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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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我们提供的并行计算Parallel Computing及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- 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|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Nested parfor-Loops
You cannot use a parfor-loop inside another par for-loop. As an example, the following nesting of parfor-loops is not allowed:
parfor $i=1: 10$
parfor $j=1: 5$
end
end
Tip You cannot nest parfor directly within another parfor-loop. A parfor-loop can call a function
that contains a parfor-loop, but you do not get any additional parallelism.
Code Analyzer in the MATLAB Editor flags the use of parfor inside another parfor-loop:
PARFOR or SPMD cannot be used inside another PARFOR loop.
You cannot nest parfor-loops because parallelization can be performed at only one level. Therefore, choose which loop to run in parallel, and convert the other loop to a for-loop.
Consider the following performance issues when dealing with nested loops:
- Parallel processing incurs overhead. Generally, you should run the outer loop in parallel, because overhead only occurs once. If you run the inner loop in parallel, then each of the multiple parfor executions incurs an overhead. See “Convert Nested for-Loops to parfor-Loops” on page $2-14$ for an example how to measure parallel overhead.
- Make sure that the number of iterations exceeds the number of workers. Otherwise, you do not use all available workers.
- Try to balance the parfor-loop iteration times. parfor tries to compensate for some load imbalance.
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Convert Nested for-Loops to parfor-Loops
A typical use of nested loops is to step through an array using a one-loop variable to index one dimension, and a nested-loop variable to index another dimension. The basic form is:
$X=z e \cos (n, m) ;$
for $a=1: n$
for $b=1: m$
$X(a, b)=f u n(a, b)$
end
end
The following code shows a simple example. Use tic and toc to measure the computing time needed.
$\mathrm{A}=100 ;$
tic
for $i=1: 100$
for $j=1: 100$
$a(i, j)=\max (a b s($ eig $($ rand $(A))))$;
end
end
toc
Elapsed time is 49.376732 seconds.
You can parallelize either of the nested loops, but you cannot run both in parallel. The reason is that the workers in a parallel pool cannot start or access further parallel pools.
If the loop counted by $i$ is converted to a parfor-loop, then each worker in the pool executes the nested loops using the j loop counter. The j loops themselves cannot run as a parfor on each worker.
Because parallel processing incurs overhead, you must choose carefully whether you want to convert either the inner or the outer for-loop to a parfor-loop. The following example shows how to measure the parallel overhead.
First convert only the outer for-loop to a parfor-loop. Use tic and toc to measure the computing time needed. Use ticBytes and tocBytes to measure how much data is transferred to and from the workers in the parallel pool.
Run the new code, and run it again. The first run is slower than subsequent runs, because the parallel pool takes some time to start and make the code available to the workers.
$\mathrm{A}=100 ;$
tic
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Nested for-Loops: Requirements and Limitations
If you want to convert a nested for-loop to a parfor-loop, you must ensure that your loop variables are properly classified, see “Troubleshoot Variables in parfor-Loops” on page 2-29. If your code does not adhere to the guidelines and restrictions labeled as Required, you get an error. MATLAB catches some of these errors at the time it reads the code. These errors are labeled as Required (static).
Required (static): You must define the range of a for-loop nested in a parfor-loop by constant numbers or broadcast variables.
In the following example, the code on the left does not work because you define the upper limit of the for-loop by a function call. The code on the right provides a workaround by first defining a broadcast or constant variable outside the parfor-loop:
$\begin{array}{ll}\text { Invalid } & \text { Valid } \ \begin{array}{ll}A=\text { zeros }(100,200) ; & A=\operatorname{zeros}(100,200) ; \ \text { parfor } i=1: \operatorname{size}(A, 1) & n=\operatorname{size}(A, 2) ; \ \text { for } j=1: \operatorname{size}(A, 2) & \text { parfor } i=1: \operatorname{size}(A, 1) \ \text { fand }(i, j)=i+j ; & \text { for } j=1: n \ \text { end } & \text { end }(i, j)=i+j ; \ \text { end } & \text { end }\end{array}\end{array}$
Required (static): The index variable for the nested for-loop must never be explicitly assigned other than by its for statement.
Following this restriction is required. If the nested for-loop variable is changed anywhere in a parfor-loop other than by its for statement, the region indexed by the for-loop variable is not guaranteed to be available at each worker.
The code on the left is not valid because it tries to modify the value of the nested for-loop variable $j$ in the body of the loop. The code on the right provides a workaround by assigning the nested forloop variable to a temporary variable $t$, and then updating $t$.
