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统计计算Statistical Computing尽管计算统计学今天被广泛使用，但它在统计学界被接受的历史其实比较短。在大多数情况下，统计学领域的创始人在发展计算统计方法的过程中依靠的是数学和渐进式近似方法。
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统计代写|统计计算代写STATISTICAL COMPUTING代写|Network Representation
In investigating network problems, the method for expressing network structure is important. Usually, the adjacency matrix 25 is employed. An adjacency matrix is a square matrix used to represent a finite graph. The elements of the matrix indicate whether pairs of vertices (arcs) are adjacent or not in the graph. Figure 1 gives an example of node-oriented AM expression, where the entry in the matrix indicates the number of links between ‘from’ node and ‘to’ node. Such entry implicitly indicates the direction of the links between two nodes. Thus, multiple same direction links between two nodes are allowed in such AM expression. Figure 2 gives another arc-oriented AM expression. However, only 1 or 0 are allowed in this expression. Since both nodes-oriented and arc-oriented AM are equivalent in nature, we will take node-oriented AM in the following discussion.
A network is a graph except that the network has source nodes and sink nodes. Therefore, using AM to solve network problems normally faces difficulties in handling source nodes and sink nodes. Furthermore, in the view points of computer science, AM is not the best choice for program implementation. Specially, in solving network reliability, the linked path structure (LPS) [10] is now more and more popular in the literature. A LPS is a hybrid form of node-oriented and arc-oriented representation of a network. In LPS, entry 0 indicates the source nodes, and the negative entry values denote the sink nodes. The other entry values in LPS are vectors representing nodes with outbound arcs as their values in the vector. The index of LPS is the arc no. pointing the node (i.e. the entry value). Therefore, a LPS gives all the necessary information for networks in the applications. Figure 3 shows a LPS example. This LPS has a source node ${1,2}$ with outbound arc 1 and 2 . Arc 1 is connected with node ${3,5}$ with outbound arc 3 and 5 . Arc 2 is connected with node ${4,6}$ with outbound $\operatorname{arc} 4$ and 6 . Arc 3 is connected with node ${4,6}$ with outbound $\operatorname{arc} 4$ and 6 . Arc 4 is connected with node ${3,5}$ with outbound arc 3 and 5 . Arc 5 is connected with sink node ${-1}$. Arc 6 is connected with sink node ${-1}$. Thus, a tool for transforming AM to LPS is required.
统计代写|统计计算代写STATISTICAL COMPUTING代写|The Proposed Approach
Given a demand $d$, the reliability denoted by $\omega_{d}$ is the probability at sink node that the maximal flow in the network is no less than $d$, i.e., $\omega_{d} \equiv \operatorname{Pr}\left{X \mid \varpi_{X} \geq d\right}$. To calculate $\omega_{d}$, find the lower boundary vectors directly in the set $\left{X \mid \varpi_{X} \geq d\right}$. A lower boundary vector $X$ is said to be a $d$-MP for $d$ if and only if (i) $\varpi_{X} \geq d$ and (ii) $\varpi_{W}<d$ for any other vector $W$ such that $W<X$, in which $W \leq X$ if and only if $w_{j} \leq x_{j}$ for each $j=1,2, \ldots, n$ and $W<X$ if and only if $W \leq X$ and $w_{j}<x_{j}$
for at least one $j$. Suppose there are totally $q d$-MPs for $d: X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{q}$. The reliability is equal to
$$
\omega_{d}=\operatorname{Pr}\left{\bigcup_{k=1}^{q}\left{X \mid X \geq X_{k}\right}\right}
$$
which can be calculated by reduced recursive inclusion-exclusion principle (RRIEP) [5].
Let $L$ be a LPS for the network. Then, we have the following properties.
Property $1 \exists l_{k} \in L$, then, $l_{0}$ is the set of source nodes.
Property $2 \exists l_{k} \in L$ and $k>0$, then, $l_{k}$ is a vector of arcs outbound from the node connected by $\operatorname{arc} k$.
Property $3 \exists l_{k} \in L$ and $k>0$, if $l_{k}$ is a vector of one negative integer, then, arc $k$ connected with a sink node.
统计计算代写
统计代写|统计计算代写STATISTICAL COMPUTING代写|Network Representation
在研究网络问题时，表达网络结构的方法很重要。通常，邻接矩阵 25 受雇。邻接矩阵是 用于表示有限图的方阵。矩阵的元嫊表示图中的顶点对（弧）是否相邻。图 1 给出了一个 面向节点的 AM 表达式的示例，其中矩阵中的条目表示 “from”节点和”to”节点之间的链接 数。这样的条目隐含地指示了两个节点之间的链接的方向。因此，在这种 $A M$ 表达式中， 允许两个节点之间存在多个同向链路。图 2 给出了另一个面向弧的 AM 表达式。但是， 此表达式中只允许使用 1 或 0。由于面向节点和面向弧的 $\mathrm{AM}$ 在本质上是等价的，因此我 们将在下面的讨论中采用面向节点的 AM。
网絡是一个图，除了网络有源节点和汇节点。因此，使用AM解决网络问题通常面临处理 源节点和汇节点的困难。此外，从计算机科学的角度来看，AM 并不是程序实现的最佳选 择。特别是在解决网络可靠性方面，链接路径结构（LPS) [10]现在在文献中越来越流 行。LPS 是网络的面向节点和面向弧的表示的混合形式。在 LPS 中，条目 0 表示源节 点，负条目值表示汇节点。LPS 中的其他条目值是表示节点的向量，其中出站弧作为它们 在向量中的值。LPS 的索引是弧号。指向节点（即入口值）。所以，LPS 为应用程序中的 网絡提供所有必要的信息。图 3 显示了一个 LPS 示例。这个 LPS 有一个源节点1, 2与出 站弧 1 和 2 。弧 1 与节点相连 3,5 与出站弧 3 和 5 。弧 2 与节点相连 4,6 带出站 $\operatorname{arc} 4$ 和 6。弧 3 与节点相连 4,6 带出站 $\operatorname{arc} 4$ 和 6。弧 4 与节点相连 3,5 与出站弧 3 和 5 。弧 5 与 汇节点相连 $-1$. 弧 6 与汇节点相连 $-1$. 因此，需要一种将 AM 转换为 LPS 的工具。
统计代写|统计计算代写STATISTICAL COMPUTING代写IThe Proposed Approach
给定一个需求 $d$ ，可靠性表示为 $\omega_{d}$ 是网络中最大流量不小于 Sink 节点的概率 $d$ ，那是，
\left 的分隔符缺失或无法识别 计算 $\omega_{d}$, 直接在集合中找到下边界向量
\left 的分隔符缺失或无法识别 下边界向量 $X$ 据说是一个 $d-\mathrm{MP}$ 为 $d$ 当且
仅当 (i) $\varpi_{X} \geq d$ (ii) $\varpi_{W}0$ ，然后， $l_{k}$ 是从连接的节点出站的弧向量 $\operatorname{arc} k$.
财产 $3 \exists l_{k} \in L$ 和 $k>0$ ， 如果 $l_{k}$ 是一个负整数的向量，那么， $\operatorname{arc} k$ 与一个汇节点相连。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。