如果你也在 怎样代写计算机网络Computer Networking CSEE4119这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。计算机网络Computer Networking是一组共享位于网络节点上或由网络节点提供的资源的计算机。这些计算机通过数字互连使用共同的通信协议来相互通信。这些互连是由电信网络技术组成的，基于物理有线、光学和无线射频方法，可以安排在各种网络拓扑结构中。
计算机网络Computer Networking的节点可以包括个人计算机、服务器、网络硬件或其他专用或通用的主机。它们由网络地址识别，也可以有主机名。主机名作为节点的记忆性标签，在最初分配后很少改变。网络地址用于通过通信协议（如互联网协议）来定位和识别节点。计算机网络可按许多标准进行分类，包括用于传输信号的传输介质、带宽、组织网络流量的通信协议、网络规模、拓扑结构、流量控制机制和组织意图。
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CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Event Simulation Methodology
A suitable method for evaluating the efficacy of our approach is to simulate correlated events
on graphs and see if we can correctly detect correlations. Specifically, we adopt similar methodologies as those used in the analogous point pattern problem (Diggle and Cox, 1983) to generate pairs of events with positive and negative correlations on graphs. The DBLP network is used as the test bed. We investigate correlations with respect to different vicinity levels $h=1,2,3$. Positively correlated event pairs are generated in a linked pair fashion: We randomly select 5000 nodes from the graph as event $a$, and each node $v \in V_a$ has an associated event $b$ node whose distance to $v$ is described by a Gaussian distribution with mean zero and variance equal to $h$ (distances go beyond $h$ are set to $h$ ). When the distance is decided, we randomly pick a node at that distance from $v$ as the associated event $b$ node. This represents strong positive correlations since wherever we observe an event $a$, there is always a nearby event $b$. For negative correlation, again we first generate 5000 event $a$ nodes randomly, after which we employ Batch_BFS to retrieve the nodes in the $h$-vicinity of $V_a$, that is, $V_a^h$. Then, we randomly color 5000 nodes in $V \backslash V_a^h$ as having event $b$. In this way, every node of $b$ is kept at least $h+1$ hops away from all nodes of $a$ and the two events exhibit a strong negative correlation. For each vicinity level, we generate 100 positive event pairs and 100 negative event pairs from the simulation processes, respectively. We use recall as the evaluation metric which is defined as the number of correctly detected event pairs divided by the total number of event pairs (100). We report results obtained from one-tailed tests with significance level $\alpha=0.05$. In our experiments, we empirically set the sample size of reference nodes $n=900$.
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Performance Comparison
We investigate the performance of three reference node sampling algorithms, namely, Batch_BFS, Importance sampling, and Whole-graph sampling, under different vicinity levels and different noise levels. Noises are introduced as follows. Regarding positive correlation, we introduce a sequence of independent Bernoulli trails, one for each linked pair of event nodes, in which with probability $p$ the pair is broken and the node of $b$ is relocated outside $V_a^h$. For negative correlation, given an event pair each node in $V_b$ has probability $p$ to be relocated and attached with one node in $V_a$. The probability $p$ controls to what extent noises are introduced and can be regarded as noise level.
We show the experimental results in Figures $2.15$ and $2.16$, for positive correlation and negative correlation, respectively. As can be seen, overall the performance curves start from $100 \%$ and fall off as the noise level increases. This indicates that the proposed statistical testing approach is efficacious for measuring TESC. Among the three reference node sampling algorithms, Batch_BFS achieves relatively better performance. Importance sampling, though not as good as Batch_BFS, can also achieve acceptable recall, especially for $h=1,2$. We shall show in Section 2.4.4.6 that Importance sampling is more efficient than Batch_BFS in many cases. Whole-graph sampling also shows good recall in most cases, as expected. However, its running time can vary drastically and therefore it can only be applied in limited scenarios. An interesting phenomenon is that positive correlations for higher vicinity levels (e.g., 3) are harder to break than those for lower levels, while for negative correlations it is the reverse: Lower level ones are harder to break. Note that the noise level ranges in figures of Figures $2.15$ and $2.16$ are not the same. This is intuitive. Consider the size of $V_a^h$. When $h$ increases, $\left|V_a^h\right|$ usually increases exponentially. For example, among our synthetic events in DBLP graph, the typical size of $V_a^1$ is $60 \mathrm{k}$, while that of $V_a^3$ is $700 \mathrm{k}\left(7 / 10\right.$ of the whole graph), for $\left|V_a\right|=5000$. Hence, it is much harder for event $b$ to “escape” event $a$ for the higher vicinity levels. On the contrary, for $h=1$ it is easier to find a node whose 1-vicinity does not even overlap with $V_a^1$. Hence, low vicinity level positive correlations and high vicinity level negative correlations are hard to maintain and consequently more interesting than those in other cases. In the following experiment on real events, we will focus on these interesting cases.
