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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数学代考|计算几何代写computational geometry代考|From matching to circulation
Given a bipartite graph $G$ with node sets $A$ and $B$, we construct a flow network $N=(V, \vec{E})$ in a standard way $[17]$ so that a min-cost matching in $G$ corresponds to a min-cost integral circulation in N.
Flow network. Each node in $G$ becomes a node in $N$ and each edge $(a, b)$ in $G$ becomes an arc $a \rightarrow b$ in $N$; we refer to these nodes and arcs as bipartite nodes and bipartite arcs. We also include a source node $s$ and $\sin k$ node $t$ in $N$. For each $a \in A$, we add a left dummy arc $s \rightarrow a$ and for each $b \in B$ a right dummy arc $b \rightarrow t$. The cost $c(v \rightarrow w)$ is equal to $c(v, w)$ if $v \rightarrow w$ is a bipartite arc and 0 if $v \rightarrow w$ is a dummy arc. All arcs in $N$ have unit capacity.
Let $\phi: V \rightarrow \mathbb{Z}$ be an integral supply/demand function on nodes of $N$. The positive values of $\phi(v)$ are referred to as supply, and the negative values of $\phi(v)$ as demand. A pseudoflow $f: \vec{E} \rightarrow[0,1]$ is a function on arcs of $N$. The support of $f$ in $N$, denoted as supp $(f)$, is the set of arcs with positive flow. Given a pseudoflow $f$, the imbalance of a node is
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\phi_{f}(v):=\phi(v)+\sum_{w \rightarrow v \in \vec{E}} f(w \rightarrow v)-\sum_{v \rightarrow w \in \vec{E}} f(v \rightarrow w)
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数学代考|计算几何代写COMPUTATIONAL GEOMETRY代考|A cost-scaling algorithm
Before describing the algorithm, we need to introduce a few more concepts.
Residual network and admissibility. If $f$ is an integral pseudoflow on $N$ (that is, $f(v \rightarrow w) \in$ ${0,1}$ for every arc in $\vec{E})$, then each arc $v \rightarrow w$ in $N$ is either idle with $f(v \rightarrow w)=0$ or saturated with $f(u \rightarrow v)=1$.
Given a pseudoflow f, the residual network $N_{f}=\left(V, \vec{E}{f}\right)$ is defined as follows. For each idle arc $v \rightarrow w$ in $\vec{E}$, we add a forward residual arc $v \rightarrow w$ in $N{f}$. For each saturated arc $v \rightarrow w$ in $\vec{E}$, we add a backward residual arc $w \rightarrow v$ in $N_{f}$. The set of residual arcs in $N_{f}$ is therefore
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\vec{E}_{f}:={v \rightarrow w \mid f(v \rightarrow w)=0} \cup{w \rightarrow v \mid f(v \rightarrow w)=1} .
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数学代考|计算几何代写COMPUTATIONAL GEOMETRY代考|Fast implementation of refinement stage
We now describe a fast implementation of REFINE. The Hungarian search and augmentation steps are similar: each traversing through the residual network using admissible arcs starting from the excess nodes. Due to lack of space, we only describe the former.
At a high level, let X be the subset of nodes visited by the Hungarian search so far. Initially $X$ is the set of excess nodes. At each step, the algorithm finds a minimum-reducedcost arc $v \rightarrow w$ in $N_{f}$ from $X$ to $V \backslash X$. If $v \rightarrow w$ is not admissible, the potential of all nodes in X is increased by $\left\lceil c_{\pi}(v \rightarrow w) / \theta\right\rceil$ to make $v \rightarrow w$ admissible. If w is a deficit node, the search terminates. Otherwise, $w$ is added to X and the search continues.
Implementing the Hungarian search efficiently is more difficult than in Section 2 because (a) excess nodes may show up in $A$ as well as in $B$, (b) a balanced node may become imbalanced later in the scales, and (c) the potential of excess nodes may be non-uniform. We therefore need a more complex data structure.
计算几何代写
数学代考|计算几何代写COMPUTATIONAL GEOMETRY代考|FROM MATCHING TO CIRCULATION
给定一个二分图G有节点集一种和乙，我们构建一个流网络ñ=(在,和→)以标准方式[17]所以最小成本匹配G对应于 N 中的最小成本积分循环。
流量网络。中的每个节点G成为一个节点ñ和每条边(一种,b)在G变成弧线一种→b在ñ; 我们将这些节点和弧称为二分节点和二分弧。我们还包括一个源节点s和罪ķ节点吨在ñ. 对于每个一种∈一种，我们添加一个左虚拟弧s→一种并且对于每个b∈乙一个正确的虚拟弧b→吨. 成本C(在→在)等于C(在,在)如果在→在是二分弧，如果是 0在→在是一个虚拟弧。中的所有圆弧ñ有单位容量。
让φ:在→从是节点上的整体供需函数ñ. 的正值φ(在)被称为供应，和负值φ(在)作为需求。伪流F:和→→[0,1]是弧上的函数ñ. 的支持F在ñ, 表示为(F), 是正流弧的集合。给定一个伪流F, 一个节点的不平衡为
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\phi_{f}(v):=\phi(v)+\sum_{w \rightarrow v \in \vec{E}} f(w \rightarrow v)-\sum_{v \rightarrow w \in \vec{E}} f(v \rightarrow w)
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数学代考|计算几何代写COMPUTATIONAL GEOMETRY代考|A COST-SCALING ALGORITHM
在描述算法之前，我们需要介绍一些更多的概念。
残差网络和可接纳性。如果F是一个积分伪流ñ 吨H一种吨一世s,$F(在→在\在{0,1}F这r和在和r是一种rC一世n\vec {E}),吨H和n和一种CH一种rCv \rightarrow w一世nñ一世s和一世吨H和r一世dl和在一世吨HF在→在=0这rs一种吨在r一种吨和d在一世吨HF在→在=1$.
给定一个伪流 f，残差网络 $N_{f}=\left(V, \vec{E}{f}\right)$ is defined as follows. For each idle arc $v \rightarrow w$ in $\vec{E}$, we add a forward residual arc $v \rightarrow w$ in $N{f}$. For each saturated arc $v \rightarrow w$ in $\vec{E}$, we add a backward residual arc $w \rightarrow v$ in $N_{f}$. The set of residual arcs in $N_{f}$ is therefore
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\vec{E}_{f}:={v \rightarrow w \mid f(v \rightarrow w)=0} \cup{w \rightarrow v \mid f(v \rightarrow w)=1} .
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数学代考|计算几何代写COMPUTATIONAL GEOMETRY代考|FAST IMPLEMENTATION OF REFINEMENT STAGE
我们现在描述 REFINE 的快速实现。匈牙利搜索和扩充步骤类似：每个都使用从多余节点开始的允许弧遍历残差网络。由于篇幅有限，我们只描述前者。
在高层次上，让 X 是到目前为止匈牙利搜索访问的节点的子集。最初X是多余节点的集合。在每一步，算法找到一条最小化成本弧在→在在ñF从X到在∖X. 如果在→在是不可接受的，X 中所有节点的潜力增加⌈C圆周率(在→在)/θ⌉使在→在可接受的。如果 w 是缺陷节点，则搜索终止。除此以外，在被添加到 X 并继续搜索。
有效地实现匈牙利搜索比第 2 节更困难，因为一种多余的节点可能会出现在一种以及在乙, b平衡的节点可能会在以后的尺度中变得不平衡，并且C多余节点的潜力可能是不均匀的。因此，我们需要一个更复杂的数据结构。
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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。
