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cs代写|复杂网络代写complex network代考|Nonparametric estimation for p = 1

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复杂网络complex network大多数社会、生物和技术网络显示出实质性的非琐碎的拓扑特征,其元素之间的连接模式既不是纯粹的规则,也不是纯粹的随机。这些特征包括学位分布的重尾、高聚类系数、顶点之间的同态性或异态性、社区结构和层次结构。在有向网络的情况下,这些特征还包括互惠性、三联体重要性概况和其他特征。相比之下,过去研究的许多网络的数学模型,如格子和随机图,并没有显示这些特征。最复杂的结构可以由具有中等数量相互作用的网络实现。 这与中等概率获得最大信息含量(熵)的事实相对应。

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cs代写|复杂网络代写complex network代考|Multihistograms and multivariate polygons

First, define multi-dimensional bins, for example, if S takes value in the simplex Tm1, such bins can be the product of m1 one-dimensional bins in $[0,1]$. Then just count the observations in each bin. See an implementation in R language in the nice book of M.L. Rizzo RIZ 08, pp. 305-310.

cs代写|复杂网络代写complex network代考|Dirichlet kernel mixtures

If S takes value in the simplex Tm1, a Dirichlet kernel estimator introduced in EMI 16 as follows.

DEFINITION.- Given a sample of probability vectors si, i = 1, . . . , n of size m1, define the multivariate Dirichlet kernel as the function
$$
K_{H}(x)=|H|^{-\frac{1}{2}} \sum_{i=1}^{n} D d\left(H^{-\frac{1}{2}}\left(x-s{i}\right)\right), x \in T{m_{1}-1}
$$
where H is a (m1 − 1) × (m1 − 1) symmetric positive definitive bandwith matrix to be estimated, and $|H|$ denoting the determinant of H

Then, we can proceed to the estimation of a Dirichlet kernel mixture using npEM algorithm BEN 09a implemented in the R package mixtools [BEN 09b]. We omit the details. As observed in EMI 16, many other kernels can be defined replacing in 2.18 the Dirichlet density D d by any other distribution on the simplex, such as those mentioned in PAW 15, pp. 112-127.

CS代写|复杂网络代写COMPLEX NETWORK代考|Dirichlet Process Mixture DPM

In the finite mixture of K Dirichlet distributions or of K Kernels, the mixing class variable, denoted by $C_{2}$, takes value in ${1, \ldots, K}$. As suggested in EMI 17, a more general model is the following hierarchical model called Dirichlet Process Mixture DPM, which is an infinite mixture of D d ‘s, the mixing distribution being the distribution D of a Dirichlet process:
$$
\begin{aligned}
s{i} \mid \alpha{i} & \sim D d\left(\alpha{i}\right) \ \alpha{i} \mid P & \sim P \
P \mid r, P_{0} & \sim \mathcal{D}\left(r P_{0}\right) .
\end{aligned}
$$

cs代写|复杂网络代写complex network代考|Nonparametric estimation for p = 1

复杂网络代写

CS代写|复杂网络代写COMPLEX NETWORK代考|MULTIHISTOGRAMS AND MULTIVARIATE POLYGONS

首先,定义多维bins,例如,如果S在单纯形Tm1中取值,那么这样的bins可以是m1个一维bins的乘积[0,1]. 然后只需计算每个 bin 中的观察值。请参阅 ML Rizzo RIZ 08, pp. 305-310 中的 R 语言实现。

CS代写|复杂网络代写COMPLEX NETWORK代考|DIRICHLET KERNEL MIXTURES

如果 S 在单纯形 Tm1 中取值,则在 EMI 16 中引入的 Dirichlet 核估计器如下所示。

定义.- 给定一个概率向量样本 si, i = 1, 。. . , n 大小为 m1,将多元 Dirichlet 核定义为函数
$$
K_{H}X=|H|^{-\frac{1}{2}} \sum_{i=1}^{n} D d\left(H^{-\​​frac{1}{2}}\left(x- s {i}\right)\right), x \in T {m_{1}-1}
$$
其中 H 是米1−1 × 米1−1要估计的对称正确定带宽矩阵,以及|H|表示 H 的行列式

然后,我们可以使用 R 包 mixtools 中实现的 npEM 算法 BEN 09a 继续估计 Dirichlet 核混合乙和ñ09b. 我们省略了细节。正如在 EMI 16 中观察到的,许多其他内核可以定义为用单纯形上的任何其他分布代替 2.18 中的狄利克雷密度 D d,例如 PAW 15, pp. 112-127 中提到的那些。

CS代写|复杂网络代写COMPLEX NETWORK代考|DIRICHLET PROCESS MIXTURE D磷米

在 K Dirichlet 分布或 K Kernels 的有限混合中,混合类变量,表示为C2, 取值1,…,ķ. 正如 EMI 17 中所建议的,更通用的模型是以下称为 Dirichlet Process Mixture DPM 的分层模型,它是 D d 的无限混合,混合分布是 Dirichlet 过程的分布 D:
$$
\begin{aligned }
{i} \mid \alpha {i} & \sim D d\left( \alpha {i}\right) \ \alpha {i} \mid P & \sim P \
P \mid r, P_{0 } & \sim \mathcal{D}\左r P_{0}\右r P_{0}\右.
\end{对齐}
$$

cs代写|复杂网络代写complex network代考

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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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