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随机图论Random Graph Theory从数学角度看，随机图被用来回答有关典型图的属性问题。它的实际应用在所有需要对复杂网络进行建模的领域都可以找到–许多随机图模型因此而闻名，反映了不同领域中遇到的复杂网络的不同类型。在数学方面，随机图几乎只指Erdős-Rényi随机图模型。在其他背景下，任何图形模型都可以被称为随机图。
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数学代写|随机图论代考Random Graph Theory代写|Thresholds
In this section we will look for a threshold for the appearance of any fixed graph $H$, with $v_H=|V(H)|$ vertices and $e_H=|E(H)|$ edges. The property that a random graph contains $H$ as a subgraph is clearly monotone increasing. It is also transparent that “denser” graphs appear in a random graph “later” than “sparser” ones. More precisely, denote by
$$
d(H)=\frac{e_H}{v_H},
$$
the density of a graph $H$. Notice that $2 d(H)$ is the average vertex degree in $H$. We begin with the analysis of the asymptotic behavior of the expected number of copies of $H$ in the random graph $\mathbb{G}{n, p}$. Lemma 5.1. Let $X_H$ denote the number of copies of $H$ in $\mathbb{G}{n, p}$.
$$
\mathbb{E} X_H=\left(\begin{array}{c}
n \
v_H
\end{array}\right) \frac{v_{H} !}{a u t(H)} p^{e_H},
$$
where aut $(H)$ is the number of automorphisms of $H$.
Proof. The complete graph on $n$ vertices $K_n$ contains $\left(\begin{array}{c}n \ v_H\end{array}\right) a_H$ distinct copies of $H$, where $a_H$ is the number of copies of $H$ in $K_{v_H}$. Thus
$$
\mathbb{E} X_H=\left(\begin{array}{c}
n \
v_H
\end{array}\right) a_H p^{e_H},
$$
and all we need to show is that
$$
a_H \times \operatorname{aut}(H)=v_{H} ! .
$$
数学代写|随机图论代考Random Graph Theory代写|Asymptotic Distributions
We will now study the asymptotic distribution of the number $X_H$ of copies of a fixed graph $H$ in $\mathbb{G}{n, p}$. We start at the threshold, so we assume that $n p^{m(H)} \rightarrow$ $c, c>0$, where $m(H)$ denotes as before, the maximum subgraph density of $H$. Now, if $H$ is not balanced, i.e., its maximum subgraph density exceeds the density of $H$, then $\mathbb{E} X_H \rightarrow \infty$ as $n \rightarrow \infty$, and one can show that there is a sequence of numbers $a_n$, increasing with $n$, such that the asymptotic distribution of $X_H / a_n$ coincides with the distribution of a random variable counting the number of copies of a subgraph $K$ of $H$ for which $m(H)=d(K)$. Note that $K$ is itself a balanced graph. However the asymptotic distribution of balanced graphs on the threshold, although computable, cannot be given in a closed form. The situation changes dramatically if we assume that the graph $H$ whose copies in $\mathbb{G}{n, p}$ we want to count is strictly balanced, i.e., when for every proper subgraph $K$ of $H, d(K)<$ $d(H)=m(H)$. The following result is due to Bollobás [128], and Karoński and Ruciński [489]. Theorem 5.4. If $H$ is a strictly balanced graph and $n p^{m(H)} \rightarrow c$, $c>0$, then $X_H \stackrel{D}{\rightarrow} \operatorname{Po}(\lambda)$, as $n \rightarrow \infty$, where $\lambda=c^{v_H} /$ aut $(H)$.
Proof. Denote, as before, by $H_1, H_2, \ldots, H_t$ all copies of $H$ in the complete graph on ${1,2, \ldots, n}$. For $i=1,2, \ldots, t$, let
$$
I_{H_i}= \begin{cases}1 & \text { if } H_i \subseteq \mathbb{G}{n, p} \ 0 & \text { otherwise }\end{cases} $$ Then $X_H=\sum{i=1}^t I_{H_i}$ and the $k$ th factorial moment of $X_H, k=1,2 \ldots$,
$$
\mathbb{E}\left(X_H\right)_k=\mathbb{E}\left[X_H\left(X_H-1\right) \cdots\left(X_H-k+1\right)\right],
$$
can be written as
$$
\begin{aligned}
\mathbb{E}\left(X_H\right)k & =\sum{i_1, i_2, \ldots, i_k} \mathbb{P}\left(I_{H_{i_1}}=1, I_{H_{i_2}}=1, \ldots, I_{H_{i_k}}=1\right) \
& =D_k+\bar{D}k, \end{aligned} $$ where the summation is taken over all $k$-element sequences of distinct indices $i_j$ from ${1,2, \ldots, t}$, while $D_k$ and $\bar{D}_k$ denote the partial sums taken over all (ordered) $k$ tuples of copies of $H$ which are, respectively, pairwise vertex disjoint $\left(D_k\right)$ and not all pairwise vertex disjoint $\left(\bar{D}_k\right)$. Now, observe that $$ \begin{aligned} D_k & =\sum{i_1, i_2, \ldots, i_k} \mathbb{P}\left(I_{H_{i_1}}=1\right) \mathbb{P}\left(I_{H_{i_2}}=1\right) \cdots \mathbb{P}\left(I_{H_{i_k}}=1\right) \
& =\left(\begin{array}{c}
n \
v_H, v_H, \ldots, v_H
\end{array}\right)\left(a_H p^{e_H}\right)^k \
& \approx\left(\mathbb{E} X_H\right)^k .
