如果你也在 怎样代写计算复杂度Computational Complexity CS154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。计算复杂度Computational Complexity在计算机科学中，一个算法的计算复杂性或简单的复杂性是运行该算法所需的资源数量。特别关注的是计算时间（一般以所需的基本操作的数量来衡量）和内存存储要求。一个问题的复杂性是允许解决该问题的最佳算法的复杂性。
计算复杂度Computational Complexity对明确给出的算法的复杂性的研究被称为算法分析，而对问题的复杂性的研究被称为计算复杂性理论。这两个领域都是高度相关的，因为算法的复杂性总是这个算法所解决的问题的复杂性的一个上限。此外，为了设计有效的算法，将特定算法的复杂性与要解决的问题的复杂性进行比较往往是最基本的。另外，在大多数情况下，人们对一个问题的复杂性的唯一认识是它低于已知的最有效算法的复杂性。因此，算法分析和复杂性理论之间有很大的重叠。
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数学代写|计算复杂度代写Computational Complexity代考|Representing objects as strings
In general we study the complexity of computing a function whose input and output are finite strings of bits. (A string of bits is a finite sequence of zeroes and ones. The set of all strings of length $n$ is denoted by ${0,1}^n$, while the set of all strings is denoted by ${0,1}^*=\cup_{n \geq 0}{0,1}^n ;$ see Appendix A.) Note that simple encodings can be used to represent general objects-integers, pairs of integers, graphs, vectors, matrices, etc.- as strings of bits. For example, we can represent an integer as a string using the binary expansion (e.g., 34 is represented as 100010) and a graph as its adjacency matrix (i.e., an $n$ vertex graph $G$ is represented by an $n \times n 0 / 1$-valued matrix $A$ such that $A_{i, j}=1$ iff the edge $(i, j)$ is present in $G$ ). We will typically avoid dealing explicitly with such low level issues of representation, and will use ${ }{\llcorner} x{\lrcorner}$to denote some canonical (and unspecified) binary representation of the object $x$. Often we will drop the symbols \llcorner\lrcorner and simply use $x$ to denote both the object and its representation.
数学代写|计算复杂度代写Computational Complexity代考|Decision problems / languages
An important special case of functions mapping strings to strings is the case of Boolean functions, whose output is a single bit. We identify such a function $f$ with the set $L_f={x: f(x)=1}$ and call such sets languages or decision problems (we use these terms interchangeably). We identify the computational problem of computing $f$ (i.e., given $x$ compute $f(x)$ ) with the problem of deciding the language $L_f$ (i.e., given $x$, decide whether $x \in L_f$ ).
EXAMPLE $1.1$
By representing the possible invitees to a dinner party with the vertices of a graph having an edge between any two people that can’t stand one another, the dinner party computational problem from the introduction becomes the problem of finding a maximum sized independent set (set of vertices not containing any edges) in a given graph. The corresponding language is:
INDSET $={\langle G, k\rangle: \exists S \subseteq V(G)$ s.t. $|S| \geq k$ and $\forall u, v \in S, \overline{u v} \notin E(G)}$
An algorithm to solve this language will tell us, on input a graph $G$ and a number $k$, whether there exists a conflict-free set of invitees, called an independent set, of size at least $k$. It is not immediately clear that such an algorithm can be used to actually find such a set, but we will see this is the case in Chapter 2. For now, let’s take it on faith that this is a good formalization of this problem.
计算复杂度代写
数学代写|计算复杂度代写计算复杂度代考|将对象表示为字符串
一般来说，我们研究一个输入和输出都是有限位串的函数的计算复杂度。(位串是由0和1组成的有限序列。长度为$n$的所有字符串的集合用${0,1}^n$表示，而长度为${0,1}^*=\cup_{n \geq 0}{0,1}^n ;$的所有字符串的集合用表示。注意，可以使用简单编码将一般对象(整数、整数对、图、向量、矩阵等)表示为位字符串。例如，我们可以使用二进制展开将一个整数表示为字符串(例如，34表示为100010)，将一个图表示为它的邻接矩阵(例如，$n$顶点图$G$表示为$n \times n 0 / 1$值矩阵$A$，这样，如果边$(i, j)$出现在$G$中，则$A_{i, j}=1$)。我们通常会避免显式处理这种低级的表示问题，并将使用${ }{\llcorner} x{\lrcorner}$表示对象$x$的一些规范的(和未指定的)二进制表示。通常我们会去掉符号\llcorner\lrcorner，而简单地使用$x$来表示对象及其表示形式
数学代写|计算复杂度代写Computational Complexity代考|Decision problems / languages
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将字符串映射到字符串的函数的一个重要特例是布尔函数，它的输出是单个位。我们用集合$L_f={x: f(x)=1}$来标识这样的函数$f$，并将这样的集合称为语言或决策问题(我们交替使用这些术语)。我们将计算$f$(即，给定$x$ compute $f(x)$)的计算问题与决定语言$L_f$(即，给定$x$，决定是否使用$x \in L_f$)的问题联系起来。
EXAMPLE $1.1$
通过用任意两个人之间有边的图的顶点来表示可能的晚宴被邀请者，从介绍开始的晚宴计算问题就变成了在给定的图中找到一个最大大小的独立集(不包含任何边的顶点集)的问题。对应的语言是:
INDSET $={\langle G, k\rangle: \exists S \subseteq V(G)$ s.t. $|S| \geq k$ and $\forall u, v \in S, \overline{u v} \notin E(G)}$
解决这种语言的算法会告诉我们，在输入一个图$G$和一个数字$k$时，是否存在一个被邀请者的无冲突集，称为独立集，其大小至少为$k$。目前还不清楚这样的算法是否能被用来找到这样的集合，但我们将在第2章中看到这种情况。现在，让我们相信这是这个问题的一个很好的形式化形式
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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。
