如果你也在 怎样代写并行计算Parallel Computing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
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。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写并行计算Parallel Computing方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写并行计算Parallel Computing代写方面经验极为丰富，各种代写并行计算Parallel Computing相关的作业也就用不着说。
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|Use parfor-Loops for Reduction Assignments
These two examples show parfor-loops using reduction assignments. A reduction is an accumulation across iterations of a loop. The example on the left uses $x$ to accumulate a sum across 10 iterations of the loop. The example on the right generates a concatenated array, $1: 10$. In both of these examples, the execution order of the iterations on the workers does not matter: while the workers calculate individual results for each iteration, the client properly accumulates and assembles the final loop result.
If the loop iterations operate in a nondeterministic sequence, you might expect the concatenation sequence in the example on the right to be nonconsecutive. However, MATLAB recognizes the concatenation operation and yields deterministic results.
The next example, which attempts to compute Fibonacci numbers, is not a valid parfor-loop because the value of an element of $f$ in one iteration depends on the values of other elements of $f$ calculated in other iterations.
$f=$ zeros $(1,50)$;
$f(1)=1$;
$f(2)=2$;
$f=$ zeros $(1,50)$
$f(1)=1$
$f(2)=2$
parfor $n=3: 50$
$\quad f(n)=f(n-1)+f(n-2) ;$
end
parfor $n=3: 50$
$f(n)=f(n-1)+f(n-2)$;
end
When you are finished with your loop examples, clear your workspace and delete your parallel pool of workers:
clear
delete (gcp)
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Handle Classes
You can send handle objects as inputs to the body of a parfor-loop. However, any changes that you make to handle objects on the workers during loop iterations are not automatically propagated back to the client. That is, changes made inside the loop are not automatically reflected after the loop. output variables of the parfor-loop. In the following example, maps is a sliced input/output variable.
maps $={$ containers $\cdot$ Map (), containers $\cdot \operatorname{Map}()$, containers $\cdot$ Map ()$}$;
parfor ii $=1:$ numel (maps)
mymap $=\operatorname{maps}{i i} ;$ \&o input slice assigned to local copy
for $j j=1: 1000$
maps = {containers. Map(), containers. Map( ), containers. Map()};
parfor ii $=1:$ numel $($ maps)
mymap $=$ maps ${i i} ; ~ \%$ input slice assigned to local copy
for jj $=1: 1000$
mymap(num2str $(j j))=$ rand;
end
maps ${i i}=$ mymap; $\quad \%$ modified local copy assigned to output slice
end
mymap $($ num2str $(j j))=$ rand;
end
maps ${$ ii $}=$ mymap; \% modified local copy assigned to output slice
end
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Loop Variables
The loop variable defines the loop index value for each iteration. You set it in the first line of a parfor statement.
parfor $p=1: 12$
For values across all iterations, the loop variable must evaluate to ascending consecutive integers. Each iteration is independent of all others, and each has its own loop index value.
Required (static): Assignments to the loop variable are not allowed.
This restriction is required, because changing $p$ in the parfor body cannot guarantee the independence of iterations.
This example attempts to modify the value of the loop variable $p$ in the body of the loop, and thus is invalid.
parfor $p=1: n$
$p=p+1$
$a(p)=i$;
end
Required (static): You cannot index or subscript the loop variable in any way.
This restriction is required, because referencing a field of a loop variable cannot guarantee the independence of iterations.
The following code attempts to reference a field (b) of the loop variable ( $p$ ) as if it were a structure. Both lines within the loop are invalid.
parfor $p=1: n$
$p \cdot b=3$
$x(p)=\operatorname{fun}(p \cdot b)$
$p \cdot b=3$
end $x(p)=\operatorname{fun}(p \cdot b)$
Similarly, the following code is invalid because it attempts to index the loop variable as a 1-by-1 matrix:
parfor $p=1: n$
$x=p(1)$
end
Required (static): You cannot use a range increment in for-loops nested inside a par for-loop.
