如果你也在 怎样代写数论Number theory STAT721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。数论Number theory（或旧时的算术或高等算术）是纯数学的一个分支，主要致力于研究整数和整数值的函数。德国数学家卡尔-弗里德里希-高斯（1777-1855）说：”数学是科学的女王–数论是数学的女王。”数论家研究素数以及由整数组成的数学对象（例如有理数）或定义为整数的概括（例如代数整数）的属性。
数论Number theory整数既可以被视为本身，也可以被视为方程的解（刁藩几何）。数论中的问题通常最好通过研究分析对象（例如黎曼Zeta函数）来理解，这些对象以某种方式编码整数、素数或其他数论对象的属性（分析数论）。人们也可以研究实数与有理数的关系，例如，由后者逼近的实数（Diophantine逼近）。
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数学代写|数论代写Number Theory代考|Finite probability distributions: basic definitions
A finite probability distribution $\mathbf{D}=(\mathcal{U}, \mathrm{P})$ is a finite, non-empty set $\mathcal{U}$, together with a function $\mathrm{P}$ that maps $u \in \mathcal{U}$ to $\mathrm{P}[u] \in[0,1]$, such that
$$
\sum_{u \in \mathcal{U}} \mathrm{P}[u]=1 .
$$
The set $\mathcal{U}$ is called the sample space and the function $\mathrm{P}$ is called the probability function.
Intuitively, the elements of $\mathcal{U}$ represent the possible outcomes of a random experiment, where the probability of outcome $u \in \mathcal{U}$ is $\mathrm{P}[u]$.
Up until $\S 6.10$, we shall use the phrase “probability distribution” to mean “finite probability distribution.”
Example 6.1. If we think of rolling a fair die, then $\mathcal{U}:={1,2,3,4,5,6}$, and $\mathrm{P}[u]:=1 / 6$ for all $u \in \mathcal{U}$ gives a probability distribution describing the possible outcomes of the experiment.
Example 6.2. More generally, if $\mathcal{U}$ is a finite set, and $\mathrm{P}[u]=1 /|\mathcal{U}|$ for all $u \in \mathcal{U}$, then $\mathbf{D}$ is called the uniform distribution on $\mathcal{U}$.
Example 6.3. A coin flip is an example of a Bernoulli trial, which is in general an experiment with only two possible outcomes: success, which occurs with probability $p$, and failure, which occurs with probability $q:=$ $1-p$
数学代写|数论代写Number Theory代考|Conditional probability and independence
Let $\mathbf{D}=(\mathcal{U}, \mathrm{P})$ be a probability distribution.
For any event $\mathcal{B} \subseteq \mathcal{U}$ with $\mathrm{P}[\mathcal{B}] \neq 0$ and any $u \in \mathcal{U}$, let us define
$$
\mathrm{P}[u \mid \mathcal{B}]:= \begin{cases}\mathrm{P}[u] / \mathrm{P}[\mathcal{B}] & \text { if } u \in \mathcal{B} \ 0 & \text { otherwise. }\end{cases}
$$
Viewing $\mathcal{B}$ as fixed, we may view the function $\mathrm{P}[\cdot \mid \mathcal{B}]$ as a new probability function on the sample space $\mathcal{U}$, and this gives rise a new probability distribution $\mathbf{D}{\mathcal{B}}:=(\mathrm{P}[\cdot \mid \mathcal{B}], \mathcal{U})$, called the conditional distribution given $\mathcal{B}$. Intuitively, $\mathbf{D}{\mathcal{B}}$ has the following interpretation: if a random experiment produces an outcome according to the distribution $\mathbf{D}$, and we learn that the event $\mathcal{B}$ has occurred, then the distribution $\mathbf{D}_{\mathcal{B}}$ assigns new probabilities to all possible outcomes, reflecting the partial knowledge that the event $\mathcal{B}$ has occurred.
