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信息理论是对数字信息的量化、存储和通信的科学研究。该领域从根本上是由哈里-奈奎斯特和拉尔夫-哈特利在20世纪20年代以及克劳德-香农在20世纪40年代的作品所确立的。该领域处于概率论、统计学、计算机科学、统计力学、信息工程和电气工程的交叉点。

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Advanced Probability Theory 高等概率论
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(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|信息论作业代写information theory代考|BUSN4002

Over the epistemological space, the non-natural technologies may be placed in fuzzy categories where each technological category is a variety-transformation specific in the sense of its utility in accomplishing a set of particular variety destruction-creation activities. The non-natural technological space for variety transformation and info-production is a collection of a family $\mathrm{f}$ set of technologies where each set is specific to accomplish a task of either variety destruction or variety creation. The conditions of fuzzy technological categories point to the existence of overlapping technological categories where a technology may serve more than one transformation task. Every non-natural technology resides in the primary-derived duality in the sense that every non-natural or natural technology is both a parent and offspring in the activities of variety transformations and hence info-production. It is said to be a parent if other technologies may be reduced to its conditions of existence. It is said to be an offspring if it can be constructed from a previously existed technology. The conditions of parent-offspring technological process is such that the technological process, just like the info-dynamics is always in stock-flow disequilibria.

The nature of the existence of the parent-offspring technologies is revealed by the stock-flow disequilibrium process. The natural $\mathbb{d}$-process always serves as the primary category as well as parent to the non-natural $\mathbb{\tau}_{\text {-processes. The access to the }}$ acquaintance, learning, understanding and mimicking through exactness and inexactness processes The general process may be presented in a cognitive geometry as in Fig. 4.1.

数学代写|信息论作业代写information theory代考|The Theory of Info-dynamics

The transformations of varieties over the ontological space with natural $\mathbb{U}_{\text {-process }}$ and over the epistemological space with social $\mathbb{\tau}$-process are through the dynamics of actual-potential polarities with matte-energy interplays. They are processes, the study of which requires an introduction of time-processes on the characteristic-signal dispositions that define the information at each time point with past-future continuity. The transformations are time-processors which act on the characteristic dispositions the changing identities of which are communicated through the signal dispositions. The introduction of time, therefore, is into the definition of information which requires that each of the building blocks must be time-indicated such that the object set, the set of phenomena, the characteristic disposition, the signal disposition and the set of varieties are equipped with a time set $\mathbb{T}$, where there are $(\Omega, \mathbb{T}),(\Phi, \mathbb{T})(\mathbb{X}, \mathbb{T}),(\mathbb{S}, \mathbb{T})$ as the object time set, the phenomenon-time set, the characteristics-time set and the signal-time set respectively, all of which correspond to the variety-time set, $(\mathbb{V}, \mathbb{T})$. The nature and the concept of the time set $\mathbb{T}$ have been discussed in Chap. 3 of this monograph where distinctions were made among pure time, cost time, benefit time and cost-benefit time in the transformation-decision process. The time set, whatever the concept and definition, must be related to a set of time-processors where each time processor corresponds to a time-point transformation of the same object in time-point varieties that allow the examination of operative behavior of categorial conversion and decision-choice intentionality defined in the Consciencism of the internal structure of the varieties [R17.16].

The structure of the transformation-decision process is the destruction of the existing varieties and the creation of new varieties in time-dependent variety space $(\mathbb{V}, \mathbb{T})$ and must be studied from the static and dynamic conditions as provided by $(\Omega, \mathbb{T})$, the time-dependent universal object set, $(\Phi, \mathbb{T})$, the time-dependent phenomenon space, (X, $\mathbb{T})$,the time-dependent characteristic space, and $(\mathbb{S}, \mathbb{T})$ the time-dependent sign space. The static conditions involve in providing the definitional conditions of information on $(\mathbb{V}, \mathbb{T})$ which then establish the initial conditions of change, while the dynamic conditions provide transformation conditions on the primary universal set of varieties $(\mathbb{V}, \mathbb{T})$ with an info-support $(\mathbb{Z}, \mathbb{T})$ to a new universal set of derived varieties $(\mathbb{V}, \mathbb{T})\pi$ with info-support $(\mathbb{Z}, \mathbb{T})\pi$ where the subscript $(\pi)$ identifies the derived.

