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图论Graph Theory在数学和计算机科学领域，图论是对图的研究，涉及边和顶点之间的关系。它是一门热门学科，在计算机科学、信息技术、生物科学、数学和语言学中都有应用。近年来，图论已经成为各种学科的重要数学工具，从运筹学和化学到遗传学和语言学，从电气工程和地理到社会学和建筑。同时，它本身也作为一门有价值的数学学科出现。
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数学代写|图论代写Graph Theory代写|Intuitionistic Fuzzy Tolerance Graphs
In this section, intuitionistic fuzzy tolerance graphs (IFTGs) are defined. Also, its several variations, viz. intuitionistic fuzzy $\phi$-tolerance graph (IF $\phi$-TG) and its particular cases-max, min, sum; IF proper TG and unit TG are considered along with several properties. A very useful application of IFTG is provided.
Before going to define tolerance graph, let us define intuitionistic fuzzy intervals.
Definition 9.61 Let $V$ be a linearly ordered set. An intuitionistic fuzzy interval (IFI) $\mathscr{I}$ on $V$ is a convex, normal IF subset of $V$ and is denoted by $\mathscr{I}=\left(V, \mu_1, \mu_2\right)$. That is, there is an element $a \in V$ with $h(a)=(1,0)$ and the order $d \leq b \leq c$ means $\mu_1(b) \geq \min \left{\mu_1(d), \mu_1(c)\right}$ and $\mu_2(b) \leq \max \left{\mu_2(d), \mu_2(c)\right}$.
Definition 9.62 Intuitionistic fuzzy tolerance (IFT) of an IFI is denoted by $\mathscr{T}$ and described by an arbitrary IFI whose length of core is a non-negative real number. If $L$ is the real number and $\left|i_k-i_{k-1}\right|=L$ where $i_{k-1}, i_k \in R$ (set of real), then the IFT is the IF set of the interval $\left[i_{k-1}, i_k\right]$.
The support and core of an IFT are called tolerance support and tolerance core respectively. Length of tolerance support and core of an IFT $\mathscr{T}$ are denoted by $S L(\mathscr{T})$ and $C L(\mathscr{T})$ respectively. IFT may be an IF number.
数学代写|图论代写Graph Theory代写|Intuitionistic Fuzzy Min-Tolerance Graphs
The function $\phi$ is a generic function and it can be chosen in many different ways. Let us consider $\phi(x, y)=\min {x, y}$. Then the IF $\phi$-TG is said to be intuitionistic fuzzy min-tolerance graph (IFMTG).
Definition 9.64 An IF $\phi$-TG is said to be intuitionistic fuzzy min-tolerance graph if $\phi(x, y)=\min {x, y}$ for any $x, y$.
Now, an IFMTG is illustrated below.
Example $9.13$ Let $\mathscr{I}_1, \mathscr{I}_2, \mathscr{I}_3$ and $\mathscr{I}_4$ be four IFIs and the corresponding IFTs be $\mathscr{T}_1, \mathscr{T}_2, \mathscr{T}_3$ and $\mathscr{T}_4$. Let $[2,6],[4.75,13.25],[10.25,13.75],[15,18.25]$ be the cores and $[0.75,6.5],[3,14],[9.25,16.25],[13.5,20]$ be the supports of these IFIs respectively.
Then $C L\left(\mathscr{T}_1\right)=2, C L\left(\mathscr{T}_2\right)=2.5, C L\left(\mathscr{T}_3\right)=4, C L\left(\mathscr{T}_4\right)=0.75$ and $S L\left(\mathscr{T}_1\right)=$ $3.25, S L\left(\mathscr{T}_2\right)=6.75, S L\left(\mathscr{T}_3\right)=5.5, S L\left(\mathscr{T}_4\right)=2.5$. The IFIs and IFTs are shown in Fig. 9.13.
Then $h\left(\mathscr{I}_1 \cap \mathscr{I}_2\right)=(1,0), h\left(\mathscr{I}_2 \cap \mathscr{I}_3\right)=(1,0), h\left(\mathscr{I}_2 \cap \mathscr{I}_4\right)=(0.25,0.75)$ and $h\left(\mathscr{I}_3 \cap \mathscr{I}_4\right)=(0.69,0.31)$. Therefore, $\mu\left(v_1, v_2\right)=(0.07,0.00), \mu\left(v_2, v_3\right)=$ $(1.00,0.00), \mu\left(v_2, v_4\right)=(0.00,1.00)$ and $\mu\left(v_3, v_4\right)=(0.06,0.03)$. The corresponding IFMTG is shown in Fig.9.14.
