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数学建模指的是对现实世界的情景创建一个数学表示，以进行预测或提供洞察力的过程。

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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|数学建模代写math modelling代考|Extension Field Type

The central map of MI (Sect. 2.1, [69]) is constructed by a univariate monomial over an extension field. While MI was already broken, the idea generating $G$ over an extension field is used for several MPKCs. The central map $G: k^{n} \rightarrow k^{m}$ of such an MPKC is generally described as follows.

Let $r \geq 1$ be a common divisor of $n$ and $m, N:=n / r, M:=m / r, K$ an $r$ extension of $k$ and $\left{\theta_{1}, \ldots, \theta_{r}\right} \subset K$ is a basis of $K$ over $k .$ Denote by $\phi_{N}: k^{n} \rightarrow$ $K^{N}$ is a one-to-one map, e.g. $\phi_{N}\left(x_{1}, \ldots, x_{n}\right)=\left(x_{1} \theta_{1}+\cdots+x_{r} \theta_{r}, \ldots, x_{n-r+1} \theta_{1}+\right.$ $\cdots+x_{n} \theta_{r}$ ) for $x_{1}, \ldots, x_{n} \in k$, and define a polynomial map $\mathscr{B}: K^{N} \rightarrow K^{M}$ to be inverted feasibly. The central map $G$ is constructed by $G:=\phi_{M}^{-1} \circ \mathscr{G} \circ \phi_{N}$.
$$
G: k^{n} \stackrel{\phi_{N}}{\rightarrow} K^{N} \stackrel{\mathscr{G}}{\rightarrow} K^{M} \stackrel{\phi_{M}^{-1}}{\longrightarrow} k^{m} .
$$
It is known that the polynomials $g_{1}(x), \ldots, g_{m}(x)$ in $G(x)$ are quadratic forms of $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n}\right)^{t} \in k^{n}$ over $k$ if and only if the polynomials $\mathscr{G}{1}(X), \ldots, \mathscr{G}{M}(X)$ in $\mathscr{G}(X)$ are quadratic forms of $\bar{X}:=\left(X_{1}, \ldots, X_{N}, X_{1}^{q}, \ldots, \ldots, X_{N}^{q^{r-1}}\right)^{t}$ over $K$. It is because the one-to-one map $\phi_{N}$ is given by the matrix $\Theta_{N}:=\left(\theta_{j}^{q^{i-1}} \cdot I_{N}\right){1{N}$ is the identity matrix of size $N$. In fact, if $X=\left(X_{1}, \ldots, X_{N}\right)^{t}:=\left(x_{1} \theta_{1}+\right.$ $\left.\cdots+x_{r} \theta_{r}, \ldots, x_{n-r+1} \theta_{1}+\cdots+x_{n} \theta_{r}\right)^{t}$, it holds
$$
\Theta_{N} x=\bar{X}
$$
Then $F$ and $G$ have the relation $$
\begin{aligned}
F(x)=&\left(T \circ \Theta_{M}^{-1}\right) \cdot\left(\mathscr{G}{1}\left(\phi{N}(S(x))\right), \ldots, \mathscr{G}{N}\left(\phi{N}(S(x))\right)\right.\
&\left.\mathscr{G}{1}\left(\phi{N}(S(x))\right)^{q}, \ldots, \mathscr{G}{N}\left(\phi{N}(S(x))\right)^{q^{r-1}}\right)^{t}
\end{aligned}
$$
and $\mathscr{G}{i}\left(\phi{N}(S(x))\right)^{q^{j}}$ is written by
$$
\mathscr{G}{i}\left(\phi{N}(S(x))\right)^{q^{j}}=X^{t}\left(\Theta_{N} S \Theta_{N}^{-1}\right)^{t} G_{i}^{\left(q^{j}\right)}\left(\Theta_{N} S \Theta_{N}^{-1}\right) X+(\text { linear form of } X)
$$
for some $n \times n$ matrix $G_{i}^{\left(q^{\prime}\right)}$ with $K$-entries. The matrix $G_{i}^{\left(q^{\prime}\right)}$ is important for the security of the extension field type MPKCs.
In this subsection, we describe several examples of such MPKCs.

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Hidden Field Equation

Hidden Field Equation $(H F E)$ proposed by Patarin [79] is constructed with $n=m=$ $r$ (namely $N=M=1$ ) and
$$
\mathscr{G}(X)=\sum_{0 \leq i \leq j \leq d} \alpha_{i j} X^{q^{i}+q^{j}}+\sum_{0 \leq i \leq d} \beta_{i} X^{q^{i}}+\gamma,
$$
where $1 \leq d \ll n$ is an integer and $\alpha_{i j}, \beta_{i}, \gamma \in K$. The decryption of HFE is obtained by solving a univariate polynomial equation $\mathscr{G}(X)-Y=0$ of degree $D \leq 2 q^{d}$. Its complexity is $O\left(D^{3}+n D^{2} \log q\right)$ by the Berlekamp algorithm [8, 9].

