如果你也在 怎样代写组合数学Combinatorial Mathematics MATH4410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。组合学Combinatorics是数学的一个领域，主要涉及计数（作为获得结果的手段和目的）以及有限结构的某些属性。主要涉及计数，作为获得结果的手段和目的，以及有限结构的某些属性。它与数学的许多其他领域密切相关，有许多应用，从逻辑学到统计物理学，从进化生物学到计算机科学。
组合数学 Combinatorial Mathematics因其解决的问题的广泛性而闻名。组合问题出现在纯数学的许多领域，特别是在代数、概率论、拓扑学和几何学中，以及在其许多应用领域。许多组合问题在历史上被孤立地考虑，对某个数学背景下出现的问题给出一个临时性的解决方案。然而，在二十世纪后期，强大而普遍的理论方法被开发出来，使组合学本身成为一个独立的数学分支。组合学最古老和最容易理解的部分之一是图论，它本身与其他领域有许多自然联系。在计算机科学中，组合学经常被用来获得算法分析中的公式和估计。
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数学代写|组合数学代写Combinatorial Mathematics代考|Association schemes on ffnite abelian groups
Let $G$ be a finite abelian group. Every conjugacy class of $G$ consists of a single element. Here we consider the association scheme $\mathfrak{X}(G)$ arising from the conjugacy classes of $G$, which is defined in Example 2.8. In what follows, the operation on $G$ is written in additive notation and the identity element is denoted by 0 . If we define $R_g={(x, y) \in$ $G \times G \mid x-y=g}$ for each $g \in G$, we can write $\mathfrak{X}(G)=\left(G,\left{R_g\right}_{g \in G}\right)$. The adjacency matrix $A_g$ corresponding to $R_g$ of $\mathfrak{X}(G)$ is indexed by $G \times G$ and its $(x, y)$-entry can be written as $A_g(x, y)=\delta_{x-y g}$. Then for $g, h \in G$, the $(x, y)$-entry of $A_g A_h$ can be calculated as follows:
$$
\begin{aligned}
\left(A_g A_h\right)(x, y) &=\sum_{z \in G} A_g(x, z) A_h(z, y)=\sum_{z \in G} \delta_{x-z, g} \delta_{z-y, h} \
&= \begin{cases}1, & \text { if } x-y=g+h, \
0, & \text { if } x-y \neq g+h .\end{cases}
\end{aligned}
$$
So it turns out that $A_g A_h=A_h A_g=A_{g+h}$. Let $P$ be the character table of $\mathfrak{X}(G)$ and $E_x$ $(x \in G)$ the primitive idempotents of $\mathfrak{X}(G)$. Since we have
$$
A_x=\sum_{g \in G} P_x(g) E_g,
$$
the following holds:
$$
\begin{aligned}
\sum_{g \in G} P_{x+y}(g) E_g &=A_{x+y}=A_x A_y=\left(\sum_{g \in G} P_x(g) E_g\right)\left(\sum_{h \in G} P_y(h) E_h\right) \
&=\sum_{g \in G} P_x(g) P_y(g) E_g
\end{aligned}
$$
数学代写|组合数学代写Combinatorial Mathematics代考|The character table of the Hamming scheme H(d, q)
At the end of Section $2.8$ in this chapter, the proof of the fact that the Hamming scheme $H(d, q)$ becomes a P-polynomial scheme is left as an exercise for the reader. Here, by calculating the eigenmatrices $P, Q$ of $H(d, q)$, we want to show that $H(d, q)$ is a selfdual P- and Q-polynomial scheme. When we defined the Hamming scheme $H(d, q)$ in Example 2.6 in Section 2.1, $F$ was defined to be a $q$-element set which does not have any algebraic structure. Here we regard $F$ as an abelian group, and write $F=F_q$. Namely, $F=F_q$ is an additive group of order $q$. In fact, this does not make any difference to the definition of the Hamming scheme. For $\boldsymbol{x} \in X$, we define the weight as $w(\boldsymbol{x})=\mid{i \mid$ $\left.1 \leq i \leq d, x_i \neq 0\right} \mid$. Then the Hamming distance can be expressed as $\partial(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y})=w(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{y})$. Thus we have $R_i={(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y}) \mid w(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{y})=i}$. We define $X_i={\boldsymbol{x} \in X \mid w(\boldsymbol{x})=i}$. Then $X_0, X_1, \ldots, X_d$ give a partition of $X$. As is mentioned in Section $2.10$ of this chapter, let $\hat{F}q$ be the character group consisting of the linear characters of the finite abelian group $F_q ; \hat{F}_q$ can be indexed by $F_q$. If we put $\hat{F}_q=\left{\psi_x \mid x \in F_q\right}$, we can rearrange the ordering of the elements of $\hat{F}_q$ so that $\psi_x(y)=\psi_y(x)$ holds; $X=F_q^d$ is also a finite abelian group. For $\boldsymbol{x}=\left(x_1, x_2, \ldots, x_d\right), \boldsymbol{y}=\left(y_1, y_2, \ldots, y_d\right)$, if we define $\Psi{\boldsymbol{x}}(\boldsymbol{y})=\prod_{i=1}^d \psi_{x_i}\left(y_i\right)$, then $\Psi_{\boldsymbol{x}}$ becomes a linear character of $X$. It turns out that the character group of $X$ is $\hat{X}=\left{\Psi_{\boldsymbol{x}} \mid\right.$ $\left.\boldsymbol{x}=\left(x_1, x_2, \ldots, x_d\right) \in F_q^d\right}$.
