如果你也在 怎样代写理论计算机Theoretical computer science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。理论计算机Theoretical computer science是一般计算机科学和数学的一个子集，侧重于计算机科学的数学方面，如计算理论、λ微积分和类型理论。
理论计算机Theoretical computer science领域包括两个子领域：算法理论，涉及计算程序的设计和分析；以及复杂性理论，涉及努力证明在某些情况下不存在有效的算法，并研究计算任务的分类系统。时间、内存、随机性和并行性是衡量计算工作的典型标准。
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网课代修|理论计算机代写Theoretical computer science 代写|Introduction
Theoretical computer science started before large-scale electronic computers actually existed. In the $1930 \mathrm{~s}$, when engineers were just beginning to work out the problems of making viable computers, Alan Turing and others were already exploring the limits of computation. Before physicists and engineers began struggling to create quantum computers, theoretical computer scientists designed algorithms for quantum computers and described their limitations. Even today, before there are any large-scale quantum computers, theoretical computer science is working on “post-quantum cryptography.” The prescient nature of this field is a consequence of the fact that it studies only the important and foundational issues about computation. It asks and answers questions such as “What is a computation?” “What is computable?” “What is efficiently computable?” “What is information?” “What is random?” “What is an algorithm?” etc.
For us, the central role of a computer is to calculate functions. Computers input data of a certain type, manipulate the data, and have outputs of a certain type. In order to study computation we must look at the collection of all such functions. We must also look at all methods of computation and see how they describe functions. To every computational method, there is an associated function. What will be important is to study which functions are computed by a computational method and which are not. Which functions are easily computed and which functions need more resources? All these issues – and many more will be dealt with in these pages.
网课代修|理论计算机代写Theoretical computer science 代写|Applied Category Theory
This should be considered as modeling parallel processing, i.e., performing the $f$ and $f^{\prime}$ process independently and at the same time. A category where one can tensor the objects and morphisms is called a monoidal category. When the $f \otimes f^{\prime}$ process is essentially the same as the $f^{\prime} \otimes f$ process, we call the structure a symmetric monoidal category. Most of the categories we will meet in these pages will be types of symmetric monoidal categories.
Let us summarize. The categories we will use have objects that are types of data that describe the inputs and outputs of functions and processes, while the morphisms are the functions or the processes. There will be two ways of composing the morphisms: (i) regular composition will correspond to function composition or sequential processing, and (ii) the monoidal composition will correspond to parallel processing of functions or processes. There will be various functors between such categories which take computational procedures to functions or other computational procedures. We will ask questions such as: When are these functors surjective? What is in their image? What is not in their image? When are they equivalences? etc.
This Element will not only use the language of categories, it will also use the mindset of categories. As anyone who has studied a topic in category theory knows, this language has a unique way of seeing things. Rather than jumping in to the nitty-gritty details, categorists insist on setting up what they are talking about first. They like to examine the larger picture before getting into the details. Also, category theory has a knack for getting to the essence of a problem while leaving out all the dross that is related to a subject. Theoretical computer science stands to gain from this mindset.
理论计算机代写
网课代修|理论计算机代写THEORETICAL COMPUTER SCIENCE 代写|INTRODUCTION
理论计算机科学在大型电子计算机实际存在之前就开始了。在里面1930 s，当工程师刚刚开始解决制造可行计算机的问题时，艾伦·图灵和其他人已经在探索计算的极限。在物理学家和工程师开始努力创造量子计算机之前，理论计算机科学家为量子计算机设计了算法并描述了它们的局限性。即使在今天，在任何大型量子计算机出现之前，理论计算机科学都在研究“后量子密码学”。该领域的先见之明是因为它只研究有关计算的重要和基础问题。它提出并回答诸如“什么是计算？”之类的问题。“什么是可计算的？” “什么是有效可计算的？” “什么是信息？” “什么是随机的？” “什么是算法？” 等等
对我们来说，计算机的核心作用是计算函数。计算机输入某种类型的数据，操纵数据，并具有某种类型的输出。为了研究计算，我们必须查看所有此类函数的集合。我们还必须研究所有的计算方法，看看它们是如何描述函数的。对于每种计算方法，都有一个关联的函数。重要的是研究哪些函数是通过计算方法计算的，哪些不是。哪些函数很容易计算，哪些函数需要更多资源？所有这些问题 – 以及更多将在这些页面中处理。
网课代修|理论计算机代写THEORETICAL COMPUTER SCIENCE 代写|APPLIED CATEGORY THEORY
这应该被认为是建模并行处理，即执行F和F′独立并同时处理。可以张量对象和态射的类别称为幺半群。当。。。的时候F⊗F′过程基本相同F′⊗F过程中，我们称结构为对称幺半群。我们将在这些页面中遇到的大多数类别都是对称单曲面类别的类型。
让我们总结一下。我们将使用的类别对象是描述函数和过程的输入和输出的数据类型，而态射是函数或过程。将有两种组合态射的方法：一世常规组合将对应于函数组合或顺序处理，并且一世一世monoidal 组合将对应于函数或过程的并行处理。在这些类别之间会有各种函子，它们将计算过程带到函数或其他计算过程。我们会问这样的问题：这些函子什么时候是满射的？他们的形象是什么？他们的形象中没有什么？它们什么时候是等价的？等等
这个元素不仅会使用类别的语言，还会使用类别的思维方式。任何研究过范畴论主题的人都知道，这种语言有一种独特的看待事物的方式。分类学家并没有深入细节，而是坚持首先设置他们正在谈论的内容。他们喜欢在深入细节之前先审视大局。此外，范畴论具有抓住问题本质的诀窍，同时忽略了与主题相关的所有渣滓。理论计算机科学将从这种心态中获益。
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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。