如果你也在 怎样代写计算机网络Computer Networking ZAT111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。计算机网络Computer Networking是一组共享位于网络节点上或由网络节点提供的资源的计算机。这些计算机通过数字互连使用共同的通信协议来相互通信。这些互连是由电信网络技术组成的，基于物理有线、光学和无线射频方法，可以安排在各种网络拓扑结构中。
计算机网络Computer Networking的节点可以包括个人计算机、服务器、网络硬件或其他专用或通用的主机。它们由网络地址识别，也可以有主机名。主机名作为节点的记忆性标签，在最初分配后很少改变。网络地址用于通过通信协议（如互联网协议）来定位和识别节点。计算机网络可按许多标准进行分类，包括用于传输信号的传输介质、带宽、组织网络流量的通信协议、网络规模、拓扑结构、流量控制机制和组织意图。
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CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Preliminaries and Problem Formulation
Âs in Section 2.3, we have an attributed graph $G=(V, E)$ with an event set $Q$ containing all events that occur on $V$. Each node $v$ possesses a set of events $Q_v \subseteq Q$ which have occurred on it. For an event $a \in Q$, we denote the set of nodes having $a$ as $V_a$. In this section, we use $a$ and $b$ to denote the two events for which we want to assess the structural correlation. For the sake of simplicity, we assume $G$ is undirected and unweighted. Nevertheless, the proposed approach could be extended for graphs with directed and/or weighted edges.
Problem Statement Given two events $a$ and $b$ and their corresponding occurrences $V_a$ and $V_b$, to determine whether $a$ and $b$ are correlated (if correlated, positive or negative) in the graph space with respect to a vicinity level $h$.
We formally define the notion of vicinity on a graph as follows.
Definition $2.1$ (Node Level- $h$ Vicinity)
Given graph $G=(V, E)$ and a node $u \in V$, the level- $h$ vicinity (or $h$-vicinity) of $u$ is defined as the subgraph induced by the set of nodes whose distances from $u$ are less than or equal to $h$. We use $V_u^h$ and $E_u^h$ to denote the sets of nodes and edges in $u$ ‘s $h$-vicinity, respectively.
Definition 2.2 (Node Set $h$-Vicinity)
Given a graph $G=(V, E)$ and a node set $V^{\prime} \subseteq V$, the $h$-vicinity of $V^{\prime}$ is defined as the subgraph induced by the set of nodes which are within distance $h$ from at least one node $u \in V^{\prime}$. For event $a$, we use $V_a^h$ and $E_a^h$ to denote the sets of nodes and edges in $V_a$ ‘s $h$ vicinity, respectively.
Let $V_{a u b}=V_a \cup V_b$ denote the set of nodes having at least one of the events $a$ and $b$, that is, all the event nodes. The sets of nodes and edges in the $h$-vicinity of $V_{a u b}$ is denoted by $V_{a \cup b}^h$ and $E_{a u b}^h$, respectively. To assess the structural correlation between $a$ and $b$, we employ a set of reference nodes.
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Measuring TESC
This section presents our TESC testing framework. First, we show the intuition behind using reference nodes to assess TESC. If events $a$ and $b$ are positively correlated on $G$, a region where $a$ appears tends to also contain occurrences of $b$, and vice-versa. Furthermore, more occurrences of one event will tend to imply more occurrences of the other one. On the contrary, when $a$ and $b$ are negatively correlated, the presence of one event is likely to imply the absence of the other one. Even if they appear together, an increase of occurrences of one event is likely to imply a decrease of the other. Figure $2.12$ shows the four typical scenarios described earlier. $r_1$ and $r_2$ are two reference nodes. Here, let us assume $h$-vicinities (denoted by dotted circles) of $r_1$ and $r_2$ have the same number of nodes so that we can treat the number of occurrences as density. We can see in Figure 2.12a and b, when $a$ and $b$ attract each other, $r_1$ and $r_2$ are concordant, implying an evidence of positive correlation. In the repulsion cases (Figure 2.12c, d), $r_1$ and $r_2$ are discordant, showing an evidence of negative correlation. Therefore, the idea is to aggregate all these evidences from all pairs of reference nodes to assess TESC.
