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信息理论是对数字信息的量化、存储和通信的科学研究。该领域从根本上是由哈里-奈奎斯特和拉尔夫-哈特利在20世纪20年代以及克劳德-香农在20世纪40年代的作品所确立的。该领域处于概率论、统计学、计算机科学、统计力学、信息工程和电气工程的交叉点。

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• 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

数学代写|信息论作业代写information theory代考|Information Production and the Principle of Opposites

From the view point of sustainability of information generation, our main concern will be concentrated on the internally induced transformations. The theory of info-dynamics as reflecting the internal transformation process will then be related to conditions of externally imposed changes of any given variety. The internal transformation dynamic process must be shown to be induced from within in terms of how the existing characteristic-signal disposition of say a variety $\left(\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_1\right), v{\ell}\left(t_1\right)\right)$ changes to a new characteristic-signal disposition with different variety $\left(\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_2\right), v{\ell}\left(t_2\right)\right) \quad$ such that $\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_1\right) \approx \mathbb{Z}{\ell}^\left(t_2\right), \quad \mathbb{Z}\left(t_2\right)=\left(\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_1\right) \cap \mathbb{Z}{\ell}^\left(t_2\right)\right)$ and $v_{\ell}\left(t_1\right) \approx v_{\ell}\left(t_2\right)$. The difference in the information conditions on $\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_1\right)$ and $\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_2\right)$ goes to update the information stock $\mathbb{Z}^\left(t_2\right)$ such that $\mathbb{Z}^\left(t_1\right) \subset \mathbb{Z}^\left(t_2\right)$ with $v_{\ell}\left(t_1\right)$ destroyed and transformed to $v_{\ell}\left(t_2\right)$ as a new creation for any time structure $t_2-t_1>0 \in \mathbb{T}$. The internal processes are generated by self-excitement, self-correction, and self-learning, under self-organizing internal decision-choice systems to produce continual information. The task now is to design an epistemic process to show how these self-inductions come into being. It has already been stated that the information stock is a property of both matter and energy and the variety is different form of knowing. It must be noticed that the condition $\mathbb{Z}^\left(t_1\right) \subset$ $\mathbb{Z}^\left(t_2\right)$ implies that $\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_1\right)$ is not destroyed and that $\mathbb{Z}\left(t_2\right)=\left(\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_1\right) \cap \mathbb{Z}_{\ell}^\left(t_2\right)\right)$ is an information flow.

数学代写|信息论作业代写information theory代考|The General Principle of Opposites

In the processes of self-excitement, self-correction and self-organizing, self-transforming of varieties, the elements are made possible by the energy process under the condition that matter is always a plenum of forces under tension. In transformation dynamics, every element is described by the characteristics, category, primary category, derived category, polarity, actual-potential polarity, duality, qualitative-quantitative duality, negative-positive duality, negative-positive characteristic sets, internal conflicts, internal force-energy structure, socio-natural decision-choice system, matter-ênergy self-excitement, paradigms of thought and principle of opposites. The internal conflicts are the result of the competing relation between the internal negative and positive characteristic sets that produce an internal energy and force for the internal dynamic behavior. The manner in which these behaviors are brought into being find expression in the technological space. The relational structures of all these in continuum and unity form the foundations of information production through destruction and creation of varieties. The relational structures of matter, energy and information produce socio-natural technologies for internal transformations and categorial conversions under internal decision-choice systems. The understanding of this behavior requires the study of inter-categorial movements, where such movements are governed by qualitative and quantitative transfer functions. In other words, we must study how an element in one category loses its old categorial characteristics, acquires new characteristics, and migrates from its parent category into a new parent category which is a derived category. The concept of category has been defined, the construct of which is related to fuzzy categorial indicator function in Chap. 3. The current analytical process requires a conceptual definition of categorial conversion in the info-dynamics.

信息论代写

数学代写|信息论作业代写信息论代考|信息生产与对立原则

从信息产生的可持续性的观点来看，我们的主要关注将集中在内部引起的转变上。反映内部转变过程的信息动力学理论将与外部施加的任何给定变化的条件相联系。内部转换动态过程必须表明是从内部诱导的，即一个品种$\left(\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_1\right), v{\ell}\left(t_1\right)\right)$的现有特征信号配置如何变化为具有不同品种$\left(\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_2\right), v{\ell}\left(t_2\right)\right) \quad$的新的特征信号配置，例如$\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_1\right) \approx \mathbb{Z}{\ell}^\left(t_2\right), \quad \mathbb{Z}\left(t_2\right)=\left(\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_1\right) \cap \mathbb{Z}{\ell}^\left(t_2\right)\right)$和$v_{\ell}\left(t_1\right) \approx v_{\ell}\left(t_2\right)$。$\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_1\right)$和$\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_2\right)$上的信息条件的差异用于更新信息库存$\mathbb{Z}^\left(t_2\right)$，这样$\mathbb{Z}^\left(t_1\right) \subset \mathbb{Z}^\left(t_2\right)$和$v_{\ell}\left(t_1\right)$被销毁并转换为$v_{\ell}\left(t_2\right)$，作为任何时间结构$t_2-t_1>0 \in \mathbb{T}$的新创建。内部过程是在自我组织的内部决策-选择系统下，通过自我兴奋、自我纠正和自我学习产生的，以产生持续的信息。现在的任务是设计一个认知过程来展示这些自我归纳是如何产生的。已经说过，信息存量是物质和能量的属性，而多样性是不同形式的认识。必须注意的是，条件$\mathbb{Z}^\left(t_1\right) \subset$$\mathbb{Z}^\left(t_2\right)$意味着$\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_1\right)$没有被销毁，而$\mathbb{Z}\left(t_2\right)=\left(\mathbb{Z}{\ell}^\left(t_1\right) \cap \mathbb{Z}_{\ell}^\left(t_2\right)\right)$是信息流

数学代写|信息论作业代写information theory代考|The General Principle of Opposites

在各种各样的自我兴奋、自我修正、自我组织、自我转化的过程中，在物质永远是受张力的力的静压的条件下，能量过程使元素成为可能。在转化动力学中，每一个要素都被描述为特征、范畴、初等范畴、衍生范畴、极性、实际-潜在极性、对偶性、质-量对偶性、负-正对偶性、负-正特征集、内部冲突、内力-能量结构、社会-自然决策-选择系统、物质-ênergy自我兴奋、思维范式和对立原则。内部冲突是内部消极特征集与积极特征集之间竞争关系的结果，它们为内部动态行为产生内部能量和力量。这些行为产生的方式在技术空间中得到了表达。这些连续统一体的关系结构，通过破坏和创造多样性，构成了信息生产的基础。物质、能量和信息的关系结构在内部决策选择系统下为内部转换和类别转换产生了社会-自然技术。要理解这种行为，就需要研究范畴间的运动，这种运动受定性和定量传递函数的控制。换句话说，我们必须研究一个类别中的元素如何失去它的旧类别特征，获得新的特征，并从它的父类别迁移到一个新的父类别，即派生类别。定义了范畴的概念，其构造与第三章的模糊范畴指标函数有关。目前的分析过程需要一个信息动力学中范畴转换的概念定义

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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。