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如果你也在 怎样代写超平面置换理论Hyperplane Arrangements Math565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。超平面置换理论Hyperplane Arrangements在几何学和组合学中，超平面排列是线性、仿生或投影空间S中的有限超平面集合A的排列。关于超平面排列A的问题通常涉及补集M(A)的几何学、拓扑学或其他属性，补集是将超平面从整个空间中移除后留下的集合。人们可能会问，这些属性与排列和它的交点半网格有什么关系。

超平面置换理论Hyperplane ArrangementsA的交点半格，写成L(A)，是由一些超平面相交得到的所有子空间的集合；这些子空间中包括S本身、所有单独的超平面、所有超平面对的交点等等（在仿射情况下，不包括空集）。A的这些相交子空间也被称为A的平面。相交半网格L(A)是通过反向包容而部分排序的。如果整个空间S是二维的，那么超平面就是线；这样的排列通常被称为线的排列。历史上，线的实数排列是最早研究的排列。如果S是3维的，就有一个平面的排列。

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数学代写|超平面置换理论代写Hyperplane Arrangements代考| The number of regions

The next result is perhaps the first major theorem in the subject of hyperplane arrangements, due to Thomas Zaslavsky in 1975.

Theorem 2.5. Let $\mathcal{A}$ be an arrangement in an $n$-dimensional real vector space. Then
$$
\begin{aligned}
& r(\mathcal{A})=(-1)^n \chi_{\mathcal{A}}(-1) \
& b(\mathcal{A})=(-1)^{\operatorname{rank}(\mathcal{A})} \chi_{\mathcal{A}}(1)
\end{aligned}
$$
First proof. Equation (11) holds for $\mathcal{A}=\emptyset$, since $r(\emptyset)=1$ and $\chi_{\emptyset}(t)=t^n$. By Lemmas $2.1$ and $2.2$, both $r(\mathcal{A})$ and $(-1)^n \chi_{\mathcal{A}}(-1)$ satisfy the same recurrence, so the proof follows.

Now consider equation (12). Again it holds for $\mathcal{A}=\emptyset$ since $b(\emptyset)=1$. (Recall that $b(\mathcal{A})$ is the number of relatively bounded regions. When $\mathcal{A}=\emptyset$, the entire ambient space $\mathbb{R}^n$ is relatively bounded.) Now
$$
\chi_{\mathcal{A}}(1)=\chi_{\mathcal{A}^{\prime}}(1)-\chi_{\mathcal{A}^{\prime \prime}}(1)
$$
Let $d(\mathcal{A})=(-1)^{\operatorname{rank}(\mathcal{A})} \chi_{\mathcal{A}}(1)$. If $\operatorname{rank}(\mathcal{A})=\operatorname{rank}\left(\mathcal{A}^{\prime}\right)=\operatorname{rank}\left(\mathcal{A}^{\prime \prime}\right)+1$, then $d(\mathcal{A})=$ $d\left(\mathcal{A}^{\prime}\right)+d\left(\mathcal{A}^{\prime \prime}\right)$. If $\operatorname{rank}(\mathcal{A})=\operatorname{rank}\left(\mathcal{A}^{\prime}\right)+1$ then $b(\mathcal{A})=0$ [why?] and $L\left(\mathcal{A}^{\prime}\right) \cong L\left(\mathcal{A}^{\prime \prime}\right)$ [why?]. Thus from Lemma $2.2$ we have $d(\mathcal{A})=0$. Hence in all cases $b(\mathcal{A})$ and $d(\mathcal{A})$ satisfy the same recurrence, so $b(\mathcal{A})=d(\mathcal{A})$.

