Category: Computer Networking

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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|Spectral Theory and Walks

In this section, we will present some results relating spectral theory and walks and distance parameters in graphs.
Let $A$ denote the adjacency matrix of a graph $G=(V, E)$ with $|V|=n$, then the following holds:

• for $k=0,1, \ldots$, the entry $a_{i j}$ of the matrix $A^k$ is the number of walks of length $k$ from vertex $v_i$ to vertex $v_j$;
• $a_{i i}^2=\operatorname{deg}\left(v_i\right)$
• the number of edges of $G$ is given by $|E|=\frac{1}{2} \sum_{i=1}^n \operatorname{deg}\left(v_i\right)=\frac{1}{2} \operatorname{tr}\left(A^2\right)$.
• if $A$ has $r$ distinct eigenvalues, then
  $$
  \operatorname{diam}(G) \leq r-1,
  $$
  where $\operatorname{diam}(G)$ denotes the diameter of graph $G$.

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Tree

Theorem $3.5$
Let $0=\lambda_1(L) \leq \lambda_2(L) \leq \cdots \leq \lambda_n(L)$ be the eigenvalues of the Laplace matrix, $L$, associated to a graph $G$. Then, the number, $N$, of spanning trees of $G$ is given by,
$$
N=\frac{\prod_{i=2}^n \lambda_i(L)}{n} .
$$
Let $G=(V, E)$, with $|V|=n$, be a tree and $\lambda_2(L) \leq \cdots \leq \lambda_n(L)$ its corresponding non-zero Laplace eigenvalues. Then, the average distance between distinct vertices of $G$, denoted $\bar{\rho}(G)$, is defined by
$$
\bar{\rho}(G)=\frac{2}{n-1} \sum_{i=2}^n \frac{1}{\lambda_i(L)}
$$

计算机网络代写

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Spectral Theory and Walks

在本节中，我们将展示一些与谱理论和图形中的步行和距离参数有关的结果。 让 $A$ 表示图的邻接矩阵 $G=(V, E)$ 和 $|V|=n$ ，则以下成立:

• 为了 $k=0,1, \ldots, \lambda 口 a_{i j}$ 矩阵的 $A^k$ 是 length 的步数 $k$ 从顶点 $v_i$ 到顶点 $v_j$;
• $a_{i i}^2=\operatorname{deg}\left(v_i\right)$
• 的边数 $G$ 是 (谁) 给的 $|E|=\frac{1}{2} \sum_{i=1}^n \operatorname{deg}\left(v_i\right)=\frac{1}{2} \operatorname{tr}\left(A^2\right)$.
• 如果 $A$ 有 $r$ 不同的特征值，然后
  $$
  \operatorname{diam}(G) \leq r-1,
  $$
  在哪里 $\operatorname{diam}(G)$ 表示图形的直径 $G$.

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Tree

定理 $3.5$
让 $0=\lambda_1(L) \leq \lambda_2(L) \leq \cdots \leq \lambda_n(L)$ 是拉普拉斯矩阵的特征值， $L$ ，关联到一个图 $G$. 然后，数， $N$, 的生 成树 $G$ 是 (谁) 给的，
$$
N=\frac{\prod_{i=2}^n \lambda_i(L)}{n} .
$$
让 $G=(V, E)$ ，和 $|V|=n$ ，是一棵树并且 $\lambda_2(L) \leq \cdots \leq \lambda_n(L)$ 其相应的非零拉普拉斯特征值。然后，不 同顶点之间的平均距离 $G$ ，表示 $\bar{\rho}(G)$ ，定义为
$$
\bar{\rho}(G)=\frac{2}{n-1} \sum_{i=2}^n \frac{1}{\lambda_i(L)}
$$

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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。

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CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Subgraphs and Special Graphs

Some special graph structures play an important role in the analysis of complex systems, for example, in biology, where some particular graphs are used to represent, for instance, the evolutionary relationships between species.
Tree
Let $G$ be an undirected connected graph, with $|V|=n$ and $|E|=m$. If $G$ is acyclic, then $G$ is called a tree, and the following definitions are equivalents:

