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数学方面集中于计算机使用的领域，或与计算机科学相关的领域，即代数、一般拓扑学、数论、组合学和逻辑。计算方面的例子包括计算复杂性、并发性和量子计算。
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我们提供的计算数学基础Mathematical Foundations of Computing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 高等楖率论
- 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
电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Binomial Distribution
Consider a series of $n$ Bernoulli experiments where the result of each experiment is independent of the others. We would naturally like to know the number of successes in these $n$ trials. This can be represented by a discrete random variable $X$ with parameters $(n, a)$ and is called a binomial random variable. The probability mass function of a binomial random variable with parameters $(n, a)$ is given by
$$
p(i)=\left(\begin{array}{c}
n \
i
\end{array}\right) a^{i}(1-a)^{n-i}
$$
If we set $b=1-a$, then these are just the terms of the expansion $(a+b)^{n}$. The expected value of a variable that is binomially distributed with parameters $(n, a)$ is $n a$.
Consider a local area network with ten stations. Assume that, at a given moment, each node can be active with probability $p=0.1$. What is the probability that (a) one station is active, (b) five stations are active, (c) all ten stations are active?
Solution:
Assuming that the stations are independent, the number of active stations can be modeled by a binomial distribution with parameters ( $10,0.1)$. From the formula for $p(i)$, we get
a. $p(1)=\left(\begin{array}{c}10 \ 1\end{array}\right) 0.1^{1} 0.9^{9}=0.38$
b. $p(5)=\left(\begin{array}{c}10 \ 5\end{array}\right) 0.1^{5} 0.9^{5}=1.49 \times 10^{-3}$
c. $p(10)=\left(\begin{array}{l}10 \ 10\end{array}\right) 0.1^{10} 0.9^{0}=1 \times 10^{-10}$
This is shown in Figure 1.3. Note how the probability of one station being active is $0.38$, which is greater than the probability of any single station being active. Note also how rapidly the probability of multiple active stations drops. This is what drives spatial statistical multiplexing: the provisioning of a link with a capacity smaller than the sum of the demands of the stations.
电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Geometric Distribution
Consider a sequence of independent Bernoulli experiments, each of which succeeds with probability $a$. In section $1.5 .2$, we wanted to count the number of successes; now, we want to compute the probability mass function of a random variable $X$ that represents the number of trials before the first success. Such a variable is called a geometric random variable and has a probability mass function
$$
p(i)=(1-a)^{i-1} a
$$
The expected value of a geometrically distributed variable with parameter $a$ is $1 / a$.
EXAMPLE 1.30: GEOMETRIC RANDOM VARIABLE
Assume that a link has a loss probability of $10 \%$ and that packet losses are independent, although this is rarely true in practice. Suppose that when a packet gets lost, this is detected and the packet is retransmitted until it is correctly received. What is the probability that it would be transmitted exactly one, two, and three times?
Solution:
Assuming that the packet transmissions are independent events, we note that the probability of success $=p=0.9$. Therefore, $p(1)=0.1^{0} * 0.9=0.9 ; p(2)=$ $0.1^{1} * 0.9=0.09 ; p(3)=0.1^{2} * 0.9=0.009$. Note the rapid decrease in the probability of more than two transmissions, even with a fairly high packet loss rate of $10 \%$. Indeed, the expected number of transmissions is only $1 / 0.9=1 . \overline{1}$.
计算数学基础代考
电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Binomial Distribution
考虑一系列 $n$ 伯努利实验，其中每个实验的结果独立于其他实验。我们自然想知道这些成功的次数 $n$ 试验。这可以用离散随机变量来表示 $X$ 带参数 $(n, a)$ 称为二项式 随机变量。带参数的二项式随机变量的概率质量函数 $(n, a)$ 是 (谁) 给的
$$
p(i)=(n i) a^{i}(1-a)^{n-i}
$$
如果我们设置 $b=1-a_{i}$ 那么这些只是展开的条件 $(a+b)^{n}$. 带有参数的二项式分布的变量的期望值 $(n, a)$ 是 $n a$.
考虑一个有十个站点的局域网。假设，在给定时刻，每个节点都可以有概率处于活动状态 $p=0.1$. (a) 一个站处于活动状态， (b) 五个站处于活动状态，(c) 所有十 个站都处于活动状态的概率是多少?
解决方案:
假设站点是独立的，活动站点的数量可以通过带有参数的二项分布来建模 $(10,0.1)$. 从公式为 $p(i)$ ，我们有
一个。 $p(1)=(101) 0.1^{1} 0.9^{9}=0.38$
湾。 $p(5)=(105) 0.1^{5} 0.9^{5}=1.49 \times 10^{-3}$
C。 $p(10)=(1010) 0.1^{10} 0.9^{0}=1 \times 10^{-10}$
如图 $1.3$ 所示。注意一个站处于活动状态的概率是多少 $0.38$ ，这大于任何单个站点处于活动状态的概率。还要注意多个活动站点的概率下降的速度有多快。这就是 驱动空间统计复用的原因：提供容量小于站点需求总和的链路。
电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Geometric Distribution
考虑一系列独立的伯努利实验，每个实验都以概率成功 $a$. 在部分 $1.5 .2$ ，我们想计算成功的次数；现在，我们要计算随机变量的概率质量函数 $X$ 表示第一次成功之 前的试验次数。这样的变量称为几何随机变量，具有概率质量函数
$$
p(i)=(1-a)^{i-1} a
$$
带参数的几何分布变量的期望值 $a$ 是 $1 / a$.
例 1.30：几何随机变量
假设链路的丟失概率为 $10 \%$ 并且数据包丢失是独立的，尽管这在实践中很少发生。假设当一个数据包丢失时，会检测到这一点并重新传输数据包，直到它被正确 接收。准确传输一、二、三次的概率是多少?
解决方案:
假设数据包传输是独立的事件，我们注意到成功的概率 $=p=0.9$. 所以， $p(1)=0.1^{0} * 0.9=0.9 ; p(2)=0.1^{1} * 0.9=0.09 ; p(3)=0.1^{2} * 0.9=0.009$. 注意 超过两次传输的概率迅速下降，即使丢包率相当高 $10 \%$. 实际上，预期的传输次数只是 $1 / 0.9=1 . \overline{1}$.
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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 |
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| SPSS代写 | 计量经济学代写 |
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