Consider the following example:
$$
\begin{aligned}
N &=10 ; \
T &=3 ; \
A &=\operatorname{zeros}(N, T) ; \
B &=\operatorname{zeros}(N, T) ;
\end{aligned}
$$
The following code is invalid.
parfor $i=1: 1: \mathrm{N}$
for $\mathrm{t}=1: 1: \mathrm{T}$
并行计算代写
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Use parfor-Loops for Reduction Assignments
这两个示例显示了使用归约分配的 parfor 循环。减少是循环迭代中的累积。左边的例子使用X在循环的 10 次迭代中累积总和。右边的例子生成一个连接数组，1:10. 在这两个示例中，worker 上迭代的执行顺序并不重要：当 worker 为每次迭代计算单独的结果时，客户端会适当地累积和组装最终的循环结果。
如果循环迭代以不确定的序列运行，您可能会认为右侧示例中的串联序列是不连续的。但是，MATLAB 识别串联操作并产生确定性结果。
下一个尝试计算斐波那契数的示例不是有效的 parfor 循环，因为F在一次迭代中取决于其他元素的值F在其他迭代中计算。
F=零(1,50);
F(1)=1;
F(2)=2;
F=零(1,50)
F(1)=1
F(2)=2
帕尔福n=3:50
F(n)=F(n−1)+F(n−2);
结束语
_n=3:50
F(n)=F(n−1)+F(n−2);
完成
循环示例后，清除工作区并删除并行工作池：
clear
delete (gcp)
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Handle Classes
您可以将句柄对象作为输入发送到 parfor 循环的主体。但是，您在循环迭代期间为处理工作人员上的对象所做的任何更改都不会自动传播回客户端。也就是说，循环内部所做的更改不会在循环之后自动反映。parfor 循环的输出变量。在以下示例中，maps 是一个切片的输入/输出变量。
地图=$C这n吨一种一世n和rs$⋅$米一种p(),C这n吨一种一世n和rs$⋅地图()$,C这n吨一种一世n和rs$⋅$米一种p()$;
parfor ii=1:数字（地图）
mymap=地图一世一世;\&o 分配给本地副本
的输入切片jj=1:1000
地图= {容器。地图（），容器。地图（），容器。地图（）};
parfor ii=1:取名字(地图）
我的地图=地图一世一世; %
分配给jj的本地副本的输入切片=1:1000
我的地图（num2str(jj))=兰特；
结束
地图一世一世=我的地图；%分配给输出切片
end
mymap的已修改本地副本(num2str(jj))=兰特；
结束
地图$一世一世$=我的地图；\% 修改后的本地副本分配给输出切片
结束
计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Loop Variables
循环变量定义每次迭代的循环索引值。您将其设置在 parfor 语句的第一行。
帕尔福p=1:12
对于所有迭代中的值，循环变量必须计算为升序的连续整数。每个迭代都独立于所有其他迭代，并且每个迭代都有自己的循环索引值。
必需（静态）：不允许对循环变量赋值。
这个限制是必需的，因为改变p在 parfor 体中不能保证迭代的独立性。
这个例子试图修改循环变量的值p在循环体中，因此是无效的。
帕尔福p=1:n
p=p+1
一种(p)=一世;
end
必需（静态）：您不能以任何方式索引或下标循环变量。
这个限制是必需的，因为引用循环变量的字段不能保证迭代的独立性。
以下代码尝试引用循环变量 (p) 好像它是一个结构。循环中的两行均无效。
帕尔福p=1:n
p⋅b=3
X(p)=乐趣(p⋅b)
p⋅b=3
结尾X(p)=乐趣(p⋅b)
同样，以下代码无效，因为它尝试将循环变量索引为 1×1 矩阵：
parforp=1:n
X=p(1)
end
必需（静态）：您不能在嵌套在 par for 循环内的 for 循环中使用范围增量。
考虑以下示例：
ñ=10; 吨=3; 一种=零(ñ,吨); 乙=零(ñ,吨);
以下代码无效。
帕尔福一世=1:1:ñ
为了吨=1:1:吨
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。
tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
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。