Proposition 2.84. Let $D={0,1, \ldots, d}$. For given $j, k \in D$ and $\boldsymbol{u} \in X_j$, we have
$$
\sum_{\boldsymbol{x} \in X_k} \Psi_{\boldsymbol{u}}(\boldsymbol{x})=K_k(j)=\sum_{i=0}^k(-1)^i(q-1)^{k-i}\left(\begin{array}{l}
d-j \
k-i
\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}
j \
i
\end{array}\right)
$$
组合数学代写
数学代写|组合数学代写组合数学代考| ffnite交换群上的关联方案
设$G$是一个有限交换群。$G$的每个共轭类都由单个元素组成。这里我们考虑由$G$的共轭类产生的关联方案$\mathfrak{X}(G)$，在示例2.8中定义。在接下来的代码中，$G$上的操作用加法表示法表示，单位元素用0表示。如果为每个$g \in G$定义$R_g={(x, y) \in$$G \times G \mid x-y=g}$，则可以编写$\mathfrak{X}(G)=\left(G,\left{R_g\right}{g \in G}\right)$。$\mathfrak{X}(G)$的$R_g$对应的邻接矩阵$A_g$被$G \times G$索引，它的$(x, y)$ -entry可以写成$A_g(x, y)=\delta{x-y g}$。那么对于$g, h \in G$, $A_g A_h$的$(x, y)$ -entry可以计算如下:
$$
\begin{aligned}
\left(A_g A_h\right)(x, y) &=\sum_{z \in G} A_g(x, z) A_h(z, y)=\sum_{z \in G} \delta_{x-z, g} \delta_{z-y, h} \
&= \begin{cases}1, & \text { if } x-y=g+h, \
0, & \text { if } x-y \neq g+h .\end{cases}
\end{aligned}
$$
所以结果是$A_g A_h=A_h A_g=A_{g+h}$。设$P$为$\mathfrak{X}(G)$的字符表，$E_x$$(x \in G)$为$\mathfrak{X}(G)$的原数幂等。既然我们有
$$
A_x=\sum_{g \in G} P_x(g) E_g,
$$
，那么下面的结论是:
$$
\begin{aligned}
\sum_{g \in G} P_{x+y}(g) E_g &=A_{x+y}=A_x A_y=\left(\sum_{g \in G} P_x(g) E_g\right)\left(\sum_{h \in G} P_y(h) E_h\right) \
&=\sum_{g \in G} P_x(g) P_y(g) E_g
\end{aligned}
$$
数学代写|组合数学代写组合数学代考|汉明格式H(d, q)
的字符表
在本章$2.8$节的末尾，Hamming格式$H(d, q)$变成p多项式格式的证明留给读者作为练习。在这里，通过计算$H(d, q)$的特征矩阵$P, Q$，我们想证明$H(d, q)$是一个自P-和q多项式格式。当我们在2.1节的示例2.6中定义Hamming方案$H(d, q)$时，$F$被定义为一个$q$ -元素集，它没有任何代数结构。这里我们把$F$看作一个交换群，写$F=F_q$。即$F=F_q$是$q$阶的加性群。事实上，这对汉明格式的定义没有任何影响。对于$\boldsymbol{x} \in X$，我们将权重定义为$w(\boldsymbol{x})=\mid{i \mid$$\left.1 \leq i \leq d, x_i \neq 0\right} \mid$。那么汉明距离可以表示为$\partial(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y})=w(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{y})$。这样我们就有了$R_i={(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y}) \mid w(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{y})=i}$。我们定义$X_i={\boldsymbol{x} \in X \mid w(\boldsymbol{x})=i}$。然后$X_0, X_1, \ldots, X_d$给出$X$的一个分区。如本章$2.10$节所述，设$\hat{F}q$是由有限交换群的线性字符组成的字符组$F_q ; \hat{F}q$可以被$F_q$索引。如果我们输入$\hat{F}_q=\left{\psi_x \mid x \in F_q\right}$，我们可以重新排列$\hat{F}_q$元素的顺序，这样$\psi_x(y)=\psi_y(x)$就保留了;$X=F_q^d$也是一个有限阿贝尔群。对于$\boldsymbol{x}=\left(x_1, x_2, \ldots, x_d\right), \boldsymbol{y}=\left(y_1, y_2, \ldots, y_d\right)$，如果我们定义$\Psi{\boldsymbol{x}}(\boldsymbol{y})=\prod{i=1}^d \psi_{x_i}\left(y_i\right)$，那么$\Psi_{\boldsymbol{x}}$就变成了$X$的线性字符。结果显示$X$的字符组是$\hat{X}=\left{\Psi_{\boldsymbol{x}} \mid\right.$$\left.\boldsymbol{x}=\left(x_1, x_2, \ldots, x_d\right) \in F_q^d\right}$
命题2.84。让$D={0,1, \ldots, d}$。对于已知的$j, k \in D$和$\boldsymbol{u} \in X_j$，我们有
$$
\sum_{\boldsymbol{x} \in X_k} \Psi_{\boldsymbol{u}}(\boldsymbol{x})=K_k(j)=\sum_{i=0}^k(-1)^i(q-1)^{k-i}\left(\begin{array}{l}
d-j \
k-i
\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}
j \
i
\end{array}\right)
$$
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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。