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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|演化博弈论代写game theory in biology代考|Parasite–Host and Predator–Prey Interactions

The term co-evolution was introduced by Ehrlich and Raven (1964), although as we have seen the basic idea has a longer history. Ehrlich and Raven (1964) studied hostparasite interactions, specifically herbivorous insects (insects that feed on plants), arguing that adaptations of parasites to exploit their hosts and of hosts to defend against parasites have emerged in a stepwise pattern of many reciprocal evolutionary changes. A great volume of research on the topic has revealed that the evolutionary processes of hosts and parasites are complex, with important influences of phenomena like parasites switching between hosts over evolutionary time and hosts adapting to broad ranges of parasitic species. The concept of evolutionary stability has not proven very powerful in clarifying host-parasite relations. Instead it appears that outcomes similar to winners and losers in an arms race can occur, where on the one hand certain parasites successfully overcome host defences, while on the other hand the host defences fully succeed against other potential parasites.

Predator-prey interactions is another area where co-evolution has been much discussed, including using the perspective of evolutionary stability (Roughgarden,1978; Takada and Kigami, 1991; Abrams et al., 1993; Abrams, 2000). The hunting and capture traits of a predator species can co-evolve with the anti-predator traits of its prey. For instance, suppose that each of the two species has a single trait, where the selection on trait values in one species only depends on the mean trait value in the other species. Then the mean trait value in one species will have a (delayed) response to the mean trait value in the other species. Since the fitness of a mutant of one species depends on the mean trait value of the other species, it depends indirectly on the mean trait value of its own species. As a result of feedback cycles of this type, co-evolution between a group of species can result in a subset of species having trait values minimizing fitness (Roughgarden, 1978; Takada and Kigami, 1991; Abrams et al., 1993; Abrams, 2000). Also, predator-prey interactions can have complex evolutionary outcomes with cycles both in the population dynamics and in the evolutionary dynamics (Abrams, 2000). Overall, the study of the evolution of these interactions is better characterized as evolutionary population biology rather than as an application of game theory in biology.

经济代写|演化博弈论代写game theory in biology代考|Concluding Comments

We have argued that in many systems it can be very limiting to consider traits in isolation. Mating systems provide many further examples. For instance, we might expect parental effort and divorce strategies to affect one another. If low effort by one parent leads to divorce by the partner, the evolution of parental effort will depend on divorce strategies in the population. Conversely, whether it is worth divorcing a partner depends on the likely parental efforts of alternative mates, so that the evolution of divorce strategies depends on parental effort strategies in the population. We analyse the co-evolution of the effort expended into a common good and the strategy for partner retention in Section 7.10, showing that the interaction of these traits can drive the evolution of high levels of cooperative behaviour.

Mutual mate choice provides another mating-system example. If a female is attempting to choose one male as her partner, then her choosiness can be expected to increase with her own attractiveness; i.e. increase with the number of males that will choose her. Thus the optimal mate choice strategy for females depends on that of males, and vice versa. This co-evolutionary situation is analysed by McNamara and Collins (1990). In the idealized case considered, they show that a class structure evolves for both sexes; pairs are only formed by males and females of the same class.
The co-evolution of male type and female mating preference can account for the evolution of such features as the male peacock tail, and provides a further spectacular example of the power of co-evolution. We analyse this Fisher runaway process in Section 10.5.

Some traits that we model as one-dimensional may really have different components. For example, in the model of parental effort of Section $3.4$ the measure of effort is one-dimensional. However, as Barta et al. (2014) emphasize, care may involve more than one component with each parent allocating efforts between these components.

In particular, a parent must allocate its effort between provisioning and guarding the young. When care has two such dimensions, Barta et al. (2014) find that role specialization often evolves, with one parent concentrating on one of the tasks and the other parent concentrating on the other task. They also found that this promotes cooperation between the parents. In their model Barta et al. (2014) did not allow ability to evolve. It seems likely that had they done so, then there might be further disruptive selection leading to each sex evolving to be good at their specialized task (cf. Section 6.4).

The amount of variation in a trait may strongly affect the evolutionary direction of the trait via the effect of the variation on another trait. For example, suppose that the trait of interest is some measure of the degree to which an individual is cooperative in its interaction with others. The greater the variation in the trait, the greater the advantage in being choosy about which individuals to interact with. High choosiness then puts uncooperative individuals at a disadvantage since they are ignored. Thus co-evolution of cooperativeness and choosiness can result in high levels of the cooperative trait (Section 7.10).

Gaining information on the level of cooperative behaviour of others in the population may be valuable in deciding who to interact with and how to behave towards them. However, information gain takes time and may hence be costly. It is only worth paying this cost if there is sufficient variation in the population so that there is something to learn from observing individuals. If social sensitivity is worthwhile and evolves, this then exerts a selection on others to change their reputation by changing their behaviour, which then changes the selection pressure on being socially sensitive. The co-evolution of behavioural traits and social sensitivity is explored in Section 7.7.