The natural choice for computing the overall concordance among the reference nodes with regard to density changes of the two events is the Kendall’s $\tau$ rank correlation (Kendall and Gibbons, 1990), which was also successfully applied to the spatial point pattern-correlation problem (Diggle and Cox, 1983), (Smith, 2004). For clarity, let $N=\left|V_{a u b}^h\right|$. We have $N$ reference nodes: $r_1, r_2, \ldots, r_N$. The Kendall’s $\tau$ measure is defined as an aggregation of $c\left(r_i, r_j\right)$ ‘s
$$
\tau(a, b)=\frac{\sum_{i=1}^{N-1} \sum_{j=i+1}^N c\left(r_i, r_j\right)}{\frac{1}{2} N(N-1)} .
$$
计算机网络代写
CS代写|计算机网络代写计算机网络代考|初步和问题表述
Âs在2.3节中，我们有一个属性图 $G=(V, E)$ 使用事件集 $Q$ 包含发生的所有事件 $V$。每个节点 $v$ 拥有一组事件 $Q_v \subseteq Q$ 都发生在上面。对于一个事件 $a \in Q$，表示具有的节点的集合 $a$ 作为 $V_a$。在本节中，我们使用 $a$ 和 $b$ 表示我们要评估结构相关性的两个事件。为了简单起见，我们假设 $G$ 是无向无权的。然而，所提出的方法可以扩展到具有有向和/或加权边的图。
问题陈述给定两个事件 $a$ 和 $b$ 以及它们对应的情况 $V_a$ 和 $V_b$，以确定是否 $a$ 和 $b$ 在图空间中是否与邻近水平相关(如果相关，则为正或负) $h$
我们正式地定义图上的邻近概念如下。
定义 $2.1$ (节点级别- $h$
给定的图 $G=(V, E)$ 一个节点 $u \in V$，水平- $h$ 邻近地区(或 $h$-附近的) $u$ 定义为由节点集诱导的子图，节点集到 $u$ 是否小于等于 $h$。我们使用 $V_u^h$ 和 $E_u^h$ 中的节点和边的集合 $u$ 的 $h$-邻近，分别。
定义 $h$- near)
$G=(V, E)$ 一个节点集 $V^{\prime} \subseteq V$， $h$-附近 $V^{\prime}$ 定义为由距离内的节点集所诱发的子图 $h$ 从至少一个节点 $u \in V^{\prime}$。对于事件 $a$，我们使用 $V_a^h$ 和 $E_a^h$ 中的节点和边的集合 $V_a$ 的 $h$
让 $V_{a u b}=V_a \cup V_b$ 表示具有至少一个事件的节点集 $a$ 和 $b$，即所有事件节点。中的节点和边的集合 $h$-附近 $V_{a u b}$ 表示为 $V_{a \cup b}^h$ 和 $E_{a u b}^h$，分别。评估结构之间的相关性 $a$ 和 $b$，我们使用一组引用节点。
CS代写|计算机网络代写计算机网络代考|测量TESC
本节介绍我们的TESC测试框架。首先，我们展示了使用参考节点评估TESC背后的直觉。如果事件$a$和$b$在$G$上呈正相关，那么出现$a$的区域往往也包含$b$的出现，反之亦然。此外，一个事件发生得越多，就意味着另一个事件发生得越多。相反，当$a$和$b$呈负相关时，一个事件的出现很可能意味着另一个事件的缺席。即使它们同时出现，一个事件发生的增加很可能意味着另一个事件的减少。图$2.12$显示了前面描述的四个典型场景。$r_1$和$r_2$是两个参考节点。在这里，让我们假设$r_1$和$r_2$的$h$ -邻近(用虚线圈表示)具有相同的节点数量，以便我们可以将出现的数量视为密度。从图2.12a和图2.12 b中可以看出，当$a$和$b$相互吸引时，$r_1$和$r_2$是一致的，表明有正相关的证据。在排斥情况下(图2.12c, d)， $r_1$和$r_2$是不一致的，显示出负相关的证据。因此，我们的想法是聚合来自所有参考节点对的所有这些证据来评估TESC
计算参考节点之间关于两个事件密度变化的总体一致性的自然选择是Kendall’s $\tau$秩相关(Kendall and Gibbons, 1990)，该方法也成功地应用于空间点模式相关问题(Diggle and Cox, 1983)， (Smith, 2004)。为了清晰起见，让$N=\left|V_{a u b}^h\right|$。我们有$N$参考节点:$r_1, r_2, \ldots, r_N$。Kendall’s $\tau$测度被定义为$c\left(r_i, r_j\right)$ ‘s
$$
\tau(a, b)=\frac{\sum_{i=1}^{N-1} \sum_{j=i+1}^N c\left(r_i, r_j\right)}{\frac{1}{2} N(N-1)} .
$$ 的一个集合
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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。