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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。
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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The Parental Effort Game
Biparental care of young (that is care of young by both the mother and father) is common in birds and is also found in other taxa. For example, in mammals it is found in several primate and rodent species, but is also found in some arthropod species such as burying beetles. When both parents care, how much effort do we predict each parent to invest in care? Survival of the young is a common benefit to both parents, and the more effort expended by a parent the greater the young’s survival prospects. But care also incurs costs. Increased effort by a parent may reduce their opportunities for extra-pair matings. For each parent, in foraging to provision the young the parent may expose itself to increased predation risk and this risk is liable to increase at an accelerating rate with the amount of food delivered to the young. Increased provisioning effort may also reduce the probability that the parent survives the following winter (Daan et al., 1996).
The situation thus involves contributing to a common benefit at individual cost, but now there is a role asymmetry; one parent is in the female role and the other in the male role. To analyse evolutionarily stable levels of effort we regard a strategy as specifying a pair of efforts: the effort if female and the effort if male. Here we are envisaging the genes that control effort to be present in both males and females, but in determining effort they interact with the sex of the individual, so that different sexes can expend different efforts-in fact we will assume there is complete flexibility at no cost in this regard. Suppose the resident population strategy is $(x, y)$, i.e. resident females expend effort $x$ and resident males expend effort $y$. Consider a mutant strategy $\left(x^{\prime}, y^{\prime}\right)$. Then a mutant female expending effort $x^{\prime}$ is typically paired with a resident male who expends effort $y$. The payoff to the female might then be written as $W_{f}\left(x^{\prime}, y\right)=B\left(x^{\prime}+y\right)-C_{f}\left(x^{\prime}\right)$, where $B\left(x^{\prime}+y\right)$ is the female’s benefit from the survival of the young and $C_{f}\left(x^{\prime}\right)$ is the cost paid by the female. Similarly the payoff to a mutant male might be written as $W_{m}\left(x, y^{\prime}\right)=B\left(x+y^{\prime}\right)-C_{m}\left(y^{\prime}\right)$. These are referred to as ‘local’ payoffs, because they apply to one of the roles in the game.
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Parents Can Respond to Each Other
The above parental effort game is widely used and has an appealing simplicity: at evolutionary stability the effort of each parent is the best given the effort of the other. However, the model has a crucial assumption: parents do not observe one another and adjust their efforts accordingly; rather, their efforts are fixed, genetically determined quantities. This is biologically unrealistic as parents are known to respond to the behaviour of their partner (see, e.g. table 4 in Sanz et al., 2000), although this may be an indirect effect as they may be responding directly to the state of the young, which in turn is influenced by the provisioning rate of their partner. So do models that capture behavioural interactions make different predictions? At a conceptual level, once behavioural responses are allowed, so that parents negotiate effort by each adjusting their own effort in response to the behaviour of their partner, the picture completely changes. Now it is the rules for negotiation with a partner that are genetically determined rather than efforts. At evolutionary stability the negotiation rule of males is the best given that of females, and vice versa. The efforts that are (McNamara et al., 1999b). A basic reason for considering negotiation or similar processes where partners adjust their efforts is that individuals vary, for instance, in their ability and thus cost of providing care. It is an important task for game theory to throw light on such phenomena, but it is also a challenging task as the current behaviour of one individual during the negotiation could potentially depend on the individual’s ability as well as any aspect of the previous behaviour of the two individuals.
Allowing negotiation may or may not produce more cooperative outcomes (McNamara et al., 1999b). This shows that the interaction process can significantly affect outcomes, a theme we return to in Chapter 8. However, in contrast to the approach taken by Roughgarden et al. (2006), cooperation should not be assumed (McNamara et al., 2006a; Binmore, 2010), rather it may or may not emerge as a result of individuals doing the best for themselves and their kin. Genes are selfish in the sense of Dawkins (1976), but this does not imply they code for behaviour that is ‘selfish’ in the sense that is usually used to describe human behaviour.
