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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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- 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|Characteristics of a Sliced Variable
If a variable in a parfor-loop has all the following characteristics, then the variable is sliced:
- Type of First-Level Indexing – The first level of indexing is either parentheses, ( ), or braces, {} .
- Fixed Index Listing – Within the first-level parentheses or braces, the list of indices is the same for all occurrences of a given variable.
- Form of Indexing – Within the list of indices for the variable, exactly one index involves the loop variable.
- Shape of Array – The array maintains a constant shape. In assigning to a sliced variable, the right side of the assignment cannot be [] or $”$, because these operators attempt to delete elements.
Type of First-Level Indexing. For a sliced variable, the first level of indexing is enclosed in either parentheses, ( ), or braces, {} .
Here are the forms for the first level of indexing for arrays that are sliced and not sliced.
\begin{tabular}{|l|l|}
\hline Not Sliced & Sliced \
\hline A. $x$ & A $(\ldots)$ \
\hline A. $(\ldots)$ & A{…. \
\hline
\end{tabular}
After the first level, you can use any type of valid MATLAB indexing in the second and subsequent levels.
The variable A shown here on the left is not sliced; that shown on the right is sliced.
A. $q{i, 12}$
$$
A{i, 12} \text {. } q
$$
Fixed Index Listing. Within the first-level indexing of a sliced variable, the list of indices is the same for all occurrences of a given variable.
The variable A on the left is not sliced because $\mathrm{A}$ is indexed by $i$ and $i+1$ in different places. In the code on the right, variable $A$ is sliced correctly.
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Sliced Input and Output Variables
A sliced variable can be an input variable, an output variable, or both. MATLAB transmits sliced input variables from the client to the workers, and sliced output variables from workers back to the client. If a variable is both input and output, it is transmitted in both directions.
In this parfor-loop, A is a sliced input variable and B is a sliced output variable.
$A=\operatorname{rand}(1,10)$ :
$A=$ rand $(1,10):$
parfor ii $=1: 10$
$\quad B(i i)=A(i i)$
end
$\mathrm{B}(i i)=1: 10$
end
However, if MATLAB determines that, in each iteration, the sliced variable elements are set before any use, then MATLAB does not transmit the variable to the workers. In this example, all elements of A are set before any use.
parfor ii $=1: \mathrm{n}$
if someCondition
$\mathrm{A}($ ii $)=32$;
else
$A(i i)=17$;
end
parfor ii $=1: \mathrm{n}$
if someCondition
$\mathrm{A}(\mathrm{ii})=32 ;$
else
$\quad \mathrm{A}(\mathrm{ii})=17 ;$
end
io loop code that uses $\mathrm{A}(\mathrm{ii})$
\& loop code that uses A(ii)
end
Sliced-output variables can grow dynamically through indexed assignments with default values inserted at intermediate indices. In this example, you can see that the default value of 0 has been inserted at several places in A.
$A=[1]$
parfor idx $=1: 10$
if rand $<0.5$
$A(i d x)=i d x$;
end
end
$\operatorname{disp}(A)$;
$\begin{array}{llllllllll}0 & 2 & 0 & 4 & 5 & 0 & 0 & 8 & 9 & 10\end{array}$
Even if a sliced variable is not explicitly referenced as an input, implicit usage can make it so. In the following example, not all elements of $A$ are necessarily set inside the parfor-loop. Therefore the original values of the array are received, held, and then returned from the loop.
$\mathrm{A}=1: 10$;
parfor ii $=1: 10$
if rand $<0.5$
$A(i i)=0$;
end
end
Under some circumstances, parfor-loops must assume that a worker may need all segments of a sliced variable. In this example, it is not possible to determine which elements of the sliced variable will be read before execution, so parfor sends all possible segments.
$\mathrm{A}=1: 10$;
parfor $i i=1: 11$
if ii $<=\operatorname{randi}\left(\left[\begin{array}{ll}1 \theta & 11\end{array}\right]\right)$
$A=1: 10 ;$
parfor ii=1:11
$\quad$ if $i i<=$ randi $\left(\left[\begin{array}{ll}10 & 11]\end{array}\right]\right.$
end $\quad \mathrm{A}(\mathrm{ii})=\mathrm{A}(\mathrm{i} i)+1 ;$
end
$A(i i)=A(i i)+1$
end
end
Note that in these circumstances, the code can attempt to index a sliced variable outside of the array bounds and generate an error.
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Requirements for Reduction Assignments
Reduction Assignments. In addition to the specific forms of reduction assignment listed in the table in “Reduction Variables” on page $2-42$, the only other (and more general) form of a reduction assignment is
Required (static): $f$ can be a function or a variable. If $f$ is a variable, then you cannot change $f$ in the parfor body (in other words, it is a broadcast variable).
If $f$ is a variable, then for all practical purposes its value at run time is a function handle. However, as long as the right side can be evaluated, the resulting value is stored in $X$.
The parfor-loop on the left does not execute correctly because the statement $f=$ etimes causes $f$ to be classified as a temporary variable. Therefore $f$ is cleared at the beginning of each iteration. The parfor-loop on the right is correct, because it does not assign $f$ inside the loop.
The operators $\& \&$ and || are not listed in the table in “Reduction Variables” on page 2-42. Except for $\& \&$ and | $\mid$, all the matrix operations of MATLAB have a corresponding function $f$, such that $u$ op $v$ is equivalent to $f(u, v)$. For $\& \&$ and || , such a function cannot be written because u\&\&v and $u|| v$ might or might not evaluate $v$. However, $f(u, v)$ always evaluates v before calling $f$. Therefore \&\& and || are excluded from the table of allowed reduction assignments for a par for-loop.
