计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Create and Use Distributed Arrays

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并行计算是指将较大的问题分解成较小的、独立的、通常是类似的部分,由通过共享内存通信的多个处理器同时执行的过程,其结果在完成后作为整体算法的一部分被合并。

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  • (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
Tutorial: Using MATLAB PCT and Parallel Server in Red Cloud - CAC  Documentation wiki
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Create and Use Distributed Arrays

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Create and Use Distributed Arrays

If your data is currently in the memory of your local machine, you can use the distributed function to distribute an existing array from the client workspace to the workers of a parallel pool.
Distributed arrays use the combined memory of multiple workers in a parallel pool to store the elements of an array. For alternative ways of partitioning data, see “Distributing Arrays to Parallel Workers” on page 4-11. You operate on the entire array as a single entity, however, workers operate only on their part of the array, and automatically transfer data between themselves when necessary. You can use distributed arrays to scale up your big data computation. Consider distributed arrays when you have access to a cluster, as you can combine the memory of multiple machines in your cluster.

A distributed array is a single variable, split over multiple workers in your parallel pool. You can work with this variable as one single entity, without having to worry about its distributed nature. Explore the functionalities available for distributed arrays in the Parallel Computing Toolbox: “Run MATLAB Functions with Distributed Arrays” on page 5-19.

When you create a distributed array, you cannot control the details of the distribution. On the other hand, codistributed arrays allow you to control all aspects of distribution, including dimensions and partitions. In the following, you learn how to create both distributed and codistributed arrays.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Creating Distributed Arrays

You can create a distributed array in different ways:

  • Use the distributed function to distribute an existing array from the client workspace to the workers of a parallel pool.
  • You can directly construct a distributed array on the workers. You do not need to first create the array in the client, so that client workspace memory requirements are reduced. The functions available include eye ( , ‘distributed’ ), rand ( , distributed’), etc. For a full list, see the distributed object reference page.
  • Create a codistributed array inside an spmd statement, see “Single Program Multiple Data (spmd) $”$ on page 1-12. Then access it as a distributed array outside the spmd statement. This lets you use distribution schemes other than the default.
    In this example, you create an array in the client workspace, then turn it into a distributed array:
    parpool(‘Local’, 4) \& Create pool
    $A=\operatorname{magic}(4) ; \quad$ \% Create magic 4 -by-4 matrix
    $B=$ distributed $(A)$; is Distribute to the workers
    $\begin{array}{ll}\text { parpool(‘local’, } 4) & \text { \% Create pool } \ \mathrm{A}=\text { magic }(4) ; & \text { Create magic } 4 \text {-by-4 matrix } \ \mathrm{B}=\text { distributed }(\mathrm{A}) \text {; \% Distribute to the workers } \ \mathrm{B} & \text { \% View results in client. } \ \text { whos } & \text { \& } \mathrm{B} \text { is a distributed array here. } \ \text { delete }(\mathrm{gcp}) & \text { \% Stop pool }\end{array}$
    B b View results in client.
    whos delete(gcp) is a distributed array here.
    delete $(g \mathrm{cp})$ \% Stop pool
    You have createdB as a distributed array, split over the workers in your parallel pool. This is shown in the figure.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Creating Codistributed Arrays

Unlike distributed arrays, codist ributed arrays allow you to control all aspects of distribution including dimensions and partitions. You can create a codistributed array in different ways:

  • “Partitioning a Larger Array” on page 5-6 – Start with a large array that is replicated on all workers, and partition it so that the pieces are distributed across the workers. This is most usefu when you have sufficient memory to store the initial replicated array.
  • “Building from Smaller Arrays” on page 5-6 – Start with smaller replicated arrays stored on each worker, and combine them so that each array becomes a segment of a larger codistributed array. This method reduces memory requirements as it lets you build a codistributed array from smaller pieces.
  • “Using MATLAB Constructor Functions” on page 5-7 – Use any of the MATLAB constructor functions like rand or zeros with a codistributor object argument. These functions offer a quick means of constructing a codistributed array of any size in just one step.

In this example, you create a codistributed array inside an spmd statement, using a nondefault distribution scheme. First, define 1-D distribution along the third dimension, with 4 parts on worker 1 , and 12 parts on worker 2 . Then create a 3-by-3-by-16 array of zeros.
parpool (‘local’,2) \& Create pool
spmd
codist = codistributorld $(3,[4,12]) ;$
$Z$ = zeros $(3,3,16$, codist $)$
$Z=Z+$ labindex;
end
$Z \quad$ of View results in client.
whos \& $Z$ is a distributed array here.
delete $(g c p)$ \& Stop pool
For more details on codistributed arrays, see “Working with Codistributed Arrays” on page $5-4$.