博弈论代考
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The Parental Effort Game
双亲照顾幼崽（即由母亲和父亲共同照顾幼崽）在鸟类中很常见，在其他类群中也很常见。例如，在哺乳动物中，它存在于几种灵长类动物和齿齿动物物种中， 但也存在于一些节肢动物物种中，例如埋葬甲虫。当父母双方都照顾时，我们预测每个父母在照顾上投入多少精力? 孩子的生存是父母双方的共同利益，父母付 出的努力越多，孩子的生存前景就越大。但护理也会产生成本。父母增加努力可能会减少他们进行额外配对的机会。对于每个父母来说，在壬食以供应幼崽时， 父母可能会面临更大的捕食风险，并且这种风险可能会随看交付给幼崽的食物量而加速增加。
因此，这种情况涉及以个人成本为共同利益做出贡献，但现在存在角色不对称;-位父母扮演女性角色，另一位扮演男性角色。为了分析进化上稳定的努力水 平，我们将策略视为指定一对努力：女性的努力和男性的努力。在这里，我们设想控制努力程度的基因存在于男性和女性身上，但在决定努力程度时，它们与个 体的性别相互作用，因此不同的性别可以花费不同的努力一一事实上，我们将假设存在完全的灵活性在这方面没有任何费用。假设常住人口策略是 $(x, y)$, 即常驻 女性花费精力 $x$ 和常驻男性付出努力 $y$. 考虑一个突变策略 $\left(x^{\prime}, y^{\prime}\right)$. 然后一个变异的女性正在努力 $x^{\prime}$ 通常与付出努力的常驻男性配对 $y$. 女性的回报可以写成 $W_{f}\left(x^{\prime}, y\right)=B\left(x^{\prime}+y\right)-C_{f}\left(x^{\prime}\right)$ ，在哪里 $B\left(x^{\prime}+y\right)$ 是女性从年轻人的生存中获益， $C_{f}\left(x^{\prime}\right)$ 是女性付出的代价。类似地，突变男性的回报可以写成 $W_{m}\left(x, y^{\prime}\right)=B\left(x+y^{\prime}\right)-C_{m}\left(y^{\prime}\right)$. 这些被称为”本地”收益，因为它们适用于游戏中的角色之一。
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Parents Can Respond to Each Other
上述父母努力博弈被广泛使用，并且具有吸引人的简单性：在进化稳定性下，父母双方的努力与另一方的努力相比是最好的。然而，该模型有一个至关重要的假设：父母不会互相观察并相应地调整他们的努力；相反，他们的努力是固定的、由基因决定的数量。这在生物学上是不现实的，因为众所周知，父母会对其伴侣的行为做出反应（参见例如 Sanz 等人，2000 年的表 4），尽管这可能是间接影响，因为他们可能直接对年轻人的状态做出反应，而这又受其合作伙伴的供应率的影响。那么捕捉行为交互的模型会做出不同的预测吗？在概念层面上，一旦允许行为反应，因此，父母通过各自调整自己的努力来应对伴侣的行为来协商努力，情况就完全改变了。现在，与合作伙伴谈判的规则是基因决定的，而不是努力。在进化稳定的情况下，男性的谈判规则是最好的，而女性则是最好的，反之亦然。所做的努力 (McNamara et al., 1999b)。考虑合作伙伴调整其努力的谈判或类似过程的一个基本原因是，个人会有所不同，例如，他们的能力以及提供护理的成本。阐明这些现象是博弈论的一项重要任务，
允许谈判可能会或可能不会产生更多的合作结果（McNamara 等，1999b）。这表明交互过程可以显着影响结果，这是我们在第 8 章中回到的主题。然而，与 Roughgarden 等人采用的方法相反。（2006 年），不应假设合作（McNamara 等人，2006a；Binmore，2010 年），而是可能会或可能不会因为个人为自己和他们的亲属尽最大努力而出现。在 Dawkins (1976) 的意义上，基因是自私的，但这并不意味着它们为通常用来描述人类行为的意义上的“自私”行为编码。
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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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