• $G$ is connected and has no cycles;
• $G$ is connected and has $n-1$ edges;
• $G$ has no cycles and has $n-1$ edges.
  The vertices of a tree with degree 1 are called leaves, whereas the other vertices are called inner vertices.
  A binary tree is a tree where each vertex has at most a degree of 3 .
  Let $G=(V, E, w)$ be a weighted graph with $|V|=n$. A minimum spanning tree of $G$ is a set of $n-1$ edges of minimum total weight that form a spanning tree of $G$.
  Clique and Coclique
  A clique in a graph $G=(V, E)$ is a set $\hat{V} \subseteq V$ of pair-wise adjacent vertices.
  The clique number, denoted $\omega(G)$, is defined by the number of vertices in the largest clique in G.
  A coclique in a graph $G=(V, E)$ is a set $\bar{V} \subseteq V$ of pair-wise nonadjacent vertices.

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Trace and Determinant of a Matrix

Let $A$ be an $n \times n$ real matrix. The trace of $A$, denoted $\operatorname{tr}(A)$, is the sum of the diagonal entries of $A$, that is
$$
\operatorname{tr}(A)=\sum_{i=1}^n a_{i i} .
$$
The determinant of $A$, denoted $\operatorname{det}(A)$, can be computed using the following recursive relation:

$$
\operatorname{det}(A)=\left{\begin{array}{cc}
a_{11}, & \text { if } n=1, \
\sum_{i=1}^n(-1)^{i+j} a_{i j} \operatorname{det}\left(M_{i j}\right), & \text { if } n>1,
\end{array}\right.
$$
where, $M_{i j}$ is the $(n-1) \times(n-1)$ matrix obtained by removing the $i$ th row and the $j$ th column of A .

Let $A$ and $B$ be two $n \times n$ matrices and $k$ a real scalar. The following useful properties of the determinant should be noted:

1. $\operatorname{det}(A B)=\operatorname{det}(A) \operatorname{det}(B)$;
2. $\operatorname{det}\left(A^T\right)=\operatorname{det}(A)$;
3. $\operatorname{det}(k A)=k^n \operatorname{det}(A)$;
4. $\operatorname{det}(A) \neq 0$ if and only if $A$ is nonsingular.
   If $A$ is an $n \times n$ upper triangular or lower triangular matrix then,
   $$
   \operatorname{det}(A)=\prod_{i=1}^n a_{i i},
   $$
   that is, the determinant of a triangular matrix is the product of the diagonal entries. Therefore, the most practical way to compute a determinant of a matrix $A$ is to decompose it into a product of lower and upper triangular matrices.

计算机网络代写

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Subgraphs and Special Graphs

一些特殊的图结构在复杂系统的分析中起着重要作用，例如在生物学中，一些特殊的图被用来表示，例如，物种之间的进化关系。 树
让 $G$ 是一个无向连通图，其中 $|V|=n$ 和 $|E|=m$. 如果 $G$ 是无环的，那么 $G$ 被称为树，下面的定义是等价的:

• $G$ 连接且没有循环；
• $G$ 已连接并具有 $n-1$ 边豚;
• $G$ 没有周期并且有 $n-1$ 边緣。
  度为 1 的树的顶点称为叶，而其他顶点称为内部硕点。
  二叉树是每个顶点的度数至多为 3 的树。
  让 $G=(V, E, w)$ 是一个加权图 $|V|=n$. 的最小生成树 $G$ 是一组 $n-1$ 形成生成树的最小总权重边 $G$.
  Clique 和 Coclique
  图中的一个团 $G=(V, E)$ 是 $一$ 组 $\hat{V} \subseteq V$ 成对相邻的顶点。
  团号，记为 $\omega(G)$ ，由 $\mathrm{G}$ 中最大团中的顶点数定义。
  图中的团团 $G=(V, E)$ 是一组 $\bar{V} \subseteq V$ 成对的不相邻页点。