博弈论代考

经济代写|演化博弈论代写生物学博弈论代考|寄生虫-宿主和捕食者-猎物的相互作用

共同进化这个术语是由Ehrlich和Raven(1964)提出的，尽管我们已经看到，这个基本概念的历史更悠久。Ehrlich和Raven(1964)研究了宿主和寄生虫的相互作用，特别是食草昆虫(以植物为食的昆虫)，认为寄生虫利用宿主和宿主抵御寄生虫的适应是在许多互惠进化变化的逐步模式中出现的。关于这一课题的大量研究表明，宿主和寄生虫的进化过程是复杂的，寄生虫在进化过程中在宿主之间切换，宿主适应广泛的寄生虫种类等现象对进化过程有重要影响。进化稳定性的概念在澄清宿主-寄生虫关系方面还没有被证明是非常有效的。相反，似乎会出现类似军备竞赛中的赢家和输家的结果，一方面某些寄生虫成功地克服了宿主的防御，而另一方面宿主的防御完全成功地对抗了其他潜在的寄生虫

捕食者-被捕食者的相互作用是共同进化被广泛讨论的另一个领域，包括使用进化稳定性的视角(Roughgarden,1978;高田和木上，1991;艾布拉姆斯等，1993年;艾布拉姆斯，2000)。捕食者物种的捕猎和捕获特征可以与猎物的反捕食特征共同进化。例如，假设两个物种都有一个单一的性状，其中一个物种的性状值的选择只取决于另一个物种的平均性状值。那么一个物种的平均性状值将对另一个物种的平均性状值产生(延迟的)响应。由于一个物种的突变体的适应度取决于另一个物种的平均性状值，因此它间接依赖于本物种的平均性状值。由于这种类型的反馈循环，一组物种之间的共同进化可以导致一个物种子集的特征值最小化适应度(Roughgarden, 1978;高田和木上，1991;艾布拉姆斯等，1993年;艾布拉姆斯，2000)。此外，捕食者-被捕食者的相互作用在种群动态和进化动态中都可能产生复杂的进化结果(Abrams, 2000)。总的来说，对这些相互作用的进化的研究更应该被描述为进化种群生物学，而不是博弈论在生物学中的应用

经济代写|演化博弈论代写生物学博弈论代考|结论性评论

我们已经讨论过，在许多系统中，孤立地考虑性状可能是非常有限的。交配系统提供了更多的例子。例如，我们可能认为父母的努力和离婚策略会相互影响。如果父母一方的不努力导致了另一方的离婚，那么父母努力的演变将取决于人群中的离婚策略。相反，与伴侣离婚是否值得，取决于其他配偶的父母可能付出的努力，因此，离婚策略的演变取决于人口中的父母努力策略。我们在第7.10节中分析了为共同利益付出的努力的共同进化和伙伴保留策略，表明这些特征的相互作用可以驱动高水平合作行为的进化

相互配偶选择提供了另一个交配系统的例子。如果一只雌性试图选择一个雄性作为她的伴侣，那么她的挑剔会随着她自身的吸引力而增加;也就是说，选择她的雄性数量会增加。因此，雌性的最佳择偶策略取决于雄性的择偶策略，反之亦然。麦克纳马拉和柯林斯(1990)分析了这种共同进化的情况。在所考虑的理想化情况下，他们表明阶级结构为两性进化;配对只由同一类的雄性和雌性组成。雄性类型和雌性择偶偏好的共同进化可以解释雄性孔雀尾巴等特征的进化，并为共同进化的力量提供了进一步的壮观例子。我们在第10.5节中分析了这个Fisher失控过程

一些我们建模为一维的特征可能真的有不同的成分。例如，在Section $3.4$的父母努力模型中，努力的度量是一维的。然而，正如Barta等人(2014)所强调的，护理可能涉及多个组成部分，每个家长都在这些组成部分之间分配努力

特别是，父母必须在供给和保护幼崽之间分配自己的精力。Barta等人(2014)发现，当照顾有两个这样的维度时，角色专业化往往会发展，父母一方专注于其中一个任务，另一方专注于另一个任务。他们还发现，这促进了父母之间的合作。在Barta等人(2014)的模型中，他们不允许能力的进化。如果他们这样做了，那么可能会有进一步的破坏性选择，导致每个性别都进化成擅长于他们的专门任务(参见第6.4节)

一个性状的变异量可能通过变异对另一个性状的影响而强烈地影响该性状的进化方向。例如，假设兴趣的特征是衡量一个人在与他人互动时合作的程度。这种特质的变异越大，在选择与哪些人交往时就越有优势。高度的挑剔会让不合作的人处于劣势，因为他们会被忽视。因此，合作和选择的共同进化可以导致高水平的合作特质(章节7.10)

获取关于群体中其他人合作行为水平的信息，对于决定与谁互动以及如何对待他们可能是有价值的。然而，获取信息需要时间，因此可能是昂贵的。只有当种群中存在足够的变异，从而可以从观察个体身上学到一些东西时，付出这种代价才值得。如果社会敏感性是值得的，并不断发展，这就会对他人施加选择，通过改变他们的行为来改变他们的声誉，从而改变社会敏感性的选择压力。行为特征和社会敏感性的共同进化在第7.7节中进行了探讨

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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。

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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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