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C++ 是一种高级语言，它是由Bjarne Stroustrup 于1979 年在贝尔实验室开始设计开发的。 C++ 进一步扩充和完善了C 语言，是一种面向对象的程序设计语言。 C++ 可运行于多种平台上，如Windows、MAC 操作系统以及UNIX 的各种版本。
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- (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|C++作业代写C++代考|Parallel Programming Does Not Have to Be Messy
TBB offers composability for parallel programming, and that changes everything. Composability means we can mix and match features of TBB without restriction. Most notably, this includes nesting. Therefore, it makes perfect sense to have a parallel_for inside a parallel_for loop. It is also okay for a parallel_for to call a subroutine, which then has a parallel_for within it.
Supporting composable nested parallelism turns out to be highly desirable because it exposes more opportunities for parallelism, and that results in more scalable applications. OpenMP, for instance, is not composable with respect to nesting because each level of nesting can easily cause significant overhead and consumption of resources leading to exhaustion and program termination. This is a huge problem when you consider that a library routine may contain parallel code, so we may experience issues using a non-composable technique if we call the library while already doing parallelism. No such problem exists with TBB, because it is composable. TBB solves this, in part, by letting use expose opportunities for parallelism (tasks) while TBB decides at runtime how to map them to hardware (threads).
This is the key benefit to coding in terms of tasks (available but nonmandatory parallelism (see “relaxed sequential semantics” in Chapter 2)) instead of threads (mandatory parallelism). If a parallel_for was considered mandatory, nesting would cause an explosion of threads which causes a whole host of resource issues which can easily (and often do) crash programs when not controlled. When parallel_for exposes
available nonmandatory parallelism, the runtime is free to use that information to match the capabilities of the machine in the most effective manner.
We have come to expect composability in our programming languages, but most parallel programming models have failed to preserve it (fortunately, TBB does preserve composability!). Consider “if” and “while” statements. The $\mathrm{C}$ and $\mathrm{C}++$ languages allow them to freely mix and nest as we desire. Imagine this was not so, and we lived in a world where a function called from within an if statement was forbidden to contain a while statement! Hopefully, any suggestion of such a restriction seems almost silly. TBB brings this type of composability to parallel programming by allowing parallel constructs to be freely mixed and nested without restrictions, and without causing issues.
计算机代写|C++作业代写C++代考|Scaling, Performance, and Quest for Performance
Perhaps the most important benefit of programming with TBB is that it helps create a performance portable application. We define performance portability as the characteristic that allows a program to maintain a similar “percentage of peak performance” across a variety of machines (different hardware, different operating systems, or both). We would like to achieve a high percentage of peak performance on many different machines without the need to change our code.
We would also like to see a $16 \times$ gain in performance on a 64 -core machine vs. a quad-core machine. For a variety of reasons, we will almost never see ideal speedup (never say never: sometimes, due to an increase in aggregate cache size we can see more than ideal speedup – a condition we call superlinear speedup).
WHAT IS SPEEDUP?
Speedup is formerly defined to be the time to run sequentially (not in parallel) divided by the time to run in parallel. If my program runs in 3 seconds normally, but in only 1 second on a quad-core processor, we would say it has a speedup of $3 \times$. Sometimes, we might speak of efficiency which is speedup divided by the number of processing cores. Our $3 \times$ would be $75 \%$ efficient at using the parallelism.
The ideal goal of a $16 \times$ gain in performance when moving from a quad-core machine to one with 64 cores is called linear scaling or perfect scaling.
计算机代写|C++作业代写C++代考|Introduction to Parallel Programming
To accomplish this, we need to keep all the cores busy as we grow their numbers – something that requires considerable available parallelism. We will dive more into this concept of “available parallelism” starting on page xxxvii when we discuss Amdahl’s Law and its implications.
For now, it is important to know that TBB supports high-performance programming and helps significantly with performance portability. The high-performance support comes because TBB introduces essentially no overhead which allows scaling to proceed without issue. Performance portability lets our application harness available parallelism as new machines offer more.
