \times B$. The domain of the relation is $A$ and the codomain of the relation is $B$. The notation $a R b$ signifies that $(a, b) \in R$.

A binary relation $R(A, A)$ is a relation between $\mathrm{A}$ and $\mathrm{A}$. This type of relation may always be composed of itself, and its inverse is also a binary relation on A. The identity relation on $A$ is defined by $a i_{\mathrm{A}} a$ for all $a \in A$.

(i) The relation on a set of students in a class where $(a, b) \in R$ if the height of $a$ is greater than the height of $b$.
(ii) The relation between $A$ and $B$ where $\mathrm{A}={0,1,2}$ and $B={3,4,5}$ with $R$ given by
$$
R={(0,3),(0,4),(1,4)} .
$$
(iii) The relation less than (<) between and $\mathbb{R}$ and $\mathbb{R}$ is given by
$$
\left{(x, y) \in \mathbb{R}^2: x<y\right} .
$$
(iv) A bank may represent the relationship between the set of accounts and the set of customers by a relation. The implementation of a bank account may often be a positive integer with at most eight decimal digits.

The relationship between accounts and customers may be done with a relation $R \subseteq A \times B$, with the set $A$ chosen to be the set of natural numbers, and the set $B$ chosen to be the set of all human beings alive or dead. The set $A$ could also be chosen to be $A=\left{n \in \mathbb{N}: n<10^8\right}$.

A relation $R(A, B)$ may be represented pictorially. This is referred to as the graph of the relation, and it is illustrated in the diagram below. An arrow from $x$ to $y$ is drawn if $(x, y)$ is in the relation. Thus, for the height relation $R$ given by ${(a, p),(a$, $r),(b, q)}$ an arrow is drawn from $a$ to $p$, from $a$ to $r$ and from $b$ to $q$ to indicate that $(a, p),(a, r)$ and $(b, q)$ are in the relation $\mathrm{R}$.

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Computer Representation of Sets

Sets are fundamental building blocks in mathematics, and so the question arises as to how a set is stored and manipulated in a computer. The representation of a set $M$ on a computer requires a change from the normal view that the order of the elements of the set is irrelevant, and we will need to assume a definite order in the underlying universal set $\ell$ from which the set $M$ is defined.

That is, a set is always defined in a computer program with respect to an underlying universal set, and the elements in the universal set are listed in a definite order. Any set $M$ arising in the program that is defined with respect to this universal set. $\mathscr{C}$ is a subset of $\mathscr{l l}$. Next, we show how the set $M$ is stored internally on the computēr.

The set $M$ is represented in a computer as a string of binary digits $b_1 b_2 \ldots b_n$ where $n$ is the cardinality of the universal set $l 6$. The bits $b_i$ (where $i$ ranges over the values $1,2, \ldots n$ ) are determined according to the rule:
$b_i=1$ if $i$ th element of is in $M$;
$b_i=0$ if $i$ the element of is not in $M$.
For example, if $. \ell={1,2, \ldots 10}$ then the representation of $M={1,2,5,8}$ is given by the bit string 1100100100 where this is given by looking at each element of $.16$ in turn and writing down 1 if it is in $M$ and 0 otherwise.

Similarly, the hit string $0,100,101,100$ represents the set $M={2,5,7,8}$, and this is determined by writing down the corresponding element in $/ /$ that corresponds to a 1 in the bit string.

Clearly, there is a one-to-one correspondence between the subsets of.$/ l$ and all possible $n$-bit strings. Further, the set theoretical operations of set union, intersection and complement can be carried out directly with the bit strings (provided that the sets involved are defined with respect to the same universal set). This involves a bitwise ‘or’ operation for set union, a bitwise ‘and’ operation for set intersection and a bitwise ‘not’ operation for the set complement operation.

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|MATH-UA120

离散数学代写

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Relations

二元关系 $R(A, A)$ 是之间的关系 $\mathrm{A}$ 和 $\mathrm{A}$. 这种关系可能总是由自身组成,它的逆也是 $\mathrm{A}$ 上的二元关系。 $A$ 定义为 $a i_{\mathrm{A}} a$ 对所有人 $a \in A$.
(i) 一个班级中一组学生的关系 $(a, b) \in R$ 如果高度 $a$ 大于高度 $b$.
(ii) 两者的关系 $A$ 和 $B$ 在哪里 $\mathrm{A}=0,1,2$ 和 $B=3,4,5$ 和 $R$ 由
$$
R=(0,3),(0,4),(1,4) .
$$
(iii) 和之间的关系小于 $(<) \mathbb{R}$ 和 $\mathbb{R}$ 是 (谁) 给的
《1eft 的分隔符缺失或无法识别
(iv) 银行可以通过关系来表示账户集合和客户集合之间的关系。银行账户的实现通常可能是一个最多八位十进制数字的正整数。
账户和客户之间的关系可以通过关系来完成 $R \subseteq A \times B$ ,集合 $A$ 被选为自然数的集合,并且集合 $B$ 被选为所有活着或死去的人的集合。套装 $A$ 也可以选择为 、left 的分隔符缺失或无法识别
关系 $R(A, B)$ 可以用图形表示。这称为关系图,如下图所示。一支箭来自 $x$ 至 $y$ 如果绘制 $(x, y)$ 是在关系中。因此,对于高度关系 $R$ 由 $(a, p),(a \$, \$ r),(b, q)$ 个箭

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Computer Representation of Sets

集合是数学中的基本组成部分,因此出现了关于如何在计算机中存储和操作集合的问题。集合的表示 $M$ 在计算机上需要改变通常认为集合元素的顺序无关紧要的
也就是说,一个集合总是在计算机程序中相对于一个底层的全集来定义的,并且全集中的元素以明确的顺序列出。任何一套 $M$ 出现在针对此通用集定义的程序
套装 $M$ 在计算机中表示为一串二进制数字 $b_1 b_2 \ldots b_n$ 在哪里 $n$ 是全集的基数 $l 6$. 位 $b_i$ (在哪里 $i$ 值范围 $1,2, \ldots n$ 根据以下规则确定:
$b_i=1$ 如果 $i$ 的第一个元素在 $M$ ;
$b_i=0$ 如果 $i$ 的元素不在 $M$.
例如,如果. $\ell=1,2, \ldots 10$ 然后表示 $M=1,2,5,8$ 由位串 1100100100 给出,其中这是通过查看. 16 依次写下1如果它在 $M$ 否则为 0 。
同样,命中字符串 $0,100,101,100$ 表示集合 $M=2,5,7,8$ ,这是通过写下相应的元素来确定的//对应于位串中的 1。
显然,子集之间存在一一对应的关系。/和所有可能的 $n$ 位字符串。此外,集合并集、交集和补集的集合理论运算可以直接用位串进行(前提是所涉及的集合是 针对同一个全集定义的)。这涉及集合并集的按位“或”操作,集合交集的按位”与”操作和集合补码操作的按位”非“操作。

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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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