计算机代写|数据库代考Database代考|CMSC724 Summary of Traditional Models

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数据库Database数据库管理系统(DBMS)是与终端用户、应用程序和数据库本身交互的软件,用于捕获和分析数据。DBMS软件还包括了为管理数据库而提供的核心设施。数据库、DBMS和相关应用程序的总和可以被称为数据库系统。通常,术语 “数据库 “也被宽泛地用来指代任何一个DBMS、数据库系统或与数据库相关的应用程序。

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计算机代写|数据库代考Database代考|Summary of Traditional Models

Solely for the purpose of historical context, this section provides a brief summary of two database approaches that have be abandoned a long time ago. You do not ever have to master these approaches; however, a brief account is provided so you can have an appreciation of the approaches.
3.6.3.1 Database Tree
A database tree (hierarchy) is a traditional alternative that was employed prior to the introduction or the E-R model; it was successfully employed in a system called RAMIS (the original acronym stands for “Random Access Management Information System”). A database tree (hierarchy) is a collection of entities and 1:M relationships arranged such that the following conditions hold:

The root has no parent
Each subsequent node has a single parent

Figure $3.6$ illustrates a database hierarchy. Observe that it looks like a general tree (review your data structures). Except for the root (node A), each node has a parent node that it references. Note also that all the relationships are 1:M relationships (traditionally referred to as parent-child relationships).

计算机代写|数据库代考Database代考|Database Networks

The database network approach is another traditional approach that is no longer employed. A simple database network is a collection of entities and 1:M relationships arranged such that any member can have multiple parents, providing that the parents are different entities. Figure $3.7$

illustrates the approach. It was successfully employed in a database methodology called the CODASYL system (the original CODASYL acronym stands for “Conference on Data Systems Languages”).

A complex database network is a collection of entities and relationships, at least one of the relationships being an M:M relationship. Figure $3.8$ illustrates that the complex network can be reduced to a simple network by replacing all M:M relationships with M:1 relationships. The technique for replacing M:M relationships will be discussed in the upcoming section.

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数据库代考

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仅出于历史背景的目的,本节简要总结了两种很久以前就被放弃的数据库方法。您永远不必掌握这些方法;但是,提供了一个简短的说明,以便您可以了解这些方法。
3.6.3.1 数据库树
数据库树(层次结构)是在引入 ER 模型之前使用的传统替代方法;它被成功地应用于一个名为 RAMIS 的系统(最初的首字母缩写词代表“随机访问管理信息系统”)。数据库树(层次结构)是实体和 1:M 关系的集合,其排列方式满足以下条件:

根没有父
节点 每个后续节点都有一个父节点

数字3.6说明了数据库层次结构。观察它看起来像一棵普通树(检查您的数据结构)。除根节点(节点 A)外,每个节点都有一个它引用的父节点。另请注意,所有关系都是 1:M 关系(传统上称为父子关系)。

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数据库网络方法是另一种不再使用的传统方法。一个简单的数据库网络是实体和 1:M 关系的集合,这样任何成员都可以有多个父实体,前提是父实体是不同的实体。数字3.7

说明了方法。它被成功地应用于称为 CODASYL 系统的数据库方法(最初的 CODASYL 首字母缩写词代表“数据系统语言会议”)。

复杂的数据库网络是实体和关系的集合,其中至少一个关系是 M:M 关系。数字3.8说明通过用 M:1 关系替换所有 M:M 关系,可以将复杂网络简化为简单网络。替换 M:M 关系的技术将在下一节中讨论

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微观经济学代写

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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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