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在网络理论的背景下，复杂网络是具有非微观拓扑特征的图（网络）这些特征在格子或随机图等简单网络中不出现，但在代表真实系统的网络中经常出现。
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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
计算机代写|复杂网络代写complex network代考|Dynamics on Networks
Apart from these topological models mainly concerned with link structure, a large number of researchers are concerned with dynamical processes taking place on networks and the influence the network structure has on them. Among the most widely studied processes is epidemic spreading and one of the most salient results is certainly that by Cohen $[21,22]$, which shows that for scale-free topologies with exponents larger than two and low clustering, the epidemic threshold (the infectiousness a pathogen needs to infect a significant portion of the network) drops to zero. The reason for this is, in principle, the fact that for scale-free degree distributions with exponents between 2 and 3 the average number of second neighbors $\langle d\rangle$ may diverge. Liljeros showed that networks of sexual contacts do have indeed such a topology [23]. At the same time, these results brought about suggestions for new vaccination techniques such as the vaccination of acquaintances of randomly selected people which allows us to vaccinate people with higher numbers of connections with higher efficiency [24]. Consequently, a number of researchers are also studying the interplay between topology of the network and dynamic processes on networks in models that allow dynamic rewiring of connections in accordance with, for instance, games being played on the network to gain insights into the origin of cooperation [25].
All of this research has shown the profound effect of the topology of the connections underlying a dynamical process and hence underlines the importance of thoroughly studying the topology of complex networks.
计算机代写|复杂网络代写complex network代考|Patterns of Link Structure
The above discussion has shown the importance of investigating the link structure in real world networks. One can view this problem as a kind of pattern detection. Patterns are generally viewed as expressions of some kind of regularity. What such a regularity may be, however, remains often a vague concept. It might be sensible to define everything as regular which is not random.
The structure this monograph is concerned with is a particular type of non-random structure in complex networks which is closely related to the aforementioned correlations. The section about correlations has shown that if the different types of nodes in a network are known, the link structure of the network may show a particular signature. In the majority of cases, however, the presence of different types of nodes is only hypothesized and the type of each node is unknown. The purpose of this work is to develop methods to detect the presence of different types of nodes in networks and to find the putative type of each node. A number of possible applications from various fields shall motivate the problem again.
Suppose we are given a communication network of an enterprise. Nodes are employees and links represent communication, e.g., via e-mail, between them. We may then search for “communities of practice” – employees who are particularly well connected among each other, i.e., with highly enriched in-group communication. It is then possible to compare these communities of practice to the organizational structure of the enterprise and possibly use the results in the assembly of teams for future projects. A study in this direction has been performed by Tyler et al. [26].
Novel experimental techniques from biology allow the automatic extraction of all proteins produced by an organism. Proteins are the central building blocks of biological function, but generally, proteins do not function alone but bind to one another to form complexes which in turn are capable of performing a particular function, such as initiating the transcription of a particular piece of DNA. It is now possible to study the pairwise binding interactions of a large number of proteins in an automated way [27]. The result of such a study is a protein interaction network in which the links represent pairwise interactions between proteins. Protein function should be mirrored in such a network. For instance, proteins forming part of a complex should now be detectable as densely interlinked groups of nodes in such a network [28]. An analysis of the structure of a protein interaction or other biological network created by automated experiments hence presents a first step in planning future experiments .
复杂网络代写
计算机代写|复杂网络代写complex network代考|Dynamics on Networks
除了这些主要关注链路结构的拓扑模型外，大量研究人员还关注网络上发生的动态过程以及网络结构对其的影响。研究最广泛的过程是流行病传播，其中最突出的结果之一当然是Cohen $[21,22]$，该结果表明，对于指数大于2且低聚类的无标度拓扑，流行病阈值(病原体感染网络的很大一部分所需的传染性)降至零。原则上，这样做的原因是，对于指数在2到3之间的无标度分布，第二近邻的平均数目$\langle d\rangle$可能会发散。Liljeros表明，性接触网络确实具有这样的拓扑结构[23]。同时，这些结果也为新的疫苗接种技术提出了建议，例如随机选择人群的熟人接种疫苗，使我们能够以更高的效率为拥有更多联系的人接种疫苗[24]。因此，许多研究人员也在研究网络拓扑与网络动态过程之间的相互作用，这些模型允许根据网络上正在进行的游戏动态重新布线连接，以深入了解合作的起源[25]。
所有这些研究都表明了动态过程中连接拓扑结构的深远影响，因此强调了深入研究复杂网络拓扑结构的重要性。
计算机代写|复杂网络代写complex network代考|Patterns of Link Structure
上述讨论表明了在现实世界的网络中研究链路结构的重要性。我们可以把这个问题看作是一种模式检测。模式通常被视为某种规律性的表达。然而，这种规律性可能是什么，往往仍然是一个模糊的概念。将所有事物定义为规则可能是明智的，这不是随机的。
本专著所关注的结构是复杂网络中的一种特殊类型的非随机结构，它与上述相关关系密切相关。关于相关性的部分表明，如果网络中不同类型的节点是已知的，那么网络的链接结构可能会显示出特定的特征。然而，在大多数情况下，不同类型节点的存在只是假设，每个节点的类型是未知的。这项工作的目的是开发方法来检测网络中不同类型节点的存在，并找到每个节点的假定类型。来自不同领域的许多可能的应用将再次激发这个问题。
假设我们有一个企业的通信网络。节点是员工，链接表示员工之间的通信，例如通过电子邮件。然后，我们可能会寻找“实践社区”——那些彼此之间联系特别紧密的员工，即拥有高度丰富的群体内沟通的员工。然后就可以将这些实践社区与企业的组织结构进行比较，并可能将结果用于未来项目的团队集合中。Tyler等人[26]在这方面进行了研究。
来自生物学的新实验技术允许自动提取生物体产生的所有蛋白质。蛋白质是生物功能的核心组成部分，但一般来说，蛋白质不是单独起作用，而是相互结合形成复合物，从而能够执行特定的功能，例如启动特定DNA片段的转录。现在，以自动化的方式研究大量蛋白质的成对结合相互作用已经成为可能[27]。这种研究的结果是一个蛋白质相互作用网络，其中的链接代表蛋白质之间的成对相互作用。蛋白质的功能应该反映在这样一个网络中。例如，形成复合体一部分的蛋白质现在应该被检测为这种网络中密集互连的节点组[28]。因此，对自动化实验产生的蛋白质相互作用或其他生物网络的结构进行分析，是规划未来实验的第一步。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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。
