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网络分析研究实体之间的关系，如个人、组织或文件。在多个层面上操作，它描述并推断单个实体、实体的子集和整个网络的关系属性。

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Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Depth-first search

An alternative way to manage the list of nodes to be visited is the last-in first-out. In this way, when a node is visited, all the adjacent nodes are added into the list. Then one of them is visited, and its adjacent nodes are inserted. At this point, the algorithm selects one of them and this process iterate until there exists at least one more adjacent node. It is evident that the algorithm for each step $i+1$ visits a node at distance $i+1$, and stores the node at distance i. This traversal, called depth-first search, uses a stack, as depicted in the algorithm (Fig. 3.4).

Similarly to BFS, the time complexity for DFS is $\mathcal{O}(|\mathcal{V}|+|\mathcal{E}|)$, where $|\mathcal{V}|$ and $|\mathcal{E}|$ are, respectively, the number of nodes and edges. The space needed for the execution is related to the storing of the stack; therefore it needs additional $\mathcal{O}(|\mathcal{V}|)$ space as well as the set of already-visited vertices.
Few of the well-known applications of DFS are:

Finding connected and strongly connected components;
Finding the bridges of a graph;
Finding biconnectivity in graphs.

The followings hold in connection to graph traversal at a glance:

BFS considers all of the adjacents of a node before visiting other nodes. DFS visits all the children nodes (i.e., neighbors of the adjacent node) before visiting neighbors.
BFS and DFS are based on a similar algorithm, and they differ in that BFS uses a queue data structure, whereas DFS uses a stack.
BFS needs of a larger amount of memory in general, because it expands all children of a vertex and stores them in memory. DFS has much lower memory requirements than BFS, because it iteratively expands only one child until it cannot proceed anymore and backtracks after that.
Both have the same time complexity.
BFS is used to find the shortest path in a graph, whereas DFS is used to find a path among nodes (i.e., determining if every pair of vertices can be connected by two disjoint paths).
The choice between both algorithms depends on the context.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Shortest paths in a graph

One of the most interesting problems in a graph is finding the best path connecting two nodes. Best means the shortest (in terms of geodesic distance) for unweighted graphs, or a path such that the sum of the weights of its constituent edges is minimized for weighted graphs. The shortest path problem may be defined for both directed and undirected graphs. Here, we discuss paths in undirected graphs, and the reader may easily extend the discussion for directed ones [9].

In introducing the problem, we briefly recall from Chapter 2 that a path in a graph $\mathcal{G}$ is an ordered sequence of adjacent nodes $P=\left{v_1, v_2, \ldots, v_n\right}$ such that there always exists an edge connecting $v_j, v_{j+1}$ for all $j \in 1, n-1$. The path $P$ connects nodes $v_1$ and $v_n$. The number of nodes in $P$ is called the length of the path $P$. The ordering of nodes in $P$ determines the structure of the path. Given any pair of nodes of a graph, if there exists a path between them, then they are connected, and in general, two nodes may be connected by multiple paths of different length. Given an unweighted graph $\mathcal{G}$ and two nodes, $v$ and $w$, the shortest path $\mathcal{S P}$ is the path connecting $v$ and $w$ with the minimum length. Similarly, for weighted graphs, given a real-valued weight function $f: \mathcal{E} \rightarrow \mathbb{R}$, the shortest path from $v_1$ to $v_n$ is the path $P=\left(v_1, v_2, \ldots, v_n\right)$ that minimizes the sum $\sum_{i=1}^{n-1} f\left(e_{i, i+1}\right)$ over all possible paths. When each edge in the graph has unit weight or $f: \mathcal{E} \rightarrow{1}$, this is equivalent to finding the path with fewest edges.
The shortest path problem has three main variants:

The single-source shortest path problem, in which the algorithms aim to find all the shortest paths from a given source node $v$ to all other vertices in the graph.
The single-destination shortest path problem, in which algorithms aim to find shortest paths from all nodes in the directed graph to a single destination node $v$.
The all-pairs shortest path problem, in which we have to find the shortest paths between every pair of nodes in the graph.
We point out that each one of these variants have been resolved by efficient algorithms than the naive approach of running a single-pair shortest path algorithm on all relevant pairs of vertices [10].

网络分析代考

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管理要访问的节点列表的另一种方法是后进先出。这样，当一个节点被访问时，所有相邻的节点都被添加到列表中。然后访问其中一个，并插入其相邻节点。在这一点上，算法选择其中一个，这个过程迭代，直到至少存在一个相邻的节点。很明显，每一步的算法一世+1访问远处的节点一世+1, 并将节点存储在距离 i 处。这种遍历称为深度优先搜索，使用堆栈，如算法中所述（图 3.4）。

与 BFS 类似，DFS 的时间复杂度为○(|在|+|和|)，在哪里|在|和|和|分别是节点数和边数。执行所需的空间与堆栈的存储有关；因此它需要额外的○(|在|)空间以及已经访问过的顶点集。
DFS 的一些著名应用包括：

寻找连接和强连接的组件；
寻找图的桥梁；
在图中找到双连通性。

以下关于图遍历一目了然：

BFS 在访问其他节点之前会考虑一个节点的所有相邻节点。DFS 在访问邻居之前访问所有子节点（即相邻节点的邻居）。
BFS 和 DFS 基于类似的算法，不同之处在于 BFS 使用队列数据结构，而 DFS 使用堆栈。
BFS 通常需要大量内存，因为它扩展了一个顶点的所有子节点并将它们存储在内存中。DFS 的内存需求比 BFS 低得多，因为它迭代地只扩展一个子节点，直到它不能再继续并在此之后回溯。
两者具有相同的时间复杂度。
BFS 用于在图中找到最短路径，而 DFS 用于在节点之间找到路径（即确定每对顶点是否可以通过两条不相交的路径连接）。
两种算法之间的选择取决于上下文。

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图中最有趣的问题之一是找到连接两个节点的最佳路径。最佳意味着未加权图的最短（就测地线距离而言），或者对于加权图而言，其组成边的权重总和最小化的路径。可以为有向图和无向图定义最短路径问题。在这里，我们讨论无向图中的路径，读者可以很容易地将讨论扩展到有向图中 [9]。

在介绍这个问题时，我们简要回顾了第 2 章中的一个图中的路径G是相邻节点的有序序列\left 的分隔符缺失或无法识别\left 的分隔符缺失或无法识别这样总是存在一条边连接在j,在j+1对所有人j∈1,n−1. 路径磷连接节点在1和在n. 中的节点数磷称为路径的长度磷. 中节点的排序磷决定路径的结构。给定图的任意一对节点，如果它们之间存在一条路径，则它们是连通的，一般来说，两个节点可以通过多条不同长度的路径连接。给定一个未加权的图G和两个节点，在和在, 最短路径小号磷是连接的路径在和在以最小长度。类似地，对于加权图，给定一个实值权重函数F:和→R, 最短路径从在1至在n是路径磷=(在1,在2,…,在n)最小化总和∑一世=1n−1F(和一世,一世+1)在所有可能的路径上。当图中的每条边都有单位权重或F:和→1，这相当于找到边缘最少的路径。
最短路径问题具有三个主要变体：

单源最短路径问题，其中算法旨在找到给定源节点的所有最短路径在到图中的所有其他顶点。
单目标最短路径问题，其中算法旨在找到从有向图中的所有节点到单个目标节点的最短路径在.
全对最短路径问题，我们必须找到图中每对节点之间的最短路径。
我们指出，这些变体中的每一个都已通过有效的算法解决，而不是在所有相关顶点对上运行单对最短路径算法的简单方法[10]。

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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。

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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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