As usual, we extend the domain of definition of $\mathrm{P}[\cdot \mid \mathcal{B}]$ from outcomes to events. For any event $\mathcal{A} \subseteq \mathcal{U}$, we have
$$
\mathrm{P}[\mathcal{A} \mid \mathcal{B}]=\sum_{u \in A} \mathrm{P}[u \mid \mathcal{B}]=\frac{\mathrm{P}[\mathcal{A} \cap \mathcal{B}]}{\mathrm{P}[\mathcal{B}]}
$$
The value $\mathrm{P}[\mathcal{A} \mid \mathcal{B}]$ is called the conditional probability of $\mathcal{A}$ given $\mathcal{B}$. Again, the intuition is that this is the probability that the event $\mathcal{A}$ occurs, given the partial knowledge that the event $\mathcal{B}$ has occurred.
For events $\mathcal{A}$ and $\mathcal{B}$, if $\mathrm{P}[\mathcal{A} \cap \mathcal{B}]=\mathrm{P}[\mathcal{A}] \cdot \mathrm{P}[\mathcal{B}]$, then $\mathcal{A}$ and $\mathcal{B}$ are called independent events. If $\mathrm{P}[\mathcal{B}] \neq 0$, a simple calculation shows that $\mathcal{A}$ and $\mathcal{B}$ are independent if and only if $\mathrm{P}[\mathcal{A} \mid \mathcal{B}]=\mathrm{P}[\mathcal{A}]$.
A collection $\mathcal{A}1, \ldots, \mathcal{A}_n$ of events is called pairwise independent if $\mathrm{P}\left[\mathcal{A}_i \cap \mathcal{A}_j\right]=\mathrm{P}\left[\mathcal{A}_i\right] \mathrm{P}\left[\mathcal{A}_j\right]$ for all $i \neq j$, and is called mutually independent if every subset $\mathcal{A}{i_1}, \ldots, \mathcal{A}{i_k}$ of the collection satisfies $$ \mathrm{P}\left[\mathcal{A}{i_1} \cap \cdots \cap \mathcal{A}{i_k}\right]=\mathrm{P}\left[\mathcal{A}{i_1}\right] \cdots \mathrm{P}\left[\mathcal{A}_{i_k}\right]
$$
数论代写
数学代写|数论代写NUMBER THEORY代考|FINITE PROBABILITY DISTRIBUTIONS: BASIC DEFINITIONS
有限概率分布 $\mathbf{D}=(\mathcal{U}, \mathrm{P})$ 是有限非空集 $\mathcal{U}$, 连同一个函数 $\mathrm{P}$ 那张地图 $u \in \mathcal{U}$ 到 $\mathrm{P}[u] \in[0,1]$, 这样
$$
\sum_{u \in \mathcal{U}} \mathrm{P}[u]=1 .
$$
套装U称为样本空间和函数 $\mathrm{P}$ 称为概率函数。
直观地，元嗉 $\mathcal{U}$ 表示随机实验的可能结果，其中结果的概率 $u \in \mathcal{U}$ 是 $\mathrm{P}[u]$.
直到……为止 $\$ 6.10$ ，我们将使用短语“概率分布”来表示“有限概率分布”。
示例 6.1。如果我们考慮掷一个公平的骰子，那么 $\mathcal{U}:=1,2,3,4,5,6$ ，和 $\mathrm{P}[u]:=1 / 6$ 对所有人 $u \in \mathcal{U}$ 给出描述实验可能结果的概率分布.
示例 6.2。更一般地，如果 $\mathcal{U}$ 是一个有限集，并且 $\mathrm{P}[u]=1 /|\mathcal{U}|$ 对所有人 $u \in \mathcal{U}$ ，然后 $\mathbf{D}$ 称为均匀分布 $\mathcal{U}$.