\end{aligned}
$$
So assuming that $n p^{d(H)}=n p^{m(H)} \rightarrow c$ as $n \rightarrow \infty$,
$$
D_k \approx\left(\frac{c^{v_H}}{\operatorname{aut}(H)}\right)^k .
$$
随机图论代写
数学代写|随机图论代考RANDOM GRAPH THEORY代写|THRESHOLDS
在本节中，我们将寻找任何固定图形出现的阈值 $H$ ，和 $v_H=|V(H)|$ 顶点和 $e_H=|E(H)|$ 边豚。随机图包含的性质 $H$ 因为子图显然是单调递增的。同样明显的 是，“更密集”的图比“更稀疏”的图“更晩”出现在随机图中。更准确地说，表示为
$$
d(H)=\frac{e_H}{v_H},
$$
图的密度 $H$. 请注意 $2 d(H)$ 是平均顶点度 $H$. 我们从分析预期拷贝数的渐近行为开始 $H$ 在随机图中 $\mathbb{G} n, p$. 引理 5.1。让 $X_H$ 表示副本的数量 $H$ 在 $\mathbb{G} n, p$.
$$
\mathbb{E} X_H=\left(n v_H\right) \frac{v_{H} !}{\operatorname{aut}(H)} p^{e_H},
$$
在哪里 $(H)$ 是的自同构数 $H$.
证明。完整的图在 $n$ 顶点 $K_n$ 包含 $\left(n v_H\right) a_H$ 不同的副本 $H$ ，在哪里 $a_H$ 是副本的数量 $H$ 在 $K_{v_H}$. 因此
$$
\mathbb{E} X_H=\left(n v_H\right) a_H p^{e_H},
$$
我们需要证明的是
$$
a_H \times \operatorname{aut}(H)=v_{H} ! .
$$
数学代写|随机图论代考RANDOM GRAPH THEORY代 写|ASYMPTOTIC DISTRIBUTIONS
我们现在将研究数字的渐近分布 $X_H$ 固定图的副本 $H$ 在 $\mathbb{G} n, p$. 我们从阈值开始，所以我们假设 $n p^{m(H)} \rightarrow c, c>0$ ，在哪里 $m(H)$ 表示和以前一样，最大子图密度 $H$. 现在，如果 $H$ 是不平衡的，即它的最大子图密度超过了 $H$ ，然后 $\mathbb{E} X_H \rightarrow \infty$ 作为 $n \rightarrow \infty$, 并且可以证明存在一个数字序列 $a_n$, 随着 $n$, 这样的渐近分布 $X_H / a_n$ 与计算子图副本数的随机变量的分布一致 $K$ 的 $H$ 为了哪个 $m(H)=d(K)$. 注意 $K$ 本身就是一个平衡图。然而，平衡图在阈值上的渐近分布虽然可计算，但不能以
128
, 以及 Karoński 和 Ruciński
489
. 定理 5.4。如果 $H$ 是一个严格平衡的图并且 $n p^{m(H)} \rightarrow c, c>0$ ，然后 $X_H \stackrel{D}{\rightarrow} \mathrm{Po}(\lambda)$ ，作为 $n \rightarrow \infty$ ， 在哪里 $\lambda=c^{v_H} /$ 或者 $(H)$. 证明。和以前一样，表示为 $H_1, H_2, \ldots, H_t$ 的所有副本 $H$ 在完整的图表上 $1,2, \ldots, n$. 为了 $i=1,2, \ldots, t$ ，让
$$
I_{H_i}=\left{1 \quad \text { if } H_i \subseteq \mathbb{G} n, p 0 \quad\right. \text { otherwise }
$$
然后 $X_H=\sum i=1^t I_{H_i}$ 和 $k$ 的阶乘矩 $X_H, k=1,2 \ldots$
$$
\mathbb{E}\left(X_H\right)k=\mathbb{E}\left[X_H\left(X_H-1\right) \cdots\left(X_H-k+1\right)\right], $$ 可以写成 $$ \mathbb{E}\left(X_H\right) k=\sum i_1, i_2, \ldots, i_k \mathbb{P}\left(I{H_{i_1}}=1, I_{H_{i_2}}=1, \ldots, I_{H_{i_k}}=1\right) \quad=D_k+\bar{D} k,
$$
有成对的顶点都不相交 $\left(\bar{D}k\right)$. 现在，观䕓 $$ D_k=\sum i_1, i_2, \ldots, i_k \mathbb{P}\left(I{H_{i_1}}=1\right) \mathbb{P}\left(I_{H_{i_2}}=1\right) \cdots \mathbb{P}\left(I_{H_{i_k}}=1\right) \quad=\left(n v_H, v_H, \ldots, v_H\right)\left(a_H p^{e_H}\right)^k \approx\left(\mathbb{E} X_H\right)^k .
$$
所以假设 $n p^{d(H)}=n p^{m(H)} \rightarrow c$ 作为 $n \rightarrow \infty$,
$$
D_k \approx\left(\frac{c^{v_H}}{\operatorname{aut}(H)}\right)^k
$$
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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。
