如果你也在 怎样代写离散数学Discrete Mathematics MATH200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。离散数学Discrete Mathematics（研究的对象集可以是有限的，也可以是无限的。有限数学一词有时适用于离散数学领域中处理有限集合的部分，特别是与商业有关的领域。虽然离散数学的主要研究对象是离散的物体，但 “连续 “数学的分析方法也经常被采用。

离散数学Discrete Mathematics MATH200是研究可以被认为是 “离散”（类似于离散变量，与自然数集有偏射）而不是 “连续”（类似于连续函数）的数学结构。离散数学研究的对象包括整数、图形和逻辑中的语句。相比之下，离散数学不包括 “连续数学 “中的课题，如实数、微积分或欧几里得几何。离散对象通常可以用整数来列举；更正式地说，离散数学被定性为处理可数集的数学分支（有限集或与自然数具有相同心数的集）。然而，”离散数学 “这一术语并没有确切的定义。

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数学代写|离散数学代写Discrete Mathematics代考|Sample Space, Outcomes, Events, Probability

Roughly speaking, probability theory deals with experiments whose outcome are not predictable with certainty. We often call such experiments random experiments. They are subject to chance. Using a mathematical theory of probability, we may be able to calculate the likelihood of some event.

In the introduction to his classical book [1] (first published in 1888), Joseph Bertrand (1822-1900) writes (translated from French to English):

“How dare we talk about the laws of chance (in French: le hasard)? Isn’t chance the antithesis of any law? In rejecting this definition, I will not propose any alternative. On a vaguely defined subject, one can reason with authority. …”
Of course, Bertrand’s words are supposed to provoke the reader. But it does seem paradoxical that anyone could claim to have a precise theory about chance! It is not my intention to engage in a philosophical discussion about the nature of chance. Instead, I will try to explain how it is possible to build some mathematical tools that can be used to reason rigorously about phenomema that are subject to chance. These tools belong to probability theory. These days, many fields in computer science such as machine learning, cryptography, computational linguistics, computer vision, robotics, and of course algorithms, rely a lot on probability theory. These fields are also a great source of new problems that stimulate the discovery of new methods and new theories in probability theory.

数学代写|离散数学代写Discrete Mathematics代考|Conditional Probability and Independence

In general, the occurrence of some event $B$ changes the probability that another event $A$ occurs. It is then natural to consider the probability denoted $\operatorname{Pr}(A \mid B)$ that if an event $B$ occurs, then $A$ occurs. As in logic, if $B$ does not occur not much can be said, so we assume that $\operatorname{Pr}(B) \neq 0$.

Definition 8.4. Given a discrete probability space $(\Omega, \mathrm{Pr})$, for any two events $A$ and $B$, if $\operatorname{Pr}(B) \neq 0$, then we define the conditional probability $\operatorname{Pr}(A \mid B)$ that $A$ occurs given that $B$ occurs as
$$
\operatorname{Pr}(A \mid B)=\frac{\operatorname{Pr}(A \cap B)}{\operatorname{Pr}(B)}
$$
Example 8.5. Suppose we roll two fair dice. What is the conditional probability that the sum of the numbers on the dice exceeds 6 , given that the first shows 3 ? To solve this problem, let
$$
B={(3, j) \mid 1 \leq j \leq 6}
$$
be the event that the first dice shows 3 , and
$$
A={(i, j) \mid i+j \geq 7,1 \leq i, j \leq 6}
$$
be the event that the total exceeds 6 . We have
$$
A \cap B={(3,4),(3,5),(3,6)}
$$
so we get
$$
\operatorname{Pr}(A \mid B)=\frac{\operatorname{Pr}(A \cap B)}{\operatorname{Pr}(B)}=\frac{3}{36} / \frac{6}{36}=\frac{1}{2}
$$

离散数学代写

数学代写|离散数学代写DISCRETE MATHEMATICS代 考|SAMPLE SPACE, OUTCOMES, EVENTS, PROBABILITY

粗略地说，概率论处理的实验结果不能确定地预测。我们经常把这样的实验称为随机实验。他们受制于机会。使用概率的数学理论，我们也许能够计算某些事件的 可能性。
在他的经典著作的介绍中
1
firstpublishedin 1888 , 约瑟夫伯特兰 $1822-1900$ 写translatedfromFrenchtoEnglish:
“我们怎么敢谈论机会法则 $i n F r e n c h:$ lehasard? 机遇不是任何规律的对立面吗? 在拒绝这个定义时，我不会提出任何青代方案。在一个定义模糊的主题上，人们 可以用权威来推理。……”
当然，伯特兰的话应该会激怒读者。但是，任何人都可以声称拥有关于机会的精确理论，这似乎是自相矛盾的！我无意就机会的本质进行哲学讨论。相反，我将尝 试解释如何构建一些数学工具，这些工具可用于严格推理受偶然性影响的现象。这些工具属于概率论。如今，计算机科学的许多领域，例如机器学习、密码学、计 算语言学、计算机视觉、机器人技术，当然还有算法，都在很大程度上依赖于概率论。这些领域也是激发概率论新方法和新理论发现的新问题的重要来源。

数学代写|离散数学代写DISCRETE MATHEMATICS代 考|CONDITIONAL PROBABILITY AND INDEPENDENCE

一般来说，某事件的发生 $B$ 改变另一个事件的概率 $A$ 发生。然后很自然地考虑表示的概率 $\operatorname{Pr}(A \mid B)$ 如果一个事件 $B$ 发生，那么 $A$ 发生。按照逻辑，如果 $B$ 不会发 生，可以说的不多，所以我们假设 $\operatorname{Pr}(B) \neq 0$.
定义 8.4。给定一个离散的概率空间 $(\Omega, \operatorname{Pr})$, 对于任意两个事件 $A$ 和 $B$ ，如果 $\operatorname{Pr}(B) \neq 0$ ，那么我们定义条件概率 $\operatorname{Pr}(A \mid B)$ 那 $A$ 鉴于发生 $B$ 发生为
$$
\operatorname{Pr}(A \mid B)=\frac{\operatorname{Pr}(A \cap B)}{\operatorname{Pr}(B)}
$$
例 8.5。假设我们㚘了两个公平的㱿子。鉴于第一个数字显示 3 ，剈子上的数字之和超过 6 的条件概率是多少? 为了解决这个问题，让
$$
B=(3, j) \mid 1 \leq j \leq 6
$$
是第一个骰子显示 3 的事件，并且
$$
A=(i, j) \mid i+j \geq 7,1 \leq i, j \leq 6
$$
是总数超过 6 的事件。我们有
$$
A \cap B=(3,4),(3,5),(3,6)
$$
所以我们得到
$$
\operatorname{Pr}(A \mid B)=\frac{\operatorname{Pr}(A \cap B)}{\operatorname{Pr}(B)}=\frac{3}{36} / \frac{6}{36}=\frac{1}{2}
$$

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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。