Second proof. Our second proof of Theorem $2.5$ is based on Möbius inversion and some instructive topological considerations. For this proof we assume basic knowledge of the Euler characteristic $\psi(\Delta)$ of a topological space $\Delta$. (Standard notation is $\chi(\Delta)$, but this would cause too much confusion with the characteristic polynomial.) In particular, if $\Delta$ is suitably decomposed into cells with $f_i$ $i$-dimensional cells, then
$$
\psi(\Delta)=f_0-f_1+f_2-\cdots
$$

数学代写|超平面置换理论代写Hyperplane Arrangements代考|Graphical arrangements

There are close connections between certain invariants of a graph $G$ and an associated arrangement $\mathcal{A}G$. Let $G$ be a simple graph on the vertex set $[n]$. Let $E(G)$ denote the set of edges of $G$, regarded as two-element subsets of $[n]$. Write $i j$ for the edge ${i, j}$. Definition 2.5. The graphical arrangement $\mathcal{A}_G$ in $K^n$ is the arrangement $$ x_i-x_j=0, i j \in E(G) . $$ Thus a graphical arrangement is simply a subarrangement of the braid arrangement $\mathcal{B}_n$. If $G=K_n$, the complete graph on $[n]$ (with all possible edges $i j$ ), then $\mathcal{A}{K_n}=\mathcal{B}_n$

Definition 2.6. A coloring of a graph $G$ on $[n]$ is a map $\kappa:[n] \rightarrow \mathbb{P}$. The coloring $\kappa$ is proper if $\kappa(i) \neq \kappa(j)$ whenever $i j \in E(G)$. If $q \in \mathbb{P}$ then let $\chi_G(q)$ denote the number of proper colorings $\kappa:[n] \rightarrow[q]$ of $G$, i.e., the number of proper colorings of $G$ whose colors come from $1,2, \ldots, q$. The function $\chi_G$ is called the chromatic polynomial of $G$.

For instance, suppose that $G$ is the complete graph $K_n$. A proper coloring $\kappa:[n] \rightarrow[q]$ is obtained by choosing a vertex, say 1 , and coloring it in $q$ ways. Then choose another vertex, say 2 , and color it in $q-1$ ways, etc., obtaining
$$
\chi_{K_n}(q)=q(q-1) \cdots(q-n+1) .
$$
A similar argument applies to the graph $G$ of Figure 5. There are $q$ ways to color vertex 1 , then $q-1$ to color vertex 2 , then $q-1$ to color vertex 3 , etc., obtaining
$$
\begin{aligned}
\chi_G(q) & =q(q-1)(q-1)(q-2)(q-1)(q-1)(q-2)(q-2)(q-3) \
& =q(q-1)^4(q-2)^3(q-3)
\end{aligned}
$$

超平面置换理论代写

数学代写|超平面置换理论代写Hyperplane Arrangements代考| The number of regions

下一个结果可能是 1975 年由 Thomas Zaslavsky 提出的关于超平面排列主题的第一个主要定理。
定理 2.5。让 $\mathcal{A}$ 是一个安排 $n$ 维实向量空间。然后
$$
r(\mathcal{A})=(-1)^n \chi_{\mathcal{A}}(-1) \quad b(\mathcal{A})=(-1)^{\operatorname{rank}(\mathcal{A})} \chi_{\mathcal{A}}(1)
$$
第一个证明。等式 (11) 适用于 $\mathcal{A}=\emptyset$ ，自从 $r(\emptyset)=1$ 和 $\chi_{\emptyset}(t)=t^n$. 通过引理 $2.1$ 和 $2.2$ ，两个都 $r(\mathcal{A})$ 和 $(-1)^n \chi_{\mathcal{A}}(-1)$ 满足 相同的循环，所以证明如下。
现在考虑等式 $(12)$ 。它再次适用于 $\mathcal{A}=\emptyset$ 自从 $b(\emptyset)=1$. (回顾 $b(\mathcal{A})$ 是相对有界区域的数量。什么时候 $\mathcal{A}=\emptyset$, 整个环境空间 $\mathbb{R}^n$ 是相对有界的。) 现在
$$
\chi_{\mathcal{A}}(1)=\chi_{\mathcal{A}^{\prime}}(1)-\chi_{\mathcal{A}^{\prime \prime}}(1)
$$
让 $d(\mathcal{A})=(-1)^{\operatorname{rank}(\mathcal{A})} \chi_{\mathcal{A}}(1)$. 如果 $\operatorname{rank}(\mathcal{A})=\operatorname{rank}\left(\mathcal{A}^{\prime}\right)=\operatorname{rank}\left(\mathcal{A}^{\prime \prime}\right)+1$ ，然后 $d(\mathcal{A})=d\left(\mathcal{A}^{\prime}\right)+d\left(\mathcal{A}^{\prime \prime}\right)$. 如果 $\operatorname{rank}(\mathcal{A})=\operatorname{rank}\left(\mathcal{A}^{\prime}\right)+1$ 然后 $b(\mathcal{A})=0$ [为什么? ]和 $L\left(\mathcal{A}^{\prime}\right) \cong L\left(\mathcal{A}^{\prime \prime}\right)$ [为什么? ]。因此从引理 $2.2$ 我们有 $d(\mathcal{A})=0$. 因此 在所有情况下 $b(\mathcal{A})$ 和 $d(\mathcal{A})$ 满足相同的递归，所以 $b(\mathcal{A})=d(\mathcal{A})$.
第二个证明。我们定理的第二个证明 $2.5$ 基于 Möbius 反演和一些有启发性的拓扑考虑。对于这个证明，我们假设欧拉特性的基本 知识 $\psi(\Delta)$ 拓扑空间的 $\Delta$. (标准符昊是 $\chi(\Delta)$ ，但这会与特征多项式造成太多混涌。）特别是，如果 $\Delta$ 被适当地分解成细胞 $f_i i$ 维 细胞，然同
$$
\psi(\Delta)=f_0-f_1+f_2-\cdots
$$