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Trace and Determinant of a Matrix

让 $A$ 豆 $n \times n$ 实矩阵。的痕迹 $A$ ，表示tr $(A)$ ，是对角线项的总和 $A$ ，那是
$$
\operatorname{tr}(A)=\sum_{i=1}^n a_{i i} .
$$
的行列式 $A$ ，表示det $(A)$ ，可以使用以下递归关系计算:
$\$ \$$
loperatorname ${\operatorname{det}}(A)=\backslash$ left {
$$
a_{11}, \quad \text { if } n=1, \quad \sum_{i=1}^n(-1)^{i+j} a_{i j} \operatorname{det}\left(M_{i j}\right), \quad \text { if } n>1,
$$
、正确的。
$\$ \$$
哪里， $M_{i j}$ 是个 $(n-1) \times(n-1)$ 通过删除获得的矩阵 $i$ 第行和 $j$ A 的第 1 列。
让 $A$ 和 $B$ 是两个 $n \times n$ 矩阵和 $k$ 个真正的标量。应注意行列式的以下有用属性:

1. $\operatorname{det}(A B)=\operatorname{det}(A) \operatorname{det}(B)$;
2. $\operatorname{det}\left(A^T\right)=\operatorname{det}(A)$;
3. $\operatorname{det}(k A)=k^n \operatorname{det}(A)$;
4. $\operatorname{det}(A) \neq 0$ 当且仅当 $A$ 是非奇异的。
   如果 $A$ 是 个 $n \times n$ 上三角或下三角矩阵，然后，
   $$
   \operatorname{det}(A)=\prod_{i=1}^n a_{i i},
   $$
   也就是说，三角矩阵的行列式是对角线元表的乘积。因此，计算矩阵行列式的最实用方法 $A$ 就是把它分解成下三角矩阵和上 三角矩斩的乘积。

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微观经济学代写

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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。

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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。

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CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|The Network Layer

The network layer is responsible for the delivery of packets from the original source to the final destination. This layer is also responsible for providing upper layers with independence from the data transmission and switching technologies used to connect to the systems. It is responsible for establishing, maintaining, and terminating connections. The network layer controls the subnet. A subnet, also called a subnetwork, is a logical subdivision of an IP network. The practice of dividing a network into two or more networks is called subnetting. Computers that belong to a subnet are addressed with an identical most significant bit-group in their IP addresses. The key design issue is routing of data within the subnet. Routing can be based on static tables (rarely changed), determined at the start of each session, or highly dynamic: individually determined for each packet, reflecting the current network load.
Too many packets in the subnet simultaneously can form bottlenecks; this is dealt with by congestion control procedures in the network layer. Accounting for subnet use is also typically the responsibility of the network layer. When a packet travels from one network to another, address conversion may be necessary. The address conversion is performed by the network layer. In broadcast networks (e.g., many LANs), the routing problem is very straightforward, and hence Layer 3 will be very simple, or even nonexistent.

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|The Transport Layer

The transport layer is responsible for the delivery of a message from one process to another. It provides a reliable, transparent transfer of data between end points. It also provides end-to-end flow control and error recovery. The basic function of the transport layer is to take data from the session layer (Layer 5), split it up into smaller units if necessary, and pass these units on to the network layer. It is then also responsible for ensuring that all the pieces are received correctly and reassembled in the correct order.

Typically the transport layer will create a distinct network layer connection for each transport connection requested by the session layer. However, depending on the data load and the capacity of a single session channel: multiple network connections might be used to support a single high-bandwidth session connection, or one high-bandwidth network connection might be used to support several session connections. The transport layer also determines what type of service to provide to the session layer and, ultimately, to the network users, for example, an error-free, point-to-point channel, guaranteeing data is delivered in the correct order (the most common type of service), transport of isolated messages with no guarantee of correct ordering, or message broadcast to multiple destinations.