Every reduction assignment has an associated function $f$. The properties of $f$ that ensure deterministic behavior of a parfor statement are discussed in the following sections.
Associativity in Reduction Assignments. The following practice is recommended for the function $f$, as used in the definition of a reduction variable. However, this rule does not generate an error if not adhered to. Therefore, it is up to you to ensure that your code meets this recommendation.
并行计算代写
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Characteristics of a Sliced Variable
如果 parfor 循环中的变量具有以下所有特征，则对该变量进行切片：
- 第一级索引的类型 – 第一级索引是圆括号 ( ) 或大括号 {} 。
- 固定索引列表 – 在第一级括号或大括号内，索引列表对于给定变量的所有出现都是相同的。
- 索引形式——在变量的索引列表中，只有一个索引涉及循环变量。
- 阵列形状 – 阵列保持不变的形状。在赋值给切片变量时，赋值的右边不能是 [] 或”，因为这些运算符试图删除元素。
一级索引的类型。对于切片变量，第一级索引用括号 ( ) 或大括号 {} 括起来。
以下是切片和未切片数组的第一级索引形式。
\begin{tabular}{|l|l|}
\hline Not Sliced & Sliced \
\hline A.X＆ 一种(…)\
\ hline A.(…)＆ 一种{…。\
\hline
\end{tabular}
在第一层之后，您可以在第二层和后续层中使用任何类型的有效 MATLAB 索引。
左边这里显示的变量 A 没有被切片；右边显示的是切片。
一种。q一世,12
一种一世,12. q
固定索引列表。在切片变量的第一级索引中，索引列表对于给定变量的所有出现都是相同的。
左边的变量 A 没有被切片，因为一种被索引一世和一世+1在不同的地方。在右边的代码中，变量一种正确切片。
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Sliced Input and Output Variables
切片变量可以是输入变量、输出变量或两者兼而有之。MATLAB 将切片的输入变量从客户端传输到工作程序，并将切片的输出变量从工作程序传输回客户端。如果一个变量既是输入又是输出，它是双向传输的。
在这个 parfor 循环中，A 是切片输入变量，B 是切片输出变量。
一种=兰特(1,10) :
一种=兰特(1,10):
parfor ii=1:10
乙(一世一世)=一种(一世一世)
结尾
乙(一世一世)=1:10
结尾
但是，如果 MATLAB 确定在每次迭代中，切片变量元素在任何使用之前都已设置，则 MATLAB 不会将变量传输给工作程序。在此示例中，A 的所有元素在任何使用之前都已设置。
parfor ii=1:n
如果某些条件
一种(ii)=32;
别的
一种(一世一世)=17;
结束
parfor ii=1:n
如果某些条件
一种(一世一世)=32;
别的
一种(一世一世)=17;
结束
使用的 io 循环代码一种(一世一世)
\& 使用 A(ii)
end
切片输出变量的循环代码可以通过在中间索引处插入默认值的索引分配动态增长。在此示例中，您可以看到在 A 中的多个位置插入了默认值 0。
一种=[1]
parfor idx=1:10
如果兰特<0.5
一种(一世dX)=一世dX;
结束
结束
显示(一种);
02045008910
即使切片变量没有被显式引用为输入，隐式使用也可以做到这一点。在以下示例中，并非所有元素一种必须在 parfor 循环内设置。因此，数组的原始值被接收、保存，然后从循环中返回。
一种=1:10;
parfor ii=1:10
如果兰特<0.5
一种(一世一世)=0;
end
end
在某些情况下，parfor-loops 必须假设工作者可能需要切片变量的所有段。在此示例中，无法确定在执行之前将读取切片变量的哪些元素，因此 parfor 发送所有可能的段。
一种=1:10;
帕尔福一世一世=1:11
如果二<=兰迪([1θ11])
一种=1:10;
parfor ii=1:11
如果一世一世<=兰迪([1011]]
结尾一种(一世一世)=一种(一世一世)+1;
结尾
一种(一世一世)=一种(一世一世)+1
end
end
请注意，在这些情况下，代码可能会尝试对数组边界之外的切片变量进行索引并产生错误。
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Requirements for Reduction Assignments
减少作业。除了在第页“归约变量”中的表格中列出的归约赋值的具体形式2−42，唯一的其他（和更一般的）形式的归约赋值是
必需的（静态的）：F可以是函数或变量。如果F是一个变量，那么你不能改变F在 parfor 主体中（换句话说，它是一个广播变量）。
如果F是一个变量，那么出于所有实际目的，它在运行时的值是一个函数句柄。但是，只要可以计算右侧，结果值就存储在X.
左边的 parfor-loop 没有正确执行，因为语句F=时代原因F被归类为临时变量。所以F在每次迭代开始时被清除。右边的 parfor-loop 是正确的，因为它没有赋值F循环内。
运营商&&和 || 第 2-42 页的“减少变量”的表格中未列出。除了&&和 |∣，MATLAB的所有矩阵运算都有对应的函数F, 这样在在在相当于F(在,在). 为了&&和 || , 这样的函数不能写，因为 u\&\&v 和在||在可能会或可能不会评估在. 然而，F(在,在)总是在调用之前评估 vF. 因此 \&\& 和 || 被排除在 par for 循环的允许减少分配表之外。
每个归约分配都有一个关联的功能F. 的属性F以下部分将讨论确保 parfor 语句的确定性行为。
减少作业中的关联性。建议对函数进行以下做法F，在归约变量的定义中使用。但是，如果不遵守此规则，则不会产生错误。因此，您有责任确保您的代码符合此建议。
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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。