数学代写|超平面置换理论代写Hyperplane Arrangements代考|Graphical arrangements

图的某些不变量之间存在努密联系 $G$ 及相关安排 $\mathcal{A} G$. 让 $G$ 是顶点集上的简单图 $[n]$. 让 $E(G)$ 表示扐的集合 $G$ ，被视为的二元子集 $[n]$ . 写 $i j$ 对于边豘 $i, j$. 定义 2.5。图形棑列 $\mathcal{A}G$ 在 $K^n$ 是安排 $$ x_i-x_j=0, i j \in E(G) . $$ 因此图形排列只是编织排列的子排列 $\mathcal{B}_n$. 如果 $G=K_n$ 上的完整图 $[n]$ (所有可能的边豚 $i j$ )，然后 $\mathcal{A} K_n=\mathcal{B}_n$ 定义 2.6。图的着色 $G$ 上 $[n]$ 是一张地图 $\kappa:[n] \rightarrow \mathbb{P}$. 着色 $\kappa$ 是适当的如果 $\kappa(i) \neq \kappa(j)$ 每当 $i j \in E(G)$. 如果 $q \in \mathbb{P}$ 然后让 $\chi G(q)$ 表示正确着色的数量 $\kappa:[n] \rightarrow[q]$ 的 $G$ ，即正确着色的数量 $G$ 谁的颜色来自 $1,2, \ldots, q$. 功能 $\chi G^{\text {被称为色多项式 } G \text {. }}$ 例如，假设 $G$ 是完整的图 $K_n$. 适当的着色 $\kappa:[n] \rightarrow[q]$ 是通过选择一个顶点，比如 1，并将其着色来获得的 $q$ 方法。然后选择另一 个顶点，比如 2，并将其着色 $q-1$ 方式等，获得 $$ \chi{K_n}(q)=q(q-1) \cdots(q-n+1) .
$$
类似的论点适用于图表 $G$ 图5。有 $q$ 差色顶点 1 的方法，然后 $q-1$ 给顶点 2 上色，然后 $q-1$ 为顶点 3 等着色，获得
$$
\chi_G(q)=q(q-1)(q-1)(q-2)(q-1)(q-1)(q-2)(q-2)(q-3) \quad=q(q-1)^4(q-2)^3(q-3)
$$

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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 怎样代写测度与积分Measure And Integration MX4083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。测度与积分Measure And Integration在数学中，一个非负的单变量函数的积分，在最简单的情况下，可以被视为该函数的图形与X轴之间的面积。以法国数学家亨利-勒贝斯格（Henri Lebesgue）命名的勒贝斯格积分（Lebesgue integral）将积分扩展到更多的函数类别。它还扩展了这些函数可以被定义的领域。