Transport is the first true end-to-end layer, i.e., the transport protocol communicates between end parties and not to any of the intermediaries.

计算机网络代写

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|The Network Layer

网络层负责将数据包从原始源传送到最终目的地。该层还负责为上层提供独立于用于连接到系统的数据传输和交换技术的功能。它负责建立、维护和终止连接。网络层控制子网。子网，也称为子网，是 IP 网络的逻辑细分。将一个网络划分为两个或多个网络的做法称为子网划分。属于子网的计算机在其 IP 地址中使用相同的最高有效位组进行寻址。关键的设计问题是子网内的数据路由。路由可以基于静态表（很少更改），在每个会话开始时确定，或者高度动态：
子网中同时有太多数据包会形成瓶颈；这由网络层中的拥塞控制程序处理。考虑子网使用通常也是网络层的责任。当数据包从一个网络传输到另一个网络时，可能需要进行地址转换。地址转换由网络层执行。在广播网络（例如，许多 LAN）中，路由问题非常简单，因此第 3 层将非常简单，甚至不存在。

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|The Transport Layer

传输层负责将消息从一个进程传递到另一个进程。它提供了端点之间可靠、透明的数据传输。它还提供端到端的流量控制和错误恢复。传输层的基本功能是从会话层（第 5 层）获取数据，必要时将其拆分为更小的单元，然后将这些单元传递给网络层。然后它还负责确保正确接收所有部件并以正确的顺序重新组装。

通常，传输层将为会话层请求的每个传输连接创建一个不同的网络层连接。但是，取决于数据负载和单个会话通道的容量：可能使用多个网络连接来支持单个高带宽会话连接，或者可能使用一个高带宽网络连接来支持多个会话连接。传输层还决定向会话层提供什么类型的服务，最终提供给网络用户，例如，一个无差错的点对点通道，保证数据以正确的顺序传递（最常见类型的服务），不保证正确排序的孤立消息的传输，或消息广播到多个目的地。

传输是第一个真正的端到端层，即传输协议在端方之间进行通信，而不是与任何中介进行通信。

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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。

如果你也在 怎样代写计算机网络Computer Networking CS6250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。

计算机网络Computer Networking代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的计算机网络Computer Networking作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此计算机网络Computer Networking作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

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在不断发展的过程中，avatest™如今已经成长为论文代写，留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心，以专业为半径，以贴心的服务时刻陪伴着您， 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。

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CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Introduction

In the world where computer networking has become the fastest growing technology in our society, digital communication becomes very important. The question is always asked: why study digital communications? The simple answer lies in the various advantages that digital communication has over analog communication. The primary advantage is the fact that digital signals can be eas-ily regenerated as compared to analog signals when transmitted from point A to point B. Noise is never a major issue with digital communication but is a major issue in the analog world. The corruption or complete distortion of the signal is always the case in analog communication. The other advantage is the fact that digital circuits are more reliable than analog circuits and are produced at much lower costs. The digital hardware is more flexible in implementation than the analog hardware. This chapter covers various transmission media, encoding techniques, bit/byte stuffing, multiplexing techniques, and switching mechanisms.

Digital data have to be sent from the information source where the sender of the information is located to the information destination where the person to receive the information is located as shown in Fig. 2.1.

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Transmission Media

The communication channel is referred to as the transmission media. The transmission media provides a physical connection between the transmitter and the receiver.

Guided Media
The guided transmission media is also known as the wired transmission media or bound transmission media. This type of transmission media consists of cables that are tangible or have physical existence and are limited geographically in a physical way. Twisted pair cable, optical fiber cable, and coaxial cables are some of the popular guided transmission media in use today. Each of them has its own characteristics like physical appearance, transmission speed, cost, and effect of noise.

Twisted pair cable: There are two types of twisted pair cables-unshielded and shielded pair cables.

telephone applications. The advantages of the unshielded twisted pair are that it is easy to install, has high-speed capacity, and costs less. The disadvantages of the UTP are that it only operates more efficiently for short transmissions due to attenuation, can be affected by external interference, and has lower performance and capacity when compared to shielded twisted pair (STP).

