### 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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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (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

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.

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

• 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

• 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”。

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

F(一世)=parfeval (backgroundPool, (grand, 1);
end

。parfor (loopVal = initVal:endVal, parfor0options (backgroundPool))

## 有限元方法代写

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## 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。