In our confident claims here, we are assuming a world where the slight additional overhead of dynamic task scheduling is the most effective at exposing the parallelism and exploiting it. This assumption has one fault: if we can program an application to perfectly match the hardware, without any dynamic adjustments, we may find a few percentage points gain in performance. Traditional High-Performance Computing (HPC) programming, the name given to programming the world’s largest computers for intense computations, has long had this characteristic in highly parallel scientific computations. HPC developer who utilize OpenMP with static scheduling, and find it does well with their performance, may find the dynamic nature of TBB to be a slight reduction in performance. Any advantage previously seen from such static scheduling is becoming rarer for a variety of reasons. All programming including HPC programming, is increasing in complexity in a way that demands support for nested and dynamic parallelism support. We see this in all aspects of HPC programming as well, including growth to multiphysics models, introduction of AI (artificial intelligence), and use of ML (machine learning) methods. One key driver of additional complexity is the increasing diversity of hardware, leading to heterogeneous compute capabilities within a single machine. TBB gives us powerful options for dealing with these complexities, including its flow graph features which we will dive into in Chapter $3 .$
C++/C代写
计算机代写|C++作业代写C++代考|Parallel Programming Does Not Have to Be Messy
TBB 为并行编程提供了可组合性，这改变了一切。可组合性意味着我们可以不受限制地混合和匹配 TBB 的特性。最值得注意的是，这包括嵌套。因此，在 parallel_for 循环中包含一个 parallel_for 是非常有意义的。一个parallel_for 调用一个子例程也是可以的，子例程里面有一个parallel_for。
事实证明，支持可组合的嵌套并行是非常可取的，因为它为并行提供了更多机会，从而产生了更具可扩展性的应用程序。例如，OpenMP 在嵌套方面是不可组合的，因为每一层的嵌套很容易导致显着的开销和资源消耗，从而导致耗尽和程序终止。当您考虑到库例程可能包含并行代码时，这是一个巨大的问题，因此如果我们在已经进行并行处理的同时调用库，我们可能会遇到使用不可组合技术的问题。TBB 不存在这样的问题，因为它是可组合的。TBB 部分解决了这个问题，方法是让使用暴露并行性（任务）的机会，而 TBB 在运行时决定如何将它们映射到硬件（线程）。
这是根据任务（可用但非强制性的并行性（参见第 2 章中的“宽松顺序语义”））而不是线程（强制性并行性）进行编码的主要好处。如果parallel_for 被认为是强制性的，那么嵌套会导致线程爆炸，从而导致大量资源问题，如果不受控制，这些问题很容易（并且经常会）使程序崩溃。当 parallel_for 暴露时
可用的非强制性并行性，运行时可以自由地使用该信息以最有效的方式匹配机器的功能。
我们已经开始期望我们的编程语言具有可组合性，但大多数并行编程模型都未能保留它（幸运的是，TBB 确实保留了可组合性！）。考虑“if”和“while”语句。这C和C++语言允许它们按照我们的意愿自由混合和嵌套。想象一下，情况并非如此，我们生活在一个从 if 语句中调用的函数被禁止包含 while 语句的世界！希望任何关于这种限制的建议看起来几乎都是愚蠢的。TBB 允许并行结构不受限制地自由混合和嵌套，并且不会引起问题，从而为并行编程带来了这种可组合性。
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使用 TBB 编程的最重要的好处可能是它有助于创建高性能的可移植应用程序。我们将性能可移植性定义为允许程序在各种机器（不同的硬件、不同的操作系统或两者兼有）上保持相似的“峰值性能百分比”的特性。我们希望在许多不同的机器上实现高百分比的峰值性能，而无需更改我们的代码。
我们还希望看到一个16×64 核机器与四核机器的性能提升。由于各种原因，我们几乎永远不会看到理想的加速（永远不要说永远：有时，由于聚合缓存大小的增加，我们可以看到比理想加速更多的情况——我们称之为超线性加速）。
什么是加速？
加速比以前定义为按顺序（非并行）运行的时间除以并行运行的时间。如果我的程序正常运行 3 秒，但在四核处理器上只运行 1 秒，我们会说它的加速比为3×. 有时，我们可能会说效率是加速除以处理核心的数量。我们的3×将会75%有效地使用并行性。
一个理想的目标16×从四核机器迁移到 64 核机器时的性能提升称为线性缩放或完美缩放。
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为了实现这一点，我们需要在增加内核数量时让所有内核保持忙碌——这需要相当大的可用并行度。当我们讨论阿姆达尔定律及其含义时，我们将从第 xxxvii 页开始更深入地研究“可用并行性”的概念。
目前，重要的是要知道 TBB 支持高性能编程并显着提高性能可移植性。高性能支持的出现是因为 TBB 基本上没有引入任何开销，这使得扩展可以毫无问题地进行。性能可移植性让我们的应用程序利用可用的并行性，因为新机器提供更多。
在我们自信的声明中，我们假设动态任务调度的轻微额外开销对于暴露并行性和利用它是最有效的。这个假设有一个错误：如果我们可以对应用程序进行编程以完美匹配硬件，而无需任何动态调整，我们可能会发现性能提升几个百分点。传统的高性能计算 (HPC) 编程是为世界上最大的计算机编程以进行密集计算的名称，长期以来在高度并行的科学计算中具有这一特征。将 OpenMP 与静态调度结合使用并发现其性能表现良好的 HPC 开发人员可能会发现 TBB 的动态特性会稍微降低性能。由于各种原因，以前从这种静态调度中看到的任何优势都变得越来越少。包括 HPC 编程在内的所有编程都在以需要支持嵌套和动态并行支持的方式增加复杂性。我们在 HPC 编程的各个方面也看到了这一点，包括向多物理模型的发展、AI（人工智能）的引入以及 ML（机器学习）方法的使用。增加复杂性的一个关键驱动因素是硬件的日益多样化，从而导致单台机器内的异构计算能力。TBB 为我们提供了强大的选项来处理这些复杂性，包括我们将在本章中深入探讨的流程图特性 以需要支持嵌套和动态并行性支持的方式增加复杂性。我们在 HPC 编程的各个方面也看到了这一点，包括向多物理模型的发展、AI（人工智能）的引入以及 ML（机器学习）方法的使用。增加复杂性的一个关键驱动因素是硬件的日益多样化，从而导致单台机器内的异构计算能力。TBB 为我们提供了强大的选项来处理这些复杂性，包括我们将在本章中深入探讨的流程图特性 以需要支持嵌套和动态并行性支持的方式增加复杂性。我们在 HPC 编程的各个方面也看到了这一点，包括向多物理模型的发展、AI（人工智能）的引入以及 ML（机器学习）方法的使用。增加复杂性的一个关键驱动因素是硬件的日益多样化，从而导致单台机器内的异构计算能力。TBB 为我们提供了强大的选项来处理这些复杂性，包括我们将在本章中深入探讨的流程图特性 导致单台机器内的异构计算能力。TBB 为我们提供了强大的选项来处理这些复杂性，包括我们将在本章中深入探讨的流程图特性 导致单台机器内的异构计算能力。TBB 为我们提供了强大的选项来处理这些复杂性，包括我们将在本章中深入探讨的流程图特性3.
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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。