图论代写
数学代写图论代写GRAPH THEORY代写IINTUITIONISTIC FUZZY TOLERANCE GRAPHS
在本节中，直觉模糊容差图IFTGs被定义。此外，它的几个变体，即。直觉模捒 $\phi$-公差图IF $\$ \phi \$-T G$ 及其特殊情况一一最大值、最小值、总
和；如果适当的 TG 和单位 TG 与几个属性一起考虑。提供了一个非常有用的 IFTG 应用程序。
在定义公差图之前，让我们定义直觉模䐖区间。
定义 $9.61$ 让 $V$ 是一个线性有序的集合。直觉模糊区间 $I F I \mathscr{I}$ 在 $V$ 是凸的，正常的IF子集 $V$ 并表示为 $\mathscr{I}=\left(V, \mu_1, \mu_2\right)$. 也就是说，有一个元素
定义 $9.62$ 直觉模糊容差 $I F T|F|$ 的表示为 $\mathscr{T}$ 并由任意 $|F|$ 描述，其核心长度为非负实数。如果 $L$ 是实数并且 $\left|i_k-i_{k-1}\right|=L$ 在哪里 $i_{k-1}, i_k \in R$ setofreal, 那么IFT就是区间的IF集 $\left[i_{k-1}, i_k\right]$.
IFT的支撑和核心分别称为容差支橖和容差核心。公差支持的长度和 IFT 的核心 $\mathscr{T}$ 表示为 $S L(\mathscr{T})$ 和 $C L(\mathscr{T})$ 分别。IFT 可以是一个IF数。
数学代写|图论代写GRAPH THEORY代写|INTUITIONISTIC FUZZY MIN-TOLERANCE GRAPHS
功能 $\phi$ 是一个通用函数，可以通过许多不同的方式进行选择。让我们考虑一下 $\phi(x, y)=\min x, y$. 然后中频 $\phi$-TG 被称为直觉模糊最小容差图 IFMTG.
定义 9.64 IF $\phi$ – TG 被称为直觉模糊最小容差图，如果 $\phi(x, y)=\min x, y$ 对于任何 $x, y$.
现在， IFMTG 如下图所示。
例子9.13让 $\mathscr{I}_1, \mathscr{I}_2, \mathscr{I}_3$ 和 $\mathscr{I}_4$ 是四个IFI，相应的 IFT 是 $\mathscr{T}_1, \mathscr{T}_2, \mathscr{T}_3$ 和 $\mathscr{T}_4$. 让 $[2,6],[4.75,13.25],[10.25,13.75],[15,18.25]$ 成为核心和 $[0.75,6.5],[3,14],[9.25,16.25],[13.5,20]$ 分别是这些国际金融机构的支持。
然后 $C L\left(\mathscr{T}_1\right)=2, C L\left(\mathscr{T}_2\right)=2.5, C L\left(\mathscr{T}_3\right)=4, C L\left(\mathscr{T}_4\right)=0.75$ 和 $S L\left(\mathscr{T}_1\right)=3.25, S L\left(\mathscr{T}_2\right)=6.75, S L\left(\mathscr{T}_3\right)=5.5, S L\left(\mathscr{T}_4\right)=2.5$. IFI 和 IFT 如图 9.13 所示。
然后 $h\left(\mathscr{I}_1 \cap \mathscr{I}_2\right)=(1,0), h\left(\mathscr{I}_2 \cap \mathscr{I}_3\right)=(1,0), h\left(\mathscr{I}_2 \cap \mathscr{I}_4\right)=(0.25,0.75)$ 和 $h\left(\mathscr{I}_3 \cap \mathscr{I}_4\right)=(0.69,0.31)$. 所以，
$\mu\left(v_1, v_2\right)=(0.07,0.00), \mu\left(v_2, v_3\right)=(1.00,0.00), \mu\left(v_2, v_4\right)=(0.00,1.00)$ 和 $\mu\left(v_3, v_4\right)=(0.06,0.03)$. 相应的 IFMTG 如图 9.14 所示。
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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。
