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密码学是对安全通信技术的研究，它只允许信息的发送者和预定接收者查看其内容。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|密码学与网络安全代写cryptography and network security代考|Model for a Communication Channel

A communication channel can be modeled based on the previous developments. Consider a source that has the given alphabet $X$. The source transmits the information to the destiny using a certain channel. The system may be described by a joint probability matrix, which gives the joint probability of occurrence of a transmitted symbol and a received one,
$$
[P(X, Y)]=\left[\begin{array}{cccc}
p\left(x_1, y_1\right) & p\left(x_1, y_2\right) & \cdots & p\left(x_1, y_N\right) \
p\left(x_2, y_1\right) & p\left(x_2, y_2\right) & \cdots & p\left(x_2, y_N\right) \
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots \
p\left(x_M, y_1\right) & p\left(x_M, y_2\right) & \cdots & p\left(x_M, y_N\right)
\end{array}\right]
$$
There are five probability schemes to analyze:

1. $[P(X, Y)]$, joint probability matrix;
2. $[P(X)]$, marginal probability matrix of $X$;
3. $[P(Y)]$, marginal probability matrix of $Y$;
4. $[P(X \mid Y)]$, probability matrix conditioned on $Y$;
5. $[P(Y \mid X)]$, probability matrix conditioned on $X$;
   Those probability schemes produce five entropy functions, associated with the communication channel, whose interpretations are given as follows:
6. $H(X)$ – Average information per source symbol, or source entropy;
7. $H(Y)$ – Average information per received symbol, or receiver entropy;
8. $H(X, Y)$ – Average information associated with pairs of transmitted and received symbols, or average uncertainty of the communication system;
9. $H(X \mid Y)$ – Average information measurement of the received symbol, given that $X$ was transmitted, or conditional entropy;$H(Y \mid X)$ – Average information measurement of the source, given that $Y$ was received, or equivocation.

计算机代写|密码学与网络安全代写cryptography and network security代考|Noiseless Channel

For the noiseless discrete channel, each symbol from the input alphabet has a one-to-one correspondence with the output. The joint probability matrix as well as the transition probability matrix have the same diagonal format
$$
\begin{gathered}
{[P(X, Y)]=\left[\begin{array}{cccc}
p\left(x_1, y_1\right) & 0 & \cdots & 0 \
0 & p\left(x_2, y_2\right) & \cdots & 0 \
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots \
0 & 0 & \cdots & p\left(x_N, y_N\right)
\end{array}\right]} \
{[P(X \mid Y)]=[P(Y \mid X)]=\left[\begin{array}{cccc}
1 & 0 & \cdots & 0 \
0 & 1 & \cdots & 0 \
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots \
0 & 0 & \cdots & 1
\end{array}\right]}
\end{gathered}
$$
The joint entropy equals the marginal entropies
$$
H(X, Y)=H(X)=H(Y)=-\sum_{i=1}^N p\left(x_i, y_i\right) \log p\left(x_i, y_i\right)
$$
and the conditional entropies are null
$$
H(Y \mid X)=H(X \mid Y)=0 .
$$
As a consequence, the receiver uncertainty is equal to the source entropy, and there is no ambiguity at the reception, which indicates that the conditional entropies are all zero.

密码学与网络安全代考

计算机代写|密码学与网络安全代写密码与网络安全代考|通信通道模型

.通信通道模型 .通信通道模型 .通信通道模型

通信通道可以基于前面的发展建模。考虑一个具有给定字母$X$的源文件。源通过一定的通道将信息传递给命运。系统可以用一个联合概率矩阵来描述，它给出了一个发送的符号和一个接收的符号出现的联合概率，
$$
[P(X, Y)]=\left[\begin{array}{cccc}
p\left(x_1, y_1\right) & p\left(x_1, y_2\right) & \cdots & p\left(x_1, y_N\right) \
p\left(x_2, y_1\right) & p\left(x_2, y_2\right) & \cdots & p\left(x_2, y_N\right) \
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots \
p\left(x_M, y_1\right) & p\left(x_M, y_2\right) & \cdots & p\left(x_M, y_N\right)
\end{array}\right]
$$
有五种概率方案来分析:

1. $[P(X, Y)]$，联合概率矩阵，
2. $[P(X)]$的边际概率矩阵 $X$
3. .$[P(Y)]$的边际概率矩阵 $Y$
4. .$[P(X \mid Y)]$条件下的概率矩阵 $Y$
5. .$[P(Y \mid X)]$条件下的概率矩阵 $X$
   这些概率格式产生了与通信信道相关的五个熵函数，其解释如下:
6. $H(X)$ -每个源符号的平均信息，或源熵;
7. $H(Y)$ -每个接收到的符号的平均信息，或接收熵;
8. $H(X, Y)$ -与发送和接收的符号对相关的平均信息，或通信系统的平均不确定度;
9. $H(X \mid Y)$ -给定所接收符号的平均信息测量 $X$ 即条件熵;$H(Y \mid X)$ -给定，源的平均信息测量 $Y$

计算机代写|密码学与网络安全代写cryptography and network security代考|Noiseless Channel

. txt

对于无噪声离散信道，来自输入字母的每个符号与输出具有一一对应关系。联合概率矩阵和跃迁概率矩阵具有相同的对角线格式
$$
\begin{gathered}
{[P(X, Y)]=\left[\begin{array}{cccc}
p\left(x_1, y_1\right) & 0 & \cdots & 0 \
0 & p\left(x_2, y_2\right) & \cdots & 0 \
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots \
0 & 0 & \cdots & p\left(x_N, y_N\right)
\end{array}\right]} \
{[P(X \mid Y)]=[P(Y \mid X)]=\left[\begin{array}{cccc}
1 & 0 & \cdots & 0 \
0 & 1 & \cdots & 0 \
\cdots & \cdots & \cdots & \cdots \
0 & 0 & \cdots & 1
\end{array}\right]}
\end{gathered}
$$
联合熵等于边际熵
$$
H(X, Y)=H(X)=H(Y)=-\sum_{i=1}^N p\left(x_i, y_i\right) \log p\left(x_i, y_i\right)
$$
，条件熵为null
$$
H(Y \mid X)=H(X \mid Y)=0 .
$$
因此，接收端不确定性等于源端熵，接收端不存在模糊性，说明条件熵均为零

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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。