Shielded twisted pair (STP): The STP is a cable that has a special jacket that blocks external interference. It is used in fast data rate Ethernet and in data and voice channels of telephone lines. The advantages are that it is faster compared to other cables, has the ability to eliminate crosstalk, and has better performance at a higher data rate when compared to UTP. The disadvantages are that it is bulky, costs more, and is difficult to install and manufacture when compared to other types of cables.

计算机网络代写

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Introduction

在计算机网络已成为我们社会中发展最快的技术的世界中，数字通信变得非常重要。总是有人问这个问题：为什么要研究数字通信？简单的答案在于数字通信相对于模拟通信的各种优势。主要优点是数字信号在从 A 点传输到 B 点时，与模拟信号相比可以很容易地再生。噪声从来不是数字通信的主要问题，而是模拟世界的主要问题。在模拟通信中总是会出现信号损坏或完全失真的情况。另一个优点是数字电路比模拟电路更可靠并且生产成本低得多。数字硬件在实现上比模拟硬件更灵活。本章涵盖各种传输媒体、编码技术、比特/字节填充、多路复用技术和交换机制。

数字数据必须从信息发送者所在的信息源发送到信息接收者所在的信息目的地，如图2.1所示。

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Transmission Media

通信信道被称为传输介质。传输介质在发送器和接收器之间提供物理连接。

引导
式传输介质 引导式传输介质也称为有线传输介质或绑定传输介质。这种类型的传输介质由有形的或物理存在的电缆组成，并且在物理上受到地理上的限制。双绞线电缆、光纤电缆和同轴电缆是当今使用的一些流行的引导传输介质。它们中的每一个都有自己的特性，如物理外观、传输速度、成本和噪声影响。

双绞线：有两种类型的双绞线——非屏蔽和屏蔽双绞线。

电话应用程序。非屏蔽双绞线的优点是安装方便、速度快、成本低。UTP 的缺点是，由于衰减，它只能在短时间传输中更有效地运行，可能会受到外部干扰的影响，并且与屏蔽双绞线 (STP) 相比，性能和容量较低。

屏蔽双绞线 (STP)：STP 是一种具有特殊护套的电缆，可阻挡外部干扰。它用于快速数据速率以太网以及电话线的数据和语音通道。优点是与其他电缆相比速度更快，具有消除串扰的能力，并且与 UTP 相比，在更高的数据速率下具有更好的性能。缺点是体积大，成本高，与其他类型的电缆相比，安装和制造困难。

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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。

如果你也在 怎样代写计算机网络Computer Networking CS589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。

计算机网络Computer Networking代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的计算机网络Computer Networking作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此计算机网络Computer Networking作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

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在不断发展的过程中，avatest™如今已经成长为论文代写，留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心，以专业为半径，以贴心的服务时刻陪伴着您， 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。

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想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

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CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Estimating $\rho\left(V_q\right)$

To compute $\rho\left(V_q\right)$, we need to compute $\tilde{h}\left(v_i, V_q \backslash\left{v_i\right}\right)$ for all $v_i \in V_q$. However, for large-scale graphs, $V_q$ may also have a large size, posing a challenge for the efficient computation of $\rho\left(V_q\right)$. Although these $\tilde{h}$ ‘s are dependent on each other, they form a finite population. We can still use sampling techniques to efficiently estimate $\rho\left(V_q\right)$ by applying Hoeffding’s inequality for finite populations (Hoeffding, 1963). Specifically, we randomly select $c^{\prime}$ nodes from $V_q$, denoted by $v_1, \ldots, v_c$, to estimate their DHTs to the remaining nodes and take the average $\overline{\rho\left(V_q\right)}$ as an estimate for $\rho\left(V_q\right)$. Here, we can use either Iterative-alg or Sampling-alg for estimating each $\tilde{h}\left(v_i, V_q \backslash\left{v_i\right)\right)$. If Iterative-alg is used, from Theorem 2.1, we obtain bounds for each $\tilde{h}\left(v_i, V_q \backslash\left(v_i\right)\right)$ in the sample set. Aggregating those bounds, we can get bounds for $\overline{\rho\left(V_q\right)}$.
Following the same manner for the proof of Theorem $2.3$ and applying Hoeffding’s inequality for finite populations (Hoeffding, 1963), we can obtain the lower bound for $c^{\prime}$ in order to obtain an $e^{\prime}$-correct answer. We omit the details due to the space limitation. When Samplingalg is used, we provide the lower bound for $c^{\prime}$ in the following theorem.

