如果你也在 怎样代写计算几何computational geometry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。计算几何computational geometry是计算机科学的一个分支，致力于研究可以用几何学来表述的算法。一些纯粹的几何问题产生于对计算几何算法的研究，这类问题也被认为是计算几何的一部分。虽然现代计算几何是最近才发展起来的，但它是计算领域中最古老的领域之一，其历史可追溯到古代。
计算几何computational geometry是计算几何的核心，如果算法用于包含数千万或数亿个点的非常大的数据集，则具有很大的实际意义。对于这样的数据集，O(n2)和O(n log n)之间的区别可能是几天和几秒钟的计算量的区别。计算几何作为一门学科发展的主要动力是计算机图形学和计算机辅助设计与制造（CAD/CAM）的进展，但计算几何中的许多问题在本质上是经典的，可能来自数学可视化。
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我们提供的计算几何computational geometry及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
数学代考|计算几何代写computational geometry代考|Introduction
In range searching, the goal is store a set $P$ of points in a data structure such that given a query range, we can answer certain questions about the subset of points inside the query range. The difficulty of the range searching problem, thus depends primarily on the shape of the query as well as types of questions that the data structure is able to answer. These range searching questions have been studied extensively and we refer the reader to the survey by Agarwal and Erickson [3] for a deeper review of range searching problems.
数学代考|计算几何代写COMPUTATIONAL GEOMETRY代考|A Randomized Data Structure
In this section, we show that if we allow for the query bound to hold in expectation, then the range sampling problem can be solved under some general circumstances. Intuitively, we show that we need two ingredients: one, a data structure for range maximum queries, and two, a data structure that can sample from a weighted set of points under the assumptions that the weights are within a constant factor of each other. Furthermore, with an easy observation, we can also show that the range sampling problem is at least as hard as range maximum problem. We consider the input as a general set system $(X, \mathcal{R})$. We assume the input is a set $X$ of $n$ data elements (e.g., points) and we consider queries to be elements of a set of ranges $\mathcal{R}$ where each $R \in \mathcal{R}$ is a subset of $X$. The set $\mathcal{R}$ is often given implicitly, and for example, if $X$ is a set of points in $\mathbb{R}^{3}, \mathcal{R}$ could be the set of all $h \cap X$ where $h$ is a halfspace in $3 \mathrm{D}$. Note that our model of computation is the real RAM model.
计算几何代写
数学代考|计算几何代写COMPUTATIONAL GEOMETRY代考|INTRODUCTION
在范围搜索中，目标是存储一个集合磷数据结构中的点数，使得给定查询范围，我们可以回答有关查询范围内点子集的某些问题。因此，范围搜索问题的难度主要取决于查询的形状以及数据结构能够回答的问题类型。这些范围搜索问题已经过广泛研究，我们建议读者参考 Agarwal 和 Erickson 的调查3更深入地回顾范围搜索问题。
数学代考|计算几何代写COMPUTATIONAL GEOMETRY代考|A RANDOMIZED DATA STRUCTURE
在本节中，我们展示了如果我们允许查询绑定在期望中，那么范围抽样问题可以在一些一般情况下得到解决。直观地说，我们需要两个要素：一个，用于范围最大查询的数据结构，以及两个，在权重在彼此的常数因子内的假设下，可以从一组加权点中采样的数据结构。此外，通过简单的观察，我们还可以证明范围采样问题至少与最大范围问题一样难。我们将输入视为一个通用集合系统(X,R). 我们假设输入是一个集合X的n数据元素和.G.,p这一世n吨s我们认为查询是一组范围的元素R其中每个R∈R是的一个子集X. 套装R通常是隐式给出的，例如，如果X是一组点R3,R可能是所有的集合H∩X在哪里H是一个半空间3D. 请注意，我们的计算模型是真正的 RAM 模型。
数学代考|计算几何代写computational geometry代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。