如果你也在 怎样代写编码理论Coding Theory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。编码理论Coding Theory是研究编码的属性和它们各自对特定应用的适用性。编码被用于数据压缩、密码学、错误检测和纠正、数据传输和数据存储。各种科学学科，如信息论、电气工程、数学、语言学和计算机科学，都对编码进行了研究，目的是设计高效和可靠的数据传输方法。这通常涉及消除冗余和纠正或检测传输数据中的错误。
编码理论Coding Theory有四种类型的编码。数据压缩（或源编码）、误差控制（或信道编码）、加密编码、线路编码、数据压缩试图从源数据中去除不需要的冗余，以便更有效地传输数据。例如，ZIP数据压缩使数据文件更小，以达到减少互联网流量等目的。数据压缩和纠错可以结合起来研究。
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数学代写|编码理论作业代写Coding Theory代考|Why You Should Read This Book
The technology of communication and computing advanced at a breathtaking pace in the zoth century, especially in the second half. A significant part of this advance in communication began some 60 years ago when Shannon published his seminal paper “A Mathematical Theory of Communication.” In that paper Shannon framed and posed a fundamental question: how can we efficiently and reliably transmit information? Shannon also gave a basic answer: coding can do it. Since that time the problem of finding practical coding schemes that approach the fundamental limits established by Shannon has been at the heart of information theory and communications. Recently, significant advances have taken place that bring us close to answering this question. Perhaps, at least in a practical sense, the question has been answered. This book is about that answer.
The advance came with a fundamental paradigm shift in the area of coding that took place in the early 1990 . In Modern Coding Theory, codes are viewed as large complex systems described by random sparse graphical models, and encoding as well as decoding are accomplished by efficient local algorithms. The local interactions of the codebits are simple but the overall code is nevertheless complex (and so sufficiently powerful to allow reliable communication) because of the large number of interactions. The idea of random codes is in the spirit of Shannon’s original formulation. What is new is the sparseness of the description and the local nature of the algorithms.
数学代写|编码理论作业代写Coding Theory代考|Communications Problem
Consider the following communications scenario – the point-to-point communications problem depicted in Figure 1.1. A source transmits its information (speech, au- dio, data, etc.) via a noisy channel (phone line, optical link, wireless, storage medium, etc.) to a sink. We are interested in reliable transmission, i.e., we want to recreate the transmitted information with as little distortion (number of wrong bits, mean squared error distortion, etc.) as possible at the sink.
In his seminal paper in 1948 , Shannon formalized the communications problem and showed that the point-to-point problem can be decomposed into two separate problems as shown in Figure 1.2. First, a source encoder transforms the source into a bit stream. Ideally, the source encoder removes all redundancy from the source so that the resulting bit stream has the smallest possible number of bits while still representing the source with enough accuracy. The channel encoder then processes the bit stream to add redundancy. This redundancy is carefully chosen to combat the noise that is introduced by the channel.
编码理论代写
数学代写|编码理论作业代写CODING THEORY代考|WHY YOU SHOULD READ THIS BOOK
通信和计算技术在 20 世纪以惊人的速度发展，尤其是在下半叶。大约 60 年前，当 Shannon 发表了他的开创性论文“A Mathematical Theory of Communication”时，通信方面的这一进步有很大一部分开始了。在那篇论文中，香农提出并提出了一个基本问题：我们如何才能有效、可靠地传输信息？香农也给出了一个基本的答案：编码可以做到。从那时起，寻找接近香农建立的基本限制的实用编码方案的问题一直是信息理论和通信的核心。最近，取得了重大进展，使我们接近回答这个问题。也许，至少在实际意义上，这个问题已经得到了回答。这本书就是关于这个答案的。
这一进步伴随着 1990 年初在编码领域发生的根本性范式转变。在现代编码理论中，编码被视为由随机稀疏图模型描述的大型复杂系统，编码和解码都是通过有效的局部算法完成的。代码位的局部交互很简单，但由于大量交互，整个代码仍然很复杂（并且足够强大以允许可靠的通信）。随机码的想法是符合香农最初表述的精神。新的是描述的稀疏性和算法的局部性。
数学代写|编码理论作业代写CODING THEORY代考|COMMUNICATIONS PROBLEM
考虑以下通信场景——图 1.1 中描述的点对点通信问题。源通过噪声信道（电话线、光链路、无线、存储介质等）将其信息（语音、音频、数据等）传输到接收器。我们对可靠传输感兴趣，即，我们希望在接收端以尽可能少的失真（错误比特数、均方误差失真等）重新创建传输的信息。
在 1948 年的开创性论文中，香农将通信问题形式化并表明点对点问题可以分解为两个独立的问题，如图 1.2 所示。首先，源编码器将源转换为比特流。理想情况下，源编码器从源中删除所有冗余，以便生成的比特流具有尽可能少的比特数，同时仍以足够的精度表示源。信道编码器然后处理比特流以添加冗余。这种冗余是经过精心选择的，以对抗通道引入的噪声。
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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。