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双色球2023 114期数据统计分析 助你一臂之力
双色球第2023113期奖号为：01 02 13 18 25 27 + 03。一等奖中奖情况：北京1注,辽宁1注,浙江1注,广东1注,宁夏5注,共9注，单注奖金710万。
开奖号码分析:开出 1 枚重号：13， ，三区比为2 : 2 : 2，奇偶比 4 : 2，大小比 3 : 3 ，红球和值 86， 开出连号01 02，蓝球开出遗漏 28 期的 奇数号码03。
第2023114期双色球分析：红球冷热分析：上期开出1 个冷码红球：31，奖号冷热比为1 : 5，本期参考冷热比2 : 4，关注冷码 15 30 出号 。红球重号分析：上期红球开出 1 重号：13 ，本期分析重号再次出现，看好 2 个，注意重号 02 25。
模拟机选
红球三区走势：红球一区01-11：上期开出 两 个号码：01 02 ，最近22期该区没有断区，目前断区遗漏了22期，本期分析红一区开出1－3个红球，在 01 02 03 09 10 中开出，02 03 09 10可重点关注出一二。红球二区12-22：上期开出 2 个号码：13 18 ，该区最近15期断区1次，本期分析红二区号码预计出 1－2 个，在 14 15 18 19 中开出， 14 18 19 可重点关注1－2个。红球三区23-33：上期开出 2 个号码：25 27，该区目前断区遗漏 33 期，本期分析红球三区，关注1－2个红球，25 26 28 30 32 33 中开出 2。
红球走势图
本期红球三区比参考2 : 1 : 3 ——3 : 1 : 2 。红球连码分析：上期红球开出连码01 02 组合，，连码在最近9期中出现4期，本期分析开出连码组合，关注连码 09 10- 24 25 红球16码 01 02 03 09 10 14 15 18 19 25 26 27 28 30 32 33红球10码 02 03 09 10 18 25 26 30 32 33红球7码小复试推荐 02 03 09 10 26 30 32蓝球分析：上期蓝球开出小数，奇数03 ，最近10期偶数蓝球开出5期，本期分析蓝球五码-03 04 05 07 15蓝球三码 03 07 15……喜欢请点赞支持，欢迎评论区留言，点赞，转发，关注。个人观点，仅供娱乐，不喜勿喷……
拓扑数据分析领域
请给出拓扑数据分析领域的30个英文关键词，给出音标和中文翻译。
Topological Data Analysis (TDA) - [tʰɔp.əˈlɒdʒ.i. əˈnælisis] - 拓扑数据分析Computational Geometry - [kəmˈpjut.ɪɡ.ræm.] - 计算几何Singularity - [sɪŋˈgjʊləti] - 奇异性Fiber Bundle - [ˈfibəmbɛl] - 纤维束Morphism - [mɒrfɪzəm] - 同态Homotopy Type Theory - [hɑˈtɒm.oʊpi ˌtɛltʃuː] - 同伦类型理论Space - [speɪs] - 空间Manifold - [mænˈfɔrd] - 流形Homeomorphism - [hoʊˈmoʊsɪfizəm] - 同胚Topological Space - [tʰɔp.əˈlɒs.peɪ] - 拓扑空间Compactification - [kəmˈpæktɪfaɪ] - 紧化Covering Map - [ˈkʌvərɪŋ ˈmæp] - 覆盖映射Path-connected Space - [pæθ kənˈkʌstɪvn̩ speɪ] - 路径连通空间Cobordism - [kəˈbɔrdizəm] - 上同调Stiefel Manifold - [ˈsteɪfəl məˈnɪfɔːld] - 李群流形Orbit Space - [ˈɔrbɪt speɪ] - 轨道空间Lagrangian Space - [ˈlæɡrændʒɪn speɪ] - 李拉格朗日空间Tautology - [tɔːˈtælədʒi] - 重言式Compact Manifold - [kəmˈpækt məˈnɪfɔːld] - 紧致流形Degree of a Covering Map - [dɪˈɡriː əv ˈkʌvərɪŋ mæp] - 覆盖映射的度数Freeness of a Space - [friː əns ] - 空间的自由度Continuity Property - [kənˌtjuːnjəti ˈprɒpəti] - 连续性性质Homotopy Group / Homeomorphism Group - [hɒˈtom.oʊpi ɡrup / hɒˈmoʊsɪfizəm grup] - 同伦群/同胚群Topological Space Formulation - [tʰɔp.əˈlɒs fɔrmjuːlaɪʃn] - 拓扑空间形式化L-Space / L-Function / L-Value / L-Coefficient / L-Index / L-Formula / L-Homology / L-Theory - [lɛsk speɪ / lɛsk fɔrmjʊləri / lɛsk vɛljuː / lɛsk kəˈrɛʃn / lɛsk dʒɛmi / lɛsk trɑːdʒi / lɛsk tiːni / lɛsk thɔːriki] - L-空间/L函数/L值/L系数/L指数/L公式/L同伦论/L理论Topological Field Theory [tʰɔp.iˌfɛktʃəl tɔkstriːzi] - 拓扑场论/TFT（拓扑场论）Graph Cohomology - [ɡræf kəʊˈhɑməri] - 图上同调Graph Representation - [ɡræf rɪˈpleɪʃn] - 图的表示法Topological Space Manifold - [tʰɔp.əˈlɒs ˈmænɪfɔld] - 拓扑流形Fiber Product - [ˈfibərp prod] - 纤维积请用以上的30个英文关键词，写一个关于拓扑数据分析的英文介绍，然后翻译成中文
Topological data analysis (TDA) is a powerful technique used to study complex networks. It involves using topology and graph theory concepts to understand the structure of a network, including its nodes, edges, and their relationships. TDA has many applications in fields such as social network analysis, bioinformatics, telecommunications, and computer science.
In TDA, we focus on how nodes are connected and what their relationships are within a network. This approach helps us gain deeper insights into the structure and characteristics of the data, providing valuable information for decision- and prediction.
The main steps in TDA involve collecting information about nodes and edges in a network. This can be done through various data sources, such as databases, files, or APIs. Once the data is collected, we can use topological analysis methods to study the network's structure and properties. These methods include calculating metrics such as degree distribution, clustering coefficient, and path length, as well as identifying community structures, core nodes, and boundaries within the network.
Overall, TDA is a powerful tool that allows us to better understand the structure and characteristics of complex networks. By applying TDA techniques, we can uncover hidden patterns and relationships within the data, providing valuable insights for decision- and prediction.
拓扑数据分析是一种用于研究复杂网络结构的方法，它基于拓扑学和图论的概念。在拓扑数据分析中，我们关注的是网络中节点之间的连接方式以及它们之间的关系。这种方法可以帮助我们更好地理解数据的结构和特性，从而为数据分析提供更深入的见解。
拓扑数据分析的主要应用领域包括社交网络分析、生物信息学、电信网络、计算机网络等。在这些领域中，拓扑数据分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式、异常行为和潜在关系，从而为决策支持和预测提供有价值的信息。
为了进行拓扑数据分析，我们需要收集网络中节点和边的信息。这些信息可以通过多种数据源获得，如数据库、文件、API等。在收集到数据后，我们可以使用拓扑分析方法来研究网络的结构和特性。这些方法包括计算网络的度分布、聚类系数、路径长度等指标，以及识别网络中的社区、核心节点和边界等特征。
总之，拓扑数据分析是一种强大的工具，可以帮助我们更好地理解数据的结构和特性。通过应用拓扑数据分析，我们可以发现数据中的潜在关系和模式，为决策支持和预测提供有价值的信息。
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