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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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数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Mathematical Induction

The last proof technique we review is quite useful when studying discrete objects, especially objects that can easily be transformed into ones of smaller size. Mathematical induction relies on a two step process. In the first step (sometimes referred to as the base case or basis step) we show the statement to be proved holds for a specific value or size. In the second step (called the induction step) we assume that the statement holds for some unknown value and then show the statement also holds for the next value.

The power of induction is that we are proving a statement that holds for an infinite number of objects but only need to prove two very specific items. As we will see throughout this book, graphs naturally lend themselves to induction proofs by our ability to take a graph of a specific size (usually in terms of the number of vertices or edges) and make it smaller by removing either an edge or a vertex. This technique is shown in the result. helow about. the number of edges in a complete graph.
Proposition 1.25 The complete graph $K_{n}$ has $\frac{n(n-1)}{2}$ edges.

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Degree Sequence

As noted above, the degree of a vertex can be seen in the adjacency matrix for a graph by summing the entries along its corresponding row or column. Here we switch gears a bit to look at what conditions must be placed on a sequence of integers so that they could be the degrees of a simple graph.
Definition 1.26 The degree sequence of a graph is a listing of the degrees of the vertices. It is customary to write these in decreasing order. If a sequence is a degree sequence of a simple graph then we call it graphical.

The example above is one instance of the general question called the graph realization problem. It is easy to confirm certain sequences are not degree sequences using graph properties (such as the Handshaking Lemma or isolated vertices), but we would like to have a procedure that will always answer this question. The theorem below, attributed to the Czech mathematician Václav Havel and the Iranian-American mathematician Seifollah Louis Hakimi, provides an iterative approach to answering the graph realization problem.

图论代考

数学代写|图论作业代写Graph Theory代考|Mathematical Induction

我们回顾的最后一个证明技术在研究离散对象时非常有用，尤其是可以轻松转换为较小尺寸的对象。数学归纳法依赖于两步过程。在第一步（有时称为基本情况或基础步骤）中，我们展示要证明的陈述对于特定值或大小成立。在第二步（称为归纳步骤）中，我们假设该语句适用于某个未知值，然后显示该语句也适用于下一个值。

归纳法的力量在于，我们正在证明一个适用于无限数量的对象的陈述，但只需要证明两个非常具体的项目。正如我们将在本书中看到的那样，由于我们能够获取特定大小的图（通常根据顶点或边的数量）并通过删除边或顶点使其更小，因此图自然而然地适用于归纳证明. 该技术显示在结果中。嘿嘿。完整图中的边数。
命题 1.25 完整图ķn有n(n−1)2边缘。

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如上所述，可以通过对沿其相应行或列的条目求和来在图的邻接矩阵中看到顶点的度数。在这里，我们稍微切换一下，看看必须对整数序列放置哪些条件，以便它们可以成为简单图的度数。
定义 1.26 图的度数序列是顶点度数的列表。习惯上按递减顺序写这些。如果一个序列是一个简单图的度数序列，那么我们称之为图形。

上面的示例是称为图实现问题的一般问题的一个实例。使用图属性（例如握手引理或孤立顶点）很容易确认某些序列不是度数序列，但我们希望有一个程序能够始终回答这个问题。下面的定理归因于捷克数学家 Václav Havel 和伊朗裔美国数学家 Seifollah Louis Hakimi，提供了一种迭代方法来回答图实现问题。

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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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