并行计算代写
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Nested parfor-Loops
您不能在另一个 par for 循环中使用 parfor 循环。例如，不允许以下 parfor 循环嵌套：
parfor一世=1:10
帕尔福j=1:5
end
end
提示 您不能将 parfor 直接嵌套在另一个 parfor 循环中。parfor-loop 可以调用
包含 parfor-loop 的函数，但您不会获得任何额外的并行性。
MATLAB 编辑器中的代码分析器标记 parfor 在另一个 parfor 循环内的使用：
PARFOR 或 SPMD 不能在另一个 PARFOR 循环内使用。
您不能嵌套 parfor 循环，因为并行化只能在一个级别执行。因此，选择并行运行哪个循环，并将另一个循环转换为 for 循环。
在处理嵌套循环时，请考虑以下性能问题：
- 并行处理会产生开销。通常，您应该并行运行外循环，因为开销只发生一次。如果您并行运行内部循环，则每次执行 parfor 都会产生开销。请参阅第 1 页的“将嵌套的 for 循环转换为 parfor 循环”2−14例如如何测量并行开销。
- 确保迭代次数超过工作人员的数量。否则，您不会使用所有可用的工作人员。
- 尝试平衡 parfor 循环的迭代时间。parfor 试图补偿一些负载不平衡。
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Convert Nested for-Loops to parfor-Loops
嵌套循环的典型用途是使用单循环变量来索引一个维度，并使用嵌套循环变量来索引另一个维度来遍历数组。基本形式是：
X=和和因(n,米);
为了一种=1:n
为了b=1:米
X(一种,b)=F在n(一种,b)
end
end
下面的代码展示了一个简单的例子。使用 tic 和 toc 来衡量所需的计算时间。
一种=100;
抽动
_一世=1:100
为了j=1:100
一种(一世,j)=最大限度(一种bs(eig(兰特(一种))));
end
end
toc
经过的时间是 49.376732 秒。
您可以并行化任何一个嵌套循环，但不能同时运行这两个循环。原因是并行池中的工作人员无法启动或访问更多并行池。
如果循环计数一世转换为 parfor 循环，然后池中的每个工作人员使用 j 循环计数器执行嵌套循环。j 循环本身不能作为 parfor 在每个 worker 上运行。
由于并行处理会产生开销，因此您必须仔细选择是将内部 for 循环还是外部 for 循环转换为 parfor 循环。以下示例显示了如何测量并行开销。
首先仅将外部 for 循环转换为 parfor 循环。使用 tic 和 toc 来衡量所需的计算时间。使用 ticBytes 和 tocBytes 来衡量有多少数据传入和传出并行池中的工作人员。
运行新代码，然后再次运行。第一次运行比后续运行慢，因为并行池需要一些时间来启动并使代码对工作人员可用。
一种=100;
抽动
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Nested for-Loops: Requirements and Limitations
如果要将嵌套的 for 循环转换为 parfor 循环，则必须确保正确分类循环变量，请参阅第 2-29 页的“parfor 循环中的变量疑难解答”。如果您的代码不遵守标记为必需的准则和限制，您会收到错误消息。MATLAB 在读取代码时会捕获其中一些错误。这些错误标记为必需（静态）。
必需（静态）：您必须通过常量或广播变量定义嵌套在 parfor 循环中的 for 循环的范围。
在下面的示例中，左侧的代码不起作用，因为您通过函数调用定义了 for 循环的上限。右边的代码提供了一种解决方法，首先在 parfor 循环之外定义一个广播或常量变量：
无效的 有效的 一种= 零 (100,200);一种=零(100,200); 帕尔福 一世=1:尺寸(一种,1)n=尺寸(一种,2); 为了 j=1:尺寸(一种,2) 帕尔福 一世=1:尺寸(一种,1) 成立 (一世,j)=一世+j; 为了 j=1:n 结尾 结尾 (一世,j)=一世+j; 结尾 结尾
必需（静态）：嵌套 for 循环的索引变量绝不能通过其 for 语句显式分配。
必须遵守此限制。如果嵌套的 for 循环变量在 parfor 循环中的任何地方而不是由其 for 语句更改，则不能保证由 for 循环变量索引的区域在每个工作人员处都可用。
左边的代码无效，因为它试图修改嵌套 for 循环变量的值j在循环体中。右边的代码通过将嵌套的 forloop 变量分配给临时变量来提供解决方法吨，然后更新吨.
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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。