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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。
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网课代修|编码理论代写Coding theory代写|Introduction
Coding theory had it genesis in the late 1940 s with the publication of works by Claude Shannon, Marcel Golay, and Richard Hamming. In 1948 Shannon published a landmark paper A mathematical theory of communication which marked the beginning of both information theory and coding theory. Given a communication channel, over which information is transmitted and possibly corrupted, Shannon identified a number called the ‘channel capacity’ and proved that arbitrarily reliable communication is possible at any rate below the channel capacity. For example, when transmitting images of planets from deep space, it is impractical to retransmit the images that have been altered by noise during transmission. Shannon’s Theorem guarantees that the data can be encoded before transmission so that the altered data can be decoded to the original, up to a specified degree of accuracy. Other examples of communication channels include wireless communication devices and storage systems such as DVDs or Blue-ray discs. In 1947 Hamming developed a code, now bearing his name, in an attempt to correct errors that arose in the Bell Telephone Laboratories’ mechanical relay computer; his work was circulated through a series of memoranda at Bell Labs and eventually published in . Both Shannon and Golay [820] published Hamming’s code, with Golay generalizing it. Additionally, Golay presented two of the four codes that now bear his name. A monograph by T. M. Thompson 1801 races the early development of coding theory.
网课代修|编码理论代写Coding theory代写|Finite Fields
Finite fields play an essential role in coding theory. The theory and construction of finite fields can be found, for example, in $[1254]$ and $[1408$, Chapter 2]. Finite fields, as related specifically to codes, are described in $[1008,1323,1602]$. In this section we give a brief introduction.
Definition 1.2.1 A field $\mathbb{F}$ is a nonempty set with two binary operations, denoted $+$ and , satisfying the following properties.
(a) For all $\alpha, \beta, \gamma \in \mathbb{F}, \alpha+\beta \in \mathbb{F}, \alpha \cdot \beta \in \mathbb{F}, \alpha+\beta=\beta+\alpha, \alpha \cdot \beta=\beta \cdot \alpha, \alpha+(\beta+\gamma)=(\alpha+\beta)+\gamma$, $\alpha \cdot(\beta \cdot \gamma)=(\alpha \cdot \beta) \cdot \gamma$, and $\alpha \cdot(\beta+\gamma)=\alpha \cdot \beta+\alpha \cdot \gamma .$
(b) $\mathbb{F}$ possesses an additive identity or zero, denoted 0 , and a multiplicative identity or unity, denoted 1 , such that $\alpha+0=\alpha$ and $\alpha \cdot 1=\alpha$ for all $\alpha \in \mathbb{F}_{q}$.
(c) For all $\alpha \in \mathbb{F}$ and all $\beta \in \mathbb{F}$ with $\beta \neq 0$, there exists $\alpha^{\prime} \in \mathbb{F}$, called the additive inverse of $\alpha$, and $\beta^{} \in \mathbb{F}$, called the multiplicative inverse of $\beta$, such that $\alpha+\alpha^{\prime}=0$ and $\beta \cdot \beta^{}=1$.
编码理论代写
网课代修|编码理论代写CODING THEORY代写|INTRODUCTION
编码理论起源于 1940 年代后期，当时 Claude Shannon、Marcel Golay 和 Richard Hamming 的作品发表。1948 年，香农发表了具有里程碑意义的论文《通信的数学理论》，标志着信息论和编码论的开端。给定一个通信信道，在该信道上传输信息并可能被破坏，香农确定了一个称为“信道容量”的数字，并证明了在低于信道容量的任何速率下，任意可靠的通信都是可能的。例如，在传输来自深空的行星图像时，重新传输在传输过程中被噪声改变的图像是不切实际的。香农定理保证数据可以在传输前进行编码，从而可以将修改后的数据解码为原始数据，达到规定的准确度。通信信道的其他示例包括无线通信设备和存储系统，例如 DVD 或蓝光光盘。1947 年，海明开发了一种代码，现在以他的名字命名，以试图纠正贝尔电话实验室的机械中继计算机中出现的错误。他的工作在贝尔实验室通过一系列备忘录进行传播，并最终以 . 香农和戈莱820发表了 Hamming 的代码，Golay 对其进行了概括。此外，Golay 还展示了现在以他的名字命名的四个代码中的两个。TM 汤普森的专着1801追溯编码理论的早期发展。
网课代修|编码理论代写CODING THEORY代写|FINITE FIELDS
有限域在编码理论中起着至关重要的作用。有限域的理论和构造可以在例如[1254]和[1408， 第2章]。与代码特别相关的有限域在[1008,1323,1602]. 本节我们做一个简单的介绍。
定义 1.2.1 一个字段F是具有两个二元运算的非空集，记为+和 ，满足以下性质。
(a) For all $\alpha, \beta, \gamma \in \mathbb{F}, \alpha+\beta \in \mathbb{F}, \alpha \cdot \beta \in \mathbb{F}, \alpha+\beta=\beta+\alpha, \alpha \cdot \beta=\beta \cdot \alpha, \alpha+(\beta+\gamma)=(\alpha+\beta)+\gamma$, $\alpha \cdot(\beta \cdot \gamma)=(\alpha \cdot \beta) \cdot \gamma$, and $\alpha \cdot(\beta+\gamma)=\alpha \cdot \beta+\alpha \cdot \gamma .$
(b) $\mathbb{F}$ possesses an additive identity or zero, denoted 0 , and a multiplicative identity or unity, denoted 1 , such that $\alpha+0=\alpha$ and $\alpha \cdot 1=\alpha$ for all $\alpha \in \mathbb{F}_{q}$.
(c) For all $\alpha \in \mathbb{F}$ and all $\beta \in \mathbb{F}$ with $\beta \neq 0$, there exists $\alpha^{\prime} \in \mathbb{F}$, called the additive inverse of $\alpha$, and $\beta^{} \in \mathbb{F}$, called the multiplicative inverse of $\beta$, such that $\alpha+\alpha^{\prime}=0$ and $\beta \cdot \beta^{}=1$.
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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。