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在数学中，图论是对图的研究，它是用来模拟对象之间成对关系的数学结构。这里，图由顶点（也称为节点或点）组成，这些顶点由边（也称为链接或线）连接。
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我们提供的图论Graph Theory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
数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Breadth-First Search Tree
The main objective for a breadth-first search tree is to add as many neighbors of the root as possible in the first step. At each additional step, we are adding all available neighbors of the most recently added vertices.
Breadth-First Search Tree
Input: Simple graph $G=(V, E)$ and a designated root vertex $r$.
Steps:
- Add all the neighbors of $r$ in $G$ to $T=\left(V, E^{\prime}\right)$.
- If $T$ contains all the vertices of $G$, then we are done. Otherwise continue to Step (3).
- Beginning with $x$, the first neighbor of $r$ that has neighbors not in $T$, add all the neighbors of $x$ to $T$. Repeat this for all the neighbors of $r$.
- If $T$ contains all the vertices of $G$, then we are done. Otherwise repeat Step (3) with the vertices just previously added to $T$.
Output: Breadth-first tree $T$.
As with depth-first, we will use an alphabetical order when considering neighbor lists. At each stage we are adding a new level to the tree and visually we will place the vertices from left to right, thus aiding in the next stage of vertex additions.
It should come as no surprise that breadth-first search trees are likely to be of shorter height than their depth-first search counterpart. The breadthfirst search tree created above has height 4 with four vertices on level 1 , two vertices on level 2 , three vertices on level 3 , and one on level 4 .
The main difference between these two algorithms is that depth-first focuses on traveling as far into the graph in the beginning, whereas the breadthfirst focuses on building outward using neighborhoods.
数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Traveling Salesman Revisited
Section $2.2$ spent considerable time discussing various algorithms used to find approximate solutions to the Traveling Salesman Problem: what is the optimal route that visits each location exactly once and returns to the start? Within each of these, we allowed the weight on an edge to represent either cost, distance, or time. Here we present one additional approximate algorithm that can be used in a specific instance of the Traveling Salesman Problem when the weights assigned to the edges satisfy the triangle inequality;that is, for a weighted graph $G=(V, E, w)$, given any three vertices $x, y, z$ we have
$$
w(x y)+w(y z) \geq w(x z)
$$
The triangle inequality is named to reference a well-known fact in geometry that no one side of a triangle is longer than the sum of the other two sides.
The metric Traveling Salesman Problem (mTSP) only considers scenarios where the weights satisfy the triangle inequality. When the weight function is modeling distance, we are within the mTSP realm; when the weight function models cost or time, we may or may not be in a scenario that satisfies the triangle inequality.
Minimum spanning trees, and the algorithms used to find such subgraphs, can be used to find an approximate solution to a metric Traveling Salesman Problem. The algorithm below combines three ideas we have studied so far: eulerian circuits, hamiltonian cycles, and minimum spanning trees. A minimum spanning tree is modified by duplicating every edge, ensuring all vertices have even degree and allowing an eulerian circuit to be obtained. This circuit is then modified to create a hamiltonian cycle. Note that this procedure is guaranteed to work only when the underlying graph is complete. It may still find a proper hamiltonian cycle when the graph is not complete, but cannot be guaranteed to do so.
图论代考
数学代写|图论作业代写图论代考|广度优先搜索树
广度优先搜索树的主要目标是在第一步中添加尽可能多的根邻居。在每一个额外的步骤中，我们添加最近添加的顶点的所有可用邻居。
广度优先搜索树
输入:简单图$G=(V, E)$和指定根顶点$r$ .
步骤: .
- 添加的所有邻居 $r$ 在 $G$ 到 $T=\left(V, E^{\prime}\right)$.
- $T$ 的所有顶点 $G$，那么我们就完成了。否则继续步骤(3)。
- 从 $x$的第一个邻居 $r$ 邻居不在家 $T$的所有邻域相加 $x$ 到 $T$。对的所有邻居重复此操作 $r$.
- $T$ 的所有顶点 $G$，那么我们就完成了。否则，使用前面添加的顶点重复步骤(3) $T$.
输出:宽度优先树 $T$和深度优先一样，在考虑邻居列表时，我们将使用字母顺序。在每一个阶段，我们都会向树中添加一个新关卡，并且从视觉上我们将从左到右放置顶点，从而帮助下一个阶段的顶点添加
宽度优先搜索树的高度可能比深度优先搜索树的高度要低，这一点不足为奇。上面创建的广度搜索树高度为4，在级别1上有四个顶点，在级别2上有两个顶点，在级别3上有三个顶点，在级别4上有一个顶点
这两种算法之间的主要区别是深度优先专注于在开始时尽可能深入到图中，而广度优先专注于使用邻域向外构建
数学代写|图论作业代写图论代考|旅行推销员重访 .
$2.2$部分花了相当多的时间讨论了用于寻找旅行推销员问题近似解的各种算法:什么是最佳路线，使每个地点只访问一次，然后返回起点?在每一个范围内，我们允许一条边上的权重代表成本、距离或时间。在这里，我们提出了一个额外的近似算法，可以用于旅行推销员问题的一个特定实例，当分配给边的权重满足三角形不等式时;即，对于一个加权图$G=(V, E, w)$，给定任意三个顶点$x, y, z$，我们有
$$
w(x y)+w(y z) \geq w(x z)
$$
三角形不等式的命名引用了一个众所周知的几何事实，即三角形的任何一条边都不长于其他两条边的和。米制旅行推销员问题(mTSP)只考虑权值满足三角形不等式的情况。当权重函数是建模距离时，我们在mTSP范围内;当权重函数模拟成本或时间时，我们可能处于满足三角形不等式的场景中，也可能不满足
最小生成树，以及用于寻找这类子图的算法，可以用来寻找度量旅行推销员问题的近似解。下面的算法结合了我们目前学习过的三个思想:欧拉电路、哈密顿循环和最小生成树。通过复制每条边来修改最小生成树，确保所有顶点都具有偶度，从而得到一个欧拉电路。然后对这个电路进行修改，形成一个哈密顿循环。注意，这个过程只有在底层图完成时才能保证工作。当图不完整时，它仍然可以找到一个合适的哈密顿循环，但不能保证这样做
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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。
| 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 |