测度与积分Measure And Integration早在20世纪之前，数学家们就已经明白，对于具有足够平滑图形的非负函数–如封闭有界区间上的连续函数–曲线下的面积可以被定义为积分，并通过多边形的区域近似技术进行计算。然而，当需要考虑更多的不规则函数时–例如，由于数学分析和概率的数学理论的限制过程–显然需要更仔细的近似技术来定义一个合适的积分。此外，人们可能希望在比实线更普遍的空间上进行积分。Lebesgue积分为此提供了必要的抽象。

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数学代写|测度与积分代写Measure And Integration代考|Polar Coordinates and Surface Measure

Polar Coordinates and Surface Measure. Let
$$
S^{d-1}=\left{x \in \mathbb{R}^d:|x|^2:=\sum_{i=1}^d x_i^2=1\right}
$$
be the unit sphere in $\mathbb{R}^d$. Let $\Phi: \mathbb{R}^d \backslash(0) \rightarrow(0, \infty) \times S^{d-1}$ and $\Phi^{-1}$ be the inverse map given by
$$
\Phi(x):=\left(|x|, \frac{x}{|x|}\right) \text { and } \Phi^{-1}(r, \omega)=r \omega
$$
respectively. Since $\Phi$ and $\Phi^{-1}$ are continuous, they are Borel measurable.
Consider the measure $\Phi_* m$ on $\mathcal{B}{(0, \infty)} \otimes \mathcal{B}{S^{d-1}}$ given by
$$
\Phi_* m(A):=m\left(\Phi^{-1}(A)\right)
$$
for all $A \in \mathcal{B}{(0, \infty)} \otimes \mathcal{B}{S^{d-1}}$. For $E \in \mathcal{B}{S^{d-1}}$ and $a>0$, let $$ E_a:={r \omega: r \in(0, a] \text { and } \omega \in E}=\Phi^{-1}((0, a] \times E) \in \mathcal{B}{\mathbb{R}^d} \text {. }
$$
Noting that $E_a=a E_1$, we have for $0<a<b, E \in \mathcal{B}_{S^{d-1}}, E$ and $A=(a, b] \times E$ that
$$
\begin{aligned}
\Phi^{-1}(A) & ={r \omega: r \in(a, b] \text { and } \omega \in E} \
& =b E_1 \backslash a E_1 .
\end{aligned}
$$

数学代写|测度与积分代写Measure And Integration代考|Hahn Decomposition Theorem

Definition 13.4. Let $\nu$ be a signed measure on $(X, \mathcal{M})$ and $E \in \mathcal{M}$, then
(1) $E$ is positive if for all $A \in \mathcal{M}$ such that $A \subset E, \nu(A) \geq 0$, i.e. $\left.\nu\right|{\mathcal{M}_E} \geq 0$. (2) $E$ is negative if for all $A \in \mathcal{M}$ such that $A \subset E, \nu(A) \leq 0$, i.e. $\left.\nu\right|{\mathcal{M}E} \leq 0$. (3) $E$ is null if for all $A \in \mathcal{M}$ such that $A \subset E$, i.e. $\left.\nu\right|{\mathcal{M}_E}=0$.
Here $\mathcal{M}_E \equiv{A \cap E: A \in \mathcal{M}}=$ trace of $M$ on $E$.
Lemma 13.5. Suppose that $\nu$ is a signed measure on $(X, \mathcal{M})$. Then
(1) Any subset of a positive set is positive.
(2) The countable union of positive (negative or null) sets is still positive (negative or null).
(3) Let us now further assume that $\nu(\mathcal{M}) \subset[-\infty, \infty)$ and $E \in \mathcal{M}$ is a set such that $\nu(E) \in(0, \infty)$. Then there exists a positive set $P \subseteq E$ such that $\nu(P) \geq \nu(E)$.