Theorem $2.4$
Suppose we randomly select the $c^{\prime}$ nodes from $V_q$ to estimate their DHTs to the remaining nodes and take the average $\overline{\rho\left(V_q\right)}$ as an estimate of $\rho\left(V_q\right)$. For the sake of clarity, let $B_i=V_q \backslash\left{v_i\right}$. Suppose, we have used Sampling-alg to obtain an $\epsilon$-correct answer for each $\tilde{h}\left(v_i, B_i\right) \quad\left(i=1, \ldots, c^{\prime}\right)$ with respect to $\left[\tilde{h}{i B_i}^{\prime}, \bar{h}{i B_i}^{\prime \prime}\right]$, then, for any $\epsilon^{\prime}>0$ and $\delta^{\prime}>0$, in order to obtain
$$
\operatorname{Pr}\left(\frac{\sum_{i=1}^{c^{\prime}} \tilde{h}{i B_i}^{\prime}}{c^{\prime}}-\epsilon-\epsilon^{\prime} \leq \rho\left(V_q\right) \leq \frac{\sum{i=1}^{c^{\prime}} \tilde{h}{i B_i}^{\prime \prime}}{c^{\prime}}+\epsilon+\epsilon^{\prime}\right) \geq 1-\delta^{\prime}, $$ $c^{\prime}$ should satisfy $(1-\delta)^{c^{\prime}}\left(1-2 e^{-2 e^{\prime} \epsilon^n}\right) \geq 1-\delta^{\prime}$. Proof From the conditions, we have $$ \operatorname{Pr}\left(\tilde{h}{i B_i}^{\prime}-\epsilon \leq \tilde{h}\left(v_i, B_i\right) \leq \tilde{h}{i B_i}^{\prime \prime}+\epsilon\right) \geq 1-\delta, \quad i=1, \ldots, c^{\prime} . $$ Notice $\overline{\rho\left(V_q\right)}=\sum{i=1}^{c^{\prime}} \tilde{h}\left(v_i, B_i\right) / c^{\prime}$. Since $\tilde{h}^{\prime}$ ‘s are estimated independently, multiplying those probability inequalities together we obtain
$$
\operatorname{Pr}\left(\frac{\sum_{i=1}^{c^{\prime}} \tilde{h}{i B_i}^{\prime}}{c^{\prime}}-\epsilon \leq \overline{\rho\left(V_q\right)} \leq \frac{\sum{i=1}^{c^{\prime}} \tilde{h}_{i B_i}^{\prime \prime}}{c^{\prime}}+\epsilon\right) \geq(1-\delta)^{c^{\prime}} .
$$

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Estimating the Significance of

