如果你也在 怎样代写凸优化Convex optimization IE3078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。凸优化Convex optimization是数学优化的一个子领域，研究的是凸集上凸函数最小化的问题。许多类凸优化问题允许采用多项式时间算法，而数学优化一般来说是NP-hard。
凸优化Convex optimization在许多学科中都有应用，如自动控制系统、估计和信号处理、通信和网络、电子电路设计、数据分析和建模、金融、统计（最佳实验设计）、和结构优化，其中近似概念被证明是有效的。
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我们提供的凸优化Convex optimization IE3078及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
澳洲代考|凸优化代考Convex optimization代考|Situat
Assume we are given $L$ families of probability distributions $\mathcal{P}_{\ell}, 1 \leq \ell \leq L$, on observation space $\Omega$, and observe a realization of random variable $\omega \sim P$ taking values in $\Omega$. Given $\omega$, we want to decide on the $L$ hypotheses
$$
H_{\ell}: P \in \mathcal{P}_{\ell}, 1 \leq \ell \leq L .
$$
Our ideal goal would be to find a low-risk simple test deciding on the hypotheses. However, it may happen that this ” ideal goal” cannot be achieved, for example, when some pairs of families $\mathcal{P}{\ell}$ have nonempty intersections. When $\mathcal{P}{\ell} \cap \mathcal{P}_{\ell^{\prime}} \neq \emptyset$ for some $\ell \neq \ell^{\prime}$, there is no way to decide on the hypotheses with risk <1 / 2
澳洲代考|凸优化代考Convex optimization代考|Closeness relation and “up to closeness” risks
Closeness relation, or simply closeness C on a collection of L hypotheses H1, …, HL
is defined as some set of pairs (ℓ, ℓ′) with 1 ≤ ℓ, ℓ′ ≤ L. We interpret the relation
(ℓ, ℓ′) ∈ C as the fact that the hypotheses Hℓ and H′ℓ are close to each other.
Sometimes we shall use the words “ℓ and ℓ′ are/are not C-close to each other” as an equivalent form of “hypotheses Hℓ, Hℓ′ are/are not C-close to each other.”
We always assume that
• C contains all “diagonal pairs” (ℓ, ℓ), 1 ≤ ℓ ≤ L (“every hypothesis is close to
itself”);
• (ℓ, ℓ′) ∈ C if and only if (ℓ′, ℓ) ∈ C (“closeness is a symmetric relation”).
Note that by symmetry of C, the relation (ℓ, ℓ′) ∈ T is in fact a property of unordered pair {ℓ, ℓ′}.
澳洲代考|凸优化代考CONVEX OPTIMIZATION代考|Multiple Hypothesis Testing via pairwise tests
The construction we intend to use is as follows:
- when $\left(\ell, \ell^{\prime}\right) \in \mathcal{C}$, we set $T_{\ell \ell^{\prime}}(\cdot) \equiv 0$;
- when $\left(\ell, \ell^{\prime}\right) \notin \mathcal{C}$, so that $\ell \neq \ell^{\prime}$, we set
$$
T_{\ell \ell^{\prime}}(\omega)=\left{\begin{array}{rl}
1, & \mathcal{T}{\left{\ell, \ell^{\prime}\right}}(\omega)={\ell} \ -1, & \mathcal{T}{\left{\ell, \ell^{\prime}\right}}(\omega)=\left{\ell^{\prime}\right}
\end{array} .\right.
$$
凸优化代写
澳洲代考|凸优化代考CONVEX OPTIMIZATION代考|SITUAT
假设我们得到大号概率分布族磷ℓ,1≤ℓ≤大号, 在观察空间Ω，并观察随机变量的实现ω∼磷取值Ω. 给定ω，我们想决定大号假设Hℓ:磷∈磷ℓ,1≤ℓ≤大号.
我们理想的目标是找到一个低风险的简单测试来决定假设。然而，这个“理想目标”可能无法实现，例如，当某些家庭对 $\mathcal{P} {\ell}H一个在和n○n和米p吨是一世n吨和rs和C吨一世○ns.在H和n\ mathcal {P} {\ ell} \ cap \ mathcal {P} _ {\ ell ^ {\ prime}} \ neq \ emptysetF○rs○米和\ell \neq \ell^{\prime}$，没有办法决定风险 <1 / 2 的假设
澳洲代考|凸优化代考CONVEX OPTIMIZATION代考|CLOSENESS RELATION AND “UP TO CLOSENESS” RISKS
接近关系，或简单地在 L 个假设 H1、…、HL 的集合上的接近度 C
被定义为一些对的集合ℓ,ℓ′其中 1 ≤ ℓ, ℓ′ ≤ L。我们解释关系
ℓ,ℓ′∈ C 作为假设 Hℓ 和 H′ℓ 彼此接近的事实。
有时我们会使用“ℓ和ℓ′彼此/不是C-接近”这个词作为“假设Hℓ，Hℓ′彼此/不是C-接近”的等价形式。
我们总是假设
• C 包含所有“对角线对”ℓ,ℓ, 1 ≤ ℓ ≤ L“和在和r是H是p○吨H和s一世s一世sCl○s和吨○一世吨s和lF”;
• ℓ,ℓ′∈ C 当且仅当ℓ′,ℓ∈ C“Cl○s和n和ss一世s一个s是米米和吨r一世Cr和l一个吨一世○n”.
请注意，通过 C 的对称性，关系ℓ,ℓ′∈ T 实际上是无序对 {ℓ, ℓ′} 的性质。
澳洲代考|凸优化代考CONVEX OPTIMIZATION代考|MULTIPLE HYPOTHESIS TESTING VIA PAIRWISE TESTS
我们打算使用的结构如下：
- 什么时候(ℓ,ℓ′)∈C， 我们设置吨ℓℓ′(⋅)≡0;
- 什么时候(ℓ,ℓ′)∉C， 以便ℓ≠ℓ′, 我们设置
$$
T_{\ell \ell^{\prime}}ω=\left{\begin{array}{rl}
1, & \mathcal{T} {\left{\ell, \ell^{\prime}\right}}ω= {\ ell} \ -1, & \ mathcal {T} {\ left {\ ell, \ ell ^ {\ prime} \ right}}ω=\left{\ell^{\prime}\right}
\end{array} .\right.
$$
澳洲代考|凸优化代考Convex optimization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。
