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图论Graph Theory在数学和计算机科学领域，图论是对图的研究，涉及边和顶点之间的关系。它是一门热门学科，在计算机科学、信息技术、生物科学、数学和语言学中都有应用。近年来，图论已经成为各种学科的重要数学工具，从运筹学和化学到遗传学和语言学，从电气工程和地理到社会学和建筑。同时，它本身也作为一门有价值的数学学科出现。
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数学代写|图论代写GRAPH THEORY代考|Application of Fuzzy Graph in Patrolling of Bus Network
Fuzzy graph theory can be used in the patrolling of bus network of a city or a district or any bigger region. The bus network can be modeled as a FG, where the bus depots are the vertices and the route connecting two bus depots is an edge. During patrolling some bus inspectors are deployed and the objective of the patrolling problem is to find the minimum number of inspectors required who will inspect the bus routes for a particular time interval $T$. Let $V=\left{B_1, B_2, \ldots, B_n\right}$ be the set of bus depots in a particular bus network and $c_i$ be the capacity (maximum number of buses can stand at a time) of the depot $B_i$. Suppose the number of buses entering into the depots are $b_1, b_2, \ldots, b_n$ in time $T$. The node membership value of the depot $B_i$ is determined as $b_i / c_i$, for $i=1,2, \ldots, n$.
Now, define a term “satisfied passenger number” [23], which is the minimum number of passengers for a particular route so that we can say that the route is profitable or valuable and this number is denoted by $P$. The membership value of the route $\left(B_i, B_j\right)$ is determined from the following definition.
$$
\mu\left(B_i, B_j\right)=\left{\begin{array}{ll}
\frac{s}{P}\left{\sigma\left(B_i\right) \wedge \sigma\left(B_j\right)\right}, & \text { if } 0 \leq s \leq P \
\sigma\left(B_i\right) \wedge \sigma\left(B_j\right), & \text { if } s>P
\end{array}\right}
$$
where $s$ is the number of passengers traveling the route $\left(B_i, B_j\right)$ during $T$.
数学代写|图论代写GRAPH THEORY代考|Application of Fuzzy Graph in Image Compression
Image processing is a very important topic in computer vision. Image is a collection of pixels. For an image, one can construct a graph. The pixels can be considered as nodes and edges connect two pixels if they share a common boundary. Also, a group of similar pixels are considered as a node, and if two groups share a common boundary, then there is an edge between them. An image is considered in Fig. 10.14. The entire image is divided into four quadrants and these are referred to as $a, b, c$, and $d$. Depending on pixel density or depth of the color or amount of pixels in a group, membership values of vertices are determined. The membership value of an edge is considered as the minimum of the membership values of end vertices of the edge.
Now, the original image can be compressed using the following method.
In level one, let the membership values of the four vertices $a, b, c, d$ be $\sigma(a), \sigma(b)$, $\sigma(c)$, and $\sigma(d)$. Now, based on the desired image (this step can be executed by considering a constant number), similar nodes are merged. In level two, such a group of pixels are considered where the number of pixels is less in groups. In this level, the vertex membership values are determined by some specific method depending on the problem. The membership values of the segmented images are denoted by $\sigma_1(a), \sigma_1(b), \sigma_1(c)$, and $\sigma_1(d)$, where $\sigma_1(x) \leq \sigma(x)$ for all $x \in{a, b, c, d}$. A similar technique is used to reduce the number of pixels in groups in the next levels. This assumption of membership values is purely based on the counts of pixels in the selected groups. If the counts are not possible, then the density of the groups are assumed to define the membership values. The entire segmented steps are illustrated in Fig. $10.14$.
图论代写
数学代写|图论代写GRAPH THEORY代考|Application of Fuzzy Graph in Patrolling of Bus Network
模糊图论可用于城市或地区或任何更大区域的公交网络逆逻。公交网络可以建模为FG, 其中公交车站是顶点, 连接两个公交车站的路线是边。在巡逻期间, 部署了一些公交车 检查员, 䢎逻问题的目标是找到在特定时间间隔内检查公交路线所需的最少检查员数量 车辆段的容量 (一次最多可停放的巴士数量) $B_i$. 假设进入车站的公交车数量是 $b_1, b_2, \ldots, b_n$ 及时 $T$. 仓库的节点成员资格值 $B_i$ 被确定为 $b_i / c_i$, 为了 $i=1,2, \ldots, n$
现在, 定义一个术语“满意乘客数”[23]，这是特定路线的最小乘客数，这样我们就可以 说这条路线是有利可图或有价值的, 这个数字表示为 $P$.路由的成员值 $\left(B_i, B_j\right)$ 由以下 定义石确定。
$\backslash \mathrm{mu} \backslash$ left(B_i, B_j\right) $=\backslash$ left ${\backslash$ begin ${$ array $}{\mid I} \backslash f r a c{s}{P} \backslash l e f t{\backslash$ sigma $\backslash$ left(B_i $\backslash$ right $) \backslash w e 0$
在哪里 $s$ 是沿路线行驶的乘客人数 $\left(B_i, B_j\right)$ 期间 $T$.
数学代写|图论代写GRAPH THEORY代考|Application of Fuzzy Graph in Image Compression
图像处理是计算机视觉中一个非常重要的课题。图像是像素的集合。对于图像, 可以构 建图形。如果像素共享公共边界, 则可以将像素视为连接两个像素的节点和边。同样, 一组相似的像素被认为是一个节点, 如果两组共享一个共同的边界, 那么它们之间就有 一条边。图 $10.14$ 考虑了一幅图像。整个图像分为四个象限, 这些被称为 $a, b, c$, 和 $d$. 根据像素密度或颜色深度或组中的像素数量, 确定顶点的隶属度值。边的隶属度值被认 为是边的端点的隶属度值中的最小值。
现在, 可以使用以下方法压缩原始图像。
在第一层中, 让四个顶点的隶属度值 $a, b, c, d$ 是 $\sigma(a), \sigma(b), \sigma(c)$, 和 $\sigma(d)$. 现在, 基 于所需的图像（这一步可以通过考虑一个常数来执行），合并相似的节点。在第二级 中, 这样的一组像素被认为是组中像素数量较少的像素。在此级别中, 顶点成员值由一 些特定方法根据问题确定。分割图像的隶属值表示为 $\sigma_1(a), \sigma_1(b), \sigma_1(c)$, 和 $\sigma_1(d)$ , 在哪里 $\sigma_1(x) \leq \sigma(x)$ 对全部 $x \in a, b, c, d$. 类似的技术用于减少下一级中组中的像 素数量。这种成员值假设完全基于所选组中的像素计数。如果无法进行计数, 则假定组 的密度定义成员值。整个分段步骤如图 1 所示。 $10.14$.
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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。