After obtaining the estimate of $\rho\left(V_q\right)$, we need to measure the deviation of $\rho\left(V_q\right)$ from the expected $\rho$ value of $\widehat{V}m$ (i.e., a set of randomly selected $m$ nodes from the graph), in order to distinguish SSC from random results. In particular, we have $$ E\left[\rho\left(\hat{V}_m\right)\right]=\frac{\sum{V_m \subseteq V} \rho\left(V_m\right)}{C_n^m},
$$
where $V_m$ is any set of $m$ nodes. The ideal solution is to obtain the distribution of $\rho\left(\hat{V}_m\right)$ and use the ratio between the number of node sets with size $m$ whose $\rho$ values are greater than or equal to $\rho\left(V_q\right)$ and $C_n^m$ as the significance score for $q$. However, for a large-scale graph, it is very hard to get the distribution since $C_n^m$ is very large. Here, we propose an approximation method. Notice $\rho\left(\hat{V}_m\right)$ is defined as the average of $\tilde{h}\left(v_i, \hat{V}_m \backslash\left{v_i\right}\right)$ where $v_i \in \hat{V}_m$. If we assume these $\tilde{h}$ ‘s are independent, according to Central Limit Theorem, $\rho\left(\hat{V}_m\right)$ can be approximated by a normal distribution, where $\operatorname{Var}\left[\rho\left(\hat{V}_m\right)\right]=\operatorname{Var}\left[\tilde{h}\left(v_i, \hat{V}_m \backslash\left{v_i\right}\right)\right] / m$. If we obtain $E\left[\rho\left(\hat{V}_m\right)\right]$ and $\operatorname{Var}\left[\rho\left(\hat{V}_m\right)\right]$, we can calculate the adjusted SSC $\tilde{\rho}$ for $q$ as follows:
$$
\tilde{\rho}\left(V_q\right)=\frac{\rho\left(V_q\right)-E\left[\rho\left(\hat{V}_m\right)\right]}{\sqrt{\operatorname{Var}\left[\rho\left(\hat{V}_m\right)\right]}} .
$$

计算机网络代写

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考| estimated $\rho\left(V_q\right)$

. CS

用于计算 $\rho\left(V_q\right)$，我们需要计算 $\tilde{h}\left(v_i, V_q \backslash\left{v_i\right}\right)$ 为所有人 $v_i \in V_q$。然而，对于大规模图， $V_q$ 还可能有较大的尺寸，对?的高效计算提出了挑战 $\rho\left(V_q\right)$。尽管这些 $\tilde{h}$ 它们彼此依赖，形成一个有限的种群。我们仍然可以使用抽样技术来进行有效的估计 $\rho\left(V_q\right)$ 通过对有限人口应用Hoeffding不等式(Hoeffding, 1963)。具体来说，我们是随机选择的 $c^{\prime}$ 的节点 $V_q$，表示为 $v_1, \ldots, v_c$，估计其到剩余节点的dht，并取平均值 $\overline{\rho\left(V_q\right)}$ 作为对 $\rho\left(V_q\right)$。在这里，我们可以使用iteration -alg或Sampling-alg对它们进行估计 $\tilde{h}\left(v_i, V_q \backslash\left{v_i\right)\right)$。如果使用迭代alg，根据定理2.1，我们可以得到每个的边界 $\tilde{h}\left(v_i, V_q \backslash\left(v_i\right)\right)$ 在样本集中。把这些边界加起来，我们可以得到 $\overline{\rho\left(V_q\right)}$.
用同样的方法证明定理 $2.3$ 并应用有限总体的Hoeffding不等式(Hoeffding, 1963)，我们可以得到的下界 $c^{\prime}$ 为了得到一个 $e^{\prime}$-正确答案。由于篇幅所限，我们省略了细节。当使用Samplingalg时，我们提供的下界 $c^{\prime}$ 在下面的定理中。