例 6.3。抛硬币是伯努利试验的一个例子，它通常是只有两种可能结果的实验：成功，以概率发生 $p$, 和失败，这是有概率发生的 $q:=1-p$
数学代写|数论代写NUMBER THEORY代考|CONDITIONAL PROBABILITY AND INDEPENDENCE
让 $\mathbf{D}=(\mathcal{U}, \mathrm{P})$ 是一个概率分布。
对于任何事件 $\mathcal{B} \subseteq \mathcal{U}$ 和 $\mathrm{P}[\mathcal{B}] \neq 0$ 和任何 $u \in \mathcal{U}$, 让我们定义
$$
\mathrm{P}[u \mid \mathcal{B}]:={\mathrm{P}[u] / \mathrm{P}[\mathcal{B}] \quad \text { if } u \in \mathcal{B} 0 \quad \text { otherwise. }
$$
栾看 $\mathcal{B}$ 作为固定，我们可以栾看功能 $\mathrm{P}[\cdot \mid \mathcal{B}]$ 作为样本空间上的新概率函数 $\mathcal{U}$, 这产生了一个新的概率分布 $\mathrm{D} \mathcal{B}:=(\mathrm{P}[\cdot \mid \mathcal{B}], \mathcal{U})$, 称为给定的条件分布 $\mathcal{B}$. 直觉上， $\mathrm{D} \mathcal{B}$ 有以下解释：如果随机实验根据分布产生结果 $\mathbf{D}$ ，我们了解到该事件 $\mathcal{B}$ 已经发生，那么分配 $\mathbf{D}{\mathcal{B}}$ 为所有可能的结果分配新的概率，反映出该事件的部分知识 $\mathcal{B}$ 已经发 生了。 像往常一样，我们扩展定义域 $\mathrm{P}[\cdot \mid \mathcal{B}]$ 从结果到事件。对于任何事件 $\mathcal{A} \subseteq \mathcal{U}$ ，我们有 $$ \mathrm{P}[\mathcal{A} \mid \mathcal{B}]=\sum{u \in A} \mathrm{P}[u \mid \mathcal{B}]=\frac{\mathrm{P}[\mathcal{A} \cap \mathcal{B}]}{\mathrm{P}[\mathcal{B}]}
$$
价值 $\mathrm{P}[\mathcal{A} \mid \mathcal{B}]$ 称为条件概率 $\mathcal{A}$ 给予 $\mathcal{B}$. 同样，直觉是这是事件发生的概率 $\mathcal{A}$ 发生，鉴于该事件的部分知识 $\mathcal{B}$ 已经发生了。
对于事件 $\mathcal{A}$ 和 $\mathcal{B}$ ，如果 $\mathrm{P}[\mathcal{A} \cap \mathcal{B}]=\mathrm{P}[\mathcal{A}] \cdot \mathrm{P}[\mathcal{B}]$ ，然后 $\mathcal{A}$ 和 $\mathcal{B}$ 称为独立事件。如果 $\mathrm{P}[\mathcal{B}] \neq 0$,一个简单的计算表明 $\mathcal{A}$ 和 $\mathcal{B}$ 是独立的当且仅当 $\mathrm{P}[\mathcal{A} \mid \mathcal{B}]=\mathrm{P}[\mathcal{A}]$.
一个集合 $\mathcal{A} 1, \ldots, \mathcal{A}n$ 的事件被称为成对独立如果 $\mathrm{P}\left[\mathcal{A}_i \cap \mathcal{A}_j\right]=\mathrm{P}\left[\mathcal{A}_i\right] \mathrm{P}\left[\mathcal{A}_j\right]$ 对所有人 $i \neq j$, 并且如果每个子集都称为相互独立的 $\mathcal{A} i_1, \ldots, \mathcal{A} i_k$ 集合满足 $$ \mathrm{P}\left[\mathcal{A} i_1 \cap \cdots \cap \mathcal{A} i_k\right]=\mathrm{P}\left[\mathcal{A} i_1\right] \cdots \mathrm{P}\left[\mathcal{A}{i_k}\right]
$$
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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。