计算机网络代写
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Event Simulation Methodology
评估我们方法有效性的一种合适方法是在图形上模拟相关事件，看看我们是否可以正确检测相关性。 具体来说，我们采用与类比点模式问题（Diggle 和 Cox，1983) 中使用的方法类似的方法来生成图 上具有正相关和负相关的事件对。DBLP 网络用作测试平台。我们调查了不同邻近水平的相关性 $h=1,2,3$. 正相关事件对以链接对方式生成: 我们从图中随机选择 5000 个节点作为事件 $a$, 每个节 点 $v \in V_a$ 有关联事件 $b$ 距离到的节点 $v$ 由均值为零且方差等于的高斯分布描述 $h$ (距离超越 $h$ 被设置为 $h)$. 确定距离后，我们随机选择一个距离为该距离的节点 $v$ 作为关联事件 $b$ 节点。这代表了强烈的正相 关性，因为无论我们在哪里观察到一个事件 $a$, 总是有一个附近的事件 $b$. 对于负相关，我们再次首先 生成 5000 个事件 $a$ 随机节点，之后我们使用 Batch_BFS 来检索节点 $h$ – 附近 $V_a$ ，那是， $V_a^h$. 然 后，我们随机给 5000 个节点上色 $V \backslash V_a^h$ 作为有事件 $b$. 这样，每个节点的 $b$ 至少保留 $h+1$ 跳出所有 节点 $a$ 并且这两个事件表现出很强的负相关性。对于每个邻近级别，我们分别从模拟过程中生成 100 个正事件对和 100 个负事件对。我们使用召回率作为评估指标，定义为正确检测到的事件对的数量 除以事件对的总数 (100)。我们报告从具有显着性水平的单尾测试中获得的结果 $\alpha=0.05$. 在我们的 实验中，我们根据经验设置参考节点的样本大小 $n=900$.
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代写;|Performance Comparison
我们研究了三种参考节点采样算法的性能，即 Batch_BFS、重要性采样和全图采样，在不同的邻近 级别和不同的噪声级别下。噪声介绍如下。关于正相关，我们引入了一系列独立的伯努利轨迹，每对 事件节点都有一个独立的伯努利轨迹，其中概率为 $p$ 该对被打破并且节点 $b$ 搬迁到外面 $V_a^h$. 对于负相 关，给定事件对中的每个节点 $V_b$ 有概率 $p$ 被重新定位并附加在一个节点中 $V_a$. 概率 $p$ 控制引入噪音的 程度，可以被视为噪音水平。
我们在图中显示了实验结果 $2.15$ 和 $2.16$ ，分别为正相关和负相关。可以看出，总体性能曲线从 $100 \%$ 并随着噪音水平的增加而下降。这表明所提出的统计测试方法对于测量 TESC 是有效的。在三 种参考节点采样算法中，Batch_BFS 取得了相对较好的性能。重要性采样虽然不如 Batch_BFS， 但也可以达到可接受的召回率，尤其是对于 $h=1,2$. 我们将在第 2.4.4.6 节中展示，在许多情况 下，重要性采样比 Batch_BFS 更有效。正如预期的那样，全图抽样在大多数情况下也显示出良好的 召回率。但是，它的运行时间可能会有很大差异，因此只能在有限的场景中应用。一个有趣的现象 是，较高附近级别（例如 3) 的正相关比较低级别的正相关更难打破，而负相关则相反：较低级别的 更难打破。请注意，在数字的数字噪声级范围 $2.15$ 和 $2.16$ 不一样。这是直观的。考虑的大小 $V_a^h$. 什 么时候 $h$ 增加， $\left|V_a^h\right|$ 通常呈指数增长。例如，在我们 DBLP 图中的合成事件中，典型大小为 $V_a^1$ 是 $60 \mathrm{k}$, 而那 $V_a^3$ 是 $700 \mathrm{k}\left(7 / 10\right.$ 整个图)，因为 $\left|V_a\right|=5000$. 因此，事件要困难得多 $b^“$ 逃避”事件 $a$ 对 于更高的附近水平。相反，对于 $h=1$ 更容易找到一个节点，其 1 -邻近性甚至不与 $V_a^1$. 因此，低邻 近水平的正相关和高邻近水平的负相关难以维持，因此比其他情况下的更有趣。在接下来的真实事件 实验中，我们将重点关注这些有趣的案例。
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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。