定理$2.4$
假设我们从$V_q$随机选择$c^{\prime}$节点来估计它们到其余节点的dht，并取平均值$\overline{\rho\left(V_q\right)}$作为对$\rho\left(V_q\right)$的估计。为了清晰起见，让$B_i=V_q \backslash\left{v_i\right}$。假设，我们已经使用Sampling-alg为每个$\tilde{h}\left(v_i, B_i\right) \quad\left(i=1, \ldots, c^{\prime}\right)$相对于$\left[\tilde{h}{i B_i}^{\prime}, \bar{h}{i B_i}^{\prime \prime}\right]$获得了$\epsilon$ -正确的答案，那么，对于任何$\epsilon^{\prime}>0$和$\delta^{\prime}>0$，为了得到
$$
\operatorname{Pr}\left(\frac{\sum_{i=1}^{c^{\prime}} \tilde{h}{i B_i}^{\prime}}{c^{\prime}}-\epsilon-\epsilon^{\prime} \leq \rho\left(V_q\right) \leq \frac{\sum{i=1}^{c^{\prime}} \tilde{h}{i B_i}^{\prime \prime}}{c^{\prime}}+\epsilon+\epsilon^{\prime}\right) \geq 1-\delta^{\prime}, $$$c^{\prime}$应该满足$(1-\delta)^{c^{\prime}}\left(1-2 e^{-2 e^{\prime} \epsilon^n}\right) \geq 1-\delta^{\prime}$。从条件来看，我们有$$ \operatorname{Pr}\left(\tilde{h}{i B_i}^{\prime}-\epsilon \leq \tilde{h}\left(v_i, B_i\right) \leq \tilde{h}{i B_i}^{\prime \prime}+\epsilon\right) \geq 1-\delta, \quad i=1, \ldots, c^{\prime} . $$通知$\overline{\rho\left(V_q\right)}=\sum{i=1}^{c^{\prime}} \tilde{h}\left(v_i, B_i\right) / c^{\prime}$。由于$\tilde{h}^{\prime}$是独立估计的，将这些概率不等式相乘，我们得到
$$
\operatorname{Pr}\left(\frac{\sum_{i=1}^{c^{\prime}} \tilde{h}{i B_i}^{\prime}}{c^{\prime}}-\epsilon \leq \overline{\rho\left(V_q\right)} \leq \frac{\sum{i=1}^{c^{\prime}} \tilde{h}_{i B_i}^{\prime \prime}}{c^{\prime}}+\epsilon\right) \geq(1-\delta)^{c^{\prime}} .
$$

CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|估算

. CS的重要性

在得到$\rho\left(V_q\right)$的估计值后，我们需要测量$\rho\left(V_q\right)$与$\widehat{V}m$的$\rho$的期望值(即从图中随机选择的一组$m$节点)之间的偏差，以便将SSC与随机结果区分开来。特别是，我们有$$ E\left[\rho\left(\hat{V}_m\right)\right]=\frac{\sum{V_m \subseteq V} \rho\left(V_m\right)}{C_n^m},
$$
，其中$V_m$是$m$节点的任意集合。理想的解决方案是获得$\rho\left(\hat{V}_m\right)$的分布，并使用规模为$m$的节点集的数量之间的比率(其$\rho$值大于或等于$\rho\left(V_q\right)$和$C_n^m$)作为$q$的显著性评分。但是对于一个大规模的图来说，$C_n^m$非常大，很难得到分布。在这里，我们提出了一种近似方法。注意$\rho\left(\hat{V}_m\right)$被定义为$\tilde{h}\left(v_i, \hat{V}_m \backslash\left{v_i\right}\right)$的平均值，其中$v_i \in \hat{V}_m$。如果我们假设这些$\tilde{h}$是独立的，根据中心极限定理，$\rho\left(\hat{V}_m\right)$可以近似为正态分布，其中$\operatorname{Var}\left[\rho\left(\hat{V}_m\right)\right]=\operatorname{Var}\left[\tilde{h}\left(v_i, \hat{V}_m \backslash\left{v_i\right}\right)\right] / m$。如果我们得到$E\left[\rho\left(\hat{V}_m\right)\right]$和$\operatorname{Var}\left[\rho\left(\hat{V}_m\right)\right]$，我们可以计算$q$调整后的SSC $\tilde{\rho}$:
$$
\tilde{\rho}\left(V_q\right)=\frac{\rho\left(V_q\right)-E\left[\rho\left(\hat{V}_m\right)\right]}{\sqrt{\operatorname{Var}\left[\rho\left(\hat{V}_m\right)\right]}} .
$$

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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。