如果你也在 怎样代写离散数学Discrete Mathematics MTH645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。离散数学Discrete Mathematics是数学的一个分支，研究一般代数环境中的同源性。它是一门相对年轻的学科，其起源可以追溯到19世纪末的组合拓扑学（代数拓扑学的前身）和抽象代数（模块和共轭理论）的研究，主要是由亨利-庞加莱和大卫-希尔伯特提出。
离散数学Discrete Mathematics是研究同源漏斗和它们所带来的复杂的代数结构；它的发展与范畴理论的出现紧密地联系在一起。一个核心概念是链复合体，可以通过其同调和同调来研究。它在代数拓扑学中发挥了巨大的作用。它的影响逐渐扩大，目前包括换元代数、代数几何、代数理论、表示理论、数学物理学、算子矩阵、复分析和偏微分方程理论。K理论是一门独立的学科，它借鉴了同调代数的方法，正如阿兰-康尼斯的非交换几何一样。
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数学代写|离散数学代写Discrete Mathematics代考|Independent Repetition of an Experiment
Let us repeat our experiment $n$ times. We can consider this as a single big experiment, and a possible outcome of this repeated experiment is a sequence of length $n$, consisting of elements of $S$. Thus the sample space corresponding to this repeated experiment is the set $S^n$ of such sequences. Consequently, the number of outcomes of this “big” experiment is $k^n$. We consider every sequence equally likely, which means that we consider it a uniform probability space. Thus if $\left(a_1, a_2, \ldots, a_n\right)$ is an outcome of the “big” experiment, then we have
$$
\mathrm{P}\left(a_1, a_2, \ldots, a_n\right)=\frac{1}{k^n} .
$$
As an example, consider the experiment of tossing a coin twice. Then $S={H, T}$ (heads, tails) for a single coin toss, and so the sample space for the two coin tosses is ${H H, H T, T H, T T}$. The probability of each of these outcomes is $\frac{1}{4}$.
This definition intends to model the situation where the outcome of each repeated experiment is independent of the previous outcomes, in the everyday sense that “there cannot possibly be any measurable influence of one experiment on the other.” We cannot go here into the philosophical questions that this notion raises; all we can do is to give a mathematical definition that we can check, using examples, that it correctly expresses the informal notion above.
数学代写|离散数学代写Discrete Mathematics代考|The Law of Large Numbers
In this section we study an experiment that consists of $n$ independent coin tosses. For simplicity, assume that $n$ is even, so that $n=2 m$ for some integer $m$. Every outcome is a sequence of length $n$, in which each element is either $H$ or $T$. A typical outcome would look like this:
HнTTTHTHTTHTHнHHTHTT
(for $n=20)$.
The Law of Large Numbers says that if we toss a coin many times, the number of “heads” will be about the same as the number of “tails”. How can we make this statement precise? Certainly, this will not always be true; one can be extremely lucky or unlucky, and have a winning or loosing streak of arbitrary length. Also, we can’t claim that the number of heads is equal to the number of tails; only that they are very likely to be close:
Flipping a coin $n$ times, the probability that the percentage of heads is between $49 \%$ and $51 \%$ tends to 1 as $n$ tends to $\infty$.
离散数学代写
数学代写|离散数学代写Discrete Mathematics代考|Independent Repetition of an Experiment
让我们重复我们的实验 $n$ 次。我们可以认为这是一个单一的大实验, 这个重复实验的可能结果是一个长度序 列 $n$, 由以下元素组成 $S$. 于是这个重复实验对应的样本空间就是集合 $S^n$ 这样的序列。因此, 这个“大”实验的 结果数荲是 $k^n$. 我们认为每个序列都是等概率的, 这意味着我们认为它是一个均匀的概率空间。因此, 如果 $\left(a_1, a_2, \ldots, a_n\right)$ 是“大”实验的结果, 那么我们有
$$
\mathrm{P}\left(a_1, a_2, \ldots, a_n\right)=\frac{1}{k^n} .
$$
例如, 考虑抛两次硬币的实验。然后 $S=H, T$ (heads, tails) 一次拋硬币, 所以两次拋硬币的样本空间是 $H H, H T, T H, T T$. 这些结果中每一个的概率是 $\frac{1}{4}$.
这个定义旨在模拟这样一种情况, 即每个重复实验的结果独立于之前的结果, 在日常意义上“一个实验对另 一个实验不可能有任何可测䵡的影响”。我们不能在这里深入探讨这个概念提出的哲学问题; 我们所能做的 就是给出一个数学定义, 我们可以使用示例捡查它是否正确表达了上述非正式概念。
数学代写|离散数学代写Discrete Mathematics代考|The Law of Large Numbers
在本节中, 我们将研究一个实验, 该实验包括 $n$ 独立拁硬市。为简单起见, 假设 $n$ 是偶数, 所以 $n=2 m$ 对 于某个整数 $m$. 每个结果都是一个长度序列 $n$, 其中每个元素是 $H$ 或者 $T$. 典型的结果如下所示:
HH TTTHTHTTHTHH HHTHTT
(对于 $n=20$ ).
大数定律说, 如果我们多次拋硬币, “正面”的数量将与“反面”的数荲大致相同。我们乍样才能使这个陈述准 确呢? 当然, 这并不总是正确的。一个人可能非常幸运, 也可能非常不幸, 并且有任意长短的连胜或连败。 另外, 我们不能说正面的数黑等于反面的数黑; 只是他们很可能很接近:
拋硬币 $n$ 次, 正面的百分比介于 $49 \%$ 和 $51 \%$ 趋于 1 作为 $n$ 倾向于 $\infty$.
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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。