信息论代写

数学代写|信息论作业代写information theory代考|关于parent-继承者社会技术的注释

在认识论空间上，非自然技术可以被放在模糊的类别中，其中每个技术类别都是特定的品种转化，就其在完成一组特定的品种破坏-创造活动方面的效用而言。用于品种转化和信息生产的非自然技术空间是一个$\mathrm{f}$系列技术的集合，其中每一组技术都特定于完成一项任务，要么毁灭品种，要么创造品种。模糊技术类别的条件是指存在重叠的技术类别，其中一项技术可能服务于多个转化任务。每一种非自然技术都存在于初级衍生的对偶性中，即每一种非自然或自然技术在多样性转化活动中既是父母又是后代，因此在信息生产活动中也是如此。如果其他技术可以降低到它的存在条件，它就被称为母体。如果它能从以前存在的技术中构建出来，就被称为后代。母子工艺过程的条件是，如同信息动力学一样，工艺过程始终处于存量-流不平衡状态

存量-流量不平衡过程揭示了亲子技术存在的本质。自然的$\mathbb{d}$过程总是作为主要的范畴和非自然的$\mathbb{\tau}_{\text {-processes. The access to the }}$通过精确和不精确过程的认识、学习、理解和模仿的父类。一般过程可以在图4.1所示的认知几何中表现出来。

数学代写|信息论作业代写information theory-of- information- dynamics代考|信息动力学理论

在自然$\mathbb{U}_{\text {-process }}$的本体论空间上和在社会$\mathbb{\tau}$ -过程的认识论空间上的变种的转换，是通过实际-势极性与物质-能量相互作用的动力学进行的。它们是过程，研究这些过程需要引入特征信号配置上的时间过程，这些特征信号配置定义了每个时间点上具有过去-未来连续性的信息。变换是作用于特征配置的时间处理器，特征配置的变化恒等式通过信号配置进行通信。因此，时间的引入被引入到信息的定义中，这要求每一个构建块都必须是时间指示的，这样，对象集、现象集、特征配置、信号配置和变体集都配有一个时间集$\mathbb{T}$，其中分别有$(\Omega, \mathbb{T}),(\Phi, \mathbb{T})(\mathbb{X}, \mathbb{T}),(\mathbb{S}, \mathbb{T})$作为对象时间集、现象-时间集、特征-时间集和信号-时间集，所有这些都对应于变种时间集，$(\mathbb{V}, \mathbb{T})$。时间集的性质和概念$\mathbb{T}$已在本专著的第三章讨论过，其中对转换决策过程中的纯时间、成本时间、效益时间和成本效益时间进行了区分。无论时间集的概念和定义是什么，它都必须与一组时间处理器相关，其中每个时间处理器都对应于同一对象在时间点变种中的一个时间点转换，允许检查类别转换的操作行为和在变种内部结构的良心主义中定义的决策-选择意向[R17.16]

转化-决策过程的结构是在依赖时间的品种空间中对现有品种的破坏和新品种的创造 $(\mathbb{V}, \mathbb{T})$ 必须从静态和动态条件下进行研究 $(\Omega, \mathbb{T})$，时变普适对象集， $(\Phi, \mathbb{T})$，时变现象空间，(X， $\mathbb{T})$，时变特征空间， $(\mathbb{S}, \mathbb{T})$ 与时间相关的符号空间。静态条件涉及提供信息的定义条件 $(\mathbb{V}, \mathbb{T})$ 而动态条件则提供了品种的基本通用集的转化条件 $(\mathbb{V}, \mathbb{T})$ 有了信息支持 $(\mathbb{Z}, \mathbb{T})$ 一套新的通用衍生品种 $(\mathbb{V}, \mathbb{T})\pi$ 通过信息支持 $(\mathbb{Z}, \mathbb{T})\pi$ 下标在这里 $(\pi)$

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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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