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理论计算机theoretical computer science很难对理论领域进行精确的限定。ACM的算法和计算理论特别兴趣小组（SIGACT）提供了以下描述。TCS涵盖了广泛的主题，包括算法、数据结构、计算复杂性、并行和分布式计算、概率计算、量子计算、自动机理论、信息论、密码学、程序语义学和验证、机器学习、计算生物学、计算经济学、计算几何、以及计算数论和代数。这个领域的工作通常以强调数学技术和严谨性而闻名。
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数学代写|理论计算机代写theoretical computer science代考|Kolmogorov Complexity, the Universal Distribution,and Worst-Case vs.Average-Case
What is the difference between the following two bit sequences?
010101010101010101010101010101
110101000011100100100101111111
The first sequence exhibits a certain pattern which is easy to notice and which makes the sequence easy to describe: it consists of 15 repetitions of ‘ 01 ‘. The second sequence does not have such an obvious pattern. In fact, the second sequence was generated by flipping a coin. If a pattern were detectable in the second sequence, this would be merely coincidence. In this sense, the second sequence is “more random” than the first. On the other hand, in the sense of probability theory, each sequence is an equally likely result of flipping a coin 30 times, namely, each occurs with probability $2^{-30}$. Thus, probability theory does not provide the correct framework within which to talk meaningfully about a random sequence.
But consider now algorithms that generate each sequence: In the first case:
FOR $i:=1$ TO 15 DO OUTPUT ’01’ END
and in the second case:
OUTPUT ‘110101000011100100100101111111’
If we abstract away the specific length of our examples, namely 30 , and imagine instead an arbitrary value $n$, then the length of the first program (as text) is $O(1)+\log (n)$, since we need $\log (n)$ bits to represent the number $n / 2$. The second program, on the other hand, has length $O(1)+n$. That is, in order to describe this “random” sequence, we are essentially forced to write down the entire sequence, which takes $n$ bits. On the basis of this intuition we will define a sequence to be random if any description of the sequence requires essentially $n$ bits.
We will also consider the following variation: Consider algorithms that take an input $y$ and produce an output $x$. The minimal length of such a program that generates $x$ from $y$ is a measure of the relative randomness of $x$ with respect to $y$; or said another way, it describes how much information about $x$ is contained in $y$. If in the examples above we let $n$, the length of the sequence to be generated, be the input to the program rather than a constant within the program, for example,
INPUT $n ;$ FOR $i:=1$ TO $n / 2$ DO OUTPUT ’01’ END
then the first program has length only $O(1)$, while the second program is still of length $O(1)+n$.
理论计算机代写
数学代写|理论计算机代写THEORETICAL COMPUTER SCIENCE代考|KOLMOGOROV COMPLEXITY, THE UNIVERSAL DISTRIBUTION,AND WORST-CASE VS.AVERAGE-CASE
以下两个位序列有什么区别？
010101010101010101010101010101
110101000011100100100101111111
第一个序列表现出某种易于注意到且易于描述的模式：它由15个重复的“01”组成。第二个序列没有如此明显的模式。事实上，第二个序列是通过掷硬币产生的。如果在第二个序列中可以检测到一种模式，这只是巧合。从这个意义上说，第二个序列比第一个序列“更随机”。另一方面，在概率论的意义上，每个序列都是抛硬币 30 次的等概率结果，即每个序列都有概率发生2−30. 因此，概率论没有提供正确的框架来有意义地讨论随机序列。
但是现在考虑生成每个序列的算法：在第一种情况下：
FOR一世:=1TO 15 DO OUTPUT ’01’ END
并且在第二种情况下：
OUTPUT ‘110101000011100100100101111111’
如果我们抽象出示例的特定长度，即 30 ，并想象一个任意值n, 那么第一个程序的长度一种s吨和X吨是这(1)+日志(n), 因为我们需要日志(n)表示数字的位n/2. 另一方面，第二个程序有长度这(1)+n. 也就是说，为了描述这个“随机”序列，我们本质上是被迫写下整个序列，这需要n位。基于这种直觉，如果对序列的任何描述本质上需要，我们将定义一个随机序列n位。
我们还将考虑以下变体：考虑接受输入的算法是并产生输出X. 生成这样一个程序的最小长度X从是是相对随机性的度量X关于是; 或者换一种说法，它描述了有多少关于X包含在是. 如果在上面的例子中我们让n，要生成的序列的长度，是程序的输入，而不是程序内的常数，例如，
INPUTn;为了一世:=1到n/2DO OUTPUT ’01’ END
那么第一个程序只有长度这(1)，而第二个程序仍然是长度这(1)+n.
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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。