Proof. The first assertion is obvious. If $P_j \in \mathcal{M}$ are positive sets, let $P=$ $\bigcup_{n=1}^{\infty} P_n$. By replacing $P_n$ by the positive set $P_n \backslash\left(\bigcup_{j=1}^{n-1} P_j\right)$ we may assume that the $\left{P_n\right}_{n=1}^{\infty}$ are pairwise disjoint so that $P=\bigcup_{n=1}^{\infty} P_n$. Now if $E \subset P$ and $E \in \mathcal{M}$, $E=\coprod_{n=1}^{\infty}\left(E \cap P_n\right)$ so
$$
\nu(E)=\sum_{n=1}^{\infty} \nu\left(E \cap P_n\right) \geq 0
$$

测度与积分代写

数学代写测度与积分代写Measure And Integration代考|Polar Coordinates and Surface Measure

极坐标和曲面测量。让
\left 缺分或无法识别的分隔符
是单位球面 $\mathbb{R}^d$. 让 $\Phi: \mathbb{R}^d \backslash(0) \rightarrow(0, \infty) \times S^{d-1}$ 和 $\Phi^{-1}$ 是给出的逆映射
$$
\Phi(x):=\left(|x|, \frac{x}{|x|}\right) \text { and } \Phi^{-1}(r, \omega)=r \omega
$$
分别。自从 $\Phi$ 和 $\Phi^{-1}$ 是连紣的，它们是 Borel 可测的。
考虑措施 $\Phi_* m$ 上 $\mathcal{B}(0, \infty) \otimes \mathcal{B} S^{d-1}$ 由
$$
\Phi_* m(A):=m\left(\Phi^{-1}(A)\right)
$$
对所有人 $A \in \mathcal{B}(0, \infty) \otimes \mathcal{B} S^{d-1}$. 为了 $E \in \mathcal{B} S^{d-1}$ 和 $a>0$ ， 让
$$
E_a:=r \omega: r \in(0, a] \text { and } \omega \in E=\Phi^{-1}((0, a] \times E) \in \mathcal{B}^d
$$
注意到 $E_a=a E_1$ ，我们有 $0<a<b, E \in \mathcal{B}{S^d 1}, E$ 和 $A=(a, b] \times E$ 那 $$ \Phi^{-1}(A)=r \omega: r \in(a, b] \text { and } \omega \in E \quad=b E_1 \backslash a E_1 . $$

数学代写|测度与积分代写Measure And Integration代考|Hahn Decomposition Theorem

定义 13.4。让 $\nu$ 成为一项箐署的措施 $(X, \mathcal{M})$ 和 $E \in \mathcal{M}$ ，那么 (1) $E$ 如果对所有人来说都是积极的 $A \in \mathcal{M}$ 这样 $A \subset E, \nu(A) \geq 0$ ， IE $\nu \mid \mathcal{M}_E \geq 0$. (2) $E$ 如果对所有人来说都是尔数 $A \in \mathcal{M}$ 这样 $A \subset E, \nu(A) \leq 0$, $\mathrm{IE} \nu \mid \mathcal{M} E \leq 0$. (3) $E$ 如果对于所有，则为空 $A \in \mathcal{M}$ 这样 $A \subset E$ ， IE $\nu \mid \mathcal{M}_E=0$. 这里 $\mathcal{M}_E \equiv A \cap E: A \in \mathcal{M}=$ 的痆迹 $M$ 上 $E$. 引理 13.5。假设 $\nu$ 是一个签署的措施 $(X, \mathcal{M})$. 那么 （1）正集的任何子集都是正的。 (2) 正 (负或空) 焦的可数并集仍然是正 (负或空)。 (3) 现在让我们进一步假设 $\nu(\mathcal{M}) \subset[-\infty, \infty)$ 和 $E \in \mathcal{M}$ 是这样的集合 $\nu(E) \in(0, \infty)$. 则存在正集 $P \subseteq E$ 这样 $\nu(P) \geq \nu(E)$. 证明。第一个断言是显而易见的。如果 $P_j \in \mathcal{M}$ 是正集，让 $P=\bigcup{n=1}^{\infty} P_n$. 通过更换 $P_n$ 由正集 $P_n \backslash\left(\bigcup_{j=1}^{n-1} P_j\right)$ 我们可以假设
left 缺少或无法识别的分隔符
是成对不相交的，因此 $P=\bigcup_{n=1}^{\infty} P_n$. 现在如果 $E \subset P$ 和 $E \in \mathcal{M}$ ， $E=\coprod_{n=1}^{\infty}\left(E \cap P_n\right)$ 所以
$$
\nu(E)=\sum_{n=1}^{\infty} \nu\left(E \cap P_n\right) \geq 0
$$

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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。