计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Write Portable Parallel Code

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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|Write Portable Parallel Code

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Write Portable Parallel Code

You can write portable parallel code that automatically uses parallel resources if you use Parallel Computing Toolbox, and that will still run if you do not have Parallel Computing Toolbox.
This topic covers how to:

  • Write portable parallel code that runs in serial without Parallel Computing Toolbox.
  • Write code that runs in the background without Parallel Computing Toolbox and uses more parallel resources if you have Parallel Computing Toolbox.
  • Write custom portable parallel code that runs in the background without Parallel Computing Toolbox and uses more parallel resources if you have Parallel Computing Toolbox.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run Parallel Code in Serial Without Parallel Computing Toolbox

You can run the following parallel language features in serial without Parallel Computing Toolbox:

  • parfor
  • parfeval and parfevalonall
  • Dataqueue and PollableDataQueue
  • afterEach and afterAll
  • Constant
    To write portable parallel code designed to use parallel pools or clusters if you have Parallel Computing Toolbox, use parallel language syntaxes with automatic parallel support. These syntaxes run in serial if you do not have Parallel Computing Toolbox.

To write portable parallel code that automatically runs in serial if you do not have Parallel Computing Toolbox, do not specify a pool argument for these language features.

As a best practice, specify the pool argument for Parallel Computing Toolbox functionality only if you need to specify an environment to run your code. If you do not specify a pool argument for parallel functionality, the functionality runs:

  • In serial if one of the following applies:
  • You do not have Parallel Computing Toolbox
  • You do not have a parallel pool currently open and you do not have automatic pool creation enabled
  • On a parallel pool if you have Parallel Computing Toolbox and if one of the following applies:
  • You have a parallel pool currently open
  • You have automatic pool creation enabled
    If you do not have a parallel pool open and automatic pool creation is enabled, you open a pool using the default cluster profile. For more information on setting your default cluster profile, see “Discover Clusters and Use Cluster Profiles” on page 6-11.

Use parfeval without a pool to asynchronously run magic (3) and return one output. The function runs in serial if you do not have Parallel Computing Toolbox.

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Automatically Scale Up with backgroundPool

If you have Parallel Computing Toolbox, your code that uses backgroundPool automatically scales up to use more available cores.

For more information about your calculations in the background automatically scaling up, see “Run MATLAB Functions in Thread-Based Environment”.

You can use parfor0ptions to run a parfor-loop on the background pool.
Note When you run a parfor-loop using the background pool, MATLAB suspends execution until the loop is finished. As the code still runs in the background, you can use only functionality that is supported in a thread-based environment.
When you run multiple functions in the background using parfeval and backgroundPool, your code scales up to use more available cores. Use parfeval to run rand in the background 20 times.
for $i=1: 20$
$f(i)=$ parfeval (backgroundPool, (grand, 1);
end
To run a parfor-loop in the background, specify backg roundPool as the pool argument for parforoptions, then use the result as the opts arguments for parfor.
parfor (loopVal = initVal:endVal, parfor0ptions (backgroundPool))
statements
end

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Write Portable Parallel Code

并行计算代写

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Write Portable Parallel Code

如果您使用 Parallel Computing Toolbox,您可以编写自动使用并行资源的可移植并行代码,如果您没有 Parallel Computing Toolbox,该代码仍将运行。
本主题介绍如何:

  • 编写可在没有 Parallel Computing Toolbox 的情况下串行运行的可移植并行代码。
  • 编写在没有 Parallel Computing Toolbox 的情况下在后台运行的代码,如果您有 Parallel Computing Toolbox,则使用更多的并行资源。
  • 编写自定义可移植并行代码,在没有 Parallel Computing Toolbox 的情况下在后台运行,如果您有 Parallel Computing Toolbox,则使用更多并行资源。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Run Parallel Code in Serial Without Parallel Computing Toolbox

您可以在没有 Parallel Computing Toolbox 的情况下串行运行以下并行语言功能:

  • 帕尔福
  • parfeval 和 parfevalonall
  • 数据队列和可轮询数据队列
  • afterEach 和 afterAll
  • 常量
    如果您有 Parallel Computing Toolbox,要编写旨在使用并行池或集群的可移植并行代码,请使用具有自动并行支持的并行语言语法。如果您没有 Parallel Computing Toolbox,这些语法会以串行方式运行。

如果您没有 Parallel Computing Toolbox,要编写自动串行运行的可移植并行代码,请不要为这些语言功能指定池参数。

作为最佳实践,仅当您需要指定运行代码的环境时才为 Parallel Computing Toolbox 功能指定 pool 参数。如果您没有为并行功能指定池参数,则该功能运行:

  • 如果以下情况之一适用,则串行:
  • 您没有并行计算工具箱
  • 您当前没有打开并行池,也没有启用自动池创建
  • 如果您有 Parallel Computing Toolbox 并且以下情况之一适用,则在并行池上:
  • 您当前有一个并行池处于打开状态
  • 您启用了自动池创建
    如果您没有打开并行池并且启用了自动池创建,则使用默认集群配置文件打开池。有关设置默认集群配置文件的更多信息,请参阅第 6-11 页的“发现集群和使用集群配置文件”。

使用不带池的 parfeval 异步运行魔法 (3) 并返回一个输出。如果您没有 Parallel Computing Toolbox,该函数将串行运行。

计算机代写|并行计算作业代写Parallel Computing代考|Automatically Scale Up with backgroundPool

如果您有 Parallel Computing Toolbox,则使用 backgroundPool 的代码会自动扩展以使用更多可用内核。

有关在后台自动放大计算的更多信息,请参阅“在基于线程的环境中运行 MATLAB 函数”。

您可以使用 parfor0options 在后台池上运行 parfor-loop。
注意 当您使用后台池运行 parfor 循环时,MATLAB 会暂停执行,直到循环完成。由于代码仍在后台运行,因此您只能使用基于线程的环境中支持的功能。
当您使用 parfeval 和 backgroundPool 在后台运行多个函数时,您的代码会向上扩展以使用更多可用内核。使用 parfeval 在后台运行 rand 20 次。
为了一世=1:20
F(一世)=parfeval (backgroundPool, (grand, 1);
end
要在后台运行 parfor-loop,请将 backg roundPool 指定为 parforoptions 的 pool 参数,然后将结果用作 parfor 的 opts 参数
。parfor (loopVal = initVal:endVal, parfor0options (backgroundPool))
语句
结束

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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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