如果你也在 怎样代写博弈论Game theory CASEC513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。博弈论Game theory在20世纪50年代被许多学者广泛地发展。它在20世纪70年代被明确地应用于进化论，尽管类似的发展至少可以追溯到20世纪30年代。博弈论已被广泛认为是许多领域的重要工具。截至2020年，随着诺贝尔经济学纪念奖被授予博弈理论家保罗-米尔格伦和罗伯特-B-威尔逊，已有15位博弈理论家获得了诺贝尔经济学奖。约翰-梅纳德-史密斯因其对进化博弈论的应用而被授予克拉福德奖。

博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代考Game theory代写|Hermitian representation

Coming back to real matrices in the context of symmetry decompositions, let us associate with a real matrix $A \in \mathbb{R}^{X \times X}$ the complex matrix
$$
\hat{A}=A^{+}+\mathrm{i} A^{-} .
$$
$\hat{A}$ is a hermitian 3 matrix. The hermitian map $A \mapsto \hat{A}$ establishes an isomorphism between the vector space $\mathbb{R}^{X \times X}$ and the vector space
$$
\mathbb{H}{X}=\left{\hat{A} \mid A \in \mathbb{R}^{X \times X}\right} $$ with the set $\mathbb{R}$ as field of scalars. ${ }^{4}$ The import in our context is the fundamental observation that the selfadjoint matrices are precisely the hermitian matrices: LEMMA 9.1. Let $C \in \mathbb{C}^{X \times X}$ be an arbitrary complex matrix. Then $$ C \in \mathbb{H}{X} \Longleftrightarrow C=C^{} $$ Proof. Assume $C=A+\mathrm{i} B$ with $A, B \in \mathbb{R}^{X \times}$ and hence $$ C^{}=A^{T}-\mathrm{i} B^{T}
$$
So $C=C^{*}$ means symmetry $A=A^{T}$ and skew-symmetry $B=-B^{T}$. Consequently, one has $\hat{A}=A$ and $\hat{B}=\mathrm{i} B$, which yields
$$
C=A+\mathrm{i} B=\hat{A}+\hat{B} \in \mathbb{H}_{X} .
$$
The converse is seen as easily.

经济代写|博弈论代考Game theory代写|Interaction systems

Let us assume that elements $x, y \in X$ can interact with a certain interaction strength, measured by a real number $a_{x y}$. We denote this interaction symbolically as $a_{x y} \varepsilon_{x y}$. Graphically, one may equally well think of a weighted (directed) edge in an interaction graph with $X$ as its set of nodes:
$$
a_{x y} \varepsilon_{x y} \quad:: \quad \mathrm{X} \stackrel{a_{x y}}{\longrightarrow} \text { (y }
$$
An interaction instance is a weighted superposition of interactions:
$$
\varepsilon=\sum_{x, y \in X} a_{a x} \varepsilon_{x y}
$$
We record the interaction instance $\varepsilon$ in the interaction matrix $A \in$ $\mathbb{R}^{X \times X}$ with the interaction coefficients $A_{x y}=a_{x y}$. The interaction is symmetric if $A^{T}=A$ and skew-symmetric if $A^{T}=-A$.

博弈论代写

经济代写|博恋论代考Game theory代 写|Hermitian representation

回到对称分解的背景下的实矩阵, 让我们与一个实矩阵相关联 $A \in \mathbb{R}^{X \times X}$ 复矩阵
$$
\hat{A}=A^{+}+\mathrm{i} A^{-} \text {. }
$$
$\backslash$ mathbb ${\mathrm{H}}{\mathrm{X}}=\backslash \operatorname{left}\left{\backslash \backslash\right.$ hat ${\mathrm{A}} \backslash \operatorname{mid} \mathrm{A} \backslash$ in $\backslash$ mathbb ${\mathrm{R}}^{\wedge}{\mathrm{X} \backslash$ times $\mathrm{X}} \backslash$ right $}$
与套装 $\mathbb{R}$ 作为标量域。 ${ }^{4}$ 在我们的上下文中的导入是自伴随矩阵正是厄米矩阵的基本观察：LEMMA 9.1。让 $C \in \mathbb{C}^{X \times X}$ 是任意复矩阵。然后
$$
C \in \mathbb{H} X \Longleftrightarrow C=C
$$
证明。认为 $C=A+\mathrm{i} B$ 和 $A, B \in \mathbb{R}^{X \times}$ 因此
$$
C=A^{T}-\mathrm{i} B^{T}
$$
所以 $C=C^{*}$ 意味着对称 $A=A^{T}$ 和斜对称 $B=-B^{T}$. 因此, 一个有 $\hat{A}=A$ 和 $\hat{B}=\mathrm{i} B$, 产生
$$
C=A+\mathrm{i} B=\hat{A}+\hat{B} \in \mathbb{H}{X} . $$ 反之亦然。

经济代写|博恋论代考Game theory代 写|Interaction systems

让我们假设元素 $x, y \in X$ 可以以一定的交互强度进行交互, 以实数衡量 $a{x y}$. 我们将这种相互作用象征性地 表示为 $a_{x y} \varepsilon_{x y}$. 从图形上看, 人们可以同样很好地想到交互图中的加权 (有向) 边 $X$ 作为它的节点集:
$$
a_{x y} \varepsilon_{x y} \quad:: \quad \mathrm{X} \stackrel{a_{x y}}{\longrightarrow}(\mathrm{y}
$$
交互实例是交互的加权䂵加:
$$
\varepsilon=\sum_{x, y \in X} a_{a x} \varepsilon_{x y}
$$
我们记录交互实例 $\varepsilon$ 在交互矩阵中 $A \in \mathbb{R}^{X \times X}$ 与交互系数 $A_{x y}=a_{x y}$. 交互是对称的, 如果 $A^{T}=A$ 和斜 对称如果 $A^{T}=-A$.

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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。我们的专家在微观经济学代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种微观经济学代写Microeconomics相关的作业也就用不着 说。

机器学习代写

机器学习（ML）是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用中，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。机器学习与统计学密切相关，统计学专注于使用计算机进行预测，但并非所有的机器学习都是统计学习。数学优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。



统计推断代写

统计推断是指从数据中得出关于种群或科学真理的结论的过程。进行推断的模式有很多，包括统计建模、面向数据的策略以及在分析中明确使用设计和随机化。



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。