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计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Create and Use Distributed Arrays

并行计算代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Create and Use Distributed Arrays

如果您的数据当前在本地计算机的内存中,您可以使用分布式函数将现有数组从客户端工作区分发到并行池的工作人员。
分布式数组使用并行池中多个工作人员的组合内存来存储数组的元素。有关分区数据的替代方法,请参阅第 4-11 页的“将数组分发给并行工作程序”。您将整个阵列作为单个实体进行操作,但是,工作人员仅对阵列的一部分进行操作,并在必要时自动在它们之间传输数据。您可以使用分布式数组来扩展您的大数据计算。当您可以访问集群时,请考虑使用分布式阵列,因为您可以组合集群中多台机器的内存。

分布式数组是单个变量,在并行池中拆分为多个工作人员。您可以将此变量作为一个单独的实体使用,而不必担心它的分布式特性。在 Parallel Computing Toolbox 中探索可用于分布式数组的功能:“使用分布式数组运行 MATLAB 函数”(第 5-19 页)。

创建分布式阵列时,您无法控制分布的细节。另一方面,共分布数组允许您控制分布的所有方面,包括维度和分区。在下文中,您将学习如何创建分布式和协同分布式数组。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Creating Distributed Arrays

您可以通过不同的方式创建分布式数组:

  • 使用分布式函数将现有数组从客户端工作区分发到并行池的工作人员。
  • 你可以直接在worker上构造一个分布式数组。您无需先在客户端中创建数组,从而减少客户端工作区内存需求。可用的函数包括 eye ( , ‘distributed’ ), rand ( ,distributed’) 等。完整列表请参见分布式对象参考页面。
  • 在 spmd 语句中创建一个 codistributed 数组,请参阅“单程序多数据 (spmd)”第 1-12 页。然后在 spmd 语句之外将其作为分布式数组访问。这使您可以使用默认分配方案以外的分配方案。
    在此示例中,您在客户端工作区中创建一个数组,然后将其转换为分布式数组:
    parpool(‘Local’, 4) \& Create pool
    一种=魔法⁡(4);\% 创建魔法 4 × 4 矩阵
    乙=分散式(一种); 是分发给工人
     parpool(’本地’, 4) \% 创建池  一种= 魔法 (4); 创造魔法 4-by-4 矩阵  乙= 分散式 (一种); \% 分发给工人  乙 \% 在客户端查看结果。   谁是  \& 乙 这里是一个分布式数组。   删除 (GCp) \% 停止池 
    B b 在客户端查看结果。
    whos delete(gcp) 在这里是一个分布式数组。
    删除(GCp)\% 停止池
    您已将 B 创建为分布式数组,在并行池中的工作人员上进行拆分。如图所示。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Creating Codistributed Arrays

与分布式数组不同,codist 分布式数组允许您控制分布的所有方面,包括维度和分区。您可以通过不同的方式创建一个协同分布式数组:

  • “对更大的数组进行分区”(第 5-6 页) – 从一个在所有工作程序上复制的大型数组开始,然后对它进行分区,以便将片段分布在工作程序中。当您有足够的内存来存储初始复制数组时,这是最有用的。
  • “从较小的数组构建”(第 5-6 页)——从存储在每个 worker 上的较小的复制数组开始,然后将它们组合起来,使每个数组成为更大的协同分布式数组的一部分。这种方法减少了内存需求,因为它允许您从较小的部分构建一个共同分布的数组。
  • “使用 MATLAB 构造函数”(第 5-7 页) – 将任何 MATLAB 构造函数(如 rand 或 zeros)与 codistributor 对象参数一起使用。这些函数提供了一种快速的方法,只需一步即可构建任意大小的协同分布式数组。

在此示例中,您使用非默认分布方案在 spmd 语句内创建一个协同分布数组。首先,定义沿第三维的一维分布,工人 1 上有 4 个零件,工人 2 上有 12 个零件。然后创建一个 3×3×16 的零数组。
parpool (‘local’,2) \& 创建池
spmd
codist = codistributorld(3,[4,12]);
从= 零(3,3,16, 编码员)
从=从+实验室指数;
结尾
从在客户端查看结果。
谁是 \&从这里是一个分布式数组。
删除(GCp)\& 停止池
有关协同分布式数组的更多详细信息,请参阅第 页的“使用协同分布式数组”5−4.

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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。

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