For the security of HFE, it has been reported that $F$ of HFE with small $d$ is inverted efficiently by the Gröbner basis attack [45]. It is known that the degree of regularity of the corresponding polynomial system is bounded by $\frac{1}{2}(q-1)\left\lfloor\log {q}\left(2 q^{d}-1\right)+\right.$ $1\rfloor+2$ [34, 50]. Furthermore, since the coefficient matrix of $\mathscr{G}$ as a quadratic form of $\bar{X}$ is in the form $\left({ }^{*{d+1}}\right)$, the min-rank attack is also available on HFE and its complexity is $\left({ }_{d+2}^{n+d+2}\right)^{w} \ll n^{(d+2) w}[11,64]$.

From these facts, we see that both the decryption speed and the security of HFE are exponential of $d$, namely HFE has a serious trade-off between efficiency and security. Thus HFE itself has been considered to be impractical. In Sect. 4.2.2, we describe arrangements of MI and HFE to enhance the security.

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Extension Field Type

MI 的中心图 (第 $2.1$ 节，[69]) 由扩展域上的单变量单项式构造。虽然 MI 已经被打破，但产生的想法 $G$ 在一个扩展字段上用于多个 MPKC。中央地图 $G: k^{n} \rightarrow k^{m}$ 这种 MPKC 的一般描述如下。
让 $r \geq 1$ 成为的公约数 $n$ 和 $m, N:=n / r, M:=m / r, K$ 一个 $r$ 的扩展 $k$ 和 $\backslash 1$ eft 的分隔符缺失或无法识别是一个基础 $K$ 超过 $k$.表示为 $\phi_{N}: k^{n} \rightarrow$ $K^{N}$ 是一对一的映射，例如 $\phi_{N}\left(x_{1}, \ldots, x_{n}\right)=\left(x_{1} \theta_{1}+\cdots+x_{r} \theta_{r}, \ldots, x_{n-r+1} \theta_{1}+\cdots+x_{n} \theta_{r}\right)$ 为了 $x_{1}, \ldots, x_{n} \in k_{1}$ 并定义一个多项式映射 $\mathscr{B}: K^{N} \rightarrow K^{M}$ 可以被倒置。中央地图 $G$ 由 $G:=\phi_{M}^{-1} \circ \mathscr{G} \circ \phi_{N}$.
$$
G: k^{n} \stackrel{\phi_{N}}{\rightarrow} K^{N} \stackrel{\mathscr{g}}{\rightarrow} K^{M} \stackrel{\phi_{M}}{\longrightarrow} k^{m} .
$$
已知多项式 $g_{1}(x), \ldots, g_{m}(x)$ 在 $G(x)$ 是的二次形式 $x=\left(x_{1}, \ldots, x_{n}\right)^{t} \in k^{n}$ 超过 $k$ 当且仅当多项式 $\mathscr{G} 1(X), \ldots, \mathscr{G} M(X)$ 在 $\mathscr{G}(X)$ 是的二次形式
然后 $F$ 和 $G$ 有关系
和 $\mathscr{G} i(\phi N(S(x)))^{q^{j}}$ 由
$$
\mathscr{G} i(\phi N(S(x)))^{q^{j}}=X^{t}\left(\Theta_{N} S \Theta_{N}^{-1}\right)^{t} G_{i}^{\left(q^{j}\right)}\left(\Theta_{N} S \Theta_{N}^{-1}\right) X+(\text { linear form of } X)
$$
对于一些 $n \times n$ 矩阵 $G_{i}^{\left(q^{\prime}\right)}$ 和 $K$-条目。矩阵 $G_{i}^{\left(q^{\prime}\right)}$ 对于扩展字段类型 MPKC 的安全性很重要。在本小节中，我们描述了此类 MPKC 的几个示例。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Hidden Field Equation

隐场方程 $(H F E$ ) Patarin [79] 提出的构造是 $n=m=r$ (即 $N=M=1$ ) 和
$$
\mathscr{G}(X)=\sum_{0 \leq i \leq j \leq d} \alpha_{i j} X^{q^{i}+q^{j}}+\sum_{0 \leq i \leq d} \beta_{i} X^{q^{i}}+\gamma,
$$
在哪里 $1 \leq d \ll n$ 是一个整数并且 $\alpha_{i j}, \beta_{i}, \gamma \in K$. HFE的解密是通过求解一个单变量多项式方程得到的 $\mathscr{G}(X)-Y=0$ 学位 $D \leq 2 q^{d}$. 它的复杂性是 $O\left(D^{3}+n D^{2} \log q\right)$ 通过 Berlekamp 算法 $[8,9]$ 。
为了HFE的安全，有报道称 $F \mathrm{HFE}$ 与小 $d$ 通过 Gröbner 基础攻击 [45] 有效地反转。已知对应多项式系统的正则化程度为 $\frac{1}{2}(q-1)\left\lfloor\log q\left(2 q^{d}-1\right)+1\right\rfloor+2[34$ ， 50]。此外，由于系数矩阵 $\mathscr{G}$ 作为的二次形式 $\bar{X}$ 是形式 $\left({ }^{* d+1}\right)$ ，在 HFE 上也可以使用 min-rank 攻击，其复杂度为 $\left(\begin{array}{l}n+d+2 \ d+2\end{array}\right)^{w} \ll n^{(d+2) w}[11,64]$.
从这些事实中，我们看到 HFE 的解密速度和安全性都是指数级的 $d$ ，即HFE在效率和安全性之间进行了严重的权衡。因此，HFE 本身被认为是不切实际的。昆虫。 4.2.2，我们描述了MI和HFE的安排以增强安全性。

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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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